메르세데스-벤츠 CLA, 유로 NCAP 최고 안전 등급 획득...엔비디아 AI 기술 탑재

엔비디아 DRIVE AV 플랫폼과 Halos 아키텍처로 2025년 최고 성능 차량 선정

[한국정보기술신문] 메르세데스-벤츠의 CLA 모델이 엔비디아의 인공지능 기반 자율주행 소프트웨어를 탑재해 유로 NCAP(European New Car Assessment Programme)로부터 2025년 최고 성능 차량으로 선정됐다. 이번 수상은 AI 기반 운전자 보조 기술이 차량 안전 평가의 새로운 기준으로 자리잡고 있음을 보여주는 사례로 평가받고 있다.

엔비디아는 22일(현지시간) 공식 블로그를 통해 메르세데스-벤츠 CLA가 엔비디아 DRIVE AV 소프트웨어 플랫폼을 탑재해 올해 최고 종합 안전 점수를 획득했다고 밝혔다. 메르세데스-벤츠 그룹의 올라 칼레니우스 CEO는 유로 NCAP이 차량 안전을 평가할 때 수동 및 능동 시스템을 모두 평가하며, 완벽한 점수를 받기 위해서는 최첨단 첨단 운전자 보조 시스템이 필요하다고 강조했다.

5년간의 협력 결실

칼레니우스 CEO는 이번 성과가 메르세데스-벤츠와 엔비디아가 실제 안전성을 향상하고 고객에게 실질적인 가치를 제공하기 위해 5년간 협력한 결과라고 설명했다. 유로 NCAP은 약 30년간 유럽의 독립적인 차량 안전 평가 기관으로서 유럽 정부, 자동차 단체, 소비자 그룹의 지원을 받아 운영되고 있다.

유로 NCAP은 실제 안전성을 반영하는 4개 카테고리에 걸쳐 차량을 평가한다. AI 기반 운전자 보조 시스템과 가장 관련이 깊은 카테고리는 취약한 도로 이용자와 안전 보조 카테고리로, 자동 긴급 제동, 차선 유지 지원, 속도 지원 등 충돌 예방을 돕는 기술을 평가한다. 표준 장비로 5성급 등급을 받은 차량만이 최우수 등급 인정을 받을 수 있으며, 수상자는 모든 카테고리의 가중 점수로 결정된다. 2025년에는 역대 최다인 49개 모델이 테스트를 받았다.

AI 안전의 이중 안전장치 구조

메르세데스-벤츠 CLA는 엔비디아 DRIVE AV로 구축됐으며, 이는 자동차 제조업체가 지능적일 뿐만 아니라 예측 가능하고 검증 가능하며 실제 환경에서 복원력 있는 시스템을 제공할 수 있도록 설계된 이중 스택 아키텍처다. 이 아키텍처는 AI 기반 엔드투엔드 주행 시스템과 병렬 클래식 안전 스택을 결합해 자율주행 감지, 계획, 실행 전반에 걸쳐 이중화를 제공한다.

CLA는 또한 센서 다양성과 하드웨어 이중화를 차량의 전체 설계에 통합하는 엔비디아 DRIVE Hyperion 아키텍처를 기반으로 구축됐다. 이 접근 방식의 핵심은 엔비디아 Halos로, 하드웨어, 소프트웨어, 도구, 개발 프로세스, 인증 지원을 포괄하는 종합 안전 시스템이다.

제3자 인증도 신뢰 구축에 중요한 역할을 했다. TÜV SÜD는 엔비디아의 자동차 시스템온칩, 플랫폼, 소프트웨어 엔지니어링 프로세스에 대해 ISO 21434 사이버보안 프로세스 인증을 부여했다. 또한 엔비디아 DriveOS 6.0은 ISO 26262 자동차 안전 무결성 수준(ASIL) D 표준을 준수한다. TÜV Rheinland는 복잡한 전자 시스템의 안전 요구사항과 관련해 엔비디아 DRIVE AV에 대한 독립적인 유엔 유럽경제위원회(UNECE) 안전 평가를 수행했으며, 엔비디아는 이를 성공적으로 완료했다.

희귀 상황 대응 능력 강화

엔비디아는 최근 Alpamayo 계열의 오픈 AI 모델, 시뮬레이션 도구, 데이터셋을 공개했다. 이를 통해 자율주행 차량은 학습하지 않은 희귀한 롱테일 이벤트도 시나리오를 작은 단계로 세분화하고, 여러 가능한 조치를 추론한 후 최종적으로 가장 안전한 조치를 선택할 수 있다. 이러한 모델을 엔비디아 DRIVE AV 이중 스택 아키텍처의 병렬 클래식 안전 스택과 함께 사용하면 차량이 안전한 경계 내에서 작동하도록 추가 보호 계층을 제공한다.

데이터와 시뮬레이션을 통한 안전 훈련

현대의 AI 기반 안전 시스템은 어떤 인간도 평생 경험할 수 없는 수준의 주행 시나리오를 학습한다. 엔비디아의 클라우드-투-카 개발 방식은 실제 데이터를 수십억 마일의 시뮬레이션으로 변환한다. 이를 위해 신경망 훈련에는 엔비디아 DGX 시스템을, 시뮬레이션에는 엔비디아 Omniverse 및 Cosmos 플랫폼을, 차량 내 컴퓨팅에는 엔비디아 DRIVE AGX를 사용한다.

이 방법론은 안전 검증의 중요한 과제를 해결한다. 즉, 실제 환경에서 안정적으로 테스트하기에는 너무 위험하거나 너무 드문 희귀하지만 고위험 엣지 케이스를 탐색하도록 AI를 훈련시키는 것이다. 이러한 희귀 상황을 나타내는 합성 시나리오를 생성함으로써 AI 시스템은 사람을 위험에 빠뜨리지 않고 개발 중에 적절한 대응을 학습할 수 있다.

CLA의 인정은 단일 모델이 최고 등급을 받는 것 이상의 의미를 지닌다. 이는 현대 차량에서 안전이 무엇을 의미하는지에 대한 광범위한 변화를 반영하며, 신뢰할 수 있는 충돌 보호와 사고를 미리 방지하도록 설계된 AI 지원 운전자 보조 시스템이 결합되고 있음을 보여준다.

한국정보기술신문 인공지능분과 김성현 기자 news@kitpa.org