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저자정보
정승권 (에이모) 전진경 (에이모) 박지은 (에이모) 김재환 (에이모)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제32권 제3호
발행연도
2024.3
수록면
289 - 294 (6page)
DOI
10.7467/KSAE.2024.32.3.289

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In January 2023, Mercedes-Benz became the world’s first automaker to receive the Level 3 certification as defined by FSAE, and began selling its automated vehicles in the United States in the second half of the year. This development has spurred major automotive manufacturers to accelerate the development of systems that approach Level 3 autonomous driving. As the level of autonomous driving increases, the risk of fatal safety accidents due to environmental perception errors also escalates. To address this issue, securing data that can narrow the gap between real-world and development environments becomes crucial. This paper introduces an environmental perception system for autonomous driving based on the data-centric AI development methodology led by Andrew Ng. Specifically, it proposes a dataset design methodology to expand the Operational Design Domain(ODD), and explains how to implement this effectively through the configuration of a Machine Learning Pipeline after validating its effectiveness.
#Operational design domain(운행 설계 영역) #Data-centric AI(데이터 중심의 AI 개발) #Machine learning(기계학습) #Dataset design(데이터셋 설계) #Conditional metrics(조건부 지표)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 중심의 AI 개발을 위한 데이터셋 설계
3. 결론
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