헬로티 함수미 기자 | 티맥스티베로는 한국교통안전공단·카이스트와 함께 교통사고 위험도를 예측하고 위험 원인을 분석해 대안을 제시하는 AI 솔루션 ‘T-Safer’를 공동 개발했다고 4일 밝혔다. AI 솔루션 T-Safer를 통해 교통사고 예측·예방에 기여될 전망으로 보인다. T-Safer는 ‘Transportation Safe Keeper’의 약자로 매월 교통사고 위험도 예측과 원인을 분석한 ‘세이프티 리포트’를 제공한다. 지자체와 공공기관 등 교통 관련 기관은 이를 기반으로 위험 요인을 미리 제거함으로써 안전한 교통 환경 기반을 다진다. T-Safer는 매월 약 2억 건의 교통 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 사고에 대한 예측 및 예방을 위한 인사이트를 제공한다. 이에 따라 대량의 데이터를 원활하게 관리하고 데이터에 AI 학습모델을 적용하는 노하우가 필요했다. 티맥스티베로는 DBMS ‘티베로’를 통해 축적해온 데이터 관리 기술을 필두로 공동 개발에 참여했고, 성공리에 시스템을 구축할 수 있었다. 티맥스티베로는 T-Safer의 2021년 시범운영을 함께 지원하고 시범 운영 기간 나타난 개선 방안 및 문제점을 보완한다. 양질의 교통 데이터 분석을 고도화하고
[헬로티] ▲테스트 환경 구축 프로젝트는 오스트리아에서 복잡한 도시 및 교외 고지대 교차로의 교통 데이터를 제공하게 된다.(출처 : 셉톤 테크놀로지스) 지능형 라이다 전문 기업 셉톤(Cepton)과 오스트리아 산업 및 테스트 연합인 ALP.Lab이 자율주행 시 복잡한 도로 주행 상황을 연구하기 위해 라이다 기반의 테스트 환경을 구축하는 내용의 파트너십을 체결했다. 해당 프로젝트는 우선 오스트리아에서 복잡한 도시 및 교외 고지대 교차로의 실세계 교통 데이터를 제공하게 된다. 산악 지형의 오스트리아는 눈 쌓인 좁고 안개 자욱한 거리에서 교차로 한 가운데서 트램을 추월하는 자전거에 이르기까지 까다로운 주행 상황이 벌어지고 있어 자율 주행 솔루션의 구축에 걸림돌이 될 수 있다. 다양한 시나리오의 데이터베이스를 작성하는 것은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율주행 차량(AV)이 복잡한 환경에서 제대로 작동할 수 있도록 솔루션을 테스트하고 검증하는 데 필수적이다. ALP.Lab은 마그나(Magna), AVL 등 자동차 공급업체 연합이자, 요아네움 리서치(Joanneum Research), 그라츠 공과대학교(Graz University of Technology)
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