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현재 자율주행차는 보통 위치측정을 위해 카메라와 센서를 사용하고 있습니다. 하지만 비와 눈 속에서 이러한 센서는 도로 위에 그려진 차선 표시나 교통 표지를 인식할 수도 없고, 하늘에서 내리는 비와 눈으로 LIDAR 센서의 레이저가 오작동하는 문제가 발생합니다. MIT 연구원들은 이러한 문제를 해결하기 위해 자동차가 실시간으로 도로 위와 바닥을 감지할 수 있도록 하는 시스템인 '지상침투레이더(Localizing Ground-Penetrating Radar, LGPR)'을 개발했습니다. LGPR은 전자파 펄스(electromagnetic pulse)를 지상으로 보냄으로써 흙, 바위, 뿌리 등의 위험요소를 측정하고, 이러한 데이터는 자율주행차를 위한 시각화된 지도로 제공됩니다. LGPR 기술은 카메라나 레이저..

지난 시간에는 쿼리 프로세싱, 스트림 프로세싱, 데이터 분석에 관련된 빅데이터 기술을 알아봤습니다. 지난 시간에 이어 이번 시간에는 분석 실행환경/노트북, 시각화, 클러스터 관리, 보안에 관련된 빅데이터 기술의 특징을 알아보고 Big Data Ocean에 적합하진 평가해보도록 하겠습니다. 이번에도 각 주제 앞부분에 빅데이터 관련 전문 용어를 같이 정리해 놓았으니 이해하는데 도움이 되었으면 합니다. 7. 분석 실행환경(Analytics Execution Environments)/노트북(Notebooks) 더보기 용어정리 ·프론트엔드/백엔드 : 프론트엔드는 브라우저, 핸드폰, PC, OS에 상관없이 사용자가 원하는 기능을 수행할 수 있게 지원하는 것입니다. 백엔드는 UI나 GUI로 구성된 화면의 통신이나 요..

Kenneth Research에 따르면 자율주행 시장은 연간 36.2%씩 정장하여 2023년까지 1,731억 5,000만 달러의 글로벌 매출을 올릴 것으로 보입니다. 자율주행 시장은 매년 급속도로 성장하고 있지만, 센서 감지 기술은 상용화를 늦추고, 교통사고 원인으로 지적되었습니다. 자율주행 차량에는 카메라, Radar, ultrasonic sensor, LiDAR의 4가지 센서가 보편적으로 사용됩니다. 다만, 각각의 센서는 인식 문제를 갖고 있습니다. 이 때문에 차량이 자율주행 레벨 3~5를 주행하기 위해서는 추가 센서가 필요하거나 센서 성능을 개선해야 합니다. ·Camera: 물체를 식별 및 분류할 수 있으나 단거리에서만 가능함. 짙은 안개, 어둠, 직사광선, 밝은 조명, 악천후에 가시성이 떨어짐 ·..

자율주행 차량은 막대한 사회적 혜택과 산업 붕괴를 불러온다. 미국이 자율주행차를 전면 도입할 경우, 일반 대중이 누릴 수 있는 혜택은 2030년에 연간 8,000억 달러를 넘을 것입니다. 구글의 웨이모는 2018년 12월 애리조나 주 피닉스 교외에서 상업용 자율행차 택시 서비스를 시작한다고 발표했습니다. 그해 10월에 웨이모는 이미 AV 공공 도로를 주행한 거리가 천만 마일을 넘었습니다. 오늘날 거의 모든 자동차 OEM과 주요 공급 업체는 AV 프로젝트를 진행 중이며, 기존 자동차업계 업체들은 기술적으로 유망한 신규회사들과 새롭게 경쟁할 가능성이 커지고 있습니다. AV가 불러올 비즈니스 기회의 규모 및 범위를 이해하기 위해, Mckinsey center for Future Mobility는 40개 이상의..

2020년 2월 ANA는 중국 BYD제 대형 EV 버스를 구입하여 하네다 공항을 자율주행시킬 계획을 밝혔습니다. ANA는 2020년 1월 하순 하네다 공항에 57인승 대형전자동차(EV) 버스를 사용하여 자동운전 실증실험을 실행했습니다. 자동운전이 실용화 단계에 가까워진다고 판단하여, 2020년 중에는 승객이나 승원을 실제 태워 실험할 계획입니다. 항공 여객수요가 증가하는 한편, 생산연령인구는 줄어들고 있어 일손부족은 문제시되고 있습니다. 인력에 의존하는 부분이 많은 공항 내 업무를 자동화함으로써, 환승 손님이나 운항 승무원의 송환업무의 효율화를 노리고 있습니다. ANA의 하네다 공항에서의 실증실험은 이번이 3번째입니다. 2018년 2월 첫 번째에는 정비장의 일반도로에서 실시하여, 자동운전 기술 그 자체를..

독일의 자동차 부품 대기업인 ZF는 CES 2020에서 자동차 중앙 제어 시스템인 Cubix를 발표하였습니다. Cubix는 자동차에 탑재된 센서로 주행환경(급커브, 좌우 흔들림, 상하 흔들림)에 맞추어 섀시, 스티어링, 브레이크, 파워 트레인을 종합적으로 제어하여 차량의 움직임을 최적화하는 중앙관리 시스템입니다. 이와 동시에, 섀시 제어 시스템인 sMotion Damping system을 2024년까지 생산하여 완성차에 탑재할 계획입니다. [CubiX] 전동 스티어링, 액티브 리어 액슬 스티어링, sMOTION 액티브 댐핑 시스템, 드라이브 라인 제어 및 통합 브레이크 제어와 등의 차량 제어 시스템을 중앙 관리하는 소프트웨어입니다. 주행 중 차량의 상하좌우의 흔들림을 최소화하도록 제어 시스템을 컨트롤합니..

■Autono-MaaS의 개념 Auto-MaaS는 Autonomous Vehicle(자율주행차)와 MaaS(모빌리티 서비스)를 융합한 서비스를 나타내는 용어입니다. CES 2018에서 도요타는 MaaS 전용 차세대 전기차(EV)를 이용한 e-Palette Concept를 선보인 적 있습니다. 이때부터 도요타의 Autono-MaaS 서비스에 대한 비전이 선보인 것으로 보입니다. 도요타는 전동화기술, 모빌리티 서비스 플랫폼, 자율주행이 모빌리티 서비스를 좌우할 주요 요소로 손꼽았습니다. MaaS는 원래 교통수단의 이동 서비스를 나타내는 개념이지만, 도요타는 자율주행으로 실현될 이동 서비스와 이로 인해 새롭게 창출되는 부가가치를 포함하는 개념으로 재정립하였습니다. ■Autono-MaaS의 구체적 실행 도요타는..

차량의 L+2 자율 주행 실행에 HD Map은 필수 요소입니다. 자동차가 주행 주체가 될 때, 인간이 사용하는 GPS 지도와는 다른 접근이 필요하기 때문입니다. 자율주행 차량에 장착된 센서는 차량, 보행자, 도로 표지판, 신호등, 랜드마크 등을 인지하고 대응하는 눈 역할을 합니다. 다만, 인간이 운전 시 예기치 못한 상황에 순간적으로 대응하듯, 자동차도 유사한 대응력을 지닐 수 있는 추가적 정보가 필요합니다. HD Map은 자동차가 도로 위 모든 요소를 감지하고 인간과 유사한 맥락으로 운전할 수 있는 보조 역할을 합니다. HD Map이 완전히 그 기능을 실행하기 위해서는, 주변 환경을 3D로 센티미터 수준까지 정밀하게 담아야 하며 최신정보여야 합니다. 또한, 차선 표시가 불분명한 도로, 주차된 트럭의 시..