자율행동체 온디바이스AI 소프트웨어의 자동 개발 및 운영 기술

기술개요

• 본 기술 집합은 소프트웨어 정의형 인프라스트럭처 (Software Defined Infrastructure, 이하 SDI) 환경에서 자율행동체(자율주행차, 모바일로봇 등) 온디바이스AI 소프트웨어의 신속한 자동 개발과 안정적인 서비스 운영 싸이클을 다각적으로 지원하는 네 개의 세부 기술로 구성됨

기술개발 목적 및 필요성

• • 자율주행차, 로봇 등 자율행동체의 요구사항은 빠르게 변화하고 있으며, 각 디바이스의 특성 또한 상이하기 때문에 이를 고려한 신속한 소프트웨어 개발과 운행 중(Over-the-Air, OTA) 배포가 필요함. 또한, 운행 중인 다수의 자율행 동체를 효율적으로 운영하기 위해서는 실시간으로 상태를 관측할 수 있는 기술이 요구됨. 더불어 자율행동체가 운행 중 직면하는 다양한 불확실성을 고려하여 런타임 환경에서 요구사항을 검증할 수 있는 기술이 필요하며, 이를 기반으 로 실시간 자율주행체 클러스터를 통합적으로 관제할 수 있는 기술 개발이 필수적임

기술의 특징 및 장점

• • [개발] 클라우드 네이티브 자율행동체 SW 자동 조합 및 배포 기술

  -요구사항과 자율행동체 디바이스 특성을 고려한 자율행동 SW의 모듈형 서비스 조합

  - 자동 조합된 자율행동 SW의 클라우드 시뮬레이션 상 가상 검증

  - 디바이스 특성을 고려하여 자율행동 SW의 자동 배포 및 OTA 업데이트

  
  

  • [로깅] 다중 자율행동체 경량화 로그 수집 및 운영 현황 시각화 및 이상 탐지 기술

  - ROS 2 이벤트/센서 로그에 최적화된 경량 로그 수집 파이프라인

  - Kibana 기반 대시보드로 로봇 상태 및 이벤트 흐름 시각화

  - 머신러닝 기반 이상 패턴 탐지 및 자동 알림·대응 체계

  
  

  • [검증] 자율행동체의 원인-결과 지연시간 요구사항 런타임 통계적 검증 기술

  - 운행 중인 자율행동체 SW 운행 상태에 대한 비침투적인 관측

  - 자율행동체의 원인-결과 체인 자동 도출 및 원인-결과 지연시간 프로파일링

  - 사용자 및 관리자가 부여한 런타임 지연시간 요구사항에 대한 통계적 실시간 검증

  
  

  • [운영] 경량화 데이터 파이프라인 기반 자율 행동체 클러스터 관리 기술

  - 확장 가능한 클러스터 구성으로 다수의 자율행동체 동시 관리

  - 이벤트 지연 최소화를 통한 초저지연 서비스 지원

  - 장애 발생 시 자동 대응 프로토콜 제공 및 운영 데이터 기반의 장기적인 최적화