지능형 액추에이터를 통한 차량 기술의 혁신

AI는 차량의 전기·전자 아키텍처에 깊이 통합돼 센서, MCU, 액추에이터 간의 실시간 상호작용을 통해 차량 경험 전반을 혁신하고 있다. 도메인 기반 시스템에서 존 아키텍처로의 전환은 배선, 복잡성, 소프트웨어 관리 문제를 줄이며 AI 워크로드를 효율적으로 실행하는 기반을 제공한다. 결과적으로 지능형 액추에이터와 AI는 차량의 안전성, 에너지 효율, 사용자 경험을 새롭게 정의하며 자동차 기술의 새로운 시대를 열고 있다.


글 | 요안 푸셰(Yoann Foucher), ST마이크로일렉트로닉스 자동차 MCU 부문 전략제품 디렉터 
       플로리안 바우만(Florian Baumann) 박사, ST마이크로일렉트로닉스 기술고문 







서론: 차량 기술에서 인공지능(AI)의 중요성

차량 내 인공지능(AI) 기술 구현에 대해 대중이 인식하는 것은 대부분 자율주행에 국한돼 있지만, 이는 빙산의 일각에 지나지 않는다. 하지만 이런 시각 때문에 훨씬 더 심층적이고 눈에 잘 띄지 않는 변화가 잘 드러나지 않는 경우가 많다. 바로 차량의 전기/전자(E/E) 아키텍처의 구조 자체에 AI가 통합되는 과정이다. 이 복잡하고 정교한 시스템은 단순한 자율주행 기능 그 이상을 아우른다. 여기에는 데이터를 수집하는 센서, 실시간으로 데이터를 처리하는 결정론적 마이크로컨트롤러, 안전에 필수인 자동차 기능을 제어하는 액추에이터가 있다.
이 근본적인 변화는 단순히 차량이 보는 대상일 뿐만 아니라, 차량 도어를 여는 순간부터 자율주행에 이르기까지 AI가 차량 경험 전체를 근본적으로 재정의하는 방식에 관한 것이다.



기반: 최신 전기/전자(E/E) 아키텍처

E/E 아키텍처(그림 1)는 최신 차량의 기반을 이루며, AI 중심으로 점점 더 발전하는 첨단 기능을 구현한다. 이 시스템에서 마이크로컨트롤러와 마이크로프로세서는 실시간으로 정보를 처리하고 명령을 물리적 동작으로 변환해야 하므로 중요한 역할을 수행한다. 자율주행 시스템의 스티어링 움직임이나 전자식 시트 조정, 실내 온도 조절과 같은 기능의 정밀도와 반응성은 데이터 처리 요소의 정교한 상호 작용에 달려 있다.
자동차 데이터가 처리되는 지점은 극히 드물며, 특히 AI 연산 및 시스템 제어 측면에서는 다음 몇 가지로 한정된다.

1. 마이크로컨트롤러(MCU)는 차량 내부에서 데이터를 로컬로 처리하여 빠른 실시간 응답을 지원한다. 예를 들어, MCU는 다양한 액추에이터를 제어하거나, 중요 구성 요소의 상태를 모니터링하며, 고장 상황(Fail-Safe)에서 차량 제어를 대신한다.
2. 마이크로프로세서(MPU) 및 그래픽 처리 장치(GPU)는 이미지 인식이나 고급 시각화와 같은 복잡한 작업을 처리하여 자율주행을 실현하고 사용자 경험(UX)을 향상시킨다.
3. 데이터 센터-클라우드 기술은 원격 진단이나 차량 관리와 같은 작업에 필수인 광범위한 데이터 분석과 최적화를 보완한다.

이처럼 세 가지 계층으로 이뤄진 아키텍처는 포괄적인 AI 프레임워크를 제공하여 차량 경험을 전반적으로 혁신한다. 이는 차세대 자동차의 원동력으로서 AI의 역할이 커지고 있음을 보여준다. 
이 글에서는 마이크로컨트롤러가 중요한 역할을 하는 이른바 엔드포인트의 복잡성에 초점을 맞춘다. 




그림 1 | 4개의 존(zone) 제어 장치와 ADAS 및 인포테인먼트용 중앙 컴퓨터로 구성된 존 E/E 아키텍처의 개략도.
             엔드포인트는 파란색/보라색으로 표시되며 존 제어 장치와 연결되어 있다.



엔드포인트의 복잡성: 
마이크로컨트롤러, 센서, 액추에이터의 상호 작용    

차량 아키텍처에서 엔드포인트란 일반적으로 마이크로컨트롤러, 센서, 액추에이터처럼 리소스가 제한적인 소형 디바이스로 구성된 물리적 시스템을 의미한다. 센서는 온도나 압력, 속도 등의 물리적 속성을 측정하고, 마이크로컨트롤러는 이 데이터를 최소한의 지연시간으로 실시간 처리하여 액추에이터에 명령을 전달하며, 액추에이터는 전자 신호를 스티어링이나 제동, 가속과 같은 물리적 동작으로 변환한다. 
각 차량에는 실시간으로 동기화하며 상호 작용하고 통신해야 하는 수많은 엔드포인트가 있다. 그림 2는 차량 도어 제어 시스템을 예시로 단일 엔드포인트의 복잡성을 설명한다. 보통 차량의 도어마다 이러한 엔드포인트가 있지만, 지붕, 트렁크, 조명 등 차량 전체에도 수많은 엔드포인트가 존재한다.



예시: 차량 도어 개방 

차량 도어를 여는 것과 같은 간단한 동작도 마이크로컨트롤러, 센서, 액추에이터 간의 심층적 상호 작용을 보여주는 복잡한 일련의 이벤트를 거친다.

1. 도어 내부의 초광대역(UWB) 센서가 가까이에 있는 차량 키를 감지하고 마이크로컨트롤러가 데이터를 처리한다.
2. 키 없이도 탑승할 수 있도록 액추에이터가 도어의 잠금을 해제한다.
3. 액추에이터가 미러를 펼친다.
4. 깜박이 표시등이 활성화되어 운전자에게 시각적 신호를 제공한다.
5. 주변 조명과 사운드로 운전자를 맞이하는 웰컴 시퀀스가 시작된다. 외부 조명이 활성화된다.
6. 디지털 콕핏이 활성화되어 유용한 정보를 표시한다.
7. 인포테인먼트가 초기화되고, Bluetooth/Wi-Fi로 운전자의 스마트폰에 연결되어 맞춤형 콘텐츠를 준비한다.
8. 온도 조절이 활성화돼 실내를 미리 냉각하거나 예열한다.
9. 메모리 시트가 여러 개의 액추에이터를 통해 미리 설정된 위치로 조정된다.
10. 스티어링 휠이 탑승하기 쉽게 조정되고 저장된 위치로 미리 설정된다.
11. 미러가 저장된 환경설정에 맞게 조정 및 정렬된다.

이 프로세스 체인은 일부 과정에 불과하며, 차량 수준에 따라 크게 달라질 수 있다. 이는 수많은 분산형 엔드포인트 간의 복잡한 조정을 보여주며, 차량 제조업체가 직면한 광범위한 과제를 반영하고 있다.


 

 

자동차 제조업체의 과제: 
최신 차량의 복잡성 관리  

차량 도어를 여는 것처럼 단순해 보이는 작업조차도 그 이면에서 탑승객에게는 보이지 않는 수많은 복잡한 기능이 실행되고 있다. 오늘날 자동차 제조업체는 이러한 기능을 중앙 집중화하고 통합하기 시작했으며, 더 나아가 소프트웨어 정의, 연결성, 풍부한 기능으로 사용자 경험을 향상시키고 있다. 이러한 복잡성의 증가는 자동차 제조업체에 여러 과제를 제시한다.

1. 기능 종류가 증가함에 따라 원활한 작동을 보장하는 정교한 통합이 필요하다.
2. 서로 다른 시스템과 공급업체 간의 호환성을 보장하는 일은 중요하면서도 까다로운 작업이다.
3. 에너지와 충전 시스템을 효율적으로 관리하기 위한 새로운 아키텍처가 필요하다.
4. 여러 공급업체의 업데이트를 관리하면서 안정성을 확보하는 일은 큰 난관이다.
5. 혁신, 규정 준수, 비용 효율성의 균형을 맞추는 것은 지속적인 과제이다.
6. 시장이 더 빠른 개발 주기를 요구하면서, 제조업체는 품질 저하 없이 제품을 제공해야 한다는 압박을 받고 있다.

이런 과제는 자동차 제조업체가 기존 E/E 아키텍처를 재고하고 개편하도록 만들고 있다. 모든 제조업체에서 나타나는 전 세계적인 추세는 이른바 존 아키텍처(Zonal Architectures)의 도입이다.



AI 및 존 아키텍처를 활용한 차량 혁신 강화

도메인 기반에서 존 아키텍처로의 전환     

자동차 업계는 기존의 도메인 기반 아키텍처에서 존 아키텍처로 전환하고 있다. 도메인 기반 시스템에서는 엔드포인트를 비롯한 각각의 도메인(예: 파워트레인, 운전자 지원, 인포테인먼트)이 독립적으로 작동하기 때문에 배선이 복잡하고 하드웨어가 중복된다. 반면 존 아키텍처는 차량을 물리적 영역(Zone)으로 나누고, 여러 개별 도메인과 엔드포인트를 더 큰 마이크로컨트롤러에 통합하며, 이제 이 마이크로컨트롤러에는 AI 기능이 통합되고 있다. 이 방식은 다음과 같은 이점을 제공한다.

- 배선의 복잡성과 무게를 줄인다.
- 소형 마이크로컨트롤러의 수를 줄여 AI 가속기를 갖춘 더 큰 멀티코어 마이크로컨트롤러에 통합한다.
- 소프트웨어 관리를 간소화하여 코드 라인(LoC)을 줄인다.
- 중앙 집중식 데이터 처리로 의사 결정 속도가 빨라진다.
- 시스템 간의 효율적인 데이터 교환 및 조정을 촉진한다.

도메인 기반에서 존 아키텍처로의 전환은 차량 기술의 중대한 변화를 의미하며, 이 과정에서 이더넷 표준이 중추적인 역할을 한다. 기존 표준들이 점차 단계적으로 폐지되는 가운데, 이더넷은 최근 차량에서 통신의 핵심으로 자리매김하고 있다. 존 아키텍처의 성공적인 구현은 이더넷 기술의 통합에 크게 영향을 받는다.
이런 전환을 지원하기 위해 ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics)와 같은 선도적 반도체 제조업체는 여러 개의 이더넷 포트와 임베디드 이더넷 스위치를 마이크로컨트롤러에 직접 통합하고 있다. 이러한 혁신을 통해 자동차 제조업체는 아키텍처를 근본적으로 현대화하고, 데이터 통신을 최적화하며, AI와 같은 미래 지향적 애플리케이션을 위한 기반을 마련할 수 있다. 이더넷 기반 아키텍처는 더 높은 대역폭을 제공할 뿐만 아니라 현대 및 미래의 차량용 애플리케이션 요건에 필요한 유연성도 제공한다.



애플리케이션 사례: 
최신 차량의 AI 기반 액추에이터    

새로운 AI 워크로드가 존 제어 장치(ZCU)에서 점점 더 많이 실행되고 있으며, 이는 저지연 처리를 위해 센서와 액추에이터의 근접성을 활용한다. 현재 수집되는 데이터의 양 때문에 AI 도입은 더욱 가속화될 전망이며, 아래와 같이 AI 모델은 더 많은 양의 데이터를 통해 개선되고 있다.

1. 차량 안전성을 강화하는 이상 징후 감지: AI 모델은 패턴과 이상 징후를 감지하여, 실시간 모니터링과 사전 유지보수를 지원한다.
2. 파워트레인 및 에너지 관리 최적화: AI 기반 시스템은 주행 조건에 따라 적응하면서 배터리 성능과 연비를 최적화한다.
3. 가상 센서 및 센서 융합: AI는 여러 센서의 데이터를 통합하거나 센서를 에뮬레이션하여 차체, 섀시, 열 관리 시스템에서 더 스마트한 의사 결정을 내리도록 한다.
4. 적응형 처리: AI는 입력 및 출력 데이터를 최적화하여 배터리 충전 속도를 높이고, 엔진 효율을 개선하며 모터 성능을 높인다.



결론   

인공지능은 차량의 전기/전자(E/E) 아키텍처를 재정의하고 지능형 액추에이터를 핵심 요소로 부상시키면서 차량 기술을 혁신하고 있다. 차량 도어 개방과 지능형 온도 조절부터 자율주행 기능에 이르기까지, AI는 마이크로컨트롤러 기반의 다양하고 새로운 애플리케이션을 구현하도록 하여 운전의 안전성과 효율성을 높이고 운전 경험을 개선한다. 도메인 기반에서 존 아키텍처로의 전환은 복잡성을 줄이고 데이터 처리를 개선하며, 예측 유지보수, 에너지 관리 최적화, 센서 융합과 같은 혁신적인 애플리케이션의 토대를 마련한다.
시스템 복잡성 증가, 상호 운용성, 출시 기간 압박 등의 과제에도 AI는 차량을 더 안전하고 효율적이며 사용자 친화적으로 만들 수 있는 엄청난 기회를 제공한다. 자동차 산업은 AI가 운전 경험을 혁신할 뿐만 아니라 지속 가능한 방식으로 자동차의 미래를 만들어 가는 새로운 시대의 출발점에 서 있다.

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)

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