ETRI

VOL. 168 January 2021

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Focus on ICT

자율주행 및 로봇 인공지능
컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 기술

ICT Market

완전자율주행을 위해서는 실시간 인공지능 판단과 대규모 V2X 데이터 처리가 필요하다.
이에 따라 고성능 차량용 컴퓨팅 기술의 중요성이 날로 증대되고 있다.
대규모 데이터 처리를 통해 인공지능의 빠르고 정확한 판단을 돕는 ETRI의 고성능 차량용 컴퓨팅 기술을 파헤쳐보자.

자율주행 관련 이미지

고성능 차량용 컴퓨팅의 필요성Automatic Driving

지난 2015년, 테슬라모터스의 최고경영자 일론 머스크(Elon Musk)와 함께 이야기를 나누던 엔비디아의 설립자이자 현 회장인 젠슨 황(Jensen Huang)은 자율주행차 시대가 곧 도래할 것이며, 이것들 하나하나가 운송수단이자 슈퍼컴퓨터가 될 것이라고 말했다. 그리고 그의 말대로 현재 많은 업체가 자율주행차를 상용화하기 위해 연구를 진행하고 있다.

이러한 연구의 중심에 그가 개발한 그래픽 처리 장치(GPU)가 활용되고 있다. 자율주행의 핵심 기술인 인공지능도 바로 GPU가 있기 때문에 가능했다. 이처럼 인공지능 개발 및 상용화에 속도를 붙인 그는 “이제 자동차는 바퀴 달린 컴퓨터다. 앞으로 자동차는 영리하게 거리를 달리는 유쾌한 컴퓨터가 될 것이다. 자율주행차의 빅뱅이 코앞으로 다가왔다.”라고 말하기도 했다. 최근 자동차 산업의 중심이 자율주행으로 변하면서 기술 개발 동향이 정보기술, ICT 융합 하드웨어 및 소프트웨어로 이동하고 있다. 그러나 각국의 자율주행차 기술 수준을 비교했을 때 국내의 기술력은 미국의 79% 정도 수준에 그쳤다.

주요국 자율주행자동차 기술 수준

안전한 자율주행을 위한 딥러닝 기술Deep learning

자율주행을 위해서는 여러 센서로부터 수집된 데이터를 실시간으로 처리하여 상황이 알맞은 적절한 판단과 대처를 할 수 있는 딥러닝 기술이 필요하다. 완전한 자율주행을 위해서는 인공지능이 최소 31개의 센서 데이터를 처리해 교통 상황을 판단해야 한다고 예측된다.

ETRI가 개발한 자율주행 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 기술은 실시간 센서융합처리, 객체 인식, 상황판단, 주행제어가 가능한 고성능 인공지능 컴퓨팅 HW/SW플랫폼 기술이다. 본 기술은 FHD 8채널 카메라, 라이다, 레이더 센서 데이터를 딥러닝 알고리즘으로 처리하면서 주행 시 안정성을 제공한다. CPU, GPU, FPGA 가속기1)를 탑재해 인공지능 및 센서 데이터를 고속 처리하면서 FPD-Link32)를 8채널, CAN 2.03)를 4채널, LIN4)를 1채널, 1Gbps/10Gbps 이더넷 5채널, M.2, USB 3.0, HDMI 등 다양한 인터페이스도 지원한다.

기술 국산화를 이루면서 수입에 의존한 컴퓨팅 플랫폼 시장보다 30% 이하 정도의 비용으로 차량용 보드 제작이 가능해 국내 자율주행 및 인공지능 시장에 큰 도움이 될 전망이다. 또한, 소프트웨어와 플랫폼 기술을 기반으로 다양한 사업 분야에 적용이 가능해 자율주행뿐 아니라머신비전, CCTV 등 주변 환경 인지와 판단을 위한 기술로도 활용될 것으로 예상한다.

1) FPGA 가속기
FPGA(Field Programmable Gate Array)를 사용하여 다중 카메라의 프레임을 그래빙하고 CNN 추론 연산을 가속함

2) FPD-Link3
Flat Panel Display Link 3는 양방향 통신이 가능한 고속의 디지털 비디오 인터페이스임

3) CAN 2.0
Controller Area Network은 차량 내에서 호스트 컴퓨터 없이 ECU(Electronic Control Unit) 장치들이 서로 통신하기 위한 표준 통신 규격임

4) LIN
Local Interconnect Network은 차량 내에서 ECU와 능동센서 및 액추에이터 간의 저속 테이터 전송에 사용되는 통신 규격임

자율주행 인공지능 컴퓨팅 플랫폼 기술 개요도

컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 기술 트렌드Technology trend

현재 자율주행 기술은 운전자 보조 시스템이 일부 개입된 방식이나, 앞으로는 딥러닝과 5G 통신 발전에 따라 완전한 자율주행이 가능할 것으로 전망한다. 이에 따라 실시간 지도 및 신호, 보행자 등과 통신이 늘어나면서 증가한 데이터 수신량 및 딥러닝 처리를 위한 고성능 컴퓨팅 기술이 필요하다.

현재 ETRI는 4가지 솔루션 분야를 제공하고 있다. 먼저 자율주행기술 솔루션으로 안전한 주행을 위한 영상처리시스템 및 고성능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼이 필요한 ADAS 센서 제조업체에 맞춤형으로 기술을 제공한다. 산업용 솔루션은 이동경로 파악, 외부 침입 감지 및 물류 유통 추적 등을 제공할 수 있으며 서비스용 솔루션은 각 분야별 응용 가능한 고성능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼과 함께 주행인식 시스템을 제공한다. 객체 인식 분야 솔루션은 기술을 응용하여 범죄, 감시, 물품 검출에도 유용한 솔루션을 제공하고 있다.

글로벌 자율주행차 시장은 2014년 기준 140억 달러에서 2020년 2,000억 달러로 연평균 성장률 56% 성장, 국내 자율주행차 시장은 2020년 1,509억 원에서 2035년 261,794억 원으로 연평균 41% 성장할 전망이다. 국내 연구진과 기업들이 차세대 자율주행차 상용 기술력을 지니고 인류에게 새로운 생활 편의와 안전을 제공할 수 있기를 기대해본다.

본 내용은 ETRI 인공지능프로세서연구실
석정희 책임연구원이 작성한

ETRI 플러스 기술사업화플랫폼에서
인용해 구성하였습니다.

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