확장을 위한 구축: 자율주행 시뮬레이션을 위한 클라우드 네이티브 HD 맵

자율주행 시뮬레이션 팀은 지속적으로 증가하는 시뮬레이션 규모와 확대되는 지리적 범위를 지원하기 위해 HD 매핑 인프라를 확장해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 동시에 , 차량 내 HD 맵의 선호도가 떨어지더라도 시뮬레이션의 가치를 유지하기 위해 해당 지도가 현실 세계의 고충실도 디지털 트윈 역할을 수행해야 합니다. 

기존 시스템은 방대한 파일과 중앙 집중식 서비스로 어려움을 겪으며 워크플로우를 지연시키고 예측 불가능한 자원 수요를 발생시킵니다. 그리고 자율주행 기술 발전이 가속화됨에 따라 엔지니어링 팀은 포괄적 테스트와 신속한 반복을 위해 필요한 맵 데이터의 복잡성과 규모 증가에 대응해야 합니다.

고해상도 (HD) 맵은 자율주행 차량 시뮬레이션과 안전 검증의 핵심 기반을 제공합니다. 그 이유를 이해하려면 소비자 내비게이션 앱에서 익숙한 표준 해상도 (SD) 맵과 비교해 보는 것이 도움이 됩니다 . 표준 맵들은 기본적인 도로 구조와 경로 안내를 제공하며, 단계별 길 안내에는 충분하지만 현실적인 가상 테스트와 차선 단위 자율주행에 필요한 세부 정보는 부족합니다. 반면 고해상도 (HD) 맵은 센티미터 단위의 정밀도로 차선 경계, 고도 변화, 복잡한 도시 환경의 모든 미묘한 차이를 포착하는 의미론적 세부 정보를 매핑합니다.

이전에 Applied Intuition 은 하이브리드 SD/HD 매핑 전략을 탐구하며 결합된 레이어가 ADAS 및 자율주행 사용 사례를 어떻게 발전시키는지, 그리고 차량 스택 내에서 대규모로 HD 맵을 유지하는 것이 얼마나 어려운지 강조했습니다. 해당 게시물은 또한 하이브리드 접근 방식이 팀이 생산 환경에서는 SD 데이터에 더 의존하면서도 중요한 부분에서는 HD 컨텍스트를 계속 활용할 수 있도록 돕는 방법을 보여주었습니다. 

이러한 기반 위에, 이번 블로그에서는 확장 가능하고 현실적인 시뮬레이션이 어떻게 구현되는지, 엔지니어링 팀이 마이그레이션 과정에서 얻은 교훈, 그리고 매핑 혁신의 방향성등과 같이 시뮬레이션을 위한 클라우드 네이티브 HD 맵 아키텍처 구축의 기술적 여정을 심층적으로 다룰 예정입니다. 

이는 맵 서비스 아키텍처의 진화, 핵심 클라우드 네이티브 원칙, 최근 마이그레이션 사례의 모범 사례, 실제 적용 결과를 포괄하며 이러한 통찰력은 종합적으로 매핑 기술 발전을 주도합니다.

매핑 아키텍처 진화와 기술 혁신

초기 자율주행 시스템은 단일 HD 맵 파일에 의존했습니다. 이러한 자산은 확장성과 유연성 측면에서 빠르게 한계에 부딪혔습니다. SD 맵은 컴팩트함과 업데이트 용이성을 제공하지만 차선 추적이나 복잡한 시뮬레이션 시나리오와 같은 핵심 기능 지원에는 부족합니다 . 반면에 HD 맵은 더 높은 정밀도를 제공하지만, 멀티기가바이트 규모의 파일 크기는 특히 전국적 경로를 완전한 충실도로 필요로 하는 고속도로 프로그램의 경우 확장을 어렵게 만듭니다.

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타일형 HD 매핑은 이를 위한 전환점이 되었습니다. 하나의 거대한 맵을 수많은 작은 타일로 분할함으로써, 플랫폼은 각 지역을 독립적으로 저장, 조 , 업데이트할 수 있습니다. 이는 게임 엔진이나 실시간 내비게이션 시스템이 근처 세계만 스트리밍하는 방식과 유사합니다. 

Applied Intuition 은 Google 의 S2 라이브러리를 활용해 이 타일링을 구현하며, 세계를 계층적 셀로 분할하고 각 셀에 안정적인 식별자를 할당하여 공간 조회 속도와 효율성을 높입니다. 클라우드 인프라에 타일을 저장함으로써 맵 데이터는 기존 파일 서비스와 제한된 데이터베이스에서 벗어나 자유로워졌습니다. 규모에 상관없이 시뮬레이션은 관련 지역만 접근하므로 전역적·국경을 넘는 시나리오 구현이 가능해졌습니다.

이러한 모듈식 타일링은 하이브리드 및 신속 업데이트 솔루션을 가능케 하며, 개별 타일은 시스템 중단 없이 새로 고침 또는 업데이트됩니다. 시나리오 커버리지가 지역 경로에서 대륙 전체를 아우르는 가상 마일로 확장됨에 따라 아키텍처도 확장됩니다.

확장을 위한 구축: 클라우드 네이티브 원칙의 실제 적용

HD 맵을 클라우드 네이티브 모델로 전환하려면 분산 서비스와 병렬 워크플로가 필요합니다. 이 아키텍처는 스토리지를 컴퓨팅과 분리합니다. 시뮬레이션 노드는 필요한 데이터만 처리하며 대용량 지도 파일을 메모리에 로드하지 않습니다. 대신 ‘ 서비스로서의 지도 (Map as a Service)’ 설계가 적용됩니다. 단일 책임 원칙을 따르는 수평 확장형 타일 뷰어 서비스는 클라우드 스토리지 (예: S3) 에서 필요한 타일만 가져와 읽고, 각 시뮬레이션 노드에 즉시 콘텐츠를 전달합니다.

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핵심 구성 요소:

• 병렬 지도 수집: 시스템은 벡터, 지형, 의미론적 레이어 등 맵 레이어를 생성하고 조립하기 위해 비동기적으로 실행되는 병렬 수집 작업을 시작합니다.
• 프록시 타일 뷰어 서비스: 저장소와 시뮬레이션 사이에 위치한 이 프록시 서비스는 트래픽이 많은 타일을 지능적으로 캐싱하고, 요청을 효율적으로 라우팅하며, 스티키 로드 밸런싱을 통해 반복 쿼리가 메모리 내 타일을 재사용하도록 합니다.
• 자원 효율성: 기존 시스템 대비 트래픽이 많은 고객사의 맵 서비스 관련 컴퓨팅 비용이 약 99% 감소했습니다.

이 모델을 통해 팀은 특정 지역에서 타깃 테스트를 실행하거나, 전 세계적으로 하루 백만 건의 시뮬레이션을 수행하거나, 고객 요구에 맞춰 커버리지를 확장할 수 있습니다. 맵 데이터를 타일로 변환하고 병렬 파이프라인을 구축함으로써 엔지니어링 팀은 자원 병목 현상을 지속적인 최적화의 기회로 전환합니다.

마이그레이션 교훈과 시뮬레이션 기반 모범 사례

Applied Intuition 의 타일 기반 클라우드 네이티브 매핑 스택으로의 마이그레이션은 확장성을 고려한 모든 엔지니어링 팀에게 중요한 교훈을 제공했습니다:

• 개발자 머신이나 로컬 클러스터에서 정확성을 입증하는 것은 수만 개의 동시 시뮬레이션 환경에서 시스템이 어떻게 동작할지에 대해 거의 알려주지 않습니다. 실제 부하 테스트만이 대규모 환경에서 나타나는 고유한 장애 모드와 병목 현상을 드러냅니다.
• 정밀한 계측과 견고한 메트릭은 모든 단계에서 중요합니다. 사용량 데이터와 워크플로 패턴을 추적함으로써 엔지니어들은 하위 호환성이 정말 중요한 부분과 그렇지 않은 부분을 식별할 수 있었습니다. 레거시 기능과의 동등성보다는 고객 가치를 주도하는 기능에 집중함으로써 팀은 배포를 가속화하고 마이그레이션을 단순화했습니다.
• 롤아웃은 점진적이고 신중하게 진행될 때 가장 효과적입니다. Applied Intuition 은 전체 고객 기반에 일괄 적용하기보다 클라우드 네이티브 HD 지도를 선별된 고객에게 먼저 배포했습니다. 이 접근법은 조직적 위험을 제한하고 초기 피드백을 기반으로 신속한 반복 작업의 여지를 마련했습니다.
• 시뮬레이션 플랫폼은 독특한 요구사항을 제시합니다 . 내비게이션이나 ADAS 와 달리 시뮬레이션은 최대 공간적 정확도, 신속한 반복 작업, 다양한 시나리오에 걸친 오케스트레이션이 필요합니다. 모듈식 타일형 HD 맵은 검증, 센서 시뮬레이션, 임무 계획 등 각 전문 팀이 필요한 타일만 요청할 수 있게 하여 속도와 정확성을 동시에 높입니다.

이러한 마이그레이션 관행—점진적 출시 우선순위화, 상세 지표 수집, 시뮬레이션 요구사항에 특화된 설계—은 향후 혁신의 기준을 마련하며, 매핑 기술이 계속 진화함에 따라, 확장성과 지표를 핵심으로 구축하는 팀이 자율주행을 위한 견고하고 적응력 있는 솔루션을 제공할 수 있는 최적의 위치에 서게 됩니다.

실제 성과와 산업적 맥락

클라우드 네이티브 HD 매핑은 대규모로 측정 가능하고 지속적인 영향을 창출했습니다. Applied Intuition 이 S2 타일링 및 모듈형 스토리지와 같은 아키텍처 혁신을 도입하자 여러 핵심 개선 사항이 뒤따랐습니다.

많은 고객사의 시뮬레이션 처리량이 두 배로 증가하여 수백만 마일의 가상 거리를 몇 주가 아닌 며칠 만에 처리할 수 있는 역량을 확보했습니다. 메모리 사용량이 감소하고 컴퓨팅 리소스가 변화하는 수요에 동적으로 적응함에 따라 팀들은 인프라 비용이 감소하는 것을 목격했습니다. 신뢰성도 동시에 향상되었습니다. 시뮬레이션 실행이 런타임과 비용 추정치 측면에서 더 예측 가능해졌습니다. 이러한 일관성은 엔지니어링 생산성을 촉진하고 더 확신 있는 자원 계획을 가능하게 합니다.

이러한 성과는 이론적이지 않습니다. Applied Intuition 의 고객사는 대륙을 가로지르며 여러 팀에 걸친 대규모 시나리오 부하를 실행했고, 분산 타일링 매핑이 병목 현상과 자원 경쟁을 제거했습니다. 이 접근 방식은 실질적인 운영 가치를 제공합니다. 한때 기술적 한계에 부딪혔던 시나리오들이 이제 하이퍼스케일에서도 원활하게 실행됩니다.

클라우드 네이티브 매핑은 업계 전반의 더 큰 흐름에 부합합니다. 해당 블로그는 시뮬레이션 인프라 확장에 초점을 맞추지만, 유사한 원칙이 실시간 SD/HD 레이어 통합 및 동적 지도 업데이트의 기반이 될 것입니다. 자율주행 기술의 변화 속도가 가속화됨에 따라, 모듈식 타일링과 효율적인 파이프라인은 신형 차량 군집, AI 기반 업데이트, 차세대 도로 조건에 필요한 급속한 진화를 지원할 것입니다.

확장 가능하고 적응형 매핑에 조기 투자하는 자율주행 프로그램은 혁신과 회복탄력성의 기반을 마련합니다. 글로벌 차량 군집 전반에 걸쳐 복잡한 지도를 검증, 업데이트, 배포할 수 있는 역량은 산업 리더들의 핵심 차별화 요소로 빠르게 부상하고 있습니다.

Applied Intuition 에서는 이러한 발전이 더 빠른 혁신 주기, 더 광범위한 시뮬레이션 시나리오, 자율주행의 가장 까다로운 과제를 해결할 준비가 된 기술 인재에게 매력적인 환경을 의미합니다. Applied Intuition 의 맵 팀 합류를 고려 중이라면 문의하세요 .