단어를 연속적인 벡터로 표현하기 위한 모델 아키텍처

자동차의 전자화가 계속되면서 차량 내부의 다양한 센서, 액추에이터, ECU 등을 연결하는 네트워크 기술의 중요성이 커지고 있다. In-Vehicle Network는 차량 내부 통신의 핵심 기술로, 각종 장치가 원활히 통신하도록 한다.

차량용 소프트웨어 개발의 표준화된 프레임워크인 AUTOSAR는 차량 소프트웨어의 재사용성과 확장성을 높이는 방법을 제시한다.

RTOS와 우선순위 기반 스케줄링은 논리적 및 시간적 정확성을 모두 만족해야 하는 실시간 시스템의 핵심이다. 스케줄 가능성을 보장하기 위해 WCRT와 Utilization Bound 분석이 필요하다.

소프트웨어 아키텍처는 시스템의 복잡성을 효율적으로 관리하고 재사용성과 확장성을 높이기 위해 구조적 설계 원리와 다양한 패턴을 적용하는 과정이다.

자동차 소프트웨어의 안전성은 도요타 리콜 사건과 테슬라 오토파일럿 사망 사건을 통해 강조되며 V-Cycle 모델을 기반으로 한 개발 절차와 ISO 26262 표준을 통해 기능 안전성을 보장하고, ECU 소프트웨어는 다양한 구조와 운영체제를 통해 독립적으로 개발된다.

자동차는 초기 기계 장치에서 시작하여 전기 전자 컴퓨터와 AI 기술의 발전을 통해 자율주행 및 커넥티드카로 진화하며, 다양한 전자 제어 시스템과 센서 기술을 통해 운전자의 안전과 편의를 향상시키고 있다.

CNN은 이미지의 공간적 특성을 고려해 Convolution, Pooling, Normalization 레이어를 활용하여 데이터를 효과적으로 학습하고, Batch Normalization은 각 미니배치의 평균과 분산을 정규화하여 학습을 안정화하고 속도를 향상시킨다.

Computational graph를 이용한 Backpropagation, Gradient 계산 방법

Overfitting을 방지하기 위해 정규화(Regularization), Dropout, Early Stopping 등의 기법을 사용하여 모델의 복잡도를 조절하고 일반화 성능을 향상시킨다.

Neural Network는 비선형성을 통해 선형 분류기의 한계를 극복하고, 모든 입력과 출력이 상호 영향을 주어 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 학습한다.

텍스트, 오디오, 이미지, 동영상 형태의 새로운 컨텐츠를 생성하도록 설계된 인공지능 모델을 생성형 AI라고 한다.

강화학습이란 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트(알파고나 알파스타)가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다.

자동차 차체의 형태와 부품 및 재료

RNN(Recurrent Neural Network)은 시퀀스 데이터나 시간 종속적인 데이터의 패턴을 학습하기 위해 이전의 계산 결과를 기억하며 순차적으로 처리하는 딥러닝 모델이다.

CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지나 시각적 데이터를 처리하고 특징을 자동으로 추출하여 학습하는 데 효과적인 딥러닝 모델이다.

CIFAR-10의 이미지 분류에서 Linear Classifier는 각 클래스에 대해 선형 결합을 통해 확률 벡터를 생성한다. 파라미터는 가중치와 바이어스로 이루어져 있으며, Cross-Entropy Loss를 통해 모델의 성능을 평가하고 최적화를 진행한다.

제동장치는 주행 중인 자동차의 속도를 조절하거나 주차 시 차량이 움직이지 않게 하는 등 안전과 직결된 중요한 장치이다.

딥러닝 네트워크 층이 많이 쌓이고 각 층의 노드 개수가 많아질수록 네트워크를 구성하는 가중치 개수가 더 많아지고 네트워크의 표현력이 높아진다. 모델을 학습시킬 데이터가 한정된 상황에서 표현력이 높을수록 모델은 학습 데이터에 fitting 되어 문제가 된다.

동력전달장치의 구조와 원리