글: 밥 실러(Bob Siller), Sr. Strategic Marketing Manager
Industrial and Automotive Business Unit
알테라 코퍼레이션 / www.altera.com
1950년대 초반의 전동 윈도우에서부터 오늘날 최첨단 자율 운전 시스템에 이르기까지 당시마다 고급형 차종에 이용되던 첨단 기능들은 거의 어김 없이 시간이 지나면서 중급형 및 이코노미 차종으로까지 확대되었으며 그러한 기능들을 구현하기 위해서 필요한 전기 또는 전자 시스템이 등장하였다. 최근에 부상하고 있는 ADAS(Advanced Driver Assistance System: 첨단 운전자 지원 시스템) 역시 예외가 아니다. 이러한 예로서 이제는 유럽형 Ford Focus가 ACC(adaptive cruise control: 적응형 주행 제어), 자율 제동, 능동 차선 지원 기능을 제공하게 되었는데 이들 기능은 한때는 고급형 차종에만 속하던 기능들이다. 이제는 KIA의 이코노미 차종까지도 후방 카메라를 장착하고 있다. 하지만 ADAS 기술이 갈수록 더 낮은 가격대의 차종으로 확대됨에 따라서 한 가지 역설적인 과제를 제기하고 있다. 그것은 바로 극히 낮은 가격대로 상당히 높은 컴퓨팅 자원을 필요로 한다는 것이다.
ADAS 애플리케이션 도입
ADAS 애플리케이션이 고급형 차종을 넘어서 다른 차종으로까지 확대되고 있는 이러한 경향은 부분적으로는 치열한 경쟁 때문이지만 단지 이뿐만이 이러한 경향을 가속화하는 요인은 아니다. 정부 규제 또한 이러한 경향을 가속화하는 중요한 요인이 되고 있다. 이러한 예로서 미국에서는 고속도로 교통 안전국(National Highway Transportation Safety Administration)에서 후방 카메라를 의무적으로 장착하도록 하는 법률을 마련하는 작업을 하고 있으므로 이에 따라서 2018년에 자동차 카메라 수요가 6천만 대에 이를 것으로 전망된다. 또한 EC에서는 2015년까지 첨단 응급상황 제동 시스템과 차선 이탈 경고(lane departure warning: LDW) 시스템을 의무화할 예정이다.
ADAS 장착 자동차에 대해서는 보험료 할증금을 깎아주는 제도 또한 ADAS 애플리케이션의 도입을 확대하도록 하는 또 다른 요인이 될 것으로 예상된다. 이러한 할인은 통계적인 측면에서 타당성을 갖는다. 운전자가 차선에서 시선이 벗어났을 때 이를 경고해주는 시스템이나 야간에 추가적인 가시성을 가능하게 하는 시스템은 사고를 방지하고 생명을 보호할 수 있기 때문이다.
ADAS 애플리케이션이 증가할 수 있도록 하는 또 다른 요인은 비용의 하락이다. ADAS 기술은 갈수록 더 극도로 복잡해지고 있음에도 불구하고 센서 및 프로세서 기술이 발전하고 더 적은 수의 부품으로 더 많은 기능을 통합할 수 있게 됨에 따라서 이제 엔지니어들이 중급형 차종 및 심지어 이코노미 차종으로까지 적합한 가격대로 ADAS 애플리케이션을 설계할 수 있게 되었다. 이와 같이 기능 통합을 통해서 비용과 복잡성이 낮아질 수 있게 된 것이 ADAS 기술이 모든 등급의 차종으로 계속해서 확대될 수 있도록 하는 중요한 요인이 되고 있다.
다양한 기능
이러한 모든 전망에도 불구하고 ADAS 기술은 자동차 산업 종사자들에게 다수의 해결해야 할 과제를 제기한다. 많은 기술이 초기 단계에 그렇듯이 ADAS 애플리케이션은 동시에 여러 방향으로 진화하고 있으며 이 중에서 어떤 것이 최종적으로 시장에서 탄력을 받을 것인지는 지금으로서는 알 수 없다.
이 글을 쓰고 있는 현재 Hitachi는 2개 전방 카메라를 이용해서 최대 100미터 거리의 물체를 식별할 수 있는 멀티 센서 기법에 주력하고 있다. 이 기술은 "eye sight"라고 하는 것으로서 현재 생산되고 있는 2013년형 Legacy 및 Outback 모델에 도입되고 있다. Denso는 최근에 적외선(IR) 카메라를 이용해서 운전자의 얼굴을 촬영하고 운전자가 눈을 뜨고 있는지 감고 있는지를 판단할 수 있는 졸음 감지 시스템을 선보였다. 운전자가 눈을 감고 있으면 졸고 있다는 표시일 수 있는 것이다. Aisin은 차선 표시를 기준으로 해서 자동차 위치를 모니터링할 수 있는 비용적으로 경제적인 방법인 리어뷰 카메라를 이용하고 여기에 GPS와 도로 지도 데이터를 결합해서 전방의 도로 조건에 비추어서 자동차의 위치를 판단할 수 있는 차선 감지 시스템을 내세우고 있다.
그러면 ADAS 기술이 어떻게 대중 시장으로 빠르게 확대되고 있는지 좀더 자세히 살펴보도록 하자.
시스템: 차선 이탈 경고(Lane Departure Warning: LDW)
센서: 카메라
LDW 시스템은 자동차가 차선을 이탈하거나 도로의 커브나 가장자리 가까이로 다가갔을 때 가청 경고나 모션 경고(운전대나 좌석을 부드럽게 진동시키는 방식)를 내보낸다. 이러한 시스템은 통상적으로 자동차가 특정한 속도 이상으로(예를 들면 시속 55마일(88.5킬로미터) 이상) 주행하고 있으며 자동차의 방향 표시등이 켜져 있지 않을 때 작동한다. 도로 상의 차선 표시를 촬영하고 이 표시에 비추어서 자동차의 주행이 차선을 벗어났을 가능성이 있는 것으로 나타났을 때 이를 감지하기 위해서 카메라 시스템이 필요하다. 모든 자동차 업체들이 이에 대한 애플리케이션 요구는 거의 비슷하지만 각각의 업체들이 단일 전방 카메라를 이용하거나 단일 후방 카메라를 이용하거나 듀얼/스테레오 전방 카메라를 이용하는 등과 같이 각기 다른 기법들을 채택하고 있다. 이 때문에 단일 하드웨어 아키텍처로 각기 다른 타입의 카메라 요구를 충족한다는 불가능하다. 그러므로 다양한 구현 옵션들을 충족하기 위해서는 유연한 하드웨어 아키텍처를 필요로 한다.
시스템: 적응형 주행 제어(Adaptive Cruise Control: ACC)
센서: 레이더
ACC는 지난 10여년 동안 고급형 차종에 이용되어 왔으나 이제는 보급형 차종으로까지 확대되게 되었다. 자동차를 일정한 속도로 주행하도록 설계되었던 기존의 주행 제어와 달리 ACC는 전방의 자동차가 너무 가까이 있으면 속도를 낮추고 조건이 허용하는 한에서 상한 제한 속도를 충족하도록 속도를 높이는 등과 같이 교통 조건에 따라서 자동차 속도를 조절할 수 있다. 이 시스템은 자동차 전면에 탑재된 레이더 센서를 이용해서 구현된다. 하지만 레이더 시스템은 물체의 크기와 형태를 인식하지 못하고 비교적 시야가 좁으므로 레이더와 함께 카메라를 결합하는 것이 바람직한 방법이다. 문제는 오늘날 이용되는 카메라나 레이더 센서에 대해서 어떠한 표준 구성이 존재하지 않는다는 것이다. 그러므로 또한 유연한 하드웨어 플랫폼을 필요로 한다.
시스템: 교통 신호 인식(Traffic Sign Recognition: TSR)
센서: 카메라
교통 신호 인식(TSR) 시스템은 명칭에서 알 수 있듯이 전방 카메라와 패턴 인식 소프트웨어를 이용해서 공중 교통 신호(속도 제한, 정지 신호등, 전방 회전 등)를 인식할 수 있다. 이 시스템은 운전자에게 전방의 신호를 알려줌으로써 운전자가 신호를 지킬 수 있도록 한다. TSR은 운전자가 정지 신호를 지키지 못하거나, 금지된 곳에서 좌회전을 하거나, 그 밖에 실수로 충돌을 일으킬 수 있는 어떠한 동작을 할 가능성을 낮추도록 함으로써 안전성을 향상시킨다. 이러한 시스템은 검출 알고리즘을 향상시키고 지역에 따라서 다른 교통 신호 표식에 적응하기 위해서 유연한 소프트웨어 플랫폼을 필요로 한다.
시스템: 야간 시각(Night Vision: NV)
센서: IR 또는 열 카메라
야간 비전(NV) 시스템은 이 시스템이 없다면 운전자가 어두운 조건에서 볼 수 없었을 물체를 식별할 수 있도록 한다. 이러한 물체는 통상적으로 자동차의 전조등이 비출 수 있는 시야를 벗어나서 있는 것들이므로 NV 시스템은 주행 중인 자동차의 전방에 존재하고 있는 위험성을 향상된 방식으로 경고할 수 있으므로 운전자가 충돌을 피할 수 있도록 한다.
NV 시스템은 자동차 업체에 따라서 다양한 카메라 센서 및 디스플레이를 이용하고 있으나 기본적으로는 능동형 및 수동형의 두 가지 유형으로 구분할 수 있다:
● 능동형 시스템은 near-IR 시스템이라고도 하는 것으로서, IR 광 소스와 CCD(charge-coupled device) 카메라를 결합해서 디스플레이 장치로 모노크롬 영상을 제공한다. 이 시스템은 높은 해상도로 훌륭한 영상 품질을 제공한다. 통상적인 가시 거리는 150미터이다. 이들 시스템은 카메라 시야에 들어오는 모든 물체들을 감지할 수 있으나(열 시그니처를 방출하지 않는 물체 포함) 비가 오거나 눈이 오는 환경에서는 효과가 제한적이다.
● 수동형 시스템은 외부적 광 소스를 이용하는 것이 아니라 열영상 카메라를 이용해서 물체로부터 자연스럽게 방사되는 열 방사를 이용해서 영상을 포착한다. 이러한 유형의 시스템은 마주 오는 자동차의 전조등이나 열악한 기상 조건에 의해서 영향을 받지 않으며 300미터에서부터 1000미터까지의 거리를 감지할 수 있다. 이러한 시스템의 단점은 영상이 입자가 거칠고 더운 기상 조건에서는 기능성이 떨어진다는 것이다. 또한 수동형 시스템은 일정한 열 시그니처를 갖는 물체들만 감지할 수 있다. 수동형 시스템을 비디오 분석 기술과 결합함으로써 자동차 경로 상에서 보행자 등과 같은 물체를 강조할 수 있다.
NV 시스템은 각각의 사용하는 기법에 따라서 다양한 아키텍처를 선택할 수 있으며 다양한 절충을 할 수 있다. 경쟁력을 높이기 위해서는 자동차 업체들이 다중의 카메라 센서를 지원할 수 있어야 하며 그러기 위해서는 공통적인 유연한 하드웨어 플랫폼을 이용한 구현이 바람직할 것이다.
시스템: 적응형 상향등 제어(Adaptive High Beam Control: AHBC)
센서: 카메라
AHBC(Adaptive High Beam Control)는 카메라를 이용해서 교통 조건(마주 오는 자동차와 같은 방향으로 주행하고 있는 자동차 모두 포함)을 감지하고 이렇게 감지된 조건에 따라서 상향 전조등을 밝게 하거나 어둡게 하는 지능적인 전조등 제어 시스템이다. AHBC 시스템은 운전자가 다른 자동차가 같이 있을 때 수동으로 전조등을 어둡게 하려고 조작하기 위해서 주의가 분산될 필요 없이 상향등을 최대한 사용할 수 있도록 해서 최대한 멀리 볼 수 있도록 하므로 자동차의 안전성을 향상시킬 수 있도록 한다. 일부 시스템에서는 전조등을 개별적으로 제어할 수 있기까지 하므로 한쪽 전조등은 어둡게 하면서 다른 쪽 전조등의 상향등은 작동시킬 수 있다. AHBC는 LDW나 TSR 같은 다른 전방 카메라 기반 시스템을 보완할 수 있다. 이 시스템은 고해상도 카메라를 필요로 하지 않으며 자동차 내에서 다른 ADAS 애플리케이션에 전방 카메라가 이미 사용되고 있다면 이 기능을 좀더 낮은 비용으로 구현할 수 있을 것이다.
시스템: 보행자/장애물/자동차 감지(PD)
센서: 카메라, 레이더, IR
보행자 감지(Pedestrian Detection: PD) 시스템(장애물과 다른 자동차 포함)은 모든 시스템들이 단일 카메라나 좀더 정교한 시스템의 경우에 스테레오 카메라 등과 같이 카메라 센서를 이용해서 상세한 감지를 가능하게 한다. 움직이는 보행자의 시각적 시그니처는 높은 "클래스 변동성"(의복, 조명, 크기, 거리), 복잡성, 백그라운드의 변화하는 특성, 그리고 센서가 모바일 플랫폼(자동차)에 장착되어 있다는 점 때문에 식별하기가 어려울 수 있으므로 IR 센서를 이용해서 PD 시스템을 향상시킬 수 있다. 자동차 감지 시스템은 레이더를 이용해서 향상시킬 수 있다. 레이더는 뛰어난 거리 측정, 열악한 기상 조건일 때 뛰어난 성능, 자동차 속도를 측정할 수 있는 능력을 제공한다. 이 시스템은 동시에 다중의 센서들로부터 제공되는 데이터를 처리해야 하는 복잡한 시스템이다. (이 프로세스는 "센서 융합(sensor fusion)"이라고 하는 것으로서 이에 관해서는 뒤에서 좀더 자세히 살펴보도록 하겠다.)
시스템: 운전자 졸음 경고(Driver Drowsiness Alert)
센서: 차내 IR 카메라
졸음 경고 시스템은 운전자의 얼굴을 모니터링해서 안면의 위치, 눈(뜸/감음), 그 밖에 이와 같이 주의를 집중하고 있는지를 알 수 있는 여타의 지표들을 측정한다. 운전자가 졸고 있는 것으로 보이거나 의식을 잃은 것으로 판단되면 이 시스템이 경고음을 발생시킨다. 일부 시스템은 심장 박동수와 호흡까지도 모니터링할 수 있다. 아직 이용할 수는 없으나 현재 구상 중에 있는 기능으로는 자동차를 도로 가장자리로 붙이고 자동차를 정지시키도록 하는 기능을 들 수 있다.
유연성과 성능이 뛰어난 기술 플랫폼 요구
이러한 다양한 기능들이 어떻게 진화하고 얼마나 폭넓게 도입될 것인지에 대해서는 현재 단계에서 상세히 예측한다는 것은 어렵겠으나 기술적 관점에서 몇 가지 점들은 확실하다:
● 어떤 단일 아키텍처로 변화하는 다양한 애플리케이션 요구를 충족하기에는 적합하지 않다.
● 끊임 없이 변화하는 시장의 요구를 따라잡고 비용, 전력, 성능 목표를 충족하면서 최신 기능들을 제공하기 위해서는 유연한 플랫폼이 반드시 필요하다.
● ADAS 애플리케이션의 높은 성능 요구를 충족하기 위해서는 소프트웨어와 하드웨어가 조화를 이루어야 한다.
● 다중의 상이한 센서들을 결합해서 안전성 관련 임무를 달성하는 시스템이 갈수록 늘어나고 있다.
신호 융합
특히 주목할 점은 대다수 ADAS 애플리케이션이 비디오 카메라, 레이더, 적외선 센서, 그리고 시간이 지나면 어쩌면 레이저 같은 그 밖의 형태를 포함한 다중의 센서들로부터 제공되는 다중의 신호를 처리하고 분석해야 한다는 것이다. 예를 들어서 위험성 감지를 위해서는 다중의 카메라들로부터 제공되는 데이터 스트림을 통합하고 분석해야 할 뿐만 아니라 주간에 기상 조건이 열악할 때나 야간에도 이용할 수 있도록 하기 위해서 레이더 데이터까지 포함시켜야 한다. ADAS 애플리케이션으로 상이한 신호들을 통합하는 것을 설명하기 위해서 센서 융합(sensor fusion)이라는 용어가 사용되고 있다.
신호 융합을 처리하는 데 이용되는 한 가지 알고리즘 솔루션이 집합적으로 Kalman 필터라고 하는 알고리즘들이다. 이 알고리즘은 ADAS 작업이 얼마나 복잡할 수 있는지를 잘 보여준다. Kalman 필터는 예를 들어서 비디오와 레이더 입력 신호를 통합하고 이 데이터를 이용해서 현재 주변환경에 대한 스냅샷을 구할 수 있다.
그런 다음 선행하는 스냅샷에 대해서 "dead reckoning"이라고 하는 프로세스를 적용하고 물리적 특성들을 기준으로 해서 주변환경이 "어떻게 될 것인지"에 대한 예상 스냅샷을 계산할 수 있다. 예를 들면 주위 자동차의 새로운 위치를 계산할 수 있으며 도로 변의 나무들이 이동하지 않았다는 것을 확인할 수 있다. 그런 다음 Kalman 필터가 이 두 스냅샷을 비교하고 신뢰도(credibility) 점수에 기반해서 조치를 취하는 데 기준이 될 만한 판단에 도달할 수 있다.
예를 들어서 자동차가 ACC를 이용하고 있으며 전방의 자동차가 너무 가까이 있다면 속도를 낮추거나 브레이크를 적용할 수 있다.
ECU의 역할
이러한 프로세스들을 제어하는 전자장치들은 ECU(engine control unit)로 구현된다. 원래는 자동차가 연료 분사, 점화 타이밍, 공회전 속도 등을 제어함으로써 환경적 기준을 충족하도록 하기 위해서 자동차에 포함되었던 이들 시스템이 이제는 자동차 안에서 긴 목록의 기능들을 수행하게 되었다.
통상적으로 이러한 기능(레이더, 카메라 등)은 각기 따로따로 개발되어 왔으며 자동차에 하나 둘씩 통합됨으로써 다중의 기능들을 다중의 ECU를 이용해서 수행하게 되었다. 하지만 이렇게 하는 것은 비용적 관점에서 그렇게 이상적인 방법은 아니다. 다수 센서들로부터의 출력을 단일 프로세싱 유닛으로 전송하고 센서 융합을 실시해서 자동차 상태에 대해서 좀더 신뢰할 수 있는 이해를 달성하고 소프트웨어로 적절한 응답을 개발한다면 더 나은 방법이 될 것이다. 하지만 이와 같이 통합하기 위해서 필요한 컴퓨팅 성능은 중급형 자동차의 비용 예산을 훨씬 뛰어넘는 것이다. 그래서 요구되는 성능, 비용, 소프트웨어에 가까운 유연성을 모두 다 제공할 수 있는 솔루션을 찾고 있는 많은 설계자들이 FPGA(field-programming gate array)로 눈을 돌리고 있다.
FPGA와 통상적인 IC(integrated circuit)의 다른 점은 FPGA는 공장을 떠난 후에 프로그램할 수 있다는 것이다. 그러므로 설계/생산 착수 작업의 마지막 단계에서라도 최신 센서의 고유의 출력 형식이나 최신 컴퓨팅 알고리즘을 처리하거나 규제 기관의 요구를 충족하도록 변경할 수 있다. 그러므로 다양한 아키텍처를 충족하도록 변경하기에 적합하며 마지막 단계에 새로운 기능들을 집어넣기에 적합하다.
알테라의 낮은 가격대의 Cyclone 시리즈 FPGA는 자동차 애플리케이션에 이용하도록 인증을 받았으며 엔지니어들이 단일 실리콘 디바이스로 센서 인터페이스, 이미지 프로세싱, 통신 인터페이스, 분석 등의 다중의 기능을 통합할 수 있으므로 ECU 아키텍처의 부품 수를 줄이고 복잡성을 낮출 수 있다. Altera FPGA는 하드웨어 가속화를 통해서 고해상도 비디오의 720p30(720라인, 초당 30프레임) 데이터 스트림을 처리할 수 있을 뿐만 아니라 차세대 센서의 77GHz 입력을 처리할 수 있다. 이들 알고리즘을 전적으로 하드웨어로 구현하는 것과 다르게 Altera FPGA의 고성능 하드웨어 및 소프트웨어 프로그래머블 특성은 또한 ADAS 애플리케이션의 엄격한 25ms~30ms 지연시간 요구를 충족할 수 있도록 한다.
기술적 탁월성뿐만 아니라, Altera FPGA는 OEM 및 일차 협력사들이 설계 시간을 단축하고 ADAS 애플리케이션을 더 빨리 시장에 선보일 수 있도록 하며 대대적인 하드웨어 변경을 필요로 하지 않고서 제품 라인 간에 기능 차별화를 가능하게 하므로 경제성 측면의 이점을 제공한다. 뿐만 아니라 알테라는 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 편리하게 핀 호환 이전이 가능하도록 하므로 전체적인 제품 수명 주기에 걸쳐서 비용을 절감할 수 있도록 한다.
결론
오늘날 글로벌 자동차 시장은 경쟁이 치열하고 규제 기관의 엄격한 요구를 충족해야 하므로 자동차 업체들이 자사 자동차로 ADAS 애플리케이션을 구현하고자 할 때 민첩성과 유연성을 필요로 한다. Altera FPGA는 기술적인 유연성과 뛰어난 성능을 결합함으로써 이러한 요구들을 충족할 수 있는 이상적인 솔루션을 제공한다.
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