현대 자동차는 센서 로그, 오류 코드, 네트워크 트레이스, 수십 개의 ECU에서 전송되는 텔레메트리 데이터 등 어마어마한 양의 진단 데이터를 생성합니다. 이러한 데이터가 증가함에 따라 엔지니어링 및 지원 팀은 데이터를 분석하고 이해하기 위해 차량 상태 예측( AI ) 기술을 도입하고 있습니다. 하지만 문제가 있습니다. 엔지니어의 면밀한 검토나 대리점 서비스 카운터에 서 있는 고객의 질문을 견뎌내야 하는 상황에서, 단일 딥 러닝( AI ) 모델이 내놓는 ‘가장 유력한 추측’만으로는 충분하지 않습니다. 

자동차 산업은 놀라운 변화를 겪고 있습니다. 차량에 도입되고 있는 신기술로는 소프트웨어의 확대, 전기 구동계, 새로운 센서 등이 있습니다. 하지만 아마도 가장 중요한 변화는 인공지능의 도입일 것입니다. 오늘날, 차량 내 인공지능( AI )은 더 이상 미래의 개념이 아닙니다.

이 연재물의 첫 두 편에서는 ‘에이전트 루프(Agentic Loop)’가 하나의 아키텍처로서 어떤 역할을 하는지 — 즉, 이 아키텍처가 해결하는 문제와, 감지부터 학습에 이르는 5단계 각각에서 어떤 일이 일어나는지 —에 대해 설명했습니다. 이번 마지막 글은 그보다는…

이 시리즈의 제1부에서는 자동차 산업의 데이터 인프라가 지능 인프라보다 앞서게 된 이유를 설명하고, 그 격차를 해소하기 위한 ‘ Sonatus’의 프레임워크인 ‘Agentic Loop’를 소개했습니다: 감지 → 수집 → 추론 → 실행…

대부분의 자동차 엔지니어라면 누구나 한 번쯤 겪어본 순간이 있습니다. 시운전 도중 결함이 발견되는 순간—열 이상 현상, 차량 네트워크에 나타난 예상치 못한 메시지, 있어서는 안 될 일시적인 시스템 이상 현상 등입니다. 엔지니어는 이를 알아차립니다. 그…

차량의 진단 및 디버깅 과정은 AI 기반의 최적화를 통해 큰 이점을 얻을 수 있는 핵심 분야입니다. 현대 자동차는 그 어느 때보다 복잡해졌으며, 일부 차량에는 무려 1,400개에 달하는 컴퓨터 칩이 탑재되어 있습니다. 따라서 양산 전 단계의 차량 엔지니어와 양산 후의 자동차 정비 기술자 모두에게 역량을 강화해 주는 것은 자동차 제조사와 소비자 모두에게 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.

자동차 분야에서 인공지능(AI)은 종종 자율주행 기능이나 디지털 비서와 연관되어 생각됩니다. 하지만 차량 소유의 핵심 요소인 정비 및 유지보수 분야를 재편하고 있는, 눈에 띄지 않는 변화가 진행 중입니다.