자율주행차 소프트웨어는 차량 제어를 위한 데이터 제공 방법 및 장치에 관한 것으로, 차량용 ECU(Electronic Control Unit)와 MPU(Multicore Processor Unit)간 데이터 동기화를 통해 제어 대상 ECU에 대한 제어명령 데이터의 전송 주기가 일정하게 되도록 데이터를  제공하는 기술이다. 자율주행은 물론 커넥티드 카 등 모든 자동차에 다양하게 활용된다. 자율주행차 소프트웨어 분야 특허 기술 트렌드 및 시장 동향을 살펴본다. <편집자>

자율주행시 대용량 센서 데이터를 처리하는 고성능 SW

최근 자율주행 차량에는 과거 그 어느 때보다도 많은 전자제어유닛(ECU:Electronic Control Unit)이 사용되고 있으며, 오늘날의 하이엔드 고급 승용차의 경우 100여개에 달하는 ECU가 사용됨을 알 수 있다. 자율주행 차량 내의 활동들은 정교한 활동들에 대한 처리과정을 필요로 한다.

따라서 신뢰성이 높은 HMS(Heterogenous Multi-core System: 이기종 다중프로세서 시스템)라는 임베디드 SW로 자율주행시 대용량의 센서 데이터를 처리해 다양한 능동제어 명령을 수행하는 고성능 제어 SW이다.

따라서 자율주행차 소프트웨어 기술은 차량에 설치된 각종의 센서들로부터 감지된 데이터를 활용해 통합데이터를 생성하고, 생성된 통합데이터를 기초로 자동차의 파워트레인 도메인, 새시도메인, 바디 도메인 및 멀티미디어 도메인을 각각 제어하기 위한 어플리케이션 로직의 설계가 가능한 플랫폼을 제공해 차량을 안정적으로 제어할 수 있도록 한 것을 특징으로 한다.

각종 언론 및 연구 분석 자료에 따르면 향후 자동차 분야의 혁신은 대부분이 전장분야에서 일어날 것으로 전망되며, 이미, 엔진, 자동변속기, 브레이크, 자체, 센싱모듈 등의 다양한 부품들에 있어 전장화가 확대되고 있다. 이러한 전장품의 증가는 각 부품의 제어기능을 담당하는 엑츄에이터 (ECU)의 증가를 의미하고 이들을 연결하는 차내 통신인 CAN, LIN, MOST 등의 다양한 통신이 복잡하게 얽히게 됨을 의미한다. 또한, 전후방 카메라 등의 적용에 따른 통신 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있다.


자동차용 ECU 및 차량용 SW에 있어서 주요 키워드

자동차산업에서 SW의 비중이 커지면서 기존과는 다른 형태의 사고 사례가 늘어나고 있으며, 사고를 예방하고 대응하는 방안도 기존과는 다른 연구가 필요하다. 자동차는 기존의 전통적 기능에서 자율 주행 등 새로운 기능이 추가되면서 SW 비중이 늘어나고 SW에 의한 고장도 증가하고 있다.

1998년에서 2001년 사이에 SW에 의한 차량 고장은 23%가 증가한데 비해, SW를 제외한 원인으로 인한 고장은 3% 증가했다.

안전하고 완벽한…. 자율주행차 특허 기술 개발

자동차 사고 사례를 살펴보면, SW 오류가 새로운 사고 원인으로 부각되고 있다. 최근 개발되는 고급 자동차의 경우 약 70여개 이상의 ECU를 사용하고, 1억 라인의 SW 코드를 사용해, ECU의 복잡도 및 오류 증가가 사고 원인으로 보여진다.

따라서 자동차 안전 국제 표준인 ISO 26262가 제정됐으며, 적용 범위 확장과 새로운 기술 적용을 위해 ‘18년을 목표로 2nd 버전을 만들고 있다.

이에 자율자동차의 불완전한 기술에 대한 규제 목소리보다 오히려 더욱 기술적으로 완벽한 자율주행차를 개발해야 한다는 여론 발생하고 있다.

현대자동차가 출원한 “딥러닝 기반 자율주행 차량 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법(apparatus for controlling autonomous vehicle based on deep learning, system having the same and method thereof)” 특허는 딥러닝 기반 자율 주행 제어 판단 시 미리 설정한 전문가 룰 기반 자율제어 판단을 기반으로 자율 주행 제어 판단의 오류를 보정하여 자율 주행 차량 제어를 수행하는 프로세서이다.

딥러닝 기반 자율 주행 제어 판단을 위한 데이터, 전문가 룰 데이터 판단을 위한 데이터, 딥러닝 기반 자율 주행 제어 판단의 오류 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함한다.

Zoox사가 동록한 자율 주행 차량 서비스 요청 및 제어를 위한 소프트웨어 애플리케이션(Software application to request and control an autonomous vehicle service) 특허는 자율 차량 시스템 서비스를 통해 출발지 위치로부터 목적지로 사용자를 운송하기위한 탑승 요청을 사용자 디바이스로부터 수신하는 단계를 포함한다.

출발지 위치에 기초하여, 자율 차량 시스템은 탑승 요청을 실행하기 위해 자율 차량의 집합으로부터 선택 될 수있다. 탑승 요청은 자율 주행 차량 시스템에 제공 되고, 자율 주행 차량 시스템 정보는 사용자 장치에 제공된다.

NHN이 등록한 “차량학습에 기반한 자율주행 중 사고 회피 시스템 및 방법(system and method for avoiding accidents during autonomous driving based on vehicle learning) 특허는 운전자의 주행 패턴 정보를 저장하는 튜토리얼을 통해 획득된 학습 데이터에 기초하여 운전자의 구동 패턴 정보를 저장한다. 사고를 막기위해 운전자의 운전 패턴 정보에 기초하여 자율 주행 차량의 자율 주행을 제어하는 ​​단계를 포함한다.

완전 자율주행차 상용화는… 5년 내 가능

자율주행 기술을 탑재한 양산형 자동차는 ’20년경에 출시될 것으로 예상되며 ’20년에서 ’35년까지 북미, 서유럽, 아시아태평양 세 지역의 자율주행자동차 시장은 연평균 85%에 이를것으로 전망된다. 또한, 전 세계 자동차 시장에서 해당년도에 새로 출시되는 자동차 중 자율주행기술을 탑재한 자동차의 비중은 ’25년 4%에서 ’30년 41%, ’35년에는 75%에 이를 것으로 전망된다.


자율주행시스템의 제품분류 관점 기술범위 ※ 출처 : 출처: 중소·중견기업 로드맵 2016

현재 자율주행을 위한 추가장비의 비용은 10만 달러 수준이지만, 10년 내 1만 달러 수준까지 하락하면 대중적으로 보급 확산이 가능한 시점으로 예상된다.

완전 자율주행차의 상용화는 5년 내 가능하더라도 본격적 확산에는 최소 10년에서 20년 소요가 될 것으로 예측된다. 시장조사기관인 Navigant Research에 의하면 자율주행시스템 세계시장규모는 2015년 약 78억 달러에서 2022년 약 448억 8,000만 달러로 연평균 28.4% 증가할 것으로 예측했다.

기술&시장 분석 시리즈는 한국발명진흥회 지식재산평가센터가 다년간 축적해온 기술시장 자료를 기반으로 작성됐다. 기술가치평가는 사업화하려는 기술이나 사업화된 기술이 해당 사업을 통해 창출하는 경제적 가치(금액)를 시장에서 일반적으로 인정된 가치평가 원칙과 방법론에 입각해 평가하는 작업이다. 한국발명진흥회 지식재산평가센터는 기술이전 및 사업화 촉진에 관한 법률 제 35조, 발명진흥법 제28조 등에 따른 정부 공인 기술평가기관이다.