| 시간 | 주제 | 발표자 |
| Session I | 좌장: 최지웅 교수 (DGIST) | |
| 10:00~10:30 | 강연1 : 자율주행을 위한 고성능컴퓨팅 플랫폼 개발현황 | 유병용 이사 (오토노머스 에이투지, 경일대학교) |
| 요약: 자율주행 기술은 미국, 중국을 중심으로 레벨3 이상 실도로 실증 형태로 활발히 전개되고있다. 국내또한 대기업, 스타트업들이 연합하여 정부의 규제 특구 지원 아래 2020년부터 적극적으로 실증에 참여중이다. 통제된 환경에서 단순 시승을 하는 차원을 넘어 통제되지 않은 환경에서 일반 시민을 대상으로 서비스를 진행중이 며 일부 서비스는 유상으로 제공되고 있다. 올해부터는 자율주행차와 통신이 적극적으로 결합될 것으로 예상된다. 5G, LTE, WAVE 등 통신 인프라 기반으로 자율주 행차와 정보를 주고받는 지역이 확대되는 중이다. 본 강연에서는 전국 자율주행 실증 사례와 서비스 내용을 자세히 공유하고 레벨4 서비스를 위해 필요한 것은 무엇 인지 논의해보고자 한다. | ||
| 10:30~11:00 | 강연2 : Autonomous Driving Platform and Vehicle Architecture Trend | 정상만 상무 (NXP) |
| 요약: 자율주행 자동차의 Platform은 여전히 제한적인 반도체 Vendor에서 공급되어지고 있고, 시장의 움직임은 생각보다 느리게 진행하고 있습니다. 여러가지 이유 가 있겠으나 그중 Safety에 대한 요구가 증가하고 있음은 확실합니다. 또한 자율주행차량 뿐만 아니라 전기차가 메가 트레드로 진행되면 기존의 내연기관에서 전기차 로 변화함에 있어 차량의 Architecture가 Flat architecture => Domain Architecture => Zonal Architecture로 변화되고 있습니다. | ||
| 11:00~11:30 | 강연3 : 딥러닝 가속을 위한 하드웨어-소프트웨어 공동최적화 | 최정욱 교수 (한양대학교) |
| 요약: 딥러닝 기술이 급속도로 발전하면서, 인공지능의 응용 분야가 시청각 기반의 단순 지능에서 자율주행 같은 복합 지능으로 고도화되고 있다. 하지만 복잡한 인공지 능 기술을 실생활에서 구현하려면 대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 초고속/저전력 딥러닝 플랫폼 기술이 필요하다. 본 강연에서는 딥러닝 응용을 가속하기 위 한 딥러닝 플랫폼의 하드웨어-소프트웨어 최적화 기술의 최신 동향을 소개하고 도전 과제를 논의한다. | ||
| 11:30~13:30 | 중식 | |
| Session II | 좌장: 박지훈 박사 (한국자동차연구원) | |
| 13:30~14:00 | 강연4 : 무인항공기 탑재 HW/SW 플랫폼 현황 및 개발전망 | 강왕구 단장 (한국항공우주연구원) |
| 요약: 드론, UAM 등의 민수화가 진행됨에 따라 탑재전자HW(avionics), 온보드 S/W 등에 대한 발전방향에 대해 많은 논의가 진행되고 있다. 대형 민항기를 중심으 로 탑재HW/SW의 개발동향 등을 조망하고, 드론을 중심으로한 공개프로젝트 방식의 탑재HW/SW 동향을 파악한다. UAM이나 화물드론 등의 출현으로 점점 대형 화되는 민수용 무인항공기용 탑재HW/SW를 개발하기 위해 필요한 요구조건, 표준화 방식 등을 제안하고자 한다. 탑재HW의 필수구성요소와 전체 아키텍처를 제안 하고, 국내에서 개발방향을 제안한다. 탑재SW의 발전방향을 제안하고, 향후 국제표준화 등에 대응하기 위한 방안등을 제안한다. | ||
| 14:00~14:30 | 강연5 : 도시/전국 단위 자율주행을 위한 정밀도로지도 | 홍승환 이사 (스트리스) |
| 요약: 정밀도로지도는 레벨3 이상의 자율주행 상용화에 있어서 센싱의 한계를 보완하는 중요한 핵심 인프라 중 하나이다. 하지만, 높은 구축 비용과 갱신 주기의 한계 로 도시/전국 단위의 정밀도로지도 구축 및 서비스는 일부 국가와 기업 주도로 이루어지고 있는 실정이다. 우리나라도 민간-공공 협력 촉진의 하나로 정부와 기업들 이 연구개발용 정밀도로지도를 구축하고 배포/활용 중에 있으나 구축 주기와 품질 관리에 있어 기술적, 비용적 한계에 직면하고 있다. 이에 효율적인 지도 및 데이터 구축을 위한 솔루션을 제시하고자 한다. | ||
| 14:30~14:45 | 휴식 | |
| 14:45~15:15 | 강연6 : 5G통신, 플랫폼 연계 국내 자율주행 실증 현황 | 이승용 상무 (현대모비스) |
| 요약: 미래자동차 모빌리티 기술의 융합으로 산업 간의 경계가 없어지고 기존 산업의 Value chain 의 변화가 일어나고 있다, 이에 기업은 외부와의 협력(open innova- tion)을 통해 급변하는 산업변화에 대응이 필요하다. 특히, 전동화, 자율주행, 커넥터비티, 플랫폼은 모빌리티의 핵심 기술 분야로 선도 업체 간의 기술경쟁이 치열하게 일 어나고 있으며, 특히 고성능화된 HW 기반의 최적화된 SW플랫폼 기술과 차량 주변 환경 대한 감지를 위한 센서의 소형화 및 저가화를 위한 핵심 기술 개발, 인재육성, 연관 사업의 기술 생태계 협력이 진행되고 있다, 예를 들어 라이다 센서 소형화 및 4D 레이다 개발은 센서의 소형화 및 저가화를 위한 대표 사례라 할수 있다. 그중에서도 고성능 시스템 반도체(AP) 을 기반으로 한 자율주행 컴퓨팅 모듈은 자율주행 분야에서도 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있다. 본 발표에서는 현재 진행하고 있는 산업자원부주관 “AI기반 자율주행 컴퓨팅 모듈 개발“ 과제를 통해 도출된 시스템 요구사양 정의, 하드웨어 요구사양, BSP (Board Support Package), 아폴로 아키텍쳐적용을 위한 기술 검토 및 Ubuntu target 개발 환경과정에서의 장애, 인지/제어 판단 로직 개발적용에 따른 경험과 앞으로 극복해야 할 내용을 설명하고자 한다. | ||
| 15:15~15:45 | 강연7 : 자율주행 서비스 관제 및 운영 | 장성욱 상무 (카카오모빌리티) |
| 요약: 자율주행 기술이 고도화됨에 따라, 자율주행차를 활용한 서비스 영역에서도 시범 서비스 단계를 벗어나 상용 서비스들이 등장하고 있다. 상용 서비스 등장과 함 께 자율주행차의 시스템과 실내외 환경을 원격으로 모니터링 하고 상황 별로 대처할 수 있는 관제 및 운영 기술에 대한 관심도 고조되고 있다. 카카오모빌리티는 다년 간의 모빌리티 서비스 관제, 운영 경험을 기반으로 자율주행 서비스 운영 솔루션을 준비하고 있으며, 이를 통해 궁극적으로 무인환경에서 보다 안전한 서비스를 제공 하고자 한다. 발표에서는 자율주행 서비스 관제에 대해 다룰 예정이다. | ||
