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자동차를 위한 AI

조셉 올리나스, 행키 샤프리 저/김은도, 이진하 역 | 에이콘출판사 | 2022년 04월 29일 | 원서 : AI for Cars 첫번째 리뷰어가 되어주세요. | 판매지수 210 판매지수란?
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품목정보

품목정보
발행일 2022년 04월 29일
쪽수, 무게, 크기 196쪽 | 152*224*20mm
ISBN13 9791161756394
ISBN10 1161756396

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저자 소개 (4명)

저 : 조셉 올리나스 (Josep Aulinas)
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NVIDIA의 차량 플랫폼 설계자(Automotive Platform Architect)다. 컴퓨터 비전과 로보틱스 분야의 전문가이며, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 연구해 박사 학위를 마쳤다. ADASENS Automotive에 합류해 차량 인식 및 추적(전방 충돌 경고, 자동 긴급 제동), 차로 인식(차로 이탈 경고, 차로 유지 보조), 교통 표지판 인식, 보... NVIDIA의 차량 플랫폼 설계자(Automotive Platform Architect)다. 컴퓨터 비전과 로보틱스 분야의 전문가이며, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 연구해 박사 학위를 마쳤다. ADASENS Automotive에 합류해 차량 인식 및 추적(전방 충돌 경고, 자동 긴급 제동), 차로 인식(차로 이탈 경고, 차로 유지 보조), 교통 표지판 인식, 보행자 탐지(취약한 도로 사용자 보호), 모노 및 스테레오 비전을 통한 장애물 인식 등과 같은 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 솔루션의 일부로 카메라 기반 알고리즘을 개발했다. 다음으로는 차로 변경 보조, 카메라 온라인 보정, 렌즈 폐색 탐지 등의 다양한 R&D 프로젝트를 주도했다. NVIDIA에서는 OEM이 차세대 아키텍처를 정의하도록 지원하고 있으며, 이를 통해 더 높은 수준의 ADAS와 궁극적인 AD(Automated Driving)를 목표로 한다.
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저 : 행키 샤프리 (Hanky Sjafrie)
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『자율주행차량 기술 입문』(에이콘, 2021)의 저자이자 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 및 AD(Autonomous Driving)를 위한 차량 소프트웨어 엔지니어링을 전문으로 하는 개인 컨설턴트다. 센서 기술(레이더, 라이다, 초음파 등)에서부터 차량 사이버 보안에 이르기까지 경험의 대부분을 자동차 제조사 및 자동차 기술 공급사를 위한 다양한 R&D 프로젝트에 참여해 ... 『자율주행차량 기술 입문』(에이콘, 2021)의 저자이자 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 및 AD(Autonomous Driving)를 위한 차량 소프트웨어 엔지니어링을 전문으로 하는 개인 컨설턴트다. 센서 기술(레이더, 라이다, 초음파 등)에서부터 차량 사이버 보안에 이르기까지 경험의 대부분을 자동차 제조사 및 자동차 기술 공급사를 위한 다양한 R&D 프로젝트에 참여해 해당 분야에 깊이 관여하면서 체득했다. 그리고 BMW와 Audi의 ADAS/AD 및 인포테인먼트 시스템 분야뿐만 아니라 실리콘 밸리에 기반을 둔 자율주행 스타트업에서 다양한 시리즈 개발 및 연구 프로젝트에 활발히 참여했다. 또한 자동차 산업의 고객과 협력하는 것 외에도 Siemens, Boston Consulting Group, Pricewaterhouse Coopers, Roland Berger 등의 업체에 자동차 기술 영역에 대한 통찰력을 제공한다.
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역 : 김은도
관심작가 알림신청 작가 파일
한양대학교에서 응용물리학과를 졸업한 뒤, 과학기술연합대학원대학교(UST)를 통해 한국전자통신연구원(ETRI) 표준연구본부에 근무하며 정보통신네트워크공학을 전공으로 박사 학위를 취득했다. 현재는 KT 융합기술원 인프라연구소에 선임연구원으로 재직 중이며, 주 연구 분야는 SDN과 NFV이다. ICT-DIY 활동에 관심이 많아, 대학원생 시절 ICT-DIY 커뮤니티의 리더를 역임하기도 했다. 한양대학교에서 응용물리학과를 졸업한 뒤, 과학기술연합대학원대학교(UST)를 통해 한국전자통신연구원(ETRI) 표준연구본부에 근무하며 정보통신네트워크공학을 전공으로 박사 학위를 취득했다. 현재는 KT 융합기술원 인프라연구소에 선임연구원으로 재직 중이며, 주 연구 분야는 SDN과 NFV이다. ICT-DIY 활동에 관심이 많아, 대학원생 시절 ICT-DIY 커뮤니티의 리더를 역임하기도 했다.
역 : 이진하
관심작가 알림신청 작가 파일
인하대학교에서 컴퓨터공학부를 졸업 후 과학기술연합대학원대학교(UST)를 통해 한국전자통신연구원(ETRI) 지능로보틱스연구소에서 근무하며 컴퓨터소프트웨어 전공으로 석사 학위를 취득했다. 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 AI 기반 이상 감지를 중심으로 데이터 증강 기법을 함께 연구했다. 현재는 KT 융합기술원 인프라DX연구소 연구원으로 재직 중이며, 오토라벨링과 비지도학습에 관심을 가지고 있다. 스카이넷과 글라도스를 만... 인하대학교에서 컴퓨터공학부를 졸업 후 과학기술연합대학원대학교(UST)를 통해 한국전자통신연구원(ETRI) 지능로보틱스연구소에서 근무하며 컴퓨터소프트웨어 전공으로 석사 학위를 취득했다. 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 AI 기반 이상 감지를 중심으로 데이터 증강 기법을 함께 연구했다. 현재는 KT 융합기술원 인프라DX연구소 연구원으로 재직 중이며, 오토라벨링과 비지도학습에 관심을 가지고 있다. 스카이넷과 글라도스를 만드는 것이 개인적인 목표다.
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추천평

AI는 의료부터 금융, 엔터테인먼트까지 모든 산업을 탈바꿈시키고 있다. 그러나 운송업보다 더 큰 혁명을 일으킬 준비가 된 산업은 아마 없을 것이다. AI의 결실인 자율주행차량은 의심할 여지 없이 훨씬 더 안전하고 효율적인 도로 환경을 만들며 궁극적으로는 도로, 시내, 교외의 설계 방법을 변화시킬 것이다. 자동화 및 자율화된 차량을 만드는 것은 세상에서 가장 복잡하고 거대한 기술적 과제 중 하나일 것이다. 이는 단순히 카메라, 레이더, 라이다로부터 방대한 양의 데이터를 수집해 찰나의 순간에 수조 개의 계산을 수행하는 것만이 아니다. 사람의 목숨이 달려 있기에 전체 프로세스는 가능한 한 최고 수준의 안전성을 제공하기 위해 수행돼야만 한다. 이러한 탈바꿈에는 차량 내부의 고정된 기능 시스템을 영구적으로 업데이트할 수 있는 진정한 소프트웨어 정의 플랫폼으로 전환하는 것도 포함된다.

AI가 최초 학습된 데이터 센터부터 시스템 유효성 검사를 위한 종합 시점을 거쳐 차량 내부의 다양하고 이중화된 시스템에 이르기까지 이러한 과제는 엔드 투 엔드로 확장된다. AI는 인지(차량 외부와 내부 모두)부터 매핑 및 로컬라이제이션, 계획과 제어에 이르기까지 실시간 컴퓨팅 파이프라인의 모든 단계에서 활용할 수 있다. 또한 그 과정은 결코 끝나지 않는다. 배움을 멈추지 않는 인간과 마찬가지로, AI 차량은 소프트웨어가 새로운 작업을 학습, 개선, 시험, 검증 후 무선 업데이트함으로써 시간이 지남에 따라 더욱 똑똑해질 것이다.

이 책은 이러한 문제를 수많은 개별 빌딩 블록으로 세분화해서 전체적으로 볼 수 있는 혜안을 가져다 줄 것이다. 보행자 탐지부터 운전자 모니터링, 추천 엔진에 이르기까지 이 책은 재능 있는 무수한 엔지니어와 연구원들이 지금까지 달성한 배경, 연구, 진행 상황뿐만 아니라 인명 구조 기술을 전 세계에 배포하려는 계획을 다룬다. 책 전반에 걸쳐 한 가지 공통된 주제가 등장한다. 바로, 자율주행차량은 천문학적 규모의 계산을 요구한다는 것이다. 이는 엔진의 마력이 아닌 차량의 컴퓨팅 마력에 대한 것이다. 데이터 센터의 엄청난 계산 성능은 궁극적으로 차량 내부에서 실행되는 광범위한 심층 신경망의 학습을 가속화하고 또한 그 누구도 위험에 빠뜨리지 않으면서 위험하고 도전적인 시나리오를 시험 및 검증하는 데 필요한 시뮬레이션 기술도 실행한다. 차량 내부에서의 엄청난 계산 성능은 고해상도 센서뿐만 아니라 다양하고 이중화된 알고리즘을 사용 가능하게 한다. 더 나은 계산 성능은 더 높은 안전성과 같다.
타고 즐겨보자.
- 대니 샤피로(Danny Shapiro) (NVIDIA)
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