Autonomous Driving Tech Meetup 개최 후기

Tech meetup 7.

Autonomous Driving

“자율주행 어디까지 왔나”

  • 일 정

    2017년 9월 27일(목), 오후 5~9시

    (5시 등록/저녁식사 후,  6시부터 본 강연 및 패널토론 진행)

    • Session 1 : “An Overview of NVIDIA’s Autonomous Vehicles Platform”- 변경원 이사(NVIDIA)
    • Session 2 : “자율주행을 선도하는 반도체 기술”- 서동수 부사장(NXP Korea)
    • session 3 : “자율주행자동차 기술수준 비교와 향후 전망”- 정정주 교수(한양대 전기생체공학부)
    • Panel Discussion : Moderator: 기석철(충북대학교 스마트카 연구센터장)
  • 장 소

    KAIST 창업원 판교센터 & 대전 KAIST W8동 3층 Startup KAIST Studio

          * 판교→대전 이원생중계 진행 예정

  • 참석자

    VC, 스타트업 관계자, 기업인, 투자자, 학생, 예비창업자 등

  • 문의사항

    • (전화) 031-739-7171,7173
    • (메일) startup_pangyo@kaist.ac.kr

핸즈프리. 사람이 운전을 하지 않아도 운전할 수 있는 세상. 영화 속에서만 나타나는 모습들이 현실 속에서 실현되고 있었습니다.

4차 산업혁명의 핵심요소인 자율주행. 기업들과 대학들은 함께 손을 잡고 자율주행차 기술 개발에 앞장서고 있습니다.

그래서 이번 강의는 세계적인 두 곳의 기업과 대학교 교수님이 직접 설명해주는 자율주행 강연을 마련했습니다.

자율주행은 크게 5단계로 나뉜다는 사실 알고 있었나요?  현재 우리나라는 2,3단계에 머물러 있다고 합니다.

Session 1. An Overview of NVIDIA’s Autonomous Vehicles Platform- 변경원 이사(NVIDIA)

글로벌 반도체 기업인 NVIDIA는 자율주행 시장에서 앞서 나가고 있습니다.  전반적인 자율주행 시장에 대한 설명과 ASIL(Automotive Safety Integrity Level)등급에 따라 자율차 등급이 매겨지며 ASIL- D 등급이 되는 순간 모든 걸 차가 통제하는 완벽한 자율주행이 이루어진다고 설명하셨습니다.

ASIL에서도 단계가 나뉘며 현재는 국내의 H기업과 글로벌 T기업은 ASIL-D의 2단계에 있다고 합니다. 또한 클라우드 기반의 V2X를 활용해서 자율주행의 완성도를 높일 수 있음을 알 수 있었습니다.

이에 엔비디아는 하드웨어 뿐 아니라 소프트웨어의 모듈, AI 알고리즘 최적화에 힘쓰고 있다고 밝혔습니다. 엔비디아에서 하고 있는 Work Flow에 대해서도 설명을 해 주었습니다.

* Development Flow- Self Driving Vehicle Development

Data Acquisition → Data Curation,Labeling → Application Development → Simulate, drive,Test

Session 2. 자율주행을 선도하는 반도체 기술- 서동수 부사장(NXP Korea)

반도체 전문기업인 NXP는 자율주행 기술에 있어서 필요한 일부 반도체 기술들을 보유하고 있는 곳입니다. 현재, Auto의 메가 트렌드는 enjoying life/saving lives/reducing CO2라고 하면서 이것들을 고려한 자율주행이 시행되어야 한다고 하였습니다.

그러기 위해서는 크게 3가지를 고려해야 한다고 하였는데 ⓵ Architecture ⓶ Security ⓷ V2X입니다.

먼저 Architecture가 기반이 되어야 자율주행이 이루어질 수 있다고 하며 도메인에서 centralized가 되어야 한다고 강조하였습니다. 그리고 두 번째로는 보안, 보안 분야는 어디에서든 중요한 부분입니다. 자율주행 역시 보안이 되어야 안전하게 믿을 수 있겠죠? 세 번째로는 V2X Vehicle to everything communication 으로 내 주변의 모든 차와 사물에 공유해서 위치, 속도, 방향 그리고 심지어는 운전자 의도까지도 파악하는 등 기존의 센서를 보완하여 높은 수준의 예측성과 결정성을 제공하는 기술입니다.

이러한 것들이 이루어진다면 자율주행의 꿈은 곧 실현될 것입니다.

그러나 우리가 아직 해결해야 할 문제도 많이 남아있습니다.

Session 3. 자율주행자동차를 위한 요소기술과 향후 전망-정정주 교수(한양대 전기생체공학부)

이번 세션의 강연자 분은 앞의 두 세션과 달리 학생들을 직접 교육하고 있으신 한양대 전자생체기술공학부의 정정주 교수님이십니다. 정정주 교수님께서는 제어하는 control를 오래 연구했으며 mobileye의 Shashua’s Keynote at Bosch connected World 2017를 소개해주시면서 참고하라고 말씀하셨습니다.

진정한 자율주행이 되기 위해서는 앞에 강연자 분들과 마찬가지로 차가 직접 판단해서 끼어들기 같은 행동도 가능해야 하며 아직까지는 미흡하다고 하였습니다.  대학 자율주행차를 연구하면서 실험 중에 최고 속도 자율주행 150km/h를 달성했다고도 덧붙이셨습니다. 여러 참고할 만한 영상들을 보여주시면서 자율주행의 현 모습과 나아가야 할 비전들을 제시하셨습니다.

Panel Discussion with Speakers.  Moderator- 기석철 교수(충북대 스마트카연구센터장)

충북대 스마트카연구센터장이신 기석철 교수님의 사회로 자유로운 토론이 진행되었습니다. 자율주행의 전문가들이 모여서 일까요. 그 어느 때보다 질문도 많고 토론이 활발하게 이루어졌습니다. 자율주행 시 도덕적 딜레마, L.4에 도달하기 위해서는? 상용화 시점은? 등등 다양한 질문들이 쏟아졌습니다. 한 개의 질문에 한 명의 전문가가 대답할 뿐만 아니라 3분의 강연자들의 의견을 모두 들을 수 있는 시간이었습니다.  질문자들은 만족할 만한 답을 얻을 수 있었을 것 같습니다.

자율주행의 현 주소를 정확히 알 수 있었던 시간이었습니다. 아직 해결해야 될 문제점들이 많이 남았으면서도 상용화가 된다면 많은 것들이 변화할 것이라고 생각했습니다.

알파고가 이세돌을 이겼듯이 AI의 인식률은 사람을 점점 뛰어넘고 있습니다. 자동차가 알아서 판단해서 움직인다면 편함과 동시에 운전자 부주의로 인한 사고률은 줄어들 것이라고 생각합니다.

자율주행 안에 V2X, 5G의 기술이 융합되어 상용화되고 현재 자율주행에 대한 문제점을 보완하여 L.5에 이르는 날까지 자율주행에 대한 연구는 계속될 것입니다.

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