출처: Ansys Blog February 8, 2023 Simulation Reality: The Importance of Synthetic Data in AI/ML Systems for Radar Application 요즘 인공지능 및 기계학습 시스템은 레이다 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 그러나 실제 데이터를 획득하고 처리하는 것은 종종 어려운 일이며 비용이 많이 듭니다. 따라서 Synthetic Data의 활용은 이러한 어려움을 극복하고 효율적인 시스템 구축에 기여할 수 있습니다. Synthetic Data는 실제 상황을 모방하여 생성된 데이터로, 레이다 애플리케이션에서의 다양한 시나리오를 대표할 수 있습니다. 이러한 Synthetic Data를 활용하면 다양한 조건에서 시스템의 ..

기술 발전의 환경에서 가장 혁신적이고, 기대되는 혁신 중 하나는 자율주행차의 개발이다. 이러한 자율주행차는 단순한 엔지니어링의 산물이 아니라, 최첨단 기술의 융합으로 수많은 기능이 탄생했으며, 여기서 인지, 판단 및 제어 알고리즘은 이러한 차량의 기능과 안전에 중추적인 역할을 한다. 인지 알고리즘 / Perception 인지는 자율주행차의 감각 시스템 역할을 한다. 차량은 라이다, 레이다, 카메라, 열화상 카메라, 초음파 센서 등 수많은 센서를 통해 주변 환경으로 부터 방대한 양의 실시간 데이터를 수집한다. 이러한 센서는 다른 차량, 보행자, 도로 표지판, 차선표시, 잠재적인 장애물의 위치 등 환경에 대한 중요한 정보를 제공한다. 이 데이터는 차량이 주변 환경을 이해하고 해석하여 정보에 근거한 결정을 내..

자율주행차 영역에서 첨단 기술의 통합은 교통 시스템에 혁명을 일으키고 도로를 더욱 안전하고 효율적으로 만들고 있다. 다양한 혁신적인 구성 요소 중에서 열화상 카메라는 자율주행 차량의 기능을 향상시키는 데 중추적인 역할을 한다. 이러한 정교한 장치는 고유한 관점을 제공하여 안전, 탐색 및 전반적인 성능 측면에서 중요한 이점을 제공한다. 자율주행차의 열화상 카메라 이해 일반 실화상 카메라는 주로 가시광선에 의존하여, 사람의 눈과 마찬가지로 어떤 사물에 부딪혀 반사된 빛을 디텍터로 수신하고, 이를 이미지로 바꾸어 주는 방식으로 사물을 인식한다. 반면, 열화상 카메라는 물체에서 방출되는 열 신호를 감지하여 디지털 또는 아날로그 영상 출력 기능을 통해 이미지를 만들어 낸다. 열(적외선 또는 열에너지)과 빛은 모두..

자율주행 차량을 개발하는 데 있어, 무엇보다 주요한 것은 안전성이라 할 수 있겠다. 그렇게 때문에 기술 발전을 통한 차량의 안전 기능은 지속적으로 개선되어오고 있다. 그리고, 이러한 발전의 중심에 선 기술 중 하나가 바로 4D 이미징 레이더 기술이다. 4D 이미징 레이더는 MIMO (Multiple Input Multiple Output) 기술을 사용하여 레이더의 성능을 향상시킨 기술로, 자율주행 차량뿐만 아니라, 여러 산업 분야에 널리 사용되고 있다. 자율주행의 경우, 전방 환경을 3D로 감지하고 속도 정보까지 측정할 수 있어서 정지되어 있는 사물 뿐 만 아니라, 움직이고 있는 객체의 존재와 높이를 포함한 각 객체에 대한 더욱 정밀한 감지와 구분이 가능하다. 이 기술은 일부 레벨 2 및 레벨 3 기능의..