도 4 를 참조 하 면 , 자율 주행 차량 ( 200 ) 의 주변 을 나타낸 파노라마 이미지 ( 220 ) 상 에서 객체 가 많 은 일부 특정 방향 에 대응 하 는 어텐션 스코어 ( 210 ) 중 일부 가 높 게 측정 되 었 음 을 알 수 있 다 . 파노라마 이미지 ( 220 ) 는 이해 를 돕 기 위해 배치 한 것 으로 , 실제로 는 이 와 같 은 파노라마 이미지 ( 220 ) 가 아니 라 , 고밀 도 깊이 이미지 또는 레이더 로부터 획득 된 어텐션 센서 데이터 를 이용 하 여 어텐션 스코어 가 생성 될 것 이 다 . 도 4 의 예시 적 어텐션 스코어 ( 210 ) 는 일부 특정 방향 인 222 방향 과 223 방향 에 대응 하 는 어텐션 스코어 중 일부 는 높 게 도시 되 어 있 다 . 즉 , 특정 방향 에 많 은 객체 가 검출 되 는 경우 , 하나 이상 의 객체 가 자율 주행 차량 ( 200 ) 을 향해 이동 하 거나 , 그 로부터 잠재 적 위험 이 높 아 질 가능 성 이 있 으므로 , 해당 방향 의 주행 위험 레벨 은 높 은 것 으로 결정 되 고 , 그 방향 에 대응 하 는 해당 각도 범위 의 어텐션 스코어 는 높 게 계산 되 는 것 이 다 . 이 와 같 은 어텐션 스코어 ( 210 ) 가 디 텍 션 네트워크 ( 140 ) 에 의해 계산 되 면 어떤 효과 가 발생 하 는지 는 추후 다시 도 4 를 참조 하 여 다시 설명 하 기 로 한다 .