“소프트웨어”… 자동차를 위한 AI는 핵심

인공지능(AI) 기술은 다양한 분야에서 그 가능성을 인정받아 빠른 속도로 발전하고 있다. 자동차 산업 역시 인공지능 기술을 통해 더 안전하고 지능적인 자동차를 만들어내려 노력하고 있다. 소프트웨어 정의 자동차(SDV, Software Defined Vehicle)는 소프트웨어를 통해 다양한 기능을 구현하는 차량을 뜻합니다. 이는 자동차의 가치가 하드웨어 기반의 기능적 도구에서 소프트웨어 중심의 사용자 경험으로 진화한 결과이다.

SDV는 기존 자동차와 달리 소프트웨어를 업데이트하는 방식으로 기능을 개선하거나 새로운 기능을 추가할 수 있다. 이로 인해 자동차 제조사는 고객의 요구에 보다 빠르게 대응할 수 있고, 자동차 소유주는 자동차를 최신 상태로 유지할 수 있다.

또한 자율주행 자동차의 구현에 필수적인 기술이다. 자율주행 자동차는 복잡한 환경을 인식하고 판단하여 안전하게 주행하기 위해 많은 양의 소프트웨어를 필요로 한다. SDV는 이러한 소프트웨어를 개발하고 업데이트하기 위한 유연하고 효율적인 플랫폼을 제공한다.

소프트웨어 정의 자동차(SDV)를 위한 소프트웨어 정의 센서(SDS)

소프트웨어 정의 자동차를 위해서는 소프트웨어 정의 센서가 필수적이다. 소프트웨어 정의 센서(Software Defined Sensor, SDS)는 소프트웨어를 사용하여 센서의 기능을 제어하는 센서이다. 기존의 센서를 업데이트하기 위해서는 센서 개별적으로 업데이트를 진행해야만 했다. 그러나 SDS는 중앙처리장치에서 접근이 가능하기에, 원격으로도 복수의 센서를 동시에 업데이트 할 수 있다.

SDS는 아직 개발 초기 단계에 있지만, 여러 산업에서 SDS의 잠재력이 주목받고 있다. 예를 들어, 자동차 산업에서는 SDS를 사용하여 자율주행 자동차를 개발하고 있다. 의료 산업에서는 SDS를 사용하여 환자의 건강 상태를 모니터링하는 장치를 개발하고 있다. 산업용 IoT 분야에서는 SDS를 사용하여 공장의 생산성을 향상시키는 장치를 개발하고 있다.

Raw data 단계에서의 AI 알고리즘 적용

Software Defined 이미징 레이다의 경우 기존 레이다에 비해 높은 성능의 컴퓨팅 파워를 이용할 있기에, 더 복잡한 신호처리 알고리즘 및 AI를 적용할 수 있는 가능성이 높아진다. Raw data는 신호 처리를 거치지 않은 안테나의 데이터를 뜻하는데, 신호처리 과정 가운데 제거될 수 있는 유의미한 데이터들을 포함하고 있다. 모든 신호 정보를 포함하고 있기에 데이터의 크기가 아주 크다.

결론적으로 소프트웨어 정의 자동차(SDV)를 위한 AI 이미징 레이다를 개발하고 있다. AI 이미징 레이다는 기존 레이다에 비해 높은 해상도를 가지고 있으며, 다양한 신호 정보를 포함하고 있는 raw data에 AI를 적용하여 물체의 인식, 추적, 분류가 가능하다. 또한, 센서 퓨전을 통해 다른 자율주행 센서와 융합할 수 있다. 앞으로 AI 이미징 레이다는 자율주행 자동차의 성능을 향상시키고, 안전한 주행을 가능하게 할 것으로 기대된다.

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