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* 현대차가 AI(인공지능)를 사용하는 방법│김 정희 (현대자동차그룹, 상무): 미국 • 중국 • EU • 일본 등 주요 국가들이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 자원으로 보고 국가 차원에서 비전과 전략을 쏟아내고 있다. MS, 구글, 페이스북, 바이두 등 글로벌 기업들도 AI를 활용한 혁신과 시장창출에 앞장서고 있다.
AI는 미래의 핵심 기술로 평가받고 있어 AI 중심의 산업 기반을 조성하지 못할 경우 미래 먹거리 창출 기회를 상실할 우려가 크다. 맥킨지글로벌연구소(MGI)에 따르면 AI는 2030년까지 전 세계 국내총생산(GDP)에 13조 달러를 기여하며 글로벌 GDP는 AI로 인해 연평균 1.2% 추가 성장할 전망이다. 하지만 한국 정부의 AI 분야 준비 수준은 세계 26위 하위권에 머물러 있고 AI 기술과 빅데이터 기술 수준 역시 주요 선진국에 뒤쳐져 있는 상태다. 이에 정부는 ‘AI 국가 전략’을 발표하고 AI 생태계 확장에 나서고 있지만, 아직 갈 길이 먼 상황이다.
국내외 기업들은 인공지능으로 새로운 비즈니스를 만들어내고 있나? 어떤 혁신 기업들이 등장하고 있고 AI가 비즈니스 판도를 어떻게 바꾸어 놓고 있나? 국가는 AI 산업을 어떻게 육성할 것인가? 인공지능의 현재를 분석하고 미래 성장의 길을 모색해본다. #현대차, #AI, #김정희
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자동차와 인공지능이 만나면 무슨 일이 일어날까?
‘AIR 랩(AI Research Lab)’에서 출발한 AIRS Company는 현대자동차그룹의 사내 독립기업으로서 인공지능 기반의 새로운 기술을 발굴하고 운영하는 역할을 …
Source: www.hyundai.co.kr
Date Published: 6/13/2022
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자동차 AI 솔루션 | NetApp
자동차 산업의 혁신. 자율주행 차량, 모빌리티 서비스 및 스마트 제조를 비롯한 모든 영역에서 AI의 성공을 좌우하는 요소는 바로 데이터입니다.
Source: www.netapp.com
Date Published: 1/2/2021
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자율주행차 연구에서 각광받는 AI 기술 – AI타임스
AI 강화학습의 등장 : 4년전 영국의 한 시골도로. 4년전 알렉스 켄달(Alex Kendall)은 영국의 한 시골 도로에서 자동차에 핸들을 잡고 앉아 있었다.
Source: www.aitimes.com
Date Published: 10/22/2022
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자동차용 인공지능(AI) 시장
적응순항제어(ACC), 사각지대 경보, 첨단운전 지원 시스템(ADAS)과 같은 자율. 주행차량 및 산업 표준의 출현은 자동차용 인공지능(AI) 시장을 촉발할 것으로.
Source: www.innopolis.or.kr
Date Published: 8/29/2022
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현대자동차 AIRS Company : AI, 모빌리티, 셔클
현대자동차 AIRS Company는 모빌리티 산업 전반에 걸친 AI 기술을 연구개발하고 서비스를 제공합니다.
Source: airsc.ai
Date Published: 5/21/2022
View: 196
자율주행 자동차의 인공지능 – Korea Science
자율주행 자동차는 기본적으로 ‘인지-판단-제어’. 의 3단계를 거치면서 작동하게 된다. 인지단계에서는. 카메라·라이더(LiDAR)·레이더(RADAR) 등의 센서.
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 9/8/2022
View: 9505
똑똑한 자동차 시대…AI는 기본에 얼굴인식 잠금해제 지원
언제 어디서나 인터넷에 연결된 커넥티드카 대중화도 코앞으로 다가왔다. 완성차 업계는 스마트홈 기능을 장착한 인공지능(AI) 기반 플랫폼을 차량에 탑재 …
Source: it.chosun.com
Date Published: 8/18/2021
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AI 인공지능 자율주행 자동차 | 장문철 | 앤써북 – 교보문고
만들기+데이터 수집 학습+딥러닝 with 라즈베리파이 | [ AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기+데이터 수집 ㆍ 학습+딥러닝 with 라즈베리파이 ] 책은 다음 6단계의 …
Source: www.kyobobook.co.kr
Date Published: 6/21/2022
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주제에 대한 기사 평가 자동차 ai
- Author: World Knowledge Forum
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- Date Published: 2021. 1. 8.
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자동차와 인공지능이 만나면 무슨 일이 일어날까?
최근에는 기술의 발전으로 일상에서도 쉽게 인공지능을 체감할 수 있다. 스마트폰의 음성비서, 동영상 스트리밍 서비스의 콘텐츠 추천, 커머스 몰의 상품 추천 등이 모두 인공지능 기술이 접목된 사례다.
모빌리티 산업에서도 인공지능 기술이 적용될 수 있다. 자동차 안에서 필요한 서비스를 제안하는 음성형 비서가 될 수 있고, 자동차 제조 공장에서 작업자를 도와주는 역할을 할 수도 있다. 모빌리티 서비스에서 최적의 경로를 산출하거나 새로운 디자인을 만들어내는 디자이너의 역할까지 가능하다.
이러한 인공지능 서비스를 현대자동차그룹 인공지능 전문 조직인 ‘AIRS Company’에서 개발하고 있다. ‘AIR 랩(AI Research Lab)’에서 출발한 AIRS Company는 현대자동차그룹의 사내 독립기업으로서 인공지능 기반의 새로운 기술을 발굴하고 운영하는 역할을 하고 있다.
자동차 AI 솔루션
오늘날의 주요 자동차 업체들은 자율주행, 커넥티드 카, 모빌리티, 제조 부문에서 가장 중요한 혁신을 이뤄내기 위해 데이터 중심 소프트웨어 애플리케이션에 많은 투자를 하고 있습니다. NetApp은 분석 및 HPC에서 자율적 결정으로 향하는 AI 전환을 지원하는 미래 지향적 플랫폼을 제공합니다. 즉, IT 투자를 최적화하고 필요할 때 필요한 항목에 대해서만 비용을 지불하고, 하이브리드 멀티 클라우드 환경에서 하나의 통합된 경험을 할 수 있습니다.
자율주행차 연구에서 각광받는 AI 기술
(사진=셔터스톡)
자율주행차가 이미 곳곳에서 시험 운행중이지만 전면적 상용화는 아직 이뤄지지 않고 있다. 현재 자율주행 기술 개발은 어떻게 이뤄지고 있을까? MIT 테크놀로지 리뷰가 자율주행 관련 연구개발의 흐름을 소개하는 글을 최근 실었다.
AI 강화학습의 등장 : 4년전 영국의 한 시골도로
4년전 알렉스 켄달(Alex Kendall)은 영국의 한 시골 도로에서 자동차에 핸들을 잡고 앉아 있었다. 값싼 카메라와 대량의 신경망을 장착한 차량은 자꾸 도로를 벗어났다. 그러면 켄달은 운전대를 잡고 방향을 계속 수정했다. 십여 번의 수정끝에 차는 도로를 제대로 달리기 시작했다. 차량 스스로 도로상에 머무는 것을 학습하는데 20분이 채 걸리지 않았다고 랜덜은 말한다. [아래 훈련 동영상 참조]
자율주행 관련 최초 강화학습 영상(출처=유튜브 Wayce 계정)
이 실험은 시행착오(trial and error)를 거쳐 신경망이 과업을 수행하도록 훈련하는 강화학습( reinforcement learning)이라는 인공지능(AI) 기술이 실제 도로에서 자율주행차에 적용된 첫번째 사례였다. 새로운 방향으로의 작은 걸음이었지만 새로운 세대의 스타트업들은 이를 무인자동차를 구현할 수 있게 한 획기적 발전이라고 믿는다.
강화학습은 바둑과 비디오 게임을 인간보다 더 잘할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 만들며 큰 성공을 거뒀다. 핵융합로 제어에도 쓰일 정도다. 그러나 자동차 운전은 너무 복잡한 것으로 여겨졌다. 영국에 있는 무인자동차 회사인 웨이브(Wayve)를 설립한 켄달은 “모두가 우릴 비웃었다”고 말했다.
웨이브는 이제 런던에서 러시아워 시간에 차를 훈련시킨다. 지난해 이 회사는 런던 거리에서 차량을 훈련시킬 수 있다는 것을 보여줬고 캠브리지와 코벤트리, 리즈, 리버풀과 맨체스터에서 자율주행차를 운행하고 있다. 자율주행 업계의 선도 기업인 크루즈(Cruise)와 웨이모(Waymo)가 해보려고 하는 일이다. 이번달 웨이브는 클라우드 기반 슈퍼컴퓨터인 아주어(Azure)로 신경망 훈련을 시키기 위해 마이크로소프트와 손을 잡았다고 발표했다.
자율주행차 개발에 투자자들은 1천만 달러 이상을 쏟아 넣었다. 이는 미 항공우주국(NASA)이 달에 유인우주선을 보내는데 드는 비용의 1/3에 해당한다. 그러나 십오년간의 개발과 수많은 시험주행에도 불구하고 무인차량 기술은 실험 단계에 머물고 있다. 켄달은 “매우 제한적 결과를 얻는데 엄청난 비용이 들어가고 있다”고 말한다.
이 때문에 웨이브를 비롯해 와아비(Waabi) 고우스트(Ghost) 같은 미국 스타트업들 그리고 이스라엘 스타트업인 오토브레인스(Autobrains)는 AI에 ‘올인’ 하려고 한다. 이들은 AV2.0이라는 합작 브랜드를 만들고 더 스마트하고 값싼 기술로 현재의 시장 선도자를 추월하는데 도전하고 있다.
웨이브측은 앞으로 100개 도시에서 무인차량을 운행하는 첫번째 회사가 되고 싶다고 밝히고 있다 .그러나 너무 과대홍보하는 것 아닐까?
자율주행 관련 이미지(사진=셔터스톡) 자율주행 기술개발의 주류는 로봇공학과 모듈에 기반
우버의 자율주행 팀을 이끌다 지난해 와아비를 설립한 라퀠 우르타순(Raquel Urtasun)은 “이 업계는 과대홍보가 너무 많다”고 말한다. “우선 과제가 얼마나 어려운지를 인정하지 못한다. 하지만 그동안의 자율주행에 대한 주류(mainstream) 연구방식이 기술을 안전하게 사용할 수 있는 환경으로 우리를 데려다 줄 것으로 생각하지는 않는다”고 말했다.
여기서 주류 연구방식이란 2007년 미국 방위고등연구계획국(DARPA)의 시도에서 비롯된 접근법을 말한다. 6개의 연구팀이 각자 로봇 차량으로 폐쇄된 미 공군기지에 세워진 작은 마을 모형을 주행했다.
웨이모와 크루즈사는 이 실험에서 우승한 팀이 채택한 로봇공학적 접근법에 기반해 설립됐다. 이는 인지, 의사결정 그리고 차량 통제를 각기 다른 모듈로 풀어야 할 서로 다른 문제로 취급한다. 그러나 이런 접근법은 전체적인 시스템을 구축하고 유지하기 어렵게 만든다고 우르타순은 말한다. 그녀는 “우리는 로봇 마인드가 아니라 AI 마인드가 필요하다”고 말한다.
새로운 AI 훈련 방식 : end-to-end 학습
자율주행 기술 개발에 적용되는 AI 훈련기법도 새로운 방식이 도입되고 있다. 웨이브와 와아비 등 스타트업들은 여러 신경망과 그것을 수동으로 이어주는 체계를 구축하는 대신 세부 사항은 스스로 알아내는 하나의 큰 신경망을 각기 구축하고 있다. 데이터를 충분히 넣어 주면 AI는 입력물(도로에 대한 카메라나 라이다의 데이터)을 출력물(운전대를 돌리거나 브레이크를 밟는 것과 같은 행위)로 바꾸는 법을 학습한다. 마치 어린이가 자전거 타는 법을 배우는 것과 비슷하다.
이처럼 입력에서 출력으로 바로 가는 것을 ‘종단간 학습(end-to-end learning)’이라고 하며 이는 GPT-3가 자연어를 처리하고 알파제로가 바둑과 체스를 학습할 때 쓴 방식이다. “지난 10년간 이 방식은 풀 수 없는 것으로 보였던 많은 문제가 풀리게 했다”고 켄달은 말한다. “종단간 학습은 우리를 인간을 뛰어넘는(superhuman) 능력으로 이끌었다. 차량운전도 다르지 않을 것이다”고 그는 설명한다.
와아비(Waabi)도 종단간 학습을 사용한다. 그러나 실제 차량을 이용하지는 않는다. 이 업체는 AI를 극사실적(super-realistic) 운전 시뮬레이션 안에서 개발하고 있다. 고우스트(Ghost) 역시 AI 우선 전략을 채택해 도로 주행뿐 아니라 다른 차량에 반응하는 법을 학습하는 무인운행 기술을 개발하고 있다.
자율주행 관련 이미지(사진=셔터스톡)
오토브레인스(Autobrains) 역시 종단간 학습법에 의지하고 있지만 조금 다른 게 있다. 차량이 겪을 수 있는 모든 일을 처리하기 위해 하나의 거대 신경망을 훈련시키는 대신 수십만 개의 작은 네크워크를 훈련시키고 있다. 각각의 네크워크는 매우 특화된 시나리오를 취급한다.
이 회사의 이갈 라이첼가우즈(Igal Raichelgauz) CEO는 “우리는 어려운 자율주행 문제를 수십만 개의 더 작은 자율주행 문제로 바꿨다. 하나의 큰 모형은 문제를 실제보다 더 복잡하게 만든다”고 말한다. 그는 “운전할 때 나는 도로의 모든 픽셀을 이해하려고 노력하지 않는다. 운전은 맥락(context)을 찾는 것이다” 라고 설명한다.
오토브레인스는 차량으로부터 센서 데이터를 받은 뒤 AI가 해당 상황이 어떤 시나리오와 부합하는지 파악하도록 한다. 시나리오는 비, 보행자의 도로횡단, 신호등, 우회전 하는 자전거, 뒤에 있는 차량 등등 무수히 많은 경우에 관한 것으로 20만 개에 달한다. 이 회사는 이런 각각의 시나리오를 취급하도록 개별 신경망을 훈련시키고 있다.
이런 새로운 방식을 활용하는 스타트업들이 자율주행 업계의 선도자들을 따라 잡을 것으로 볼 수 있을까? 크루즈(Cruise)의 모 엘쉐나위(Mo ElShenawy) 기술 부사장은 “현존하는 최첨단 기술도 크루즈가 도달한 단계에는 미치지 못한다”고 말한다.
3차원 정밀지도(HD 3D map)의 활용
크루즈는 세계에서 가장 발전한 무인승용차 회사다. 지난해 11월부터 미국 샌프란시스코에서 로보택시를 운행하고 있다. 이 택시들은 제한된 지역에서 운행되지만 누구나 크루즈 어플리케이션으로 부를 수 있고 아무도 타고 있지 않은 차를 주차시킬 수도 있다. 엘쉐나위는 “우리는 고객들의 다양한 실제 반응들을 볼 수 있다”면서 “매우 흥미롭다”고 말한다.
크루즈는 사용중인 소프트웨어를 지원하는 방대한 가상 공장을 세웠다. 수백명의 엔지니어들이 서로 다른 업무를 하고 있다. 엘쉐나위는 모듈을 이용한 개발방식이 새로운 기술을 나오는 대로 교환해서 쓸 수 있기 때문에 유리하다고 주장한다.
그는 크루즈의 접근법이 다른 도시에서는 일반화되지 못할 것이라는 견해도 반박한다. “우리는 도시외곽에서 서비스를 시작할 수도 있었지만 그렇게 했다면 궁지에 몰렸을 것”이라고 그는 말한다. “우리가 샌프란시스코와 같이 수십만 명의 자전거 이용자와 보행자 그리고 응급차량과 일반 차량이 당신을 멈추게 하는 복잡한 도시 환경을 택한 이유는 아주 의도적인 것이었다. 이런 환경은 우리가 쉽게 나아갈 수 있는 무언가를 구축하게 만들었다”고 그는 설명한다.
크루즈가 새 도시에서 운행을 시작하려면 센티미터 단위까지 자세한 길거리 지도를 만들어야 한다. 대부분의 자율주행차 회사는 이런 종류의 고화질 3차원 지도(high-definition 3D map)를 사용한다. 여기에 운행중에 얻게 되는 도로 경계선과 교통신호 혹은 곡선 도로인지 직선 도로인지 등의 센서 데이터를 합친다. 이런 이른바 ‘3차원 정밀지도(HD 3D map)’는 인공위성 사진과 카메라나 라이더를 통해 수집한 도로 정보를 결합해 생성된다.
미국과 유럽, 아시아에서 이런 방식으로 수억 마일의 도로 지도가 만들어졌다. 그러나 도로의 모양은 매일 바뀐다. 그래서 지도 제작은 끝이 없는 과정이다. 많은 자율주행차 회사들이 특정 회사가 만들고 유지하는 3차원 정밀 지도를 쓰고 있지만 크루즈는 자체 제작한다. 이 점이 크루즈가 다른 주류 경쟁자들보다 유리한 점이다. 신생 기업들은 이런 정밀 지도를 쓰지 못한다.
자율주행은 아직 갈길이 멀다. 그렇지만 이런 AV2.0 회사들은 최근 기술개발 역사의 주인공이 되고 있다. 종단간 학습은 컴퓨터 비전 기술과 자연어 처리의 새 규칙을 만들어 내고 있다. 와아비의 우르타순은 “만일 모두가 같은 방향으로 가고 있고 그것이 틀린 방향이라면 우리는 문제를 해결할 수 없다”면서 “아직 해법을 찾지 못했기 때문에 우리에겐 다양한 접근법이 필요하다”고 말한다.
AI타임스 정병일 위원 [email protected]
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현대자동차 AIRS Company : AI, 모빌리티, 셔클
자동차 안의 서비스도
사용자가 자동차를 타고, 이동하고, 내릴 때까지 모든 시간에 대한 좋은 경험을 제공하려는 것. 안전하게, 빠르고 정확하게, 편리하게, 운전이 지루하지 않고 즐거울 수 있게 도움을 주는 기술과 서비스를 목표합니다.
똑똑한 자동차 시대…AI는 기본에 얼굴인식 잠금해제 지원
차간 거리를 인식해 자동으로 속도를 줄이거나 자동으로 차선을 유지하는 첨단운전자보조(ADAS)·자율주행 기술 탑재 자동차가 증가한다. 언제 어디서나 인터넷에 연결된 커넥티드카 대중화도 코앞으로 다가왔다.
완성차 업계는 스마트홈 기능을 장착한 인공지능(AI) 기반 플랫폼을 차량에 탑재하고, 스마트키 대신 운전자의 얼굴을 인식해 차량 문의 잠금을 해제하는 기능 등 최첨단 기술을 선보인다. 똑똑한 스마트카 시대가 개막했다.
24일 과학기술정보통신부의 무선 통신서비스 통계 현황에 따르면, 2021년 7월 기준 커넥티드카와 자율주행차 등에 활용되는 사물지능통신(IoT)의 차량관제 가입 회선은 449만5826개다. 308만3024개 회선이었던 2020년 7월 대비 1.5배쯤 늘었다.
커넥티드카 확산은 국내 등록된 자동차 비율에서도 알 수 있다. 국내 자동차 국토교통부 자동차 등록자료에 따르면, 2021년 7월 국내 등록된 전체 자동차 대수는 2470만3522대다. 동월 차량관제 가입 회선 숫자가 차지하는 비율이 18%쯤인셈인데, 2020년 7월에는 12%쯤이었다. 커넥티드카 비중이 국내 자동차에서 1년 사이 6%포인트쯤 증가한 셈이다.
현대자동차그룹 프리미엄 자동차 브랜드 제네시스의 전용 전기차 GV60에 적용될 페이스커넥트 기술 / 현대자동차 그룹
자동차의 스마트기기화를 이끄는 커넥티드카 확산이 가속하면서, 완성차 업계는 앞다퉈 기술 개발·적용에 나선다. 현대차그룹은 최근 프리미엄 자동차 브랜드 제네시스의 첫 전용 전기차 GV60에 얼굴인식 기능인 ‘페이스 커넥트’를 탑재한다고 발표했다.
제네시스에 따르면, 페이스 커넥트는 운전자 얼굴을 인식하고 차량 도어 잠금·해제와 운전자 개별 맞춤형 차량 내 기능 최적화도 가능하다. 딥러닝 기반 영상인식 기술과 근적외선 방식 카메라(NIR)를 사용해 운전자 얼굴을 인식하며, 최대 2명의 운전자까지 얼굴을 등록할 수 있다. 현대자동차는 페이스커넥트 기능을 제네시스 전차종으로 차츰 확대한다는 계획이다.
현대자동차그룹 관계자는 “구체적인 적용 시점 등을 특정할 수는 없지만, GV60에 이어 제네시스 전체 차종에 페이스 커넥트 기능을 탑재할 수 있도록 할 예정이다”며 “GV60의 페이스커넥트 기본 적용 유무는 출시후 구체적인 사양과 제원표 등이 나오면 자세하게 알 수 있을 것 같다”고 설명했다.
인공지능 기반 서비스 누구 등 SKT 인포테인먼트를 탑재한 볼보의 XC60 / 이민우 기자
볼보는 8월 산업통상자원부로부터 전자제어장치 소프트웨어를 무선 통신으로 직접 업데이트하는 OTA 서비스 특례 승인을 획득하기도 했다. 커넥티드카 시대에 앞서 다른 글로벌 완성차 기업의 앞다툰 OTA 적용 흐름에 몸을 실었다. 현재 국내에 OTA기술 적용 승인을 받은 기업은 볼보를 포함해 현대차그룹과 테슬라·BMW코리아 등이 존재한다.
자동차 내 편의기능의 대표격인 차량결제 시스템도 발전을 거듭중이다.현대차그룹은 제네시스 GV60부터 차량 결제시 필요한 PIN 코드 입력을 지문 인증으로 대체하는 방식을 적용한다. 변속다이얼이 위치한 차량 중앙 플로팅 콘솔에 배치된 지문인식기를 통해 스마트폰 간편결제처럼 카페이를 사용할 수 있다.
최근 오너드라이버 서비스 사업을 공격적으로 전개하는 티맵도 플랫폼 내 인카페이먼트 사업 확장을 고심하고 있다. 최근 한국도로공사와 고속도로 미납통행료 조회·납부를 위해 손을 맞잡았고 스타코프 등 전기차 충전 서비스 기업과 티맵 간편 결제 제휴 등을 맺었다. 궁극적으로는 티맵을 통해 프랜차이즈·편의시설 결제 등을 염두하고 있다.
이민우 기자
볼보는 9월 더 뉴 볼보 XC60 모델을 공개하면서 티맵모빌리티와 SKT의 인공지능 기반 서비스 티맵과 누구(NUGU) 등을 탑재한 인포테인먼트를 선보였다. XC60에 탑재된 누구로 집 안의 조명과 에어컨·로봇청소기 등을 연결하고 제어할 수 있는 것이 특징이다. 음성인식 제어를 통해 시스템을 실행하는데, 다소 부정확한 발음에도 단어를 파악하고 명령을 시행한다.볼보는 8월 산업통상자원부로부터 전자제어장치 소프트웨어를 무선 통신으로 직접 업데이트하는 OTA 서비스 특례 승인을 획득하기도 했다. 커넥티드카 시대에 앞서 다른 글로벌 완성차 기업의 앞다툰 OTA 적용 흐름에 몸을 실었다. 현재 국내에 OTA기술 적용 승인을 받은 기업은 볼보를 포함해 현대차그룹과 테슬라·BMW코리아 등이 존재한다.자동차 내 편의기능의 대표격인 차량결제 시스템도 발전을 거듭중이다.현대차그룹은 제네시스 GV60부터 차량 결제시 필요한 PIN 코드 입력을 지문 인증으로 대체하는 방식을 적용한다. 변속다이얼이 위치한 차량 중앙 플로팅 콘솔에 배치된 지문인식기를 통해 스마트폰 간편결제처럼 카페이를 사용할 수 있다.최근 오너드라이버 서비스 사업을 공격적으로 전개하는 티맵도 플랫폼 내 인카페이먼트 사업 확장을 고심하고 있다. 최근 한국도로공사와 고속도로 미납통행료 조회·납부를 위해 손을 맞잡았고 스타코프 등 전기차 충전 서비스 기업과 티맵 간편 결제 제휴 등을 맺었다. 궁극적으로는 티맵을 통해 프랜차이즈·편의시설 결제 등을 염두하고 있다.이민우 기자 [email protected]
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AI 인공지능 자율주행 자동차 – 교보문고
얼마 전에 라즈베리파이 AI카를 접하게 되었어요. 너무 다양한 것들을 할 수 있다는 것이 참 좋았고, 손쉽게 어플로, 리모콘으로 AI 인공지능 자율주행 자동차를 제어해볼 수 있었답니다. 그런데 하면 할 수록 조금 더 체계적으로 배워보고 싶은 마음이 들더라고요. 헌데 아쉽게도 참고할만한 자료가 그리 많지 않음을 느꼈답니다.그러던 중에.. 앤써북에서 [AI 인공지능 자율주행 자동차] 책이 출간되었다는 소식을 접하게 되었습니다!! 앤써북과 함께라면 AI 인공지능 자율주행 자동차도 굴려볼 수 있어!! 책을 펼쳐보는데 정말 따라하기만 해도 실력이 늘어날 것만 같더라고요. 역시 믿고 보는 앤써북~앤써북의 장점이라면 궁금한 걸 물어보고 저자에게 답변 받을 수 있다는 점이겠지요?그래서 따라하기가 더 수월한 것 같아요. 앤써북 카페에서 질문하면 저자님께서 직접 답변을 해주신다고 하네요. 소스 파일을 받을 수도 있어요.이 책을 실습하기 위한 준비물은 다두이노 사이트에서 인공지능 자율주행 자동차 키트로 구입할 수 있어요. 이 책과 키트만 있으면 이제 AI 인공지능 자율주행 자동차를 뚝딱뚝딱 만들고 프로그래밍 할 수 있겠죠? ^^ 인공지능 자율주행 자동차 키트에는 라즈베리파이와 SD 메모리, USB 공유기 등은 옵션으로 제공하고 있어요. 그렇기 때문에 해당 옵션들을 가지고 있지 않다면 추가로 선택하여 구매하시면 된답니다.책은 [인공지능 자율주행 자동차 개요]로 시작해요. 자율주행 자동차가 무엇인지 알아보고, 실제 본 책에서 만드는 자율주행 자동차의 두뇌가 되는 라즈베리파이에 대해 알아봅니다. 라즈베리의 다양한 모델들에 대한 소개가 잘 정리되어 있어서 라즈베리파이를 처음 접하는 사람도 이해하기 쉽게 다가갈 수 있겠다는 생각이 들더라고요.[자율주행 자동차 조립 및 원격 개발환경 구성] 챕터에서는 자율주행 자동차를 조립하고 라즈베리파이를 원격으로 그래픽 환경과 연결할 수 있는 개발 환경을 구성하는 방법에 대해 정리되어 있어요.인공지능 자율주행 자동차 키트의 부품을 모두 꺼내니 더 푸짐하게 느껴지네요. AI 인공지능 자율주행 자동차 조립기는 따로 영상으로 정리해보고자 합니다. 내 손으로 자율주행을 구현한다니 기대감 가득~ 두근두근하네요~자율주행 자동차를 조립하는 방법은 무려 18페이지에 걸쳐 꼼꼼하게 정리되어 있어요. 사진만 보고 따라해도 어렵지 않게 조립을 완성할 수 있어요. 그리고 라즈베리 이미지 설치하는 방법도 잘 정리되어 있더라고요. 파일을 다운로드 할 수 있는 사이트 소개부터 설치하는 각각의 단계를 처음부터 끝까지 따라할 수 있어요.또한, 원격 접속을 설정하는 과정과 VNC 접속 프로그램으로 원격 접속을 사용하는 방법들이 너무 잘 나와 있어서 박수를 쳤네요. 예전에.. 아무것도 모르는 상태에서 이 작업을 하던 때가 생각나고.. 정말 맨땅에 헤딩하는 기분으로 인터넷 찾아가며 겨우겨우 했었던 기억이.. 진작 이 책을 만났더라면 좋았을 것을.. ㅠ[자동차의 기본기능 익히기] 챕터에는 코드를 작성하여 자동차에 구성된 모터, LED, 스위치, 부저 등을 제어해보면서 라즈베리파이의 GPIO의 기능을 익혀보고 파이썬 프로그램을 다루어보는 과정이 정리되어 있어요.코드를 작성하는 방법과 각 코드가 어떤 것을 의미하는지가 잘 정리되어 있고, 해당 코드를 실행하게 되면 어떻게 작동하는 지 결과를 상세히 보여주고 있어서 내가 잘 따라하고 있는지 확인할 수 있어요.알아두기에서는 ‘파이썬과 C언어의 변수 저장 방법 차이’, ‘블루투스 통신모듈의 연결 여부 확인 방법’ 등이 정리되어 있어서 이론적인 부분이나 연결 상태를 확인하는 방법 등을 알아볼 수 있어요. 참고가 되더라고요. ^^[자동차 무선 조종기능 만들고 조종하기] 챕터에서는 라즈베리파이의 시리얼 통신을 사용하여 블루투스 모듈과 연결하고, 스마트폰과 통신을 통해 자동차를 무선으로 조종해보는 방법을 설명해요. 또한 통신데이터를 안정적으로 받기 위해 쓰레드를 이용해 기능을 분리해보는 과정을 함께합니다.스페셜페이지를 통해 아이폰 사용자의 블루투스 조종 방법까지 친절하게 소개하고 있는 책이네요. 아이폰을 가지고 있는 사람들에게 감동스러운 페이지가 될 듯 합니다. ㅎㅎ[카메라를 활용한 자율주행 자동차 만들기 OpenCV 활용] 챕터는 카메라 활용 OpenCV 영상처리 라이브러리를 파이썬 코드로 작성하여, 영상을 받아 선을 따라 이동하는 자율주행 자동차를 만들어볼 수 있어요.카메라로 영상을 확인하고, OpenCV를 설치하고 이를 이용해 간단한 영상 처리를 하고, 회색(or 갈색) 계열의 바닥에 흰색 테이프로 차선을 그려서 라인 트레이싱을 해보는 과정을 순차적으로 파이썬 코드를 작성해보았어요. 마침 집 거실 바닥이 갈색이라 나이스~를 외쳤다지요. ^^ 참, 이 과정들은 영상을 분석하는 알고리즘을 사람이 만드는 단계로 아직 인공지능 단계는 아니랍니다.[딥러닝 자율주행 자동차 만들기 – 데이터 획득] 챕터에서는 딥러닝을 통한 자율주행 자동차를 만드는 과정, 데이터를 획득하는 과정, OpenCV를 이용하여 자동차를 조종하고 자동차의 조향각도가 포함된 주행사진을 획득하는 과정이 정리되어 있어요.코드를 작성하고 결과를 확인하는 과정을 반복하다보면 딥러닝 자율주행 자동차를 위한 데이터 획득 과정을 자연스럽게 익히게 되요. 데이터를 학습시킬 때는 PC 화면을 보면서 조종하여 학습하는데, 자동차를 직접 보면서 조종을 하면 3인칭으로 보여지기 때문에 실제 카메라 영상을 보며서 학습을 시키는 것이 필요하다는 점 등의 팁도 확인할 수 있어요.[딥러닝 자율주행 자동차 만들기 – 모델 생성] 챕터는 구글 코랩을 활용하여 tensorflow, keras를 설치하고 6장에서 획득한 주행사진을 인공지능의 CNN을 이용해 학습하고, 결과 파일인 모델을 생성하는 과정이 정리되어 있어요.[딥러닝 자율주행 자동차 만들기 – 모델 적용 후 자율주행] 챕터는 라즈베리파이에 인공지능 라이브러리인 tensorflow, keras를 설치하고, 7장에서 학습된 모델을 불러와 자율주행을 합니다. 사람이 만든 알고리즘이 아닌 딥러닝을 통해 컴퓨터가 만든 알고리즘으로 진짜 자율주행을 하는 과정이 정리되어 있어요.[딥러닝 자율주행 자동차 만들기 요약] 챕터는 자율주행 자동차를 만들기 위한 핵심 과정은 요약하여 설명하고 있어요. 상기 핵심 과정은 데이터 획득을 하는 6장과 이를 통해 모델을 생성하는 7장, 모델 적용 후 자율주행을 하는 8장, 이렇게 3단계랍니다. 앞 장에서 진행했던 내용들을 다시 한 번 정리해볼 수 있어 좋았네요.[딥러닝 자율주행 자동차필터 적용하여 성능 높이기] 챕터는 자율주행 자동차의 데이터 획득과 적용 과정에서 OpenCV의 필터를 이용해 자율주행 자동차의 성능을 높이는 과정을 정리합니다. 필터 선 적용 시 선을 더욱 더 뚜렷하게 부각시켜 학습하고 결과를 적용할 수 있어요.[딥러닝 물체감기] 챕터는 OpenCV DNN을 이용해 tensorflow에서 생성된 인공지능 모델을 라즈베리파이에 적용하여 물체를 감지하는 과정을 정리하고 있어요. 여기에 자율주행 자동차와 결합하여 주행 시 사람을 감지하여 자동으로 멈추는 기능도 추가할 수 있답니다.이러한 과정들을 QR 코드를 통해 동영상으로도 확인할 수 있어요. 아참, 그리고 OpenCV, tensorflow, keras 등의 라이브러리는 업데이트가 빈번하기 때문에 버전 변동으로 인해 코드를 변경해야할 경우엔 앤써북 네이버카페를 통해 공지해준다고 하네요. 따라하다가 뭔가 막히면 도서별 독자지원 센터로 찾아가면 해결이 되겠죠? ^^인공지능이 이슈가 되고 있는 요즘, 내 스스로 인공지능을 프로그래밍 해볼 수 있는 기회를 갖는다는 것은 엄청난 즐거움이 아닐까 생각해요. 이 책과 함께라면 인공지능 자율주행 자동차를 만들어보고 프로그래밍하기까지의 과정을 재미있고 쉽게 따라해볼 수 있을 거라는 확신이 듭니다.
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