VOL.31
2026.05
Changing Tomorrow>R&D Project
차량의 ‘두뇌’를 하나로
중앙집중형 아키텍처가 여는 자율주행의 미래
㈜유니트론텍
글 김선녀 사진 한승훈
자율주행 기술이 고도화될수록 차량 내부의 ‘두뇌’ 구조도 빠르게 진화하고 있다.
분산된 제어시스템으로는 감당하기 어려운 수준의 데이터와 연산 요구가 등장하면서, 자동차는 이제 하나의 거대한 컴퓨터로 재편되고 있다.
유니트론텍은 중앙집중형 아키텍처 기반 컴퓨팅 플랫폼을 통해 이러한 변화를 현실로 구현하고 있다.
| 연구과제명 | 중앙집중형 아키텍처 기반 Lv.4 자율주행 컴퓨팅 플랫폼 상용화 기술 개발 |
| 제품명(적용 제품) | ADCMAutonomous Driving Computing Module |
| 개발기간(정부 과제 수행기간) | 2021년 4월 ~ 2025년 12월 |
| 총 정부출연금 | 81억 3000만 원 |
| 개발기관 | ㈜유니트론텍, 경신, LG U+, 텔레칩스, 한국자동차연구원, 서울대학교 산학협력단 |
| 참여 연구진 | 정태욱 외 7명 |
자동차의 두뇌가 바뀌고 있다
유니트론텍 연구진이 개별 ECU들이 하던 연산을 한곳에서 통합 처리하는
‘중앙집중형 자율주행 컴퓨팅 플랫폼’을 검증하고 있다.
‘중앙집중형 자율주행 컴퓨팅 플랫폼’을 검증하고 있다.
기존 자동차 전자 아키텍처는 기능별 ECUElectronic Control Unit가 분산된 구조였다. 엔진·제동·조향·센서 처리 등 각
기능이 개별적으로 작동하는 방식으로, 비교적 단순한 제어에는 적합한 구조였다. 그러나 자율주행 기술이 발전하면서 상황은 완전히 달라졌다. 차량이 주변 환경을 스스로 인식하고 판단해야 하는 단계에 이르면서, 단순 제어를
넘어 복합적인 데이터 처리와 의사결정 기능이 요구되기 시작했다.
카메라·라이다·레이더 등 다양한 센서에서 생성되는 데이터가 폭증하고, 이를 실시간으로 처리해야 하는 연산 요구가 급격히 증가하면서 기존 구조는 한계에 직면했다. 데이터 병목, 지연Latency, 시스템 복잡도 증가 등은 자율주행 성능을 저해하는 주요 요인으로 작용했다. 특히 여러 ECU 간 데이터 전달 과정에서 발생하는 지연과 불일치는 판단 정확도에도 영향을 미칠 수 있어, 좀 더 근본적인 구조 변화가 필요해졌다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 ‘중앙집중형Centralized 아키텍처’다. 차량 내 연산 자원을 하나의 중앙 컴퓨팅 플랫폼으로 통합하고, 모든 데이터를 집중적으로 처리하는 구조다. 이를 통해 데이터 흐름을 단순화하고, 연산 효율과 시스템 응답성을 동시에 개선할 수 있다. 또한 시스템 전체를 하나의 관점에서 관리할 수 있어 유지보수와 기능 확장 측면에서도 유리한 구조를 갖는다.
카메라·라이다·레이더 등 다양한 센서에서 생성되는 데이터가 폭증하고, 이를 실시간으로 처리해야 하는 연산 요구가 급격히 증가하면서 기존 구조는 한계에 직면했다. 데이터 병목, 지연Latency, 시스템 복잡도 증가 등은 자율주행 성능을 저해하는 주요 요인으로 작용했다. 특히 여러 ECU 간 데이터 전달 과정에서 발생하는 지연과 불일치는 판단 정확도에도 영향을 미칠 수 있어, 좀 더 근본적인 구조 변화가 필요해졌다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 ‘중앙집중형Centralized 아키텍처’다. 차량 내 연산 자원을 하나의 중앙 컴퓨팅 플랫폼으로 통합하고, 모든 데이터를 집중적으로 처리하는 구조다. 이를 통해 데이터 흐름을 단순화하고, 연산 효율과 시스템 응답성을 동시에 개선할 수 있다. 또한 시스템 전체를 하나의 관점에서 관리할 수 있어 유지보수와 기능 확장 측면에서도 유리한 구조를 갖는다.
이제 자동차는 단순한 기계가 아니라 고성능 컴퓨팅 시스템으로 진화하고 있다. 자율주행 시대의 핵심 경쟁력은 ‘얼마나 빠르고 정확하게 판단할 수 있는가’에 달렸으며, 이는 곧 차량 내부 아키텍처의 변화와 직결된다. 이러한 변화는 향후 차량 개발 방식 자체를 바꾸는 중요한 전환점이 될 것으로 보인다.
분산에서 집중으로, 구조가 성능을 만든다
분산형 아키텍처는 각 기능이 독립적으로 동작한다는 장점이 있지만, 자율주행 환경에서는 오히려 비효율을 초래한다. 센서 데이터가 여러 ECU를 거치면서 전달되기 때문에 지연이 발생하고, 시스템 간 통신 구조가 복잡해지며, 와이어링 하니스Wiring Harness 증가로 비용과 무게까지 늘어난다. 이러한 구조는 차량 설계의 복잡도를 높일 뿐 아니라, 시스템 통합 과정에서도 다양한 문제가 발생할 수 있다.
중앙집중형 아키텍처는 이러한 구조적 한계를 근본적으로 개선한다. 센서 데이터를 중앙에서 직접 처리함으로써 지연을 최소화하고, 연산 자원을 효율적으로 분배할 수 있다. 또한 하나의 플랫폼에서 기능을 통합적으로 관리함으로써 시스템 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 결과적으로 동일한 하드웨어 자원으로도 더 높은 성능을 구현할 수 있는 기반이 마련된다.
특히 OTAOver-the-Air 기반 업데이트를 통해 차량 기능을 지속적으로 개선할 수 있다는 점도 중요한 변화다. 기존 차량이 하드웨어 중심의 고정된 구조였다면, 중앙집중형 플랫폼은 소프트웨어 중심의 유연한 구조로 전환이 가능하다. 이는 차량 출고 이후에도 지속적으로 성능이 향상되는 ‘업그레이드 가능한 제품’으로 변화함을 의미한다.
이러한 변화는 자동차를 ‘소프트웨어 정의 차량SDV, Software Defined Vehicle’으로 전환하는 핵심 기반이 된다. 차량의 성능과 기능이 출고 이후에도 계속 진화할 수 있는 구조가 만들어지는 것이다. 동시에 제조사 입장에서는 새로운 서비스와 수익 모델을 창출할 수 있는 기반이 되며, 자동차 산업의 가치 구조 자체를 변화시키는 요소로 작용할 것으로 기대된다.
중앙집중형 아키텍처는 이러한 구조적 한계를 근본적으로 개선한다. 센서 데이터를 중앙에서 직접 처리함으로써 지연을 최소화하고, 연산 자원을 효율적으로 분배할 수 있다. 또한 하나의 플랫폼에서 기능을 통합적으로 관리함으로써 시스템 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 결과적으로 동일한 하드웨어 자원으로도 더 높은 성능을 구현할 수 있는 기반이 마련된다.
특히 OTAOver-the-Air 기반 업데이트를 통해 차량 기능을 지속적으로 개선할 수 있다는 점도 중요한 변화다. 기존 차량이 하드웨어 중심의 고정된 구조였다면, 중앙집중형 플랫폼은 소프트웨어 중심의 유연한 구조로 전환이 가능하다. 이는 차량 출고 이후에도 지속적으로 성능이 향상되는 ‘업그레이드 가능한 제품’으로 변화함을 의미한다.
이러한 변화는 자동차를 ‘소프트웨어 정의 차량SDV, Software Defined Vehicle’으로 전환하는 핵심 기반이 된다. 차량의 성능과 기능이 출고 이후에도 계속 진화할 수 있는 구조가 만들어지는 것이다. 동시에 제조사 입장에서는 새로운 서비스와 수익 모델을 창출할 수 있는 기반이 되며, 자동차 산업의 가치 구조 자체를 변화시키는 요소로 작용할 것으로 기대된다.
수많은 ECU 사이의 데이터 간섭과 지연이 발생하던 기존 구조(왼쪽)를 탈피해,
모든 정보를 한곳에서 집중 연산하는 통합 제어시스템(오른쪽)으로 재편했다.
이 플랫폼은 Lv.4 자율주행에 필요한 방대한 센서 데이터를
지연 없이 처리할 수 있는 ‘중앙집중형 두뇌’ 역할을 수행한다
모든 정보를 한곳에서 집중 연산하는 통합 제어시스템(오른쪽)으로 재편했다.
이 플랫폼은 Lv.4 자율주행에 필요한 방대한 센서 데이터를
지연 없이 처리할 수 있는 ‘중앙집중형 두뇌’ 역할을 수행한다
자율주행을 넘어 모빌리티 산업의 재편으로
유니트론텍의 중앙집중형 자율주행 컴퓨팅 플랫폼ADCM을 탑재한 실증 차량.
중앙집중형 컴퓨팅 플랫폼은 단순한 기술 변화에 그치지 않고, 모빌리티 산업 전반의 구조를 바꾸는 기반이 된다. 차량 내부 구조가 단순화되고 소프트웨어 중심으로 재편되면서 새로운 서비스 모델이 가능해진다. 특히 차량이 하나의 플랫폼으로 기능하면서 다양한 애플리케이션과 서비스가 결합할 수 있는 환경이 조성된다.
대표적으로 로보택시, 자율 배송, 무인 대중교통 등 다양한 자율주행 기반 서비스의 상용화가 가속화될 것으로 기대된다. 또한 공항·물류센터·스마트시티 등 특정 환경에서의 자율주행 적용도 빠르게 확산될 전망이다. 이러한 변화는 단순한 이동 수단을 넘어, 모빌리티를 하나의 서비스 산업으로 확장하는 계기가 된다.
이러한 변화의 중심에는 ‘고성능 컴퓨팅 플랫폼’이 있다. 차량이 스스로 인지하고 판단하며 제어하는 모든 과정은 결국 데이터 처리와 연산 능력에 의해 결정되기 때문이다. 특히 다양한 센서 데이터를 통합적으로 처리하고, 실시간으로 판단할 수 있는 구조가 자율주행 성능을 좌우하는 핵심 요소로 작용한다.
대표적으로 로보택시, 자율 배송, 무인 대중교통 등 다양한 자율주행 기반 서비스의 상용화가 가속화될 것으로 기대된다. 또한 공항·물류센터·스마트시티 등 특정 환경에서의 자율주행 적용도 빠르게 확산될 전망이다. 이러한 변화는 단순한 이동 수단을 넘어, 모빌리티를 하나의 서비스 산업으로 확장하는 계기가 된다.
이러한 변화의 중심에는 ‘고성능 컴퓨팅 플랫폼’이 있다. 차량이 스스로 인지하고 판단하며 제어하는 모든 과정은 결국 데이터 처리와 연산 능력에 의해 결정되기 때문이다. 특히 다양한 센서 데이터를 통합적으로 처리하고, 실시간으로 판단할 수 있는 구조가 자율주행 성능을 좌우하는 핵심 요소로 작용한다.
앞으로 자율주행 기술은 단순한 주행 보조를 넘어 하나의 독립적인 지능 시스템으로 발전할 것이다. 그리고 그 핵심에는 중앙집중형 아키텍처 기반의 컴퓨팅 플랫폼이 자리 잡게 될 것이다. 이는 자동차 산업뿐 아니라 도시 인프라, 물류, 서비스 산업에까지 영향을 미치는 광범위한 변화로 이어질 가능성이 크다.
㈜유니트론텍은?
유니트론텍은 1996년 설립된 반도체 및 디스플레이 전문 기업으로, 글로벌 벤더와의 파트너십을 기반으로 다양한 전자부품을 국내외 고객사에 공급하고 있다. 메모리, MCU, 아날로그 반도체와 디스플레이 패널 유통을 중심으로 성장해왔으며, 최근에는 자동차 전장화와 자율주행 기술 확산에 맞춰 사업 영역을 확대하고 있다. 특히 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼 설계 및 시스템 통합 역량을 바탕으로, 자율주행 시대에 대응하는 ‘모빌리티 솔루션 기업’으로의 전환을 추진 중이다.
Mini Interview
정태욱 ㈜유니트론텍 기업부설연구소 ＨＷ개발팀 수석연구원
“이 프로젝트의 핵심은 수많은 데이터를 한곳에서
지연 없이 처리하는 ‘통합 기술’에 있습니다.”
지연 없이 처리하는 ‘통합 기술’에 있습니다.”
Q1. 현재 이 기술은 실제 적용까지 어느 정도 단계에 와 있나요?
현재 해당 플랫폼은 핵심기술과 시스템 구조가 확보된 상태이며, 실제 차량 적용을 목표로 한 검증 단계까지 진행되고 있습니다. 일부 요소 기술은 상용화에 근접한 수준이며, 향후 양산 적용을 위한 안정성 확보와 최적화가 중요한 과제로 남아 있습니다. 특히 다양한 주행 환경에서의 신뢰성 검증과 장기 운용을 고려한 시스템 안정성 확보가 상용화의 핵심 기준이 될 것으로 보고 있습니다.
Q2. 이 플랫폼의 성능을 좌우하는 핵심은 무엇이라고 보시나요?
고성능 연산 처리 능력과 기능 안전성, 그리고 안정적인 데이터 처리 구조가 핵심입니다. 특히 AI 가속기 기반의 연산 최적화와 ISO 26262 기준을 만족시키는 안전 설계, 센서 데이터의 실시간 처리 구조가 동시에 확보되어야 합니다. 이 세 가지 요소가 균형을 이루지 못하면 자율주행 시스템 전체의 신뢰성과 성능이 크게 저하될 수 있습니다.
Q3. 개발 과정에서 가장 난도 높았던 부분은 무엇이었나요?
대규모 센서 데이터를 실시간으로 처리하면서도 시스템 안정성을 유지하는 것이 가장 큰 과제였습니다. 이를 위해 병렬 처리 구조 설계와 데이터 경로 최적화, 발열 및 전력 관리까지 복합적으로 고려한 설계가 필요했습니다. 특히 제한된 차량 환경 내에서 성능과 효율을 동시에 만족시키는 균형 설계가 중요한 도전 과제였습니다.
Q4. 글로벌 자율주행 플랫폼과 비교할 때 차별화되는 지점은 무엇인가요?
글로벌 기업들이 특정 SoC 기반의 폐쇄형 플랫폼을 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 당사는 다양한 반도체를 유연하게 조합할 수 있는 개방형 구조를 채택하고 있습니다. 이를 통해 고객 맞춤형 설계와 빠른 기술 대응이 가능하다는 것이 강점입니다. 또한 특정 벤더에 종속되지 않는 구조로 기술 변화에 유연하게 대응할 수 있다는 점도 중요한 경쟁력입니다.
Q5. 앞으로 자율주행 기술 발전 속에서 이 플랫폼은 어떤 방향으로 진화할까요?
이 플랫폼은 자율주행 시스템의 ‘두뇌’ 역할을 수행하며, 센서 데이터를 통합해 인지·판단·제어를 실시간으로 수행하는 핵심 구조입니다. 향후에는 단순 연산을 넘어 AI 기반 판단 기능을 강화한 지능형 시스템으로 발전하며, 소프트웨어 정의 차량과 자율 모빌리티 구현의 핵심 기반이 될 것으로 보고 있습니다. 또한 차량 내 다양한 기능을 통합적으로 제어하는 중심 플랫폼으로 역할이 확대될 것으로 예상됩니다.
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