센서 퓨전이 자율 시스템의 신뢰성, 보안, 효율성을 높이는 방법

센서 퓨전은 사물 인터넷이 확장되고 자율 주행 차량과 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)이 주류가 되면서 현대 기술의 초석으로 남아 있습니다. 이 개념은 1960년대로 거슬러 올라가지만, 오늘날 업계는 어떤 센서 스트림을 결합하고 실행 가능한 인텔리전스를 추출하는 방법에 대한 새로운 통찰을 얻고 있습니다. 적절한 조합은 특정 애플리케이션과 비용, 위험, 이익 간의 균형에 따라 달라집니다.

얼마나 많은 센서 퓨전이 필요한지는 애플리케이션과 비용/위험 이익에 따라 달라집니다 (이미지: SAR Insight and Consulting)

개별 행위자와 국가 지원 기관이 자율 시스템에 대한 위협을 점점 더 가하는 시대에 센서 퓨전은 그 어느 때보다 중요합니다. 정치적 논쟁이 종종 5G의 정보 보안 위험에 초점을 맞추지만, 자율 시스템 운영자를 방해하거나 갈취할 수 있는 멀웨어가 실질적인 위험을 초래합니다. 시스템 아키텍트는 이러한 위협을 인식하고 자동차 및 항공 거대 기업들을 괴롭혀온 값비싼 실수를 피해야 합니다. 예를 들어, 1970년대 Ford Pinto 리콜은 불충분한 안전 조치의 인적 비용을 강조했고, Boeing이 737 MAX의 중요한 센서 퓨전 중복에 추가 요금을 부과하기로 한 결정은 여전히 공급망 전반에 파장을 일으키고 있습니다.

안전성을 넘어, 첨단 센서 퓨전의 경제적 및 건강상의 이점(인간 활동 모니터링 또는 산업 자동화 구동 여부)은 이미 분명합니다.

내결함성 및 회복탄력성

모든 센서와 예측 모델에는 고유한 오류가 있습니다. 동일한 변수에 대한 여러 측정을 집계함으로써 시스템은 신뢰성과 회복탄력성을 얻고, 그렇지 않으면 치명적일 수 있는 실패를 완화합니다. 중복성은 비용과 복잡성을 도입하지만, Ford와 Boeing 사례는 근시안적 지름길이 재앙적인 결과로 이어질 수 있음을 보여줍니다.

공격 저항성

멀웨어 공격자는 끊임없이 센서 기반 시스템을 방해하는 방법을 모색합니다. 강력한 데이터 퓨전 전략과 안전한 프로토콜, AI 기반 이상 탐지를 결합하면 이러한 침입으로부터 운영을 보호할 수 있습니다. 일반적인 공격 벡터에는 다음이 포함됩니다:

• LiDAR 및 카메라의 신호 스푸핑
• ABS 자기 센서나 훼손된 교통 표지판에 대한 신호 제거 및 간섭
• 심어진 멀웨어가 센서를 통해 민감한 정보를 수집하는 사이드 채널 유출

인간 활동 멀티 센서 퓨전

웨어러블 및 주변 센서를 결합하여 인간 행동을 해석하면 우수한 건강 결과와 비용 절감을 제공합니다. 이는 인구 고령화에 따라 매우 중요합니다. 사용 사례로는 노인 돌봄, 낙상 감지, 보안 감시, 운동선수 모니터링, 최초 대응자 상태, 장애인 내비게이션 보조 등이 있습니다.

네트워크에서의 데이터 퓨전

역사적으로 퓨전과 분석은 중앙 서버나 클라우드에서 발생했습니다. 센서의 소형화와 비용 절감으로 이제 엣지 레벨의 AI와 머신 러닝이 가능해졌습니다. 미래의 하이브리드 아키텍처는 세 계층에 걸쳐 데이터 퓨전을 계층화할 것입니다:

• 스마트 디바이스나 게이트웨이에서 여러 입력을 집계하는 저수준 퓨전
• 더 넓은 디바이스 세트에서 심층 분석을 위한 허브 게이트웨이와 엣지 컴퓨팅 노드에서의 중수준 퓨전
• 가장 광범위한 시스템 관점을 제공하는 데이터 센터나 클라우드에서의 고수준 퓨전

운영 비용 절감

센서 퓨전은 자율 장치(UAV, 로보틱스 등)의 범위와 유용성을 확장하여 운영 비용을 절감합니다. 이점으로는 검사 드론의 자동 충돌 회피, 대부분 자율 운송에서의 원격 운전자 개입, 원격 운영 시나리오에서의 인건비 절감 등이 포함됩니다.

트렌드

소비자화가 산업 및 IoT 생태계를 주도하면서 센서, 프로세서, 연결성의 소형화와 비용 절감이 계속되고 있습니다. CES 2020에서는 자동차 및 지능형 운송 시스템에 이로운 더 작은 LiDAR 미러와 같은 MEMS 센서 혁신이 전시되었습니다.

칼만 필터는 연속적인 측정과 예측으로 시스템 상태를 모델링하는 센서 퓨전의 표준 알고리즘으로 남아 있습니다. 점점 더 복잡해지는 시스템에서 아키텍트는 정교한 신호 주입 공격에 대응하기 위해 머신 러닝과 신경망도 사용합니다.

설계자와 아키텍트는 센서 퓨전을 신중하게 통합함으로써 시스템 무결성, 신뢰성, 견고성을 강화하여 오작동과 악의적 활동 모두로부터 사람, 재산, 경제적 이익을 보호할 수 있습니다.

>> 이 기사는 원래 자매 사이트인 EE Times Europe에 게재되었습니다.