현대모비스 부품 이야기
사물 인식 '다기능카메라' 등
센서에서 생성된 주행 데이터
하루 5시간 달리면 20TB 달해
미래 자동차는 데이터를 기반으로 달릴 전망이다. 자동차업계가 경쟁적으로 늘려가는 자율주행 시험차는 한 시간에 대당 약 4TB(테라바이트)에 가까운 데이터를 생성하는 것으로 알려졌다. 하루 다섯 시간만 달려도 20테라바이트다. 초고화질 영화(약 4GB) 5000여 편에 달하는 방대한 양이다.
자율주행차는 승객이 목적지에 안전하게 도달하도록 지속적으로 데이터를 생성하고 처리한다. 자율주행 데이터는 레이더, 라이다, 카메라, 초음파센서와 위성위치확인시스템(GPS) 등 차량에 장착된 자율주행 센서류에서 생성된다.
이 중 사물을 인식하는 다기능 카메라 센서(MFC)는 ‘대규모 데이터 공장’이다. 다기능 카메라 센서가 생성하는 데이터 양은 촬영 해상도와 초당 프레임 수(FPS)에 비례한다. 2메가픽셀 카메라의 경우 초당 30프레임을 촬영하면 초당 120메가바이트의 화상 데이터가 생성된다. 업계는 영상인식 정밀도를 높이는 방안의 하나로 현재 보편화된 30FPS를 60FPS로 높이기 위해 준비 중이다. 곱절로 늘어가는 데이터 생성량에 대한 고민도 함께 커질 수밖에 없는 상황이다.
주변 사물을 3차원 좌표로 그리는 라이다센서는 초당 약 70MB(메가바이트)의 데이터를 생성하는 것으로 알려졌다. 레이더와 초음파센서는 각각 100Kbps, GPS는 50Kbps 수준이다. 자율주행 센서는 같은 종류라도 여러 개가 장착된다. 차량 주변 360도를 빠짐없이 감지하기 위해서다. 26개의 자율주행 센서를 장착한 완전 무인주행 차량을 예로 들 수 있다.
라이다 4개, 레이더 5개, 초음파 12개, MFC 5개 등이 적용된 경우가 있다. 앞서 언급한 데이터 생성량을 센서 개수에 곱해 단순 합산해도 초당 900MB 이상의 데이터가 생성된다. 분당 50GB 이상, 시간당 3TB 이상으로 환산되는 것이다.
업계는 이런 대용량 데이터를 원활하게 처리하기 위해 한층 강력한 연산능력을 가지고 분산된 기능도 통합한 중앙집중식 제어장치를 개발하고 있다. 자율주행 통합 제어기와 인포테인먼트 통합 제어기 등이 대표적이다. 알고리즘 효율화와 차량 주도적인 판단 능력을 강화하기 위해 인공지능의 도움도 필수적이다.
대용량 데이터를 이동하는 방식으로는 차세대 이더넷 통신망이 주목받고 있다. 이더넷 통신망은 초당 최대 1GB의 데이터를 수용할 수 있다. 앞으로 차-차, 차-사물(V2X) 간 데이터 공유가 보편화되고, 인포테인먼트와 생활 편의 등 커넥티비티 기능이 강화되면 데이터 처리량은 다시 폭증한다. 자율주행·커넥티비티 기능을 모두 구현한 미래 차는 하루에 약 40TB의 데이터를 생성하고 처리할 것이라는 관측도 있다.
현대모비스 관계자는 “자율주행의 완전한 상용화 단계에서는 자차와 주변 차량에서 발생하는 대용량 주행 데이터의 송수신뿐만 아니라 실시간 정밀 지도 업데이트 등을 위해 무선 통신기술도 핵심적”이라며 “최근 서산주행시험장에 5G 망을 구축해 초고속 통신 환경에서 관련 기술을 연구 중”이라고 전했다.
현대모비스 기술연구소
사물 인식 '다기능카메라' 등
센서에서 생성된 주행 데이터
하루 5시간 달리면 20TB 달해
미래 자동차는 데이터를 기반으로 달릴 전망이다. 자동차업계가 경쟁적으로 늘려가는 자율주행 시험차는 한 시간에 대당 약 4TB(테라바이트)에 가까운 데이터를 생성하는 것으로 알려졌다. 하루 다섯 시간만 달려도 20테라바이트다. 초고화질 영화(약 4GB) 5000여 편에 달하는 방대한 양이다.
자율주행차는 승객이 목적지에 안전하게 도달하도록 지속적으로 데이터를 생성하고 처리한다. 자율주행 데이터는 레이더, 라이다, 카메라, 초음파센서와 위성위치확인시스템(GPS) 등 차량에 장착된 자율주행 센서류에서 생성된다.
이 중 사물을 인식하는 다기능 카메라 센서(MFC)는 ‘대규모 데이터 공장’이다. 다기능 카메라 센서가 생성하는 데이터 양은 촬영 해상도와 초당 프레임 수(FPS)에 비례한다. 2메가픽셀 카메라의 경우 초당 30프레임을 촬영하면 초당 120메가바이트의 화상 데이터가 생성된다. 업계는 영상인식 정밀도를 높이는 방안의 하나로 현재 보편화된 30FPS를 60FPS로 높이기 위해 준비 중이다. 곱절로 늘어가는 데이터 생성량에 대한 고민도 함께 커질 수밖에 없는 상황이다.
주변 사물을 3차원 좌표로 그리는 라이다센서는 초당 약 70MB(메가바이트)의 데이터를 생성하는 것으로 알려졌다. 레이더와 초음파센서는 각각 100Kbps, GPS는 50Kbps 수준이다. 자율주행 센서는 같은 종류라도 여러 개가 장착된다. 차량 주변 360도를 빠짐없이 감지하기 위해서다. 26개의 자율주행 센서를 장착한 완전 무인주행 차량을 예로 들 수 있다.
라이다 4개, 레이더 5개, 초음파 12개, MFC 5개 등이 적용된 경우가 있다. 앞서 언급한 데이터 생성량을 센서 개수에 곱해 단순 합산해도 초당 900MB 이상의 데이터가 생성된다. 분당 50GB 이상, 시간당 3TB 이상으로 환산되는 것이다.
업계는 이런 대용량 데이터를 원활하게 처리하기 위해 한층 강력한 연산능력을 가지고 분산된 기능도 통합한 중앙집중식 제어장치를 개발하고 있다. 자율주행 통합 제어기와 인포테인먼트 통합 제어기 등이 대표적이다. 알고리즘 효율화와 차량 주도적인 판단 능력을 강화하기 위해 인공지능의 도움도 필수적이다.
대용량 데이터를 이동하는 방식으로는 차세대 이더넷 통신망이 주목받고 있다. 이더넷 통신망은 초당 최대 1GB의 데이터를 수용할 수 있다. 앞으로 차-차, 차-사물(V2X) 간 데이터 공유가 보편화되고, 인포테인먼트와 생활 편의 등 커넥티비티 기능이 강화되면 데이터 처리량은 다시 폭증한다. 자율주행·커넥티비티 기능을 모두 구현한 미래 차는 하루에 약 40TB의 데이터를 생성하고 처리할 것이라는 관측도 있다.
현대모비스 관계자는 “자율주행의 완전한 상용화 단계에서는 자차와 주변 차량에서 발생하는 대용량 주행 데이터의 송수신뿐만 아니라 실시간 정밀 지도 업데이트 등을 위해 무선 통신기술도 핵심적”이라며 “최근 서산주행시험장에 5G 망을 구축해 초고속 통신 환경에서 관련 기술을 연구 중”이라고 전했다.
현대모비스 기술연구소
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