자율주행차의 센서에 흙탕물이 튄다면? 2018년 12월 구글 웨이모의 유료 자율주행 서비스가 상용화되면서, 자율주행차의 실제 상용화에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 현재 자율주행 기술의 한계와 가능성을 명확히 해야 할 텐데요. 자율주행 센서의 인식에 영향을 미치는 외부 요인도 고민해 볼 필요가 있습니다. 미국 자율주행 스타트업 팬텀 AI에서 근무하는 윤지현 박사는 지난 4월 12일 자율주행 관련 발표에서 웨이모의 라이다 센서 클리닝 시스템 사례를 언급했습니다. 라이다 센서에 흙탕물이나 새의 배설물이 묻었을 경우, 인식에 영향을 주게 되고, 깨끗하게 하기 위한 별도의 시스템이 필요하다는 내용인데요. 이 사례처럼, 자율주행 센서의 외부 오염을 방지하기 위한 시스템도 다양하게 연구되고 있습니다. 이 글에서는..

# 자율주행차가 시속 45km로 도로 주행을 하고 있습니다. 그런데 전방에 아이들이 무단횡단을 하려고 합니다. 주행 차선 왼쪽에는 차량 한 대가 있습니다. 만약 사람이 운전하고 있다면 급정차를 할지, 빠르게 지나칠지 수 밀리 세컨드(1,000분의 1초) 내에 결정할 수 있습니다. 반면 자율주행차는 차량에 설치된 레이더와 카메라, 초음파 그리고 위성통신 등으로부터 식별한 물체 종류와 차량 흐름, 차간 거리, 주변 도로 상황 등 데이터를 클라우드로 전송한 뒤 차량의 진행 방향을 전달받게 됩니다. 이때 걸리는 시간은 사람이 판단을 내리는 시간보다 꽤 늦을 것이며, 이 시간차는 보행자의 생명과 직결되는 매우 중요한 요인이 됩니다. 그런데 차량의 진행 방향 분석을 클라우드를 거치지 않고 즉각 수행한다면 위험 요소..

안녕하세요. 미디어 아티스트 송준봉입니다. 지난 시간까지 ‘인터랙티브 아트’의 다양한 작업들을 소개하고, 관객의 입력을 받기 위한 센서와 그 구현 방법에 대해 알아보았는데요. 특히 지난 시간은 ‘아두이노(arduino)’를 중심으로 설명을 드리다 보니 좀 어렵게 느껴지셨을 것 같습니다. 이번에는 인터랙티브 아트의 연장선에서 ‘카메라(camera)’를 활용한 작업들을 소개해 드리고자 합니다. 좀 더 정확히 말하면 카메라를 센서(sensor)로 활용한 인터랙티브 작업이라고 할 수 있는데요. 오늘은 너무 공대스럽지 않도록 기술에 대한 소개는 최대한 줄이고, 작업 소개 위주로 진행해 보려고 합니다. Seeing is believing 한 장의 이미지에는 정말 많은 정보가 담겨 있습니다. 사람도 보는 것을 통해 ..