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자율주행 자동차를 위한 물체인식 딥러닝 네트워크 및 구현기법
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 박경빈 | - |
| dc.contributor.author | 이민규 | - |
| dc.contributor.author | 노사동 | - |
| dc.contributor.author | 박상수 | - |
| dc.contributor.author | 박상기 | - |
| dc.contributor.author | 이창우 | - |
| dc.contributor.author | 우정현 | - |
| dc.contributor.author | 정기석 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-08-02T12:28:03Z | - |
| dc.date.available | 2021-08-02T12:28:03Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2019-01 | - |
| dc.identifier.issn | 1016-9288 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/15104 | - |
| dc.description.abstract | 자율주행을 위한 핵심인 딥러닝 물체인식 분야의 전반적인 소개와 함께 다양한 자율주행 플랫폼을 살펴보고, 이를 더욱 효율적으로 활용하기 위한 구현 기법 들을 살펴본다. 자율 주행의 궁극적인 목표인 완전 자율주행 5단계에 도달하기 위해서는 영상뿐만 아니라 더많은 센서로부터 정보를 분석해야 할 것이고, 경로 추적및 상황 판단 기능 또한 더욱 발전해야 할 것이다. 따라서, 딥러닝 기반의 알고리즘은 단지 물체 인식과 분류 뿐아니라 매우 다양한 형태로 자율주행의 완성도를 높이는데 적용될 가능성이 높다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
| dc.title | 자율주행 자동차를 위한 물체인식 딥러닝 네트워크 및 구현기법 | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 정기석 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 전자공학회지, v.46, no.1, pp.18 - 29 | - |
| dc.relation.isPartOf | 전자공학회지 | - |
| dc.citation.title | 전자공학회지 | - |
| dc.citation.volume | 46 | - |
| dc.citation.number | 1 | - |
| dc.citation.startPage | 18 | - |
| dc.citation.endPage | 29 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | 정기 학술지(Editorial Material) | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE07610633 | - |
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- Chung, Ki Seok
- COLLEGE OF ENGINEERING (SCHOOL OF ELECTRONIC ENGINEERING)