5단계 자율주행 트랙으로,
이륜의 운영 자율화까지.

자율주행 5단계 트랙

자동차 산업의 SAE L0~L5 분류와 다르게, BCM은 이륜차 운영의 실제 자율화 단계를 기준으로 정의합니다.

1. 트랙 01

   L1

   모니터링 자동화

   운영 중

   1초 단위 GPS·IMU 가속도·충격량 수집. 자회사 포어스바이크 약 250대(2026-03) 실주행 데이터를 Google Cloud Dataflow + BigQuery 파이프라인으로 처리.

2. 트랙 02

   L2

   AI 사고 예측 (e-Call)

   전북형 창업패키지 협약과제 (~2026-12)

   지능 사고판단 AI 알고리즘으로 단일 임계치를 AI 하이브리드로 전환, 사고 vs 생활 진동 구분, 오탐률 15% 미만. Autoencoder + Isolation Forest + XGBoost 결합. 사고 발생 시 자동 119 신고·관제센터 양방향 VoIP.

3. 트랙 03

   L3

   멀티모달 Risk Scoring 실시간 자율 판단

   TIPS R&D ('25.12.~'27.11.)

   주행·활동·계약·생체 4종 데이터 통합. 사고 후보 패턴 사전 감지(현재 검증 데이터로 사고 151건 중 74% 사전 감지 가능). Rule + Learning 하이브리드로 채권·사고 AUC 0.65+ 지향.

4. 트랙 04

   L4

   이륜 ADAS 협업 R&D (계획)

   2027~ (티맵·현대자동차 공동 연구)

   한국도로교통공단 안전운전 점수 오토바이 실증, 티맵·현대자동차와 안전운전 점수 오토바이 환경 공동 연구. 행동 기반 보험(UBI) 특약 연계.

5. 트랙 05

   L5

   운영 자율화 (장기 비전)

   장기

   FROM 2 TO 4 AND BEYOND — 이륜에서 검증된 멀티모달 Risk Scoring 모델을 사륜·그 너머의 모빌리티로 확장. 동남아·인도 현지 환경 데이터를 추가해 글로벌 표준 운영 인프라를 지향.

사고 예측 실증 데이터

[MQTT / API]
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Google Dataflow ──▶ BigQuery + Vertex AI
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              Rule based / Learning based
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                Redis + Cloud Run
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                  High / Mid / Low