Advanced Driver Assistance System
Altera FPGA Design Contest에서 2등을 차지한 포항공과대학교의 ASPL팀을 만났다. 이들이 내놓은 것은 비전 기반의 교통 표지판 인식 시스템으로 현재 각광받는 비전 시스템 애플리케이션인 ADAS(Advanced Driver Assistance System)의 적용 아이디어다. 전자전기공학과에서 수학하며 비전 시스템, 디지털 이미지 프로세싱에 대해 연구해온 박사과정의 하정목 학생을 만나 그가 생각하는 비전 시스템과 비전 교육 현실에 대해 들어보는 시간을 마련했다.
글 | 이용준 기자(pen@automotivemnt.com)
① Altera Design Contest
전국 대학(원)생 대상 2013 Altera Design Contest 수상자 발표
지난 해 12월, 전 세계적인 프로그래머블 솔루션을 지원하는 Altera Korea는 한국에서 처음으로 개최한 Altera FPGA Design Contest의 수상팀을 발표했다. 이 콘테스트는 Altera University Program의 일환으로써 한국의 대학(원)생들이 Altera(FPGA)를 이용해 혁신적인 SoPC 시스템 디자인을 설계하도록 고취하고 이들의 창의성과 잠재된 설계 역량을 발굴하여 지원함으로써 격려하는데 목적이 있다. 공식적인 시상식은 12월 23일 롯데 호텔 월드에서 개최됐고 총 1500만원의 상금이 주어졌다. 시상식에서 수상자들은 자신의 작품을 설명할 수 있는 기회를 가졌다. 대학(원)생이면 누구나 개인 또는 팀 자격으로 총 25개 대학, 60여개 팀으로 170여명의 학생들이 참가했다. 1차 제안서 심사 후 35개 팀에 DE1 개발보드가 제공됐다.
Altera Korea의 김동훈 대표이사는 “한국에서 Altera University Program의 활성화를 위해 대학(원)생 대상 콘테스트를 개최하게 된 것을 매우 기쁘게 생각한다”며, “이 콘테스트를 통해 유·무선 통신 네트워킹, 디지털홈 어플라이언스, 브로드캐스트, 컴퓨터, 의료용, 산업용, 자동차 분야를 비롯한 다양한 분야에서 미래를 이끌어 나갈 창의적인 설계 엔지니어들을 발굴할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
Altera의 국내 대리점인 Axios의 조동진 대표이사는 “Altera Design Contest를 통해 선정된 수상팀들의 팀원들에게는 Axios와 모회사 유니퀘스트의 연구원 혹은 FAE(Field Application Engineer)지원 시 우대를 받을 수 있도록 입사혜택 증서를 발행하고 발굴된 우수 학생들이 보다 실질적인 혜택을 받을 수 있도록 할 예정”이라고 피력했다.
② 학생 입장에서 본 비전 시스템
비전 시스템의 동향에 대해.
비전 시스템 분야는 전 세계적으로 수많은 연구자들이 관심을 쏟는 가장 인기 있는 연구 분야 중 하나로 축적된 비전 기술의 연구로 성능 면에서 빠른 발전을 보여 왔다. 그럼에도 불구하고, 대부분의 사람들이 비전 시스템 기술은 아직까지도 미래 기술이라고만 생각하고 있다. 이는 실생활에서 잘 사용되지 않기 때문으로 누구든 당장 자신의 물건 중 비전 시스템 기술을 사용하고 있는 것을 떠올리라고 하면 금방 생각나지 않을 수 있을 것이다.
지금까지 비전 기술이라고 하면 최첨단 연구자들의 전유물로만 여겨졌다. 하지만 비전 시스템은 스마트폰, 스마트 TV, 스마트 카 등의 모습으로 비전 경계선을 허물고 우리의 주변으로 다가오고 있다. 실생활에 녹여내기 위해 상품화의 과정 속에 있는 비전 기술은 산·학·연 모두에게 보편화의 과제로 남아있다.
이전의 산업계 쪽에서는 비전 시스템 기술에 대한 관심도가 높지 않았었다. 비전 기술이 미래기술이라고 예상하고 투자는 시기상조로 여겼는데 이는 매우 잘못된 생각이었다. 비전 시스템은 해당기술 혹은 특허를 사오는 것만이 능사가 아닌 분야다. 이를 실생활에 적용하기 위해선 기술에 대한 완벽한 이해가 필요하고 단기간에 얻을 수 없는 경험과 노하우가 필요하다. 최근에야 기업들이 비전 시스템 기술에 대한 필요성을 인식하고 투자가 이어지는 상황이다.
학계 및 연구자들은 자신들이 개발한 기술이 실생활에 사용될 것을 염두에 두지 않았고 단지 정확도만을 높이기 위해 이상적인 상황에서 실험해 결과를 도출해내곤 했다. 하지만 최근 연구 동향은 기술의 정확도뿐만 아니라 계산 복잡도도 충분히 고려하여 전반적인 성능의 개선을 이끌어 내는 방향으로 진행된다.
머신비전과 같은 카메라를 이용한 비전 분야는 지속적인 발전을 거듭하고 있다. 이는 카메라 센서가 다른 센서들에 비해 가격이 저렴하고 크기가 작다는 장점으로 여러 분야에 적용되고 있는 것이다. 또한 카메라는 소형화가 가능하다는 측면 때문에 임베디드 시스템, FPGA 등의 SoC (System on Chip)와 밀접한 관련이 있다.
일반적으로 비전 시스템 기술은 영상 전체를 다루기 때문에 그 복잡도가 매우 높지만 이를 효과적으로 처리하기 위해 병렬 구조를 사용하는 등 하드웨어 설계 기술과시너지가 높은 편이다. 이러한 이유로 비전 시스템 기술은 컴퓨터를 이용한 소프트웨어 수준의 기술 개발 측면에서 벗어나 소형화 및 실시간 동작이 가능한 하드웨어 수준의 개발 및 관련 연구가 매우 활발한 상황이다.
ADAS 기반 비전 시스템은.
비전 시스템을 이용하여 상용화하려는 움직임이 가장 큰 분야 중 하나가 ADAS다. ADAS(Advanced Driver Assistance System)는 첨단 운전자 보조 시스템으로 운전자에게 도움이 되는 정보를 차량이 스스로 인지해 제공할 수 있도록 만드는 기술을 말한다.
최근 아시아 국가들의 성장을 바탕으로 자동차 보급률이 급격히 늘어나고 그에 따른 교통사고율 및 교통사고 사망률이 높아지고 있다. 이를 해결하기 위해 운전자에게 더욱 편리하고 안전한 상황을 만들어주기 위한 노력의 일환으로 전 세계적으로 ADAS 시스템이 개발되고 있는 것이다.
이미 BMW, 아우디(Audi), Toyota 등 해외 차량 관련 기업들은 카메라를 이용한 차선 이탈 경고 시스템, 전방 충돌 방지 시스템, 자동 주차 시스템 등을 차량에 탑재해 상용화하려는 움직임을 보이고 있다. 현재 구글에서는 무인 자동차를 개발하기 위해 많은 투자를 하고 있는데 이는 ADAS의 업그레이드 버전이다.
ADAS 기술들이 보여주는 특징은 카메라를 이용한 시스템이라는 것이다. 대부분의 다른 기술들은 각종 센서를 이용하면 카메라보다 더 정확하고 빠르게 정보를 얻을 수 있지만, 비용 면에서 부담이 크다. 카메라를 활용한 기술은 저렴한 가격과 소량화에 우위를 가지고 시장을 선점할 수 있는 차별화된 기술이다. 게다가 SoC와 함께 사용한다면 하드웨어의 간소화에도 보탬이 돼 그 활용도가 무궁무진하다. 이런 기술이 차량과 만나면서 차량의 전장화가 급속도로 이루어지고 있고, 그와 더불어 전자제품인 카메라의 활용도도 높아지는 상황이다.
비전 시스템 기술은 저렴한 가격에 소량화가 가능하다는 장점이 있지만 그에 반하는 단점도 있다. 특히 ADAS와 같이 야외에서 사용하는 비전 시스템 기술은 여러 가지 환경에 따라 그 성능이 천차만별이다. 가장 쉬운 예를 들자면 야간상황이다. 야간에는 빛이 거의 들어오지 않아 정보 자체가 부족하여 주간에 잘 동작되던 기기들이 야간 상황에서는 동작되지 않는 경우가 발생한다. 또한 비전 시스템 기술은 비, 눈, 안개와 같은 상황에서도 취약한 성능을 보인다. 당장 도로에 눈이 쌓인 상황에서 어떻게 차선을 인식할 것인가? 이런 상황에 대한 해결 없이는 ADAS 기술이 차량에 바로 장착되기는 힘들 것이다.
비전 시스템 기술이 이상적인 상황에서의 기술 개발만 지속하는 것이 아니라 이제는 회사, 연구실에서 벗어나 여러 악의상황을 포함한 도로환경을 가정해야 한다. 기술개발을 진행하여 실제 도로환경에서 필드 실험을 수행하는 것이 필요하다. 이에 최근 기술 개발은 학연에서 진행하고 필드 실험은 산업체에서 진행하는 협업 시스템이 이뤄지고 있다. 이상적인 환경에서 컴퓨터 기술은 이미 놀라울 정도로 발전한 상태이기 때문에 누가 먼저 악의상황의 해결책을 제시할 것인지가 앞으로 시장을 선도해나갈 가장 중요한 키가 될 것으로 예상된다.
학생의 입장에서 본 비전 교육은.
대부분의 학생들이 비전 시스템에 대해 접하게 되는 계기는 대학원 진학 혹은 취업 이후다. 학부에서는 비전 시스템과 관련된 수업 자체를 제공하지 않는 경우가 대부분이고, 있다 하더라도 4학년 이상의 학생들에게 권장되고 있다. 사실 고급 비전 시스템 기술이 아닌 기본적인 수준의 영상처리 기술은 2~3학년 대학생들이 받아도 수월할 정도로 어렵지 않다. 비전 시스템 기술은 발전 유망분야고 결과를 눈으로 볼 수 있는 장점 때문에 배우길 원하는 학생은 많은 반면, 사실상 그 기회 자체는 적다.
그래도 대학생들을 대상으로 하는 대회나 공모전에서는 비전 시스템 기술이 요구되는 미션이 많이 주어진다. 비전 시스템 기술을 접한 대부분의 대학생들이 바로 이런 대회나 공모전에 나가기 위해 관련 기술에 대해서 공부하게 되는데 이런 기회에라도 대학생들이 비전 시스템에 대해 공부한다는 것은 다행스러운 일이라고 생각한다. 하지만 비전을 공부하고 싶어도 막상 공부할 수 있는 자료를 구하는 것도 쉬운 일이 아니다. 자료가 드물 뿐만 아니라 먼저 무엇부터 시작해야할지 모르고 어떻게 진행해야할지 알려주는 이도 없다.
최근 오픈소스 기반의 프로그래밍이 대세를 이루면서 비전 시스템 분야도 그중 하나인 openCV를 기반으로 발전을 이루어 왔다. openCV를 이용하면 단 한 줄로 영상 파일을 불러오고, 단 한 줄로 영상 파일을 저장할 수 있다. 이렇게 쉬운 방법을 알려주는 이가 없어서 대부분의 학생들은 지레 겁부터 먹고 비전 시스템 분야에 대해 흥미를 잃어버리는 것이다. 대학생들에게 간단한 수준의 영상처리 수업이라도 개설해 학생들이 흥미를 느껴 자발적 참여를 유도하는 방식의 교육이 필요할 것이라 생각한다.
대학원의 비전 시스템 교육은 학부의 교육과는 반대로 너무 많은 대학원생들이 관련 수업을 듣는다. 그러나 대다수의 학생들이 연구실 과제 때문에 어쩔 수 없이 들어야 하는 경우가 많다. 다시 말해 학생들 대부분이 대학원 때 비전 시스템 기술을 처음 접하게 돼 어려움을 느껴 흥미를 잃게 된다는 것이다.
비전 시스템 분야의 특성상 최신의 정보를 공부해야 하기 때문에 공부의 양이 만만치 않다. 게다가 대학원에서 처음 비전 시스템 수업을 접하는 학생의 경우는 상당한 어려움을 느낄 수밖에 없다. 대학원 비전 시스템 교육은 최신 연구까지 공부하는 것보다는 기초적이고 원리적인 부분의 이해를 목표로 기본을 제대로 공부하는 것이 옳은 방향이라고 생각한다. 이후 연구를 위한 공부는 자신과 맞는 분야에 대해 스스로 찾아 깊이 있게 공부하는 것이 좋다고 본다.
또한 비전 시스템 기술의 완성은 임베디드 시스템과 FPGA를 이용한 SoC 기술 설계까지라고 볼 수 있다. 하지만 현재 대부분의 비전 시스템 교육은 소프트웨어 시뮬레이션까지로 한정돼 있다. 사실 소프트웨어로만 비전 시스템 기술을 개발하는 것은 반쪽뿐이다. 비전 시스템 기술을 실제 상황에서도 사용할 수 있는 기술교육을 위해 SoC 기술 설계를 포함한 교육이 필요하다고 본다.
③ 비전 기반 표지판 인식 시스템
Vision Based Traffic Sign Recognition System
지능형 자동차에서 카메라를 이용한 운전자 보조 시스템은 최근 자동차 시스템의 필수 기능으로 인식되고 있다. 이 운전자 보조 시스템은 최근 우리나라 업계에서도 고가 자동차에서뿐만 아니라 중소형 자동차에까지 상용화하려는 모습이 보이고 있다.
‘비전 기반의 교통 표지판 인식 시스템’ 프로젝트에서는 운전자 보조 시스템 중 교통 표지판 인식 시스템(Traffic Sign Recognition System; TSR)의 설계를 목표로 전방에 장착한 카메라 모듈에서 받은 영상을 이용한다. 이는 속도 표지판을 인식하고, 인식한 표지판의 내용을 LED나 경고음을 이용해 운전자에게 위험상황을 알려주며, 모터를 직접 제어, 주행 중인 차량의 최대 속도를 직접 제한한다. 이러한 설계는 도로에서 주행 중인 모든 종류의 이동차량에 적용 가능하며, 운전자에게 안정정인 환경을 제공할 수 있을 것이다.
하드웨어 디자인 블록 다이어그램
제안하는 디자인의 하드웨어 블록 다이어그램은 다음과 같다.
DE1 board에 Add-on된 카메라 모듈로부터 10bit Data 신호를 받는다. 이때 동기를 맞추기 위해 3가지 clock신호를 사용한다.
■픽셀 Clock - PCLK
■라인 Sync - LVALD
■프레임 Sync - FVALD
각각의 신호들을 GPIO port를 이용하여 DE1으로 데이터를 전송한다.
■카메라로부터 받은 Image Pixel Data를 Vision 알고리즘에 적용할 수 있도록 변환을 한다.
■SDRAM을 이용하여 변환된 Image Pixel Data를 저장하고, Traffic Sign Detection과 Classification을 처리하는 System에 입력되도록 한다.
■DE1에서 처리된 데이터들을 외부 Port(GPIO)를 이용하여 외부기기로 전송한다. 이때 출력된 데이터는 Motor로 연결돼 기기를 제어한다거나, LED나 Speaker로 연결돼 안내신호가 출력되도록 한다.
소프트웨어 플로우 차트
제안하는 디자인의 소프트웨어 플로우 차트는 다음과 같다.
1. 차량의 전방 카메라 (Frontal camera)에서 영상정보를 수집한다.
2. 표지판 검출기(Traffic Sign Detector)가 영상 속의 교통 표지판과 같은 원형의 물체를 찾는다.
3. 표지판 분류기(Traffic Sign Classifier) 가 내장 데이터(Trained Data)를 이용하여 원형의 물체들 중 교통표지판을 찾고 교통표지판의 종류(Class of Traffic Sign)을 추정한다.
4. 인식 결과를 사용자가 쉽게 인지할 수 있는 형태(LED, Sound, Motor)로 출력한다.
※ 대상으로 하는 교통 표지판은 원형인 속도제한 표지판, 방향지시 표지판 등으로 한다.
④ ADAS 시장 예측
프로스트 앤 설리번, 한국 ADAS 시장 보고서 발표
프로스트 앤 설리번은 한국의 ADAS 보급률이 2018년에는 약 75.7%까지 늘어날 것이며, 한국 ADAS(첨단 운전자 지원 시스템) 시장 크기는 2018년에는 5억 960만 달러에 달할 것으로 전망했다.
프로스트 앤 설리번 한국지사가 발표한 ‘한국 ADAS 시장 분석 보고서(Analysis of the Advanced Driver Assistance Systems Market in South Korea)’에 따르면, 시스템 가격이 하락함과 동시에 고객들 사이에선 사고를 방지할 수 있다는 ADAS 이점들의 인식도가 높아짐에 따라, 2018년까지 50%의 연평균 성장률과 함께 ADAS 출하량은 약 100만 여대에 달할 것으로 예측했다.
2011년 ADAS 시장의 전체 점유율 중 40% 이상을 차지한 차선 이탈 경보 시스템은 한국 ADAS 시장에서 가장 인기있는 시스템이며, 그 뒤는 33.7%를 차지한 스마트 주차 지원 시스템과 25% 이상을 차지한 적응순항제어 시스템이 뒤따르고 있다. 한편 나이트 비전 시스템과 블라인드 스팟 검출기는 약 23%를 차지했다.
이번 보고서는 ADAS 중 적응순항제어시스템, 차선 이탈 경보 시스템, 스마트 주차 지원 시스템, 나이트 비전 시스템, 블라인드 스팟 검출기, 이 5가지 분야를 중점적으로 조사했다.
프로스트 앤 설리번 한국지사 자동차 사업부의 윤삼진 연구원은 유럽이나 미국 시장에 비해 한국 ADAS 시장은 매우 작다고 지적하며, 현대 모비스가 한국 시장엔 처음으로 ADAS를 도입했다고 전했다.
하지만 윤삼진 연구원은 조만간 한국에서 ADAS 장착이 의무화될 것으로 전망했다. 이 때문에 OEM사들 및 공급업자들은 자신들의 ADAS가 고객들에게 더 매력적으로 다가갈 수 있는 저가의 ADAS 기술을 개발하는데 투자해야 할 것이다. 뿐만 아니라 공급업체들은 단일 플랫폼에 대한 ADAS의 복합 기능을 통합할 수 있는 전문 기술 역시 개발해야 하는 숙제를 안고 있다.
ADAS 영향력 확대
자동차 업체들은 자신들의 브랜드 이미지 향상을 위한 것은 물론, 정부 규정을 준수하기 위해 더 많은 자동차 모델들에 ADAS를 장착시켜야 할 것이다.
OEM사들은 헤드램프와 같은 특정 기술에 대한 표준화를 면밀히 검토해야 하고, 공급업체들은 고객들이 저렴한 가격의 안전 시스템들에 대한
기대가 크기 때문에 안전 시스템들의 가치 향상 및 비용 절감에 더 많은 중점을 둬야한다.
자동차 생산업체들은 추가 옵션과 관련해 자신들만의 차별화를 두길 원하고 있어 한국에서 ADAS의 잠재 가능성은 아주 크다. 또한 고객들은 사상 사고를 줄이려는 정부나 보험 배당금 지급 건수를 줄이려는 보험사들이 ADAS에 대한 장려책을 강구하는 것에 대해 인지하고 있다. 따라서 ADAS의 영향력은 갈수록 확대될 것으로 보인다.
⑤ ADAS 적용 테그라 K1
비전 기반 보행자 발견, 사각지대 모니터링, 탈선 경고, 교통 신호 인식
비주얼 컴퓨팅 분야의 선도 기업인 엔비디아는 전 세계에서 가장 효율적인 에너지 슈퍼컴퓨터 상위 10대를 구동하는 GPU를 자동차에 적용했다. 이는 최신 모바일 프로세서 테그라(Tegra) K1을 탑재한 오토모티브 솔루션을 발표한 것이다. 테그라 K1 탑재 자동차 솔루션은 무인 자동차가 단순한 연구의 영역을 넘어 일반 대중에게 판매되는 시대를 여는 데에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
차량에 뛰어난 연산 능력을 도입할 최초의 모바일 프로세서인 엔비디아 테그라 K1은 낮은 전력 소비로 이전에는 불가능하던 다양한 자동차 애플리케이션을 가능하게 한다. K1은 쿼드 코어 CPU 및 엔비디아 케플러(Kepler)를 사용한 192개 코어의 GPU를 지원한다. 케플러는 세계에서 가장 전력 효율성이 높은 슈퍼컴퓨터인 그린500(Green500)의 상위 10대 시스템에 사용되는 프로세서를 사용하며 다수의 엔비디아 GPU에 적용되는 아키텍처다.
테그라 K1은 보행자 발견, 사각지대 모니터링, 탈선 경고, 교통 신호 인식 등 카메라 기반의 최점단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 제공하며, 대시보드에 설치된 카메라를 통해 운전자 주의 감시도 가능하다.
엔비디아 자동차 사업부 부사장이자 제너럴 매니저인 태너 오즈셀릭(Taner Ozcelik)은 “엔비디아는 끈임없이 쏟아지는 무인 자동차의 센서와 카메라의 데이터를 처리하기 위해 에너지 효율적인 슈퍼컴퓨터 기술을 자동차에 도입했다”며 “테그라 K1은 이전 모바일 프로세서보다 10배 강력한 컴퓨팅 파워를 추가 전력 소비 없이 제공함으로써 이 문제를 해결한다”고 전했다.
또한 테그라 K1은 현대 컴퓨터 시각 기술의 핵심인 병렬 컴퓨팅 플랫폼 쿠다(CUDA)를 지원하는 최초의 모바일 프로세서다. 자동차용 테그라 K1은 보다 폭넓은 범위의 온도와 가혹한 운전 조건을 견디도록 설계됐다.
맞춤형 디지털 대시보드
컴퓨터 시각 기술 이외에도 테그라 K1 프로세서는 선명한 실사 3D 그래픽 생성에 뛰어나다. 실제 물질에서 빛이 반사 및 굴절되는 방법을 시뮬레이션하는 엔비디아의 물질 정의 언어(MDL, Material Definition Language)를 사용했다.
디지털 계기판 및 인포테인먼트 시스템을 구리, 티타늄, 무광 알루미늄에 스티치가 들어간 가죽과 탄소섬유에 이르기까지 다양한 가상 물질들을 통해 취향에 맞게 꾸밀 수 있다.
재질을 실사로 표현한 이미지 라이브러리는 거의 무한한 종류의 디지털 계기판 맞춤 설정을 제공한다. 운전자는 측정 장치, 제어 장치, 다이얼 등을 원하는 대로 설정할 수 있다.
아우디 AG의 전기전자 부문 최고 엔지니어 책임자인 리키 후디(Ricky Hudi)는 “아우디와 엔비디아는 오랫동안 긴밀한 협력 관계를 맺어왔으며 삼대에 걸친 테그라를 통해 계기판, 인포테인먼트, 뒷자석용 엔터테인먼트 시스템에 상당한 수준의 성능을 구현할 수 있었다”며, “테그라 K1은 아우디가 슈퍼컴퓨터 수준의 혁신적인 성능을 차량에 도입해 점차 이뤄지고 있는 무인 자동차 시대의 새 장을 열 수 있게 한다”고 전했다.
ADAS로 차량 수명 증가시켜
현재 시장에서 사용되는 ADAS 솔루션은 주로 특허로 등록된 프로세서가 기반이다. 엔비디아 테그라 K1은 확장 가능한 오픈 플랫폼을 제공함으로써 특허의 한계를 넘어선다.
이외에도 테그라 K1 프로세서를 완전히 프로그램 가능하도록 설계해 무선을 통해 자동으로 소프트웨어를 업데이트, 자동차 제조업체에서 제공하는 새로운 기능을 지원하도록 한다.
가트너(Gartner)의 부사장이자 선임 자동차 애널리스트인 틸로 코슬로스키(Tilo Kosloski)는 “최첨단 계산 기술은 자동차 미래의 모습으로 가장 뛰어난 성능을 모두가 갖고 싶어하는 모바일 기기로 바꿔줄 기반”이라며, “이러한 기술을 무선으로 업그레이드할 수 있는 것은 자동자 제조업체들이 기존 차량 기능을 향상시키고 차량 생애주기 동안 새로운 기능을 추가할 수 있도록 한다”고 전했다.
모듈을 통한 다양한 운영체제 지원
테그라 K1은 2년 전 처음 출시된 혁신적 설계인 비주얼 컴퓨팅 모듈(VCM, Visual Computing Module)로 자동차 OEM 및 티어(Tier) 1 공급자에게 제공된다. 테그라 K1 VCM은 QNX, 안드로이드(Android), 리눅스(Linux), 윈도우(Windows) 등 여러 운영체제를 모두 실행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 차량에 제공한다.
테그라 VCM은 새로운 하드웨어가 출시될 때 차량 내 시스템을 쉽게 업그레이드할 수 있어 소비자 가전에서의 빠른 혁신 속도와 자동차 업계의 유난히 긴 개발 주기 사이의 차이를 좁힐 수 있다.
시장 조사기관인 스트래티지 애널리틱스(Strategy Analytics)의 글로벌 자동차 부문 어소시어트 디렉터인 로저 랭크토트(Roger Lanctot)는 “엔비디아의 모듈 접근 방식은 자동차 제조업체들이 처음부터 다시 시작하지 않고도 테그라 K1과 같은 혁신적인 기술을 빠르게 개발할 수 있도록 한다”고 전했다.
보증된 ADAS 활용도
현재 엔비디아 프로세서를 사용하는 자동차는 아우디, BMW, 테슬라 모터스(Tesla Motors), 폭스바겐(Volkswagen)의 최신 모델 등 약 450만대가 넘는다.
자동차 애플리케이션에 사용되는 엔비디아 테그라 K1 프로세서의 성능은 1월 7일부터 10일까지 라스베가스에서 개최됐던 2014 국제전자제품박람회(CES, International Consumer Electronics Show)의 컨벤션 센터 사우스 홀(South Hall) 3에 위치한 엔비디아 전시부스에서 선보였다.
