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Day 61: CNN 기본 구조 이해

📘 1. CNN이란 무엇인가?CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 이미지 인식, 객체 탐지, 자율주행 등 시각 정보 처리에 특화된 인공신경망이다.사람의 시각 피질(Visual Cortex)에서 영감을 받아 만들어졌으며, 이미지의 공간적 특징(Shape, Texture, Pattern) 을 자동으로 학습한다.기존의 완전연결 신경망(Fully Connected Network, FCN)은 모든 픽셀을 동일하게 연결하지만,CNN은 국소 영역(Local Receptive Field) 만을 관찰하고 필터(Filter) 를 이동시키며 전체 이미지를 효율적으로 분석한다.🧩 2. CNN의 기본 구조CNN은 일반적으로 다음과 같은 5단계 구조로 이루어진다.1️⃣ 입력층 (Inp..

자율주행 2025.10.27

Day 60: 논문 리뷰 + 학습 정리

오늘은 지금까지 진행해온 SLAM, Localization, Mapping 프로젝트를 마무리하면서,그동안 배운 내용을 종합적으로 정리해보려고 합니다.이번 글에서는 실제 논문 인용 대신, 지금까지의 학습을 토대로현재 기술이 어떤 방향으로 발전하고 있는지를 쉽게 풀어보겠습니다.📚 1. 정리의 목적지금까지 다뤄온 SLAM과 Localization 기술은 자율주행의 ‘눈’과 ‘귀’에 해당합니다.하지만 단순히 알고리즘을 이해하는 것을 넘어,이 기술들이 어떻게 진화하고 있고 앞으로 어떤 가능성이 있는지를한 번쯤 정리해보는 과정이 필요합니다.이번 글의 목표는 다음과 같습니다.지금까지 학습한 SLAM·Localization·Mapping의 핵심 개념을 정리하기최근 기술의 발전 방향과 한계점을 이해하기앞으로 학습을 이..

자율주행 2025.10.26

Day 59: Localization & Mapping 종합 프로젝트

오늘은 지금까지 학습해온 SLAM, LiDAR, IMU, GPS 융합 기술을 한데 모아‘Localization & Mapping 종합 프로젝트’를 진행해보려 합니다.이 프로젝트는 단순히 알고리즘을 이해하는 단계를 넘어,실제 자율주행 환경에서 차량의 위치를 정확하게 인식하고 지도까지 완성하는 전 과정을 구현하는 것이 목표입니다.🚗 1. 프로젝트 개요이번 프로젝트는 센서 융합 기반 자율주행 Localization & Mapping 시스템 구축을 목표로 합니다.기존에 학습한 SLAM 기술을 중심으로, IMU와 GPS 데이터를 결합해 더욱 안정적이고 정확한 위치 추정을 수행하게 됩니다.핵심 목표는 다음과 같습니다.센서 융합(Localization)으로 차량의 정확한 위치를 추정LiDAR 기반 SLAM으로 지도..

자율주행 2025.10.25
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