CES 2024 참관 중 ‘자율주행,’ ‘SDV,’ ‘AI’라는 말이 나올 때마다 술을 마시는 게임을 했다면 금방 취했을지도 모른다.

◆ Neural Propulsion Systems(NPS) 레이더, 속도, 해상도, 범위 개선

본지는 NPS의 멀티모달 레이더 구성을 보도하며 AtomicSense 플랫폼의 수학 연산을 이용해 레이더 에미터(emitter)가 전송하는 정보에 조건을 부여하여 코너를 파악하는 방식을 설명한 바 있다. 레이더는 안개, 우천 등의 상황에서 라이다보다 훨씬 나은 성능을 보인다. 하지만 라이다처럼 실제에 가까운 포인트 클라우드(point-cloud)를 생성할 수 없으며, 다른 사물에서 튕겨 나온 레이더파에서 반사된 ‘고스트 이미지(ghost image)’의 영향을 매우 많이 받는 경향이 있어 성가시고 완전히 불필요한 자동 긴급 제동 이벤트를 유발하는 위양성(false positive) 결과가 나타난다.

NPS의 수학 연산과 소프트웨어는 TI Automotive 또는 다른 기업이 공급하는 기본 레이더 칩셋에서 실행되지만, 기존 레이더보다 10배 높은 해상도를 자랑하며 이러한 해상도 영역에서 위양성을 억제한다. 이를 통해 기본 칩으로 달성 가능한 것보다 객체 감지의 신뢰성이 2배 높아지는데, 다른 레이더들이 대부분 순차적으로 측정하는 것과 달리 도플러 편이(Dopper shift)와 범위를 동시에 측정하는 것이 부분적인 이유이다. 그 결과 안전성이 높아지거나 원하는 경우 레이더 센서의 수를 절반으로 줄일 수 있으므로 비용이 낮아진다. NPS는 칩 2개만으로 각도 분해능 0.5도를 실현할 수 있다고 주장한다. 반면 TI가 이 정도 분해능을 구현하려면 칩 4개, Mobileye는 14개가 필요하다. 주요 자동차 제조사들이 곧 투자를 발표할 예정이며, 동 기업은 방위 레이더 공급업체 Raytheon과 새로운 관계를 형성했다.

◆ Provizio의 5D Perception 플랫폼

‘5D’라는 표현에 너무 빨리 돌아서지는 말자. Provizio 대표자들은 재빨리 이 표현이 마케팅 용어이며 다섯 번째 ‘차원’은 칩에서 진행되는 인지/객체 감지, 식별을 의미한다고 말한다. 또한 Provizio는 벌크 레이더 칩을 사용하지만 이 경우에 약간 다르게 배열하여 멀티 입력/멀티 희소 출력(multiple-input/multiple-sparse-output, MIMSO) 안테나를 맞춤 생산하여 6,032개의 가상 개구면을 만들 수 있다.

이러한 설계는 600미터의 감지 거리를 보장하며 동 기업은 라이다를 대체할 수 있을 정도로 정확한 포인트 클라우드를 생성한다고 주장한다. 이 시스템은 GPS 신호가 없는 실내 공간의 지도도 작성할 수 있다. Provizio가 5D Perception 플랫폼을 CES 2024에서 소개했으므로 아직은 구매 행렬이 이어지지 않고 있지만, 레이더 가격으로 라이다의 강점을 그대로 재현할 수 있다면 다수의 업체가 이를 채택할 것으로 보인다.

◆ Ambarella, 자율주행 시연

반도체 제조사 Ambarella는 2010년 자율주행차로 이탈리아에서 중국 상하이까지 이동하는 야심찬 프로젝트에 도전했다. 이 차량은 모든 인지 기술을 실행하기 위해 트렁크에 PC 18대를 싣고 다녀야 했다. 14년이 지난 지금은 Lexus 차량의 뒤쪽 짐칸에 Ambarella의 CV3 칩을 실행하는 소형 컴퓨터 단 한 대와, 신호를 수신하기 위한 전방의 Oculii 레이더 장치 1대와 코너 레이더 4대, 차량에 설치된 카메라 18대가 추가로 적용된다.

모든 도로에서 중앙선만 표시하는 단순한 저정밀 지도가 사용되며, 차량은 머신 러닝과 신경망, 인공지능(AI) 기술을 이용해 고정밀 인지가 필요한 모든 부분을 신경망 프로세싱(neural-net processing)으로 채울 수 있다. Ambarella는 AI 기반 거대 언어(large-language) 모델을 이용해 도로에 존재하는 독특한 객체를 식별하는 기술도 시연했다(예: 남성 이용자가 담배를 피우면서 짐을 잔뜩 실은 세발 자전거를 주행하며 이러한 모든 상세 내용이 LLM 설명으로 즉각 생성된다).

작년 CES에서는 이 차량의 인지 능력만 증명했지만 올해는 자율주행을 실제로 선보였다. 하지만 완전한 결과는 아니었다. 가속과 제동을 부드럽게 진행하기 위해서는 시스템에 수많은 노력이 필요하며, 안전을 위해 배치된 운전자가 조치를 취하지 않았다면 연석과 거의 충돌할 뻔한 사례도 있었다. 그럼에도 작년보다 인상적인 역량의 발전을 나타냈다.

◆ 자동차 제조사의 차량 소프트웨어: 자체 제작할 것인가, 구매할 것인가?

Ford CEO Jim Farley는 작년 8월 팟캐스트 방송 <Fully Charged>에 출연하여 동 기업의 소프트웨어 개발 상태를 한탄했다. 오늘날 생산되는 차량의 수많은 하위 시스템에는 다수의 공급업체가 개발한 소프트웨어 150여 개가 포함되며, 이를 개정하려면 각 업체와 상의해야 한다는 것이다. 그는 “이러한 이유로 Ford는 2세대 EV 모델부터 전기 아키텍처를 완전히 자체 개발하기로 결정했다”고 말했다.

Jan Becker는 2024년 <MotorTrend> SDV 혁신상에서 선구자(Pioneer) 부문을 수상한 Apex.AI의 CEO이자 자율주행 기능의 다섯 가지 단계를 상세히 설명한 SAE J3016 표준의 저자로 참여하기도 했다. 그는 Ford가 말한 목표를 높이 평가하면서도 자원을 가장 효율적으로 사용하는 방식을 아닐 것이라고 신중하게 말했다. 그는 Tesla와 일부 중국 스타트업 기업들은 기존 아키텍처를 보유하지 않았기 때문에 전체 소프트웨어 스택을 자체 개발할 수 있었다고 언급한다. 하지만 Ford와 같은 기존 자동차 제조사가 출발 지점부터 다시 시작하는 것은 시간 낭비라고 생각한다. 그는 하드웨어와 사용자 인터페이스 사이의 ‘추상화 계층(abstraction layer)’에 영향을 줄 수 있는 기존 오픈소스 소프트웨어 개발 키트(software-development kits, SDK)를 사용하는 것이 더욱 현명하다고 주장한다. Apex.AI는 바로 여기에 속하는 미들웨어 솔루션 Apex.OS를 제공하는데, ROS 및 Eclipse iceoryx와 같은 오픈소스 소프트웨어 플랫폼을 활용하여 안전 필수 차량 시스템에 필요한 내용은 무엇이든 추가한다. 또한 다소 독특한 지점으로서 Apex.AI는 개발한 모든 소스코드를 자동차 제조사에게 전달한다.

지난 주 내내 1차 공급업체들은 턴키 소프트웨어를 제공하거나 제조사들과 협력하여 기존 또는 신규 소프트웨어를 수정할 준비가 되어 있다고 <MotorTrend>에 반복적으로 언급했다. 이러한 내용은 흥미롭게 지켜볼만하다.

◆ UNECE 규정 R155 ‘사이버보안 관리 체계(CSMS),’ SDV 기능 감소 유발 우려

유럽 유럽경제위원회(UNECE) 규정 155는 차량 제조사들이 사이버보안 관리 체계(CSMS)를 제공하고 이 체계가 차량을 합법적으로 판매 및 등록하기 위해 필요한 형식 승인 획득에 적합하다는 점을 증명하도록 요구한다. 이 규정에 수반되는 R156 규정은 알려진 사이버 공격에 대한 업데이트를 작성하여 소프트웨어 업데이트 관리 시스템을 통해 차량 플릿에 제공하도록 명시한다.

Valeo 그룹의 소프트웨어 정의 제품 부문 부사장 Derek de Bono는 차량에 내장되거나 업데이트를 통해 적용되어 이용자가 자주 사용하는 일부 기능들이 무선 업데이트를 통해 제거될 가능성이 있다는 우려를 표시했다. 예를 들어 내장 하드웨어의 연산 능력이 차량을 보호하기 위해 필요한 사이버 보안 업그레이드를 실행하기에 충분하지 않은 경우 다른 기능을 삭제해야 하는 것이다.

Motor Trend (원문 발행일자 : 2024.01.22)