자동차 산업에서 ‘ AI ’이란 무엇인가요?
자동차 산업은 놀라운 변화를 겪고 있습니다. 차량에 도입되는 신기술로는 소프트웨어의 확대, 전기차, 새로운 센서 등이 있습니다. 하지만 아마도 차량 분야에서 가장 중요한 변화는 인공지능의 도입일 것입니다. 차량용 인공지능( AI )을 통해 자동차 제조사들은 차량 전반에 걸쳐 새로운 기능과 개선 사항을 실현할 수 있게 됩니다. 오늘날 인공지능이 언급될 때, 대부분의 논의는 자율주행차 또는 자율주행 자동차를 만들기 위한 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 개선에 집중되어 있습니다. 이는 여전히 중요하지만, 자동차 산업에 주어진 수많은 기회 중 하나에 불과합니다.
이 블로그 게시물에서는 차량에 인공지능을 도입할 때의 기회와 과제, 그리고 자동차 산업에서 AI 가 제공하는 다양한 이점에 대해 살펴봅니다. 자동차 기업들은 이러한 혁신을 적극적으로 수용하고 있으며, 향후 몇 년 동안 이러한 기술은 더욱 널리 보급될 것입니다.
자동차 수명 주기 전반에 걸친 자동차 산업에서의 AI 적용 사례
AI 는 차량에서 어떻게 활용될 수 있을까요?
AI 자동차 산업에서는 설계 초기 단계부터 운영, 안전, 지속적인 튜닝에 이르기까지 전 라이프사이클에 걸쳐 자동차 제조 공정 전체를 최적화합니다.
개요: 차량의 종류 AI
차량의 수명 주기 전반에 걸쳐 이러한 중요한 응용 사례 중 몇 가지를 살펴보겠습니다. 설계 및 제조 공정부터 시작해 차량 운행 및 정비 과정을 거쳐, ADAS와 자율주행차에 이르기까지 살펴보겠습니다.
- 차량 설계 및 시뮬레이션
- 자동차 제조 및 품질 관리
- 차량 운행 및 정비
- 주행 보조 및 자동화
차량 설계
차량 설계 및 엔지니어링 분야의 생성형 AI 와 응용 AI
생성형 인공지능( AI )은 모든 유형의 제품에 대한 설계 과정을 변화시키고 있으며, 자동차 산업도 예외는 아닙니다. 차량 설계 혁신에 기여하는 AI 의 차량 솔루션이 설계 주기를 단축하고, 효율성을 높이며, 차량 성능을 개선하기 위해 활용되고 있습니다.
AI 알고리즘은 이러한 모든 사용 사례를 최적화하고 있으며, AI 기술이 차량 설계에 어떤 이점을 가져다줄지에 대해서는 이제 막 시작 단계에 불과합니다. 다음은 몇 가지 예시이지만, 이 목록은 앞으로 펼쳐질 기회의 시작에 불과합니다:
- 타이어 설계
- 공기역학
- 배터리 화학 기술 개발
- 배터리 관리 시스템(BMS)
AI 시스템이 자동차 회사의 설계에 어떤 이점을 가져다줄 수 있는지, 그 예시 중 몇 가지만 살펴보겠습니다:
타이어 설계 및 차량 공기역학
다음과 같은 요소를 고려하여 트레드 및 소재 최적화 AI
타이어 기술은 접지력과 마모 성능을 개선하고 재료 과학 연구를 가속화하기 위한 첨단 최적화 기술의 혜택을 받고 있습니다. 타이어 마모 패턴은 매우 정교하며 지속적으로 개선되고 있습니다. AI 의 설계 기법을 활용하면 다양한 도로 조건에서 효과적인 접지력을 제공할 수 있는 패턴을 식별하는 기존 접근 방식을 한층 더 발전시킬 수 있습니다.
의 공기역학
AI 를 활용한 효율 최적화 - 향상된 전산 유체 역학
시뮬레이션 풍동을 활용하면 공기역학적 효율을 향상시켜 연료비나 에너지 비용을 절감할 수 있습니다. 전산 공기역학 및 시뮬레이션 풍동 기술은 이미 오래전부터 존재해 왔지만, AI 을 접목한 새로운 기술을 활용하면 차량의 공기역학적 효율을 높일 수 있는 새로운 기회를 찾을 수 있습니다.
배터리 화학 개발
다음과 함께 재료 과학의 최적화 및 조정 AI
배터리 및 추진 기술은 끊임없이 놀라운 발전을 거듭하고 있습니다. 인공지능의 주목할 만한 응용 분야 중 하나는 전기차와 배터리 기술의 급속한 발전입니다. 차량용 배터리는 이미 성숙한 기술로 보일 수 있지만, 여전히 활발한 연구가 진행되고 있는 분야입니다. 배터리 기술과 배터리 화학 분야의 개선이 지속적으로 이루어지고 있으며, 인공지능이 이러한 연구를 뒷받침하고 있습니다. 주행 거리 향상, 비용 절감, 배터리 안전성 강화를 위해 전기차는 물론 하이브리드차까지 배터리 분야의 지속적인 혁신이 요구될 것입니다.
배터리 관리 시스템(BMS)
AI- 생산 후에도 지속적으로 진행되는 배터리 튜닝 개선을 지원
배터리가 설계된 후에도, 첨단 분석 기술과 인공지능을 기반으로 한 배터리 관리 시스템(BMS)의 혁신을 통해 지속적인 개선이 이루어지고 있다는 점도 마찬가지로 고무적입니다. 기존 알고리즘과 AI 알고리즘을 모두 활용하는 BMS 시스템은 배터리 성능을 분석하여 성능이 저하된 셀을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 자동차 업계는 충전 시스템이 성능이 저하된 셀에 과도한 부하가 가해지는 것을 방지함으로써 차량 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 저비용 생산 공정을 통해 차량의 안전성을 높이는 고신뢰성 배터리 팩을 공급함으로써 비용 절감 효과도 기대할 수 있습니다. 흥미롭게도 첨단 BMS의 또 다른 주요 이점은 팩에 가해지는 부하를 균형 있게 분배하고 충전을 관리하여 부하를 줄임으로써 충전 시간을 단축하고 배터리 수명을 연장한다는 점입니다.
자동차 제조 및 품질 관리
AI 자동차 제조 및 품질 관리 분야의 응용
데이터 분석의 이점은 초기 설계 단계에만 국한되지 않으며, 제조 공정 자체도 AI 기술을 통해 혜택을 얻을 수 있습니다. 자동차 업계의 선도 기업들이 실제로 도입하고 있는 몇 가지 구체적인 분야를 살펴보겠습니다.
- AI- 기반 자동화 및 제조
- AI-제조 품질 관리 강화
- AI-최적화된 공급망 관리
차량 자동화 및 제조 분야의 생성형 AI
제조 공정 최적화 및 처리량 조정을 위한 AI
차량을 효율적으로 생산하는 것은 예술이자 과학입니다. 유능한 전문가들은 생산 공정과 관련 공급망 관리(이에 대해서는 잠시 후에 다루겠습니다)를 설계합니다. 생산량을 균형 있게 유지하면서 품질을 보장하는 최적의 생산 흐름을 구축하는 것은 수익성을 확보하는 데 매우 중요합니다. AI 의 도구를 활용하면 생산 공정의 병목 현상을 분석하고, 기존 알고리즘으로는 파악하기 어려운 패턴을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
제조 품질 관리
품질 향상을 위한 컴퓨터 비전 및 AI
품질은 이 과정에서 중요한 요소 중 하나입니다. 자동차 산업은 기계 학습, 특히 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 자동차 제조 분야의 품질 관리를 개선할 수 있습니다. 사람이 직접 수행하는 전통적인 조립 라인 검사는 지난 100년 동안 이어져 왔지만, 기계 학습 기반의 비전 시스템은 육안으로는 식별할 수 없는 품질 문제를 훨씬 더 정확하게 감지할 수 있을 뿐만 아니라 효율성도 훨씬 뛰어납니다. 과거에 가능했던 수준보다 생산 공정 전반에 걸쳐 부품에 대한 보다 심층적인 검사를 제공함으로써 차량의 전반적인 품질을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 부품에서 품질이 조금씩 향상된 시스템이 결합되면, 결과적으로 순 품질이 전반적으로 크게 향상됩니다.
공급망 관리
비용 절감 및 재고 최적화를 위한 AI
공급망 관리 역시 최적화가 시급한 중요한 분야입니다. 자동차 산업은 특히 재고 비용 절감에 민감한데, 이는 공장에서 ‘적시 생산(JIT)’ 방식을 유지하면서도 이익 마진에 악영향을 미칠 수 있는 과도한 재고 축적을 방지하기 위함입니다. 공급망 관리는 조달 프로세스를 안내할 수 있는 우수한 분석 기능을 제공할 것으로 기대됩니다. 딥러닝을 활용하면 재고, 향후 및 예상 제품 구성, 예상 차량 수요 및 계절적 요인 등 다양한 데이터를 분석하여 전반적인 공급망 최적화를 더욱 효과적으로 실현할 수 있습니다.
차량 운행 및 정비
AI- 향상된 주행 경험과 예측 기반 차량 정비: 스마트카는 AI 를 어떻게 활용할까요?
차량이 실제 운행에 투입되면, 생성형 인공지능( AI ) 및 기타 딥러닝( AI) 기반 시스템이 OEM, 공급업체, 딜러, 운전자 모두에게 부가가치를 창출할 수 있는 기회는 무수히 많습니다. 현실적으로 이러한 분야는 비교적 새로운 분야이며, 현재 이러한 기능을 도입하고 있는 OEM은 극소수에 불과합니다. 커넥티드 카의 보급 확대와 더 많은 시스템에서 디지털 센서 데이터의 활용이 증가함에 따라, 향후 몇 년 동안 자동차 인공지능의 이러한 기능들은 더욱 널리 보급될 것으로 보입니다. 고려해야 할 네 가지 주요 범주는 다음과 같습니다:
- 고장 분석 및 AI 를 활용한 예측 정비
- 차량 내 맞춤 설정
- AI- 강화된 차량 관리
- 스마트 시티와 V2X
고장 분석 및 AI 기반 예측 유지보수
AI 분석을 통한 문제 사전 탐지
오늘날 자동차 산업에서 차량 정비 및 수리는 대부분 사후 대응 방식입니다. 즉, 고장이 발생해야만 운전자가 차량을 정비소로 가져오는 식입니다. 현재 일부 시스템은 흔히 ‘체크 엔진(Check Engine)’ 표시등이라 불리는 고장 표시등(MIL)을 켜서 문제가 있음을 알리지만, 이러한 시스템의 대부분은 이미 고장이 발생한 후에야 작동합니다. 따라서 더 많은 차량 시스템을 선제적으로 모니터링하여 고장이 발생하기 전에 예측 정비를 제공하는 것이 핵심 기회입니다. 예측 정비(Predictive maintenance)는 운전자에게 더 나은 경험을 제공할 뿐만 아니라, OEM과 딜러 서비스 부서가 인상적인 서비스를 제공하여 고객 충성도를 높이고 운전자의 안전을 강화할 수 있게 해줍니다. 화물 운송의 가동 중단은 직접적인 재정적 손실로 이어지기 때문에 상용차 분야에서는 이러한 기능에 더 민감하게 반응하고 있지만, 승용차 분야에서는 아직 널리 보급되지 않았습니다 . 차량-사물 간 통신( AI ) 기술이 점점 더 많은 시스템을 아우르면서, 예측 정비는 여전히 미개척 상태로 남아 있는 기회 중 하나입니다.
맞춤형 차량 내 경험
AI 사용자 선호도를 파악하고 이에 대응하기 위해
운전자들이 스마트폰에서와 유사한 고객 경험을 제공하며, 더욱 세밀하게 맞춤 설정할 수 있는 차량을 원함에 따라 차량 맞춤화는 흥미로운 관심 분야로 떠오르고 있습니다. 일부 자동차 업계 선도 기업들은 운전자가 단순히 좌석 위치나 백미러 조정 이상의 수준으로 차량을 맞춤 설정할 수 있는 기능을 도입하고 있습니다. 자동차 업계의 앰플리파이어( AI ) 기술은 차량이 운전자의 행동을 자동으로 감지하고 다양한 상황에서 선제적으로 맞춤 설정을 제안함으로써, 훨씬 더 많은 가능성을 열어줍니다. 이와 같은 앰플리파이어( AI) 기반 알고리즘은 운전자에게 매력적인 고객 경험을 제공할 뿐만 아니라, 향후 차량 기획을 위해 OEM(원천 제조사)에 차량 사용에 대한 귀중한 피드백도 제공할 수 있습니다.
향상된 차량 관리
AI 차량 최적화 분야
다양한 유형의 차량 함대가 점차 커넥티드 카로 전환되고 있으며, 이는 자동차 산업에 전반적으로 더 나은 차량 함대 관리 방식을 제공할 것으로 기대됩니다. 상용차로 구성된 배송 차량 함대의 경우, 차량 함대 관리 시스템이 널리 도입되어 있지만, 현재 이러한 시스템의 상당수는 기존 알고리즘을 기반으로 하고 있습니다. 지난 2년 동안 이러한 분야에 적용되는 사물인터넷( AI ) 시스템이 폭발적으로 증가했으며, 차량 함대 운영 기업들은 사물인터넷 기술을 통해 특정 유형의 차량 함대 관리, 경로 계획 및 최적화 작업의 효율성이 크게 향상될 수 있음을 인식하고 있습니다. AI 우리는 이러한 기능이 렌터카 차량단 및 기타 특수 목적 차량단과 같은 다른 유형의 차량단으로도 확대될 것으로 예상합니다. AI 또한 임무의 성공을 보장하기 위해 특별한 취급이 필요한 콜드 체인(cold chain)과 같은 특수한 화물을 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마찬가지로, 자율주행 차량 기술(이에 대해서는 나중에 더 자세히 다루겠습니다)은 이미 건설, 광업, 농업과 같은 비도로 분야에서 해당 차량단의 안전성과 효율성을 높이기 위해 사용되고 있습니다.
스마트 시티 및 차량 간(V2V)/차량-인프라 간(V2I) 통신
AI 연결형 자동차 및 스마트 교통 인프라 분야
차량 간, 그리고 차량과 주변 인프라 간의 보다 포괄적인 통신에 대한 전망은 현재 초기 단계에 머물러 있습니다. 교통 흐름을 개선하고 차량 간 통신을 가능하게 함으로써 모든 운전자에게 더 나은 안전성, 운전자 지원 기능, 그리고 원활한 교통 환경을 제공할 수 있습니다. 미국에서는 최근 법 개정으로 V2X 애플리케이션을 위한 셀룰러 주파수 대역의 새로운 사용이 마침내 승인되었습니다. 향후 몇 년 동안 AI 기반의 자동화 기술이 이 새로운 기회의 핵심이 될 것은 거의 확실합니다.
ADAS 및 자율주행
AI 자율주행차 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 기술
첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 그 한 단계 더 발전한 형태인 자율주행은 인공지능을 폭넓게 활용할 두 가지 중요한 시장 트렌드입니다. 이러한 기술은 차량의 안전성을 높이고 운전 경험을 개선할 수 있습니다. 이제 이러한 기능 중 일부와, 자동차 산업이 이러한 다양한 기능을 구현하기 위해 AI 를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보겠습니다.
ADAS는 단일 기능이 아니라 일련의 기능들을 아우르는 것으로, 자동차 산업에 운전자와 승객 모두의 안전을 향상시킬 뿐만 아니라 많은 도시의 주요 우려 사항인 보행자 사망 사고를 근절할 기회를 제공합니다. 스마트폰 사용으로 인한 운전 중 주의 산만은 이러한 사고의 원인 중 하나일 가능성이 높으며, 바로 이 때문에 EU와 미국 일부 지역을 비롯한 많은 정부 기관들이 신차에 대한 새로운 규제 기준에서 안전을 최우선으로 삼고 있습니다. 예를 들어, EU NCAP은 향후 몇 년 내에 출시될 차량에 다양한 ADAS 기능을 탑재하도록 구체적으로 장려하거나 의무화하고 있다.
이러한 주요 기능 중 몇 가지를 살펴보겠습니다. 이 중 일부는 현재 기존 알고리즘을 기반으로 하고 있지만, 앞으로는 더 많은 AI 를 활용하게 될 것입니다:
- 적응형 크루즈 컨트롤
- 차선 유지 및 차선 이탈 경고
- 자동 긴급 제동
- AI- 기반 자율 주행
적응형 크루즈 컨트롤
크루즈 컨트롤은 자동차 업계에서 수십 년 동안 사용되어 왔지만, 지난 10년 동안 그 기능이 더욱 향상된 변형 기술이 폭발적으로 증가하면서 이 기능이 적응형으로 발전했습니다. 비전 시스템, 레이더 또는 이 둘의 조합을 통해 자동차 업계의 적응형 크루즈 컨트롤( AI )은 물체 감지 기능을 수행하여 차량이 교통 흐름에 맞춰 속도를 조절할 수 있게 합니다. 이 중 가장 진보된 시스템은 차량이 정체된 상황에서 완전히 정지했다가, 앞차들이 움직이면 함께 진행할 수 있게 해줍니다. 이러한 기능이 워낙 정교하여 일부 운전자는 마치 자율주행차를 운전하는 듯한 느낌을 받기도 하지만, 사실 이러한 시스템은 특정 주행 조건에서만 작동할 수 있습니다.
자동 차선 유지 및 차선 이탈 경고
ADAS의 또 다른 매력적인 기능은, 종종 적응형 크루즈 컨트롤과 결합되는 자동 차선 유지 기능이나, 그보다 성능이 다소 낮은 차선 이탈 경고 기능입니다. 이 방식은 도로 표시선을 감지하기 위한 보다 정교한 비전 시스템과 조향 시스템과의 연동이 필요하며, 이를 통해 차량은 고속도로 주행 시와 같이 차선을 유지하기 위해 미세한 조정을 할 수 있습니다. 기능이 다소 제한적인 시스템의 경우 차량을 직접 조향하지는 않고, 운전자에게 경고만 제공할 수 있습니다. 이러한 기능은 자율 주행( AI ) 차량에서 점점 더 보편화될 전망이며, 편안한 고속도로 주행 경험을 제공할 수 있습니다.
자동 제동 / 자동 긴급 제동
운전 중 주의 산만은 점점 더 흔한 현상이 되어가고 있으며, 이는 자동차 업계와 정부 모두에게 우려의 대상이 되고 있습니다. 이에 따라 규제 당국은 신차에 보행자를 감지하는 자동 제동 장치를 탑재하도록 점점 더 강력히 요구하고 있습니다. 컴퓨터 비전은 이 기능의 핵심 요소입니다. 장애물이 없을 때 차량이 갑작스럽게 제동하여 추돌 사고를 일으키지 않도록 하는 동시에, 보행자와 자전거 이용자를 효과적으로 감지해야 하기 때문입니다. AI 기술을 탑재한 차량은 이러한 알고리즘을 지속적으로 최적화하여 인식 정확도를 높이고 안전성을 강화할 수 있는 기회를 제공합니다.
자율주행 차량 및 자율주행 자동차
웨이모(Waymo)와 같은 자율주행차 개발 기업과 산업용 로봇 제조사를 포함한 기타 특수 목적 배송 기업들은 자율주행 기술에 대규모 투자를 하고 있다. 자율주행 차량은 아직 초기 단계에 불과하며, 2025년 초 기준으로 도로 위를 주행하는 자율주행차의 수는 아마도 수천 대에 불과할 것으로 보이며, 대부분은 특화된 운영 영역이나 특정 지역에서만 운행되고 있습니다. 자율주행차에 대한 수요는 자동차 산업에 기회이자 위협이 되는데, 자율주행 기능은 이론적으로 개인 차량 소유에 대한 수요를 줄일 잠재력을 가지고 있기 때문입니다. 하지만 그러한 현실이 도래하기까지는 아직 수년이 남았으며, 현재 자율주행차는 여전히 활발한 연구가 진행 중인 분야입니다. 인공지능은 이 혁신에 있어 핵심적인 역할을 하는데, 이는 앞서 설명한 모든 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 기능에 훨씬 더 진보된 비전 시스템, 레이더 또는 라이다(LiDAR) 시스템, 예측 경로 계획, 다른 차량 운전자의 행동 예측, 고해상도 매핑 등을 효과적으로 결합한 것입니다. 자율주행차가 향후 몇 년 동안 흥미로운 진화를 이룰 것이며, 차량 자율주행( AI ) 연구의 여러 분야에서 원동력이 될 것이라는 점에는 의심의 여지가 거의 없습니다.
AI 자동차의 미래
AI 가 탑재된 차량과 자동차 산업의 미래
보시다시피, 자율주행차가 종종 헤드라인을 장식하긴 하지만, 차량에 적용된 인공지능은 설계 과정부터 제조, 운영, 서비스 등에 이르기까지 광범위하게 활용되고 있습니다. 자동차 산업이 인공지능( AI )을 차량에 다양한 방식으로 접목해 나가는 모습을 지켜보고, 머신러닝( AI ) 기술이 지속적으로 발전해 나가는 지금이 정말 흥미진진한 시기입니다. Sonatus 는 이러한 여정에 동참하게 되어 기쁘게 생각하며, 이러한 진화를 뒷받침하기 위해 올해와 향후 몇 년 동안 딥러닝( AI) 기반 기술을 점점 더 많이 도입해 나갈 예정입니다.
