다시 보기 하이라이트
MATLAB EXPO 2020 Korea에 꼭 참석하셔야 하는 이유
20+ 세션으로 배우는 MATLAB 및 Simulink에 대한 모든 것
인공지능과 머신러닝, 딥러닝을 비롯, 자율주행시스템, 로보틱스 등 최신 테크놀러지 동향에 따른 MATLAB 및 Simulink 활용법을 소개하였습니다.
고객 성공 사례
다양한 산업의 고객들이 직접 경험한 제품 활용 사례를 공유하였습니다.
실시간 Q&A
업계 및 MathWorks 전문가와의 실시간 Q&A가 진행되었습니다.
MATLAB EXPO 지난 행사 하이라이트
MATLAB과 Simulink의 새로운 기능들
데이터 및 모델의 체계적인 사용을 통한 실용적인 디지털 트랜스포메이션
Jim Tung은 테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 시장에서 30 년 이상의 경험을 가지고 있습니다. MathWorks의 25 년 경력의 베테랑으로 비즈니스 및 기술 전략 및 분석 책임자인 현재 역할을 맡기 이전에는 마케팅 부사장 및 비즈니스 개발 부사장을 역임했습니다. Jim은 이전에 PC 기반 데이터 수집 시스템의 선구자인 Lotus Development 및 Keithley DAS에서 마케팅 및 영업 관리 직책을 역임하였으며 하버드 대학교에서 학사 학위를 받았습니다.
MATLAB의 새로운 딥러닝 기술 : 객체 인식부터 GAN까지
인공지능은 우리의 삶에 엄청난 변화를 가져오게 하고 있습니다. 특히나, 딥러닝은 산업을 변화시키며 의료진단 장비, 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에 놀라운 성과를 이루게 해줍니다.
MATLAB®은 기본적으로 가장 간단한 딥러닝 개발 환경을 지원해왔고, 최근 새로워진 MATLAB의 기능들을 통하여 개발의 자유도를 높였습니다.
본 세션에서는 앱 기반의 손쉬운 딥러닝 응용프로그램 개발 전체 워크플로우와 더불어 새로운 기능들을 통한 고급 딥러닝 모델(GAN, VAE 등)의 개발 방법 및 활용 방안에 대하여 소개합니다.
송완빈 과장은 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야로 석사학위 취득 후, MathWorks에서 데이터 분석, 영상처리 및 머신러닝/딥러닝 관련하여 Application Engineer로 재직하고 있습니다.
자율 이동로봇을 위한 센서퓨젼 및 네비게이션 알고리즘 개발
자율 이동 로봇을 동작환경 내에서 원하는 곳으로 이동시키려면, 엔지니어는 환경을 인지하고, 움직이는 사물을 추적하고, 이동할 경로를 계획하는 등의 다양한 알고리즘을 설계, 시뮬레이션, 테스트 그리고 배포하는 과정을 거쳐야 합니다. 이는 자율주행시스템, 물류센터의 자율이송로봇, UAV등 모든 자율 이동로봇 시스템의 개발에서 핵심적인 분야입니다. 본 세션에서는 MATLAB®과 Simulink®를 이용하여 어떻게 인지, 센서 융합, Localization, 다물체 추적, 모션 계획 알고리즘을 개발할 수 있는지 알려드립니다.
이 세션에서 다루고자 하는 주제는 다음과 같습니다.
- 딥러닝을 이용한 인지 알고리즘
- 주변환경 인지를 위한 카메라, 레이더, 라이다 센서 융합
- SLAM 알고리즘을 이용한 환경 맵핑 및 로봇의 위치 인식
- 충돌 회피를 고려한 경로 계획
- 경로 추종 알고리즘 및 제어 설계
김종헌 부장은 ㈜ 만도와 LG 전자에서 9년간 자동차 샤시 전자 제어시스템 및 운전자 지원 시스템을 개발을 했으며, 매스웍스코리아에서 제어소프트웨어 설계/코드생성/검증 제품과 관련하여 Application Engineer로 재직하고 있습니다.