1. 차량 컴퓨팅의 개요

가. 정의 및 구성

차량 컴퓨팅은 자율주행 및 커넥티드 차량 시대의 핵심 요소로, 다음 세 가지 계층으로 구성된다.

• 온보드 컴퓨팅(Onboard / In-Vehicle Computing)

• 에지 컴퓨팅(Edge Computing)

• 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)

각 계층은 데이터 처리 위치와 지연 시간, 컴퓨팅 성능, 확장성 측면에서 차별화된 역할을 수행합니다.

2. 온보드 컴퓨팅

가. 정의 및 역할

온보드 컴퓨팅은 차량 내부에 탑재된 ECU, 도메인 컨트롤러, 게이트웨이 등을 활용해 실시간으로 데이터를 처리하는 컴퓨팅 방식입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 센서 데이터 수집 및 실시간 분석

• 딥러닝 기반 객체 인식 및 경로 계획

• 긴급제동, 충돌 경고, 에어백 제어 등 시간 민감 제어

나. 필요성

자율주행차는 카메라, LiDAR, 레이더, 초음파 센서 등으로부터 대량의 데이터를 실시간으로 생성합니다. 이 데이터를 클라우드로 전송해 처리하는 방식은 과도한 지연(latency)을 야기하므로, 차량 내부에서 실시간 처리해야 안전성과 반응성이 확보됩니다.

3. 에지 컴퓨팅

가. 정의 및 유형

에지 컴퓨팅은 사용자 또는 데이터 생성 위치에 가까운 곳에서 수행되는 컴퓨팅으로, 차량 컴퓨팅에서는 두 가지로 나뉜다.

① 온보드 에지 컴퓨팅:
차량 내부에서 이루어지는 컴퓨팅으로, 온보드 컴퓨팅과 유사 개념

② 오프보드 에지 컴퓨팅:
차량 외부의 근거리 위치(기지국, 도로변 장치, 액세스 포인트 등)에서 수행되는 컴퓨팅

나. 오프보드 에지 컴퓨팅의 역할

실시간 통신을 요구하는 자율주행 어플리케이션에 적합하며, 네트워크 지연을 줄이고 처리 성능을 높입니다. 적용 예시로는 다음과 같습니다.

• 스마트 교통 관리 시스템

• 교차로 충돌 경고 시스템

• 상황 인식 시스템(Situational Awareness)

4. 클라우드 컴퓨팅

가. 정의 및 특징

클라우드 컴퓨팅은 차량과 물리적으로 떨어진 위치에서 원격으로 데이터를 처리하는 방식입니다. 지연 시간은 길지만, 대용량의 데이터 저장 및 고성능 계산이 가능하며, 다음과 같은 용도에 활용됩니다.

• OTA 업데이트
• 지도 개선 및 증강
• 클라우드 기반 게임/업무 환경 (In-Car Office)

5. 에지 vs 클라우드: 비교 분석

가. 기술적 비교

항목	에지 컴퓨팅	클라우드 컴퓨팅
지연 시간	짧음	김
이동성	우수	제한적
위치	차량 또는 근거리	원거리
의사결정	로컬	원격
통신	실시간	대역폭 제약
보안성	높음	다소 낮음
확장성	분산형	집중형
저장 용량	제한적	확장 용이
환경 인식	가능	불가능
소비 전력	제한적	제한 없음
계산 성능	중간	매우 높음
하드웨어	주로 ASIC	주로 CPU, GPU, FPGA

6. 미래 차량 컴퓨팅 구조

가. 통합 아키텍처

미래 차량은 Onboard + Edge + Cloud의 하이브리드 구조로 구성될 것입니다.

예: 스마트 교통 시스템

• 차량 센서 데이터 + 외부 교통/위치/이미지 정보 → 통합 분석
• 최종적인 안전 판단은 차량 내부에서 실시간으로 수행

나. 데이터 흐름의 요구 사항

• 실시간 및 비실시간 데이터가 차량, 에지, 클라우드 간 원활하게 교환되어야 함
• 이때 핵심은 "지연 최소화 + 통합 분석 + 안전 확보"의 균형

이와 같이, 차량 컴퓨팅은 단순한 IT 시스템이 아닌, 물리적 환경에서 안전성과 실시간성을 동시에 만족시켜야 하는 복합적 아키텍처입니다. 미래의 SDV를 위한 기반으로, Onboard–Edge–Cloud의 조화로운 협력은 필수적입니다.

<참고 자료>
전재욱 교수님, SDV 이해하기(K-MOOC), 성균관대학교 반도체시스템공학과, '24.12.09.~'25.02.28.