소프트웨어 정의 자동차를 지원하는 법

자동차 산업의 디지털 트랜스포메이션이 더욱 가속화되고 있다. 자동차 산업은 높은 품질과 신뢰성을 보장하면서도 첨단 기술을 신속하게 구현하고 라이프사이클 동안 지속적으로 관리돼야 한다. 그래서 모델 기반 설계, 데이터 활용, 소프트웨어 정의 자동차의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 매스웍스가 “오토모티브 컨퍼런스 2022”에서 자동차 산업의 트렌드와 이에 대응하는 매스웍스의 변화 방향에 대해 말했다. 

글｜한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr








 

“테슬라부터 떠올렸다는 말에 공감합니다. 어떻게 보면 ‘소프트웨어 정의 자동차’에 있어 테슬라가 빠르게 시작했던 것입니다. 이는 전통적인 자동차 회사들의 V사이클 개발이 아닌, 좀 더 IT적인 접근으로, 신속한, 소프트웨어 중심 개발, 이에 대한 소프트웨어 센터가 관련되는 프로세스에 대한 것이었습니다. 자동차 산업이 지금 그렇게 가고 있고, 그들은 이것의 이점을 잘 알고 있습니다. 모델 기반 설계(MBD), 코드 중심 개발, 인공지능(AI)이 자동차의 모든 기능과 서비스에서 매우 중요해졌고, 데이터 기반 접근 방식으로 다양한 이슈를 풀어내기 시작했습니다. 이 모든 자동차 기술 트렌드가 매스웍스의 기술과 전략의 기반입니다.”

9월 말, 매스웍스 코리아가 개최한 ‘오토모티브 컨퍼런스 2022’에서 매스웍스 코리아의 이종민 대표, 이영준 이사가 이렇게 답했다. 매스웍스의 사토루 아베(Satoru Abe) 자동차 마케팅 매니저가 ‘자동차 산업의 트렌드 및 매스웍스의 변화 방향성’을 주제로 강연을 했고, 이에 대해 짧은 그룹 인터뷰를 진행했다.  







전기-자율주행

현재 자동차 기술 핵심 트렌드는 전기화와 커넥티드-자율주행이다. 혁신은 일렉트로닉스와 소프트웨어를 기반으로 하고 세상과 항상 연결되고 있다. 전기주행, 자율주행(AI)과 같은 기능과 유용한 앱이 자동으로 업데이트되고 충전과 같은 새로운 인프라, 모빌리티 서비스를 위해 통신한다. 새로운 제품, 서비스 개발, 업데이트, 업그레이드는 더 신속하게, 시장 출시 이후에도 차량의 라이프사이클 동안 지속적으로 유지관리되고, 수익을 창출해야 한다. 그리고 이것은 더 많은 소프트웨어, 더 심화된 복잡성과 도전을 의미하고, 애자일 소프트웨어 개발을 요구한다. 

하지만, 자동차 산업은 그들의 전통적인 소프트웨어 개발 방식으로 이를 달성할 수 없다. 때문에 자동차 기업들은 MBD, 애자일 소프트웨어 개발, 지속적 통합 및 전달(Continuous Integration & Delivery, CI/CD), 데브옵스(DevOps)와 같은 핵심 키워드와 함께 서둘러 그들의 소프트웨어 센터, 소프트웨어 팩토리를 구축하면서 코드 중심, 새로운 소프트웨어 개발 프로세스 마련에 주력하고 있다. 그 영역이 인포테인먼트부터 시작돼 전기주행, 자율주행, 모빌리티 서비스 등 전 영역으로 확장되고 있다.

“자동차 회사들은 그들의 컨셉, 문화에 맞춰 이런 프로세스를 갖추기 시작했고 한국에서도 몇몇 기업들이 시작했습니다. 하지만 이것은 내일 당장 이룰 수 있는 것이 아니며 향후 여러 이슈를 극복해야 할 것입니다. MBD가 보편화되고 IT인프라가 개발자 중심으로 바뀌면서 소프트웨어 정의 자동차를 위한 새로운 환경이 구축될 것입니다. 매스웍스도 이런 방향으로 고객을 지원하고 있습니다.” 이종민 대표가 말했다.







MBD와 소프트웨어 팩토리 

사토루 매니저는 소프트웨어 정의 자동차를 위한 프로세스의 변화, 매스웍스의 지원에 대해 말했다.
소프트웨어 정의 자동차 지원을 위한 매스웍스의 출발은 그들의 근간인 모델링과 자동화에 대한 ‘모델 기반 설계(MBD)’이고 이것이 ‘소프트웨어 팩토리(software factory)’와 통합되고 있다.

매스웍스의 MATLAB과 Simulink가 지원하는 MBD를 사용하면 개발주기를 단축하고 개발시간을 50% 이상 줄일 수 있다. 모델링과 시뮬레이션을 통해 새로운 아이디어를 시도하고 반복 가능한 테스트를 신속하게 수행할 수 있으며, 과정에서 보고, 코딩, 검증 등의 주요 단계를 자동화한다. 요구사항, 시스템 아키텍처부터 구성요소 설계 및 테스트에 이르는 추적 가능한 디지털 스레드를 생성해 결함을 검출, 줄이고 즉시 작동 중인 시스템을 최적화할 수 있게 한다. 

소프트웨어 팩토리는 최종 사용자의 요구사항에 따라 소프트웨어 애플리케이션이나 소프트웨어 컴포넌트 생산을 지원하는 관련 소프트웨어 자산의 구조화된 집합체로, MBD와 함께 신속하게 전체 라이프사이클에 걸쳐 제품 개발, 서비스를 지원할 수 있게 한다.  

사토루 매니저는 “MBD는 아키텍처 식별, 요구조건 포착, 소프트웨어 아키텍처 개발, 모델링, 코드 생성 등 온갖 유형의 작업에서 모델을 활용하고 조기 검증을 통해 개발 과정에 매우 중요한 이점을 제공합니다. 때문에 많은 기업들이 개발과 검증을 동시 포함하는 체계적이고 효과적인 워크플로를 적용하고 있고, 이것은 지금 더 넓은 시야에서 시스템 엔지니어링을 개발의 마지막 단계인 “테스트 플릿(Test Fleets)”까지 넓어졌습니다. 이런 스윔레인(swim lane) 방식으로 조기 검증, 모델 레벨 검증, SIL 검증, HIL 검증 등을 수행할 수 있습니다”라고 말했다. 

MBD를 도입한 매스웍스의 고객사들은 제조과정에서 최대한 많은 자동화를 실현했고, 대부분 MATLAB 스크립팅을 사용하고 있다. 그리고 이것은 코드 중심 소프트웨어 개발, 애자일 개발에 연결되고 있다. 








MBD와 통합되는 소프트웨어 중심 접근 솔루션인 ‘소프트웨어 팩토리’는 애자일 시스템으로, 자동화에 초점을 두고 DevOps 방식을 취한다. 여기에 Git, GitLab, GitHub, CI Pipelines, Artifact용 저장공간과 같은 여러 인프라를 사용해, 일종의 DevOps 마인드셋(mindset)으로 해당 시스템과 결합된다. 

사토루 매니저는 “소프트웨어 팩토리 마인드셋은 자동화에 초점을 맞추고 있고, 여기에 다양한 툴링, 플러밍, 인프라가 투입되는데, 이 점은 MBD와 소프트웨어 중심 시스템 간 차이점로 많은 자동차 기업들이 그들만의 자체 개발환경을 위해 빌드 시스템과 자동화 구축에 많은 시간과 노력을 투자하고 있는 이유”라고 설명했다.

매스웍스는 여기에, 예를 들어 소프트웨어 중심 솔루션을 채택한 기업, 개발자들이 사용하는 버그를 탐지하거나 코딩 규칙을 검사하는 정적 분석 소프트웨어 검증 툴 Polyspace, 자율주행 시스템의 시뮬레이션 및 테스트를 위한 3차원 신을 설계할 수 있는 Roadrunner와 같은 툴들을 제공하기 시작하며 고객이 DevOps 인프라와 MBD 기능을 통합할 수 있도록 지원하고 있다.

이영준 이사는 “매스웍스 제품들은 90가지가 넘는데, 예를 들어 Roadrunner는 일종의 게임 엔진을 이용해 사진과 같은 리얼리스틱한 가상 시뮬레이션 환경을 만들 수 있도록 지원하는 툴로, 자율주행 시뮬레이션을 위한 전체 플랫폼 개발은 물론 알고리즘 개발 테스트, 시나리오 테스트를 소프트웨어 팩토리 접근방식으로 할 수 있도록 합니다”라고 설명했다.  

사토루 매니저는 “매스웍스는 모델 기반 시스템, 시나리오 시스템, 거동 등의 모델을 소프트웨어 팩토리에 적용하고 있습니다. 예를 들어, 자동화된 커밋 테스트와 빌드 프로세스의 일부로 소프트웨어 개발자는 코드를 작성해 제출하거나 커밋해 사전 커밋을 수행하기도 하는데, 이런 코드는 모델과 통합되고 그 후 HPC 시스템이나 클라우드에서 여러 번 실행됩니다. 소프트웨어 개발자는 후보 설계를 선택하고 각종 테스트 드라이브 사이클 시나리오 등을 실행합니다. 리스트에서 선택하고 실행하기만 하면 코드가 각 모델과 자동으로 통합되고 각종 시나리오를 기반으로 실행됩니다”라고 말했다.    




 


예를 들어, 포드는 포드 자동화시스템 시뮬레이션 툴체인(FASST)을 구축했다. 이는 MIL, SIL 및 HIL을 활용해 개발주 과정에서 기능 주도 개발 및 검증을 위한 차량 시뮬레이션 툴체인이다. 포드의 엔지니어들이 자사의 MBD 및 시스템 엔지니어링 프로세스 내에서 애자일 프랙티스와 지속적인 통합(CI)을 실행할 수 있도록 지원하는 검증 시스템으로, 가상의 차량을 개발 및 구축해 기술과 프로세스 문제를 해결하고 가상 팩토리 역할을 수행하기도 한다. 




확장된 DevOps와 데이터
 
콘티넨탈은 소프트웨어 개발에서 MATLAB과 Simulink을 사용해 플릿 테스트(Fleet Test)에서 기능의 반복성(iteration)을 위한 새로운 정보 취득 방법론을 채택하고 있다. 
통상 이런 과정은 차에 타고 내리고 컴퓨터를 연결해 하는데, 콘티넨탈의 개발팀에게는 다른 프로세스가 필요했다. 이에 콘티넨탈의 개발팀은 개발 및 플릿 테스트, 이에 대한 KPIs(핵심성과지표)를 모니터링하고 관리하는 방식을 변경했다. 이 소프트웨어 팩토리의 마인드셋은 특히 작업 진행률, 작업상태, 대기상황 등을 지속적으로 파악할 수 있고 이 대시보드는 어떻게 특정 서브미션이 작동하는지 인사이트를 준다.

“과거에는 인프라를 엔지니어링 팀이 소유했지만 지금은 기업이 클라우드를 사용하고 대시보드를 활용해 지속적인 가시성을 원하면서 IT부서가 모든 영역에서 요구되고 있습니다. 인사이트를 위한 대시보딩 기술에서 과거에는 작업자들이 각자의 MATLAB 스크립트와 플로팅 툴 등을 활용했지만, 지금은 매스웍스의 V 기능과 시뮬레이션 실행, 그리고 이 모든 것들의 결과가 Grafana나 Power BI와 같은 툴에서도 높은 수준으로 표시됩니다.”

이것이 중요한 것은, 기업이 소비자가 타고 있는 차량에 대한 모든 데이터를 확보하고 이를 활용해야 하기 때문이다. 엔지니어링 그룹은 테스트 차량에서 수집되는 피드백 루프를 통해 프로토타입을 만들어 테스트할 수 있지만, 기업은 테스트 플릿은 물론 실제 운행 차량 시스템으로부터 지속적인 데이터를 받아 활용해야 개발에 반영하고 이런 프로세스를 최대한 자동화해야만 한다.








여기서 또 다른 핵심은 데이터다. 이는 특정 데이터가 아닌 ‘데이터 온톨로지(ontology)’로, 데이터의 구조, 데이터 표시 방법, 데이터베이스, 또는 데이터 스트림에서 필요한 데이터를 캡처하는 방법이다. 

사토루 매니저는 “데이터에서 얻은 이런 정보는 Simulink 모델이나 MATLAB 분석에 투입되고 향후 개발을 백업합니다. 5G 또는 클라우드를 통한 운영 데이터가 자동차 시스템 엔지니어링으로 이동하는 선은 상용차의 발전에서 이미 잘 나타나는데, 현재 대다수 OEM이 이같은 솔루션을 찾고 있고 이런 분야의 기능과 잠재력을 확인하고자 노력하고 있습니다. 차량 제공 자체 뿐만 아니라, 소프트웨어와 관련 있으며, e모빌리티 제품 및 서비스, 디지털 서비스 형태로 제공될 수 있습니다”라고 말했다.

더 효율화된 플릿 테스트, 시스템 개발 및 필드 업데이드, 밸류애드 지원이란 세 가지의 DevOps 루프는 매스웍스의 관점에서 매스웍스의 툴 역량을 집중시키고 개선하며 리소스 전반에 걸쳐 확장 가능한 서비스를 통해 데이터를 연결, 수집하고 시뮬레이션할 수 있다는 의미다. 또 클라우드 기반의 CI를 통해 통합과 테스트 절차를 개선하는 것이다. 그리고 온라인 개발 툴을 사용하는 유연한 액세스를 제공한 다음 각각의 상황에 맞게 다양한 형식으로 배포한다.  

이종민 대표는 “이처럼 기존 소프트웨어 쪽의 지속적인 통합, 제공(CI/CD)이 자동차로 넘어오고 개발 트렌드가 클라우드로 가고 있어 매스웍스 제품들도 클라우드를 지원하는 방향으로 가고 있습니다. 그리고 이것은 MBD가 더욱 폭넓게 보급된다는 것입니다”라고 말했다.





 

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