첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)은 레이더, 카메라, LiDAR, 초음파 센서 등 다양한 센서를 통해 수집되는 데이터를 통합하여 차량 주변 상황을 실시간으로 인식하고, 이를 바탕으로 중앙 제어 장치(CCU)가 제어 명령을 생성하여 액추에이터에 전달하는 시스템 구조를 갖추고 있다. 본문에서는 각 센서별 역할과 물리적 설치 위치, 센서 융합 단계, 중앙 제어 장치의 하드웨어·소프트웨어 구성, 네트워크 통신 방식(CAN, Ethernet 등), 그리고 차량 제어 유닛으로 명령이 전달되어 주행 보조 기능(긴급 제동, 차선 유지, 어댑티브 크루즈 컨트롤 등)이 수행되는 전체 데이터 흐름 과정을 심층적으로 분석하며, 표준화된 소프트웨어 아키텍처(Autosar Classic/Adaptive, ROS2 기반 시스템), 실시간 운영체제(RTOS) 선택 기준, 안전 요구사항(ISO 26262 ASIL 등), 보안 프로토콜(암호화 통신, 인증) 등을 상세히 다룬다.
ADAS 통합의 필요성과 시스템 구성 요소
ADAS는 차량 안전성과 운전 편의성을 높이기 위해 여러 센서로부터 실시간으로 수집된 정보를 융합하여 경고를 제공하거나 제어 명령을 실행하는 기술이며, 초기에는 단일 센서 기반 기능으로 시작했으나 현재는 레이더, 카메라, LiDAR, 초음파 센서를 함께 사용하여 보다 정확한 환경 인식을 수행한다. 레이더는 먼 거리와 속도 측정에 강점을 가지지만 해상도가 낮아 물체 형태 파악이 어려우며, 카메라는 고해상도로 보행자나 차선, 표지판을 인식하지만 야간이나 악천후 시 성능이 저하된다. LiDAR는 3D 포인트 클라우드를 제공하여 정밀한 거리 측정과 물체 형상 파악이 가능하지만 고비용과 무게 제한이 있으며, 초음파 센서는 근거리 물체를 감지하는 데 유리하나 장거리 인식은 불가능하다. 이러한 특성을 보완하여 다양한 센서를 조합함으로써 보다 신뢰성 높은 환경 인식과 안전성 확보가 가능하다. 센서 융합 과정은 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 융합, 추론 단계로 나뉘며, 각 센서에서 얻은 원시 데이터는 노이즈 필터링과 초기 보정 과정을 거쳐 ECUs로 전송되고, 좌표계 변환 및 동기화 후 특징이 추출된다. 이후 칼만 필터 기반 융합 알고리즘을 통해 물체의 위치, 속도, 방향을 추정하고 최종적으로 행동 계획 단계에서 차선 유지, 긴급 제동, 차간 거리 유지 등을 결정하여 제어 명령을 액추에이터에 전달한다. 시스템 전반에 걸쳐 지연 시간과 연산 부하를 최소화하는 것이 핵심이며, Autosar Classic/Adaptive와 ROS2 기반 미들웨어를 통해 MCU 환경과 고성능 SoC 환경에서 모두 안전성을 확보하며 소프트웨어를 모듈화할 수 있다.
센서 통합 및 데이터 통신 네트워크
ADAS 시스템은 레이더, 카메라, LiDAR, 초음파 센서를 차량 전면, 측면, 후면에 각각 설치하여 전방 레이더는 범퍼 그릴 내부에, 측방 레이더는 차체 측면 펜더나 사이드 미러 하단에, 전면 카메라는 전면 유리 상단에, 후방 카메라는 트렁크 상단이나 후면 범퍼에, LiDAR는 루프 톱 중앙이나 범퍼 내부에, 초음파 센서는 전·후면 범퍼에 배치하여 주차 및 저속 주행 시 근거리 물체를 감지한다. 센서 모듈 내부에서는 A/D 변환과 노이즈 제거가 이루어지며, 센서와 ECU 간 통신은 CAN FD 또는 Automotive Ethernet을 사용한다. CAN FD 네트워크는 고속으로 짧은 메시지를 전송하는 데 적합하며, Automotive Ethernet은 100Mbps~1Gbps 대역폭으로 LiDAR 포인트 클라우드와 고해상도 영상을 전송하는 데 사용된다. 차량 내부 네트워크는 스타 또는 링 구조로 설계하여 케이블 길이와 무게를 최소화하고 QoS와 TSN 기술을 통해 지연 시간을 보장한다. 전송된 센서 데이터는 CCU에 도달하며, CCU 내부에는 멀티 코어 CPU, GPU/AI 가속기, ISP, NPU 등을 포함한 고성능 SoC가 탑재되어 있어 영상 처리, 딥러닝 추론, 센서 융합, 경로 계획 알고리즘을 병렬로 실행한다. CCU는 DDR 메모리, NVMe SSD 또는 eMMC 저장장치, 하드웨어 보안 모듈을 갖추고 ISO 26262 ASIL 등급을 충족하기 위해 듀얼 SoC 구조와 ECC 메모리, 크로스 모니터링 기능을 적용하며, 소프트웨어는 Autosar Classic/Adaptive 또는 ROS2 기반으로 구성되어 센서 데이터 수집, 융합 알고리즘 실행, 행동 계획, 제어 명령 송출을 모듈화하고 실시간 처리 성능을 확보한다. CCU에 도착한 데이터는 우선 좌표계 변환과 동기화를 통해 공통 기준 좌표계로 매핑되며, 카메라 영상은 왜곡 보정과 투영 매트릭스를 통해 차량 좌표계로 변환되고, LiDAR 포인트 클라우드는 위치 오차 보정 후 3D 포인트 클라우드를 구성하여 차량 좌표계로 매핑되고, 레이더 데이터는 FFT 처리로 거리와 속도 정보를 추출하며, 초음파 데이터는 거리 임계값을 기준으로 근접 물체를 감지한다. 이후 확장 칼만 필터 기반 융합 알고리즘을 통해 각 센서 관측 오차 공분산을 고려하여 물체의 위치, 속도, 방향 정보를 추정하며, 다중 경로 반사 제거와 CFAR 기반 잡음 억제 기법을 적용해 정확도를 높인다. 마지막으로 행동 계획 단계에서는 융합된 상황 인식 정보를 바탕으로 차선 유지, 충돌 회피, 차간 거리 유지, 교차로 통과 등 주행 보조 기능에 대한 의사결정을 수행하고, 생성된 제어 명령은 CAN FD 또는 Ethernet 기반 제어 네트워크를 통해 개별 ECU(전자 제어 브레이크, EPS 전동 파워 스티어링, 엔진·변속기 제어 모듈 등)로 전송되어 물리적 동작으로 이어진다. 예를 들어 긴급 제동 기능은 전자 제어 브레이크 시스템이 즉각적으로 제동 압력을 조절하며, 차선 유지 기능은 EPS가 조향 토크를 제어하여 차선을 중앙에 유지한다.
안전성, 보안, 표준화 및 향후 발전 방향
ADAS 통합 시스템은 센서 융합과 네트워크 통신을 통해 실시간으로 주변 환경을 인식하고 제어 명령을 수행해야 하므로 기능 안전과 사이버 보안 요구사항을 준수해야 한다. 기능 안전을 위해 ISO 26262 표준에 따라 ASIL 등급을 부여하고 ASIL D 등급 기능을 위한 하드웨어·소프트웨어 리던던시 설계를 적용하며, 하드웨어 측면에서는 듀얼 SoC, ECC 메모리, 크로스 모니터링을 통해 고장 감지와 장애 복구가 가능하도록 구성하고, 소프트웨어 측면에서는 안전 관련 코드와 비안전 코드를 분리하고 메모리 보호 장치(MPU, MMU)를 활용하여 SW Fault를 격리한다. 또한 유닛 테스트, 통합 테스트, HIL 테스트, SIL 테스트 등을 통해 안전성을 검증해야 한다. 사이버 보안을 위해서는 차량 내부 네트워크 통신을 암호화하고 인증 메커니즘을 적용하며, 차량 간 통신 및 차량-인프라 통신에는 TLS 또는 DTLS 기반 암호화를 사용하고, ECU 간 통신에는 Secure CAN 또는 MACsec 기반 암호화를 적용한다. OTA 업데이트 기능을 제공할 때는 디지털 서명과 TEE 기반 Secure Boot을 구현하여 업데이트 이미지의 무결성을 검증하고 악성 코드 침투를 방지해야 한다. 표준화 측면에서는 국내외 주요 규격을 준수하여 상호 운용성을 확보해야 하는데, 네트워크 표준으로는 ISO 11898(CAN), IEEE 802.3(Ethernet), IEEE 802.1 TSN(Time-Sensitive Networking) 등을 사용하며, 소프트웨어 아키텍처 표준으로는 Autosar Classic/Adaptive와 ROS2 표준이 있다. 센서 인터페이스 표준으로는 IEEE 802.3bz(2.5G/5G Ethernet)와 GbE BroadR-Reach를, 데이터 형식 표준으로는 ADTF, ROS 메시지 타입, ROS2 IDL(Interface Definition Language) 등을 적용하면 다양한 공급 업체가 개발한 모듈이 하나의 통합 플랫폼에서 원활히 작동할 수 있으며 시스템 확장성과 유지보수성이 높아진다. 앞으로 ADAS 시스템은 센서 해상도와 처리 성능 향상을 통해 LiDAR 기반 3D 포인트 클라우드를 활용한 정밀 객체 인식과 딥러닝 기반 센서 융합 정확도가 대폭 개선될 것이며, 차량 간 및 차량-인프라 통신 기술이 발전함에 따라 실시간 정보를 주고받으며 상호 보완적인 주행 지원을 제공할 것이다. 중앙 제어 장치는 더욱 고성능 AI 가속기(NPU, GPU)와 FPGA 기반 하드웨어 가속으로 복잡한 알고리즘을 실시간 처리하여 자율주행 레벨 3 이상을 지원하고, 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개념이 확산되면서 OTA 업데이트와 모듈화된 소프트웨어 아키텍처가 보편화되어 새로운 기능과 안전 패치가 지속적으로 제공되는 유연한 시스템 구조가 일반화될 것이다. 이러한 발전을 통해 차량은 안전하고 편리한 주행 환경을 제공하며 자율주행 시대를 향한 중요한 도약을 이룰 수 있다.