데이터 애널리틱스, 자율주행, 모델링

[테크월드=정환용 기자] 매스웍스가 개최한 오토모티브 컨퍼런스 2017 행사에는 200여 명의 업계 전문가, 연구원, 엔지니어들이 참석해 데이터 애널리틱스, 모델 기반 설계, 자율주행 등 최신 기술 트렌드에 대한 논의가 이뤄졌다. 매스웍스코리아 임직원들의 세션 발표와 함께 업계 전문가들의 네트워킹이 마련돼, 컨퍼런스 참가자들은 자동차 산업에서 화두로 떠오르고 있는 이슈를 해결하기 위한 효율적 설계, 테스트, 검증 솔루션을 살펴볼 수 있었다.

매스웍스코리아 이종민 대표는 “자동차 산업은 ADAS와 각종 센서 등 새로운 기술의 급속한 발전으로 인해 모델 기반 설계에 대한 수요가 급증하고 있는 분야”라며, “매스웍스는 차량에서 발생하는 대량의 신호, 이미지 등의 데이터를 보다 신속하게 수집·분석하고 알고리즘을 향상시켜, 자율주행차량의 설계 효율성을 대폭 향상시킬 수 있도록 지원한다. 앞으로도 매스웍스는 자동차 업계 관계자들이 혁신적인 기술 구현을 위한 연구개발을 가속화할 수 있도록 지원을 강화해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

데이터 애널리틱스 세션에선 성호현 차장이 ‘센서 빅데이터 애널리틱 환경을 이용한 매트랩(MATLAB)에서의 유지 보수 예측 시스템 개발’ 발표를 통해 빅데이터 접근과 머신러닝 등을 포함한 예측 모델 개발 환경에 대해 설명했다. 성 차장은 해외에서 자주 발생하는 풍력 발전 시스템의 파손을 예로 들며, 수백만 달러짜리 시스템이 파손되는 것을 막기 위해선 예측 유지·보수가 중요하다고 강조했다. 해당 영역에서 축적된 지식을 통합하고, 모델에서 실시간으로 수집되는 데이터를 매트랩과 시뮬링크 애플리케이션을 활용한 머신 러닝을 거치면, 개발자들이 간과할 수 있는 잉여 데이터를 기업에 가치 있는 데이터로 만들어낼 수 있다.

폴 어반(Paul Urban) 매스웍스 V&V 제품 마케팅 매니저는 ‘모델 기반 설계를 위한 새로운 요구사항 관리, 모델·코드 커버리지, 그리고 체킹 방법’(New Requirements, Coverage, and Checking Capabilities with Model-Based Design)을 주제로 강연을 진행했다. 자율주행 자동차에 적용되는 수많은 센서에 필요한 코드는 2000년대 중반 200~300만 줄에서 2015년 1600만 줄까지 불어났다. 이에 따라 개발-유닛 테스트-필드 테스트를 거쳐야 하는 개발 과정에서의 소요 비용도 늘어났다. 이는 요구사항에 춰 실행 가능한 사양으로 코드를 생성해 적용하는 과정의 개선이 필요하다는 점을 의미한다. 시뮬링크는 R2017b 업데이트를 통해 과거 하나의 과정으로 통합돼 있던 것을 요구사항, 커버리지, 체킹 과정으로 구분했고, 시뮬링크 V&V 라이선스를 통해 모든 과정을 자동으로 수행할 수 있도록 개선됐다.
 

자율주행 세션에선 매스웍스코리아 김종헌 부장이 ‘자동 주행 시스템 툴박스(Automated Driving System Toolbox) 소개’ 세션을 통해 자율주행 시스템 또는 운전자 보조 시스템에 실제로 활용되고 있는 센서 데이터를 시각화·통합 탐지 능력을 향상시킬 수 있는 방법 등을 소개했다. 카메라, 비전 인식, 차선 인식, 레이더(Radar), 라이더(Lidar) 등 자율주행 자동차의 각종 센서에서는 엄청난 양의 데이터가 생성된다. 김종헌 부장은 자동차에서 생성되는 데이터를 관측하는 방법, 차량의 비전 인식 센서가 이미지에서 개체를 탐색하는 방법, 그리고 매트랩 코더를 이용해 이 데이터들을 통합해 자율주행 자동차가 ADAS 알고리즘을 수행하는 방법 등을 설명했다.

이밖에도 김종남 차장은 ‘자동차 분야의 레이다 시스템 개발’에 대한 세션을 진행하며 자동차 사이의 거리를 측정하고 레이다 시스템을 모델링·시뮬레이션하는 기술을 선보여 참가자들의 큰 관심을 모았고, 이제훈 차장은 고신뢰성 소프트웨어를 위한 시뮬링크(Simulink) 기반의 테스팅 프로세스 구축 방법을 소개했다. 유용출 과장은 자동차 업계에서 도입이 증가하고 있는 MISRA C:2012 가이드라인의 특징과 폴리스페이스(Polyspace)의 검증 기능에 대해 설명했다.

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