[케이스 스터디] 티어포의 오픈소스 시뮬레이터 AWSIM
자율주행 기술 접근성에 혁신을 가져오다
티어포(TIER IV)는 자율주행 기술 개발을 개방하여 접근성과 확장성을 높임으로써 모두가 자율주행 기술에 접근할 수 있도록 만들기 위해 노력하고 있다. 이 비전을 뒷받침하기 위해 티어포는 유니티로 개발한 오픈소스 시뮬레이터인 AWSIM을 구축했다. AWSIM은 보다 현실적이고 효율적인 환경에서 오토웨어(Autoware)와 같은 오픈소스 자율주행 소프트웨어의 테스트와 검증, 최적화 등을 지원하는 시뮬레이터이다.
이번 호에서는 티어포가 왜 유니티를 선택했는지와 팀에서 어떻게 자율주행에 맞춤화된 시뮬레이터를 구축했는지, AWSIM을 통해 어떻게 비용이 많이 드는 실제 테스트에 대한 의존도를 줄이면서 오토웨어 생태계를 확장하고 있는지 살펴본다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아
기존 방법론의 한계
자율주행 소프트웨어를 개발하려면 실제 도로에서 테스트하기 전에 동작, 센서 성능, 시스템 상호 작용을 대규모로 정확하게 확인할 수 있는 시뮬레이션 환경이 필요하다. 차량과 전문 코스를 활용한 실제 테스트는 비용이 많이 들고 시간도 오래 걸리며, 안전상의 위험이 내재되어 있다.
하지만 티어포가 2020년에 기존의 여러 시뮬레이터를 평가한 결과, 대다수가 오토웨어와 같은 자율주행 소프트웨어의 요구 사항에 맞게 디자인되지 않았다는 사실을 확인했다. 많은 시뮬레이터가 ROS2(Robot Operating System 2)와 호환되는 통신 방식 대신 독점 프로토콜에 의존하고 있어서 현실적인 연동이 어렵고, 시뮬레이션과 실제 차량 환경 간 이동에 더 많은 작업이 필요했다.
기술적 한계로 인해 추가적인 마찰도 발생했다. 일부 시뮬레이터에서는 라이다(LiDAR)를 CPU에서 처리해 속도와 정확도가 감소했고, 더러는 교차로에서 신호등을 안정적으로 인식하는 등의 복잡한 자율주행 워크플로에 반드시 필요한 기능이 부족했다. 티어포는 결국 오토웨어 시뮬레이션 전체 프로세스를 처음부터 끝까 지지원하는 시뮬레이터를 찾을 수 없었다.
참조 환경으로서의 AWSIM
티어포는 여러 불완전한 툴을 조합하는 대신, 자체 시뮬레이터인 AWSIM을 개발하기로 했다. AWSIM은 유니티로 개발한 오픈소스 자율주행 시뮬레이터로, 오토웨어의 참조 환경으로 설계되었다. 유니티로 개발한 AWSIM은 오토웨어와 원활하게 연동되며, 보다 폭넓은 자율주행 생태계에 맞는 개방형 개발 모델을 지원한다.
오픈소스 기반을 마련한 것은 전략적 선택이었다. 티어포는 AWSIM의 투명성과 접근성을 보장해 다양한 기업과 연구자, 개발자 등이 보다 쉬운 참여와 기여, 공통적인 참조 구현 기반 개발이 가능한 환경을 조성했다.
AWSIM은 오토웨어를 도입하는 팀의 학습 기간도 단축해 준다. 사전 연동된 데모 시뮬레이션을 통해 일반적으로 필요한 센서와 맵, 시나리오 등의 설정에 많은 시간을 할애하지 않고 시뮬레이터를 연결해 처음부터 끝까지 워크플로를 바로 진행할 수 있다. 이런 방식으로 AWSIM은 단순한 시뮬레이터를 넘어, 오토웨어와 호환 가능한 시뮬레이션 환경 구축의 실용적인 레퍼런스 역할을 한다.
티어포의 AWSIM 개발 리드인 마키노 타카토키는 “앞으로 AWSIM은 오토웨어와의 연결을 목표로 시뮬레이터를 개발하려는 자율주행 관련 기업과 대학이 참고할 수 있는 방향을 제시할 것이며, 앞으로 다양한 협업이 이루어지길 기대한다”고 말했다.
▲ AWSIM 개발 스크린
유니티가 개발 툴로 선정된 5가지 이유
AWSIM을 구축하기 위해 티어포에는 고충실도 시뮬레이션, 복잡한 센서 워크플로, 외부 연동, 프로토타이핑부터 정식 제작까지 빠른 반복 작업을 지원하는 개발 플랫폼이 필요했다. 여러 옵션을 평가한 끝에 유니티를 선택한 5가지 이유는 다음과 같다.
개발 및 프로토타이핑 시간 단축
티어포는 유니티의 빌트인 물리 요소, 렌더링, 신(scene) 관리 기능을 통해 기본 설정에 소요되는 시간을 줄이고 구현에 집중할 수 있었다. 마키노에 따르면, 유니티의 C# 기반 환경 덕에 센서와 차량 동작 실험에서 R&D 반복 수정 시간도 단축되었다고 한다.
핵심 기능과 고급 기능의 균형 조정
티어포는 고급 최적화와 커스터마이징에 도움이 되는 기술인 DOTS(데이터 지향 기술 스택, Data-Oriented Technology Stack)와 SRP(스크립터블 렌더 파이프라인, Scriptable Render Pipeline) 등 유니티의 기본 툴과 확장성을 높이 평가했다.
큰 규모에서도 유지되는 성능과 유연성
자율주행 시뮬레이션은 렌더링과 오브젝트 처리에 매우 높은 성능을 요구한다. 유니티는 팀에게 품질이나 성능에 맞게 조정할 수 있는 유연성을 제공하고, 차량, 교통 참가자 등 움직이는 다수의 오브젝트를 효율적으로 관리할 수 있게 지원했다.
방대한 생태계와 인재 풀
유니티의 폭넓은 사용자층과 기술 자료, 지원 리소스를 비롯해 게임 외의 다양한 분야에 채택된 사례도 많았던 덕에 티어포에서는 정보 수집과 문제 해결, 유니티 경력 보유 인재 채용 등이 한층 수월했다.
개방형 개발을 위한 멀티플랫폼 지원
AWSIM은 오픈소스이므로 접근성이 중요하다. 리눅스를 지원하는 유니티는 CI 파이프라인, 컨테이너화된 워크플로를 비롯해 오토웨어와 AWSIM이 사용하는 우분투(Ubuntu) 기반 개발 환경에 적합한 플랫폼이었다.
오픈소스와 자율주행 시뮬레이터 관련 과제
오픈소스 기반 자율주행 시뮬레이터를 구축하는 과정에서 티어포와 더 넓은 오토웨어 커뮤니티에 고유한 기술적 과제와 운영상의 과제가 발생했다. AWSIM은 모든 사람들에게 공개될 예정이었으므로, 티어포에서는 오픈소스와 호환되는 라이브러리 및 외부 애셋의 제약을 고려해야 했다.
이 과제를 해결하기 위해 티어포는 오토웨어 재단 산업 그룹의 일원인 로보텍.에이아이(Robotec.ai)와 협력하여 ros2-forunity, Robotec-GPU-Lidar와 같은 라이브러리를 개발하고 활용했다. 이러한 라이브러리는 유니티에서 네이티브 ROS2를 직접 처리하고, 엔비디아 옵틱스(NVIDIA OptiX)를 사용한 레이트 레이싱 기반 라이다 시뮬레이션을 구현하여 라이다 처리를 CPU에서 GPU로 오프로드하게 했다.
팀은 우분투에 맞는 개발 요구 사항도 해결해야 했다. 오토웨어가 우분투에서 실행되므로 AWSIM 역시 외부 디바이스 지원이 제한되거나 문서화된 내용이 없는 상황에서 동일하게 우분투에서 동작해야 했다. 예를 들어 네이티브 우분투 지원이 되지 않는 스티어링 휠 컨트롤러와 같은 디바이스의 경우, 티어포는 격차를 줄이기 위해 커스텀 드라이버를 개발하여 HILS(Hardware In the Loop Simulation) 설정을 일관성 있게 유지했다.
마키노 리드는 “빠르게 발전하는 개발 분야에서 유니티와 같은 게임 엔진을 활용하는 것은 산업 용도로도, 연구 목적으로도 매우 효과적”이라고 평가했다.
▲ 유니티 출력을 실제 카메라 센서로 촬영
주요 과제 설루션
다중 카메라 렌더링
자율주행 시뮬레이션은 실시간으로 여러 고해상도 센서에 프레임마다 데이터를 제공해야 하므로 일반적인 3D 인터랙티브 애플리케이션보다 더 높은 성능이 요구된다. 티어포는 일부 AWSIM 시나리오에서 센서의 정확도를 유지하면서 8대 이상의 카메라를 동시에 실행해야 했기 때문에 표준 최적화 기술만으로는 충분하지 않았고, 이에 커스텀 조정이 필요했다.
팀에서는 유니티를 활용해 이러한 부하를 관리하기 위한 일련의 특화된 최적화 기법을 개발했다. 여기에는 여러 카메라에서 시차를 둔 렌더링으로 급격한 부하를 줄이고, 타임스케일 조정으로 프레임당 리소스를 더 할당하며, 애셋을 최적화하고, 정확도와 프레임 속도 간의 균형을 맞추기 위해 단일 프로젝트 내에서 렌더링 파이프라인 옵션을 유연하게 활용하는 등의 작업이 포함되었다.
HILS
티어포는 유니티 잡 시스템(Unity Job System)과 피직스(PhysX) 등의 툴을 사용하여 차량, 교통, 보행자 시뮬레이션의 실시간 성능을 향상했다. 팀에서는 HILS를 지원하기 위해 원시 센서 패킷을 분석하고 유니티에서 동등한 출력을 재현하여 테스트 차량에 배포하기 전에 ECU와 카메라 센서 설정을 시뮬레이션에서 테스트할 수 있도록 했다.
마키노 리드는 “일반적인 게임 개발에서 사용되는 컬링과 LOD는 주변 오브젝트에 변화를 줘 수집 가능한 센서 데이터에 영향을 줄 수 있다. 따라서 원하는 성능을 얻기 위해 다양한 아이디어를 생각해 내야 했다”고 전했다.
라이브러리를 활용한 기능 개발
티어포는 커스텀과 공동 개발 라이브러리를 통해 유니티의 기능을 더욱 확장했다. 팀에서는 엔비디아 옵틱스를 활용한 레이트레이싱 라이다 기능을 구축하고, 이를 유니티에 네이티브 플러그인으로 연결하여 오토웨어의 자기 위치 추정 워크플로용 포인트 클라우드 맵을 생성했다. 또한 VFX 그래프를 활용해 비, 눈 등 기상 효과와 이로 인해 카메라와 라이다 데이터에 발생하는 시각적 노이즈까지 시뮬레이션했다.
또한 티어포는 ros2-for-unity 라이브러리를 통해 유니티 내에서 DDS와 ROS2 관련 설정을 직접 작업함으로써, 여러 시뮬레이션 스택에서 시간 관리를 통합하고 실제 도로 위 차량에서 사용되는 것과 유사한 저지연 통신 패턴을 재현할 수 있었다.
마키노 리드는 “ros2-for-unity는 실제 차량에서 사용되는 메시징 포맷과 통신 프로토콜을 그대로 고처리량 저지연으로 활용할 수 있어 가능한 한 실제 차량에 가까운 시뮬레이션 구현이 가능하다”고 설명했다.
▲ 주변 오토웨어 툴을 포함한 연동 시뮬레이션. 왼쪽 상단 : AWSIM, 오른쪽 상단 : 오토웨어, 왼쪽 하단 : 주행 경로, 오른쪽 하단 : 차량 내 앱
AWSIM 개발이 기여한 오토웨어의 개선
AWSIM은 외부 오토웨어 생태계와 티어포의 내부 개발 워크플로 모두에 새로운 가치를 더했다. AWSIM이 공개되기 전에는 시뮬레이션을 실행하려면 오토웨어와 시뮬레이터 양쪽 모두에 대한 깊은 이해도가 필요했고, 따라서 신규 사용자에게는 진입 장벽이 높았다. AWSIM은 튜토리얼과 사전 연동된 워크플로를 통해 개발자들이 쉽게 시작하고 시뮬레이션을 실행할 수 있게끔 만들었고, 완전한 오토웨어 파이프라인을 보여 주며 그 장벽을 낮췄다.
이러한 접근성 덕분에 도입이 확대되었다. AWSIM은 일본 자동차 기술회가 주최하는 AI 챌린지 예선에서도 활용되어, 매년 수백 명의 참가자들이 오토웨어 생태계를 경험하고 오픈소스 자율주행을 중심으로 한 커뮤니티의 성장을 가속화하는 데 기여했다.
내부적으로는 AWSIM이 오토웨어 출시 전에 포괄적인 평가를 지원하여 개발 효율성을 높였고, 초기 검증과 디버깅에서 물리적 차량에 대한 의존도를 줄여 특히 차선 유지와 신호 인식 등의 카메라 기반 기능에서 큰 도움이 되었다.
AWSIM의 영향은 내부 테스트의 효율 향상에만 그치지 않고, 더 넓은 산업 분야에서 검증하는 단계로 확대되고 있다. 2025년, 이 프로젝트는 제17회 유니티 어워즈 산업 분야에서 이노베이션 어워드 수상의 영예를 안으며, 티어포가 접근성 높은 오픈소스 시뮬레이션을 통해 자율주행 분야의 발전을 이끌고 있음을 입증했다.
마키노 리드는 “AWSIM의 가장 중요한 성과는 AWSIM 튜토 리얼 시청만으로 누구나 시뮬레이터를 오토웨어에 연결할 수 있는 환경을 만들었다는 것”이라고 전했다.
AWSIM의 미래
앞으로 티어포는 AWSIM을 오토웨어 프로젝트의 디지털 트윈 시뮬레이터 참고 자료로 발전시켜 나갈 계획이다. 주요 목표 중 하나는 정확하게 재현된 POC 테스트 사이트를 활용해 수만 킬로미터의 주행 데이터를 생성함으로써, 실제 차량 테스트에만 의존하지 않고 대규모 평가를 지원하는 것이다.
티어포에게 이 목표는 단순한 시뮬레이션 품질 개선 그 이상을 의미한다. 오토웨어의 신뢰성을 강화하고, 글로벌 커뮤니티를 확장하며, 전 세계 수많은 개발자, 연구자, 업계 파트너에게 도달할 수 있는 개방형 자율주행 생태계에 한 걸음 더 다가간다는 비전을 뒷받침한다.
■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-09-01
