V2X, 자율 주행을 위한 이동의 진화

모빌리티 & 물류

견고한 에지 데이터 수집 관리

탈것에서 실시간 상황 데이터로의 진화

자율주행은 에지 컴퓨팅 기술이 적극 활용되는 대표 분야입니다.
고속 주행 차량에 돌발상황 발생시 클라우드를 통한 대응은
다운 타임을 야기해 큰 사고로 이어질 수 있기 때문입니다.

자율 주행 및 물류 이동 경로 파악

자율 주행, 물류 이동, 도심 항공 모빌리티 (Urban Air Mobility, UAM)등을 위해서 네트워크 의존을 해결해야 합니다. 에지 컴퓨팅을 이용한 정밀 데이터 처리로 운행 중, 이상 탐지를 통해 실시간 문제 해결이 가능합니다.

MaaS (Mobility as a Service)

수많은 차량의 데이터를 중앙 수집하고 사업자간 데이터 공유를 통해 DBMS 서비스 최적화와 유동적 대응을 완수합니다. 

V2X (Vehicle to Everything)

차량 간(V2V), 차량과 설비 간 통신(V2I)으로, 에지와 코어간의 견고한 데이터 파이프라인을 건설합니다.

MOD (Mobility on Demand)

실시간 시계열 데이터 통계와 차트 생성으로 차량 별 데이터에 기반한 장비 수명 예측 및 예지 정비를 수행합니다.

초고속 센서 데이터 처리

실시간 상황파악 및 제어

마크베이스는 차량에 내장되어 적은 양의 컴퓨팅 파워로도 대량의 센서 데이터를 저장, 유지합니다.

자율주행 자동차는 차량 자체에서 생성하는 엔진 혹은 모터와 변속기, 브레이크 등의 운행 정보를 통하여 주변 차량 및 도로 상황, 차선 인식을 위한 이미지 데이터가 LiDAR 및 카메라로부터 실시간으로 대량 생성됩니다. 이러한 데이터는 인공지능 엔진에 전달되어 사고 없는 자율 주행을 가능하게 합니다. 이미지 및 센서 데이터는 시계열로 저장되어야 하고 사고 발생시 분석을 위해 반드시 필요한 데이터입니다. 그러나 5G 등의 네트워크를 통한 전송의 경우 많은 비용이 필요하며, 차량 내부에 탑재된 컴퓨터 시스템에 이를 저장하기에는 내부 장비의 성능이 충분하지 않아 저장이 어려운 문제가 있습니다.

자율주행 자동차 내에 설치된 컴퓨터 시스템에 마크베이스 TSDB를 설치, 운영하면, 낮은 리소스 사용량으로 대량의 센서 데이터와 시계열 이미지 데이터를 저장할 수 있고, 차후에 이를 검색하거나 추출할 때에도 빠르게 처리할 수 있습니다. 실시간성이 필요하지 않은 데이터는 차량 충전시에 유선망을 이용하여 원격 서버에 저장이 가능한 것 또한 장점입니다.

마크베이스 TSDB 도입으로, 자율주행 차량 및 안전 운전 시스템에 탑재된 컴퓨터 시스템에 부하를 주지 않고 대량의 센서 데이터와 이미지 데이터를 저장하고 사용할 수 있었습니다. 

강화된 에지의 자율성

인텔리전트 에지

인텔리전트 에지는 데이터가 생성되는 차량 자체에서의 데이터 분석 및 솔루션을 제공합니다. 마크베이스는 에지에 최적화된 시계열 데이터베이스와 이들 분산 에지들을 관리하기 위한 에지 마스터 솔루션을 공급합니다.

임베디드 테크놀로지

네트워크 통신량을 줄임으로써 주행 중에도 안정적인 데이터 처리가 가능합니다. 에지에서 대부분의 데이터를 처리해야 하는 이유입니다.

에지 인공지능

주행 중 수집된 데이터를 개별 차량들에 최적화된 형태로 에지 기반의 인공지능을 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해 쾌적하고, 안전한 차량 관리가 가능해집니다.