거의 모든 차량 사고는 인적 오류로 인해 발생하며, 이는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)을 통해 예방할 수 있습니다. ADAS의 역할은 자동차 사고 발생 건수를 줄이고, 피할 수 없는 사고의 심각한 영향을 완화함으로써 사망자와 부상자를 방지하는 것입니다.
안전이 필수적인 주요 ADAS 애플리케이션은 다음과 같습니다:
이러한 생명 보호 시스템은 ADAS 애플리케이션을 성공적으로 구현하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 최신 인터페이스 표준을 지원하고 다양한 비전 알고리즘을 실행하여 실시간 멀티미디어 처리, 비전 보조 처리 및 센서 융합 하위 시스템을 구현합니다.
ADAS 애플리케이션의 현대화는 자율주행차 실현을 향한 첫걸음입니다.
ADAS는 자율주행 스펙트럼에서 레벨 2 및 레벨 2+ 단계에 해당합니다. 자율주행 단계가 높아질수록 기계의 제어 권한이 커지고 운전자의 개입은 줄어듭니다. 오늘날 ADAS 기술은 운전자가 점차 기술에 운전을 맡기는 개념에 익숙해지도록 함으로써 레벨 5(완전 자율주행)로의 전환을 지원하고 있습니다. 궁극적으로는 운전자 없이도 기술이 주행의 모든 과정을 수행할 수 있게 될 것입니다. 참고: 레벨 2와 레벨 2+ 자율주행의 차이점은 레벨 2+가 자동 차선 변경과 같은 더 높은 수준의 자동화 기능을 제공하지만, 여전히 운전자가 완전한 제어권을 가지고 있다는 점입니다.
ADAS에는 기본적인 보조 기능부터 첨단 자동화 기능에 이르기까지 다양한 기능이 포함되어 있습니다. 그중 일부는 다음과 같습니다:
ADAS는 주행 안전성과 편의성을 높이기 위해 서로 연동되어 작동하는 여러 개별 구성 요소로 이루어져 있습니다. ADAS는 각 구성 요소에서 제공하는 실시간 정보를 활용하여 주변 환경을 인식하고, 대응 조치를 계획하며, 차량의 기계적 요소를 제어하여 해당 조치를 실행합니다.
자동차는 차세대 모바일 연결 기기의 기반이 되며, 자율주행차 분야에서는 급속한 발전이 이루어지고 있습니다. 자율주행 애플리케이션 솔루션은시스템 온 칩(SoC)이라 불리는 다양한 칩으로 분할되어 있습니다. 이러한 칩들은 인터페이스와 고성능 전자 제어 장치(ECU)를 통해 센서와 액추에이터를 연결합니다.
자율주행차는 이러한 다양한 애플리케이션과 기술을 활용하여 차량의 바로 주변(근거리)은 물론 멀리까지 360도 전방위를 감지합니다. 즉, 하드웨어 설계에서는 점점 더 높아지는 성능 목표를 달성하는 동시에 전력 소비와 크기 요구 사항을 줄이기 위해 더욱 진보된 공정 노드를 사용하고 있습니다.
과거에 이루어진 주요 자동차 안전 개선 사항(예: 파손 방지 유리, 3점식 안전벨트, 에어백 등)은 사고 발생 시 부상을 최소화하기 위해 고안된 수동적 안전 조치들이었습니다. 오늘날 ADAS 시스템은 내장형 비전 기술을 활용하여 사고 발생을 줄이고 탑승자의 부상을 예방함으로써 능동적으로 안전성을 향상시키고 있습니다.
차량에 카메라를 탑재하는 과정에는 센서 융합 기술을 활용해 물체를 식별하고 처리하는 새로운 AI 기능이 포함됩니다. 센서 융합은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사하게, 이미지 인식 소프트웨어, 초음파 센서, 라이더(LiDAR), 레이더 등을 통해 방대한 양의 데이터를 통합합니다. 이 기술은 인간 운전자가 보여줄 수 있는 어떤 반응보다도 더 빠르게 물리적으로 대응할 수 있습니다. 실시간으로 스트리밍되는 영상을 분석하고, 영상에 담긴 내용을 인식하며, 이에 어떻게 대응할지 결정할 수 있습니다.
다음은 가장 일반적인 ADAS 적용 사례 중 일부입니다:
여러 기술을 통합하는 데 따르는 극도의 복잡성 외에도, 몇 가지 과제로 인해 ADAS의 설계 및 개발은 독특한 특성을 띠고 있습니다. 첫째, ADAS는 동적인 상황에 적응하면서 실시간으로 대응해야 합니다. 또한 인간과 기계 간의 상호작용을 제공하기 때문에, 혼란을 없애고 사용자 친화적인 작동을 보장하기 위해서는 직관적인 의사소통이 필수적입니다. 아울러 ADAS는 모든 차량 전기 및 전자 시스템에 적용되는 국제적인 FuSa(기능 안전) 표준인 ISO 26262 와 같은 복잡한 규제의 적용을 받습니다.
ADAS를 개발하기 위해 엔지니어들은 연구, 설계, 테스트를 아우르는 다단계 과정을 거칩니다.
설계 및 테스트 단계에서 엔지니어들은시뮬레이션 소프트웨어와 소프트웨어 및 전자 장치 검증 도구를 활용한 가상화기술을 통해, 실제 시제품을 제작하기 전에 다양한 옵션을 살펴보기 하고 설계가 규제 기준을 충족하는지 검증합니다. 이러한 방법론을 통해 엔지니어에게는 육안으로는 파악하기 어려운 ADAS 시스템 내의 다학제적 기술과 역학 간의 복잡한 내부 연계 관계를 예측하고 검증할 수 있습니다.
또한, 가상화를 통해 수십억 마일에 달하는 차량 도로 주행 테스트를 대체할 수 있습니다. 엔지니어들은 가상 모델을 활용하여, 실제 주행 테스트로는 수행하기에 너무 위험하고 비용이 많이 들며 시간이 오래 걸리는 예기치 못한 중대한 극한 상황을 포함해 수백만 가지의 시나리오를 평가할 수 있습니다. 가상화는 규정 준수를 달성하는 동시에 소비자의 신뢰와 수용을 확보할 수 있는 ADAS 시스템 개발을 가속화할 수 있는 유일한 현실적인 방법입니다.
가상화가 어떻게 수익성을 높이고, 시장 출시 기간을 단축하며, 경쟁 우위를 확보하는지 알아보세요.
미국 도로교통안전국(NHTSA)에 따르면, 2025년 미국 도로에서 발생한 자동차 사고로 36,640명이 사망했으며, 이는 도로 안전이 여전히 중대한 과제로 남아 있음을 보여준다. 이는 2024년에 비해 6.7% 감소한 수치이다. 사망자 수는 최근 최고치에서 감소했으나, 운전자의 주의 산만, 음주 운전, 부적절한 의사 결정, 피로와 같은 인적 요인은 여전히 사고의 주요 원인으로 작용하고 있다. NHTSA의 사고 원인 연구에 따르면, 대다수의 사고에서 운전자 관련 요인이 영향을 미치는 것으로 지속적으로 밝혀지고 있다.
사고를 줄이고 생명을 구할 수 있는 기회 덕분에 ADAS의 중요성은 날로 커지고 있습니다. 자동 긴급 제동(AEB), 보행자 감지, 서라운드 뷰 모니터링, 주차 보조, 운전자 졸음 감지 및 기타 운전자 모니터링 시스템과 같은 기능들은 안전에 결정적인 경고를 제공하고 개입함으로써 운전자가 충돌을 피하거나 그 피해를 줄이는 데 도움을 줍니다. 차량이 점점 더 지능화됨에 따라 ADAS 기술은 도로 안전 개선에 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 더 높은 수준의 차량 자동화를 위한 기반을 마련하고 있습니다.
자동차용 전자 하드웨어 및 소프트웨어의 양이 증가함에 따라, 상충되는 목표들의 융합을 해결하기 위해 오늘날의 자동차 설계 프로세스에 상당한 변화가 요구되고 있습니다:
분산형 ADAS 전자 제어 장치(ECU)에서 중앙 집중식 ECU를 갖춘 보다 통합된 ADAS 도메인 컨트롤러로 추세가 바뀌고 있습니다. 현재 우리는 SAE 인터내셔널이 ‘레벨 2(부분 주행 자동화)’로 지정하는 단계에 있으며, 이 단계에서는 차량이 조향과 가속·감속을 모두 제어할 수 있지만, 운전석에 사람이 앉아 있어 언제든지 제어권을 넘겨받을 수 있기 때문에 완전 자율 주행에는 미치지 못합니다.
완전 자율주행차(주변 환경을 감지하고 사람의 개입 없이 운행할 수 있는 차량)로의 전환을 위해서는 이러한 차량의 전자 아키텍처를 강화해야 합니다.
전자 아키텍처가 발전함에 따라 데이터 양도 증가하고 있습니다. 이러한 데이터를 처리하기 위해 새로운 통합 도메인 컨트롤러에는 더 높은 연산 성능, 더 낮은 전력 소비, 그리고 더 작은 패키징이 요구됩니다.
대량의 데이터를 처리하기 위해 64비트 프로세서, 신경망 및 AI 가속기를 도입하려면 ADAS 기능을 지원하기 위한 최신 반도체 기능, 반도체 공정 기술 및 상호 연결 기술이 필요합니다.
또한, 전자 모듈의 축소는 중앙 집중식 컴퓨팅 아키텍처로 이어지며, 이를 위해서는 비전 처리 기능을 갖춘 프로세서, 신경망, 센서 융합 등 핵심 자동차 구성 요소가 필요합니다. 이 모든 것은 품질, 안전 및 보안에 대한 요구 사항을 충족시키면서 달성되어야 합니다.
자동차의 모든 측면이 더욱 긴밀하게 연결되도록 설계됨에 따라, 서브시스템 및 SoC 설계자들은 물리적 안전을 보장하기 위해 취해왔던 기존의 조치들을 넘어 안전 조치의 범위를 확대해야 합니다. 최신 임베디드 컴퓨터 비전 및 딥러닝 기술을 자동차용 SoC에 적용함으로써 ADAS 시스템의 정확도, 전력 효율성 및 성능이 향상됩니다.
레벨 5 자율주행을 달성하려면 기존 기능의 개선과 센서 융합 기술의 통합, AI 기반 의사결정에 대한 의존도 제고, 그리고 V2X(차량-모든 것 간 통신)와 같은 강력한 통신 기능이 필요합니다. 예상치 못한 주행 상황(극한 기상 조건 등), 규제 기준 준수, 사이버 보안 위험, 운전자 교육 등은 ADAS의 발전을 복잡하게 만드는 몇 가지 장애물입니다. 그러나 이러한 시스템의 감지, 인식, 실행 능력이 지속적으로 향상됨에 따라, 궁극적으로는 완전 자율주행 차량의 실현을 가능하게 할 것입니다.
ADAS와 자율주행은 관련이 있지만 별개의 개념입니다. ADAS는 차량에 대한 책임이 여전히 인간 운전자에게 있는 상태에서 운전자를 보조하는 반면(SAE 레벨 1~2+), 자율주행은 인간의 개입 필요성을 점진적으로 제거합니다(레벨 3~5). ADAS는 그 토대가 됩니다. 즉, ADAS에서 검증된 감지, 인식, 제어라는 기본 요소들이 더 높은 수준의 자동화를 구축하는 기반이 됩니다.
ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)는 차량이 주변 환경을 감지하고, 충돌을 방지하기 위해 운전자를 지원하거나 직접 개입하는 통합 안전 기술입니다.
센서(카메라, 레이더, 라이더, 초음파)에서 수집된 데이터는 연산 장치로 전송되며, 이 장치는 데이터를 통합하고 판단한 후, 액추에이터에 신호를 보내 제동, 조향 또는 운전자에게 경고를 전달합니다.
어댑티브 크루즈 컨트롤, 자동 긴급 제동, 사각지대 감지, 차선 유지 보조, 교통 표지판 인식, 운전자 졸음 감지, 주차 보조 기능 등이 있습니다.
아니요. ADAS는 운전자가 계속해서 제어권을 유지하는 경우(레벨 1~2+)를 지원하는 반면, 자율주행은 사람의 개입이 필요하지 않은(레벨 3~5) 주행 방식을 말합니다. 위의 레벨 설명 페이지를 참조하십시오.
소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대에서, Synopsys 는 귀사의 자동차 혁신을 가속화하는 핵심 요소입니다.