“xml-ph-0000@deepl .internal” 시리즈의 “Driving Innovation” 시리즈의 최신 에피소드에서, 저희는 Sonatus 의 CTO 겸 공동 창업자인 유팡(Yu Fang) 씨를 초청하여 제품 마케팅 총괄인 산제이 카트리(Sanjay Khatri)와 대화를 나누었습니다. 이번 대화는 당사의 포괄적인 소프트웨어 정의 컴포넌트 솔루션과, 이 솔루션이 소프트웨어 정의 차량의 진화 과정에서 수행하는 역할, 그리고 이를 통해 자동차 산업의 지형을 재정의하여 OEM 및 공급업체에 더 큰 주도권을 부여할 방법에 대해 중점적으로 다뤘습니다.
소프트웨어 정의 구성 요소란 무엇인가요?
유팡은 현대식 차량을 ECU, 액추에이터, 센서는 물론 소프트웨어 애플리케이션과 AI 모델 등 수많은 디지털 구성 요소로 이루어진 “종합 시스템”이라고 부릅니다. 또한 그는 구성 요소가 소프트웨어 정의형(software-defined)이 되려면, 우선 언제든지 관찰 가능해야만 그 성능을 측정하고 분석할 수 있다고 설명합니다. 또한 차량의 수명 주기 동안 동적으로 업데이트가 가능해야만 적절한 튜닝 변경을 통해 기능을 강화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
Sonatus 소프트웨어 정의 컴포넌트 솔루션은 바로 이러한 기능을 제공하며, 다음 세 가지 단계로 구성된 피드백 루프를 포함합니다: 관찰, 분석, 조치. 그는 구성 요소가 소프트웨어 정의형으로 기능하기 위해서는 우선 언제든지 관측 가능해야 하며, 이를 통해 다양한 주행 상황에서 해당 구성 요소의 성능을 측정하고 분석할 수 있어야 한다고 설명합니다. 데이터 수집이 완료되면, 수집된 데이터는 OEM 및 공급업체의 AI/ML 모델로 전송되며, 이들은 이를 분석하여 개선, 최적화 및 튜닝이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다. 마지막 단계는 실행으로, 자동화를 통해 이러한 학습 결과를 바탕으로 구성 요소를 즉시 업데이트할 수 있으며, 일상적인 주행 중에도 실시간으로 조정할 수 있습니다.
중요한 데이터만 추출하세요
실제 주행 상황에 맞춰 차량 부품을 튜닝하고 최적화하려면 다양한 주행 및 도로 조건, 지형, 기온, 운전 습관 등 다양한 상황에서 정밀하고 매우 유연한 데이터 수집이 필요합니다. 이러한 데이터는 성능을 정확하게 분석하기 위해 대량으로 수집되어 클라우드에서 통합되어야 합니다. Sonatus Collector 을 통해 OEM 및 공급업체는 단일 차량부터 도로 위 수백만 대의 차량에 이르기까지 세분화된 데이터 수집 정책을 구성하여, 원하는 상황에서 정확하게 부품 성능 데이터를 포착할 수 있습니다. 이처럼 정밀한 데이터 수집을 통해 엔지니어들은 데이터 정제 작업에 소요되는 시간을 절약하고, 대신 적절한 부품 최적화 방안을 파악하고 실행하는 데 집중할 수 있습니다.
클라우드에서 분석 속도 높이기
유팡은 이러한 정확하고 세분화된 데이터 수집이 분석 효율을 크게 높여주고 더 정확한 결과를 도출한다고 설명합니다. 또한, 클라우드에서 이 데이터를 손쉽게 이용할 수 있게 됨에 따라 OEM 및 공급업체는 실제 환경을 모사하여 정교한 머신러닝( AI/ML) 알고리즘을 언제든지 실행함으로써 부품 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 이점을 얻게 됩니다.
유팡은 “오늘날의 차량에는 점점 더 정교해지는 부품들이 많이 탑재되어 있습니다. 즉, 이러한 부품들을 특정 상황에서 최적의 성능을 발휘하도록 최적화할 수 있는 방법도 다양하다는 뜻입니다.”라고 말했다. “예를 들어 기온이 높거나 낮을 때, 오르막길을 주행할 때와 내리막길을 주행할 때 등이 그렇습니다.”
예를 들어, 트랙션 컨트롤은 차량이 주행 중인 특정 도로 상황에 따라 세밀하게 조정해야 할 수도 있습니다. 또 다른 예로는 오늘날 신차에 대거 탑재된 카메라 기능이 있는데, 이는 다양한 조명 조건과 시간대 상황에 맞춰 최상의 화질을 얻을 수 있도록 조정될 수 있습니다.
유팡은 “그 정보는 부품의 실제 성능을 이해하는 데 매우 중요하다”고 말했다. 또한 이는 단순히 시험 트랙에서 수집된 데이터가 아니라, 일상생활에서 차량을 사용하는 실제 개인과 집단으로부터 수집된 데이터다.
실제 주행 상황에 따라 동적으로 적응합니다
차량이 최적의 작동 매개변수를 사용하여 특정 상황에 동적으로 적응할 수 있도록 하는 것이 다음 단계입니다. 유팡은 OEM 업체들이 각 주행 상황에 대한 최적의 튜닝 매개변수를 수립한 후, 이를 Sonatus Automator를 사용하여 이를 매우 가벼운 자동화 정책으로 캡슐화할 수 있다고 설명합니다. 이를 통해 각 상황에 맞는 올바른 매개변수 세트가 자동으로 적용될 수 있습니다.”
Automator의 사용자 친화적인 콘솔을 통해 OEM은 특정 조건에 맞는 튜닝 매개변수의 적용을 자동화하는 정책을 즉시 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 해당 업데이트가 필요한 모든 차량에 이를 자동으로 배포할 수도 있습니다. 이러한 간결한 정책을 통해 차량 구성 요소는 모델링된 모든 상황에서 최상의 성능을 발휘하도록 지속적으로 최적화되며, 주행 중에도 구성 요소를 동적으로 조정할 수 있습니다. 이러한 첨단 기능은 차량 부품이 더 이상 수동적으로 업데이트를 수신하는 데 그치지 않고, 현재의 주행 조건에 대응하여 스스로 최적화할 수 있는 지능형 시스템으로 진화하는 자동차 기술의 새로운 시대를 열었습니다. 이는 OTA 업데이트에 대한 의존도를 줄일 뿐만 아니라, 차량 안전성 강화, 효율성 향상, 그리고 한 차원 높은 주행 경험을 제공합니다.
Sonatus today는 여러 파트너사와 협력하여 자사 제품을 소프트웨어 정의 구성 요소로 전환하고 있습니다. 모터부터 조명 시스템에 이르기까지 매우 다양한 이 제품들은 소프트웨어 정의 구성 요소 솔루션 이 차량 시스템 전반에 걸쳐 적용되어 차량 전체를 진정한 의미의 소프트웨어 정의 차량으로 만들 수 있음을 보여줍니다.