1. Core ML 모델 생성 자동 운전 보조 시스템에 필요한 기능에 맞는 Core ML 모델을 생성합니다. 이 모델은 시각 인식, 차선 인식, 교통 표지판 감지 등과 같은 작업을 수행하기 위한 것입니다.

2. 모델 통합 생성된 Core ML 모델을 Xcode 프로젝트에 통합하여 사용할 수 있도록 준비합니다. 이때, 모델의 입력 및 출력 형식을 확인하고, 모델이 포함할 수 있는 기능과 제한 사항을 고려해야 합니다.

3. 카메라 입력 처리 자동차의 전면 카메라에서 얻은 영상을 입력으로 사용하기 위해 AVCaptureSession을 이용하여 카메라 입력을 처리하고, Core ML 모델에 전달할 수 있는 형식으로 변환합니다.

4. Core ML 모델 적용 변환된 영상 데이터를 Core ML 모델에 입력으로 제공하여 모델이 주행 환경을 인식하고 분석하도록 합니다. 모델의 출력을 해석하여 차량의 조향, 속도 제어 등의 운전 보조 기능을 수행합니다.

5. 안전 기능 자동 운전 보조 시스템에서는 모델의 오류 처리와 안전 기능을 고려해야 합니다. 만약 모델이 잘못된 입력을 받거나 올바르지 않은 결과를 출력한다면 적절한 조치를 취하여 운전을 안전하게 유지해야 합니다.

Core ML 모델을 활용하여 자동 운전 보조 시스템을 구현하는 방법은 위와 같습니다. Apple의 공식 문서와 튜토리얼, 그리고 관련된 온라인 자료들을 참고하여 보다 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.