[자율주행 자동차 5] 자율주행자동차에는 어떤 기술이 필요할까? (보팅 기여도,리스팀 SBD 환급)

안녕하세요. 오늘도 자율주행자동차에 대해 계속 얘기해보겠습니다.

저번 4장에서는 자율주행자동차가 탐지하는 것이 인간보다 뛰어나기에 개발이 되고 있다고 설명드렸습니다.

그렇다면 과연 어떻게 해서 인간보다 뛰어난것인가에 대해 알아보겠습니다.

일반인들이 더 많기에 더 쉽게 이해하는 것에 초점을 맞추겠습니다.

인공지능 딥러닝이란?

인공지능 딥러닝이란 한마디로 인간의 뇌를 본떠 만들었습니다.

인공지능은 뇌속 신경망을 본 떠 만들었고, 여기에서 더 나가서 많은 신경망을 만들어냅니다.

생물체의 신경세포들은 ‘시냅스전(前) 신경세포’가 신경전달물질을 시냅스에 분비하여 ‘시냅스후(後) 신경세포’에 신호를 전달합니다. 시냅스후 신경세포의 수상돌기(dendrite)를 따라 들어간 자극들은 세포체 쯤에서 합해지는데, 합해진 자극의 총합이 문턱값을 넘으면 ‘활동전위(action potential)’가 생겨납니다.

이와 유사하게, 인공신경망의 다음 층의 단위(시냅스후 신경세포에 해당)는 이전 층의 단위들(시냅스전 신경세포에 해당)의 입력을 받는다. 여기에서 ‘연결의 세기’는 ‘시냅스 효율’에 해당하며, 연결 세기가 강할수록 이전 단위에서 오는 입력에 더 큰 영향을 받는다. 이전 층 단위들에서 오는 입력의 총합이 문턱값을 넘으면 입력 총합의 크기만큼 출력을 내보낸다.

수십 수백개의 신경망이 연결되어 있고, 공학도는 이 신경망을 어떤 빅데이터를 바탕으로 훈련시킵니다. 그러면 이 신경망은 어떤 빅데이터를 탐지 분류를 할수 있게 됩니다.

저번 장에 설명한 알렉스넷은 무엇을 하였을까요?

알렉스넷 CNN

인공신경망(Artificial Neural network)에서 알렉스는 CNN을 만들었습니다. C라는 것이 더해졌습니다.

• C는 Convolution( 합성곱)입니다.

전자 기계에 계신분들은 convolution을 많이 보게 됩니다.

이렇게 정의되어 있습니다.

convolution은 쉽게 말하면 시간축에서 현재라는 위치에서의 정보만으로 미래가 바뀌는 것이 아니라 과거의 정보와 관련해서 미래가 바뀔것입니다.더 쉽게 말해서 과거와 미래를 잊는 특성을 추출해내는 것입니다.

이미지에서는 convolution으로 아래의 그림처럼 특징인자를 추출하게 됩니다.

이렇게되면 우리가 원하는 인자만 추출할수 있어, 정확도 계산량을 더 좋게 만듭니다. 이미지를 요약하는 것이죠. ㅎㅎ

*이 부분은 제가 이해하고 쓰는 거라 다른점이 있습니다. ㅎㅎㅎ

그렇게해서 convolution을 이용해서 신경망을 구축하는 것이 CNN입니다. 이것으로 자율주행자동차가 사람보다 물체를 더 잘 인식하게 된것입니다.

현재는 CNN보다 더 좋은 알고리즘이 만들어지고 있습니다.

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