앞으로 나아갈 길: 디지털 트윈 기술 활용으로 ADAS 및 자율주행차 개발 가속화

완전 자율주행차(AV)와 첨단운전자지원시스템(ADAS)이 가져올 놀라운 가능성은 지난 10년 동안 자동차 산업을 주도해 왔습니다. 이러한 가능성을 바탕으로 원장비제조업체(OEM)들은 데이터를 활용하여 전례 없는 수준의 자동화를 실현하고 시스템, 설계 및 개발 프로세스를 혁신해 나가기 위해 노력해 왔습니다. 그러나 아직 그 목표를 실현하지 못하고 있습니다.  

높은 테스트 비용부터 끊임없이 진화하는 규제 요건에 이르기까지, OEM들은 모든 상황에서 어려움을 겪고 있습니다. 하지만 디지털과 물리적 세계 간의 격차를 해소하는 디지털 트윈 기술과 같은 발전을 통해 제조사는 이제 운영 효율성을 개선하고 ADAS 및 AV 시스템의 복잡한 제품 수명 주기를 관리하며 궁극적으로 혁신을 주도할 수 있는 도구를 그 어느 때보다 많이 확보할 수 있습니다.

디지털 트윈 기술이 ADAS 및 AV 혁신을 가속화하는 방법을 이해하기 위해서는 먼저 이러한 시스템에 제공되는 데이터와 OEM과의 관계에 영향을 미치는 요인들을 고려해야 합니다.

• 온프레미스에서 클라우드로: 물리적인 데이터 센터에서 클라우드 기반 인프라로 전환하는 것은 자동차 기업에 엄청난 잠재력을 제공합니다. OEM이 데이터 스토리지 및 처리 기능을 확장할 수 있도록 지원하는 클라우드 컴퓨팅은 전 세계 여러 팀이 협업할 수 있는 환경 또한 조성해줍니다. 또한, 온프레미스 시스템보다 더 우수하고 효율적인 방식으로, ADAS/AV 개발에 필수적인 고급 머신러닝 및 시뮬레이션 모델을 지원합니다.
  

• 디지털 세계와 현실 세계 간 격차 해소: 안전과 신뢰성을 보장하기 위해 ADAS 및 AV 시스템은 실사용 데이터와 시뮬레이션된 환경을 원활하게 통합합니다. 엔지니어는 OEM이 실제 차량 성능을 반영하는 가상 모델을 만들 수 있도록 지원하는 디지털 트윈 기술을 활용하여 물리적으로 재생성하기 어렵거나 위험한 테스트를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 현실 세계에서 실제로 지각 변동을 일으키지 않고도 지진 시 운전하는 상황을 시뮬레이션하거나, 가상 충돌 테스트를 수행함으로써 물리적인 프로토타입 수를 줄일 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션에 실사용 데이터를 제공함으로써 OEM은 알고리즘을 더 빠르게 개선하여 기존 테스트 방법과 관련된 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
  

• 신규 규정 및 요건: 특히 안전 표준 및 데이터 개인정보 보호를 둘러싼 ADAS 및 AV 기술에 대한 규제 구도가 진화함에 따라 OEM은 민첩한 대응으로 혁신과 규정 준수 간 균형을 유지해야 합니다. 디지털 트윈 기술은 보다 철저한 검증 및 검증 프로세스를 활성화함으로써 자격 인증을 가속화하고 개발 비용을 절감하며 시장 출시 시간을 단축할 수 있는 방법을 제공합니다.
  
  

• 혁신 촉진: 디지털 트윈 기술은 극한의 기상 상황, 도로 위험 요소 또는 다양한 트래픽 시나리오와 같은 광범위한 운전 상황을 시뮬레이션할 수 있는 기능을 통해 OEM이 새로운 아이디어를 실질적으로 탐색하고 검증함으로써, 프로토타입을 여러 차례 구축해야 하는 부담을 줄여 ADAS 및 AV 시스템을 더 빠르고 비용 효율적으로 혁신할 수 있도록 지원합니다. 

• 운영 효율성 개선: 데이터에 기반하는 디지털 트윈 기술의 특성으로 인해, OEM은 실사용 데이터를 시뮬레이션에 적용하여 광범위한 온로드 테스트의 필요성을 줄일 수 있으며, 시뮬레이션에서 파생된 데이터를 사용하여 학습 및 제품 개선을 더욱 개선할 수 있습니다. 이러한 통합은 소프트웨어 개발자부터 하드웨어 엔지니어에 이르기까지 여러 팀 간의 협업을 개선하여 궁극적으로 제품 품질 향상에 기여하고 동시에 전체 개발 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

• 제품 수명 주기 관리 효율화: ADAS 및 AV 시스템은 장기적인 수명 주기를 가지고 있으며, 많은 경우 여러 차량 세대에 걸쳐 지속됩니다. 디지털 트윈 기술은 시간 경과에 따른 차량 성능에 대한 포괄적인 뷰를 제공하여 OEM이 이러한 복잡성을 관리할 수 있도록 돕습니다. 초기 설계 R&D 및 애프터마켓 지원에 이르기까지 이러한 가상 모델은 지속적인 업데이트와 개선을 가능하게 하여 제품 수명 주기 중단 없이 소프트웨어 업데이트, 하드웨어 수정 및 보안 요구 사항을 구현할 수 있도록 지원합니다.

이러한 혁신은 시작에 불과할 수 있습니다. 현실 세계 차량의 기존 데이터는 오랫동안 시뮬레이션 모델에 정보를 제공해왔지만, 생성형 AI의 등장으로 디지털 트윈 기술에 새로운 차원이 추가되고 있습니다. 생성형 AI를 사용하면 OEM은 기존에 기록된 실사용 데이터 외에도 완전히 새로운 시나리오를 생성하거나 데이터가 진화하는 패턴을 기반으로 솔루션을 최적화할 수 있습니다.

ADAS 및 AV 개발 분야에서는 이러한 접근 방식이 결합되어 양쪽 세계가 가지고 있는 최고의 이점을 제공합니다. 실사용 데이터는 일상적인 상황에 실질성을 제공하고 생성형 AI는 현실 세계에서 포착할 수 없는 시나리오에 대비하는 데 도움이 됩니다.

그러나 이 모든 것을 활용하려면 OEM은 새로운 디지털 트윈 기술을 활용하고 혁신을 촉진할 수 있는 확장 가능한 강력한 데이터 파운데이션이 필요합니다. 디지털 트윈 기술은 실사용 데이터와 시뮬레이션 데이터를 결합하여 보다 효율적이며 신뢰할 수 있고 안전한 차량을 개발할 수 있는 경로를 제공합니다. 이러한 진전으로 가는 길을 닦아주는 것이 바로 데이터의 역할입니다.

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