첫 입사 후 모르는 용어가 너무! 너무 많아 노션 한 페이지에 모르는 용어를 쭉 정리한 적이 있다.

꾸준히 추가하려 했으나 지금은 못 하는 중..

그리하여 복기할 겸 여기에 옮겨 보려고 한다.

순서는 딱히 없음. 그때그때 모르는 단어를 순서대로 정리했기 때문입니다

그래서 노션에는 위처럼 색인으로 링크를 모아놨었는데 티스토리에는 그런 기능 없겠지..?

Mobility Terminology

ITS

: Intelligent Transport System
: 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transport System)은 도로와 차량 등의 하드웨어 중심의 기반시설에 통신, 전자, 제어, 컴퓨팅 기술 등의 소프트웨어 기술을 결합하여 차량 및 기반 교통시설이 상호보완적으로 작동하여, 안전하고 쾌적하고 효율적인 교통을 실현 가능하게 하는 교통네트워크와 정보통신네트워크 간의 통합시스템이다.

C-ITS

: 차량이 주행 중 운전자에게 주변 교통상황과 급정거, 낙하물 등의 사고 위험 정보를 실시간으로 제공하는 시스템
: 참고 자료 (클릭)

ToF

: Time of Flight
: ToF 모듈은 피사체를 향해 발사한 빛이 튕겨져 돌아오는 시간으로 거리를 계산, 사물의 입체감과 공간 정보, 움직임을 인식하는 3D 센싱 부품이다. 생체인증, 동작 인식은 물론 AR, 가상현실(VR) 등의 기능을 구현할 수 있어 차별화된 사용자 경험을 제공한다.

Ridar

: 레이더(Radio Detection and Ranging, Radar)는 전자기파를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 신호를 수신하여 물체와의 거리를 측정하는 센서로, 200m 이상까지 탐지 가능한 장거리 레이더(Long-Range Radar, LRR)와 10m 정도까지 탐지하는 근거리 레이더(Short-Range Radar, SRR)로 구분된다.

LiDAR

: 라이다(Light Detection And Ranging, Lidar) 센서는 빛을 이용해 주변 물체 및 장애물 등을 감지하는 센서를 말하며, 평면적 정보만 획득하는 2D 스캔 라이다와 공간적 정보를 획득하는 3D 스캔 라이다로 구분된다. 레이더 대비 라이다의 강점은 정밀한 3D 거리 정보를 획득할 수 있는 3D 스캔 라이다 기술이며, 최근 차량용 라이다 기술 트렌드는 3D 스캔 라이다의 상용화를 위한 저가격화 및 소형화에 집중되고 있다.

HMI

: Human Machine Interface (사용자 인터페이스)
: 참고 자료 (클릭)

DSRC

: 단거리 전용 통신(Dedicat short-range communications) 또는 줄여서 DSRC는 주로 차량 통신에 사용할 수 있고 정해진 규약과 기준에 부합하는 단방향 또는 양방향의 단거리 무선 통신 채널이다.
: 지능형 교통체계(ITS)에서 사용

ADAS

: Advanced Driver Assistant System (첨단 운전자 보조 시스템)

아래는 ADAS 기술

ACC Adaptive Cruise Control (지능형순항제어)
→ ADAS는 교통 환경에 따라 속도를 조절할 수 있는 기능인 '적응형 크루즈 컨트롤(Adaptive Cruise Control, ACC)'을 핵심기술로 해 발전 중
LKS 차선유지보조시스템
UWS 전후방 감지
FRMS 전후방 모니터링 시스템
LDWS(LDW) 차선이탈경보시스템
APS 자동주차보조
LCDAS 차선변경지원시스템
DZWS 차내경고시스템
PCS 충돌예방안전
AFS 배광가변전조

FSD

: 테슬라 자율주행기술

MaaS

: Mobility as a Service
: 다양한 교통 서비스를 예약, 이용, 결제할 수 있도록 통합한 플랫폼 서비스

V2X (V2V, V2I, V2P, V2N)

: Vehicle to X
: V2X란 운전 중 다른 차량 및 도로 인프라 등과 통신하면서 보이지 않는 곳에서의 교통상황 정보를 수집하거나 공유하는 통신기술을 말한다. V2X에서 X는 모든 것(Everything)을 의미하며 차량(Vehicle), 인프라(Infrastructure), 보행자(Pedestrians), 네트워크(Network) 등이 해당된다.

V2V (Vehicle to Vehicle)
차량과 차량 간 통신기술이다. 이동 중이거나 정차 중인 차량 간 신호와 데이터를 송수신하여 일정 범위 내에 있는 자동차들이 각자의 위치와 속도 정보, 주변 교통상황 등을 교환하고 돌발상황을 대처할 수 있도록 한다. 즉, V2V 통신기술 이용 시 앞차와의 사고 등 운전하면서 발생할 수 있는 정보들을 뒤에 오는 차량에게 전달함으로써 연쇄 추돌을 방지할 수 있는 것이다.

V2I (Vehicle to Infrastructure)
차량과 도로 인프라 간 통신기술이다. 차량 내 설치된 단말기와 도로에 설치된 노변 기지국(RSE: Road Side Equipment)간 통신으로 차량으로부터 주행 정보를 수집하여, 중앙 서버에서 분석한 뒤, 교통상황 및 도로상황을 차량에게 제공하는데 사용된다. V2I를 통해 차량에서는 실시간 교통상황 및 돌발상황을 제공받을 수 있어 교통정체나 교통사고를 사전에 예방할 수 있다.

V2P (Vehicle to Pedestrian)
차량과 보행자 간 통신이다. 모바일 기기를 지닌 개인 혹은 보행자나 이륜차 탑승자와의 정보 교환을 의미하고, 특히 스마트폰이나 이어폰을 사용한르ㅏ 차량을 인지하지 못한 보행자, 사각지대를 달리고 있는 자전거 등과의 사고를 예방한다.

V2N (Vehicle to Network)
차량과 네트워크 간 통신이다. 네트워크를 통해 교통사고 상황, 도로 정체구간 등의 정보를 실시간으로 제공 받을 수 있어 운전자가 유연하게 대처할 수 있도록 한다.

Mckinsey, The future of navigation in a digitized world

what3words

: 3개의 단어를 이용하여 3m*3m 단위의 위치를 표기

장점

1.

예를 들어, 우리가 택시를 타면 기사님(혹은 어플에) 건물 단위로만 이야기할 수 있음. (주소도 건물을 가리키니까!)

어디 통로, 어디에 있는 문, 길의 어떤 특정 위치를 가리키기 어렵다는 한계가 존재

=> what3words를 이용한다면?

3m*3m 단위로 위치를 표기하기 때문에 (1) 정확한 위치를 지정할 수 있고, (2) 우리가 사용하는 '단어'를 이용하기 때문에 말하기도 이해하기도 쉬움

2.

Future Mobility에 이게 왜 중요한가?

현재의 모빌리티에도 음성 인식이 적용되어 있지만, 사용하기가 매우 어려움. 

숫자로 이루어진 주소를 말하면 차가 못 알아듣고, 아직 정밀한 음성 인식까지 기술이 발전하지 않았음

what3words는 '단어'를 이용하기 때문에 주소보다 훨씬! 기계가 알아듣기 쉽다.

+ what3words의 알고리즘으로 단어를 배정하는데, 기계가 알아듣기 쉽고 + 혹여 비슷한 단어로 알아들어 헷갈리지 않도록 장치함

예를 들어, Soap Crystal Cake와 Soap Crystal Cave가 있다면? (완전 임의 예시임)

Cake와 Cave를 음성 인식이 잘못 이해할 수 있음. 그렇기 때문에 이런 비슷한 단어는 같은 한국 내에 위치하게 하는 게 아닌 완전 다른 곳 ex. 영국에 배치함

-> 그럼 잘못 알아들어도 차가 엥? 여긴 너가 차로 못 가 <라고 안내할 수 있음!

적용 사례

실제로 벤츠에서 what3words를 적용했다고 한다.

한계

1. 아직 전세계 모든 곳에 적용되지는 않았음

2. z axis (높이)에는 적용되지 않음

3. (내생각1) 나라마다 언어가 다른데 전세계 공용으로 사용했을 때 사람들이 주소를 읽을 수 있을까? what3words는 영어만 사용하는 게 아니고, 각 나라의 단어를 사용하기도 함(표기는 영어로 하는듯) 근데 영어도 처음 보는 단어는 어떻게 읽어야 하는지 모르는데요..

4. (내생각2) 기계한테는 편할 것 같음. 근데 사람이 이걸 다 외울 수 있다고..? 근데 기계한테만 이걸 적용한다고 해도 이건 "쉽게 말하고 잘 알아듣는다"는 특성이기 때문에 음성 인식 특화이고 사실 이외 측면에서는 쓰기도 읽기도 길어서 불편한 점이 더 많을 것 같다.. 근데 현재 음성인식 수준에서는 잘 쓸 수 있긴 할 듯

변화 이유

1. 공간적 측면
   • 자율주행 개발과 함께 ECU 개수 점차 증가
   • 전체 자동차 제조원가 중 전장품 원가 및 유지보수 비중 20% → 38%, 향후 50% 넘을 전망
   • 자율주행 개발 위해서는 현재 + 측위모듈, V2X 통신모듈 등 추가 차량 탑재 필요
   • 자동차: 한정된 공간에서 더 넓은 실내공간 확보가 중요
     - 소나타 모델의 경우 발전하며 실내 공간 226mm 증가, 트렁크 용량 23.8% 증가
2. 시스템 설계 관점
   • ECU와 센서, Actuator와 Point-to-Point로 연결되면서 복잡도 증가 → CAN 도입 이후 일부 개선
   • ECU가 계속 증가하면서 복잡도 빠르게 증가
   • 도메인(Power, Chassis, Body 등)에 따라 네트워크를 구분하고, 다시 Local 네트워크 구성
3. 설계 관점
   • 와이어링 하네스
     • 배선량과 커넥터 사용 축소
     • 동일 등급 내 차종별로 공용화된 와이어링 적용을 위한 와이어링 플랫폼 설계
     • 와이어링 하네스 비용 증가에 따라 와이어링 하네스를 최적화해서 설계할 수 있도록 차량 내에서 ECU 위치를 선정하는 설계 방식 적용 필요
   • 전장품 하드웨어
     • 사용되고 있는 ECU 간의 통합
       - 2개의 저용량 MCU보다 1개의 고용량 MCU 사용이 설계 비용과 공간활용 측면에서 유리
     • 표준회로 적용으로 규모의 경제 실현

현황

• 기능이 증가하면서 더 많은 제어기가 사용되고 있고, ECU 간에 중복된 기능이 탑재되거나 불필요한 기능이 여전히 남아있는 등 전기전자 설계에 어려움을 겪고 있음
• 신 차종을 개발하면서 개발 기간을 단축시키고 재료비는 절감해야 하는 어려움이 있음
  → 차종별로 공용화된 시스템과 부품 사용 (비용 및 시간 절약)
• 시스템 레벨에서 차량 전체 최적화 달성 필요

지향점

• 단위 부품 레벨에서의 최적화가 아닌 시스템 레벨 최적화를 위한 설계를 할 것
• 시스템 구성에 사용된 전기전자요소가 재사용성과 확장성을 가질 것
• 필요 이유
  • 더이상의 ECU 추가가 경제적이지 않으며, OEM에서 시스템 관리하기에 복잡
  • ECU 통합 Architecture (Integration Architecture) 단계를 넘어 시스템에서 도메인 전체를 제어하는 중앙제어 아키텍처(Centralization Architecture)로 전환 필요

단계

1. Integrated (현재)
   - 각 ECU가 Module에 존재
2. Central Gateway (도입 중)
   - Central Gateway ↔ ECU
   - Domain 내의 ECU를 Central Gateway가 중개
3. Domain Control
   - Central Gateway ↔ DCU(Domain Controller) ↔ ECU
   - Central Gateway가 DCU 중개 (Domain Fusion 역할)
4. Zone Control
   - Zonal Computer ↔ DCU(Domain Controller) ↔ ECU

참고한 자료

- 자율주행자동차를 위한 차세대 E/E 아키텍처 설계 동향, 박지훈, 자동차부품연구원 (2016. 04)

- 기타 구글 검색 이미지