자율주행으로 가는 길, 자동차 반도체는 어떤 문제 해결해야 하나

  • 2018-07-04
  • 글 | 스테판 레만(Stephan Lehmann) 독일 뮌헨 NXP 글로벌필드 퀄러티 엔지니어링 부사장



스테판 레만(Stephan Lehmann) 

기술적, 전략적, 시장 정책적 관점에서 본 해결과제


이 글에서는 기술적, 전략적, 시장 정책적 관점에서 본 해결과제들과 실현 가능성에 대해 짚어보고자 한다.

자동차용 반도체는 여러 측면에서 완전한 자율주행을 위한 핵심기술로 꼽힌다. 자동차용 반도체는 자동화된 주행기능을 구현하기 위해 사용되고 있으며, 자동차 제조사들이 개발에 박차를 가하고 있는 분야이기도 하다. NXP는 자동차 산업 내에서 여전히 과소평가되고 있는 생산준비기능(production-ready functions)을 마련하기 위한 조치가 필요하다고 보고 있다. 이 글에서는 기술적, 전략적, 시장 정책적 관점에서 본 해결과제들과 실현 가능성에 대해 짚어보고자 한다.

“우리는 1년에 달성할 수 있을만한 것은 과대평가하고, 10년 정도 걸리는 것은 과소평가한다.”

경제학 전문가이자 작가인 헤르만 쉐러(Hermann Scherer)가 2015년 ATZ엘렉트로니크(ATZelektronik) 창간 10주년 기념호에 보낸 축사에서 한 말이다. 이 기념호에는 반도체 산업에 대한 NXP의 견해를 포함해 자동차산업의 향후 10년에 대한 여러 전문가들의 전망이 담겨 있다.



자동차용 반도체는 다른 산업에 비해 발전속도가 느리다는 의견이 지배적이었다. 그러나 오늘날 자동차산업은 최신 반도체 기술을 기반으로 인터넷에 연결하는 자율주행차량을 시장에 선보이기 위해 매우 공격적으로 개발에 나서고 있다. 그런데 이 야심찬 목표를 달성하기 위한 전제조건은 제대로 갖추고 있는 것일까?

3년 전에는 ‘극적’이라고 묘사됐던 자동차산업의 당면과제들은 이제 그 강도가 한층 더 심화됐다. 아래에 자세히 설명이 되어 있듯 자동차산업은 몇 가지 중요한 과제를 아직 끝내지 못했다. 현 시점에서 엘렉트로니크 10주년 기념호에 제시된 제언을 다시 보면, 현재의 Tier-1 공급업체와 자동차 제조사들에게 여전히 해당된다는 점을 알 수 있다. 이 글에서는 해당 제언을 토대로 지난 3년간 있었던 자동차산업의 변화를 조망한다. 한 가지 획기적인 변화를 꼽자면, NXP가 출시한 S32 자동차용 프로세서 플랫폼을 들 수 있다.

이 플랫폼은 3년 전에는 상상도 못했던 기술성숙도가 반영된 획기적 혁신 사례로, 자동차산업이 자동화된 주행 기능과 미래 비즈니스 모델을 구축하는 토대 역할을 한다.

거대한 통합의 물결

2015년을 기점으로 전례 없는 통합의 물결이 반도체산업을 강타했다. 2015년과 2016년에 각각 발표된 기업 인수건 규모만 따져도 1천억 달러 이상이다. 2017년에는 다소 주춤했으나 통합 움직임은 여전히 이어졌다. 이와 같은 움직임은 기업인수를 통해 2010년 이후 4%에 머물러 있던 반도체 시장의 글로벌 평균 성장세를 견인하고, 매력적인 신규 시장에 대한 활로를 뚫을 수 있을 것이란 기대가 작용했기 때문이다. 2017년 반도체시장은 19%라는 가파른 성장세를 보였지만, 이는 메모리 가격 인상에 따른 결과였다. 여기서 중요한 점은 이러한 통합 움직임이 생산 효율을 강화하기 위한 차원은 아니라는 점이다.

반도체공장의 비용 증가세는 2017년 정점을 찍었다. 가장 최근의 지표로는 2022년 양산을 목표로 신규 반도체 생산시설을 설립하겠다는 세계 최대 수탁 반도체 제조업체 TSMC의 발표가 있다. 약 200억 달러 가량의 투자가 이뤄질 것으로 예상되며, 시설을 전면 가동하려면 연간 제품 판매량과 동일한 수준을 생산해야 할 것으로 보인다.

이러한 조건을 충족할 수 있는 제조업체는 3~4개 밖에 없는 것으로 파악된다. 이처럼 TSMC와 같은 파운드리 업체는 미래혁신을 위해 꼭 필요한 전제조건과도 같다. 하지만 최첨단시설에서 생산을 할 만큼의 수요와 복잡성을 가진 제품은 점점 더 줄어들고 있다. 또한, 제품 자체를 개발하는데 드는 비용이 노드당 최소 50% 이상 오르는 등 매출대비 오름세가 가파르다. 이로 인해 반도체업계는 개발하는 제품 개수를 줄여야 한다는 엄청난 부담을 떠안게 됐다.

2015년 이후 자동차 반도체 시장의 동향

지난 15년간 자동차반도체 수요는 반도체시장 전체 대비 훨씬 빠른 성장세를 보였다. 2000년 6% 정도였으나 현재 11% 가량이다. 자동차 제조사는 더욱 향상된 센서, 아날로그 구성요소, 디지털 기능 및 전력 기능을 요구한다. 이를 충족하기 위해서는 다양한 반도체기술이 필요하다. 그러나 과연 현재의 반도체 제품개발 프로세스는 지속 가능한 것일까? 자동차반도체 산업은 컴퓨터나 휴대전화와는 달리 지속 가능성에 대한 우려가 꾸준히 있어 왔다. 요구사항과 인터페이스를 적절히 표준화하고 복잡성을 줄이는데 실패했기 때문이다.

그 결과, 2017년 기준 330억 달러 규모에 달하는 자동차반도체 시장에는 수많은 제조사들이 저마다의 사양으로 제작한 제품이 수천여 개에 달한다. 상황이 이러하니 시장 선도업체인 NXP 조차도 2016년 시장점유율 14%를 차지하는데 그쳤다. 2016년에 시장점유율 5%에 턱걸이한 업체는 7개 업체에 불과하다.

반도체부품 중 상당수가 자동차 시장용으로 특화 개발된다. 그러나 대용량 애플리케이션에 들어가는 특정 부품을 재사용할 수 있는 가능성은 매우 제한적이다.

그간의 역사를 보면, 자동차에 필요한 반도체기술은 최신기술 대비 1~2세대 정도 뒤쳐져 있는 경우가 많았다.

이로 인한 장점은:
- 오래된 기술이라 더욱 견고함
- 현장 데이터가 풍부함
- 시행착오가 없음
- 상용화된 IP를 재사용하거나 사용자 정의화 가능
- 개발비용 적게 듦
- 누설 전류가 적고, 고온 작동이 우수함
- ESD 및 EMC 성능이 우수함
- 시간 소요가 많은 자동차 개발에 충분한 리드타임 제공
- 제조 투자비용이 부분적으로 감가상각 됨

반면 단점은 상대적으로 적은데, 그나마 수용 가능한 부분들이다.
- 낮은 최대 속도/클록 속도
- 첨단 기술 및 공장 수명
- 최신 IP 사용 불가/구현 불가

특히, 개발비용이 적게 든다는 장점 때문에 자동차산업에 특화된 자동차용 반도체 제품은 생산량이 적어도 개발을 할 수 있었다. 참고로, 휴대전화의 경우 연간 생산량은 10억대이다.





자동차 반도체 시장을 위한 제언


마이크로컨트롤러와 프로세서의 규모는 72억 달러로, 자동차반도체 시장의 약 24%를 차지한다. 2012년부터 개발비용이 폭발적으로 증가해 부품다양성이 급격히 줄어들었다는 점은 익히 알려져 있다. 게다가 반도체 제조사들의 수도 계속해서 줄어들고 있다. 자동차 제조사와 공급업체의 이익에 부합하려면, 생산시설 내 웨이퍼(wafer) 처리량을 충분히 유지해야 하는데, 이를 위해 차량에 사용되는 각각의 마이크로컨트롤러 생산량을 최대로 끌어올려야 한다.

이를 통해 향후 누릴 수 있는 두 가지 이점이 있다. 우선, 웨이퍼 처리량이 많을수록 최고 수준의 안정적인 품질을 보장할 수 있다. 또한, 충분한 웨이퍼 수요가 있어야지만 차세대 기술로의 도약이 가능하다. 기술이한 단계씩 발전할수록 시장이 흡수해야 하는 웨이퍼당 장치 수는 두 배로 늘어난다.

자동차산업은 Tier-1 공급업체 및 부품제조업체와 함께 다음 4가지 과제를 해결해야 한다.
① 현재 차량 생산에 사용되는 부품 포트폴리오와 관련된 위험 완화
② 개발공정 및 협력과 관련된 위험 완화
③ 시스템 개발, 인터페이스 정의 및 표준화, 커넥티트/자동화 차량의 기반이 되는 제품 기능과 관련된 기술적 문제
④ 부품 다양성 감소: 특히 마이크로컨트롤러와 프로세서 분야에서 차량 부품수를 줄이려면 모든 관계자들이 참여하는 적극적인 노력이 필요하다.

1. 현재 사용되는 부품과 관련된 위험 완화
오늘날 차량 생산에 사용되는 부품 포트폴리오 관련 위험의 경우, 그 해결책이 이미 마련이 되어있지만 일부만 실행되었다. 그 예는 다음과 같다.

- 위험이 없고 효율적이며 신속한 제품 변경. 차량제조사와 Tier-1 공급업체, 구성요소 제조사 등은 ‘독49일 전기전자산업협회(ZVEI)의 변경관리 제언’에 명문화된 권장 조치에 합의한 바 있다. 모든 파트너들은 이를 지속적이며 신속하게 실행해야 한다.
- 수명주기 마지막 단계에서 수요 평가, 보증 및 반도체부품 교체를 하기 위한 적극적 협업. 2010년부터 VDA605 ‘자동차 애프터마켓 내 전자부품의 노후화 관리’를 사용할 수 있으며, 자동차제조사와 Tier-1 공급업체 및 부품제조사들의 신속한 엔드-투-엔드 이행이 시급하다.2.2.

2.개발 프로세스 및 협력과 관련된 위험 완화
장단기적으로, 자동차용으로 특화 개발된 것이 아닌 부품을 사용해야 할 일이 점점 더 많아질 것으로 보인다. 새로운 보조 기능(assistance function)이나 인터넷 연결, 특히 자율주행차를 구현하려면 더욱 강력한 컴퓨팅 성능과 최고 성능을 갖춘 제품이 필요하다. 과연 이런 상황에서도 앞서 언급한 자동차용으로 특화된 기존 부품의 장점이 유효할까? 개발 리드타임이나 필요한 컴퓨팅 성능, 자동차 생산량 등 어느 한 부분 자동차용으로 특화된 컴퓨터를 개발할 여건이 없다.

이 말은 곧 이제 자동차제조사들은 표준 부품을 사용할 수 밖에 없다는 뜻이다. 이는 독일 ZVEI 산하 실무그룹으로 10대 자동차 반도체업체 중 6개 업체로 구성된 “안전한 자동차 애플리케이션 내 소비자 구성요소”가 파악한 대로 시스템과 자동차 개발 분야에 문제를 초래한다. 그 결과 나온 팩트시트(Fact Sheet)에는 부품 선택 및 시스템개발 시에 고려해야 하는 66개 요소가 나열되어 있다. 반도체 제조사들은 자동차 제조사와 Tier-1 공급업체, 부품제조사들과 긴밀히 협력해 시스템설계에 내재한 위험을 최소화하기 위한 포괄적이며 공통적인 프로세스를 구현해야 한다.




3. 기술적 문제

커넥티트 및 자동화 차량의 토대가 되는 시스템 개발, 인터페이스 정의 및 표준화, 제품 기능과 관련해 다음과 같은 3가지 중요한 기술적 문제가 부각될 수 있다.
① 분산된 기능으로 자동차 내에 기능안전을 필요로 하는 노드가 더욱 많아짐
② 클라우드에서 차량 인터페이스, 차량내 커뮤니케이션 구조와 버스 데이터를 거쳐 개별 제어 유닛/구성요소 보호에 이르는 보안 구축
③ 하드웨어 및 소프트웨어 오류 예방과 분석을 위한 설계: 시스템과 소프트웨어, 구성요소의 복잡성이 증가하면서 오류의 근본적 원인을 파악하고, 이를 성공적으로 제거하는 것과 관련한 문제가 크게 늘어남

4. 부품 다양성 해소
모든 관계자들은 자동차에 들어가는 부품의 수를 줄이기 위해 적극적으로 노력하고 있으며, 특히 마이크로컨트롤러와 프로세서 분야에서 그러한 노력이 활발하다. NXP의 추산으로는 일반적인 55나노미터 제품을 개발하는데 1천만 달러 가량이 소요되고, 40나노미터의 경우 최소 2,500만 달러, 16나노미터 크기의 경우 5천만~1억 달러가 소요된다.

불과 10년 만에 단일제품 개발비용이 5배 이상 증가한 셈이다. 그러나 세계 반도체교역통계(WSTS)에 따르면 같은 기간 자동차용 MCU/MPU 시장의 매출 성장률은 연간 3%에 그쳤다. 그러므로 자동화된 주행 기능으로 나아가는 개발 집약적인 과정에서 개발비용은 혁신 속도의 제한요소이자 희귀요소로 봐야 한다. 분야별로 특화된 제품을 충분히 제공할 수 있으려면 더욱 강력한 자체 제한이나 표준화가 필요하다.

자동주행기능의 당면과제

인공지능(AI)은 자동주행기능, 나아가 완전한 자율주행을 실현하는데 필요한 핵심기술이다. AI를 사용하려면 소프트웨어 애플리케이션과 자동차와 클라우드가 끊임없이 주고 받는 엄청난 양의 데이터가 갖춰져야 한다. 또한, 까다로운 자동차용 표준 온도 범위에서도 안정적으로 작동하는 저전력 고성능 컴퓨팅도 필요하다. 많은 양의 데이터가 클라우드와 차량을 통해 생성되는 데이터를 적정 수준으로 압축하고 신속히 전달하려면 차량 아키텍처를 대대적으로 변경해야 한다. 클라우드가 계속해서 주고 받는 것은 데이터뿐만이 아니다.

자동주행 알고리즘과 기능, 비즈니스 모델의 지속적인 혁신도 필요하다. 그 다음 필요한 것은 OTA(over-the-air)로, 수명주기 전체에 걸쳐 차량에 안전하게 소프트웨어 업데이트를 제공하는 역할을 한다.

결국, 이상적인 개발 파트너는 고효율, 고성능의 컴퓨팅(에너지 단위 및 시간당 성능을 말함)을 지원하고 최고 수준의 성능 범위에서 KI를 지원하는 확장 가능한 ISO26262 제품군을 제공할 수 있어야 한다. 이러한 맥락에서 NXP는 자동차에서 AI가 사용되는 두 가지 영역을 다음과 같이 분류한다.

첫 번째 영역은 인식(perception)을 담당한다. 수많은 센서 데이터가 여기에 통합 및 병합된다. 이를 통해 차량의 상태와 환경을 파악하는 모델이 탄생한다. 이 영역에서 AI가 가장 많이 사용되는데, 적절한 시스템 아키텍처와 데이터 이중화가 구축되어 있으면 낮은 기능안전 수준에서도 관리가 가능하다.

두 번째 영역에서는 모델과 기능에 기반해 실행계획(action plan)을 개발하고 구현한다. 여기에서 어떤 차량기능을 실행할지에 대한 결정이 내려지며, OTA 업데이트를 통해 애플리케이션을 관리한다. 차량 수명주기 동안 “APP”를 활성화하거나 변경할 수 있으며, 완전히 새로운 비즈니스 모델도 배치할 수 있다. 이 영역은 첫 번째 영역보다 AI를 덜 사용하지만, 차량동력계통(powertrain)이나 스티어링, 브레이크 등 모든 액추에이터(actuator)를 제어하므로 차량에 필요한 요건을 매우 높은 수준으로 충족해야 한다.

최첨단 기술과 이에 상응하는 신생 기술을 사용하더라도 고품질, 신뢰성 및 장기적 가용성은 반드시 확보해야 한다는 뜻이다. 두 번째 영역에서 말하는 안전한 자동화 차량은 개발 프로세스와 하드웨어 기능, 소프트웨어, 문서화 및 지원 등을 포함하는 모든 측면에서 ASIL-D 수준의 기능안전이 갖춰진 수준을 말한다. 또한, 클라우드와 상호 작용하면서 데이터를 교환하기 때문에 진정한 의미의 보안도 갖춰야 한다.

이 두 개의 영역은 고품질 생산, 기능안전 및 안전한 데이터 프로세싱 역량 즉, 프로세서 상의 심각한 보안격차에 민감하게 반응하는 역량을 보유한 업체일수록 유리하다. NXP는 두 영역을 모두 지원하는 솔루션을 보유하고 있다.



새로운 S32 자동차용 프로세서 플랫폼


2017년 10월, NXP는 차량용 마이크로컨트롤러와 프로세서 시장을 혁신시킨 S32 제품군을 발표해 컨트롤러와 프로세서 간 장벽을 해소했다. 표준화된 컴퓨팅 요소와 표준화된 보안 아키텍처, 균일한 보안 전략, 초저전력 소모량 등을 갖춘 공통 기반은 두 가지 다른 프로세서 기술 모두에 제품을 제공한다. 모터 컨트롤, 브레이크, 레이더 및 카메라 ADAS(Advanced Driver Assistance), 게이트웨이, 전기 모터 컨트롤 등 대부분의 필수적인 애플리케이션을 위한 소프트웨어 호환 솔루션을 하나의 플51랫폼에서 구현할 수 있다. S32 플랫폼은 AI가 사용되는 두 가지 영역에서 활용할 수 있는 기능적으로 안전하고 AI 적용이 가능한 제품을 포함하고 있다.

고객과 자동차제조사들이 누릴 수 있는 이점은 다양하다. 가장 중요한 혁신적 도약은 다음의 7가지 요점으로 정리할 수 있다.

① 소프트웨어 재사용성이 애플리케이션 분야 내 90%, 모든 애플리케이션 내 40% 정도로 높아 개발 효율이 향상될 뿐만 아니라 자동차제조사와 Tier-1 공급업체, 심지어 NXP에게도 지속적으로 소프트웨어 품질을 개선할 수 있는 기회를 제공한다.
② 자동차 산업용으로 특화 설계된 S32 제품군은 기술인증 ZVEI 팩트 시트에 제시된 여러 요구사항- 장기적 신뢰성을 위한 차량표준 기술인증, 제품 및 제품품질 측정, 견고함, 기능 안전성, 보안, 장기적 사용 가능성, 리콜시 결함분석, 변경관리, PPAP 문서화-등을 충족한다.
③ S32 플랫폼은 현재 시스템보다 무려 10배나 뛰어난 컴퓨팅 성능을 제공한다. 이는 자동차 엔지니어들이 위험 부담 없이 완전히 새로운 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원한다.
④ 자동차 제조사들은 S32 플랫폼을 통해 사상 최초로 모든 애플리케이션에 ISO26262 레벨 ASIL-D에서 규정하는 기능안전을 지원받을 뿐만 아니라, 내결함성을 지원하기 위한 내부조치도 제공받는다.
⑤ 최대 128Mbyte 통합 메모리를 갖춘 마이크로컨트롤러는 훨씬 복잡한 소프트웨어를 위한공간을 제공하며, OTA가 업데이트될 차량내 각 노드의 저장공간을 두 배로 늘려 OTA 소프트웨어를 용이하게 업데이트할 수 있도록 한다.
⑥ 기존 제품에 대한 고객의 새로운 요구사항이 현재 메모리 공간을 초과할 경우에도 S32 플랫폼은 컨트롤러와 프로세서 사이에 연속체를 제공하므로 유연하게 메모리를 확장할 수 있다.
⑦ S32 제품군에는 이미 자격검증을 거치고 여러 애플리케이션에서 차량 개발자들이 사용한 두 가지 기술 노드에서 소프트웨어와 호환되는 솔루션이 포함되어 있어 NXP 고객들은 제품 변경 비용을 절감할 수 있다.

여러 고객들이 현재 출시된 “블루박스(Blue Box)” 개발 플랫폼을 사용해 NXP ADAS 프로세서로 개발환경에서 고성능 애플리케이션을 테스트하고 있다. NXP ADAS 프로세서에는 차량 프로토타입 보안 개념과 네트워크 프로세서가 포함되어 있다.

전망

2018년 발행된 ATZ텔레포니크에 NXP가 S32 자동차용 프로세서 플랫폼의 하드웨어 및 소프트웨어를 꾸준히 혁신하고, 이를 통한 고객 가치를 증진시키기 위해 고객과 함께 협력하고 있음이 언급되어 있다.
고객이 누리는 혜택은 향후 더욱 확대될 전망이다. 2016년 10월 27일 공식 발표한 퀄컴(Qualcomm Inc)의 NXP 인수가 마무리되면 클라우드 연결 지원도 가능하다. 이는 자동차 제조사들과 Tier-1 공급업체, NXP가 함께 참여하는 개발 파트너십의 가치를 새로운 차원으로 끌어올릴 것이다. NXP는 자율주행차량을 구현하기 위한 과정에서 고객이 마주하는 위험을 상당 부분 제거하기 위한 자체적 노력을 전개하고 있다.

참고 문헌
[1] Lehmann, S: Das Ruder jetzt noch rumreißen. (Chang ing course right now) In: ATZelektronik 10 (2015) No. 7, pp. 70-75
[2] Webber, C .: Automotive Semiconductor Vendor 2016 Market Shares. April 2017
[3] Lehmann, S.: Semiconductor technology progress and the role of wafer foundries using the example of automo tive MCUs), VDIVDIVDI Wissensforum Baden-Baden, October 2012
[4] Online: https://www.vda.de/en/services/Publications/vda -recommendation-605.html, access 19 January 2018
[5] Verth, zur, S.: The development of the semiconductor industry), ZVEIVEIVEI press conference. 06 December 2017
[6] Online: https://www.zvei.org/en/subjects/mobilityproduct -process-change-notification-method- in-automotive-electronics/, access 19 January 2018
[7] Online: https://www.vda.de/en/services/Publications/vda-recommendation-605.html
[8] Online: https://www.zvei.org/themen/mobilitaet/consumer -components-in-safe-automotive-applications/, access 19 January 2018
[9] R eger, L.: The EEEE architecture of autonomous cars -A Segment-based Approach). In: ATZelektronik World wide 12 (2017) No. 6, pp. 16-22
 

<저작권자(c)스마트앤컴퍼니. 무단전재-재배포금지>

본 기사의 전문은 PDF문서로 제공합니다. (로그인필요)
다운로드한 PDF문서를 웹사이트, 카페, 블로그등을 통해 재배포하는 것을 금합니다. (비상업적 용도 포함)
 PDF 원문보기

  •  홈페이지 보기
  •  트위터 보기
  •  유투브 보기
  • 100자평 쓰기
  • 로그인

태그 검색
본문 검색
TOP