단계 ( 530 ) 에서 컴퓨터 장치 ( 400 ) 는 영상 의 프레임 들 과 프레임 들 이 포함 하 는 라벨 에 기초 하 여 차선 변경 시점 을 학습 할 수 있 다 . 실시 예 에 따라 , 컴퓨터 장치 ( 400 ) 는 영상 의 프레임 들 각각 에 대해 차량 또는 움직이 는 물체 가 존재 하 는지 유무 를 기반 으로 약한 지도 학습 ( weakly supervised learning ) 를 수행 하 여 각 프레임 들 에서 차량 또는 움직이 는 물체 가 차지 하 는 영역 을 히트 맵 의 형태 로 출력 할 수 있 다 . 이때 , 컴퓨터 장치 ( 400 ) 는 단계 ( 430 ) 에서 히트 맵 및 영상 의 특징 벡터 를 더 이용 하 여 차선 변경 시점 을 학습 할 수 있 다 . 이때 , 컴퓨터 장치 ( 400 ) 는 특징 벡터 의 모든 차원 에 히트 맵 의 값 을 더 하 여 영상 내 의 차량 또는 움직이 는 물체 가 차지 하 는 영역 에 대한 가중치 를 증가 시킬 수 있 다 . 또한 , 도 1 에 나타난 바 와 같이 동일 한 라벨 이 할당 된 영상 들 이 서로 다양 한 상황 을 가질 수 있 기 때문 에 기 설정 된 시간 간격 ( 일례 로 , 1 초 ) 에 해당 하 는 영상 의 특징 들 을 하나 의 벡터 로 연결 하 여 영상 의 시간 적 특징 을 부호 화 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 영상 내 에서 차량 이나 움직이 는 물체 가 차지 하 는 영역 이 시간 이 흐름 에 따라 커지 는 경우 와 작아지 는 경우 에 따라 도 1 에 나타난 서로 다른 상황 을 구분 할 수 있 다 .