insa1 님의 블로그

1. 자율주행 자동차의 법적 정의와 현재 교통법 체계 자율주행 자동차(Autonomous Vehicles, AVs)의 발전은 기존 교통법 체계에 새로운 변화를 요구하고 있다. 현재 대부분의 국가에서는 인간 운전자를 중심으로 한 법적 프레임워크를 유지하고 있으며, 이는 자율주행 기술이 빠르게 발전하는 속도를 따라가지 못하는 실정이다. 자율주행 자동차의 법적 정의는 국가별로 차이가 있지만, 일반적으로 미국 도로교통안전국(NHTSA)과 국제자동차공학회(SAE)의 기준을 따른다. SAE는 자율주행 기술을 0단계(완전 수동)부터 5단계(완전 자동)까지 구분하며, 3단계 이상부터는 차량이 스스로 주행을 제어할 수 있도록 설계된다. 현재까지 미국, 유럽연합(EU), 일본, 한국 등 선진국들은 자율주행 기술을 법적으로..

1. 자율주행 센서 기술의 중요성과 핵심 역할자율주행 자동차의 발전은 다양한 첨단 센서 기술의 발전과 밀접하게 연관되어 있다. 자동차가 운전자의 개입 없이 안전하게 도로를 주행하려면, 주변 환경을 정확하게 감지하고 분석하는 능력이 필수적이다. 이러한 역할을 수행하는 핵심 기술로 **라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 카메라(Camera)**가 있으며, 각각의 센서는 서로 다른 방식으로 정보를 수집하고 처리한다. 자율주행 시스템은 이들 센서를조합하여 보완적인 데이터를 생성하며, 이를 통해 더욱 신뢰도 높은 자율주행 성능을 구현한다.각 센서는 개별적으로 강점과 약점을 지니고 있으며, 특정한 환경에서는 특정 센서의 성능이 더 중요하게 작용할 수 있다. 예를 들어, 라이다는 3D 공간 데이터를 정밀하게 ..

1. 자율주행 기술의 한계와 현실적인 문제자율주행 기술은 인공지능(AI), 센서 기술, 고해상도 지도, 차량 네트워크 통신 등의 발전에 힘입어 빠르게 성장하고 있다. 그러나 이 기술이 상용화되고 일상에서 완전히 자리 잡기까지는 여전히 많은 한계와 도전 과제가 존재한다. 특히, 자율주행 시스템이 직면한 주요 문제 중 하나는 비정형적이고 예측 불가능한 도로 상황에서의 대응 능력이다. 자율주행차는 규칙이 명확한 환경에서는 비교적 안정적인 주행이 가능하지만, 예기치 못한 돌발 상황이나 날씨 변화, 교통법규가 불명확한 지역에서는 여전히 불완전한 판단을 내릴 가능성이 크다.또한, 데이터와 알고리즘의 한계도 중요한 문제로 지적된다. 자율주행 시스템은 다양한 환경에서의 데이터를 학습해야 하지만, 현실 세계에서 발생하는..

1. 자율주행과 AI의 발전이 만들어낸 새로운 직업 기회 자율주행 기술과 인공지능(AI)의 발전은 기존의 교통 및 물류 산업뿐만 아니라 다양한 분야에서 새로운 일자리를 창출하고 있다. AI와 자율주행 차량은 운송, 물류, 도시 계획, 데이터 분석 등 여러 산업에서 혁신을 이루고 있으며, 이로 인해 과거에는 존재하지 않던 직업군이 새롭게 등장하고 있다. 기존의 운전 직군이 AI 기술로 인해 사라질 것이라는 우려도 있지만, 동시에 AI를 활용하여 새로운 역할을 수행하는 직업이 증가하고 있다는 점도 주목할 필요가 있다. AI와 자율주행 시스템을 개발하는 과정에서 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 윤리 전문가, 자율주행 차량 테스트 엔지니어 등의 직군이 증가하고 있다. 데이터 과학자는 자율주행 시스템이 ..

1. 자율주행 기술의 근본적 차이: 카메라 기반 vs. 라이다 기반테슬라(Tesla)와 구글 웨이모(Waymo)는 자율주행 기술을 개발하는 대표적인 기업이지만, 그들이 채택한 기술적 접근 방식에는 본질적인 차이가 있다. 테슬라는 비전(카메라) 기반의 인공지능(AI) 시스템을 중심으로 한 자율주행을 지향하는 반면, 웨이모는 라이다(LiDAR) 및 고정밀 지도(HD Map) 기반의 주행 방식을 고수한다.테슬라의 접근 방식은 신경망 기반의 머신러닝 시스템을 통해 차량 주변 환경을 해석하는 것이 핵심이다. 이 회사의 자율주행 시스템인 'Full Self-Driving(FSD)'는 도로의 차선, 신호등, 보행자 등을 차량의 카메라와 레이더, 초음파 센서를 이용해 실시간으로 분석하고 주행 결정을 내린다. 이 방식의..