DSC 공유대학 겨울방학 특강 자율주행 카메라 센서 개발을 위한 시뮬레이션 활용 교육 과정 학습 목표 ADAS 및 자율주행 카메라 센서의 양산개발 관점에서의 이슈를 이해하고, 카메라 센서의 시험평가에서 시뮬레이션 소프트웨어 Divine Sim Suite(DSS), Ansys AVxcelerate, SUMO 등의 활용 가능한 범위를 이해하고 실습함으로써 카메라 센서의 개발 역량을 습득합니다. 교육 기간 및 시간 교육기간: 2024. 02. 13.(화) ~ 02. 16.(금) / 4일 30시간 교육시간: 09:00 ~ 18:00 (8시간 / 1, 3차) / 09:00 ~ 17:00 (7시간 / 2, 4차) 점심시간: 12:00 ~ 13:00 교육 내용 구분 분반 * 과목 강좌명 시간 차시 비 교 과 과 정 ..

[교육 일정 변경] 2023.12.19.(화)~2023.12.20.(수) (일주일 연기) [교육 아젠다 변경] 기존 내용보다 더 전문적이고, 현업에서 활용 가능한 내용으로 업그레이드 본 교육은 ADAS와 자율주행에서 가장 많이 사용되고 있는 카메라 센서를 주제로 합니다. 이론 강의와 실습을 통해 양산 기반의 카메라 표준 평가 기술을 갖춘 전문 인력 양성을 목적으로 합니다. 본 교육은 국립공주대학교와 한국자동차연구원이 주관하고, 디바인테크놀로지가 교육을 수행합니다. 교육 대상 ADAS(첨단 운전자 보조시스템)와 자율주행 기술분야, 특히 카메라 센서에 관심 있는 전공자, 연구자, 현업 종사자분들 등 관심있는 분들의 많은 참여 부탁드립니다. 교육신청바로가기: https://forms.office.com/r/F..

자율주행 시뮬레이션을 위한 물리 기반 센서 이상적인 카메라 센서 (Ideal Sensor)는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 사용되는 이론적 개념이 포함되어 있다. 카메라 센서의 노이즈와 왜곡이 없고, 무한한 동적 범위 관점에서 완벽하다고 가정한다. 이상적인 카메라 센서로 촬영한 이미지는 아티팩트 (artifacts)가 없으며 색상과 밝기가 정확하게 표현된다. ​ 반면, 물리 기반 카메라 센서는 카메라 센서의 실제 속성을 고려한 보다 현실적인 모델이다. 여기에는 캡처된 이미지의 품질에 영향을 미치는 노이즈, 왜곡 및 제한된 동적 범위와 같은 요소가 포함된다. 물리 기반 카메라 센서는 일반적으로 렌즈 수차, 센서 노이즈 및 기타 물리적 속성과 같은 카메라의 광학적 속성을 시뮬레이션하는 수학적 모델을 기반으로..

지난 2월 28일 카이스트 대전 본원 학술문화관에서 ‘2023 퓨처모빌리티 기술교류회’가 개최되었다. 카이스트와 한국자율주행산업협회 (KAMMI), 한국자동차연구원(KATECH)이 공동 주최하는 이번 행사는 한국의 미래 성장동력인 모빌리티산업의 발전과 글로벌 주도권 확보를 위해 마련됐다. 정부·산업계·선도대학·연구소간의 협력의 장을 만들기 위해 모빌리티 분야의 제품·기술투어 및 네트워킹, 산학연 핵심기술 교류회, 스타트업 피칭 등 다양한 프로그램이 진행되었다. 총 42개팀이 참가한 이번 행사에는 우리 디바인테크놀로지도 참석하여 당사의 ‘물리기반 가상환경에서의 자율주행차량 시험 평가 시뮬레이션 플랫폼’과 ‘ADAS/AD 개발을 위한 카메가 센서 시뮬레이션’을 소개하여 방문객들의 관심을 받았다. 강준혁 KA..

4차 산업혁명은 자율주행, 인공지능, 로봇공학, 빅데이터, 헬스케어, 가상현실 등 여러 분야를 기반으로 나뉘어 정의된다. 이중 자율주행 산업에 대한 관심과 투자가 많아지는 요즘, 자율주행차의 신뢰성과 안전성은 중요한 문제 중의 하나이다. 그렇기 때문에, 2018년에 발생한 우버 사고와 테슬라 사고는 우리에게 시사하는 바가 크다. ​ 출처: 국가기술표준원 기술보고서, 2018.08.VOL.113 ​ 우버 사고는, 무단 횡단하던 여성이 자율주행 모드로 주행 중이던 차에 치여 사망한 사건이다. 기술보고서에 따르면, 사고 차량은 6초 이전에 전방의 물체를 발견하지만 이를 Unclassified (분류 불가)로 분류하게 된다. 이로써 자율주행 로직은 잘 모르는 전방의 물체를 '내 차에 위협적이지 않은' 물체로 분..