¸ñÂ÷/Â÷·Ê
1. º»ÀÎÀÇ Áö¿øÁ÷¹«¸¦ ¾î¶»°Ô ÀÌÇØÇϰí ÀÖ´ÂÁö ±¸Ã¼ÀûÀ¸·Î ±â¼úÇϰí, ÇØ´ç ºÐ¾ß¿¡ º»ÀÎÀÌ ÀûÇÕÇÏ´Ù°í ÆÇ´ÜÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±Ù°Å¸¦ »ç·Ê ¹× °æÇèÀ» ¹ÙÅÁÀ¸·Î ±âÀçÇØÁÖ¼¼¿ä.
2. ¸ñÇ¥¸¦ ´Þ¼ºÇÏ´Â °úÁ¤¿¡¼ Èûµé°í ¾î·Á¿î ¹®Á¦°¡ ¹ß»ýÇÏ¿´À½¿¡µµ Æ÷±âÇÏÁö ¾Ê°í ÀÓ¹«¸¦ ¿Ï¼öÇÑ »ç·Ê¸¦ ÀÛ¼ºÇØÁÖ¼¼¿ä.
3. °øµ¿ÀÇ ¸ñÇ¥¸¦ ´Þ¼ºÇϱâ À§ÇØ ´Ù¸¥ »ç¶÷µé°ú ÈûÀ» ÇÕÃÄ ³ë·ÂÇß´ø °æÇèÀ» ±¸Ã¼ÀûÀ¸·Î ±â¼úÇϰí, ±× °æÇèÀ» ÅëÇØ ¹è¿î Á¡À» ÀÛ¼ºÇØÁÖ¼¼¿ä.
4. ¸éÁ¢ ¿¹»ó Áú¹®
º»¹®
º»¹®/³»¿ë
1. º»ÀÎÀÇ Áö¿øÁ÷¹«¸¦ ¾î¶»°Ô ÀÌÇØÇϰí ÀÖ´ÂÁö ±¸Ã¼ÀûÀ¸·Î ±â¼úÇϰí, ÇØ´ç ºÐ¾ß¿¡ º»ÀÎÀÌ ÀûÇÕÇÏ´Ù°í ÆÇ´ÜÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±Ù°Å¸¦ »ç·Ê ¹× °æÇèÀ» ¹ÙÅÁÀ¸·Î ±âÀçÇØÁÖ¼¼¿ä.
Çö´ë¸ðºñ½º ÀüÀåBUÀÇ Àü¹æ ¿µ»ó °´Ã¼ ÀÎ½Ä ·ÎÁ÷ °³¹ß Á÷¹«´Â ÀÚÀ²ÁÖÇà ¹× Ã·´Ü¿îÀüÀÚº¸Á¶½Ã½ºÅÛ(ADAS)ÀÇ ÇÙ½É ±â¼úÀ» ±¸ÇöÇÏ´Â ºÐ¾ß¶ó°í ÀÌÇØÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù. Àü¹æ Ä«¸Þ¶ó¸¦ ÅëÇØ ¼öÁýµÈ ¹æ´ëÇÑ ¿µ»óÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î º¸ÇàÀÚ, Â÷·®, µµ·Î Ç¥ÁöÆÇ, Â÷¼± µîÀÇ °´Ã¼¸¦ ½Ç½Ã°£À¸·Î ÀνÄÇÏ°í ºÐ·ùÇÏ¿© Â÷·® Á¦¾î ½Ã½ºÅÛ¿¡ ½Å·Ú¼º ³ôÀº Á¤º¸¸¦ Á¦°øÇÏ´Â °ÍÀÌ º»ÁúÀûÀÎ ¿ªÇÒÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ Á÷¹«´Â ´Ü¼øÇÑ ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ» ³Ñ¾î, ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü(Computer Vision), ¸Ó½Å·¯´×/µö·¯´×(Deep Learning), ½Åȣó¸® ¹× ÀÓº£µðµå ÃÖÀûÈ ±â¼úÀ» Á¾ÇÕÀûÀ¸·Î ´Ù·ç´Â º¹ÇÕÀû ¿µ¿ªÀ̶ó°í ÆÇ´ÜÇÕ´Ï´Ù. ƯÈ÷ ¾ÈÀü°ú Á÷°áµÇ±â ¶§¹®¿¡ ¿ÀŽ(false positive)°ú ¹ÌŽ(false negative)À» ÃÖ¼ÒÈÇÏ´Â ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ Á¤¹Ð¼ºÀÌ ¿ä±¸µË´Ï´Ù.
Àú´Â ÀÌ·¯ÇÑ Á÷¹« ¿ä±¸»çÇ×À» ÃæÁ·ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±â¹ÝÀ» ´ëÇÐ ¿¬±¸½Ç ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿Í ÀÎÅÏ °æÇèÀ» ÅëÇØ ½×¾Æ¿Ô½À´Ï´Ù. ¿ì¼± ÇкΠ¿¬±¸»ýÀ¸·Î Âü¿©Çß´ø ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡¼ YOLOv5 ±â¹Ý °´Ã¼ ŽÁö ¸ðµ¨À» Ȱ¿ëÇØ º¸ÇàÀÚ ÀÎ½Ä ¼º¡¦(»ý·«)