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SRC(Self-Referring Control | 자기 참조 제어): '자기 참조 제어(SRC)' 알고리즘은 사전 구축된 HD 맵(정밀지도) 없이도 실시간 경로를 생성합니다. 이는 센서 원시 데이터에서 추출한 시계열 변화율(속도 및 가속도 벡터)만을 분석하여 작동합니다.

인공 소뇌 아키텍처: 병렬 NPU 기반의 하드웨어 플랫폼 ‘HARIL’은 당사의 CDNN(상호보완적 심층 신경망)을 구동합니다. 이는 SNN(스파이킹 신경망)의 ‘초고속 반응성’과 DNN(심층 신경망)의 ‘정확성’을 결합하여, 서버 연결 없이도 완벽한 독립형(Standalone) 온디바이스 구동을 실현합니다.

초정밀Ultra-Precision	초고속Hyper-Speed	압도적 효율Superior Efficiency
오차율 93.7% 감소 93.7% Error Reduction	지연 시간 75ms 75ms Latency	104 TOPS / 효율 30~50% 향상 104TOPS / +30~50% Efficiency
도심 빌딩 협곡(GPS 음영 지역)에서 발생하는 평균 위치 오차를 획기적으로 줄였습니다. Drastically reduced average positional error in urban building canyons (GPS shadow zones)	CPU 단독 처리(CPU-only)로 전체 ‘인지→제어’ 루프를 75ms 내에 수행합니다. (BEV 변환을 NPU/GPU로 오프로딩 → 총 지연 20ms 목표) Executes the full 'Perception-to-Control' loop in under 75ms on CPU alone. (Targeting ≤ 20ms total latency by offloading BEV conversion to NPU/GPU)	Nvidia Jetson Nano Super 대비 2.75배 연산 성능, 전력 효율은 30~50% 증가했습니다. Delivers 2.75x computational capacity and 30~50% improved power efficiency compared to Nvidia Jetson Nano Super.

SRC(Self-Referring Control | 자기 참조 제어): '자기 참조 제어(SRC)' 알고리즘은 사전 구축된 HD 맵(정밀지도) 없이도 실시간 경로를 생성합니다. 이는 센서 원시 데이터에서 추출한 시계열 변화율(속도 및 가속도 벡터)만을 분석하여 작동합니다.

인공 소뇌 아키텍처: 병렬 NPU 기반의 하드웨어 플랫폼 ‘HARIL’은 당사의 CDNN(상호보완적 심층 신경망)을 구동합니다. 이는 SNN(스파이킹 신경망)의 ‘초고속 반응성’과 DNN(심층 신경망)의 ‘정확성’을 결합하여, 서버 연결 없이도 완벽한 독립형(Standalone) 온디바이스 구동을 실현합니다.

초정밀Ultra-Precision	초고속Hyper-Speed	압도적 효율Superior Efficiency
오차율 93.7% 감소93.7% Error Reduction	지연 시간 75ms75ms Latency	104 TOPS / 효율 30~50% 향상104TOPS / +30~50% Efficiency
도심 빌딩 협곡(GPS 음영 지역)에서 발생하는 평균 위치 오차를 획기적으로 줄였습니다. Drastically reduced average positional error in urban building canyons (GPS shadow zones)	CPU 단독 처리(CPU-only)만으로 전체 ‘인지-제어’ 루프를 75ms 이내에 수행합니다. (BEV 변환 과정을 NPU/GPU로 오프로딩하여, 총 지연 시간 ≤ 20ms 달성 목표) Executes the full 'Perception-to-Control' loop in under 75ms on CPU alone. (Targeting ≤ 20ms total latency by offloading BEV conversion to NPU/GPU)	Nvidia Jetson Nano Super 대비 2.75배의 연산 성능을 제공하며, 전력 효율은 30~50% 더 높습니다. Delivers 2.75x computational capacity and 30~50% improved power efficiency compared to Nvidia Jetson Nano Super.

광주본사 광주광역시 서구 하남대로680번길 1, 4층 402호 168호(동천동, 파밀리아 스페이스) Gwangju HQ

서울지사 서울특별시 성북구 화랑로14길 5, 브이 1동 312호 (하월곡동, 한국과학기술연구원) Seoul Office

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