5G & Autono-MaaS

- researched, written, and Created by DONG HYUNG SHIN(donghyung.shin@gmail.com) -
5G & Autono-MaaS
신동형

Index
I. 5G의 정의
II. 5G가 가져올 변화
III. 5G 자동차 산업에의 영향 : Autono-MaaS
IV. OEM 전략 Case
V. In Summary

1. 5G의 정의
5G는 데이터 송·수신 용량과 속도 관점에서 유·무선間 차이가
없을 정도의 고속 통신 환경과 저전력과 안정성을 보장하는 IoT
통신 환경을 동시에 구현할 수 있는 이동통신 기술 표준 방식임.
기술 특징
① 개요
※ Source : Unleashing the Potential of 5G(LINK)
Broadband
(eMBB)
Massive IoT
(mMTC)
Mission-Critical IoT
(URLLC)
High Speed & High Capacity
High Density
High Energy
Efficiency
Low Latency
High Reliability
20 Gbps
시사점
3
① 유·무선 차이가 없는 대용량·고속 데이터 이용환경
- Peak 20 GBps, Whenever 100 MBps
- 이용자가 모바일 환경에서도 8K 혹은 XR
콘텐츠를 경험할 수 있음.
② 5G는 산업 또는 일반인들에게 IoT 사용 환경 제공
- 고속·대용량 관점에서 4G에서 진화한 초고속
- 초연결과 초저전력, 초안정성과 초저지연성을
가능하게 하여 스마트폰 이상의 연결 환경을 제공
- 이에 5G는 IoT 시대의 기반을 만들어 줄 예정
③ 정리하면, 5G는 eMBB, mMTC, URLLC 3가지 기술
특성을 하나의 기술과 망으로 제공하는 OMNI
CONNECTIVITY 기술임.

5G는 4G 시대에는 전용망이 있어야만 가능했던 IoT 서비스들을
셀룰러 망으로 가능하게 해 줌. 뿐만 아니라 5G의 초고속·대용량
특성은 Wi-Fi 영역을 잠식할 것으로 예상됨.
4G 시대 연결 환경
② 4G vs. 5G 차이
4
10m 100m 1km 10km
bps
kbps
Mbps
PAN LPWAN
SigFox, LoRa
Weightless
Wi-Fi Cellular
UMTS, HSPA
LTE, LTE-A
Gbps
10m 100m 1km 10km
bps
kbps
Mbps
PAN
Zigbee,
Bluetooth
Wi-Fi Cellular
Gbps
5G
셀룰러 망이 Wi-Fi
영역을 잠식 中
5G 시대 연결 환경
Zigbee,
Bluetooth

- researched, written, and Created by DONG HYUNG SHIN(donghyung.shin@gmail.com) - 5
스마트폰이 다양한 개인 멀티미디어 기기들을 흡수한 것처럼,
5G도 다양한 Connectivity를 흡수할 것임. 이에 5G가 스마트폰이
세상에 가져온 변화와 같은 혁신을 가져올 것으로 예상됨.
스마트폰으로 흡수된 것처럼
④ 하나의 망과 기술로 흡수된다는 의미
MP3 플레이어
디지털 카메라
PMP
전화기
컴퓨터
게임기
네비게이션
스마트폰
LPWAN
Cellular
Wi-Fi
방송
공공망 등
5G
5G가 다양한 Connectivity를 흡수

2. 5G가 가져올 변화
5G는 eMBB, mMTC, URLLC의 특징은 XR 등을 통한 「초실감형
콘텐츠 사용 환경」으로 그리고 Data 중심의 A.I. 자동·자율화 로의
변화를 이끌 것으로 기대됨.
5G로 사용 예시와 시사점
① 개요
eMBB
(Broadband)
mMTC
(Massive IoT)
URLLC
(Mission- Critical IoT)
5G 기술 특성
Peak data download
speed: 20 Gbps
Data traffic latency :
< 10ms
Device density :
1 million / km2
Data Driven Innovation
↓
A.I. , Automation
(Autono-MaaS)
8K, XR
Sensor network, MaaS, V2X
(Metering, agriculture, building, etc)
Autonomous Vehicle,
Remote surgery,
Smart Factory, etc
예시
초실감형 콘텐츠 환경
(Hyper Immersive Contents)
시사점

2.1. 초실감형 콘텐츠 환경
5G의 eMBB로 인한 360도 콘텐츠, mMTC로 인한 체감형 콘텐츠,
URLLC로 인한 현장에 있는 것 같은 콘텐츠 환경들이 조합되어
5G는 「초실감형 콘텐츠」 사용 환경을 제공할 전망임.
콘텐츠 사용 환경
① 개요
eMBB
mMTC
URLLC
360도 콘텐츠
2.5GB UHD 영화 1편을
1초에 다운로드(1byte = 8bits)
Wearable Device를 통한
체감형 콘텐츠
멀리 있어도 현장에 있는 것
같은 Interactive 콘텐츠
초실감형 콘텐츠

eMBB 기반의 XR에 mMTC와 URLLC 기반의 IoT가 접목된다면
오감을 만족하는 초실감형 콘텐츠 구현이 가능해 짐.
XR with IoT
③ IoT의 접목
← 실감형 콘텐츠 속의 온도, 습도, 고도
향기 등을 느낄 수 있도록 에어컨,
가습기, 제습기, 향기 발생기 등이
고도화되어 콘텐츠와 연계 가능
← 실감형 콘텐츠의 움직임 속 느낌을
그대로 느낄 수 있는 의자 또는 옷
등도 가능함.

2.2. Data Driven Innovation
5G는 IoT를 포함해 Data의 생성·활용성을 폭발적으로 증가시켜,
연결성과 Data를 기반으로 한 자동·자율화를 가능하게 할 것임.
자동·자율화 로드맵
① 발전 단계
Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing
Control & Actuation Control & Actuation Control & Actuation
Optimization Optimization
Autonomy
Connectivity (5G)
5G Connectivity’s Complementary Assets
※ Source : “How Smart, Connected Products Are Transforming Competition”, (HBR, 2014)
- 내부 센서와 외부 소스를
통해 종합적인 모니터링
- 모니터링을 바탕으로 변화에
대한 경고 및 알림 제공
- 모니터링 결과를 바탕으로
제품/서비스의 기능 제어
- 제어를 통한 동작
- Connected 환경이라면 원격
모니터링 ·제어 ·동작 가능
- 모니터링, 제어 및 동작의 결
과를 제품/서비스 운영
최적화하는 알고리즘으로
先 세팅
- 알고리즘 결과에 따라 동작
- 자율적인 제품 운영 가능
- 상황에 맞게 스스로 모니터
링, 제어 및 동작하며 자체
조정 및 자동화

5G는 다양한 산업에 IoT와 Data&A.I.를 접목시켜 무인화를
기반으로 한 자동·자율화 환경을 확대시킬 것으로 예상됨.
Autono-MaaS
② 예시
Smart City Smart Factory & Valuechain

3. Autono-MaaS
5G의 기술적 특징은 Connected Car에서 요구되는 사항과 정확히
일치하며 향후 자율주행차, MaaS 서비스를 확산시킬 것으로 전망
① Connected Car 발전
5G 기술적 특징
초고속
(eMBB)
초연결
(mMTC)
초저지연
(URLLC)
더 편안한
더 효율적인
더 안전한
- 차 안은 휴식과 엔터테인먼트의 공간
·IVI(In-Vehicle Infotainment) → ADAS
(Advanced Driver Assistant System) →
AV(Autonomous Vehicle)
- 비효율적 소유·운행으로 인한
자원·시간·거리의 사회적 낭비 제거
·Car/Ride Sharing, On-demand ride hailing
and Robo Taxi/Bus
- 갑작스런 환경 변화에도 신속하게
대처하여 교통 사고를 예방 또는 방지
·ADAS(Advanced Driver Assistant System)
→ AV(Autonomous Vehicle)
Connected Car에 요구되는 사항 발전 방향성
Autonomous Vehicle
Mobility as a Service
Autono-MaaS

이동 니즈 가진 수요자 이동 수단 공급자
12
5G 확산으로 IoT, AI 역량 함량으로 자율적인 인지-판단-제어가 가
능한 자율주행차, 이동에 대한 수요-공급 매칭이 증가하면서 MaaS
서비스 확산이 예상됨.
Autonomous Vehicle
[참조]
☞ 인간의 소유 욕구를 제외하고, 이동 욕구만
감안한다면, 개인이 자동차를 구매·소유할 이유 無
[ 100km/h로 달리는 차량이 1m/s에서는 2.8cm ]
Mobility as a Service
※ Source : 자동차 이용의 뉴패러다임, 마스(MaaS)를 파헤치다(Publy, 2019)(LINK)
매칭
5G, IoT, AI 등으로 수요-공급자간 매칭 증가5G, IoT, AI 등으로 인지-판단-제어 역량 강화
5G
AI
IoT

3.1. Autonomous Vehicle
자율주행차 수준이 되려면 L4 수준 이상이 되어야 함.
Connected Car의 자율 주행 단계
① 개요
※ Source : Self-Driving Vehicles and Mobility:Evolving Strategies(IHS Markit, 2019)(LINK)
Driverless
Minds off
Eyes off
Hands off
Minds on
Eyes off
Hands off
Minds on
Eyes on
Hands off
Minds on
Eyes on
Hands on
Autonomous
Vehicle (AV)
운전자가 주행에 관여
하지 않아도 되는 단계
센서로
가능
V2X 필
요

자율 주행을 위해서는 차량 스스로 인지-판단-제어 과정을 거쳐야
함. 위치, 지형 및 주행 경로 등에 대한 인지를 통해 판단, 제어함.
자율 주행 필요 요소
② 자율 주행 필요 요소
인지
판단
제어
※ Source : 자율주행 자동차 시스템 구성 및 요소기술과 발전단계(미래 인프라 연구소, 2017)(LINK) ※ Source : Coming Soon, 자율 주행차(유진투자증권, 2019)(LINK)
변동·이동 물체 인식
(차량, 보행자, 신호등 등)
고정 지물 인식
(차로, 차선, 터널 등)
경로 탐색
차량 제어
(조향, 가감속 등)
주행 궤적 생성
(궤적, 속도 등)
상황 판단 및 전략 수립
(차로변경, 끼어들기 등)
정밀 지도 및 측위
ADAS 센서
or
V2X 통신
학습형 판단 및
제어 시스템
ADAS, V2X 기반 주
변상황인지시스템
통합 차량 제어 솔루
션
위치 추적 지형 인식 주행 경로
현재 나의 정확한 위
치는?
현재 내 주변 환경은?
다른 주체의 예상되는
다음 행동은?
나는 어떻게 주행해야
할까?
- 도로 상황을 반영
하여 미리 작성해둔
3차원 정밀 지도와
실시간 센서 및 통신
데이터를 상호 활용
하여 도로상의 위치
를 정확하게 파악
- 차량 내 부착된 센서
와 통신 모듈, 그리
고 소프트웨어가 주
변의 물체를 스캔하
여 지속적으로 교통
환경을 파악
- 움직이는 사물을
파악하고 현재의 속
도와 궤도를 기반으
로 미래의 움직임을
예측
- 변화하는 도로 상
태(공사 등)가 주변
다른 사람 및 사물들
의 행동에 미칠 영향
고려
- 예측된 경로를 따
라 안전하게 진행하
는 데 필요한 정확한
탄도, 속도, 차선 및
조향 조종을 선택
- 끊임없는 환경 모
니터링 및 향후 행동
예측으로 안전하게
운행 가능
자율 주행 판단 로직

단순히 고정 또는 이동 물체 인식을 위해서는 센서 기반의 ADAS로
필요 조건을 충족시킬 수 있지만, 예측 주행 및 스마트 시티 內 트
래픽 분산, 최적 경로 운행을 위해서는 V2X 중심의 데이터 수집이
필수 조건이 됨.
ADAS & V2X
③ ADAS vs. V2X
V2X
※ Source : Leading the world to 5G:Cellular Vehicle-to-Everything(C-V2X) technologies(Qualcomm, 2016)(LINK)
☞ 스마트 시티 內 트래픽 분산, 자율주행 파킹
등이 되려면 교통 정보 등이 수집·저장·분석될
수 있는 V2X 인프라가 갖춰져야 함.
☞ 고정 지물 인식, 변동·이동 물체 인식 등에 있어서 센서 중심의 ADAS가 일부 활용
될 수 있지만, 더 안전하고 효율적인 주행이 되려면 V2X가 동반되어야 함.

자율 주행차 및 그 환경을 구축하기 위해서는 차량(Vehicle)과 다른
사물에 대한 통신 규격이 정의되고 이를 기반으로 자율 주행 가능
Vehicle to Everything
[참조] V2X
- V2V(Vehicle to Vehicle)
- V2N(Vehicle to Network)
- V2I(Vehicle to Infrastructure)
- V2P(Vehicle to Pedestrian)
- V2D(Vehicle to Device)
- V2G(Vehicle to Grid)

3.2. MaaS
차량의 본질적인 가치인 이동에만 집중한다면, MaaS를 통한 사회
적 경제 가치를 극대화할 수 있음.
자율주행차량, 로보택시 그리고 도시 이동수단 혁명(BCG/WEF)
① MaaS의 효익
시나리오 소유형태 도시정책 개요
시나리오①
스스로 운전하는
고급차
개인 소
유
- 특별히 없음
- 자율 주행은 보완적인 기능
- 소비자는 기존 차량과 동일한 방식으로 자율주행 차량 소유하고 사용
- 도시 지역의 신차 판매량의 1/4이 자율 주행 차량
- 1/10의 자율 주행 차량이 공유(세컨카 수요를 대체)
시나리오②
자율주행차량이
거리 지배
개인 소
유
- 자율 주행 차량 촉진 - 자율 주행 차량은 거의 모든 기존 차량을 대체
시나리오③
Robo taxi 승계
이동성
회사소유
- 개인의 자동차 소유권
을 억제하는 정책이 제정
- 자율 주행 차량 촉진
- 로보택시(Robo-taxi)가 가장 먼저 운송 수단으로 선택
- 도심 지역에서 개인 자동차 소유권이 거의 없어지게 될 것
- 자율 주행차량이 버스를 부분적으로 대체하게 될 것
시나리오③
이동공유 혁명
이동성
회사소유
- 개인의 자동차 소유권
을 억제하는 정책이 제정
- 이동 공유, 자율 주행 차
량 촉진
- 이동 공유를 위한 로보택시가 가장 먼저 운송 수단으로 선택
- 평균적으로 택시는 2명의 승객을 태우게 될 것(앞은 평균 1.2명)
- 도심 지역에서는 개인 자동차 소유권이 거의 없어지게 될 것
- 자율 주행 차량이 버스를 거의 대체하게 될 것.
※ Source : Sharing economy(Part II. 프레임이 달라지는 전통산업)(IBK투자증권, 2019)(LINK)
예상 효익
차량수 사고 주차공간 배출량
시나리오①
시나리오③
시나리오②
시나리오④

3.3. 5G로 인한 산업 변화 영향
5G가 자율 주행차와 MaaS 확산을 독려하여 사람들의 삶의 질은
긍정적 영향을 미치겠지만, 자동차 OEM 산업 전반에는 수요 감소
와 Bargaining Power 감소라는 부정적인 영향을 미칠 전망
5G & Vehicle
① 자동차 OEM 산업에의 영향
AUTONOMOUS
VEHICLE
Mobility as
a Service
- Vehicle의 운영율(Utilization) 극대화
·최적의 동선으로 연료 낭비 제거
·주차된 차량 없이 운행률 극대화
- 불필요한 환경 오염 감소
·불필요한 연료 낭비 제거
·잉여적 자동차 제조를 위한 부품 낭비 제거5G
☞ 자동차의 공유화는 일상 생활의 공유화로 확대되어 다양한 산업에 영향을 미칠 수 있음.
자동차 OEM 산업 영향
- 글로벌 자동차 OEM 시장의 축소
·대당 운영율이 높아지면서 판매 감소
·MaaS 업체의 구매협상력 향상

4. OEM 전략 Case
GM은 Cruise를 인수하여 내재적으로 자율 주행차 통합 개발-제조
가능해 짐. 뿐만 아니라 자체 MaaS인 Maven 제공 중임.
GM & CRUISE
① General Motors
GM의 Cruise 인수와
파트너십
GM에의
의미와 장점
GM의 서비스 포트폴
리오
- 자율 주행차 전문 기업
- `16년 GM에 인수됨.
- `18년 GM(1.1b$), Softbank(2.25b$), Honda(2.75b$/12년간)
투자로 자금력 확보 및 파트너십
- Cruise Automation 인수를 통해서 자율 주행차 개발을 기존의
내부 제품 개발 및 제조 프로세스에 통합할 수 있게 됨.
- Cruise AV 개발과 자체 양산 제조시스템이 연계될 때 빠르게
제품 확대가 가능함.
- 자체적으로 OnStar(응급상황 대응 등 Telematics),
Marketplace (음식 주문 등 e-commerce), Maven(차량 공유
서비스) 등 서비스 포트폴리오 구축
- DoorDash(늦은 시간 음식 배달 서비스)와 제휴
GM의 Autono-MaaS 현황

Ford는 스마트시티 內 자율주행차의 역할을 강조하며 Ford Mobility
설립하고 내부적으로는 AI 외부적인 협업 전략을 구사함.
Ford in Smartcity
② Ford
Ford의 자율주행 관
련 움직임
파트너십
Ford의 장점과 단점
- `16년Ford Mobility 설립
·스마트시티 Transportation Mobility Cloud Platform 제공
- `17년 자율주행 AI 기업인 ARGO AI를 인수 및 투자(1b$/5년간)
·`19년 VW그룹은 2.6b$를 추가 투자
- Uber, Lyft와 함께 ‘Sharedstreets’ 플랫폼을 통해 데이터를
공유하기로 파트너십 체결
·Sharedstreets는 도심 혼잡 관리, 사고 경감, 그린가스 경감을
할 수 있도록 데이터를 모아 교통상황을 공유는 플랫폼
·Lyft와 함께 2021년 자율주행차를 출시하고자 파트너십
- 오랫동안의 자율 주행차에 대한 연구개발과 상업용 차량사업에
대한 노하우는 택시 등 MaaS 회사와의 협업에 강점
- 스마트 시티의 부분으로 자율주행차이므로, 자체적으로 할 수
있는 부분보다 외부 환경에 더 영향을 받을 수 있음.
Ford는 “스마트 시티” 내 주행차의 역할에 집중
하고 있으며, 도시 전체 교통 솔루션의 일부로
자율주행차와 모빌리티 서비스를 접근
Ford의 Autono-MaaS 현황

TESLA는 현재 LV2 수준인 Autopilot을 지속적으로 개선하고 있으
며, 값 비싼 LiDAR를 대신하는 투자를 지속함. MaaS 관점에서도
TESLA 소유주를 위한 서비스 준비 중
TESLA의 Autono-MaaS 현황
③ TESLA
Tesla의 자율주행 관
련 움직임
파트너십
Tesla 장점과 단점
- Level 2 수준인 Autopilot 프로그램의 지속적인 개선
- Tesla 자동차 소유주를 위한 자동차 공유 프로그램 준비 중
- `19년 10월 딥스케일(Deep Scale)인수를 통해 `18년 엘런
머스크가 언급한 자율주행차는 값 비싼 LiDAR 대신 카메라와
레이더, 초음파로만으로 충분하다는 주장을 실현하고자 함.
·딥스케일은 저전력 프로세서를 사용하면서 매우 정확한 컴퓨터
비전 기술을 보유
·딥스케일의 프로세서는 센서, 매핑, 계획 제어 시스템으로
작동하며, 자동차가 주변 상황을 이해할 수 있도록 도와줌.
- Mobileye, Nvidia와의 협업을 통해 카메라 센서와 AI 칩셋을
내부적으로 개발함.
- Tesla의 EV 시장 리더 및 Autopilot으로 인한 AV 시장 리더로써
의
이미지가 강점
- 하지만 경쟁사 대비 양산 제조에 대한 역량은 부족한 것으로
평가되고 있음.
TESLA의 자율주행차 콘셉트

WAYMO는 자동차 OEM과의 제휴를 확대함과 동시에 자율주행차
솔루션 및 MaaS 제공에 집중할 전망
WAYMO 적용 차량
④ WAYMO
Waymo의 자율주행
관련 움직임
파트너십
Waymo
장점과 단점
- 구글 자율주행차 자회사로 분사한 회사로
- 실제 및 시뮬레이션으로 1천만 마일 이상 테스트한 기록 보유
- Ride-hailing 서비스 상업화
·18년 제한적이나마 Phoenix에서 유료 서비스 제공함.
- 모회사인 구글로부터의 재정적 지원, 대부분의 테스트가 목표한
날짜에 완료, 그리고 자체 자동차를 제작하지 않아 OEM과의
좋은 관계가 장점
- 양산 역량 부족과 OEM 의존적인 사업 모델이 단점
- 피아트 크라이슬러 오토모빌스(FCA)와 Chrysler Pacifica Hybrid
- 재규어의 iPace EV
WAYMO의 Autono-MaaS 현황

TOYOTA는 자율주행과 관련해서 완전 자율주행 뿐만 아니라 재미
있는 운전을 하는 운전자 지원모드도 동시에 지원할 예정이며,
MaaS와 관련해서 관련 다양한 기업에 JV 및 투자를 집행
TOYOTA의 Autono-MaaS 현황
⑤ TOYOTA
Toyota의 자율주행
관련 움직임
파트너십
- ‘수호자(Guardian) 모드’와 ‘운전기사(Chauffeur) 모드’ 동시 추구
·운전자 지원에 목표를 둔 수호자 모드는 재미있는 운전을 지향
·운전기사 모드는 운전을 원치 않거나 운전이 불가능한
사람들을 위한 완전한 자율운전 기능을 제공하는 것이 목표
·他 기업들이 완전 자율운전을 추구하는 반면, Toyota는 단기간
내 완전 자율주행이 어렵다고 판단하여 동시에 추구
- 우선은 수호자 모드부터 더 집중하고 있음.
- Softbank와 Monet이라는 Joint Venture를 설립했음.
·Monet은 ① On-Demand 모빌리티 서비스, ② 데이터 분석
서비스, ③ Autono-MaaS(Autonomous Vehicle and Mobility as
a Service) 서비스를 제공
·Monet에 경쟁사인 Honda와 Toyota의 트럭사업부인 Hino도
투자 집행
- Uber에 투자 집행하고 차량 공급 MoU
- Grab에도 투자 집행
TOYOTA의 철학

TOYOTA는 내부 서비스 플랫폼 뿐만 아니라, SoftBank와 JV를 새
운 MONET을 통해 자율주행&MaaS 서비스를 준비하고 있음.
Toyota Mobility Service Platform
[참조] TOYOTA
※ Source : Toyota Annual Report 2018(Toyota, 2019)(LINK) ※ Source : Toyota and SoftBank Joint Venture, MONET, starts Operation(Astroman magazine, 2019)(LINK)
MONET

현대 자동차는 Y+5년간 14.7조를 MaaS, 전기차, 자율 주행차에 투
자를 집행할 예정임.
Y+5 현대 자동차 차세대 투자 계획
⑥ 현대자동차
※ Source : Hyundai Motor Company CEO Investor Day(HMC, 2019)(LINK)
현대 자동차 Autono-MaaS 전략
Grab, Revv, Migo, Car
Next Door 투자

현대 자동차는 자율주행 LV4~5 솔루션 개발 및 판매를 위한 합작
회사를 글로벌 선두 자율주행 솔루션 기업인 APTIV와 JV설립
투자 배경
[참조]
OEM
Tier1
부품업체
[과거] [현재] [미래 : 자율주행 시대]
S/W
Solution
Tier1
부품업체
Tier1
부품업체
OEM
(차량 제공)
OEM
S/W 업체
S/W 업체
※ Source : 해외 합작법인 설립 및 지분투자 설명회(현대자동차그룹, 2019)(LINK)
자회사
▪ 자율주행 관련 2개 자회사
IP
▪ 자율주행 관련
특허, DB, S/W, 노하우 일체
인력 ▪ 핵심 기술 연구인력 전원
시설
▪ 자율주행 연구/시험 거점 : 라
스베가스, 피츠버그, 보스턴,
싱가폴, 산타모니카
출자총액 ▪ ＄2.0bn
IP ▪ 자율주행 관련 IP 라이선싱
차량
개조
▪ 자율주행 차량 개조 / 공급
인력
파견
▪ 당사 연구인력 파견
JV
지분율
50%
지분율
50%
APTIV와 JV 설립
APTIV는 과거 Delphi는 파워트레인 부문 ‘Delphi Technologies’와 전장 부문 ‘APTIV’로 분사

현대와 APTIV간 JV의 사업모델은 3가지로 정리 가능함.
사업 모델
[참조]
자율 주행 솔루션 개발 판매 원격 지원 서비스 데이터 판매 수익
센서 + 시스템 차량 장착 성능
및 운행조건 갱신
주행성능 모니터링/
분석 차량 원격 조정 및 관리
데이터 수집/정제 → 판매
(운행 패턴, 차량/도로 상태 등)
모빌리티 사업자 및 자동차 OEM에게 판매 모빌리티 사업자 및 자동차 OEM에게 판매 보험, 리테일, 교통 서비스 업체 등
※ Source : 해외 합작법인 설립 및 지분투자 설명회(현대자동차그룹, 2019)(LINK)

5. In summary ① 개요
5G를 이해하기 위한
3가지 키워드
5G로 인한 새로운 변화
2가지 키워드
5G & Car
2가지 키워드
eMBB
mMTC
URLLC
초실감형 콘텐츠 환경
Data Driven Innovation
Autono-MaaS
Threaten to Car OEM

THANK YOU
Contact
donghyung.shin@gmail.com
010-2202-8761

5G & Autono-MaaS

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to 5G & Autono-MaaS

Similar to 5G & Autono-MaaS (20)

More from Donghyung Shin

More from Donghyung Shin (19)

5G & Autono-MaaS