컨퍼런스 프로그램



목요일 7 3월

자율 주행 차량 및 ADAS 테스트
11:00 - 15:15

진행자

종수 김
이사
한국자동차안전학회
한국

11:00

자율 주행 검증 프로세스 수립(현대자동차 K-City 합작 사례)

제명 류
글로벌 R&D 마스터
현대자동차
한국
ADS와 상업용 자율 주행 기술의 확대를 위해 자동차 시스템 안전의 평가와 검증이 더욱더 중요해지고 있습니다. 필수 안전 기능을 세심히 정의하는 것은 물론 올바른 테스트 방법을 미리 준비하지 않으면 궁극적인 자율 주행 기술은 실현이 요원해질 것입니다. 차량-인간-환경 상호 작용 면에서 기존 자동차 성능 테스트 방법과 자율 주행 성능 테스트 방법 사이의 주요 차이점을 검토할 것입니다. 현대자동차 R&D는 세 가지 테스트 유형과 첨단 기술 개발 가속화를 위한 4대 검증 프로세스 기둥에 집중하고 있습니다. 이 중에서 지상 테스트 검증은 미래 모빌리티 테스트 환경을 구축하는 데 중요한 과제 중 하나가 될 것입니다. 테스트 시나리오 및 테스트 시스템 구축을 위해 K-City를 사용하여 KATRI와 협력 중인 프로젝트의 상태를 소개합니다. 향후 새로운 NACP와 자율 주행 인증에 대응하기 위해 조직과 산업간 공동 검증 시스템의 수립을 제안할 예정입니다.

11:25

자동화 차량 평가 방법 개발

Dr 은덕 이
선임 연구원
교통안전공단
한국
WHO(세계보건기구)에 따르면, 매년 약 130만 명의 사람들이 교통사고로 사망하는데, 이 사고의 90%가 운전 미숙, 졸음운전 또는 비양심적인 운전자들에 의해 발생하는 것이라고 합니다. 따라서 운전자의 사고 원인을 줄인다면 교통사고도 크게 줄일 수 있습니다. 자율 주행 차가 그 해결책이 될 수 있습니다. 자율 주행 차는 제4차 산업혁명의 핵심 키워드 중 하나이며 한국뿐 아니라 다른 선진국에서도 기술 우위를 선점하기 위해 노력 중입니다. 자율 주행 차는 교통사고뿐만 아니라 교통혼잡, 연료 소비, 공해 물질 배출을 줄이기에 사회적 비용을 감소시키는 유용한 수단입니다. 이러한 자율 주행 차의 조기 상용화를 촉진하기 위해 2020년까지 3단계 자율 주행 차의 안전성 확보를 위한 평가 기술을 제공하는 것이 목표입니다. 이를 위해 교통안전공단은 국내외 연구기관 및 대학과 함께 자율주행차 안전평가 기술 및 시험 개발에 관한 연구를 진행하고 있습니다. 자동차 제조업체, 대학 및 연구기관이 개발한 자율 주행 차의 안전성 및 신뢰도를 개선하기 위해서는 통제된 환경에서 반복 가능한 테스트 환경이 필요합니다. K-City를 시험장으로 하여, 자동차의 안전을 향상하기 위해 노력하고 있습니다.

11:50

대덕 과학 단지 정밀 지도를 바탕으로 한 자율 주행 서비스 개발 상태 및 계획

정단 최
책임 엔지니어
한국전자통신연구원
한국
자율 주행 차량이 국토교통부가 "자율 주행 차량의 안전 운행 요건 및 시험 운행에 관한 규정"에서 정의한 자율 주행 임시 면허를 취득하려면 기본적인 7가지 기능을 충족해야 합니다. 기본 주행, 차선 변경, 컷인/컷아웃, 정체 추적 및 해제 기능, 전방 충돌 방지 기능, 최대 속도 제한 기능 및 비상 안전장치 기능이 일곱 가지 조건에 해당합니다. 기본적인 기능 외에도 차량이 자율 주행해야 하는 교통 환경에 맞도록 보행자 인식 또는 신호 인식 기능을 테스트합니다. 이렇게 기본 요건을 갖추고 시험 운행의 기본 기능을 검증하면 공공 도로에서도 다양한 자율 주행 서비스용 사업 모델을 이용할 수 있습니다. 우리 팀은 일반 도로 상황, 횡단보도, 신호 교차를 포함한 교통 상황에서 자율 주행 서비스를 개발할 수 있는 임시 자율 주행 허가를 받았습니다. 이를 위해 전원으로 시동을 거는 차량을 이용한 전자 제어 플랫폼과 도심 주행을 위해 카메라 센서와 라이다가 장착된 차량 플랫폼을 소개합니다. 본 논문은 도로의 교통상황에서 다수의 물체를 인식하고 정밀 지도를 기반으로 주요 동작 및 제어 값을 생성하는 운전 시스템을 소개합니다. 또한, 교통 신호등 인식 및 보행자 인식에 사용되는 AI 기술과 카메라와 차선 표시를 이용한 위치 인식 기술을 선보입니다. 마지막으로 대덕연구단지 주변의 일반적인 교통상황에서 터미널을 이용한 자율 주행 택시 테스트로부터 얻은 교훈과 향후 자율 주행 서비스 계획을 제시합니다.

12:15

3, 4, 5레벨 자율 주행 테스트 및 평가 플랫폼용 AD-STEP

정찬 오
서비스 개발 매니저
SpringCloud Inc
한국
AD-STEP은 정부로부터 자금을 지원받아 진행된 프로젝트이며, 국제 표준을 바탕으로 테스트 절차와 평가 시스템을 개발하고 있습니다. 프로젝트의 대상은 고속도로, 주차, 도시 환경 같은 3, 4, 5레벨 자율 주행 시나리오입니다.

12:40

종합 작업 흐름을 바탕으로 한 효율적인 데이터 융합 개발

근욱 정
관리자
벡터코리아
한국
운전자 지원 시스템을 정확하게 구현하려면 차량 주변을 정밀하게 파악해야 합니다. 센서 융합 기술은 레이더, 스마트 카메라, 라이더 등 다양한 센서 데이터를 기반으로 차량 주변 환경을 감지하는 데 필요한 기술입니다. Baselab의 도구 활용 방법 및 초기 프로토타입 코드에서 대량 코드 생성까지 센서 융합 알고리즘을 개발하는 데 사용하는 방법을 설명하겠습니다.

13:05 - 13:35

점심

진행자

Dr 은덕 이
선임 연구원
교통안전공단
한국

13:35

자율 주행 차량의 단일 승인을 위한 범용 안전 프레임워크

중석 오
자동차팀장
TÜV Süd
한국
Dr Houssem Abdellatif
자율 주행 및 ADAS 글로벌 책임자
TÜV Süd
독일
민규 심
선임 엔지니어 HAD
TÜV Süd
한국
현재는 자율 주행 차량의 인증이나 승인에 대한 일반적인 규정이나 방법이 없습니다. 그러나 각종 사례나 활용을 살펴보면 일반 도로에서 자율 주행 차량을 운행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. TÜV Süd는 서로 다른 지역 규정에 대처하는 보편적인 프레임워크를 개발하여 자율 주행 차량 평가를 위한 통일된 방법을 제공합니다. 이 프레임워크는 기능적 안전과 사이버 보안은 물론 지역 도로 주행 규정을 파악하고 있어 세계 어느 지역에도 적용할 수 있습니다. TÜV Süd는 일말의 안전 문제도 없이 일반 도로에서 자율 주행 차량을 운행한다는 야심 찬 프로젝트를 성공시켰습니다.

14:00

자율 주행 측정 기술 검증의 도전 과제

Davor Kovacec
CEO
Xylon
크로아티아
혁 김
자일링스
한국
자율 주행 시스템에는 여러 가지 통신 프로토콜을 통해 분산되고 전달되는 다양한 센서가 필요합니다. 센서 해상도가 증가하고 고속 통신이 늘 변화하기에 이런 시스템의 검증은 쉽지 않은 도전이며, 믿을 수 있고 안전한 다중 채널에 대한 요구사항이 증가합니다. 이 다중 채널은 정확하고 동기화된 타임 스탬프를 가진 센서 데이터를 포착할 수 있어야 하는데 이는 기록된 데이터를 추후 사용하는데 필수적이기 때문입니다. 통합 데이터 기록 및 재생 기능을 갖춘 모듈식으로 확장성을 갖춘 logiRECORDER 데이터로깅 플랫폼은 다양한 요구사항에 빠르게 적응하며, 센서 검증, 알고리즘 개발, HIL(Hardware-In-The-Loop) 시뮬레이션 등과 같은 모든 개발과 테스트 단계에서 발생하는 난관을 극복하도록 도와줍니다.

14:25

클라우드 테스트 환경으로 자동 주행 검증

용욱 이
CEO
일렉트로비트 오토모티브 코리아
한국
자동 주행 시스템 검증은 굉장히 어려운 과제로 손꼽힙니다. 특유의 복잡성과 개발 주기 단축의 필요성 및 엄격한 법적 안전 요건 때문입니다. 이번 발표에서는 이러한 시스템의 성공적인 검증을 위한 툴 체인 생성 방식을 소개합니다. 이를 위해서는 실제 주행 장면을 녹화하고 주행 장면을 시뮬레이션할 수 있는 적절한 방법이 갖추어져야 합니다. 이어서 수집한 데이터를 개발 환경으로 불러오는 방법을 소개합니다. 마지막으로 클라우드를 활용하면 병행 테스트와 거의 무한대에 가까운 확장이 가능해져 자동 주행 기능을 신속하고 효율적으로 검증할 수 있게 됩니다.

14:50

데이터 기반 ADAS 컨트롤러 검증 기법

민성 조
이사
슈어소프트테크(주)
한국
자동차 업계뿐 아니라 구글, 애플 등 IT 기업에서도 ADAS의 핵심 기술로 여겨지는 자율 주행 기술과 빠르게 확산되고 있는 다양한 운전 보조 기술(ADAS) 개발에 주력하고 있습니다. 완전 자율 주행을 구현하는 기술도 중요하지만 자율 주행 차가 일으킨 몇 번의 치명적인 사고를 통해 자율 주행 안전성을 확보하는 검증 기술 역시 규정과 함께 중요한 문제로 부상하고 있습니다. 이 논문은 자율 주행 기술의 주요 특징을 검증하는 관점으로 자율 주행 기술의 새로운 기술적 요인을 검증하는 방법을 소개합니다. 본 프레젠테이션에서는 다양한 고장 상황에 대응하여 제어 논리의 기능적 안정성을 확보하기 위한 안전해석적 관점을 제시하며, 기계 학습과 센서 기술에 의존하는 자율 내비게이션 기술 및 ADAS에 포함된 센서 딥 러닝 모델의 센서 오작동 가능성을 고려했습니다. 대응 방법도 설명할 예정입니다. 또한, 실제 차량 주행 중 차내/외부 데이터를 수집하여 다양한 사후 분석을 제공하며, 데이터 기반 시뮬레이션을 통해 절대적으로 부족한 실행 시험을 보완하는 방법을 제시합니다.

목요일 7 3월

한컴 MDS가 자율 주행 및 ADAS를 위한 시뮬레이션, 검증 및 시제품화 개발을 소개합니다
15:15 - 16:15

진행자

Dr 은덕 이
선임 연구원
교통안전공단
한국

15:15

ADAS 및 자율 주행을 위한 카메라, 레이더 및 초음파 기반의 HIL 검증

혈우 박
관리자
한컴 MDS
한국
자동차 산업 내 연구 기관들은 운전자에게 안전과 편의를 제공하는 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)와 자율주행을 적극적으로 연구하고 있습니다. 이러한 편익을 실현하기 위해 다양한 종류의 센서가 사용됩니다. 이번 프레젠테이션에서는 개발 단계에 있는 센서 시뮬레이션 기술을 이용하여 ADAS 기술을 검증하는 솔루션을 설명합니다.

15:30

ADAS/AD(자율 주행) 컨트롤러 테스트용 주행 시뮬레이터

김형규
관리자
한컴 MDS
한국
운전자의 승차감과 안전 인식에 대한 평가는 ADAS와 AD 시스템을 개발하는데 매우 중요한 요소입니다. 하지만 인간의 감정은 모델링하는 것이 불가능하기 때문에 이를 개발하고 검증하는 것이 어렵습니다. 이번 프레젠테이션에서는 Cruden의 DIL(driver-in-the-loop) 시뮬레이션과 사례 연구를 통해 이러한 문제의 해결법을 소개합니다.

15:45

차량 내 플랫폼의 복합 인식 알고리즘 시제품화를 위한 MicroAutoBox 내장 SPU(센서 처리 장치)

슬 이
관리자
한컴 MDS
한국
ADAS/자동 ECU 개발의 핵심 부분인 레이더, 라이다 및 카메라를 작동시키는 차량 센서 알고리즘 개발에 관해 개략적으로 설명합니다. 차량 환경에서 MicroAutoBox 내장 SPU를 이용한 센서 알고리즘 개발과 실내 환경에서 HIL 시뮬레이터를 이용한 센서 알고리즘 검증을 소개합니다.

16:00

딥 러닝 기반 자율 주행 상황 인식과 충돌 방지

혜진 김
총 관리자
한컴 MDS
한국
이번 프레젠테이션에서는 딥 러닝 차량 이미지 인식 및 차량 CAN을 기반으로 하는 NVIDIA 드라이브 제품을 사용한 차량 충돌 방지 시스템과 같은 ADAS 기능을 개발한 후에, 기능상의 안전에 필요한 시뮬레이션 테스트 시스템 계획에 관해 소개합니다.
*이 프로그램은 변경 될 수 있습니다.
향후 행사: Automotive Testing Expo Korea 2023, 2023년 3월 8~10일, 킨텍스, 한국 서울 (잠정)