[테크월드=선연수 기자] 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance System)이 사고를 줄이고 생명을 구할 수 있는 기능이라는 것이 입증되고 있다. 컨슈머 리포츠(Consumer Reports)가 공개한 미국 고속도로 안전보험협회(IIHS, Insurance Institute for Highway Safety)가 2017년 실시한 조사에 따르면, 전방 충돌 경고와 자동 응급 제동 장치를 갖춘 자동차가 해당 시스템을 갖추지 않은 차에 비해 전방 추돌 사고 발생률이 50% 더 낮은 것으로 나타났다. 단순한 수준의 ADAS 애플리케이션조차 갖추지 않은 자동차들은 가장 높은 사고 발생률을 보였다.
오늘날의 ADAS는 미국 자동차공학회(SAE, Society of Automotive Engineers)에서 정의한 자율주행 L4, L5 수준으로 진화하고 있으며 도로 위에서의 역할이 더욱 중요해지고 있다.
모든 자동차에 ADAS 기술 전부를 적용하는 것은 비용 효율적이지 않을 수 있으나, 보다 많은 자동차에 운전자 보조 기능이 탑재돼야 한다. ADAS 기능을 효과적으로 활용하기 위해 데이터를 효율적으로 수집, 처리하고 교통 상황에 실시간으로 대응할 수 있어야 한다.
ADAS를 위한 지능적 센싱
기존에는 ADAS 용도로 수집된 이미지 데이터를 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용해 처리, 분석해왔다. 그러나 ADAS 기능이 점점 고도화되고, 도로 위에서 운전자와 자동차가 마주하는 여러 상황들에 민첩하게 대응하기 위해, 개발자들은 컴퓨터 비전 이상의 추가적인 툴을 필요로 하게 됐다.
모든 상황에서 ADAS가 일관성 있게 작동하도록 유지하는 것은 간단한 일이 아니다. 갑작스러운 악천후, 위험한 도로 상태 등 예기치 않은 상황에서도 자동차가 즉각 대처할 수 있어야 한다. 자동차가 주변 상황을 감지, 해석하고 이에 민첩하게 대처할 수 있는 역동적인 시스템을 개발해, 운전자를 위해 능동적으로 보조하는 이른바 ‘비행기의 부기장’과 같은 역할을 수행하도록 할 수 있을 것이다. 이런 시스템을 위해서는 필요한 데이터를 수집하고, 컴퓨터 비전과 효율적인 딥러닝 기술 등을 사용해 데이터를 실시간으로 처리할 수 있어야 한다.
ADAS 솔루션을 구현하기 위해서는 각종 센서들로부터 얻은 데이터를 유용한 정보로 변환하고, 이를 받아들인 자동차가 즉각적으로 조치할 수 있도록 해야 한다. 센서는 기본적으로는 카메라, 레이더, 초음파 등이 있으며, 라이다(LiDAR), 나이트 비전 열화상 카메라와 같은 복잡한 시스템들도 있다. 센서 데이터로부터 추출된 특징을 고선명 지도 데이터와 비교해 차량의 위치도 측정할 수 있다. 자동차는 뒷좌석을 데이터 센터나 서버로 바꾸지 않고도, 초당 60번씩 시스템에 도착하는 각종 센서 데이터들을 실시간으로 융합, 분석할 수 있어야 한다.
SoC를 통한 시스템 고도화
운전자가 신체 감각들을 통해 받아들인 다양한 정보들을 동시에 처리하고, 안전한 운전을 위한 의사결정을 즉각적으로 내릴 수 있듯이, 모든 ADAS 애플리케이션이 이런 기능을 능동적으로 수행할 수 있어야 한다. 고성능 SoC(System on Chip)를 사용하면 전력, 열, 부품, 통합 비용 등의 여러 제약 조건들 속에서도 프로세싱을 동시에 처리할 수 있다. 즉, 기존 ADAS 기능 수준을 낮추지 않고도, SoC 솔루션을 사용해 단순한 시스템(적은 수의 센서, 낮은 해상도의 제품)부터 복잡한 구성의 시스템까지 모두 구현해낼 수 있는 것이다.
애플리케이션 성능을 만족한다는 것은 차량의 여러 가능들 중 단 한 가지에 대한 해결일 뿐이다. 다양한 차종을 지원하기 위해서는 최대한 낮은 비용으로 시스템을 개발할 수 있어야 한다.
자동차의 소프트웨어 복잡성이 기하급수적으로 높아지고 있다. 이미 코드 규모는 1억 5000만 라인에 달하며, 개발 비용과 유지보수 비용도 늘어나고 있다. 차량 시스템의 상황 인식 능력이 좋아질수록 안전성에 대한 요구도 높아지고 있으며 엄격한 품질, 신뢰성 요건을 충족해야 한다. 이것이 현 자동차 시장의 요구이자 실정이다.
이 모든 요구들은 적합한 SoC를 사용함으로써 충족시킬 수 있다. 다양한 애플리케이션들의 요구에 따라 메모리, 입·출력, 프로세싱 코어와 같은 것들을 적절히 조합해 시스템의 BOM 목표를 달성할 수 있다.
SoC와 오픈 소프트웨어 개발 방법론을 함께 사용해 코드를 재사용할 수도 있다. SoC는 기능적 안전성과 신뢰성, 제품 수명을 염두에 두고 개발 초기부터 구축될 수 있다. 이중 신뢰성은 시장에서 차량 라인업을 오래 지속시키는 데 필수적이다. 미래의 도로는 [그림 1]과 같이 견고한 ADAS 기능을 갖춘 차량이 더욱 늘어날 것으로 전망된다.
통합 ADAS 프로세서 플랫폼
텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments, 이하 TI)는 앞서 말한 ADAS의 요구들을 충족하기 위해 자신토 7(Jacinto 7) 프로세서 플랫폼을 개발했다. 자동차 주변 전 방향을 모니터링하는 센싱 성능을 탑재하고 전력, 시스템 비용을 최적화하는 등 전체적인 시스템을 고려한 플랫폼이다.
플랫폼은 TDA4VM과 DRA829V 프로세서와, 전처리 데이터와 결합된 온칩 분석 자료로 효율적인 시스템 성능을 보여준다. 안정성과 관련한 기능들도 단일 디바이스로 통합해 제공하며, 고속 자동차 인터페이스를 지원해 데이터 관리 성능을 향상시켰다. TI는 자신토 7 프로세서 플랫폼을 통해 ADAS와 게이트웨이 시스템으로서 현실적인 성능을 제공하고 비용을 절감해, ADAS 기술에 대한 접근성을 높인다.
글: 커트 무어(Curt Moore) 텍사스 인스트루먼트 Jacinto 프로세서 매니저
자료제공: 텍사스 인스트루먼트
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