Radar Standardization Needs for AD
자율주행 위한 레이더 표준화 필요
2022년 05월호 지면기사  /  글|한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr



UniqueSec AB Fahimeh Rafieinia     유니크섹 파히메 라페이니아 CTO

6월, 독일 슈투트가르트에서 열릴 한 자율주행 컨퍼런스에 유니크섹의 파히메 라페이니아 CTO가 강연한다는 소식을 들었다. 왜 자율주행을 위한 레이더 표준화가 필요한지, 왜 그녀가 이 표준화 작업을 이끄는지가 궁금해 급히 그녀에게 인터뷰를 부탁했다.   

글|한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

in English






Q. 유니크섹의 CTO이면서 IEEE SA P3116 의장이십니다. 한국 독자들에게 간단히 소개부탁드립니다. 
A.
저는 대학에서 수석으로 통신공학을 전공하고 석사 과정을 마쳤으며 학교에서 1년을 가르친 후 레이더 신호처리 분야의 스웨덴 스타트업 유니크섹(UniqueSec AB)에 스카웃됐습니다.
제가 해결해야 할 문제는 RF부터 베이스밴드, 안테나부터 신호처리까지였습니다. 그러니까 레이더와 관련해 언제나 처음부터 끝까지 모든 문제에 관여했고, 그래서 문제에 대한 큰 그림과 관점을 갖게 됐습니다. 

스웨덴의 악천후에서 레이더 솔루션을 평가하는 것은 어려운 일이었고, 이로 인해 실험실 내 테스팅 시스템이 필요하게 됐습니다. 그래서 제 툴박스의 신호처리 및 레이더 지식을 동원해 스펙트럼 도메인에서 가상 타깃을 생성하는 시스템을 발명했습니다. 연구실에서 구할 수 있는 모든 장비를 이용해 24 GHz의 첫 프로토타입을 만들었는데, 놀랍게도 이 ‘아스가르드(ASGARD)’라는 이름의 첫 번째 기술 특허출원이 레이더 테스트 분야에서 매우 독창적이고 비정통적인 방법이라는 점에서 9개월 내에 이뤄지게 됐습니다.

ASGARD의 발명은 회사 비즈니스를 차량 레이더 테스팅 분야로 변화시켰고, 저는 자동차 분야에서 IEEE 표준화 협회 활동을 잘 알게 되었습니다. 그러던 중 2018년에 차량용 레이더 표준에서 부족한 부분을 보았고, 그 이후로 이런 표준화 작업을 시작하기 위해 국제적인 동맹을 결성해 적극적으로 활동하고 있습니다. 작년부터 IEEE P3116에서 레이더 테스트를 주도하고 있습니다.




Q. “레이더만으로는 안 돼, 카메라만으로 할 수 있어, 라이더를 추가해야 해”와 같은 말들은 어찌 보면 레이더가 가진 한계 때문일 것입니다. 한편으론 비용의 강점으로 레이더가 자율주행의 모든 레벨에서 핵심 센서가 돼야 한다는 말도 있습니다. 어떻게 보시나요?
A.
사실 카메라, 라이더, 레이더를 포함한 모든 센싱 기술에는 고유한 한계가 있습니다. 이러한 센서 중 어느 것도 모든 상황에서 단독으로 작동할 수는 없습니다. 따라서 우리가 자율주행에서 기대하는 안정성을 달성하려면 일종의 리던던시가 항상 필요하다고 생각합니다. 
레이더는 초음파 다음으로 자동차에서 가장 저렴한 센서이지만 차량의 핵심 및 중요한 센서가 될 다른 장점도 있습니다. 좋은 해상도로 거리와 속도를 직접 측정합니다. 또 야간에 작동하며 다른 센서에 비해 가혹한 기상 조건으로 인한 성능 저하가 적습니다. 그렇지만 레이더는 각도 분해능과 시야가 제한될 수 있습니다. 최근에는 4D 또는 이미징 레이더라고 하는 새로운 레이더가 매우 저렴한 가격으로 라이더와 비교될 수 있는 주변 환경에 대한 고해상도 인식을 제공합니다. 일반적으로 레이더는 더 높은 자동화 수준을 위해 반드시 있어야 하는 신뢰할 수 있고 견고한 센서입니다.




Q. 이미징 레이더와 같은 혁신도 있지만 자율주행이 고도화될수록 레이더의 신뢰도는 더욱 높아야만 합니다. 그런데 여전히 레이더는 false positive, low angular resolution, mutual interference 등의 문제가 있습니다. 어떻게 하면 레이더 성능을 더 향상시킬 수 있고, 그 잠재력은 어디까지일까요? 레이더가 레벨 4 이상을 위한 가장 신뢰할 수 있는 센서라고 했는데, 왜죠?
A. 레이더 기술은 성능이 향상되었을 뿐만 아니라 레이더를 완전히 새로운 수준으로 끌어올린 엄청난 진보가 있었습니다. 새로운 레이더가 모퉁이를 돌았다고 말해집니다.

트렌드 중 하나는, 예를 들어 다수의 새로운 레이더에서 48 또는 72채널과 같은 대형 트랜시버 채널을 사용함으로써 각도 분해능을 향상시키는 매우 큰 안테나의 가상 어레이로 이어지는 것입니다. 또 다른 방법은 레이더를 간섭에 덜 취약하게 만드는 PMCW(Phase Modulated Continuous Wave)와 같은 다른 레이더 신호를 사용하는 것입니다. 메타 재료와 갭 안테나와 같은 새로운 안테나 기술도 더 넓은 FoV로 더 높은 각도 분해능을 달성하는 데 도움이 됩니다. 일부 새로운 레이더는 여러 ISM 대역을 활용하기도 합니다. 따라서 레이더 신호는 하나의 주파수 대역에 대해서만 설계되지 않습니다. 레이더 신호는 하나의 주파수 대역, 예를 들어 일반적인 76-81 GHz에 대해서만 설계된 것이 아니라, 10~77 GHz 범위의 신호를 포함합니다. 이를 통해 간섭의 위험이 감소하고 오탐지가 감소하며 센서의 가용성이 향상됩니다.
아시다시피 자율주행 수준이 높을수록 더 높은 정확도, 해상도, 안정성 및 신뢰성이 요구됩니다. 저는 이러한 측면에서 미래 세대의 레이더가 카메라와 라이더보다 앞선다고 생각합니다.








Q. AI의 역할에 모두가 주목하고 있습니다. 레이더 성능 향상에 AI는 어떻게, 얼마나 기여할 수 있습니까? 
A. AI는 특히 레이더 영역에서 센서 개발의 미래에 큰 부분을 차지할 것이며 앞으로도 그렇게 될 것입니다. AI와 머신러닝은 레이더 후처리에서 타깃 연관 및 추적을 위한 강력한 툴입니다. 트레이닝 AI 또는 신경망은 훈련 데이터에 크게 의존합니다. 카메라의 경우, 사람의 눈으로 훈련 데이터를 수집하고 주석을 달 수 있습니다. 이는 레이더에 대한 도전입니다. 첫째, 레이더의 2D 신호는 사람의 눈으로 파악할 수 없기 때문입니다. 둘째, 레이더로 실제 시나리오를 기록할 때 레이더가 신호에서 포착한 시나리오의 정도를 결코 알 수 없기 때문입니다. 

레이더 표적 시뮬레이터는 실측(ground truth) 레퍼런스 덕분에 고품질 주석 데이터(annotated data)를 생성하는 데 실용적입니다. 유니크섹의 ASGARD 시스템은 자율주행차에서 레이더 기반 AI 시스템에 대해 상당히 사실적인 주석 데이터를 생성할 수 있는 시뮬레이터의 한 예입니다. AI는 휴리스틱 정보를 훈련에 적용함으로써 더 발전될 가능성이 높습니다. 예를 들어, 레이더 추적의 경우 지도 정보를 사용하는 데 유용합니다.




Q. 레이더 테스트 방법은 어떻게 개선되었으며 어떤 요구사항이 있습니까? 이것은 레이더 성능 향상과 자율주행에 있어 얼마나 중요합니까? IEEE SA P3116 표준이 지금 필요한 이유는 무엇입니까? NCAP, ASAM과 같은 다른 표준 진행과 관련 있기 때문입니까?
A. 하드웨어 및 소프트웨어가 포함된 완전한 차량 레이더를 테스트하려면 무선(OTA) 테스트가 필요합니다. 가장 일반적으로 사용되는 방법이 드라이빙 엑스퍼디션(driving expedition)인데, 테스트는 인간 운전자가 포함된 통제된 상황에서 이뤄집니다. 하지만 위험한 상황과 사고 시나리오에서 레이더 성능을 평가하는 데 특히 도움이 되지 않습니다. 게다가 실측 데이터에 접근할 수 없고 테스트를 재현할 수도 없습니다. 그래서 최근에는 이를 위해 레이더 표적 시뮬레이터가 발전하고 있습니다. 이것들은 실측(ground truth)에 접근해 반복 가능한 인랩 테스트를 가능하게 합니다. 

일반적인 RTS 기술은 구현 시간 지연을 기반으로 하고 밀리터리 분야에서 시작됐습니다. 그것들은 과거이고 일부는 예를 들어 가상 타깃의 수 또는 타깃의 최소 범위와 같은 특정 기능에서 여전히 제한돼 있습니다. 반면 유니크섹의 ASGARD와 같은 최신 기술은 표적 수, 최소 거리 등의 측면에서 더 많은 유연성을 제공해 차량 레이더 검증에 더 적합합니다. 레이더 기술의 발전은 RTS의 트렌드를 주도합니다. 예를 들어 교통량이 많은 상황에서 고해상도 이미징 레이더를 평가하려면 임의의 궤적을 가진 수백 개의 가상 표적이 필요합니다. OEM과 티어 1의 테스트 요구사항도 다릅니다. RTS에 대한 특정 요구사항은 레이더 및 레이더 기반 ADAS/AD 기능에 대한 철저한 테스트의 필요성이 증가함에 따라 더욱 강조됩니다. 높은 각도 분해능의 타깃 생성과 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트는 그중 두 가지입니다. 기계적으로 회전하는 안테나에서 키사이트(Keysight)의 솔루션과 같은 더 큰 안테나 어레이 사용, 유니크섹의 접근 방식에서 전자 각도 생성을 위한 MIMO 방법으로 전환되고 있습니다. 

레이더 작동에 가까운 RTS의 크기와 실시간 동작은 HIL 테스트의 핵심 요구사항입니다. 저는 테스트베드에서 공간 제한으로 문제를 일으키는 1~2미터의 공간이 필요한 여러 솔루션을 알고 있습니다. ASGARD는 테스트 중인 레이더와 매우 가까운 곳, 예를 들어 20 cm에서 작동할 수 있습니다. 우리는 작년에 포르쉐에서 보쉬 레이더의 폐쇄 루프 HIL 테스트를 위해 이를 성공적으로 통합했었습니다.

우리는 많은 새로운 레이더의 등장, ADAS의 자동주행 및 완전 자율주행으로의 이동, 자율주행의 안전성에 대한 많은 질문과 우려, 그럼에도 불구하고 사회가 이 기술을 신뢰해야 하는 상황에 있습니다. 또, 바디 타입부터 테스트 시나리오, 카메라 이미지 품질(P2020), 자율주행의 조건 등 자율주행의 다양한 측면을 다루는 다양한 기관의 표준화 활동이 많이 이뤄지고 있습니다. 하지만 레이더 성능은 NCAP, ASAM, ISO 또는 기타 표준에서 구체적으로 다뤄지지 않습니다. 차량용 레이더의 스펙트럼 사용 및 주파수 대역에 대한 표준화만 ETSI와 FCC에 의해 이뤄집니다. 차량 레이더 성능 메트릭 및 테스트 방법에 대한 IEEE P3116은 ADAS/AD 애플리케이션을 위한 레이더 센서에 대한 최소 요건을 정의하기 위해 3개 대륙의 3개 기업이 시작했습니다. 여기에는 NI, CAERI(China Automotive Engineering Research Institute), 유니크섹, 키사이트, 퀄컴, 인피니언, ZF, NXP, 화웨이, 스파르탄 레이더, 요코스카 텔레콤 리서치파크, 클라우드워크(Cloudwalk) 등 업계 선두기업들이 참여하고 있습니다.





ASGARD1 시스템



Q. ASGARD1에 대해 좀 더 소개해주세요. 당신과 유니크섹이 이 표준화 활동에서 중요 역할을 하고 있다는 사실은 ASGARD가 그만큼 혁신적인 솔루션이라고 해석해도 되는 거죠?
A. ASGARD는 스펙트럼 영역에서 레이더 신호를 조작해 레이더 에코를 에뮬레이트하는 레이더 표적 시뮬레이터입니다. 레이더 표적 시그니처는 주파수로 표시되며 하향 변환 및 지연 없이 레이더 신호에 추가됩니다. 이 주파수 기반 RTS 기술은 한국을 비롯한 전 세계에서 특허를 받았습니다. ASGARD는 ‘Auto-sense 2019’에서 최고의 검증 툴로 선정됐습니다.

ASGARD는 ▶동일 시나리오에서 극단거리 및 장거리 목표물에 대한 인식 생성 ▶하드웨어 수정 없이 멀티 타깃 생성 ▶완전 전자식 각도 인식 생성 ▶IPG Carmaker, Siemens PreScan, CarSim, Vector Dyna4 등 다양한 환경 시뮬레이터와 실시간 HIL 통합 ▶취약한 도로 사용자 시뮬레이션을 위한 마이크로 도플러 시그니처 생성 ▶간섭 생성 ▶MIMO 레이더 테스팅 등과 같은 가능성을 포함해 일반적인 지연 기반 기술이 놓친 몇 가지 장점을 갖고 있습니다. ASGARD는 디지털 백엔드, RF 프론트엔드 및 최신 소프트웨어를 갖추고 있습니다. 

P3116은 다양한 사용 사례, 레이더 유형, 시나리오 및 모든 자동화 수준에서 차량 레이더에 대한 성능 요구사항을 정의합니다. 물론 레이더 성능을 검증하고 평가하는 것은 기준에 막대한 부담을 주므로 레이더 성능 분석의 혁신적인 방법이 필요합니다. 레이더 센서는 ADAS 및 자율주행차에 필수적이기 때문에 이 표준은 자율주행의 미래에 중요한 역할을 할 것입니다.





AutoSense awards 2019



Q. IEEE SA P3116 워킹그룹의 활동이 작년에 시작됐습니다. 그동안의 논의와 향후의 방향은 무엇인지요. 
A. 네, 이 표준에 대한 제안은 지난해 9월 IEEE SA의 승인을 받았고 12월에 첫 회의가 열렸습니다. 지금까지 IEEE SA의 표준 개발절차에서 DOs와 DON'Ts에 대해 논의했습니다. 우리는 현재 목차를 만드는 과정에 있으며 이 표준의 주요 기둥에 포함될 내용에 동의했습니다.
간단히 말하면 ▶정적 성능 메트릭 ▶동적 및 시나리오 관련 성능 메트릭 ▶간섭 및 ▶레이더 테스트 방법이 포함됩니다. 이를 기반으로 IEEE P3116의 4개 하위 그룹이 앞으로 몇 달 안에 목차를 마무리 지을 것입니다. 이 표준은 5년 안에 개발될 예정입니다. 이 분야의 모든 이해 관계자와 전문가의 참여와 기여가 필요한 큰 노력이라고 생각합니다.




Q. 한국에도 레이더 관련 기업이 많습니다. 표준화 작업에 한국 기업이나 이해 관계자가 참여하고 있나요?
A. 아직 P3116 워킹그룹에 한국인 참여자는 없습니다. 그래서 저는 예를 들어, 현대자동차, 만도, LG전자와 같은 모든 한국의 OEM과 티어 1, 티어 2, 연구 및 표준화 기관이 P3116 작업에 참여하면 좋겠다고 생각하고 초대하고 싶습니다. 




Q. 마지막으로, 유니크섹의 비즈니스와 IEEE SA P3116와 관련해 더하고 싶은 말을 들려주세요.
A. 유니크섹은 자동차 레이더 테스트 시장에서 글로벌 입지를 확보하고 있습니다. 우리는 많은 글로벌 OEM, 티어 1, 테스트 시스템 개발자 및 연구기관과 협력합니다. 우리의 주요 시장은 독일과 일본이었고, 이제 모든 자동차 시장, 특히 한국, 미국, 중국에서 입지를 확장하고 있습니다. 우리는 ▶인랩 레이더 테스트 및 검증 ▶OTA(Over-The-Air) HIL 테스트(예: ACC 또는 AEB)를 통한 레이더 기반 기능 테스트 ▶OEM 및 티어 1 모두를 위한 레이더 End-Of-Line 테스트 및 보정 ▶레이더, 자율주행차에 사용되는 AI 및 딥러닝을 위한 합성 교육 데이터 생성 등 모든 유즈케이스에서 OEM과 티어 1의 테스팅 요구사항을 잘 알고 있으며 첨단 ASGARD 시스템을 한국 자동차 산업에 제공하기를 열망하고 있습니다. 





Aptiv의 생산 레이더 테스트에 사용되는 ASGARD1



AEM_Automotive Electronics Magazine


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