포지션 상세
MotifDrive는 생성형 AI 및 End-to-End 기반 자율주행 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 실제 주행 환경을 고품질로 재현하고 확장하는 World Model 연구를 통해, 데이터 효율적인 자율주행 학습 파이프라인 구축을 목표로 합니다. 이를 위해 Neural Rendering, Multi-view 3D Reconstruction, 생성 모델을 통합하여 실세계 주행 환경을 물리적으로 일관되게 시뮬레이션할 수 있는 World Model 연구를 수행하고 있습니다.
• Multi-view Camera Geometry 및 Surround-view 센서 퓨전 시스템 개발
• SLAM / Visual Odometry 기반 대규모 주행 데이터 자동 Annotation 파이프라인 구축
• Diffusion Model과 Neural Rendering을 결합한 합성 데이터 생성 및 Sim-to-Real 전이 연구
• World Model 품질 평가를 위한 downstream task (3D Detection, HD Map 등) 연동 검증
• 양산 제품화를 위한 추론 최적화 및 Embedded System 연구
– 포인트 클라우드(Point Cloud)와 이미지 데이터의 정합 및 공동 어노테이션
• 사전 학습된 비전 모델 및 지도 학습 기반 Map Segmentation 파이프라인 구축
– BEV(Bird's Eye View) 공간에서의 Map 요소 탐지 및 벡터화
– MapTR, HDMapNet, BeMapNet 등 최신 Map 예측 모델 적용 및 최적화
• 자동 생성된 Map 어노테이션에 대한 품질 검증 및 후처리 자동화
– 위상 일관성(Topological Consistency) 검증 및 오류 자동 교정
– Human-in-the-loop 검수 연계를 통한 품질 보증 파이프라인 운영
• HD Map 데이터 관리 파이프라인 구축 및 유지보수
– OpenDRIVE, Lanelet2 등 표준 Map 포맷 기반 데이터 변환 및 저장
– Map 버전 관리, 변경 이력 추적, 데이터 정합성 검증
• Perception 및 Planning 팀과 협력하여 Map 데이터 품질 요구사항 반영
• Multi-view Geometry (Camera Calibration, Epipolar Geometry 등)에 대한 높은 이해도
• NeRF, 3DGS 등 Neural Rendering / Radiance Field 모델 활용 또는 연구 경험
• 공간 데이터(Geospatial Data) 처리에 대한 기본 이해
– 좌표계 변환, 투영법(Projection), GPS/IMU 데이터 활용 능력
• Python 및 PyTorch 기반 연구 개발 능력
• 관련 분야 개발 경력 3년 이상 또는 석사 학위 이상 (computer vision, computer graphics 관련 전공)
주요업무
• 자율주행 환경을 위한 3D/4D Gaussian Splatting 기반 동적 장면 재구성 및 편집• Multi-view Camera Geometry 및 Surround-view 센서 퓨전 시스템 개발
• SLAM / Visual Odometry 기반 대규모 주행 데이터 자동 Annotation 파이프라인 구축
• Diffusion Model과 Neural Rendering을 결합한 합성 데이터 생성 및 Sim-to-Real 전이 연구
• World Model 품질 평가를 위한 downstream task (3D Detection, HD Map 등) 연동 검증
• 양산 제품화를 위한 추론 최적화 및 Embedded System 연구
– 포인트 클라우드(Point Cloud)와 이미지 데이터의 정합 및 공동 어노테이션
• 사전 학습된 비전 모델 및 지도 학습 기반 Map Segmentation 파이프라인 구축
– BEV(Bird's Eye View) 공간에서의 Map 요소 탐지 및 벡터화
– MapTR, HDMapNet, BeMapNet 등 최신 Map 예측 모델 적용 및 최적화
• 자동 생성된 Map 어노테이션에 대한 품질 검증 및 후처리 자동화
– 위상 일관성(Topological Consistency) 검증 및 오류 자동 교정
– Human-in-the-loop 검수 연계를 통한 품질 보증 파이프라인 운영
• HD Map 데이터 관리 파이프라인 구축 및 유지보수
– OpenDRIVE, Lanelet2 등 표준 Map 포맷 기반 데이터 변환 및 저장
– Map 버전 관리, 변경 이력 추적, 데이터 정합성 검증
• Perception 및 Planning 팀과 협력하여 Map 데이터 품질 요구사항 반영
자격요건
• SLAM, SfM, 또는 Visual Odometry에 대한 이론 및 구현 경험• Multi-view Geometry (Camera Calibration, Epipolar Geometry 등)에 대한 높은 이해도
• NeRF, 3DGS 등 Neural Rendering / Radiance Field 모델 활용 또는 연구 경험
• 공간 데이터(Geospatial Data) 처리에 대한 기본 이해
– 좌표계 변환, 투영법(Projection), GPS/IMU 데이터 활용 능력
• Python 및 PyTorch 기반 연구 개발 능력
• 관련 분야 개발 경력 3년 이상 또는 석사 학위 이상 (computer vision, computer graphics 관련 전공)
