(후기 190417) True Innovation Mobility Meetup- Mobility, 우리는 어디로 가고 있을까요?

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(1) NVIDIA Korea, 차정훈 상무

AI car platform

 

자율주행 자동차에 대해 많은 연구 진행 중 , 자율주행에서 가장 중요한 것/ 시간이 오래 걸리는 이유는 safety issue

페가수스 플랫폼, 하드웨어os 부터 소프트웨어까지 end to end 개발 

- Implementation under safety condition
 미리 발생가능한 문제들을 예측해서 설계하고 시뮬레이션하고 문제점 나오면 찾고 다시 이를보완해서 시뮬레이션하고... 이를 반복하고 이 모든 과정을 documentation화하고 이 문서를 바탕으로 안전성을 검증certificate받는 전제적인 과정 필요.
  but, 단점: 시간과 노력이 매우 많이 필요함 

 회사가 safety 에 대해 책임을 져야하기 때문...  //거꾸로 생각하면 미리 책임을 지고 있는 과정이라 볼 수 있을 듯

스스로 움직이는 컴퓨터 : 자율주행 자동차
소프트웨어 하드웨어 기술 물론 중요, safety 도 그만큼 중요 -> Entire drive Platform baesd upon safety

자율주행을 차 라는 특정한 하나의 대상에 대해서만 생각하고 개발하는 것이 아닌, 이를 바탕으로 어떠한 서비스를 제공할 수 있을 것인지를 더 중점적으로 폭넓게 생각해야 함 ex. 클라우드 서버와 연동
 ex. 삼성 스마트폰(기기) - 앱(service on device, facebook, instagram, youtube, google, etc : which company raises more revenue?)

 - perception obstacles, path, weight, ? HD map perception: 4가지 인식, 이를 통해 판단을 내리고 제어까지 할 수 있도록

Drive pegasus 이번달 한국판매시작

하드 성능은 계속 성장할 것. 10년후에는 또 지금의 1000배로

앞으로 자동차의 selling point 소비자의 관심은? Ai, computer performance

 

Drive simulation

 수학적으로 사람보다 20% 정도 안전하게 운전하는 컴퓨터...?
 결국 실 주행으로는 안전한 컴퓨터를 만들어가기에는 시간이 너무 오래 걸린다 ~100년 -> 시뮬레이션이 필요한이유

Autopilot for mass production

얼마나 빠르게 소비자들에게 delivery 를 할 수 있을 것인가, us selling disruption, tesla overcoming toyota

테슬라: 적자, 그러나 제법 잘 하는 중

 

>QnA session
 Q. 엔비디아에서는 옛날방식의 에어백을 교체할 개발은 진행하는지? 
 A. 엔비디아는 소프트웨어적 safety에만 집중하고 있음. 관련되어서는 할 말이 없음. 

 Q. ...??
 A. Tesla model S production에 하드웨어 제공, 볼보의 자율주행 자동차 플랫폼과 협약 구현중

 

 

(2) SOS lab, 정지성 대표

자율주행차량용 라이다 기술 소개 및 시장 동향

LIght Detection And Ranging 라이다를 어디에 적용할 수 있을 것인가?
정밀, 3차원 공간정보를 좌표로, 좋은 해상도, 어두워도(빛이 없어도) 측정가능, 엘론머스크는 필요없다고...??  //이유는?? -> 카메라로 자율주행의 모든 기능을 완벽하게 구현하는 것이 tesla의 목표

LIDAR - 매우 비쌋던 기기가 일상 속으로 Ex. 샤오미 로봇청소기
 한 점 한 점 찍어야해서 스캐너가 필요, 사물의 형태를 인지
 자율주행차의 라이더가 사람의 눈을 해치면 안되므로 파장등을 잘 조절해야 함.
 아직 산업/기술 전반 주파수 표준도 마련되지 않은 개발 초기 상황. 기업들마다 다양한 방식의 라이더 개발 중

 CES2019 - Cainavi, 정상라이다,... 등 한국회사 포함 외국의 여러 회사들까지 40여개 회사들 개발 중

 이미 해상도 등에서 카메라와 견줄만함 해상도는 확대해도 픽셀pixel이 뭉개지지 않는다는 장점
 RGB 가 아니라 흑백의 intensity 정보를 받음, 기존의 흑백영상 처리 기술 이용 가능

 ex. 독일의 ibeo - 유일하게 양산차에 들어간 라이다/ 이스라엘 innoviz / Seoul robotics(자율 주행)

파장 문제
태양빛보다 빛의 세기가 약하는 문제/ 비가 올때 물방울들을 투과 가능하도록(물에서 얼마나 흡수되는지)/ 라이다 빛의 세기가 너무 강하면 라이다 때문에 사람눈이 실명될 수 있음 ex. 1, 2 km까지 투과되는 라이다가 있으면 좋을 수 있겠지만 but 사람 눈이 실명된다면...?? Eye safety & camera safety problem 

라이다를 장착하는 위치는? 차 외부 내부 ~ design issue 정면 측면... 크기 무게 등 고려해야함 
라이다는 차량 운행의 safety를 올려주는 도구 정도로 이해할 수 있을 것

라이다 차량 부품 상용화 Safety, low cost

작은 칩 size - flexibility 

 

>QnA session
Q. 돌발적인 상황에 대해 라이다가 사용할 수 없는 환경에 대한 대비는?
A. 일단 기술 초기개발단계이므로 열심히 특허를 내고 있고 보안을 위해서는 암호화된 신호를 보내는 방식 등을 사용할 수 있겠고, Safety 에 관해서는 자율주행시 라이다 만 사용하는 것이 아닌 다른 여려 센서의 정보를 종합해서 판단하기 때문에 라이다 만의 정보 불완전에 대해서는 크게 걱정하지 않아도 될듯 (다른 정보들이 잘 보완해준다는 가정)

Q. 눈이오거나 비가오면 빛이 반사되어서 라이다가 안될 것이라는 지적은? 오히려 레이더가 더 잘 될 것이라고 하는데
A. Multi reflect 가 오면 그 중에 골라서 신호를 판단하면된다 
현재는 각 센서별로 강점을 모아서 판단. 물론 각각이 한계가 있는 것이 맞음. 
미래에는 각각의 센서를 완전하게 technology advance, and at the end, redundancy 를 가지도록 

Q. 소비전력은? 
A. 전력, 배터리 등 issue : 소비전력대비 효능이 있는지, 내구성, 기계적인 충격, 오랜 사용등에도 정상적으로 작동하는지 여부에 대한 test 검증, 개선 필요
 라이다 카메라 레이더
Depth:카메라/ 고해상도:레이더RADAR/ 환경에 강인한 라이다 -> 안전, redundancy 관점에서 모두 필요 (상호 보완)

Q. 프레임을 올릴 아이디어는? IR(infra-red, 적외선) 카메라 사용은?
A. 레이저 한 개 포인트로 시간당 얼마나 많이 찍을 수 있는지, 스캐너가 얼마나 빠르게 잘 돌면서 스캔할 수 있느냐에 따라서 결정됨. ex. Solid state scanner
IR 카메라는 낮에도 별을 찍을 수 있을 정도의 고감도 카메라가 나와 있음. 
각 센서 하나만으로도 주행할 수 있을 정도의 기술 개발 목표, 모두 사용해서 어느 하나가 고장나더라도 나머지들로 자율주행을 할 수 있도록 하는 것이 모든 회사들의 궁극적 기술 개발 목표

 

(3) Polariant, 장혁 대표 (쏘카 인수)

모빌리티 시장 생태계와 실내 측위(실내 위치 측정 솔루션)

모빌리티란? 왜 중요한 문제인가? 
모빌리티: 시공간의 차원에 더해 <대상의 제한이 없는> 대상 × 시간 × 공간

 

원래 있던 시장이 갑자기 급부상한 이유는? 
 폭발적인 시장 확장의 요인
- 모바일 온디맨드 서비스의 습관화
- 대규모 플릿을 보유한 독점적 지위의 플랫폼 홀더 등장 Ex. 쏘카 타다 mesh korea 부릉
- 소유로 인한 이익 창출에서 공유로 패러다임이 변화

 

공유자동차(car sharing)

 (1) 공간정보사업자 (지도서비스: 네이버지도 구글지도)

 (2) 공간인프라 사업자 (주차공간 제공)

 (3) 차량 제조사 (현대 지엠 포드 도요타)

 (4) 모빌리티 서비스 제공 사업자 (쏘카 타다)

-> 4 종류 거대 헤게모니의 충돌, 대결

 주요 기술 및 인프라 로드맵
- 안정적 클라우드 서비스
- 강력한 엣지 컴퓨팅  ex. 엔비디아, 자율자동차
- 고정밀 측위: 위치 측정, 정밀하게 사용자의 위치를 측정 정확도 ex. 네비게이션
- 최적의 자원배치: 알고리즘적 배치

모빌리티와 실내측위 - Polariant : 편광기반 위치 측정 기술 스타트업

 Problem : 사람은 인생의 80%를 실내에서 보낸다. 정확한 위치측정은?

외부에서는 gps 가 잘된다/ 그러나 실내는? Gps 잘 안됨/ 다른 기술들은? -> 아직까지의 공통된 문제: 사람이 많은 실내의 경우 측위 정확도 낮음

 Solution:
How to solve? Polarized Light Sensing Solution 편광 패턴을 감지하여 3차원 위치를 측정하는 원천기술: 편광에 대한 intensity와 각도를 이용해 계산하는 공식을 이용
 3차원 위치를 cm 단위로 측정가능 (5cm accuracy) 콘(원뿔) 형태의 범위 커버가능
 간섭불가능 stability (손으로 가리면 인식 불가능, 터널들어가면 네비 끊기는 것이랑 비슷)

 where to use? 주차장에서 gps 대신 사용하는 솔루션. 차량의 실내 고정밀 주차 솔루션

 

>QnA session

Q. 거울이 있어도 측정이 가능한지?
A. 일반적으로 문제 없음

 

 

(4) talk session

Q. 인공지능의 실수에 대한 책임은? 인공지능은 어디까지 발전할 것인지? 인공지능끼리의 충돌은? 
A. 지금 인공지능의 수준은 아직까지는 절대 인간을 넘어서기 힘들다.

수학적으로 경우의 수가 정해져 있다면 학습을 통해 인간을 뛰어넘는 것도 가능. Ex. 바둑
그러나 아직 인간의 직관 통찰등은 따라잡기 힘들 것

인공지능의 충돌은 법과 사회적 제도로 어느 정도, 충분히 방지하고 인류가 합의할 수 있을 것
Ex. 포드가 자동차를 처음 만들었을 때에도 길, 횡단보도 신호등 교통법규 등이 모두 미비한 상태였음

Q. 자율주행 가이드라인을 위한 국제기구는?
A. 자율주행자동차 관련 제도를 표준 특허등에 대해 사람들이 마련 중 

Q. 라이다LIDAR 의 미래는...? 
A. 오늘날 가격이 일단 차 한대가격까지는 떨어짐 (아직도 좀 비싸긴 함) 일단은 좀 비싸도 구글같은 곳에서 시도 중. 당분간은 성능은 좀 떨어져도 가격에 맞는 라이더가 일단 사용되지 않을까.

테슬라가 사고가 난다는 뉴스를 볼수록 라이다의 미래는 점점 더 밝아지는 것이라고 느낌

Q. 라이다의 장점은? 개인 정보에 장점? 
A. 유럽은 블박 촬영하고 주행 불가능... 나의 안전을 위해 타인의 사생활을 촬영할 수 없으므로/ 국내의 경우 여성화장실에 cctv 불가능한 것과 같은 이유.
라이다는 개인 신상정보 보호에 강점이 있음. 수집하지 않으므로
가격 경쟁력의 경우 몇 만원대 가격을 몇 년 이내로 실행시킬 수 있도록 노력 하겠다... ㅜㅜ 

Q. 쏘카가 왜 인수했는가? 
A. 지금 모빌리티 판을, 개인적인 의견으로 움직이는 기업이 쏘카라고 생각. 플랫폼을 가진 기업. 
진정한 의미에서 모빌리티 서비스를 제공하려면 우리같은 기업이 필요했을 것. 1등 사업자가 되기 위한 선택, 투자가 아닐까

Q. 엔비디아가 생각하는 스타트업이 하면 좋을 것은? 
A. 가상환경을 만들어내는 모델 만들기...? 테스트를 위한 Virtual environment 를 만들어내는 것
혹은 가상환경에서의 주행 시뮬레이션과 실제 환경에서의 시범 주행에 따른 학습 결과가 차이가 없다는 것을 검증하는 수학적 equation (증명) -> 검증 표준을 만들면 될 듯 (safety issue 관련 개발)

Q. 자율주행의 시대에 각 기술의 장단점은? 
A. 오늘날 우리의 차는 개인들의 것. 공유세계에서는 matching 의 문제, cloud service에 대한 dependency issue. 즉 우리들의 일상이 (클라우드) 서비스에 영향을 많이 받게 될 것.
클라우드 5g시대, 센서가 중요, 라이다, 통신단절/두절 상황에서도 safety를 유지할 수 있는 기술
General purpose cloud -> specific cloud SAS PAS.... 특정 분야에 알맞는 클라우드 헬스 모빌리티 등...

Q. 편광 분석이 이동하는 물체 등에도 적용가능한지? 
A. 가능하다. 
 Polariant 원래 처음에는 VR 회사로 시작함. 모바일 vr controller. 칼싸움 총싸움 할 수 있도록. //이것도 나름 기기 정보전달을 위해 무선통신이 필요하긴할 듯
 그러나 vr 기기 시장이 BM이 당분간은 별로라고 판단 (여기서 vr 기기 집에 있으신분...?? 한 명도 없었음...) pivot 을 해서 사업방향을 바꾼 것

Q. 앞으로 컴퓨팅발전은? 
A. 10~년이면 스스로 생각하는 컴퓨터가 상용화될 것

Q. 가장 빠르게 다가올 것은? 

A. 사람이 다니지 않는 자동차 전용도로에서의 자율주행 자동차, 즉 Intersection in/out이 자유롭고 차선변경이 자유로운 환경에서의 자율주행, 테슬라가 주로 개발중. 

벤처스퀘어 대표: 얼마전에 두바이에서 드론택시 사업구상중인 사람을 만남. 장애물도 없고 자율주행에 아주 적합하다고...

 

 

끝 맺음말

모빌리티는 어디로 가고 있는가 
모빌리티는 우리를 어디로 데려가고 있는가

 

 

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