본문 바로가기
[공학저널 전찬민 기자] SDV는 단순히 차량에 소프트웨어 기능이 추가되는 수준을 넘어서, 차량의 작동 방식 자체가 소프트웨어로 정의되는 새로운 개념으로 자리잡고 있다. 특히, 자율주행의 경우 수십 개 센서가 실시간으로 방대한 양의 데이터를 만들어내고, 이를 인지-판단-제어 단계로 즉시 연계해야 하기 때문에 단순 수집이 아닌 통합과 실시간 처리 체계가 핵심이다.
각기 다른 시간축, 형식, 통신 방식을 가진 센서 데이터들을 하나의 시점 기준으로 정렬하고, 연산 목적에 맞게 재구성하지 않으면 정확한 판단이 어렵다. 또한, 차량 내에서 처리되는 데이터뿐만 아니라 클라우드와의 연계를 통한 차량군 전체 제어, OTA, 학습 피드백 등도 동시에 요구되기 때문에 엣지와 클라우드가 분산적으로 협력하는 구조가 필수다.
결국 SDV의 실현을 위해서는 하드웨어가 아닌 데이터의 흐름을 설계하고 제어하는 능력이 본질이 되고 있다. 이에 따라 현재 자율주행이나 로봇 개발에서 오픈소스 프레임워크인 ROS2가 널리 사용되고 있으며, 분산 시스템 간 통신을 구현하는 데에 유용한 구조를 갖추고 있고 특히, DDS 기반의 퍼블리셔-서브스크라이버 모델을 바탕으로 하고 있어 이론상 실시간 처리에도 강점이 있다.
하지만, 실제 차량이나 산업 현장 같은 상용 환경에선 네트워크 상태 변화나 상황별 우선순위 조정 등 동적 QoS(Quality of Service) 제어가 어렵고 고정적이며, 전체 시스템이 모듈화돼 있는 만큼 통합 및 관리가 어렵고 무겁다는 제약이 있다. 특히, 엣지 장치처럼 자원이 제한된 환경에서는 효율적으로 작동하기 어렵다는 것이 가장 큰 제약사항이다.
즉, ROS2는 연구용으로는 탁월하지만, 신뢰성과 확장성이 요구되는 상용 SDV 구조에는 독립적으로 쓰기 어려운 도구라고 볼 수 있다. 물론 ROS2는 여전히 기본 플랫폼으로 영향력은 크지만, 여러 제약으로 인해 한계를 보완하고자 ROS2의 경량화하거나 자체 프레임워크 기반의 플랫폼 개발이 해외에서 활발히 진행되고 있다.
국내에서도 마찬가지다. 특히, ㈜인텔렉투스가 산업 현장의 복잡한 데이터 흐름 문제를 해결하기 위해 개발한 DDS 기반 실시간 미들웨어플랫폼 ‘Int2ConneX’가 가장 두드러진 기술로 평가되고 있다. 이는 Int2ConneX가 구조적으로 퍼블리셔-서브스크라이버 기반이지만, 실제 적용에서는 그 이상의 역할을 수행하기 때문이다.
가장 큰 특징은 다양한 통신 방식과 산업용 프로토콜을 동시에 수용할 수 있는 구조라는 점이다. Ethernet, CAN, MQTT, Zigbee, RS485 등 다양한 장비에서 발생한 데이터를 시간 동기화해 일관된 포맷으로 처리할 수 있도록 설계돼 있고, ROS2, Node-RED, Jupyter 같은 오픈 툴들과도 자연스럽게 연동이 가능하다.
특히, 뛰어난 자원 효율성, 실시간성 보장, 클라우드와도 양방향 연동가능 등 엣지 환경에 최적화돼 있다는 점이 무엇보다 강점으로 손꼽힌다. 예를 들어 엣지에서 전처리하거나 추론한 데이터를 클라우드로 올리고, 클라우드에서는 통합 분석이나 OTA 명령을 내려보내는 구조를 그대로 구현할 수 있으며, QoS 역시 현재는 사용자가 직접 설정할 수 있도록 구성돼 있어, 데이터 전송 주기, 신뢰성, 우선순위 등을 실제 상황에 맞게 조정할 수도 있다.
이처럼 Int2ConneX는 단순 미들웨어를 넘어, 산업 현장의 실시간 데이터 흐름을 설계하고 통제하는 플랫폼에 가깝다고 볼 수 있다.
인텔렉투스 고선규 대표이사(사진)는 “자율주행 차량은 데이터를 다루는 시스템 중에서도 가장 까다로운 환경으로, 실시간성, 정확성, 신뢰성이라는 세 가지 요소가 모두 중요하다”며 “Int2ConneX를 적용하면 각 센서에서 발생하는 데이터를 시간 기준으로 정렬해 정확한 융합 처리가 가능해지고, 중요 데이터는 손실 없이 빠르게 전달되며, 불필요한 데이터는 줄여 전체 시스템의 효율성과 응답성을 높일 수 있다”고 말했다.
그는 이어 “또한, 차량 내부 데이터만이 아니라 외부 시스템과의 연결도 효율적으로 이뤄질 수 있다”며 “특히, 클라우드 연계를 통해 OTA, 다차량 제어, 학습 데이터 축적 등을 효율적으로 수행할 수 있어 자율주행의 서비스 고도화와 차량군 운영 최적화에 기여할 수 있다”고 덧붙였다.
인텔렉투스는 처음부터 자율주행을 목적으로 시작한 기업이 아닌 AI, 빅데이터 기반으로 산업 현장의 IoT 시스템, 엣지 컴퓨팅, 데이터 처리 플랫폼을 개발해왔고, 스마트팩토리나 물류 분야가 주요 타깃이었다.
그런 와중에 범부처 R&D 과제인 자율주행기술개발혁신사업에 참여하게 되면서, 본격적으로 차량 환경에서도 인텔렉투스의 기술이 통할 수 있다는 가능성을 확인하게 됐다.
이는 차량 내 실시간 통신, 센서 데이터 통합, 엣지-클라우드 연동 같은 구조는 인텔렉투스가 원래 다루던 문제들과 매우 유사했기 때문에, 자연스럽게 자율주행이라는 도메인으로 확장할 수 있었던 것이다. 이 경험이 오히려 SDV를 넘어 SDX라는 더 큰 그림을 보게 해주는 계기가 됐고, 특히, Int2ConneX는 자율주행 외에도 데이터 통합과 실시간 처리가 중요한 스마트팩토리, 스마트 물류, 스마트에너지, 조선소 등 다양한 산업에 적용되고 있다.
현재 5년차 기업으로 접어든 인텔렉투스는 다양한 국책 과제와 민간 실증 프로젝트를 통해 기술을 입증해 왔다. 이러한 실증 경험으로 바탕으로 앞으로 SDX 플랫폼 기업으로의 확장을 본격화하고 있으며, 모든 시스템의 데이터 흐름을 설계하고 제어하는 인프라 플랫폼 기업으로의 성장을 위해 Int2ConneX의 구조를 고도화해 다양한 산업 군에 적용할 수 있도록 범용 커넥터, 모듈, 설정 툴 등을 확장하고 있다.
또한, 엣지 간의 협력형 연산이나 추론을 위한 분산 구조도 도입할 계획이고, 장기적으로는 핵심 모듈을 오픈소스로 공개해 글로벌 생태계와도 연결을 준비하고 있다. 이와 더불어 DDS 기반 하드웨어 가속 모듈도 지속적으로 연구 중이며, 실제 고속 통신 기반의 SDX 인프라를 완성해 나가고 있는 단계다.
고 대표는 “SDX는 단지 산업의 자동화가 아니라, 모든 물리적 시스템을 소프트웨어가 정의하고, 유연하게 바꿔갈 수 있는 구조이며, 현재 많은 기업들이 AI나 데이터 자체에 집중하고 있지만, 그보다 먼저 중요한 건 데이터가 흐를 수 있는 기반을 만드는 것이 중요하다”며 “인텔렉투스는 기술보다 먼저 현장을 보고, 실제로 작동하는 실시간 데이터 인프라를 만들어가고 있고, 소프트웨어로 세상을 정의하는 시대(SDX), 그 흐름 속에서 우리는 신뢰할 수 있는 미들웨어 플랫폼을 만들어가겠다”고 말했다.
출처 : 공학저널(http://www.engjournal.co.kr)
본문 바로가기
[공학저널 전찬민 기자] SDV는 단순히 차량에 소프트웨어 기능이 추가되는 수준을 넘어서, 차량의 작동 방식 자체가 소프트웨어로 정의되는 새로운 개념으로 자리잡고 있다. 특히, 자율주행의 경우 수십 개 센서가 실시간으로 방대한 양의 데이터를 만들어내고, 이를 인지-판단-제어 단계로 즉시 연계해야 하기 때문에 단순 수집이 아닌 통합과 실시간 처리 체계가 핵심이다.
각기 다른 시간축, 형식, 통신 방식을 가진 센서 데이터들을 하나의 시점 기준으로 정렬하고, 연산 목적에 맞게 재구성하지 않으면 정확한 판단이 어렵다. 또한, 차량 내에서 처리되는 데이터뿐만 아니라 클라우드와의 연계를 통한 차량군 전체 제어, OTA, 학습 피드백 등도 동시에 요구되기 때문에 엣지와 클라우드가 분산적으로 협력하는 구조가 필수다.
결국 SDV의 실현을 위해서는 하드웨어가 아닌 데이터의 흐름을 설계하고 제어하는 능력이 본질이 되고 있다. 이에 따라 현재 자율주행이나 로봇 개발에서 오픈소스 프레임워크인 ROS2가 널리 사용되고 있으며, 분산 시스템 간 통신을 구현하는 데에 유용한 구조를 갖추고 있고 특히, DDS 기반의 퍼블리셔-서브스크라이버 모델을 바탕으로 하고 있어 이론상 실시간 처리에도 강점이 있다.
하지만, 실제 차량이나 산업 현장 같은 상용 환경에선 네트워크 상태 변화나 상황별 우선순위 조정 등 동적 QoS(Quality of Service) 제어가 어렵고 고정적이며, 전체 시스템이 모듈화돼 있는 만큼 통합 및 관리가 어렵고 무겁다는 제약이 있다. 특히, 엣지 장치처럼 자원이 제한된 환경에서는 효율적으로 작동하기 어렵다는 것이 가장 큰 제약사항이다.
즉, ROS2는 연구용으로는 탁월하지만, 신뢰성과 확장성이 요구되는 상용 SDV 구조에는 독립적으로 쓰기 어려운 도구라고 볼 수 있다. 물론 ROS2는 여전히 기본 플랫폼으로 영향력은 크지만, 여러 제약으로 인해 한계를 보완하고자 ROS2의 경량화하거나 자체 프레임워크 기반의 플랫폼 개발이 해외에서 활발히 진행되고 있다.
국내에서도 마찬가지다. 특히, ㈜인텔렉투스가 산업 현장의 복잡한 데이터 흐름 문제를 해결하기 위해 개발한 DDS 기반 실시간 미들웨어플랫폼 ‘Int2ConneX’가 가장 두드러진 기술로 평가되고 있다. 이는 Int2ConneX가 구조적으로 퍼블리셔-서브스크라이버 기반이지만, 실제 적용에서는 그 이상의 역할을 수행하기 때문이다.
가장 큰 특징은 다양한 통신 방식과 산업용 프로토콜을 동시에 수용할 수 있는 구조라는 점이다. Ethernet, CAN, MQTT, Zigbee, RS485 등 다양한 장비에서 발생한 데이터를 시간 동기화해 일관된 포맷으로 처리할 수 있도록 설계돼 있고, ROS2, Node-RED, Jupyter 같은 오픈 툴들과도 자연스럽게 연동이 가능하다.
특히, 뛰어난 자원 효율성, 실시간성 보장, 클라우드와도 양방향 연동가능 등 엣지 환경에 최적화돼 있다는 점이 무엇보다 강점으로 손꼽힌다. 예를 들어 엣지에서 전처리하거나 추론한 데이터를 클라우드로 올리고, 클라우드에서는 통합 분석이나 OTA 명령을 내려보내는 구조를 그대로 구현할 수 있으며, QoS 역시 현재는 사용자가 직접 설정할 수 있도록 구성돼 있어, 데이터 전송 주기, 신뢰성, 우선순위 등을 실제 상황에 맞게 조정할 수도 있다.
이처럼 Int2ConneX는 단순 미들웨어를 넘어, 산업 현장의 실시간 데이터 흐름을 설계하고 통제하는 플랫폼에 가깝다고 볼 수 있다.
인텔렉투스 고선규 대표이사(사진)는 “자율주행 차량은 데이터를 다루는 시스템 중에서도 가장 까다로운 환경으로, 실시간성, 정확성, 신뢰성이라는 세 가지 요소가 모두 중요하다”며 “Int2ConneX를 적용하면 각 센서에서 발생하는 데이터를 시간 기준으로 정렬해 정확한 융합 처리가 가능해지고, 중요 데이터는 손실 없이 빠르게 전달되며, 불필요한 데이터는 줄여 전체 시스템의 효율성과 응답성을 높일 수 있다”고 말했다.
그는 이어 “또한, 차량 내부 데이터만이 아니라 외부 시스템과의 연결도 효율적으로 이뤄질 수 있다”며 “특히, 클라우드 연계를 통해 OTA, 다차량 제어, 학습 데이터 축적 등을 효율적으로 수행할 수 있어 자율주행의 서비스 고도화와 차량군 운영 최적화에 기여할 수 있다”고 덧붙였다.
인텔렉투스는 처음부터 자율주행을 목적으로 시작한 기업이 아닌 AI, 빅데이터 기반으로 산업 현장의 IoT 시스템, 엣지 컴퓨팅, 데이터 처리 플랫폼을 개발해왔고, 스마트팩토리나 물류 분야가 주요 타깃이었다.
그런 와중에 범부처 R&D 과제인 자율주행기술개발혁신사업에 참여하게 되면서, 본격적으로 차량 환경에서도 인텔렉투스의 기술이 통할 수 있다는 가능성을 확인하게 됐다.
이는 차량 내 실시간 통신, 센서 데이터 통합, 엣지-클라우드 연동 같은 구조는 인텔렉투스가 원래 다루던 문제들과 매우 유사했기 때문에, 자연스럽게 자율주행이라는 도메인으로 확장할 수 있었던 것이다. 이 경험이 오히려 SDV를 넘어 SDX라는 더 큰 그림을 보게 해주는 계기가 됐고, 특히, Int2ConneX는 자율주행 외에도 데이터 통합과 실시간 처리가 중요한 스마트팩토리, 스마트 물류, 스마트에너지, 조선소 등 다양한 산업에 적용되고 있다.
현재 5년차 기업으로 접어든 인텔렉투스는 다양한 국책 과제와 민간 실증 프로젝트를 통해 기술을 입증해 왔다. 이러한 실증 경험으로 바탕으로 앞으로 SDX 플랫폼 기업으로의 확장을 본격화하고 있으며, 모든 시스템의 데이터 흐름을 설계하고 제어하는 인프라 플랫폼 기업으로의 성장을 위해 Int2ConneX의 구조를 고도화해 다양한 산업 군에 적용할 수 있도록 범용 커넥터, 모듈, 설정 툴 등을 확장하고 있다.
또한, 엣지 간의 협력형 연산이나 추론을 위한 분산 구조도 도입할 계획이고, 장기적으로는 핵심 모듈을 오픈소스로 공개해 글로벌 생태계와도 연결을 준비하고 있다. 이와 더불어 DDS 기반 하드웨어 가속 모듈도 지속적으로 연구 중이며, 실제 고속 통신 기반의 SDX 인프라를 완성해 나가고 있는 단계다.
고 대표는 “SDX는 단지 산업의 자동화가 아니라, 모든 물리적 시스템을 소프트웨어가 정의하고, 유연하게 바꿔갈 수 있는 구조이며, 현재 많은 기업들이 AI나 데이터 자체에 집중하고 있지만, 그보다 먼저 중요한 건 데이터가 흐를 수 있는 기반을 만드는 것이 중요하다”며 “인텔렉투스는 기술보다 먼저 현장을 보고, 실제로 작동하는 실시간 데이터 인프라를 만들어가고 있고, 소프트웨어로 세상을 정의하는 시대(SDX), 그 흐름 속에서 우리는 신뢰할 수 있는 미들웨어 플랫폼을 만들어가겠다”고 말했다.
출처 : 공학저널(http://www.engjournal.co.kr)