100년 발전 10년 동안: 전기차 혁명에서 살아남기
100 Years in a Decade: Surviving the EV Revolution
2020년 01월호 지면기사  /  글|네이트 홀름스(Nate Holmes) 파워트레인 테스트 선임 연구원, National Instruments



 
100 Years in a Decade: Surviving the EV Revolution
100년 발전을 10년 동안에: 전기차 혁명에서 살아남기

 
자동차 회사들은 저마다의 신념과 전략을 바탕으로 새로운 기술을 도입하고 공격적인 전기 기반 플랫폼 출시를 약속하는 등 과감한 행보를 나타내고 있다. 설계 및 테스트 팀은 기업이 경쟁에서 이기고 투자 수익을 볼 수 있도록, 경쟁력 있는 EV 관련 기술 제품을 시장에 빨리 출시하는데 필요한 과학기술, 다양한 전문기술, 공급망과 같은 필요한 역량을 스스로 키우거나 조달해야 한다. EV 구성요소와 시스템을 연구, 설계 및 테스트하는데 있어 ‘필수 역량’이란 무엇일까?

글|네이트 홀름스(Nate Holmes)  파워트레인 테스트 선임 연구원, National Instruments 
 


늘날 자동차 시장 동향에 대한 토론의 초점은 시장 판도가 과연 전기차(EV)로 넘어갈 것인가의 여부는 아니다. EV가 대세인 것은 기정사실이고, 다만 언제, 얼마나 빨리 넘어갈 것인가가 관건이다.
그러면, 앞으로 자동차 산업은 구조 개편 없이 순조롭게, 점진적으로 변화할까? 아니면 전기자동차 수요의 폭발적인 증가로 인해 전례 없는 수준의 구조 변화가 일어날까? 이런 의문에 대한 답은 자동차 산업과 지난 한 세기 동안 내연기관 주변에 자리 잡은 생태계, 즉 공급망, 서비스 산업, 연료 인프라 같은 요소가 산업 전반에 지대한 영향을 미칠 것이다.
자동차 회사들은 저마다의 신념과 전략을 바탕으로 새로운 기술을 도입하고 공격적인 전기 기반 플랫폼 출시를 약속하는 등 과감한 행보를 나타내고 있다.





구슬아 구슬아, 미래를 보여줘! 

EV 혁명이 언제, 얼마나 빠르게 일어날지 예측해보기 위한 흥미로운 방법이 있다. 혁신 S-곡선이 나타내는 기술 수명주기 이론에 대입해보는 것이다. 이 모델에 따르면, 하나의 기술은 배양기에서 도약기, 성숙기를 거쳐 황혼기에 접어든다. 성숙기의 기술곡선은 새로운 기술과 겹쳐지는데 여기서 불연속성 기간이 생긴다.

이는 고객이 기능과 비용의 절충이 잘 이뤄진 제품을 보고 새로운 기술을 도입하면서 시장의 혼란이 가중되는 시기이다. EV 기술은 아직 배양기에 있는 상태다. 반면 내연기관 기술은 이미 성숙기에 도달했거나 도달하는 중이다. 내연기관은 이미 보편적 기술이며, 시장 구조의 변화가 거의 없고, 기술은 표준화되고 상품화되었으며, 쉽게 달성할 수 있는 개발 성과들은 이미 모두 달성됐다.

오늘날 시장은 하나의 기술에서 다른 기술로 급격하게 이동하면서 복잡한 변화와 불연속성을 경험하고 있다. ‘언제’와 ‘얼마나 빠르게’라는 질문은 우리가 이 혁신 곡선의 어디쯤에 와 있는지 답해줄 수 있을 것이다.

내연기관에서 EV 기술로의 전환 시점 예측을 더 어렵게 하는 또 다른 요소는 두 기술의 간극을 좁히는 하이브리드 솔루션이다. 하이브리드 솔루션은 기술의 전환이 순조롭게 이뤄지도록 하면서 두 기술이 시장에 공존하는 시간을 늘릴 수 있는 잠재력을 갖고 있다.

다각적으로 통찰할 수 있게 해주는 여러 흥미로운 그래프들과 시장 요소, 정치, 기술 변곡점 등 시장 타이밍에 대한 시장 분석가의 예측 모델들을 합쳐 보면 양상은 더욱 복잡해진다. 결론은, 내연기관에서 EV로의 전환이 어떻게 이루어질지는 아무도 알 수 없다는 것뿐이다.
 

EV 시대를 위한 준비

자동차 업계의 많은 기업들, 예컨대 자동차 OEM, 서플라이어, 스타트업, 투자자들이 EV 시장의 성공을 수익성의 중요한 부분 또는 기업의 사활을 좌우하는 결정적인 부분으로 보고, 이 기술에 대한 대규모의 투자를 결정하고 있다.
바로 이들 기업이 시장 경쟁의 수단으로서 EV 시장 도입의 방해 또는 촉진 전략을 사용함으로써 혁신 S-곡선을 그려 나가고 있는 것이다.

설계 및 테스트 그룹은 하루 빨리 시장에 제품을 출시하려는 기업에 발맞춰서 EV 플랫폼을 개발 및 테스트하는 일을 맡고 있다. 테스트 팀은 기업이 경쟁에서 이기고 투자 수익을 볼 수 있도록, 경쟁력 있는 EV 관련 기술 제품을 시장에 빨리 출시하는데 필요한 과학기술, 다양한 전문기술, 공급망과 같은 필요한 역량을 스스로 키우거나 조달해야 한다.

말로는 간단해 보이지만, 그렇게 하기가 결코 말처럼 쉽지는 않다. 그렇다면 과연 EV 구성요소와 시스템을 연구, 설계 및 테스트하는데 있어 ‘필수 역량’이란 무엇일까? 통상적으로 회사에서는 개발팀에 현금을 잔뜩 건내 주면서 “우리 회사는 앞으로 이러이러한 EV 산업 부문에 리더가 될 것이다”라거나, “202X년까지 100% EV 플랫폼을 만들자”, 또는 “자금이 이만큼 있는데 XX 시점 전까지 출시 못하면 18개월 후에 이 회사는 없을 것이다”라고 말한다. 실행 가능한 정도로 자세하게 ‘필수 역량’이 무엇인지 이야기해주지 않는다. 그것을 결정하는 것이 테스트 리더다.
 

테스트의 멋진 신세계

EV 테스트에 필요한 필수 역량은 다양한 의미를 내포하고 있지만, 공통 과제도 있다. 테스트 요구사항은 빠른 속도로 발전하는 EV 기술 및 설계와 함께 변화하고 있으며 기업은 신제품 출시 경쟁을 하다 보니 개발 기한을 최대한 줄이려고 한다는 것이다. 심지어 개발 기한은 점점 더 줄어들고 있음에도 불구하고, EV 테스트에는 더욱 복잡해지는 디바이스의 초고속 시뮬레이션과 함께, 다중 영역 모델링 및 동적인 전기 스위칭 테스팅을 위한 새로운 기능과 테스트 방법이 요구된다.

대략적으로 말해, 개발자들은 내연기관(1~2 kHz)과는 자릿수가 다르게 빠른 속도(수백 kHz)의 고전력 전기 스위칭 특성화가 가능하려면 고전력 소스, 부하, 실시간 모델 기반의 제어 및 측정 기능이 필요할 것이다.
마찬가지로, 전 세계의 공급망과 협력업체에 분산되어 있는 팀을 비롯해 테스트 대상인 모델, 옵션 및 설계를 관리할 수 있는 시스템과 데이터 관리 능력도 필요할 것이다.

그렇다면 어떤 종류의 데이터와 분석에 대한 관리가 필요할까? 데이터에 접근 권한이 필요한 사람은 누구일까? 어떤 종류의 시스템을 관리해야 하며 해당 시스템을 어디에 배치해야 할까?
  
 
성공을 위한 위치 선정 




 
EV 시장의 리더가 되려면 끊임없이 변화와 학습을 요구하는 환경에 유연하게 대응해야 한다. 변화하는 테스트 요구사항에 신속하게 적응할 수 있는 유연하고 신속한 대응 체계는 필수이다. 신제품 출시 주기 단축에 대한 엄청난 압박을 받는 중에도 더 효율적인 테스트 방법을 도입하여 개발 기간을 줄이거나, 테스트 커버리지를 늘려서 동일한 개발 기간 및 비용으로도 제품 신뢰성을 더욱 향상할 수 있는 방법으로 성공을 위한 위치를 선점해야 한다.

테스트 효율성을 높이는 가장 좋은 방법은 플랫폼 기반의 테스트 방법을 도입해 개발 초기 단계에서 테스트를 수행하고 반복형 설계 주기를 더 빨리 완료하는 것이다.
설계 주기의 초반에 테스트를 수행하려면 테스트 대상 디바이스(DUT) 주변의 소자들과 시스템을 시뮬레이션 또는 에뮬레이션 할 수 있는 모델 기반의 제어 기능이 필요하다. 이로 인해 테스트 복잡도는 증가하지만, 조기에 테스트를 수행해 얻을 수 있는 이득을 고려하면 막대한 투자 대비 수익을 볼 수도 있다. 테스트를 현장에서 실험실로, 실험실에서 컴퓨터로 옮기게 되면 설계 주기를 더 빨리 반복할 수 있어서 테스트의 비용을 절약할 수 있다.

주변 시스템과 소자들을 시뮬레이션 및 에뮬레이션 하면 할수록 해당 시스템 및 소자들의 공급사에 대한 의존도가 낮아진다. 또한 DUT에 ‘부정적인’ 영향을 미치는 테스트의 커버리지를 늘릴 수 있고, 제어된 실제 테스트 환경에서 재현이 불가능하거나 어려운 테스트도 쉽게 수행할 수 있다.

게다가 플랫폼 기반의 테스트 방법은 설계 주기의 효율성을 더 높이고 새로운 테스트 기술의 반복적이고 유연한 적용 방식에도 더 잘 맞는 표준화된 시스템 아키텍처 개발을 촉진한다. 상호 호환되는 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼을 이용하는 표준화된 시스템 아키텍처는 타사 장비와의 통합도 가능하다. 해당 장비를 쉽게 재설정 및 업데이트하여 전체 테스트 시나리오 및 애플리케이션에서 재사용이 가능하다.

이 방법은 EV 파워트레인의 테스트에서, DUT는 서로 다르지만 핵심 요구사항은 같을 때 사용할 수 있고, 같은 종류의 소자이지만 다른 프로그램을 위한 다른 버전의 디바이스를 다른 설정으로 테스트할 때 사용할 수도 있다.

프로젝트를 성공적으로 완료하는 것 말고는 다른 대안이 없을 때, 여러분의 팀은 이 프로젝트, 프로그램, 심지어 회사 전체를 살릴 수 있는 도구, 전문성, 유연성 및 인프라를 갖추고 있는가? 플랫폼 기반 테스트 방법을 도입하면 상당히 중요한 장점을 가지고 출발하게 된다. 모래 위에 성을 짓는 것은 무모하다. 융통성 없고 경직된 테스트 시스템에 만족해서도 안 된다. 같은 일을 수작업으로 수십 번 반복하는 일은 이제 그만할 때다. 이제는 EV로 전환하는 시기에 맞게 더욱 빠르게 발전하고 효과적으로 대응할 수 있는 기반을 닦아야 한다.
 

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