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"2023년 전 세계 자율주행 차량 74만 대 이상" 가트너 전망

가트너가 자율주행차 관련 전망을 발표했다. 가트너는 인간의 감독 없이 자율주행을 구현하는 하드웨어가 탑재된 차량이 전 세계적으로 2018년 13만 7,129대에서 2023년 74만 5,705대로 증가할 것이라고 예상했다.  2019년 자율주행차 총 증가량은 33만 2,932대에 달할 것으로 추정했다. 이러한 성장세는 자율주행 기술 관련 규제를 가장 먼저 도입한 북미, 중화권, 서유럽 등의 국가에서 뚜렷하게 나타날 전망이다.   2018년-2023년 자율주행 가능 차량 총 증가량 사용 사례 2018년 2019년 2020년 2021년 2022년 2023년 상업 부문 2,407 7,250 10,590 16,958 26,099 37,361 소비자 부문 134,722 325,682 380,072 491,664 612,486 708,344 총 대수 137,129 332,932 390,662 508,622 638,585 745,705 @Gartner (November 2019) 가트너의 선임 리서치 애널리스트인 조나단 데이븐포트는 "현재 전 세계에서 연구 개발 단계를 넘어선 고급 자율주행차는 아직 없다"라며, "제한적인 자율주행 기능을 갖춘 차량이 있으나 여전히 인간의 감독에 의존하고 있다. 그래도 대다수 차량이 완전한 자율주행을 지원할 수 있는 카메라, 레이더 혹은 라이더(lidar) 센서 등의 하드웨어를 탑재하고 있다”라고 말했다. 이어 “자율주행 차량은 무선(OTA) 소프트웨어 업데이트를 통해 높은 수준의 자율주행 성능을 구현할 수 있다. 가트너는 이런 차량을 '자율주행 가능(autonomous-ready)' 차량으로 분류한다"라고 설명했다. 자율주행이 가능한 차량은 빠르게 증가할 것으로 전망되지만, 상업용 자율주행차의 총 증가량은 동급의 ...

가트너 카메라 자율주행 자동차 자율주행 라이더 레이더 자율주행가능차량

2019.11.18

가트너가 자율주행차 관련 전망을 발표했다. 가트너는 인간의 감독 없이 자율주행을 구현하는 하드웨어가 탑재된 차량이 전 세계적으로 2018년 13만 7,129대에서 2023년 74만 5,705대로 증가할 것이라고 예상했다.  2019년 자율주행차 총 증가량은 33만 2,932대에 달할 것으로 추정했다. 이러한 성장세는 자율주행 기술 관련 규제를 가장 먼저 도입한 북미, 중화권, 서유럽 등의 국가에서 뚜렷하게 나타날 전망이다.   2018년-2023년 자율주행 가능 차량 총 증가량 사용 사례 2018년 2019년 2020년 2021년 2022년 2023년 상업 부문 2,407 7,250 10,590 16,958 26,099 37,361 소비자 부문 134,722 325,682 380,072 491,664 612,486 708,344 총 대수 137,129 332,932 390,662 508,622 638,585 745,705 @Gartner (November 2019) 가트너의 선임 리서치 애널리스트인 조나단 데이븐포트는 "현재 전 세계에서 연구 개발 단계를 넘어선 고급 자율주행차는 아직 없다"라며, "제한적인 자율주행 기능을 갖춘 차량이 있으나 여전히 인간의 감독에 의존하고 있다. 그래도 대다수 차량이 완전한 자율주행을 지원할 수 있는 카메라, 레이더 혹은 라이더(lidar) 센서 등의 하드웨어를 탑재하고 있다”라고 말했다. 이어 “자율주행 차량은 무선(OTA) 소프트웨어 업데이트를 통해 높은 수준의 자율주행 성능을 구현할 수 있다. 가트너는 이런 차량을 '자율주행 가능(autonomous-ready)' 차량으로 분류한다"라고 설명했다. 자율주행이 가능한 차량은 빠르게 증가할 것으로 전망되지만, 상업용 자율주행차의 총 증가량은 동급의 ...

2019.11.18

엣지 컴퓨팅이란 무엇이고, 왜 중요한가?

엣지 컴퓨팅은 전 세계 수백만 대의 장비에서 데이터를 취급하고 처리하며 제공하는 방식을 바꿔 놓고 있다. 실시간 컴퓨팅 성능이 필요한 새로운 애플리케이션과 함께 인터넷에 연결된 기기인 사물인터넷(IoT)의 폭발적인 성장은 엣지 컴퓨팅 시스템을 계속 발전시키고 있다.   5G 무선과 같은 더 빠른 네트워킹 기술은 엣지 컴퓨팅 시스템이 동영상 처리와 애널리틱스, 자율주행차, 인공지능, 로봇 같은 실시간 애플리케이션의 생성이나 지원을 가속화하고 있다. 엣지 컴퓨팅의 초기 목표는 사물인터넷이 생성하는 데이터의 증가로 인해 먼 거리를 이동하는 데이터에 대한 대역폭 비용을 해결하는 것이었지만, 엣지에서 처리가 필요한 실시간 애플리케이션의 등장은 기술을 선도해 나갈 것이다. 엣지 컴퓨팅이란 무엇인가? 가트너는 엣지 컴퓨팅을 ‘사물과 사람이 정보를 생산하거나 소비하는 엣지에 가깝게 위치한 분산 컴퓨팅 토폴로지의 일부’로 정의한다. 엣지 컴퓨팅은 기본 수준에서 수천 마일 떨어져 있을 수도 있는 중앙 위치를 활용하기보다는, 컴퓨팅과 데이터 스토리지를 수집 중인 장비에 더욱더 가깝게 가져온다. 이는 데이터, 특히 실시간 데이터가 애플리케이션의 성능에 영향을 줄 수 있는 지연 시간 문제없이 데이터를 처리할 수 있다. 게다가, 기업은 로컬에서 처리를 실시하여 중앙 집중식 또는 클라우드 기반 장소에서 처리해야 하는 데이터의 양을 줄임으로써 비용을 절감할 수 있다. 엣지 컴퓨팅은 클라우드에서 정보를 받거나 데이터를 클라우드에 다시 제공하기 위해 인터넷에 연결하는 IoT 기기가 기하급수적으로 증가함에 따라 개발되었다. 그리고 많은 IoT 기기들은 작업하는 동안 엄청난 양의 데이터를 생성한다.   공장 바닥에서 제조 장비를 모니터링하는 장비나 원격 사무소에서 실시간 영상을 전송하는 인터넷에 연결된 비디오카메라를 생각해 보자. 데이터를 생성하는 단일 장비가 네트워크를 통해 데이터를 매우 쉽게 전송할 수 있지만, 동시에 데이터를 전송하는 장비의 수가 증가할 때는...

스마트폰 AI칩셋 엣지 컴퓨팅 자율주행 사물인터넷 5G 엔비디아 포레스터 개인정보 IDC 커넥티트카

2019.11.15

엣지 컴퓨팅은 전 세계 수백만 대의 장비에서 데이터를 취급하고 처리하며 제공하는 방식을 바꿔 놓고 있다. 실시간 컴퓨팅 성능이 필요한 새로운 애플리케이션과 함께 인터넷에 연결된 기기인 사물인터넷(IoT)의 폭발적인 성장은 엣지 컴퓨팅 시스템을 계속 발전시키고 있다.   5G 무선과 같은 더 빠른 네트워킹 기술은 엣지 컴퓨팅 시스템이 동영상 처리와 애널리틱스, 자율주행차, 인공지능, 로봇 같은 실시간 애플리케이션의 생성이나 지원을 가속화하고 있다. 엣지 컴퓨팅의 초기 목표는 사물인터넷이 생성하는 데이터의 증가로 인해 먼 거리를 이동하는 데이터에 대한 대역폭 비용을 해결하는 것이었지만, 엣지에서 처리가 필요한 실시간 애플리케이션의 등장은 기술을 선도해 나갈 것이다. 엣지 컴퓨팅이란 무엇인가? 가트너는 엣지 컴퓨팅을 ‘사물과 사람이 정보를 생산하거나 소비하는 엣지에 가깝게 위치한 분산 컴퓨팅 토폴로지의 일부’로 정의한다. 엣지 컴퓨팅은 기본 수준에서 수천 마일 떨어져 있을 수도 있는 중앙 위치를 활용하기보다는, 컴퓨팅과 데이터 스토리지를 수집 중인 장비에 더욱더 가깝게 가져온다. 이는 데이터, 특히 실시간 데이터가 애플리케이션의 성능에 영향을 줄 수 있는 지연 시간 문제없이 데이터를 처리할 수 있다. 게다가, 기업은 로컬에서 처리를 실시하여 중앙 집중식 또는 클라우드 기반 장소에서 처리해야 하는 데이터의 양을 줄임으로써 비용을 절감할 수 있다. 엣지 컴퓨팅은 클라우드에서 정보를 받거나 데이터를 클라우드에 다시 제공하기 위해 인터넷에 연결하는 IoT 기기가 기하급수적으로 증가함에 따라 개발되었다. 그리고 많은 IoT 기기들은 작업하는 동안 엄청난 양의 데이터를 생성한다.   공장 바닥에서 제조 장비를 모니터링하는 장비나 원격 사무소에서 실시간 영상을 전송하는 인터넷에 연결된 비디오카메라를 생각해 보자. 데이터를 생성하는 단일 장비가 네트워크를 통해 데이터를 매우 쉽게 전송할 수 있지만, 동시에 데이터를 전송하는 장비의 수가 증가할 때는...

2019.11.15

엔비디아 자비에, "AI 추론 벤치마크 테스트서 1위 달성"

엔비디아가 인공지능(AI) 추론 성능을 측정하는 MLPerf 인퍼런스 벤치마크 테스트에서 가장 빠른 속도를 달성했다고 밝혔다. 미래의 자동차는 광범위하고 다양한 심층 신경망을 운영하는 AI 슈퍼컴퓨터로 운행될 것이며, 이는 대규모 AI 워크로드를 요구하게 될 것이다. MLPerf 인퍼런스 0.5 벤치마크 스위트는 자율주행 차량을 포함한 추론용 솔루션 성능을 평가하는 것이다.  이번 MLPerf 인퍼런스에서 엔비디아 자비에(NVIDIA Xavier) 시스템온칩(SoC)과 엔비디아 드라이브(DRIVE) AGX 플랫폼의 기반이 되는 튜링(Turing) GPU가 가장 빠른 속도를 보였다.  엔비디아는 이같은 결과가 엔비디아가 자율주행차 안전운행에 핵심인 다양한 AI 과제 및 시나리오를 위한 AI 추론과 관련해 기술 역량을 보유하고 있음을 보여준다고 강조했다.  AI 추론은 방대한 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 AI 모델을 실시간으로 실행하는 과정이다. 엔비디아 드라이브는 테라바이트에 이르는 데이터를 생성하는 다양한 센서로 차량 환경을 감지하기 위해 수많은 DNN을 동시에 실행한다. 이러한 DNN은 실시간으로 주요 데이터를 분석해 교차로를 식별하고 주행 가능한 경로를 분류하는 등 중복되고 다양한 기능을 수행할 수 있어야 한다. 엔비디아 자비에 프로세서는 상용 엣지 및 모바일 SoC 중 엣지 중심 시나리오(단일 및 다중 스트림)에서 가장 높은 성능을 보여줬다. 현재 자비에 프로세서는 자율주행 및 콕핏 애플리케이션을 위해 동시에 최대 20개의 DNN을 실행하는 AI 슈퍼 컴퓨터인 엔비디아 드라이브 AGX을 강화하고 있다. 여기에는 ▲차선 표신을 위한 레인넷(LaneNet) ▲구동 가능한 가장자리를 감지하는 패스넷(PathNet) ▲중심선을 경정하는 파일럿넷(PilotNet) ▲신호등을 위한 라이트넷(LightNet) ▲교차로에 대한 웨이트넷(WaitNet) ▲객체 탐지를 위한 드라이브넷(DriveNet) ▲무료 공간 탐지를 위한 오...

엔비디아 인공지능 자율주행

2019.11.15

엔비디아가 인공지능(AI) 추론 성능을 측정하는 MLPerf 인퍼런스 벤치마크 테스트에서 가장 빠른 속도를 달성했다고 밝혔다. 미래의 자동차는 광범위하고 다양한 심층 신경망을 운영하는 AI 슈퍼컴퓨터로 운행될 것이며, 이는 대규모 AI 워크로드를 요구하게 될 것이다. MLPerf 인퍼런스 0.5 벤치마크 스위트는 자율주행 차량을 포함한 추론용 솔루션 성능을 평가하는 것이다.  이번 MLPerf 인퍼런스에서 엔비디아 자비에(NVIDIA Xavier) 시스템온칩(SoC)과 엔비디아 드라이브(DRIVE) AGX 플랫폼의 기반이 되는 튜링(Turing) GPU가 가장 빠른 속도를 보였다.  엔비디아는 이같은 결과가 엔비디아가 자율주행차 안전운행에 핵심인 다양한 AI 과제 및 시나리오를 위한 AI 추론과 관련해 기술 역량을 보유하고 있음을 보여준다고 강조했다.  AI 추론은 방대한 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 AI 모델을 실시간으로 실행하는 과정이다. 엔비디아 드라이브는 테라바이트에 이르는 데이터를 생성하는 다양한 센서로 차량 환경을 감지하기 위해 수많은 DNN을 동시에 실행한다. 이러한 DNN은 실시간으로 주요 데이터를 분석해 교차로를 식별하고 주행 가능한 경로를 분류하는 등 중복되고 다양한 기능을 수행할 수 있어야 한다. 엔비디아 자비에 프로세서는 상용 엣지 및 모바일 SoC 중 엣지 중심 시나리오(단일 및 다중 스트림)에서 가장 높은 성능을 보여줬다. 현재 자비에 프로세서는 자율주행 및 콕핏 애플리케이션을 위해 동시에 최대 20개의 DNN을 실행하는 AI 슈퍼 컴퓨터인 엔비디아 드라이브 AGX을 강화하고 있다. 여기에는 ▲차선 표신을 위한 레인넷(LaneNet) ▲구동 가능한 가장자리를 감지하는 패스넷(PathNet) ▲중심선을 경정하는 파일럿넷(PilotNet) ▲신호등을 위한 라이트넷(LightNet) ▲교차로에 대한 웨이트넷(WaitNet) ▲객체 탐지를 위한 드라이브넷(DriveNet) ▲무료 공간 탐지를 위한 오...

2019.11.15

자율주행 차량 기술, 어디까지 왔나? 100% 무인 운전은 언제쯤?

영국에서는 이미 몇몇 도로에서 무인자동차가 시험 운전을 시작했다. 자동차 회사가 자율주행 차를 만드는 이유는 무엇이며, 언제쯤 가까이서 이 차들이 주행하는 것을 볼 수 있을까?   영국 전역에 자율주행 차량에 대한 대규모 투자가 이뤄졌고, 자율주행을 허용하는 포괄적인 법규 및 수많은 테스트 센터가 마련돼 있어 자율주행 차량 시대가 멀지 않았음을 알 수 있다. 그러나 기술에 대한 지식이 널리 퍼져 있고 도로에서 무인 차량을 테스트하는 것은 드문 일은 아닌 데다 국가 예산까지 마련돼 있지만, 대부분 사람은 여전히 자율주행 차량이 실제로 무엇을 의미하는지 잘 알지 못한다. 자율주행 차량이 무엇이고 어떻게 작동하며 언제쯤 도로에서 자율주행 차량을 볼 수 있는지 알아본다.  자율주행 차란? 자율주행 차량을 설명하는 데 일반적으로 쓰이는 용어를 보면 커넥티드 카, 무인자동차, 로봇 자동차, CAV(connected and autonomous vehicles) 등이 있다. 하지만 이것들 모두가 의미하는 바는 무엇일까? 간단히 말해서, 진짜 자율주행하는 차량은 사람의 개입이나 통제 없이 스스로 안내할 수 있는 차다. 공상과학영화나 소설에서 완전 자율주행 차량이 오랫동안 존재해 왔지만 대부분 전문가는 인간의 지시가 전혀 필요하지 않은 차가 공공 도로를 주행하려면 아직 멀었다는 데 의견을 같이했다. 현재 영국의 도로에는 사람이 운전하지 않고도 움직일 수 있는 차가 있다. 예를 들어 테슬라 자동차와 논쟁의 여지가 있는 '자동조종장치(autopilot)' 기능이 있다. 그러나 이러한 모든 차량은 여전히 차에 사람이 타고 있어야 하며 차가 내린 결정을 무시하고 필요한 경우 사람에게 수동 운전을 넘겨줄 수 있다. 현재 전 세계의 공공 도로에서 운행되는 차량은 1단계부터 3단계까지의 자율주행 범위에 있다. 자율주행 레벨은 무엇인가? SMMT(The Society of Motor Manufacturers and Traders)는 운전자 보조부터 완전 자율까지...

M2M CAV 자율주행 커넥티드카 무인자동차 사물인터넷 테슬라 인공지능 GPS 내비게이터

2019.11.08

영국에서는 이미 몇몇 도로에서 무인자동차가 시험 운전을 시작했다. 자동차 회사가 자율주행 차를 만드는 이유는 무엇이며, 언제쯤 가까이서 이 차들이 주행하는 것을 볼 수 있을까?   영국 전역에 자율주행 차량에 대한 대규모 투자가 이뤄졌고, 자율주행을 허용하는 포괄적인 법규 및 수많은 테스트 센터가 마련돼 있어 자율주행 차량 시대가 멀지 않았음을 알 수 있다. 그러나 기술에 대한 지식이 널리 퍼져 있고 도로에서 무인 차량을 테스트하는 것은 드문 일은 아닌 데다 국가 예산까지 마련돼 있지만, 대부분 사람은 여전히 자율주행 차량이 실제로 무엇을 의미하는지 잘 알지 못한다. 자율주행 차량이 무엇이고 어떻게 작동하며 언제쯤 도로에서 자율주행 차량을 볼 수 있는지 알아본다.  자율주행 차란? 자율주행 차량을 설명하는 데 일반적으로 쓰이는 용어를 보면 커넥티드 카, 무인자동차, 로봇 자동차, CAV(connected and autonomous vehicles) 등이 있다. 하지만 이것들 모두가 의미하는 바는 무엇일까? 간단히 말해서, 진짜 자율주행하는 차량은 사람의 개입이나 통제 없이 스스로 안내할 수 있는 차다. 공상과학영화나 소설에서 완전 자율주행 차량이 오랫동안 존재해 왔지만 대부분 전문가는 인간의 지시가 전혀 필요하지 않은 차가 공공 도로를 주행하려면 아직 멀었다는 데 의견을 같이했다. 현재 영국의 도로에는 사람이 운전하지 않고도 움직일 수 있는 차가 있다. 예를 들어 테슬라 자동차와 논쟁의 여지가 있는 '자동조종장치(autopilot)' 기능이 있다. 그러나 이러한 모든 차량은 여전히 차에 사람이 타고 있어야 하며 차가 내린 결정을 무시하고 필요한 경우 사람에게 수동 운전을 넘겨줄 수 있다. 현재 전 세계의 공공 도로에서 운행되는 차량은 1단계부터 3단계까지의 자율주행 범위에 있다. 자율주행 레벨은 무엇인가? SMMT(The Society of Motor Manufacturers and Traders)는 운전자 보조부터 완전 자율까지...

2019.11.08

KT-현대로템, "5G 기반 민간·군 대상 자율주행 사업 공동 추진"

KT가 현대로템과 5G 기반의 자율주행 차량 및 관제플랫폼 개발을 위한 업무협약을 체결하고, 민·군 대상 자율주행 사업을 공동으로 추진한다고 밝혔다. KT는 이번 협약을 바탕으로 현대로템과 함께 ▲5G 통신 기반 자율주행 차량 설계 및 개발 ▲자율주행 관제플랫폼 및 원격운용체계 개발 ▲민·군 자율주행 차량 사업 확장을 위한 시장 발굴 등에 나서게 된다. 양사는 12월 현대로템의 다목적 무인차량 ‘HR-셰르파(HR-Sherpa)’를 활용한 5G 자율주행 실증을 시작으로 본격적인 사업 협력에 착수한다. 이 실증사업은 현대건설이 추진 중인 ‘3D 디지털 현장관리 기술개발 사업’으로 충청남도 서산 간척지에서 자율주행 로봇을 활용한 측량, 물류 등의 작업 효용성을 검증하는 사업이다. KT는 5G 네트워크 기반의 자율주행 통합관제플랫폼을 HR-셰르파와 연동해 토목건축 현장에서의 사업 가능성을 타진한다는 계획이다. KT와 현대로템은 산업현장뿐 아니라 물자후송, 감시정찰 등 방위산업 분야로의 사업 영역 확장에도 나선다. 이를 위해, 현대로템이 무인체계 기술력 강화를 위해 개발한 민·군 겸용 다목적 무인차량 HR-셰르파를 적극 활용한다는 계획이다.  HR-셰르파는 차량 앞의 사람을 인식해 자동으로 따라가는 종속주행이 가능하며, 원격조종 기능을 비롯한 자율주행 기술을 적용한 것이 특징이다. KT와 현대로템은 5G 자율주행 및 원격관제 기술 협력을 통해 무인전투체계 도입을 위한 기술 경쟁력 강화에 나설 예정이다. KT 커넥티드카 비즈센터장 최강림 상무는 “현대로템과의 업무협약을 바탕으로 5G 자율주행 기술을 건설현장은 물론 방위산업 분야까지 확대 적용할 계획”이라며 “다양한 산업 분야 기업들과의 협력을 적극 확대함으로써 새로운 모빌리티 시장을 지속적으로 개척해나가겠다”고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

KT 5G 자율주행 현대로템

2019.11.06

KT가 현대로템과 5G 기반의 자율주행 차량 및 관제플랫폼 개발을 위한 업무협약을 체결하고, 민·군 대상 자율주행 사업을 공동으로 추진한다고 밝혔다. KT는 이번 협약을 바탕으로 현대로템과 함께 ▲5G 통신 기반 자율주행 차량 설계 및 개발 ▲자율주행 관제플랫폼 및 원격운용체계 개발 ▲민·군 자율주행 차량 사업 확장을 위한 시장 발굴 등에 나서게 된다. 양사는 12월 현대로템의 다목적 무인차량 ‘HR-셰르파(HR-Sherpa)’를 활용한 5G 자율주행 실증을 시작으로 본격적인 사업 협력에 착수한다. 이 실증사업은 현대건설이 추진 중인 ‘3D 디지털 현장관리 기술개발 사업’으로 충청남도 서산 간척지에서 자율주행 로봇을 활용한 측량, 물류 등의 작업 효용성을 검증하는 사업이다. KT는 5G 네트워크 기반의 자율주행 통합관제플랫폼을 HR-셰르파와 연동해 토목건축 현장에서의 사업 가능성을 타진한다는 계획이다. KT와 현대로템은 산업현장뿐 아니라 물자후송, 감시정찰 등 방위산업 분야로의 사업 영역 확장에도 나선다. 이를 위해, 현대로템이 무인체계 기술력 강화를 위해 개발한 민·군 겸용 다목적 무인차량 HR-셰르파를 적극 활용한다는 계획이다.  HR-셰르파는 차량 앞의 사람을 인식해 자동으로 따라가는 종속주행이 가능하며, 원격조종 기능을 비롯한 자율주행 기술을 적용한 것이 특징이다. KT와 현대로템은 5G 자율주행 및 원격관제 기술 협력을 통해 무인전투체계 도입을 위한 기술 경쟁력 강화에 나설 예정이다. KT 커넥티드카 비즈센터장 최강림 상무는 “현대로템과의 업무협약을 바탕으로 5G 자율주행 기술을 건설현장은 물론 방위산업 분야까지 확대 적용할 계획”이라며 “다양한 산업 분야 기업들과의 협력을 적극 확대함으로써 새로운 모빌리티 시장을 지속적으로 개척해나가겠다”고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

2019.11.06

가민, 경비행기용 자율비행 솔루션 오토랜드 발표

오로지 조종사의 판단과 조작으로만 비행해야 하는 경비행기는, 조종사 신변에 문제가 발생하면 대처할 방법이 없다. 오토파일럿과 같은 자동비행 기능이 존재하지 않기 때문이다. 승객들의 안전이 오직 조종사 한 사람에게 달린 것이다. 하지만 가민이 개발한 '가민 오토랜드'(Garmin Autoland) 시스템을 탑재한 경비행기를 타고 있다면, 위급상황에서 전혀 다른 방향으로 상황이 전개된다.  오토랜드(Autoland) 시스템은 가민 인터내셔널 항공사업부의 자동 비행 기술 제품군인 가민 오토노미(Garmin Autonomi)’를 구성하는 기술 중에 하나다. 오토랜드는 오토파일럿 기능이 탑재된 중대형 여객기나 항공기가 아닌, 일반 개인용 자가용 또는 영업용 경비행기를 위한 최초의 비상 자율 비행 및 착륙 시스템이다. 비행 중 조종사에게 조종이 불가능한 상황이 발생하면, 비상 착륙하기 적당한 공항과 경로를 찾아, 자동으로 비행하고 안전하게 착륙할 수 있도록 개발됐다. 개인용이나 영업용 경비행기에서 조종사의 신변에 문제가 생겨 조종 불능 상태에 빠졌을 때, 자동 또는 수동으로 자율 비행 및 비상 착륙 모드로 전환해서 비행하는 가민의 오토랜드(AutoLand) 시스템. 오토파일럿 기능이 탑재되지 않은 일반 소형항공기를 위한 자율 비행 및 착륙 시스템이다.(사진 : 가민) 오토랜드는 자동이나 수동으로 두 가지 방법으로 작동시킬 수 있다. 자동 활성화는 조종사에게 정해진 반응을 유도하는 등의 방법으로, 조종사의 상태를 체크하고 조종사의 응답이 없으면 자동으로 활성화된다.  수동 활성화는 오토랜드 작동 스위치를 조종사나 승객이 직접 눌러서 작동한다. 조종사가 의식을 잃은 상태에서 혼자 있거나 수동 작동이 불가능하면 자동으로 활성화되고, 조종사나 승객이 오토랜드를 작동시킬 수 있는 상황이면 수동으로 활성화하면 된다.  오토랜드가 활성화되면 그 순간부터 비행과 관련된 모든 정보와 조작은 자동으로 오토랜드가 수행한다. 오토랜드가 작동하기 시작하면 ...

오토노미 비행기 가민 자율주행 오토랜드 자율비행

2019.11.05

오로지 조종사의 판단과 조작으로만 비행해야 하는 경비행기는, 조종사 신변에 문제가 발생하면 대처할 방법이 없다. 오토파일럿과 같은 자동비행 기능이 존재하지 않기 때문이다. 승객들의 안전이 오직 조종사 한 사람에게 달린 것이다. 하지만 가민이 개발한 '가민 오토랜드'(Garmin Autoland) 시스템을 탑재한 경비행기를 타고 있다면, 위급상황에서 전혀 다른 방향으로 상황이 전개된다.  오토랜드(Autoland) 시스템은 가민 인터내셔널 항공사업부의 자동 비행 기술 제품군인 가민 오토노미(Garmin Autonomi)’를 구성하는 기술 중에 하나다. 오토랜드는 오토파일럿 기능이 탑재된 중대형 여객기나 항공기가 아닌, 일반 개인용 자가용 또는 영업용 경비행기를 위한 최초의 비상 자율 비행 및 착륙 시스템이다. 비행 중 조종사에게 조종이 불가능한 상황이 발생하면, 비상 착륙하기 적당한 공항과 경로를 찾아, 자동으로 비행하고 안전하게 착륙할 수 있도록 개발됐다. 개인용이나 영업용 경비행기에서 조종사의 신변에 문제가 생겨 조종 불능 상태에 빠졌을 때, 자동 또는 수동으로 자율 비행 및 비상 착륙 모드로 전환해서 비행하는 가민의 오토랜드(AutoLand) 시스템. 오토파일럿 기능이 탑재되지 않은 일반 소형항공기를 위한 자율 비행 및 착륙 시스템이다.(사진 : 가민) 오토랜드는 자동이나 수동으로 두 가지 방법으로 작동시킬 수 있다. 자동 활성화는 조종사에게 정해진 반응을 유도하는 등의 방법으로, 조종사의 상태를 체크하고 조종사의 응답이 없으면 자동으로 활성화된다.  수동 활성화는 오토랜드 작동 스위치를 조종사나 승객이 직접 눌러서 작동한다. 조종사가 의식을 잃은 상태에서 혼자 있거나 수동 작동이 불가능하면 자동으로 활성화되고, 조종사나 승객이 오토랜드를 작동시킬 수 있는 상황이면 수동으로 활성화하면 된다.  오토랜드가 활성화되면 그 순간부터 비행과 관련된 모든 정보와 조작은 자동으로 오토랜드가 수행한다. 오토랜드가 작동하기 시작하면 ...

2019.11.05

연민, 공감 능력 있는 인간적인 AI가 필요한 이유

핸슨 로보틱스(Hanson Robotics) 창업자 데이비드 핸슨에 따르면 인공지능(AI)이 효과적으로 사람과 소통하고 관심을 기울이려면 좀더 인간적인 모습이 필요하다.   호주 시드니에서 열린 CeBIT의 연사로 참석한 핸슨은 진짜 살아 있는 것 같고 자기복제하는 AI가 모든 것을 바꿔 놓을 것이라고 말했다. 이 아이디어는 과학, 컴퓨팅, 정보, 인공지능, 바이오기술이 상호 간에 영향을 주고 점점 속도를 내면서 서로 결합하여 현재 보고 있는 변화를 가속하고 기술 특이점으로 이어질 것이다. 핸슨은 “1980년대에는 AI가 막다른 골목처럼 보였다. 그러나 나는 그것이 끝나지 않았다고 느꼈고 인문학과 인간화(humanizing) 로봇을 수렴하면 모든 것이 바뀌게 될 것”이라고 이야기했다. 이어서 “1999년에 디즈니의 상상가로서 나는 AI, 애니매트로닉스(animatronics), 로봇공학에 관한 논문을 작성하고 이러한 것들이 어떻게 차세대 지능형 기계를 만들기 위해 함께 모일 수 있는지에 대해 글을 썼다. AI는 사람과 어울리는 이상적인 인터페이스라고 생각했다”라고 덧붙였다.  20년 전까지만 해도 AI를 일상생활에서 접하는 일은 불가능했을 것이다. 핸슨은 “현재는 무인자동차도 있고 음성 상호작용을 통한 가정과 사무실, 전화와 자율비행 드론에도 AI가 나왔다”라고 전했다. 핸슨은 “과학과 인류의 상호작용은 매우 중요하다. 무언가가 살아있으리라 생각할 때 우리는 순식간에 흥분한다"라고 말했다.  그러나 대부분 로봇이 사람과 닮은 형태는 아니다. 로봇은 매우 유용하다. 집중 연구를 하기도 하고 자폐 치료, 봉사 활동, 음성 기반 인터페이스 등 자연스럽게 상호작용하기도 한다. 핸슨은 “그 이상을 하는 것은 왜 안 되나?”라고 질문했다.  핸슨에 따르면, 엔지니어들은 사람과 닮은 형태로 인공지능 로봇 만들기를 꺼려 로봇이 기계처럼 보이게 해야 한다고 주장했다. 핸슨은 이를 ‘불쾌한 골짜기(uncanny valley)’라...

CMO 연민 애니매트리닉스 불쾌한 골짜기 uncanny valley 언캐니밸리 자율주행 무인자동차 소피아 감정 휴머노이드 CeBit 애니메이션 인공지능 토이스토리

2019.11.01

핸슨 로보틱스(Hanson Robotics) 창업자 데이비드 핸슨에 따르면 인공지능(AI)이 효과적으로 사람과 소통하고 관심을 기울이려면 좀더 인간적인 모습이 필요하다.   호주 시드니에서 열린 CeBIT의 연사로 참석한 핸슨은 진짜 살아 있는 것 같고 자기복제하는 AI가 모든 것을 바꿔 놓을 것이라고 말했다. 이 아이디어는 과학, 컴퓨팅, 정보, 인공지능, 바이오기술이 상호 간에 영향을 주고 점점 속도를 내면서 서로 결합하여 현재 보고 있는 변화를 가속하고 기술 특이점으로 이어질 것이다. 핸슨은 “1980년대에는 AI가 막다른 골목처럼 보였다. 그러나 나는 그것이 끝나지 않았다고 느꼈고 인문학과 인간화(humanizing) 로봇을 수렴하면 모든 것이 바뀌게 될 것”이라고 이야기했다. 이어서 “1999년에 디즈니의 상상가로서 나는 AI, 애니매트로닉스(animatronics), 로봇공학에 관한 논문을 작성하고 이러한 것들이 어떻게 차세대 지능형 기계를 만들기 위해 함께 모일 수 있는지에 대해 글을 썼다. AI는 사람과 어울리는 이상적인 인터페이스라고 생각했다”라고 덧붙였다.  20년 전까지만 해도 AI를 일상생활에서 접하는 일은 불가능했을 것이다. 핸슨은 “현재는 무인자동차도 있고 음성 상호작용을 통한 가정과 사무실, 전화와 자율비행 드론에도 AI가 나왔다”라고 전했다. 핸슨은 “과학과 인류의 상호작용은 매우 중요하다. 무언가가 살아있으리라 생각할 때 우리는 순식간에 흥분한다"라고 말했다.  그러나 대부분 로봇이 사람과 닮은 형태는 아니다. 로봇은 매우 유용하다. 집중 연구를 하기도 하고 자폐 치료, 봉사 활동, 음성 기반 인터페이스 등 자연스럽게 상호작용하기도 한다. 핸슨은 “그 이상을 하는 것은 왜 안 되나?”라고 질문했다.  핸슨에 따르면, 엔지니어들은 사람과 닮은 형태로 인공지능 로봇 만들기를 꺼려 로봇이 기계처럼 보이게 해야 한다고 주장했다. 핸슨은 이를 ‘불쾌한 골짜기(uncanny valley)’라...

2019.11.01

'5G와 함께' 시스코의 산업 사물인터넷 전략

5G 보급은 초기 상태지만, 시스코는 이 모바일 기술이 향후 급속히 발전하면서 산업 사물인터넷(IIoT) 응용 분야를 확대할 것으로 기대하고 있다.  산업 사물인터넷은 커넥티드 센서, 로봇, 기계로부터 차량, 건물 자동화, 자산 추적, 원격 농업 시스템에 이르기까지 광범위한 제품을 포함한다. 그리고 산업 네트워킹 영역에는 저전력 광대역 네트워크(low-power wide-area network, LoRaWAN), 협대역 사물인터넷(Narrow Band-IoT) 등의 무선 접속 기술이 있다.  한편 최근의 <네트워크 월드> 보도에 따르면 5G는 이론적으로 4G보다 최대 20배 빠르고 지연시간이 120배 더 낮은 고속 무선 인터넷에 관한 일련의 표준과 기술을 가리키는 포괄적 용어이다. 5G는 사물인터넷(IoT) 네트워킹을 발전시키고, 새로운 고대역 응용 분야를 지원하는 발판이다.    시스코는 최근 산업 사물인터넷 백서에서 산업 사물인터넷을 위한 다양한 네트워킹 선택지들을 소개했다. 그러면서 802.3 이더넷, 802.1 시 민감 네트워킹(Time Sensitive Networking, TSN), 그리고 여러 802.11 및 802.15.4 버전 등 IEEE 네트워킹 프로토콜 계열에 속한 표준들을 중요한 실례로 지적했다. 그러면서 “블루투스 저전력 프로토콜(Bluetooth Low-Energy, BLE)과 3GPP가 개발한 진화 중인 각종 셀룰러 기술, 예를 들어 3G, 4G LTE, NB-IoT, Cat-M1 등은 저비용의 대량 센서 전개를 목표로 한다”라고 언급했다.  새롭게 출현 중인 5G NR(New Radio) 표준은 V2X(Vehicle-to-everything), 산업 분야를 위한 극도로 안정적이고 낮은 지연시간의 통신 등 새로운 기능을 목표로 한다. 아울러 PROFINET, 모드버스 등 IEC가 표준화한 산업용 통신 버스들이 있다.  도일 리서치(Doyle Research)의...

가트너 산업 사물인터넷 tactile Internet 센트리오 자율주행 IIoT 운영기술 OT 사물인터넷 5G 시스코 촉각 인터넷

2019.10.18

5G 보급은 초기 상태지만, 시스코는 이 모바일 기술이 향후 급속히 발전하면서 산업 사물인터넷(IIoT) 응용 분야를 확대할 것으로 기대하고 있다.  산업 사물인터넷은 커넥티드 센서, 로봇, 기계로부터 차량, 건물 자동화, 자산 추적, 원격 농업 시스템에 이르기까지 광범위한 제품을 포함한다. 그리고 산업 네트워킹 영역에는 저전력 광대역 네트워크(low-power wide-area network, LoRaWAN), 협대역 사물인터넷(Narrow Band-IoT) 등의 무선 접속 기술이 있다.  한편 최근의 <네트워크 월드> 보도에 따르면 5G는 이론적으로 4G보다 최대 20배 빠르고 지연시간이 120배 더 낮은 고속 무선 인터넷에 관한 일련의 표준과 기술을 가리키는 포괄적 용어이다. 5G는 사물인터넷(IoT) 네트워킹을 발전시키고, 새로운 고대역 응용 분야를 지원하는 발판이다.    시스코는 최근 산업 사물인터넷 백서에서 산업 사물인터넷을 위한 다양한 네트워킹 선택지들을 소개했다. 그러면서 802.3 이더넷, 802.1 시 민감 네트워킹(Time Sensitive Networking, TSN), 그리고 여러 802.11 및 802.15.4 버전 등 IEEE 네트워킹 프로토콜 계열에 속한 표준들을 중요한 실례로 지적했다. 그러면서 “블루투스 저전력 프로토콜(Bluetooth Low-Energy, BLE)과 3GPP가 개발한 진화 중인 각종 셀룰러 기술, 예를 들어 3G, 4G LTE, NB-IoT, Cat-M1 등은 저비용의 대량 센서 전개를 목표로 한다”라고 언급했다.  새롭게 출현 중인 5G NR(New Radio) 표준은 V2X(Vehicle-to-everything), 산업 분야를 위한 극도로 안정적이고 낮은 지연시간의 통신 등 새로운 기능을 목표로 한다. 아울러 PROFINET, 모드버스 등 IEC가 표준화한 산업용 통신 버스들이 있다.  도일 리서치(Doyle Research)의...

2019.10.18

기고 | AI 프로젝트, 인공지능에 관한 기대치를 낮춰서 시작하라

AI 시스템이 제품 생산 단계에 꼭 완벽하게 들어갈 필요는 없다. AI가 사람보다 더 잘하기만 하면 된다.    인공지능(AI)은 인류 역사상 가장 큰 변화의 원동력이 될 것이기 때문에 IT임원과 경영진 사이에서 화제가 되었다. AI가 모든 기기, 자동차, 가전제품 및 우리가 상호작용하는 모든 것에 들어간다면 우리가 일하고, 생활하며, 배우고, 노는 방식이 달라질 것이다. CIO는 이를 잘 알고 있으며 AI를 디지털 혁신 전략의 일부로 사용하려 하고 있다. CIO가 AI를 활용하는 데에는 여러 문제가 있는 그중 하나는 사람들이 AI로 할 수 있는 일을 과대평가하고 AI가 완벽하리라 기대한다는 데에 있다. 실수가 있다 치더라도 알고리즘을 개선하거나 학습 단계에서 더 많은 시간을 소비하기 위해 처음으로 돌아간다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 사고를 냈을 때 사람은 당황하겠지만 이 자율주행차의 작동은 마치 영화 터미네이터에 나오는 T-600과 비슷할 것이다. 자율주행 자동차라고 해서 사고가 나지 않을 수는 없다. 이 차가 우리 사회에 도움을 주려면 사람 운전자보다 조금만 더 우수하면 된다. 그러한 기준이라면 지금이라도 달성할 수 있다. 이는 광범위하게 AI 시스템이 생산에 투입되기 위해 보조적일 필요가 있음을 의미한다. AI가 의사를 더 똑똑하게 일하도록 할 수 있을까? AI가 사람보다 이미지를 더 빠르게 분류하는 데 도움이 될 수 있을까? AI가 엔지니어보다 정전을 더 빨리 예측할 수 있을까? 해당 임계값이 충족됐다면 일단 가동을 시작하고 AI가 주는 혜택을 누려라.  ‘가능한 최소한의 인텔리전스’를 목표로 지난주 필자는 캠브리지 컨설턴트, 엔비디아, 넷앱이 샌프란시스코에서 개최한 AI 행사에 참석했다. 캠브리지 컨설턴트의 AI 담당 이사인 팀 엔소는 자신의 기조연설에서 캠브리지 컨설턴트가 고객과 협력할 때 어떻게 AI 전략을 추진하며 어떻게 실행 가능한 최소한의 인텔리전스(Minimum Viable Intelligence)를...

CIO 결핵 MVI minimum viable intelligence 캠브리지 컨설턴트 자율주행 인공지능 엔비디아 넷앱 바실 AI

2019.10.11

AI 시스템이 제품 생산 단계에 꼭 완벽하게 들어갈 필요는 없다. AI가 사람보다 더 잘하기만 하면 된다.    인공지능(AI)은 인류 역사상 가장 큰 변화의 원동력이 될 것이기 때문에 IT임원과 경영진 사이에서 화제가 되었다. AI가 모든 기기, 자동차, 가전제품 및 우리가 상호작용하는 모든 것에 들어간다면 우리가 일하고, 생활하며, 배우고, 노는 방식이 달라질 것이다. CIO는 이를 잘 알고 있으며 AI를 디지털 혁신 전략의 일부로 사용하려 하고 있다. CIO가 AI를 활용하는 데에는 여러 문제가 있는 그중 하나는 사람들이 AI로 할 수 있는 일을 과대평가하고 AI가 완벽하리라 기대한다는 데에 있다. 실수가 있다 치더라도 알고리즘을 개선하거나 학습 단계에서 더 많은 시간을 소비하기 위해 처음으로 돌아간다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 사고를 냈을 때 사람은 당황하겠지만 이 자율주행차의 작동은 마치 영화 터미네이터에 나오는 T-600과 비슷할 것이다. 자율주행 자동차라고 해서 사고가 나지 않을 수는 없다. 이 차가 우리 사회에 도움을 주려면 사람 운전자보다 조금만 더 우수하면 된다. 그러한 기준이라면 지금이라도 달성할 수 있다. 이는 광범위하게 AI 시스템이 생산에 투입되기 위해 보조적일 필요가 있음을 의미한다. AI가 의사를 더 똑똑하게 일하도록 할 수 있을까? AI가 사람보다 이미지를 더 빠르게 분류하는 데 도움이 될 수 있을까? AI가 엔지니어보다 정전을 더 빨리 예측할 수 있을까? 해당 임계값이 충족됐다면 일단 가동을 시작하고 AI가 주는 혜택을 누려라.  ‘가능한 최소한의 인텔리전스’를 목표로 지난주 필자는 캠브리지 컨설턴트, 엔비디아, 넷앱이 샌프란시스코에서 개최한 AI 행사에 참석했다. 캠브리지 컨설턴트의 AI 담당 이사인 팀 엔소는 자신의 기조연설에서 캠브리지 컨설턴트가 고객과 협력할 때 어떻게 AI 전략을 추진하며 어떻게 실행 가능한 최소한의 인텔리전스(Minimum Viable Intelligence)를...

2019.10.11

펜타시스템, 고려대학교와 자율주행 공동 연구 MOU 체결

펜타시스템테크놀러지가 고려대학교 빅데이터융합사업단과 ‘자율주행기반 미래도시 기술 연구개발 및 사업화 협력을 위한 공동 연구’ 업무 협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 미래도시 핵심 기술인 자율주행산업은 빅데이터, 인공지능/딥러닝·클라우드를 기반으로 완전자율주행이 가능한 모빌리티 서비스 산업을 형성할 것으로 예상되고 있다. 높은 수준의 자율주행기술 확보를 위한 핵심 역할로 자율주행차 인공지능의 중요성이 증가하고 있으나, 인공지능 프레임워크, 인공지능 모델 등 상용화를 고려한 기반기술에 대한 연구가 부족한 상황이다. 이에 고려대학교 빅데이터융합사업단은 펜타시스템과 산학 공동연구 MOU를 통해서, 자율주행차 인공지능기술 분야에서 경쟁력을 확보할 것으로 기대하고 있다. 이번 MOU의 주요 사항은 ▲미래도시 핵심 기술인 자율주행 공동 연구 ▲미래도시 구현을 위한 스마트시티와 수소시티 관련 기술 연구 개발 ▲미래도시 기반으로서 빅데이터와 마이데이터 연구 개발 ▲미래도시 기술을 선도하기 위한 연구 인력 교류와 기술사업화 협력 ▲인문사회와 과학기술 융합형 연구개발 등 산학 간 시너지 효과를 극대화하기 위한 다양한 공동 연구개발을 진행한다. 고려대학교 빅데이터융합사업단 이영환 교수는 “이번 연구협약을 통해 신뢰할 수 있는 빅데이터 기반의 ‘자율형 모빌리티’로 진화 중인 자동차산업의 패러다임에서, 운전자의 개입없이 목적지까지 이동이 가능한 Lv.4 이상의 자율주행관련 딥러닝 기반 기술을 확보하는 것에 기여할 것”이라고 밝혔다. 펜타시스템 장종준 대표는 “운전자와 보행자의 생명과 직결된 안전을 담보로 하기 때문에 이중삼〮중의 데이터 신뢰도 확보가 필수적”이라며, “신뢰도 높은 데이터 기반으로 자율협력주행 기술 개발을 촉진시키고, 신규 서비스·비즈니스 모델 창출을 통한 산업활성화에 앞장설 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

펜타시스템 고려대학교 자율주행

2019.10.02

펜타시스템테크놀러지가 고려대학교 빅데이터융합사업단과 ‘자율주행기반 미래도시 기술 연구개발 및 사업화 협력을 위한 공동 연구’ 업무 협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 미래도시 핵심 기술인 자율주행산업은 빅데이터, 인공지능/딥러닝·클라우드를 기반으로 완전자율주행이 가능한 모빌리티 서비스 산업을 형성할 것으로 예상되고 있다. 높은 수준의 자율주행기술 확보를 위한 핵심 역할로 자율주행차 인공지능의 중요성이 증가하고 있으나, 인공지능 프레임워크, 인공지능 모델 등 상용화를 고려한 기반기술에 대한 연구가 부족한 상황이다. 이에 고려대학교 빅데이터융합사업단은 펜타시스템과 산학 공동연구 MOU를 통해서, 자율주행차 인공지능기술 분야에서 경쟁력을 확보할 것으로 기대하고 있다. 이번 MOU의 주요 사항은 ▲미래도시 핵심 기술인 자율주행 공동 연구 ▲미래도시 구현을 위한 스마트시티와 수소시티 관련 기술 연구 개발 ▲미래도시 기반으로서 빅데이터와 마이데이터 연구 개발 ▲미래도시 기술을 선도하기 위한 연구 인력 교류와 기술사업화 협력 ▲인문사회와 과학기술 융합형 연구개발 등 산학 간 시너지 효과를 극대화하기 위한 다양한 공동 연구개발을 진행한다. 고려대학교 빅데이터융합사업단 이영환 교수는 “이번 연구협약을 통해 신뢰할 수 있는 빅데이터 기반의 ‘자율형 모빌리티’로 진화 중인 자동차산업의 패러다임에서, 운전자의 개입없이 목적지까지 이동이 가능한 Lv.4 이상의 자율주행관련 딥러닝 기반 기술을 확보하는 것에 기여할 것”이라고 밝혔다. 펜타시스템 장종준 대표는 “운전자와 보행자의 생명과 직결된 안전을 담보로 하기 때문에 이중삼〮중의 데이터 신뢰도 확보가 필수적”이라며, “신뢰도 높은 데이터 기반으로 자율협력주행 기술 개발을 촉진시키고, 신규 서비스·비즈니스 모델 창출을 통한 산업활성화에 앞장설 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2019.10.02

"출현이 유력한 미래 직종 5가지는... " 미래학자 2인의 전망

자동화 기술이 수많은 일자리를 대체할 것으로 우려되곤 하지만 기술 분야는 상대적으로 두려움이 덜할 수 있다. 인력을 대체하려는 시스템을 운영하려면 IT 인재가 필요하며, 기술이 일상 곳곳에 침투하면서 새로운 일자리가 생겨날 것이다. 테크월드는 미래학자 제임스 우드헤센과 그래미 코드링턴에게 향후 나타날 새로운 일자리에 대해 물었다. 그들의 예측은 다음과 같다.  1. 디지털 삭제 전문가(Digital scrubber) 오늘날 대부분의 기업은 채용에 앞서 지원자의 온라인 정보를 확인하고 있다. 각종 디지털 발자국이 늘어날수록 문제 있는 디지털 흔적을 지우기가 어려워진다. 기술 분야 컨설팅 기업인 투모로우투데이의 공동 설립자인 코드링턴이 '디지털 스크러버'라는 새로운 직종의 출현을 예측하는 이유다.    -> 강원도청, 홈페이지 게시판에 ‘잊혀질 권리’ 적용 -> 구글, 유럽서 ‘잊혀질 권리’위한 서비스 시작 2. 자동화된 재활용 전문가(Automated recycling specialist) 영국의 경우 쓰레기 재활용률은 약 44% 수준의 정체 상태를 보이고 있다. 2020년까지 50%를 달성할 것이라는 목표가 달성되기는 어려워보인다. 런던 사우스 뱅크 대학의 예측 및 혁신 교수인 제임스 우드헤센은 '자동화된 재활용 전문가'가 상황 개선에 도움이 될 것으로 예측한다. 그는 "시민들이 쓰레기를 분류하고 지자체는 이를 다시 섞어버리는 현실이다. 58개의 각기 다른 기표를 이해해야 제대로 분류할 수 있다. 이를 기계로 처리할 수 있을 것"이라며, 이는 새로운 일자리의 출현으로 이어질 전망이라고 밝혔다.  3. 로봇 기술자(Robot technician) 로봇이 일상 생활의 일부가 되려면 로봇을 유지 관리할 수 있는 전문가가 필요하다. 코드링턴은 그 수요가 클 것으로 기대한다.  그는 "오늘날 우리가 배관공이나 전기 기술자, 핸디맨을 호출하곤 한다. 미래에는 부엌의 요리 로봇을 고치...

자동차 직업 직종 일자리 재활용 자율주행

2019.08.28

자동화 기술이 수많은 일자리를 대체할 것으로 우려되곤 하지만 기술 분야는 상대적으로 두려움이 덜할 수 있다. 인력을 대체하려는 시스템을 운영하려면 IT 인재가 필요하며, 기술이 일상 곳곳에 침투하면서 새로운 일자리가 생겨날 것이다. 테크월드는 미래학자 제임스 우드헤센과 그래미 코드링턴에게 향후 나타날 새로운 일자리에 대해 물었다. 그들의 예측은 다음과 같다.  1. 디지털 삭제 전문가(Digital scrubber) 오늘날 대부분의 기업은 채용에 앞서 지원자의 온라인 정보를 확인하고 있다. 각종 디지털 발자국이 늘어날수록 문제 있는 디지털 흔적을 지우기가 어려워진다. 기술 분야 컨설팅 기업인 투모로우투데이의 공동 설립자인 코드링턴이 '디지털 스크러버'라는 새로운 직종의 출현을 예측하는 이유다.    -> 강원도청, 홈페이지 게시판에 ‘잊혀질 권리’ 적용 -> 구글, 유럽서 ‘잊혀질 권리’위한 서비스 시작 2. 자동화된 재활용 전문가(Automated recycling specialist) 영국의 경우 쓰레기 재활용률은 약 44% 수준의 정체 상태를 보이고 있다. 2020년까지 50%를 달성할 것이라는 목표가 달성되기는 어려워보인다. 런던 사우스 뱅크 대학의 예측 및 혁신 교수인 제임스 우드헤센은 '자동화된 재활용 전문가'가 상황 개선에 도움이 될 것으로 예측한다. 그는 "시민들이 쓰레기를 분류하고 지자체는 이를 다시 섞어버리는 현실이다. 58개의 각기 다른 기표를 이해해야 제대로 분류할 수 있다. 이를 기계로 처리할 수 있을 것"이라며, 이는 새로운 일자리의 출현으로 이어질 전망이라고 밝혔다.  3. 로봇 기술자(Robot technician) 로봇이 일상 생활의 일부가 되려면 로봇을 유지 관리할 수 있는 전문가가 필요하다. 코드링턴은 그 수요가 클 것으로 기대한다.  그는 "오늘날 우리가 배관공이나 전기 기술자, 핸디맨을 호출하곤 한다. 미래에는 부엌의 요리 로봇을 고치...

2019.08.28

"연구용 자율주행 데이터 무료 제공"··· 웨이모, 개방형 데이터세트 공개

알파벳의 자회사인 웨이모가 자율주행 연구 데이터 '웨이모 오픈 데이터세트(Waymo Open Dataset)를 공개했다. 웨이모 오픈 데이터세트는 비상업적 용도로 자율주행 관련 데이터를 활용하고자 하는 연구자들에게 무료로 제공된다. 이번에 공개된 자료들은 다양한 도로와 주행 환경에서 다양한 센서 데이터로 수집한 데이터 세트로 구성되어 있다. 웨이모는 25개 도시에서 약 1,000만 마일에 달하는 자율주행 테스트를 하며 데이터를 수집했다. 이러한 데이터는 자율주행뿐만 아니라 머신러닝을 연구하는데 중요한 자료로 사용된다. 이렇게 생성한 풍부하고 다양한 실제 데이터는, 그동안 웨이모가 자율주행 기술과 혁신적인 모델 그리고 알고리즘을 개발하는 데 큰 도움을 주었다고 웨이모는 밝혔다. 자율주행 기술 전문업체인 웨이모가 다양한 조건에서 웨이모 자율주행 자동차가 수집한 고해상도 센서 데이터를 개방형 데이터셋(Waymo Open Dataset)으로 공개했다.(사진 : 웨이모) 오픈 데이터세트에는 1,000개의 주행 세그먼트 데이터가 포함되어 있다. 각 세그먼트는 센서 당 10Hz(20만 프레임)로 수집된, 20초 동안의 주행 데이터로 구성되어 있다. 이러한 연속 주행 영상은 다른 도로에서 사용자의 행동을 추적하고 예측하는 모델을 개발하는 데 활용할 수 있다. 또한 각 세그먼트에는 5개의 고해상도 웨이모 라이더(LIDAR)와 5개의 전면 카메라 센서 데이터가 제공된다. 데이터세트는 지역과 시간, 날씨 등이 다른 다양한 주행 환경에서 수집된 자료들을 활용할 수 있게 되어 있다. 테스트 주행 구간은 피닉스, 커클랜드, 마운틴 뷰, 캘리포니아와 샌프란시스코 등으로, 도심과 교외 구간의 주행 기록이 포함되어 있다. 밤, 낮, 새벽, 황혼, 태양 빛이 강할 때와 비 내리는 날씨 등 시간과 날씨에 따른 다행한 주행 환경 데이터가 제공된다. 아울러 자동차, 보행자, 자전거, 표지만 4가지로 꼼꼼하게 구분해 표기한 라벨이 포함된 이미지와 라이다 프레임이 포함되어 있다. ...

데이터 개방 자율주행 웨이모

2019.08.26

알파벳의 자회사인 웨이모가 자율주행 연구 데이터 '웨이모 오픈 데이터세트(Waymo Open Dataset)를 공개했다. 웨이모 오픈 데이터세트는 비상업적 용도로 자율주행 관련 데이터를 활용하고자 하는 연구자들에게 무료로 제공된다. 이번에 공개된 자료들은 다양한 도로와 주행 환경에서 다양한 센서 데이터로 수집한 데이터 세트로 구성되어 있다. 웨이모는 25개 도시에서 약 1,000만 마일에 달하는 자율주행 테스트를 하며 데이터를 수집했다. 이러한 데이터는 자율주행뿐만 아니라 머신러닝을 연구하는데 중요한 자료로 사용된다. 이렇게 생성한 풍부하고 다양한 실제 데이터는, 그동안 웨이모가 자율주행 기술과 혁신적인 모델 그리고 알고리즘을 개발하는 데 큰 도움을 주었다고 웨이모는 밝혔다. 자율주행 기술 전문업체인 웨이모가 다양한 조건에서 웨이모 자율주행 자동차가 수집한 고해상도 센서 데이터를 개방형 데이터셋(Waymo Open Dataset)으로 공개했다.(사진 : 웨이모) 오픈 데이터세트에는 1,000개의 주행 세그먼트 데이터가 포함되어 있다. 각 세그먼트는 센서 당 10Hz(20만 프레임)로 수집된, 20초 동안의 주행 데이터로 구성되어 있다. 이러한 연속 주행 영상은 다른 도로에서 사용자의 행동을 추적하고 예측하는 모델을 개발하는 데 활용할 수 있다. 또한 각 세그먼트에는 5개의 고해상도 웨이모 라이더(LIDAR)와 5개의 전면 카메라 센서 데이터가 제공된다. 데이터세트는 지역과 시간, 날씨 등이 다른 다양한 주행 환경에서 수집된 자료들을 활용할 수 있게 되어 있다. 테스트 주행 구간은 피닉스, 커클랜드, 마운틴 뷰, 캘리포니아와 샌프란시스코 등으로, 도심과 교외 구간의 주행 기록이 포함되어 있다. 밤, 낮, 새벽, 황혼, 태양 빛이 강할 때와 비 내리는 날씨 등 시간과 날씨에 따른 다행한 주행 환경 데이터가 제공된다. 아울러 자동차, 보행자, 자전거, 표지만 4가지로 꼼꼼하게 구분해 표기한 라벨이 포함된 이미지와 라이다 프레임이 포함되어 있다. ...

2019.08.26

CIO.tv | 자율주행차? 배달로봇?··· 리프랙션 AI, 삼륜차 REV-1 공개

사람의 조작이나 개입 없이 스스로 목적지까지 이동하는 ‘자율주행’은, 교통, 운송, 물류, 배달 분야에서 주목받는 기술이다. 자율주행이 새로운 미래와 시장을 열어줄 트렌드로 주목받으면서, 기존 기업은 물론 신생기업들이 속속 경쟁에 뛰어들고 있다. 하며 진화의 가속도를 내고 있다. 현재 자율주행은 ‘사람’을 태우고 이동하는 자율주행 자동차와 ‘물건’을 운반하거나 배달하는 자율주행 로봇이라는, 두 가지의 큰 줄기를 형성하고 있다. 리프랙션(Refraction) AI는 자율주행 로봇으로 경쟁 대열에 합류한 스타트업으로, REV-1이라는 3륜형 자율주행 로봇을 공개하며 본격적인 시장 진출을 선언했다. 리프랙션 AI는 레스토랑, 약국, 식료품점과 같은 소매 상점에서 고객의 집까지, 빠르고 저렴하며 안전하게 배달할 수 있는 자율주행 로봇 플랫폼을 구축하겠다는 목표를 가지고 있다. 리프랙션 AI의 자율주행 배달 로봇 REV-1은 자동차와 자전거 전용 도로를 모두 달릴 수 있도록 개발됐다. REV-1은 도시에서 식료품, 약, 음식 등을 배달하는 용도로 개발된, 3개의 바퀴를 가진 3륜형 자율주행 로봇이다.(자료 : refraction.ai) 자율주행 운송수단으로 고객에게 상품이나 음식을 배달하는 기술과 서비스는 이미 많은 업체가 경쟁을 벌이고 있다. 이들 업체가 선택한 운송 방법은 크게 두 가지다. 첫 번째는 기존의 자동차에 자율주행 기술을 접목하는 것이고, 두 번째는 자동차보다는 훨씬 작은 크기의 소형 로봇을 개발하는 것이다. 어느 쪽이든 자동차이거나 자동차에 준한다면 이동 경로가 도로가 되어야 하고, 그렇지 않다면 인도를 이용할 수밖에 없다. 리프랙션 AI는 이러한 자율주행 자동차와 로봇이 가진 단점을 나름대로 분석한 후, 그 대안으로 자전거 도로를 이용할 수 있는 자율주행 로봇이라는 개념의 REV-1을 세상에 선보였다. REV-1은 전기 자전거 기준에 맞는 무게, 속도, 전력을 사용한다. 크기 역시 자전거 도로를 이용하는 데 문제가 없도록, 자전거 도로의 폭에...

자동차 자율주행 배달 REV-1 리프랙션 AI 삼륜차

2019.07.17

사람의 조작이나 개입 없이 스스로 목적지까지 이동하는 ‘자율주행’은, 교통, 운송, 물류, 배달 분야에서 주목받는 기술이다. 자율주행이 새로운 미래와 시장을 열어줄 트렌드로 주목받으면서, 기존 기업은 물론 신생기업들이 속속 경쟁에 뛰어들고 있다. 하며 진화의 가속도를 내고 있다. 현재 자율주행은 ‘사람’을 태우고 이동하는 자율주행 자동차와 ‘물건’을 운반하거나 배달하는 자율주행 로봇이라는, 두 가지의 큰 줄기를 형성하고 있다. 리프랙션(Refraction) AI는 자율주행 로봇으로 경쟁 대열에 합류한 스타트업으로, REV-1이라는 3륜형 자율주행 로봇을 공개하며 본격적인 시장 진출을 선언했다. 리프랙션 AI는 레스토랑, 약국, 식료품점과 같은 소매 상점에서 고객의 집까지, 빠르고 저렴하며 안전하게 배달할 수 있는 자율주행 로봇 플랫폼을 구축하겠다는 목표를 가지고 있다. 리프랙션 AI의 자율주행 배달 로봇 REV-1은 자동차와 자전거 전용 도로를 모두 달릴 수 있도록 개발됐다. REV-1은 도시에서 식료품, 약, 음식 등을 배달하는 용도로 개발된, 3개의 바퀴를 가진 3륜형 자율주행 로봇이다.(자료 : refraction.ai) 자율주행 운송수단으로 고객에게 상품이나 음식을 배달하는 기술과 서비스는 이미 많은 업체가 경쟁을 벌이고 있다. 이들 업체가 선택한 운송 방법은 크게 두 가지다. 첫 번째는 기존의 자동차에 자율주행 기술을 접목하는 것이고, 두 번째는 자동차보다는 훨씬 작은 크기의 소형 로봇을 개발하는 것이다. 어느 쪽이든 자동차이거나 자동차에 준한다면 이동 경로가 도로가 되어야 하고, 그렇지 않다면 인도를 이용할 수밖에 없다. 리프랙션 AI는 이러한 자율주행 자동차와 로봇이 가진 단점을 나름대로 분석한 후, 그 대안으로 자전거 도로를 이용할 수 있는 자율주행 로봇이라는 개념의 REV-1을 세상에 선보였다. REV-1은 전기 자전거 기준에 맞는 무게, 속도, 전력을 사용한다. 크기 역시 자전거 도로를 이용하는 데 문제가 없도록, 자전거 도로의 폭에...

2019.07.17

볼보 그룹, 트럭 운송 혁신 위해 엔비디아 자율주행 플랫폼 채택

엔비디아에 따르면, 볼보 그룹이 다양한 산업에 걸쳐 자율주행 인공지능(AI) 자동차를 훈련, 테스트 및 구축하기 위해 엔비디아 드라이브 엔드투엔드 자율주행 플랫폼을 채택했다. 볼보 그룹과 엔비디아는 AI를 통해 세계 운송산업에 자율성을 구현함으로써 전세계에서 사람들과 물품이 수송되는 방식을 혁신하겠다는 방침이다. 또한, 볼보 그룹은 대중 교통, 화물 수송, 쓰레기 및 재활용 수거, 건설, 광산, 임업 등 다양한 산업에 AI를 적용함으로써 신차를 개발하고 생산성이 향상된 서비스를 제공할 예정이다. 양사는 스웨덴 예테보리와 미국 실리콘밸리 두 곳에 엔지니어링 팀을 공동으로 두고 있다. 이들은 드라이브 AGX 페가수스(DRIVE AGX Pegasus) 플랫폼에서 차량내 AI 컴퓨팅을 구축하고, 드라이브 AV 소프트웨어 스택 전체를 360도 센서 처리, 인식, 맵 로컬라이제이션(map localization), 경로 계획(path planning) 등에 활용할 예정이다. 이와 더불어, 엔비디아 드라이브 HIL(Hardware-in the-Loop) 시뮬레이션 플랫폼을 사용해 해당 시스템을 테스트 및 검증할 계획이다. 볼보 그룹 마틴 룬드스테트 CEO는 “고객들은 향상된 서비스를 요구를 하고 있다”며, “이번 파트너십은 우리의 새로운 리더십이며 이를 통해 엔비디아와의 오랜 협력관계를 체결했다”고 말했다.  엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “움직이는 모든 것들은 자동화 혹은 부분 자동화가 될 것이므로 해당 기술들은 매우 중요하며, 이번 파트너십으로 미래를 바꿀 수 있을 것”이라고 밝혔다. 전세계에서 운행하는 전체 트럭 라인업에 AV 기술을 적용했을 때 발생할 잠재적 혜택은 더 크다고 업체 측은 설명했다. 대중교통, 화물 운송 등의 산업부터 임업 및 건설업까지 다양한 산업에서 더 오랜 시간 동안 더 먼 거리를 주행할 수 있는 차량으로 효율성이 개선된다고 덧붙였다. 볼보 그룹은 자율주행 트럭이 도로에서 주행하기 전 엔비디아의 드라이브 컨스텔레이션(Cons...

엔비디아 인공지능 자율주행 볼보 그룹

2019.06.19

엔비디아에 따르면, 볼보 그룹이 다양한 산업에 걸쳐 자율주행 인공지능(AI) 자동차를 훈련, 테스트 및 구축하기 위해 엔비디아 드라이브 엔드투엔드 자율주행 플랫폼을 채택했다. 볼보 그룹과 엔비디아는 AI를 통해 세계 운송산업에 자율성을 구현함으로써 전세계에서 사람들과 물품이 수송되는 방식을 혁신하겠다는 방침이다. 또한, 볼보 그룹은 대중 교통, 화물 수송, 쓰레기 및 재활용 수거, 건설, 광산, 임업 등 다양한 산업에 AI를 적용함으로써 신차를 개발하고 생산성이 향상된 서비스를 제공할 예정이다. 양사는 스웨덴 예테보리와 미국 실리콘밸리 두 곳에 엔지니어링 팀을 공동으로 두고 있다. 이들은 드라이브 AGX 페가수스(DRIVE AGX Pegasus) 플랫폼에서 차량내 AI 컴퓨팅을 구축하고, 드라이브 AV 소프트웨어 스택 전체를 360도 센서 처리, 인식, 맵 로컬라이제이션(map localization), 경로 계획(path planning) 등에 활용할 예정이다. 이와 더불어, 엔비디아 드라이브 HIL(Hardware-in the-Loop) 시뮬레이션 플랫폼을 사용해 해당 시스템을 테스트 및 검증할 계획이다. 볼보 그룹 마틴 룬드스테트 CEO는 “고객들은 향상된 서비스를 요구를 하고 있다”며, “이번 파트너십은 우리의 새로운 리더십이며 이를 통해 엔비디아와의 오랜 협력관계를 체결했다”고 말했다.  엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “움직이는 모든 것들은 자동화 혹은 부분 자동화가 될 것이므로 해당 기술들은 매우 중요하며, 이번 파트너십으로 미래를 바꿀 수 있을 것”이라고 밝혔다. 전세계에서 운행하는 전체 트럭 라인업에 AV 기술을 적용했을 때 발생할 잠재적 혜택은 더 크다고 업체 측은 설명했다. 대중교통, 화물 운송 등의 산업부터 임업 및 건설업까지 다양한 산업에서 더 오랜 시간 동안 더 먼 거리를 주행할 수 있는 차량으로 효율성이 개선된다고 덧붙였다. 볼보 그룹은 자율주행 트럭이 도로에서 주행하기 전 엔비디아의 드라이브 컨스텔레이션(Cons...

2019.06.19

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