메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김라영 (Pai Chai University) 차현종 (Pai Chai University) 강아름 (Pai Chai University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제10호(통권 제247호)
발행연도
2024.10
수록면
69 - 75 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
자동차의 자율주행 시 수집되는 데이터에 악천후 등의 원인에서 발생하는 노이즈는 객체 인식의 오류를 초래하여 자율주행에 각종 사고 등 치명적인 결과를 낳을 가능성이 크다. 이러한 위험성은 널리 인식되고 있지만, 이를 정량화하고 체계적으로 분석한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자율주행 환경에서 노이즈가 적용되는 비율에 따라 객체를 인식하는 것에 어느 정도의 영향을 미치는지 살펴보고 수치화하고자 한다. 이를 위해 가공을 하지 않은 데이터셋으로 학습한 YOLO v5 모델을 사용한다. 이를 통해 노이즈 비율을 0%(Original), 20%, 40%, 60%, 80%로 나눈 Test Data를 detection 하여 결과를 확인하고 Confusion Matrix를 구성하여 실험 결과를 평가했다. 실험 결과, 노이즈의 비율이 높아질수록 TP(True Positive)의 비율이 낮아지는 것을 확인할 수 있었으며, F1-score 또한 0.69, 0.47, 0.29, 0.18, 0.14로 적은 노이즈 비율뿐 아니라 모든 비율에서 수치가 큰 폭으로 떨어진다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 자율주행 기술의 안정성을 높일 수 있는 기반이 될 것이라 기대되며 향후에는 자연적으로 발생한 노이즈가 포함된 실제 데이터셋을 수집하고 발생된 노이즈를 더욱 효과적으로 제거할 수 있는 연구를 진행할 예정이다.
#YOLO #Deep Learning #Object Detection #Data Quality #Computer Vision #Noise #YOLO #딥러닝 #객체 탐지 #데이터 품질 #컴퓨터 비전 #노이즈

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experiment
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

자율주행을 위한 BEV Segmentation에 관한 연구
전우민 ,  이성진 한국통신학회논문지 2024 .10
콘크리트 구조체 균열 탐지에 대한 Mask R-CNN 알고리즘 적용성 평가
배병규 ,  최용진 ,  윤강호 외 1명 한국지반공학회논문집 2024 .06
자율주행 트랙터를 위한 비전 센서 융합 기반의 장애물 인식 및 충돌 방지 기술 개발
황예빈 ,  윤창호 ,  김용현 외 1명 한국산학기술학회 논문지 2024 .01
객체탐지를 이용한 캠퍼스내 교통안전 시스템 개발
이나영 ,  이건 ,  이민섭 외 3명 한국컴퓨터정보학회논문지 2024 .01
교통소외지역 양방향 단일차선에서 인프라 엣지를 이용한 자율주행 차량 상황 인지 기술 구현
김성종 ,  송석일 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY 2023 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-090992492