자율주행 엔지니어가 되려면? 자율주행 공부 로드맵 총 정리 feat.chatGPT + DeepL

운전자가 필요 없는 완전 자율 주행 시대가 코앞으로 다가오고 있습니다. 자율주행 시장은 앞으로 15년간 연평균 41% 성장할 것으로 기대되는대요. 이에 따라 자율주행 엔지니어도 많이 필요하게 되겠죠? 자율주행 엔지니어가 되기 위해선 어떤 공부를 해야 하는 걸까요? 그전에 자율주행 기술은 무엇이고 어떤 단계로 이루어지는 걸까요? 궁금증을 빠르게 해소하기 위해 chatGPT에게 물어봤습니다. 영어로 질문했고 번역은 DeepL로 했습니다 :) 

 

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자율주행 기술은? 

자율 주행 기술(self-driving technology) 또는 무인 기술(driverless technology)이라고도 하는 자율 주행 기술(Autonomous driving technology)은 첨단 센서, 소프트웨어 및 통신 시스템을 사용하여 사람의 개입 없이도 차량이 운행할 수 있도록 하는 것을 말합니다. 자율 주행 기술을 통해 차량은 실시간 데이터와 알고리즘을 기반으로 의사 결정을 내리고 조치를 취할 수 있습니다. 이 기술은 교통 패턴, 도로 상황 및 기타 환경 요인을 감지하고 분석하여 차량을 안전하고 효율적으로 탐색할 수 있습니다.

자율 주행 기술에는 레벨 0(자동화 없음)부터 레벨 5(완전 자동화)까지 다양한 수준의 자율성이 있습니다. 레벨 0에서는 운전자가 차량을 완전히 제어할 수 있으며, 레벨 5에서는 사람의 입력 없이 차량이 완전 자율적으로 작동할 수 있습니다. 자율주행 기술은 안전을 개선하고 교통 혼잡을 줄이며 접근성을 높여 교통을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 규제, 인프라, 사이버 보안 등 여러 가지 중요한 과제를 안고 있습니다.

 

자율주행 기술 중 가장 대중적으로 사용하는 기술은 무엇이 있을까? 

자율 주행 차량 개발에 일반적으로 사용되는 몇 가지 인기 있는 자율 주행 기술이 있습니다. 다음은 가장 인기 있는 몇 가지 기술입니다:

📍라이더 : 라이더(광 감지 및 거리 측정)는 레이저 광선을 사용하여 환경의 3D 지도를 생성하는 원격 감지 기술입니다. 라이다 센서는 자율주행 차량에서 주변 물체와의 거리를 감지하고 측정하는 데 사용됩니다. 

📍레이더 : 레이더(무선 감지 및 거리 측정)는 전파를 사용하여 환경의 물체를 감지하는 감지 기술입니다. 레이더 센서는 일반적으로 자율주행 차량에서 다른 차량의 속도와 위치를 감지하는 데 사용됩니다. 

📍컴퓨터 비전 : 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 카메라 및 기타 센서의 시각적 데이터를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 자율주행 차량에서 물체, 장애물, 노면 표시를 식별하는 데 사용됩니다. 

📍GPS : GPS(위성 위치 확인 시스템)는 차량이 위치와 방향을 파악할 수 있도록 하는 위성 기반 내비게이션 시스템입니다. GPS는 자율주행 차량에서 위치 파악 및 매핑을 위해 사용됩니다. 

📍머신 러닝 : 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 인공 지능의 한 유형입니다. 머신 러닝 알고리즘은 자율주행 차량에서 인식, 동작 계획 및 의사 결정을 개선하는 데 사용됩니다. 

📍센서 퓨전 : 센서 퓨전에는 라이더, 레이더, 카메라 등 여러 센서의 데이터를 결합하여 인식 및 물체 감지를 개선하는 것이 포함됩니다. 이 기술은 차량이 주변 환경을 종합적으로 파악하는 데 매우 중요합니다. 

전반적으로 이러한 기술은 자율 주행 차량의 개발과 운행에 중요한 역할을 하며, 자율 주행을 더욱 안전하고 효과적으로 만들기 위해 이러한 기술을 개선하고 개선하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다.

 

위의 기술을 배우면 어떤 직업을 가질 수 있을까? 

라이다, 레이더, 컴퓨터 비전, 머신 러닝, 센서 융합, GPS를 배우면 자율주행 및 관련 산업 분야에서 다양한 커리어를 준비할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 가능한 커리어 경로입니다: 

🚘 Perception Engineer(인지 엔지니어) : Perception Engineer는 자율주행 차량의 인지 시스템을 개발하고 유지 관리합니다. 라이더, 레이더, 컴퓨터 비전, 센서 융합 기술을 사용하여 차량이 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있도록 지원합니다. 

🚘 Autonomous Vehicle Software Engineer(자율주행 차량 소프트웨어 엔지니어) : 자율주행차 소프트웨어 엔지니어는 차량의 동작을 제어하는 소프트웨어를 개발하고 유지 관리하는 일을 담당합니다. 머신 러닝, 모션 계획, 제어 시스템을 사용하여 차량이 안전하고 효과적인 주행 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 

🚘 Robotics Engineer(로보틱스 엔지니어) : 로보틱스 엔지니어는 자율주행 차량을 포함한 로봇 시스템을 개발하고 유지 관리합니다. 센서, 머신러닝, 제어 시스템 등 다양한 기술을 사용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇 시스템을 설계하고 구축합니다. 

🚘 Data Scientist(데이터 과학자) : 데이터 과학자는 머신 러닝 및 기타 분석 기술을 사용하여 데이터를 해석하고 분석합니다. 자율 주행과 관련하여 센서 및 기타 소스의 데이터를 분석하여 자율 주행 차량의 성능을 개선할 수 있습니다. 

🚘 GIS Analyst(GIS 분석가) : GIS(지리 정보 시스템) 분석가는 GPS 및 기타 기술을 사용하여 지도와 지리 데이터를 생성하고 유지 관리합니다. 자율 주행의 맥락에서 GIS 데이터를 사용하여 위치 파악 및 매핑을 개선할 수 있습니다. 

🚘 Autonomous Vehicle Safety Engineer(자율주행 차량 안전 엔지니어) : 자율주행 차량 안전 엔지니어는 자율주행 차량이 안전하고 규제 요건을 충족하는지 확인하는 업무를 담당합니다. 라이다, 레이더, 컴퓨터 비전, 머신 러닝 등 다양한 기술을 사용하여 잠재적인 안전 문제를 파악하고 솔루션을 개발할 수 있습니다. 

전반적으로 라이다, 레이더, 컴퓨터 비전, 머신 러닝, 센서 융합, GPS를 배우면 흥미롭고 빠르게 성장하는 자율주행 분야에서 다양한 커리어를 준비할 수 있습니다.

 

Perception 엔지니어가 되기 위해선 어떤 공부를 해야 할까? 

자율 주행 인식 개발자가 되려면 컴퓨터 과학, 공학 및 수학의 여러 분야에 대한 탄탄한 기초가 필요합니다. 다음은 여러분이 공부해야 할 몇 가지 주요 주제입니다:

✏️ Computer Vision(컴퓨터 비전) : 컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 비디오 데이터를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 학문 분야입니다. 자율 주행 인식 개발자는 물체 감지, 세분화, 추적과 같은 주제를 공부해야 합니다.

✏️ Machine Learning(머신 러닝) : 머신 러닝은 자율 주행 인식 시스템 개발의 핵심 요소입니다. 지도 및 비지도 학습 기법, 신경망, 딥러닝, 최적화 방법 등을 공부해야 합니다.

✏️Robotics(로보틱스): 로보틱스는 자율주행 인식 시스템 개발의 토대입니다. 여러 센서의 데이터를 통합하여 인식을 개선하는 로봇 공학 및 센서 융합에 대해 잘 이해하고 있어야 합니다.

✏️ Programming(프로그래밍) : Python, C++, MATLAB과 같은 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 또한 OpenCV, 텐서플로우, ROS(로봇 운영 체제)와 같은 소프트웨어 라이브러리 및 프레임워크 작업 경험이 있어야 합니다.

✏️ Mathematics(수학) : 선형 대수, 미적분, 확률 이론 및 통계에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다. 이러한 주제는 자율 주행 인식 알고리즘을 개발하는 데 기본이 됩니다.  

✏️ Signal Processing(신호 처리) : 신호 처리는 라이더, 레이더, 카메라와 같은 센서의 데이터를 분석하는 데 필수적입니다. 디지털 신호 처리, 푸리에 변환, 웨이블릿 분석을 공부하여 센서의 신호를 조작하고 분석하는 방법을 이해해야 합니다. 

✏️ Human-Computer Interaction(인간과 컴퓨터의 상호 작용) : 인간과 컴퓨터의 상호 작용 원리를 잘 이해하고 있어야 합니다. 자율 주행 인식 개발자는 사람과 효과적으로 상호 작용할 수 있는 시스템을 설계하고 구축해야 합니다.

전반적으로 자율주행 인식 개발자가 되려면 컴퓨터 과학, 수학, 엔지니어링, 머신 러닝 분야의 기술과 지식이 결합되어야 합니다. 이러한 기술은 정규 교육, 온라인 과정, 독학, 자율 주행 인식 시스템에 대한 실무 경험을 통해 습득할 수 있습니다.

 

💌 자율주행 교육 매니저 크리시의 보충 설명 : 로보틱스, 신호처리, 인간과 컴퓨터의 상호 작용은 Perception 엔지니어가 되기 위한 주요 기술이라고 보기 어렵고, 오히려 센서 기술에 대한 이해가 필요합니다. 

✏️ Sensor Technology(센서 기술) : 자율 주행 시스템은 카메라, 라이더, 레이더 등 다양한 센서를 사용합니다. 센서 기술을 공부하면 이러한 센서의 작동 방식과 데이터를 수집하고 처리하는 데 사용할 수 있는 방법을 이해하는 데 강력한 기초를 제공할 수 있습니다.

 

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구글링으로 보던 정보를 chatGPT가 요약해서 정리해 준 느낌입니다. chatGPT가 알려주는 자율주행 학습 방법을 하나씩 찾아가면서 하기엔 어려움이 클 거예요. 프로그래머스에선 자율주행 기술을 대학원 수준만큼 배울 수 있게 커리큘럼을 구성해 제공하고 있습니다. 특히, 고성능 실습 모형차인 자이카를 활용해 직접 실습도 할 수 있으니, 자율주행 엔지니어가 되고싶다면 자율주행 Perception 데브코스에 도전해 보세요!