admin 자율주행 기술의 핵심인 AI 칩셋은 2026년 기준으로 1000TOPS 이상의 연산 성능을 목표로 경쟁 중입니다. NVIDIA의 DRIVE Orin은 254TOPS로 중앙 집중식 컴퓨팅을 주도하며, Qualcomm SA8650은 모듈형 설계로 유연성을 강조합니다. Tesla AI5는 자체 최적화된 AI 추론으로 차별화됩니다. 본 보고서는 글로벌 표준 자료를 바탕으로 성능 비교와 실무 적용 전략을 제시합니다. 서론 자율주행용 AI 칩셋은 현대 자동차 산업 아키텍처에서 … 더 읽기
Automotive HPC(중앙 컴퓨팅): 왜 지금, 무엇을 살 것인가 아직도 Automotive HPC(중앙 컴퓨팅)를 어렵게만 생각하시나요? 분산 ECU에 머무르면 중고차 잔존가치 하락, 기능 확장성 제한, 보안 업데이트 지연이 누적됩니다. 이 글에서 왜 지금 HPC로 가야 하는지와 무엇을 사야 하는지까지 한 번에 정리합니다. 왜 지금 HPC인가: 한눈 요약 센서 40개 시대(라이다·레이더·카메라)엔 대용량 센서 융합을 실시간 처리해야 합니다. 중앙 … 더 읽기
자동차 산업은 단순한 이동 수단을 넘어 지능형 플랫폼으로의 거대한 전환기를 맞이하고 있습니다. 이제 차량은 추진 성능이나 편의성뿐만 아니라, 소프트웨어와 하드웨어의 유기적 통합을 통해 구현되는 지능, 맞춤화 및 업데이트 가능성에 의해 가치가 정의됩니다. 이러한 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대를 가능하게 하는 핵심 동력은 기존의 분산형 ECU 구조에서 벗어난 중앙 집중형 고성능 컴퓨팅(HPC) 아키텍처입니다. 1. 아키텍처의 진화: 분산형 … 더 읽기
SDV 시대의 운영체제 선택 기준을 이해하기 차량 OS는 단순한 소프트웨어가 아니라, 안전·성능·생태계·업데이트 전략이 결합된 시스템 아키텍처 선택이다.각 OS는 “무엇을 잘하는가”보다 “어떤 문제를 해결하기 위해 존재하는가”가 다르다. 1. 구조적 차이: “한 대의 차” 안에서 공존하는 세 가지 OS 차량 OS의 현실: 단일 OS가 아닌 다중 OS 아키텍처 현대 차량은 하나의 OS로 모든 기능을 처리하지 않는다.대신 기능별·위험도별로 OS를 분리하고, 이를 하이퍼바이저로 통합한다. 영역 … 더 읽기
자율주행차의 핵심은 ‘눈’입니다.그런데 그 눈이 카메라일 수도 있고, 라이다(LiDAR)일 수도 있습니다.둘 중 무엇이 더 중요할까요? 결론부터 말하면, 둘 다 필요합니다.하지만 기업마다 전략이 다릅니다.오늘은 카메라와 라이다를 비교하고, 왜 센서 퓨전이 현재 가장 현실적인 해법인지 이야기해보겠습니다. 1. 카메라와 라이다, 한눈에 보기 구분 카메라 라이다(LiDAR) 원리 가시광선 기반 이미지 센서 레이저 펄스로 거리·형상 측정 주요 데이터 2D 이미지 (풍부한 시각 정보) 3D … 더 읽기
n8n은 오픈소스 기반의 워크플로우 자동화 플랫폼으로, 복잡한 코딩 없이 다양한 서비스를 연결해 반복 업무를 자동화할 수 있습니다.이 글에서는 n8n의 핵심 개념부터 자동차 산업에서의 실제 활용 사례, 블로그 콘텐츠 자동화까지 단계별로 설명합니다. 1️⃣ n8n이란 무엇인가? n8n은 독일 베를린에서 시작된 오픈소스 기반의 워크플로우 자동화 플랫폼입니다.노드 기반 인터페이스를 통해 API 연동, 데이터 변환, 조건 분기 등을 시각적으로 구성할 … 더 읽기
소프트웨어 정의 차량(SDV)과 자동차 OS, 왜 2026 경쟁의 승부처인가 작성자 Terry · 2026-03-07 · 읽는 시간 약 7분 엣지 AI + 중앙 컴퓨트 아키텍처가 SDV의 표준이 됩니다. 빠른 탐색 왜 지금 SDV/자동차 OS인가 핵심 한 줄 Technical Deep Dive 실전 사례 비교 분석 전문가 인사이트 현실 체크 돈이 되는 체크리스트 FAQ 아직도 소프트웨어 정의 차량(SDV)과 … 더 읽기
자동차 존(zonal) 아키텍처 완벽 가이드: 데이터 플로우, 비교, 사례, FAQ 아직도 자동차 ‘존(zonal) 아키텍처’를 어렵게만 느끼시나요? 도메인 ECU가 촘촘한 차량을 지금 산다면 다음 리스크를 떠안을 수 있습니다. 잔존가치 하락: OTA 미지원, 구형 네트워크 의존 보안 취약점 확산: 공격면 확대로 리스크 증가 유지보수 비용 폭등: 긴 배선·부품 단종 반대로 존 아키텍처로 전환한 차는 소프트웨어로 가치가 쌓입니다. … 더 읽기
메타 설명: 2026 자율주행 동향 총정리. 레벨3/레벨4, E2E, HD Map, V2X, 원격 관제와 OTA까지 Automotive AI 핵심을 해설하고 Terry Tech pluse의 도입 로드맵·KPI를 제안합니다. 서론: 지금, ‘기술+운영’의 결합이 결정한다 2026년 자율주행 시장은 감독형 E2E 지능, 지오펜싱 기반 레벨4 운영, 그리고 원격 관제 표준화가 삼박자를 이루며 상용 검증이 급가속 중입니다. 글로벌 완성차·IT는 OTA로 기능을 지속 개선하고, … 더 읽기
자율주행, ADAS, 스마트 인포테인먼트 등 첨단 기능이 빠르게 확산되면서 자동차는 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라, 움직이는 AI 컴퓨팅 플랫폼으로 진화하고 있습니다.이러한 변화의 중심에는 차량 내 Edge AI 플랫폼 통합이 있습니다. 본 글에서는 차량 내 Edge AI 아키텍처를 중심으로,고성능 AI 가속기 선택 기준, 실시간 처리 능력 확보 방안,그리고 한국 자동차 산업의 전략적 시사점을 종합적으로 정리합니다. Edge AI란 … 더 읽기