Foundation Models for Autonomous Driving System: An Initial Roadmap

1. 문제 정의 (Problem)

자율주행 시스템 (ADS) 은 개방적이고 역동적이며 안전이 최우선인 환경에서 작동합니다. 기존의 규칙 기반 또는 지도학습에 의존하는 전통적인 접근 방식은 제어된 환경에서는 효과적이지만, 실제 도로에서 발생하는 예상치 못한 상황 (Unseen situations), 예외적인 장애물, 복잡한 상호작용을 처리하는 데 한계가 있습니다. 특히, 제한된 레이블이 지정된 데이터셋에 의존하는 방식은 현실 세계의 긴 꼬리 (Long-tail) 분포를 가진 다양한 시나리오를 포괄하지 못합니다.

최근 대규모 언어 모델 (LLM), 비전 - 언어 모델 (VLM), 월드 모델 (World Models) 등 **기초 모델 (Foundation Models, FMs)**의 등장으로 추론과 일반화 능력이 비약적으로 향상되었습니다. 그러나 이러한 FMs 을 안전이 중요한 사이버 - 물리 시스템인 자율주행에 통합하는 과정에서는 다음과 같은 심각한 소프트웨어 공학적 도전 과제가 존재합니다:

• 데이터: 편향 (Bias), 개인정보 보호 (Privacy), 저작권 및 라이선스 문제.
• 시스템 설계: 할루시네이션 (Hallucination), 실시간 지연, 하드웨어 신뢰성.
• 배포 및 검증: 모델 최적화 (Quantization, Pruning) 로 인한 보안 취약점, 윤리적 정렬 (Alignment) 부재.

2. 방법론 (Methodology)

저자들은 FMs 와 자율주행 시스템의 통합 현황을 체계적으로 분석하기 위해 **구조화된 문헌 검토 (Structured Literature Review)**를 수행했습니다.

• 검색 범위: 2020 년 1 월부터 2026 년 1 월까지 발표된 논문 (DBLP 데이터베이스 중심).
• 검색 키워드: "Foundation Model", "LLM", "VLM", "World Model"과 "Autonomous Driving"의 조합.
• 분석 프레임워크: 문헌을 **3 가지 핵심 차원 (Dimensions)**으로 분류하여 분석했습니다.
  1. FM 인프라 (FM Infrastructure): 데이터, 컴퓨팅 자원, 개발 도구체인의 기반.
  2. 차량 내 통합 (In-vehicle Integration): 자율주행 모듈 (인지, 계획, 제어) 에 FMs 을 적용하는 방식.
  3. 실제 배포 (Practical Deployment): 실제 도로 환경에서의 적용, 윤리, 안전 보장.

이 분석을 통해 현재 기술 수준 (State-of-the-Art), 주요 도전 과제, 그리고 해결해야 할 연구 격차를 식별하고, 이를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시하는 로드맵을 수립했습니다.

3. 주요 기여 (Key Contributions)

이 논문은 FMs 기반 자율주행 시스템을 위한 초기 로드맵을 제시하며 다음과 같은 구체적인 기여를 합니다:

A. 3 차원 구조화된 검토 및 분석

• 인프라 차원:
  • 데이터: 편향 완화 (Bias Mitigation), 개인정보 보호 (Privacy Preservation), 머신 언러닝 (Machine Unlearning), 데이터 라이선스 준수 자동화.
  • 컴퓨팅 자원: 신뢰할 수 있는 하드웨어 설계 (TEE, Trusted Execution Environments), 리소스 인식형 모델 검색 (NAS), 엣지 - 클라우드 협업.
  • 개발 도구: FM 개발 도구체인의 경험적 분석, 분산 시스템에 적합한 품질 보증 (QA) 및 테스트 프레임워크.
• 차량 내 통합 차원:
  • 할루시네이션 대응: 생성된 출력의 사실성 검증, 다중 모달리티 (Multi-modal) 그라운딩 (Grounding) 기술.
  • 도메인 특화 모델: 자율주행에 최적화된 오픈소스 기초 모델의 필요성 강조.
  • 지능형 사용자 경험: 개인화된 주행 명령 처리 및 주변 환경 인식 (Surrounding Awareness) 향상.
• 실제 배포 차원:
  • 정렬 (Alignment): 인간 의도와 가치에 부합하도록 모델을 정렬하는 방법론 (Forward/Backward Alignment).
  • 윤리적 자율주행: 도덕적 시나리오 테스트 및 설명 가능성 (Explainability) 강화.
  • 코드 생성 검증: FM 이 생성한 코드의 자동 검증 및 안전성 보장.

B. 구체적인 연구 로드맵 제시

단순한 문제 제기를 넘어, 단기, 중기, 장기 목표로 구분된 실행 가능한 연구 방향을 제시합니다.

• 단기 (Short-term): 데이터 관리 프레임워크 정립, 개발 도구체인의 효율성 개선, 최적화 기법의 신뢰성 영향 분석 (500ms 이하 지연 시간 달성 목표).
• 중기 (Mid-term): 시스템 신뢰성 및 적응성 강화 (할루시네이션 해결), 엣지 - 클라우드 하이브리드 아키텍처 설계, 오픈소스 도메인 특화 모델 개발.
• 장기 (Long-term): 하드웨어 수준의 신뢰 루트 (Root of Trust) 확립, AI 정렬 (Alignment) 의 완전한 달성, FM 생성 코드의 형식적 검증 (Formal Verification).

C. 엔드 - 투 - 엔드 의존성 분석 (Table 1)

인프라 단계의 의사결정 (예: 편향된 데이터셋 선택, 하드웨어 보안 부재) 이 어떻게 차량 내 위험 (시스템 효과) 으로 이어지고, 최종적으로 실제 배포 실패 (안전 사고, 프라이버시 유출) 로 귀결되는지를 추적하는 인과관계 분석을 제공합니다.

4. 결과 및 통찰 (Results & Insights)

• 현재 상태: FMs 은 자율주행의 인지, 추론, 의사결정, 상호작용 능력을 획기적으로 향상시킬 잠재력을 가지고 있으나, 할루시네이션, 실시간성 부족, 보안 취약점, 윤리적 정렬 부재가 주요 병목 현상입니다.
• 하드웨어 한계: 기존 상용 가속기 (GPU 등) 는 TEE(신뢰 실행 환경) 기능을 지원하지 않거나 비용이 높아, FM 의 대규모 파라미터와 고대역폭 센서 데이터를 안전하게 처리하는 데 한계가 있습니다.
• 데이터 문제: 기존 데이터셋은 인구통계학적 편향이 심하며, 안전에 치명적인 에지 케이스 (Edge cases) 가 부족합니다. 또한, 데이터 라이선스 관리가 복잡하여 법적 리스크가 존재합니다.
• 개발 패러다임 변화: 모듈식 접근에서 엔드 - 투 - 엔드 (End-to-End) 다중 모달 모델로의 전환이 가속화되고 있으나, 이는 새로운 형태의 오류 (예: 센서 노이즈에 대한 취약성) 를 야기할 수 있습니다.

5. 의의 및 중요성 (Significance)

이 논문은 자율주행 분야에서 기초 모델 (FMs) 의 통합을 단순한 기술적 트렌드가 아닌, 소프트웨어 공학적 관점에서 체계적으로 접근해야 함을 강조합니다.

1. 안전성 보장: FMs 의 불확실성을 관리하고 안전이 중요한 시스템에 적용하기 위한 구체적인 검증 및 보증 (Assurance) 프레임워크를 제시합니다.
2. 연구 방향성 제시: 연구자와 실무자들이 단기적인 성능 향상뿐만 아니라 장기적인 신뢰성, 윤리성, 보안성을 고려하여 자원을 배분할 수 있도록 명확한 로드맵을 제공합니다.
3. 생태계 조성: 오픈소스 도메인 특화 모델의 부재를 지적하고, 이를 해결함으로써 학술 및 산업계의 혁신을 촉진할 수 있는 방향을 제시합니다.
4. 규제 및 표준화 기여: 기존 자율주행 안전 표준 (ISO 26262 등) 이 FMs 의 복잡성을 포괄하지 못함을 지적하고, 새로운 규제 및 윤리적 기준 마련의 필요성을 제기합니다.

결론적으로, 이 논문은 FMs 기반 자율주행 시스템이 단순히 "더 똑똑한" 차가 아니라, 신뢰할 수 있고 안전하며 검증 가능한 시스템으로 발전하기 위해 필요한 기술적, 공학적, 윤리적 기반을 마련하는 데 중요한 이정표가 됩니다.