자율주행 시스템 개발사 고스트 로코모션, 1억 달러 투자 유치


자율주행 시스템 개발사인 고스트 로코모션(Ghost Locomotion)이 1억 달러 규모의 시리즈 D 라운드 투자를 유치했습니다. 미국 사모펀드인 서터힐 벤처스(Sutter Hill Ventures)가 리드한 이번 투자에, 파운더스 펀드(Founders Fund)와 코튜(Coatue)도 참여했습니다.


고스트는 범용 충돌방지 기술을 연구해 온 업체인데요. 고스트의 시스템은, 자율주행 시스템이 사물을 피하기 전에 사물이 무엇인지 인식하고 차량인지 보행자인지 등을 분류할 필요가 없다는 가정에 기반하고 있습니다. 이는 대부분의 자율주행 시스템이 사물을 식별하는 것에서 시작해 이미지 위치파악을 사용해 사물의 크기, 거리 등을 정의하는 것과 비교하면, 패러다임의 전환에 가까운 셈입니다. 대신 고스트는, 장면에서 픽셀 클러스터의 움직임을 추적하는데요. 장면에 나타나는 모든 사물을 인식하고 그에 대한 거리와 상대적인 속도 데이터를 얻은 다음에 분류 단계 전에 직접 결정을 내립니다. 


고스트 CEO는 사물에 대한 분류가 충돌회피를 위한 전제조건이 될 수 없는 이유로, 사물이 잘못 분류된 경우 또는 시스템이 학습하지 않은 사물인 경우 등의 예시를 들고 있습니다.


고스트 측은 또한 자사 시스템의 이점 중 하나로 컴퓨팅 성능이 덜 필요하다는 점을 언급하고 있는데, 프로세싱 요구가 높을 수록 연료 효율성이 낮아질 수 있기 때문에 차량 소유주에게 중요한 고려사항이라고 설명하고 있습니다. 특히 이는 자율주행 시스템을 갖춘 배터리 기반 전기차에 있어서 더욱 중요한 요소로서, 자율주행 시스템이 요구하는 컴퓨터 전력 와트는 주행거리를 감소시킬 수 있기 때문이라고 합니다. 


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출처: 테크크런치

이미지 출처: 고스트

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고스트는 범용 충돌방지 기술을 연구해 온 업체인데요. 고스트의 시스템은, 자율주행 시스템이 사물을 피하기 전에 사물이 무엇인지 인식하고 차량인지 보행자인지 등을 분류할 필요가 없다는 가정에 기반하고 있습니다. 이는 대부분의 자율주행 시스템이 사물을 식별하는 것에서 시작해 이미지 위치파악을 사용해 사물의 크기, 거리 등을 정의하는 것과 비교하면, 패러다임의 전환에 가까운 셈입니다. 대신 고스트는, 장면에서 픽셀 클러스터의 움직임을 추적하는데요. 장면에 나타나는 모든 사물을 인식하고 그에 대한 거리와 상대적인 속도 데이터를 얻은 다음에 분류 단계 전에 직접 결정을 내립니다. 


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고스트 측은 또한 자사 시스템의 이점 중 하나로 컴퓨팅 성능이 덜 필요하다는 점을 언급하고 있는데, 프로세싱 요구가 높을 수록 연료 효율성이 낮아질 수 있기 때문에 차량 소유주에게 중요한 고려사항이라고 설명하고 있습니다. 특히 이는 자율주행 시스템을 갖춘 배터리 기반 전기차에 있어서 더욱 중요한 요소로서, 자율주행 시스템이 요구하는 컴퓨터 전력 와트는 주행거리를 감소시킬 수 있기 때문이라고 합니다. 


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