자율주행을 위한 다중작업학습에 관한 연구

전우민; 곽대원; 이성진

doi:10.7840/kics.2023.48.9.1152

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전우민 (동서울대학교) 곽대원 이성진 (동서울대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제9호

발행연도: 2023.9

수록면: 1,152 - 1,160 (9page)

DOI: 10.7840/kics.2023.48.9.1152

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본 연구에서는 자율주행을 위해 해당 센서들로부터 수행되는 영상인식 작업들의 성능 (정확도, 처리속도)을 고려하여 주어진 하드웨어 조건에 따라 안전한 자율주행을 수행할 수 있는 방안에 대해 연구하였다. 특히, 여러 작업들을 동시에 처리할 수 있는 다중작업학습 (MTL: Multi-Task Learning)을 통한 다중 영상인식 작업들의 성능을 분석하고 이들을 개선 할 수 있는 방안인 MDE (Multi-task Decision and Enhancement) 알고리즘을 제안하였다. 이 MDE 알고리즘을 이용하면 안정성이 확보되고 전체 지연시간을 최소화 할 수 있는 다중 작업 셋, 공유 백본모델과 관련 가중치를 결정할 수 있다. 실험 결과 해당 전략을 통하면 동일 수준의 정확도에 최대 약 15-54%의 수행시간 단축 성능을 도출할 수 있었다.

#자율주행 #다중작업학습 #다중작업 결정 및 개선 #객체인식 #차선인식 #주행영역인식 #Autonomous Driving #Multi-Task Learning #OD #LD #DAS

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S. Grigorescu, B. Trasnea, T. Cocias, and G. Macesanu, “A survey of deep learning techniques for autonomous driving,” J. Field Robotics, vol. 37, no. 3, 2019. (https://doi.org/10.1002/rob.21918)

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E. Bae and S. Lee, “Efficient training methodology in an image classification network,” J. KICS, vol. 46, no. 6, 2021. (https://doi.org/10.7840/kics.2023.48.5)

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