도플러 효과 기반 데이터 증강 및 플로우 어댑티브 머신러닝/딥러닝 인식 알고리듬을 통한 4D 이미징 레이더 인식 성능 향상에 대한 연구

본 과제는 4D 이미징 레이더의 인식 성능을 Data augmentation과 딥러닝으로 높여 악천후 환경에서 자율주행 성능 저하를 줄이고, 자율주행 차량용 센서 시장 선점과 4D 이미징 레이더 상용화에 기여하는 연구임. 연구 목표는 Doppler Effect 기반 Augmentation과 플로우 어댑티브 딥러닝을 결합한 객체인식 성능 향상에 있음. 핵심 내용은 raw data 증가 기법, 다중 프레임 기반 인식, Transformer Encoder 활용 Input Embedding 및 feature 추출, Object Detection/Classification 연구임. 기대 효과는 악천후 인지 성능 개선, 하드웨어 의존도 감소, 가격경쟁력 확보, UAM·로봇 등 미래 모빌리티 활용 가능성 확대임.