《자율주행 이얘기》 이야…

언제나 예쁘고, 깊이 있는 인사이트를 주시는 고태봉 센터장님! 글을 공유합니다.

<오랜만 자율주행 기술 예기>

>

기계기술의 총아인 자동차를 자율주행차라는 달리는 로봇으로 만들기 위해서는 다양한 분야의 기술 지원이 필요하다. ​ 백 여년의 전통 메코닉 기반 자동차는 기계 공학의 핵심인 1반 역학, 유체 역학, 열역학, 체육학 등의 도움으로 급속히 성장했다. 그런데 언제부터인가, 물리적 한계(가성비의 한계 1수도 있다)에 직면한 바 있다. 그 후, 모터나 MEMS/센서, 반도체등으로 무장한 전자공학이 자동차에 한층 더 비약을 선물했습니다.​ 내가 자동차 애널리스트를 다음 한 이 20년 동안 자동차는 전자 기술을 입은 X-by-Wire과정을 통해서 전장화를 이루는 과정이었다.해도 과언이 아니다. 자동차는 앞선 메카닉 단계에서 메카트로닉스로 전천된 귀추였다. Steering-by-Wire이 등장해 MDPS를 공부해야 했고, C/R-Type의 장단점을 논의해야 했습니다. Brake-by-Wire가 등장하고 ABS, MoC, ECB, 이제 HEV와 EV의 등장으로 AWB까지 공부하면서 제1먼저 준비한 기업에 더 높은 복수를 주고 이야기했다. 얼마 전까지만 해도 그랬지만 이제는 단순히 전자제어뿐 아니라 로그 데이터를 더 적극적으로 활용하는 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있다. 메카트로닉스 자동차 시대에 기계적 전기적 신호를 주는 주체는 당연히 사람(운전사)이었다. 도로 전개나 차속, 차선 변경, 추월 의지, 지도상의 경로 선택 등이 모두 사람의 눈, 귀, 촉감으로 자결했기 때문이었다. 담장에서 울리는 경적음이나 노면과의 마찰음, 눈, 비, 안개 시 제동거리 조절은 다년간의 촉(?)에 의지하는 등. 사람이 모든 것을 통제해 왔다. ​ 그러나 전체 교통뭉지에의 94Percent가 사람에 달렸다는 통계처럼 더 이상 사람을 믿을 수 없다는 것이 자율 주행 기술이 태어난 1, 출발선이었다. 사람의 눈보다 훨씬 많은 것을 볼 수 있는 센서(카메라, 초음파 센서, 레이더, 라이프니다)을 부착되어, AI가 이를 동시에 해석하고 인공 위성, 드론, 각종 수집 장치, 스마트 차량 등에서 얻은 정보를 토대로 만든 HD Live Map이 수십개의 Layer에 다양한 정보를 다음, OTA을 통해서 쏘고 있을 뿐 아니라 V2X를 통해서 길어지지 않는 시르테 때에는 정보가 차량에 안정된 주행과 문재 회피 때문에 날아다닌다. 요즘은 블록체인에서 Cyberattack을 하지 못하도록 장벽까지 만들고 있다.이 많은 것을 차에 넣으려고 하니 너무 복잡해졌다. 매년 뭔가 새로운 것이 추가되면서 규제가 점점 높아지고 정리가 안 되는 모습도 간간이 연출됐다. 코스트비가 중요한 완성차 메이커나 파트 써플라이어들에게도, 좀처럼 골칫거리는 아니다. 대량생산으로 전선 한 개, PCB 기판 하나가 불량해져도 문재로 이어질 수 있기 때문에 만들면서도 불안할 수밖에 없다. 트렁크에 PC수십대를 펙펙히 꽂아 놓고, ECU, 수십개, 센서 250개, 와이어 하니스 수 백킬로가 들어갔다. 기계와 컴퓨터가 섞여 한번 동네에 들어가면 해결하기가 어려웠다. 불과 몇 년 전에 세미나를 열고 전문가를 초빙하면 이런 구조를 더 쉽게 만들었다고 자랑하면서 설명해 주셨습니다.그리고 CPU의 속도에 문재가 있음을 알게 된 엔비디아가 최근 몇 년간 GPU 기반의 SoC와 페가수스와 같은 병렬연결플랫폼을 내놓으면서 CES의 한가운데가 될 수 있었다. 차내 AI 플랫폼의 크기를 크게 줄여 충격을 준 것이다. 이번 CES2020엔, 퀄컴이 저전력에 700 TOPS까지 연산이 가능한 스냅 드래건 라이드 플랫폼이란 괴물을 냈다. 트렁크로 가득 찬 차량의 뇌가 손바닥 크기보다 약간 큰 크기로 줄어든 것이다. 그것도 TOPS/Watt이 획기적으로 개선한 걸로...​만 아니라 현대 차가 거액을 투자한 파트의 집 사인 Aptiv는 이번 CES2020에서도 한 단계 진화한 SVA(Smart Vehicle Architecture)를 내놓자 TCO(Total Cost of Owenrship)가 커서 오쵸은아고, 대량 생산을 통하여 생산 단가도 크게 오전 출 수 있으며, 어느보다 기존 시스템의 Complexity를 Simplicity에 크게 전 천시 지어 주겠다고 발표했습니다. SVA에서 차량 내 컴퓨터 공간이 75Percent가량 줄고, 전기 배선이 80Percent필요 없다고 되어, 와이어 하니스 공정에 소요되는 인원의 50Percent가 축소되고 S/W Warranty비용이 25Percent이상 줄어들 수 있다는 것이었다. 공장 내의 전기 배선의 공정에 필요한 공간도 80Percent이상 감소할 수 있는 관련 재고도 필요 없다. 매 1장 1새 차가 된다는 말도 잊지 않았다.좀 더 구체적으로 SVA는 크게 1Abstract, 2Seperate, 3Enable의 3개의 철학이 핵심이었다. 1Abstract는 자동 운전의 핵심을 하드웨어에서 소프트웨어 영역에 전환시키는 데에 있으며, 2Seperate는 Computing성능 관리를 위한 관리가 용이한 기능은 중앙 집중화, 나머지는 I/O에서 분리 칠로 쉽게 기능 추가할 수 있도록 분리 칠로 설계하고 3Enable은 Cloudbased에서 소프트웨어를 관리 OTA에서 차량에 전송 칠로콤퓨ー타의 Sertization이 가능하도록 설계한다는 게 골자다.생산 과정도 몇 개의 퓨전 센서로 구성된 블록만 설치하고 와이어 하네스도 경량화해 미리 디자인된 형태로 장착하기만 하면 돼 자동화가 가능해진다.(최근까지는 와이어 하네스 다발에 테이핑 작업을 하는 것만으로도 많은 인력이 필요했습니다.) 누구보다 이렇게 가볍고 날씬해지는데다 OTA로 업데이트가 가능해지면 EV+AV 모듈이 충분히 가능해진다. 약간 과장하면 EV 모듈에 스티커 형태의 AV 모듈만 붙이면 완벽한 섀시 모듈이 완성된다는 것이었다. 이쪽에 바디만 실으면 자율주행차가 된다. 소니가 이번에 Vision-S를 발표한 것도 우연이 아니다. 차체에 어떤 강점이 있느냐가 자동차 산업에 진출하느냐를 자결하게 하는 핵심 동인이 될 수 있다. 소니의 경우 Visionsensing과 Infortainment가 될 수 있다. LG의 경우 샤시의핵심 배터리와 인버터, 모터, 그리고 바디로 디스플레이와 소재가 될 수 있다. SK는 맵 기술과 양자 라이더, 5G통신을 통한 V2X기술과 반도체 기술, 화학 기초 소재류이기 때문에 SK Inside를 발표한 것이었다. (SK렌터카+AJ렌터카, SOCAR, Poolus등의 기반 모 빌러티 별도)​ 모듈이 더 획기적으로 개선될 수록 AV+EV의 1구형 샤시는 그럭저럭 사서 쓰는 같은 개념으로 변모하는 것이었다. 자동차 OS도 마치 로봇 ROS처럼 AWS, Azure, 구글이 완성차 업체는 상상할 수 없는 획기적인 OS로 무장하고 클라우드 기반으로 출시하면 OTA를 기반으로 구독할 수 있다. 생각을 더 멀리 해칠수록 모르겠다. 최근 즉시도 공부해야 하는 것이 많지만 좀 더 미래를 내다본다는 것이 나에게는 간단한 1이 없다. 그래도 하나 잡기는... 현대차와 손잡은 Aptiv가 매우 잘하고 있다는 점. ZF나 AISIN처럼 EV 시절에 없어질 수밖에 없는 아이템을 가진 기업의 전천에 대한 절박감을 읽을 수 있었다는 것이었다. ZF cubiX도 Aptiv의 SVA 못지않게 큰 전천을 느낄 수 있는 기술전천