자율주행차와 컴퓨터비전의 결합

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 자율주행차의 개념과 핵심 기술
(2) 컴퓨터비전의 원리와 자율주행에서의 역할
(3) 전통적 컴퓨터비전 기법과 한계
(4) 딥러닝 기반 객체 인식과 주행 환경 이해
(5) 자율주행차 센서 융합과 컴퓨터비전의 결합
(6) 실제 산업 적용 사례와 성과
(7) 사회적 파급효과와 윤리적 쟁점
(8) 미래 발전 방향과 과제

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론
자율주행차는 인간의 개입을 최소화하거나 배제한 채 스스로 주행하는 자동차로, 미래 교통 패러다임을 바꾸는 핵심 기술로 주목받고 있다. 자율주행 시스템은 인공지능, 센서 융합, 고정밀 지도, 제어 알고리즘 등 다양한 기술의 융합체이며, 그중에서도 컴퓨터비전은 핵심적 역할을 맡고 있다. 자율주행차가 안전하고 효율적으로 운행되기 위해서는 도로, 보행자, 차량, 신호등 등 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하며, 이는 곧 인간의 눈과 같은 기능을 수행하는 컴퓨터비전 기술에 달려 있다. 본 보고서는 자율주행차와 컴퓨터비전의 결합을 심층적으로 탐구하며, 기술적 발전 과정, 응용 사례, 사회적 쟁점, 그리고 미래 과제를 살펴본다.

2. 본론
(1) 자율주행차의 개념과 핵심 기술
자율주행차는 미국 자동차공학회(SAE)가 정의한 0단계에서 5단계까지의 단계별 자율성을 기준으로 발전해 왔다.

참고자료

· Szeliski, R. [2022]. <Computer Vision: Algorithms and Applications>. Springer.
· Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. [2012]. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." NeurIPS.
· Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. [2016]. "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection." CVPR.
· 보스턴컨설팅그룹. [2021]. <자율주행차 상용화의 경제적 파급효과>. BCG 보고서.
· 김형중. [2022]. <자율주행 인공지능과 법적 쟁점>. 한국법학회지.