딥러닝 기반 자율주행 자동차를 위한 혼합 임계 스케줄링 플랫폼 설계

본 과제는 자율주행 자동차에서 사용되는 인공지능 태스크의 실행 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 스케줄링 플랫폼을 개발한 뒤 실제 자율주행 테스트 베드에 적용하는 연구임. 연구 목표는 Deep Sort, YOLO 등 인공지능 태스크의 자원 요구량, FPS, 정확도 변화를 파악해 혼합 임계 태스크 모델을 정립하고, 이를 기반으로 혼합 임계 스케줄링 알고리즘과 실시간성 분석 기법을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 벤치마크 실험, WCET 기반 태스크 모델 정립, 시뮬레이터 구축, F1-10 및 자이카 테스트 베드 적용임. 기대 효과는 한정된 컴퓨팅 자원의 효율적 활용, 마감시간 위배 감소, 자율주행 시스템의 신뢰성 향상 및 후속 연구·산업 확산 기반 마련임.