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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
주은오 (대전대학교) 김민수 (대전대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제30권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
103 - 111 (9page)
DOI
10.7319/kogsis.2022.30.4.103

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

실세계 모사 가상환경을 이용한 딥러닝 기반 신호등 인식
주은오 컴퓨터공학과 2023.01 학위논문

2022

딥러닝 기반 신호등 객체 인식을 위한 가상 학습데이터의 활용 가능성 분석에 관한 연구
주은오 ,  김민수 대한공간정보학회지 2022.12 학술저널

초록· 키워드

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자율주행 및 ADAS 기술이 발전함에 따라 딥러닝을 접목한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 자율주행에서 딥러닝 모델은 실제 주행환경에서 수집된 다양한 학습데이터를 요구하며, 이러한 학습데이터 구축은 고비용과 많은 시간이 소요되는 문제를 가지고 있다. 최근 이와 같은 문제를 해결하기 위해 가상환경에서 학습데이터를 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 가상환경에서 수집된 데이터는 실세계와의 이질성으로 인하여 딥러닝에서 학습데이터로의 활용 가능성을 명확히 확인하기에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 가상환경에서 수집된 데이터가 딥러닝 기반 객체 인식의 성능 향상에 기여 가능한지를 검증해보고자 한다. 가상 데이터의 활용 가능성 분석을 위하여 가상 데이터와 실세계 데이터를 조합하여 다양한 학습데이터를 구성하였으며, 실세계 활용성 검증을 위하여 성능은 YOLOv5 모델을 이용하여 실세계 데이터에 대하여 평가하였다. 결론적으로 실세계 데이터로 학습한 모델보다 가상 데이터와 조합하여 구성한 데이터로 학습한 모델이 우수함을 확인할 수 있었다.
#자율주행 #가상환경 #가상 데이터 #학습데이터 #딥러닝 #Autonomous Driving #Virtual Environment #Virtual Data #Training Data #Deep Learning

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 실험환경
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론
References

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