AI 기반 운전자 보조 기술은 이제 차량의 기본 장비로 자리 잡으며, 자동차 안전성을 평가하고 검증하는 방식에 근본적인 변화를 일으키고 있습니다.
최근 Mercedes-Benz CLA가 Euro NCAP’s Best Performer of 2025로 선정된 것은 이러한 변화를 잘 보여주는 사례인데요, 해당 차량은 전통적인 수동 안전 시스템과 NVIDIA DRIVE AV software를 결합해 올해 최고 수준의 종합 안전 점수를 달성했습니다.
Ola Källenius, CEO of the Mercedes-Benz Group는 “Euro NCAP은 차량 안전성을 평가할 때 수동 및 능동 안전 시스템 모두를 검토합니다. 완벽한 점수를 얻기 위해서는 최첨단 운전자 보조 시스템이 필수적입니다”라며 “이번 성과는 Mercedes-Benz와 NVIDIA가 지난 5년간 실제 주행 환경에서 안전성을 향상시키고 고객에게 실질적인 가치를 제공하기 위해 협력해온 노력의 결실”이라고 밝혔습니다.
Euro NCAP (European New Car Assessment Programme)은 약 30년 동안 유럽의 독립적인 차량 안전 평가 기관으로서, 유럽 각국 정부와 자동차 단체, 소비자 단체의 지원을 받아 운영되어 왔습니다.
Euro NCAP은 실제 주행 환경을 반영한 네 가지 주요 평가 항목을 기반으로 차량을 평가하는데요, 이 중 AI 기반 운전자 보조 기술과 가장 밀접한 관련이 있는 항목은 ‘보행자 보호(Vulnerable Road User)’와 ‘안전 보조(Safety Assist)’로, 자동 긴급 제동, 차로 유지 지원, 속도 보조 등 사고를 예방하기 위한 기술들이 포함됩니다.
Euro NCAP의 Best in Class로 선정되기 위해서는 표준 장비만으로 5성급 안전 등급을 획득해야 하며, 모든 평가 항목의 가중 점수를 종합해 최종 수상자가 결정됩니다. 2025년에는 Euro NCAP이 역대 가장 많은 49개 모델을 테스트했습니다.
안전이 최우선: 신뢰를 위해 설계된 DRIVE AV
Euro NCAP과 같은 안전 평가 기관은 강력한 수동 안전성과 첨단 능동 안전 성능을 동시에 갖춘 차량을 점점 더 높이 평가하고 있습니다. 이제 AI가 주행의 핵심이 되면서, 가장 안전한 차량의 기준은 사고 시 얼마나 잘 보호하느냐뿐 아니라, 얼마나 효과적으로 사고를 예방하느냐에 따라 정의되고 있는데요,
이러한 변화의 중심에는 Mercedes-Benz CLA가 있습니다. 이 차량은 NVIDIA DRIVE AV를 기반으로 하며, 제조사가 단순히 ‘지능적’일 뿐만 아니라 실제 도로 환경에서 예측 가능하고, 검증 가능하며, 복원력 있는 시스템을 개발할 수 있도록 돕는 듀얼 스택(Dual-Stack) 아키텍처로 설계되었습니다. 이 아키텍처는 AI 기반의 E2E(end-to-end) 주행 시스템과 병렬로 작동하는 전통적 안전 스택을 결합해, 인식(sensing), 경로 계획(planning), 실행(execution) 전 단계에 걸쳐 중복 안전성을 제공합니다.
또한 CLA는 NVIDIA DRIVE Hyperion 아키텍처를 기반으로 설계되어, 다양한 센서 구성(sensor diversity)과 하드웨어 중복성(hardware redundancy)을 차량 전체 설계에 통합하고 있습니다. 이를 통해 시스템 전반의 신뢰성과 안정성을 한층 향상시켰습니다.
이 접근 방식의 핵심에는 바로 NVIDIA Halos가 있습니다. Halos는 하드웨어, 소프트웨어, 개발 도구, 프로세스, 인증 지원까지 아우르는 포괄적인 안전 시스템으로, 자동 주행 및 기타 AI 기능 개발을 위한 견고하고 체계적인 안전 기반을 제공합니다. 동시에 Halos는 중복성과 내결함성을 중심으로 한 안전 규범에 기반하여 신뢰할 수 있는 개발 환경을 제공합니다.
- 더불어, 제3자 인증과 평가 또한 신뢰 구축에 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, TÜV SÜD는 NVIDIA의 자동차용 시스템온칩(SoC), 플랫폼 및 소프트웨어 엔지니어링 프로세스에 대해 ISO 21434 사이버보안 프로세스 인증을 부여했습니다. 또한 NVIDIA DriveOS 6.0은 ISO 26262 자동차 기능 안전 표준(ASIL D) 요건을 충족합니다.
- TÜV Rheinland는 유엔 유럽경제위원회(UNECE) 안전 요구사항에 따라 NVIDIA DRIVE AV의 복잡한 전자 시스템 관련 안전성을 독립적으로 평가했으며, NVIDIA는 이를 성공적으로 완료했습니다.
최근 NVIDIA는 Alpamayo라는 이름의 오픈 AI 모델, 시뮬레이션 도구 및 데이터세트 제품군을 공개한 바 있는데요, 이 기술은 AV가 학습하지 않은 드물고 복잡한 ‘롱테일(long-tail)’ 상황에서도 사고를 피할 수 있도록, 상황을 세분화해 여러 가능한 행동을 추론하고 그중 가장 안전한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 이러한 Alpamayo 모델을 NVIDIA DRIVE AV의 듀얼 스택 아키텍처 내 전통적 안전 스택과 함께 활용하면, 차량이 항상 안전한 범위 내에서 작동하도록 하는 추가적인 보호층이 형성됩니다.
데이터와 시뮬레이션을 통한 안전 학습
현대의 AI 기반 안전 시스템은 인간이 평생 경험할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 주행 시나리오를 학습합니다. NVIDIA는 이러한 학습을 가능하게 하기 위해 클라우드에서 자동차까지 이어지는(Cloud-to-Car) 개발 방식을 적용하고 있습니다. 이 접근 방식은 실제 주행 데이터를 NVIDIA DGX 시스템을 활용한 신경망 학습과, NVIDIA Omniverse 및 Cosmos 플랫폼을 통한 시뮬레이션을 거쳐, NVIDIA DRIVE AGX 기반 차량 내 연산 환경으로 이어지는 일련의 과정 속에서 수십억 마일에 달하는 가상 주행 데이터로 전환합니다.
이러한 방법론은 안전성 검증에서 핵심적인 과제를 해결해주는데요. 즉, 현실에서 실험하기에는 너무 위험하거나 희귀한 고위험 상황(Edge Case)에서도 AI가 올바르게 대응할 수 있도록 학습시키는 것입니다. NVIDIA의 시뮬레이션 환경은 이러한 드문 상황을 대표하는 합성 시나리오(Synthetic Scenario)를 생성하여, 실제 사람을 위험에 노출시키지 않고도 AI가 개발 단계에서 적절한 대응 방식을 익히도록 돕습니다.
따라서 Mercedes-Benz CLA의 이번 수상은 단순히 한 모델이 높은 등급을 받은 성과에 그치지 않습니다. 이는 현대 자동차 안전의 개념 자체가 변화하고 있음을 보여줍니다. 이제 안전은 충돌 사고 시 탑승자를 보호하는 ‘수동적 안전성’뿐만 아니라, 사고 자체를 미연에 방지하기 위한 ‘AI 기반 운전자 보조 기술’까지 포괄하는 개념으로 확장되고 있는 것입니다.