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자율주행컨퍼런스

온라인으로 만나는 자율주행 컨퍼런스

국내/외적으로 자율주행 기술을 선도하고있는
대표 기업 및 엔지니어를 모시고
자율주행의 트렌드를 알아보는 컨퍼런스입니다.

자율주행 기술은 과연 어디까지 발전했을까요?
유튜브와 구글에서는 절대 찾아볼 수 없는 이야기.
지금 시작합니다!

자율주행 기술 컨퍼런스 소개

현대 기술의 종합 예술이라 불리는 자율주행.
본 기술의 선두에서 시장의 개막을 앞당기고 있는
대표적인 기술 및 연사들로 구성되었습니다

연구 분야에만 머무르는 것처럼 보였던 자율주행 기술들이 현실화 되는 생생한 과정을 준비했습니다

연평균 41% 이상 성장하며 시장 규모를 키워나가고 있는 자율주행 시장. 독보적인 기술력으로 무장한 자율주행 기업들은 기술 연구와 개발에서 그치는 것이 아니라, 투자를 유치하고 상용화 단계의 프로덕트를 런칭하기에 이르렀습니다. 각자 다른 기술과 비전을 가진 5개의 회사가 자율주행 완성이라는 하나의 목적을 가지고 사업을 발전시켜 온 과정을 들려드립니다.

기술자로서의 기술 인사이트, 더 나아가 자율주행 시장의 트렌드를 파악하는 기회로써 이 컨퍼런스를 절대 놓치지 마세요.

컨퍼런스 한 눈에 보기

기술 중심으로 바라본 섹션과 커리어 및 트렌드 측면에서 바라본 섹션,
두 가지 관점의 섹션으로 구성하여 자율주행을
바라보는 시각을 더욱 넓힐 수 있습니다.

자율주행컨퍼런스
세션 자료 자세히 보기

연사소개

Radar, LiDAR, SENSR 등 자율주행의 대표적인 기술을
선도하는 엔지니어 및 기업 관계자 다섯 분을 모셨습니다

벤츠와 BMW의 협력사

완전 자율주행을 위한 레이더 기술 스타트업 비트센싱은 2018년 비트센싱 설립 이후 시드 투자 15억원을 포함해 총 85억원의 투자를 유치했으며 벤츠, BMW, 현대, 토요타, 혼다, 우버 등 글로벌 유수의 기업들과 파트너십을 맺어 협업하여 자율주행 상용화에 앞장서고 있습니다.

자체 기술과 카메라를 융합하여 외부 환경에 전혀 영향을 받지 않는 고해상도 4차원 이미징 레이더 AIR 4D를 개발하고 있습니다.

✔️연사별 기술 키워드
#Hardware #computervision

포브스 코리아가 주목한 파워 리더

이한빈 서울로보틱스 대표는 지난 6월 태용의 인터뷰에 출연해 조회수 60만을 기록하며 많은 엔지니어들 사이에서 화제가 되었습니다.

‘센서(SENSR)’를 국내 최초로 출시했으며 라이다를 적용할 수 있는 모든 산업 분야에 제공 가능한 점을 꼽아 성장 잠재력이 크다는 평을 받고 있습니다. 2020년 8월 기준 총 70억의 투자를 유치하였으며 BMW 그룹, Velodyne Lidar(실리콘밸리 1위 라이다 기업) 등과 협업 관계에 있습니다.

✔️연사별 기술 키워드
#deeplearning #sensorfusion

핵심센서 라이다 전문 스타트업

자율주행모빌리티 실현을 위한 라이다 센서를 개발하는 스타트업 에스오에스랩은 빛을 이용하여 주변환경의 형상정보를 측정하여, 거리 측정 및 장애물 감지를 가능하게 하는 라이다 센서를 개발 및 판매하고 있으며, 전장회사인 만도의 투자를 포함하여 총 168억의 투자를 유치하였습니다.

라이다의 상용화를 위해 기술개발을 이끌고 있는 에스오에스랩은 2019년도 라이다 특허 국내출원 1위에 이어 특허청에서 발표한 2020년 상반기 세종대왕상을 수상하였으며, 현재 에스오에스랩의 핵심기술인 고정형라이다 기술 기반으로 글로벌 자동차사와 협업하여 자율주행차량용 라이다를 개발하고 있습니다.

✔️연사별 기술 키워드
# AutonomousSystem #MechanicalLiDAR
#SolidstateLiDAR #Perception #SLAM #Futuremobility

제주에서 자율주행 셔틀 운행 중

라이드플럭스는 총 82억원의 투자를 유치하였으며 쏘카와 파트너십을 맺고 제주도에서 self-driving shuttle을 실제로 운행하고 있습니다.

정하욱님은 도심 자율주행 분야에서 두각을 나타내고 있는 라이드플럭스의 기술 이사 및 엔지니어로 활동하고 있으며 라이다 등 특정 모듈 개발에 주력하는 경쟁사와 달리 풀스택 소프트웨어를 연구하여 인지 및 측위, 예측 및 판단, 제어, 지도 데이더 분석 등 각종 기능을 통합한 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 또한, (실제 주행을 위한 요소 알고리즘외에도) 고정밀지도, AI 데이터, 관제시스템 등과 같은 원활한 운행을 보조하기 위한 SW 인프라 기술개발에도 노력을 기울이고 있습니다.

✔️연사별 기술 키워드
#deeplearning #sensorfusion
#conputervision #localization
#planning #control

서울 - 부산 트럭으로 자율주행 완료

국내 최초 화물차의 무인운송을 꿈꾸는 Mars Auto의 CTO인 임규리님은 개발한 화물차 무인운송 기술은 그 우수성을 인정받아 지난해 국토부로부터 자율주행 임시운행을 허가받는 성과를 거두기도 했으며 케이큐브벤처스, 카카오모빌리티, 와이콤비네이터 등으로부터 투자를 유치하였습니다.

올해 3월에는 기업화물 전문 운송업체인 로지스퀘어와 자율주행 트럭을 이용한 장거리 간선운송 서비스 공동개발을 위한 협약을 체결한 후 200km 이상의 장거리 화물 운송 자율주행 기술을 적용해 기존 Mars Auto의 무인 운송 기술이 한층 업그레이드 될 예정입니다.

✔️연사별 기술 키워드
#deeplearning #sensorfusion
#conputervision #localization
#planning #control

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컨퍼런스 미리보기

대한민국 대표 자율주행 기술자들이
컨퍼런스를 통해 하고 싶은 말은 무엇?!

세션 및 자료 소개

컨퍼런스를 구성하는 세션 목록과
세션 별 주제 이해도를 높이기 위한 시각화 자료

이재은 / 비트센싱 CEO
완전 자율주행을 위한 Driving Insight, 레이더

01. 레이더 (Radar) 기술 소개

- Radar란?
- 자동차용 센서 비교

02. 자동차용 레이더 기술 동향

- 자동차용 레이더의 역사와 진화
- Automotive Radar의 시작
- Evolution of Automotive Radar



03. 완전자율주행을 위한 Optimal Sensing Solution

- 자동차용 센서별 한계
- Sensor Fusion
- Evolution of Autonomous Lidar
- Conventional Automotive Radar
- Multi-chip Cascading
- 4D Imaging Radar
- 자율주행을 (더 빨리) 실현하기 위한 Augmented Imaging Radar




04. 레이더 기술에 기반한 자율주행의 확장

- Augmented Imaging Radar (AIR) Traffic
- AIR Traffic
- Real-time Dynamic Map
- Hyper Connection
이한빈 / 서울로보틱스 대표
카메라, 레이다, 라이다, 그리고 테슬라

01. A very short Automotive History

- Automotive Germany
- Automotive US
- Automotive Japan
- Automotive Korea



02. A very short Sensor History

- Digital Camera History
- Radar History
- Radar to Lidar
- Lidar History
- Lidar, Elon, NASA, and Space X

03. A very short ADAS history

- History of automotive camera vision
- Preview history of automotive Lidar
- History of ADAS sensors



04. A very short study of Tesla Autopilot

- Tesla Autopilot


05. Becoming an autonomous machine learning engineer

- Seoul Robotics beginning
- Kitti
- Captain’s very personal Machine learning engineer ranking



06. Surviving as autonomous machine learning engineer

- Surviving as autonomous machine learning engineer
- Meaningless approach
- The virtuous cycle


07. Other autonomous machine learning fields

- Researcher and Developer Circle
- Types of Machine Learning Engineer
- Ideal Machine Learning Engineer
- Other autonomous Machine - Learning Engineer tracks


08. Final tips

- What else you need to know as a machine learning engineer



이용이 / SOS LAB
자율주행 자동차의 ‘눈’, 라이다

01. 자율주행 요소 기술

- 자율주행의 정의
- 자율주행의 100년
- 자율주행 기술의 단계, Level 5
- 자율주행 시스템 구조
- 자율주행 요소 기술 - 센서/감지
- ADAS/자율주행을 위한 센서 구성 및 특징
- 라이다를 장착한 자율주행 자동차 시스템

02. 라이다 센서 소개

- 라이다 동작 원리 / 응용 분야
- 라이다 4가지 핵심 기술
- 라이다 시스템 - Scanner
- Spinning LiDAR (Velodyne)
- Polygon Mirror Scanning -LiDAR (IBEO)
- MEMS Mirror Scanning LiDAR (INNOVIZ)
- Hybrid Scanning LiDAR (SOS LAB)
- 라이다 시스템 - Transmitter
- 라이다 시스템 - Receiver
- Intensity / Reflectance Information
- 자율주행을 위한 라이다 요구 사항
- RADAR/LiDAR Evolution



03. 라이다의 활용: 위치 추정 및 객체 인지

- 자율주행 요소기술 - 위치 추정
- GPS 기반 차량 위치 추정의 한계
- 동시적 위치추정 및 지도작성, SLAM
- HD Map 생성 및 활용
- 자율주행 요소기술 - 객체 인지
- 주행 환경에 대한 인지
- 카메라/라이다 기반의 인지
- 자율주행용 학습 데이터셋
- 자율주행 요소기술 - 경로 계획/제어
- 자율주행 요소기술 - Full Stack



04. 자율주행 시대의 개발자

- 자율주행 실적
- 자율주행 상용화의 허들
- 자율주행 트렌드 @CES2020
- 자동차의 역할 변화
- Ecosystem

임규리 / Mars Auto CTO
Deploying self-driving Vehicle using a data-driven approach to deployment

01. Brief history of self-driving cars

- Self-driving cars : The greatest robotics project of our generation
- 자율주행차가 아직 상용화가 안된 이유

02. Components of self-driving system

1. 하드웨어 관점에서의 시스템
- Stanley : The Robot that Won the DARPA Grand
- Carnegie Mellon University Tartan
- Schematic of uTonomy vehicle

2. 소프트웨어 관점에서의 시스템
- Perception : Deep Neural Nets
- Internal System Modeling
- Control : Predictive / Adaptive
- Real-time Operating System
- End to End System


03. Data driven systems

- 오픈소스로 공개된 자율주행 프로젝트 및 데이터셋
- 언론에 공개된 자율주행 자동차


04. Data driven systems - cons

- 자율주행 시스템의 특성
- Continuous Deployment


05. Projecting to the future

- 자율주행차 상용화는 언제쯤 가능할까?

정하욱 / (주) 라이드플럭스 기술 연구원
도심 자율주행 서비스를 위한 Full-stack 소프트웨어

01. 도심자율주행 서비스 개요

- 도심 자율주행 서비스란?
- 자율주행 레벨
- 자율주행 서비스 동향
- 자율주행 관련 국내 제도 / 정책 현황


02. Full-Stack 자율 주행을 위한 기술

- 완전자율주행을 위한 하드웨어 구성
- 자율주행을 위한 측위 (localization) 기술
- 자율주행을 위한 인지 (perception) 기술
- 자율주행을 위한 예측 (prediction) 및 계획 (planning) 기술
- 자율주행을 위한 제어 (control) 기술
- 자율주행을 위한 정밀 지도 기술
- 자율주행을 위한 V2X 기술
- 자율주행을 위한 데이터 확보 및 시뮬레이션

상세 커리큘럼 다운 받기

다양한 자율주행 기술들이 어떻게 발전하고 있는지 궁금하다면

자율주행에 필요한 기술들이 워낙 다양하다보니 모든 기술에 통달한 전문가란 존재하지 않습니다. 각 분야의 전문가들이 협업하는 형태로 존재하는 자율주행 분야에서 각 전문가들은 과연 어떤 시각으로 기술 및 상품을 개발하고 있는지 알아볼 수 있습니다.

현직 종사자의 현업 노하우를 공유하는 자리인 만큼 업계 커리어에 관해 궁금했던 사람들이나 현재 자율주행 프로젝트를 진행하고 있는 사람들이라면 실제 경험을 통해 도출된 인사이트를 얻어가실 수 있습니다.

연사분들께 여쭤보았습니다
질문과 답변

구글과 논문을 아무리 검색해도 나오지 않는 것들이 있습니다.
아직 세상에 드러나지 않은 자율주행 기술에 관한
실제 경험들을 고스란히 전달해드립니다.

자율주행컨퍼런스
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이런 분들께서는 꼭 참석하셔야 합니다
컨퍼런스 추천 대상

자율주행 분야 엔지니어

연구 분야 외 다른 분야의 기술들은 어떻게 발전하고 있는지 트렌드를 파악하고 나의 업무 및 연구에도 적용하고 싶은 사람들

데이터 사이언스 분야 관련 엔지니어

개발자, 데이터 분석가, 리서처, 머신러닝 엔지니어 등 자율주행 기술 트렌드에 관심이 있는 모든 분들

자율주행 관련 투자자

새로운 투자 필드를 찾다 자율주행에 관심이 생긴 사람들이지만 전혀 모르는 분야이다보니 투자에 한계가 있는 사람들

자율주행 REC.ON
영상 시청 방법

영상은 1차 오픈 후 부터 [ MY PAGE ] - [ 수강 현황 ]을 통해 시청이 가능합니다.

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함께 들으면 좋은 강의도 추천드려요!

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