GRU, LSTM, Transformer 인코더의 자동주행 시스템 분류 민감도 분석

Sensitivity Analysis of GRU, LSTM and Transformer Encoder in Classification of Automated Driving Systems

자동주행 시스템(ADS)은 점점 보편화되고 있으며, 소프트웨어 정의 차량(SDV)은 여러 ADS를 실행할 수 있다. 본 논문에서는 차량 텔레매틱스 데이터를 사용하여 Level 2 자동주행 시스템을 식별하기 위해 GRU, LSTM, Transformer 인코더 모델의 효과를 평가하였다. 세 모델 모두 깨끗한 데이터에서 각각 0.92(GRU), 0.90(LSTM), 0.93(Transformer 인코더 모델)의 매크로 F1 점수를 기록하였다. 또한, 모듈식 강건성 평가 프레임워크를 도입하여 텔레매틱스 손상을 시뮬레이션하고, 이벤트 수준의 손상은 매크로 F1 점수를 약간 감소시키는 반면, 시간적 지터는 매크로 F1 점수를 0.44-0.50으로 떨어뜨리는 결과를 보였다.