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'디지털 트윈'으로 질주··· 美 레이싱 대회 ‘팬 경험 혁신’ 사례

‘디지털 트윈, AI, 예측 애널리틱스’는 NTT 인디카 시리즈(NTT Indycar Series; 1996년부터 시작된 미국의 대표적인 자동차 경주대회)의 상징적인 경기인 ‘인디애나폴리스 500마일(Indianapolis 500)’을 비롯해 레이싱을 펼치는 경주용 자동차의 운전석에 팬을 배치하는 데 도움이 된다.  칩 가나시 레이싱(Chip Ganassi Racing; CGR) 팀의 카레이서 마커스 에릭슨이 지난 5월 인디 500에서 우승했을 당시, 해당 경주용 자동차에는 레이싱 팀뿐만 아니라 서킷 그리고 전 세계에 있는 팬에게 데이터와 예측 애널리틱스 인사이트를 스트리밍하는 140개 이상의 센서가 탑재돼 있었다.   NTT 인디카 시리즈의 타이틀 스폰서 NTT는 펜스케 엔터테인먼트(Penske Entertainment)와 협력하여 에릭슨의 자동차 그리고 경쟁자 32명의 차량에 장착된 센서를 통해 약 80억 개의 데이터 포인트를 수집했다. NTT는 이전 시즌 그리고 NTT 인디카 시리즈의 첫 5개 이벤트에서 수집된 데이터와 함께 데이터 분석, 디지털 트윈, AI를 조합하여 팬에게 추월, 피트(pit) 예측, 기타 레이스 요소 등 실시간 심층 인사이트를 제공했다. 인디카의 마케팅 부사장 SJ 루트케는 “비즈니스 및 스포츠 관점에서 (모터스포츠는) 항상 기술 개발에 기반을 두고 있었다. 이를테면 인디애나폴리스 모터 스피드웨이(Indianapolis Motor Speedway; 자동차 경주 서킷)만 해도 새로운 자동차 비즈니스를 위한 시험대이자 인디애나폴리스 및 중서부 주변에 있는 많은 자동차 제조사가 최신 발명품을 가져와 테스트할 수 있는 장소로 만들어졌다”라고 말했다. 그에 따르면 현재 NTT와 인디카는 트랙을 넘어선 인게이지먼트 구축을 위해 데이터를 활용하는 방법을 고려하면서 그 전통을 이어가고 있다. 루트케는 “모든 기술과 이로 인해 생성되는 데이터를 가져다가 팬, 스폰서, 스포츠와 관련된 기타 이해관계자가 트랙에서 벗어나서 더욱...

자동차 자동차 경주 레이싱 디지털 트윈 AI 예측 애널리틱스 빅데이터 센서 팬 경험

2022.07.05

‘디지털 트윈, AI, 예측 애널리틱스’는 NTT 인디카 시리즈(NTT Indycar Series; 1996년부터 시작된 미국의 대표적인 자동차 경주대회)의 상징적인 경기인 ‘인디애나폴리스 500마일(Indianapolis 500)’을 비롯해 레이싱을 펼치는 경주용 자동차의 운전석에 팬을 배치하는 데 도움이 된다.  칩 가나시 레이싱(Chip Ganassi Racing; CGR) 팀의 카레이서 마커스 에릭슨이 지난 5월 인디 500에서 우승했을 당시, 해당 경주용 자동차에는 레이싱 팀뿐만 아니라 서킷 그리고 전 세계에 있는 팬에게 데이터와 예측 애널리틱스 인사이트를 스트리밍하는 140개 이상의 센서가 탑재돼 있었다.   NTT 인디카 시리즈의 타이틀 스폰서 NTT는 펜스케 엔터테인먼트(Penske Entertainment)와 협력하여 에릭슨의 자동차 그리고 경쟁자 32명의 차량에 장착된 센서를 통해 약 80억 개의 데이터 포인트를 수집했다. NTT는 이전 시즌 그리고 NTT 인디카 시리즈의 첫 5개 이벤트에서 수집된 데이터와 함께 데이터 분석, 디지털 트윈, AI를 조합하여 팬에게 추월, 피트(pit) 예측, 기타 레이스 요소 등 실시간 심층 인사이트를 제공했다. 인디카의 마케팅 부사장 SJ 루트케는 “비즈니스 및 스포츠 관점에서 (모터스포츠는) 항상 기술 개발에 기반을 두고 있었다. 이를테면 인디애나폴리스 모터 스피드웨이(Indianapolis Motor Speedway; 자동차 경주 서킷)만 해도 새로운 자동차 비즈니스를 위한 시험대이자 인디애나폴리스 및 중서부 주변에 있는 많은 자동차 제조사가 최신 발명품을 가져와 테스트할 수 있는 장소로 만들어졌다”라고 말했다. 그에 따르면 현재 NTT와 인디카는 트랙을 넘어선 인게이지먼트 구축을 위해 데이터를 활용하는 방법을 고려하면서 그 전통을 이어가고 있다. 루트케는 “모든 기술과 이로 인해 생성되는 데이터를 가져다가 팬, 스폰서, 스포츠와 관련된 기타 이해관계자가 트랙에서 벗어나서 더욱...

2022.07.05

'분석 덕분에…' F1 우승 메르세데스-AMG 페트로나스의 비밀병기

F1에서 다섯번째 챔피언십을 따내는 데 성공한 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 우승의 핵심 요인으로 데이터 시각화, 예측 분석, AI를 지목했다.  F1(Formula One) 경주차들은 지구상에서 가장 기술적으로 발전된 육상 운송수단이다. 2014년부터 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 한 시즌 중 FIA(Fédération Internationale de l'Automobile)가 가장 성공적인 디자이너에게 수여하는 WCC(World Constructor's Championship)으로 등극했고 이후 줄곧 선두 자리를 지켰다. 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠의 IT 책임자 매트 해리스는 해당 제작사의 지속적인 혁신의 핵심은 데이터와 분석이라며 다음과 같이 말했다. "F1은 놀랍도록 역동적인 스포츠이며 우리는 변화하는 규정에 적응해야 하고, 여기에서 기술을 통해 규정의 범위 안에서 가장 관련성이 높은 정보를 수집하고 핵심 요소를 효율적으로 분석하기 때문에 경쟁력 있는 팀에게 매우 중요할 수 있다."   F1 자동차들은 1인승 오픈 콕핏(Open Cockpit) 오픈 휠(Open-wheel) 경주차이며 반드시 팀 스스로 정확한 사양에 따라 제작해야 한다. 공기 역학은 이 자동차 설계의 핵심이며 단순히 항력을 최소화할 뿐 아니라 자동차가 높은 속도로 코너를 돌 때 노면에 붙어 있을 수 있도록 다운포스를 생성한다. 대형 F1팀들은 수억 달러의 예산을 확보할 수 있다. 시속 225마일의 최고 속도에 도달할 수 있는 자동차들은 트랙에 맞추어 조정하며 날씨 조건과 관련되어 있다. 대형 팀은 한 경기당 약 50명의 기술 인력을 현장에 투입할 수 있으며 팀의 공장에는 수백 명이 더 있다. 경기 주말에는 엔진과 타이어부터 운전자 장갑의 생체인식 센서까지 모든 것에 설치된 300개 이상의 센서로부터 테라바이트 단위의 데이터가 생성될 수 있다. 해리스에 따르면 F1 경주에서는 1백분의 1초, 그리고 아무리 작은 요소라도 경주 ...

CIO 카 레이싱 자동차 경주 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠 예측 분석 F1 스폿파이어 데이터 시각화 인공지능 팁코 포뮬라원

2019.08.06

F1에서 다섯번째 챔피언십을 따내는 데 성공한 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 우승의 핵심 요인으로 데이터 시각화, 예측 분석, AI를 지목했다.  F1(Formula One) 경주차들은 지구상에서 가장 기술적으로 발전된 육상 운송수단이다. 2014년부터 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 한 시즌 중 FIA(Fédération Internationale de l'Automobile)가 가장 성공적인 디자이너에게 수여하는 WCC(World Constructor's Championship)으로 등극했고 이후 줄곧 선두 자리를 지켰다. 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠의 IT 책임자 매트 해리스는 해당 제작사의 지속적인 혁신의 핵심은 데이터와 분석이라며 다음과 같이 말했다. "F1은 놀랍도록 역동적인 스포츠이며 우리는 변화하는 규정에 적응해야 하고, 여기에서 기술을 통해 규정의 범위 안에서 가장 관련성이 높은 정보를 수집하고 핵심 요소를 효율적으로 분석하기 때문에 경쟁력 있는 팀에게 매우 중요할 수 있다."   F1 자동차들은 1인승 오픈 콕핏(Open Cockpit) 오픈 휠(Open-wheel) 경주차이며 반드시 팀 스스로 정확한 사양에 따라 제작해야 한다. 공기 역학은 이 자동차 설계의 핵심이며 단순히 항력을 최소화할 뿐 아니라 자동차가 높은 속도로 코너를 돌 때 노면에 붙어 있을 수 있도록 다운포스를 생성한다. 대형 F1팀들은 수억 달러의 예산을 확보할 수 있다. 시속 225마일의 최고 속도에 도달할 수 있는 자동차들은 트랙에 맞추어 조정하며 날씨 조건과 관련되어 있다. 대형 팀은 한 경기당 약 50명의 기술 인력을 현장에 투입할 수 있으며 팀의 공장에는 수백 명이 더 있다. 경기 주말에는 엔진과 타이어부터 운전자 장갑의 생체인식 센서까지 모든 것에 설치된 300개 이상의 센서로부터 테라바이트 단위의 데이터가 생성될 수 있다. 해리스에 따르면 F1 경주에서는 1백분의 1초, 그리고 아무리 작은 요소라도 경주 ...

2019.08.06

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