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FSD(Full Self-Driving)칩 - 자율주행 전용 반도체 전쟁 FSD(Full Self-Driving) 칩 – 자율주행 전용 반도체 전쟁 “테슬라의 칩 하나가 자율주행 패권을 흔들다” ■자율주행차의 ‘두뇌’, 반도체가 전장을 바꾼다 자율주행차는 단순히 카메라나 라이다 같은 센서에 의존하는 것이 아닙니다. 수많은 센서에서 들어오는 데이터를 실시간으로 분석하고, 도로 위의 수많은 변수에 반응하며, 방향과 속도를 결정짓는 ‘두뇌’ 역할을 하는 것이 바로 반도체 칩입니다. 이러한 칩은 보통 ‘AI 칩’ 혹은 ‘자율주행 전용 프로세서’로 불리며, 차량 내부에서 초고속 연산, 머신러닝 추론, 실시간 제어를 동시에 수행해야 합니다. 기존의 차량용 MCU(마이크로컨트롤러)나 일반 CPU로는 도저히 감당할 수 없는 수준의 계산을 요구하죠. 이 무대에서 가장 먼저 단독 플레이어로 등.. 2025. 5. 6.
HD 맵 vs Self-Healing 맵 - 자율주행차의 눈 HD 맵 vs Self-Healing 맵 – 자율주행차의 눈“지도도 스스로 고친다고? 자율주행차의 똑똑한 내비게이션 전쟁” ■자율주행차, 내비게이션이 전부일까? 자율주행차를 떠올리면 대부분 사람들은 자동차에 달린 센서들 – 카메라, 라이다, 레이더 – 같은 하드웨어부터 생각합니다. 그러나 자율주행차의 똑똑함은 단지 외부 센서에서 끝나지 않습니다. 실제로 자율주행차가 얼마나 정확하고 안전하게 움직일 수 있는지는 어떤 ‘지도’를 보고 있느냐에 크게 달려 있습니다. 일반 자동차가 사용하는 내비게이션은 ‘길을 찾는’ 도구에 가깝습니다. 하지만 자율주행차에게 지도는 눈보다 더 중요한 역할을 합니다. 이 차들은 ‘어디로 가는지’뿐만 아니라 ‘지금 어디에 있는지’, ‘주변에 무엇이 있는지’, ‘다음에 무엇이 나올지’.. 2025. 5. 5.
자율주행차의 눈을 감게 하는 위협 - 센서 블라인드 현상과 그 해결책 자율주행차의 눈을 감게 하는 위협 – 센서 블라인드 현상과 그 해결책 ■자율주행차의 핵심, 센서 기술 자율주행차는 그 자체로 혁신적인 기술이지만, 이 혁신의 핵심은 바로 센서에 있다. 자율주행차의 '눈'이라고 할 수 있는 다양한 센서들—LiDAR, 카메라, 레이더—는 도로와 주변 환경을 실시간으로 인식하며, 차량이 독립적으로 주행할 수 있게 돕는다. 이 센서들은 자율주행차가 주변을 인식하고 안전하게 이동할 수 있도록 중요한 역할을 한다. 그러나 이 센서들조차 때때로 예상치 못한 환경적 요인에 의해 '눈을 감게' 되는 상황이 발생한다. 이러한 문제는 센서 블라인드 현상(sensor blind spots)이라고 불린다. 센서 블라인드 현상은 자율주행차가 도로를 정확히 인식하지 못하게 만드는 장애물이 된다. .. 2025. 5. 5.
자율주행차의 데이터 레이블링 - 자율주행 AI 학습의 숨은 핵심 자율주행차의 데이터 레이블링 – 자율주행 AI 학습의 숨은 핵심 ■자율주행차의 두뇌, 데이터를 먹고 자란다 자율주행차는 단순한 자동차가 아니다. 이들은 ‘움직이는 컴퓨터’이며, 세상을 인식하고 판단하며 주행하는 인공지능(AI)의 결정체다. 그런데 이 AI는 저절로 똑똑해지지 않는다. 우리가 말하는 AI 학습이란 수많은 데이터를 통해 패턴을 배우고 예측하는 능력을 키우는 과정이다. 그리고 이 학습에서 가장 핵심적인 과정이 바로 "데이터 레이블링(data labeling)"이다. 레이블링은 데이터를 단순히 수집하는 것을 넘어서, 그 안에 어떤 정보가 담겨 있는지를 ‘정확하게 설명해 주는 작업’이다. 예를 들어, 자율주행차에 탑재된 AI가 사진 속 물체를 사람, 자전거, 고양이로 구분하려면 누군가가 그 이미지.. 2025. 5. 4.
SLAM 기술 - 자율주행차의 실시간 지도 생성 비밀 SLAM 기술 – 자율주행차의 실시간 지도 생성 비밀 ■자율주행차, 스스로 지도를 만들다 자율주행차를 떠올리면 가장 먼저 생각나는 것은 센서, 카메라, 인공지능 같은 기술입니다. 하지만 이 모든 것들이 제대로 작동하려면 ‘지도’라는 기반이 반드시 필요합니다. 아무리 좋은 기술을 갖췄더라도, 길을 모르는 차량은 원하는 곳으로 갈 수 없습니다. 그런데 매번 정비된 최신 지도를 사람이 수동으로 만들어주는 것은 현실적으로 불가능합니다. 그래서 등장한 기술이 바로 "SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)"입니다. SLAM은 자율주행차가 스스로 현재 위치를 파악하면서 동시에 지도를 생성하는 기술입니다. 마치 눈을 가리고 새로운 공간에 들어선 아이가 손으로 벽을 더듬으며 방 구.. 2025. 5. 4.
라이다(LiDAR) 기술의 혁신 - 솔리드 스테이트 라이다란? 라이다(LiDAR) 기술의 혁신 – 솔리드 스테이트 라이다란? “움직이지 않아도 본다 – 자율주행의 눈이 진화한다” ■자율주행의 핵심, 라이다란 무엇인가? 자율주행차가 주변을 인식하는 기술에는 여러 센서가 사용됩니니다.대표적으로 카메라, 레이더, 초음파 센서, 그리고 오늘 이야기할 "이 중 라이다는 자율주행차가 3차원 공간을 정확하게 인식하고, 장애물이나 도로 구조를 실시간으로 파악하는 데 가장 핵심적인 역할을 합니다. 라이다는 ‘Light Detection and Ranging’의 약자로, 레이저를 쏘아 주변 사물에 반사되어 돌아오는 시간을 측정해 거리와 위치를 계산합니다. 카메라는 빛을 그대로 받아들이는 수동형 센서지만, 라이다는 능동적으로 빛을 보내고 돌아오는 정보를 기반으로 정확한 거리 측정이 가.. 2025. 5. 4.

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