ADAS 경쟁력은 이제 센서의 개수나 성능만으로 결정되지 않는다. 차량이 방대한 레이다 신호를 얼마나 빠르고 정확하게 처리해 의미 있는 판단으로 연결하느냐가 새로운 경쟁력이 되고 있다. 칼테라는 차세대 레이다 신호처리 플랫폼을 통해 ADAS의 경쟁 기준이 하드웨어에서 연산 아키텍처와 소프트웨어 플랫폼으로 이동하고 있다고 설명한다.

글 | 이상민, 칼테라 한국지사장










첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 기술을 이야기할 때 가장 먼저 떠올리는 것은 센서다. 이때 흔히 나오는 질문은 카메라가 몇 개 들어가는지, 레이다의 탐지 거리가 어느 정도인지와 같은 것들이다. 물론 센서는 ADAS의 핵심 요소다. 그러나 실제 양산 차량에 적용하는 단계에서는 품질 좋은 센서를 탑재하는 것만으로 충분하지 않다. 센서가 받아들인 신호를 얼마나 빠르게 처리하고, 복잡한 도로 환경에서 필요한 정보만 얼마나 정확하게 추출하며, 이를 차량이 판단할 수 있는 형태로 안정적으로 전달하는지가 ADAS 경쟁력을 좌우한다.



센서보다 중요한 것은 신호처리다

결국 ADAS의 경쟁력은 감각 신경에 해당하는 센서와 뇌에 해당하는 연산 플랫폼이 얼마나 잘 결합되는지에서 판가름 난다. ADAS 기능이 고도화되고 차량 한 대에 들어가는 센서 수가 늘어나면서 레이다의 역할도 확대되고 있다. 이제 레이다는 앞차와의 거리나 속도를 감지하는 수준을 넘어 더 넓은 범위에서 더 많은 물체를 구분하고 복잡한 주행 상황을 이해해야 한다.
문제는 그만큼 처리해야 할 데이터와 연산 부담도 커진다는 점이다. 자동차는 전력, 공간, 비용의 제약이 큰 환경이기 때문에 제한된 조건 안에서 수 밀리초 단위의 실시간 판단을 구현해야 한다. 특히 고속 주행 상황에서는 몇 밀리초의 처리 차이도 안전에 영향을 줄 수 있다. 따라서 앞으로의 레이다 경쟁은 단순한 하드웨어 스펙만으로 설명하기 어렵다. 송수신 채널 수, 감지 거리, 해상도도 중요하지만, 신호가 들어온 뒤 이를 얼마나 빠르게 처리하고 의미 있는 결과로 바꾸는지가 더욱 중요해지고 있다.
업계에서 레이다 신호 처리 플랫폼을 차세대 레이다 칩의 핵심으로 보는 것도 이 때문이다. 칼테라도 차세대 ADAS용 고성능 밀리미터파 레이다 SoC를 선보였고, 여기에 새로운 아키텍처를 적용해 높은 연산 성능과 유연한 알고리즘 실행 환경을 제공하고 있다. 이 아키텍처는 레이다 신호 입력부터 데이터 출력까지 전 과정을 처리한다. 고정된 연산만 수행하는 장치가 아니라 다양한 레이다 알고리즘을 유연하게 실행할 수 있는 신호 처리 플랫폼이라는 점이 특징이다. 
자체 테스트에 따르면 이 아키텍처는 복잡한 레이다 신호 행렬을 입력받아 다양한 속도와 각도를 포함한 2차원 평면 검출 등 주요 연산을 약 6밀리초 안에 수행했다. 기술적 내용은 다소 복잡할 수 있지만 의미는 분명하다. 레이다가 받아들인 방대한 데이터를 매우 짧은 시간 안에 처리해 차량이 판단할 수 있는 정보로 바꿔준다는 뜻이다. ADAS가 실제 도로에서 빠르게 반응하고 안전을 확보하려면 이러한 처리 속도가 관건이 된다.



유연한 아키텍처가 성능을 만든다

앞으로 레이다가 풀어야 할 과제도 더 많아질 것이다. ADAS 기능을 탑재한 차량이 늘어나면서 도로 위에서는 여러 차량의 레이다 신호가 동시에 오가게 되고, 이에 따라 레이다 간섭 문제가 더욱 중요해진다. 또한 복잡한 도로 환경에서는 허상을 인식하거나 실제 물체와 불필요한 신호를 구분해야 하는 경우도 많다. 신호를 정교하게 처리하고, 물체를 분류하며, 불필요한 신호를 제거하는 후처리 기술이 레이다 성능을 좌우하는 핵심 영역으로 부상하고 있다.
기존의 고정형 신호 처리 구조로는 이런 변화에 유연하게 대응하기 어렵다. 예를 들어 레이다 간섭 문제의 경우, 단순히 시간 영역에서 신호를 부드럽게 만드는 방식만으로는 간섭 신호와 실제 유효 신호를 정교하게 구분하기 어렵다. 필요한 신호까지 손상될 수 있고, 오히려 오검출 가능성이 커질 수도 있다. 칼테라는 이를 다차원 신호 관점에서 접근해 유효 신호는 보존하면서 불필요한 간섭을 줄이는 항간섭 알고리즘을 개발했다.
이런 알고리즘은 계산량이 많고 처리 과정도 복잡하다. 결국 높은 연산 성능과 유연한 구조가 뒷받침돼야 한다. 점군 강화, 특징 추출, 물체 분류, 허상 제거, 초해상도 처리 같은 후처리 알고리즘은 지능형 주행 레이다의 성능을 좌우할 핵심 기술이다. 이런 알고리즘은 차종, 센서 배치, 주행 시나리오, 기능 요구사항에 따라 달라지기 때문에 고객사는 자신만의 알고리즘을 빠르게 시험하고 칩 위에 효율적으로 배포할 수 있어야 한다.
칼테라의 새로운 아키텍처는 이 지점에서 더 큰 자유도를 제공한다. 사용자 정의 프로그래밍을 지원하기 때문에 플랫폼의 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있고, 다양한 맞춤형 계산 작업을 구현할 수 있다. 칼테라는 CNN 합성곱 신경망 추론 작업을 안정적으로 실행하는 개념 검증을 완료했고, 점군 분류와 허상 제거 같은 전통적인 레이다 알고리즘 프로토타입도 구현했다. 이는 고객사가 해당 아키텍처를 기반으로 자신만의 알고리즘 체계를 구축하고, 차별화된 기술 경쟁력을 만들 수 있다는 의미다.
이런 성능을 가능하게 하는 핵심은 아키텍처 설계다. 칼테라의 새로운 아키텍처는 병렬 연산 구조와 재구성 가능한 구조를 통해 다양한 레이다 알고리즘을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 또한 듀얼 스레드 구조를 통해 실시간성이 높은 작업과 후처리 작업을 나누어 수행할 수 있어, 단일 스레드로 11밀리초가 걸리던 작업을 듀얼 스레드 병렬 처리로 6밀리초 이내에 완료할 수 있었다. 이는 제한된 칩 면적과 전력 안에서 높은 연산 성능을 확보해야 하는 자동차용 반도체에 중요한 설계 방향이다.



ADAS 경쟁은 플랫폼 경쟁으로 향한다

자동차 산업에서 이런  분명하다. 완성차 업체와 부품사는 더 높은 성능을 원하지만, 동시에 개발 기간 단축과 양산 안정성도 요구한다. 새로운 알고리즘을 적용할 때마다 하드웨어 구조를 다시 바꾸거나 긴 시간 동안 수작업 최적화를 반복해야 한다면 시장 변화에 빠르게 대응하기 어렵다.
소프트웨어 생태계도 함께 중요하다. 아무리 좋은 연산 플랫폼이라도 개발자가 쉽게 다루지 못하면 양산 프로젝트에서는 한계가 있다. 칼테라 역시 드라이버, 시뮬레이션, 메모리 관리 도구 등 개발 툴체인을 고도화하고 있다. 고객사가 알고리즘을 더 빠르게 검증하고, 문제를 더 쉽게 찾고, 양산 적용까지의 시간을 줄일 수 있도록 하기 위해서다.
앞으로 ADAS는 단순히 더 많은 센서를 탑재하는 방향으로만 발전하지 않을 것이다. 더 많은 데이터를 더 빠르게, 더 정확하게, 더 유연하게 처리하는 방향으로 진화해야 한다. 운전자는 레이다 칩 안에서 어떤 연산이 이뤄지는지 알지 못한다. 그러나 그 연산이 충분히 빠르고 정확할 때 차량은 더 일찍 위험을 감지하고 더 안정적으로 대응할 수 있다.
ADAS의 미래 경쟁력은 더 이상 “무엇을 감지할 수 있는가”에만 머물지 않는다. 감지한 신호를 얼마나 빠르게 이해하고, 얼마나 안정적으로 판단으로 연결하며, 얼마나 유연하게 새로운 기능으로 확장할 수 있는지가 중요해진다. 센서의 시대를 넘어, 신호 처리 플랫폼의 시대가 오고 있다.

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)