혁신 주도: 엣지 컴퓨팅이 자동차 산업을 변혁하는 방식

자동차는 궁극의 엣지 디바이스일 수 있습니다. 지리적으로 분산되어 실시간 스트리밍 데이터를 제공하면서 자율적 행동을 가능하게 합니다.

자동차 분야만큼 엣지가 '엣지다운' 곳은 없습니다. 커넥티드 카부터 커넥티드 팩토리, 커넥티드 피플까지, 엣지는 자동차의 제조 방식과 주행 방식을 모두 바꾸고 있습니다. 네트워크로 연결된 차량이 급증하고, 자동차 제조 현장의 센서 네트워크와 연계된 엣지 시스템도 늘고 있습니다. 이 과정에서 기술 분야와 자동차 분야의 융합이 가속화되고 있습니다.

사례: BMW의 AWS 활용

예를 들어 2015년 BMW 그룹은 새로운 커넥티드 카 애플리케이션에 AWS를 도입했습니다. BMW 7시리즈 차량에서 센서 데이터를 수집해 운전자에게 동적으로 업데이트된 지도 정보를 제공하는 서비스입니다. BMW는 아마존 웹 서비스 기술을 이용해 새로운 카-어-센서(CARASSO) 서비스를 구축했습니다. "AWS에서 실행함으로써 CARASSO는 24시간 내 두 자릿수 규모로 급변하는 로드 요구사항에 맞춰 확장 및 축소할 수 있습니다." 이 기술은 결국 10만 대 차량 대수가 50억 마일 이상 주행하며 수집한 데이터를 처리할 것으로 예상되었습니다.

자동차 엣지 컴퓨팅 컨소시엄(AECC)이 이끄는 길

선도적인 자동차 및 기술 기업을 결집한 자동차 엣지 컴퓨팅 컨소시엄(AECC)이 앞장서고 있습니다. 인텔 펠로우이자 플랫폼 엔지니어링 그룹 무선 표준 수석 기술자인 겐 우(Geng Wu)는 최근 인터뷰에서 "커넥티드 및 자율주행 차량에 대한 시장 수요와 요구사항이 네트워크 엣지로 추가 컴퓨팅 수요를 가속화할 것임을 분명히 봅니다"라고 말했습니다.

AECC 연구자들은 향후 5년간 엣지 분야 발전에 대한 세 가지 예측을 내놓았습니다:

• 커넥티드 차량이 연간 약 1,500억 달러 매출 창출
• 전 세계 커넥티드 차량 대수 약 1억 대 도달
• 차량과 클라우드 간 전송 데이터 볼륨 월 약 100페타바이트 도달

이 모든 것이 엣지 컴퓨팅 덕분에 가능해집니다. "네트워크 인프라를 활용해 지정된 서비스의 특성을 개선할 수 있으며, 저지연 네트워크 환경과 분산 컴퓨팅을 통한 실시간 애플리케이션 응답 실현이 포함됩니다."

그러나 보고서는 아직 할 일이 많이 남아 있다고 경고합니다. "현재 이동통신 네트워크 아키텍처와 클라우드 컴퓨팅 시스템이 커넥티드 차량의 요구사항을 효과적으로 처리하도록 완전히 최적화되어 있지 않습니다. 따라서 시스템 아키텍처 재설계와 네트워크 배포 재고려를 통해 네트워크 트래픽을 더 잘 수용하는 방안을 조사하는 것이 유익합니다."

AECC 연구자들은 커넥티드 차량 효율성을 높이기 위해 '토폴로지 인식 컴퓨팅 및 스토리지 리소스' 배치를 권고합니다. 연구자들은 다음과 같은 서비스 유형이 등장할 것으로 예측합니다:

• 지능형 주행: 클라우드 컴퓨팅 기반 실시간 데이터 지도 생성 및 주행 지원으로, 차량이 클라우드 및 네트워크와 연결되어 차량 간, 차량-클라우드 간 대량 데이터 전송을 촉진해야 합니다.
• 서비스로서의 모빌리티(MaaS): 수집된 모빌리티 데이터는 제3자가 새로운 서비스를 제공하는 데 활용될 수 있습니다. 예: 도로 당국의 교통 흐름 제어. 라이드셰어링, 카셰어링, 주차장 공유 등을 포함하는 '모빌리티 공유', '다중 모달 내비게이션 서비스(다양한 교통수단을 이용한 엔드투엔드 경로 안내)' 등이 포함됩니다. 이러한 서비스는 '지능형 주행, 고정밀 지도, 크루즈 어시스트 위에 구축되어야 합니다.'
• 금융 및 보험: 커넥티드 카에서 생성된 데이터는 보험사가 고객에게 더 가까이 다가갈 기회를 제공합니다. "자동차 보험사들은 운전 습관(운전 행동, 운전 빈도, 시간대 등)을 모니터링해 사용량 기반 보험(UBI) 모델을 채택하고 있습니다. 이를 통해 고객 위험 수준을 더 정확히 평가해 보험사에게 더 합리적인 비용으로 이어집니다. 실시간 정보가 사용자에게 제공되는 미래에는 실시간 동적 보험료 산출이 가능해집니다. 주행 데이터 등 차량 데이터와 운전자 상태 데이터가 처리되어 실시간 보험료 정보 형태로 사용자에게 되돌려집니다."
• 인공지능: "머신러닝 등 AI 기술은 자율주행, 크루즈 어시스트, 고정밀 지도 정보 생성 등에 필요한 지능 역량을 구현하며, 이는 빅데이터와 고도 지능형 분석을 필요로 합니다. 우리의 초점은 분산 컴퓨팅 및 로컬 네트워크에서 이러한 AI 기반 서비스를 가능하게 하는 기술에 있습니다."
• 무선 접속 기술: "무선 기술은 차량을 분산 컴퓨팅 플랫폼과 더 유연한 품질과 비용으로 연결합니다. 셀룰러 기술뿐만 아니라 Wi-Fi, 저전력 광역(LPWA) 등 로컬 무선 접속도 포함됩니다."

여러 면에서 자동차는 대규모 소비자와 기업 사이에 분산되어 지속적인 실시간 데이터 스트림을 제공하면서 자율적 행동과 반응을 지원하는 프로세스를 가능하게 한다는 점에서 궁극의 엣지 디바이스라 할 수 있습니다.