포드가 2018년형 포드 머스탱 GT의 퍼포먼스 팩 레벨 2(Performance Pack Level 2)를 선 보였다.

 

퍼포먼스 팩 레벨 2는 독특한 섀시, 잠김 방지 장치를 갖춘 브레이크, 안정성 제어 장치, 브렘보(Brembo™) 6 피스톤 캘리퍼 등 퍼포먼스 팩 레벨 1의 특성들을 계승함과 동시에 업그레이드된 면모를 보여준다.

낮아진 차체와 새롭게 디자인된 전면 스플리터 및 후면 스포일러, 전면 19x10.5인치, 후면 19x11인치의 알루미늄 휠로 덮인 305/30/R10 미쉐린 파일롯 스포츠 컵 2 타이어로 특별함을 더했다.

 

퍼포먼스 팩 레벨 1보다 1.5인치 넓어진 타이어는 견고한 그립감을 주는 동시에 0.5인치 낮아진 섀시와도 잘 어우러진다.

마그네라이드(MagneRide®) 댐퍼와 더 빨라진 조향 기능은 향상된 반응감을 제공한다.

 

포드 머스탱 GT의 퍼포먼스 팩 레벨 2는 내년 봄 북미 시장에 출시될 예정이다.

 

 

 

포드가 많은 사람들이 잘못 인지하고 있는 자동차 연료에 대한 상식 다섯 가지를 소개한다.

 

휘발유는 온도가 높아짐에 따라 팽창하는 성질이 있어, 온도가 비교적 낮은 오전 시간에 주유하는 것이 더 효율적이라는 인식이 있다. 그

러나 휘발유는 지하에 보관되어 밖 온도의 영향을 받지 않는다.

 

기름이 적을 때 운전하면 주유통 바닥에 깔린 안 좋은 기름을 사용하게 되거나, 연료가 소진되어 ‘연기’가 엔진으로 빨 들어간다고 생각한다.

그러나 연료 탱크는 기름을 바닥에서 끌어 올리기 때문에 연료를 계속 태울 수 있다. 뿐만 아니라 기름의 질은 탱크의 남은 기름양과는 관계가 없다.

 

주요소에서는 파워, 프리미엄 등 각종 종류의 기름과 윤활유를 판매하지만, 이들은 높은 가격에도 불구하고 일반 기름보다 더 깨끗하지는 않다.

가연성이 적어 강력한 퍼포먼스 엔진에서 효력을 발휘할 뿐 대부분의 사람들이 일상적으로 이용하는 자동차에 더 큰 효과가 나타나는 것은 아니다.

 

연료 게이지는 운전자에게 정확히 탱크에 기름이 얼마큼 남아있는지 보여주지만, 레인지 계기판은 운전 패턴에 따라 바뀐다.

예를 들어, 고속도로에서 2시간 동안 6L/100km로 주행하다가 일반도로로 나와 12L/100km로 속도가 바뀌면 새로운 주행 상황에 맞추는 시간이 소요된다.

 

5. 제트 연료는 차가 더 빨리 갈 수 있게 한다?

일반 휘발유 차량은 제트 연료인 등유를 연소시킬 수 없다. 차량에 맞는 일반 연료를 사용하는 것이 가장 현명하다

 

 

 

포드 2018 F-150이 텍사스 자동차 기자 협회 텍사스 트럭 로데오(Texas Auto Writers Association Texas Truck Rodeo)에서 올해의 트럭으로 선정되며, 포드 F-시리즈에 14번째 수상의 영광을 안겼다.

한편 F-150 랩터는 오프로드 트럭 부문에서 우승을 차지했으며 참가 차량 전체에서 가장 높은 외관 점수를 기록했다.

 

2018 F-150은 강하고, 스마트한 기능들로 기존보다 업그레이드됐다. 오토 스타트-스탑 기능, 새로운 3.3L V6 엔진 등이 적용됐으며, 일반/견인 및 운반/스포츠 등 세 가지 주행모드를 갖춘 6단 자동 변속기와 일반/견인 및 운반/우천시/에코/스포츠 등 다섯 가지 모드를 갖춘 10단 자동 변속기를 선보인다.

뿐만 아니라 새로운 그릴, 범퍼, 램프, 테일게이트, 아플리케, 바퀴 등이 적용된 외관을 갖췄다.

 

한편, 포드 F-150 랩터는 세그먼트 유일한 고성능 오프로드 트럭으로, 45-마력의 3.5L 에코부스트 엔진, 10단 변속기, 지형 매니지먼트 시스템을 갖췄다.

 

 

2007 DARPA 어반 챌린지(2007 Defense Advanced Research Projects Agency Urban Challenge)는 오늘날의 자율주행기술이 시작된 역사적인 순간이다. 이후 10년이 지난 오늘날, 자율주행기술의 현 위치에 대해 살펴보자.

 

자동차용 첨단 센서 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)는 옅은 빛에서도 잘 작동해 자동차 주변의 3차원 세상을 감지해낸다.

그러나 LiDAR 센서가 감지하지 못하는 빛깔이나 질감에는 카메라를 이용하는데, 카메라는 조명이 약하면 작동에 어려움을 겪는다.

반면 레이더는 비교적 낮은 해상도이지만 장거리에서도 사용자의 속도를 직접 감지할 수 있다.

효율적인 하드웨어가 장착된 감지 시스템을 개발하는 것은 자율주행차의 주요 과제 중 하나다.

 

자율주행차는 보행자, 자전거, 다른 차량 등 주변의 사물을 인식하는 기술을 통해 세상을 본다.

다음 단계는 주변 사물들의 행동을 분석해 결정을 내리는 것이다. 계속해서 발전하는 인공지능, 기계 학습, 스토리지 기술 등은 방대한 양의 데이터를 수집하고 그 정보를 이용해 알고리즘을 만들어내는 것을 돕는다.

 

‣ 예측

능숙한 운전자는 보행자의 무단횡단이나 다른 차의 끼어들기 등 무의식적으로 주변의 행동을 예측하여 침착하게 대처한다. 능숙한 운전자에게 유연한 대처능력은 혼잡한 거리를 주행해야 하는 자율주행 자동차에도 필수이다.

 

일반적으로 자율주행자를 작동시키는 소프트웨어는 추계학적 시스템(stochastic system)을 기반으로 한다.

이는 입력값과 출력값을 산출해내는 것이 아닌 센서에 감지된 패턴과 모형이 연속된 결과를 의미한다.

이러한 추계학적 시스템을 구축하기 위해서는 동일한 결과의 데이터가 반복되어야 한다.