표 1 은 측 - 후방 시점 장면 들 에 FREE 레이블 과 BLOCKED 레이블 을 할당 하 는 경우 의 데이터 분배 의 예 와 , 본 발명 의 일실 시예 에 따라 측 - 후방 시점 장면 들 에 FREE 레이블 , FREE in 1 s 레이블 , FREE in 2 s 레이블 , FREE in 3 s 레이블 및 BLOCKED 레이블 을 할당 하 는 경우 의 데이터 분배 의 예 를 나타내 고 있 다 . 예 를 들 어 , 도 1 의 이미지 들 은 이러 한 변환 된 레이블 이 할당 된 예 를 나타내 고 있 다 . 차선 변경 과 관련 하 여 총 109 , 416 영상 들 을 포함 하 여 기 구축 된 데이터 셋 이 존재 한다 . 그러나 , 이러 한 데이터 셋 은 심층 학습 을 위해 적절 한 학습 데이터 가 되 기 위한 두 가지 문제점 을 갖 는다 . 첫 번 째 , 동일 클래스 내 의 영상 들 은 큰 변동 ( variation ) 을 보인다 . 예 를 들 어 , 도 1 의 4 번 째 열 은 같 은 1 s 클래스 ( 레이블 ) 내 의 두 가지 영상 들 이 고 , 여기 서 목표 차선 상 의 차량 위치 는 매우 다르 다 . 이 은 데이터 셋 이 영상 들 은 다양 한 유형 의 도로 ( 도심 의 도로 vs . 고속도로 ) 에서 얻 어 지 며 , 자기 - 차량 은 다른 차량 들 을 추월 하 거나 그 반 대로 추월 당하 는 것 과 같 은 다양 한 도로 구조 및 차선 - 변경 시나리오 를 다루 기 때문 이 다 . 한다 . 두 번 째 , 리 레이블링 ( relabeling ) 결과 는 표 1 에 나타난 바 와 같이 5 개 의 클래스 전반 에 걸쳐 심한 불 균형 을 나타낸다 . 표 1 에서 1 s , 2 s 및 3 s 클 래스 들 이 데이터 셋 의 오직 3 % 만 차지 하 는 반면 , FREE 와 BLOCKED 클 래스 들 은 전체 적 인 데이터 셋 에서 압도 적 으로 수 가 많 다 .