고도 자율주행 환경에서의 XR 적용 아키텍처 연구
Study on XR Application Architecture in Highly Autonomous Driving Environments
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초록
본 연구는 고도 자율주행 환경에서 확장현실(XR) 기술이 운전자 및 탑승자에게 실시간 정보 제공과 몰입형경험을 동시에 제공할 수 있는 핵심 인터페이스로 작용함에 따라, 이를 구현하기 위한 다계층 기술 아키텍처를 제안하고 주요 사례를 분석하였다. 제안된 아키텍처는 데이터 수집 계층(LiDAR, 카메라, RADAR, V2X 등 센서 기반 환경인식), 엣지 컴퓨팅 및 AI 분석 계층(객체 인식, 상황 예측), XR 콘텐츠 렌더링 계층(Unity/Unreal 기반 실시간 시각화), 사용자 디바이스 계층(AR HUD, HMD, MR 디스플레이 등), 보안 및 관리 계층(통신 암호화, 접근 제어, OTA 관리)으로 구성된다. Audi, 현대모비스, NVIDIA 등의 실제 적용 사례를 통해 기술의 구현 가능성과 성능을 검증하고, 실시간성 확보, 주의 분산 최소화, 통신 자원 최적화, 개인정보 보호 등 XR 시스템 운용 시 고려해야 할 핵심 이슈들을제시하였다. 또한 OpenXR, glTF, ISO/SAE 21434 등 국제 표준을 기반으로 한 시스템 연동과 콘텐츠 호환 방안을모색하였으며, 주행 중 AR HUD 내비게이션, 정차 중 MR 콘텐츠 체험, 차량 유지관리 및 감성 UX 제공 등 다양한시나리오를 통해 XR 기술의 확장 가능성을 탐색하였다
Abstract
This study proposes a multi-layered XR system architecture for highly automated driving environments, where XR serves as a core interface delivering real-time information and immersive experiences to users. The architecture consists of five layers: environmental sensing (LiDAR, RADAR, cameras, V2X), edge computing and AI-based situation analysis, real-time XR content rendering using Unity/Unreal, user devices (AR HUDs, HMDs, MR displays), and security and management (encryption, access control, OTA updates). Case studies of Audi, Hyundai Mobis, and NVIDIA validate the technical feasibility of the system. Key operational factors include real-time responsiveness, driver attention management, communication efficiency, and data privacy. The study also explores system integration based on OpenXR, glTF, and ISO/SAE 21434 standards. Various application scenarios—such as in-drive AR navigation, MR content consumption during stops, and emotionally responsive UX—demonstrate the scalability of XR in autonomous mobility.