FIU, 스마트시티 인프라 ‘자율주행차 솔루션’ 개발 집중

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플로리다국제대학(FIU) 연구원들이 스마트시티 인프라와 자율주행차 솔루션 개발의 모범 케이스로 주목받고 있다.

IT 온라인매체 테크익스플로러는 FIU 엔지니어링 및 컴퓨팅 스쿨의 연구원 2명이 스마트시티의 인프라와 교통망, 이를 통해 도시의 운영을 혁신하는 방법을 연구하고 있다며 이들을 소개했다. 두 명의 연구자는 전산정보과학대 M. 하디 아미니(M. Hadi Amini) 교수와 알리레자 라히미(Alireza Rahimi) 토목환경공학부 박사다.

아미니와 그의 팀은 현재 에너지 및 교통 네트워크, 의료 애플리케이션을 포함한 상호의존적 네트워크에서 실시간으로 의사결정할 수 있는 분산 지능과 최적화 방법론, 분산 기계 학습 알고리즘을 개발하고 있다.

이들이 개발하는 HADI(Holistic Agent-based Distributed algorithm for IoT)는 스마트시티 인프라에서 상호 의존적 네트워크로 대규모 의사결정 문제를 해결할 수 있다. 스마트시티 인프라는 에너지 시스템, 건물, 산업을 스마트 기술과 함께 연결하는 진화된 작업 방식을 포함한다. 아미니가 최근 ‘패턴스(Patterns)’에 발표한 연구는 상호의존적 네트워크와 스마트시티 인프라라는 맥락에서 데이터 과학 문제에 대한 비전을 제시한다.

아미니의 연구 중 일부는 드론과 스마트 자동차와 같은 자율주행 기술들 간의 의사소통이 필요하다. 그러나 상호 의존적인 네트워크가 너무 많으면 사생활의 침해와 같은 문제로 이어질 수 있기 때문에 더 큰 인프라 내에서 개별화된 학습과 의사결정을 위한 알고리즘에 초점을 맞추고 있다.

연구팀이 공동저술한 분산형 머신러닝용 분산형 센싱 플랫폼에 대한 논문은 2019 IEEE 계산과학 및 계산지능 콘퍼런스(CSCI 2019)에서 최우수 논문상을 받았다.

이러한 분산형 작업은 안전을 증대시킨다. 수천 명이 상호 연결되고 해킹 가능한 네트워크에 있는 잠재적인 위험을 해소하는 것이 중요하다.

아미니는 차량 또는 운전자 중 누가 의사결정을 내리는가와 교통 혼잡을 방지하기 위한 드론 교통의 최적화에 주목한다. 즉, 어떻게 하면 상호의존적인 인프라 내에서 자율적이고 지능적인 의사결정 프레임워크를 개발할 수 있는가의 문제다. 예컨대 전기차가 충전할 장소와 시기를 선택하는 의사결정은 자율운전차가 내리는가 아니면 사람인가의 문제다.

라히미 박사는 자율주행차가 오늘날의 많은 문제에 대한 해결책이 될 수 있다고 믿는다. 그는 “자율주행 차량은 노인, 장애인, 운전을 할 수 없는 사람들과 같은 다양한 그룹의 사람들에게 이동성 옵션을 증가시킬 수 있는 좋은 기회를 제공할 것”이라고 말했다.

라히미의 연구센터가 시스템적으로 해결하려는 이슈는 자율주행차가 보편화되면 발생할 수 있는 문제, 즉 교통 혼잡의 해결이다. 미국에서 자율주행차가 도로를 달리면 교통 체증은 약 20% 증가할 수 있다는 연구도 있다.

라미히는 플로리다 교통부와 미국 교통 대학 교통 센터의 후원 아래 이 문제에 대한 해결책으로 공유 자율주행차와 관련된 프로젝트를 진행하고 있다.

그는 “이 문제에 대한 해결책은 공유 이동성이다. 현재 공유 자율주행차 홍보 계획과 전략을 수립하기 위해 여행자의 행동을 조사하고 있다”고 말했다. 이 연구는 공유 자율주행차에 대한 여행자들의 긍정적인 생각이 중추적인 역할을 한다는 것이다. 여행자들이 안전 등 다양한 변수를 우려한다면 상용화의 길은 멀다.

이러한 우려에는 낯선 사람과 차량을 공유하는데 대한 안전성과 함께 기업에게 차량을 추적할 수 있도록 허용하는데 따른 프라이버시 문제 등을 포함한다.

아미니 교수는 FIU의 상호의존적 네트워크 연구소(SOLID lab)의 설립자다. 이 연구소는 최적화 및 학습 이론, 상호의존적 네트워크 및 지속가능성 주제에 초점을 맞추고 있다.

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