자율주행이 열어가는 새로운 세상
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| Publication Date | 2024/02/20 |
| Pages/Weight/Size | 210*297*30mm |
| ISBN | 9788989069997 |
| Categories | 대학교재 > 공학계열 |
Contents
프롤로그 24
제1장 탄소제로 구현과 전기차 29
1.1 지구의 온난화 31
1.1.1 빙하 감소 33
1.1.2 바닷물의 산성화 36
1.1.3 기상이변 37
1.2 신재생 전기에너지 39
1.2.1 청정에너지의 분류 39
1.2.2 수소와 연료전지 40
1.2.3 리튬이온전지 43
1.3 스마트그리드(Smart Grid) 46
1.4 자율주행에서 확산되는 스마트시대 49
1.5 커져가는 전기차시장 56
2장 인공지능의 기초 개념 61
2.1 회귀분석에 의한 예측과 분류 62
2.2 인간의 신경망세포인 뉴런을 모방한 AI의 발전 68
2.3 지도학습과 비지도학습 79
2.4 딥러닝의 학습과 추론 81
2.5 합성곱신경망(Convolution Neural Network, CNN) 91
2.6 순환신경망(RNN:Recurrent Neural Network) 96
2.6.1 임베딩벡터 97
2.6.2 순환신경망(RNN) 장단기메모리(LSTM) 100
2.6.3 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq: Sequence to Sequence) 102
2.6.4 어텐션(attension) 105
2.6.5 가짜뉴스 분별 사례 110
2.6.6 사진의 내용 해설하기 112
2.7 강화학습 114
2.7.1 강화학습의 원리 114
2.7.2 몬테카를로써치(Montecarlo Search) 118
2.7.3 바둑판 오목게임에 몬테카를로 트리 서치(MCTS: Monte Carlo Tree Search)의 적용 119
3장 자율주행의 원리 123
3.1 자율주행의 구동메커니즘 124
3.2 센서 융합에 의한 자율주행 129
3.3 카메라 중심의 자율주행 146
3.3.1 의사라이다(Pseudo Lidar)에 의한 3차원 거리측정 146
3.3.2 비전시스템에 의한 의사라이다의 대체 149
3.3.3 점유 네트워크(Occupancy Network)에 의한 충돌회피운전 159
3.3.4 최적경로의 예측 165
3.3.5 에지 케이스를 대응할 수 있는 자율주행 169
3.3.6 OTA(Over The Air) 171
3.3.7 상황판단에 의한 자율주행 175
3.3.8 모방학습 177
3.3.9 실제운전을 위한 통합ECU와 통신시스템 181
3.3.10 자율주행에 필요한 컴퓨팅 하드웨어 187
3.3.11 자율주행 인포테인먼트 플랫폼 191
3.3.12 자율주행의 전체적인 흐름 193
4장 테슬라의 자율주행과 생산기술 197
4.1 테슬라의 자율주행 201
4.2 기가프레스 고압다이캐스팅 215
4.3. Unboxed Process 224
4.3.1 기존조립공정 224
4.3.2 언박스드공정 225
4.4. 지능형 로봇 옵티머스(Optimus) 231
4.5. 4680 대용량 배터리의 자체개발·생산 240
4.6. 스마트그리드 가상발전소 246
4.7 고속충전 시스템의 북미 표준화 250
5장 자율주행기술의 모든 공간으로의 확산 255
5.1 스마트 팩토리 256
5.2 지능형 로봇 262
5.3 스마트홈 268
5.4 스마트팜 274
5.5 도심항공(UAM: Urban Air Mobile) 278
5.6 메타버스(Metaverse) 282
에필로그 294
참고문헌 300
제1장 탄소제로 구현과 전기차 29
1.1 지구의 온난화 31
1.1.1 빙하 감소 33
1.1.2 바닷물의 산성화 36
1.1.3 기상이변 37
1.2 신재생 전기에너지 39
1.2.1 청정에너지의 분류 39
1.2.2 수소와 연료전지 40
1.2.3 리튬이온전지 43
1.3 스마트그리드(Smart Grid) 46
1.4 자율주행에서 확산되는 스마트시대 49
1.5 커져가는 전기차시장 56
2장 인공지능의 기초 개념 61
2.1 회귀분석에 의한 예측과 분류 62
2.2 인간의 신경망세포인 뉴런을 모방한 AI의 발전 68
2.3 지도학습과 비지도학습 79
2.4 딥러닝의 학습과 추론 81
2.5 합성곱신경망(Convolution Neural Network, CNN) 91
2.6 순환신경망(RNN:Recurrent Neural Network) 96
2.6.1 임베딩벡터 97
2.6.2 순환신경망(RNN) 장단기메모리(LSTM) 100
2.6.3 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq: Sequence to Sequence) 102
2.6.4 어텐션(attension) 105
2.6.5 가짜뉴스 분별 사례 110
2.6.6 사진의 내용 해설하기 112
2.7 강화학습 114
2.7.1 강화학습의 원리 114
2.7.2 몬테카를로써치(Montecarlo Search) 118
2.7.3 바둑판 오목게임에 몬테카를로 트리 서치(MCTS: Monte Carlo Tree Search)의 적용 119
3장 자율주행의 원리 123
3.1 자율주행의 구동메커니즘 124
3.2 센서 융합에 의한 자율주행 129
3.3 카메라 중심의 자율주행 146
3.3.1 의사라이다(Pseudo Lidar)에 의한 3차원 거리측정 146
3.3.2 비전시스템에 의한 의사라이다의 대체 149
3.3.3 점유 네트워크(Occupancy Network)에 의한 충돌회피운전 159
3.3.4 최적경로의 예측 165
3.3.5 에지 케이스를 대응할 수 있는 자율주행 169
3.3.6 OTA(Over The Air) 171
3.3.7 상황판단에 의한 자율주행 175
3.3.8 모방학습 177
3.3.9 실제운전을 위한 통합ECU와 통신시스템 181
3.3.10 자율주행에 필요한 컴퓨팅 하드웨어 187
3.3.11 자율주행 인포테인먼트 플랫폼 191
3.3.12 자율주행의 전체적인 흐름 193
4장 테슬라의 자율주행과 생산기술 197
4.1 테슬라의 자율주행 201
4.2 기가프레스 고압다이캐스팅 215
4.3. Unboxed Process 224
4.3.1 기존조립공정 224
4.3.2 언박스드공정 225
4.4. 지능형 로봇 옵티머스(Optimus) 231
4.5. 4680 대용량 배터리의 자체개발·생산 240
4.6. 스마트그리드 가상발전소 246
4.7 고속충전 시스템의 북미 표준화 250
5장 자율주행기술의 모든 공간으로의 확산 255
5.1 스마트 팩토리 256
5.2 지능형 로봇 262
5.3 스마트홈 268
5.4 스마트팜 274
5.5 도심항공(UAM: Urban Air Mobile) 278
5.6 메타버스(Metaverse) 282
에필로그 294
참고문헌 300