뉴 모빌리티로의 진화는 센서-에지 컴퓨팅-통신-클라우드, AI를 통한 데이터 인사이트를 최종 애플리케이션에 구현해 고객에게 제공하는 것이다. ‘데이터’와 ‘AI’가 중심이고, 카 메이커를 비롯한 모든 플레이어들은 이를 통해 고객 요구에 맞는 차량과 서비스를 효과적으로 제공하면서 선택받을 것이다. SK렌터카는 이와 관련 ▶전기차, 배터리, 플릿 데이터 모두를 갖고 있고 ▶활용 데이터 종류가 무려 ‘10,000가지’이며 ▶차량을 그들이 소유하기 때문에 데이터를 마음대로 활용할 수 있다. SK렌터카는 데이터와 AI를 통해 여러 파트너와 라우팅부터 예측 정비, 유지보수, 배터리에서 비롯되는 다양한 전기차 관련 서비스를 개발하고 있다.

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








『SK렌터카의 ‘스마트링크(Smartlink)’는 법인 플릿을 효율적으로 관리하는 시스템으로 10년 이상 된 사업이다. 키를 주고받아 운행하고 반납하는 고전적인 업무 차량 관리의 번거로움을 통신 단말기 설치로 해결하는 한편, 운전자 자동인식, SK텔레콤 망, GPS, 티맵 기반 실시간 위치 관제 서비스, 차량의 OBD2 CAN 데이터를 활용해 플릿 운용 비용을 절감하고 안전하고 효율적인 운행, 관리자 편의를 대폭 개선한다.』
 
플릿 매니지먼트 시스템(FMS)인 스마트링크를 단순화하면 이런데, 이것은 ‘솔깃’하지 않을 수 있다. 지금 모든 자동차 OEM, 서플라이어, FMS를 포함한 모든 모빌리티 서비스가 커넥티비티, 클라우드, 각종 데이터 및 AI를 활용한 서비스 및 상품을 내놓고 있거나 더 나은 서비스를 준비 중이기 때문이다. 그렇지만, SK렌터카가 ▶전기차, 배터리, 플릿 데이터를 모두 갖고 있고 ▶활용 데이터 종류가 무려 ‘10,000가지’이며 ▶그들 소유 차량이기 때문에 데이터를 마음대로 활용할 수 있다는 점, 그리고 이 데이터와 AI를 통해 여러 파트너와 라우팅부터 예측 정비, 예측 유지보수, 배터리에서 비롯되는 다양한 전기차 관련 서비스를 개발해 제공하고 있거나 개발 중이라면 좀 느낌이 다를 것이다. 

자동차의 디지털화, 뉴 모빌리티로의 진화는 ‘스마트링크’처럼 센서-에지 컴퓨팅(AI, ML)-통신-클라우드와 AI를 통한 데이터 인사이트를 최종 애플리케이션에 구현해 고객에게 제공하는 것이다. ‘데이터’와 ‘AI’가 중심이고, 모든 플레이어가 이것을 통해 고객 요구에 맞는 차량과 서비스를 효과적으로 만들고 선택받을 것이다. 

“스마트링크는 데이터에 대한 것이고 이 데이터는 SK렌터카가 직접 수집하고 100% 소유합니다. 이것을 통해 우리는 내구성을 예측하는 것과 같은 새로운 애플리케이션을 개발 중입니다. 고객사의 데이터와 함께 분석해 특정 미래 시점에 이것이 어떻게 되고 언제 어떻게 해야 할지를 알 수 있습니다. 저희와 유사한 일을 하는 곳을 티맵이라고 한다면, 그들은 스마트폰과 GPS 기반이기 때문에 차량 데이터나 중요한 배터리 매니지먼트 시스템(BMS) 데이터가 없습니다. 그러니까, 스마트링크는 국내에서 유일하게 모빌리티 데이터를 직접/실시간 수집, 분석하는 플랫폼이며 운전자-차량-주행 전 영역에서 데이터를 정확하고 안전하게 제공할 수 있습니다.”

SK렌터카 김형식 Tech & Data 사업팀장이 말했다. 



폭발적인 사업 성장 

SK렌터카는 FMS에 대한 스마트링크 플랫폼 사업을 2000년대 초반부터 진행했다. 그리고 2016년 대대적으로 단말 및 플랫폼의 재개발을 시작해 ‘커넥티비티 기반 모빌리티 서비스 및 솔루션(Connectivity based Mobility Service & Solution)’으로 탈바꿈시켰다. 

스마트링크는 기본적으로 차량 데이터를 수집하는 단말이고 차량 데이터 외에도 주유나 하이패스 이용, 기타 외부 정보들을 수집하고 활용하는 곳이다. 이들 데이터는 항목에 따라 다르지만, 대개 10초 단위로 수집돼 5분 주기(GPS는 3초, 1분 주기)로 서버에 전송된다. 전기차의 경우 짧게는 1초 주기로 데이터가 수집되고 3분 단위로 보내진다. 데이터의 활용은, 예를 들어 연비에 대한 것이면 연료분사량, 속도, 마일리지 등과 같은 데이터가 초 단위로 수집된다. 그런 다음 LTE 통신으로 보내지고 가공돼 고객의 운행 및 운영 효율성, 안전성을 향상시킬 수 있는 서비스로 제공된다. 

“스마트링크 단말은 애초부터 대량의 데이터를 받고 전송하는 것을 염두에 뒀습니다. 그래서 다루는 데이터가 많고, 다른 단말과 달리 단말 내에서 96% 정도 데이터를 압축합니다. 전기차라면 초 단위로 데이터를 수집하고 96% 압축하면 한 달 동안 500Mb의 데이터를 보내는 셈입니다. 단말의 퀄컴 칩 내에 애플리케이션을 구성해 데이터를 압축합니다.”

로우 데이터들이 스마트링크 플랫폼 안으로 들어오면 그것 그대로 고객에게 제공되기도 하지만 일반적으로 서비스 목적에 맞게 분석되고 가공된다. 이 가공 데이터를 기반으로 SK렌터카는 안전운행 점수, 운행이용 패턴, 배터리 잔량 예측, 탄소배출량 통계 등과 같은 다양한 서비스를 제공한다. 

스마트링크의 현재 주요 서비스 및 솔루션은 ▶플릿 매니지먼트 시스템(FMS) ▶카 셰어링 ▶플릿 스케줄러다. FMS의 경우 실시간 차량 위치 모니터링, 주유 및 하이패스 등 비용통합 관리, 간편한 자동운행 기록으로, 사용자는 차를 타기만 하면 되고 차량 관리자 업무는 대폭 줄어든다. 카 셰어링은 모바일을 통한 간편한 예약, 배차, 반납, 다이렉트 커뮤니케이션, 도어 제어 등으로 이용을 쉽게 하면서 업무 차량의 효율을 높인다. 갈수록 고도화되고 있는 플릿 스케줄러는 자동 라우팅으로 플릿 운행, 운영 효율을 극대화한다. 

SK렌터카의 전체 플릿 수는 20만 대가 조금 넘는데, 스마트링크가 장착된 차량은 7만 대 정도다. 고객사 기준으로는 1,400여 사다. 7만 대 중에는 SK렌터카가 직접 보유한 차량이 아닌 비중도 상당하다. 즉, 스마트링크는 이미 독자 비즈니스로 제공되고 있는 것이다. “스마트링크를 활용하면 11%의 사고율 감소, 15%의 통행료 절감 15%, 20%의 유류비 절감, 그리고 무려 50%의 업무시간 단축 효과를 볼 수 있습니다. 강조하고 싶은 것은, 지금 고객사가 1,400여 사인데 이것은 2016년 대비 170배 성장한 것입니다. 회원 수도 300배 높아져 10만 명에 육박합니다. 작년에 신규 판매를 3만 7,000대 정도 했는데, 이것은 지난 5년 동안의 실적과 같습니다” 김 팀장이 말했다. 









데이터 덕분

SK렌터카의 FMS는 올말이면 운영대수 10만 대로 국내 FMS 사업자 중 1위가 될 것이다. 이런 폭발적인 성장 배경이 바로 구체적인 향상을 이끌어내는 ‘데이터의 힘’이다. 

예를 들어, 스마트링크의 누적 데이터는 올 1월 현재 18테라바이트(243억 건)에 이른다. SK렌터카 보유 차량의 주행거리로 말한다면 전기차가 8,537만 km, 내연기관차가 5억 851만 km로, 도합 지구를 약 1만 4,800번 돌 수 있는 거리다. 전기차는 7만 대의 스마트링크 플릿 중 고작 7,000대에 불과하지만 데이터 양은 내연기관 차와 거의 비슷하다. 그만큼 전기차에서 많은 데이터가 나온다. 

김 팀장은 “차량 상태, 차량 센서값, OBD에서 나오는 여러 데이터, 그리고 저희가 자체적으로 갖고 있는 센서 값을 포함해 10,000여 가지의 데이터를 수집합니다. 각 데이터 활용은 서비스에 맞춰 달라지는데, 서비스에 따라 적게는 10가지, 많게는 2,000가지 데이터를 활용합니다. 전기차의 경우엔 특별하게도 배터리 등 다양한 분석을 위해 전체 영역에 대한 데이터를 수집합니다”라고 설명했다. 

차량 데이터는 크게 안전운전, 운행기록, 차량 정보, 부품 상태, 배터리 상태, 충전/주유, GPS/맵 등의 카테고리로 분류되고, 이것은 ▶개인 ▶회사업무 ▶전기차 ▶제주 단기 렌터카 등 서비스 각각의 특성에 맞게 분석되고 활용된다. 

“엔진오일, 브레이크 패드, 타이어 등 차량 소모품 이력 관련 서비스라면, 다른 FMS는 마일리지나 주기적(기간)을 중심으로 관리하겠지만, SK렌터카는 스마트링크 데이터를 통해 지금의 상태, 특정 패턴으로 운행됐을 때 언제쯤 어떻게 되고 언제 교환해야 하는지를 예측할 수 있습니다. 이런 유형의 다양한 POC가 진행 중입니다.” 

업무용 카 셰어링 차량이라면 한 대를 여러 사람이 나눠 타고, 거래처를 오가며 주유, 충전, 통행료를 지불하기 때문에 차량별 연료소모량, 시간대별 차용 이용 실태, 시간대별 혼잡 구간, 고속도로 이용률, 통행량, 주유, 하이패스, 주차장 이용 내력, 안전운전 지수를 중요하게 활용한다. 이렇게 하면 카드 내역과 차량의 실질적인 주유, 충전 양을 체크할 수도 있고, 전기차라면 급속충전을 하고 있는지 완속충전을 하고 있는지, 현재 SOC가 몇 %인지 등의 데이터를 활용해 차를 보다 효율적으로 이용할 수 있다. 

“데이터가 있기 때문에 전기차 이용 패턴에 기반한 차별화된 전기차 전용 서비스인 ‘EV링크’와 같은 상품을 출시할 수 있었습니다. 충전과 주차, 세차, 정비 등 전기차 운영에 필수적인 서비스들을 모았고, 충전소 위치는 물론 충전 패턴 분석 리포트도 제공합니다. 차량의 주행 패턴을 알고 데이터들을 쌓고 있기 때문에 배터리 수명과 같은 미래 예측도 가능합니다.”

SK렌터카는 제주도를 중심으로 약 3,000대(1,200대가 전기차)의 단기 렌터카도 운영 중인데, 이 경우 고객이 어디를 다니는지에 대한 POI, 충전소 수요, 교통량, 사고 다발 구간 예측 등에 포커스해 보다 쾌적한 렌터카 이용을 돕고 있다. 





SK렌터카는 수집하는 데이터를 더욱 가치 있게 활용하기 위한 다양한 아이디어를 실제로 옮기고 있다. 데이터가 무엇을 의미하는지, 이것이 보험사, 정비소, 교통기관, 법인, 배터리 사업자, 충전소, 차량 제조사, 개인 운전자에게 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 고민을 갈수록 깊이 하고 있다. 



예측 서비스

SK렌터카는 수집하는 데이터를 더욱 가치 있게 활용하기 위한 다양한 아이디어를 실제로 옮기고 있다. 데이터가 무엇을 의미하는지, 이것이 보험사, 정비소, 교통기관, 법인, 배터리 사업자, 충전소, 차량 제조사, 개인 운전자에게 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 고민을 갈수록 깊이 하고 있다. 
SK렌터카는 7만 명의 렌터카 운행 데이터를 기반으로 연령별 운전습관 분석, 연료소모량, CO2 배출량, 이동 분포 분석을 할 수 있고, 전업주부, 헤비유저, 주말유저, 일상업무 등 고객군을 분류할 수도 있다. 또 이에 따라 저사고, 저배출 가이드 등을 비롯한 다양한 상품과 혜택을 고객에게 제공할 수 있다. 

“주행 패턴을 알면 사고 위험도를 예측할 수 있어 운전자에게 더 나은 보험 상품으로 제공할 수 있습니다. 차량 관점에서는 어떻게 관리하고 보수하는지, 어떤 사고가 있었는지를 통해 차량 점검 주기를 최적화하거나 잔존가치를 예측할 수도 있습니다.”

차에서 나온 직접적인 데이터를 가지고 안전운전 점수를 생성하면 훨씬 더 정확하고 조작할 수 없는 안전운전 지수를 만들 수 있다. SK렌터카는 한국교통안전공단의 위험운전 행동 관련 연구, 기존의 GPS 기반 데이터에 OBD 데이터를 기반으로 독자적인 위험운전 행동 알고리즘을 적용해 고객이 더 안전하게 차량을 운행하도록 유도하고 이를 통해 차량 잔존가치 및 비용 문제를 개선토록 하고 있다. 

최근의 포커스는 브레이크 패드, 배터리, 타이어, 엔진오일 등 주요 부품의 내구성을 예측하는 것이다. 예를 들어, SK렌터카는 HL만도와 손잡고 브레이크 패드 마모 예측 프로젝트를 진행 중인데, HL만도는 패드의 특성과 실험실 레벨에서 이 패드가 어떻게 마모되고 얼마만큼 마모되는지에 대한 프로파일을 갖고 있지만 실주행 환경 데이터는 없다. 반면, 이런 실주행 데이터를 SK렌터카는 직접 수집하고 활용할 수 있기 때문에 HL만도의 프로파일과 엮어 AI로 분석하고 예측할 수 있다. 

“유사하게 그룹 관계사인 SK엔무브는 엔진오일 관련 전문가와 수많은 테스트 데이터를 갖고 있지만, 교체 시점 예측을 위해 매칭시킬 실주행 환경 데이터가 없습니다. 배터리의 수명 예측도 마찬가지입니다. SK온과 같은 배터리 메이커는 실험실 데이터가 넘치지만, 실주행 환경의 데이터는 없습니다. 저희는 SK온 외에도 자동차연구원과 실시간 운행정보, 날씨, 교통상황 등의 데이터를 포함한 배터리 성능 예측 프로젝트를 이미 2년 전부터 진행하고 있습니다.” 










데이터를 통해 재사용할 수 있는 배터리에 대한 잔존가치를 평가한다거나 전기차를 매각할 때 배터리에 대한 보증서를 발행하는 것도 가능하다. 이미 이런 것들이 관계사, 자동차 연구기관들과 POC 단계에 있다.

"배터리 산업화센터의 가장 큰 고민은 차가 들어오면 배터리 평가를 위해 팩을 분해해야 한다는 점입니다. 분해해서 셀 단위로 일일이 상태를 분석해야 합니다. 하지만 팩 분해는 보통 일이 아닙니다. 저희는 차가 배터리 산업화센터에 들어갈 때쯤 되면 셀의 상태가 어떤지, 이것을 차에 쓸 것인지, ESS로 보낼 건지, 녹여버릴 것인지 예측할 수 있습니다.” 

운행 환경과 관련하면, 플릿을 통해 미세먼지 농도, 도로 상태와 같은 데이터를 지역별로 더욱 정밀하게 수집할 수 있다. 

“차에 별도의 장치를 장착하지 않고도 도로 상태를 예측하고 활용할 수 있는지에 대한 POC를 준비하려 합니다. 저희 차량이 7만 대 정도니까 이런 데이터를 수집해 사고 저감에 기여할 수 있다고 생각합니다.”








스마트링크는 데이터에 대한 것이고, 이 데이터는 SK렌터카가 직접 수집하고 100% 소유한다. 
따라서 스마트링크는 국내 유일의 모빌리티 데이터를 직접/실시간 수집하고 분석하는 플랫폼이며 운전자-차량-주행 전 영역에서 데이터를 정확하고 안전하게 제공할 수 있다. SK렌터카는 그들의 기본적인 서비스를 위한 데이터 외에도 올초 분석용 데이터를 별도 클라우드로 이전해 다양한 이해관계자에게 제공할 수 있도록 하고 있다. 

AEM_Automotive Electronics Magazine