센서 빅데이터 애널리틱 환경을 이용한 MATLAB에서의 유지 보수 예측 시스템 개발

10:00–10:50

센서나 시스템에서 생성된 빅데이터에 접근하여 전처리 및 머신 러닝 기반의 예측 모델 개발, 그리고 어플리케이션 통합까지의 과정을 통한 MATLAB®에서의 유지보수 예측 모델 개발 환경을 소개합니다.

성호현 차장, MathWorks Korea


모델 기반 설계를 위해 새롭게 선보이는 요구 사항 관리, 모델/코드 커버리지, 그리고 모델 체킹 방법

10:50–11:50

모델 기반 설계에서의 시뮬레이션은 점점 복잡해지고 있는 알고리즘을 이해하기 위한 중요한 기능입니다. 시뮬레이션 뿐만 아니라 모델 기반 설계를 통한 Verification/Validation은 ISO 26262를 만족시키며, 하드웨어의 정상적인 작동을 위한 다양한 방법을 제공합니다. 이번 세션에서는 요구 사항 모델링을 위한 요구 사항 관리와 함께 자동화된 가이드라인 체크, 동적 테스팅과 정적 테스팅을 통한 모델/코드 커버리지를 설명합니다. 또한 이러한 기능이 고 품질의 양산 제품을 위해 체계적으로 적용되는 방법을 보여 드립니다.

Paul Urban, MathWorks


SW 신뢰성 향상을 위한 테스팅 솔루션

13:00–13:50

고신뢰성 SW의 모델 및 코드의 테스팅 프로세스 구축에는 많은 노력이 필요합니다. 본 세션에서는 테스트 케이스를 생성, 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 테스팅 솔루션을 소개합니다. Simulink Test™를 통해 테스트를 효율적으로 수행하고, 관련 산출물을 관리하는 방법을 소개합니다.

이제훈 차장, MathWorks Korea


MISRA C:2012 가이드라인을 준수하기 위한 효율적인 방안

13:50–14:40

자동차 업계에서는 MISRA C® 가이드라인의 준수 여부가 검증 작업에서 중요한 부분으로 자리매김하고 있으며, 이에 따라 MISRA C:2012가 많이 도입되고 있는 시기입니다. 이 세션에서는 MISRA C:2012가 가진 특징을 간단하게 설명하고, Polyspace® 제품으로 각종 가이드라인의 준수여부를 확인하는 효율적 방안에 대해 소개합니다.

유용출 과장, MathWorks Korea


Automated Driving System Toolbox 소개

15:00–15:50

자율 주행 시스템과 운전자 보조 시스템은 차량주변의 환경을 카메라, 레이더, 라이다와 같은 다양한 센서를 통해 인식하고, 주행 상황을 인식하여 차량에 움직임을 주는 명령을 만들어 냅니다. 본 세션에서는 2017s년 새롭게 출시된 Automated Driving System Toolbox™를 이용하여 어떻게 센서 신호를 시각화(Visualization)하며, 설계한 검출기(detector)를 어떻게 검증하고, 이종 센서의 결과물을 센서퓨젼을 통해 어떻게 추적할 것인지 등을 소개합니다.

김종헌 부장, MathWorks Korea


자동차 분야의 레이다 시스템 개발

15:50–16:40

ADAS에서는 안전한 주행을 위해서 차간의 거리를 측정하여 이를 자동차 제어시스템에 반영할 수 있습니다. 본 세션에서는 일반적인 레이다 시스템 설계 및 ADAS 기반에서의 레이다 시스템을 모델링하고 시뮬레이션하는 기술을 시연합니다. 또한 시스템 레벨에서의 비선형 및 노이즈 효과를 모델링하고 이를 설계에 반영하는 방법을 소개합니다.

김종남 차장, MathWorks Korea