Pioneering 4D Radar autonomous driving · Cited by 100+ institutions

Welcome to AVE Lab.

AVE Lab ([ˈæv.ə.nuː]) — Autonomous Vehicles and Embedded systems.
AVE 연구실은 자율주행에 필요한 인공지능 개발과 집적화에 연구를 집중하여,
다음과 같은 세계적인 연구 성과를 바탕으로 자율주행 연구를 선도하고 있습니다.
4D Radar Sensor Fusion Sim2Real E2E Spking Neural Network A-GNSS

What we work on

Four research directions.

Research Areas

Perception

2023년도부터 Waymo, Motional, Aurora, Nuro 등 글로벌 자율주행 선도 기업들은 4D Radar 및 다중 센서 융합 기반 인지 시스템 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 우리 연구실은 2021년부터 관련 기술을 선도적으로 개발하고, 세계 최초·최대 규모의 4D Radar Tensor 데이터셋을 공개하며 4D Radar 인지·센서 융합 AI 연구의 기반을 구축했습니다.

4D Radar Tensor 3D Object Detection Occupancy Prediction

End-to-End Driving

Tesla·Waymo 등 글로벌 기업들은 최근 대규모 AI 모델을 활용한 End-to-End(E2E) 자율주행 연구를 강화하며 기술 경쟁을 가속하고 있습니다. 우리 연구실은 2019년부터 Sim2Real E2E와 Oversteer 제어 기술을 세계 최초로 개발하며 차세대 모델 중심 연구를 선도해 왔으며, 현재는 Large AI Model 기반 자율주행 기술의 고도화와 실제 적용 가능성 검증에도 앞장서고 있습니다. 또한 ‘버추얼 시뮬레이터 기반 AI E2E 로직 개발’을 주제로 한 2025 현대자동차 자율주행챌린지에서 우수한 성과를 거두며 최종 2위를 수상했습니다.

Sim2Real Dataset Refinement Large AI Models

Embedded AI

Embedded AI는 2020년도부터 중요성이 거론되어 왔고, 현재는 Ford와 NVIDIA와 같은 글로벌 기업을 포함한 자율주행 및 AI 기술 산업계에서 큰 화두가 되고 있습니다. 일반 AI는 큰 모델의 복잡성으로 인해 실시간 처리가 어렵고, 높은 전력 소모로 인해 자율주행의 성능을 제한할 수 있는 반면, Embedded AI는 실시간 데이터 처리와 시스템 효율성을 높일 수 있어 자율주행에 필수적입니다. 우리 연구실은 이러한 중요성을 인식하고 Embedded AI 연구를 활발히 진행하고 있습니다.

On-Chip Inference Model Compression Spiking Neural Networks

Localization

2016년 SKT의 A-GNSS 상용화를 시작으로 도심 환경에서의 정밀 측위 기술 중요성이 커지고 있습니다. 우리 연구실은 차세대 GNSS 변조 기술(LFBOC)와 AI 기반 NLOS 분류 기술을 개발해 왔으며, A-GNSS 및 Cellular Positioning 기술은 SKT 및 KT에 상용화되었습니다. 특히 A-GNSS는 방송통신위원회 평가에서 Qualcomm 기반 대비 약 두 배 높은 정확도를 공식적으로 인정받아 국내 정밀 위치기술 발전을 이끌고 있습니다.

GNSS Acquisition NLOS/Multipath Compensation Cooperative Positioning