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[IT뉴스]"자율주행차 실시간 연산·통신으로 자원 최적 분산 가능하죠"

온카뱅크관리자

2025-06-11 17:17:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">DGIST 최지웅·좌훈승·김백규 교수 공동연구팀<br>'통합 네트워크-컴퓨팅 부하분산 시뮬레이터' 개발<br>교통 데이터량 많아도 안정적 처리율↑·에너지↓<br>"최적화·실도로 인증 거쳐 3~5년 내 실용화 가능"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="0EMBwCyjyG">
          <p contents-hash="5e7f6c161f40d6489c79c20d665f0457ac69b7928aaaa2aeee8d89e8871c49ad" dmcf-pid="pDRbrhWAlY" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김범준 기자] 차량 엣지 컴퓨팅(VEC) 기술과 연동한 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있는 국내 연구 결과가 나왔다. 이를 통해 6G 기반 지능형 자율주행 시스템의 상용화가 앞당겨질 수 있다는 전망이 따른다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="62d152f1b98f129b6821c8e536a352fc1ef5685c593bfa345fa23bde810b750c" dmcf-pid="UV1h4MnblW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="대구경북과학기술원 전기전자컴퓨터공학과 공동연구팀. (앞줄 왼쪽부터) 좌훈승·최지웅·김백규 교수(사진=DGIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/11/Edaily/20250611170804315iqhu.jpg" data-org-width="568" dmcf-mid="F4xjpBf5CX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/11/Edaily/20250611170804315iqhu.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            대구경북과학기술원 전기전자컴퓨터공학과 공동연구팀. (앞줄 왼쪽부터) 좌훈승·최지웅·김백규 교수(사진=DGIST)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="72681a50a4a718441afba94e3b898ddeea5e65a72741755c2aacc93b8fa768a0" dmcf-pid="uftl8RLKWy" dmcf-ptype="general">
           대구경북과학기술원(DGIST)은 전기전자컴퓨터공학과 최지웅·좌훈승·김백규 교수 공동연구팀이 산·학·연 공동연구를 통해 차세대 6G 서비스에 최적화한 ‘통합 네트워크-컴퓨팅 부하분산(INCL Balancing) 시뮬레이터’를 개발했다고 11일 밝혔다.
          </div>
          <p contents-hash="3511a1dc98db017880f4b12d36404463a2251585b7c11390c3dbc292f192b6a1" dmcf-pid="74FS6eo9CT" dmcf-ptype="general">새롭게 개발한 시뮬레이터는 실제 도로 시나리오 기반 자율주행 시뮬레이터(VTD)와 네트워크·컴퓨팅 시뮬레이터(MATLAB 기반)를 통합한 구조다. 시공간 변화에 따른 네트워크 품질, 컴퓨팅 자원 상태, 에너지 소비량 등을 통합적으로 고려해 실시간 제어가 가능하다.</p>
          <p contents-hash="0a015ffef9eab56986eb5f2e3421f5693871584db9d2e187a0356814b4921d78" dmcf-pid="z83vPdg2hv" dmcf-ptype="general">현재 자율주행 차량 시스템은 차량 내부에서 모든 센서 데이터를 처리하거나, 일부 데이터를 차량 엣지 컴퓨팅(VEC) 서버로 오프로딩(Off-loading)하는 방식이 일반적이다. 이는 도심 교통 환경처럼 데이터 수집 및 처리량이 많은 상황에서는 네트워크와 컴퓨팅 자원의 병목현상이 복합적으로 발생해 자율주행 안정성에 영향을 줄 수 있다.</p>
          <p contents-hash="580c5da1000ae440134b21cdc914e48e76bd88c8b126fa445320109db0bf2843" dmcf-pid="q60TQJaVhS" dmcf-ptype="general">연구팀은 동적 오프로딩 및 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling) 알고리즘을 개발했다. 실제 도로 상황을 반영한 △군집주행(플래투닝) △교차로 △합류차로 △사고 대응 등 8가지 시나리오와 인천 청라지구 실측 도로 데이터를 활용, 트래픽 및 연산 부하 분산과 지연시간 및 전력 소모 감소를 실험적으로 검증했다.</p>
          <p contents-hash="c033986206c78280aaf556efc67d9852b49ec401f5ed3bee11e26fb027a7e252" dmcf-pid="BPpyxiNfSl" dmcf-ptype="general">시뮬레이션 결과 단순 VEC 오프로딩 방식 대비 평균 21.7% 에너지 절감 효과가 있는 것으로 나타났다. 아울러 기존 비용 최소화 기반 알고리즘 대비 73.3% 향상된 처리율을 달성했다. 기존 방식보다 더 높은 안전성을 확보해 자율주행 차량의 실질적 성능 향상 가능성을 입증했다는 평가다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f0c889f81b2b44a5e294cfa3f7f87e7bfa2b4117567d5307643a90dfb8660ad3" dmcf-pid="bQUWMnj4Th" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="트래픽-인지 통합 네트워크-컴퓨팅 부하 분산 시뮬레이터(INCL Balancing) 모식도.(자료=DGIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/11/Edaily/20250611170805725opex.jpg" data-org-width="569" dmcf-mid="3jo8lY1mTH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/11/Edaily/20250611170805725opex.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            트래픽-인지 통합 네트워크-컴퓨팅 부하 분산 시뮬레이터(INCL Balancing) 모식도.(자료=DGIST)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="8a827be79437dfb9f09d02f36f27f5ca0d46a867cc04d2845799e1bc6497137f" dmcf-pid="KxuYRLA8hC" dmcf-ptype="general">
           최지웅 디지스트 교수는 “자율주행 차량의 실제 도로 주행 테스트, 스마트시티 내 교통 흐름 제어, 플래투닝 시스템 설계, 긴급차량 우선 통행 지원, 도심 내 혼잡 대응형 경로 최적화 등 다양한 분야에 적용될 수 있다”며 “특히 6G 기반 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 환경에서 실시간 자원 최적화가 필요한 차세대 자율주행 서비스 개발에 핵심 도구로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
          </div>
          <p contents-hash="92e46f59a44199473cca11ccfc4334fb41daae99660069b5e4c9ed498bd450b6" dmcf-pid="9FCN0qVZyI" dmcf-ptype="general">그는 실용화까지 “실제 차량 플랫폼에 시뮬레이터 기반 제어 알고리즘을 이식하고, 다양한 도로·트래픽 환경에서의 검증 및 최적화 과정이 추가로 필요하다”면서 “도로교통공단·지방자치단체 등과 협력 기반 테스트베드 구축 및 실도로 인증 테스트까지 포함하면 3~5년 내 실용화가 가능할 것”이라고 봤다.</p>
          <p contents-hash="a8c0ce153b81a647a3e1eb94203b1b8144082ab14294c1280310fc0a339b86ec" dmcf-pid="23hjpBf5yO" dmcf-ptype="general">이번 연구는 네트워크와 컴퓨팅 자원을 통합적으로 고려한 자율주행 기술의 실현 가능성을 처음으로 시뮬레이터 수준에서 입증했다는 점에서 의미가 있다. 통신과 연산 문제를 하나의 최적화 틀 안에서 통합적으로 해결함으로써, 6G 기반의 지능형 자율주행 시스템이 나아가야 할 방향성을 제시한 선도적인 사례로 평가될 수 있다.</p>
          <p contents-hash="e77bb00bc4bc31b43a9e4b3312175a569fb487bcf675f49294cd7dfe89279bc8" dmcf-pid="V0lAUb41vs" dmcf-ptype="general">최 교수는 “향후 고속도로 군집주행, 스마트시티 교차로 제어, 긴급차량 우선 통과 제어 등 다양한 6G 기반 응용 서비스에 확대 적용이 가능할 것”이리며 “자율주행 사업자, 차량 클라우드 플랫폼, 이동통신 사업자들이 활용할 수 있으며 디지털 트윈 기반 서비스로도 확장 가능하다”고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="289f1b56ed14f4a1b188bf69b5f70f9ef708b3af86e070133d8d077ee2a0875f" dmcf-pid="fpScuK8tTm" dmcf-ptype="general">이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP) ‘다중 통신기술 기반 네트워크 로드밸런싱 기술개발’ 과제 지원을 받아 3년간 수행됐다. 서울대·한양대·한밭대·고려대·한국교통대·아이브이에이치(iVH)·지능형자동차부품연구원 등이 공동 참여했다. 연구 결과는 통신 분야 국제 학술지 ‘미국전기전자학회(IEEE) 커뮤니케이션즈 매거진’ 6월호에 게재됐다.</p>
          <p contents-hash="82cb181e2947de8b9081ff16fcd7730008b1400ac4b4694db04604521f49cef9" dmcf-pid="4Uvk796FTr" dmcf-ptype="general">김범준 (yolo@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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