판단 기술

Rule-Based Approach

확고한 규칙에 따라 결과값 결정
사람의 사고방식과 유사함

if (조건)
	action1
else 
	action2

간단한 환경에서는 적용 가능
센서별 정보가 달라 상황별 신뢰해야 하는 센서가 변화함
센서 정보와 도로 인프라 정보를 합리적인 경우로 판단해야 함
주행 상황 시나리오별 적합한 주행 판단

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AI-Based Approach

• 인공지능: 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술
• 머신러닝: 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시키는 기술 방법
• 딥러닝: 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 처리

기계학습

1. 지도학습 (Supervised Learning)
   레이블 된 데이터로 학습, 미래 데이터 예측
   분류/회귀

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)
   레이블 없이 학습, 데이터의 숨겨진 구조/특징을 발견
   클리스터링

3. 강화학습 (Reinforcement Learning)
   보상 시스템으로 학습
   의사결정을 위한 최적의 액션 결정

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차선 변경 시나리오

• Rule-Based Approach
  매우 정확한 예측, 융통성 없음
  규칙에 포함되지 않은 주행상황에 대응 불가능

• AI-Based Approach
  융통성 있음, 특정 기준에 대한 명확한 잣대가 어려움
  알고리즘 디버깅, 고장 판단, 오류 수정이 어려움

둘 다 자율주행 판단 기술에 활용 가능, 주행에 관한 의사결정