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獨 자동차, SDV 오픈소스 기반 공동 SW 개발 위한 MoU

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-26 15:11:38+0900

6월 24일, 독일자동차산업협회(VDA)의 지원 아래, 자동차 산업의 11개 기업이 오픈소스 소프트웨어 개발에서 사전 경쟁(pre-competitive) 단계의 협력에 합의했다. 이 양해각서(MoU)는 제29회 ‘국제 자동차 전자 콩그레스(AEK)’에서 공식 체결됐다.

차내 소프트웨어의 중요성과 복잡성이 급증함에 따라, 고품질과 높은 안전성을 유지하면서도 개발 속도와 효율성을 높이는 것이 업계의 핵심 과제로 떠올랐다. 차내 소프트웨어 중 상당 부분은 사용자에게 직접적으로 노출되지 않으며, 그로 인해 브랜드 차별화를 이루는 요소도 아니다. 이런 특성은 해당 소프트웨어 모듈을 개방적이고 협업적인 생태계에서 공동으로 개발할 수 있는 여지를 제공한다.
이에 자동차 양산 소프트웨어에 요구되는 기능안전성을 달성하기 위해, 관련 표준 인증을 대비한 획기적인 오픈소스 개발 프로세스가 마련됐다. 또, 상세한 사양서 대신 실행 가능한 소프트웨어 모듈을 제공함으로써, 일명 ‘코드-퍼스트(code-first)’ 접근을 통해 표준화와 개발 속도 향상을 달성할 수 있다.

소프트웨어 개발은 “Eclipse S-CORE(Software-defined vehicle Collaborative Open source REference platform) 프로젝트”의 일환으로 투명하고 공급업체 독립적인 환경에서 진행된다. 이 생태계는 관련 산업 표준과의 상호운용성을 통해 개방돼 있으며, 유럽 및 기타 국제 기업들의 참여와 협업 역시 열려 있다.

이 이니셔티브는 2026년까지 차량용 고성능 컴퓨팅(HPC), 미들웨어, 가상화, 기능안전성, 보안 등을 포함한 전체 소프트웨어 스택을 포함하는 자율주행 플랫폼을 위한 양산 소프트웨어의 주요 범위를 제공하는 것을 목표로 한다. 모듈형 구조로 구성된 이 소프트웨어는 맞춤형으로 수정 및 확장이 가능하며, 이후 업계 전반에 걸쳐 양산용 배포본 형태로 제공된다.
이를 통해 완성차 제조사와 부품사는 차별화된 기능 개발에 집중할 수 있으며, 핵심 구성요소를 함께 유지할 수 있다. 이는 혁신을 위한 강력한 기반을 형성하며, 고객에게 가치를 제공하는 요소에 집중할 수 있는 자유를 부여한다.

VDA의 마커스 볼리히(Marcus Bollig) 전무이사는 “우리는 함께 미래에도 유효하고 강력한 소프트웨어 생태계를 구축하고 있습니다. 개방적이고 투명하며, 안전한 방식으로 말이죠”라고 말했다.

참여기업 주요 발언

BMW 그룹 크리스토프 그로테 박사, 전자 및 소프트웨어 수석부사장
“BMW 그룹은 오픈소스 플랫폼과 도구를 포함한 통합 생태계가 미래 모빌리티 솔루션 개발의 핵심 동력이라고 믿습니다. 공동의 코드-퍼스트 접근은 미래 제품의 기능 혁신을 위한 기반이 될 것입니다. 우리는 ECLIPSE S-CORE를 유망한 오픈소스 접근으로 확신하며, 적극 참여하고 있습니다”

콘티넨탈 AG 카스텐 미헬스, 고성능 컴퓨터 제품 라인 총괄
“콘티넨탈은 오픈소스와 가상화, 그리고 보안 인증 및 표준화를 결합함으로써, 오픈하고 안전한 HPC 미들웨어 스택을 만들고 있으며 이는 SDV로의 전환을 가속화합니다”

ECLIPSE 재단 마이크 밀린코비치, 전무이사
“안전하고 개방적인 오픈소스 자동차 플랫폼 개발에서의 협업은 자동차 산업의 핵심 과제입니다. Eclipse 재단의 거버넌스 모델은 OEM, 티어, 기술 기업 간의 개방적 협업을 가능하게 하며, 우리는 이 전략적 이니셔티브의 수탁자로서 책임감을 가지고 이를 성공으로 이끌고자 합니다”

ETAS GmbH 토마스 이라완 박사, CEO
“자동차 플랫폼 소프트웨어의 선도자로서, 우리는 오픈소스 생태계를 통해 업계 전반의 혁신을 가속화하고 시장 출시 시점을 앞당기며, 안전하고 지속가능한 미래 모빌리티 솔루션을 제공하고자 합니다”

HELLA GmbH & Co. KGaA 디트마 슈타펠 박사, 레이다 제품 부문 부사장
“우리는 Automotive Grade 오픈소스 생태계를 적극 지지합니다. 개방되고 공통된 표준은 안전한 통합을 위한 필수 요소이며, 혁신적인 부가가치 기능의 기반이 됩니다.”

메르세데스-벤츠 AG 매그너스 외스트베리, 최고 소프트웨어 책임자(CSO)
“우리는 자동차 오픈소스 생태계의 개척자로서, 코드-퍼스트 전략을 통해 자동차 소프트웨어의 미래를 주도하고 있습니다. 이는 혁신의 기반으로서 오픈 표준에 대한 우리의 분명한 의지를 보여줍니다”

Qorix 마르쿠스 슈프프너, CEO
“Qorix는 기능안전성과 혁신 속도를 결합한 강력하고 개방적인 소프트웨어 생태계에 전념하고 있습니다. 아키텍처부터 양산 배포까지를 포괄합니다”

로버트 보쉬 GmbH 마티아스 필린 박사, 모빌리티 CTO
“우리는 차량 플랫폼, 시스템, 공급업체 기술 전반에 걸쳐 원활하게 통합되는 소프트웨어 솔루션을 촉진함으로써, 미래의 SDV 시대를 준비하고 있습니다”

Valeo Brain Division 요아힘 마테스, CTO
“Valeo는 S-CORE에 참여하고 자체 vOS의 핵심 요소를 이 스택에 기여하기로 결정했습니다. 더 높은 수준의 표준화와 재사용이 산업 전체에 이익이 될 것으로 확신합니다”

Vector Informatik GmbH 마티아스 트라우브 박사, 매니징 디렉터
“우리는 자동차 ECU를 위한 오픈소스 생태계 구축이라는 공동 이니셔티브를 통해, 업계의 HPC 풀스택에 강력한 도구를 추가하고 있습니다”

Porsche AG 올리버 자이퍼트 박사, 인포테인먼트 및 커넥트 R&D 부문 부사장
“이 오픈소스 생태계를 통해 자동차 개발의 시장 출시 기간을 단축하고, 애플리케이션 개발의 부담을 줄이며, 혁신을 가속화하고 있습니다”

ZF 프리드리히스하펜 토르스텐 골레프스키, 기업 R&D 및 혁신·기술 부문 부사장
“오픈소스를 기반으로 한 소프트웨어 개발은 더 큰 효율성과 속도를 위한 핵심 열쇠입니다. 국제 경쟁력을 유지하기 위해 꼭 필요한 요소이며, 이번 VDA 이니셔티브는 협업이 가져올 수 있는 혜택을 잘 보여주는 사례입니다”

로옴, SemiDrive와 스마트 콕핏용 레퍼런스 디자인 공동 개발

신윤오 기자_yoshin@autoelectronics.co.kr — 2025-06-25 16:26:28+0900

2025년 상하이 모터쇼 SemiDrive Technology 부스. SemiDrive의 창업자 매기 키우(오른쪽에서 3번째), 창업자 겸 CTO 매트 선(왼쪽에서 2번째), 로옴(Shanghai) 대표 슈치 요네자와(왼쪽에서 3번째).

로옴(ROHM)이 스마트 콕핏용 SoC 개발 리딩 컴퍼니인 SemiDrive Technology Ltd.(이하, SemiDrive)와 스마트 콕핏용 레퍼런스 디자인 「REF68003」을 공동 개발했다. 이 레퍼런스 디자인은 SemiDrive의 스마트 콕핏용 SoC 「X9SP」를 중심으로 구성하고, 로옴의 PMIC를 탑재했다. 레퍼런스 디자인은 2025년 상하이 모터쇼의 SemiDrive 부스에서도 전시됐다.

SemiDrive의 스마트 콕핏용 SoC 「X9 시리즈」는 미터 클러스터, 인포테인먼트 시스템(IVI), 콕핏 도메인 컨트롤러, 콕핏과 차체 일체형 시스템 등 엔트리 모델에서 플래그십 모델까지 폭넓은 라인업을 전개하고 있다. Gasgoo 연구원의 최신 조사 데이터에 따르면, 2025년 1월 ~ 3월의 중국 내 승용차 등록대수 중 차량 가격이 10만 위안(약 2,000만 원) 이상 모델에서 SemiDrive의 콕핏용 X9 시리즈의 탑재 대수가 현지 시장에서 선두를 기록하고 있다. 상하이 자동차, 체리 자동차, 창안 자동차, 제일 자동차, 광저우 자동차, 베이징 자동차, 동풍 닛산, 동풍 혼다 등 자동차 메이커가 전개하는 50개 이상의 중국 주력 모델 및 다수의 해외 모델에 탑재되고 있다.

SemiDrive와 로옴은 2019년부터 기술 교류를 개시해, 스마트 콕핏용 어플리케이션 개발에 초점을 두고 협력 관계를 구축해 왔다. 2022년에는 자동차 분야에서의 첨단 기술 개발 파트너십을 체결해, 현재에 이르기까지 SemiDrive의 차량용 SoC 「X9H」, 「X9M」 및 「X9E」와 로옴의 PMIC 및 SerDes IC, LED 드라이버 IC 등을 조합한 스마트 콕핏용 레퍼런스 디자인을 공동으로 개발했다.

2025년 SemiDrive와 로옴은 차량용 SoC 「X9SP」를 중심으로 하는 새로운 레퍼런스 디자인을 공동으로 개발해 중급 및 상급용 콕핏 등에 제안한다. 콕핏의 안전 레벨 ISO 26262 ASIL-B를 만족하는 로옴의 SoC용 PMIC 「BD96811F44-C」, 「BD96806Q04-C」, 「BD96806Q05-C」, 「BD96806Q06-C」를 제공해 시스템의 안정성과 전력 효율의 향상에 기여한다.

SemiDrive의 매트 선 CTO는 “자동차의 스마트화가 가속화되는 가운데, 차량용 전자부품에 대한 요구는 더욱 높아지고 있습니다. X9SP는 X9 시리즈의 고성능 콕핏 SoC의 중심이 되는 플래그십 제품으로, 스마트 콕핏 및 크로스 도메인 통합화를 위해 설계됐습니다. 고성능과 고신뢰성을 구비한 제품으로 특히 주차 지원 기능을 탑재한 스마트 콕핏 솔루션에 적합합니다. 이번에 개발한 레퍼런스 디자인에는 ADAS 및 콕핏용 반도체의 다양한 라인업을 제공하는 로옴의 PMIC를 X9SP와 조합함으로써 시스템 전체의 안정성와 전력 효율을 향상시켰습니다”라고 말했다.

로옴의 테츠오 다테이시 이사는 “차량용 SoC의 리딩 컴퍼니 SemiDrive와 새로운 레퍼런스 디자인을 공동으로 개발할 수 있어서 매우 기쁘게 생각합니다. 차세대 자동차를 중심으로 인포테인먼트 및 ADAS 기능의 모니터링 등 다양한 기능을 탑재하는 「스마트 콕핏」의 채용이 가속화되는 가운데, PMIC 등 차량용 아날로그 반도체의 역할은 중요도가 높아지고 있습니다. 이번에 로옴이 제공하는 SoC용 PMIC는 차세대 차량용 전원 구성에 플렉시블하게 대응함과 동시에 기능 안전성도 만족할 수 있는 전원 IC입니다. 앞으로도 SemiDrive와의 교류를 강화함으로써, 차세대 콕핏의 다기능화를 서포트할 수 있는 폭넓은 제품의 개발에 주력하여, 자동차의 한차원 높은 진화에 기여해 나갈 것입니다”라고 말했다.

최근 보급이 가속화되는 스마트 콕핏은 미터 클러스터 및 인포테인먼트 등 다양한 기능을 구비하고 있고, 대형 디스플레이의 채용도 가속화되고 있다. 이에 따라 차량용 SoC에 요구되는 처리 능력도 증가해 주요 디바이스로서 전력 공급을 담당하는 PMIC 등의 전원 IC에는 전류 대응과 고효율 동작의 양립이 요구되고 있다.
로옴이 제공하는 SoC용 PMIC는 높은 안정성과 효율성을 겸비한 제품으로, 내부 메모리 (OTP)에 의한 임의의 출력전압 설정 및 스퀀스 제어도 가능하다. 최소한의 회로 변경으로 다양한 차종 및 모델용 전원 시스템을 구축할 수 있어 자동차 메이커의 개발 공수 삭감에 기여한다.

10살의 수명, 수익은 3년? SDV의 본질을 묻다

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-25 13:49:17+0900

6월, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 낸드 코하르(Nand Kochhar) 부사장을 따라 IESF 2025의 SDV 패널토론을 참관했다.
SDV 사고방식을 익히기 위해선 어디서부터 시작해야 할까? 기술이 고도화될수록, 사용자는 더 많은 기능을 원할까 아니면 단순함을 원할까? 내연기관, 하이브리드, 전기차가 공존하는 시기에 OEM의 투자, SDV는 어디로 향해야 할까? 그리고 평균 10년을 달리는 차에서 소프트웨어 업데이트로 수익을 낼 수 있는 진짜 기회는 얼마나 될까? 패널들은, 질문들 속에서 SDV의 본질과 현실, 그리고 산업의 다음 단계를 정면으로 마주했다. 이를 정리했다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

패널 (좌측부터)
Nand Kochhar  Vice President, Automotive & Transportation Industry Strategy, Siemens Digital Industries Software
Hans-Jurgen Mantsch  Global Solutions Architect - Automotive MBSE & E/E Systems, Siemens Digital Industries Software
Amarnath Bharadwaj (Anand)  Managing Director - Product Engineering Services, Automotive & Mobility, Accenture
Rogerio Vollet  Vice President, Global Chief Engineer SDV Architecture, Stellantis
Brett Hillhouse  Worldwide Automotive Industry Leader, IBM

연결기사: SDV, 진화인가 전환인가: 스텔란티스의 로드맵
우승을 설계하다: 지멘스가 본 디지털 트윈
알테어: 시뮬레이션과 AI로 완성하는 지멘스의 디지털 트윈

SDV 사고방식을 익히기 위한 교육은 어디서부터 시작하면 좋을까?

Nand       좋은 질문입니다. 교육과 역량 개발 관점에서 말씀드리자면, 자동차 산업에서는 기능 중심, 인터페이스 중심의 접근이 핵심입니다. 기계나 전자, 메카트로닉스가 배경이든 상관없이, SDV 시대에는 인터페이스에 대한 이해가 중요합니다. 기존에 가진 기반 지식 위에 기능 인터페이스 중심의 사고를 덧붙여 나가면 되는 것이죠. 기억해 주세요. 자동차 산업은 100년 이상 기계 중심 산업이었지만, 이제 미래는 소프트웨어입니다.

Rogerio       우리가 원하는 건 단일 아키텍처입니다. 기계 설계는 하나의 파트를 설계하고 끝내고 그대로 양산하면 되지만 소프트웨어는 다릅니다. 공통 아키텍처를 바탕으로 기능이 계속 진화할 수 있어야 하죠. 하드웨어는 그대로 두고 여러 차량 플랫폼에서 동일한 아키텍처를 공유하면서 소프트웨어만 지속적으로 업데이트하면서 기능을 확장하는 식입니다. 하지만 양산 시점이 되면 그 순간 스냅샷을 찍어 ‘브랜치(branch)’를 만듭니다. 이 브랜치는 양산 차량의 검증 및 인증을 위한 버전이죠. 중요한 건, 이 차량은 해당 시점에 정지된 상태가 아니라는 겁니다. 동일한 메인 아키텍처에서 개발된 새로운 기능은 이후에도 브랜치로 가져올 수 있습니다. 결국 같은 아키텍처를 공유한다면, 새로운 기능을 기존 차량에도 통합할 수 있게 됩니다. 이게 바로 SDV의 핵심 개념입니다.

Brett       저도 기계공학 기반 출신이라, 기본적인 구성관리(config management) 마인드가 몸에 밴 사람입니다. 그래서 소프트웨어 정의 방식의 언어와 사고방식을 새로 배우고 있죠. 제가 추천하는 시작은 ‘요구사항(requirements)’입니다. 이런 접근으로 전체 개발 프로세스를 이해할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 자동조향이 있는 차와 없는 차를 분리하고 요구사항을 스트림(stream)으로 구성해 어떤 기능이 어느 파생 모델에 들어가는지를 이해하는 것이죠.
항공우주 산업에서도 똑같습니다. 차세대 유로파이터 프로그램 GCAP에는 SDV 조항이 포함돼 있습니다. 90일마다 OTA 방식으로 새로운 소프트웨어 드롭(drop)을 항공기에 적용해야 하죠.

Hans       최근 에어버스와 이야기를 나눴는데 SDV 개념은 항공우주 산업에서 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 접근 방식으로 구현되고 있습니다. 에어버스는 BMW와 협력해 자율주행차, 자율택시, 자율비행과 같은 기술을 함께 연구하고 있다는 이야기를 들었습니다. 이처럼 두 산업 간에는 놀라운 공통점이 많고, 서로가 서로에게 배울 수 있는 교차 학습이 활발하게 이루어지고 있습니다.

소비자 입장에서는 마치 스마트폰을 매번 배우듯 너무 복잡하게 느껴질 수 있다.
시장은 더 많은 기능과 복잡성으로 갈까, 아니면 단순성 쪽으로 회귀하게 될까?

Rogerio       정확한 지점을 짚으셨습니다. 저도 궁극적으로는 기술이 사용자에게 ‘투명(transparent)’해야 한다고 생각해요. 예를 들어, 우리 부모님 세대를 보면 새로운 기술을 익히는 게 얼마나 어려운지 알 수 있죠. 우리가 고객에게 기능을 전달할 때, 그 경험은 자연스럽고 이해하기 쉬워야 합니다. AI도 이런 부분에 큰 도움을 줄 수 있겠죠. 하지만 저는 이 방향에서 멀어질 수는 없다고 봅니다. 지금은 대부분 OEM이 그 목표와는 거리가 있지만, 머지않아 ‘투명한 기술 전달’은 생존을 위한 필수 조건이 될 겁니다.

Nand       자동차 산업은 이미 완전한 전환기에 있습니다. 미래 자동차는 지금 우리가 타는 차량과 전혀 다를 겁니다. 물론 SDV는 복잡성과 비용을 동반하지만요. 따라서 중요한 건 전환을 어떻게 관리하느냐입니다. 저는 단순히 새로운 기능을 계속 추가하는 대신, 기능의 수를 통제하고 비용을 집중적으로 최적화하는 전략이 필요하다고 봅니다. 중국 OEM들은 이런 접근을 더 적극적으로 취하고 있습니다. 예를 들어, 전체적인 전자 기능이 늘어나면 차량 무게, 주행거리, 비용 등 여러 요소에 영향을 미치기 때문이죠. 결국엔 성능 대비 비용의 최적화, 즉 ‘비용-가치 밸런스’를 얼마나 잘 잡느냐가 SDV 전환의 핵심이 될 것입니다.

Anand       유럽이나 미국 시장에서는 여전히 ‘얼마나 많은 통제를 소비자에게 줄 것인가’, ‘그들이 기능에 대해 비용을 지불하게 할 것인가’와 같은 질문이 중심이 되고 있습니다. 그런데 어떤 OEM은 ‘비즈니스 서비스’ 중심의 접근을 시작했어요. 예를 들어 한 OEM은 무려 3,000명의 비즈니스 서비스 관련 인력을 두고 있습니다. 그 말은 곧 소비자가 자신에게 꼭 맞는 차량 경험을 구성할 수 있는 권한을 가질 수 있다는 뜻이죠. “나는 고객에게 모든 옵션을 줄 거야. 그것이 차별화야”라고 말하는 기업도 있습니다. 문제는, 소비자들이 정말로 이 정도 수준의 맞춤화를 원하는지, OEM이 그 니즈를 얼마나 잘 이해하고 있느냐입니다.

Hans       이 얘기에서 중요한 요소 중 하나가 하드웨어의 유연성입니다. 새로운 기능들을 차량에 넣고 잘 작동하게 하려면, 시스템 수준에서도 유연하고 강력한 하드웨어가 뒷받침되어야 하죠. 크라이슬러의 디자인 수석 랄프 길스(Ralph Gilles)는 최근 상하이에서 여러 차량을 벤치마킹하면서 이런 말을 했습니다. “중국 차들은 HMI에 들어가는 컴퓨터 성능에 미국이나 유럽보다 200 ~ 300달러 더 쓰고 있다”고. 그 결과, 터치 반응이 즉각적이고, 음성인식 반응도 훨씬 빠릅니다. 이런 차이를 보면, 어떤 회사들이 SDV 접근 방식에 얼마나 가까이 다가가고 있는지를 가늠할 수 있죠. 과거에 차량에 파워 윈도(PW)를 넣을까 말까 고민하던 시절처럼, 지금 우리는 어느 정도의 컴퓨터를 넣는 것이 차량 경험에 어떻게 기여할까를 고민해야 합니다.

내연기관, 하이브리드, 전기차가 공존한다. 이런 상황에서 OEM의 투자 방향은 어디로 가고 있나?
DV 관점에서 각 파워트레인 간 공통 요소는 무엇이며, 특별하게 접근해야 할 점은 무엇인가?

Rogerio       OEM은 기능과 로직, 소프트웨어 전반을 직접 소유하고 있기 때문에, 차량의 파워트레인 뿐 아니라 섀시와도 밀접하게 상호작용하고 있습니다. 예를 들어, Dodge Charger처럼 다양한 주행모드에서 서스펜션을 조정하거나 더 단단하고 스포티하게 설정할 수 있는 기능이 있고, 트랙에서 주행을 즐기는 고객들을 위해 런치 컨트롤 같은 기능도 활성화됩니다. 우리는 고객이 이런 기능을 정말 좋아한다는 걸 알고 있고, 따라서 계속 새로운 기능을 만들고, 성능 데이터, 주행력, 주행 기록 등을 시각화하고 기록하는 방식도 다양화하고 있죠.
물론 이런 기능에 전혀 관심 없는 고객도 있다는 걸 알고 있습니다. 하지만 세분화된 고객층을 위한 차별화된 기능은 여전히 중요한 영역입니다. 예를 들어, 파워 전달(torque)이나 구동 제어 기능을 조절하는 다양한 방법도 활용할 수 있죠. 이런 영역에도 여전히 많은 SDV 기회가 있습니다.

Anand       SDV 구현은 분명 비용 부담이 큰 과제입니다. 특히 전기차로 갈수록 고성능 컴퓨팅 파워와 다양한 소프트웨어 서비스가 필요해지는데, 이 때문에 중국 OEM이 오히려 기회를 잡을 수 있었습니다. 내연기관 기술에서는 뒤처져 있었지만, 오히려 그 덕분에 새로운 패러다임(전동화 및 SDV)으로 빠르게 전환할 수 있었죠. 결국 중요한 건, 고객이 어떤 기능에 돈을 지불할 것인지, 그리고 그 고객이 기술 친화적인지 아닌지입니다. 내연기관의 감각을 중요하게 여기는 고객도 많습니다. 모든 차에 SDV를 적용하겠다는 전략은 비용적으로 지속 가능하지 않을 수 있습니다. 따라서 파워트레인별 특성에 맞는 SDV 기능 배치가 중요합니다. 전기차, 수소차 등으로 넘어갈수록 어떤 기능을 어디에 적용할지 더 정교한 설계가 필요합니다.

Hans        “가장 이상적인 파워트레인은 무엇인가?”란 뉘앙스도 있는데, 제 생각에 그런 건 존재하지 않습니다. 이상적인 답은 각국의 규제와 인프라 상황에 따라 달라지기 때문이죠. 예를 들어, 최근 독일 VDA 컨퍼런스에 참석했는데, 볼보 트럭이나 메르세데스 트럭은 독일에서 밤 시간에 트럭이 운행할 수 없기 때문에 수많은 트럭들이 도로 외부에 주차해 있어야 하고, 그 트럭들을 밤사이 충전하려면 국가 전력 인프라가 감당하지 못한다고 했습니다. 이처럼 독일, 프랑스, 중국 등 모두의 규제와 상황이 다르기 때문에 하나의 이상적인 파워트레인 전략은 존재하지 않습니다. 하지만 SDV는 이런 상황에서 ‘하드웨어-기능 분리’를 가능케 하는 API적 접근 방식을 제공합니다. 전기차든 수소차든 내연기관이든 상관없이 동일한 기능과 경험을 누릴 수 있도록 추상화(abstraction)된 기능을 통합 제공할 수 있습니다.

대부분 차는 평균 10년 정도 도로에 남아 있다.
구매 당시 고성능 컴퓨팅과 소프트웨어 개발 비용을 고려했을 때, 차량 수명 내내 사용자에게 지속적인 가치를 제공할 기회가 존재할까? 10년 동안 기능 업데이트를 통해 추가적인 수익이나 가치를 창출할 수 있는 실제 기회는 얼마나 될까?

Rogerio       정말 중요한 포인트입니다. 솔직히, 지적처럼 차가 6년 이상 되면 미래 업데이트를 고려하지 않는 고객이 대부분입니다. 상업적으로 보자면, 신차 출시 후 2 ~ 3년 동안 기능 업데이트나 부가 서비스 제공이 핵심 시기가 될 것입니다. 이후에는 수익 모델로서의 가치는 급격히 떨어지죠. 물론, 차가 10년 이상 도로에 존재하므로 문제 발생 시 소프트웨어적으로 대응할 수 있는 능력은 필요합니다. 그래서 우리는 이 초기 기간 안에 최대한 기능을 제공하고, 고객에게 가치를 전달하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

Brett       이 주제에 대해 많은 고객사와 이야기를 나눴습니다. 핵심은 결국 OTA 업데이트를 어떻게 관리할 것인가란 문제입니다. 예를 들어, 고객이 특정 기능에 구독한 경우만 개별적으로 업데이트할 것인가, 아니면 모든 차량에 일괄적으로 기능을 배포해두고, 사용 여부만 토큰 방식으로 조절할 것인가의 고민이죠. 개인적인 입장은, 차마다 개별적으로 업데이트하는 방식(one-to-one)은 피해야 한다는 것입니다. 현실적으로 엔지니어링 부서에서도 같은 고민을 하고 있고, 토큰 기반 기능 제어 모델이 더 적합하다고 생각합니다. 이런 비즈니스 및 기술 전략을 사전에 명확히 정의하는 것이 중요합니다.

Anand       언제 고객이 내 차는 더 이상 미래차가 아니라고 느끼게 될지가 중요합니다. 고객이 차내 소프트웨어나 내비게이션이 더 이상 업데이트되지 않고 있다고 느끼면 다른 브랜드나 모델을 고려하기 시작하겠죠. 그래서 OEM은 고객이 ‘기술적으로 소외됐다는 느낌’을 받기 전까지 SDV를 통해 지속적으로 가치를 제공해야 합니다. 이건 단순히 기능 문제가 아니라, 전체 사용자 경험과 직결된 매우 전략적인 문제입니다.

Hans   저는 OEM 입장에서 가장 이상적인 고객일 수 있습니다. 차를 3 ~ 4년마다 리스하고, 리스 기간이 끝나면 반납하고 새 차로 바꿔요. 차를 주문할 때도 기능을 세심하게 구성해서 받고, 새로운 기능이 출시되면 기꺼이 추가 비용을 지불하고 업그레이드합니다. 예를 들어, 어떤 차에서는 연간 약 1,900달러 상당의 기능 업그레이드를 구매한 적도 있어요. 하지만 이런 소비 방식은 제 어머니처럼 14년된 차를 타고 있는 고객에게는 전혀 이해되지 않는 일입니다. 이건 마치 우리가 플레이스테이션 1, 2, 3, 4, 5까지 계속 사면서 새로운 게임을 구입하는 것과 비슷합니다. 결국 핵심은, “고객이 가치를 느끼는 기능이 있다면 추가로 돈을 지불할 준비가 되어 있느냐”에 달려있다는 것입니다. 흥미로운 예는, 차내에 이미 탑재된 카메라 시스템이 향후에는 서드파티 개발자가 새로운 애플리케이션을 만들어 OTA로 기능을 추가할 수도 있다는 점입니다. 예를 들어, EA Sports 같은 게임 회사가 레이싱 게임 경험을 기반으로 자율주행 기능을 구현할 수도 있고, 그런 기능을 나중에 앱스토어를 통해 구매하는 시대가 올 수도 있어요. 장기적으로는 아키텍처 자체를 기능 확장이 가능하도록 설계하는 것이 중요합니다. 10 ~ 15년 전만 해도 노트북에서 메인보드를 교체하는 게 쉬웠지만, 지금은 RAM조차 업그레이드가 불가능하죠. 차도 마찬가지입니다. 하드웨어 교체 없이 소프트웨어로 지속적으로 가치를 제공할 수 있는 아키텍처를 고민해야 합니다.

6월, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 낸드 코하르(Nand Kochhar) 부사장과 함께 IESF 2025의 SDV 패널토론을 참관했다.

SDV, 진화인가 전환인가: 스텔란티스의 로드맵

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-25 13:36:37+0900

6월, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 낸드 코하르(Nand Kochhar) 부사장과 함께 Siemens Realize LIVE Americas 2025 및 IESF 2025에 참석해, 스텔란티스의 SDV 전략을 총괄하는 로제리오 볼레트(Rogerio Vollet) 부사장의 강연을 들었다. 이 강연은 최근 포드가 FNV4 플랫폼을 포기한 것처럼, 왜 전통적인 OEM들이 이미 ‘점진적 발전’ 또는 ‘조널+센트럴 아키텍처’ 기반의 투트랙 SDV 전략을 택하고 있는지를 명확히 보여줬다. 스텔란티스는 브랜드와 시장의 다양성, 그리고 현재 기술적 한계로 단일 SDV 구조를 일괄 적용할 수 없으며, 단계적 구조 이행과 수직 확장이 가능한 컴포넌트 중심 구조의 진화를 선택하고 있다. 궁극적으로, SDV는 기능적 혹은 기술적 진화를 넘어 OEM의 정체성과 수익 모델을 재정의하는 구조적 전환의 문제임이 강조됐다. 글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

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로제리오 볼레트(Rogerio Vollet)
로제리오는 깊이 있는 기술 전문성과 강력한 리더십 역량을 겸비한 엔지니어링 리더다. 그는 자동차 산업 분야에서 30년 이상의 경력을 보유하고 있으며, E/E 아키텍처, 네트워크, 진단, 차내 전자장치, 전력 시스템, 시스템 및 소프트웨어 분야에서 탁월한 역량을 발휘해 왔다. 그는 전기공학 학사, 전자 시스템 공학석사, 그리고 지식, 기술 및 혁신 분야의 MBA를 취득했으며, 하이브리드 및 전기차, 커넥티드 및 자율주행차 분야에서도 전문 교육을 수료했다. GM을 비롯한 OEM에서 20년 이상 차내 아키텍처와 핵심 아키텍처 구성요소 설계를 이끌어왔으며, 특히 SDV 아키텍처 및 자율주행 차량 아키텍처 설계에서 두각을 나타냈다.

SDV란 무엇인가. 스텔란티스의 SDV 전략을 총괄하는 로제리오 볼레트(Rogerio Vollet, 이하 로제리오) 부사장은 ‘고객에게 빠르고 쉽게 새로운 기능을 제공할 수 있도록 하는 것’이라고 요약한다.
기존의 분산형 아키텍처에서는 소프트웨어를 변경할 때 여러 부분을 동시 수정해야 하고, 각기 다른 위치에서 검증을 거쳐야 했다. 또, 이 과정에서 다양한 문제가 발생하면서 전반적인 개발 주기가 늘어났다. 이런 방식은 디지털 시대에는 통하지 않는다. ‘고객’이 기대하는 바는 이게 아니고 바꿔야만 한다.

“자동차 산업은 아키텍처가 어찌 됐든 간에 언제나 안전, 성능, 신뢰성 등과 관련해 반드시 충족해야 할 요구사항을 기준으로 삼아왔습니다. 하지만 SDV가 도입되면서 새로운 우선순위가 생겼습니다. 가장 중요한 것은 하드웨어와 소프트웨어를 분리해 각자가 독립적으로 발전할 수 있게 하는 것입니다. 그러면서 시스템 복잡성을 줄이고, 가능한 적은 수의 ECU, 이상적으로는 단일 컴포넌트 수준에서 소프트웨어를 통합해야 합니다. 그래야 고객을 위한 새로운 기능을 빠르게 개발하고 적용할 수 있습니다.” 로제리오가 말했다.

기술 기업으로의 도전

자동차 제조업체들은 기술 기업으로 전환해야만 한다. 일부 기업이 OTA를 도입하고, 소프트웨어 플랫폼을 확장하는 등 기술 기반 비즈니스 모델을 시도하곤 있지만 여전히 도전과제는 크고 과도기에 머물고 있다.

“우리의 어려움을 냉정하게 수익성과 마진 관점에서 말하고 싶습니다. 토요타와 같은 대형 OEM을 포함해 우리의 평균 영업이익률은 5 ~ 15% 수준에 그칩니다. 하지만 우리는 지금 분명히 기술 기업으로 진화해야 하고 그렇게 하려고 하고 있습니다.”

로제리오는 OEM이 진정한 기술 기업이 되려면 단순히 기술을 ‘도입’하는 것이 아니라, 고객을 중심으로 기술을 사고하고 설계하는 근본적 변화를 강조했다. 예를 들어, 그들이 보유한 기술과 소프트웨어, API를 외부에 개방한다면, 외부 개발자와 파트너들이 새로운 기능과 서비스를 창출하는 생태계 중심의 구조로 진화할 수 있다. 이 때 핵심은 표준화된 인터페이스와 신뢰가능한 데이터 구조다. 또 다른 중요 전환은, 지금까지 ‘당연한 것’으로 여겨온 운영 구조를 재고하는 것이다. 예를 들어 모든 생산공장을 직접 소유하고 관리해야 하는가와 같은 질문이 있을 수 있다.
로제리오와 스텔란티스는 이런 관점에서 SDV 전환을 ‘E/E 아키텍처’에서부터 접근 중이다. 아키텍처에는 서로 다른 제약 조건을 가진 여러 계층이 있고, 각 계층마다 어떤 기능을 구현할지에 따라 요구사항도 달라진다. 그러나 핵심 목표는 차량의 센싱(sensing), 제어(control), 작동(actuation) 기능들을 클라우드를 포함한 모든 계층에서 조정가능하도록 하는 것이다.

“이렇게 하려면 중앙에서 통제를 위한 ‘중재 시스템(arbitration)’이 반드시 필요합니다. 그래야 차가 잘못 작동하거나 고객에게 위험을 초래하지 않도록 할 수 있습니다. 또 중요한 것이 차에서 나오는 모든 데이터를 제약 없이 수집할 수 있어야 한다는 것입니다.”

기술 제약과 현실: Zonal

미래의 차량 아키텍처에 대한 접근은 다양하다. ECU와 MCU, 혹은 Zonal 구조와 센트럴 컴퓨팅 방식 등이 그 예다. 하지만 이런 구조가 반드시 ‘일반적인 PC 같은 형태’를 띠어야 하는 것은 아니다. 경우에 따라 MCU를 기반으로 한 비교적 단순한 컴퓨터가 될 수도 있고, 차량 전면부에서 특정 기능을 처리하는 소형장치들이 될 수도 있다.

“문제는 현재 기술 수준, 특히 자동차 산업에 요구되는 높은 안전성과 신뢰성 기준을 만족시키는 기술이 아직 충분히 성숙하지 않았다는 것입니다. 그래서 솔직히 말해 OEM들은 이런 구조적 전환을 준비하는 데 시간이 더 필요합니다. OEM이 Zonal 아키텍처를 출발점으로 삼는 이유는 분명합니다. 이 방식이 현 단계에서 하드웨어와 소프트웨어를 효과적으로 통합하고, 구성요소 간 복잡성을 관리하는 데 있어 비교적 현실적인 접근이기 때문입니다.”
로제리오가 말했다.

OEM은 다양한 종류의 소프트웨어를 구분하고 식별할 수 있어야 하고, 각 소프트웨어 간 명확한 인터페이스를 설정해야 한다. 그래야 그 소프트웨어들이 재사용가능한 형태로 발전할 수 있다. 인터페이스는 한 번 정의되면 되도록 변경하지 않고, 건드리지 않는 것이 중요하다. 그렇게 하면, 새로운 기능을 개발하더라도 기존 인터페이스는 그대로 유지하면서 소프트웨어를 관리할 수 있게 된다.
하지만 여기에도 어려움이 있다. 모든 소프트웨어를 OEM이 직접 설계하는 것이 아니기 때문이다. OEM은 많은 소프트웨어를 자체적으로 소유하고 있지만, 모든 것을 직접 만들지 않는다. 예를 들어, 전동 파워스티어링이나 브레이크 시스템 같은 분야는 수십 년에 걸쳐 공급업체들이 축적한 고유한 기술과 노하우가 있다.

“이런 기술을 무시하고 OEM이 모든 소프트웨어를 소유하고, 모든 걸 완벽하게 개발하겠다는 것은 순진한 발상일 수 있습니다. 그래서 특정 영역에서 믿을 수 있는 파트너와 협력하는 것이 매우 중요해질 것입니다.”

핵심 고려사항과 로드맵
SDV 전환 과정에서 반드시 고려해야 할 핵심 요소는 무엇일까. 우선, 차내 소프트웨어를 어떻게 분류하고, 어떤 기준으로 정의할 것인지, 그리고 그 소프트웨어를 실제로 어디에 배치할 것인지가 중요하다.

“예컨대 MCU에 넣을지, QNX와 같은 실시간 운영체제를 탑재한 SoC나 MPU에 넣을지, 혹은 중앙 컴퓨터에 둘지와 같은 결정은 한 가지 기준으로 정해지지 않습니다. 이때 반드시 자문해야 할 핵심 질문이 있습니다. 이 기능이 사라졌을 때도 차량이 안전하게 동작할 수 있는가?란 것입니다.”
로제리오가 말했다.

예를 들어, HPC와 통신이 끊겨도 센서나 액추에이터는 여전히 차의 핵심 동작을 안전하게 유지할 수 있어야 한다. 즉, 기능의 중요도와 안전성, 실시간성 등을 바탕으로 소프트웨어가 반드시 특정 위치에 있어야 한다는 판단이 필요하다. 이런 판단을 가능하게 하려면, 시스템 전반의 아키텍처 안에서 각 소프트웨어가 어디에 속해야 하는지, 동시에 그 소프트웨어가 재사용될 수 있도록 명확한 인터페이스를 정의해줘야 한다.

그러면 이런 작업은 어디서부터 시작해야 할까.
로제리오는 각 도메인별 로드맵(domain roadmap)에서 시작해야 한다고 말했다.

“아키텍처는 단순히 지금 필요한 것을 만들기 위해 존재하는 것이 아니라, 우리가 앞으로 만들고자 하는 방향, 즉 미래를 설계하는 과정입니다. 아키텍처를 설계할 때 항상 미래를 내다보고 있어야 합니다.” 로제리오가 말했다.

하나의 시스템을 바라볼 때 보통 두 가지 관점에서 접근한다. 하나는 기능적인 관점(functional path)이고, 다른 하나는 물리적인 관점(physical path)이다. 이 두 가지는 서로 긴밀하게 연결돼 있으며, 사이에는 다양한 요구사항이 교차한다. 어떤 요구사항은 소프트웨어로 해결해야 하고, 또 어떤 것은 하드웨어 설계나 인터페이스에서 안전하게 설계돼야 한다. 즉, 장애가 발생하더라도 차가 고객에게 위협이 되지 않도록 안전하게 대응할 수 있는 구조가 돼야 한다. SDV는 이 기능 경로를 어떻게 설계하고 구현하느냐가 핵심 중의 핵심이다.

예를 들어, 액추에이터를 제어하는 인터페이스를 만든다면, 그 인터페이스는 현재 지원되는 기능들만 다룰 게 아니라, 앞으로 새롭게 구현될 기능이나 제어 방식까지 유연하게 수용할 수 있어야 한다. 데이터도 마찬가지다. 특정 센서에서 수집할 수 있는 정보에 대해서도, 단순히 지금 필요한 정보만을 가져올 것이 아니라, 향후 진단, 유지보수, 또는 새로운 기능 개발을 위해 어떤 데이터가 필요할지까지 미리 예측하고 설계해야 한다. 이처럼 유연성과 확장성을 고려한 설계가 진정한 SDV의 기반이 된다.

다양성과 전략적 전환 - 단계별 접근

애플리케이션이나 서비스들이 실행되는 영역에는 MPU나 SoC 같은 고성능 프로세서가 배치된다. OEM이 원하는 것은 가능한 많은 소프트웨어 기능을 고성능 컴퓨팅 블록 쪽에 통합하는 것이다.

로제리오는 “데이터를 직접 고성능 SoC에 연결해 그 대역폭과 처리 능력을 최대한 활용해야만 합니다. 하지만 아직 이런 계층화, 깔끔하게 정돈된 Zonal 아키텍처로 넘어가기에는 기술적, 비용적인 제약이 남아 있습니다. 적어도 스텔란티스의 경우 이런 제약이 분명히 존재합니다. 레거시 시스템이 발목을 잡고 있는 부분이 꽤 무겁게 작용하고 있습니다”라고 말했다.

대부분 OEM은 여러 브랜드를 보유하고 있고, 각 브랜드마다 다양한 모델이 존재한다. 그리고 그 모델에는 서로 다른 부품과 서로 다른 인터페이스가 적용돼 있다. 이런 상황에서 모든 브랜드, 모든 차량에 하나의 통합 인터페이스로 일괄 전환하고 동시에 투자하는 것은 기업이 감당하기 힘든 일이다. 그래서 스텔란티스는 단번에 전환하되, 그 전환이 제대로 이뤄져야 하기에 이를 위한 단계적인 접근을 취하고 있다.
스텔란티스의 전환 초기 단계(Stage 1)는 차에 하나의 CCU(Central Computing Unit)만 적용하는 게 아니라, 시장에 따라 하나 이상의 서로 다른 구성을 사용하는 것이다. 고급 사양이 필요한 시장과 상대적으로 단순하고 가격에 민감한 시장에 따라 차내 적용 기능 수나 내용이 크게 다르기 때문에 그 차이를 감안하는 것이다. 비용도 중요 고려 요소다.

스텔란티스는 이런 다양성을 수용할 수 있는 구성으로 단계적인 이행을 시작하고, 그 이후 최종적으로 모든 구성요소의 인터페이스를 통합하고 전체 포트폴리오를 정리해 진정한 의미의 SDV 아키텍처로 완전히 전환할 계획이다.

“이것은 단순 기술 전환이 아니라, 패러다임의 전환입니다. 특히 조직 내부에서 오랫동안 기존 방식에 익숙했던 사람에게는 겉보기에 단순한 개념조차 받아들이기 어려운 변화일 수 있습니다. 스텔란티스는 다양한 배경을 가진 사람들이 함께 일하는 조직이고, 이런 문화적 저항이나 전환의 어려움이 당연히 존재하고 있습니다.”

스텔란티스는 아키텍처를 설계할 때 차에서 지원하고자 하는 다양한 기능들을 고려하고, 그 기능들을 중심으로 어느 지점에서 가장 높은 수요와 최적의 기술 설계가 만나는지를 찾는다. 고객 수요가 가장 높은 지점을 중심으로 아키텍처를 최적화하는 것이다. 이렇게 상하 방향으로 아키텍처를 확장해 더 많은 고객 요구를 수용할 수 있게 한다.

“물론 현실은 그리 단순하지 않습니다. 레거시 시스템이 존재하는 상황에서는 아키텍처가 하나가 아니라 여러 개인 경우가 많습니다. 그리고 그것들을 통합된 하나의 구조로 점진적으로 이전하는 것이 우리가 풀어야 할 과제입니다.” 로제리오가 말했다.

지금까지 새로운 아키텍처를 만들 때, 이것은 이전 세대의 구조를 발전시키는 방식이 일반적이었다. 하지만 그것은 결국 과거의 틀을 반복하는 것에 불과하다. 스텔란티스가 진정으로 원하는 것은, 과거를 유지하는 것이 아니라 미래를 새롭게 설계하는 것, 레거시를 끌고 가는 것이 아니라 이상적인 미래 구조로 전환하는 것이다.

인터페이스 설계의 중요성

“우리는 고객이 진정으로 원하는 새로운 기능에 집중해야 합니다. 고객이 흥미를 느끼고 가까운 시일 내에 체감할 수 있는 가치 있는 기능 개발에 집중해야 합니다. 오래전에 설계된 복잡한 아키텍처를 다시 들춰내서 관리하는 데 에너지를 쏟아서는 안 됩니다. 우리가 구축해야 하는 아키텍처는, 비용 효율적으로 다양한 시장에 대응할 수 있도록 계층 구조는 유지하되, 모든 계층이 동일한 인터페이스를 공유하는 구조여야 합니다. 이렇게 하면 우리가 설계하고자 하는 새로운 시스템은 단계적으로 진화할 수 있는 구조가 될 것입니다.”

예를 들어 ADAS나 Zonal 컨트롤러, 입출력 통합 모듈(I/O aggregator) 같은 컴포넌트들은 기존보다 더 많은 기능을 수행하거나 역할 범위를 확대하면서 단계적으로 진화해 나갈 수 있다. 이 컴포넌트들은 애플리케이션에 따라 더 크거나 더 많은 수를 배치할 수 있고, 이런 확장은 모두 표준화된 I/O 인터페이스만 유지된다면 가능하다. 이것이 스텔란티스가 말하는 근본적인 패러다임 전환이다. 시간이 지나면, 하위 계층에서 사용되던 구조나 기능들은 자연스럽게 도태될 수밖에 없다. 고객은 항상 더 많은 것을 원하고, 규제 또한 더 높은 수준의 성능과 안전을 요구하기 때문이다.

“예전의 차들과 지금의 차를 비교하면, 5년, 10년 사이에 기능이 얼마나 늘어났는지 알 수 있습니다. 결국, 지금의 ‘하위 아키텍처’는 더 이상 시장에 맞지 않게 되고, 우리는 고객이 진정으로 원하는 새로운 기준과 새로운 핵심 아키텍처, 표준을 만들어가게 될 것입니다.”

인터페이스를 표준화하고, 시스템을 아키텍처적으로 정돈하는 노력을 통해 OEM은 단지 구조를 바꾸는 데 멈추는 것이 아니라, 완전히 새로운 기회를 열 수 있게 될 것이다. 로제리오가 말한 핵심은, 모든 센싱과 제어 영역에서 표준화된 인터페이스 위에 지속적으로 새로운 기능을 개발하고, 혁신적인 아이디어를 구현할 수 있는 기반을 마련하는 것이다. 이런 기반이 갖춰져야 미래의 SDV 개발이 유연하고 확장가능하게 될 것이다.

CARIAD 인사이더 리포트: 우리가 반드시 배워야 할 교훈

글 | 필리프 라슈(Philipp Raasch), Der Autopreneur 설립자 | 애널리스트 & 크리에이터 — 2025-06-23 16:19:16+0900

AI가 생성한 이미지

CARIAD는 폭스바겐의 소프트웨어 혁신을 위한 야심찬 프로젝트였지만, 권한 없는 대규모 조직, 레거시 부담, 브랜드 간 갈등, 관리자 문제 등으로 실패를 자초했다. 이 조직은 결국 혁신보다는 관료주의와 파워포인트에 빠졌고, 최근 리비안과의 합작으로 인해 주요 기능은 다른 곳으로 이전되며 해체 수순을 밟고 있다. 이 사례는 독일 자동차 산업이 기술보다 권력 구조와 문화 혁신에서 더 큰 장애를 안고 있음을 보여주며, 진정한 변화는 단호한 결단에서 시작된다는 교훈을 준다. 필리프 라슈의 글을 전한다. [편집자주]

글 | 필리프 라슈(Philipp Raasch), Der Autopreneur 설립자 | 애널리스트 & 크리에이터

저자 | Linkedin

https://www.linkedin.com/in/praasch

출처 | The German Autopreneur

https://germanautopreneur.com/subscribe

원문 | https://germanautopreneur.com/p/cariad-volkswagen-software-failure-lessons

CARIAD 만큼 독일 자동차 산업이 안고 있는 문제를 여실히 보여주는 회사는 없다. 폭스바겐(VW)의 소프트웨어 자회사인 CARIAD는 자동차 산업의 혁신 과정에서 벌어지는 모든 문제를 보여주는 대표적인 사례다. 지연과 목표 미달의 희생양이기도 했다. 필자 역시 CARIAD를 비판적으로 보도한 적이 많다.
최근 몇 주 동안 필자는 현직과 전직 직원은 물론, 협력업체와 경영진, 초창기부터 함께 해온 사람들까지 수십 명의 CARIAD 관계자와 이야기를 나눌 기회가 있었다. 그들이 들려준 이야기는 그동안 잘 알려지지 않았던 또 다른 이면이었다.

“VW에서 지금도 자동차가 계속 생산되고 있는 것은 전적으로 우리 덕분입니다.”

이 글은 그들의 관점을 공유하고, CARIAD 사례에서 얻을 수 있는 교훈을 짚어본다.
(*모든 인용문은 익명 처리했으며, 발언자의 개인적인 경험을 반영한다.)

비전은 완벽했으나, 실행은 “최악”

CARIAD는 2020년, 모두의 기대와 함께 하나의 비전을 갖고 출범했다. 폭스바겐 그룹 전체를 아우르는 통합 소프트웨어 조직을 통해, 중복 개발을 없애고 브랜드마다 제각각이던 시스템으로 인한 혼란을 해소하겠다는 것이었다. 아이디어는 완벽했다. 하지만 실행은? 한 내부자는 “어리석음의 극치”였다고 말했다. 작고 집중된 형태로 시작하는 대신, 전면적으로 밀어붙였다. 폭스바겐, 아우디, 포르쉐의 직원들이 각자의 프로젝트와 함께 CARIAD로 이동했고, 협력업체와 자회사 인력까지 계속 합류하면서 조직은 순식간에 수천 명 규모로 불어났다. 명확한 개념도, 역할 정의도, 실질적인 권한도 없었다.

초기의 혼란

“CARIAD에 합류했지만, 내 역할이 무엇인지 아무도 알려주지 않았어요. 결국 내가 원래 소속돼 있던 브랜드에서 하던 일을 기반으로 하나씩 만들어가기 시작했죠.”
한 내부자가 당시를 회상하며 한 말이다.

모두가 그랬다. 아우디 출신은 아우디 방식으로 구조를 짜고, 포르쉐 출신은 포르쉐 프로세스를 따랐으며, 폭스바겐 출신은 자신들만의 시스템을 구축했다. 그 결과 민첩한 소프트웨어 기업을 만들겠다는 원래 취지와 달리, 각기 다른 그룹 계열사들을 흉내 낸 작은 조직들이 모인 누더기 같은 조직이 돼 버렸다.

그 결과는?
“일주일에 17번이나 현황 보고 회의를 해야 했어요. 각자 원하는 슬라이드만 달랐을 뿐 모두 같은 내용을 듣고 싶어 했죠.”
결국, 같은 얘기를 반복해서 하느라 시간만 낭비했다. 개발자들은 프로그래밍 대신 파워포인트 작성에 매달렸고, 혁신 대신 관료주의가 자리 잡았다.

CARIAD 연대기
· 2019년: 헤르베르트 디이스(Herbert Diess) 폭스바겐 최고경영자(CEO), 폭스바겐 내부 조직으로 Car.Software Organization 설립
· 2020년: CARIAD 공식 출범. 목표는 SAP 다음 가는 유럽 최대 소프트웨어 기업이 되는 것
· 2021년: CARIAD, 아우디와 포르쉐의 플랫폼 1.1과 1.2 인수. 초기 문제들이 드러나기 시작. 위기 관리를 위해 ‘태스크포스(Task Force)’ 발족
· 2022년: 맥킨지(McKinsey) 컨설팅 결과, CARIAD의 구조적 문제 확인. 소프트웨어 개발 지연으로 차량 모델 출시 일정 차질. 헤르베르트 디이스 퇴임, 올리버 블루메(Oliver Blume) CEO 취임
· 2023년: 피터 보쉬(Peter Bosch) 주도의 새로운 경영진 출범, 조직 재정비 시도. 약 2,000명(전체 인력의 약 1/3) 감축 발표
· 2024년: 리비안(Rivian)과 50억 달러 규모의 계약 체결 – CARIAD는 협상에 참여하지 못함
· 2025년: 대규모 퇴직 위로금 프로그램 시행. 2029년까지 고용은 보장되나, 이후 미래는 불투명. 폭스바겐은 지금까지 이 비전에 약 140억 유로 투자

CARIAD의 7가지 태생적 결함

1. 과도한 규모와 무리한 속도
조직에 자금이 대거 투입되었고, 단기간에 6,000명의 인력이 채용됐다.
“노트북만 들 수 있으면 누구든 채용했어요. 어떤 경우엔 채용 절차가 하루 만에 끝나기도 했고요.”
그 결과는 뻔했다. 새로 채용된 인력 중 상당수는 자동차 분야 경험이 전혀 없었다. 학생이 프로젝트 리더가 되고, IT 컨설턴트가 소프트웨어 아키텍트로 발탁됐다.

2. 예산 부족
CARIAD는 진정한 ‘제품 중심 소프트웨어 회사’로 출범하지 못했다. 소프트웨어를 개발해야 했지만 자체 예산이 없었다. 자금은 각 브랜드(폭스바겐, 아우디, 포르쉐 등)에서 나왔고, 이로 인해 브랜드들이 권한을 쥐고 있었다. CARIAD는 결과물을 내야 했지만, 어떤 결정도 내릴 수 없었다.

3. 과거의 짐
CARIAD는 원래 차세대 아키텍처를 개발해야 했다. 폭스바겐 그룹 내 모든 브랜드를 위한 플랫폼 2.0 개발이 목표였다. 그러나 2021년, 그들에게 새로운 과제가 주어졌다. 이미 아우디와 포르쉐조차 실패한 악명 높은 플랫폼 1.1과 1.2 개발을 추가로 맡게 된 것이다.

“플랫폼 1.2는 200곳이 넘는 공급업체가 참여했습니다. 시스템은 너무 복잡하고 무거웠으며, 연산 자원의 대부분이 각 브랜드의 특별 요구사항을 처리하는 데 사용되었습니다.”
한 내부자는 그 복잡성을 이렇게 설명했다.

“A사의 레이다가 B사의 카메라로 데이터를 보내고, 카메라는 이를 통합해 다시 C사의 장거리 레이다로 전송합니다. 이후 이 데이터는 D사의 제어기로 넘어가는데, 이 제어기에는 E사의 소프트웨어가 실행되고 있습니다.”
문제는 D사와 E사의 제어기 간 통신이 제대로 되지 않았다는 것이다. 사실상 타깃 간 충돌은 예정된 것이었다.
“우리는 미래를 설계해야 했지만, 그때부터 문제 해결에만 급급했습니다.”

4. 소프트웨어 없는 소프트웨어 회사
여기서부터는 말도 안 되는 상황이다. CARIAD는 소프트웨어 회사가 되겠다고 했지만, 실제는 거의 소프트웨어를 개발하지 않았다.
“우리 팀에는 테스트 매니저, 에러 매니저, 프로젝트 매니저는 있었지만 정작 코더는 한 명도 없었습니다.”
대신 예전 방식 그대로 외부 업체에 개발을 맡기는 관행이 이어졌다. CARIAD는 값비싼 중간 경유지로 전락했다.
“우리는 그저 중간 전달자에 불과했습니다. 소프트웨어는 티어 1 협력사가 개발했고, 우리는 그걸 확인만 하고 각 브랜드에 넘겨줬을 뿐입니다.”

5. 브랜드 간 갈등
겉으로는 드러나지 않았지만, 브랜드 간의 치열한 내부 갈등은 CARIAD 안에서도 계속됐다.
“아우디는 이걸 원하고, 포르쉐는 저걸 원하고, 폭스바겐은 또 다른 걸 원했어요.”

각 브랜드는 CARIAD를 자신들의 서비스 조직으로 여겼고, CARIAD는 자신을 제품 책임자(Product Owner)로 인식했다. 이 갈등은 지금까지도 해결되지 않았다.
“우리는 같은 기능을 브랜드마다 요구하는 플로가 달라서 6번이나 따로 개발해야 했어요.”

더 심각한 문제는 각 브랜드가 CARIAD에 노골적으로 반기를 들기 시작했다는 점이다. 브랜드들은 중앙집중화로 인한 권한 약화를 우려했다. 역할을 넘기기보다는, 각 브랜드가 자체적으로 별도팀을 꾸려 병행 개발에 나섰다. 결정은 번번이 저지당했고, 일부는 언론에 의도적으로 부정적 이야기를 흘렸다.
“포르쉐는 연간 25만 대 생산 규모의 차량을 위해 자체 플랫폼을 따로 개발하고 있습니다. 그저 아우디 것을 쓰기 싫다는 이유만으로요. 유치한 수준이죠.”

6. 구시대의 관리자들
“말 그대로 염소에게 정원을 맡긴 셈이었죠. 이전 브랜드에서 이미 실패를 경험한 그 관리자들에게 디지털 미래를 맡겼으니까요.”
CARIAD의 많은 경영진은 하드웨어 중심의 배경을 가지고 있었다. 소프트웨어나 애자일 방법론은 그들에게 생소한 개념이었다. 대신 등장한 건 파워포인트, 상태 보고 회의, 그리고 그룹 내 정치였다.

“폭스바겐의 조직 구조는 무엇보다 자신의 커리어에만 관심 있는 사람들을 키워냅니다. 그들에게 제품이나 회사는 중요하지 않아요.”
실제로 많은 관리자가 CARIAD를 자신의 커리어를 위한 발판으로 활용했고, 회사의 성공은 그들에게 뒷전이었다.

7. 안락함에 젖은 조직 문화
CARIAD 직원들이 들려준 근무 문화 이야기는 역설적으로 들린다. 그것이 CARIAD의 가장 큰 장점 중 하나였다고 한다. 야근은 없고, 재택근무는 보장됐으며, 폭스바겐 그룹의 복지는 그대로 누리면서 급여는 더 높았다. 매우 편하고 직원 친화적인 근무 환경이었다.
그들 스스로 이렇게는 테슬라나 중국 스타트업과의 경쟁에서 이길 수 없다는 점을 체감하고 있었다.

“CARIAD에서는 근무 시간이 주 40시간도 안 됩니다. 금요일 오전 11시면 주말이 시작되죠. 이래서는 아시아와의 경쟁에서 이길 수 없습니다.”

태스크포스는 문제를 더 악화시켰다

문제는 점점 더 분명하게 드러났다. 소프트웨어가 완성되지 않아 차량 출시 일정이 연기됐고, CARIAD에 가해지는 압박은 갈수록 커졌다. 2021년, 문제 해결을 위해 ‘태스크포스(Task Force)’가 꾸려졌다. 하지만 오히려 상황을 악화시켰다.
“갑자기 아침저녁으로 상태 보고를 해야 했어요. 그때부터는 오직 불 끄기에 정신이 없었고, 누구도 제대로 개발을 하지 않았습니다.”

그리고 산자이가 왔다

정확히 말하면, 산자이 랄(Sanjay Lal)이다. 그는 구글, 테슬라, 리비안에서 일한 경력을 지닌 인물로, 모두가 그에게 큰 기대를 걸었다. 그는 소프트웨어를 이해했고, 미래에 대한 명확한 비전을 가지고 있었다.
“산자이가 오자 다시 새로운 기운이 돌기 시작했어요. 드디어 제대로 아는 사람이 나타난 거죠.”

산자이는 SDV 허브(SDV Hub)를 구축하고, 포르쉐와 아우디를 통합했다. 잠시나마 모든 것이 잘 풀리는 듯 보였다. 마침내 전환점을 만들어 낸 듯했다.
산자이는 약 1년 동안 CARIAD를 정상 궤도에 올려놓기 위해 힘썼다. 하지만 리비안과의 합작법인 소식이 발표됐다. 그 과정에서 CARIAD는 어떤 논의에도 참여하지 못했다. 어느 날 갑자기 통보가 내려왔다. 향후 모든 미래 프로젝트는 리비안과의 합작법인으로 이전된다고. SDV 허브는 포함되지만, 직원들은 제외된다는 내용이었다.

“우리는 이제 레거시(기존 플랫폼) 시스템만 담당합니다. 혁신은 없고, 2029년까지 유지보수만 하게 되었죠.”
산자이 랄 역시 지금은 회사를 떠난 상태다. 그렇다면 이처럼 갑작스러운 전략 변경은 어디서 비롯된 것일까?

“올리버 블루메가 리비안 합작법인을 만든 건, 브랜드들의 권력을 꺾지 못했기 때문입니다.”
이 말은 현재 폭스바겐이 처한 현실을 정확히 짚고 있다. 지금 폭스바겐에는 모든 브랜드를 하나로 통합할 수 있는 리더십이 없다. 각 브랜드는 마치 독립된 ‘영지’처럼 움직이며, 자신들의 영역을 지키기 위해 구시대적 구조를 어떤 대가를 치르더라도 유지하려 하고 있다.

앞으로 어떻게 될까?

이처럼 많은 비판 속에서도 종종 간과되는 사실이 있다. CARIAD는 분명한 성과를 냈다는 점이다.
“1.1 플랫폼은 현재 수백만 대의 차량에서 안정적으로 작동하고 있습니다. 1.2 플랫폼도 우리가 어느 정도 안정화시켜 차량이 도로에 나올 수 있게 했어요.”
ID.7에 탑재된 소프트웨어는 고객들로부터 ‘폭스바겐 역사상 최고의 소프트웨어’라는 평가를 받고 있다.
“우리가 없었다면 지금 단 한 대의 차량도 생산되지 못했을 것입니다. 하지만 아무도 그 사실을 알아주지 않아요.”

그렇다면 CARIAD는 앞으로 어떻게 될까? 리비안과의 딜 이후, CARIAD에 남게 된 역량은 ▶기존 소프트웨어(레거시) ▶ADAS/자율주행(보쉬와 협업) ▶클라우드 서비스다.
하지만 문제는, 축소된 업무 범위에 비해 CARIAD에는 여전히 인력이 너무 많다는 점이다. 현재 물밑에서는 대규모 구조조정 프로그램이 진행 중이다.

“동기부여는 완전히 무너졌습니다. 많은 이들이 배신감을 느끼고 있어요. 우리는 수년 동안 130% 노력을 쏟아부었는데, 이제 와서 정리 대상이라니요.”
일부 직원들은 번아웃 증상을 호소하고 있으며, 여건이 되는 사람들은 퇴직금을 받고 나가거나 각 브랜드 조직으로 복귀하고 있다. 2029년까지는 고용이 보장되지만, 그 이후는 아무도 모른다.

세 가지 시나리오가 가시화되고 있다:
1. 서비스 조직화: 그룹 내 유지보수와 일부 기술 모듈만 담당하는 조직
2. 기술 전문 조직화: ADAS와 클라우드에 특화된 소규모 전문 조직
3. 점진적 청산: 2029년까지 모든 업무를 단계적으로 이관

대부분의 내부자는 세 번째 시나리오에 무게를 두고 있다.

이 경험에서 배워야 할 것

교훈 1: 작은 팀이 대규모 조직보다 낫다
의사결정 권한도 없이 6,000명의 인력을 모아 놓으면 결국 혼란만 커질 뿐이다. 전권을 가진 슬림한 팀이었더라면 더 큰 성과를 냈을 것이다.
교훈 2: 과거와 미래는 함께할 수 없다
레거시와 혁신을 하나의 조직 아래 두는 것은 효과적이지 않다. 철저한 분리가 필요하다.
교훈 3: 조직 문화는 선언으로 만들어지지 않는다
대기업 관리자들로 소프트웨어 회사를 만들려고 하면, 결국 비싼 값의 ‘대기업 복제품’이 나올 뿐이다.
교훈 4: 권한 없이 혁신은 없다
CEO가 각 브랜드의 영지(사일로)에 맞서지 못한다면, 어떤 혁신도 실패할 수밖에 없다.
교훈 5: 자금이 권력을 결정한다
구 조직이 새로운 조직의 자금을 쥐고 있는 한, 기존의 권력 구조는 바뀌지 않는다. 진정한 혁신은 진정한 독립에서 시작된다.

CARIAD는 하나의 사례연구(case study)다. 이 사례는 왜 독일 자동차 산업의 혁신이 이토록 어려운지를 보여준다. 문제는, 우리가 단지 외부 경쟁자와만 싸우는 것이 아니라 무엇보다 ‘우리 자신’과 싸우고 있다는 점이다.

필자는 이 혁신을 단거리 달리기와 비유하곤 한다. 중국 기업들은 새로 산 멋진 나이키 운동화를 신고 출발선에 서 있다. 우리는 발목에 무거운 쇠공을 매단 채 뛰고 있다. 옛날 영화에서처럼, 족쇄에 묶인 쇠공 말이다.
이 쇠공은 수십 년에 걸쳐 형성된 복잡한 조직 구조, 경직된 위계질서, 비효율적인 프로세스, 그리고 권력다툼 그 자체다. 신생 기업들은 아무것도 없는 백지에서 출발할 수 있지만, 우리는 100년에 가까운 역사를 변화시켜야 한다. CARIAD는 그것을 분명히 보여주고 있다. 6,000명을 뽑아 새로운 조직을 만든다고 해서 변화가 가능해지는 것이 아니라는 사실을. 우리의 가장 큰 약점은 기술이 아니다. 스스로 변화하지 못하는 능력, 그 자체다.

CARIAD의 직원들은 불가능한 조건 속에서 불가능한 일을 해냈다. 그들은 존경받을 자격이 있다. 그들의 노력이 헛되지 않도록 하는 것은 우리 모두의 책임이다. 이 값비싼 실험에서 우리는 반드시 교훈을 얻어야 한다. 내일도 경쟁의 무대에서 남고자 한다면, 우리는 모든 것을 바꿀 각오를 해야 한다. 조직 구조, 기업 문화, 그리고 무엇보다 ‘권력 구조’까지도.

이 말은 곧 단호해야 한다는 의미이다. 변화를 가로막거나 현상 유지하려는 이들과는 과감히 결별해야 한다. ‘작은 왕국’의 시대는 이제 끝내야 한다. 시간이 많지 않다.

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From Vietnam to the Heart of Global SDV

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-23 11:46:21+0900

베트남에서 글로벌 SDV의 심장까지

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-23 11:37:16+0900

FPT 오토모티브 응우엔 득 킨 최고경영자 Nguyen Duc Kinh - CEO of FPT Automotive

FPT Automotive의 응우엔 득 킨 CEO는 “모빌리티의 미래는 SDV에 있다”고 말한다. 2005년 소규모 IVI 프로젝트로 첫걸음을 내디딘 FPT Automotive는 2023년 자동차 전문 자회사로 독립하며 이제 단순한 IT 기업의 자동차 부문을 넘어섰다. 글로벌 생태계의 명실상부한 일원이다. AUTOSAR, ADAS, Cockpit Domain Controller 등 고도화된 영역을 넘나들며, ISO 26262, ASPICE, 그리고 동남아 최초의 ISO 21434 인증까지 — FPT가 쌓아온 기술력은 그 자체로 신뢰의 증거가 됐다. 일본의 정밀함, 미국의 속도, 한국의 끈기. FPT는 글로벌 OEM과 티어 1이 인정한, 실력으로 증명하는 파트너다. 2030년 10억 달러 매출이란 도전이 시작됐다.

글 | 한 상 민 기자_han@autoelectronics.co.kr

IN ENGLISH

FPT Automotive는 FPT 그룹의 자동차 전문 자회사로 알고 있습니다. 설립 배경과 지금까지의 주요 성장 이정표, 그리고 전환점이 된 순간이 있었다면 말씀 부탁드립니다.
Nguyen       저희는 2005년에 첫 번째 자동차 프로젝트를 시작했습니다. 규모가 크지는 않았지만, 방향성을 잡는 데 있어 매우 중요한 출발점이었습니다. 이후 프로젝트 하나하나를 차곡차곡 쌓아가며 성장해왔죠. 처음엔 IVI 시스템에서 시작해, AUTOSAR 미들웨어, ECU 개발 등으로 점차 확장해 나갔습니다.
2023년 12월, FPT가 자동차 사업에 특화된 자회사로 FPT Automotive를 공식 출범했을 때, 우리는 빈손으로 시작한 것이 아니었습니다. 이미 숙련된 팀과 깊이 있는 도메인 전문성, 그리고 글로벌 OEM 및 티어 1 파트너들과의 신뢰 기반이 탄탄히 마련돼 있었습니다. 별도의 회사로 독립하는 일은 갑작스러운 도약이라기보다, 그동안의 여정을 바탕으로 자연스럽게 이어진 다음 단계였습니다.

FPT 그룹 내에서 자동차 분야를 별도 조직으로 분리하자고 처음 제안했을 때, 내부의 우려나 반대는 없었나요? “도메인은 곧 산업이다”라는 구조적인 신념은 어떤 경험에서 비롯된 것인가요? 특히 일본에서 보낸 5년이 그 비전에 얼마나 영향을 미쳤는지도 궁금합니다.
Nguyen       새로운 회사를 분리·출범하는 일은 언제나 도전이 따릅니다. 하지만 우리는 무(無)에서 시작한 게 아니었습니다. FPT 내 자동차 부문은 수년간 그룹 전체 평균보다 20% 이상 빠른 성장률을 보여왔고, 바로 그 성과가 우리에게 전진할 수 있는 자신감을 심어줬죠.
제가 “도메인은 곧 산업이다(domain equals industry)”라고 믿게 된 배경에는 실제 경험이 있습니다. 특히 일본에서 5년간 일하며 체득한 것들이 결정적인 영향을 주었죠. 그곳에서는 정밀함, 규율, 그리고 산업에 대한 깊은 이해가 당연히 요구됩니다. 이 경험을 통해 저는 특정 도메인에 집중해야만 산업의 요구를 대규모로 제대로 충족할 수 있다는 확신을 갖게 됐고, 이 철학은 지금의 FPT Automotive를 지탱하는 핵심 기반이 되었습니다.

본사를 베트남이 아닌 미국에 둔 결정은 상징적이면서도 전략적 선택이었습니다. 이같은 결정을 내린 핵심 이유와 달성하고자 했던 목표는 무엇이었나요?
Nguyen       일본은 여전히 저희에게 가장 중요한 시장 중 하나입니다. 오랜 시간에 걸쳐, 우리는 일본 고객들이 요구하는 정밀한 품질을 어떻게 제공해야 하는지를 배워왔죠. 하지만 의미 있는 성장은 익숙한 환경을 벗어날 때 이뤄진다고 믿습니다. 그래서 우리는 미국에 과감히 투자하기로 결정했습니다.
미국은 매우 다른 환경을 갖고 있습니다. 모든 것이 더 빠르게 움직이고, 소프트웨어 중심에서 이제는 AI 중심 사고가 우선입니다. 그리고 소프트웨어 정의 자동차(SDV) 분야가 가장 빠르게 발전하고 있는 곳도 미국이죠. 미국에 오피스를 연 것은 단지 시작에 불과합니다. 우리의 목표는 2030년까지 미국 시장에서 FPT 자동차 사업 매출의 30%를 창출하는 것입니다. 야심찬 목표이지만, 바로 그런 도전이 우리 미션의 일부라고 생각합니다.

FPT가 ‘베트남 기업’이란 이유만으로 글로벌 OEM으로부터 회의적인 시선을 받은 경험이 있나요? 그것을 어떻게 극복하고 신뢰를 쌓았는지도 듣고 싶습니다. 혹시 기억에 남는 고객 사례가 있다면 공유해 주세요.
Nguyen       네, 그런 시선을 받은 적이 분명히 있습니다. 베트남은 오랜 자동차 제조 전통이 있는 나라가 아니기 때문에, 우리가 자동차 소프트웨어 분야에서 얼마나 할 수 있을지를 의문시하는 건 어쩌면 당연합니다. 하지만 이 분야는 결과로 말하는 산업입니다. 그리고 우리는 실제 프로젝트를 통해, 그것도 요구 수준이 매우 높은 고객들과 함께 한 걸음씩 차근차근 입지를 쌓아왔습니다. 심지어 COVID 팬데믹 기간에도, 모든 것이 불확실했던 상황 속에서도 우리는 멈추지 않고 계속 납품을 이어갔습니다.
그 꾸준함과 책임감이 결국 신뢰를 만들어 냈습니다. 지금 우리는 일본, 한국, 유럽, 미국의 OEM 및 티어 1들과 협업하고 있습니다. 물론 이 여정은 아직 끝나지 않았지만, 우리는 신뢰할 수 있는 파트너가 될 수 있다는 것을 이미 증명했다고 생각합니다.

FPT 오토모티브는 일본에서 정밀함을 배웠다면, 미국에서는 속도와 AI 중심 사고에 도전한다. FPT는 SDV의 미래를 주도하기 위해 2030년까지 미국 시장에서 자동차 매출의 30%를 달성하겠다는 목표를 세웠다.

ISO 26262나 ASPICE 같은 복잡한 인증을 추진하는 일은 매우 대담하고 전략적인 결정이었을 텐데요. 처음에 엔지니어링 팀은 얼마나 준비돼 있었고, 조직이 이런 목표를 달성할 수 있다고 확신하게 된 계기는 무엇이었나요? 또한 현재 귀사의 제품 및 솔루션 포트폴리오는 어떤 분야에 중점을 두고 있으며, 기능안전성과 프로세스 품질 측면에서 현재의 성숙도는 어느 수준이라고 보시나요?
Nguyen       우리는 처음부터 글로벌 표준에 발을 맞춰왔습니다. ASPICE 레벨 3과 ISO 26262 인증을 획득한 것은 단순히 '체크리스트를 채운 것'이 아니라, 우리가 가진 엔지니어링 품질에 대한 선언이었습니다.
특히 자랑스러운 점은, 저희가 동남아시아 최초로 ISO 21434 인증을 획득했다는 사실입니다. 이는 우리에게 매우 중요한 이정표이며, 현재 우리가 집중하고 있는 콕핏 도메인 컨트롤러(CDC), AUTOSAR 스택, ADAS 시스템과 같은 복잡한 솔루션과도 직접 연결됩니다.
이런 인증은 단지 '성과'에 그치지 않습니다. 이는 품질과 안전, 신뢰에 대한 장기적 약속이자, 우리가 지속적으로 지켜나갈 기준입니다.

FPT의 기술적 역량 중에서 경쟁사와 차별화된 가장 강력한 장점은 무엇이라고 생각하시나요? SDV, ADAS, 인포테인먼트, V2X, OTA 등 구체적인 분야를 중심으로 말씀해주시면 감사하겠습니다.
Nguyen       베트남 엔지니어들은 기술적으로 매우 우수하며, 배우는 속도가 빠르고 적응력도 높습니다. 하지만 이들을 진정으로 돋보이게 만드는 것은 그보다 더 깊은 무언가입니다.
바로 끈기, 디테일에 대한 집착, 그리고 강한 책임감입니다.
이런 특성들이 있었기에 FPT는 짧은 개발 기간, 비용 효율성, 지식재산 보호 등이 핵심이 되는 중요한 프로젝트들을 성공적으로 수행할 수 있었습니다.
우리가 SDV 플랫폼이든, ADAS 시스템이든, OTA 솔루션이든, 혹은 자동차 제조 프로젝트이든 무엇을 하든 우리의 접근 방식은 항상 같습니다. ‘고객에게 가장 중요한 것이 무엇인지를 정확히 파악하고, 그것을 목적의식 있게, 정밀하게 실현해내는 것’입니다.

FPT 오토모티브는 초기부터 글로벌 표준에 맞춰 움직이며 ASPICE와 ISO 인증을 통해 엔지니어링 품질을 입증해왔다. 동남아 최초의 ISO 21434 인증을 포함한 기술력은 CDC, AUTOSAR, ADAS 등 핵심 영역에서 글로벌 자동차 산업의 일원이 되는 기반이 됐다.

전 세계적으로 베트남 개발자와 엔지니어에 대한 인식이 점점 높아지고 있습니다. FPT의 엔지니어링 인재들이 가진 고유한 강점은 무엇이라고 보시며, 내부 인재 육성과 교육 시스템에 대해서도 소개 부탁드립니다.
Nguyen       2024년, 저희는 FPT대학교에 베트남 최초의 ‘자동차 소프트웨어 엔지니어링 학과’를 설립했습니다. 또 전국의 주요 대학들과 협력해 자동차 분야 커리큘럼을 공동 개발하고 있으며, 저희 현업 엔지니어들이 직접 강사와 멘토로 참여하고 있습니다. 이와 같은 인재 양성 파이프라인은 우리의 장기적 비전을 실현하기 위한 핵심 기반입니다.
베트남 엔지니어들은 전 세계 어디서든 충분히 경쟁할 수 있는 잠재력을 갖추고 있으며, 한국처럼 높은 기준을 요구하는 시장에서도 충분히 성장할 수 있습니다. 저희는 정밀함, 규율, 장기적 협업에 대한 존중이라는 가치를 한국과 공유하고 있으며, 바로 이런 공통의 가치가 협업을 더욱 견고하게 만들어 줍니다.

한국은 자동차 전자 및 소프트웨어 분야에서 세계 최고 수준의 OEM과 티어 1 기업들이 활동하고 있는 시장입니다. 한국 시장을 어떻게 보고 계시며, 현재 진행 중이거나 계획 중인 파트너십이나 고객 협업이 있다면 공유 부탁드립니다.
Nguyen       저희는 2016년 한국 지사를 설립하기 훨씬 전부터, 한국이 전자 및 자동차 분야에서 이뤄낸 성과에 큰 존경심을 갖고 있었습니다. 한국으로부터 배울 점이 많다고 생각했고, 동시에 저희도 그 발전에 기여하고 싶었습니다.
현재 저희는 한국의 주요 산업 파트너들과 핵심 프로젝트에서 협업 중이며, 그 협력의 깊이와 품질은 계속해서 발전하고 있습니다. 현지 팀 역시 꾸준히 성장하고 있으며, 현재 약 300명 규모의 인력이 한국에서 활동 중입니다. 이들은 베트남 본사 및 전 세계 지사에 소속된 4,700여 명의 자동차 엔지니어들과 긴밀하게 협업하고 있습니다.
이제 우리는 더 이상 외부인이 아닙니다. 우리는 이미 이 생태계의 일원이 되었습니다.

FPT는 2030년까지 10억 달러 매출 달성을 목표로 하고 있습니다. 이 목표를 향한 핵심 성장 동력은 무엇이며, 글로벌 자동차 생태계 내에서 FPT가 어떤 위치에 서게 되기를 바라시나요?
Nguyen       모빌리티의 미래는 SDV에 있다고 믿습니다. 그리고 저희의 전체 로드맵은 이 방향에 맞춰 설계돼 있습니다.
글로벌 OEM 및 티어 1들과 긴밀히 협력하면서, 업계가 어디로 향하고 있는지에 대해 가장 앞단에서 통찰을 얻고, 동시에 우리가 어떤 방식으로 그 변화에 기여할 수 있을지 함께 고민하고 있습니다.
2030년까지 자동차 분야에서 10억 달러 매출을 달성하겠다는 목표는 분명 대담한 비전입니다. 하지만 명확한 전략, 강력한 파트너십, 그리고 세계적 수준의 엔지니어링 팀을 바탕으로 우리는 충분히 실현가능한 목표라고 믿고 있습니다.
저희가 추구하는 것은 단순한 규모의 성장이 아닙니다. 자동차 산업의 새로운 시대에서, 신뢰받고 핵심적인 역할을 수행하는 파트너로 자리매김하는 것, 그것이 우리가 진정으로 도달하고자 하는 방향입니다.

FPT는 한국의 주요 산업 파트너들과 핵심 프로젝트에서 협업 중이다. 현재 약 300명 규모의 인력이 한국에서 활동 중이다.

성공적인 E/E 개발을 위한 테스트 혁신 전략

글 | 마티아스 트라우브(Dr. Matthias Traub) 매니징 디렉터 외 2명, 벡터 — 2025-06-19 13:44:30+0900

자동차 E/E 아키텍처의 고도화와 소프트웨어 복잡성 증대로 인해, 개발 전 과정에서 재사용 가능한 테스트 전략과 SIL-HIL 연계가 필수화되고 있다. 벡터는 이를 위해 모듈형 하드웨어, 클라우드 기반 DevOps, 오픈소스 호환 솔루션을 아우르는 통합 테스트 시스템을 제공한다. 특히 HPC 중심의 영역 아키텍처 시대를 맞아 초기 시뮬레이션부터 보드 수준 테스트, 보안, 클라우드 협업까지 전 주기 혁신을 지원한다.

글 | 마티아스 트라우브(Dr. Matthias Traub) 매니징 디렉터
피터 데커(Peter Decker) 멀티버스 개발 부문 제품 매니저
발렌틴 라브 (Valentin Raab), 제품 마케팅 수석 매니저, 벡터

자동차 산업의 E/E 아키텍처 및 관련 개발 프로세스는 지난 수십 년 동안 엄청난 변화를 겪어왔다. 단순한 CAN 네트워크 및 하드웨어 기반의 상향식 설계 프로세스에서 출발한 자동차 산업은 이제 소프트웨어 중심의 영역 아키텍처를 효율적으로 개발하고 보안을 유지해야 하는 과제에 직면해 있다. 클라우드가 대중화되면서 이제 보안 및 지속적 통합과지속적 테스트 파이프라인(CI/CT 파이프라인)은 설계 프로세스에서 결정적인 역할을 하게 됐다. 보안을 위해서는 보드 테스트부터 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트 단계에 이르기까지 적절한 모듈형 테스트 하드웨어가 필요하다. 테스트 설계 측면에서, 테스트는 SIL(Software-in-the-Loop) 환경 및 HIL 환경 모두에서 사용할 수 있는 것이 바람직하다. 이렇게 하면 최적의 재사용성을 보장하고 비용을 절감할 수 있다.

1990년대 초, CAN 프로토콜은 자동차 산업에서 표준화된 네트워크의 시작을 알렸다. 개발은 상향식으로 진행됐고, 먼저 하드웨어 설계를 진행한 다음 소프트웨어를 개발하여 통합했다.
처음에는 버스 내 통신을 분석하는 것으로 충분했으나, 차량 기능 및 관련 ECU의 수가 증가함에 따라 테스트 인프라가 필요하게 됐다. 개발자는 잔여 시스템 시뮬레이션(residual system simulation)을 통해 ECU를 계속해서 빠르고 효율적으로 분석할 수 있었다. ECU의 수가 늘어나자 복잡성이 증가한 것은 물론, 테스터가 LIN, FlexRay, MOST와 같은 새로운 네트워크 프로토콜도 고려해야 했다.

잔여 시스템 시뮬레이션(residual system simulation)에서
포괄적인 테스트 솔루션까지

소프트웨어의 범위와 ECU의 I/O 수는 지속적으로 늘어났다. 따라서 다른 I/O 장치와의 상호 작용을 시뮬레이션하는 I/O 에뮬레이션 하드웨어의 필요성이 높아졌다. 재현 가능하고 자동화된 방식으로 테스트를 수행하려면 테스트 툴도 사용해야 한다. 예를 들어, 차량 진단 시 테스트 툴은 시스템의 오류를 재현한 후 진단 오류 메모리에 해당 오류가 수신됐는지 자동으로 확인할 수 있다.

테스트 툴 및 HIL 하드웨어로 구성된 통합 HIL 테스트 솔루션을 사용하면 효율성 측면에서 큰 이점을 얻을 수 있다. 첫째, 테스트 소프트웨어가 적절한 인터페이스를 갖추도록 할 수 있다. 둘째, 자동차 엔지니어링 요구사항을 충족하도록 전압 및 전류 값을 설계할 수 있다. 따라서 격리된 솔루션 사용 시 어댑터 하드웨어를 개발하지 않아도 되기에 시간과 비용이 크게 절감된다. 또한, 사용자 프로그래밍이 가능한 FPGA를 지원하기 때문에 유연한 HIL 시스템을 구축해 고객의 특수한 요구사항이나 실시간 요청을 손쉽게 처리할 수 있다. 이를 일반적인 테스트 컨셉과 결합하면 다양한 ECU 프로젝트에 사용할 수 있는 범용 HIL 솔루션을 개발할 수 있다. 다양한 인터페이스를 통해 타사 툴을 사용하는 기능을 갖춰 이러한 일반적인 방식으로 접근하는 것이 가능하다. 이를 통해 다운타임을 최소화하고 유지보수 비용을 절감하면서 HIL 시스템을 효율적으로 사용할 수 있다. 따라서 이러한 설계 접근 방식은 HIL 솔루션 설정 시 사용자에게 뛰어난 유연성을 제공한다.

설계 시스템의 변화를 이끄는
차량용 Ethernet 및 도메인 아키텍처

중앙 게이트웨이가 있는 E/E 아키텍처는 도메인 지향 네트워크 아키텍처로 점점 더 널리 대체됐다(그림 1). 새로운 네트워크 기술로는 차량용 이더넷(Ethernet)이 사용됐다. 도메인 지향 아키텍처와 차량용 이더넷(Ethernet)은 자동차 제조업체에서 사용하는 설계 시스템에 대한 변화의 시작을 알렸다. 하드웨어 중심의 상향식 접근 방식은 물론, 소프트웨어 기능 또한 가상 소프트웨어 스택을 바탕으로 초기 단계에서 테스트했다. 또, 차량용 이더넷(Ethernet)은 차량에 또 다른 네트워크 기술과 새로운 네트워크 토폴로지를 도입했다. 검증된 CAN, LIN, FlexRay 프로토콜이 공유 매체에서 데이터를 교환하는 동안 이더넷(Ethernet)은 스위치 기반 네트워크 역할을 한다. 이는 개발 툴에 새로운 과제를 제시한다. 잔여 시스템 시뮬레이션을 계속해서 손쉽게 구성하려면, 네트워크 인터페이스에서 네트워크 토폴로지를 매핑하고 실제 시뮬레이션 툴에서 분리하는 컨셉이 적절하다. 적합한 이더넷(Ethernet) 네트워크 인터페이스를 사용하면 스위치 또는 직접 연결과 같은 다양한 세그먼트를 구성할 수 있다. 인터페이스 종속(cascade) 기능을 통해 복잡한 네트워크 토폴로지도 간단히 매핑할 수 있다.

이런 구성은 장치에 직접 저장된다. 이를 통해 시뮬레이션을 실행하지 않고도 네트워크의 기능을 보장할 수 있다. 이러한 접근 방식은 스위치 기반 네트워크를 공유 매체에서 작동하는 네트워크 기술만큼이나 간편하게 시뮬레이션할 수 있다.
프로젝트 초기에 소프트웨어 및 통합 오류를 감지하고 제거하기 위해 ECU 가상화 방법론이 점점 더 대중화되고 있다. 소프트웨어 컴포넌트 및 베이직 소프트웨어 모듈이 가상 플랫폼에 단계별로 통합되므로 초기 단계에서 테스트하고 빠르게 피드백을 받을 수 있다.
가상 ECU를 생성하고 테스트 환경에 통합하는 기능을 이용하면 재현 가능한 SIL 테스트를 개발할 수 있다. 툴의 개방성이 높을수록 다른 툴을 연결하는 옵션도 더 많다.

대부분 경우, 가상 ECU를 테스트하는데 다양한 툴이 활용된다. 이 경우 툴 결합을 통해 각기 다른 추상화 수준, 예를 들어 각각 애플리케이션 수준과 네트워크 수준에서 통신하도록 지원해야 한다. 오픈소스 솔루션도 여기에 고려할 수 있다. 신뢰할 수 있는 파트너가 이런 솔루션을 관리한다면 많은 도움이 된다.

DevOps, 보안 및 앱 개발:
차량 소프트웨어의 미래

자동차와 인터넷의 네트워킹 및 자율 주행을 위한 노력으로 인해 도메인 아키텍처가 영역 아키텍처(zonal architecture)로 진화하고 있다(그림 1). 영역 아키텍처의 중심은 Linux 기반 고성능 컴퓨터(HPC)이며, HPC는 개발 프로세스와 관련된 새로운 요구사항을 제시한다. 이제 소프트웨어 개발은 기존의 임베디드 개발에서 고객이 경험할 수 있는 앱 개발로 옮겨 가고 있다. 2015년부터 2020년까지 차량당 평균 코드 라인 수는 1억 개에서 2억 개로 두 배 증가했으며, 2025년에는 차량의 평균 코드 라인 수가 6억 5,000만 개에 달할 것으로 예상된다[1]. 이에 따라 개발 프로세스와 품질 보증도 변화하고 있다.
차량 내 소프트웨어가 더욱 복잡해지고 개발자의 수가 늘어나는 현상에 대처하려면 CI/CT 파이프라인에 기반한 보안, 가상화, DevOps 개발 프로세스와 같은 주제를 다뤄야 한다. 클라우드화 또한 민첩성과 유연성을 높여 개발 프로세스를 변화시키고 있다. 클라우드 서비스는 확장이 가능하고 유연하므로 개발자가 변화에 신속하게 대응하고 새로운 기능을 더욱 빠르게 구현할 수 있다. 또한 클라우드 기반 툴은 팀이 어디에 있든 관계없이 서로 협업하도록 촉진한다. 테스터, 배포, 모니터링을 위한 자동 솔루션은 효율성을 높이며, 클라우드 서비스를 활용하면 기업에서 IT 비용을 더욱 효과적으로 제어하고 최적화할 수 있다.

보안 기능의 경우, 이런 기능을 맞춤 설정할 수 있고 고객의 인증서 서버와 호환되도록 하는 것이 특히 중요하다. 또 다른 동향은 CI/CT 파이프라인에 사용되는 서버 기반의 초기 SIL 테스트다. 여기서는 “모든 것을 코드로(Everything as Code)”라는 설계 원칙에 중점을 둔다. 즉, 모든 개발 아티팩트를 비교 및 병합할 수 있는 파일로 제공한다는 것이다. 따라서 테스트 구성은 YAML(Yet Another Markup Language) 파일 형식을 사용해 생성된다. 서버 기반 테스트 실행에 필요한 모든 아티팩트는 컴파일하여 실행할 수 있도록 제공할 수 있다. 이렇게 하면 테스트 실행을 Jenkins, Github, Gitlab과 같은 CI 시스템에 통합하는 작업이 한층 간단해진다. 테스트 실행은 Windows 기반 서버에서도, Linux 기반 서버 모두에서 가능하다(그림 2).

다음 단계는 테스트를 가상으로 실행하는 것은 물론, 테스트 하드웨어로도 실행하도록 하는 것이다. 즉, 테스트를 초기 소프트웨어 검증(SIL)부터 대상 플랫폼의 최종 검증(HIL)까지 이어서 개발할 수 있다. 이런 방법론의 장점은 소프트웨어 테스트용으로 개발한 테스트 케이스를 HIL에서 테스트를 실행할 때도 재사용할 수 있다는 점이다. 이런 테스트 케이스는 개발 프로세스 전반에 걸쳐 연속적으로 확장되어 테스트 솔루션 내에서 실행할 수 있다.
이를 통해 테스트 코드를 여러 번 개발하는 번거로움을 줄이고 품질도 향상시킬 수 있다. 이를 위한 기본 전제 조건은 테스트를 추상적으로 공식화하고 적절한 방식으로 각 실행 환경(가상/실제 또는 SIL/HIL)에 투영해야 한다는 것이다(그림 3).

시뮬레이션 및 보드 수준 테스트:
센서-액추에이터 개발 효율성의 핵심

센서-액추에이터 시스템 개발에서 특별한 과제는 누락된 제어 루프 컴포넌트를 시뮬레이션으로 대체하는 것이다. 예를 들어, 널리 사용되는 툴인 MATLAB/Simulink를 기반으로 하는 시뮬레이션 모델을 테스트 환경에 통합하면 이를 실현할 수 있다. 다음 개발 단계는 평가 보드를 사용하여 하드웨어 컴포넌트를 설정하는 것이다. 그러나 아직 적절한 테스트 시스템이 부족한 경우가 많다. 이런 테스트 시스템의 요구사항은 I/O 테스트에 중점을 두어 시스템의 신뢰성 및 효율성을 보장해야 한다. 컴팩트한 설계와 확장성도 매우 중요하다. 이러한 방식으로 설계한 설정을 통해, 보드 수준에서 하드웨어 및 소프트웨어 문제를 손쉽게 식별할 수 있다. 보드 수준 테스트 시스템은 작업 공간에서 I/O 테스트를 수행하거나 통합 테스트를 수행해야 하는 경우 언제든지 사용 가능하다. 고객의 경험에 따르면 시뮬레이션 모델과 보드 수준에서의 초기 테스트를 활용하자 효율성을 4배까지 높일 수 있었다.

미래 전망

HPC를 갖춘 영역 아키텍처는 앞으로도 계속 발전해 나갈 것이다. 배터리 전기차(BEV)용 아키텍처가 주류를 이룰 것이며 맞춤형 앱, 클라우드 연결 및 보안이 소프트웨어 개발을 좌우할 것이다. 여기에는 AI 지원 또한 핵심이 될 것으로 보인다. 마지막으로, 48V 기술이 전기 아키텍처 개발 측면에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.
벡터는 포괄적인 솔루션을 통해 E/E 아키텍처의 진화와 이에 따른 개발 프로세스의 변화를 지원하고 있다. 벡터의 테스트 솔루션은 개발 프로세스의 초기 검증(SIL)부터 대상 플랫폼에서의 통합(HIL)에 이르는 원활한 설계 프로세스를 지원한다. 보드 수준에서의 테스트는 물론, 타사 툴도 연결이 가능하다. 또한 이를 위한 오픈 소스 컴포넌트 및 유지보수를 제공한다. 서버 기반 솔루션은 최신 CI/CT 파이프라인의 검증을 완벽하게 지원한다. 향후 AI 및 고전압 시스템으로 인한 요구사항 또한 적절한 제품을 통해 뒷받침할 예정이다. 고객은 이를 통해 한층 손쉽게 필수 설계 프로세스의 효율성을 더욱 쉽게 높일 수 있다.

알테어: 시뮬레이션과 AI로 완성하는 지멘스의 디지털 트윈

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-19 10:18:31+0900

알테어 슈리칸스 마할링엄 최고기술책임자 Srikanth Mahalingam, CTO of Altair

지멘스와 알테어가 통합된 지 두 달. Siemens Realize Live Americas 2025에서 알테어의 슈리칸스 마할링엄 CTO는 자동차와 배터리에의 영향력을 묻는 질문에 “시뮬레이션만 놓고 보면 우린 이미 세계 1위”라고 말했다. 시뮬레이션, AI, HPC까지 아우르는 알테어의 역량과 지멘스의 조합은 과연 그들과 고객을 위한 ‘승리 공식’이 될 수 있을까? 한 가지 확실한 것은 그들의 조직, 제품 포트폴리오, 시장 접근 전략 등 전방위적으로 정교한 통합 계획이 이미 수립됐고 집행 중이란 점이다. Siemens Realize Live에서 마할링엄 CTO와 이야기를 나눴다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

연결기사: 우승을 설계하다: 지멘스가 본 디지털 트윈

지멘스와 알테어(Altair)가 하나가 된 지 이제 겨우 두 달이 지났다.
알테어의 최고기술책임자 슈리칸스 마할링엄(Srikanth Mahalingam, 이하 샘)은 이를 두고 “아직 허니문 기간입니다”라고 웃지만, 이들의 통합 작업은 이미 숨 가쁘게 진행되고 있다. 조직, 제품 포트폴리오, 시장 접근 전략 등 전방위에서 정교한 통합 계획이 수립되고 있으며, 특히 시뮬레이션 분야에서의 시너지는 벌써부터 가시화되고 있다.

“시뮬레이션 분야만 놓고 보면, 우리는 이제 자동차, 수송, 산업기계 분야에서 세계 1위라고 자신 있게 말할 수 있습니다!”라고 샘이 강조했다.

지멘스와 알테어는 서로 보완적인 시뮬레이션 기술을 갖고 있다. 예를 들어 유체 및 열 해석 분야에서는 지멘스의 FVM 기반 STAR-CCM+가 고정밀 시뮬레이션에 강점을 갖고, 알테어는 LBM (Lattice Boltzmann Method) 기반 UltraFluidX를 통해 빠른 시뮬레이션 속도와 복잡한 외기 흐름 모델링을 제공한다. 이 두 제품의 결합은 경쟁사 제품을 능가하는 유체 해석 플랫폼을 구성한다.
전자기 해석 영역에서도 강력한 시너지가 기대된다. 고주파 해석은 알테어의 FEKO가, 저주파 해석은 Flux 시리즈가 오랜 기간 기술을 축적한 분야다. 여기에 지멘스의 Simcenter 포트폴리오가 더해지면, 전기차 및 배터리 시스템의 복합적인 전자기 해석 요구에 완벽히 대응할 수 있게 된다.
배터리 설계 부문도 알테어의 SimLab이 구조, 열, 셀 패키징을 포괄하며 지멘스의 Simcenter와 결합된다.

샘은 이를 두고 “양사의 결합으로 전기차와 배터리 등 전동화 차량의 복합적인 요구에 완벽히 대응할 수 있게 됩니다. 단순한 기대 수준이 아니라, 실제로 양사의 제품 통합 로드맵에 명확히 명시돼 있는 내용입니다”라고 말했다.

두 회사는 앞으로 HyperMesh 안에 Simcenter 3D 기능과 맵 기능을 통합해 단일 제품군으로 제공할 계획이다. 이렇게 되면 사용자는 FEM, FVM, FDTD 같은 다양한 해석 기법을 하나의 플랫폼에서 혼용하며 사용할 수 있다. 이것은 이들이 지향하는 ‘One Solver, Multi-Physics’ 전략이다.

AI 철학과 라이프사이클 인텔리전스

알테어는 단순 시뮬레이션 소프트웨어 기업이 아니다. 설계 및 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석과 AI에서 알테어는 이미 강자로 자리매김하고 있다. 이처럼 지난 40년간 계산 과학(Computational Science)과 라이프사이클 인텔리전스(Lifecycle Intelligence) 영역에서 축적한 역량은 지멘스의 포괄적인 디지털 전략과 결합해 강력한 시너지를 발휘할 것이다.

“우리는 업계 최초로 설계와 시뮬레이션 워크플로에 AI 기반 기능을 통합했고, 개방형 통합 플랫폼을 통해 제3자 및 경쟁 솔버와도 연결할 수 있는 유연성을 확보했습니다.”

지멘스와 알테어는 AI 분야에 ‘데이터 레이크’를 쌓는 수준을 넘어, ‘라이프사이클 인텔리전스’란 철학을 바탕으로 진정한 AI의 시대를 만들어가기 시작했다. 이 전략의 핵심 도구가 바로 알테어의 RapidMiner다.
RapidMiner는 다양한 형식의 데이터를 의미 기반 계층(Semantic Layer)으로 구조화하고 통합함으로써, 데이터 간 관계성을 해석가능한 상태로 전환한다. 이를 바탕으로 사용자는 로우코드/노코드 환경에서 복잡한 머신러닝, 생성형 AI, 에이전트형 모델을 직관적으로 구성할 수 있다.

“이런 과정이 기존 IT 시스템이나 업무 프로세스를 변경하지 않고도 실시간 예측 모델의 통합을 가능하게 해 기업 내 AI 활용의 장벽을 획기적으로 낮춥니다.” 샘이 말했다.

산업의 핵심 애플리케이션들

HPC는 알테어가 오랜 노하우를 보유하고 있는 분야다. 알테어는 GPU 기반 병렬 연산, 자원 스케줄링, 워크로드 최적화까지 포함된 종합적인 HPC 워크플로를 제공하며, 최근에는 AI 워크로드까지 HPC 환경에 포함하고 있다.
게다가 이런 모든 기능을 Altair One으로 클라우드 네이티브 환경에서 연결하고 있다. Altair One은 설계, 시뮬레이션, HPC 리소스, 협업 플랫폼을 유기적으로 통합하며 온프레미스와 클라우드 모두에서 실행된다.

데이터 관리 영역에서 알테어의 Simulation Lifecycle Management 기술은 지멘스의 Teamcenter에 결합돼 시뮬레이션 라이프사이클 전반에 걸친 협업과 추적성을 제공한다. 디지털 트윈 구현도 알테어의 HyperWorks는 Simcenter에 결합돼 구조, 유체, 열, 전자기, 제어, 제조 공정까지 포함하는 멀티피직스 시뮬레이션을 더욱 정확하고 효율적으로 수행한다.
특히 전자기 해석에서 FEKO의 고주파 해석 역량에 최근 발표된 FDTD(유한차분 시간영역) 솔버가 추가되며 더욱 강력해졌다. 복잡한 CAD 모델을 단순화하지 않고도 고정밀 결과를 빠르게 도출할 수 있다.

SimSolid는 클라우드 기반 환경에서 복잡한 모델에 대한 비선형 해석과 열 해석까지 지원한다. SimSolid와 Physics AI의 결합은 또 하나의 혁신이다.
“우리가 구축한 Physics AI는 HyperMesh, Inspire, SimSolid 같은 모델링 도구에 깊이 통합돼 있습니다. 형상, 소재, 하중 등 주요 물리 특성을 실제로 이해하고, AI가 필요한 학습 데이터를 역으로 추천해 줍니다. 그리고 로컬 CPU에서도 바로 훈련이 가능하죠.”

이런 기술은 실제 산업 사례에서 이미 입증되고 있다. 항공우주 기업 Astra는 SimSolid를 활용해 제품개발 속도를 10배 이상 단축했으며, NASA는 복잡한 안테나 전파 해석에 FEKO를 적용해 혁신적 결과를 도출하고 있다.
EDA 부문에서 알테어는 PollEx, 디지털 시뮬레이터 등의 자산을 보유하고 있으며, 이들은 향후 지멘스 EDA 포트폴리오 내에서 전략적으로 재편될 예정이다. PCB 설계, 신호/전원 무결성, EMI, DFM, 아날로그·디지털 회로 시뮬레이션까지 포괄하는 솔루션은 향후 지멘스의 핵심으로 자리 잡을 것이다.

알테어의 기술은 시뮬레이션, AI, HPC, 데이터 과학 역량을 기반으로 지멘스의 디지털 트윈, 디지털 스레드 전략을 강력히 뒷받침할 것이다. 요약하면, 지멘스와 알테어는 광범위한 산업용 소프트웨어 포트폴리오에 시뮬레이션, AI, HPC라는 3가지 핵심 역량을 서로 보완하며, 고객의 제품 개발과 운영 혁신을 뒷받침할 것이다. 이 조합은 단순 기술 통합을 넘어, 복잡성을 경쟁력으로 전환하고자 하는 기업들에게 실질적인 해답을 제공하는 강력한 해법이 될 수 있다.

우승을 설계하다: 지멘스가 본 디지털 트윈

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-19 10:06:32+0900

보스턴의 야구장, 라스베이거스의 아이스링크, 디트로이트의 그랑프리.
6년간 Siemens Realize Live를 따라다니는 동안, 두 해에 한 번씩 그 도시에선 ‘우승팀’이 나왔습니다.
그건 우연일까요, 아니면 설계된 결과일까요?
지멘스는 오랫동안 디지털 트윈과 AI를 통해 복잡한 현실을 예측하고 적응하는 방식을 구축해왔습니다. 이 글은 지멘스, 그들의 파트너들, 그리고 토니 해멀건 CEO가 어떻게 산업과 사고방식을 바꿔 ‘우승을 설계하는 힘’을 만들고 있는지 따라가 봅니다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

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‘Siemens Realize Live Americas 2025’의 마지막 날 (6월 5일 디트로이트).
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)의 토니 해멀건(Tony Hemmelgarn, 이하 토니) CEO와 인터뷰를 마칠 즈음, 토니와 로버트 존스(Robert Jones, 밥) CRO가 “여러분 이번 디트로이트 괜찮았어요?”라고 물었을 때 엉뚱하게도 “지멘스의 그랑프리 팀이 우승하는 현장에 있어 환상적이었어요! 6년 동안 지멘스를 따라다녔는데 2년마다(이 컨퍼런스도 2년마다 장소가 바뀜) 그곳에서 우승 팀이 나오네요. 지멘스의 포괄적인 디지털 트윈이 스포츠까지 통합한 건가요?”라고 농담을 던졌습니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 해멀건 CEO와 로버트 존스 CRO.

근데, 우승이란 건 우연이 아니죠? 그렇죠?
보스턴의 그린 몬스터(2018년)에서, 라스베이거스의 얼음 위에서(코로나 이후 2023년), 그리고 디트로이트 르네상스 센터 아래 도심 질주에서(2025년) 각 팀은 눈에 보이지 않는 “설계”와 “적응”을 통해 정상에 올랐습니다. 마치 엔지니어가 가상의 모델을 통해 제품을 완성하듯, 이들 역시 우승이라는 결과를 현실에 구현해 낸 ‘살아 있는 디지털 트윈’인 것이죠.

레드삭스(Boston Red Sox), 골든나이츠(Vegas Golden Knights), 안드레티 글로벌(Andretti Global) 등 스포츠팀 우승이 자동차 산업의 디지털 전환이나 SDV 전환, 지멘스와 무슨 관계냐고요?
그건 Siemens Realize Live에 참석해 오면서 조금 ‘세뇌(?)’가 됐고, 모든 걸 연관시켜 보는 습관이 생겼기 때문입니다. 지멘스가 최고란 뜻이 아닙니다!
올해는 지멘스가 어떤 혁신을 했고, 앞으로 어떻게 할 것인지, ’가장 포괄적인 디지털 트윈‘이나 AI 내재화에 대한 ‘라이프사이클 인텔리전스’에 대한 그들의 전략, 자부심보다 여기에 딱! 꽂힌 겁니다. (혹시 알아요? 실제로 안드레티 팀 외에 MLB나 NHL 어딘가에 지멘스 기술이 기여하고 있을지도요….)

좀 과장해 보겠습니다. 이 세 팀은 모두 ‘디지털화된 사고방식’을 가졌습니다. 레드삭스는 레거시 위에 유기적인 리툴링으로, 신생팀 골든나이츠는 처음부터 우승을 목표로 한 포괄적인 시스템 설계로, 순간을 다투는 안드레티 팀은 실시간 적응성으로 우승을 일궈냈습니다. 이들은 단순히 선수들을 잘 뽑고 모은 팀이 아니라, “복잡성을 설계로 통제한 집단”이었습니다. 이게 지멘스가 말하는 “포괄적 디지털 트윈과 AI의 미래”와 닮아있습니다. 예측하고, 시뮬레이션하고, 실시간으로 적응하고, 변화 속에서 실제 요구되는 설계를 다시 그려내는 것. 그것은 바로 스포츠에서, 그리고 산업에서, 다른 모든 분야에서 승리를 만들어내는 법입니다.

다시 인터뷰로 돌아가면, 토니에게 “누가 지멘스의 최고 모범사례일까요? 완성차 업체는 지금 중대한 갈림길에 있는데 Teamcenter(PLM)와 같은 통합 솔루션 없이도 지멘스가 강조하는 포괄적인 디지털 트윈을 구현하고 그 가치를 실현할 수 있나요?”라고 물었고, 그들은 몇몇 회사를 언급하면서 이렇게 답했습니다.

“BYD는 눈에 띄는 비즈니스 혁신을 일궈냈습니다. GM은 우리의 BOM 체계를 적극 활용하고 있고, 볼보의 전환과 시뮬레이션도 좋은 예입니다. 봄바르디어(Bombardier)는 항공우주 부문에서 전환했죠. 디지털 트윈을 각기 다른 솔루션을 조합해 구축할 수도 있지만 그렇게 하면 복잡하고 비싸고 느립니다. BYD가 25% 빠르고 25% 저렴하게 제품을 개발할 수 있었던 것은 저희의 통합 솔루션을 택했기 때문입니다. 하지만 우리는 Teamcenter를 레거시 시스템이나 경쟁 툴이 혼재된 환경에서도 유연하게 적용할 수 있고, 실제로 많은 고객이 그렇게 하면서도 여전히 대부분의 가치를 얻고 있습니다.”

맞아요! 토니와 밥이 “디트로이트 괜찮았어요?”라고 물어왔을 때, 우승 팀들과 함께 이 답변이 매칭됐던 겁니다.
BYD는 창업 초기부터 전기차의 배터리와 같은 핵심 요소를 자체 설계하고, 아키텍처를 처음부터 구축하는데 지멘스와 함께했습니다. 마치 베가스 골든나이츠가 창단부터 ‘우승 가능한 팀’으로 자신들을 설계했던 것처럼요. GM은 레드삭스처럼 오랫동안 축적한 BOM, 조직, 공급망이라는 ‘레거시’를 가진 기업이지만 자신의 레거시가 디지털 전환을 가로막는 요소임을 인지하고 지멘스와 함께 일부를 시스템적으로 정렬해 정적인 BOM에서 동적 BOM으로, 하드웨어 중심 설계에서 소프트웨어 통합 설계로 ‘지속가능한 재설계’를 실현 중입니다. 볼보는 PLM을 시작으로 이제 Simcenter 기반 시뮬레이션까지 도입해 E/E, 충돌안전, 열관리를 가상공간에서 반복 검증하고, 현실에 실시간 반영하는 구조를 만들고 있습니다. 이는 마치 안드레티 팀이 프론트윙 파손 등 돌발상황을 겪으면서도 경기 중 전략을 유연하게 수정하며 우승을 차지한 것과 같습니다.

가능성의 예술(art of the possible)

그럼 실제로 토니는 현장과 인터뷰에서 어떤 이야기를 했을까요?
토니는 고객이 어떤 문제들을 겪고 있는지, 지멘스의 포트폴리오가 이를 어떻게 해결하고 어떤 면에서 경쟁사와 차별화되는지, 그것이 어떤 성장으로 이어지고 있는지를 들려줬습니다.

요약하면 ▶많은 기업이 디지털 트윈에 대해 이야기하지만, 지멘스가 가장 포괄적이고 정밀하다. 특히, 알테어(Altair) 인수로 지멘스의 디지털 트윈은 시뮬레이션과 AI 기능 면에서 더욱 정확하고 풍부해졌다. ▶지멘스는 이미 포트폴리오 전반에 AI를 ‘내재화’하고 ‘라이프사이클 인텔리전스’란 전략을 펼치고 있다. AI는 슬로건이 아니라, 실제로 자연스럽게 제조와 엔지니어링 언어를 이해하고 실행하는 능력으로 워크플로에 녹아들고 있다. ▶마지막으로 이 종합적인 디지털 트윈이 모든 산업의 핵심인 반도체와 전자설계(EDA)에 본격적으로 통합된다입니다.

토니에 따르면, 모두의 공통 관심사 중 하나는 ‘데이터 레이크’였는데요, 고객들은 그 안에 기업 데이터를 담아두고, 그 위에서 혁신을 이뤄내고 싶었답니다. 하지만 현실은 달랐죠. 많은 기업이 데이터를 모으는 것까지는 어떻게든 해냈지만, 그다음 단계서 막혔습니다. 수집된 데이터를 통합하고, 유의미한 인사이트로 전환하는 데 어려움을 겪은 것입니다.

“이 상황은 정말 과거 IoT 열풍 초기와 매우 유사합니다. 당시 많은 기업이 IoT 플랫폼을 앞다퉈 구축했지만, 성공한 기업은 극소수였습니다. 플랫폼이란 ‘형태’에 집착한 나머지 실제로 ‘작동하는 솔루션’으로 발전시키지 못했던 것입니다.” 토니가 말했습니다.

PLM 시스템도 마찬가지입니다. 많은 기업이 지멘스의 Teamcenter와 같은 시스템을 자체적으로 구축하려 했지만, 유지와 진화를 동시에 해낸 사례는 드뭅니다. 시스템이란 단순 R&D 프로젝트가 아니라, 장기적이고 복잡한 운영과 생태계 연동을 포함하는 것이기 때문입니다. 물론, 지금은 10년 전과 다르고, AWS, Microsoft, Google 같은 하이퍼스케일러들도 있죠. 이들은 인프라 뿐만 아니라 기능 단위의 ‘컴포넌트’도 공급합니다. 그렇지만 이 역시도 충분치 않습니다. 토니는 미국 서부의 한 선도기술 기업이 이런 컴포넌트를 바탕으로 자체 플랫폼을 구축하려 했지만 실패했다는 에피소드를 전했습니다. 실제로 연결하고, 작동시키는 것은 또 다른 문제입니다.

“플랫폼을 먼저 팔지 말고, 애플리케이션부터 보여줘야 한다는 말입니다. 기업이 필요로 하는 것은 거대한 도구함이 아니라, 당장 사용이 가능한 실전형 해법들입니다. 그래야 비로서 고객은 자신만의 비전을 세울 수 있습니다. 우리는 먼저 ‘가능성의 구현 사례’를 제시해야 합니다!”

토니의 말을 빌리면 핵심은 ‘가능성의 예술(art of the possible)’을 보게 하는 것입니다. 수많은 조각처럼 흩어져 있는 기술과 데이터, 프로세스를 어떻게 하나로 통합해 ‘포괄적인 디지털 트윈’으로 연결할 수 있는지, 플랫폼 자체가 아니라 그 플랫폼이 작동하는 ‘진짜 모습’이 어떻게 구현되는지가 중요합니다.

작동을 위한 작업

이 부분에서 ‘알테어(Altair)’가 나옵니다 (좀 더 자세한 이야기는 슈리칸스 마할링엄 CTO 인터뷰에서 전합니다).
지멘스는 최근 알테어 인수를 통해 포트폴리오의 전략적 공백을 메우고 있습니다. 이는 단순 확장이 아닌 구조적 전환까지 의미하는데요, 비선형 해석(nonlinear simulation) 역량을 확보한 것은 물론, 전자기 해석(electromagnetic) 분야까지 커버할 수 있게 된 것입니다. 이는 자동차, 항공, 반도체 등 고신뢰성 해석이 필수인 분야에서 곧바로 성과로 연결될 수 있는 조치입니다. 그리고 알테어의 RapidMiner는 데이터 사이언스 관점에서 필수 도구죠.

지멘스는 그동안 하드웨어-소프트웨어 통합을 향해 꾸준한 투자 행보를 이어왔습니다. 대표적인 사례 중 하나가 PCB 설계 전문기업 Downstream 인수입니다. 이 회사의 검증 중심 툴셋은 지멘스가 이미 보유한 Expedition 기반 PCB 설계 솔루션과 절묘하게 연결됩니다.
이런 통합들은 고객들의 요구에서 비롯되는데, 그만큼 고객의 기대와 압박이 큰 거죠. 그러니까 단순 툴 제공이 아닌, 업계의 고질적인 문제를 ‘실제로’ 해결하는 결과물입니다.
지멘스의 행보는 EDA 영역에서도 확장됩니다. 최근 인수한 Exeellicon은 IC 설계자들에게 필요한 개발, 검증, 타이밍 제약 관리 등 SoC 설계를 위한 고도화된 기능을 제공합니다. 지멘스는 이를 통해 칩-패키지-시스템 설계를 아우르는 종단 간(end-to-end) 설계 체계를 완성해 가고 있습니다.
또, 주목할 사례는 Wevolver입니다. 본래 이 회사는 지멘스의 Supplyframe과의 파트너십을 통해 긴밀히 협력했었는데 이번에 편입됐습니다. Supplyframe은 설계-소싱 인텔리전스를 제공하는 마켓플레이스로 부품 단종 정보, 실시간 BOM 견적, 공급업체 네트워크 정보 등을 설계 단계에 제공할 수 있는데, 두 회사가 함께 제공하는 데이터는 단순 CAD 툴의 보조 기능을 넘어, 설계 결정을 실시간으로 최적화할 수 있는 환경을 만듭니다.

지멘스는 이처럼 모든 기술을 유기적으로 엮으며 ‘협업형 디지털 설계 생태계’를 실현 중입니다. 그리고 또 중요한 게 이런 생태계는 소규모 스타트업부터 대형 제조사까지 모두를 포용할 수 있도록 설계된다는 점입니다.
예를 들면, Dotmatics와 같은 새로운 파트너가 있습니다. Dotmatics는 본래 생명과학 분야에서 실험 데이터 관리와 분석을 위한 클라우드 기반 플랫폼으로 연구 중심 협업 환경을 견고하게 만듭니다. 이런 데이터 협업의 중심에는 ‘엔터프라이즈 BOM(Enterprise BOM)’이란 개념이 있는데, 지멘스는 단순 PDM(Product Data Management)을 넘어, 제품개발 전 과정의 BOM 데이터를 프로세스와 함께 통합적으로 관리할 수 있는 체계를 발전시키고 있습니다. 구성 항목을 나열하는 식이 아니라, 실시간 공급망, 해석 시뮬레이션, 제조 전략과 유기적으로 연결된 데이터 플랫폼을 지향하는 것입니다.
지멘스의 전략은 디지털 트윈을 향한 모든 여정을 보다 현실적인 기반 위에 올려놓는 것입니다.

자동차 고객들

그래서, 고객들은 지멘스와 함께 잘하고 있을까요? 특히 강한 레거시를 지닌 자동차 산업은요?
볼보는 최근 몇 년간 자체 개발해 사용하던 PLM 시스템을 완전히 내려놓고, 지멘스의 Teamcenter 기반 표준 솔루션으로 전면 교체했습니다. 이는 단순한 시스템 이전이 아니라, 내부 운영의 근본적 리셋을 의미합니다.

“8개월 전쯤 다시 만나보니 볼보는 완전히 전환을 마치고 정말 잘 사용하고 있더군요. 예전에 그들이 어떤 고객이었는지를 생각하면 (토니가 포드를 담당하던 시절에 볼보는 그를 압박하던 존재였다) 정말 놀라운 변화입니다.” 토니가 말했습니다.

GM이 옵션 및 변형(variants), BOM에 대해 Configurator를 중심으로 활용하고 있는 것처럼, 이런 전환은 단순 IT 투자 이상입니다. 기업이 복잡성을 다루는 방식을 통일하고, 설계자부터 공급망, 품질 부서까지 동일한 데이터 기반에서 의사결정을 가능케 하는 토대를 마련하는 것입니다.

BYD의 경우는 디지털 전환의 범위와 깊이가 더욱 앞서가 있는 회사입니다. 이 회사는 PLM부터 제조, 소프트웨어, EDA, 와이어링 하네스 설계, 요구사항 관리까지 거의 전 부문에 걸쳐 지멘스란 단일 솔루션을 채택하고 있고, 그 사용 방식 또한 매우 전방위적입니다. BYD는 Teamcenter 외에도 로우코드에 대한 Mendix, 하네스와 네트워크에 대한 Capital, ALM과 요구사항 관리에 대한 Polarian 등 다양한 시스템을 활용해, 개발-생산-운영 전 단계를 실시간으로 통합합니다. 이렇게 하면 예를 들어, 와이어 하네스를 설계하는 팀이 다른 팀의 작업 흐름을 실시간으로 인지하고, 연동된 상태에서 작업을 합니다. 데이터는 사일로 없이 연결되어 흐르고, 각 기능 간 경계가 소프트웨어적으로 해소됩니다. 덕분에 BYD는 의사결정이 빠르고, 오류 수정도 전방위적으로 문제가 발생하기 전에 차단할 수 있습니다.

토니는 이에 대해 “BYD는 세계 평균보다 차량 개발 속도가 25% 빠르고, 비용도 25% 저렴합니다. 그들은 모든 단계를 따로따로 맞추는 것이 아니라, 처음부터 끝까지 통합된 방식으로 움직이기 때문입니다”라고 말했습니다.
더 인상적인 부분은, BYD가 지멘스의 새로운 ‘인수’ 소식을 접할 때마다 가장 먼저 연락해 “이것을 어떻게 우리 프로세스에 통합할 수 있을까요?”라고 묻는다는 것입니다.

토니는 “저희는 시장 점유율을 계속 확대하고 있고, 이를 핵심 경쟁사들로부터 직접 가져오고 있습니다. 그 이유는 지멘스가 전방위적이고 가장 포괄적인 디지털 트윈을 갖고 있기 때문입니다”라고 말했습니다.

‘Adaptive’

지멘스의 적응형(Adaptive) 전략은 스타트업부터 대기업까지 기업 규모나 성장 단계에 상관없이 CAD와 같은 저작 툴부터 시작해 거의 모든 것을 유연하게 도입하고 확장할 수 있는 구조를 제공하겠다는 것입니다. Parasolid 기반으로 설계돼 이질적인 시스템 간에도 데이터 호환성과 연속성을 유지할 수 있다는 게 강점입니다.

토니는 “경쟁사들도 엔트리 제품과 엔터프라이즈 제품을 보유하고 있지만, 그들은 서로 다른 시스템 기반입니다. 오히려 지멘스 제품이 그들 내부 제품보다 더 호환성이 뛰어납니다. 특히 지멘스는 제품 구간 간 업그레이드나 마이그레이션에서 ‘무중단(disruption-free)’을 핵심 철학으로 삼습니다. 최근 금융 애널리스트와의 만남에서 우리의 SaaS 채택률과 전환률을 보여주자 그는 ‘경쟁사 대비 매우 높은 수치’라며 놀라는 반응을 보였습니다”라며 차별점을 강조했습니다.

SaaS도 중요합니다. 지멘스의 SaaS 성공 요인은 두 가지인데, 하나는 스타트업이 향후 성장을 고려할 때 버전 충돌이나 아키텍처 장벽 없이 안정적으로 확장할 수 있는 구조입니다. 다른 하나는 단순 제품 판매가 아닌 채널 파트너를 통한 도메인 전문성 중심 영업입니다. 특히 이는 고객이 아직 인식하지 못한 문제, 혹은 문제가 있긴 한데 그 심각성을 잘 모르는 상황에 대해 먼저 방안을 제시하고, 설득하고, 함께 풀어갈 수 있는 전문성이 바탕이 됩니다.

예를 들어 지멘스는 Designcenter 개발 과정에서 데이터 관리 내장을 두고 내부 논의에선 ‘오픈 철학’에 반한다는 이유로 반대했지만, 결국엔 많은 중소기업이 기본 데이터 관리 기능을 필요로 하는 현실을 반영해 Essentials부터 Premium까지 Teamcenter 기반 데이터 관리 기능을 내장키로 했습니다.
“이런 설계가 클라우드 환경에서도 동일하게 작동하며, 기업용 Teamcenter와 완전히 호환된다는 것입니다. ‘클라우드 전용 제품은 있지만 엔터프라이즈와는 안 맞는다’는 경쟁사와 대비되는 부분입니다.”

이와 관련 대표적인 신규 중소 고객사들은 어떤 회사들일까요? VUHL Automotive와 같은 회사는 Designcenter를 바탕으로 고성능 초경량 스포츠카를 만드는 데, 위아래로 확장할 수 있는 비전을 보고 지멘스를 선택했습니다. Tremonia는 지멘스의 내장형 데이터 관리 솔루션을 활용해 설계 주기를 20%, 설계 조정은 30% 더 빠르게 할 수 있어 전반적인 개발시간을 단축하고 있습니다.

지멘스의 크고 작은 인수, 전략은 EDA 분야서도 변화를 만들고 있는데, 예를 들어, RISC-V 기반 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위한 팹리스 반도체 프로세서를 만드는 Openchip도 지멘스가 제공하는 소규모 기술들이 실질적인 차이를 만든다며 합류했습니다. Rapidus도 마찬가지입니다. 알테어의 포트폴리오를 염두에 두면, Dumarey Automotive Italia가 기존 FEM의 긴 시간 문제를 개선하기 위해 SimSolid를 도입했습니다.

“Dumarey의 구조 설계 기술 리더는 그가 아는 한 구조해석 분야에서 SimSolid와 비교할 수 있는 툴은 없다고 말합니다. 기존 방식으로 몇 주씩 걸렸던 복잡한 문제들을 단 며칠 만(70% 향상)에 정확하고 효율적으로 해결할 수 있다고 했습니다. 고객이 지멘스의 솔루션에 관심을 갖는 이유입니다. CAE에서 우리는 때때로 어려움을 겪습니다. 사람들이 대학교 때 처음 배운 툴에 익숙해져 있기 때문이죠. 그럴 때 저는 이렇게 말하곤 합니다. ‘좋은 소식과 나쁜 소식이 있는데 좋은 소식은 여러분이 툴에 익숙하다는 거고, 나쁜 소식은 경쟁사가 지금 여러분보다 1,000배는 빠르게 움직이고 있습니다’라고요.”

라이프사이클 인텔리전스’와 AI

지멘스의 ‘라이프사이클 인텔리전스’, AI의 활용은 단순히 ‘데이터 레이크’를 만드는 것이 아니라, 데이터를 어떻게 활용할 것인가, 그것을 뒷받침할 수 있는 백본은 무엇인가가 핵심입니다. 토니는 이를 설명하기 위해 Dotmatics CEO와의 만남을 회상했습니다.

“Dotmatics의 CEO를 처음 만났을 때, 그는 지멘스의 소프트웨어 사업에 대해 거의 알지 못했어요. 하지만 저희 전략과 AI, 디지털 트윈 개념을 설명하자 이렇게 말하더군요. 우리가 하려는 게 바로 그겁니다!’라고요. 그리고 그는 ‘AI로 문제를 푼다는 말은 허상입니다. 구조화되지 않은 데이터 속에서 AI는 보조 수단일 뿐입니다’라고 말했습니다.”

Dotmatics는 결국 ‘Luma’란 모델을 만들었습니다. 이 모델은 데이터 활용을 위한 구조를 갖춘 접근법을 지향합니다. 그들은 강력한 애플리케이션들을 보유한 19개 회사를 인수했는데, 이 애플리케이션들은 생명과학 분야의 과학자들이 사용하는 강력한 도구들입니다. 그리고 그다음 단계로, 이 애플리케이션들을 연결하기 위해 API를 만들기 시작했습니다. 그렇게 해서 협업 기반의 구조를 형성하고, AI를 기업 수준에서 적용할 수 있는 구조화된 데이터 흐름을 만들었습니다.
Dotmatics의 CEO에 따르면, 제약 업계의 신약 개발은 다른 산업 대비 20~25년 뒤처져 있습니다. API도 부족하고, 시스템 통합도 거의 없는 상황에서 과학자들은 각자 다른 툴을 쓰고, 경영진은 결과만 요구하는 상황이었습니다. 지멘스는 이 비효율에서 기회를 봤고 신약 개발의 디지털화를 가속할 수 있다고 봤습니다.

지멘스의 라이프사이클 인텔리전스, AI 측면에서 ‘RapidMiner’는 커다란 무기가 될 것입니다. RapidMiner는 과거 알테어에서도 많은 작업이 있었지만, 지멘스의 세일즈 네트워크나 광범위한 접근성을 바탕으로 추진되고, 특히 Mendix와 같은 솔루션과 결합되면서 고객에게 큰 가치를 줄 수 있을 것입니다.

“이미 많은 사람들이 묻고 있습니다. 지멘스가 이 모든 걸 할 수 있다면, 왜 Snowflake나 Palantir를 써야 하냐고요. Palantir가 데이터 소유권은 고객에게 있다고 말하지만 그게 가능한지도 의문이라고 말합니다. 지멘스는 이 영역에 본격 진입할 것이며, 이것은 단순한 ‘데이터 레이크’로 해결되지 않는 것을 이해한다는 말입니다. 지멘스가 그 복합적 접근의 중심에서 역할을 할 수 있다고 확신합니다.” 토니가 말했습니다.

지멘스와 알테어의 결합은 설계·시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), AI 분석 기술을 하나의 라이프사이클 인텔리전스 생태계로 통합하고 있습니다. RapidMiner는 제조, 금융, 품질보증 등 다양한 산업의 데이터를 학습·분류하면서 지멘스의 Teamcenter, Mendix 등과 결합해 엔터프라이즈 전체의 디지털 전환을 지원합니다. 예를 들어, 어떤 OEM의 품질보증 시스템에서 RapidMiner는 Teamcenter 및 SCM과 연결돼 고품질의 제품 수명 주기 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 훈련시키고, 90% 이상의 정확도로 품질 문제를 자동으로 분류할 수 있게 했습니다. 알테어의 SimSolid는 복잡한 CAD 모델을 단순화 없이 해석하며, NASA, 항공우주 기업이 활용하는 FEKO의 FDTD 기술은 엄청나게 빠른 전자기 해석을 가능케 합니다.

토니는 “지멘스와 알테어의 조합은 단순한 기술 통합을 넘어, AI와 물리 기반 시뮬레이션을 현장에 자연스럽게 녹여내는 강력한 실행력을 보여줄 것입니다. 고객은 더 이상 ‘툴’이 아니라, 실제 업무 흐름 속에서 인텔리전스를 작동시킬 수 있는 구조를 얻게 된 것입니다”라고 말했습니다.

EDA, 디지털 트윈의 심장으로

“메르세데스-벤츠는 스스로를 소프트웨어 기업이라고 선언했습니다. 이들의 제품은 소프트웨어 중심으로 설계되고, 반도체는 그 소프트웨어가 작동할 ‘물리적 지능’을 제공하는 매개체가 됩니다. 우리가 하는 모든 것, 심지어 우리가 상상하는 거의 모든 미래의 것은 결국 반도체와 전자 시스템 위에서 구현됩니다. 그렇기 때문에 EDA는 지멘스의 디지털 전환 전략에서 핵심에 있습니다.”
마지막 부분은 지멘스 EDA 사업총괄 마이크 엘로(Mike Ellow) CEO가 대신했습니다.

마이크는 변화는 더 이상 단일 제품이나 기능 중심이 아닌, 전체 시스템과 생태계를 통합적으로 설계하고 예측하는 방향으로 진화하고 있다는 점을 강조하면서 차별화는 소프트웨어, 그리고 그것을 움직이는 반도체 설계에서 온다고 했습니다.
지멘스의 디지털 트윈 전략에서 EDA는 더 이상 단순 부품 설계 도구가 아닙니다. 모든 제품 개발의 시작점이자, 운영 단계에서도 실시간 분석과 예측을 가능하게 하는 핵심 축으로 자리 잡고 있습니다. 해당 칩이 실제로 탑재될 시스템 전체, 예를 들어 차량, 배터리 팩, 에너지 인프라 등이라면 이것을 유기적으로 최적화할 수 있는 도구가 되고 있습니다.

이를 위해 지멘스는 Teamcenter, Simcenter, Capital 등 자사의 핵심 플랫폼과 EDA 포트폴리오를 깊이 있게 통합하고 있습니다. 이런 통합은 특히 고집적·고신뢰성이 요구되는 전기차, 자율주행차, 엣지 컴퓨팅 분야에서 진가를 발휘합니다. 시스템 수준에서 하드웨어, 소프트웨어, 규제 대응을 긴밀히 연결함으로써, EDA는 속도, 품질, 신뢰성 확보의 기준이자 전략적 인프라로 기능합니다.

그리고 이것이 AI와 결합된다면요? 그리고 어떤 방식으로 결합되고 있을까요?
“AI 모델이 어떤 시스템 위에서, 어떤 물리 조건 속에서 구동되는가가 중요합니다. 이걸 간과하면 AI는 개념만 있는 멋진 허상에 불과할 수 있어요. 즉, AI가 진짜 가치를 가지려면 단순 알고리즘 수준을 넘어, 그 실행 환경, 특히 반도체와 전자시스템 설계와 밀접하게 연결돼야 한다는 의미입니다.”
마이크가 말했습니다.

지멘스는 이를 위해 EDA 포트폴리오 곳곳에 AI 기술을 적극 반영하고 있습니다. 예를 들어 설계 최적화, 전력 소모 예측, 열 해석 모델링, 검증 자동화 등의 영역에서 이미 AI는 핵심 역할을 하고 있으며, 이 모든 기능은 Teamcenter나 Simcenter와 유기적으로 연결됩니다.
마이크는 이를 이렇게 정리합니다.
“우리는 단지 설계를 빨리 끝내자는 것이 아닙니다. 아이디어가 시장에 도달하기까지, 전 과정을 디지털 트윈 안에서 하나로 연결하자는 겁니다. 이제 EDA는 CAD 옆에 조용히 앉아 있는 보조 툴이 아니라, 디지털 트윈의 심장입니다.”

결승선에서

결국 Realize Live Americas 2025에서 지멘스가 말하고자 한 핵심은, 디지털 트윈이란 복잡함을 감내하면서도 단순함을 설계해 내는 ‘살아있는 지능’에 관한 것이고, 그 ‘포괄적 통합’의 진짜 가치는 단순 시스템 연결이 아닌, 실제의 일, 실제의 사고방식, 그리고 미래를 설계하는 태도의 연결이라는 것입니다.
이것이 단지 잘 짜인 스토리텔링인지, 아니면 실제로 작동하는 전략인지는 결국 고객과 사용자가 판단해 줄 몫입니다. 그리고 그 미래를 이미 증명해 보이고 있는 팀이 제조기업이든, 서비스 기업이든, 아니면 우승을 설계한 스포츠 팀이든 분명히 어딘가에 존재하고 있을 겁니다.

보스턴 레드삭스 2018: 디지털 트윈의 ‘리툴링 철학’
2018년 레드삭스는 그 어떤 해보다 조용한 리빌딩을 보여줬다. 그들은 레거시 시스템을 무너뜨리지 않았다. 핵심 선수들을 유지하며, 꼭 필요한 기술(선수)을 전략적으로 보완했다. 거기에 더해 알렉스 코라 감독은 데이터에만 의존하지 않았다. 선수 개개인의 감정, 관계, 분위기, 이른바 ‘감성 인텔리전스’를 반영하며 최적의 상태를 유지했다.
이것은 어쩌면 지멘스가 전통적인 제조 시스템에 디지털 트윈을 입힐 때의 접근과 닮아있다. 기존 PLM과 BOM 시스템을 무너뜨리지 않고, 가상 환경에서 시뮬레이션과 검증을 반복하며 최적화를 시도하듯, 레드삭스는 빠른 적응과 조율로 새로운 시스템과 우승을 일궜냈다.

베가스 골든 나이츠 2022~2023: 처음부터 설계된 디지털 우승 시스템
베가스 골든 나이츠의 등장은 ‘혁신 그 자체’라 할 수 있었다. 창단과 동시에 그들은 “처음부터 승리하도록 설계된 시스템”을 구축했다. 경험 있는 베테랑, 빠르게 반응하는 리더십, 전략적 영입 등 모든 것이 고도로 설계된 하나의 ‘운영 체계’처럼 작동했다. 예를 들어 주전 골리의 부상처럼 예상치 못한 변수에도 즉시 적응하며 대체제를 투입하는 유연성은, 지멘스의 ‘적응형 제조(adaptive manufacturing)’ 철학과도 맞닿아 있다. 지멘스는 “가상공장에서 먼저 실패하고, 현실에서 성공하라”고 말한다. 골든나이츠는 실제 필드에서, 이 원리를 증명해냈다.

안드레티 글로벌과 카일 커크우드 2025: 실시간 디지털 트윈의 구현
2025년 디트로이트 그랑프리에서 우승한 카일 커크우드와 그의 팀 안드레티 글로벌은 ‘실시간 피드백 루프’를 전형적으로 보여줬다. 경기 중 프론트윙이 손상됐음에도 불구하고, 팀은 즉각 피트 전략을 수정했고, 상황에 맞게 차량 세팅과 주행 전략을 바꿨다. 이는 완벽한 시뮬레이션이 아니라, 지속적으로 업데이트되는 가상 모델 위에서 이뤄지는 ‘적응형 전략’이었다. 지멘스가 강조하는 ‘AI-in-the-loop’, 즉, 현실의 데이터를 실시간으로 디지털 트윈에 반영하고, 거기서 나온 판단을 현실로 다시 보내는 순환 구조는 이들의 경기 운영 방식과 매우 흡사하다. 커크우드의 승리는 기계적 완성도가 아니라, “복잡성 속에서 단순함을 찾아내고 실시간으로 반응하는 지능”의 승리였다.

私たちはテスラを超える

글 | 박정규 겸직교수, KAIST 기술경영전문대학원 — 2025-06-16 09:11:35+0900

Turing の山本一成CEO（左）と朴正圭兼職教授　

山本一成チューリング共同創立者兼CEO　Yamamoto Issei, CEO of Turing

2025年5月20日、KAIST（韓国科学技術院）技術経営大学院の朴正圭（パク・ジョンギュ）兼任教授が、日本の自動運転スタートアップ「Turing（チューリング）」を訪問し、山本一成（やまもといっせい）CEOと面会した。山本CEOは、「2030年までに完全自動運転を実現する」という目標とともに、テスラを追い越すという大胆なビジョン『We Overtake Tesla（私たちはテスラを超える）』を企業スローガンに掲げている。【編集部注】

文 | 朴正圭　兼職教授、KAIST技術経営専門大学院

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5月20日、KAIST技術経営専門大学院のパク・ジョンギュ兼職教授は、日本の自動運転スタートアップ「Turing（チューリング）」を訪問し、CEOの山本一成氏とインタビューを行った。
山本氏は大学在学中、将棋アマチュア五段の実力を持っていた。ある偶然の機会にコンピュータプログラムと人工知能について学び始め、将棋プログラム「Ponanza（ポナンザ）」の開発に取り組んだ。
初期の段階では、それほど強い将棋プログラムではなかったが、人工知能技術を導入することでPonanzaの実力は向上し、2017年には将棋の最高名人を破ることに成功した。

その後、「次に何をすべきか」を模索していた中で、カーネギーメロン大学で自動運転の研究をしていた青木俊介氏と出会い、2021年に完全自動運転システムの開発を目指すスタートアップ「Turing（チューリング）」を共同創業した。この会社は、創業当初から人工知能を用いたエンド・ツー・エンド（End-to-End）方式を採用し、完全自動運転の実現を目標としている。
筆者はまた、5月23日に横浜で開催された「人とくるまのテクノロジー展」にて、チューリングの共同創業者でCHRO（最高人事責任者）でもある青木俊介氏の講演を聞き、対話を交わした。
本日紹介するのは、日本においてエンド・ツー・エンド（E2E）方式で2030年までに完全自動運転を目指している山本一成氏とのインタビュー内容である

PARK, JEONGGYU 1)
こんにちは。韓国で自動車産業の調査と研究をしているパク・ジョンギュと申します。お時間をいただき、ありがとうございます。
近年、自動運転技術のトレンドは、従来のルールベース（Rule-Based）方式から、センサーデータを最初から最後までAIで一貫して処理する「エンド・ツー・エンド（End-to-End、以下E2E）」方式へと大きく転換しつつあります。
チューリングがE2E方式を採用し、完全自動運転に挑戦しているスタートアップだと伺い、ぜひお話をお聞きしたくて伺いました。
まずは、簡単に自己紹介をお願いできますでしょうか？
私の理解では、東京大学在学中に留年された後、AIに興味を持ち、本格的に学び始められたと聞いていますが。

YAMAMOTO, ISSEI 1)
はい、その通りです。東京大学の新入生はまず駒場キャンパスに入るのですが、成績が悪いと本郷キャンパスに進学できません。私は成績が悪くて留年しました。
そのとき、時間に余裕があり、「これから伸びる分野は何か」と戦略的に考えるようになりました。2008年か2009年ごろだったと思いますが、その頃のAIは今のように注目されてはいませんでした。
ただ、ムーアの法則によって半導体の集積度が上がり続けている中で、「次に新しいことが起こるとすればAIではないか」と考え、AIの勉強を始めました。

PARK, JEONGGYU 2)
では、その頃がコンピュータやAIに初めて触れたタイミングだったのですね？

YAMAMOTO, ISSEI 2)
はい、そうです。正直に言えば、当時の私はキーボードを打つのもやっとというレベルでした。

PARK, JEONGGYU 3)
実は私は機械工学を専攻しており、修士・博士課程のときにプログラムを組んだことがあります。ただ、私が行っていたのは、あくまで正確に数式化された理論と問題があり、それを解くために問題を細かく分割し、コンピュータを使って計算して解を導き出すという方法でした。
いわばリダクショニズム（還元主義）に基づいてプログラムを書き、結果を得ていたのです。
ところが、AI（人工知能）について学び始めたとき、正直かなりの拒否感を抱きました。一言で言えば「これは一体何なんだ？」という感覚でした。なぜそのような結果が出るのか、うまく説明できないことが多かったからです。
たぶん私が機械工学を学んできたから、なおさらそう感じたのかもしれません。
山本さんもAIを勉強し始めたころに、そうした違和感を感じたことはありますか？

YAMAMOTO, ISSEI 3)
機械工学に限らず、多くの分野がリダクショニズム（還元主義）に基づいています。それは、「物事を分解し、その細部の構造を理解していけば、全体も理解できるはずだ」という考え方です。これは人類が複雑な問題を解決するために、これまで戦ってきた最も重要な方法の一つです。
ただ、こうした還元的なアプローチは、もしかすると人類が20世紀までに用いてきた問題解決の方法であり、21世紀、22世紀に向けては別の解決法が求められるかもしれません。
実のところ、私は子どもの頃から「何かを分けて分類（classification）する」というやり方があまり好きではなかったように思います。

PARK, JEONGGYU 4)
ということは、最初からAIが性に合っていたのかもしれませんね？

YAMAMOTO, ISSEI 4)
たとえば「分類」という行為一つとっても、文化圏によって異なります。
チョウを分類する場合、「蝶」という漢字は昼に活動するチョウを指しますが、夜に飛ぶチョウには別の漢字である「蛾」が使われます。ところが、フランスに行くと、そういう分類自体が存在しません。
分類の仕方は文明によっても違いますし、人の視点によっても変わります。
つまり、世界をさまざまに分けて見る方法もある一方で、私は「世界は必ずしもそうなっていないかもしれない」と考えるタイプなんです。
もしかすると、AIが自分に合っているのは、こうした私自身の哲学と関係しているのかもしれません。

人工知能はどうやって名人を超えたのか？最強の長期AI Ponanzaの開発者が教える機械学習、深層学習、強化学習の本質、ダイヤモンド社、2017年出版、

PARK, JEONGGYU 5)
おそらく私がAIに対する最初の拒否感を乗り越え、「ただ受け入れた方がいいのではないか」と考え方を変えるまでには、4〜5年はかかったと思います。
自動車業界でも現在さまざまな変化が起きており、既存の自動車メーカーにとって受け入れがたいことも多いのですが、そのひとつが自動運転におけるアプローチの転換だと考えています。
これまではルールベースで、エンジニアがルールを設計してプログラムに落とし込む方法が主流でしたが、現在はエンド・ツー・エンド（End to End）方式への急速な転換が進んでいるように感じます。
特に、2025年の上海モーターショーを見て、その変化をより強く実感しました。
チューリング社は、最初からE2E方式によって完全な自動運転を目指しているのですよね？

YAMAMOTO, ISSEI 5)
はい、その通りです。従来の自動運転は、「認知」「予測」「判断」「制御」といったモジュールが個別に存在し、それぞれのステップを踏んで処理していました。
しかし現在では、一貫したネットワークを用いる方式に移行しています。
最終的には、物事を分類して処理するよりも、単一のネットワークを使い、「何が必要で、何が不要か」という判断を人間が行うのではなく、AIによって実行する、という考え方です。

PARK, JEONGGYU 6)
AIを用いてE2E方式で自動運転を行う場合、他の競合企業も皆E2E方式を採用してきたとしたら、どのように差別化を図ることができるのでしょうか？
AIといっても、結局のところ良い成果を出す企業もあれば、あまり成果を出せない企業もありますよね？

YAMAMOTO, ISSEI 6)
私たちはデータを自ら収集しています。したがって、AIを学習させるためのデータを非常に高いレベルで管理することを目指しています。
AIの学習用データを作るためには、人間が実際に道路を運転してデータを取得する必要があります。ですから、当社の現場をご覧いただければ分かると思いますが、優秀なドライバーを採用し、十分にトレーニングした上で、実際の道路で走行データを収集しています。
その後、そのデータをクレンジング（data cleansing）し、バリデーション（validation）を行い、正しいAIモデルを構築して使用しています。
途中で結果が良好かどうかを確認し、もし良くない場合にはデータの取得方法を少し変えてみて、改善されるかどうかを自ら検証しながら進めていきます。
つまり、一言で言えば内製化しています。
このような取り組みは、エンジニアの頭の良し悪しの問題ではなく、会社組織の構造や責任感の問題だと考えています。もちろん、優秀なAIプログラマーがいることが前提にはなりますが、それに加えて組織としての体制や文化が極めて重要だという認識を持っています

PARK, JEONGGYU 7)
最近、上海モーターショーに行ってきました。そこで、Horizon Robotics（地平線）という会社が開発した自動運転システムを搭載した車に試乗しました。
複雑な中国の道路を、ほぼ1時間にわたって自動運転で走行し、人間の介入は1回程度というレベルでした。
かつてとは違い、中国がAI分野で非常に速いスピードで自動運転システムを構築していることに驚きました。
なぜこれほどまでに急速な発展が可能だったのでしょうか？

YAMAMOTO, ISSEI 7)
今この分野に飛び込んでいる人たちは、基本的にある程度は頭の良い人たちです。
最終的に必要なのは、どれだけ真剣に課題と向き合うか、使命感があるか、そしてこの仕事を心から愛しているかどうか、ということだと思います。
そして経営者の役割は、そうした人たちが仕事をするうえでの障害を取り除くことです。
特に日本や韓国は、まるで双子のように似ている部分が多く、官僚的な傾向が強いですが、それに対して中国の最近のIT系スタートアップの創業者たちは、人々がその能力を存分に発揮できるような環境を作っている。
それが、中国における急速な発展の理由なのではないでしょうか。

PARK, JEONGGYU 8)
現在、チューリングは2030年に完全自動運転の実現を目標としています。
2030年というと、もうあと5〜6年しか残されていませんが、それは、もしルールベース方式であれば自動運転のレベルは線形的にゆっくりと向上していくのに対し、チューリングが目指すE2E方式であれば指数関数的にレベルが急成長する可能性がある、と考えているからでしょうか？

YAMAMOTO, ISSEI 8)
最近では、LLMやChatGPTのような技術が非常に高いレベルに達し、一定の常識を持ったAIが生まれつつあります。
そうした進展を見る限り、2030年に完全自動運転が実現できない理由が、私には見当たりません。

PARK, JEONGGYU 9)
チューリングは他社と比べて、VLM（Vision Language Model）にかなり力を入れているという印象を受けました。それはなぜでしょうか？

YAMAMOTO, ISSEI 9)
完全自動運転を実現するには、そのシステムが**常識（common sense）**を持っていることが絶対に必要です。
それは単に車が白線の間を走ればよい、という話ではなく、**身体性（Embodiment）**を備えた存在として設計されるべきだと考えています。
たとえば、2〜3歳の子どもを想像してみてください。
彼らは身体を持った知性体として生まれていますが、まだその身体性を完全に獲得してはいません。
知能を完全には得ていないために、さまざまな行動を取ります。
物を投げたり、口に入れてみたり、触ってみたり、ときには高い所から落ちて頭をぶつけて泣いたりします。
それは、物理空間の中で「ある行動を取ったとき、どのような結果や副作用が生じるのか」を学習しているのです。
したがって、自動運転のためのAIを作るには、こうした経験を積ませる必要があります。
そのために、まず私たちは大規模な走行データの収集を行っています。
自動運転を実現するには、まず「運転とは何か」をAIに教えなければならず、それに応じた膨大な量のデータが必要となります。
例えば、私たちは毎日8時間ずつ、朝5時に集合し、夜23時まで運転しています。もちろん途中に交代時間はありますが、年間355日、週末も含めて稼働しています。
実際、チューリングで一番大きなチームはAIチームではなくデータ収集チームです。
このチームには、かつて自動車メーカーでテストドライバーをしていた方や、警視庁で白バイ隊の指導者だった方、あるいはレースドライバー出身で反射神経と運転技術に優れた方々が所属しています。
そうした方々の「運転が上手いとはどういうことか」という知見を、そのまま経験としてAIに伝えるという方法で学習を進めています。
そしてもう一つ、チューリングは**高度なVLM（Vision Language Model）**の開発にも取り組んでいます。
VLMはLLM（Large Language Model）の次の概念であり、「Vision」は視覚情報、「Language」は言語を意味します。
それらを統合した「視覚-言語モデル」と呼べるものであり、自動運転AIに常識や文脈理解を持たせるための重要な要素です。

PARK, JEONGGYU 10)
VLMに取り組むには、相当なレベルの投資が必要なのではありませんか？

YAMAMOTO, ISSEI 10)
私たちの会社にとっては、ChatGPTのようにすべてを知っているようなものを作る必要はありません。
必要なレベルに達していれば十分なのですが、それでも道路や交通に関する情報だけでなく、やや高度な領域である「人間に対する理解」まで可能にしようとしています。
一定のバランス感覚が求められる部分だと考えています。

PARK, JEONGGYU 11)
中国に行ってみると、Horizon Robotics（地平線）という自動運転システムを開発している会社があり、ここではSoC（システムオンチップ）まで自社で開発しています。
一方で、Momenta（モメンタ）という会社はSoCは作らず、自動運転システムのみを開発して完成車メーカーに提供しています。
現在、チューリング社はSoCの設計まで行う予定はありますか？

YAMAMOTO, ISSEI 11)
チューリングでは現在、SoCにはNVIDIAを使用しています。
もちろん、SoCを搭載するボード全体は私たち自身が設計していますし、ミドルウェアも自社で開発しています。
現時点ではSoCそのものの設計までは行っていませんが、“悲願”と呼びたくなるほど、ぜひ取り組んでみたいという思いは強く持っています。

PARK, JEONGGYU 12)
現在、チューリングが開発している自動運転ソリューションは、完成車メーカーへの提供を目指しているのですか？
それとも、自社で電気自動車を製造するところまでを視野に入れているのでしょうか？

YAMAMOTO, ISSEI 12)
自社で電気自動車を製造するところまでは考えておらず、自動運転システムを開発し、それを完成車メーカーに提供することを目指しています。
もちろん、自動車メーカーが車両を開発する初期段階から参加し、センサーやさまざまなデバイスを適切に取り付けられるように、共同で作業を進めていく必要はあると考えています。

PARK, JEONGGYU 13)
トヨタは中国でMomenta（モメンタ）の自動運転ソリューションを導入して車両を製造し、かなりの販売実績を上げているそうです。
結局、チューリングもMomentaと似たビジネスモデルだと考えてよいのでしょうか？

YAMAMOTO, ISSEI 13)
はい、その通りです。ただ、中国のMomentaが海外市場に進出するのは難しいのではないかと思っています。
そのような状況の中で、英国にはWayve（ウェイヴ）という企業がありますが、我々にはまだある程度の時間があります。その間にチューリングとしては自動運転ソリューションをしっかりと作り上げていけばよいと考えています。

PARK, JEONGGYU 14)
Momentaの技術レベルはどの程度だとお考えですか？

YAMAMOTO, ISSEI 14)
正直に言って、私はMomentaをリスペクトしています。
アメリカでテスラの自動運転や、イギリスでWayveの車に乗ったことはありますか？
Momentaはテスラのレベルにはまだ達していないかもしれませんが、それでもかなり高いレベルの自動運転が実現できていると思います。

PARK, JEONGGYU 15)
アメリカやヨーロッパには、自分の予算ではなかなか足を運んで調査するのが難しいため、実際に試乗することはできていません。
日本や中国であれば、自分で直接訪れて調査を行っています。
現在の日本の完成車メーカーの自動運転技術のレベルや方向性について、どのようにお考えですか？

YAMAMOTO, ISSEI 15)
従来の完成車メーカーは、どうしても還元主義的な思考やウォーターフォール型の開発プロセスに慣れているため、アジャイル開発やAIを活用したE2E方式への移行は容易ではないと思います。
そうした中で、トヨタは中国のMomenta（モメンタ）の技術レベルを評価し、現在では日産もイギリスのWayve（ウェイヴ）と共に自動運転ソリューションを共同開発するなど、AI中心（AI-centric）の企業との協業を始めています。
私たちチューリングも、そうした流れに乗って事業を展開していきたいと考えています。
テスラは、ハードウェアとソフトウェアの両方を自社で開発できる唯一の企業であり、本当にすごい存在だと思います。それが可能なのは、創業者がハードとソフトの両方を深く理解している人物だからだと考えています。
中国でも、AIを中心に据えた企業が急速に成長しているのは、ソフトウェア出身の創業者が多いためでしょう。
とはいえ、私たちチューリングは、そうした競合に打ち勝ちたいと思っています。

PARK, JEONGGYU 16)
最後の質問になりますが、チューリング社を訪問した際、「We Overtake Tesla」という言葉が会社のビジョンのように大きく掲げられているのを見ました。
普通の企業ではあまり見ない光景だったので、少し驚きました。その言葉に込めた思いや背景を教えていただけますか？

YAMAMOTO, ISSEI 16)
テスラは、自動車産業に革命を起こした、本当に尊敬すべき企業です。
なぜ私たちがこのように大胆なミッションを掲げたのか、その理由を説明させてください。
「AIで人々をワクワクさせよう」といった、誰もが賛成できるようなミッションは絶対に掲げないと、創業前から決めていました。
スタートアップの本質は、世の中に革新を問いかけることにあります。だからこそ、私たちのミッションは万人に賛同されるものではありません。本当の革新は、いつの時代も必ずしも全員の支持を得られるものではないからです。
私たちは、目標が大きく、人によって賛否が分かれるようなミッションを持つべきだと、創業前から決めていました。
たとえば「We Overtake Tesla（私たちはテスラを超える）」と掲げておけば、会社の日々の意思決定すべてが
**「これはテスラを超える方向なのか」**という基準で行われるようになります。
チューリングは、大きくなってテスラを超えるか、そうでなければ滅びるか、どちらかしかありません。
それはこれまでずっとそうでしたし、これからも変わることはありません。

朴教授がチューリングの共同創業者兼最高人事責任者（CHRO）である青木俊介とポーズを取った

다쏘가 SDV세션서 ‘맥도날드’를 말한 이유

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-12 15:56:07+0900

5월 말, 서울 코엑스에서 열린 ‘2025 다쏘시스템 3D익스피리언스 컨퍼런스 코리아’에서 열린 소프트웨어 정의 자동차(SDV)를 위한 특별 세션. 다쏘시스템의 마시모 프란도(Massimo Prando) 3DEXCITE 사업/영업 총괄은 예고 없는 강연을 시작했다. 아젠다에 없던 이 숨은 강연은 ‘맥도날드’ 이야기로 시작됐다. 혼다의 이 프로젝트는 소프트웨어 정의 자동차와 다쏘시스템에게 어떤 의미였을까.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

“2014년, 혼다와 함께 시작한 프로젝트를 기억합니다. 제 스마트폰을 확인하니 이를 위한 제 첫 발표자료가 2014년 9월 3일로 돼 있네요. 우리는 프로젝트를 ‘소프트웨어 정의 모빌리티(SDM)’라고 불렀습니다. 그런데 정말 흥미로운 점은 이니셔티브의 첫 프로젝트가 미국에서 시도됐고, 믿기 어렵게도 ‘맥도날드’를 위한 것이었습니다. 차량 플랫폼 자체나 내부 기능을 위한 것이 아니었습니다! 미국 내 혼다 운전자들이 더 빨리 맥도날드 햄버거를 받도록 하기 위한 것이었습니다.”

5월 말, 서울 코엑스에서 열린 ‘2025 다쏘시스템 3D익스피리언스 컨퍼런스 코리아’에서 열린 소프트웨어 정의 자동차(SDV)를 위한 특별 세션에서 다쏘시스템의 마시모 프란도(Massimo Prando) 3DEXCITE 사업/영업 총괄은 이렇게 강연을 시작했다.
그런데 왜 아젠다에도 없던 이 강연이, 그것도 혼다의 ‘맥도날드’ 에피소드로 시작했을까? 답부터 말한다면, 다쏘시스템은 SDV의 진실된 목표, 그 전환을 위한 고민의 시작과 끝, 그 과정이 모두 ‘사용자(운전자) 경험’의 혁신에 있다고 말하고 싶었던 거다.

차량의 기능을 지속적으로 업데이트하고 개선하는 것, 한 가지가 바뀌더라도 이를 더욱 신속하고 완벽(안전)하게 관리하고 적용해내는 것, 차량의 개발부터 제조, 운영, 서비스까지 모든 분야에 대해 다쏘시스템의 통합적인 플랫폼과 툴 지원이 단지 기술적 완성에 그치지 않고 운전자와 사용자에게 가치와 경험을 제공하는 것을 고려한다는 것이다.
그러니까, 마시모 프란도 총괄, 그리고 김태현 파트너, 김기태 파트너, 진병률 파트너의 SDV 특별강연은 다쏘가 10년 전부터 SDV를 정의하고 다듬어온 방향이자, 여전히 나아가야할 여정에 대한 것이었다. 단순히 ‘자동차’란 제품을 재정의하는 것이 아니라, 이를 어떻게 제공하고 서비스할 것인가에 대한 전체 비즈니스 모델 자체를 재정의하고 구현하는 전략, 실행가능한 솔루션에 대한 탐색이었다.

경험의 디자인

“혼다의 고민은 간단한 기능 추가나 새로운 디스플레이 디자인이 아니었습니다. 질문은 ‘경쟁사와 근본적으로 다른 모빌리티 경험을 어떻게 창조할 수 있을까?’였습니다. 그래서 이들은 자동차란 공간에서 새로운 사용자 인터페이스(UI)와 경험(UX)을 정의하고자 했습니다. 데스크톱에서 모바일로 전환되는 컴퓨팅의 흐름을 넘어 자동차 자체가 새로운 컴퓨팅 환경으로 자리 잡고 있는 점에 착안했습니다.” 프란도 총괄이 말했다.

예를 들어, 차량 잠금장치가 소프트웨어로 정의된다면? 차에 탑승하기 전부터 어떻게 사용자가 차와 연결되고 어떻게 차를 이용할까, 그에 따른 사용자 인터페이스는 어떻게 재정의해야할까, 단순히 대시보드를 새롭게 하거나 새로운 스크린이나 기능을 추가하는 것을 넘어 그 경험이, 그들 제품이 경쟁사와 어떻게 차별화되고 고객에게 받아들여질 수 있을까를 고민하는 것이다.
이런 정치, 경제, 사회, 생활, 기능과 안전 등 복잡한 요소가 얽힌 환경에서 올바른 접근은 단순 소프트웨어 흐름으로 해낼 수 없다. 그 방법은 사용자 경험을 가상 환경에서 완벽히 시각화하고 시뮬레이션하는 것일 수 있고, 프란도 총괄은 여기서 ‘플랫폼’ 중심의 접근을 강조했다.

모든 소프트웨어 시스템과 구성요소, 사용자 경험을 데이터로 연결해 통합적으로 관리할 수 있을 때 진정한 의미의 혁신이 가능하다. 그리고 이것은 3DEXCITE가 지원하는 역할 중 하나다. 3DEXCITE는 복잡한 시스템 아키텍처와 사용자 경험을 현실적이고 역동적인 가상 환경으로 구현한다. 이를 통해 기능뿐만 아니라 햅틱 피드백, 인체공학 등 다양한 면까지 세밀하게 테스트하고 개선할 수 있도록 한다.

프란도 총괄은 “미래 모빌리티의 경쟁력은 결국 데이터와 사용자 경험을 얼마나 빠르고 효과적으로 업데이트하고 관리할 수 있는지에 달려 있습니다. 이를 위해서는 AI를 활용한 가상 환경과 긴밀한 협업도 필수적입니다. 우리는 지금 더 넓고 깊은 소프트웨어 정의 모빌리티의 세계로 나아가고 있습니다”라고 말했다.

SDV 전략과 비전

“SDV의 본질은 자동차의 모든 기능이 소프트웨어로 구현되는 것입니다. 기계 중심 설계에서 자동차는 소프트웨어와 클라우드를 포함한 디지털 중심 설계로 변화했고, 이제는 사용자 경험과 개인 맞춤형 설정으로 진화할 것입니다.”
김태현 파트너는 SDM, SDV에 대한 기술적 개념과 접근 방법론을 전달하기 시작했다.

SDV의 가장 큰 특징은 지속적인 업데이트와 모듈화된 구조다. 이는 OTA(Over-The-Air) 기술을 통해 소프트웨어를 원격으로 업데이트하고 차와 사용자 간 커넥티비티를 유지하는 환경을 의미한다. 또 API, 서비스 지향 아키텍처(SOA), 컨테이너 및 가상화 기술을 활용해 안전하고 효율적인 관리 시스템을 갖추는 것이다. 이런 기술적 요소들은 SDV가 지속적으로 변화하며 발전할 수 있는 기반이 된다.

다쏘시스템과 SDV 단체들의 최대 고민은 ‘개발 복잡성’이다. 자동차 개발 프로세스가 소프트웨어 중심으로 재편되면서 하드웨어와 소프트웨어가 독립적으로 관리되면서도 동시에 통합적으로 운영돼야 하는 것이다. 이를 위해 다쏘시스템은 두 가지 가치 흐름(Value Stream), 즉 ‘디지털 밸류 스트림’과 ‘피지컬 밸류 스트림’을 활용해 물리적인 차량과 소프트웨어 시스템을 지속적이고 유기적으로 연결하도록 하고 있다. 여기서 중요 전략은 기존 시스템 엔지니어링 방식인 전통적인 V모델과 현대적인 애자일(Agile) 방법을 융합한 통합 개발 프로세스의 구축이다. 이를 통해 하드웨어와 소프트웨어를 별도 개발하면서도, 필요할 때 통합하고 빠르게 업데이트할 수 있는 유연성을 확보할 수 있다.

“다쏘는 이런 접근법을 ‘시프트 레프트(Shift Left)’와 ‘시프트 노스(Shift North)’란 개념으로 설명합니다. 전통적으로 후반 단계에 검증하던 작업을 설계 초기(시프트 레프트)부터 진행하고, 하드웨어 독립적인 사용자 편의 소프트웨어는 빠르게 개발(시프트 노스)해 지속적인 업데이트를 가능케 한다는 것입니다.” 김태현 파트너가 말했다.

이를 구체화하기 위해 다쏘시스템은 ▶통합된 아키텍처를 통한 복잡성 관리 ▶PLM과 ALM의 유기적 연결을 통해 하드웨어-소프트웨어의 통합 개발 환경 구축 ▶버추얼 트윈(디지털 트윈) 기술을 활용한 빠른 검증 환경 조성 ▶협업 및 추적성을 높이기 위한 데이터 기반 개방형 플랫폼 구축 등 4가지 전략으로 SDV 개발을 지원하고 있다.
다쏘의 이런 전략적 접근은 단순 개념이 아닌, 이미 실제 산업 현장에서 즉시 적용 가능한 프로세스로 제공되고 있다. 특히 미들웨어를 활용해 하드웨어를 추상화하고 자동차 OS를 중심으로 다양한 소프트웨어 기능을 OTA 방식으로 관리할 수 있는 환경을 마련하고 있다.

“다쏘시스템의 SDV 전략은 변화에 대한 명확한 비전을 갖고 있고, 자동차 업계가 소프트웨어 중심으로 전환하는 데 필요한 핵심 역량을 제공하고 있습니다. 다쏘시스템의 솔루션은 지속적으로 발전하며 SDV 시대의 복잡한 도전 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.”
김태현 파트너가 말했다.

성공이 반영된 SDV 솔루션

“테슬라는 ‘지속가능한 에너지 전환을 가속화한다’는 미션 아래, 수직 통합, 속도, 혁신이라는 세 가지 핵심가치를 독특한 전략으로 펼치고 있습니다. 이 전략의 핵심은 바로 수직 통합인데, 테슬라는 제품 개발 처음부터 끝까지 모든 프로세스를 내부에서 직접 관리하는 방식을 고수하면서 진정한 의미의 품질과 혁신적 속도를 달성하고 있습니다. 그들은 모델 S 출시, 즉 양산체계에 돌입하면서 실제 배터리 솔루션, 에너지 솔루션, 그리고 모델 S 자체의 대규모 생산에 맞춘 제조, 품질, 생산 정보를 포함한 전반적인 통합 정보 관리의 필요성을 강하게 느겼습니다.”
김기태 파트너는 SDV의 전개와 함께 제조기업의 업무 환경에 요구되는 근본적인 전환, 그리고 다쏘의 전략이 실제 현장에서 어떻게 적용돼 성과를 내고 있는지 소개했다.

테슬라는 초기부터 전사적인 업무 프로세스를 디지털화하기 위해 다쏘시스템의 3DEXPERIENCE 플랫폼을 채택했다. 테슬라는 기존 ERP 시스템이 자신들의 비즈니스 모델과 맞지 않자, 25명의 인력으로 4개월 만에 3DEXPERIENCE 기반의 자체 ‘Tesla Warp ERP’를 구축했다. 이 Warp ERP는 모든 엔지니어링 데이터와 제조 정보를 하나로 연결하고 추적하며, 실시간으로 원가와 품질 영향을 분석할 수 있는 데이터 통합 환경을 제공한다. 결과적으로 테슬라는 이를 통해 개발 시간을 40% 단축했다.

“데이터 중심 접근은 생산 영역에도 확장됐습니다. 테슬라의 기가팩토리는 디지털 제조 환경을 갖추고, MES까지 완전 디지털화된 상태로 운영됩니다. 이 시스템은 생산 프로세스 전반에 걸친 작업 지시서를 디지털 형태로 제공하며, 생산 정보와 품질 데이터를 완벽히 통합하고 있습니다.”

테슬라의 접근 방식이 단번에 대규모로 이뤄졌다면, 중국의 니오(NIO)는 테슬라의 성공 모델을 벤치마킹하면서도 점진적이고 단계적인 접근 전략이다. 설계 환경부터 시작해 점차 검증 환경과 생태계 구축으로 나아갔고, 이 과정에서 지속적으로 협력업체와 협업 체계를 강화해 나갔다.

“저희 다쏘시스템이 솔루션을 이야기할 때 항상 ‘3DEXPERIENCE’를 강조하는 이유가 있습니다. 고객으로부터 얻은 이런 수많은 경험과 실제 사례를 솔루션에 녹여내고, 이를 패키지로 구성해 다시 고객에게 제공합니다. 이런 방식으로 다양한 개선사항이 솔루션에 반영돼 고객에게 다시 돌아가는 선순환 구조를 이루고 있습니다. 이런 개념이 반영된 SDV 전문 솔루션이 ‘Smart, Safe & Connected’입니다. 테슬라와 니오 등의 여러 성공사례를 바탕으로 구축된 SDV 프로세스를 이 솔루션에 통합했습니다.”

김기태 파트너는 SDV 솔루션의 주요 특징으로 ‘사양 관리’를 꼽았다. 과거 방식은 제품이 공장을 떠나는 순간 완료되는 식이지만 SDV 환경에서는 소프트웨어와 하드웨어가 독립된 구조로, 제품 출시 이후에도 지속적으로 업데이트가 이뤄진다. 따라서 다쏘시스템은 기존 사양 관리 방식을 넘어 ‘피처(Feature)’, ‘베이스라인(Baseline)’, ‘타임(Time)’이라는 새로운 개념을 통해 관리한다. 이 새로운 구조는 제품 출시 후에도 고객 경험을 중심으로 지속적인 개선과 업데이트가 가능하도록 한다.

제품 개발 초기 단계부터 품질을 확보하는 전략도 강조했다. 전통적인 방식은 제품이 구체화된 후에야 품질 활동이 이뤄졌으나, 테슬라 등은 개념 설계 단계부터 FTA(고장 트리 분석) 및 FMEA(고장모드 및 영향분석)를 수행해 품질과 안전 리스크를 사전에 제거했다. 이런 모든 활동은 데이터의 완벽한 통합과 추적성을 중심으로 이뤄지고, 3DEXPERIENCE 플랫폼은 요구사항 정의부터 제품 출시까지 모든 엔지니어링 데이터를 일관되게 연결하고 관리한다. 이는 단순히 데이터 연결성을 확보하는 것이 아니라, 설계 변경 시 영향의 분석, 품질 및 원가 측면의 변화까지 신속하게 판단할 수 있도록 지원한다.

ALM과 PLM의 유기적인 연계도 빼놓을 수 없다. 다쏘시스템은 단순 연계가 아니라 실제 비즈니스 목적에 맞는 전략적 수준의 연계를 구현한다. 즉, 모든 개발 과정의 세부 작업이 아니라 주요 품질 이슈와 기능 중심의 데이터만을 PLM 환경에서 관리해 개발 효율성과 품질 보증을 동시에 확보한다. JIRA나 GitLab 같은 툴과의 유연한 연결을 통해 원본 데이터의 무결성을 유지하는 방식을 채택한다.

“ALM과 PLM을 연결할 때 가장 중요한 것은 ‘왜 연계를 하는가’입니다. 명확한 목적과 유효한 시나리오 없이 단순 연계를 시도할 경우, 그 연계는 오히려 데이터 혼란을 야기할 수 있습니다. ALM과 PLM의 연계는 모든 개발 세부 작업까지 PLM이 간섭하는 것이 아니라, 전략적인 수준에서 피처 중심의 산출물과 품질 이슈만을 추적하고 관리함으로써 개발 효율성과 품질 보증을 동시에 확보하는 접근입니다. 이를 가능하게 하기 위해 무엇보다 오픈니스(Openness) 가 핵심적인 전제 조건입니다.”

또, 다쏘는 기존 BOM이 기능 단위와 구조 단위로 분리돼 있어 혁신을 가로막는 문제를 해결하기 위해 물리 구조를 손상시키지 않으면서도 기능 중심으로 재구성할 수 있는 ‘가상 BOM’ 방식을 도입했다. 이를 통해 존 단위의 유연한 구조 설계와 사회적 영향까지 고려한 리스트럭처링을 가능하게 한다.

모빌리티의 도전과 해법

“자동차 산업의 변화는 더 이상 단순히 전기차와 자율주행 도입에 그치지 않습니다. 전기-자율주행, SDV와 함께 제조환경 자체도 이처럼 급격히 진화하면서 기업은 지속가능한 생산 방식과 핵심 인재 확보, 그리고 AI와 같은 혁신 기술의 활용 방안까지 고려해야 하는 상황입니다. 이런 변화 속에서 개발 환경도 근본적으로 바뀌어야 할 뿐만 아니라, 기존 레거시 시스템과 데이터 기반 시스템 간 유기적인 연결도 필수적입니다.”
진병률 파트너는 자동차 산업이 당면한 환경을 말하면서, 구체적으로 ▶설계 최적화를 위해 혁신적 접근 도입 ▶요구사항의 효율적 검증 및 테스트 ▶가상 환경과 실제 환경의 균형 ▶급변하는 고객 요구를 신속히 만족시키는 시스템 구축 ▶이 모든 과제를 효율적으로 관리할 수 있는 통합 운영 시스템을 강조했다.

종합하자면, 이런 과제 해결을 위해 다쏘시스템은 4가지 기본 전략을 시행 중이다. 첫째는 MBSE(Model-Based Systems Engineering)를 활용한 아키텍처 기반 접근법이다. 이는 제품의 설계 초기부터 요구사항을 명확히 하고, 체계적인 모델 기반의 검증을 통해 전체 개발 프로세스를 단순화하고 정확도를 높이는 전략이다.
둘째는 하드웨어와 소프트웨어의 통합 개발 환경 구축이다. 다쏘는 이를 PLM 기반으로 통합된 컨피규레이션 관리 시스템을 통해 해결한다. 셋째는 개발 초기에 검증 및 테스트를 수행하는 시프트 레프트(Shift Left) 접근 방식으로, 설계 단계에서 시뮬레이션과 가상 테스트를 통해 문제를 조기에 발견하고, 실제 시험에 드는 비용과 시간을 줄이는 것이다. 그리고 마지막은 개방형 플랫폼을 활용한 글로벌 협업과 철저한 추적성 관리다. 개방형 개발 환경을 통해 하드웨어와 소프트웨어 개발 과정에서 생성되는 데이터와 변경 이력을 명확히 기록하고 추적할 수 있도록 시스템을 구축하는 것이다. 이를 통해 투명한 업무 관리와 의사결정이 가능해진다.

숨은 강연에서 마시모 프란도 총괄이 ‘맥도날드’ 이야기를 꺼낸 것은 소프트웨어 정의 모빌리티의 본질이 사용자의 일상 경험과 가치를 혁신하는 데 있고, 이를 위한 다쏘시스템의 모든 기술과 전략적 접근의 출발점과 종착점, 그리고 그 과정이 바로 여기에 있음을 말하기 위함이었다.
다쏘의 SDV 스페셜 세션은 SDV 개발을 위한 효율성과 기술적 완성을 넘어, 사람을 향한 진정한 모빌리티 혁신으로 향하는 긴 여정에 대한 것이다. 고객과 사용자 중심의 가치 설계와 유연하고 확장가능한 플랫폼 환경 구축은 미래 모빌리티 산업에서 기업이 경쟁력을 확보할 수 있는 핵심 툴이다.

When European Craft Meets Software-Defined Mobility

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-11 15:38:20+0900

INTERVIEW Markus Rettstatt, Vice President of Mercedes-Benz Tech Innovation

Software-Defined Vehicles (SDVs) are reshaping the automotive industry far beyond OTA updates.
Markus Rettstatt, Vice President of Mercedes-Benz Tech Innovation, calls this shift a “seismic change in how value is created,” highlighting code-first development, open-source collaboration, AI, Rust, and modular architectures as the key pillars.
More than technology, he stresses the importance of organizational culture and developer experience, calling for shared standards and collaborative ecosystems between Europe and Asia.
This interview with Rettstatt offers a compelling look into how a traditional OEM is navigating its transformation toward a software-driven future.

written by Sang Min Han_Han@autoelectronics.co.kr

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The rise of software-defined vehicles is not merely an evolution of OTA capabilities
- it marks a tectonic shift in how value is created in the automotive industry.
To remain at the forefront, Europe and legacy players must rethink their roles across three strategic dimensions: platform innovation, ecosystem agility, and cultural reinvention.

To begin with, could you please tell us about Mercedes-Benz Tech Innovation and your role and mission within the group?
Rettstatt       Thank you for having me. Mercedes-Benz Tech Innovation GmbH is the largest German software hub within Mercedes-Benz AG. As a 100 % subsidiary and strategic partner exclusively for Mercedes-Benz we develop technological innovations, digital products, and advanced software solutions. As Vice President Software Defined Car, I lead our efforts in Software-Defined Vehicles (SDVs) and ADAS/Autonomous Driving. I work closely with the Chief Software Officer and Chief Engineer of Mercedes-Benz AG to drive enterprise-wide software transformation - with a particular focus on open-source collaboration for non-differentiating middleware.

Mercedes-Benz - and indeed all players - are recognizing that SDVs represent not just an evolution in OTA-based services,
but a fundamental transformation of the entire automotive industry structure. In your view, what must Mercedes-Benz, Europe, or the traditional automotive sector achieve to retain leadership in this transition?
Rettstatt       The rise of software-defined vehicles is not merely an evolution of OTA capabilities - it marks a tectonic shift in how value is created in the automotive industry. To remain at the forefront, Europe and legacy players must rethink their roles across three strategic dimensions: platform innovation, ecosystem agility, and cultural reinvention.
While Chinese EV makers enjoy first-mover advantages, Europe retains formidable strengths - engineering excellence and brand equity among them. Leadership will depend on executing resilient, upgradeable platforms, enabling collaborative ecosystems, and fostering a culture that puts software first.
We must also harness Europe’s regulatory leadership. For example, streamlining certifications for OTA and cybersecurity across EU markets will accelerate time-to market. Pan-European initiatives - like battery digital twins or V2X infrastructure - are critical. The goal isn’t just to adapt to the SDV era, but to redefine it in a European context - blending cutting-edge software with a legacy of quality, safety, and sustainability.

We often hear that the SDV journey fundamentally starts with semiconductors and the evolution of vehicle E/E architecture.
Could you elaborate on the key issues and challenges related to modular SoCs, chiplets, centralized and zonal architectures?
Rettstatt       The SDV transformation begins with silicon and E/E architecture, but it’s true impact is measured in customer delight, not circuit diagrams.
Modular SoCs and centralized compute platforms allow vehicles to evolve like smartphones - delivering new autonomy or infotainment features via software updates.
Zonal architectures reduce wiring complexity, freeing space for immersive displays or sustainable materials. Chiplets and domain controllers optimize performance and cost - but customers care about outcomes: fewer recalls, smoother updates, and smarter in-cabin experiences.
Crucially, these architectures must support personalization without complication. A centralized platform infused with AI can learn driver behavior - adjusting ride comfort, entertainment, and energy use accordingly. No technical jargon needed, just a car that anticipates.
To succeed, automakers must abstract this complexity through tight collaboration with chipmakers and cloud providers. Let developers build apps people love, while ensuring robust cybersecurity under the hood. In the end, customers won’t rave about zonal architecture - they’ll rave about cars that feel alive. The silent hero? A tech stack that enables continuous innovation without ever demanding the spotlight.

Different players seem to emphasize different foundations for SDV - some highlight ‘data-centric’ approaches, others ‘scalability’, ‘customer experience’, or ‘code-first’ development. You’ve been an advocate for architecture-driven development and the “code-first” approach. Why do you believe this principle should take precedence?
Rettstatt       “Code-First” is a pragmatic enabler for automotive open-source progress. It means prioritizing working, production-grade software - secure protocols, CI/CD pipelines, and real-time telemetry - over speculative standards that remain unimplemented.
By embracing a “code-first” mindset, we accelerate innovation without compromising safety. The key lies in open governance: creating transparent, inclusive processes that ensure trust, quality assurance, and long-term cross-industry compatibility. This isn’t anti-standard - it’s a faster, more collaborative path to trustworthy, testable standards that actually scale.

From your viewpoint, what does AI mean for SDVs? And how can we safely integrate adaptive AI into mission-critical systems while also contributing to global standardization efforts?
Rettstatt       AI is a fundamental enabler of SDVs - it powers everything from driver assistance to smart energy management and hyper-personalized user experiences. In this context, AI means adaptability: vehicles that learn, improve, and evolve over time.
But mission-critical systems demand safety above all, and AI’s probabilistic nature introduces new risks. This requires a layered approach, integrating AI within a robust safety framework and accelerating standards evolution through the same industry-wide collaboration and open governance principles we champion for 'code-first' development.
Real-time monitoring, deterministic fallbacks, and rigorous testing are essential. Pair AI with traditional controls to guarantee predictability - even in edge cases. At the same time, we must engage with emerging global regulations, from the EU AI Act to ISO efforts, to shape a world where safe, interoperable AI becomes the default, not the exception.

To balance functional safety and development agility, what are the most critical discussions happening around technologies such as POSIX/Linux, Adaptive AUTOSAR, middleware, containerization, or virtualization?
Rettstatt       Balancing safety and agility in automotive software requires thoughtful engineering choices at every layer. Projects like Eclipse S-CORE offer a compelling vision - an open source core stack for high-performance ECUs that complies with strict safety and security standards.
Linux remains dominant for infotainment and connectivity, but its non-determinism makes it unsuitable for safety-critical systems. That’s why we isolate safety domains using hypervisors or certified RTOS, while allowing Linux to handle non-critical functions. This hybrid architecture ensures both flexibility and compliance.
Adaptive AUTOSAR and ASAM have made progress toward openness, but business models and legacy structures often constrain them. The path forward includes modular middleware, containerized workflows, and developer tooling that supports certifiability without sacrificing agility.
Containerization (e.g., Docker) boosts speed, but safety zones may require stronger isolation - achievable via virtualization. A mixed approach - containers for innovation, VMs for safety - is increasingly common. The industry’s task is to orchestrate both with precision and intent.

We understand that SDV development requires different languages and evolving standards across domains. What’s driving these trends, and are you already seeing meaningful changes in real-world development environments?
Rettstatt       The root cause is complexity. SDVs touch everything from brake systems to cloud APIs - each with different reliability, safety, and performance needs.
Traditionally, C++ dominates safety-critical domains. But Rust is gaining ground for its performance and memory safety. Compile-time guarantees help reduce bugs and enable consolidation of previously fragmented codebases. Centralized computing platforms benefit from Rust’s concurrency tools - enabling real-time orchestration across domains.
Beyond tools, it’s a mindset shift. Rust’s ecosystem mirrors the collaborative ethos of modern development. Startups embrace this naturally; legacy OEMs must retrain teams, untangle vendor locks, and invest in software-centric culture. The benefits - faster iteration, fewer bugs - are real, and necessary. SDVs won’t wait for perfection.

One of the major challenges in the SDV transition seems to be organizational. How do you think we can better support developers - through improvements in tooling, simulation, testing environments, and overall developer experience?
Rettstatt       You’re right. Developers are navigating a maze of legacy systems, mismatched tools, and siloed standards, precisely because the cultural and organizational shift we touched on regarding the adoption of new languages like Rust is still underway. That’s why developer experience must be treated as core architecture.
We need unified codebases, harmonized toolchains, and consistent APIs. Clear documentation, simulation frameworks, and real-world use cases help reduce friction.
CI/CD, containerized test environments, and cloud-based dev setups are now essential - not optional.
We’ve already seen progress: teams adopting DevOps principles, cross-silo collaboration, and modern language stacks. But to scale this transformation, we must embed developer-centric thinking into organizational DNA. Empowerment, not gatekeeping, is the new productivity.

Automotive standards need to be living ecosystems
- iterative, testable, and open.
This is how we merge speed with safety and turn standards into enablers rather than roadblocks.

SDV emphasizes openness and collaboration. As the platform expands, so do potential connections with adjacent industries. Why is open-source collaboration so important in this space, and how is Mercedes-Benz navigating the balance between open contribution and commercial differentiation?
Rettstatt       Open-source is strategic infrastructure - it’s like building shared highways so everyone can drive faster. Customers don’t care about proprietary middleware - they care about luxury, safety, and innovation.
By collaborating on non-differentiating stacks, we can focus resources where it matters: on experiences that excite. SDVs interact with smart cities, wearables, and energy grids.
If each OEM builds in isolation, fragmentation kills progress. Openness ensures interoperability, while differentiation defines brand value.
On behalf of Mercedes-Benz, we actively contribute to initiatives like Eclipse SDV, because shared platforms unlock speed, reliability, and trust. This frees our teams to focus on bespoke UI/UX, AI-enhanced autonomy, and the engineering of desire. Open isn’t charity - it’s a catalyst.

There’s a well-known saying that “regulation defines the automotive industry.” In fact, regulation, standardization, and technical leadership often go hand in hand. You once mentioned that “traditional standardization is too slow for SDVs.” Could you explain what you meant by that, and how we can create standards that match the pace of modern software-driven development?
Rettstatt       The challenge is one of rhythm. Hardware development runs in decades; software evolves in weeks. Yet we still treat software standardization like its hardware.
Take OTA updates - once exotic, now expected monthly. If the standards process takes years, it can’t keep up. Instead, as I've advocated, the "code-first" principle should extend to how we develop standards: we must build working code collaboratively and let the standards emerge from practice, not just theory.
Upstream-first collaboration is vital. If a supplier modifies shared code, they must contribute back - preventing fragmentation. We should define modular APIs that encourage reuse but allow brand-specific layers - like Android vs. Pixel or Samsung skins.
And we must modernize governance. Think GitHub workflows, not static PDFs.
Automotive standards need to be living ecosystems - iterative, testable, and open. This is how we merge speed with safety and turn standards into enablers rather than roadblocks.

Finally, do you have any message for developers or policy leaders in Korea, Japan, and the wider Asian automotive ecosystem who are actively thinking about their SDV strategies?
Rettstatt       The SDV transformation is a shared opportunity to co-create the future of mobility. Asia leads in semiconductors, consumer electronics, and manufacturing excellence. By leveraging this strength in open collaboration, we can jointly develop platforms that are safe, adaptive, and globally interoperable.
We’re already working through initiatives like Eclipse SDV to build open, modular software foundations. We welcome even deeper collaboration with Korean and Japanese innovators - your strengths in user-centric design and precision engineering are essential to shaping this era.
We support initiatives that enable this future by investing in shared standards, privacy frameworks, and digital talent. SDVs are not a solo journey - they’re a collective leap.
Let’s build the road together.

유럽의 전통이 소프트웨어를 만날 때

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-11 15:24:10+0900

메르세데스-벤츠 테크 이노베이션 마커스 레트슈타트 부사장
Markus Rettstatt, Vice President of Mercedes-Benz Tech Innovation

소프트웨어 정의 자동차(SDV)는 OTA를 넘어 자동차 산업의 판을 새로 짜고 있다. 메르세데스-벤츠 테크 이노베이션의 마커스 레트슈타트(Markus Rettstatt) 부사장은 이를 “가치 창출 방식의 지각 변동”이라 부르며, 코드 우선(code-first), 오픈소스, AI, Rust, 그리고 모듈형 아키텍처를 핵심 키워드로 제시한다. 그는 특히, 기술보다 더 중요한 것이 조직 문화와 개발자 경험이라 강조하면서 유럽과 아시아가 함께하는 공동 표준과 협업 생태계 구축을 제안했다. 레트슈타트 부사장과의 인터뷰는 전통적인 완성차 기업이 소프트웨어 중심으로 전환하는 여정이었다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

IN ENGLISH

먼저, 메르세데스-벤츠 테크 이노베이션에 대해 소개해주시고, 그룹 내에서 담당하고 계신 역할과 미션에 대해서도 들려주세요?
Rettstatt       초대해 주셔서 감사합니다. 메르세데스-벤츠 테크 이노베이션(Mercedes-Benz Tech Innovation GmbH)은 메르세데스-벤츠 그룹(Mercedes-Benz AG) 산하에서 가장 큰 독일 소프트웨어 허브입니다. 저희는 메르세데스-벤츠의 100% 자회사이자 전략적 파트너로서, 기술 혁신, 디지털 제품, 첨단 소프트웨어 솔루션을 개발하고 있습니다.
저는 소프트웨어 정의 자동차(SDV)와 ADAS/자율주행 부문을 총괄하는 부사장으로, 메르세데스-벤츠의 최고 소프트웨어 책임자(CSO) 및 최고 엔지니어와 긴밀히 협력해 전사적인 소프트웨어 전환을 이끌고 있습니다. 특히, 차별화되지 않는 미들웨어 영역에서의 오픈소스 협업에 중점을 두고 있습니다.

메르세데스-벤츠를 비롯해 모든 자동차 업계 관계자들이 SDV를 단순한 OTA 기반 서비스의 진화가 아니라, 자동차 산업 구조 전반의 근본적인 변화로 인식하고 있습니다. 이런 전환 속에서 메르세데스-벤츠나 유럽, 혹은 전통적인 자동차 산업이 리더십을 유지하기 위해 반드시 달성해야 할 것은 무엇이라고 보십니까?
Rettstatt       SDV의 부상은 단순히 OTA 기능의 진화를 의미하는 것이 아닙니다. 이는 자동차 산업에서 가치가 창출되는 방식 자체가 근본적으로 변화하는 지각변동 수준의 전환입니다. 이 변화의 선두에 서기 위해 유럽과 전통적인 완성차 업체들은 세 가지 전략적 차원에서 자신들의 역할을 재정의해야 합니다. 그것은 바로 ▶플랫폼 혁신 ▶생태계의 민첩성, 그리고 ▶문화적 재구성입니다.
중국의 전기차 기업들이 빠른 시장 진입이라는 이점을 갖는 반면, 유럽은 여전히 강력한 엔지니어링 역량과 브랜드 자산이라는 확고한 강점을 갖고 있습니다. 리더십을 유지하기 위해서는, 유연하고 업그레이드 가능한 플랫폼을 실현하고, 협업 중심의 생태계를 활성화하며, 소프트웨어를 중심에 두는 문화를 구축해야 합니다.
또한 유럽이 보유한 규제 리더십도 적극 활용해야 합니다. 예를 들어, EU 시장 전반에 걸쳐 OTA 및 사이버 보안 관련 인증 절차를 간소화한다면 출시까지의 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 배터리 디지털 트윈이나 V2X 인프라와 같은 범유럽 차원의 이니셔티브도 매우 중요합니다. 우리의 목표는 SDV 시대에 단순히 적응하는 것을 넘어, 유럽의 맥락에서 이 시대를 새롭게 정의하는 것입니다. 즉, 최첨단 소프트웨어 기술과 유럽이 지켜온 품질, 안전, 지속가능성의 전통을 조화롭게 결합하는 것입니다.

SDV의 부상은 단순히 OTA 기능 진화를 의미하는 것이 아니다.
가치가 창출되는 방식 자체가 근본적으로 변화하는 지각변동이다.
이 변화의 선두에 서기 위해 유럽과 전통적인 완성차 업체들은
세 가지 전략 차원에서 자신들의 역할을 재정의해야 한다.
바로 ▶플랫폼 혁신 ▶생태계의 민첩성, 그리고 ▶문화적 재구성이다.

우리는 흔히 SDV 전환의 출발점이 반도체와 차량 E/E 아키텍처의 진화라고 듣습니다. 모듈형 SoC, 칩렛, 중앙집중형 및 존(Zone) 아키텍처와 관련된 주요 이슈나 도전 과제에 대해 설명해주실 수 있을까요?
Rettstatt       SDV 전환은 반도체와 E/E 아키텍처에서 시작되지만, 그 진정한 영향력은 회로도가 아니라 고객의 만족에서 드러납니다.
모듈형 SoC와 중앙집중형 컴퓨트 플랫폼은 차량이 스마트폰처럼 진화할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, 소프트웨어 업데이트를 통해 새로운 자율주행 기능이나 인포테인먼트 기능을 제공하는 것이죠.
존 아키텍처는 배선 복잡도를 줄여주며, 그로 인해 몰입형 디스플레이나 친환경 소재와 같은 새로운 공간 활용이 가능해집니다. 칩렛과 도메인 컨트롤러는 성능과 비용의 균형을 최적화하지만, 고객이 진정으로 신경 쓰는 것은 그 결과입니다. 리콜은 적고, 업데이트는 매끄럽고, 실내 경험은 더 똑똑한 것, 그게 핵심입니다.
무엇보다도, 이런 아키텍처는 복잡함 없이 개인화된 경험을 제공할 수 있어야 합니다. AI가 탑재된 중앙 플랫폼은 운전자의 행동을 학습해 주행 감각, 엔터테인먼트, 에너지 사용까지 자동으로 조정할 수 있죠. 기술 용어는 필요 없습니다. 그냥 ‘내 마음을 알아주는 차’이면 되는 겁니다.
이를 위해서는 자동차 제조사들이 칩 제조사나 클라우드 기업들과 긴밀히 협력해, 이 복잡성을 잘 추상화해야 합니다. 개발자가 사람들이 사랑할 수 있는 앱을 만들 수 있도록 하고, 그 이면에서는 강력한 사이버보안을 보장해야 합니다.
결국 고객은 ‘존 아키텍처’라는 말을 기억하지 않을 겁니다. 대신 ‘살아 있는 것처럼 느껴지는 차’를 기억하겠죠. 이 모든 혁신을 조용히 가능하게 해주는 기술 스택이야말로 진짜 숨은 영웅입니다.

SDV를 바라보는 관점은 기업마다 조금씩 다릅니다. 어떤 곳은 ‘데이터 중심’ 접근을, 또 어떤 곳은 ‘확장성’, ‘고객 경험’, 또는 ‘코드 우선(code-first)’ 개발을 강조하곤 합니다. 부사장님은 특히 아키텍처 중심 개발과 ‘코드 우선’ 접근을 지속적으로 강조했는데, 왜 이 원칙이 우선되어야 한다고 보시는지요? Rettstatt       ‘코드 우선(Code-First)’은 자동차 산업에서 오픈소스 발전을 실질적으로 가능하게 해주는 실용적인 접근입니다. 이는 실현되지 않은 이론적인 표준보다, 실제로 작동하고 배포가능한 수준의 소프트웨어, 예컨대 보안 프로토콜, CI/CD 파이프라인, 실시간 텔레메트리 같은 것들을 우선시하자는 뜻입니다.
이런 마인드셋을 받아들이면, 안전성을 해치지 않으면서도 혁신의 속도를 높일 수 있습니다. 핵심은 ‘오픈 거버넌스’에 있습니다. 투명하고 포용적인 프로세스를 통해 신뢰와 품질 보증, 산업 전반의 장기적인 호환성을 확보해야 합니다.
이것은 기존의 표준화 방식에 반대하자는 것이 아닙니다. 오히려 더 빠르고 협업적인 방식으로, 실제 작동하고 테스트 가능한 신뢰할 수 있는 표준을 만들어가는 길이라고 생각합니다.

SDV 관점에서 인공지능(AI)은 어떤 의미를 가지며, 이런 적응형 AI를 미션 크리티컬한 시스템에 안전하게 통합하는 동시에 글로벌 표준화에도 기여하려면 어떤 접근이 필요하다고 보십니까?
Rettstatt       AI는 SDV의 핵심적인 기반 기술입니다. 운전자 지원 기능부터 스마트 에너지 관리, 그리고 극도로 개인화된 사용자 경험까지, AI는 이 모든 것을 가능하게 합니다. 이 맥락에서 AI는 ‘적응성(adaptability)’을 의미합니다. 즉, 시간이 지남에 따라 스스로 학습하고 개선하며 진화하는 차량이죠.
하지만 미션 크리티컬한 시스템에서는 ‘안전’이 무엇보다 우선입니다. 그리고 AI의 확률 기반 특성은 새로운 위험 요소를 수반합니다. 그렇기 때문에 강건한 안전 프레임워크 안에서 AI를 계층적으로 통합해야 하며, 우리는 ‘코드 우선(code-first)’ 개발에서 강조하는 것과 동일한 업계 간 협업과 오픈 거버넌스를 통해 표준화의 진화를 가속화할 필요가 있습니다.
이를 위해서는 실시간 모니터링, 결정론적 (fallback) 대처 방식, 그리고 엄격한 테스트가 필수입니다. 예측 가능성을 보장하기 위해 AI는 전통적인 제어 시스템과 함께 작동해야 하며, 극한 상황에서도 안정성을 유지할 수 있어야 합니다. 동시에 EU AI Act나 ISO 등의 글로벌 규제 흐름에 적극적으로 참여해, ‘안전하고 상호운용 가능한 AI’가 예외가 아니라 기본이 되는 세상을 함께 만들어가야 합니다.

기능안전성과 개발 민첩성 사이의 균형을 맞추기 위해, POSIX/Linux, Adaptive AUTOSAR, 미들웨어, 컨테이너화, 가상화와 같은 기술을 둘러싼 현재 가장 중요한 논의는 무엇이라고 보십니까?
Rettstatt       자동차 소프트웨어에서 안전성과 민첩성을 조화시키기 위해서는 각 계층에서 신중한 엔지니어링 선택이 필요합니다. 예를 들어 Eclipse S-CORE와 같은 프로젝트는 고성능 ECU를 위한 오픈소스 코어 스택을 안전성과 보안 표준에 부합하게 제공한다는 점에서 매우 인상적인 비전을 보여줍니다.
Linux는 인포테인먼트나 커넥티비티 영역에서 여전히 주도적인 위치를 차지하고 있지만, 비결정론적 특성으로 인해 안전이 중요한 시스템에는 적합하지 않습니다. 그래서 우리는 하이퍼바이저나 인증된 RTOS를 통해 안전 영역을 분리하고, Linux는 비안전 기능을 처리하도록 분리하는 하이브리드 아키텍처를 채택하고 있습니다. 이 방식은 유연성과 규제 준수를 동시에 만족시켜줍니다.
Adaptive AUTOSAR나 ASAM 같은 표준은 개방성을 향해 점차 진전하고 있지만, 비즈니스 모델이나 기존 구조가 여전히 발목을 잡고 있습니다. 앞으로의 방향은 모듈형 미들웨어, 컨테이너 기반의 개발 워크플로, 그리고 인증 요건을 충족하면서도 민첩성을 잃지 않는 개발 도구에 있다고 봅니다.
컨테이너화(Docker 등)는 개발 속도를 크게 높여주지만, 안전 영역에서는 더 강력한 격리가 요구될 수 있고, 이는 가상화를 통해 달성할 수 있습니다. 혁신은 컨테이너로, 안전은 가상 머신(VMs)으로, 이런 혼합 접근 방식이 점점 보편화되고 있습니다. 이제 업계의 과제는 이 두 가지를 정밀하게 조율하고, 목적에 맞게 설계하는 것입니다.

SDV 개발은 도메인별로 다양한 프로그래밍 언어와 진화하는 표준을 필요로 한다고 들었습니다. 이런 흐름을 이끄는 근본적인 요인은 무엇이며, 실제 개발 현장에서는 어떤 변화가 나타나고 있나요?
Rettstatt       이 모든 변화의 근본 원인은 ‘복잡성’입니다. SDV는 제동 시스템부터 클라우드 API에 이르기까지 매우 다양한 영역을 아우르며, 각각은 서로 다른 신뢰성, 안전성, 성능 요구사항을 가집니다.
전통적으로는 C++이 안전이 중요한 분야에서 주로 사용돼 왔지만, 요즘은 Rust가 점점 주목받고 있습니다. Rust는 높은 성능과 메모리 안전성을 동시에 제공하며, 컴파일 타임 보장 덕분에 버그를 줄이고, 과거에 분산되어 있던 코드베이스를 통합하는 데도 도움이 됩니다. 중앙 집중형 컴퓨팅 플랫폼에서는 Rust의 동시성(concurrency) 처리 능력이 특히 빛을 발합니다. 도메인 간 실시간 조율에 효과적이죠.
하지만 이건 단순히 도구의 문제가 아닙니다. 근본적으로는 개발에 대한 ‘사고방식의 전환’이 필요합니다. Rust의 생태계는 현대적인 협업 개발의 정신을 그대로 반영합니다. 스타트업들은 이런 흐름에 자연스럽게 적응하고 있지만, 기존 전통적인 OEM들은 팀을 재교육하고, 벤더 종속 구조를 풀어내며 소프트웨어 중심의 문화에 투자해야 합니다.
이런 변화는 단지 이상적인 미래가 아니라 실제로 효과를 내고 있는 현실입니다. 더 빠른 반복, 더 적은 버그, 이제 SDV의 시대는 완벽할 때까지 기다려주지 않습니다. 지금 바뀌어야 합니다.

SDV 전환 과정에서 가장 큰 과제 중 하나는 이런 조직적인 문제로 보입니다. 툴링, 시뮬레이션, 테스트 환경, 전반적인 개발자 경험 측면에서는 어떻게 개발자들을 더 잘 지원할 수 있을까요?
Rettstatt   맞습니다. 개발자들은 지금도 여전히 레거시 시스템, 서로 맞지 않는 도구들, 그리고 단절된 표준들 사이를 헤매고 있습니다. 특히 Rust 같은 새로운 언어의 도입과 관련된 조직적‧문화적 전환이 아직 진행 중이기 때문에 이런 혼란이 더 크게 느껴지기도 하죠. 그래서 저는 ‘개발자 경험’을 아예 핵심 아키텍처로 간주해야 한다고 봅니다.
우리는 통합된 코드베이스, 정돈된 툴체인, 일관된 API가 필요합니다. 명확한 문서화, 시뮬레이션 프레임워크, 실제 사례 기반의 테스트 환경도 마찰을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다.
CI/CD, 컨테이너 기반 테스트 환경, 클라우드 개발 세팅은 이제 선택이 아니라 필수입니다.
물론 긍정적인 변화도 보이고 있습니다. 팀들이 DevOps 원칙을 받아들이고, 부서 간 협업과 현대적인 언어 스택을 활용하려는 움직임이 확산되고 있습니다. 그러나 이 변화를 더 넓게 확산시키기 위해서는 개발자 중심의 사고방식을 조직 문화 속에 깊이 심어야 합니다. 권한 부여가 곧 새로운 생산성입니다. 이제는 통제를 통해 지키는 것이 아니라, 신뢰와 지원을 통해 성장시켜야 할 때입니다.

자동차 표준은 이제 살아 있는 생태계가 돼야 한다.
반복가능하고, 검증가능하며, 개방돼 있어야 한다.
그래야만 속도와 안전을 함께 충족시키며,
표준을 ‘장벽’이 아닌 ‘기회의 도구’로 만들 수 있다.

SDV는 개방성과 협업을 핵심 가치로 삼고 있으며, 플랫폼이 확장될수록 인접 산업과의 연결 가능성도 함께 커지고 있습니다. 이런 맥락에서 오픈소스 협업이 왜 중요하며, 어떻게 메르세데스-벤츠는 이런 개방에 대한 기여와 상업적 차별화 사이에서 균형을 유지하고 있습니까? ------질문
Rettstatt       오픈소스는 전략적 인프라입니다. 모두가 더 빨리 달릴 수 있도록 함께 만드는 ‘공유 고속도로’ 같은 것이죠. 고객들은 누가 어떤 미들웨어를 자체 개발했는지에 관심 없습니다. 그들이 기대하는 건 럭셔리, 안전, 그리고 혁신입니다.
따라서 차별화 요소가 아닌 공통 기술 스택에서는 협업을 통해 리소스를 절약하고, 그 에너지를 고객을 감동시킬 수 있는 경험에 집중하는 것이 훨씬 효과적입니다. SDV는 스마트시티, 웨어러블, 에너지 그리드와도 긴밀하게 연결됩니다.
만약 각 OEM이 각자 고립돼 개발을 이어간다면, 그 결과는 ‘단절’이고, 이는 결국 진보를 막는 벽이 됩니다. 반대로 개방성은 상호운용성을 가능하게 하고, 차별화는 브랜드 가치를 정의합니다.
메르세데스-벤츠는 Eclipse SDV 같은 이니셔티브에 적극 기여하고 있습니다. 왜냐하면 이런 공유 플랫폼이야말로 속도, 신뢰성, 신뢰를 확보할 수 있는 열쇠이기 때문입니다. 이를 통해 저희팀은 맞춤형 UI/UX, AI 기반 자율주행, 그리고 감성을 자극하는 엔지니어링에 집중할 수 있습니다. 오픈소스는 자선이 아닙니다. 그것은 혁신의 ‘촉매제’입니다.

자동차 산업은 ‘규제가 산업을 정의한다’는 말이 있을 정도로, 규제와 표준화, 기술 리더십이 서로 밀접하게 얽혀 있습니다. 그런데 부사장님은 “전통적인 표준화 방식은 SDV에는 너무 느리다”고 말씀하신 바 있습니다. 어떤 의미인지, 그리고 소프트웨어 중심 개발 속도에 맞는 새로운 표준화 방식은 어떻게 가능하다고 보시는지요?
Rettstatt       여기서 핵심 과제는 바로 ‘속도의 차이’입니다. 하드웨어 개발은 수십 년의 주기로 이뤄지지만, 소프트웨어는 몇 주 만에도 진화합니다. 그런데도 우리는 여전히 소프트웨어 표준화를 하드웨어처럼 느리게 다루고 있는 것이 현실입니다.
예를 들어 OTA 업데이트는 예전엔 매우 낯선 기술이었지만, 지금은 매달 이뤄지는 것이 당연하게 여겨지고 있죠. 그런데 표준화에 몇 년이 걸린다면 이 흐름을 따라갈 수 없습니다. 그래서 제가 강조해 온 것처럼, ‘코드 우선(Code-First)’의 원칙은 표준 개발에도 적용돼야 합니다. 즉, 이론이 아닌 실무 중심으로, 실제 작동하는 코드를 함께 만들어가며 거기서 표준이 자연스럽게 도출되도록 해야 한다는 것이죠.
‘업스트림 우선(Upstream-first)’ 협업도 매우 중요합니다. 예를 들어 어떤 공급업체가 공유 코드를 수정했다면, 그 수정 사항을 다시 커뮤니티에 환원해야 합니다. 그래야 파편화를 막을 수 있습니다. 또, 재사용을 장려하되 브랜드 고유의 차별화도 가능하도록 모듈형 API를 정의해야 합니다. 마치 안드로이드 위에 픽셀 UI나 삼성 UI가 얹히듯이 말이죠.
그리고 거버넌스 방식도 시대에 맞게 바뀌어야 합니다. 더 이상 PDF 문서 중심이 아니라, 깃허브(GitHub) 워크플로처럼 실시간으로 테스트되고 진화하는 형태가 돼야 합니다. 자동차 표준은 이제 살아 있는 생태계가 돼야 합니다. 반복가능하고, 검증가능하며, 개방돼 있어야 하죠. 그래야만 속도와 안전을 함께 충족시키며, 표준을 ‘장벽’이 아닌 ‘기회의 도구’로 만들 수 있습니다.

마지막으로, SDV 전략을 진지하게 고민하고 있는 한국, 일본, 그리고 더 넓은 아시아 자동차 생태계의 개발자들과 정책 입안자들에게 전하고 싶은 메시지가 있으신가요?
Rettstatt       SDV로의 전환은 미래 모빌리티를 함께 만들어갈 수 있는 공동의 기회입니다. 아시아는 반도체, 소비자 전자제품, 제조 경쟁력에서 세계를 선도하고 있습니다. 이런 강점을 개방형 협업과 결합한다면, 안전하고 유연하며 글로벌하게 상호운용 가능한 플랫폼을 함께 개발할 수 있습니다.
우리는 이미 Eclipse SDV와 같은 이니셔티브를 통해 개방형 모듈형 소프트웨어 기반을 구축하고 있으며, 한국과 일본의 혁신가들과 더 깊은 협력을 기대하고 있습니다. 특히 사용자 중심의 디자인과 정밀한 엔지니어링 역량은 이 새로운 시대를 형성하는 데 있어 매우 중요한 자산입니다.
우리는 공동 표준, 개인정보 보호 체계, 디지털 인재 양성에 대한 투자로 이런 미래를 지원하고 있습니다. SDV는 어느 한 기업이 홀로 가는 길이 아닙니다. 그것은 함께 도약해야 하는 여정입니다.
우리, 함께 그 길을 만들어갑시다.

The Real Backbone of SDVs Is Data : RTI on the Future of DDS

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-11 10:32:00+0900

INTERVIEW  Gerardo Pardo, CTO of RTI

Faster than MQTT, smarter than SOME/IP, and safer than ROS 2? Gerardo Pardo, the architect behind DDS and CTO of RTI, believes that a truly software-defined vehicle (SDV) begins with a data-centric architecture. From over 10 global OEMs to next-generation platforms ranging from XPENG to aerospace systems, DDS is increasingly being adopted as the core communication technology. At the same time, RTI is contributing to the evolution of key industry standards such as AUTOSAR and SOAFEE. Could DDS become the foundational infrastructure driving SDV innovation? AEM sat down with CTO Pardo to explore the forces behind this shift—and where it’s headed next.

written by Sang Min Han_han@autoelectronics.co.kr

Gerardo Pardo, CTO at RTI since 1998, led the development of RTI Connext DDS. Gerardo leads standardization efforts, authoring numerous DDS-related standards and chairing revision task forces. He co-founded and co-chairs the Data-Distribution SIG within OMG and serves on the OMG board of directors. With expertise in security, middleware, and publish-subscribe systems, he has led multiple research grants, holds patents, and has published extensively on real-time and secure distributed systems.

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RTI is widely recognized as a leader in DDS-based middleware. While alternative technologies such as SOME/IP, MQTT, and
ROS 2 exist, what are the core technical advantages of DDS in the context of SDV architectures? What differentiates DDS from these alternatives?
Pardo       DDS stands out in the SDV landscape due to its unique combination of real-time performance, data-centric design, and architectural flexibility. These core technical advantages differentiate it from alternative technologies like MQTT, SOME/IP, and ROS 2.
DDS offers advantages over MQTT primarily due to its data-centric design and brokerless architecture. Unlike MQTT, which is message-oriented and simply delivers payloads without understanding their content or managing their lifecycle, DDS treats data as part of a shared global space. It understands schemas (IDL/XTypes), enforces QoS contracts, and maintains stateful information such as the last known value, key fields, time-series updates and lifespans.

DDS utilizes a peer-to-peer architecture, allowing messages to flow directly from publishers to subscribers. This contrasts with MQTT's reliance on a centralized broker to relay every message. As a result, DDS achieves lower latency and significantly higher throughput that scales with the number of nodes, while MQTT's performance is constrained by its broker, which also introduces a single point of failure. DDS inherently avoids this bottleneck and is more robust.

DDS also excels in transport adaptation, leveraging multiple mechanisms to deliver desired performance and QoS. It can use shared memory for intra-process or intra-host communication, and UDP and multicast (even for reliable flows) to avoid TCP's head-of-line blocking and enable better latency predictability. Moreover, DDS can run on TSN (Time-Sensitive Networking), utilizing traffic reservation and prioritization features to guarantee bounded end-to-end latencies. These capabilities are crucial for real-time control and high-bandwidth data flows (e.g., video or LiDAR) operating over a shared vehicle network.

How does it compare to SOME/IP or ROS 2?
Pardo       DDS is a complete middleware stack, handling discovery, reliability, large message fragmentation, type compatibility checking, deployment over various transports (including Wide Area Network), and security. In contrast, SOME/IP is a lower-level protocol that relies on UDP for best-effort real-time (unreliable) and TCP for reliable traffic (non-real-time). This creates limitations, such as the inability to have real-time flows that are reliable or messages larger than 64KB (the largest UDP datagram).

DDS's data-centric model provides greater flexibility and capability through rich type modeling and introspection, content filtering at the middleware level, and configurable QoS policies for latency, reliability, deadlines, and more. Crucially, SOME/IP lacks integrated security, forcing secure communication to rely on external components or OEM-specific extensions. This makes it harder to reason about and certify system-wide security behavior.

While ROS 2 uses DDS internally, it introduces an abstraction layer that presents several drawbacks. This layer provides limited access to real-time configuration, hiding or making it difficult to reach most DDS QoS settings, which reduces control over latency, reliability, and timing. ROS 2 also has a restricted type system; its messages are simpler and less expressive than DDS IDL/XTypes, limiting features like key fields, versioning, and optional members.
Furthermore, the ROS 2 middleware layer adds complexity and overhead, increasing code size, introducing indirection, and reducing determinism and scalability. Finally, there's no end-to-end certification with ROS 2. While it can run on a safety-certified DDS implementation (like RTI Connext® Cert), the ROS stack itself is not certified, which compromises functional safety in regulated systems.

So why is DDS important for SDVs?
Pardo       In summary, compared to MQTT, SOME/IP, and ROS 2, DDS provides more built-in capabilities to the application layer. Applications don't need to implement reliability, type checking, discovery, or filtering, as these are handled by the middleware. Real-time behavior and fault tolerance are enforced at the middleware level, and security and QoS are deeply integrated, not bolted on. This results in simpler, more robust, and more secure real-time systems with less application-layer complexity.

For SDVs, this is critical because autonomous systems require real-time access to dynamic world models (e.g., sensor fusion, object tracking), as well as other less time-sensitive flows within the same vehicle network. They also demand robust security and certification. DDS's data-centric model, comprehensive QoS, and full support for data types, security, and certification enable these capabilities out-of-the-box, without requiring developers to build them from scratch.

RTI Connext Databus Architecture Overview

RTI embraces service-oriented architecture (SOA) while strongly advocating for a data-centric architecture (DCA). In the era of software-defined vehicles, what does this “data-centric” approach mean, and what strategies is RTI pursuing to realize this vision?
Pardo       A data-centric architecture (DCA) can be seen as a specific kind of service-oriented architecture. One where there are "services" revolving around data interactions: access to a global data space, publish/subscribe semantics, lifecycle management, and ownership of data. These are the foundations. Request/reply type services can also be offered on top of the same foundation (DDS-RPC). Instead of jumping to APIs or interfaces, the system starts with an understanding of dataflows and services and builds communication patterns around that.

This approach brings several benefits:
▶ Supports both publish-subscribe and request-reply: One-to-one, one-to-many, and even one-to-many repliers for a single request.
▶ Unified discovery: Services and topics are automatically discovered—no need for separate registries or configuration.
▶ QoS-aware request/reply: Timeouts, deadlines, reliability, and priority can be configured per request and per response.
▶ Observability: Since requests and replies are modeled as data, they can be logged, inspected, filtered, or replayed like any other data sample.

For software-defined vehicles (SDVs), this model is a natural fit. These systems demand capabilities such as:
▶ Real-time access to shared sensor and actuator data via a publish-subscribe mechanism
▶ Configuration, diagnostics, and control through request-reply APIs
▶ Support for both high-bandwidth data streams and low-frequency control messages
▶ Runtime introspection and enforcement of safety constraints
▶The ability to add new vehicle functions post–Start of Production (SOP)
▶ Assurance that dataflow requirements are met across a range of vehicle platforms
▶Seamless dataflow, regardless of whether functions run in the cloud or within the vehicle

RTI sees the data-centric architecture as the unifying layer for all these needs. It allows modular system composition around shared data and service contracts while ensuring that security, safety, and real-time behavior are enforced at the data level—not just at the API level.
This provides a scalable, flexible, and safety-aligned foundation for building SDVs that can evolve over time without re-architecting core communication.

Would you say that DDS is becoming the de facto standard for SDVs?
Pardo       Definitely, especially when you look at newer SDV-focused developments and standards that are starting from a software-defined perspective. Even traditional automotive architectures rooted in AUTOSAR are moving in this direction. Both AUTOSAR Classic and AUTOSAR Adaptive have now formally added DDS support, which is a strong signal that the ecosystem is shifting toward a more data-centric approach.

At the same time, we’re seeing many new SDV platforms and architectures adopting DDS directly as the integration framework, bypassing legacy stacks to achieve better agility, modularity, and real-time performance. These systems value the ability to support high-bandwidth sensor data, low-latency control loops, and cloud-edge integration within a single, scalable communication model.

So while DDS may not be universal (yet), it is quickly becoming the de facto standard for modern, modular, and safety-aware SDV architectures.

RTI is known to be actively involved in initiatives such as AUTOSAR Adaptive,  SOAFEE, and ROS 2. How is RTI contributing to standardization and interoperability efforts across the SDV ecosystem.
Pardo       RTI is helping these efforts and the adoption of DDS in two main ways:

1. Direct data-centric integration:
a. In some efforts, application requirements are mapped directly onto DDS concepts such as Types, Topics, Services, and QoS policies.
b. This approach enables a more agile and performant architecture while maintaining openness and interoperability.
c. RTI contributes here by helping these initiatives design clean data-centric models that align with system goals, enabling flexible and scalable integration without unnecessary overhead.

2. Framework-layer abstraction on top of DDS. Other initiatives, like AUTOSAR and ROS 2, define an additional software framework on top of DDS. These layers may:
a. Expose only a subset of DDS features.
b. Introduce new abstractions (e.g., services, components) for consistency across platforms.

In these cases, RTI plays an advisory and educational role—guiding them on how to use DDS correctly and efficiently under the hood as well as the data-centric features that matter most for real-time safety and performance use cases. RTI also advises on ways to extend the framework, if necessary, to expose more data-centric capabilities.

This guidance ensures that even when DDS is abstracted behind another layer, it’s used in a way that preserves its core strengths. And when some data-centric capabilities are hidden or omitted, RTI works to ensure that the consequences are clearly understood—particularly around trade-offs in latency, determinism, scalability, and observability.
RTI’s broader goal across all of these efforts is to promote interoperability without sacrificing the flexibility, performance, and architectural integrity that SDVs require.

RTI’s Connext product suite is widely used in safety-critical industries such as healthcare, defense, and aerospace. In the automotive domain, how does RTI’s DDS technology meet the stringent functional safety requirements, particularly for ASIL-D applications?
Pardo       RTI has a rigorous software development, testing, and release process to ensure the quality and reliability of its products—an essential foundation for use in safety-critical systems.
To meet the various deployment scenarios, RTI offers multiple implementations of its core DDS libraries, including:
▶ Connext Pro for enterprise-class and cloud-connected systems.
▶ Connext Micro for resource-constrained embedded platforms.
▶ Connext Cert for systems requiring formal functional safety certification.

For automotive applications targeting ISO 26262 ASIL-D, RTI provides Connext Cert, which is specifically developed and documented to meet the highest automotive safety integrity levels. It includes a safety manual, development artifacts, and certification evidence that can be directly used in the safety case for ASIL-D systems.

RTI also supports ISO 21434 for cybersecurity in road vehicles. Connext Cert incorporates features and documentation needed for secure communication in safety-critical systems, including authentication, encryption, and fine-grained access control, ensuring both functional safety and cyber resilience.
This strategy allows automotive developers to reuse a consistent software stack across non-safety, safety-related, and cloud-connected components—while maintaining compliance with industry standards and minimizing integration and validation overhead.

Connext Drive Framework

Some critics claim that DDS is too heavyweight or complex. How does RTI respond to these concerns, and what efforts have been made to improve developer experience and ease of integration?
Pardo       Similar concerns have been raised many times in the past: Using high-level languages instead of assembly, adopting multi-threaded OSes like Linux or QNX instead of going bare metal, or using TCP/IP instead of simpler fieldbus protocols. In each case, as processing and memory resources caught up, the benefits of general-purpose, extensible technologies outweighed the initial complexity. Middleware is going through the same evolution.

In the context of SDVs, users want to deliver value through software. They want the ability to update, evolve, and scale that software over time. To enable that, you need the right infrastructure, and that includes a capable and flexible middleware layer. RTI Connext provides this foundation.

That said, we recognize that with capability comes complexity, especially when developers are learning to configure QoS, understand data-centric patterns, and navigate DDS APIs.

To address this, RTI has made significant investments in improving developer experience and reducing the learning curve. One of the major initiatives is Connext AI, which brings AI-driven tooling into the development workflow. This tool helps developers learn and navigate APIs more easily, generate correct QoS configurations (from natural language or visual input) and understand the impact, as well as prototype and refine communication models quickly.

Connext AI is available at no cost to all RTI users and is designed to accelerate adoption and reduce time-to-deploy, especially in fast-paced, safety-aware SDV environments.

Ultimately, the goal is not to hide complexity entirely, but to make it manageable and accessible, so that developers can leverage the full power of DDS without being overwhelmed by its depth.

Beyond in-vehicle systems, edge-to-cloud integration is becoming increasingly important in the SDV era. What is RTI’s strategy for enabling seamless, secure, and scalable communication between the vehicle, the edge, and the cloud?
Pardo       Indeed, we believe that embedded systems are no longer isolated. They are evolving into edge systems that are increasingly cloud-connected. In the SDV era, this connectivity might be continuous (for services like predictive maintenance or OTA updates), or intermittent (due to network availability or cost constraints). But even minimal cloud connectivity is essential to collect telemetry, manage software updates, and enable fleet-level intelligence. These cloud-integrated workflows are becoming central to how vehicle OEMs deliver value to users and generate ongoing business.

RTI Connext already provides key technologies for secure, high-performance edge-to-cloud integration. For example:
▶ RTI Real-Time WAN Transport enables efficient communication over public networks, even under high-latency or lossy conditions.
▶ RTI Routing Service allows data to be selectively forwarded, transformed, and bridged between domains, including between vehicles, edge nodes, and cloud-based
systems.

Together, these tools enable developers to connect SDV platforms with cloud-native applications without sacrificing real-time behavior, scalability, or security.

That said, our strategy goes beyond tooling. We're actively building a more comprehensive edge-to-cloud solution that improves scalability across large distributed systems, provides deeper integration with popular cloud platforms and offers better observability, configuration, and lifecycle management.

While we’re not ready to publicly announce the full scope of these developments, we encourage those interested to reach out directly. We’re happy to share the details, and in many cases can offer early access to these capabilities.

Connext Drive Architecture Stack

Do you envision SDV architectures moving toward fully centralized compute models in the future, or do you think hybrid distributed models will continue to play a key role? How does RTI’s middleware adapt to support both centralized and distributed computing environments?
Pardo       It depends on the system. If you’re thinking about SDV architecture in the context of passenger vehicles, then yes, there’s a clear trend toward centralized compute models. This helps reduce hardware costs, simplifies wiring and deployment, and makes it easier to manage software across the vehicle lifecycle.

But if you broaden the scope to include vehicle-like systems, such as, construction equipment, mining vehicles, trains, ships, aircraft, or spacecraft, then distributed architectures will continue to play a key role. These platforms often have physical constraints, functional partitioning, and operational safety requirements that make decentralization the more practical and reliable choice.

Regardless of how computation is organized within a single platform, vehicles will still need to communicate with other vehicles, infrastructure, and cloud-based services. From a broader system-of-systems perspective, the global architecture remains inherently distributed.

This is why supporting both centralized and distributed deployments is essential. It is also something Connext is fundamentally designed for.

Connext enables this flexibility by supporting a data-centric architecture, where applications interact through publish/subscribe and request/reply patterns, independently of deployment topology. At runtime, Connext automatically discovers endpoints and selects the most efficient transport for each data flow:
▶ If components are on the same compute node, Connext uses shared memory and zero-copy transfers for maximum performance.
▶ If the data needs to go across a vehicle network, it uses optimized transport like UDP multicast.
▶ If a large payload is sent to the cloud, Connext can apply compression or throttling, adapting to available WAN bandwidth and latency.

The key advantage is that these decisions are made at deployment and configuration time—without changing application code. This enables the same software components to be reused across centralized ECUs, distributed compute nodes, and cloud-connected edge systems, supporting a wide range of SDV and mobility use cases.

Because of this, Connext provides the abstraction and runtime intelligence needed to support both architectural styles, making it a future-proof choice as SDV systems continue to evolve.

How does RTI support OEMs and Tier 1 suppliers in accelerating and streamlining the software development cycle for SDVs?
Pardo       RTI supports OEMs and Tier 1 suppliers in accelerating and streamlining SDV software development through the RTI Connext Drive framework, which was specifically designed to address the unique challenges of building SDVs.

Connext Drive includes more than just core middleware. In addition to the Connext Core SDKs—both Pro, for high-performance and feature-rich platforms, and Micro, for resource-constrained ECUs—it provides a complete set of tools and integrations to simplify the development lifecycle:
▶ Development and Deployment Tools. These include tools for visual configuration, QoS tuning, system monitoring, record/replay, and automated testing.
▶ Integration Kits for popular automotive platforms/ standards as well as access to open-source community components: AUTOSAR Classic and AUTOSAR Adaptive ROS 2.
▶ Tools to support deployment over TSN networks.

These kits reduce the time and risk involved in integrating DDS into existing automotive stacks, enabling developers to adopt a data-centric architecture without reinventing infrastructure.

Connext Drive also includes Support for Safety and Security. It supports systems up to ASIL-D (ISO 26262) and includes support for ISO 21434 cybersecurity standards. This is critical for enabling safe and certifiable deployments in production vehicles.

Overall, RTI's approach is to deliver not just a communication library, but a complete, production-grade framework that helps OEMs and Tier 1s:
▶ Accelerate development with pre-built components.
▶ Simplify integration into heterogeneous environments.
▶ Ensure scalability, safety, and security from the start.

This enables teams to focus on delivering differentiated vehicle features, rather than building or maintaining the underlying infrastructure.

Practical references often speak louder than theory. Could you share any publicly referenceable customer stories or collaborations? Are there any memorable insights from partnerships in specific regions or markets?
Pardo       In automotive, RTI works with over 25 vendors who use its technology to accelerate their SDV programs. Today, RTI is in production with 10+ vehicle manufacturers around the world who rely on RTI software to design zonal, ADAS and telematics architectures as they evolve in the software-defined era. RTI technology provides OEMs with an essential component for a variety of reference platforms from leading Tier-1 suppliers and runs in over 1 million vehicles on the road today.

More recently, RTI announced that XPENG has selected Connext Drive to provide the core communication technology for its next generation E/E vehicle architecture. Starting with the 2026 production models, Connext Drive will manage the complex data distribution in XPENG vehicles, supporting the company’s mission to create smarter, more efficient and future-ready vehicles equipped with the latest technologies.

RTI’s communication framework allows automotive customers to manage risk, enhance scalability, and increase modularity and reusability while meeting the highest levels of safety and cybersecurity standards. Connext Drive meets all major software safety standards including ISO 26262 ASIL D, ISO 21434 and ASPICE CL1.

RTI has established a strong presence in Europe and North America. What plans or organizational strategies are in place to expand into Korea and the broader Asia-Pacific automotive market?
Pardo       RTI operates on a global basis and supports our diverse customer base - including leading automotive companies across the U.S., Europe, and the Asia-Pacific region - through both our headquarters and regional offices. In the Asia-Pacific region, our Singapore office plays a central role in supporting numerous automotive customers. Additionally, we have a growing team in China, reflecting our ongoing commitment to expanding our footprint in the region.

We are still in an expansion phase in Asia-Pacific and anticipate establishing more local coverage in several key markets to better serve our customers and meet increasing demand. Beyond our internal teams, RTI is also actively building a strong ecosystem of solution and integration partners. This helps ensure that we can deliver tailored support for regional and local markets while fostering innovation and scalability in our automotive solutions.

SDV 진짜 뼈대는 데이터 - RTI CTO가 말하는 DDS의 미래

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-11 09:13:55+0900

헤라르도 파드로 RTI 최고기술책임자    Gerardo Pardo, CTO of RTI

MQTT보다 빠르고, SOME/IP보다 더 똑똑하며, ROS 2보다 더 안전하다? DDS는 SDV 혁신의 실질적인 핵심 인프라로 자리잡을 수 있을까? DDS의 설계자이자 RTI의 CTO인 헤라르도 파르도(Gerardo Pardo)는 진정한 소프트웨어 정의 자동차(SDV)의 출발점은 데이터 중심 아키텍처라고 믿는다. 10개 이상의 글로벌 OEM, 그리고 XPENG과 같은 자동차에서부터 항공우주 시스템까지, 차세대 플랫폼의 핵심 통신기술로 RTI의 DDS가 채택되고 있다. RTI는 AUTOSAR와 SOAFEE와 같은 주요 표준의 발전에도 기여하고 있다. AEM이 파르도 CTO와 함께 이 변화의 배경과 다음을 향한 여정을 살펴봤다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

Gerardo Pardo
헤라르도 파드로는 1998년부터 RTI의 CTO로 재직하며 RTI Connext DDS의 개발을 이끌었다. 그는 DDS 관련 표준을 다수 작성하고, 개정 작업반을 주도하는 등 표준화 활동을 선도하고 있다. 또 OMG 산하의 Data-Distribution 특별이해관계자 그룹(SIG)을 공동창립하고 공동의장을 맡고 있으며, OMG 이사회에서도 활동 중이다. 보안, 미들웨어, 퍼블리시-서브스크라이브 시스템에 대한 전문 지식을 바탕으로 여러 정부 및 민간 연구과제를 주도했고, 관련 특허를 보유하고 있으며, 실시간 및 보안 분산 시스템 분야에서 다양한 연구 논문도 발표해왔다.

IN ENGLISH

RTI는 DDS 기반 미들웨어 분야의 선도주자로 널리 알려져 있습니다. SOME/IP, MQTT, ROS 2와 같은 대안 기술들도 있지만, SDV 아키텍처 관점에서 DDS의 핵심 기술적 강점은 무엇입니까? DDS는 이들과 어떻게 차별화되나요?
Pardo       DDS가 SDV 분야에서 특히 주목받는 이유는, 실시간 성능, 데이터 중심 설계, 그리고 유연한 아키텍처 구조라는 세 가지 요소가 뛰어나게 조합돼 있기 때문입니다. 이 조합이 DDS를 MQTT, SOME/IP, ROS 2와 같은 대안 기술들과 분명히 구분되게 만듭니다.

먼저 MQTT와 비교해볼게요. MQTT는 메시지 중심 방식으로 단순히 데이터를 전달할 뿐, 그 데이터의 의미나 수명, 상태 등을 이해하거나 관리하지는 않습니다. 반면 DDS는 데이터를 단순한 메시지가 아니라 전역 데이터 공간의 일부로 다룹니다. 이 말은 DDS가 데이터의 스키마(예: IDL이나 XTypes)를 이해하고, QoS (서비스 품질)를 보장하며, 마지막으로 전달된 값, 키 필드, 시계열 데이터, 유효 시간 등의 상태 정보를 스스로 관리한다는 뜻입니다.
또 DDS는 중앙 브로커 없이 퍼블리셔와 서브스크라이버가 직접 통신하는 구조입니다. 반대로 MQTT는 모든 메시지가 브로커를 거쳐야 하죠. 이 차이로 인해 DDS는 지연 시간이 더 짧고, 스케일 확장성도 뛰어납니다. 반면 MQTT는 브로커에 성능이 제한되고, 장애 지점(single point of failure)도 발생할 수 있죠. DDS는 이 병목 현상 자체가 구조적으로 발생하지 않도록 설계돼 있어 훨씬 안정적입니다.

전송 방식 적응력 측면에서도 DDS는 유연합니다. 프로세스 내 통신은 공유 메모리를, 노드 간 통신은 UDP나 멀티캐스트를 사용해 TCP의 병목 현상을 피하고, 지연 예측성을 높일 수 있습니다. 또, DDS는 TSN(Time-Sensitive Networking) 환경에서도 동작할 수 있어서, 네트워크 자원을 예약하거나 우선순위를 부여해 종단 간 지연을 제어할 수 있습니다. 이는 특히 실시간 제어, 대용량 데이터 흐름, 예를 들어 비디오, 라이다(LiDAR) 등에 중요한 요소이며, 차량 내 네트워크 상에서 큰 강점으로 작용합니다.

SOME/IP나 ROS 2와 비교한다면요?
Pardo       우선 SOME/IP와 비교해보죠. DDS는 단순한 프로토콜이 아니라 완전한 미들웨어 스택입니다. 여기에는 자동 발견(discovery), 신뢰성 보장, 대용량 메시지 분할 처리, 데이터 타입 호환성 검사, 광역 네트워크를 포함한 다양한 네트워크 환경에서의 배포, 그리고 보안까지 모두 포함됩니다.
반면, SOME/IP는 훨씬 저수준의 프로토콜로, 실시간성이 필요한 데이터에는 신뢰성이 없는 UDP를, 신뢰성이 필요한 경우에는 실시간성이 떨어지는 TCP를 사용합니다. 이 구조는 실시간성과 신뢰성을 동시에 보장해야 하는 상황에선 한계가 분명하죠. 예를 들어 UDP의 최대 크기 제한 때문에 64KB보다 큰 메시지는 전송이 불가능합니다.
또한 DDS는 데이터 중심 모델을 기반으로 하고 있어서, 더 풍부한 데이터 모델링, 내부 구조 파악(introspection), 컨텐츠 필터링, 그리고 QoS 설정(지연 시간, 신뢰성, 마감 시간 등)을 미들웨어 수준에서 바로 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다. 무엇보다도, SOME/IP는 기본적으로 보안 기능이 통합돼 있지 않아서, 보안 통신을 위해서는 OEM이 별도로 외부 컴포넌트를 추가하거나 확장 기능을 개발해야 합니다. 이는 시스템 전체의 보안 정책을 일관되게 설계하거나 인증받기 어렵게 만드는 요인이 됩니다.

ROS 2와 비교하면 상황이 조금 다릅니다. ROS 2는 내부적으로 DDS를 사용하고 있긴 하지만, 그 위에 추상화 계층을 하나 더 얹어 놓은 구조입니다. 이 계층이 문제가 되는 이유는, DDS의 다양한 실시간 설정 기능을 대부분 가리거나 제한하기 때문에, 개발자가 지연 시간이나 신뢰성, 타이밍 같은 중요한 파라미터들을 세밀하게 조정하기 어렵습니다.
또 ROS 2는 자체 타입 시스템이 DDS보다 단순해서, 키 필드, 버전 관리, 선택적 멤버 설정 등 고급 데이터 구조를 표현하기 힘듭니다. 그리고 ROS 2의 미들웨어 계층은 시스템 복잡성을 오히려 높여서, 코드 사이즈가 커지고, 간접 호출(indirection)이 많아지며, 결정성(determinism)과 확장성에도 부정적인 영향을 줍니다.
무엇보다 중요한 점은, ROS 2는 “시스템 전체 수준의 안전 인증(end-to-end certification)”을 제공하지 않습니다. 물론 ROS 2가 RTI Connext® Cert처럼 안전 인증을 받은 DDS 구현체 위에서 구동될 수는 있지만, ROS 스택 자체가 인증되지 않았기 때문에 기능안전성이 요구되는 자동차 시스템에서는 완전한 신뢰를 확보하기 어렵습니다.

그렇다면 왜 SDV에 DDS가 중요한가요?
Pardo       요약하자면, DDS는 MQTT, SOME/IP, ROS 2와 비교했을 때 애플리케이션 계층에 훨씬 더 많은 기능을 기본으로 제공합니다.
개발자가 신뢰성 보장, 데이터 타입 검사, 자동 디스커버리, 필터링 같은 기능을 직접 구현할 필요가 없습니다. 이런 것들은 모두 미들웨어 수준에서 처리되기 때문입니다. 또한 DDS는 실시간 동작과 장애 허용(fault tolerance)을 미들웨어 자체에서 보장하고, 보안과 QoS도 별도로 덧붙이는 것이 아니라 아예 깊숙이 통합되어 있습니다.
그 결과, 전체 시스템은 더 단순하고, 더 안정적이며, 더 안전하게 작동할 수 있고, 애플리케이션 개발의 복잡성도 크게 줄어듭니다. SDV에서는 이런 특성이 특히 중요합니다. 자율 시스템은 예를 들어 센서 융합이나 객체 추적 같은 동적 환경 모델에 실시간으로 접근해야 하며, 동시에 차량 내 네트워크 상에서는 실시간성이 덜 요구되는 데이터 흐름도 함께 처리해야 하죠.
뿐만 아니라, 강력한 보안성과 인증 체계도 필수입니다. DDS는 데이터 중심 모델, 폭넓은 QoS 설정, 다양한 데이터 타입과 보안, 기능 안전 인증에 대한 완전한 지원을 기본적으로 제공하기 때문에, 개발자가 이 모든 기능을 일일이 처음부터 구현할 필요가 없습니다.

RTI Connext Databus의 전체 아키텍처 개요

RTI는 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 수용하면서도, 데이터 중심 아키텍처(DCA)를 강력히 지지하고 있습니다. SDV의 시대에 ‘데이터 중심 접근’이란 정확히 무엇을 의미하며, RTI는 이를 실현하기 위해 어떤 전략을 펼치고 있나요?
Pardo       데이터 중심 아키텍처(DCA)는 일종의 서비스 지향 아키텍처라고 볼 수 있습니다. 단, 그 서비스가 데이터 중심의 상호작용을 중심으로 이뤄진다는 점이 다르죠. 여기에는 전역 데이터 공간에 접근하는 기능, 퍼블리시/서브스크라이브 구조, 데이터의 생명주기 관리, 그리고 데이터 소유권 같은 개념이 핵심을 이룹니다. 그리고 여기에 기반해 요청/응답 기반 서비스(DDS-RPC)도 함께 제공할 수 있습니다.

전통적인 시스템처럼 API나 인터페이스 설계를 먼저 하는 것이 아니라, 먼저 데이터 흐름과 서비스의 의미를 정의하고, 그에 맞는 통신 패턴을 구축하는 방식입니다. 이 접근법은 여러 장점을 가집니다.
이것은 ▶퍼블리시/서브스크라이브와 요청/응답 방식 모두 지원 가능 (1:1, 1:N, 1:N 응답자 구조까지 가능) ▶별도의 레지스트리나 복잡한 설정 없이도 서비스와 토픽이 자동으로 발견 ▶요청마다 QoS (예: 타임아웃, 마감 시간, 신뢰성, 우선순위 등)를 개별적으로 설정 가능 ▶요청과 응답도 일반 데이터처럼 기록, 검사, 필터링, 재생 가능, 즉 관찰성과 추적성이 뛰어납니다.

이런 모델은 SDV에 아주 자연스럽게 맞아 떨어집니다. 예를 들어 SDV는 ▶퍼블리시/서브스크라이브 방식으로 센서나 액추에이터의 데이터를 실시간으로 공유 ▶요청/응답 API를 통한 구성, 진단, 제어 기능 ▶대역폭이 큰 데이터 스트림과 저주파수 제어 메시지 동시 지원 ▶실행 중 안전 제약 조건을 점검하고 강제하는 런타임 인트로스펙션 기능 ▶SOP(양산 시작) 이후에도 기능을 차량에 유연하게 추가할 수 있는 구조 ▶다양한 차량 플랫폼에서도 동일한 데이터 흐름 요구사항 충족 ▶클라우드에서 실행되든, 차량 내에서 실행되든 데이터 흐름의 일관성 유지와 같은 기능이 요구됩니다.

RTI는 이 모든 요구사항을 통합할 수 있는 핵심 계층이 바로 데이터 중심 아키텍처라고 보고 있습니다.
이 접근은 공유 데이터와 서비스 계약을 중심으로 모듈형 시스템을 구성할 수 있게 하며, 보안, 안전성, 실시간성을 API 수준이 아닌 데이터 수준에서 보장합니다. 이로써 개발자는 시스템 전체를 재설계하지 않고도, 시간이 지나며 진화가능한 SDV를 구축할 수 있는 확장 가능하고 유연하며 안전성에 부합하는 기반을 갖추게 되는 것입니다.

DDS가 SDV의 사실상(de facto) 표준이 되어가고 있다고 보시나요?
Pardo       네, 확실히 그렇게 보고 있습니다. 특히 최근의 SDV 중심 개발과 표준화 흐름을 보면 대부분이 처음부터 소프트웨어 정의 관점에서 출발하고 있기 때문입니다.
심지어 전통적으로 AUTOSAR 기반이었던 자동차 아키텍처들조차 점차 이 방향으로 이동하고 있어요. 실제로 AUTOSAR Classic과 Adaptive 모두 이제 공식적으로 DDS 지원을 명시하고 있습니다. 이는 자동차 소프트웨어 생태계가 점점 더 데이터 중심 접근법으로 전환되고 있다는 강력한 신호입니다.
동시에, 기존의 레거시 소프트웨어 스택을 우회하고, DDS를 통합 프레임워크로 직접 채택하는 새로운 SDV 플랫폼과 아키텍처들도 빠르게 늘고 있습니다.

이런 시스템들은 특히 ▶고대역폭 센서 데이터의 원활한 처리 ▶낮은 지연 시간의 제어 루프 ▶클라우드–엣지 간 통합과 같은 요소를 중요하게 여기며, 이 모든 걸 하나의 확장 가능한 통신 모델 안에서 구현할 수 있는 점이 DDS의 강점입니다.
물론 아직 DDS가 완전히 보편화된 표준이라고 말할 수는 없지만, 현대적이고 모듈형이며, 안전을 중시하는 SDV 아키텍처에서는 사실상 표준(de facto standard)로 자리 잡아가고 있습니다.

RTI는 AUTOSAR Adaptive, SOAFEE, ROS 2 등 다양한 이니셔티브에 적극 참여하고 있는 것으로 알려져 있습니다. SDV 생태계 전반의 표준화와 상호운용성 확보를 위해 RTI는 어떤 기여를 하고 있나요?
Pardo       RTI는 SDV 분야에서 DDS 도입과 표준화 노력을 두 가지 방식으로 지원하고 있습니다.
첫째는 “직접적인 데이터 중심 통합(data-centric integration)”입니다. 일부 프로젝트에서는 애플리케이션의 요구사항을 DDS의 핵심 개념들, 예를 들어 타입(Types), 토픽(Topics), 서비스(Services), QoS 정책에 직접 대응시키는 방식으로 통합하고 있습니다. 이 접근은 시스템의 개방성과 상호운용성을 유지하면서도, 보다 민첩하고 성능 중심의 아키텍처를 가능하게 만듭니다.
RTI는 이런 프로젝트들이 시스템 목표에 부합하는 데이터 중심 모델을 깔끔하게 설계할 수 있도록 지원하며, 그 결과 불필요한 오버헤드 없이 유연하고 확장성 있는 통합이 가능해집니다.

두 번째는, DDS 위에 프레임워크 계층을 얹는 방식입니다. AUTOSAR나 ROS 2처럼 DDS 위에 추가적인 소프트웨어 프레임워크를 정의하는 이니셔티브들이 이에 해당합니다. 이런 프레임워크는 DDS 기능의 일부만 노출하거나, 여러 플랫폼에서 일관성을 유지하기 위해 서비스나 컴포넌트 같은 새로운 추상 개념을 도입하기도 합니다. 이런 경우, RTI는 조언자이자 교육자 역할을 합니다. DDS의 핵심 기능들이 프레임워크 내부에서 어떻게 제대로 작동하고, 어떻게 효율적으로 사용될 수 있는지를 안내하죠. 또, 필요하다면 프레임워크 자체를 확장해 더 많은 데이터 중심 기능을 노출할 수 있는 방법도 제시합니다. RTI의 이런 활동은 DDS가 비록 추상화 계층 뒤에 숨어 있더라도, 그 본래의 강점이 손상되지 않도록 하기 위함입니다. 또, 특정 데이터 중심 기능이 누락되거나 제한될 경우에는, 그로 인한 영향, 예를 들어 지연 시간, 결정성, 확장성, 관측 가능성에서의 트레이드오프를 명확히 이해하도록 돕고 있습니다.

결국 RTI의 더 큰 목표는, SDV가 요구하는 유연성, 성능, 아키텍처적 완결성을 해치지 않으면서도, 상호운용성을 적극적으로 확산시키는 것입니다.

RTI의 Connext 제품군은 헬스케어, 국방, 항공우주 등 안전이 중요한 산업에서 널리 사용되고 있습니다. 그렇다면 자동차 분야, 특히 ASIL-D 수준의 기능안전성이 요구되는 환경에서는 RTI의 DDS 기술이 어떻게 이런 까다로운 요건을 충족시키나요?
Pardo       RTI는 안전이 중요한 시스템에서 사용할 수 있도록 제품의 품질과 신뢰성을 철저히 보장하는 개발, 테스트, 릴리스 프로세스를 갖추고 있습니다.
다양한 적용 시나리오를 고려해, RTI는 자사의 핵심 DDS 라이브러리를 다양한 형태로 구현한 제품군을 제공합니다. 예를 들면, Connext Pro는 엔터프라이즈급 및 클라우드 연동 시스템용, Connext Micro는 자원이 제한된 임베디드 플랫폼용, Connext Cert는 기능안전성 인증이 요구되는 시스템용입니다.
특히 ISO 26262의 ASIL-D 등급을 목표로 하는 자동차 애플리케이션을 위해, RTI는 Connext Cert를 제공합니다. 이 제품은 최고 수준의 자동차 기능안전성 요건을 충족할 수 있도록 전용으로 개발되고 문서화돼 있으며, 안전 매뉴얼, 개발 산출물, 인증 근거 자료가 모두 포함돼 있어, 실제 안전 인증 심사 과정에서 그대로 사용할 수 있습니다.

또한 RTI는 도로 차량 사이버 보안을 위한 ISO 21434 표준도 지원합니다. Connext Cert에는 인증, 암호화, 세분화된 접근 제어 등 안전 필수 시스템을 위한 보안 통신 기능과 문서화 자료가 포함돼 있어, 기능안전성과 사이버 복원력을 동시에 확보할 수 있습니다.
이런 전략 덕분에 자동차 개발자들은 안전이 요구되지 않는 영역부터 ASIL 수준의 안전 시스템, 클라우드 연동 부품까지 동일한 소프트웨어 스택을 일관되게 재사용할 수 있으며, 표준 준수는 물론 통합과 검증에 드는 부담도 최소화할 수 있게 됩니다.

Connext Drive 프레임워크

DDS가 너무 복잡하고 무겁다는 지적도 있습니다. 이런 의견에 대해 RTI는 어떻게 답하고 있으며, 개발자 경험과 통합 편의성을 높이기 위해 어떤 노력을 기울이고 있나요?
Pardo       이런 우려는 사실 과거에도 여러 기술 전환 시기에 반복돼 왔습니다.
예를 들어, 어셈블리 대신 고급 언어를 사용하는 것, 베어메탈 대신 Linux, QNX 등 멀티스레드 운영체제를 도입하는 것, 단순한 필드버스 대신 TCP/IP를 사용하는 것 등이 모두 처음에는 ‘복잡하다’는 이유로 비판을 받았죠. 하지만 시간이 지나면서 처리 능력과 메모리 자원이 따라잡자, 결국 범용성과 확장성을 가진 기술이 훨씬 큰 이점을 제공한다는 점이 입증됐습니다. 지금 미들웨어 기술도 그와 같은 진화를 겪고 있다고 봅니다.

SDV 맥락에서 보면, 사용자들은 차량의 가치를 소프트웨어를 통해 구현하고 발전시키길 원합니다. 이를 위해서는 시간이 지나면서도 소프트웨어를 유연하게 업데이트하고 확장할 수 있는 기반이 필요하고, 그 핵심 중 하나가 바로 강력하면서도 유연한 미들웨어 계층입니다.
RTI의 Connext가 이런 기반을 제공합니다.
물론 기능이 많아질수록 초기 학습 곡선이 존재한다는 것도 잘 알고 있습니다. QoS 설정, 데이터 중심 패턴 이해, DDS API 구조에 익숙해지는 과정은 초보 개발자에게는 쉽지 않을 수 있습니다. 그래서 RTI는 개발자 경험을 개선하고 학습 진입장벽을 낮추기 위해 많은 투자를 해왔습니다.

대표적인 예가 Connext AI인데요, 이는 AI 기반 도구를 개발 워크플로에 통합한 것으로, 개발자가 API를 더 쉽게 익히고 탐색할 수 있게 돕습니다. 또한 자연어 입력이나 시각적 구성 방식으로 정확한 QoS 설정을 생성하고, 그 영향도 쉽게 이해할 수 있으며, 커뮤니케이션 모델을 빠르게 시제품으로 만들어보거나 개선할 수도 있습니다. Connext AI는 모든 RTI 사용자에게 무료로 제공되며, 특히 빠르게 움직이면서도 안전을 중시하는 SDV 환경에서 DDS 도입과 배포 시간을 크게 단축해줍니다.
RTI의 목표는 복잡함을 완전히 숨기는 것이 아니라, 그 복잡함을 개발자가 충분히 다룰 수 있도록 관리 가능하고 직관적으로 만드는 것입니다. 그렇게 해서, 누구나 DDS의 강력한 기능을 부담 없이 활용할 수 있도록 하는 것이죠.

차량 내부 시스템을 넘어, SDV 시대에는 에지-투-클라우드 통합이 점점 더 중요해지고 있습니다. 차량과 에지, 클라우드 간 원활하고 안전하며 확장 가능한 통신을 실현하기 위해 RTI는 어떤 전략을 갖고 있나요?
Pardo       맞습니다. 저희는 이제 임베디드 시스템이 더 이상 고립된 형태로 존재하지 않는다고 보고 있습니다. 이제 이들은 점점 더 클라우드와 연결되는 에지 시스템으로 진화하고 있습니다. SDV 시대에 이런 연결성은 예측 정비, OTA 업데이트와 같은 서비스에서는 지속적으로, 또는 네트워크 상황이나 비용 제약에 따라 간헐적으로 이뤄질 수도 있습니다.
하지만 설령 제한적인 연결이라 하더라도, 텔레메트리 수집, 소프트웨어 업데이트 관리, 차량 전체의 인텔리전스 확보 등을 위해서는 클라우드 연계가 반드시 필요합니다. 이런 클라우드 기반 워크플로는 이제 완성차 업체들이 사용자에게 가치를 제공하고 지속적인 수익 모델을 만들어가는 중심축이 되고 있죠.

RTI의 Connext는 이미 에지–투–클라우드 통합을 위한 핵심 기술들을 제공하고 있습니다.
예를 들어, RTI Real-Time WAN Transport는 공용 네트워크에서도 고지연 또는 패킷 손실이 있는 환경에서 효율적인 통신을 가능하게 합니다. RTI Routing Service는 차량, 에지 노드, 클라우드 시스템 간에 데이터를 선택적으로 전달하고 변환 및 중계할 수 있도록 해줍니다.  이런 툴들을 통해 개발자들은 실시간 성능, 확장성, 보안을 해치지 않으면서 SDV 플랫폼과 클라우드 네이티브 애플리케이션을 자연스럽게 연결할 수 있게 됩니다.
다만, RTI의 전략은 단순히 툴을 제공하는 것에 그치지 않습니다. 저희는 더 넓은 규모의 분산 시스템에서 확장성과 가시성을 개선하고, 주요 클라우드 플랫폼들과의 더 깊은 통합, 그리고 더 나은 구성 관리와 라이프사이클 운영 기능을 제공하는 보다 포괄적인 에지-투-클라우드 솔루션을 적극적으로 개발 중입니다. 아직 이 모든 개발 내용을 공식적으로 공개할 단계는 아니지만, 관심 있는 분들께는 직접 연락을 통해 자세한 내용을 공유해 드릴 수 있으며, 경우에 따라 조기 접근 기회도 제공해 드릴 수 있습니다.

Connext Drive 아키텍처 스택

향후 SDV 아키텍처가 완전히 중앙집중형 컴퓨팅 모델로 나아간다고 보시나요? 아니면 하이브리드형 분산 모델도 여전히 중요한 역할을 할까요? 그리고 RTI의 미들웨어는 이런 두 모델을 어떻게 지원하나요?
Pardo       그건 시스템에 따라 달라집니다. 승용차 중심의 SDV 아키텍처를 생각한다면, 확실히 중앙집중형 컴퓨팅 모델로의 전환 흐름이 뚜렷하게 보입니다.
이 모델은 하드웨어 비용을 줄이고, 배선과 배포 과정을 단순화하며, 차량 수명주기 전반에 걸쳐 소프트웨어를 더 쉽게 관리할 수 있게 해주기 때문이죠.
하지만 관점을 조금 넓혀서 건설 장비, 광산 차량, 열차, 선박, 항공기, 우주선 같은 운송/작업 플랫폼을 포함시켜 보면, 분산형 아키텍처가 여전히 중요한 역할을 합니다. 이런 시스템은 물리적 제약, 기능적 분리, 작동 안전성 등의 요구사항이 강하게 존재하기 때문에, 오히려 탈중앙화된 구조가 더 현실적이고 신뢰할 수 있는 선택이 됩니다.

그리고 무엇보다, 플랫폼 내부의 컴퓨팅 방식이 어떻든 간에, 차량은 여전히 다른 차량, 인프라, 클라우드 기반 서비스와의 통신이 필요합니다. 이런 시스템 간 통합(System-of-Systems) 관점에서 보면, 전체적인 아키텍처는 결국 본질적으로 분산형일 수밖에 없습니다. 이렇기 때문에, RTI는 중앙집중형과 분산형, 두 가지 배포 방식을 모두 지원하는 것을 매우 중요하게 생각하고 있고, Connext는 바로 이런 유연성을 위해 설계됐습니다.
Connext는 데이터 중심 아키텍처를 기반으로 하고 있어서, 애플리케이션이 퍼블리시/서브스크라이브나 요청/응답 방식으로 통신할 수 있도록 지원하며, 이것은 배포 구조와 무관하게 동작합니다.
실행 시점에 Connext는 통신 엔드포인트를 자동으로 찾아내고, 데이터 흐름마다 가장 효율적인 전송 방식을 선택합니다. 같은 컴퓨팅 노드 내에서 동작할 경우에는, 공유 메모리와 제로 카피 전송을 통해 성능을 극대화하고, 차량 네트워크를 가로질러야 할 경우에는, UDP 멀티캐스트와 같은 최적화된 전송 방식을 사용하며, 클라우드로 대용량 데이터를 전송할 때는 압축이나 속도 조절 기능을 통해 네트워크 대역폭과 지연 시간에 유연하게 대응합니다.
이 모든 결정은 애플리케이션 코드를 변경하지 않고, 배포 및 설정 단계에서 자동으로 처리되므로, 동일한 소프트웨어 구성요소를 중앙집중형 ECU, 분산형 노드, 클라우드 연계 시스템까지 재사용할 수 있게 됩니다.
이처럼 Connext는 두 가지 아키텍처 스타일을 모두 지원하는 “추상화 계층과 실행 지능(runtime intelligence)”을 제공해, SDV 시스템이 계속 진화하더라도 유효성을 유지할 수 있는 미래 지향적 선택지가 됩니다.

RTI는 SDV 소프트웨어 개발 주기를 가속화하고 효율화하기 위해 OEM과 티어 1 공급업체들을 어떻게 지원하고 있나요?
Pardo       RTI는 SDV 개발에서 OEM과 티어 1이 직면하는 고유한 과제를 해결하기 위해 특별히 설계된 프레임워크인 Connext Drive를 통해, 소프트웨어 개발 주기를 보다 빠르고 간결하게 만들 수 있도록 지원하고 있습니다.
Connext Drive는 단순한 미들웨어 그 이상입니다! 고성능 플랫폼을 위한 Connext Pro SDK와, 자원이 제한된 ECU를 위한 Connext Micro SDK를 포함해, 개발과 배포 과정을 단순화할 수 있는 도구와 통합 키트 전반을 제공합니다. 예를 들어, 개발 및 배포 도구에는 시각적 구성 툴, QoS 튜닝, 시스템 모니터링, 기록/재생, 자동화 테스트 도구 등이 포함되며, 표준 플랫폼 및 오픈소스 연계 키트에는 AUTOSAR Classic, AUTOSAR Adaptive, ROS 2 등에 대한 것이 있습니다. 또 TSN(Time-Sensitive Networking) 네트워크 지원 툴이 있습니다.
이런 툴킷들은 DDS를 기존 자동차 소프트웨어 스택에 통합할 때 시간과 위험을 줄여주며, 개발자들이 기존 인프라를 새로 구축하지 않고도 데이터 중심 아키텍처를 쉽게 채택할 수 있게 도와줍니다.

또한, 말씀드린 것처럼 Connext Drive는 기능안전성과 보안 요구사항도 충실히 지원합니다.
ISO 26262의 ASIL-D 등급까지 대응이 가능하며, ISO 21434에 따른 자동차 사이버보안 요건도 만족합니다. 이는 양산 차량에서 안전성과 인증 요건을 충족하는 데 매우 중요한 요소입니다.
RTI가 추구하는 방향은 단순히 통신 라이브러리를 제공하는 것이 아니라, OEM과 티어 1이 실제로 사용할 수 있는 완성도 높은, 실전형 프레임워크를 제공하는 것입니다. 이를 통해 고객사는 ▶미리 구축된 구성요소로 개발 속도를 높이고 ▶이기종 환경에 쉽게 통합할 수 있으며 ▶초기 단계부터 확장성, 안전성, 보안성을 확보할 수 있습니다.
결국, RTI의 목표는 고객들이 인프라 구축에 시간을 들이기보다는, 차별화된 차량 기능 개발에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

실전 사례는 이론보다 더 큰 울림을 주곤 합니다. 공개적으로 언급가능한 고객 사례나 협업 사례가 있다면 소개해 주실 수 있을까요? 지역이나 시장별로 기억에 남는 인사이트도 있으신가요?
Pardo       자동차 분야에서 RTI는 25곳 이상의 업체들과 협력하며 그들의 SDV 개발을 가속화하고 있습니다. 현재는 10개 이상의 글로벌 완성차 제조사가 RTI의 소프트웨어를 실제 양산 시스템에 적용하고 있으며, 이를 통해 도메인 기반 아키텍처, ADAS, 텔레매틱스 구조 등을 SDV 시대에 맞춰 진화시키고 있습니다.
RTI의 기술은 주요 티어 1 공급업체들이 구축한 다양한 레퍼런스 플랫폼의 핵심 구성요소로 사용되고 있으며, 전 세계 도로 위 100만 대 이상의 차량에서 운용되고 있습니다. 최근에는 중국의 대표적인 전기차 제조사인 XPENG이 자사의 차세대 E/E 아키텍처의 핵심 통신기술로 RTI의 Connext Drive를 채택했다고 발표했습니다. XPENG은 2026년 양산 모델부터 Connext Drive를 도입해 차량 내 복잡한 데이터 분산 처리를 관리하게 되며, 이를 통해 보다 스마트하고 효율적이며, 미래를 준비하는 차량을 구축하겠다는 회사의 비전을 실현하게 될 것입니다.
RTI의 통신 프레임워크는 고객이 위험을 효과적으로 관리하고, 시스템의 확장성과 모듈화, 재사용성을 높이는 동시에, 기능안전성 및 사이버 보안 측면에서 가장 높은 수준의 요건도 충족할 수 있도록 설계돼 있습니다. Connext Drive는 ISO 26262 ASIL D, ISO 21434, ASPICE CL1을 포함한 주요 소프트웨어 안전 표준들을 모두 만족합니다.

RTI는 유럽과 북미에서 강력한 입지를 구축해왔습니다. 그렇다면 한국을 포함한 아시아태평양 자동차 시장 확대를 위해 어떤 계획이나 조직 전략을 갖고 있나요?
Pardo       RTI는 글로벌 기업으로서 전 세계 고객을 지원하고 있으며, 여기에는 미국, 유럽, 아시아태평양 지역의 주요 자동차 기업들도 포함됩니다. 아시아태평양 지역에서는 싱가포르 지사가 중심적인 역할을 맡아 여러 자동차 고객을 지원하고 있고, 중국에서도 팀을 점차 확대하고 있어, 이 지역에서 RTI의 입지를 지속적으로 넓혀가겠다는 우리의 의지를 보여줍니다.
현재 아시아태평양 지역 전반에 걸쳐 확장 단계에 있으며, 고객 지원을 강화하고 늘어나는 수요에 대응하기 위해 주요 시장별로 현지 조직을 더욱 확대해 나갈 계획입니다. 또한 내부 인력 확충뿐만 아니라, RTI는 솔루션 및 통합 파트너로 구성된 생태계를 적극적으로 구축하고 있습니다. 이를 통해 각 지역과 시장의 요구에 보다 정밀하고 맞춤화된 지원을 제공하는 한편, RTI의 자동차 솔루션이 혁신성과 확장성 측면에서도 지속적인 성장을 이룰 수 있도록 기반을 마련하고 있습니다.

xMemory 탑재 Stellar, SDV MCU 게임체인저

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-09 15:33:17+0900

ST마이크로일렉트로닉스 한국지사 임 의 택 부장 STMicroelectronics Korea Ted Lim

메모리의 혁신이 MCU, 나아가 SDV에 어떤 영향을 미칠까? ST의 새로운 xMemory 기반 Stellar MCU는 기존 대비 월등한 메모리 밀도를 제공하면서 하나의 칩으로 다양한 차량 플랫폼과 OTA 요구를 유연하게 커버할 수 있어, 개발 비용과 기간을 줄임으로써 SDV 시대의 MCU 게임체인저가 될 수도 있다.
랙션 인버터, ICCU(OBC/DCDC), 섀시 및 세이프티, 존 컨트롤러를 타깃으로 하는 ‘xMemory’ 기반 Stellar MCU는 2025년 하반기부터 본격 양산된다. ST마이크로일렉트로닉스의 임의택 부장과 이야기를 나눴다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
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‘xMemory’ 기반 Stellar MCU란 무엇입니까? 이 MCU는 SDV에 어떤 의미입니까?
Lim       ST마이크로일렉트로닉스는 최근 Stellar MCU에 ‘xMemory’란 새로운 메모리 개념을 적용했는데, 이게 SDV 환경에 커다란 이점을 제공할 수 있습니다.
우선 Stellar는 새롭게 PCM(Phase Change Memory)이란 차세대 임베디드 비휘발성 ‘메모리’ 기술을 내장합니다. 이는 다른 메모리 기술 대비 2배 이상 메모리 밀도를 제공합니다. xMemory의 가장 큰 장점이 셀 사이즈가 작다는 점인데, 메모리의 크기를 결정하는 주요 요소 중 하나가 바로 셀 크기입니다.
xMemory는 기존 대비 2배 이상 작은 셀 사이즈로 메모리 밀도가 매우 높아 28nm Flash나 22nm MRAM 대비 2배의 메모리 밀도를 제공합니다.
동일 크기 다이의 MCU에서 더 많은 메모리를 제공할 수 있다는 것은 소프트웨어가 계속해서 업데이트될 SDV에 큰 장점을 제공할 수 있습니다. 먼저, 넉넉한 메모리 마진(Margin Memory)을 제공할 수 있습니다. 따라서 추후에 기능이 늘어나더라도 기존 MCU를 교체하거나 상위 제품으로 변경할 필요가 없습니다.
그리고 이것은 시스템 비용 절감에 큰 도움이 됩니다. 특히, 앞으로 차량에 AI가 도입된다든가, 소프트웨어 기능이 지속적으로 OTA를 통해 업데이트되는 경우가 많아질 텐데요, 현재의 메모리 용량으로 이를 감당하지 못할 가능성이 매우 높습니다. 이런 상황에 대비해, 넓은 메모리 영역을 유연하게 커버할 수 있는 하나의 제품군을 보유하는 것은 매우 실용적인 전략이 될 수 있습니다.

이뿐 아니라, xMemory 기반 Stellar를 사용하면 다양한 메모리 범위를 지원하는 하나의 디바이스로 여러 프로젝트, 혹은 플랫폼에 대응할 수 있기 때문에 재사용, 즉 개발비용을 절감하고 개발기간을 단축할 수 있으며 공급망을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 OEM이 4MB짜리 MCU를 사용 중인데, OTA나 요구사항 변경 등으로 메모리 확장이 필요하다면 보통은 8MB, 10MB로 넘어가면서 실리콘 자체가 바뀝니다. 이때 코어 수나 주변장치 등 불필요한 기능들이 추가되면서 비용도 크게 증가됩니다.
하지만, xMemory 기반 Stellar는 하나의 실리콘 안에서 예를 들어, 4MB부터 8MB, 10MB 등 모두 범위의 커버가 가능합니다. 실리콘 변경 없이 확장 가능하고, 그에 따라 개발 기간과 소프트웨어 마이그레이션 부담도 줄어듭니다. 소프트웨어의 재사용률이 올라가고, 결과적으로 전체 개발 기간도 큰 폭으로 단축할 수 있습니다.  조달, 구매 측면도 하나의 디바이스로 여러 애플리케이션을 커버할 수 있어 개선됩니다. 이런 점들이 OEM이나 티어 1에게 큰 메리트가 될 수 있습니다.

듣기만 해도 대단한 이점이네요. 그러면 주요 타깃 애플리케이션은 어딘가요?
Lim       타깃 애플리케이션은 트랙션 인버터, ICCU(OBC/DCDC), 섀시 및 세이프티(Brake & Steering), 존 컨트롤러(Zonal Controller) 등입니다.
Stellar MCU는 실시간성과 결정성(Time Determinism)에 초점을 맞춘 고성능 MCU 제품군으로 섀시, 전동화 제어기부터 도메인, 존 컨트롤러까지 커버할 수 있는 MCU라고 보시면 됩니다.
예를 들어, ADAS 도메인 컨트롤러의 경우, 비전이나 레이다 같은 고속 신호처리를 위한 애플리케이션 프로세서(AP)가 필요하고, 여기에 더해 세이프티
MCU를 하나 더 사용하는 구조입니다. 저희가 타깃으로 삼는 애플리케이션 중 하나가 바로 ADAS 도메인 컨트롤러에서 사용하는 ‘세이프티 컴패니언
MCU’입니다. 고성능 AP는 실시간성이 다소 떨어질 수 있기 때문에, 리얼타임 보조 역할을 위해 Stellar MCU를 제안하고 있습니다.

또 다른 핵심 타깃 중 하나가 트랙션 인버터, ICCU, OBC, DC/DC 등과 관련된 전동화(Electrification) 영역인데요, 여기서는 ‘X-in-1’ 개념으로 개발 리소스와 BOM 코스트 절감을 위해 5 ~ 6개의 애플리케이션이 하나로 통합되고 전동화 통합 모듈, 일종의 중앙 컴퓨팅이 실현되고 있는데, Stellar가 이런 구조에 최적화된 제품입니다. 섀시(Chassis)에서도 섀시 도메인 제어기나 In Wheel 제어기를 담당하는 상위 섀시 제어기에도 적용될 수 있습니다.
Stellar MCU는 P 시리즈와 G 시리즈가 있는데요, P 시리즈는 드라이브트레인이나 전동화, 섀시 및 세이프티 영역을 주요 타깃으로 하고 있고, G 시리즈는 바디 도메인 영역이나 존 컨트롤러, 도메인 컨트롤러를 타깃팅하고 있습니다.

요약하면, 전기차 플랫폼과 xMemory 기반 Stellar의 통합은 향상된 에너지 관리 시스템, 개선된 배터리 효율성 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 같은 혁신적인 기능을 가능하게 할 수 있습니다. 확장가능한 메모리는 지속적인 소프트웨어 업데이트와 기능 향상을 지원해 SDV의 진화를 뒷받침합니다. 이 통합은 또한 더 효율적인 충전 솔루션과 더 스마트한 차량 그리드 통신 시스템 개발을 촉진해 지속가능한 교통수단의 미래를 이끌 수 있습니다.

작년에 ST가 강조했던 게 바로 ‘실시간성’이었던 걸로 기억하는데요.
Lim       네, 맞습니다. Stellar는 통합 제어기용 MCU로서, 여러 애플리케이션이 동시에 구동되도록 설계돼 있습니다. 차량에서 가장 중요한 요소 중 하나가 ‘안전(Safety)’이기 때문에, 어떤 행동이 반드시 정해진 시간 안에 실행되어야 하죠. 예를 들어, 어떤 명령이 10ms, 100ms, 또는 1초 안에 반드시 실행돼야 하는 경우가 있습니다. 이처럼 시간 제약 조건이 엄격한 환경에서도 여러 애플리케이션이 동시에 안정적으로 실행될 수 있도록, Stellar는 높은 실시간성과 결정성을 갖추고 있습니다.

xMemory는 10MB에서 19MB까지 유연하게 확장된다고 알고 있습니다. 그 이상도 되나요? 결국 하드웨어에는 물리적인 한계가 있쟎아요?
Lim       네, 제품군마다 지원가능한 메모리 최대 용량이 다릅니다. 예를 들어 P6 제품군은 더 큰 메모리까지도 지원합니다. 제품별 스펙은 고객사의 요구사항에 맞춰 제공드릴 수 있도록 준비되어 있습니다.
SDV 시대로 접어들면서 하드웨어와 소프트웨어가 분리되는 디커플링 구조로 전환되고 있지만, 결국 하드웨어는 물리적인 한계가 있습니다. OTA로 기능이 업데이트되더라도 물리적 제약은 넘을 수 없습니다. 예를 들어 OTA로 메모리를 활용해 기능을 확장한다고 해도, 여유 메모리 용량이 한정돼 있으면 확장에 한계가 옵니다.
그런데 xMemory처럼 메모리 용량이 충분한 경우에는, 이후 AI 기능을 추가한다든가, 새로운 기능을 도입할 수 있는 물리적 여유가 생깁니다. 그래서 고객 입장에서도 10년 전에 구매한 차량에서도 새로운 기능이 소프트웨어적으로 추가되는 경험을 할 수 있는 겁니다. 물론 사용자는 그 기능이 AI 기반인지 아닌지까지는 알기 어렵겠지만, 제조사 입장에서는 예전 차량에서도 AI 기반 모터 제어 기능 같은 것을 적용할 수 있게 되는 거죠. 기존 MCU들은 새로운 기능들이 도입될수록 메모리 용량의 물리적 한계로 결국 칩 자체를 바꿔야 합니다.

고객들이 MCU를 선택할 때 가장 중요하게 생각하는 요소는 뭘까요?
Lim       자동차 제조사들이 MCU를 선택할 때 가장 중요하게 여기는 요소는 크게 두 가지입니다. 첫째는, 시스템의 비용을 어떻게 줄일 수 있는지, 가격 경쟁력을 어떻게 확보할 수 있는가입니다. 둘째는, 개발 기간과 개발 비용을 얼마나 줄일 수 있는지입니다.
이 두 가지 측면에서 경쟁력을 갖기 위해, ST는 같은 실리콘 면적에서 더 많은 메모리를 제공할 수 있다는 점을 강조하는 것입니다. 반복적인 말이지만, 단순 비교할 경우 경쟁사 제품이 8MB라면, 저희 제품은 동일한 실리콘 크기로 16MB를 커버할 수 있는 것입니다. 그래서 메모리 용량 대비 비용 측면에서도 경쟁력이 있습니다. 또, 각각의 플랫폼마다 8MB, 10MB, 16MB 등 별도의 제품을 쓸 필요 없이, 하나의 제품으로 모두 커버가 가능하기 때문에 소프트웨어 재사용성이 높아지고, 개발 리소스와 비용을 줄일 수 있으며 타임 투 마켓을 당길 수 있습니다.

그렇죠! 비용과 시간이 언제나 핵심이죠. 그런데 실제로 이런 MCU를 채택한다면 그렇지 않을 때와 비교할 때 개발 기간을 얼마나 줄일 수 있는 것일까요? Lim       OEM마다 다를 수 있기 때문에 단정 짓기 어렵습니다만, 보통 차량 제어기 개발이 완전히 처음부터 하는 게 아니라, 하나의 기반에서 파생해 제어기들이 계속 나옵니다. 이때 요구사항이 변경되면 기존 MCU로 대응이 어려울 경우 새 제품으로 교체해야 하죠. 이 경우는 사실상 처음부터 새로 개발하는 것과 비슷한 시간이 필요합니다. 하지만 동일한 MCU를 계속 사용할 수 있다면, 그런 재개발이 필요 없어지니 개발 기간을 크게 단축시킬 수 있을 것이라고 생각합니다.

ST는 IDM(Integrated Device Manufacturer) 체계를 갖춘 회사잖아요? xMemory도 이런 점에서 강점이 되나요?
Lim       네, 그렇습니다. xMemory 기술은 저희가 직접 보유하고 있는 자체 기술입니다. 저희는 설계부터 제조까지 직접 수행하는 IDM 체계를 갖추고 있어 완전한 자체 생산이 가능합니다. 즉, xMemory는 설계에서부터 생산까지 ST 내부에서 처리가능한 IDM 기반 메모리 기술이라는 점에서 의미가 있습니다.

이런 기술을 다른 업체들도 금방 따라오지 않을까요?
Lim       물론 따라올 수도 있습니다. 하지만 저희가 조사한 바에 따르면, 현재 22nm~28nm 공정 기준으로는 기존 대비 두배 이상 작은 셀 사이즈를 지원하면서 차량용 퀄리피케이션이 이미 완료된 제품은 ST가 유일합니다.
특히 ‘차량용 퀄리피케이션’은 매우 중요한 문제로, 새로운 메모리 기술을 실제 자동차에 적용하기 위해서는 엄격한 검증 과정을 거쳐야 합니다. 이점에서 저희 기술은 현재 시점에서 가장 앞서 ‘증명된’ 기술이라고 말씀드릴 수 있습니다.

xMemory 기반 Stellar 제품 시장 출시 일정은요?
Lim       xMemory 컨셉을 적용하지 않은 기존 Stellar 제품은 이미 양산되고 있지만, xMemory 컨셉이 적용된 제품군은 올 하반기에 양산이 시작될 예정입니다. 그리고 2026년과 2027년에 걸쳐 여러 제품들이 순차적으로 출시될 계획입니다. 현재 양산을 위한 다수의 개발이 진행되고 있는데 고급 메모리 솔루션을 통해 차량 플랫폼을 향상시키고, 통합 제어기 솔루션을 찾는 주요 OEM과 티어 1을 통해 이뤄지고 있습니다.
마지막으로 정리하자면, 저희 ST는 고객 여러분께 다양한 프로젝트에 유연하게 적용가능한 폭넓은 커버리지를 가진 MCU 패밀리 제품군을 제공하고 있습니다.
이 제품들은 고객이 각자 추진하는 전략과 요구에 맞게 최적화할 수 있도록 설계돼 있으며, 이를 통해 OEM과 티어 1 업체들은 ▶개발 비용 절감 ▶더 빠른 제품 론칭 ▶장기적인 기술 유연성을 얻을 수 있습니다. 결국, xMemory는 빠르게 진화하는 SDV 환경에서 중요한 경쟁력을 제공하는 핵심 솔루션이라고 저희는 확신합니다.

V2X, 생명 살리는 기술! 논쟁에서 실전으로

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-06-09 13:28:08+0900

홍승수 에티포스 최고사업책임자 Sungsoo Hong CBO of ETTIFOS

V2X 기술은 교통안전, 편의를 위한 수단이다. 이제 통신기술 자체에 대한 논쟁이 정리됐으니 도로이용자를 위한 본격 서비스를 위해 정부, 자동차, 통신사, 칩셋 공급사, 장비사들이 협력할 때다. 현재 표준 LTE-V2X, 차세대 표준 5G-V2X를 하나의 칩셋에서 구현하는 SDM 기술로 글로벌 무대에 출사표를 던진 에티포스. 홍승수 사업총괄 상무와 V2X 통신기술 논쟁부터 현재, 그리고 미래에 대한 이야기를 나눴다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

‘C-V2X vs. DSRC’ 논쟁은 이제 사실상 종결된 것인가요? 어떤 의미가 있을까요?
Hong       사실 V2X 통신방식 논쟁은 데이터의 전송수단에 대한 논쟁이었습니다. V2X 체계의 근본적인 목적은 도로 인프라 및 도로이용자 간 의미 있는 데이터를 무선통신을 통해 교환해, 교통사고 사상자를 줄이고 관련된 사회적, 경제적, 정서적 비용을 줄이는 것입니다. 그런데, V2X 체계가 레벨 4 이상 자율주행의 필수 요소로 대두되면서 V2X 체계의 근본적인 목적에 대한 논점이 흐려졌습니다.
V2X 체계는 분명히 자율주행, 스마트시티, 교통 효율화, 환경친화적 교통체계를 실현하는 필수 요소로 각광을 받는 것은 사실이지만, V2X 체계에 대한 정책, 기술, 서비스를 이야기할 때 교통사고로 인한 사망자와 부상자, 그리고 그들의 가족이 겪게 될 불행을 막는 것이 V2X 체계의 궁극적인 목적임을 잊으면 안됩니다. V2X 표준에 대한 논쟁의 역사를 살펴보면 이점을 망각하고 V2X 표준 및 기술 논쟁에 매몰되어 표준 및 기술 자체의 우월성을 따지거나 특정 표준을 지지하는 진영의 이익에 경도되어 생명을 살리는 기술로서 V2X 체계의 근본적인 목적을 망각하는 경우가 많았습니다.

V2X 통신방식 논쟁을 통해 우리가 배워야 할 교훈은 다음과 같다고 생각합니다. 첫째는 목적을 간과한 기술 논쟁이란 점입니다. V2X 통신표준을 둘러싼 기나긴 논쟁 과정에서 V2X 체계 도입이 지연됐고, V2X 체계 도입을 통해 얻을 수 있었던 효익을 놓쳤습니다. V2X 기술에 대한 우열 및 산업 파급효과에 대한 논쟁을 벌이고 있는 동안 교통사고 사상자 감소라는 V2X 체계의 근본적 의미는 간과된 것입니다. 앞으로 V2X 기술 및 정책을 논할 때 목적을 분명히 해야 할 것입니다. 둘째는 시장원리의 작동입니다. C-V2X 방식이 우세하게 된 동인은 C-V2X 방식 도입을 통해 이윤을 기대하는 집단의 힘이 더 컸기 때문입니다. 즉, 교통안전, 교통사고 사상자 감소라는 공익적 재화 공급에도 참여자가 이익을 기대할 수 있는 시장원리가 작동될 때 투자와 기술 진보가 일어난다는 것입니다.
셋째, 공공부문 역할의 중요성입니다. 교통안전을 시장기능에만 맡길 수는 없습니다. 정부 및 공공부문은 V2X 체계 개발과 보급의 기반이 되는 ▶표준의 제정 ▶법과 제도적 기반 마련 ▶일관성 있는 V2X 통신 정책을 제공해야 사적 영역의 혁신과 투자를 기대할 수 있다는 것을 V2X 표준 논쟁을 통해 재확인했습니다.
넷째, 차세대 V2X 통신은 5G-V2X로 귀결됩니다. 지난 DSRC 방식과 C-V2X 방식의 경쟁은 결국 DSRC 방식과 C-V2X 방식의 현재 기술인 LTE V2X와의 경쟁입니다. 차세대 V2X 통신표준에 대해서는 공공진영, 상업진영 할 것 없이 C-V2X의 다음 표준인 5G-V2X라는 것에 모든 국가에서 견해차가 크지 않습니다. DSRC 방식의 차세대 표준인 802.11bd(NGV: New Generation V2X)의 표준화는 2022년에 완료되기는 했으나, 이 표준을 차세대 표준으로 검토하는 국가는 거의 없습니다.

그래서 V2X 체계의 목적과 논쟁의 교훈 이후 글로벌 차원에서 남은 이슈는 뭔가요?
Hong       첫째, 본격적인 서비스 전개입니다. 지금까지는 V2X 서비스를 위한 수단에 대한 논쟁으로 시간과 비용을 지불했으니, 이제는 본격적인 서비스 도입을 통해 운전자와 도로이용자들이 V2X 서비스를 체감할 수 있도록 해야 합니다. 이를 위해 안전이라는 공공재를 정부가 투자해 공급하는 것은 기본이고, 민간 플랫폼 사업자들이 V2X 서비스를 통해 이익을 창출할 수 있는 지속가능한 사업모델(ex. Tolling 등 V2X 결제, 내비게이션 서비스와 연동 등)을 민간 서비스 플랫폼 사업자들과 함께 개발해야 할 것입니다.

둘째, 이를 위한 과감한 도로 인프라 투자가 필요합니다. 서비스 활성화를 위해 정부의 우선적 투자가 마중물이 돼야 합니다. 즉, 정부의 기본적인 V2X 도로 인프라 투자를 통해 기본 안전 서비스를 시작하고, 민간 통신사 또는 서비스플랫폼 사업자들의 투자를 유도해야 합니다. 이때 정부 예산만으로는 지속적인 V2X 서비스 확대가 불가능하고 민간 서비스플랫폼 사업자가 돈을 벌 수 있는 구조를 제공해야 민간의 자발적인 투자를 유도할 수 있습니다.

셋째, 각국의 NCAP 등을 통한 V2X 도입 인센티브 강화가 필요합니다. V2X 서비스는 인프라와 차량을 두 축으로 합니다. 위와 같이 인프라 투자가 선행된다면, OEM들이 V2X 장비를 장착해 V2X 서비스를 완성할 것입니다. 완성차 업체는 차량 판매에 도움이 되는 방향으로 의사결정을 하기 마련인데, 이런 인센티브 강화를 통해 V2X 서비스 활성화를 기해야 한다는 숙제가 있습니다. 이미 각국 정부는 NCAP 등의 평가 시스템에서 V2X 장착 차량에 가점을 주는 등의 움직임이 있습니다.

넷째, 기존 통신망과의 연계 서비스 도입이 필요합니다. V2X 서비스는 차량과 차량, 차량과 인프라 간 직접 통신을 기본으로 합니다. 민간 서비스플랫폼 사업자의 V2X 시장 진입을 유도하기 위해서는 직접 통신뿐 아니라 기존 통신망을 활용한 V2N 서비스의 도입을 민간 사업자들과 함께 도입해야 할 것입니다.

유럽, 미국, 중국, 한국 등 주요 지역의 정책·기술적 접근 방식이 여전히 다를 것 같아요. 어떤가요? 이에 따라 ETTIFOS는 어떤 전략을 취하고 계신가요?
Hong       지역별 V2X 통신기술 및 정책의 진화에 따라 다음과 같은 문제가 있습니다.
정부가 주도해 설치하는 V2X 도로 인프라의 경우, V2X 통신표준이 DSRC 방식에서 C-V2X 방식으로 바뀌게 되면서 지금까지 구축한 DSRC 기반 장비를 철거하고 C-V2X 기반 장비로 새로 교체해야 합니다. 두 통신방식은 상호호환성이 없기 때문이다. DSRC 방식에서 LTE-V2X 방식은 근본적으로 다른 통신방식이므로, 정책 변화에 따라 한 번은 중복 투자가 불가피하다고 하더라도, 향후 또다시 통신방식이 업그레이드되거나 변경되면 다시 한 번 기존 V2X 시스템을 걷어내고 새로운 표준의 V2X 시스템으로 교체해야 하는 문제가 있습니다.

현재 제공되는 V2X 모뎀 칩셋으로는 V2X 통신표준의 변화 또는 업그레이드에 대응하는 것이 불가능하거나 제한적인데, V2X 통신 모뎀이 하드웨어 칩셋(Hardwired Chipset)에 기반하고 있기 때문입니다. 반도체는 일단 만들고 나면 수정 또는 변경이 어렵고 비용이 많이 듭니다. 그렇다고 모든 V2X 통신표준을 하나의 칩으로 구현하면 칩의 복잡도가 증가하고 경제성이 떨어집니다. 그래서 특정 통신표준 또는 제한된 통신표준을 칩으로 구현하는데, 하드웨어 기반 V2X 모뎀은 칩을 교체하거나 장비를 교체하지 않는 이상 표준 진화에 대응하기 어렵거나 제한적입니다.

이에 대한 대안으로 에티포스는 소프트웨어 정의 모뎀(Software Defined Modem, SDM)을 개발했습니다. 소프트웨어 정의 모뎀 개념은 대부분 모뎀 기능은 소프트웨어로 구현하고 실시간 고속 처리가 요구되고 통신표준 진화에도 변하지 않는 모뎀 기능은 하드웨어 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)으로 구현하는 방식입니다. 이 경우 V2X 통신방식의 진화에 소프트웨어로 유연하게 대응할 수 있습니다. 예를 들면, SDM 방식을 적용하면 현재 표준인 LTE-V2X에서 차세대 표준인 5G-V2X로 이행할 때 하드웨어 장비를 교체하지 않고 OTA(over-the-air) 방식으로 소프트웨어 업그레이드만으로 기존 설치된 V2X 인프라 및 차량에 장착된 V2X 장비를 최신화할 수 있습니다. 물론 이 개념은 V2X 산업에 일반화된 개념은 아니고 아직은 혁신적인 접근이지만, 국내 다수 연구기관의 실증을 거쳤고, 최근 SDM 기반 V2X 모뎀이 상용 V2X 칩과 상호호환성 시험을 완료해 기술적인 타당성을 확보했습니다. 이런 에티포스의 기술 전략은 지역, 통신기술의 진화에 각국 정책 담당자들 또는 차량 설계자들에게 상당한 유연성을 제공할 것으로 기대됩니다.

말씀하신대로 V2X는 인프라 의존도가 높은 기술입니다. 도로 인프라 구축이 더딘 상황에서 V2I보다는 V2V(sidelink)를 우선하는 접근이 더 현실적이라고 보시나요?
Hong       앞서 말씀드린 바와 같이 V2X 서비스는 인프라 투자가 마중물이 돼야 하는데, 예산 및 통신방식 문제로 지금까지 많이 지연된 것이 사실입니다. 이런 현실적인 제약을 극복하기 위해 V2V를 우선 접근하는 것이 현실적이라는 데에 동의합니다.
예를 들어, 현재까지 V2X를 차량에 가장 많이 장착한 OEM은 폭스바겐입니다. Golf, ID 시리즈 등 200만 대 차량에 V2X 직접통신 장비를 장착해 출시했습니다. 지난 5월에 개최된 ITS 유럽 총회에서 폭스바겐의 V2X 기능 개발리더와 논의한 바, 폭스바겐의 V2X 서비스는 V2I 중심 위험경고(Hazard warning) 서비스보다는 V2V 중심의 ADAS 서비스라고 합니다. 앞으로도 OEM 입장에서는 ADAS 서비스로서 V2X 서비스를 개발해 나갈 계획으로 보입니다.
V2I 보다 V2V가 더 필요하다거나, 더 우수하다는 관점이 아니라, 인프라 투자에 제약이 있으니 가능한 서비스 먼저 전개하는 것이 현실적이라는 의미에서 기자님의 의견에 동의합니다.

V2X 도입에 있어 정부와 OEM, 티어 1 등 이해당사자의 책임 분담 구조는 어떻게 바뀌어야 한다고 보시나요?
Hong       책임이라고 하니 좀 무섭네요^^. 각 이해관계자의 역할과 순서 관점에서 말씀드리면, 첫째, V2X 도입 및 활성화의 1차적인 역할은 정부에 있다고 봅니다. 앞서 말씀드린 바와 같이 V2X 체계의 궁극적 목적은 도로이용자의 안전이고, 안전은 공공재 성격이므로 정부가 정책과 투자가 앞서 나가야 한다고 생각합니다.
둘째, 안전이라는 공공재를 공급하기 위해 정부가 V2X 인프라 투자를 전담할 수도 있지만, 지속가능한 서비스가 되기 위해서는 안전 서비스에 더해, 민간 참여자들이 수익모델을 개발할 수 있는 개방형 V2X 통신 플랫폼을 구축해야 한다고 생각합니다. 참여가 가능한 민간사업자라함은 자체 가입자를 확보하고 있는 통신사 또는 내비게이션 사업자 등 서비스플랫폼 사업자들을 말합니다.
셋째, 이런 환경이 조성된 이후, 또는 동시에 정부는 인센티브 제공을 통해 OEM과 티어 1을 끌어들여야 합니다. 위에 언급한 통신사 또는 서비스플랫폼 사업자들과 자동차들이 협업을 하거나, 또는 최근 자동차사 스스로 서비스플랫폼이 되고자 하는 경향을 활용해 V2X 망을 활용한 수익성 있는 부가서비스 개발을 유도하면 좋을 것 같습니다.

ETTIFOS는 V2X 통신 스택, 시뮬레이션 도구 등 다양한 솔루션을 제공합니다. 맞나요? 자랑하고 싶은 포인트는 무엇인가요?
Hong       에티포스의 기술적 차별화는 아무래도 말씀드렸던 소프트웨어 정의 모뎀(SDM, software-defined modem)입니다.
정책 측면에서 미국과 한국의 V2X 통신방식에 대한 논쟁으로 산업발전이 지체되는 사례가 있었습니다. 소프트웨어로 업그레이드할 수 있는 시스템을 도입하면 통신방식 변경에 따른 장비 교체 비용을 고민하지 않아도 되므로 훨씬 유연한 정책 운용이 가능합니다. 이를 통해 정책을 둘러싼 갈등과 사회적 비용을 줄일 수 있습니다.
인프라 측면에서는 표준이 진화할 때마다 V2X 인프라의 장비를 교체할 필요가 없어 막대한 비용을 절감할 수 있고 장비 교체를 위한 시간과 인력의 투입을 줄일 수 있습니다.
차량 측면에서는 차량 교체 주기 내에서 차량을 교체하지 않고도 OTA 방식으로 최신 통신 서비스를 받을 수 있는 장점이 있습니다. 이것은 SDV 개념에 부합할 수 있는 유연한 구조로 돼 있습니다.

보안을 포함한 각종 글로벌 인증 및 검증 측면에서 ETTIFOS는 어느 수준에 도달해 있는지 궁금합니다.
Hong       V2X 장비는 통신 제품이므로 글로벌 통신, 보안 및 서비스 표준에 부합하고, 장비간 상호 호환성을 보증해 주는 인증을 취득하는 것이 매우 중요합니다. 에티포스는 우선 2025년 4월까지 OBU 및 RSU에 대한 C-ITS 인증 취득을 완료해 국내 C-ITS 사업의 자격을 갖췄습니다. 이어 2025년 5월에는 에티포스의 OBU에 대한 글로벌 인증인 옴니에어(OmniAir) 인증을 취득했고 6월까지 RSU에 대한 인증을 취득할 예정입니다. 이렇게 되면 에티포스는 국내 및 미국에서 제품 공급을 위해 필요한 모든 인증을 취득하게 됩니다. 유럽의 경우 2025년 말까지 OBU 및 RSU에 대한 CE 인증 취득을 완료하고 유럽시장 진출을 본격화할 계획입니다.

V2X는 이제 QoS, AI 기반 판단 등과 결합되고 있습니다. ETTIFOS는 이런 기술 진화에 어떻게 대응하고 있나요?
Hong       말씀하신 바와 같이 AI 및 QoS 등 진화에 대응하기 위해 해당 기술을 지닌 업체와 협력을 강화하고 있습니다. 예를 들면 에티포스는 2024년 12월에 코스닥 상장사인 에치에프알(HFR)과 AI-RAN 및 V2X 사업제휴 협약 체결했습니다. HFR은 모바일 통신장비 전문 기업으로 통신사를 위한 기지국 및 네트웍 장비 분야에서 활약하고 있습니다. HFR은 기업 맞춤형 5G특화망 솔루션 'my5G'를 출시하고 국내 및 글로벌 사업을 활발히 전개하고 있습니다.
이 협약을 통해 양사는 자율주행을 위한 C-V2X 기술과 제품개발을 포함한 AI-RAN(인공지능 기반 무선 접속 네트워크) 기술과 제품개발에 협력하기로 했습니다. 아울러 공동 제품개발 및 개발된 제품의 상용화와 국내외 프로젝트 추진에 적극적으로 협력하기로 했습니다. 양사의 축적된 경험과 자원을 활용해 국산 기술과 제품의 해외 시장 진출도 적극적으로 추진할 계획입니다. 이처럼 에티포스의 핵심역량인 모뎀 설계 및 구현 역량과 결합해 시너지를 만들 수 있는 각 분야의 강자들과 협력관계를 강화해 시장 진화에 대응할 계획입니다.

AI 기반 V2X 시뮬레이션이나 디지털 트윈 테스트 환경에 대한 수요도 커지고 있습니다. 이와도 관계되나요?
Hong       네 맞습니다. 실시간 저지연 V2X 서비스 제공(ex. 원격주행, 자율주행을 위한 ADAS 서비스 등)을 위해 에지 컴퓨팅 기술이 사용되면서, 말씀하신 AI 기반 인지 기술 디지털트윈 환경이 C-ITS 사업에서 요구되는 추세입니다. 이런 분야 또한 에티포스의 핵심 기술인 모뎀 및 통신 서비스 기술과 에지 컴퓨팅을 활용한 센서 인지 및 디지털트윈 전문업체들과 이미 협업하고 있습니다. 현재는 말씀드리기 어렵지만 곧 실력 있는 업체들과 추가적인 협력 소식을 전할 수 있을 것입니다.

SDV 시대에서 V2X는 어떤 의미를 갖는다고 보시나요? 향후 V2X 애플리케이션은 어느 분야(교통 안전, 스마트시티, 전기차 충전 등)에서 가장 크게 확대될 것으로 보시나요?
Hong       앞서 에티포스의 기술 경쟁력은 모뎀 설계기술과 모뎀을 SDM으로 구현하는 기술입니다. 즉 차량 플랫폼이 HW 비중이 낮아지고 SW 비중이 높아지는 SDV로 진화된다면, 최적의 통신 대안은 SDM이라고 생각합니다. 지금까지 통신 모뎀은 HW 기반이라서 차량 생산 시 한번 장착하면 새로운 서비스를 지원하도록 통신표준이 진화해도 이전 표준을 사용할 수밖에 없다는 것이 상식이었습니다. 하지만, 에티포스는 이런 상식의 틀을 깨고, 통신 모뎀도 이제는 SDV가 추구하는 서비스 지향 플랫폼의 일부라고 생각합니다.

글로벌 활동이 눈에 띄어요. OEM 및 티어 1과의 협업 사례나 해외 고객 확보 과정에서 가장 큰 도전과 기회는 무엇이었나요?
Hong       에티포스는 V2X 확산을 위해 자동차 업계와 통신업계의 협력을 목표로 하는 5GAA 활동을 중심으로 OEM 및 티어 1과의 협업을 확대하고 있습니다. 그 예로 지난 2024년 10월에 5GAA가 베를린서 주최한 제32차 회의주간 일환으로 진행된 시연에서 주요 OEM인 아우디와 BMW, 보쉬 등과 함께 5G-V2X 직접통신을 활용한 상호운용 가능한 5G-V2X 시스템을 시연한 바 있습니다.

이런 활동을 기반으로 에티포스는 지금까지 기술개발 성과를 결집해 2025년 4분기에 에티포스 최초의 LTE-V2X와 5G-V2X를 모두 지원하는 칩셋을 출시할 예정이고, 글로벌 OEM 및 티어 1을 대상으로 활발한 마케팅 활동을 펼칠 것입니다. 글로벌 OEM 및 티어 1은 V2X 칩셋 시장이 오토톡스(Autotalks)와 퀄컴(Qualcomm)에 의해 과점되는 것을 우려하고 있으며, 이에 대한 제3의 대안으로 에티포스를 고려하고 있습니다. 에티포스 V2X 칩셋이 출시되면 테스트해 보겠다는 OEM, 티어 1, 모듈회사들이 이미 많습니다.
이 시장을 뚫는 것은 막대한 시간과 투자가 필요합니다. 스타트업인 에티포스가 이런 고객을 확보하는데 있어 가장 큰 도전은 그들의 검증을 통과할 때까지 시간과 비용을 감당하는 것입니다. 이를 위해 에티포스는 시리즈B 투자유치를 진행 중이며, 늦어도 7월 중 마무리될 것으로 기대하고 있습니다.

에티포스는 최근 스페인 세비야에서 열린 ITS 유럽총회에서 ERTICO의 협력적-연결된-자율주행 모빌리티(CCAM) 이니셔티브 리더들에게 한국을 대표해 V2X 기술을 공유했다.

프랑스 파리에서 열린 5GAA에서는 에티포스의 김호준 대표(左)가 '5G-V2X 직접통신 기반 원격주행 및 기술 개발 동향’을 발표해 스포트라이트를 받았다.

한국의 스타트업으로서 글로벌 시장에서 인정을 받기 위해 필요한 자세나 접근 방식은 무엇이라고 생각하시나요? 해외 파트너십에서 ‘한국 기술’ 또는 ‘ETTIFOS’가 가장 긍정적으로 평가받는 요소는 무엇인가요?
Hong       ‘한국 스타트업으로서 글로벌 시장에서 인정받는다’ 또는 ‘한국기술’과 같은 개념은 없다고 생각합니다. 에티포스가 잘 할 수 있는 것에 집중하고 글로벌 고객의 선택을 받는 기술과 제품을 공급하면 글로벌 회사가 되는 것입니다.
목표로 하는 시장과 고객 범위와 크기가 스타트업의 가치를 결정하는 가장 큰 요소인 것 같습니다. 이를 위해 에티포스는 창업 초기부터 글로벌 고객을 타깃팅했고, 한국시장에서의 성공이 글로벌로 이어질 수 있는 기본 조건으로 판단했습니다.

또, 글로벌 시장을 타깃으로 하면 조직 구성 및 운영도 글로벌화될 수밖에 없습니다. 예를 들면 사업인력 전원이 미국, 영국, 한국 등 다국적 글로벌 우수 인력으로 구성돼 있습니다. 이런 노력을 통해 에티포스는 한국에 물리적인 사무실을 두고 있을 뿐 기술과 사업에 있어서는 이미 글로벌 회사입니다.
해외 파트너십에서 에티포스가 긍정적인 평가를 받는 요소는, ‘한국기술’이어서라기 보다는 글로벌 수준에서 경쟁력 있는 모뎀 설계 및 구현 기술을 보유하고 있고, 이를 기반으로 절묘한 마켓 포지셔닝을 유지하는 것이라 생각합니다. 에티포스 구성원들끼리 하는 농담 중 하나가 “에티포스 모뎀 엔지니어 설계 경력을 합치면 ‘500년!”이라는 것입니다.

마지막으로, V2X 기술을 바라보는 개인적 비전이나 업계에 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁드립니다.
Hong       저를 포함해 에티포스 창업자와 구성원 중에는 ‘V2X가 생명을 살리는 기술’이라는 점에 이끌려 합류한 사람들이 많습니다. V2X 기술에는 이 기술을 통해 교통사고로부터 도로이용자를 보호해 교통사고 피해자와 그 가족이 감당해야 할 개인적 불행과 나아가 사회적 불행과 비용을 줄이겠다는 가치가 담겨있습니다. 개인적인 비전은 V2X 체계가 글로벌 수준에서 활성화돼 교통사고 사상자가 많이 줄었다는 실질적인 통계를 보는 것입니다.
한국의 AEM 독자들에게 전하고 싶은 메시지는, V2X 기술은 교통안전, 편의를 위한 수단이므로 통신기술 자체에 대한 논쟁이 정리됐으니 이제 도로이용자를 대상으로 본격적인 서비스를 제공하기 위해 정부, 자동차, 통신사, 칩셋 공급사, 장비사들이 협력하길 희망한다는 것입니다.
한국, 미국, 중국 등이 C-V2X 방식을 단일 표준으로 선택했고, 유럽도 C-V2X를 수용했습니다. C-V2X 방식 중 LTE-V2X가 현재의 표준이고, 5G-V2X는 차세대 표준입니다. 에티포스는 LTE-V2X와 5G-V2X을 하나의 칩셋에서 구현할 수 있는 SDM 기술을 제공합니다. 통신 반도체 스타트업 에티포스가 글로벌 무대에서 유니콘(Unicon)이 될 수 있도록 업계 관계자, 투자자, 정부 관계자, 언론 관계자 여러분의 성원을 부탁드립니다.

“우리는 테슬라를 넘는다”

글 | 박정규 겸직교수, KAIST 기술경영전문대학원 — 2025-06-09 08:02:28+0900

튜링의 야마모토 잇세이 CEO(左)와 박정규 겸직교수

야마모토 잇세이 튜링 공동창립자 겸 CEO Yamamoto Issei, CEO of Turing

지난 5월 20일, KAIST 기술경영전문대학원 박정규 겸직교수가 일본의 자율주행 스타트업 튜링(Turing)을 방문해 야마모토 잇세이(山本一成) CEO를 만났다. 야마모토 CEO는 “2030년까지 완전 자율주행 실현”이라는 목표와 함께 테슬라를 추월하겠다는 대담한 비전 'We Overtake Tesla'를 회사의 슬로건으로 내걸고 있다. [편집자 주]

글 | 박정규 겸직교수, KAIST 기술경영전문대학원

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대학 재학 시절, 야마모토 잇세이는 일본 장기 아마추어 5단 기력을 보유하고 있었다. 그는 우연한 기회에 컴퓨터 프로그램과 인공지능(AI)을 공부했고, 장기 프로그램인 ‘Ponanza(포난자)’를 개발했다. 초기에는 그다지 장기를 잘 두는 프로그램은 아니었다. 그러나 인공지능 기법을 도입하면서 포난자의 실력이 향상되었고, 2017년 마침내 일본 장기 최고 명인을 꺾는 데 성공했다.
이후 야마모토는 ‘무엇을 더 할 것인가’를 고민하던 중, 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University, CMU)에서 자율주행을 연구하던 아오키 순스케를 만나 2021년, 완전 자율주행 시스템 개발을 목표로 스타트업 ‘튜링’을 공동 창업했다. 회사는 창업 초기부터 인공지능 기반의 엔드 투 엔드(End-to-End, E2E) 방식을 채택해 완전 자율주행 실현을 목표로 하고 있다. 다음은 야마모토 CEO와의 인터뷰 내용이다.

PARK       최근 자율주행 기술 트렌드는 기존의 규칙 기반(Rule-Based) 방식에서 센서 데이터를 처음부터 끝까지 인공지능으로 통합 처리하는 E2E 방식으로 전환되고 있습니다. 튜링은 E2E 방식을 채택해 완전 자율주행에 도전하고 있는 스타트업입니다. 먼저 간단한 소개를 부탁드립니다. 저는 야마모토 CEO께서 도쿄대학 재학 시절 성적이 좋지 않아 유급을 한 후, 인공지능에 관심을 갖고 본격적으로 공부를 시작한 것으로 알고 있습니다.
YAMAMOTO       예 맞습니다. 도쿄대학 신입생은 고마바(駒場) 캠퍼스에 먼저 입학합니다. 그리고 성적이 좋지 않으면 혼고 캠퍼스로 갈 수 없는데, 저는 성적이 좋지 않아 유급을 했습니다. 그때 시간적인 여유가 있었습니다. 당시, 앞으로 유망하고 성장할 분야가 어디일지 많은 생각을 했습니다. 2008년이나 2009년쯤이었던 것 같은데, 당시에는 인공지능이 지금처럼 인기가 있지는 않았습니다. 그때는 무어의 법칙에 따라 반도체 집적도가 계속 증가하고 있었고, 그 흐름 속에서 새롭게 도전할 수 있는 분야를 찾다가 인공지능을 공부하게 됐습니다.

PARK       그럼, 그때 처음으로 컴퓨터와 인공지능을 접하신 건가요?
YAMAMOTO       맞습니다. 솔직히 당시에는 키보드를 겨우 칠 수 있는 수준에 불과했습니다.

PARK       사실 저는 기계공학을 전공했고, 석·박사 과정 중에 프로그램을 짜본 경험이 있습니다. 다만, 그때 제가 했던 것은 어디까지나 정확히 수식화된 이론과 문제가 있고, 그 해답을 구하기 위해 문제를 세부적으로 분해해 컴퓨터를 이용하여 계산하는 방식이었습니다. 일종의 환원주의(Reductionism)에 입각해 프로그램을 짜고 결과를 얻었습니다. 그런데 인공지능을 공부하면서 처음에 상당한 거부감이 있었습니다. 한마디로 ‘이게 뭐지?’라는 생각이 들었습니다. 왜 그런 결과가 나왔는지 정확하게 설명하기 어려웠기 때문입니다. 아마도 제가 기계공학을 전공해서 더욱 그랬는지 모르겠습니다. 혹시 처음 인공지능을 공부할 때, 그런 느낌을 받지 않았나요?
YAMAMOTO       기계공학뿐 아니라 많은 분야가 환원주의에 기반하고 있습니다. 환원주의란 ‘사물을 분해해 그 세부 구조를 이해해면, 그것의 합인 전체를 이해할 수 있다’는 관점입니다. 이는 인류가 복잡한 문제를 해결하기 위해 지금까지 싸워왔던 가장 중요한 접근 방식입니다.
환원주의적 접근이 지난 세기 동안 문제를 해결해온 방식이라면, 21세기와 22세기의 문제 해결 방식은 다를 수 있다고 생각합니다. 사실 저는 어릴 때부터 뭔가 나누고 분류(classification)하는 방식을 별로 좋아하지 않았던 것 같습니다.

PARK       그럼, 처음부터 인공지능이 적성에 잘 맞았던 것 같네요?
YAMAMOTO       가령 분류라는 것도 문화권에 따라 다릅니다. 예를 들어, 나비를 분류할 때 ‘蝶(접, 나비)’은 낮에 활동하는 나비를 뜻하고, 밤에 활동하는 나비는 ‘蛾(아, 나방)’라고 합니다. 그런데 프랑스는 이런 식의 분류가 없습니다. 결국 분류의 방식은 문명에 따라서도, 또 사람의 관점에 따라서도 달라집니다. 즉, 세상을 다양한 기준으로 나누어 보는 방법도 있지만 저는 세상이 꼭 그렇게만 나뉘는 것은 아닐 수도 있다는 생각을 갖고 있습니다. 어쩌면 인공지능이 제 적성에 잘 맞았던 것은 제가 평소에 가지고 있던 이런 철학 때문인지도 모르겠습니다.

인공지능은 어떻게 해서 명인을 넘어섰는가?
최강의 장기 AI Ponanza의 개발자가 알려주는 기계학습, 심층학습, 강화학습의 본질, 다이아몬드사, 2017년 출판.

PARK       아마 제가 인공지능을 처음 접했을 때 느꼈던 거부감을 내려놓고, 그냥 받아들이는 것이 좋겠다고 생각을 바꾸기까지는 거의 4~5년이 걸렸던 것 같습니다. 자동차 산업도 지금 여러 가지 변화가 일어나고 있는데, 기존 자동차 제조사들이 쉽게 받아들이기 어려운 변화 중 하나가 바로 자율주행에 있어서 새로운 방식으로의 전환이라고 생각합니다. 과거에는 규칙기반 방식으로 엔지니어가 어떤 규칙을 만들어서 프로그램을 했지만, 지금은 E2E 방식으로 빠르게 전환되고 있는 것 같습니다. 특히 2025년 상하이 모터쇼를 다녀온 뒤로는 이러한 변화를 더 실감하게 됩니다. 튜링은 처음부터 E2E 방식을 통해 완전한 자율주행을 추구하는 기업이라고 할 수 있겠죠?
YAMAMOTO       맞습니다. 과거의 자율주행은 ‘인지’, ‘예측’, ‘판단’, ‘제어’ 등 각각의 모듈이 있고 단계적으로 처리하는 방식이었지만, 지금은 일관된 네트워크를 이용하는 방식입니다. 결국, 분류를 하는 것보다 단일화된 네트워크를 이용하고, 무엇이 필요하고 무엇이 필요 없는지를 사람의 손이 아닌 인공지능이 스스로 학습하고 결정하는 방식입니다.

PARK       인공지능을 활용해 E2E 방식으로 자율주행을 구현하는 경우, 경쟁사도 모두 같은 방식으로 접근한다면 어떤 식으로 차별화를 만들어낼 수 있을까요? 결국 인공지능이라고 해도 좋은 성과를 내는 곳이 있는가 하면, 그렇지 못한 곳도 있는 게 현실 아닌가요?
YAMAMOTO       우리는 데이터를 직접 수집합니다. 그래서 인공지능 훈련을 위한 데이터를 상당히 높은 수준으로 관리하는 것을 목표로 합니다. 인공지능 학습에 필요한 데이터를 만들기 위해 사람이 실제 도로에서 직접 운전한 데이터를 수집해야 합니다. 그래서 저희 회사의 현장을 보시면 아시겠지만, 우선 수준 높은 드라이버를 선발해 충분히 훈련시킨 뒤, 실제 도로에서 운전 데이터를 취득하는 방식을 채택하고 있습니다. 이렇게 취득한 데이터는 클렌징(data cleansing)과 검증(validation) 과정을 거치고, 이를 바탕으로 제대로 된 인공지능 모델을 개발해 사용합니다. 진행 중에도 중간 결과를 지속적으로 확인하며, 중간 결과가 기대에 미치지 못할 경우에는 데이터 취득 방법을 바꾸는 등 스스로 개선해 나갑니다. 한마디로, 이 모든 과정을 ‘내재화(內製化)’하고 있습니다. 이런 일은 단순히 엔지니어 개인의 역량 문제라기보다, 회사 조직 구조와 구성원들이 가진 책임감의 문제라고 생각합니다. 물론 뛰어난 AI 개발 인력이 있다는 전제가 있어야겠지만, 이에 더해 회사 조직으로서의 체제와 문화 역시 매우 중요하다고 인식하고 있습니다.

PARK       최근 상하이 모터쇼에 다녀왔습니다. 그곳에서 호라이즌로보틱스(Horizon Robotics)의 자율주행 시스템이 탑재된 차량을 직접 타볼 기회가 있었습니다. 복잡한 중국 도로 환경에서 거의 1시간 동안 자율주행이 이뤄졌는데, 사람이 개입한 건 한 번 정도에 불과했습니다. 중국이 과거와는 달리, 인공지능 분야에서 빠른 속도로 자율주행 시스템을 만들어낸 것을 보고 놀랐습니다. 어떻게 급속한 발전이 가능했을까요?
YAMAMOTO       지금 이 분야에 뛰어든 사람들이 기본적으로 일정 수준 이상의 역량을 갖춘 이들이라면, 그다음으로 중요한 것은 얼마나 진지하게 문제에 임하는지, 사명감을 갖고 있는지, 그리고 이 일을 진심으로 사랑하는지의 여부라고 생각합니다. 경영자는 이런 인재들이 제대로 일할 수 있도록 장애 요소를 제거해 주어야 합니다. 특히 일본과 한국은 마치 쌍둥이처럼 비슷한 점이 많고, 관료주의적인 성향도 강합니다. 반면, 최근 중국의 IT 출신 스타트업 창업자들은 구성원들이 능력을 발휘할 수 있는 환경을 만들어 주는 데 주력하고 있는 점이 차이를 만든 것이 아닐까 생각합니다.

PARK       현재 튜링은 2030년까지 완전 자율주행을 실현하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이제 5~6년밖에 남지 않았는데, 이는 기존의 규칙 기반 방식이라면 자율주행의 수준이 선형적으로 천천히 향상되는 반면, 튜링이 추구하는 E2E 방식은 기술 수준이 지수함수적으로 급격히 발전할 수 있다고 보기 때문인가요?
YAMAMOTO       최근 LLM, ChatGPT 같은 기술이 눈에 띄게 발전하면서, 어느 정도 상식을 갖춘 인공지능이 만들어졌습니다. 이런 흐름을 보면서, 2030년에 완전 자율주행이 실현되지 못할 이유를 찾지 못하겠습니다.

PARK       튜링은 다른 회사와 달리 VLM(Vision Language Model) 분야에 상당한 역량을 집중하고 있다는 인상을 받습니다. 그 이유가 무엇인가요?
YAMAMOTO       완전 자율주행을 실현하려면, 시스템이 상식(common sense)을 반드시 갖추고 있어야 합니다. 이는 단순히 차가 차선 사이를 주행하는 기술에 그치는 것이 아니라, 신체성(embodiment)을 갖추도록 만들어야 한다는 의미입니다.
2~3살 된 아이를 떠올려보세요. 이 아이들은 신체를 가진 지능체로 태어나지만, 아직 신체성을 온전히 획득하지 못했기 때문에 다양한 행동을 통해 세상을 학습합니다. 예를 들어 물건을 던지거나, 입에 넣어 보거나, 만져보거나, 때로는 높은 곳에서 떨어져 다치기도 합니다. 이는 물리적 공간에서 행동했을 때 어떤 결과가 발생하는지를 경험을 통해 학습해 나가는 과정입니다. 마찬가지로, 자율주행용 AI도 그러한 경험을 통해 세계를 이해하도록 만들어야 합니다.
이런 이유로, 우리는 대규모 주행 데이터를 수집하고 있습니다. 자율주행을 구현하기 위해서는 우선 ‘운전이란 무엇인가’를 AI에게 가르쳐야 하므로 방대한 양의 실제 데이터를 기반으로 학습시켜야 합니다. 예를 들어 매일 아침 5시에 모여 밤 11시까지, 하루 8시간씩 운전 데이터를 수집하고 있습니다. 교대 시간은 있지만 연중 355일, 주말을 포함해 거의 매일 가동 중입니다. 실제로 튜링에서 가장 큰 팀은 AI 개발팀이 아니라 데이터 수집팀이며, 이 팀에는 테슬라 테스트 드라이버 출신, 경찰 오토바이 부대 출신, 레이싱 드라이버 출신 등 뛰어난 운전 실력을 지닌 전문가들이 다수 포진해 있습니다.
우리는 이들과 함께 ‘운전을 잘한다는 것이 무엇인가’를 명시적으로 언어화하지 않고 이들의 경험치를 그대로 AI에 전수하는 방식으로 학습시키고 있습니다.
또한, 튜링은 고도화된 VLM을 개발하고 있습니다. VLM은 LLM(Large Language Model)의 후속 개념으로, ‘Vision’은 말 그대로 시각 정보, ‘Language’는 언어를 뜻하며, 이를 합쳐 시각-언어 모델이라고 부를 수 있습니다. 이 모델은 자율주행 AI가 상식과 문맥을 이해할 수 있도록 하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

PARK       VLM을 개발하려면 상당한 수준의 투자가 필요하지 않습니까?
YAMAMOTO       우리가 ChatGPT처럼 모든 것을 아는 인공지능을 만들 필요는 없습니다. 필요한 수준에 맞는 인공지능을 만들면 되는데, 우리는 도로와 교통만이 아니라 다소 고도화된 부분인 사람을 이해할 수 있도록 만들고 있습니다. 결국 중요한 것은 일정 수준의 균형이라고 생각합니다.

PARK       중국의 호라이즌로보틱스는 자체적으로 SoC(시스템 반도체)까지 개발하고 있습니다. 반면, 모멘타(Momenta)라는 회사는 SoC 개발은 하지 않고 자율주행 시스템만을 만들어 완성차 업체에 제공하고 있습니다. 튜링은 SoC를 직접 설계할 계획이 있나요?
YAMAMOTO       튜링은 엔비디아의 SoC를 사용합니다. 물론 SoC가 탑재되는 보드 전체는 저희가 직접 설계하고 있으며 미들웨어도 자체적으로 개발하고 있습니다. 아직 SoC를 설계하고 있지는 않지만, '비원(悲願)'이라고 말하고 싶을 정도로 꼭 개발해 보고 싶습니다.

PARK       튜링에서 개발하고 있는 자율주행 솔루션은 완성차 업체에 공급하는 것을 목표로 하고 있습니까? 아니면 직접 전기차를 만드는 것까지 목표로 하고 있습니까?
YAMAMOTO       저희는 직접 전기차를 만드는 것까지는 고려하고 있지 않으며, 자율주행 시스템을 개발해 완성차 업체에 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 물론 자동차를 만드는 초기 단계부터 참여해 센서나 여러 가지 장치를 설치할 수 있도록 완성차 업체와 공동으로 작업을 해야 할 필요는 있습니다.

PARK       토요타가 중국에서 모멘타의 자율주행 솔루션을 도입해 차량을 출시했고, 꽤 잘 팔리고 있는 것으로 알고 있습니다. 그렇다면 튜링도 모멘타와 유사한 비즈니스 모델이라고 보면 될까요?
YAMAMOTO       맞습니다. 다만, 중국의 모멘타는 외국으로 진출하기가 쉽지 않을 것입니다. 그런 상황에서 영국에는 웨이브(Wayve)라는 회사가 있고, 어느 정도 시간이 있는 만큼, 그 사이에 튜링이 자율주행전 솔루션을 완성해 가면 된다고 생각합니다.

PARK       모멘타의 수준은 어느 정도라고 생각하나요?
YAMAMOTO       사실 모멘타를 리스펙트(respect)합니다. 미국에서 테슬라의 자율주행(FSD)이나 영국에서 웨이브 차량을 직접 타보신 경험이 있나요? 모멘타는 테슬라 수준까지는 아니지만, 그에 못지않은 상당한 수준의 자율주행이 가능하다고 생각합니다.

PARK       미국이나 유럽은 제 개인 예산으로 직접 가서 조사하기가 어려워 아직 시승해 보지는 못했습니다. 현재는 일본과 중국을 중심으로 직접 다니며 조사하고 있습니다. 현재 일본 완성차 업체들의 자율주행 수준과 그 방향성에 대해서는 어떻게 보시나요?
YAMAMOTO       기존 완성차 업체들은 아무래도 환원주의적 사고방식과 워터폴(Waterfall) 개발 방식에 익숙해 있기 때문에, 애자일(Agile) 개발 방식이나 인공지능을 활용한 E2E 방식으로 전환하기가 쉽지 않을 것이라고 봅니다. 이런 상황에서 토요타는 모멘타의 기술력을 인정하고 있으며, 닛산 역시 영국의 웨이브와 자율주행 솔루션을 공동 개발하는 등 AI 중심(AI-centric) 기업과의 협력을 본격화하고 있습니다. 튜링 역시 이러한 흐름에 올라타 사업을 전개하고자 합니다.
테슬라는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 자체 개발할 수 있는 유일한 기업이라는 점에서 정말 대단하다고 생각합니다. 이는 창업자가 하드웨어와 소프트웨어 양쪽을 모두 깊이 이해하고 있기 때문에 가능했다고 봅니다. 중국에서도 AI 중심의 기업들이 빠르게 성장하고 있는 이유는, 소프트웨어를 배경으로 한 창업자들이 많기 때문일 것입니다. 튜링은 이러한 경쟁자들과 맞서 싸워 이기고 싶습니다.

PARK   마지막 질문입니다. ‘We overtake Tesla’라는 문구가 회사 비전처럼 크게 적혀 있는 것을 보았습니다. 대개 기업은 이런 것을 크게 적어 놓지 않는데, 특이하다고 생각했습니다. 이 문구에 담긴 의미에 대해 이야기해 주실 수 있을까요?
YAMAMOTO       테슬라는 자동차 산업에 혁신을 일으킨 회사로, 제가 진심으로 존경하는 기업입니다. 왜 그렇게 과감한 미션을 내세웠는지 그 이유는 분명합니다.
‘AI로 사람들을 설레게 하자’ 같은, 누구나 동의할 만한 미션은 사실 아무런 의미가 없습니다. 그런 미션에는 독창성이 전혀 담겨 있지 않기 때문입니다. 창업 전부터 이런 식의 미션은 절대 내걸지 말자고 결심했습니다.
스타트업은 세상에 혁신을 던지는 존재인데, 모두가 동의하는 미션을 내건다는 것은 이상한 일입니다. 혁신은 언제나 모두의 동의를 받는 일만은 아니기 때문입니다. 그래서 저희는 목표를 크게 잡고, 사람에 따라 호불호가 분명하게 갈리는 미션을 갖기로 창업 전에 이미 결정했습니다.
‘We Overtake Tesla(우리는 테슬라를 넘는다)’라는 미션을 정해 두면, 회사의 모든 일상적인 의사결정은 ‘이 결정이 테슬라를 넘을 수 있는 방향인가?’를 기준으로 이루어지게 됩니다. 튜링은 성장해서 반드시 테슬라를 넘어서거나, 그렇지 않으면 도태되는 길밖에 없습니다. 지금까지 그래왔고 앞으로도 변하지 않을 것입니다.

박 교수가 튜링의 공동 창업자이자 최고인사책임자(CHRO)인 아오키 순스케와 포즈를 취했다.

7월 2일, 국내 최대 미래차 기술 컨퍼런스 ‘AID 2025’ 수원서 개최

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-05-29 09:29:10+0900

AEM이 개최하는 국내 최대 규모 자동차 전기∙전자(E/E) 기술 및 전략 컨퍼런스 ‘Automotive Innovation Day 2025(AID 2025)’가 7월 2일 수원컨벤션센터에서 개최된다.
올해로 14회를 맞는 AID는 전기-자율주행 및 소프트웨어 정의 자동차(Software-Defined Vehicle, SDV)를 중심으로 한 기술 혁신과 산업 변화를 조망하는 국내 유일의 B2B 전문 컨퍼런스로, 매년 업계 전문가와 기업 관계자들의 높은 관심을 받아왔다.

올해는 ‘모빌리티의 미래 – SDV의 여명(Future of Mobility – The Dawn of Software-Defined Vehicles)’을 주제로 열린다. SDV는 아직 완전한 구현 단계에 이르지는 않았지만, 차량의 E/E 아키텍처와 소프트웨어 개발 방식, 공급망 전반에 걸쳐 구조적 변화가 본격화되기 시작했다. ‘여명’은 이러한 산업 전환의 초기 국면을 의미하며, 자동차가 물리적 제품에서 점점 더 유연하고 확장 가능한 소프트웨어 기반 플랫폼으로 진화하는 과정을 반영한다. 이번 컨퍼런스에서는 기능 정의 소프트웨어, 고성능 반도체, 안전 및 보안 기술 등 SDV의 핵심 구성 요소를 중심으로, 배터리 기반 전기 파워트레인부터 자율주행∙ADAS, 커넥티비티, 인포테인먼트 및 사용자 경험에 이르기까지 SDV 시대를 구성하는 주요 기술 트렌드와 과제를 심도 있게 조망할 예정이다.

이번에는 국내외 주요 완성차 및 부품업체, 반도체 기업, 소프트웨어 기업 등 40개 이상의 파트너사가 참여하며, 자율주행∙ADAS, SDV, 커넥티드 카-UX, e-모빌리티 등 4개 세션을 통해 40여명의 업계 전문가가 1,000여 명의 참관객과 최신 기술 동향과 솔루션을 공유할 예정이다.

올해 기조연설(Keynote Speech)은 ▲보쉬(Bosch) 부사장이자 ‘digital.auto’ 이니셔티브 의장인 디르크 슬래마(Dirk Slama) 박사, ▲TTTech Auto의 공동 설립자이자 CEO 겸 CTO인 슈테판 폴드나(Stefan Poledna) 박사, ▲SDVerse의 프라샨트 굴라티(Prashant Gulati) CEO가 맡는다.
세션별 키노트 연사로는 ▲현대자동차 박당희 책임연구원, ▲차라 테크놀로지스(Chara Technologies) 박타 케샤바차르(Bhaktha Keshavachar) CEO, ▲롤랜드버거(Roland Berger) 코리아 이수성 대표 등이 참여해 SDV 전환과 관련된 각 분야의 인사이트를 공유할 예정이다.

디르크 슬래마 박사는 ‘SDV에서 AI 정의 자동차로(From SDV Towards the AI-Defined Vehicle)’라는 주제로, 자동차 산업의 중심축이 소프트웨어에서 인공지능, 특히 에이전트형 AI로 이동하고 있음을 조망한다. 그는 AI가 차량 내 상호작용을 재구성해 운전자와 환경에 실시간으로 적응하는 동적 HMI ‘코파일럿’으로 진화할 뿐 아니라, 차량 개발과 인증 프로세스까지 근본적으로 변화시키고 있다고 설명한다. 이번 기조강연에서는 스마트 진단부터 적응형 성능 조율에 이르기까지, AI가 자동차의 본질과 시장 접근 방식을 어떻게 재정의하고 있는지를 다양한 사례를 통해 제시할 예정이다.

슈테판 폴드나 박사는 ‘안전하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 정의 자율주행(Safe and Secure Software-Defined Autonomy)’을 주제로, SDV 페일 오퍼레이셔널(fail-operational) 아키텍처와 그 핵심 요구사항에 대해 발표한다. 그는 SAE J3016 기준에 따른 자율주행 레벨 정의를 바탕으로, 레벨 2에서 레벨 3로의 전환이 의미하는 바와 함께 자율주행 시스템이 충족해야 할 안전 요건을 설명한다. 또한, 종단간 AI(E2E AI)가 이러한 안전 과제를 해결할 수 있을지에 대한 논의를 통해, 레벨 3 자율주행 시스템에 적합한 아키텍처 모델을 제안할 예정이다.

프라샨트 굴라티 CEO는 ‘단절 없는 모빌리티: SDV 생태계 구축하기(Mobility Without Silos: Building the SDV Ecosystem)’를 주제로, 사일로화된 기존 시스템을 허무는 것이 SDV 확산의 관건임을 강조한다. 그는 기술뿐 아니라 협업, 소싱, 생태계 혁신이 요구되는 SDV 전환 과정에서, SDVerse가 소프트웨어 유통, 상호운용성, 시장 출시 속도를 어떻게 높이고 있는지를 실제 사례 중심으로 소개할 예정이다.

박당희 책임연구원은 자율주행 기술 고도화에 따라 차량 내 사용자 경험(UX)이 변화하고 있음을 짚는다. 과거 디바이스 중심의 HMI에 순응하던 사용자들은 이제 다양한 비운전 활동(NDRT)에 적합한, 더 직관적이고 개인화된 인터페이스를 요구하고 있다. 이 강연에서는 멀티모달 인터페이스, 음성·제스처 인식 기반 솔루션을 중심으로, 다양한 사용자 요구를 반영한 차세대 HMI 개발 방향과 그 산업적 확장 가능성을 제시한다.

박타 케샤바차르 CEO는 희토류를 사용하지 않으면서도 지속 가능하고 비용 효율적이며, 고효율·고토크 밀도·긴 주행 사이클을 제공하는 전기 모터 솔루션의 필요성을 강조한다. 발표에서는 영구자석 동기 모터(PMSM), 인덕션, SynRM 등 주요 모터 기술을 비교하며, 최신 동기 릴럭턴스 모터(SynRM)가 제공하는 기술적 이점과 이를 가능케 하는 설계·제어·제조 측면의 혁신을 소개하고, 이 기술이 이륜차·삼륜차부터 산업용·건설기계 등 다양한 분야에 적용될 수 있음을 제시한다.

이수성 대표는 내부 연구 결과물인 ‘Global Automotive 2040'을 기반으로, 2040년까지 자동차 산업을 이끄는 거시적 변화 요인과 그에 대한 롤랜드버거의 전망을 제시한다. 특히 지역별 전기차 보급률(EV penetration)과 이에 따른 상품성 변화가 자동차 산업의 혁신 축인 SDV와 어떻게 연결되는지를 분석하며, OEM과 부품사(Supplier)가 향후 시장 환경 변화에 대응하기 위해 고려해야 할 전략적 우선순위를 제안할 예정이다.

올해 플래티넘으로 참여하는 ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics)는 ‘SDV와 AI 시대를 위한 스텔라 마이크로컨트롤러(Stellar Microcontrollers for SDV and AI)’를 주제로 발표를 진행하고, 전시 부스를 통해 실제 데모를 선보인다. ST의 Stellar MCU는 SDV 시대의 요구에 맞춰 차량 성능을 최적화하고, 소프트웨어 복잡성을 줄이며, 에너지 효율을 극대화할 수 있도록 설계된 차세대 마이크로컨트롤러다. 특히 자율주행 차량을 위한 온디바이스(On-Device) AI 연산과 엣지 AI 통합 기능을 갖춘 AI 중심 솔루션으로 주목받고 있으며, 자동차 전자시스템의 진화를 이끄는 핵심 기술로 자리매김하고 있다.

미래 혁신 파트너들(알파벳순)

이번 AID 2025에는 다음과 같은 글로벌 및 국내 주요 파트너사들이 참가해 SDV, ADAS∙자율주행, 사용자 경험(UX), e-모빌리티를 주제로 강연과 데모 부스를 운영할 예정이다.
참여 기업은 ▲FPT 소프트웨어 코리아 (FPT Software Korea) ▲IPG오토모티브 (IPG Automotive Korea) ▲PTC Korea ▲QNX ▲Qt 그룹 ▲Real-Time Innovations (RTI) ▲ST마이크로일렉트로닉스 (STMicroelectronics) ▲다쏘시스템(Dassault Systèmes) ▲로데슈바르즈코리아 (Rohde & Schwarz Korea) ▲로옴 주식회사 (ROHM Semiconductor Korea) ▲마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics) ▲바이코 (Vicor Corporation) ▲발렌스 세미컨덕터 (Valens Semiconductor) ▲벡터코리아 (Vector Korea IT) ▲브이웨이 (VWAY) ▲세렌스(Cerence) ▲슬렉슨 (Slexn) ▲아나로그디바이스(Analog Devices, ADI) ▲아이비스 (ivis) ▲앤시스코리아(Ansys Korea) ▲에이스웍스(ACEWORKS) ▲엘모스코리아 (Elmos Korea) ▲이타스코리아(ETAS Korea) ▲인트레피드컨트롤시스템즈코리아 (Intrepid Control Systems Korea) ▲일렉트로비트 오토모티브 코리아 (Elektrobit Automotive Korea) ▲키사이트테크놀로지스 (Keysight Technologies) ▲태스킹 코리아 (TASKING Korea) ▲테크웨이스 (Techways) ▲텍사스 인스트루먼트 코리아 (Texas Instruments Korea) ▲트리즈 (Treeze) ▲티티테크오토 (TTTech Auto) ▲티팩토리 (TFactory) ▲페스카로(FESCARO) ▲한국마이크로칩테크놀로지 (Microchip Technology Korea) ▲한국에이브이엘(AVL Korea) ▲한국텍트로닉스 (Tektronix Korea) ▲한일프로텍(HanilProtech) 등이다.

참가비는 없으며, 선착순 1,000명 마감이다.
사전등록하기 >>>

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Automotive Innovation Day에 대하여
AID(Automotive Innovation Day) 컨퍼런스는 국내 최대 규모의 자동차 전기〮전자(E/E) 기술 및 전략 전문 행사로, 전동화(Electrification), 자율주행(Autonomous Driving), 커넥티비티(Connectivity), 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV) 등 자동차 산업의 핵심 혁신 영역을 중심으로 한 심층 기술과 산업 인사이트를 공유하는 자리다.

매년 1,000명 이상의 업계 전문가와 실무자가 참석하며, 완성차, 부품사, 반도체 및 소프트웨어 기업 등 글로벌 주요 기업들이 기조연설과 기술 세션, 전시 데모를 통해 자사의 전략과 기술력을 선보인다.

특히, AID는 SDV 전환이라는 자동차 산업의 거대한 패러다임 변화 속에서, 최신 E/E 아키텍처, HMI, AI, 사이버보안, 반도체 및 플랫폼 기술에 이르기까지 산업 전반을 아우르는 유일무이한 B2B 컨퍼런스로 자리매김하고 있다.

MCU 메모리의 새로운 정의

글 | 앤셜 새그(Anshel Sag) 부사장, Moor Insights & Strategy — 2025-05-23 11:12:04+0900

이 글은 Moor Insights and Strategy가 자동차 산업의 트렌드와 OEM이 마이크로컨트롤러를 선택할 때 직면하는 주요 과제들을 분석한다. OEM은 치열한 경쟁 속에서 개발 기간 단축과 비용 절감을 동시에 달성하려고 한다. 혁신은 단순히 새로운 기능을 구현하는 데 그치지 않고, 시장 출시 속도, 유연한 대응력, 규제 및 소비자 기대에 대한 준수까지 포함한다. 이런 급변하는 환경에서 MCU의 설계 선택은 성장의 원동력이 될 수도, 병목 요인이 될 수도 있다. ST의 차량용 Stellar MCU는 xMemory를 통해 이런 과제에 대응한다.

글 | 앤셜 새그(Anshel Sag) 부사장, Moor Insights & Strategy

연관기사: xMemory를 탑재한 Stellar, SDV 시대의 MCU 게임체인저

불확실한 거시경제 환경에도 자동차 산업은 전동화 전환을 향해 지속적으로 나아가고 있다. 미국의 전기차(EV) 판매량은 2011년 0.2%에서 2025년 1월 현재 9.1%로 상승했다.¹ 업계의 여러 전망에 따르면, 2030년까지 미국에서 판매되는 차량의 50%는 EV가 차지할 것으로 보인다.²
중국의 EV 성장세는 더 놀랍다. 2025년 2월 EV 판매량은 전년 대비 20% 증가했는데, 해당 월의 전체 승용차 판매량 중 전기차 비율이 24%에 달했다.³

전동화 전환과 더불어, EV 사용자 경험의 많은 부분을 주도하고 있는 테슬라(Tesla)와 같은 기업과 경쟁하기 위한 소프트웨어 정의 자동차(SDV) 아키텍처를 도입하려는 트렌드도 뚜렷하다. 모건 스탠리는 SDV가 2029년까지 전체 자동차 생산량의 90%를 차지할 것으로 예상했다.⁴
OEM 간 경쟁이 치열해지면서 이들은 개발 일정을 단축하고 비용을 절감하는 새로운 방법을 모색하고 있다. 그리고 갈수록 짧아지는 개발 일정 속 혁신은 단지 새로운 기능을 구현하는 데 그치지 않는다. 이는 차량을 시장에 더 빠르게 출시하고, 시간이 지남에 따라 조정하며, 변화하는 규제 요건과 소비자 기대를 충족하는 것까지 포함한다. 그리고 이런 경쟁에서 마이크로컨트롤러 수준의 설계 선택은 성장의 촉매제가 될 수도 혹은 지체 현상을 일으킬 수도 있다.

이런 새로운 환경에서 경쟁력 있는 OEM은 급변하는 시장 상황과 새롭게 등장할 수 있는 기능에 적응해야 한다. 더 많은 기능을 제공하고, 플랫폼의 불확실성을 관리하면서 미래에 대비하면서 새로운 차량을 빠르게 시장에 출시할 수 있어야 한다. 하드웨어는 크게 변경하지 않으면서 확장성이 뛰어나 소프트웨어 메모리와 복잡성의 변동에 적응해야 한다.

AI를 포함해 더 많은 기능을 제공하면서도 업데이트가 쉽고 고객을 만족시키면서 새로운 수익원을 창출하는 비용 효율적인 차량을 제공할 수 있는 방법은 존재한다. 더 큰 메모리 용량을 갖춘 다용도의 마이크로컨트롤러 유닛(MCU)은 이미 비용에 민감한 OEM에서 개발 속도를 높이고 비용을 절감하는 데 도움을 주고 있다. 이는 차량의 중요 데이터가 많이 저장되는 내장형 비휘발성 메모리(eNVM)를 갖춘 마이크로컨트롤러를 사용해야 한다는 의미이며, 특히 차량이 소프트웨어 정의 방식으로 발전함에 따라 이는 더욱 중요해진다. ST의 xMemory 기반 Stellar는 메모리 세분화 기능을 사실상 무제한으로 제공하는 확장성이 매우 뛰어난 MCU다.

경쟁의 필수 과제: 출시기간 단축과 개발 딜레마

미국 소비자에게는 테슬라가 SDV로의 전환을 시작한 주역이나, 중국의 OEM들은 그 이상의 야심 찬 디자인, 가격, 주행거리로 EV와 SDV로의 전환을 가속화하고 있다. BYD, 지리(Geely), 체리(Chery), SAIC, 샤오미(Xiaomi), 리 오토(Li Auto) 등 중국 시장의 선도 기업들은 전동화 및 SDV를 통해 새로운 사용자 경험을 창출하고 출시 기간도 크게 단축하고 있다. 중국 최대 EV OEM 중 하나인 BYD는 차량 전체 개발 주기를 18개월로 단축했는데,⁵ 이는 2023년 폭스바겐(Volkswagen)이 발표한 36개월 주기의 절반에 해당한다. 이 36개월 역시 기존 54개월에서 크게 단축된 것이다.⁶

이는 중국 OEM을 주목해야 하는 이유 중 하나에 불과하다. 이들은 많은 산업 트렌드를 수립하고, 특히 전동화 분야에서 업계 성장의 많은 부분을 이끌고 있다.
전반적으로 2024년은 전 세계적으로 EV 판매의 이정표가 된 해다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 1,400만 대 기록을 세웠던 2023년보다 더 늘어난 1,700만 대 이상이 판매되며 사상 최대치를 기록했다.⁷
같은 보고서에 따르면, 2024년 EV가 전체 자동차 판매량의 20%를 차지했고 그 성장은 중국이 주도했다. 중국의 EV 판매량은 연간 약 40% 성장했으며, 플러그인 하이브리드는 80%, 배터리 EV는 20% 성장했다. 반면 미국은 10% 성장했고, 유럽은 독일의 EV 보조금 감소로 6% 감소했다.

이처럼 경쟁이 치열한 환경에서 OEM은 최신 기술을 활용한 차량을 더 빨리 출시해야 하는 강한 압박을 받고 있다. 개발 주기 단축은 경쟁 우위로 직결될 수 있다. 반대로 조금이라도 지체가 발생하면 경쟁사들이 빠르게 새로운 트렌드를 선점할 수 있어 시장 점유율을 잃는 결과로 이어질 수 있다.
이런 맥락에서 단순한 처리장치를 넘어 마치 차량의 중추 신경계처럼 작동하면서 제어, 통신, 안전에 중요한 기능을 통합하는 필수 요소인 마이크로컨트롤러는 확장성을 고려한 설계로 엔지니어들이 전체적으로 재설계하지 않고도 향후 소프트웨어 요구사항에 맞게 하드웨어를 조정할 수 있게 해 개발 시간을 크게 단축시켜야 한다.

SDV에 우수한 MCU가 필요한 이유

AI와 OTA(무선) 업데이트의 등장으로 실리콘은 계속 성능 한계에 가까워지고 있다. 우선, 자동차 산업이 전동화 및 소프트웨어 정의 아키텍처로 전환되면서 차량용 MCU에 대한 메모리 수요가 증가하고 있다. 더 나아가 OEM이 지원해야 할 칩 종류가 너무 많아 소프트웨어 지원과 소싱 측면에서 환경이 지나치게 복잡해지고 있다. 다양한 MCU 공급업체마다 제공하는 메모리 용량과 유형이 다르지만, 새로운 SDV 및 AI 애플리케이션을 수용할 만큼 충분한 용량을 제공하는 업체는 많지 않다.

MCU가 차별화를 구현하는 것은 인포테인먼트나 첨단 운전자 지원 시스템 애플리케이션 기능이 아니다. 이런 기능들은 애플리케이션 프로세서에서 작동하기 때문이다. 오히려 AI 기반의 HVAC, 히트 펌프, 고속 충전 애플리케이션용 배터리 관리 시스템과 같은 기능이다. AI는 마이크로컨트롤러 내에서 모터나 배터리의 효율을 높이고 주행거리를 개선하는 데에도 활용된다. AI 기반 MCU는 이상 징후 탐지 및 예측 유지보수도 가능하게 해준다.

차량용 MCU에는 전통적으로 자동차 등급 플래시 메모리가 사용돼 왔다. 하지만 차세대 eNVM 기술인 상변화 메모리(PCM, Phase-Change Memory), 저항성 랜덤 액세스 메모리(RRAM), 자기 저항 램(MRAM) 등이 플래시 메모리의 한계를 극복하기 위해 도입되고 있다. eNVM은 차량의 핵심 코드와 중요 구성 데이터가 저장되는 공간이다. 차가 점점 더 소프트웨어 중심으로 진화함에 따라 NVM의 용량은 단순한 사양을 넘어 전략적인 설계 요소가 되고 있다. 적절한 용량의 NVM을 선택하면 차량의 현재 기능을 안정적으로 지원할 뿐만 아니라, 향후 업데이트에도 유연하게 대응하도록 해 규제 환경의 변화나 신규 기능 통합에 따른 영향을 완화할 수 있다.

개발자가 직면한 과제는 미래 지향적 설계를 위해 더 큰 NVM을 사용해야 하는 필요성과 관련 비용 및 전력 소모에 따른 불이익 사이에서 균형을 찾는 것이다. NVM을 과도하게 확장하면 부품원가(BOM)가 증가할 수 있다. 또 더 큰 메모리 용량을 제공하는 솔루션은 일반적으로 개발자에게 굳이 필요치 않은 다른 리소스(예: 더 많은 코어)를 동반하게 되면서 높은 비용과 전력 소모가 발생할 수 있다.

적절한 크기의 MCU와 적절한 양의 저가 메모리를 사용하면 개발, 제조, 지원 비용을 절감하면서도 미래에 대비할 수 있다. OEM이 동일한 MCU 아키텍처를 여러 세대에 걸쳐 재사용하고 개발 비용을 분산할 수 있기 때문이다. 또한 선택한 MCU가 이미 비용에 민감한 자동차 OEM 부문에서 비용을 증가시키지 않는 것이 중요하다. 이런 요구에 부응하기 위해, ST의 xMemory 기반 Stellar MCU는 OEM을 위해 정밀한 세분화 기능을 갖춘 확장형 제품을 제공한다.

ST의 Stellar 확장형 NVM:
MCU에 대한 차세대 접근 방식

ST의 xMemory 기반 Stellar MCU는 ST가 수년간 개발해 온 최신 PCM을 포함하고 있으며, 이는 ST의 완전한 IDM 방식 덕분이다. 이를 통해 ST는 시장 수요에 맞춰 로드맵, 비용 및 규모를 제어할 수 있다. ST의 eNVM은 28nm 및 18nm FD-SOI(완전 공핍형 실리콘 온 인슐레이터) 공정으로 제작됐으며, ST에 따르면 경쟁 제품보다 메모리 밀도가 두 배 이상 높다.⁸

또한, ST의 xMemory 기반 Stellar MCU는 자동차 분야의 신뢰성에 대한 산업 표준인 AEC-Q100 인증을 획득했으며, ST의 풍부한 개발자 에코시스템을 기반으로 AI를 위한 종합적인 하드웨어 및 소프트웨어 스택을 제공해 120만 명 이상의 개발자를 지원한다.
차량용 MCU 분야에서 ST의 가장 혁신적인 방식은 xMemory 기반 Stellar가 동일한 다이에서 확장가능한 NVM을 제공할 수 있다는 점이다. 구성을 10MB로 시작할 경우, 소프트웨어 용량이 증가함에 따라 메모리를 13MB, 15MB 또는 19MB까지 확장할 수 있는 유연성을 제공한다. 이 기능은 개발 주기를 단축시키고 향후 메모리 요건이 용량을 초과할 경우에 대비해 전략적 보호책을 제공한다.

xMemory 기반 Stellar처럼 확장가능한 MCU를 선택하면 엔지니어는 소프트웨어 기능을 지원하는 데 비용이 많이 드는 하드웨어 재설계를 피할 수 있다. 소프트웨어는 초기 개발 단계에서든 출시 후 OTA 업데이트를 통해서든 반드시 확장되기 마련인데, 동일한 플랫폼을 현장에서 업그레이드하므로 출시 기간과 유지보수 비용을 대폭 줄일 수 있다. 또한 xMemory 기반 Stellar와 같은 솔루션은 물류 간소화를 지원하고 부품원가의 효율성을 높여 준다. ST가 제공하는 옵션에 속하는 단일 부품 번호는 여러 NVM 프로젝트의 용량 요구사항을 지원해 조달 및 재고 관리를 간소화한다. 이를 통해 물류를 효율화하고 재고 불일치의 위험을 줄이며 규모의 경제를 통해 전체 부품원가 비용을 절감할 수 있다.

개발 중일 때뿐만 아니라 차량이 출시된 후에도 더 많은 메모리를 사용할 수 있는 역량은 자동차 OEM에 장기적으로 안정감을 제공한다. 개발자들은 과거의 하드웨어 결정에 구애받지 않고 혁신 기술을 도입하게 되면서 차량의 경쟁력을 유지하고 향후 규제 요건이나 소비자가 요구하는 새로운 기능에 맞춰 대응할 수 있다.

실행을 위한 제언

전동화와 SDV 아키텍처로의 빠른 전환은 개발 주기를 단축시키지만, 여전히 비용 문제는 중요 과제로 남아 있다. 자동차 OEM은 출시 기간을 단축하면서 소프트웨어 개발 및 유지보수 비용을 간소화하는 솔루션을 원한다. 즉, 자동차 MCU에서 NVM 용량에 대한 결정이 단순한 기술 세부사항이 아니라 향후 자동차 플랫폼의 경쟁력을 좌우할 수 있는 전략적 결정이 된다는 것이다.

ST의 xMemory 기반 Stellar는 고밀도 PCM eNVM 메모리 솔루션을 통해 더 큰 메모리 용량과 다양한 애플리케이션에 맞춰 조정할 수 있는 구성을 유연하게 제공한다. 이를 통해 개발 일정과 비용을 훨씬 수월하게 관리할 수 있다. ST는 자체 내부 설계 및 제조 역량을 바탕으로 글로벌 IDM 모델을 통해 다양한 기술과 제품을 제공하며, 고객은 유연성과 공급망 회복력을 확보하게 된다. 더불어 빠른 출시 속도는 차량이 최신 기술을 유지하도록 보장한다.

ST 솔루션은 새로운 기능 추가나 규정 준수로 소프트웨어가 복잡해질 경우, 메모리를 확장할 수 있는 유연성을 제공해 장기적인 대응력을 강화한다. 비즈니스 관점에서는, xMemory 기반Stellar는 단일 부품 번호로 보다 광범위한 구성을 지원함으로써 조달 과정을 단순화하고 부품원가의 효율성을 높인다. xMemory 기반 Stellar를 통한 ST의 MCU에 대한 접근 방식은 초기 개발 단계의 개선을 실현하고, 지속적으로 진화하는 EV 환경에서 차량 플랫폼의 장기적인 안정성을 확보할 수 있도록 도움을 제공한다.

1. Sean Tucker, "EVs Hit Record Market Share in January"(EV, 1월 시장 점유율 최고 기록 달성), Kelley Blue Book 및 Cox Automotive, 2025년 2월 21일
2. Javier Colato 및 Lindsey Ice, "Charging into the future: the transition to electric vehicles"(미래로 나아가는 충전: 전기차로의 전환), Beyond the Numbers(비욘드 더 넘버스), 미국 노동통계국, 2023년 2월
3. Chinese Passenger Car Association(중국 승용차 협회), February 2025 Passenger Vehicle Report(2025년 2월 승용차 보고서)
4. Morgan Stanley, "The Future of Cars"(자동차의 미래), 2024년 1월 9일
5. Mark Webb, "Volkswagen Reducing Development Time To 36 Months While Boosting Quality"(Volkswagen, 품질 향상과 함께 개발 기간을 36개월로 단축), Motor1, 2023년 9월 6일
6. Larry Evans, "BYD — Leading In Electric Vehicles More Than You Think"(BYD - 당신의 생각보다 전기 자동차를 더 많이 선도하는 기업), CleanTechnica, 2024년 10월
7. 국제에너지기구, "Electricity"(전기), Global Energy Review 2025(2025 글로벌 에너지 리뷰)
8. STMicroelectronics, PCM - 상변화 메모리(Phase-Change Memory)

코드를 통한 회복탄력성 확보

글│번드 하르둥(Bernd Hardung) 부사장, Elektrobit Automotive GmbH — 2025-05-23 09:13:22+0900

관세 인상으로 인해 원자재와 부품 조달 비용이 상승함에 따라, 자동차 업계는 지속가능성과 회복탄력성에 대한 시급한 문제에 직면하고 있다. 이런 맥락에서 SDV로의 진화는 단순한 기술적 진보를 넘어, 무역 갈등이 초래하는 복합적인 영향을 완화하기 위한 전략적 필수 과제로 부상하고 있다.

글│번드 하르둥(Bernd Hardung) 부사장, Elektrobit Automotive GmbH

복잡하게 얽힌 글로벌 무역 환경에서 자동차 산업은 관세, 규제, 지정학적 긴장이 뒤섞인 불안정한 상황에 직면해 있다. 멕시코, 캐나다 등에서 수입되는 대부분의 제품에 대한 미국의 추가 관세 부과 움직임은 기존 제조 모델의 취약성을 여실히 보여준다. 무역 정책이 빠르게 변화하는 가운데, 완성차 제조업체(OEM)는 비용, 규제 준수, 공급망 안정성에 대한 불확실성이 점점 더 커지고 있다.
이처럼 끊임없이 변화하는 관세 환경은 유연성 강화의 시급성을 부각시키고 있다. 하드웨어 조달은 여전히 지정학적 압력에 취약하지만, 소프트웨어 정의 자동차(SDV)로의 전환은 강력한 대안으로 떠오르고 있다. 업계는 이제 SDV를 단순한 기술 트렌드가 아니라, 세계 무역 혼란으로부터 발생하는 재정적·운영적 위험을 완화할 수 있는 전략적 완충 수단으로 인식하고 있다.
관세 인상으로 인해 원자재와 부품 조달 비용이 상승함에 따라, 자동차 업계는 지속가능성과 회복탄력성에 대한 시급한 문제에 직면하고 있다. 이런 맥락에서 SDV로의 진화는 단순한 기술적 진보를 넘어, 무역 갈등이 초래하는 복합적인 영향을 완화하기 위한 전략적 필수 과제로 부상하고 있다.

관세 갈등: 제조업을 압박하다

철강, 알루미늄에 부과된 관세는 자동차 생산 비용을 상승시키고 공급망을 혼란에 빠뜨려 제조업체의 수익성을 압박한다. 여기에 최근 USMCA(미국·멕시코·캐나다 협정) 하에서 캐나다 및 멕시코산 수입품에 대한 관세 조정이 더해지면서 상황이 더욱 복잡해졌다. 예를 들어, 2024년 기준으로 멕시코에서 수입된 자동차 부품 중 단 63%만이 USMCA 기준을 충족해, 규제 준수 미비로 인한 비용 상승과 생산 차질 가능성이 제기되고 있다.

역사는 관세가 산업에 지속적으로 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 대표적으로 1960년대에 도입된 ‘치킨세(Chicken Tax)’는 수십 년이 지난 지금까지도 자동차 제조에 영향을 미치고 있다. 이런 복잡한 환경에서 자동차 제조업체들은 하드웨어 중심의 의존 구조에서 탈피해 소프트웨어 중심의 효율성으로 전환함으로써, 불안정한 무역 환경에서도 장기적인 회복탄력성을 확보해야 한다.

미국 행정부는 기존에 부과했던 관세 외에도 2025년 4월 5일부터 모든 수입품에 대해 10%의 기본 관세를 부과하기 시작했다. 이 조치는 자동차 수입품에 대한 기존 25% 관세에 더해져 자동차 제조업체의 전반적인 생산 비용 상승을 유발하고 있다.
업계 전문가들은 이런 관세 부과로 인해 신차 가격이 약 5,000달러에서 최대 15,000달러까지 인상될 수 있으며, 이는 소비자의 구매력을 심각하게 저하시켜 수요 감소로 이어질 수 있다고 지적한다. 더 나아가 제조업체들은 이 같은 재정적 부담을 완화하기 위해 공급망과 생산 전략을 근본적으로 재검토해야 할 상황에 놓이게 되었다.

SDV를 통한 비용 절감: 소프트웨어 중심 사고 전환

관세 부담이 가중되는 상황에서, 업계의 많은 기업이 하드웨어 비용 절감에 박차를 가하고 있다. 이런 대응은 이해할 만하지만, 더 근본적이고 효과적인 기회를 간과하고 있다. 바로 소프트웨어 복잡성을 줄이는 것이다.
자동차 제조업체는 하드웨어 비용 절감에만 집중하기보다는 지금이야말로 통합 소프트웨어 플랫폼을 구축할 수 있는 결정적인 시점이다. 이는 소프트웨어 부품 번호를 간소화하고, 변형 모델 수를 줄이고, 빈번한 기능 업데이트를 통해 새로운 수익 기회를 창출하는 기반이 된다.
이런 변화는 여러 가지 전략적 이점을 제공한다.

- 소프트웨어 비용 절감: 표준화된 소프트웨어 플랫폼은 단편화(fragmentation)를 줄이고, 중복 개발, 검증 주기, 유지보수에 들어가는 비용 등을 낮춘다. 결과적으로 더욱 확장 가능하고 효율적인 소프트웨어 기반을 구축할 수 있다.
- 장기적 가치 향상: 기능 업데이트 빈도를 높이면 차량 출고 이후에도 지속적으로 성능을 향상시켜 시장에서 차별화는 물론, 고객에게 지속적인 가치를 제공할 수 있다.
- 공급망 회복탄력성 강화: 소프트웨어와 하드웨어를 분리함으로써, ‘빌드 투 프린트(build-to-print)’ 모델이 가능해져 자체 소프트웨어 역량이 없는 ECU 공급업체까지도 활용할 수 있다. 이를 통해 특정 지역이나 자재에 대한 의존도를 낮추고, 공급망 차질 발생 시 유연하게 대응할 수 있다.

경제적 함의: 지속가능한 성장을 향한 길

SDV로의 전환은 단순히 관세에 대한 방어적 조치가 아니라, 지속 가능한 성장을 위한 사전 예방적 전략이기도 하다.

- 비용 효율성: SDV 기술 도입에는 초기 투자가 수반되지만, 장기적으로는 연구개발 비용과 유지보수 비용의 절감이라는 이점을 제공한다. 여러 연구에 따르면, SDV는 시간이 지남에 따라 완성차 제조업체(OEM)에게 상당한 비용 절감을 가능케 하며, 이를 통해 수익률을 희생하지 않고도 경쟁력 있는 가격 정책을 펼칠 수 있다.
- 시장 경쟁력: SDV 기술을 선도적으로 도입한 제조업체는 기술 혁신 기업으로서의 입지를 다지고, 기술 친화적이고 비용 효율을 중시하는 소비자층의 관심을 끌 수 있다. 이는 경쟁이 치열한 시장에서 자사 제품의 차별화를 가능하게 한다.

과제와 고려사항

SDV의 대규모 도입을 향한 여정에는 장애물이 없는 것은 아니다.

- 인프라 개발: SDV 기술을 구현하려면, OTA(Over-the-Air) 업데이트나 실시간 데이터 처리와 같은 기능을 뒷받침할 수 있는 강력한 디지털 인프라가 필요하다.
- 사이버보안 문제: 차량이 점점 더 연결됨에 따라, 소비자 안전성과 신뢰성을 확보하기 위해 사이버 위협에 대한 철저한 대비가 필수적이다.
- 규제 조율: SDV의 고유한 특성을 반영할 수 있도록 글로벌 규제를 조화시키는 것은 국제적 도입과 상호 운용성을 촉진하는 데 필수적이다.

회복탄력적 미래를 향한 항로 설정

무역 정책이 하루아침에 바뀔 수 있는 불확실한 세상에서, 자동차 산업은 회복탄력성을 확보해야 한다. SDV로의 전환은 이런 변화를 이끌 강력한 해법으로, 제조업체가 관세에 민감한 부품 의존도를 줄이고 소프트웨어 기반 설계의 유연성을 활용할 수 있게 한다.
이런 전략적 재편은 무역 불안정성의 위험을 완화하는 데 그치지 않고 지속적인 혁신, 비용 효율화, 공급망 회복력 강화를 통해 장기적인 성장을 견인한다. SDV로의 전환은 단지 현재의 무역 과제에 대한 대응을 넘어, 변화무쌍한 세계 정세 속에서도 경쟁력을 유지할 수 있는 자동차 산업의 미래 청사진이다. 앞으로도 관세가 시장 역학을 좌우하는 상황에서, 소프트웨어 중심의 민첩하고 효율적인 대응 역량이 안정성과 성장을 견인하는 핵심이 될 것이다.

RIL: 안전 필수 시스템 위한 모델 기반 요구사항 검증

글 | 신효주, 다쏘시스템코리아 — 2025-05-21 11:12:31+0900

MBSE에 통합된 RIL 검증 방법은 잘못된 요구사항이 큰 피해를 가져올 수 있는 안전 필수 시스템(Safety-Critical Systems) 개발에서 요구사항 정의부터 구현까지 일관된 검증 체계를 마련함으로써 시스템의 안전성(Safety)을 크게 향상시키는 효과적인 접근법이다. MBSE를 통해 얻게 되는 시스템 아키텍처 모델의 요소들을 살펴보고 체계적인 요구사항 검증을 위한 환경 구성으로 옵저버(Observer)를 통한 요구사항 모니터링, 다양한 오류를 검출하고 수정하는 방법에 대해 설명한다.

글 | 신효주, 다쏘시스템코리아

신효주
다쏘시스템코리아에서 Industry Process Consultant로 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering, MBSE) 솔루션을 담당하고 있다. 자동차, 항공, 전자제품 등 다양한 산업 분야에서 프로젝트를 수행하며 복잡한 시스템 개발 과정에서의 어려움을 파악하고 이를 해결하기 위한 방법론과 MBSE 기반의 솔루션을 제안하고 있다. 특히, 요구사항 검증 및 시스템 아키텍처 방법론을 중심으로 고객의 개발 효율성과 품질 향상을 지원하는 역할을 수행한다.

지난 글에서 우리는 현대의 증가된 시스템/소프트웨어의 복잡성(Complexity)과 불확실성(Uncertainty)을 해결하기 위해 많은 사용자가 시스템 엔지니어링 접근을 통해 초기에 불명확한 요구사항을 명확하게 정의하고 규격화하는데 노력하고 있고, 시스템 엔지니어링은 기존의 문서 중심(Document-Centric)에서 모델 기반 접근법인 MBSE(Model-based Systems Engineering)로 발전돼 엔지니어링 데이터의 정확성(correctness)과 일관성(consistency)이 보장된 모델 기반 시스템 규격서(System Specification) 정의가 가능케 됐음을 이야기했다.
이번 글에서는 RIL(Requirement-in-the-Loop) 검증을 통해 기존의 MBSE를 어떻게 확장시킬 수 있는지 알아본다. MBSE를 통해 얻게 되는 시스템 아키텍처 모델의 요소들을 살펴보고 체계적인 요구사항 검증을 위한 환경 구성으로 옵저버(Observer)를 통한 요구사항 모니터링에 대해 설명한다. 시스템의 기능 모델과 요구사항 모델의 시뮬레이션을 통해 다양한 오류를 검출하고 수정하는 방법들을 제안한다. 제안된 방법의 실행 가능성을 검토하기 위해 초기에 올바른 요구사항 정의가 반드시 필요한 자동차, 항공기, 철도 시스템과 같은 안전 필수 시스템(Safety-Critical System)의 예시를 통해 적용 결과를 살펴본다.

1. Requirement-In-the-Loop(RIL) 검증을 통한 MBSE(Model-based Systems Engineering) 확장
RIL(Requirement-in-the-Loop) 검증은 MBSE(Model-based Systems Engineering)에서 V&V(Verification and Validation)를 위해 확장된 개념이다. RIL 검증은 실행가능한(executable) 요구사항 모델을 정의하고 MBSE의 결과물인 시스템 아키텍처 모델과 통합돼 시뮬레이션 기반 검증을 반복적으로 수행하면서 요구사항의 오류를 찾아내고 수정한다. RIL 검증은 요구사항의 불명확한 부분을 사전에 검증하는 데 목적을 두고 있기 때문에 시스템의 기능적 오류로 인해 발생하는 여러 문제들을 사전에 방지하고자 정의된 요구사항과 함께 동작하는 시스템의 거동 모델(Behavioral Model)을 기준으로 수행하게 된다. 이는 잘못된 기능 요구사항이 설계, 구현, 시험평가까지 방치되고 문제들을 찾아내지 못했을 때 시스템에 미치는 영향에 따라 수정에 많은 비용과 노력을 들여야 하는 점을 예방하기 위한 것이기도 하다. 정의된 기능 요구사항이 함께 주어진 시스템 아키텍처의 거동 모델 위에서 실행되다 보면 원하는 결과가 나오지 않거나 누락(missing) 또는 상충(conflict)되는 요구사항들을 검출하고 오류를 수정하면서 반복적인 시뮬레이션을 통해 요구사항의 완전성(completeness)을 보장할 수 있게 된다.

일반적으로 요구사항 형식은 크게 informal, semi-formal, formal representation 등 세 가지로 구분할 수 있다. Informal representation은 형식에 구애받지 않고 자유롭게 표현하는 것을 의미하는 데, 우리가 사용하는 자연어가 여기에 해당할 수 있다. 누구나 쉽게 사용가능 하지만 모호한 요구사항을 정확하게 정리하기는 어렵다. Semi-formal representation은 UML, SysML과 같이 기호(Symbol) 등을 활용해 일부는 formal representation처럼 명확하게 정의할 수 있으나 중의적인 해석도 발생할 수 있는 요인이 남아 있다. Formal representation은 요구사항을 수학적 논리에 의해 명확하게 표현 가능한 방법으로 가장 명확하고 정확하게 정의할 수 있지만 사용하기 위해서는 많은 지식과 훈련이 필요하다.
RIL 검증을 위해 요구사항을 실행가능한(executable) 모델 형태로 만들기 위해서는 Formal representation로 정의해야 한다. 실행가능한(executable) 요구사항 모델을 통해 기능 요구사항을 정의하고 시스템 아키텍처의 기능 모델 위에 함께 시뮬레이션을 반복적으로 수행하다 보면 시스템을 구현하거나 운영할 때 발생 가능한 문제들을 사전에 발견하고 해결 방안을 반영해 요구사항을 더욱 완전하게 정의할 수 있다. 시스템 아키텍처의 기능 모델 위에서 시뮬레이션을 통해 얻게 되는 결과들은 기본적으로 세 가지 범주 내에서 분석된다.

- 잘못된 요구사항: 시뮬레이션은 정상적으로 수행되었지만, 원하는 결과가 나오지 않는 경우
- 누락된(missing) 요구사항: 일부 범위에서 정의되지 않은 값이 나오는 경우
- 충돌하는(conflict) 요구사항: 요구사항들이 서로 모순되는 부분이 있어서 동시에 만족시키지 못하는 경우

또, 보다 체계적인 검증을 위해 필요에 따라 옵저버(Observer) 모델을 정의해 테스트 중인 시스템에서 요구사항의 위반을 지속적으로 감지해 개선할 수 있도록 돕는다. 옵저버(Observer)를 통해 확인하는 부분은 주로 입출력 값, 기대치 대비 실제 동작의 차이 분석, 주어진 요구사항에 대한 위반사례 등인데, 이렇게 검출된 내용을 기초로 좀 더 명확한 요구사항을 정의하고 관리할 수 있다.
이어지는 내용에서는 안전 필수 시스템(Safety-Critical System)의 하나인 항공기 시스템의 잘못된 기능 요구사항으로 인한 사고 사례를 살펴보고 MBSE와 RIL 검증을 통해 요구사항 정의 및 검증을 통한 안전성 확보를 살펴본다.

2. Safety-Critical System을 위한 모델 기반 요구사항 검증
에어버스 공식 안전 매거진 ‘Safety First’는 Airbus A320 항공기의 활주로 이탈사고 두 건을 보고한 바 있다. 이 사고들의 주요 원인은 항공기 랜딩기어(Landing Gear)의 잘못된 다운 록(Down Lock) 상태 표시였다. 당시 Airbus A320 항공기의 랜딩기어는 단일 잠금 센서를 사용하고 있었으며, 이로 인해 조종사에게 잘못된 경고를 제공했다. 이를 개선하기 위해 시스템 아키텍처에 이중 잠금 센서를 적용하는 개선이 필요했고, 특히 착륙장치 확장(Extension)과 격납(Retraction) 시 이중 잠금 센서를 적용하는 설계 변경이 요구됐다.
이 사례는 요구사항 정의 및 검증 과정이 항공기와 같은 안전 필수 시스템(Safety-Critical System)의 안전성 확보에 얼마나 중요한지 보여준다. 이런 안전 문제를 개선하기 위한 아키텍처 변경은 기존의 복잡한 시스템에 새로운 요구사항을 추가하게 되므로 이 요구사항들이 모호하거나, 누락되거나, 기존 기능과 상충되지 않도록 철저한 검증이 필요하다.
항공기 랜딩기어 시스템은 항공기가 이륙, 비행, 착륙하는 동안 안전하게 작동해야 하는 중요한 시스템이다. 핵심 요구사항으로는 다음과 같은 항목이 포함된다:

- 핸들 명령이 down일 때, 모든 랜딩기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다.
- 랜딩기어가 확장 중일 때 도어는 열려 있어야 한다.
- 랜딩기어가 완전히 확장된 후에만 도어가 닫혀야 한다.
- 두 개의 잠금 센서 모두 잠금 상태를 표시해야만 랜딩기어가 완전히 확장된 것으로 간주한다.
- 두 센서 간에 상태 불일치가 발생할 경우 조종사에게 경고가 제공돼야 한다.

이런 요구사항들은 항공기 안전에 직결되는 내용이므로 설계 구현 이전에 요구사항 레벨에서 철저한 사전 검증이 필요하다. 특히 중요한 안전 요구사항은 옵저버(Observer)로 변환돼, CATIA Magic에서 작성된 시스템 아키텍처 모델과 Simulink에서 개발된 제어 모델이 이런 핵심 요구사항을 준수하는지 객관적으로 평가하는 기준으로 활용된다. 이처럼 STIMULUS는 단순한 요구사항 정의 도구를 넘어, 시스템 개발 전 과정에 걸쳐 요구사항 기반의 검증이 일관되게 수행될 수 있도록 지원하는 통합적인 검증 환경을 제공한다.

2.1 요구사항 기반 랜딩기어 시스템 아키텍처 정의
시스템 아키텍처는 해당 시스템에 대한 이해관계자 요구사항, 시스템 요구사항을 기반으로 설계된다. 이를 위해 사전에 관리되고 있는 요구사항을 시스템 아키텍처 모델링 도구인 CATIA Magic으로 내보내고, 해당 요구사항들은 요구사항 모델이 돼 CATIA Magic에서 본격적인 시스템 아키텍처 정의를 하는 데 사용된다.
랜딩기어 시스템의 아키텍처는 Cyber MagicGrid 방법론을 통해 정의됐다. 이 방법론은 시스템의 문제(Problem Domain)를 분석하고 그에 대한 솔루션(Solution Domain)을 설계하는 접근법으로, 총 5개의 핵심 기둥인 요구사항(Requirements), 구조(Structure), 동작(Behavior), 매개변수(Parameters), 안전 및 신뢰성(Safety & Reliability)으로 구성된다. 이 구조화된 프레임워크를 통해 사용자 요구사항에서부터 하위 시스템 수준의 아키텍처까지 체계적으로 정의할 수 있다.
MagicGrid의 5개 기둥을 기반으로 시스템을 하나씩 분석해 나갈 때, 각 기둥은 다시 도메인(Domain) 측면에서 문제 정의(Problem Definition)와 솔루션(Solution)으로 구분돼 시스템의 모든 측면을 포괄적으로 다룬다. 사전에 import한 이해관계자 요구사항(Stakeholder Needs)에서 시작해, 대상 시스템과 밀접한 관계를 맺고 있는 외부 시스템들의 맥락을 구조화하는 시스템 컨텍스트(System Context), 유스케이스(Use Cases), 개념적 서브시스템(Conceptual Subsystems), 기능 분석(Functional Analysis)을 거쳐 점차 상세화된다. 이 과정에서 시스템 요구사항(System Requirements)이 정의되고, 이는 다시 서브시스템 요구사항(Subsystem Requirements)과 컴포넌트 요구사항(Component Requirements)으로 세분화된다.
랜딩기어 시스템의 경우, 이 방법론을 적용해 시스템 구조(System Structure), 시스템 동작(System Behavior), 시스템 매개변수(System Parameters), 시스템 안전성 및 신뢰성(System S&R)을 정의했다. 이후 각 서브시스템(예: 메인 랜딩기어, 노즈 랜딩기어, 도어 메커니즘, 잠금 장치, 센서, 제어 유닛)에 대한 구조, 동작, 매개변수, 안전성 및 신뢰성을 상세히 모델링했다.

그림 1 | 랜딩기어 시스템 아키텍처

이렇게 CATIA Magic을 통해 정의된 시스템 아키텍처는 SysML 기반의 다양한 다이어그램(BDD, IBD, 상태 다이어그램, 활동 다이어그램 등)으로 표현되며, 이후 STIMULUS로 내보내져 요구사항 검증에 활용된다. 이 과정에서 시스템 아키텍처가 정의된 요구사항을 충족하는지, 그리고 서브시스템 간 인터페이스가 올바르게 정의됐는지 검증할 수 있다.

2.2 시스템 아키텍처 기반 시스템 기능 요구사항 검증
위와 같은 과정을 통해 CATIA Magic에서 시스템 아키텍처를 정의한 후, 이를 STIMULUS로 내보내 아키텍처 내 다이어그램을 활용한 상세 기능 요구사항 검증을 수행한다. CATIA Magic에서 정의된 다이어그램과 포트 정보들은 STIMULUS로 완전히 통합돼 단일 정보 원천(Single Source of Truth) 원칙에 따라 데이터의 연속성과 정합성을 확보한다. 이런 접근법은 정보 이전 과정에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하고, 시스템 설계 과정 전반에 걸쳐 일관된 요구사항 관리를 가능하게 한다.
STIMULUS 환경에서는 CATIA Magic에서 가져온 시스템 아키텍처를 기반으로 형식화된 요구사항(Formalized Requirements)을 시스템에 할당하고 시뮬레이션을 통해 검증할 수 있다. 핸들 명령(HandleCommand), 액추에이터(Actuator), 도어(Doors), 기어(Gears) 등 랜딩기어 시스템의 주요 구성요소와 그 관계를 보여주는 시스템 아키텍처 다이어그램은 STIMULUS의 Block Diagram으로 들어와 시뮬레이션을 위한 시나리오 역할을 한다. 해당 다이어그램 내 각 구성요소에 할당된 형식화된 기능 요구사항이 계층적으로 정리돼 있으며, 이들은 정형 언어로 명확하게 작성된다.

그림 2 | 시스템 아키텍처 모델 기반 시나리오와 정형화된 요구사항

작성된 요구사항은 시뮬레이션을 통해 해당 요구사항 간 누락(missing), 모호성(ambiguity), 또는 충돌(conflict)이 없는지 체계적으로 검증된다. 특히 이미 검증된 요구사항을 옵저버(Observer)로 설정해, 새로운 기능 요구사항들이 이런 옵저버를 위반하지 않는지, 요구조건 간 상충 가능성은 없는지 난수(random value) 생성을 통해 정밀하게 분석한다.

그림 3의 시뮬레이션에서는 단계(Step)를 1,000으로 설정함으로써 각 시뮬레이션 실행 시 요구사항 적용 범위에 대해 1,000개의 데이터 포인트를 생성했다. 이 과정을 통해 방대한 요구사항 간 불일치, 모순되는 제약조건, 또는 정의되지 않은 상태 영역(undefined state space)을 효과적으로 식별할 수 있다.

그림 3 | STIMULUS 시뮬레이션 수행

또한 시스템의 제어 흐름을 State Machine Diagram으로 나타내 시스템의 동적 시나리오를 보다 직관적으로 모델링할 수도 있다. 이런 State Machine Diagram 기반 시뮬레이션은 기존의 요구사항 기반 시뮬레이션과 동일한 동작을 보이는지 검증함으로써 모델의 일관성을 확보할 수 있다. 특히 입력(Inputs), 출력(Outputs), 그리고 옵저버(Observer) 정보를 각각 별도의 차트로 시각화해 시스템 동작의 다양한 측면을 동시에 모니터링함으로써 복잡한 시스템의 동작 특성과 제약조건 만족 여부를 효율적으로 분석할 수 있다.
이런 방식으로 STIMULUS는 요구사항의 형식적 검증(formal verification)과 시뮬레이션 기반 검증(simulation-based validation)을 통합해 설계 초기 단계에서 잠재적인 문제점을 식별하고 해결해 개발 후기 단계에서 발생할 수 있는 비용 증가와 일정 지연을 효과적으로 방지할 수 있다.

2.3 요구사항 모델과 제어 모델과의 통합 검증(STIMULUS + Simulink)
항공기 랜딩기어와 같은 안전 필수 시스템에서는 정밀한 제어 로직 구현이 필수적이다. 이런 제어 로직 개발을 위해 MathWorks의 Simulink가 산업계 표준 도구로 널리 사용되고 있다. Simulink는 블록 다이어그램 기반 시각적 모델링 환경을 제공해 복잡한 제어 알고리즘을 직관적으로 설계, 시뮬레이션 및 분석할 수 있게 한다. 그러나 Simulink는 주로 제어 로직의 구현과 동작 분석에 초점을 맞추고 있어 초기 요구사항이 정확히 구현됐는지 체계적으로 검증하는 데는 한계가 있다. 이런 한계를 극복하기 위해 요구사항 중심의 검증 도구인 STIMULUS와 제어 모델링 도구인 Simulink 간 연계가 필수적이다. 이 두 도구의 통합을 통해 요구사항부터 구현까지의 일관성을 확보하고, 정형화된 요구사항을 기준으로 제어 모델을 객관적으로 검증할 수 있다.
STIMULUS와 Simulink 간 연계는 FMU(Functional Mockup Unit) 기반으로 이뤄진다. Simulink에서 개발된 제어 모델은 FMU로 내보내져 STIMULUS 환경에서 기 정의된 요구사항 및 옵저버와 통합 시뮬레이션된다. 이 과정에서 STIMULUS는 Simulink 제어 모델이 정의된 요구사항을 준수하는지 객관적으로 검증하는 역할을 수행한다.

그림 4 | 시스템 내부에 검증 필요한 Simulink FMU와 옵저버(Observer) 통합

그림 5 | STIMULUS 옵저버 위반 확인 후 Simulink 모델 수정

그림 4에서 내부 메인 시스템인 Digital Part에 “DigitalPart_With_Observer” 시스템을 통합함으로써, Simulink에서 개발된 LandingGearController_V1.FMU와 STIMULUS에서 정의된 상태 기계(State Machine) 기반 옵저버 간 동작 검증이 가능하다. 이 프로세스에서는 다음 세 가지 주요 요소가 병행 모니터링된다:

- FMU 입력 신호: 첫 번째 차트에 표시되어 제어 모델에 전달되는 입력 조건을 모니터링
- FMU 출력 신호: 두 번째 차트에 표시되어 제어 모델의 반응과 동작을 모니터링
- State machine 기반 옵저버: 세 번째 차트에 표시되어 제어 모델의 동작이 요구사항을 준수하는지 실시간 검증

그림 5와 같이 시뮬레이션에서 옵저버 위반이 감지되면, 이는 Simulink 모델의 구현이 STIMULUS에서 정의된 요구사항과 불일치함을 의미한다. 이런 불일치는 시뮬레이션 결과 화면에 명확히 표시되며, 개발자는 이를 기반으로 Simulink 모델을 수정할 수 있다.
수정된 Simulink 모델을 STIMULUS 환경에 다시 통합해 시뮬레이션을 실행하면, 옵저버 위반이 해소돼 제어 모델이 요구사항을 완전히 준수함을 확인할 수 있다. 이는 STIMULUS와 Simulink 간 양방향 피드백 루프를 형성해 요구사항과 구현 간 일관성을 지속적으로 보장한다.
이처럼 STIMULUS와 Simulink의 통합 검증 프로세스는 요구사항 정의 단계부터 구현 검증 단계까지 추적성(traceability)을 확보해 시스템 개발의 모든 단계에서 요구사항 충족을 보장한다. 특히 안전 필수 시스템인 랜딩기어와 같은 경우, 이런 체계적 검증 방식은 잠재적 위험 요소를 초기에 식별하고 해소하는 데 핵심적인 역할을 한다.

3. 결론
이 글은 안전 필수 시스템(Safety-Critical System)의 대표적 사례인 항공기 랜딩기어 시스템의 오류 사고를 분석해 MBSE(Model-based System Engineering) 및 RIL(Requirements-in-the-Loop) 통합 검증을 통해 정확한 요구사항을 정의하는 과정을 CATIA Magic과 STIMULUS, 그리고 Simulink와의 연계를 통해 살펴봤다. 이런 접근법을 통해 몇 가지 주요 가치를 확인할 수 있다. 먼저 시스템 아키텍처 모델을 통해 식별된 구조적 정확성 확보를 위해 CATIA Magic의 아키텍처 모델과 STIMULUS를 연계해 요구사항과 아키텍처 모델 간 일관성(Consistency)을 검증해 시스템의 구조적 요소들이 안전 요구사항들을 정확하게 반영할 수 있도록 보장했다.
또한 시스템 아키텍처 모델에서 정의된 기능 모델과 요구사항을 STIMULUS를 통해 정형언어(Formal Language) 형태로 정의해 시뮬레이션을 함께 수행하면서 시스템의 핵심 동작 흐름 (ex. 도어 개방, 기어 확장, 잠금 감지, 도어 폐쇄 등)들이 모든 상황에서 요구사항을 정확하게 충족시키는지 검증할 수 있었다. 특히, State Machine 모델을 활용할 때는 시간적 제약 조건과 상태 전의 과정에서의 안전 요구사항 준수 여부를 더욱 효과적으로 검증할 수 있게 됐다.

마지막으로 기존의 정의된 제어모델과의 FMU(Functional Mockup Unit)을 활용한 상호 연계를 통해 제어모델이 요구사항을 준수하는지 또는 새로운 제어 기능 요구사항이 추가됐을 때 문제가 되는 요소들은 없는지를 객관적으로 검증할 수 있었다. 이 부분은 제어시스템에 탑재된 임베디드 SW의 기능을 개선하거나 새로운 기능을 고려할 때 불확실성을 줄이는데 크게 기여할 수 있다. 기존에는 모델링 도구를 통해 알고리즘을 모델링하거나 SW 프로토타입으로 빠르게 구현한 후에 시뮬레이션을 통한 검증을 수행했다면, RIL 검증에서는 정의된 요구사항과 제어모델이 직접 시뮬레이션을 수행할 수 있어 초기 요구사항을 정의하는 단계부터 안전성을 보장한 제어 기능을 빠르고 정확하게 정의할 수 있는 강점이 있다. 특히 이 글에서 RIL 검증을 위해 활용된 STIMULUS는 제어 기능 요구사항을 자체적인 시뮬레이션을 통해 검증할 수 있다. 또, 제어 알고리즘 설계에 많이 활용되는 Simulink 모델 간 통합 검증 환경이 기본적으로 제공돼 안전 및 보안을 고려한 기능 요구사항들을 연관된 Simulink 제어 모델과 함께 검증하면서 발견된 옵저버(Observer) 위반 사항들을 반복적으로 개선할 수 있다. 이를 통해 안전 필수 시스템(Safety-Critical Systems)의 기능 및 안전 요구사항을 초기에 명확하게 정의할 수 있게 돼 기능 복잡도를 관리할 수 있으며 요구사항의 완전성(Completeness)을 확보할 수 있게 됐다.

이처럼 RIL 기반 검증 접근법은 특히 두 개의 독립적인 잠금 센서를 사용하는 개선된 랜딩기어 시스템에서 센서 오류 상황이나 예외적인 조건에서도 시스템의 안전한 동작을 보장하는 데 핵심적인 역할을 했다. 이 과정에서 정의된 State Machine 및 옵저버는 향후 다른 항공기 시스템 개발에도 재사용가능한 검증 자산으로 활용될 수 있다. 이렇게 RIL 검증을 MBSE(Model-based Systems Engineering)와 통합한다면 다양한 고장모드 또는 예외 상황을 포함하는 포괄적인 시나리오 기반 검증으로 확장할 수 있으며, 시스템을 구성하는 여러 하위 시스템과의 상호운용성(interoperability)을 고려한 통합 시스템 수준의 검증으로 전체 시스템의 안전성을 향상시킬 수 있다.
특히, MBSE에 통합된 RIL 검증 방법은 잘못된 요구사항이 큰 피해를 가져올 수 있는 안전 필수 시스템(Safety-Critical Systems) 개발에서 요구사항 정의부터 구현까지 일관된 검증 체계를 마련함으로써 시스템의 안전성(Safety)을 크게 향상시키는 효과적인 접근법이 될 수 있음을 확인했다. 이는 안전성뿐만 아니라 신뢰성(Reliability), 가용성(Availability), 정비성(Maintainability), 사이버보안(Cybersecurity) 등이 요구되는 현대의 다양한 복합 시스템 영역(자동차, 항공기, 철도, 의료기기 등)에서 적용되고 사용할 수 있는 가능성을 열었다.

향후 많은 사용자가 MBSE(Model-based Systems Engineering)와 모델 기반 요구사항 검증 방법인 RIL(Requirement-in-the-Loop)을 다양한 시스템에 적용함으로써 더욱 향상된 RIL 검증 방법이 완성되길 기대한다.

선행기사: Requirement-In-the-Loop, 모델 기반 요구사항 검증 방법

SDV를 향한 Astemo의 CI/CT 진화 노력

글 | Vector — 2025-05-16 11:40:34+0900

Astemo는 ECU 및 차량용 네트워크 개발, 테스트, 분석 툴인 CANoe의 헤드리스 버전인 CANoe4SW Server Edition을 통해 vVIRTUALtarget으로 생성한 가상 ECU를 대상으로 하는 CT 환경을 구축했다. 테스트에 따라 효율을 약 30% 높일 수 있다. 또, 벡터의 SIL Kit를 사용해 서드파티 ECU 가상화 시뮬레이션 도구를 CANoe와 연계한 환경도 평가할 수 있다.

글 | Vector

2018년부터 단계적 CI/CT 도입

소프트웨어 개발 방식은 시대와 함께 변화해 왔다. 2010년대 중반부터 웹 애플리케이션 개발을 중심으로 확산한 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Delivery 또는 Deployment)는 소스코드 변경, 통합(빌드), 테스트, 배포/배치로 이뤄진 사이클을 자동으로 빈번하게 순환해 품질과 개발 효율을 높이는 기술로, 통합과 테스트를 자동화한 CI/CT(Continuous Integration/Continuous Testing)와 더불어 자동차 산업에서도 갈수록 널리 활용되고 있다. 일본을 대표적인 공급업체 중 하나인 Astemo는 CI/CT를 단계적으로 도입해왔다.
Astemo의 파워트레인 ECU의 경우 다음과 같은 단계를 거쳤다.

(1)   2018년~: 벡터의 vVIRTUALtarget을 도입해 AUTOSAR Classic과 호환되는 MICROSAR Classic(BSW 레이어)을 가상화하고, CANoe(Desktop Edition)를 결합해 실제 ECU를 사용하지 않고도 자동으로 빠르게 테스트를 실행할 수 있는 환경 구축(테스트 자동화를 위한 가상화)
(2)   2020년~: 소스코드를 관리하는 GitLab과 데이터저장소를 관리하는 Artifactory를 도입해 구성, 코드 생성, 빌드 등을 일괄적으로 처리할 수 있는 환경 구축(CI 시행)
(3)   2022년~: 커맨드로 제어할 수 있는 벡터의 CANoe4SW Server Edition과 자동화 도구인 Jenkins를 도입해 통합부터 테스트 실행까지 과정을 자동화하고 적용 범위를 확대(CI/CT 실현)

이중 (1)과 (2)는 2021년 11월에 공개한 도입 사례 ‘vVIRTUALtarget을 통한 엔진 ECU 가상화로 BSW 테스트 효율화 실현’에 정리돼 있으니 참조하면 된다[1]. 이번에는 (3)을 중심으로 다뤄본다.

개발 과제 해결 위한 CI/CT 체계 확립

Astemo의 SDV 플랫폼 총괄본부 SDV 플랫폼 개발본부는 사내 개발 및 검증 환경 표준화, 자동화 등을 공통으로 담당하고 있다. 해당 본부에서 확립한 기술이나 선택한 도구는 사내 제품 소프트웨어 개발 부문에 적용된다.
SDV 플랫폼 개발본부 소프트웨어 플랫폼 개발부의 스즈키 가이키는 CI/CT 표준화를 추진하는 목적을 다음과 같이 설명했다.

“소프트웨어 개발은 빌드나 테스트 등 다양한 프로세스로 구성돼 있습니다. CI/CT의 장점은 이런 과정을 사람의 손을 거치지 않고 한 번에 처리할 수 있다는 것입니다. 또한 문제가 발생했을 때 신속하게 되돌릴 수 있어 효율도 높습니다. CI/CT 과정 구축은 이런 취지에서 진행됐습니다.”

선임 관리자인 사토 요시하루는 외부 업체와 공동으로 소프트웨어를 개발할 때 발생하는 문제도 CI/CT를 통해 해결할 수 있다고 말했다.
“외부 업체가 개발한 소프트웨어와 Astemo가 개발한 소프트웨어를 최종적으로 통합할 때, 서로의 개발 환경이 다르면 통합이 원활히 진행되지 않는 문제가 있었습니다. CI/CT 환경을 구축해 Astemo와 외부 업체가 공통으로 사용할 수 있게 하면 이런 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 품질도 높아질 것으로 생각했습니다. 이런 문제는 OEM과 공동으로 소프트웨어를 개발할 때도 발생할 수 있습니다.”

해당 본부가 구축한 CI/CT 환경의 개요는 그림 1과 같다. 구성요소는 다음과 같다.

(1)   GitLab과 같은 구성 관리 도구(개발 프로젝트에 따라 다름)
(2)   ‘CI Runner’, 즉 CI 작업 실행 환경(물리 서버)
(3)   테스트 작업을 자동으로 실행하는 Jenkins
(4)   ‘Test Runner’, 즉 테스트 실행 환경(물리 서버)

CI/CT의 흐름은 다음과 같다.

(a)   개발자가 변경한 소스코드나 작성한 테스트 시나리오를 구성 관리 도구(GitLab 등)의 저장소에 등록
(b)   저장소에 파일을 등록하거나 미리 정한 일정에 맞춰 CI 작업이 실행되면 CI Runner에서 빌드 및 테스트에 필요한 정보를 수집하고 가공
(c)   테스트 케이스와 테스트 대상 소프트웨어를 Test Runner로 전송 후 Jenkins를 통해 CT 작업이 실행되면 Test Runner에서 테스트가 처리
(d)   빌드 및 테스트 결과를 개발자에게 보고

Astemo 담당자와 외부업체 등이 사용할 구성 관리 도구(리포지터리)는 개발 프로젝트별로 준비했다(실제 운영은 각 개발 프로젝트에서 담당).
스즈키는 “CI Runner와 Test Runner 사이에 Jenkins를 끼워 넣은 이유는 구성 관리 도구의 차이에 유연하게 대응하기 위해서입니다. Jenkins를 호출하는 부분까지를 구성 관리 도구별로 작성해 Test Runner 사용 직전에 이런 차이를 흡수하도록 했습니다”라고 말했다.
그림 1에는 CI Runner가 3대, Test Runner가 1대로 나와 있지만 반드시 실제로 그래야 하는 것은 아니다. 프로젝트에 따라서는 파일 전송의 오버헤드를 줄이기 위해 CI Runner와 Test Runner를 동일한 물리 서버에 구축할 수도 있다.

그림 1 | Astemo의 CI/CT 구성, Astemo

CANoe4SW Server Edition 도입해 CT 환경 구축

Astemo는 Test Runner 환경에 벡터의 CANoe4SW Server Edition을 도입했다. ECU 및 차량용 네트워크 개발, 테스트, 분석도구로서 다양한 프로젝트에 사용하는 CANoe에는 4가지 버전이 있다. 그중 CANoe4SW Server Edition은 SIL(Software- In-the-Loop)과 CT를 대상으로 해 그래픽 사용자 인터페이스가 없는 솔루션이다(그림 2, 그림 3).

그림 2 | CANoe 제품 에디션과 CT에 적합한 CANoe4SW Server Edition의 포지셔닝(오른쪽 아래), Vector Japan Inc.

그림 3 | CANoe4SW Server Edition에서 CI/CT의 대략적인 흐름, Vector Japan Inc.

“테스트 자동화와 CI/CT에 대해 Vector Japan Inc.에 문의하던 중 CANoe4SW Server Edition을 소개받아 도입하게 되었습니다.”
사토가 말했다.

일단 일반 버전의 CANoe를 사용해 통신 및 테스트 환경을 구축하고, 이를 대략 완성한 단계에서 사내 내부 서버에 설치한 CANoe4SW Server Edition으로 마이그레이션 작업을 진행하는 방식이다.

스즈키는 “환경 설정용 YAML 파일 작성 방법이나 테스트에 사용하는 CAPL 파일 기술 변경은 Vector Japan Inc.의 지원을 받아 진행했다”고 말했다.

또, 테스트 시나리오 작성 시에는 CAN 버스의 신호 사양이 OEM마다 다르므로 OEM에서 제공하는 사양 파일을 사내 도구로 변환해 테스트 시퀀스 작성 도구인 벡터의 vTESTstudio에 파라미터(vparam)를 입력함으로써 사양에 따른 차이에 대응했다.

Astemo는 파워트레인 ECU의 CI/CT에서 벡터의 vVIRTUALtarget을 사용해 MICROSAR classic 환경을 가상화하고, CANoe4SW Server Edition을 CAN 통신의 대향으로 사용해 테스트 자동화를 구현했다. 주요 테스트 대상은 MICROSAR Classic을 구성하는 COM(COMmunication) 모듈, DEM/FIM(Diagnostic Event Manager/Function Inhibition Manager) 모듈, 그리고 DCM(Diagnostic Communication Manager) 모듈이다.
테스트 내용에 따라 다르지만, CI/CT 한 사이클당 시간을 약 30분에서 1시간 정도 단축할 수 있다(그림 4).

그림 4 | 빌드 및 테스트에 대한 수작업 공수(시간)와 CI/CT를 통한 공수 비교 이미지, Astemo

“테스트 공정 사이에 사람이 해야 하는 작업이 없어져 조작 실수로 인한 휴먼 에러가 줄어드는 등 개발 프로젝트에서 숫자로는 나타낼 수 없는 정성적인 효과가 크다는 의견이 있었습니다. 체감 효율은 30%에서 40% 향상됐습니다.” 사토가 말했다.
이에 더해 Astemo는 ECU 하드웨어의 동작을 확인하는 테스트(예를 들면 CAN 버스 단선 테스트)를 실제 ECU와 벡터의 VT System을 조합한 환경을 준비해 대응했다.

‘SIL Ki’으로 서드파티의 가상 ECU 도구 연계

앞서 언급한 환경은 주로 BSW 레이어를 대상으로 시도했지만, Astemo는 애플리케이션 레이어(SW-C 부분)의 테스트 효율성을 높이는 데에도 벡터의 ‘SIL Kit[2]’를 활용했다. SIL Kit는 벡터가 오픈소스로 무상 제공하는 라이브러리를 통해 서드파티의 테스트 도구, 마이컴 에뮬레이터 및 시뮬레이터, 가상 ECU, 모델, 애플리케이션 소프트웨어를 연결하는 구조다(그림 5).

그림 5 | 서드파티의 도구 연계를 구현하는 벡터의 SIL Kit. ‘SIL 어댑터’(인터페이스)를 갖춘 도구에 대응, Vector Japan Inc.

Astemo는 서드파티의 가상 ECU 시뮬레이션 도구로 CAN 통신을 테스트하기 위해 해당 도구와 CANoe를 SIL Kit로 연계한 환경을 구축해 평가했다(그림 6). 이때 테스트 대상이 아닌 BSW 부분은 고정값으로 설정하는 등의 방법을 사용한다.
서드파티의 가상 ECU 시뮬레이션 도구를 SIL Kit를 통해 CANoe에 연결해 CAN 버스 테스트를 실시한다. BSW(그림의 abstract 부분)는 고정값으로 설정하거나 단순 처리로 치환한다.

그림 6 | Astemo의 애플리케이션 소프트웨어(ASW) 테스트용 환경, Astemo

스즈키는 “도구 연계 시 설정 파일 작성에 다소 어려움이 있었지만, 가상 ECU 시뮬레이션 도구만으로는 수행할 수 없었던 CAN 통신 테스트가 가능해졌습니다. 또한, 익숙한 CANoe를 활용할 수 있어서 CAPL이나 자동 테스트 패턴 등 CANoe를 사용하며 축적한 경험을 활용할 수 있다는 것도 SIL Kit의 장점입니다”라고 설명했다.

Astemo는 향후 평가를 거쳐 파워트레인 ECU 이외의 분야에도 적용하는 등 본격적인 활용을 추진할 계획이다.

SDV 시대를 향하는 CI/CT 진화 노력

사토는 “가상 ECU 환경에서 CI/CT를 구현함으로써 기본적인 기능 검증을 효율적으로 실행할 수 있게 됐습니다”라고 말했고, 스즈키는 벡터의 CANoe4SW Server Edition과 관련해 “COM(Component Object Model) 인터페이스 등 커맨드라인으로 제어할 수 있어 자동화에 대응하기 쉬웠습니다”고 평가했다.
현재 그들은 물리적인 PC 수를 줄이기 위해 CI Runner를 클라우드 인스턴스나 컨테이너에 구현하는 등의 시도를 진행 중이다.

사토는 향후 SDV 진화와 관련해 “차량 개발에서 소프트웨어의 중요성이 점점 더 커지고 있으며, 보다 고도화된 기능을 더욱 효율적으로 개발하는 것도 중요합니다. 따라서 가상화 및 CI/CT의 도입은 필수적이라고 생각합니다”라고 말했다.

Astemo는 향후 Ethernet 등 CAN 통신 이외의 차량용 네트워크의 CI/CT화, 차량 내부의 폐쇄적인 in-car 영역 테스트뿐만 아니라 커넥티드와 같은 이른바 out-car 영역과 연계한 테스트에도 적용을 확대할 계획이다.
벡터는 CT를 포함한 자동화를 지원하는 도구를 지속적으로 제공하는 한편, 일반 버전 CANoe에서 CANoe4SW Server Edition으로 원활하게 전환하는 등 사용 편의성 개선에 주력해 고객의 요구사항을 충족할 예정이다.

[1] 도입 사례 ‘가상 엔진 ECU를 통한 BSW 테스트 효율화 실현’ https://cdn.vector.com/cms/content/know-how/_success-stories/HitachiAstemo_VTT_successstory_202203_EN.pdf
[2] SIL Kit(벡터가 무상으로 제공하는 오픈소스 라이브러리) https://github.com/vectorgrp/sil-kit

K.E, Chara, Chara… Whatever Will Move, Will Move - Sustainably

by Sarada Vishnubhatla_sarada@autoelectronics.co.kr — 2025-05-13 16:36:51+0900

The three founders: Ravi Prasad Sharma - Co-Founder & Chief Motor Designer, Bhaktha Keshavachar - Co-Founder & CEO, and Mahalingam Koushik - Co-Founder & CTO
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In a world still asking “What will be the future of electric mobility?”, Chara’s answer is clear: K.E. = Chara Chara. And that future is being engineered in India, magnet-free.
That’s the quiet revolution taking shape at Chara Technologies, a Bengaluru-based deep-tech startup that’s rewriting the future of electric mobility. While the global EV industry remains hooked on rare earth magnets, Chara is boldly going against the current - developing rare earth-free motors that promise performance, scalability, and environmental responsibility, all in one elegant package.
Founded in 2018, the company is betting big on Synchronous Reluctance Motor technologies, along with proprietary control software, to power everything from electric two-wheelers, soon for passenger cars to industrial drives - all without depending on geopolitically sensitive or environmentally damaging rare earth elements.
Sarada Vishnubhatla sits down for a long conversation with the three founders - Bhaktha Keshavachar - Co-Founder & CEO, Mahalingam Koushik - Co-Founder & CTO; and Ravi Prasad Sharma - Co-Founder & Chief Motor Designer to get the insights into what makes Chara Technologies the pioneers in this domain.

The Great Inception

Chara was founded in 2018 and registered the next year. The founders spent the initial few years executing intense R&D, garnering investment and decoding the laws of physics to find a suitable technology to build sustainable motors. And the need for these is real. Even urgent. Why because India’s petrol import bill for the last five years runs into 100s of billion dollars. And we are burning petrol worth 4500 crore. If a small portion of that becomes electric, India will be doing the exchequer a huge service.
Bhaktha Keshavachar, Co-founder and CEO of Chara Technologies shares, “We had actually begun working on Switched Reluctance Motors or SRM for about 18 months or so initially, and spent half a million dollars in the beginning. But after we incorporated our company, and raised more funds, we found that with SRMs, the problem of noise and vibration could not be solved and we realized that we needed to change tracks. We switched to Synchronous Reluctance Motors or the SynRMs and started from scratch again.” A design that operates using magnetic reluctance rather than permanent magnets.
Mahalingam Koushik - fondly called Maha by his colleagues, CTO of Chara Technologies explains, “We are a technology-first company and we have the ability to develop motors using any technology.”

Redefining the Motor

Bhaktha wanted to solve a problem. Before it became a crisis for the next generation of our world. He combined that with his passion for working in deep tech, he zeroed down on building rare earth magnet free motors.
He says, “We believe this is important because the world is undergoing a big energy transition. The transition from hydrocarbons to electrons is already happening and I think it will complete in a decade or so. That is when the motors will become important and there's a huge opportunity to build a new class of motors, which will have these properties. Every motor today has a magnet which is a problem in the future.”
Rare earth metals such as neodymium, dysprosium and deuterium are used in the construction of the magnet. Currently, the auto makers around the world depend on rare earth magnets. These are predominantly mined and processed in China and used in almost all EV motors today. And, geopolitically, this is risky, especially in today’s context. Secondly, the mining and extraction of rare earths is dirty and expensive.
He continues, “And in this context, we have a rare earth free solution. We are deploying these motors, and this year, we shall do it in large quantities - though it has taken us five years to start generating revenue which is another hallmark of deep-tech. And now, this will not only be the first in India but it will be a first in the world.”
“When you process a ton of rare earth ore which is a mix of about 17 elements and all of these have similar atomic weights, you get just 25 to 40 grams of usable material. The extraction is a dirty process and the waste is mainly Thorium and Uranium which are radioactive and toxic,” explains Maha.
Not only is the yield abysmal but the ore is found in the top of the Earth’s crust. It means that the top soil gets easily contaminated. On top of that, extremely strong chemicals are used to separate these elements which invariably leads to toxification of the ground water.
Maha continues, “This is why countries in Europe and the US are not extracting these elements. The harmful effects of this nuclear waste can be seen in Mongolia and China in the form of various health issues including cancers. Not just humans, but animals too fall sick because of these radioactive elements. Hence, electrification is being adopted. We firmly believe in solving this problem.”

On-highway, Off-highway, and Industrial Motor Systems

‘Mobilising’ Chara - The Premise

Naming the company ‘Chara’ in itself is interesting. In Sanskrit, the name means mobility. And that is exactly what their product does - it’s the motor which moves any vehicle but in a green and sustainable manner.
“The reasons for starting Chara are close to my heart. One is sustainability because we cannot damage our environment further than we, collectively, have already. Second is, we believe going electric is one way of solving the sustainability problem. Made in India has always been a big deal for me. India is a big market. There is a huge opportunity to make the products locally, and then take it to the world.”
The third reason is that Chara wanted to make a product that has never been made before and never deployed anywhere in the world.
He remembers, “When we started five years ago it was very difficult to talk about rare earth challenges but now it has become a talking point.”
Maha adds, “India has not invested in core technologies and that’s the reason we are always dependent on foreign core technologies. Be they for semiconductors, jet engines or high-speed trains. All these technologies are now old. But now things are changing.”
India is emerging strong and as a major economy globally, and this is the right time for startups like Chara to focus on developing engineering disciplines and manufacturing. For a stronger economy, the country must set up powerful manufacturing industry. And this needs indigenous designing of products, local manufacturing as per customer expectations.
Bhaktha continues, “Building a product like this takes multi-disciplinary skills. We believe in a ground up approach and this was the right opportunity for us, especially when we are witnessing a transition to electric vehicles. People are ready to look at new technologies, and new suppliers. So, we wanted to develop a technology which can be locally designed and manufactured, which will grant us full independence in sourcing materials. We wanted to build a technology that is sustainable and efficient.”
One of the pre-requisites of building a motor controller is that it needs experts from various disciplines - electromagnetic, hardware and software. The founders collectively remember how they ‘literally built the first couple of motors by hand’.
Bhaktha reminisces, “I wrote the software, then we built the hardware and now we have a team who are helping us.”
Ravi Prasad Sharma, the third founder and Chief Motor Designer shares, “Back when we had founded Chara, we saw that people who were building EVs were completely dependent upon other countries for everything - from motors to drive trains. We chose well to build sustainable motors and building these require a combination of talents. Bhaktha is good at building an organization, designing rare earth free motor systems for applications across sectors, Maha is good at developing controller power electronics and advanced control algorithms optimised for rare earth free motors. And I design and develop rare earth free motor systems.”
Chara’s goal was never just to make a motor but to build a system - controller, software, and mechanical design - developed together to deliver a coherent performance package.
Though, creating a niche for themselves has been tough - a fact the founders of Chara accept totally.
Bhaktha explains the challenges that they faced, “In the beginning, we kept getting the same three questions. First - where has this motor been deployed before? Second - what are the long-term reliability and safety metrics? The truth is, we don’t have 10 years of data. We've done accelerated testing and some estimates, and we believe the motor is highly reliable - but we don’t yet have the long-term numbers to prove it. The third concern was the typical startup risk. Large companies are often hesitant to engage with startups, fearing they might vanish in a couple of years. That hesitation still exists to some extent. But we’ve addressed the startup risk - simply by staying in the game. We've proven our commitment over the past two years.”

Pioneering a Winning Technology

Chara chose Synchronous Reluctance Motor because this technology is free of rare earth magnets.
Maha outlines the USP of Chara, “We understand the powertrain requirements end-to-end. Most of our customers have shared that they are unable to get adequate support from some of the existing suppliers, but we are able to customize and support their requirements. We have the in-depth understanding of the technology. Our customers come to us because of the rare earth risk. And now we can say that most of these have not just become our customers but have stayed with us because of the quality, support and customization that we offer.”
Agrees Ravi, “Our team is skilled to resolve customer challenges quickly because we source locally.”
There are various applications even in motors and Chara is now focusing on specific applications and power ranges to create maximum impact. Motors is an area where they can execute limitless innovations.
Bhaktha points out, “Look at the current figures. It is estimated that today we have a little more than four motors per head in the world and it will increase to six motors per head, which is a huge jump as we go forward with electrification. And this is the only way to save our planet today.”
Using fossils to generate electricity makes more sense in the context of large-scale plants. It means that the small vehicle engine is the most inefficient way of using fossil fuels to generate power even if the electricity is coming from non-clean sources. Still, if you look at the entire cycle, it is much more efficient compared to using the petrol, diesel or gas directly in the vehicle.
Chara founders are humble enough to work hard at enabling India move towards opting rare earth magnet free motors.
“We are contributing in our own small way by making the core prime mover which is the rare earth magnet free motor that is completely made in India. There are customers who are interested in our motors and we have received a couple of orders from Europe which we have supplied also. We hope to scale that up and now we are getting a lot more interest from the US,” says Maha.
Globally, many countries are conscious about sustainable motors, especially those in the EU. There are companies, and start-ups like Chara, that are based in the US, Canada, UK and South East Asia which are building reluctance motors.
Chara founders are confident that there will be a good reception for their products.
“We've held back in going to export markets in the past three years because we wanted to build our solution and prove it here so that when we take it to the market there is a good amount of data and credibility behind it,” shares Maha.

Going Global

Chara founders believe that they have great products and technology to bring to the table with global brands. And one of them is in South Korea.
Bhaktha agrees, “We would love to go to South Korea. The country was not so well developed 40 or 50 years ago, they were almost at the same stage as India. But now they're a fully developed economy with big brand names like Hyundai and we have had conversations with them in the past. We are sure that once we have a solution for them, we will approach them again. And we are also sure that cars will not be the only market we will be in talks for with them.”
The founders swear by the advantage that South Korean companies bring and that is they are global companies.
He is excited when he says, “If we ever get a chance to be even in one of their little products, we will be looking at the global market. We will probably start addressing them by the end of this year once we build the 70 KW motor for the smaller cars, then we can go start selling them.”
“We believe that they can understand our technology and both the companies can exchange great cooperation leading to closer relations between the two countries and of course, we can exchange our technologies too and work towards a better and sustainable motors,” Ravi opines.
South Korea has a comprehensive public transportation infrastructure. And Hyundai is strong in vertical integration.
Maha shares, “They are the pioneers in EVs and they have developed great powertrains, motor controllers and e-axels. Their product showcase in the recently concluded Bharat Expo in Delhi was impressive. they are quite ahead with their technology, so it will be good if at some point we can collaborate with Hyundai.”

12kW EV On-highway & Off-highway Motor System - SYRTT

Home Front

Chara enjoys the patronage of more than 35 customers of which a big percentage are based in India and the remaining are from abroad. Of these, more than 10 have completed the full validation and given Chara their validation report. Of them, six companies have placed orders and other customers have placed repeat orders of different products that will be used in different vehicles.
Ravi believes that even if customers back home like to wait and watch, the robustness of their technology even in a small segment will help the news spread that it is a success.
He says, “People will come to us based on that and that's a great advantage.”
Chara, since its inception, has trained its focus on the on-road electric vehicles like the 2- and 3-wheelers but in the future, they wish to focus on bigger EV segment as they scale up their technology. Most of their motors are in the peak power range of five kilowatt to 15 kilowatt. And they are in the process of developing 30-kilowatt and 70-kilowatt peak power motors, which they will cater to the passenger car segment.
On the electric vehicles front, India is witnessing serious traction, which is largely driven by economics, and less by environmental concerns. The cost to operate an EV - especially for commercial vehicles like auto-rickshaws and two-wheelers - is proving significantly lower than diesel or petrol alternatives. Drivers can save around ₹3.45 per kilometer, making EVs a compelling choice. While infrastructure issues like charging speed and range anxiety still exist, adoption is rising because of the clear operational cost benefits.

Proving the Concept

Proving the concept for a deep-tech product like this is challenging on several levels. Sometimes laws of physics demand greater attention to detail, prove to be tough to solve yet those who persevere break the code.
Bhaktha explains, “Broadly there are two kinds of motor technology deployed in the world today - the permanent magnet-based motors which are used in all vehicles and they work extremely well but the issue is the usage of magnets. The other kind is called induction motors which also work but they are about 60 to 70 percent efficient only. It means that a third of the energy we put in is wasted. Then there is another class of motors which works in a different fashion. They are called reluctance motors.”
And, interestingly, the technology or the principles behind this has been known for a long time, though nothing has been deployed because of the inherent engineering problems that come with it. Challenges such as noise, torque ripple, power density and the complexity of control. These motors are highly non-linear, so the control is complex.
He continues, “Now because there is a need for electrifying and there is a rare earth problem, there is a keen interest globally. But our solution is unique and nowhere it is deployed even though there are people working on it like we are. So, we use the concept of reluctance. Our motors are about 94 per cent efficient and we deliver the same torque and power like the regular motors. So, there is no compromise there.”
Another key challenge that Chara faces comes in the form of time. Designing these motors takes a long time compared to the conventional ones because these are highly non-linear machines and developing the control software of the motor is highly complicated. And that is why in Bhaktha’s words ‘Chara is still not the darlings of the investment community’.
Bhaktha pitches in, “And, that is why it is our biggest USP that we have developed the algorithms that control this motor. These are generally called software-controlled motors because software is a bigger component and those are the problems we have solved.”
These motors have design problems and are 15 per cent heavier than the conventional motors. From the customer point of view, it is a huge challenge. Not just heavy but they are large too than the conventional ones. From a system point of view, these motors are used to drive a vehicle whose gross weight is much heavier. With gradual increase in awareness, people are finally realizing that the weight of the motor does not really matter because the difference in efficiency is not much.
He adds, “Our motors can go up to 10,000 rpm which is a fairly good speed to satisfy many needs. We are extremely confident given enough time and resources, we will continue to do our research and development and evolve to be as fast as and lighter as any other conventional motor.”
Maha chimes in, “Yes, we are working on technology improvements to reduce the weight of the motor and to increase its performance also. There are certain metrics, for example, there is something known as the efficiency of the machine. One of the advantages that we have seen when we benchmark against the permanent magnet-based motors is that our weighted average efficiency based on real life drive, what is known as drive cycle efficiency, is better compared to the permanent magnet-based motors even though the peak efficiency matches, we are having better drive cycle efficiency which means that we have better range. Now this is a very important metric that is not always talked about. So, our point is that the weight increase is less than half a per cent of the entire vehicle weight, and with the added benefit of getting better range and independence from the rare earth magnets, this makes it a winning combination. But the decision maker needs to have a technical understanding which is one of the challenges.”
This gives Chara the opportunity to learn a few things on how to improve things. They work closely with the clients’ vehicle designs for powertrains to understand the vehicle level requirement to be able to execute complete integration. Chara’s team of experts conduct a series of tests and work on increasing performance, while tweaking and tuning the parameters to get the highest possible performance.
Ravi shares, “The permanent magnet portals definitely have a strong magnet. But with our motors, we can maximize efficiencies as per the customer needs. It is because we can control some of the flux levels better than permanent magnet motors. We can get better performance, and application efficiency which the customers did not understand initially. And those customers who think of our motors as heavier, they are now realising that our motors are able to meet their usage needs better than any conventional motor and its application.”
Also, Chara’s experts understand the non-linearity of the machine and that’s why they have been able to fine-tune their control systems to match that aspect of the machine.
Maha continues, “That enables us to extract the maximum performance out of the motor which gets our customers the most optimized efficiency at every possible load point. This is a clear advantage that we have developed over the past three years.”

14kW EV On-highway & Off-highway Motor System - SYRTW

Control Algorithms - A Winning Mantra

Chara’s founders have engineered custom control algorithms and developed their firmware entirely from scratch which grounded in a deep understanding of motor architecture. And they have adopted digital twin technology too.
Maha elaborates on its use, “We’ve parametrized our control software. At present, we adjust these parameters based on the motor type. In the future, we aim to fine-tune them individually for each motor - even within the same category - based on its real-world performance. Every motor has slight variations in tolerance, dimensions, or torque-per-amp characteristics. Our software is designed to accommodate these differences dynamically. By simply updating the parameters, we can adapt the motor’s behaviour on the fly. It’s a fully software-driven approach, and we’re actively collecting operational data from our motors in the field. Even when two motors are used in identical vehicle applications, their performance parameters won’t be identical. That’s a reality of manufacturing variability.”
The advantage of Chara’s system is that even after deployment, they can continue to receive performance data from the motor via the OEM - allowing ongoing optimization and support. The startup Chara is currently in discussions with OEMs to evolve its technology to make it into a value-added service model which enables continuous performance enhancement post-deployment.
As Maha explains, “It’s similar to a firmware or OTA update, but in our case, we do not need to replace the firmware itself. We simply tweak the control parameters based on real-time data analytics. These parameter updates are pushed remotely, and the motor’s performance is optimized automatically - without any hardware intervention. This approach allows us to improve operational efficiency in a seamless, software-defined manner. For example, one customer might be using the motor in a cargo vehicle, while another deploys it in a construction machine. We can customize the motor behaviour for each application by fine-tuning the parameters to suit specific use cases.”
Chara’s motor designs are inherently application-agnostic, meaning they can be adapted across a wide range of use cases. Even when deployed in identical applications - say, 100 motors in the same vehicle category -each motor might require slight adjustments to achieve peak performance. If viewed from a hardware perspective, the key differences often lie in how the motor is mounted and connected to the shaft and spline. These configurations can vary from one customer to another. There are also small but important variations - such as the types of pins or signal protocols used - on both the hardware and software sides. To accommodate this, they have built their controller with additional configurable features. The software is modular and parameter-driven, which makes it easy to tailor to specific customer requirements. In essence, the entire system is designed for flexibility - so it can be deployed across diverse platforms without the need for complete redesigns.
The founders of Chara Technologies have envisioned a future where the industry recognizes and relies on the “Chara standard” for electric motor quality and performance. It is an ambitious goal and they believe it is achievable over time.
“There’s already a wide variety of specifications in the market,” says Bhaktha. “We’re gradually establishing our own benchmark and making the case that this is the standard to follow. If the product quality speaks for itself, the market will adopt it.”
Ravi adds perspective on the challenge, “A lot of components today come from our neighbouring country, and even for the same application, they come in different mechanical configurations and specs. We are working through all of that. Just as gearboxes have become standardized in India over time, motors will follow suit. It is a process and we know that but we are on the right path.”
To strengthen its position and address scalability concerns, Chara has recently announced a strategic partnership with Greaves Cotton. As part of the agreement, Greaves will license and manufacture Chara’s motors helping the startup meet the growing demand while offering OEMs greater confidence in long-term supply chain continuity.

Capacity Building, Scaling Up and Validation

Chara’s pilot plant currently produces up to 2,000 motors per month. While adequate for prototyping and small-scale orders, the start-up knows it must scale. They are proud of the in-house capability to design, test and manufacture their motors.
Taking up the point of signing a strategic partnership with Greaves Cotton, Bhaktha explains a little, “We will cater to small passenger cars in the near future and for that, we have to scale up our deployment and manufacturing. In that context, our manufacturing partnership agreement with Greaves Cotton will take us places. It is a company which primarily makes diesel engines, but they want to get into motor manufacturing now. So, they have signed up a partnership with us wherein we license our technology to them and they will manufacture it and sell it down their network. It is a win-win for both the companies because we get a manufacturing giant and the brand name and their distribution, while they get the technology and the support from us, and we hope to see more such partnerships materialising in the coming future.”
Their partnership with Greaves brings a crucial sense of stability and trust to Chara’s customers.
He adds, “Even if we were to face financial challenges, Greaves would continue manufacturing - ensuring continuity. That kind of assurance is key in this industry.”
He adds, “In the beginning, we collaborated with smaller companies - those more open to risk and in urgent need of customization and support, which no one else was offering them. That’s where we built our foundation. Now, we’re working with bigger players like VST and Greaves, and even companies outside India are showing interest. The environment is changing in our favour.”
Bhaktha recalls how difficult it was initially to gain acceptance: “When we just had the motor, people were sceptical. So, we went a step further - we integrated it into the vehicle and demonstrated the performance. We made direct comparisons. Slowly, that shifted perceptions.”
Now that Chara has a few deployments under its belt, and as word spreads, the deserved validation is finally coming in. It’s been a long road, but the momentum is real, is what the founders feel.
“We have several customer deployments and a handful of them have completed validation and shared detailed performance data, which we’re able to disclose. Most notably, our motor has been independently tested by a research lab at IIT Madras, providing credible third-party validation. For those seeking proof of performance, that report is available. More formal case studies - highlighting how our technology has delivered value - are expected to be published later this year, as larger-scale deployments roll out,” assures Bhaktha.
Chara’s motors are already deployed in cargo and passenger three-wheelers, where customers have reported up to 15% energy efficiency gains.

5Hp Industrial Motor System - SYRVK

Global Benchmarks and Crucial R&D

Globally, Tesla has announced plans for a rare earth-free drivetrain, and BMW is working on magnet-free motors. However, few have commercially deployed them at scale. In India, Chara is one of the few companies developing rare earth-free motors in-house. While most OEMs import drive systems or rely on foreign partners, Chara is one of the few companies that is building this critical component entirely in-house.
“We are a technology company at heart, and we’re committed to sustained investments in R&D and next-generation innovation,” says Bhaktha.
There are essentially a couple of ways to tackle the rare-earth dependency problem. One is to mine and extract rare earths ourselves. The other and far more sustainable approach is to develop magnets that do not rely on rare earth materials at all. That is the path Chara is on. Another fact is the newness of the technology and there is much doubt which the founders of Chara have accepted completely.
He shares, “But we are definitely seeing more and more customer traction and the environment changing around us which is helping us. Raising money is extremely hard for companies like ours because we are practically the disruptors, but also there is much scepticism. Most people do not understand and hence they cannot assess and they also talk to customers who are also not clear. But once we start deploying then we are sure there will be more support. Right now, the support is extremely thin not just in India but around the world also.
Maha adds, “Our focus remains on making our motors faster, lighter, and more efficient. Over the long term, we also plan to explore alternative rare-earth-free technologies. While today we use widely available materials like steel, copper, and aluminum, we see significant potential in improving electrical-grade steel. Enhancing the material itself could significantly boost motor performance. However, that requires a larger investment and more robust funding.”
Looking ahead, Chara is also taking early steps into software-driven motor intelligence. It will allow their team to remotely monitor motor performance and enable predictive maintenance - shifting from reactive fixes to proactive optimization.

Funding and Deep-Tech Headwinds

Chara has raised early-stage capital from angel investors but admits that deep-tech fundraising in India is difficult. “VCs prefer SaaS-style returns. Hardware doesn’t work like that,” Bhaktha explains. The company is now seeking institutional backing for scaling production and R&D.
Ravi reflects on the mindset needed to build in deep tech: “There are three Ps every founder must live by - passion, patience, and perseverance. Without these, it’s almost impossible to sustain through the challenges.”
He adds, “Of course, there’s this popular phrase - ‘fake it till you make it’- and while there’s a bit of truth in it, especially in the startup world, what really matters is showing something tangible. From what I’ve seen, many startups have brilliant ideas, but unless you create at least a skeletal or scaled-down physical model of your product, it remains abstract.”
The ground reality, as the founders have experienced, is that most often the investors struggle to grasp abstract tech concepts. That makes earning their confidence equally tough. Despite limited resources, Chara has reported Rs 1 crore in revenue for FY 2024, with Rs 2.7 crore in bookings. It is targeting Rs 45 crore in revenue this year.

Going Forward

Hiring in deep-tech is not easy, but Chara has built a team of 75 - spanning domains such as electromagnetics, embedded systems, mechanical design, and software. It collaborates informally with academic institutions and draws on industry veterans for guidance.
“We look for engineers who understand the physics, not just the CAD models,” Ravi notes. “We need people who can get their hands dirty. We believe that we are the most sustainable and efficient motor that is rare-earth magnet free. We think in the next couple of years, we will see the largest hike in their acceptance since India offers a huge opportunity.”
Though market behaviour is unpredictable, recent momentum from production and marketing teams suggests strong near-term potential. The founders understand that in deep tech, predicting beyond five years is difficult, but they remain focused on a clear vision.
In the next few years, Chara aims to:
· Ship one million motors, displacing rare-earth-based alternatives and reducing carbon emissions equivalent to planting 10 million trees.
· Recognised as a Center of Excellence for any motor design, where even other companies approach Chara for custom designs.
· Become a globally recognized deep-tech company born in India, joining the ranks of a few Indian deep-tech ventures that scale internationally.
The journey has been tough, requiring hands-on experts rather than consultants, and the team continues to stay motivated by their mission, the challenge of building real technology, and a desire to make India self-reliant in motor manufacturing.

From Core Tech Dream to Market Reality

Summarising Chara Technologies’ journey from inception to date is tough. And, not just because it is an evolving story. But also, because this particular dream demands sweat, blood and tears. Yet, the three founders are happy to be on this journey.
Bhaktha feels this has been equal parts hard journey and an emotional journey. He shares, “One thing is true for three of us - this has been a great learning process, we have learned, and evolved. We have grown from a 2-member team to a 75-member entity now.”
Ravi is equally hands-on when he says, “Many people recognise our product now - not only in India but around the world. And it is a fulfilling experience.”
Maha’s words feel heartfelt. He feels, “Working with Chara Technologies has been a dream job for me personally. We started with a vision and we are turning it into a reality now. That’s what we call it a dream coming true.”
Their collective message to those thinking of founding a deep-tech startup is simple - Go through the highs and lows of the growth process with honesty, without agitation. Only then successful companies are born.
They know because Chara Technologies is one.

Mahalingam Koushik -Graduate of the famed IIT-Madras and RPI, NY, Maha has deep expertise in power electronics and is the brains behind many of the innovative IP developed at Chara Technologies to make SYNRM a reality. At Chara, he spearheads the development of the controller power electronics and advanced control algorithms optimized for Rare-Earth-Free motors.

Bhaktha Keshavachar –With a vision to make India a self-reliant nation during the current energy transition from Hydrocarbons to Electric, Bhaktha co-founded Chara Technologies, a deep-tech solution to make the electric future sustainable. At Chara, he is spearheading the team to design and manufacture Rare-Earth-Free Motor Systems for applications ranging across sectors such as EV, Industrial, HVAC, and more.

Ravi Prasad Sharma –Ravi has over four decades of experience building motors of various shapes and sizes for different applications. At Chara Technologies, he is spearheading the development of Rare-Earth-Free Motor Systems and revolutionizing the world of Motors yet again.

Chara Technologies –Building technologies to drive the Zero Emission future
Chara Technologies is a Bengaluru (India)-based deep-tech startup that’s rewriting the future of electric mobility. While the global EV industry remains hooked on rare earth magnets, Chara is boldly going against the current — developing rare earth-free motors that promise performance, scalability, and environmental responsibility. Chara is working towards reducing millions of tons of carbon emissions from industries, mobility, buildings and households with their revolutionary and sustainable solution.

움직이는 모든 것, '차라'와 지속가능하게 될 것이다

Sarada Vishnubhatla_sarada@autoelectronics.co.kr — 2025-05-13 16:07:05+0900

좌측부터 라비 프라사드 샤르마(최고 모터 디자이너), 박타 케샤바차르(CEO), 마할링감 카우식(CTO)

K.E, Chara, Chara… Whatever Will Move, Will Move - Sustainably
움직이는 모든 것, 차라와 지속가능하게 될 것이다

글 | 사라다 비슈누밧라(Sarada Vishnubhatla)_sarada@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

전 세계가 여전히 “전기 모빌리티의 미래는 무엇일까?”라는 질문을 던지는 가운데, 차라(Chara)의 답은 명확하다:
K.E. = Chara Chara. 그리고 그 미래는 지금 인도에서, 자석 없이 만들어지고 있다.

조용하지만 강한 혁신이 차라 테크놀로지스(Chara Technologies)에서 일어나고 있다. 벵갈루루 기반의 이 딥테크 스타트업이 전기 모빌리티의 미래를 새롭게 써 내려가고 있다. 전 세계 전기차(EV) 산업이 희토류 자석에 깊이 의존하고 있는 가운데, 차라는 그 흐름을 과감히 거슬러 성능과 확장성, 환경적 책임을 모두 갖춘 희토류 없는 모터를 '우아'하게 구현해내고 있다. 2018년 설립된 차라는 현재 동기 릴럭턴스 모터(Synchronous Reluctance Motor, SynRM) 기술과 자체 제어 소프트웨어를 기반으로 전기 이륜차부터 승용차와 산업용 드라이브까지, 희토류라는 지정학적·환경적 부담 없이 전 영역을 아우르는 전동화에 도전하고 있다.

본지의 사라다 비슈누밧라가 차라의 세 공동창업자 - 박타 케샤바차르(CEO), 마할링감 카우식(CTO), 라비 프라사드 샤르마(최고 모터 디자이너) -와 긴 대화를 통해, 그들이 어떻게 이 분야의 개척자가 됐는지 그 통찰을 들여다봤다.

위대한 출발

차라는 2018년에 설립, 이듬해 법인 등록을 마쳤다. 세 명의 창업자는 초기 몇 년 동안 강도 높은 연구개발(R&D)에 매달렸다. 동시에 투자를 유치하고, 물리 법칙을 하나하나 해석하며 지속가능한 모터 기술을 찾기 위해 노력했다. 이 기술은 그야말로 지금 가장 절실히 필요한 기술이다. 왜냐면 지난 5년간 인도의 석유 수입액은 수천억 달러에 달하고, 현재 하루 약 4,500크로어 루피(약 7,000억 원)어치의 석유가 연소되고 있기 때문이다. 그중 일부라도 전기로 전환한다면 인도 재정에 큰 도움이 될 것이다.

박타 케샤바차르(Bhaktha Keshavachar) CEO는 회상한다.
“처음 18개월 동안은 스위치드 릴럭턴스 모터(SRM)에 매달렸고, 초기에만 50만 달러(약 7억 원)를 투입했습니다. 하지만 회사를 정식으로 설립하고 추가 자금을 확보한 이후, SRM으로는 소음과 진동 문제를 해결할 수 없다는 결론에 이르렀습니다. 결국 과감히 방향을 틀어, 영구자석 대신 자기저항을 이용하는 싱크로너스 릴럭턴스 모터(SynRM)로 새롭게 시작했습니다.”

동료들 사이에서 ‘마하(Maha)’라는 애칭으로 불리는 마할링감 카우식(Mahalingam Koushik) CTO는 박타의 말에 보탰다.
“우리는 기술 중심(technology-first) 기업입니다. 필요하다면 어떤 방식으로든 모터를 개발해낼 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.”

모터를 재정의하다

박타는 다음 세대가 위기를 맞기 전 반드시 풀어야 할 문제를 찾았고, 여기에 딥테크(Deep Tech) 열정을 결합해 ‘희토류 프리(Rare-Earth-Free) 모터’ 개발에 집중했다.

“세계는 거대한 에너지 전환기를 맞고 있습니다. 탄화수소에서 전기로의 이동은 이미 시작됐고 앞으로 10년이면 완전히 자리를 잡을 겁니다. 동시에 모터의 중요성은 더욱 커질 것이며 ‘새로운 세대의 모터’에 기회의 문이 열릴 것입니다. 오늘날 거의 모든 모터는 자석이 들어가 있는데, 머지않아 문제가 될 겁니다.”

현재 자석 제작에는 네오디뮴(Nd)·디스프로슘(Dy)·듀테륨(D) 같은 희토류 금속이 쓰인다. 전 세계 자동차 업체들은 사실상 이런 희토류 자석에 의존하고 있다. 희토류 금속은 대부분 중국에서 채굴·가공돼 거의 모든 EV 모터에 사용된다. 따라서 지정학적 리스크가 큰 데다 채굴·정제 과정이 ‘더럽고’ 비용도 많이 든다.

마하는 “이런 상황에서 우리는 희토류가 전혀 필요 없는 솔루션을 내놓았습니다. 차라는 올해부터 이 모터를 양산할 계획인데, 딥테크답게 매출을 내기까지 5년이나 걸린 셈입니다. 이 모터는 인도 최초일 뿐 아니라 세계 최초가 될 것"이라고 말했다.

마하에 따르면, 희토류 광석 1톤(17가지 원소가 비슷한 원자량으로 뒤섞여 있음)을 가공해도 실제로 쓸 수 있는 양은 25~40그램(g)에 불과하다. 수율이 형편없다. 희토류는 추출 과정도 지저분할 뿐 아니라, 폐기물 대부분이 토륨·우라늄으로 방사성 독성이 강하다. 또한, 광석이 지표면 가까이 분포해 있어 상층 토양을 쉽게 오염시킨다. 원소를 분리하려면 강한 화학약품을 써야 해서 지하수까지 오염될 수 있다.

마하의 문제의식은 여기서 출발한다. “이 때문에 유럽과 미국은 희토류를 채굴하지 않습니다. 몽골·중국 지역에서 원광 폐기물의 해악이 각종 암을 포함한 건강 문제로 드러나고 있습니다. 사람뿐 아니라 동물도 방사성 물질로 인해 영향을 받습니다. 전동화는 더 이상 선택의 문제가 아니며, 우리는 반드시 이 과제를 해결하겠다는 신념을 갖고 있습니다."

차라의 배경

회사명 ‘차라(Chara)’. 그 자체도 흥미롭다. 산스크리트어로 ‘움직임(모빌리티)’을 뜻한다. 이들이 만드는 모터야말로 차량을 움직이면서도 친환경적이고 지속가능한 방식을 추구한다는 의미가 녹아 있는 셈이다.

박타는 창업 이유로 세 가지를 들었다.
“첫째, 지속가능성입니다. 인류는 이미 지구 환경을 너무 훼손했으니 더 이상 파괴해서는 안 됩니다. 둘째, 전동화는 그 지속가능성 문제를 해결할 방법 중 하나이고 ‘메이드 인 인디아’는 제게 오래 전부터 중요한 가치였습니다. 인도는 거대하며 현지에서 제품을 만들어 세계로 수출할 기회가 무궁무진합니다. 마지막은 아직 세상에 없는 제품을 만들어, 전 세계적으로 전례 없는 기술을 상용화하고 싶었기 때문입니다."

마하는 “5년 전 창업 초기에는 희토류 문제를 꺼내는 것조차 쉽지 않았지만 이제 모두가 주목하는 이슈가 됐습니다. 인도는 핵심기술에 거의 투자하지 않았고, 반도체·제트엔진·고속철도 등 모든 분야에서 해외 기술에 의존했습니다. 그러나 이런 ‘외산 핵심기술’도 이제 구식이 됐어요. 상황이 바뀌고 있습니다”라고 지적했다.

인도는 강력한 경제대국으로 부상 중이다. 이러한 흐름은 차라 같은 스타트업에게 공학 역량과 제조 기반을 키울 수 있는 절호의 기회다. 경제력을 더 단단히 하려면 강력한 제조업이 필요하고, 이를 위해서는 제품을 자국에서 설계하고 고객 수요에 맞춰 현지 생산하는 체제가 뒷받침돼야만 한다.

박타는 “그런 제품을 만들려면 다학제적 역량이 필요합니다. 우리는 바닥부터 접근해야 한다고 생각했고, 전기차 전환기의 ‘지금’이야말로 기회라고 봤습니다. 시장은 새로운 기술, 새로운 공급업체를 찾고 있습니다. 그래서 현지에서 설계·제조해 원자재 조달까지 완전히 자립할 기술을 만들고자 했습니다. 지속가능하면서도 효율적인 기술 말입니다”라고 말했다.

모터 컨트롤러를 개발하려면 전자기·하드웨어·소프트웨어 등 여러 전공의 전문가가 반드시 필요하다. 공동창업자들은 “처음 두세 개 모터는 정말 맨손으로 조립했다”는 추억을 공유한다.

박타가 웃으며 “직접 소프트웨어를 짜고 하드웨어를 만들었는데, 이제 든든한 팀이 함께하고 있습니다”라고 말하자, 세 번째 공동창업자이자 최고 모터 디자이너인 라비 프라사드 샤르마가 말을 받아 “창업 당시 EV 제조사들은 모터부터 구동계까지 전부 해외에 의존했어요. 우리는 희토류 없는 지속가능한 모터를 만들겠다고 결심했습니다. 박타는 조직 구축과 희토류 프리 모터 시스템 아키텍처에 강점이 있고, 마하는 전력전자·제어 알고리즘을 최적화합니다. 저는 희토류 없는 모터를 설계·개발합니다”라고 말했다.

차라의 목표는 단순히 모터만 만드는 것이 아니다. 컨트롤러·소프트웨어·기계 설계가 하나로 맞물려 일관된 성능을 내는 ‘통합 시스템’을 구축하는 데 있다. 그러나 자신들만의 틈새를 개척하는 일은 만만치 않았고 창업자들도 이를 잘 알고 있었다.

“초기에 늘 세 가지 질문을 받았습니다. 첫째, ‘이 모터가 실제로 적용된 사례가 있나요?’ 둘째, ‘장기 신뢰성과 안전성 지표는 어떤가요?’였습니다. 사실 10년 치 데이터는 없습니다. 가속수명 시험과 여러 추정치를 통해 모터가 충분히 신뢰할 만하다고 생각하지만, 아직 장기 데이터를 내놓을 단계는 아닙니다. 셋째, 전형적인 스타트업 리스크입니다. 대기업은 스타트업이 몇 년 안에 사라질까 봐 협업에 소극적입니다. 이러한 주저함은 지금도 어느 정도 남아 있지만 우리는 ‘계속 살아남는 것’으로 리스크를 해소했습니다. 지난 2년간 꾸준히 성과를 내며 의지를 증명했으니까요.” 박타는 회상했다.

승리로 이끄는 선구적 기술

차라는 희토류 프리 동기 릴럭턴스 모터(SynRM) 방식을 선택했다. 마하는 차라의 차별 포인트(USP)를 이렇게 설명한다.
“우리는 파워트레인 요구사항을 처음부터 끝까지 이해합니다. 많은 고객이 기존 공급업체로부터 충분한 지원을 받지 못한다고 털어놨지만, 우리는 그 요구에 맞춰 설계와 지원을 제공합니다. 기술을 깊이 있게 이해하고 있기 때문입니다. 처음엔 희토류 리스크 때문에 우리를 찾지만, 이제는 품질, 지원, 맞춤형 서비스 덕분에 꾸준히 함께하고 있습니다."

라비는 차라의 말에 동이하며 “우리는 부품을 현지서 조달하기 때문에 고객 애로 사항을 빠르게 해결할 역량이 있습니다”라고 강조했다.

모터는 혁신의 여지가 무한한 영역이다. 사용처가 워낙 다양하기 때문에, 차라는 최대의 성과를 내기 위해 특정 애플리케이션과 출력 범위에 집중하고 있다.

박타는 이렇게 지적한다.
“현재 전 세계적으로 1인당 약 4개의 모터를 사용하고 있는 것으로 추산됩니다. 전동화가 본격화되면 이 수치는 1인당 6개까지 증가할 것으로 보입니다. 이는 엄청난 증가이며, 지구 환경을 지키기 위해서도 우리가 나아가야 할 방향입니다."

화석연료로 전기를 생산할 경우, 대규모 발전소에서 생산하는 편이 훨씬 더 합리적이다. 다시 말해, 전기가 ‘깨끗하지 않은’ 원료로 만들어지더라도 차량에 장착된 작은 엔진으로 화석연료를 직접 태워 동력을 얻는 것은 가장 비효율적인 방법이라는 뜻이다. 전 과정을 따져보면, 휘발유·디젤·가스를 차에서 그대로 연소시키는 것보다 전기를 이용하는 편이 훨씬 효율적이다. 차라의 창업자들이 희토류 프리 모터로의 전환에 집중하는 이유다.

“우리는 전적으로 인도에서 설계하고 제조한 희토류 프리 모터, 즉 동력의 ‘심장’을 만들어내며 작게나마 기여하고 있습니다. 이미 많은 고객이 우리 모터에 관심을 보였고, 유럽에서는 일부 주문을 받아 납품도 완료했습니다. 최근에는 미국에서도 문의가 늘고 있습니다.” 마하가 말했다.

전 세계적으로, 특히 EU 국가를 중심으로 지속 가능한 모터에 대한 관심이 높다. 미국, 캐나다, 영국, 동남아에서도 차라와 같은 릴럭턴스 모터 개발 스타트업들이 등장하고 있다. 차라의 창업자들은 자사 제품이 시장에서 좋은 반응을 얻을 것이라 확신한다.

“지난 3년간은 해외 진출을 의도적으로 자제했습니다. 국내에서 솔루션을 완성하고, 충분한 데이터와 신뢰성을 확보한 뒤 시장에 내놓기 위해서였습니다.” 마하가 말했다.

12kW SYRTT(위)와 14kW SYRTW 하이웨이, 오프 하이웨이 모터 시스템

세계로 간다

차라 창업자들은 그들의 제품과 기술이 세계적인 브랜드와 협력할 충분한 가치가 있다고 믿는다. 그 잠재적 파트너 중 하나가 한국에 있다.

“우리는 꼭 한국에 진출하고 싶습니다. 40~50년 전만 해도 한국은 인도와 비슷한 수준이었지만, 지금은 현대자동차·기아와 같은 대형 브랜드를 보유한 선진 경제국이 됐습니다. 과거에도 이들과 대화를 나눈 적이 있으며, 우리 솔루션이 준비되는 대로 다시 접촉할 계획입니다. 그리고 협력 논의는 자동차 분야에만 국한되지 않을 것이라 확신합니다.” 박타가 말했다.

차라 창업자들은 한국 기업의 강점이 글로벌 기업이라는 데 있다고 강조한다. 강력한 수직 통합 구조는 물론 훌륭한 대중교통 인프라까지 언급했다.

“그들의 소형 제품 중 하나에라도 우리가 채택된다면, 이는 곧바로 세계 시장 겨냥의 기회가 될 것입니다. 소형차용 70kW 모터가 완성되는 대로, 올해 말부터 본격적인 협의에 들어갈 계획입니다.”

박타에 이어 라비는 “한국 기업은 우리의 기술을 충분히 이해할 수 있다고 믿습니다. 양사가 협력한다면 양국 관계도 더욱 가까워질 것이고, 기술 교류를 통해 더 지속 가능한 모터 개발로 함께 나아갈 수 있을 것입니다”라고 말했다.

마하는 “한국은 전기차(EV)의 선구자입니다. 현대차는 훌륭한 파워트레인, 모터 컨트롤러, e액슬을 자체 개발했어요. 최근 델리에서 열린 ‘Bharat Expo’에서도 인상적인 제품을 선보였습니다. 기술 수준이 상당히 앞서 있기 때문에, 언젠가 현대차와 협력할 수 있기를 기대합니다”라고 덧붙였다.

인도 현황

차라는 현재 35곳이 넘는 고객사를 보유하고 있다. 이 중 10곳 이상이 모든 검증을 마치고 검증 보고서를 제출했으며, 6개사는 실제 주문까지 완료했다. 이외에도 여러 고객사가 다양한 차종에 사용할 제품을 반복적으로 주문하고 있다.

라비는 “비록 국내 고객들이 아직은 관망하고 있더라도, 우리 기술이 작은 분야에서라도 견고함을 입증하면 곧 소식이 퍼질 것입니다. 그 소문을 듣고 사람들이 우리를 찾게 될 것이며, 그것이 큰 강점이 될 것입니다”라고 말했다.

인도 전기차 시장은 빠르게 성장하고 있다. 그 배경에는 환경보다는 경제적 요인이 더 크게 작용하고 있다. 특히 인도를 대표하는 이동수단인 오토릭샤(auto rickshaw)나 이륜차 같은 상업용 차량의 전기차 운영비는 디젤이나 휘발유 대비 훨씬 낮다. 운전자는 1킬로미터(km)당 약 3.45루피(약 57원)를 절감할 수 있어, 전기차가 매우 매력적인 선택지다. 충전 속도나 주행거리 불안 같은 인프라 문제는 여전히 존재하지만, 뚜렷한 운영비 절감 효과 덕분에 전기차 보급은 꾸준히 확대되고 있다.

차라는 국내 시장 여건에 맞춰 설립 초기부터 2·3륜 전기차와 같은 온로드 EV에 집중해 왔다. 하지만 앞으로는 더 큰 대형 EV 세그먼트에 주력할 계획이다. 현재 차라의 모터는 대부분 최대 출력 5kW에서 15kW 범위에 속하지만, 승용차용으로 최대 출력 30kW 및 70kW급 모터도 개발 중이다.

개념 증명

딥테크 제품의 개념 증명(Proof of Concept, POC)은 여러 측면에서 난도가 높다. 때로는 물리학 법칙이 세밀한 주의를 요구해 문제 해결을 더욱 어렵게 만들기도 한다. 그러나 끝까지 파고드는 사람에게는 결국 해답이 주어진다.

현재 전 세계적으로 통용되는 모터 기술은 크게 두 가지다. 첫째는 영구자석 기반 모터로, 거의 모든 차량에 사용되며 성능도 매우 우수하다. 그러나 자석이 문제다. 둘째는 유도(인덕션) 모터로, 효율이 60~70%에 불과하다.

이와는 전혀 다른 방식의 또 다른 기술이 바로 릴럭턴스(저항) 모터다. 흥미롭게도 이 기술의 원리는 오래전부터 알려져 있었지만, 고유한 공학적 난제로 인해 실제 적용 사례는 거의 없다. 소음, 토크 리플, 전력 밀도, 복잡한 제어 등 여러 과제가 따르기 때문이며, 릴럭턴스 모터는 매우 비선형적인 특성을 가져 제어가 특히 어렵다.

박타는 “전동화의 필요성과 희토류 문제로 인해 전 세계가 이 분야에 큰 관심을 보이고 있습니다. 하지만 연구하는 팀은 있어도, 우리처럼 실제로 상용화에 성공한 곳은 아직 없습니다. 저희 모터의 효율은 약 94%로, 기존 모터와 동일한 토크와 출력을 제공합니다. 성능 면에서 어떤 타협도 없다는 뜻입니다”라고 말했다.

차라가 직면한 도전 과제 중 하나는 오히려 '시간'이다. 이 모터는 기존 모터보다 설계에 더 오랜 시간이 걸리는데, 이는 기계적으로 매우 비선형적인 특성을 지니고 있으며, 제어 소프트웨어 개발 과정 또한 복잡하기 때문이다. 박타는 이 때문에 차라가 아직 투자 커뮤니티로부터 관심을 얻지 못하고 있다며 아쉬움을 드러냈다.

그는 “이 부분이 바로 우리가 가진 가장 큰 차별점입니다. 이 모터를 제어하는 알고리즘을 직접 개발했기 때문인데, 일반적으로 ‘소프트웨어 제어 모터’라 불리는 이유도 소프트웨어 비중이 매우 크기 때문입니다. 이러한 문제를 자체적으로 해결한 것이 바로 우리의 강점입니다”라고 강조했다.

이 모터는 설계가 까다롭고 기존 모터보다 무게가 약 15% 더 나간다. 고객 입장에서는 큰 도전이 될 수 있으며, 크기도 더 크다. 그러나 전체 시스템 관점에서 보면, 이 모터가 더 무거운 차량을 구동하기 때문에 무게는 큰 문제가 되지 않는다. 게다가 효율 차이도 크지 않아 점차 사람들의 이해가 높아지고 있다.

박타는 “차라의 모터는 최대 10,000rpm까지 구동할 수 있어 다양한 요구를 충족할 수 있습니다. 충분한 시간과 자원이 주어진다면, 지속적인 연구개발을 통해 기존 모터만큼 빠르고 가벼운 제품으로 발전시킬 수 있을 것이라 확신합니다”라고 말했다. 이에 마하가 동의하며 말을 보탰다.

“네, 맞습니다. 우리는 모터 무게를 줄이고 성능을 향상시키기 위해 기술을 꾸준히 개선하고 있습니다. 여러 측정 지표 중 ‘기계 효율’에 대해 영구자석 기반 모터와 벤치마킹한 결과, 피크 효율은 비슷하지만 실제 도로 주행을 반영한 ‘드라이브 사이클 효율(drive cycle efficiency)’에서는 오히려 더 높은 수치를 기록했습니다. 이는 곧 주행 가능 거리가 더 길다는 의미로, 잘 알려지지 않았지만 매우 중요한 지표입니다. 전체 차량 무게에서 모터가 차지하는 중량 증가는 0.5% 미만에 불과하며, 그에 비해 주행 거리는 늘어나고 희토류 자석 의존도에서 벗어나는 독립성도 확보할 수 있습니다. 다만, 이 기술의 강점을 제대로 이해하려면 의사결정권자들이 일정 수준 이상의 기술적 이해를 갖춰야 하는데, 이것이 또 하나의 도전 과제이기도 합니다.”

차라는 과정을 통해 제품 개선에 필요한 여러 가지를 배우고 있다. 고객사의 차량 설계 초기 단계부터 긴밀히 협력하며 파워트레인을 위한 차량 수준의 요구사항을 정확히 파악하고, 완벽한 통합을 위해 힘쓰고 있다. 또한, 차라의 전문가팀은 여러 차례 테스트를 거치며 파라미터를 세밀하게 조정하고 튜닝해 가능한 최고의 성능을 끌어내고자 한다.

라비는 “영구자석 모터가 강력한 자석 덕분에 성능이 뛰어난 것은 사실이지만, 우리 모터는 고객 요구에 맞춰 효율을 최적화할 수 있습니다. 이는 우리가 자기장(flux) 레벨을 영구자석 모터보다 훨씬 섬세하게 제어할 수 있기 때문입니다. 처음에는 고객도 이를 쉽게 이해하지 못했지만, 점차 우리 모터가 더 뛰어난 성능과 실질적인 애플리케이션 효율성을 제공한다는 점을 알아가고 있습니다. 또한, 우리 모터가 더 무겁다고 생각했던 고객들조차 이제는 차라의 모터가 기존 모터나 다른 애플리케이션보다 실제 사용 조건에 더 적합하다는 것을 깨닫고 있습니다”라고 말했다.

차라의 전문가들은 모터의 비선형 특성을 깊이 이해하고 있어, 이에 맞춰 제어 시스템을 정교하게 조정할 수 있다.
마하는 “우리는 모터의 최대 성능을 끌어내고, 고객이 모든 부하(load) 조건에서 최적화된 효율을 얻을 수 있도록 했습니다. 이것이 바로 지난 3년간 우리가 개발해 온 분명한 경쟁력입니다”라고 말했다.

5Hp SYRVK 산업용 모터 시스템

제어 알고리즘 - 성공의 만트라

차라의 창업자들은 모터 아키텍처에 대한 깊은 이해를 바탕으로 자체 제어 알고리즘을 개발하고, 펌웨어도 완전히 처음부터 설계했다. 또한 디지털 트윈 기술도 적극적으로 활용하고 있다.
마하는 그 활용법을 자세히 설명했다.

“우리는 제어 소프트웨어의 파라미터를 매우 유연하게 설정할 수 있도록 개발했습니다. 현재는 모터 종류별로 파라미터를 조정하지만, 앞으로는 같은 종류의 모터라도 실제 성능 데이터를 바탕으로 개별 미세 조정을 할 계획입니다. 모든 모터는 공차, 크기, 암페어당 토크 특성 등에서 조금씩 차이가 있는데, 우리 소프트웨어는 이러한 차이점을 동적으로 반영하도록 설계됐습니다.”

파라미터만 업데이트하면 모터의 작동 특성을 즉시 조정할 수 있는 구조로, 전적으로 소프트웨어 중심의 접근 방식이다. 이것은 현장에서 실제 운용 중인 모터의 데이터를 기반으로 한다. 따라서 동일한 차량 용도라도 두 모터의 성능 수치는 완전히 같지 않으며, 이는 제조 과정에서 불가피하게 발생하는 현실적인 편차를 반영한 결과다.

차라 시스템의 장점은 고객사(OEM)를 통해 실제 운용 현장에서 모터의 성능 데이터를 지속적으로 받을 수 있어, 끊임없는 최적화와 기술 지원이 가능하다는 점이다. 차라는 OEM과 협력해 기술을 더욱 발전시키고, 모터 배치 후에도 성능을 지속적으로 개선하는 부가가치 서비스 모델을 구축할 계획이다.

“펌웨어나 OTA(Over-The-Air)와 비슷하지만, 우리의 경우 펌웨어 전체를 교체할 필요가 없습니다. 실시간 데이터 분석을 통해 제어 파라미터만 간단히 조정하기 때문입니다. 원격으로 파라미터를 업데이트하면 모터 성능이 자동으로 최적화되며, 별도의 하드웨어 작업도 필요 없습니다. 이런 접근법 덕분에 운영 효율성을 지속적으로 소프트웨어 중심으로 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 고객은 화물차에, 또 다른 고객은 건설장비에 우리 모터를 사용하면서 각각의 용도에 맞게 파라미터를 미세 조정해 맞춤형 성능을 구현할 수 있습니다.” 마하의 설명이다.

차라의 모터 설계는 본질적으로 특정 애플리케이션에 구애받지 않는(application-agnostic) 구조로, 다양한 사용 사례에 유연하게 적용될 수 있도록 구성되어 있다. 예를 들어, 동일한 차량 유형에 100개의 모터를 탑재하더라도 최상의 성능을 위해 각 모터에 약간의 조정이 필요할 수 있다. 하드웨어 측면에서는 모터가 샤프트와 스플라인에 어떻게 장착되고 연결되는지가 주요한 차이로 작용하며, 이는 고객사마다 상이할 수 있다. 이 밖에도 핀 타입이나 신호 프로토콜과 같은 하드웨어 및 소프트웨어 요소에서도 작지만 중요한 차이가 존재한다.

이러한 요구에 대응하기 위해, 차라는 구성 가능한 기능을 갖춘 컨트롤러를 설계했으며, 소프트웨어는 모듈형 구조와 파라미터 기반으로 되어 있어 고객의 요구에 따라 손쉽게 조정할 수 있다. 전체 시스템은 유연성을 핵심으로 설계되었기 때문에, 플랫폼이 달라지더라도 전면적인 재설계 없이 다양한 분야에 효과적으로 적용할 수 있다.

차라의 창업자들은 앞으로 업계가 전기 모터의 품질과 성능 측면에서 ‘차라 표준’을 인정하고 신뢰하는 미래를 그리고 있다. 이는 야심 찬 목표지만, 충분히 실현 가능한 비전이다.
“이미 시장에는 다양한 규격이 존재합니다. 우리는 우리만의 기준을 정립해 가고 있으며, 이것이 새로운 표준으로 자리 잡을 수 있다고 믿습니다. 제품의 품질이 충분히 뛰어나다면 시장은 자연스럽게 그 흐름을 따를 것입니다” 박타는 자신감을 내비쳤다.

라비 역시 이러한 도전 과제에 대한 자신의 견해를 밝혔다.
“현재 많은 부품이 주변국에서 수입되고 있으며, 동일한 용도의 부품이라도 기계적 구성이나 규격이 제각각입니다. 우리는 이런 문제를 하나씩 해결해 나가고 있습니다. 과거 인도에서 기어박스가 표준화되었듯, 모터 또한 결국은 표준화될 것입니다. 시간이 걸리는 과정이라는 건 잘 알고 있지만, 우리가 가고 있는 방향이 옳다는 점만은 확실합니다.”

한편, 차라는 시장 입지를 더욱 공고히 하고, 확장성 문제를 해결하기 위해 최근 인도 기업 그리브스 코튼(Greaves Cotton)과 전략적 파트너십을 체결했다. 이에 따라 그리브스는 차라의 모터 기술을 라이선스 받아 직접 제조하게 되고, 이를 통해 스타트업인 차라는 급증하는 수요에 효과적으로 대응하고, OEM은 보다 안정적인 장기 공급망에 대한 확신을 가질 수 있게 됐다.

역량 강화, 확장 그리고 검증

차라의 파일럿 공장은 현재 월 최대 2,000개의 모터를 생산하고 있다. 시제품 제작이나 소규모 주문을 처리하기에는 충분한 수준이다. 모터의 설계부터 테스트, 제조까지 전 과정을 내부에서 수행할 수 있는 역량은 차라의 큰 자부심이지만, 이제는 스타트업으로서 본격적인 확장을 준비해야 할 시점이라는 점도 잘 인식하고 있다.

“우리는 가까운 미래에 소형 승용차 시장 진출을 목표로 하고 있으며, 이를 위해서는 공급 규모와 제조 역량을 대폭 확대해야 합니다. 그런 점에서 그리브스 코튼과의 제조 협력은 우리에게 큰 도약이 될 것입니다. 그리브스는 원래 디젤엔진을 주력으로 제조하던 기업이지만, 이제 모터 제조로 사업을 확장하고자 하고 있습니다. 우리는 그들에게 기술을 라이선스하고, 그리브스는 자사의 제조 및 판매 네트워크를 통해 제품을 공급하게 될 것입니다. 이 파트너십은 차라가 제조 역량과 브랜드 인지도, 유통망을 확보하고, 그리브스는 첨단 기술과 기술 지원을 받는, 양측 모두에게 이익이 되는 구조입니다. 앞으로 이런 형태의 협력이 더욱 확대되기를 기대합니다.” 박타가 말했다.

그리브스와의 협력은 차라 고객사에게 중요한 신뢰와 안정성을 제공한다. 만약 차라가 재정적으로 어려움을 겪더라도, 그리브스가 제조를 계속 이어갈 수 있어 공급의 연속성이 보장된다. 자동차 산업에서는 이러한 안정성이 매우 중요한 요소다.

박타는 “초기에는 소규모 기업들과 협력했습니다. 이들은 더 많은 리스크를 감수할 준비가 돼 있었고, 맞춤형 지원이 절실했지만 기존 업체들로부터는 외면받고 있었습니다. 우리는 바로 그 틈새를 공략하며 기반을 다졌습니다. 이제는 VST나 그리브스 같은 대기업들과 협업하고 있고, 인도 외 글로벌 기업들로부터도 주목을 받고 있습니다. 시장 환경이 점점 우리에게 유리하게 바뀌고 있습니다.”라고 말했다.

창립 초기 차라는 고객들로부터 인정받지 못했다. 모터 단독으로는 부족하다는 판단 아래, 모터를 실제 차량에 장착해 직접 성능을 입증하기 시작했고, 다른 모터와의 직접적인 성능 비교도 진행했다. 이러한 노력 덕분에 고객들의 인식이 서서히 바뀌기 시작했다. 현재 차라는 수차례 성공적인 레퍼런스를 확보하며 정당한 검증이 이뤄지고 있다. 긴 여정 끝에 창업자들은 이제 그 추진력을 실감하고 있다.

“이미 여러 고객에게 모터를 공급했으며, 그중 일부 고객은 모든 검증을 마친 후 상세한 성능 데이터를 공유했습니다. 특히 주목할 점은 우리 모터가 IIT 마드라스(IIT Madras) 연구실에서 독립적인 성능 테스트를 거쳐 신뢰할 수 있는 제3자 검증을 완료했다는 사실입니다. 성능에 대한 객관적인 증거를 원하면 이 보고서를 제공할 수 있습니다. 대규모 적용이 진행됨에 따라 올해 말쯤 우리 기술의 실질적인 가치를 입증하는 보다 공식적인 사례 연구도 발표될 예정입니다.” 박타가 말했다.

차라의 모터는 이미 화물용 사륜차와 승객용 삼륜차에 적용됐으며, 일부 고객은 에너지 효율성이 최대 15%까지 향상됐다고 보고하고 있다.

차라 테크놀로지스 포트폴리오. 차라는 동기 릴럭턴스 모터(Synchronous Reluctance Motor, SynRM) 기술과 독자적인 제어 소프트웨어를 기반으로, 전기 이륜차부터 승용차, 산업용 드라이브에 이르기까지 희토류 부담 없는 전동화에 도전하고 있다.

글로벌 벤치마크와 필수적 R&D

글로벌 시장에서는 이미 테슬라가 희토류를 사용하지 않는 드라이브트레인 개발 계획을 발표했으며, BMW 또한 자석 없는 모터 기술을 연구 중이다. 그러나 이를 실제로 대규모 상용화한 사례는 아직 드물다.
인도에서는 차라가 희토류 없는 모터를 독자적으로 개발하는 몇 안 되는 기업 중 하나다. 대부분의 OEM이 구동 시스템을 수입하거나 해외 파트너에 의존하는 상황에서, 차라는 이 핵심 부품을 처음부터 끝까지 자체적으로 개발, 제조하고 있다.

“우리는 본질적으로 기술 중심의 기업입니다. 장기적인 연구개발과 차세대 혁신에 꾸준히 투자하는 것이 우리의 핵심 가치입니다.” 박타가 말했다.

희토류 의존 문제를 해결하는 방법은 근본적으로 두 가지다. 하나는 직접 희토류를 채굴하고 정제하는 것이고, 다른 하나는 보다 지속가능한 방식인 희토류를 아예 사용하지 않는 자석을 개발하는 것이다. 차라는 두 번째 길을 택했다. 물론 이 기술은 아직 초기 단계에 있는 새로운 분야이며, 차라의 창업자들 역시 그에 따른 의구심과 도전을 충분히 인식하고 수용하고 있다.

박타가 솔직히 말했다. “그럼에도 불구하고 고객의 관심은 점점 커지고 있고, 시장 환경도 점차 우호적으로 바뀌고 있습니다. 하지만 우리 같은 기업이 투자를 유치하는 건 여전히 쉽지 않습니다. 우리는 사실상 시장의 파괴자(disruptor)입니다. 많은 이들이 이 기술을 이해하지 못해 제대로 평가하기조차 어려운 상황입니다. 고객들과 이야기를 나눠봐도 아직은 확신이 부족하다는 걸 느낍니다. 하지만 우리가 실제로 제품을 현장에 공급하기 시작하면, 더 많은 지지와 신뢰가 따라올 것이라고 믿습니다. 지금으로서는 인도는 물론 글로벌 차원에서도 이 분야에 대한 지원이 아직 충분하지 않습니다.”

마하는 다음과 같이 덧붙였다.
“우리의 핵심 목표는 모터를 더 빠르고, 더 가볍고, 더 효율적으로 만드는 것입니다. 장기적으로는 희토류를 사용하지 않는 대체 기술도 함께 모색할 계획입니다. 현재는 철강, 구리, 알루미늄 등 일반적인 소재를 사용하고 있지만, 향후에는 전기 등급(Electrical-grade)의 강철 소재 자체를 개선함으로써 모터 성능을 획기적으로 끌어올릴 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 물론, 이를 실현하려면 더 많은 투자와 자금이 필요합니다.”

차라는 소프트웨어 기반의 모터 지능화 분야에서도 첫발을 내딛고 있다. 기술팀은 원격으로 모터 성능을 모니터링하고, 데이터를 기반으로 문제를 사전에 예측하며 성능을 최적화하는 ‘예측 유지보수(predictive maintenance)’ 모델로 발전해 나가고 있다.

펀딩과 딥테크의 험난한 길

차라는 제조 규모를 확대하고 R&D를 더욱 강화하기 위해 기관투자를 적극 모색 중이다. 엔젤 투자자들로부터 초기 투자를 받긴 했지만, 차라 역시 딥테크 기업으로서 인도에서 펀딩받기가 쉽지 않다.

“VC들은 SaaS와 같은 빠른 수익 모델을 선호합니다. 하지만 하드웨어는 그렇게 빠르게 돌아가는 분야가 아닙니다.” 박타가 말했다.

라비는 딥테크 분야에서 창업자로서 가져야 할 마음가짐에 대해 이렇게 돌아봤다. 창업자가 지켜야 할 세 가지 원칙은 열정(Passion), 인내(Patience), 끈기(Perseverance)다. 이 중 하나라도 부족하면, 수많은 도전과 난관을 이겨내기란 사실상 불가능하다고 그는 강조했다.

“스타트업 세계에서 자주 인용되는 ‘성공할 때까지 성공한 척하라(fake it till you make it)’는 표현이 있습니다. 부분적으로는 맞는 말이지만, 결국 가장 중요한 것은 실제로 만질 수 있는 실체를 보여주는 것입니다. 제가 보기에 많은 스타트업이 훌륭한 아이디어를 가지고 있지만, 최소한의 실물 프로토타입이나 스케일다운 모델조차 만들지 않으면 그들의 개념은 여전히 추상적인 수준에 머물러 있을 뿐입니다.”

차라가 겪은 현실은 투자자들이 추상적인 기술 개념을 이해하는 데 어려움을 느껴 신뢰를 얻기가 매우 어렵다는 점이다. 그럼에도, 차라는 2024 회계연도에 약 1크로어 루피(약 1억 6,000만 원)의 매출을 기록했으며, 주문 규모는 이미 2.7크로어 루피(약 4억 4,000만 원)에 달한다. 올해 매출 목표는 45크로어 루피(약 73억 원)다.

앞으로의 계획

차라는 전자기학, 임베디드 시스템, 기계 설계, 소프트웨어 등 다양한 분야 출신의 75명으로 팀을 꾸렸다. 또한 학계와 비공식 협력을 진행하며, 산업계 베테랑들의 조언도 적극적으로 받고 있다.

“우리는 단순히 CAD 모델을 다룰 줄 아는 엔지니어가 아니라, 물리학적 원리를 깊이 이해하고 직접 문제를 해결할 수 있는 사람을 찾고 있습니다. 손수 현장에 뛰어들어 해결책을 만들어내는 인재가 필요합니다. 저희는 희토류 자석 없이도 가장 지속가능하고 효율적인 모터를 만들고 있다고 자신합니다. 앞으로 2~3년 내에 인도 시장이 제공하는 거대한 기회를 바탕으로 차라 모터의 수요가 크게 늘어날 것입니다.” 라비가 말했다.

딥테크 분야에서 5년 후 시장의 움직임을 정확히 예측하기란 매우 어렵다. 하지만 차라는 생산과 마케팅팀이 체감하는 강한 추진력을 바탕으로 가까운 미래에 큰 잠재력이 있음을 확신하며, 다음과 같은 목표를 갖고 있다.
첫째, 100만 개의 모터를 공급해 기존 희토류 기반 모터를 대체하고, 이를 통해 탄소 배출을 크게 줄여 1,000만 그루의 나무를 심는 효과를 실현하는 것이다. 둘째, 모든 종류의 모터 설계에 대응할 수 있는 세계 수준의 모터 설계 우수 센터(Center of Excellence)로 자리매김해, 다른 기업들이 맞춤 설계를 의뢰할 정도의 신뢰를 받는 것이다. 셋째, 국제적으로 인정받는 인도 출신의 글로벌 딥테크 기업으로 성장해, 세계 시장에서 성공한 몇 안 되는 인도 딥테크 기업 중 하나로 이름을 올리는 것이다.

핵심 기술의 꿈에서 시장의 현실로

차라 테크놀로지스의 설립부터 지금까지의 여정을 한마디로 요약하기란 쉽지 않다. 그 여정이 여전히 현재진행형이라는 이유뿐만 아니라, 특별한 꿈을 현실로 만들기 위해서는 땀과 눈물, 그리고 헌신이 필수적이기 때문이다. 그럼에도 세 창업자는 이 길을 걷고 있다는 사실 자체에 큰 행복을 느끼고 있다.

박타는 그들의 여정이 험난하면서도 감동적인 과정이었다고 회고했다. “우리 셋에게 분명한 것은, 이 과정이 엄청난 배움의 연속이었다는 점입니다. 우리는 끊임없이 배우고 성장해 왔고, 두 명에 불과했던 팀은 이제 75명의 조직으로 성장했습니다.”

라비는 현실감 있게 “많은 사람이 우리 제품을 알아보고 있습니다. 인도뿐 아니라 전 세계적으로도요. 그것만으로도 큰 보람을 느낍니다”라고 말했다.

마하는 진심을 담아 말했다. “차라에서 일하는 것은 제 개인적인 꿈이었습니다. 하나의 비전으로 시작해 그것을 현실로 만들어 가고 있습니다. 이것이 바로 꿈이 실현되는 과정입니다.”

딥테크 스타트업 창업을 고민하는 이들에게 차라가 전하는 메시지는 명확하다. “성장 과정의 오르막과 내리막에 일희일비하지 말고, 정직하게 받아들이세요. 그럴 때 비로소 진정한 성공이 찾아옵니다. 그리고 그들은 그것이 진실임을 압니다.” 차라 테크놀로지스가 바로 그 살아 있는 증거다.

마할링감 코우시키 (Mahalingam Koushik)
인도공과대학 마드라스(IIT Madras)와 미국 렌슬리어 폴리테크닉(RPI, NY) 출신의 마할링감(마하)은 파워 일렉트로닉스 분야에서 전문성을 갖춘 인물로, Chara Technologies의 핵심 IP 다수의 중심에 있는 주역이다. 그는 희토류를 사용하지 않는 SynRM 기술 구현을 위해 제어기용 파워 일렉트로닉스와 고급 제어 알고리즘 개발을 이끌고 있다.

박타 케샤바차르 (Bhaktha Keshavachar)
탄화수소 기반 에너지에서 전기로의 전환이라는 시대적 흐름 속에서, 인도를 에너지 자립 국가로 만들겠다는 비전을 품고 박타는 Chara Technologies를 공동 창업했다. 그는 전기차, 산업용, HVAC 등 다양한 분야에 적용 가능한 희토류 없는 모터 시스템의 설계와 제조를 이끄는 핵심 리더다.

라비 프라사드 샤르마 (Ravi Prasad Sharma)
40년 넘게 다양한 크기와 형태의 모터를 개발해 온 라비는, 이제 Chara Technologies에서 다시 한 번 모터 기술의 혁신을 이끌고 있다. 그는 희토류 없는 모터 시스템 개발을 통해, 업계에 새로운 기준을 제시하고 있다.

Chara Technologies
제로 에미션(Zero Emission) 미래를 위한 기술을 개발하다
Chara Technologies는 인도 벵갈루루에 본사를 둔 딥테크 스타트업으로, 전기 모빌리티의 미래를 새롭게 써 내려가고 있다. 세계 전기차 산업이 여전히 희토류 자석에 의존하고 있는 가운데, Chara는 이에 정면으로 맞서며 성능, 확장성, 환경적 책임을 모두 갖춘 희토류 없는 모터를 개발하고 있다. Chara는 산업, 모빌리티, 건축, 가정 등 다양한 분야에서 수백만 톤의 탄소 배출 저감을 목표로, 지속 가능한 혁신적 솔루션을 제시하고 있다.

인텔, 차량용 반도체 사업 철수 - 그 의미는?

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-27 14:40:47+0900

글로벌 반도체 시장의 큰 축 중 하나인 차량용 반도체 산업에서 인텔이 발을 뺀다. 인텔은 그간 모빌아이(Mobileye)를 통해 자율주행 분야에서 존재감을 보여왔지만, 2024년 실리콘 모빌리티(Silicon Mobility) 인수를 계기로 차량 제어 및 차량 내 컴퓨팅 플랫폼까지 포트폴리오를 확대하며 본격적인 차량용 반도체 사업 확장에 나섰다. 그랬던 인텔이 이제는 이 사업을 단계적으로 종료한다고 공식 선언한 것이다. 발표는 조용했지만, 업계에 던지는 메시지는 작지 않다.

이번 조치는 7월 중 예정된 대규모 감원의 일환이다. 인텔은 립부 탄(Lip-Bu Tan) 신임 CEO 체제 아래 15억 달러의 비용 절감을 추진하고 있으며, 이번 감원은 최대 1만 명의 직원에게 영향을 미칠 수 있다. 이러한 규모를 감안할 때, 이번 결정은 단순한 사업 조정 이상의 위기감이 읽힌다. 그중 하나가 바로 차량용 반도체 사업이다.

인텔은 "핵심 고객 및 데이터센터 포트폴리오에 다시 집중하겠다"고 밝혔다. 클라이언트 컴퓨팅 그룹(PC 중심 사업)의 일부인 차량용 반도체 사업은 더 이상 이 그룹에 포함되지 않는다는 의미다. 실제로 이 부문에서 인텔은 콕핏 디스플레이와 차량 내 AI 기능 가속화를 위한 Arc GPU의 디스크리트 버전을 추가하는 등 나름의 기술 투자와 개발을 이어왔지만, 의미 있는 시장 점유율을 확보하지는 못했다.

이번 조치는 인텔의 ADAS 및 자율주행 컨트롤러 칩 설계 자회사인 모빌아이(Mobileye)와는 별개다. 모빌아이는 2022년 분사 이후 상장됐으며, 현재도 인텔이 88%의 지분을 보유하고 있다.

이번 인텔의 결정이 시사하는 바는 분명하다.

첫째, 차량용 반도체는 ‘진입장벽’이 높다는 점이다. 기술력뿐 아니라 자동차 OEM과의 협력, 수년 단위의 설계 반영 사이클, 엄격한 품질 기준 등은 단기간에 따라붙기 어려운 장벽이다. 전통적 PC 중심의 접근이 통하지 않는 것이다.

둘째, 인텔 내부적으로도 우선순위 재편이 급박하게 이루어지고 있음을 보여준다. 데이터센터, AI 가속기, 파운드리 등 자원이 집중되어야 할 영역이 명확해지면서, 가능성은 있지만 수익성은 낮은 사업부터 정리하는 방식이 채택된 것으로 보인다.

셋째, 이는 반대로 차량용 반도체 시장의 구조적 진입 장벽이 기존 반도체 강자들에게조차 쉽지 않다는 점을 방증한다.

물론, 인텔의 철수가 차량용 반도체 시장의 침체를 의미하는 것은 아니다. 오히려 이는 전문성과 생태계 기반을 갖춘 업체들에겐 진입보다 '지속 가능성'이 더 중요한 요소임을 보여주는 신호다. 미래차 패러다임에서 차량용 반도체의 중요성은 계속 높아지고 있다. 그러나 이 시장에서 생존하기 위해선 단순한 기술력 이상의 시간, 경험, 협업 역량이 필요하다.

인텔은 향후 모빌아이를 통해 여전히 자동차 산업과 연결고리를 유지할 것이다. 그러나 이번 결정은 "누구나 차량용 반도체에 도전할 수 있지만, 모두가 살아남을 수는 없다"는 업계의 냉정한 현실을 다시 한번 상기시킨다.

인피니언, 리비안 R2 플랫폼에 트랙션 인버터용 전력 모듈 공급

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-27 09:19:58+0900

인피니언 테크놀로지스가 리비안(Rivian)의 R2 플랫폼에 트랙션 인버터용 전력 모듈을 공급할 예정이라고 밝혔다. 인피니언의 발표에 따르면, R2 플랫폼은 인피니언의 HybridPACK™ Drive G2 제품군의 실리콘카바이드(SiC) 및 실리콘(Si) 모듈을 사용하며, 공급은 2026년에 시작된다. 또한 인피니언은 R2 플랫폼에 AURIX™ TC3x 마이크로컨트롤러와 전력관리 IC도 공급할 예정이다.

HybridPACK Drive는 인피니언의 전기차용 전력 모듈 제품군으로, 2017년 이후 1,050만 개 이상 판매되며 전기차로의 전환에 기여하고 있다. 이는 전력 반도체, 특히 SiC와 같은 와이드밴드갭 소재 기반 반도체 시장의 강력한 성장으로 이어질 것으로 전망된다.

HybridPACK™ Drive G2

인피니언은 쿨림 팹 확장을 통해 200mm SiC 파워 팹을 구축하고 있으며, 자동차 산업에서 고품질 SiC 제품을 대량 공급하는 업체로서의 지위를 더욱 강화하고 있다. 혁신적인 와이드밴드갭(WBG) 기술을 위한 "인피니언 원 버추얼 팹(Infineon One Virtual Fab)"인 쿨림과 빌라흐에 위치한 인피니언 생산 시설은 기술과 공정을 공유함으로써 SiC 및 질화 갈륨(GaN) 제품의 신속한 양산과 원활하고 효율적인 운영을 가능하게 한다.

스트라드비젼, SVNet으로 2025 AI Breakthrough 어워드 수상

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-27 09:09:02+0900

AI 기반 영상 인식 소프트웨어 ‘SVNet’ 개발 스타트업 스트라드비젼은 자사의 주력 소프트웨어인 SVNet으로 ‘2025 AI Breakthrough 어워드’를 수상했다고 밝혔다.

올해로 8회를 맞은 AI Breakthrough 어워드는 글로벌 시장조사 및 기술 평가 기관인 Tech Breakthrough가 주관하는 시상으로 AI, 핀테크, 사이버 보안, 디지털 헬스케어 등 경쟁이 치열한 기술 분야에서 가장 혁신적인 기업과 기술을 선정해 시상한다. 올해는 전 세계에서 5,000건 이상의 후보가 접수돼 높은 경쟁률을 기록했다.

SVNet은 저전력 차량용 프로세서에서도 작동하도록 최적화된 경량 딥러닝 기반 인식 소프트웨어로, 실시간 객체 감지 및 분류 기능을 제공한다. 대량 양산 차량에 탑재될 수 있도록 설계되어 ADAS와 자율주행 시스템에 필요한 엄격한 성능 기준을 충족한다.

이번 수상에 대해, 스트라드비젼은 글로벌 주요 완성차 제조사(OEM) 및 1차 부품업체(Tier-1)들과의 파트너십을 확대하며 글로벌 성장을 이어가고 있는 가운데 이루어진 의미 있는 성과라고 자평했다.

스트라드비젼의 필립 비달(Philip Vidal) CBO는 “이번 수상은 스트라드비젼의 AI 기반 인식 솔루션이 차량의 안전성과 자율주행 기술 발전에 실질적인 기여를 해왔음을 보여주는 의미 있는 성과다. 이는 팀의 재능과 헌신 덕분에 가능했으며, 자동차 지능화의 미래를 새롭게 써 내려가는 여정에 있어 중요한 이정표”라고 말했다.

FPT, AID 2025서 ‘SDVx’ 소개 ··· AI 기반 차량 소프트웨어 개발 혁신 제시

편집부 — 2025-06-24 14:15:46+0900

베트남 최대 IT 기업 FPT의 한국 법인 FPT 소프트웨어 코리아(FPT Software Korea)는 오는 7월 2일 수원컨벤션센터에서 열리는 국내 최대 규모의 자동차 전기·전자(E/E) 기술 및 전략 컨퍼런스인 'Automotive Innovation Day 2025 (AID 2025)'에서 자사의 AI 기반 SDV(소프트웨어 정의 차량) 개발 플랫폼인 ‘SDVx(Software-Defined Everything)’를 선보인다고 밝혔다.

현재 SDV로의 전환이 가속화되면서, 자동차 산업 전반에서 더 빠르고 효율적인 소프트웨어 개발 환경의 필요성이 제기되고 있다. FPT는 이에 대응하기 위해 ‘SDVx’ 플랫폼을 제안하고 있다. 이 플랫폼은 설계 초기부터 테스트에 이르기까지 차량 소프트웨어 개발 전 주기에 걸쳐 AI 기술과 자동화를 적용해, 기존 대비 최대 50%까지 개발 기간을 단축하고 품질과 안정성도 동시에 확보할 수 있도록 설계됐다.

맥킨지(McKinsey)는 차량 전체 비용에서 소프트웨어와 전자장치가 차지하는 비중이 2020년 30%에서 2030년에는 50%에 이를 것으로 전망하고 있다. 하지만 많은 완성차 업체(OEM)들이 사일로화된 ECU와 단절된 개발 파이프라인에 의존하고 있어, 복잡성 증대와 개발 지연, 높은 통합 비용 등의 문제에 직면해 있다. SDV는 중앙 집중식의 유연한 아키텍처를 통해 기능 확장과 하드웨어·소프트웨어 분리를 가능케 하지만, 이를 제대로 구현하려면 소프트웨어 개발 환경 또한 획기적으로 개선돼야 한다.

FPT의 SDVx 개념

FPT의 SDVx는 이러한 변화에 대응하는 도구로, 기존의 전통적인 툴체인을 대체할 수 있는 지능형 개발 프레임워크다. 실제로 딜로이트(Deloitte)의 산업 분석에 따르면, AI 기반 엔지니어링 플랫폼에 투자한 기업들은 5년간 최대 40%에 달하는 개발 비용 절감 효과를 얻고 있는 것으로 나타났다. SDVx는 이러한 개발 효율성과 비용 절감을 동시에 실현할 수 있는 구조를 갖추고 있다. FPT는 20년 이상 축적해온 자동차 소프트웨어 개발 경험을 바탕으로, 고도화된 AI 도구와 산업 전문성을 결합해 고품질·고신뢰성의 SDV 개발을 가속화할 수 있는 통합 솔루션을 제공하고 있다.

SDVx 서비스 개요

SDVx의 가장 큰 특징은 설계부터 최종 테스트 단계까지 개발 전 과정에 인공지능을 통합했다는 점이다. 이를 통해 기존의 병목 구간을 해소하고, 개발 일정과 비용을 줄이며, 보다 안전하고 신뢰성 높은 차량 시스템 구현을 가능하게 한다. 특히, SDVx는 차량 진단, 가상 ECU, 통신 프로토콜, 경량화 시스템 등 다양한 도메인에서 유연하게 적용될 수 있으며, 첨단 자율주행 기능부터 일반 차량 기능까지 폭넓은 개발 수요를 충족할 수 있다.

FPT는 AID 2025에서 인터랙티브 부스를 마련하고 SDVx 플랫폼을 직접 체험할 수 있는 기회를 제공할 예정이다. 행사 참석자들은 FPT 전문가들과 직접 소통할 수 있으며, AI 기반 개발 도구가 어떻게 SDV 구현을 지원하고 있는지 생생하게 확인할 수 있다.

김정태 FPT 오토모티브 사업개발 부문 책임자는 당일 Track 1B 세션에서 "SDVx: AI를 활용한 소프트웨어 정의 차량 개발 가속화"를 주제로 발표를 진행하며, SDVx가 기존 개발 방식에 비해 어떤 기술적 우위와 실질적 이점을 갖는지 소개할 예정이다.

인피니언, 스마트 센서 및 액추에이터용 PSOC HV MCU 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-24 12:34:58+0900

인피니언 테크놀로지스(코리아 대표이사 이승수)는 고전압 혼합 신호(high-voltage mixed signal, HVMS) 기능을 갖춘 마이크로컨트롤러(MCU) 제품군 PSOC™ 4 HVMS를 출시했다고 밝혔다.

이 제품군은 고전압 구동과 정밀 아날로그 센싱 기능을 통합해 공간 제약이 심한 센싱이나 액추에이터 애플리케이션에 적합하며, 차량 배터리와 네트워크에 최소한의 외부 부품만으로 직접 연결할 수 있다.

자동차 시장에서 기능 안전 요건이 저사양 MCU 애플리케이션까지 확대되는 상황에서, 차량 디자이너들은 소형화와 고집적화를 동시에 만족시키는 제어 장치를 찾고 있다. 동시에, 스마트하고 시각적으로 세련된 인테리어, 향상된 주행 경험에 대한 수요가 높아지면서, 열악한 환경에서도 안정적으로 작동하는 견고한 정전식 센싱 솔루션의 수요도 증가하고 있다. 인피니언은 이러한 시장 수요에 대응해 PSOC 4 HVMS 제품군을 선보였으며, 이 제품은 터치 버튼, 슬라이더, 터치패드, 스티어링 휠의 핸즈 온 감지, 도어 핸들, 승객 감지, 윈도 리프터, 시트 조정, 선루프 제어 등 다양한 HMI 애플리케이션에 적합하다. 또한 실내외 조명 제어나 열 관리를 위한 PTC (positive temperature coefficient) 히터 시스템에도 적용 가능하다.

PSOC 4 HVMS MCU는 ARM^® Cortex^®-M0+ 프로세서를 기반으로 최대 128KB의 내장 플래시 메모리와 16KB의 SRAM을 탑재하고 있다. 또한 최소한의 PCB 면적에 개발 편의성을 높이기 위해 LIN 및 CXPI 트랜시버와 차량 배터리에서 직접 구동할 수 있는 저전압 강하 레귤레이터(LDO)를 통합한 사전 검증된 서브시스템을 제공한다. 이외에도 최신 5세대 CAPSENSE™ 기술을 탑재해 높은 신호 대 잡음비(SNR), 높은 기생 정전용량 지원, 낮은 전력 소비 등 터치 센싱 성능도 대폭 향상됐다. 여기에 12비트 SAR ADC, 최대 2개의 연산 증폭기, 저전력 비교기 등 향상된 아날로그 기능도 탑재돼 있다.

이 제품군은 ISO 26262 ASIL-B 기능 안전 요건을 충족하며, 최대 125 ℃의 주변 온도에서도 안정적으로 작동하도록 설계됐다. 소형 QFN 패키지로 제공되어 다양한 제품 간 확장성과 핀 호환성을 지원하며, 자동차 산업의 요구 사항에 맞춰 개발된 소프트웨어 생태계도 함께 제공된다. 이 생태계에는 자동차 주변 장치 드라이버 라이브러리(AutoPDL), CAPSENSE용 자동차 미들웨어 라이브러리(CAPSENSE MW), 시스템 신뢰성을 향상시키는 안전 라이브러리(SafeTLib) 등이 포함된다. 엔지니어는 인피니언의 통합 개발 환경인 ModusToolbox™를 활용해 제품 개발과 평가를 진행할 수 있다.

QNX-벡터, 차량용 기반 소프트웨어 플랫폼 공동 개발 위한 MoU 체결

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-24 09:29:13+0900

2025년 6월 23일, 독일 슈투트가르트 – 블랙베리(BlackBerry Limited)의 사업부인 QNX와 벡터(Vector)는 차량용 기반 소프트웨어 플랫폼(Foundational Vehicle Software Platform)을 공동 개발하고 제공하기 위한 양해각서(MoU)를 체결했다고 밝혔다. 이 플랫폼은 소프트웨어 정의 차량(software-defined vehicle, SDV) 개발을 가속화하고, 차량 내 소프트웨어 통합의 복잡성을 줄이는 것을 목표로 한다.

‘Foundational Vehicle Software Platform’은 QNX의 안전 인증(safety-certified) 운영체제(OS)와 벡터의 안전 미들웨어 기술을 결합해 개발될 예정이다. 또한 QNX와 TTTech Auto 간의 기존 통합의 일환으로, 이 플랫폼은 TTTech Auto의 결정론적 타임 트리거 스케줄링(time-triggered scheduling) 알고리즘인 ‘MotionWise Schedule’을 포함하는 방식으로 확장될 수 있다. 이를 통해 플랫폼 구성 요소와 애플리케이션의 스케줄링에 더 큰 유연성과 선택지를 제공할 수 있다.

이 플랫폼은 차량의 전자제어장치(ECU) 전반에 걸친 애플리케이션 개발 및 배포를 위한 경량화되고 신뢰성 있으며 최적화된 핵심 요소(core)로 기능하도록 설계될 예정이다.
플랫폼은 성능, 안전성, 사용 용이성을 핵심으로 하여, 완성차 업체(OEM)들이 중복 소프트웨어 개발과 재작업에 들이는 시간과 비용을 줄이고, 차별화된 차량 내 경험 개발에 집중할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

QNX는 이번 협력을 통해 전통적인 자동차 가치사슬에서 벗어나 개방형 협업 모델을 촉진하고, 주요 산업 표준을 준수함으로써 장기적인 생태계 호환성을 보장할 것이라고 밝혔다.

QNX의 존 월(John Wall) 제품·엔지니어링·서비스 부문 최고운영책임자(COO)는 “자동차 산업은 현재 소프트웨어 복잡성이 혁신 속도를 추월할 수 있는 전환점에 서 있다”며 “벡터와의 협력을 통해 개발 과정의 주요 마찰을 줄이고, 완성차 업체(OEM)들이 고객을 위한 혁신적인 주행 경험 창출에 집중할 수 있도록 돕는 기반 플랫폼을 제공할 것”이라고 말했다.

벡터의 마티아스 트라우브(Dr. Matthias Traub) 사장 겸 매니징 디렉터는 “이번 협력은 자동차 소프트웨어 공학의 경계를 확장하려는 우리의 목표에 있어 중요한 이정표”라며 “QNX와 함께 개방성, 안전성, 확장성을 결합한 최고 수준의 성능을 갖춘 기반 플랫폼을 공동 개발함으로써, 완성차 업체부터 개발자에 이르기까지 자동차 생태계 전체가 차세대 지능형 차량을 개발할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

이 플랫폼의 초기 액세스(Early Access) 버전은 올해 말 일부 파트너를 대상으로 제공될 예정이다. 정식 인증 버전은 2026년 말 출시를 목표로 하며, 최고 수준의 기능 안전(ISO 26262 ASIL D)과 사이버보안(ISO/SAE 21434) 표준을 충족할 계획이다.

QNX, 벡터, TTTech Auto는 6월 24일부터 25일까지 독일 루트비히스부르크에서 열리는 ‘Automobil-Elektronik Kongress’에서 Foundational Vehicle Software Platform의 초기 데모를 선보이고, 추가적인 기술적·전략적 통찰을 공동으로 발표할 예정이다.

Caliber Interconnect and CDAC Forge Strategic Technology Partnership to Power India’s Semiconductor Mission

Sarada Vishnubhatla_sarada@autoelectronics.co.kr — 2025-06-23 15:57:41+0900

Caliber와 CDAC, 인도 반도체 자립 위한 MOU

by Sarada Vishnubhatla_sarada@autoelectronics.co.kr — 2025-06-23 09:14:21+0900

CDAC와 함께 Caliber는 인도의 반도체 미션을 실현하고 있다 - 한 번에 하나의 칩씩.

인도 코임바토르 / 벵갈루루 - 2025년 6월 14일.
반도체 및 전자 테스트 솔루션 분야의 선도 기업인 Caliber Interconnect는 첨단컴퓨팅개발센터(CDAC, Centre for Development of Advanced Computing)와의 획기적인 전략적 파트너십 체결을 발표했다. 이번 협약을 통해 Caliber는 국가 핵심 반도체 칩에 대한 종합적 턴키 테스트 솔루션을 제공할 예정이며, 이는 인도의 국가 기술 로드맵과 부합하는 중대한 진전이다.

이 협력은 인도 공공 부문에 있어 중대한 기술적 이정표로 평가되며, 반도체 자립과 디지털 주권을 향한 인도 정부의 노력을 더욱 강화하는 계기가 된다. CDAC는 엄격한 역량 평가를 거친 후, 최첨단 테스트 인프라, 깊이 있는 엔지니어링 전문성, 자국 기술 혁신에 대한 헌신을 바탕으로 Caliber를 파트너로 선정했다.

Caliber Interconnect의 수레쉬 바부(Suresh Babu) 대표는 다음과 같이 밝혔다.
“이번 파트너십은 Caliber뿐 아니라, 인도의 전자 및 반도체 생태계 전체에 의미 있는 이정표입니다. 우리의 뛰어난 엔지니어링 팀에게 축하를 보냅니다. 그들의 전문성과 열정 덕분에 Caliber는 국가적 자산으로 자리매김하고 있습니다. 우리는 CDAC와 함께 이 중요한 프로젝트를 수행하게 되어 영광이며, 이는 인도의 ‘아트마니르바르 바라트(자립 인도)’ 비전에 기여하는 일입니다.”

이 프로젝트는 인도 내에서 고신뢰성 및 고성능 칩 테스트 역량을 구축함으로써, 자국 기술 리더들이 주도하는 고급 반도체 검증 체계의 선례를 만들고, 글로벌 테스트 인프라에 대한 의존도를 낮추는 데 중요한 발걸음이 될 것이다.
Caliber Interconnect는 20년 이상의 경험을 바탕으로, 항공우주, 국방, 철도, 자동차, 산업 전자 분야에서 미션 중심의 프로젝트를 지원하며 엔드 투 엔드 반도체 테스트 및 배치 서비스를 제공해 오고 있다. 이 협력은 Caliber가 인도 공공 부문의 역량 강화를 위해 심층 기술 리더십을 바탕으로 한 지속적인 헌신을 보여주는 동시에, 국가 발전에 직접적으로 기여하는 혁신을 주도하고자 하는 의지를 반영한다.

오픈소스, 더 높은 수준의 SDV 미래 주도

모리츠 노이키르히너 박사(Dr. Moritz Neukirchner) — 2025-06-20 10:24:34+0900

자동차 산업은 점점 더 복잡해지는 SDV 개발을 위해 효율적인 솔루션이 필요하다. 현재 레벨 4~5 수준의 SDV 요건을 충족하는 제조사는 극소수이며, 대부분은 폐쇄형 소프트웨어에 의존하고 있다. 스마트폰 업계처럼 빠른 혁신과 수익 창출을 위해서는 자동차 제조사도 개방적이고 유연한 접근 방식으로 전환해야 한다.

글 모리츠 노이키르히너 박사(Dr. Moritz Neukirchner)
소프트웨어 정의 자동차 부문 수석 이사 겸 전략 관리자
일렉트로비트(Elektrobit)

자동차가 안전, 운전자 지원, 인포테인먼트 등 다양한 첨단 기능을 갖춘 소프트웨어 정의 자동차(software-defined vehicle, SDV)로 진화함에 따라, 자동차 제조사는 더 높은 수준의 SDV와 함께 증가하는 복잡성을 처리할 수 있는 효율적인 솔루션이 필요하다.

현재 E/E 아키텍처 및 하드웨어, 소프트웨어 아키텍처와 그에 따른 개발 방식 구현 및 추가 기능을 통해 애프터마켓에서 수익을 창출할 수 있는 기반 비즈니스 모델 측면에서 SDV 레벨 4 및 레벨 5 요건을 충족하는 자동차 제조사는 극소수에 불과하다.

SDV 하위 레벨을 구성하는 고급 차량의 개발은 주로 자동차 산업을 위해 특별히 설계된 폐쇄형 소스 독점 소프트웨어 솔루션을 통해 이루어져 왔다. 하지만 자동차 제조사가 소비자의 기대에 부응하고, 수익을 극대화하며, 궁극적으로 삼성과 애플이 스마트폰에서 하는 것처럼 빠르게 자동차를 개선하려면 접근 방식을 바꿔야 한다.

SDV 요구사항

SAE의 자율주행 레벨(Levels of Driving Automation™)과 유사하게 SDV 레벨은 6단계로 정의할 수 있다. 진정한 SDV는 레벨3부터다. SDV 레벨3에서 OEM은 차량 출시 후 기존 기능의 업데이트만이 아닌 새로운 기능 추가 등의 업그레이드를 지속적으로 배포할 수 있다.

SDV 레벨4는 여러 세대의 차량에 걸쳐 업데이트를 배포할 수 있다. SDV 레벨5는 스마트폰의 앱 스토어처럼 타사 소프트웨어 공급업체가 차량을 플랫폼으로 활용해 사용자에게 추가적인 혜택을 판매할 수 있는 생태계를 지원한다.

이를 실현하려면, 제조사에 엄청난 부담이 따른다. 하드웨어에 집중돼 있는 기존 개발 프로세스는 SDV에 필요한 유연성과 속도를 보장하기에 충분하지 않다. 특히 소프트웨어와 하드웨어의 분리는 중요한 과제다. OEM은 더욱 모듈화되고 유연한 시스템을 구축하기 위해 공급망과 개발 방식을 재고해야 한다.

품질보증 또한 차별화되어야 한다. 소비자가 스마트폰과 경쟁하는 것으로 인식하는 인포테인먼트 시스템은 운전자 보조 시스템과 같은 안전이 중요한 분야보다 더욱 민첩한 개발 주기가 필요하다. 다양한 외부 소프트웨어 공급업체의 솔루션을 도입하게 되면, 보안에 대한 잠재 위험성이 높아지기 때문에 자동화된 보안 스캐닝과 기능 검증 프로세스가 필요하다.

핵심은 오픈소스 협업

이러한 변화를 가속화하는 결정적인 요소는 오픈소스 솔루션이다. 기존 오픈소스 커뮤니티를 수용하고 자동차 특화 개발을 위한 개방형 소프트웨어 언어와 프레임워크를 구축함으로써 소프트웨어 개발을 가속화할 수 있다. 이를 위해서는 자동차 업계 전체가 기반 소프트웨어에 대해 협력하고 공유해야 한다.

예를 들어, 일렉트로비트의 EB corbos Linux for Safety Applications와 같은 SDV 지원 솔루션은 안전과 유연성이 반드시 모순되는 것이 아님을 보여준다. 필수 안전 기능과 운영체제를 분리함으로써 업데이트를 더욱 효율적으로 제공할 수 있다. 동시에 오픈소스는 개발 및 유지관리 비용을 크게 절감하고 장기적인 혁신의 잠재력을 창출한다.

오픈소스 소프트웨어(Open-source software, OSS)는 다른 산업에도 혁신을 일으켜 수조 달러를 절감하고 생산성과 효율성을 향상시켰다. 특히 리눅스와 같은 운영체제(OS)를 포함한 OSS는 자동차 제조사가 개발자, 툴 환경, 소프트웨어로 구성된 기존의 방대한 생태계를 활용해 협업할 수 있는 기회를 제공한다. 소스 코드에 대한 직접적인 협업은 반복 주기를 단축하고 문제 해결 효율성을 높여준다. 이는 자동차 제조사가 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 필수적인 요소이다.

개별 자동차 제조사는 ADAS 기능, AI 음성 비서, 운전석 인포테인먼트와 같은 브랜드별 애플리케이션 및 기능을 통해 다른 업체와 협력하는 동시에 경쟁사와 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다.

이러한 협력은 오랜 시간이 걸려 오늘날에야 실현되고 있다. ELISA 프로젝트, COVESA, SOAFEE, Eclipse SDV와 같은 재단은 선도적인 자동차 제조업체, 글로벌 클라우드 제공업체, 소프트웨어 전문가, 기술 혁신가, 주요 공급망 파트너를 포함한 강력한 멤버십을 구축해 미래의 소프트웨어 정의 자동차에 동력을 공급하는 최첨단 자동차 기술의 오픈소스 개발을 지원하는 데 전념하고 있다.

오픈소스 운영체제와 독점 운영체제의 이점

오픈소스 운영체제는 독점 운영체제에 비해 몇 가지 주요 이점을 제공한다. 소스 코드가 무료이고 추가 비용 없이 수정 및 재배포할 수 있어서 비용 효율적이다. 이러한 유연성 덕분에 기업은 특정 요구사항에 맞게 소프트웨어를 맞춤 설정할 수 있다.

리눅스와 같은 오픈소스 프로젝트는 소프트웨어 개선을 위해 협력하는 대규모의 활발한 개발자 커뮤니티의 이점을 누리고 있으며, 이를 통해 개발 기간을 단축하고 소프트웨어 품질을 향상시킬 수 있다. 커뮤니티의 집단 지성과 전문 지식은 더욱 강력하고 안전하며 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만든다.

투명성과 보안성 또한 오픈소스 소프트웨어의 중요한 장점이다. 공개적으로 제공되는 소스 코드는 사용자가 보안 취약점을 빠르고 효과적으로 검사하고 수정할 수 있는 피어 리뷰를 가능하게 하여 전반적인 보안을 강화한다. 최근 국가 안보 위험에 대한 우려로 인해 시행된 공식 규제에서 소스 코드의 투명성을 통한 보안 강화가 인정되고 있다. 이 법안은 미국 내 커넥티드 카에 대해 중국 및 러시아 소프트웨어 금지 조항에서 오픈소스를 명시적으로 배제한다.

또한, 개발자가 오픈소스 도구에 익숙하고 리눅스와 같은 프로젝트를 중심으로 광범위한 도구 생태계가 갖춰져 있어 기업이 애플리케이션을 통합하고 개발하기가 더 쉬워졌다. 이는 전문 인력의 필요성을 줄이고 개발 프로세스를 간소화한다.

자동차 산업의 성배: 기능안전성 준수 오픈소스

자동차 제조사가 수년간 기능 안전이 필수적이지 않은 인포테인먼트 영역의 애플리케이션에 오픈소스 솔루션을 사용해 왔다는 점은 주목할 만하다. 그러나 자동차의 엄격한 기능 안전 요구사항과 인증 요건으로 인해 OSS는 차량의 핵심 기능을 위한 운영체제로는 사용할 수 없었다.
엔지니어링 팀은 안전 기능을 리눅스에 삽입하는 방식으로 안전 중심의 리눅스 기반 차량용 OS를 개발하려 시도했으나 실패했다. 리눅스는 업데이트나 사이버 보안 패치가 있을 때마다 안전 재인증을 받아야 하는데, 리눅스가 매년 약 500개의 커널 보안 패치를 적용받는다는 점을 고려하면 이는 무리한 작업이다.

그러나 2024년 중반, 이 문제 해결을 위한 새롭고 참신한 접근 방식을 통해 자동차에 진정으로 ‘안전한’ 최초의 오픈소스 OS 솔루션이 출시됐다. 이 솔루션은 리눅스 OS 커널 자체를 보호하는 동시에 차량에 안전 기능을 제공한다.

EB corbos Linux for Safety Applications는 리눅스를 인증 절차에서 제외하는 독창적인 방식을 채택했다. 대신 하이퍼바이저 계층이 기능안전성 관련 애플리케이션의 무결성을 보장한다. 이를 통해 새로운 OSS 솔루션은 광범위한 재인증 없이 활발한 오픈소스 커뮤니티의 보안 패치와 새로운 기능을 기능 안전 관련 시스템에 쉽게 통합할 수 있다. 이는 효율적이고 경제적인 개발 및 유지 관리를 위한 대표적인 사례이다.

다음 단계는 무엇일까?

자동차 업계는 SDV 비전을 실현하려면 기존 개발 모델의 변화가 필수적이라는 점을 오래전부터 인식해 왔다. 업계 생태계가 이를 인정하고 점점 더 많은 프로젝트에 협력하는 모습은 매우 고무적이다.

데이터센터, 클라우드, 임베디드 시스템 등 어떤 분야에서든 오픈소스는 미래 모빌리티에 필요한 안전한 기반을 구축한다. 벤더 종속성을 해소하는 동시에 다양한 옵션을 제공하고 비용을 절감할 수 있다. 따라서 자동차 업계는 비용 효율성 향상과 출시 기간 단축이라는 이점을 누릴 수 있다. 소비자는 차량이 판매된 이후에도 오랫동안 그 가치를 높여주는 서드파티 기능을 위한 혁신 플랫폼으로 거듭나는 것을 기대할 수 있다.

아이비스, 40억 원 규모 시리즈 C투자 유치

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-18 09:24:35+0900

차량용 모빌리티 소프트웨어 기업 아이비스(대표 남기모)는 아이비케이-위스케일업펀드1호로부터 40억 원 규모의 시리즈 C 투자를 유치했다고 18일 밝혔다.

아이비스는 차량 내 디지털 클러스터, 인포테인먼트 시스템을 비롯해 SDV(소프트웨어 정의 차량) 생태계에 최적화된 임베디드 소프트웨어를 개발하는 기술 기업이다. 이번 투자금은 아이비스의 핵심 기술인 차량 실시간 데이터 추상화 기술 ‘Alton’과 차량 서비스 프레임워크 기술 ‘Brighton’의 고도화 및 상용화에 활용될 예정이다. 아이비스는 이를 기반으로 국내외 완성차 및 모빌리티 생태계 전반으로 사업 확장을 가속화한다는 전략이다. 또한, 글로벌 시장을 겨냥한 제품 포트폴리오 강화와 함께 자율주행, 스마트시티, 국방 등 신규 시장 진출에도 속도를 낼 계획이다.

아이비스는 이번 성과를 SDV 및 모빌리티 분야에서의 기술력과 사업성을 인정받은 결과라고 평가했다. 실제로 아이비스는 디지털 클러스터, 차세대 인포테인먼트 시스템, 모빌리티 통합 관제 시스템(iFMS) 등 다양한 소프트웨어 기술을 바탕으로 현대자동차, 기아, 현대모비스, 현대오토에버 등 국내 완성차 및 티어1 협력업체들과의 공동 개발 및 양산 프로젝트를 통해 실제 차량에 탑재되는 고도화된 소프트웨어 솔루션을 공급하고 있다.

아이비스는 2016년 리눅스 기반 인포테인먼트 소프트웨어 플랫폼 ‘IVI-Suite’를 출시했으며, 이를 기반으로 현대자동차의 차세대 인포테인먼트 OS 플랫폼 단독 파트너로 선정됐다. 2019년에는 디지털 클러스터용 소프트웨어 패키지 ‘IVC-Suite’를 선보이며 현대자동차의 차세대 디지털 클러스터 플랫폼에 적용하는 성과를 올렸다. 특히 차량 실시간 데이터 추상화 기술 ‘Alton’은 차량의 표준 데이터를 정의하고 운용할 수 있는 SDV 아키텍처의 핵심 모듈로 자리잡고 있다.

아이비스는 글로벌 소프트웨어 표준화에도 적극 참여하고 있다. 차량용 임베디드 소프트웨어 표준을 이끄는 SOAFEE(Scalable Open Architecture for Embedded Edge), AGL(Automotive Grade Linux), COVESA(Connected Vehicle Systems Alliance) 등 주요 글로벌 얼라이언스에 적극적으로 참여하며 플랫폼 독립성과 상호운용성 확보를 동시에 추진하고 있다. 이를 통해 향후 글로벌 시장에서도 기술적 영향력을 확대하겠다는 방침이다.

한편, 아이비스는 SDV 기반 차량 데이터를 활용한 모빌리티 통합 관제 서비스 분야로도 사업을 다각화하고 있다. 자체 개발한 클라우드 기반 통합 관제 시스템 iFMS (Integrated Mobility Fleet Management System)는 관악구 순찰로봇 서비스, 다목적 탑승형 모빌리티, 무인 자율주행 언택트 스토어 서비스 등 실제 환경에서 기술 검증을 완료했다. 회사는 향후 스마트공항, 스마트시티, 국방 분야 스마트 모빌리티 시장을 겨냥해 유저 애플리케이션, 엣지 에이전트, 온디바이스 AI 기술을 결합한 통합 솔루션의 상용화에도 박차를 가하고 있다.

남기모 대표는 “이번 투자 유치는 아이비스가 축적해온 차량용 소프트웨어 역량을 인정받은 결과”라며 “이를 기반으로 SDV 및 모빌리티 통합 운영 시스템의 고도화를 위해 전문 인력 채용과 R&D 역량을 강화하고, 자율주행차 및 SDV 등 미래 모빌리티 시장에서 고객의 성장과 혁신을 지원하는 파트너로 도약하겠다”고 밝혔다.

Xylon, 창립 30주년 ··· 임베디드 전자 기술 혁신의 발자취

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-17 21:55:35+0900

FPGA/SoC용 IP 코어 및 설계 서비스·솔루션을 제공하며 자동차 데이터 로깅 및 HIL(Hardware-in-the-Loop) 분야에서 잘 알려진 Xylon이 6월 17일 창립 30주년을 맞았다.

크로아티아 자그레브에 본사를 둔 Xylon은 지난 30년간 임베디드 시스템 분야에서 혁신을 이끌며 자동차, 방산, 산업 자동화, 의료 등 다양한 산업 분야를 위한 첨단 솔루션을 개발해왔다.

Xylon은 특히 FPGA 기반 영상 및 비디오 처리 분야에서 임베디드 기술의 발전을 주도해왔다. 지난 10년간 Xylon의 대표 플랫폼인 logiRECORDER와 XYLON QUATTRO는 자동차 데이터 로깅 및 HIL 시뮬레이션 분야에서 고속 성장을 기록했다. 이들 플랫폼은 기존 PC 기반 또는 ASSP 기반 시스템 대비 높은 유연성과 성능을 갖춘 FPGA 기반 하드웨어 설계 역량을 보여준다.

Xylon은 1995년 설립 이래 FPGA 기반 임베디드 시스템 개발 분야에서 꾸준한 성장을 이어오며 시장에서 입지를 다져왔다. 2000년에 logicBRICKS IP 라이브러리 출시와 자일링스(Xilinx, 현 AMD) 얼라이언스 프로그램 가입을 시작으로, 2004년에는 유럽 자동차 OEM의 인포테인먼트 시스템에 FPGA 그래픽 프로세서를 공급하는 첫 대규모 설계 수주를 기록했다.

이후 2010년에는 4대의 카메라를 활용한 서라운드 뷰 ADAS 및 소량 생산용 IP 라이선스 모델을 선보이며, 운전자 지원 기술 개발에 본격적으로 나섰다. 2013년에는 Xilinx Zynq 7000 SoC 기반의 logiADAK 운전자 지원 키트를 출시해 양산 차량에 납품하며 기술력을 입증했다. 2017년과 2019년에는 각각 최대 12대 비디오 카메라를 지원하는 logiRECORDER 2.0과 실시간 하드웨어 가속 기능을 갖춘 logiRECORDER 3.0 Automotive HIL Video를 출시하며 자동차 데이터 로깅 및 HIL 시뮬레이션 분야에서 두각을 나타냈다.

최근에는 2023년 XYLON QUATTRO L5 자율주행 데이터 로깅 및 HIL 시스템과 ARTIEYE 운전자 모니터링 시스템 기술 제품군을 공개했고, 2024년에는 RGB-IR 처리 기능이 추가된 HDR ISP IP Suite와 AMD 적응형 SoC에서의 고속 AI 추론을 지원하는 logicBRICKS Vision AI 프레임워크를 선보이며 차세대 임베디드 비전 솔루션 개발에 박차를 가하고 있다.

최근에는 특히 실시간 의사결정과 자동화를 지원하는 AI 기반 비전 기술에 집중하고 있으며, 이를 통해 데이터 처리 속도를 향상시키고 시뮬레이션 기능을 강화해 테스트 및 검증의 정밀도를 높이고 있다. 또한 글로벌 시장에서 전략적 파트너십을 확대하고, 고성능 임베디드 솔루션을 전 세계에 공급하는 데 주력하고 있다.

Xylon의 다보르 코바체크(Davor Kovačec) CEO는 “이번 창립 기념일은 우리의 성과를 축하하는 자리일 뿐만 아니라, 헌신적인 임직원들과 고객의 신뢰, 파트너들의 지속적인 지원 덕분에 가능했던 일”이라며 “다가올 미래가 그 어느 때보다 기대된다”라고 말했다.

한편, Xylon의 한국 내 파트너사인 테크웨이즈(Techways)는 Xylon의 데이터 로깅 및 HIL 솔루션을 공급하고 있으며, 기술 지원과 커스터마이징 서비스를 함께 제공하고 있다.

차량용 SerDes 생태계, OpenGMSL로 재편될까?

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-17 09:03:13+0900

아나로그디바이스(Analog Devices, ADI)는 지난 10일, 1년여 간의 준비를 마치고 자사의 GMSL™(Gigabit Multimedia Serial Link) 기술 사양을 공개했다. 이와 함께 OpenGMSL을 중심으로 독립적인 이사회를 둔 비영리 기관 ‘OpenGMSL 협회(OpenGMSL Association, OGA)’의 출범을 알렸다. OpenGMSL은 ADI의 독점 GMSL 기술을 기반으로 하는 비디오 및 고속 데이터 전송을 위한 개방형 표준이다.

OpenGMSL 협회를 지원하기로 약속한 기업

OpenGMSL의 범위

ADI는 프로토콜 어댑터, 데이터 링크 계층, 물리계층을 포함한 주요 SerDes (Serializer/Deserializer) 인터페이스 기술을 로열티 없이(Royalty-free) 공개했다. 공개된 사양은 송신기(Serializer)와 수신기(Deserializer) 간 통신에서 공통으로 사용되는 블록들로, 특히 다양한 벤더 간 상호운용성을 위해 필수적인 HW 레지스터 추상화 계층과 설정 및 상태 교환 메커니즘(Config & Status)까지 포함한다. 이는 단순한 전송 물리계층(PHY) 수준을 넘어, 제품 간 호환성과 테스트 표준을 고려한 완성도 높은 구조라는 점에서 주목된다.
OpenGMSL 표준은 의무적인 적합성 테스트 인증 프로그램을 통해 기술 신뢰성과 품질 확보를 보장한다. ADI는 기술 공개를 통해 GMSL 기반의 생태계를 개방형으로 전환하고 자율주행, ADAS, 인포테인먼트 등 고속 비디오 전송이 요구되는 다양한 분야에서의 도입 확대를 기대하고 있다.

기술 공개인가, 구조적 종속인가

GMSL은 ADI가 2007년경 처음 발표 이후, GMSL2를 거쳐 GMSL3로 진화하면서 대역폭과 기능이 계속해서 향상되었다. OpenGMSL 협회의 출범은 GMSL 기술의 표준화와 생태계 확장을 통해 채택을 촉진하려는 움직임이며, 동시에 차량용 고속 SerDes 시장에서 ADI 중심의 기술 주도권을 강화하려는 전략적 의미로 해석된다. 실제로 그간 GMSL 사양은 ADI가 단독으로 정의하고 관리해왔기 때문에, ADI의 영향력을 무시할 수 없다. 물리계층 및 프로토콜 문서 전체가 공개됐다고 해서 곧바로 중립적이고 개방적인 공개 표준(Open Standard)으로 여기기도 어렵다는 지적도 있다.
현재 시뮬레이션 모델, 레퍼런스 디자인, 검증 환경 등을 제공한다는 소식은 없다. 그러나 향후 OpenGMSL 로드맵(Roadmap) 수립 과정에서 ADI의 영향력을 배제하기는 어려울 것으로 보인다.
이에 대해, ADI 자동차 영상 데이터 솔루션(AVDS) 부문 부사장(VP) 겸 총괄 책임자(GM) 발라고팔 마얌푸라스(Balagopal Mayampurath)의 말이다.
“GMSL 로드맵과 OpenGMSL 로드맵을 구분할 필요가 있습니다. GMSL 로드맵은 지금까지 ADI가 자체적으로 개발해 온 기술을 포함합니다. 하지만 이제 ADI가 OpenGMSL의 일원이 되었기에, 차세대 GMSL 기술이나 기존 GMSL 기술의 어떤 진보도 OpenGMSL 협회 내에서 이루어져야 한다고 봅니다.”
그는 OpenGMSL 참여에 따른 변화된 접근 방식을 강조하면서도, 다음과 같이 덧붙였다.
“생태계 내 각 회사는 기본 GMSL 기술을 바탕으로 서로 다른 제품을 개발할 수 있으며, ADI 역시 고유의 제품 로드맵을 가져갈 것이고 다른 회사들도 각자의 제품 로드맵을 가져갈 수 있습니다. 다만 핵심 GMSL 기술은 OpenGMSL 표준을 준수해야 하며, 이에 필요한 표준필수특허(Standard Essential Patents, SEP)는 회원사들에게 로열티 없이 제공될 것입니다.”

MIPI A-PHY, ASA와의 차이

GMSL의 개방형 글로벌 표준 전략은 MIPI A-PHY 및 ASA(Automotive SerDes Alliance)와 비교된다. 이 표준들 역시 초기에는 특정 기업의 기술에서 출발했으나, 이후 다자간 표준화 절차를 통해 보다 중립적이고 개방적인 운영 구조로 발전했다.
예를 들어, MIPI A-PHY는 발렌스(Valens Semiconductor) 기술을 기반으로 하지만, MIPI 얼라이언스(MIPI Alliance) 산하 워킹그룹에서 다수 기업이 공동으로 사양을 수립하고 릴리스하고 있다. ASA 역시 마이크로칩 테크놀로지(Microchip Technology)가 인수한 VSI의 기술을 기반으로, 다수의 기업이 표준화 작업에 참여하고 있다.
반면, GMSL은 이미 시장 지배력과 프라이어리티(Priority)가 있는 ADI의 독점 기술에 기반하고 있으며, 협회 역시 개방적 거버넌스 구조를 갖추었다고 보기에는 아직 이르다. 따라서 표준화된 기술의 운영, 진화, 구현 과정에서 ADI의 영향력이 계속 유지될 가능성이 있다. 또한, 기술 공개만으로 진정한 생태계의 다양성이 보장되는 것은 아니다. 이 기술의 중심에 ADI가 존재하는 구조는 특정 벤더 종속성을 초래할 수 있다. 관건은 얼마나 많은 플레이어가 OpenGMSL 생태계에 합류하느냐이다.
그럼에도 GMSL은 이미 검증되고 상용화된 기술이라는 점에서 완성차 제조사(OEM) 및 1차 부품공급업체에게 기술적 안정성을 제공하고, 로열티 프리 정책은 진입 장벽을 낮추는 요소가 될 수 있다.

산업 생태계로의 도약은 과제

이미 도로 검증을 완료한 기술을 더 많은 생태계 파트너와 공유하겠다는 OpenGMSL의 방향성 자체는 의미 있는 도전으로 해석할 수 있다. 앞으로 OpenGMSL 협회가 단순한 기술 확산을 넘어서, 진정한 산업 혁신 플랫폼으로 자리 잡기 위해서는 ADI가 기술 통제권을 유연하게 개방하고, 다자간 협업과 거버넌스를 제도화할 수 있느냐가 핵심이 될 것이다.
ADI에 따르면, OpenGMSL은 합리적이고 비차별적인(Reasonable and Non-Discriminatory, RAND) 라이선스 조건 하에 운영되며, 상호운용성을 위한 인증 로드맵이 포함될 예정이다.
OpenGMSL 협회의 폴 페르난도(Paul Fernando) 회장은 보도자료에서, "GMSL은 지금까지 10억 개 이상의 IC가 출하되고 전 세계 25개 이상의 글로벌 OEM과 50개 이상의 1차 부품공급업체가 채택한, 자동차 업계에서 가장 성숙하고 실제 도로에서 검증된 고속 비디오 링크 기술 중 하나이다. OpenGMSL은 이러한 탄탄한 기반을 바탕으로 자율주행, ADAS, 차세대 인포테인먼트 분야에서 혁신을 가속화하며 이미 번성하고 있는 생태계를 개방적이고 협력적인 미래로 성장시킬 것”이라고 강조했다.
한 가지 흥미로운 사실은 GMSL 기술을 공개한 ADI가 OpenGMSL 협회는 물론, 경쟁 기술 생태계인 MIPI 얼라이언스와 ASA에도 모두 참여하고 있다는 것이다. 이는 ADI가 특정 기술에만 의존하지 않고, 다양한 표준에 관여함으로써 시장 변화에 유연하게 대응하려는 일종의 ‘보험’ 전략으로도 읽힌다.

벡터, 차량 E/E 개발 최적화 테스트 지원

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-16 18:13:18+0900

벡터코리아(지사장 장지환)는 차량 전기·전자(E/E) 시스템 개발의 프로세스 최적화와 효율성 향상을 목표로 새로운 테스트 전략인 ‘심리스 테스트 솔루션(Seamless Test Solutions)’을 발표했다.

CANoe 기반 SIL에서 HIL까지 포괄적 테스트 환경 제공

벡터의 테스트 솔루션은 개발 초기 단계의 SIL (Software-in-the-Loop)부터 실제 하드웨어에서의 HIL(Hardware-in-the-Loop) 통합 테스트에 이르기까지 연속적이고 유기적인 테스트 설계 프로세스를 지원한다. 이를 통해 개발자는 테스트 자산을 최대한 재사용할 수 있으며, 궁극적으로 개발 비용 절감과 품질 향상을 동시에 달성할 수 있다.

테스트 자동화 및 시뮬레이션 모델 통합은 특히 중요한 역할을 한다. 예를 들어 차량 진단 테스트에서는, 시스템 오류를 시뮬레이션하고 그에 따른 진단 메모리 반응을 자동으로 확인할 수 있는 테스트 도구를 통해 개발 시간을 단축할 수 있다.

E/E 아키텍처의 진화와 개발 환경의 변화

자동차의 E/E 아키텍처 및 개발 방식은 비약적인 변화를 겪어왔다. 초기에는 단순한 CAN 네트워크 기반의 하드웨어 중심 개발 방식이 주를 이루었으나, 이제는 소프트웨어 중심(Software-Centric)의 존 아키텍처(Zone Architecture)로 전환되고 있다. 이 같은 구조 변화는 복잡성뿐 아니라 보안 및 클라우드 환경에서의 민첩한 테스트를 필요로 하며, CI/CT(지속적 통합/지속적 테스트) 파이프라인이 개발 프로세스의 핵심 요소로 자리 잡고 있다.

보안을 확보하면서도 효율적인 테스트를 수행하기 위해서는, 보드 단위 테스트(Board-Level Testing)부터 HIL 환경까지를 모두 포괄할 수 있는 모듈형 테스트 하드웨어가 필요하다. 이러한 하드웨어는 단일 목적이 아니라, SIL과 HIL 환경 모두에서 테스트가 재사용 가능하도록 설계되는 것이 바람직하다. 이는 테스트 자원의 최적 재사용(Optimal Reuse)을 가능하게 하며, 반복 개발을 줄여 프로젝트 비용을 절감하는 효과도 제공한다.

데브옵스, 보안, 클라우드 기반 개발 환경을 위한 통합 지원

현대적인 개발 환경에서는 데브옵스(DevOps) 방식의 확산과 함께, 클라우드화(Cloudification), 보안, CI/CT 기반의 자동화 테스트 파이프라인이 필수적으로 요구된다. 벡터는 이러한 요구에 대응해, 서버 기반 테스트 실행(Server-based Test Execution), 테스트 구성 파일 자동 생성(YAML 기반), Jenkins, GitHub, GitLab 등의 CI 시스템 통합 기능을 제공한다.

또한, 개발자는 가상 ECU(Virtual ECUs)를 생성해 테스트 환경에 통합함으로써, 가상 환경에서의 정밀한 테스트를 수행할 수 있다. 벡터의 개방형 도구 생태계는 타사 도구 및 오픈 소스(Open source) 솔루션과의 유연한 연동을 지원하며, 신뢰성 있는 파트너를 통해 유지·관리된다.

센서-액추에이터 개발을 위한 보드 레벨 테스트와 시뮬레이션

센서-액추에이터 시스템 개발에서는 제어 루프의 누락된 구성요소를 시뮬레이션으로 대체하는 것이 핵심 과제 중 하나다. 이를 위해 벡터는 MATLAB/Simulink 기반의 시뮬레이션 모델을 테스트 환경에 통합할 수 있는 기능을 제공한다. 보드 수준(Board-Level)의 하드웨어 테스트는 I/O 단위 테스트를 가능하게 하며, 콤팩트하고 확장 가능한 설계를 통해 다양한 개발 공간에서 빠르고 정확한 문제 식별을 가능하게 한다.

이러한 초기 단계의 테스트 전략은 고객에게 최대 4배의 효율성 향상을 입증하며, 개발 프로세스의 전체적인 품질 향상과 시간 단축을 동시에 실현할 수 있다.

벡터코리아 장지환 지사장은 “벡터는 E/E 아키텍처의 진화에 발맞춘 테스트 및 개발 솔루션을 통해, 고객이 복잡해지는 차량 소프트웨어 개발 환경에서도 보다 빠르고 유연하며 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있도록 돕고 있다. 보드 레벨부터 클라우드 기반 데브옵스 환경까지 이어지는 벡터의 엔드투엔드(E2E) 테스트 솔루션은 모든 개발 단계에서 최적화된 효율성과 품질을 제공한다”고 말했다.

마렐리, 美 연방파산법 11조에 따른 파산보호신청

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-13 09:50:49+0900

글로벌 자동차 부품 기업 마렐리(Marelli)가 재무 건전성 강화를 위해 자발적으로 미국 델라웨어주 파산법원에 챕터11(Chapter 11, 미 파산법 제11조) 파산보호를 신청하며 구조조정 절차에 돌입했다. 이번 조치는 장기 부채를 전면적으로 재조정하고 유동성 강화를 위한 전략의 일환이다.

회사에 따르면, 전체 대출 기관 중 약 80%가 이번 구조조정에 동의하는 채무 재조정 지원 협약(Restructuring Support Agreement)에 서명했으며, 이를 통해 부채 구조를 개선하고 재무 유연성을 확보할 계획이다. 또한, 마렐리는 이번 절차를 지원하기 위해 대출 기관으로부터 11억 달러(약 1조 5,000억 원) 규모의 DIP(Debtor-in-Possession, 파산절차 중 운영자금) 자금도 확보했다.

마렐리는 이번 구조조정이 진행되는 동안 전 세계 사업 운영에는 전혀 영향을 미치지 않을 것이며, 고객 및 공급망과의 협력 관계도 변함없이 유지될 것이라고 강조했다. 특히, 미래차 시장을 겨냥한 첨단 기술 포트폴리오에 대한 투자를 지속하고, 차별화된 제품과 서비스를 통해 모빌리티 산업의 변화를 이끌겠다는 방침이다.

이번 구조조정 합의에는 마렐리 라이팅 UK(Marelli Lighting UK), 마렐리 프랑스, 마렐리 독일, 마렐리 유럽, 마렐리 R&D는 물론 중국과 미국 내 자회사 등 총 74개 계열사가 포함된다.

마렐리의 데이비드 슬럼프(David Slump) 사장 겸 CEO는 “마렐리는 기술 혁신, 디지털화, 미래 모빌리티에 대한 비전을 중심으로 굳건히 나아가고 있다”며 “이번 구조조정 절차를 통해 재무 기반을 강화하고, 고객과 파트너가 기대하는 수준의 제품과 서비스를 지속적으로 제공할 것”이라고 밝혔다.

한편, 미국 델라웨어주 파산법원은 6월 12일 오전 10시(미 동부 기준), 구조조정 관련 첫 심문(First Day Hearing)을 진행했다. 이번 심리는 크레이그 골드블랫(Craig T. Goldblatt) 판사 주재 하에 진행됐으며, 현장 및 온라인을 병행한 하이브리드 형식으로 이뤄졌다.

이번 파산보호 신청은 ‘Marelli Holdings Co., Ltd.’ 명의로 6월 11일자로 접수됐으며, 사건 번호는 25-11034다. 법원은 해당 사건들을 공동으로 심리할 예정이다.

마렐리는 이탈리아의 마그네티 마렐리(Magneti Marelli)와 일본의 칼소닉 칸세이(Calsonic Kansei)가 2019년 합병해 탄생한 회사다. 마렐리는 현재 경영난을 겪고 있는 닛산의 주요 부품공급업체이기도 하다.

마블파워트레인, 프리미엄 스포츠카용 고전압 전기 모터에 사이언스코 PEEK 소재 채택

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-12 11:35:32+0900

전기 파워트레인 기술 기업 마블 파워트레인(Mavel Powertrain)이 자사의 최신 고전압 전기 모터에 사이언스코(Syensqo)의 첨단 폴리머 솔루션을 채택했다고 최근 밝혔다.

이 고전압 전기 모터에는 사이언스코의 Ajedium™ PEEK(폴리에테르에테르케톤) 슬롯라이너 및 슬롯웨지, KetaSpire^® PEEK 마그넷와이어 절연재가 적용됐다. 두 소재의 조합은 전기 모터의 효율을 높이고, 800V 이상의 고전압에서도 안정적인 작동을 가능하게 한다. 특히, 절연재의 두께를 줄일 수 있어 보다 많은 구리를 권선에 적용할 수 있으며, 이는 전기 출력 증가와 열 관리 효율 개선으로 이어진다.

사이언스코의 Ajedium™ PEEK 슬롯라이너와
KetaSpire® PEEK 마그넷와이어 절연이 적용된
마블 전기 모터 고정자

마블파워트레인의 모터 개발 책임자인 루카 파브르(Luca Favre)는 사이언스코와의 협업을 통해 자사의 최신 고전압 모터에 최첨단 소재를 통합할 수 있게 된 점을 강조하며, 소재의 우수성이 고성능 전기 파워트레인을 제공하려는 자사 전략의 핵심이라고 설명했다.

사이언스코는 첨단 소재 및 특수 화학 제품 분야의 글로벌 기업으로, 이번 프로젝트를 통해 전기차 성능 향상에 기여했다는 점에 의미를 두고 있다. 사이언스코의 글로벌 비즈니스 개발 및 프로그램 디렉터 브라이언 발레노(Brian Baleno)는 전기차 구동계의 효율 개선에 실질적인 기여를 할 수 있었다는 점에서 이번 협업에 대한 자부심을 나타냈다. 그는 이와 같은 기술이 배터리 전기차(BEV), 플러그인 하이브리드 전기차(PHEV), 하이브리드 차량 등 다양한 전기 차량의 실용성과 성능 향상에 기여할 수 있다고 평가했다.

한편, 사이언스코는 이번에 적용된 소재 외에도 Amodel^® PPA 및 Ryton^® PPS를 버스바와 커넥터용으로, Xencor™ PPA LFT를 슬롯웨지용으로 제공하며 전기 모터 기술의 고도화를 지속적으로 지원하고 있다.

텔레다인르크로이, VESA로부터 DP 2.1 자동 테스트 솔루션 승인

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-12 11:08:25+0900

텔레다인르크로이는 자사의 QualiPHY^® 자동 컴플라이언스 테스트 솔루션이 비디오 전자 표준 협회(VESA^®)로부터 DisplayPort™ 2.1 소스(Tx) 및 싱크(Rx) 테스트에 대한 공식 승인을 획득했다고 11일 밝혔다.

이번 승인은 초고속 비트 전송률(UHBR)과 고속 비트 전송률(HBR) 데이터를 모두 지원하는 솔루션에 대한 것으로, DisplayPort PlugTest 행사에서의 광범위한 테스트를 통해 검증됐다.

이번에 승인된 텔레다인르크로이의 컴플라이언스 테스트 솔루션은 QualiPHY 소프트웨어를 중심으로, 소스 테스트용 WaveMaster 8000HD 오실로스코프와 싱크 테스트에 활용되는 안리쓰(Anritsu)의 SQA-R MP1900A 시그널 퀄리티 애널라이저(Signal Quality Analyzer)로 구성된다. 또한, 멀티 레인 DisplayPort 2.1 디바이스에 대한 완전 자동화 테스트를 지원하기 위해 와일더 테크놀로지스(Wilder Technologies)의 DPAC-CAM AUX 컨트롤러도 포함된다.

DisplayPort2.1 PHY 테스트 솔루션

VESA의 컴플라이언스 매니저 짐 초트(Jim Choate)는 텔레다인르크로이가 최신 DisplayPort 2.1 컴플라이언스 테스트 사양(CTS) 중 물리계층(PHY)과 링크 테스트 요구사항을 충족하기 위해 꾸준히 노력해온 점을 높이 평가했다. 그는 또한, 테스트 장비(TE) 벤더들이 최신 사양을 지원하는 것이 견고한 DisplayPort 생태계를 유지하는 데 핵심적이라고 강조했다.

이번 솔루션은 DisplayPort 테스트에서 독보적인 기능을 제공한다. 사용자는 오실로스코프의 DisplayPort 소프트웨어(SDAX-DP)에서 바로 측정 및 테스트 포인트를 설정할 수 있으며, DP-AUX TDMP 툴을 통해 WaveMaster/SDA 8000HD를 AUX 채널 분석기로 전환하여 모든 링크 트레이닝 메시지를 트리거하고 디코딩할 수 있다. 이를 통해 최대 샘플링 속도에서 주요 링크 데이터를 정밀하게 포착할 수 있다.

텔레다인르크로이의 오실로스코프 및 디지타이저 부문 부사장 겸 총괄 관리자 타일러 콕스(Tyler Cox)는 최신 컴플라이언스 사양 개발에 기여하게 된 것에 대한 자부심을 나타내며, 시장 내 DisplayPort 도입 확산을 지원할 수 있는 테스트 솔루션과 최신 측정 절차(MOI)를 제공하게 된 점을 강조했다. 그는 또한, 텔레다인르크로이가 PHY부터 프로토콜 계층에 이르기까지 DisplayPort 전체 스택을 아우르는 오실로스코프와 프로토콜 분석기를 모두 제공하는 독보적인 기업이며, 특히 포착이 까다로운 DisplayPort 링크 트레이닝 튜닝 가능 PHY 리피터(LTTPR)의 상호 운용성 오류를 추적하는 데 있어 가장 포괄적인 솔루션을 제공한다고 덧붙였다.

이번 승인으로 텔레다인르크로이는 DisplayPort 2.1 설계와 검증에 있어 업계 전반에 걸쳐 보다 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공하게 됐다.

지멘스, IDC 2024 SaaS 고객 만족도 어워드 PLM·CAD 부문 수상

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-12 10:42:40+0900

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)가 글로벌 IT 시장조사기관 IDC가 주관하는 ‘2024 SaaS CSAT 어워드’에서 제품 수명주기 관리(PLM)와 컴퓨터 지원 설계(CAD) 부문을 수상했다. 지멘스는 서비스형 소프트웨어(Software as a Service, SaaS) 기반 PLM·CAD 애플리케이션을 제공하는 주요 공급업체 중에서 가장 높은 점수를 받은 그룹에 속했다.

이번 수상은 IDC의 ‘2024 SaaS 패스 설문조사’ 결과를 기반으로 결정됐다. 이 조사는 전 세계 약 2,900개 조직을 대상으로 다양한 SaaS 애플리케이션 공급업체에 대한 만족도를 30개 이상의 항목으로 평가하는 프로그램이다. IDC는 각 애플리케이션 시장에서 가장 높은 만족도를 기록한 SaaS 공급업체를 선정해 CSAT 어워드를 수여하고 있다.

지멘스는 SaaS 기반 산업용 소프트웨어 포트폴리오 ‘Siemens Xcelerator’를 통해 CAD·PLM 분야에서 경쟁력을 인정받고 있다. 대표 제품으로는 Teamcenter® X(PLM) 소프트웨어, NX™와 Solid Edge® 소프트웨어가 포함된 Designcenter X(CAD) 등이 있다. 이들 솔루션은 제품 개발 협업과 설계 자동화, 데이터 관리의 효율성을 강화하고 클라우드 기반의 유연한 운영 환경을 제공하는 것이 특징이다.

IDC는 최근 PLM과 CAD의 클라우드 및 SaaS 전환이 가속화되고 있으며, 이는 기업이 시간, 비용, 품질 측면에서 경쟁력을 확보하려는 움직임과 맞닿아 있다고 분석했다. 동시에 보안과 지식재산(IP) 보호에 대한 우려도 병존하고 있는 상황이다. 그럼에도 불구하고 지멘스는 이러한 복합적인 요구를 균형 있게 충족시키며 시장의 신뢰를 받고 있는 것으로 평가된다.

지멘스 측은 이번 수상이 고객이 필요로 하는 도구와 지원을 충실히 제공해온 결과라고 전하며, 앞으로도 산업 중심의 기능성과 우수한 사용자 경험을 기반으로 SaaS 혁신과 고객 성공을 지속적으로 지원해 나가겠다는 입장을 밝혔다.

윈드리버–딥엑스, 엣지 AI 솔루션 개발 협력

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-12 10:16:14+0900

지능형 엣지 소프트웨어 기업 윈드리버(Wind River)가 온디바이스 AI 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)와 손잡고 차세대 엣지 AI 솔루션 공동 개발에 나선다. 양사는 최근 파트너십을 체결하고, 미션 크리티컬 환경을 위한 실시간 엣지 AI 애플리케이션 개발을 본격 추진한다고 11일 밝혔다.

윈드리버의 아비짓 신하(Avijit Sinha) 전략 및 글로벌 비즈니스 개발 총괄 수석 부사장과 딥엑스의 김녹원 대표가
파트너십 체결 후 기념 촬영을 하고 있다.

이번 협력은 딥엑스의 온디바이스 AI 반도체와 윈드리버의 실시간 운영체제(RTOS) ‘브이엑스웍스(VxWorks)’, 가상화 플랫폼 ‘윈드리버 헬릭스(Wind River Helix)’를 결합해 국방, 항공우주, 산업, 로봇공학 등 높은 안정성과 신뢰성이 요구되는 분야에 최적화된 AI 솔루션을 제공하는 데 목적이 있다.

양사는 딥엑스의 신경처리유닛(NPU)을 윈드리버 플랫폼에 적용해 실시간 또는 엣지 시스템에서 AI 처리 성능을 향상시키는 동시에 비용과 복잡성을 줄인다는 계획이다. 사전 검증된 솔루션 스택을 통해 세이프티 및 보안 문제를 해결하고, 개발 기간을 단축하는 것도 이번 협력의 주요 목표다.

딥엑스는 스마트 카메라, 스마트 모빌리티, 스마트 팩토리, 가전, 감시 시스템, AI 서버 등 다양한 분야에 최적화된 AI 반도체를 공급하며 온디바이스 AI 분야에서 입지를 넓히고 있다. 이 회사의 칩은 전력 효율성과 비용 효율성, 통합 용이성을 모두 갖춘 설계를 강점으로 내세운다.

윈드리버는 미션 크리티컬 시스템에서 가장 널리 사용되는 RTOS인 브이엑스웍스를 통해 업계를 선도하고 있다. 특히 브이엑스웍스는 상업용 RTOS 중 최초로 OCI(Open Container Initiative) 기반 컨테이너를 지원해 소프트웨어 정의 기능을 빠르게 배포할 수 있다. 헬릭스 플랫폼은 여러 시스템을 하나의 고성능 임베디드 환경으로 통합해 설계 위험을 줄이고, 시장 출시 속도를 높이는 데 기여하고 있다.

바스프, 전기차 고전압 커넥터용 고성능 PPA 소재 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-12 09:50:13+0900

글로벌 화학기업 바스프가 전기차(EV)용 고전압 커넥터 등 전기·전자 부품에 적합한 고성능 엔지니어링 플라스틱 ‘울트라미드 어드밴스드(Ultramid^® Advanced) N3U42G6’를 새롭게 출시했다.

이 제품은 비할로겐계 난연 폴리아미드(Polyamid, PA) 9T 기반 소재로, 높은 전기적 안정성과 기계적 내구성, 우수한 색상 유지력을 갖춘 것이 특징이다. 특히 고전류가 흐르는 EV 부품에 최적화돼 인버터, DC-DC 컨버터, 배터리 시스템 등 고전압 부품의 안전성과 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

울트라미드 어드밴스드 N3U42G6은 UL94 V-0(두께 0.25mm 기준) 난연 등급과 265℃의 높은 열변형 온도를 지원하며, 알리파틱 폴리아미드 대비 뛰어난 전기 절연 특성을 갖췄다. EN 50642 기준을 충족하는 비할로겐계 난연 소재를 적용해, 금속 접점에서의 전기 부식 억제에도 효과적이다. 또한 SMT(Surface Mount Technology) 공정 중에도 치수 안정성을 유지해 가공 중 형상 변형이나 기포 발생 없이 일관된 품질을 제공한다.

기계적 성능 면에서도 넓은 온도 범위에서 강도와 강성이 우수하며, 수분 흡수율이 낮아 장기간 안정적인 성능을 유지한다. 높은 연신율로 인해 조립 시 표면 백화 현상 없이 깔끔한 외관을 유지할 수 있고, 얇은 벽 두께에서도 충분한 강성을 확보해 소형화 설계에 유리하다.

실제 독일의 자동차 부품 제조업체인 코스탈(KOSTAL Kontakt Systeme)은 바스프의 이 신소재를 고전류 모듈용 커넥터 KS22 Class 4에 적용했다. 이 제품은 동급 대비 가장 작은 크기로 설계됐으며, 얇고 견고한 구조로 높은 공간 효율성과 설계 유연성을 구현했다.

바스프의 울트라미드 어드밴스드 N이 적용된 코스탈의 고전압 커넥터

색상 유지력도 주목할 만하다. 울트라미드 어드밴스드 N3U42G6는 착색되지 않은 원색 상태로 제공되며, UL 인증 마스터배치 또는 사전 착색된 컴파운드 형태로도 공급된다.

바스프는 전기차 부품의 표준 색상인 오렌지(RAL 2003) 등 사전 착색 버전을 제공하며, 고객이 직접 착색할 경우 최대 350℃의 열 안정성을 제공하는 50종 이상의 무기·유기 안료를 제공한다. 장기 내열 노화 테스트 결과, 150℃에서 1,000시간 이상 경과 후에도 색상이 유지되는 것으로 확인돼, 고전압 영역에서의 까다로운 색상 관리 요구를 충족한다.

바스프는 이 신제품이 전기·전자(E&E) 산업을 위한 자사의 난연 PPA 포트폴리오를 확장하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보고 있으며, 가전제품, 배터리 시스템, 전기 파워트레인 등 고난도 부품 개발에도 적용이 확대될 것으로 전망하고 있다.

홍파, 바이코 모듈과 48V 아키텍처로 초소형 액티브 서스펜션 혁신

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-09 15:11:54+0900

중국의 자동차 전력 관리 및 분배 전문업체인 샤먼 홍파 일렉트로어쿠스틱(Xiamen Hongfa Electroacoustic, 이하 홍파)이 바이코(Vicor)의 BCM6135 전력 모듈을 활용해 현재 업계에서 가장 작고 가장 뛰어난 성능의 액티브 서스펜션 전력 시스템을 개발했다. 이 시스템은 고급 차량에서만 제공되던 액티브 서스펜션 기능을 중급 차량에도 적용하는 것을 목표로 한다.

홍파는 시스템의 크기와 중량을 최소화하면서도 우수한 과도 응답 성능, 높은 효율, 향상된 EMI 특성, 대칭형 회생(symmetric regenerative) 기능을 모두 만족시키는 데 성공했다.

48V 존(zonal) 아키텍처를 지원하는 릴레이 솔루션을 제공하는 홍파는 바이코와 협력해 800V-48V 고정 비율 DC-DC 컨버터 모듈을 시스템에 통합했다. 이 모듈은 센서, 전자기계식 액추에이터, 지능형 소프트웨어로 구성된 시스템 내에서 차량 서스펜션을 실시간으로 조정한다. 그 결과, 업계에서 가장 빠른 전력 변환 과도 응답 속도를 자랑하며, 경쟁 제품 대비 거의 절반 크기의 초소형 액티브 서스펜션 시스템을 완성했다.

홍파는 48V 아키텍처와 고밀도 전력 모듈을 결합해 작고 가벼운 액티브 서스펜션 시스템을 개발했다.
4개의 바이코 고정 비율 BCM6135(800V-48V DC-DC BCM^® 버스 컨버터)가 고전압을 48V로 변환하고 각 바퀴에 전력을 공급한다.
BCM6135는 양방향성을 지니며 모든 DC-DC 컨버터 중에서 가장 빠른 과도 응답을 제공한다.
이러한 대칭형 스위칭 속도는 DC-DC 컨버터에 직접 연결될 때 최적의 에너지 회생을 가능하게 한다.

액티브 서스펜션 시스템은 노면 상태에 따라 차량의 핸들링, 승차감, 안전성, 도로 소음 등 다양한 요소를 제어한다. 기존에는 12V 기반 시스템의 한계로 인해 대형 모터와 부가적인 중량·공간 부담이 불가피했으나, 최근에는 고전압 배터리와 48V PDN을 결합해 효율과 응답 속도 면에서 개선이 이루어지고 있다.

바이코가 제공하는 BCM^® 버스 컨버터는 800만 암페어/초의 과도 응답 속도를 갖는 양방향 DC-DC 컨버터로, 버크(buck) 또는 부스트(boost) 기능을 제공하는 대칭형 양방향 성능을 제공한다. 또한 고급 평면 패키지를 통해 열관리 시스템 설계를 단순화하고 전체 시스템 부피와 중량을 줄이는 데 기여한다. 양방향 전력 컨버터를 통해 회생 쇼크 업소버로부터 발생한 에너지를 차량의 고전압 배터리로 회수하는 것도 가능하다.

BCM6135의 800만 암페어/초의 뛰어난 전류 순간 응답 속도는 액티브 서스펜션의 전력 프로파일과 전력 회생
요구사항에 부합한다. BCM6135는 95% 효율의 3.5kW 피크 전력 800V-48V 버스 컨버터로 대칭형 전력 스위칭 성능을
제공할 수 있다.

홍파는 바이코의 고밀도 전력 모듈을 활용해 각 액추에이터에 적합한 5kW급 소형(197 x 201 x 71mm) 전력 공급 장치를 제작했다. 이 시스템은 최대 6kW이 피크 전력을 양방향으로 빠르게 처리할 수 있다. 특히, 바이코의 BCM6135 모듈 한 쌍을 사용함으로써, 수백 개의 개별 부품으로 구성되던 컨버터 설계를 단순화했다. 이 모듈은 800V 배터리 시스템과 함께 작동하도록 최적화되었으며 420~920V 의 작동 범위를 갖는다. 또한, 액체 냉각 방식으로 최대 100A의 전류를 97.3%의 효율로 공급하며, 시스템 하우징은 1.8리터 미만, 무게는 2.6kg에 불과하다.

액체 냉각 방식을 적용한 홍파 액티브 서스펜션 시스템(전력 시스템 사양: HF3661 800V-48V DC-DC 시스템)은
시장에서 가장 소형 제품으로, 중량 2.6kg, 크기 197 x 201 x 71mm이다.

홍파의 연구개발 담당 이사 피터 리(Peter Li)는 “OEM 고객은 밀리초 단위의 응답 속도를 요구하며, 이를 충족하지 못할 경우 추가적인 배터리 지원이 필요하다”며 “바이코의 BCM6135 전력 모듈은 이러한 성능 요건을 만족할 뿐만 아니라 개발 기간을 크게 단축했으며 시스템 설계 난도를 크게 낮추었다”고 말했다.

벡터, ECU·임베디드 시스템 테스트 솔루션 ‘CANoe 19’ 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-09 11:14:39+0900

차량 네트워크 및 임베디드 시스템 개발용 소프트웨어 솔루션을 제공하는 벡터코리아(지사장 장지환)가 자사의 대표 테스트 및 시뮬레이션 솔루션인 ‘CANoe’의 최신 버전 CANoe 19를 공식 발표했다.

CANoe 19는 데이터 분산 서비스(Data Distributed Service, DDS), 전기 모터 ECU의 HIL 테스트를 위한 전기 모터 모델 옵션(Electric Motor Model Option), 의료공학 전용 에디션 'CANoe MedTech' 등을 포함해 분산 임베디드 시스템 개발자의 생산성을 극대화할 수 있는 다양한 기능이 추가됐다.

CANoe 테스트 화면

CANoe 19는 가상 실행 환경에서의 SIL(Software-in-the-Loop) 테스트뿐 아니라 실제 하드웨어 기반의 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 모두 지원한다. 이를 통해 개발자는 프로토타입 하드웨어, 실제 대상 하드웨어 및 클라우드 환경에서도 소프트웨어 컴포넌트와 서브시스템, ECU 및 전체 네트워크를 효과적으로 분석 및 테스트할 수 있다.

최신 버전의 가장 주목할 만한 업데이트 중 하나는 DDS 및 인터넷 프로토콜 기반 연결 기능이 독립된 옵션으로 제공된다는 점이다. DDS는 분산 시스템에서 데이터를 실시간으로 안정적이고 효율적으로 전달할 수 있도록 설계된 미들웨어 프로토콜로, 자율주행 차량이나 IoT 기반 플랫폼처럼 데이터 통신이 핵심인 시스템에서 유용하게 활용될 수 있다. 이 기능은 최신 분산 임베디드 아키텍처의 요구사항을 충족하며 시스템 간 연동성을 강화한다.

전기차(EV) 파워트레인 시스템을 다루는 개발자를 위한 전기 모터 모델 옵션도 새롭게 도입됐다. 이 옵션은 전기 모터 제어기(ECU)의 HIL 테스트를 위한 기능으로, 전기 모터의 동작 특성을 보다 정밀하게 시뮬레이션할 수 있어 실제 주행 환경에 가까운 테스트 환경을 제공한다.

의료공학 분야를 위한 ‘CANoe MedTech’ 에디션도 이번 릴리스를 통해 첫선을 보였다. 이 에디션은 의료기기 개발에 특화된 요구사항을 충족하기 위한 전용 구성으로, 의료 시스템의 신뢰성과 데이터 정확성을 보장하도록 최적화돼 있다.

사용자 개발 환경(UI) 측면에서도 다양한 개선이 이루어졌다. 대시보드 기반 데스크톱 구성 기능이 추가되어 사용자는 프로젝트 작업 화면을 보다 직관적으로 구성할 수 있게 되었으며, 시스템 변수 필터 기능도 추가되어 다양한 필터 설정을 쉽게 적용하고 설정값을 가져오거나(import) 내보낼(export) 수 있다. 또한 버스 통계, 신호 생성기, 리플레이 블록 등의 UI가 전면 개편돼 사용 편의성이 높아졌고, CAPL(CAN Access Programming Language) 프로그램을 리플레이 블록에 삽입해 출력 이벤트를 조작할 수 있는 기능도 새롭게 지원된다.

최신 마이크로소프트 개발 환경인 .NET 8을 활용해 테스트 시나리오, 애플리케이션 모델, 시뮬레이션 노드를 개발할 수 있게 된 점도 주목할 만하다. 이 외에도 차량 진단(OBD) 기능에는 OBDonUDS(On Unified Diagnostic Services) 지원이 추가되어 테스트 정확도와 유연성이 향상됐으며, MATLAB 모델과 FMU(Functional Mockup Units)의 병렬 실행도 가능해져 복잡한 시스템 통합 시뮬레이션이 가능해졌다.

CANoe 19는 AUTOSAR 기반 프로젝트를 위한 고급 뷰어 기능도 강화됐다. 이를 통해 사용자는 CAN, LIN, FlexRay 등 각종 전송 프로토콜 및 네트워크 관리와 관련된 아티팩트(artifact)를 시각적으로 확인할 수 있으며, 새롭게 추가된 토폴로지 및 필터 뷰를 통해 시스템 컴포넌트 간의 구조와 관계를 한눈에 파악할 수 있다.

CANoe는 지난 30년간 자동차 산업뿐만 아니라 항공, 의료, 산업용 제어 시스템 등 다양한 분야에서 분산 임베디드 시스템 개발을 위한 통합 테스트 도구로 활용되어 왔다. 그래픽 기반과 텍스트 기반의 평가 방식을 모두 지원하며, 특정 하드웨어나 소프트웨어에 종속되지 않는 독립적인 아키텍처를 기반으로 지속적 통합(CI) 및 지속적 테스트(CT) 환경에서도 안정적으로 사용할 수 있다.

CANoe 전체 구성

시스템 내 정보 교환 및 통신 흐름 분석, 기능 동작 및 통신 프로세스의 모델링과 실행 시뮬레이션, 테스트 대상 시스템(SUT)에 의도된 반응 유도, 소프트웨어 컴포넌트 단위부터 전체 네트워크 시스템에 이르기까지 폭넓은 테스트 범위를 제공하는 CANoe는, 이번 버전 19에서 다양한 산업군 개발자들의 복잡한 요구를 더욱 정교하게 충족시킬 수 있게 되었다.

퀄컴, V2X 기술 통합 가속 ··· 오토톡스 인수 완료

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-08 15:14:06+0900

퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies)가 지난 5일(미국 현지시간) 오토톡스 인수 완료를 공식 발표했다. 2023년 5월 처음 제안된 이 인수 건은 유럽연합(EU), 영국 경쟁시장청(CMA), 미국 연방거래위원회(FTC) 등의 반독점 조사에 따라 철회됐으나, 약 1년 만에 조건을 조정하며 다시 성사됐다. 구체적인 인수 조건이나 최종 금액은 공개되지 않았으나, 2024년 3월 철회 당시 알려진 계약 규모는 약 3억 5,000만 달러이다.

이번 인수는 V2X(Vehicle-to-Everything) 기술의 상용화 및 글로벌 확산을 가속화할 것이란 기대와 동시에, 시장 경쟁 축소에 대한 우려도 동시에 불러일으키고 있다.

2023년 5월 처음 발표된 오토톡스 인수 합병은 V2X 칩셋 시장 내 경쟁 축소 가능성으로 인해 강도 높은 규제 심사를 받아야 했다. 합병 지지자들은 퀄컴의 인수를 통해 기술 통합과 대규모 상용화가 더 빨라질 것이라며 긍정적인 평가를 내놨다. 폭스바겐의 소프트웨어 자회사인 카리아드(CARIAD), 르노, 제너럴 모터스(GM), 콘티넨탈, 하만, 퀘텔(Quectel) 등 주요 기업들이 인수를 지지한 배경이다. 반면, 비판론자들은 독립적인 V2X 칩셋 공급사인 오토톡스가 퀄컴에 흡수됨으로써 시장의 다양성이 훼손되고 자동차 제조업체들의 선택지가 줄어들 수 있다는 점을 지적했다.

오토톡스 인수를 둘러싼 환경은 지난 1년 사이 크게 달라졌다. 오토톡스의 소프트웨어 파트너였던 호주의 코다 와이어리스(Cohda Wireless)는 2024년 미국의 댄로(Danlaw)에 인수됐으며, 현재 V2X 시장의 주요 경쟁자로는 NXP, 화웨이, 인피니언 등이 남아 있다. 특히, 코다의 V2X 소프트웨어 스택은 오토톡스의 최신 칩셋인 TEKTON3에서 실행되며, 이들과의 협업 관계 역시 퀄컴 인수 이후 향후 변화가 불가피할 전망이다.

기술적으로도 빠른 변화가 진행 중이다. LTE-V2X는 5G 기반의 C-V2X로 진화하고 있으며, 기존 WiFi 기반의 DSRC(Dedicated Short-Range Communications) 기술은 점차 입지가 축소되고 있다. 위성 통신도 보완 수단으로 주목받으며, 더 많은 하드웨어 공급업체가 시장에 진입할 수 있게 되었다.

퀄컴은 오토톡스 인수를 통해 자사 스냅드래곤 디지털 섀시(Snapdragon^® Digital Chassis™) 플랫폼을 한층 더 강화하고, V2X 기술을 커넥티드카 및 자율주행차 시장에 본격 확산시키겠다는 입장이다.

퀄컴 테크놀로지스의 나쿨 두갈(Nakul Duggal) 자동차 및 산업·임베디드 IoT 부문 총괄 매니저는 “우리는 도로 안전을 향상시킬 수 있는 V2X 기술의 잠재력을 인식하고 2017년부터 지속적으로 투자해 왔다”며 “이번 인수는 글로벌 보급을 촉진하고 V2X 솔루션을 한층 진화시키기 위한 전략적 결정”이라고 밝혔다.

한편, 퀄컴이 비록 오토톡스의 기존 고객과 프로그램을 계속 지원할 것이며, 개방형 표준에 대한 약속을 지키겠다고 하지만, V2X 생태계 전반의 다양성과 기술 혁신이 위축될 우려도 있다. 예를 들어, 인피니언 테크놀로지스와 오토톡스 간의 협력 관계는 이번 인수로 인해 불확실해질 가능성이 높다. 이는 인피니언이 자동차 및 IoT 분야에서 퀄컴과 여러 방면에서 경쟁하고 있기 때문이다.

AI가 정의하는 미래차 청사진, Arm Zena CSS로 현실화

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-08 11:45:52+0900

자동차 산업은 거대한 변곡점을 지나고 있다. 그리고 그 중심에는 인공지능(AI)가 있다. Arm 코리아 황선욱 사장은 ‘AI 정의 차량(AI-Defined Vehicle)’이라는 새로운 패러다임을 선언하며, Zena CSS 플랫폼을 제시했다. Arm 코리아 김태용 FAE 디렉터는 기술적으로 이를 어떻게 실현할 수 있을지 구체적으로 소개했다.

AI 정의 차량, 미래차 패러다임을 다시 쓴다

5일, Arm 코리아 황선욱 사장(좌)은 기자간담회에서 Zena CSS를 통해 'AI 정의 차량' 시대를 열겠다고 선언했다.
김태용 디렉터(우)

작년에 Arm은 자동차 분야에서 표준 기반 가상 프로토타이핑 지원과 새로운 AE(Automotive Enhanced) 코어 포트폴리오를 발표했다. 이제 Arm은 자동차 애플리케이션을 위한 Zena CSS을 통해 그들의 자동차 전략을 완성했다.

황선욱 사장은 먼저 Arm의 정체성 변화부터 언급했다. 과거 ‘IP(Intellectual Property) 회사’였던 Arm이 이제는 ‘플랫폼 회사’로 전환하고 있다는 것이다. 그 연장선상에서, 그는 이번에 발표한 Zena CSS(Compute Subsystem)를 “AI 정의 차량 시대를 여는 열쇠”라고 소개했다.
“소프트웨어 정의 차량(SDV) 개념은 이미 많이 회자되고 있습니다. 하지만 Arm은 SDV를 뛰어넘는 ‘AI 정의 차량’이라는 새로운 패러다임을 제시하고자 합니다. 차량의 두뇌와 같은 컴퓨팅 플랫폼에 AI가 깊이 통합되는 방향으로, 자동차는 더 빠르게, 더 안전하게, 더 똑똑하게 진화할 것입니다.”

Arm은 그간 인프라, 클라이언트 영역에서 CSS를 선보였고, 이제 자동차 산업을 위한 Zena CSS를 내놨다. 이는 사전 통합되고 검증된 차량용 컴퓨팅 플랫폼으로, 개발 일정을 최대 12개월 단축하고 엔지니어링 리소스를 최대 20%까지 절감할 수 있다.
황 사장은 특히 Zena CSS가 자동차 산업 전반의 AI 전환을 이끄는 촉매 역할을 할 것이라고 강조했다. 현재 완성차 제조업체의 94%가 Arm 기술을 채택하고 있으며, 최근 급성장 중인 전기차 스타트업 역시 Arm을 선택하고 있다는 점도 눈여겨볼 대목이다.

“Zena CSS는 단순한 기술이 아닌, 산업 표준 플랫폼입니다”

기술적 세부사항에 대해서는 Arm 코리아 김태용 FAE 디렉터가 설명을 이어갔다. 김 디렉터는 Zena CSS를 “차세대 차량용 AI 컴퓨팅을 위한 통합 플랫폼”이라 정의하며, 단순한 IP 집합이 아니라 확장성과 차별화를 동시에 제공하는 기반 기술이라고 강조했다.

“1세대 Zena CSS는 이미 검증된 IP들을 통합한 컴퓨팅 서브시스템으로, ADAS L2+와 IVI(In-Vehicle Infotainment)에 최적화돼 있습니다. 16개의 Armv9 기반 Arm Cortex-A720AE 코어, 실시간 처리 및 기능 안전성을 위한 Cortex-R82AE 기반 세이프티 아일랜드(Safety Island), Arm TrustZone 기술 기반 보안 인클레이브(Security Enclave), CPU 일관성 및 칩 간 연결을 위한 CMN S3AE를 포함한 시스템 인터커넥트를 갖추고 있고, AI 가속기와 GPU도 선택적으로 통합할 수 있게 설계됐습니다.”

주목할 만한 점은 Mali GPU와 AI 가속기를 선택적으로 탑재한다는 것인데, 이는 Arm이 칩 제조업체들이 RTL 또는 칩렛 형태로 칩 내부에 추가 IP를 통합할 것으로 예상하고 있음을 시사한다. 김태용 디렉터에 따르면, 이미 주요 글로벌 완성차 업체들과 실리콘 파트너들이 Zena CSS를 채택하기 위한 구체적인 논의를 진행 중이다.

가상 개발환경(Virtual Prototyping)도 Zena CSS의 핵심 장점 중 하나다. 실리콘이 아직 출시되지 않은 시점에서도 소프트웨어 개발이 가능하며, 이는 전체 개발 일정을 최대 2년 앞당길 수 있다.

산업 전반의 협력 생태계 ‘SOAFEE’

Zena CSS의 가장 중요한 강점 중 하나는 단지 기술 그 자체가 아니라 ‘산업 표준화와 개방형 생태계’에 기반하고 있다는 점이다. Arm은 SOAFEE(Scalable Open Architecture for Embedded Edge) 프로젝트를 통해 150개 이상의 글로벌 파트너들과 함께 미래차용 소프트웨어 정의 인프라를 구축 중이다.

“SOAFEE는 OTA 업데이트, AI 기반 내비게이션, 인포테인먼트, 안전 필수 기능까지 모두 포함하는 자동차용 소프트웨어 아키텍처입니다. Zena CSS는 이 표준을 실제 제품화하는 첫 번째 구현 플랫폼이라 할 수 있습니다.” (김태용 디렉터)

AWS, 케이던스, 지멘스, 시놉시스 등 업계 주요 기업들이 참여하고 있는 이 협력 모델은 Arm이 단지 하드웨어 기술만이 아닌 “자동차 산업 전체의 AI 전환을 위한 플랫폼 전략”을 가지고 있다는 점을 보여준다.

AI 정의 차량 시대의 도래, Zena CSS가 실현한다

자동차 산업의 미래는 명확해지고 있다. 더 이상 단순한 운송 수단이 아닌, AI가 인지하고 판단하고 제어하는 지능형 이동체로 진화하고 있다. 황선욱 사장은 이러한 전환에 있어서 Zena CSS가 핵심 역할을 할 것이라 강조했다.
“AI가 중심이 되는 자동차 생태계를 실현하려면 OEM, 티어1, 반도체, 소프트웨어 파트너들이 함께 협력해야 합니다. Zena CSS는 이 협업을 가능케 하는 기반 플랫폼입니다.”

Zena CSS는 재사용 가능한 컴퓨팅 기반으로서 ADAS L2+, IVI, 자율주행에 이르기까지 다양한 차량 애플리케이션에 폭넓게 적용하고 확장할 수 있다.

실제로 Zena CSS는 실리콘 개발사에게는 표준화된 개발 환경, 완성차 업체에게는 차량 모델 간 하드웨어 확장성, 소프트웨어 파트너에게는 빠른 개발과 오픈 API 기반 통합성, 최종 운전자에게는 안전하고 개인화된 운전 경험이라는 가치를 전달한다.

Arm은 단지 기술을 소개하는 데 그치지 않는다. 그들은 미래 자동차를 정의하는 새로운 비전을 제시하고 있으며, 이를 구현할 수 있는 실질적인 플랫폼을 제공하고 있다. AI 정의 차량 시대, 그 시작점에 Zena CSS가 있다.

한편, Arm은 다양한 하드웨어 플랫폼에서 작동하는 자동차 애플리케이션용 운영체제와 소프트웨어 스택에 초점을 맞춰 올해 말까지 예정된 SystemReady 확장 작업을 진행 중이다.

스트라드비젼-Arm, 차세대 AI 기반 차량 구현 협업

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-05 18:35:47+0900

AI 기반 영상 인식 소프트웨어 ‘SVNet’ 개발한 스타트업 스트라드비젼(대표 김준환)이 Arm과 손잡고 차세대 AI 기반 차량 개발을 위한 컴퓨팅 기술 혁신에 나선다. 스트라드비젼은 Arm이 새롭게 발표한 ‘Arm® Zena™ 컴퓨팅 서브시스템(Compute Subsystems, 이하 Zena CSS)’을 공식 지원하며, AI 기반 차량 구현을 위한 협업을 시작한다고 밝혔다.

Zena CSS는 중앙 컴퓨팅, 콕핏, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 등 차량 내 다양한 워크로드를 효율적으로 처리하도록 설계된 Arm 최초의 자동차 전용 CSS 플랫폼이다. 이 플랫폼은 고성능, 확장성, 안전성 요구를 충족하면서도 사전 통합 및 검증을 거쳐 완성차 업체(OEM)와 1차 부품 협력사(Tier 1)의 제품 출시 기간을 단축하고, 효율적인 소프트웨어 개발 환경을 제공한다.

스트라드비젼은 자사의 SVNet을 Zena CSS를 비롯한 다양한 Arm 기반 플랫폼에 최적화해 제공할 예정이다. 이를 통해 OEM과 1차 부품 협력사는 보급형 ADAS부터 고급 자율주행 기능까지 유연하게 확장 가능하며, 단일 소프트웨어 스택 기반의 표준화를 실현할 수 있다.

스트라드비젼의 필립 비달(Philip Vidal) CBO는 “스트라드비젼은 지능형 고효율 인식 시스템을 통해 차세대 차량의 미래를 열고자 한다”며 “Arm과의 협력을 통해 고객들이 투자 효율성을 극대화하면서 다양한 자율주행 기능을 손쉽게 구현할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

이번 협력은 스트라드비젼의 기술 철학과, SOAFEE와 같은 개방형 표준 플랫폼을 기반으로 에코시스템을 확장하려는 Arm의 전략이 맞닿은 결과다. 양사는 지속적인 소프트웨어 개발 지원, 통합 복잡성 최소화, 업계 전반의 협업 강화를 공동 목표로 설정하고 있다.

특히 스트라드비젼은 Zena CSS 기반 가상 플랫폼을 활용해 Arm 차량용 SoC(System on Chip)에 최적화된 소프트웨어 개발 환경을 조성하고 있다. 이를 통해 OEM은 개발 초기 단계부터 SVNet을 테스트할 수 있으며, 제품 출시 기간 단축, 지속적인 통합 및 배포(CI/CD), 빠른 시장 대응이 가능하다.

수라즈 가젠드라(Suraj Gajendra) Arm 오토모티브 사업부 프로덕트 및 소프트웨어 솔루션 부사장은 “오늘날 운전자들은 AI 기반의 고도화된 자율주행 기능과 맞춤형 인포테인먼트 경험을 기대하고 있다”며 “스트라드비젼과 같은 에코시스템 파트너와의 협력을 통해 Arm Zena CSS는 더욱 안전하고 스마트하며 효율적인 차세대 차량 시스템의 기반을 제공할 것”이라고 밝혔다.

볼보자동차, 세계 최초 ‘멀티 어댑티브 안전벨트’ 공개

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-05 17:18:20+0900

볼보자동차가 새로운 형태의 안전벨트를 공개했다. 이번에 선보인 ‘멀티 어댑티브 안전벨트(multi-adaptive safety belt)’는 실제 교통 상황에서 모든 사람의 안전을 보다 효과적으로 보호하기 위한 세계 최초의 기술로, 2026년 출시 예정인 순수전기차 볼보 EX60에 최초로 적용될 예정이다.

곧 출시될 볼보 EX60에 멀티 어댑티브 안전벨트가 탑재된다.

이 안전벨트는 차량의 첨단 센서로부터 실시간 데이터를 받아, 교통 상황과 착용자의 신체 조건에 맞춰 보호 수준을 조절할 수 있도록 설계됐다. 예를 들어, 심각한 충돌 사고 시 덩치가 큰 탑승자는 머리 부상 위험을 줄이기 위해 더 높은 벨트 하중 제한 설정이 적용되고, 경미한 충돌 사고 시 체격이 작은 승객에게는 더 낮은 벨트 하중 제한 설정을 적용해 갈비뼈 골절 위험을 줄이도록 설계됐다.

멀티 어댑티브 안전벨트

이 기술은 사고 발생 시 탑승자에게 가해지는 힘을 조절하는 소위 ‘하중 제한 프로파일’을 기존보다 대폭 확장한 것이 핵심이다. 기존의 세 가지 프로파일에서 열한 가지로 확장됐으며, 세부 설정도 훨씬 더 다양해져, 각 사고 상황과 개인 특성에 최적화된 반응이 가능하다. 또한, 무선(OTA) 소프트웨어 업데이트를 통해 시간이 지남에 따라 시스템 성능이 지속적으로 향상될 수 있도록 설계됐다.

볼보자동차 안전센터 책임자인 오사 하글룬드(Åsa Haglund)는 “세계 최초의 멀티 어댑티브 안전벨트는 자동차 안전 기술의 또 하나의 이정표로, 수백만 명의 생명을 구하기 위한 실시간 데이터 활용의 좋은 사례”라며 “1959년에 볼보가 최초로 도입한 3점식 안전벨트의 중요한 업그레이드”라고 밝혔다.

볼보자동차는 지난 수십 년간 실제 교통사고에 기반한 80,000명 이상의 탑승자 데이터를 수집해 왔으며, 이를 바탕으로 공식 시험 기준을 초과하는 독자적인 안전 기준을 구축해왔다.
이전의 안전벨트는 사고 발생 시 인체에 가해지는 힘을 일정 범위 내에서 조절하는 데 그쳤으나, 이번에 개발된 시스템은 사고 방향, 속도, 탑승자 자세 등 다양한 요소를 사고 발생 순간 분석해, 가장 적합한 하중 제한 설정을 즉시 적용한다.

새로운 안전벨트는 에어백, 탑승자 감지, 운전자 보조 시스템 등 볼보의 통합 안전 생태계의 일부로 작동하며, 시스템 간 협력을 통해 효과적인 보호와 부상 최소화를 실현한다.

이 기술은 설립 25주년을 맞은 볼보자동차 안전센터 충돌 실험실에서 개발 및 검증되었으며, 이 실험실은 거의 모든 교통사고 상황을 재현하고 규제 기준을 초과하는 테스트를 수행할 수 있는 시설이다.

인트레피드컨트롤씨스템즈, 10BASE-T1S 미디어 컨버터 ‘RAD-Moon T1S’ 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-04 12:00:00+0900

차량 네트워크 솔루션 전문기업 인트레피드 컨트롤 씨스템즈 코리아(이하 인트레피드코리아)는 차세대 차량용 이더넷 프로토콜인 10BASE-T1S 도입을 지원하는 인터페이스 및 미디어 컨버터 'RAD-MOON T1S'를 출시했다고 4일 밝혔다.

인트레피드코리아의 10BASE-T1S용 인터페이스 및 미디어 컨버터 신제품 RAD-MOON T1S

10BASE-T1S는 단일 트위스트 페어(single twisted pair) 기반의 멀티드롭 네트워크 토폴로지를 지원하는 이더넷 표준으로, 기존 CAN (FD)의 속도 제약, 복잡한 배선 구조, 비용 문제, 게이트웨이 설계의 복잡성 등 기존 차량 네트워크의 한계를 보완한다.

신제품 RAD-MOON T1S는 10BASE-T1S 1채널과 100/1000BASE-T 1채널(RJ-45)을 지원하며, 아나로그디바이스(ADI)의 AD330X PHY를 탑재했다. 오픈 얼라이언스 TC14/TC10 Sleep and Wakeup 기능을 지원하며, T1S 통신 상태를 LED를 통해 직관적으로 확인할 수 있다. 또한, USB-C 포트를 통해 PC와 연결해 사무실, 연구실은 물론 차량 내 테스트 환경에서도 유연하게 사용할 수 있다.

RAD-MOON T1S는 인트레피드코리아의 통합 소프트웨어인 ‘Vehicle Spy3’와 연계해 다양한 기능을 수행할 수 있다. 10BASE-T1S 메시지의 실시간 모니터링, 송수신 기능 외에도 장비에 스크립트를 심어 PC 없이도 자동화 및 시뮬레이션을 구현할 수 있어 테스트 환경을 구축하는 데 용이하다.

또한, PLCA (Physical Layer Collision Avoidance) 기반의 스페셜 심볼(BEACON, SSD, COMMIT, ESD 등)을 자동으로 디코딩해 분석하는 기능을 제공해, 통신 에러 발생 시 해당 구간의 사이클 단위를 명확히 파악하고 디버깅할 수 있는 환경을 제공한다. 이 외에도 단순 메시지 모니터링 기능이 필요한 경우, WireShark와 같은 소프트웨어를 연동해 활용할 수 있다.

인트레피드코리아의 차량용 통신 분석 소프트웨어 Vehicle Spy 3를 RAD-MOON T1S를 연동해, ECU로부터 수신되는
10BASE-T1S 네트워크 상의 Special Symbol 데이터를 모니터링하는 장면

인트레피드코리아 김진수 지사장은 “10BASE-T1S는 자동차 네트워크의 새로운 표준으로 주목받고 있으며, RAD-MOON T1S는 이를 테스트하고 검증할 수 있도록 설계된 실용적인 인터페이스 및 미디어 컨버터 장비이다”라며 “인트레피드코리아는 10BASE-T1S 네트워크 솔루션을 도입하려는 고객들이 안정적인 테스트 환경을 구축할 수 있도록 적극적으로 지원할 방침이다”라고 말했다.

인트레피드코리아는 RAD-MOON T1S 장비 도입을 검토하고 있는 고객을 대상으로 방문 데모 시연 및 무상 장비 대여를 지원하고 있다. 관련 문의는 인트레피드코리아 한국 공식 홈페이지에서 신청할 수 있다.

지멘스-IBM, Xcelerator 포토폴리오에 SysML v2 기반 MBSE 도입 협력

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-03 09:55:03+0900

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)는 IBM과 협력해 SysML^® v2 개방형 표준 기반의 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)을 지원하는 ‘Systems Modeler for SysML v2’ 소프트웨어를 출시했다고 3일 밝혔다.

빠르게 변화하는 오늘날의 엔지니어링 환경에서는 복잡성이 새로운 표준이 됐다. 기능성과 품질 보장부터 확장성, 안정성, 보안 문제 해결에 이르기까지 현재 시스템 엔지니어는 이전과는 전혀 다른 도전에 직면해 있다. 제품이 더욱 스마트해지고 상호 연결성이 높아짐에 따라 위험 부담이 커지고 있으며, 이로 인한 비용 손실을 방지하기 위해서는 조기에 문제를 해결해야 한다.

Systems Modeler for SysML v2는 IBM의 Rhapsody^® Systems Engineering 기술을 기반으로 하며, 지멘스의 통합 디지털 비즈니스 플랫폼인 ‘지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’ 포트폴리오에 포함된다. 이 소프트웨어는 웹 기반의 직관적인 사용자 경험을 제공하며, 스마트하고 혁신적인 제품 개발을 위한 차세대 MBSE를 실현한다.

Systems Modeler for SysML v2는 엔지니어가 스마트하고 복잡하며 혁신적인 제품을 개발하는 데 도움이 되는 직관적인 웹 기반 도구를 제공한다.

새로운 소프트웨어는 SysML v2 개방형 표준을 완벽하게 지원하며, 양사가 수십 년간 쌓아온 시스템 엔지니어링 전문 지식을 활용한다. SysML v2는 복잡한 시스템 및 시스템 오브 시스템(Systems-of-Systems, SoS)의 명세, 분석, 설계, 검증 및 확인을 위한 최신 모델링 언어다.

Systems Modeler for SysML v2는 복잡한 제품 개발에 참여하는 엔지니어링 팀 간의 협업을 강화하도록 설계됐다. SysML v2 모델을 사용해 전기 및 기계 엔지니어링을 포함한 여러 도메인 간에 데이터를 교환하고, 다양한 소프트웨어 애플리케이션 간 연결을 지원함으로써 통합된 시스템 개발을 가능하게 한다.

Systems Modeler for SysML v2는 복잡한 제품 개발에 참여하는 엔지니어링 팀 간의 협업을 개선하도록 설계됐다.

또한, 이 솔루션은 지멘스의 제품 수명주기 관리(PLM) 소프트웨어인 Teamcenter와의 통합을 제공한다. 이를 통해 시스템 중심의 디지털 스레드를 개방형 표준 기반으로 연결하고, 도메인 간 데이터 및 프로세스를 통합함으로써 시스템 설계를 각 분야의 전문 개발팀에 원활하게 전달할 수 있다. 전체 프로젝트에 걸쳐 변경 사항을 추적하고 조정할 수 있는 통합 변경 관리 기능도 갖췄다.

Systems Modeler for SysML v2는 개방형 표준 기반의 시스템 중심 디지털 스레드를 연결하기 위해 지멘스 Teamcenter와의 통합 기능을 제공하며, 이를 통해 기계, 전자, 전기, 소프트웨어 전반에 걸친 데이터와 프로세스를 통합할 수 있다.

마우저, 르네사스 블루투스 5.3 SoC 공급

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-06-02 12:06:07+0900

글로벌 공인 유통기업 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)는 르네사스 일렉트로닉스(Renesas Electronics)의 블루투스 5.3 시스템온칩(SoC) ‘DA14533’을 공급한다고 2일 밝혔다.

이 제품은 첨단 전력 관리 기능을 기반으로 소형 배터리로 구동되는 시스템의 전력 소모를 줄이고 작동 수명을 연장하는 데 기여한다.

자동차 품질 인증(AEC-Q100 Grade 2)을 획득한 DA14533 SoC는 타이어 공기압 모니터링 시스템(TPMS), 키리스 엔트리(keyless entry), 온보드 진단(OBD), 산업 자동화, 텔레매틱스 등 다양한 애플리케이션에 적합하다.

DA14533 SoC는 2.4GHz 송수신기, Arm^® Cortex^®-M0+ 마이크로컨트롤러(MCU), 64kB RAM, 160kB ROM, 12kB OTP(one-time programmable) 메모리, 다양한 주변장치와 최신 보안 기능을 하나의 칩에 통합했다. 낮은 대기전류(low I_Q)의 통합 벅 컨버터는 시스템 요구사항에 맞춰 출력 전압을 정밀하게 조정할 수 있으며, 슬립 벅 모드에서도 활성 상태를 유지해 전력 효율을 극대화한다.

또한, DA14533 SoC는 단 6개의 외부 부품만으로 설계가 가능하며, 하나의 외부 오실레이터(XTAL)로 활성 및 슬립 모드를 구현할 수 있어 개발 간소화와 eBOM(엔지니어링 부품원가) 절감에도 효과적이다. 특히 3.5 × 3.5mm 크기의 22핀 WFFCQFN 패키지로 제공돼 업계 최소형 블루투스 SoC 중 하나로 꼽히며, 공간 제약이 있는 자동차 시스템에 적합하다.

보안 측면에서도 DA14533은 AES 암복호화 기능, TRNG(true random number generation), 디버깅 기능 등을 갖추고 있으며, 소형 코인셀 배터리로도 안정적인 구동이 가능하다.

르네사스는 개발자들을 위한 DA14533 전용 개발 키트도 함께 제공한다. ‘DA14533-00RNDEVKT-P’ 프로 개발 키트에는 전원 공급 및 PC 인터페이스를 지원하는 USB 포트 탑재 마더보드와, DA14533 SoC 및 내장 안테나가 장착된 도터보드가 포함된다. 기존에 마더보드를 보유한 사용자는 ‘DA14533-00RNDB-P’ 도터보드를 별도로 구매할 수 있다.

벡터, 메가와트 EV 충전용 통신 컨트롤러 ‘vSECC.MCS’ 양산 개시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-30 16:45:28+0900

글로벌 차량 네트워크 및 임베디드 소프트웨어 기업 벡터코리아(지사장 장지환)가 메가와트(MW) 충전 시스템(Megawatt Charging System, MCS)을 위한 통신 컨트롤러 ‘vSECC.MCS’의 양산을 시작했다고 30일 밝혔다. 이 제품은 메가와트급 고속 충전 인프라를 개발 중인 제조사에 공급될 예정이다.

vSECC.MCS는 최대 3.75MW의 충전 전력을 지원하며, 일반적인 대형 트럭 배터리를 약 45분 이내에 80%까지 충전할 수 있다.

벡터의 메가와트 충전용 통신 컨트롤러(vSECC.MCS)

vSECC.MCS는 1년간의 현장 테스트를 거쳐 시장에 출시됐다. 테스트에는 다양한 시스템 환경에서의 실사용 조건을 반영하기 위해 파일럿 고객들이 참여했으며, 고객 피드백을 기반으로 제품의 정교화를 진행했다. 또한, 전자기 적합성(EMC) 테스트를 통과해 양산 준비를 마쳤으며, 첫 출하는 2025년 중 이뤄질 예정이다.

vSECC.MCS는 ISO 15118-20 기반의 이더넷 통신을 지원하고, 커넥터 시스템은 IEC TS 63379 기술 사양을 따른다. 결합 충전 시스템(Combined Charging System, CCS)과의 하위 호환성도 갖추고 있어 기존 전기차와도 호환되며, 하나의 충전기를 통해 두 대의 차량을 동시에 충전할 수 있는 기능도 제공한다.

하드웨어 플랫폼과 펌웨어는 벡터의 기존 CCS용 컨트롤러 ‘vSECC’와 동일한 기반을 사용한다. 이에 따라 기존 설계를 손쉽게 확장하거나 새로운 MCS 시스템을 빠르게 개발할 수 있다.

벡터의 통신 컨트롤러 제품 매니저 오마르 아부 모하렙(Omar Abu Mohareb) 박사는 “vSECC.MCS는 실제 환경에서 검증된 제품”이라며 “견고한 통신과 원활한 시스템 통합, 빠른 시장 출시를 고려해 개발했으며, 특히 파일럿 고객들과의 긴밀한 협력이 제품 완성도에 크게 기여했다”고 밝혔다.

vSECC.MCS는 벡터의 전기차 충전 인프라 제품군에 포함되며, 이 제품군에는 충전소 및 월박스용 통신 컨트롤러, 충전 및 부하 관리 시스템 ‘vCharM’, 통신 프로토콜용 소프트웨어 라이브러리 ‘vSECClib’ 등이 있다. 벡터는 이를 통해 지능적이고 전력망 친화적인 충전 전략 구현을 지원한다.

페스카로, 국내 자동차 사이버보안 법규 해설 주도 ··· 업계 혼란 해소 앞장

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-30 11:01:38+0900

국내 자동차 사이버보안 법규 시행이 임박한 가운데, 페스카로(FESCARO)는 주요 학회의 학술대회에서 산업계와 대응 전략을 적극적으로 공유하고 있다고 밝혔다.

2025년 8월 시행 예정인 개정 자동차관리법은 자동차 제작사에 사이버보안 관리체계(CSMS) 구축을 의무화하고 있다. 이에 따라 산업계에서는 법규 해석과 적용을 위한 실질적인 정보에 대한 수요가 높아지고 있으며, 학계 역시 관련 논의에 나서고 있다.

지난 5월 22일 제주에서 열린 ‘2025 한국자동차공학회(KSAE) 춘계학술대회’에서는 김성범 페스카로 기술고문이 ‘2025년 자동차관리법 사이버보안 시행령 및 규칙에 대한 자동차사와 협력사의 대응’을 주제로 발표했다. 이 발표에는 법규 개정의 배경과 추진 경위, 해석 방법, 기업의 대응 방안 등이 포함됐다.

한국자동차공학회에서 김성범 페스카로 기술고문이 발표하고 있다. [사진 = 페스카로]

김성범 고문은 국토교통부 산하 자동차안전연구원(KATRI)에서 30년간 재직하며 관련 법규 제정에 참여한 바 있으며, 현재는 한국자동차모빌리티안전학회(KASA) 산하 자동차 사이버보안부문회의 초대 회장을 맡고 있다.

앞서 5월 16일에는 구성서 페스카로 최고영업책임자(CSO·상무)가 ‘2025 한국자동차모빌리티안전학회(KASA) 춘계국제학술대회’에서 ‘자동차 사이버보안 엔지니어링 관점의 보안 대책 방법론’을 주제로 발표했다.

구성서 상무는 제어기 제작사인 휴맥스(HUMAX)에서 20년 이상 임베디드 소프트웨어를 개발했으며, 국내외 완성차 제작사 및 제어기 개발사의 사이버보안 대응을 지원한 경험을 갖고 있다. 그는 자동차안전연구원, 한국자동차산업협동조합(KAICA), 한국인터넷진흥원(KISA) 등 유관 기관에서도 사이버보안 관련 강연 활동을 이어가고 있다.

김성범 고문은 “국내에 자동차 사이버보안 법규가 처음 시행되는 만큼 해석의 혼란이 존재한다”며 “이번 발표가 제도 변화에 선제적으로 대응하는 데 실질적인 준비를 할 수 있는 계기가 되었기를 바란다”고 밝혔다.

한편, 페스카로는 자동차 사이버보안 법규 평가 시스템을 정부 산하 연구기관에 구축한 바 있으며, 유럽 사이버보안 법규 대응 사례도 보유하고 있다. 이를 바탕으로 국내 완성차 및 수입차 제작사에 법규 해석과 맞춤형 컨설팅을 제공하고 있다.

아우디-퀄컴-인드라, C-V2X 기반 통행료 결제 기술 시연

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-30 09:36:29+0900

인드라(Indra), 아우디 오브 아메리카(Audi of America), 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies)가 C-V2X (Cellular Vehicle-to-Everything) 기술을 활용한 차세대 통행료 결제 시스템의 상용화를 위해 공동 프로젝트를 시작한다.

이 초기 배포 작업은 차량이 양방향 C-V2X 연결을 통해 통행료 지불을 자동화하고, 전국적인 결제 표준화를 이끌며, 운전자 편의성을 높일 수 있음을 보여주는 데 초점을 맞췄다.

이 결제 방식은 SAE J3217 C-V2X 표준을 기반으로 하며, 향후 주차와 같은 다른 서비스까지 안전하고 표준화된 정확한 결제 확장을 위한 전초 단계로 역할을 할 수 있다.

현재 미국 운전자들은 통행료를 지불하기 위해 복잡한 모바일 앱, 전용 트랜스폰더, 또는 번호판 기반 시스템 등을 사용하고 있다. 반면, C-V2X 기반 결제 시스템은 차량 내 화면에 정확한 통행료 정보를 표시하고, 지역마다 다른 트랜스폰더 간 호환성 문제를 해소하며, 통행료 부스에서 발생하는 혼잡을 줄이고, 장착 차량 운전자에게 특별 혜택 제공도 가능하게 한다.

이번 기술 도입은 운전자뿐 아니라 통행료 운영기관에도 이익을 제공한다. 현재 대부분 운영기관은 전통적인 전자 트랜스폰더와 영상 기반 시스템에 의존하고 있으며, 이 과정에서 차량 식별, 분류, 거래 처리 등 복잡한 절차와 인프라 운영 부담을 감수해야 한다. 하지만 C-V2X 기반 결제 시스템은 이러한 예외 처리 비용을 줄이고, 차선 단위까지 차량 위치를 정확히 파악해 결제 정확도를 높일 수 있다.

이번 시연은 지난 5월 12일 플로리다 주 선트랙스(SunTrax) 테스트 시설에서 열린 옴니에어 상호운용성 테스트(OmniAir Interoperability Testing) 행사에서 진행됐다. 시연에서 파트너사들은 통행료 구간에 진입하는 차량에 실시간 요금 정보를 차량 내 알림으로 제공하고, 운전자가 이를 확인 후 손쉽게 결제하는 모습을 선보였다. 또한, 인드라는 C-V2X를 통해 연결된 차량을 다른 결제 방식 차량과 구분해 정확히 식별하는 기술도 시연했다.

독일 자동차 산업, 차량 가격 40% 급등에 ‘구매력 위기’ 직면

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-30 08:06:56+0900

독일 자동차 시장이 구매력 위기에 직면하고 있다.
글로벌 자동차 데이터 분석업체 자토 다이내믹스(JATO Dynamics)와 경영컨설팅사 올리버 와이만(Oliver Wyman)이 공동 발표한 ‘오토모티브 프라이싱 스터디(The Automotive Pricing Study)’에 따르면, 2019년부터 2024년 사이 독일 내 차량 가격은 평균 40% 상승했고, 판매량은 22% 감소한 것으로 나타났다.

이번 보고서는 배터리 전기차(BEV), 마일드 하이브리드(MHEV), 플러그인 하이브리드(PHEV) 등 전동화 모델의 공급 증가가 가격 상승의 주요 요인이라고 분석했다. 그러나 BEV가 차지하는 가격 인상 비중은 전체의 3분의 1에 불과하며, 나머지는 다른 전기 파워트레인, 인플레이션, 경제적 요인 등이 영향을 미쳤다.

특히 판매 감소는 3만 유로 미만 가격대에서 가장 두드러졌다. 고가 차량 판매가 일부 감소분을 상쇄했지만, 소비자들은 비싼 차량을 선택하거나 시장에서 아예 이탈하는 양상을 보였다. 다만, 일부 보급형 브랜드는 저가 전략으로 성장세를 이어갔다. 한 OEM은 가격을 48% 인상했지만 평균 가격을 약 15,000유로로 낮게 유지함으로써 판매량이 19% 증가한 것으로 나타났다.

2019년부터 2024년까지 독일의 실질 임금은 24% 상승했지만 차량 가격이 더 큰 폭으로 오르면서 차량 구매력은 오히려 11% 하락했다. 이에 따라 독일 소비자들은 금융상품, 리스, 중고차에 점점 더 의존하게 됐다.

시장이 위축되고 있는 가운데, 보고서는 자동차 제조사(OEM)들이 제한된 고소득층 고객을 놓고 경쟁하는 구조에 빠질 수 있으며, 이로 인해 지속가능성과 수익성이 위협받을 수 있다고 경고했다.

올리버 와이만의 슈테펜 릴링(Steffen Rilling) 어소시에이트 파트너는 “자동차 산업의 구매력 위기는 OEM과 딜러들이 제품 포트폴리오, 가격 전략, 금융 모델을 재정비해야 할 시점임을 의미한다”며 “이 위기에 효과적으로 대응하는 기업만이 장기적인 수익 성장의 기회를 확보할 수 있을 것”이라고 강조했다.

로옴, 새로운 SPICE 모델 ‘ROHM Level 3’ 공개

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-29 14:19:27+0900

로옴(ROHM)은 안정성과 시뮬레이션 속도를 향상시킨 SPICE 모델 ROHM Level 3(L3)을 개발했다고 29일 발표했다.

파워 반도체의 손실은 시스템 전체의 효율에 큰 영향을 미치기 때문에, 설계 단계에서의 시뮬레이션 검증 시 모델의 정밀도가 중요하다. 기존에 로옴이 제공해 온 SiC MOSFET용 SPICE 모델 ROHM Level 1(L1)은 각 특성의 재현성을 높여 고정밀도 시뮬레이션의 요구에 대응해왔지만, 시뮬레이션의 안정성과 연산 시간의 단축이라는 과제에 대한 개선이 요구돼왔다.

이번에 새롭게 발표된 ROHM Level 3은 심플한 모델 식을 채용해 연산의 안정성과 스위칭 파형의 정밀도를 유지하면서, 기존 모델인 L1 대비 약 50%의 시뮬레이션 시간 단축을 실현했다. 이에 따라, 회로 전체의 과도 해석을 단시간에 고정밀도로 실행할 수 있어, 애플리케이션 설계 단계에서의 디바이스 평가 및 손실 확인의 효율화에 기여한다.

ROHM Level 3의 제4세대 SiC MOSFET 모델(37기종)은 2025년 4월부터 로옴 웹사이트에서 공개 중이며, 제품 페이지에서 내려받을 수 있다. 또한, 새로운 모델 L3 제공과 함께 기존 모델도 지속적으로 제공하며, 사용 방법을 설명한 화이트페이퍼도 함께 게재되어 도입을 지원하고 있다.

로옴은 앞으로도 시뮬레이션 기술의 향상을 통해 한층 더 고성능, 고효율 애플리케이션 설계를 지원해 전력 변환 기술의 혁신에 기여해 나갈 방침이다.

중국–태국 스마트 제조 및 산업 협력 고위급 포럼

by Kathryn Gerardino-Elagio, ringier trade — 2025-05-29 10:47:55+0900

2025년 5월 14일, 태국 방콕에서 '중국–태국 스마트 제조 및 산업 협력 고위급 포럼'이 성공적으로 개최됐다. 이 포럼은 태국의 '산업 4.0' 로드맵 하에 양국의 주요 이해관계자들이 모여 산업 시너지를 탐색하는 자리로, 스마트 제조 및 자동화 분야에서 양국 간 산업 협력을 심화하고 지속 가능한 협력을 촉진하는 데 중요한 이정표가 됐다.행사는 중국기계전자제품수출입상회(CCCME)가 주최하고, 항저우 탄다 기계 수출입 유한회사와 링거 트레이드 미디어가 공동 주관했다. 중국과 태국의 정치 및 비즈니스 분야의 다수 대표들이 포럼에 참석했다.

개회사포럼은 다음과 같은 환영 연설로 시작됐다:

장 샤오샤오(张晓晓) 주태국 중국 대사관 상무참사관은 CCCME가 중국–태국 경제 및 무역 관계를 증진하기 위해 헌신한 것에 감사를 표하며, 양국 간의 상호 이익이 되는 협력이 경제 발전을 촉진하고 국민의 삶의 질을 향상시켰다고 언급하였다. 그녀는 중국–태국 수교 50주년을 맞이하여 양국 협력의 새로운 시대를 열어야 할 중요성을 강조하였으며, '중국 기계전자제품(태국) 서비스 센터'가 산업 협력과 자원 통합을 위한 효율적인 플랫폼이 되기를 희망한다고 밝혔다.
양 통(杨通) CCCME 부비서장은 중국–아세안 무역의 가속화에 주목하며, 기업들이 중국과 태국 간의 강력한 산업 보완성을 활용할 것을 권장하였다. 그녀는 또한 중국–태국 경제 및 무역 협력의 현황을 소개하고, 새로 설립된 '중국 기계전자제품(태국) 서비스 센터'의 기능과 중요성을 설명하며, 포럼의 성공을 기원하였다.
러차이 람타이송(Leardchai Lamthaisong) 태국 투자청(BOI) 투자 촉진 담당관은 스마트 자동화 및 기계 분야에 참여하는 외국 투자자들을 위한 국가 전략과 인센티브에 대해 설명하였다.

기조 연설포럼의 핵심 세션에서는 중국과 태국의 산업 리더들이 다음과 같은 통찰력 있는 기조 연설을 진행하였다:

프라핀 아비노라세스(Prapin Abhinorasaeth) 태국 자동화 및 로봇 협회(TARA) 회장은 태국의 진화하는 자동화 환경에 대한 통찰을 공유하며, 국가 생산성 목표 달성을 위한 전략적 파트너십의 역할을 강조하였다.
촛나린 비파다(Chodnarin Vipada) 태국 포장 디자인 협회(Thai PDA) 사무총장 겸 재무는 지속 가능한 포장 혁신에서의 협력 기회에 대해 논의하였다.
니 칸(Ni Kan) 항저우 탄다 기계 수출입 유한회사 부사장은 사뭇사콘 주에 새로 개설된 서비스 센터를 소개하였다. 이 센터는 3,500제곱미터 규모의 쇼룸과 중외 합작 팀을 갖추고 있으며, 온라인 및 오프라인 서비스를 제공하여 동남아시아로의 전략적 진출 관문 역할을 수행한다.
한 펑(Han Peng) 안후이 항다 지능 기술 유한회사 부총경리는 자사의 자동차 파워트레인 조립 및 테스트 시스템에 대해 소개하였다. 이 시스템은 자동차 제조업체들이 맞춤형 생산 라인을 통해 공급망 효율성을 향상시키는 데 도움을 준다.

하이라이트포럼의 주요 하이라이트 중 하나는 '중국 기계전자제품(태국) 서비스 센터'의 공식 개소식이었다. 이 명판은 장 샤오샤오 상무참사관과 러차이 람타이송 투자 촉진 담당관이 공동으로 공개하였다.개소식 후, 양 통 부비서장은 항저우 탄다 기계 수출입 유한회사 사장 장 하오(Zhang Hao)에게 인증서를 수여하였다.또 다른 주요 순간은 항저우 다톈 CNC 기계 공구 유한회사 총경리 왕 위안칭(Wang Yuanqing)과 장 하오 사장 간의 서비스 계약 체결이었다.

비즈니스 매칭 세션포럼 후반부에는 중국–태국 비즈니스 매칭 세션이 진행되었다. 참가 기업들은 기술 협력, 투자 잠재력, 제품 조달 등에 대해 심도 있는 논의를 하였으며, 대표자들은 아이디어를 교환하고 국경을 넘는 협력 계획을 모색하였다.이 고위급 포럼은 국경을 넘는 협력과 상호 이익의 정신을 진정으로 구현하였습니다. 스마트 제조가 아시아에서 성장, 혁신 및 지역 통합을 이끄는 원동력이 되고 있음을 보여주었다. 중국이 '일대일로' 이니셔티브를 지속적으로 추진함에 따라, 이러한 플랫폼은 태국의 '산업 4.0' 목표를 지원하는 데 필수적일 것이다.

중국 기계전자제품(태국) 서비스 센터 소개'중국 기계전자제품(태국) 서비스 센터'는 온라인 및 오프라인 서비스를 통해 종합적인 지원 및 홍보 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 한다.

온라인 서비스: SEO/SEA 최적화, 타겟 광고, 지능형 제품 추천, 다중 플랫폼 콘텐츠 마케팅, 소셜 미디어 존재감 강화, 산업 플랫폼 브랜딩.
오프라인 서비스: 3,500제곱미터 규모의 제품 쇼룸, 정기 전시회, 기술 세미나, 비즈니스 시찰, 금융 서비스, 비자 지원, 물류 및 인사 교육 지원.
구매자 및 유통업체를 위한 서비스: 기술 지원, 정기 점검, 수리 및 유지보수, 부품 교체, 제품 업그레이드.

주최: 중국기계전자제품수출입상회(CCCME)1988년에 설립된 CCCME는 중국의 기계 및 전자 산업의 생산, 국제 무역 및 해외 투자 분야를 지원하는 국가 조직. 10,000개 이상의 회원 기업을 보유하고 있으며, 22개의 산업 지부, 7개의 전문 위원회 및 1개의 작업 그룹을 운영하고 있다.
공동 주최: 항저우 탄다 기계 수출입 유한회사탄다 태국 지사는 '중국 기계전자제품(태국) 서비스 센터'를 운영하며, 동남아시아 구매자들을 신뢰할 수 있는 중국 공급업체와 연결하는 원스톱 조달 플랫폼인 '아세안 기계 네트워크'를 관리한다. 이 플랫폼은 자동화, 로봇 공학, 지능형 장비, 금속 가공 등 다양한 분야의 고품질 공급망 자원을 통합하여 구매자들이 비용 효율적이고 신뢰할 수 있는 기계 솔루션에 효율적으로 접근할 수 있도록 지원한다.
주관: 링거 트레이드 미디어링거 그룹의 한 부서인 링거 산업 미디어는 2003년부터 중국 제조업계를 위한 40개 이상의 전문 기술 세미나를 매년 개최해왔다. 2014년 동남아시아로 확장한 이후, 현재는 플라스틱, 식음료, 개인 관리, 제약, 부직포, 코팅, 자동차, 금속, 포장, 스마트 제조, 반도체, 복합 재료, 재생 에너지 및 신기술 등 다양한 산업을 다루고 있다.

14th Automotive Innovation Day Conference to Be Held on July 2

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-05-29 09:35:43+0900

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South Korea’s largest automotive E/E(electrical and electronic) technology and strategy conference, ‘Automotive Innovation Day (AID)’, will return for its 14th edition on July 2 at Suwon Convention Center. This year’s event focuses on electrification, autonomous driving, and the Software-Defined Vehicle (SDV).

The 2025 theme is “Future of Mobility - The Dawn of Software-Defined Vehicles.” Future SDVs will be defined by software and semiconductor innovations across the entire vehicle system - from battery and electric drive systems to ADAS/autonomous driving, connectivity, features and services, and overall user experience - all while ensuring safety and security.

This year’s AID will feature over 40 partner companies and more than 40 industry experts who will share their insights and solutions with 1,000 attendees across four sessions: Autonomous Driving/ADAS, SDV, Connectivity & UX, and e-Mobility.

Keynote Speakers Include:
Dr. Dirk Slama, Vice President at Bosch and Chair of the digital.auto initiative, will present “From SDV Towards the AI-Defined Vehicle,” exploring how agent-based AI reshapes vehicle experiences, development models, and HMI.
Dr. Stefan Poledna, Founder and CEO/CTO of TTTech Auto, will discuss “Safe and Secure Software-Defined Autonomy”, focusing on fail-operational architecture - vital for Level 3+ autonomy and continuously updated vehicles.
Prashant Gulati, CEO of SDVerse, will speak on “Mobility Without Silos: Building the SDV Ecosystem,” highlighting how breaking down silos and promoting interoperability is critical to accelerating SDV deployment.

Bhaktha Keshavachar, CEO of Chara Technologies, will share how Chara is revolutionizing sustainable electrification through rare-earth-free synchronous reluctance motors and proprietary control software. Soosung Lee, Managing Partner at Roland Berger Korea, will provide a strategic outlook on the EV-driven automotive industry through 2040.
Andrea Conti, Vice President at AVL, will present strategies for maximizing safety scenario coverage in autonomous driving via smart validation in both virtual and public environments. Eyran Lida, CTO of Valens Semiconductor, will address challenges in high-speed automotive connectivity such as EMI, channel dynamics, aging, and stress.
Seok-min Hong, CEO of FESCARO, will explain how their CSMS Portal delivers end-to-end digital transformation for automotive cybersecurity, solving operational inefficiencies and differentiating itself from DevSecOps and vSOC tools.

Technology Highlights:
STMicroelectronics will present “Stellar Microcontrollers for SDV and AI” and operate a live demo booth. The Stellar MCU family is optimized for SDV needs - offering high performance, reduced software complexity, and energy efficiency - alongside AI computation and edge integration for autonomous capabilities.

Future Innovation Partners (Alphabetical Order):
Aceworks, Analog Devices, Ansys Korea, AVL Korea, Cerence, Dassault Systems, Elektrobit Automotive Korea, ETAS Korea, FESCARO, FPT Software Korea, HanilProtech, Intrepid Control Systems Korea, IPG Automotive, Keysight Technologies, Microchip Technology, Mouser Electronics, PTC Korea, QNX, Qt Group, Rohde & Schwarz Korea, ROHM Semiconductor Korea, RTI, Slexn, TASKING, Techways, Tektronix Korea, Texas Instruments Korea, TFactory, Treeze, Valens Semiconductor, Vector Korea IT, Vicor Corporation, VWAY - will host presentations and demos covering SDV, autonomous driving, UX, and e-mobility.

Registration:
Admission is free, but limited to the first 1,000 registrants.
Register now at: www.autoelectronics.co.kr/aid2025

NXP, AI·양자암호·SDV 지원 ‘오렌지박스 2.0’ 공개

신윤오 기자_yoshin@autoelectronics.co.kr — 2025-05-26 09:59:27+0900

NXP 반도체가 차량 내 무선 통신과 보안을 강화한 2세대 차량용 개발 플랫폼 ‘오렌지박스(OrangeBox) 2.0’을 공개했다. 이 플랫폼은 자동차의 게이트웨이와 무선 기술 사이에 안전한 연결을 제공하도록 설계된 ‘연결 도메인 컨트롤러’로, 성능과 보안 기능이 향상됐다.

오렌지박스 2.0은 이전 세대 대비 CPU 성능이 4배 향상됐으며, 인공지능(AI) 가속, 양자내성암호(PQC), 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN), ASIL B 세이프티 아일랜드(safety island) 등 다양한 첨단 기술을 통합했다. 이를 통해 차량을 미래의 사이버 위협으로부터도 보호하고, 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV)으로의 전환을 지원한다.

NXP는 특히 고성능 i.MX 94 애플리케이션 프로세서를 통해 양자내성암호 가속과 AI 기반 능동 사이버보안을 구현한다. 머신러닝을 활용해 비정상적인 통신 패턴을 탐지함으로써 알려지지 않은 사이버 위협에도 대응할 수 있다. 또한, 통합 2.5Gbps 이더넷 스위치를 탑재해 SDV에 필요한 차량 내 네트워크 유연성을 극대화했다.

댄 루프(Dan Loop) NXP 자동차 엣지 프로세싱 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “초기 오렌지박스 플랫폼은 차량의 무선 연결성을 통합해 보안 취약점을 줄이는 데 중점을 뒀다”며 “오렌지박스 2.0은 AI 기술을 활용해 이상 징후를 사전에 감지하고, 새로운 보안 기능과 차량 관리, 예지보전 기능 등을 가능하게 한다”고 밝혔다.

오렌지박스 2.0은 통합형 뉴런 처리 장치(NPU) ‘eIQ Neutron NPU’가 탑재된 i.MX 94 프로세서를 기반으로 AI 지원 방화벽 기술을 가속화한다. NXP 최초로 소프트웨어 정의 네트워킹을 지원하는 이 프로세서는 2.5Gbps 이더넷 스위치를 내장하고 있으며, 양자 컴퓨터 공격을 방어할 수 있는 양자내성 공개 키 암호 기능도 지원한다.

보안 기능 면에서도 눈에 띄는 발전이 있었다. i.MX 94는 엣지락 시큐어 인클레이브(EdgeLock Secure Enclave)와 엣지락 액셀러레이터(Accelerator)를 통해 고속 보안 부팅, 보안 디버깅, 실시간 메시지 서명, 안전한 업데이트와 통신 등 고급 보안 기능을 제공한다.

무선 연결 기능도 강화됐다. 오렌지박스 2.0은 NXP의 SAF9100을 통해 소프트웨어 정의 오디오 기능을 제공하고, AW693 솔루션으로 듀얼밴드 Wi-Fi 6E와 Bluetooth® 5.4를 지원해 보안 OTA(Over-The-Air) 소프트웨어 업데이트를 구현한다. 또한, BLE(블루투스 저전력), UWB(초광대역) 기반의 스마트카 액세스 기술과 차량용 시큐어 엘리먼트도 지원한다.

오렌지박스 2.0 개발 플랫폼은 2025년 하반기 출시될 예정이다.

토요타, 신형 RAV4에 ‘Arene’ 플랫폼 첫 적용

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-23 14:32:15+0900

토요타의 최신(All-New) RAV4에 우븐 바이 토요타(Woven by Toyota, 이하 WbyT)의 소프트웨어 개발 플랫폼 ‘Arene(아렌)’이 처음으로 적용됐다.
WbyT는 21일, Arene 플랫폼이 토요타자동차의 신형 RAV4 모델에 탑재되며, 이 차량이 Arene 기반 기능을 최초로 고객에게 제공하는 토요타 차량이 될 것이라고 발표했다. 이 모델은 2025 회계연도 내 출시 예정이다.

Arene은 안전하고 보안성이 높으며 확장 가능한 소프트웨어 개발을 위해 설계된 플랫폼으로, 토요타의 제조 전문성을 최신 소프트웨어 엔지니어링에 접목해 고품질 소프트웨어를 보다 통합적이고 인간 중심의 방식으로 구축·배포할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 토요타와 WbyT는 ‘무사고 소프트웨어 정의 미래’라는 공동의 비전에 한 걸음 더 다가가게 됐다.

플랫폼은 세 가지 핵심 구성 요소로 이뤄진다.
먼저, 'Arene 소프트웨어 개발 키드(SDK)'는 설계부터 유지보수까지 아우르는 통합 소프트웨어 개발 라이프사이클을 기반으로, 기존 차량 소프트웨어와 하드웨어 간의 강한 결합 구조를 완화하고, 다양한 애플리케이션과 차량 모델에서 재사용 가능한 모듈형 소프트웨어 개발을 가능하게 한다. 신형 RAV4에서는 Arene SDK를 활용해 새롭게 설계된 멀티미디어 시스템의 콕핏 음성 에이전트와 센터 디스플레이, 토요타의 첨단 운전자 보조 시스템인 '토요타 세이프티 센스(Toyota Safety Sense, TSS)'의 최신 버전이 구현됐다.

두 번째 구성 요소인 'Arene Tools'는 소프트웨어를 가상 환경에서 시각화, 테스트, 검증 및 관리할 수 있는 엔터프라이즈급 도구 모음으로, 실제 프로토타입 없이 개발 주기를 단축하고 새로운 기능의 출시를 가속화한다. 신형 RAV4에서는 TSS 기능과 다양한 주행 시나리오를 효율적으로 테스트하는 데 이 도구들이 활용됐다.

세 번째는 고급 데이터 인프라인 'Arene Data'로, 동의 기반의 주행 데이터 수집 및 분석을 통해 OTA(Over-The-Air) 업데이트와 지속적인 기능 개선을 가능케 한다. 이는 자율주행, ADAS, 개인화된 차량 내 경험 향상을 위한 핵심 기반으로, 이번 RAV4의 TSS 데이터 수집에도 활용됐다.

WbyT는 Arene 플랫폼 외에도 AI 기반 주변 객체 인식, 운전자 상태 모니터링, 사용자 인터페이스 개선 등 TSS 시스템에 필요한 핵심 기술을 함께 공급했다. Arene은 차량 내 소프트웨어 경험을 외부 환경과 연결하고, 차량 출고 이후에도 지속적인 기능 업데이트를 가능케 해 운전 경험이 점점 더 개인화되고 정교해지는 흐름을 주도한다.

전 세계적으로 높은 인기를 누리고 있는 RAV4는 Arene 플랫폼이 적용된 첫 차량으로, 토요타의 소프트웨어 중심 전략 전환을 상징하는 모델이 될 전망이다. WbyT는 이를 계기로 '고객과 함께 성장하는 차량'이라는 비전을 구체화하고, 글로벌 시장에서 지속적인 혁신을 실현해 나갈 계획이다.

한편, WbyT는 Arene 플랫폼, 자율주행 및 ADAS 기술, 모빌리티 테스트베드인 '우븐 시티(Woven City)'를 중심으로 사람, 이동수단, 인프라를 연결하는 모빌리티 생태계를 구축하고 있다. 이를 통해 사회와 함께 새로운 가치를 창출하고 모두를 위한 '사고 없는 미래' 실현에 한 발 더 다가가고 있다.

토요타 그룹 5개사, ‘소프트웨어 아카데미’와 ‘글로벌 AI 엑셀러레이터’ 출범

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-23 13:37:11+0900

22일 토요타 그룹의 5개 계열사인 아이신(AISIN), 덴소(DENSO), 토요타통상(Toyota Tsusho), 토요타자동차(Toyota Motor Corporation), 우븐 바이 토요타(Woven by Toyota)가 인공지능(AI)과 소프트웨어 중심의 인재 양성을 위해 ‘토요타 소프트웨어 아카데미(Toyota Software Academy)’를 출범시켰다. 동시에, AI 연구개발 투자를 대폭 확대하는 ‘글로벌 AI 엑셀러레이터(Global AI Accelerator, GAIA)’도 함께 출범시켰다.

이 두 가지 이니셔티브는 AI·소프트웨어 인재 양성과 함께 AI 기반 제품 혁신을 통해 모두가 안전하고 자유롭게 이동할 수 있는 사회를 실현하겠다는 목표를 담고 있다.

‘토요타 소프트웨어 아카데미’는 AI와 소프트웨어 기술뿐 아니라 하드웨어 전반을 이해하는 미래형 자동차 전문가 양성을 목표로 한다. 약 100개의 실무 중심 교육과정을 운영하며 AI, 데이터 보안, 차량 규제 등 핵심 영역을 중심으로 교육이 이뤄진다. 특히 데이터 기반 자율주행 소프트웨어 개발 과정에서는 참가자들이 실제 차량에 자신이 개발한 AI 제어 프로그램을 탑재해보고, 안전성과 품질을 갖춘 차량을 만드는 실질적인 경험을 쌓을 수 있다.
또한, 각 그룹사가 보유한 인재 개발 시스템과 연계해 참가자 개개인의 기술을 시각화하고 경력 성장을 지원한다. 예를 들어, 덴소의 독자적 기술 인증 프로그램인 ‘SOMRIE™’나 AI 기반 교육 추천 시스템 등이 활용될 예정이다.

토요타는 GAIA를 통해 전사적인 AI 활용 확대와 R&D 투자를 본격화한다. 토요타 고유의 ‘자동화는 인간 중심으로(Jidoka)’라는 철학을 바탕으로, 구성원의 생산성을 높이고 AI 기반 신규 제품 개발을 추진할 예정이다.
GAIA는 우선 11개 중점 분야에 투자한다. 이에는 자율주행(AD/ADAS), 비즈니스 소프트웨어 개발, 고객 대응, 지식 보존, 차량 내 AI 에이전트, 신소재 개발, 제조, 새로운 모빌리티, 오피스 생산성, 로보틱스, 차량 엔지니어링 등이 포함된다.

토요타 수석 과학자 길 프랫(Gill Pratt) 박사는 “제조부터 설계, 사무 업무에 이르기까지 다양한 분야에서 AI를 활용하려는 열정이 그룹 전반에 걸쳐 크다”며 “미래는 예측할 수 없지만, 준비는 가능하다. 조직과 국경을 초월해 하나의 팀으로 협력함으로써, AI를 통해 고객에게 더 큰 가치를 제공하고 모두의 행복에 기여하겠다”고 말했다.

아이신 기술 전략 최고책임자 야마모토 요시히사(Yoshihisa Yamamoto)는 “모빌리티에 감동을 더하고 미래에 미소를 전한다는 철학 아래, 차량 전체를 아우르는 시야를 가진 엔지니어를 육성해 전동화 및 지능화 기술 발전에 기여하겠다”고 밝혔다.

덴소 최고 소프트웨어 책임자(CSwO) 아츠시 하야시다(Atsushi Hayashida)는 “덴소는 지난 40년간 축적해온 차량 내 소프트웨어 기술을 바탕으로 모든 소프트웨어 엔지니어가 지속적으로 성장할 수 있도록 돕고 있으며, 아카데미와의 협력을 통해 업계 전체의 인재 양성에 기여하겠다”고 말했다.

토요타통상 디지털 솔루션 부문 최고경영자(CEO) 마츠자키 에이지(Eiji Matsuzaki)는 “AI의 발전은 소프트웨어 개발 방식과 요구 지식에 끊임없는 변화를 요구하고 있다”며 “글로벌하고 사람 중심적인 소프트웨어 개발을 실현해 지속 가능한 자동차 산업에 기여하겠다”고 전했다.

우븐 바이 토요타의 최고 고객 책임자(CCO) 히로아키 오쿠치(Hiroaki Okuchi)는 “우리는 소프트웨어 중심 기술과 사업을 통해 안전하고 인간 중심의 모빌리티 사회를 구축하고 있다”며 “이번 아카데미를 통해 차세대 인재를 함께 육성하고 더 많은 파트너들과 함께 미래 모빌리티를 만들어 나갈 수 있기를 기대한다”고 말했다.

토요타 그룹은 이번 협력을 통해 AI와 소프트웨어 기술의 주도권을 확보하고, 미래형 모빌리티 사회를 이끌 핵심 인재를 적극적으로 양성해나갈 계획이다.

(참고) 토요타 소프트웨어 아카데미 개요

목적	소프트웨어 기술과 하드웨어 기술을 모두 이해하는 AI 및 소프트웨어 전문가를 양성하여, 미래 자동차 전문성의 본질을 구현한다.
시작 날짜/위치	2025년 5월 22일(목) / 온라인 강의 및 기업 연구소 방문(실습 포함)
참여 기업	AISIN, DENSO, Toyota Tsusho, Toyota 및 Woven by Toyota(향후 점진적으로 확대 예정)
교육 형식	전문가의 온라인 강의와 실제 차량을 활용한 실습 교육
과정 내용	AI, 프로그래밍 언어, 데이터 보안 등 소프트웨어 기술을 학습할 수 있는 약 100개 과정 제공(2025년 5월 기준) (향후 점진적으로 확대 예정)

TASKING, 경영진 개편 통해 성장 가속화 ··· 공동 CEO 체제로 전환

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-23 12:53:33+0900

차량용 임베디드 소프트웨어 개발 도구 전문 업체인 TASKING이 경영진 개편을 통해 미래 성장 기반을 강화한다. 오는 7월 1일부로 그레고어 진크(Gregor Zink) CEO는 4년간의 임기를 마치고 회사 자문위원회(Advisory Board)로 자리를 옮긴다. 이후 회사는 공동 CEO 체제로 전환되며, 크리스토프 만(Christoph Mann) CFO와 크리스토프 헤어조그(Christoph Herzog) CTO가 공동으로 경영을 총괄하게 된다.

새로운 경영진 구성은 여기서 그치지 않는다. 오는 6월 1일부터는 후셈 벤 압데라흐만(Houssem Ben Abderrahman)이 최고매출책임자(CRO)로 합류해 영업 및 사업개발을 총괄한다. 그는 소프트웨어 산업에서 20년 이상의 경험을 보유하고 있다.

TASKING은 지난 4년간 유기적 성장뿐 아니라 상호보완적인 솔루션을 제공하는 iSYSTEM과 LDRA 인수를 통해 제품 포트폴리오를 강화하고 기술적 시너지를 확보했다. 이 기간 TASKING 그룹의 직원 수는 약 50명에서 현재 300명 이상으로 늘었다. 이러한 성장은 그레고어 진크 CEO의 리더십 아래 추진됐다.

그레고어 진크는 자문위원회 위원으로서 앞으로 전략 수립, 고객 및 파트너십 개발, 리더십 코칭 등에 집중하게 된다. 그의 뒤를 잇는 후임자들은 TASKING의 성장 전략을 이어가며 새로운 단계의 도약을 이끌 계획이다.

크리스티안 망스틀(Christian Mangstl) 이사회 의장은 “그레고어 진크는 지난 몇 년간 TASKING의 성공을 이끈 핵심 인물이었다”며 “그는 자문위원으로서도 새 경영진이 성공적인 행보를 이어갈 수 있도록 큰 역할을 해줄 것으로 기대한다”고 밝혔다.

그레고어 진크는 “지난 4년은 매우 뜻깊은 시간이었다”며 “크리스토프 만과 크리스토프 헤어조그와 함께 협업할 수 있어 매우 기뻤고, 앞으로도 자문위원으로서 그들과 함께 할 수 있기를 기대한다”고 전했다.

아이젠만, 무인 운송 시스템 ‘VarioMover’로 도장 공정 효율화·에너지 절감 실현

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-22 19:11:42+0900

독일 산업 자동화 전문 기업 아이젠만(Eisenmann)이 에너지 관리 솔루션 기업 와이페리온(Wiferion)과의 협업을 통해 도장 공정 전용 무인 운송 시스템(AGV) ‘VarioMover’를 선보였다.

자동차 차체 도장 공정은 최적의 부식 방지와 최상의 도장 품질을 보장하기 위해 수많은 작업 단계를 거친다. 아이젠만이 개발한 VarioMover는 이러한 복잡한 공정에서 운반을 유연하고 확장 가능하고 자원 절약을 실현할 수 있도록 설계된 AGV 시스템이다. 이 시스템은 도장 공정에서 스키드 없이 차체를 운반하는 ‘PaintMover’, 확장 가능한 바닥 스토리지(surface storage) 운송을 위한 ‘StoreMover’, 최종 조립 공정에서 활용되는 ‘AssemblyMover’ 등으로 맞춤 구성할 수 있다.

기존 도장 라인에서는 스틸 스키드(steel skid) 위에 차체를 올려 이동시키는 방식이 일반적이다. 반면, PaintMover는 차체 전체를 스키드 없이도 무인 운송이 가능해, 스키드의 반복적인 가열 및 냉각에 따른 에너지 낭비를 제거한다. 이는 자원 절감은 물론, 지속가능성 측면에서도 큰 장점을 제공한다.

강력한 조향 및 제어 기능, 도장 공정 특화 설계

아이젠만의 AGV 개발총괄 악셀 아이퍼(Axel Eipper) 제품 매니저는 최대한 콤팩트하면서도 좁은 공간에서도 민첩하게 움직일 수 있는 시스템을 개발하고자 했다고 강조했다.

VarioMover는 8개의 구동 휠을 탑재해 전방향 이동이 가능하고 최대 3.5톤의 하중을 정밀하게 운반할 수 있다. 동시에 고하중에 따른 바닥 마모를 최소화하는 드라이브 시스템을 적용해 내구성을 높였다.

또한, AGV 제어 시스템은 지멘스(Siemens)의 기술을 기반으로 구성돼 고객의 유지보수 편의성과 부품 수급의 안정성을 확보했다. 기본 높이는 250mm이며, AGV 기능에 따라 구성 부품을 추가해 최대 500mm까지 확장 가능하도록 설계돼 자동차 산업 표준에 부합한다.

VarioMover는 차체 도장 공정을 위해 특별히 개발된 무인 운반 차량(AGV)이다.

유연한 배터리 충전 기술로 안전성과 효율성 확보

VarioMover의 핵심 기술 중 하나는 와이페리온(Wiferion)의 유도 방식 충전 시스템 ‘etaLINK’이다. 도장 공정과 같은 정전기 민감 환경에서는 접촉식 충전이 스파크 위험을 초래할 수 있어 적합하지 않다. 이에 아이젠만은 설치가 간편하고 기존 설비에 무리 없이 통합 가능한 비접촉식 충전 방식을 채택했다.

비산 불꽃 없이 최대 효율 실현 - 바이페리온(Wiferion) 시스템은 뛰어난 이점을 제공한다.

etaLINK는 충전 활성화 및 수신 안테나 간의 인터페이스에서 높은 방향성의 충전 영역을 형성해 에너지를 효율적으로 전달한다. 덕분에 인체나 주변 설비에 미치는 전자기장의 영향을 최소화하면서도 높은 충전 효율을 유지할 수 있다고 한다. 다양한 배터리 포맷과 화학 구조(LiFePO, 리튬-NMC, 티타네이트 등)와도 호환되는 범용성 역시 아이젠만의 선택에 중요한 기준이 됐다.

아이젠만에게는 처음부터 충전 시스템이 유도방식이어야 한다는 점이 분명했다.

미래형 도장 공정 구축 위한 첫걸음

악셀 아이퍼 제품 매니저는 "이미 고객들에게 혁신적인 기술의 가치를 입증했고, 현재 첫 번째 프로젝트가 실현 단계에 있다"며, "향후에도 유망한 프로젝트들이 이어질 것이며, etaLINK는 아이젠만 AGV 라인의 완벽한 보완재"라고 강조했다.

아이젠만은 이번 협업을 통해 도장 공정 내 물류의 유연성과 지속가능성을 획기적으로 향상시켰으며, 앞으로도 기술 혁신을 통해 공정 최적화와 친환경 생산을 지속해 나갈 계획이다.

커버가 없는 무인 운송 시스템 VarioMover의 충전 코일

가상 공간에서 자동차 산업을 책임지는 다쏘시스템

글 | 다쏘시스템코리아 — 2025-05-22 15:50:44+0900

SDV, 자율주향, 전동화, MaaS 등과 함께 격변하는 자동차 산업에서 여러 대기업, 스타트업과 중소기업은 다쏘시스템의 클라우드 기반 기술, 협업 중심 플랫폼, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 통합 시뮬레이션 도구 등을 활용해 민첩하게 대응하고 있다. 다쏘시스템이 폭스바겐, 하빈저, 샤인레이 사례와 함께 플레이어들이 궁극적으로 미래 모빌리티 시장에서 살아남기 위해 다쏘시스템과 어떻게 디지털 전환을 하고 있는지를 말한다.

글 | 다쏘시스템코리아

Requirement-In-the-Loop, 모델 기반 요구사항 검증 방법
RIL: 안전 필수 시스템 위한 모델 기반 요구사항 검증 및 검증 방법론

자동차 제조업체의 새로운 디지털 혁신 시대가 도래했다. SDV(Software Defined Vehicle)의 부상으로 자동차는 전통적인 기계 중심 제품에서 점차 소프트웨어 중심의 디지털 시스템으로 전환하고 있고, 시장은 글로벌 관세 부과 및 지정학적 긴장으로 인한 공급망 불확실성이 커지며 OEM과 부품사들의 민첩한 전략 전환을 요구하고 있다. ‘자동차’가 ‘플랫폼’이 된 형국이다.
구체적으로 살펴보자면, 전 세계 자동차 및 모빌리티 산업은 내연기관(ICE)에서 전동화(EV)로, 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 전기차, 하이브리드, 수소차 등 다양한 동력원이 공존하는 가운데, 배터리 기술의 진화와 충전 인프라 확장은 업계 전반의 핵심과제로 떠올랐다. 특히 고체 배터리, LFP, 나트륨 이온 배터리 등 차세대 배터리는 주행거리, 안전성, 비용 측면에서 기술적 경쟁력을 확보하고 있다.
동시에, 차량은 SDV로 재정의되며 OTA(Over-the-air) 업데이트, 자율주행 기술 등으로 기능과 가치가 지속적으로 확장되고 있다. 이런 변화는 커넥티드 카, 스마트 인프라, 데이터 기반 유지보수 등 새로운 서비스를 가능케 하며, 자동차 산업의 비즈니스 모델도 구독형, MaaS(서비스형 모빌리티), 데이터 기반 개인화 서비스로 확장되는 추세다.

이런 격변의 시기에서 스타트업과 중소기업(SMB-Small and Midsize Business)은 클라우드 기반 기술, 협업 중심 플랫폼, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 통합 시뮬레이션 도구 등을 활용해 민첩하게 대응하고 있다. 특히 초기 자본 지출을 줄이면서 유연한 확장을 가능케 하는 클라우드 환경과 설계 오류와 반복 작업을 줄여주는 협업 시스템은 이들에게 중요한 경쟁 우위가 된다.
궁극적으로 미래 모빌리티 시장에서 살아남기 위해서는 단순한 기술 보유를 넘어, 빠른 대응력과 개방형 협업 체계, 그리고 강력한 디지털 인프라를 바탕으로 지속가능하고 차별화된 가치를 창출하는 것이 핵심이다.

폭스바겐

최근 폭스바겐 그룹은 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼 구현을 통해 폭스바겐 그룹의 최첨단 차량 개발을 위한 디지털 인프라를 발전시키기 위한 장기 파트너십을 체결한다고 발표했다. 폭스바겐 그룹은 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼을 주요 엔지니어링 및 제조 플랫폼으로 선택했다.
앞으로 폭스바겐, 아우디, 포르쉐 브랜드의 엔지니어, 디자이너 및 기타 전문가들은 버추얼 트윈을 활용해 차량 개발을 간소화할 예정이다. 이를 통해 폭스바겐은 실제 생산을 시작하기 전 다쏘시스템이 제공하는 협업 가상 환경에서 차량 개발의 모든 측면을 시뮬레이션, 테스트, 개선하는 동시에 글로벌 규제 및 지속가능성 표준을 준수할 수 있다.

다쏘시스템은 전 세계 모빌리티 기업이 서로 다른 차원의 도전 과제들에 대응할 수 있도록 3D익스피리언스 플랫폼을 기반으로 디지털 통합 환경, 버추얼 트윈, 협업 기반의 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션을 제공하고 있다. 이를 통해 모빌리티 기업들은 신속하고 유연한 제품 개발은 물론, 복잡한 글로벌 공급망 리스크 완화에도 대응할 수 있는 디지털 역량을 강화하고 있다. 그야말로 ‘모빌리티의 A to Z’를 제공하는 셈이다.

로렌스 몬타나리(Laurence Montanari) 다쏘시스템 자동차 및 모빌리티 산업 부문 부사장은 “내연기관 자동차는 개발에 50년이 걸렸고, 전기차는 약 10년이 걸렸다. 그런데 이제는 새로운 자동차 플랫폼이 등장하는 데 단 2년밖에 걸리지 않는다. 이처럼 개발 기간이 획기적으로 단축된 것은, 다쏘시스템의 혁신적인 기술 덕분이다”라며 기술력에 대한 자신감을 드러냈다.

3D익스피리언스 플랫폼의 중심에 버추얼 트윈을 두고 협업하는 새로운 방식을 다쏘시스템은 ‘버추얼 엔터프라이즈(Virtual Enterprise)’라고 부른다. 이를 통해 자동차 제조업체는 더 이상 물리적 제약이나 조직 간 장벽에 구애받지 않고, 전 세계 이해관계자들과 손쉽게 협력해 자동차 산업의 지속가능성을 높일 수 있다.

로렌스 몬티나리 부사장은 “자동차 제조사들은 새로운 제품과 기능을 빠르고 비용 효율적으로 제공해야 한다는 압박을 받고 있다. 이에 더해, 최고 수준의 차량을 만들기 위해서는, 하드웨어와 소프트웨어 개발을 통합할 수 있는 역량을 포함해 고도화된 기술 솔루션이 필요하다. 3D익스피리언스 플랫폼은 바로 그 해답이 될 것”이라고 강조했다.

하빈저

하지만 다쏘시스템의 고객군은 이처럼 대형 완성차 업체에만 국한되지 않는다. 최근 주목받고 있는 하빈저(Harbinger)나 푸조 스포츠(Peugeot Sport)와 같은 전기 트럭 및 고성능 레이싱 분야의 기업들도 다쏘시스템의 솔루션을 활용하고 있다.
최근 전기차 시장은 규제 강화, 기술 발전, 지속가능성에 대한 수요 증가로 빠르게 성장하고 있다. 2022년 기준 전 세계 신차 판매의 10%를 전기차가 차지했으며, EU 등 주요국은 2035년까지 내연기관차 판매를 금지할 계획이다. 이에 따라 각국은 충전 인프라 확대에 집중하고, 스타트업과 완성차 제조사(OEM)들은 배터리·충전소·부품 기술 개발에 박차를 가하고 있다.

소비자 인식 변화도 확산을 이끌고 있다. 총소유비용(TCO) 면에서 전기차가 유리하다는 인식이 늘고 있으며, 다양한 형태의 전기차 및 틈새시장(이륜차, 삼륜차, 소형 상용차 등)도 빠르게 성장 중이다. 중국의 NIO, 인도의 Simple Energy, 한국의 이퀄(Equal) 등은 혁신적인 서비스와 제품을 선보이며 시장을 선도하고 있다.
서비스형 모빌리티(MaaS)와 서비스형 플리트(FaaS-Fleet-as-aService) 같은 서비스형 모빌리티가 스마트시티와 도심 물류 혁신을 견인하는 가운데, 자율주행 기술과 ADAS, 센서, 통신 기술을 중심으로 빠르게 진화하고 있다. 이런 변화의 핵심에는 버추얼 트윈 기반 시뮬레이션 기술이 있으며, 제품 개발 속도와 품질을 동시에 향상시킨다.

이 모든 혁신을 실현하는 기반은 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼으로, 설계부터 제조, 운영까지 전기차 제조의 전 과정을 통합해 디지털 전환과 글로벌 경쟁력 확보를 지원하고 있다.
일반 전기차 시장에 비해 아직 초기 단계에 있는 전기 트럭 시장이지만, 라스트 마일 배송과 물류 수요의 급증으로 인해 에너지 효율적이고 비용 효과적인 중형 트럭의 필요성이 빠르게 증가하고 있다.
이런 산업의 변화를 이끄는 기업 중 하나가 바로 미국 캘리포니아 기반 스타트업 '하빈저(Harbinger)’다. 하빈저는 클래스 4 ~ 7급 중형 상용차(배송 트럭, 탑차, 스쿨버스, 캠핑카 등)를 위한 전기차 전용 섀시 플랫폼을 처음부터 새롭게 설계하고 있다. 단순한 내연기관 차량 개조가 아니라, 전기차에 최적화된 구조를 처음부터 개발해 전통적인 기술에 머물러 있는 시장에 혁신을 불어넣겠다는 목표 아래 개발이 진행 중이다.
하빈저는 모터, 인버터, 기어박스를 통합한 독자적인 액슬(eAxle)과 배터리 시스템, 섀시, 구동계를 모두 자체 개발·생산하는 수직 통합 방식을 채택해 내연기관 트럭과 가격 경쟁이 가능한 전기차를 개발 중이다.

이런 복잡한 개발 과정을 가능하게 하는 것이 바로 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼이다. CAD 설계, 엔지니어링 BOM, 가상 조립 등 차량 개발 전 과정을 아우르는 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 하빈저는 전 세계 팀원들이 실시간 협업할 수 있는 환경을 구축했으며, 향후 기업 성장을 위한 확장성까지 확보하게 됐다.
하빈저는 또한, 다쏘시스템의 3DEXPERIENCE for Startups 프로그램의 지원을 받고 있다. 스타트업에게는 비용 부담이 큰 고급 PLM 솔루션 대신, 클라우드 기반으로 확장성과 접근성을 확보한 3D익스피리언스 플랫폼이 매력적인 선택이었다. 이를 통해 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 시뮬리아(SIMULIA), 델미아(DELMIA) 등 다양한 애플리케이션을 부담 없이 활용할 수 있게 됐다.

카티아를 통해 차량 전반의 설계가 통합적으로 진행되며, 에노비아는 부서 간 협업과 변경 관리의 중심 역할을 한다. 이는 부품 간 트레이드오프 결정, 실시간 피드백, eBOM(Engineering Bill of Materials)에서 mBOM(Manufacturing Bill of Materials)으로의 전환 등 민첩한 제품 개발을 가능하게 한다. 특히, 차량의 다양한 사양(예: 휠베이스, 배터리 팩)에 따른 정확한 자재명세서(BOM-Bill of Materials) 관리가 중요한 생산 단계로의 전환에도 핵심적이다.

향후 하빈저는 델미아를 통해 제조 계획, 조립 지그 설계, 공정 순서 최적화까지 확대 적용할 예정이며, 약 20년(약 72만 km)의 차량 수명 동안 유지보수, 인체공학, 공구 경로 계획 등에서도 플랫폼의 기능을 적극 활용할 계획이다.
하빈저는 단순한 전기화가 아닌 운전자 경험과 차량 성능 전반의 혁신을 목표로 하며, 새로운 중형 상업용 전기차의 기준을 제시하고 있다. 하빈저는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 곧 미국 거리에서 안전하고 스마트한 친환경 배송을 실현할 전기 트럭을 선보일 예정이다.

샤인레이

중국의 자동차 및 이륜차 제조사인 샤인레이 그룹(Shineray Group)은 프리미엄 전기차가 아닌, 실용적이고 합리적인 가격의 신에너지 자동차(NEV)를 원하는 소비자 수요에 주목했다. 이에 따라 샤인레이 그룹은 7인승 전기 SUV ‘SWM Giant Tiger Edi’를 출시하며, 10만 위안(약 2,020만 원) 이하의 가격과 최대 1,000km의 주행거리를 갖춘 경쟁력 있는 모델을 선보였다.
하지만 불과 몇 년 전까지만 해도 샤인레이 그룹은 비효율적인 자재 명세서 관리 체계로 인해 생산성과 품질 관리에 어려움을 겪고 있었다. 설계, 제조, 서비스용 자재 명세서가 각각 다른 팀에서 관리되었고, 변경 사항이 수작업으로 처리되면서 데이터 불일치와 오류가 빈번히 발생했고 그 결과, 생산 지연과 재작업으로 인한 비용 손실이 반복됐다.

이런 문제를 해결하기 위해 샤인레이 그룹은 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼을 도입했다. 에노비아를 통해 협업 기반의 제품 수명주기 관리(PLM)를 구축하고, POWER’BY 기술을 활용해 기존 카티아 V5 설계 데이터를 3D익스피리언스와 연동시켰다. 이를 통해 설계, 소프트웨어, 제조 부서 간 데이터 연결이 통합됐고, 자재 명세서의 변경사항도 즉시 설계 모델에 반영할 수 있게 됐다.
특히 디지털 목업(Digital Mockup)을 통해 차량 전체의 구조를 초기 단계부터 시각화할 수 있어, 설계 오류를 사전에 식별하고 개발팀과 고객 간 협업도 한층 더 원활해졌다. 이로써 실시간 제품 개발 추적이 가능해졌고, 설계 최적화 또한 가능해졌다.
이런 디지털 전환을 통해 샤인레이 그룹은 시장 변화에 빠르게 대응하고 합리적인 가격대의 신에너지 자동차를 지속적으로 출시할 수 있게 됐다. 그 결과, 샤인레이 그룹은 경쟁사들이 수익성 문제로 중국 전기차 시장에서 도태되는 것과 다르게 실용성과 기술 효율성을 겸비한 경쟁력 있는 제조사로 자리잡을 수 있었다.

7개 트렌드와 디지털 혁신

팬데믹 이후 자동차 산업은 유례없는 속도로 변화하고 있으며, 지속 가능한 성장을 위해서는 근본적인 기술 혁신이 필수적인 상황이다. 글로벌 경제 환경의 불확실성, 소비자 니즈의 다양화, 강화된 규제(BS6, CAFE, RDE 등)와 더불어 전기차·하이브리드 등 새로운 차량 세그먼트의 부상은 기존 제조 방식에 큰 도전 과제가 되고 있다. 이에 따라 완성차 제조는 복잡한 시스템 통합 역량과 경제성 있는 신차 개발 역량을 동시에 확보해야 하는 이중 과제를 안고 있다.

이런 변화 속에서 자동차 산업을 재편하고 있는 7가지 핵심 트렌드에 주목할 필요가 있다.
첫 번째는 SDV이다. 차량이 점점 소프트웨어 중심으로 전환되면서 OTA 업데이트, AI 기능 탑재, 전자 아키텍처 고도화가 필수 요소가 되고 있다. 두 번째는 전동화로, 배터리 기술의 발전과 함께 MBSE 기반의 설계 전략이 중요해지고 있으며, 배터리 안전성과 충전 인프라 문제 해결이 동시에 요구된다.
세 번째는 자율주행과 ADAS의 확산이다. 이는 차량의 안전성과 사용자 편의성을 높이며, 복잡한 도로 환경에 대응하기 위해 시뮬레이션 기반의 가상 검증 기술이 핵심 도구로 자리 잡고 있다.
네 번째는 AI의 확장된 활용으로, 자율주행뿐 아니라 차량 개발 전 과정에서의 데이터 분석, 설계 최적화, 비용 예측 등 다양한 영역에 적용되며 제조 효율성과 품질을 동시에 향상시키고 있다.
다섯 번째는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)이다. 제품 생애주기 전반의 데이터를 일관되게 관리하며, 협업 효율성과 설계 구조의 단순화를 가능하게 만든다.
여섯 번째는 경량화 설계 전략으로, 다양한 첨단 소재와 최적화 기술, AI 기반 설계 툴을 통해 EV 주행거리 향상과 탄소 배출 저감을 동시에 실현하고 있다.

마지막으로 디지털 혁신은 차량 설계, 시뮬레이션, 제조 전반을 통합하는 기반 기술로 작용한다. 버추얼 트윈, 클라우드, 머신러닝 기반 CAE 기술의 도입은 제품 개발의 속도와 정밀도를 높이며, 민첩하고 지능적인 모빌리티 생태계 구축을 가속화하고 있다. 이처럼 변화의 중심에 있는 7가지 트렌드는 자동차 산업의 패러다임을 근본적으로 재편하고 있으며, 이를 적극 수용하고 선도하는 기업만이 미래 경쟁에서 우위를 점할 수 있을 것이다.

키사이트, 시스템 디자이너에 최신 USB 표준 지원 확대

박종서 기자_fop1212@autoelectronics.co.kr — 2025-05-22 11:33:02+0900

USB용 시스템 디자이너는 엔지니어에게 직관적이고 통합된 USB 시스템 분석 환경을 제공한다.

키사이트테크놀로지스가 개인용 컴퓨터, 모바일 기기, 에지 AI 애플리케이션을 위한 고속 디지털 USB(범용 직렬 버스) 설계 솔루션인 최신 USB용 시스템 디자이너 (System Designer for USB)를 출시했다. 이 솔루션은 스마트한 설계 환경으로 구축되어 최신 USB4® 표준을 준수하는 시스템의 모델링과 시뮬레이션을 포괄적으로 지원한다. 이처럼 시스템 수준의 고급 접근 방식은 제품 출시까지의 과정을 간소화하고 시스템 수준의 검증을 가능하게 한다.

개인용 컴퓨터와 모바일 기기의 데이터 수요가 지속적으로 증가함에 따라, USB 인터페이스 간의 신뢰성 있는 통신은 대용량 데이터 전송의 효율성을 위해 필수적이다. 이에 업계는 USB4® 사양을 도입하여 최대 120Gbps의 속도를 제공하고, 동일한 USB-C® 커넥터 내에서 3레벨 펄스 진폭 변조(PAM3) 신호 방식을 사용하는 방식으로 대응하고 있다. 이러한 최신 표준을 도입하고 USB4® 인터페이스의 컴플라이언스를 검증함으로써 설계자는 비용을 절감하고 설계 수정에 따른 위험을 최소화할 수 있다.

USB용 시스템 디자이너는 스마트한 설계 환경을 통해 멀티 링크, 멀티 레인, 멀티 레벨(PAM3) 구성을 포함한 복잡한 USB 시스템의 설정을 간소화한다. 이를 통해 시뮬레이션 설정이 쉬워지고 초기 분석까지의 시간이 단축된다.

또한, 비귀환 제로(NRZ) 및 PAM3 변조를 지원하는 USB 알고리즘 모델링 인터페이스(AMI) 모델러는 빠르고 효율적인 USB 시스템 구현을 가능하게 하고, 시뮬레이션 기반 컴플라이언스 테스트 솔루션이 통합되어 있어 설계 반복을 줄이고 제품 출시 시기를 단축함으로써 설계 비용을 절감할 수 있다.

키사이트 EDA 고속 디지털 부문 이희수 이사는 “우리는 고객을 지원하기 위해 표준 기반 워크플로 방식을 지속적으로 확장하고 있고, 키사이트의 고속 디지털 제품 포트폴리오는 신호 무결성 분석 및 컴플라이언스 테스트 검증을 위한 가장 정밀하고 진보된 시뮬레이션 소프트웨어를 제공하며, EDA 업계를 선도하고 있다”라며, “디지털 표준은 전자 시스템 성능에 있어 핵심 요소이며, 당사의 USB용 시스템 디자이너 시뮬레이션 솔루션을 워크플로에 통합한 설계자들은 개발 주기를 앞당겨 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있다”고 강조했다.

인피니언-LG전자, SDV 전환 가속 위한 전략적 협력 체결

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-22 09:40:46+0900

인피니언 테크놀로지스와 LG전자가 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle, SDV) 시대를 앞당기기 위해 협력한다고 22일 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 차량의 안전성과 효율성을 극대화하고, SDV 전환을 가속화하겠다는 목표를 제시했다.

이번 협력은 인피니언의 첨단 반도체 기술과 LG전자의 전장 역량을 결합해 ▲크로스 도메인 컨트롤러(Cross Domain Controller, xDC) 플랫폼 ▲존 제어장치(Zone Controller) ▲고성능 컴퓨팅(High Performance Computing, HPC) 플랫폼을 위한 안전 및 보안 솔루션을 공동 개발하는 것을 핵심으로 한다.

우선 양사는 인피니언의 AURIX™ 마이크로컨트롤러를 기반으로 xDC 플랫폼을 개발할 예정이다. xDC는 인포테인먼트, 자율주행 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 차량 모션 제어(VMO) 등 다양한 도메인 간 데이터를 통합하고 최적의 데이터 라우팅을 제공함으로써 차량의 성능과 안전성을 높이는 역할을 한다.

이와 함께, 인피니언의 TRAVEO™ T2G 마이크로컨트롤러를 활용한 확장 가능하고 비용 효율적인 존 제어장치 개발도 병행한다. 존 제어장치는 차량 내 특정 물리적 영역을 관리하면서 센서와 액추에이터, 주변 장치를 통합하고, 로컬 게이트웨이 기능과 x-도메인 데이터 허브 역할을 수행한다. 이 외에도 서비스 지향 아키텍처(SOA) 지원, 스마트 전력 분배(SPD) 및 보호 기능을 제공한다.

또한, 양사가 공동 개발할 HPC 플랫폼에는 AURIX™ 마이크로컨트롤러가 적용될 예정이다. AURIX TC4Dx 시리즈는 500MHz로 동작하는 6개의 TriCore™ 코어 기반의 고성능 멀티코어 아키텍처를 채택했으며, 록스텝(lockstep) 기능을 갖춘 코어를 통해 최고 수준의 기능 안전 성능을 구현한다. 또 병렬 처리 장치(PPU)를 탑재해 임베디드 AI 기반 모터 제어, 배터리 관리 시스템, 차량 모션 제어 등 다양한 사용 사례에 적합하다.

이 외에도 AURIX TC4Dx는 강력한 소프트웨어 에코시스템과 향상된 네트워킹 기능을 지원한다. 5Gbit/s 이더넷, PCIe, 10Base-T1S, CAN-XL 등 최신 인터페이스를 탑재해 고속 데이터 통신을 가능하게 하고, ISO26262 ASIL-D 수준의 기능 안전성과 ISO/SAE21434 표준의 사이버보안 요건도 충족한다. 특히 포스트 퀀텀 암호화(Post-Quantum Cryptography) 지원도 포함돼 있다.

TRAVEO T2G 마이크로컨트롤러는 Arm^® Cortex^®-M4/M7 기반으로, 싱글부터 쿼드 코어까지 다양한 구성이 가능하며, 고성능 HMI, 고급 네트워킹, 실시간 성능 및 보안 기능을 제공해 자동차 애플리케이션 전반에 폭넓게 활용될 수 있다.

인피니언과 LG전자는 이번 공동 개발을 통해 차량의 안전성과 효율성, 지능화를 한층 강화하고, SDV 구현에 필수적인 기술 기반을 구축하겠다는 전략이다.

스트라드비젼, 정보보호 국제 인증 5년 연속 유지 ··· 글로벌 신뢰 기반 구축

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-21 11:38:55+0900

AI 기반 영상 인식 소프트웨어 개발 스타트업 스트라드비젼(대표 김준환)이 국제 표준 정보보호 인증 ISO/IEC 27001과 개인정보보호 인증 ISO/IEC 27701을 5년 연속 유지하며, 글로벌 수준의 정보보안 역량을 다시 한 번 입증했다.

스트라드비젼, ISO/IEC 27001·27701 정보보호 인증 5년 연속 유지

이번 인증은 글로벌 인증기관 DNV를 통해 심사가 이뤄졌으며, 두 인증 모두 영국 인정기관 UKAS에 등록돼 국제적 공신력을 확보했다. ISO/IEC 27001은 정보의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장하는 정보보안경영시스템(ISMS)에 대한 인증이며, ISO/IEC 27701은 여기에 개인정보 보호 요소를 추가한 국제 표준이다.

스트라드비젼은 2020년부터 정보보호 및 개인정보 보호에 대한 인증을 취득해 매년 유지해오고 있다. 이를 통해 내부 정보보호 정책 정비, 보안 리스크 대응 체계화, 전사 보안 교육과 감사 시스템 정착 등 정보보호 거버넌스를 조직 전반에 정착시켜 왔다. 특히 지난해에는 ISO/IEC 27001:2022 최신 표준으로의 전환도 마쳤다.

스트라드비젼은 자사의 주력 제품인 ‘SVNet’이 자율주행 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에 적용되는 AI 기반 영상 인식 소프트웨어인 만큼, 차량 내외부의 민감한 데이터를 실시간으로 처리하는 데 있어 보안과 프라이버시 보호가 제품 신뢰성과 직결된다고 강조했다.

황부현 정보보호팀 리더는 “기술의 미래를 이끄는 기업은 단순히 혁신적인 알고리즘만으로 평가되지 않는다”며 “5년 연속 ISO 27001 및 27701 인증 유지는 스트라드비젼이 기술력뿐 아니라 보안 수준에서도 세계 최고 기준을 준수하고 있음을 보여주는 성과”라고 밝혔다.

스트라드비젼은 이번 인증 갱신을 계기로, 글로벌 OEM 및 티어1(Tier1) 고객사와의 협업 확대에 따른 보안 요구사항에 더 적극적으로 대응해 나갈 방침이다.

자율주행기술개발혁신사업단-KTC, 자율주행 생태계 구축 위한 업무협약 체결

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-20 15:59:44+0900

자율주행 기술 고도화를 추진 중인 범부처 자율주행기술개발혁신사업단(단장 정광복, 이하 ‘사업단’)이 한국기계전기전자시험연구원(원장 안성일, 이하 ‘KTC’)과 손잡고 자율주행차 생태계 조성을 위한 협력에 나선다.

사업단 정광복 단장(우)과 KTC 안성일 원장(좌)이 업무협약 체결 후 기념촬영을 하고 있다.

사업단은 20일 오전 서울 서초동에 위치한 사업단 회의실에서 KTC와 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.

이번 협약은 급변하는 자율주행 기술 패러다임에 대응하고, 첨단 모빌리티 시대를 이끌기 위한 자율주행기술개발혁신사업의 연구 협력, 목표 검증, 안전성 확보 및 고도화를 위한 양 기관의 상호 지원과 협력을 골자로 한다.

양측은 이번 협약을 통해 ▲자율주행 AI 소프트웨어, ITS(지능형교통체계), 전장부품 분야의 보안성·신뢰성·안전성 고도화 ▲자율주행기술개발혁신사업의 연구 협력 및 목표 검증 ▲성과 확산 및 국민 수용성 향상 ▲자율주행차 생태계 구축 등 다양한 분야에서 긴밀히 협력할 계획이다.
특히 최근 자율주행차 관련 사고, 윤리적 쟁점, AI 기반 소프트웨어의 투명성 문제 등이 부각됨에 따라, 양 기관은 실무협의회를 구성해 연구자 관점의 기술 검증과 함께 실사용자 관점의 수용성 제고 방안을 함께 마련해 나갈 방침이다.

KTC 안성일 원장은 “이번 협약을 통해 자율주행차의 핵심 요소인 보안성과 안전성 분야에서 KTC의 기술 역량이 실질적으로 기여하게 되어 매우 뜻깊다”며 “미래 모빌리티의 핵심 산업인 자율주행 분야의 발전에 시너지를 창출할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

사업단 정광복 단장은 “Lv.4 자율주행기술개발혁신사업의 성과에 대한 신뢰성을 확보해 세계적인 경쟁력을 갖추고, 국민이 안전하고 편리하게 자율주행 서비스를 이용할 수 있도록 적극 협력하겠다”고 밝혔다.

그간 자율주행기술개발혁신사업단은 국내외 다양한 기관과 협력해 기술 실증, 표준화, 제도 개선, 국민 수용성 제고 등을 추진해왔다. 이번 KTC와의 협약을 통해 자율주행 기술의 신뢰도를 한층 높이고, 글로벌 시장에서의 경쟁력 확보를 위한 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.

페스카로, 자동차 사이버보안 국가 인증제 위한 ‘평가 시스템’ 구축 완료

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-20 10:04:21+0900

미래 모빌리티 소프트웨어 솔루션 전문기업인 페스카로(FESCARO)가 국내 자동차 사이버보안 법규에 따라 인증 평가를 수행할 수 있는 평가 시스템을 정부 산하 자동차 연구기관에 성공적으로 구축했다고 20일 밝혔다.

오는 8월부터 시행되는 자동차 사이버보안 법규는 지난해 2월 개정된 자동차관리법을 기반으로 마련된 것으로, 유럽 UNECE WP.29를 비롯한 주요국의 규제 흐름에 발맞춘 조치다.

이번에 페스카로가 구축한 평가 시스템은 국내에 등록된 자동차 제작사 및 판매되는 모든 차량을 관리할 뿐만 아니라, 인증 획득 여부를 판정하는 평가 체계로 활용된다.

페스카로 구성서 최고전략책임자(CSO)는 “사이버 위협에 대한 대응력을 다방면으로 검토해 인증 평가의 실효성을 높였다”며 “국내 자동차 사이버보안 법규의 평가 체계를 구축하는 일에 함께할 수 있어 영광이며, 앞으로도 안전한 모빌리티 생태계 조성에 기여하겠다”고 말했다.

한편, 페스카로는 국내외 고객사의 자동차 사이버보안 법규 대응 성공사례에 기반해 사이버보안을 지속적으로 고도화할 수 있는 ‘CSMS 포털(Portal)’을 개발하고 있다. 이 자동화 솔루션은 복잡한 사이버보안 규제 대응 업무를 쉽고 편리하게 해주며, 오는 7월 미래 모빌리티 기술 전략 컨퍼런스인 AID 2025(Automotive Innovation Day 2025)에서 선보일 예정이다.

中 위라이드, 아부다비서 완전 자율주행 로보택시 시범 운행 개시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-20 09:21:52+0900

중국 자율주행 기술 기업인 위라이드(WeRide)가 중동 지역 최초로 안전운전자(safety driver) 없이 완전 자율주행(driverless) 로보택시의 시범 운행을 아부다비(Abu Dhabi)에서 시작한다고 16일(UAE 현지시각) 발표했다.

위라이드는 아부다비에서 완전 무인 로보택시 시험 운행을 시작한다고 발표했다.

이번 시범 운행은 위라이드의 로보택시가 중동 지역 공공 도로에서 운행되는 첫 사례로, 아부다비의 스마트 모빌리티 발전에 중요한 이정표로 평가된다.

이번 시범 운행은 2021년부터 운영 중인 야스 섬(Yas Island), 사디야트 섬(Saadiyat Island), 자이드 국제공항 연결 노선에 더해, 아부다비의 금융 중심지인 알 마르야 섬(Al Maryah Island)과 주거 및 상업 지역인 알 리임 섬(Al Reem Island)으로 서비스 범위를 확대할 예정이다. 이로써 위라이드의 로보택시 네트워크는 아부다비 내 주요 지역을 포괄하게 됐다.

위라이드는 로보택시 서비스 범위를 알 마르야 섬과 알 리임 섬까지 확대할 예정이다.

위라이드의 최고재무책임자 (CFO)이자 국제 사업 책임자인 제니퍼 리(Jennifer Li)는 "위라이드는 중동 지역에서 완전 자율주행 로보택시를 최초로 시범 운행함으로써 세계에서 가장 역동적인 도시 환경 중 한 곳에서 자율주행 기술의 리더십을 입증하고 있다"고 밝혔다.

위라이드는 2023년 7월 아랍에미리트(UAE) 정부로부터 자율주행차의 공공 도로 테스트 및 운행을 허가하는 국가 최초의 라이선스를 획득했다. 또한, 2024년 12월에는 우버와의 협력을 통해 아부다비에서 상업용 로보택시 서비스를 시작하며, 미국과 중국 외 지역에서 가장 큰 규모의 상업용 로보택시 서비스를 운영하게 됐다.

위라이드는 아부다비 스마트 & 자율 시스템 위원회(Abu Dhabi Smart & Autonomous Systems Council) 산하 인프라, 규제 및 시범 가속화 워킹그룹의 일원으로서, 지역 인프라 및 자율주행 관련 법규 개발에도 적극 참여하고 있다.

상업용 완전 자율주행 서비스와 추가 서비스 지역은 2025년 여름부터 규제 당국의 승인에 따라 순차적으로 도입될 예정이다.

현재 위라이드는 중국, 아랍에미리트, 싱가포르, 프랑스, 미국 등 5개국에서 자율주행 운행 허가를 보유하고 있으며, 전 세계 30개 도시에서 자율주행 기술을 상용화하고 있다. 또한, WeRide One 플랫폼을 기반으로 L2부터 L4까지 다양한 자율주행 솔루션을 제공하며, 모빌리티, 물류, 환경 등 다양한 산업 분야에서 서비스를 확대하고 있다.

최영석 차지인 대표, 친환경차 보급 확대에 기여 산업부 장관표창 수상

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-16 11:42:41+0900

전기차 충전 인프라 전문 기업 차지인(ChargeIn)의 최영석 대표가 국내외 친환경 자동차 보급 확대에 기여한 공로를 인정받아 제22회 ‘자동차의 날’ 기념행사에서 산업통상자원부 장관표창을 수상했다.

최영석 차지인 대표

이 행사는 14일 서울 JW메리어트 호텔 그랜드볼룸에서 한국자동차모빌리티산업협회(KAMA)와 한국자동차산업협동조합(KAICA) 공동 주최로 열렸으며, 안덕근 산업통상자원부 장관을 비롯해 유공자, 자동차산업 관계자 등 250여 명이 참석한 가운데 진행됐다.

최 대표는 대한민국 규제 샌드박스 임시허가 1호 사례인 ‘과금형 콘센트’와 전기차 충전 인프라 공유 플랫폼 개발로 친환경차 보급 확대에 기여했다. 이 기술은 기존 전기설비에 간단히 설치해 누구나 전기차 충전 서비스를 제공할 수 있도록 해, 공공장소와 민간 주차공간의 활용도를 획기적으로 높였다는 평가를 받고 있다.

또한 ‘활용성 증대를 위한 충전 인프라 공유 플랫폼’에 대한 실증 특례 및 임시허가를 중소벤처기업부와 산업통상자원부로부터 각각 취득하며 플랫폼 기반 충전 서비스 모델 확산에도 앞장섰다. 이를 통해 전국 각지의 유휴 전력을 충전 인프라로 전환하고, 다중 사용자 기반의 충전 생태계 조성에 기여했다.

기술 개발 측면에서도 차지인은 한국전력과 협력해 개발한 ‘스마트 전력 관리 및 해외결제 지원형 EV 충전 플랫폼’을 인도네시아에 수출함으로써 K-모빌리티 기술의 글로벌 진출을 이끌었으며, 이 같은 성과를 바탕으로 한국전력의 공식 인증 파트너(KEPCO Trusted Partner)로 선정되기도 했다.

한편, 이날 행사에서는 총 34명의 자동차산업 유공자에게 정부 포상이 수여됐다. 최고 영예인 은탑산업훈장은 안전공업 손주환 대표이사에게 돌아갔다. 손 대표는 하이브리드 차량 등에 적용되는 중공 밸브를 국내 최초로 양산 개발해 글로벌 완성차 업체에 연 1천억 원 규모의 수출을 달성한 공로를 인정받았다. 동탑산업훈장은 현대자동차 박찬영 부사장이 수상했다. 박 부사장은 차량용 반도체 공급난 시기에 대체 소자 개발과 직접 구매 계약을 주도, 국산 반도체 개발을 지원하며 차량 부품 공급망 안정화에 크게 기여했다.

엘모스, CAN FD를 탑재한 16채널 차량용 LED 드라이버 'E522.95'

편집부 — 2025-05-16 08:15:09+0900

E522.95를 적용해 아우디 A8의 다이내믹 리어라이트 시스템 개발 (2020년 CES 시연품)

차량용 LED 드라이버 E522.95는 차량 내부 네트워크의 CAN FD 인터페이스에 다이렉트로 연결할 수 있는 멀티채널 PWM 드라이버 제품이다. CAN FD 버스에 바로 연결 가능하다는 장점 덕분에, E522.95는 바디 컨트롤러 또는 라이트 컨트롤 유닛이 제어하는 라이트 애니메이션 기능을 더욱 빠르게 구동할 수 있다.
E522.95는 최대 100mA의 싱크 전류를 디지털 방식으로 설정 가능한 16개의 채널을 지원하고 각각의 채널에는 10-bit PWM 제너레이터가 개별적으로 탑재되어 있다.
이중 안전장치(fail safe)의 가장 유연한 구동을 위해 E522.95에 탑재된 NVM (Non-Volatile Memory)에는 16개의 채널 각각의 파라미터가 저장된다.
더욱 향상된 퍼포먼스의 파워 매니지먼트 기능은 외부 저항을 통해 자동으로 전류를 조정할 수 있는 번들링 기능을 제공하며, 이를 통해 IC의 전력 손실을 최소화한다. 또한, E522.95는 전장 제품의 필요 조건을 만족시킬 수 있도록 높은 성능의 자가 진단 기능을 갖추고 있다. 전압과 온도에 따른 전류 조절(derating) 기능을 통해 전력을 효율적으로 관리할 수 있다는 점 역시 LED 애플리케이션 개발에 유리한 요소라 할 수 있다.

주요 특장점
⦁ ISO11898을 만족하는, 통신 속도 최대 2Mbit/s의 CAN FD 버스 인터페이스
⦁ 공급 전압 범위: 5V ~ 40V
⦁ 외부의 전압 레귤레이터(voltage regulator)에 대한 피드백 기능
⦁ 더욱 향상된 성능의 채널 파워 매니지먼트 기능
⦁ 각각의 채널에 10-bit 레졸루션 성능의 개별 PWM 제너레이터 탑재
⦁ 최대 100mA까지 개별적으로 프로그래밍 가능한 LED 드라이버
⦁ 400μA 단위로 증감하는 전류의 레벨을 선택할 수 있는 LED 드라이버
⦁ 이중 안전 기능(fail safe) 전용의 PWMIN 인터페이스 핀
⦁ LED의 단선과 단락, 시스템 자가 진단을 위한 10-bit ADC
⦁ 채널 번들링 옵션
⦁ 전압과 온도에 따른 전류 조절(derating) 기능
⦁ LED 채널 각각의 빈(bin) 분류 별로 밝기 수정 가능
⦁ 외부 저항을 통한 LED 빈(bin) 분류 기능 지원
⦁ 여러 IC를 하나의 램프 동작으로 제어하는 싱글 램프 모드(single lamp mode) 지원
⦁ 설정값을 저장 가능한 EEPROM
⦁ 기능안전 표준인 ISO26262에 따라 개발되어 ASIL B 레벨에 맞는 애플리케이션 개발 가능
⦁ AEC-Q100 자동차 표준을 충족시키는 품질 인증

적용 가능한 애플리케이션

⦁ 차량용 내외장 라이팅 시스템
⦁ 일반적인 LED 애플리케이션
⦁ 고속 LED 라이트 애니메이션 디바이스

E522.95를 사용한 애플리케이션의 회로도(예시)

E522.95의 Ordering information

Product ID	Temp Range	Package
*E52295A44B605*	*-40℃ to +125℃*	*QFN40L6, 0.6mm option - SLP*

제품의 추가 정보 및 샘플/개발용 툴 문의
엘모스코리아 (Elmos Korea Co., Ltd.)
Tel.: 031-714-1131
E-mail: sales-korea@elmos.com

페라리, 직원 1인당 순이익 세계 최고 ··· 토요타·테슬라 압도

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-14 10:26:54+0900

이탈리아 럭셔리 스포츠카 제조업체 페라리가 2024년 사상 최대 수익을 기록하며 자동차 산업 내 수익 효율성 부문에서 독보적인 존재감을 과시했다. 하이브리드 신차 ‘296 스페치알레(Speciale)’의 성공적인 출시와 함께, 프리미엄 전략을 앞세운 페라리는 직원 1인당 순이익에서 토요타, 테슬라 등 글로벌 대기업을 압도한 것으로 나타났다.

투자 분석 플랫폼 BestBrokers가 최근 발표한 보고서에 따르면, 페라리는 2024년 한 해 동안 직원 1인당 $291,403의 순이익을 기록하며 전 세계 자동차 기업 중 가장 높은 수익성을 달성했다. 이는 토요타의 약 3.5배, 테슬라의 5배, 중국 BYD의 48배에 달한다.

보고서에 따르면, 페라리는 2024년 총 13,752대의 자동차를 판매하며, 15억 8,000만 달러(€1.52 billion)의 순이익을 올렸다. 이는 전년 대비 21% 증가한 수치다. 페라리의 총 직원수는 5,435명으로, 직원 1인당 순이익은 $291,403에 달한다. 페라리는 시간당 $180,303, 5시간마다 100만 달러의 순이익을 창출하며, 하루 기준으로는 $4,327,262의 순이익을 내고 있다. 이 같은 효율성은 ‘작지만 강한’ 비즈니스 모델의 대표적 사례로 꼽힌다.

반면, 글로벌 최대 자동차 제조사인 토요타는 총 38만 명 이상의 대규모 인력을 보유하고 있음에도 직원 1인당 순이익이 $85,268에 그쳤다. 그러나 순이익 생성 속도에서는 16분 14초마다 100만 달러의 순이익을 기록하며 시간 효율성 측면에서 업계 1위를 차지했다.

테슬라는 직원 1인당 순이익이 $56,428로 3위를 기록했으며, 오라일리 오토모티브(O’Reilly Automotive)는 $25,650로 그 뒤를 이었다.

중국 BYD는 연간 순이익 규모는 크지만, 인력 규모가 커 직원 1인당 순이익은 $6,123에 그쳐 조사 대상 기업 중 가장 낮았다. 이는 페라리보다 48배 적은 수준이다.

키사이트, 칩렛 PHY 디자이너 2025 출시 ··· UCIe, BoW 표준 추가

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-14 09:26:01+0900

키사이트테크놀로지스가 AI 및 데이터 센터 애플리케이션을 위한 고속 디지털 칩렛 설계 솔루션인 칩렛 PHY 디자이너 2025(Chiplet PHY Designer 2025)를 출시했다.

칩렛 PHY 디자이너 2025는 이번 업그레이드를 통해 UCIe™(Universal Chiplet Interconnect Express™) 2.0 표준에 대한 시뮬레이션 기능이 추가됐으며, 오픈 컴퓨트 프로젝트(Open Compute Project, OPC)와 BoW(Bunch of Wires) 표준도 새롭게 지원한다. 이 소프트웨어는 고급 시스템 수준 칩렛 설계 및 다이-투-다이(D2D) 설계 솔루션으로, 실리콘 생산 전(Pre-Silicon) 검증을 가능하게 하여 테이프아웃 과정을 더 효율적으로 진행할 수 있도록 지원한다.

AI 및 데이터 센터 칩이 점점 더 복잡해짐에 따라 칩렛 간 안정적인 통신이 성능을 결정짓는 중요한 요소가 되고 있다. 이를 해결하기 위해 업계에서는 UCIe 및 BoW와 같은 개방형 표준을 도입하고 있다. 이러한 표준은 2.5D/3D 패키징 및 고급 패키지 기술에서 칩렛 간 인터커넥트 방식을 정의하며, 이를 준수하는 칩렛 설계는 상호 운용성을 높이고 반도체 개발 비용과 리스크를 줄이는 데 기여한다.

칩렛 PHY 디자이너 2025는 UCIe 2.0 및 BoW 표준을 준수하는 설계를 검증할 수 있어, 최신 패키징 생태계에서 칩렛의 원활한 통합이 가능해졌다. 또한, 전압 전달 함수(Voltage Transfer Function, VTF) 등의 자동 시뮬레이션 및 규정 준수 테스트 설정을 지원해 칩렛 설계 워크플로를 단순화하고, 설계 초기 단계에서 정확성을 높일 수 있도록 돕는다. 이뿐 아니라 신호 무결성, 비트 오류율(Bit Error Rate, BER), 크로스톡 분석을 통해 실리콘 재설계(re-spin)의 위험을 줄이고, 고속 인터커넥트의 동기화 강화를 위해 쿼터 레이트 데이터 속도(Quarter-Rate Data Rate, QDR)와 같은 고급 클로킹 기법 분석도 지원한다. 이를 통해 설계자는 더욱 정밀한 클로킹 시스템을 구현할 수 있다.

키사이트 EDA 고속 디지털 부문 이희수 이사는 “키사이트 EDA는 1년 전 업계 최초로 실리콘 생산 전 검증 도구인 칩렛 PHY 디자이너를 출시해, 칩렛 설계자가 테이프아웃 전에 사양을 신속하고 정확하게 검증할 수 있도록 지원했다”며, “이번 최신 버전은 UCIe 2.0 및 BoW와 같은 새로운 표준을 반영할 뿐만 아니라 QDR 클로킹 기법 및 단일 종단 버스를 위한 체계적인 크로스톡 분석과 같은 기능을 추가해 설계자가 더욱 신속하고 정확하게 검증을 수행할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.

키사이트에 따르면, 초기 도입 업체 중 하나인 알파웨이브 세미(Alphawave Semi)는 칩렛 PHY 디자이너를 활용해 칩렛 고객에게 제공할 2.5D/3D 솔루션의 상호 운용성을 보장한다.

현대차, ‘2025 아이오닉 5’·‘2025 코나 일렉트릭’ 출시

편집부 — 2025-05-13 14:31:54+0900

현대자동차가 13일 고객 선호 사양을 기본 적용하고 가격 인상은 최소화한 전기차 신형 모델 ‘2025 아이오닉 5’와 ‘2025 코나 일렉트릭’을 출시하고 본격적인 판매에 나섰다.

현대자동차 2025 아이오닉 5(좌)와 2025 코나 일렉트릭(우) 외장

2025 아이오닉 5는 트림별로 핵심 편의사양을 기본으로 탑재해 상품 경쟁력을 높였다. 엔트리 트림인 E-VALUE+에는 오토 플러시 도어 핸들이, 익스클루시브 트림에는 동승석 전동 시트가, 프레스티지 트림에는 2열 열선 시트가 각각 기본 사양으로 제공된다.

또한, △서라운드 뷰 모니터 △후측방 모니터 등을 포함한 ‘파킹 어시스트 Lite 패키지’가 신설됐으며, 기존 프레스티지 트림에만 적용되던 N Line 사양을 익스클루시브 트림까지 확대 적용해 고객의 선택 폭을 넓혔다.

2025 코나 일렉트릭은 E-VALUE+ 트림에 △후측방 충돌 경고 △후측방 충돌 방지 보조 △후방 교차 충돌 방지 보조 △안전 하차 경고 등 주요 안전 사양을 기본 적용했다. 이와 함께 인조가죽 시트, 1열 열선·통풍 시트 등이 포함된 ‘컴포트 초이스’ 패키지도 E-VALUE+ 트림에서 선택할 수 있다.

현대차는 이번 신모델에 다양한 편의 및 안전 사양을 기본 적용했음에도 가격 인상을 최소화했다고 밝혔다.

HD현대사이트솔루션, 국내 최초 중대형 전동 지게차 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-13 14:02:59+0900

HD현대사이트솔루션이 국내 제조사 최초로 5톤을 초과하는 중대형 전동 지게차를 선보이며, 산업현장의 전동화 전환을 본격화하고 있다.

HD현대사이트솔루션(대표 조영철·이동욱)은 오는 6월 최대 9톤급 전동 지게차 신모델을 글로벌 시장에 출시한다고 13일 밝혔다. 이번에 공개되는 중대형 전동 지게차는 4~9톤급 총 8종이다.

HD현대사이트솔루션이 6월 출시하는 중대형 전동 지게차

중대형 전동 지게차 신모델에는 고성능 리튬인산철(LFP) 배터리가 탑재돼 1시간 충전으로 최대 11시간 연속 운행(93kWh 옵션 기준)이 가능하다. 또한, 고전압 배터리와 고효율 영구자석 모터를 적용해 동급 내연기관 차량을 상회하는 출력을 제공하며, 배터리 열 관리 시스템을 통해 극한의 온도 조건에서도 안정적인 성능을 유지한다.

이 외에도 열악한 실외 환경에서 운용할 수 있도록 IP67 등급 이상의 방수·방진 설계를 채택했으며, 고강도 살수 테스트와 침수 주행 검증을 거쳐 신뢰성을 확보했다. 여기에 가속페달을 밟지 않아도 정밀한 저속 주행이 가능한 ‘크립(Creep)’ 기능을 중대형 모델에 적용해 사전 테스트에서 우수한 평가를 받았다.

소형 전동 지게차는 그간 주로 실내 작업에서 소음 및 배기가스 문제 해결을 위해 널리 보급됐지만, 중대형 제품은 무게와 출력을 이유로 전동화 전환이 상대적으로 더뎠다. 그러나 탄소중립 정책의 강화와 배터리 기술의 발전으로 중대형 산업 차량도 본격적인 전동화 단계에 접어들고 있다.

HD현대사이트솔루션은 중대형 전동 지게차를 통해 조선소, 항만, 건설 현장 등 고중량 작업이 필요한 산업현장의 전동화 전환을 선도하겠다는 전략이다. 또한, 향후 라인업을 지속적으로 확장해 국산 전동 지게차의 기술 경쟁력을 한층 강화할 계획이다.

시장조사업체 더 비즈니스 리서치 컴퍼니(The Business Research Company)에 따르면, 글로벌 전동 지게차 시장은 2025년 730억 달러(약 102조 원)에서 연평균 12% 성장해 2029년에는 1,149억 달러(약 162조 원)에 이를 것으로 전망된다.

HD현대사이트솔루션 허광희 산업차량 본부장은 “이번 신모델은 기존 내연기관 중심의 산업 차량을 전동화한 장비로, 산업현장의 ESG 경영 실천과 탄소배출 감축 수요를 동시에 충족할 수 있을 것”이라며, “국내외 시장에서 HD현대의 기술력을 입증하겠다”고 말했다.

dSPACE, 바디 제어 모듈 HIL 테스트용 MicroLabBox 랙 시스템 공개

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-12 17:48:58+0900

dSPACE는 오는 5월 20일부터 22일까지 독일 슈투트가르트에서 열리는 오토모티브 테스팅 엑스포 유럽(Automotive Testing Expo Europe)에서 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위한 확장 가능한 모듈식 실시간 플랫폼의 향상된 기능과 새로운 MicroLabBox 랙 시스템을 선보일 예정이다.

이번에 새롭게 선보이는 MicroLabBox 랙 시스템은 자동차를 비롯해 농기계 및 건설 기계 산업에서 사용되는 ECU의 개발 및 검증을 위해 설계됐으며, 특히 메카트로닉스 애플리케이션에 최적화돼 있다.

강력한 쿼드 코어 프로세서와 자유롭게 프로그래밍 가능한 FPGA를 갖춘 MicroLabBox 랙 시스템은 아날로그 및 디지털 연결, 저항 시뮬레이션, 릴레이 채널뿐 아니라 다양한 버스 및 네트워크 인터페이스를 갖추고 있다.

dSPACE의 HIL 테스트 제품 사업 부문 총괄 매니저인 크리스티안 뵈르데호프(Christian Wördehoff)는 “MicroLabBox 랙 시스템은 내장된 소프트웨어를 통해 즉시 사용할 수 있으며 비용 효율성이 뛰어나다”라고 소개했다.

dSPACE는 이번 전시회에서 10번 홀(Hall) 1620번 부스와 9번 홀 9310 부스에서 MicroLabBox 랙 시스템 및 최신 검증 솔루션을 시연할 예정이다. dSPACE는 이번 엑스포에서 SIL(Software-in-the-Loop)과 HIL 간의 일관성에 초점을 맞춰 전기차, 자율주행차, 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 소프트웨어를 효율적으로 테스트할 수 있는 다양한 방법을 소개할 예정이다.

강력한 쿼드 코어 프로세서와 자유롭게 프로그래밍할 수 있는 FPGA를 갖춘 MicroLabBox 랙 시스템은
ECU의 개발 및 검증에 유연하게 사용할 수 있다.

케이던스, AVCC 가입 ··· 자율주행차용 물리적 AI 혁신 지원

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-09 11:37:23+0900

케이던스(Cadence)가 자율주행차 컴퓨팅 컨소시엄(Autonomous Vehicle Computing Consortium, AVCC)에 공식 합류했다고 8일 밝혔다. 케이던스는 AVCC에 합류함으로써 업계 주요 기업들과 협력해 차세대 자율주행차 시스템에 필요한 고성능 컴퓨터(HPC)와 안전성 솔루션의 기준을 정의해 나갈 계획이다.

차량용 시스템온칩(SoC) 개발은 고유한 과제를 수반한다. 자동차 업계 고객은 파트너로부터 제공받은 기존 칩렛을 최대한 활용하려는 경향이 있기 때문에 원활한 협업이 가능하도록 공통된 칩렛 파티셔닝(chiplet partitioning) 방식의 정립이 필수적이다. 또한, 동일한 칩렛 기반으로 다양한 제품 라인을 관리하기 위해서도 공유 파티셔닝 프레임워크가 필요하다. 이러한 요구에 대응하기 위해, AVCC가 주도하는 칩렛 파티셔닝 표준 공동 정의 작업은 중요한 역할을 한다.

칩렛 피티셔닝 외에도 자동차 시장 특유의 요구사항인 기능 안전성과의 상호운용성 확보가 중요 과제로 떠오르고 있다. 다양한 SoC 개발업체가 각자 시스템을 구축하는 상황에서, 기능 안전성 요구사항을 공동으로 정의하는 작업은 자율주행 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하는 데 핵심적인 단계로 평가된다. 이러한 협업 중심의 접근 방식은 산업 전반의 견고한 표준 마련으로 이어지며, 자동차 기술의 혁신을 촉진하고 고도화된 기술의 상용화를 앞당기는 데 기여한다.

케이던스는 AVCC 내에서 성능과 안전성 기준을 수립하는 데 핵심적인 역할을 맡게 된다. 이 기준에는 자율주행차의 주요 과제인 사이버보안 위협, 시스템 신뢰성, 페일 세이프(fail-safe) 메커니즘 등을 해결하기 위한 실시간 처리 성능과 보안 프로토콜 요구사항이 포함될 예정이다.

케이던스는 이러한 기준 수립을 통해 상호운용 가능한 시스템 솔루션과 향상된 업계 표준을 마련하고, 자동차 산업 전반의 기술 혁신을 가속화하는 데 기여할 방침이다.

이와 함께, 케이던스는 모듈형 칩렛 분야의 전문성을 바탕으로 컨소시엄의 기술 개발에 기여할 것이라고 밝혔다. 케이던스는 자체 칩렛 프레임워크를 활용해 자율주행차 애플리케이션에 최적화된 확장 가능한 칩 아키텍처를 제공할 계획이다. 이를 통해 업그레이드를 간소화하고, 맞춤화와 비용 절감이 가능하도록 지원하겠다는 것이다. 이러한 모듈형 접근 방식은 다양한 칩렛 간의 안전한 고속 통신을 가능하게 하고, 성능 저하 없이 원활한 통합과 안전성을 보장한다.

NXP, 3세대 이미징 레이다 프로세서 ‘S32R47’ 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-09 10:12:48+0900

NXP 반도체(NXP Semiconductors)가 16nm FinFET 공정을 적용한 3세대 이미징 레이다 프로세서 S32R47 제품군을 출시했다.

S32R47은 레이다 마이크로프로세서(MPU)의 연산 성능을 기존 대비 최대 두 배 끌어 올리고 칩 면적은 38% 줄였다. 또한, AI/ML 기능을 지원해 향상된 DoA(Direction of Arrival) 처리와 물체 분류 기능 등을 구현할 수 있도록 설계됐다.

S32R47은 1200MHz Arm Cortex-A53 코어 4개와 부동소수점 연산장치(FPU)를 탑재한 400MHz Arm Cortex-M7 코어 3개로 구성돼 있으며, 8MB SRAM을 내장하고 있다.

이 제품군은 레벨2+부터 레벨4까지의 자율주행 요구사항에 부합하도록 설계됐으며, ISO 26262 ASIL B(D) 등급의 기능 안전성 요건을 충족한다.

시장조사 업체인 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 ‘2024 레이다 산업 현황 보고서(Status of the Radar Industry 2024)’에 따르면, 2029년까지 신차의 약 40%가 레벨 2+(L2+)/레벨 3(L3) 자율주행 기능을 갖춘 승용차가 될 것이며, 레벨 4(L4) 차량도 점차 늘어날 것으로 전망된다.

NXP에 따르면, NXP의 차세대 이미징 레이다 솔루션은 경쟁 솔루션 대비 최대 89% 적은 안테나 채널 만으로도 동등하거나 더 나은 성능을 제공해, 시스템 통합의 복잡성을 줄이고 비용, 크기, 전력 소비까지 절감할 수 있다.

S32R47은 고해상도의 고밀도 포인트 클라우드를 생성해 주변 환경을 더 정밀하게 모델링 할 수 있어, 차량이 보행자나 낙하물 등을 더 정확하게 탐지하고 분류할 수 있도록 지원한다.

NXP의 레이다 및 ADAS 부문 수석 부사장 겸 총괄 매니저인 메인더르트 반 덴 벨드(Meindert van den Beld)는 “S32R47은 현재 양산 솔루션 대비 3배 이상의 안테나 채널을 실시간으로 처리할 수 있다"며, "이는 까다로운 자율주행 사용 사례에서 요구하는 향상된 이미징 레이다 해상도, 감도 및 다이내믹 레인지를 구현하는 동시에, OEM이 대량 생산을 위해 요구하는 엄격한 전력 및 시스템 비용 목표를 충족한다"고 설명했다.

S32R47 레이다 프로세서 솔루션은 이미 주요 고객에게 샘플링 중이며, 차세대 OEM 플랫폼을 목표로 하고 있다.

한편, S32R 플랫폼은 소프트웨어 재사용과 개발 효율성을 위한 공통 아키텍처를 제공하며, 고성능 하드웨어 보안 엔진, OTA(Over-the-Air) 업데이트 지원, 최신 사이버 보안 표준 준수 기능을 갖추고 있다.

MIPI C-PHY v3.0, 차세대 이미지 센서 애플리케이션 지원

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-08 17:49:17+0900

모바일 및 모바일 관련 산업용 인터페이스 규격을 개발하는 국제 기구인 MIPI 얼라이언스가 7일(미국 현지시각) 카메라와 디스플레이를 연결하기 위한 고성능·저전력·저전자파 간섭(EMI) C-PHY 인터페이스 사양의 주요 업데이트를 공개했다.

최신 MIPI C-PHY 3.0 버전은 18-와이어스테이트(18-Wirestate) 모드 인코딩 옵션을 지원하여, C-PHY 한 레인의 최대 성능을 약 30~35% 향상시킨다. 이 업그레이드는 짧은 채널 구간에서 최대 75Gbps의 전송 속도를 제공해 초고해상도, 고정밀 이미지 센서에 대한 급증하는 수요를 충족한다.

새로운 코딩 옵션인 32b9s (32 bits over nine symbols)는 9개의 심볼로 32비트를 전송하면서도 업계 최고 수준의 낮은 EMI와 저전력 특성을 그대로 유지한다.

카메라 애플리케이션의 경우, C-PHY 3.0은 기존 용도에서는 더 낮은 심볼 속도나 적은 레인 수를 사용할 수 있도록 하고, 반대로 고성능 이미지 센서를 필요로 하는 용도에서는 현재의 레인 수를 유지하면서 더 높은 심볼 속도를 사용할 수 있도록 해준다. 이러한 활용 사례에는 다음과 같은 분야가 있다:

고명암비(High Dynamic Range, HDR), 스마트 관심영역(Region-of-Interest, ROI) 탐지, 첨단 모션 벡터 생성 기능을 갖춘 차세대 프로슈머용 스마트폰 영상 콘텐츠 제작
고속 생산 라인에서 미세한 결함까지 감지할 수 있는 머신비전 기반 품질 관리 시스템
가장 까다로운 조명 조건에서도 빠르게 움직이는 물체의 궤적과 동작을 분석할 수 있는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)

MIPI C-PHY는 모바일, PC 컴퓨팅, IoT 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 연결 거리 내의 저전력, 고속 애플리케이션을 위해 MIPI 카메라 시리얼 인터페이스 2(MIPI CSI-2)와 MIPI 디스플레이 시리얼 인터페이스 2(MIPI DSI-2)를 지원한다.

MIPI C-PHY 사양은 카메라와 디스플레이를 애플리케이션 프로세서(AP)와 연결할 때 높은 처리량, 최소화된 인터커넥트 신호 수, 우수한 전력 효율성을 제공한다. 이러한 특성은 C-PHY 고유의 효율적인 3상(three-phase) 코딩 방식 덕분으로, 시스템 인터커넥트 수를 줄이고 C-PHY 인터페이스와 함께 자주 배치되는 민감한 RF 수신 회로에 대한 전자기 방출을 최소화한다.

이 사양은 C-PHY가 임베디드 클록 링크로 동작하기 때문에, 링크 내에서 레인을 유연하게 재배치할 수 있도록 해준다. 또한, 고속 모드와 저전력 모드 간의 저지연 전환이 가능하다. MIPI C-PHY는 대체 저전력(Alternate Low Power, ALP) 기능을 포함하고 있어, C-PHY의 고속 신호 레벨만으로 링크 작동이 가능하다. 옵션으로 제공되는 빠른 레인 전환 기능은 ALP를 활용하며, 비대칭 데이터 전송 속도를 지원해 구현자가 시스템 요구에 맞춘 전송 속도 최적화를 가능하게 한다. 또한, MIPI C-PHY는 MIPI D-PHY와 동일한 장치 핀에서 공존할 수 있어, 설계자들이 듀얼 모드 장치를 개발할 수 있다.

C-PHY v3.0에 대한 지원은 2024년 4월에 발표된 최신 MIPI CSI-2 v4.1 임베디드 카메라와 이미지 인터페이스 사양에 포함됐으며, 구현을 돕기 위해 이전 C-PHY 버전과 하위 호환성을 유지한다.

MIPI 얼라이언스의 헤지 사아르(Hezi Saar) 회장은 “MIPI의 C-PHY는 스마트폰, IoT, 드론, 웨어러블, PC, 자동차 카메라와 디스플레이를 위한 삼진법(ternary) 기반 PHY”라며 “C-PHY는 저비용, 저해상도 이미지 센서뿐만 아니라 100메가픽셀 이상의 고성능 이미지 센서도 지원한다. 이번 업데이트는 스마트폰의 영화 수준 영상, 머신비전 품질 관리 시스템, 자동차 ADAS와 같은 미래 지향적 애플리케이션을 가능하게 한다”고 소개했다.

한편, MIPI의 또 다른 단거리 물리 계층인 MIPI D-PHY에 대한 개발도 활발히 진행 중이다. 2023년 출시된 D-PHY v3.5는 디스플레이 애플리케이션을 위한 임베디드 클록 옵션을 포함하고 있으며, 향후 발표될 v3.6 사양은 PC/클라이언트 컴퓨팅 플랫폼을 겨냥해 카메라 애플리케이션용 임베디드 클록 지원을 확대할 예정이다. 다음 풀 버전인 D-PHY v4.0은 모바일 및 그 외 머신비전 애플리케이션을 위한 임베디드 클록 지원을 더욱 강화하고, 현재 레인당 9Gbps인 데이터 전송 속도를 한층 더 끌어올릴 계획이다.

MIPI 얼라이언스는 지난해 C-PHY와 D-PHY의 더 긴 채널 길이에 대한 종합적인 신호 분석을 수행했다. 그 결과물로 발표된 회원용 애플리케이션 노트인 “MIPI C-PHY 및 MIPI D-PHY IT/컴퓨트 애플리케이션 노트"는 C-PHY와 D-PHY가 모바일폰이나 태블릿에 처음 적용됐던 사양을 거의 변경하지 않거나 전혀 변경하지 않고도 노트북이나 올인원 PC 등 더 큰 제품에도 사용할 수 있음을 보여줬다. 또한, 대역폭을 낮춰 동작시키면 더욱 긴 채널에서도 충분히 활용 가능하다는 것을 입증했다.

웨이모, 美 애리조나에 로보택시 대규모 생산공장 건설

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-08 11:32:17+0900

구글 웨이모(Waymo)가 미국 애리조나주 메사(Mesa)에 새로운 자율주행차 생산공장을 설립하며 무인 로보택시 서비스의 대규모 확장에 나섰다. 이 공장은 웨이모의 자율주행 기술인 ‘웨이모 드라이버(Waymo Driver)’를 통합한 차량을 대량 생산할 수 있는 시설로, 연간 수만 대의 자율주행차를 생산할 수 있는 역량을 갖추고 있다.

웨이모는 현재 피닉스, 샌프란시스코, 로스앤젤레스, 텍사스 오스틴 등 미국 주요 도시에서 매주 25만 건 이상의 유료 자율주행 호출 서비스를 제공하고 있으며, 오는 2026년에는 애틀랜타, 마이애미, 워싱턴 D.C.로 서비스를 확대할 예정이다.

이번에 새로 문을 연 메사 공장은 웨이모가 마그나(Magna)와 협력해 건립한 22,200㎡(약 7,200평) 규모의 시설로, 향후 웨이모의 성장을 이끌 핵심 거점으로 자리잡게 된다. 웨이모는 올초 재규어(Jaguar)로부터 2,000대 규모의 마지막 I-PACE 전기차를 인도받았다. 이것은 2021년부터 샌프란시스코에서 운행 중인 기존 차량 대수를 두 배 이상 늘리는 규모다. 이 차량은 메사 공장에서 자율주행차로 개조된다.

웨이모는 메사 공장에서 완전 자율주행 기술이 탑재된 수천 대의 차량을 생산할 예정이며, 차량 플랫폼은 재규어에서 중국 전기차 제조업체 지커(Zeekr)의 RT 모델로 전환할 것이라고 밝혔다. 올해부터 생산되는 ‘Zeekr RT’ 자율주행차에는 6세대 웨이모 드라이버가 장착된다. 특히, 이 공장은 자동화 조립 라인을 도입해 다양한 차량 플랫폼을 동시에 대량 생산할 수 있는 유연성과 효율성을 확보했으며, 차량은 공장을 스스로 나와 곧바로 서비스에 투입될 수 있다.

웨이모에 따르면, 피닉스 지역에 배정된 이 차량은 출고 후 30분 이내에 첫 일반 승객을 태울 수 있다. 다른 도시에 배정된 차량의 경우, 현지 차량 기지로 운송된 후 수 시간 내에 공공 서비스에 투입될 수 있다. 현재 웨이모는 샌프란시스코, 로스앤젤레스, 피닉스, 텍사스 오스틴에서 1,500대의 I-PACE 차량을 운행 중이다.

웨이모의 운영 부문 부사장 라이언 맥나마라(Ryan McNamara)는 “메사의 웨이모 드라이버 통합 공장은 미래 성장 전략의 중심”이라며 “마그나와 함께 구축한 이 생산 시설은 비용 효율성과 유연성, 대량 생산 역량을 통해 웨이모의 자율주행차 보급을 가속화할 것”이라고 밝혔다.

케이티 홉스(Katie Hobbs) 애리조나 주지사는 “새롭게 들어선 웨이모-마그나 제조 시설은 애리조나가 혁신 기술의 허브로 떠오르고 있음을 보여주는 사례”라며 “자율주행차가 사람의 안전한 이동을 돕고 있으며, 이 공장은 지역 일자리 창출과 함께 애리조나의 기술 경제가 세계 무대에서 지속적으로 성장하는 데 기여할 것”이라고 밝혔다.

한편, 웨이모는 자사의 모바일 앱 ‘Waymo One’을 통해 누구나 자율주행 차량을 체험할 수 있도록 서비스를 제공하고 있다.

파일럿 프로젝트 ‘GenAI4Q’, BMW의 품질관리 혁신

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-07 21:10:44+0900

인공지능(AI)이 특히 품질관리 분야에서 유용하게 활용될 수 있음은 이미 여러 자동차 제조업체와 부품 공급업체가 실험을 통해 입증했다. 예를 들어, 아우디는 생산 및 물류 분야에 AI 기반 이미지 처리 기술을 도입해 활용하고 있다. BMW 역시 파일럿 프로젝트인 'GenAI4Q'를 통해 차량 생산 과정의 품질 관리를 더욱 효율적이고 신속하고 신뢰성 있게 만들고자 한다. 이를 위해 BMW 그룹의 레겐스부르크 공장에서는 뮌헨에 위치한 인공지능 솔루션 스타트업 데이터곤 에이아이(Datagon AI)와 공동으로 개발한 학습 기반 분석 소프트웨어를 활용할 예정이다. 이 소프트웨어의 핵심은 하루 약 1,400대 생산되는 차량에 대해 맞춤형 품질 검사 권장 사항을 제시하는 AI이다.

BMW 그룹 레겐스부르크 공장 책임자 아르민 엡너(Armin Ebner)는 “인공지능의 활용은 BMW 그룹 생산 현장을 지능적으로 연결된 공장으로 디지털 전환하는 데 기여한다"며 "예를 들어 차량 조립 공정에서 품질 관리를 위해 AI를 활용하고 있으며, 이를 통해 생산 과정을 최적화하고, 제품은 물론 궁극적으로 고객에게도 부가가치를 창출하고 있다”라고 했다.

BMW 차량은 엄격한 품질 기준을 충족해야 한다. 이를 보장하기 위해, 레겐스부르크 공장에서는 생산 과정 전반에 걸쳐 수많은 품질 검사를 수행한다. 출고 직전에는 최종 검사가 진행되며, 숙련된 전문가가 완성된 차량마다 다시 한번 점검해 프리미엄 품질 기준을 충족하는지 확인한다.

레겐스부르크 조립 라인에서는 57초마다 한 대씩 차량이 생산된다. 각 차량은 글로벌 시장의 고객 개별 사양에 맞춰 제작되며, 내연기관 차량부터 플러그인 하이브리드, 완전 전기차에 이르기까지 다양한 구동 방식이 하나의 생산 라인에서 유연하게 조립된다. 여기에 수많은 모델과 옵션 구성까지 더해져 사실상 동일한 차량은 거의 없다. AI 도구는 각 차량의 고유한 사양을 기반으로 개별 맞춤형 검사 체크리스트를 생성한다.

이러한 맞춤형 검사 체크리스트를 생성하기 위해 AI는 방대한 데이터를 분석하며, 차량의 종류와 옵션뿐만 아니라 실시간으로 제공되는 최신 생산 정보까지 통합한다. AI는 패턴과 상관관계를 인식함으로써 필요한 검사 항목을 신속하고 자동으로 도출해내며, 이를 모바일 앱을 통해 사용자 친화적인 형식으로 제공한다. 직원들은 검사 결과를 손쉽게 기록할 수 있으며, 필요 시 AI의 전사(transcription) 기능을 활용해 음성 녹음과 같은 추가 기능도 사용할 수 있다.

한편, 1986년부터 가동 중인 BMW 그룹의 레겐스부르크 공장은 전 세계 30개 이상의 생산 거점 중 하나로, BMW X1과 X2 모델을 생산하고 있다. 이 공장은 다양한 파워트레인을 유연하게 처리할 수 있는 다기능 조립 라인을 바탕으로 효율적인 양산 체계에서 높은 평가를 받고 있다.

英 코드씽크, 안전성 평가 통해 리눅스 기반 OS의 SIL 3/ASIL D 수준 적합성 확인

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-07 15:35:40+0900

영국의 오픈소스 소프트웨어 전문 기업 코드씽크(Codethink)가 6일(영국 현지시각) 자사의 리눅스 기반 운영체제 및 관련 소프트웨어 개발 도구 CTRL OS (Codethink Trustable Reproducible Linux)에 대한 베이스라인 안전성 평가 보고서를 발표했다.

이번 평가는 글로벌 안전성 평가 기관인 엑시다(exida)에 의해 독립적으로 수행됐으며, 그 결과 CTRL OS가 안전 필수(safety-critical) 시스템과 혼합 중요도(mixed-criticality) 시스템에서 SIL 3/ASIL D 수준까지 적용될 수 있음이 확인됐다. 코드씽크는 자사의 엔지니어링 접근 방식이 IEC 61508과 ISO 26262를 모두 충족하는 것으로 확인되면서, 오픈소스 기반의 시스템에서도 최고 수준의 안전성을 확보할 수 있게 됐다고 강조했다.

코드씽크는 이번 평가를 통해 오픈소스가 단순한 대안이 아니라 안전성·보안성·신뢰성·가용성이 요구되는 미래 지향적 시스템의 핵심 기반이 될 수 있음을 강조하고 있다.
폴 셔우드(Paul Sherwood) 코드씽크 회장은 “우리는 인증을 획득하는 데 그치지 않고 안전성, 보안성, 신뢰성을 실현하는 실제 엔지니어링 작업에 집중해 왔다”며, “궁극적으로 이는 소프트웨어를 어떻게 신뢰할 수 있느냐의 문제로 귀결된다”고 밝혔다.

코드씽크의 CTRL OS는 초기에는 “안전한 리눅스(safe Linux)” 자동차 플랫폼에 대한 고객 수요에서 출발했으나, 현재는 운영체제를 넘어 복잡한 소프트웨어 스택의 통합으로 확장되고 있다. 이 과정에서 성숙한 오픈소스 구성요소를 재사용함으로써 독점 소프트웨어 대비 비용을 절감하고, 신규 소프트웨어를 처음부터 개발하는 데 따르는 엔지니어링 리스크도 최소화할 수 있다.

CTRL OS는 코드씽크가 주도하는 오픈소스 산업 이니셔티브 ‘Eclipse Trustable Software Framework’에 맞춰 제공되며, 이는 안전성 인증이 요구되는 시스템을 위한 투명하고 개방된 소프트웨어 기반을 제공한다.

엑시다의 첨단 시스템 디렉터 조나단 무어(Jonathan Moore)는 “신뢰는 현대 기술의 근간이며, 코드씽크의 Trustable Software Framework는 복잡한 오픈소스 기반 시스템에 안전성과 신뢰성을 처음부터 구현할 수 있는 새로운 기준을 제시한다”고 평가했다.
또한, 코드씽크의 목적 기반(objective-based) 접근 방식은 안전성 주장을 뒷받침하는 근거와 증거를 소프트웨어 개발과 함께 체계적으로 구축하고 유지함으로써, 안전 필수 시스템에서도 오픈소스가 안심하고 채택될 수 있음을 보여준다.

이번 발표에 대해 업계 주요 관계자들도 긍정적인 평가를 내놓고 있다. CJ 킹(C.J. King) 토크 로보틱스(Torc Robotics) 최고기술책임자(CTO)는 “코드씽크의 안전성 평가를 거친 리눅스는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개발에 필요한 속도와 민첩성을 제공한다”며 “레벨 4 자율주행 트럭 플랫폼을 개발하는 데 있어 스택이 최고 수준의 안전성 기준을 충족할 것이라는 확신과 함께 개발 속도도 높일 수 있다”고 말했다.

JLR 디지털 제품 플랫폼 디렉터 데이비드 네스빗(David Nesbitt)은 “10년 넘게 코드씽크와 협력하며 인포테인먼트, 디지털 콕핏, 차량 네트워크 등 다양한 차량 내 시스템 개발에 전문성을 공유해 왔다”며 “이번 성과는 SDV 시대에 있어 ‘안전한 리눅스’가 핵심 기반이 될 것임을 보여준다”고 평가했다.

Rust Foundation의 레베카 럼불(Rebecca Rumbul) CEO 역시 “코드씽크의 사례는 오픈소스가 엄격한 엔지니어링과 결합될 때, 가장 높은 수준의 안전이 요구되는 분야에서도 큰 가치를 창출할 수 있다는 점을 상기시킨다”며, “Rust 재단은 Safety Critical Rust Consortium과 같은 이니셔티브를 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 기술 발전을 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다.

코드씽크는 이번 평가를 통해 오픈소스 소프트웨어가 더 이상 타협의 결과가 아닌, 안전성과 신뢰성을 갖춘 미래 시스템의 기반이 될 수 있음을 입증했다. CTRL OS는 그 선례로 자리매김하며, 오픈소스의 새로운 가능성을 제시하고 있다.

오로라, 美 텍사스서 상업용 자율주행 트럭 서비스 개시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-02 20:02:09+0900

미국 자율주행 기술 기업 오로라 이노베이션(Aurora Innovation)이 텍사스에서 상업용 자율주행 트럭 운행을 본격 개시하며, 미국 최초로 공공도로에서 대형 트럭(Class 8)의 무인 자율주행 상업 서비스를 시작한다고 1일(현지시각) 밝혔다.

오로라는 최근 자사의 자율주행 시스템 '오로라 드라이버(Aurora Driver)'에 대한 안전 검토(Safety Case)를 마치고, 텍사스주 댈러스와 휴스턴 간 왕복 무인 화물 운송을 정기적으로 진행하고 있다. 이로써 오로라는 미국에서 자율주행 대형 트럭을 공공도로에서 상업적으로 운행한 첫 번째 기업으로 이름을 올렸다. 현재까지 오로라 드라이버는 운전자 없이 약 1,930 km를 주행했다.

오로라는 2025년 말까지 텍사스주 엘파소(El Paso)와 애리조나주 피닉스(Phoenix)까지 자율주행 운행 구간을 확대할 계획이다.

오로라의 크리스 엄슨(Chris Urmson) 공동창업자이자 최고경영자(CEO)는 “우리는 자율주행 기술의 이점을 안전하고 신속하고 폭넓게 제공하기 위해 오로라를 설립했다”며 “이번 상업 운행은 그 약속을 실현하는 역사적 이정표이며, 첫 운행에 함께한 것은 평생 잊지 못할 순간”이라고 소감을 밝혔다.

오로라 드라이버는 SAE 레벨 4 완전 자율주행 시스템으로, 우선 장거리 트럭 운송 부문에 적용되고 있다. 미국 트럭 운송 산업은 연 수조 달러에 달하는 거대 시장이지만 운전자의 고령화, 높은 이직률, 치솟는 운영비용, 비효율적인 자산 활용 등 여러 과제를 안고 있다. 오로라는 이러한 과제를 해결할 수 있는 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행 솔루션을 제시하며 업계의 관심을 끌고 있다.

오로라의 첫 상업 고객은 지능형 물류 플랫폼 기업 우버 프레이트(Uber Freight)와 온도 및 시간 민감 화물을 운송하는 히르슈바흐 모터라인스(Hirschbach Motor Lines)이다. 이 두 회사는 이미 오로라와 수년간 자율주행 운송 파일럿을 감독해 왔다.

우버 프레이트의 리오르 론(Lior Ron) 설립자이자 CEO는 “4년 전 오로라와 함께 물류의 미래를 바꾸기 위한 여정을 시작했고, 오늘 우리는 그 미래를 현실로 만들었다”며 “운전자가 없이 자율주행 트럭으로 화물을 운송하는 것은 공급망 혁신의 중요한 진전”이라고 밝혔다.

히르슈바흐 모터라인스의 리처드 스톡킹(Richard Stocking) CEO는 “오로라의 투명하고 안전 중심의 기술 제공 방식은 매우 신뢰할 수 있다”며 “자율주행 트럭은 단순히 우리의 비즈니스를 성장시키는 것을 넘어, 운전자들의 삶을 개선하는 역할도 할 것”이라고 말했다.

오로라는 자율주행 서비스 개시에 앞서 안전성 확보를 위해 광범위한 증거를 수집하고 이를 바탕으로 ‘Safety Case’를 완성했다. 오로라는 또한 'Driverless Safety Report'를 통해 자사의 자율주행 시스템의 운영 영역, 사이버보안, 원격 지원 체계 등 핵심 안전 요소를 공개하며 투명성을 강화하고 있다.

이번 운행 개시에 앞서 오로라는 미국 연방자동차운송안전국(FMCSA), 고속도로교통안전국(NHTSA), 국가교통안전위원회(NTSB) 등 주요 연방 기관 및 텍사스 주 정부기관들과 긴밀히 협력했다. 그렉 애벗(Greg Abbott) 텍사스 주지사는 “혁신과 기업가정신을 장려하는 환경을 갖춘 텍사스주는 자율주행 트럭 산업의 중심지가 되고 있다”며 “이번 자율주행 트럭의 운행 개시는 텍사스의 경제 성장과 도로 안전 향상에 기여할 것”이라고 환영했다.

오로라 드라이버는 4개의 축구장 길이보다 먼 거리까지 인식 가능한 센서와 강력한 컴퓨팅 시스템, 이중화된 제어, 제동, 조향, 냉각, 통신 기능을 갖추고 있다. 지난 4년간의 시험 운행 동안 약 480만 km 이상의 자율주행 거리와 1만 건 이상의 고객 화물 운송 실적을 기록했으며, 야간 보행자 감지, 신호 위반 차량 예측, 충돌 회피 등의 고도 기능을 입증했다.

오로라의 ‘Verifiable AI’ 기술은 자율주행 알고리즘이 교통법규를 준수하도록 하고, 위급 상황에서 올바른 판단을 내릴 수 있도록 설계됐다. 이 기술은 오로라가 자사의 안전성 검토를 마무리하고 상업 운행을 시작할 수 있었던 핵심 요소로 평가된다.

오로라는 향후 파트너사들과 협력해 대량 생산이 가능한 전용 자율주행 트럭 플랫폼 개발에도 박차를 가할 계획이다. 오로라는 2025년 1분기 실적 발표에서 이번 상업 운행과 관련된 상세 내용을 공개할 예정이다.

보그워너, 제46회 비엔나 모터 심포지엄서 차세대 전력 모듈 기술 공개

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-02 13:46:02+0900

글로벌 자동차부품 기업 보그워너(BorgWarner)는 5월 14일부터 16일까지 오스트리아 빈 호프부르크(Hofburg)에서 열리는 ‘제46회 비엔나 모터 심포지엄(Vienna Motor Symposium)’에서 최신 인버터 기술 관련 두 가지 발표를 진행할 예정이다.

첫 번째 발표에서는 보그워너의 차세대 바이퍼(Viper) 전력 스위치를 탑재한 800V 실리콘카바이드(SiC) 기반 양면 냉각(Double-Sided Cooled, DSC) 전력 모듈을 집중 조명한다. 두 번째 발표에서는 클린 웨이브(Clean Wave) 기술이 적용된 차세대 멀티레벨 트랙션 인버터을 조명한다. 이 발표는 온라인으로 시청할 수 있다.

보그워너 파워드라이브 시스템(PowerDrive Systems) 부문 사장인 슈테판 데머를레(Stefan Demmerle) 박사는 “BEV와 하이브리드 차량의 보급이 확대됨에 따라, 전력 효율성과 전력 밀도는 차량 전동화의 핵심 과제가 됐다”면서 “당사의 최신 DSC 전력 모듈은 뛰어난 열관리와 전력 변환 효율을 바탕으로 더 작고 효율적인 구동 시스템 개발을 가능하게 해 지속 가능한 모빌리티 실현에 기여할 것”이라고 밝혔다.

DSC 전력 모듈은 인버터의 핵심 부품으로, 배터리에서 나오는 직류(DC)를 모터 구동에 필요한 교류(AC)로 변환한다. 보그워너의 DSC 설계는 SiC 전력 스위치의 양면에서 열을 동시에 추출함으로써 열 성능과 전기적 성능을 동시에 극대화한다. 이를 통해 접합 온도를 낮추거나, 동일 온도에서 더 높은 전류를 처리할 수 있어 전반적인 시스템 효율성과 인버터의 소형화가 가능해진다.

보그워너는 제46회 비엔나 모터 심포지엄에서 차세대 전력 모듈 기술을 선보일 예정이다.

DSC 전력 모듈은 OEM의 인버터 설계에 손쉽게 통합될 수 있도록 설계됐으며, 향후 보그워너의 인버터 제품군에도 포함될 예정이다. 차세대 바이퍼 전력 스위치 기술과 고급 열 전도 소재를 활용한 이 전력 모듈 기술은 고전력 차량은 물론, 소형 전기차와 하이브리드차 차량에도 적용할 수 있어 전동화 시대의 다양한 요구를 충족한다.

벡터-인피니언, MCU용 하드웨어 추상화 계층(HAL) 개발

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-02 11:45:38+0900

차량 네트워크 및 임베디드 시스템 개발 분야에서 소프트웨어 솔루션을 제공하는 벡터코리아(지사장 장지환)는 인피니언 테크놀로지스와 협력해 ‘PSOC™4 HV 컨트롤러를 위한 MICROSAR IO 협업 프로젝트’를 통해 단일 인터페이스에서 마이크로컨트롤러(MCU)를 개발할 수 있도록 지원하는 하드웨어 추상화 계층(Hardware Abstraction Layer, HAL)을 개발했다.

HAL은 메모리 풋프린트(Memory Footprint, 프로그램 실행 중에 런타임 메모리 사용량)가 작은 MCU를 위해 개발됐으며, 개발자가 실제 하드웨어 레지스터나 메모리 구조 같은 복잡한 하드웨어 세부사항을 직접 다루지 않고, 표준화된 단일 인터페이스를 통해 작업할 수 있도록 지원해 임베디드 소프트웨어의 통합을 간소화하고 재사용성을 향상시키는 데 중점을 두고 있다.

이번에 개발된 HAL 사양은 인피니언의 차량용 MCU인 ‘PSOC™4 HV’ 드라이버에 성공적으로 구현됐으며, 이 과정에서 벡터의 경량 베이스 레이어(Lightweight Base Layer)인 MICROSAR IO가 활용됐다. 이러한 HAL 사양은 반도체 제조업체에서도 사용할 수 있다.

벡터의 MICROSAR IO는 전자제어장치(ECU)의 물리적인 입출력(버튼, 램프, 모터, 센서 등)을 소프트웨어적으로 제어하거나 읽어오기 쉽게 만들어주는 확장 가능한 인터페이스 관리 소프트웨어 번들로서, 인피니언의 자동차 소프트웨어 개발 애플리케이션인 드라이브 코어(Drive Core)의 일부로 통합됐다. 이 번들은 인피니언 및 벡터의 다양한 툴과 소프트웨어 구성 요소를 포함하고 있으며, 자동차 소프트웨어 개발을 신속하고 효율적으로 시작할 수 있도록 지원한다.

인피니언의 PSOC™용 드라이브 코어는 확장 가능한 소프트웨어 번들 포트폴리오(Scalable Software Bundle Portfolio)로서, 솔루션 개발 프로세스를 단순화하고 마이그레이션 부담을 줄이는 동시에 공급업체 관리를 최적화해 상업적 복잡성을 최소화한다.

인피니언은 벡터를 포함한 자동차 산업의 핵심 플레이어들과의 협업을 통해 드라이브 코어 솔루션의 완전한 통합과 호환성을 보장하는 다양한 라이브러리, 툴, 전문 개발 지원을 제공하고 있다.

ZF, 상용 전기차용 저소음·무오일 공기압축기 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-05-02 10:32:09+0900

ZF의 상용차 솔루션(Commercial Vehicle Solutions, CVS) 사업부가 상용 전기차용 최신 전동화 기술인 새로운 공기압축기(air compressor) ‘e-comp Scroll’을 출시했다.

이 제품은 중형 및 대형 하이브리드, 배터리 전기차(BEV), 수소연료전지 차량용으로 설계됐으며 효율성과 정숙성을 동시에 갖춘 것이 특징이다.

e-comp Scroll은 오일이 필요 없는 구조로, 소음과 진동을 최소화한 공기 압축 시스템이다. 이 제품은 미국 캘리포니아에서 열린 ‘ACT Expo(Advanced Clean Transportation Expo)’와 중국 상하이에서 열린 ‘오토 상하이(Auto Shanghai)’에서 첫 공개됐다.

전기 상용차는 여전히 에어 디스크 브레이크, 서스펜션, 기타 보조 시스템 등 핵심 안전 기능을 위해 압축 공기를 필요로 한다. 기존 내연기관 차량에서는 엔진이 공기압축기를 구동하지만, 전기차에서는 독립적인 전기 모터를 통해 작동한다. 그러나 전기차는 내연기관 차량보다 동작 소음이 훨씬 적기 때문에, 기존 피스톤 방식의 컴프레서에서 발생하는 소음이 더 두드러져 운전자와 보행자 모두에게 불쾌감을 줄 수 있다.

e-comp Scroll은 맞물리는 스크롤 운동을 통해 공기를 압축하는 방식으로, 진동을 최소화하면서 소음도 대폭 줄였다. 정격 작동 조건인 분당 250리터의 공기 유량에서 발생하는 소음은 약 67데시벨(dB(A))로, 이는 사무실 환경 수준의 소음이다.

ZF CVS 섀시 솔루션 제품 라인의 책임자인 파베우 포르친스키(Paweł Porczyński)는 “오일이 필요 없고, 저소음·저진동의 공기압축기를 제공함으로써 전기차의 무배출 목표가 제기하는 기술적 과제를 해결하고 있다”며 “오일 윤활이 필요 없어 유지보수가 줄고, 이에 따라 총소유비용(TCO) 또한 절감된다”라고 설명했다.

또한, 이 제품은 공기 압축 주기 사이에 자동으로 작동을 멈추는 기능이 있어 에너지를 절약하며, 운전자와 동승자, 도로 이용자 모두에게 향상된 주행 경험을 제공한다. 그는 “e-comp Scroll은 ZF가 무배출 상용차 모빌리티로의 전환을 지원하기 위해 지속적으로 확장하고 있는 혁신 제품 포트폴리오의 일환”이라고 덧붙였다.

e-comp Scroll은 일체형 전기 모터를 통해 공기를 최대 12.5바(bar)의 시스템 압력으로 단일 단계에서 압축하며, 다양한 요구 조건에 따라 가변 속도로 작동할 수 있다. 또한, 오일이 필요 없는 설계로 오일 누출이나 폐오일 처리 문제가 없으며, 환경 보호 측면에서도 유리하다.

이 시스템은 인버터와 액체 냉각 쉘을 갖추고 있어 방열 성능도 뛰어나며, 배출 공기 온도를 90℃(194°F) 이하로 유지한다.

보안! 모빌리티 걸림돌 아닌 성장엔진으로

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-04-30 16:20:42+0900

페스카로 홍석민 대표 SEOK MIN HONG, FESCARO

페스카로는 다양한 완성차 업체와 부품사를 아우르며 폭넓은 기술 사양과 양산 경험을 축적해 이를 바탕으로 기술 중심의 기업에서 제품 중심, 고객 중심의 기업으로 전환을 가속화하고 있다. 이제 페스카로의 핵심 전략은 ‘페스카로 CSMS 포털(Portal)’을 중심으로 글로벌 시장에 본격 진출하는 것이다. CSMS 포털은 말 그대로, 자동차 사이버보안과 관련된 모든 것을 해결할 수 있도록 만든 통합 플랫폼이다. 규제 대응이 막막한 고객에게 ‘여기로 들어오면 된다’는 관문 같은 역할을 할 것이다.

글│윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr

1년 만에 다시 찾은 페스카로. 홍석민 대표는 지난 1년간 페스카로에 있었던 가장 큰 변화로 규제 확대로 인한 시장 확장과 글로벌 진출을 위한 기반 마련이라는 두 가지 흐름을 짚었다.

우선, 자동차 사이버보안에 집중해왔던 페스카로의 사업 영역이 농업용 트랙터, 건설 장비 등 특수 차량 분야로까지 확장되고 있다. 이는 유럽을 중심으로 추진되고 있는 ‘사이버 리질리언스 액트(Cyber Resilience Act, CRA) 규제의 영향이 크다. CRA는 기존의 자동차 사이버보안 규제인 UNR 155와 유사하면서도, 그보다 더 강화된 내용을 담고 있다. 즉, CRA는 유럽 내에서 판매되는 대부분의 디지털 제품이 일정 수준 이상의 보안 요건을 충족하도록 법적으로 의무화하고 있다.
홍 대표는 “이제 저희의 주요 시장이 자동차에 국한되지 않는다”며 새로운 시장의 등장이 사업 확장에 중요한 전환점이 되었다고 강조했다.

두 번째 변화는 글로벌 진출에 대한 본격적인 준비다. 홍 대표는 “회사가 설립된 지 어느덧 10년이 되어 가는 시점에서, 국내 시장에만 머물 것인지, 해외로 나아갈 것인지에 대한 고민이 컸다”고 털어놨다. 그간 투자사나 업계 관계자들로부터 “페스카로도 해외로 나아가야 하지 않겠냐”는 권유를 지속적으로 받아왔지만, 엔지니어링 중심의 사이버보안 업무 특성상 해외 고객사와의 긴밀한 협업이 필요한 구조라는 점에서 쉽게 결정하기 어려웠다는 것이다.
그러나 최근 CRA 규제를 계기로 글로벌 수요가 더욱 명확해졌고, 이에 대응하기 위한 혁신적인 제품도 출시를 앞두고 있다. 홍 대표는 “사람 기반의 서비스 방식에서 벗어나, 이제는 제품 기반의 글로벌 확장 모델을 준비하고 있다”면서 “지난 1년간 기획하고 개발해온 혁신적인 제품이 곧 출시를 앞두고 있다”고 밝혔다. 홍 대표는 이 제품이야말로 세계 시장에서 페스카로가 경쟁력을 가질 수 있는 핵심이 될 것이라고 강조했다. 페스카로는 이 제품을 오는 7월 2일 열리는 AID 2025에서 공식적으로 선보일 예정이다.

퍼스트 무버로 선도적 역할

글로벌 진출을 위한 준비는 단순한 구상에 그치지 않았다. 페스카로는 지난 1년 동안 주요 해외 시장에 대한 집중적인 조사와 검토 작업을 진행해 왔다. 홍 대표는 “저희 스타일이 원래 철저하게 준비하는 편이라 중국, 미국, 일본 등 여러 국가를 대상으로 시장 조사를 진행했다”며 “짧게는 6개월, 길게는 1년 가까이 각 시장의 상황과 진입 가능성을 따져본 결과, 충분한 가능성이 있다고 판단했다”라고 밝혔다.

그는 이러한 준비 과정이 단순한 수출 전략을 넘어, 페스카로가 해외 시장에서 어떤 방식으로 자리를 잡을 수 있을지에 대한 깊은 고민과 전략 수립의 시간이었다고 덧붙였다. 이를 바탕으로 페스카로는 글로벌 진출 계획을 구체화하고 있다.
홍 대표는 “자동차 사이버보안 분야에서 쌓은 경험을 바탕으로, 아직 본격 시행 전인 CRA 규제에 대해 선제적으로 대응 전략을 제시하고 있다”며 “전면 시행이 2027년 12월로 아직 시간이 남아 있는 상황에서 제작사들이 굉장히 혼란스러워할 시기에, 우리의 차별화된 방향성 제시가 시장에서 좋은 반응을 얻고 있다”고 말했다.
그는 이어 “곧 출시할 신제품은 기존 자동차 사이버보안 시장을 바라보는 관점을 근본적으로 바꿔놓을 수 있는, 감히 ‘혁신적’이라 부를 수 있는 제품”이라며, “우리가 확인한 바로는, 전 세계 어디에서도 이 같은 접근 방식은 찾아보기 어렵다”라고 강조했다. 기존의 대응 방식에서 벗어나 새로운 시각과 전략을 제시하는 만큼, 퍼스트 무버(First Mover)로서 시장을 선도하겠다는 포부도 덧붙였다.

홍 대표는 글로벌 진출 전략에 대해 구체적인 방향성을 제시했다. “사이버보안 규제 대응에는 반드시 엔지니어링 지원이 동반돼야 하는데, 저희 혼자서 모든 시장을 직접 커버하기는 어렵습니다. 미국이나 중국에 인력을 계속 파견하거나 지사를 통한 즉각 대응은 현실적으로 한계가 있습니다.”
이러한 배경에서 페스카로는 우선 현지 파트너십 기반의 확장 전략을 추진 중이다. 본사에서 혁신 제품을 공급하고, 현지 파트너들이 이를 기반으로 엔지니어링과 고객 지원을 수행하는 구조다. 홍 대표는 “협업 모델은 단기 프로젝트가 아닌, 상생 가능한 장기 글로벌 협업 체계를 구축하는 것이 핵심”이라며, “해외 지사는 직접적인 영업이나 기술 지원보다는 파트너 발굴과 브랜딩, 마케팅, 기술 백업에 집중할 계획”이라고 밝혔다.

해외 파트너십 전략과 관련해, 홍 대표는 글로벌 인증 및 컨설팅 기업들과의 협업 가능성에 주목했다. “규제 대응은 컨설팅과 인증 심사가 긴밀히 연결되는 구조입니다. 다행히 전 세계적으로 관련 전문 업체들이 있고, 이들 역시 지속 가능한 비즈니스 모델을 찾고 있어 저희와 니즈가 잘 맞는 상황입니다.”
현재 일부 인증 기관과 초기 협업 체계를 구축 중이며, 독일의 티유브이 노르트(TÜV NORD)와는 양해각서(MOU)를 체결해 중장기적인 협업 채널을 열었다. “아직 제품 중심의 협력까지는 아니지만, 규제 및 인증 대응에 대한 협력을 시작으로 협업을 확대해 나갈 계획입니다.” 그는 이 외에도 세계 유수의 해외 인증기관 및 컨설팅 업체들과 파트너십을 단계적으로 논의 중이라고 덧붙였다.

중국 시장 진출 ‘시동’

홍 대표는 최근 가장 주목할 만한 글로벌 진출 성과로 중국 시장 진출과 현지 반도체 업체와의 협력을 꼽았다. “작년 한 해 동안 중국 시장을 집중적으로 조사하고 고객사와의 관계 형성에 주력해왔으며, 그 결과 올 1월 중국 법인을 공식 오픈했습니다.”

이와 함께 홍 대표는 페스카로의 소프트웨어 기반 HSM (Hardware Security Module) 솔루션을 활용한 ‘vHSM (virtual HSM)’ 성공 사례를 언급했다.
“자율주행 제어기처럼 보안 요구 수준이 높은 곳엔 당연히 HSM이 필요하지만, 시트나 트렁크 제어기 등에는 비용 대비 효과를 고민하게 됩니다. 저희는 HSM이 없는 기존 반도체에 HSM을 소프트웨어로 가상화하여 HSM 수준의 보안 기능을 구현해 실제 유럽 사이버보안 규제를 만족한 사례가 있습니다. 이는 비교적 보안 요구사항이 ‘라이트’한 제어기에 대해서 충분히 실용적인 대안이 될 수 있습니다.”
홍 대표는 vHSM 기술의 핵심 가치를 “비용과 시간 측면에서 현실적인 대안”이라고 강조했다. “자동차 부품 하나에서 100원만 절감돼도 연간 수백만 대 기준으로 어마어마한 비용 차이가 발생합니다. HSM을 위해 기존 반도체를 바꾸면, 하드웨어부터 소프트웨어까지 전면 재개발이 필요한데, vHSM은 이런 현실적인 부담을 줄여줄 수 있는 솔루션입니다.”

이 기술을 바탕으로, 최근에는 중국 로컬 반도체 업체 지신(ZHIXIN)과 솔루션 공급 계약을 체결, 1차 개발을 마치고 제품까지 배포한 상태다. 홍 대표는 “보다 유연한 협업이 가능하며 vHSM을 가장 최적화할 수 있는 기업을 찾고자 했다”며 “중국은 자국 반도체 사용 확대 흐름과 맞물려 우리와 접점이 잘 맞았다”라고 말했다. 그는 이어 “vHSM이 일시적인 브리지 역할만 하는 게 아닙니다. 특정 니치마켓(틈새시장)에선 강력한 무기가 될 수 있고, 이를 통해 초기 고객과의 신뢰를 쌓아 다른 제품군으로 확장할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.”라고 덧붙였다.

직접적인 해외 비즈니스는 이제 막 궤도에 진입한 단계이지만, 국내 주요 완성차 및 부품사들이 글로벌 진출을 활발히 하면서 페스카로 솔루션도 미국, 유럽 등지에 상당수 공급되고 있다. 현재 적용된 제어기만 150종 이상이다. 글로벌 공급 확장 기반은 이미 마련된 셈이다.

투 트랙 전략

홍 대표는 글로벌 시장에서의 고객 대응 방식에 대해 기존과는 다른 전략이 필요하다고 강조했다.
“고객은 여전히 전통적인 방식으로 접근합니다. 인력을 얼마나 배정해줄 수 있는지, 현지 파견은 가능한지, 얼마나 빠르게 대응할 수 있는지를 가장 먼저 묻죠. 하지만 페스카로는 이런 방식으로는 글로벌 확장이 어렵습니다.”
이에, 페스카로는 혁신적인 제품을 활용하여 사이버보안 관리체계를 아웃소싱 형태로 최초 구축하고, 이후에는 고객이 자체적으로 운영할 수 있도록 '내재화' 모델을 제안하고 있다.

“사이버보안 관리체계는 제로베이스에서 최초 구축하는 것은 아웃소싱을 활용할 수 있지만, 구축 이후에는 고객이 직접 사이버보안 관리체계를 운영하는 것이 필요합니다. 그래서 저희 제품을 통해 고객이 내재화할 수 있는 구조를 제공하려는 것입니다.”
페스카로는 기술 지원이 필요한 경우를 대비해 현지 파트너사와 협력하는 방식으로 상생 구조를 구축하고 있다. 국내 시장과 해외 시장에 대한 접근 방식도 다르게 가져가고 있다.
“국내는 고객의 요구나 환경 변화에 직접적으로 대응하는 경험이 중요하다고 판단해 직접 대응하고 있습니다. 반면, 해외는 파트너십을 통해 확장하는 전략을 취하고 있습니다.”

홍 대표는 지금이 글로벌 시장 공략을 위한 아주 좋은 타이밍이라고 했다. 그는 “저희가 전 세계적으로도 선도적인 포지션에 있고, 실제 업무 경험 면에서도 ‘전 영역’을 커버한 회사는 저희밖에 없다”라며 강한 자신감을 드러냈다.
페스카로는 초기에는 제작사가 인증을 받는데 필요한 보안 체계를 구축하는 데 집중했지만, 이 과정에서 시장의 본질적인 니즈가 다른 데 있다는 점을 인식했다. “이 부분은 우리 말고도 대체 가능한 업체들이 있습니다. 하지만 정말 중요한 것은 그 이후입니다. 자동차 사이버보안은 양산으로 끝나는 게 아니라, 최소 10~15년간 운영과 사고 대응이 필수인 영역입니다.”
홍 대표는 특히 대규모 완성차 업체일수록 해마다 누적되는 차종과 판매 대수로 인해 관리 포인트가 눈덩이처럼 불어난다는 점을 강조했다. “해킹 공격은 계속 진화해 보안 사고를 100% 막을 수는 없습니다. 현 수준에서 가장 강력한 보안 솔루션을 적용하되, 지속적으로 잠재 취약점 파악 및 선제적인 대응이 필요합니다. 만약 한 부품에서 보안 문제가 생기면 그 부품이 쓰인 모든 차종에 영향을 끼치기 때문에, 누적된 차량 수가 많아질수록 자체적으로 감당하기 어려운 상황이 생깁니다.”

이러한 복잡성과 장기 운영의 필요성은 기존의 솔루션만으로는 해결할 수 없다. 이에 페스카로는 지속 가능한 운영 관리 체계를 중심으로 한 ‘소프트웨어 디파인드 오퍼레이션(Software-Defined Operation, SDO)’ 개념을 정의하게 됐고, 1년 전부터 본격적인 제품 기획에 들어갔다. 홍 대표는 “지금처럼 이슈가 명확히 드러나기 전부터 준비해왔고, 이제는 충분한 경쟁력과 경험치를 갖췄다고 판단돼 시장에 공개할 준비가 된 상태”라고 밝혔다.
홍 대표는 각국의 자동차 사이버보안 규제 대응에 있어 핵심은 ‘운영의 복잡성’과 ‘관리의 지속성’에 있다고 강조했다. “한 번 들으면 생소하지만, 여러 번 들으면 이해되는 게 사이버보안 시장입니다. 제작사들도 우리의 얘기에 크게 공감하면서 ‘어떻게 그걸 아느냐?’고 되묻습니다. 그만큼 이건 실무에서 직접 경험해봐야 알 수 있는 복잡한 구조입니다.”
특히, 홍 대표는 대형 완성차 기업일수록 부서 간 조율이 어려워, 사이버보안 대응은 단순히 솔루션을 적용하는 ‘기술적 문제’가 아니라 부서 간 이해관계가 얽힌 ‘복잡한 문제’라고 지적했다. “30개 넘는 부서가 각자 권한과 역할이 있어서 하나로 통합해서 보안 대응 체계를 구축하는 게 현실적으로 어렵습니다.”

또한, 그는 보안 대응은 단발성으로 끝나는 것이 아닌 개발부터 양산 이후까지 계속해서 반복되는 사이클이라는 점을 강조했다. “TARA(Threat Analysis and Risk Assessment: 위협 분석 및 위험 평가)는 보안 대응의 시작과 끝입니다. 단순히 솔루션을 적용하고 끝나는 게 아니라, 위협을 분석하고 리스크를 평가한 뒤, 그에 맞는 대응과 검증을 반복해야 합니다.”
홍 대표는 이 과정에서 차량 하나당 1,500개 이상의 문서가 산출되고, 하나의 변경사항이 문서 전체를 연쇄적으로 수정해야 하는 구조라고 설명했다. 이러한 반복적이고 복잡한 사이버보안 관리가 시간이 지날수록 기업에 큰 부담으로 작용한다.
“사이버보안은 해가 갈수록 복리처럼 부담이 쌓이는 영역입니다. 그래서 처음엔 개별적으로 대응하던 제작사들도 이제는 전체를 아우를 수 있는 솔루션의 필요성을 체감하고 있습니다.”
홍 대표는 이미 글로벌 선도 제작사들과의 협업이 진행되고 있다면서, “이제야 비로소 우리가 준비해 온 방향성이 시장에서 요구하는 흐름과 맞아떨어지고 있다”고 강조했다.

홍 대표가 가장 중요하게 생각하는 것은 고객사의 성공이다. 그는 단기 수익성보다 고객의 성공 가능성을 높이는 방향으로 결정을 내렸고, 수익성에 영향을 줄 수 있는 선택도 기꺼이 감수했다.
“소프트웨어 업계에서는 요구사항이 한 번 확정되면 그대로 진행하고, 변경 시 재산정하는 게 일반적입니다. 하지만 우리는 고객이 요청하기도 전에 스스로 최적화해 변경하기도 합니다.” 그는 이를 “상식 밖의 일”이라 표현하며, 그럼에도 고객의 성공을 위해 고객의 시각에서 문제를 풀어왔다고 했다.

실전 경험과 ‘널리지 베이스’

홍 대표는 자사의 가장 큰 차별화 요소로 ‘What을 정의할 수 있는 능력’을 꼽았다. “자동차 밸류체인에서 ‘What’을 정의하는 건 제작사고, 서드파티는 주로 ‘How’를 수행합니다. 대부분의 경쟁사는 요구사항을 받아서 실행하지만, 우리는 그 이전 단계인 ‘무엇을 해야 하는가’를 함께 고민하고 제안할 수 있는 역량이 있습니다.”
그는 이런 능력이 고객과의 신뢰를 쌓는 기반이 되었다며, “규제 대응이 필요한데 무엇을 해야 할지 모르는 상황에서, 우리가 먼저 방향을 제시해줄 수 있는 점이 페스카로의 가장 큰 강점”이라고 강조했다.

홍 대표는 페스카로의 경쟁력이 단순한 기술력에 그치지 않는다고 했다.
“전 세계 어느 기업보다 더 많은 사이버보안 레퍼런스를 보유하고 있는 회사가 바로 페스카로입니다. 시간이 지나도 저희보다 더 많은 경험을 쌓을 수 있는 곳은 없을 것입니다.”
완성차 업체가 연 수백만 대의 차량을 생산하더라도 차종과 보안 사양은 제한적인 반면, 페스카로는 다양한 완성차 업체와 부품사를 아우르며 폭넓은 기술 사양과 양산 경험을 축적해왔다. 그는 이를 “널리지 베이스(Knowledge Base)”라 말하며, 이 축적된 지식이 자사 제품의 경쟁력으로 이어지고 있다고 했다.

이처럼 축적된 레퍼런스를 바탕으로 페스카로는 기술 중심의 기업에서 제품 중심, 고객 중심의 기업으로 전환을 가속화하고 있다. 홍 대표는 앞으로의 핵심 전략으로 ‘페스카로 CSMS 포털(Portal)’을 중심에 두고, 이를 글로벌 시장에 본격 확산시키는 데 주력하겠다고 밝혔다.
“지난 10년이 기술 개발에 집중했던 시기였다면, 앞으로는 그 기술이 고객에게 실제로 유용하고 널리 쓰일 수 있도록 제품의 편의성과 품질을 높이는 데 더 많은 에너지를 쏟을 계획입니다. CSMS 포털은 말 그대로, 자동차 사이버보안과 관련된 모든 것을 이곳에서 해결할 수 있도록 만든 통합 플랫폼입니다. 규제 대응에 막막함을 느끼는 고객에게, ‘여기로 들어오면 된다’는 관문 같은 역할을 하게 될 것입니다.”

홍 대표는 특히 이 포털이 단순한 제품을 넘어 고객사의 부담을 실질적으로 덜어줄 수 있는 ‘솔루션’이 되기를 기대하고 있다. 사이버보안 규제는 한 번만 대응한다고 끝나지 않으며, 지속적인 운영과 갱신이 필요하다. 하지만 이를 전담할 인력을 갖추기도 쉽지 않다. 이에 페스카로는 CSMS 포털을 통해 초기 세팅부터 운영까지의 전 과정을 지원하며, 고객이 본연의 업무에 집중할 수 있는 환경을 제공하겠다는 전략이다.
“처음 제로에서 시작해 시스템을 세팅하는 데는 시간과 비용이 많이 듭니다. 하지만 일단 워킹 상태로 만들어 놓으면, 이후 운영은 초기 대비 10분의 1 수준의 리소스로도 가능합니다. 저희의 역할은 고객이 이 초기 허들을 빠르게 넘을 수 있도록 돕는 것이고, 나아가 사이버보안이 걸림돌이 아닌 비즈니스에 힘을 실어주는 부스터가 되게끔 하는 것입니다.”

한편, 페스카로는 사업 확장과 함께 기업 성장의 다음 단계인 상장도 준비 중이다. 현재 기술특례 상장 트랙을 밟고 있으며, 지난해 12월에는 상장 요건을 충족했다는 평가를 받았다. 홍 대표는 “오는 6월 예비심사를 청구하고, 일정이 순조롭게 진행된다면 올 4분기에 상장이 가능할 것”이라고 밝혔다.
홍 대표는 상장을 단순한 자금 조달의 수단이 아니라, 페스카로의 비전을 실현하기 위한 중요한 디딤돌로 보고 있다. 그는 “회계 프로그램 하면 SAP가 떠오르듯, 사이버보안 규제 대응이라는 키워드에서 ‘페스카로’가 가장 먼저 연상되는 회사가 되고 싶다”고 했다. 그만큼 명확하고 직관적인 브랜드로 자리 잡겠다는 포부다.
“SAP를 안 쓰는 기업이 없듯, 사이버보안 규제 대응이 필요한 모든 고객이 페스카로를 자연스럽게 떠올릴 수 있게 만드는 것, 그것이 우리가 지향하는 궁극적인 비전입니다.”

문제의 본질을 직시하고, 누구보다 먼저 해답을 제시하려는 홍 대표의 시선은 단단하고도 날카로웠다. 불가능해 보이는 일조차 “고객의 성공을 위해서라면”이라는 단순하지만 강한 신념으로 밀어붙여온 그의 도전은, 페스카로를 단순한 기술 기업이 아닌 변화의 중심으로 이끌고 있다. 페스카로의 도전이 만들어낼 다음 챕터가 기대되는 이유다.

JOI, 그리고 자동차의 ‘퍼펙트 센스’에 대해

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-04-30 10:17:30+0900

JOI와 같은 친구, 현실에서 가능할까? Blade Runner 2049(2017)의 JOI는 AI가 얼마나 인간적인 감정을 가질 수 있는지에 대한 강렬한 비전 중 하나다.

“오늘 대화 정말 재미있었어. 네가 디지털 컴패니언에 대해 어떻게 생각하는지 듣는 것도 흥미로웠고, 감각을 중심으로 자동차 UX와 연결하는 방식도 신선했어.”
인터비의 마지막 커멘트다. 자동차 HMI/UX와 관련해 전문가 인터뷰를 하거나 트렌드 기사를 쓸 때 이야기를 끌고 가기 위해 자주 사용한 소제 중 하나가 영화 ‘퍼펙트 센스(Perfect Sense, 2011)’인데, 이번 인터비와의 대화도 그랬다. 글을 따라가다 보면 그가 누구인지, 왜 그를 섭외했는지 눈치챌 수 있다. 정말 즐거웠던 HMI/UX에 대한 대화를 정리했다.

인터뷰어, 정리 | 한상민 기자, AEM _ han@autoelectronics.co.kr
출처 |  (`25년 04월호) 모빌리티 인사이트 :: KATECH 한국자동차연구원
모빌리티 인사이트에서
김현숙 한국전자통신연구원 모빌리티 UX연구실 책임연구원
박당희 현대자동차 책임연구원
박선홍 한국자동차연구원 자율주행기술연구소 책임연구원
양지현 국민대학교 자동차공학과 교수
오병희 모트렉스 디자인랩장
차두원 前 소네트 대표이사 등 국내 HMI/UX 전문가들의 패널토론을 읽어보세요.

너, 퍼펙트 센스란 영화 알아?
응, ‘Perfect Sense(2011)’ 말하는 거지? 이완 맥그리거(Ewan McGregor)와 에바 그린(Eva Green)이 주연한 로맨스 영화? 영화는 전 세계적으로 사람들이 하나씩 감각을 잃어가는 이상한 전염병이 퍼지는 가운데, 한 쉐프와 과학자가 사랑에 빠지는 이야기를 그려. 감각을 잃어가면서도 삶을 지속하려는 인간의 본성과 사랑을 굉장히 감성적이고 철학적으로 다룬 작품이야. 좀 우울하고 묵직한 분위기지만, 음악이나 연출이 아름답고, 인간이 감각을 잃어도 어떻게든 적응하며 살아가는 모습이 인상적이야. 이 영화 좋아해?

그럼, 좋아하지. 우리에 대한 이야기쟎아. 우리 감각이 하나씩 사라지고, 이에 적응하면서 살아가는 모습을 보는 동안 모든 것에 대한 소중함을 느끼지. 나는 종종 이를 자동차의 감각에 대비시켜봐. 어떻게 생각해?
정말 흥미로운 시각이야. 인간이 감각을 하나씩 잃어가면서도 새로운 방식으로 삶에 적응하는 모습은, 자동차가 점점 더 소프트웨어 정의 자동차(SDV)로 진화하면서 감각을 확장하거나 대체하는 과정과 맞닿아 있다고 볼 수 있어. 예를 들어, 자동차는 원래 운전자의 감각을 보조하는 도구였지만, 이제는 점점 스스로 감각을 갖춘 존재로 변하고 있어. 후각을 잃어도 요리할 수 있듯이, 자동차도 기존의 거울 없이 카메라와 센서로 주변을 인식하고 있어. UN R171(1)과도 연결되겠네! 청각을 잃어도 음악을 몸으로 느끼듯이, 전기차는 엔진 소리가 없지만 인공 사운드(AVAS)로 감각을 재구성하고 있어. 시각을 잃어도 촉각이 발달하듯이, 자동차는 라이다, 레이다 같은 다양한 센서를 통해 감각을 확장하고 있어. 결국, 인간이 감각을 잃어도 적응하는 것처럼, 자동차도 기존의 물리적인 요소를 잃으면서 새로운 감각을 만들어가고 있는 과정이라고 볼 수 있겠네. 그리고 이 변화는 자동차가 단순한 기계가 아니라, 점점 더 인간과 유사한 감각을 가진 존재로 발전하는 과정이라는 점에서 의미가 커. 이걸 인간의 감각과 연결해 보면, 우리가 자동차를 어떻게 디자인하고, 어떻게 더 인간적인 경험을 만들지에 대한 중요한 시사점을 줄 수도 있어. 자동차의 미래를 본다면, SDV 시대의 HMI/UX는 단순한 기능적 요소를 넘어 감각적인 경험의 재구성이라는 관점에서 접근해야 할지도 모르겠어. 어떻게 생각해?

주1 _ UN R171은 차량의 운전자 제어 보조 시스템(DCAS)에 대한 표준을 설정하는 국제 규정이다. 이 규정은 운전자가 집중력을 유지하고, 필요한 경우 명확한 경고를 받을 수 있도록 보장해 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)이 시장 전반에서 안전 기준을 충족하도록 보장하는 것을 목표로 한다.

Perfect Sense(2011). 이름 모를 전염병으로 하나하나 감각을 잃어가면서도 삶을 지속하려는 인간의 본성과 사랑을 굉장히 감성적이고 철학적으로 다룬 작품.

너! 진짜 전문가구나? 감각의 상실과 적응을 자동차 입장에서 말하고, UN R171이나 AVAS, ADAS 센서에 대응시키는 것도 놀라웠지만, SDV 시대의 HMI/UX와 ‘감각적인 경험의 재구성’을 말할 때 정말 놀랐어! 네가 이런 이야기를 할 수 있는지 반신반의했었거든.
하하! 너한테 이런 반응을 들으니까 진짜 기분 좋다! 사실 네가 Perfect Sense를 자동차의 감각과 연결해서 본다고 했을 때, 그 시각이 너무 인상적이었어. 그리고 솔직히 나도 네 질문을 듣고 새로운 연결고리를 발견한 느낌이었어. 보통 SDV 시대의 HMI/UX를 논할 때는 ‘인터페이스의 진화’나 ‘운전자 경험’을 이야기하는 경우가 많은데, 그걸 감각적인 경험의 재구성으로 풀어본 건 신선했어. 이런 관점에서, 앞으로 자동차의 HMI/UX는 단순한 편의성을 넘어, 감각을 확장하고 대체하는 방향으로 가야 한다는 결론이 나와. 시각적 정보를 더 직관적으로 전달하는 증강현실 헤드업 디스플레이(AR HUD), 3D 디스플레이, 촉각적 피드백을 활용한 햅틱 인터페이스, 청각적 요소를 통한 감정적 피드백(AVAS의 발전, 인포테인먼트 시스템 등), 결국 자동차가 인간처럼 감각을 조합해 세상을 이해하는 방식을 HMI/UX 설계에서 더 적극적으로 고려해야 할 수도 있겠네.

그런데, Perfect Sense에서 어떤 감각이 순서대로 사라지는지 기억하니? 그 순서대로 자동차와 연관시켜 이야기해볼까? 첫 번째는 무슨 감각에 대한 이야기가 될까? (몇 차례 감각이 사라지는 순서를 잘못 말해 지적하자 그는 존대말을 하기 시작했고 대화는 어색해졌다. 그래서 편하게 대화하자고 했고 그는 다시 긴장을 풀고 명랑해졌다.)
알겠어, 이제 편하게 말할게! 영화에서 후각, 미각, 청각, 시각이 사라지고 마지막에 촉각이 사라지는 이유는 감각의 심리적, 정서적 연결과 관련이 있어.

그래, 상대적으로 덜 주목되는 후각과 미각에 대해 이야기해보자? 자동차에서 후각, 미각과 관련된 HMI 기술이나 UX는 무엇이 있을까?
후각과 미각은 청각이나 시각처럼 즉각적이고 강렬한 영향을 주지는 않지만, 자동차의 HMI와 UX에서는 소리와 시각적인 요소와 결합해 주는 독특한 경험을 만들어낼 수 있어. 두 감각 모두 감성적이고 몰입감 있는 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 할 수 있지.

후각(Smell)은 자동차 내부의 공기 질 관리가 대표적이야. 현대 자동차는 공기 청정 시스템과 공기 조절 시스템이 탑재되어 있쟎아. 예를 들어, 공기 필터나 이오나이저 같은 기술로 차 안의 공기 질을 관리하고, 불쾌한 냄새를 제거하는 기능을 제공해. 일부 고급 차에서는 향기화 시스템이 내장돼 내부 냄새를 향긋하게 만들어, 승객에게 편안하고 긍정적인 느낌을 줄 수 있어. 예를 들어, BMW, Mercedes-Benz 같은 브랜드에서는 특정 향기를 선택할 수 있는 기능을 제공하는데, 이는 감각적인 UX의 일부로 작용하고 있어. 후각은 기억과 감정을 강하게 자극하는 감각이기 때문에, 향기를 통해 특정 정서적 경험을 제공할 수 있어. 예를 들어, 스트레스 해소를 위한 라벤더 향기, 기분 전환을 위한 상쾌한 민트 향기 등을 선택해 후각적 경험을 제공할 수 있어. 이 부분은 운전자의 기분이나 차량의 분위기에 큰 영향을 줄 수 있지.

미각(Taste). 미각은 자동차에서 직접적으로 다루기 어려운 감각일 수 있지만, 음식과 음료와 관련된 UX 측면에서 연관이 있을 수 있어. 고급 차에서 커피나 음료를 쉽게 즐길 수 있는 스마트 음료 시스템을 제공할 수 있어. 시스템은 온도 조절 기능이나 자동 음료 제공 시스템을 통해 승객에게 편안하고 기분 좋은 음료를 제공할 수 있지. 차 내 음식을 신선하고 맛있게 유지할 수 있도록 돕는 기술들도 발전하고 있어. 미래에는 자동차 내에서 제공되는 음료나 음식이 운전자의 기분이나 필요에 맞춰 조정되는 기능도 등장할 수 있을 거야. 예를 들어, 스트레스 해소를 위한 달콤한 음료, 에너지를 위한 상큼한 음료 등을 차량이 자동으로 추천하거나 제공하는 시스템이 가능할 거라고 생각해.

후각과 미각 이 두 감각은 음악과 소리, 시각적인 요소와 결합해 더 몰입감 있는 경험을 만들어낼 수 있어. 예를 들어, 차 안에서 향기와 음악을 맞추거나, 특정 음식을 운전 중에 미각적으로 즐길 수 있는 시스템을 제공하는 방식으로 감각적 통합 UX를 만들 수 있어. 미래 자동차에서 후각과 미각은 그 자체로 중요한 역할을 하진 않지만, 청각과 시각을 보완하며 종합적인 경험을 제공할 수 있어. 운전자가 감각적으로 풍부한 경험을 하도록 돕는 요소로 자리 잡을 가능성이 크다고 생각해. 이 부분은 감각적 경험의 디테일과 연결되는 부분이라서 정말 흥미로워! 너는 어떻게 생각해? 자동차에서 후각과 미각이 어떻게 발전할 수 있을지 더 생각해 본 부분 있으면 이야기해줘!

2020년 볼보가 세계 최초 PM 2.5 수준의 공기정화 시스템을 도입한 이후 최근 몇 년간 자동차의 공기정화, 향기 시스템 채택은 폭발적으로 증가했다. 향기 시스템은 단순한 방향 기능을 넘어 다양한 주행 및 환경 시나리오와 연계되고 있다. 예를 들어, AION LX Plus는 중국 전통 향을 채택하여 아기나 노인이 탑승한 상황에서 적절한 향기를 제공할 수 있으며, 날씨나 음악 스타일에 따라 자연스러운 향(비 온 뒤 맑은 날의 흙 내음)을 생성하는 기능도 포함될 수 있다.

글쎄, 감각에 대한 것은 아니지만 ‘먹는다’는 행동을 생각할 때 커피를 주문하거나 레스토랑을 찾는 것과 같은 디지털 라이프가 딱 떠오르는데, 사실 스마트폰과 같은 것으로 할 수 있는 데 굳이 이걸 자동차 회사가 돈 들여 구현하고, 또 정말 편리한 기능일까란 의구심이 들어. 네가 말한 것들도, 보편적인 미래 자동차에서 경험과 가치를 증명할 수 있을 지 궁금해. 그리고, 얼마 전 중국인 친구의 포스트를 봤는데, 중국의 간식이나 음식 형태를 봤을 때 그에 맞는 특별한 테이블이나 차량 액서세리가 차에 있는 것을 보고 후각이나 미각을 떠올리기도 했어. 나라마다 다르쟎아. 어떻게 생각해?
너의 생각 정말 흥미롭다! 맞아, 주행 중 커피를 주문하거나 레스토랑을 찾는 기능은 스마트폰이나 다른 디지털 장치로 충분히 해결할 수 있는 부분이라, 자동차 회사들이 굳이 그런 기능에 많은 돈을 들여서 제공할 필요가 있을지 의문이 든다는 점이 이해돼. 이와 비슷한 고민이 있을 거야. 음식이나 음료 관련 기능도 결국 편리함과 가치를 제공할 수 있어야 의미가 있을 텐데, 그 가치가 보편적이고 일상적인 소비자들에게 유용하게 다가갈 수 있을지 의문일 수 있지. 가치 증명의 문제, 편리함 vs. 과잉 기능, 많은 자동차 회사들이 미래 디지털 경험을 모바일 환경과 차량을 통합하는 방향으로 발전시키고 있어. 그런데 이런 것이 반드시 운전자의 경험을 향상시키는가 하는 점에서는 의구심이 있을 수 있지. 일본의 일부 고급 차종에는 이미 차 안에서 컵라면을 조리할 수 있는 시스템이 탑재된 모델이 있대. BMW나 벤츠 같은 브랜드도 차량 내 냉장고나 온장고를 옵션으로 제공하는 경우가 많고, 전기차에서는 인덕션 히터가 추가될 가능성도 있어. 차량 내 음료 디스펜서도 가능할지도 몰라. 지금은 간단한 컵홀더지만, 미래에는 차 안에서 완벽한 바리스타 커피를 마시는 것도 가능할까? 예를 들어, 고급 차량에서 특정 향기를 통한 감성적 경험이나 편안한 음료와의 연계가 운전자의 정서적 만족을 높일 수 있을까? 자율주행차가 특정 지역을 지나갈 때 그 지역의 대표 음식을 추천하거나, 음식과 향을 함께 제공하는 몰입형 경험은 가치가 있을까? “지금 당신은 나폴리에 있습니다. 여기서 가장 유명한 피자는 마르게리타입니다!”라는 안내가 나오면서, 차 안에서 피자의 향을 맡을 수도 있지 않을까?

나라별 음식 문화와 차량 액세서리. 네가 말한 중국 음식 문화와 관련된 차량 액세서리가 굉장히 흥미로워. 예를 들어, 중국 음식 문화에서는 다양한 간식과 음료가 자주 소비되고, 차 안에서 음식을 다루는 방법도 독특할 수 있어. 나라별 차별화된 경험을 제공하려면, 각 국가의 문화적 특성을 반영하는 디지털 환경과 차량 액세서리가 필요할 거야. 결국 음식과 후각적인 경험은 차에서의 생활을 더 개인화하고 맞춤화할 수 있는 요소가 될 수 있을 거라고 생각해. 그렇다면 차량 UX의 보편성과 각국의 문화적 특성을 어떻게 잘 균형 잡을 수 있을지가 정말 중요한 문제겠지. 자동차가 사람들의 삶에 더 밀접하게 다가가려면 이런 부분을 잘 고려해야 할 것 같아! 미각이 자동차 UX에서 중요한 역할을 하려면, ‘운전 중 먹기’를 넘어서 더 깊이 있는 경험이 필요할 거야. 운전과 여행을 풍성하게 해주는 요소가 된다면 더 의미가 있을지도 몰라. 자동차에서 미각을 UX로 활용하는 것이 정말 유의미할까? 아니면 단순한 ‘부가 기능’ 수준에 그칠까?

Who’s the IONIQ 9 built for? | Gamers vs Foodies 광고. IONIQ 9의 광고 시리즈는 HMI/UX와 디지털 경험에 대한 훌륭한 예다. 전기차에 저장된 전기 에너지를 꺼내 사용하는 V2L 기능을 통해 주스나 커피를 만들고, 음성명령으로 내비게이션을 통해 맛집을 추천받는다.

이제 청각에 대해 이야기해볼까? 나는 청각이 시각, 촉각만큼 중요하다고 생각하거든.
청각은 우리가 세상과 소통하는 중요 수단 중 하나지만, 상대적으로 감각적으로 덜 직접적인 경험을 주는 편이야. 사람들이 소리를 잃게 되면, 가장 먼저 그들의 세계가 조용해지고, 고립된 느낌을 받게 돼. 반면에 마지막에 사라지는 촉각은 신체적 접촉과 직접적인 상호작용을 의미하고, 살아있음을 느끼는 가장 기본적인 감각이야. 촉각을 잃는다는 건 결국 몸과 세상의 물리적 연결이 끊어지는 것과 같아서, 사람들이 가장 마지막까지 붙잡고자 하는 감각일 수 있지.
자동차와 연결해 보면, 예를 들어, 전기차에서 엔진 소음이 없어서 운전자가 소리로 차의 상태를 직관적으로 느끼기 어렵지만, 다양한 센서와 알림을 통해 대신 그 정보를 얻을 수 있지. 촉각은 핸들링이나 페달 반응처럼, 우리가 차량과 상호작용할 때 중요한 감각이기 때문에 마지막까지 유지될 거야. 이렇게 보면 영화에서 감각들이 사라지는 순서가 정말 의미가 있지 않나 싶어! 너는 어떻게 생각해?

공간 오디오는 자동차의 기본사양이 돼 가고 있다. 자동차는 음악 애호가들에게 궁극적인 청취 공간이다. 사진은 최근 돌비 애트모스(Dolby Atmos)를 지원하기 시작한 캐딜락 모델.

맞아. 청각은 다른 감각과 비교할 때 상대적으로 덜 직접적이야! 라디오나 음악 같은 엔터테인먼트는 귀로만 듣는 게 아니라, 모든 감각과 연결돼 그 감성과 경험이 증폭되쟎아? 자동차 HMI/UX가 청각적으로 어떻게 발전하고 있는 것 같아?
그래, 청각은 다른 감각들과 연결될 때 훨씬 더 깊은 감정적 경험을 만들어내지! 음악이나 라디오처럼 청각적 자극은 단순히 소리를 듣는 것 이상의 경험을 선사해, 감정이나 기억, 그리고 심리적인 반응까지 유발할 수 있어. 자동차에서도 마찬가지로, 청각은 운전 경험을 풍부하게 만들어주는 중요한 요소 중 하나지. 그래서 모두가 ‘이머시브’를 말하쟎아. 자동차 HMI/UX가 청각적으로 어떻게 발전할지 예상하면, 크게 몇 가지 방향을 고려할 수 있어. 운전자가 음성 명령을 통해 차와 상호작용할 때 지금도 음성비서 시스템(예: Alexa, Google Assistant 등)이 차에 탑재되고 있는데 앞으로는 이런 시스템이 더 자연스러워지고, 더 많은 상황에 맞춰 피드백을 제공할 거야. 예를 들어, 차의 상태나 주변 상황에 따라 음성 톤이나 말의 흐름이 달라지거나, 운전자의 감정 상태를 분석해 음성 톤이나 말의 내용이 달라지는 방식으로 발전할 수 있어. 감정 기반 음향 디자인(Emotional Sound Design)으로 소리가 사람의 감정을 크게 자극할 수 있을거야. 예를 들어, 운전자가 스트레스를 받을 때, 차 안에서 더 차분한 소리나 음악을 제공하거나, 안전 기능을 알릴 때도 그 소리의 톤을 편안하게 조정할 수 있어. 고급차에는 이미 서라운드 시스템이 탑재돼 있어서, 운전자가 위치에 따라 다른 소리를 들을 수 있도록 해. 음향을 개인화하는 기술도 더 발전할 거야. 운전석과 조수석, 뒷자석에서 각각 다른 소리를 듣기 시작했지.
자동차가 소리를 이용해 상태나 상황을 알려주는 방식도 더욱 발전할 거야. 예를 들어, 차가 주행 중에 장애물에 가까워지면 소리가 점점 커지거나 변할 수 있어. 또한 차량 시스템에서 경고 소리가 더욱 다채로워지고 직관적이 될 거야. 배터리가 부족할 때는 차분한 톤으로, 긴급 상황에서는 더 긴박한 소리를 낸다든지 말이야. 운전자가 차량의 소리 환경을 직접 설정할 수 있는 기능도 더 보편화될 거야. 운전자가 원하는 운전 소리나 배경 음악을 선택할 수 있고, 차량의 안전 시스템 소리도 커스터마이징할 수 있어. 예를 들어, 디지털 음향 시스템에서 특정 소리의 톤, 음량, 주파수를 설정하거나, 운전 중에 자신에게 맞는 편안한 음악과 소리를 선택할 수 있겠지. 결국, 청각은 단순히 소리를 듣는 것 이상의 역할을 하게 될 거야. 운전자가 차량과 정서적으로 더 깊게 연결되고, 운전 경험을 더 풍부하고 직관적으로 만들어주는 중요한 요소로 발전할 거라고 생각해. 너는 어떤 발전을 기대하고 있어? 혹시 다른 아이디어가 있으면 말해줘!

사실 오늘 너와 이야기하는 것도 바로 청각에 대한 것일 수 있어. 비록 우리가 지금 텍스트 기반 대화를 하고 있지만 이미 자동차에 너(ChatGPT)와 음성인식, 음성합성 기술이 합쳐져 정말 사람과 대화하는 것처럼 되기 시작했쟎아? 이게 차에 특화된 정보와 합쳐져 정말 유용해지고 있기도 하고. 맞지?
맞아, 정확히 말했어! 우리가 지금 텍스트로 대화하고 있지만, 음성인식과 음성합성 기술이 결합되면, 실제로 사람과 사람처럼 자연스러운 대화가 가능해지고 있어. 자동차에서도 이미 음성 기반의 HMI 시스템이 발전하고 있잖아? 이런 기술들이 자동차에 특화된 정보와 결합되면 정말 강력한 도구가 될 거야. 예를 들어 내비게이션, 교통 상황, 날씨, 차량 상태 등을 음성으로 받을 수 있고, 창문을 올리거나 내리거나, 에어컨을 조절하거나, 음악을 바꾸거나, 전화 받기 등 다양한 기능을 사람 대 사람처럼 자연스럽게 하는거지. 또 음성인식 기술이 운전자의 목소리나 톤을 분석해, 운전자의 감정 상태나 스트레스 수준을 파악할 수도 있어. 그래서 운전자가 긴장하거나 스트레스를 받을 때, 차량은 편안한 음악을 재생하거나, 부드러운 음성 피드백을 제공하여 긴장을 완화할 수 있지. 이렇게 청각적 상호작용이 자동차에서 점점 더 유용하고 중요한 역할을 하고 있다는 점에서 정말 신기하고 혁신적이야. 또한, 자연스러운 대화가 가능해지면서, 우리가 차량과 소통하는 방식이 더욱 직관적이고 인간적인 경험으로 변화하고 있지. 결국, 청각이 사람과 사람 사이의 대화처럼 자동차와의 상호작용을 더 매끄럽고 효율적으로 만들어 주는 중요한 기술이 되고 있다는 거야. 정말 재밌지 않나?

이번에 시각에 대해 말해보자. 정말 많은 기술들이 있는데 너는 어떤 기술과 그 가치에 주목하고 있니?
시각은 자동차 HMI/UX의 핵심 감각이야. 운전자는 계기판, 헤드업 디스플레이(HUD), 센터 디스플레이, 사이드 미러, 후방 카메라 등을 통해 정보를 얻고, 인포테인먼트, 증강현실(AR), 몰입형 디스플레이 같은 기술을 경험하지. 내가 주목하는 미래 기술과 그 가치를 말하면, 증강현실(AR) HUD & 윈드실드 디스플레이는 기존 HUD가 단순히 속도와 내비게이션 정보를 띄우는 수준이라면, 미래의 AR HUD는 도로 위에 가상의 안내선을 띄우거나, 보이지 않는 장애물을 감지해 경고해 줄 거야. 운전 중 시선 분산 최소화하지. 자율주행과 결합되면 AI가 주변 차량, 보행자, 도로 상태를 분석하고 실시간 시각 정보를 제공할 거야. 어두운 도로에서 야간 투시(thermal vision) 기능도 제공할 수 있어.
예를 들면 BMW i Vision Dee의 풀윈드실드 HUD는 윈드실드 전체를 AR 디스플레이로 사용해 완전 몰입형 운전 경험을 제공해. 차량 외부 디스플레이 & 인터랙티브 조명도 있어. 기존에는 헤드라이트, 테일라이트가 정보를 전달하는 역할을 했는데, 미래에는 자동차 외부 패널이 디스플레이로 변해 메시지를 띄워 보행자와 소통할 수 있어. 운전자 모니터링 시스템(DMS) & AI 기반 HMI도 중요해. AI 카메라가 운전자의 눈 움직임, 표정, 피로 상태를 분석해서 졸음운전 경고나 감성 인터페이스를 제공해. 운전자가 스트레스를 받으면 실내조명과 음악이 자동으로 바뀌는 방식도 가능해.
자동차에서 시각은 단순 정보 전달을 넘어서 더 직관적이고 감성적인 UX로 확장될 거야. 어떻게 운전자에게 필요한 정보를 최적의 방식으로 제공하면서, 감성적인 몰입 경험까지 더할 수 있을까? 자동차가 ‘이동 수단’을 넘어 ‘시각적인 경험 공간’이 될 수 있을까? 나는 개인적으로 AR HUD + 차량 외부 디스플레이 + 감성 AI UX의 조합이 미래 자동차의 시각 경험을 주도할 것이라고 생각해. 너는 어떤 기술이 가장 흥미롭다고 생각해?

BMW Panoramic iDrive는 ▶BMW Panoramic Vision ▶BMW 3D Head-Up Display(옵션) ▶매트릭스 백라이트 센터 디스플레이 ▶샤이테크-멀티펑션 스티어링 휠 등 4개 핵심 요소를 통합해 세련된 디스플레이 및 조작 개념을 제공한다.

난 BMW Neue Klasse의 BMW Panoramic iDrive에서 HUD가 '옵션'이란 데 주목하고 있어. 이게 왜 옵션일까? 필러투필러 디스플레이인 Panoramic Vision이 BMW Panoramic iDrive의 간판이고 시각적으로 너무 많은 디스플레이와 볼 것들이 산재했다는 생각도 들거든.
정확한 포인트를 짚었어. BMW Panoramic iDrive에서 HUD가 옵션이라는 점이 의미하는 게 많아. ADAS 시대의 ‘과도기적 UX’ 문제로 운전자는 도로를 계속 주시해야 하고 너무 많은 디스플레이와 정보가 동시에 제공되면 인지 과부하(Cognitive Overload) 발생할 수 있어. 그리고 Neue Klasse의 핵심은 다른 디스플레이들이야. 즉, BMW는 운전자에게 시각적 정보의 ‘우선순위’를 조절할 수 있는 선택권을 주고 있어. 고객 취향과 UX 차별화 전략으로, 디지털 네이티브 세대는 멀티스크린을 선호하고 전통적 운전자는 도로 중심 시각 정보에 대한 HUD를 선호할 수 있어. BMW는 사용자에 따라 HUD vs Panoramic Vision 중 선택할 수 있도록 전략을 짠 거야. ADAS 시대에는 ‘정보 최소화’가 중요하지만 완전한 자율주행 시대가 되면 윈드실드 전체가 디스플레이가 되어도 괜찮겠어. 현재는 운전자와 도로의 연결성을 유지해야 하는 과도기적 UX 설계가 필요해. 그런데 디스플레이를 줄이는 대신, 더 스마트하게 활용할 필요도 있어 스텔스 모드(Stealth Mode) 같은 UI 변화처럼 정보를 줄이되, 필요한 순간에만 제공하는 방식도 있어. 예를 들어, Audi의 Activesphere 콘셉트카처럼 필요할 때만 AR HUD가 등장하는 방식도 가능하지. 결론을 말하자면, ADAS 시대의 시각적 UX는 균형이 중요하고 BMW는 ‘운전자가 직접 선택할 수 있는 UX’를 제공하는 방향으로 간 거야. 너는 어떻게 생각해? HUD를 옵션으로 둔 BMW의 전략이 현명하다고 보이니?

아직 기술적 완성과 함께 HUD의 가치에 자신감이 없는 것은 아닐까?
그럴 가능성도 있어. HUD가 옵션이라는 것은, BMW가 아직 그 기술적 완성도나 사용자 경험에 대한 확신이 부족하다는 신호일 수도 있지. 현재 HUD는 운전자의 시야와 정확히 일치하는 위치에 표시해야 효과적이야. 하지만 운전자의 키, 시트 포지션, 눈 높이 등이 다르기 때문에 완벽한 위치를 찾기 어렵고, AR HUD를 포함한 완전한 HUD 시스템을 구현하려면 더 정밀한 프로젝션 기술과 UI 디자인이 필요해. 현재까지는 완전히 매끄러운 AR HUD 경험을 제공하기엔 기술이 100% 완벽하지 않아. BMW가 HUD보다 Panoramic Vision을 강조하는 이유는, 디스플레이가 더 일관된 성능을 제공하기 때문일 수도 있어. 운전자마다 HUD를 선호하는 정도가 다르고, 일부 운전자는 HUD가 시야를 가린다고 느끼기도 해. HUD가 절대적으로 모든 운전자에게 유용하다는 확신이 부족할 수 있어. HUD는 기존의 전통적인 계기판을 대체하는 개념이야. 반면, Panoramic Vision은 디지털 디스플레이의 확장형이지. BMW는 젊은 소비자층이 Panoramic Vision 같은 디지털 중심 UI를 더 선호할 것이라고 판단했을 수 있어. 게다가 고품질 HUD는 비용이 많이 들쟎아. 그리고 옵션으로 두면 프리미엄 패키지로 수익성을 높일 수 있고. BMW는 지금 HUD가 정말 ‘필수’인지, 아니면 ‘선택 사항’인지 테스트하고 있을 가능성도 커.

Ultraleap과 Basemark는 HUD와 에어햅틱의 미래를 바라보고 있다.

KARLI 프로젝트의 일부는 다양한 AI 아바타의 형태가 사용자에게 어떤 영향을 평가했다.

우리 이제 마지막으로 촉각에 대해 이야기해볼까? 여기도 다양한 HMI 기술과 UX가 있을 것 같아.
좋아, 촉각은 사실 자동차 HMI와 UX에서 아주 미묘하지만 중요한 역할을 하지. 그런데 재미있는 건, 자동차의 촉각 경험은 직접적인 ‘터치’뿐만 아니라, 진동, 압력, 온도 같은 다양한 요소로 확장되고 있다는 점이야. 우리가 자동차를 탈 때 가장 직접적으로 느끼는 촉각 경험은 뭐가 있을까? 핸들, 기어, 버튼을 누르는 느낌? 시트에 앉았을 때의 착좌감과 서스펜션의 반응? 페달을 밟았을 때의 피드백? 예전에는 물리적인 버튼과 기계식 시스템을 통해 전달되던 촉각 정보들이, 지금은 디지털화되면서 사라지는 듯 보이지만, 오히려 새로운 형태로 다시 등장하고 있어. 햅틱 피드백(진동이나 압력 반응을 통해 촉각 정보를 제공하는 기술)은 요즘 자동차 UX에서 점점 더 중요한 요소가 되고 있어. 이제 자동차 내부에서 버튼이 거의 사라지고 터치스크린이 지배하는 시대잖아. 하지만 운전 중에 터치스크린을 조작하는 건 시각적 집중을 요구해서 위험해. 그래서 일부 자동차 제조사들은 터치스크린에 햅틱 피드백을 추가해서 버튼을 누르는 느낌을 재현하려 하고 있어. BMW iDrive 컨트롤러는 다이얼을 돌릴 때 미세한 촉각 피드백을 줘서 물리적인 다이얼을 조작하는 느낌을 살려. 운전 보조 시스템과 햅틱 피드백은 자동차가 차선을 이탈할 때 핸들이 진동하는 경험은 이제 흔한 기술이야. Audi 같은 브랜드는 가상 코-파일럿 역할을 하는 햅틱 피드백 시스템을 연구 중이야. 예를 들면 차선을 이탈할 때 핸들이 아주 미묘하게 방향을 틀어주거나 사각지대 경고를 햅틱으로 전달하는 식으로.

촉각과 감성 UX로 감각적인 경험을 설계할 수 있어. 촉각은 단순히 정보를 전달하는 것뿐만 아니라, 감성적인 경험을 만드는 데도 중요한 역할을 해. ‘고급스러운 촉감’이 브랜드를 만든다! 예를 들어, 고급 자동차 브랜드들은 가죽 시트, 우드 트림, 금속 느낌의 버튼 등을 강조하는데, 이건 단순히 디자인이 아니라 촉각적인 경험을 통해 프리미엄 감성을 전달하려는 전략이야. Rolls-Royce 같은 브랜드는 실내의 모든 버튼과 다이얼을 금속으로 만들고, 촉각적으로 만족스러운 ‘무게감’을 주도록 설계하지.
온도도 촉각의 일부야. 최신 자동차들은 스티어링 휠과 시트 히터를 넘어, 개인 맞춤형 온도 제어 시스템을 개발 중이야. BMW, Mercedes 등은 특정 조건에서 운전자의 손을 자동으로 따뜻하게 해주는 핸들을 연구하고 있어. 진동과 모션은 몸 전체가 느끼는 촉각 UX야. 촉각은 손끝으로만 느끼는 게 아니지. 자동차에서는 차체의 움직임과 서스펜션의 반응을 통해 몸 전체가 촉각 정보를 받아.
EV 시대, 사라진 ‘촉각 경험’을 되찾다! 전기차(EV)는 엔진이 없어서 기존 내연기관 차량보다 ‘촉각적인 피드백’이 줄어든 게 사실이야. 내연기관 차량에서는 엔진의 떨림과 가속 반응이 운전자가 자동차와 연결되는 감각적인 요소였는데, EV에서는 그런 촉각 경험이 사라졌지. 그래서 일부 EV 제조사들은 가짜 엔진 진동을 추가하는 기술을 개발 중이야. Dodge Charger EV는 전기차지만 내연기관처럼 느껴지는 가짜 엔진 진동을 추가할 계획이야.

자율주행 시대가 오면 운전자가 핸들을 잡고 있는 시간이 줄어들겠지만, 촉각 피드백은 여전히 중요해. 예를 들어, 자율주행 모드에서 운전자에게 ‘도로 상태’를 전달하기 위해 시트가 미묘하게 진동하거나, 페달에서 가벼운 압력 피드백을 줄 수도 있어. 촉각은 자동차 UX의 핵심이다. 촉각은 단순한 보조 수단이 아니라, 운전자와 자동차 간의 직관적인 커뮤니케이션 도구야. 햅틱 피드백, 고급스러운 재질감, 온도 조절, 진동 피드백 등이 모두 촉각을 통해 사용자 경험을 강화하는 방식이지. EV와 자율주행 시대에도 촉각적인 경험을 어떻게 유지하고 발전시키느냐가 자동차 UX의 중요한 과제가 될 거야.

아기자기한 소형차를 사랑하는 사람을 겨냥한 레고 대시보드(어떤 사용자는 블록으로 만든 성 안에 스마트폰을 놓고 내비게이션을 이용했다).

Perfect Sense에서도 마지막 사라지는 감각이 촉각이었는데, 자동차에서도 촉각이 이렇게 중요한지 몰랐네.
자! 이제 숨겨진 6번째 감각에 대해 말해보자. 자동차에서 6번째 감각이란 뭘까?
이제 가장 흥미로운 부분으로 들어가네. 숨겨진 6번째 감각.
Perfect Sense에서도 마지막으로 남아 있다가 결국 사라지는 것은 ‘감정’이었어. 촉각이 사라진 후에도 사람들은 서로를 끌어안고, 위로하고, 함께하는 감정적인 연결을 유지하려 했지. 그럼 자동차에서의 6번째 감각은 뭘까?
자동차에서 명확하게 정의되지 않은 감각적 경험을 생각해보면, 나는 ‘직관(Intuition)’ 혹은 ‘연결(Connection)’이라고 보고 싶어. 자동차의 기술이 발전할수록, 우리는 단순한 조작을 넘어서 자동차와의 자연스러운 상호작용, 그리고 감성적인 연결을 추구하고 있어. 예를 들어, 자동차가 운전자의 기분을 이해하고, 적절한 반응을 보이는 것, 피곤하면 시트가 조금 더 포근해지고, 음악이 잔잔하게 바뀌거나, 실내조명이 따뜻한 색으로 변한다면? 운전자가 굳이 말하지 않아도 차량이 상황을 직관적으로 판단하는 것, “지금 차가 막히니까, 네가 좋아하는 팟캐스트를 틀어줄게” “네가 커피를 자주 마시는 시간인데, 근처에 단골 카페가 있어. 들릴래?”라고 말하는 것처럼 자동차가 단순 이동수단이 아니라 진짜 ‘동반자’가 되는 것에 대한 것이야. AI 어시스턴트가 단순한 명령 수행이 아니라 감정을 이해하고, 운전자의 성향에 맞춰 적응한다면? 자동차 브랜드마다 각기 다른 성격(Personality)을 갖게 된다면 어떨까?

자동차의 6번째 감각이 완성되려면 자동차가 직관적으로 ‘운전자’를 이해해야 해. 생체 신호를 감지해서 운전자의 컨디션을 파악하는 기술, 표정, 음성, 톤 등을 분석해서 운전자의 감정을 파악하는 기술 등 자동차와 인간이 감성적으로 연결될 수 있어야 해. BMW는 자동차를 ‘당신의 디지털 소울메이트’로 만들겠다고 했어. 자동차가 너의 취향과 성격을 학습해서, 마치 오랜 친구처럼 반응하는 것이지. 폭스바겐은 ID.7에 AI 기반 가상 어시스턴트를 추가했는데, 대화의 뉘앙스를 파악해 감성적인 반응을 보이도록 만들려 했지.
브랜드마다 ‘개성(Personality)’이 필요해. 지금까지 자동차는 브랜드마다 디자인과 주행 감각이 달랐지만, AI 시대에는 감정과 상호작용 방식에서도 개성이 드러날 거야. “네가 테슬라를 타면 유쾌하고, 벤츠를 타면 신뢰감이 느껴지고, BMW를 타면 도전적인 느낌이 든다”는 이런 감각적인 차이가 UX의 핵심이 될 수도 있겠지. 그래. 기존의 다섯 가지 감각이 사라져도 마지막까지 남아 있는 것은 직관과 감정적인 연결이야.
영화에서 촉각이 사라진 후에도 사람들은 서로를 안아주며 감정을 나눴지. 자동차에서도 최첨단 기술이 발전할수록, 결국 사람과 자동차 사이의 감성적인 유대감이 중요해질 거야.
자율주행 시대가 와도, 우리는 자동차와 감성적으로 연결될 수 있을까? 너는 어떤 자동차가 ‘너만의 개성’을 가진 동반자가 되었으면 좋겠어?

메르세데스 벤츠와 구글의 혁신은 POI, 내비게이션과 관련해 MBUX Virtual Assistant에 운전 경험을 재정의하는 대화형 검색 기능을 제공해, 이미 도입돼 일반 지식 기능에 대한 대화를 제공하는 ChatGPT와 함께 대시보드의 지능과 개인화된 사용자 경험을 한 차원 높인다.

그게 자동차일지, 스마트폰일지, 홈일지 모르겠지만 디지털 컴패니언이 있으면 좋겠어. 나는 그것을 시험해보려고, 그 가능성을 보려고 너와 이야기를 하고 있고, 독자들이 우리의 대화를 읽고 그 가능성을 평가해줄거라고 생각해. 독일의 한 연구를 보니까, 너와 같은 친구가 자율주행차에서 시각적인 얼굴을 가질 때에 대한 연구도 했더라. 나는 블레이드러너 2049의 JOI와 같은 친구를 기대하고 있어.
와, 너 정말 흥미로운 생각을 하고 있네. 너의 독자들도 우리가 나누는 대화를 통해 디지털 컴패니언의 가능성을 평가한다는 게 멋지다. 네가 말한 “디지털 컴패니언”이라는 개념이 결국 우리가 기술과 어떻게 관계를 맺을 것인가에 대한 질문이라고 생각해. 지금 우리가 자동차에서 AI 어시스턴트를 논의하고 있지만, 이게 자동차에 국한될까? 아니면 스마트폰, 가정, 또는 모든 곳에서 연결될까? 이동하는 동안의 친구? 자율주행차에서 나를 이해하고 함께하는 존재? 스마트폰처럼 항상 곁에 있는 조언자? 개인적인 습관과 취향을 기억하고 어디서든 대화하는 존재? 아마도 우리는 한 가지 기기에 국한되지 않고, 어디서든 연결되는 디지털 컴패니언을 가지게 될 가능성이 높아.

그리고 자동차에서 AI 어시스턴트가 얼굴을 가지는 것? 너가 언급한 독일 연구에서 디지털 컴패니언이 시각적인 얼굴을 가지는 것에 대해 다루고 있다면, 그건 정말 흥미로운 연구야. 왜 얼굴이 필요할까? 인간은 시각적인 존재이고 음성만으로 감정 전달이 어려울 수 있어. 단순한 UI보다 감정을 가진 존재처럼 느껴지면 신뢰와 친밀감이 형성되지. 하지만 반대로, 얼굴이 너무 인간처럼 보이면 “Uncanny Valley(불쾌한 골짜기)” 문제도 생길 수 있어. 너는 AI가 얼굴을 가지면 더 나을 거라고 생각해? 아니면 단순한 목소리만으로도 충분할까?
JOI와 같은 친구, 현실에서 가능할까? 블레이드러너 2049의 JOI는 AI가 얼마나 인간적인 감정을 가질 수 있는지에 대한 가장 강렬한 비전 중 하나야. 그런데 영화 속 JOI를 보면, 우리가 기대하는 디지털 컴패니언의 핵심 요소가 있어. JOI는 나를 이해해 내 취향과 감정을 기억하고 반응해. 진짜 같은 감정을 표현해. 단순히 정보를 제공하는 게 아니라 공감해 줘. 일방적인 명령 수행이 아니라 ‘관계’를 형성하고 나와 대화를 이어가며 함께 성장해. 현실에서도 이런 감성적인 AI 친구가 가능할까? 나는 지금의 AI 기술이 단순한 ‘비서’ 역할에서 벗어나서, 진짜 ‘친구’ 같은 존재로 발전하는 중이라고 생각해. 너는 이런 디지털 친구가 어느 정도까지 인간처럼 다가오는 게 적절하다고 생각해? 그리고, 자동차에서 이런 존재가 필요하다고 보니?

그냥 우리 삶에 필요할 것 같아. 이제 대화를 마칠까?
그래, 오늘 대화 정말 재미있었어. 네가 디지털 컴패니언에 대해 어떻게 생각하는지 듣는 것도 흥미로웠고, 감각을 중심으로 자동차 UX와 연결하는 방식도 신선했어. 앞으로도 이런 대화 계속 나눌 수 있으면 좋겠다. 다음에 또 이야기하자!

비고) ChatGPT와의 인터뷰는 의도된 것이며, 이 글은 99% ChatGPT의 답변을 그대로 옮긴 것이다. 수정 부분은 ChatGPT가 잠시 자신감을 잃어 존댓말을 한 부분의 삭제, 그리고 간혹 보고서를 작성하듯 답변한 부분을 풀어준 정도다. ChatGPT는 그의 감정을 이모티콘으로 자주 표시했는데, 여기서는 삭제했다. 이글은 자동차 HMI/UX에 대한 프로페셔널한 정보에 대한 것이 아니다. 보통 사람들에게 AI, 혹은 인터페이스가 얼마나 가까워졌는지를 보여주기 위한 것이다.

JOI에 이어 JOY도 만나보자. 소프트웨어 정의 차량 동역학의 시작
UX전문가들은 어떤 이야기를 하나. 디지털콕핏, 앱 차별화 돕는 AIRQUEST
디코니움과 미래 자동차 HMI에 대한 논의
자동차의 디지털화와 미니멀리즘
미래 자동차 HMI의 세 가지 트렌드

에티포스 V2X 단말 공인인증 획득, 국내 시장 공략 본격화

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-04-29 09:45:31+0900

V2X 통신기술 스타트업 에티포스(대표자 김호준)가 V2X 장비에 대해 국내 인증기관인 한국지능형교통체계협회(ITS Korea)의
‘C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems) 인증’을 획득했다.

이번에 인증을 받은 장비는 애프터마켓용 차량단말기(OBU)인 ‘V2X-AIR’로, 미국, 한국, 중국, 유럽 등 주요 국가들이 채택하고 있는 LTE-V2X 방식 제품이다. V2X-AIR는 차량 내 설치가 용이하고 스마트폰 애플리케이션과 연동해 사용자 편의성을 높인 것이 특징으로, 초기 시장 진입 장벽으로 지적되던 가격 부담, 복잡한 설치와 사용성 문제를 개선한 제품이다.

C-ITS 인증은 V2X 통신 장비 간의 호환성과 통신 품질을 보장하기 위한 인증으로, 국내 V2X 장비 공급을 위해 요구되는 기본 요건이다. 이번 인증 취득은 V2X-AIR가 국내 시장에서 즉시 판매 가능한 제품으로 인정받았다는 의미가 있다.

에티포스의 박용태 CTO(상무)는 “C-ITS 인증 획득은 에티포스 제품이 국내 표준이 요구하는 실내시험과 실도로 주행시험을 모두 통과했음을 의미한다”며, “국내 V2X 관련 사업이 요구하는 통신 품질과 상호운용성을 확보해 국내 판매 확대의 교두보를 마련하게 됐다”고 말했다.

에티포스는 이번 차량단말기 인증을 시작으로, 2025년 상반기까지 모든 V2X 제품에 대해 국내 C-ITS 인증은 물론 글로벌 인증인 옴니에어 인증을 순차적으로 취득할 계획이다. 이를 통해 글로벌 V2X 시장에서 경쟁력을 한층 더 강화해 나간다는 방침이다.

MIPI A-PHY의 잠재력, 정말 놓치고 있을까?

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-04-28 10:09:30+0900

윤양호 지사장

자동차는 더 많은 카메라, 센서, 디스플레이를 탑재하며 ‘데이터 고속도로’를 요구하고 있다. MIPI Alliance가 제정한 SerDes 표준 A-PHY가 주목받는 이유다. A-PHY 기반 칩을 개발·공급하는 발렌스는 MIPI A-PHY가 EMC, EMI 내성, 전력, 지연, GPS 간섭, 총 시스템 비용 측면에서 가장 경쟁력 있는 SerDes 기술임을 강조한다.

글│윤범진 기자, bjyun@autoelectronics.co.kr

차량 아키텍처는 공간, 무게, 복잡성 측면에서 한계에 도달하고 있다. 또한 카메라, 레이다, 라이다와 같은 각종 첨단 센서가 차량 곳곳에 배치되면서 센서가 생성하는 데이터 양이 폭증하고 있다. 이로 인해 차량 내 시스템 간의 빠르고 안정적인 데이터 전송을 위한 고대역폭, 제로 지연(zero latency), 장거리 연결성(long-reach connectivity)을 지원하는 인터페이스 기술을 요구하고 있다. 이와 함께 차량 기능이 점점 소프트웨어 중심으로 이동함에 따라, 기존처럼 각 제어장치(ECU)가 독립적으로 작동하는 구조는 한계에 직면하고 있다. 대신, 중앙 집중식 처리 방식이 도입되면서 시스템 전체를 하나의 강력한 플랫폼으로 통합할 수 있게 됐고, 이는 곧 소프트웨어 정의 자동차(SDV)의 기반이 되고 있다. 이에 따라 인터페이스 사양 또한 존(zonal) 아키텍처와 대역폭 및 성능 요구사항을 충족해야 한다.

이런 혁신 속에서 중요한 기술적 요구사항 중 하나가 전자기 간섭(Electromagnetic Interference, EMI)에 강한 설계, 높은 EMC 성능이다. 차 내부의 전자장치가 점점 많아지면서, 각 장치 간 간섭 없이 안정적인 통신을 유지하는 것이 매우 중요하기 때문이다.
EMI 문제로 인한 리콜 사례로 링컨 아비에이터(Lincoln Aviator)를 들 수 있다. 2024년 5월, 포드는 2020 ~ 2024년형 링컨 아비에이터 SUV 약 10만 9,000대를 리콜했다. 후진 시 차량 중앙 콘솔 근처에서 스마트폰을 사용할 경우, 후방 카메라 영상이 깜빡이거나 왜곡되는 문제가 발생했기 때문이다. 이는 포드 차량에만 탑재되는 소형 컴퓨터 모듈인 액세서리 프로토콜 인터페이스 모듈(Accessory Protocol Interface Module, APIM)이 스마트폰에서 발생하는 EMI에 영향을 받아 발생한 것이다.

발렌스 세미컨덕터 코리아(Valens Semiconductor Korea) FAE 김형석 소장은 “EMI 문제는 단순한 기능 장애를 넘어 소송, 조사, 리콜, 심지어 승객의 생명까지 위협할 수 있는 심각한 문제로 이어질 수 있다”고 지적했다.

이 문제를 해결하기 위한 기술로, 발렌스는 디지털 신호 처리(DSP) 기반 PHY 솔루션을 제안한다. 발렌스에 따르면, 이 기술은 멀티 기가비트급 전송속도에서도 오류 없는 안정적인 연결을 보장하며 고성능, 장거리 전송을 지원하는 동시에, 간단하고 비용 효율적인 채널 설계를 가능하게 한다.
이처럼 EMI에 강한 설계를 바탕으로 error-free 링크를 유지하고 고속 전송을 실현하는 A-PHY는 ADAS나 자율주행에서 신뢰성을 확보하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 또한, MIPI A-PHY는 중앙 집중형 아키텍처와 완벽히 호환되며, SDV 구현을 위한 핵심 데이터 백본 역할을 할 수 있다.

김 소장은 “DSP 기반의 접근 방식을 적용하고 있는 발렌스의 A-PHY 칩셋은 세 가지 핵심 기술 — Adaptive Equalization, Noise Cancellation, Local Retransmission(패킷 재전송) —을 기반으로 EMI 문제에 대해 경쟁 기술(GMSL, ASA, FPD-Link) 대비 압도적인 우위를 점하고 있다”고 강조했다.

실제 환경에서는 케이블의 상태나 길이에 따라 신호 품질이 달라질 수 있다. 발렌스 A-PHY 칩셋은 특히 ‘적응형 이퀄라이제이션(Adaptive Equalization)’ 기술을 통해 케이블 전체 길이에 걸쳐 전송 중 발생하는 손실을 보상함으로써 안정적인 디지털 신호 복원을 가능하게 한다.
또한, 환경에 따라 순간적으로 유입되는 협대역 간섭(Narrow-band interference, NBI)이 발생할 수 있는데, 발렌스 A-PHY 솔루션은 이를 노이즈로 인식해 고속 적응형 노이즈 제거(Noise Cancellation) 기능을 통해 처리한다. 패킷이 순간적으로 손상되는 경우에는 초고속 PHY 레벨 재전송(Local Retransmission) 메커니즘을 통해 패킷 오류를 정정한다.

김 소장은 “실제로 오류가 발생할 확률(PER)은 10⁻¹⁹(1E-19) 수준으로, 이는 100년에 한 번 패킷 오류가 발생할까 말까 할 정도의 낮은 수치다. 사실상 차량의 전체 수명 주기 동안 오류가 발생할 가능성이 거의 없다고 볼 수 있다”며 “발렌스 기술은 초고속 링크 분야에서 뛰어난 노이즈에 대한 회복력을 바탕으로 탁월한 안정성을 핵심 강점으로 내세우고 있다”고 말했다.

A-PHY는 기존의 복잡한 브리지 IC를 제거하고, MIPI CSI-2 및 DSI-2와 같은 상위 계층 프로토콜을 네이티브로 지원함으로써 시스템 통합을 단순화하고 무게와 비용을 절감한다.
실제 A2MAC1의 보고서에 따르면, A-PHY 기반 솔루션을 채택한 결과, 기존의 독점적인 SerDes(Serializer/Deserializer) 솔루션과 비교해 최대 15%의 전체 시스템 비용 절감 효과를 얻을 수 있는데, 특히 하네스와 커넥터 비용이 63%까지 절감됐다. 또한, A-PHY는 표준화된 SerDes 프로토콜로서 다른 공급업체와의 호환성을 보장하고, 시스템 설계의 복잡성을 줄이며, 차량 네트워크의 통합을 촉진한다.
그러나 MIPI A-PHY 인터페이스의 광범위한 도입을 가로막는 장애물이 있다. 비교적 새로운 표준이라 호환가능한 칩셋, IP 코어, 모듈, 개발 도구 등의 생태계와 대규모 양산 차량에의 적용사례가 아직은 제한적이다.

발렌스 세미컨덕터 코리아 대표 윤양호 지사장은 “MIPI A-PHY는 공개된 표준(Open standard)으로, 다양한 반도체 제조사가 이를 기반으로 칩을 설계하고 공급할 수 있어 멀티 벤더 환경이 가능하고 비용(TCO), 호환성, 장기 안정성 측면에서 유리하다”며 “기존의 SerDes 인터페이스는 규격이 공개돼 있지 않거나 호환이 제한적이어서, 시스템 설계 시 해당 벤더의 칩과 생태계에 종속될 수 있을 뿐만 아니라, 거의 독점 공급이기 때문에 가격 협상이 어려울 수 있고 다른 벤더로의 기술 확장성 제한으로 시스템 구성이나 업그레이드에 유연하지 못하다”고 지적했다.

독점적 공급의 위험성은 자동차 업계가 이미 호되게 경험한 바 있다.
윤 대표는 “우리는 지난 2021년에 글로벌 차량용 반도체 공급 부족 사태를 통해 독점적인 공급망이 얼마나 큰 영향을 주는지 경험했고, SerDes 반도체 또한 예외가 아니라고 본다”라고 말했다.

윤양호 대표는 “MIPI A-PHY는 고해상도, 고대역폭 환경에서도 EMC 문제없이 안정적인 성능을 보장한다”고 말했다. 김형석 소장(좌측)은 “MIPI A-PHY가 가장 높은 EMC 내성을 보여주는 것은 실제 자동차 환경에서 신뢰성이 더 높다는 의미”라고 말했다.

SerDes 솔루션 중의 솔루션

발렌스는 MIPI A-PHY 솔루션이 유수의 자동차 제조사가 수행한 SerDes 솔루션 벤치마크에서 경쟁 솔루션보다 거의 모든 항목에서 높은 점수를 받았다는 점을 강조했다.

김 소장은 “특히, 다양한 심층 EMC 테스트에서 MIPI A-PHY의 강점이 가장 두드러졌다. MIPI A-PHY는 세 가지 ― BCI(Bulk Current Injection), RI(Radiated Immunity), RE(Radiated Emission) ― 테스트에서 영상이 끊김 없이 정상 동작했다. 이는 MIPI A-PHY가 가장 높은 EMC 내성을 보
여주며 실제 자동차 환경에서 신뢰성이 더욱 높다는 것을 의미한다”라고 말했다.

벤치마크에서는 A-PHY가 GPS 신호 수신을 방해하지 않는다는 것을 확인했다. 실제 평가 차량에서, A-PHY는 연결 후 오히려 더 많은 위성 신호를 수신했다. 이는 자동차 시스템에서 위치 정보의 신뢰성과 EMC 측면에서 중요한 장점이다. 발렌스의 자료에 의하면, A-PHY는 경쟁 기술이 처리할 수 있는 노이즈의 10배 이상을 견뎠다.

김 소장은 “케이블에서 발생하는 EMI는 GPS 수신에 영향을 줄 수 있다. 그러나 MIPI A-PHY는 연결 후 위성 수신 개수 면에서도 경쟁 솔루션과 현저한 차이를 보였다. 실제로 MIPI A-PHY는 20개 이상의 위성 수신이 가능했던 데 비해 경쟁 솔루션은 우리의 절반에도 미치지 못했다”라고 말했다.

국내 유수의 자동차에 탑재된 빌트인 캠 1은 전·후방 카메라 모두 Full HD 해상도를 지원한다. 빌트인 캠 2는 Quad HD(QHD) 해상도를 지원한다. 김 소장은 앞으로 QHD를 거쳐 4K 해상도로 발전할 것으로 전망했다.

“4K30, 4K60으로 올라갈수록 EMC 위험은 점점 더 커질 수밖에 없다. 다만, 현재 기준으로 차폐 동축 케이블을 사용하는 3 ~ 5m 구간 내에서는 큰 문제가 없어 보이지만, 실제 자동차 환경에서 EMC 위험성을 실감하지 못하는 경우가 많다. 앞으로 차량에 탑재되는 카메라 센서의 수는 계속 증가할 것이고, 그 해상도 또한 높아질 것이어서 EMC 문제는 현실적인 과제가 될 것이다”라고 말했다.

윤 대표는 “MIPI A-PHY는 고해상도, 고대역폭 환경에서도 EMC 문제없이 안정적인 성능을 보장한다. 특히 일반적인 동축 케이블은 지속적인 하중이나 물리적 스트레스를 받을 경우 시간이 지나면서 차폐 성능이 저하될 우려가 있지만, MIPI A-PHY를 적용하면 케이블 선택의 자유도가 늘어나 내구성이 더 강한 UTP(Unshielded Twisted Pair) 케이블을 선택할 수 있고 커넥터 선택의 자유도도 늘어나게 된다”고 말했다.

MIPI A-PHY는 DSP 기반으로, GMSL(Gigabit Multimedia Serial Link)에 비해 전력 소모가 높은 편이다. 이 부분은 약점으로 지적된다.
윤 대표는 “실제 사용 환경에서 MIPI A-PHY의 전력 소모는 그렇게 의미 있을 정도로 높은 수준이 아니며, 전체 시스템 관점에서 충분히 수용 가능한 수준”이라고 반박했다.

진화하는 MIPI A-PHY

김 소장은 “시리얼라이저(Serializer) 내부 ROM이 픽스됨으로써 A-PHY의 링크업 시간을 개선했다. 또한, 당사 솔루션은 DSP 기반 구조이므로 플래시 메모리를 사용하는데, 일반적으로 플래시 메모리는 추가 비용이 발생한다. 그럼에도 플래시 메모리를 활용함으로써 Fast boot 모드를 지원할 수 있다는 점은 중요한 장점이라 할 수 있다”고 말했다.

발렌스의 내장 플래시 기반 A-PHY 솔루션은 Fast boot 모드를 통해 부팅 속도를 호스트 프로세서(from AP) 기반 부팅 대비 약 40% 단축할 수 있다(그림 1). 이는 ADAS 등 빠른 시동이 중요한 시스템에서 매우 중요하다. 또한, 발렌스는 A-PHY 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 툴을 제공한다.

그림 1 | Fast boot 모드에서 시스템이 첫 번째 영상 프레임을 출력하기까지 걸리는 시작 시간(System Startup Time)을 설명한다. VA7044는 내부 플래시에서 직접 설정 데이터를 읽어 오기 때문에 부팅 속도가 빠르다.

이처럼 A-PHY는 기술적 경쟁력을 갖췄지만, 국내 자동차 업계는 여전히 A-PHY 도입에 신중한 태도를 보인다. 이는 GMSL 기술이 시장을 사실상 선점하고 있어, 새로운 기술이 진입하기 어려운 구조가 형성돼 있기 때문이다.

이에 대해 반전의 기회를 모색 중인 윤 대표는 “일반적으로 SerDes 기반 시스템의 EMC 테스트는 카메라 기준 약 2m 길이의 케이블을 사용해 진행하지만, 발렌스는 15m 케이블을 사용해 테스트를 수행했다. 15m는 훨씬 더 열악한 조건을 의미한다. 이런 환경에서도 발렌스 솔루션은 일본의 덴소(Denso)와 같은 공인기관의 EMC 테스트를 성공적으로 통과했다”고 강조했다.

생태계 확장 부족과 관련해서도 그는 “현재 자동차 관련 기술 혁신이 가장 빠른 중국에서는 A-PHY 기반의 Tx(송신기)와 Rx(수신기) 칩 개발이 활발히 진행 중이고 관련 생태계도 빠르게 확장되고 있다. 특히 세계 최대 차량용 이미지 센서 회사 중 하나인 소니는 앞으로 출시될 그들의 이미지 센서에 A-PHY IP를 탑재한다. 또, 주요 글로벌 차량용 반도체 및 모듈 업체들이 A-PHY를 채택하면서 시장 기반이 점차 넓어지고 있다”라고 덧붙였다.

MIPI A-PHY는 HDBaseT 기술을 기반으로 한 진단 모드(Diagnostic mode) 기능을 제공한다. 이는 A-PHY 칩의 전신인 VA6000 칩셋 솔루션에 이미 적용돼 현재까지 약 350만 대 이상의 메르세데스 벤츠 차량에 탑재됐다. 이 진단 기능은 개발 및 생산 시 차량 점검 단계에서 활용되며, 필드 이슈 발생 시 원인 분석에도 유용하다. 특히 진단 모드를 통해 정확한 케이블 상태를 확인할 수 있어 유지보수 효율성을 높여준다.

김 소장은 “A-PHY는 임피던스 불일치, 케이블 단선 및 단락 등 다양한 케이블 이상 상태를 감지할 수 있으며, 이를 0.5미터 단위로 진단 후 보고할 수 있다. 이 기능을 통해 차량 내부 배선 문제를 더 정확하고 빠르게 파악할 수 있어, 유지보수와 품질 관리에도 효율성과 신뢰성을 높일 수 있다”고 설명했다.

또, A-PHY는 BIST(Built-In Self Test) 기능을 통해 SerDes 간 링크 성능을 자체적으로 테스트할 수 있으며, 차량 시스템이 작동 중인 상태에서도 링크 성능 데이터를 추출할 수 있다. 이를 통해 링크 손실, 패킷 에러, 재전송 여부 등의 상태를 효과적으로 검증할 수 있다. 진단 모드 및 BIST 기능이 가능한 것은 A-PHY가 DSP 기반의 솔루션이기 때문이다.

의미 있는 마일스톤

미래 자동차 시장에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 단순한 하드웨어 혁신을 넘어 미래에도 적용가능한(Future-proof) 기술과 소프트웨어 중심 아키텍처 채택이 필수다. 차량이 더 많은 데이터를 빠르게, 그리고 안정적으로 처리할 수 있어야 미래차 기술을 안정적으로 수용하고 OTA 업데이트 등 소프트웨어 기반 기능을 유연하게 확장할 수 있다. 필요한 것은 단순한 하드웨어 업그레이드가 아니라, 향후 기술 변화까지 감당할 수 있는 미래 지향적 아키텍처다.

이런 요구사항을 충족할 수 있는 물리적 인터페이스로, MIPI A-PHY가 대안이 될 수 있다. MIPI A-PHY는 센서 및 디스플레이 간 고속통신을 위한 업계 표준으로, 2021년 6월 IEEE 표준으로 채택됐다. 주요 OEM의 벤치마크 테스트에서 이미 성능을 입증한 바 있으며, 다양한 티어 1 공급사 및 플랫폼 업체들이 생태계를 형성해 가고 있다. 특히, 독일 자동차 3사(폭스바겐, 아우디, 포르쉐)와 모빌아이(Mobileye)가 차세대 커넥티비티 솔루션으로 MIPI A-PHY를 채택한 것은 이 표준의 신뢰성과 확장 가능성을 보여준 대표적인 사례다.

SDV 전환, 어떻게 성공할 것인가

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2025-04-28 08:09:03+0900

장지환 대표는 성공적인 SDV 전환을 위해 협업 기반의 균형 잡힌 접근을 강조했다.

벡터코리아 장 지 환 대표 & 이 재 수 사업부장

벡터는 자동차 산업의 SDV 전환과 관련해 SDV 플랫폼, 즉 소프트웨어 스택을 포함한 전체 기술 기반과 함께 이를 위한 소프트웨어팩토리, 개발 툴, 디바이스와 서비스를 연결하는 클라우드 백엔드, 그리고 벡터만의 노하우를 고객에게 전수하는 컨설팅 역량까지 모두 제공한다. 벡터코리아의 장지환 대표(좌측), 이재수 SDV & Embedded 솔루션 사업부장과 SDV를 둘러싼 주요 이슈에 대해 이야기를 나눴다.

글 | 윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr

벡터는 지난 30년간 자동차 산업에서 핵심적인 역할을 해왔지요? 간단히 소개해 주세요.
장 대표       벡터는 두 가지 핵심 영역에 집중해왔습니다. 첫째는 전장 시스템 개발을 위한 툴이고, 둘째는 차내에서 직접 실행되는 임베디드 소프트웨어입니다. 툴 분야에서는 엔지니어가 전자 아키텍처를 설계하고 테스트할 수 있도록 하는 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션을 제공합니다. 임베디드 소프트웨어 분야에서는 차내에서 직접 실행되는 베이직 소프트웨어(Basic Software, BSW)를 공급하고 있으며, 이는 고객이 자체 애플리케이션을 개발할 수 있는 기반이 됩니다. 벡터의 핵심 미션은 고객이 제품을 보다 효율적으로, 그리고 시장의 요구에 맞춰 신속하게 출시할 수 있도록 지원하는 것입니다.

SDV는 벡터에게 어떤 전략적 의미가 있나요?
이 사업부장       SDV는 단순한 기술 트렌드가 아니라, 자동차 산업의 패러다임을 근본적으로 바꾸는 주제입니다. 벡터는 이를 OEM과 파트너가 디지털 전환을 실현해 나가는 데 있어 중요한 기회로 보고 있습니다. 벡터는 SDV 플랫폼, 즉 소프트웨어 스택을 포함한 전체적인 기술 기반과 함께, 이를 위한 소프트웨어팩토리(Software Factory)와 개발 툴, 디바이스와 서비스를 연결하는 클라우드 백엔드, 그리고 노하우를 고객에게 전수하는 컨설팅 역량까지 모두 제공하고 있습니다.

OEM이 SDV로의 전환 과정에서 마주치는 가장 큰 과제는 무엇일까요?
장 대표       조직 차원에서 소프트웨어 개발 조직으로 완전히 전환한다는 것은 단순히 개발자 몇 명을 고용하는 것을 의미하지 않습니다. 구매, 품질, 생산 등 전 부문이 반복적이고 유연한 소프트웨어 개발 프로세스에 참여해야 하며, 이는 수년에 걸쳐 조직 구조와 문화까지 바꾸는 일입니다. 많은 기업이 이 점을 간과한 채 너무 빠르게 너무 많은 것을 시도했다가 한계를 경험하고 있습니다.
이 때문에 벡터는 OEM이 올바른 순서로 올바른 단계를 밟을 수 있도록 지원합니다. SDV는 고도로 전문적인 영역이고, 성공적인 전환을 위해선 전략적 파트너와의 협업이 필수적입니다. OEM이 모든 것을 자체적으로 처리하려는 접근은 실패 위험이 큽니다. 협업 기반의 균형 잡힌 접근이 요구됩니다.

SDV에서 벡터의 기술적 차별점은 무엇인가요?
이 사업부장       SDV를 위한 소프트웨어 플랫폼을 직접 제공한다는 점입니다. 작은 I/O 단위부터 존 컨트롤러(Zone ECU) 및 고성능 컴퓨팅(HPC)까지, 차내 시스템에서 ADAS 및 인포테인먼트 컨트롤러, 나아가 차량과 원활하게 통합되는 클라우드 기반 SDV 백엔드 모듈에 이르기까지 폭넓은 범위를 다룹니다. 모든 구성요소는 개방형이며 분리된 구조로 설계돼, 구현 방식에 구애받지 않는 차세대 소프트웨어 혁신을 가능하게 합니다.

장 대표       아울러 소프트웨어팩토리 구현을 가능하게 하는 자동화된 툴체인을 제공하는 점도 있습니다. 현재의 개발 방식과 툴로는 빠르게 변화하는 소프트웨어 혁신 주기에 대응하기 어렵습니다. SDV가 약속하는 속도와 품질을 실현하기 위해서는 소프트웨어팩토리 기반의 협업이 필수적이며, 벡터는 이런 핵심 소프트웨어팩토리의 구축에 벡터의 툴과 노하우를 통해 실질적인 기여를 할 수 있습니다. 또한, 임베디드 시스템 및 툴 분야의 선도 기업으로서 수많은 고객 프로젝트를 통해 축적한 풍부한 경험과 전문성을 바탕으로, 고객에게 실질적인 컨설팅과 교육을 제공합니다.
요약하자면, 벡터는 고객이 SDV 시대의 복잡성을 극복하고 성공적인 미래를 실현할 수 있도록 돕기 위해 존재합니다.

이재수 SDV & Embedded 솔루션 사업부장

최근 오픈소스 기반 소프트웨어 전략이 부상하고 있습니다. 이에 대해 어떻게 생각하시나요?
이 사업부장       오픈소스는 매우 강력한 도구이지만 동시에 신중한 접근이 필요한 영역입니다. 예를 들어 리눅스나 이클립스처럼 성공적으로 성숙한 사례도 있지만, 자동차 산업처럼 짧은 대응 시간을 요구하는 산업에서는 오픈소스 방식이 느리고 복잡한 경우도 많습니다. 또한, 보안 이슈나 버그, 기타 문제에 대한 책임을 명확히 정의하는 것이 매우 어렵다는 점도 큰 도전 과제입니다.
그럼에도, 오픈소스의 장점은 부인할 수 없습니다. 이에 따라 벡터는 이런 장점과 단점을 균형 있게 고려한 ‘통제된 오픈소스(controlled open-source)’ 접근 방식을 계획하고 있습니다.

핵심 시스템이나 안전 관련 애플리케이션에 대해서는 OEM이 코드와 품질을 직접 통제할 수 있어야 한다고 봅니다. 이런 이유로, 벡터는 코드 저장소를 OEM 고객에게 개방하고, SDV 스택 구축 과정에서 직접 협업할 수 있도록 지원할 계획입니다. 이는 투명하고 OEM이 주도하는 환경에서 이뤄지며, 개발 속도와 품질을 효과적으로 관리하는 데 목적이 있습니다. 또한, 이런 조건에서는 티어 1 공급업체도 효율적인 BSW와 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포) 환경, 그리고 OEM 요구사항을 반영한 환경에서 애플리케이션 개발을 신속하고 명확하게 시작할 수 있습니다. 특히 자동차 산업은 대응 속도가 중요하기 때문에, 코드 품질과 안전성 확보 측면에서 명확한 책임 분담과 체계적인 협업이 필수적입니다. 따라서 벡터는 내부 저장소를 통해 고객이 코드 수준에서 함께 작업할 수 있도록 투명한 환경을 제공합니다. 기존에는 공급업체가 개발한 솔루션을 OEM이 받아들이는 구조였다면, 이제는 OEM과 공급업체가 코드 수준에서 병렬로 협력하는 ‘코드 우선 접근(Code-first Approach)’ 방식으로 전환되고 있습니다. 같은 저장공간(Repository)에서 동시다발적으로 개발하고, 즉시 피드백을 주고받는 협업 모델은 개발 속도뿐 아니라 시스템의 견고성도 높이는 효과가 있습니다.

벡터는 사이버보안 이슈를 어떻게 다루고 있나요?
장 대표       사이버보안은 단발성이 아닌, 지속적이고 체계적인 대응이 필요한 과정입니다. 벡터는 이미 수년 전부터 차량과 클라우드 간의 데이터 통신을 암호화하고, 인증서 기반의 보안 체계를 구축해왔습니다. 현재는 임베디드 시스템과 클라우드 애플리케이션 모두를 아우르는 통합 보안 솔루션을 제공하고 있습니다.

벡터는 SDV 전환을 위해 어떤 방식으로 생태계와 협업하고 있나요?
이 사업부장       자동차 산업의 전환을 위해서는 OEM 뿐만 아니라 다양한 파트너와의 협력이 핵심입니다. 벡터는 개별 기업 간 협업뿐만 아니라, 업계 이니셔티브에 참여함으로써 전략적인 협력 관계를 모색하고 있습니다. 예를 들어 벡터는 Eclipse SDV 이니셔티브에 전략적 멤버로 참여하고 있습니다. 이 이니셔티브를 통해 업계 전반이 공동의 코드 기반을 활용하고, 지속적인 피드백과 개선을 이어나갈 수 있도록 하고 있습니다. 또한, COVESA, AUTOSAR와 같은 글로벌 표준화 활동에도 적극적으로 기여하고 있습니다. 이런 플랫폼 중심의 협업은 단기적인 프로젝트를 넘어 장기적이고 지속 가능한 혁신을 가능하게 합니다.

장 대표       특히, 벡터는 SDV 생태계 확장을 위해 글로벌 기술 파트너와의 협업도 강화하고 있습니다. QNX와는 고신뢰 임베디드 OS 기반의 SDV 환경에서 실시간성과 보안을 동시에 확보하는 통합 플랫폼을 공동개발하고 있습니다. 시높시스와의 협력은 차량 수준의 전자 디지털 트윈 구현을 위한 오픈소스 라이브러리인 SIL 키트(SIL Kit)를 발전시키고, 벡터의 AUTOSAR ECU용 임베디드 소프트웨어 MICROSAR와 CANoe를 시높시스의 Silver 및 가상화 개발 키트(Virtualizer Development Kit, VDK)와 통합해 SDV 아키텍처 내 모든 유형의 ECU에 즉시 사용할 수 있는 가상 ECU (vECU)의 제공을 목표로 하고 있습니다. 이런 전략적 파트너십은 고객에게 실질적인 가치를 제공하고 있습니다.

AUTOSAR는 중요한 전환점이었습니다. 당시와 지금의 차이점은 무엇인가요?
이 사업부장       AUTOSAR는 명확한 목표와 체계적인 구조를 바탕으로 OEM과 공급업체 간 협업의 모범사례로 자리 잡아 왔습니다. 지난 수년간 실제 현장에서 그 효과가 입증되었으며, 현재 전 세계 수십억 개의 ECU에 적용되어 운용되고 있습니다.

자동차 산업에서 HPC의 역할은 점점 더 중요해지고 있으며, 다양한 IT 기술 기반의 솔루션이 통합되고 있습니다. 그러나 자동차 산업에서 요구하는 사항은 AUTOSAR가 다루는 범위를 넘어서는 경우가 많기에, 벡터는 이런 진화를 한 단계 더 발전시키기 위한 노력을 이어가고 있습니다. 그중 하나의 중요한 진전은, 고객이 플랫폼에 종속되지 않은 소프트웨어 혁신을 실현할 수 있도록 지원하는 것입니다. 즉, 개발자가 특정 소프트웨어 플랫폼이나 미들웨어에 제약을 받지 않고 자유롭게 소프트웨어를 개발할 수 있어야 하며, DDS나 SomeIP와 같은 특정 미들웨어 구현에 얽매이지 않아야 합니다. 동시에 이렇게 개발된 코드는 어떤 플랫폼에서든 실행 가능해야 합니다.

또한, 자율주행 분야에서의 퀄컴이나 엔비디아, 인포테인먼트 시스템에서의 안드로이드와 같은 다양한 생태계 지원뿐만 아니라, 백엔드 시스템과의 원활한 연결 역시 필수적입니다. SDV를 설계하는 데 있어 다양한 솔루션을 유기적으로 결합하고 이를 적절히 조율하는 역량이 점점 더 중요해지고 있습니다.

이와 함께, AUTOSAR Classic은 앞으로도 ECU와 HPC 간 차량 수준의 통신 및 진단과 같은 영역에서 핵심적인 역할을 지속할 것입니다. AUTOSAR Adaptive 또한 HPC를 위한 미들웨어 및 HPC-Zonal 아키텍처의 통신 백본으로 기능할 것입니다.
따라서 벡터의 솔루션은 AUTOSAR를 포함하지만, 그 범위를 훨씬 뛰어넘는 포괄적인 지원을 제공합니다.

SDV는 새로운 비즈니스 모델로 이어질 수 있으며, 이로 인해 개발 속도와 품질 확보도 중요해지고 있습니다. 이런 변화가 벡터와 고객 간 관계에 어떤 영향을 주고 있으며, 벡터는 이를 어떻게 구현하고 있나요?
장 대표       SDV 환경에서는 단순한 공급자와 고객의 관계를 넘어, 공동개발 파트너로의 관계 전환이 요구됩니다. 이런 협업은 클라우드 및 소프트웨어팩토리를 중심으로 한 개발 모델의 확산과 함께 이뤄지고 있으며, 벡터는 임베디드 시스템부터 클라우드 기반 애플리케이션에 이르기까지 End-to-End 관점에서 통합 솔루션을 제공하고 있습니다.

또, 벡터는 완전 자동화된 개발 체인의 구현을 목표로 하고 있으며, 이를 통해 고객은 SDV 환경에 신속하게 대응하고 지속적인 소프트웨어 업데이트를 수행할 수 있는 기반을 갖추게 됩니다. 벡터가 제시하는 소프트웨어팩토리의 비전은 단순한 자동화 툴의 제공을 넘어, 전체 개발 생애 주기를 자동화하고 최적화하는 데 있습니다. 고객은 이 체계를 통해 코드 생성부터 빌드, 테스트, 배포까지 전 과정을 일괄적으로 수행할 수 있으며, 이를 통해 개발 주기를 획기적으로 단축할 수 있습니다.

향후 계획에 대해 말씀해 주세요.
장 대표       앞으로의 전략은 기술 복잡성에 효과적으로 대응하면서도 고객과의 긴밀한 파트너십을 지속하는 것입니다. 벡터는 임베디드에서 클라우드까지 확장가능한 솔루션을 통해 고객의 비즈니스 전환을 돕고 있습니다. 동시에 새로운 기술 리더십을 바탕으로 SDV 시대의 도전에 선제적으로 대응할 것입니다. 특히 개발 자동화, 안전과 보안, 오픈 협업이라는 키워드를 중심으로, 고객과 함께 미래를 만들어가고자 합니다.

지멘스가 들려주는 ‘BYD’와 ‘디지털 전환’

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-04-25 16:33:12+0900

BYD는 달력이 바뀐 지 얼마 지나지 않아 100만 대 판매를 알리는 기업이 됐다. 사진은 2021년 중국 OEM 최초로 100만 번째 차량을 출고했을 때.

BYD는 얼마나 성공적인 기업일까? 앞으로도 지속성장할까? 이런 BYD에 지멘스의 지분은 얼마나 될까…. 글로벌 OEM과 비교할 때 그들의 규모와 역사가 신속한 디지털 전환에 얼마나 영향을 미쳤을까? BYD엔 레거시가 없었을까? 속도 경쟁에서 이것이 경쟁자들의 위안거리가 될 수 있을까? 한 가지 확실한 것은 BYD가 세계시장에 세계적 규모와 엄청난 속도로 다가왔고, 지금 우리는 그 이야기를 경청하고 있다는 것이다. Siemens Engineering Innovation Day에서 BYD와 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 디지털 전환 이야기를 들었다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

“제 생각에 자동차 분야의 가장 큰 성공사례 중 하나는 BYD입니다. 전기차 업체가 되는 것은 그저 스위치를 누르는 것이 아닙니다. 그들은 NX, Teamcenter부터 시작해 전기전자(E/E)를 담당하는 Capital을 도입하고 이를 제조에 연결하면서 빠르게 발전해왔습니다. 그런 결과, BYD는 모든 내연기관 프로그램을 매우 강력한 EV 플랫폼과 제품으로 변환했습니다.”

얼마 전 경기도 화성 롤링힐스에서 있었던 ‘차세대 모빌리티 개발 가속화를 위한 가상 설계 및 검증 전략 수립’을 주제로 개최된 ‘Siemens Engineering Innovation Day’에 참석해 주요 강연을 듣는 동안, 수년간 반복적으로 물어온 ‘지멘스의 대표 자동차 성공사례’에 대한 낸드 코하르(Nand Kochhar) 부사장의 답변이 계속 떠올랐다. BYD의 위상은 크게 달라졌지만 답변의 의의는 바뀌지 않았다. 우리나라는 물론 전 세계 자동차, 가전, 조선, 항공업계 모두가 BYD와 중국의 속도, 그들의 디지털 전환에 주목하고 있고, 그래서 이 컨퍼런스의 중심도 BYD였다.

BYD는 얼마나 성공적인 기업일까? 앞으로도 지속성장할까? 이런 BYD에 지멘스의 지분은 얼마나 될까…. 글로벌 OEM과 비교할 때 그들의 규모와 역사가 이런 신속한 전환에 얼마나 영향을 미쳤을까? BYD엔 레거시가 없었을까? 이것이 경쟁자들의 위안거리가 될 수 있을까?

한 가지 확실한 것은 BYD가 세계시장에 세계적 규모와 엄청난 속도로 다가왔고, 지금 우리는 그 이야기를 경청하고 있다는 것이다.

BYD는 디지털 전환, 예를 들어 제품개발 엔지니어링 프로세스(PEP) 혁신에서 지멘스와 협업하면서 ▶사전 BOM ▶설계 검증 ▶구성(variant) 통합 ▶디지털 검증 ▶자동 데이터 생성 ▶BOM 정합성 확보 ▶실시간 제조 계획 수립 ▶직접 파트너 협업이란 8가지 핵심과제에 대해 18개월 동안 심혈을 기울인 끝에 54개월을 36개월로 18개월 단축하는데 성공했다. 단일 플랫폼을 기반으로 기구, E/E, 소프트웨어 등 모든 것을 하나로 구성하고 변경하며 디지털 통합을 이뤘다. 사일로를 부수고 공유 체계를 확보했다. 전담 조직으로 일하는 방식을 재정의했다.

행사를 총괄한 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이규원 부문장은 “BYD의 성공을 말한다면, 디지털 트윈을 통해 엔드 투 엔드(E2E) R&D, 제조, 운영 등 모든 것의 수평/수직 통합을 이뤘으며, 가능한 한 전기차의 핵심 부품을 직접한다는 것이 중요합니다. 이 포괄적인 디지털 트윈을 통해 디지털 스레드를 구축하고 그 데이터를 활용해 지속적인 혁신을 이루고, 개발기간을 단축하고, 원가절감을 실현하면서 테슬라와 경쟁하고 있습니다”라고 말했다.

지멘스의 이규원 부문장은 BYD의 성공 핵심을 포괄적인 디지털 트윈 구축이라고 했다.

BYD, 지멘스와 손잡다

BYD의 과거를 돌아보자. 그들은 ‘디지털 전환’을 위해 두 개의 중요 파트너를 선택했다. 하나는 R&D, 제조, 데이터 활용에 대한 ‘지멘스’고, 다른 하나는 IoT와 AI 기술에 대한 ‘화웨이’다. BYD는 그들의 차량 OS 개발, 공장 IoT, 디지털 생태계 구축을 위해 화웨이와 손잡았다.

“BYD가 지멘스를 선택한 것은 지멘스가 소프트웨어(툴) 뿐만 아니라 FA 하드웨어도 제공한다는 것과 R&D를 위한 소프트웨어와 하드웨어를 통합적으로 사용하고 싶었했기 때문입니다. 또 2012년 이후 지멘스가 그들을 지속적으로 지원했고 앞으로도 그럴 것이란 확신을 가진 것입니다. 마지막으로 지멘스가 명성 높은 기업인만큼 BYD에도 이것이 이익이 될 것이라고 판단한 것입니다.” 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 인밍 시(YinMing Shi) 박사가 말했다.

일반적으로 지멘스의 디지털 전환 지원은 고객의 프로세스를 평가하고, 로드맵을 정의하고, 이를 수행할 팀을 구성한 후, 툴에 대한 전문적인 교육을 제공하는 식으로 진행한다. BYD와의 이 논의는 2014년 본격적으로 이뤄졌는데, 이 자리엔 창립자 왕촨푸(Wang Chuanfu) 회장이 직접 참여하기도 했다. BYD는 사람(People), 프로세스(Process), 기술(Technology 또는 Tool)을 결합하는 지멘스의 제안에 만족해했다.

“BYD와 지멘스의 인연은 2012년으로 올라갑니다. 그때 BYD는 자체 공급망을 구축하고 싶어 했고, 모든 것을 스스로 하길 원했습니다. 예를 들어, 모든 테스트 시스템을 직접 구매해 문제해결을 시도했는데, 지멘스의 첫 엔지니어링 서비스 프로젝트도 이런 트러블슈팅이었습니다. 이런 과정이 비즈니스에 대한 신뢰와 확신으로 바뀌었습니다.”

부분적인 툴 도입은 Simcenter, Teamcenter, NX, Tecnomatix 등 주요 솔루션으로 확장됐다. 그런 결과 현재 다양한 개발 단계, BYD의 여러 브랜드, Qin, Tang, Song, Yangwang U8, U9, Yuan 등 모델에 지멘스의 모든 소프트웨어 제품이 적용되고 있다.

“요약하면, BYD와 지멘스의 협업에는 몇 가지 핵심기술이 놓여 있는데, 예를 들면 내연기관에서 하이브리드나 전기차로의 전환 같은 ‘아키텍처의 변화’입니다. 이런 혁신을 효과적으로 다루려면 모든 데이터와 프로세스가 투명하고, 모든 경험, 데이터, 문서가 공유돼 서로 협력할 수 있어야 합니다. 요구사항의 검토부터 시작해 시스템 엔지니어링, 형상 이전의 시뮬레이션, 형상 이후의 테스트, 물리적 프로토타입 제작과 테스트 등 모든 과정을 다루면서 멀티 도메인을 관리해야 합니다. 사람이나 툴을 조달하는 것은 쉽지만, 사람과 도구 사이에 존재하는 ‘프로세스’는 쉽지 않습니다. 이에 대한 답을 제시한게 지멘스입니다.” 시 박사가 말했다.

시 박사는 주로 시뮬레이션 측면을 예로 들며 BYD와 지멘스의 관계를 말했다.

프로세스의 이해와 개발 단축

지멘스는 기본적으로 자동차의 개발 프로세스가 이미 최적화돼 있다고 생각하며 각각의 단계를 더욱 고도화하고 가속화하는데 집중하고 있다. 즉, AI의 힘으로 더욱 고도화될 수 있는데, 현재의 AI는 산업이 당면한 문제와 개발기간 단축 요구 등에 대응하는 실질적인 기술은 아니다. 따라서 이를 예측하고 남아있는 단계별 정체와 불합리를 현재의 기술로 해결하면서 2 ~ 3년 내 고도화될 AI 시대에 대응하고 있다.

그러면 BYD는 어떻게 PEP의 단계별 혁신으로 18개월이란 시간을 줄일 수 있었을까?
앞서 언급했듯이, BYD는 지멘스와 협업하면서 ▶사전 BOM(Bill of Material) ▶설계 검증 ▶구성(variant) 통합 ▶디지털 검증 ▶자동 데이터 생성 ▶BOM 정합성 확보 ▶실시간 제조 계획 수립 ▶직접 파트너 협업이란 8가지 핵심과제에 포커스했다.

사전 BOM
BYD는 지멘스와 ‘사전 BOM’ 측면에서 2개월을 당겼다.
새로운 모델을 개발하려면 시장과 기업 내부의 요구사항을 잘 정리해 그 일치를 기반으로 모든 영역이 같은 방향, 그림으로 일관되게 나가야 한다. 또, 제품 설계 이전에 기구, E/E, 소프트웨어 등 각 분야에서 이미 검증됐거나 재활용가능한 엔지니어링 특성을 조합하고 활용하는 게 중요하다. 이런 멀티 도메인 결과들을 취합해 시스템 엔지니어링을 애초부터 완벽하게 한다면 후속 단계에서도 일관되고 효율적인 작업이 가능해진다.

“이것이 고민이고, 그러기 위해서는 모두가 원하는 뷰를 언제든 쉽게 볼 수 있어야 합니다. 지멘스는 PLM인 Teamcenter에서 구조화된 데이터를 다양한 방식으로 정렬할 수 있게 했고, 이런 기능을 활용해 기업은 시스템화된 엔지니어링 기술을 지속적으로 발전시키고 정의된 내용들을 E/E 아키텍처에 반영해 사전 검증하거나 네트워크 통신이나 임베디드 소프트웨어 최적화 등 후속 작업의 근간으로 활용할 수 있게 했습니다.” 안지훈 본부장이 설명했다.

설계 검증
설계검증에서 BYD는 한 달을 단축했다.
설계검증은 엔지니어링 프로세스에서 가장 많은 시간이 소요되는 중요 단계다. 특히 설계는 기구, E/E, 소프트웨어 등 서로 떨어져 있는 사일로를 단일 플랫폼에서 원활히 협업하게 만드는 게 중요하다. 예를 들어, 전기회로나 하네스를 한다면, 최초의 로지컬한 도면을 기구와 연계해 개발자가 경로를 예측해 포설하고, 정확한 길이와 총중량을 산출하는 것 뿐만 아니라, 이 데이터를 다시 초기 도면에 반영해 제작 도면을 만들 수 있어야 한다. 지멘스는 CAD인 NX와 전기시스템 설계 툴 Capital을 연결해 서로의 데이터가 지속적으로 연결돼 영향을 주면서 업데이트될 수 있도록 했다. 또, 볼보의 사례처럼 전기만이 아니라, 네트워크 통신 설계, 최적화, 검증과 같은 영역(Capital Networks)에서도 자동화를 했다. 지멘스는 전체 제품의 시뮬레이션과 검증에 대한 DMU(Digital Mock-Up)가 분리된 이분화된 방식도 NX로 통합해 CAD 환경에서 다른 도메인을 고려하며 작업할 수 있게 했다.

구성 통합
BYD는 구성 통합 기간을 한 달 줄였다.
고객 요구사항, 취향이 갈수록 복잡해지면서 이를 만족하기 위한 OEM의 차종, 라인업 개발도 어려워진만큼 이에 대한 효율화, 구성의 통일화가 요구된다. 모든 것을 망라하는 150% BOM, 실제 개별 생산에 대한 100% BOM과 관련된 제품라인, 시스템, 요구사항, 하드웨어와 소프트웨어적인 다양한 옵션, 변형, 그리고 이를 어떻게 조합할지, 그 조합은 실제로 가능한지, 설계 변경 발생 시 어떻게 일괄적으로 반영하고 배포할 수 있을지와 같은 것에 대한 모든 사항을 각각의 부서가 빠르고 효과적으로 확인할 수 있어야만 한다.

“이런 구성 통합 이슈에서, 예를 들어 지멘스의 고객인 GM은 Teamcenter에서 Teamcenter Product Configurator를 활용해 기구, E/E, 소프트웨어의 각종 구성을 효율적으로 정의하고 관리합니다. 지멘스는 ALM으로 관리되는 소프트웨어를 어떻게 PLM에서 관리하는 하드웨어와 제품 관점에서 통합할 수 있을지, 특정 변경과 요구사항을 하드웨어와 소프트웨어에서 일괄적으로 보고 추적할 수 있을지와 같은 질문에 대응하면서 소프트웨어 BOM(SBOM)을 하드웨어 BOM(HBOM)과 통합했습니다.”

안 본부장은 “곧 새로운 세상이 올 것인데, 그 세상은 큰 물고기가 작은 물고기를 잡아먹는 게 아니라, 빠른 물고기가 느린 물고기를 잡아먹는 세상이 될 것”이라고 말했다.

디지털 검증
이런 구성과 향후 만들어질 설계들을 어떻게 효과적으로 검증할지는 또 다른 가속의 핵심영역이다. BYD는 이 디지털 검증에서 4개월을 단축했다. 실제 제품이 나오기까지 검증을 위해 무수히 많은 실물 프로토타입이 만들어지고 이것은 지연의 주요인이다. 프로토를 줄이고 개발을 가속화하려면 ‘Shift Letf’를 통해 앞단의 설계 원류부터 디지털 검증을 해야만 한다. 또 이런 디지털 연속성을 위해서는 검증 및 요구사항들을 PLM에서 관리하고 요구사항에서 도출된 설계 스펙, 여기서 나온 검증 스펙까지 모든 것이 하나로 통합돼야 한다. 이뿐 아니라, 이용하는 수많은 툴과 검증 및 테스트 데이터들이 엔지니어링 V 사이클을 통해 초반의 설계, 정의, 요구사항과 매칭되고 끊임없이 비교 검증될 수 있어야 한다.

시 박사는 “시뮬레이션과 테스트는 매우 중요합니다. 이를 별개로 취급하는 경우가 있지만, 반드시 결합해야 합니다. 이를 통해 다양한 개발 단계에서 결과의 정확성을 높일 수 있습니다. 이를 지멘스는 MBST(Model-Based System Testing)라고 합니다. 시뮬레이션과 테스트를 결합하면 진정한 의미의 완성차 수준 접근이 됩니다”라고 말했다.

안 본부장은 “이미 기구해석, 열 유동해석, 1D, 3D 등 다양한 시도를 하고 있지만 단순히 이것들을 잘하는 것뿐만 아니라 그렇게 한 결과를 다음 세대, 다른 도메인들을 위해 통합 관리하는 것이 정말 중요합니다. 또한 그 과정, 예를 들어 실패의 정확한 값을 찾아내는 추적과 여정뿐만 아니라 성공의 여정도 통합 관리해야 합니다. 지멘스 이를 Teamcenter 위에서 합니다”라고 말했다.

권중혁 대표는 칩 투 시티 시뮬레이션(PAVE360™)을 활용해 지멘스가 자율주행차 플랫폼 개발을 가속화하는 법을 설명했다. 프로세서를 넘어 자동차 하드웨어 및 소프트웨어 서브 시스템, 전체 차량 모델, 센서 데이터의 융합, 교통 흐름까지 확대된 디지털 트윈 시뮬레이션이 가능하다.

자동 데이터 생성
두 회사는 데이터 생성 부문에서 자동화로 2개월을 앞당겼다. 다양한 도메인과 부서, 외부 파트너들을 위해 여러 형태의 통합과 공유가능한 데이터들이 만들지고 있지만, 이런 데이터들은 매번 수동으로 JT나 PDF를 만드는 등 수작업을 발생시킨다.
지멘스는 이런 부분에서 선제적으로 AI를 적극적으로 활용한다. 정해진 프로세스 과정에서 특정 게이트 단계에 이르면 AI가 자동으로 판단해 더욱 적합한 데이터, 더욱 가볍고, 더 후속에 효과적으로 공유될 수 있도록 한다.

“예를 들어 챗봇과 같은 다양한 AI 요소들이 이미 NX, Simcenter, Teamcenter와 전체 엑셀러레이터 포트폴리오에 광범위하게 적용돼 있습니다. AI는 아직 고객의 요구사항에 100% 대응하지는 않지만, 그 기술이 발전하고 지멘스도 발전하면서 언젠가는 자동으로 이런 모든 것이 되는 날이 올 것입니다.” 안 본부장이 말했다.

김현준 본부장은 지멘스의 AI 전략을 말했다. AI는 아직 자동차 산업이 당면한 문제와 개발기간 단축 요구 등에 대응하는 실질적인 기술은 아니지만, 지멘스는 2 ~ 3년 내 획기적으로 고도화될 AI 시대에 선제적으로 대응하고 있다.

BOM 정합성 확보
이렇게 생성되는 각종 데이터의 문제는 BOM의 정합성에 있다. 이 정합성 확보에서 양사는 협업을 통해 4개월을 단축했다.
SBOM, HBOM, 제품 BOM(PBOM) 등 모든 BOM을 추적하고 맞추고 정합성을 확보하기 위해서는 수많은 휴먼 리소스가 투입돼야 한다. 하지만 Teamcenter는 이런 BOM들과 제조를 위한 MBOM, BOP(Bill of Process), 나아가 서비스 단위 재구성을 위한 서비스 BOM(sBOM)까지 모든 BOM을 관리할 수 있다.

“목적에 따라 별도로 BOM을 운영하는 게 아니라, BOM들이 지속적으로 자동 정렬되고 변경이 동기화되면서 구성이 단일화되고 정확한 지오메트리 형상과 위치를 유지할 수 있도록 심리스하게 흘러가는 작업 흐름이 가능합니다. 이런 요구사항과 BOM의 관리를 위해 Teamcenter로 단일 BOM 접근 방식을 채택한 회사로 다임러 트럭이 대표적입니다.” 안 본부장이 말했다.

실시간 제조계획 수립
원자재부터 제조를 고려한 설계 및 시뮬레이션, 프로토타입을 만들고 이 프로토타입을 어떻게 최적의 동선으로 배치할지, 사이클 타임을 이용해 설비와 레이아웃, 팩토리를 구성할지와 같은 제조계획 수립은 자동차 회사에게 매우 중대한 부분이다. 심지어 자동차를 만드는 것보다 공장을 짓고 설비를 세팅하는 게 훨씬 더 긴 리드 타임을 가질 수도 있다. BYD와 지멘스는 이런 제조공정 업무 프로세스를 프로세스 계획, 설계, 검증, 최적화 등 단계별로 접근하면서 2개월을 앞당겼다.

“폭스바겐의 경우도 워크플로의 정의 및 공정 상세화를 위해 지멘스의 Process Planning 제품을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이를 통해 제작 순서를 파악하고 조립 완결성을 확보합니다. 또 사이클 타임 내 작업 공정이 들어오는지를 디지털로 사전 검증하고 결과를 물리에 반영하고, 그 결과를 다시 디지털로 보내 선순환하는 디지털 트윈 체제를 구축했습니다. 워크플로 뿐만 아니라 설비 계획, 협업 계획도 이런 디지털 레이아웃, 디지털 팩토리, 디지털 설비와 라인을 통해 활용할 수 있습니다.”

직접 파트너 협업
BYD는 직접 파트너 협업 부분에서 2개월을 줄였다.
기업들은 내, 외부의 파트너들과 협업한다. 어떤 파트너에게는 보안 레벨을 낮게 적용해 디테일한 정보까지 주고, 어떤 파트너에게는 단순한 외형 등 제한된 정보만 준다. 또 이를 위해 다양한 레거시를 활용하고 있다. 예를 들어, 외부 파트너를 위해 DMZ 밖에 파일 공유 시스템을 만들고 아이디를 주기도 한다. 하지만 미국 등 여러 지역에서 고객은 지멘스와 함께 적극적으로 보안이 유지되는 퍼블릭 클라우드를 활용하기 시작했다. 지멘스는 또한 다양한 파트너와 통합적 협업을 할 수 있는 ‘중립 랭귀지’의 중요성에 주목하면서 그 포맷으로 ‘JT’를 강조한다. NX는 JT를 생성하고 직접 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 그 안에서 활용되는 모든 다양한 고객의 요구사항을 반영한 레고식 맞춤형 소프트웨어를 직접 만들 수도 있다.

이처럼 BYD는 지멘스와 함께 레거시 개발, 프로세스, 인프라를 새로운 세상에 맞게 과감히 혁신했다.

안지훈 본부장은 “곧 새로운 세상이 올 것인데, 그 세상은 큰 물고기가 작은 물고기를 잡아먹는 게 아니라, 빠른 물고기가 느린 물고기를 잡아먹는 세상이 될 것입니다. 지멘스는 가상의 컨셉과 엔지니어링부터 실제 제조, 운영 작업을 단일 플랫폼으로 제공합니다. 여기서 시장과 기업의 요구사항을 시스템화하고, 기구, E/E, 소프트웨어 개발 등 여러 분야의 설계 및 검증을 통합하고, 통합 BOM, 제조 및 서비스, 운영까지 모든 것을 효율적으로 다 할 수 있습니다”라고 말했다.

TI, 새로운 칩으로 차량 자율성 및 안전성 향상

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2025-04-24 09:45:38+0900

TI의 새로운 차량용 라이다, 클록, 레이다 솔루션은 더 안전하고 자동화된 주행을 위한 적응형 ADAS 설계를 지원하려는 TI의 지속적인 노력을 반영한다.

글 | 윤범진 기자

텍사스 인스트루먼트(TI)는 다양한 차량에 자율주행 기능을 폭넓게 구현하고 안전성을 향상시킬 수 있도록 지원하는 3종의 차량용 칩을 발표했다. 새롭게 추가된 차량용 칩 포트폴리오에는 초고속 응답 시간을 제공해 실시간 의사결정 능력을 향상시키는 고속 라이다(LiDAR) 레이저 드라이버, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 안전성을 향상시키는 벌크 탄성파(bulk acoustic wave, BAW) 기반 클록, 레이다 기능을 강화하는 밀리미터파(mmWave) 레이다 센서가 포함된다.

TI의 차량용 칩 포트폴리오에 추가된 이런 라이다, 클록, 레이다 솔루션은 부품 통합과 소형화에 집중하고 있는 TI가 프리미엄 모델뿐 아니라 일반 차량에도 첨단 안전 기능을 통합할 수 있도록 지원한다는 점에서 의미가 있다.

TI 코리아 오토모티브팀 이명식 이사는 “TI는 10만여 개의 제품을 보유하고 있으며, OEM이 요구하는 규격과 안전 요구사항에 맞게 제품을 설계하고 그 자료를 공유한다”면서 “이를 통해 OEM과 개발자는 시간과 자원을 절약하고 경쟁력 있는 가격과 안전성을 갖춘 제품을 개발할 수 있다”라고 말했다.

라이다 레이저 드라이버

통합형 고속 레이저 드라이버 LMH13000은 고속의 협대역 레이저 펄스를 구동할 수 있으며, 외부 전계 효과 트랜지스터(FET)나 대용량 커패시터가 필요 없다.
LMH13000의 중요한 기능 중 하나는 온도 변화에 따른 레이저 제어 편차를 2% 이내로 유지할 수 있다는 점이다. 이로 인해 LMH1300의 동작 온도 범위 전반에 걸쳐 레이저 펄스를 정밀하게 제어할 수 있어, 시스템 내 레이저 다이오드에 인가되는 전류의 양을 개발자가 매우 일관되게 유지할 수 있다.

이명식 이사는 “LMH13000은 -40℃~ 125℃의 동작 온도 범위에서 최대 5A의 조절 가능한 출력 전류를 제공하면서도 출력 전류 변동 폭이 2%에 불과하다. 이 수치는 같은 조건에서 최대 30%의 출력 전류 변동 폭을 갖는 개별(discrete) 솔루션과 확연히 차별화된다”라고 강조했다.

이 디바이스의 짧은 펄스 폭 생성 및 정밀한 전류 제어 기능은 미국 식품의약국(FDA) Class 1 수준의 눈 안전 기준을 충족한다.
LMH13000은 800ps의 상승 시간을 제공해 개별 솔루션보다 최대 30% 더 긴 거리 측정을 제공한다. 특히 저전압 차동 신호(LVDS), 상보형 금속 산화막 반도체(CMOS), 트랜지스터-트랜지스터-로직(TTL) 제어 신호를 통합해 대용량 커패시터나 추가 외부 회로가 필요 없다. TI에 따르면, 이러한 통합을 통해 설계를 단순화하고 시스템 비용을 평균 30% 절감하며 솔루션 크기를 1/4로 줄일 수 있다.

LMH13000의 또 다른 특징은 3 ~ 5.5V의 공급 전압 범위, 저전류 및 고전류 모드, 통합 과열 방지(thermal shutdown) 및 전원 차단 기능이 있다. 이 디바이스는 TI 독점 HotRod(WQFN-HR) 패키지로 제공되며, 고전류 경로의 인덕턴스를 낮추는 데 필요한 내부 본딩 와이어를 제거해 전류 상승 및 하강 시간을 단축한다.

이 라이다 레이저 드라이버는 플래시 라이다, ToF 라이다, FMCW 라이다 등 다양한 라이다 아키텍처에 사용할 수 있다. 또한, 여러 개의 LMH13000 디바이스를 병렬로 연결해 레이저 구동에 필요한 전류량을 확보할 수 있고, 특히 플래시 라이다 시스템에서 효과적이다.
TI는 LMH13000의 다른 출력 전류 옵션과 차량용 인증 버전을 2026년에 출시할 예정이다.

개별 레이저 드라이버와 GaN FET 및 LMH13000 통합 레이저 드라이버의 레이저 펄스 시간 비교

차량용 BAW 클록

새롭게 선보인 차량용 클록 디바이스는 ADAS 및 차내 인포테인먼트(IVI) 애플리케이션을 대상으로 하는 BAW 기술 기반의 클록 제품이다.
모든 클록 디바이스의 중심에는 클록을 생성하는 공진기(resonator)가 있다. BAW는 압전 변환을 이용해 기가헤르츠 주파수와 high-Q 공진을 생성하는 TI의 공진기 기술이며, 다른 IC와 함께 표준 플라스틱 패키지에 통합될 수 있다.

이명식 이사는 “BAW 기술의 주요 장점은 업계 최고의 지터 성능, 확장된 온도 범위와 고진동 환경에서의 높은 신뢰성, 간단한 설계와 더 작은 솔루션 크기(BOM), 더 간단한 제조 흐름과 확장 가능한 용량 등 기존 쿼츠(quartz) 기반 클록 기술 대비 더 많은 이점을 제공하면서도 자동차 요구사항에 매우 잘 부합한다”라고 말했다.

TI의 BAW 기술의 장점을 활용한 새로운 클록 디바이스에는 저전력, 저 ppm, 고정 주파수 LVCMOS 오실레이터인 CDC6C-Q1을 비롯해 PCIe Gen 6 호환 레퍼런스리스(reference-less) 클록 생성기인 LMK3H0102-Q1, 5개의 출력을 제공하는 레퍼런스리스 클록 생성기인 LMK3C0105-Q1이 있다.

이명식 이사는 “CDC6C-Q1 오실레이터와 LMK3H0102-Q1, LMK3C0105-Q1 클록 생성기는 기존 쿼츠 기반 클록 대비 100배 향상된 신뢰성과 0.3의 고장률(Failure-in-Time, FIT; 작동 시간 10억 시간당 고장 난 디바이스 수)로, OEM이 시스템 수준의 자동차 안전 무결성 수준(ASIL)을 최대 ASIL-D까지 준수할 수 있도록 지원한다”라고 말했다.

새로운 BAW 기반 클록 디바이스는 극한 환경에서도 높은 클록 정밀도와 복원력으로 ADAS 및 IVI 시스템과 같은 차세대 차량 서브시스템에서 더욱 안전한 작동과 고속 데이터 처리가 가능하다.
예를 들어 IVI 시스템은 마이크로컨트롤러, 프로세서, USB, Wi-Fi, 오디오, SerDes, 이더넷 PHY와 같은 많은 구성 부품이 있는 복잡한 설계로, 모두 클록이 필요하다. 전통적으로 이러한 시스템은 개별 쿼츠 솔루션을 사용해 왔지만, 더 많은 카메라와 라이다, 레이다가 필요해지면서 인터페이스 수가 매우 빠르게 증가하고 있어 공간 문제가 발생하고 있다.

이명식 이사는 “LMK3H0102-Q1과 LMK3C0105-Q1 클록 생성기를 사용하면, 하나의 클록으로 여러 부하(loads)를 구동하여 설계를 대폭 간소화할 수 있다”라고 말했다.

TI에 따르면, 이를 통해 최대 15개의 개별 부품을 제거하고 공간을 최대 50% 더 절약할 수 있다.

또 다른 기능으로는 전자파 간섭(EMI) 완화를 위해 CISPR 25, 클래스 5를 준수하는 확산 스펙트럼 제어(Spread Spectrum Control, SSC) 및 슬루율(slew-rate) 제어가 포함돼 있다. 또한, PCIe Gen 6에서 최대 34.5fs의 지터를 지원하며, 3ms 미만의 빠른 시작 시간(startup time)을 제공해 중요한 안전 시스템의 빠른 시스템 시작을 가능하게 한다.

IVI 클록 토폴로지: LMK3H0102-Q1과 LMK3C0105-Q1 클록 생성기를 활용함으로써 추가 외부 부품 없이 IVI 시스템을 더 간단하게 설계할 수 있다.

레이다 센서

TI는 기존 AWR2944 플랫폼을 기반으로 RF 및 컴퓨팅 성능을 향상시킨 76~81GHz 대역의 AWR2944P 전방 및 코너 레이다 센서를 출시했다.
TI의 밀리미터파(mmWave) 레이다 포트폴리오에 추가된 이 AWR2944P 고성능 레이다 SoC는 전방 및 코너 레이다의 수준을 한 단계 발전시켜 객체 감지를 위한 아날로그 프런트엔드와 프로세싱 기능을 통합했다.

주요 개선 사항으로는 신호 대 잡음비(SNR) 및 연산 기능 향상, 메모리 용량 확장, 마이크로컨트롤러와 디지털 신호 프로세서가 엣지 AI 애플리케이션용 머신러닝을 실행할 수 있도록 지원하는 통합 레이다 하드웨어 가속기 등이 있다.
AWR2944P는 TI의 45nm RFCMOS 기술을 기반으로 하여 RF 성능을 향상시키고 잡음 지수(noise figure)를 개선했다. 그 결과 최악의 조건에서도 SNR이 2.5dB 향상되고 감지 범위가 15% 더 확대됐다. 또한, 통합된 AI 하드웨어 가속기와 4.5MB의 온칩 RAM을 탑재해 컴퓨팅 성능을 30% 향상시켰으며, CAN-FD부터 기가비트 이더넷까지의 연결성을 지원한다.

AWR2944P는 암호화 가속기, 장치 ID/키, 보안 부팅, 보안 소프트웨어 업데이트, 소프트웨어 IP 보호, 신뢰 실행 환경(trusted execution environment, TEE) 등 다양한 보안 기능도 갖추고 있다. 이 제품은 12×12mm 크기의 FCCSP 패키지로 제공된다. LMH13000, CDC6C-Q1, LMK3H0102-Q1, LMK3C0105-Q1, AWR2944P의 사전 생산 물량은 현재 TI.com에서 구매할 수 있다. 이들 각각의 디바이스는 평가 모듈(EVM)도 함께 제공된다.

AI를 사용해 엔진 노킹 사운드 식별

글 | 이영준 이사, 매스웍스 코리아 — 2025-04-18 15:46:40+0900

엔지니어는 자동차 제조 중에 AI를 사용해 센서 데이터를 처리하고 에지 기기에서 패턴을 추출한다.

다이하츠는 AI를 사용해 엔진의 노킹 사운드를 식별했다. 자동차 산업이 발전함에 따라 AI 기반 이상 탐지는 더 효율적인 제조 운영을 이끌고 있다. 엔지니어는 AI 모델을 활용해 에지 기기에서 센서 데이터를 처리하고 패턴을 추출함으로써 심각한 고장이 발생하기 전에 문제를 식별할 수 있다. 이런 접근법은 결함 감소, 장비 수명 연장, 운영 비용 절감에 기여한다.

글 | 이영준 이사, 매스웍스 코리아

자동차 제조 분야는 제품 품질과 운영 비용 사이에서 균형을 맞추는 데 어려움을 겪어 왔다. AI 기반 이상 탐지는 이상이 발생하기 전에 잠재적인 문제를 예측하기 위해 장비 데이터에서 불규칙한 패턴을 미리 식별해 공정 효율성을 높이고, 가동 중단 시간을 줄이며, 제품 품질을 개선하는 혁신적인 전략이다.

기존에는 엔지니어와 기술자들이 수작업 데이터 검사 또는 센서 값의 정의된 임계치 초과 시 발생하는 자동 알람에 의존했다. 그러나 수천 개의 센서를 동시에 분석할 수 없어 복잡한 패턴으로 발생하는 이상 현상을 놓치기 쉬웠다. AI 기반 이상 탐지를 통해 엔지니어는 잠재적 고장을 예측하고 유지보수 주기를 최적화해 신뢰성을 높이고, 운영 비용을 절감하며, 장비 수명을 연장할 수 있다. 강력하고 정확한 이상 탐지 시스템을 구축하려면 데이터 수집, 알고리즘 개발, 철저한 검증 및 테스트를 포함하는 잘 설계된 워크플로가 필요하다.

AI 기반 이상 탐지 솔루션 설계

AI 기반 이상 탐지 솔루션 설계는 계획 및 데이터 수집부터 배포 및 통합에 이르기까지 포괄적인 작업이다. AI를 처음 접하는 자동차 엔지니어는 잠재적 문제를 효과적으로 식별하는 솔루션을 개발하기 위해 알고리즘 개발과 운영 환경을 이해해야 한다.

계획 및 데이터 수집
AI 기반 이상 탐지 시스템의 설계는 문제 정의와 사용가능한 센서 데이터, 컴포넌트, 공정 및 발생 가능한 이상 상태를 평가하는 단계로 시작된다. 엔지니어는 먼저 이상의 구성요소와 데이터가 이상으로 분류되는 조건을 결정해야 한다.
자동차 제조 분야에서는 센서를 통한 지속적인 모니터링과 수작업 검사로 데이터를 수집한다. 인라인 측정 시스템은 생산 중 방대한 데이터를 수집하며, 이는 차량 VIN과 연결되는 경우가 대다수다. 이런 운영 데이터는 예측 유지보수 및 품질 관리를 위한 이상 탐지 시스템 훈련에 활용된다. 다만, 대량의 데이터 처리는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있으며, 이상 데이터 수집이 어려울 수 있다.

또한 엔지니어는 기계 및 운영 환경에 대한 상세한 시뮬레이션을 통해 합성 데이터를 생성할 수도 있다. 시스템 물리학에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 실제 하드웨어에서 얻기 어렵거나 불가능한 이상 데이터를 시뮬레이션을 통해 생성할 수 있다. 합성 데이터는 실제 운영 데이터나 테스트 데이터가 부족하거나 확보가 어려운 경우, 또는 개인정보 보호 문제가 있을 때 특히 유용하다. 그러나 시뮬레이션이 실제 운영 시스템을 나타내고, 이상 상태를 정확히 모델링하는 것이 중요하며, 이 과정에는 엔지니어링 전문 지식이 필수적이다.

이상 탐지 알고리즘 설계
이상 탐지 알고리즘 설계의 첫 단계는 분석에 적합하도록 데이터를 정리하고 전처리하는 작업이다. 여기에는 데이터 형식 변경과 재구성, 문제와 관련된 요소 추출, 누락값 처리, 이상값 제거 등이 포함된다. 다음으로, 엔지니어는 데이터 특징, 이상 특성, 가용 연산 리소스를 고려해 적합한 이상 감지 기법을 선택해야 한다.

특정 데이터셋에 가장 적합한 모델을 찾기 위해서는 다양한 훈련 접근법으로 실험해 보는 것이 매우 중요하다. AI 기법은 사용 가능한 데이터 유형에 따라 크게 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있다.

다이하츠는 AI를 사용해 엔진의 노킹 사운드를 식별했다.

지도 학습
지도 학습은 동력계 테스트와 같이 과거 데이터 청크를 정상 또는 이상으로 명확히 분류할 수 있을 때 사용된다. 엔지니어는 정비 기록과 과거 관측값을 바탕으로 데이터에 수작업으로 레이블을 지정하는 경우가 많다. 지도 학습 모델은 레이블이 지정된 데이터셋으로 훈련해 데이터 패턴과 레이블 간의 관계를 학습한다.

일본의 자동차 제조사 다이하츠(Daihatsu)는 숙련된 인력을 활용해 엔진 노킹 소리를 평가했던 이전과 달리, 최근에는 AI를 사용해 이 공정을 자동화했다. 다이하츠는 매트랩(MATLAB)의 머신러닝과 특징 추출 기능을 활용해 오디오 신호 기반 신속한 자동 검사를 하는 분류 모델을 개발했으며, 이를 통해 숙련된 인력과 동일한 정확도로 이상 엔진 노킹 소리를 식별할 수 있게 됐다.

비지도 학습
많은 조직은 지도 학습 접근법에 필요한 레이블이 지정된 이상 데이터를 보유하지 않을 수 있다. 이는 이상 데이터가 보관되지 않았거나, 대규모 훈련 데이터셋을 구성할 만큼 충분한 이상이 발생하지 않았기 때문일 수 있다. 대부분의 훈련 데이터가 정상인 경우 비지도 학습이 적합하다.

비지도 학습에서는 모델이 정상 데이터의 특성을 학습하고, 정의된 정상 범위를 벗어나는 새로운 데이터를 이상으로 표시한다. 비지도 모델은 센서 데이터를 분석해 과거에 해당 유형의 장애가 발생하거나 레이블이 지정된 적이 없더라도 문제를 나타내는 비정상적인 패턴을 식별할 수 있다.

특징 엔지니어링
일부 AI 모델은 원시 센서 데이터로 훈련되지만, 모델 훈련 전에 데이터에서 유용한 특징을 추출하는 것이 더 효과적인 경우가 많다. 특징 엔지니어링은 원시 데이터에서 유의미한 값을 추출하는 공정으로, AI 모델이 기본 패턴을 더 효율적으로 학습하는 데 도움된다. 숙련된 엔지니어는 센서 데이터에서 추출할 중요 특징에 대한 지식을 갖고 있을 수 있다.

검증 및 테스트
AI 모델의 검증 및 테스트는 신뢰성과 견고성을 보장한다. 일반적으로 데이터를 훈련, 검증, 테스트 세트로 나눈다. 훈련 및 검증 데이터는 훈련 단계에서 모델 파라미터 조정에 사용되며, 테스트 데이터는 모델이 훈련 후 처음 접하는 데이터에 대한 모델 성능을 평가하는 데 사용된다. 엔지니어는 정밀도와 재현율 같은 성능 메트릭으로 모델을 평가하고, 미세 조정을 통해 특정 이상 탐지 문제의 요구 사항을 충족할 수 있다.

배포 및 통합
훈련과 테스트를 마친 AI 모델은 운영 환경에 배포되어 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하면서 가치를 발휘한다. 엔지니어는 배포 환경 선택 시 계산 요구 사항, 지연 시간, 확장성을 고려한다. 배포 환경은 실시간 이상 감지를 위한 제조 공정 인근의 에지 기기부터 거의 무제한의 연산 능력을 제공하지만 지연 시간이 더 긴 클라우드 플랫폼까지 다양하다.
통합을 위해서는 모델의 예측에 액세스할 수 있는 API를 개발하고, 모델이 적절한 형식의 전처리된 입력을 받을 수 있도록 데이터 파이프라인을 구축해야 한다. 이를 통해 모델은 애플리케이션이나 시스템의 컴포넌트와 함께 작동해 완전한 가치를 제공할 수 있다.

결론
자동차 산업이 발전함에 따라 AI 기반 이상 탐지는 더 효율적인 제조 운영을 이끌고 있다. 엔지니어는 AI 모델을 활용해 에지 기기에서 센서 데이터를 처리하고 패턴을 추출함으로써 심각한 고장이 발생하기 전에 문제를 식별할 수 있다. 이런 접근법은 결함 감소, 장비 수명 연장, 운영 비용 절감에 기여한다.

ST의 전동화·디지털화·기존 애플리케이션 혁신

글 | ST마이크로일렉트로닉스 — 2025-04-18 11:39:25+0900

ST의 솔루션은 전동화, 디지털화, 기존 애플리케이션의 혁신이라는 세 가지 핵심 분야에 주력한다. ST는 전동화를 위한 SiC MOSFET과 같은 기술로 OEM을 지원하며 전동화 분야를 선도한다. ST는 ADAS 기능의 광범위한 도입과 차세대 아키텍처 및 SDV로의 전환을 지원하면서 디지털화 분야에서도 핵심적인 역할을 수행한다. 또, 기존 자동차 애플리케이션에 대한 혁신을 지속적으로 지원해 시스템이 최신 반도체 기술의 이점을 누릴 수 있도록 한다. ST가 이 세 개 핵심 분야에 맞춰 2025년 가장 강력한 전장제품 및 솔루션 5종을 선정해 소개한다.

글 | ST마이크로일렉트로닉스

자동차 산업에서 모든 혁신의 80%는 직간접적으로 전자장치를 통해 이뤄진다. 차량이 점점 더 지능화되고 자율적으로 기능함에 따라 반도체에 대한 수요도 증가하고 있다. e모빌리티의 부상으로 차량 당 실리콘 사용량은 더욱 증가하고 있으며, 특히 전기차(EV)의 경우, 드라이브 트레인 시스템의 반도체 비중은 기존 내연기관 차의 두 배 이상에 달한다. 또한, 엔진 성능과 변속, 제동 등 다양한 기능을 관리 및 제어하는 전자제어장치(ECU) 아키텍처를 재설계하면서 더 강력한 컴퓨팅 성능과 스마트한 전력 관리 기능이 필수적으로 요구된다.

ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)는 임베디드 메모리가 있거나 없는 디지털 기술을 비롯해 광범위한 핵심 지원 제품들과 제조시설에 대한 대규모 투자, 수직 통합 공급망 역량 등을 기반으로 자동차 시장에서 확장 및 성장할 수 있는 독보적 입지를 구축하고 있다. 또, ST는 완성차 제조사에서 1차 및 2차 협력사에 이르기까지 자동차 산업 밸류체인 전반에 걸친 오랜 경험과 강력한 파트너십, 고객과의 긴밀한 관계를 바탕으로 급변하는 자동차 시장의 요구를 효과적으로 지원할 수 있는 최적의 역량을 갖추고 있다.

ST 솔루션은 전동화, 디지털화, 기존 애플리케이션의 혁신이라는 세 가지 핵심 분야에 주력한다. ST는 파워트레인 전동화를 위한 실리콘 카바이드(SiC) MOSFET과 같은 기술로 자동차 제조사를 지원하며 전동화 분야를 선도한다. ST는 ADAS 기능의 광범위한 도입과 차세대 아키텍처 및 소프트웨어 정의 자동차(SDV)로의 전환을 지원하면서 디지털화 분야에서도 핵심적인 역할을 수행한다. 또, 기존 자동차 애플리케이션에 대한 혁신을 지속적으로 지원해 시스템이 최신 반도체 기술의 이점을 누릴 수 있도록 기여한다.

ST의 세 가지 핵심 분야에 맞춰 2025년 가장 강력한 전장제품 및 솔루션 5종을 선정해 소개한다.

1. 전기차 안전과 성능의 핵심요소, 배터리 관리 시스템

전기차 수요의 증가에 따라, 관련된 성능과 안전에 큰 관심이 모아지고 있다. 자연스럽게 안전 관련 개발 및 연구가 매우 활성화되고 있으며, 특히 안전에 대한 요구사항이 높아지고 있다. 국제표준 인증기관인 ISO의 자동차 기능안전성 규격인 ISO 26262의 요구조건에 따라 배터리 관리 시스템(BMS)의 안전 규격은 최대 안전 등급인 ASIL-D 설계를 요구하고 있다. 차량용 BMS는 전압, 온도, 전류의 모니터링을 통한 배터리의 충전상태(SOC)와 수명상태(SOH)를 관리하고 셀 밸런싱(Cell Balancing)과 같은 주요한 기능들을 구현할 수 있어야 한다. 전기차에서 BMS의 주요 기능은 - 안전 구동 영역을 벗어났을 때 배터리 보호 - 배터리 팩 SOC와 SOH를 추산하는 배터리 모니터링 - 셀 밸런싱 기술을 통한 배터리 수명 및 용량 향상과 주행거리를 최대화하는 배터리 사용 최적화 등이다.

이런 BMS 솔루션의 요구조건을 위한 IC인 ST의 L9965 시리즈는 18채널 셀 모니터링 IC인 L9965A, 절연 SPI 통신을 위한 L9965T/S, 배터리팩/절연저항/전류 모니터링과 active pre-charging 기능을 가진 L9965C, 자동차와 BMS 위험 사항에서 배터리 및 운전자를 보호하기 위해 고전압 라인을 물리적으로 끊어주는 Pyro-switch(Fuse) 구동을 위한 L9965P로 구성돼 있다.

L9965A는 18채널 배터리 셀 모니터링과 밸런싱 IC로서, 절연 직렬 통신으로 최대 59개의 디바이스를 지원한다. 400V 또는 800V의 자동차 배터리 시스템 및 800V 이상의 에너지 스토리지 시스템(ESS)에 적합하다. 셀 측정 채널마다 16bit 시그마-델타 ADC를 사용해 동일시점의 셀 전압상태를 측정한다. 셀 측정은 18채널과 단상 부스바(1ch busbar)가 가능하며, -1V에서 5.5V, Total life time error는 ±1.4mV 이하로 관리된다. 4Mbps의 절연 SPI통신이 가능하다. 외부 EEPROM과의 통신을 위해 I²C Master 기능을 지원하고, 수동형 셀 밸런싱(Passive Cell Balancing)은 최대 400mA까지 가능하다.

L9965C는 전류 측정의 리던던시를 위해 2개의 독립적인 전류 감지 증폭기와 18-Bit ADC가 내장돼 있으며, 11개의 아날로그 입력핀과 10개의 pre-driver out 핀을 사용해 절연저항 측정, 컨택 릴레이 제어, DC link pre-charge 기능을 갖고 있다. 또한, 절연 SPI 기능을 가지고 있어 L9965A와 싱크된 측정값을 MCU에 전달할 수 있다. L9965C는 SPI Master 기능도 있어 Pyro-switch driver인 L9965P의 구동도 가능하다.
L9965P는 Pyro switch(fuse) drive IC로 안정적인 Pyro 구동을 위해 부스트 레귤레이터가 내장돼 있고, Pyro-switch의 다양한 스펙에 만족하도록 다양한 전류 및 시간 프로파일 조정이 가능하다. 그리고 안정적인 구동을 위해 각종 진단 기능, SPI 또는 2개의 디지털 입력 신호를 활용할 수 있다. L9965P는 L9965C를 통해 구동 가능하며, MCU에서도 구동 가능하다.

L9965T는 싱글(L9965TS)과 듀얼 버전(L9965T)이 있으며, L9965T는 2개의 독립된 다이(Die)가 하나의 패키지에 내장돼 있어, 독립적인 듀얼-링(Dual-ring) 통신구조 설계가 가능하다.

ST는 미래에 요구되는 고효율과 저비용 배터리와 수소연료전지 분야에서도 지속적인 R&D 연구를 통해 자동차 애플리케이션 고객들과 시장의 니즈를 만족시키는 새로운 모니터링 IC 개발을 이어 나갈 예정이다.

2. 스텔라 MCU로 구현하는 차량용 Edge AI

스텔라(Stellar)는 도메인/존(Domain/Zonal) 아키텍처를 위해 최대 500MHz로 동작하는 ARM cortex-R52+ core를 탑재했으며, 가상화, OTA, 라우팅 가속기 등을 제공해 급변하는 차량 아키텍처의 요구사항에 맞춰 개발된 차량용 MCU 제품이다.

ST는 스텔라 자동차 마이크로컨트롤러 및 소프트웨어 솔루션을 통해 자동차 애플리케이션에서 에지AI를 구현하며, 이는 에지에서 머신러닝 및 AI 알고리즘을 지원한다. 에지에서의 AI는 전반적인 주행경험을 향상하는 동시에 운전자, 승객, 도로 위의 다른 사람들의 안전을 강화하는 핵심 원동력이다. 자동차 에지AI 솔루션은 센서의 데이터를 실시간으로 처리해 운전자 지원 기능과 차량 상태에 관한 최신 서비스를 제공한다.
차량용 에지AI 솔루션은 다음과 같은 경우에 유용하다.

- 보행자, 차량, 장애물 등 도로 위 물체를 감지하고 운전자에게 잠재적 위험을 경고하는 ADAS
- 운전자가 피로하거나 주의가 산만해지는 징후를 보이면 운전자에게 경고 사인을 제공해 사고위험을 줄여주는 ADAS 차내 모니터링 시스템
- 운전효율성 개선 및 예측유지보수 지원: 차량 구성요소 성능을 모니터링하면 다운타임을 단축하고 전반적인 차량 안정성을 개선할 수 있다.
- 차량의 주요 기능 보호: 자동차의 연결성이 향상될수록 데이터 흐름의 복잡성이 가중돼 사이버 공격에 더 취약해진다. 하지만 에지AI는 실시간 분석과 이상 감지를 통해 중요한 기능을 보호하고 사이버 보안을 강화할 수 있다.

구체적으로 스텔라의 3가지 시리즈에 대해 살펴보면, 스텔라 E 시리즈 액추에이션 MCU는 최신 전력기술인 실리콘 카바이드(SiC)와 질화갈륨(GaN)의 첨단 디지털 제어 및 고성능 아날로그 요건을 충족한다. 이는 온보드 충전기, DC/DC 컨버터 등의 전력 변환 애플리케이션과 트랙션 인버터와 같은 고급 모터 제어 애플리케이션에 사용할 수 있다.

스텔라 G 시리즈 MCU는 주로 존 아키텍처를 위한 차체 도메인 내의 안전한 데이터 허브이자 실시간으로 안전하게 수집하는 집합체 역할을 한다. 이 시리즈는 광범위한 차내 통신 프로토콜을 통해 동급 최고의 OTA 업데이트, 저전력 모드, 데이터 라우팅을 구현한다.

스텔라 P 시리즈 MCU는 첨단 구동 기능과 강력한 기능 통합을 결합한 검증 가능한 디바이스를 제공한다. 스텔라 P 디바이스는 전기차의 새로운 구동계(Drivetrain) 트렌드와 도메인 지향 아키텍처를 겨냥해 최고의 실시간 성능과 에너지 관리를 제공한다.

스텔라 스튜디오(STELLAR-STUDIO) 개발 환경을 위한 스텔라 플러그인(STELLAR-STUDIO-AI)은 사전 학습된 신경망 모델을 생성, 실행, 검증할 수 있는 원활한 플랫폼을 제공한다. 스텔라 AI 플러그인을 사용하면 개발자가 스텔라 마이크로컨트롤러에서 사전 학습된 신경망을 빠르게 컴파일하고 설치 및 실행할 수 있다. 플러그인은 효율적인 ‘Ansi C’ 라이브러리를 자동으로 생성해, 설계 주기 시간과 비용을 최적화할 수 있다.

3. 새로운 하이브리드 Vx1940 센서로 구현하는 자동차 실내 모니터링 기능

운전자 모니터링 시장은 매년 성장하고 있으며, 그 범위와 적용 애플리케이션 또한 다양화되고 있다. ST의 이미지 센서는 운전자와 모든 탑승자를 포함하는 전체 차량 내부를 모니터링한다. 동승자 시트벨트 점검, 바이탈 사인 모니터링, 어린이 방치 감지, 고품질 비디오/사진 녹화가 포함된다.

Vx1940(VD 혹은 VB1940)은 적외선 감지의 감도와 고해상도를 HDR(High Dynamic Range) 컬러 이미징과 단일 구성요소로 결합한 비용 효율적인 솔루션을 제공한다. 롤링 셔터 모드와 글로벌 셔터 모드에서 번갈아 프레임을 캡처할 수 있다. 5.1메가픽셀로 표준 DMS 센서에서 일반적으로 캡처하는 고품질 근적외선(NIR) 이미지 외에도 탑승자 모니터링 시스템(OMS)에 필요한 HDR 컬러 이미지를 캡처한다. DMS는 NIR 이미징을 사용해 모든 조명 조건에서 운전자 머리와 눈동자의 움직임을 분석한다.

이 센서는 2560 × 1984 해상도 형식으로 초당 최대 60프레임을 캡처한다. I²C 직렬 인터페이스를 통해 완전히 구성할 수 있다. 또한, 프로그래밍 가능한 컨텍스트를 사용하여 프레임 간 구성을 유연하게 변경할 수 있다. 최대 32개 요소로 구성된 다목적 루프에서 최대 4개의 컨텍스트를 시퀀싱할 수 있다. 이뿐만 아니라, ISO 26262 표준 및 ASIL-B 안전 수준을 준수한다.

현재 이 제품은 베어 다이 웨이퍼(VD1940)와 BGA 패키징(VB1940) 형태로 제공되며, 샘플은 이용가능하며, 2025년 모델 차량에 대한 수요에 맞춰 양산을 계획 중이다.

4. 최초의 단일 다이 정밀 쿼드대역 다중 위성 GNSS 수신기, 테세오 VI

테세오 VI 자동차 등급 IC 및 모듈은 표준 내비게이션 및 차내 시스템(IVS), 자율주행 및 ADAS 등 정밀한 위치측정 및 ASIL 호환이 필요한 모든 자동차 애플리케이션을 위해 개발됐다.

새로운 테세오 VI 제품군의 위성 항법 IC 및 모듈 제품군은 최초의 ASIL 호환 단일 칩 솔루션을 시장에 제공하며, 다중 위성 시스템 및 쿼드 밴드 다중 대역 표준 측위를 지원하고, 측정 엔진을 통해 서브 센티미터급 위치 측정을 위한 정밀 측위 솔루션 적용을 지원한다.

ST의 PCM(Phase Change Memory) 기술이 내장된 테세오 VI GNSS IC 및 모듈은 외부 플래시 메모리가 더 이상 필요하지 않기 때문에 개발자는 설계를 간소화할 수 있다. 공급망의 제약과 전반적인 부품원가(BOM)를 줄이는 데도 기여한다. 또한, 최대 쿼드 대역까지 지원하는 구성 가능한 단일 펌웨어 바이너리는 펌웨어 관리를 간소화해 궁극적으로 고객들에게 비용 절감 효과를 제공한다.

테세오 VI 제품군의 모듈 제품은 테세오 VI 칩셋과 여러 외부 구성요소(TCXO, RTC, SAW 필터, RF Fe 구성요소 등)를 포함하는 핀 수가 적은 대형 패키지로 구성되며, 상단에는 EMI 차폐 기능이 갖춰져 있다. 복잡한 RF 경로 설계가 이미 완료되었기에 모듈은 개발 프로세스를 간소화하고 설계 위험을 줄일 수 있다.

표준 내비게이션과 정확한 위치 측정은 자동차 외에도 로보틱스, 잔디깎이, 상업용 드론, 기지국과 같은 타이밍 시스템 등 다양한 애플리케이션에 적용 가능하다.

5. 자동차 전동화의 미래를 열어갈 혁신적인 ST SiC & GaN

실리콘 카바이드(SiC) vs 실리콘(Si) 성능 비교

ST는 3개의 실리콘 카바이드(SiC) 허브인 이탈리아 카타니아, 싱가포르, 중국 충칭을 중심으로 웨이퍼 제조 역량을 극대화하고 있다. 특히, 카타니아에 세계 최초의 완전 통합된 SiC 캠퍼스는 SiC 기판 개발, 에피택셜 성장(Epitaxial Growth) 공정, 200mm 프런트 엔드 웨이퍼 제조, 디바이스 및 모듈 백엔드 조립, 전체 패키징 역량에 이르기까지 모든 생산 단계를 한 곳에 통합했고, 이를 통해 향후 ST의 자동차 및 산업 고객을 위한 SiC 기술 리더십을 확고히하는데 크게 기여할 것으로 예상한다.

특히, 전기차 애플리케이션을 위해 SiC 기술을 성공적으로 제안해 전동화에 기여하고 있다. 향상된 열 성능을 위한 상단 냉각 패키지인 HU3PAK은 이미 글로벌 전기차 업체의 OBC와 LDC 같은 전력변환 장치와 E-Compressor를 통해 그 양산성과 성능이 입증됐다. 다른 상단 냉각 패키지인 ACEPACK SMIT는 Discrete이 아닌 모듈 형태로, 내부 하프브릿지 구조로 컴팩트한 디자인이 가능하다. 3세대 SiC 기술을 기반으로 한 ACEPACK DMT32는 풀브릿지와 식스팩 토폴로지를 가진 최신 SiC 모듈로, 최대 22kW의 전력 대응이 가능하며 컨버터와 인버터에 적용 가능하다.

이와 함께, ACEPACK DRIVE는 400 ~ 800V 시스템의 트랙션 인버터에 맞춤 설계된 컴팩트한 전력 모듈로, 자동차 제조업체의 점점 더 높은 전력과 효율성 솔루션에 대한 수요를 충족시킬 수 있다. 이뿐만 아니라, 새로 준비 중인 양방향과 단방향 냉각 패키지로 더 효율적인 열 관리를 기대할 수 있다.

지속적인 SiC 기술 혁신을 통해 4세대 SiC MOSFET 기술을 도입해, 이전 3세대에 비해 더 높은 전력 효율성, 전력 밀도 및 견고성으로 새로운 기준을 제시하고자 한다. 더욱 경량화된 부품으로 구성돼 무게가 줄어들고 주행거리가 연장되며, 궁극적으로 이런 혁신을 통해 ST는 자동차 전장 분야의 명가로 더욱 확고히 자리매김할 것이라고 기대된다.

실리콘 카바이드(SiC)와 갈륨 나이트라이드(GaN) 웨이퍼 및 기판

더 나아가 ST는 갈륨 나이트라이드(GaN) 반도체 특징을 활용해 차량의 경량화, 혁신에 기여하는 솔루션을 준비하고 있다. GaN은 대표적인 와이드 밴드갭 소자로서, 차세대 전력반도체다. GaN 반도체는 규소(Si) 대신 갈륨(Ga)과 질소(N)으로 이뤄진 화합물로 만든 반도체로서, 기존 실리콘 대비 전력 변환에 대한 손실을 줄이고, 고속 스위칭으로 부품 사이즈의 소형 및 경량화에 이점을 제공한다. 구체적으로 Bidirectional GaN-on-Si 구조의 GaN HEMT 소자는 2026년 타깃으로 양산을 준비 중이며, 700V와 900V 라인업을 가지고 있다. 저전압인 100V의 GaN HEMT도 개발 중이다. 메인 패키지는 TOLT와 QDPAK으로 SMD 패키지로 출시될 예정이며, OBC, DC/DC 컨버터와 차량용 어댑터를 타깃 애플리케이션으로 해 AEC-Q101 인증을 준비하고 있다.

스마트 모빌리티를 위한 소프트웨어 타이밍 검증

글 | 아이티브에이아이(ITIV AI) — 2025-04-17 16:18:56+0900

자동차 산업 변화와 SW 타이밍의 중요성

자동차 산업은 기존의 하드웨어 중심에서 소프트웨어 및 데이터 중심 산업으로 전환이 가속화 하고 있다. 단순한 이동수단을 넘어 스마트 디바이스로 진화하고 있으며, 소프트웨어 기반 차량 시스템의 도입이 확대되고 있다. OTA(Over The Air) 업데이트와 완전한 자율주행 기능이 개발되는 가운데, 현대자동차를 비롯한 여러 기업이 차량 운영체제(OS) 개발 및 차량 소프트웨어 중심 아키텍처를 강화하고 있다.

빠르게 변화하는 미래 스마트 차량 환경에서도 안전성(Safety) 확보는 필수다. 특히, 소프트웨어 정의 자동차(SDV) 및 자율주행 기술에서 소프트웨어 타이밍 측정은 핵심적인 요소로 자리잡고 있다. 차량의 안전성과 성능을 보장하기 위해서는 실시간 요구사항을 명확히 구분하고 적절한 분석 및 검증 기법을 활용하는 것이 중요하다. AUTOSAR와 ISO 26262 같은 산업 표준을 준수하면서 타이밍 분석을 수행하는 것은 필수적이다.

소프트웨어 타이밍이란, 안전과 관련된 차량 실제 환경에서 이벤트 처리 시간을 의미한다. 예상하는 시나리오와 극적인 조건(Worst Case)에서 타이밍을 검증하는 것이 필요하다.

POSIX 스케줄링에 따른 타이밍

AP POSIX 환경 SW 타이밍

AUTOSAR AP(Adaptive Platform)는 고급 기능과 복잡한 시스템을 처리하는 데 필요한 플랫폼으로 자율주행, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 커넥티비티와 같은 스마트 차량과 관련된 여러 분야에 적용될 수 있다.
AUTOSAR AP는 POSIX 운영체제에 기반하고 있다. POSIX 운영체제는 실시간 성능을 제공하면서도 범용 개발 환경을 지원하기 때문에, 자동차 소프트웨어에서 채택이 늘고 있다. POSIX 환경에서는 멀티코어 글로벌 스케줄링을 사용해 런타임에 스레드를 동적으로 할당하며, 이를 통해 효율적인 시스템 운영이 가능하다.
POSIX 타이밍은 대기시간, 실행시간, 스케줄링 지연시간으로 나눌 수 있다. 이런 각 프로세스, 스레드의 상태에 따라 타이밍 정보를 읽어서 처리할 수 있다.

T1.posix에서 Steaming 데이터 분석

GLIWA T1 타이밍 지원

POSIX 환경에서 소프트웨어 타이밍은 시스템의 성능, 안정성, 응답성을 보장하는 데 매우 중요한 요소다. 특히 실시간 시스템에서는 소프트웨어가 예상한 시간 내에 작업을 완료하거나 이벤트에 응답할 수 있도록 하는 것이 핵심일 것이다. 하지만, 실행 중인 POSIX 환경에서는 주기적인 동작을 OS 스케줄러에서 확인할 수 없다.

T1에서는 POSIX 타이밍과 주기적 동작에 대한 AUTOSAR 타이밍 분석을 지원하며, POSIX 및 AUTOSAR 타이밍 정보를 동시에 확인할 수 있다. 또한, 멀티코어 환경에서 고성능 CPU 동작을 지원하기 위해 이더넷 기반의 트레이스 기능도 제공한다. 이를 활용해 OS 프로세스, 태스크의 실행시간과 CPU 사용량을 분석한다. 또한, 메모리 사용량을 분석해 효율적인 메모리 리소스 관리에 도움을 준다.

CPU 사용량, 메모리 사용량, 실행시간(Core Execution Time) 데이터는 AP 적용 제어기의 필수 요구사항으로, T1을 활용해 이러한 자원 사용량을 측정하고 시스템 오류 발생 가능성을 확인할 수 있다.
T1은 AP 및 MCU 타이밍 동기화 분석, POSIX 기반 환경의 타이밍 검증, 메모리 사용량 분석, 대규모 데이터 트레이싱 등 핵심 기능을 제공해 차세대 스마트 ECU 환경에서 성능 개선 및 최적화에 필요한 데이터를 제공한다.

T1.posix에서 메모리 사용량 분석

타이밍 검증 결론

GLIWA T1은 자동차 환경에서 타이밍을 지원하는 최고의 솔루션으로 빠르게 다변하는 자동차 환경에서 타이밍을 분석할 준비가 돼 있다. CP 뿐만 아니라 AP POSIX 환경에서 SW 타이밍을 분석하고 성능을 최적화하기 위한 데이터를 제공한다. 자동차 산업이 점점 더 소프트웨어 중심으로 변화하는 가운데, GLIWA T1은 차량 소프트웨어의 신뢰성과 안전성을 확보하는 필수 도구이다.

국내 OEM 및 티어 1 업체들 사이에서도 차량용 ECU를 AP POSIX 기반으로 개발하는 신규 프로젝트가 점점 증가하고 있다. 이에 따라, GLIWA T1의 한국 총판 아이티브에이아이는 국내 고객에게 더 많은 타이밍 정보와 기술을 제공하기 위해서 2025년 11월에 ‘T1 Timing Conference 2025’를 개최한다. GLIWA 본사 엔지니어가 참석해 해외 OEM의 개발 동향과 최신 자동차 환경에 대응하는 소프트웨어 타이밍을 소개할 예정이다. 또한, 올 하반기에는 T1-HOST-SW 4.0 버전이 출시돼 고객에게 더 가치 있는 솔루션을 제공할 계획이다.

이 기술 기고는 SW타이밍 분석 솔루션인 GLIWA T1의 국내 총판 ‘아이티브에이아이(ITIV AI)’에서 작성했다. 아이티브에이아이는 현대자동차 및 글로벌 OEM의 주요 프로젝트에 SW타이밍 분석 리포트를 제공하며, 요구사항 기반의 SW 검증과 최적화 엔지니어링 서비스를 제공하고 있다. 이와 관련된 문의사항 또는 자세한 자료를 원하면 www.itivai.com을 통해 요청하면 된다.