단계 ( 710 ) 에서 컴퓨터 장치 ( 400 ) 는 차선 변경 요청 이 인식 되 는 경우 차량 의 측 - 후방 영역 과 관련 하 여 카메라 를 통해 입력 된 영상 을 분석 하 여 차선 변경 가능 여부 로서 차선 변경 과 관련 된 현재 상태 를 결정 할 수 있 다 . 이러 한 결정 은 앞서 도 5 를 통해 학습 된 인공지능 모델 을 통해 이루어질 수 있 다 . 일례 로 , 인공지능 모델 은 현재 상태 를 차선 변경 이 불 가능 한 Block 상태 와 차선 변경 이 가능 한 Free 상태 로 구분 할 수 있 다 . 이때 , Block 상태 는 단위 시간 에 따라 세분 화 될 수 있 으며 , n ( n 은 자연수 ) 초 후 에 차선 변경 이 가능 한 상태 를 포함 할 수 있 다 . 예컨대 , Block 상태 는 3 초 후 차선 변경 이 가능 한 3 seconds left 상태 , 2 초 후 차선 변경 이 가능 한 2 seconds left 상태 , 1 초 후 차선 변경 이 가능 한 1 second left 상태 로 구분 될 수 있 다 . 다시 말 해 , 차선 변경 과 관련 된 상태 는 둘 이상 의 뎁 스로 이루어질 수 있 으며 , 상위 레벨 은 Block 상태 와 Free 상태 로 구분 되 고 , 하위 레벨 은 n ( n 은 자연수 ) 초 후 에 차선 변경 이 가능 한 상태 , 예 를 들 어 3 seconds left 상태 , 2 seconds left 상태 , 1 second left 상태 로 구분 될 수 있 다 .