2024-06-23 01:35 (일)
[특별기고-김용대 교수] CES를 통해 본 자율주행차 관련 동향
상태바
[특별기고-김용대 교수] CES를 통해 본 자율주행차 관련 동향
  • 길민권 기자
  • 승인 2018.01.24 18:21
이 기사를 공유합니다

매년 1월 미국 라스베거스에서는 세계 최대 전자제품전시회 CES가 개최된다. 올해 CES2018도 전세계 4차 산업혁명 관련 신기술을 한 눈에 볼 수 있는 자리였다는 평가를 받고 있다. 데일리시큐는 이번 CES2018에 참석하는 김용대 카이스트 전기∙전자공학부 교수가 미국으로 출국하기 전, 최근 이슈가 되고 있는 ‘자율 주행차’에 대해 현장에서 보고 듣고 느낀 바를 글로 부탁드렸다. 아래는 김용대 교수의 ‘CES를 통해 본 자율주행차 관련 동향’ 글 전문이다. <편집자 주>

[글. 김용대 카이스트 전기및전자공학부 교수] 2018년 1월 10일부터 1월 14일까지 난생 처음으로 CES(Consumer Electronic Show)에 참가해 다양한 4차 산업혁명 관련 기술들의 발전에 대해 볼 수 있는 기회가 있었다. 본 고에서는 필자가 최근 가장 연구에 집중을 하고 있는 ‘자율 주행차와 자동차 기술 관련 현재 흐름’에 대해 간단하게 파악을 해 보고자 한다.

▲ 사진. 김용대 교수 제공(이하). CES2018 현장사진
▲ 사진. 김용대 교수 제공(이하 모두). CES2018 현장사진
필자가 가장 관심이 많았던 것은 작년에 필자의 연구실(카이스트 시스템보안연구실)에서 작성을 했던 LIDAR 관련 취약점과 관련한 기술 개발 동향이었다. 현재 LIDAR(라이다, 자동차용 첨단센서)는 많은 회사들이 회전식이 아닌 Solid State LIDAR의 개발에 큰 노력을 기울이고 있고, 많은 회사들이 2018, 2019년 출시를 목표로 Solid State LIDAR를 개발하고 있다. 많은 사람들이 100달러 이하 LIDAR의 필요성에 대해서 이야기를 하고 있다.

그래서 제일 먼저 방문한 곳은 Velodyne(벨로다인). 시스템보안연구실은 작년 CHES에서 Velodyne의 VLP-16에 착시현상을 일으킬 수 있으며, 센서가 물체를 탐지 못 하도록 할 수 있다는 점을 보였었다. 먼저 기술자를 찾고, 우리 연구실에서 작년에 한 연구에 대해서 알고 있느냐고 물어봤더니 당연히 알고 있다고, 그리고 그 논문 때문에 고생 좀 했다는 이야기를 들을 수 있었다. Velodyne도 위의 사진과 같이 Solid State LIDAR를 개발하고 있었고, 꽤 좋은 성능을 자랑하고 있었다. 그래서 혹시 우리가 제안했던 공격에 대해 문의를 했더니 그 부분은 “No Comment(노코멘트)”라고 한다.

이스라엘의 InnovViz는 2018년 초 InnovizPro, 2019년 InnovizOne의 출시를 목표로 Solid State LIDAR를 개발 중에 있으며 가장 대표적인 LIDAR 회사 중 하나인 Quanergy는 S3를 시작으로 S3-Qi를 개발 중에 있는것으로 나타났다. 이외의 CES에 나타난 Solid State LIDAR에 대한 동향은 아래 기사를 참조하면 될 것으로 생각한다.

-www.vehicle-trend.com/Knowledge/20180112-1146.html

▲ CES2018 현장사진
▲ CES2018 현장사진
자율주행 차의 센서 관련, 항상 고민하는 점 중의 하나는 센서 값들의 Fusion이다. 센서의 Fusion은 크게 High Level Fusion(예를 들어 LIDAR가 장애물이 있다고 하고 카메라 센서는 장애물이 없다고 이야기를 하는 데 무엇을 믿어야 하나?)과 Low Level Fusion(LIDAR의 Low level 출력값과 카메라 센서의 Low level 출력값을 섞어서 좀 더 좋은 센서의 출력값을 내 놓으면 안되나?)로 나눌 수 있다. 자동차 산업의 특성 상 Velodyne과 Mobileye의 협업은 기대하기가 매우 힘들다. (합병이 이루어 지지 않는다면) 뿐만 아니라 RADAR와 LIDAR회사는 Low level 출력값(즉, row output)을 얻는 것을 그리 쉽지 않게 해 놓고 있다. 이런 상황에서 이종의 센서에 대한 Low Level Fusion을 구현하는 것은 쉽지 않다.

Continental에서는 이런 약점을 이용해 카메라 센서와 LIDAR의 Fusion을 구현하여 전시를 했다. 기존 LADAR의 문제점인 가로줄만 보여주어 이미지를 인식하게 만드는 약점을 극복해 실제 이미지를 재현할 수 있는 기술을 전시했다. 개발자와 직접 대화를 하면서 이런 Low Level Fusion이 다양한 공격을 막아 내는데 도움이 될 거라고 이야기를 하니까 본인도 이런 생각으로 설계를 했다고 하며 기뻐했다.

인텔과 작년에 합병한 Mobileye(모빌아이)는 Intel(인텔)과의 Collaboration에 적지 않은 설명을 하려고 노력은 했으나 아직 구체적인 결과는 없어 보여 개발자와 직접 대화를 시도해 보았다. 현재 Role은 Mobileye는 카메라 센서의 구현, 그리고 카메라 센서의 출력들 간의 Low level fusion에 집중을 하고, Intel은 여기서 나온 값들을 자율 주행에 이용하는 부분에 치중한다고 한다. 여전히 좀 분리되어 있는 것처럼 보이는데, 내년에는 좀 더 구체적인 collaboration이 이루어질지 궁금하다.

▲ CES2018 현장사진.
▲ CES2018 현장사진.
자율주행차 부품 기업 중 가장 각광을 받고 있는 NVIDIA는 뜬금없이 무인 경주용 자동차를 전시하고 있다. 다녀와서 인터넷을 찾아보니 Roborace(로보레이스)라는 회사와 무인 자율주행 경주용 자동차를 개발한지 몇 년 된 것 같다. 올해 전시한 Roborace 차는 PX2 AI 슈퍼컴퓨터를 이용해 구현을 했다고 한다. 매우 빠른 속도의 경주용 자동차는 머신러닝(Machine Learning)이 느리다는 단점을 극복할 수 있는 좋은 예로 생각할 수 있을 것 같다. 최근 비디오를 찾아보니 인간 경주용 레이서에 거의 근접한 속도를 내고 있다고 한다. 앞으로 이 부분의 많은 발전이 기대된다.

NVDIA의 GPU는 AI를 위해 핵심적인 기술로 평가를 받지만 전기사용량이 많아 상용 자율주행차에는 사용할 수 없다는 비판을 오랫동안 받아왔다. 위에 경주용 차에 사용한 PX2는 액체 쿨링을 사용해야 하며 250W의 전기를 사용한다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 올해 CES에서는 자동차용 AI 프로세서인 XAVIER를 선 보였다. XAVIER는 30W의 전기를 사용하는 low power design을 사용하면서도 1초 30조번의 연산을 함으로써 기존의 GPU 기반 기술에 대한 비판을 넘어서는 프로세서로서 자율주행 시대를 이끌어갈 프로세서로서 많은 기대를 가지게 하였다. 아마 앞으로 자율주행을 위한 AI 기술은 여전히 NVIDIA가 선도하지 않을까 예상해 본다.

▲ CES2018 현장사진.
▲ CES2018 현장사진.
이러한 핵심 기술들과 더불어 IVI(In-vehicle Infotainmente들도 UI, display, 보안, 플랫폼 측면에서 많은 발전을 보여주고 있다. 많은 회사들이 위의 사진과 같은 현대화된 데쉬보드(Dash Board)와 IVI 시스템들을 보여주고 있으며 룸미러와 사이드미러들은 모두 디스플레이로 변화하고 있는 것을 보여주고 있다. 한국은 아직 법적인 면에서 이러한 디스플레이의 사용이 불법이라는 점이 안타깝기는 하지만 이렇게 많은 기술이 쏟아져 나오면 곧 제도의 변화 또한 예상된다. 뿐만 아니라 작은 스타트업들과 샌드박스(Sandbox) 기술을 통해 보안을 제공하는 플랫폼 또한 소개하고 있다. 자율 주행차의 보안을 위하여 Anomaly Detection과 침입 탐지 기술을 제공하는 회사들 또한 많이 보여지고 있다. 원격에서 Fleet들의 정보를 모니터하고 공격을 탐지하고 공격자의 위치에 대한 Localization 등 다양한 기능을 제공하는 보안 플랫폼을 만드는 회사들이 꽤 많이 눈에 보였다.

▲ CES2018 현장사진.
▲ CES2018 현장사진.
퀄컴(Qualcomm)은 통신 칩을 만드는 회사답게 이동통신을 이용한 V2X의 Live Demo를 원격으로 보여주었다. LTE 기술을 이용해 V2X를 통해 하나의 시나리오를 만들고 가능함을 보여줌으로써 V2X가 그리 멀지 않은 미래에 구현이 될 수 있음을 증명하고 있다. 단지, V2X를 사용하기 위해서는 인프라의 변화 또한 필요한데, 인프라의 구현, 그리고 Incremental Deployment(점진적 전개)에 대한 지원이 핵심 문제가 될 것으로 생각된다.

다양한 응용이 구현되는 미래 자동차를 위해 플랫폼 개발에 매진을 하고 있는 다양한 회사들 또한 눈에 띠었다. SMS, Call, 위치 정보 등 다양한 정보들을 간단하게 SDK를 통해 통합할 수 있는 플랫폼을 제공함으로써 자동차의 플랫폼을 장악하려는 많은 회사들을 볼 수 있었고, 이 시장 또한 몇몇 대기업이 장악할 것이라는 생각 또한 하게 되었다.

이번 CES는 필자가 첫번째로 참가한 전시회라 기존의 기술과 비교한 설명이 쉽지는 않을 뿐더러 부적절하다고 생각한다. 다만 필자가 연구한 센서 보안 관련해서는 아직 대부분의 회사들이 고려하고 있지 않다는 점이 여전히 안전한 자율주행차의 개발은 시간이 많이 걸릴 것으로 생각한다. LIDAR 회사들의 숙원 사업인 저렴한 가격의 Solid State LIDAR들이 많이 개발이 되고 있지만, 이들의 영상 화질은 비싼 LIDAR들에 비해 훨씬 떨어져 진정으로 자율 주행차의 발전에 큰 도움을 줄 LIDAR가 나오기 까지는 시간이 걸릴 것으로 생각된다.

Mobileye와 Intel의 합병은 무서운 강자의 탄생을 예상하게 하지만 아직 그 힘이 보이지는 않았다. V2X 또한 서서히 구현들이 보여지기 시작은 하지만, 아직 갈 길이 멀어 보였다. 자동차용 IDS와 원격에서 IDS의 정보들을 모으는 클라우드 플랫폼(Cloud Platform) 같은 기술은 이제 매우 많이 나와 앞으로 큰 경쟁이 예상된다. 마지막으로 대부분의 자동차 산업은 B2C라기 보다는 B2B 산업이다. 따라서 Public Booth에서 보여주는 결과와 Private Booth에서 보여주는 기술 발전은 큰 차이가 있을 수 밖에 없다. 기회가 되면 Private Booth에 가서 전문가들의 설명을 듣고 싶다.

▲ 김용대 카이스트 교수
▲ 김용대 카이스트 교수
◇필자: 김용대 카이스트 교수
현 △카이스트 사이버보안연구센터 센터장. △카이스트 전기및전자공학부 교수. △카이스트 정보보호대학원 겸임교수. △삼성리서치 보안자문위원. △네이버 개인정보보호 자문위원 등 역임. 2017년 미래부 장관상 수상. 2005년 미국 미네소타대학 McKnight Land Grant Professorship Award 등 수상


★정보보안 대표 미디어 데일리시큐!★

■ 보안 사건사고 제보 하기

▷ 이메일 : mkgil@dailysecu.com

▷ 제보 내용 : 보안 관련 어떤 내용이든 제보를 기다립니다!

▷ 광고문의 : jywoo@dailysecu.com

★정보보안 대표 미디어 데일리시큐 / Dailysecu, Korea's leading security media!★