무인자동차가 도로를 보는 방법
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0:01 - 0:041885년, 카를 벤츠가
자동차를 발명했습니다. -
0:05 - 0:08얼마후에, 그는 처음으로 사람들
앞에서 시험 운행을 했습니다. -
0:08 - 0:12그리고 벽에 충돌했죠.
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0:12 - 0:14130년 동안에
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0:14 - 0:18우리는 자동자의 가장 취약한 부분인
운전자에 대해서 연구를 했습니다. -
0:18 - 0:20우리는 자동차를 튼튼하게 만들었고
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0:20 - 0:23우리는 안전벨트와 에어백을 추가시켰고
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0:23 - 0:27그리고 최근에 우리는 자동차를 똑똑하게
만들기 위한 시도를 시작했습니다. -
0:27 - 0:30운전자라는 결함을 고치기 위해서죠.
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0:30 - 0:33저는 오늘 운전자 보조 시스템의
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0:33 - 0:37문제 해결 방식 차이에 대해
이야기 하고자 합니다. -
0:37 - 0:39그리고 완전한 무인자동차와
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0:39 - 0:41그것이 세상에 미칠 영향도요.
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0:41 - 0:44우리의 자동차에 대해서도
잠시 이야기 할 예정입니다. -
0:44 - 0:48그것이 어떻게 세상에 있고
반응하며 실제로 무엇인지 말이죠. -
0:48 - 0:51하지만 먼저 저는 문제점에
관해 이야기 할까 합니다. -
0:52 - 0:53그리고 이것은 큰 문제입니다.
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0:53 - 0:56매년 120만명의 사람들이
전세계의 도로에서 죽습니다. -
0:56 - 1:00미국에서만 33만명의
사람들이 매해 죽고 있습니다. -
1:00 - 1:02이것을 넓은 시각으로 보면,
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1:02 - 1:07주말을 제외하고 매일 비행기
한 대가 추락하는 것과 같습니다. -
1:07 - 1:09믿을 수 없는 일입니다.
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1:10 - 1:12자동차는 이렇게 많이 팔리지만
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1:12 - 1:15이 통계가 운전의 현실입니다.
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1:15 - 1:17그렇죠? 화창하지 않고
비오는 날씨에는 -
1:17 - 1:19여러분은 운전보단
다른 것이 하고 싶을 겁니다. -
1:19 - 1:21그리고 그 이유는
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1:21 - 1:23교통량이 점점 악화되고 있다는 것입니다.
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1:23 - 1:26미국에서 1990년과 2010년 사이에
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1:26 - 1:30운행 거리가 38% 늘어났습니다.
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1:30 - 1:33같은 기간에 도로는 6% 증가했습니다.
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1:33 - 1:35이것은 상상속의 일이 아니며
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1:35 - 1:39교통이 실제로 예전보다 나빠진 것이
그리 오래되지는 않았습니다. -
1:39 - 1:41이 모든 결과는 심각한
인적비용을 초래합니다. -
1:42 - 1:45그래서 만약 미국의
평균이동시간인 50분을 -
1:45 - 1:491억 2천만의 일하는
사람에 곱하게 되면 -
1:49 - 1:5160억분이라는 시간이
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1:51 - 1:53매일 낭비되고 있다는
결론이 나옵니다. -
1:53 - 1:56매우 큰 숫자이죠.
조금 다른 관점에서 보면, -
1:56 - 1:58그 60억분을 가져와
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1:58 - 2:02평균 수명으로 나누면
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2:02 - 2:05162명분의 수명이
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2:05 - 2:08매일 낭비된다고 볼 수 있습니다.
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2:08 - 2:10그냥 통근시간에 말이죠.
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2:10 - 2:12이건 믿을 수 없는 일입니다.
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2:12 - 2:14그리고 통근시간에 서서가야하는
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2:14 - 2:16사람들도 있습니다.
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2:16 - 2:18이 분은 스티브씨 입니다.
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2:18 - 2:19굉장히 능력 있는 분이죠.
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2:19 - 2:22하지만 그는 시각장애인 입니다.
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2:22 - 2:25그 말은 아침에 30분 운전대신
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2:25 - 2:29그는 2시간동안 불편한
대중교통을 이용하거나 -
2:29 - 2:32친구와 가족들에게
픽업을 부탁해야 합니다. -
2:32 - 2:35그는 여러분과 제가
가지고 있는 자유가 없습니다. -
2:35 - 2:38우리는 그것을 해결해야 합니다.
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2:38 - 2:40기존 해결책은
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2:40 - 2:42운전보조시스템을 도입하고
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2:42 - 2:46점차적으로 발전시켜
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2:46 - 2:48결국, 무인자동차를
개발하는 것 입니다. -
2:48 - 2:51글쎄요, 이건 사실 이런 말과 비슷하죠.
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2:51 - 2:55"점프를 정말 열심히 연습한다면
언젠가 하늘을 날 수 있을꺼야" -
2:55 - 2:58우리는 사실 살짝 다른 일을
할 필요가 있습니다. -
2:58 - 3:00그래서 저는 무인자동차와
운전보조 시스템이 -
3:00 - 3:04다른 3가지에 대해
이야기해보고자 합니다. -
3:04 - 3:06우리들의 경험을
이야기하며 시작할까 합니다. -
3:06 - 3:092013년으로 돌아가서,
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3:09 - 3:11우리는 무인 자동차
첫 시범 운행을 했습니다. -
3:11 - 3:13보통 사람들이 잘 다니는 장소에서요.
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3:13 - 3:15일반적인 100명의 구글 이용자들입니다.
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3:15 - 3:17프로젝트와는 무관한 사람들입니다.
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3:17 - 3:21우리는 그들에게 자동차를 주고
일상 생활에 사용하도록 했습니다. -
3:21 - 3:25하지만 진짜 무인차와는 다르게
크게 주목해야 할 점이 있었습니다. -
3:25 - 3:26집중해야 했죠.
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3:26 - 3:29왜냐하면 그것은 테스트
차량이었으니까요. -
3:29 - 3:32우리는 많은 실험을 했지만
계속 실패했습니다. -
3:32 - 3:352시간의 훈련 끝에
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3:35 - 3:37그들은 자동차를 사용할 수 있었습니다.
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3:37 - 3:39그리고 후기는 놀라웠습니다.
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3:39 - 3:41어떤 사람이 상품을
소개하려고 시도할 때처럼 -
3:41 - 3:43모든 운전자들이 극찬했습니다.
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3:43 - 3:47사실, 포르쉐 오너가 우리에게 와서
첫 날 이런 말을 했습니다. -
3:47 - 3:49"정말 멍청한 짓입니다."
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3:50 - 3:53하지만 마지막 날에 그는
"나만 가질 것이 아니라, -
3:53 - 3:57모든 사람에게 필요하다."
라고 말했습니다. -
3:57 - 3:59우리에게 음악처럼 들렸죠.
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3:59 - 4:03그리고 우리는 사람들이 차 안에서
무슨 일을 하는지 살펴보았습니다. -
4:03 - 4:04그리고 이것은 놀라웠습니다.
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4:04 - 4:07가장 좋아하는 일화는
한 신사분의 이야기입니다. -
4:07 - 4:11그는 핸드폰을 보고 배터리가
얼마 남지 않았다는 것을 알았습니다. -
4:11 - 4:15그리곤 그는 차 안에서 이렇게 둘러보며
그의 가방안을 뒤집니다. -
4:15 - 4:17그의 노트북을 꺼내고
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4:17 - 4:19그것을 좌석에 두고
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4:19 - 4:21다시 찾기 시작합니다.
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4:21 - 4:24그리고는 핸드폰 충전기를 꺼냅니다.
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4:24 - 4:27그의 노트북과 핸드폰을 연결합니다.
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4:27 - 4:29아니나 다를까 핸드폰을 충전합니다.
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4:29 - 4:33그가 시속 60 마일로 고속도로을
달리는 동안에 말이죠. -
4:33 - 4:36그렇죠? 놀라운 일입니다.
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4:36 - 4:39이것은 굉장히 명백합니다.
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4:39 - 4:41기술이 점점 나아질 수록
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4:41 - 4:43운전자들이 해야할 것은 줄어듭니다.
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4:43 - 4:46자동차를 혁신적으로
똑똑하게 만드는 것으로는 -
4:46 - 4:49우리가 정말로 필요로 하는
것을 볼 수 없습니다. -
4:49 - 4:53여기서 제가 기술에 대해
약간 설명하겠습니다. -
4:53 - 4:55아래 쪽부터 그래프를 보시면
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4:55 - 4:58안좋은 시점에 브레이크를
얼마나 밟았나 보여줍니다. -
4:58 - 5:00대부분의 축을 무시해도 좋습니다.
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5:00 - 5:03왜냐하면 여러분이 시골에서 운전한다면
자동차는 어느때나 멈출테니까요. -
5:03 - 5:05우리는 그런 차들을 안사겠죠.
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5:05 - 5:08그리고 수직선은 자동차가
얼마나 자주 브레이크를 -
5:08 - 5:11사고를 막기 위해 밟는지 보여줍니다.
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5:11 - 5:14자 그럼 여기 아래쪽 구석을 보시면
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5:14 - 5:16이것이 전형적인 자동차입니다.
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5:16 - 5:19스스로 브레이크가 작동하지 않습니다.
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5:19 - 5:21그렇지만 또한 이것은 사고방지
시스템도 없습니다. -
5:21 - 5:26운전보조 시스템을
자동차에 추가시키기 위해 -
5:26 - 5:29우리는 약간의 기술적인
것들을 넣어볼까 합니다. -
5:29 - 5:32이 커브가 우리가 기술을
적용할때 나타날 그래프입니다. -
5:32 - 5:35하지만 이것이 모든 사고를
예방할 수는 없습니다. -
5:35 - 5:37왜냐하면 그런 역량이 없기 때문이죠.
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5:37 - 5:39우리는 이 커브를
중심으로 다루어볼까합니다. -
5:39 - 5:42이것은 운전자들이 놓치는
절반의 사고를 줄여줍니다. -
5:42 - 5:44참 놀랍습니다. 그렇죠?
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5:44 - 5:46도로 위 사고를
절반으로 줄일 수 있습니다. -
5:46 - 5:50이제 1만 7천명보다 적은 사람들이
미국에서 매해 사망할 것입니다. -
5:50 - 5:52만약 우리가 무인자동차를 원한다면,
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5:52 - 5:55그래프가 이러한
모양으로 보여야합니다. -
5:55 - 5:57우리는 더 많은 감지 장치들을
삽입할 것입니다. -
5:57 - 5:59주황색 선까지 성능을
개선시킬 것입니다. -
5:59 - 6:01절대 충돌이 일어나지 않죠.
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6:01 - 6:04충돌이 일어난다해도,
매우 낮은 횟수일 것입니다. -
6:04 - 6:06이제 이것이 점진적으로
가능한지 이야기 해봅시다. -
6:06 - 6:10저는 이것은 "80-20 규칙"
이라고 말합니다. -
6:10 - 6:12그리고 그래프를 변화시키는
것은 정말 힘듭니다. -
6:12 - 6:15잠깐 다른 방향으로 생각해봅시다.
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6:15 - 6:19기술의 신뢰도를 한번 살펴볼까요?
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6:19 - 6:22여기 초록색 점은
운전보조 시스템입니다. -
6:22 - 6:25이것은 운전자들이
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6:25 - 6:28미국에서 거의 십만 마일에 한번씩
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6:28 - 6:31교통사고로 이어지는
실수를 하는 것을 보여줍니다. -
6:31 - 6:34그와 반대로, 무인 자동차는 대략
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6:34 - 6:38초당 10번씩 결정을 합니다.
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6:38 - 6:39크기에 비교하면,
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6:39 - 6:42일 마일당 천 번 정도 하는 것이죠.
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6:42 - 6:44그래서 만약 거리에
이 두가지를 비교한다면, -
6:44 - 6:4710의 여덟 제곱을
한 것입니다. 그렇죠? -
6:47 - 6:4910의 여덟 제곱입니다.
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6:49 - 6:52이것은 내가 빛과 비교 했을 때 얼마나 빨리 달릴 수
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6:52 - 6:54있는지와 비슷합니다.
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6:54 - 6:57이것은 훈련의 문제가 아닙니다.
저는 절대 따라잡을 수 없을 것입니다. -
6:57 - 7:00그러니까 엄청난 차이인 것입니다.
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7:00 - 7:04그리고 어떻게 시스템이 불확실한 것을
다루는 지 알 수 있습니다. -
7:04 - 7:07이 사람은 도로로 걸어갈 수도
있고 안 갈 수도 있습니다. -
7:07 - 7:10저도 말할수 없고 어떤
알고리즘도 마찬가지 입니다. -
7:10 - 7:13하지만 운전보조 시스템의 경우에는,
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7:13 - 7:15행동을 취하지 않을 것입니다. 왜냐하면
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7:15 - 7:19예측되지 않은 브레이크는 절대
용납할 수 없는 일이기 때문입니다. -
7:19 - 7:22반면에 무인자동차는
보행자를 볼 수있고 -
7:22 - 7:24어떤행동을 취할지는 모르겠습니다.
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7:24 - 7:28속도를 줄이고 주위를 살피고
그 후에 적절한 행동을 할 것입니다. -
7:28 - 7:31그러니 운전보조 시스템 보다
더욱 안전할 수 밖에 없습니다. -
7:31 - 7:34지금까지 두 시스템에
차이에 대해서 설명했습니다. -
7:34 - 7:37이제 어떻게 차가 세상을 보는지에
대해 이야기 나눠보도록 합시다. -
7:37 - 7:39이것이 자동차 입니다.
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7:39 - 7:41그것이 어디에 있는지를
감지하면서 시작합니다. -
7:41 - 7:44지도와 센서의 자료를 보고 정렬합니다.
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7:44 - 7:47그리고 순간적으로 인식하는
주변상황을 삽입합니다. -
7:47 - 7:51여기 보라색 박스들은 도로위에
다른 차들을 의미하고 -
7:51 - 7:53빨간색은 자전거를 의미합니다.
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7:53 - 7:55그리고 저 멀리 자세히보면
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7:55 - 7:57몇몇 원뿔도 볼 수 있습니다.
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7:57 - 8:00우리는 주변 도로상황을 이해하지만
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8:00 - 8:04이를 바탕으로 예측능력을
키워야 합니다. -
8:04 - 8:07오른쪽에 있는 트럭은
앞쪽 도로가 막혀서 -
8:07 - 8:10현재 차선에서 벗어나야 합니다.
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8:10 - 8:11왼쪽으로 차선변경을 시도합니다.
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8:11 - 8:13이 트럭을 감지한 것은 훌륭합니다.
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8:13 - 8:16하지만 우리는 모두의
생각을 읽어야 합니다. -
8:16 - 8:18이제 꽤 문제가 복잡해 집니다.
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8:18 - 8:23주어진 상황으로 부터 무인자동차는
순간적으로 판단해야 합니다. -
8:23 - 8:27어떤 흐름을 따를 것인가
얼마나 속도를 조절할 것인가 -
8:27 - 8:30그리고 모든 것은 하나의
결론으로 귀결됩니다. -
8:30 - 8:33왼쪽이나 오른쪽이냐 브레이크를
밟느냐 안밟으냐 입니다. -
8:33 - 8:35마지막에는 숫자 두개가 끝입니다.
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8:35 - 8:38정말 힘든일입니다.
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8:38 - 8:402009년에 이것을 시작했을때
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8:40 - 8:42이것이 우리의 시스템이었습니다.
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8:42 - 8:46가운데 자동차가 있고 다른 박스들이
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8:46 - 8:47고속도로에 있습니다.
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8:47 - 8:51무인자동차는 스스로의 위치와
다른 차량들의 위치도 알아야 합니다. -
8:51 - 8:53기하학적 이해가 필수적입니다.
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8:53 - 8:56우리가 길거리에서 테스트를 진행하면서
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8:56 - 8:58새로운 단계의 어려움이 나타났습니다.
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8:58 - 9:02보행자들이 차 주변에 나타나며
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9:02 - 9:05자유롭게 다니고
신호등, 횡단보도가 나타났습니다. -
9:05 - 9:08이전과는 비교도 안되는
복잡한 문제였죠. -
9:08 - 9:10이 문제를 해결하자
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9:10 - 9:13이제 도로위의 작업현장에
대처해야 했죠. -
9:13 - 9:16화면 속 원뿔은 오른쪽으로
차를 유도합니다. -
9:16 - 9:18하지만 동시에 다른
문제들도 존재합니다. -
9:18 - 9:22다른 사람들이 그 현장에서
움직이는 것도 고려해야하죠. -
9:22 - 9:25그리고 물론 현장에 문제가
생기면 경찰이 출동할 수 있고 -
9:25 - 9:29무인자동차는 위쪽에
불빛이 반짝이는 차는 -
9:29 - 9:32경찰이라는 것을 인지해야 합니다.
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9:32 - 9:34비슷하게 갓길쪽에 오렌지색 박스는
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9:34 - 9:35학교 버스입니다.
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9:35 - 9:38그것 또한 다르게 대처해야 합니다.
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9:39 - 9:41도로 밖에서는 다른 상식들이 있습니다.
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9:41 - 9:43만약 자전거 탄 사람이 손을 뻗으면
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9:43 - 9:47그것은 그 차선으로 이동할태니
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9:47 - 9:49양보해 달라는 의미입니다.
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9:49 - 9:51경찰이 길에 서있으면
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9:51 - 9:54무인자동차는 그 신호가 멈추라는
뜻임을 알아채야 합니다. -
9:54 - 9:57가도 좋다는 신호도
물론 알아야 겠죠. -
9:57 - 10:01우리는 차량들간의 정보를
공유함으로써 해결책을 찾았습니다. -
10:01 - 10:03처음 시도한 대략적 모델은
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10:03 - 10:05한 차량이 작업현장을 보면
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10:05 - 10:08다른 차량이 그 정보를 받아
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10:08 - 10:10차선을 변경합니다.
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10:10 - 10:12우리는 무인자동차에게 상황에
대해 잘 이해시켰습니다. -
10:12 - 10:15우리는 오랜 시간동안 축적한
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10:15 - 10:18수백만의 자동차, 보행자, 자전거들의
-
10:18 - 10:19정보를 받아서
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10:19 - 10:21종합적인 상황을 이해하고
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10:21 - 10:24다른 자동차들과 보행자들의
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10:24 - 10:26상황을 추론했습니다.
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10:26 - 10:29더 중요한점은 우리의 예측모델을 토대로
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10:29 - 10:31세상에 적용시킬 수 있다는점 입니다.
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10:31 - 10:34여기 노란색 박스는 우리
앞을 지나는 보행자들입니다. -
10:34 - 10:37파란색 박스는 자전거들이고
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10:37 - 10:40우리는 그 자전거가 우회전 할
것이라는 것을 예상합니다. -
10:40 - 10:42자전거가 맞은편에서 오고있고
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10:42 - 10:46도로를 따라 직진할 것이라는
것을 알고 있습니다. -
10:46 - 10:48누군가 우회전하고 있고
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10:48 - 10:51뒤이어 누군가 우리
앞에서 유턴하고 있습니다. -
10:51 - 10:54우리는 모든 행동을 예상하고
안전하게 반응합니다. -
10:54 - 10:56지금까지 잘 대처된 상황들을 봤지만
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10:56 - 10:59물론 이전에 볼 수 없었던 돌발상황도
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10:59 - 11:00많이 겪었습니다.
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11:00 - 11:02바로 몇달전에
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11:02 - 11:04차량은 마운틴뷰(도시)에서
운행했습니다. -
11:04 - 11:06그리고 이 상황을 마주쳤습니다.
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11:06 - 11:08이 여성은 전자 휠체어를 타고 있었는데
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11:08 - 11:11도로에서 오리를 쫒아
빙빙돌고 있었습니다. -
11:11 - 11:14도로교통부 지침서에는 이 상황에 대한
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11:14 - 11:16대처법이 없었지만
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11:16 - 11:18우리 차량은 속도를 줄이고
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11:18 - 11:20안전하게 주행했습니다.
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11:20 - 11:22오리 뿐만이 아니라
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11:22 - 11:26우리 앞으로 오는 새에도
무인자동차는 반응합니다. -
11:26 - 11:28자전거에 대처하는 사례입니다.
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11:28 - 11:31마운틴뷰(도시)가 아니라면
예상하기 어렵겠죠. -
11:31 - 11:33물론 조화로운 운행은 필수입니다.
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11:33 - 11:37매우 작은 자동차라도 말이죠.
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11:37 - 11:41오른쪽 트럭에서 운전자가
잠깐 내리는걸 보세요. -
11:42 - 11:45왼쪽 차선에서 갑자기
우회전 하는 차량을 보세요. -
11:45 - 11:49마지막 순간에 급한 결정을 했죠.
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11:49 - 11:52차선변경이 동시에 일어나자
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11:52 - 11:55양보하는 모습을 보입니다.
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11:55 - 11:58신호위반한 차량에도
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11:58 - 12:00잘 대처합니다.
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12:00 - 12:04비슷하게 자전거의 신호위반에도
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12:04 - 12:07무인자동차는 잘 대처합니다.
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12:07 - 12:09물론 제가 알지 못하는
사람들이 있습니다. -
12:09 - 12:13이 사람은 무인자동차 사이에
본인 차를 집어 넣었습니다. -
12:13 - 12:15물어보고 싶군요
"무슨 생각 인가요?" -
12:15 - 12:16(웃음)
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12:16 - 12:19주변 도움으로 재빨리 수습했고
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12:19 - 12:21돌발상황 중 하나를 극복했습니다.
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12:21 - 12:24이번 장면은 또 다른 자전거입니다.
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12:24 - 12:28여러분은 보일수도 있지만 운전자
시각에서 자전거가 보이지 않습니다. -
12:28 - 12:30하지만 무인자동차는 가능합니다.
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12:30 - 12:32레이저로부터 정보를 얻기 때문입니다.
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12:32 - 12:35이것은 쉽게 이해하기는 어렵지만
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12:35 - 12:38이 레이저 데이터를
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12:38 - 12:43자세히 보면
곡선상의 몇개의 점들이 보입니다. -
12:43 - 12:45그 파란색 박스가 자전거입니다.
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12:45 - 12:46신호등은 빨간불이지만
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12:46 - 12:49자전거 신호등은 노란불이었습니다.
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12:49 - 12:51여러분이 사시라면 뭔가 봤을테지만
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12:51 - 12:54자전거에 탄 사람은
교차로에 진입했습니다. -
12:54 - 12:57자동차등은 녹색등
자전거등은 빨간등이 됐습니다. -
12:57 - 13:01그 자전거는 건너 올게 뻔했죠.
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13:01 - 13:05불행하게도 우리 옆 운전자는
그 사실을 몰랐습니다. -
13:05 - 13:08자동차는 출발했고 운좋게
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13:08 - 13:11자전거는 반응했고 피했습니다.
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13:11 - 13:13위험상황이 끝났습니다.
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13:13 - 13:15그리고 우리는 출발했죠.
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13:15 - 13:18지금까지 보신대로 우리는
흥미로운 진행상황을 보였습니다. -
13:18 - 13:20어느 시점에서 우리는 이 기술이
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13:20 - 13:22시장에 나올 수 있다고 믿게 됐습니다.
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13:22 - 13:26우리는 3백만 마일의 테스트
주행을 매일 하고 있습니다. -
13:26 - 13:29얼마나 많은 경험이 있는지
상상할 수 있겠죠. -
13:29 - 13:32우리는 이 기술이 실제로
적용되기를 고대하고 있습니다. -
13:32 - 13:35우리는 운전보조시스템보다 무인자동차가
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13:35 - 13:37적절하다고 생각합니다.
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13:37 - 13:39왜냐하면 그만큼 위급하기 때문입니다.
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13:39 - 13:42제가 여기서 강연하고 있는 동안에
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13:42 - 13:4534명의 사람이 미국
도로에서 사망합니다. -
13:45 - 13:47언제 이 기술을 공개할 수 있을까요?
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13:47 - 13:51사실 이건 굉장히 복잡한
문제라서 알 수 없습니다. -
13:51 - 13:53저는 두 아들이 있습니다.
-
13:53 - 13:57큰 아들은 11살이고 그 의미는
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13:57 - 13:594년 6개월 후면 운전면허를
딸 수 있습니다. -
13:59 - 14:03제 팀과 저는 그 일이 벌어지지
않기 위해서 노력합니다. -
14:03 - 14:04감사합니다.
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14:04 - 14:08(웃음) (박수)
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14:09 - 14:12크리스 앤더슨:
크리스, 질문이 있습니다. -
14:12 - 14:14크리스 엄슨: 네 말씀하세요.
-
14:14 - 14:18크리스 앤더슨: 당신 차에 대한
생각은 무척 놀라운데요. -
14:18 - 14:23운전보조 시스템과 무인자동차에
대한 토론들이 많습니다. -
14:23 - 14:26지금 진지한 토론들이
많이 진행중인데요. -
14:26 - 14:29테슬라같은 회사는
-
14:29 - 14:31운전보조 시스템을 발전시키고 있습니다.
-
14:31 - 14:36당신생각은 이런 방식은
막다른 길에 다다를 것이며 -
14:36 - 14:42왜냐하면 그저 발전시키는 것으로는
무인자동차를 만들 수 없으며 -
14:42 - 14:45운전자가 안전하다고 생각될때
-
14:45 - 14:48위험이 생긴다는 것입니다.
-
14:48 - 14:50크리스 엄슨: 맞습니다.
-
14:50 - 14:54운전 보조 시스템이 가치가
없는 일은 아닙니다. -
14:54 - 14:56많은 생명을 구할 수 있습니다.
-
14:56 - 15:00하지만 스티브같은 사람을
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15:00 - 15:02구할 변화의 힘이나
-
15:02 - 15:04우리의 도시를 변화시키고
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15:04 - 15:08우리가 주차장이라고 부르는
도시 분화구를 사라지게할 방법은 -
15:08 - 15:10무인자동차가 유일합니다.
-
15:10 - 15:12크리스 앤더슨: 모두들 무인자동차의
-
15:12 - 15:17미래를 큰 관심을 가지고 지켜볼 것입니다.
고맙습니다. 크리스씨
- Title:
- 무인자동차가 도로를 보는 방법
- Speaker:
- 크리스 엄슨(Chris Urmson)
- Description:
-
통계적으로, 가장 믿을 수 없는 자동차의 일부는 운전자입니다. 크리스 엄슨은 구글의 무인자동차 프로젝트를 이끌며 운전자 좌석을 빈 공간으로 만드는데 공헌하고 있습니다. 그는 무인자동차의 현재와 작동방식에 대해서 보여줍니다. 그의 강연은 우리에게 무인자동차의 미래에 대한 결정을 생각하게 합니다.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 15:29
Jihyeon J. Kim edited Korean subtitles for How a driverless car sees the road | ||
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태준 공 accepted Korean subtitles for How a driverless car sees the road | ||
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