자율 주행 에 대한 사고 의 전환 
 The Shift In Autonomous Thinking 
 2019 년 07 월 호 지면 기사 / 글 │ 카말 쿠리 ( Kamal Khouri ) , ADAS 전용 마이크 로 컨트롤러 및 프로세서 총괄 부사장 , NXP 
 NXP 는 자율 적 감지 및 프로세싱 에 관한 논의 를 ‘ 감각 ( sense ) ’, ‘ 사고 ( think ) ’, ‘ 행동 ( act ) ’ 과 같 은 개념 적 인 영역 으로 체계 화 하 고 있 다 . 자율 성 의 문제 들 은 주로 방대 한 컴퓨팅 요구사항 이나 단조 로운 접근 방식 때문 에 발생 한다 . 초창기 자율 주행 차 개발 세대 는 이러 한 문제 들 을 해결 하 기 위해 고 성능 소비자 등급 의 GPU 와 CPU 를 사용 해 차량 트렁크 에 장착 하 고 데이터 를 분석 하 곤 했 다 . 중요 한 건 , 이러 한 방식 이 안전 성 입증 은 물론 전력 효율 측면 에서 어마어마 한 숙제 를 남겼 다는 것 이 다 . 이것 이 NXP 가 ‘ 사고 ( think ) ’ 의 영역 을 활용 해 문제 를 해결 하 고자 하 는 이유 다 . 
 글 │ 카말 쿠리 ( Kamal Khouri ) , ADAS 전용 마이크 로 컨트롤러 및 프로세서 총괄 부사장 , NXP 
 카말 쿠리 - 그 는 NXP 반도체 의 ADAS 제품 전용 자동차 마이크 로 컨트롤러 및 프로세서 의 총괄 겸 부사장 이 다 . 미 버크 넬 대학 ( Bucknell University ) 에서 전기 공학 학사 학위 를 받 았 으며 프린스턴 대학 ( Princeton University ) 에서 컴퓨터 공학 석 , 박사 학위 를 받 았 다 . 그 는 17 년 이상 의 반도체 업계 근무 경험 과 다수 의 특허 보유 , 25 편 이상 의 출판물 을 발간 했 다 . 그 는 모토 롤라 ( Motorola ) SPS 에서 커리어 를 시작 해 컴퓨팅 ? 네트 워킹 부서 내 엔지니어 링 및 제품 관리 분야 에서 다양 한 직무 를 수행 했 다 . 또한 ADM 에서 임베디드 , 게이밍 , 반 ( 半 ) 특별 주문 제품 에 이르 기 까지 다양 한 사업 제품 담당 이사 직 을 맡 았 다 . NXP 에서 그 는 자율 주행 차 의 미래 와 이 를 실현 하 는 데 필요 한 처리 능력 을 정의 하 는 데 노력 하 고 있 다 . 
 완전 한 자율 주행 구현 은 추진 과정 에서 여론 의 피로 와 혼란 을 유발 했 다 . 이러 한 혼란 의 씨앗 은 자율 주행 에 대한 하이프 사이클 ( hype cycle ) 초기 에 뿌려졌 다 . 당시 자동차 제조 업체 와 일부 칩 제조사 는 자율 주행 이 단기간 내 실현 될 것 이 라는 다소 터무니없 는 주장 을 펼쳤 다 . 오 피니언 리더 역시 컴퓨팅 의 새로운 황금시대 가 도래 할 것 이 란 전망 에 고무 돼 자율 주행 에 대한 논의 를 전 세계 에 부추겼 다 . 
 가장 중요 한 출발점 , 안전 
 NXP 개발자 들 은 자율 주행 에 필요 한 컴퓨팅 능력 을 향상 하 는 방법 과 소형차 부터 고급 차 에 이르 는 차량 생산 에 해당 기술 을 구현 하 는 방법 등 자율 주행 논의 초기 단계 부터 전문 적 인 연구 를 진행 했 다 . 이 두 가지 영역 은 자동차 제조사 에 매우 중요 하 며 , 이 모든 것 의 기초 가 되 는 것 은 안전 에 대한 보장 이 다 . 자율 주행 혁명 의 중심 에 안전 에 대한 완벽 한 보장 이 있 어야 한다 . 
 매년 130 만 명 이 교통사고 로 사망 하 는데 , 이러 한 사고 의 90 % 는 사람 의 실수 에 기인 한다 . 이 수치 가 바로 자율 주행 도입 과 발전 을 촉구 하 고자 하 는 이유 중 하나 다 . 한편 , 이러 한 통계 에서 명백히 드러난 모든 문제 에 도 불구 하 고 , 사람 이 운전 할 때 경험 하 는 교통 여건 을 종합 적 으로 고려 할 때 , 인간 이 운전 을 잘 하 고 있 다는 점 은 부정 할 수 없 는 사실 이 다 . 어떻 게 보 면 사람 들 은 이 기본 적 인 사실 을 놓치 고 있 는 듯 하 다 . 얼마나 많 은 사람 이 운전 하 는지 , 그리고 얼마나 많 은 차량 이 도로 에 있 는지 를 고려 하 면 사고 율 은 훨씬 높 아 질 수 있 다 . 진짜 문제 는 어떻게 하 면 인간 보다 뛰어난 자동차 로봇 을 만드 는 것 이 아닌 , 어떻게 안전 수준 을 달성 할 것 인지 가 우선 이 돼야 한다 . 
 기능 안전 성 , 그 이상 을 갖춰야 할 때 
 자동차 제조 업체 와 반도체 제조 업체 , 기타 유수 기업 들 은 지난 30 년 간 기능 안전성 ( functional safety ) 에 대한 각종 원칙 을 정립 하 며 차량 내 더욱 안 전한 전자 제품 도입 을 위한 발판 을 마련 했 다 . 대체로 , 기능 안전성 이 라고 한다면 차량 내부 의 각 전자 부품 들 이 스스로 맡 은 기능 을 원활히 수행 하 는 것 을 의미 한다 . 즉 , 일부 구성 요소 가 제 역할 을 다 하 지 못할 경우 시스템 은 해당 오류 를 인식 하 고 차량 에 문제 를 보 고 해야 만 한다 . 예 를 들 어 , 차량 의 주황색 또는 빨간색 표시 등 이 켜 지 거나 운전자 에게 엔진 , 부품 , 컨트롤러 등 을 점검 하 라는 메시지 가 뜬다면 기능 안전 시스템 이 원활히 작동 하 고 있 는 것 이 다 . 
 이 처럼 자율 주행 의 세계 에서 의 안전 ( safety ) 은 항상 자동차 부품 의 기능 안전 성 을 내포 해 왔으나 이제 는 안전 의 개념 이 확장 돼 자동차 의 기능 안전 성 을 넘 어 총체 적 인 안전 보장 으로 그 의미 가 빠르 게 진화 하 고 있 다 . 더 이상 안전 이 기능 적 역할 을 충실히 이행 하 고 있 는지 와 같 은 단순 한 개념 은 중요 하 지 않 다 . 자율 주행 을 위해 얼마나 새롭 고 혁신 적 인 안전 및 안전 체계 를 구축 할 수 있 는지 가 핵심 논점 이 됐 다 . 여기 에 는 행동 적 안전 ( behavioral safety ) 이나 환경 적 안전 ( environmental safety ) 과 같 은 다양 한 개념 이 함께 포함 된다 . 
 행동 적 안전 과 환경 적 안전 
 행동 적 안전 의 경우 , 차량 이 올바르 게 주행 하 고 있 는지 를 핵심 논점 으로 삼 는다 . 차량 이 커브 길 을 원활 하 게 주행 하 고 있 는지 , 교통량 에 알맞 게 속도 를 조절 하 고 있 는지 , 또는 차량 의 운전 방식 이 모든 환경 규칙 과 규정 에 올바르 게 적응 하 고 있 는지 가 중요 하 다 . 또한 더욱 심도 깊 고 복잡 한 방식 으로 행동 적 안전 을 분석 하 기 도 한다 . 예 를 들 어 , 특정 상황 에서 차량 이 적정 수준 으로 공격 적 인 운전 을 하 고 있 는지 , 또는 방어 운전 을 하 고 있 는지 를 분석 한다 . 
 반면 , 환경 적 안전 의 경우 환경 의 변화 에 따른 차량 의 대응 방식 을 중요 논점 으로 삼 는다 . 택배 박스 가 트럭 에서 도로 로 굴러 떨어져 차량 을 직접 덮치 게 된다면 어떻게 될까 ? 이 상황 에서 자율 주행 차량 은 적절히 대처 할 수 있 을까 ? 예기 치 못한 돌발 상황 을 대처 하 기 위한 적정 경로 를 설정 할 수 있 을까 ? 처럼 , 역동 적 인 환경 에 맞춰 차량 이 얼마나 적절 하 게 반응 할 수 있 는지 가 환경 적 안전 의 핵심 기제 가 된다 . 또 다른 환경 적 안전 의 고려 사항 으로 는 비 , 안개 , 우박 과 같 은 각종 기상 여건 또는 까다로운 교통 상황 이 있 다 . 이러 한 요소 들 이 야기 하 는 모든 상황 에서 , 자율 주행 차 의 근간 이 되 는 전기 시스템 과 소프트웨어 는 흠잡 을 데 없이 완벽 하 게 대응 해야 만 한다 . 
 자율 주행 시스템 에 필요 한 컴퓨팅 요소 들 
 이러한 시스템 들 이 안전 한 자율 주행 기능 을 갖추 기 위해서 는 , 어마어마 한 양 의 컴퓨팅 요구 사항 들 을 충족 해야 만 한다 . 자율 컴퓨팅 요구사항 의 연속 성 을 살펴보 면 , 첨단 주행 지원 영역 의 경우 일반 적 으로 레벨 1 과 레벨 2 에 해당 되 나 자율 주행 의 경우 레벨 3 에서 시작 해 레벨 5 까지 확장 된다 . 이 과정 에서 머신 러닝 ( ML ) 과 같 은 애플리케이션 을 처리 하 기 위해 자율 성 수준 에 따라 초 당 수백만 개 에서 많 게 는 1 테라 플롭스 ( TFLOPS ) 의 컴퓨팅 요구사항 이 발생 하 게 된다 . 
 NXP 는 자율 적 감지 및 프로세싱 에 관한 논의 를 ‘ 감각 ( sense ) ’, ‘ 사고 ( think ) ’, ‘ 행동 ( act ) ’ 과 같 은 개념 적 인 영역 으로 체계 화 하 고 있 다 . 예 를 들 어 , NXP 의 레이더 및 라이더 , 카메라 , V 2 X 와 같이 ‘ 감각 ’ 영역 에 자리 한 기술 들 이 방대 한 원시 데이터 를 형성 하 면 , 시스템 은 데이터 를 처리 함 으로써 현재 어떤 일 이 발생 하 고 있 는지 ‘ 사고 ’ 하고 평가 하 는 과정 을 거친다 . 마지막 으로 시스템 은 결정 을 내리 고 어떠 한 ‘ 행동 ’ 을 취하 게 됨 으로써 일련 의 프레임워크 를 완성 하 게 된다 . 로봇 의 작동 구조 를 떠올려 본다면 더욱 이해 가 쉬울 것 이 다 . 
 자율 성 의 문제 들 은 주로 방대 한 컴퓨팅 요구사항 이나 단조 로운 접근 방식 때문 에 발생 한다 . 초창기 자율 주행 차 개발 세대 는 이러 한 문제 들 을 해결 하 기 위해 고 성능 소비자 등급 의 GPU 와 CPU 를 사용 했 고 , 이 과정 에서 가장 큰 PC 용 GPU 와 CPU 를 찾아내 차량 트렁크 에 장착 하 고 데이터 를 분석 하 곤 했 다 . 중요 한 건 , 이러 한 방식 이 안전 성 입증 은 물론 전력 효율 측면 에서 어마어마 한 숙제 를 남겼 다는 것 이 다 . 이것 이 NXP 가 ‘ 사고 ( think ) ’ 의 영역 을 활용 해 문제 를 해결 하 고자 하 는 이유 다 . 
 1 차 사고 수준 : 지각 및 모델링 
 자율 주행 의 고 성능 요구사항 은 사고 의 범위 에서 발생 한다 . 여기 서 두 가지 중요 한 일 이 발생 하 기 때문 에 NXP 는 이 를 두 요소 로 나누 었 다 . 이 는 고객 이 더욱 쉽 게 안전 을 구현 할 수 있 게 한다 . 
 첫 번 째 구성 요소 는 차량 주변 환경 의 지각 과 모델링 에 초점 을 둔다 . 두 번 째 구성 요소 는 트랙 의 안전 계획 에 중점 을 둔다 ( 그림 2 ) . 이 를 두 요소 로 나눈 한 가지 이유 는 애플리케이션 또는 하위 기능 의 다양 한 부분 을 특정 차량 의 요구사항 에 맞 게 조정 해야 하 기 때문 이 다 . 구체 적 으로 , 지각 과 모델링 은 차량 의 센서 와 상이 한 센서 유형 의 수 에 의존 한다 . 경로 계획 은 기존 운전 기능 의 복잡 성 에 달려 있 다 . 
 지각 과 모델링 은 주변 물체 를 포함 하 여 차량 의 환경 을 파악 하 는 데 초점 을 맞춘다 . 이 시스템 은 차 주변 의 환경 을 모델링 하 여 나무 와 같 은 객체 를 식별 하 고 분류 할 수 있 다 . 차량 주변 의 물체 를 보 고 , 감지 하 고 식별 하 는 기능 은 센서 로 부분 적 으로 활성 화 된 다음 고성능 처리 가 필요 한 영역 으로 이동 한다 . 시스템 은 또한 물체 를 추적 하 고 움직임 의 속도 또는 속도 와 같 은 값 을 결정 한 다음 차량 주위 의 나머지 환경 과 정렬 시킨다 . 따라서 , 사물 이 차선 , 다른 차량 또는 보행자 인지 여부 를 결정 한다 . 
 2 차 사고 수준 : 경로 계획 
 시스템 이 차량 환경 모델 을 구성 한 후 에 는 지각 ( perception ) 을 기반 으로 결정 해야 한다 . 이 결정 은 안전 경로 계획 에 관한 것 이 며 자동차 가 어떻게 반응 해야 할지 에 대한 질문 에 답 한다 . 좌회전 을 할 것 인지 , 서행 할 것 인지 , 과속 할 것 인지 , 이 모든 것 은 앞 으로 나아가 최종 경로 목적지 에 도달 하 기 위해 차량 의 안전 한 기동 , 이동 계획 , 교통 예측 , 경로 행동 계획 의 일부 다 . 
 경로 계획 에 필요 한 전력 은 센서 에 의존 하 지 않 고 선택 한 결정 알고리즘 의 복잡 성 과 주행 기능 의 범위 에 달려 있 다 ( 교통 어시 스턴트 에서부터 고속도 로 파일럿 까지 , 건설 현장 유무 , 차선 병합 유무 ) . 이 두 가지 를 독립 적 으로 확장 하 는 기능 은 매우 중요 하 다 . 와트 당 전력 과 관련 해 시스템 의 효율 성 을 높일 수 있 기 때문 이 다 . 또한 하드웨어 와 소프트웨어 가 서로 고립 되 어 작업 하 기 때문 에 안전 성 을 보다 쉽 게 입증 할 수 있 다 . 
 중앙 자동차 컴퓨터 플랫 폼 개발 
 올해 라스베이거스 에서 개최 된 CES 에서 NXP 와 Kalray 는 보안 을 기반 으로 하 는 중앙 집 중식 컴퓨팅 플랫 폼 을 공동 개발 하 기 위해 제휴 했 다고 발표 했 다 . 이 플랫 폼 은 자율 주행 산업 화 에 결정 적 으로 중요 한 부분 을 정확 하 게 구분 한다 . 
 NXP 는 새로운 플랫폼 에 호스트 프로세서 인 S 32 프로세서 를 사용 하 며 , 여기 서 보안 관련 시스템 인 ASIL D 와 ASIL B 가 통합 된다 . 이러 한 기능 은 플랫 폼 이 중앙 자동차 엔지니어링 의 까다로운 요구사항 을 충족 시키 고 최적 의 경로 계획 에 중요 한 기능 을 처리 하 도록 설계 되 었 다 . Kalray 는 입증 된 MPPA 프로세서 를 제공 하 여 인식 에 있 어서 기계 학습 의 측면 을 안 전하 게 커버 한다 ( 그림 3 ) . 
 이번 제휴 의 첫 번 째 사례 는 자율 주행 을 위한 임베디드 플랫 폼 인 NXP Bluebox 에 Kalray 의 MPPA 프로세서 를 통합 한 것 이 다 ( 그림 4 ) . 이 는 ARM 기반 기술 을 통해 자율 주행 의 에너지 및 안전 문제 를 해결 하 고 개방 형 표준 을 지원 하 도록 설계 되 었 다 .