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NHTSA - Functional Safety Assessment of an Automated Lane Centering System 의 Safety Activity 내용 중점 정리 1. IntroductionADAS(Level 2) 및 자율주행(Level 3 이상) 차량을 개발하는 엔지니어라면 차선 중앙 유지(Automated Lane Centering, ALC) 기능의 안전성 확보가 얼마나 중요한지 잘 아실 겁니다. 차선을 따라 차량을 자동으로 중앙에 유지해 주는 이 기능은 편리하지만, 잘못 동작할 경우 큰 사고로 이어질 위험이 있습니다. 그렇다면 기능 안전(Functional Safety) 측면에서 이러한 시스템을 어떻게 분석하고 안전 요구사항을 도출할 수 있을까요?앞선 포스팅에서 설명드린 2018년 8월, NHTSA(미 도로교통안전국)는 “Functional Safety Assessment of an Automated Lane Centering System”라는 보고서(DOT.. 2025. 6. 4.
NHTSA - SOTIF of Lane-Centering and Lane-Changing Maneuvers of a Generic Level 3 Highway Chauffeur System 보고서 정리 1. 개요지난 2020년 11월, 미국 도로교통안전국(NHTSA)이 자율주행차 안전에 관한 흥미로운 보고서를 발간했습니다. 제목을 직역해보면 “일반적인 레벨 3 고속도로 주행(Highway Chauffeur) 시스템의 차로 중앙 유지 및 차로 변경 maneuvers의 의도된 기능 안전성(SOTIF)” 정도인데요. 이 보고서는 자율주행 레벨 3 시스템의 안전을 새로운 관점(SOTIF)에서 분석한 내용을 담고 있습니다. 오늘 포스트에서는 이 보고서가 다루는 내용과, SOTIF란 무엇인지, 그리고 ADAS/자율주행 엔지니어들에게 주는 시사점을 풀어보겠습니다.2. SOTIF란 무엇이고 왜 중요할까?먼저 SOTIF라는 개념부터 알아보겠습니다. SOTIF는 Safety of the Intended Functiona.. 2025. 6. 4.
PEGASUS: 자율주행 시스템 검증을 위한 시나리오 기반 방법론 (1) 1. 개요자율주행 기능을 안전하게 출시하려면 얼마나 많은 테스트 주행이 필요할까요? 기존의 시험 주행 방식으로는 수십억 킬로미터에 달하는 주행이 필요하다는 연구도 있습니다. 이는 현실적으로 불가능하며, 새로운 접근 방식이 필요함을 의미합니다. 독일을 중심으로 한 PEGASUS 프로젝트는 이러한 문제의식에서 출발한 시나리오 기반 검증 방법론으로, 한정된 노력으로 자율주행 시스템의 안전성을 입증하기 위한 체계와 도구를 제시했습니다. 본 포스트에서는 PEGASUS 방법론의 개념과 탄생 배경, 자율주행 검증의 핵심 과제와 PEGASUS의 해결 전략, 시나리오 기반 테스트 체계와 시나리오 분류(Functional/Logical/Concrete), PEGASUS 툴체인과 자동화, 실제 적용 사례와 로드맵, 국제 안.. 2025. 5. 30.
자율주행 엔지니어로서, 머신러닝 업무 프로세스 정리 1. 왜 머신러닝인가?자율주행/ADAS 시스템은 방대한 센서 데이터(카메라, 레이다, 라이다 등)를 처리해야 함전통적 규칙 기반 접근으로는 방대한 변수를 모두 커버하기 어려움머신러닝을 통해 예측(Prediction)과 패턴 분석(Pattern Analysis) 기능을 구현예: 차량 주변 객체(보행자, 차량 등) 인지 → 충돌 위험 예측 → 안전한 제동/차선 변경 결정2. 머신러닝 업무 프로세스2.1 전체 프로세스 개념문제 파악 & 문제 정의데이터 준비모델 구축 & 분석/평가결과 공유모니터링 (실제 시스템에 적용 후, 지속 관찰)이 과정을 ADAS 프로젝트에 대입해보면:문제 파악 & 정의: 예: “고객이 원하는 충돌 방지 기능 정확도를 높이고 싶다.”데이터 준비: 센서(카메라·레이다)에서 수집된 대규모 주.. 2025. 5. 21.
자율주행 엔지니어로서, 데이터 과학과 머신러닝이란 ? 1. 왜 데이터 과학이 주목받는가?4차 산업혁명, 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등의 부상→ 대용량 데이터(Big Data)를 활용해, 기존에 불가능했던 복잡한 문제를 해결차량 분야에서도 자율주행/ADAS 시스템이 복잡해지며, 센서·카메라·레이다에서 실시간으로 쏟아지는 거대한 데이터 처리 필요2. 데이터 과학(Data Science)의 개념과 활용2.1 데이터 과학의 정의“컴퓨터를 활용해 데이터를 분석하고, 현실 문제를 해결하는 작업”예) PayPal의 부정 거래(Fraud) 탐지, 자율주행차의 주변환경 인식(차선·물체 인식 등)2.2 데이터 과학이 발전해온 방향Descriptive Analytics (What happened?): 과거의 데이터를 요약해 ‘무슨 일이 일어났는지’ 서술Diagnosti.. 2025. 5. 21.
ISO26262 - 차량 전기/전자 시스템의 Failure Mode 정리 1. Introduction이번 포스팅에서는 자동차 E/E 시스템에서 흔히 볼 수 있는 하드웨어 구성 요소들을 간단히 살펴보고, 각 요소별로 일반적으로 고려할 수 있는 Failure Mode를 정리해보려 합니다. (해당 내용은 ISO26262 Part5 - Annex D 있는 내용입니다.)ISO 26262 프로젝트를 진행하다 보면, 하드웨어 레벨에서 잠재적인 고장 모드와 그 영향을 파악(FMEA 등)이 필수적입니다. 오늘은 Relay, Harness, Sensor, Actuator, Power Supply, Clock, Digital/Analogue I/O, Bus Interface, Processing Unit, RAM & ROM, Signal Processing Accelerator 같은 요소들의 대.. 2025. 5. 21.
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