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Janghoo Lee

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특히 기억에 남는 일

네이버

연구개발인턴 / 네이버 클라우드

23.01~22.06

작성중

자율주행 공유킥보드 만들기

로보틱스 엔지니어

100만 회원 공유킥보드서비스 스타트업 ‘디어코퍼레이션’

20.07~22.04

요약:

공유형 전동킥보드를 위한 자율주행기술을 개발했습니다.

문제:

공유킥보드는 사회적으로 부정적인 영향을 많이 미쳤습니다. 디어팀은 불법주차 문제, 수요공급 불균형 문제 등의 문제를 가장 똑똑하게 해결하는 방법은 자율주행이라고 생각했습니다. 더 궁금하면 글 “공유 킥보드 회사에서 자율주행을 개발하고 자빠진 이유” 을 살펴보세요.

성과:

사람 도움 없이 약 1km 를 주행할 수 있도록 만들었습니다. Jetson Xaiver AGX이라는 컴퓨터에 ROS를 올리고, 저는 Perception 시스템을 맡아 구성했습니다. 기술적으로는 정밀지도 기반의 주행이 아니라 실시간 영상처리 기반의 주행으로 방향성을 잡았는데, 자율주행차와 달리 플릿의 수가 적고, 성수동 골목같은 라스트 마일 특성상 가림(occlusion)이 많고 공사현장 등 지도변화가 빈번하기 때문입니다.

프로젝트 중, 단순히 자율주행을 만들어 문제를 해결하고자 하는 팀 문제정의와 방향성의 한계를 지적했습니다.

잘 생각해 보면, 꼭 앞서 언급한 공유킥보드 시장의 문제들을 자율주행 기술로 풀어야 할 필요가 없습니다. 원격제어 기술만으로도 충분히 해결할 수 있습니다. 하지만 원격제어 기술을 성공적으로 개발하더라도 이미 배치된 킥보드에는 기술을 적용하기 어렵기 때문에, 비즈니스 가치가 만들어지는 순간은 원격제어 기능이 탑재된 새로운 킥보드들이 배치되고서부터입니다.

이들이 만드는 가치가 얼마나 큰지 정량적으로 가늠할 수 있는 모델을 제안하고, 우리가 직접 기술을 개발하여 잠재적으로 만들 수 있는 가치가 초기 손실을 회복하는 데 얼마의 시간이 걸릴지 가늠할 수 있는 추상적인 틀을 제공했습니다. 만약 개발을 할 것이라면, 원격제어 기술을 탑재한 킥보드가 도시를 배회하며 수집하는 데이터로 무엇을 해야 하는지 제시했습니다.

배움:

기술적으로는 TensorFlow 모델의 TPU 훈련, MLOps 의 필요성, Autonomy 2.0 에 대해 생각해볼 수 있는 기회였습니다. 2D비전과 머신러닝 운영의 한계를 경험, 시간축을 결합하거나 공간을 생성하는 일, MLOps에 대해 관심갖는 계기가 되었습니다.

기술을 이용한 문제해결 역량뿐 아니라, 올바르게 문제를 정의하고 타당성을 따져 보는 작업의 중요성에 대해서 뼈에 새길 수 있는 시간이었습니다.

참고: 보도기사

https://www.youtube.com/watch?v=J3xQ-5OBjjc

디어, 전동킥보드 '자동주차' 기술 개발