자율주행 시스템의 안전성 확보를 위한 RISC-V 활용 전략

요약

본 논문은 자율주행차량용 임베디드 컴퓨팅 플랫폼으로 부상하는 RISC-V의 기능 안전성(Functional Safety) 확보 방안을 제시합니다. 핵심적으로, 자동차 시스템의 안전 문제는 단순히 프로세서 성능이 아니라 ISO 26262 및 SOTIF 같은 복잡한 인증 절차와 비용 문제임을 지적합니다. 따라서 논문은 단일 알고리즘 개발보다는 '인증 경제학(Certification Economics)'을 최우선 목표로 하는 분석 프레임워크와 연구 로드맵을 제안합니다. 특히, LLM 기반 FMEDA 생성, 지식 그래프를 활용한 안전 사례

핵심 포인트

• 자동차 시스템의 기능 안전성은 프로세서 자체보다 복잡한 인증 절차 및 비용 문제에 초점을 맞춰야 합니다.
• RISC-V는 ISA 개방성, 형식 검증 가능성 등 강점을 가지지만, 자율주행 요구사항(예: Lockstep 실행)을 충족하기 위한 아키텍처적 과제가 남아있습니다.
• 본 연구는 단일 기술적 돌파구 대신 '인증 경제학' 관점에서 최적화하는 분석 프레임워크와 로드맵을 제시합니다.
• LLM, 강화학습(RL), GNN 등 머신러닝 기법을 활용하여 FMEDA 생성 및 진단 커버리지 확보 같은 인증 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.