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ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 기능을 사용해서 사고를 줄이고 생명을 구할 수 있는 것으로 입증되고 있다. 미국 고속도로 안전보험협회(IIHS: Insurance Institute for Highway Safety)가 2017년 공개한 Consumer Reports에 따르면, 전방 추돌 사고 발생률을 비교했을 때, 전방 충돌 경고 및 자동 응급 제동 장치를 갖춘 자동차가 이러한 시스템을 갖추지 않은 차에 비해서 50% 더 낮은 것으로 나타났다. 안타깝게도 단순한 ADAS 애플리케이션조차 갖추지 않은 자동차들에 가장 높은 비율로 사고가 발생되었다.

오늘날 ADAS가 미국 자동차공학회(SAE, Society of Automotive Engineers)에서 정의한 L4 및 L5 자율 자동차 수준으로 진화해감에 따라서, ADAS 기술이 도로에서 더 중요한 역할을 할 것이다.

모든 자동차에 모든 ADAS 기술을 채택하는 것은 경제적으로 적합하지 않을 수 있지만, 되도록 많은 자동차에 운전자 보조 기능이 탑재되어야 할 것이다. 이를 위해서는 도로 상으로 점점 더 많은 자동차들이 효율적으로 데이터를 수집, 처리함과 동시에 실시간으로 대응할 수 있어야 한다.

다양한 유형의 센서들로 지능적인 센싱

전통적으로 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용해서 ADAS 용으로 수집된 이미지 데이터를 처리하고 분석해왔다. 하지만, ADAS 기능이 갈수록 진화함에 따라서 도로 상에서 운전자와 자동차가 직면하는 상황에 민첩하게 대응하기 위해서 개발자들에게 컴퓨터 비전보다 진보한 추가적인 툴들이 필요하게 되었다.

모든 상황에서 일관된 ADAS 작동을 유지한다는 것은 간단한 일이 아니다. 특히, 갑작스러운 악천후나 위험한 도로 상태 같이 예기치 않은 상황이 발생되었을 때 자동차가 즉시 대처할 수 있어야 한다. 자동차가 주변 상황을 감지하고 해석하고 민첩하게 대처할 수 있는 역동적인 시스템을 개발함으로써 자동차가 운전자를 위해서 능동적으로 보조할 수 있는 이른바 ‘비행기의 부기장’ 같은 역할을 할 수 있다. 이러한 시스템을 위해서는 데이터를 수집하고 컴퓨터 비전과 효율적인 딥 러닝 신경망 같은 요소들을 사용해서 데이터를 실시간으로 처리해야 한다.

ADAS 솔루션을 위해서는 다양한 센서들로부터 데이터를 추출하고 이 데이터를 유용한 정보로 변환해서 자동차가 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 해야 한다. 최소한의 센서들은 카메라, 레이더, 초음파가 될 수 있으며, 보다 복잡한 시스템으로는 LIDAR 와 나이트 비전 열화상 카메라 등이 포함될 수 있다. 또한, 센서 데이터로부터 추출된 특징을 고선명 지도 데이터와 비교해서 차량의 위치를 측정할 수 있다. 초당 60회씩 매번 새로운 데이터가 도착하는데, 자동차 뒷좌석을 데이터 센터 서버로 바꾸지 않고서도 이러한 다양한 방식의 센서 데이터를 실시간으로 융합하고 분석할 수 있어야 한다.

다양한 솔루션을 빠르게 개발 가능

운전자가 다양한 감각으로부터 입력을 동시적으로 처리해서 안전한 운전을 위한 의사결정을 즉시 할 수 있는 것처럼, 기본적으로 모든 ADAS 애플리케이션도 능동적으로 이런 기능을 수행할 수 있어야 한다. 고성능 시스템온칩(SoC)을 사용해서 전력, 열, 부품, 통합 비용 등의 제약 이내에서 동시적인 프로세싱을 처리할 수 있다. 다시 말해, SoC 솔루션을 사용해서, 기본적인 ADAS 기능을 저하시키거나 좀더 하급 시스템을 사용할 필요 없이, 단순한 구성부터(더 적은 센서, 더 낮은 해상도)에서부터 매우 복잡한 구성까지 구현할 수 있다.

애플리케이션 성능 충족이라는 항목은 차량의 기능에 있어 단 한 가지 요구사항 불과한 것이다. 다양한 차종을 폭넓게 지원하기 위해서는 되도록 낮은 비용으로 이러한 시스템을 개발할 수 있어야 한다. 자동차의 소프트웨어 복잡성은 기하급수적으로 높아지고 있다. 이미 1억5천만 라인의 코드에 달하고 있으며, 여기에 개발 비용과 함께 유지보수 비용이 더해지고 있다. 또한, 차량의 시스템의 상황 인식 능력이 갈수록 발전함에 따라서 안전성 요구가 높아지고 있으며, 엄격한 품질 및 신뢰성 요건 또한 충족해야 한다. 이것이 현재 자동차 시장의 요구이자 실정이다.

적합한 SoC를 사용해서 이러한 모든 요구를 충족할 수 있다. 다양한 애플리케이션 요구에 따라서 메모리, 입력/출력, 프로세싱 코어 같은 것들을 적절히 조합하고 시스템의 BOM 목표에 도달할 수 있다. 또한 SoC와 함께 오픈 소프트웨어 개발 방법론을 사용해서 코드를 재사용 할 수 있다. 또한 SoC는 기능적 안전성과 함께 마켓에서 차량 라인업을 오래도록 지속시키는데 필수적인 신뢰성과 제품 수명을 염두에 두고 개발 초기부터 구축될 수 있다. 그럼으로써 미래에는 도로 상으로 그림 1에서 보는 것과 같이 견고한 ADAS 기능을 갖춘 차량이 점점 더 늘어날 것이다.

 

그림 1: ADAS 애플리케이션 예

 

ADAS 기술에 대한 접근성을 높이다

TI는 ADAS에 대한 이러한 요구를 충족하기 위해서 자동차 및 기능적 안전성과 관련해서 지난 수십 년 동안 축적된 전문성을 바탕으로 Jacinto™ 7 프로세서 플랫폼을 개발했는데, 전체적인 시스템 차원에서 중요한 것이 무엇인지에 초점을 맞췄다. 자동차의 주변을 모든 방향으로 모니터링하는 탁월한 센싱 능력을 구축함과 동시에 전력과 시스템 비용을 최적화했다.

TDA4VM과 DRA829V를 포함한 새로운 Jacinto™ 7 프로세서 전처리 데이터와 결합된 온칩 분석자료를 제공해 보다 효율적 시스템 성능을 제공한다. 또한, 기능적 안전성 기능들을 통합함으로써 단일 디바이스로 안전성 측면에서 필수 안전 작업과 필수가 아닌 안전 작업을 모두 지원할 수 있다. 또한 고속 자동차 인터페이스를 제공하므로 데이터 관리를 향상시킨다. Jacinto™ 7 프로세서는 자동차 ADAS 및 게이트웨이 시스템 용으로 현실적인 성능을 제공하고 시스템 비용을 낮춤으로써 ADAS 기술에 대한 접근성을 높인다.

저자/ 커트무어(Curt Moore) TI Jacinto™ 프로세서 매니저

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