POS-01 · PERCEPTION
자율주행용 LiDAR·카메라 융합 인공지능 연구
LiDAR와 카메라를 결합한 멀티모달 AI로, 자율주행 환경의 3D 객체 탐지 기술을 직접 연구·검증합니다. 딥러닝 기반 객체 인식, 센서 데이터 융합, 모델 성능 평가까지 전 과정을 경험하게 됩니다.
What you'll do · 주요 업무
- LiDAR·카메라 센서 데이터를 활용한 3D 객체 탐지 기술 연구 및 성능 검증
- 최신 인공지능 논문·오픈소스 기술 분석 및 적용 가능성 검토
- 멀티모달 데이터 처리, 객체 인식 모델 실험, 데이터 전처리 및 성능 평가
- 다양한 주행 환경에서의 모델 적용 가능성 검토
Research roadmap · 5단계 수행 과정
STEP01
기술 조사
- 자율주행 AI 기술 동향
- LiDAR·카메라 데이터 구조
- 최신 3D 탐지 논문 분석
- 오픈소스 프로젝트 조사
STEP02
개발환경 구축
- Linux · Python 환경
- PyTorch 딥러닝 환경
- 공개 데이터셋 확보·분석
- 실험 환경 세팅
STEP03
모델 분석 및 실험
- 3D 탐지 모델 구조 분석
- 멀티모달 데이터 전처리
- 학습·추론 실험
- 성능 지표 분석
STEP04
응용 연구
- 악천후 환경 데이터 분석
- 탐지 성능 개선 방안
- 모델 최적화 실험
- 결과 비교 평가
STEP05
결과 정리
- 실험 결과 문서화
- 기술 검토 보고서 작성
- 향후 연구 방향 제안
Requirements · 자격 요건
- Python 기반 개발 경험
- 딥러닝·머신러닝 기초 이해 (PyTorch 우대)
- 새로운 기술을 논문·코드로 직접 파고드는 태도
Plus · 우대 사항
- 컴퓨터 비전 / 3D 데이터 처리 경험
- LiDAR·센서 데이터 다뤄본 경험
- 오픈소스 기여 또는 관련 프로젝트 이력