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'''자율주행센서'''는 자율주행차가 자차의 위치인식을 위한 [[센서]]와 주행 환경에 존재하는 다양한 물체인식을 위한 센서를 말한다. 현재 자동차에 쓰이는 자율주행 센서는 [[카메라]], [[레이더]], [[라이다]] 등 세 가지가 대표로 꼽힌다.  
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'''자율주행센서'''는 자율주행차가 자차의 위치인식을 위한 [[센서]]와 주행 환경에 존재하는 다양한 물체인식을 위한 센서를 말한다. 현재 자동차에 쓰이는 자율주행 핵심 센서는 [[카메라]], [[레이더]], [[라이다]] 등 세 가지가 대표로 꼽힌다.  
  
 
카메라는 실제 사물의 형상을 읽어내고, 차선이나 신호등, 표지판 같은 도로의 상황을 읽어내기 때문에 가장 범용적으로 쓸 수 있는 센서 기술이다. 여기에 정확도를 높이기 위해 다른 센서들을 덧붙이는 경우가 많다. 그 중 라이다는 카메라의 정보를 보완하는 최적의 센서로 꼽힌다. 빛을 쏘아서 사물에 부딪쳐 돌아오는 신호를 읽어 사물의 형체를 입체적으로 읽어내는 것이다. 마찬가지로 레이더 센서는 초음파를 쏘아 앞에 충돌을 일으킬 수 있는 사물이 있는지 파악하는 데에 쓰인다.
 
카메라는 실제 사물의 형상을 읽어내고, 차선이나 신호등, 표지판 같은 도로의 상황을 읽어내기 때문에 가장 범용적으로 쓸 수 있는 센서 기술이다. 여기에 정확도를 높이기 위해 다른 센서들을 덧붙이는 경우가 많다. 그 중 라이다는 카메라의 정보를 보완하는 최적의 센서로 꼽힌다. 빛을 쏘아서 사물에 부딪쳐 돌아오는 신호를 읽어 사물의 형체를 입체적으로 읽어내는 것이다. 마찬가지로 레이더 센서는 초음파를 쏘아 앞에 충돌을 일으킬 수 있는 사물이 있는지 파악하는 데에 쓰인다.
  
 
== 상세 ==
 
== 상세 ==
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=== 카메라센서 ===
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자율주행차의 주변 환경 인식은 크게 [[카메라]]와 [[레이더]], [[라이다]] 등을 포함한 3개의 센서에서 시작된다. 인간의 눈, 코, 입, 귀의 역할이 다른 것처럼 각 센서의 전문 분야도 다르다. 우선 카메라 센서는 사람과 사물, 차량 등으로 분류하면서 주변 물체 식별에 사용된다. 다만 어두운 공간이나 악천후 상황에선 확실한 사물 식별이 어렵다. 카메라를 차선 인식 용도로만 이용했던 과거와는 달라진 모습이다. 이스라엘 카메라 알고리즘 업체인 [[모빌아이]] 정도만 앞차와의 거리나 도달 시간 등을 이용해 운전자보조장치(DAS)를 상용화했다. 최근 들어선 [[테슬라]]와 [[현대모비스]] 등이 연석이나 자갈, 잔디를 인식하는 카메라 기술 개발에 성공해 양산 중이다. 평면에만 국한됐던 인식 기능이 돌출된 구조물 파악까지 가능해진 셈이다.
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[[카메라센서]]는 첨단 운전자 지원 시스템 시장에서부터 이미 핵심 센서로 발전하였고, 향후 자율주행 시대에도 가장 큰 시장을 형성할 것으로 예측된다. 의무 장착으로 시장이 확대된 후방 감시 카메라, [[모빌아이]](Mobileye)가 개척한 다기능 전방카메라, [[다임러]](Daimler)가 견인하는 스테레오 카메라, 야간 감시 카메라와 운전자 모니터링 카메라까지 다양한 종류와 기능을 가진 카메라가 시장을 형성하고 있고, 자율주행 자동차에는 더 많은 종류의 카메라가 장착될 것으로 전망된다. 자율주행을 위한 카메라 조합은 [[테슬라]](Tesla)의 새로운 [[오토파일럿]] 시스템에 장착된 8대 카메라 구조를 살펴봄으로써 향후 발전 방향을 조망할 수 있을 것이다. 테슬라의 오토파일럿은 전방 카메라 3개, 후방카메라 2개가 장착되어 총 8개의 카메라와 레이다, 초음파 센서로 구성되며, 센서 융합 플랫폼은 [[엔비디아]](Nvidia)의 드라이브 PX2를 사용한다. 모빌아이와의 협력 관계를 청산하고 자사의 독자 카메라 솔루션을 개발한 테슬라는 원거리 전방과 360도 주변환경을 카메라 센서만으로 인지한다. 각 카메라의 검출 거리, 화각, 장착 위치 등을 고려하면 개별 카메라가 담당할 인지 기능을 예측할 수 있다. 공개된 정보에 의하면 8개의 카메라 기능이 완성된 것은 아니고, 향후 소프트웨어 버전을 개선하면서 새로운 기능을 추가해 갈 것으로 판단된다. 한편 자율주행 3단계에서는 자율주행 상태에서 운전자의 주의 집중이 요구되므로 운전자 상태 모니터링 기능이 반드시 필요하게 되어서 다양한 기업들이 운전자 모니터링 카메라 제품을 시장에 출시하고 있다.<ref name="기석철">충북대학교 기석철 스마트카연구센터장, 산학협력본부 부교수, 〈[https://www.tta.or.kr/data/androReport/ttaJnal/173-2-3-1.pdf 자율주행차 센서 기술 동향]〉, 《미래창조과학부》, 2017-09-10</ref>
 
  
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=== 라이다 ===
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원래 군사목적으로 개발됐던 레이더의 경우엔 전자기파를 발사하고 반사돼 돌아오는 신호를 기반으로 주변 사물과의 거리, 속도, 방향 등의 정보를 추출하는 센서다. 또 날씨, 시간과 관계없이 제 성능을 발휘한다. 레이더는 주파수에 따라 단거리부터 중거리, 장거리를 모두 감지할 수 있다는 점에서 현재도 긴급자동제동장치, 스마트 크루즈 컨트롤 등 다양한 [[첨단운전자보조시스템]](ADAS) 기술에 적용되고 있다.
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자율주행 자동차에서 [[라이다]](Lidar) [[센서]]의 중요성이 부각되면서 기존의 업체들은 저가격화 및 소형화와 함께 자동차 전장 신뢰성이 확보된 양산 제품 개발을 진행하고 있고, 신규업체도 자율주행 자동차 시장에 도전하고 있다. 기존의 연구용 제품들은 대부분 [[3D]] [[레이저]] 스캐닝 방식이기 때문에 소형화와 저가격화에 문제가 있었으나, 최근에는 광다이오드(photodiode)의 배열을 통해 광전 변환된 [[아날로그]] 신호를 증폭하는 3D 플래시 방식이 소개되면서 자동차 업계에서 양산 개발을 위한 투자를 집중하고 있다. [[이베오 오토모티브 시스템즈]](Ibeo Automotive Systems)를 인수한 프랑스 기업 [[발레오]](Valeo)가 [[아우디]](Audi) [[A8]] 차량에 세계 최초의 양산 레이다인 [[스카라]](SCALA)를 출시할 예정이다. 스카라는 4채널의 스캔 라인으로 구성되며, 145도의 수평화각과 150미터의 거리를 40ms의 속도로 측정할 수 있다. [[쿼너지시스템즈]](Quanergy Systems), [[테트라뷰]](TetraVue) 등은 3D 플래시 방식의 라이다를 저가격으로 양산하겠다는 계획을 발표하과 있어서 향후 라이다 센서는 신기술 혁신과 가격 절감이 급격하게 이루어질 것으로 기대되고 있다. 국내에도 라이다 국산화 개발을 위한 정부와 민간투자가 이루어지고 있으나, 아직까지 자율주행 자동차에 적용될 수 있는 수준의 제품이 없어서 선진기업과의 기술격차 극복을 위한 노력이 절실한 상황이다.<ref name="기석철"></ref>
 
  
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=== 레이다 ===
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주파수는 긴 파장의 저주파일수록 상대적으로 동일한 출력의 전파를 쏘아도 도달 거리가 길어지는 반면 정확도는 떨어진다. 이런 특성으로 장거리 레이더 센서는 저주파인 77기가헤르츠(㎓) 대역을 사용한다. 보다 명확한 정보가 요구되는 단거리 레이더 센서의 대역폭은 79㎓ 대역을 이용한다. 장거리 레이더는 150~200m 이상까지 확인되지만 화각이 40도 안팎이다. 단거리 레이더의 경우엔 100m 이내 거리를 감지하지만 화각은 100도 이상이다.
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[[레이다]](Radar)는 2x GHz와 7x GHz의 밀리미터 파장을 이용하여 협대역 방식과 초광대역 방식으로 구분되어 검출 거리에 의해서 근거리, 중거리, 원거리 레이다로 나뉜다. 2x GHz 레이다는 주로 사각지대검출, 차선변경지원, 혼잡지역지원, 후방충돌경보 등의 기능을 제공하는 센서로 사용되고, 7x GHz 레이다는 해상도와 검출 거리 측면에서 장점이 있기 때문에 적응순항제어와 자동긴급제동 등에 사용된다. 각 나라의 안전 규제와 신차 안전도 평가 프로그램으로 인해 적응순항제어와 자동긴급제동 등을 위한 레이다 수요는 지속적으로 증가될 것으로 예측된다. 레이다 개발을 위해서 과거에는 밀리미터 파장의 신호처리를 위한 고주파 회로기술이 필요했으나, 최근에는 자동차용 반도체 기업들이 원칩 레이다 솔루션을 제공하고 있어서 저전력, 소형화 가격 절감이 가능하게 되었다. 글로벌 경쟁력을 가진 레이다 센서 기업은 [[보쉬]](Bosch), [[콘티넨탈]](Continental), [[덴소]](Denso), [[델파이]](Delphi), [[오토리브]](Autoliv) 등이며 국내에서는 [[만도]](Mando)가 유일하게 독자 레이다 개발 능력을 보유하고 있다.<ref name="기석철"></ref>
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라이다는 레이저(빛)를 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어낸다. 주로 905나노미터(nm)의 짧은 파장을 이용해 레이더보다 공간 분해능력이 훨씬 정밀하다. 또 자체 광원으로 빛이 부족환 환경에서도 성능에 영향을 덜 받는다. 때문에 카메라, 레이더가 감지하지 못하는 환경에서도 활용할 수 있다. 최근에는 출력을 1,550nm까지 높여 훨씬 더 넓은 공간을 인식할 수 있는 기술도 개발됐다. 이는 사람 눈에 흡수되지 않고, 태양광의 간섭현상도 적어 안정성이 뛰어나다.
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작동 방식이 사람의 눈과 유사한 라이다는 '자율주행차의 눈'으로 불린다. 사람은 왼쪽 눈과 오른쪽 눈 사이의 거리, 왼쪽 눈에서 보이는 물체와 오른쪽 눈에서 보이는 물체의 거리를 계산해서 실제 대상 물체와의 거리를 파악한다. 라이다는 초당 수십 번의 레이저를 주변 사물들과 주고받으면서, 정밀하게 거리 정보를 파악할 수 있다. 이는 자율주행 시스템의 신뢰를 높이는 데 중요한 역할을 한다. 다만 고가인 라이다의 경우, 빛을 이용하는 만큼 악천후 시 정확도가 떨어진다.
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* '''[[라이다]]'''(Light Detecting And Ranging)는 마이크로파 대신 빛(레이저)을 이용한다. 360도로 초당 수십 바퀴를 돌며 파장이 짧은 '펄스 레이저'를 쏘아 되돌아오는 정보를 토대로 주변 상황을 인지한다. 라이다는 우리 눈보다 넓은 범위 지역에서 차량, 도로, 건물, 사람 등의 정보를 식별할 수 있는데 정밀하고 입체적인 이미지를 얻을 수 있어 자율주행차 센서의 대세로 인정받고 있다. 라이다는 차량 주변 모든 환경을 이미지화 시키기 때문에 별도로 카메라의 도움을 받지 않고도 장애물이 무엇인지 판단할 수 있다. 다만 라이더는 특성상 차량 상부에서 계속 회전을 해야 하기 때문에 크기도 크고 미관상 좋지 않다. 장비 가격이 비싼 것 역시 단점이다. 라이다 한 대가 웬만한 외제차 한 대 가격이다.
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* '''[[레이더]]'''(Radio Detecting And Ranging)는 '무선 탐지와 거리 측정'의 준말이다. 영화에 흔히 등장하는 레이더는 녹색 모니터 위에 회전 반경이 표시되면서 장애물이 점 같은 형태로 나타나는 것이다. 레이더는 직진성이 강한 10cm ~ 100cm의 마이크로파를 쏘고 다시 되돌아오는 전자기파를 통해 거리, 방향, 고도를 파악할 수 있어 비행기, 배의 위치, 기상정보, 지형 정보 등을 얻는다. ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 장치가 있는 자동차라면 대부분 이 레이더 센서가 장착돼 있다. 전후방에 장착된 레이더는 앞 차와의 차간 거리를 유지하거나 긴급 제동, 사각 지대 탐색 등에 이용된다. 다만 레이더는 물체의 유무와 거리는 알 수 있지만 장애물이 사람인지 차량인지 정확하게 파악하기는 힘들다. 그래서 레이더는 [[카메라]]의 도움을 받는다. 레이더가 파악한 장애물이 사람인지 물체인지를 카메라가 판단해 인공지능이 결정을 내리는데 도움을 주게 하는 것이다.
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* '''[[카메라 센서]]'''
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* '''[[초음파센서]]'''
  
 
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== 참고자료 ==
 
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== 같이 보기 ==
 
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* [[자율주행]]
 
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* [[레이다]]
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* [[레이더]]
 
* [[라이다]]
 
* [[라이다]]
 
* [[이미지센서]]
 
* [[이미지센서]]

2022년 10월 12일 (수) 10:41 판

자율주행센서는 자율주행차가 자차의 위치인식을 위한 센서와 주행 환경에 존재하는 다양한 물체인식을 위한 센서를 말한다. 현재 자동차에 쓰이는 자율주행 핵심 센서는 카메라, 레이더, 라이다 등 세 가지가 대표로 꼽힌다.

카메라는 실제 사물의 형상을 읽어내고, 차선이나 신호등, 표지판 같은 도로의 상황을 읽어내기 때문에 가장 범용적으로 쓸 수 있는 센서 기술이다. 여기에 정확도를 높이기 위해 다른 센서들을 덧붙이는 경우가 많다. 그 중 라이다는 카메라의 정보를 보완하는 최적의 센서로 꼽힌다. 빛을 쏘아서 사물에 부딪쳐 돌아오는 신호를 읽어 사물의 형체를 입체적으로 읽어내는 것이다. 마찬가지로 레이더 센서는 초음파를 쏘아 앞에 충돌을 일으킬 수 있는 사물이 있는지 파악하는 데에 쓰인다.

상세

자율주행차의 주변 환경 인식은 크게 카메라와 레이더, 라이다 등을 포함한 3개의 센서에서 시작된다. 인간의 눈, 코, 입, 귀의 역할이 다른 것처럼 각 센서의 전문 분야도 다르다. 우선 카메라 센서는 사람과 사물, 차량 등으로 분류하면서 주변 물체 식별에 사용된다. 다만 어두운 공간이나 악천후 상황에선 확실한 사물 식별이 어렵다. 카메라를 차선 인식 용도로만 이용했던 과거와는 달라진 모습이다. 이스라엘 카메라 알고리즘 업체인 모빌아이 정도만 앞차와의 거리나 도달 시간 등을 이용해 운전자보조장치(DAS)를 상용화했다. 최근 들어선 테슬라와 현대모비스 등이 연석이나 자갈, 잔디를 인식하는 카메라 기술 개발에 성공해 양산 중이다. 평면에만 국한됐던 인식 기능이 돌출된 구조물 파악까지 가능해진 셈이다.

원래 군사목적으로 개발됐던 레이더의 경우엔 전자기파를 발사하고 반사돼 돌아오는 신호를 기반으로 주변 사물과의 거리, 속도, 방향 등의 정보를 추출하는 센서다. 또 날씨, 시간과 관계없이 제 성능을 발휘한다. 레이더는 주파수에 따라 단거리부터 중거리, 장거리를 모두 감지할 수 있다는 점에서 현재도 긴급자동제동장치, 스마트 크루즈 컨트롤 등 다양한 첨단운전자보조시스템(ADAS) 기술에 적용되고 있다.

주파수는 긴 파장의 저주파일수록 상대적으로 동일한 출력의 전파를 쏘아도 도달 거리가 길어지는 반면 정확도는 떨어진다. 이런 특성으로 장거리 레이더 센서는 저주파인 77기가헤르츠(㎓) 대역을 사용한다. 보다 명확한 정보가 요구되는 단거리 레이더 센서의 대역폭은 79㎓ 대역을 이용한다. 장거리 레이더는 150~200m 이상까지 확인되지만 화각이 40도 안팎이다. 단거리 레이더의 경우엔 100m 이내 거리를 감지하지만 화각은 100도 이상이다.

라이다는 레이저(빛)를 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어낸다. 주로 905나노미터(nm)의 짧은 파장을 이용해 레이더보다 공간 분해능력이 훨씬 정밀하다. 또 자체 광원으로 빛이 부족환 환경에서도 성능에 영향을 덜 받는다. 때문에 카메라, 레이더가 감지하지 못하는 환경에서도 활용할 수 있다. 최근에는 출력을 1,550nm까지 높여 훨씬 더 넓은 공간을 인식할 수 있는 기술도 개발됐다. 이는 사람 눈에 흡수되지 않고, 태양광의 간섭현상도 적어 안정성이 뛰어나다.

작동 방식이 사람의 눈과 유사한 라이다는 '자율주행차의 눈'으로 불린다. 사람은 왼쪽 눈과 오른쪽 눈 사이의 거리, 왼쪽 눈에서 보이는 물체와 오른쪽 눈에서 보이는 물체의 거리를 계산해서 실제 대상 물체와의 거리를 파악한다. 라이다는 초당 수십 번의 레이저를 주변 사물들과 주고받으면서, 정밀하게 거리 정보를 파악할 수 있다. 이는 자율주행 시스템의 신뢰를 높이는 데 중요한 역할을 한다. 다만 고가인 라이다의 경우, 빛을 이용하는 만큼 악천후 시 정확도가 떨어진다.

  • 라이다(Light Detecting And Ranging)는 마이크로파 대신 빛(레이저)을 이용한다. 360도로 초당 수십 바퀴를 돌며 파장이 짧은 '펄스 레이저'를 쏘아 되돌아오는 정보를 토대로 주변 상황을 인지한다. 라이다는 우리 눈보다 넓은 범위 지역에서 차량, 도로, 건물, 사람 등의 정보를 식별할 수 있는데 정밀하고 입체적인 이미지를 얻을 수 있어 자율주행차 센서의 대세로 인정받고 있다. 라이다는 차량 주변 모든 환경을 이미지화 시키기 때문에 별도로 카메라의 도움을 받지 않고도 장애물이 무엇인지 판단할 수 있다. 다만 라이더는 특성상 차량 상부에서 계속 회전을 해야 하기 때문에 크기도 크고 미관상 좋지 않다. 장비 가격이 비싼 것 역시 단점이다. 라이다 한 대가 웬만한 외제차 한 대 가격이다.
  • 레이더(Radio Detecting And Ranging)는 '무선 탐지와 거리 측정'의 준말이다. 영화에 흔히 등장하는 레이더는 녹색 모니터 위에 회전 반경이 표시되면서 장애물이 점 같은 형태로 나타나는 것이다. 레이더는 직진성이 강한 10cm ~ 100cm의 마이크로파를 쏘고 다시 되돌아오는 전자기파를 통해 거리, 방향, 고도를 파악할 수 있어 비행기, 배의 위치, 기상정보, 지형 정보 등을 얻는다. ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 장치가 있는 자동차라면 대부분 이 레이더 센서가 장착돼 있다. 전후방에 장착된 레이더는 앞 차와의 차간 거리를 유지하거나 긴급 제동, 사각 지대 탐색 등에 이용된다. 다만 레이더는 물체의 유무와 거리는 알 수 있지만 장애물이 사람인지 차량인지 정확하게 파악하기는 힘들다. 그래서 레이더는 카메라의 도움을 받는다. 레이더가 파악한 장애물이 사람인지 물체인지를 카메라가 판단해 인공지능이 결정을 내리는데 도움을 주게 하는 것이다.

각주

참고자료


같이 보기


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버튼과 스위치 근접스위치 • 레벨스위치 • 리드 스위치 • 리미트 스위치 • 마이크로 스위치 • 버저(부저) • 버튼 • 벨 • 볼륨 스위치 • 셀렉터 스위치 • 스위치 • 스피드 스위치 • 시동버튼(스타트 스위치) • 신호 • 신호음 • 썬루프 스위치 • 압력스위치 • 열선스위치 • 온도스위치 • 워크인 스위치 • 유량스위치 • 잠금장치 • 전기스위치 • 전조등 스위치 • 조이스틱 스위치 • 차일드락 • 창문 스위치 • 창문잠금장치 • 토글 스위치 • 트렁크 열림 버튼 • 파워윈도우 스위치 • 푸시버튼 스위치 • 하차벨 • 햅틱버튼
센서 MEMS센서 • 가상센서 • 가속도센서 • 가스센서 • 감압식 센서 • 공기질센서 • 광센서 • 근접센서 • 냉각수 온도센서 • 노크센서 • 녹스센서 • 라이다 • 레이다 • 레인센서(우적센서) • 바이오센서 • 배기가스온도센서 • 버클센서 • 산소센서 • 센서 • 소리센서 • 속도센서 • 스로틀 포지션 센서 • 습도센서 • 압력센서 • 액추에이터 • 에어백센서 • 에어플로우 센서 • 온도센서 • 유량센서 • 이미지센서 • 자율주행센서 • 자이로스코프(자이로센서) • 점유센서(점유감지센서) • 정전식 센서 • 조도센서(일사센서) • 조향각센서 • 주차보조센서 • 중력센서 • 지문센서 • 지자기센서 • 차량용 센서 • 초음파센서 • 충격센서 • 충돌방지센서 • 카메라센서 • 크랭크각 센서 • 타이어 공기압 경보장치(TPMS) • 타이어 공기압 센서 • 타이어 압력 경고등 • 토크센서 • 하이트센서(차고센서) • 후방감지센서 • 흡기 온도센서
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