AI 를 통해 차량 이용 경험은 어떻게 변화할까요?

0:00 소개

오늘 ‘ The Garage ’에서는 미시간주 노비에서 열리는 ‘Auto Tech 2026’ 현장에서 생방송을 진행하고 있습니다. 바로 어젯밤, 저희는 ‘Wards Ten Best Interiors’를 포함한 ‘Auto Tech Awards’ 행사에 참석했습니다. 이번 인테리어 부문 시상식에서 특히 주목받은 점 중 하나는 운전자와 승객을 위한 차량 경험 및 사용자 경험의 혁신이었습니다. 또한 디스플레이와 음성 상호작용 측면에서, 볼륨이나 실내 온도 조절과 같은 물리적 제어 장치부터 화면에 표시되는 촉감이 있고 시간이 지남에 따라 변화하는 소프트 컨트롤에 이르기까지, 기능들이 운전자에게 어떻게 제시되는지에 대한 진화를 목격하고 계실 겁니다. 이러한 기능들의 사용 방식과 진화 양상은 끊임없이 변화하고 있으며, 사용자의 선호도 역시 끊임없이 변하고 있습니다. 이는 정말 흥미로운 소프트웨어의 응용 사례입니다. 소프트웨어 정의 차량(SDV)이 진화하고 차량에 더 많은 연결성( AI )이 도입됨에 따라, 소프트웨어와 텔레매틱스( AI )를 활용해 사용자 경험을 개선할 수 있는 흥미로운 새로운 방법들이 등장하고 있습니다. 이 중요한 주제에 대해 이야기하고 알아보기 위해, 저희는 전문가인 멜 로버츠(Mel Roberts) 씨를 모셨습니다. 오늘의 게스트는 멜 로버츠 씨로, 그녀는 스텔란티스(Stellantis)의 북미 인포테인먼트 및 기능 기획 이사입니다. 이번 대담에서는 사용자 경험에 대해 다양한 측면에서 논의하고, 사용자 경험이 어떻게 진화하고 있는지, 그리고 소프트웨어와 AI 가 현재와 미래에 그 경험을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대해 이야기합니다. 매우 흥미로운 대담이 될 것이며, 여러분도 멜 씨의 독특한 관점을 정말 즐겁게 들으실 거라 생각합니다.

가자!

1:48 멜 로버츠를 만나보세요

The Garage 에 오신 것을 환영합니다. 저는 Sonatus 의 최고 마케팅 책임자(CMO)인 존 하인라인입니다. 현재 ‘Auto Tech 2026’ 행사장에서 생방송으로 녹화 중입니다. 멜 로버츠 씨, 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다.

감사합니다.

사실, 몇 년 동안이나 팟캐스트에 모시고 싶다는 이야기를 해왔잖아요. 드디어 오늘 방송에 모실 수 있게 되어 정말 기쁩니다.

이 자리에 서게 되어 정말 기쁩니다. 감사합니다.

먼저 본인과 본인의 배경에 대해 간단히 소개해 주세요.

물론이죠. 저는 미시간 공과대학을 졸업하고 의료 업계에서 경력을 쌓기 시작했습니다. 그래서 병원에서 생체전기 엔지니어로 일하며 의료 기기를 수리했죠.

그렇게 하세요.

뭐, 재미는 있었어요. 매일매일 다른 이야기가 펼쳐졌으니까요. 그 후 의학 연구 분야로 진출했는데, 우연히 미세순환 모델을 위해 설치류에 미세수술을 하게 되었죠. 그러다 보니 시간이 지나면서 제가 그 일에 별로 소질이 없다는 걸 깨달았어요. 그래서 다시 돌아가 학부 시절 지도교수님 중 한 분을 찾아가 상담을 드렸더니, 그분이 이렇게 물으시더라고요. “18살 때 넌 정말로 뭘 하고 싶었니? 커서 뭐가 되고 싶었니?”

그래서 제가 “충돌 테스트용 마네킹 관련 일을 하고 싶어요”라고 말했죠. 그 사람이 “글쎄, 넌 자동차 업계에 있지도 않은데”라고 하더라고요. 전 “그건 일리가 있는 말이네요. 네.”라고 했죠.

그래서 그분이 저에게 누군가를 소개해 주셨어요. 긴 이야기를 짧게 줄이면, 결국 저는 자동차 업계에 발을 들이게 되었고, 다시는 뒤를 돌아보지 않을 거예요. 이 일이 정말 좋았고, 쥐나 생쥐들은 전혀 그리워하지 않아요. 가끔은 여전히 그 일로 인해 스트레스를 받는 꿈을 꾸기도 하지만, 지금 이곳에 있어서 행복해요.

정말 놀라운 배경이죠. 사람들의 여정 말이에요. 제 경우, 이 여정을 시작했을 때 저는 정말 다양한 분야의 기술 분야를 경험해 왔어요. 결국 자동차 기술 분야에서 일하게 될 줄은 몰랐지만, 정말 흥미진진한 분야예요.

물론이죠.

저희는 항상 손님분들을 더 잘 알아가고 싶어 합니다. 여러분에 대한 재미있는 일화를 하나 들려주세요.

알겠어요. 그나저나, 미시간주 호턴에 있는 그 명문 대학, 미시간 공과대학교에서 저는 대학 라디오 DJ를 했었죠. 멋지네요. 특별히 전문으로 하던 장르가 있었나요?

네. 그게 바로 까다로운 부분이에요. 3시간짜리 방송인데, 전부 펑크 록으로만 채워야 하거든요. 그러니 한 곡당 1분 30초에서 2분 정도 되는 곡들뿐이죠. 정말 허둥지둥했죠. 우리가 가진 건 CD와 바이닐뿐이었으니까, 그걸 하나하나 꼼꼼히 짚어봐야 했어요.

우리는 그런 게 없었어요. 그건 디지털 음악이었거든요. 그 당시에는 디지털이 없었으니까요.

아니, 아니, 아니, 아니, 아니. 그래서 말이야, 내가 다 끝내고 나니 DJ 부스 전체가 엉망진창이 되어버렸어. 마치 토네이도가 지나간 뒤 같았지.

벽에 걸려 있던 것들은 모두 뜯겨 나갔습니다. 하지만 우리 방송국이 미시간 주에서 가장 큰 송신기를 보유하고 있었기 때문에 제 팬층은 엄청났습니다. 그래서 바라가 카운티 교도소에서도 제 팬이 엄청나게 많았고, 팬레터도 많이 받았습니다.

그리고 감옥에서 보낸 청혼은?

물론이죠. 끝이 보이지 않네요.

정말 웃기네요. 정말 웃기네요. 그래서 저도 항상 재미있는 사실을 하나씩 알려드리고 있어요. 제 재미있는 사실은 제가 팟캐스터라는 거예요.

정말 멋지네요.

아니요. 하지만 농담은 제쳐두고, 우리가 팟캐스트를 시작했을 때, 사실 그것은 일종의 실험이었어요. 왜냐하면 우리는 정말로 ‘사고의 리더’라고 할 만한 분들을 모시고 싶었거든요. 그리고 정말 멋진 경험이었어요. 전 정말 즐거웠습니다. 전 대학 때 라디오 DJ를 해본 적은 없지만, 당신이 그런 경험을 했다니 부럽네요. 게다가 펑크 록까지, 그건 정말 재미있겠네요.

네.

4:42 스텔란티스 소개

그럼 이제 스텔란티스에 대해 이야기해 주세요. 스텔란티스를 잘 모르시는 청취자분들을 위해 말씀드리자면, 스텔란티스는 유명한 기업입니다. 스텔란티스가 운영하는 모든 브랜드와, 거기서 당신이 맡고 있는 역할에 대해서도 잘 알고 계시겠죠.

그래. 14개 전부 다 물어보진 마. 아니, 농담이야.

14개 브랜드.

스텔란티스 합병으로 현재 14개 브랜드를 보유하게 되었습니다. 그리고 FCA와 PSA의 합병 이후 우리 그룹에 합류한 모든 새로운 브랜드들을 지켜보고 알아가는 과정 자체가 정말 놀랍습니다. 또한 우리 CEO가 말하듯이, ‘지역에 탄탄한 기반을 둔 강력한 글로벌 기업’이 되었다는 점이 정말 멋진 일입니다.

FCA, 그러니까 피아트 크라이슬러 얼라이언스 말인데요, 아시다시피 닷지, 크라이슬러, 램 같은 크라이슬러 계열 브랜드들뿐만 아니라, 피아트 계열의 유럽 브랜드들도 많이 포함되어 있죠.

거기엔 다른 사람들도 많이 있어요. 몇 명만 꼽아보세요. 14명은 못 채울 거예요.

푸조, 란치아.

네.

물론, 저는 제 피아트 500 카브리올레를 정말 좋아했어요.

세상에. 정말 멋진 차네. 그 차 돌려줘.

뭐, 어쨌든, ‘ Sonatus ’ 산하에 많은 브랜드가 있죠. 그런데 ‘ Sonatus ’에서는 어떤 역할을 맡고 계신가요?

글쎄요, 저는 북미 브랜드에 주력하고 있습니다. 그래서 제 지프, 닷지, 램, 크라이슬러, 이 네 가지가 제 소중한 아이들입니다. 제가 시간을 쏟는 곳도 바로 거기죠.

그리고, 담당 업무 범위는 인포테인먼트와 기능 기획 쪽인가요?

네. 그러니까 어떤 기능이든, 고객이 직접 접하게 되는 모든 요소 말이죠. 물론, 제가 컵 홀더를 담당했던 첫 직장에서 일했던 시절을 떠올려 보면, 컵 홀더는 여전히 고객들에게 가장 중요한 기능 중 하나입니다. 제가 이 얘기를 꺼내기만 해도, 누구와 이야기하든 열띤 반응을 이끌어낼 수 있죠.

쓰레기 관리부터, 네, 우리가 활용할 수 있는 모든 새로운 디지털 기능, 인포테인먼트 시스템에 새롭게 추가될 기능들까지. 안전과 안심은 우리 고객층에게 언제나 매우 중요하고 핵심적인 요소입니다.

이 팟캐스트에서는 소프트웨어에 초점을 맞추고 있으며, 특히 요즘은 대부분의 시간을 ‘ AI ’에 대해 이야기하는 데 할애하고 있습니다. 먼저, 현재 자동차 제조사들이 차량에 ‘ AI ’를 일반적으로 어떻게 활용하고 있는지 살펴본 뒤, 앞으로 어떤 가능성이 있을지 함께 탐구해 보겠습니다. 지금까지 차량에서 ‘ AI ’가 주로 어떤 방식으로 활용되어 왔는지, 귀하의 경험은 어떠신가요?

6:50 차량용 AI : 현재 적용 사례 및 향후 전망

많은 분들이 요즘 전화 통화에서 종종 볼 수 있는, 고객과의 표면적인 상호작용에 대해 이야기하고 있는 것 같습니다. 바로 향상된 대화형 개인 비서 말이죠. 하지만 저는 그보다 훨씬 더 큰 가능성을 보고 있습니다. 물론 그런 기능도 멋지고 흥미로우며 재미있고, 일종의 기발한 장치이기도 하지만, 제가 차에 앉아서 제 차에게 “이 대시보드 그래픽 대신, 해질녘의 고담 시티에 있는 것처럼 대시보드를 보여줘”라고 말할 수 있다면 어떨까요? 그러면 차 안의 전체적인 분위기가 달라질 테니까요. 정말 멋지지 않나요?

그래, 그렇지? 하지만 ‘ AI ’는 정말 강력해.

네.

그리고 이제 투자 수익률과 고객에게 어떤 가치가 있는지 논의하기 시작해야 합니다. 고객에게 그 ‘고담 시티’ 대시보드가 정말 필요한 걸까요? 그럴 수도 있고, 아닐 수도 있습니다.

그래서 저는 그 가치 제안이 정확히 무엇인지, 그리고 전략적으로 ‘ AI ’을 어디에 활용해야 할지 깊이 탐구하고 있습니다.

7:47 LLM 대 SLM

많은 사람들이 ‘ AI ’를 떠올릴 때, 사실 ‘LLM’, 즉 대규모 언어 모델을 의미하는 것이 아닐까 하는 생각이 드는 것 같습니다. 하지만 실제로는 그게 전체의 아주 작은 일부에 불과합니다. 요즘 화제가 되고 있는 ChatGPT나 Anthropic은 누구나 알고 있죠. 하지만 사실 그 단순한 모델들보다 훨씬 더 많은 것이 있습니다.

그리고 어떤 사람들은 SLM, 즉 소형 언어 모델에 대해 이야기하기도 합니다.

SLM이 무엇인지, 그리고 ‘ AI ’이 이 이야기의 일부가 될 수 있는 다른 측면들은 어떤 것들이 있는지 설명해 주실 수 있나요?

음, 그런 질문을 하시다니 흥미롭네요. 그리고 이런 컨퍼런스에서 만나는 훌륭한 공급업체 관계자 및 기술 전문가들과 나누는 대화 덕분에, 저는 AI 오케스트레이터의 중요성과 전략적 의사 결정, 그리고 고도로 훈련된 소규모 언어 모델에 대해 많은 것을 배우고 있습니다. 제가 들은 바에 따르면, 그 중요성은 결국 스스로 결정할 수 있게 된다는 점에 있습니다. 우리 모두 알고 있듯이, 대규모 언어 모델은 데이터 집약적이며, 이는 비용이 많이 듭니다.

또한 그 시스템에 많은 오류가 있다는 사실도 알고 있습니다. 따라서 제가 고객으로서 제 차에게 “대시보드에 표시된 그 아이콘은 뭐예요?”, “지금 들리는 소리는 뭐예요?”라고 묻는다면, 그 명령이 어떤 음모론에 대한 레딧(Reddit) 게시글을 읽어내는 대규모 언어 모델(LLM)로 전달되기를 원치 않습니다. 저는 그 명령이 신뢰할 수 있는 정보, 즉 현실 기반 지식( AI)으로 전달되기를 원합니다.

차라리 해당 정보를 로컬에서 검색했으면 합니다. 그 정보는 우리 엣지 컴퓨팅 환경에 수용될 만큼 충분히 작을 테니까요. 낮은 지연 시간으로 정확한 답변을 얻기를 원하며, 특히 차량 기능 및 안전과 관련된 사항일 때는 반드시 정확한 정답이 나와야 합니다. 만약 제가, 예를 들어, 테일러 스위프트의 결혼식 날짜에 대해 묻는다면, 그건 괜찮습니다. 그런 건 LLM에 물어보셔도 됩니다.

그건 레딧에 가서 보세요. 전 상관없어요.

방금 말씀하신 내용 중 흥미로운 점이 두세 가지 있네요. 첫째는 SLM이 규모가 작기 때문에(SLM의 ‘s’가 바로 이를 의미합니다), 막대한 연산 능력을 반드시 갖출 필요가 없다는 점입니다. 아시다시피, 우리는 데이터 센터에 전력을 공급할 수 있는 충분한 수력 발전량을 확보하기 위해 강 근처에 데이터 센터를 짓는 것을 논의하고 있죠. 제 말은, 이건 자동차가 아니잖아요.

그러니까 이 기술은 우선 자동차에 적용될 수 있는 것이죠. 둘째, 그 점을 언급해 주셔서 정말 기쁩니다. 바로 ‘신뢰할 수 있는 데이터 소스’인데요, SLM은 더욱 세밀하게 맞춤화될 수 있기 때문입니다. SLM은 OEM이 인지하고 신뢰하며 검토하고 검증한, 권위 있고 검증된 소스를 기반으로 하여 더욱 세밀하게 맞춤화될 수 있습니다. 그래서 저는 이 점이 정말, 정말 훌륭하다고 생각합니다.

그리고 마지막으로, 이 기술은 차량 내부에 탑재될 수도 있습니다. 따라서 응답 시간이나 전반적인 반응 속도 등 지연 시간 측면에서 훨씬 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 정말 훌륭하죠.

네. 그리고요, 여기 주변이나 올해 초 CES에서 사람들의 대화를 엿듣다 보면, ‘ AI 는 무섭다’, ‘ AI 는 오류가 잦다’, ‘ AI 가 우리 일자리를 뺏어갈 것이다’ 같은 얘기를 자주 듣게 되죠.

알다시피, 그런 식으로 흘러가게 될 거예요. 그리고 ‘ AI ’는 바로 그런 모든 큰 일들을 해결하는 도구죠. 매년 우리 둘 다 똑같이 우려하면서도, 동시에 기대감을 품게 되는 새로운 도구가 등장하곤 해요. 그래서 제게 중요한 건, 이 도구를 올바른 방식으로 활용하는 방법을 선택하는 거예요.

네일 파일로 해결할 수 있는데 굳이 슬레지해머를 들고 들어갈 필요는 없다.

사람들이 AI 을 단일한 시스템으로 생각한다는 점을 지적하신 점이 정말 마음에 듭니다. 하지만 실제로는 매우 포괄적인 지식을 해결하려고 할 때 비로소 결과물이 나오게 마련이죠. 반면, 특정 애플리케이션에 특화된 AI 을 살펴보면, 그곳의 답변은 매우 신뢰할 수 있고 믿을 만합니다.

그리고 또, 말씀하신 대로 ‘쇠망치’처럼 지나치게 복잡할 필요도 없죠. 정말 훌륭한 예시네요. 네. 또 한 가지, 사람들이 LLM을 생각할 때면, LLM을 곧바로 음성이나 음성 명령과 연관 짓는 경향이 있는 것 같아요. 그리고 분명 귀하께서 담당하시는 업무의 일환으로, 차량 내 음성 상호작용이나 사람들이 어떤 상황에서 음성 명령을 사용하는지 등을 많이 살펴보실 텐데요. 음성에 대해 어떻게 생각하시나요? 그리고 차량 내 음성 상호작용은 어떻게 진화해 왔다고 보시나요?

11:54 차량 내 음성 상호작용의 진화

음성 기술의 발전 과정은 정말 흥미롭습니다. 어떤 사람들은 다른 사람들보다 더 잘 해내고 있죠. 그리고 저는 이 과정을 마치 경마와도 비슷하다고 봅니다. 누군가가 앞서 나가고 있다 싶으면, 또 다른 누군가가 그 자리를 차지하곤 하니까요.

그리고 앞으로 차량 내에서 멀티모달 경험이 정말 훌륭해질 거라고 생각해요. 왜냐하면 제가 차량 안팎에서, 사실 주로 차량 밖에서 음성 상호작용을 할 때 가끔 느끼는 점은, 응답이 길고 어색할 때가 있는데, 전 그런 걸 기다릴 시간이 없거든요. 그렇죠? 그래서 저는 차 안에 멋진 스크린이 있고, 조명이나 오디오 신호, 시각적 신호 등이 내장되어 있는 만큼, 더 훌륭한 다중 모드 경험을 제공했으면 합니다. 예를 들어 날씨를 물어보면, 목요일이 되면 월요일에 무슨 일이 있었는지 이미 잊어버린 상태에서 매일 날씨를 읽어주는 대신, 화면에 바로 표시해 주는 식이죠. 혹시 “추워요”라고 말하며 차량에 온도를 높여달라고 요청한다면요.

네.

있잖아, 날 좀 더 따뜻하게 해줘.

어쩌면 미묘한 주변 조명 조절을 통해 ‘네, 잘 들었어요. 이제 분위기를 좀 더 따뜻하게 만들게요’라는 의미의 붉은 빛을 주는 것일 수도 있겠네요. 파란색은 분위기를 차갑게 만드는 신호일 테고요. 이런 다양한 형태의 신호를 결합하는 건 정말 흥미로운 일이라고 생각합니다.

이 기능은 차량이 사용자의 조작에 반응하고 있음을 알리면서도, 너무 거슬리지 않는 방식으로 알려줍니다. 그리고 오늘 제가 사는 곳에서 노비까지 가는 길에 우회로를 여러 번 거치며 이곳으로 내려오던 중에도 눈치챈 점은, 내비게이션과 시리우스XM이 서로 소리를 겹치게 내서 서로 말을 가로막는 바람에 기분이 별로 좋지 않았다는 겁니다. 맞아요. 하지만 꼭 알아야 할 정보들도 있었고, 앞에 경찰차가 있다거나 긴급 차량, 우회로가 있다는 안내를 들을 수 있어서 다행이었습니다. 게다가 듣고 있던 방송의 핵심 대사를 놓치기도 했죠. 하워드 스턴에게 안부를 전합니다.

그거 자르지 마세요.

아뇨. 그리고 제 생각에는 정말 흥미로운 점은, 물론 음성 기능이 점점 더 대중화되고는 있지만, 모든 일에는 적당함이 필요하기 때문이에요. 모든 것을 음성으로만 처리하다 보면 부담스러울 수 있죠. 그리고 사람마다 개인적인 취향이 다르다고 생각해요.

어떤 사람들은 누군가와 대화를 나누는 것을 좋아하고, UI 때문에 주의가 분산되는 것을 원치 않지만, 모든 것이 오로지 음성만으로 이루어지면 너무 압도적일 수 있다고 생각합니다. 아시다시피, 저희는 어젯밤 ‘오토 테크 어워즈(Auto Tech Awards)’ 행사에 참석했는데, 그곳에서는 항상 ‘워즈 10대 최고의 인테리어(Wards Ten Best Interiors)’를 선정하거든요. 여러 차량이 상을 받았는데, 어젯밤 수상작 중 하나에 지프도 포함되어 있었죠. 그런데 그에 대한 이야기가 정말 재미있더라고요.

14:30 물리적 제어 장치와 디지털 인터페이스의 균형 맞추기

심사위원들은 요즘의 초점과 흐름이 사실 재구성 가능한 다양한 종류의 화면과 오디오나 온도 조절 등 각종 기능을 제어하는 물리적 제어 장치 간의 균형으로 다시 돌아가고 있다고 말했습니다. 그리고 그들은 애플리케이션별 단일 기능 제어 장치와 재구성 가능한 화면 간의 균형을 특히 주목했으며, 이에 대해 반복적으로 언급했습니다.

이건 정말 중요한 문제라서, 우리는 이 부분과 고객들이 무엇을 필요로 하는지, 그리고 고객들이 어떻게 상호작용하는지 계속 주시해야 합니다. 기억하시겠지만, 지프가 상을 받았을 때 고객들이 가장 크게 외쳤던 건 후석 오디오 조절 기능이었는데, 이는 언제나 정말, 정말 큰 논란거리입니다.

그리고 이 기능을 써본 적 없는 사람들은 “뭐, 그렇겠지”라고 생각하겠지만, 일단 써보면 그 뒷좌석 오디오 조절 기능을 절대 놓치고 싶지 않게 돼요. 제 차 안에서는 일종의 권력 다툼이 벌어지기도 하는데, 약혼자가 제 펑크 록 음악 소리를 은근슬쩍 낮추려고 하면, 저는 수동 버튼으로 볼륨을 쑥 올려버리거든요. 그는 제가 안 보고 있다고 생각할 때면 볼륨을 낮추곤 해요. 그래서 ‘빅 브라더’가 제 펑크 록 볼륨을 낮추고 있다는 사실을 제외하면, 물리적 볼륨 조절 버튼이 따로 마련되어 있다는 건… 정말 중요해요. 그리고 그런 특정 버튼들은 앞으로도 반드시 물리적 버튼으로 남아 있어야 해요.

네, 맞아요. 맞아요. 그 중 몇 가지는 말씀하셨죠. 어젯밤에 컵 홀더의 위치가 얼마나 마음에 드는지 몇 번이나 언급했는지 기억이 안 나네요.

네.

그건 팟캐스트의 주제가 아니긴 하지만, 그게 정말 큰 비중을 차지한다는 게 얼마나 말도 안 되는 일인지, 그래도 중요한 건 사실이에요.

그건 중요한 문제예요. 그리고 저는 컵 홀더의 다음 큰 진화가 사실 컵 홀더와 함께, 차내에서 오랫동안 해결되지 않은 또 다른 필요 사항이 될 거라고 생각하며 곱씹어 보고 있었어요. 휴대폰 거치대… 음, 그건 인정해 드릴게요. 그 부분에 대해서는 이미 해결책이 충분히 있는 것 같지만, 제가 생각 중인 건… 핸드백 수납공간이에요.

지갑 보관 문제는 여러분에게 가장 큰 걱정거리가 아닐 수도 있지만, 많은 사람들에게는 가장 큰 걱정거리입니다. 이는 오랫동안 해결되지 않은 문제죠. 그리고 제가 보기에 이 문제를 해결해 줄 기술은, 믿기 어렵겠지만, 바로 ‘스티어 바이 와이어’입니다.

내 오두막에서 그 기계식 기념물들을 전부 치우고... 그래.

다리를 뻗을 수 있는 공간이 더 넓고, 실내 공간도 더 넉넉합니다.

그 공간을 다시 정리해서 내가 필요한 것, 즉 컵 홀더를 더 많이 놓을 수 있도록 했습니다. 음료도 다 챙겨야 하고 핸드백도 넣어야 하거든요.

자, 보시다시피. ‘ The Garage ’의 지갑 소지자들에게도 처음 있는 일이네요.

16:58 자동차 UX에서 개인화의 중요성

개인화와 관련된 여러 가지 주제를 언급하셨습니다.

요즘 개인화는 정말 많은 변화를 겪고 있는데, 일부 차량은 극도로 개인화된 형태로 출시되고 있으며, 최근 우리가 실시한 설문조사에서도 이에 대한 관심이 나타나고 있습니다. 이 부분에 대해서는 나중에 조금 더 이야기하게 될 것 같습니다. 개인화에 대해 어떻게 생각하시나요? 그리고 우리 업계가 현재 어떤 단계에 있다고 보시나요?

저도 그런 기복이 반복되는 것을 지켜봤습니다.

아마 3~5년 전쯤 인포테인먼트 시스템을 살펴보고 벤치마킹하던 시절, 업계는 끝없는 커스터마이징을 추구했습니다. ‘이걸 이렇게 설정할 거야’, ‘이 화면을 저 화면으로 스와이프할 거야’, ‘위젯은 내가 원하는 대로, 정확히 같은 모양과 크기로 맞춤 설정하고 싶어’ 같은 식이었죠. 하지만 우리가 발견한 사실은, 이러한 기능들이 제대로 활용되지 못하고 있으며 때로는 ‘디지털 잡동사니’로 여겨지기도 한다는 점이었습니다. 일반 고객들이 슈퍼유저처럼 화면 전체를 일일이 재설정해야 할 필요는 없습니다. 평범한 사용자들은 화면 전체를 극도로 세밀하게 개인화하는 데 시간을 쏟고 싶어 하지 않습니다. 그들은 UX와 UI 전문가인 우리가 “이 정보가 적시에 적절한 위치에 표시되어야 한다”고 판단해 주기를 원합니다.

네.

제게는 바로 그 점이 핵심입니다. 우리가 이를 실현하고, 개인화된 추천( AI ), 맞춤 설정, 연결된 데이터, 적절한 위치로 전송되는 실시간 알림과 관련해 이러한 새로운 도구를 활용할 수 있게 된다면 말이죠. 또한 저는 HUD, 즉 헤드업 디스플레이 화면을 정말 좋아하는데, 그곳에서 정보를 우선순위에 따라 확인할 수 있다는 점이 특히 마음에 듭니다. 그래서 저는 이것이 우리에게 더 높은 수준의 개인화를 제공할 것이라고 생각합니다. 그리고 두 번째 측면으로는, 이제 도구가 마련되었기 때문에 점차 성장할 것으로 예상되는 새로운 미충족 수요인 ‘기후’가 있다고 봅니다.

그냥 좀 비싸긴 하죠. 그렇죠? 우리에겐 필요한 장비가 다 갖춰져 있어요. 여러분의 체온을 스캔할 수 있죠.

공기를 어디로 보내야 할지 정할 수 있습니다.

아, 자동으로? 그래.

아시다시피, 우리도 그 방법을 알고 있습니다. 환기구를 전동화할 수도 있고, 신체 스캔도 가능하지만 비용이 많이 듭니다. 그래서 ‘ AI ’가 이러한 진동 패턴을 어떻게 재구성하여, 차내에서 마치 맞춤형 다이슨 제품을 사용하는 듯한 경험을 선사할 수 있을지 궁금합니다.

정말 독특하네요. 그런 아이디어를 제안하는 사람을 본 적이 없어요. 왜냐하면, 아시다시피 자동 온도 설정을 하면 팬 속도가 조절되니까요.

하지만 현실은 다릅니다. 승객마다, 남녀를 불문하고 키가 크든 작든, 아시다시피 신체적 체감이 다를 수 있어서, 오늘날 우리가 ‘자동’이라고 생각하는 것보다 훨씬 더 세밀하게 조절해야 할 수도 있죠. 네.

그건 정말 대단하네요.

와, 그거랑 그냥 여기 앉아 있는 거 말이야. 그렇지? 마치 스포트라이트가 나한테 비추는 것 같아. 마치 내가 좀 눈에 띄는 것 같다고. 무슨 말인지 알겠지?

음, 은은한 산들바람이 부드럽게 그 방향을 이끌어 주면 좋을 텐데… 나중에 은은한 산들바람 효과를 추가해야겠다고 마음속으로 메모해 둬야겠다.

바람에 머리카락이 뒤로 날리는 모습.

네.

아, 그리고 방금 언급하신 또 다른 점은 UX 디자인에 대한 고민이었습니다. 저희 회사와 다른 회사들에는 다양한 사용자 경험(UX) 및 사용자 인터페이스(UI) 디자이너들이 함께 일하고 있는데, 이는 정말 중요한 전문 분야입니다. 그 전문가들은 정보를 어떻게 하면 스마트하게 전달할지 정말 깊이 고민합니다. 제 차량의 경우, 매우 신중하고 세심하게 디자인되었다는 점이 정말 마음에 드는데, 개인 맞춤화는 별로 되어 있지 않거든요.

글쎄요, 제가 표시할지 말지 선택할 수 있는 정보에 대해서는 세심한 맞춤 설정이 적용되어 있긴 합니다. 하지만 근본적으로는 그냥 신중하게 설계된 것뿐이에요. 가끔 렌터카를 타곤 하는데, 거기선 화면을 제 생각엔 좀 쓸데없이 이리저리 옮길 수 있게 되어 있죠. 게다가 화면 중 상당수는 읽기 어렵기도 하고요.

그리고 렌터카의 경우, 주요 정보가 잘 보이도록 해야 하기 때문에 다소 안전하지 않을 수도 있습니다. 그래서 저는 세심한 UX 디자인과 함께, 사용자의 개인적인 취향에 맞춰 세련되고 실용적인 맞춤 설정이 가능하다는 점을 정말 높이 평가합니다. 예를 들어 엔터테인먼트 기능을 포함할지 말지, 지도 기능을 포함할지 말지 등을 선택할 수 있는 점이죠.

네. 그게 올바른 방향이라고 생각해요. 그리고 자율성이 높아질수록 그 점이 더욱 중요해질 거라고 봐요. 그래서 저는 우리 회사의 통찰력 있는 전문가들과 함께 이런 주제들을 깊이 있게 파고드는 걸 정말 좋아해요. 말씀하신 대로, 모든 측면이 아주 세심하게 설계되어 있고, 그 세부 사항 하나하나에 대해 명확한 용어와 전문 용어, 그리고 그 근거까지 갖추고 있으니까요.

하지만 최종 사용자인 저에게 정말로 필요한 정보는 제 차가 이러한 고도의 자율주행 단계 중 하나에 있는지 여부입니다. 단순히 제 앞의 브레이크등이 보이거나, 앞차량이 이리저리 비집고 지나가는 것을 목격하는 것이 문제가 아닙니다. 제 차가 그 상황을 감지했는가? 그 점만이 제가 진정으로 마음을 놓고 ‘그래, 이 상황에서는 자율주행에 맡기겠다’고 말할 수 있는 유일한 방법입니다. 사람들이 ‘차도 나와 똑같이 보고 있다’는 확신을 가질 수 있도록 해야 합니다.

네. 저도 완전히 동의해요. 제 차는 차선 유지 모드나 차선 보조 모드, 일종의 크루즈 컨트롤 상태에서 앞차가 속도를 줄일 때 그런 기능을 발휘해요. “앞차를 감지했습니다. 걱정 마세요, 제가 알아서 할 테니 조심스럽게 속도를 줄여갈게요”라고 계기판에 표시되는 건, 제가 직접 조종을 맡아야 하는 상황과는 달리 정말 안심이 되죠.

그리고 제게 있어 가장 중요한 기능은 아마도 앞차를 감지한다는 점일 텐데, 실제로 그렇게 작동합니다.

저도 전적으로 동의합니다.

최근 저희는 Omdia와 함께 설문조사를 진행했습니다. 사실, 이번 전시회를 주최하는 Informa는 Omdia와 제휴 관계에 있으며, 둘 다 Informa Group에 속해 있습니다. 최근 저희는 OEM 및 1차 협력사 전문가들을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 그 중 한 가지 질문은 AI 의 최적의 활용 사례에 관한 것이었습니다.

22:36 예방 정비 및 스마트 진단을 위한 AI

물론 자율주행은 제외하고, 자율주행을 제외하면 ‘ AI ’의 가장 인기 있는 활용 사례 중 하나는 예방 정비와 스마트 진단이었습니다. 설문조사 결과, 이는 ‘ AI ’를 훌륭하게 활용하는 것일 뿐만 아니라, 고객 충성도를 높이거나 잠재적인 애프터마켓 수익원을 창출할 수 있는 강력한 기회이기도 하다는 점이 확인되었습니다. 이에 대해 어떻게 생각하시나요? 또한 이를 ‘ AI ’의 유용한 활용 사례로 보시나요? 그리고 이것이 운전자와 고객에게 도움이 된다고 생각하시나요?

정말 그래요. 몇 년 동안 테스트해 온 것 같아요. 다양한 사용 사례에서 항상 정말, 정말 훌륭한 결과를 보여줬죠. 제가 알기로는, 차량이 인지한 정보를 시각적으로 피드백해 주는, 이른바 ‘동적 도로 뷰’라고 부르던 기능과 매우 유사한 것 같아요.

따라서 차량이 타이어 마모나 적재량 표시 등 그런 종류의 정보를 파악해 준다면, 고객은 안심할 수 있습니다. 그리고 그것이 바로 고객이 무엇보다도 가장 원하는 것이죠. 고객들은 차량이, 예를 들어 제가 인포테인먼트 기능을 정말 좋아하긴 하지만, 단순히 바퀴 달린 휴대폰의 복제판이 되기를 바라지는 않습니다. AI 가 이러한 분야에서 제공하는 투자 대비 효과(ROI)는 정말 강력하다고 생각합니다. 왜냐하면 예측 유지보수를 세부적인 측면에서 살펴봤을 때, 그 효과는 꽤 괜찮았기 때문입니다.

브레이크 패드에 새 센서를 달려고 합니다. 여기에 새 센서를 달고, 저기에도 새 센서를 달려고 합니다. 그래서 이제 비싼 새 센서들을 갖게 되었습니다.

그 센서들을 확인해야 해요. 그 데이터를 바탕으로 뭔가 조치를 취해야 하죠. 맞아요. 그리고 가끔은 그 센서들이 고장 나기도 하죠.

네.

그래서 사람들이 차를 정비소에 가져오면서 “차에 아무 문제도 없었는데 센서가 고장 났어요”라고 말하곤 하죠. 알다시피, 이런 이야기를 항상 듣게 되고, 고객들은 그 센서를 교체하는 비용을 지불하고 있죠. 제 생각에는 ‘ AI ’를 통해, 이 데이터를 처리해 줄 ‘디지털 트윈’과 같은 가상 센서를 구현할 수 있을 것 같아요.

또한 추가 하드웨어를 설치할 필요도 없고, 고장 날 가능성이 있는 하드웨어를 설치함으로써 발생하는 추가적인 위험도 없으므로, 이러한 사용 사례를 많이 확보할 수 있을 것입니다. 따라서 센서 솔루션을 하나씩 도입해 가며 이러한 시스템을 구축하려 했던 기존 단계를 거의 건너뛸 수 있게 됩니다. 이러한 유형의 분석을 통해 그 모든 과정을 건너뛰고, 예측 유지보수 애플리케이션을 훨씬 더 빠르게 도입할 수 있을 것입니다. 그리고 이는 우리가 앞서 논의했던 내용으로 다시 이어지는 것입니다.

그리고 저는 이 분야에 대한 전문 지식이 부족하기 때문에 이 주제에 대해 너무 많이 말해서는 안 될 것 같습니다. 하지만 제가 제대로 이해한 바에 따르면, SLM과 LLM의 차이점은, 해당 분야의 전문가들이 특정 사용 사례를 위해 특별히 개발하는, 고도로 훈련된 그라운드드 AI 모델들을 우리가 배포한다는 점입니다. 그러니 딥 러닝( AI )을 마치 모든 것에 뿌리는 소금처럼 생각하기보다는, 그 작은 알갱이들을 가져다가 어디에 배치하는 것이 가장 좋을지 결정해 봅시다. 맞습니다.

그리고 제 생각에는 예측 유지보수가 고객에게 진정한 가치를 제공하는 핵심 분야라고 봅니다.

저희도 동의합니다. 고객분들께서도 예측 유지보수와 스마트 진단은 일종의 ‘사촌’ 같은 관계라고 말씀하시더군요. 그래서 저는 이 두 가지를 한데 묶어 생각하는데, 정말 중요하다고 봅니다. 그리고 현재 개발 중이며 데모를 통해 시연하고 있는 ‘ AI Technician’ 제품은—말 그대로 이 벽 바로 뒤에서 시연하고 있습니다—기존의 다양한 데이터 소스를 활용하여 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있는 방법을 보여주고 있습니다.

또한, 정말 중요하지만 제대로 평가받지 못하고 있다고 생각되는 점을 언급하셨는데, 바로 차량에 새로운 센서를 장착할 필요가 없다는 점입니다. 이 분야의 뛰어난 점과 지혜의 상당 부분은, 사실 우리가 이미 보유하고 있는 데이터를 새로운 시각으로 바라보는 데 있습니다. 저는 이를 마치 건초 더미 속의 바늘 찾기에 비유하고 싶습니다. 바늘은 이미 그곳에 있는 것이죠.

어디서 찾아야 할지만 알면, 각기 다른 용도에 맞는 전용 센서를 설치할 필요 없이 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 따라서 비용 부담이 될 필요가 없습니다. 오히려 비용 절감 효과가 있을 수도 있습니다.

물론이죠. 그리고 데이터를 분석하는 일도 엄청난 과제가 되었다고 생각해요. 예전에는 모든 데이터를 수집해야 한다고만 생각했었죠. 이제 모든 데이터를 확보했으니, 어디에 저장할지, 어떻게 처리할지 고민해야 하죠. 흥미로운 새로운 솔루션과 신기술은 정말 전략적인 접근을 가능하게 해줍니다. 즉, ‘ AI ’가 이러한 경계를 정의하는 데 도움을 주므로, ‘이 이유 때문에 이번에는 이 데이터를 수집하겠다’고 결정할 수 있는 것이죠. 그러면 데이터 수집량을 줄일 수 있고, 더 관련성 높은 데이터를 수집하여 그에 따라 의사결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 저는 이것이 ‘모든 것을 수집하자’는 몇 년 전의 사고방식 대신에, 또 다른 강력한 활용 사례라고 생각합니다.

27:11 결론

네. 네. 저도 동의해요. 마치 바다에 그물을 드리워 물고기를 잡는 것 같은 느낌이 마음에 들어요. 물론 원하는 물고기도 잡히지만, 원치 않는 물고기도 잡히고 깨진 병 같은 것들도 잔뜩 섞여 나오기도 하죠.

촬영하고자 하는 대상에 정말 집중하는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 비용 면에서도 훨씬 합리적일 뿐만 아니라, 클라우드 업로드 대역폭과 저장 용량 등 모든 면에서 훨씬 더 효율적입니다. 정말 폭넓은 대화가 오갔네요. 드디어 함께 모여 이야기를 나눌 수 있어서 정말 기쁩니다.

고객에 대한 귀하의 관점을 정리해 주셔서 정말 큰 도움이 되었습니다. 이를 저희와 공유해 주셔서 감사합니다.

초대해 주셔서 감사합니다.

이번 에피소드가 마음에 드셨다면, ‘좋아요’를 누르고 채널을 구독해 주세요. 그러면 ‘Auto Tech’와 같은 프로그램뿐만 아니라 전 세계의 다양한 콘텐츠도 더 많이 만나보실 수 있습니다. 대단히 감사합니다. 조만간 다음 에피소드에서 다시 뵙겠습니다.