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테슬라가 인간 운전자보다 4배 많은 사고 낸다에 반박글
원글 찾아봄—Raines (@raines1220)2026년 1월 로보택시(Robotaxi) 충돌 보고서를 살펴봤는데, 수치가 아주 고무적입니다 ?• 안전 요원(Safety passenger)이 빠진 시점(2026년 1월)의 MPI(사고당 주행 거리)는 약 20만 마일입니다.• 현재(2026년 2월) MPI는 약 40만 마일입니다.• 오스틴의 로보택시는 1분기 말(4월 이전)까지 인간 운전자의 수준을 완전히 넘어설 것으로 예측합니다.이번 수치는 몇 가지 방법론적 개선으로 인해 저의 지난번 예측과는 차이가 있습니다.• 이전에는 소수의 데이터 포인트와 차량 대수(Fleet size) 차트만을 이용해 주행 거리를 추정하다 보니, 로보택시의 총 주행 거리를 약 2.5배 과소평가했었습니다. 이는 테슬라의 2025년 4분기 재무제표에 보고된 실제 로보택시 주행 거리 차트를 반영하여 수정되었습니다. • 주차장에서의 경미한 파손(dents)이나 정차 중 발생한 충돌 사고가 데이터에 상당한 노이즈(오차)를 유발한다는 점을 깨달았습니다. 이를 제거하고 나니 모델이 데이터와 훨씬 더 잘 맞아떨어집니다.정차 중 혹시 궁금해하실 분들을 위해, 정차 중 사고와 주차장 내 사고를 제외하지 않은 분석 자료도 함께 올립니다.참고 용어:• MPI (Miles Per Incident): 사고 1건이 발생하기까지 주행한 거리. 수치가 높을수록 안전하다는 의미입니다.그 사고 4배 기사쓴 양반의 반박“““Fred Lambert (@FredLambert)맙소사. 이 수치들은 가짜입니다.오스틴 차량(fleet)에 83대나 되는 차는 없습니다. 대체 어디서 가져온 수치입니까? 번호판을 보고 추정했나요? 그 차량들 대부분은 몇 달 동안 목격되지도 않았습니다. 당신은 테슬라가 차량들을 운영에서 제외시킨 사실을 계산에 넣는 걸 완전히 잊었군요.그리고 그건 문제의 시작일 뿐입니다.1월에 주행 거리가 가속화(급증)했다는 증거도 없습니다. 오히려 서비스 가용성을 보면 주행 거리가 줄어들었을 가능성이 큽니다.당신은 완전히 없는 말을 지어내고 있어요. 그 게시물 내리셔야 합니다. 진지함이라곤 없군요(Unserious).“““거기에 대한 재반박““Raines (@raines1220)제가 로보택시 주행 거리를 과대평가했다고 생각하시는 모양이군요. 하지만 이 수치는 대부분 테슬라가 보고한 내용입니다.2026년 1월 주행 거리는 제가 예측한 것이지만, 1월 데이터를 제외하더라도 이전의 추세만으로 안전 수준이 가속화(빠르게 개선)되고 있다는 동일한 결론에 도달하게 됩니다.(이미지 내 텍스트 요약: 테슬라가 12월부터 오스틴에서 무인 로보택시 테스트를 시작했고 1월부터 안전 요원을 제외하기 시작했다는 내용)“““그외에 답변들Elias Martinez (@EliasMartinez)실적 보고서에 나온 "로보택시" 마일(주행 거리)은 샌프란시스코(SF)와 오스틴을 합친 수치인데, 님은 NHTSA(미국 도로교통안전국)의 ADS(자율주행시스템) 사고 건수만 사용하고 있는 것 같네요. 제가 무언가 놓치고 있는 게 아니라면 말이죠.이 계산이 맞아떨어지려면 다음 중 하나여야 합니다... * 오직 오스틴 로보택시 주행 거리와 ADS 사고 건수만 결합하거나 * 모든 "로보택시" 주행 거리(SF+오스틴)와 ADS 사고 건수 및 SF의 ADAS(운전자보조시스템) 사고 건수를 결합하거나하지만 어쨌든 2번의 경우 운전석에 드라이버가 앉아 있기 때문에 데이터가 가장 많이 왜곡될 것입니다.Raines (@raines1220)아니요, 말씀하신 내용은 틀렸습니다. SF 베이 지역은 이미 지난 3분기에 독자적으로 100만 마일을 달성했습니다. 하지만 실적 보고서에는 4분기 말 기준 "로보택시 마일"이 65만 마일이라고 나와 있습니다.즉, "로보택시" 마일은 오직 오스틴만을 지칭하는 것이 매우 명백합니다.(이미지 하단 하이라이트: 오스틴은 25만 마일이었고 SF 베이 지역은 100만 마일이 넘었다는 내용)—별개로 일렉트렉 저기는 테슬라 억까기사 많이 쓰는 곳이니 볼때마다 따로 검증해야됨
작성자 : ㅇㅇ고정닉
국지방공레이더 TOD 연동 개선 사항
국지 방공레이더는 북한 도발이 진행되던 2014년에 소요군이 단순 항공기 탐지 뿐만 아니라 드론 탐지 최적화를 요구해서 드론 담당 알고리즘 최적화를 했지만 단점이 새하고 드론하고 못 구별한다는거였음 그래서 열상 TOD 관측병에게 어느방향 어디로 온다고 전화를 걸면 그 관측병이 보고 다시 전화로 새다 드론이다를 통보하는 방식이었음 근데 오래걸리고 부정확하고 불편하니까 자동 연동 하자는 의견이 제시되었음 그래서 TOD랑 국지방공레이더를 최적화하는 동시에 연동 소프트웨어를 끼워넣었고 국지방공레이더가 탐지한 목표물을 향해 자동으로 TOD가 조향되어 TOD가 표적을 확인하고 TOD에서 확인한 정보를 국지방공레이더 화면에 띄워주는 직관적인 방식을 채택함 거기다가 TOD랑 국지방공레이더가 위치가 다르기 때매 표적 방위각이랑 고각이 다르다보니 GPS 기반으로 실시간으로 상호 변환해서, 연동에 무리가 없도록 설계함 거기다가 다수의 국지방공레이더와 다수의 TOD를 연동시켜서 교차 검증이 가능하도록 설계 했고 검증시험도 통과함 그리고 6개월간 소요군에 보내서 직접 무인기랑 새떼를 구별하는 다양한 테스트를 진행했는데 TOD가 물리적으로 구동되는 시간동안 표적도 이동하기 때문에 표적을 놓치는 문제점이 제기되었고 이를 개선하기 위해서 레이더로부터의 제어 명령이 연속적으로 표적을 전송하도록 개선 되었음 그리고 국방규격에 반영했으며 이전 양산분들도 전부 개선 완료함 이를통해 인원을 50퍼센트 감축한데 이어 TOD 병의 숙련도와는 관련없이 임무를 수행가능해졌고 표적 식별에 걸리는 시간도 90퍼센트 이상 감축함 - dc official App
작성자 : ㅇㅇㅇ고정닉
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