자율주행차와 엣지컴퓨팅의 기술적 결합

목차

1. 서론

2. 본론
1) 자율주행차의 발전과 데이터 처리 한계
2) 자율주행차에서 요구되는 실시간성
3) 엣지컴퓨팅의 기술적 기여와 구조
4) 자율주행차-엣지 융합 사례 분석
5) 남은 과제와 미래 전망

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

자율주행차는 4차 산업혁명의 상징적 기술로, 교통 안전성과 효율성을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있다. 그러나 자율주행차의 안정적 운행을 위해서는 초저지연, 고신뢰성, 방대한 데이터 실시간 처리 능력이 필수적이다. 기존 클라우드 기반 데이터 처리 방식은 네트워크 지연과 대역폭 문제로 인해 자율주행차가 요구하는 수준을 충족시키기 어렵다. 이에 대한 대안으로 엣지컴퓨팅이 주목받고 있다. 본 보고서는 자율주행차와 엣지컴퓨팅의 기술적 결합을 심층적으로 분석하고, 그 가능성과 한계를 검토한다.

2. 본론

(1) 자율주행차의 발전과 데이터 처리 한계

자율주행차는 센서, 카메라, 라이다, GPS, 통신 모듈 등을 활용해 주변 환경을 인식하고 주행 경로를 결정한다. 이러한 과정에서 초당 수 기가바이트(Gb)의 데이터가 생성된다.

참고자료

· ETSI. [2019]. Multi-access Edge Computing (MEC) for Automotive Applications.
· Satyanarayanan, M. [2020]. The Role of Edge Computing in Autonomous Vehicles. IEEE Vehicular Technology Magazine, 15(2), 49–56.
· 도요타 연구소. [2021]. 자율주행차와 엣지컴퓨팅 실증 연구 보고서.
· 현대자동차그룹. [2022]. 5G 기반 자율주행차-엣지컴퓨팅 융합 실험.
· 유럽자동차제조협회. [2023]. Autonomous Driving and Edge Computing Standards.