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자율 주행 자동차 만들기

 [2019년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서]
   
지은이 리우 샤오샨, 리 리윤, 탕 지에, 우 슈앙, 장 뤽 고디오   |   출판사 에이콘  |   발행일 2018년 12월 31일
 
클릭하시면 큰 도서이미지를 보실 수 있습니다.
판매가 30,000원27,000원 10%
마일리지 5% 1,500원
발행일 2018-12-31
ISBN 116175251X | 9791161752518
기타정보 번역서 | 268쪽 | 일반
예상출고일 1~2일 이내 (근무일기준)
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일반
   
이 책의 원서
  Creating Autonomous Vehicle Systems
Morgan & Claypool | Jie Tang
 

★ 요약 ★



컴퓨터 및 공학 배경지식을 갖춘 일반 독자를 대상으로 한 자율 주행 자동차에 관련된 기술을 전반적으로 소개하는 최초의 책이다. 자율 주행 자동차 시스템 개발하면서 얻은 저자의 실전 경험이 담겨 있다.





★ 이 책에서 다루는 내용 ★



컴퓨터 및 공학 배경지식을 갖춘 일반 독자를 대상으로 자율 주행 자동차에 관련된 기술을 전반적으로 소개하는 최초의 책으로, 자율 주행 자동차 시스템 개발하면서 얻은 저자의 실전 경험이 담겨 있다. 자율 주행 자동차를 위한 시스템은 크게 세 가지 서브시스템, (1) 로컬라이제이션, 인지, 계획, 제어를 위한 알고리즘, (2) 로보틱스 OS 및 하드웨어 플랫폼을 비롯한 클라이언트 시스템, (3) 데이터 스토리지, 시뮬레이션, HD 매핑, 딥러닝 모델 트레이닝을 위한 클라우드 플랫폼 등이 복잡하게 구성된다. 알고리즘 서브시스템은 센서에서 수집한 원본 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해, 환경을 파악해서 동작을 결정한다. 클라이언트 서브시스템은 실시간 및 신뢰성 요구 사항을 만족하도록 이러한 알고리즘을 통합한다. 클라우드 플랫폼은 자율 주행 차량을 위한 오프라인 컴퓨팅 및 스토리지 기능을 제공한다. 클라우드 플랫폼을 활용함으로써 새로운 알고리즘을 테스트하고 HD 맵을 업데이트할 수 있을 뿐만 아니라, 인식과 추적과 의사 결정 모델에 대한 트레이닝을 향상시킬 수 있다.





★ 이 책의 대상 독자 ★



학생이나 연구원뿐만 아니라 실전 개발자에게 도움되도록 집필했다. 자율 주행에 관심 있는 학부생이나 대학원생이라면 자율 주행을 구성하는 전반적인 기술을 모두 살펴볼 수 있다. 자율 주행 시스템을 개발하는 현업 개발자라면, 이 책에서 소개하는 여러 가지 실전 테크닉을 참조할 수 있을 것이다. 연구원들도 이 책에서 다양한 기술에 대한 효과적이면서 깊이 있게 다루는 방대한 참고 문헌을 참고할 수 있을 것이다.





★ 이 책의 구성 ★



1장은 IT의 간략한 역사와 자율 주행 시스템에 관련된 알고리즘을 전반적으로 소개하고, 이러한 시스템의 아키텍처와 이를 뒷받침하는 데 필요한 인프라스트럭처를 소개한다.

2장에서는 자율 주행에서 가장 중요한 작업인 로컬라이제이션의 개념과 이를 위해 가장 많이 사용하는 접근 방식을 설명한다. GNSS, INS, LiDAR, 휠 오도메트리에 관련된 원칙과 장단점에 대해 상세히 소개하고, 이러한 기법을 다양한 방식으로 통합하는 방법도 살펴본다.

3장에서는 센서 데이터를 통해 주변 환경을 파악하는 인지 기법에 대해 살펴본다. 이 과정에서 장면 이해, 이미지 플로우, 추적 등에 대해 현재 사용하고 있는 다양한 알고리즘을 소개한다. 이미지 분류, 개체 탐지, 의미 분할 등에 사용되는 대용량 데이터 세트와 굉장히 복잡한 연산은, 인지 작업에 널리 사용되는 딥러닝 기법으로 처리하는 것이 가장 효과적인데, 이를 이용해 탐지, 의미 분할, 이미지 플로우를 처리하는 방법에 대해서는 4장에서 자세히 다룬다. 자율 주행 자동차가 주변 환경을 파악했다면 향후 발생 가능한 이벤트(예: 주변에 있는 다른 차량의 움직임)를 어떻게든 예측해서 차량의 이동 경로를 계획해야 한다. 여기에 대해서는 5장에서 다룬다. 이어지는 6장에서는 동작 결정, 계획, 제어에 대해 좀 더 상세하게 소개한다. 상명하달식 의사결정뿐만 아니라, (한 모듈은 차로 변경을 추천하고, 다른 모듈은 그 차로에서 장애물을 감지한 경우처럼) 대립되는 결정사항을 조율하는 과정에서 모듈끼리 피드백을 주고받아야 하는데, 이를 위해 행위(동작) 기반 의사결정(예: 마르코프 결정 프로세스, 시나리오 기반 분할 정복)과 동작 계획에 대한 알고리즘이 중요하다.

이러한 처리 과정은 강화 학습 기반의 계획 및 제어 기법으로 보완할 수 있다. 7장은 다양한 상황에 대한 시나리오에 완벽히 대처하도록 강화 학습 기법을 자율 주행 시스템에 통합하는 방법에 대해 설명한다. 지금까지 설명한 기법은 모두 시스템 하부에 있는 온보드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 실행되는데, 이 내용을 8장에서 소개한다.

ROS의 개요를 설명한 뒤, 실제 하드웨어에서 적용하는 방법에 대해 간략히 소개한다. 실시간 컴퓨팅 요구사항뿐만 아니라 온보드 고려사항(전력 소모 및 방열)을 충족시키는 데 굉장히 중요한 이종 컴퓨팅에 대해서도 설명한다. 다시 말해 범용 CPU부터 GPU, FPGA를 비롯한 다양한 프로세싱 유닛을 함께 사용해야 한다. 마지막 장인 9장은 지금까지 설명한 모든 기술을 하나로 엮는 데 필요한, 다시 말해 클라우드 플랫폼은 새로 배치할 알고리즘에 대한 분산 시뮬레이션 테스트나 오프라인 딥러닝 모델 트레이닝, 고정밀HD 맵 생성 등에 대한 서비스를 제공하는 데 필요한 클라우드 플랫폼용 인프라스트럭처에 대해 소개한다.





★ 지은이의 말 ★



이 책의 집필 목적은 이러한 문제를 개괄적으로 소개하고 이러한 문제를 해결하기 위한 몇 가지 공통적인 방법을 독자에게 제시하는 것이다. 자율 주행 시스템의 궁극적인 성공을 위해서는 높은 기술 수준, 하드웨어와 소프트웨어의 완전한 통합, (클라우드 서버 같은) 고정형(resident) 플랫폼과의 긴밀한 시너지 효과 등이 반드시 필요하다. 이 책은 지상을 주행하는 자동차를 중점적으로 소개한다. 그중에서도 도심이나 교외의 도로뿐만 아니라 오프로드도 달리는 자동차를 대상으로 설명한다. 이 책의 목적은 학계뿐만 아니라 산업계 엔지니어 독자들에게 주변 환경 감지부터 동작 제어나 클라우드 기반 서버 지원에 이르기까지, 자율 주행 자동차를 개발하는 과정에서 부딪히는 문제들과 이에 대한 해결 방법, 향후 연구 주제 등을 개괄적으로 소개하는 것이다. 부족한 설명을 보완하기 위해 방대한 참고문헌을 제공했는데, 이를 통해 그동안 이 분야에 쌓인 연구 기술 결과 더미에서 방향을 찾아가는 데 도움이 될 것이다.



1장. 자율 주행 개요

__1.1 자율 주행 기술의 개요

__1.2 자율 주행 알고리즘

____1.2.1 센싱

____1.2.2 인지

____1.2.3 개체 인지 및 추적

____1.2.4 동작

________동작 예측

________경로 계획

________장애물 회피

__1.3 자율 주행 클라이언트 시스템

____1.3.1 ROS

________신뢰성

________성능

________보안

____1.3.2 하드웨어 플랫폼

__1.4 자율 주행 클라우드 플랫폼

____1.4.1 시뮬레이션

____1.4.2 HD 맵 생성

____1.4.3 딥러닝 모델 학습

__1.5 시작에 불과하다





2장. 자율 주행을 위한 로컬라이제이션

__2.1 GNSS를 이용한 로컬라이제이션

____2.1.1 GNSS 개요

____2.1.2 GNSS 오차 분석

____2.1.3 위성 기반 오차 보정 시스템

____2.1.4 RTK와 DGPS

____2.1.5 PPP 알고리즘

____2.1.6 GNSS INS 통합

__2.2 HD 맵과 라이다를 이용한 로컬라이제이션

____2.2.1 라이다 개요

____2.2.2 HD 맵 개요

____2.2.3 라이다와 HD 맵을 이용한 로컬라이제이션

__2.3 비주얼 오도메트리

____2.3.1 스테레오 비주얼 오도메트리

____2.3.2 모노큘러 비주얼 오도메트리

____2.3.3 관성 비주얼 오도메트리

__2.4 추측 항법과 휠 오도메트리

____2.4.1 휠 인코더

____2.4.2 휠 오도메트리 오차

____2.4.3 휠 오도메트리 오차의 경감

__2.5 센서 융합

____2.5.1 어반 챌린지의 CMU 보스

____2.5.2 어반 챌린지의 스탠퍼드 주니어

____2.5.3 메르세데스 벤츠의 버사

__2.6 참고문헌





3장. 자율주행을 위한 인지

__3.1 개요

__3.2 데이터 세트

__3.3 탐지

__3.4 분할

__3.5 스테레오, 옵티컬 플로우, 씬 플로우

____3.5.1 스테레오와 깊이

____3.5.2 옵티컬 플로우

____3.5.3 씬 플로우

__3.6 추적

__3.7 결론

__3.8 참고문헌





4장. 딥러닝을 통한 자율 주행의 인지

__4.1 컨볼루션 심층 신경망

__4.2 탐지

__4.3 의미 분할.

__4.4 스테레오와 옵티컬 플로우

____4.4.1 스테레오

____4.4.2 옵티컬 플로우

__4.5 결론

__4.6 참고문헌





5장. 예측 및 경로 계획

__5.1 계획 및 제어의 개요

____5.1.1 아키텍처: 넓은 의미의 계획 및 제어

____5.1.2 모듈의 범위: 여러 모듈의 협력을 통한 문제 해결

__5.2 트래픽 예측

____5.2.1 분류를 이용한 동작 예측

________자동차 동작 예측을 위한 특징 설계

________자동차 동작 예측을 위한 모델 선택

____5.2.2 자동차 궤적 생성

__5.3 차로 수준 경로 계획

____5.3.1 경로 계획을 위한 가중치 방향성 그래프 구성 방법

____5.3.2 경로 계획 알고리즘

________데이크스트라 알고리즘을 적용한 자율 주행 자동차 경로 계획 알고리즘

________A* 알고리즘을 적용한 자율 주행 자동차 경로 계획 알고리즘

____5.3.3 경로 계획 그래프 비용: 유연한 경로 계획 또는 엄격한 경로 계획

__5.4 결론

__5.5 참고문헌





6장. 결정, 계획, 제어

__6.1 동작 결정

____6.1.1 마르코프 결정 과정 접근법

____6.1.2 시나리오 기반의 분할 정복 접근법

________합성 결정

________독자 결정

________시나리오 구성 및 시스템 설계

__6.2 모션 계획

____6.2.1 자동차 모델, 도로 모델, SL 좌표계

____6.2.2 경로 계획 및 속도 계획을 통한 모션 계획

________동적 프로그래밍을 통한 최소 비용 경로 탐색

________ST 그래프를 통한 속도 계획

____6.2.3 종방향 계획과 횡방향 계획을 통한 모션 계획

________횡방향 계획

________종방향 계획

________추종

________양보 및/또는 추월에 의한 차로 변경

________정지

__6.3 피드백 제어

____6.3.1 자전거 모델

____6.3.2 PID 제어

__6.4 결론

__6.5 참고문헌





7장. 강화 학습 기반의 계획 및 제어

__7.1 서론

__7.2 강화 학습

____7.2.1 Q 학습

____7.2.2 액터-크리틱 방법

__7.3 자율 주행을 위한 학습 기반 계획 및 제어

____7.3.1 동작 결정을 위한 강화 학습

____7.3.2 계획 및 제어를 위한 강화 학습

________특수한 경우

________미해결 문제와 어려운 문제에 대한 몇 가지 견해

__7.4 결론

__7.5 참고문헌





8장. 자율 주행을 위한 클라이언트 시스템

__8.1 복잡한 자율 주행 시스템

__8.2 자율 주행을 위한 OS

____8.2.1 ROS 개요

________ROS의 기초

____8.2.2 시스템 신뢰성

____8.2.3 성능 개선

____8.2.4 자원 관리 및 보안

__8.3 컴퓨팅 플랫폼

____8.3.1 컴퓨팅 플랫폼 구현

____8.3.2 기존 컴퓨팅 솔루션

________GPU 기반 컴퓨팅 솔루션

________DSP 기반 솔루션

________FPGA 기반 솔루션

________ASIC 기반 솔루션

____8.3.3 컴퓨터 아키텍처 설계 분석

________부하의 종류에 최적화된 컴퓨팅 장치

________모바일 프로세서 기반의 자율 주행

________컴퓨팅 플랫폼 설계

__8.4 참고문헌





9장. 자율 주행을 위한 클라우드 플랫폼

__9.1 개요

__9.2 인프라스트럭처

____9.2.1 분산 컴퓨팅 프레임워크

____9.2.2 분산 스토리지

____9.2.3 이종 컴퓨팅

__9.3 시뮬레이션

____9.3.1 BinPipeRDD

____9.3.2 스파크와 ROS 연동하기

____9.3.3 성능

__9.4 모델 트레이닝

____9.4.1 스파크를 사용하는 이유

____9.4.2 트레이닝 플랫폼 아키텍처

____9.4.3 이종 컴퓨팅

__9.5 HD 맵 생성

____9.5.1 HD 맵

____9.5.2 클라우드를 이용한 맵 생성

__9.6 결론

__9.7 참고문헌
리우 샤오샨(Shaoshan Liu)

퍼셉트인(PerceptIn)의 의장이자 공동 창업자다. UC 어바인에서 학부 및 대학원을 마치고 2010년 컴퓨터 공학 박사 학위를 취득했다. 주 연구 분야는 컴퓨터 아키텍처, 빅데이터 플랫폼, 딥 러닝 인프라스트럭처, 로보틱스다. 리우 박사는 8년 이상의 업계 경력을 갖고 있으며, 퍼셉트인을 설립하기 전 바이두(Baidu) USA에 근무하면서 자율 주행 시스템 팀을 이끌었다. 바이두 USA에 근무하기 전에는 링크드인에서 빅데이터 플랫폼 업무를 수행했고, 마이크로소프트에서는 OS 커널 업무를 수행했으며, MSR(마이크로소프트 리서치)에서 재설정 컴퓨팅(Reconfigurable Computing)을, 프랑스의 INRIA에서 GPU 컴퓨팅을, 인텔 연구소/리서치에서는 런타임 시스템을, 브로드컴(Broadcom)에서는 하드웨어를 연구했다. 이메일 주소는 shaoshan.liu@perceptin.io다.



리 리윤(Liyun Li)

현재 캘리포니아 서니베일에 있는 바이두 실리콘밸리 연구 센터에서 소프트웨어 아키텍트로 근무하고 있다. 바이두 자율 주행 팀의 초기 멤버로서, 바이두 자율 주행차를 위한 스마트 행위 결정, 모션 계획, 차량 제어를 비롯한 다양한 자율주행 기술을 개발하고 선도하고 있다. 바이두에 합류하기 전에는 현재 마이크로소프트에 인수된 링크드인(LinkedIn)의 선임 소프트웨어 엔지니어로 근무했다. 뉴욕대에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했으며, 주요 연구 분야는 응용 머신 러닝이다.



탕 지에(Jie Tang)

현재 중국 광저우에 있는 SCUT(South China University of Technology)의 컴퓨터 과학 및 공학부 조교수로 근무하고 있다. SCUT에 부임하기 전에 UC 리버사이드와 클락슨 대학교에서 2013년 12월부터 2015년 8월까지 박사후 연구원으로 근무했다.

2006년 국방과학기술대학에서 컴퓨터 과학 학사를 취득하고, 2012년 베이징 이공대학에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했다. 2009년에서 2011년까지 UC 어바인의 PASCAL 랩에서 방문 연구원으로 근무했다. 이메일 주소는 cstangjie@scut.edu.cn이다.



우 슈앙(Shuang Wu)

이투(Yitu) 사에서 과학자로 근무하고 있다. 그 전에는 미국 캘리포니아 서니베일에 있는 바이두 AI 랩에서 선임 연구원으로, 바이두 USDC에서 선임 아키텍트로 근무했다. USC에서 물리학 박사 학위를 취득했고, UCLA에서 박사후 연구원으로 근무한 바 있다. 컴퓨터 및 생체 비전, 전산 광고와 음성 인식 분야의 응용 머신 러닝에 대해 연구했으며, NIPS와 ICML을 비롯한 여러 학회에 꾸준히 논문을 발표하고 있다.



장 뤽 고디오(Jean-Luc Gaudiot)

1976년 프랑스 파리에 있는 ESIEE에서 공학사를 취득하고, UCLA에서 1977년과 1982년에 석사와 박사 학위를 취득했다. 현재 UC 어바인의 전기공학 및 컴퓨터 과학과 교수로 근무하고 있다. 2002년 UCI에 부임하기 전에 USC에서 1982년까지 전기공학부 교수로 근무한 바 있다. 주요 연구 분야는 멀티스레드 아키텍처, 장애 대응(fault-tolerant) 멀티프로세서, 재설정 아키텍처 등이며, 지금까지 250편 이상의 저널 및 학회 논문을 발표한 바 있다. NSF, DoE, DARPA뿐만 아니라 다수의 산업체 지원으로 연구를 수행하고 있다. IEEE 컴퓨터 소사이어티에서 다양한 직책을 받아왔으며 2017년에는 회장으로 선출됐다. 이메일 주소는 gaudiot@uci.edu이다.





★ 옮긴이의 말 ★



자율 주행 기술이란 말을 처음 들은 지는 꽤 됐지만 정말 빠르게 발전하고 실제로도 적용되는구나라고 생각하게 된 것은 최근 몇 년 사이였습니다. 막연한 상상으로, 그리고 믿고 탈 수 있을까라는 의심을 갖고 있던 터라 현재 자율 주행 자동차의 수준을 보면 더욱 놀랍습니다. 이번 책은 자율 주행 자동차에 관련된 기본 기술부터 구현 원리까지 얇지만 핵심 주제를 모두 다루고 있습니다. 특히 퍼셉트인(PerceptIn)을 창업한 공저자의 경험이 담긴 부분은 인상적이었습니다. 로컬라이제이션을 비롯한 일부 장은 근본적으로 수식이 많이 들어가고 논문 같은 딱딱함이 남아 있지만, 전반적인 기술을 파악하는 데는 부족함이 없었습니다.

자율 주행 기술은 근본적으로 다양한 기술의 융합이 필요해서 이번 번역은 다양한 배경을 가진 역자들이 공동으로 작업했습니다. 항상 그렇듯이 빠른 이해에 중점을 두고 번역했습니다. 그래서 용어도 완벽한 한글화를 추구하기보다는 이해에 도움된다면 과감히 음차 표기로 진행했습니다.

- 남기혁





하드웨어 및 소프트웨어 기술의 눈부신 발전을 통해 컴퓨터의 성능이 지속적인 향상을 거듭하며 크기 또한 소형화됨에 따라, 이제는 감히 상상하기도 힘들 정도의 방대한 데이터를 빠르게 처리 가능한 이른바 빅데이터의 시대가 열렸다. 빅데이터 기술의 발전은 인공지능이라는 또 다른 이슈를 낳았으며, 거기에 안정적인 초고속 통신 기술이 더해져 급기야 어릴 적 상상 속에만 존재했던 자율 주행 기술을 현실로 만들었다.

이 책에서는 자율 주행 차량에 대한 역사에서부터 출발해 핵심 인프라 및 알고리즘 소개, 다양한 인공지능 기법 적용에 이르기까지의 모든 내용을 모듈별로 나눈 뒤 적합한 시나리오를 예로 들어 상세히 설명하고 있다. 특히 글만으로는 이해하기 힘든 복잡한 자율 주행 관련 핵심 알고리즘들을 그림을 통해 효과적으로 설명하고 있어, 학계와 산업계를 막론하고 자율 주행 기술에 대해 공부하고자 하는 모든 사람에게 입문서 같은 책이 될 것이다. 이 책을 통해 자율 주행 기술 분야에 입문한 수많은 공학도들이 미래 대한민국의 자율 주행 산업을 선도할 수 있기를 희망한다.

나 역시도 이러한 훌륭한 기술 서적의 번역서 출판 작업에 참여하며 해당 분야에 대해 다시금 학습할 수 있는 좋은 기회가 돼 큰 보람을 느낀다.

- 김은도





이 책은 자율 주행 차량이 무엇인지부터 시작해 어떤 센서를 활용하는지, 어떤 알고리즘을 적용하는지, 그리고 어떤 요소를 고려해야 하는지를 알 수 있게 해준다. 자율 주행을 본격적으로 다루는 사람에게 필요하다기보다는 자율 주행을 처음 시도하려고 하는 사람에게 적절한 책인 셈이다. 책의 내용은 해당 절에 대한 논문을 묶은 느낌이지만, 공학에 대해 기본적인 지식이 있는 사람이라면 큰 무리 없이 읽을 수 있는 책이라고 생각한다.

번역에 있어 최대한 저자가 의도한 부분을 살리려고 노력했다. 영어 문장을 한글로 번역하면서 나중에 다시 보니 의미가 달라지는 경우도 있었는데, 재차 삼차 번역하며 이런 문장들을 최대한 제거해 독자들이 혼란에 빠지지 않게 했다. 특히, 연구자들은 영어 그대로 읽는 단어들을 어떻게 번역해야 하는지에 대한 고민이 많았다. 주변의 연구원님께 물어봐도 딱히 와 닿는 답변을 듣지 못한 경우도 있었다. 이런 경우에 대해서는 최대한 국내에서 발표된 논문에서 사용되고 있는 한글 용어들을 적용하려고 했고, 특별한 한글 명칭이 없는 경우에 대해서는 의미를 살릴 수 있는 한글 명칭으로 번역했다.

처음 본 서적의 번역을 시작하고 나서 계절이 몇 번이나 바뀌었다. 오랫동안 신경 쓴 만큼 좋은 품질의 책이 만들어졌기를 바란다.

- 서영빈





★ 옮긴이 소개 ★



남기혁

고려대 컴퓨터학과에서 학부와 석사 과정을 마친 후 한국전자통신연구원에서 선임 연구원으로 재직하고 있으며, 현재 ㈜프리스티에서 네트워크 제어 및 검증 소프트웨어 개발 업무를 맡고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『GWT 구글 웹 툴킷』(2008), 『해킹 초보를 위한 USB 공격과 방어』(2011), 『자바 7의 새로운 기능』(2013), 『iOS 해킹과 보안 가이드』(2014), 『Neutron 오픈스택 네트워킹』(2015), 『실전 IoT 네트워크 프로그래밍』(2015), 『애플 워치 WatchKit 프로그래밍』(2015), 『현대 네트워크 기초 이론』(2016), 『도커 컨테이너』(2017), 『스마트 IoT 프로젝트』(2017), 『파이썬으로 배우는 인공지능』(2017), 『메이커를 위한 실전 모터 가이드』(2018), 『트러블 슈팅 도커』(2018), 『Go 마스터하기』(2018) 등을 번역했다.



김은도

한양대학교에서 응용물리학과를 졸업한 뒤, 과학기술연합대학원대학교(UST)를 통해 한국전자통신연구원(ETRI) 표준연구본부에 근무하며 정보통신네트워크공학을 전공으로 박사 학위를 취득했다. 현재는 KT 융합기술원 인프라연구소에 선임연구원으로 재직 중이며, 주 연구 분야는 SDN과 NFV이다. ICT-DIY 활동에 관심이 많아, 대학원생 시절 ICT-DIY 커뮤니티의 리더를 역임하기도 했다.



서영빈

서울시립대학교에서 기계정보공학을 전공한 후, 현재 과학기술연합대학원대학교에서 무기체계공학을 전공으로 박사 과정을 밟고 있다. 복합항법을 중점으로 연구하면서 위성항법으로도 연구를 했고, 순수항법으로도 연구를 하면서 다양한 분야의 연구를 하고 있다. 지금은 베이지안 필터 이론을 하나 만들어서 지형대조항법과 엮어볼 궁리를 하는 중이다.

일 이외에는 게임이나 야구, 연주로 시간을 보내고 있지만 아직은 연구가 제일 재미있는 것 같다.
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