이번 글에서는 네 가지의 질문에 대한 답을 기재하는 방식으로 글을 작성하려 한다.
1. 이미 취득 된 데이터는 어디서 구할 수 있나?
이미 취득된 데이터는 KITTI Dataset에서 얻을 수 있다.
KITTI Dataset은 지난 글에서 잠깐 언급했었지만 다시 이야기를 이어나가보자.
KITTI Dataset은 고해상도 RGB, 회색조 스테레오 카메라 및 3D 레이저 스캐너를 포함한 다양한 센서 모달리티로 기록된 많은 시간의 교통 시나리오로 구성되어 있다.
2012년, KITTI Benchmark Suite를 온라인을 통해 딥러닝 학습을 위한 데이터셋을 공개했다.
KITTI는 차량에 여러 환경 센서를 탑재하여 취득한 센서의 Raw 데이터를 공개했다.
KITTI Dataset은 크게 4개의 구성 요소로 구분할 수 있다.
카메라 센서 이미지, 라이다 센서 포인트 클라우드, 캘리브레이션을 위한 파라미터, 라벨 정보이다.
2. 스마트시티를 행하는 곳은?
위의 질문에 대한 답을 하기 전에 우리는 '스마트 시티'에 대해 알아야한다.
스마트시티
스마트시티란 기술과 데이터를 활용하여 도시의 경쟁력과 삶의 질을 향상시키는 도시를 말한다.
- 다양한 센서를 통해 자산과 자원을 효율적으로 관리한다.
- 도시의 기반시설에 정보통신기술을 융합하여 기능을 최적화한다.
- 도시의 운영 효율성과 지속가능성을 향상시킨다.
- 도시의 문제점을 개선하고, 미래 도시의 혁신을 위한 새로운 패러다임으로 인식되고 있다.
그렇다면 스마트 시티를 행하고 있는 곳에 대해 알아보자.
- 싱가포르
- 국가 차원에서 스마트 네이션(Smart Nation) 정책을 추진
- 자율주행, IoT, AI 기반 교통·에너지 관리 시스템 도입
-바르셀로나 (스페인)
- 스마트 가로등, 공공 와이파이, IoT 기반 교통·환경 관리
- 시민 참여형 데이터 플랫폼 운영
- 도쿄 (일본)
- 2020 도쿄 올림픽을 계기로 스마트 모빌리티·에너지 시스템 구축
- AI 기반 도시 운영 및 자율주행 테스트
- 상하이 (중국)
- 5G 기반 도시 관리, AI 교통 신호 시스템 적용
- 스마트 헬스케어 및 디지털 행정 서비스
- 암스테르담 (네덜란드)
- 스마트 에너지, 친환경 교통, 공유 경제 활성화
- 개방형 도시 데이터 플랫폼 운영
- 세종시
- 자율주행 특화 도시, 스마트 교통·에너지 시스템 운영
- 국가 주도 스마트시티 시범도시로 선정
- 부산 에코델타 스마트시티
- AI·빅데이터 기반 맞춤형 도시 서비스 도입
- 친환경 수변 도시로 개발
- 서울 스마트시티
- 공공 데이터 개방, 스마트 교통·환경·보안 시스템 운영
- IoT 기반 스마트 가로등 및 주차 시스템 도입
3. 가상으로 데이터를 취득한다면?
(질문을 이해 못했다)
4. CARLA 란?
CARLA 'Car Learning to Act'의 약자로 쉽게 말해 자율 주행 연구를 위한 오픈 소스 시뮬레이터 혹은 시뮬레이션 플랫폼이다.
고도로 사실적인 도시 환견에서 시각적 및 물리적 데이터를 제공하며, 자율 주행 시스템의 개발, 트레이닝 및 검증을 위한 포괄적인 도구를 제공한다. Unreal Engine 4를 기반으로 개발되어, 뛰어난 시각적 품질과 물리 시뮬레이션이 특징이다.
주요 기능
- 다양한 시나리오 생성: 도로 조건, 교통 상황, 기후 변화 등 다양한 변수를 설정하여 복잡한 주행 시나리오를 생성할 수 있다.
- 리얼타임 시뮬레이션: 실시간으로 차량의 센서 데이터를 처리하고 주행 알고리즘을 테스트할 수 있다.
- 확장성 있는 센서 모델: GPS, 카메라, 라이더, 깊이 센서 등 다양한 센서 모델을 제공하여 현실적인 주행 환경을 구현한다.
- 자율 주행 알고리즘 통합: 다양한 자율 주행 알고리즘과 통합 가능하여, 주행 전략의 개발 및 평가가 가능하다.
자세한 내용은 여기를 참고하면 된다.
이번 글에서는 스마트시티와 CARLA에 대해서 알아보았다.
현재 하고 있는 스터디 내에서 라이다와 스마트시티 등에 대해서 학습하고 있어서 각 주차별로 주제가 하나씩 던져진다. 아직 갈길이 멀다. 많은 것을 배우고 얻어가는 스터디가 되었으면 좋겠다.
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