고객들과 나눈 수많은 대화를 통해 한 가지 분명한 사실이 계속해서 드러나고 있습니다. 바로 차량 데이터가 가져다주는 새로운 기회들이 향후 몇 년간 자동차 제조사들에게 판도를 바꿀 결정적인 요소가 될 것이라는 점입니다. 데이터를 수집하고 분석하면 진단, 계획 수립, 운전자 서비스, 안전, 부가 수익 창출 등 한 가지가 아닌 매우 광범위한 이점을 얻을 수 있습니다.
그러나 업계가 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로 전환됨에 따라 여러 가지 과제가 대두되고 있습니다. 방대한 양의 차량 데이터를 처리하는 것은 자동차 제조사들이 차량 데이터 수집을 관리할 때 직면하는 핵심 과제입니다. 또한, 운전자 데이터, 차량 위치 및 주행 데이터의 보안과 개인정보 보호를 철저히 보장해야 합니다. 고객들과의 대화를 바탕으로 볼 때, 차량 데이터와 관련된 이러한 기회와 과제 중 해결해야 할 몇 가지 중요한 측면이 있다고 생각합니다.
지속적인 혁신을 가능하게 하는 것이 중요합니다
SDV가 제시하는 장점 중 하나는 시간이 지남에 따라 변화하는 차량 요구 사항에 대응할 수 있는 능력입니다. OEM 및 1차 공급업체들과 이 주제에 대해 논의할 때, 일부는 이러한 진화를 실현하기 위해서는 무선(OTA) 소프트웨어 업데이트 기능만 갖추면 충분하다고 생각합니다. 하지만 실제로는 그보다 훨씬 더 복잡한 문제입니다.
첫째, 차량이 시간이 지남에 따라 차량 기능을 재구성할 수 있는 유연한 기반 위에 구축되지 않는다면, 향후 요구 사항에 적응하는 능력은 제한될 것입니다. 둘째, 차량 소프트웨어 업데이트는 어렵고 시간이 많이 소요되며, 소프트웨어 개발의 기획 및 실행, 복잡한 검증 과정을 거쳐야만 비로소 OTA 업데이트가 가능해집니다. 따라서 OTA를 통한 차량 소프트웨어 업데이트는 SDV의 중요한 측면이기는 하지만, 자동차 제조사의 갑작스럽게 발생하는 요구에 대응하는 데 필요한 역동적인 대응력을 제공하지는 못합니다.
예를 들어, 제대로 작동하지 않는 긴급 제동 시스템(조만간 첨단 운전자 보조 시스템의 필수 요소가 될 예정)을 생각해 봅시다. 올해 CES 2024에서 저희는 선도적인 클라우드 공급업체인 AWS와 함께, 적응형 데이터 수집과 풍부한 실시간 클라우드 데이터 분석을 결합함으로써 문제를 파악하고 단 몇 시간 또는 며칠 만에 안전성을 향상시킬 수 있는 방법을 시연했습니다. 문제가 진단된 후, 궁극적인 해결책은 OTA 업데이트를 통해 이루어질 수 있겠지만, 문제 진단만을 위해 OTA 업데이트를 몇 주 또는 몇 달 동안 기다려야 한다면, 이는 용납할 수 없는 시간 지연을 초래하여 법적 책임, 평판 손상 또는 인명 피해로 이어질 수 있습니다.
자세한 내용을 확인하고 AWS 클라우드 처리를 활용한 데이터 수집 데모를 보려면 다음 리소스를 참고하세요:
운영 효율성을 높이기 위해서는 OEM 간의 사일로를 허물어야 합니다.
데이터의 중요성이 커짐에 따라, 이를 효율적으로 처리하고 OEM 및 하류 공급업체 내에서 재사용이 가능하도록 보장하는 것이 필수적입니다. 현재 도로 위를 달리는 차량 중 차량 데이터를 활용하는 많은 경우, ADAS, 차체, 파워트레인, 배터리 등 서로 다른 하위 시스템에서 생성된 데이터가 OEM 내 해당 시스템 담당 부서에만 국한적으로 전송되는 경우가 빈번합니다. 표면적으로 보면, 이는 각 부서가 하위 시스템을 분석하고 개선하는 데 필요한 데이터를 확보할 수 있도록 하는 합리적인 업무 분담처럼 보일 수 있습니다. 과연 그럴까요?
사실은 차량이 어떻게 운행되고 있는지에 대한 폭넓은 상황 인식이 중요하며, 시스템 간의 상호 의존성도 점점 커지고 있다는 점입니다. 데이터가 사일로화되면 결국 서로 못지않게 심각한 두 가지 문제가 발생합니다. 첫째, 여러 개의 작은 데이터 세트나 개별 하위 시스템을 생성하면, 더 나은 의사 결정에 활용될 수 있는 종합적인 분석이 어려워집니다. 사일로화된 하위 시스템의 범위를 벗어나 운전자의 행동과 차량 성능을 이해해야만 더 나은 최적화와 더 강력한 결과를 얻을 수 있습니다. 둘째, 하위 시스템별로 서로 다른 데이터 스트림을 수집하는 데는 막대한 비효율이 따릅니다. 일부 차량의 경우 클라우드로 연결되는 여러 개의 병렬 파이프가 존재하여, 데이터 처리 비용과 복잡성이 증가합니다.
차량에서 생성된 데이터를 서로 연결되지 않은 여러 개의 단일 목적 “데이터 폰드”로 분산시키는 대신, OEM 내 여러 부서가 단일 신뢰할 수 있는 정보원으로서 접근할 수 있는 지능형 “데이터 레이크”를 구축하는 것이 우리의 목표여야 합니다. 현대자동차와 BMW와 같은 일부 선도적인 OEM들은 이러한 추세를 적극적으로 수용하고 있지만, 다른 많은 기업들은 이러한 보다 포괄적인 접근 방식으로 전환하는 데 소극적인 태도를 보이고 있습니다.
이 트렌드에 대해 더 자세히 알아보시려면 ‘ The Garage ’ 팟캐스트의 다음 에피소드들을 들어보세요:
클라우드 환경에서 업로드, 저장 및 처리 과정을 최적화하는 것은 필수적입니다
대부분의 OEM 업체들은 다양한 사용 사례를 해결하기 위해 클라우드 처리의 중요성을 빠르게 인식하고 있습니다. 하지만 이를 효율적으로 구현하는 방법에 대해서는 아직 보편적인 이해가 부족합니다. 처음에는 클라우드를 무한한 연산 능력과 무한한 저장 공간으로 여길 수 있겠지만, 실제 비용 문제를 고려하면 곧 현실적인 한계에 부딪히게 됩니다. LTE 업로드를 예로 들면, 대량의 데이터로 인해 무선 통신 요금이 급격히 증가하여 감당하기 어려울 수 있습니다. 물론 업로드를 Wi-Fi로만 제한할 수도 있겠지만, 차량이 Wi-Fi에 간헐적으로만 연결된다는 점을 고려하면 차량 데이터의 활용도가 크게 제한됩니다. 사실 일부 데이터는 유용하게 활용되기 위해 셀룰러 네트워크를 통해 업로드되어야 하므로, 대부분의 차량에는 OEM과 연결되는 하나 이상의 LTE 연결이 마련되어 있습니다.
클라우드 환경에서도 비용 문제는 여전히 고려해야 할 사항입니다. 앞서 논의한 바와 같이, ‘데이터 폰드’ 대신 ‘데이터 레이크’를 구축할 때의 이점은 확실히 매력적입니다. 하지만 결코 사용되지 않을 데이터를 업로드하면 클라우드 스토리지 비용이 발생하며, 이는 상당한 부담이 될 수 있습니다. 마지막으로, 데이터 분석에 필요한 클라우드 처리 능력에 대한 문제가 있습니다. 필요 없는 데이터 더미에서 시작한다면, 건초 더미 속에서 바늘을 찾는 데 막대한 양의 연산 능력이 필요하게 될 것입니다. 훨씬 더 나은 접근 방식은 가치 있는 데이터 유형을 전략적으로 파악하고, 데이터 수집이 필요한 구체적인 상황을 선별하는 것입니다.
예를 들어, 시스템이 정상적으로 작동할 때 지속적으로 데이터를 수집하는 것보다, DTC(진단 오류 코드) 오류 코드가 보고될 무렵에 고해상도 진단 데이터를 수집하여 추후 분석을 위한 더 많은 정보를 확보하는 것이 훨씬 더 유용합니다. 마찬가지로, 잠재적인 리콜 징후가 포착될 경우 평소보다 더 많은 데이터를 수집하는 것이 중요할 수 있지만, 상황이 파악되거나 해결되면 데이터 수집을 중단해야 합니다. 데이터 수집, 클라우드 업로드, 저장 및 처리를 동적으로 최적화하는 능력은 데이터에 대한 적절한 투자 수익률(ROI)을 달성하는 데 있어 가장 중요합니다.
개인정보 및 민감한 개인정보 보호
이러한 모든 기회와 과제와 더불어, 데이터를 수집하고 차량 데이터를 저장하는 과정에서 데이터 프라이버시를 보장하는 것은 무엇보다 중요합니다. 개인정보 보호법은 빠르게 확대되고 있습니다. 유럽의 GDPR(일반 개인정보 보호 규정)과 미국의 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 주 차원의 규정은 모두 데이터 수집 및 GPS 데이터, 차량 이력, 운전 습관, 기타 데이터 포인트를 포함한 민감한 개인정보를 보호할 것을 의무화하고 있습니다. 동시에, 현대식 차량 운전자들은 안전 운전자에 대한 우대 요율을 적용받기 위해 보험사와 같은 기관에 차량 운행 데이터를 공유하는 것에 대해 충분한 정보를 바탕으로 결정할 수 있기를 원합니다. 대부분의 운전자는 보험사가 할인을 제공한다면 운전 행태에 관한 일부 데이터를 공유하는 데 개방적이지만, 운전자가 주도권을 가져야 합니다.
자동차 제조사들이 차량 식별 번호, 차량 위치 및 이와 유사한 차량 데이터와 같은 민감한 정보에 대해 익명화 처리를 하는 등 검토 중인 기술들은, 해당 데이터의 개인정보를 보호하면서도 차량 품질 향상, 자동차 혁신 촉진, 차량 성능 개선 및 주행 안전성 증진에 기여할 수 있는 차량 이력 보고서의 제공을 가능하게 할 잠재력을 지니고 있습니다.
이러한 주제를 더 자세히 살펴보기
차량 데이터가 지닌 잠재력은 막대하지만, 이에 수반되는 과제를 간과할 수 없으며, 올바른 해결책을 찾기 위해서는 고려해야 할 여러 측면이 있습니다. Sonatus 에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 직접 노력하고 있습니다 . ‘Sonatus ’ 수집 도구를 통해 자동차 제조업체는 경량화된 수집 정책을 활용하여 정확한 차량 데이터를 즉시 수집함으로써 운영 효율성을 높이고 지속적인 차량 혁신을 더욱 가속화할 수 있습니다. 동시에, 이러한 모든 데이터에 대한 수집은
앞으로 몇 달 동안, 저희는 이러한 주제들을 다양한 관점에서 더욱 심도 있게 살펴봄으로써 잠재적인 해결책을 제시하고, 업계 리더들이 이를 어떻게 성공적으로 해결해 나가고 있는지 조명할 예정입니다. 이러한 주제들을 더 자세히 탐구해 나가는 과정에 여러분도 함께해 주시기를 바랍니다.
