- 자율주행 운행 빅데이터 기술
자율 주행 시 안정한 운행을 위하여 자율주행 센서들이 인지하지 못하는
다양한 정보(교통, 날씨, 차량 등)들을 딥러닝으로 학습하여 개발자 및 서비스 업체(기관)가 사용할 수 있도록 가공된 데이터를 제공

자율주행 빅데이터 기술
  1. ① 안전운전 도우미 서비스

    - 교통 상황, 도로 정보, 날씨 정보, 교통사고 정보 등 데이터마이닝 분석 과정을 거쳐 도로 구간별 위험지수를 도출하고,
    도출된 결과를 자율주행차에 전달함으로써 위험 구간을 통과 시 방어 운전이 될 수 있도록 하는 안전운전 도우미 서비스 개발
    - 교통사고 위치정보 기준으로 교통 상황, 날씨 정보, 도로 정보에 대한 영향도 지수를 산출하여 도로 구간별 위험지수를 도출
  2. ② 트래픽 최적화 주행 서비스

    - 실시간 교통 상황, 도로 정보, 교통사고 상황을 고려한 최적의 주행 경로를 산출하여 우회로를 제공함으로써 번잡한 교통 트래픽을 효율적으로 개선하는 기술
    - 빅데이터 분석에 의한 도로 구간별 소요시간을 산출하여 목적지까지 최적의 경로를 제공하는 기술
  3. ③ 예지 정비 서비스

    - 자율주행차량 내 센서에서 발생되는 데이터를 기반으로 주요 부품에 대한 품질 결함을 유형별 후보영향인자 도출
    - 정상 패턴의 Health Indicator 추출 및 분포를 분석하여 품질 변화 예측하여 기계 결함에 의한 사고를 미연에 방지하는 예지 정비 기술

- 기대효과
교통사고 감소, 효율적 자원 활용, Traffic 효율 개선

  • 교통사고 감소

    - 작년 국내에서 22만 건 교통사고 발생, 4,292명 사망, 33만명 부상
    - 이 중 90% 이상은 사람의 실수로 발생
    - 인공지능의 학습 및 추론 기술 기반의 자율주행 운행 빅데이터 기술을 통해 각 센서, 각종 교통정보 등

  • 효율적 자원 활용

    - 차량 소유로 인한 주차문제, 환경문제, 도로 증설 등 사회적 비용이 증가
    - 당사가 개발한 기술로 차량 내 자원을 효율적으로 활용하여 비용 절감

  • Traffic 효율 개선

    - 실시간 교통정보 기반의 우회 주행으로 시간 절감
    - 교통 트래픽을 분산시킴으로써 도로 효율성 증대

- 당사의 장점
예지 정비 관련 원천기술 및 솔루션(제품) 보유

- 현재 예지정비 기술은 기계 설비에 대해 적용하고 있으나, 이는 초음파, 음향방출, 진동, 소음 등에 대한 계측을 통해 예지 보전을 하고 있음
- 당사는 기계 설비에 대한 예지 정비 기술이 아닌 ICT 인프라 솔루션 및 스마트팩토리의 공장자동화솔루션에 대해 발생되는 데이터를 저장하여
딥러닝 기반 인공지능 학습을 통해 해당 솔루션들의 장애를 사전에 예측하여 손실 및 피해를 방지해 주는 기술 및 제품을 보유하고 있음
- 이러한 원천기술 및 제품 판매에 대한 경험을 바탕으로 자율주행차 내 센서에서 발생하는 데이터를 기반으로 주요 부품에 대한 품질 변화 및 결함을
사전에 예측하여 기계 결함이 발생하기 전 운전자에게 정보를 제공하여 사고를 미연에 방지하는 기술을 개발 중이며, 이제 막 개발 시작하는 업체들과의
기술경쟁력에서 우위를 확보하고 있음