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 작은 데이터지만 화상 데이터의 특징을 찾아내고 특징에 따른 확률을 추출해 학습하기 때문에 꽤 많은 시간이 소요된다고 해요.
  동키카가 똑똑해지는 동안 세 학생기자는 자율주행·인공지능과 관련해 궁금한 점을 질문했습니다.
 승겸 동키카에 주입한 주행 데이터만 자율주행 가능한가요? 예를 들어 장애물의 위치나 종류를 바꾸면 경로가 다르다고 인식해 자율주행을 할 수 없나요?네, 맞아요.
  동키카의 경우 학습한 주행 데이터에 한해서만 자율주행할 수 있어요.
  코스가 바뀌었다고 가정해 봅시다.
  동키카는 이전에 학습한 코스대로 돌 거예요.
  당연히 트랙을 이탈하게 되겠죠.
  장애물의 위치를 바꿨을 때도 마찬가지고요.
  바뀐 코스나 장애물의 위치에 맞춰 다시 머신러닝 해야 하죠.
  승겸 주행 오류를 어떻게 줄일 수 있나요.
 아까 말한 것처럼 동키카를 올바른 차선으로 주행하고, 데이터의 양을 늘려야겠죠.
  또 다른 방법은요.
  트랙이 아닌 다른 곳으로 달린 주행 데이터를 삭제하는 거예요.
  나무가 좋은 거름과 물, 햇빛을 먹고 건강한 열매를 맺듯이 인공지능에도 양질의 데이터를 넣는 것이 굉장히 중요하거든요.
  잘못된 데이터는 잘라내고 정확한 데이터만 남기면 동키카의 주행 오류도 줄어든답니다.
  율아 동키카가 극복해야 할 문제점은 무엇인가요.
 동키카는 단 하나의 센서만 가지고 있죠.
  바로 카메라예요.
  다른 센서를 더 추가한다면 안정적인 주행이 가능할 거예요.
  동키카는 오픈소스를 기반으로 만들어졌어요.
  누구나 자유롭게 의견을 공유할 수 있기 때문에 문제점도 금방 보완될 거라고 생각해요.
  ‘이렇게 해보니 더 잘 달린다’ ‘프로그램을 수정하니 오류가 사라졌다’ 등의 의견을 나눌 수 있는 거죠.
  실제로 미국에서는 동키카에 카메라를 두 개 장착한다든지 라즈베리파이 대신 다른 메인보드를 쓰는 등 다양한 의견이 공유되고 있어요.
    율아 동키카에 카메라, 즉 센서가 많아질 경우 단점은 없나요.
 카메라가 많아지면 당연히 부피가 커지고 필요한 부품도 늘어나겠죠.
  배터리는 빨리 떨어질 거고요.
  실제 자율주행차도 비슷한 고민을 안고 있어요.
  무게나 날씨에 따라 배터리 사용 시간이 달라지거든요.
  겨울에는 추운 날씨 때문에 배터리 용량이 절반 가까이 떨어지는 경우도 있다고 해요.
  무조건 부품이 많고 크다고 좋은 게 아니라는 거죠.
 서율 동키카처럼 동물 이름이 붙은 미니카가 또 있나요.
 
실제 자율주행차도 겨울의 추운 날씨 때문에 배터리 용량이 절반 가까이 떨어지는 등 날씨나 무게에 따라 배터리 사용시간이 달라진다는 비슷한 고민을 안고 있다.