Lateral Control

์ฐจ๋Ÿ‰ ์ข…๋ฐฉํ–ฅ ์ œ์–ด

2025๋…„ 5์›” 25์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

Lateral Dynamics

Lateral Dynamics๋ž€ ์ฐจ๋Ÿ‰์ด ๊ณก์„ ์„ ์ฃผํ–‰ํ•  ๋•Œ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ํšก๋ฐฉํ–ฅ ์šด๋™์„ ์„ค๋ช…ํ•˜๋Š” ์ด๋ก ์œผ๋กœ, ํƒ€์ด์–ด ํž˜๊ณผ ๋ชจ๋ฉ˜ํŠธ๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ•œ Dynamic Model์„ ํ†ตํ•ด ์กฐํ–ฅ๊ฐ, ์Šฌ๋ฆฝ๊ฐ, ์š”์šฐ๋ ˆ์ดํŠธ ๋“ฑ์˜ ์„ฑ๋Šฅ ์ง€ํ‘œ๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•˜๊ณ  ์กฐํ–ฅ ํŠน์„ฑ์„ ํŠœ๋‹ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋•๋Š”๋‹ค.

2025๋…„ 5์›” 12์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
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Longitudinal Controls

์ฐจ๋Ÿ‰์˜ ์ข…๋ฐฉํ–ฅ ์›€์ง์ž„์„ ์ œ์–ดํ•˜์—ฌ ์•ˆ์ •์„ฑ๊ณผ ์Šน์ฐจ๊ฐ์„ ํ–ฅ์ƒ์‹œํ‚ค๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์‹œ์Šคํ…œ (CC, ACC, ABS, TCS)

2025๋…„ 5์›” 1์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
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Convolution Neural Network

CNN์˜ ๋“ฑ์žฅ๊ณผ CNN Architecture์˜ ๋ฐœ์ „

2025๋…„ 4์›” 22์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

Linear Regression

Simple Linear Regression

2025๋…„ 4์›” 21์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

Neural Networks

Neural Networks์˜ ์—ญ์ „ํŒŒ ๊ณผ์ •

2025๋…„ 4์›” 20์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
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Optimization

Loss function ์ตœ์ ํ™”๋ฅผ ์œ„ํ•œ gradient descent ๋ฐฉ๋ฒ•, learning rate scheduling ๊ธฐ๋ฒ•

2025๋…„ 4์›” 17์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

Normal Distribution

์ •๊ทœ๋ถ„ํฌ์™€ ์ค‘์‹ฌ๊ทนํ•œ์ •๋ฆฌ, ์นด์ด์ œ๊ณฑ๋ถ„ํฌ, t-๋ถ„ํฌ ๋“ฑ

2025๋…„ 4์›” 14์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

Linear Classification

์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๊ฐ€์žฅ ๊ธฐ์ดˆ์ ์ธ ๊ธฐ๋ฒ•์ธ Nearest Neighbor Classifier๊ณผ Linear Classifier๋ฅผ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ, ๋ชจ๋ธ์˜ ํ•™์Šต ์›๋ฆฌ์™€ ์†์‹ค ํ•จ์ˆ˜, ์ผ๋ฐ˜ํ™” ๊ธฐ๋ฒ•๊นŒ์ง€

2025๋…„ 4์›” 14์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

์—ฐ์†ํ˜• ํ™•๋ฅ ๋ถ„ํฌ

๋‹ค์–‘ํ•œ ์—ฐ์†ํ™•๋ฅ ๋ถ„ํฌ(๊ท ์ผ, ์ง€์ˆ˜, ๊ฐ๋งˆ, ์™€์ด๋ธ”, ๋ฒ ํƒ€)์˜ ์ •์˜, ํ™•๋ฅ ๋ฐ€๋„ํ•จ์ˆ˜(PDF), ๋ˆ„์ ๋ถ„ํฌํ•จ์ˆ˜(CDF), ๊ธฐ๋Œ€๊ฐ’, ๋ถ„์‚ฐ, ์ ๋ฅ ์ƒ์„ฑํ•จ์ˆ˜, ๋ถ„์œ„์ˆ˜ ๋“ฑ ํ•ต์‹ฌ ์„ฑ์งˆ๊ณผ ์„œ๋กœ ๊ฐ„์˜ ๊ด€๊ณ„

2025๋…„ 4์›” 14์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

Longitudinal Dynamics

์ฐจ๋Ÿ‰์˜ ์ข…๋ฐฉํ–ฅ ๋™์—ญํ•™์€ ์—”์ง„์—์„œ ๋ฐ”ํ€ด๊นŒ์ง€ ์ด์–ด์ง€๋Š” ํŒŒ์›ŒํŠธ๋ ˆ์ธ๊ณผ ๋“œ๋ผ์ด๋ธŒํŠธ๋ ˆ์ธ์„ ํ†ตํ•ด ์ƒ์„ฑ๋œ ํ† ํฌ๊ฐ€ ํƒ€์ด์–ด๋ฅผ ํšŒ์ „์‹œ์ผœ ์ข…๋ฐฉํ–ฅ ํž˜์„ ๋งŒ๋“ค๊ณ , ์ด๋•Œ ์ฐจ๋Ÿ‰์˜ ๊ฐ€์†ยท๊ฐ์†์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฌด๊ฒŒ ์ค‘์‹ฌ์ด ์ด๋™ํ•˜๋ฉฐ, ํƒ€์ด์–ด์˜ ์Šฌ๋ฆฝ ๋น„์œจยทํ•˜์ค‘ยท๋งˆ์ฐฐ ๊ณ„์ˆ˜ ๋ฐ ๊ตฌ๋ฆ„ ์ €ํ•ญ ๋“ฑ๊ณผ ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉํ•œ๋‹ค.

2025๋…„ 4์›” 8์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

์ด์‚ฐํ˜• ํ™•๋ฅ ๋ถ„ํฌ

๋ฒ ๋ฅด๋ˆ„์ด ํ™•๋ฅ ๋ณ€์ˆ˜, ์ดํ•ญ๋ถ„ํฌ, ๊ธฐํ•˜๋ถ„ํฌ, ์Œ์ดํ•ญ๋ถ„ํฌ, ์ดˆ๊ธฐํ•˜๋ถ„ํฌ, ํฌ์•„์†ก๋ถ„ํฌ, ๋‹คํ•ญ๋ถ„ํฌ์˜ ์ •์˜

2025๋…„ 4์›” 7์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

ํ™•๋ฅ ๋ณ€์ˆ˜

ํ™•๋ฅ ๋ณ€์ˆ˜์™€ ๋ถ„ํฌ

2025๋…„ 4์›” 1์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
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Self-Attention

๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” Transformer๊ฐ€ ์•„๋‹Œ Transformer์—์„œ์˜ Self-Attention์„ ์ง‘์ค‘์ ์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฃฌ๋‹ค. ์ดํ•ด๋ฅผ ์œ„ํ•ด Encoder ๋‚ด์—์„œ ์ง„ํ–‰๋˜๋Š” Self-Attention์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ Attention score๋ฅผ ๊ณ„์‚ฐํ•ด ๋ณด๊ธฐ๋กœ ํ•œ๋‹ค.

2025๋…„ 2์›” 12์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
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Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space

๋‹จ์–ด๋ฅผ ์—ฐ์†์ ์ธ ๋ฒกํ„ฐ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๋ชจ๋ธ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜

2025๋…„ 1์›” 22์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
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In-Vehicle Network

์ž๋™์ฐจ์˜ ์ „์žํ™”๊ฐ€ ๊ณ„์†๋˜๋ฉด์„œ ์ฐจ๋Ÿ‰ ๋‚ด๋ถ€์˜ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์„ผ์„œ, ์•ก์ถ”์—์ดํ„ฐ, ECU ๋“ฑ์„ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๋Š” ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ธฐ์ˆ ์˜ ์ค‘์š”์„ฑ์ด ์ปค์ง€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. In-Vehicle Network๋Š” ์ฐจ๋Ÿ‰ ๋‚ด๋ถ€ ํ†ต์‹ ์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ์ˆ ๋กœ, ๊ฐ์ข… ์žฅ์น˜๊ฐ€ ์›ํ™œํžˆ ํ†ต์‹ ํ•˜๋„๋ก ํ•œ๋‹ค.

2024๋…„ 12์›” 7์ผ
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0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
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AUTOSAR

์ฐจ๋Ÿ‰์šฉ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ๋ฐœ์˜ ํ‘œ์ค€ํ™”๋œ ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ์ธ AUTOSAR๋Š” ์ฐจ๋Ÿ‰ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด์˜ ์žฌ์‚ฌ์šฉ์„ฑ๊ณผ ํ™•์žฅ์„ฑ์„ ๋†’์ด๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ œ์‹œํ•œ๋‹ค.

2024๋…„ 12์›” 7์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

Real-Time OS

RTOS์™€ ์šฐ์„ ์ˆœ์œ„ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์Šค์ผ€์ค„๋ง์€ ๋…ผ๋ฆฌ์  ๋ฐ ์‹œ๊ฐ„์  ์ •ํ™•์„ฑ์„ ๋ชจ๋‘ ๋งŒ์กฑํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ํ•ต์‹ฌ์ด๋‹ค. ์Šค์ผ€์ค„ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์„ ๋ณด์žฅํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด WCRT์™€ Utilization Bound ๋ถ„์„์ด ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค.

2024๋…„ 12์›” 6์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
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Software Architecture

์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ๋ณต์žก์„ฑ์„ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ๊ด€๋ฆฌํ•˜๊ณ  ์žฌ์‚ฌ์šฉ์„ฑ๊ณผ ํ™•์žฅ์„ฑ์„ ๋†’์ด๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๊ตฌ์กฐ์  ์„ค๊ณ„ ์›๋ฆฌ์™€ ๋‹ค์–‘ํ•œ ํŒจํ„ด์„ ์ ์šฉํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์ด๋‹ค.

2024๋…„ 12์›” 6์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
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์ž๋™์ฐจ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ณตํ•™

์ž๋™์ฐจ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด์˜ ์•ˆ์ „์„ฑ์€ ๋„์š”ํƒ€ ๋ฆฌ์ฝœ ์‚ฌ๊ฑด๊ณผ ํ…Œ์Šฌ๋ผ ์˜คํ† ํŒŒ์ผ๋Ÿฟ ์‚ฌ๋ง ์‚ฌ๊ฑด์„ ํ†ตํ•ด ๊ฐ•์กฐ๋˜๋ฉฐ V-Cycle ๋ชจ๋ธ์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํ•œ ๊ฐœ๋ฐœ ์ ˆ์ฐจ์™€ ISO 26262 ํ‘œ์ค€์„ ํ†ตํ•ด ๊ธฐ๋Šฅ ์•ˆ์ „์„ฑ์„ ๋ณด์žฅํ•˜๊ณ , ECU ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ๊ตฌ์กฐ์™€ ์šด์˜์ฒด์ œ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋…๋ฆฝ์ ์œผ๋กœ ๊ฐœ๋ฐœ๋œ๋‹ค.

2024๋…„ 12์›” 5์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
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