딥 러닝과 자율 주행 자동차 볼까요

이세돌 9단과 알 빠코(AlphaGo)의 바둑 대회 달음에에서 딥 달리기(Deep Learning)라는 단어가 화제에 올랐 슴니다. 오항시는 딥 러닝이 무엇인지 알아보고, 4차 산업 혁명을 주도하는 자율 주행 자동차에 딥 달리기를 어떻게 적용되는지 조사 겟슴니다.

딥 달리기는 컴퓨터가 인간처럼 교은헤할 수 있는 인공 지능을 구현하는 기술의 1부입니다. 1956년 다트머스 회의에서 인간의 지능을 기계로 구현하는 인공 지능의 개념이 아내 sound로 등장했습니다. 그리고 1980년대부터 좁은 의미의 인공 지능을 실현할 구체적 접근 방식인 머신 러닝이 연구되었습니다. 머신러닝은 알고리즘을 이용하여 데이터를 분석, 학습하고 학습한 내용을 기반으로 판단이 나쁘지 않아 예측합니다. 구체적인 판단 기준을 소프트웨어로 직접 코딩할 게 아니라 대량의 데이터와 알고리즘을 통해서 컴퓨터가 학습할 것으로 메일 1함 스펨메 1을 자동으로 걸러서 주는 역할을 할 수 있습니다. 머신러닝은 인식률이 떨어지고 잦은 오류가 발생하는데 이를 해결하기 위한 기술이 딥러닝입니다.

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딥러닝은 인공 신경망에서 발전한 형태의 인공지능으로 뇌의 뉴런과 거의 같은 정보 입출력 계층을 활용하여 데이터를 학습합니다. 신경계의 기본 단위인 뉴런은 주변에서 자극을 받아들이는 돌기가 여러 개 뻗어 있어 이들 자극이 중앙부의 핵에 모여 처리되고 그 결과물을 다른 하과인의 돌기를 통해 다른 곳으로 전달되도록 구성되어 있습니다. ​

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디플러 닌은 뉴런과 함께 복수의 데이터를 입력 받아 처리하고 1프지앙아의 결과를 판단할 것이다. 딥러닝에서 딥이란 간간이 지나치게 축적되는 신경망의 층의 깊이를 의미하며, 신경망의 깊이가 깊어질수록 성능이 향상됩니다. ​

1)시간 인식 지능의 적용 ​, 자율 주행 기술의 가장 핵심은 사물 인식 기술입니다. 전방충돌방지, 차선이탈방지, 차간거리조절 등 지능형주행 및 자율주행에 관한 모든 기능은 주변형세를 인식하는 데서 시작합니다. 인간은 시간정보에 따라 운전하지만 자율주행차는 카메라, 레이더, 라이더, 초sound파, 적외선 등 다양한 정보를 복합적으로 활용했습니다. 그러나, 딥 러닝을 활용한 시간 인식 지능은 2015년도에 마이크로 소프트(96.43%)이 인간의 수준(94.90%)을 넘었습니다. ​ 2)학습 지능의 적용 ​, 기존의 차량 주행 기능은 형세를 규칙으로 정의하고 모델링 한 후 소프트웨어로 구현되는 규칙 기반 방식(Rule-based Approach)에서 구현되었습니다. 그러나 규칙기반의 방식은 산업별 전문인력이 필요하고 형세별로 정교하게 규칙을 만들어야 하기 때문에 비효율적입니다. 역시 모든 형세를 예측하고 반영하는 것은 거의 불가능하고 기후나 주행규칙이 다른 나라가 적용하기 때문에 확장성(Scalability)이 떨어집니다. 반면 딥러닝 기술을 적용하면 Sound에는 초보처럼 실수가 있지만, 많은 데이터를 확보할수록 스스로 학습하고 완성도 높은 자율주행이 가능합니다. 자율주행 기술은 고가의 센서와 자동차 산업의 전문성을 기반으로 소수의 기업만이 실현할 수 있었습니다. 하지만 규칙에 근거한 방식이 아니라 컴퓨터 스스로 학습할 수 있는 딥러닝 방식을 적용하면서 높은 진입장벽이 무너지고 있습니다. 이를 위해 자율주행기술이 현저히 발전하고 있으며, 강화학습(Reinforcement Learning), 관계형 추론(Relational Networks), 지능이식(Transferring Intelligence)과 같은 기술을 자율주행에 접목하기 위한 연구가 진행되고 있습니다.인공지능처럼 복잡한 소프트웨어 기술이 사람의 안전과 직결되는 자동차에 접목되어 자율주행 자동차 안전에 많은 관심이 집중되고 있습니다. ISO26262를 기반으로 다양한 자동차 소프트웨어 검증을 벌이고 있다 표면 소프트 테크도 안전한 자율 주행이 가능하게 되는 그날까지 함께 노력하 겟움니다. ​ ​[참조]디플러 닌 기반의 인공 지능, 자율 주행 기술 경쟁의 핵심을 바꾸는(LG경제 연구원, 이승훈)인공 지능과 기계 러닝, 딥 러닝의 차이를 알아보았다(8월 31,2016 by NVIDIA KOREA)디플러 씨란 무엇인가?(Oct 10,2017, SuaLab Reserch Blog, 킴길호)