▲ Generative AI 로 생성한 이미지
첨단 운전자 지원 시스템이라 불리는 ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) 는 운전자가 보다 안전하고 편리하게 운전하기 위한 보조 시스템입니다.
ADAS는 20세기 중반 잠김 방지 브레이크 시스템이라 불리는 ABS (Anti-lock braking System) 적용을 시작으로, 운전자가 지정한 속도를 유지하며 주행할 수 있게 도움을 주는 크루즈 컨트롤 시스템 (Cruise Control System) 을 비롯하여, 최근에는 차선이탈경보 (Lane Departure Warning) 까지 지속적으로 혁신을 가져왔으며, 오늘날의 ADAS는 더 높은 수준의 자율성(Autonomous)를 향해 달려나가고 있습니다.
자율주행 (Autonomous Driving) 에서는 운전자가 아니라, 자동차가 운전자의 역할을 맡게 됩니다. 좀 더 데이터 관점에서 풀어보자면, 자율주행 상에서 핵심 감지 센서인 카메라, 레이더(RADAR), 라이더(LiDAR), GPS 등의 이벤트 데이터를 입력받아 소프트웨어로 처리하여 액추에이터(시스템을 움직이거나 제어하는데 쓰이는 기계장치)에 올바른 신호값을 생성하여 자동차가 모든 상황에서 안전하게 주행할 수 있게 도와주는 시스템으로 ADAS는 진화하고 있다라고 풀이할 수 있습니다.
방대한 양의 ADAS 데이터
자율주행 상에서 ADAS 가 생성하는 데이터의 양은 상당합니다. Lucid Motors 의 연구결과에 따르면, 자율주행 자동차의 센서는 시간당 1.4TB 에서 19TB 양의 데이터가 생성된다고 보고 있습니다. 이를 연간으로 환산해보면, 자동차 한 대가 단 1년 만에 생성하는 데이터의 양은 380TB 에서 5,100TB 수준이고, 이는 4GB 초고화질 영화 100만 편에 해당하는 방대한 양이라 할 수 있습니다.
ADAS 데이터의 신뢰성과 짧은 지연시간의 통신은 필수!
또한, ADAS 통해 전달되는 데이터의 신뢰성과 짧은 지연 시간의 통신은 자율주행 자동차에 필수적이자 가장 까다로운 요건 중 하나라 할 수 있습니다. 실시간 분석은 잠재적인 위험을 감지하여 대응하고, 교통 패턴을 식별하고, 경로를 최적화하는데 도움을 주며, 분석과 동시에 실제 엑추에이터까지 오는데 걸리는 시간 역시 10ms (0.01초) 이내이어야 완전자율주행이 가능하다고 한국전자통신연구원(ETRI)에서 보고 있습니다.
자율주행 ADAS 두뇌인 데이터센터
이처럼 자율주행 ADAS에 의해 수집되는 방대한 데이터의 양과 신속한 의사결정을 위한 데이터 처리를 위해서는 데이터센터의 역할이 중요합니다. 데이터센터의 고성능 컴퓨팅 기능은 자율주행의 ADAS 상 두뇌 역할을 하며, 대량의 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 분석하여 운전자의 안정을 보장할 것입니다. 미국의 전기차 생산업체 테슬라(Tesla)는 2023년 텍사스 주 오스틴 본사에 “최초의 데이터센터”인 Dojo 데이터센터를 건설하고 있다고 전하였습니다. 테슬라 CEO 인 Elon Must는 Dojo 에 10억 달러 이상을 지출할 계획이며, 캐비닛 당 200kW 이상의 밀도를 지원하기 위해 완전히 맞춤 설계된 냉각 분배 장치를 만들었다고 밝혔습니다.
▲ 미국 Tesla 본사 (출처 : 테슬라 홈페이지)
물론 테슬라는 Dojo 데이터센터를 통해 ADAS 시스템 성능을 향상시킬 것입니다. 그리고 앞으로 완전한 자율주행 기술 개발을 위해서도 방대한 양의 비디오 데이터를 처리하고 실시간 분석할 수 있는 데이터센터의 역할은 무엇보다 중요할 것으로 여겨집니다. 미래의 도로에서 요구되는 거의 모든 양의 데이터를 지원할 수 있는 데이터센터는 인간 중심의 차량에서 무인 완전 자율차량으로 전환하는 통로가 될 것입니다.