> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cooku222.kr/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cooku222.kr/project-remind/actions/undefined-1/its-study-ai/its-study-4-carla.md). # \[IT's Study 4주차] 스마트시티와 CARLA #### 목차 \- 이미 취득된 데이터는 어디서 구할 수 있는가?\ \- 스마트 시티를 실제로 시행하는 곳은 어디?\ \- 가상으로 데이터를 취득한다면?\ \- CARLA? *** #### 1. 이미 취득된 데이터는 어디서 구할 수 있나? 스마트 시티나 자율주행 관련 AI 모델을 구상하기 위해선 학습에 사용할 데이터 묶음이 필요하다. **대표적인 오픈 데이터셋 플랫폼들** Kaggle: 다양한 도시 데이터, 교통량, 환경, 범죄 등 스마트 시티 관련 데이터들이 있음.

Data.gov (미국): 미국 정부의 오픈 데이터. 도시 교통, 환경, 건강 등 광범위한 데이터 제공.

서울열린데이터광장: 서울시의 스마트 시티 관련 다양한 실시간 및 정적 데이터 제공.

공공데이터포털: 한국의 공공기관이 수집한 데이터들을 제공. 교통, 에너지, 환경, 행정 등 포함.

OpenStreetMap: 도로, 건물, 교통 정보 등 공간 데이터를 자유롭게 활용 가능.

#### 2. 스마트 시티를 실제로 시행하는 곳은 어디? **국내** 세종시: 대표적인 스마트시티 시범 도시. 자율주행 셔틀, AI 교통 제어, 스마트 헬스케어 등이 운영 중.

부산 에코델타시티: 수자원 관리, 스마트 홈, 친환경 기반시설 등 실증 테스트 진행.

판교 제2테크노밸리: 자율주행차 테스트베드, AI기반 교통 흐름 분석 등 운영 중.

**해외** 싱가포르: 전 세계에서 가장 발전된 스마트 시티 중 하나. 교통, 에너지, 시민참여 등 통합 관리.

스페인 바르셀로나: 도시 운영 전반을 데이터 기반으로 관리.

토론토: Google의 자회사 Sidewalk Labs가 참여한 스마트시티 프로젝트(현재는 중단되었지만 많은 기술적 시도 존재).

코로나19 팬데믹과 주민들의 반대, 프라이버시 침해 등에 대한 우려 등으로 지난 2020년 프로젝트 해체를 선언

#### 3. 가상으로 데이터를 취득한다면? 가상 환경에서 자율주행, 도시 시뮬레이션 등을 위해 데이터를 생성하는 방법은 주로 시뮬레이터를 이용함

통합 소프트웨어 구성도 & FMI(Functional Mockup Information) 구조도

예시로, 모델을 FMI(functional mock-up interface)로 변환하여 FMPy 라이브러리를 이용해 실시간 시뮬레이션 하는 방법을 제시한다. 또한, 시뮬레이션 결과를 시각화하기 위해 Unity를 이용하고, C#을 이용해 시뮬레이션과 시각화 프로그램이 통합된 GUI를 구성하는 방법을 제시한다. \ OpenModelica(오픈소스 Modelica 기반으로된 모델링과 시뮬레이션 환경, 산업 환경 및 학습 환경 조성을 위함) 실시간으로 입력값을 변경하여 다른 출력을 확인하는 것이 어렵다. 이를 처리하기 위해 모델을 FMU(functional mock-up unit) 파일로 추출하여 시뮬레이션을 해야한다. 이 절에서는 FMI를 이용해 OpenModelica에서 제작한 모델을 FMPy 라이브러리를 이용해 실시간으로 입력을 변경하고 출력을 확인하는 방법을 제시한다.\ \ FMI는 복잡한 물리시스템을 다루기 쉽게 하고 협업을 간편하게 하기 위해 개발된 표준 인터페이스\ \ FMI는 co-simulation과 model exchange를 위한 인터페이스인데, co-simulation을 위한 파일에는 model에 대한 정보와 solver가 포함되어 있고, moddel exchange를 위한 파일에는 model에 대한 정보만 포함됨. \ 여기서는 solver가 포함된 co-simulation을 이용하였고, FMI를 따르는 파일의 확장자는 \*.fmu의 구조. #### 4. CARLA란? **CARLA (Car Learning to Act)** 설명: CARLA는 자율주행 연구를 위해 개발된 오픈소스 시뮬레이터. Unreal Engine을 기반으로 하며, 가상의 도시 환경에서 차량이 운전하며 데이터를 생성할 수 있음.

\ 사이트에서 언급하는 CARLA에서 제공하는 기능:\ 서버 다중 클라이언트 아키텍처를 통한 확장성: 동일하거나 다른 노드에 있는 여러 클라이언트가 서로 다른 액터를 제어할 수 있습니다.\ 유연한 API:\ CARLA는 트래픽 생성, 보행자 행동, 날씨, 센서 등 시뮬레이션과 관련된 모든 측면을 제어할 수 있는 강력한 API를 제공합니다.\ 자율 주행 센서 제품군: \ 사용자는 LIDAR, 다중 카메라, 깊이 센서, GPS 등 다양한 센서 제품군을 구성할 수 있습니다.\ 계획 및 제어를 위한 빠른 시뮬레이션: \ 렌더링을 비활성화하여 그래픽이 필요 없는 교통 시뮬레이션 및 도로 동작을 빠르게 실행할 수 있도록 합니다.\ 지도 생성:\ 사용자는 로드러너와 같은 도구를 통해 ASAM OpenDRIVE 표준을 따라 자신만의 지도를 쉽게 만들 수 있습니다.\ 교통 시나리오 시뮬레이션:\ 우리의 엔진 ScenioRunner는 사용자가 모듈식 행동을 기반으로 다양한 교통 상황을 정의하고 실행할 수 있게 해줍니다.\ ROS 통합:\ CARLA는 ROS 브리지를 통해 ROS와의 통합을 제공합니다\ 자율 주행 기준선: \ 자율 주행 기준선은 AutoWare 에이전트와 조건부 모방 학습 에이전트를 포함하여 CARLA에서 실행 가능한 에이전트로 제공됩니다. {% embed url="" %} {% embed url="" %} {% embed url="" %} {% embed url="" %} {% embed url="" %} {% embed url="" %} 이동환, 곽혜원, 박동규, 김동환. (2022). 동적 모델링 오픈소스 시뮬레이터의 가상환경에서 시각화 구현 방안. 대한기계학회 논문집 A권, 46(10), 877-887. 10.3795/KSME-A.2022.46.10.877
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