One of the biggest pain points for Autonomous Vehicle development is generation of content to train and validate the machine learning models. Real-world data collection is an expensive process that most times come short of the multiple scenarios required for AV training. Synthetic environments and real-time 3D rendering provide an effective alternative.
In this talk we will present Unity’s vision for this area, from abstraction to examples on how partners have been leveraging the capabilities of the platform to create simulations and to visualize sensor data.

자율주행 자동차 개발의 가장 큰 어려움은 훈련 컨텐츠의 개발과 머신러닝 모델의 평가입니다. 실제 세상의 데이타 수집은 매우 큰 투자가 필요한 프로세스이며 자율주행 자동차 트레이닝에 필요한 많은 시나리오를 테스트하기에는 매우 많은 시간이 필요하니다. 합성 환경과 실시간 3D 렌더링은 매우 효과적인 대체 모델을 제공합니다.
본 강연에서는 이론적인 부분부터 플랫폼에서 제공하는 기능을 이용하여 시뮬레이션을 개발하고 센서 데이터를 시각화하는데 성공한 파트너들의 예제에 이르기까지 자율주행 자동차 분야에서의 유니티의 비전을 소개합니다.

- MWC 2015 기조연설에서 KT는 ‘18년 평창올림픽에서의 5G 시범서비스 제공을 선언하였음
- 이를 위해 KT는 지난 3년 간 5G 공통 규격 제정, 시스템/단말/서비스 개발, 망 구축 및 최적화 등의 노력을 통해 성공적인 시범 운용을 보여줬음
- 또한 KT를 포함한 많은 회사들의 다각적인 노력으로 인해 5G 시계는 빨라졌고, 국내에서는 내년에 5G 상용 서비스가 예상되는 등 1년 이상 상용화 일정이 앞당겨졌음
- 본 강연에서는 KT의 시범서비스 제공을 위한 그간의 노력 및 성과와 함께 시범서비스를 통해 얻은 lessons learned를 공유할 것이며, 1년 정도밖에 남지 않은 상용 서비스의 성공적인 출시를 위한 주파수, 단말 등 다양한 고려 사항들을 논의할 것임

한 연구기관의 조사에 따르면 현재 LTE 스마트폰을 사용하는 사용자의 80% 이상이 차세대 스마트폰에서는 좀더 빠른 데이터 속도를 요구하고 있습니다.
고사양의 미디어, 클라우드 컴퓨팅, AR/VR등 현재 LTE보다는 좀더 빠른 속도를 요구하는 use-case에 대해 사용자의 요구사항을 충족시키기 위해서는 LTE 보다 빠른 통신 기술이 필요합니다.
이러한 요구 사항을 만족시켜 줄 수 있는 통신 기술이 바로 5G 입니다.
퀄컴은 이런 사용자의 요구 사항에 발빠르게 대응하기 위해 5G 플랫폼 개발에 박차를 가하고 있습니다.
5G에서 사용될 6GHz 이하의 Sub6 주파수 대역에 대한 기술뿐만 아니라 이동 통신용으로 상용화가 어렵다고 하는 밀리미터파(mmWave)에 이르기까지 그간 남들보다 한발 빠른 기술을 선도하고 있습니다.
그간 퀄컴이 5G를 개발해온 개발 기술을 소개하고 사업자/제조사와 2019년도 상용화를 위해 어떻게 노력하고 있는지를 소개하고자 합니다.

IoT 인프라에서 엔터프라이즈급 암호화 기술을 통해 모든 디바이스, 응용프로그램, 시스템, 사용자들에게 신뢰 Indentity(신원정보) 를 제공하는 보안 솔루션으로 산업용 제어시스템, 자동차, 통신, 제조 공급망 등 IoT 생태계 내에 연결된 기기, 센서, 백엔드 플랫폼 간의 데이터를 보호하는 안전하고 신뢰할수 있는 디지털 인프라를 제공한다. IoT 구축은 인프라 보호로부터 시작한다. ioTrust는 암호, 임베디드 시스템 및 신뢰 인프라에 대한 수십 년의 전문 기술을 활용하여 모든 장치, 응용 프로그램, 시스템 및 사용자에게 적합한 보안 수준을 보장한다. 또한 승인된 장치, 응용 프로그램 및 사용자만 데이터를 사용할 수 있도록 보장한다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 IoT 생태계를 만들고 인프라 전체에서 데이터 흐름을 보호할 수 있다.

ioTrust는 신원정보를 활용하여 IoT 생태계에 디바이스를 신속하게 등록할 수 있으며, 인증 및 인가를 통해 연결된 사용자, 애플리케이션, 사물 간 보안된 인터랙션을 제공한다. 그리고 공급망의 가시성을 확보하고 제품의 보안 이력을 추적하여 제조업체의 전체 라이프사이클를 대상으로 데이터 흐름을 보호한다.
ioTrust 적용사례는 하만(HARMAN), 인피니언(Infineon), NXP 반도체 등이 있다.

From insiders to sophisticated external attackers, the reality of cyber security today is that the threat is already inside. A fundamentally new approach to cyber defense is needed to detect and investigate these threats that are already inside the network - before they turn into a full-blown crisis.

Based on unsupervised machine learning and probabilistic mathematics developed by specialists from the University of Cambridge, new ‘immune system’ technologies are capable of learning the ‘self’ of an organization. By analyzing every network, device, and user, and modeling them as they go about their day-to-day activity, the Enterprise Immune System can establish a highly accurate understanding of normal behavior. It can therefore spot abnormal activity as it emerges, and even take precise, measured actions to automatically curb the threat.

Rules and signatures are not keeping pace with today’s rapidly evolving cyber attacks. The Enterprise Immune System represents a fundamental step-change in automated cyber defense, is relied upon by organizations around the world, and can cover up to millions of devices.


- How new machine learning and mathematics are automating advanced cyber defense
- Why 100% network visibility allows you to detect threats as they happen, or before they happen
- How smart prioritization and visualization of threats allows for better resource allocation and lower risk
- Real-world examples of unknown threats detected by ‘immune system’ technology