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현대차·기아 수요응답교통 서비스 '셔클', 헝가리서 성료 [이코노믹데일리] 현대차와 기아는 헝가리 괴될뢰시에서 진행된 셔클의 '헝가리 수요응답교통 서비스 시범사업'을 성공적으로 종료했으며 이 과정을 담은 영상을 공개했다고 5일 밝혔다. 지난 8월 18일부터 지난달 31일까지 진행된 이번 시범사업은 버스 5대가 도시 전체 대중교통 12개 노선을 담당하는 공공 교통 운영 효율이 낮은 지역인 헝가리 괴될뢰 지역 주민을 대상으로 진행됐다. 셔클은 대중교통의 긴 대기시간으로 인한 고객 이탈과 이로 인한 대중교통 시스템 악화의 악순환에 빠진 괴될뢰의 상황에 가장 효과적인 해결책으로 분석됐다. 수요응답교통인 셔클은 이용객의 호출에 따라 실시간 경로를 생성해 가변적으로 운행하는 모빌리티 서비스로 고정 경로를 운행하는 기존 대중교통과 달리 AI 기술을 기반으로 탑승 수요를 예측하고 이로 인해 효율적인 차량 배차와 최적 경로 주행이 가능하도록 설계됐다. 이번 시범운행 기간 동안 현대차와 기아는 2대의 셔클 차량을 투입해 총 3138건의 호출로 2950명의 주민이 서비스를 이용했다. 대한민국 기획재정부와 KDI가 주관하는 경제혁신 파트너십 프로그램의 일환으로 이번 시범사업이 전개됐다. 이에 헝가리에 수요응답교통 체계를 구축하고 친환경 모빌리티 시스템의 확대가 전망되고 있다. 현지 주민들은 "차량이 없거나 운전할 수 없는 경우에는 시내에 나가기 쉽지 않았는데 차 없어도 언제든 돌아다닐 수 있게 해준 현대차그룹에 감사하다"고 말했다. 김수영 현대차·기아 모빌리티사업실 상무는 "이번 헝가리 시범사업을 통해 괴될뢰 주민들의 만족도와 셔클의 운영 효율성을 동시에 입증했다"며 "이번 시범사업을 계기로 현지 파트너십 기반의 글로벌 확장을 본격화할 계획"이라고 말했다. 한편 현대차와 기아는 수요응답교통 셔클 플랫폼을 개발해 지난 2021년부터 국내 지자체들과 협업을 통해 대중교통이 적은 지역의 이동 편의성 확대를 돕고 있다.2025-11-05 14:15:02
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노타, 소니 칩셋 기반 스마트 교통 AI 기술 실증… 글로벌 경쟁력 입증 [이코노믹데일리] AI 최적화 전문기업 노타가 소니의 이미지 센서 칩셋을 활용한 스마트 교통 솔루션으로 100% 정확도를 달성하며 글로벌 기술 경쟁력을 입증했다. 노타는 한국지능정보사회진흥원(NIPA) 주관 AI 바우처 프로젝트를 통해 기술력과 경제성을 모두 확인했다고 13일 밝혔다. 이번 프로젝트는 무단횡단 사고가 잦은 미국 레이크우드 지역을 대상으로 진행됐다. 노타는 자체 개발한 온디바이스 AI 최적화 기술을 소니의 스마트 이미지 센서 ‘IMX500’에 탑재해 보행자 안전 관리와 교통량 분석 솔루션을 구현했다. 핵심은 고성능 AI 모델을 정확도 손실 없이 저전력·저비용 칩셋에서 구동시킨 점이다. 이는 에너지 효율이 중요한 스마트시티 환경에 최적화된 기술이다. 노타의 기술력은 글로벌 경쟁사와의 비교에서 명확히 드러났다. 벨로다인, 더크 등 유수 기업의 솔루션과 비교 테스트에서 100%의 정확도를 기록하며 기술적 우위를 증명했다. 동시에 경쟁사 대비 낮은 비용으로 솔루션을 구축 및 운영할 수 있어 경제성 측면에서도 높은 평가를 받았다. 기술 파트너인 소니 역시 직접 주최한 웨비나에서 노타의 사례를 전력 소모 및 비용 절감의 대표적 성공 사례로 소개하며 기술력을 공인했다. 채명수 노타 대표는 “스마트 시티 환경에서는 에너지 절감과 비용 효율성이 중요한 과제”라며 “이번 프로젝트를 통해, 노타의 기술이 스마트 시티를 포함한 다양한 산업 분야에서 에너지 효율성과 비용 절감의 혁신을 선도할 수 있다는 것을 다시 한 번 입증했다”라고 밝혔다. 이번 성과는 노타의 성장세에 힘을 보탤 전망이다. 노타는 소니를 비롯해 엔비디아, 퀄컴, 삼성전자 등 글로벌 반도체 기업들과 파트너십을 맺고 있다. 이를 기반으로 지난해 전년 대비 136% 증가한 84억 원의 매출을 올렸다. 최근에는 아랍에미리트 두바이 교통국과 지능형 교통 시스템(ITS) 솔루션 공급 계약을 맺는 등 해외 시장 공략을 가속화하고 있다. AI 최적화 기업 최초로 코스닥 상장 예비심사를 청구하며 기업공개(IPO) 절차에도 본격 착수했다.2025-06-13 10:27:49
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