딥러닝 기반 자율주행 자동차를 위한 혼합 임계 스케줄링 플랫폼 설계

본 과제는 자율주행 자동차에서 사용하는 인공지능 태스크의 실행 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 스케줄링 플랫폼을 개발하여 실제 자율주행 테스트 베드에 적용하는 연구임. 연구 목표는 YOLO, Deep Sort 등 인공지능 기법의 컴퓨팅 자원 요구량, 실행 특성, 정확도 변화를 파악하고 혼합 임계 태스크 모델과 스케줄링 알고리즘을 정립하는 데 있음. 핵심 내용은 벤치마크 실험, WCET 기반 모델 정립, 실시간성 분석 기법 개발, 시뮬레이터 구축 및 F1-10 테스트 베드 적용임. 기대 효과는 제한된 자원을 효율적으로 활용하는 자율주행 시스템 구현, 후속 연구 기반 마련, 산업 활성화 기여임.