Architecture Overview

심층 강화학습 기반의
지능형 주행 아키텍처

Uviano Digital은 단순한 규칙 기반 시스템을 넘어, 복잡한 도시 환경에서 스스로 최적의 판단을 내리는 강화학습(Reinforcement Learning) 모델을 구축합니다. 고차원 데이터 처리와 실시간 의사결정 프로세스의 결합으로 자율 주행의 새로운 기준을 제시합니다.

Uviano 기술 아키텍처 시뮬레이션

모듈형 스택 구성

인지, 판단, 제어 계층이 독립적으로 작동하면서도 강력한 시너지를 내는 유연한 API 구조를 지원합니다.

신뢰 가능한 기술 지표

자율 주행 시스템에서 가장 중요한 것은 예측 불가능한 상황에서의 대응력입니다. 유비아노는 강화학습의 효율성과 결정론적 안전 계층을 결합합니다.

RL Decision Engine

심층 강화학습 모델은 수천 가지 주행 시나리오를 통해 학습된 보상 함수를 기반으로 인간과 유사한 직관적인 판단을 내립니다. 고밀도 도심의 보행자 돌발 행동이나 복잡한 교차로 합류 상황에서도 최적의 경로를 생성합니다.

  • 동적 환경 최적화
  • 강화학습 기반 리워드 모델

Safety guardrails

학습된 AI 모델의 제안을 최종 검증하는 결정론적(Deterministic) 안전 계층입니다. 물리적 한계치와 도로 교통법규를 엄격히 준수하도록 설계된 이 계층은 시스템의 오류 가능성을 원천적으로 차단하며 시스템 리던던시를 보장합니다.

  • 실시간 위험성 평가 서비스
  • 하드웨어 레벨 Fallback 로직
가상 주행 시뮬레이션 환경

학습의 가속화: 가상 현실 시뮬레이션

유비아노 디지털은 실제 도로에서 겪을 수 없는 극한의 엣지 케이스(Edge Case)를 시뮬레이션 환경에서 먼저 해결합니다. 100만 시간 이상의 가상 테스트를 통해 모델의 안정성을 검증하며, 다양한 날씨 조건과 조도 변화에 대응하는 견고한 인지 능력을 확보합니다.

99.9%
Simulation Fidelity
1M+
Training Hours
Expert Resources

자주 묻는 기술적 요구사항

당신의 시스템에 지능을 더하십시오

강화학습 기반 자율 주행 솔루션 도입을 위한 상세 사양 및 호환성 확인이 필요하시다면 전문 엔지니어팀과 상담하십시오.

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경기도 수원시 영통구 광교중앙로 170, 광교효성해링턴타워 11층

Architecture v2.4 LTS Logic
Last Update 2026. 06. 13