After his PhD in Computer Science (TH Karlsruhe) Mr. Zerfowski joined the Robert Bosch GmbH. His more than 25 years’ experience in the automotive industry covers software engineering in different application domains (body electronics including electrical drives, brake systems, park assist). During 2009-2012 Mr. Zerfowski established an engineering section for the Bosch division Automotive Electronic at India. Afterwards he took over the position of the Managing Director of the 100% Bosch subsidiary ETAS Automotive India Prv. Ltd. From 2015 till 2018 Mr. Zerfowski was with a Bosch corporate technology department and was responsible for the Bosch corporate SW strategies in the automotive domain. Since 2018 he is with the Bosch daughter ETAS GmbH in the position of Vice President Engineering Excellence.

데틀레프 제르포프스키(Detlef Zerfowski) 박사는 독일 카를스루에 공과대학교(TH Karlsruhe)에서 컴퓨터공학 박사 학위를 취득한 후 Bosch와 ETAS에서 25년 이상의 경력을 쌓은 자동차 소프트웨어 분야의 노련한 전문가다. 그는 전기 드라이브를 포함한 바디 일렉트로닉스, 브레이크 시스템, 주차 보조 시스템 등 다양한 애플리케이션 영역의 소프트웨어 엔지니어링을 담당해 왔다.
2009년부터 2012년까지 인도에 Bosch 오토모티브 일렉트로닉스 부문의 엔지니어링 조직 설립을 주도했으며, 이후 Bosch의 100% 자회사인 ETAS Automotive India Pvt. Ltd.의 대표이사(Managing Director)를 역임했다. 2015년부터 2018년까지 Bosch 본사의 기술 부서(Bosch Corporate Technology)에서 근무하며 자동차 분야의 Bosch 그룹 소프트웨어 전략을 총괄했다. 2018년부터는 Bosch 자회사인 ETAS GmbH에서 Engineering Excellence 부문 부사장으로 재직 중이다.

Over past years many OEM tried to develop and establish their own middleware solutions. Most of OEM recognized that proprietary solution might not scale within single companies. Therefore new collaborative approaches based on open source enter the automotive domain.
During the keynote we will present different archetypes of automotive software and their underlying middleware stacks, as well as AI powered development toolchains. For the domain of high-performance vehicle computers, we will present the Eclipse S-Core project and its usage in safety critical automotive applications. Additionally, we will introduce the Eclipse Foundation and discuss, how open source based software stacks tackle the maintenance challenge (especially regarding security) for automotive specific long term product lifecycles.
In this context we consider required cultural changes in the industry. Companies, which will adapt to the change, will see benefits in less complexity, less costs, higher quality, higher development speed, etc.

지난 몇 년간 많은 완성차 업체(OEM)들은 독자적인 미들웨어 솔루션을 개발하고 정착시키고자 노력해왔습니다. 그러나 대부분의 OEM들은 독자적인 솔루션이 단일 기업 내에서도 확장성을 확보하기 어렵다는 점을 깨달았습니다. 이에 따라 오픈소스 기반의 새로운 협업 방식이 자동차 산업에 본격적으로 도입되고 있습니다.
본 기조강연에서는 다양한 자동차 소프트웨어 아키타입과 이를 구성하는 미들웨어 스택, 그리고 AI 기반 개발 툴체인을 소개합니다. 특히 고성능 차량 컴퓨터(HPC) 영역에서, Eclipse S-Core 프로젝트와 이 프로젝트가 안전 필수(safety-critical) 자동차 애플리케이션에 어떻게 활용되는지 공유하고자 합니다.
또한 Eclipse Foundation을 소개하고, 오픈소스 기반 소프트웨어 스택이 자동차 산업 특유의 장기 제품 수명주기에서 유지보수, 특히 보안 측면의 과제를 어떻게 해결할 수 있는지를 논의할 것입니다. 마지막으로 이러한 변화와 함께 산업 전반에 요구되는 문화적 변화도 함께 짚어봅니다. 변화에 적응하는 기업은 복잡성 감소, 비용 절감, 품질 향상, 개발 속도 향상 등의 이점을 누리게 될 것입니다.

Dr. Stefan Poledna is CTO of TrustMotion (formerly TTTech Auto) and Head of System Incubation. He is a co-founder of the company and brings more than 30 years of international experience in automotive systems and software development.
He has played a key role in shaping the company’s technology roadmap and driving innovation in automotive safety and software architecture. His leadership has been widely recognized in the industry, particularly for advancing foundational technologies such as safety middleware platforms for early ADAS domain controller architectures.
He has authored and co-authored more than 80 patents and several publications. He received his M.Sc. and Ph.D. degree in computer science with distinction from Vienna University of Technology, where he also lectures on Dependable Computer Systems.

스테판 폴레드나(Stefan Poledna) 박사는 TrustMotion(구 TTTech Auto)의 CTO이자 시스템 인큐베이션(System Incubation) 책임자이다. 그는 회사의 공동 창립자로서 자동차 시스템 및 소프트웨어 개발 분야에서 30년 이상의 국제적인 경험을 보유하고 있다.
그는 회사의 기술 로드맵을 수립하고 자동차 안전 및 소프트웨어 아키텍처 혁신을 주도하는 데 핵심적인 역할을 해 왔다. 그의 리더십은 업계에서 널리 인정받고 있으며, 특히 초기 ADAS 도메인 컨트롤러 아키텍처를 위한 안전 미들웨어 플랫폼 등 기반 기술 발전을 이끈 인물로 높이 평가받고 있다.
또한 그는 80건 이상의 특허를 단독 또는 공동으로 출원했으며, 다수의 논문을 발표했다. 비엔나 공과대학교(Vienna University of Technology)에서 컴퓨터공학 석사 및 박사 학위를 우수한 성적으로 취득했으며, 동 대학에서 신뢰성 컴퓨터 시스템(Dependable Computer Systems) 과목을 강의하고 있다.

Compute architectures within robotics and mobility are experiencing substantial transformation. The industry has shifted from distributed control systems toward centralized, heterogeneous platforms tailored to advance Physical AI. This transition, initially prevalent in the automotive sector, is now influencing the broader field of robotics. Robotics applications demand robust high-bandwidth sensor fusion and ultra-low-latency actuation. Contemporary humanoid and autonomous mobile robots generate vast amounts of sensor data—often multiple gigabytes per second. Traditional CPU-based controllers are increasingly inadequate for managing such significant data throughput.
Historically, legacy computing infrastructure in robotics and mobility was fragmented and inflexible, depending on serialized processing via federated MCUs and industrial PLCs for real-time operations, thereby lacking parallelism. This environment was dominated by monolithic hardware-software solutions, often requiring ECU replacements for system upgrades, while earlier frameworks like ROS1 suffered from pronounced latency in multiprocess communication.
In contrast, modern computing architectures are designed to accommodate the substantial bandwidth generated by LiDAR, high-resolution cameras, and the parallel processing requirements of deep learning, Vision-Language-Action models, and end-to-end AI systems in both robotics and mobility. These systems frequently deploy heterogeneous Systems on Chip (SoCs) that integrate CPUs, GPUs, NPUs, and dedicated accelerators. Such advancements enable centralized and zonal computing nodes interconnected via Ethernet. Software frameworks like ROS2 further optimize performance through shared memory transport mechanisms.
This evolution necessitates concurrent advancements in software architecture, moving beyond monolithic deployments limited to real-time operating systems. Our experience demonstrates that these environments require platforms which supplement the operating system with advanced scheduling and communication capabilities, ensuring reliable execution and inter-component communication even amid complex dependency graphs.
To fully leverage the benefits of these architectures, an additional abstraction layer is essential: middleware platforms that decouple application logic from hardware topology, unifying communication, timing, and deployment across zonal and centralized nodes. By managing these aspects at the platform level, development teams can redirect efforts from infrastructure integration to enhancing system-level functionality, thereby reducing integration cycles, accelerating time to market, and supporting ongoing software evolution.
Increasingly, such middleware platforms are recognized as pivotal enablers for bridging the diversity of hardware architectures with the rapid innovation required in modern humanoids and autonomous vehicles. They deliver a standardized layer for communication, timing, and deployment, empowering applications to be developed and deployed independently of underlying hardware. This abstraction streamlines feature integration and fosters both scalability and long-term maintainability.

로보틱스 및 모빌리티 분야의 컴퓨팅 아키텍처는 현재 큰 변화를 겪고 있습니다. 산업 전반은 분산형 제어 시스템에서 Physical AI 구현에 최적화된 중앙집중형 이기종 플랫폼으로 빠르게 전환되고 있습니다. 이러한 변화는 자동차 산업에서 먼저 시작됐으며, 이제 로보틱스 분야 전반으로 확산되고 있습니다. 로보틱스 애플리케이션은 고대역폭 센서 융합과 초저지연 액추에이션을 요구합니다. 최근 휴머노이드 및 자율이동로봇(AMR)은 초당 수 기가바이트에 달하는 방대한 센서 데이터를 생성하고 있으며, 기존 CPU 기반 제어기는 이러한 데이터 처리량을 감당하는 데 한계를 드러내고 있습니다.
과거 로보틱스 및 모빌리티 분야의 컴퓨팅 인프라는 분산된 MCU와 산업용 PLC 기반의 직렬 처리 구조에 의존해왔으며, 병렬 처리에 적합하지 않은 파편화되고 유연하지 않은 구조였습니다. 또한 하드웨어와 소프트웨어가 긴밀히 결합된 모놀리식 구조가 일반적이어서 시스템 업그레이드를 위해 ECU 자체를 교체해야 하는 경우가 많았습니다. 초기 프레임워크인 ROS1 역시 프로세스 간 통신 지연 문제가 컸습니다.
반면 최신 컴퓨팅 아키텍처는 LiDAR, 고해상도 카메라, 딥러닝, Vision-Language-Action 모델, 엔드투엔드 AI 시스템이 요구하는 대규모 데이터 대역폭과 병렬 연산을 수용하도록 설계되고 있습니다. 이를 위해 CPU, GPU, NPU 및 전용 가속기를 통합한 이기종 SoC(System on Chip)가 활용되며, Ethernet 기반으로 연결된 중앙집중형 및 조널(zonal) 컴퓨팅 노드 구조가 도입되고 있습니다. ROS2와 같은 소프트웨어 프레임워크는 공유 메모리 기반 전송 메커니즘을 통해 성능을 더욱 최적화합니다. 이러한 변화는 소프트웨어 아키텍처 측면에서도 발전을 요구하고 있습니다. 단순 실시간 운영체제 기반의 모놀리식 구조를 넘어, 고급 스케줄링 및 통신 기능을 제공하는 플랫폼이 필요합니다. 이는 복잡한 의존성 구조에서도 안정적인 실행과 컴포넌트 간 통신을 보장하기 위해서입니다.
또한 이러한 아키텍처의 장점을 극대화하기 위해서는 애플리케이션 로직과 하드웨어 토폴로지를 분리하는 미들웨어 플랫폼이 필수적입니다. 이러한 플랫폼은 중앙집중형 및 조널 노드 전반에서 통신, 타이밍, 배포를 통합 관리함으로써 개발팀이 인프라 통합보다 시스템 기능 개발에 집중할 수 있도록 지원합니다. 그 결과 통합 기간 단축, 시장 출시 기간 단축, 지속적인 소프트웨어 진화 지원이 가능해집니다.
최근 이러한 미들웨어 플랫폼은 다양한 하드웨어 아키텍처와 빠른 혁신이 요구되는 휴머노이드 및 자율주행차 환경을 연결하는 핵심 요소로 주목받고 있습니다. 이들은 통신, 타이밍, 배포를 위한 표준화된 계층을 제공함으로써 애플리케이션이 하드웨어에 종속되지 않고 독립적으로 개발 및 배포될 수 있도록 지원합니다. 이러한 추상화는 기능 통합을 단순화하고 확장성과 장기 유지 보수성을 향상시킵니다.

Eui-seok Kim is a vehicle security expert and serves as the head of domestic and global automotive security business at AutoCrypt, a company specializing in autonomous driving and automotive cybersecurity.

김의석 사장은 차량 보안 전문가로, 자율주행 및 자동차 사이버 보안 기업인 아우토크립트(AUTOCRYPT)의 국내외 차량 보안사업 총괄을 맡고 있다.

Head, AI & Autonomous Driving Technology Research Institute
Senior Vice President
Korea Automotive Technology Institute (KATECH) | March 2026 – Present

Leading AI-Defined Mobility transition through On-Device Physical AI and world-model-based autonomous architecture, advancing beyond conventional SDV paradigms toward AI-Defined Vehicles (AIDV) optimized for real-time safety-critical mobility.

△ Strategic Focus AI-Defined Mobility Architecture | On-Device Physical AI | World Models for Autonomous Driving | Vehicle Dynamics-Aware Policy Learning | Stability-Constrained Learning | Energy-Aware Embedded AI (TOPS/W) | Data-Simulation Flywheel

△ Professional Background
Research Fellow, Hyundai Motor Company (2016–2025) | Founder & Head, MIT-HMC Embedded Physical AI Lab (2023–2025) | President (37th), Korean Society of Automotive Engineers (2024) | Visiting Scientist, University of Michigan (2011)

△ Awards & Impact
Hyundai Chairman’s Award (2015) | FISITA Outstanding Paper Award (2021) | 524 Patent Applications (434 Granted)

△ Core Expertise
On-Device Physical AI | AI-Defined Vehicle Architecture | Physics-Fusion AI Control | Embedded Real-Time AI | Intelligent Drive & Motion Control | Human-Centric Mobility Intelligence

SeungHwan Shin is an experienced embedded software engineer with a robust background in automotive software development from roles at Hyundai Autoever, Hyundai Autron and LG Electronics. At Seon ENS, Inc. in Seoul, he applies his expertise, leveraging AI and other new technologies to advance vehicle software solutions, contributing to innovative, high-quality systems that meet global automotive standards.

AI coding assistants now generate architecture descriptions, test cases, and traceability matrices in seconds. But Automotive SPICE does not care how an artifact was produced — it asks whether the evidence is justified, traceable, and approved by someone who understands it. Three process areas are most exposed. Detailed design loses rationale when "the model suggested it" replaces engineering judgment. Verification looks healthy on coverage metrics while requirement-based coverage stays hollow. Configuration management has no answer yet for prompt versions and model parameters. The developer's role shifts from author to reviewer — a harder job that demands design-intent understanding, behavioral-constraint awareness, and change-impact judgment. For ASIL-B and above, ISO 26262 adds mandatory tool confidence evaluation on top. We have been applying these principles in production using SEONEX, an LLM-based platform that generates ASPICE-compliant work products while preserving full traceability and audit logs. AI is not the threat. Unmanaged AI is.

- A-SPICE Competent Assessor
- Automotive Functional Safety Expert
- Automotive Cybersecurity Expert
- Certified Practitioner CMMI
- VWAY Co., Ltd. Director

As Software-Defined Vehicles (SDVs) transform cars into smart digital platforms, AI-based quality management is crucial for software reliability. By integrating AI and RAG technology to verify essential documents like requirements specifications, we can ensure technical clarity and strict compliance with both INCOSE guidelines and ASPICE 4.0 process. This comprehensive approach strengthens traceability and greatly improves work efficiency in modern automotive software development.

최규해 이사는 현재 이타스코리아에서 사이버보안(구 에스크립트) 솔루션 팀을 이끌며, 이타스코리아의 보안 컨설팅, 보안 테스팅 및 보안 솔루션 제품군의 엔지니어링 서비스를 총괄하고 있다. 이타스코리아 합류 전에는 보쉬(Bosch)에서 TCU ASW/BSW 개발 및 글로벌 개발 팀을 리딩했으며, 현대오토에버, 보쉬 등 국내외 유수 기업을 거치며 차량용 보안 소프트웨어 및 ASW, BSW 개발 분야에서 23년 이상의 오랜 경험을 보유한 전문가다.

진화하는 자동차 사이버보안 위협과 글로벌 규제 강화로 인해 기업의 대응 부담은 계속 늘어나고 있습니다. 특히 VSOC의 수많은 경보 분류부터 일관성 있는 CSMS 문서 유지보수까지, 차량 전 수명주기에 걸친 보안 관리는 담당자 개인의 수동 관리 방식을 넘어 심각한 확장성 한계에 도달했습니다. 본 세션에서는 ‘자동차 사이버보안 온톨로지(Automotive Cybersecurity Ontology)’ 모델을 통한 지능형 데이터 구조와 AI 기반 자동화가 사이버보안 워크플로의 설계 및 실행 방식을 어떻게 혁신할 수 있는지를 살펴봅니다. 온톨로지 개념을 도입함으로써 TARA, SBOM, Cybersecurity Concept, 실제 운영 로그까지 분절되어 있던 보안 데이터들을 하나의 통합된 Semantic Model로 결합하여 보안 산출물 간의 유기적인 관계를 명확히 할 수 있습니다. 또한 데이터 질의를 가능하게 함으로써 ▲실시간 취약점 관리, ▲지속적으로 업데이트되는 ‘살아있는’ CSMS 문서화, ▲VSOC 경보 분석 자동화 등 강력한 AI 기반 보안 도구를 구현할 수 있습니다. 궁극적으로 이는 수작업을 줄이고 일관성을 향상시키며, 사이버보안 라이프사이클 전반에 걸쳐 의사결정을 가속화하는 데 기여합니다.

김진광 과장은 2018년부터 MDS인텔리전스(구.한컴MDS)에 재직하며 임베디드 소프트웨어 분야에서 풍부한 경험을 쌓아온 FAE(Field Application Engineer)이다. 오랜 기간 자동차 및 다양한 산업군의 고객을 대상으로 필드에서 기술지원을 수행해 왔으며, 소스코드 품질 향상 및 소프트웨어 신뢰성 확보를 위한 전문적인 기술 역량을 보유하고 있다. 현재는 소프트웨어 아키텍처 분석·리팩토링 솔루션 및 정적 분석 솔루션 분야에서 기술지원과 컨설팅을 담당하고 있다.

소프트웨어 개발은 요구사항 정의부터 설계, 구현에 이르기까지 여러 구성 요소 간의 복잡한 상호 의존성을 기반으로 이루어지며, 이러한 의존성 관리는 개발 생산성과 소프트웨어 품질을 결정짓는 핵심 요소입니다. 그러나, 실제로 의존성이 명확하게 정의되지 않거나 암묵적으로 관리되는 경우가 상당하여 설계 불일치, 통합 지연, 유지보수 비용 증가와 같은 구조적 문제를 초래합니다.
본 세션에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 접근으로 DSM(Dependency Structure Matrix) 기반의 의존성 정형화 및 분석 방법을 제시합니다. 소프트웨어 구성 요소 간의 관계를 체계적으로 모델링하고 시각화함으로써 복잡한 의존 구조를 효과적으로 파악하고 개선할 방안을 다룹니다. 또한, 모델링/요구사항/소스코드/검증/사이버보안 등 다양한 개발 산출물을 통합한 DSM을 구성하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 소개합니다.

SangGyoo Sim, Vice President at AutoCrypt, is an expert in automotive cybersecurity and connected car security, overseeing both technology and business operations at the company.

심상규 부사장은 차량 사이버보안 및 커넥티드카 보안 분야 전문가로, 아우토크립트에서 기술 및 사업을 총괄하고 있다.

This session will explore approaches to establishing end-to-end vehicle lifecycle security by applying a Zero Trust-based Security by Design in response to the expanding attack surface, with a focus on PKI and OTA. It will also present directions for integrated security responses in SDV environments based on security frameworks aligned with relevant standards requirements and collaborative structures across the industry.

본 세션에서는 확대되는 공격 표면에 대응하기 위해 Zero Trust 기반의 Security by Design 개념을 적용하고, PKI 및 OTA를 중심으로 차량 전 생애주기 보안을 체계화하는 방안을 살펴본다. 또한 관련 표준 요구사항을 고려한 보안 프레임워크와 산업 전반의 협력 구조를 바탕으로, SDV 환경에서 요구되는 통합적 보안 대응 방향을 제시한다.

After his PhD in Computer Science (TH Karlsruhe) Mr. Zerfowski joined the Robert Bosch GmbH. His more than 25 years’ experience in the automotive industry covers software engineering in different application domains (body electronics including electrical drives, brake systems, park assist). During 2009-2012 Mr. Zerfowski established an engineering section for the Bosch division Automotive Electronic at India. Afterwards he took over the position of the Managing Director of the 100% Bosch subsidiary ETAS Automotive India Prv. Ltd. From 2015 till 2018 Mr. Zerfowski was with a Bosch corporate technology department and was responsible for the Bosch corporate SW strategies in the automotive domain. Since 2018 he is with the Bosch daughter ETAS GmbH in the position of Vice President Engineering Excellence.

데틀레프 제르포프스키(Detlef Zerfowski) 박사는 독일 카를스루에 공과대학교(TH Karlsruhe)에서 컴퓨터공학 박사 학위를 취득한 후 Bosch와 ETAS에서 25년 이상의 경력을 쌓은 자동차 소프트웨어 분야의 노련한 전문가다. 그는 전기 드라이브를 포함한 바디 일렉트로닉스, 브레이크 시스템, 주차 보조 시스템 등 다양한 애플리케이션 영역의 소프트웨어 엔지니어링을 담당해 왔다.
2009년부터 2012년까지 인도에 Bosch 오토모티브 일렉트로닉스 부문의 엔지니어링 조직 설립을 주도했으며, 이후 Bosch의 100% 자회사인 ETAS Automotive India Pvt. Ltd.의 대표이사(Managing Director)를 역임했다. 2015년부터 2018년까지 Bosch 본사의 기술 부서(Bosch Corporate Technology)에서 근무하며 자동차 분야의 Bosch 그룹 소프트웨어 전략을 총괄했다. 2018년부터는 Bosch 자회사인 ETAS GmbH에서 Engineering Excellence 부문 부사장으로 재직 중이다.

Over past years many OEM tried to develop and establish their own middleware solutions. Most of OEM recognized that proprietary solution might not scale within single companies. Therefore new collaborative approaches based on open source enter the automotive domain.
During the keynote we will present different archetypes of automotive software and their underlying middleware stacks, as well as AI powered development toolchains. For the domain of high-performance vehicle computers, we will present the Eclipse S-Core project and its usage in safety critical automotive applications. Additionally, we will introduce the Eclipse Foundation and discuss, how open source based software stacks tackle the maintenance challenge (especially regarding security) for automotive specific long term product lifecycles.
In this context we consider required cultural changes in the industry. Companies, which will adapt to the change, will see benefits in less complexity, less costs, higher quality, higher development speed, etc.

지난 몇 년간 많은 완성차 업체(OEM)들은 독자적인 미들웨어 솔루션을 개발하고 정착시키고자 노력해왔습니다. 그러나 대부분의 OEM들은 독자적인 솔루션이 단일 기업 내에서도 확장성을 확보하기 어렵다는 점을 깨달았습니다. 이에 따라 오픈소스 기반의 새로운 협업 방식이 자동차 산업에 본격적으로 도입되고 있습니다.
본 기조강연에서는 다양한 자동차 소프트웨어 아키타입과 이를 구성하는 미들웨어 스택, 그리고 AI 기반 개발 툴체인을 소개합니다. 특히 고성능 차량 컴퓨터(HPC) 영역에서, Eclipse S-Core 프로젝트와 이 프로젝트가 안전 필수(safety-critical) 자동차 애플리케이션에 어떻게 활용되는지 공유하고자 합니다.
또한 Eclipse Foundation을 소개하고, 오픈소스 기반 소프트웨어 스택이 자동차 산업 특유의 장기 제품 수명주기에서 유지보수, 특히 보안 측면의 과제를 어떻게 해결할 수 있는지를 논의할 것입니다. 마지막으로 이러한 변화와 함께 산업 전반에 요구되는 문화적 변화도 함께 짚어봅니다. 변화에 적응하는 기업은 복잡성 감소, 비용 절감, 품질 향상, 개발 속도 향상 등의 이점을 누리게 될 것입니다.

Dr. Stefan Poledna is CTO of TrustMotion (formerly TTTech Auto) and Head of System Incubation. He is a co-founder of the company and brings more than 30 years of international experience in automotive systems and software development.
He has played a key role in shaping the company’s technology roadmap and driving innovation in automotive safety and software architecture. His leadership has been widely recognized in the industry, particularly for advancing foundational technologies such as safety middleware platforms for early ADAS domain controller architectures.
He has authored and co-authored more than 80 patents and several publications. He received his M.Sc. and Ph.D. degree in computer science with distinction from Vienna University of Technology, where he also lectures on Dependable Computer Systems.

스테판 폴레드나(Stefan Poledna) 박사는 TrustMotion(구 TTTech Auto)의 CTO이자 시스템 인큐베이션(System Incubation) 책임자이다. 그는 회사의 공동 창립자로서 자동차 시스템 및 소프트웨어 개발 분야에서 30년 이상의 국제적인 경험을 보유하고 있다.
그는 회사의 기술 로드맵을 수립하고 자동차 안전 및 소프트웨어 아키텍처 혁신을 주도하는 데 핵심적인 역할을 해 왔다. 그의 리더십은 업계에서 널리 인정받고 있으며, 특히 초기 ADAS 도메인 컨트롤러 아키텍처를 위한 안전 미들웨어 플랫폼 등 기반 기술 발전을 이끈 인물로 높이 평가받고 있다.
또한 그는 80건 이상의 특허를 단독 또는 공동으로 출원했으며, 다수의 논문을 발표했다. 비엔나 공과대학교(Vienna University of Technology)에서 컴퓨터공학 석사 및 박사 학위를 우수한 성적으로 취득했으며, 동 대학에서 신뢰성 컴퓨터 시스템(Dependable Computer Systems) 과목을 강의하고 있다.

Compute architectures within robotics and mobility are experiencing substantial transformation. The industry has shifted from distributed control systems toward centralized, heterogeneous platforms tailored to advance Physical AI. This transition, initially prevalent in the automotive sector, is now influencing the broader field of robotics. Robotics applications demand robust high-bandwidth sensor fusion and ultra-low-latency actuation. Contemporary humanoid and autonomous mobile robots generate vast amounts of sensor data—often multiple gigabytes per second. Traditional CPU-based controllers are increasingly inadequate for managing such significant data throughput.
Historically, legacy computing infrastructure in robotics and mobility was fragmented and inflexible, depending on serialized processing via federated MCUs and industrial PLCs for real-time operations, thereby lacking parallelism. This environment was dominated by monolithic hardware-software solutions, often requiring ECU replacements for system upgrades, while earlier frameworks like ROS1 suffered from pronounced latency in multiprocess communication.
In contrast, modern computing architectures are designed to accommodate the substantial bandwidth generated by LiDAR, high-resolution cameras, and the parallel processing requirements of deep learning, Vision-Language-Action models, and end-to-end AI systems in both robotics and mobility. These systems frequently deploy heterogeneous Systems on Chip (SoCs) that integrate CPUs, GPUs, NPUs, and dedicated accelerators. Such advancements enable centralized and zonal computing nodes interconnected via Ethernet. Software frameworks like ROS2 further optimize performance through shared memory transport mechanisms.
This evolution necessitates concurrent advancements in software architecture, moving beyond monolithic deployments limited to real-time operating systems. Our experience demonstrates that these environments require platforms which supplement the operating system with advanced scheduling and communication capabilities, ensuring reliable execution and inter-component communication even amid complex dependency graphs.
To fully leverage the benefits of these architectures, an additional abstraction layer is essential: middleware platforms that decouple application logic from hardware topology, unifying communication, timing, and deployment across zonal and centralized nodes. By managing these aspects at the platform level, development teams can redirect efforts from infrastructure integration to enhancing system-level functionality, thereby reducing integration cycles, accelerating time to market, and supporting ongoing software evolution.
Increasingly, such middleware platforms are recognized as pivotal enablers for bridging the diversity of hardware architectures with the rapid innovation required in modern humanoids and autonomous vehicles. They deliver a standardized layer for communication, timing, and deployment, empowering applications to be developed and deployed independently of underlying hardware. This abstraction streamlines feature integration and fosters both scalability and long-term maintainability.

로보틱스 및 모빌리티 분야의 컴퓨팅 아키텍처는 현재 큰 변화를 겪고 있습니다. 산업 전반은 분산형 제어 시스템에서 Physical AI 구현에 최적화된 중앙집중형 이기종 플랫폼으로 빠르게 전환되고 있습니다. 이러한 변화는 자동차 산업에서 먼저 시작됐으며, 이제 로보틱스 분야 전반으로 확산되고 있습니다. 로보틱스 애플리케이션은 고대역폭 센서 융합과 초저지연 액추에이션을 요구합니다. 최근 휴머노이드 및 자율이동로봇(AMR)은 초당 수 기가바이트에 달하는 방대한 센서 데이터를 생성하고 있으며, 기존 CPU 기반 제어기는 이러한 데이터 처리량을 감당하는 데 한계를 드러내고 있습니다.
과거 로보틱스 및 모빌리티 분야의 컴퓨팅 인프라는 분산된 MCU와 산업용 PLC 기반의 직렬 처리 구조에 의존해왔으며, 병렬 처리에 적합하지 않은 파편화되고 유연하지 않은 구조였습니다. 또한 하드웨어와 소프트웨어가 긴밀히 결합된 모놀리식 구조가 일반적이어서 시스템 업그레이드를 위해 ECU 자체를 교체해야 하는 경우가 많았습니다. 초기 프레임워크인 ROS1 역시 프로세스 간 통신 지연 문제가 컸습니다.
반면 최신 컴퓨팅 아키텍처는 LiDAR, 고해상도 카메라, 딥러닝, Vision-Language-Action 모델, 엔드투엔드 AI 시스템이 요구하는 대규모 데이터 대역폭과 병렬 연산을 수용하도록 설계되고 있습니다. 이를 위해 CPU, GPU, NPU 및 전용 가속기를 통합한 이기종 SoC(System on Chip)가 활용되며, Ethernet 기반으로 연결된 중앙집중형 및 조널(zonal) 컴퓨팅 노드 구조가 도입되고 있습니다. ROS2와 같은 소프트웨어 프레임워크는 공유 메모리 기반 전송 메커니즘을 통해 성능을 더욱 최적화합니다. 이러한 변화는 소프트웨어 아키텍처 측면에서도 발전을 요구하고 있습니다. 단순 실시간 운영체제 기반의 모놀리식 구조를 넘어, 고급 스케줄링 및 통신 기능을 제공하는 플랫폼이 필요합니다. 이는 복잡한 의존성 구조에서도 안정적인 실행과 컴포넌트 간 통신을 보장하기 위해서입니다.
또한 이러한 아키텍처의 장점을 극대화하기 위해서는 애플리케이션 로직과 하드웨어 토폴로지를 분리하는 미들웨어 플랫폼이 필수적입니다. 이러한 플랫폼은 중앙집중형 및 조널 노드 전반에서 통신, 타이밍, 배포를 통합 관리함으로써 개발팀이 인프라 통합보다 시스템 기능 개발에 집중할 수 있도록 지원합니다. 그 결과 통합 기간 단축, 시장 출시 기간 단축, 지속적인 소프트웨어 진화 지원이 가능해집니다.
최근 이러한 미들웨어 플랫폼은 다양한 하드웨어 아키텍처와 빠른 혁신이 요구되는 휴머노이드 및 자율주행차 환경을 연결하는 핵심 요소로 주목받고 있습니다. 이들은 통신, 타이밍, 배포를 위한 표준화된 계층을 제공함으로써 애플리케이션이 하드웨어에 종속되지 않고 독립적으로 개발 및 배포될 수 있도록 지원합니다. 이러한 추상화는 기능 통합을 단순화하고 확장성과 장기 유지 보수성을 향상시킵니다.

Eui-seok Kim is a vehicle security expert and serves as the head of domestic and global automotive security business at AutoCrypt, a company specializing in autonomous driving and automotive cybersecurity.

김의석 사장은 차량 보안 전문가로, 자율주행 및 자동차 사이버 보안 기업인 아우토크립트(AUTOCRYPT)의 국내외 차량 보안사업 총괄을 맡고 있다.

Head, AI & Autonomous Driving Technology Research Institute
Senior Vice President
Korea Automotive Technology Institute (KATECH) | March 2026 – Present

Leading AI-Defined Mobility transition through On-Device Physical AI and world-model-based autonomous architecture, advancing beyond conventional SDV paradigms toward AI-Defined Vehicles (AIDV) optimized for real-time safety-critical mobility.

△ Strategic Focus AI-Defined Mobility Architecture | On-Device Physical AI | World Models for Autonomous Driving | Vehicle Dynamics-Aware Policy Learning | Stability-Constrained Learning | Energy-Aware Embedded AI (TOPS/W) | Data-Simulation Flywheel

△ Professional Background
Research Fellow, Hyundai Motor Company (2016–2025) | Founder & Head, MIT-HMC Embedded Physical AI Lab (2023–2025) | President (37th), Korean Society of Automotive Engineers (2024) | Visiting Scientist, University of Michigan (2011)

△ Awards & Impact
Hyundai Chairman’s Award (2015) | FISITA Outstanding Paper Award (2021) | 524 Patent Applications (434 Granted)

△ Core Expertise
On-Device Physical AI | AI-Defined Vehicle Architecture | Physics-Fusion AI Control | Embedded Real-Time AI | Intelligent Drive & Motion Control | Human-Centric Mobility Intelligence

Jaeyoung Hwang is a principal business development engineer in Vector Korea. He has more than 25 years of experience in automotive industry. His expertise focuses on automotive network technologies such as CAN, CAN FD, FlexRay, 10BASE-T1S, etc. He is responsible for CANoe, CANalyzer and VT System which are major tools of Vector.

Vector Korea의 네트워크 솔루션 사업부의 수석 엔지니어로, 자동차 산업 분야에서 25년 이상의 경력을 보유하고 있다. CAN, CAN FD, FlexRay, 10BASE-T1S 등 차량 내 네트워크 기술에 대한 전문성을 갖추고 있으며, 글로벌 완성차 및 부품사들이 널리 사용하는 CANoe, CANalyzer, VT System 등의 주요 테스트 및 시뮬레이션 툴을 담당하고 있다. 오랜 현장 경험과 깊이 있는 기술 지식을 바탕으로, 고객의 신뢰할 수 있는 파트너로서 미래 지향적인 차량 개발 환경 구축을 지원하고 있다.

As the transition to the SDV era accelerates, a new challenge is emerging: the need to seamlessly connect distributed in-vehicle ECUs with edge and cloud systems through a unified communication framework. In this context, Zenoh—a next-generation distributed communication protocol designed for low latency and efficient data exchange—is gaining significant attention in domains such as autonomous driving and ADAS.
This session is intended for engineers seeking to apply the Zenoh protocol in practical development and validation scenarios. It demonstrates how Zenoh-based communications can be easily configured, simulated, and analyzed within the CANoe environment, with a focus on configuration approaches based on vCDL(Vector Communication Description Language), which are already familiar to existing users. CANoe version 20, which introduces Zenoh support for the first time, enables application level data analysis, while version 21, scheduled for release next year, will further extend Zenoh support to the Transport layer.
In addition, the session introduces the key capabilities of 10BASE-T1S Ethernet technology, which enables next-generation zone architectures at the in-vehicle sensor and actuator level, along with the corresponding hardware portfolio supporting this technology.

SDV 시대로의 전환이 가속화되면서, 차량 내부의 분산된 ECU부터 엣지, 클라우드까지 하나의 통신 체계로 연결해야 하는 새로운 과제가 떠오르고 있습니다. 이러한 환경에서 낮은 지연 시간과 효율적인 데이터 전송을 강점으로 하는 차세대 분산 통신 프로토콜 Zenoh가 자율주행, ADAS 등 다양한 분야에서 주목받고 있습니다.
본 세션에서는 Zenoh 프로토콜을 실제 개발 및 검증 환경에 도입하고자 하는 엔지니어분들을 대상으로, CANoe 환경에서 Zenoh 통신을 어떻게 손쉽게 구성하고 시뮬레이션 및 분석할 수 있는지 소개합니다. 또한, 기존 사용자에게 익숙한 vCDL(Vector Communication Description Language) 기반의 설정 방법에 관하여 소개합니다. 그리고 처음으로 Zenoh를 지원하는 CANoe 20 버전에서는 애플리케이션 레벨의 데이터 분석이 가능하며, 내년에 출시하는 21 버전에서는 Transport 레이어까지 범위를 확장할 계획입니다.
아울러 차량 내 센서·액추에이터 레벨에서 차세대 Zone Architecture를 가능하게 하는 10BASE-T1S 이더넷 기술의 주요 특징과 이를 지원하는 하드웨어 라인업에 대해서도 소개합니다.

MinHyung Lee is an engineer at Techways, where he is responsible for technical support and validation related to Automotive Ethernet and in-vehicle network systems. He performs packet analysis, communication testing, and troubleshooting across various Automotive Ethernet communication environments, and handles a wide range of network issues arising in customer support and validation scenarios. He is also involved in validation and analysis activities aimed at ensuring data communication stability and reliability in vehicle network environments, with a focus on analyzing network behavior and communication quality issues in high-speed Automotive Ethernet systems.

이민형 매니저는 테크웨이즈에서 Automotive Ethernet 및 차량 내 네트워크 시스템과 관련된 기술 지원과 검증 업무를 담당하고 있다. 다양한 Automotive Ethernet 통신 환경에서 패킷 분석, 통신 테스트 및 troubleshooting을 수행하며, 고객 지원 및 검증 과정에서 발생하는 여러 네트워크 이슈를 다루고 있다. 또한 고속 Automotive Ethernet 시스템에서의 네트워크 동작 및 통신 품질 문제 분석을 중심으로, 차량 네트워크 환경에서 데이터 통신의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위한 검증 및 분석 업무를 수행하고 있다.

The automotive industry is moving rapidly toward centralized and zonal vehicle architectures to support software defined vehicles, faster innovation cycles, and lower system complexity. While high speed Automotive Ethernet is now well established in vehicle backbones, a large proportion of in vehicle devices—such as sensors and actuators—operate at relatively low data rates. This creates a mismatch between network capability and actual needs at the vehicle edge.
This session will explore how 10BASE T1S, an Ethernet standard designed for low-speed, multi-drop communication, can play a strategic role in enabling efficient zonal architectures. By extending Ethernet connectivity to the edge of the vehicle using a single twisted pair bus, 10BASE T1S offers a path to simplify wiring, reduce ECU count, and lower complexity of application development—while maintaining Ethernet consistency across the vehicle network.
I will discuss what changes when Ethernet moves beyond point to point links, how this impacts vehicle validation and integration strategies, and why early consideration of testing and validation is critical.

Current: Technical account manager in charge of training the platform and Software Cost Value Engineering
Before: - Product developer for carbon canister solution
- Project manager for centrifugal pump systems for petrochemical and nuclear power sector

- Software sourcing strategy change in SDV era
- The factors should be considered in software cost estimation: FSM & impact factors
- COCOMO II model: the calibration matters
- The qualification
- Maturity measurement and risk adjustment

Jan Weber is a technical consultant at IAV in the Connected & Distributed Systems division, where he focuses on Software Defined Vehicle (SDV) architectures and connected platforms. Since 2022, he has been Product Owner of IAV’s IoT Device Management Platform and, since 2023, the lead architect for IAV’s SDV demonstrator, after previously designing IoT platforms for automotive customers. Jan studied computer science at TU Braunschweig and qualified as an IT Specialist in Application Development.

This talk presents an engineering-centric approach to realizing next-level Software Defined Vehicles (SDVs) based on the UBER-X principles: over-the-air Updates, Backports, Extensions, Reuse, and development eXperience. Continuous in-field data acquisition, digital twins, AI-supported engineering, and OTA updates across the lifecycle enable rapid improvements of functions while maintaining quality and safety. SDV architectures and toolchains that decouple software from hardware turn vehicle and cloud into a unified innovation platform, supporting backports and extensions across vehicle generations, while modular containers and standardized APIs promote reuse. DevOps pipelines - enriched with virtual ECUs as digital twins - provide a modern development experience to accelerate time to market. We show how IAV solutions can operationalize the UBER-X principles.

여동근 부장은 MDS 인텔리전스에서 자동차 임베디드 SW 아키텍처 및 검증 기술 컨설팅을 전담하고 있다. 국내 주요 OEM 및 Tier-1을 대상으로 SDV 전환 시 발생하는 설계-구현 간 불일치 해결 프로세스를 제시해 왔다. 특히 드로잉 기반 모델링의 한계를 극복하기 위한 ‘Roundtrip Engineering’을 주도하며, 설계와 코드가 동기화되는 ‘Real-Time Architecture’ 환경 구축에 주력하고 있다. 본 세션에서는 현장 경험을 바탕으로 복잡한 SDV 환경에서 최신 아키텍처를 유지하고 협업 효율을 극대화할 현실적인 로드맵을 공유한다.

소프트웨어 규모와 복잡도가 빠르게 증가하는 SDV 시대에는 아키텍처의 중요성이 커지고 있어, 이에 따른 많은 조직이 MBD (Model-Based Design) 기반의 Forward Engineering을 통해 To-Be Architecture를 정의하고 개발을 시작합니다. 그러나 실제 개발 환경에서 설계, 구현, 검증이 반복되고 변화가 누적됨에 따라 디자인과 코드 간의 일관성이 점차 무너집니다. 아키텍처 사양서 및 상세 설계 사양서는 코드와 동기화되지 못하고, 최신 아키텍처를 신뢰하기 어려운 상황이 발생하게 됩니다. 기존의 드로잉 기반 모델링 방식은 이러한 문제를 해결하기 어렵습니다. 수작업으로 유지되는 다이어그램은 코드 변경을 실시간으로 반영할 수 없어, Real-Time Architecture를 확보하기 어렵기 때문입니다.
SDV 시대에는 Forward Engineering과 Reverse Engineering을 결합한 Roundtrip Engineering이 현실적인 대안입니다. 초기에는 To-Be Architecture를 기반으로 개발을 시작하되, 개발 과정에서 발생하는 변화는 Reverse Engineering을 통해 지속적으로 아키텍처에 반영되어야 합니다. 이를 통해 디자인과 구현 간의 일관성을 유지하고, 항상 최신 아키텍처를 기반으로 의사결정과 협업이 가능해집니다. 또한 SDV 환경에서는 블랙박스 테스팅 중심의 기능 검증과 함께 요구사항, 디자인, 설계, 테스트 간의 일관성 확보가 중요합니다. 일관성이 확보되지 않으면 오류가 지속적으로 누적되며, 커버리지 중심의 테스트만 수행될 경우 이러한 오류는 쉽게 드러나지 않습니다.
본 발표에서는 Roundtrip Engineering 기반의 Real-Time Architecture 접근을 통해 이러한 문제를 해결하는 방안을 제시합니다.

Byungmin Jeon is a specialized leader in the South Korean embedded systems industry, with an emphasis on high-integrity software solutions for the automotive sectors. He specializes in the deployment of mission-critical technologies, including real-time operating systems (RTOS) and certified compilers designed for complex, multi-core environments.
With extensive expertise in functional safety standards such as ISO 26262 (ASIL D), Byungmin is a strategic voice on the architectural challenges of Mixed-Criticality Systems. He has played a pivotal role in bridging the gap between advanced hardware capabilities and the rigorous software isolation required to host safety-critical and non-critical functions on shared platforms.
Byungmin is recognized for his ability to align international technical innovations with domestic industry requirements, driving the adoption of certified platforms in complex embedded environments.
In his session, "The Challenge of Sharing," he explores how robust partitioning enables the safe consolidation of modern embedded environments.

With multicore processors now standard, modern cars and aircraft are integrating diverse systems onto shared hardware. For example, a single chip might now handle both a car's autonomous driving functions and its GPS navigation, or a plane's flight controls and in-flight entertainment. This consolidation creates a significant problem: how can engineers prevent a glitch in a non-critical application from causing a fatal failure in a safety-critical one?
This session dives into the technical solutions from the automotive and avionics sectors. We'll discuss how to use tools like separation kernels, time-triggered scheduling, and hardware-enforced isolation to manage resource contention and guarantee fault containment, ensuring your system remains predictable and certifiable to industry standards.

After his PhD in Computer Science (TH Karlsruhe) Mr. Zerfowski joined the Robert Bosch GmbH. His more than 25 years’ experience in the automotive industry covers software engineering in different application domains (body electronics including electrical drives, brake systems, park assist). During 2009-2012 Mr. Zerfowski established an engineering section for the Bosch division Automotive Electronic at India. Afterwards he took over the position of the Managing Director of the 100% Bosch subsidiary ETAS Automotive India Prv. Ltd. From 2015 till 2018 Mr. Zerfowski was with a Bosch corporate technology department and was responsible for the Bosch corporate SW strategies in the automotive domain. Since 2018 he is with the Bosch daughter ETAS GmbH in the position of Vice President Engineering Excellence.

데틀레프 제르포프스키(Detlef Zerfowski) 박사는 독일 카를스루에 공과대학교(TH Karlsruhe)에서 컴퓨터공학 박사 학위를 취득한 후 Bosch와 ETAS에서 25년 이상의 경력을 쌓은 자동차 소프트웨어 분야의 노련한 전문가다. 그는 전기 드라이브를 포함한 바디 일렉트로닉스, 브레이크 시스템, 주차 보조 시스템 등 다양한 애플리케이션 영역의 소프트웨어 엔지니어링을 담당해 왔다.
2009년부터 2012년까지 인도에 Bosch 오토모티브 일렉트로닉스 부문의 엔지니어링 조직 설립을 주도했으며, 이후 Bosch의 100% 자회사인 ETAS Automotive India Pvt. Ltd.의 대표이사(Managing Director)를 역임했다. 2015년부터 2018년까지 Bosch 본사의 기술 부서(Bosch Corporate Technology)에서 근무하며 자동차 분야의 Bosch 그룹 소프트웨어 전략을 총괄했다. 2018년부터는 Bosch 자회사인 ETAS GmbH에서 Engineering Excellence 부문 부사장으로 재직 중이다.

Over past years many OEM tried to develop and establish their own middleware solutions. Most of OEM recognized that proprietary solution might not scale within single companies. Therefore new collaborative approaches based on open source enter the automotive domain.
During the keynote we will present different archetypes of automotive software and their underlying middleware stacks, as well as AI powered development toolchains. For the domain of high-performance vehicle computers, we will present the Eclipse S-Core project and its usage in safety critical automotive applications. Additionally, we will introduce the Eclipse Foundation and discuss, how open source based software stacks tackle the maintenance challenge (especially regarding security) for automotive specific long term product lifecycles.
In this context we consider required cultural changes in the industry. Companies, which will adapt to the change, will see benefits in less complexity, less costs, higher quality, higher development speed, etc.

지난 몇 년간 많은 완성차 업체(OEM)들은 독자적인 미들웨어 솔루션을 개발하고 정착시키고자 노력해왔습니다. 그러나 대부분의 OEM들은 독자적인 솔루션이 단일 기업 내에서도 확장성을 확보하기 어렵다는 점을 깨달았습니다. 이에 따라 오픈소스 기반의 새로운 협업 방식이 자동차 산업에 본격적으로 도입되고 있습니다.
본 기조강연에서는 다양한 자동차 소프트웨어 아키타입과 이를 구성하는 미들웨어 스택, 그리고 AI 기반 개발 툴체인을 소개합니다. 특히 고성능 차량 컴퓨터(HPC) 영역에서, Eclipse S-Core 프로젝트와 이 프로젝트가 안전 필수(safety-critical) 자동차 애플리케이션에 어떻게 활용되는지 공유하고자 합니다.
또한 Eclipse Foundation을 소개하고, 오픈소스 기반 소프트웨어 스택이 자동차 산업 특유의 장기 제품 수명주기에서 유지보수, 특히 보안 측면의 과제를 어떻게 해결할 수 있는지를 논의할 것입니다. 마지막으로 이러한 변화와 함께 산업 전반에 요구되는 문화적 변화도 함께 짚어봅니다. 변화에 적응하는 기업은 복잡성 감소, 비용 절감, 품질 향상, 개발 속도 향상 등의 이점을 누리게 될 것입니다.

Dr. Stefan Poledna is CTO of TrustMotion (formerly TTTech Auto) and Head of System Incubation. He is a co-founder of the company and brings more than 30 years of international experience in automotive systems and software development.
He has played a key role in shaping the company’s technology roadmap and driving innovation in automotive safety and software architecture. His leadership has been widely recognized in the industry, particularly for advancing foundational technologies such as safety middleware platforms for early ADAS domain controller architectures.
He has authored and co-authored more than 80 patents and several publications. He received his M.Sc. and Ph.D. degree in computer science with distinction from Vienna University of Technology, where he also lectures on Dependable Computer Systems.

스테판 폴레드나(Stefan Poledna) 박사는 TrustMotion(구 TTTech Auto)의 CTO이자 시스템 인큐베이션(System Incubation) 책임자이다. 그는 회사의 공동 창립자로서 자동차 시스템 및 소프트웨어 개발 분야에서 30년 이상의 국제적인 경험을 보유하고 있다.
그는 회사의 기술 로드맵을 수립하고 자동차 안전 및 소프트웨어 아키텍처 혁신을 주도하는 데 핵심적인 역할을 해 왔다. 그의 리더십은 업계에서 널리 인정받고 있으며, 특히 초기 ADAS 도메인 컨트롤러 아키텍처를 위한 안전 미들웨어 플랫폼 등 기반 기술 발전을 이끈 인물로 높이 평가받고 있다.
또한 그는 80건 이상의 특허를 단독 또는 공동으로 출원했으며, 다수의 논문을 발표했다. 비엔나 공과대학교(Vienna University of Technology)에서 컴퓨터공학 석사 및 박사 학위를 우수한 성적으로 취득했으며, 동 대학에서 신뢰성 컴퓨터 시스템(Dependable Computer Systems) 과목을 강의하고 있다.

Compute architectures within robotics and mobility are experiencing substantial transformation. The industry has shifted from distributed control systems toward centralized, heterogeneous platforms tailored to advance Physical AI. This transition, initially prevalent in the automotive sector, is now influencing the broader field of robotics. Robotics applications demand robust high-bandwidth sensor fusion and ultra-low-latency actuation. Contemporary humanoid and autonomous mobile robots generate vast amounts of sensor data—often multiple gigabytes per second. Traditional CPU-based controllers are increasingly inadequate for managing such significant data throughput.
Historically, legacy computing infrastructure in robotics and mobility was fragmented and inflexible, depending on serialized processing via federated MCUs and industrial PLCs for real-time operations, thereby lacking parallelism. This environment was dominated by monolithic hardware-software solutions, often requiring ECU replacements for system upgrades, while earlier frameworks like ROS1 suffered from pronounced latency in multiprocess communication.
In contrast, modern computing architectures are designed to accommodate the substantial bandwidth generated by LiDAR, high-resolution cameras, and the parallel processing requirements of deep learning, Vision-Language-Action models, and end-to-end AI systems in both robotics and mobility. These systems frequently deploy heterogeneous Systems on Chip (SoCs) that integrate CPUs, GPUs, NPUs, and dedicated accelerators. Such advancements enable centralized and zonal computing nodes interconnected via Ethernet. Software frameworks like ROS2 further optimize performance through shared memory transport mechanisms.
This evolution necessitates concurrent advancements in software architecture, moving beyond monolithic deployments limited to real-time operating systems. Our experience demonstrates that these environments require platforms which supplement the operating system with advanced scheduling and communication capabilities, ensuring reliable execution and inter-component communication even amid complex dependency graphs.
To fully leverage the benefits of these architectures, an additional abstraction layer is essential: middleware platforms that decouple application logic from hardware topology, unifying communication, timing, and deployment across zonal and centralized nodes. By managing these aspects at the platform level, development teams can redirect efforts from infrastructure integration to enhancing system-level functionality, thereby reducing integration cycles, accelerating time to market, and supporting ongoing software evolution.
Increasingly, such middleware platforms are recognized as pivotal enablers for bridging the diversity of hardware architectures with the rapid innovation required in modern humanoids and autonomous vehicles. They deliver a standardized layer for communication, timing, and deployment, empowering applications to be developed and deployed independently of underlying hardware. This abstraction streamlines feature integration and fosters both scalability and long-term maintainability.

로보틱스 및 모빌리티 분야의 컴퓨팅 아키텍처는 현재 큰 변화를 겪고 있습니다. 산업 전반은 분산형 제어 시스템에서 Physical AI 구현에 최적화된 중앙집중형 이기종 플랫폼으로 빠르게 전환되고 있습니다. 이러한 변화는 자동차 산업에서 먼저 시작됐으며, 이제 로보틱스 분야 전반으로 확산되고 있습니다. 로보틱스 애플리케이션은 고대역폭 센서 융합과 초저지연 액추에이션을 요구합니다. 최근 휴머노이드 및 자율이동로봇(AMR)은 초당 수 기가바이트에 달하는 방대한 센서 데이터를 생성하고 있으며, 기존 CPU 기반 제어기는 이러한 데이터 처리량을 감당하는 데 한계를 드러내고 있습니다.
과거 로보틱스 및 모빌리티 분야의 컴퓨팅 인프라는 분산된 MCU와 산업용 PLC 기반의 직렬 처리 구조에 의존해왔으며, 병렬 처리에 적합하지 않은 파편화되고 유연하지 않은 구조였습니다. 또한 하드웨어와 소프트웨어가 긴밀히 결합된 모놀리식 구조가 일반적이어서 시스템 업그레이드를 위해 ECU 자체를 교체해야 하는 경우가 많았습니다. 초기 프레임워크인 ROS1 역시 프로세스 간 통신 지연 문제가 컸습니다.
반면 최신 컴퓨팅 아키텍처는 LiDAR, 고해상도 카메라, 딥러닝, Vision-Language-Action 모델, 엔드투엔드 AI 시스템이 요구하는 대규모 데이터 대역폭과 병렬 연산을 수용하도록 설계되고 있습니다. 이를 위해 CPU, GPU, NPU 및 전용 가속기를 통합한 이기종 SoC(System on Chip)가 활용되며, Ethernet 기반으로 연결된 중앙집중형 및 조널(zonal) 컴퓨팅 노드 구조가 도입되고 있습니다. ROS2와 같은 소프트웨어 프레임워크는 공유 메모리 기반 전송 메커니즘을 통해 성능을 더욱 최적화합니다. 이러한 변화는 소프트웨어 아키텍처 측면에서도 발전을 요구하고 있습니다. 단순 실시간 운영체제 기반의 모놀리식 구조를 넘어, 고급 스케줄링 및 통신 기능을 제공하는 플랫폼이 필요합니다. 이는 복잡한 의존성 구조에서도 안정적인 실행과 컴포넌트 간 통신을 보장하기 위해서입니다.
또한 이러한 아키텍처의 장점을 극대화하기 위해서는 애플리케이션 로직과 하드웨어 토폴로지를 분리하는 미들웨어 플랫폼이 필수적입니다. 이러한 플랫폼은 중앙집중형 및 조널 노드 전반에서 통신, 타이밍, 배포를 통합 관리함으로써 개발팀이 인프라 통합보다 시스템 기능 개발에 집중할 수 있도록 지원합니다. 그 결과 통합 기간 단축, 시장 출시 기간 단축, 지속적인 소프트웨어 진화 지원이 가능해집니다.
최근 이러한 미들웨어 플랫폼은 다양한 하드웨어 아키텍처와 빠른 혁신이 요구되는 휴머노이드 및 자율주행차 환경을 연결하는 핵심 요소로 주목받고 있습니다. 이들은 통신, 타이밍, 배포를 위한 표준화된 계층을 제공함으로써 애플리케이션이 하드웨어에 종속되지 않고 독립적으로 개발 및 배포될 수 있도록 지원합니다. 이러한 추상화는 기능 통합을 단순화하고 확장성과 장기 유지 보수성을 향상시킵니다.

Eui-seok Kim is a vehicle security expert and serves as the head of domestic and global automotive security business at AutoCrypt, a company specializing in autonomous driving and automotive cybersecurity.

김의석 사장은 차량 보안 전문가로, 자율주행 및 자동차 사이버 보안 기업인 아우토크립트(AUTOCRYPT)의 국내외 차량 보안사업 총괄을 맡고 있다.

Head, AI & Autonomous Driving Technology Research Institute
Senior Vice President
Korea Automotive Technology Institute (KATECH) | March 2026 – Present

Leading AI-Defined Mobility transition through On-Device Physical AI and world-model-based autonomous architecture, advancing beyond conventional SDV paradigms toward AI-Defined Vehicles (AIDV) optimized for real-time safety-critical mobility.

△ Strategic Focus AI-Defined Mobility Architecture | On-Device Physical AI | World Models for Autonomous Driving | Vehicle Dynamics-Aware Policy Learning | Stability-Constrained Learning | Energy-Aware Embedded AI (TOPS/W) | Data-Simulation Flywheel

△ Professional Background
Research Fellow, Hyundai Motor Company (2016–2025) | Founder & Head, MIT-HMC Embedded Physical AI Lab (2023–2025) | President (37th), Korean Society of Automotive Engineers (2024) | Visiting Scientist, University of Michigan (2011)

△ Awards & Impact
Hyundai Chairman’s Award (2015) | FISITA Outstanding Paper Award (2021) | 524 Patent Applications (434 Granted)

△ Core Expertise
On-Device Physical AI | AI-Defined Vehicle Architecture | Physics-Fusion AI Control | Embedded Real-Time AI | Intelligent Drive & Motion Control | Human-Centric Mobility Intelligence

구성서 상무이사는 글로벌 제어기 제작사 휴맥스(HUMAX)에서 20년 이상 임베디드 시스템 소프트웨어를 개발했다. 시스템 보안(OS Hardening)과 콘텐츠 보호 솔루션(CAS: Conditional Access System, DRM: Data Rights Management 등)을 중심으로 개발 역량을 축적했으며, 2018년부터 자동차 전장 분야로 영역을 확장했다. 특히 현대·기아차 중국향 모델의 AVNT(Audio, Video, Navigation, Telematics) 소프트웨어 개발 프로젝트를 총괄하고, 실제 양산까지 성공적으로 이끈 바 있다. 임베디드 시스템과 사이버보안에 대한 깊은 전문성을 바탕으로, 현재는 차량 통합보안 플랫폼 전문기업 페스카로에서 글로벌 사업개발본부를 총괄하고 있다. 국내외 차량 제작사 및 제어기 개발사에 최적화된 자동차 사이버보안 전략과 솔루션을 제시하고 있다.

OEM expectations have raised the bar. They no longer ask, "Do you have a process?" They demand instant proof of your response to specific vulnerabilities and incidents. For Tier suppliers, the challenge has shifted from "doing" security to "proving" it.
Most suppliers are trapped in "Audit Firefighting"—the exhausting process of reconstructing records from emails and spreadsheets. This structural gap leads to audit fatigue, increased liability, and lost business opportunities.
FESCARO’s CSMS Portal transforms engineers' daily workflows into Audit-Ready Evidence. Built on an automotive-specific data model, it unifies end-to-end workflows into a single system. Every action—from vulnerability response to final approval—is captured in real-time and automatically accumulated. This frees engineers from "paperwork hell" while ensuring flawless traceability without human error.
In this session, we will demonstrate how to transition from "Audit Firefighting" to "Audit-Ready by default" through real-world operational practices.

OEM의 기대치가 높아졌습니다. 이제는 단순히 "보안 프로세스가 있느냐"를 넘어, "최근 발생한 특정 취약점 및 사고에 어떻게 대응했는지 즉각적인 증거"를 요구합니다. 이제 Tier의 과제는 보안을 '하는 것'을 넘어, '증명하는 것'으로 진화했습니다.
하지만, 대다수 부품사는 여전히 '감사 불 끄기(Audit Firefighting)'에 갇혀 있습니다. 감사 때마다 이메일과 엑셀을 뒤지며 과거 기록을 재구성하느라 고생합니다. 이런 구조적 공백은 결국 감사 대응의 피로도를 넘어, 법적 책임(Liability) 리스크와 수주 경쟁력 약화로 이어집니다.
페스카로의 CSMS 포털은 엔지니어의 일상을 '감사 대비 증적'으로 전환합니다. 자동차 보안 특화 데이터 모델을 기반으로, 전 과정에 걸친(end-to-end) 업무 흐름을 하나의 시스템으로 통합합니다. 취약점 대응부터 최종 승인에 이르기까지 모든 작업이 실시간으로 캡처되고 자동으로 축적됩니다. 엔지니어들은 “문서화 지옥”에서 해방되고, 인적 오류 없는 매끄러운 추적성도 보장됩니다.
본 세션에서는 Audit Firefighting 조직에서, Audit-Ready 조직으로 전환하는 방법을 실제 운영 관점에서 보여드립니다.

Jiwoong Park is a seasoned software architect with a comprehensive background in avionics and automotive software engineering. He began his automotive career at Hyundai AutoEver, where he contributed to pre-development projects for next-generation ADAS and MDPS systems. Later, at Continental Automotive Korea, he was involved in the mass production development of ACU software, specifically focusing on OTA and security topics.
Currently, as a strategic member of RTI, Jiwoong focuses on defining the future of Software-Defined Vehicle (SDV) architectures. His work centers on optimizing real-time communication platforms, ensuring that connectivity and security converge within smart mobility ecosystems. His profile seamlessly blends decades of industrial standard expertise with a disruptive vision of how software is transforming global mobility.

In the shift to software-defined vehicles (SDVs), traditional development models can no longer keep up with the expected pace of development. This session explores how a robust SDV toolchain built on Data Distribution Service (DDS) provides a streamlined workflow for developers. It provides sequential, integrated tools that improve efficiency while minimizing complexity to shorten the development cycle. The session will discuss the challenges facing SDV developers and walk through the solutions showing specific examples of the SDV Toolchain. Join this session to learn how this DDS-based toolchain streamlines the CI/CD pipeline and accelerates development from prototype to production.

Currently working as an Field Application Engineer (FAE) at QNX Korea. I have 5 years of software development experience in mobile embedded systems and over 10 years in the automotive sector. Based on my extensive experience with numerous OEMs, as well as my expertise in development and processes, I am responsible for technical support at QNX, a company that offers a diverse range of industry-leading products in the Automotive and General Embedded fields.

류민희 차장은 모바일 임베디드 분야에서 5년, 오토모티브 소프트웨어 분야에서 10년 이상의 개발 경력을 보유하고 있으며, 다수의 OEM 프로젝트를 통해 폭넓은 개발 및 프로세스 경험을 쌓아왔다. 이러한 경험을 바탕으로, Automotive 및 General Embedded 영역에서 업계 선도적인 다양한 제품을 보유한 QNX에서 기술 지원 업무를 담당하고 있다.

Software-Defined Vehicle(SDV)는 차량의 기능과 가치를 소프트웨어로 정의하는 새로운 패러다임으로, 전동화 확산과 고성능 SoC, 중앙 집중식 컴퓨팅 아키텍처의 도입과 함께 OTA, 클라우드, AI 활용을 가속화하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 OEM과 Tier‑1은 E/E 아키텍처뿐 아니라 조직과 개발 문화 전반의 전환을 요구받고 있으며, 개발자 또한 임베디드와 IT 영역을 아우르는 융합 역량이 필수적으로 요구됩니다.
QNX는 사전 인증된 RTOS와 하이퍼바이저, 안전·보안 프레임워크를 기반으로 ISO 26262 및 ISO/SAE 21434 요구사항을 충족하며 차량의 핵심 기능을 안정적으로 지원합니다. 더 나아가 QNX Cabin, Alloy Kore와 같은 레퍼런스 플랫폼을 통해 SDV 시대에 요구되는 개발 효율성, 신뢰성, 확장성을 고객이 빠르게 확보할 수 있도록 지원하고 있습니다.

Salvador Rodriguez is the Vice President of Product Strategy & Management at TrustMotion (former TTTech Auto), with a 12-year trajectory from software development to strategic leadership in the automotive software sector. His career spans roles in software architecture, project leadership, and product management, culminating in his current executive position. Holding a Master's in Telecommunications, Salvador's expertise bridges technical innovation with strategic vision.

As the automotive industry transitions toward zonal architectures and software-defined vehicles, service-oriented communication is increasingly adopted to improve modularity, reuse, and scalability. However, when applied to Zonal MCUs, customers face a number of practical and performance challenges that limit its effectiveness and increase integration risk.
Typical Service-oriented communication middleware were largely designed with high-performance computing platforms in mind. When deployed on Zonal MCUs, customers struggle with CPU load, memory footprint, and network overhead, especially when multiple applications must run concurrently on these resource-constrained devices. This often leads to difficult trade-offs between functionality, performance, and safety, particularly in mixed-criticality environments.
Zonal MCUs act as a gateway between end nodes (sensors, actuators) and central compute units. OEMs have experienced that service discovery and dynamic binding can introduce non-deterministic latency, making it difficult to guarantee real-time behaviour for time-critical tasks. Ensuring predictable end-to-end timing across different Zonal MCUs remains a major concern.
In addition during actual SOP programs, Zonal MCUs rarely operate in both greenfield and legacy environment. Hence, customers must integrate service-oriented communication alongside legacy signal-based communication provided by stacks such as Classic AUTOSAR. Managing interoperability, consistent data availability, and end-to-end QoS across these heterogeneous stacks significantly increases integration effort and system complexity.
Addressing these issues requires communication solutions that are explicitly designed for heterogeneous MCU-to-MPU systems, support vehicle-wide QoS and safety concepts, and enable a smooth transition from flexible development to rigid series deployment.
This talk will introduce a deterministic communication middleware build with open-source technologies, DDS for MPUs and Zenoh for MCUs. This middleware supports both prototype-friendly architectures and series-ready deployments. There are features that work well in early development such as dynamic discovery and flexible service composition but also provide determinism and reproducibility required for SOP deployment.

Sven brings over 25 years of hands-on experience implementing in-vehicle networks with Microchip's customers in Germany, Japan, Korea, and the US. He is part of the Microchip team behind the latest 10BASE-T1S products and endpoints.

10BASE-T1S brings Ethernet to the sensor/actuator edge of automotive networks, but deploying it in an actual vehicle raises practical challenges beyond the specification. This presentation covers the end-to-end workflow for discovering, configuring, and controlling 10BASE-T1S endpoints on a multidrop bus segment — and the lessons learned when moving from bench to vehicle.

Embedded/automotive control software test & validation engineering and business development for over 25 years.

김택현 상무는 25년 이상 임베디드 및 자동차 제어 소프트웨어 테스트 및 검증 분야에서 경력을 쌓아온 전문가로, 기술과 사업개발을 아우르는 비즈니스 리더다.
삼성테크윈, 현대자동차, 르노코리아 연구소에서 자동차 및 산업용 소프트웨어 개발과 검증 분야의 경험을 쌓았으며, 이후 ETAS Korea에서 ‘소프트웨어 정의 차량 개발 솔루션’ 부문 총괄로서 관련 사업과 기술 전략을 이끌었다.
현재는 트레이스트로닉에서 상무로 재직하며, 자동차 소프트웨어 테스트 자동화 및 SDV 기반 개발 환경 확산을 위한 사업개발과 전략 수립을 담당하고 있다.

The talk shows how AI-driven automation in tracetronic CI/CD/CT platform, one:cx enables a fast path from code to vehicle in only 24 hours. With cloud-native execution, smart test creation, and integrated data analysis, one:cx provides a unified workflow that increases speed, clarity, and software quality in automotive development.

본 세션에서는 트레이스트로닉의 CI/CD/CT 플랫폼인 one:cx에서 AI 기반 자동화를 통해 코드에서 차량까지 단 24시간 만에 연결하는 빠른 개발 경로를 구현하는 방안을 소개합니다. 클라우드 네이티브(cloud-native) 실행, 지능형 테스트 생성, 통합 데이터 분석을 기반으로 one:cx는 자동차 개발 전반에서 속도, 가시성, 소프트웨어 품질을 향상시키는 통합 워크플로우를 제공합니다.