[생활 속 알고리즘] 세이의 명령 집합 하나0_ 자율 주행 자동차 알고리즘 대박이네

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7화-누군가 너의 페이스북을 제어합니다.http://blog.naver.com/todoskr/2208628236798이야기-개인 개인의 취향 존중하세요?개인 개인의 취향 분석 알고리즘 http://blog.naver.com/todoskr/2208685386139말-눈으로 잠금 해제 ☆ 생체 인식 알고리즘 http://blog.naver.com/todoskr/220875087669

안녕하세요 세이입니다.어느새 마지막 회송 하나 0이야기네요(울음)도 20하나 6년의 마지막 하나 2월이면 매 썰매 타기가 술렁이네요.

마지막이니까 좀 핫한 주제로 가져왔어요.혹시 아이로봇과 같은 SF 영화에서 자율주행차를 본 적이 있습니까?

네, 맞아요 제가 오늘 하고 싶은 주제다영화 속 한 장면은 사용자가 위험하다. 할 수 있어 자율주행모드에서 사용자 주행모드로 바뀌는 부분입니다.자율주행자동차는 언제 보편화될까요?또 어떤 방식으로 주행하실까요?문제점은 없을까요?그럼, 최근부터 자율주행자동차에 대해 알아볼까요?

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자율주행자동차란

그냥 '무인 제동차=자율주행자동차'라고 생각하는데요.확실히 말하자면 두 사람은 같은 개념이 아닙니다! 자율주행자동차는 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 주행 귀취를 판단해 차량을 제어함으로써 도착지까지 스스로 주행하는 자동차이며, 무인자동차는 사람이 타지 않고 주행하는 자동차이다.주로 군사 목적이 나쁘지 않고 과학 연구를 목적으로 이 무인 브레이크 차량을 이용합니다.

자율 주행 차량은 다양한 센서에 의해 주행을 하게 되는 것입니다.차량에 탑재된 레이더와 고성능 카메라, 전파탐지기, 위치 파악 등을 통해 물체와의 거리를 측정하여 신호기가 나쁘지 않고 도로표지, 전방 차량 등을 감지합니다.그래서 PC에서 정보를 전송하면 조작을 지시하고 자동으로 주행하게 됩니다.   2012년 발표된 IEEE보고서에 따르면 2040년에는 세계 차량의 약 75퍼.센트가 자율주행 자동차로 전환될 것으로 예상된대요! 그렇다면 아이로봇이 나쁘지 않고 다른 SF영화에서 보던 자율주행차를 탈 수 있나요?

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자율주행차의 센서 자율주행 과정을 간단히 정리하면 첫째, 센서로 차 주변 환경의 데이터를 수집합니다.둘째, 수집된 데이터를 프로세서로 미리 정의된 알고리즘을 통해 그 결과를 분석합니다.3번째, 주행에 대한 의사 결정을 내린 지 4번째 자율 주행 명령을 내리는데요.그럼 가장 먼저 알아봐야 할 것은 센서군요.

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위 그림은 자율주행 시스템을 구성하는데 필요한 센서입니다. 자디테 1인 센서는 차량마다 그리고 그 차량으로 사용되는 알고리즘 방식에 의해서 다르겠죠.

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자율주행차 기술센서를 알았기 때문에 최근 자율주행차 기술을 알아보겠습니다.

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위의 그림은 자율주행 자동차 시스템의 구성에 관한 표입니다. 2개 부분으로 나누고 확인하고 봅시다.가장 먼저 이를 식별하기 위한 카메라, 그 카메라로 받은 데이터로부터 필요한 이에키울 추출하기 위한 영상 처리가 제1왼쪽에 위치하고 있습니다둘째, 구이후우로 주행 중에 필요한 가속도 센서, 투레이 신영 라인, 적외선 센서, 거리 측정용 적외선 센서가 중앙에 있습니다.

요키에서 좀!영상 처리는 2화에서 잠깐 언급했지만 http://blog.naver.com/todoskr/220833738018기억이 싼 나시는 분은 가서 보고 오고 겟슴니다~왜 영상을 찍고 처리하는지 알고 싶습니까?표지판과 신호 등의 운전에 필요한 정보를 받아들이기 때문입니다.이런 신호를 받아 처리하는 부분은 따로 있습니다. 왜냐하면 다른 엉뚱한 정보가 많기 때문입니다.

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사람의 눈은 속도를 60km로 줄이라는 표지판을 보고60이라는 정보만 뇌에서 가져옵니다.컴퓨터는 그렇지 않죠? 우선 카메라로 받은 정보의 선명도나 명도를 변경하고 표지판 형식으로 보이는 물체에 숫자만 가져와야 합니다. 이것을 필터링이라고 해요.이것을 알고리즘의 순서도로 나타내면 이렇습니다.

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2번째 부분을 확인하고 봅시다. 주행 중에 필요한 가속도 센서, 트레이싱용 라인 적외선 센서, 거리 측정용 적외선 센서가 중앙에 있다던데요. 이것에 의해 주행 알고리즘을 적용시켜 자동차를 제어한다.이걸 순번도로 자세히 살펴볼까요?

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딥러닝(Deep Learning) 위에서도 언급했는데 컴퓨터는 사람과 달리 입력된 값에 대해 결과를 도출하는 데 필요한 프로세스가 있다고 했는데, 이 때문에 데이터를 모아 대등한 종류끼리 분류하는 머신러닝(Machine Learning)이라는 개념이 자신감을 가졌습니다.머신러닝은 복잡한 데이터를 입력하고 유사한 단어를 컴퓨터가 능동적으로 분류하는 것입니다.요기에서 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 다양한 알고리즘으로 인공신경망(Artificial Neural NetWork)에서 왔습니다.

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딥러닝이란 기계학습에 지도학습(사람 개입 필요)이 아니라 비지도학습(기계 스스로 학습)을 사용하는 것으로 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하는 인공지능이다.쉽게말해서컴퓨터를사람처럼의견하고배울수있는기술이라고할수있습니다.

그럼 자율 주행 자동차에 왜 딥 러닝이 필요한 것일까 요?지도학습의 경우 사람들이 개입하여 이는 보행자와 데이터를 입력해 두면 멀리 있어 몸 전체가 보이는 경우는 보행자로 인식하지만 바위에서 커 보이지만 신체의 일부밖에 보이지 않고, 자신의 나머지는 장애물이 자신의 자동차 등에 숨어 있다면(예: 차에서 내리는 사람) 보행자로 인식하지 않기 때문이다. 그렇다면 신딥러닝을 통해서라면 머리와 다리만 인식해도 이 객체가 보행자라고 판단하기 때문에 사건의 위험을 방지할 수 있다고 말할 것이다.

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실제로 한 개발팀이 학습을 위해 '레이싱 게이더'로 딥러닝을 한 사례가 있습니다.레이싱 게이를 틀어 놓고 모니터 화면을 카메라로 비춘 뒤 10배속으로 레이싱 게이를 실행하고 학습시킨 결과 1개월 만에 자율 주행이 가능한 수준이 됐다고 한다.

레이싱 게이타만으로도 학습할 수 있다니, 저도 운전 습관하러 레이싱 게이타에 갑니다.

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의견을 해봐야 할 점, 기술만 보완되면 바로 판매되고 바로 보급될 것 같은 자율주행차인데요, 문재가 있을까요?이에 대한 질문은 다수를 살릴 것인가, 소수를 살릴 것인가다.언의의 의견을 따져보면 다수를 살리는 게 옳지 않을까. 라는 문재만이 가능한데, 다수의 보행자를 피하기 위해 운전자인 소수에게 피해가 가게 된다는 알고리즘을 적용한다면 어떤 운전자가 차를 살까요?

이것은 무인차의 딜레마로 설명되어 있습니다.무인차의 딜레마로 돌발 귀추 대처 프로그램을 어떻게 설계할지에 대한 윤리 논란이 하나 벌어졌습니다.사진의 사례를 볼까요?

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이 밖에 사고가 일어났을 때 이전에는 운전자 책이었습니다만, 이렇게 차가 움직이면 책입니다, 는 자동차 회사에 있는가 하는 사고가 있습니다.

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늘 그랬듯이 생활 속의 알고리즘을 시리즈가 끝났네요.여러분어때요?어느정도의해당기술에들어가야할지가포스팅작성을하면서가장큰고민이었어요.내 이름대로 잘 이해할 수 있는지, 쉽지 않은지 소견하면서 써도 부족한 점이 많았던 것 같습니다.그래도 여기까지 봐주신 여러분께 감사를 표합니다. 하나 2월 20하나 6년 마무리 잘하세요~최근까지 세이였습니다. 감사할 것이다.

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자율 주행 자동차(본 잉무우이키)-https://namu.wiki/w/%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A3%BC%ED%96%89%20%EC%9E%90%EB%8F%99%EC%B0%A8#fn-1지능형 자동차 소프트웨어-http://www.cctv새 s.co.kr/atl/view.asp?a_id=830신호 및 속도 표지판 인식-http://www.cctv새 s.co.kr/atl/view.asp?a_id=1252디플러 닌-http://it.donga.com/23507/

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