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VLM 기반 자율주행: 돌발 상황과 코너 케이스(Corner Case) 추론 구조 및 메커니즘 분석

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VLM 기반 자율주행 코너 케이스 추론 및 제어 변환 파이프라인 구조도

자율주행 비전-언어 모델(VLM)이 도로 위 돌발 상황과 롱테일 코너 케이스(Corner Case)를 추론하고 판단하는 내부 구조를 정밀 분석합니다. 이미지 패치 임베딩, LLM 추론 엔진, 제어 신호 변환 파이프라인 및 실시간 연산 최적화 기법을 해설합니다.

오토노머스 에지 컴퓨팅: NPU 기반 자율주행 객체 인식 모델의 Quantization(양자화) 기술 원리와 실무 최적화

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acob, B., et al. "Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference." CVPR 2018. NVIDIA TensorRT Quantization Developer Guide.

자율주행 에지 컴퓨팅 환경에서 NPU 기반 객체 인식 모델의 연산 속도와 전력 효율성을 극대화하는 Quantization(양자화) 기술을 정밀 분석합니다. INT8/FP16 비트 정밀도 변환, PTQ 및 QAT 알고리즘의 수학적 원리와 수렴 전략을 다룹니다.

연결된 자동차가 하루에 4TB 데이터를 뿜어낼 때: 차량용 엣지 데이터 처리 기술

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커넥티드 카 하루 4TB 데이터 폭주: 차량용 엣지 컴퓨팅의 메커니즘 썸네일

자율주행 및 커넥티드 카가 하루에 생성하는 4TB 분량의 빅데이터를 효율적으로 처리하는 차량용 엣지 컴퓨팅(Vehicle Edge Computing) 기술을 분석합니다. 센서 데이터 부하 문제부터 데이터 필터링, 온디바이스 AI, V2X 연동 알고리즘까지 체계적으로 다룹니다.