차량 데이터의 가치 극대화

기존의 접근 방식은 모든 차량 영역에서 막대한 양의 데이터를 무차별적으로 수집하는 것이었으며, 이로 인해 상당한 낭비가 발생했습니다.
- 자원 낭비: 대부분 관련성이 없는 데이터를 업로드하는 과정에서 부족한 ECU 처리 능력을 묶어두고 과도한 네트워크 대역폭을 소모했습니다.
- 높은 비용: OEM은 무선 데이터 전송 및 클라우드 스토리지에 막대한 비용을 지출해야 했습니다. 예를 들어, 제동 효율과 같은 특정 문제를 파악하려면 관련 사고 몇 건을 선별하기 위해서만 1,000대의 차량에서 28TB에 달하는 원시 데이터를 수집해야 했습니다.
- 느린 분석: 이 방대한 “데이터 건초 더미”를 샅샅이 뒤져 정보를 정리하고 정제하는 데 종종 수주 또는 수개월이 소요되어, 중요한 개선 작업이 지연되었습니다.

모든 데이터를 지속적으로 수집하는 정적 로깅과 달리, Sonatus Collector는 이벤트 기반 정책을 사용합니다. 이를 통해 OEM은 특정 속도, 지오펜스, 고장 코드 등과 같은 정확한 “트리거 조건”을 정의할 수 있으며, 차량은 이러한 특정 이벤트가 발생할 때만 고품질 데이터를 수집하여 업로드합니다.
- 유연성: 이러한 정책은 용량이 작으며(KB 단위), 복잡한 ECU 재플래싱이나 대용량 OTA 소프트웨어 업데이트 없이도 클라우드에서 즉시 배포하거나 업데이트할 수 있습니다.
- 정밀성: 이 접근 방식은 차량 내(엣지)에서 “신호와 잡음”을 필터링하여, 테라바이트 단위의 관련 없는 데이터를 업로드하고 처리할 필요가 없도록 합니다.

이 OEM은 데이터 수집 효율성을 전체적으로 80배 향상시켰습니다. 구체적인 지표는 다음과 같습니다.
- 활용 사례 확대: 데이터 활용도를 20배 높였으며, 활성 활용 사례가 5개에서 100개 이상으로 증가했습니다.
- 데이터 양 감소: 사용 사례가 증가했음에도 불구하고, 차량당 일일 데이터 양을 100MB에서 약 24MB로 4배 줄였습니다.
- 신속한 인사이트 도출: 보행자 감지 알고리즘 튜닝과 같은 복잡한 문제의 경우, 근본 원인을 파악하고 해결하는 데 걸리는 시간을 몇 달에서 며칠로 단축했습니다.