TED2015
Chris Urmson: How a driverless car sees the road
크리스 엄슨(Chris Urmson): 무인자동차가 도로를 보는 방법
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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.
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00:12
So in 1885, Karl Benz
invented the automobile.
invented the automobile.
0
528
3949
1885년, 카를 벤츠가
자동차를 발명했습니다.
자동차를 발명했습니다.
00:16
Later that year, he took it out
for the first public test drive,
for the first public test drive,
1
4707
3762
얼마후에, 그는 처음으로 사람들
앞에서 시험 운행을 했습니다.
앞에서 시험 운행을 했습니다.
00:20
and -- true story --
crashed into a wall.
crashed into a wall.
2
8469
3375
그리고 벽에 충돌했죠.
00:24
For the last 130 years,
3
12184
2043
130년 동안에
00:26
we've been working around that least
reliable part of the car, the driver.
reliable part of the car, the driver.
4
14227
4319
우리는 자동자의 가장 취약한 부분인
운전자에 대해서 연구를 했습니다.
운전자에 대해서 연구를 했습니다.
우리는 자동차를 튼튼하게 만들었고
00:30
We've made the car stronger.
5
18546
1354
00:32
We've added seat belts,
we've added air bags,
we've added air bags,
6
20200
2548
우리는 안전벨트와 에어백을 추가시켰고
00:34
and in the last decade, we've actually
started trying to make the car smarter
started trying to make the car smarter
7
22748
3971
그리고 최근에 우리는 자동차를 앞에서
만들기 위한 시도를 시작했습니다.
만들기 위한 시도를 시작했습니다.
00:38
to fix that bug, the driver.
8
26719
2938
운전자라는 결함을 고치기 위해서죠.
00:41
Now, today I'm going to talk to you
a little bit about the difference
a little bit about the difference
9
29657
3261
저는 오늘 운전자 보조 시스템의
00:44
between patching around the problem
with driver assistance systems
with driver assistance systems
10
32918
3808
문제 해결 방식 차이에 대해
이야기 하고자 합니다.
이야기 하고자 합니다.
00:48
and actually having fully
self-driving cars
self-driving cars
11
36726
2564
그리고 완전한 무인자동차와
00:51
and what they can do for the world.
12
39290
1880
그것이 세상에 미칠 영향도요.
00:53
I'm also going to talk to you
a little bit about our car
a little bit about our car
13
41170
2995
우리의 자동차에 대해서도
잠시 이야기 할 예정입니다.
잠시 이야기 할 예정입니다.
00:56
and allow you to see how it sees the world
and how it reacts and what it does,
and how it reacts and what it does,
14
44165
3999
그것이 어떻게 세상에 있고
반응하며 실제로 무엇인지 말이죠.
반응하며 실제로 무엇인지 말이죠.
01:00
but first I'm going to talk
a little bit about the problem.
a little bit about the problem.
15
48164
3187
하지만 먼저 저는 문제점에
관해 이야기 할까 합니다.
관해 이야기 할까 합니다.
01:03
And it's a big problem:
16
51651
1648
그리고 이것은 큰 문제입니다.
01:05
1.2 million people are killed
on the world's roads every year.
on the world's roads every year.
17
53299
3089
매년 120만명의 사람들이
전세계의 도로에서 죽습니다.
전세계의 도로에서 죽습니다.
01:08
In America alone, 33,000 people
are killed each year.
are killed each year.
18
56388
3784
미국에서만 33만명의
사람들이 매해 죽고 있습니다.
사람들이 매해 죽고 있습니다.
01:12
To put that in perspective,
19
60172
2028
이것을 넓은 시각으로 보면,
01:14
that's the same as a 737
falling out of the sky every working day.
falling out of the sky every working day.
20
62200
4797
주말을 제외하고 매일 비행기
한 대가 추락하는 것과 같습니다.
한 대가 추락하는 것과 같습니다.
01:19
It's kind of unbelievable.
21
67342
1786
믿을 수 없는 일입니다.
01:21
Cars are sold to us like this,
22
69548
2298
자동차는 이렇게 많이 팔리지만
01:23
but really, this is what driving's like.
23
71846
2717
이 통계가 운전의 현실입니다.
01:26
Right? It's not sunny, it's rainy,
24
74563
2159
그렇죠? 화창하지 않고
비오는 날씨에는
비오는 날씨에는
01:28
and you want to do anything
other than drive.
other than drive.
25
76722
2488
여러분은 운전보단
다른 것이 하고 싶을 겁니다.
다른 것이 하고 싶을 겁니다.
01:31
And the reason why is this:
26
79210
1622
그리고 그 이유는
교통량이 점점 악화되고 있다는 것입니다.
01:32
Traffic is getting worse.
27
80832
1858
01:34
In America, between 1990 and 2010,
28
82690
3506
미국에서 1990년과 2010년 사이에
01:38
the vehicle miles traveled
increased by 38 percent.
increased by 38 percent.
29
86196
3504
운행 거리가 38% 늘어났습니다.
01:42
We grew by six percent of roads,
30
90213
2749
같은 기간에 도로는 6% 증가했습니다.
01:44
so it's not in your brains.
31
92962
1602
이것은 상상속의 일이 아니며
01:46
Traffic really is substantially worse
than it was not very long ago.
than it was not very long ago.
32
94564
4276
교통이 실제로 예전보다 나빠진 것이
그리 오래되지는 않았습니다.
그리 오래되지는 않았습니다.
01:50
And all of this has a very human cost.
33
98840
2409
이 모든 결과는 심각한
인적비용을 초래합니다.
인적비용을 초래합니다.
01:53
So if you take the average commute time
in America, which is about 50 minutes,
in America, which is about 50 minutes,
34
101529
3948
그래서 만약 미국의
평균이동시간인 50분을
평균이동시간인 50분을
01:57
you multiply that by the 120 million
workers we have,
workers we have,
35
105477
3649
1억 2천만의 일하는
사람에 곱하게 되면
사람에 곱하게 되면
02:01
that turns out to be
about six billion minutes
about six billion minutes
36
109126
2225
60억분이라는 시간이
02:03
wasted in commuting every day.
37
111351
2026
매일 낭비되고 있다는
결론이 나옵니다.
결론이 나옵니다.
02:05
Now, that's a big number,
so let's put it in perspective.
so let's put it in perspective.
38
113377
2827
매우 큰 숫자이죠.
조금 다른 관점에서 보면,
조금 다른 관점에서 보면,
02:08
You take that six billion minutes
39
116204
1774
그 60억분을 가져와
02:09
and you divide it by the average
life expectancy of a person,
life expectancy of a person,
40
117978
3784
평균 수명으로 나누면
02:13
that turns out to be 162 lifetimes
41
121762
3135
162명분의 수명이
02:16
spent every day, wasted,
42
124897
2925
매일 낭비된다고 볼 수 있습니다.
02:19
just getting from A to B.
43
127822
2044
그냥 통근시간에 말이죠.
02:21
It's unbelievable.
44
129866
1730
이건 믿을 수 없는 일입니다.
02:23
And then, there are those of us
who don't have the privilege
who don't have the privilege
45
131596
2844
그리고 통근시간에 서서가야하는
02:26
of sitting in traffic.
46
134440
1672
사람들도 있습니다.
02:28
So this is Steve.
47
136112
1578
이 분은 스티브씨 입니다.
02:29
He's an incredibly capable guy,
48
137690
1765
굉장히 능력 있는 분이죠.
02:31
but he just happens to be blind,
49
139455
2516
하지만 그는 시각장애인 입니다.
02:33
and that means instead of a 30-minute
drive to work in the morning,
drive to work in the morning,
50
141971
3217
그 말은 아침에 30분 운전대신
02:37
it's a two-hour ordeal
of piecing together bits of public transit
of piecing together bits of public transit
51
145188
3979
그는 2시간동안 불편한
대중교통을 이용하거나
대중교통을 이용하거나
02:41
or asking friends and family for a ride.
52
149167
2385
친구와 가족들에게
픽업을 부탁해야 합니다.
픽업을 부탁해야 합니다.
02:43
He doesn't have that same freedom
that you and I have to get around.
that you and I have to get around.
53
151552
3669
그는 여러분과 제가
가지고 있는 자유가 없습니다.
가지고 있는 자유가 없습니다.
02:47
We should do something about that.
54
155221
2460
우리는 그것을 해결해야 합니다.
02:49
Now, conventional wisdom would say
55
157891
1757
기존 해결책은
02:51
that we'll just take
these driver assistance systems
these driver assistance systems
56
159648
2492
운전보조시스템을 도입하고
02:54
and we'll kind of push them
and incrementally improve them,
and incrementally improve them,
57
162140
3750
점차적으로 발전시켜
02:57
and over time, they'll turn
into self-driving cars.
into self-driving cars.
58
165890
2542
결국, 무인자동차를
개발하는 것 입니다.
개발하는 것 입니다.
03:00
Well, I'm here to tell you
that's like me saying
that's like me saying
59
168432
2409
글쎄요, 이건 사실 이런 말과 비슷하죠.
03:02
that if I work really hard at jumping,
one day I'll be able to fly.
one day I'll be able to fly.
60
170841
4057
"점프를 정말 열심히 연습한다면
언젠가 하늘을 날 수 있을꺼야"
언젠가 하늘을 날 수 있을꺼야"
03:06
We actually need to do
something a little different.
something a little different.
61
174898
2728
우리는 사실 살짝 다른 일을
할 필요가 있습니다.
할 필요가 있습니다.
03:09
And so I'm going to talk to you
about three different ways
about three different ways
62
177626
2711
그래서 저는 무인자동차와
운전보조 시스템이
운전보조 시스템이
03:12
that self-driving systems are different
than driver assistance systems.
than driver assistance systems.
63
180337
3346
다른 3가지에 대해
이야기해보고자 합니다.
이야기해보고자 합니다.
03:15
And I'm going to start
with some of our own experience.
with some of our own experience.
64
183683
2651
우리들의 경험을
이야기하며 시작할까 합니다.
이야기하며 시작할까 합니다.
03:18
So back in 2013,
65
186334
2253
2013년으로 돌아가서,
03:20
we had the first test
of a self-driving car
of a self-driving car
66
188587
2663
우리는 무인 자동차
첫 시범 운행을 했습니다.
첫 시범 운행을 했습니다.
03:23
where we let regular people use it.
67
191250
2027
보통 사람들이 잘 다니는 장소에서요.
03:25
Well, almost regular --
they were 100 Googlers,
they were 100 Googlers,
68
193277
2202
일반적인 100명의 구글 이용자들입니다.
03:27
but they weren't working on the project.
69
195479
2003
프로젝트와는 무관한 사람들입니다.
03:29
And we gave them the car and we allowed
them to use it in their daily lives.
them to use it in their daily lives.
70
197482
3621
우리는 그들에게 자동차를 주고
일상 생활에 사용하도록 했습니다.
일상 생활에 사용하도록 했습니다.
03:33
But unlike a real self-driving car,
this one had a big asterisk with it:
this one had a big asterisk with it:
71
201103
3719
하지만 진짜 무인차와는 다르게
크게 주목해야 할 점이 있었습니다.
크게 주목해야 할 점이 있었습니다.
03:36
They had to pay attention,
72
204822
1504
집중해야 했죠.
03:38
because this was an experimental vehicle.
73
206326
2633
왜냐하면 그것은 테스트
차량이었으니까요.
차량이었으니까요.
03:40
We tested it a lot,
but it could still fail.
but it could still fail.
74
208959
3525
우리는 많은 실험을 했지만
계속 실패했습니다.
계속 실패했습니다.
03:44
And so we gave them two hours of training,
75
212484
2059
2시간의 훈련 끝에
03:46
we put them in the car,
we let them use it,
we let them use it,
76
214543
2092
그들은 자동차를 사용할 수 있었습니다.
03:48
and what we heard back
was something awesome,
was something awesome,
77
216635
2127
그리고 후기는 놀라웠습니다.
03:50
as someone trying
to bring a product into the world.
to bring a product into the world.
78
218762
2524
어떤 사람이 상품을
소개하려고 시도할 때처럼
소개하려고 시도할 때처럼
03:53
Every one of them told us they loved it.
79
221286
1925
모든 운전자들이 극찬했습니다.
03:55
In fact, we had a Porsche driver
who came in and told us on the first day,
who came in and told us on the first day,
80
223211
3566
사실, 포르쉐 오너가 우리에게 와서
첫 날 이런 말을 했습니다.
첫 날 이런 말을 했습니다.
03:58
"This is completely stupid.
What are we thinking?"
What are we thinking?"
81
226777
2663
"정말 멍청한 짓입니다."
04:01
But at the end of it, he said,
"Not only should I have it,
"Not only should I have it,
82
229850
2840
하지만 마지막 날에 그는
"나만 가질 것이 아니라,
"나만 가질 것이 아니라,
04:04
everyone else should have it,
because people are terrible drivers."
because people are terrible drivers."
83
232690
3175
모든 사람에게 필요하다."
라고 말했습니다.
라고 말했습니다.
우리에게 음악처럼 들렸죠.
04:09
So this was music to our ears,
84
237135
1735
04:10
but then we started to look at what
the people inside the car were doing,
the people inside the car were doing,
85
238870
3803
그리고 우리는 사람들이 차 안에서
무슨 일을 하는지 살펴보았습니다.
무슨 일을 하는지 살펴보았습니다.
04:14
and this was eye-opening.
86
242673
1579
그리고 이것은 놀라웠습니다.
04:16
Now, my favorite story is this gentleman
87
244252
2438
가장 좋아하는 일화는
한 신사분의 이야기입니다.
한 신사분의 이야기입니다.
04:18
who looks down at his phone
and realizes the battery is low,
and realizes the battery is low,
88
246690
3829
그는 핸드폰을 보고 배터리가
얼마 남지 않았다는 것을 알았습니다.
얼마 남지 않았다는 것을 알았습니다.
04:22
so he turns around like this in the car
and digs around in his backpack,
and digs around in his backpack,
89
250519
4548
그리곤 그는 차 안에서 이렇게 둘러보며
그의 가방안을 뒤집니다.
그의 가방안을 뒤집니다.
04:27
pulls out his laptop,
90
255067
2153
그의 노트북을 꺼내고
04:29
puts it on the seat,
91
257220
1567
그것을 좌석에 두고
04:30
goes in the back again,
92
258787
1764
다시 찾기 시작합니다.
04:32
digs around, pulls out
the charging cable for his phone,
the charging cable for his phone,
93
260551
3367
그리고는 핸드폰 충전기를 꺼냅니다.
04:35
futzes around, puts it into the laptop,
puts it on the phone.
puts it on the phone.
94
263918
3367
그의 노트북과 핸드폰을 연결합니다.
04:39
Sure enough, the phone is charging.
95
267285
2043
아니나 다를까 핸드폰을 충전합니다.
04:41
All the time he's been doing
65 miles per hour down the freeway.
65 miles per hour down the freeway.
96
269328
3994
그가 시속 60 마일로 고속도로을
달리는 동안에 말이죠.
달리는 동안에 말이죠.
04:45
Right? Unbelievable.
97
273322
2484
그렇죠? 놀라운 일입니다.
04:47
So we thought about this and we said,
it's kind of obvious, right?
it's kind of obvious, right?
98
275806
3121
이것은 굉장히 명백합니다.
04:50
The better the technology gets,
99
278927
2263
기술이 점점 나아질 수록
04:53
the less reliable
the driver is going to get.
the driver is going to get.
100
281190
2121
운전자들이 해야할 것은 줄어듭니다.
04:55
So by just making the cars
incrementally smarter,
incrementally smarter,
101
283311
2396
자동차를 혁신적으로
똑똑하게 만드는 것으로는
똑똑하게 만드는 것으로는
04:57
we're probably not going to see
the wins we really need.
the wins we really need.
102
285707
2902
우리가 정말로 필요로 하는
것을 볼 수 없습니다.
것을 볼 수 없습니다.
05:00
Let me talk about something
a little technical for a moment here.
a little technical for a moment here.
103
288609
3901
여기서 제가 기술에 대해
약간 설명하겠습니다.
약간 설명하겠습니다.
05:04
So we're looking at this graph,
and along the bottom
and along the bottom
104
292510
2438
아래 쪽부터 그래프를 보시면
05:06
is how often does the car
apply the brakes when it shouldn't.
apply the brakes when it shouldn't.
105
294948
3051
안좋은 시점에 브레이크를
얼마나 밟았나 보여줍니다.
얼마나 밟았나 보여줍니다.
대부분의 축을 무시해도 좋습니다.
05:09
You can ignore most of that axis,
106
297999
1621
05:11
because if you're driving around town,
and the car starts stopping randomly,
and the car starts stopping randomly,
107
299620
3719
왜냐하면 여러분이 시골에서 운전한다면
자동차는 어느때나 멈출테니까요.
자동차는 어느때나 멈출테니까요.
05:15
you're never going to buy that car.
108
303339
1701
우리는 그런 차들을 안사겠죠.
05:17
And the vertical axis is how often
the car is going to apply the brakes
the car is going to apply the brakes
109
305040
3375
그리고 수직선은 자동차가
얼마나 자주 브레이크를
얼마나 자주 브레이크를
05:20
when it's supposed to
to help you avoid an accident.
to help you avoid an accident.
110
308415
3049
사고를 막기 위해 밟는지 보여줍니다.
05:23
Now, if we look at
the bottom left corner here,
the bottom left corner here,
111
311464
2221
자 그럼 여기 아래쪽 구석을 보시면
05:25
this is your classic car.
112
313685
1845
이것이 전형적인 자동차입니다.
05:27
It doesn't apply the brakes for you,
it doesn't do anything goofy,
it doesn't do anything goofy,
113
315530
3133
스스로 브레이크가 작동하지 않습니다.
05:30
but it also doesn't get you
out of an accident.
out of an accident.
114
318663
2779
그렇지만 또한 이것은 사고방지
시스템도 없습니다.
시스템도 없습니다.
05:33
Now, if we want to bring
a driver assistance system into a car,
a driver assistance system into a car,
115
321442
3018
운전보조 시스템을
자동차에 추가시키기 위해
자동차에 추가시키기 위해
05:36
say with collision mitigation braking,
116
324460
1828
05:38
we're going to put some package
of technology on there,
of technology on there,
117
326288
2612
우리는 약갼의 기술적인
것들을 넣어볼까 합니다.
것들을 넣어볼까 합니다.
05:40
and that's this curve, and it's going
to have some operating properties,
to have some operating properties,
118
328900
3418
이 커브가 우리가 기술을
적용할때 나타날 그래프입니다.
적용할때 나타날 그래프입니다.
하지만 이것이 모든 사고를
예방할 수는 없습니다.
예방할 수는 없습니다.
05:44
but it's never going to avoid
all of the accidents,
all of the accidents,
119
332318
2490
05:46
because it doesn't have that capability.
120
334808
2059
왜냐하면 그런 역량이 없기 때문이죠.
05:48
But we'll pick some place
along the curve here,
along the curve here,
121
336867
2249
우리는 이 커브를
중심으로 다루어볼까합니다.
중심으로 다루어볼까합니다.
05:51
and maybe it avoids half of accidents
that the human driver misses,
that the human driver misses,
122
339116
3254
이것은 운전자들이 놓치는
절반의 사고를 줄여줍니다.
절반의 사고를 줄여줍니다.
05:54
and that's amazing, right?
123
342370
1297
참 놀랍습니다. 그렇죠?
05:55
We just reduced accidents on our roads
by a factor of two.
by a factor of two.
124
343667
2727
도로 위 사고를
절반으로 줄일 수 있습니다.
절반으로 줄일 수 있습니다.
05:58
There are now 17,000 less people
dying every year in America.
dying every year in America.
125
346394
3987
이제 1만 7천명보다 적은 사람들이
미국에서 매해 사망할 것입니다.
미국에서 매해 사망할 것입니다.
06:02
But if we want a self-driving car,
126
350381
2020
만약 우리가 무인자동차를 원한다면,
06:04
we need a technology curve
that looks like this.
that looks like this.
127
352401
2307
그래프가 이러한
모양으로 보여야합니다.
모양으로 보여야합니다.
06:06
We're going to have to put
more sensors in the vehicle,
more sensors in the vehicle,
128
354708
2599
우리는 더 많은 감지 장치들을
삽입할 것입니다.
삽입할 것입니다.
06:09
and we'll pick some
operating point up here
operating point up here
129
357307
2021
주황색 선까지 성능을
개선시킬 것입니다.
개선시킬 것입니다.
06:11
where it basically never
gets into a crash.
gets into a crash.
130
359328
2019
절대 충돌이 일어나지 않죠.
충돌이 일어난다해도,
매우 낮은 횟수일 것입니다.
매우 낮은 횟수일 것입니다.
06:13
They'll happen, but very low frequency.
131
361347
2443
06:15
Now you and I could look at this
and we could argue
and we could argue
132
363790
2461
이제 이것이 점진적으로
가능한지 이야기 해봅시다.
가능한지 이야기 해봅시다.
06:18
about whether it's incremental, and
I could say something like "80-20 rule,"
I could say something like "80-20 rule,"
133
366251
3605
저는 이것은 "80-20 규칙"
이라고 말합니다.
이라고 말합니다.
06:21
and it's really hard to move up
to that new curve.
to that new curve.
134
369856
2568
그리고 그래프를 변화시키는
것은 정말 힘듭니다.
것은 정말 힘듭니다.
06:24
But let's look at it
from a different direction for a moment.
from a different direction for a moment.
135
372424
2934
잠깐 다른 방향으로 생각해봅시다.
06:27
So let's look at how often
the technology has to do the right thing.
the technology has to do the right thing.
136
375358
3512
기술의 신뢰도를 한번 살펴볼까요?
06:30
And so this green dot up here
is a driver assistance system.
is a driver assistance system.
137
378870
3506
여기 초록색 점은
운전보조 시스템입니다.
운전보조 시스템입니다.
06:34
It turns out that human drivers
138
382376
2485
이것은 운전자들이
06:36
make mistakes that lead
to traffic accidents
to traffic accidents
139
384861
2647
미국에서 거의 십만 마일에 한번씩
06:39
about once every 100,000 miles in America.
140
387508
3172
교통사고로 이어지는
실수를 하는 것을 보여줍니다.
실수를 하는 것을 보여줍니다.
06:42
In contrast, a self-driving system
is probably making decisions
is probably making decisions
141
390680
3167
그와 반대로, 무인 자동차는 대략
06:45
about 10 times per second,
142
393847
3663
초당 10번씩 결정을 합니다.
06:49
so order of magnitude,
143
397510
1422
크기에 비교하면,
06:50
that's about 1,000 times per mile.
144
398932
2832
일 마일당 천 번 정도 하는 것이죠.
06:53
So if you compare the distance
between these two,
between these two,
145
401764
2485
그래서 만약 거리에
이 두가지를 비교한다면,
이 두가지를 비교한다면,
06:56
it's about 10 to the eighth, right?
146
404249
2600
10의 여덟 제곱을
한 것입니다. 그렇죠?
한 것입니다. 그렇죠?
06:58
Eight orders of magnitude.
147
406849
1765
10의 여덟 제곱입니다.
07:00
That's like comparing how fast I run
148
408614
2809
이것은 내가 빛과 비교 했을 때 얼마나 빨리 달릴 수
07:03
to the speed of light.
149
411423
2206
있는지와 비슷합니다.
07:05
It doesn't matter how hard I train,
I'm never actually going to get there.
I'm never actually going to get there.
150
413629
3785
이것은 훈련의 문제가 아닙니다.
저는 절대 따라잡을 수 없을 것입니다.
저는 절대 따라잡을 수 없을 것입니다.
07:09
So there's a pretty big gap there.
151
417414
2438
그러니까 엄청난 차이인 것입니다.
07:11
And then finally, there's how
the system can handle uncertainty.
the system can handle uncertainty.
152
419852
3729
그리고 어떻게 시스템이 불확실한 것을
다루는 지 알 수 있습니다.
다루는 지 알 수 있습니다.
07:15
So this pedestrian here might be
stepping into the road, might not be.
stepping into the road, might not be.
153
423581
3323
이 사람은 도로로 걸어갈 수도
있고 안 갈 수도 있습니다.
있고 안 갈 수도 있습니다.
07:18
I can't tell,
nor can any of our algorithms,
nor can any of our algorithms,
154
426904
3395
저도 말할수 없고 어떤
알고리즘도 마찬가지 입니다.
알고리즘도 마찬가지 입니다.
07:22
but in the case of
a driver assistance system,
a driver assistance system,
155
430310
2284
하지만 운전보조 시스템의 경우에는,
07:24
that means it can't take action,
because again,
because again,
156
432594
2806
행동을 취하지 않을 것입니다. 왜냐하면
07:27
if it presses the brakes unexpectedly,
that's completely unacceptable.
that's completely unacceptable.
157
435400
3339
예측되지 않은 브레이크는 절대
용납할 수 없는 일이기 때문입니다.
용납할 수 없는 일이기 때문입니다.
07:30
Whereas a self-driving system
can look at that pedestrian and say,
can look at that pedestrian and say,
158
438739
3133
반면에 무인자동차는
보행자를 볼 수있고
보행자를 볼 수있고
07:33
I don't know what they're about to do,
159
441872
1890
어떤행동을 취할지는 모르겠습니다.
07:35
slow down, take a better look,
and then react appropriately after that.
and then react appropriately after that.
160
443762
3762
속도를 줄이고 주위를 살피고
그 후에 적절한 행동을 할 것입니다.
그 후에 적절한 행동을 할 것입니다.
07:39
So it can be much safer than
a driver assistance system can ever be.
a driver assistance system can ever be.
161
447524
3702
그러니 운전보조 시스템 보다
더욱 안전할 수 밖에 없습니다.
더욱 안전할 수 밖에 없습니다.
07:43
So that's enough about
the differences between the two.
the differences between the two.
162
451226
2730
지금까지 두 시스템에
차이에 대해서 설명했습니다.
차이에 대해서 설명했습니다.
07:45
Let's spend some time talking about
how the car sees the world.
how the car sees the world.
163
453956
3484
이제 어떻게 차가 세상을 보는지에
대해 이야기 나눠보도록 합시다.
대해 이야기 나눠보도록 합시다.
07:49
So this is our vehicle.
164
457440
1252
이것이 자동차 입니다.
07:50
It starts by understanding
where it is in the world,
where it is in the world,
165
458692
2438
그것이 어디에 있는지를
감지하면서 시작합니다.
감지하면서 시작합니다.
07:53
by taking a map and its sensor data
and aligning the two,
and aligning the two,
166
461130
2787
지도와 센서의 자료를 보고 정렬합니다.
07:55
and then we layer on top of that
what it sees in the moment.
what it sees in the moment.
167
463917
2948
그리고 순간적으로 인식하는
주변상황을 삽입합니다.
주변상황을 삽입합니다.
07:58
So here, all the purple boxes you can see
are other vehicles on the road,
are other vehicles on the road,
168
466865
3655
여기 보라색 박스들은 도로위에
다른 차들을 의미하고
다른 차들을 의미하고
08:02
and the red thing on the side
over there is a cyclist,
over there is a cyclist,
169
470520
2528
빨간색은 자전거를 의미합니다.
08:05
and up in the distance,
if you look really closely,
if you look really closely,
170
473048
2402
그리고 저 멀리 자세히보면
08:07
you can see some cones.
171
475450
1794
몇몇 원뿔도 볼 수 있습니다.
08:09
Then we know where the car
is in the moment,
is in the moment,
172
477244
2773
우리는 주변 도로상황을 이해하지만
08:12
but we have to do better than that:
we have to predict what's going to happen.
we have to predict what's going to happen.
173
480017
3833
이를 바탕으로 예측능력을
키워야 합니다.
키워야 합니다.
08:15
So here the pickup truck in top right
is about to make a left lane change
is about to make a left lane change
174
483850
3488
오른쪽에 있는 트럭은
앞쪽 도로가 막혀서
앞쪽 도로가 막혀서
08:19
because the road in front of it is closed,
175
487338
2223
현재 차선에서 벗어나야 합니다.
08:21
so it needs to get out of the way.
176
489561
1731
왼쪽으로 차선변경을 시도합니다.
이 트럭을 감지한 것은 훌륭합니다.
08:23
Knowing that one pickup truck is great,
177
491292
1863
08:25
but we really need to know
what everybody's thinking,
what everybody's thinking,
178
493155
2479
하지만 우리는 모두의
생각을 읽어야 합니다.
생각을 읽어야 합니다.
08:27
so it becomes quite a complicated problem.
179
495634
2507
이제 꽤 문제가 복잡해 집니다.
08:30
And then given that, we can figure out
how the car should respond in the moment,
how the car should respond in the moment,
180
498141
4749
주어진 상황으로 부터 무인자동차는
순간적으로 판단해야 합니다.
순간적으로 판단해야 합니다.
08:34
so what trajectory it should follow, how
quickly it should slow down or speed up.
quickly it should slow down or speed up.
181
502890
3866
어떤 흐름을 따를 것인가
얼마나 속도를 조절할 것인가
얼마나 속도를 조절할 것인가
08:38
And then that all turns into
just following a path:
just following a path:
182
506756
3065
그리고 모든 것은 하나의
결론으로 귀결됩니다.
결론으로 귀결됩니다.
08:41
turning the steering wheel left or right,
pressing the brake or gas.
pressing the brake or gas.
183
509821
3197
왼쪽이나 오른쪽이냐 브레이크를
밟느냐 안밟으냐 입니다.
밟느냐 안밟으냐 입니다.
08:45
It's really just two numbers
at the end of the day.
at the end of the day.
184
513018
2464
마지막에는 숫자 두개가 끝입니다.
08:47
So how hard can it really be?
185
515482
2241
정말 힘든일입니다.
08:50
Back when we started in 2009,
186
518433
1952
2009년에 이것을 시작했을때
08:52
this is what our system looked like.
187
520385
1798
이것이 우리의 시스템이었습니다.
08:54
So you can see our car in the middle
and the other boxes on the road,
and the other boxes on the road,
188
522183
3391
가운데 자동차가 있고 다른 박스들이
08:57
driving down the highway.
189
525574
1271
고속도로에 있습니다.
08:58
The car needs to understand where it is
and roughly where the other vehicles are.
and roughly where the other vehicles are.
190
526845
3818
무인자동차는 스스로의 위치와
다른 차량들의 위치도 알아야 합니다.
다른 차량들의 위치도 알아야 합니다.
09:02
It's really a geometric
understanding of the world.
understanding of the world.
191
530663
2429
기하학적 이해가 필수적입니다.
09:05
Once we started driving
on neighborhood and city streets,
on neighborhood and city streets,
192
533092
2948
우리가 길거리에서 테스트를 진행하면서
09:08
the problem becomes a whole
new level of difficulty.
new level of difficulty.
193
536040
2445
새로운 단계의 어려움이 나타났습니다.
09:10
You see pedestrians crossing in front
of us, cars crossing in front of us,
of us, cars crossing in front of us,
194
538485
3494
보행자들이 차 주변에 나타나며
09:13
going every which way,
195
541979
1811
자유롭게 다니고
신호등, 횡단보도가 나타났습니다.
신호등, 횡단보도가 나타났습니다.
09:15
the traffic lights, crosswalks.
196
543790
1527
09:17
It's an incredibly complicated
problem by comparison.
problem by comparison.
197
545317
2797
이전과는 비교도 안되는
복잡한 문제였죠.
복잡한 문제였죠.
09:20
And then once you have
that problem solved,
that problem solved,
198
548114
2103
이 문제를 해결하자
09:22
the vehicle has to be able
to deal with construction.
to deal with construction.
199
550217
2512
이제 도로위의 작업현장에
대처해야 했죠.
대처해야 했죠.
09:24
So here are the cones on the left
forcing it to drive to the right,
forcing it to drive to the right,
200
552729
3151
화면 속 원뿔은 오른쪽으로
차를 유도합니다.
차를 유도합니다.
09:27
but not just construction
in isolation, of course.
in isolation, of course.
201
555880
2402
하지만 동시에 다른
문제들도 존재합니다.
문제들도 존재합니다.
09:30
It has to deal with other people moving
through that construction zone as well.
through that construction zone as well.
202
558282
3723
다른 사람들이 그 현장에서
움직이는 것도 고려해야하죠.
움직이는 것도 고려해야하죠.
09:34
And of course, if anyone's
breaking the rules, the police are there
breaking the rules, the police are there
203
562005
3263
그리고 물론 현장에 문제가
생기면 경찰이 출동할 수 있고
생기면 경찰이 출동할 수 있고
09:37
and the car has to understand that
that flashing light on the top of the car
that flashing light on the top of the car
204
565268
3622
무인자동차는 위쪽에
불빛이 반짝이는 차는
불빛이 반짝이는 차는
09:40
means that it's not just a car,
it's actually a police officer.
it's actually a police officer.
205
568890
3105
경찰이라는 것을 인지해야 합니다.
09:43
Similarly, the orange box
on the side here,
on the side here,
206
571995
2032
비슷하게 갓길쪽에 오렌지색 박스는
09:46
it's a school bus,
207
574027
1109
학교 버스입니다.
09:47
and we have to treat that
differently as well.
differently as well.
208
575136
2520
그것 또한 다르게 대처해야 합니다.
09:50
When we're out on the road,
other people have expectations:
other people have expectations:
209
578576
2793
도로 밖에서는 다른 상식들이 있습니다.
만약 자전거 탄 사람이 손을 뻗으면
09:53
So, when a cyclist puts up their arm,
210
581369
1780
09:55
it means they're expecting the car
to yield to them and make room for them
to yield to them and make room for them
211
583149
3518
그것은 그 차선으로 이동할태니
09:58
to make a lane change.
212
586667
2053
양보해 달라는 의미입니다.
10:01
And when a police officer
stood in the road,
stood in the road,
213
589030
2173
경찰이 길에 서있으면
무인자동차는 그 신호가 멈추라는
뜻임을 알아채야 합니다.
뜻임을 알아채야 합니다.
10:03
our vehicle should understand
that this means stop,
that this means stop,
214
591203
2740
10:05
and when they signal to go,
we should continue.
we should continue.
215
593943
3506
가도 좋다는 신호도
물론 알아야 겠죠.
물론 알아야 겠죠.
10:09
Now, the way we accomplish this
is by sharing data between the vehicles.
is by sharing data between the vehicles.
216
597449
3761
우리는 차량들간의 정보를
공유함으로써 해결책을 찾았습니다.
공유함으로써 해결책을 찾았습니다.
10:13
The first, most crude model of this
217
601210
1696
처음 시도한 대략적 모델은
10:14
is when one vehicle
sees a construction zone,
sees a construction zone,
218
602906
2113
한 차량이 작업현장을 보면
10:17
having another know about it
so it can be in the correct lane
so it can be in the correct lane
219
605019
3062
다른 차량이 그 정보를 받아
10:20
to avoid some of the difficulty.
220
608081
1570
차선을 변경합니다.
10:21
But we actually have a much
deeper understanding of this.
deeper understanding of this.
221
609651
2664
우리는 무인자동차에게 상황에
대해 잘 이해시켰습니다.
대해 잘 이해시켰습니다.
10:24
We could take all of the data
that the cars have seen over time,
that the cars have seen over time,
222
612315
3009
우리는 오랜 시간동안 축적한
10:27
the hundreds of thousands
of pedestrians, cyclists,
of pedestrians, cyclists,
223
615324
2376
수백만의 자동차, 보행자, 자전거들의
10:29
and vehicles that have been out there
224
617700
1787
정보를 받아서
10:31
and understand what they look like
225
619487
1695
종합적인 상황을 이해하고
10:33
and use that to infer
what other vehicles should look like
what other vehicles should look like
226
621182
2831
다른 자동차들과 보행자들의
10:36
and other pedestrians should look like.
227
624013
1926
상황을 추론했습니다.
10:37
And then, even more importantly,
we could take from that a model
we could take from that a model
228
625939
3021
더 중요한점은 우리의 예측모델을 토대로
10:40
of how we expect them
to move through the world.
to move through the world.
229
628960
2330
세상에 적용시킬 수 있다는점 입니다.
10:43
So here the yellow box is a pedestrian
crossing in front of us.
crossing in front of us.
230
631290
2963
여기 노란색 박스는 우리
앞을 지나는 보행자들입니다.
앞을 지나는 보행자들입니다.
10:46
Here the blue box is a cyclist
and we anticipate
and we anticipate
231
634253
2250
파란색 박스는 자전거들이고
10:48
that they're going to nudge out
and around the car to the right.
and around the car to the right.
232
636503
3312
우리는 그 자전거가 우회전 할
것이라는 것을 예상합니다.
것이라는 것을 예상합니다.
10:52
Here there's a cyclist
coming down the road
coming down the road
233
640115
2092
자전거가 맞은편에서 오고있고
10:54
and we know they're going to continue
to drive down the shape of the road.
to drive down the shape of the road.
234
642207
3486
도로를 따라 직진할 것이라는
것을 알고 있습니다.
것을 알고 있습니다.
10:57
Here somebody makes a right turn,
235
645693
1867
누군가 우회전하고 있고
10:59
and in a moment here, somebody's
going to make a U-turn in front of us,
going to make a U-turn in front of us,
236
647560
3360
뒤이어 누군가 우리
앞에서 유턴하고 있습니다.
앞에서 유턴하고 있습니다.
우리는 모든 행동을 예상하고
안전하게 반응합니다.
안전하게 반응합니다.
11:02
and we can anticipate that behavior
and respond safely.
and respond safely.
237
650920
2614
11:05
Now, that's all well and good
for things that we've seen,
for things that we've seen,
238
653534
2728
지금까지 잘 대처된 상황들을 봤지만
11:08
but of course, you encounter
lots of things that you haven't
lots of things that you haven't
239
656262
2865
물론 이전에 볼 수 없었던 돌발상황도
11:11
seen in the world before.
240
659127
1231
많이 겪었습니다.
11:12
And so just a couple of months ago,
241
660358
1741
바로 몇달전에
11:14
our vehicles were driving
through Mountain View,
through Mountain View,
242
662099
2235
차량은 마운틴뷰(도시)에서
운행했습니다.
운행했습니다.
그리고 이 상황을 마주쳤습니다.
11:16
and this is what we encountered.
243
664334
1644
11:17
This is a woman in an electric wheelchair
244
665978
2082
이 여성은 전자 휠체어를 타고 있었는데
11:20
chasing a duck in circles on the road.
(Laughter)
(Laughter)
245
668060
2617
도로에서 오리를 쫒아
빙빙돌고 있었습니다.
빙빙돌고 있었습니다.
11:22
Now it turns out, there is nowhere
in the DMV handbook
in the DMV handbook
246
670677
3111
도로교통부 지침서에는 이 상황에 대한
11:25
that tells you how to deal with that,
247
673788
2245
대처법이 없었지만
11:28
but our vehicles were able
to encounter that,
to encounter that,
248
676033
2143
우리 차량은 속도를 줄이고
11:30
slow down, and drive safely.
249
678176
2255
안전하게 주행했습니다.
11:32
Now, we don't have to deal
with just ducks.
with just ducks.
250
680431
2041
오리 뿐만이 아니라
11:34
Watch this bird fly across in front of us.
The car reacts to that.
The car reacts to that.
251
682472
3708
우리 앞으로 오는 새에도
무인자동차는 반응합니다.
무인자동차는 반응합니다.
11:38
Here we're dealing with a cyclist
252
686180
1615
자전거에 대처하는 사례입니다.
11:39
that you would never expect to see
anywhere other than Mountain View.
anywhere other than Mountain View.
253
687795
3290
마운틴뷰(도시)가 아니라면
예상하기 어렵겠죠.
예상하기 어렵겠죠.
11:43
And of course, we have
to deal with drivers,
to deal with drivers,
254
691085
2068
물론 조화로운 운행은 필수입니다.
11:45
even the very small ones.
255
693153
3715
매우 작은 자동차라도 말이죠.
11:48
Watch to the right as someone
jumps out of this truck at us.
jumps out of this truck at us.
256
696868
4131
오른쪽 트럭에서 운전자가
잠깐 내리는걸 보세요.
잠깐 내리는걸 보세요.
11:54
And now, watch the left as the car
with the green box decides
with the green box decides
257
702460
2929
왼쪽 차선에서 갑자기
우회전 하는 차량을 보세요.
우회전 하는 차량을 보세요.
11:57
he needs to make a right turn
at the last possible moment.
at the last possible moment.
258
705389
3325
마지막 순간에 급한 결정을 했죠.
12:00
Here, as we make a lane change,
the car to our left decides
the car to our left decides
259
708714
2851
차선변경이 동시에 일어나자
12:03
it wants to as well.
260
711565
3553
양보하는 모습을 보입니다.
12:07
And here, we watch a car
blow through a red light
blow through a red light
261
715118
2693
신호위반한 차량에도
12:09
and yield to it.
262
717811
2090
잘 대처합니다.
12:11
And similarly, here, a cyclist
blowing through that light as well.
blowing through that light as well.
263
719901
3854
비슷하게 자전거의 신호위반에도
12:15
And of course,
the vehicle responds safely.
the vehicle responds safely.
264
723755
2746
무인자동차는 잘 대처합니다.
12:18
And of course, we have people
who do I don't know what
who do I don't know what
265
726501
2601
물론 제가 알지 못하는
사람들이 있습니다.
사람들이 있습니다.
12:21
sometimes on the road, like this guy
pulling out between two self-driving cars.
pulling out between two self-driving cars.
266
729102
3823
이 사람은 무인자동차 사이에
본인 차를 집어 넣었습니다.
본인 차를 집어 넣었습니다.
12:24
You have to ask, "What are you thinking?"
267
732925
2045
물어보고 싶군요
"무슨 생각 인가요?"
"무슨 생각 인가요?"
12:26
(Laughter)
268
734970
1212
(웃음)
12:28
Now, I just fire-hosed you
with a lot of stuff there,
with a lot of stuff there,
269
736182
2521
주변 도움으로 재빨리 수습했고
12:30
so I'm going to break one of these
down pretty quickly.
down pretty quickly.
270
738703
2650
돌발상황 중 하나를 극복했습니다.
12:33
So what we're looking at is the scene
with the cyclist again,
with the cyclist again,
271
741353
2940
이번 장면은 또 다른 자전거입니다.
여러분은 보일수도 있지만 운전자
시각에서 자전거가 보이지 않습니다.
시각에서 자전거가 보이지 않습니다.
12:36
and you might notice in the bottom,
we can't actually see the cyclist yet,
we can't actually see the cyclist yet,
272
744293
3491
12:39
but the car can: it's that little
blue box up there,
blue box up there,
273
747784
2504
하지만 무인자동차는 가능합니다.
12:42
and that comes from the laser data.
274
750288
2081
레이저로부터 정보를 얻기 때문입니다.
12:44
And that's not actually
really easy to understand,
really easy to understand,
275
752369
2418
이것은 쉽게 이해하기는 어렵지만
12:46
so what I'm going to do is I'm going
to turn that laser data and look at it,
to turn that laser data and look at it,
276
754787
3584
이 레이저 데이터를
12:50
and if you're really good at looking
at laser data, you can see
at laser data, you can see
277
758371
3029
자세히 보면
곡선상의 몇개의 점들이 보입니다.
곡선상의 몇개의 점들이 보입니다.
12:53
a few dots on the curve there,
278
761400
1487
12:54
right there, and that blue box
is that cyclist.
is that cyclist.
279
762887
2372
그 파란색 박스가 자전거입니다.
12:57
Now as our light is red,
280
765259
1149
신호등은 빨간불이지만
12:58
the cyclist's light
has turned yellow already,
has turned yellow already,
281
766408
2192
자전거 신호등은 노란불이었습니다.
13:00
and if you squint, you can see that
in the imagery.
in the imagery.
282
768600
2438
여러분이 사시라면 뭔가 봤을테지만
13:03
But the cyclist, we see, is going
to proceed through the intersection.
to proceed through the intersection.
283
771038
3286
자전거에 탄 사람은
교차로에 진입했습니다.
교차로에 진입했습니다.
자동차등은 녹색등
자전거등은 빨간등이 됐습니다.
자전거등은 빨간등이 됐습니다.
13:06
Our light has now turned green,
his is solidly red,
his is solidly red,
284
774324
2394
13:08
and we now anticipate that this bike
is going to come all the way across.
is going to come all the way across.
285
776718
4292
그 자전거는 건너 올게 뻔했죠.
13:13
Unfortunately the other drivers next to us
were not paying as much attention.
were not paying as much attention.
286
781010
3742
불행하게도 우리 옆 운전자는
그 사실을 몰랐습니다.
그 사실을 몰랐습니다.
13:16
They started to pull forward,
and fortunately for everyone,
and fortunately for everyone,
287
784752
3157
자동차는 출발했고 운좋게
13:19
this cyclists reacts, avoids,
288
787909
3011
자전거는 반응했고 피했습니다.
13:22
and makes it through the intersection.
289
790920
2191
위험상황이 끝났습니다.
13:25
And off we go.
290
793111
1568
그리고 우리는 출발했죠.
지금까지 보신대로 우리는
흥미로운 진행상황을 보였습니다.
흥미로운 진행상황을 보였습니다.
13:26
Now, as you can see, we've made
some pretty exciting progress,
some pretty exciting progress,
291
794679
2948
13:29
and at this point we're pretty convinced
292
797627
1902
어느 시점에서 우리는 이 기술이
13:31
this technology is going
to come to market.
to come to market.
293
799529
2010
시장에 나올 수 있다고 믿게 됐습니다.
13:33
We do three million miles of testing
in our simulators every single day,
in our simulators every single day,
294
801539
4783
우리는 3백만 마일의 테스트
주행을 매일 하고 있습니다.
주행을 매일 하고 있습니다.
13:38
so you can imagine the experience
that our vehicles have.
that our vehicles have.
295
806322
2689
얼마나 많은 경험이 있는지
상상할 수 있겠죠.
상상할 수 있겠죠.
우리는 이 기술이 실제로
적용되기를 고대하고 있습니다.
적용되기를 고대하고 있습니다.
13:41
We are looking forward to having
this technology on the road,
this technology on the road,
296
809011
2864
13:43
and we think the right path
is to go through the self-driving
is to go through the self-driving
297
811875
2890
우리는 운전보조시스템보다 무인자동차가
13:46
rather than driver assistance approach
298
814765
1844
적절하다고 생각합니다.
13:48
because the urgency is so large.
299
816609
2621
왜냐하면 그만큼 위급하기 때문입니다.
13:51
In the time I have given this talk today,
300
819230
2393
제가 여기서 강연하고 있는 동안에
13:53
34 people have died on America's roads.
301
821623
3135
34명의 사람이 미국
도로에서 사망합니다.
도로에서 사망합니다.
13:56
How soon can we bring it out?
302
824758
2368
언제 이 기술을 공개할 수 있을까요?
13:59
Well, it's hard to say because
it's a really complicated problem,
it's a really complicated problem,
303
827126
3832
사실 이건 굉장히 복잡한
문제라서 알 수 없습니다.
문제라서 알 수 없습니다.
14:02
but these are my two boys.
304
830958
2214
저는 두 아들이 있습니다.
14:05
My oldest son is 11, and that means
in four and a half years,
in four and a half years,
305
833172
3623
큰 아들은 11살이고 그 의미는
14:08
he's going to be able
to get his driver's license.
to get his driver's license.
306
836795
2577
4년 6개월 후면 운전면허를
딸 수 있습니다.
딸 수 있습니다.
14:11
My team and I are committed
to making sure that doesn't happen.
to making sure that doesn't happen.
307
839372
3204
제 팀과 저는 그 일이 벌어지지
않기 위해서 노력합니다.
않기 위해서 노력합니다.
14:14
Thank you.
308
842576
1904
감사합니다.
14:16
(Laughter) (Applause)
309
844480
3667
(웃음) (박수)
14:21
Chris Anderson: Chris,
I've got a question for you.
I've got a question for you.
310
849110
2568
크리스 앤더슨:
크리스, 질문이 있습니다.
크리스, 질문이 있습니다.
14:23
Chris Urmson: Sure.
311
851678
2809
크리스 엄슨: 네 말씀하세요.
14:26
CA: So certainly, the mind of your cars
is pretty mind-boggling.
is pretty mind-boggling.
312
854487
3924
크리스 앤더슨: 당신 차에 대한
생각은 무척 놀라운데요.
생각은 무척 놀라운데요.
14:30
On this debate between
driver-assisted and fully driverless --
driver-assisted and fully driverless --
313
858411
4459
운전보조 시스템과 무인자동차에
대한 토론들이 많습니다.
대한 토론들이 많습니다.
14:34
I mean, there's a real debate
going on out there right now.
going on out there right now.
314
862870
3041
지금 진지한 토론들이
많이 진행중인데요.
많이 진행중인데요.
14:37
So some of the companies,
for example, Tesla,
for example, Tesla,
315
865911
2833
테슬라같은 회사는
14:40
are going the driver-assisted route.
316
868744
2159
운전보조 시스템을 발전시키고 있습니다.
14:42
What you're saying is that
that's kind of going to be a dead end
that's kind of going to be a dead end
317
870903
5248
당신생각은 이런 방식은
막다른 길에 다다를 것이며
막다른 길에 다다를 것이며
14:48
because you can't just keep improving
that route and get to fully driverless
that route and get to fully driverless
318
876151
5456
왜냐하면 그저 발전시키는 것으로는
무인자동차를 만들 수 없으며
무인자동차를 만들 수 없으며
14:53
at some point, and then a driver
is going to say, "This feels safe,"
is going to say, "This feels safe,"
319
881607
3530
운전자가 안전하다고 생각될때
14:57
and climb into the back,
and something ugly will happen.
and something ugly will happen.
320
885137
2647
위험이 생긴다는 것입니다.
14:59
CU: Right. No, that's exactly right,
and it's not to say
and it's not to say
321
887784
2676
크리스 엄슨: 맞습니다.
15:02
that the driver assistance systems
aren't going to be incredibly valuable.
aren't going to be incredibly valuable.
322
890460
3537
운전 보조 시스템이 가치가
없는 일은 아닙니다.
없는 일은 아닙니다.
15:05
They can save a lot of lives
in the interim,
in the interim,
323
893997
2058
많은 생명을 구할 수 있습니다.
15:08
but to see the transformative opportunity
to help someone like Steve get around,
to help someone like Steve get around,
324
896055
3833
하지만 스티브같은 사람을
15:11
to really get to the end case in safety,
325
899888
1969
구할 변화의 힘이나
15:13
to have the opportunity
to change our cities
to change our cities
326
901857
2479
우리의 도시를 변화시키고
15:16
and move parking out and get rid of
these urban craters we call parking lots,
these urban craters we call parking lots,
327
904336
4204
우리가 주차장이라고 부르는
도시 분화구를 사라지게할 방법은
도시 분화구를 사라지게할 방법은
무인자동차가 유일합니다.
15:20
it's the only way to go.
328
908540
1240
15:21
CA: We will be tracking your progress
with huge interest.
with huge interest.
329
909780
2718
크리스 앤더슨: 모두들 무인자동차의
15:24
Thanks so much, Chris.
CU: Thank you. (Applause)
CU: Thank you. (Applause)
330
912498
4232
미래를 큰 관심을 가지고 지켜볼 것입니다.
고맙습니다. 크리스씨
고맙습니다. 크리스씨
ABOUT THE SPEAKER
Chris Urmson - RoboticistChris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x].
Why you should listen
Since 2009, Chris Urmson has headed up Google’s self-driving car program. So far, the team’s vehicles have driven over three quarters of a million miles. While early models included a driverless Prius that TEDsters got to test- ... um, -not-drive in 2011, more and more the team is building vehicles from the ground up, custom-made to go driverless.
Prior to joining Google, Umson was on the faculty of the Robotics Institute at Carnegie Mellon University, where his research focused on motion planning and perception for robotic vehicles. During his time at Carnegie Mellon, he served as Director of Technology for the team that won the 2007 DARPA Urban Challenge.
Chris Urmson | Speaker | TED.com