DGIST, 자율주행용 최적 자원 분배 시뮬레이터 개발

[포인트경제] DGIST(총장 이건우) 전기전자컴퓨터공학과 최지웅, 좌훈승, 김백규 교수 공동연구팀이 산학연 공동연구를 통해 차세대 6G 서비스에 최적화된 ‘통합 네트워크-컴퓨팅 부하분산 시뮬레이터(INCL Balancing)’를 개발했다고 11일 밝혔다.

이번 연구는 세계 최초로 자율주행 환경에서 네트워크와 연산 자원을 통합 고려한 부하분산 시뮬레이터를 구현한 성과로 차량 엣지 컴퓨팅(이하 ‘VEC’, Vehicular Edge Computing)과 연동된 자율주행차의 안전성, 실시간 제어 성능, 에너지 효율성을 획기적으로 향상시킬 것으로 기대된다.

현재 자율주행 차량 시스템은 차량 내부에서 모든 센서 데이터를 처리하거나 일부 데이터를 VEC서버로 오프로딩(offloading)하는 방식이 일반적이다.

하지만 도심 교통환경처럼 데이터 수집량과 처리량이 많은 상황에서는 네트워크 및 컴퓨팅 자원의 병목현상이 복합적으로 발생하여 자율주행 안정성에 영향을 줄 수 있어, 최지웅 교수팀은 고려대 곽정호 교수팀 등과 협력해 차량 내 OBU, VEC 서버, 클라우드 서버 간의 연산 및 통신 자원을 통합 고려한 시뮬레이터 프레임워크를 설계하고, 이를 기반으로 동적 오프로딩 및 DVFS 알고리즘을 개발했다.

새롭게 개발된 INCL Balancing 시뮬레이터는 실제 도로 시나리오 기반 자율주행 시뮬레이터와 네트워크·컴퓨팅 시뮬레이터를 통합한 구조로, 시공간 변화에 따른 네트워크 품질, 컴퓨팅 자원 상태, 에너지 소비량 등을 통합적으로 고려해 실시간 제어가 가능하다.

또한 연구팀은 실제 도로 상황을 반영한 8가지 시나리오(플래투닝 주행, 교차로, 합류차로, 사고 대응 등)와 인천 청라지구 실측 도로 데이터를 활용해, 제안 기술이 기존 대비 얼마나 효과적으로 트래픽 및 연산 부하를 분산시키고, 지연시간 및 전력 소모를 줄이는지 실험적으로 검증했다.

특히 연구팀은 차량 간 통신 링크의 신뢰도, 처리 지연, 에너지 소비 등을 고려한 부하 최적화 알고리즘을 수학적으로 설계해 기존 고정형 오프로딩 방식보다 더 높은 안전성과 성능을 확보했다.

시뮬레이션 결과 단순 VEC 오프로딩 방식 대비 평균 21.7% 에너지 절감, 기존 비용 최소화 기반 알고리즘 대비 73.3% 향상된 처리율을 달성해 자율주행 차량의 실질적 성능 향상 가능성을 입증했다.

최지웅 교수는 “이번 연구는 통신 및 연산 자원이 실시간으로 변동하는 자율주행 환경에서 지연 시간, 에너지 효율, 안전성 간의 균형을 시뮬레이션 수준에서 정밀하게 분석할 수 있도록 한 데 의의가 있다”며, “향후 고속도로 군집주행, 스마트시티 교차로 제어, 긴급차량 우선 통과 제어 등 다양한 6G 기반 응용 서비스에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다. 자율주행 사업자, 차량 클라우드 플랫폼, 이동통신 사업자들이 활용할 수 있으며, 디지털 트윈 기반 서비스로도 확장 가능하다”고 말했다.

한편 이번 연구는 정보통신기획평가원의 ‘다중 통신기술 기반 네트워크 로드밸런싱 기술개발’ 과제의 지원을 받아 3년간 수행됐으며, 서울대, 한양대, 한밭대, 고려대, 한국교통대, iVH, 지능형자동차부품연구원 등이 공동 참여했으며, 연구 결과는 통신 분야 세계적 권위 학술지인 IEEE Communications Magazine에 6월 게재됐다.