여러분은 YOLO(욜로)라고 하면 무엇이 떠오르나요? ‘인생은 한 번뿐이다.’를 뜻하는 You Only Live Once가 떠오르시나요? 미래보다는 현재를 즐기는 사람들을 뜻하는 YOLO 족을 많이들 생각하실 것 같은데요. 딥러닝 알고리즘 세계에서 YOLO는 다른 의미로 통한답니다. You Only Look Once. 여기에서 YOLO는 인공지능 물체 인식 기법으로, 말 그대로 한번 만에 물체를 실시간으로 감지하고 분류할 수 있게 하죠. YOLO는 이미지에서 관심 객체를 배경과 구분해 식별하는 자동화 기법인데요. 올바른 객체 탐지를 위해서 경계 박스를 설정해 객체의 상태를 나타내는 사물의 카테고리와 연관시켜야 하는데, 이때 딥러닝 기술이 활용되죠. 그렇다면 YOLO와 같은 기술이 왜 필요할까요? 자율주행..

# 자율주행차가 시속 45km로 도로 주행을 하고 있습니다. 그런데 전방에 아이들이 무단횡단을 하려고 합니다. 주행 차선 왼쪽에는 차량 한 대가 있습니다. 만약 사람이 운전하고 있다면 급정차를 할지, 빠르게 지나칠지 수 밀리 세컨드(1,000분의 1초) 내에 결정할 수 있습니다. 반면 자율주행차는 차량에 설치된 레이더와 카메라, 초음파 그리고 위성통신 등으로부터 식별한 물체 종류와 차량 흐름, 차간 거리, 주변 도로 상황 등 데이터를 클라우드로 전송한 뒤 차량의 진행 방향을 전달받게 됩니다. 이때 걸리는 시간은 사람이 판단을 내리는 시간보다 꽤 늦을 것이며, 이 시간차는 보행자의 생명과 직결되는 매우 중요한 요인이 됩니다. 그런데 차량의 진행 방향 분석을 클라우드를 거치지 않고 즉각 수행한다면 위험 요소..