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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
안대룡 (자동차부품연구원) 신성근 (자동차부품연구원) 이혁기 (자동차부품연구원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2015 KSAE 부문 종합학술대회
발행연도
2015.5
수록면
623 - 627 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

보행자 AEB 시스템에서 Dempster-Shafer Theory를 이용한 물체 식별 전략
안대룡 ,  신성근 ,  이준오 외 1명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2016.05 학술대회자료

2015

센서 퓨전에서의 Dempster-Shafer Theory를 이용한 보행자 인식률 향상
안대룡 ,  신성근 ,  이혁기 한국자동차공학회 춘계학술대회 2015.05 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 지능형 차량에서 물체를 정확하게 인식하기 위해 다중센서를 이용한 방식을 많이 사용하고 있다. 하지만 각각의 센서의 입력 신호의 값에 대한 판단이 다르거나 하나의 센서가 고장이 난다면 정보 융합 시 어느 센서 데이터에 가중치를 부여해야하는지 판단하기 어렵다. 본 노문에서는 DST를 이용한 물체 분류 방법에 대하여 기술하였다. DST는 각 센서의 출력 데이터로부터 사용자가 만든 가설에 대한 신뢰도 값을 계산할 수 있는 법칙을 포함하고 있다. 또한 DST는 가설에 대한 증거들을 수치화하여 가중치로 사용한다. DST의 중요한 이점은 각 가설에 가중치를 할당하고 계산하여 신뢰 구간 및 확률로 표현이 가능하다. DST를 통해 물체의 존재 확률을 계산하여 분류가 끝나면 물체의 추적을 담당하는 Track management에 적용되어 효과적인 추적 관리를 돕는다. 본 논문에서는 Euro-Ncap 보행자 AEB 테스트 프로토콜 중 CP2 시나리오를 가정하여 DST를 사용하여 개선된 물체 분류 방법에 대하여 제안하였다.
#DST(뎀스터-쉐이퍼 이론) #Confidence estimation(신뢰도 추정) #Probability of existence(존재 확률) #Sensor fusion(센서 퓨전) #Track management(트랙 관리) #Object Classification(물체 식별)

목차

Abstract
1. 서론
2. Dempster-Shafer Theory
3. 물체 식별
4. 결론 및 한계점
5. 향후 연구
References

참고문헌 (0)

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