자율주행 자동차, 로보틱스, 스마트 팩토리로 대표되는 자율 시스템의 개발은 인공지능(AI) 기술의 정점을 보여주는 동시에, 가장 근본적인 도전 과제에 직면해 있다. 바로 예측 불가능하고 무한에 가까운 변수를 내포한 현실 세계와의 상호작용이다.1 AI 모델의 성능은 데이터의 질과 양에 의해 결정되지만, 물리적 세계에서 데이터를 수집하는 전통적인 방식은 명백한 한계를 드러낸다. 대규모 주행 테스트나 로봇 작동 데이터 수집은 막대한 시간과 비용을 수반하며, 잠재적 사고의 위험을 내포한다.
더욱 심각한 문제는 데이터의 편향성이다. 대부분의 수집 데이터는 정상적인 주행이나 작동 상황에 집중되어 있으며, 시스템의 안전을 위협하는 치명적인 ‘엣지 케이스(edge case)’—예를 들어, 갑작스러운 도로 위 장애물 출현이나 극단적인 악천후 상황—는 발생 빈도가 극히 낮아 충분한 양의 데이터를 확보하는 것이 거의 불가능하다.4 RAND 연구소의 분석에 따르면, 자율주행차가 인간 운전자 수준의 안전성을 통계적으로 유의미하게 입증하기 위해서는 수십억 마일에 달하는 실제 주행 데이터가 필요하며, 이는 현실적으로 달성 불가능한 목표임을 시사한다.6
이러한 배경 속에서 ‘물리 기반 AI(Physical AI)’라는 새로운 패러다임이 부상하고 있다. 이는 단순히 이미지나 텍스트를 인식하고 생성하는 것을 넘어, 물리 법칙에 대한 깊은 이해를 바탕으로 현실 세계에서 목표를 인지하고, 계획하며, 행동할 수 있는 AI를 의미한다.8 물리 AI를 개발하고 검증하기 위해서는, 현실 세계의 물리적 법칙을 정확하게 따르는 가상 환경에서의 대규모 훈련과 테스트가 필수불가결한 전제 조건이 된다.
물리적 데이터 수집의 한계를 극복하기 위한 핵심 해결책으로 합성 데이터 생성(Synthetic Data Generation, SDG) 기술이 부상하였다.4 SDG는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 AI 훈련에 필요한 데이터를 인공적으로 생성하는 기술로, 엣지 케이스를 포함한 다양한 시나리오를 필요에 따라 얼마든지 생성할 수 있다는 장점을 가진다. 이를 통해 AI 모델의 강건성(robustness)과 일반화 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있다.
그러나 합성 데이터의 유효성은 시뮬레이션의 충실도(fidelity)에 의해 결정된다. 자율 시스템의 AI는 센서를 통해 세상을 인지하므로, 시뮬레이션은 단순한 시각적 재현을 넘어 센서의 물리적 특성과 환경의 복잡한 상호작용을 정확하게 모사해야 한다. 즉, 센서 데이터에 포함된 미세한 노이즈, 왜곡, 대기 효과에 의한 감쇠 등 물리 현상까지 재현하여 ‘현실과 시뮬레이션 간의 격차(sim-to-real gap)’를 최소화하는 것이 관건이다.11 고충실도 시뮬레이션은 AI가 가상 환경에서 학습한 내용을 실제 환경에 성공적으로 적용할 수 있도록 하는 교량 역할을 한다.
NVIDIA OmniSensor는 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해 NVIDIA가 제시한 핵심 기술 프레임워크다. 이는 NVIDIA Omniverse 플랫폼 내에서 물리적으로 정확한 센서 데이터를 생성하도록 특수하게 설계되었다. OmniSensor는 단순히 개별 센서 모델의 집합이 아니라, NVIDIA의 핵심 역량인 하드웨어(RTX GPU), 소프트웨어(Omniverse 플랫폼), 그리고 개방형 표준(OpenUSD)이 유기적으로 결합된 통합 솔루션의 핵심 구성 요소이다.4 최근에는 ‘Omniverse Cloud Sensor RTX’라는 클라우드 기반 마이크로서비스 형태로 진화하며, 대규모 시뮬레이션에 대한 접근성을 높이고 있다.5
OmniSensor는 NVIDIA의 ‘물리 AI’ 전략을 실현하기 위한 단순한 도구를 넘어, 필수적인 기반 시설(Infrastructure)의 위상을 가진다. 물리 AI의 개발과 검증은 현실을 대체할 만큼 정교한 가상 세계를 필요로 하며 8, 이 가상 세계와 AI 모델이 상호작용하는 유일한 인터페이스는 센서 데이터이다. 따라서 물리적으로 정확한 센서 데이터를 생성하는 OmniSensor는 이 가상 환경의 신뢰성을 보장하는 핵심 요소이며, NVIDIA의 AI 생태계 내에서 도로, 전기, 통신망과 같은 사회 기반 시설과 유사한 역할을 수행한다.
또한, OmniSensor는 AI 개발의 패러다임을 ‘데이터의 양’에서 ‘데이터의 질과 다양성’으로 전환시키는 데 주도적인 역할을 한다. 자율 시스템의 안전성 문제는 대부분 예측 불가능한 엣지 케이스에서 발생하며, 이는 단순히 더 많은 양의 일반적인 데이터로는 해결할 수 없다.3 OmniSensor는 물리 법칙에 기반하여 날씨, 조명, 객체 배치 등 무한에 가까운 시나리오 변종을 생성함으로써 17, AI 모델이 경험해보지 못한 상황에 대한 대응 능력을 체계적으로 훈련시킨다. 이는 AI 개발의 패러다임을 ‘수집된 과거 데이터(collected historical data)’ 기반 학습에서 ‘생성된 미래 시나리오(generated future scenarios)’ 기반 학습으로 진화시키는 핵심 동력이다.
본 보고서는 NVIDIA OmniSensor의 기술적 아키텍처, 핵심 시뮬레이션 원리, 주요 응용 분야를 심층적으로 분석하고, 자율 시스템 개발 생태계에 미치는 영향과 미래 전망을 종합적으로 고찰하는 것을 목적으로 한다.
NVIDIA OmniSensor의 기술적 우수성은 단일 기능이 아닌, 잘 설계된 플랫폼과 개방형 표준 위에 구축된 체계적인 아키텍처에서 비롯된다. 그 근간에는 Omniverse 플랫폼, OpenUSD 표준, 그리고 이를 기반으로 한 계층적 스키마 설계가 자리 잡고 있다.
OmniSensor는 NVIDIA Omniverse라는 더 큰 생태계의 일부이다. Omniverse는 3D 워크플로우를 위한 실시간 협업 및 물리 기반 시뮬레이션 플랫폼으로, OmniSensor 기술이 작동하는 무대 역할을 한다.15 이는 다양한 3D 저작 도구(DCC) 간의 데이터 호환성 문제를 해결하고, 여러 분야의 전문가들이 동일한 가상 세계에서 실시간으로 협업할 수 있는 환경을 제공한다. 중요한 것은 Omniverse가 단순한 뷰어나 렌더러가 아니라, SDK, API, 마이크로서비스를 제공하는 모듈화된 개발 플랫폼이라는 점이다. 이를 통해 개발자들은 Omniverse의 강력한 기능을 활용하여 자신만의 맞춤형 3D 애플리케이션과 시뮬레이션 서비스를 구축할 수 있다.14
Omniverse와 OmniSensor 아키텍처의 핵심적인 뼈대는 Pixar Animation Studios에서 개발한 개방형 표준인 OpenUSD이다.9 OpenUSD는 복잡한 3D 씬(scene)을 구성하는 요소들(지오메트리, 재질, 조명, 카메라 등)을 비파괴적인 방식으로 조합하고 편집할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공한다. OmniSensor는 OpenUSD의 스키마(Schema) 시스템을 적극적으로 활용하여 센서를 정의하고 관리한다. USD 스키마는 객체 지향 프로그래밍의 클래스(Class)와 유사한 개념으로, 특정 종류의 데이터(이 경우, 센서)가 가져야 할 속성(properties)과 관계(relationships)를 명세하는 역할을 한다. 이를 통해 센서의 공통 속성과 계층 구조를 체계적으로 관리하고 확장할 수 있다.22
OmniSensor는 OpenUSD 스키마를 통해 계층적이고 확장 가능한 구조로 설계되었다.
OmniSensor: 모든 센서 타입의 최상위 부모 클래스 역할을 하는 ‘타입 스키마(Typed Schema)’이다. 이 스키마는 Xformable로부터 상속받아 씬 내에서의 위치(position), 방향(orientation), 크기(scale)와 같은 변환(Transformable) 속성을 기본적으로 갖는다. 여기에 더해, 모든 센서가 공통으로 가질 수 있는 파라미터인 가시성(visibility), 렌더링 용도(purpose), 외부 파라미터(extrinsics) 등을 정의한다.22OmniSensor를 상속받아 특정 물리적 센서 타입을 구체화한다.
OmniLidar: LiDAR 센서를 표현하기 위한 타입 스키마.22OmniRadar: Radar 센서를 표현하기 위한 타입 스키마.22OmniUltrasonic, OmniGeneralSensor: 현재는 활발히 사용되지 않지만, 향후 초음파 센서나 중력파 센서와 같은 새로운 센서 타입을 지원하기 위해 예약된 스키마이다. 이는 OmniSensor 아키텍처가 미래의 기술 발전을 염두에 둔 유연하고 확장 가능한 구조임을 명확히 보여준다.22OmniSensorAPI: 센서의 모델명(modelName), 제조사(modelVendor), 버전(modelVersion), 동작 주파수(tickRate) 등과 같은 메타데이터를 정의한다.22OmniSensorGenericLidarCoreAPI, OmniSensorGenericRadarWpmDmatAPI: 각각 LiDAR와 Radar의 핵심 물리 파라미터(예: 파장, 빔 발산각, 탐지 범위 등)를 상세하게 정의하는 API 스키마로, 4장에서 심도 있게 다룬다.이러한 OpenUSD 스키마 시스템은 OmniSensor의 ‘미래 보장성(Future-Proofing)’과 ‘생태계 확장성’을 담보하는 핵심적인 설계 철학을 반영한다. 자율 시스템 기술은 끊임없이 발전하며 새로운 센서 기술이 등장할 것이다. 만약 OmniSensor가 폐쇄적인 독자 규격이었다면, 새로운 센서가 나올 때마다 NVIDIA가 직접 지원해야 하는 기술적 병목이 발생했을 것이다. 그러나 OpenUSD는 개방형 표준이므로, 센서 제조사나 제3자 개발자가 직접 자신의 센서 모델에 맞는 새로운 타입 스키마와 API 스키마를 정의하여 Omniverse 생태계에 기여할 수 있다.5 이는 NVIDIA가 모든 개발 부담을 지는 대신, 생태계가 자발적으로 성장하고 혁신하도록 유도하는 매우 전략적인 아키텍처 설계이다.
OmniGeneralSensor 스키마는 이러한 개방형 철학을 명시적으로 보여주는 상징적인 예시다.22
최근 NVIDIA는 OmniSensor의 기능을 클라우드 기반의 마이크로서비스인 ‘Omniverse Cloud Sensor RTX’로 제공하는 방향으로 전략을 확장하고 있다.8 이는 기존의 데스크톱 또는 서버 기반 시뮬레이션 환경을 넘어, 개발자가 대규모 인프라를 직접 구축하고 관리할 필요 없이 API 호출을 통해 고충실도 센서 시뮬레이션 기능을 기존 워크플로우에 손쉽게 통합할 수 있음을 의미한다.5
이러한 변화는 시뮬레이션 기술을 ‘소유하는 자산(Owned Asset)’에서 ‘소비하는 서비스(Consumed Service)’로 전환시키고 있다. 과거에는 고충실도 시뮬레이션을 위해 고가의 워크스테이션이나 서버 클러스터, 그리고 복잡한 소프트웨어 스택을 직접 구매하고 유지보수해야 했다. 이는 높은 초기 투자 비용으로 인해 기술 접근에 대한 장벽으로 작용했다.5 하지만 마이크로서비스 아키텍처는 센서 시뮬레이션과 같은 복잡한 기능을 잘게 쪼개어 API 형태로 제공한다. 개발자는 ‘특정 시나리오에서 LiDAR 포인트 클라우드 생성’과 같은 필요한 기능만을 API 호출을 통해 서비스로서 소비하고, 사용한 만큼만 비용을 지불하면 된다.8 이는 자본력이 부족한 스타트업이나 연구 기관도 최첨단 시뮬레이션 기술에 접근할 수 있게 하여 혁신을 촉진하는 ‘기술의 민주화’를 이끌며, 동시에 NVIDIA에게는 새로운 SaaS(Software-as-a-Service) 비즈니스 모델을 창출하는 기회가 된다.
OmniSensor가 생성하는 데이터의 현실성은 그 기반이 되는 렌더링 및 시뮬레이션 엔진의 물리적 정확성에 달려 있다. NVIDIA는 자사의 핵심 기술인 RTX, 물리 기반 재질 모델링, 그리고 GPU와 CPU의 역할을 최적화한 하이브리드 시뮬레이션 아키텍처를 통해 이를 구현한다.
OmniSensor 시뮬레이션의 심장에는 NVIDIA RTX 기술에 기반한 실시간 레이 트레이싱(Ray Tracing)이 있다. 레이 트레이싱은 빛(광선)이 가상 환경의 객체와 상호작용하는 물리적 과정을 시뮬레이션하여, 기존의 래스터라이제이션(Rasterization) 방식으로는 표현하기 어려운 사실적인 그림자, 반사, 굴절, 전역 조명(Global Illumination) 효과를 생성한다.4
Omniverse RTX Renderer는 개발 목적에 따라 속도와 품질을 조절할 수 있도록 여러 렌더링 모드를 제공한다. ‘RTX - Real-Time’ 모드는 초당 프레임 수를 극대화하여 실시간 상호작용에 최적화되어 있으며, ‘RTX – Interactive (Path Tracing)’ 모드는 더 많은 광선 샘플링을 통해 물리적으로 더 정확하고 노이즈가 적은, 사진과 같은 품질의 이미지를 생성한다.24 이러한 RTX 기술은 단순히 시각적 아름다움을 위한 것이 아니라, 카메라, LiDAR, Radar와 같이 빛이나 전자기파의 물리적 전파 원리에 기반하는 센서들의 작동 방식을 시뮬레이션하는 데 필수적인 물리적 토대를 제공한다.4
센서 시뮬레이션의 정확성은 가상 객체의 표면이 센서에서 방출된 에너지(빛, 전파 등)와 어떻게 상호작용하는지를 얼마나 정확하게 모델링하느냐에 달려 있다. OmniSensor는 이를 위해 물리 기반의 BSDF(BiDirectional Scattering Distribution Function, 양방향 산란 분포 함수) 개념을 핵심 원리로 채택한다.26
BSDF는 특정 파장(wavelength)의 에너지가 표면에 입사했을 때, 어느 방향으로 얼마나 반사되고 투과되는지를 수학적으로 기술하는 함수이다. 이는 OmniSensor가 가시광선 영역을 넘어 LiDAR가 사용하는 적외선(Infrared), Radar가 사용하는 전파(Radio wave) 등 눈에 보이지 않는 파장에 대한 재질의 물리적 반응을 정확하게 모델링할 수 있게 한다.26 예를 들어, 젖은 아스팔트가 LiDAR의 적외선을 어떻게 흡수하고 난반사시키는지, 자동차의 금속 범퍼가 Radar 전파를 어떻게 정반사하는지를 시뮬레이션할 수 있다. NVIDIA는 MDL(Material Definition Language)이라는 개방형 표준을 통해 이러한 물리 기반 재질을 정의하고 공유할 수 있는 생태계를 구축하였으며 24, 3D 아티스트들이 직관적으로 작업할 수 있도록 시각적 재질과 비시각적 센서 재질을 ‘시맨틱 라벨링(semantic labeling)’으로 연결하여 워크플로우를 간소화했다.26
이러한 재질 시스템은 전통적인 3D 그래픽스의 ‘What you see is what you get(보는 것이 얻는 것이다)’ 패러다임을 넘어, ‘What you simulate is what you sense(시뮬레이션하는 것이 감지하는 것이다)’라는 새로운 패러다임을 구현한다. 이는 시각적으로 그럴듯하게 보이는 것을 넘어, 특정 파장의 전자기파에 대한 물리적 반응을 수학적으로 모델링하여 시뮬레이션의 핵심 요소로 삼기 때문이다. 결과적으로, 시뮬레이션에서 생성된 센서 데이터는 실제 센서가 물리 세계에서 겪을 법한 현상을 그대로 반영하게 되며, 이는 단순한 시각적 모사를 넘어선 물리적 감각의 모사에 해당한다.
OmniSensor는 시뮬레이션의 효율성과 정확성을 극대화하기 위해 센서의 종류에 따라 계산 주체를 GPU와 CPU로 나누는 하이브리드 아키텍처를 채택한다.
이러한 GPU와 CPU의 역할 분담은 단순한 작업 분배를 넘어, 시스템 전체의 효율을 최적화하기 위한 고도의 전략이다. 레이 트레이싱은 본질적으로 대규모 병렬 계산에 최적화된 작업으로 GPU 아키텍처와 완벽하게 부합하는 반면, 강체 동역학이나 관절 움직임과 같은 물리 시뮬레이션은 순차적 계산과 복잡한 논리 분기가 필요하여 CPU가 더 적합할 수 있다. NVIDIA는 ‘광학/전자기 시뮬레이션(GPU)’과 ‘기계적/동역학 시뮬레이션(CPU)’을 각 하드웨어의 강점에 맞게 할당하고, 이 두 파이프라인을 병렬로 실행함으로써 전체 시뮬레이션 프레임 속도를 향상시키는 최적화 전략을 구사한다.
OmniSensor의 가치는 카메라, LiDAR, Radar 등 핵심 센서들을 얼마나 물리적으로 정확하게 모델링하는가에 있다. 각 센서 모델은 단순한 데이터 생성기를 넘어, 실제 센서의 물리적 특성, 한계, 그리고 내부 신호 처리 과정까지 시뮬레이션하는 복합 시스템으로 설계되었다.
OmniSensor의 카메라 모델은 이상적인 핀홀 카메라를 넘어, 실제 카메라 시스템의 광학적, 전자적 특성을 정교하게 시뮬레이션한다.
focusDistM), 유효 조리개 크기(effectiveApertureSizeM), 화각(Field of View)과 같은 물리적 파라미터를 설정하여 실제 카메라에서 발생하는 심도(Depth of Field), 렌즈 왜곡, 비네팅 등의 광학적 효과를 재현한다.32 이는 AI 모델이 다양한 카메라 렌즈와 센서 조합에 대해 강건하게 반응하도록 훈련하는 데 필수적이다.LiDAR 시뮬레이션은 레이저 펄스의 방출, 전파, 반사, 수신에 이르는 전 과정을 물리적으로 모델링하는 데 중점을 둔다.
레이 캐스팅 및 빔 모델: LiDAR의 각 레이저 펄스는 가상 환경으로 방출되는 광선(Ray)으로 모델링된다. rayType 속성을 통해 이상적인 가느다란 광선(IDEALIZED)뿐만 아니라, 실제 레이저 빔처럼 에너지 분포를 가지는 가우시안 빔(GAUSSIAN_BEAM)이나 균일 빔(UNIFORM_BEAM)을 시뮬레이션할 수 있다.23 특히 빔 발산각(
divergenceHorDeg, divergenceVerDeg) 파라미터는 거리가 멀어짐에 따라 레이저 빔의 직경이 커지는 물리 현상을 모델링하여, 원거리 객체에 대한 포인트 밀도 감소와 측정 불확실성 증가를 현실적으로 재현한다.35
대기 산란 효과 (Atmospheric Effects): OmniSensor LiDAR 모델은 Mie 산란 이론에 기반한 정교한 대기 효과 모델을 포함한다. 현재는 강우(rain) 효과를 지원하며, 사용자는 rainRate (mm/h) 파라미터를 통해 비의 강도를 조절할 수 있다.35 이 모델은 빗방울에 의해 레이저 빔의 에너지가 감쇠(attenuation)되고, 빔 경로상의 빗방울에서 레이저가 후방 산란(backscattering)되어 센서로 되돌아오는 현상을 시뮬레이션한다. 이는 악천후 조건에서 LiDAR의 탐지 거리가 줄어들고 노이즈가 증가하는 성능 저하 현상을 사실적으로 모사한다. 더 나아가, 빗방울 자체를 유효한 반사점으로 오탐지(false positive)하는 현상까지 모델링하여 데이터의 현실성을 높인다.35
포인트 클라우드 생성 방정식: Isaac Sim의 Compute RTX Lidar Point Cloud 노드는 렌더링된 프레임 데이터를 바탕으로 포인트 클라우드를 생성한다. 시뮬레이션 결과로 나온 방대한 포인트 배열에서 각 포인트의 출처를 파악하는 것은 데이터 후처리에 매우 중요하다. 반환된 포인트의 인덱스 <code>i</code>와 스캔당 최대 틱 수(<code>ticksPerScan</code>), 채널 수(<code>numChannels</code>), 에코 수(<code>numEchos</code>)가 주어졌을 때, 해당 포인트의 틱(<code>tick</code>), 채널(<code>channel</code>), 에코(<code>echo</code>) 정보는 다음 방정식을 통해 계산할 수 있다.37
OmniSensorGenericLidarCoreAPI: 이 API 스키마는 LiDAR의 물리적 동작과 출력 데이터의 형식을 제어하는 수십 개의 핵심 파라미터를 정의한다. 아래 표는 이들 중 주요 속성을 기능별로 분류하여 정리한 것이다.표 1: OmniSensorGenericLidarCoreAPI 주요 속성
| 카테고리 | 속성명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 기본 설정 | scanRateBaseHz |
float | 초당 전체 스캔 횟수 (Hz). |
reportRateBaseHz |
float | 초당 측정 패턴(tick) 적용 횟수 (Hz). | |
scanType |
token | 스캔 방식 (ROTARY, SOLID_STATE). |
|
rotationDirection |
token | 회전 방향 (CW, CCW). |
|
maxReturns |
uint | 레이저 펄스당 최대 반향 수 (예: 2는 듀얼 리턴). | |
| 시야각/범위 | nearRangeM |
float | 최소 유효 측정 거리 (m). |
farRangeM |
float | 최대 유효 측정 거리 (m). | |
validStartAzimuthDeg |
float | 유효 방위각 시작점 (degree). | |
validEndAzimuthDeg |
float | 유효 방위각 종료점 (degree). | |
| 빔 특성 | waveLengthNm |
float | 레이저 파장 (nm). 재질 상호작용에 영향. |
avgPowerW |
float | 이미터당 평균 출력 (W). | |
divergenceHorDeg |
float | 수평 빔 발산각 (degree). | |
divergenceVerDeg |
float | 수직 빔 발산각 (degree). | |
rayType |
token | 광선 모델 (IDEALIZED, GAUSSIAN_BEAM). |
|
| 반사/강도 | reflectionPowerFraction |
float | 다중 반향 시 반사되는 에너지 비율. |
transmissionPowerFraction |
float | 다중 반향 시 투과되는 에너지 비율. | |
minReflectance |
float | 최소 반사율. 특정 거리에서 탐지를 보장. | |
intensityProcessing |
token | 강도 값 처리 방식 (RAW, NORMALIZATION). |
|
| 오차 모델 | rangeAccuracyM |
float | 거리 측정 정확도 (m). |
azimuthErrorMean |
float | 방위각 오차의 평균 (degree). | |
azimuthErrorStd |
float | 방위각 오차의 표준편차 (degree). | |
elevationErrorMean |
float | 고도각 오차의 평균 (degree). | |
elevationErrorStd |
float | 고도각 오차의 표준편차 (degree). |
Radar 시뮬레이션은 전자기파의 파동 특성으로 인해 LiDAR보다 더 복잡한 물리 현상을 고려해야 한다. OmniSensor는 이를 위해 Wave Propagation Model(WPM)이라는 정교한 모델을 사용한다.
파동 전파 모델 (WPM, Wave Propagation Model): WPM은 Radar 시뮬레이션의 핵심으로, 단순한 기하학적 광선 추적을 넘어 전자기파의 물리적 특성을 모델링한다.38 이를 통해 빌딩이나 다른 차량에 전파가 반사되어 발생하는 다중 경로 반사(multi-path reflection), 재료의 특성에 따른 전파 투과(transmission), 장애물 모서리에서 발생하는 회절(diffraction) 등 복잡한 현상을 시뮬레이션할 수 있다. 이는 실제 Radar 데이터에서 흔히 관찰되는 고스트 타겟(ghost target)이나 클러터(clutter)를 현실적으로 재현하는 데 필수적이다.25
traceTreeDepth 파라미터는 광선이 몇 번까지 반사될지를 제어하여 시뮬레이션의 복잡도와 충실도를 조절한다.38
안테나 이득 패턴 (Antenna Gain Pattern): 실제 Radar 안테나는 모든 방향으로 동일한 강도의 전파를 방출하지 않는다. 안테나 이득 패턴은 특정 방향으로 전파를 송수신하는 효율을 모델링한다. AntennaGainMode를 CUSTOM으로 설정하고, 송신(Tx) 및 수신(Rx) 안테나의 방위각(azimuth)과 고도각(elevation)에 따른 이득(gain) 값을 2D 배열 형태로 제공함으로써, 복잡하고 비대칭적인 실제 안테나 패턴을 정밀하게 시뮬레이션할 수 있다.38
CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘: 수신된 Radar 신호는 표적으로부터 반사된 신호와 배경 노이즈가 섞여 있다. CFAR는 이 둘을 구분하기 위해 실제 Radar 수신기에서 사용되는 핵심적인 신호 처리 알고리즘이다. OmniSensor는 이 CFAR 과정을 시뮬레이션한다. 즉, 특정 셀(range-Doppler bin)의 신호 강도를 주변 셀들의 평균 노이즈 레벨과 비교하여 동적인 임계값(threshold)을 설정하고, 이 임계값을 초과하는 신호만을 유효한 표적으로 탐지한다. cfarMode, cfarRnT(테스트 셀), cfarRnG(가드 셀), cfarOffset 등의 파라미터를 통해 CFAR 알고리즘의 동작을 세밀하게 제어할 수 있다.25
OmniSensorGenericRadarWpmDmatAPI: 이 API 스키마는 Radar의 물리적 동작과 신호 처리 파이프라인을 제어하는 핵심 파라미터들을 정의한다. 아래 표는 그 주요 속성들을 기능별로 분류한 것이다.
표 2: OmniSensorGenericRadarWpmDmatAPI 및 스캔 구성 주요 속성
| 카테고리 | 속성명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 센서 전역 | waveLengthMm |
float | Radar 동작 파장 (mm). |
traceTreeDepth |
int | 광선 추적 시 최대 반사 횟수. 다중 경로 효과의 깊이 제어. | |
cfarMode |
token | CFAR 처리 방식 (2D 또는 4D). |
|
antennaGainMode |
token | 안테나 이득 패턴 모델 (COSINEFALLOFF, CUSTOM). |
|
numScans |
int | 지원하는 스캔 패턴의 수 (예: 근거리/원거리 스캔). | |
| 개별 스캔 | raysPerDeg |
int | 단위 각도당 방출하는 광선 수. 충실도와 성능에 영향. |
powerFactor |
float | 스캔의 총 송신 출력 (W). | |
maxRangeM |
float | 최대 탐지 거리 (m). | |
maxAzAngDeg |
float | 최대 방위각 (degree). FoV는 이 값의 2배. | |
rangeResM |
float | 거리 해상도 (m). | |
velResMps |
float | 속도 해상도 (m/s). | |
| CFAR | cfarRnT |
int | 거리 차원의 테스트 셀 수. |
cfarRnG |
int | 거리 차원의 가드 셀 수. | |
cfarMinVal |
float | CFAR 탐지를 위한 최소 에너지 값. | |
cfarOffset |
float | CFAR 임계값 오프셋. | |
cfarNoiseMean |
float | CFAR 계산에 사용되는 노이즈 평균. |
이처럼 OmniSensor의 센서 모델들은 단순한 ‘점 구름 생성기’가 아니다. 이들은 센서의 ‘물리적 한계’(예: LiDAR의 대기 감쇠)와 ‘내부 신호 처리 과정’(예: Radar의 CFAR)까지 시뮬레이션하는 복합 시스템이다. 이는 개발자가 완벽하고 이상적인 데이터가 아닌, 실제 센서가 제공할 법한 ‘불완전하고 노이즈가 섞인’ 데이터를 가지고 AI 모델을 훈련하고 테스트하게 만든다. 이러한 접근 방식은 AI 모델이 현실 세계의 불확실성에 대해 훨씬 더 강건하게 대처할 수 있도록 만드는 핵심적인 요소이다.
또한, API 스키마에 정의된 수많은 파라미터들은 실제 센서 제조사들이 제공하는 데이터시트(datasheet)의 사양과 직접적으로 대응되도록 설계되었다.23 개발자는 특정 제조사의 LiDAR나 Radar 제품 사양을 이 파라미터에 입력함으로써, 해당 센서의 가상 복제품, 즉 ‘센서 디지털 트윈’을 생성할 수 있다.5 이를 통해 물리적인 프로토타입 센서가 제작되기 전에도 소프트웨어 개발을 시작할 수 있으며, 다양한 센서 모델을 가상으로 교체하며 시스템 성능을 비교 평가하는 것이 가능해진다. 이는 자율 시스템의 개발 주기를 획기적으로 단축하고 비용을 절감하는 데 결정적인 역할을 한다.
OmniSensor의 궁극적인 목적은 자율 시스템의 두뇌 역할을 하는 AI 모델을 훈련시키기 위한 대규모의 고품질 합성 데이터를 생성하는 것이다.4 물리적으로 정확한 센서 데이터를 통해 AI 모델이 현실 세계의 물리 법칙을 내재적으로 학습하도록 유도하며, 이는 시뮬레이션으로 훈련된 모델이 실제 환경에서도 높은 성능을 발휘하도록 하는 ‘sim-to-real’ 전이 학습의 성공률을 크게 높인다.11
OmniSensor는 NVIDIA의 합성 데이터 생성 프레임워크인 Omniverse Replicator와 긴밀하게 통합되어 작동한다.28 Replicator는 씬(scene)을 구성하는 다양한 요소들을 절차적으로, 그리고 무작위로 변경하는 강력한 기능을 제공한다. 예를 들어, 조명의 위치와 색상, 객체의 재질, 차량과 보행자의 위치 및 경로, 카메라의 각도 등을 스크립트를 통해 수천, 수만 가지 조합으로 자동 생성할 수 있다. 이러한 기법을 ‘도메인 무작위화(Domain Randomization)’라고 부르며, AI 모델이 특정 시뮬레이션 환경의 미세한 특징에 과적합(overfitting)되는 것을 방지하고, 다양한 현실 세계의 변화에 강건하게 대처할 수 있는 일반화 성능을 높이는 데 매우 효과적이다.42
최근 NVIDIA는 시뮬레이션을 생성형 AI 기술과 융합하여 데이터 생성의 효율성과 다양성을 한 차원 높은 수준으로 끌어올리고 있다. 이 혁신의 중심에는 NuRec과 Cosmos가 있다.
OmniSensor, Replicator, 그리고 Cosmos/NuRec의 결합은 단순한 ‘데이터 생성 파이프라인’을 넘어, 지능적으로 현실을 복제하고, 창의적으로 변형하며, 물리적으로 정확한 데이터를 대량 생산하는 ‘지능형 데이터 공장(Intelligent Data Factory)’으로 변모시킨다. NuRec이 현실 세계를 시뮬레이션의 ‘원자재’로 변환하면, Cosmos는 이 원자재를 바탕으로 사용자의 요구에 따라 다양한 ‘최종 제품(데이터셋)’을 생성하는 생성형 AI 엔진 역할을 한다. 이 과정에서 OmniSensor와 Replicator는 물리적 정확성을 보장하며 데이터를 생산하는 ‘생산 라인’의 역할을 수행한다. NVIDIA가 ‘AI Factory’라는 용어를 강조하는 것은 바로 이러한 비전을 반영한다.44
이러한 생성형 AI와의 융합은 AI 테스트의 범위를 근본적으로 확장한다. 전통적인 테스트 방식은 개발자가 예측 가능한 위험 시나리오, 즉 ‘알고 있는 미지(Known Unknowns)’(예: 비 오는 날, 야간 주행)를 중심으로 이루어졌다. 그러나 현실 세계의 심각한 사고는 종종 ‘도로에 갑자기 소파가 떨어져 있고, 그 위로 석양이 강하게 비치는’ 것과 같이 상상하기 어려운 여러 요소가 복합적으로 작용하는 ‘알지 못하는 미지(Unknown Unknowns)’ 상황에서 발생한다. Cosmos와 같은 생성형 AI는 인간 개발자가 미처 상상하지 못한 수많은 시나리오 조합을 자동으로 생성할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.17 이를 통해 AI 모델은 극도로 희귀하고 기이한 상황에 대한 간접 경험을 대규모로 축적하게 되며, 이는 시스템의 궁극적인 안전성과 신뢰성을 확보하는 데 결정적인 기여를 할 수 있다.
OmniSensor는 물리적으로 정확한 가상 세계를 구축하는 능력을 바탕으로 자율주행 자동차, 로보틱스, 산업 디지털 트윈 등 다양한 분야에서 자율 시스템의 개발, 테스트, 검증 방식을 혁신하고 있다.
파트너 생태계: Foretellix, MathWorks와 같은 V&V(Verification & Validation) 도구 전문 기업들은 Omniverse Cloud API를 통해 자사의 솔루션에 OmniSensor의 고충실도 시뮬레이션 기능을 통합하고 있다. 이를 통해 기존의 추상적인 객체 수준 시나리오 테스트(예: ‘차량 A가 차량 B 앞으로 끼어든다’)를, 물리적으로 정확한 센서 데이터가 생성되는 센서 수준 테스트로 격상시켜 검증의 신뢰도를 크게 높이고 있다.5
OmniSensor는 개별 시스템의 검증을 넘어, 여러 자율 시스템이 상호작용하는 복잡계(Complex System)를 시뮬레이션하는 도구로 진화하고 있다. 스마트 팩토리나 스마트 시티와 같은 현대적 환경의 문제는 여러 에이전트(로봇, 인간, 차량)가 상호작용하며 발생하는 예측 불가능한 창발적(emergent) 행동에서 비롯된다.
이러한 산업 디지털 트윈은 시뮬레이션의 역할을 ‘개발 도구’에서 ‘운영 도구(Operational Tool)’로 확장시키고 있다. 디지털 트윈은 실제 공장의 IoT 센서 데이터와 실시간으로 연동되어, 공장의 현재 상태를 직관적으로 보여주는 가상 대시보드 역할을 한다.21 운영 관리자는 문제가 발생했을 때, 가상 환경에서 여러 해결책을 먼저 시뮬레이션해 본 후 가장 효과적인 방안을 실제 공장에 적용할 수 있다. 이는 시뮬레이션이 더 이상 개발자만의 도구가 아니라, 공장 관리자와 운영 책임자들이 일상적인 의사결정을 위해 사용하는 실시간 ‘미래 예측 도구’로 진화하고 있음을 의미한다.
NVIDIA OmniSensor는 독보적인 기술적 깊이를 자랑하지만, 자율 시스템 시뮬레이션 생태계에는 다양한 목적과 철학을 가진 다른 플랫폼들도 존재한다. 이들과의 비교를 통해 OmniSensor의 기술적 위상과 전략적 방향성을 더 명확히 이해할 수 있다.
CARLA는 학계와 산업계에서 널리 사용되는 대표적인 오픈소스 자율주행 시뮬레이터로, 사용자 친화적인 API와 방대한 커뮤니티를 강점으로 한다.56 NVIDIA는 CARLA와 직접 경쟁하는 대신, 자사의 핵심 기술을 CARLA 생태계에 통합하는 전략을 적극적으로 추진하고 있다.
CARLA 사용자는 Omniverse Connector를 통해 NVIDIA가 제공하는 고품질의 SimReady 3D 에셋을 손쉽게 자신의 시뮬레이션 환경으로 가져올 수 있다.58 더 나아가, Omniverse Cloud API를 통해 CARLA의 기본 센서 모델을 OmniSensor의 고충실도 물리 기반 모델로 대체하거나 보강하는 것이 가능하다.5 최근에는 현실 기반 씬 재구성 기술인 NuRec과 생성형 AI 기반 시나리오 증강 기술인 Cosmos까지 CARLA에 통합되어, CARLA 사용자들이 NVIDIA의 최첨단 기술을 활용할 수 있게 되었다.59
이러한 접근 방식은 NVIDIA의 전략이 특정 ‘시뮬레이터’를 만드는 것을 넘어, 모든 시뮬레이터가 사용할 수 있는 ‘물리 기반 렌더링 및 센서 엔진’을 제공하는 데 있음을 보여준다. 이는 마치 PC 시장에서의 ‘Intel Inside’ 전략과 유사하다. NVIDIA는 자사의 가장 강력한 무기인 RTX 기반 물리 렌더링과 센서 모델링 기술을 서비스(API) 형태로 제공함으로써 5, 전체 시뮬레이션 생태계의 핵심 기술 공급자로 자리매김하려는 거시적인 플랫폼 전략을 구사하고 있다.
Microsoft가 주도하는 AirSim은 Unreal Engine과 Unity 게임 엔진을 기반으로 하는 오픈소스 시뮬레이터로, 특히 드론과 같은 항공 모빌리티 시뮬레이션 분야에서 강점을 보인다.61 AirSim 역시 물리 엔진과 사실적인 렌더링을 제공하지만, 그 지향점은 OmniSensor와 차이가 있다. AirSim은 NVIDIA의 OmniSensor처럼 RTX 하드웨어 가속에 특화되거나 OpenUSD 기반의 통합 생태계를 전면에 내세우기보다는, 범용 게임 엔진의 유연성과 광범위한 에셋 스토어를 활용하는 데 중점을 둔다.
따라서 OmniSensor와 다른 플랫폼 간의 선택은 ‘통합 생태계’와 ‘개별 최적화’ 사이의 트레이드오프 문제로 귀결된다. OmniSensor를 선택하는 것은 단순히 센서 시뮬레이션 기능을 도입하는 것을 넘어, Omniverse, Isaac, DRIVE, Cosmos, OpenUSD로 이어지는 NVIDIA의 거대한 통합 생태계에 합류하는 것을 의미한다. 이는 개발의 모든 단계에서 강력한 시너지를 제공하지만, 동시에 특정 기술 스택에 대한 의존도를 높일 수 있다. 반면 AirSim과 같은 플랫폼은 특정 목적(예: 드론)에 더 최적화된 기능을 제공하거나 개발팀이 이미 익숙한 Unreal Engine 환경을 활용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 센서 모델의 물리적 정확성이나 대규모 생태계와의 연동은 사용자가 직접 해결해야 할 과제로 남을 수 있다.
NVIDIA OmniSensor는 자율 시스템 개발의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있는 혁신적인 기술이다. 이는 단순한 시뮬레이션 도구를 넘어, 물리 기반 AI 시대를 열기 위한 핵심적인 기반 시설로서 그 가치를 입증하고 있다.
생태계 통합 (Ecosystem Integration): Omniverse, Isaac Sim, DRIVE Sim, Cosmos 등 NVIDIA의 AI 및 자율 시스템 개발 플랫폼과 완벽하게 통합되어, 데이터 생성부터 AI 모델 훈련, 시스템 검증, 배포에 이르는 엔드투엔드(end-to-end) 워크플로우를 원활하게 지원한다.
NVIDIA의 기술 로드맵과 최근 발표들을 종합해 볼 때, OmniSensor는 다음과 같은 방향으로 발전할 것으로 전망된다.
OmniUltrasonic이나 OmniGeneralSensor 스키마가 암시하듯 22, 미래에는 촉각, 음향, 열, 혹은 아직 상용화되지 않은 새로운 형태의 센서까지 시뮬레이션의 범위가 확장될 가능성이 높다. 이는 로보틱스, 의료, 재료 과학 등 새로운 응용 분야를 개척하는 기반이 될 것이다.결론적으로, OmniSensor의 최종 목표는 ‘현실의 대체(Replacement)’가 아니라 ‘현실의 증강(Augmentation)’에 있다. 시뮬레이션이 현실을 100% 대체하는 것은 불가능하며, 그것이 목표도 아니다. OmniSensor의 진정한 가치는 현실에서 얻기 극도로 어렵거나 불가능한 것을 제공하는 데 있다. 즉, (1) 위험해서 실행할 수 없는 시나리오, (2) 발생 확률이 너무 낮아 수집할 수 없는 엣지 케이스, (3) 아직 존재하지 않는 미래의 센서나 환경에 대한 데이터를 제공함으로써 현실 데이터를 보완하고 ‘증강’한다. 이를 통해 AI 모델이 현실 데이터만으로는 도달할 수 없는 수준의 강건성과 안전성을 갖추도록 돕는다. 시뮬레이션은 현실을 복제하는 도구를 넘어, 현실의 한계를 뛰어넘게 하는 지능 증강 도구로 자리매김하고 있다.
궁극적으로 NVIDIA는 OmniSensor를 통해 자사 하드웨어(GPU) 판매를 위한 가장 강력한 ‘킬러 애플리케이션’ 생태계를 구축하고 있다. OmniSensor 기반의 고충실도 시뮬레이션은 막대한 GPU 연산 능력을 필요로 하며 28, 자율주행, 로보틱스, 디지털 트윈 시장이 성장할수록 더 복잡하고 더 큰 규모의 시뮬레이션을 위한 수요는 폭발적으로 증가할 것이다.8 NVIDIA는 OmniSensor라는 매력적이고 필수적인 소프트웨어 플랫폼을 제공함으로써, 개발자들이 자사의 고성능 GPU를 구매할 수밖에 없는 강력한 유인을 창출한다. 즉, OmniSensor는 단순한 소프트웨어 제품이 아니라, NVIDIA의 핵심 비즈니스인 하드웨어 판매를 견인하고, 경쟁사가 쉽게 모방할 수 없는 강력한 기술적 해자(moat)를 구축하는 고도의 비즈니스 전략의 핵심이라 할 수 있다.
| What Is Sensor Simulation? | NVIDIA Glossary, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/en-us/glossary/sensor-simulation/ |
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| NVIDIA Omniverse | Digital Twin Applications in Industry - RS Online, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.rs-online.com/designspark/nvidia-omniverse-for-digital-twin-applications-in-industry |
| Validating NVIDIA DRIVE Sim Radar Models | NVIDIA Technical Blog, 8월 20, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/blog/validating-nvidia-drive-sim-radar-models/ |
| Advanced Sensor Physics, Customization, and Model Benchmarking Coming to NVIDIA Isaac Sim and NVIDIA Isaac Lab | NVIDIA Technical Blog - NVIDIA Developer, 8월 20, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/blog/advanced-sensor-physics-customization-and-model-benchmarking-coming-to-nvidia-isaac-sim-and-nvidia-isaac-lab/ |
| AI for Robotics | NVIDIA, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/en-us/industries/robotics/ |
| Isaac Sim | NVIDIA NGC, 8월 20, 2025에 액세스, https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/isaac-sim |
| Autonomous Vehicle (AV) Safety | NVIDIA Halos, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/en-eu/trust-center/halos/autonomous-vehicles/ |
| Humanoid Robots | Use Case - NVIDIA, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/en-us/use-cases/humanoid-robots/ |
| Robotics Simulation | Use Case - NVIDIA, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/en-us/use-cases/robotics-simulation/ |
| Open-Source Autonomous Vehicle Simulation With CARLA S62468 | GTC 2024 | NVIDIA On-Demand, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtc24-s62468/ |