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저자정보
강장묵 (극동대학교) 김경민 (극동대학교) 조민제 (경찰대학교) 조동백 (경찰대학교) 김남선 (경찰대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
23 - 26 (4page)

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자율주행 차량은 센싱한 정보를 이미지 처리 기술로 분석한다. 그러나 로그 데이터, 시간의 추이를 분석해야하는 데이터 등에서는 엔터티의 순서를 고찰하는 자연어 처리 기술을 사용한다. 특히, 센싱 기반의 자율 주행 차량의 안전 등의 영역이 아닌 승객에게 정보를 제공하는 서비스 또는 위급 시 현 상황을 판단하고 안전한 대피 및 보호를 돕는 경우에는 챗 GPT 기반의 서비스가 활용될 전망이다. 지금까지 인공지능은 빅데이터를 라벨링하는 학습데이터 구축 과정을 통해 정확도와 정밀도를 높여왔지만, 최근 전이학습이 등장하면서 자연어와 이미지 처리 과정에서도 원샷 또는 퓨샷 러닝이 각광받고 있다. 작은 학습데이터를 통해 러닝한 인공지능은 편향된 결정과 일반화의 오류를 가질 수 있다. 학습율이 많아질수록 전이학습의 비율이 높아질수록 소프트맥스 등 정규화 작업으로 해결할 수 없는 오버피팅의 문제와 오답율에 대해 어떻게 예방할 수 있는지에 대하여 고찰하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자율주행 차량과 할루시네이션
Ⅲ. 자율주행차량과 인공 확각의 보안
IV. 결론
참고문헌

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