기계 학습이 타이어 성능을 어떻게 혁신하고 있는가?

0:00 미쉐린의 혁신 소개

오늘 ‘ The Garage ’의 게스트는 미쉐린의 타이어 디지털 트윈 부문 최고기술책임자(CTO)인 제레미 바이세트(Jeremy Vayssettes)입니다. 오늘 대담에서는 미쉐린의 알고리즘 및 소프트웨어 제품 혁신에 대해 폭넓게 다룹니다. 미쉐린을 뛰어난 타이어 혁신 기업으로 알고 계실 수도 있겠지만, 사실 이 회사가 하는 일은 그 이상입니다. 미쉐린은 타이어를 더 안전하게 만들고, 지속 가능성을 높이며, 예측 유지보수를 개선하고, ADAS 및 성능 향상을 위한 첨단 기능을 구현하기 위해 자사의 노하우를 활용하고 있습니다.

이번 대담은 ‘ AI ’가 새로운 응용 분야에서 어떤 가능성을 보여줄 수 있는지 폭넓게 다룹니다. 시작해 볼까요!

0:47 제레미 바이세트 소개

The Garage 에 오신 것을 환영합니다. 저는 Sonatus 의 최고 마케팅 책임자(CMO)인 존 하인라인입니다. 오늘은 CES 2026의 Sonatus 부스에서 생방송으로 녹화하고 있습니다.

미쉐린의 제레미 씨를 모시게 되어 기쁩니다. 제레미 씨, ‘ The Garage ’에 오신 것을 환영합니다.

네.

고마워요, 존. 그럼 먼저 당신에 대해, 그리고 당신의 배경에 대해 이야기해 주세요.

저는 자동 제어와 신호 처리 분야를 전공했습니다. 공과대학을 졸업했고, 이 분야에서 박사 학위를 취득했습니다. 그 후 미쉐린에 엔지니어로 입사해 타이어 모델을 개발했으며, 현재는 커넥티드 모빌리티를 위한 소프트웨어 제품을 개발하고 있습니다.

범위가 꽤 넓네요. 게다가 항공우주 공학 분야에서도 경력을 쌓으셨군요.

방금 뭐라고 했죠?

저는 프랑스 남부 툴루즈에서 항공공학 분야 엔지니어로 경력을 시작했습니다. 2년 동안 엔지니어로 근무한 뒤 박사 과정으로 진학했습니다. 같은 분야에서 3년간 박사 과정을 마친 후, 10년 전 미쉐린에 입사하기 전까지 다른 연구소들에서 2년 동안 연구 활동을 이어갔습니다.

정말 다채로운 배경이네요. 여러분을 더 잘 알아가기 위해, 여러분에 관한 재미있는 일화를 하나 들려주세요.

그래서 저는 결혼했고, 두 아들이 있습니다. 그리고 매년 저희 가족은 작은 밴을 타고, 짐은 최소한으로만 챙기고, 전자기기는 전혀 없이 유럽을 여행하러 다니는 걸 좋아합니다. 전자기기가 전혀 없다고요!?! 그냥 여기저기 돌아다니는 거죠.

정말 엄청난 결심이네요!

저도 한 가지 재미있는 사실을 말씀드리자면, 제 가족, 특히 부모님도 그런 걸 좋아하신다는 점이에요. 부모님은 여행을 좋아하셔서 일 년에 몇 달은 종종 미국 남부로 여행을 떠나시곤 해요. 겨울을 피하기 위해서죠. 그래서 그런 여행을 좋아하는 분들이 정말 많긴 하지만, 기술에서 벗어나 여행을 떠난다는 건 정말 신나는 일이에요. 그건 꽤 큰 결심이 필요한 일이죠.

네. 매년 일로 복귀하기 전에 잠시 휴식을 취하는 셈인데, 덕분에 더 큰 열의를 가지고 다시 일에 매진할 수 있게 되죠.

2:42 미쉐린의 더 넓은 사명 이해하기

제 생각엔 그거 정말 좋은 생각인 것 같아요. 잘하셨네요.

미쉐린은 유명한 회사라서 많은 분들이 알고 계실 겁니다. 그럼 먼저 회사에 대해 전반적으로 간단히 소개해 주시고, 그다음에는 귀하가 그 회사에서 어떤 업무를 담당하고 계신지 말씀해 주시겠어요?

네. 그래서, 맞아요, 사람들은 보통 타이어 때문에 미쉐린을 어느 정도 알고 있죠.

하지만 사실 미쉐린은 타이어 그 이상의 일을 하고 있습니다. 미쉐린의 DNA는 무엇보다도 전반적인 ‘이동성’에 중점을 두고 있습니다. 또한 현재 미쉐린은 타이어를 중심으로, 나아가 타이어를 넘어서는 분야로 사업 영역을 다각화하고 있으며, 첨단 소재 분야의 기술력과 전문성을 바탕으로 수소, 의료 등 다양한 신규 분야에 적용할 첨단 소재를 개발하고 있습니다. 저의 경우, 소프트웨어 제품을 개발하고 있습니다. 타이어 디지털 트윈(Tire Digital Twin)을 내장하여 타이어와 관련된 차량 정보를 분석해 주고, 이를 통해 차량이 타이어의 상태와 성능을 항상 파악할 수 있도록 하고 있습니다.

3:55 타이어 기술에서 소프트웨어의 역할

그 부분에 대해 좀 더 이야기해 봅시다. 정말 궁금하네요. 일반인들은 그냥 타이어 회사라고만 생각할 수 있겠지만, 실제로는 말씀하신 대로 훨씬 더 다양한 일을 하고 계시니까요. 그렇다면 차량 내 소프트웨어와 우리가 자주 언급하는 ‘소프트웨어 정의 차량(SDV)’이 어떤 변화를 가져오나요? 이를 통해 타이어 사업 외에도 소프트웨어를 활용해 새로운 일을 할 수 있는 기회가 어떻게 생기는 건가요?

따라서 자동차 산업이 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심으로 전환됨에 따라, 이는 미쉐린과 같은 기업들에게 단순히 하드웨어만을 제공하는 것을 넘어, 타이어를 차량과 연결하여 더 많은 스마트 타이어를 제공함으로써 혁신을 더욱 확대할 수 있는 훌륭한 기회가 되고 있습니다.

4:48 AI 타이어 관리 분야의 혁신

정말 흥미로운 이야기네요. [귀사의] 혁신 기술이 타이어에 어떤 이점을 줄 수 있는지 설명해 주실 수 있나요? 어떤 알고리즘을 보유하고 계신지, 그리고 그 알고리즘이 대략 어떻게 작동하는지 알려주시겠어요?

당사가 보유한 제품 중에는 예를 들어 ‘SmartWear’와 ‘SmartLoad’가 있는데, 이는 사용 단계에서 타이어 마모도와 하중을 모니터링하기 위해 당사가 개발한 제품입니다. 이를 통해 당사는 차량 운용사, 차량, 사용자에게 타이어 상태에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 타이어를 교체해야 할 시점이 다가왔을 때를 말입니다. 이를 통해 개인 차량 소유자나 차량 운용 업체는 예측 유지보수를 실시함으로써 비용을 절감하고 가동 중단 시간을 줄이며, 사후 대응형 또는 정기 유지보수 방식보다 훨씬 더 효율적인 유지보수를 수행할 수 있습니다.

맞는 말씀이네요. 정말 좋은 지적이신데, 운전자마다 같은 차량을 아주 다른 방식으로 운전할 수 있고, 그로 인해 타이어 마모 양상도 달라질 수 있기 때문이에요. 예를 들어, 급가속을 하면 타이어가 더 빨리 마모되고, 더운 날씨나 추운 날씨에 운전하는 것만으로도 마모 양상에 차이가 생길 수 있죠. 따라서 일반적인 교체 주기 대신 타이어가 실제로 어떻게 사용되었는지를 모니터링하고 분석한다면, 더 정확한 판단을 내릴 수 있을 거예요.

네. 안전성이 향상되고, 비용도 어느 정도 절감될 수 있겠죠. 아마 그 모든 게 해당되겠네요. 맞나요?

네.

네. 그럼 이 두 가지 모델에 대해 이야기해 봅시다. 방금 SmartWear와 SmartLoad를 언급하셨는데요. 먼저 SmartLoad부터 시작해 볼까요? 그 기능이 무엇인지, 그리고 어떤 입력값들이 반영되는지 설명해 주실 수 있나요?

네, 그렇습니다. 이 모델들은 차량에 이미 장착된 센서에서 나오는 데이터를 입력으로 사용합니다. 즉, 예를 들어 타이어에 별도의 추가 센서를 장착할 필요 없이 소프트웨어만으로 작동한다는 뜻입니다. 그리고 이러한 데이터를 바탕으로, 타이어 물리학 및 타이어에 대한 지식, 도로 및 차량과의 상호작용을 활용하고, 몇 가지 고급 기계 학습( AI ) 기법과 신호 처리 기술을 적용하여 데이터를 유용한 정보로 변환합니다. 이를 통해 타이어 마모 상태나 타이어 하중을 실시간으로 파악함으로써, 예를 들어 차량이 타이어 마모 변화에 적응할 수 있도록 합니다.

또한 운전자는 타이어의 마모 정도를 파악할 수 있습니다. 타이어를 교체해야 할 시기가 되면 경고를 받을 수 있죠. 또한 차량 관리 담당자는 모든 차량에서 수집된 이러한 데이터를 바탕으로 유지보수 계획을 최적화하고, 적시에 타이어를 교체할 수 있도록 할 수 있습니다. 즉, 너무 일찍도, 너무 늦게도 아닌 적절한 시기에 교체할 수 있도록 말이죠.

7:54 스마트 센서의 장점 vs. AI

방금 정말 흥미로운 이야기들을 많이 해주셨네요. 그래서 몇 가지 아이디어에 대해 잠시 언급하고 싶습니다. 첫째, 지난 몇 년간 차량이나 타이어에 스마트 센서를 장착하는 것에 많은 관심이 쏠렸고, 이에 대한 논의도 있었습니다. 물론, 대부분의 경우 법적으로 모든 타이어에는 TPMS 센서, 즉 타이어 공기압 모니터링 시스템 센서가 장착되어 있습니다.

하지만 지난 몇 년 동안 추가적인 진단 기능을 수행하는 스마트 센서를 하나 더 장착하는 것에 대한 논의가 있었죠. 하지만 제가 보기에, 귀하께서 말씀하시는 바와 같이, 이 AI 의 핵심 혁신 중 하나는 추가 비용이나 센서 설치로 인한 복잡성을 감수하지 않고도 스마트 센서의 이점을 누릴 수 있다는 점이라고 생각합니다. 따라서 어떤 종류의 타이어를 사용하더라도 이러한 이점을 얻을 수 있는 것이죠. 맞나요?

네. 완전히요.

그리고 두 번째로 정말 흥미로웠던 점은 이것이 여러모로 실질적인 이점을 가져다준다는 것입니다. 물론, 정비를 제대로 하면 분명한 이점이 있기 때문이죠. 필요 이상으로 일찍 타이어를 교체해 돈을 낭비하지도 않고, 반대로 너무 늦게 교체하는 일도 없습니다. 타이어를 교체해야 할 적절한 시기를 알 수 있기 때문에, 이는 더 나은 안전성을 보장해 줍니다.

그렇죠?

네. 맞아요.

그리고 제가 생각하기에, 당신이 말씀하신 내용 중에서 특히 제 마음을 사로잡은 마지막 부분은, 소재에 대한 지식과 타이어에 대한 지식을 활용하여—당신은 직접 그렇게 표현하지는 않았지만—일종의 타이어 ‘디지털 트윈’을 만들 수 있다는 점이었습니다. 그리고 이를 통해 특정 타이어나 특정 타이어 세트가 어떻게 사용되어 왔는지를 파악할 수 있다는 점이죠.

그리고 자사만의 독보적인 노하우를 활용해 타이어 분야에서 세계 최고의 전문가로 자리매김하고, 그 위에 이러한 부가가치 솔루션을 창출해 낸 점은 정말 현명한 전략입니다.

9:34 포괄적인 타이어 디지털 트윈 개발

네, 맞습니다. 우리의 목표는 SmartWear와 SmartLoad 같은 두 가지 제품을 개발하는 데 그치는 것이 아니라, 타이어에 관한 포괄적인 통찰력을 제공하는 완전한 타이어 디지털 트윈을 구축하는 것입니다. 이를 통해 운전자, 즉 소비자에게 유용한 정보를 제공하고, 차량의 ADAS 시스템이 상황에 맞게 대응할 수 있도록 지원하며, 차량 운용 업체가 유지보수를 최적화하고 비용을 절감할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다.

또한 이 완전한 디지털 트윈에는 SmartWear와 SmartLoad가 탑재될 예정인데, 이는 타이어 상태에 관한 유용한 정보를 제공해 줍니다. 사용 단계에서 타이어는 많은 변화를 겪기 때문입니다. 예를 들어, 타이어가 마모되면 타이어의 성능은 물론 전반적인 성능에도 큰 영향을 미칩니다. 따라서 접지력을 예로 들면, 이는 차량의 안전성과 성능에 중요한 역할을 합니다.

네.

타이어의 마모 정도를 실시간으로 파악할 수 있게 되면, 접지력과 접지력 예측에 관한 유용한 정보도 제공할 수 있습니다.

차량, 예를 들어 제동 시스템이나 조향 시스템이 타이어가 제공할 수 있는 최대 접지력을 파악할 수 있도록 하기 위해

이 순간, 언제 어디서나, 시스템이 사용 기간 내내 타이어 성능을 최적의 수준으로 활용할 수 있도록 합니다.

정말 정말 좋은 지적입니다. 당연히 타이어가 새것일 때는 차량의 주행 성능이 더 좋아지고, 제동 반응도 더 빠르며, 더 짧은 시간 안에 멈출 수 있으니까요.

따라서 ADAS 시스템이 타이어 마모가 심해졌다는 정보를 파악할 수 있게 되면, 자동 긴급 제동 기능이나 기타 제동 시스템 조정을 보다 선제적으로 수행하여 안전성을 높일 수 있습니다. 결과적으로 운전자는 단순히 타이어 교체 시점뿐만 아니라 차량의 수명 전반에 걸쳐 더 나은 주행 경험, 더 뛰어난 성능, 더 높은 안전성을 누리게 됩니다. 그리고 물론 나중에는 타이어를 언제 교체해야 하는지에 대한 더 정확한 정보를 얻을 수 있게 되죠. 정말 훌륭한 일이네요. 네.

이렇게 하면 사람들이 타이어를 너무 일찍 교체하지 않게 되어 타이어 수명을 더 길게 유지할 수 있습니다. 맞아요.

또한 타이어의 진정한 성능 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 따라서 더 우수한 타이어를 개발하면, 차량이 기존보다 그 성능을 훨씬 더 잘 활용할 수 있게 되므로, 사용자는 타이어의 전체 수명 기간 동안 더 큰 이점을 누릴 수 있습니다.

12:37 타이어 관리의 지속가능성

음, 타이어를 조기에 교체하지 않는다고 말씀하셨는데, 자재를 낭비하지 않고 아직 충분히 사용할 수 있는 타이어를 폐기하지 않기 때문에 지속 가능성 측면에서도 큰 이점이 있을 것이라고 생각합니다. 제 말이 맞나요? 지속 가능성이 귀사에서도 중요한 관심사라는 걸 알고 있습니다만, 맞나요?

네, 네. 자동차 업계는 환경 비용을 줄이고 지속 가능성을 높여야 한다는 압박을 많이 받고 있기 때문에, 이것이 주요 중점 분야이자 부가가치 중 하나입니다.

예를 들어, 타이어 마모에 대해 이야기해 보자면, [전 세계 평균으로] 트레드가 3.5밀리미터 정도 남아 있을 때 타이어를 교체하는 경우가 많습니다. 법적 한계치는 1.6밀리미터인데 말이죠. 그리고 일반적으로 타이어는 6~7밀리미터 정도일 때 주행을 시작하죠. 맞습니다.

그러니까 20%가 넘는 거군요.

남아 있는 삶.

아, 그, 그래. 낭비되는 재료 말이야.

정말 좋네요. 음, 그건 정말 큰 장점이네요. 그리고 당신과 이런 대화를 나눌 수 있어서 너무 기쁜데, 그 과정에서 제가 생각지도 못했던 추가적인 장점들도 알게 되었네요.

13:50 ~와의 협업 Sonatus

하지만 이제 우리의 훌륭한 ‘ Sonatus ’와 미쉐린(Michelin)의 환상적인 협업 이야기로 화제를 돌려보겠습니다. 바로 이 방송을 녹음하는 지금, 팟캐스트 스튜디오 바로 밖에서는 Sonatus Director 인프라에서 귀사의 알고리즘이 실행되는 시연이 진행 중입니다. Sonatus 와 파트너십을 맺게 된 이유와, 귀사가 알고리즘을 차량에 적용하는 과정에서 Sonatus AI Director 구축 인프라가 미쉐린에 어떤 이점을 제공했는지 말씀해 주시면 좋겠습니다.

네. 우선, 저희는 서로를 아주 잘 보완해 줍니다.

저희는 타이어 분야에 주력하고 있습니다. 또한 전문성을 바탕으로 앞서 언급한 모든 이점을 제공할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 공급할 수 있습니다. Sonatus, 귀사는 차량 인프라와 소프트웨어 부분을 개발하고 있으며, AI 모델을 매우 효율적이고 적절하게 관리하고 배포할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.

또한 [Collector AI] 덕분에, 배포 전에 특정 차량에 맞춰 보정해야 하는 우리 모델들을 상당히 효율적으로 보정할 수 있는 방법을 확보하게 되었습니다.

따라서 우리는 이 작업을 효율적으로 수행한 뒤, ‘ AI Director’ 덕분에 우리 모델을 차량에 배포할 수 있습니다. 이는 수많은 자동차 제조사 및 자동차 제작사에 우리 모델을 대규모로 제공하고 배포할 수 있는 매우 효율적인 방법입니다.

여러분의 협조에 진심으로 감사드립니다.

그리고 말씀하신 대로, 무엇보다도 이 서비스는 전적으로 보충적인 성격입니다. 저희가 제공하는 것은 여러분의 전문성을 대체하려는 것이 아니며, 여러분이 가지고 계신 타이어 물리학 및 재료에 대한 전문 지식을 저희가 갖출 수도 없기 때문입니다.

하지만 저희가 제공하는 인프라 덕분에 귀사와 같은 공급업체들은 자체적으로 생성한 이러한 정보를 차량에 훨씬 더 쉽게 접목할 수 있습니다. 따라서 이는 정말 훌륭한 협력 관계입니다.

당신이 언급한 내용 중 제가 두 번째로 정말 흥미롭다고 생각하는 점은, 때때로 사람들이 AI 모델을 생각할 때 “아, AI 모델을 훈련시키고 나면 이제 훈련이 끝났으니 그걸로 다 된 거지. 이제 다 끝났다”라고 말하는 경우가 있다는 것입니다. 글쎄요, 우선 당연히 AI 모델은 일반적으로 시간이 지남에 따라 성능이 향상됩니다. ‘완성’이라는 건 없습니다.

새로운 지식을 습득함에 따라 AI 모델도 개선됩니다. 하지만 그보다 더 중요한 점은, 말씀하신 대로, 그리고 제가 여러분과 협업하며 깨달은 바와 같이, 특정 차량에 배포된 모델은 해당 차량의 정확한 타이어, 적재량, 중량, 차량 사양에 맞춰 설정해야 할 보정 매개변수가 여전히 남아 있다는 것입니다. 따라서 해당 차량으로 일정 거리 주행한 후에야 모델의 정확도가 높아지고, 그 차량에서 완전히 가동될 준비가 됩니다. 따라서 저희는 차량 내 에지(in-vehicle edge) AI 를 위한 ‘ AI ’ 디렉터 배포 및 ‘ AI ’ 관리 플랫폼뿐만 아니라, 차량 튜닝에 필요한 데이터를 더 쉽게 확보할 수 있도록 지원하는 기능까지 제공할 수 있게 되어 매우 기쁩니다.

그래서 제 생각에는 정말 훌륭한 다자간 협업이라고 봅니다.

네. 그리고 사실 타이어 디지털 트윈이나 SmartWear, SmartLoad 같은 제품을 보유한다는 것은 단순히 훌륭한 예측과 정확한 예측을 내릴 수 있는 우수한 알고리즘이나 모델을 갖추는 것만을 의미하는 것은 아닙니다.

또한, 이를 대규모로 자동차 제조사들에 쉽고 효율적으로 도입할 수 있는지 여부도 중요한 문제입니다. 이를 추진할 때 직면할 수 있는 모든 제약 사항을 고려해야 합니다. 그리고 앞서 언급했듯이, 저희는 어떤 타이어에도 적용할 수 있도록 해당 제품을 개발했습니다. 따라서 미쉐린 타이어뿐만 아니라 모든 차량에 사용할 수 있는, 타이어 종류에 구애받지 않는 제품입니다.

하지만 ‘모든 경우에 적용되는 단일 기준’은 존재하지 않거나, 적어도 존재한다고 해도 정확성을 희생해야만 할 것입니다.

그러니 좀 더 구체적으로 접근해야 합니다. 그래서 저희가 내린 결정은 차량 모델 단위로 이러한 구체성을 설정하는 것이었습니다. 이렇게 하면 자동차 제조사가 이 솔루션을 도입하고자 할 때 해당 차량 모델에 맞는 설정이 이미 마련되어 있습니다. 또한 이 모델에 속한 모든 차량은 동일한 설정을 갖기 때문에, 해당 모델의 어느 차량에나 배포할 수 있습니다.

18:29 향후 전망 및 마무리 소감

정말 멋지네요. 뭐, 어떤 가능성이 있는지 지켜보는 건 정말 흥미진진하네요. 당신과 함께 일하면서 정말 많은 것을 배웠습니다.

귀사가 개발한 것과 같은 흥미로운 기술들의 도입을 가속화하는 데 기여할 수 있다는 점이 저희에게 큰 영감을 주는 것 같습니다.

그리고 이번 파트너십을 맺게 되어 정말 기쁘게 생각하며, 지금까지의 경험은 정말 놀라웠습니다. 여러분도 좋은 경험을 하셨기를 바랍니다. 데모에 대한 관심이 끊이지 않고 쏟아지고 있습니다. 어제도, 오늘도 하루 종일 홀 밖과 부스 밖에서 사람들이 데모를 지켜보고 있습니다. 저희를 찾아주셔서 감사드리며, 팟캐스트에 출연해 주셔서 감사하고, 파트너십을 맺어주셔서 감사합니다.

네. 정말 감사합니다.

이번 에피소드가 마음에 드셨다면, ‘좋아요’를 누르고 채널을 구독해 주세요. CES는 물론 전 세계 다양한 행사에서 전해 드릴 더 많은 콘텐츠를 만나보실 수 있습니다. 조만간 ‘ The Garage ’의 다음 에피소드에서 다시 뵙기를 기대하겠습니다.