dSPACE CEO "SDV 시대, 개발과 검증은 동시에 시작해야"

dSPACE의 CEO 카스텐 호프(Dr. Carsten Hoff) 박사가 SIL 중심의 시프트 레프트(Shift-left) 전략과 CI·CD·CT 기반의 지속적 검증, AI 및 개방형 플랫폼을 통해 개발 속도와 품질을 동시에 높이는 테스트∙검증 전략을 제시했다. SDV 시대에는 기존 개발 및 테스트 방식으로는 한계가 있으며, 이러한 접근방식이 필요하다는 것이 그의 핵심 메시지다.






카스텐 호프 박사는 지난 9일 서울 양재동 엘타워에서 열린 'dSPACE User Conference Korea 2026' 기조연설에서, 소프트웨어 정의 차량(SDV)이 자동차 개발 방식을 근본적으로 바꾸는 상황에서 기존 HIL(Hardware in the Loop) 중심 테스트 전략만으로는 더 이상 대응할 수 없다고 지적했다. 
그는 "테스트와 검증은 더 이상 개발이 끝난 뒤 수행하는 단계가 아니라 소프트웨어가 작성되는 순간부터 함께 시작되어야 한다"며 SIL을 중심으로 한 지속적 검증(Continuous Validation) 체계를 강조했다.

그가 제시한 메시지는 단순히 SIL(Software in the Loop)을 확대하자는 수준이 아니다. 개발 파이프라인 전체를 SIL과 HIL을 하나의 연속된 검증 체계로 연결하고, AI와 파이썬 기반 자동화, 개방형 표준, 검증 오케스트레이션까지 하나의 플랫폼으로 통합하는 것이다.   
호프 박사는 자동차 업계가 공통으로 직면한 가장 큰 문제로 ‘증가하는 소프트웨어 결함’을 지목했다. 그는 차량 양산 개시(SOP) 이전까지 해결해야 할 결함의 수는 지속적으로 증가하는 반면, 개발 일정은 오히려 짧아지고 있다고 지적했다. 또한 개발 조직은 비용 절감과 생산성 향상이라는 과제까지 동시에 떠안고 있어, 기존 개발 및 검증 방식만으로는 이러한 요구를 충족하기 어려운 상황이라고 진단했다.

“우리 모두가 직면한 과제는 분명합니다. 테스트와 검증 속도를 높이고 비용을 줄이며 효율을 극대화해야 합니다.”

그는 이러한 도전 과제를 심화시키는 핵심 요인으로 SDV 아키텍처를 꼽았다. 실제로 중앙집중형 컴퓨팅 구조가 확산되면서 ECU 수는 감소하고 있지만, 소프트웨어 기능은 꾸준히 늘고 있다. 여기에 OTA 업데이트가 일반화되면서 완성차 업체들은 분기마다 새로운 소프트웨어 배포를 목표로 삼고 있다. 호프 박사는 이러한 환경에서는 기존의 테스트 방식을 유지해서는 한계가 있으며, 개발 초기 단계부터 테스트를 수행하는 새로운 접근방식이 필요하다고 설명했다. 그의 기조연설의 방점도 바로 이러한 ‘시프트 레프트' 테스트 전략에 맞춰졌다.
그는 기존 자동차 개발에서는 개발 조직과 테스트 및 검증 조직이 분리돼 있어, 테스트와 검증이 프로젝트 후반부에 집중되는 구조라고 지적했다. 그러나 SDV 시대에는 소프트웨어 복잡성과 개발 속도가 동시에 높아지면서 이러한 순차적 개발 방식은 한계에 이르렀다고 진단했다. 이에 따라 개발과 검증을 병행해 초기 단계에서 결함을 발견하고 수정하는 시프트 레프트 접근방식이 필수적이라고 강조했다. 

“소프트웨어 개발을 시작하는 순간부터 테스트와 검증도 동시에 시작해야 합니다.”

개발 초기 단계에는 실제 하드웨어가 준비되어 있지 않기 때문에, 시뮬레이션 기반의 검증 환경이 출발점이 된다. 이후 테스트는 CI·CT 파이프라인과 연계돼 개발 전 과정에서 지속적으로 수행되며, MIL(Model in the Loop), SIL, HIL은 서로 분리된 단계가 아니라 하나의 연속적인 검증 체계로 운영되어야 한다. 호프 박사는 이를 “하나의 연속적인 흐름(Wave)”라고 표현했다. 
즉, 개발자가 SIL에서 작업하다가 어느 시점에 갑자기 HIL로 넘어가는 것이 아니라 동일한 테스트 자산과 동일한 환경을 유지한 채 검증 수준만 점진적으로 확대하는 구조다.
흥미로운 부분은 dSPACE가 실제 고객 프로젝트에서 확인한 SIL 활용 방식이다. 당초 dSPACE는 SIL이 기능 검증이나 알고리즘 개발 중심으로 활용될 것으로 예상했지만, 실제 대규모 고객 프로젝트에서는 전혀 다른 결과가 나타났다.
dSPACE의 가장 큰 SIL 고객 중 한 곳의 경우, 그들이 수행하는 테스트 케이스의 대부분이 소프트웨어 통합(Software Integration) 테스트였다고 한다. 이는 SDV에서 가장 어려운 문제가 개별 기능이 아니라 여러 소프트웨어 모듈이 결합되는 통합 단계라는 점을 보여준다. ECU 수가 감소하더라도 하나의 중앙 컴퓨터 안에서 실행되는 애플리케이션 수는 크게 증가했기 때문이다. 결국 SIL은 단순히 개발 초기 검증 도구가 아니라 소프트웨어 통합 플랫폼으로 진화하고 있다는 것이 호프 박사의 설명이다.
그는 시프트 레프트의 경제적 효과를 구체적인 사례를 통해 설명했다. 독일의 한 OEM으로부터 들은 사례라며, 그는 프로토타입 차량 한 대의 전체 라이프사이클 비용이 약 100만 유로에 달한다고 밝혔다. 또 BMW의 차세대 전기 SUV인 iX3 개발 과정에서는 약 500대의 프로토타입 차량이 사용됐다는 사례도 언급했다. 
그는 이러한 현실 때문에 프로토타입 차량에서 수행하던 작업을 HIL로 이전하고, 다시 HIL에서 수행하던 작업을 가능한 한 SIL로 옮겨야 한다고 설명했다.

“프로토타입 차량에서 하던 작업을 HIL 테스트 환경으로 가져와야 합니다. 하지만 동시에 HIL에서 가상제어기 레벨 3 단계로 옮길 수 있는 부분이 있는지도 살펴봐야 합니다. 더 나아가 소프트웨어 개발자들이 가상제어기 레벨 1이나 레벨 2 단계부터 미리 작업을 시작할 수 있는지도 봐야 합니다. 이를 통해 개발 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.” 

소프트웨어 공학에서는 결함을 늦게 발견할수록 수정 비용이 기하급수적으로 커진다는 것이 정설이다. 실제로 개발 초기 단계에서 잡을 수 있는 결함을 양산 직전이나 필드에서 발견하면 수정 비용이 수십 배로 늘어난다. 호프 박사는 dSPACE 고객사인 스텔란티스(Stellantis)로부터 확인한 세 가지 수치를 공개했다.

첫 번째, 개발 성숙도가 약 6개월 빨라졌다.
두 번째, 전체 버그의 약 80%가 SIL 단계에서 발견됐다.
세 번째, 전체 테스트 케이스의 약 80%가 SIL 환경에서 수행된다.

더 흥미로운 점은 테스트 운영 방식이다. 호프 박사에 따르면, 스텔란티스는 SIL 테스트를 CI/CD/CT 파이프라인과 연결해 매일 밤 자동 실행하고, HIL 테스트는 일주일에 한 번 수행한다. 이는 SIL이 개발 속도를 담당하고 HIL이 최종 하드웨어 검증을 담당하는 역할 분담이 이루어지고 있음을 보여준다. 호프 박사는 이를 HIL 대체 전략으로 이해해서는 안 된다고 선을 그었다.

“SIL은 HIL을 대체하는 것이 아니라 그 위에 더해져서 속도와 효율성을 높이는 것입니다.”

즉 HIL 수를 줄이는 것이 아니라 HIL이 수행해야 하는 검증의 품질과 효율을 높이는 것이 목적이라는 설명이다.

 
호프 박사는 SIL과 HIL이 별도의 툴셋을 사용하는 구조를 지적했다. SIL 전용 툴과 HIL 전용 툴을 각각 운영할 경우 테스트 자산을 재사용할 수 없고, 테스트 케이스를 이중으로 작성해야 하며, 그 과정에서 자동화 파이프라인 구축도 어렵기 때문이다. 
그가 제시한 원칙은 명확했다. 모델링 환경, 테스트 자산, 산출물, 자동화 체계는 SIL과 HIL 전 구간에서 동일하게 유지되어야 하며, 유일하게 바뀌어야 할 것은 시뮬레이터뿐이라는 것이다. 이 때문에 dSPACE는 FMI(Functional Mock-up Interface)을 비롯한 개방형 표준을 적극 활용하고 있다고 소개했다. 폐쇄형 생태계가 아니라 다양한 개발 환경과 연동되는 개방형 플랫폼을 지향한다는 의미다. FMI는 다양한 개발 툴 벤더가 FMU(Functional Mock-up Unit) 컨테이너 파일 형태로 제공하는 시뮬레이션 모델을, 특정 툴에 종속되지 않는 방식으로 교환하고 통합할 수 있도록 하는 개방형 표준이다. 
HIL 전략도 SDV 아키텍처 변화에 맞춰 재편되고 있다. dSPACE는 컴포넌트 HIL(Component HIL)을 통해 개별 컴포넌트를 검증하고, 이후 존 HIL(Zonal HIL)을 거쳐 클러스터 HIL(Cluster HIL) 또는 멀티존 HIL(Multi-Zonal HIL), 가상 차량 HIL(Virtual Vehicle HIL)과 차량 레벨 통합 HIL로 확장하는 구조를 제안했다. 특히 올해 출시 예정인 SCALEXIO Essential은 컴포넌트 HIL 시장을 겨냥한 보급형 솔루션이다.
호프 박사는 일부 고객이 여전히 대형 HIL 시스템에서 단순 컴포넌트 테스트를 수행하는 사례를 언급하며 이는 비용과 효율성 측면에서 적절하지 않다고 지적했다.

“항상 목적에 맞는 환경에서 올바른 테스트를 수행해야 합니다.”
     
호프 박사는 대규모 HIL 랩(Lab)을 운영하는 고객일수록 효율성 제고 차원에서 개별 장비의 가동 상태와 활용도를 실시간으로 파악하고 관리하는 것이 중요하다고 지적했다. 이를 위해 dSPACE는 올 초 “XIL Farm Management” 개념을 공개했다. 
XIL Farm Management는 HSIL(Hybrid Simulation Integration Layer)을 통해 모든 HIL 시스템의 상태를 중앙에서 모니터링하는 구조다. 이를 통해 사용자는 어떤 HIL 시스템이 테스트를 수행 중인지, 어떤 시스템이 유휴 상태(idling)인지, 어떤 시스템에서 오류가 발생했는지를 실시간으로 확인할 수 있다. 특히 이 솔루션은 dSPACE 장비뿐 아니라 개방형 인터페이스를 통해 타사 장비까지 함께 관리할 수 있다. 또한, SIL 환경도 통합 관리해 전체 검증 자원의 활용도를 높일 수 있도록 설계됐다.
이번 호프 박사의 기조강연에서 특히 눈에 띄는 단어는 '파이썬(Pyth on)이었다. 기존 테스트 자동화가 사용자 인터페이스(UI) 기반 환경을 중심으로 구성되었다면, dSPACE는 파이썬 기반 Test Automation SDK를 새롭게 제공한다. 이를 통해 pytest, Allure 등 오픈소스 생태계와 자연스럽게 연동할 수 있다. 호프 박사는 일부 고객이 기존의 대형 UI 기반 테스트 툴에서 벗어나 파이썬 중심 환경으로 이동하고 있다고 밝혔다. 또한, 파이썬 기반 환경은 AI를 이용한 테스트 케이스 자동 생성과도 연결될 수 있다고 소개했다.
그는 “dSPACE는 ‘AI 툴’이라는 이름으로 별도의 제품처럼 마케팅 하지 않는다”며 “대신 각 시스템 안에 내재된 하나의 ‘기능’으로 소개한다”고 강조했다. 
 

예를 들어 dSPACE의 ADAS 및 자율주행(AV) 데이터 관리 툴에는 AI 기반 시나리오 검색 기능이 통합돼 있으며, 코드 생성 툴인 TargetLink는 신경망으로부터 C 코드를 자동 생성할 수 있다.
Virtual ECU 생성 과정에는 Microsoft Copilot 기반의 Virtual ECU Agent가 적용되고 있으며, 향후에는 AI가 HIL 워크플로 자체를 자동 구성하는 기능도 제공할 계획이다. 즉 AI는 개발자가 별도로 사용하는 독립적인 애플리케이션이 아니라 기존 검증 프로세스 전체를 자동화하는 기반 기술로 자리 잡고 있다는 의미다.

 
호프 박사는 dSPACE가 궁극적으로 지향하는 구조를 ‘Validation Orchestration’이라고 소개했다. 최상위 계층에서는 하나의 검증 오케스트레이션 시스템이 전체 테스트를 관리한다.
그 아래에는 모델과 애플리케이션이 위치하고, 가장 하단에는 VEOS 기반 SIL 시뮬레이터와 SCALEXIO HIL 플랫폼이 배치된다. 중요한 것은 상위 계층은 그 아래에 어떤 시뮬레이터가 사용되든 동일한 방식으로 동작한다는 점이다. 결과적으로 SIL과 HIL의 경계는 사용자에게 드러나지 않으며, 두 환경은 하나의 검증 플랫폼처럼 운영된다.
호프 박사는 연설을 마치며 dSPACE가 단순한 테스트 장비 공급업체가 아니라 엔지니어링 서비스와 컨설팅을 함께 제공하는 회사라는 점을 강조했다. 80개 이상의 파트너 생태계를 구축하고 있으며 반도체 기업과의 조기 협력을 통해 최신 실리콘 플랫폼에 빠르게 대응하고 있다는 설명도 덧붙였다.
특히 NVIDIA와의 협력은 앞으로 더욱 강화될 분야로 소개했다. 그는 양사가 OEM 프로젝트를 공동 수행하고 있으며 NVIDIA 플랫폼을 보다 쉽게 검증할 수 있도록 긴밀한 협력을 확대하고 있다고 밝혔다.

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)

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