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임세준 (Sejoon Lim) 논문수 · 이용수 2,006

소속기관: 국민대학교

소속부서: 자동차IT융합학과

주요 연구분야: 공학 > 기계공학 > 자동차공학 TOP 10% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 공학 > 컴퓨터학

연구경력: -

저자정보 . 논문
공저자 . 저널

저자의 연구 키워드

저자의 연구 키워드: #3D Object Detection(3차원 객체 인식); #Arduino(아두이노); #Artificial intelligence(인공지능); #Artificial Intelligent(인공지능); #Autonomous Driving(자율주행); #Autonomous vehicle (자율주행 자동차); #Autonomous vehicle validation(자율주행 검증); #Big Data (빅데이터); #complexity of driving situation (주행 상황 복잡도); #Control(제어); #Cost-Sensitive Learning(비용민감학습); #Cut-in(차선 변경); #Data Analysis(데이터 분석); #Data Collection System(데이터 수집 시스템); #Deep learning(딥러닝); #Deep Reinforcement Learning(심층강화학습); #Deep-learning; #Deep-learning(딥러닝); #Driver negligence(운전자 부주의); #DTG(디지털 운행 기록); #Dynamic Motion; #Embedded(임베디드); #Facial emotion distribution(얼굴감정분포); #Facial expression recognition(표정인식); #Faster-RCNN; #f-test(f-검정); #Fuse Optimization(퓨즈 최적화); #Generative adversarial networks(GAN); #Google Cloud API(구글 클라우드 API); #HOD(Hands On/Off Detection); #Hydraulic Pressure(유압); #Imbalance-Dataset(데이터불균형); #Interdependency; #Load Redistribution(부하 재배치); #Long Short Term Memory(장단기 순환신경망); #Machine Learning(머신러닝); #Minimax(최소극대화); #Mixed Autonomous Driving Levels(자율 주행 레벨 혼재); #Model compression(모델 경량화); #NLP(자연어처리); #Object detection; #Odds ratio(승산비); #PAR(모집단 기인 위험도); #Perplexity; #PI Controller(PI 컨트롤러); #Point Cloud(포인트 클라우드); #Post-analysis(사후 분석); #Prescan simulator; #Probably Approximately Correct(PAC); #Python(파이썬); #Re-sampling(리샘플링); #Responsibility-Sensitive Safety(RSS); #Risk Assessment(위험도 평가); #Robot Driver(로봇드라이버); #Safety Assessment(안전도 평가); #Simulation(시뮬레이션); #SQL(구조화 질의어); #SSD; #Standard deviation(표준 편차); #Start/Stop Coasting(출발/정지 코스팅); #Statistical Hypothesis testing(통계적 가설검정); #Steering Wheel(스티어링 휠); #Tensorflow Hub(텐서플로우 허브); #Time-Series Data(시계열 데이터); #Touch Sensor(정전식 센서); #Trade-off; #Trajectory Prediction; #Trajectory Prediction(경로예측); #t-test(t-검정); #Vehicle Control(차량 제어); #Vehicle Control(차량제어); #Vehicular Power System(자동차 전원체계); #WiFi(와이파이); #YOLO

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