특별세션I - 자율 주행 최신연구

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▣ 일시 : 7.3(금) 13:30~15:30
특별세션I은 유튜브 Live 실시간 스트리밍을 통해 방송됩니다.
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사회 : 이영기 프로그램부위원장 (서울대 교수)

[자율주행 최신연구 I] 7.3(금) 13:30~14:10

심현철 교수
(KAIST)

국내외 자율주행기술 발전 동향

본 강연에서는 최근 활발히 발전하고 있는 자율주행기술의 현재 수준 및 미래 발전방향에 대해 소개한다. 또한 본 연구실에서 개발중인 자율주행 기술의 주요 요소 및 접근 방법, 인공지능 기술의 적용 및 자율주행 기술의 다양한 분야에 실용화되는 내용도 소개한다.

Bio
1991년 2월 서울대학교 기계설계학과 학사
1993년 2월 서울대학교 기계설계학과 석사
2000년 12월 University of California, Berkeley, Mechanical Eng. 박사

1993.1-1994.5 연구원, 현대자동차 마북리 연구소 T/M 설계부
2001.6-2005.2 Staff Engineer, Advanced Servo Group, Maxtor Corp,
2005.2-2007.2 Principal Engineer, UC Berkeley (Berkeley UAV Team)
2007.2-2010.8 카이스트 항공우주공학과 조교수
2012.7-2015.12 카이스트 필드로보틱스 센터 센터장
2010.9-2018.5 카이스트 항공우주공학과 부교수 ('14.9-영년직)
2018.6-현재 카이스트 전기 및 전자공학부 정교수
2019.8-현재 카이스트 KI-Robotics 소장

- 주요 연구분야: 제어, 로봇공학, 무인항공기, 자율주행차량

- 관련 수상
2019.12 Microsoft 후원 Game of Drone 2위 (NIPS Workshop)
2019.12 Lockheed Martin Alpha Pilot 3위
2019.7 AI 그랜드챌린지 1등, 과기부 장관상
2019.7 현대자동차 자율주행차량 대회 3위
2018.12 국토교통부 장관상 (자율주행기술시연 표창)

 

[자율주행 최신연구 II] 7.3(금) 14:10~14:50

Jinkyu Kim
Research Scientist
(Waymo)

Machine Learning for Autonomous Driving at Scale

Self-driving vehicle perception and control have made dramatic progress in the last several years, and many auto vendors have pledged large-scale commercialization in a 2-3 year time frame. These controllers use a variety of approaches but recent successes suggest that neural networks will be widely used in self-driving vehicles. Classical AI systems involve carefully-crafted features and representations, while one of the new powers of deep learning methods is the ability to learn very effective latent representations from data. There have been a variety of approaches, which depend on the modular perception-prediction-planning-control pipeline, where each module can be built using deep learning methods. In this talk, I will introduce some of Waymo Research's recent work on deep learning for autonomous driving at scale and the variety of challenges towards fully self-driving ride on public roads.

Bio
Jinkyu Kim is a research scientist at Waymo (formerly the Google self-driving car project). He conducts cutting edge research to develop new solutions related to autonomous driving, in particular, to solve outstanding challenges in planning and behavior prediction. He received his Ph.D. in Computer Science from UC Berkeley (advisor: Prof. John Canny) and was part of Berkeley AI Research and Berkeley DeepDrive. He received his B.S. and M.S. in Electrical Engineering from Korea University (advisor: Prof. Sungroh Yoon).

 

[자율주행 최신연구 III] 7.3(금) 14:50~15:30

이창건 교수
(서울대학교)

자율주행을 위한 컴퓨터 SW 기술

본 강연에서는 자율주행을 실현하기 위해 필요한 컴퓨터 SW 기술들을 소개하고 그와 관련된 최신 연구들에 대해 논의한다. 구체적으로 자율주행 태스크들을 ECU에서 실시간 수행하기 위한 최적화 기술, 자율주행 기능을 설계단계에서부터 정확히 검증하기 위한 설계/검증 SW 기술, 전자적 쇼크, 방사능 등에 의한 Soft-Error에도 자율주행 안전성을 확보할 수 있는 신뢰성 기술 등에 대해 소개한다. 또한, 이러한 기술들을 적용해서 서울대학교에서 개발하고 있는 자율주행차량에 대해서도 소개한다.

Bio
경력
Sept. 2006 - Present Professor, Seoul National University, Computer Science and Engineering
Aug. 2002 - Aug. 2006 Assistant Professor, Ohio State University, Electrical and Computer Engineering
March 2000 - July 2002 Research Scientist, University of Illinois, Computer Science
March 1998 - Feb. 2000 Research Engineer, LG Electronics

주요연구분야
Real-Time Embedded Systems
Cyber-Physical Systems
Mobile Platforms

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