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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김시온 (순천향대학교) 이선영 (순천향대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제50권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
149 - 155 (7page)
DOI
10.7840/kics.2025.50.1.149

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대용량 데이터 처리와 머신 러닝을 통한 물체 탐지를 통해 자율주행기술 또한 발전을 이루었다. 자율주행을 위해 차량에 수많은 센서와 ECU가 장착되었으며, 각 센서와 ECU 간 통신을 위한 케이블들이 장착되어 차량의 무게 증가와 연비 감소라는 문제가 발생하였다. 가장 오래도록 사용된 차량용 네트워크인 CAN은 최대 전송속도 1Mbps로 실시간 영상 전송에 알맞지 않다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 사용되는 차량용 이더넷은 최고 전송속도 100Mbps로 영상 데이터를 전송할 수 있으나, 고해상도의 영상 전송이 힘들다는 단점이 있다. 이 단점을 해결하기 위해 본 연구에서는 검출 물체 외 데이터 삭제 후, 검출 물체의 영역 데이터를 객체 인코딩하여 객체 탐지 성능을 유지하면서 데이터 전송 시간을 줄이는 방법을 제안하고 실험을 통하여 평가하였다. 그 결과 FHD 환경에서 41.02%, 4K 환경에서 62.8% 전송 시간이 줄어들었음을 확인하였다.
#자율주행시스템 #객체 인코딩 #autonomous Driving System #Object Encoding #YOLOv5 #100Base-T1

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 시스템
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
Ⅵ. 향후 연구 계획
References

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