Booil Jung

최신 자동차 내부 통신 아키텍처에 대한 심층 분석 보고서

자동차 산업은 하드웨어 중심의 분산 아키텍처에서 소프트웨어 중심의 중앙 집중식 아키텍처로 전환하는 지각 변동을 겪고 있습니다. 이 변화는 단순한 기술적 업그레이드가 아니라, 자율주행, 커넥티비티, 전동화라는 거대한 트렌드에 의해 촉발된 차량 자체에 대한 근본적인 재해석입니다. 본 보고서는 이러한 패러다임 전환의 핵심 동인과 기술적 기반, 그리고 완성차 제조사(OEM)들의 전략적 대응을 심층적으로 분석합니다.

핵심적인 아키텍처 변화는 기능별로 분산되었던 수많은 전자제어장치(ECU)가 논리적 기능에 따라 통합되는 도메인 아키텍처를 거쳐, 물리적 위치를 기준으로 통합되는 조날(Zonal) 아키텍처, 그리고 궁극적으로 소수의 고성능 컴퓨터(HPC)가 차량의 두뇌 역할을 하는 중앙 집중형 컴퓨팅 모델로 진화하는 과정으로 요약됩니다. 이러한 변화의 중추 신경망 역할을 하는 것은 바로 고대역폭과 결정론적(deterministic) 통신을 보장하는 차량용 이더넷(Automotive Ethernet)과 시간 민감형 네트워킹(TSN) 기술입니다.

이러한 거대한 전환을 이끄는 가장 강력한 동인은 ‘소프트웨어 중심 자동차(SDV, Software-Defined Vehicle)’라는 철학입니다. SDV는 차량 구매 이후에도 무선(OTA) 업데이트를 통해 지속적으로 기능을 개선하고 새로운 서비스를 제공함으로써, 자동차를 정적인 하드웨어에서 진화하는 플랫폼으로 바꾸고 있습니다. 이 비전을 실현하기 위해서는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율주행(AD)이 요구하는 막대한 양의 센서 데이터를 처리할 수 있는 수천 TOPS급의 연산 능력과, 외부 세계와의 연결을 담당하는 V2X(Vehicle-to-Everything) 및 OTA 커넥티비티가 필수적입니다.

이 새로운 생태계에서는 엔비디아(NVIDIA), 퀄컴(Qualcomm)과 같은 반도체 기업들이 차량의 핵심 두뇌인 HPC 플랫폼을 공급하며 영향력을 확대하고 있으며, OEM들은 이들의 플랫폼을 활용하거나 자체적인 솔루션을 개발하는 전략적 기로에 서 있습니다. 그러나 이러한 기술적 진보의 이면에는 ISO 26262 기능 안전 및 ISO/SAE 21434 사이버 보안이라는 타협할 수 없는 과제가 존재합니다. 중앙 집중화된 시스템의 복잡성 속에서 안전과 보안을 보장하는 것은 새로운 아키텍처의 성패를 가르는 핵심 요인입니다. 본 보고서는 테슬라, 폭스바겐 그룹, 현대자동차그룹 등 주요 OEM들의 실제 사례를 통해 이들이 어떻게 각기 다른 전략으로 미래를 준비하고 있는지 분석하고, 업계가 나아갈 방향에 대한 통찰을 제공하고자 합니다.

자동차의 전자화가 수십 년간 지속되면서, 특정 통신 프로토콜들이 업계 표준으로 자리 잡아 차량의 신경망 역할을 수행해왔습니다. 하지만 자율주행과 커넥티드카라는 새로운 시대의 요구 앞에서, 이 성공적이었던 레거시 기술들은 이제 명백한 한계에 부딪혔습니다. 이 장에서는 왜 새로운 패러다임이 필요했는지를 이해하기 위해 기존 기술들의 역할과 그 본질적인 제약을 심층적으로 분석합니다.

과거 수십 년간 자동차 내부 통신은 CAN, LIN, MOST라는 세 가지 핵심 프로토콜에 의해 지배되어 왔습니다. 각각의 프로토콜은 특정 목적에 최적화되어 있었으며, 이들의 조합은 당시의 차량 기능들을 구현하는 데 매우 효율적이었습니다.

Controller Area Network (CAN)

CAN은 1980년대 보쉬(Bosch)에 의해 개발된 이후, 자동차 산업의 사실상 표준(de facto standard)으로 자리 잡은 견고한 직렬 통신 프로토콜입니다.1 멀티-마스터(multi-master) 버스 구조를 채택하여 네트워크에 연결된 모든 ECU가 동등하게 메시지를 전송할 수 있으며, 메시지 ID에 기반한 우선순위 중재 방식(CSMA/CR)을 통해 충돌을 방지하고 중요한 데이터(예: 엔진 토크, 브레이크 압력)가 우선적으로 전송되도록 보장합니다.2 이러한 특성 덕분에 CAN은 파워트레인, 섀시 제어, ABS 등 신뢰성과 실시간성이 요구되는 핵심 제어 시스템에 광범위하게 사용되었습니다.2 또한, 배선을 단순화하고 무게와 비용을 절감하는 데 크게 기여하여 자동차 전자화의 확산을 이끌었습니다.4

Local Interconnect Network (LIN)

LIN은 CAN의 보조적인 역할을 수행하기 위해 개발된 저비용, 저속 통신 프로토콜입니다.4 단일 와이어를 사용하는 마스터-슬레이브(master-slave) 구조로, 마스터 노드가 모든 통신을 제어합니다.8 최대 20 kbit/s의 속도로 동작하며, 실시간성이나 고대역폭이 요구되지 않는 편의 기능, 즉 파워 윈도우, 미러, 시트, 선루프, 실내 조명 등의 제어에 주로 사용되었습니다.2 LIN의 가장 큰 장점은 CAN에 비해 구현 비용이 현저히 낮다는 점으로, 차량 전체의 전장 시스템 비용을 최적화하는 데 필수적인 역할을 했습니다.4

Media Oriented Systems Transport (MOST)

MOST는 이름에서 알 수 있듯이 오디오, 비디오, 음성 등 멀티미디어 데이터 전송에 특화된 고대역폭 통신 프로토콜입니다.13 주로 링(ring) 토폴로지를 사용하며, 플라스틱 광섬유(POF)를 통해 데이터를 전송하여 외부 전자기 간섭(EMI)에 강한 특성을 보입니다.14 MOST는 시분할 다중화(TDM) 방식을 사용하여 오디오나 비디오 같은 동기식(synchronous) 데이터 스트림에 대해 일정한 대역폭과 낮은 지연 시간을 보장하는 데 탁월했습니다.15 MOST25 (약 23 Mbps), MOST50, MOST150 (150 Mbps) 등 여러 세대에 걸쳐 발전하며 인포테인먼트 시스템의 고도화를 지원했습니다.14

병목 현상의 대두: 레거시 프로토콜의 명백한 한계

이들 프로토콜은 각자의 영역에서 오랫동안 성공적으로 임무를 수행했지만, ADAS와 SDV의 등장으로 인해 그 한계가 명확해졌습니다.

이러한 한계는 역설적으로 CAN과 LIN의 성공이 낳은 결과이기도 합니다. 이들 프로토콜의 비용 효율성과 신뢰성은 각 기능을 독립적인 ECU로 개발하여 추가하는 분산형 개발 방식을 촉진했습니다.4 수십 년간 이러한 방식이 누적되면서 차량 내부는 수십 개 공급업체의 소프트웨어가 탑재된 100개 이상의 ECU가 거미줄처럼 얽힌 복잡한 구조가 되었습니다.26 ADAS와 같이 여러 도메인의 정보를 융합해야 하는 고대역폭 기능이 요구되자, 이처럼 파편화된 아키텍처는 더 이상 점진적인 개선이 불가능한 근본적인 장애물이 되었습니다. 결국 업계는 전면적인 패러다임 전환을 강요받게 된 것입니다.

CAN의 한계가 명확해지면서, 자동차 업계는 더 높은 수준의 안전성과 실시간성을 요구하는 차세대 시스템을 위한 새로운 통신 프로토콜을 모색하기 시작했습니다. 그 결과물이 바로 FlexRay입니다.

목적과 설계

FlexRay는 스티어-바이-와이어(Steer-by-wire), 브레이크-바이-와이어(Brake-by-wire)와 같은 X-by-Wire 시스템을 염두에 두고 개발된 고속(10 Mbps), 고신뢰성, 결정론적 통신 프로토콜입니다.1 CAN의 이벤트 기반(event-triggered) 방식과 달리, FlexRay는 시간 기반(time-triggered) 방식을 채택하여 정해진 시간에 정해진 노드가 통신할 수 있도록 보장합니다.

핵심 특징

FlexRay의 결정론적 특성은 다음과 같은 핵심 기술에 기반합니다.

한계와 역할

기술적으로 FlexRay는 CAN보다 월등히 뛰어났지만, 자동차 업계의 보편적인 백본 네트워크로 자리 잡지는 못했습니다. 그 이유는 높은 비용과 복잡성 때문이었습니다.2 FlexRay 네트워크를 구성하기 위해서는 모든 노드가 사전에 전체 네트워크의 구성 정보를 정확하게 프로그래밍해야 했으며, 이는 CAN의 플러그-앤-플레이 방식에 비해 훨씬 복잡했습니다.2

더욱 결정적인 이유는 FlexRay가 시장에 확산되던 시기에 ADAS 카메라와 커넥티드카 기술이 폭발적으로 발전하면서, 10 Mbps라는 대역폭조차 부족하게 될 것이라는 전망이 나오기 시작했기 때문입니다.21 동시에 IT 산업에서 이미 검증된 이더넷 기술을 차량용으로 도입하려는 움직임이 본격화되었습니다.37 이더넷은 훨씬 높은 성능 잠재력을 더 낮은 장기적 비용으로 제공할 수 있었습니다.

따라서 FlexRay는 그 자체로 최종 목적지가 되기보다는, 결정론적 네트워크의 필요성과 구현 가능성을 증명한 중요한 ‘징검다리’ 역할을 수행했습니다. FlexRay의 제한적인 성공은 기술의 결함이 아니라, 자동차 산업의 요구가 이 진보된 솔루션조차 능가할 정도로 빠르게 진화하고 있음을 보여주는 증거였습니다. 결국 FlexRay는 차량용 이더넷이라는 더 거대한 흐름에 의해 추월당한, 그러나 반드시 필요했던 과도기적 기술로 역사에 남게 되었습니다.

표 1: 전통적인 차량 내부 네트워크 프로토콜 비교

프로토콜 대역폭 토폴로지 주요 특징 대표 적용 분야 핵심 한계
LIN 최대 20 kbps 7 버스 (단일 와이어) 마스터-슬레이브, 저비용, 저전력 8 바디 전장 (미러, 시트, 선루프) 2 매우 낮은 대역폭, 마스터 노드 고장 시 전체 버스 장애 10
CAN 최대 1 Mbps 2 버스 (이중 와이어) 멀티-마스터, 우선순위 기반 중재(CSMA/CR) 2 파워트레인, 섀시, ABS 2 대역폭 한계, 비결정성, 보안 취약성 3
CAN FD 최대 5~8 Mbps 17 버스 (이중 와이어) CAN 기반, 가변 데이터 전송률, 페이로드 확장(64바이트) 17 기존 CAN의 대역폭 확장 요구 분야 CAN의 근본적인 중재 방식과 보안 문제 공유, 이더넷 대비 대역폭 여전히 낮음 17
FlexRay 최대 10 Mbps (채널당) 2 버스, 스타, 하이브리드 시간 기반(TDMA), 결정론적, 이중 채널 통한 내고장성 3 X-by-Wire, 능동형 서스펜션 등 안전-필수 시스템 2 높은 비용, 복잡한 구성, 이더넷 대비 낮은 대역폭 2
MOST150 150 Mbps 14 링 광섬유(POF) 사용, 멀티미디어 스트리밍 최적화(TDM) 14 인포테인먼트, 오디오/비디오 시스템 13 링 토폴로지의 단일 장애점, 이더넷 대비 유연성 및 확장성 부족 14

레거시 네트워크의 한계가 명확해지면서, 자동차 업계는 차량의 전자/전기(E/E) 아키텍처를 근본적으로 재설계해야 하는 필요성에 직면했습니다. 그 결과는 단순히 더 빠른 네트워크를 도입하는 수준을 넘어, 차량의 구조와 기능을 정의하는 방식 자체를 바꾸는 거대한 패러다임 전환으로 이어졌습니다. 이 장에서는 분산형에서 중앙 집중형으로의 아키텍처 진화 과정과, 이 모든 변화를 이끄는 핵심 철학인 ‘소프트웨어 중심 자동차(SDV)’의 개념, 그리고 이를 추동하는 시장의 강력한 동인들을 분석합니다.

자동차 E/E 아키텍처는 지난 10여 년간 복잡성을 줄이고 효율성을 높이기 위해 단계적인 진화를 거듭해왔습니다. 이는 크게 분산형, 도메인, 조날, 중앙 집중형의 네 단계로 구분할 수 있습니다.

분산형 아키텍처 (Distributed Architecture) - 과거

이는 전통적인 ‘하나의 기능, 하나의 ECU’ 모델에 해당합니다.27 차량에 새로운 기능이 추가될 때마다 해당 기능을 전담하는 ECU와 배선이 함께 추가되는 방식입니다. 이로 인해 최신 차량에는 100개가 넘는 ECU가 탑재되고, 이들을 연결하는 와이어링 하네스의 총 길이는 수 킬로미터에 달하며 무게와 비용, 복잡성을 극도로 증가시켰습니다.26

도메인 아키텍처 (Domain Architecture) - 현재

분산형 구조의 복잡성을 해결하기 위한 첫 번째 단계는 기능적으로 연관된 ECU들을 하나의 강력한 도메인 컨트롤러 유닛(DCU, Domain Control Unit)으로 통합하는 것이었습니다.30 예를 들어, 엔진, 변속기 등 파워트레인 관련 기능들은 파워트레인 도메인으로, ADAS 관련 기능들은 ADAS 도메인으로 묶는 방식입니다.27 이 방식은 ECU의 수를 줄이는 데는 성공했지만, 근본적인 배선 문제를 해결하지는 못했습니다. 파워트레인 도메인에 속한 센서와 액추에이터가 차량 전역에 흩어져 있어, DCU와 이들 간의 배선은 여전히 복잡하게 남았기 때문입니다.43

조날 아키텍처 (Zonal Architecture) - 가까운 미래

도메인 아키텍처의 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 조날 아키텍처입니다. 이는 기능적 그룹화가 아닌, 물리적 위치에 기반한 구조입니다.40 차량을 전방 좌측, 후방 우측 등 여러 ‘존(Zone)’으로 나누고, 각 존에 위치한 조날 컨트롤러(Zonal Controller) 또는 조날 게이트웨이(Zonal Gateway)가 해당 구역 내의 모든 센서와 액추에이터를 기능에 상관없이 통합 관리합니다.28 각 조날 컨트롤러는 고속 이더넷 백본을 통해 중앙 컴퓨터와 통신합니다. 이 구조는 차량 내 배선 길이를 획기적으로 줄여 무게와 비용을 절감하고, 하드웨어와 소프트웨어의 분리를 촉진하는 결정적인 역할을 합니다.28

중앙 집중형 아키텍처 (Centralized Architecture) - 목표

조날 아키텍처의 궁극적인 지향점은 중앙 집중형 아키텍처입니다. 이 구조에서는 소수의, 혹은 단 하나의 초고성능 컴퓨터(HPC, High-Performance Computer) 또는 ‘차량 서버(Vehicle Server)’가 차량의 대부분의 연산 처리를 담당합니다.25 조날 컨트롤러는 점차 지능형 입출력(I/O) 및 전력 분배 허브로서의 역할에 집중하게 됩니다.45 이러한 구조는 하드웨어로부터 소프트웨어를 완전히 분리하여, 진정한 의미의 ‘소프트웨어 중심 자동차(SDV)’를 구현하는 기반이 됩니다.25

이러한 아키텍처의 진화는 단순히 기술적 효율성을 넘어, 자동차를 바라보는 관점 자체의 변화를 의미합니다. 특히 조날 아키텍처는 배선이라는 물리적 문제를 해결하는 실용적인 해결책인 동시에, 소프트웨어라는 논리적 문제를 해결하기 위한 중앙 집중형 아키텍처로 나아가는 필수적인 과도기적 단계입니다. 조날 아키텍처는 배선 합리화를 통해 제조 효율성과 경량화라는 즉각적인 이점을 제공하면서, 동시에 중앙 컴퓨터가 제 기능을 할 수 있도록 고속 이더넷 백본을 구축하는 역할을 합니다.28 향후 조날 컨트롤러의 연산 기능은 점차 중앙 컴퓨터로 통합(up-integration)되고, 조날 컨트롤러는 더욱 ‘스마트한’ I/O 허브로 진화할 것입니다.45

차량 E/E 아키텍처의 혁명적 변화를 이끄는 근본적인 동력은 바로 ‘소프트웨어 중심 자동차(SDV, Software-Defined Vehicle)’라는 새로운 철학입니다. SDV는 더 이상 하나의 기능이 아니라, 자동차 산업의 비즈니스 모델과 개발 프로세스 전체를 재정의하는 거대한 패러다임입니다.

SDV의 정의

SDV는 하드웨어의 물리적 제약에서 벗어나, 소프트웨어를 통해 차량의 주요 기능과 성능이 정의되고 제어되는 자동차를 의미합니다.52 이는 스마트폰이 앱 업데이트를 통해 새로운 기능을 얻고 성능이 향상되는 것과 마찬가지로, 자동차도 구매 이후 전 생애주기에 걸쳐 무선(OTA) 업데이트를 통해 지속적으로 가치가 향상될 수 있음을 의미합니다.41

핵심 원칙

SDV의 개념은 다음 세 가지 핵심 원칙에 기반합니다.

결론적으로, SDV는 단순히 자동차의 기능 중 하나가 아니라, 아키텍처 혁명 전체를 추동하는 ‘원인’입니다. ‘바퀴 달린 아이폰’처럼 판매 후에도 계속 진화하고 수익을 창출하는 제품을 만들고자 하는 전략적 비즈니스 목표가 바로 SDV이며, 이 목표를 달성하기 위해 OEM들은 막대한 기술적, 재정적 투자를 감수하며 E/E 아키텍처의 근본적인 재설계를 추진하고 있는 것입니다. 레거시 분산 아키텍처는 수많은 ECU와 제한된 CAN 대역폭으로 인해 대규모 OTA 업데이트를 안정적으로 수행하는 것이 거의 불가능하므로 19, SDV라는 비즈니스 전략이 중앙 집중형 아키텍처라는 기술적 요구사항을 필연적으로 이끌어낸 것입니다.

SDV라는 철학이 아키텍처 변화의 ‘왜’에 해당한다면, 그 변화를 기술적으로 불가피하게 만드는 구체적인 ‘무엇’이 존재합니다. 바로 ADAS/자율주행, 커넥티비티, 전동화라는 네 가지 거대한 기술 트렌드입니다.

ADAS 및 자율주행 (AD)

이는 새로운 아키텍처에 대한 요구를 이끄는 가장 강력하고 직접적인 동인입니다.

커넥티비티 (V2X & OTA)

차량이 외부와 연결되면서 네트워크 아키텍처에 대한 요구사항은 더욱 복잡해졌습니다.

전동화 (Electrification)

전기차로의 전환은 네트워크 대역폭에 직접적인 영향을 주지는 않지만, 새로운 E/E 아키텍처의 도입을 가속화하는 중요한 촉매제 역할을 합니다. 전기차 전용 플랫폼(예: 스케이트보드 플랫폼)은 내연기관 차량의 복잡한 구조가 없어, 처음부터 중앙 집중형이나 조날 아키텍처를 적용하기에 훨씬 용이한 ‘백지’와 같습니다.25 또한, 주행 거리를 극대화하기 위한 에너지 효율 최적화 요구는 배선 무게를 줄일 수 있는 조날 아키텍처의 도입에 긍정적인 영향을 미칩니다.28

표 2: E/E 아키텍처의 진화: 비교 분석

아키텍처 유형 핵심 원리 ECU/컨트롤러 구조 배선 복잡도 소프트웨어 업데이트 ADAS/SDV 적합성
분산형 1 기능 = 1 ECU 100개 이상의 개별 ECU 26 매우 높음 (수 km) 28 매우 제한적/개별 ECU 수동 업데이트 부적합
도메인 기능별 통합 소수의 도메인 컨트롤러(DCU)와 다수의 ECU 30 높음 (배선 문제 미해결) 43 제한적 (도메인 단위 업데이트) 부분적/과도기적
조날 물리적 위치별 통합 중앙 컴퓨터와 다수의 조날 컨트롤러 40 낮음 (배선 길이 획기적 감소) 28 용이 (이더넷 백본 기반) 높음
중앙 집중형 연산 능력의 중앙 집중 소수의 고성능 컴퓨터(HPC)와 I/O 허브 역할의 조날 컨트롤러 25 매우 낮음 매우 용이 (전체 차량 대상) 최적

표 3: ADAS 센서별 데이터 전송률 요구사항

센서 유형 일반 사양 센서당 데이터 전송률 ADAS 레벨별 탑재 수량 (L2/L3/L4+)
카메라 8MP, 30fps, 24-bit color 500 ~ 3,500 Mbps 21 3~8 / 8~15 / ~20+ 65
라이다 (LiDAR) 고해상도 포인트 클라우드 20 ~ 100 Mbps 21 0~1 / 1~5 / 5+ 65
레이더 (Radar) 장거리/단거리 0.1 ~ 5 Mbps 21 3~5 / 5~10 / ~20 29
초음파 (Ultrasound) 근거리 장애물 감지 ~0.01 Mbps 21 8~12 / 12 / 12 76

새로운 차량 아키텍처 패러다임은 몇 가지 핵심적인 기술적 기둥 위에 세워져 있습니다. 막대한 양의 데이터를 지연 없이 전송하는 고속 네트워크, 이 네트워크 위에서 실시간성과 신뢰성을 보장하는 통신 기술, 그리고 이 모든 데이터를 처리하여 지능적인 결정을 내리는 강력한 중앙 컴퓨터가 바로 그것입니다. 이 장에서는 현대 자동차를 구성하는 이 세 가지 기술적 기둥을 심층적으로 분석합니다.

레거시 버스의 한계를 극복하기 위해 자동차 업계가 선택한 해답은 바로 ‘이더넷’이었습니다. 이더넷은 수십 년간 IT 산업에서 검증된 기술로, 자동차 환경에 맞게 진화하며 새로운 차량 내 네트워크의 중추로 자리 잡고 있습니다.

왜 이더넷인가?

OEM들이 CAN, FlexRay, MOST 대신 이더넷을 차세대 백본 네트워크로 채택한 이유는 명확합니다. 첫째, 압도적인 대역폭입니다. 100Mbps에서 시작하여 1Gbps, 10Gbps, 그리고 그 이상으로 확장이 가능해, 고해상도 센서 데이터와 인포테인먼트 스트리밍을 동시에 처리할 수 있습니다.20 둘째,

확장성과 비용 효율성입니다. 다른 산업에서의 대규모 사용 덕분에 관련 기술과 부품이 표준화되어 있으며, 이는 장기적으로 개발 및 부품 비용을 절감하는 효과를 가져옵니다.38 셋째,

IP 기반 통신을 기본적으로 지원하여 V2X, 클라우드 서비스, OTA 업데이트 등 외부 네트워크와의 연결이 매우 용이합니다.68

차량 환경에 최적화된 이더넷 (100/1000BASE-T1)

물론, 사무실에서 사용하는 이더넷을 그대로 자동차에 적용할 수는 없습니다. 자동차는 온도 변화, 진동, 전자기 간섭(EMI) 등 훨씬 가혹한 환경이기 때문입니다. 이를 위해 ‘차량용 이더넷’이라는 특화된 표준이 개발되었습니다.37

가장 큰 차이점은 물리 계층(Physical Layer)에 있습니다. 일반 이더넷이 2쌍 또는 4쌍의 케이블을 사용하는 반면, 차량용 이더넷(100BASE-T1, 1000BASE-T1)은 단일 연선(Single Unshielded Twisted Pair, UTP)을 사용합니다.37 이는 배선 무게를 최대 30%까지 줄이고 커넥터 비용을 80%까지 절감하는 효과를 가져옵니다.22 또한, PAM-3(Pulse Amplitude Modulation with 3 levels)라는 특수한 신호 인코딩 방식을 사용하여 엄격한 차량용 EMI 방출 규제를 만족시킵니다.80 케이블 길이 역시 최대 15미터로 제한되어 차량 환경에 최적화되었습니다.81

네트워크 백본으로서의 역할

조날 또는 중앙 집중형 아키텍처에서 차량용 이더넷은 각 조날 게이트웨이와 중앙 컴퓨터(HPC)를 연결하는 고속 백본(backbone) 역할을 합니다.46 차량 내에서 발생하는 대부분의 데이터 트래픽, 특히 ADAS 센서 데이터, 고화질 디스플레이 영상, OTA 업데이트 패킷 등 대용량 데이터는 모두 이 이더넷 백본을 통해 전송됩니다.

차량용 이더넷이 높은 대역폭이라는 ‘속도’의 문제를 해결했다면, ‘시간’의 문제를 해결하는 기술은 바로 시간 민감형 네트워킹(TSN, Time-Sensitive Networking)입니다.

‘최선 노력형’ 이더넷의 문제점

표준 이더넷은 ‘최선 노력형(best-effort)’ 프로토콜입니다. 이는 네트워크에 혼잡이 발생할 경우 데이터 패킷이 지연되거나 심지어 손실될 수 있음을 의미합니다.84 이메일을 보내거나 웹서핑을 할 때는 문제가 되지 않지만, 브레이크 제어 신호가 0.001초라도 늦는 것이 치명적인 결과를 낳을 수 있는 자동차에서는 용납될 수 없는 특성입니다.85

TSN의 도입

TSN은 표준 이더넷에 결정론(determinism), 즉 예측 가능한 시간 내에 데이터 전송을 보장하는 기능을 추가하는 IEEE 표준 기술들의 집합입니다.19 TSN을 통해 하나의 물리적 이더넷 네트워크 위에서 인포테인먼트 스트리밍과 같은 일반 트래픽과, 자율주행 제어 신호와 같은 안전-필수 트래픽이 서로 간섭 없이 공존할 수 있게 됩니다. 이는 과거 CAN(제어), MOST(인포테인먼트)처럼 물리적으로 네트워크를 분리했던 방식에서 벗어나, 비용 효율적인 단일 통합 네트워크를 구현할 수 있게 하는 핵심 기술입니다.

주요 TSN 메커니즘

TSN은 여러 표준들의 조합으로 이루어지며, 그중 자동차에서 핵심적인 역할을 하는 기술은 다음과 같습니다.

결론적으로, TSN은 차량용 이더넷을 단순한 ‘고속 데이터 파이프’에서 차량의 모든 기능을 안전하게 통합 관리할 수 있는 진정한 의미의 ‘통합 신경망’으로 격상시키는 핵심 기술이라 할 수 있습니다.

새로운 E/E 아키텍처의 심장부에는 이 모든 데이터를 처리하고 차량을 제어하는 강력한 ‘두뇌’, 즉 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼이 있습니다. 자율주행 레벨 4/5를 위해서는 1,000 TOPS를 넘어서는 막대한 연산 능력이 요구되며 25, 이는 더 이상 전통적인 ECU 수준에서는 불가능합니다. 현재 이 시장은 GPU와 AI 기술에 강점을 가진 엔비디아와, 모바일 및 통신 기술을 기반으로 한 퀄컴이 주도하고 있습니다.

엔비디아의 접근 방식 (DRIVE 플랫폼)

엔비디아는 자사의 강력한 GPU 기술을 바탕으로 자동차 시장에 ‘차량용 슈퍼컴퓨터’를 제공하는 전략을 취하고 있습니다.

퀄컴의 접근 방식 (Snapdragon Ride 플랫폼)

퀄컴은 모바일 AP 시장에서의 성공 경험을 바탕으로, 확장성과 전력 효율성, 그리고 개방형 생태계를 강조하는 전략을 펼치고 있습니다.

이 두 거인의 경쟁은 단순한 칩 성능 경쟁을 넘어, 자동차 산업의 미래를 형성하는 두 가지 다른 철학의 대결로 볼 수 있습니다. 엔비디아의 수직 통합형 고성능 솔루션은 애플의 방식과 유사하며, 최고의 성능을 원하는 OEM에게 매력적이지만 플랫폼에 대한 종속성이 높아질 수 있습니다. 반면 퀄컴의 개방형 모듈식 플랫폼은 안드로이드/윈도우 모델과 유사하며, OEM과 Tier-1에게 더 많은 제어권과 유연성을 제공하지만 성능 최적화는 파트너들의 역량에 좌우될 수 있습니다. OEM이 어떤 플랫폼을 선택하는가는 단순한 기술적 결정을 넘어, 자사의 소프트웨어 전략, 공급망 관리, 브랜드 차별화 방안과 직결되는 핵심적인 전략적 선택이 되고 있습니다.

강력한 HPC 플랫폼도 데이터를 충분히 빠르게 공급받지 못하면 제 성능을 낼 수 없습니다. ADAS 센서와 AI 처리 과정에서 발생하는 막대한 데이터 처리량은 고대역폭, 저지연 메모리(DRAM)와 고용량, 고속 스토리지(NAND Flash)에 대한 수요를 폭발적으로 증가시키고 있습니다.103

진화하는 메모리 표준

과거 자동차는 10년 이상 지난 성숙한 반도체 기술을 사용하는 것이 일반적이었지만, 이제는 최첨단 메모리 기술이 필수적으로 요구됩니다.104

미래 전망

차량 한 대당 탑재되는 평균 메모리/스토리지 용량은 현재 약 90GB에서 2026년에는 평균 278GB, 하이엔드 차량의 경우 2TB에 육박할 것으로 전망됩니다.104 2030년에는 4TB까지 증가할 수 있습니다.104 장기적으로는 MRAM(자기저항 메모리), ReRAM(저항 변화 메모리)과 같은 차세대 비휘발성 메모리(NVM)가 기존 NOR 플래시 등을 대체하며 내장형 메모리 시장에 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.103

표 4: 차량용 HPC 플랫폼 비교: 엔비디아 vs. 퀄컴

구분 NVIDIA DRIVE Thor Qualcomm Snapdragon Ride Flex
코어 아키텍처 Blackwell GPU, ARM Neoverse V3AE CPU, 생성형 AI 엔진 96 맞춤형 CPU, Adreno GPU, AI 가속기 98
공표 성능 최대 2,000 TFLOPS (FP4) / 1,000 TOPS (INT8) 95 30 ~ 2,000+ TOPS (플랫폼 확장성에 따라 다름) 98
공정 미공개 (FSD 칩은 14nm, Atlan은 4nm 예정이었음) 76 4nm 공정 기술 100
핵심 특징 트랜스포머 엔진, NVLink-C2C, 압도적 AI 연산 성능 95 혼합 임계 워크로드 지원(ADAS+IVI), 확장성, 전력 효율성 98
목표 ADAS/AD 레벨 L3 ~ L5 67 L2 ~ L4 (확장 가능) 98
소프트웨어 생태계 CUDA, TensorRT, DRIVE OS (Linux, QNX 기반) 94 Snapdragon Ride SDK, 개방형, 다양한 파트너 스택 지원 100
주요 파트너 ZEEKR, Li Auto, XPENG, BYD, Volvo 94 BMW, GM, Bosch, Valeo, Renault 98

자동차 아키텍처가 중앙 집중화되고, 외부와 연결되며, 소프트웨어에 의해 정의됨에 따라, 시스템의 안전(Safety)과 보안(Security)을 보장하는 문제는 이전과는 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 중요해졌습니다. 이 두 가지는 기술적 우수성이나 편의성과 타협할 수 없는, 새로운 아키텍처의 존립 기반이 되는 절대 과제입니다.

ISO 26262 소개

ISO 26262는 도로 차량의 전기/전자 시스템에 대한 국제 기능 안전 표준입니다.109 이 표준은 잠재적 위험원을 식별하고(HARA, Hazard Analysis and Risk Assessment), 그 위험의 심각도(Severity), 노출 확률(Exposure), 운전자 제어 가능성(Controllability)을 평가하여 ASIL(Automotive Safety Integrity Level) 등급(A, B, C, D)을 부여합니다.109 ASIL D가 가장 높은 수준의 위험도를 의미하며, 해당 등급을 받은 시스템은 가장 엄격한 안전 요구사항을 만족해야 합니다.

중앙 집중화의 도전 과제

과거에는 각 기능이 독립된 ECU에서 실행되었기 때문에 하나의 고장이 다른 기능에 영향을 미칠 가능성이 적었습니다. 그러나 ADAS, 인포테인먼트 등 다양한 기능이 단일 HPC에 통합되면서 새로운 문제가 발생합니다. 즉, 하나의 하드웨어 고장(예: 메모리 오류)이 안전과 무관한 인포테인먼트 기능뿐만 아니라, 안전에 치명적인 자율주행 기능까지 동시에 마비시킬 수 있는 가능성이 생긴 것입니다.58

간섭으로부터의 자유 (Freedom from Interference, FFI)

이러한 문제를 해결하기 위해 ISO 26262는 ‘간섭으로부터의 자유(FFI)’라는 핵심 원칙을 제시합니다.112 이는 낮은 안전 등급(예: QM, Quality Management)을 가진 소프트웨어 요소의 고장이, 높은 안전 등급(예: ASIL D)을 가진 소프트웨어 요소의 고장을 유발해서는 안 된다는 원칙입니다.113 예를 들어, 인포테인먼트 앱이 비정상적으로 동작하더라도 브레이크 제어 시스템은 완벽하게 정상 작동해야 합니다.

가상화와 하이퍼바이저를 통한 FFI 달성

중앙 집중형 시스템에서 FFI를 효과적으로 달성하는 핵심 기술은 바로 가상화(Virtualization)와 하이퍼바이저(Hypervisor)입니다. 하이퍼바이저는 하나의 물리적인 하드웨어(HPC) 위에 여러 개의 독립적인 가상 머신(VM, Virtual Machine)을 생성하고 실행하는 소프트웨어 계층입니다.115

특히, 하드웨어 위에 직접 설치되는 타입 1(Bare-metal) 하이퍼바이저는 각 VM에 CPU 코어, 메모리 공간, I/O 장치 등 하드웨어 자원을 독립적으로 할당하고, VM 간의 접근을 철저히 차단합니다.117 이를 통해 OEM은 동일한 HPC 칩 위에서, 안전-필수 기능을 위한 실시간 운영체제(RTOS, 예: QNX)를 하나의 VM에서 실행하고, 인포테인먼트 기능을 위한 범용 운영체제(예: Android Automotive OS)를 다른 VM에서 동시에 실행할 수 있습니다.115 하이퍼바이저는 이들 VM 간의 ‘방화벽’ 역할을 하여, 한쪽 VM의 오류나 충돌이 다른 쪽에 영향을 미치는 것을 원천적으로 방지함으로써 FFI를 보장합니다.113

만약 하이퍼바이저와 같은 가상화 기술이 없다면, 혼합 임계 시스템을 단일 칩에서 구현하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 모든 소프트웨어를 가장 높은 ASIL 등급에 맞춰 개발해야 하므로 비용과 시간이 기하급수적으로 증가하거나 112, 기능별로 별도의 HPC를 사용해야 하므로 중앙 집중화의 핵심 이점인 비용 절감과 통합의 의미가 사라지게 됩니다. 따라서 하이퍼바이저는 중앙 집중형 아키텍처의 경제성과 안전성을 동시에 만족시키는 핵심적인 기술(Linchpin)이라 할 수 있습니다.

차량이 외부 네트워크와 연결되면서, 기능 안전(Safety)만큼이나 사이버 보안(Security)의 중요성이 커졌습니다. 이제 자동차는 더 이상 닫힌 시스템이 아니며, 해커의 공격 대상이 될 수 있습니다.

새로운 위협 환경

차량의 공격 표면(Attack Surface)은 와이파이, 블루투스, 셀룰러(5G), V2X 등 무선 통신 인터페이스의 증가와 수억 줄에 달하는 소프트웨어 코드의 복잡성으로 인해 기하급수적으로 확장되었습니다.26 공격자들은 백엔드 서버, 개방형 API, 스마트폰 연동 앱, 인포테인먼트 시스템 등 다양한 경로를 통해 차량 네트워크에 침투할 수 있습니다.24

ISO/SAE 21434 소개

이러한 위협에 대응하기 위해 제정된 표준이 바로 ISO/SAE 21434 “도로 차량 - 사이버 보안 공학”입니다.122 이 표준은 기능 안전의 ISO 26262에 해당하는 사이버 보안 분야의 핵심 프레임워크입니다. 특정 기술이나 해결책을 처방하는 대신, 차량의 설계부터 개발, 생산, 운영, 폐기에 이르는 전 생애주기에 걸쳐 사이버 보안을 체계적으로 관리하고 통합하기 위한

프로세스를 정의합니다.123 핵심 활동으로는 위협 분석 및 위험 평가(TARA, Threat Analysis and Risk Assessment)를 통해 잠재적 위협을 식별하고 위험 수준을 평가하여 대응 방안을 수립하는 것이 있습니다.119 또한, 공급망 전체에 걸쳐 일관된 보안 요구사항을 적용할 수 있도록 사이버 보안 보증 레벨(CAL, Cybersecurity Assurance Level)이라는 개념을 제시합니다.125

과거에는 안전(내부 결함으로 인한 사고 방지)과 보안(외부의 악의적 공격으로 인한 사고 방지)이 별개의 영역으로 취급되었습니다. 그러나 커넥티드 자율주행차 시대에는 이 둘의 경계가 허물어지고 있습니다. 해커가 원격으로 브레이크 시스템을 무력화시키는 것은 운전자 입장에서 하드웨어 고장과 동일한 치명적인 결과를 낳기 때문입니다.123 따라서, 이제 사이버 보안 위협은 기능 안전의 위험 분석(HARA) 과정에서 반드시 고려되어야 하는 중대한 위험 요소가 되었습니다. 즉, 현대 자동차 개발은 안전과 보안을 통합적으로 고려하는 ‘Safety & Security (S&S)’ 접근법을 필수로 요구하며, ISO 26262와 ISO/SAE 21434 프로세스의 긴밀한 통합은 모든 OEM과 공급업체에게 주어진 중요한 과제입니다.

새로운 아키텍처의 보안은 단일 기술이 아닌, 여러 계층에 걸친 심층 방어(Defense-in-Depth) 전략을 통해 구현됩니다.

침입 탐지 시스템 (IDS, Intrusion Detection System)

IDS는 차량 내부 네트워크의 트래픽을 지속적으로 감시하여 비정상적인 행위나 알려진 공격 패턴을 탐지하고 경고하는 시스템입니다.126 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다.

탐지 방식에 따라서는, 알려진 공격의 특징(시그니처)을 데이터베이스와 비교하는 시그니처 기반 탐지와, 정상적인 상태를 학습한 후 이와 다른 패턴을 이상 행위로 탐지하는 이상 행위 기반 탐지로 구분됩니다.126 이상 행위 기반 IDS는 알려지지 않은 새로운 공격(Zero-day attack)을 탐지할 수 있는 장점이 있습니다.

MACsec (IEEE 802.1AE)

MACsec은 차량용 이더넷 백본을 보호하는 핵심적인 보안 계층입니다. 이는 데이터 링크 계층(Layer 2)에서 동작하며, 이더넷 스위치를 통과하는 모든 데이터 프레임에 대해 암호화(Confidentiality), 무결성 보증(Integrity), 송신자 인증(Authenticity), 재전송 공격 방지(Replay Protection) 기능을 제공합니다.124 각 통신 구간(hop)마다 보안이 적용되므로, 물리적인 배선에 직접 접근하여 데이터를 엿듣거나(eavesdropping), 중간에서 데이터를 가로채 변조하는(man-in-the-middle) 공격을 효과적으로 방어할 수 있습니다.19

보안 게이트웨이 및 방화벽

중앙 집중형 아키텍처에서 조날 컨트롤러와 중앙 게이트웨이는 각 네트워크 세그먼트 간의 트래픽을 통제하는 방화벽 역할을 수행합니다.118 예를 들어, 외부 인터넷과 연결된 인포테인먼트 도메인에서 파워트레인 도메인으로 직접 제어 메시지를 보내는 것을 차단하는 정책을 설정하고 강제할 수 있습니다.131 이를 통해 공격자가 차량의 한 부분을 장악하더라도, 다른 안전-필수 영역으로 피해가 확산되는 것을 막는 중요한 격리 역할을 합니다.

SDV와 중앙 집중형 아키텍처라는 최종 목적지는 업계 전반에 걸쳐 공유되고 있지만, 그곳에 도달하기 위한 경로는 각 OEM의 역사, 기술력, 시장 상황에 따라 다르게 나타나고 있습니다. 이 장에서는 혁신의 선두주자인 테슬라, 거대한 전환을 시도하는 폭스바겐 그룹, 그리고 빠르게 추격하는 현대자동차그룹의 사례를 통해 각기 다른 전략적 청사진을 비교 분석합니다.

테슬라는 레거시 시스템의 제약 없이 ‘백지’에서 E/E 아키텍처를 설계할 수 있었던 선점자 우위를 바탕으로 업계의 패러다임을 바꾸었습니다.

세계 최대의 자동차 그룹 중 하나인 폭스바겐은 거대한 규모와 복잡한 레거시 포트폴리오라는 현실 속에서 점진적이면서도 과감한 전환을 시도하고 있습니다.

현대자동차그룹은 성공적인 전용 전기차 플랫폼 E-GMP를 발판으로, 명확한 로드맵을 제시하며 SDV 시대로 빠르게 나아가고 있습니다.

이 세 OEM의 전략을 비교해 보면, 자동차 산업이 겪고 있는 근본적인 딜레마가 드러납니다. ‘클린 시트’에서 시작한 테슬라는 혁명적인 접근이 가능했지만, 거대한 레거시를 가진 폭스바겐과 현대차그룹은 기존의 생산 라인, 공급망, 브랜드 포트폴리오를 유지하면서 점진적인 진화를 추구해야 하는 과제를 안고 있습니다. 폭스바겐이 SSP라는 거대한 비전을 세우고 이를 위해 외부 파트너십을 적극 활용하는 반면, 현대차그룹은 성공적인 E-GMP 플랫폼을 기반으로 보다 단계적이고 빠른 실행 전략을 구사하고 있습니다. 이들의 각기 다른 출발점은 결국 각기 다른 전략적 경로를 낳고 있는 것입니다.

또한, 차량의 ‘두뇌’에 해당하는 중앙 컴퓨터와 소프트웨어를 직접 만들 것인가(Make), 아니면 전문 업체로부터 구매할 것인가(Buy)의 결정은 이제 OEM에게 가장 중요한 전략적 선택이 되었습니다. 자체 칩과 소프트웨어 스택을 고집하는 테슬라의 ‘Make’ 전략은 완벽한 통제와 최적화를 가능하게 하지만 막대한 투자와 역량을 요구합니다. 반면, 대부분의 OEM들은 엔비디아나 퀄컴으로부터 핵심 하드웨어를 공급받는 ‘Buy’ 전략을 택하고 있습니다. 이 선택은 개발 리스크를 줄여주지만, 자칫 차량의 핵심 경험이 반도체 회사에 종속되고 브랜드 간 차별성이 희석될 위험을 안고 있습니다. 폭스바겐 카리아드의 고전과 리비안과의 협력은 ‘Make’ 전략이 레거시 기업에게 얼마나 어려운 길인지를 보여주는 대표적인 사례입니다.

표 5: 주요 OEM의 차세대 아키텍처 로드맵 비교

구분 Tesla Volkswagen Group Hyundai Motor Group
현행 플랫폼 자체 플랫폼 (Model 3/Y, S/X) MEB, PPE, MQB, MLB 등 E-GMP, 3세대 플랫폼
차세대 아키텍처 지속적인 수직 통합형 중앙 집중/조날 아키텍처 개선 SSP (Scalable Systems Platform) - 통합 플랫폼 137 IMA (Integrated Modular Architecture) 기반 eM, eS 플랫폼 62
핵심 하드웨어 자체 설계 FSD Computer (HW4.0) 76 ICAS (도메인 컴퓨터) -> HCP (고성능 컴퓨터) -> SSP용 중앙 컴퓨터 139 4대 도메인 통합 제어기 -> 차세대 통합 제어기 152
핵심 소프트웨어 자체 개발 OS 및 전체 소프트웨어 스택 136 VW.OS (CARIAD 개발), Android Automotive, Rivian SW 활용 143 ccOS (자체 개발), Android Automotive 62
핵심 파트너십 제한적 (삼성-파운드리 등) 132 Rivian (SW/아키텍처), XPENG (중국 시장 플랫폼) 144 42dot (자율주행/SW 자회사) 154
목표 시점 상시 적용 및 개선 SSP: 2028년 이후 146 / Rivian 기반: 2026년 이후 145 eM/eS 플랫폼: 2025년 62 / SDV 전면 전환: 2025년 60

자동차 산업의 E/E 아키텍처 혁명은 이제 막 시작되었습니다. 지금까지의 분석을 바탕으로, 이 장에서는 미래 아키텍처의 궁극적인 형태와 그 과정에서 마주할 도전 과제들을 전망하고, 이 거대한 변화의 물결 속에서 생태계의 각 주체들이 나아가야 할 방향에 대한 전략적 제언을 제시합니다.

비전: 바퀴 달린 데이터센터

업계가 그리는 궁극적인 청사진은 ‘바퀴 달린 데이터센터(Data Center on Wheels)’ 또는 단일 차량 컴퓨터(Single Vehicle Computer)입니다.43 이는 안전-필수 제어부터 인포테인먼트, 커넥티비티에 이르는 차량의 모든 기능이 하나의 강력한 중앙 서버에서 소프트웨어적으로 처리되는 구조를 의미합니다.51

기술적 실현 가능성

이러한 비전은 더 이상 공상 과학이 아닙니다. 엔비디아 Thor와 같은 2,000 TFLOPS급 SoC의 등장 95, 하이퍼바이저를 통한 가상화 기술의 성숙 117, 그리고 고속 이더넷 네트워킹의 보편화 49 덕분에 기술적으로는 점차 실현 가능한 영역으로 들어오고 있습니다.

산적한 도전 과제

하지만 기술적 가능성이 상업적 양산의 성공을 보장하지는 않습니다. 단일 컴퓨터 아키텍처가 현실화되기까지는 다음과 같은 거대한 장벽들을 넘어야 합니다.

이러한 도전 과제들을 고려할 때, 아키텍처의 진정한 최종 형태는 순수한 의미의 ‘단일’ 컴퓨터가 아닐 가능성이 높습니다. 오히려, 논리적으로는 중앙 집중화되어 있으나 물리적으로는 이중화된 ‘중앙 집중-이중화(Centralized-Redundant)’ 시스템이 될 것입니다. 이는 테슬라가 FSD 보드에 두 개의 동일한 SoC를 탑재하고, 엔비디아가 NVLink-C2C로 두 칩을 연결하는 기능을 제공하는 것에서 이미 나타나고 있습니다.76 이 모델은 소프트웨어 통합의 이점을 누리면서도 자동차의 타협 불가능한 안전 요구사항을 만족시키는 현실적인 해법입니다.

미래 자동차의 네트워크는 더 이상 차량 내부에만 머무르지 않습니다. SDV는 외부 세계와 끊임없이 통신하는 거대한 네트워크의 ‘노드(node)’가 될 것입니다.59

5G의 역할

5G 통신은 초고속, 초저지연, 초연결 특성을 바탕으로 SDV의 잠재력을 완전히 끌어내는 데 필수적인 역할을 합니다. 5G는 차량 간 고화질 센서 데이터를 공유하거나, 클라우드 기반의 AI가 주행 판단을 보조하는 등 고도화된 V2X 시나리오를 가능하게 합니다.66 또한, 대용량의 OTA 업데이트 패키지를 빠르고 안정적으로 전송하여 SDV의 지속적인 진화를 지원합니다.72

6G의 미래

한 걸음 더 나아가, 6G 시대에는 통신과 센싱이 통합될 것으로 예상됩니다. 이는 네트워크 자체가 주변 환경을 감지하는 거대한 센서 역할을 하게 됨을 의미합니다. 6G는 차량들이 개별적으로 주변을 인식하는 것을 넘어, 네트워크에 연결된 모든 차량과 인프라가 공유하는 ‘집합적 인식(collective perception)’ 모델을 구현할 수 있습니다.164 이는 미래 스마트 시티와 완전 자율주행 교통 시스템의 근간이 될 것입니다.163

결론적으로, SDV의 장기적인 비즈니스 모델은 5G와 6G의 성공적인 보급에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다. 현재의 OTA나 커넥티드 기능은 4G/LTE로도 가능하지만, 고화질 지도 스트리밍, 클라우드 연산 기반 자율주행, 실시간 위험 정보 공유 등 고부가가치 구독 서비스는 5G/6G가 제공하는 광대역, 저지연 통신 파이프라인 없이는 실현이 불가능합니다.66 즉, 자동차 내부의 아키텍처 혁명은 외부 공공 인프라의 혁명에 의존하고 있으며, OEM들은 통신 기술의 미래에 장기적인 베팅을 하고 있는 셈입니다.

중앙 집중형 아키텍처의 핵심은 하드웨어가 아닌 소프트웨어입니다. 어떤 운영체제(OS)와 미들웨어를 사용하느냐가 차량의 성능, 안정성, 확장성을 결정합니다.

운영체제(OS) 전쟁

HPC 위에서 다양한 소프트웨어를 구동하기 위한 OS 시장에서는 여러 플레이어들이 경쟁하고 있습니다.

미들웨어의 부상 (AUTOSAR 등)

OS와 애플리케이션 사이에는 미들웨어(Middleware)라는 중요한 계층이 존재합니다. 이는 소프트웨어를 하드웨어로부터 추상화하고, 표준화된 인터페이스를 제공하여 소프트웨어의 재사용성과 이식성을 높이는 역할을 합니다. 자동차 업계의 표준 미들웨어인 AUTOSAR는 새로운 아키텍처에 발맞춰 진화하고 있습니다. 기존의 Classic AUTOSAR가 전통적인 ECU 환경에 적합했다면, Adaptive AUTOSAR는 HPC와 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 위해 설계되었습니다.30 이는 복잡한 SDV 소프트웨어를 체계적으로 관리하고 개발하는 데 필수적인 플랫폼을 제공합니다.

이 거대한 전환기 속에서 자동차 생태계의 각 주체들은 새로운 역할과 전략을 요구받고 있습니다.

자동차 산업은 역사상 가장 근본적인 변화의 중심에 서 있습니다. E/E 아키텍처의 혁신은 단순히 차량 내부의 배선을 바꾸는 것을 넘어, 자동차의 정의, 비즈니스 모델, 그리고 산업 생태계 전체를 재편하고 있습니다. 이 변화의 흐름을 정확히 읽고 과감하게 대응하는 기업만이 미래 모빌리티 시대의 승자가 될 수 있을 것입니다.

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