자동차, 로봇기업 모두가 프로토타입 개발에 활용하는 오픈소스 소프트웨어 ROS(Robot Operating System)가 이제 Apex.AI를 통해 실제 자동차 양산 개발까지 지원한다. Apex.AI의 얀 베커 CEO를 만나 소프트웨어 정의 자동차, 전기-자율주행, 공유 등 모든 모빌리티 시스템의 개발 속도를 획기적으로 끌어올리면서 ‘안전성’이 검증된, 개발자 친화적이며 확장 가능한 Apex.AI의 소프트웨어 개발 키트에 대해 들었다. 더 플라자 호텔에서 ‘자율주행과 ROS’의 전설을 만났다. 

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr


얀 베커(Jan Becker). Apex.AI의 공동 설립자. 사장 겸 CEO. 독일 자회사 Apex.AI GmbH의 매니징 디렉터, 스웨덴 자회사 Apex.AI Sweden AB의 이사회 의장, 일본 Apex.AI Japan GK의 매니징 디렉터. Apex.AI 설립 이전 패러데이 퓨처(Faraday Future)에서 자율주행 담당 선임 디렉터, 보쉬의 북미 지역 자율주행 담당 디렉터. 미 캘리포니아 팰로앨토의 보쉬 연구기술 센터의 선임 매니저 겸 수석 엔지니어, 독일 보쉬 기업 연구소의 선임 연구 엔지니어. 스탠포드 대학 자율주행 및 운전자 지원 시스템 부문 초빙교수, 인공지능 연구소 방문연구원이자 2007 DARPA 어번 챌린지 참가 스탠포드 레이싱 팀 일원. 마렐리 이사회(MARELLI Board) 사외 자문위원. 오토웨어 재단(Autoware Foundation) 공동 설립 및 이사회 멤버. 독일 브라운슈바이크(Braunschweig) 공과대학 제어공학 박사(Ph.D.), 미 버팔로 뉴욕주립대학교(the State University of New York) 기계 및 항공우주 공학석사, 독일 다름슈타트(Darmstadt) 공과대학 전기공학 석사.   











Q. Apex.AI란 회사, 솔루션, 그리고 이것이 OEM을 비롯한 모든 모빌리티 기업에 제공할 이점을 잘 전달하려면 당신의 이력에서 출발하는 게 맞다고 생각했습니다. 배경을 좀 들려주세요. 
A. 저는 25년 전부터 자율주행차 관련 연구개발을 했습니다. (로봇이 운전석에서 스티어링 휠을 잡고 페달을 밟는) 완전히 운전자가 없는 테스트 용도의 자율주행차를 폭스바겐에서 개발했습니다. 그 후엔 보쉬에서 운전자 지원 시스템을 개발했습니다. 그때 개발한 기능과 시스템이 10년 후에나 제품화되기 시작했지요. 그러니까 2004~2006년에 테슬라 오토파일럿과 같은 자율주행 레벨 2 시스템을 한 것인데요, 좌회전 지원, 반대편 차량에 대한 충돌 방지 등과 같은 기능도 있었습니다. 2006년엔 스탠포드로 가 DARPA 어번 챌린지 레이싱 팀의 일원이 됐습니다(2010년부터는 스탠포드에서 교편도 잡고 있다). 그런 후 로봇 연구소, 기술 인큐베이터인 ‘윌로우 개라지(Willow Garage)’에서 지금의 로봇, 자동차 회사들 모두가 프로토타입 개발에 사용하고 있는 오픈소스 소프트웨어 ROS(Robot Operating System)를 개발했습니다. 




Q. 잠깐만요. ROS 개발에 직접 참여했다는 거죠? 제가 지금 윌로우의 전설과 이야기하는 건가요? 
A. 네. 맞습니다. 여기서 자율주행 제어, 인식, 센서 통합, 내비게이션, 3D 매핑, 데이터 분석과 같은 주제에 대한 연구를 수행했습니다. (2010년도 사진을 가리키며) 지금 보시는 사진이 협업로봇 PR2와 ROS 개발 그룹 모습인데, ROS가 이 로봇을 구동한 첫 OS 소프트웨어입니다. 끝쪽에 제가 있고, 공동설립자인 데얀(Dejan Pangercic, CTO)이 있네요. ROS를 개발하고 1차년도에 로봇에 요리하는 법, 우편물을 전달하는 법, 파워 공구를 사용하는 법, 티셔츠 접는 법 등을 학습시켰습니다. 보쉬에서 제품 개발에 ROS를 적용했는데, 잔디깎기, 농기구 등에 이 소프트웨어를 적용했습니다. 





윌로우 개라지의 협업로봇 PR2와 ROS 개발 그룹 멤버들



Q. 그러면, 자동차에는 언제 처음 ROS가 적용된 건가요?
A. 처음으로 ROS를 차량용으로, 자율주행에 적용한 것은 2012년입니다. 2013년에 두 번째 차량에 적용했고, 그런 다음 몇몇 OEM이 ROS를 시제품 개발에까지 적용하기 시작했습니다. 그중 가장 먼저 한 곳은 BMW였습니다. 지금은 전체 자동차 업계가 이 ROS를 프로토타입 개발에 적용합니다만, 실제 제품 개발에는 적용하고 있지 못합니다. ROS는 오픈소스이고 아직 자동차가 요구하는 신뢰성에 부족함이 있기 때문입니다. 실시간도 아니에요. 




Q. 패러데이 퓨처에서 나와 Apex.AI를 설립하셨어요. 회사에 패러데이 출신도 많고요. 이게 Apex.AI와는 어떻게 연결되죠?
A. 2016년에 패러데이 퓨처로 갔고 거기에서 (동석 중인) 타비스(Tavis Szeto, SVP)를 만났습니다. 이때에도 ROS를 사용해 프로토타이핑을 했는데, 여전히 제품개발 단계까지 적용하지 못했습니다. 2017년에 Apex.AI를 설립했는데요, 이렇게 설립하게 된 이유가 바로 자동차 산업을 관찰해보니 ROS를 가지고 프로토타입 개발은 굉장히 가속해 진행하고 있었지만, 실제 제품화에는 적용하지 못한다는 것이었습니다. 그래서 저희는 2018년, 2019년을 거치면서 ROS를 훨씬 더 신뢰성 높고, 실시간 지원이 가능한 견고한 소프트웨어로 만들어냈습니다. 2021년에 1차 제품인 Apex.Grace(당시엔 Apex.OS라고 불렀다)를 출시했는데, 이 제품은 차량용 신뢰성 등급, 인증을 받은 제품입니다. 그로부터 2년 정도가 흐른 건데, 저희 제품은 ROS 기반 프로토타이핑, 양산차에 온전히 활용할 수 있는 차량 등급 인증을 받은 상태입니다.




Q. 성장이 빠른 것 같아요. 이미 스스로를 글로벌 스타트업이라고 소개하고 있죠?
A. 팰로앨토에서 시작한 회사는 2018~19년에 독일로 확장해 슈투트가르트와 베를린에 사무실을 냈습니다. 작년엔 스웨덴 예테보리에 열었고요. 그리고 이제 한국과 일본에도 입지를 갖추고 있습니다. 한국의 OEM, 티어 1 등 기업들과 협력하기 위해서죠. 한국의 첫 사원이 노성범 지사장입니다. 저흰 짧은 5년이란 기간 동안 급성장했습니다. 혼자 시작한 것이 120명을 넘었습니다. 벤처캐피탈을 통해 자금 조달을 시작했고, 에어버스, AGCO, 다임러 트럭, 재규어랜드로버, 볼보, 토요타, 콘티넨탈, ZF, 헬라 등의 투자와 전략적인 지원을 받고 있습니다. 







Q. 자, 그럼 Apex.AI는 지금 자동차 산업에 어떤 의미입니까?
A. 모빌리티 업계는 대전환기를 거치고 있습니다. 전동화, 운전자 지원, 자율주행, 커넥티비티, 공유 등 모든 것이 소프트웨어 기반으로 이뤄집니다. 이것은 15년 전 휴대폰 산업과 유사하다고 볼 수 있는데요, 2005년의 휴대폰은 그냥 통화를 위한 하드웨어 디바이스였습니다. 그러다가 2007년 아이폰이 나왔습니다. 종전의 자동차를 보면 모든 기능은 하드웨어 기반, 하드웨어 종속적인 결정이었습니다. 그런데 앞으로는 이처럼 소프트웨어에 의해 정의될 것입니다. 그런데 이렇게 휴대폰에서 애플리케이션이 의미를 가질 수 있게 된 이유, 이렇게 스마트폰이 구현될 수 있었던 게 소프트웨어 개발 키드(SDK) 덕분입니다. 마찬가지로, 저희가 개발하는 Apex.Grace는 모빌리티 영역에서 SDK와 동일한 위치, 역할을 한다고 보면 됩니다. 이것은 빌딩 블록, 컴포넌트입니다. 고객사는 이것을 가져다가 본인들에게 필요한 소프트웨어와 애플리케이션을 만들 수 있습니다.




Q. 지금 자동차 산업은 SDV, 자율주행을 위해 얼마나 준비돼 있다고 보시나요? Apex.AI가 왜 필요한가요?
A. 업계 전반을 볼 때 굉장히 편차가 크다고 봅니다. 전통적인 자동차 회사들은 하드웨어 개발에 오랜 역사가 있고 실제 제조에서 완벽한 수준으로 할 수 있는 역량이 있습니다. 그런데 이런 회사들의 경우 실제 소프트웨어 채택에 있어 여러 고충을 겪고 있습니다. 왜냐면 소프트웨어 개발 방식이 다르기 때문입니다. 소프트웨어 회사와는 문화가 크게 다릅니다. 반면, 새롭게 창업한 실리콘밸리에 기반을 둔 테슬라나 리비안과 같은 회사들은 소프트웨어 기업과 같습니다. 차량 개발이 소프트웨어 기업의 개발 단계를 거치고 있습니다. 

그런 결과가 무엇이냐 하면, 전통적인 OEM은 차량 개발에서 출시까지 5~6년이 걸리는 반면 민첩한 회사는 2.5~3년 이내에 할 수 있습니다. 물론 OEM 스타트업은 제조 역량에 있어 높은 수준의 품질을 맞추는 데는 어려움이 있습니다. 바로 이 영역에서 Apex.AI의 역할이 있습니다. 저희 소프트웨어를 그들에게 제공함으로써 도움을 드리는 것입니다. 그래서 더 빠른, 속도감이 있는 소프트웨어 개발 프로세스를 통해 소프트웨어 기업처럼 개발하고 제조할 수 있도록 하는 겁니다. 




Q. Apex.Gace에 대해 이야기해보죠. 본래 명칭은 Apex.OS였죠. 또, 이건 ROS에서 출발한 변형이며 SDK라고 했습니다.
그리고, 이게 AUTOSAR CLASSIC이나 ADAPTIVE와는 어떤 관계인가요? 
A. 연초에 명칭을 바꿨습니다. 왜냐면, 자동차에서는 애플리케이션과 OS 중간에 끼어 있는 것을 ‘미들웨어’라고 부르는데, OS라고 하니까(Apex.OS) 혼란이 야기되더라고요. 

말씀드렸듯이 Apex.Grace는 ROS를 재작성한 것입니다. 그러니까 실제로 코드를 다시 작성해서 거기에 실시간 신뢰성을 부여하고 차량용 등급으로서의 품질에 대한 기능안전성 인증을 획득한 겁니다. 세이프티 크리티컬 애플리케이션에 사용될 수 있는 것으로, Apex.Grace는 더 이상 오픈소스 ROS가 아닙니다. AUTOSAR CLASSIC은 20년 전 마이크로컨트롤러에서 시작됐습니다. 그리고 10년 전 AUTOSAR ADAPTIVE가 개발됐습니다. 이는 마이크로프로세서에 대한 특정 프레임워크, 통신 커뮤니케이션 담당이라고 보면 됩니다. 제가 개발을 해오며 관찰하고, 고객 피드백을 들어보면, 기본적으로 AUTOSAR 표준에 기반을 두고 했을 때 소프트웨어 개발이 효율적이지 않다는 것입니다. 고객은 우리에게 소프트웨어를 더 효율적으로 더 빠르게 개발할 방법을 물었습니다. 그 결과 고객은 AUTOSAR에서 ROS 기반으로, 즉 Apex.Grace 제품을 사용해 개발했을 때 그 속도가 3~8배 개선됐다고 했습니다. Apex.Grace는 기본적으로 AUTOSAR ADAPTIVE를 완전히 대체할 수도, 동시 병행될 수도 있습니다. 

2개월 전, 저희는 독일 임베디드 월드에서 인피니언과 파트너십을 체결했습니다. 이것은 ROS API 기반 소프트웨어 공동개발에 대한 것인데, 이제 마이크로컨트롤러에서도 구동될 수 있습니다. 이 말은 이것이 개발되면 AUTOSAR CLASSIC에 대한 대체도 가능하다는 것입니다. 








Q. 그렇다고 해도 보수적인 자동차 시장에 새로운 소프트웨어를 가져와 접목한다는 게 생각처럼 쉽지는 않을 것 같은데요.
A. 한 가지 더 말씀드린다면, 대규모 자동차 제조사 같은 경우 여러 차량 플랫폼에서 생산을 할 것이기 때문에 기본적으로 모든 차량을 한 번에 Apex.Grace로 전환할 수는 없습니다. 그러니까, 차량 내 수백 개 이상 ECU가 있고 여전히 AUTOSAR CLASSIC에 기반을 두고 구동할 것이라는 거죠. 그래서 저희는 두 번째 제품 개발을 진행했습니다. 이게 바로 Apex.Ida라는 것인데 실제 통신을 담당하는 제품입니다. 

10년 전만 해도 데이터 속도가, 예를 들어 엔진 컨트롤러에서 ECU 간 데이터 전송속도는 초당 kB 정도였습니다. 운전자 지원 시스템의 경우는 카메라 한두 개에 대한 MB 정도였습니다. 그런데 자율주행의 경우엔 초당 수 GB급입니다. 약 12개 카메라, 레이다, 라이다 등이 장착되기 때문에 훨씬 더 큰 용량이 요구됩니다. 이런 데이터 속도 지원을 할 수 있는 하나의 단일 통신 프로덕트 프로토콜이 필요했습니다. 차량 내뿐 아니라 다른 차, 인프라, 또는 클라우드와 데이터 통신을 가능케 해주는 제품이 필요했습니다. 

Apex.Ida는 단일 API입니다. DDS와 제로 카피로 클라우드, ADAS, 인포테인먼트 등 모든 데이터 통신을 단일 소프트웨어로 지원합니다. 이제 프로그래머 입장에서 실제 데이터 통신에 있어 어떤 프로토콜을 쓰고 어떤 버스를 사용하는지에 대해 신경 쓸 필요가 없습니다. 단일 API를 쓰기 때문에 기본적으로 데이터 통신에 있어 E/E 아키텍처는 서로 다를 수 있지만, 소프트웨어는 바뀔 필요가 없는 것입니다.








Q. Apex.Ida가 그런 의미였군요. 제로 카피의 장점에 대해 더 자세히 설명해주세요.
A. DDS와 SOME/IP에 있어 도전과제들이 있는데요, 프로토콜은 UDP나 UDP on Ethernet 상에서 돌고 항시 컴퓨터 네트워크 인터페이스를 거쳐야 합니다. 그러면 데이터는 디시리얼라이징 되고 또다시 시리얼라이징 돼야 하는 단계를 거쳐야 합니다. 또 데이터 전송은 단일 컴퓨터의 단일 ECU에서만 이뤄져야 합니다. 

여기서 제로 카피의 장점은, 카메라에서 생성된 대용량 데이터를 컴퓨터 메모리가 받을 때 절대 카피가 이뤄지지 않는 것입니다. 카피가 이뤄진다는 것은 실제 그 프로세서에서 돌아가는 시간이 소요된다는 의미입니다. 카피를 저장하지 않고, 또 인터페이스를 거치지 않게 되기 때문에 12개 카메라에서 생성된 메가 픽셀급 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 단일 컴퓨터에서 실시간으로 SOME/IP나 DDS 프로토콜을 거쳐야 한다면, 이것이 대용량 데이터 처리 용도로 설계되지 않았기 때문에 카피하는 것만으로도 굉장한 시간을 소요할 뿐만 아니라 제대로 데이터 처리도 할 수 없습니다. 제로 카피 알고리즘이 해주는 것은, 카메라 이미지를 SoC 단에서 수신하면 사전 배정된 메모리 공간에서 이를 받고 수백 개에 달하는 프로세스가 해당 이미지에 액세스하는데 있어 상호 교차해 액세스하지 않도록 보호하는 것입니다. 




Q. 결과적으로, 제품 개발 속도 향상을 크게 강조하죠? 어느 정도나 빨라질 수 있나요? Apex.AI의 고객사라면 언제쯤이면 Apex.AI의 솔루션을 적용한 첫 차량을 출시할 수 있을까요?
A. 제가 처음 커리어를 시작했을 때 10년 동안은 항상 전통적인 단계를 거쳤습니다. 개념증명부터 시작해 아이디어를 테스팅하는데 2~3년 걸리고 또 다른 부서가 프로토타입을 개발하는데 한참 걸렸습니다. 시제품을 완성해 고객에게 보내고 고객이 승인하면 다음 단계로 제품개발에만 2~4년이 걸립니다. 이게 말도 안 되는 게, 간단한 시스템이라도 10~14년 걸리는 셈입니다. 예를 들어, 트래픽 잼 어시스트의 경우 2003년 개념증명을 시작했는데 2015년에 제품이 나왔습니다. 그러다가 2010년에 ROS가 나오면서 개념증명 단계가 현격히 줄어들어 수주 안에 끝나게 됐습니다. ROS 2가 나오면서 17년경에는 프로토타이핑 페이스가 정말 빨라졌습니다. 단순히 개념증명뿐만 아니라 프로트타이핑에서도 시간을 단축할 수 있게 된 것입니다. 하지만, ROS, ROS 2를 제품 개발에는 적용할 수 없습니다. Apex.AI의 소프트웨어를 사용하면 전체를 2~3년 만에 할 수 있습니다. 

Apex.Grace가 2021년에 안전 인증을 받은 후에 본격적으로 고객과의 제품 개발이 개시되었기 때문에, 2025년이 되면 실제 Apex.AI가 기여한 기능이 탑재된 모델이 도로를 달리게 될 것입니다. 올해가 가기 전 저희는 공식적으로 고객사와 사례를 발표할 것입니다.




Q. 오픈소스에서 출발했고 오픈소스에 대해 강조하시죠? 어떤 프로젝트에 참여하고 있나요?
A. 오픈소스, 표준 개발에도 활발히 참여하고 있습니다. Apex.Grace는 차량용 ROS라고 말씀드린 것처럼 저희는 지금 Eclipse SDV와 SOAFEE의 멤버입니다. 그래서 오픈소스 Eclipse Cyclone DDS를 개발했고, 제로 카피의 경우는 Eclipse iceoryx를 개발했습니다. 이처럼 표준과 아키텍처를 개발함에 있어 오픈소스는 대단히 중요합니다. 그런 다음 안전성과 검증된 높은 품질의 인증 받은 독자 개발 버전을 만드는 것입니다. 




Q. 대만에 다녀오셨죠? 일본에도 가시고요. 대만에도 일종의 OEM이 있죠(MIH)? 
A. 저희는 OEM만 바라보지 않습니다. 소프트웨어를 제공하기 때문에 모빌리티 생태계를 봅니다. 그 생태계에는 OEM, 티어 1이 있고, 다른 생태계 구성원들도 있습니다. 대만은 반도체부터 시작해 그 위 단계의 전자장비, ECU 등에 이르는 여러 분야에서 중요한 역할을 합니다. 그래서 저희는 항상 관계를 유지하기 위해 전체 생태계를 바라보고 있습니다. 




Q. 티어 1에게 Apex.AI는 어떤 의미인가요?
A. 누가 저희에게 투자했는지 보시면 될 것 같습니다. 3곳의 주요 서플라이어가 있는데, 바로 콘티넨탈, ZF, 헬라입니다. 그들이 내부적으로 갖고 있지 않은 모던하고 모듈러한 소프트웨어를 저희가 제공하고 그들은 그것을 ECU에 통합할 수 있기 때문입니다. 이것은 AEM이 연초에 만난 이타스와 보쉬 간 관계와 같은 것입니다. 다만 저희는 모두에게 열려있습니다. 티어 0.5라고 들어보셨죠? 자동차에 있어 혁신의 대부분은 소프트웨어로 구현될 것이기 때문에 OEM은 소프트웨어 개발 역량 내재화에 적극적입니다. 그들은 내재화된 소프트웨어 개발 능력을 갖고 실제 엔드 사용자들이 느낄 수 있는 경험과 기능 개발에 집중하고 있습니다. 그리고 그 바탕이 되어주는 베이스 소프트웨어가 필요합니다. 이것이 OEM과 티어 1이 Apex.AI를 찾는 이유입니다.







Q. 마지막으로 한국의 독자들에게 하고 싶은 말씀이 있다면. 
A. 저희는 한국에 대해 굉장히 깊은 인상을 받고 있습니다. 한국의 자동차 제조사들의 성장률은 매우 가파르고 지금 글로벌 3위에 위치하고 있습니다. 저희도 매년 거의 두 배 성장하고 있습니다. 그래서 저희는 이렇게 빠르게 성장하는 한국의 생태계에 가깝게 다가가기 위해 오게 됐고 큰 기대를 갖고 있습니다. 자동차 산업뿐만 아니라, 빠르게 움직이고 혁신, 성장하는 다른 산업군, 기업들에 대해서도 생각하고 있습니다. 열정을 갖고 한국에서 입지를 다지려고 합니다. 

좌측부터 타비스 제토 SVP, 얀 베커 CEO, 노성범 지사장