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자율 사물에서 비롯된 자율주행 자동차에 대한 개념과 활용되는 기술의 현황, 그리고 자율주행 자동차의 문제점과 해결책

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최초 등록일
2021.05.08
최종 저작일
2020.06
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소개글

"자율 사물에서 비롯된 자율주행 자동차에 대한 개념과 활용되는 기술의 현황, 그리고 자율주행 자동차의 문제점과 해결책"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
1) 자율주행 자동차의 개념
2) 자율주행에 활용되는 기술 현황
3) 자율주행 자동차의 문제점
4) 자율주행 자동차의 문제 해결

3. 결론

4. 참고자료

본문내용

2019년의 IT 트렌드를 ‘Continuous Next’라고 정의하는데, 이것은 끊임없는 변화에 대한 준비와 함께 날로 새로워지고 변화해가는 특징을 설명한 것이다. 2014년에는 클라우드와 빅데이터, 사물인터넷(IoT)와 모바일을 축으로 하는 새로운 IT의 인프라 위에 새로운 비즈니스 유형인 디지털 비즈니스를 만들어야 한다는 의미에서 DX Build라고 선언했다. 2015년에는 거대한 차세대 비즈니스의 흐름으로 DX를 CIO가 견인해야 한다는 의미에서 Drive를 선언하였고, 2016년에는 AI가 새로운 IT 플랫폼인 클라우드와 빅데이터, 사물인터넷과 결합함으로 혁신을 이끌어내는 원동력으로 주목받아 디지털 비즈니스를 리딩하는 선도기업의 의미를 담아 Lead를 선언했다. 2017년에는 DX를 기업 내의 특정한 비즈니스 영역에서 소규모로 실험하는 단계가 아니라 기업을 전반적이고 본격적으로 확대시켜나가야 한다는 의미를 담아 Scale를 선언하였고, 2018년에 Continuous Next 선언한 것이다. DX가 전사적으로 기업의 외부 협업까지 확대되면서 다음단계인 Continuous Next를 통해 기업 내에서 조직적, 시스템적, 방법론적으로 지속시키며 디지털 비즈니스의 발굴과 확산을 위해 노력해 나가야 하는 것이다.

참고 자료

김규옥·조선아(2018). 자율주행차의 사회적 수용성과 추진과제. 한국통신학회지.
김종기(2019). 신융합시대 국내 신산업의 혁신성장역량평가와 과제.
박석규(2017). 자율주행자동차의 기능 및 안전성에 대한 연구. 서울미디어대학원대학교 뉴미디어학부.
송봉섭·정우영(2017). 융합연구리뷰-자율주행자동차, 딥러닝 기술을 탑재하다. 융합연구정책센터.
신경아(2020). 자율주행자동차의 수용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구. 건국대학교 대학원 행정학과.
윤일수(2016). 자율주행차가 가져올 사회경제적 변화. 한국ITS협회 Brief 38호.
「2016 자율주행자동차 안전성평가기술 개발 및 실도로 평가환경 구축 상세기획 보고서」, 국토 교통부·국토교통과학기술진흥원, 2017.
사물이 스스로 판단하고 움직인다면?, 사이언스타임즈, 2019.1.7.
자율차 ‘규제·인프라’에 달렸다...“구글이 답”, 한국경제TV, 2020.6.4.
자율차 ‘달리는 무기’되지 않으려면, 사이버 보안이 ‘열쇠’, Pento security, 2017.7.17.
전파 간섭없이 드론·자율차 실험...‘전파 플레이그라운드 오픈, 헤럴드경제, 2020.5.29.

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