매스웍스, 매트랩·매스웍스 2019년 하반기 버전(R2019b 발표)
매스웍스, 매트랩·매스웍스 2019년 하반기 버전(R2019b 발표)
  • 김주연 기자
  • 승인 2019.09.25 20:45
  • 댓글 0
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인공지능(AI) 개발 관련 기능 다수 추가… 3D 시뮬레이션 등 자동차 도구 포함
이영준 매스웍스 코리아 이사가 25일 열린 기자간담회에서 제품을 설명하고 있다./매스웍스

매스웍스(지사장 이종민)는 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)의 올해 2번째 버전(R2019b)를 출시했다고 27일 밝혔다.

매스웍스는 매년 상반기, 하반기에 한번씩 버전을 업그레이드한다. R2019b에선 인공지능(AI), 딥러닝, 자동차 분야에 새로운 기능이 포함됐고 로보틱스를 지원하는 새로운 제품과 이벤트 기반 모델링을 위한 새로운 교육 리소스 및 제품군 전체의 업데이트 및 버그 수정이 포함됐다.

R2019b 버전의 매트랩은 파라미터를 파라미터를 대화형으로 살펴보고, 데이터를 전처리하고, 라이브 스크립트의 일부가 되는 매트랩 코드를 생성할 수 있도록 하는 라이브 편집기 작업(Live Editor Tasks)을 지원한다. 매트랩 사용자는 이제 구문이나 복잡한 코드를 활용할 필요 없이 생성된 코드를 자동으로 실행해 시각화를 통해 파라미터를 빠르게 반복할 수 있다.

R2019b 버전의 시뮬링크에는 시뮬링크 툴스트립(Simulink Toolstrip) 기능이 추가됐다. 사용자환경(UX) 상위 카테고리를 효율화해 사용자가 어떤 툴을 사용하느냐에 따라 해당 작업 이후 쓸만한 툴을 자동으로 앞에 배치하는 기능으로, 사용자 편의성을 높였다. 시뮬링크에서 툴스트립 탭이 워크플로우에 따라 배열되고 사용 빈도에 따라 정렬돼 탐색 및 검색 시간을 줄여준다.

올해 초에 적용된 유연한 훈련 루프 및 네트워크를 기반으로 R2019b에서는 한층 발전한 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)를 제공한다. 이제 새로운 기능을 통해 사용자들은 사용자 지정 훈련 루프, 자동 미분, 공유 가중치, 사용자 지정 손실함수를 사용하여 고급 네트워크 아키텍처를 훈련시킬 수 있다.

여기에 생성적 적대 신경망(GAN), 샴 네트워크(Siamese Networks), 변량 자동 인코더(Variational Autoencoders) 및 주의 네트워크(Attention Networks)도 추가 지원한다. 딥러닝 툴박스는 이제 CNN(Convolutional Neural Network) 계층과 LSTM(Long Short-Term Memory) 계층을 결합하는 네트워크와 3D CNN 계층을 포함하는 네트워크를 ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식으로 내보낼 수 있다.

R2019b에서는 자동차 업계를 지원하는 다음과 같은 기능들이 여러 제품에 도입됐다.

자동 주행 툴박스(Automated Driving Toolbox)는 언리얼 엔진을 활용해 시뮬레이션을 3D로 시각화한다. 주행 알고리즘을 개발, 테스트 및 검증하는 기능과 주어진 운동 제약 조건을 바탕으로 주행 경로의 속도 프로파일을 생성하는 블록 등을 설정할 수 있다.

파워트레인 블록셋(Powertrain Blockset)은 알고리즘 설계 및 성능, 연비 및 배기 분석을 위한 딥러닝 SI(spark-ignition) 엔진 모델을 생성하는 기능다. 하이브리드전기차(HEV) P0, P1, P3, P4 참조 응용 프로그램을 비롯, HIL(Hardware-in the-Loop) 테스트, 트레이드(tradeoff) 오프 분석 및 제어 파라미터 최적화를 위한 모델도 새로 적용됐다.

센서 퓨전 및 추적 툴박스(Sensor Fusion and Tracking Toolbox)는 트랙-투-트랙(track-to-track) 퓨전을 수행하고 분산 추적 시스템을 설계하는 기능이, 폴리스페이스 버그 파인더(Polyspace Bug Finder)는 람다(lambda) 표현식 오용, 잠재적인 열거형 문제 및 기타 문제를 검사하기 위한 AUTOSAR C++14 코딩 지침에 대한 기능이 추가됐다.

로보틱스 시스템 툴박스(Robotics System Toolbox)에 추가된 새로운 기능 외 R2019b부터 다음과 같은 두 가지의 새로운 제품이 도입됐다.

내비게이션 툴박스(Navigation Toolbox)는 계획 및 내비게이션 알고리즘의 설계, 시뮬레이션 및 배포를 위한 신제품이다. 내비게이션 툴박스는 물리적 또는 가상 환경 안에서 매핑(mapping), 로컬리제이션(localization), 계획 및 이동하는 시스템의 설계 및 시뮬레이션을 위한 알고리즘 및 툴을 포함한다.

ROS 툴박스(ROS Toolbox)는 로봇운영체제(ROS) 기반 응용 프로그램의 설계, 시뮬레이션 및 배포를 위한 신제품. 이 툴박스는 사용자가 노드로 구성된 네트워크를 작성하고, ROS 네트워크를 모델링 및 시뮬레이션하고, ROS 노드용으로 임베디드 시스템 소프트웨어를 생성할 수 있도록 매트랩 및 시뮬링크와 ROS 및 ROS2 사이의 인터페이스를 제공한다.

R2019b에서는 사용자가 스테이트플로우 모델을 생성, 편집 및 시뮬레이션하는 방법을 익힐 수 있도록 돕는 대화형 튜토리얼인 스테이트플로우 온램프(Stateflow Onramp)를 제공한다. 매트랩, 시뮬링크 및 딥러닝을 위한 기존 온램프와 마찬가지로, 이 자기 주도 학습 강의는 자동 평가와 피드백을 포함한 비디오 튜토리얼 및 실습 연습 문제로 구성된다.

이영준 매스웍스 코리아 이사는 "이번 버전은 개발자가 빠르고 쉽게 제품을 개발하거나 검증할 수 있도록 한 게 특징"이라고 말했다.


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