ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

More profile about the speaker
Jennifer Healey | Speaker | TED.com
TED@Intel

Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

제니퍼 힐리(Jennifer Healey): 만약 차들이 말할 수 있다면, 사고는 피할 수 있을지도 모릅니다.

Filmed:
908,454 views

운전할 때, 우리는 유리 거품에 빠져, 문을 잠그고 가속기를 밟습니다. 우리를 안내하기 위해 우리의 눈에 의존하지요. -- 비록 우리의 앞이나 뒤에 있는 몇몇의 차 밖에 보지 못할지라도 말입니다. 그러나 만약 자동차들이 서로 데이터와 위치를 공유할 수 있다면 어떨까요? 그리고 길 위에 있는 모든 이들을 위한 가장 안전한 경로를 계산하는데 예측 가능한 모델을 사용한다면요? 제니퍼 힐리가 사고없는 세상을 상상합니다. (TED@Intel 에서 촬영)
- Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Let's face얼굴 it:
0
703
1914
자, 솔직하게 한번 이야기 해 보죠.
00:14
Driving운전 is dangerous위험한.
1
2617
2445
운전은 위험합니다.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
2
5062
3098
물론 우리는 운전이 위험하다는 것을
인정하려 들지 않죠.
00:20
but the fact that religious종교적인 icons아이콘들 and good luck charms매력
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8160
3652
하지만 자동차의 계기판에 놓인
00:23
show보여 주다 up on dashboards대시 보드 around the world세계
4
11812
4790
어떤 종교적 상징물 또는 행운의 부적들은
00:28
betrays배반하다 the fact that we know this to be true참된.
5
16602
4137
우리 자신도 모르게
운전이 위험하다는 것을 말해주죠.
00:32
Car accidents사고 are the leading주요한 cause원인 of death죽음
6
20739
3594
미국에서, 자동차 사고는
16세부터 19세의 인구 중
00:36
in people ages나이 16 to 19 in the United유나이티드 States --
7
24333
4170
사망을 일으키는 가장 주요한 원인입니다.
00:40
leading주요한 cause원인 of death죽음 --
8
28503
2843
사망의 주요 원인인 것입니다.
00:43
and 75 percent퍼센트 of these accidents사고 have nothing to do
9
31346
3863
그리고 이러한 교통 사고의 75%는
00:47
with drugs약제 or alcohol알코올.
10
35209
2285
마약이나 음주와는 전혀 상관이 없습니다.
00:49
So what happens일이?
11
37494
2261
그러면 도대체 무슨일이 벌어진걸까요?
00:51
No one can say for sure, but I remember생각해 내다 my first accident사고.
12
39755
4219
아무도 정확히 말할 수 없지만
저는 제 첫번째 사고를 기억하고 있습니다.
00:55
I was a young어린 driver운전사 out on the highway고속도로,
13
43974
3803
저는 어린 편에 속하는 운전자였고,
고속도로를 운전하고 있었습니다.
00:59
and the car in front of me, I saw the brake브레이크 lights go on.
14
47777
2258
그때, 자동차 한대가 제 앞에 있었고
저는 그차의 후미등이 켜지는 것을 봤죠.
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing둔화 down,
15
50035
1800
그때 생각했습니다.
"아, 이 차가 속력을 줄이고 있구나."
01:03
I'll slow느린 down too."
16
51835
1282
"나도 속력을 좀 줄여야 겠다."
01:05
I step단계 on the brake브레이크.
17
53117
1926
저는 브레이크를 밟았죠.
01:07
But no, this guy isn't slowing둔화 down.
18
55043
2254
아니 그런데 이 운전자는
속력을 줄이는게 아니였어요.
01:09
This guy is stopping멎는, dead죽은 stop, dead죽은 stop on the highway고속도로.
19
57297
3178
그 차는 급정거를 하고 있었던 거예요.
그것도 고속도로에서요 한복판에서요.
01:12
It was just going 65 -- to zero제로?
20
60475
2540
아마 시속 65마일(104km/h) 정도 즈음에서
급 브레이크를 밟지 않았나 싶어요.
01:15
I slammed꽝 닫은 on the brakes브레이크.
21
63015
1520
전 있는 힘껏 브레이크를 밟았고
01:16
I felt펠트 the ABSABS kick발 차기 in, and the car is still going,
22
64535
3059
ABS가 작동되는걸 느꼈지만, 여전히
차는 멈추지 않았고 계속 앞으로 밀려나갔습니다.
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
23
67594
2696
멈추지 않고 계속 나갔죠. 그때 느꼈어요.
아무래도 멈추지 못할 것 같다고요.
01:22
and the air공기 bag가방 deploys배치하다, the car is totaled합계 된,
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70290
2939
결국, 에어백이 터졌고
제 차는 완전히 망가졌죠.
01:25
and fortunately다행히도, no one was hurt상처.
25
73229
3557
운좋게도 아무도 다치지는 않았어요.
01:28
But I had no idea생각 that car was stopping멎는,
26
76786
4211
하지만 전 그 차가 급정지 한다고
생각지도 못했어요.
01:32
and I think we can do a lot better than that.
27
80997
3645
저는 우리가 보다 더
잘 대처할 수 있다고 생각합니다.
01:36
I think we can transform변환 the driving운전 experience경험
28
84642
4145
제 생각에는 자동차들끼리
서로 통신(대화)할 수 있게 한다면
01:40
by letting시키는 our cars자동차 talk to each마다 other.
29
88787
3879
우리의 운전의 경험을 완전히
탈바꿈 시킬 수 있지 않을까 생각합니다.
01:44
I just want you to think a little bit비트
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92666
1424
오늘날의 운전 경험이 어떤건지
01:46
about what the experience경험 of driving운전 is like now.
31
94090
2888
여러분도 한번 생각해 보시면 좋겠군요.
01:48
Get into your car. Close닫기 the door. You're in a glass유리 bubble거품.
32
96978
4028
우선 차에 타고 문을 닫습니다. 여러분들은 이제
유리로 둘러쌓인 공간 안에 있습니다.
01:53
You can't really directly직접 sense감각 the world세계 around you.
33
101006
2916
여러분들은 외부 환경을
직접적으로 느낄 수 없습니다.
01:55
You're in this extended펼친 body신체.
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103922
2181
여러분은 현재 자동차의 일부가 된겁니다.
01:58
You're tasked임무가 부여 된 with navigating네비게이션 it down
35
106103
2163
네비게이션이 부분적으로 보여주는 길을 따라
02:00
partially-seen부분적으로 본 roadways도로,
36
108266
2056
다른 금속 거인들(자동차들)과 함께
초인적인 속도로 달리면서
02:02
in and amongst사이에 other metal금속 giants거인들, at super-human슈퍼 인간 speeds속도.
37
110322
4424
여러분은 그 안에서
힘든 업무를 맡고 있는거죠.
02:06
Okay? And all you have to guide안내서 you are your two eyes.
38
114746
4480
공감하시나요? 유일하게 여러분을 안내하는 것은
바로 여러분의 두 눈 밖에는 없습니다.
02:11
Okay, so that's all you have,
39
119226
1762
오직 두 눈 뿐입니다.
02:12
eyes that weren't하지 않았다 really designed디자인 된 for this task태스크,
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120988
1735
사실, 우리의 눈은 이런 복잡한 일을 하기에
적합하지 않습니다.
02:14
but then people ask청하다 you to do things like,
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122723
3751
만약 사람들이 여러분에게
차선을 바꾸라고 요청한다고 가정해 봅시다.
02:18
you want to make a lane레인 change변화,
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126474
1549
그렇다면 그 사람들은 과연
02:20
what's the first thing they ask청하다 you do?
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128023
2321
가장 첫번째로 여러분에게
무엇을 요청할까요?
02:22
Take your eyes off the road도로. That's right.
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130344
3095
그렇죠. 우선 시선을
다른 곳으로 돌리라고 하겠죠.
02:25
Stop looking where you're going, turn회전,
45
133439
2096
여러분이 달리고 있던
차선에서 눈을 떼고
02:27
check검사 your blind블라인드 spot자리,
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135535
2018
변경하고자 하는
빈 차선을 살펴봐야죠.
02:29
and drive드라이브 down the road도로 without없이 looking where you're going.
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137553
3471
그리고 당신이 어디로 가고 있는지
보지 못한체 운전을 계속 합니다.
02:33
You and everyone각자 모두 else그밖에. This is the safe안전한 way to drive드라이브.
48
141024
3135
맞습니다. 모든 사람들이 똑같이 운전합니다.
이건 안전하게 운전하는 방법이죠.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
49
144159
2241
우리는 왜 이렇게 행동할까요?
왜냐하면 그렇게 해야만 하기 때문이죠.
02:38
we have to make a choice선택, do I look here or do I look here?
50
146400
2579
우리는 어느쪽을 봐야할지
계속 선택해야 합니다.
02:40
What's more important중대한?
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148979
1521
그런데 더 중요한 건 무엇일까요?
02:42
And usually보통 we do a fantastic환상적인 job
52
150500
2711
우리는 도로에서
어느 쪽 차선을 선택할지
02:45
picking선발 and choosing고르는 what we attend참석하다 to on the road도로.
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153211
3769
고민하는 엄청난 일들을 하고 있습니다.
02:48
But occasionally때때로 we miss미스... something.
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156980
3650
그런데 가끔 몇가지 사항을
놓치기도 합니다.
02:52
Occasionally때때로 we sense감각 something wrong잘못된 or too late늦은.
55
160630
4461
운정 중에, 가끔, 뭔가 잘못됐다거나
아니면 너무 늦었다고 느낄때도 있죠.
02:57
In countless셀 수 없는 accidents사고, the driver운전사 says말한다,
56
165091
1988
수없이 많은 교통사고가 일어나고 있고
그 운전자들은 이렇게 말합니다.
02:59
"I didn't see it coming오는."
57
167079
2308
"미처 그 차가 오는 것을 보지 못했어요."
03:01
And I believe that. I believe that.
58
169387
3281
전 이 부분에 공감이 잘 됩니다.
아주 많이요.
03:04
We can only watch so much.
59
172668
2925
우리는 오직 그 정도 밖에
볼 수 없습니다.
03:07
But the technology과학 기술 exists존재하다 now that can help us improve돌리다 that.
60
175593
5144
하지만 이러한 우리를 도와 이런 상태를
나아지게 할 기술들이 현재 존재합니다.
03:12
In the future미래, with cars자동차 exchanging교환 data데이터 with each마다 other,
61
180737
4296
미래에는 자동차가
서로 자료를 교환함으로써
03:17
we will be able할 수 있는 to see not just three cars자동차 ahead앞으로
62
185033
3928
우리보다 3대 앞에 있는 차 뿐만아니라
3대 뒤에 있는 차도 볼 수 있습니다.
03:20
and three cars자동차 behind뒤에, to the right and left,
63
188961
1594
물론 좌, 우도 마찬가지죠.
03:22
all at the same같은 time, bird's조류 eye view전망,
64
190555
3166
모든 것을 동시에 마치 하늘에서 내려다보는 듯한
시야를 갖게 되는 겁니다.
03:25
we will actually사실은 be able할 수 있는 to see into those cars자동차.
65
193721
3128
사실 그 차들에 대해
속속들이 알 수도 있습니다.
03:28
We will be able할 수 있는 to see the velocity속도 of the car in front of us,
66
196849
2371
우리를 앞서가고 있는
자동차의 속력을 인지하면서
03:31
to see how fast빠른 that guy's남자의 going or stopping멎는.
67
199220
3240
그 운전자가 계속 갈지
아니면 멈출지도 알 수 있습니다.
03:34
If that guy's남자의 going down to zero제로, I'll know.
68
202460
4510
혹시라도 앞의 운전자가 급정지를 한다 해도
전 이미 그 사실을 알 수 있죠.
03:38
And with computation계산 and algorithms알고리즘 and predictive예측적인 models모델,
69
206970
3859
또한 연산(계산)과 알고리즘,
예측 모델들을 통해서
03:42
we will be able할 수 있는 to see the future미래.
70
210829
3273
우리는 미래를 엿 볼 수 있습니다.
03:46
You may할 수있다 think that's impossible불가능한.
71
214102
1556
여러분은 아마도 이러한 것들이
불가능하다고 생각할 수 도 있습니다.
03:47
How can you predict예측하다 the future미래? That's really hard단단한.
72
215658
2731
"어떻게 미래를 예측할수 있나요? 그건 말도 않되죠"
라고 말이죠.
03:50
Actually사실은, no. With cars자동차, it's not impossible불가능한.
73
218389
3619
하지만 차에 관해서 만큼은
미래를 예측할 수 있습니다.
03:54
Cars자동차 are three-dimensional입체의 objects사물
74
222008
2732
자동차는 단지 하나의 고정된
좌표와 속력을 가지고 있는
03:56
that have a fixed결정된 position위치 and velocity속도.
75
224740
2332
삼차원내의 물체에 불과합니다.
03:59
They travel여행 down roads도로.
76
227072
1631
자동차는 단지 길을 따라
달리는 것 뿐입니다.
04:00
Often자주 they travel여행 on pre-published사전 출판 된 routes노선.
77
228703
2412
보통 자동차 기술은
미리 정해진 길을 따라 진보합니다.
04:03
It's really not that hard단단한 to make reasonable합리적인 predictions예측
78
231115
3938
가까운 미래의 자동차 기술이
어떻게 될지를 예측하는 것은
04:07
about where a car's자동차 going to be in the near가까운 future미래.
79
235053
2864
그리 어려운 일이 아닙니다.
04:09
Even if, when you're in your car
80
237917
2002
심지어 몇대의 오토바이가 뒤쪽에서부터
04:11
and some motorcyclist오토바이 운전자 comes온다 -- bshoombshoom! --
81
239919
1994
쓩 소리와 함께 차선을 가로지르며
시속 85 마일 (104 km/h)로
04:13
85 miles마일 an hour시간 down, lane-splitting차선 분할 --
82
241913
2296
다가오는 것과 같은 경우도 있습니다.
04:16
I know you've had this experience경험 --
83
244209
2547
아마도 여러분도
이런 경험이 있을 것 같은데요.
04:18
that guy didn't "just come out of nowhere아무데도."
84
246756
2603
어디에도 없던 오토바이가
갑자기 툭 튀어나오는 것은 아닙니다.
04:21
That guy's남자의 been on the road도로 probably아마 for the last half절반 hour시간.
85
249359
3643
아마도 그 사람은
30분 전부터 그 도로에 있었겠죠.
04:25
(Laughter웃음)
86
253002
1190
(웃음)
04:26
Right? I mean, somebody's누군가 seen him.
87
254192
3589
그렇죠. 아마 23, 30 마일 뒤에 있는 누군가는
04:29
Ten, 20, 30 miles마일 back, someone's누군가의 seen that guy,
88
257781
2768
그 오토바이를 봤을 거예요.
04:32
and as soon as one car sees본다 that guy
89
260549
2384
그리고 한 대의 차가
그 오토바이를 보자마자
04:34
and puts넣다 him on the map지도, he's on the map지도 --
90
262933
2231
오토바이의 위치와 속력을
04:37
position위치, velocity속도,
91
265164
2176
그 운전자의 네비게이션에 띄웁니다.
04:39
good estimate견적 he'll지옥 continue잇다 going 85 miles마일 an hour시간.
92
267340
2321
물론 그 오토바이가 계속해서 시속 85마일로
갈거라는 훌륭한 예측과 함께 말이죠.
04:41
You'll know, because your car will know, because
93
269661
2184
여러분은 이와 같은 사실을
여러분의 차를 통해 알 수 있습니다.
04:43
that other car will have whispered속삭였다 something in his ear,
94
271845
2275
왜냐하면 아까 그 뒤에 차가
여러분의 차에게 이렇게 속삭일테니까요.
04:46
like, "By the way, five다섯 minutes의사록,
95
274120
1923
"그런데 말야, 오분 뒤,
04:48
motorcyclist오토바이 운전자, watch out."
96
276043
2775
오토바이, 주의할 것"
04:50
You can make reasonable합리적인 predictions예측 about how cars자동차 behave굴다.
97
278818
2703
여러분은 자동차가 어떻게 행동할지
합리적으로 예측할 수 있습니다.
04:53
I mean, they're Newtonian뉴턴 식의 objects사물.
98
281521
1365
제 말은, 그것들 모두가 뉴턴 법칙을 따르는
물체들이라는 것입니다.
04:54
That's very nice좋은 about them.
99
282886
2909
이러한 사실이 예측을 가능하게 합니다.
04:57
So how do we get there?
100
285795
3034
자 그러면 어떻게
이러한 것들이 가능하냐구요?
05:00
We can start스타트 with something as simple단순한
101
288829
2266
쉬운 예로 설명 할 수 있습니다.
05:03
as sharing나누는 our position위치 data데이터 between중에서 cars자동차,
102
291095
2870
자동차들 끼리 서로
위치 정보를 공유하는 것입니다.
05:05
just sharing나누는 GPSGPS.
103
293965
1892
이것은 단지 GPS 만 공유하면 가능합니다.
05:07
If I have a GPSGPS and a camera카메라 in my car,
104
295857
2444
만약에 제 차에 GPS 와 카메라가 있다면
05:10
I have a pretty예쁜 precise정확한 idea생각 of where I am
105
298301
2231
저는 제 차가 얼마나 빨리 가고 있으며
05:12
and how fast빠른 I'm going.
106
300532
1732
어디에 있는지
아주 정확하게 알 수 있습니다.
05:14
With computer컴퓨터 vision시력, I can estimate견적 where
107
302264
1657
컴퓨터 영상을 통해서
제 주변에 차들이 어디에 있는지
05:15
the cars자동차 around me are, sort종류 of, and where they're going.
108
303921
3537
또 어디로 가고 있는지를
예측할 수 있습니다.
05:19
And same같은 with the other cars자동차.
109
307458
970
물론 다른 차들도
그들의 정확한 위치 그리고
05:20
They can have a precise정확한 idea생각 of where they are,
110
308428
1814
다소 명확하지 않을 수 있지만
05:22
and sort종류 of a vague막연한 idea생각 of where the other cars자동차 are.
111
310242
2146
다른 차들이 어디에 있는지를
알 수 있습니다.
05:24
What happens일이 if two cars자동차 share that data데이터,
112
312388
3231
만약에 두대의 차가 이러한 정보를 공유하면서
서로 통신(대화)한다면
05:27
if they talk to each마다 other?
113
315619
1955
무슨 일이 일어날까요?
05:29
I can tell you exactly정확하게 what happens일이.
114
317574
2778
저는 여러분께 무슨 일이 일어날지
정확히 말씀드릴 수 있습니다.
05:32
Both양자 모두 models모델 improve돌리다.
115
320352
2339
두대의 자동차 모두 개선되는 것이죠.
05:34
Everybody각자 모두 wins이기다.
116
322691
2055
모두에게 좋은 일입니다.
05:36
Professor교수 Bob단발 Wang and his team
117
324746
2577
밥 왕(Bob Wang) 교수와 그의 팀은
05:39
have done끝난 computer컴퓨터 simulations시뮬레이션 of what happens일이
118
327323
2738
교통 상황이 다소 원할할 때,
05:42
when fuzzy흐린 estimates견적 combine콤바인, even in light traffic교통,
119
330061
3431
자동차들끼리 GPS 데이터를 교환하면서
05:45
when cars자동차 just share GPSGPS data데이터,
120
333492
2624
다소 불명확한 예측들이 결합할 때의
컴퓨터 예측을 실행하여 보았습니다.
05:48
and we've우리는 moved움직이는 this research연구 out of the computer컴퓨터 simulation시뮬레이션
121
336116
2513
그리고 우리는 이 연구 결과를
실험실 밖으로 가지고 나와
05:50
and into robot기계 인간 test테스트 beds침대 that have the actual실제의 sensors센서
122
338629
3027
실제 안에 있는 이 로보트에
실제 센서를 장착하여 만든
05:53
that are in cars자동차 now on these robots로봇:
123
341656
3133
로보트 시험기에 적용해 보았습니다.
05:56
stereo스테레오 cameras카메라, GPSGPS,
124
344789
1838
적용된 센서들로는
스트레오 카메라들, GPS,
05:58
and the two-dimensional2 차원의 laser원자 램프 range범위 finders파인더
125
346627
1874
그리고 자동차의
후진 시스템에 적용되고 있는
06:00
that are common공유지 in backup지원 systems시스템.
126
348501
2240
이차원 레이져 거리 감지기가
선택되었습니다.
06:02
We also또한 attach붙이다 a discrete분리 된 short-range단거리 communication통신 radio라디오,
127
350741
4484
또한 로봇끼리의 통신(대화)을 위해
06:07
and the robots로봇 talk to each마다 other.
128
355225
1909
불연속 신호를 보낼 수 있는
근거리 무전기도 적용하였습니다.
06:09
When these robots로봇 come at each마다 other,
129
357134
1539
로봇들이 서로 가까이 다가갔을 때
06:10
they track선로 each마다 other's다른 position위치 precisely정확하게,
130
358673
2971
로봇들은 서로의 위치를
정확하게 파악하고
06:13
and they can avoid기피 each마다 other.
131
361644
2737
서로를 피해 갈 수 있었습니다.
06:16
We're now adding첨가 more and more robots로봇 into the mix혼합,
132
364381
3226
그리고 우리는 더 많은
로봇들을 추가했습니다.
06:19
and we encountered마주 친 some problems문제들.
133
367607
1471
그 결과 우리는 몇가지
문제점에 봉착했습니다.
06:21
One of the problems문제들, when you get too much chatter끽끽 우는 소리,
134
369078
2359
그 중 한 가지 문제점은 너무 많은 통신(대화)이
이루어 질 때 나타났습니다.
06:23
it's hard단단한 to process방법 all the packets패킷, so you have to prioritize우선 순위를 매기다,
135
371437
3728
너무 많은 데이터들이 오고갈 때는 반드시
최우선되는 정보를 선택해야 하는데요,
06:27
and that's where the predictive예측적인 model모델 helps도움이된다. you.
136
375165
2357
바로 이러한 시점에서
예측 모델이 여러분들을 도와줍니다.
06:29
If your robot기계 인간 cars자동차 are all tracking추적 the predicted예언 된 trajectories궤도,
137
377522
4372
만약에 자동차들이
예상된 경로를 따라가는 중이라면
06:33
you don't pay지불 as much attention주의 to those packets패킷.
138
381894
1767
여러분은 그러한 정보들에 대해
신경을 쓸 필요가 없습니다.
06:35
You prioritize우선 순위를 매기다 the one guy
139
383661
1703
여러분은 다만 한 가지만 선택하면 됩니다.
06:37
who seems~ 같다 to be going a little off course코스.
140
385364
1333
과연 누가 경로를 벗어나고 있는지
확인하면 됩니다.
06:38
That guy could be a problem문제.
141
386697
2526
아마도 그 운전자가
문제가 될 것이기 때문이죠.
06:41
And you can predict예측하다 the new새로운 trajectory사선.
142
389223
3002
그리고 여러분은
새로운 경로를 예측하면 됩니다.
06:44
So you don't only know that he's going off course코스, you know how.
143
392225
2763
따라서 여러분은 그 운전자가 경로를 벗어나리라는 것
뿐만 아니라, 어떻게 해야 할지도 알게 됩니다.
06:46
And you know which어느 drivers운전사 you need to alert경보 to get out of the way.
144
394988
3725
그리고 여러분은 어떤 운전자들에게
경로를 바꾸라고 알려줘야 하는지도 아는거죠.
06:50
And we wanted to do -- how can we best베스트 alert경보 everyone각자 모두?
145
398713
2633
그리고 우리는 어떻게 하면 다른 사람들에게
최상의 정보를 알려줄지 고민했습니다.
06:53
How can these cars자동차 whisper속삭임, "You need to get out of the way?"
146
401346
3183
어떻게 자동차들을 서로 속삭이게 만들 수 있을까,
"당신은 그 경로에서 빠져나와야 합니다." 와 같은 속삭임을요.
06:56
Well, it depends의존하다 on two things:
147
404529
1517
글쎄요, 이러한 것들은
두가지 요소들에 의해 결정됩니다.
06:58
one, the ability능력 of the car,
148
406046
2169
한가지는 자동차의 능력이구요.
07:00
and second둘째 the ability능력 of the driver운전사.
149
408215
3217
또 다른 한가지는 운전자의 능력입니다.
07:03
If one guy has a really great car,
150
411432
1505
만약에 어떠한 사람이
정말 좋은 자동차를 가졌지만
07:04
but they're on their그들의 phone전화 or, you know, doing something,
151
412937
2925
전화를 하고 있거나
뭔가 다른 것을 하고 있다면
07:07
they're not probably아마 in the best베스트 position위치
152
415862
1930
그 운전자들은 아마도 급격한 상황에
07:09
to react반응하다 in an emergency비상 사태.
153
417792
2970
대처할 수 있는
최적의 상태는 아닐것입니다.
07:12
So we started시작한 a separate갈라진 line of research연구
154
420762
1665
그래서 우리는
다른 종류의 연구를 시작했습니다.
07:14
doing driver운전사 state상태 modeling모델링.
155
422427
2551
바로 운전자 상태에 대한
모델링에 관해서죠.
07:16
And now, using~을 사용하여 a series시리즈 of three cameras카메라,
156
424978
2329
그리고 3대의 카메라를 연동해서
07:19
we can detect탐지하다 if a driver운전사 is looking forward앞으로,
157
427307
2270
운전자가 앞을 보고 있는지 또는
07:21
looking away, looking down, on the phone전화,
158
429577
2860
멀리, 가까이, 또는 전화를 하는지
07:24
or having a cup of coffee커피.
159
432437
3061
혹은 커피를 마시고 있는지를
파악했습니다.
07:27
We can predict예측하다 the accident사고
160
435498
2070
우리는 사고를 예측할 수 있었습니다.
07:29
and we can predict예측하다 who, which어느 cars자동차,
161
437568
3651
그리고 우리는 어떤 자동차들이
07:33
are in the best베스트 position위치 to move움직임 out of the way
162
441219
3486
다른 사람들을 위해서
최적의 경로를 계산해서
07:36
to calculate계산하다 the safest가장 안전한 route노선 for everyone각자 모두.
163
444705
3009
가장 안전한 위치에 있는지를
예측해 보았습니다.
07:39
Fundamentally근본적으로, these technologies기술 exist있다 today오늘.
164
447714
4635
기본적으로 이러한 기술들은
우리 곁에 이미 다가와 있습니다.
07:44
I think the biggest가장 큰 problem문제 that we face얼굴
165
452349
2824
제 생각에 현재 직면한
가장 큰 문제는
07:47
is our own개인적인 willingness쾌히 하기 to share our data데이터.
166
455173
3013
과연 우리가 자동차 데이터를
공유할 의지가 있느냐는 것 입니다.
07:50
I think it's a very disconcerting당황한 notion개념,
167
458186
2631
제 생각에 이러한 점이 상당히
혼란스러운 개념이라고 생각됩니다.
07:52
this idea생각 that our cars자동차 will be watching보고있다 us,
168
460817
2386
이렇게 차들이 우리를 감시하는 개념 또는
07:55
talking말하는 about us to other cars자동차,
169
463203
3371
우리에 대해 서로 이야기 한다는 것은
07:58
that we'll be going down the road도로 in a sea바다 of gossip잡담.
170
466574
3427
아마도 도로위의 넘치는 험담속으로
우리를 내던질 수도 있습니다.
08:02
But I believe it can be done끝난 in a way that protects보호하다 our privacy은둔,
171
470001
3897
하지만 제가 단지 차창 밖에서
차를 보는것과 같은 방식을 쓰면
08:05
just like right now, when I look at your car from the outside외부,
172
473898
3741
사람들의 사생활은 보호될 수 있습니다.
08:09
I don't really know about you.
173
477639
2363
저는 여러분들에 대해
아무 것도 아는 것이 없습니다.
08:12
If I look at your license특허 plate플레이트 number번호,
174
480002
1137
만약에 제가 여러분의
자동차 번호를 보더라도
08:13
I don't really know who you are.
175
481139
1886
저는 여러분이 어떤 사람인지
전혀 모르겠죠.
08:15
I believe our cars자동차 can talk about us behind뒤에 our backs.
176
483025
4249
물론 자동차들이 우리 뒤에서
이야기를 나눌 수는 있습니다.
08:19
(Laughter웃음)
177
487274
2975
(웃음)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
178
490249
3185
그리고 제 생각엔 이러한 기술이
엄청난 것이 될 거라고 봅니다.
08:25
I want you to consider중히 여기다 for a moment순간
179
493434
1650
만약 여러분의 뒤에서
맹렬히 달려오는 정신나간 10대들이
08:27
if you really don't want the distracted산만 teenager십대 behind뒤에 you
180
495084
4118
여러분이 브레이크를 밟고 있거나
08:31
to know that you're braking제동,
181
499202
2120
또는 급정지 한다는 것을 알게 되는 순간을
경험하고 싶지 않으시다면
08:33
that you're coming오는 to a dead죽은 stop.
182
501322
2924
이러한 기술의 적용을
잠시나마 고려해 주셨으면 합니다.
08:36
By sharing나누는 our data데이터 willingly기꺼이,
183
504246
2741
기꺼이 우리의 데이터를 공유한다면,
08:38
we can do what's best베스트 for everyone각자 모두.
184
506987
2812
우리 모두는 최상의 결정을 할 수 있습니다.
08:41
So let your car gossip잡담 about you.
185
509799
3076
그러니 여러분의 자동차가
여러분을 헐뜯을 수 있도록 허락해 주세요.
08:44
It's going to make the roads도로 a lot safer더 안전한.
186
512875
3038
이러한 결정이
도로를 훨씬 안전하게 만들 것입니다.
08:47
Thank you.
187
515913
1791
감사합니다.
08:49
(Applause박수 갈채)
188
517704
4985
(박수)
Translated by Jerome Kim
Reviewed by Tae Young Choi

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ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

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