사전 - 학습 된 특징 들 은 다양 한 영상 인식 태 스 크 에서 폭 넓 게 사용 되 어 왔 다 . 본 발명 의 실시 예 들 에서 는 태 스 크 에 대한 더 신뢰 할 수 있 는 결과 들 을 위하 여 , 도로 상 에서 움직일 수 있 는 객체 들 을 다루 는 새로운 영상 특징 들 을 학습 할 수 있 다 . 주 의 메커니즘 ( attention mechanism ) 을 이용 하 는 것 은 태 스 크 와 관련 이 없 는 특징 들 의 효과 를 억누르 면서 빠르 게 움직이 는 객체 들 과 관련 된 영상 특징 들 을 지각 하 는 것 을 향상 시킬 수 있 다 . 이러 한 태 스 크 - 지정 ( task - specific ) 특징 들 을 얻 기 위하 여 , 특정 클래스 의 중요 도 맵 ( saliency map ) 을 사용 하 는 주 의 메커니즘 과 함께 약한 지도 학습 이 이용 될 수 있 다 . 또한 , 제안 된 시스템 이 차량 어플리케이션 으로서 안전 성 및 신뢰 성 을 달성 하 도록 합성곱 신경망 ( Convolutional Neural Network , CNN ) 내부 를 이해 할 필요 성 이 있 다 .