[이벤트] PLEOS25 후기

 

안녕하세요, 럼지입니다. 3월 28일 코엑스에서 열린 PLEOS25 에 다녀왔는데, 그동안 이런저런 일들로 바빠서 후기 쓸 생각을 못하고 있다가 연휴 동안 기억을 되살려보려고 합니다. 팀 동료가 간다고 해서 즉흥적으로 따라가게 되었는데, 간만에 코엑스 나들이도 하고 유익한 내용도 들은 좋은 시간이었어요! 

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발표 세션

42dot - Leveraging Vehicle Data for Safety, Autonomy, and Business

SDV 차량의 데이터 수집/전송/가공 후 분석 결과를 바탕으로 한 "Fleet Solution"의 개발 과정과 엣지 기반 컴퓨팅 도입을 소개했습니다. 수집하는 데이터량이 증가함에 따라 수집/가공/전송의 효율화를 위해 api 개발하고, 자율 기능의 지속적인 개선을 위해 MLops 파이프라인을 공급하면서 알고리즘이 지속적으로 고도화되도록 했다고 해요. 

 발표에서 언급한 안전 운전에 대한 정의는 다음 두 가지와 같습니다.

1. 전통적 지표 : 속도, 가속도, 차선 변경 등 기존에 활용해오던 지표들
2. SDV (software defined vehicle)
   • edge 기술을 활용한 예시 (e.g 운전자의 졸음, 전방 주시 태만이 감지될 경우에 대한 대응이 가능)
   • 환경 데이터와 상황 문맥을 종합적으로 판단 → 특정 이벤트에 주어진 판단을 위한 데이터를 수집

 데이터 최적화를 위해서는 데이터 속성 3가지 - volume, velocity, variety - 에 대한 고려가 필요한데요. 42dot에서는 클라우드와 파이프라인을 활용했다고 합니다.

• 클라우드 활용
  • 실시간 모니터링 - kb 단위의 json 형태로 저장
  • event data analysis
  • MLops batch data - 차량에서 일어나는 모든 사건들을 레코딩하여 클라우드로 전송함
• 파이프라인
  • aws cloud
  • MLops는 온프레미스에서 구축
  • 서빙 전용 vehicle data platform 구축

다음은 수집 정책과 관련된 설명입니다. 차량의 lifecycle (완성차의 생산, 주행, 렌터카 업체등의 B2B 판매 등)에 따라 수집 정책이 다르게 정의할 수 있으므로, 다수의 정책이 동시에 배포될 수 있는 시스템이 필요했습니다. 데이터의 스키마 예시뿐만 아니라 API에 대한 설명, 최종적으로 FLEET solution에 대한 소개가 있었습니다.

• schema
  • 정책의 버전관리, contence, 전송으로 이루어짐
  • 수집단위: 글로벌 기준 (40초) 마다 전송, 10 hz로 수집하여 이벤트가 생기면 전송
  • Rust agent - sql 쿼리를 활용해 vehicel monitoring이나 accident analysis
  • sql이 동적으로 적재하기 때문에 rust agent의 재구동이나 차량으로 OTA가 필요없음
  • restAPI와 time series API를 구별하여 활용
• Vehicle data API
  • time series data API
  • fleet AI API → 자연어 기반으로 데이터 인사이트를 찾을 수 있도록 제공
• FLEET solution
  • vehicle data twin 구축을 목표로 주행거리/자율주행 여부/ 기어값/드라이빙 이력 (전통적 지표에 대한 기록) 등을 기록함
  • event insight 출력 → 사고 발생이나 자율주행 해제 등과 같은 이벤트를 수집하여 llm으로 해당 상황에 대해 요약하고 비디오를 플레이
  • 위험 운전 패턴에 대한 조건을 설정하고 해당 값을 모니터링하는 대시보드 구현, 해당 값이 threshold를 넘어가면 alert

전시 부스

300

스마트시티 솔루션과 관련된 전시가 굉장히 인상 깊었습니다. 

대시보드를 통해 차량의 vehicle 비율, infra status 뿐만 아니라 prompting을 통해 (1234 차량의 현재 위치는 어디야?) 주행 중인 차량에 대한 검색도 가능하더라구요. 

이 외에도 아래와 같이 fleet management systme이나 수요 응답형 택시 분석 시스템 등 다양한 솔루션들을 소개되었고, 각 솔루션마다 엔지니어분들께서 친절하게 소개도 해주시고 궁금한 게 있으면 상세하게 답변해 주셔서 다른 AI 관련 전시보다 깊이 있는 시간이라고 느꼈습니다.

출발지와 도착지, 차종 등을 입력하면 AI 모델로 추론된 예상 경로 및 요금 출력해서 지도 내 경로 및 예상 요금을 표시하는 운송 업체를 대상으로 한 스마트 배차 시스템도 있었습니다. 실제 운행에 대한 데이터 수집도 진행 중이며 UI가 굉장히 깔끔했던 것이 기억에 남아요. 

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저희 회사에서도 교통과 관련된 데이터를 다루고 있는 프로젝트가 있는데, 그 데이터들을 활용해서 해볼 수 있는 프로젝트나 관련 인사이트들을 얻을 수 있는 좋은 기회였습니다. 발표 세션 입장 인원이 굉장히 한정적이라 조금 아쉬웠지만, 운좋게 문 닫고 들어가서 굉장히 다행인 하루라고 생각했어요! 최근에 개발 관련 행사 소식이나 참여에 소홀했었는데 날씨도 좋아졌으니 기회가 되는대로 또 찾아가 보려 합니다.