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완전 자율주행을 위한 실시간 엣지 컴퓨팅 기술과 데이터 압축 알고리즘의 통합적 접근

An Integrated Approach to Real-Time Edge Computing and Data Compression Algorithms for Full Autonomous Driving

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초록

완전 자율주행은 차량이 인간의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 실시간으로 판단하여 주행하는 기술을 의미한다. 이를 위해 차량은 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 최적의 주행 결정을 내려야 한다. 그러나 기존의 클라우드기반 접근 방식은 네트워크 지연과 대역폭 문제로 인해 한계를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅과데이터 압축 알고리즘이 필수적이다. 본 연구에서는 완전 자율주행을 가능하게 하는 엣지 컴퓨팅의 역할과 데이터 압축알고리즘과 이를 통해 효율적인 자율주행 시스템을 구축하는 방법을 논의한다.

Abstract

Fully autonomous driving refers to the technology that enables a vehicle to perceive its surroundings, make decisions, and drive without any human intervention. To achieve this, the vehicle must process vast amounts of data in real time and make optimal driving decisions. However, traditional cloud-based approaches face limitations due to network latency and bandwidth constraints. To overcome these challenges, edge computing and data compression algorithms are essential. This study discusses the role of edge computing and data compression algorithms in enabling fully autonomous driving and explores methods for building efficient autonomous driving systems.

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