“운전자 편의를 뛰어넘어 승객 안전을 향한 열망.”

현대자동차가 자사 홈페이지에 게재한 자율 주행 시스템 광고 문구입니다. 현대차 아이오닉은 미국 자동차 공학회가 분류한 레벨 0~5 등 총 6단계 자율 주행 기준에서 레벨 4를 만족했습니다.

 

 

자율 주행과 딥러닝

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(출처 : 현대자동차(AboutHyundai) 자율 주행 광고)

 

위 영상은 당시 선보인 영상은 아니지만 운전자가 정면 아닌 다른 곳에 시선을 둬도 차가 운전자와 보행자를 안전하게 보호하는 자율 주행이 가능해졌습니다.

 

 

 



 

'기계가 운전하는 시대'는 머신러닝에 기초합니다. 머신러닝은 환경과 상호작용해 축적되는 경험 데이터를 바탕으로 지식 즉, 모델을 자동으로 구축하고 스스로 성능을 향상하는 시스템입니다. '데이터로부터 학습하는 기계'로 축약이 가능합니다. 이는 인경 신경망과 딥러닝 등을 포괄하는 개념입니다.

 

 

 



 

머신러닝의 대표 특성은 딥러닝입니다. 딥러닝은 많은 수의 신경층을 쌓아 입력된 데이터가 여러 단계 특징 추출 과정을 거쳐 자동으로 높은 수준의 추상적인 지식을 추출합니다. 특징 추출 및 분류를 특징 학습으로 통합해 보다 자동적으로 학습합니다. 이는 여러 분야에서 응용되는데, 백만여 장의 이미지로부터 천 가지 종류의 물체를 분류하는 구글 넷(Google Net)과 실제 사람처럼 비디오 게임을 학습하는 구글 딥마인드(Google DeepMind), 사람의 얼굴을 인간만큼 인식하는 페이스북 딥페이스(Facebook DeepFace) 등이 대표적입니다. 우리에겐 2016년 이세돌 9단과 대국에서 승리한 구글 알파고(Google AlphaGo)가 가장 널리 알려져 있습니다.

머신러닝은 갈수록 중요해질 전망입니다. 빅데이터를 기반으로 컴퓨팅 성능이 높아지면서 고난도 학습이 가능해졌습니다. 이를 서비스와 직접 연결하면 비즈니스 가치를 창출해 그 효과를 극대화할 수 있습니다. 예를 들어 사업자는 머신러닝 기술을 사용해 판매 및 고객 데이터를 분석해 판매와 재고 프로세스를 최적하고, 판매 비용을 낮출 수 있습니다. 또한 타깃 마케팅이 가능해져 판매량을 높일 수도 있습니다.

 

 

자료 출처 : https://www.etnews.com/20200428000230

 

 

 

머신러닝 | Nuvo-8208GC / Nuvo-8108GC

 

Nuvo-8208GC는 산업 등급의 견고한 소형 설계로 뛰어난 CPU / 듀얼 GPU Computing(컴퓨팅) 성능을 제공하는 최초의 제품입니다. 더불어 Tesla V100도 지원이 가능합니다. 풍부한 I / O 포트에 쉽게 액세스할 수 있고 광범위한 DC 입력 (8 ~ 35V)을 수용하여 모든 주요 산업 AI 애플리케이션에 쉽게 배포할 수 있고 매우 유연합니다. 광범위한 온도 작동을 위해 테스트 된 Nuvo-8208GC의 듀얼 250W 그래픽 카드는 -25℃ ~ 60℃ 온도 범위에서 100% 부하로 작동할 수 있습니다. GPU는 FP32에서 최대 28 개의 TFLOPS를 제공할 수 있으며 자율 주행 차량, 고급 얼굴 인식, 복잡한 머신 비전, 비전 검사, 산업 엣지 Computing(컴퓨팅) 및 중요한 AI Computing(컴퓨팅)에 이상적입니다.