검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'주행 데이터'통합검색 결과 입니다. (26건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

크라우드웍스-클로봇, 로봇 AI 데이터 구축 힘 모은다

크라우드웍스는 지능형 로봇 서비스 전문기업 클로봇과 로봇 AI 학습 데이터 구축 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 3일 밝혔다. 클로봇은 산업별 맞춤형 자율주행 로봇 서비스와 클라우드 기반 로봇 관제 시스템을 개발·운영하고 있는 AI 자율주행 로봇 전문기업이다. 크라우드웍스는 이번 협약을 통해 클로봇의 AI 기반 자율주행 로봇 개발 기술력과 자사의 데이터셋 구축·데이터 가공 기술을 결합해, 고품질 로봇 AI 학습 데이터를 함께 개발해 나갈 계획이다. 양사는 이번 협력을 통해 ▲로봇 학습 데이터 표준화 ▲전용 어노테이션 도구 개발 등 로봇 AI 데이터 구축 업무에 협력하기로 했다. 크라우드웍스는 효율적인 로봇 AI 데이터 구축 환경을 제공하기 위해 로봇 전용 데이터 구축 플랫폼과 툴을 제공하고, 로봇 데이터 전담 프로젝트 팀도 구성해 운영할 예정이다. 클로봇은 자율주행 로봇 운영 과정에서 수집된 데이터를 공급하며 로봇 데이터 품질 개선과 표준화에 협력할 방침이다. 크라우드웍스는 지금까지 자율주행 로봇, AI 코딩 교육용 스마트토이, 반려동물 로봇, 조리 보조 로봇 등 다양한 로봇 특화 학습 데이터를 구축한 경험을 보유하고 있다. 이를 바탕으로 향후 휴머노이드, 피지컬AI 등 차세대 로봇 개발을 위한 데이터 수요에도 적극 대응해 나갈 계획이다. 김우승 크라우드웍스 대표는 "로봇 AI 분야는 고품질의 멀티모달 학습 데이터 확보가 기술 경쟁력의 핵심"이라며 "클로봇과의 협력을 통해 보다 효율적이고 정밀한 로봇 AI 데이터를 구축해 시장을 선점해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.07.03 09:02백봉삼 기자

첨단車 연결성 혁신 협회 '오픈GMSL' 출범⋯현대·퀄컴 등 참여

아나로그디바이스(ADI)가 자율주행 등 첨단 차량용 솔루션 개발을 위한 생태계를 만들었다. 자사의 비디오 전송 기술을 기반으로 자동차 및 관련 협력사의 협력을 강화하기 위한 전략으로 현재 현대모비스와 퀄컴, 글로벌 파운드리 등 주요 기업들이 참여하고 있다. ADI는 10일 온라인 기자간담회를 열고 차량 내 비디오 및 고속 데이터 전송을 위한 개방형 표준협회 '오픈(Open)GMSL'의 향후 계획을 발표했다. 최근 출범한 오픈GMSL은 자율주행, ADAS(첨단운전자보조시스템), 인포테인먼트 등 차량에 필요한 영상·데이터 전송 표준을 정립하기 위한 비영리 단체다. ADI의 기가비트 멀티미디어 시리얼 링크(GMSL)를 토대로 한다. GMSL은 서데스(SerDes)를 기반으로 고해상도 디지털 비디오를 빠르고 안정적으로 전송하는 기술이다. 서데스란 내부 병렬 데이터를 직렬화해 하나의 채널로 빠르게 전송하고, 이를 다시 병렬화하는 기술을 뜻한다. 상용화된 가장 최신 세대인 GMSL 3의 경우, 순방향 채널에서 최대 12Gbps의 데이터 처리 속도를 구현한다. 이번 협회 출범으로 GMSL 표준이 개방되면서, ADI는 주요 자동차 제조사(OEM) 및 협력사들이 제품 기간 단축 및 운영 비용 절감 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있다. 발라 마얌푸라스 ADI 오토모티브 사업부 GMSL 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "과거 GMSL은 ADI의 독점 기술이었으나, 표준 개방으로 자동차 기업들은 상호 호환이 되는 다양한 반도체 및 솔루션을 활용할 수 있게 된다"며 "SDV(소프트웨어정의차량)을 공동 목표로 자동차 제조사와 협력사들의 협력도 강화될 수 있다"고 설명했다. 오픈GMSL는 이 같은 장점을 내세워 전 세계 주요 기업들을 참여사로 두고 있다. ADI와 국내 현대모비스, 퀄컴은 물론 글로벌파운드리, 앱티크, 덴소, 키사이트, 지리 홀딩 그룹, 옴니비전, 텔레다인 르크로이, 무라타제작소 등이 현재 협회에 이름을 올렸다. 폴 페르난도 오픈GMSL 회장은 "GMSL은 지금까지 10억 개 이상의 IC(집적회로)가 출하되고, 전 세계 25개 이상의 글로벌 OEM과 50개 이상의 1차 부품 공급사들이 채택한 검증된 고속 비디오 링크 기술 중 하나"라며 "오픈GMSL은 이러한 탄탄한 기반을 바탕으로 자율 주행, ADAS 및 차세대 인포테인먼트 분야에서 혁신을 가속화할 것"이라고 밝혔다. 이희현 현대모비스 상무는 "현대모비스는 지난 수년 간 차량에 GMSL 기술을 활용해 왔다"며 "ADI가 오픈GMSL 협회 설립을 통해 GMSL 표준화를 위한 이니셔티브를 시작한 것을 매우 고무적으로 생각한다"고 말했다. 오픈GMSL은 앞으로 GMSL 기술 고도화 및 참여 기업 확대에 주력할 계획이다. 발라 마얌푸라스 부사장은 "현재 공개된 회원사들 외에도 복수의 자동차 제조사들과 협회 참여에 대한 논의를 진행하고 있다"며 "GMSL은 현재 시장에서 요구하는 영상 전송과 관련한 여러 요구 사항을 만족하는 기술로, 협회 회원사들과 협력해 차세대 GMSL 로드맵 수립 등을 추진할 것"이라고 밝혔다.

2025.06.10 12:25장경윤 기자

제조현장 AI 도입률 3.9% 그쳐…정보통신 분야 25.7%에 비해 낮아

생성형 인공지능(AI)은 빠르게 확산하고 있지만 제조 현장의 AI 도입은 아직 부족한 상황이어서 산업 전반에 AI 도입을 가속해야 한다는 주장이 나왔다. 산업통상자원부가 17일 개최한 '산업 AI 전략(M.A.P·Manufacturing AI Policy) 세미나'에서 송단비 산업연구원 연구위원은 '산업 AI 기업 활용현황' 조사 결과, 기업의 AI 활용비율은 2017년 1.4%에서 2023년 6.4%까지 증가했지만, 여전히 낮은 것으로 나타났다고 발표했다. 산업별 AI 도입률은 정보통신과 금융·보험은 25.7%와 15.3%지만 제조업은 3.9% 수준에 그친 것으로 나타났다. 기업 규모별로는 250명 이상이 종사하는 기업의 경우 AI 도입률이 2017년 3.1%에서 2022년 9.3%로 상승했으나 50~250명이 종사하는 기업은 2017년 0.9%에서 2022년 3.1%로 늘어나는 데 그쳤다. 박일준 대한상의 부회장은 “AI 범위가 너무 넓어 모든 분야에서 잘하겠다고 하는 생각은 위험할 수 있다”며 “선택과 집중 전략이 필요한 상황에서 산업계는 산업 AI에 집중해야 한다”고 말했다. 박 부회장은 “제조분야 AI 주도권을 다른 국가에 내주지 않도록 민관이 힘을 모아 산업 AI를 확산하기 위해 총력을 다해야 한다”고 강조했다. 장영재 KAIST 산업 및 시스템공학과 교수(다임리서치 대표)는 “AI는 늦었지만, 산업 AI, 제조 AI에는 아직 기회가 있다”며 “자율제조의 핵심기술은 AI·로봇·디지털트윈이며 특히, AI 기술이 급격히 고도화되는 상황”이라고 말했다. 장 교수는 “기존에는 로봇의 운영 경로를 사람이 일일이 설정했지만, 지금은 AI가 스스로 최적 경로를 학습하고 조정하는 수준까지 발전했다”며 “이러한 상황에서 우리나라가 산업의 경쟁우위를 확보하려면 우리 제조 현장을 AI 활용의 대규모 테스트베드로 활용해야 한다”고 강조했다. 이어 “기술·투자 역량이 있는 대기업과 달리 중견·중소기업에는 AI 도입에 필요한 인프라·기술 등 정부 지원이 필요하다”고 덧붙였다. 허영신 마키나락스 부사장은 “범용 AI 관련 기술이 빠르게 발전하고 있으나 이 기술만으로는 현장의 문제를 해결할 수 없고, 이러한 범용 기술을 어떻게 산업 특화 솔루션으로 빠르고 비용 효율적으로 전환하는지가 중요하다”고 말했다. 허 부사장은 “AI 산업 활성화하는 데 중요한 것은 실제 활용도를 높이는 것”이라며 “정부 차원에서 다수 기업이 활용할 수 있는 산업 특화 AI 상용화 지원이 필요하다”고 강조했다. 엄재홍 DN솔루션즈 상무는 “기계·장비의 경우 기존 거대언어모델(LLM)을 곧바로 활용하기는 어렵고, 운용 생산성·가공 생산성·종합 생산성·비용 효율성을 모두 만족하는 특화 모델인 LDM(Large Domain model)이 필요하다”고 말했다. 이어 “산업에 AI를 적용하려면 산업 인프라·생태계 전반에 변화가 동반돼야 하지만 산업데이터는 지식재산권과 직결돼 공유가 어렵고, AI 등 기술역량을 보유한 인력이 부족하다”고 지적했다. 엄 상무는 “산업 AI의 시너지는 산업데이터의 상호 운용성을 바탕으로 하기 때문에 국가 거버넌스 중심의 표준화와 활용 가이드라인이 필요하다”며 “구체적인 산업데이터 활용 가이드라인으로 산업계 참여를 유도하고, 산업 AI 협업 생태계를 구축해 나갈 필요가 있다”고 덧붙였다. 산업부는 AI를 통해 산업 현장의 구체적 문제를 해결해야 하는 만큼, 선도 프로젝트를 발굴해 성공사례를 산업 전반으로 확산하고 산업데이터 생성·활용과 산업 현장에 익숙한 AI 인재 양성, 제조기업과 AI 기업이 함께하는 생태계 구축 등을 위해 범용 AI와는 차별화한 전략을 세운다는 계획이다. 산업부는 우선 AI 접목을 통해 제조공정과 제품의 혁신을 가져올 자율제조 선도프로젝트를 올해 30여 개 추가로 선정하고 디자인·유통·에너지 등 생산활동 지원을 위한 제조지원 선도프로젝트도 추진한다. 또 AI 모델 구축에 필수적인 산업데이터 생성·가공·활용을 촉진하기 위해 산업데이터 전처리·표준화 기술개발과 공유플랫폼(데이터 스페이스) 구축을 지원할 계획이다. 산업 AI 수요기업과 공급기업이 협업해 업종별 특성에 맞는 산업 AI 모델을 개발하고 현장에 실제 적용할 수 있도록 업종·지역 단위 산업 AI 혁신 인프라도 조성한다. 제조 분야 지식·노하우와 AI 역량을 모두 보유한 현장 맞춤형 AI 전문가를 육성하기 위해 산업 AI 석·박사 과정을 강화하고 주력·첨단산업 분야 재직자에 AI 활용 교육을 집중한다. 시장예측, 공급망·구매, 공정 최적화, 생산설계, 예지보전 등 산업현장 문제를 해결하기 위한 산업 AI 에이전트도 개발한다. 물리세계와 상호 작용하는 피지컬 AI 구현을 위해 K-휴머노이드 연합을 중심으로 휴머노이드 로봇 개발을 본격화하고 자율주행 자동차·선박·드론 등 모빌리티에 AI 도입을 지원한다. 수요-공급기업 간 매칭을 통해 산업 AI 도입 성공 우수사례를 널리 확산하고 선도사례를 전수할 수 있도록, 산업 AI 성공사례 인벤토리를 고도화하고 제1회 산업 AI 엑스포를 개최할 계획이다. 이승열 산업부 산업정책실장은 “우리 산업이 직면한 생산가능인구 감소, 생산성 정체 문제와 함께 최근 관세전쟁으로 인해 글로벌 공급망이 더욱 불안정해진 상황에서 산업부는 산업 경쟁력을 획기적으로 높일 수 있는 해법으로 '산업 AI 전략'에 주목하고 있다”고 밝혔다. 이 실장은 이어 “초기 원천기술 개발에서는 뒤처지더라도 창조적 응용·수요자 맞춤형 최적화에 강한 우리 산업계의 실력을 발휘할 때”라며 “기업이 실제 필요로 하는 산업 특화 AI 모델과 산업 AI 에이전트를 구축해 산업 현장을 지능화·자율화하는 것이 중요하다”고 강조했다.

2025.04.17 15:44주문정 기자

전기차 주행성능 평가 더 정확해진다

건국대학교는 공과대학 기계로봇자동차공학부 박수한 교수 연구팀이 '전기자동차(EV)의 주행 사이클 개발 및 성능 평가에 관한 연구'를 수행해 국제 저명 학술지 eTransportation (IF=15.1) 2025년 5월호에 논문을 게재했다고 밝혔다. 해당 학술지는 교통공학 및 기술 분야에서 JCR 상위 0.7 %에 해당하는 저명한 국제학술지다. 학술지에 실린 논문명은 'A comprehensive methodology for developing and evaluating driving cycles for electric vehicles using real-world data'다. 이번 연구에서는 전기차가 실제 도로에서 주행하는 환경을 더욱 정확하게 반영할 수 있는 시험 모드를 개발하고, 유효성을 검증하는 방법론을 제시했다. 연구팀은 먼저 실제 도로 주행 데이터를 수집해 대표적인 주행 패턴을 도출한 후, 이를 기반으로 새로운 전기차 시험 모드를 생성했다. 이를 위해 ▲마이크로트립 분석(Micro-trip analysis) ▲K-means 군집화(K-means clustering) ▲마르코프 체인(Markov Chain) ▲전이 확률 행렬(TPM·Transition Probability Matrix) 기법을 결합해 다양한 주행 환경 특성을 반영했다. 이후 SAFD(Speed Acceleration Frequency Distribution) 분석과 'MATLAB Simulink' 기반 차량 모델링 시뮬레이션을 활용해 새로 개발된 시험 모드의 유효성을 검증했다. 연구 결과, 연구팀이 개발한 주행 사이클은 MCT·WLTP 등 기존 표준 주행 사이클보다 실제 주행 데이터와 더욱 유사한 속도·가속도 분포를 보였고, 에너지 소비 특성을 더욱 정밀하게 반영하는 것으로 나타났다. 특히 'MATLAB Simulink' 기반 시뮬레이션을 통해 개발된 주행 사이클이 실제 주행 데이터와 높은 일치도를 보이며, 전기차의 주행 성능 평가와 에너지 소비 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인했다. 연구팀 관계자는 “이번 연구는 전기차 주행 성능 평가 및 주행거리 예측의 정확도를 높일 수 있는 새로운 시험 모드를 개발하고 검증 기법을 제안했다는 점에서 중요한 의미가 있다”며 “전기차의 에너지소비효율 최적화, 배터리 성능 평가, 미래 친환경차 설계 등에 기여할 수 있을 것”으로 내다봤다. 연구팀은 이번 연구결과가 자동차 전과정평가(LCA) 수행 시 다양한 지역 및 운전 환경을 반영한 온실가스 평가 연구에도 활용될 수 있을 것으로 전망했다. 한국연구재단 중견연구후속사업의 지원을 받아 진행한 이번 연구는 건국대 박수한 교수, 이광렬 박사과정생과 함께 한양대 김남욱 교수, 연제휘 연구원이 공동으로 참여했다.

2025.03.15 08:02주문정 기자

에이모, '2025 이머징 AI+X 톱 100 기업' 선정

AI 데이터 플랫폼 에이모(대표 오승택)가 한국인공지능정보산업협회(AIIA)에서 주관하는 '2025 Emerging AI+X TOP 100'(2025 이머징 AI+X 톱 100) 기업으로 선정됐다. 이머징 AI+X 톱 100은 AI 기술을 기반으로 다양한 산업과의 융합을 통해 미래혁신을 주도할 것으로 기대되는 100대 국내 기업을 선정하는 프로그램이다. 올해는 산학연 AI 전문가들이 기업 안정성 및 성장 가능성, 혁신성 등 기술과 사업의 미래 가치를 중점에 두고 2천300여 개 기업 중 100개 기업을 선정했다. 에이모는 올해 융합 산업 분야에서 'AI 개발 환경' 부문 선도 기업으로 선정됐다. 2023년 'AI 데이터 인프라스트럭처' 부문 선정에 이어 두 번째다. 에이모는 AI 학습 데이터 구축 플랫폼 기업으로 다수의 국내외 고객사와 파트너십을 맺고 다양한 데이터 프로젝트를 수행하고 있다. 자체 개발 플랫폼인 '에이모 코어'는 데이터 수집-정제-가공-증강-학습/추론-평가에 이르는 전 과정을 관리하며 AI 개발에 필요한 고품질의 데이터셋을 제공하고 모델의 성능 고도화와 데이터 구축에 필요한 시간 단축 및 비용 절감을 지원한다. 특히 볼보, BMW를 비롯한 글로벌 파트너와 협업하며 자율주행 특화 데이터를 기반으로 독보적인 전문성을 구축해왔다. 국내외 주행 및 외부환경 정보를 감지 및 분석해 고난이도의 자율주행 AI 개발 프로젝트를 위한 최적화된 고품질 데이터셋과 맞춤형 구축 솔루션을 제공한다. 최근에는 '에이모 스마트 큐레이션'을 클라우드 기반 AIaaS(AI as a Service)로 선보이며 구독 방식으로 사용자가 데이터 서비스를 손쉽게 활용할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 오승택 에이모 대표는 "AI 미래를 선도할 100대 기업에 선정되어 에이모 기술의 전문성과 성과, 미래 가치를 인정받게 돼 매우 기쁘다"며 "앞으로도 기업들이 혁신적인 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 고품질 학습 데이터셋과 더불어 기업 요구에 최적화된 맞춤형 개발 서비스를 제공해 글로벌 AI 데이터 시장에서 경쟁력을 높여 나가겠다"고 말했다.

2025.01.14 10:08백봉삼 기자

휘슬, AI가 '내차 시세 트렌드' 알려준다

통합 모빌리티 앱 휘슬이 고객 편의성을 높이기 위해 픽딜 내차팔기 페이지를 새롭게 개편하고, AI 솔루션을 이용한 '내차 시세 트렌드'를 제공한다. 픽딜은 경쟁입찰 방식을 통해 타던 차를 간편하게 판매할 수 있는 내차팔기 서비스다. 중고차 실거래 데이터와 휘슬 AI 솔루션을 접목해 맞춤형 시세 정보 및 적정 거래 시점을 제공하고 있다. 지난 9월 서비스 출시 이후 24만여 명이 서비스를 이용하는 등 높은 호응을 얻었다. 휘슬은 3개월간 실제 이용자 데이터와 피드백을 바탕으로 서비스를 개편했다. 새로워진 '내차 시세 트렌드'는 휘슬 AI 솔루션을 기반으로 내 차 시세와 관련한 맞춤형 콘텐츠를 한층 강화했다. 매주 시세 변화를 바탕으로 다음달 예측 시세와 AI 추천 데이터를 확인할 수 있다. ▲주행거리별 ▲연식별 ▲색상별 예측 시세도 별도로 노출된다. 중고차 연합회·조합과 제휴를 통한 신뢰할 수 있는 실거래 빅데이터와 딥러닝 분석 기술을 결합해 내 차의 적정 매각 시점에 대한 'AI 가이드'도 제공한다. AI 가이드는 거래량 증감, 시세 등락 등 차량의 실시간 거래 동향에 따라 의견을 제시한다. 새롭게 추가된 '비슷한 차량보기'의 경우 내 차와 비슷한 차량의 최근 거래 데이터를 보여준다. 연식, 주행거리, 상세 트림, 거래일자 등 동일 모델 혹은 비슷한 차급의 최신 실거래 가격 정보를 바로 확인할 수 있다. 휘슬 픽딜 관계자는 "중고차 가격은 차량의 연식, 주행거리, 외관, 브랜드 등 다양한 요인에 의해 결정되는 만큼 일반 소비자들은 정확한 시세 예측이 어렵다"며 "휘슬은 검증된 중고차 거래 데이터와 AI 기술을 바탕으로 정확한 내 차 시세와 적정 판매 시점을 제공해 레몬마켓 중고차 시장에서 정보 비대칭 문제를 해소하겠다는 목표"라고 말했다.

2025.01.07 14:26백봉삼 기자