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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 220 - 224 (6page)
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최근 자율주행 기술이 레벨 4 수준으로 발전하면서, 미국 캘리포니아에서는 자율주행택시를 실증화 하고 있다. 하지만 이러한 기술적 진보에도 불구하고 자율주행차량의 시스템 오류로 인한 사고 발생 빈도가 높아지고 있다. 이는 자율주행차량의 안전성에 대한 이용자들의 불신을 초래하고 있으며, 자율주행차에 대한 사회적 수용성을 저해하는 주요 원인이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 자율주행차의 안전성 향상과 기술 투명성 확보에 초점을 맞추었다. 구체적으로, 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하기 위하여 실시간 도로 장애물 탐지 모델을 구축하였고, 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 접목하였다. 이 모델은 자율주행 시스템의 의사결정 과정을 시각화하여 그 근거를 제시함으로써, 사용자가 판단 기준을 이해하고 신뢰할 수 있도록 도우며 최종적으로 사회적 수용성을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
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