Rule-Based Approach 기반 판단 기술 심화
규칙 기반 접근 방식을 선택하는 것이 타당한 경우는?
1.
고정된 결과가 나올 때
•
ex) 카트에 추가한다, 추가하지 않는다
2.
오류 위험이 있을 때
•
100% 정확한 규칙 구현해야 할때
3.
머신러닝 도입 계획이 없을 때
Q) 자율 주행차 구현을 위해서 이러한 규칙 기반 방식은 어떻게 적용될 수 있을까?
학습내용
1.
Rule-Based Approach의 개념과 상황별 예시?
2.
Rule-Based Approach의 특성에 따른 적합한 대상 환경
keyword 1)
Rule-Based Approach 기초
•
주어진 입력에 대해서 결과값을 도출하는 방법으로 확고한 규칙에 따라서 결과값을 결정하는 방식
keyword 2)
Rule-Based Approach 이해
•
다양한 상황별 예시를 통한 Rule-Based Approach 관점 이해
keyword 3)
Rule-Based Approach 고찰
•
Rule-Based Approach의 특성에 따른 적합한 대상 환경에 대한 고찰
Rule-Based Approach의 개념과 상황별 예시?
→ 엄격한 규칙에 따라서 의사결정
예시)
간단한 고속도로 상황
•
차로 유지
•
앞차와의 거리 유지
복잡한 도심 환경
→ 복잡한 상황에 대응할 수 있는 다양한 입력 변수
→ 입력 변수들로 설정한 규칙에 해당하는 다양한 결과 행동
Rule-Based Approach의 특성에 따른 적합한 대상 환경
•
Rule-Based Approach 구현 가능
•
규칙을 만든 조건과 그에 따른 결과 행동이 정확하다면 적합!
Rule-Based Approach란?
→ 엄격한 규칙 기반의 방법
→ 입력 정보들의 규칙 조건들을 설정하여 원하는 결과값을 도출 (If-then)
•
차량 탑재 센서 및 도로 인프라 정보를 이용하여 Rule-Based Approach를 통한 주행 판단이 가능
•
간단한 주행 상황에서는 적은 입력 개수 기반의 규칙을 설정
•
복잡한 주행 상황에서는 비교적 많은 입력 개수 기반의 규칙 설정이 필요하므로 판단 기술 구현의 복잡도가 상승
•
입력 변수, 규칙, 결과 행동의 개수 및 관계
