| Session I | 좌장: 조기춘 교수 (건국대) |
| 10:00 - 10:30 | 강연1: 자율주행 서비스 실증 사례 및 희귀 데이터 탐지 | 정하욱 부대표 (라이드플럭스) |
| 자율주행 기술을 고도화해가는 과정에서 필요한 요소 기술 및 라이드플럭스에서 진행중인 국내 시범서비스에 대해서 소개하고, 인공지능 기술을 자율주행에 적용함에 있어 희귀데이터(out-of-distribution data)를 탐지하는 기술에 대해서 설명하고자 합니다. |
| 10:30–11:00 | 강연2: 자율주행을 위한 라이다 알고리즘 활용 | 조기춘 교수 (건국대) |
| 라이다는 레이저를 이용하여 주변 환경을 스캔하고 자율주행자동차가 주행하는 데 필요한 정보를 포인트 클라우드 형태로 제공합니다. 카메라 및 레이더 센서에 비하여 높은 정확도의 거리정보를 제공할 수 있기 때문에 자율주행의 핵심 센서로 부상하고 있습니다. 이번 세미나에서는 다양한 포인트클라우드처리방법을소개하고,이러한처리를통하여자율주행에필요한객체검출및추적,지도생성등다양한알고리즘연구사례에 대하여 소개합니다. |
| 11:00–11:30 | 강연3: 자동화된 자율주행 개발 프로세스 구축 방안 | 김제석 수석기술고문 (퓨처드라이브) |
| 자율주행 시스템 개발에서는 명확한 프로세스와 체계적인 인프라를 구축하고 운영하는 것이 중요합니다. 특히 여러 개발자가 동시에 작업하는 개발 환경에서는 코드 결함을 방지하고 장기간 품질을 유지하기 위해 자동화된 개발 프로세스를 구축하는 것이 중요합니다. 본 발표에서는 자율주행 시스템의 기능을 개발하는데 코드를 자동으로 통합하고 테스트하고 배포하기 위한 개발 프로세스를 구축하는 방법론에 대해 간략하게 설명합니다. |
| 11:30–13:30 | 중식 |
| Session II | 좌장: 최준원 교수 (한양대) |
| 13:30–14:00 | 강연4: 자율주행을 위한 최신 AI 기술 | 최준원 교수 (한양대) |
| 본 강연에서는 자율주행을 위한 최근 AI 기술의 발전 현황과 방향을 살펴본다. 현재 자율주행 분야에서는 카메라 기반 3차원 인지, 멀티 센서 데이터 융합, 휴먼행동인식, 경로 예측 데이터, 라벨링 효율화, 임밸런스 문제 해결, 등 다양한 도전적인 AI 관련 주제들이 활발히 연구되고 있다. 이러한 주제들에 대한 최근의 연구 결과와 아직 해결되지 않은 문제들을 살펴보고 그 해결 방안에 대해 논의해본다. |
| 14:00–14:30 | 강연5: Software Defined Imaging Radar for Software Defined Vehicle | 김용환 대표 (스마트레이더시스템) |
| In this presentation, the concept of 4D imaging radar and its applications to mobility will be covered. Thanks to the massive MIMO array based on CMOS radar chipsets, the 4D imaging radar can produce very high-quality 4D point clouds. The 4D imaging radar is considered as an alternative sensor to LiDAR thanks to its extended ranging capabilities and resilience to bad weather. Smart Radar System, Inc.( SRS) is a worldwide leader in 4D imaging radar for both automotive and non-automotive applications. To generate very-high angular resolutions with minimum number of physical antennas, a patent-protected antenna design scheme was used to create a high-resolution sparse antenna array. SRS is also a worldwide leader in Software Defined Imaging Radar (SDIR) for Software Defined Vehicles (SDV). The concept of SDIR and its use cases will be covered in the presentation. The perception capability of the 4D imaging radars is greatly improved by built-in deep-learning algorithms. This makes the 4D imaging radar as a prime choice for smart city applications including drone, healthcare, security, safety, surveillance, and other industrial applications. Detailed use cases will be covered in this presentation. |
| 14:30 - 14:45 | 휴식 |
| 14:45–15:15 | 강연6: 자율주행 고도화에 따른 경로계획 및 제어문제 | 강창묵 교수 (인천대) |
| 차선인식 기반의 ADAS를 넘어 더욱 고도화된 완전자율주행을 위해 고정밀 지도를 이용한 경로계획 및 제어가 개발되고 있음. 기존 카메라 기반의 차선유지, 차선변경시스템 대비 라이다와 고정밀지도를 이용한 완전자율주행 개발에 있어 경로계획과 제어의 중요성을 살펴보고 현안 및 문제점과 MPC, RL등 다양한 해결책을 살펴봄 |
| 15:15–15:45 | 강연7: 자율주행 모빌리티 혁신을 위한 인프라, 디지털트윈 | 홍승환 이사 (카카오모빌리티) |
| 최근 ICT 발전과 함께 모빌리티 산업도 오프라인에서 온라인으로 그 흐름이 옮겨왔고, 점진적으로 CASE (Connected, Autonomous, Smart Mobility, Electric) 전략을 기반으로 새로운 기술과 서비스들이 연구개발되고 있다. 자율주행에 있어서는 일반적으로 도로라는 오프라인 인프라에서 운용이 되지만, 클라우드, V2X, HD Map 등 새로운 형태의 디지털 인프라들이 기술 구현 수준과 안전성을 높이는데 큰 기여를 하게 된다. 본 발표에서는 자율주행 모빌리티를 담는 데이터 그릇으로의 디지털트윈과 구현 기술에 대해 다루고자 한다. |
