자율주행차 환경의 실시간 XR 스트리밍·동기화 시스템 -요구사항, 5-계층 아키텍처, 표준기반 설계 지침-
Real-Time XR Streaming and Synchronization for Autonomous
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 논문은 자율주행차 환경에서 실시간 XR 스트리밍 및 동기화 기술의 시스템 요구사항과 구현 전략을 심층적 으로 고찰하였다. 자율주행차가 이동 중 체험 공간으로 진화함에 따라, 초저지연, 고정밀 동기화, 상황 적응성을 동시에 확보할 수 있는 XR 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 이를 위해 본 연구는 WebRTC, MPEG-DASH, QUIC, SRT 등 주요 스트리밍 프로토콜과 IEEE 1588 PTP, TSN 기반 시간 동기화 기술을 분석하고, NVIDIA CloudXR, Edge AI 기반 예측 렌더링, Intel TCC 사례를 통해 실제 적용 가능성을 검토하였다. 또한 제안된 시스템을 데이터 수집기, 스트리밍 서버, 엣지 게이트웨이, 동기화 엔진, XR 렌더러의 5-계층 구조로 설계하여, 각 계층의 역할과 상호작용을 체계적으로 설명하였다. 핵심 기술 이슈로는 고해상도 XR 콘텐츠 전송의 병목 현상, 고속 이동 중 데이터 수신 지연, 프레임 비동기화로 인한 시각 정합성 저하를 제시하고, 이를 해결하기 위한 적응형 스트리밍, MEC 기반 분산 처리, 정밀 동기화 알고리즘을 통합한 설계 방안을 제안하였다. 결론적으로, 실시간 XR 스트리밍 및 동기화 기술은 자율주행 차의 안전성과 사용자 경험을 동시 보장하는 핵심 인프라이며, MEC, 엣지 AI, 표준화된 프로토콜의 통합적 접근이 필 수적임을 강조하였다.
Abstract
This paper provides an in-depth analysis of the system requirements and implementation strategies for real-time XR streaming and synchronization technologies in autonomous vehicle environments. As autonomous vehicles evolve into mobile experiential spaces, there is an increasing need for XR systems that can simultaneously achieve ultra-low latency, high-precision synchronization, and adaptive responsiveness. To address this, the study examines major streaming protocols such as WebRTC, MPEG-DASH, QUIC, and SRT, along with IEEE 1588 PTP and TSN-based time synchronization technologies. The feasibility of these approaches is further explored through case studies including NVIDIA CloudXR, Edge AI-based predictive rendering, and Intel TCC. The proposed system is structured as a five-layer architecture consisting of a data collector, streaming server, edge gateway, synchronization engine, and XR renderer, with a detailed explanation of the functional roles and interactions across layers. Key technical challenges—such as bandwidth bottlenecks in high-resolution XR content transmission, data reception delays during high-speed mobility, and visual incoherence caused by frame desynchronization —are identified. To address these issues, the study proposes an integrated design approach combining adaptive streaming, MEC-based distributed processing, and precise synchronization algorithms. In conclusion, real-time XR streaming and synchronization technologies are positioned as essential infrastructures that ensure both the safety and immersive user experience of autonomous vehicles. The study emphasizes that a strategic integration of MEC, edge AI, and standardized protocols is crucial for achieving reliable and high-performance XR environments in future autonomous mobility systems.