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How Hello Is Turning the Mobility Experience of 340 Million Users into an Operating System

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-09 16:57:30+0900

Hello가 3억 4,000만 명 이동 경험을 운영체계로 바꾸는 법

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-09 16:51:58+0900

자율주행차 한 대를 움직이는 것과 수천 대를 매일 운행하는 것은 다른 문제다. Hello Autonomous는 3억 4,000만 명이 넘는 카풀 이용자 기반과 모빌리티 운영 경험을 Robotaxi로 확장하고 있다. 기술을 시연하는 데 그치지 않고 배차·충전·정비·관제까지 연결해 반복 가능한 사업으로 만들겠다는 구상이다.

글 | 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

검증된 자율주행 기술을 어떻게 매일 출차하고 충전하며 정비하고 승객을 태우는 지속 가능한 서비스로 전환할 것인가. 류샤오시(Liu Xiaoxi) Hello Autonomous 부사장은 Robotaxi가 자율주행 알고리즘만의 사업이 아니라고 말한다.
차를 직접 운전하는 사람이 사라져도 이용자가 원하는 시간에 안전하고 효율적으로 이동해야 한다는 모빌리티 서비스의 본질은 달라지지 않는다. 오히려 사람이 빠진 자리는 더 정교한 시스템으로 채워져야 한다. 운전자는 주행만 담당하지 않기 때문이다. 차량 상태를 확인하고 작은 이상을 감지하며 승객을 응대하고 돌발상황을 처리한다. 이런 차에서는 모든 판단과 행동이 차량과 클라우드, 관제센터의 몫이 된다. 자율주행 수준이 높아질수록 사업자가 해야 할 운영 책임도 함께 커진다.

CATL·Ant Group·Alibaba·Hello 4개사가 2025년 자율주행 사업 진출을 위한 전략적 협력을 체결했다. 4개사가 공동 설립한 자오푸 인텔리전트 테크놀로지는 1단계 합계 출자·투자 규모 30억 위안 이상을 레벨 4급 자율주행 기술 연구개발과 상용화에 투입한다.

3억 4,000만 명의 이동 경험

류샤오시는 Hello를 공유자전거와 배터리 교환, 카풀, 렌터카를 모두 운영하며 수 킬로미터의 단거리 이동부터 수백 킬로미터의 장거리 이동까지 포괄하는 플랫폼이라고 소개했다.
Hello는 자동차 제조사도, 전통적인 자율주행 스타트업도 아니다. 공유자전거에서 출발해 공유 이륜차와 라이더 대상 배터리 교환, 카풀, 렌터카를 아우르는 종합 모빌리티 플랫폼으로 성장했다. 이 다양한 이동 수요를 하나의 플랫폼에서 연결한다.
Hello의 카풀 누적 이용자는 3억 4,000만 명을 넘었다. Hello가 Robotaxi 시장 진입의 근거로 내세운 것도 자율주행 특허나 시험차량 대수가 아니라, 이 방대한 이용자 접점과 운영경험이었다.
운전자를 제거한다고 새로운 모빌리티 사업이 저절로 만들어지는 것은 아니다. 차량의 배차와 충전, 세차, 정비, 사고 대응, 결제와 고객서비스가 매일 반복돼야 한다. 출근 시간에 어느 지역으로 차량을 보낼지, 언제 충전하고 회수할지, 이상징후가 있는 차량을 계속 운행할지 정비소로 보낼지도 결정해야 한다. 한 대의 차가 기술적으로 달리는 것과 대규모 차량을 매일 움직이는 것은 전혀 다르다.
Hello는 이 운영 경험을 자율주행으로 확장하기 위해 2025년 4월 CATL, Ant Group과 전략적 협력을 체결했다. 이어 6월 세 회사의 투자법인이 상하이 자오푸 인텔리전트 테크놀로지를 공동 설립했다. 등록자본은 12억 8,800만 위안이며, 발표된 1단계 합계 출자·투자 규모는 30억 위안을 넘는다. 여기에 Alibaba는 클라우드 연산과 Qwen 대형모델을 중심으로 협력한다.
'자오푸'는 중국 고대에 뛰어난 마차 운전술로 이름을 알린 인물이다. 이동수단을 능숙하게 다루는 존재라는 의미를 회사 이름에 담았다. Hello가 이용자와 서비스 운영을 맡고, CATL은 배터리와 에너지 생태계, Ant Group은 결제와 디지털 서비스, Alibaba는 클라우드와 대형모델을 지원한다. 자율주행을 하나의 기술 제품이 아니라, 차량·에너지·결제·AI·운영이 연결된 산업으로 보는 구성이다.
후발주자라는 점은 기술 선택에도 영향을 미쳤다. Hello는 기존 자율주행 기업들이 밟아온 모듈형 기술의 진화 과정을 반복하는 대신 처음부터 엔드투엔드 아키텍처를 선택했다. 전통적인 자율주행 시스템은 감지와 인지, 예측, 의사결정, 계획, 제어를 여러 모듈로 나눈다. 오랫동안 검증된 방식이지만, 모듈이 늘어나면 시스템이 복잡해지고 한 단계에서 발생한 오차가 다음 단계로 전달될 수 있다. Hello는 카메라와 라이다, 밀리미터파 레이다, SD 맵에서 들어오는 정보를 통합해 특징 추출과 벡터화, 확산 모델, 의사결정과 계획을 하나의 폐루프로 연결한다. 정해진 규칙을 단계별로 조합하기보다 실제 주행데이터에서 차량의 행동을 학습하는 것이다.

Hello Autonomous는 감지·예측·의사결정·계획·제어를 여러 모듈로 나누는 전통적인 Robotaxi 아키텍처 대신 엔드투엔드 통합 아키텍처를 선택했다. 카메라와 라이다, 밀리미터파 레이다, SD/LD Map에서 들어오는 정보를 특징 추출과 벡터화, 확산모델, 의사결정·계획으로 연결한다.

엔드투엔드 AI를 양산차에 싣다

류샤오시는 엔드투엔드 기술을 구현하려면 대규모 데이터와 대규모 연산 능력, 대형모델이 필요하며, Hello는 이 세 가지를 기반으로 차량과 클라우드가 반복해서 학습하는 체계를 만들고 있다고 설명했다.
엔드투엔드 시스템에는 방대한 데이터와 연산자원이 필요하다. Hello는 2026년까지 양산 개발에 사용할 수 있는 1,000만 개 이상의 적합한 데이터 클립을 구축할 계획이다. 실제 모빌리티 서비스에서 확보한 운전행동 가운데 학습가치가 높은 장면을 자동으로 찾고 정제한 뒤, AI의 사전 검증과 사람의 2차 검증을 거쳐 학습데이터로 전환한다. 목적은 원시 주행기록을 많이 저장하는 것이 아니다. 운전자 개입이 필요했던 순간이나 다른 차량과 보행자의 예상하기 어려운 행동, 복잡한 교차로와 공사구간처럼 모델 성능을 높일 수 있는 장면을 신속하게 찾아 다시 학습에 투입하는 것이다.
이를 위해 Alibaba Cloud에 1만 장급 GPU 연산 클러스터를 구축하고 있다. Qwen 연구진과는 데이터 마이닝 대형모델과 월드모델 기반 시뮬레이션, VLA(Vision-Language-Action) 폐루프 모델을 공동개발한다. 차량이 데이터를 만들고 클라우드가 이를 선별해 모델을 학습한 뒤 개선된 모델을 다시 차량으로 배포한다. 실제 운행에서 새로운 문제가 발견되면 같은 과정을 반복한다.
예를 들어, Leapmotor가 주행데이터를 국가와 차종을 넘어 반복해서 사용하는 검증자산으로 바꿨다면, Hello는 데이터를 선별·학습·배포의 폐루프에 넣어 모델의 개선 속도로 전환하려 한다. 두 회사 모두 데이터 총량보다 다시 사용할 수 있는 형태로 정제하는 능력을 강조했다. 그러나 AI 모델만으로 Robotaxi를 만들 수는 없다. 알고리즘은 장시간의 고빈도 영업 운행을 견디는 차량 위에서 작동해야 한다.

Robotaxi HR1

Hello의 첫 번째 Robotaxi인 HR1(Hello Robot 1)은 Dongfeng Venucia 차량을 기반으로 개발됐다. 완성된 승용차에 센서와 컴퓨터를 추가한 단순 개조차가 아니라, 개발 초기부터 Robotaxi의 차량 규격과 양산 요구사항을 반영한 전용 모델이다. HR1은 제동, 통신, 전원, 감지, 연산, 측위 등 여섯 영역에 리던던시 설계를 적용했다. 주제동 계통에 이상이 생기면 보조제동 계통이 차량을 정지시키고, 듀얼 SIM·듀얼 링크 5G TBOX를 통해 서로 다른 통신망과 클라우드에 연결한다. 12V 주전원과 백업 전원을 분리하고, 카메라·라이다·밀리미터파 레이다를 결합해 주변 환경을 중복해 감지한다. 주·보조 연산장치는 모두 차량용 도메인 컨트롤러를 사용하며 합산 연산성능은 2,200 TOPS 이상이다. 하나의 연산장치나 통신망에 문제가 생겨도 안전운행이나 정차가 가능하도록 한 것이다.
승하차 과정도 운영 안전의 일부다. 승객이 문을 여는 순간 자전거나 전동이륜차, 오토바이 또는 보행자가 접근할 수 있다. 자율주행시스템이 직접 일으킨 충돌이 아니더라도 Robotaxi 사업자가 관리해야 할 위험이다. HR1은 이러한 근거리 접근을 감지하기 위한 별도의 감지장치도 차량 주변에 배치했다.
Hello는 환경·기후, 내구·신뢰성, E/E 아키텍처, EMC, 밀봉·방호, 성능·안전 등 여섯 종류의 완성차 검증체계를 HR1에 적용했다. 영하 40℃부터 영상 85℃까지의 환경과 고빈도 운행, 반복적인 도어 개폐를 시험한다. 전원과 통신의 이중화에 더해 밀리초 수준의 고장진단과 격리기능을 적용해 ASIL-D 수준의 기능안전성 요구에도 대응한다.
핵심은 차량이 한 번 성공적으로 주행하는지를 입증하는 데 있지 않다. 수많은 승객을 태우고 장시간 반복 운행하면서도 같은 성능과 안전을 유지할 수 있는지를 확인하는 것이다.

Hello의 첫 번째 Robotaxi인 HR1(Hello Robot 1)은 Dongfeng Venucia 차량을 기반으로 개발됐다. 감지와 연산, 측위, 통신, 전원, 섀시 등 여섯 영역에 리던던시 설계를 적용했으며, 주 컴퓨팅 시스템과 리던던시 시스템의 합산 연산성능은 2,200 TOPS를 넘는다.

매일 출차시키는 운영체계

류샤오시는 현장의 운영자와 안전요원이 모든 차량의 실시간 상태를 파악하고, 사고가 발생하면 즉시 기록을 확인해 데이터를 보고하며, 출차계획과 운영 효율까지 하나의 시스템에서 관리해야 한다고 말했다.
Hello의 차별점이 가장 선명하게 드러나는 부분은 자율주행 알고리즘보다 강조하는 이 운영 플랫폼이다. Robotaxi 사업자는 모든 차량의 상태를 실시간으로 파악해야 한다. 어떤 차량을 언제 출차시키고, 어느 시점에 충전하거나 정비할지 결정해야 한다. 운행 중 이상이나 사고가 발생하면 차량 상태와 운행기록을 확인하고 관련 데이터를 보존해야 한다.
원격안전요원의 업무도 같은 체계에 들어간다. 한 명의 요원이 몇 대를 감독할 수 있는지, 어떤 경고를 먼저 처리할지, 개입 이후 차량을 계속 운행할지 회수할지를 관리해야 한다. 차량별 운행시간과 공차율, 충전시간, 정비 빈도, 고객불만과 수익성까지 연결돼야 비로소 하나의 사업이 된다.
이 과정은 자율주행 알고리즘 바깥에 있지만 상용화의 중심이다. 차량이 기술적으로 달릴 수 있어도 충전과 정비, 관제와 배차가 연결되지 않아 멈춰 있다면 수익을 만들지 못한다. 자율주행차를 개발하는 능력과 대규모 차량을 매일 운행하는 능력은 서로 다른 경쟁력이다. Hello가 말하는 Robotaxi 상용화의 두 바퀴가 기술과 운영인 이유다. 엔드투엔드 모델과 이중화된 전용 차량이 안전하고 양산 가능한 주행을 만든다면 배차와 관제, 충전, 정비, 안전관리 시스템은 그 차량을 매일 도로에 내보낸다.

콕핏 AI Agent

운전자가 사라진 차량은 새로운 서비스 공간으로 확장될 수 있다. 승객은 이동 중 영상과 음악을 이용하고, 목적지와 도착시간에 맞춰 음식이나 커피를 주문할 수 있다. 이를 연결하는 접점이 승객의 상황과 의도를 이해하고 여러 서비스를 실행하는 콕핏 AI Agent다. 예를 들어 승객이 커피를 원한다고 말하면 AI Agent가 목적지와 도착시간을 확인하고, 적절한 매장을 찾아 주문과 결제를 끝낸 뒤 승객의 도착에 맞춰 음료가 준비되도록 하는 식이다. 운임 외 생활서비스가 차량 운영 플랫폼과 연결되면 이 운전자 없는 차량은 이동수단에서 새로운 소비와 서비스의 접점으로 확장된다. 다만 이는 완성된 사업모델이라기보다 Hello가 제시한 방향일 뿐이다.
HR1의 실제 운행 규모와 안전성, 차량 가동률, 원격 개입 빈도, 대당 운영비와 수익성은 앞으로 확인해야 할 핵심 지표다. 제시한 기술과 투자 규모만으로 아직 대규모 상용화의 성공을 단정할 수는 없다. 그럼에도 류샤오시는 Robotaxi 경쟁의 질문이 달라지고 있음을 말했다. 이제 중요한 것은 자율주행차가 달릴 수 있느냐만이 아니라, 수많은 차량을 매일 안전하게 출차시키고 실제 이동 수요와 연결하며, 고장이 나면 회수하고 다시 도로로 돌려보낼 수 있느냐가 되고 있다.
자율주행 상용화의 승부는 알고리즘을 완성하는 데서 끝나지 않는다. 그 알고리즘을 태운 차량이 오늘 운행을 마친 뒤, 다음 날 다시 도로로 나가는 순간부터 시작된다.

Driving 1 Million km, Keeping Just 40,000 km: How Leapmotor Turns Global Driving Data into Reusable Validation Assets

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-09 16:44:09+0900

Leapmotor가 글로벌 주행 데이터를 검증자산으로 바꾸는 법

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-09 16:39:34+0900

B05

100만 km를 달렸지만 개발과 검증에 다시 사용할 수 있는 시나리오 지식으로 남은 것은 약 4만 km였다. Leapmotor는 세계 각지에서 수집한 데이터를 선별하고 라벨링해 다른 국가와 차종, 다음 프로젝트에서 재사용할 수 있는 자산으로 만들고 있다. Stellantis와의 글로벌 사업이 확대되는 가운데, 더 많은 시험차를 운행하는 능력보다 한 번 얻은 도로의 경험을 세계에서 다시 사용하는 능력이 시장 진입의 새로운 조건이 되고 있다.

글 | 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

Leapmotor의 글로벌화는 빠르게 진행됐다. 2023년 10월 Stellantis와 글로벌 전략적 파트너십을 맺은 뒤 2024년 2월 양사는 섀시 기술을 공동으로 조율했다. 같은 해 5월 Leapmotor International이 공식 출범했고, 7월에는 첫 번째 전기차가 중국에서 유럽으로 선적됐다. C10과 T03는 유럽 13개국에 진출했고 B10은 파리모터쇼에서 세계 최초로 공개됐다. 이후 판매 지역은 남미와 멕시코까지 확대됐다.
그러나 자동차를 해외에 보내는 것과 세계 각지에서 같은 품질을 보장하는 것은 다른 문제다. 국가마다 법규와 도로 여건, 기후, 교통문화와 운전습관이 다르기 때문이다. 중국의 복잡한 도로에서 충분히 검증한 차량이라도 유럽의 회전교차로와 노면전차, 중동의 고온과 모래먼지, 동남아시아의 폭우와 침수, 미주의 장거리 고속주행을 그대로 통과할 수 있다고 단정할 수 없다. Leapmotor 글로벌 검증 및 R&D 디지털화 책임자인 스웨이(Shi Wei)는 이런 문제를 시험기록이 아니라 자산의 문제로 바꿔놓았다.
"데이터는 자산이 아닙니다."

Leapmotor는 100만 km의 원시 주행 데이터 가운데 약 4%인 4만 km만이 정제와 라벨링을 거쳐 재사용 가능한 시나리오 지식으로 남는다고 설명했다.

100만 km 가운데 자산으로 남은 4%

Leapmotor는 중국을 포함한 32개국, 195개 도시를 포괄하는 글로벌 시나리오 자산체계를 구축했다고 밝혔다. 누적 주행거리는 2022년 10만 km에서 2023년 30만 km, 2024년 60만 km, 2025년 85만 km로 늘었고 2026년에는 100만 km에 도달했다.
그러나 스웨이는 이 100만 km 전체를 자산으로 계산하지 않았다. 차량이 달리면서 축적한 원시 데이터는 선별과 정제, 라벨링을 거쳐 실제 개발과 검증에 다시 사용할 수 있어야 비로소 자산이 된다는 것이다.
Leapmotor가 제시한 정제 과정은 가혹하다. 원시 데이터를 100%라고 했을 때 의미 있는 유효 시나리오는 35%만 남는다. 검증에 활용할 수 있도록 라벨링된 샘플은 12%로 줄고, 최종적으로 재사용할 수 있는 시나리오 지식은 4%에 불과하다. 100만 km를 달려 확보하는 실질적인 검증자산은 약 4만 km라는 계산이다. 희소한 것은 원시 데이터가 아니라 세 단계의 정제를 거쳐 남은 4%다. Leapmotor는 이 전환율을 자산의 '두께'로 설명했다.
"전환율을 1%포인트 높이면 1만 km의 시나리오 자산을 추가로 확보하는 것과 같은 효과가 생깁니다."
무조건 더 많은 시험차를 운행하는 것보다 이미 수집한 데이터에서 가치 있는 장면을 찾아내는 능력이 중요하다는 의미다.
시나리오 데이터는 네 경로에서 들어온다. 자체 개발·시험차량이 70%로 가장 크고, 실제 시장에서 운행되는 양산차 표본이 15%를 차지한다. 고객 불만과 평가, 인터뷰 등 VOC가 5%, Stellantis를 비롯한 전략적 파트너와 공동으로 구축한 시나리오가 나머지 10%다.
출처가 다른 데이터는 클라우드 시나리오 허브로 모인다. 동일한 규칙에 따라 정제되고 라벨링된 뒤 개발·검증 조직에 배포된다. 수집한 데이터를 다음 날까지 자산 라이브러리에 반영하는 'T+1' 체계도 운영한다. 특히 VOC는 고객 서비스 기록으로만 남지 않는다. 안전과 승차감, 효율, 에너지 소비, 신뢰성, 사용자 경험이라는 여섯 개 차원으로 분류된다. 특정 환경에서 급제동이 불편했다는 고객의 말은 당시 도로 여건과 차속, 장애물, 주변 차량, 날씨, 시스템 판단을 포함한 검증 시나리오로 바뀐다. 사용자의 불만을 엔지니어링 언어와 시험 조건으로 바꾸는 것이다.
글로벌 시나리오 자산의 가치는 이동성에서 결정된다. 해외에서 수집한 데이터를 해당 국가에서 한 번 사용하고 폐기한다면 현지 시험 비용은 계속 늘어난다. 반대로 해외에서 발견한 상황을 중국의 개발현장이나 다른 시장에서 재현할 수 있다면 같은 데이터가 여러 제품과 지역의 검증에 반복적으로 사용된다.
Leapmotor에 따르면 해외에서 확보한 시나리오 가운데 59%는 다른 시장으로 이전 가능한 유형으로 분류됐다. 유럽의 법규·교통 시나리오가 15%, 중동의 고온·모래먼지가 12%, 동남아시아의 우기·침수가 18%, 미주의 장거리 고속주행이 14%다. 유럽에서 수집한 회전교차로와 노면전차 관련 상황을 중국의 시험환경에서 재현하고, 중동의 50℃ 고온이나 동남아시아의 폭우·침수 조건을 반복 시험에 투입하는 방식이다.
Stellantis와의 협력은 이런 자산 이동을 실제 글로벌 개발업무로 확장하는 통로다. 양사는 데이터를 양방향으로 이동시키고 시나리오 공동 구축과 도로시험, 유럽 법규 및 현지화 검증을 함께 수행하며, 유럽 관련 자산의 50% 이상을 이 방식으로 확대할 수 있다고 밝혔다.
"한 번 수집해 세계에서 사용하는 것입니다."
글로벌화의 의미도 달라진다. 자동차와 개발 조직을 국가마다 그대로 복제하는 대신, 한 지역에서 얻은 검증지식을 다른 지역과 차종, 다음 프로젝트에서 사용할 수 있도록 만드는 것이다. 실제 도로만으로 모든 위험 조건과 한계 조건을 확보할 수는 없다. 발생 빈도가 매우 낮거나 의도적으로 재현하기 위험한 상황도 있다. Leapmotor는 실제로 수집한 시나리오를 정제하고 여러 조건을 조합한 뒤, AI로 새로운 시험 시나리오를 생성하는 체계를 구축하고 있다.
생성 방식은 운행 조건 자극, 한계 조건 자극, 고장 주입, 노화 자극, 복합 조건 생성 등 다섯 가지다. 차속과 경사, 장애물 배치를 바꾸거나 센서 고장과 통신 단절을 주입하고, 야간·폭우·공사구간·센서 이상을 한 상황 안에 결합할 수 있다. Leapmotor는 제한된 실제 시나리오를 종자 데이터로 삼아 시험 가능한 범위를 넓히려 한다. '10%의 실제 시나리오에서 100%의 한계범위로'라는 구상 아래 검증 모듈을 10배로 확대한다는 목표다.

Leapmotor의 글로벌 시나리오 데이터는 개발·시험차량 70%, 양산차 표본 15%, 고객의 소리(VOC) 5%, 전략적 파트너와의 공동 구축 10%로 구성되며, 클라우드 시나리오 허브를 통해 T+1으로 자산화된다.

시나리오는 시장 진입을 입증하는 기록이 된다

검증은 요구사항 정의에서 시나리오 구축과 데이터 검증, 시뮬레이션 회귀, 시험장과 실차시험으로 이어지는 V모델 기반 폐루프로 관리된다.
Leapmotor가 제시한 검증 게이트에서는 시나리오 라이브러리의 요구조건을 충족해야 시뮬레이션 단계로 넘어간다. 시뮬레이션 회귀를 통과해야 시험장 검증에 들어갈 수 있고, 시험장의 폐루프 검증을 마친 기능만 양산단계로 이동한다. 개발 후반이나 실차시험에서 발견할 문제를 데이터와 시뮬레이션 단계에서 먼저 찾기 위한 방식이다.
이런 변화는 개발 효율만의 문제가 아니다. 자율주행차가 실제 시장에 들어가기 위해 안전성을 무엇으로 입증할 것인가라는 규제 문제와 맞닿아 있다. 스웨이는 중국의 GB 44721-2026 자율주행시스템 안전 요구사항과 UN WP.29의 ADS 글로벌 기술규정을 함께 언급하며, 이제는 시험을 완료했는지보다 어떤 시나리오를 어떤 조건에서 검증했는지, 결과와 문제 해결 과정을 추적할 수 있는지가 더 중요해졌다고 말했다.
Leapmotor는 2026년 시험규정과 통합 시나리오 플랫폼, 글로벌 수집망을 구축하고 시험 디지털화 적용범위를 80%까지 높인다는 계획이다. 2027년에는 AI 시나리오 생성과 월드모델을 검증 업무에 적용해 자산 재사용률 60%를 달성하고, 2028년에는 축적한 방법론을 산업 표준과 글로벌 검증 능력으로 확대한다는 로드맵을 제시했다.
"우리가 해야 할 일은 데이터를 자산으로 만들고, 자산을 능력으로 만들며, 그 능력을 표준으로 발전시키는 것입니다."
스웨이의 발표가 보여준 것은 100만 km라는 시험 규모 자체가 아니다. 중요한 숫자는 정제 후 남은 4만 km이며, 그중 얼마를 다른 국가와 차종, 다음 개발 프로젝트에서 다시 사용할 수 있느냐다.
글로벌화의 다음 단계에서 필요한 것은 더 많은 주행거리가 아니라, 한 번 확보한 시나리오를 세계 어디에서든 다시 꺼내 쓸 수 있는가다. 그러나 검증 가능한 차량을 만들었다고 곧바로 사업이 되는 것은 아니다. 다음 문제는 그 기술을 매일 움직이는 서비스와 운영체계로 바꾸는 일이다.

Leapmotor에 따르면 해외에서 확보한 시나리오 가운데 59%는 다른 시장으로 이전 가능한 유형이다. 유럽의 법규·교통, 중동의 고온·모래먼지, 동남아시아의 우기·침수, 미주의 장거리 고속주행 시나리오를 다른 국가와 차종의 검증에 재사용한다.

Inside Chinese Automakers' Second Globalization: From Validation Assets and Robotaxi Operations to Physical AI and User Experience AAG 2026

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-09 16:32:53+0900

검증자산에서 로보택시 운영, 피지컬 AI와 사용자 경험까지

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-09 16:29:00+0900

광저우시는 제18회 중국(광저우) 자동차부품기술대회에서 자율주행 모빌리티 업계 협약과 자율주행 대중교통 공유 모빌리티 이니셔티브를 공식 발표했다. 개발기술을 실제 운영과 공공 이동서비스로 확장하려는 중국 자동차산업의 움직임을 보여준다.

지난 호에는 AAG 2026을 통해 중국차가 해외에 도착한 뒤의 이야기를 전했다. 부품을 공급하고 차량을 수리하며, 진단정보와 고객서비스를 현지에 뿌리내리는 과정이었다. 이번에는 그보다 앞선 개발과 운영의 현장으로 들어갔다. 세계의 도로가 개발 데이터가 되고, 자율주행차가 매일 운행하는 서비스가 되며, AI의 판단이 시트와 섀시의 움직임으로 나타나기까지의 과정이다. 같은 주 광저우에서 만난 일곱 발표는 중국 자동차산업의 경쟁력이 완성차 밖에서 어떻게 만들어지고 있는지를 보여줬다.

글 | 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr

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연결기사: Leapmotor가 글로벌 주행 데이터를 검증자산으로 바꾸는 법
Hello가 3억 4,000만 명 이동 경험을 운영체계로 바꾸는 법

AEM은 이번에도 메쎄프랑크푸르트 홍콩(Messe Frankfurt Hong Kong)의 초청으로 AAG 2026(Auto Aftermarket Guangzhou) 현장을 취재했다. 지난 호에서는 이 행사를 통해 중국 자동차산업의 글로벌 경쟁이 더 이상 수출 대수만으로 결정되지 않는다고 진단했다. 차가 해외에 도착한 뒤 이를 유지하고 수리하며, 부품과 진단정보를 공급하고, 고객을 지원하는 현지 서비스 체계 확립에 대한 ‘두 번째 글로벌화'를 이야기했다.
그러나 해외 서비스망은 이미 완성된 차량을 받아 움직이는 후방 기반이다. 그 차량이 서로 다른 국가의 도로와 기후, 법규를 견디고 현지에서 발견된 문제를 다음 제품에 반영하려면, 개발단계부터 글로벌 시장을 다루는 방식이 달라져야 한다.
같은 주, 같은 도시 광저우에서 열린 제18회 중국(광저우) 자동차부품기술대회는 그 앞단에서 일어나는 변화를 보여줬다. 발표 주제는 글로벌 검증과 Robotaxi, AI Agent와 지능형 시트, 섀시, 조명과 생성형 AI로 서로 달랐다.
데이터는 더 많이 모으는 데서 그치지 않고 다시 쓸 수 있는 자산으로 정제된다. 자율주행 기술은 배차와 충전, 정비와 안전관제를 포함한 운영으로 확장된다. AI의 판단은 시트와 조명, 구동과 제동, 조향과 서스펜션의 물리적 반응으로 구현된다. 새로운 기능을 얼마나 많이 탑재했는가가 아니라, 도로에서 수집한 경험을 다음 판단과 제품개선에 얼마나 빠르게 다시 투입할 수 있는가의 경쟁이다.

100만 km보다 중요한 4만 km

Leapmotor의 스웨이(Shi Wei)는 32개국 195개 도시에서 축적한 100만 km의 주행데이터를 제시했다. 그런데 그가 정작 강조한 숫자는 100만이 아니다. 원시 데이터에서 의미 있는 장면을 선별하고 라벨링한 뒤, 개발과 검증에 다시 쓸 수 있는 시나리오 지식으로 남는 것은 약 4%인 4만 km다.
수집한 데이터가 많다고 바로 경쟁력이 되지는 않는다. 어느 국가와 차종에서 다시 쓸 수 있는지, 고객의 불만을 시험조건으로 바꿀 수 있는지, 새로운 위험 상황을 시뮬레이션에서 반복할 수 있는지가 중요하다. Leapmotor는 해외에서 확보한 시나리오 가운데 59%가 다른 시장으로 이전 가능한 유형이라고 분석했다.
이 계산은 중국차의 글로벌 검증이 시험 차량을 더 많이 투입하는 단계에서 한 지역의 경험을 다른 지역과 다음 프로젝트에 재사용하는 단계로 이동하고 있음을 보여준다. 개발조직과 시험환경을 국가마다 그대로 복제하지 않고 세계 각지에서 얻은 지식을 이동 가능한 자산으로 만들고 있다.
검증 가능한 차량을 만들었다고 사업이 완성되는 것도 아니다. Hello Autonomous의 류샤오시(Liu Xiaoxi)는 그다음 문제를 운영에서 찾았다.
Hello는 본래 전통적인 자동차 기업이나 자율주행 스타트업이 아니라, 공유자전거와 배터리 교환, 카풀과 렌터카를 운영해 온 모빌리티 플랫폼이다. Hello가 Robotaxi 시장 진입의 근거로 내세운 것도 알고리즘의 성능만이 아니라 배차와 충전, 정비, 결제와 고객서비스를 매일 반복해 온 경험이다. 자율주행차가 기술적으로 달릴 수 있어도 제때 충전하지 못하거나 정비와 안전 관제가 연결되지 않으면 수익을 만들 수 없다. 엔드투엔드 모델과 이중화된 전용 차량이 안전한 주행을 담당한다면, 운영 플랫폼은 수많은 차량을 매일 도로에 내보내고 가동률과 수익성을 관리한다.
따라서 Robotaxi 경쟁 질문도 차량이 스스로 달릴 수 있느냐에서, 수많은 차량을 매일 안전하게 출차시키고 지속 가능한 서비스로 유지할 수 있느냐로 바뀐다.

AI가 판단한 뒤 차는 어떻게 움직이는가

Desay SV와 XPENG, Dongfeng의 발표는 AI를 차량의 물리적인 경험으로 바꾸는 서로 다른 단계를 보여줬다.
Desay SV의 저우젠(Zhou Jian)이 그린 AI Agent는 명령에 답하는 음성비서가 아니다. 사용자의 상황을 이해하고 필요한 작업을 계획해 차량제어와 모빌리티, 생활서비스를 호출하는 실행주체이며, 주행과 콕핏, 차량제어와 클라우드를 사용자의 의도에 맞춰 조정하는 통합 기반이다.
이 구상이 실제로 작동하려면 자동차가 사용자의 말뿐 아니라 신체 상태도 알아야 한다. XPENG의 마자(Ma Jia)는 등받이를 128도까지 눕히는 무중력 시트를 편의장치로만 설명하지 않았다. 시트는 탑승자의 몸과 가장 오래, 넓게 접촉하면서 체형과 자세, 압력분포, 심박과 호흡의 변화를 감지하는 단말이 된다. 기존 시트는 버튼을 누른 뒤 움직였지만, 미래의 시트는 날씨와 이동시간, 과거 습관과 현재의 피로를 분석해 자세와 지지력, 온도와 마사지를 미리 조절한다. 시트 설정을 클라우드 계정에 저장하면 자가용에서 렌터카와 공유차, Robotaxi로 이동할 수도 있다.
Dongfeng의 왕덩펑(Wang Dengfeng)은 같은 문제를 차량 전체의 운동으로 확대했다. 지능형 주행이 대뇌라면 섀시는 몸의 상태를 이해하고 구동과 제동, 조향과 서스펜션을 조율하는 소뇌라는 것이다. 자율주행 시스템이 정교한 경로를 계획해도 현재 노면에서 타이어가 확보할 수 있는 접지력과 차량이 낼 수 있는 제동력, 조향능력을 모르면 그 경로를 안전하게 실행할 수 없다. 지능형 주행은 전방 도로의 정보를 섀시에 보내고, 섀시는 차량이 실제로 수행할 수 있는 운동범위를 다시 알려줘야 한다. 이 양방향 정보가 연결되면 차량은 과속방지턱에 닿기 전에 서스펜션을 준비하고, 젖은 노면에서 미끄러지기 전에 구동력과 제동력을 배분할 수 있다. AI의 판단이 화면 속 정보에서 끝나지 않고 자동차의 물리적 행동으로 이어지는 피지컬 AI다.

왼쪽 위부터 Dongfeng Motor 왕덩펑(Wang Dengfeng), Leapmotor 글로벌 검증 및 R&D 디지털화 책임자 스웨이(Shi Wei), XPENG 인테리어·콕핏 수석엔지니어 마자(Ma Jia). 왼쪽 아래부터 푸단대학교(Fudan University) 교수 린옌단(Lin Yandan), 린웨이 광저우 램프 R&D센터(LYNWAY) 정즈레이(Zheng Zhilei), 헬로 오토노머스(Hello Autonomous) 부사장 류샤오시(Liu Xiaoxi).

좋은 경험은 누가, 무엇으로 증명하는가

기업들이 차량과 부품이 먼저 판단하고 반응하는 미래를 제시했다면, 푸단대학교 린옌단(Lin Yandan) 교수는 그 반응이 사람에게 실제로 안전하고 편안한지를 물었다.
자율주행차의 청색 표시등은 흰색보다 사람의 시선을 빨리 끌었고 차량을 식별하는 데도 유리했다. 하지만 실제 차량을 이용한 야간실험에서는 밝기가 약 102.5cd/㎡를 넘자 식별성의 추가 개선이 뚜렷하지 않았고, 인지부하와 눈부심 불쾌감은 계속 증가했다. 더 잘 보인다는 것과 더 안전하다는 것은 다르다. 같은 색이라도 밝기와 설치 위치, 관찰거리와 주변환경에 따라 사람의 반응이 달라졌다.
건강한 콕핏과 편안한 시트, 자연스러운 AI Agent란 표현도 사람의 시선과 자세, 생체신호와 인지부하를 측정하지 않으면 제품 가치로 입증하기 어렵다. 경험 중심의 경쟁은 사용자의 반응을 측정 가능한 엔지니어링 기준으로 바꾸는 일이다.

3개월 뒤에 볼 빛을 시제품 전에 확인한다

사람의 반응까지 측정했다면 그 결과는 다시 제품개발로 돌아가야 한다. LYNWAY 광저우 램프 R&D센터의 정즈레이(Zheng Zhilei)는 생성형 AI와 디지털 트윈을 램프의 설계와 검증, 보고서 작성에 투입하는 방법을 보여줬다.
새로운 인터랙티브 램프를 설계해 실제 시제품으로 확인하기까지 약 3~4개월이 걸리고, 비용은 30만 위안을 넘을 수 있다. 화면 크기와 픽셀 수, 광학 모듈과 투사거리의 조합이 맞지 않으면 실물을 만든 뒤 다시 설계해야 한다. LYNWAY는 APT Coder와 APT Node, 기업 지식베이스와 업무용 위챗로봇을 통해 사내 규정과 과거 개발자료를 찾고, 코드 작성과 문서처리, 시험데이터 수집과 보고서 생성을 지원하려 한다. ISD 인터랙티브 스크린과 투영형 헤드램프는 디지털 트윈에서 픽셀과 밝기, 색상과 투사효과를 바꿔보며 물리적 시제품 제작 전에 문제를 확인한다.
AI가 실차시험을 없애지는 않는다. 3~4개월 뒤에야 볼 수 있었던 빛을 먼저 보여주고, 실패 가능성이 높은 설계안을 제작 전에 걸러내는 역할을 한다. 가상환경에서 선택한 결과가 실제 도로에서도 정확하고 안전한지는 광학측정과 인간공학 평가, 실차시험을 통과해야 한다.

수출망 뒤에 개발과 운영의 연결이 있다

지난 호의 해외 애프터마켓과 이번에 살펴본 개발·운영 역량이 이미 긴밀하게 연결됐다고 할 수는 없다. 기업들이 제시한 상당수 기술은 개발 중이거나 장기 로드맵에 있으며, 발표에서 주장한 성능과 효율도 실제 양산 규모와 현장에서 확인해야 한다.
그러나 방향은 보였다. 개발단계에서 만들어진 시나리오와 검증기록은 해외의 진단과 정비에 활용될 수 있어야 한다. 현지에서 축적된 고장과 환경, 사용자 데이터는 다시 제품개발로 돌아가야 한다. 차량의 판단은 섀시와 시트, 조명의 물리적 반응으로 구현되고, 그 반응은 사람과 실제 도로에서 검증돼야 한다. 검증 결과는 다시 코드와 설계, 시험조건에 반영돼야 한다.
중국의 두 번째 글로벌화는 해외에 서비스센터와 부품 창고를 세우는 일만을 말하지 않는다. 한 지역에서 얻은 경험을 다른 시장에서 다시 사용하고, 기술을 운영 가능한 서비스로 만들며, 차량의 판단을 사람이 체감할 수 있는 움직임으로 바꾸는 능력까지 포함한다.
일곱 발표가 보여준 것은 하나의 완성된 모델이 아니라, 서로 다른 기업과 연구자가 각자의 위치에서 만들고 있는 개발과 검증, 운영과 경험의 기반이다. 중국차의 다음 글로벌 경쟁은 항구에서 차량을 선적하는 순간 시작되지도, 해외에서 판매한 순간 끝나지도 않는다. 도로에서 얻은 경험을 다음 차량의 데이터와 코드, 서비스와 물리적 반응으로 다시 사용할 수 있을 때, 그 글로벌화는 수출 대수 너머의 산업역량이 된다.

AAG 2026, 역대 최대 규모로 폐막
93개국 5만4,219명 방문…중국 애프터마켓의 해외 진출 창구로

제11회 오토 애프터마켓 광저우(AAG 2026)가 8월 21일 중국 광저우에서 폐막했다. 올해 행사는 폴리 월드 트레이드 엑스포 센터 7개 홀, 8만5,000㎡ 규모로 열려 역대 최대 기록을 세웠다.
전시에는 1,818개 기업이 참가했으며, 93개 국가·지역에서 5만 4,219명이 방문했다. 방문객은 이전 행사보다 7.5% 증가했다. 해외 방문객이 많은 국가는 러시아, 미얀마, 태국, 예멘, 파키스탄, 말레이시아, 사우디아라비아, 이란, 우즈베키스탄, 이집트 순이었다. 국내외 전문 바이어 그룹도 48개에 달했다.
전시장은 부품 및 컴포넌트, 액세서리와 튜닝·자동차 서비스, 재제조 분야를 중심으로 구성됐다. 섀시와 브레이크, 엔진, 하이브리드 파워트레인부터 오프로드·캠핑용품, NEV 관리 제품, 재제조 엔진과 변속기, ECU까지 애프터마켓 전반을 다뤘다. 36개 부대행사에서는 해외시장 진출, 비즈니스 매칭, 자동차 튜닝과 산업 트렌드를 논의했다.

From Cockpit to Central Compute: Why HARMAN Chose Thomas Irawan

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-04 09:03:49+0900

콕핏에서 센트럴 컴퓨트로…하만이 토마스 이라완을 택한 이유

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-04 09:00:10+0900

토마스 이라완과 크리스챤 소보트카

HARMAN은 디지털 콕핏을 넘어 ADAS와 센트럴 컴퓨트, SDV 소프트웨어로 사업을 확장하고 있다. ZF ADAS 인수를 앞둔 지금 필요한 것은 서로 다른 기술과 조직을 하나의 양산 비즈니스로 묶는 실행력이다. 보쉬에서 ADAS와 Cross-Domain Computing을 경험하고 ETAS에서 SDV와 오픈소스 생태계를 이끈 토마스 이라완 박사의 영입은 HARMAN이 향하는 다음 단계를 보여준다.

글 | 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

하만(HARMAN)이 토마스 이라완(Thomas Irawan) ETAS 사장 겸 이사회 의장을 Automotive COO 겸 President Designate로 영입했다. 10월 1일 합류하는 이라완은 HARMAN Automotive의 일상적인 실행과 사업성과를 책임지며, Intelligent Cockpit, Car Audio, Connectivity, Automotive Engineering Services와 글로벌 고객 조직의 운영을 맡는다. 현재 추진 중인 ZF ADAS 사업 인수가 완료되면 이 조직도 그의 운영 책임에 포함될 예정이다.
시점과 이력을 나란히 놓고 보면 의미가 읽힌다.
지난 2년 동안 HARMAN은 디지털 콕핏 너머 ADAS와 센트럴 컴퓨트, SDV 소프트웨어로 자동차 사업을 빠르게 넓혀왔다. 이라완은 보쉬에서 ADAS와 Cross-Domain Computing을 경험하고 ETAS에서 SDV와 차량 소프트웨어 사업을 이끈 인물이다. HARMAN이 지금 만들려는 사업의 그림과 이라완의 이력은 상당 부분 겹친다.
HARMAN Automotive의 핵심 사업은 Intelligent Cockpit과 Connectivity, Car Audio다. 하지만 최근 움직임을 보면 HARMAN은 각 제품을 고도화하는 것 이상을 준비해 왔다.
2024년 HARMAN은 Ready Upgrade를 중심으로 콕핏 도메인 컨트롤러의 제품화를 강화했다. OEM별 프로젝트마다 처음부터 다시 개발하는 대신 사전 통합된 하드웨어와 소프트웨어를 활용해 개발기간을 줄이고, 양산 이후에도 기능을 지속적으로 발전시키는 접근이다.
동시에 Ready CQuence를 통해 영역을 차량 소프트웨어 개발과 검증으로 넓혔다. 차량 안에서 소비자가 경험하는 소프트웨어뿐 아니라 그것을 만들고 검증하고 배포하는 과정까지 HARMAN의 사업영역으로 들어오기 시작했다. 콕핏 공급사에서 SDV 플랫폼 회사로 이동하기 위한 기반이었다.
2025년부터는 그 방향이 기술 아키텍처 차원에서 뚜렷해졌다.
HARMAN은 HL Klemove와 함께 Ready Upgrade 콕핏 컨트롤러에 L2 ADAS 소프트웨어와 센서를 결합한 Central Compute Platform을 개발했고, Qualcomm과는 Snapdragon Ride Elite와 Ride Flex를 통해 인포테인먼트와 safety-critical ADAS workload를 하나의 아키텍처에서 함께 처리하는 방향을 구체화했다. 두 협력이 가리키는 결론은 같았다. HARMAN이 원하는 것은 더 강력한 콕핏 ECU가 아니라, 여러 도메인을 통합하는 Cross-Domain Central Compute라는 점이었다.
Ready Care와 Ready Vision, Ready Aware 역시 같은 방향에서 볼 수 있다. 운전자 상태와 차량 주변의 위험, 외부에서 들어오는 정보와 차량이 판단한 내용을 HMI와 연결한다. ADAS가 차량 주변을 보고 판단하는 기술이라면, HARMAN은 그 판단과 차량 내부의 상황, 탑승자의 경험을 연결하려 했다.
지금까지가 파트너십을 통한 검증이었다면, 2025년 12월 HARMAN은 이를 소유의 문제로 바꿨다. 15억 유로를 들여 ZF의 ADAS 사업을 인수하기로 한 것이다. 대상에는 컴퓨팅 솔루션과 스마트 카메라, 레이다, ADAS 소프트웨어 기능뿐 아니라 약 3,750명의 인력이 포함된다. ZF의 ADAS 역량과 HARMAN의 Digital Cockpit을 결합해 중앙집중형 컴퓨팅 설계를 만들고, assisted and automated driving과 safety, user experience를 하나의 shared platform에서 연결하려는 것이다. HARMAN이 산 것은 단순한 ADAS 제품군이 아니다. 차량이 보고 판단하는 영역과 사람이 보고 경험하는 영역을 하나의 컴퓨팅 아키텍처에서 연결할 수 있는 역량이다.
여기서 토마스 이라완의 이력을 보면 이번 인사가 달리 보인다.
이라완은 2006년 보쉬에 합류해 제조 기획과 프로젝트 관리를 거쳐 Bosch Thailand 기술공장장을 지냈고, 이후 Chassis Systems Control 사업부에서 품질경영을 총괄했다. 2018년부터는 Cross-Domain Computing Solutions 사업부 안에서 Driver Experience 사업을 이끌며 assisted, automated and connected driving을 담당했다. 이 시기 그가 이끈 조직은 1,000여 명의 소프트웨어 개발자를 두고 레이더·카메라·초음파 센서부터 ECU, 미들웨어, 애플리케이션 소프트웨어까지 레벨 0~4 자율주행과 주차 기능 전반을 총괄했다. 대표 사례가 Mercedes-Benz S-Class의 레벨 3 자율주행이다. 2022년에는 ETAS 사장 겸 의장으로 이동했다.
ETAS에서 그의 과제는 SDV 시대에 필요한 차량 소프트웨어 기반을 만드는 것이었다. 이라완의 진짜 차별점은 SDV를 제품 하나의 문제가 아니라 산업 전체의 협업 구조 문제로 다뤘다는 데 있다. 2025년 6월 ETAS는 VDA의 오픈소스 소프트웨어 생태계 구축 양해각서에 서명하고 Eclipse S-CORE의 창립 멤버로 참여했다. 이 구상을 VDA에 처음 제안한 사람이 이라완 본인이다. 기업 간 개방형 협업 없이는 SDV의 복잡성을 감당할 수 없다는 그의 오랜 지론을, 업계 전체가 함께 쓰는 공동 스택으로 만든 셈이다. 그의 역할을 단순히 미들웨어 회사의 경영자로만 보기 어려운 이유다.
HARMAN이 앞으로 해결해야 할 문제는 기술 하나를 확보하는 것으로 끝나지 않는다. 기존 Intelligent Cockpit과 Connectivity, Automotive Engineering Services 조직에 ZF ADAS 인력이 새로 합류하고, Qualcomm을 비롯한 반도체·소프트웨어·센서 파트너들과의 협력도 계속돼야 한다. 무엇보다 서로 다른 아키텍처와 요구를 가진 글로벌 OEM들을 상대해야 한다.
HARMAN이 만들어야 하는 것은 모든 것을 혼자 만드는 폐쇄적인 시스템이 아니라, 이들을 하나의 Central Compute와 SDV 전략 안에서 작동하게 만드는 체계다. 여기서 이라완의 또 다른 경험이 의미를 갖는다. OEM과 티어 1, 소프트웨어 기업과 오픈소스 커뮤니티가 참여하는 생태계 속에서 ETAS의 자리를 만들어온 경험, 보쉬라는 거대 조직에서 제조와 품질, ADAS, Cross-Domain Computing을 두루 거친 이력이 대규모 조직을 운영해야 하는 HARMAN에는 중요한 자산이다.
지금 HARMAN에 필요한 사람은 콕핏 전문가 한 명이나 ADAS 전문가 한 명이 아니라, 서로 다른 기술과 조직, 사람을 하나의 사업으로 묶을 수 있는 사람일 수 있다.
HARMAN의 이번 발표에서 크리스챤 소보트카(Christian Sobottka) HARMAN CEO는 차세대 자동차 혁신은 실행에 의해 결정될 것이라며, 이라완의 전략적 시각과 운영 능력, 소프트웨어 경험을 강조했다. 역할도 나눴다. 소보트카는 HARMAN Automotive의 장기전략과 대규모 transformation, ZF ADAS 통합 및 주요 고객·파트너 관계를 계속 이끌고, 이라완은 사업의 일상적인 실행과 운영성과를 책임진다. 이후 Automotive 사업의 운영 책임도 단계적으로 이라완에게 넘어간다.
최근 HARMAN은 비핵심 Digital Transformation Solutions 사업을 매각하며 Automotive에 대한 투자를 늘렸다. 그 끝에서 선택한 사람이 보쉬에서 ADAS와 Cross-Domain Computing을 경험하고, ETAS에서 SDV와 오픈소스 생태계를 직접 만들어온 토마스 이라완이다.
지난 2년이 HARMAN이 콕핏 너머로 사업을 넓히는 시간이었다면, ZF ADAS 인수 이후의 과제는 다르다. 서로 다른 기술과 조직을 통합하고, 콕핏과 ADAS를 하나의 Central Compute 및 SDV 아키텍처로 만들고, 그것을 실제 OEM이 구매하는 양산 비즈니스로 만들어야 한다. 콕핏에서 센트럴 컴퓨트로, HARMAN이 그은 이 궤적 위에서 이라완의 실행력이 시험대에 오른다.

Sam Mahalingam on the Speed of Physics AI and the Need for Physics-Based Validation

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-02 12:52:18+0900

샘 마할링엄이 말하는 Physics AI의 속도와 물리 기반 검증

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-09-02 12:45:22+0900

INTERVIEW
샘 마할링엄
Sam Mahalingam
EVP of Simulation, HPC and AI at Siemens Digital Industries Software

Physics AI는 방대한 설계 공간을 빠르게 탐색하지만, 그 결과는 물리 기반 솔버와 엔지니어의 검증을 거쳐야 신뢰를 얻는다. 지멘스는 설계·시뮬레이션 통합과 개방형 온톨로지, AI가 내장된 전체 엔지니어링 스택을 통해 이 과정을 하나의 워크플로로 연결한다. 산업 AI의 경쟁력은 속도만이 아니라, 실시간 데이터와 물리적 근거에 기반한 ‘Engineering Truth’를 얼마나 확보하느냐에 달려 있다. Siemens Realize Live APAC에서 샘 마할링엄과 이야기를 나눴다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

산불에서 공장까지, PLM은 어떻게 AI의 판단을 행동으로 연결하는가
다임러트럭, 미래 연결을 위해 과거를 끊다

최근 업계에서는 AI보다 먼저 설계(CAD)와 시뮬레이션이 하나의 워크플로로 통합돼야 한다는 주장이 있습니다. Physics AI가 의미를 가지려면 이런 통합 워크플로가 반드시 전제돼야 합니까?
Mahalingam       설계와 시뮬레이션이 하나의 워크플로 안에서 통합돼야 AI가 가치를 더할 수 있습니다. Physics AI가 진짜 가치를 전달하려면 통합된 작업 환경이 먼저 갖춰져야 한다고 생각합니다. 다만 그 순서가 반드시 '통합이 먼저'는 아닙니다.
먼저 설계자와 해석 엔지니어를 Physics AI 작업에 끌어들여야 합니다. 저는 Physics AI 모델은 오늘날 해석 전문가들이 자신들의 기존 시뮬레이션 데이터를 활용해 만들고, 이를 분석 유형별로 라이브러리 형태로 공개하는 방식이 돼야 한다고 봅니다.
이런 Physics AI 모델 라이브러리가 갖춰지면, '시프트 레프트(shift left)'가 가능해집니다. 즉 설계자가 상세 설계 단계를 거치지 않고도 이 Physics AI 모델을 설계 소프트웨어 안에서 직접 활용해 지금 구상 중인 설계가 실현 가능한지 미리 들여다볼 수 있게 되는 것입니다. 이런 식으로 두 영역이 맞물릴 것으로 봅니다.
먼 미래에는 시뮬레이션과 설계 환경이 설계 툴 안에서 곧바로 결합될 수도 있겠지만, 그렇더라도 시뮬레이션 전문가는 여전히 필요합니다. 개인적으로는 두 역할이 완전히 하나로 합쳐지는 일은 없을 거라고 봅니다. 설계 공간을 좁혀서 상세 해석으로 더 파고들어야 할 몇 개 설계안을 추려낸 뒤에는, 결국 CAE 전문가가 기존 방식의 워크플로를 통해 그 설계 공간을 제대로 검증해야 하기 때문입니다.
그래서 팀이 성숙해가는 방향은 이렇습니다. Physics AI 모델은 먼저 해석 전문가가 만들고, 그렇게 공개된 모델을 설계자가 활용하며, 이후 두 팀이 자연스럽게 손을 맞잡아 반복적으로 개선해나가는 흐름입니다.

전통적 물리 기반 해석과 Physics AI가 실제 엔지니어링 현장에서 어떻게 공존하고 있나요? 엔지니어가 두 방식 중 하나를 선택하는 기준은 무엇입니까?
Mahalingam       저희는 고객에게 여러 도구로 이뤄진 생태계를 제공하고 있습니다. 지금 저희에게는 'Simcenter Engineering Intelligence'라는 애플리케이션이 있습니다. 이 애플리케이션은 설계자든 해석 엔지니어든 모든 엔지니어에게 단일한 화면(single pane of glass)을 제공합니다.
단일 화면이라는 건, CAE 관련 진행 중인 작업 데이터를 전부 관리하고, 메타데이터를 전부 추출하며, Simcenter 포트폴리오 전체의 도구를 그 경험 안으로 끌어올 수 있다는 뜻입니다. 동시에 Physics AI 모델 라이브러리도 함께 관리합니다.
새로운 설계가 들어오면, 예를 들어 원래 설계에서 여러 변형안을 탐색하고 싶은 경우라면, 이 도구가 자동으로 물리 기반 솔버 대신 Physics AI를 추론 엔진으로 쓰라고 추천합니다.
반대로 설계 공간을 좁혀서 몇 개 시뮬레이션만 추가로 검증하면 되는 단계라면, 이번에는 물리 기반 솔버를 쓰라고 추천합니다. 즉 이 애플리케이션은 지금 시뮬레이션 워크플로가 어느 단계에 있는지를 파악해서 그에 맞는 도구를 제안할 만큼 지능적입니다.
여기에 더해 다른 서비스 수준 목표(SLO)에 따라서도 판단을 달리합니다. 예를 들어 컴퓨팅 자원이 부족한 상태에서 설계를 빠르게 검증해야 한다면, 상세 시뮬레이션 단계에서도 Physics AI 접근법을 쓰라고 제안합니다. 반대로 컴퓨팅 자원이 충분하고 설계를 제대로 검증하고 싶다면, 거의 항상 물리 기반 솔버를 추천합니다.
결과적으로 두 방식은 같은 환경 안에 공존하며, 시스템이 지능적으로 선택지를 제시하고 최종적으로는 엔지니어가 그 제안을 따를지, 다른 방식을 택할지 직접 결정하는 것입니다.

신뢰는 어떻게 만들어지는가

Physics AI는 고객의 시뮬레이션 데이터로 학습하는 서로게이트 모델입니다. 안전과 직결된 자동차 설계에서 이 모델의 예측에 오류가 발생했을 때, 규제 당국의 감사(Audit)를 통과할 수 있을 만큼 원인 역추적성(Traceability)이 확보돼 있습니까?
Mahalingam       저희가 말씀드리는 건 특정 해석 유형에 대해 Physics AI가 내놓는 추론 결과가 최종 결론이라는 뜻이 아닙니다. Physics AI는 복잡한 설계와 방대한 설계 공간을 매우 빠르게 탐색하도록 도와주는 도구입니다. 그렇게 한두 개, 많아야 서너 개 설계안으로 좁힌 뒤에는 물리 기반 솔버로 다시 한번 제대로 검증합니다.
안전이 중요한 자동차 설계에 적용할 때도 마찬가지입니다. 서로게이트 모델이 내놓은 결과를 그대로 가져다 양산에 들어가는 방식이 아닙니다. 20여 년 전 CAE가 처음 등장했을 때 시험이 CAE를 검증하는 도구였던 것처럼, 오늘날에는 물리 기반 솔버, 즉 CAE가 Physics AI 설계를 검증하는 도구 역할을 합니다. 이런 검증 구조를 전제로 Physics AI를 활용한다면 규제 준수에도 문제가 없을 것으로 봅니다.

현대차 사례를 보면, Physics AI를 통해 서브시스템 최적화 시간을 1주에서 15분으로 단축했습니다. 앞으로 Physics AI가 생성한 결과가 충돌안전이나 ISO 26262 같은 규제 인증 과정에서도 근거로 인정받을 수 있을까요? 아니면 최종 인증은 기존 물리기반 해석·실제 시험에 의존할까요?
Mahalingam       물리 기반 시뮬레이션이 특정 용도에서 실물 시험을 대신하는 인증 도구로 자리 잡기까지 거의 20년이 걸렸습니다. Physics AI도 비슷한 시간이 더 필요하다고 봅니다. 이 모델들이 가능한 모든 설계안과 변형을 충분히 살펴보고, 조합할 수 있는 데이터를 충분히 학습하기 전까지는 아직 인증 메커니즘으로 다뤄지지는 않을 것입니다. 당분간은 물리 기반 시뮬레이션이 인증 근거로서의 지위를 계속 유지할 것이라는 게 제 생각입니다. 다만 이 모델들이 더 많은 데이터로 계속 진화한다면, 앞으로 5~6년 안에 Physics AI도 실제로 그 인증 메커니즘 역할까지 성숙해질 수 있다고 봅니다.

지멘스는 산업용 AI가 단순한 지원을 넘어 실제 엔지니어링 업무를 수행하는 자율형 AI Agent로 발전하고 있다고 말합니다. 이런 AI Agent가 앞으로도 Human-in-the-loop 구조를 유지할까요? 아니면 일부 엔지니어링 업무는 사람의 승인 없이 완전히 자율적으로 수행되는 단계까지 갈까요? 그 경계는 어디에 있다고 생각하십니까?
Mahalingam       기업 차원에서 완전한 자율성을 달성하는 건 현실적으로 매우 어렵다고 봅니다. 기업들은 앞으로도 산업 전문 인력을 계속해서 더 채용할 것입니다. 왜냐하면 인간의 두뇌는 여전히 세상에서 가장 빠른 패턴 인식 기계이기 때문입니다. 자율 설계를 검증하려면 전문가가 반드시 존재해야 한다고 봅니다. 이런 형태의 휴먼인더루프는 앞으로도 상당히 오래 유지될 거라고 예상합니다. 완전 자율 환경이 될 거라고는 보지 않습니다.
다만 달라지는 부분은 있습니다. 반복적이고 일상적인 업무는 완전히 자율화될 것입니다. 전문가의 판단이 필요한 의사결정 순간에만 전문가가 개입해 승인하는 방식이 될 것입니다. 완전 자율은 아니라는 게 제 생각입니다.

Siemens AI Fabric의 핵심인 Knowledge Graph와 산업 온톨로지를 공개할 계획이라 하셨습니다. 타사의 CAD, CAE 툴을 혼용하는 한국 환경에서도 이 온톨로지가 서드파티 데이터와 매끄럽게 연결되는 개방형 표준입니까, 아니면 지멘스 포트폴리오 내부 완결형 구조입니까?
Mahalingam       지멘스는 항상 개방형 아키텍처를 지향해왔습니다. 저희 전체 전략에서 '어댑티브(adaptive)'가 중요한 축인 이유도 여기에 있습니다. 어댑티브란 저희 제품끼리 잘 통합되는 것뿐 아니라, 시장에 나와 있는 경쟁사 제품, 오픈소스 제품, 자체 개발(홈그로운) 제품과도 잘 통합된다는 의미입니다.
저희가 온톨로지를 구축하는 방식은 PLM 분야에서 쌓아온 경험, 그리고 MES 사업 부문에서 쌓아온 경험을 바탕으로 합니다. 지난 30년 동안 축적한 도메인 지식을 토대로 업계에 공통으로 쓰일 만한 온톨로지를 공개할 예정입니다.
이 온톨로지는 각 기업이 쓰고 있는 이기종 툴체인으로 얼마든지 확장해 적용할 수 있습니다. 즉 저희 PLM 제품을 쓰지 않더라도 이 온톨로지를 매핑해서 다른 PLM 제품, 다른 MES 제품, 다른 ERP 제품과 연결할 수 있다는 뜻입니다. 지멘스의 온톨로지는 RDF를 비롯한 개방형 표준을 기반으로 합니다. 그래서 어떤 기업 시스템에도 이 온톨로지를 공개해 배포할 수 있고, AI가 활용할 수 있는 의미·관계·맥락을 제공할 수 있습니다.

경쟁력은 어디서 나오는가

Physical AI는 결국 시험과 가상 해석을 통해 현실 세계를 학습하는 AI입니다. 시험 장비와 시뮬레이션을 모두 보유한 지멘스의 관점에서 미래 OEM의 진짜 경쟁력은 더 많은 AI 모델입니까, 아니면 실체적인 물리 시험 및 해석 데이터입니까?
Mahalingam       저는 앞으로 완성차의 경쟁 우위는 AI가 만들어내는 속도 향상에서 나온다고 봅니다. 그렇다면 그 우위를 얻으려면 물리 시험 데이터와 시뮬레이션 데이터를 더 많이 보유해야 하느냐는 질문이 남는데, 반드시 그렇지는 않다고 생각합니다.
과거의 시뮬레이션 데이터가 없더라도, 물리 시험 및 물리 기반 시뮬레이션과 높은 상관성을 갖는 데이터를 만들어낼 수 있기 때문입니다. 저희가 Simcenter SimSolid를 자랑스럽게 여기는 이유도 이와 관련이 있습니다. 별도의 메시 생성 없이 CAD 형상에서 직접 해석하는 매우 빠른 솔버이면서도, 기존 FEA 결과와 비교하면 차이가 1~3% 수준이며, 어떤 경우에는 1%에 불과합니다.
따라서 시뮬레이션 데이터와 물리 시험 데이터를 모두 소유해야만 경쟁 우위를 얻는다고는 생각하지 않습니다. 중요한 것은 실제 시험과 물리 기반 시뮬레이션에 높은 상관성을 갖는 데이터를 만들어내고 활용할 수 있는 역량입니다. 그러한 역량이 있다면 AI를 통해 충분한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

만약 AI 모델 자체가 점차 범용화된다면, 5년 후 시뮬레이션 시장에서 지멘스(Simcenter)의 진짜 차별화 요소는 AI 기술 자체입니까, 아니면 그 AI가 예측한 물리를 신뢰할 수 있게 만드는 검증 체계입니까?
Mahalingam       아주 좋은 질문입니다. 마침 최근에 링크드인에 같은 주제로 글을 올렸고, 이번 시뮬레이션 팀 발표에서도 다뤘던 내용입니다. 많은 AI 스타트업이 엔지니어링 조직에 다가와 주변부(periphery)에서 AI를 만들겠다고 제안합니다. 서로게이트 모델만 만들어주겠다는 것이죠. "데이터만 주시면 저희가 서로게이트 모델을 만들어드리겠습니다"라는 식입니다.
저희는 여기서 차별화됩니다. 저희는 주변부에서 AI를 '래퍼(wrapper)' 형태로만 제공하는 게 아니라, 저희 시뮬레이션 도구 안으로 AI를 직접 주입하고 있습니다. 그래서 그 차별성이 사라지지 않습니다. 가치가 스타트업 쪽 상류로 옮겨가지 않도록 하는 것이죠.
저희에게 '신뢰할 수 있는 결과(trusted outcomes)'가 그토록 중요한 이유가 여기 있습니다. 스타트업도 서로게이트 모델을 만들 수는 있지만, 그 모델은 기존에 알고 있는 설계, 즉 과거 데이터를 기반으로 한 결과만 알려줄 수 있습니다. 완전히 새로운 설계가 나오면 그 서로게이트 모델은 쓸모가 없어집니다.
그래서 저희는 Physics AI 같은 기술을 도입하면서 그 가치를 시뮬레이션 도구 안에, 즉 물리 기반 시뮬레이션 안에 계속 붙잡아두고 있습니다. 저희 비즈니스 모델 자체가 그런 구조입니다. AI 에이전트를 비롯한 AI 기능 역시 별도의 주변부 도구가 아니라 기존 소프트웨어 안에 직접 통합해 제공할 예정입니다. 이렇게 물리 기반 솔버부터 AI까지 전체 스택을 저희가 제공하기 때문에, 고객 입장에서는 주변부 AI 도구를 위해 스타트업을 찾고, 그 결과를 검증하기 위해 다시 지멘스의 Simcenter 물리 기반 솔버를 사용하는 식으로 여러 회사를 오갈 필요가 없습니다. 이런 식으로 저희만의 가치를 지키면서 AI 스타트업들과 차별화하고 있습니다.

결국 이 모든 게 'Engineering Truth'에 관한 이야기라는 말씀이신 거죠? 제가 제대로 이해한 게 맞습니까?
Mahalingam       네, 정확하게 이해하셨습니다. 산불을 예로 들면, 변수와 주변 환경이 매우 빠르고 역동적으로 바뀝니다. 1분 전 데이터를 바탕으로 대응 계획을 세우는 사이에도 바람의 세기와 같은 조건은 이미 달라질 수 있습니다. 따라서 오래된 스냅샷 데이터가 아니라 실시간 정보가 필요합니다. 비즈니스 데이터에 맥락을 부여하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 엔지니어링의 세계에서는 그 정보가 반드시 ‘Engineering Truth’에 근거해야 합니다. 그리고 그런 정보를 제공하는 것이 지멘스와 같은 엔지니어링 기업의 역할입니다.

Daimler Truck Cuts Ties With the Past to Connect the Future

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-24 07:03:55+0900

다임러트럭, 미래 연결을 위해 과거를 끊다

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-24 06:45:09+0900

Siemens Realize LIVE APAC에서 이틀에 걸쳐 다임러트럭이 보여준 것은 두 개의 이야기가 아니라 하나의 논리였다. 첫날의 비전이 예지정비와 디지털 트윈으로 가는 미래였다면, 둘째 날 발표는 그 미래를 지탱할 PDM부터 다시 세운 과정이었다. 40년에 걸쳐 복잡해진 제품 데이터 체계를 걷어낸 다임러트럭의 선택은 SDV와 AI 시대를 준비하는 모든 전통 OEM에게 같은 질문을 던지고 있었다.

글 | 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr
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연관기사: 산불에서 공장까지, PLM은 어떻게 AI의 판단을 행동으로 연결하는가
샘 마할링엄이 말하는 Physics AI의 속도와 물리 기반 검증

Siemens Realize LIVE APAC 첫날, 무대 옆 대형 스크린에는 "Engineering the Future of Trucks"란 문구가 걸려 있었다. 짙은 남색 조명 아래, 다임러트럭 이노베이션 센터 인디아(DTICI)의 라다크리슈난 코닥칼(Radhakrishnan Kodakkal) 매니징 디렉터 겸 CEO가 두 손을 주머니에 찔러 넣은 채 무대를 가로질러 걸어 나와, 10년 뒤에도 계속 진화하는 트럭의 미래를 말했다.
다음 날 전체 일정이 거의 끝나갈 무렵에는 다임러트럭의 디비야 무랄리다란(Divya Muraleedharan) 디퓨티 제너럴 매니저와 만시 토나피(Mansi Tonapi) 시니어 솔루션 아키텍트가 보라색 조명 아래 나란히 섰다. 한 사람은 크림색 재킷을, 다른 한 사람은 스트라이프 블라우스를 입고 있었다. 두 사람이 꺼낸 이야기는 40년 된 PDM을 걷어낸 기록이었다.
두 세션을 나란히 놓으면 40년간 복잡해진 과거의 시스템으로 앞으로 10년 이상 진화할 트럭을 만들 수 있는가란 질문이 떠오른다. 코닥칼이 예지정비와 디지털 트윈, 가상검증으로 이어지는 목적지를 보여줬다면, 무랄리다란과 토나피는 그곳에 도달하기 위해 무엇부터 바꿔야 했는지를 공개했다. 코닥칼이 남겨둔 엔지니어링 기반의 빈칸을 다음 날 발표가 채웠다. 비전은 무대 위에서 완성되지만, 기반은 무대 밖에서 완성됐다.

미래의 트럭은 출고 후에도 설계된다

코닥칼은 브라질 외딴 지역에서 농산물을 운송하는 물류회사를 가정해 설명했다. 지금은 트럭에 이상이 생기면 운전자가 경고등을 보고 무엇이 고장 났는지 짐작해야 한다. 그가 그리는 미래에는 트럭이 스스로 상태를 진단하고, 정비소에 필요한 부품 정보를 미리 전달하며, 지금 당장 멈춰야 하는지 며칠 더 운행해도 되는지까지 판단한다. 여기서 중요한 건 예지정비라는 기능 자체가 아니다. 트럭이 팔리는 순간 개발이 끝나던 시대가 끝났다는 것이다. 코닥칼은 이렇게 말했다.
“트럭은 한번 판매되면 10년, 혹은 그 이상 고객과 함께합니다. 그 10년 동안 기술이 얼마나 많이 진화할지 생각해보십시오.”
그는 상용차가 10년 이상 운행되는 동안 소프트웨어와 사이버보안 규제가 매년 바뀐다고 말했다. 인도의 커넥티비티 프로그램을 검토하다 발견한 것도 같은 문제였다고 했다. 올해 규제 하나, 내년 또 하나, 그다음 해 또 하나. 이런 변화를 차량에 계속 반영하려면 설계와 운영, 정비 데이터를 다시 개발로 연결하는 폐쇄 루프가 필요하다.
그가 화면에 띄운 트럭은 CFD 해석으로 그려진 와이어프레임이었다. 파란 선으로 이뤄진 차체 위로 붉고 노란 열유동 곡선이 흘렀다. 가상검증이라는 말이 그렇게 그림 한 장으로 표현됐다.
그런데 이런 루프를 만들려면 차량보다 먼저 엔지니어링 시스템이 바뀌어야 한다. 차가 똑똑해지기 전에, 조직이 먼저 똑똑해져야 했다.

다임러트럭은 두 번 태어났다

2021년 12월, 다임러트럭은 다임러 AG에서 분리돼 독립기업으로 출범했다. 무랄리다란과 토나피의 발표는 이 시점에서 시작한다.
분사 당시 물려받은 것은 약 1,500개의 애플리케이션과 오래된 PDM이었다. 독립 시스템을 세우는 데 주어진 시간은 3년 반. 가장 쉬운 길은 기존 시스템을 그대로 옮기는 것이지만, 발표의 핵심은 다른 데 있었다. 슬라이드에는 "과거의 복잡성을 다시 만들지 말자"는 문구가 큼지막하게 걸렸다.
슬라이드에는 달 표면에 선 우주비행사 사진이 걸렸고, 캡션으로는 "일생일대의 기회"가 달려 있었다. 분사를 단순한 IT 분리 작업이 아니라, 과거를 다시 선택할 수 있는 기회로 본 셈이다.
“우리는 새로운 회사였지만, 동시에 레거시를 안고 있는 회사였습니다. 이것은 우리에게 일생일대의 기회였습니다.” 무랄리다란이 말했다.
그 기회는 기존 시스템을 그대로 복제하는 데 있지 않았다. 독립기업이 된 지금이라면 무엇을 다르게 설계할 것인지, 레거시가 없는 회사라면 어떤 시스템을 선택할 것인지를 처음부터 다시 묻는 데 있었다.
목표는 세 가지 원칙으로 정리됐다. 표준화, 조화, 그리고 플랫폼. 지역별 커스터마이징을 최소화하고, 사업부별로 흩어진 프로세스를 하나로 조화시키며, 프로젝트 단위가 아니라 플랫폼 단위로 설계한다는 것이다. 지멘스의 Teamcenter를 새 플랫폼의 기반으로 삼고 완전한 클라우드 기반 환경으로 전환하는 방향을 택했다. 새 시스템의 이름은 PLATON이었다. 분사는 다임러트럭에 단순히 자유를 준 사건이 아니라, 미래를 위한 선택을 강제한 사건이었다.
흥미로운 것은 발표팀이 이 작업을 'PLM 전환'이 아니라 'PDM 전환'이라고 불렀다는 점이다. PLM은 요구사항부터 설계, 검증, 제조, 서비스까지 제품 생애주기 전체를 아우르는 훨씬 큰 개념이다. 그런데 이 세션이 다룬 것은 그 생애주기를 떠받치는 아래층, 즉 제품 데이터를 관리하는 기반이다. 새로운 기능을 PLM 위에 얹기 전에, 40년에 걸쳐 복잡해진 제품 데이터 관리 체계부터 다시 세우는 작업인 셈이다. PLATON은 그 자체가 목적지가 아니라 앞으로 확장될 PLM의 백본이었다. 첫날 코닥칼이 그린 AI와 디지털 트윈의 미래까지 시야를 넓히면, 그 출발점에 놓인 엔지니어링 데이터 기반이기도 했다.

복잡성은 옮기는 게 아니라 걷어내는 것이다

“제가 경험한 일부 마이그레이션은 복잡성을 제거한 것이 아니라 다른 곳으로 옮긴 것이었습니다. 한 시스템의 커스터마이징과 레거시 프로세스를 다른 시스템의 새로운 집으로 가져가는 것이었죠.” 무랄리다란이 말했다.
다임러트럭이 피하려 한 것도 바로 이것이었다. 데이터를 옮기면서 기존 시스템이 40년에 걸쳐 만들어낸 예외와 타협까지 그대로 복제한다면, 플랫폼만 새로워질 뿐 엔지니어링의 복잡성은 달라지지 않는다.
프로젝트의 규모는 상당했다. 미주·유럽·아시아 세 대륙, 7개 사업부, 900만 개 객체, 123테라바이트의 파일, 5,200개의 BOM. 여기에 60개 이상의 연계 애플리케이션이 실시간과 배치 방식으로 데이터를 주고받고 있었다.
토나피는 이 규모의 이전이 왜 어려운지를 네 가지로 설명했다. 사업부마다 독립적으로 운영되던 프로세스를 조화시키는 일, 방대한 레거시 데이터를 법적 보관 목적까지 고려해 이전하는 일, 60개가 넘는 연계 시스템의 통합, 그리고 기존 엔지니어링 클라이언트를 새 시스템으로 교체하면서 생산 현장까지 전 과정을 검증하는 일이었다.
초기 접근은 기술 검증에 치우쳐 있었다. PoC는 있었지만 전사적으로 확장할 수 있는 결과물은 없었고, 사업부 사이의 조화 전략과 MVP 기준도 분명하지 않았다. 여기에 시간 압박과 이상적인 해법 사이의 간극이 겹쳤다.
그러자 다임러트럭은 접근법을 바꿨다. 모두의 요구를 보존하는 대신 실제로 확장 가능한 결정을 내리는 쪽을 택했고, 애자일 개발만으로 풀기 어려운 전환의 마감과 품질을 관리하기 위해 품질 게이트 기반 접근으로 전환했다. 이때부터 빅뱅 전환이 현실적인 선택지로 들어왔다.
완벽한 해법을 기다리다 시간을 놓치는 대신, 반복 검증을 전제로 앞으로 나아가는 쪽을 택했다. 완벽보다 진전(Progress over perfection)이었다. 그러나 검증까지 타협한 것은 아니었다.
여기서 가장 큰 저항은 기술이 아니라 조직이었다. 각 사업부는 자신의 프로세스가 특수하며 보존돼야 한다고 여겼다. 발표팀이 꼽은 답은 리더십과 거버넌스를 분명히 하고, 모든 사업부를 의사결정 과정에 참여시켜 책임과 주인의식을 나누는 것이었다.
토나피는 이 과정에서 흔히 과소평가되는 요소로 현업의 조기 참여를 꼽았다.
“비즈니스 조직을 처음부터 참여시켜야 합니다. 그래야 현업의 피드백을 받고, 처음부터 제대로 만들어갈 수 있습니다.”
이는 완성된 시스템을 현업에 전달하고 적응을 요구하는 방식과는 달랐다. 각 사업부가 검증과 의사결정에 일찍 참여하면서 변화의 대상이 아니라 전환의 주체가 되도록 한 것이다. 다임러트럭과 지멘스 양쪽에서 전문가를 찾아 안정적인 팀을 꾸리고, 복잡한 프로세스 안에서도 병렬 작업이 가능하도록 구조를 명확히 했다.
이것은 PDM 교체가 아니라, 기존 시스템이 만들어놓은 예외와 타협을 걷어내는 작업이었다.

빅뱅은 하루였지만, 성공은 반복에서 나왔다

2026년 4월 13일, 다임러트럭은 새 시스템 PLATON으로 한꺼번에 전환했다. 결과는 전 세계 7,000명의 사용자, 123테라바이트의 이전 데이터, 7차례의 주요 테스트 사이클, 1만 5,000건이 넘는 테스트 케이스였다.
규모만 보면 전형적인 빅뱅이다. 그런데 발표에서 강조한 것은 숫자보다 역설이었다. 전환은 하루지만, 준비는 하루가 아니었다는 것이다. 검증은 기본 객체와 속성에서 시작해 하위 제품 구조, 버스와 트럭의 제품 구성, 사업부별 특수 규칙으로 범위를 넓혀갔다. 테스트 역량은 30%에서 60%, 90%, 최종 100%로 단계적으로 올라갔다. CAD 파일이 실제로 열리는지, BOM 구성이 완전한지, 사업부 사이의 데이터 공유 규칙이 유지되는지를 반복적으로 확인한 결과였다.
“마이그레이션 전략은 빅뱅이었지만, 우리의 단계와 검증은 반복적이었습니다.” 토나피가 말했다.
마지막 슬라이드의 제목은 "PLATON is LIVE — Where We Are Today"였다.
이 슬라이드는 발표의 정직함을 보여줬다.
“우리는 완벽하지 않습니다.” 무랄리다란이 말했다.
강력한 사전 계획 덕분에 빅뱅 전환은 예상보다 순조로웠고, 안정적인 운영 체계와 향후 PLM으로 확장할 기반도 마련됐다. 그러나 버그 수정은 여전히 진행 중이고 모든 것을 테스트하지는 못했으며, 전 지역과 시간대에 걸친 성능 안정화도 남아 있었다. PLATON은 가동됐지만 전환이 끝난 것은 아니었다.

미래는 도메인 전문성과 디지털 인텔리전스를 결합하는 조직의 것

다시 첫날 코닥칼의 발표로 돌아가면, 그가 말한 미래의 전제조건이 보인다.
AI가 트럭의 상태를 판단하려면 실시간 운영 데이터만으로는 부족하다. 그 차량이 어떤 사양으로 생산됐는지, 어떤 부품과 소프트웨어가 탑재됐는지, 어떤 조건에서 검증됐는지 알아야 한다. 실시간 데이터와 40년간 쌓인 도메인 지식이 연결돼야 한다.
“미래는 도메인 전문성과 디지털 인텔리전스를 결합할 수 있는 조직의 것입니다.” 코닥칼이 말했다.
두 발표를 나란히 놓으면 그 말의 전제가 보인다. AX는 AI 기능을 하나 더 얹는 프로젝트가 아니다. AI가 판단할 수 있도록 제품과 데이터, 프로세스 사이의 관계를 다시 설계하는 일이다. 이때 과거를 끊는다는 것은 과거의 지식을 버린다는 뜻이 아니다. 다임러트럭이 걷어내려 한 것은 40년 동안 쌓인 제품 지식이 아니라, 그 지식을 가두고 있던 커스터마이징과 예외, 지역별 프로세스와 시스템의 복잡성이었다. 미래의 트럭은 과거의 엔지니어링 지식을 필요로 한다. 다만 과거의 시스템까지 필요로 하는 것은 아니다. 다임러트럭은 미래를 연결하기 위해, 둘을 분리하는 일부터 시작했다.
세션이 끝난 뒤 무랄리다란에게 이런 전환이 전통적인 대형 OEM에서도 가능하다고 보느냐고 물었다. 그녀는 다임러트럭 역시 여러 제품군과 많은 사용자를 가진 만큼 전환이 결코 쉽지 않았다며 답을 분명히 했다. "가능하다고 생각합니다."
규모 자체가 장벽은 아니었다. 문제는 그 규모와 함께 축적된 복잡성을 어디까지 걷어낼 수 있느냐다. 다임러트럭이 미래와 연결되기 위해 먼저 끊어낸 것은 과거가 아니라, 과거가 남긴 복잡성이었다.

인피니언, 전력·안전 기능 통합한 전기차 트랙션 인버터용 PMIC 출시

박종서 기자_fop1212@autoelectronics.co.kr — 2026-09-09 11:42:19+0900

인피니언 테크놀로지스는 전기차 및 하이브리드 차량의 고전압 트랙션 인버터를 위한 통합형 전력 관리 IC(PMIC) 'OPTIREG TLE9744QK'를 출시했다고 9일 밝혔다.

이 IC는 전원 공급 기능, 레졸버 여자(excitation) 및 전용 안전 엔진(safety engine)을 하나의 디바이스에 통합했다. 이를 통해 트랙션 인버터 전자제어장치(ECU) 설계를 단순화하고, 마이크로컨트롤러(MCU), 통신 모듈 및 센서에 여러 개의 절연 파워 레일을 제공해야 하는 복잡한 과제를 해결한다. 여러 개의 디스크리트 부품을 단일 칩 솔루션으로 대체함으로써 시스템 비용과 복잡성을 줄인다. 부품 수(BOM)를 크게 감소시키고 대체되는 디바이스 기준으로 PCB 면적을 최대 70%까지 축소하면서 시스템 신뢰성과 기능 안전을 향상시킨다.

이 같은 통합은 핵심 주변 기능들을 실리콘 내부에 직접 내장함으로써 구현됐다. OPTIREG TLE9744QK는 레졸버 여자 신호를 내부에서 생성할 수 있어 외부 레졸버 드라이버 및 모니터링 회로가 필요하지 않다. 또한 다양한 마이크로컨트롤러와 게이트 드라이버에 대해 폭넓은 전원 공급 호환성과 기능적 상호운용성을 제공한다. 이러한 유연성을 통해 시스템 설계자는 대규모 하드웨어 재설계 없이 기존 MCU 플랫폼을 활용할 수 있으며, 이를 통해 제품 출시 기간(Time-to-Market)을 단축할 수 있다. 또한 보드 외부(off-board) 센서 전원 공급을 지원해 시스템 최적화를 위한 설계 유연성을 더욱 높여준다.

이 디바이스는 독립적인 하드웨어 아키텍처를 적용해 시스템 신뢰성과 안전성을 한층 강화한다. 통합 안전 로직(ISL, Integrated Safety Logic)은 위상전류(phase current), DC 링크 전압, MCU 및 게이트 드라이버 상태를 포함한 주요 파라미터를 지속적으로 모니터링한다. 독립적인 2차 안전 경로(secondary safety path)로서, ISL은 메인 MCU가 오동작할 경우 안전 상태를 결정하고 안전 상태로의 전환을 강제한다. 또한 이 보호 기능이 전원 이상 상황에서도 유지될 수 있도록, 메인 저전압 전원이 실패할 경우에도 ISL이 계속 동작할 수 있도록 하는 이중화 전원 입력(redundant supply input)을 제공한다. 이러한 독립 설계는 메인 저전압 전원 장애가 발생하더라도 안전 기능이 영향을 받지 않도록 보장하며, ISO 26262 표준에 따라 개발된 ASIL-D 요구사항을 충족한다.

앱티브, 인터커넥트 사업 브랜드 통합

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-08 09:14:07+0900

앱티브(Aptiv PLC)가 자사의 인터커넥트 사업 포트폴리오를 단일 브랜드로 통합한다고 지난 1일(현지시간) 발표했다.

앱티브에 따르면, 이번 조치로 자회사인 윈체스터 인터커넥트(Winchester Interconnect)와 인터케이블 오토모티브 솔루션즈(Intercable Automotive Solutions, IAS)는 각각 ‘앱티브 인터커넥트(Aptiv Interconnect)’와 ‘앱티브 하이-볼테이지 테크놀로지스(Aptiv High-Voltage Technologies)’라는 새 이름으로 앱티브 브랜드 아래 재편된다. 앱티브는 이번 리브랜딩이 두 사업이 앱티브의 엔지니어드 컴포넌츠(Engineered Components) 부문에서 갖는 전략적 중요성을 반영하는 동시에, 보다 통합된 글로벌 포트폴리오를 통해 고객 대응력을 강화하기 위한 조치라고 설명했다.

앱티브는 이번 브랜드 통합을 통해 자동차, 항공우주·방위, 산업, 통신, 에너지 등 여러 첨단 기술 시장에서 고객과의 접점을 간소화하고, 회사의 역량에 대한 인지도를 높일 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다.

앱티브는 고객이 앞으로도 기존 팀과 계속 협력하고 동일한 기술과 전문 지식을 이용할 수 있을 것이라고 밝혔다. 이번 개편으로 앱티브의 인터커넥트 테크놀로지스(Interconnect Technologies) 조직은 다음과 같이 구성된다.

Aptiv Interconnect (구 Winchester Interconnect): 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 고성능 커넥터, 케이블 어셈블리, 맞춤형 인터커넥트 솔루션의 설계·제조를 선도하는 사업 조직
Aptiv High-Voltage Technologies (구 Intercable Automotive Solutions): 전동화 시스템을 위한 확장 가능한 전력 분배 솔루션을 공급하는 고전압 버스바 전문 조직
Aptiv Connection Systems (브랜드 유지): 소프트웨어 정의 차량 및 전동화 등 차세대 애플리케이션을 위한 전력·신호·데이터 솔루션의 설계 및 최적화를 담당하는 사업 조직

앱티브는 이번 리브랜딩이 상호 보완적인 기술과 역량을 하나의 통합된 시장 입지 아래 결합하려는 회사 전략의 다음 단계라고 밝히며, 동시에 각 사업이 쌓아온 깊이 있는 기술 전문성과 고객 중심 접근은 그대로 유지될 것이라고 덧붙였다.

글로벌 EV 배터리 시장 점유율, 1~7월 CATL 39.9%·BYD 14.7%

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-07 18:43:18+0900

2026년 1~7월 글로벌 전기차(EV·PHEV·HEV) 배터리 시장에서 중국 CATL과 BYD가 시장을 주도한 가운데, 두 기업 간 격차는 더욱 벌어진 것으로 나타났다. 상위 10개사에 진입한 중국계 7개 기업의 합산 점유율은 72.8%에 달했다.

7일 에너지 시장조사업체 SNE리서치에 따르면, 2026년 1~7월 세계 각국에 등록된 전기차의 총 배터리 사용량은 약 725.2 GWh로 전년 동기 대비 20.4% 증가했다. 7월 한 달간 배터리 탑재량은 116.0 GWh로 지난해 같은 기간보다 22.1% 늘어났다.

글로벌 전기차용 배터리 사용량 추이
출처=2026년 8월 Global EV and Battery Monthly Tracker, SNE리서치

1위를 유지한 중국 CATL의 배터리 탑재량은 전년 동기 대비 26.6% 증가한 289.6GWh를 기록했다. CATL의 글로벌 점유율은 지난해 38.0%에서 39.9%로 오르며 40% 선에 육박했다.

2위 BYD는 전년 동기 대비 4.7% 증가한 106.7 GWh를 기록하는 데 그쳐 시장 평균 성장률을 하회했다. 점유율 역시 지난해 16.9%에서 14.7%로 2.2%p 낮아졌다.

두 기업의 합산 점유율은 54.6%로 전년 동기(54.9%)보다 소폭 떨어졌으나, 여전히 글로벌 시장의 절반 이상을 차지했다.

LG에너지솔루션은 60.3 GWh로 전년 동기 대비 4.5% 증가하며 3위를 지켰다. 테슬라, 현대차그룹, GM, 폭스바겐 등 주요 고객사에 공급을 이어갔으나 시장 성장 속도를 밑돌면서 점유율은 9.6%에서 8.3%로 축소됐다.

이어 중국 CALB가 전년 동기 대비 34.3% 급증한 37.3 GWh(점유율 5.1%)로 4위, 고티온(Gotion)이 44.2% 늘어난 34.0 GWh(점유율 4.7%)로 5위에 올랐다.

일본 파나소닉은 테슬라의 북미 판매에 힘입어 7.6% 증가한 26.2 GWh를 기록했으나, 점유율은 4.0%에서 3.6%로 하락하며 6위에 머물렀다. 중국 EVE는 53.1% 성장한 25.0 GWh(점유율 3.5%)로 7위를 기록했다.

글로벌 상위 6개사 배터리 시장 점유율 추이
출처=2026년 8월 Global EV and Battery Monthly Tracker, SNE리서치

SK온은 상위 10개 기업 중 유일하게 역성장을 보였다. 탑재량이 전년 동기 대비 9.8% 감소한 22.3 GWh에 그치며 8위에 머물렀고, 점유율도 4.1%에서 3.1%로 떨어졌다. 포드, 폭스바겐 등 북미 및 유럽 고객사의 전기차 생산 계획 조정이 악영향을 미친 것으로 분석된다.

9위는 중국 에스볼트(SVOLT, 18.9 GWh)가 차지했으며, REPT는 탑재량이 118.5% 급증한 16.9 GWh(점유율 2.3%)를 기록하며 처음으로 톱10에 진입했다. 직전 10위였던 신왕다(Sunwoda)는 순위권 밖으로 밀려났다.

이로써 상위 10개사에 이름을 올린 중국계 7개 기업의 합산 점유율은 72.8%로, 전년 동기 대비 3.1%p 상승하며 과점 체제를 한층 강화했다.

업체별 전기차용 배터리 사용량 상위 10개사
출처=2026년 8월 Global EV and Battery Monthly Tracker, SNE리서치

한편 지역별 배터리 사용량은 유럽이 29.3%, 중국이 16.6% 늘었고, 중국을 제외한 아시아 지역(77.1%)과 남미(192.6%)가 급격한 성장세를 보였다. 반면 북미 지역은 지난해 9월 말 미국의 연방 전기차 세액공제 종료 여파 등으로 신차 중 순수전기차 판매 비중이 6%대로 떨어지며 사용량이 전년 동기 대비 20.2% 감소했다.

메르세데스-벤츠 분사 스타트업 아토스 실리콘, 자금난에 사업 종료

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-07 16:50:29+0900

메르세데스-벤츠에서 분사해 자율주행 및 자율 시스템용 기능 안전성 칩렛 기술을 개발해온 스타트업 아토스 실리콘(Athos Silicon)이 사업 종료를 알렸다. 업계 평가는 긍정적이었지만, 제품 개발과 상용화에 필요한 자금 조달에 실패한 것이 직접적인 원인으로 지목됐다.

2일(현지시간) EETimes에 따르면, 아토스 실리콘은 이사회 결정에 따라 사업을 종료하고 법인을 정리하기로 했다. 찬지브 방가르(Charnjiv Bangar) 전 아토스 실리콘 최고경영자(CEO)는 회사가 많은 노력에도 불구하고 제품화와 상용화를 계속하기 위해 필요한 자금을 확보하지 못했다고 밝혔다.

방가르 전 CEO는 기술 자체가 문제였던 것은 아니라고 선을 그었다. 기술은 기술 커뮤니티와 협력 가능성을 검토한 잠재적 파트너들로부터 긍정적인 평가를 받았지만, 회사의 재무 상황과 지분 구조(cap table)가 문제였다는 것이다.

아토스 실리콘은 메르세데스-벤츠가 약 5년간 내부에서 진행한 반도체 연구개발 프로젝트를 기반으로 설립됐다. 2025년 메르세데스-벤츠에서 독립 법인으로 분사했으며, 메르세데스-벤츠는 전략적 투자를 단행하는 한편 상당한 규모의 지식재산권(IP)을 제공했다. 양사는 아토스 실리콘의 첫 번째 칩렛 기반 참조 설계인 폴라리스(Polaris)와 관련해 협력을 이어갈 계획이었다.

자율주행 기능 안전성 겨냥한 칩렛 아키텍처 개발

아토스 실리콘이 개발한 핵심 기술은 자율주행 및 자율 시스템의 기능 안전성을 높이기 위한 칩렛 기반 아키텍처다.

자율주행 시스템에서는 프로세서나 시스템온칩(SoC)에 문제가 발생하더라도 차량의 핵심 기능이 중단되지 않도록 하드웨어 중복성(redundancy)을 확보하는 것이 중요하다. 기존 방식에서는 복수의 프로세서나 칩을 별도로 구성해 장애 발생 시 다른 칩이 기능을 이어받도록 하고 있다.

아토스 실리콘은 여러 칩렛을 하나의 패키지 안에 구성하고 특허 기반 ‘voting’ 메커니즘을 적용해 칩렛끼리 서로의 상태를 감시하도록 하는 방식을 제안했다. 또한 특정 칩렛에 장애가 발생할 경우 워크로드를 다른 칩렛으로 이동시켜 시스템의 서비스가 중단되지 않도록 하는 기술도 개발했다. 이를 통해 자율주행 시스템에서 요구되는 하드웨어 수준의 이중화와 연속적인 서비스 제공을 구현한다는 전략이었다.

당초 외부 칩렛 결합 방식 추진

아토스 실리콘은 당초 자체적으로 모든 칩렛을 설계하기보다는 외부 업체의 칩렛을 결합하는 멀티벤더 전략을 추진했다. 칩렛 허브 기술을 보유한 드림빅(DreamBig)의 기술 등을 활용해 여러 업체의 칩렛을 통합하는 방식이었다.

2025년 공개된 계획에 따르면, 폴라리스는 3개의 컴퓨팅 다이와 중앙의 캐시 역할을 하는 드림빅의 칩렛 허브(Chiplet Hub), 그리고 신경망처리장치(NPU) 다이로 구성될 예정이었다. 드림빅은 같은 해 아토스 실리콘과의 협력을 공식 발표하면서 자사 칩렛 허브를 폴라리스에 통합한다고 밝혔다. 아토스 실리콘은 이를 기반으로 자동차뿐만 아니라 로봇, 항공우주 분야까지 적용 범위를 확대할 계획이었다.

그러나 Arm이 드림빅을 인수하면서, 아토스 실리콘의 멀티벤더 칩렛 전략에 변화가 생겼다. 아토스 실리콘은 2026년 4월 새로운 로드맵을 공개하면서 자체 설계한 단일 SoC 칩렛을 중심으로 제품 구조를 변경한다고 발표했다. 새로운 칩렛에는 외부에서 확보한 CPU, GPU, NPU IP를 통합하고, 하나의 테이프아웃(tape-out)으로 제작한 칩렛을 활용하는 방식이었다. 이를 통해 개발 및 제조 비용을 낮추면서 자체 기술 경쟁력을 확보한다는 계획이었다.

기술 상용화 앞두고 자금 확보에 실패

아토스 실리콘은 메르세데스-벤츠에서 독립한 이후 자동차 이외의 자율 시스템 시장으로 사업 영역을 확대하려 했다. 메르세데스-벤츠에서 확보한 IP를 다른 자동차 제조업체는 물론 항공기, 드론, 로봇 등 다양한 자율 시스템 분야에 적용할 수 있도록 사업 구조를 마련했다.

그러나 제품 개발과 상용화를 위해서는 추가 자금 확보가 필요했다. 결국 외부 투자 유치에 실패하면서 기술을 실제 제품으로 전환하기 위한 개발을 이어가기 어려운 상황에 직면했다.

아토스 실리콘의 사업 종료에 따라 메르세데스-벤츠에서 라이선스받았던 기존 IP는 메르세데스-벤츠로 반환된다. 분사 이후 아토스 실리콘에서 새롭게 개발한 IP는 개발자에게 귀속되는 것으로 알려졌다.

이번 아토스 실리콘 사례는 자동차용 반도체 분야에서 기술력만으로 상용화에 도달하기 어려운 현실을 보여준다. 특히 기능 안전성과 자율주행을 겨냥한 반도체는 높은 수준의 신뢰성과 검증이 요구되는 만큼 제품 개발부터 양산까지 상당한 시간과 자본이 필요하다.

아토스 실리콘은 메르세데스-벤츠에서 5년간 진행한 연구개발을 기반으로 독립 기업으로 출범했고 칩렛 기반 기능 안전성 아키텍처를 제시했지만, 제품화와 상용화에 필요한 자금 확보에 실패하면서 결국 약 1년간의 독립 기업 활동을 마무리하게 됐다.

마이크로칩-마렐리, SDV 디스플레이 연결 솔루션 공동 개발

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-07 14:39:40+0900

마이크로칩 테크놀로지(Microchip Technology)와 마렐리(Marelli)가 지난 3일 차량 중앙 컴퓨터(통합 ECU)에서 생성된 그래픽과 비디오를 개방형 고속 비디오 전송 규격인 ‘ASA 모션 링크(ASA Motion Link, ASA-ML)’를 통해 디스플레이로 직접 스트리밍하는 기술을 공동 시연했다.

양사는 이번 시연 솔루션이 완성차 업체의 디스플레이 아키텍처를 단순화하고 시스템 비용을 절감하며 부품 조달 유연성을 높여, 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로의 전환을 가속화하는 데 기여할 것이라고 밝혔다.

ASA 모션 링크는 완성차 업체, 1차 공급사(Tier 1), 반도체 기업들로 구성된 글로벌 컨소시엄인 ‘자동차 SerDes 얼라이언스(Automotive SerDes Alliance. ASA)’가 제정한 차량용 비디오 연결 및 SerDes (serializer-deserializer) 통신 분야 개방형 표준이다.

이번 시연 아키텍처에서는 중앙 컴퓨터가 생성한 고용량 콘텐츠가 마이크로칩의 VS7000 ASA-ML 칩셋을 거쳐 고속 표준화 링크로 전송된다. 마렐리는 디스플레이 단의 통합을 맡아 ASA-ML 디서리얼라이저(Deserializer)를 최적화함으로써 전송된 표준 비디오 스트림을 디스플레이에서 직접 디코딩하도록 구현했다. 이를 통해 카메라 피드, 내비게이션 지도, 인포테인먼트 그래픽, 차량 제어 인터페이스 등 복잡한 시각 데이터를 지연 없이 동기화해 디스플레이에 출력할 수 있게 되었으며, 디스플레이 측 부품 구조 역시 한층 간소화할 수 있게 되었다.

ASA의 창립 멤버인 마이크로칩은 기존 카메라 애플리케이션에 이어 이번에 디스플레이 연결 영역까지 ASA 기술의 상호운용성을 확장 적용하게 되었다. 이번에 공개된 솔루션은 가혹한 자동차 환경에 대응하기 위해 강화된 보안 및 전송 기술을 대거 탑재했다. 최대 16 Gbps의 데이터 전송 속도를 지원해 다양한 차량용 디스플레이 요구사항을 충족할 수 있는 확장성을 제공하며, 링크 계층 인증 및 암호화 기능, 무손실 데이터 전송, 뛰어난 전자기 간섭(EMI) 내성을 갖추었다. 또한 효율적인 통신을 위해 시분할 듀플렉스 통신(Time Division Duplex, TDD) 기능과 간소화된 순방향 오류 정정(Forward Error Correction, FEC) 기술을 도입함으로써 전체적인 에너지 효율을 높이고 전력 소비를 줄이는 데 성공했다.

양사는 이번에 적용한 접근법이 향후 더욱 고도화될 이더넷 중심의 차량 아키텍처로 진화하는 데 중요한 기술적 발판이 될 것으로 평가했다.
독자적인 비디오 연결 기술 대신 개방형 표준인 ASA-ML을 채택함으로써 서로 다른 부품 제조사의 디스플레이와 콕핏 컴퓨팅 시스템이 하나의 공통 연결 규격 내에서 호환된다. 이로 인해 완성차 업체(OEM)는 특정 공급업체 기술에 대한 의존도를 낮추고, 차량 설계 및 솔루션 조달 시 공급망의 유연성을 확보할 수 있다.

보쉬, IAA 트랜스포테이션 2026서 화물 운송의 미래 청사진 제시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-07 12:03:34+0900

보쉬(Bosch)가 오는 9월 15일부터 20일까지(현지시간) 독일 하노버에서 열리는 세계 최대 상용차 및 물류 박람회 ‘IAA TRANSPORTATION 2026’에 참가해 미래 상용차 산업을 선도할 차세대 기술 포트폴리오를 대거 선보인다.

보쉬는 이번 행사에서 파워트레인, 열관리, 섀시, 자율주행, 커넥티비티, 디지털 서비스 등 화물 운송 전반을 아우르는 혁신 기술을 제시할 예정이다. 이를 통해 상용차 제조사(OEM)와 물류 업체들이 직면한 탄소 중립, 도로 안전 강화, 차량 시스템 복잡성 증가에 대한 해법을 제시한다.

보쉬 파워트레인 기술

보쉬가 이번에 선보이는 핵심 기술 중 하나는 리지드 e액슬(Rigid eAxle)이다. 전기모터와 변속기 등 전동 파워트레인 핵심 부품을 하나로 통합한 리지드 e액슬은 18~49톤급 상용차에 적용되며, 기존 전동식 중앙 구동 방식보다 가볍고 효율적이다. 최대 99% 효율의 실리콘카바이드(SiC) 인버터와 결합하면 화물 운송 운영비를 크게 낮출 수 있다는 게 보쉬 설명이다.

Bosch Rigid eAxle

전기 상용차의 주행거리와 성능을 좌우하는 열관리 분야에서는 800V 아키텍처용 고전압 블로어 모듈을 새롭게 선보인다. 전기 상용차와 오프하이웨이 차량을 겨냥해 개발된 이 솔루션은 핵심 차량 부품에 필요한 만큼의 냉각을 제공해 에너지 소비를 줄여 주행거리와 효율성을 높여준다.

버스와 트럭용 연료전지 시스템도 선보인다. 이 연료전지는 순수 배터리 전기 동력 시스템과 비교 시 시스템 무게 감소, 주행거리 연장, 빠른 연료 보충 시간 등의 장점을 제공한다. 보쉬는 100~300kW 출력대의 소형·고집적 연료전지 시스템 포트폴리오를 갖추고 있다.

시외버스 및 고속버스용 연료전지 시스템

수소엔진도 대체 동력원으로 제시된다. 보쉬는 2025년부터 세계 각지의 시험 차량과 차량 운영 업체에 직분사·흡기 매니폴드 분사 방식의 인젝터와 제어장치, 센서, 수소탱크 시스템용 부품을 공급해왔다. 이 동력 시스템 솔루션은 기존 아키텍처를 기반으로 하기 때문에 자동차 제조업체는 기존 개발 및 생산라인을 그대로 활용할 수 있다. 또한 희토류나 귀금속 등 수급이 어려운 원자재가 거의 필요 없다는 점도 강점으로 꼽힌다. 보쉬는 천연가스·메탄, 에탄올 등 지역별·용도별 대체연료 솔루션도 제공한다.

전기화가 어려운 기존 차량의 탄소 배출을 줄이기 위해, 보쉬는 재생합성연료(HVO 등)를 사용하는 차량 운영사에 디지털 연료 트윈(Digital Fuel Twin)이라는 클라우드 기반 소프트웨어를 제공한다. 이 기능은 대체연료 사용량을 자동으로 추적하고 그에 따른 배출 감축분을 기록한다.

Bosch Digital Fuel Twin

센서·커넥티비티로 안전 강화

2026년 중반부터 EU는 신규 등록 트럭에 센서 기반 운전자 경고 시스템 장착을 의무화했다. 보쉬는 디지털 사이드미러 좌측 디스플레이에 카메라를 통합해 운전자 주의력을 모니터링하는 방식으로 이 규정에 대응한다. 별도 장치를 추가로 설치할 필요가 없어 이미 유럽 트럭 제조업체 두 곳이 이 솔루션을 표준 사양으로 채택했다. 현재는 영상 데이터 처리를 위한 별도 제어장치가 필요하지만, 향후에는 중앙 도메인 컨트롤러가 이 역할을 대신하게 된다.

보쉬 커넥티비티 제어장치

카메라에서 직접 센서 데이터를 융합하는 MPC4 다목적 카메라도 새롭게 소개된다. 이전 모델 대비 연산 성능이 20배 향상되었고, 인공지능을 활용해 차선이탈경고·긴급제동보조 등 운전자보조시스템의 성능을 끌어올린다. 2027년 양산 예정이다.

보쉬 MPC4

카메라와 함께 2027년 선보일 7세대 레이다 센서는 도파관 안테나 기술과 자체 개발한 프로세싱 칩(SoC)을 적용하고, AI 알고리즘으로 신호 품질을 최적화한다. 이 기술은 기존 도메인 제어장치부터 고성능 컴퓨터까지 다양한 전기·전자(E/E) 아키텍처에 유연하게 대응할 수 있다는 게 보쉬의 설명이다.

클라우드 연결을 통한 예측 주행 기능도 강화됐다. 예를 들어, 보쉬의 커넥티드 맵 서비스는 사고, 역주행, 수막현상 등에 대한 실시간 데이터를 분석해 운전자보조시스템을 선제적으로 제어한다. 플릿 매니지먼트 익스텐디드 액세스 제어 시스템은 물리적 키와 스마트폰 앱으로 차량 접근을 관리하며, 디지털 키를 통해 차량 관리자의 배차 업무를 한층 간소화할 수 있도록 돕는다.

보쉬 ADAS 통합 플랫폼

고성능 차량용 컴퓨터와 소프트웨어

보쉬는 점점 복잡해지는 트럭용 시스템에 대응하여 강력하고 확장 가능한 차량용 컴퓨터를 갖춘 중앙집중형 E/E 아키텍처를 개발하고 있다. 인포테인먼트 조작 등 운전자와의 상호작용 기능을 통합한 콕핏 통합 플랫폼이 대표적이다. 여러 도메인을 아우르는 기능을 위해서는 모션·에너지·차체 도메인 기능을 하나의 중앙 컴퓨팅 플랫폼에 결합한 차량 통합 플랫폼을 제공한다. 이러한 고성능 컴퓨터는 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)와 보안 게이트웨이 등 온디맨드 기능을 지원하며 소프트웨어 정의 상용차로의 전환을 가능하게 한다.

보쉬 자회사 이타스(ETAS)는 오픈소스 이니셔티브 이클립스 에스코어(Eclipse S-CORE)를 기반으로 한 차량 소프트웨어 플랫폼 스위트를 통해 확장 가능한 차량 아키텍처의 안정적이고 안전한 개발·관리 기반을 제공한다. 기존 제어장치부터 자율주행용 고성능 컴퓨터·플랫폼까지 폭넓게 지원해 고객사가 최신 차량 플랫폼을 효율적으로 구축하고 더 빠르게 시장에 내놓을 수 있도록 지원한다.

또한 이타스는 ASAM SOVD 표준에 기반한 서비스 지향 진단 방식인 차세대 차량 상태·정비 솔루션을 선보일 예정이다. 이 시스템은 차량 데이터, 진단 기능, 서비스 정보를 통합해 소프트웨어 정의 상용차의 복잡한 결함을 신속하게 찾아낸다. 이를 통해 정비소는 수리 계획을 더 효율적으로 세우고, 정비 시간을 단축하며, 초회 수리 성공률(first-time fix rate)을 높일 수 있다. 이렇게 수집된 진단 데이터는 다시 개발·품질보증 과정에 반영돼 차량 개선에 활용할 수 있다.

조향·승객 보호 시스템

완전 전동식 조향 시스템 서보E(ServoE)는 대형 상용차의 조향을 전기 동력만으로 수행하며 오일이 필요 없어 공장 설치가 간편하다. 필요할 때만 전력을 쓰는 파워온디맨드 기능으로 주행 중 에너지 소비를 줄이고, 이중화 설계와 사이버보안 소프트웨어 아키텍처를 갖춰 조향 보조 기능부터 자율주행까지 지원한다. 향후 스티어링휠과 바퀴 사이의 기계적 연결이 필요 없는 스티어바이와이어(steer-by-wire) 기술로 가기 위한 발판이기도 하다.

보쉬 ServoE

중대형 상용차용 서보트윈(Servotwin) 전동유압식 조향 시스템은 유압식 서보콤(Servocom) 조향 시스템과 확장 가능한 전동 서보 유닛을 결합했다. 사이버보안이 강화된 소프트웨어 아키텍처를 통해 SAE 레벨2 조향보조 및 운전자보조 기능을 안정적으로 제어해 장거리 주행 시 운전 편의성과 안전성을 향상시킨다.

보쉬 Servotwin

전동유압식 후륜 조향 시스템은 최대 3개 이상의 앞·뒤 차축을 독립적으로 조향해 회전반경을 줄이고 타이어 조기 마모를 방지한다. 소형 설계 덕분에 모든 표준 파워트레인과 트레일러에 적용할 수 있다.

버스와 중대형 상용차의 조향 메커니즘과 조향 컬럼을 잇는 모듈형 스티어링 샤프트는 주행 중 캡과 섀시 사이의 상대적 움직임을 완전히 흡수하면서도 조향 성능에는 영향을 주지 않으며, 경량화된 초소형 설계로 내부 마찰을 최소화했다.

전기 상용차용 에어백 제어장치는 24V 시스템을 통해 사고 발생 시 고전압 배터리를 차량 전기계통에서 자동 분리해 탑승자와 구조대원을 감전이나 화재 위험으로부터 보호한다. 이 제어장치는 사고 데이터를 내장된 이벤트 데이터 레코더(EDR)에 기록하고, J1939 프로토콜을 통해 실시간으로 차량 내부 네트워크에 충돌 정보를 전송한다.

파트너십 확대로 상용차 제어 포트폴리오 강화

시스템 파트너로서 보쉬는 소프트웨어와 인공지능(AI)을 활용해 차량 내 하드웨어와 디지털 제어 시스템을 아우르는 고객 맞춤형 솔루션을 제공하고 있다.
이 일환으로 보쉬는 지난 2026년 5월, TSF 그룹의 자회사인 브레이크스 인디아(Brakes India Private Limited, BIPL) 및 휠스 인디아(Wheels India Limited, WIL)와 협력해 연내 새로운 합작법인(JV)을 설립하겠다는 계획을 발표한 바 있다.

보쉬는 신설 합작법인을 통해 압축공기 생성 및 처리, 에어 서스펜션, 주차 브레이크용 스마트 액추에이터로 제품 포트폴리오를 대폭 확장할 계획이다. 이를 바탕으로 상용차 시장 내 입지를 더욱 공고히 하는 한편, 소프트웨어 정의 상용차(SDV) 및 커넥티드 운송 솔루션 개발에 한층 박차를 가할 방침이다.

마우저, Euro 7 시행으로 자동차 배출 제어 및 모니터링 수요 확대 전망

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-04 13:23:07+0900

유럽연합(EU)의 Euro 7 자동차 배출가스 규제 시행이 다가오면서 자동차의 배출가스 제어뿐만 아니라 브레이크와 타이어 마모 입자, 배터리 내구성 등을 관리하기 위한 센싱 및 모니터링 기술의 중요성이 높아질 전망이다. 이에 따라 자동차 업계에서는 정밀 센서와 자동차용 마이크로컨트롤러(MCU), 전력관리 IC(PMIC) 등을 활용한 전자 시스템 설계가 확대될 것으로 예상된다.

마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)는 제조사들이 2026년 말부터 시작되는 Euro 7의 첫 번째 규제 시행 시점에 대응하면서 첨단 센싱, 전력 관리 및 차량 모니터링 기술에 대한 수요가 증가할 것으로 전망했다.

Euro 7은 2026년 11월 29일부터 EU에서 판매되는 모든 신규 승용차와 승합차에 적용되며, 2027년 11월 29일부터는 새롭게 판매되는 모든 경형 차량(LDV)으로 적용 범위가 확대된다. 2028년부터는 트럭과 버스에도 적용될 예정이다. EU 역외 자동차 제조사 역시 EU 시장에 차량을 판매하기 위해서는 이 규정을 충족해야 한다.

이번 규제의 특징 중 하나는 기존 배기가스뿐만 아니라 브레이크 및 타이어 마모로 발생하는 비배기 배출물까지 규제 대상에 포함한다는 점이다. 또한 많은 차량 범주에서 규제 준수를 확인해야 하는 기간이 최대 10년, 20만km까지 확대된다.

미세 플라스틱에 대한 관심도 높아지고 있다. 마우저에 따르면 지난 1년간 전 세계적으로 미세 플라스틱에 대한 구글 검색량은 135% 증가했으며, 일부 연구에서는 브레이크에서 발생하는 입자가 전 세계 미세 플라스틱의 약 28%를 차지하는 것으로 나타났다. 이에 따라 차량의 배출물 관리 범위가 배기 시스템에서 차량 전반으로 확대되고 있다.

마우저의 마크 패트릭(Mark Patrick) 기술 콘텐츠 디렉터는 Euro 7 규제 대응에 첨단 전자 기술과 실시간 차량 모니터링 기술의 중요성이 커질 것으로 예상했다. 특히 배기 및 비배기 배출물을 정밀하게 감지하고, 배출가스 제어 시스템의 전력 관리를 수행하며, 장기간 정확도를 유지할 수 있는 차량용 모니터링 기술에 대한 설계 수요가 증가할 것으로 내다봤다.

배출가스부터 배터리까지 전자 시스템 역할 확대

Euro 7 대응을 위한 자동차 전자 시스템은 크게 배기가스 및 후처리 제어, 브레이크 및 타이어 미세입자 관리, 배터리 내구성 및 차량 모니터링 분야에서 확대될 것으로 예상된다.

배기가스 및 후처리 제어 분야에서는 실제 주행 환경이 다양해지는 만큼 배출가스 상태를 정밀하게 측정하고 제어하는 기술이 중요해진다. 질소산화물(NOx), 미립자, 압력, 온도 등을 측정하는 고정밀 센서를 자동차용 MCU 및 PMIC와 결합해 배출가스 제어 시스템의 정확성과 안정성을 높이는 방식이다.

브레이크와 타이어에서 발생하는 미세입자에 대한 관리도 새로운 전자 시스템 수요를 형성할 것으로 예상된다. 차량에 탑재되는 센싱 및 제어 시스템뿐만 아니라 브레이크 분진과 타이어 마모를 측정하고 새로운 소재와 제동 기술의 성능을 검증하기 위한 테스트·측정 시스템에서도 관련 전자 기술의 활용이 확대될 수 있다.

전동화 차량에서는 배터리 모니터링의 중요성도 높아진다. Euro 7이 일정한 주행 거리와 기간에 걸쳐 구동용 배터리가 최소 성능을 유지하도록 요구함에 따라 하이브리드 및 전기차의 배터리 상태와 에너지 흐름, 시스템 진단을 정밀하게 관리하는 기술이 필요해진다.

장기간 정확도 유지하는 전자 설계 중요

Euro 7은 단순히 배출가스 기준을 강화하는 데 그치지 않고 차량의 장기간 운행 과정에서 배출 성능과 주요 시스템의 상태를 관리하도록 요구한다. 이에 따라 관련 전자 시스템 역시 가혹한 자동차 환경에서 장기간 정확성과 신뢰성을 유지할 수 있도록 설계해야 한다.

마크 패트릭 디렉터는 Euro 7 대응을 위해 엔지니어들이 미세입자 및 모니터링 요구사항을 충족하는 동시에 가혹한 환경에서 장기간 규격을 유지할 수 있는 전자 시스템을 설계해야 한다고 설명했다. 이는 부품 선정뿐만 아니라 열 관리와 시스템 강건성 측면에서도 새로운 설계 과제가 될 수 있다는 분석이다.

결국 Euro 7은 자동차 제조사와 부품업체의 배출가스 제어 기술뿐만 아니라 센서, MCU, 전력관리 IC, 연결성 디바이스 및 테스트·측정 장비 등 차량 전반의 전자 시스템 설계에도 영향을 미칠 것으로 예상된다. 특히 내연기관 차량의 배출가스 관리에서 전동화 차량의 배터리 상태 관리, 브레이크와 타이어에서 발생하는 비배기 입자 관리까지 규제 범위가 확대되면서 차량의 배출 및 상태를 지속적으로 감지하고 제어하는 전자 기술의 역할이 더욱 커질 전망이다.

자세한 내용은 다음 링크에서 확인할 수 있다.

블루투스 SIG, 일본 법인 설립 ··· 아·태 지역 회원사 지원 강화

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-02 18:52:45+0900

블루투스 기술 표준을 관리하는 비영리 조직 블루투스 SIG(Special Interest Group)가 일본 내 공식 법인인 블루투스 SIG Japan G.K.를 설립했다.

블루투스 SIG는 도쿄에 본사를 둔 일본 법인을 통해 일본을 비롯한 아시아태평양 지역의 회원사 지원을 확대할 계획이라고 2일 밝혔다. 이와 함께 일본 내 협업과 교육, 시장 개발을 활성화하기 위한 블루투스 JMG(Bluetooth Japan Member Group)도 출범했다.

일본은 블루투스 SIG의 주요 회원 커뮤니티 가운데 하나다. 블루투스 SIG에 가입한 일본 기업은 창립 이후 2,900곳 이상으로, 회원사 규모에서 전 세계 3위를 기록하고 있다. 블루투스 제품 인증 건수에서도 일본은 세계 3위에 해당한다.

블루투스 SIG는 일본 법인 설립을 계기로 현지 회원사 및 업계 관계자와의 교류와 협력을 확대하고 일본 내 블루투스 생태계의 성장을 지원한다는 계획이다.

오는 10월에는 일본 내 다양한 활동도 예정돼 있다. CEATEC 2026 전용 세션, 업계 관계자가 참여하는 블루투스 일본 서밋(Bluetooth Japan Summit) 2026, 첫 번째 블루투스 JMG 킥오프 미팅 등이 진행될 예정이다.

블루투스 JMG에는 일본에서 활동하는 블루투스 SIG 프로모터(Promoter) 및 어소시어트(Associate) 회원사가 참여하게 된다.

블루투스 SIG는 일본 내 공식 거점과 회원사 협력 조직을 기반으로 현지 기업의 참여를 확대하고, 일본에서 축적된 기술 및 시장 경험이 글로벌 블루투스 생태계의 발전으로 이어질 수 있도록 지원할 방침이다.

마우저, 노르딕 최신 연결성 솔루션 공급

박종서 기자_fop1212@autoelectronics.co.kr — 2026-09-02 18:06:13+0900

마우저 일렉트로닉스는 노르딕 세미컨덕터와의 공인 유통 파트너십을 기반으로 블루투스 저에너지(BLE) 무선 SoC와 셀룰러 SiP, 전력관리 IC(PMIC) 등을 포함한 다양한 제품과 개발 키트를 공급한다고 2일 밝혔다. 양사는 2011년부터 유통 파트너십을 이어오고 있다.

대표 제품인 nRF54L15-DK 개발 키트는 BLE 무선 SoC인 nRF54L 시리즈를 위한 평가 및 프로토타이핑 플랫폼이다. BLE의 주요 기능과 통신 프로토콜을 지원하며 산업용 사물인터넷(IIoT), 가상현실·증강현실(AR/VR), 자산 추적, 스마트홈 등 다양한 무선 애플리케이션 개발에 활용할 수 있다.

nRF54LM20A 및 nRF54LM20B 무선 SoC 기반 애플리케이션 개발을 위한 nRF54LM20-DK도 공급한다. 단일 보드로 구성된 이 개발 키트는 nRF 커넥트 소프트웨어 개발 키트(SDK)의 소프트웨어 샘플, 모듈 및 라이브러리를 제공해 개발자가 무선 SoC의 기능을 활용할 수 있도록 지원한다.

nRF54LM20A와 nRF54LM20B는 BLE, 블루투스 메시, 매터(Matter), 알리로(Aliro), 스레드(Thread), 지그비(Zigbee) 및 독자적인 2.4GHz 프로토콜을 지원한다. 독자적인 2.4GHz 프로토콜은 최대 4Mbps의 데이터 전송 속도를 제공하며, 두 제품 모두 고속 USB를 지원한다.

특히 nRF54LM20B에는 액손(Axon) 신경망 프로세싱 유닛(NPU)이 탑재됐다. 이를 기반으로 건강·생체정보 및 활동 추적, 음성 제어 및 오디오 분류, 저해상도 비전 등 엣지 AI 애플리케이션 개발을 지원한다.

LTE-M/NB-IoT SiP인 nRF9151을 평가할 수 있는 NRF9151-SMA-DK도 공급한다. nRF9151은 DECT NR+와 GNSS를 지원하며, 개발 키트에는 SMA 커넥터가 적용돼 실험실 장비를 이용한 전도 측정이나 외부 안테나를 활용한 현장 테스트가 가능하다.

이 개발 키트의 베타 버전 모뎀 펌웨어는 NB-IoT NTN(위성 통신)도 지원한다. 셀룰러·NTN용 타오글라스 안테나와 GNSS용 교세라 안테나가 포함되며, 도이치 텔레콤, 오노몬도, 모노고토의 IoT SIM 카드도 제공된다.

전력관리 분야에서는 nPM2100 PMIC를 설정할 수 있는 NPM2100-EK 평가 키트를 공급한다. 별도의 코드 작성 없이 PMIC를 구성할 수 있으며, 비충전식 배터리 기반 제품의 전력관리 요구사항에 대응하도록 설계됐다.

nPM2100에는 자동 패스스루(auto-pass-through) 모드를 지원하는 초고효율 부스트 레귤레이터가 탑재돼 배터리의 가용 수명을 최대한 활용할 수 있도록 한다. NPM2100-EK를 PC에 연결하면 PMIC 설정을 구성하고 호스트 마이크로컨트롤러 애플리케이션에 통합할 수 있는 코드를 생성할 수 있다. 또한 다양한 1차 전지 구성을 지원하는 6개의 교체형 배터리 홀더가 포함된다.

비쉐이, 고전류용 저상형 커먼 모드 초크 2종 출시

박종서 기자_fop1212@autoelectronics.co.kr — 2026-09-02 17:49:16+0900

비쉐이 인터테크놀로지(Vishay Intertechnology)가 자동차, 에너지 및 산업 분야의 고전류 애플리케이션을 위한 저상형(low profile) 커먼 모드 초크(common mode chokes) 2종을 출시했다.

비쉐이는 1일(현지시간) 상용 등급의 ‘ICMS2321-10’과 자동차 등급의 ‘ICMS2321-1A’를 출시했다고 밝혔다. 두 제품은 표면실장(SMD) 및 스루홀(Through-Hole) 방식의 패키지로 제공되며, 최대 30A의 정격 전류와 코일 간 1500V_DC의 절연 내압을 지원한다.

이번 제품은 저상형 설계를 적용해 크기와 부피를 줄였으며, 이에 따라 충격과 진동에 대한 내성을 높였다. 개선된 코어 설계를 통해 최대 150℃의 고온 환경에서도 성능과 포화 전류 특성을 향상시켰다.

또한 자체 차폐 구조와 견고한 설계를 적용해 DC/DC 컨버터, 고전압 인버터, EMI 필터, 모터 제어 및 기타 회로의 고전류 노이즈 억제용 필터 등에 사용할 수 있다. 자동차 등급 제품인 ICMS2321-1A는 AEC-Q200 인증을 획득했으며, 차량용 온보드 차저(OBC)에 적합하도록 설계됐다.

ICMS2321-10과 ICMS2321-1A는 표면실장 및 스루홀 방식 외에도 인덕턴스, 임피던스, 직류 저항(DCR), 정격 전류 등을 애플리케이션에 맞게 맞춤 설정할 수 있다.

표면실장 단자는 테이프·릴 포장으로 제공되며, 자동 실장 장비인 픽앤플레이스(pick-and-place) 공정과 호환된다. 이를 통해 다양한 PCB 레이아웃과 자동화된 조립 환경에 대응할 수 있다.

두 제품은 RoHS 규정을 준수하며 할로겐 프리 및 비쉐이 그린(Vishay Green) 기준을 충족한다. ICMS2321-10과 ICMS2321-1A의 샘플 및 양산 제품은 현재 공급 가능하며, 리드타임은 12주다.

소프트웨어 재사용과 DO-178C

편집부 — 2026-09-02 16:58:12+0900

[출처=TASKING]

“저희는 이 소프트웨어를 ISO 26262나 ISO 61508 등의 표준을 준수하여 개발했어요. 그런데 굳이 처음부터 다시 개발해야 할까요?”

항공우주 프로그램에 참여하는 조직이 늘면서 이런 질문도 점점 더 자주 제기됩니다. 다행히도 답은 “아니오”입니다. DO-178C는 처음부터 항공기용으로 개발되지 않았다는 이유만으로 이미 검증된 소프트웨어를 폐기하도록 요구하지 않습니다. 그렇다고 특정 환경에서 문제없이 작동한 소프트웨어가 다른 환경에서도 자동으로 적용될 수 있다고 보는 것도 아닙니다. 중요한 것은 기존 소프트웨어를 재사용할 수 있는지를 판단하는 것이 아니라, 해당 소프트웨어를 새로운 배포 환경(deployment context)에 도입할 때 무엇이 달라지는지를 이해하는 것입니다.

오늘날 소프트웨어 개발은 재사용을 전제로 한다

오늘날 대부분의 임베디드 소프트웨어 프로젝트는 빈 소스트리(empty source tree)에서 시작하지 않습니다. 애플리케이션 자체를 새로운 제품에 맞춰 처음부터 개발하는 경우에도 일반적으로 이미 존재하는 소프트웨어에 의존합니다. 운영체제(OS), 보드 지원 패키지(BSP), 통신 스택, 미들웨어, 암호화 라이브러리, 컴파일러 런타임 라이브러리, 생성 코드, 자체 개발한 프레임워크 등이 최종 실행 이미지 구성에 모두 활용됩니다.

이것은 결코 잘못된 소프트웨어 개발 방식이 아닙니다. 오히려 오늘날 임베디드 시스템이 개발되는 일반적인 방식입니다. 이미 검증된 소프트웨어를 재사용하면 비용을 절감하고 개발 시간을 단축할 수 있으며, 엔지니어링 조직은 수년간 축적한 경험을 바탕으로 새로운 시스템을 개발할 수 있습니다.

항공우주 분야로 진출한다고 해서 이러한 현실이 달라지는 것은 아닙니다. 다만 기존 소프트웨어가 인증된 항공 시스템의 일부로 사용되기 위해서는 그 전에 새롭게 답해야 할 몇 가지 질문이 있습니다.

새로운 배포 환경에 따라 달라지는 인증 논거

DO-178C는 애플리케이션 소프트웨어가 독립적으로 존재하는 것이 아니라는 점을 전제로 합니다. 소프트웨어는 특정 프로세서에서 실행되며, 특정 개발·컴파일·테스트 툴체인을 사용하여 개발됩니다. 또한 특정 하드웨어와 연동되고 다른 소프트웨어 구성 요소와 통신하며, 부여된 소프트웨어 레벨에 따라 정의된 기능을 수행하는 시스템의 일부로 동작합니다.

이러한 요소 가운데 어느 하나라도 달라지면 소프트웨어의 배포 환경(deployment context)도 달라지며, 바로 이것이 DO-178C가 중요하게 보는 부분입니다. 실제 운용 환경에서 성공적으로 작동했다는 사실은 분명 중요한 근거가 될 수 있습니다. 하지만 새로운 항공기용 애플리케이션에 필요한 입증 자료를 대신할 수는 없습니다. 기존 환경에서의 성공적인 운용은 소프트웨어에 대한 신뢰도를 높여주지만, DO-178C 적합성을 입증하는 것은 아닙니다.

입증 자료의 격차 해소
IEC 61508이나 이를 기반으로 한 표준인 ISO 26262, IEC 62304, EN 50716 등을 경험했다면 DO-178C에서 요구하는 많은 엔지니어링 절차가 이미 익숙할 것입니다. 요구사항 관리, 양방향 추적성, 검토, 정적 분석, 테스트, 형상 관리 등은 모두 기능 안전성 분야와 밀접한 관계가 있습니다.

차이는 안전보증 논거(assurance argument)에 있습니다. 기능 안전성은 요구되는 무결성 수준을 달성하기 위해 충분한 조치가 적용됐는지를 확인합니다. 반면, DO-178C는 적용 가능한 모든 라이프사이클 목표(lifecycle objective)를 충족했는지, 그리고 이를 객관적이고 검토 가능한 입증 자료를 통해 증명할 수 있는지를 확인합니다.

이러한 차이는 기존 소프트웨어를 재사용하는 데 필요한 노력에도 영향을 미칩니다. 공인된 기능 안전성 프로세스에 따라 개발된 소프트웨어라면 요구사항, 설계 문서, 검토 결과, 테스트 및 추적성 자료 등이 이미 갖춰져 있을 수 있습니다. 반면, 보다 비공식적인 방식으로 개발해 온 소프트웨어는 정상적으로 작동하는 소스 코드만 남아 있을 수도 있습니다. 둘 중 어느 쪽도 그 자체로 적합하거나 부적합하다고 볼 수는 없습니다. 결국 차이는 새로운 환경에 적용하기 위해 보완해야 할 입증 자료의 격차(evidence gap)가 얼마나 큰가에 있습니다.

[출처=TASKING]

‘안전 설계’가 기존 소프트웨어의 재사용을 막는 것은 아니다

항공우주 분야에서는 ‘안전 설계(safety by design)’를 강조하지만, 그렇다고 소프트웨어가 반드시 현재의 DO-178C 라이프사이클에 따라 개발됐어야 한다는 의미는 아닙니다.

DO-178C는 과거의 개발 과정을 재현하거나 기존 소프트웨어가 마치 최근에 개발된 것처럼 다루도록 요구하지 않습니다. 대신 새로운 배포 환경에서 해당 소프트웨어가 의도된 용도를 충족할 수 있음을 입증할 수 있는 충분한 근거를 요구합니다.

이를 위해서는 소프트웨어가 어떤 기능을 수행하도록 설계됐는지, 어떤 가정을 전제로 하는지, 어떤 인터페이스에 의존하는지, 어떤 환경에서 동작하게 되는지를 이해해야 합니다. 이러한 정보가 이미 확보돼 있다면 상당 부분 재사용할 수 있습니다. 반면, 필요한 정보가 없다면 소프트웨어가 DO-178C 라이프사이클에 본격적으로 포함되기 전에 해당 정보를 복원하고 문서화한 뒤 검증해야 할 수 있습니다.

결국 목표는 정상적으로 작동하는 소프트웨어를 다시 개발하는 것이 아닙니다. 새로운 역할에 해당 소프트웨어를 적용하는 것이 적절하다는 사실을 입증하는 것입니다.

문서의 모음이 아닌 하나의 입증 체인 구축

항공우주 분야에 진출하는 조직이 가장 먼저 이해해야 할 중요한 개념적 변화는 인증을 위한 입증 자료가 서로 별개의 보고서를 모아 놓은 형태로 구성되는 것이 아니라는 점입니다.

요구사항, 아키텍처, 소스 코드, 검토 결과, 검증 결과, 구조적 커버리지, 타깃 측정 결과, 규정 준수 보고서 등은 모두 하나의 입증 체인(evidence chain)을 구성합니다. 소프트웨어가 발전하면 이 입증 체인도 함께 발전합니다. SOI(Stage of Involvement) 검토에서 인증 기관이 확인하는 것은 개별 산출물뿐만 아니라, 각 산출물을 연결하는 일관성과 추적성입니다.

프로젝트 규모가 커지고 복잡해질수록 이러한 관계를 수작업으로 관리하기는 점점 더 어려워집니다. 이 지점에서 검증되고 신뢰할 수 있는 개발 및 검증 툴체인이 중요한 역할을 합니다.

[출처=TASKING]

LDRA 툴 제품군은 요구사항 추적성, 정적·동적 분석, 테스트, 구조적 커버리지, 규정 준수 보고 기능을 지원합니다. TASKING BlueBox와 winIDEA는 실제 타깃 환경에서 실행 과정, 타이밍 및 트레이스 동작을 확인할 수 있도록 지원합니다. 이들 툴을 함께 사용하면 반복적인 엔지니어링 작업을 줄이면서 입증 체인의 무결성을 유지할 수 있습니다.

기존 소프트웨어에는 수년간 축적된 엔지니어링 투자가 녹아 있습니다. 여기에는 축적된 경험과 도메인 지식은 물론, 실제 환경에서 검증된 동작 특성이 반영된 경우도 많습니다. DO-178C는 이러한 투자를 포기하도록 요구하지 않습니다.

다만 새로운 배포 환경이라는 관점에서 기존 소프트웨어를 검토하고, 새로운 배포 환경에 맞춰 소프트웨어와 이를 뒷받침하는 입증 자료를 함께 조정할 것을 요구합니다. <끝>

※ 본 기사는 TASKING 웹사이트에 게재된 “Software reuse and DO-178C: Adapting to a new deployment context”를 기반으로 작성되었습니다.

DO-178C는 항공기 탑재 시스템 및 장비에 사용되는 소프트웨어의 개발과 인증을 위한 국제적 지침이다. 소프트웨어의 계획, 개발, 검증 및 인증 과정에서 충족해야 할 목표와 활동을 제시하며, 시스템 고장이 항공기 안전에 미치는 영향에 따라 DAL A부터 E까지 안전성 등급을 구분해 요구되는 입증 수준을 차등 적용한다. 이를 통해 항공 소프트웨어가 의도된 기능을 안전하게 수행한다는 것을 객관적인 자료로 입증하도록 하고 있다.

프로토타입부터 양산을 위한 산업용 SBC

편집부 — 2026-09-02 10:24:33+0900

생산 라인이 멈추는 것보다 더한 악몽은 없습니다. 모두에게 시간과 비용 손실을 초래하기 때문입니다. 제조업에서 예기치 않은 조업 중단으로 인한 손실 비용은 현재 모든 산업 분야를 통틀어 시간당 평균 26만 달러(약 3억6,000만 원)에 이르는 것으로 애버딘 리서치(Aberdeen Research)는 분석합니다.(자동차 제조공장의 경우 이 비용은 시간당 230만 달러를 넘어선다.)

산업 자동화, 에지 컴퓨팅, AI 기반 애플리케이션이 계속해서 확장됨에 따라 이러한 손실 비용을 방지하기 위해 단일 기판 컴퓨터(Single-Board Computer, SBC)의 신뢰성 요구가 점점 더 높아지고 있습니다. 산업용 SBC는 컴퓨터의 모든 필수 요소를 단일 기판에 담아 처리 능력과 연결성을 소형 크기로 구현해 까다로운 산업 환경에 이상적입니다.

최근 진행된 화상토론에서 라즈베리 파이(Raspberry Pi), 게이트웍스(Gateworks), NXP 반도체, EDATEC의 전문가들과 함께 최신 임베디드 및 에지 컴퓨팅 시스템에서 산업용 SBC의 역할이 점점 더 중요해지고 있는 현상에 대해 자세히 짚어봤습니다.

SBC의 부상

산업 자동화와 에지 컴퓨팅의 성장과 함께 SBC의 사용량이 급증하고 있습니다. 산업용 SBC는 소프트 프로그래머블 로직 컨트롤러(Programmable Logic Controllers, PLC) 및 머신 비전을 포함한 다양한 애플리케이션에 유연하고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다.

SBC의 활용 범위는 단순히 공장 안으로 제한되지 않습니다. 의료 기기, 석유 및 가스전 제어 장치, 전력망 모니터링, 철도 시스템 등 신뢰성이 필수인 임베디드 및 에지 컴퓨팅 시스템에도 널리 사용됩니다. 게다가 드론, 무인항공기(UAV), 우주 및 차량 대 사물 통신(V2X) 솔루션과 같은 미래 지향적인 애플리케이션야에서도 SBC의 활용이 주목받고 있습니다.

산업용 SBC의 가장 큰 장점 중 하나는 기존 전자 장치가 작동하기 어려운 환경에서도 작동할 수 있다는 점입니다. 내구성이 뛰어나 온도, 습도, 먼지 등 전자 장치의 성능을 위협할 수 있는 열악한 산업 환경에 이상적입니다. 이러한 조건을 견딜 수 있도록 SBC는 신뢰성을 가장 고려하여 설계되었습니다. 예를 들어 부품 수가 적어 부품 하나가 고장 나더라도 고장 발생 가능성이 낮습니다. 또한 SBC는 전력 변동에도 잘 대처할 수 있으며 연속 작동을 위해 설계되었습니다.

에지 컴퓨팅이 성장함에 따라 이러한 속성에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이를 통해 에지 컴퓨팅 애플리케이션은 정보를 실시간으로 처리하여 더 빠른 의사결정과 더 높은 효율성을 달성할 수 있습니다.

실제 설계 과제 극복

SBC는 여러 장점이 있지만, 엔지니어가 직면할 수 있는 과제는 SBC를 프로토타입에서 실제 배포 시스템으로 전환하는 것입니다. 에지 AI와 같은 대규모 애플리케이션에 SBC를 도입하는 경우 메모리, 발열, 비용 등 다양한 제약 요소가 있을 수 있습니다.

시간 민감성 워크로드(time-sensitive workload)를 처리하려면 컴퓨팅이 데이터 수집 지점에 더 가까워야 합니다. 여기에는 품질 보증 및 예측 유지보수(predictive maintenance)를 위한 머신 비전과 함께 단순히 원시 데이터가 아닌 실행 가능한 인사이트를 제공하는 AI 기반 분석이 포함됩니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해서 엔지니어는 NXP 등이 제공하는 프로세서를 통해 컴퓨팅 성능, 연결성, 에너지 효율성의 균형을 맞춰야 합니다.

엔지니어들은 컴퓨팅 성능, 연결성, 에너지 효율을 균형 있게 제공하는 프로세서를 필요로 한다. [출처=DigiKey]

라즈베리 파이의 수석 영업 담당자인 데이브 리(Dave Lee)는 “에지 워크로드가 점점 더 까다로워짐에 따라 메모리는 중요한 고려 사항이 되었다”며 “현재 시장에서는 메모리와 RAM이 전례 없는 수준으로 부족한 상황인데, 이는 주로 클라우드 업체들이 높은 수준의 메모리 대역폭을 사용하고 있기 때문”이라고 말합니다.

데이터가 CPU에서 보조 및 주변 장치로 이동하는 SBC의 경우, 고강도 에지 애플리케이션에서 메모리 부하가 더욱 커질 수 있습니다. 이에 대응해 라즈베리 파이는 DRAM과 스토리지용 메모리를 여러 공급업체로부터 조달할 수 있도록 공급망을 다변화하고 있습니다. 한 가지 해결책은 클램셸(clamshell) 방식으로, 기판에 두 개의 DRAM을 탑재하는 것입니다. 예를 들어 구하기 어려운 4GB 메모리가 필요한 경우, 라즈베리 파이는 2GB 메모리 모듈 두 개를 사용하는 방식으로 대체할 수 있도록 합니다.

라즈베리파이는 DRAM과 스토리지용 메모리의 공급처를 다변화해 조달하고 있다. [출처=DigiKey]

산업 환경에서 전력 공급의 안정성은 또 다른 중요한 문제입니다. 전력 공급 중단은 데이터 손상, 저장 장치 손상, 막대한 가동 중단 비용을 초래할 수 있습니다. EDATEC은 SBC가 견딜 수 있는 전자기 간섭(EMI), 정전기 방전(ESD) 내성, 광절연 또는 정전용량 절연 등을 고려하여 사양 이상의 부품을 선정함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 예를 들어 24V 입출력(IO) 단자에 80V 정격부품을 사용함으로써 뛰어난 안정성을 보장합니다. 또한 슈퍼커패시터 백업과 같은 전력 손실 방지 솔루션을 제공하여 메모리나 장기 비휘발성 저장 장치를 손상시키지 않고 안전하게 시스템을 종료할 수 있도록 지원합니다.

산업 환경의 전원 불안정으로 인한 데이터·스토리지 손상과 가동 중단에 대응하기 위해 EDATEC는 규격 이상의 성능을 고려해 부품을 선정한다. [출처=DigiKey]

환경 내구성(Environmental durability) 또한 최우선 과제입니다. 게이트웍스는 장치가 전원공급장치에 연결되지 않거나 팬과 같은 열관리 장치가 없는 극한의 산업 환경에서도 견딜 수 있도록 견고한 전원공급장치(power supplies)를 설계했습니다. 이러한 전원공급장치는 무거운 트랙터가 강한 진동을 일으키는 광산부터 위험하거나 극한 온도 조건에 있는 공장, 국방 산업, 심지어 우주 공간에 이르기까지 모든 환경에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

게이트웍스(Gateworks)는 전원공급장치에 연결되지 않거나 팬과 같은 열관리 장치가 없는 극한의 산업 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 고내구성 전원공급장치를 설계했다. [출처=DigiKey]

이러한 사례들은 산업용 컴퓨터 업계가 처리 능력뿐 아니라 가장 열악한 환경에서도 안정적으로 작동하는 신뢰성을 중요한 성능 기준으로 삼는 방향으로 변화하고 있음을 보여줍니다.

차세대 에지 컴퓨팅 구현

SBC는 산업 시스템의 미래를 대표합니다. 그 결과 향후 몇 년 동안 이 산업의 경쟁이 훨씬 더 치열해질 것입니다. 경쟁이 심화되는 환경에서는 기술 생태계 전반에 걸친 협력이 더욱 중요해질 것입니다. 하나의 공급업체가 에지 컴퓨팅의 모든 요구 사항을 충족할 수는 없습니다. 오히려 프로세서 제조업체, 기판 설계업체, 시스템 통합업체, 소프트웨어 개발자, 유통 파트너가 협력하여 혁신을 촉진하는 것이 성공의 열쇠가 될 것입니다.

이러한 협업을 통해 제품을 그 어느 때보다 빠르게 시장에 출시할 수 있습니다. 이미 기존 방식을 고수하던 사람들이 SBC를 고려하기 시작했습니다. 이는 SBC가 더 빠른 프로토타이핑과 확장성, 뛰어난 유연성, 다양한 가격대를 제공하기 때문입니다. 검증된 하드웨어 솔루션을 활용하면 엔지니어는 개발 기간을 최대 6개월까지 줄이면서도 특정 애플리케이션에 맞게 솔루션을 맞춤 설정할 수 있는 자유를 누릴 수 있습니다.

DigiKey는 고객에게 필요한 기술, 공급업체, 리소스를 연결함으로써 이러한 협력 생태계에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 엔지니어가 NXP 프로세서를 평가하든, 라즈베리 파이로 프로토타입을 제작하든, 게이트웍스 및 EDATEC의 산업용 솔루션을 배포하든, DigiKey는 프로젝트를 진행하는 데 필요한 구성 요소와 완제품 시스템 모두에 대한 접근성을 제공합니다.

산업용 SBC는 자동화, 에지 컴퓨팅, AI의 미래에 중요한 역할을 담당할 것입니다. 신뢰성, 성능, 유연성 측면에서 상당한 이점을 제공하는 산업용 SBC는 앞으로 다양한 애플리케이션에 널리 통합될 것으로 예상됩니다. [끝]

숀 루크(Shawn Luke)는 전 세계 전자부품 및 자동화 제품의 첨단 유통 분야에서 글로벌 리더로서 지속적인 혁신을 주도하는 DigiKey의 기술 마케팅 엔지니어다. DigiKey는 약 3,000개의 유수 브랜드 제조업체에서 제공하는 1,740만 개 이상의 부품을 공급하고 있다.

LG에너지솔루션, 美 스맥오버 리튬과 탄산리튬 10년 공급 계약 체결

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-01 17:52:40+0900

LG에너지솔루션이 미국 리튬 개발업체와 장기 공급 계약을 체결하고 북미 지역 배터리 핵심 소재 공급망 강화에 나선다.

LG에너지솔루션은 미국 스맥오버 리튬(Smackover Lithium)과 탄산리튬 장기 공급 계약을 체결했다고 1일 밝혔다.

스맥오버 리튬은 미국 리튬 개발업체 스탠다드 리튬(Standard Lithium)과 노르웨이 국영 에너지 기업 에퀴놀(Equinor)이 설립한 합작법인이다.

이번 계약에 따라 LG에너지솔루션은 스맥오버 리튬이 본격적인 양산에 들어가는 2029년부터 10년간 총 8만톤 규모의 탄산리튬을 공급받을 예정이다. 회사 측은 해당 물량이 1회 충전으로 500km 이상 주행할 수 있는 고성능 전기차 약 180만대를 생산할 수 있는 규모라고 설명했다.

스맥오버 리튬은 미국 아칸소주에서 추진 중인 ‘남서부 아칸소 프로젝트(South West Arkansas Project)’를 통해 탄산리튬을 생산할 계획이다. 이 프로젝트에는 염수에서 리튬을 직접 추출하는 직접리튬추출(Direct Lithium Extraction, DLE) 기술이 적용된다.

[출처=Smackover Lithium]

DLE는 지하 염수에서 리튬을 선택적으로 추출하는 방식으로, 전통적인 리튬 생산 방식과 비교해 토지 사용과 물 소비 등을 줄일 수 있는 기술로 평가된다. 스맥오버 리튬은 이를 통해 탄소배출을 최소화하는 방식으로 고품질 탄산리튬을 생산할 계획이다.

이번 계약은 북미 지역에서 배터리용 핵심 광물의 현지 공급망을 확보한다는 점에서 의미가 있다. 특히 북미 시장에서 전기차뿐만 아니라 에너지저장장치(ESS) 수요가 확대되면서 리튬인산철(LFP) 배터리 등에 사용되는 탄산리튬의 안정적인 조달이 중요해지고 있다.

탄산리튬은 LFP 배터리와 삼원계 배터리의 주요 원재료로 사용된다. 고성능 삼원계 배터리에 주로 사용되는 수산화리튬과 함께 전기차와 ESS용 배터리 생산에 필요한 핵심 광물로 꼽힌다.

LG에너지솔루션은 미국 현지에서 생산되는 탄산리튬을 장기간 확보함으로써 북미 지역의 핵심 광물 공급망을 강화한다는 계획이다. 회사 측은 현지에서 생산된 원재료를 활용함으로써 미국 인플레이션 감축법(IRA)상 핵심 광물 관련 요건에도 대응할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

LG에너지솔루션은 현재 북미 지역에 8개 생산시설을 구축·운영하고 있다. 이번 계약을 통해 북미 현지에서 핵심 원재료를 조달하고 배터리를 생산하는 공급망 체계를 한층 강화한다는 방침이다.

LG에너지솔루션 구매센터장 이강열 전무는 “스맥오버 리튬과의 이번 파트너십은 북미 전략 시장에서 친환경적으로 생산된 핵심 광물을 확보해 공급망 안정성을 고도화한 의미 있는 성과”라며 “미국 현지 생산과 원재료 조달을 통해 한층 경쟁력 있고 지속가능한 제품을 제공해 나갈 것”이라고 말했다.

LG에너지솔루션은 북미뿐 아니라 주요 리튬 생산국의 기업들과 장기 공급 계약을 확대하며 원재료 조달처를 다변화하고 있다. 앞서 칠레 SQM과 10만톤 규모의 수산화리튬 및 탄산리튬 장기 공급 계약을 체결했으며, 호주 라이온타운(Liontown)과는 175만톤 규모의 리튬 정광 공급 계약을 맺었다.

Direct Lithium Extraction (DLE)의 특징
DLE는 기존 방식에 비해 염수에서 리튬을 보다 효율적이고 지속가능하게 추출할 수 있다. 이 기술은 경암 채굴(hard rock mining)이나 증발 공정(evaporative processes)에 비해 토지 사용 면적이 작다는 장점이 있다. 또한 경암 채굴과 증발 공정은 시간이 오래 걸리고 많은 양의 물을 소비한다. 반면, DLE는 배터리급 리튬 제품 생산에 적합한 고순도 리튬을 보다 일관되고 효율적으로 생산할 수 있다.

현대차, 2030년 글로벌 판매 555만대 목표 ··· 로보틱스·자율주행 사업 확대

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-01 17:03:38+0900

호세 무뇨스 대표이사, 박민우 사장을 비롯한 현대차 경영진이 '2026 CEO 인베스터 데이'에서 애널리스트 질문에 답하고 있다. [사진=현대차]

‘2026 CEO 인베스터 데이’ 개최 ··· 2030년 영업이익률 9% 이상으로 상향
100종 이상 신차 출시·글로벌 생산능력 확대 ··· SDV·AI·배터리 경쟁력 강화

현대차는 지난달 26일 서울 여의도 콘래드서울에서 ‘2026 CEO 인베스터 데이’를 열고 중장기 전략과 전략적 파트너십을 기반으로 한 미래 사업 확장 계획을 공개했다.

이날 행사에는 호세 무뇨스 대표이사(CEO·사장)와 박민우 AVP본부장(사장) 겸 포티투닷 대표이사, 김창환 전동화에너지솔루션담당(부사장), 이승조 재경본부장(CFO·부사장) 등 주요 경영진이 참석했다.

호세 무뇨스 현대차 대표이사 사장은 이날 행사에서 “기술·피지컬 AI 기업으로 전환하면서도 자동차 사업의 경쟁력을 놓치지 않겠다”며 완성차와 미래 기술을 두 축으로 한 성장 전략을 제시했다.

호세 무뇨스 현대차 대표이사(CEO·사장)

현대차는 2030년까지 글로벌 판매량을 555만대로 확대한다는 기존 목표를 유지한다. 올해 목표인 415만8,000대와 비교하면 139만2,000대 늘어난 규모다. 이를 위해 2026년부터 2030년까지 부분 변경과 파생 트림 등을 포함해 100종 이상의 신차를 출시하고 권역별 시장 특성에 맞춘 현지화 전략을 추진한다. 이 가운데 18개 이상 차종은 기존에 판매 차종이 없던 신규 차급(세그먼트)에 신규 출시하는 완전 신차가 될 전망이다.

2030년까지 공격적인 신차 출시, 권역별 성장전략 추진

북미 시장에서는 하이브리드 차량의 판매 확대와 함께 현지 생산 및 부품 조달 비중을 높인다. 2030년까지 하이브리드 신차 10종을 출시하고 하이브리드 판매 비중 50%를 달성한다는 목표다. 미국에서 생산하는 차량의 부품 현지화율도 현재 60%에서 2030년 80%까지 끌어올릴 계획이다.

유럽에서는 전동화 포트폴리오를 확대한다. 2030년 전기차 판매량을 42만대까지 늘리는 것이 목표다. 지난해 유럽 전기차 판매량 11만6,000대와 비교하면 약 4배에 해당한다. 유럽 전용 전기차 아이오닉 3에는 차세대 인포테인먼트 시스템 ‘Pleos Connect’를 적용하고, 1회 충전 주행거리는 500km 수준을 확보한다. 글로벌 생산능력도 127만대로 확대해 판매 목표 달성을 뒷받침한다.

유럽 전용 전기차 '아이오닉3'

제네시스는 ‘GV90’를 시작으로 올해부터 새로운 10년을 향한 도약에 나선다. 특히 제네시스의 첫 하이브리드 모델 ‘GV80 하이브리드’와 주행거리 연장형 전기차(EREV), 고성능차까지 더한 럭셔리 라인업을 완성하고, 스페인과 오스트리아 등 신규 시장 진출도 강화할 계획이다.
GV80 하이브리드는 내연기관 모델 대비 연비 효율을 약 25% 개선했으며, 내년 초 출시 예정인 제네시스 EREV SUV는 1000km 이상의 주행거리를 목표로 한다. 제네시스는 2030년까지 40여개국에서 35만대 판매 달성을 계획하고 있다.

제네시스의 첫 하이브리드차 'GV80 하이브리드'

전략적 파트너십 기반 미래사업 확장

미래 사업 분야에서는 로보틱스와 자율주행 사업 확대에 속도를 낸다. 현대차는 로보틱스 사업과 관련해 로봇의 대규모 생산과 배치를 추진하고 금융 지원까지 확대한다는 계획을 밝혔다. 산업용 로봇의 실제 생산 현장 적용을 위한 준비도 진행한다.

현대차는 보스턴다이나믹스와 협업해 제조 AI 로보틱스 기술 상용화를 추진하고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 산업용 로봇 훈련·검증 센터인 RMAC(Robot Metaplant Application Center)는 실제 생산 현장과 동일한 환경에서 제조용 AI 로봇을 훈련하고 실전 데이터를 수집하는 역할을 한다. 현대차는 연말까지 RMAC 부지를 현재 규모의 10배 수준으로 확대하고, 각종 시험·검증을 거쳐 2028년부터 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 산업용 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 실전 배치할 계획이다.

자율주행 분야에서는 자체 기술과 외부 파트너십을 병행해 경쟁력을 높인다. 현대차는 오는 4분기 HMGMA에서 생산한 아이오닉 5 기반 로보택시를 웨이모에 공급할 예정이다. 향후 자율주행차 분야에서 위탁생산 사업도 확대한다. 현대차가 지분을 보유한 자율주행 합작법인 모셔널은 올해 말 아이오닉 5 로보택시 상용화를 준비하고 있으며, 유럽과 아시아·태평양 지역으로 사업 확대를 추진한다.

SDV와 자율주행 기술 고도화를 위한 데이터 활용 체계 구축에도 나선다. 현대차가 추진하는 ‘Data Flywheel’은 차량에서 데이터를 수집하고 분석한 뒤 AI와 서비스를 개선하고, 개선된 기능을 OTA를 통해 다시 차량에 배포하는 데이터 선순환 구조다. 차량 아키텍처부터 데이터, AI, 검증, OTA를 하나의 체계로 연결해 차량이 운행될수록 소프트웨어와 서비스가 고도화되는 구조를 구축한다는 전략이다.

차량 내 사용자 경험도 소프트웨어 중심으로 전환한다. 이미 차세대 인포테인먼트 시스템 ‘Pleos Connect’와 생성형 AI 에이전트 ‘Gleo AI’를 개발해 양산차에 적용하고 있다.

박민우 현대차그룹 AVP본부장(사장) 겸 포티투닷 대표이사

자율주행 기술은 확보된 데이터를 AI가 학습해 지속적으로 성능을 고도화하는 체계를 구축하고 있다. 현대차그룹은 엔비디아 생태계를 기반으로 그룹사 센서 체계를 표준화하고, 현대차·기아·포티투닷·모셔널 등이 확보한 자율주행 데이터를 일관된 기준으로 통합·활용할 수 있는 체계를 마련하고 있다.

또한 연말에는 전남 광주특별시에 자율주행 AI ‘아트리아 AI’를 투입해 자율주행 모델 고도화에 필요한 돌발 상황 데이터를 확보할 계획이다. 2028년에는 엔비디아와의 전략적 협업을 통해 첫 SDV 양산 모델에 레벨2+ 수준의 자율주행 기술을 적용하고, 주행 데이터를 다시 AI 학습에 활용해 기능을 고도화하는 선순환 구조를 구축한다는 목표다. 이후 레벨2+부터 레벨4까지 자율주행 기술을 단계적으로 확대 적용할 계획이다.

자율주행 데이터 증가에 대응하기 위한 인프라도 구축한다. 현대차는 2029년부터 5만장 이상의 GPU를 수용할 수 있는 새만금 AI 데이터센터를 가동할 계획이다. 100MW급 규모로 5만장 이상의 그래픽처리장치(GPU)를 수용할 수 있도록 구축해 대규모 자율주행 데이터의 저장·처리와 AI 학습을 지원한다.

배터리: 성능, 가격 경쟁력, 내구성, 안전 기술력까지 확보

배터리 분야에서는 고에너지 밀도와 고출력을 동시에 확보한 고성능 배터리 셀을 자체 개발하는 데 성공했다. 현대차에 따르면, 이 배터리는 기존 하이니켈(High-Nickel) 배터리 대비 출력 성능을 2배 이상 높이고 충전 시간을 40% 단축할 수 있다.

고성능 배터리는 내년 상반기 출시 예정인 EREV에 적용된다. EREV는 일반적인 전기차보다 배터리 용량을 50% 미만으로 줄이면서도 동등한 수준의 배터리 성능과 전기차 주행 감성을 구현하는 것을 목표로 한다.

대량판매 모델에는 원가 경쟁력을 고려한 미드니켈 NCM(니켈·코발트·망간) 배터리도 적용한다. 현대차는 동일한 부피의 리튬인산철(LFP) 배터리와 비교해 미드니켈 NCM 배터리가 약 30% 많은 에너지 용량을 확보할 수 있다고 설명했다.

배터리 관리 기술도 고도화한다. 클라우드 기반 배터리관리시스템(BMS)을 통해 2028년까지 배터리 수명을 평균 20% 향상시키고, 배터리 열전이 방지 기술인 TRP(Thermal Runaway Protection)를 개발해 ‘GV90’에 적용할 계획이다.

TRP는 고온의 열이 인접 셀로 전이되는 현상을 차단하고 고열 가스를 효과적으로 배출하도록 설계된 기술이다. 기존의 열전이 지연 방식에서 나아가 배터리 내부의 열 확산을 구조적으로 차단하는 것이 특징이다. 클라우드 기반 BMS가 셀의 이상 징후를 실시간으로 감지해 사전 조치를 수행하는 1차 방어선이라면, TRP는 열이 인접 셀로 확산되는 것을 차단하는 2차 방어선 역할을 한다. 현대차는 NCM 배터리의 각형 및 파우치형 셀을 대상으로 200회 이상의 반복 시험을 통해 TRP 기술의 안전성을 검증했다고 밝혔다.

김창환 현대차그룹 전동화에너지솔루션담당(부사장)

2030년 영업이익률 목표 9% 이상으로 상향

미래 사업 확대와 함께 수익성도 개선한다. 현대차는 2030년 영업이익률 목표를 9% 이상으로 높였다. 하이브리드 판매 확대와 전사적인 원가 절감 계획을 반영한 것으로, 영업이익 총 규모도 기존 계획보다 11% 확대할 계획이다.

매출원가율은 차량 전 주기에 걸친 원가 혁신과 현지화를 통해 2030년까지 당초 계획보다 3%포인트 낮출 계획이다. 현대차는 이를 통해 완성차 사업의 수익성을 유지하는 동시에 소프트웨어, 자율주행, 로보틱스, AI, 배터리 등 미래 사업 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 특히 대규모 양산체계에서 확보되는 주행 데이터와 AI, 데이터 처리 인프라를 연결해 SDV와 자율주행 기술을 지속적으로 고도화하고, 로봇과 자율주행차를 실제 생산·서비스 현장에 투입하는 피지컬 AI 기업으로 전환한다는 구상이다.

모비루스, 민군기술적용연구사업 선정 ··· 자율농작업 로봇 개발 착수

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-01 14:20:50+0900

피지컬 AI 전문기업 모비루스가 국방 분야에서 축적된 기술을 농업 분야에 적용해 모듈형 자율농작업 로봇 개발에 나선다.

모비루스는 방위사업청이 출연하고 국방과학연구소 민군협력진흥원이 전담하는 민군기술적용연구사업(스핀오프)에 선정됐다고 1일 밝혔다.

왼쪽부터 모비루스 AI연구소 최성균 소장, 모비루스 조병호 대표, 민군협력진흥원 박재현 부장, 국방과학연구소 송종탁 책임

민군기술적용연구사업은 국방 분야에서 개발 및 축적된 기술과 노하우를 민간으로 이전해 실용화 가능성을 검토하고, 민간 산업의 경쟁력 향상과 함께 민군 간 기술 이전과 활용을 확대하는 것을 목적으로 한다.

모비루스가 수행하는 과제는 ‘노동력 절감과 농작업 효율 향상을 위한 모듈형 자율농작업 로봇 플랫폼 및 원격 모니터링 시스템 개발’이다. 사업 기간은 2026년 7월 1일부터 2028년 6월 30일까지 24개월이며, 총사업비는 약 16억원 규모다.

모비루스는 지난 8월 27일 경기도 성남 본사에서 민군협력진흥원 관계자 등이 참석한 가운데 사업 착수식을 개최하고 본격적인 개발에 들어갔다.

이번 과제는 농촌 지역의 인력 부족과 고령화에 따른 농작업 효율 저하에 대응하기 위한 것으로, 다양한 농작업에 활용할 수 있는 자율작업 로봇 플랫폼 구축이 핵심이다.

개발 플랫폼은 운반과 방제 등 작업 유형에 따라 서로 다른 작업 모듈을 장착할 수 있도록 설계될 예정이다. 이를 통해 단일 로봇 플랫폼을 다양한 농작업에 활용할 수 있는 구조를 구현한다.

원격 모니터링 시스템도 함께 개발된다. 작업자는 현장에 직접 상주하지 않고도 로봇의 위치와 작업 상태, 이상 여부 등을 실시간으로 확인하고 제어할 수 있다. 이를 통해 농작업 로봇의 원격 운영과 작업 관리 기능을 확보할 수 있다.

모비루스는 농기계 자율작업 통합제어 솔루션 ‘오토가이아(AutoGaia)’와 안전 솔루션 ‘세이프가이아(SafeGaia)’ 등을 개발하며 확보한 자율주행, 센서 융합, 원격관제 기술 역량을 이번 농업용 로봇 플랫폼 개발에 적용할 예정이다.

모비루스는 향후 과제 수행 결과를 바탕으로 실제 농가 현장 실증을 거쳐 상용화를 추진하고, 장기적으로는 해외 시장 진출의 거점을 마련할 계획이다.

모비루스는 농기계 자율작업 통합제어 솔루션 ‘오토가이아’와 안전 솔루션 ‘세이프가이아’, 차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템 등을 주요 사업으로 하는 피지컬 AI 전문기업이다. 경기도 성남시에 본사를 두고 있으며, 국내외 완성차 및 모빌리티 업체를 대상으로 자율주행·통합관제 관련 기술을 개발 및 공급하고 있다.

BMW i벤처스, 코드래빗의 시리즈C 투자 라운드 참여

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-09-01 09:47:56+0900

BMW그룹의 독립 벤처캐피털 BMW i벤처스(BMW i Ventures)가 인공지능(AI) 기반 소프트웨어 코드 검토 플랫폼 기업 코드래빗(CodeRabbit)에 투자했다.

BMW i벤처스는 최근 코드래빗의 1억4,300만 달러(약 1,900억원) 규모 시리즈C 투자 라운드에 참여했다고 밝혔다. 이번 투자 라운드는 아토미코(Atomico)와 스매시 캐피털(Smash Capital)이 공동 주도했으며, 코드래빗의 기업가치는 15억 달러로 평가됐다.

코드래빗은 소프트웨어 코드가 승인 및 배포되기 전에 변경 내용을 AI로 검토하는 플랫폼을 제공한다. 이 플랫폼은 기존 소프트웨어 맥락과 관련 요구사항, 테스트 결과를 종합적으로 고려해 잠재적인 품질·보안·신뢰성 문제를 찾아낸다. 또한, 코드가 사람이 작성한 것인지 AI 모델이 생성한 것인지와 관계없이 독립적인 검토를 수행하는 것이 특징이다. 이를 통해 개발팀은 코드 변경 사항을 안전하게 평가하고 실제 배포할 준비가 된 변경 사항을 판단할 수 있다.
즉 생성형 AI와 코딩 에이전트의 활용이 확대되면서 소프트웨어 개발 과정에서 생성되는 코드의 양이 증가하고 있는 만큼, 개발 조직이 코드 변경 사항을 대규모로 검증하고 관리할 수 있도록 지원한다.

BMW와 코드래빗은 2년 이상 협력해 AI 기반 소스코드 검토 솔루션을 개발 및 배포해왔다. 현재 코드래빗의 AI 에이전트는 전 세계 1,000명 이상의 BMW 소프트웨어 개발자가 차량용 소프트웨어를 개발하고 품질을 검증하는 데 활용되고 있다.

BMW i벤처스는 이번 투자를 통해 코드래빗의 기술과 성장 가능성에 대한 기대를 나타냈다. 카스퍼 세이지(Kasper Sage) BMW i벤처스 매니징 파트너는 자동차 기업의 디지털 전환을 위해서는 높은 수준의 엔지니어링 효율성과 안정적인 소프트웨어가 필요하다며 코드래빗이 개발자의 코드 품질 향상과 업무 효율성 개선을 지원하는 핵심 기술이 되고 있다고 평가했다.

코드래빗은 이번 투자금을 활용해 글로벌 사업 확대와 연구개발 및 제품 개발을 강화할 계획이다. 특히 개발자와 AI 에이전트가 생성하는 소프트웨어 변경 사항을 검토하고 우선순위를 정하며, 변경 사항의 영향을 파악하고 배포 이후까지 모니터링하는 에이전틱 변경 관리(Agentic Change Management) 분야로 플랫폼을 확대하고 있다.

에이전틱 변경 관리는 기존 AI 코드 검토 기능을 소프트웨어 변경 관리 영역으로 확장한 개념이다. 코드 변경 과정에서 잠재적인 문제가 발견되면 코딩 에이전트가 자동으로 수정 작업을 수행하고 새로운 검토를 요청할 수 있다. 다만 최종적으로 변경 사항을 승인하고 배포할지는 사람이 결정하는 구조다.

코드래빗에 따르면 현재 매주 200만건 이상의 코드 검토가 이뤄지고 있으며, 전 세계 1만7,000개 이상의 고객사와 오픈소스 프로젝트가 서비스를 이용하고 있다. 전년 대비 매출은 5배 이상 증가했다.

코드래빗은 유럽 시장 확대에도 나서고 있다. 최근 런던에 유럽 거점을 마련했으며 런던과 유럽연합(EU) 지역에서 50명의 정규직 직원을 두고 있다. 향후 유럽 사업을 확대하는 동시에 일본을 비롯한 아시아 주요 시장에도 진출할 계획이다.

BMW i벤처스는 실리콘밸리와 독일 뮌헨에 기반을 둔 BMW그룹의 독립 벤처캐피털로, 자동차와 제조, 공급망의 미래를 변화시키는 스타트업에 투자하고 있다. 주요 투자 분야는 피지컬 AI(Physical AI), 에이전틱 AI(Agentic AI), AI 네이티브 기업용 소프트웨어 및 산업용 소프트웨어 등이다.

BMW i벤처스는 2011년 설립 이후 90개 이상의 기업에 투자했으며, 운용자산(AUM)은 11억 달러 규모다.

엘모스, 차세대 유니버설 스마트 LIN 모터 컨트롤러 E523.62 출시

엘모스코리아 — 2026-08-28 15:45:00+0900

ARM Cortex-M23 탑재로 성능·효율 극대화 ··· 전장 부품 소형화 가속
BLDC·스테퍼·DC 모터 통합 제어 지원 ··· ASIL B 안전 규격 대응

차량용 반도체 전문 기업 엘모스(Elmos Semiconductor SE, 한국 지사 엘모스 코리아)가 12V 차량용 애플리케이션에 최적화된 고집적 모터 컨트롤러 E523.62를 선보이며 전장 시장 공략에 속도를 낸다.
E523.62는 32비트 ARM^® Cortex^®-M23 마이크로컨트롤러(MCU)와 고전압 아날로그 모터 드라이버를 소형 폼팩터의 단일 패키지에 통합한 것이 특징이다. 강력한 연산 성능의 마이크로컨트롤러와 파워스테이지 직접 회로가 결합된 E523.62는 저전력에서 중전력 수준의 액추에이터 및 팬(Fan) 애플리케이션에 최적의 솔루션을 제공한다. 내부 메모리로는 64KByte 플래시 메모리와 4KByte SRAM, 512Byte EEPROM을 탑재하고 있다.

‘일당백’ 제어 능력 ··· 모터 종류 가리지 않는 범용성

E523.62의 장점 중 하나는 뛰어난 범용성으로 3상 BLDC 모터, 2상 스테퍼 모터 또는 최대 2개의 일반 DC 모터를 제어할 수 있다. 또한, 통합 측정 시스템이 집적되어 있어 센서리스 폐루프(Sensorless Close-loop) 제어를 위한 다양한 입력 시그널을 제공하고, 저전압 및 과전압, 과전류, 온도 과부하 등으로부터의 시스템 보호 기능과 과부하 감지를 위한 드레인-소스 전압 모니터링 등 일체의 모니터링 및 진단 기능을 지원한다.

가혹 환경을 견디는 고신뢰성 설계

전장 부품 특유의 가혹한 환경에 대비해 신뢰성도 대폭 강화했다. 접합부 온도(Junction temperature) 기준 –40℃에서 +150℃의 폭넓은 동작 범위를 보장한다. 특히 기능 안전성 국제 표준인 ISO 26262에 따라 개발되어 자동차 안전 무결성 등급인 ASIL B 요구사항 역시 지원한다.

주문 정보

스마트한 저전력 기술 및 차량 통신·프로그래밍 편의성 극대화

E523.62는 12V 차량용 보드넷을 위한 스마트 전원 공급 블록을 갖추고 있으며, 설정에 따라 7V 미만의 저전압으로 구동이 가능하고 25℃(Typ.) 기준 30μA 딥 슬립 모드로 소비 전력을 낮출 수 있다. 통신과 프로그래밍 기능도 강화됐다. LIN 프로토콜 전용의 32KByte SysROM과 시리얼 인터페이스를 내장해 공정 최종 단계(EOL)에서 펌웨어를 고속으로 프로그래밍할 수 있다. ISO17987 및 SAE-J2602-2 국제 표준을 충족하는 LIN 2.2 인터페이스는 자동 통신속도 보정(Autobaud), 자동 주소 지정(SNPD), 슬립 모드 등 핵심 기능을 완비해 기존 차량용 LIN 버스 시스템과의 완벽한 호환성을 보장한다. 특히 높은 수준의 정밀도를 필요로 하는 절대 위치 측정(Absolute positioning) 기능을 구현하기 위해 외부 센서 구동을 위한 5V/3mA 전원과 아날로그/디지털 GPIO 등 다양한 데이터 인터페이스 역시 제공한다.

엘모스코리아의 홍기범 지사장은 “E523.62는 워터 밸브, 공조 시스템(HVAC) 플랩, 중소형 냉각팬 등 다양한 차량용 부품의 성능을 한 단계 끌어올릴 것”이라며 “고집적화를 통한 비용 절감과 ASIL B 기반의 안전성을 동시에 확보해 전장 시장의 새로운 표준이 될 것으로 기대된다”고 전했다.

전형적인 동작 회로

데이터시트, 샘플, EVA Kit 등 문의: 엘모스코리아 (Elmos Korea Co., Ltd.)
전화번호: 031-714-1131 / 이메일: sales-korea@elmos.com

Gaming Is Just the Beginning

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-27 10:53:59+0900

SmashLabs가 자동차를 새로운 디지털 미디어로 보는 이유

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-27 10:49:46+0900

INTERVIEW
니콜로 카폰
Niccolò Cappon, CEO of SmashLabs

차량용 게임은 정말 새로운 인카 경험일까. SmashLabs의 대답은 오히려 게임이 핵심이 아니라는 것이다. 게임은 차량이라는 공간에 맞는 디지털 경험을 만들기 위한 가장 까다로운 출발점일 뿐이다. 르노코리아 필랑트의 R:Rush에서 시작해 차량 데이터와 경험 생태계, 주행자동화가 만들어낼 새로운 시간까지, SmashLabs가 그리고 있는 것은 게임을 넘어 하나의 새로운 디지털 미디어가 되는 자동차다.

글 | 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

르노코리아 필랑트(Filante)의 센터 디스플레이 위에서 리듬게임 하나가 돌아간다. 화면을 스치는 노트를 박자에 맞춰 누르는 방식, 어디서 본 듯한 구성이다. 스마트폰과 콘솔에는 이보다 화려한 리듬게임이 이미 넘친다. 그런데 이 게임은 'R:Rush'라는 이름을 달고 전국 170여 개 르노코리아 전시장에서 토너먼트까지 열렸다. 화면만 보면 특별할 게 없는 게임이 왜 완성차 브랜드의 전국 전시장 이벤트로 이어졌을까.
이 게임을 만든 회사에 물었다. 데모만 보면 그렇게 혁신적으로 느껴지지 않는데, 왜 르노는 SmashLabs를 중요한 파트너로 여기는가. 이탈리아의 부티크 게임·기술 스튜디오 SmashLabs의 니콜로 카폰(Niccolò Cappon) 대표는 이렇게 답했다.
"이유 있는 지적입니다. 그리고 여러 면에서 그게 바로 핵심입니다.”
화면에 보이는 게임이 전부가 아니라는 뜻이다. 그렇다면 SmashLabs가 실제로 만들려는 것은 무엇일까.

게임회사가 아니다

카폰 대표는 SmashLabs를 게임회사가 아니라 "차량 안에서 디지털 경험을 만드는 회사"라고 정의한다. 게임을 첫 진입점으로 택한 이유도 단순히 재미 때문이 아니다.
"게임은 우리의 진입점일 뿐입니다. 가장 몰입도가 높으면서 기술적으로도 가장 까다로운 컨텐츠이기 때문입니다.”
지연시간, 입력장치, 몰입감, 사용자 경험을 한꺼번에 풀어야 하는 컨텐츠가 게임이라는 것이다. 회사가 만든 원형 게임은 'Smashworld: Beat Explorers'라는 음악 기반 게임이다. R:Rush는 기존 게임을 기반으로 브랜드에 맞는 새로운 얼굴과 경험을 입히는 방식인 셈이다. 르노가 SmashLabs에 실제로 원한 것도 완성된 게임 한 편이 아니었다. 카폰 대표는 이렇게 풀어냈다.
"둘 다였습니다. 하지만 아이디어가 먼저였죠. 게임은 무엇이 가능한지를 보여줬고, 더 큰 목표는 자동차가 어떻게 엔터테인먼트 플랫폼이 될 수 있는지를 탐색하는 것이었습니다."
표준 게임을 바탕으로 르노의 아이덴티티와 대표 차종에서 영감을 받은 브랜드 경험을 만들면서, 컨텐츠 공급이라는 논의는 자연스럽게 경험을 만드는 작업으로 옮겨갔다고 말했다.

자동차 화면은 큰 스마트폰이 아니다

카폰 대표가 자동차 업계에 대해 자주 지적하는 ‘오해’가 있다.
"가장 큰 오해는 인카 경험을 그저 큰 스크린에 띄운 스마트폰 앱으로 여기는 것입니다.”
자동차가 스마트폰 화면을 그대로 옮겨놓는 데 그친다면, 사람들이 자기 손안의 기기 대신 굳이 차량 시스템을 쓸 이유가 없기 때문이다. 진짜 기회는 차량 데이터와 시스템, 그리고 자동차라는 고유한 환경을 컨텐츠가 실제로 활용하는 데 있다는 것이다.
어떤 데이터와 센서를 우선 활용하느냐고 묻자 카폰 대표는 특정 항목을 꼽지 않았다.
"중요한 것은 하나의 특정 기능이 아닙니다. 차량과 그 주변 환경에 지능적으로 반응하는 경험을 만들 수 있느냐가 중요합니다."
제조사마다 우선순위와 기술 아키텍처가 다른 만큼 SmashLabs의 플랫폼 역시 이에 맞춰야 한다는 설명이다. 그래서 SmashLabs가 만들려는 것도 낱개의 앱이 아니다.
"개별 애플리케이션이 아니라, 서로 연결된 고품질 경험의 생태계를 만드는 것이 우리의 목표입니다.”
컨텐츠와 디자인, 사용자 경험 전반에 걸친 일관성이 제조사와 사용자 모두에게 더 큰 장기적 가치를 만든다는 것이다.
이 생태계에 언젠가 제3의 개발자들이 들어올 수 있느냐는 질문에는 신중하게 답했다. 차량용 컨텐츠 제작은 여전히 기술적으로 복잡하고 제조사마다 다르며, 산업이 성숙해질수록 그 복잡성을 낮추는 일이 중요해질 것이라는 정도였다. 아직 플랫폼을 열겠다는 구체적인 계획을 밝힌 단계는 아니다.

자동차 안의 '죽은 시간'을 바꾼다

카폰 대표는 차 안에서 보내는 시간을 다시 정의하고 싶어 한다. 거창한 미래의 자율주행차보다 그가 먼저 꺼낸 것은 우리가 이미 차 안에서 보내고 있는 평범한 시간이었다.
"충전을 위해 멈추는 시간은 엔터테인먼트를 즐기는 시간이 될 수 있고, 학교 앞에서 아이를 기다리는 시간은 가족과 함께 보내는 좋은 시간이 될 수 있습니다. 같은 차 안에서든 서로 다른 차에 타고 있든 승객들이 멀티플레이 경험을 함께할 수도 있죠."
그가 원하는 것은 단순히 기다리는 시간을 컨텐츠로 채우는 데 그치지 않는다. 함께 놀고 연결되면서 이동 자체와는 다른 기억을 만드는 것이다.
"우리에게 성공은 단순합니다. 목적지에 도착했는데도 사람들이 바로 차에서 내리고 싶어 하지 않을 만큼 매력적인 경험을 만드는 것입니다."
시간이 늘어나는 이유는 기술적으로도 설명된다. 레벨 3·4 자율주행은 탑승자의 역할 자체를 바꾼다. 운전에 쏟던 주의가 줄어드는 만큼 디지털 컨텐츠에 쓸 수 있는 시간이 늘어나고, 경험을 설계하는 방식도 지속시간과 몰입도, 편의성과 접근성까지 함께 달라져야 한다. 더 이상 뒷좌석 승객만 즐겁게 하는 문제가 아니라, 차량 전체가 새로운 경험의 공간이 된다.
5년 뒤 사람들이 차 안에서 실제로 무엇을 하고 있을 것 같으냐고 묻자 그의 답은 담백했다. 주행의 자동화가 계속 발전하면서 사람들은 차 안에서 보내는 시간을 놀이와 시청, 업무와 휴식, 다른 사람과의 연결에 점점 더 많이 쓰게 될 것이라고 했다. 그리고 그 경험은 차량 환경과 그 순간 자체에 점점 더 맞춰질 것이라고 덧붙였다.

자동차는 새로운 디지털 미디어가 될 수 있는가

게임 이야기를 한참 했지만, 카폰 대표가 그리고 있는 차 안의 미래가 온통 게임으로 채워져 있는 것은 아니다.
"게임은 차 안에서 가능한 것의 한 가지 표현일 뿐입니다. 엔터테인먼트와 웰니스, 앰비언스, 사회적 상호작용이 결합해 캐빈에서만 가능한 순간들을 만들 수 있다는 점에도 똑같이 기대하고 있습니다."
충전하는 동안 사람을 편안하게 해주는 경험일 수도 있고, 가족을 연결하는 경험일 수도 있다. 자동차 브랜드가 고객과 지금까지와는 다른 방식으로 관계를 만드는 공간이 될 수도 있다. 카폰 대표는 자신이 자동차에서 보고 있는 가능성을 이렇게 정리했다.
"자동차는 완전히 새로운 디지털 미디어가 될 잠재력을 가지고 있습니다."
자동차 업계는 이제 막 그 가능성을 들여다보기 시작했을 뿐이라고 그는 말했다.
다시 필랑트의 센터 디스플레이로 돌아가 보면, R:Rush는 여전히 평범한 리듬게임처럼 보인다. 다만 그 화면 뒤에서 SmashLabs가 실제로 겨누고 있는 것은 게임 한 편이 아니라, 자동차 안에서 이제 막 생겨나기 시작한 시간 그 자체다. 다음 인카 경험 경쟁은 자동차 안에서 새롭게 생겨나는 시간을 누가, 어떻게 채우느냐로 향하고 있다.

After Chinese Cars Hit the Global Road

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-25 15:40:34+0900

중국차가 세계로 나간 뒤

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-25 14:00:46+0900

중국차의 해외진출이 새로운 단계로 넘어가고 있다. 이제 차를 얼마나 많이 수출하느냐뿐만 아니라, 그 차가 달리는 곳에 부품과 정비, 진단 데이터와 서비스까지 함께 뿌리내리냐는 것이다. AAG 2026에서 만난 중국 애프터마켓 기업들은 유럽과 아세안, 중앙아시아를 향한 다음 전략을 이야기했다. 그리고 8월 20일 중국 OEM이 보여준 자율주행과 스마트 섀시, 지능형 콕핏은 이들이 앞으로 상대해야 할 자동차가 얼마나 빠르게 달라지고 있는지를 보여줬다. 광저우에서 중국 자동차산업의 '두 번째 글로벌화'를 봤다.

글 | 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

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2026년 8월 19일 오전, 광저우 폴리 월드 트레이드 엑스포 센터 로비에 금색과 붉은색 사자 두 마리가 섰다. 제11회 Auto Aftermarket Guangzhou(AAG) 2026의 개막을 알리는 사자춤. 이날 문을 연 전시장에는 1,818개 기업이 모였고, 그 통로마다 중국산 브레이크 패드와 센서, 램프, 냉각시스템, 정비 데이터가 해외 바이어를 기다리고 있었다.
그런데 8월 19일 오후, 누군가는 이 화려한 풍경과 정반대의 이야기를 했다.
"중국차는 많이 들어왔지만, 문제가 생기면 수리할 사람이 없습니다."

카자흐스탄 현지 관계자가 애프터마켓 전문가 다이천(Dai Chen)에게 전했다는 말이다. 중국 자동차산업이 세계시장에서 마주한 다음 문제를 이보다 짧게 잘 설명할 수는 없을 것이다. 차는 이미 국경을 넘었지만 차가 팔린 뒤 필요한 부품과 정비, 진단 데이터와 서비스는 아직 그 속도를 따라가지 못하고 있는 것이다.
그래서 이번 AAG 2026에서 가장 많이 들은 단어가 부품, 전기차가 아니라 '해외진출'이었다. 중국 자동차산업의 첫 번째 글로벌화가 자동차를 세계에 파는 일이었다면, 두 번째 글로벌화는 그 자동차가 달리는 곳에 부품·정비·데이터·서비스의 생태계를 심는 일이다.
2015년에 처음 열린 이 전시회는 올해 8만 5,000㎡ 규모, 7개 전시홀에서 열렸다. 전년 대비 전시면적은 6.3%, 참가기업 수는 2% 늘었다. 35개 강연과 포럼이 사흘간 동시에 진행됐고, 68개 국가·지역에서 참관객이 방문했으며 48개의 해외 바이어 대표단이 광저우를 찾았다.
전시장 안쪽은 그 자체로 하나의 축소판 지도였다. 자동차 전조등의 차종별 호환표를 벽 전체에 붙여놓은 부스 옆으로, Changan·Chery·GAC·BAIC·Volkswagen 같은 완성차 브랜드 로고를 원형으로 둘러 붙인 부품업체의 협력사 벽이 서 있었다. 몇 걸음 더 들어가면 차량 래핑 필름 재단 소프트웨어 회사의 부스가 나왔는데, 세계지도 위에 중국 내 4만여 곳, 120여 개국 해외 1만 5,000여 곳의 누적 고객이 붉은 점으로 표시돼 있었다. 냉각시스템, 산소센서, 도어락 액추에이터처럼 자동차 한 대의 가장 작은 부분을 만드는 회사들이 통로마다 나란히 자리를 잡고 해외 바이어를 기다리고 있었다. 전시장 곳곳의 이런 장면들은 이미 해외를 향해 움직이고 있는 중국 부품 공급망을 보여줬다.
개막식 리셉션에서 마이크를 잡은 Messe Frankfurt(HK) Ltd의 피오나 치우(Fiona Chiew) 총경리는 이렇게 말했다.
"지난 10년간 AAG는 광저우를 기반으로 화남지역 자동차 애프터마켓과 글로벌 자원을 연결하는 다리를 구축해왔습니다."
또, 공동주최사인 중국기계국제협력유한공사(SINOMACHINT)의 쑨룬하이(Sun Run Hai) 총경리는 "자동차 애프터마켓은 '규모 확대'와 '소비 업그레이드'라는 두 개의 엔진이 동시에 이끄는 새로운 발전 단계에 들어서고 있습니다"라며 구조적인 진단을 했다.

문제는 중국차가 세계로 나가는 속도를 정비망과 부품 공급, 데이터 인프라가 따라가지 못했다는 데 있다. 그리고 더 어려운 문제가 기다리고 있다. 지금 중국 기업들이 만들고 있는 자동차는 과거보다 훨씬 고치기 어려운 자동차란 사실이다. 8월 20일, 같은 광저우의 무대에 오른 중국 완성차 기업들이 바로 그런 자동차를 보여줬다.

5,350억 달러짜리 지도

이런 흐름을 가장 넓은 틀에서 짚은 사람은 매직큐브 오토애프터마켓(Magic Cube Auto-Aftermarket)의 창립자 다이천이었다. 8월 19일 오후 1시 30분 첫 발표자로 무대에 오른 그가 제시한 자료에 따르면, 2026년 글로벌 자동차 애프터마켓 규모는 5,350억 달러다. 2022년 4,280억 달러에서 자라난 수치이며, 2032년에는 7,200억 달러에 이를 것이라는 전망이다. 성장의 축은 세 가지다. 세계 자동차 평균 차령이 12.5년까지 올라간 점, 전기차와 지능형 차량 보급으로 전자부품 비중이 커진 점, 그리고 독립 애프터마켓과 디지털 유통채널이 완성차 순정부품의 자리를 잠식하는 점이다.
2008년 정비 체인 사업으로 이 업계에 들어온 그는 51개 정비점을 운영했고, 2015년에는 매직큐브 칼리지(Magic Cube College)의 해외연수 프로그램으로 1,411명의 중국 기업인을 해외로 이끌었다. 2023년에는 eBay, TecAlliance와 함께 MCAA(Magic Cube Autoparts Alliance)를 만들었고, 지금은 세계 230곳 이상의 부품 유통업체를 회원으로 묶고 있다.
"이제 논점은 해외로 나갈 것인가가 아닙니다. 어떻게 올바르게 해외로 나갈 것인가입니다."

이 한마디 뒤로 그는 세계 애프터마켓을 유럽, 동남아시아, 중앙아시아, 중동, 러시아, 남미 여섯 권역으로 나눠 훑었다. 그가 제시한 자료에 따르면 규제와 인증이 촘촘한 유럽에서는 가격 경쟁에서 가치 경쟁으로 옮겨가야 하고, 역내 관세가 단계적으로 낮아지는 동남아시아에서는 현지 기후와 차량 사양에 맞춘 재설계가 필요하다. 정비 인프라가 정비 대상 차량의 증가 속도를 따라가지 못하는 중앙아시아에서는 앞서 언급한 것처럼 그 공백 자체가 기회다.
두 번째 축은 전기차 부품이다. 초기에 보급된 전기차들이 운행한지 5~8년에 접어들며 배터리 성능 저하와 모터 노후화가 정비 수요를 만들어내기 시작했다. 신차 판매가 아니라 이미 도로 위에 있는 차량이 애프터마켓을 키우고 있다. 이 시장에서 중국 배터리 기업의 위치는 CATL과 BYD 두 회사만으로 세계 점유율 절반을 넘어설 만큼 이미 뚜렷하다.
이 모든 것을 로드맵으로 압축하면 3단계가 된다. 1~2년의 단기에는 터키나 모로코처럼 유럽 시장 접근성이 높은 국가에 조립공장을 세우고, 3~5년의 중기에는 BYD나 CATL처럼 이미 해외에 자리 잡은 기업의 공급망에 참여하며, 5년 이상의 장기에는 독일·헝가리·스페인 같은 자동차산업 거점에 생산기지와 연구개발센터를 세우는 것이다. 이 마지막 단계에 이르면 기업의 정체성도 바뀐다. "유럽에 수출하는 중국 공급업체"가 아니라 "유럽에서 개발하고 생산하며 서비스하는 현지 공급업체"가 되는 것이다.

좌측부터 다이천, 성커, 펑하이룽

가격으로 들어갈 수 있지만 가질 수는 없다

그러나 시장이 크다는 것과 그 시장을 가질 수 있다는 것은 다른 문제다. 오히려 성장하는 시장일수록, 가격 경쟁력만 믿고 뛰어든 기업이 걸려 넘어지는 함정도 함께 커진다.
메콩연구소(Mekong Institute)의 란창-메콩 협력 전문가(Lancang-Mekong Cooperation Expert)이자 '성커의 해외진출 노트' 칼럼을 쓰는 성커(Sheng Ke)가 8월 19일 오후에 짚은 것이 바로 이 점이었다.
FMI(Future Market Insights)에 따르면 아세안 애프터마켓은 2025년 312억 달러에서 2030년 465억 달러, 2036년 750억 달러로 성장하며 연평균 성장률은 8.3%다. 아세안 핵심 6개국에서 운행 중인 차량은 1억 대를 넘는다. 여기서 경쟁구도는 세 진영으로 나뉜다. 일본계는 수십 년간 구축한 순정부품 체계와 공식 정비망으로 중고가 시장을 장악하고 있고, 유럽계는 럭셔리 세분시장에서 기술력과 브랜드 역사를 무기로 고급시장을 지킨다. 중국은 공급망 비용과 가격 경쟁력을 앞세워 신흥시장에서 빠르게 침투하는 중이다. 문제는 그 다음이다.
중국 부품기업이 해외진출 과정에서 거치는 상태를 성커는 세 단계로 나눴다. 막 출발해 좋은 제품만 있으면 팔릴 것이라 믿고 무역상이나 대형 도매업체에 의존하는 단계, 매출은 붙었지만 유통업체의 반응에만 의존해 시장을 읽다 보니 정작 최종 소비자의 실제 수요를 알지 못하는 단계, 그리고 판매량이 정체되고 유통업체의 가격 압박이 심해지는 단계다. 이 마지막 상태를 '채널에 붙잡힌 상태'라고 한다.
슬라이드 한쪽에는 붉은 글씨로 쓴 문구가 있었다. 이는 위험한 '가위 효과'로, 수출 물량은 지수적으로 늘어나는데 브랜드와 이익은 함께 늘지 않는 현상이다.
이런 함정은 세 가지로 구체화된다. 첫째는 채널 의존이다. 처음 진입하는 기업에게 현지 대형 도매상은 매력적인 파트너처럼 보이지만, 관계가 깊어질수록 최종 사용자가 누구인지, 실제 판매가격이 얼마인지에 대한 정보는 유통업체의 것이 된다. 캄보디아 같은 시장에서는 거래대금 회수에 반년이 걸리기도 하고, 현지 도매상들은 오랜 인간관계로 유통망을 장악하고 있어 단기간에 대체하기 어렵다. 처음부터 100만 달러 규모의 대량 주문을 제시하는 고객도 반드시 좋은 고객은 아니다. 대량 주문을 미끼로 가격을 낮춘 뒤 공급업체를 종속시키는 경우가 있기 때문이다. 둘째는 제품의 현지 적합성이다. 아세안에는 좌핸들과 우핸들 차량이 함께 존재하고, 같은 모델이라도 중국 내수용과 아세안용 사양이 다르며, 고온·고습·염분이라는 환경조건까지 고려해야 한다. 셋째는 컴플라이언스다. 인도네시아의 SNI 인증처럼 국가별 규제가 다르고, 브레이크 패드처럼 안전과 직결된 부품에서 인증 없이 사고가 발생하면 법적 책임으로 이어진다.
그렇다고 아세안이 비관적인 것만은 아니다. 구조적인 기회가 있다. 그 배경에는 중국 신에너지차의 해외진출이 있다. 태국의 전기차 침투율은 이미 12%에 이르렀고, 아세안에서 경쟁력을 가진 중국 완성차 업체는 BYD, Chery, Geely 등이 있다. 완성차가 먼저 나가면 애프터마켓이 뒤따른다. 중국 부품업체는 차량이 팔린 뒤 시장을 찾아나설 것이 아니라, 완성차가 나갈 때부터 공급과 서비스 관계를 만들어 함께 움직여야 한다는 것이다.
특히 인도네시아는 인구 2억 8,000만 명으로 아세안 최대 시장이며, 아세안 전체 국내총생산(GDP)의 약 40%를 차지한다. 동시에 1만 7,000개의 섬으로 이뤄진 군도국가다. 물류 측면에서는 불리해 보이지만, 시장이 워낙 분산돼 있어 경쟁업체도 단기간에 전국망을 장악하기 어렵다는 점에서 먼저 제대로 된 유통망을 구축한 기업에는 오히려 진입장벽이 된다.
"인도네시아를 뚫으면 사실상 아세안을 뚫은 것과 같습니다."

실행 조언은 구체적이다. 회사의 최고 책임자가 직접 현지에 가서 최소 반년 이상 머물러야 하고, 매년 현장을 방문할 때도 관광객이 아니라 컨설턴트의 시선으로 정비소와 유통망을 관찰해야 한다. 최소 2년의 손실을 감당할 재무 여력 없이는 성급하게 나가서는 안 되며, 현지 산업협회의 시장 데이터를 확보하는 데 약 20만 위안 수준의 예산을 선제적으로 투입할 필요가 있다. 현지 이공계 대학생들과 관계를 만들어 이들을 테스트와 시장 실행 인재로 키우고, 화교 네트워크와 중국어 소셜미디어에만 머무르지 말고 현지 소비자가 직접 참여하는 컨텐츠를 만들어 현지 문화 속으로 들어가야 한다.
"가격으로 시장에 들어갈 수는 있지만 가격만으로 시장을 가질 수는 없습니다."

정비기업에 부족한 것은 데이터가 아니라 표준

현지에 뿌리내린 뒤에는 더 어려운 문제가 기다린다. 나간 부품을 누가, 무엇을 근거로 고칠 것인가.
정비정보 플랫폼 아이반셔우(AIWrench)의 총경리 펑하이룽(Feng Hailong)은 8월 19일 오후, 바로 이 질문에서 답을 말했다. 그가 짚은 것은 중국 정비업계의 현실적인 문제였다.
작업량 판단 오류로 재작업이 발생하고, 숙련도 부족으로 부품을 반복해서 탈착하다 손상시키는 경우가 있다. 부품 자체에는 문제가 없는데도 공급망 업체가 책임을 떠안는 상황이 생기는 것이다. 여기에 공임 문제가 겹친다. 그가 제시한 자료에 따르면 BMW 공식 서비스의 시간당 공임은 900위안을 넘을 수 있는 반면, 일반 정비업체가 받는 공임은 시간당 200위안 안팎에 불과하다. 그러나 작업자 임금과 임대료, 사회보험을 계산하면 1·2선 도시 정비업체의 실제 인건비는 결코 낮지 않다.
"많은 사람이 정비업체에 데이터가 부족하고 트래픽이 부족하다고 생각합니다. 실제로 가장 부족한 것은 표준입니다."

슬라이드 한 장이 이 말을 실제 화면으로 보여줬다. 이에 따르면 배기가스 터보차저 냉각액 회귀관로를 탈거·장착·교체하는 작업 하나에 표준 공정번호가 매겨져 있고, 작업시간은 시스템 기준 53공시로 제시됐고, 시간당 단가 960위안, 참고 총액은 4,240위안이었다. 정비사가 경험과 감으로 판단하던 영역을 표준화된 공정과 시간, 가격으로 바꾼 것이다. 부품 위치와 회로도, 고장진단 이력, 정비 영상과 매뉴얼이 하나의 인터페이스 안에 통합돼 있어, 정비사가 화면을 열면 "이 부품을 교환하라"가 아니라 어떤 공구가 필요한지, 볼트를 어느 토크로 조여야 하는지까지 순서대로 안내받는다.
이 회사는 중국 국내에서 유럽·미국·일본계 주요 브랜드 대부분을 이미 지원하고 있고, 글로벌판에서도 BMW와 벤츠를 포함한 지원 브랜드를 꾸준히 늘려가는 중이다. 중요한 것은 어떤 브랜드를 지원하느냐가 아니라, 중국에서 축적한 정비 지식과 작업 표준을 하나의 패키지로 만들어 해외로 가져간다는 방향이다.
"제품만 가지고 나가면 기억되지 않습니다. 기술과 서비스, 데이터를 함께 가져가야 합니다."

중국에서는 가격을 높이기 어려운 정비 데이터도 해외에서는 운영과 서비스를 결합해 더 높은 가치를 만들 수 있다. 여러 브랜드의 정비 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶는 것 역시 개별 브랜드 데이터를 각각 구매해야 하는 해외 정비업체에는 경쟁력이 될 수 있다.
"표준화된 도구로 공임의 가치를 재구축하고, 시스템화된 방법으로 인력 문제를 해결해 정비기업이 기술 서비스라는 본질로 돌아가도록 함으로써 지속가능한 성장을 실현합니다."

펑하이룽의 이야기를 정비업계만의 움직임으로 볼 필요는 없다. 중국차의 해외진출을 따라 시험과 인증, 표준도 함께 국경을 넘고 있다. CATARC는 이미 2018년 인도네시아에서 중국-아세안 자동차 표준·법규 연구센터를 출범시켰고, 말레이시아에서는 현지 기관과 차세대 자동차의 표준·법규와 시험·인증 협력을 추진해왔다. 2026년 6월에는 태국에도 동남아 시험·인증 서비스 거점을 마련했다. 차를 수출한 뒤 중국이 해외로 가져가려는 것은 이제 부품만이 아니라, 자동차를 시험하고 인증하고 고치는 ‘체계’ 그 자체다.

유럽의 중고부품이 중국의 원재료가 되는

글로벌화는 한 방향으로만 흐르지 않는다. AAG에서 만난 또 하나의 공급망은 중국에서 유럽으로 가는 것이 아니라, 유럽에서 중국으로 향하고 있었다. 독일에서 회수된 발전기와 스타터 모터, 조향장치 같은 중고 부품, 즉 코어(Core)를 중국의 재제조 산업과 연결하는 것이다.
함부르크에 본사를 둔 라우딘 인터내셔널(Laudin Internationaler Handel GmbH)은 이 역방향 공급망 한가운데 있는 회사다. 실제 전시에도 참가했다.
독일 공급망은 세 기둥으로 이뤄진다. 첫째, 독일의 승용차 보유량은 약 5,000만 대이고 평균 차령은 10.9년이다. 차량이 오래될수록 발전기, 스타터 모터, 조향장치 같은 부품의 교환 수요가 늘어난다. 둘째, 독일의 정비 인건비가 높다 보니 문제가 생긴 부분만 수리하기보다 해당 부품 전체를 교체하는 방식이 일반적이다. 셋째, 유럽에는 성숙한 중고부품 반환 체계인 코어 리턴(Core Return) 시스템이 자리 잡고 있어, 재제조 가치가 남은 부품이 지속적으로 시장에 회수된다.
문제는 그 다음이다. 핵심 도전 중 하나는 중고부품 공급과 재제조 생산 수요의 불일치다. 코어의 가용성이 일정하지 않아 재제조 생산능력 계획이 흔들린다.
다른 하나는 자동차 전자화와 소프트웨어 통합이 전통적인 재제조 기술을 따라잡지 못하는 문제다. 신세대 전자제어장치(ECU)와 스마트 시스템은 하드웨어를 물리적으로 복원하는 것만으로는 되살릴 수 없다. 차량과 통신하고 소프트웨어를 넣어야 하며, 경우에 따라 제조사의 공식 인증 권한이 필요하다.
이런 지적은 펑하이룽이 말한 표준·데이터 문제와 다른 층위에서 같은 이야기를 한다. 자동차 부품의 가치가 더 이상 금속과 기계만으로 완결되지 않는다는 것이다. 부품에 데이터와 소프트웨어 접근권, 추적성이 함께 붙어야 재사용도 재제조도 가능해지는 시대가 오는 것이다. 그리고 8월 20일, 그 어려운 자동차를 실제로 만들고 있는 중국 기업들이 같은 도시의 다른 무대에 올랐다.

AAG 2026에서 Desay SV와 중국 시험·인증기관 CVC가 자동차 전자 품질·신뢰성 공동연구실 설립을 발표했다. CVC는 국가 스마트자동차 부품 품질검사시험센터를 운영하며 자동차 전장 시험·인증과 표준화를 수행한다.

자동차를 설명하는 말이 바뀌었다

브레이크 패드와 스타터 모터, 중고 코어와 정비 공임, 해외 유통망을 이야기하던 광저우는 8월 20일에는 자동차를 완전히 다르게 말하고 있었다.
로보택시, 인공지능, 스마트 섀시, 지능형 콕핏, 생체신호, 디지털트윈이었다. 얼핏 두 자리는 서로 다른 자동차산업을 이야기하는 것처럼 보이지만, 8월 19일 애프터마켓 관계자들이 고민했던 자동차와 8월 20일 완성차 기업, 테크기업들이 만들고 있는 자동차는 같은 차다. 오늘 완성차 업체가 만드는 차가 5년, 10년 뒤 애프터마켓이 고쳐야 할 차가 되기 때문이다.
둥펑(Dongfeng)의 왕덩펑(Wang Dengfeng)은 자동차를 스스로 움직이는 지능형 개체(moving embodied intelligent agent)로 정의했다. 그의 설명에 따르면 스마트 드라이빙은 자동차의 대뇌, 스마트 섀시는 소뇌, 구동·제동·조향은 팔다리에 해당한다. 과거에는 브레이크가 브레이크였고 조향이 조향이었다면, 이제는 인지와 판단, 제어와 액추에이션이 소프트웨어로 이어진 하나의 시스템이 된다는 뜻이다. 8월 19일 라우딘 인터내셔널이 신세대 전자제어장치와 스마트 시스템은 전통적인 재제조 기술만으로 대응하기 어렵다고 지적했던 이유가 8월 20일 구체적인 자동차의 모습으로 나타난 셈이다.
샤오펑(XPENG)의 마자(Ma Jia)가 소개한 시트는 심박과 호흡을 읽어 운전자의 상태를 인지하고, 명령이 내려지기 전에 먼저 반응한다. 과거 애프터마켓에서 시트는 가죽을 갈거나 모터를 손보는 대상이었다. 그러나 센서와 전자제어장치, 소프트웨어, 사용자 인터페이스가 하나의 부품 안에 들어온 시트라면 이야기가 달라진다. 이걸 나중에 고칠 사람에게 필요한 것은 부품번호가 아니라 진단 데이터와 회로도, 소프트웨어, 작업절차, 캘리브레이션 방법이다. 8월 19일 펑하이룽이 던진 말, "정비기업에 부족한 것은 데이터가 아니라 표준"이란 것이 여기서 다시 깊이 다가온다.
립모터(Leapmotor)의 자오차오(Zhao Qiao)는 32개국 195개 도시에서 축적한 글로벌 자율주행 검증 데이터를 공개했다. 중국에서 만든 차를 그대로 해외로 실어 파는 단계를 지나, 각 지역의 도로와 기후, 사용 조건에서 차량을 직접 검증하는 단계까지 왔다는 뜻이다. 8월 19일 성커가 아세안 시장을 향해 던진 경고와 정확히 맞닿는다. 좌핸들과 우핸들이 섞여 있고 고온·고습·염분 환경인 아세안에서 중국 내수용 제품을 그대로 가져가면 안 된다는 경고였다. 완성차 업체들은 이미 같은 문제를 차량 개발 단계에서부터 겪고 있다. 현지화는 애프터마켓만의 숙제가 아니라 중국 자동차산업 전체의 숙제인 셈이다.
헬로(Hello Inc.)는 레벨 4 자율주행 로보택시 사업을 소개하며 차량 판매를 넘어 운행과 서비스로 사업 영역을 넓히고 있다. 로봇 손을 이용한 콕핏 내구성 테스트, 딥시크(DeepSeek) 기반 디지털트윈으로 조명을 개발하는 사례도 함께 소개됐다. 자동차라는 제품만 지능화되는 것이 아니라, 그 제품을 개발하고 검증하는 방법 자체가 인공지능으로 옮겨가고 있다는 뜻이다.
AAG의 큰 테마는 애프터마켓이고 다른 하나는 미래차 기술이다. 그러나 시간축을 조금만 옮겨놓으면 모두 같은 이야기다. 둥펑이 말한 지능형 섀시도, 샤오펑이 보여준 센서화된 시트도, 립모터가 세계 각지에서 검증하고 있는 차량도 언젠가는 정비소의 리프트 위에 올라간다. 애프터마켓의 다음 경쟁은 부품을 얼마나 싸게 공급하느냐가 아니라, 소프트웨어로 정의된 자동차를 누가 끝까지 유지할 수 있느냐의 경쟁이 될 가능성이 크다. 펑하이룽이 정비의 표준을 말하고 라우딘 인터내셔널이 전통적인 재제조의 한계를 지적했던 이유다. 중국 완성차가 자동차를 바꾸는 속도만큼, 중국의 애프터마켓도 함께 바뀔 것이다.

좌측부터 두번째가 쑨룬하이, 우측부터 두번째가 피오나 치우 총경리.

다리를 놓는 사람들

전시장을 다시 걸어 나오는 길, 부스들은 여전히 붐볐다. 헤드램프 호환표를 벽 전체에 걸어놓은 부스, 원형으로 완성차 브랜드 로고를 두른 협력사 벽 사이로 이베이 모터스(eBay Motors)의 부스가 나왔다.
"이베이가 중국 자동차부품 산업의 해외진출을 돕는다"는 문구 아래, 파트너사 오렌지 커넥스(Orange Connex)의 물류 네트워크가 배너로 걸려 있었다. 상담 테이블에는 중국 기업 관계자들이 둘러앉아 입점 절차와 물류 조건을 확인하고 있었다. 부품을 만드는 회사부터 데이터를 파는 회사, 배송을 책임지는 회사까지, 해외진출이라는 같은 목적지를 향해 서 있는 모습이었다.
이 모든 것을 하나로 묶는 축은 메세 프랑크푸르트(Messe Frankfurt)의 전시 네트워크다. 중국 기업에게 이 네트워크가 의미 있는 것은 각각의 전시회가 따로 떨어진 행사가 아니기 때문이다. 광저우에서 해외진출 방법을 배우고 첫 바이어를 만난 기업은 몇 달 뒤 자카르타에서 현지 유통업체를 만나고, 쿠알라룸푸르와 호치민에서 또 다른 아세안 시장을 시험할 수 있다. 메세 프랑크푸르트가 이 기업들에 파는 것은 어쩌면 전시부스 몇 칸이 아니라, 중국 기업이 새로운 시장에 반복해서 접속할 수 있는 경로다. 적어도 AAG에서 본 메세 프랑크푸르트의 역할은 상품을 전시하는 공간을 넘어 중국 공급망의 시장 진입 인프라 쪽으로 확장되고 있었다.
AAG 입구에는 이 회사가 아시아 각지에서 준비 중인 자매전시회 안내판이 나란히 세워져 있었다. 9월 인도네시아에서 처음 열리는 오토메카니카 자카르타(Automechanika Jakarta)를 시작으로, 12월 상하이, 이듬해 상반기 베이징과 쿠알라룸푸르, 청두, 그리고 호치민까지 이어지는 일정. 광저우에서 만난 중국 공급업체와 해외 바이어가 몇 달 뒤 다른 도시에서 다시 마주칠 수 있다.
다이천이 2017년부터 메세 프랑크푸르트와 협력해 만든 MCAA의 해외 네트워크, 성커가 강조한 현지 뿌리내리기, 펑하이룽이 제시한 정비 표준과 데이터, 라우딘 인터내셔널이 보여준 역방향 공급망은 서로 다른 곳에서 출발했지만 같은 곳을 향한다. 부품을 파는 것에서 시작해 정비 데이터를, 표준을, 신뢰를, 그리고 마지막에는 현지에서의 정체성을 파는 것으로 옮겨간다. 피오나 치우가 개회식에서 말한 "글로벌 자원을 연결하는 다리"는 여기서 비로소 실제 의미를 얻는다.
피오나 치우는 개회식에서 이렇게 말했다.
"11년째에 접어든 지금, 우리는 과거의 성과에 머무르지 않고 지난 10년간 축적한 산업 경험을 바탕으로 서비스를 더욱 깊이 있게 발전시키고 있습니다."
쑨룬하이는 "이 전시회를 모두가 매년 다시 만나고 싶어 하는 '오랜 친구' 같은 자리로 만드는 것은 더욱 오랜 노력을 필요로 합니다"라고 말했다.

광저우에서 만난 것은, 중국 자동차산업이 지금 하고 있는 일은 더 이상 차만 파는 것이 아니라, 차가 팔린 뒤 5년, 10년 동안 그 차를 고치고, 부품을 대고, 데이터를 제공하고, 고객을 유지하는 일까지 함께 짊어지려 하는 이야기였다. 8월 19일과 20일, 광저우 폴리 월드 트레이드 엑스포 센터의 서로 다른 무대와 통로에서 오간 이야기들은 중국 자동차산업의 다음 과제가 어디에서 시작되는지를 보여줬다. 완성차 수출이 이미 증명된 속도라면, 애프터마켓의 해외진출은 아직 증명되지 않은 지구력이다.

Cinemo Bring Your AI™: Why the Smartest Car of the Future Might Not Need More Hardware

By Cinemo — 2026-08-25 10:01:39+0900

Bring Your AI™: 미래의 가장 똑똑한 차에 더 많은 하드웨어가 필요치 않은 이유

글 | Cinemo — 2026-08-25 09:55:02+0900

Cinemo Bring Your AI™ - 스마트폰을 활용한 AI 기반 차 내 경험

AI는 몇 달 단위로 진화하지만 자동차는 개발에 수년이 걸리고 10년 이상 도로를 달린다. Cinemo Bring Your AI™는 더 많은 AI 하드웨어를 차량에 내장하는 대신, 차량과 스마트폰, 클라우드에 워크로드를 지능적으로 분산하는 아키텍처를 제안한다. 차량은 안전한 인터페이스를, 스마트폰은 빠르게 진화하는 연산 능력과 개인화를, 클라우드는 대규모 추론을 담당한다. 미래의 가장 똑똑한 차는 더 많은 하드웨어가 아니라, 이미 존재하는 연산 자원을 가장 적절하게 활용하는 차일 수 있다.

글 | Cinemo
IN ENGLISH

연관기사: 에이전틱 AI와 컨텐츠 탐색이 바꾸는 차내 경험의 미래

인공지능은 자동차 산업이 한 번도 경험해 보지 못한 속도로 진화하고 있다. 대형 언어 모델(LLM)은 몇 달 단위로 성능이 향상되고, 스마트폰은 매년 하드웨어가 갱신되며, 완전히 새로운 AI 서비스가 거의 매주 등장한다. 반면 차량은 개발에만 수년이 걸리고, 통상 10년 이상 도로 위에서 운행된다.
이런 혁신 주기의 차이는 OEM에게 점점 더 커지는 과제를 안긴다. 신차가 양산에 들어갈 때쯤이면, 개발 단계에서 선택한 AI 하드웨어는 이미 최신 기술 수준에 뒤처져 있을 수 있다. 차량의 수명 기간 내내 AI 역량이 계속 진화하는 상황에서, 차에 점점 더 많은 AI 연산 능력을 내장하는 방식은 그 타당성을 설명하기가 점점 더 어려워지고 있다.
그런데 자동차 업계는 애초에 잘못된 문제를 풀고 있는 것은 아닐까?
오늘날 혁신의 상당 부분은 더욱 강력한 AI 하드웨어를 차량에 탑재하는 데 집중돼 있다. 하지만 가장 뛰어난 AI 플랫폼이 이미 운전자의 주머니 속에 있다면 어떨까?
현대 스마트폰은 어느새 놀라울 만큼 강력한 AI 기기로 발전했다. 멀티코어 CPU, GPU, 전용 NPU를 갖춘 스마트폰은 정기적인 하드웨어 세대교체의 혜택을 누리면서 콤팩트한 LLM을 기기 자체에서 직접 구동할 수 있다. 차량과 달리 스마트폰은 끊임없이 진화한다.
이는 다른 종류의 아키텍처 질문을 제기한다. 차에 AI 하드웨어를 얼마나 많이 통합해야 하는가를 묻는 대신, 각 AI 워크로드가 실제로 어디에 있어야 하는가를 물어야 할지도 모른다.

차량용 AI는 어디서 실행돼야 하나

헤드유닛은 전통적으로 차량 내 지능의 중심으로 여겨져 왔다. 차량이 점점 더 소프트웨어 중심으로 변화하면서 자연스러운 대응은 인포테인먼트 플랫폼에 더 많은 연산 능력과 전용 AI 가속기, 더욱 정교한 소프트웨어 스택을 통합하는 것이었다.
그러나 AI 워크로드는 전통적인 인포테인먼트 애플리케이션과는 근본적으로 다르다. 지연 시간, 프라이버시, 연결성, 연산 요구 사항에 따라 로컬에서, 원격에서, 혹은 여러 기기에 걸쳐 실행될 수 있다. 지능은 더 이상 하나의 전자제어장치(ECU)에 묶여 있을 필요가 없다.
이런 접근 방식이 Cinemo Bring Your AI™ 아키텍처의 토대를 이룬다.
차량을 주된 AI 컴퓨터로 다루는 대신, Cinemo Bring Your AI™는 지능을 서로 보완적인 세 개의 플랫폼에 분산시킨다. 차량은 신뢰할 수 있는 사용자 상호작용, 미디어 통합, 차량 기능에 대한 안전한 접근을 책임진다. 스마트폰은 주된 AI 런타임이 되며, 클라우드 서비스는 더 큰 모델이나 지속적으로 업데이트되는 지식이 필요할 때마다 가용 역량을 확장한다.
차량은 신뢰할 수 있는 인터페이스와 결정론적 시스템 통합, 차량 데이터에 대한 접근을 제공한다. 스마트폰은 빠르게 진화하는 AI 연산 능력과 개인화, 연결성, 로컬 지능을 제공한다. 클라우드는 대규모 추론과 지속적으로 확장되는 지식에 대한 접근을 제공한다.
모든 AI 워크로드를 억지로 차에 밀어 넣는 대신, 이 아키텍처는 각 워크로드가 기술적으로 가장 적합한 곳에서 실행되도록 한다.

스마트폰을 AI 런타임으로

온디바이스 추론 기술의 최근 발전은 이런 접근 방식을 점점 더 현실적으로 만들고 있다.
Gemma, Qwen과 같은 오픈 언어 모델은 이제 구글 LiteRT-LM, llama.cpp 등 성숙한 추론 런타임을 활용해 최신 스마트폰에서 직접 실행할 수 있다. 사용 가능한 하드웨어에 따라 추론은 GPU 또는 전용 신경망 처리장치(NPU)에서 이뤄지며, 차량 내부에 전용 AI 하드웨어를 갖추지 않고도 다수의 대화형 AI 활용 사례에 충분한 성능을 제공한다.
마찬가지로 중요한 것은 실행 위치가 더 이상 한 곳에 고정되지 않는다는 점이다. 어떤 워크로드는 지연 시간을 최소화하고 프라이버시를 보호하기 위해 스마트폰에서 전적으로 실행될 수 있다. 다른 워크로드는 로컬 AI 에이전트와 클라우드 서비스를 결합할 수 있으며, 더 높은 연산이 필요한 작업은 원격에서 실행되는 더 큰 파운데이션 모델을 활용할 수 있다. 따라서 실행 모델은 차량 하드웨어의 성능에 제약받는 대신 각 애플리케이션의 요구 사항에 맞춰 유연하게 적용될 수 있다.

Cinemo의 스마트폰 기반 AI 아키텍처

차량은 가볍게 유지한다

분산형 AI 아키텍처는 차량 자체도 단순하게 만든다. 점점 더 복잡해지는 AI 프레임워크를 헤드유닛에 내장하는 대신, 차량은 이미 잘 해내고 있는 일, 즉 정보 표시, 오디오 관리, 미디어 통합, 차량 기능에 대한 안전한 접근 제공에 집중할 수 있다.

음성 채널
운전자는 이미 자신의 스마트폰에 있는 어시스턴트와 대화한다. 차 안에서 이 상호작용은 차량의 마이크와 스피커를 통해 구현되며, 어시스턴트 화면을 헤드유닛 디스플레이에 투영하거나 헤드유닛 자체의 네이티브 인터페이스를 통해 전달된다. 둘 중 어느 방식을 택할지는 OEM이 결정하며, 어느 쪽이든 운전자가 이미 익숙한 대화형 경험은 그대로 차 안으로 이어진다.

데이터 채널
이와는 별도로, 지연 시간이 짧은 블루투스 연결이 스마트폰과 차량을 연결한다. 이는 Cinemo Bring Your AI™가 차량 기능과 데이터에 접근하기 위해 사용하는 채널로, 의도적으로 가볍게 설계됐다. OEM이 허용할 경우 헤드유닛이 차량 기능을 스마트폰에 노출하는 데 필요한 모든 것을 제공하면서도 씬 클라이언트(thin client) 상태를 유지하며, 특정 프로젝션 프레임워크에 대한 의존성도 추가하지 않는다.

음성 비서를 넘어서

이 아키텍처를 단순한 음성 비서로만 이해한다면 그 잠재력을 과소평가하는 것이다.
스마트폰에 탑재된 AI 런타임은 여러 AI 에이전트를 동시에 구동하고, 운전자가 이미 자신의 스마트폰에서 사용 중인 어시스턴트를 통해 접근할 수 있는 기능들로 제공하며, 차량 전반에 걸쳐 일관된 경험을 유지한다. 자연어 상호작용은 차량 제어 기능에 대한 접근을 단순화하고, 대화형 컨텐츠 탐색을 지원하며, 로컬 또는 클라우드 기반 지식 소스에서 정보를 가져오고, 완전히 새로운 차량 내 경험을 가능하게 한다.
AI 런타임이 헤드유닛과 독립적으로 진화하기 때문에, 새로운 언어 모델, 추론 프레임워크, AI 에이전트는 다음 세대 차량을 기다릴 필요 없이 지속적으로 도입될 수 있다. 혁신의 속도는 자동차 개발 주기가 아니라 소비자 기술의 흐름을 따르게 된다.
OEM 입장에서 이는 차량 내 전용 AI 하드웨어에 대한 의존도를 낮추는 동시에, 여러 차급에 걸쳐 고도화된 AI 경험을 확장할 수 있게 해준다. 운전자는 차량이 공장을 떠날 당시의 성능에 머무는 대신, 이미 보유한 스마트폰과 함께 자연스럽게 향상되는 AI 경험의 혜택을 누리게 된다.
Cinemo Bring Your AI™는 모든 AI 워크로드가 스마트폰에 있어야 한다고 주장하지 않는다. 안전에 직결되는 차량 기능은 언제나 내장된 상태로 남을 것이며, 클라우드 서비스는 대규모 추론이나 지속적으로 업데이트되는 지식이 필요한 역량을 계속 제공할 것이다.
더 유력한 미래는 지능이 이 세 플랫폼 전체에 분산되는 모습일 것이다. 차량은 신뢰할 수 있는 인터페이스와 차량 시스템에 대한 안전한 접근을 제공한다. 스마트폰은 빠르게 진화하는 AI 연산 능력과 개인화, 로컬 지능을 제공한다. 클라우드는 필요할 때마다 사실상 무제한에 가까운 확장성을 제공한다.
AI가 소비자 기술의 속도로 계속 진화하는 가운데, 이런 분산형 아키텍처는 차량의 수명 기간 내내 차량 내 경험을 최신 상태로 유지할 수 있는 실질적인 방법을 제시한다. 이제 질문은 더 이상 "내일의 차량에 AI 하드웨어를 얼마나 많이 통합해야 하는가"가 아니라, "이미 존재하는 플랫폼들에 AI 워크로드를 얼마나 지능적으로 분산시킬 수 있는가"이다.

The Future of the In-Car Experience, Shaped by Agentic AI and Content Discovery

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-25 09:41:11+0900

에이전틱 AI와 컨텐츠 탐색이 바꾸는 차내 경험

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-25 09:33:17+0900

INTERVIEW

이반 딤코비치
Ivan Dimkovic
Co-Founder & Technical Strategic Advisor
Cinemo

차내 AI 경쟁의 승부처는 더 큰 모델이나 화려한 데모가 아니다. 양산차에서 안정적으로 작동하며 차량과 탑승자, 그 순간의 맥락까지 이해하는 능력이 진짜 차이를 만든다. 이반 딤코비치 Cinemo 공동창업자는 차내 경험이 앱 중심에서 의도 중심으로 이동하고 있으며, 가장 큰 AI가 아니라 가장 잘 이해하는 AI가 미래를 주도할 것이라고 말한다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

IN ENGLISH

연관기사: Bring Your AI™: 미래의 가장 똑똑한 차에 더 많은 하드웨어가 필요치 않은 이유

자동차 산업은 SDV 시대를 넘어 AI 에이전트의 시대로 확장되고 있습니다. 업계의 관심은 대부분 더 큰 모델과 더 뛰어난 에이전트에 쏠려 있는데요. Cinemo의 관점에서 AI 에이전트 시대의 진짜 경쟁의 핵심은 무엇이며, 업계가 오늘날 간과하고 있는 것은 무엇이라고 보십니까?
Dimkovic 모두가 더 큰 모델과 더 뛰어난 에이전트에 대해 이야기합니다. 흥미로운 주제이긴 하지만, 저희가 보는 진짜 경쟁의 지점은 거기에 있지 않습니다. 인상적인 AI 데모를 만드는 것은 오늘날 누구나 할 수 있는 일입니다. 진짜 도전은 그 기술이 양산 차량에서 완벽하게 작동해야 할 때 시작됩니다.
자동차는 스마트폰이 아닙니다. 고속도로를 주행하며 AI 비서에게 특정 차량 기능을 활성화하는 방법을 물었다면, 즉시 정확한 답을 받아야 합니다. 실수가 허용될 여지가 거의 없습니다.
그래서 품질과 신뢰성이야말로 진짜 차별화 요소가 될 것입니다. 자동차용 AI는 변화하는 네트워크 환경에서도 안정적으로 작동하고, 할루시네이션을 피하고, 차량을 정확히 이해하고, 일관된 결과를 내놓아야 합니다. 열 번 중 아홉 번을 잘 작동해도 운전자는 실패한 한 번을 기억합니다. 자동차 분야에서 신뢰는 일관성을 통해 쌓입니다.
업계는 표준화의 중요성 또한 과소평가하고 있습니다. AI 에이전트의 역량은 결국 접근할 수 있는 데이터에 달려 있습니다. 공통 인터페이스와 표준화된 차량 데이터가 없다면, 아무리 뛰어난 모델이라도 잠재력을 온전히 발휘할 수 없습니다.

더 큰 모델보다 중요한 것

AI 에이전트의 기능은 시간이 지날수록 점점 더 표준화될 가능성이 높습니다. 만약 그렇게 된다면, 고객이 특정 브랜드를 선택하고 신뢰하게 만드는 궁극적인 요인은 무엇일까요? 브랜드, 경험, 데이터, 생태계 등 여러 요소 중 무엇이 가장 중요한 경쟁 차별화 요소가 될 것이라고 보십니까?
Dimkovic       AI가 널리 보급될수록 기술 그 자체는 차별화 요소로서의 힘을 잃게 될 것입니다. 진짜 관건은 그 지능이 차량과 브랜드 경험에 얼마나 자연스럽게 녹아드는가입니다.
제가 보기에 다음 차별화 요소는 초개인화(hyper-personalization)입니다. 단순히 플레이리스트를 기억하는 수준이 아니라, 차량과 탑승자, 그리고 주변 상황을 함께 이해하는 것입니다. 일반적인 어시스턴트는 질문에 답할 수 있습니다. 하지만 뛰어난 차량 내 어시스턴트는 차량이 이미 알고 있고 할 수 있는 것들, 즉 시트 설정, 공조, 운전자 지원 기능, 탑승자 인식, 엔터테인먼트와 연결됩니다. 제가 혼자 운전 중이라면 업무 메일을 소리 내어 읽어주는 것도 괜찮습니다. 하지만 잘 알지 못하는 사람이 동승하고 있다면 차량은 기밀 정보를 공유하지 말아야 한다는 것을 알아야 합니다. 아이들이 뒷좌석에 있다면 연령에 맞는 컨텐츠를 추천해야 합니다.
차량 기능의 발견(feature discovery)도 마찬가지입니다. 오늘날의 자동차는 수많은 기술로 채워져 있고, AI는 운전자가 미처 몰랐던 유용한 기능을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이는 프리미엄 차량에만 국한될 필요가 없습니다. Cinemo Bring Your AI™를 활용하면 차량, 클라우드, 개인 기기의 연산 능력을 결합해 보급형 차량에서도 프리미엄 수준의 디지털 경험을 제공할 수 있습니다.
앞으로 두각을 나타낼 브랜드가 반드시 가장 큰 AI 모델을 보유한 곳은 아닙니다. 차량과 운전자, 그리고 그 순간을 이해하는 AI를 가진 브랜드일 것입니다.

AI 에이전트, 컨텐츠 플랫폼, 안드로이드 오토모티브 OS, 애플 카플레이가 모두 차량 내 경험의 일부가 되어가고 있습니다. 이런 환경에서 OEM이 직접 통제권을 유지해야 할 영역과 파트너와의 협업이 더 나은 전략이 되는 영역은 각각 어디라고 보십니까?
Dimkovic       저는 이것을 양자택일의 문제로 보지 않습니다. 고객마다 기대하는 경험이 다르기 때문입니다. 어떤 운전자는 아이폰을 연결해 카플레이를 실행하고 그 안에 머무릅니다. 반면 어떤 운전자는 차량 자체가 브랜드의 일부처럼 느껴지는 완전히 통합된 디지털 경험을 기대합니다. 두 방식 모두 계속 공존할 것입니다.
OEM은 차량을 특별하게 만드는 데이터와 지능에 대한 통제권만큼은 반드시 유지해야 합니다. 이는 개인화되고, 맥락을 인식하며, 안전한 AI 경험의 기반이 됩니다. 데이터를 소유한다는 것은 곧 책임을 진다는 의미이기도 합니다. 고객은 자신의 정보가 안전하고 투명하게 다뤄지기를 기대하기 때문입니다.
동시에, 소프트웨어 스택의 모든 계층을 자체 개발할 필요는 없습니다. 데모나 프로토타입을 만드는 것은 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 하지만 수백만 대의 차량에서 수년간 안정적으로 작동하는 양산 수준의 솔루션을 만드는 것은 전혀 다른 차원의 도전입니다.
바로 여기서 전문 파트너의 가치가 발휘됩니다. OEM은 자사 브랜드를 차별화하는 부분에 집중하고, 이미 검증된 기술에 대해서는 전문가에게 맡기는 것이 좋습니다. 그래야 품질, 안전, 브랜드 정체성을 희생하지 않으면서 혁신 속도를 높일 수 있습니다.

두 시스템이 동일한 기능을 제공하더라도, 하나는 그저 하나의 기능으로 남고 다른 하나는 사용자에게 "이 차는 나를 이해한다"는 느낌을 줄 수 있습니다. 예를 들어 동승자가 무심코 "피곤한데 뭐 좀 틀어줘"라고 말했을 때, 정확한 추천을 내놓는 것과 자연스럽고 의미 있게 느껴지는 추천을 내놓는 것 사이에는 차이가 있습니다. 이 차이를 만드는 것은 무엇이라고 보십니까?
Dimkovic       바로 개인화입니다! 저희는 이를 흔히 단순히 반응하는 AI와 상황을 진정으로 이해하는 AI의 차이로 설명합니다.
일반적인 AI도 정확한 답을 내놓을 수 있습니다. 하지만 진정으로 지능적인 자동차 경험을 위해서는 맥락이 필요합니다. AI 시스템이 운전자의 취향, 습관, 환경을 더 깊이 이해할수록 상호작용은 더 자연스럽고 가치 있게 느껴집니다.
AI는 선호하는 음악, 컨텐츠 취향, 운전 습관 등의 행동 패턴을 학습해 정말로 개인적으로 느껴지는, 일반적이지 않은 추천을 제공할 수 있습니다. 저희 AI 프로토타입을 테스트하면서 실제로 이런 경험을 했습니다. 제 취향에 대해 더 많은 맥락을 제공한 뒤 받은 추천을 보고 '그래, 오늘 딱 이걸 보고 싶었어'라고 생각한 적이 있습니다. AI가 차량과 탑승자를 함께 이해할 때, 그것은 더 이상 하나의 기능으로 느껴지지 않고 진정으로 지능적인 어시스턴트처럼 느껴지기 시작합니다.

앱에서 의도로, 차에서 디지털 생태계로

생성형 AI와 에이전틱 AI는 사람들이 컨텐츠를 발견하고 소비하는 방식을 바꾸고 있습니다. 오늘날의 앱 중심 모델을 넘어 차량 내 디지털 경험이 앞으로 어떻게 진화할 것으로 보십니까?
Dimkovic       저는 우리가 앱 중심 인터페이스에서 의도(intent) 중심 경험으로 이동하고 있다고 봅니다.
오늘날의 차량은 이미 수백 가지 기능을 제공하고 있고, 자동차 소프트웨어 업계에서 일하는 저조차도 몰랐던 기능을 발견할 때가 있습니다. 운전자가 점점 더 복잡해지는 메뉴나 수십 개의 앱을 탐색하도록 기대하는 방식은 더 이상 지속 가능하지 않습니다.
대신 AI가 주요 인터페이스가 될 것입니다. 운전자는 메뉴를 뒤지는 대신 원하는 바를 그저 말로 설명하고, AI는 그 의도를 이해해 알맞은 차량 기능에 접근하고 필요한 서비스를 백그라운드에서 조율합니다.
흥미로운 점은 AI가 사용자가 미처 몰랐던 기능을 발견하도록 돕는다는 것입니다. 어시스턴트는 유용한 차량 기능을 먼저 제안하거나, 현재 주행 상황에서 사용 가능한 기능을 설명하거나, 경험을 향상시킬 새로운 서비스를 추천할 수도 있습니다.
미래는 차량에 더 많은 앱을 추가하는 것이 아니라, 기술 자체가 배경 속으로 사라지도록 만드는 것입니다. 가장 좋은 인터페이스는 운전자가 원하는 바를 표현하기만 하면 차량이 나머지를 알아서 처리하는 인터페이스입니다.

AI 에이전트가 차량 내 의사결정에서 더 큰 역할을 맡게 되면서, 사용자들은 실제로 어느 정도의 자동화를 원할까요? 사용자 통제와 자동화 사이의 균형에 대해 Cinemo는 어떻게 보고 있습니까?
Dimkovic       정답은 하나가 아닙니다. 사람마다 기대치가 다르기 때문입니다. 어떤 사용자는 더 많은 작업을 기꺼이 AI에 위임하지만, 어떤 사용자는 확실히 직접 통제하기를 원합니다. 이는 지역, 고객군, OEM 브랜드에 따라서도 달라집니다.
간단한 예로 여행 계획을 들어보겠습니다. AI 어시스턴트는 경로상의 적당한 호텔을 찾고, 옵션을 비교하고, 예약까지 준비할 수 있습니다. 하지만 사용자에게 묻지 않고 예약을 확정하고 신용카드로 결제까지 진행해야 할까요? 어떤 사용자에게는 편리하겠지만, 어떤 사용자는 항상 최종 확인을 직접 하고 싶어 할 것입니다.
Cinemo는 AI가 사용자를 대체하는 것이 아니라 힘을 실어주어야 한다고 믿습니다. 그래서 저희 기술은 매우 유연하게 설정할 수 있도록 설계돼 있습니다. OEM은 AI에 얼마만큼의 자율성을 부여할지, 그리고 어느 지점에서 사람이 개입해야 할지를 직접 결정할 수 있습니다.
결국 자동화는 신뢰를 쌓는 문제입니다. 훌륭한 AI는 운전자에게서 통제권을 빼앗지 않습니다. 반복적인 작업은 대신 처리하되, 중요한 결정은 사용자가 원하는 시점에 직접 내릴 수 있도록 남겨둘 것입니다.

최근 Cinemo는 에이전틱 AI와 BYOD(Bring Your Own Device)의 융합을 강조해왔습니다. 이는 차량 내 경험의 중심이 차량 자체에서 사용자의 더 넓은 디지털 생태계로 옮겨가고 있다는 신호일까요? Cinemo는 이러한 전환을 어떻게 바라보고 있습니까?
Dimkovic       경험의 중심이 차량에서 멀어지고 있다고 표현하지는 않겠습니다. 오히려 그 중심이 더 넓어지고 있다고 보는 것이 맞습니다.
소비자용 기기의 성능은 놀라울 정도로 발전했습니다. 최신 태블릿과 5년 된 차량의 인포테인먼트 하드웨어를 비교해보면, 태블릿의 연산 능력이 더 뛰어날 가능성이 큽니다. 동시에 차량은 도로 위에서 수년간 사용되는 반면, 스마트폰과 태블릿은 훨씬 자주 교체됩니다.
바로 여기에서 Cinemo Bring Your AI™가 힘을 발휘합니다. 이는 통합된 자동차 경험을 희생하지 않으면서도 이러한 추가적인 연산 능력을 제조사가 활용할 수 있게 해줍니다. 이는 임베디드 하드웨어가 제한적일 수 있는 보급형 차량에 특히 유용하지만, 프리미엄 차량에도 시간이 지남에 따라 그 성능을 확장할 수 있다는 이점을 제공합니다. 목표는 차량의 연산 능력을 스마트폰으로 대체하는 것이 아니라, 이 모든 기기가 매끄럽게 함께 작동하도록 만드는 것입니다.

중국 OEM들은 빠른 개발 주기와 새로운 사용자 경험으로 업계의 판도를 바꾸고 있습니다. Cinemo가 가장 주목하는 중국 OEM의 접근 방식의 변화는 무엇이며, 글로벌 OEM이 여기서 배울 만한 교훈이 있다면 무엇입니까?
Dimkovic   많은 중국 OEM이 가진 강점 중 하나는 비교적 백지 상태에서 출발했다는 점입니다. 수십 년간 이어져 온 레거시 소프트웨어 플랫폼에 얽매이지 않았기에, 현대적인 아키텍처를 채택하고 매우 빠르게 움직일 수 있었습니다. 기존 글로벌 OEM들은 다른 도전에 직면해 있습니다. 이들은 기존 차량 플랫폼을 지원하는 동시에 차세대 SDV·AI 정의 차량을 개발해야 합니다. 혁신과 연속성 사이의 균형을 맞추는 일은 결코 쉽지 않습니다.
소프트웨어 기업으로서 저희가 얻은 핵심 교훈은 아키텍처의 유연성입니다. 저희는 항상 기술을 크로스플랫폼으로 설계해, 고객사가 처음부터 다시 시작하지 않고도 새로운 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 아키텍처를 도입할 수 있도록 해왔습니다. AI 역량이 이토록 빠르게 진화하는 상황에서 이러한 유연성은 더욱 중요해지고 있습니다.
성공은 단순히 더 빠르게 개발하는 데서 오지 않습니다. 지속적으로 진화할 수 있는 소프트웨어 플랫폼을 구축해, OEM이 차량의 전체 수명 주기 동안 신뢰성과 미래 대응력을 유지하면서 새로운 기능을 제공할 수 있게 하는 데서 옵니다.

출시되는 차에서 계속 진화하는 차로

오늘날 OEM은 더 빠른 개발, 더 높은 비용 효율성, 차별화된 사용자 경험이라는 세 가지 과제를 동시에 해결해야 합니다. 고객사들이 오늘날 직면한 가장 큰 고민은 무엇이며, Cinemo는 이를 어떻게 해결하고 있습니까?
Dimkovic       저희 고객사들이 오늘날 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 기술 변화의 속도입니다. 자동차 산업의 개발 주기는 수년에 걸쳐 있습니다.
예를 들어, 현재 설계 중인 많은 차량들은 2028년, 심지어 2029년이 되어야 고객에게 전달됩니다. 그때쯤이면 AI 모델과 연산 능력은 지금과 비교할 수 없을 만큼 발전해 있을 것입니다. 이는 OEM에게 어려운 계획상의 딜레마를 안깁니다. 지금부터 하드웨어를 과도하게 갖춰 비용을 높일 것인가, 아니면 불과 몇 년 뒤 최신 AI 경험을 지원하지 못하는 차량을 출시할 위험을 감수할 것인가.
Cinemo는 답이 단순히 하드웨어를 더 많이 추가하는 데 있지 않다고 믿습니다. 답은 차량의 수명 주기 동안 유연하게 유지되는 소프트웨어를 구축하는 데 있습니다. 저희의 Bring Your AI™와 같은 접근 방식은 제조사가 수년 전에 사양이 정해진 임베디드 하드웨어에만 의존하지 않고도 시간이 지남에 따라 새로운 기능을 제공할 수 있게 해줍니다. 저희의 목표는 단순합니다. 차량이 공장을 떠나는 그날뿐 아니라 수명 주기 전체에 걸쳐 관련성을 유지하도록 돕는 것입니다.

Cinemo는 미디어 솔루션 기업으로 출발해 이후 AI, 클라우드 서비스, 멀티스크린 경험, 컨텐츠 오케스트레이션으로 사업을 확장해 왔습니다. 앞으로 Cinemo는 어떤 기업으로 진화하고자 합니까?
Dimkovic       Cinemo는 업계와 함께 진화해 왔습니다. 저희가 처음 시작했을 때는 대화의 대부분이 미디어 재생에 관한 것이었습니다. "이 코덱을 지원하나요?", "이 포맷을 스트리밍할 수 있나요?" 같은 질문들이었죠. 오늘날 이런 질문들은 훨씬 더 큰 그림의 일부에 불과합니다.
차량, 스마트폰, 클라우드 서비스, 스마트홈은 점점 더 긴밀히 연결되고 있고, 여기에 AI가 모든 것에 걸쳐 또 하나의 지능 층을 더하고 있습니다. 저희가 주목하는 것은 이들 영역을 하나로 연결해, 사용자가 그 이면의 기술을 전혀 의식하지 않을 만큼 매끄럽게 작동하도록 만드는 일입니다. 지능이 차량 안에서 작동하든, 개인 기기에서 작동하든, 클라우드에서 작동하든 그것은 중요하지 않아야 합니다. 경험은 그저 자연스럽게 느껴져야 합니다.
AI가 디지털 경험을 더욱 정교하게 만들수록 그 이면의 복잡성도 계속 커지고 있습니다. 바로 여기서 Cinemo가 가치를 만든다고 믿습니다. 저희는 항상 확장 가능한 소프트웨어 플랫폼과 지식재산을 구축해 업계 전반의 과제를 해결하는 데 집중해 왔습니다. 검증된 기술을 제공함으로써 고객사가 더 빠르게 혁신하고, 더 효율적으로 뛰어난 사용자 경험을 만들 수 있도록 돕는 것이 저희의 목표입니다.

앞으로 5년을 내다볼 때, 차량 내 경험의 미래를 형성할 단 하나의 가장 큰 힘은 무엇이라고 보십니까? AI 에이전트, 컨텐츠 생태계, 클라우드 서비스, BYOD, 차세대 디스플레이 기술 등 여러 트렌드 중 하나를 꼽는다면 무엇이며, 그 이유는 무엇입니까?
Dimkovic       하나를 꼽아야 한다면 인공지능입니다. 단지 AI 모델의 성능이 더욱 향상될 것이기 때문만이 아니라, 오늘날 여전히 사일로로 분리돼 작동하는 여러 시스템을 마침내 하나로 연결할 수 있기 때문입니다.
5년은 AI에게 긴 시간입니다. 2021년을 돌아보면, 대형 언어 모델이 일상의 일부가 될 것이라고 믿었던 사람은 상대적으로 소수였습니다. 오늘날 그것은 어디에나 있습니다. 5년 후 정확히 어디에 도달해 있을지 예측하는 것은 불가능하지만, AI가 놀라운 속도로 계속 진화하리라는 것만은 분명합니다.
가장 기대되는 부분은 AI가 디지털 생태계의 여러 부분을 하나로 엮어낼 수 있다는 점입니다. 차량은 소프트웨어 정의화되고 점점 더 연결되고 있지만, 여전히 여러 독립적인 시스템으로 구성되어 있습니다. AI가 차량, 개인 기기, 클라우드 서비스로부터 더 풍부한 맥락 정보에 접근하게 되면서, 사용자가 요청하는 것뿐 아니라 특정 상황에서 실제로 필요로 하는 것까지 이해할 수 있게 될 것입니다.
궁극적인 목표는 운전자가 차량을 배우는 데 들이는 시간을 줄이고, 그저 즐기는 시간을 늘리는 것입니다. 차량은 사용자의 취향을 이해하고, 필요를 예측하고, 시간이 지남에 따라 자연스럽게 적응해야 합니다. 새 차로 바꾸더라도 그 개인화된 설정들 상당수는 자동으로 따라와야 합니다. 저는 여전히 직접 운전하는 것을 즐깁니다. 확실히 저는 자동차 애호가입니다. 하지만 교통 정체 속에 갇혀 있을 때는요? 차량이 대신 운전을 맡아준다면, 저는 기꺼이 다른 일에 집중하겠습니다.

AIDV와 SDV 이후의 자동차 지능

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-14 12:40:20+0900

전 병 욱
KATECH AI·자율주행기술연구소장

SDV는 오랫동안 자동차 산업이 도달해야 할 목표처럼 이야기돼 왔다. 그러나 전병욱 한국자동차연구원 연구소장은 AID 2026에서 SDV를 AI를 담기 위한 ‘판’으로 다시 규정하고, 데이터 암기를 넘어 미래를 예측하는 월드 모델을 그다음 단계로 제시했다. AIDV는 아직 완성된 기술 체계가 아니다. 그럼에도 인지와 판단 사이에 ‘예측’을 넣은 그의 설명은 SDV 이후 자동차 지능이 향할 방향과 아직 풀지 못한 질문을 함께 보여줬다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

"SDV를 해야 되는 이유는 AI 때문이었습니다. SDV 그 자체는 판을 깔아주는 플랫폼에 불과했습니다."
2026년 7월 1일 수원컨벤션센터에서 열린 AID 2026 무대에서 전병욱 한국자동차연구원(KATECH) AI·자율주행기술연구소장은 지금까지 자동차 업계가 공들여온 SDV 전환 작업을 이렇게 선 그었다. 소프트웨어 정의 자동차란 용어가 산업의 목표어처럼 통용된 지 몇 년이 지난 시점에서 그는 SDV를 목적지가 아니라 경유지로 다시 놓았다.

SDV는 AI를 위한 판

중앙집중형 아키텍처와 ECU 통합, 와이어링 축소, OTA 무선 업데이트는 모두 제조사 입장에서 분명한 이득이다. 문제는 이것만으로는 소비자가 차를 바꿀 이유가 되지 않는다는 데 있다. 소비자가 실제로 체감하는 변화는 자율주행, 대화형 인캐빈 지능, 그리고 시트·서스펜션 같은 기능 제어의 개인화다. 이 세 가지는 모두 AI가 있어야 작동한다.
전 소장은 SDV의 한가운데 놓인 HPC(고성능 컴퓨터)를 가리키며, 이 장치의 존재 이유가 AI를 차량 안에서 돌리기 위한 것이라고 짚었다. SDV가 자동차의 뼈대를 바꿨다면, 그 뼈대 위에서 무엇을 할 수 있는지를 바꾸는 건 AI라는 것이다.

인지와 판단 사이에 '예측'을 넣다

핵심은 자율주행 AI의 세대 전환. 전 소장은 이 흐름을 세 단계로 나눴다.
무한한 에지 케이스를 사람이 일일이 규칙으로 옮겨 적어야 했던 1세대 룰 기반 방식, 대량의 주행 데이터를 학습해 정답 확률을 끌어올리는 2세대 엔드투엔드 방식, 그리고 3세대로 제시한 월드 모델 기반 방식. 월드 모델은 물리 세계의 인과관계를 학습해 보지 못한 상황까지 일반화하려는 접근이다. 물론 그 가능성은 아직 검증된 결과보다 지향점에 가깝고, 이 구분도 업계가 공식적으로 합의한 단계는 아니다.
일론 머스크는 한때 사람이 지켜보지 않아도 되는 수준의 자율주행에 도달하려면 100억 마일의 주행 데이터가 필요하다고 말한 바 있다. 전 소장은 그 수치를 다시 끌어와 데이터가 아무리 쌓여도 감독형에서 비감독형으로의 전환이 자동으로 보장되지 않는다는 논지로 이어갔다. 그가 든 비유는 수능이었다.
문제집을 많이 풀면 시험을 잘 볼 수는 있지만, 만점을 받으려면 내가 풀어본 문제 안에서만 시험이 출제돼야 한다는 전제가 필요하다. 그럴 수 없기 때문에 필요한 건 공식을 이해하는 힘, 즉 처음 보는 응용문제도 풀어낼 수 있는 이해력이라는 것이다. 물론 월드 모델이 데이터를 대체하는 것은 아니다. 데이터에 담기지 않은 상황까지 일반화해 대응하기 위한 접근이다.
이 구분에서 눈에 띄는 것은 '예측'의 등장이다. 기존의 제어는 인지, 판단, 제어 세 단계로 이뤄진다. 전 소장이 설명한 월드 모델 기반 제어는 여기에 예측을 끼워 넣는다. 인지, 예측, 판단, 제어. AI가 행동에 나서기 전에 내부적으로 다음 순간, 그다음 순간의 상태를 미리 돌려본다. 그는 이를 사람의 판단 과정에 빗댔다. 걸어가다 앞에 빙판길이 보이면 사람은 발을 딛기 전에 이미 미끄러져 넘어지는 장면을 머릿속으로 그려보고, 그 상상을 근거로 걸음을 옆으로 옮긴다. 빙판길을 실제로 밟아본 적이 없어도 노면 마찰과 몸의 움직임 사이의 관계를 이해하고 있으면 위험을 미리 예측하고 행동을 바꿀 수 있다는 논리다.
이 예측이 학습되는 경로도 말했다. 현실 데이터를 가상 환경으로 옮기는 real-to-sim 과정을 거쳐 가상 환경에서 반복 학습하고, 다시 이를 현실로 옮길 때 발생하는 격차인 sim-to-real gap을 줄여간다. 전 소장은 엔비디아의 자율주행 모델 알파마요(Alpamayo)와, 물리 세계를 생성하고 예측하는 월드 파운데이션 모델 플랫폼 코스모스(Cosmos)를 함께 사례로 들었다. 엔비디아 역시 알파마요를 코스모스 기반의 자율주행 VLA(Vision-Language-Action) 생태계로 소개하고 있다. 알파마요는 시각 정보를 언어적 추론과 행동으로 연결하는 VLA 모델이다. 언어 출력이 내부 추론을 그대로 재현한다고 볼 수는 없지만, 판단을 검토할 수 있는 추가 단서를 제공한다. 함께 언급한 PilotNet의 히트맵 역시 모델이 영상의 어느 영역에 민감하게 반응했는지 보여주는 설명 가능성 기술이다.

AI가 움직이는 차를 어떻게 믿을 것인가

다만 AIDV가 완성된 기술 체계로 제시된 것은 아니다. 기존 SDV와 구별되는 구체적인 차량 아키텍처나 개발·검증 체계까지 내놓지는 않았다. 월드 모델의 예측 불확실성을 어떻게 측정하고 비결정적인 AI를 어떻게 검증할지, 제한된 차량 컴퓨팅 자원에서 어느 수준까지 실행할 수 있을지에 대해서도 구체적인 답은 제시되지 않았다. AIDV는 그 자체로 완성된 결과라기보다, SDV 이후의 방향을 설명하기 위해 전 소장이 제시한 하나의 틀이었다.
챗봇의 오답은 정보의 오류로 끝날 수 있지만, 자동차나 로봇을 제어하는 AI의 오판은 물리적 사고로 이어질 수 있다. 앞서 데이터와 일반화의 한계를 짚은 전 소장은 문제를 신뢰성과 보안으로 확장했다.
신뢰성의 문제는 AI가 블랙박스라는 데서 출발한다. 내부에서 어떤 계산을 거쳐 결론에 도달했는지 알기 어렵다는 것이다. 이를 열어보는 기술이 앞서 언급한 설명 가능한 AI다. 보안의 문제는 조금 다르다. 전 소장은 사이버 공격이 AI의 오판으로, 그 오판이 다시 충돌이나 비정상 조향 같은 물리적 피해로 이어지는 연쇄를 설명했다. 그는 해킹을 완전히 막는 일은 애초에 불가능하다고 했다. 목표는 공격을 원천 차단하는 데서 끝나지 않는다. 방어가 뚫린 상황에서도 차량이 안전한 상태로 전환되도록 만들어야 한다는 것이다.
사실 AID 2026의 다른 키노트도 이런 질문을 하고 있었다. TrustMotion의 스테판 폴레드나 CTO는 피지컬 AI를 위한 결정론적 실시간 실행을 강조했고, AutoCrypt의 김의석 사장과 Elektrobit의 아빈드 머시 CCO는 사이버보안과 기능안전성의 조화를 다뤘다. 접근은 달랐지만 무게중심은 같았다. AI를 자동차에 넣을 수 있는가에서, AI가 움직이는 자동차를 어떻게 신뢰할 것인가로 질문이 옮겨가고 있다.
마지막으로 전 소장은 자동차와 로봇 사이의 구분이 점점 의미를 잃고 있다고 말했다. 자율주행차는 바퀴 달린 로봇이라는 것. 자동차와 로봇이 센서, AI 모델, 컴퓨팅과 제어라는 공통 기반 위에서 만나고 있다. 그의 시각에서 아직 폼팩터가 정립되지 않은 로봇보다 이미 대량생산 기반을 갖춘 자동차가 피지컬 AI의 첫 번째 적용처다.

그의 논리를 따르면, 피지컬 AI 시대의 승부처는 모델과 데이터의 규모만으로 결정되지 않는다. 디지털 지능을 현실 세계의 안전한 행동으로 옮겨낼 수 있는가에 달려 있다. SDV가 목적이 아니라 판이었다는 말로 돌아가 보면, 이 말이야말로 그 판 위에 무엇을 지어야 하는지에 대한 답인 셈이다.

Valens: Driving MIPI A-PHY from Specification to Industry Adoption

By Sarada Vishnubhatla _ sarada@autoelectronics.co.kr — 2026-08-14 09:44:16+0900

발렌스, MIPI A-PHY를 규격에서 산업 표준으로 이끌다

글 | 사라다 비슈누밧틀라(Sarada Vishnubhatla) _ sarada@autoelectronics.co.kr — 2026-08-14 09:35:27+0900

INTERVIEW

아다르 세갈
Adar Segal
SVP & Head of Automotive Business
Valens Semiconductor

MIPI A-PHY가 규격을 넘어 실제 양산을 향해 움직이고 있다. 발렌스 세미컨덕터는 개방형 생태계와 장거리·고신뢰성 커넥티비티를 앞세워 한국과 인도의 자동차 프로젝트를 확대하고 있다. 센서에 A-PHY를 직접 통합하면 외장형 브리지 IC와 주변 부품을 줄여 차세대 차량의 카메라 시스템을 더 작고 단순하게 만들 수 있다.

글 | 사라다 비슈누밧틀라(Sarada Vishnubhatla) _ sarada@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

모든 자동차 기술은 언젠가 기술 사양보다 상용화 여부가 더 중요해지는 시점을 맞이한다. MIPI A-PHY 역시 지금 그 전환점을 지나고 있는 것으로 보인다. 양산 프로젝트가 속도를 내고 있고, 생태계가 확장되고 있으며, 기술은 실제 차량 탑재에 한 걸음씩 가까워지고 있다.
최근 몇 년 사이 차량 내 커넥티비티에 요구되는 조건은 크게 달라졌다. ADAS 수준이 높아지고 차량이 소프트웨어 중심 아키텍처로 전환되면서, 카메라·레이다·라이다에서 쏟아지는 방대한 센서 데이터를 지연이나 패킷 손실, 신호 열화 없이 장거리로 전송해야 하는 과제가 생겼다. 동시에 완성차 업체들은 배선 복잡도와 차량 중량, 전체 시스템 비용을 낮추는 데도 계속 신경을 쓰고 있다.
이런 변화를 이끄는 기업 중 하나가 발렌스 세미컨덕터(Valens Semiconductor)다. DSP 기반 물리계층 기술을 앞세운 이 회사는 MIPI A-PHY 표준을 실제 구현 가능한 기술로 만드는 데 핵심적인 역할을 해왔다. 적응형 등화(adaptive equalization), 실시간 잡음 제거, 재전송 메커니즘을 통해 단순하고 저렴한 케이블로도 고속통신의 신뢰성을 확보하는 동시에, 현대 차량이 마주한 전자파 간섭(EMI) 문제까지 함께 해결한다.
A-PHY가 본격적인 산업 표준으로 자리잡아가는 가운데, 발렌스는 완성차와 티어 1, 반도체 파트너들과 협력하며 양산 프로젝트를 지원하고 있다. 제15회 Automotive Innovation Day를 계기로 오토모티브 일렉트로닉스는 아다르 세갈(Adar Segal) 발렌스 세미컨덕터 SVP 겸 오토모티브 사업부장과 유상봉(Eric Yoon) 발렌스 세미컨덕터 코리아 지사장을 만나 MIPI A-PHY를 둘러싼 산업의 흐름, 한국과 인도에서 커지는 기회, 그리고 차세대 차량 아키텍처에서 개방형 커넥티비티가 갖는 의미를 들었다.

“커넥티비티는 차세대 차량에서 가장 중요한 안전 계층 중 하나가 될 것입니다”
아다르 세갈(Adar Segal), SVP - Head of Automotive Business, Valens Semiconductor

AI 기반 차량에서 고속 커넥티비티는 어떤 역할을 하게 될까요.
Segal       커넥티비티의 역할은 더 이상 단순히 데이터를 한 지점에서 다른 지점으로 옮기는 데 머물지 않습니다. 안전을 담보하고, 업계가 신뢰할 수 있는 레벨 2, 레벨 2+, 레벨 3, 그리고 궁극적으로는 레벨 4 자율주행에 도달할 수 있도록 뒷받침하는 것이 본질입니다.
커넥티비티는 방대한 센서 데이터가 간섭이나 손실 없이 실시간으로 중앙처리장치에 도달하도록 보장해야 합니다. 동시에 완성차 업체들은 유연성을 원합니다. 특정 벤더에 종속되지 않고 개방형 표준을 채택해 경쟁을 유도하고, 더 나은 가격 조건을 확보하고자 합니다. 이러한 기술적·상업적 요구를 동시에 충족시키는 일이 오늘날 자동차 커넥티비티 업계가 마주한 가장 큰 과제 중 하나가 되고 있습니다.

발렌스 세미컨덕터는 인도 시장을 어떻게 보고 있습니까.
Segal       인도는 우리에게 점점 더 중요해지는 시장입니다. 이스라엘과 인도 사이의 긴밀한 관계가 기술·혁신 분야의 협력을 촉진해온 것과 별개로, 인도 자동차 산업 자체의 성장 모멘텀이 상당합니다. 정부 주도의 대표단 방문을 계기로 여러 첨단기술·자동차 기업들과의 접점이 마련됐고, 그중 상당수가 지속적인 협력 관계로 발전했습니다. 이미 인도 현지에서 근무하는 직원들이 있고, 본사 팀 역시 고객 및 파트너와의 관계를 강화하기 위해 정기적으로 인도를 방문하고 있습니다.
이번 주 한국에서 진행한 미팅에서도 여러 기업이 인도를 자동차 산업의 다음 주요 성장 시장으로 꼽았습니다. 우리도 같은 흐름을 보고 있습니다. 인도 완성차 업체들이 소프트웨어 정의 차량(SDV)과 상위 레벨 ADAS에 대한 투자를 가속화하면서, 고속이면서도 안정적인 차량 내 커넥티비티에 대한 수요는 앞으로 크게 늘어날 것으로 보고 있습니다.
우리는 이미 인도의 주요 완성차 업체 및 티어1 공급사들과 함께 MIPI A-PHY와 발렌스의 VA7000 칩셋 패밀리를 소개하는 작업을 진행하고 있습니다. 차량이 더 많은 센서를 탑재하고 중앙집중형 아키텍처로 전환됨에 따라, 완성차 업체들은 차량 수명주기 전체에 걸쳐 높은 대역폭과 뛰어난 신뢰성을 함께 제공할 수 있는 커넥티비티를 필요로 합니다. 우리 기술이 이러한 전환을 뒷받침할 수 있다고 보고 있습니다.

한국 역시 유망한 시장으로 언급했습니다. 발렌스에게 한국이 전략적으로 중요한 이유는 무엇입니까.
Segal       우리는 한국에 탄탄한 현지 팀을 구축해왔습니다. 한국이 미래 차량을 위한 첨단 기술을 개발하는, 세계에서 가장 혁신적인 자동차 생태계 중 하나라고 판단하기 때문입니다.
한국의 완성차 업체 및 협력사들과 성공적으로 협업하려면 현지 파트너십과 장기적인 협력 관계를 구축하는 것이 필수적입니다. 그것이 우리가 한국 시장에서 입지를 넓혀가는 데 있어 가장 우선하는 부분입니다.

지난 몇 년간 고속 커넥티비티에 대한 완성차 업체들의 요구사항 가운데 가장 크게 달라진 점은 무엇입니까.
Segal       가장 큰 변화는 독점적인(proprietary) 기술 대신 개방형 표준으로 무게중심이 옮겨간 것입니다. 완성차 업체들은 특정 벤더에 의존하기보다 공급망에 대한 통제력을 더 갖고 싶어합니다. 동시에 안전 규제가 계속 강화되면서 커넥티비티 솔루션에 요구되는 기준도 높아지고 있습니다. 완성차 업체들은 이제 신뢰성과 기능안전성을 동시에 만족시키면서도 전체 시스템 비용을 낮춰줄 수 있는 기술을 기대하고 있습니다.

많은 기업들이 AI 연산 성능에 집중하고 있습니다. 발렌스의 관점에서 진짜 제약은 컴퓨팅에 있습니까, 아니면 센서 데이터를 프로세서까지 신뢰성 있게 저지연으로 전달하는 데 있습니까.
Segal       현대 차량의 아키텍처는 빠르게 변화하고 있습니다. 연산은 점점 중앙집중형 컴퓨팅 아키텍처로 통합되는 한편, 존 컨트롤러(zonal controller)는 차량 가장자리에서 데이터와 기능을 취합합니다. 즉 카메라, 레이다를 비롯한 센서들은 가공되지 않은 방대한 데이터를 더 긴 거리에 걸쳐 중앙 컴퓨터로 전송해야 하고, 이 과정을 오류나 지연 없이 실시간으로 수행해야 합니다.
차량이 대형화되고 센서 수가 계속 늘어나면서 대역폭 요구치도 함께 커지고 있습니다. 우리가 보기에 신뢰할 수 있는 고속 커넥티비티는 업계가 마주한 가장 까다로운 과제 중 하나이며, 바로 그 지점에서 우리 기술이 가치를 만들어냅니다.

원론적으로는 누구나 개방형 표준을 지지한다고 말합니다. 그러나 실제 양산 프로젝트에서는 여전히 어떤 상호운용성 문제가 남아 있습니까.
Segal       표준이라는 이름이 붙었다고 해서 모두 진정으로 개방적인 것은 아닙니다. 진정한 개방형 표준을 설계하려면 여러 기업이 함께 참여하고 경쟁할 수 있도록 하겠다는 의지가 필요합니다.
발렌스의 목표는 언제나 완성차 업체, 티어 1과 티어 2 공급사, 반도체 기업들이 함께 A-PHY 표준을 채택하도록 유도해 생태계 전체를 키우는 것이었습니다. 이런 생태계를 만드는 데에는 시간이 걸립니다. A-PHY 자체는 새로운 참여자의 시장 진입을 막지 않지만, 일부 경쟁 기술은 여전히 폐쇄적인 성격을 지니고 있습니다. 업계는 아직 진화하는 과정에 있습니다.

광통신(optical connectivity)이 장기적으로 구리 기반 A-PHY의 경쟁 기술이 될 수 있다고 보십니까. 광통신이 해결할 수 있지만 구리는 해결하기 어려운 문제가 있다면 무엇입니까.
Segal       완성차 업체들과 계속 이야기를 나누고 있는 주제이지만, 현재로서는 차량 내부에 광통신을 구축하는 데 따르는 복잡성이 여전히 큰 걸림돌입니다. 차량은 수년에 걸쳐 지속적인 진동과 움직임, 가혹한 운용 환경에 노출됩니다. 많은 완성차 업체들은 현재의 광통신 솔루션이 양산에 필요한 장기 내구성과 신뢰성, 비용 효율성을 충족한다고 아직 확신하지 못하고 있습니다.
반면 구리는 계속 진화하고 있습니다. 최신 동축 및 구리 케이블은 갈수록 경쟁력 있는 가격에 우수한 성능을 제공하고 있습니다. 우리 관점에서는 케이블 자체가 제약이 아닙니다. 물리계층 기술이 충분히 견고하다면 단순하고 저렴한 구리 케이블로도 매우 높은 데이터 전송률을 구현할 수 있습니다. 바로 그것이 우리가 풀고 있는 문제입니다. 저렴한 자동차용 배선으로 신뢰할 수 있는 고속통신을 구현하는 것입니다.

윤양호
Eric Yoon
GM, Valens Semiconductor Korea

아다르 세갈이 MIPI A-PHY의 글로벌 확산과 자동차 커넥티비티 시장의 구조적 변화를 이야기했다면, 윤양호 지사장은 산업용 애플리케이션과 자동차 PoC, 현지 생태계 구축을 중심으로 한국 시장에서의 접근 방식을 설명했다.

발렌스는 한국 시장에서 입지를 적극적으로 넓혀왔습니다. MIPI A-PHY 도입을 이끌기 위한 전략은 무엇입니까.
Yoon       발렌스 코리아는 산업용과 자동차용 두 영역에서 동시에 기회를 모색하고 있습니다. 처음에는 개발 주기가 상대적으로 짧은 산업용 애플리케이션에 집중했고, 현재 우리 솔루션은 의료 및 로보틱스 분야에서 실제 양산을 앞둔 애플리케이션에 적용돼 있습니다.
자동차 프로젝트는 산업용보다 훨씬 긴 검증 주기를 필요로 합니다. 그렇지만 한국의 완성차 업체, 티어 1, 기술 파트너들과 함께 미래 차량 프로그램을 위한 MIPI A-PHY 검증을 적극적으로 진행하고 있습니다. 현지 생태계 파트너들과는 향후 센서 통합을 위한 협력도 함께 추진하고 있습니다.
궁극적인 목표는 한국의 파트너들과 긴밀히 협력해 탄탄한 MIPI A-PHY 생태계를 구축하는 것입니다. 단순히 발렌스의 칩을 공급하는 데 그치는 것이 아니라, 국내 자동차 산업이 개방형 표준 기반의 커넥티비티로 전환할 수 있도록 필요한 파트너와 기술 기반을 함께 만드는 것이 중요하다고 보고 있습니다.

한국에서는 어떤 A-PHY 애플리케이션이 가장 먼저 양산에 들어갈 것으로 예상합니까.
Yoon       현재로서는 해외 완성차 업체에 공급되는 서라운드 뷰 모니터링(SVM) 시스템이 가장 먼저 양산에 진입할 가능성이 높다고 보고 있습니다.
그다음으로는 상용차와 특수차량을 위한 멀티 카메라 시스템을 주목하고 있습니다. 이런 차량은 8채널 이상의 카메라를 사용하는 경우가 많고, 일반 승용차보다 훨씬 긴 전송 거리를 필요로 합니다. 관련 프로젝트들이 진행되고 있기 때문에 2027년에서 2028년 사이에는 수출 시장을 중심으로 실제 상용화 사례가 나올 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.

40미터가 넘는 전송 거리가 필요한 상용차 활용 사례에는 어떤 것들이 있습니까.
Yoon       대표적인 사례가 관절형 버스나 대형 트랙터-트레일러, 특수 대형 트럭, 건설장비 등에 적용되는 서라운드 뷰 시스템과 CMS, 즉 전자식 사이드미러 시스템입니다.
예를 들어 트랙터-트레일러의 경우 견인 트랙터에서 트레일러 후미까지 신호를 전달해야 하는데, 케이블이 차량 내부에서 직선으로 연결되는 것은 아닙니다. 여러 구조물을 피해 복잡한 경로를 따라 배선해야 하기 때문에 실제 케이블 길이는 30~40미터를 쉽게 넘어갈 수 있습니다.
대형 물류 트럭이나 건설장비도 마찬가지입니다. 사각지대를 줄이기 위해 차량의 전후좌우뿐 아니라 하부까지 여러 대의 고해상도 카메라를 설치할 수 있고, 경우에 따라 3D 라이다와 같은 센서도 함께 사용하게 됩니다. 이런 센서에서 발생하는 데이터를 압축에 의존하지 않고 중앙 ECU까지 안정적으로 전달하려면 장거리에서도 신호 품질이 유지돼야 합니다. 이런 애플리케이션이 바로 초장거리 A-PHY의 장점이 가장 분명하게 드러날 수 있는 영역입니다.

한국에서 진행 중인 자동차 PoC는 현재 어느 단계에 와 있습니까.
Yoon       현재는 시스템 검증 단계까지 진행됐습니다. 국내 주요 카메라 모듈 공급사와 티어 1 파트너들과 협력해 A-PHY 트랜시버 칩셋을 적용한 회로 설계 검토를 완료했고, 실제 보드 제작도 마쳤습니다.
여기에 그치지 않고 실제 완성차 테스트 차량에 시스템을 탑재해 경쟁 기술과의 비교 시험도 진행했습니다. 이 과정에서 성능과 안정성 측면에서 충분한 경쟁력을 확인했습니다. 이제 중요한 것은 이런 기술 검증 결과를 실제 차량 프로그램과 양산 프로젝트로 연결하는 것입니다.

A-PHY를 센서에 직접 내장하면 구체적으로 어떤 부품을 없앨 수 있습니까.
Yoon       A-PHY를 센서 모듈에 직접 통합하면 가장 먼저 별도의 외장형 SerDes 송신기, 즉 브리지 IC를 제거할 수 있습니다. 지금은 센서에서 생성된 데이터를 외부 SerDes 송신 IC를 통해 전송하는 구조가 일반적이지만, A-PHY IP를 센서 SoC 안에 직접 통합하면 이 외장 송신기가 필요하지 않게 됩니다.
그렇게 되면 자연스럽게 주변 부품도 줄어듭니다. 외장 크리스털이나 오실레이터를 비롯해 일부 전원관리 부품, 디커플링 커패시터와 같은 수동소자의 수를 줄일 수 있습니다. 그 결과 PCB 공간과 BOM을 줄일 수 있고, 카메라 모듈 자체를 더욱 작게 설계할 수 있습니다.
부품 수가 감소하면 발열과 제조 측면에서도 이점이 생깁니다. 열관리 설계가 단순해지고 PCB 레이어 수를 줄일 가능성도 커지며, 조립 공정과 제조비용도 낮출 수 있습니다. 결국 A-PHY 통합은 단순히 통신 방식 하나를 바꾸는 문제가 아니라 센서 모듈의 전체 시스템 설계를 단순화할 수 있다는 의미가 있습니다.

MIPI A-PHY가 한국에서 주류 자동차 커넥티비티 표준으로 자리 잡으려면 어떤 변화가 필요하다고 봅니까.
Yoon       가장 중요한 것은 생태계입니다. 한국 자동차 시장은 오랫동안 GMSL과 같은 독점적인 SerDes 기술을 사용해왔기 때문에, 단순히 새로운 칩이 나왔다고 해서 시장이 바로 바뀌지는 않습니다. A-PHY가 주류가 되려면 글로벌 MIPI 표준을 중심으로 국내에서도 여러 업체가 참여할 수 있는 생태계를 만들어야 합니다.
이를 위해서는 국내 티어1과 부품 공급사들이 함께 움직여야 합니다. A-PHY 칩셋뿐 아니라 센서에 통합되는 IC, 케이블, 커넥터까지 표준을 기반으로 한 새로운 밸류체인이 형성돼야 합니다. 여러 공급사가 같은 표준 위에서 경쟁할 수 있어야 완성차 입장에서도 공급망의 선택지가 늘어나고, 개방형 표준의 장점이 실제 비즈니스에서도 나타날 수 있습니다.
또 하나 중요한 것은 A-PHY만의 장점이 분명하게 드러나는 새로운 활용 사례를 만들어내는 것입니다. 예를 들어 15미터 이상의 긴 케이블이 필요한 대형 상용차나 특수차량, 또는 매우 강한 EMI 환경에서 안정적으로 데이터를 전송해야 하는 차세대 SDV 아키텍처가 그런 시장이 될 수 있습니다. 기존 기술로 구현이 어렵거나 비용 부담이 컸던 영역에서 먼저 성과를 보여준다면 A-PHY의 시장 확대도 빨라질 수 있습니다.
결국 완성차와 티어 1의 인식이 바뀌어야 합니다. A-PHY를 기존 SerDes를 단순히 다른 제품으로 교체하는 선택지로 보는 것이 아니라, 개방형 글로벌 표준을 기반으로 공급망을 확대하고 시스템 구조를 단순화할 수 있는 새로운 커넥티비티 아키텍처로 이해하도록 만드는 것이 중요합니다. 그런 인식이 자리 잡아야 MIPI A-PHY가 신규 차량 프로그램의 기본적인 설계 선택지 가운데 하나로 올라갈 수 있다고 보고 있습니다.

From Silicon to Software: Quest Global's Engineering Blueprint for the SDV Era

By Sarada Vishnubhatla _ sarada@autoelectronics.co.kr — 2026-08-12 13:20:15+0900

실리콘서 SW까지: SDV 시대 위한 퀘스트 글로벌의 엔지니어링 청사진

글 | 사라다 비슈누밧틀라(Sarada Vishnubhatla) _ sarada@autoelectronics.co.kr — 2026-08-12 12:57:49+0900

INTERVIEW
박 현 철
Charles Park
Country Manager of Quest Global

SDV의 경쟁은 새로운 기술을 개발하는 데서 끝나지 않는다. 실리콘과 소프트웨어, AI와 클라우드를 하나의 차량 아키텍처로 통합하고, 이를 검증해 안정적인 양산으로 옮기는 실행력이 진짜 승부처다. AID 2026에서 만난 찰스 박 퀘스트 글로벌 코리아 대표와 함께, 엔지니어링 파트너의 역할이 어떻게 달라지고 있는지, 그리고 한국이 왜 SDV 산업화의 중요한 증명 무대가 될 수 있는지 살펴봤다.

글 | 사라다 비슈누밧틀라(Sarada Vishnubhatla) _ sarada@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

수원컨벤션센터 로비, AID 2026의 오후. 부스마다 데모 화면이 돌아가고 통역기가 오가는 소음 속에서, 박현철(Charles Park) Quest global 코리아 대표는 노트북을 펼쳐놓고 있었다. 화면에는 실리콘 설계도와 미들웨어 스택 다이어그램이 겹쳐 있었다.
"여기서부터 여기까지가 다 우리 일입니다."
그가 손가락으로 화면을 훑으며 말했다.
반도체에서 소프트웨어까지, 그 사이 어디에도 경계선을 긋지 않는다는 뜻이었다.

프로토타입 단계부터 들어가는 엔지니어링

박 대표에게 소프트웨어 정의 자동차(SDV)는 코드의 문제가 아니다. 필요한 기술 요소는 이미 대부분 존재하거나 빠르게 성숙하고 있다. 진짜 어려움은 그것들을 양산 가능한 차량으로 엮어내는 실행력에 있다.
Quest global 같은 엔지니어링 파트너가 투입되는 시점도 달라졌다. 아키텍처가 확정된 뒤 뒷단에서 작업을 넘겨받는 방식이 아니라, 프로토타이핑 단계부터 함께 들어간다. OEM이 찾는 것은 정해진 사양을 그대로 실행해줄 손이 아니라, 개발 속도를 끌어올리면서 동시에 리스크를 줄여줄 파트너다.
"오늘의 질문은 OEM이 티어 1과의 협력 관계를 얼마나 효율적으로 유지하고 발전시키느냐입니다. 다음 경쟁력은 실행에서 나옵니다. 기술을 얼마나 빨리 프로토타입으로 옮기고, 그것을 다시 안정적인 양산 시스템으로 전환하느냐가 진짜 차이를 만듭니다." 박 대표가 말했다.
그는 이렇게 덧붙였다. "우리는 빠른 구현과 검증을 돕습니다. OEM과 티어 1이 점점 기술 통합자로 바뀌어가는 지금, 엔지니어링 파트너와의 협업은 선택이 아니라 필수에 가까워지고 있습니다."

한국이라는 증명의 무대

박 대표가 주목하는 또 하나의 변수는 한국의 산업 생태계다. 완성차, 반도체, 전자, AI 기업이 밀접하게 얽혀 있는 구조는 SDV의 개발과 산업화 속도를 끌어올릴 수 있는 자산이라는 것이다.
제품 라인업이 상대적으로 단순한 해외 완성차와 달리, 한국 OEM은 경차부터 프리미엄 세단, SUV, 상용차까지 폭넓은 차종에 걸쳐 SDV 아키텍처를 동시에 구현해야 하는 과제를 안고 있다.
"한국 OEM이 이토록 다양한 라인업 전반에 SDV를 어떻게 이식하고 양산해내는가는 앞으로 업계 전체가 참고할 만한 사례가 될 겁니다." 박 대표는 말했다.
그가 보기에 한국의 강점은 개별 기술이 아니라 이 생태계 자체다.

실리콘에서 소프트웨어로

이 협업 구조가 가장 뚜렷하게 드러나는 곳은 반도체다. SDV 아키텍처가 정교해질수록 컴퓨팅 플랫폼은 산업 전체를 가르는 변수가 되어가고 있다. 고성능 컴퓨팅, AI 추론, 인포테인먼트, ADAS, 자율주행, 전동화 등 모든 영역이 점점 더 고도화된 실리콘 위에서 돌아간다.
Quest global은 하드웨어와 소프트웨어를 별개 영역으로 다루지 않는다. 반도체 설계와 임베디드 소프트웨어부터 미들웨어, 클라우드 연결 플랫폼, OTA 프레임워크, 커넥티드 서비스까지 실리콘에서 소프트웨어로 이어지는 전체 밸류체인에 걸쳐 있다.
"커스텀 실리콘과 ASIC은 자동차 기술을 차별화하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. 우리는 반도체 기업과 함께 실리콘 설계·개발·검증을 진행하는 동시에 SDK와 미들웨어, 애플리케이션을 포함한 소프트웨어 레이어를 만듭니다."
하드웨어와 소프트웨어를 함께 엔지니어링함으로써, 퀘스트 글로벌은 통합 과정에서 발생하는 복잡성을 초기에 풀어내고, 새로운 컴퓨팅 플랫폼이 OEM과 티어 1에 더 빠르게 자리 잡도록 돕는다.

버즈워드 너머의 AI

AI는 흔히 차세대 차량을 정의하는 기술로 소개되지만, 박 대표는 그보다 지금 당장의 실용성에 방점을 찍는다.
엔지니어링 현장 안에서 AI는 이미 여러 영역에 스며들어 있다. 자율주행과 ADAS의 인지 시스템부터 배터리 관리, 섀시 제어, 검증 자동화까지. 그 역할은 차량 내부는 물론 엔지니어링 프로세스 자체로도 계속 확장되는 중이다.
Quest global은 AI를 엔지니어링 그 자체에 적용한다. 소프트웨어 검증을 가속하고, 인포테인먼트와 클러스터 디스플레이 테스트를 여러 사양에 걸쳐 개선하며, 더 빠르고 촘촘한 테스트 커버리지로 생산성을 끌어올린다. 박 대표는 AI가 엔지니어를 대체하는 도구가 아니라, 점점 복잡해지는 SDV 플랫폼을 더 효율적으로 개발하고 검증하게 해주는 수단으로 본다.

국경 없는 엔지니어링

SDV 프로그램의 특성상, 엔지니어링은 더 이상 한 지역 안에서 완결될 수 없다. 모든 역량을 내부에서 갖추는 방식은 점점 비현실적인 선택지가 되어가고 있다. Quest global은 자사의 글로벌 엔지니어링 네트워크가 여기서 실질적인 가치를 만든다고 본다.
"한국의 뛰어난 코어 엔지니어링 역량은 SDV 전환의 중심에 있습니다. 우리의 가치는 글로벌 규모와 로컬 밀착을 함께 갖췄다는 데 있습니다. 한국 OEM과 티어 1이 필요한 시점, 때로는 차량 사양이 확정되기도 전에 특화된 엔지니어링 역량에 접근할 수 있도록 돕습니다."
기존의 아웃소싱 모델이 작업을 지역별로 단순 분산했다면, Quest global은 기술 전문성에 따라 역할을 배분한다. 고객 접점은 현지에 가깝게 유지하되, 소프트웨어 엔지니어링과 검증, 실리콘 설계, AI 기반 테스트는 글로벌 센터에 분산돼 있다.
"인도를 비롯한 다른 엔지니어링 센터들도 동일한 프로세스와 품질 기준, 리뷰 체계를 따릅니다. 그래서 여러 지역에 흩어진 팀이 하나의 조직처럼 움직일 수 있습니다."
이 모델은 초기 개발 단계와 이후 확장 단계 모두에서 힘을 발휘한다.
"분산된 엔지니어링은 여러 시간대에 걸쳐 작업이 끊이지 않고 이어지게 해줍니다. 검증 주기를 앞당기고 개발 일정을 압축하는 데 도움이 됩니다." 박 대표가 말했다.
인도는 이 네트워크 안에서 특히 중요한 축으로 떠올랐다. 글로벌 엔지니어링 허브일 뿐 아니라, 그 자체로 비중 있는 자동차 시장으로도 성장하고 있기 때문이다. 박 대표는 이런 협업 구조가 고객의 프로그램 리스크를 낮추면서도 엔지니어링 품질을 훼손하지 않는 비용 효율을 만들어낸다고 본다. 한 영역의 결정이 차량 전체 서브시스템에 영향을 미치는 지금, 시스템 단위의 접근은 점점 더 중요해지고 있다.

인재라는 과제

업계의 시선이 AI와 자율주행, 첨단 반도체에 쏠려 있는 사이, 박 대표는 또 다른 문제를 짚었다. 인재다. 많은 조직에게 인재와 전문성을 확보하는 일은 점점 더 어려워지고 있다.
"인력 격차는 자동차 산업이 마주한 가장 중요한 과제 중 하나이면서, 동시에 가장 저평가된 문제이기도 합니다. 이건 단순한 인력 수급 문제가 아닙니다. 조직 전체의 전환, 지속적인 학습, 엔지니어링 역량에 대한 장기적 투자가 필요한 일입니다." 박 대표는 강조했다.
Quest global은 이에 대응해 직원 리스킬링과 역량 개발에 꾸준히 투자해왔다. 박 대표에게 향후 10년의 승부처는, 새로운 기술을 누구보다 빠르게 자기 역량으로 흡수해내는 조직이 될 것이다. Quest global이 세계에서 가장 어려운 엔지니어링 문제를 풀어주는 파트너를 자처하는 이유도 여기 있다.
SDV 시대는 흔히 소프트웨어 혁명으로 불린다. 하지만 박 대표는 그것이 동시에 엔지니어링의 혁명이라고 본다. 성패를 가르는 것은 누가 가장 앞선 기술을 개발하느냐가 아니라, 누가 그것을 가장 빠르게 통합하고 검증하고 양산으로 옮기느냐다. 완성차 업계가 협업 생태계에 점점 더 의존하는 지금, Quest global 같은 회사는 단순한 엔지니어링 서비스 제공자가 아니라, 혁신을 양산 가능한 모빌리티로 바꿔내는 전략적 파트너로 자리를 옮기고 있다.
실리콘과 소프트웨어, AI와 글로벌 엔지니어링 인재를 하나의 개발 생태계로 엮어내는 능력. 그것이 다음 10년, 이 산업의 진짜 경쟁력이 될지도 모른다.

“Yesterday’s Data Is Dangerous”

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-12 08:23:19+0900

산불에서 공장까지, PLM은 어떻게 AI의 판단을 행동으로 연결하는가

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-12 08:06:59+0900

AI가 오래된 정보를 믿고 자동차의 설계를 바꾼다면 어떻게 될까. 공급망이 끊기고, 소프트웨어가 업데이트되고, 차량의 구성과 생산 조건이 계속 달라지는 시대에는 '무엇이 지금 사실인가'를 아는 일이 AI의 성능만큼 중요해졌다. 지멘스는 그 답을 더 큰 AI가 아니라, 설계부터 시뮬레이션·생산·운영까지 제품의 변화를 끊임없이 추적하는 데이터에서 찾고 있다. 산불 이야기로 시작된 리얼라이즈 라이브의 메시지를 따라가 봤다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

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산불과 현재성

지난 6월 미국 디트로이트, 그리고 8월 4일 인도 벵갈루루. 두 도시의 리얼라이즈 라이브 무대에서 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건(Tony Hemmelgarn) 사장 겸 최고경영자(CEO)는 같은 이야기로 기조연설을 열었다. 산불이었다.
우연한 반복이 아니다. 토니에게 산불은 극적인 도입부 하나가 아니라, 지멘스가 올해 전 세계 고객에게 던지려는 질문 그 자체를 담은 은유였다. 왜 그가 대륙을 옮겨가며 같은 비유를 다시 꺼냈는지를 따라가면, 지멘스가 AI에게 무엇을 맡기려 하는지가 보인다.
산불 현장의 지도는 하루를 넘기지 못한다. 위성 영상, 연료 지도, 풍향, 소방대 위치, 확산 예측 모델이 매 순간 새로 갱신되고, 어제 그어놓은 안전구역은 바람의 방향이 바뀌는 순간 함정으로 바뀐다.
"어제의 데이터는 매우 위험합니다."
정보가 부족해서 문제가 아니다. 정보는 넘친다. 문제는 그 정보들을 지금 이 순간의 하나의 그림으로 합칠 수 있느냐다.
토니는 이 장면을 곧바로 제조업으로 옮겨왔다. 공급망은 하룻밤 사이 끊어지고, 특정 소재는 어느 날 갑자기 구할 수 없게 되며, 한 지역의 생산을 다른 지역으로 옮겨야 하는 상황도 갑자기 닥친다. 제품 자체도 고정돼 있지 않다. 기계 중심이던 제품이 반도체와 소프트웨어가 결합된 복합 시스템으로 바뀌고, 그 구성은 출하 이후에도 계속 바뀐다.
그래서 산업에 필요한 것은 흔들리지 않는 완벽한 계획이 아니라, 현실이 바뀌는 순간 계획도 함께 바꿀 수 있는 능력이다. 산불 현장에서 진압하고 살아남는 소방대와 공급망 붕괴에서 버티는 제조사는 같은 질문 앞에 선 것이다. 지금 무엇이 바뀌었고, 그것이 내가 서 있는 자리에 어떤 영향을 미치는지.
그렇다면 AI는 산업의 '지금'을 어디에서 찾아야 하는가. 지멘스는 그 답을 새로운 AI 모델이 아니라 20년 넘게 쌓아온 PLM에서 찾고 있다.

AI가 믿을 '지금'은 어디에 있는가

지멘스의 AI 전략 출발점은 Teamcenter(PLM)다.
"AI는 Engineering Truth 위에 세워졌을 때만 실제로 작동합니다. Teamcenter는 고객이 정확하고 신뢰할 수 있고 관리되고 연결된 데이터를 얻으러 가는 바로 그곳입니다."
토니는 Engineering Truth를 관리하는 핵심 기반으로 Teamcenter를 말했다.
여기에는 실무적인 이유가 있다. AI는 데이터를 먹고 자라지만, 산업 현장에서는 데이터가 많다는 사실 자체는 별 의미가 없다. 어떤 제품 버전의 데이터인지, 왜 그렇게 설계됐는지, 어떤 부품과 물려 있는지, 실제 물리법칙과 시뮬레이션으로 검증된 값인지, 누가 그 속성을 볼 권한이 있는지, AI가 내린 판단이 다시 설계변경과 생산으로 이어질 수 있는지까지 확인돼야 한다. 데이터 레이크 하나로는 이 조건을 다 채우기 어렵다.
조 보먼(Joe Bohman) PLM 제품 총괄 부사장은 실제 고객과 나눈 대화를 예로 들었다. CIO들은 스노우플레이크, 데이터브릭스, 팔란티어 같은 데이터 플랫폼을 선택했다고 말하지만, 정작 엔지니어링 부문은 그 도구를 제대로 활용하지 못해 어려움을 겪고 있었다. 이유는 엔지니어링 데이터의 복잡성이었다.
토니는 같은 이야기를 자신의 방식으로 풀었다. 제품 데이터를 달리는 사람에 비유하며, "스냅샷을 찍으면 산소 소비량과 페이스, 거리는 알 수 있지만 2분 뒤에 무슨 일이 벌어질지는 모릅니다"라고 말했다. 대부분의 데이터 레이크는 이런 스냅샷에 머문다는 것이다. 신뢰할 수 있는 결과는 데이터가 아니라 맥락을 필요로 한다는 게 그의 결론이었다.
그래서 지멘스의 새 Intelligence Center X가 다르다고 내세우는 게 두 가지다.
Teamcenter를 통해 최신 제품 구성과 변경 맥락을 추적할 수 있다는 것, 그리고 제품 구성과 관계가 스냅샷이 아니라 살아있는 형태로 유지된다는 것이다. 이것은 지멘스가 산업 AI에서 범용 데이터 플랫폼과 다른 경쟁력을 어디에 두고 있는지 보여준다. 그 답은 엔지니어링 데이터와 그 맥락이다.
행사 첫날 별도로 진행한 인터뷰에서, 시뮬레이션·HPC·AI 사업을 총괄하는 샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 부사장에게 이날 메시지의 핵심이 결국 Engineering Truth에 있는 것인지 물었고, "그렇다, 정확하게 이해하셨습니다"란 답을 받았다.
그는 "팔란티어는 비즈니스 데이터에 아주 훌륭하게 맥락을 제공할 수 있지만 엔지니어링의 세계는 Engineering Truth 위에 근거해야 합니다"라고 말했다.
토니는 지난 18개월 동안 Teamcenter를 향한 관심과 성장이 뚜렷하게 커졌다고 말했다. 기업들이 AI를 실제로 적용하려는 단계에 들어서면서, 그 이전에 신뢰할 수 있는 데이터 기반이 없다는 사실을 뒤늦게 깨닫고 있다는 것이다. 생성형 AI가 확산될수록 PLM은 낡은 시스템으로 밀려나는 대신 오히려 더 앞자리로 불려나오고 있다.

스냅샷이 아니라 살아 있는 제품

지멘스가 말하는 제품은 더 이상 기계 하나가 아니다.
통합회로(IC) 제품을 총괄하는 앙쿠르 굽타(Ankur Gupta)는 오늘날 AI 가속기 칩 한 개에 트랜지스터가 약 2000억 개 들어간다는 수치로 이야기를 열었다. 이 정도 밀도의 반도체를 3차원으로 쌓아 올리면 내부에 열이 갇힌다. 그 열이 하나의 물리현상으로 어떻게 이동하는지가 굽타가 든 예의 핵심이었다.
지멘스의 EDA 도구가 나노미터 단위의 칩과 패키지 열 모델을 만들면, 이 모델은 Simcenter로 넘어가 보드와 시스템 수준의 열 거동을 계산한다. 결과는 다시 제품의 방열 구조와 외함 설계에 반영되고, 가동 이후에는 센서 데이터와 연결돼 냉각 제어에 활용된다. 지멘스가 칩투시스템(chip-to-system)이라고 부르는 것은 이처럼 하나의 물리현상이 칩에서 제품, 운영까지 끊기지 않고 이동하는 흐름이다.
이 연결은 설계와 시뮬레이션에서 끝나지 않는다. 굽타는 벵갈루루에서 실제 데이터센터의 칩이 처한 조건과 워크로드에 따라 공급전압을 낮춰 전력 소비를 줄이는 사례를 소개했다. 칩은 최악의 조건을 전제로 여유를 두고 설계되지만 실제 운용 환경이 항상 그 조건에 놓이는 것은 아니다. 센서와 소프트웨어로 실제 상태를 파악하면 그 여유를 전력 절감에 활용할 수 있다는 것이다. 굽타는 실제 데이터센터에서 14%의 전력 절감 효과를 측정했다고 말했다.
그는 같은 접근이 자동차에서는 배터리 효율 향상과 주행거리 확대로 이어질 수 있다고 설명했다. 11일 서울에서 굽타에게 칩투시스템 최적화가 실제 차량에서도 실시간으로 전력 소비를 줄일 수 있는지 다시 물었고, 그는 "가능하다"며, 칩의 실제 상태에 맞춰 기능 오류가 발생하지 않는 범위에서 공급전압을 낮추는 방식이라고 설명했다. 이어 칩은 최악의 조건을 기준으로 설계되지만 실제 사용 환경은 다르다며, 이 과정에서 센서와 소프트웨어 기술을 가진 proteanTecs와 협력하고 있다고 설명했다.
반도체 하나를 설계하는 일조차 이제 그 칩이 들어갈 전체 시스템을 이해하는 문제로 확장되고 있다.
PLM이 EDA와 소프트웨어 요구관리(ALM), 전장 설계, 시뮬레이션까지 끌어안아야 하는 이유가 여기 있다. 지멘스가 포괄적 디지털 트윈이라고 부르는 것은 반도체, 인쇄회로기판, 와이어링 하니스, 전기·전자 아키텍처, 기계 형상, 소프트웨어, 시뮬레이션, 제조, 운영을 한 데이터 위에서 연결하는 작업이다. 칩 하나 또는 기구 형상 하나만 보여주는 것은 지멘스가 말하는 포괄적 디지털 트윈이 아니다.

데이터를 판단과 행동으로 바꾸는 층

이 데이터 전체를 관리하는 것과, 그 데이터를 근거로 실제 판단을 내리는 것은 별개의 문제다. 지멘스가 두 달 전 발표한 Intelligence Center X는 그 간극을 메우기 위한 신제품이다. 조 보먼은 이를 이렇게 표현했다.
"Intelligence Center X는 이런 AI 네이티브 산업용 애플리케이션들을 이해하는, 한 곳에서 완결되는 에이전트형 개발 환경입니다."
세 층으로 나눠 볼 수 있다. 맨 아래에는 Teamcenter, 전사적자원관리(ERP), 고객관계관리(CRM), 제조실행시스템(MES) 같은 사내 시스템에 흩어진 데이터의 관계와 의미를 연결하는 온톨로지와 지식 그래프가 있다. 그 위에 산업용 머신러닝과 물리 기반 AI, 대형언어 모델이 얹히고, 맨 위에서 사람과 AI 에이전트가 실제 업무와 설계변경을 실행한다.

통찰에서 설계변경까지

이런 데이터가 실제로 어떻게 움직이는지는 토니가 첫날 기조연설에서 직접 든 사례에서 드러난다. 한 글로벌 항공기 제조사가 보유한 제트기 함대에서 계획에 없던 운항 중단이 반복됐는데, 원인은 착륙장치를 펼치는 과정에서 생기는 유압 누유와 압력 급상승이었다. 처음에는 개별 기체의 문제처럼 보였지만, 공력·구조·유압계통을 함께 담은 포괄적 디지털 트윈으로 분석하자 난기류가 랜딩기어 도어에 가해지는 하중을 흔들었고 그 변동이 유압계통의 압력 급상승으로 이어졌다는 사실이 드러났다. 개별 고장이 아니라 반복되는 문제였다.
토니는 여기서 Intelligence Center X를 등장시켰다.
"이 기체 함대의 운항 데이터를 물리 기반 시뮬레이션과 결합해 근본 원인을 짚어냅니다." Teamcenter가 같은 문제의 영향을 받을 기체 구성을 찾아내면, Intelligence Center X는 부품을 다시 설계할지, 정비주기를 조정할지, 비용을 감수할지를 비교한다. 통찰에서 결정으로, 결정에서 행동으로 이어지는 하나의 에이전트형 워크플로가 만들어진다.
다음 날 조 보먼은 바로 이 사례를 이어받아 실제 워크플로를 시연했다.
Teamcenter Copilot에 "이 변경을 릴리스하도록 도와달라"고 요청하자, 영향도 분석이 곧바로 시작됐다. 전통적인 방식이라면 몇 시간에서 며칠씩 걸릴 일이 몇 초 만에 끝났다. 이어서 Intelligence Center X로 넘어가, 공급망과 협력사 리스크를 낮출 수 있는 대체 부품을 회사 전체 데이터에서 찾아냈다. 마지막으로 이 유압계통 변경이 실제로 작동할지 검증할 시뮬레이션 데이터까지 찾아 연결해, 변경을 실제 생산에 반영해도 좋은지를 확인했다. 기존 분석 플랫폼 다수가 통찰을 제공하는 데서 멈췄다면, 지멘스는 그 통찰이 설계변경과 생산계획으로 되돌아가는 고리를 만들려 하고 있다.

Physics AI, 빠르게 고르고 물리로 검증하다

Physics AI는 계산을 대신하는 도구가 아니라, 계산을 걸 곳을 더 똑똑하게 고르는 도구다.
"물리 엔진 자체는 바뀌지 않습니다. 바뀌는 것은 그 엔진을 얼마나 똑똑하게 겨누느냐입니다. 결정론적 진실을 대체하는 게 아니라, 그것을 확장 가능하게 만드는 것입니다."
시뮬레이션·HPC·AI 사업을 총괄하는 샘 마할링엄은 현대자동차 사례를 들었다. 트럭 프레임에 캡, 데크, 서스펜션이 붙는 하위 시스템 최적화 작업이 기존 방식으로는 일주일 걸렸는데, Physics AI로는 15분이면 끝났다. CAD 형상을 넣으면 곧바로 굽힘 변위(bending displacement) 예측값이 나오는 방식으로, 실제 CAE 해석 결과와 비교한 정확도는 R² 0.98~0.99 수준이었다.
이 속도가 안전과 규제를 다루는 자동차 설계에서 믿을 만한지 물으니, 마할링엄은 Physics AI는 최종 결론을 내리는 도구가 아니라고 선을 그었다.
“Physics AI는 복잡한 설계를 탐색하고 방대한 설계 공간을 아주 빠르게 훑는 걸 돕습니다. 후보를 한두 개, 서너 개로 좁히고 나면, 그때 물리 기반 솔버로 진짜 검증에 들어갑니다. 물리 기반 시뮬레이션은 여전히 인증을 위한 최종 검증 수단으로 남을 것입니다."
그는 유한요소해석이 자동차 인증 도구로 자리 잡는 데도 20년 가까이 걸렸다며, Physics AI가 지금 당장 인증 수단이 되지는 않는다고 덧붙였다. 다만 검증 데이터가 충분히 쌓이면 앞으로 5~6년 안에 Physics AI도 인증 과정에서 일정한 역할을 맡을 가능성이 있다고 봤다.

공장에서 닫히는 고리

이런 신뢰의 고리가 실제 공장에서 어떻게 닫히는지는 지멘스의 독일 전자공장 사례가 보여준다. 지멘스 디지털 로지스틱스를 이끄는 볼커 알브레히트(Volker Albrecht)는 자사 공장을 산업 AI의 실증 현장으로 쓰고 있다며 엔비디아와 함께 진행한 사례를 소개했다. 표면실장(SMT) 라인에서 이상 신호가 잡히자, 현장 작업자는 에이전트에게 원인을 물었다.
"가능성은 세 가지다. 기계이거나, 공정이거나, 설계이거나." 에이전트는 이렇게 답했고, 계속 분석할지 확인을 구한 뒤 세 갈래를 모두 짚어 나갔다. 결과는 RJ45 커넥터의 설계 문제였다. 표면실장 방식으로 붙어 있던 RJ45 커넥터를 기계적 강도 문제 때문에 관통 실장(through-hole) 방식으로 바꿔야 한다는 결론이었다. 에이전트는 이 결론을 근거로 Teamcenter에 개선 워크플로를 만들 것인지 다시 물었고, 승인이 떨어지자 실제 기술변경 절차가 시작됐다.
여기서 끝나지 않았다. 설계 하나를 바꾸면 그 변화가 생산라인 전체에 어떤 영향을 미치는지 다시 확인해야 한다. 엔비디아와 함께 구축한 Digital Twin Composer 위에서 이 공장의 라인을 통째로 시뮬레이션한 결과, 자재 흐름이 지연되는 구간이 새로 확인됐다. 이 시뮬레이션은 수십만 번 반복해서 돌릴 수 있고, 그 결과를 바탕으로 실제 생산 조치를 결정한다. 알브레히트는 이 공장이 매년 7%의 생산성 향상을 요구받는다고 말했다. 이런 반복 시뮬레이션이 그 목표를 뒷받침한다.

전체 흐름을 다시 산불 현장에 겹쳐보면 같은 패턴이 보인다. 바람이 바뀐 것을 감지하고, 지금의 상황을 하나의 그림으로 확인하고, 영향 범위를 판단한 뒤 계획을 바꾼다. 공장에서도 이상 신호를 감지하고, 최신 제품 구성과 설계 의도를 조회하고, 원인을 판단해 설계를 바꾼 뒤 그 결과를 다시 시뮬레이션으로 검증한다.
차이는 AI가 답을 내놓느냐에 있지 않다. 그 답이 현재의 제품 구성과 설계 의도, 물리적으로 검증된 데이터 위에 서 있는지, 그리고 실제 설계변경과 생산 조치로 이어질 수 있는지가 중요하다. 지멘스가 말하는 산업 AI는 통찰을 생성하는 데서 끝나는 AI가 아니라, 통찰을 검증하고 행동으로 옮긴 뒤 그 결과를 다시 데이터로 되돌리는 AI다.

어제의 데이터로는 오늘의 공장을 움직일 수 없다. 지멘스가 AI 시대에도 PLM을 중심에 두는 이유다.

왼쪽부터 토니 헤멀건 CEO, 조 보먼 PLM 총괄 부사장, 샘 마할링엄 시뮬레이션·HPC·AI 총괄 부사장, 앙쿠르 굽타 IC 총괄.

Why Elektrobit chose AUTOCRYPT: the rise of development-stage security in the SDV era

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-10 11:43:36+0900

왜 일렉트로비트는 아우토크립트를 선택했나

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-10 11:31:07+0900

INTERVIEW
김 덕 수
Deoksoo Kim
Co-CEO of AUTOCRYPT

자동차 사이버보안은 하나의 기술이 아니다. 어떤 회사는 판매된 차량의 취약점을 탐지하고 대응하는 운영(Operation)에 강하고, 어떤 회사는 완성된 제품을 검증하는 데 강하며, 또 어떤 회사는 설계 단계부터 보안을 내재화하는 개발(Development)에 경쟁력을 갖고 있다. 아우토크립트 김덕수 대표를 만나 상장 이후의 변화부터 일렉트로비트와의 글로벌 협력까지 80여 분간 이야기를 들어보니, 인터뷰의 핵심은 하나였다. SDV 전환이 본격화되는 지금 산업이 가장 필요로 하는 것은 차량 출시 이후의 운영보다 개발 단계의 보안이며, 아우토크립트는 바로 그 영역에서 경쟁력을 축적해 왔다는 점이다. 일렉트로비트가 손을 내민 이유도, 그 협력이 한국을 넘어 글로벌 전략으로 설계된 이유도 여기에 있었다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

보안에도 층위가 있다

2025년 기술특례 상장을 했습니다. 상장 이후 회사 운영에서 달라진 점, 그리고 대표적인 사업 성과를 소개해 주시죠.
Deoksoo   자동차 업계는 매우 보수적인 산업입니다. 차에 어떤 기술을 탑재할 때 단순히 기술만 보는 게 아니라 이 회사가 지속 가능한지, 장기적으로 믿고 함께 갈 수 있는 회사인지를 중요하게 평가합니다. 특히 해외 기업들과 협력할 때 이런 질문을 정말 많이 받았습니다. 자동차 업계는 대부분 하드웨어 중심 기업이라 일정 규모 이상의 매출과 인력을 기본 기준으로 생각하는 경우가 많은데, 저희처럼 소프트웨어를 하는 회사는 그 기준에서 동떨어져 보일 수 있습니다. 해외 기업들과 일할 때 더 높은 신뢰와 크레딧을 확보하기 위해 상장이 필요하다고 판단했습니다.
또 하나는 자동차 사이버보안 시장 자체가 이제 막 규제 산업으로 자리 잡기 시작했다는 점입니다. Safety 규제는 25~30년에 걸쳐 축적되면서 이미 상식이 됐지만, 소프트웨어 쪽은 그렇지 않았습니다. 지능형 자동차에 사이버보안을 필수로 적용해야 한다는 논의가 본격화된 게 2020년 무렵이고, 실제 법과 규제로 제도화된 건 최근입니다. 유럽은 2024년 7월부터 관련 규제를 시행했고, 우리나라도 이제 본격적으로 대응을 시작하는 단계입니다.
상장 이후 회사의 운영 방식이 크게 달라졌다고 보긴 어렵지만, 지속적으로 정보를 공개하고 성과를 설명해야 하는 책임이 생겼습니다. 투자자들의 요구도 달라졌습니다. 저희는 기술특례 상장 기업이지만, 이제는 기술력뿐 아니라 회사가 스스로 수익을 창출할 수 있는지, 얼마나 빠르게 흑자 전환을 이룰 수 있는지에 대한 요구가 훨씬 커졌습니다.
현재 저희 보안 솔루션이 실제 양산 차량에 적용돼 운행 중인 차량은 800만 대가 넘습니다. 이게 가장 큰 사업적 성과입니다. 저희는 2022년 말부터 2023년에 걸쳐 실제 차량에 적용해 양산을 시작했고, 중국을 비롯한 글로벌 출시 차량과 국내 운행 차량에도 탑재돼 있습니다. 기술을 개발하는 것과 실제 양산차에 적용하는 것은 전혀 다른 문제이고, 저희는 이미 그 경험을 확보했다는 게 가장 큰 경쟁력이라고 생각합니다.

'자동차 사이버보안'이라고 뭉뚱그려 말하지만, 사실 그 안에서도 회사마다 잘하는 영역이 다르다고 들었습니다. 어떻게 나뉩니까?
Deoksoo   자동차 사이버보안은 크게 네 단계로 나눌 수 있습니다. 첫째, 안전하게 개발하는 것. 둘째, 제대로 개발됐는지 검증하는 것. 셋째, 차량이 판매된 이후 지속적으로 모니터링하는 것. 넷째, 발견된 문제를 운영 과정에서 해결하는 것. 이 네 단계가 모두 갖춰져야 자동차 사이버보안 체계가 완성됩니다. 그리고 지금 시장의 플레이어들은 이 네 단계 중 각기 다른 지점에서 강점을 갖고 있습니다.
과거 컨티넨탈에는 Argus Cyber Security가 있었고 이름을 바꾼 PlaxidityX 같은 조직이 자동차 사이버보안을 담당했습니다. Argus의 강점은 이미 판매된 차량에서 취약점을 찾아내고 모니터링하는, 즉 ‘운영’ 영역이었습니다. 그런데 지금 자동차 산업은 운영 단계가 아니라 새로운 전기차·SDV 플랫폼을 만드는 단계에 있습니다. 만드는 단계에는 만드는 단계에 필요한 솔루션이 따로 있습니다. 컨설팅이나 개발 단계 솔루션이 먼저 필요한 겁니다.
저희는 바로 이 개발·검증 영역에서 강점을 갖고 있습니다. 상장 과정에서도 가장 많이 평가받은 부분이 이것이었습니다. 얼마나 작은 리소스로 구현할 수 있는지, 얼마나 빠르게 동작하는지, 얼마나 적은 전력을 쓰면서도 동일한 보안 수준을 제공하는지를 경쟁사와 비교해 객관적으로 평가받았습니다. 자동차는 데이터센터처럼 전력을 쏟아부어 성능을 극대화하는 시스템이 아닙니다. 한 번 충전한 전기로 움직여야 하고, 그 전력은 일반 가정이 일주일 정도 쓰는 양에 이릅니다. 여기에 보안까지 얹으면서 컴퓨팅 자원을 과도하게 쓰면 정작 운전을 방해하게 됩니다. 그래서 개발 단계에서부터 하드웨어와 얼마나 효율적으로 최적화되는지, 얼마나 저전력으로 동작하는지가 핵심 경쟁력이 됩니다. 이건 완성된 뒤에 보안을 끼워 넣어서는 만들 수 없고, 처음 설계할 때부터 함께 짜야 하는 영역입니다.

책임이 부품사로 내려간다

SDV로 전환하는 지금 시점에, 왜 하필 ‘개발 단계’가 승부처가 됐습니까? OEM과 부품사의 역할은 어떻게 바뀌고 있나요?
Deoksoo   OEM 입장에서 가장 큰 고민은 개발 단계입니다. 차량이 판매된 이후의 운영은 OEM이 직접 책임질 수 있지만, 개발 과정은 대부분 부품사와 함께 이뤄지기 때문입니다. 독일 OEM들은 오래전부터 부품사들에게 "보안까지 포함해서 개발해 가져오라"고 요구해 왔습니다. 부품사 부담은 커지지만, OEM은 전체 개발 속도를 높일 수 있습니다. 폭스바겐도 CARIAD를 통해 직접 다 해보려 했지만 현실적으로 쉽지 않았습니다. 반면 중국 전기차 기업들은 처음부터 SDV 구조로 출발했기 때문에 OEM 주도 개발이 자연스러웠습니다.
국내에서도 지난 2~3년은 OEM이 상당 부분을 직접 지원하는 시기였습니다. 하지만 앞으로는 부품사들이 스스로 사이버보안을 구현해 가져와야 합니다. 그래야 책임도 명확해지고, 리콜이나 품질 문제에서도 역할이 분명해지기 때문입니다. 올해와 내년을 기점으로 이 변화는 더 빨라질 것으로 봅니다. LG전자, 현대모비스, HL만도 같은 대형 부품사들은 이미 준비를 상당히 하고 있지만, 그들 역시 자동차 사이버보안을 모두 자체 해결할 수는 없어서 전문 기업과의 협력이 계속 필요합니다.
Euro 7 시행도 이 흐름을 가속하고 있습니다. 배출가스나 타이어 분진 같은 환경 규제 관련 제어기에 대해 소프트웨어가 변조되지 않았음을 증명해야 하는 안티 템퍼링 요구가 생겼습니다. 기존에는 인포테인먼트나 텔레매틱스 같은 크리티컬한 제어기 위주로 보안을 적용했다면, 이제는 훨씬 더 많은 부품으로 요구가 확산되는 단계입니다. 부품사 입장에서는 "제어 기능만 잘 만들면 됐던" 시대에서, "이 소프트웨어가 변조되지 않았다는 것을 증명하라"는 요구까지 감당해야 하는 시대로 넘어간 겁니다.
조직도 이 변화를 따라가고 있습니다. Safety 조직은 오래전부터 있었지만 Cybersecurity는 최근에 생긴 영역입니다. 개발 단계에서 보안을 설계하는 조직, 결과를 검증하는 품질 조직, 판매 후 모니터링하는 운영 조직, 법규 인증 조직까지 OEM에서는 이미 나뉘어 있습니다. 반면 많은 부품사는 아직 별도 조직 없이 품질 조직 안에서 담당자 한 명이 처리하는 수준입니다. UN R155 이후 가장 어려워진 부분도 공급망입니다. OEM은 부품사에게 "보안을 갖춘 상태로 개발해서 가져오라"고 요구할 수밖에 없고, 심지어 보안 테스트 항목과 평가 기준까지 OEM이 정해주는 경우도 많습니다.

Zonal E/E 아키텍처로 전환하면서 개발 단계 보안의 중요성이 더 커지고 있다는 이야기도 있던데요. 실제 침투 테스트에서는 어떤 현실을 보고 계십니까?
Deoksoo   조널 아키텍처는 'Freedom from Interference', 구역 간 간섭 차단을 전제로 설계됩니다. 실제 레드팀 활동에서 봤을 때, 조널로 전환된다고 위협 자체가 늘거나 준 게 아니라 위협의 양상이 바뀌었을 뿐입니다. 저희가 우선순위를 두는 건 공격 경로가 가장 바깥쪽에 있는 지점, 외부와 직접 연결되는 경계 구간입니다. 이 지점은 엄격하게 보안을 적용하지만, 나머지 안쪽 영역은 상대적으로 느슨하게 다뤄지는 게 현실입니다. 규제 기관 입장에서도 모든 구역에 동일한 수준의 인증을 요구하면 비용 부담이 지나치게 커지기 때문입니다. 일부 후발 경쟁사는 바깥쪽 경계 지점 정도만 대응해도 인증을 통과하는 수준에 머물러 있는데, 다음 세대 모델을 개발할 때는 안쪽 구역까지 확장해야 하는 과제가 남습니다.
예전에 모 글로벌 OEM 임원 한 분과 나눈 이야기가 인상 깊었습니다. "비싼 차는 사이버보안을 세게 하고 싼 차는 세이프티만 저렴하게 해도 되느냐"고 물었더니 "안 된다"고 답하더군요. 보안 때문에 모든 차량의 원가가 다 같이 올라갈 수밖에 없다는 겁니다.
여기에 AI가 새로운 변수를 더하고 있습니다. 저희는 매년 8월 DEF CON 자동차 해킹 대회(Car Hacking Village)에 5년째 참가하고 있습니다. 2025년에는 리비안이 차량을 협찬한 해킹 챌린지가 있었고, 같은 행사장에서 DARPA 주관 AI 사이버 챌린지(AIxCC) 결승전도 열렸습니다. 우승은 미국 팀 소속으로 참가한, 실제로는 한국인 위주로 구성된 팀이었는데, AI로 해킹하고 AI로 방어하는 걸 정면으로 겨루는 대회였습니다. 저희 레드팀도 AI 없이는 성과를 낼 수 없는 수준이 됐습니다. 자동차는 한 번 테스트하려면 배선을 다시 연결하고 물리적으로 뜯어야 하는 영역이라 IT보다 훨씬 시간이 걸리는데, 부품에서 펌웨어를 추출해 사람이 분석하면 오래 걸릴 작업을 AI를 돌리면 15분 만에 결과가 나오기도 합니다. 반대로 해커들도 같은 방식으로 취약점 탐색과 공격 시도를 에이전트로 자동화하고 있어서, 예전엔 안전하다고 여겨진 수준도 이제는 그보다 훨씬 강한 보안이 아니면 버티기 어려운 상황이 됐습니다. 이 모든 위협 변화는 다시 한번, 완성 후에 patch를 붙이는 방식이 아니라 처음 개발 단계에서부터 얼마나 촘촘하게 설계하느냐로 되돌아옵니다.

그래서, 일렉트로비트

그래서 일렉트로비트와 손을 잡은 겁니까? 정확히 어떤 배경에서 이 협력이 성사됐고, 왜 '글로벌' 전략이라고 보십니까?
Deoksoo   일렉트로비트는 개발 플랫폼 분야에서 매우 강한 역량을 갖고 있고, 저희는 자동차 사이버보안의 설계와 검증 영역에서 강점을 갖고 있습니다. 서로의 역량이 자연스럽게 연결되는 이유입니다. 저희가 단지 한국 시장에서 일렉트로비트와 협력하는 게 아니라, 글로벌 차원에서 확실한 포지션을 갖고 나아가는게 사실입니다.
독일 기업들이 2010년대 후반부터 구축해 온 영역을 저희도 빠르게 따라가고 있고, 이스라엘 기업들이 채우지 못한 부분도 있습니다. 앞으로는 중국과 인도에서도 새로운 플레이어들이 계속 등장할 텐데, 결국 경쟁력은 누가 더 많은 양산 경험과 선행 개발 경험을 축적했는지에서 결정될 것이라고 봅니다.
일렉트로비트와의 협력은 처음부터 글로벌 협력을 전제로 합니다. 인도와 일본을 비롯한 여러 지역에서 일렉트로비트의 활동이 활발하고, 저희도 그 글로벌 네트워크 안에서 함께 협력하고 있습니다. 비슷한 맥락에서, LG전자와 협업하고 있는 이스라엘 기업 Cybellum도 참고할 만한 사례입니다. Cybellum은 저희처럼 보안 기능 자체를 만드는 회사라기보다, 개발·검증·운영 단계별로 필요한 걸 시계열로 묶어 관리해 주는 라이프사이클 프로세스 소프트웨어를 만드는 회사입니다. 이런 파트너십들이 공통적으로 말해주는 건, 자동차 사이버보안은 한 회사가 혼자 다 할 수 있는 분야가 아니고 각자의 강점을 라이프사이클 단계별로 연결해야 완성된다는 것입니다.

디지털 키, V2X, 전기차 충전 인프라까지 포트폴리오를 넓히고 계신데, 이것도 같은 '개발 역량'의 연장선입니까?
Deoksoo   그렇습니다. 현재 시장에서 저희 경쟁사는 ETAS, Vector 등 자동차 소프트웨어 플랫폼 기업들입니다. 자동차 사이버보안이 더 이상 독립된 기능이 아니라 SDV 개발 플랫폼 안으로 통합되고 있기 때문입니다. Vector는 소프트웨어 전반을 다루면서 사이버보안 일부를 담당하는 정도이고, ETAS는 AUTOSAR 사업 안에 사이버보안 컴포넌트를 두고 직접 수행합니다. 국내에서는 페스카로(Fescaro)란 회사도 있습니다. 이들과 비교했을 때 저희는 단순히 보안 솔루션만 제공하는 회사가 아니라는 게 차별점입니다. 스마트폰 기반 디지털 키도 보안 기술이고, 인도에서 의무화가 추진되는 V2X 역시 신뢰할 수 있는 보안 체계가 전제되어야 합니다.
전기차 충전 인프라도 마찬가지입니다. 앞으로 차량은 단순히 충전만 하는 게 아니라 ESS의 일부가 되고 전력을 주고받는 존재가 됩니다. 그 과정에서 차량과 충전기가 서로를 신뢰하고 인증할 수 있어야 합니다. 현재 국내에서도 국가 차원의 충전 인프라 상호 인증 체계 구축 프로젝트가 진행 중이며, 저희가 그 핵심 기술을 담당하고 있습니다. 과거에는 현대차 중심으로 추진되던 구조였지만, BMW를 비롯한 다양한 글로벌 제조사가 참여하려면 특정 OEM이 아닌 국가 차원의 인증 체계가 필요합니다. 이런 영역까지 함께 수행하는 기업은 많지 않습니다. 이것도 개발 단계부터 신뢰 체계를 설계하는 저희 역량이 자동차를 넘어 커넥티드 생태계 전반으로 확장되는 것이라고 보시면 됩니다.

10년 후 아우토크립트는 어떤 회사가 되어 있길 원하십니까?
Deoksoo   사람들이 "이 차량에는 아우토크립트 기술이 들어가 있다"고 들으면 자연스럽게 안전한 차량이라는 신뢰를 떠올리는 회사가 되고 싶습니다. 많은 사람들이 사이버보안을 해킹 방어 정도로만 생각하지만, 저희는 그것을 소프트웨어 안전(Safety)의 일부라고 봅니다. 브레이크와 에어백, 안전벨트가 물리적 안전이라면, 사이버보안은 소프트웨어 안전을 책임지는 기술입니다. 저희는 Security만 하는 회사가 아니라 Safety까지 함께 책임지는 회사가 되고 싶습니다.
최근 가장 관심 있게 지켜보는 건 중국입니다. 전기차 기업이 300개까지 늘었다가 100개 수준으로 줄었고, 앞으로 15개 정도의 대형 기업으로 재편될 거란 이야기도 나옵니다. 단순 정리가 아니라 합병을 통해 글로벌 경쟁력을 갖추려는 전략입니다. 우리나라는 자기인증(Self Certification) 제도를 운영하고 있는데, 원래는 유럽처럼 형식승인 방식이었다가 FTA 이후 미국 방식으로 바뀌었습니다. 덕분에 현대차의 미국 진출엔 도움이 됐지만, 동시에 중국 기업들도 상대적으로 쉽게 국내 시장에 들어올 수 있는 구조가 됐습니다. 그래서 저는 정책 담당자들을 만날 때마다 이야기합니다. 대한민국도 자율주행의 주권, 사이버보안의 주권을 고민해야 한다고요. 미국은 이미 중국산 소프트웨어가 탑재된 차량은 자국에서 판매할 수 없다고 선언했습니다. 우리가 같은 방식으로 가긴 어렵지만, 적어도 사이버보안 규제와 기술 경쟁력을 통해 국내 산업을 보호하고 육성할 필요는 있다고 생각합니다.

마무리하며

인터뷰를 마치기 전, 지금까지 들은 이야기를 한 문장으로 정리해 확인을 구했다. “SDV 시대의 시작점에서는 운영보다 개발 단계 보안이 중요해졌고, 아우토크립트는 그 영역의 경쟁력을 바탕으로 일렉트로비트와 글로벌 협력을 추진하고 있다고 이해하면 되겠습니까?”
김덕수 대표는 짧고 분명하게 답했다.
"네, 맞습니다."

7월, AID 2026에서 일렉트로비트의 Arvind Murthy CCO가 아우토크립트의 김의석 글로벌 CTO와 함께 연단에 올라 양사의 미래에 대해 이야기를 했다.

China Moves to Mandate LTE-V2X for Commercial Road Transport Vehicles

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-27 13:24:29+0900

중국·일본·인도, V2X 도입 경쟁 가속

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-27 13:19:31+0900

중국이 상용 차량에 LTE-V2X 직접통신 시스템 장착을 의무화하는 강제성 국가표준안을 공개하고 의견수렴에 들어갔다. 표준안은 V2V 이상 차량 경고와 V2I 도로 위험 경고를 규정했으며, 폭우·안개 모의시험에서 V2X는 충돌 7초 전에 경고한 반면, AEB는 작동하지 않았다. 중국은 C-V2X를 실증기술에서 의무 안전요건으로 전환하는 동시에 칩·모듈·OBU·RSU 생태계의 대규모 양산을 추진하려 한다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

시간당 50mm 이상의 인공강우와 가시거리 50m 이하의 모의 안개. 시속 60km로 달리던 화물차 앞에는 정지 표적이 놓여 있었다. LTE-V2X 직접통신을 켜자, 운전자는 충돌 7초 이상 전에 경고를 받고 제동에 들어갔다. 같은 조건에서 V2X를 끄고 자동긴급제동시스템(AEB)만 작동시킨 시험차량은 목표물을 충분한 거리에서 인식하지 못했다. AEB는 끝내 작동하지 않았고, 시험차량은 목표물과 충돌했다.
2026년 1월 14일부터 29일까지 중국 옌청 시험장에서 나온 결과다. 중국의 V2X 표준 제정 설명서에 따르면, 이 시험에는 교통운수부 도로과학연구원을 비롯해 China Information and Communication Technologies Group, CICT Connected Technology, Huawei Device와 Seres Auto, FAW Jiefang, CATARC 관련 시험기관이 참여했다. 화물차 대 화물차, 화물차 대 승용차 시나리오 모두 시속 80km에서 TTC 8초 이상 전에 경고가 이뤄졌고, 노변장치(RSU)에서 화물차를 거쳐 승용차로 이어지는 연쇄경고도 정상 작동했다고 밝혔다.
이 결과가 V2X가 AEB보다 우수하거나 이를 대체한다는 뜻은 아니다. 이 표준안이 요구하는 것도 V2X와 자동제동의 직접 연계가 아니다. 부록 A가 의무화한 것은 운전자에 대한 음성경고이며, 옌청 시험에서도 V2X 경고를 받은 뒤 실제 제동은 운전자가 했다. 핵심은 시야가 가려지거나 센서가 제 기능을 하지 못할 때, 운전자에게 더 일찍 위험을 알리는 별도의 정보 경로를 확보하는 것이다.

무엇이 공개됐나

중국 교통운수부가 조직한 강제성 국가표준 제정 계획 「영업용 차량 운행안전 기술 및 관리 요구사항」이 의견수렴에 들어갔다. 계획번호 20254333-Q-348인 이 표준은 제정 기간 22개월로 추진되는 안전 분야의 강제성 국가표준이며, 기술관리는 전국 도로운송 표준화 기술위원회(TC521)가 맡는다. 주요 초안 작성은 교통운수부 도로과학연구원이 주도했다.
아직 최종 확정된 표준은 아니다. 표준안 상태는 의견수렴 진행 중이다. 따라서 중국이 LTE-V2X 의무화를 확정했다고 할 수는 없다. 정확한 것은 중국이 상용 차량의 LTE-V2X 직접통신 시스템 의무 장착을 강제성 국가표준안에 포함하고 의견수렴에 들어갔다는 것이다.
표준안 제1장(범위)은 적용 대상을 중국 도로에서 사용되는 영업용 여객자동차, 영업용 화물자동차, 그리고 견인차와 트레일러로 구성된 자동차 열차로 규정한다. 승용차를 포함한 모든 신차가 아니다. LTE-V2X 조항인 제4.6항은 트레일러를 제외한 상용 차량에 적용된다.
표준 작성에는 도로과학연구원 외에 BYD, Yutong, Foton, Sinotruk, Dongfeng Liuzhou, XCMG, King Long, Zhongtong Bus, Huawei Device, CICT Connected Technology 등 완성차·통신·시험기관이 참여했다. 다만 참여가 각 기업의 초안 전면 지지나 즉시 양산 적용을 뜻하지는 않는다.

제4.6항이 요구하는 것

표준안 제4.6항은 다음과 같이 명시한다.
"상용 차량(트레일러 제외)은 직접통신 기반의 차량 정보 상호작용 시스템을 갖춰야 한다. 해당 시스템의 기술적 요구사항은 GB/T 45315의 규정을 준수해야 하며, 부록 A에 따른 차량 대 차량(V2V) 및 차량 대 인프라(V2I) 안전경고 기능을 갖춰야 한다."
이는 권고나 참고사항이 아닌 '갖춰야 한다'는 의무 표현이다. 부록 A는 규범적 부록으로 명기돼 있다. 참고자료가 아니라 본문과 함께 반드시 준수해야 하는 부속서라는 의미다.
여기서 말하는 통신방식은 PC5 직접통신이다. 차량이 기지국이나 클라우드를 거치지 않고 주변 차량, 노변장치와 직접 신호를 주고받는 방식이다. 통신망이 약하거나 끊긴 산악지역이나 교외에서도 경고가 전달될 수 있다는 것이 제정 설명서가 이 기술을 선택한 배경이다.

두 가지 경고, 고장 차량과 도로 붕괴부터

표준안 부록 A는 두 가지 사용 사례만 규정한다.
이상 차량 경고는 전방 차량이 기본안전메시지(BSM)를 통해 비상등 작동(HazardLights)이나 타이어 공기압 이상(FlatTire) 신호를 보낼 때 작동한다. 후방 차량은 이를 수신해 운전자에게 최소한 음성으로 경고해야 한다. 시험 기준은 시속 60km에서 충돌예상시간(TTC) 7초 이상, 80km에서 8초 이상이며, 각 속도에서 5회 중 최소 4회를 통과해야 한다.
도로 위험 경고는 노변장치가 도로 붕괴, 노면 결빙, 노면 미끄러움 정보를 전송할 때 작동한다. 60km와 80km 모두 위험지점 도달 10초 이상 전에 음성경고를 제공해야 한다.
제정 설명서는 이 10초라는 수치가 하나의 제동모델만으로 나온 것이 아니라고 설명한다. 도로 위험은 경계가 불분명하고 심각성도 사전에 알기 어려워 운전자가 통과할지, 우회할지, 정지할지 판단하는 시간이 추가로 필요하다. 여기에 만재 화물차가 시속 80km에서 안전하게 정지하거나 회피하는 데 걸리는 시간 약 7~8초, 그리고 후방 추돌 방지를 위한 안전여유 2~3초가 더해졌다.
부록 A는 시험장비와 시험환경 조건도 구체적으로 규정한다. 시험에 사용되는 목표 차량 또는 목표물의 직접통신 거리는 개방되고 장애물과 간섭이 없는 조건에서 200m 이상이어야 하며, 애플리케이션 계층 기준 종단간 통신지연은 50ms 이하여야 한다. 시험용 RSU에는 300m 이상의 직접통신 거리를 요구한다.
제정 설명서가 LTE-V2X의 기술적 특성으로 제시한 30ms 미만의 지연과, 부록 A가 시험장비 조건으로 규정한 50ms 이하는 성격이 다른 수치다.

왜 상용 차량부터인가

제정 설명서는 최근 3년간 발생한 일정 규모 이상의 중대사고에서 도로 화물차 관련 비중이 80%를 넘었고, 야간 사고 비중이 50%에 가까웠다고 밝힌다. 비와 안개 등 악천후로 인한 사고도 늘어나는 추세라고 적었다. 황허대교 다중추돌사고, 메이다고속도로 차양 구간 사고, G30 롄훠고속도로 사고 등이 낮은 가시거리와 노면 파손 상황에서 영업용 차량의 대응 능력 부족을 드러낸 사례로 인용됐다.
운행거리가 길고 범위가 넓은 상용 차량의 특성도 이유로 제시됐다. 만재 상태의 화물차는 제동거리가 길고, 대형차가 후방 차량의 시야를 가리는 경우도 많다. 사고 위험과 사회적 비용이 크다는 점에서, 영업용 차량부터 적용해 안전효과와 산업적 실행 가능성을 함께 확보하려는 접근이다.

당장 전면 시행은 아니다

표준안 제8장은 시행 시점을 단계별로 나눠 규정한다. 표준 자체는 공표 후 12개월 뒤 시행될 예정이며, LTE-V2X 관련 제4.6항은 표준 시행일부터 제25개월째부터, 새로 도로운송 시장에 진입하는 상용 차량에 적용된다. 최종 표준 공표부터 실제 적용까지 약 3년의 준비기간이 주어지는 구조다. 현재 운행 중인 차량 전체에 즉시 후장착을 요구하는 규정으로 읽을 근거는 아직 없다.

산업정책

제정 설명서는 산업적 목적도 감추지 않는다. 단기적으로는 상용 차량의 출고 단계 장착을 통해 시장을 형성하고, 중기적으로는 칩·모듈·차량단말(OBU)·노변장치(RSU)의 양산을 촉진하며, 장기적으로는 군집주행과 자율 화물운송의 통신 기반을 마련한다는 구상이다. 궁극적인 목표로는 중국의 C-V2X 기술 및 표준 주도권 강화를 명시했다.
안전규제이면서 동시에 칩과 모듈, 단말, 인프라 시장에 초기 수요를 만들어주는 산업정책이라는 뜻이다. 차량 장착이 늘면 노변장치 구축의 경제성이 높아지고, 인프라가 늘면 다시 장착의 가치가 커진다. 중국은 이 순환의 시작점을 규제로 정하려는 것으로 보인다.

중국이 택한 방식은 완결된 답은 아니다. 인프라 구축 비용, 실제 도로에서의 상호운용성, 사이버보안, 오경보 관리, 기존 차량과의 혼재 문제는 여전히 남아 있다. 다만 중국은 어떤 차량군에, 어떤 기능을, 어떤 성능 기준으로 적용할지 구체적인 숫자를 내놓기 시작했다.
한편 우리나라에서는 LTE-V2X 실증 이후 전국 확산을 위한 C-ITS 본사업 예산이 마련되지 않아 정책 추진이 정체돼 있다는 업계의 지적이 나온다. 한국의 C-V2X 논의는 오랫동안 통신방식과 인프라 구축 순서를 둘러싼 논쟁을 반복해 왔다. 이제 물어야 할 질문은 어느 통신기술이 우월한가가 아니라, 어떤 차량과 어떤 안전 시나리오부터 실제로 적용할 것인가다. 고장 차량과 도로 위험 경고처럼 좁고 구체적인 시나리오에서 한국도 첫걸음을 뗄 수 있는지, 차량 의무장착과 인프라 구축을 어떤 순서로 연결할 것인지, 국내 상용차·부품업계가 중국에 수출할 때 이 강제성 표준의 영향을 어떻게 받을 것인지가 남은 숙제다.
옌청 시험장에서 화물차가 받은 7초의 경고는 기술 하나의 승리가 아니었다. 카메라가 보지 못하는 순간을 무선 신호가 대신 본 것에 가까웠다. 중국은 그 7초를 실증에서 규제로 옮기는 절차에 들어갔다.

인도, C-V2X 의무화 추진…2028년 모든 신차 V2V 탑재 예정

인도 도로교통·고속도로부(MoRTH)는 「중앙 자동차 규칙(Central Motor Vehicles Rules, 1989)」 개정안을 통해 C-V2X 기반 V2V(차량 간 직접통신) 도입을 추진하고 있다. 개정안에 따르면 2027년 10월 1일부터 V2V 시스템을 장착한 L·M·N급 차량은 AIS-230 기술 표준을 충족해야 하며, 2028년 10월 1일부터는 모든 신규 L·M·N급 차량에 AIS-230 기반 V2V 시스템 탑재를 의무화할 계획이다.
업계에서는 인도가 일본 정부와 산업계, Qualcomm, Harman 등 글로벌 기업과 협력을 확대하며 C-V2X 생태계 구축을 추진하고 있다는 점에 주목하고 있다. 개정안이 예정대로 시행될 경우, 인도는 세계 최초로 C-V2X 직접통신(V2V)을 신차에 의무화해 대규모 상용화하는 국가가 될 가능성이 있다.

일본, V2X 기반 L4 자율주행 전략 공식화

일본 총무성은 2026년 7월 14일 「자율주행 사회를 뒷받침하는 통신 인프라 전략」을 발표했다. 이 전략은 4G·5G 이동통신과 V2X 직접통신의 역할을 구분하고, V2X를 신호·교차로·합류·사각지대 정보를 실시간으로 제공하는 핵심 안전 인프라로 규정했다.
일본은 2026회계연도부터 주요 고속도로와 13개 선행 사업화 지역을 중심으로 자율주행 서비스를 확대하고, 2026~2027년 도쿄·나고야·오사카권의 5.9GHz V2X 기술 기준과 통신 규격을 우선 마련할 계획이다. 이후 2030년까지 기존 5.9GHz 무선국의 주파수 이전과 전국 단위 표준 적용을 추진한다.
중국이 LTE-V2X 직접통신의 차량 탑재와 확산을 제도적으로 밀어붙이고 있다면, 일본은 V2X·5G·주파수 정책·인프라 구축을 하나의 국가 로드맵으로 묶어 레벨 4 자율주행 상용화 기반을 만들고 있다.

개발자의 관점에서 본 Alloy Kore 기반 SDV 개발

글 | Hearst Auto — 2026-07-21 14:57:50+0900

자동차 산업이 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대로 전환되면서 경쟁력은 더 이상 운영체제(OS)를 처음부터 직접 만드는 데 있지 않다. 개발자의 역량은 복잡한 기반 소프트웨어를 얼마나 효율적으로 통합하고, 그 위에서 차별화된 차량 경험을 얼마나 빠르게 구현하느냐로 이동하고 있다. Vector와 QNX가 공동 개발한 Alloy Kore는 이러한 변화 속에서 OEM과 티어 1이 기반 통합 대신 애플리케이션 혁신에 집중할 수 있도록 설계된 SDV용 기반 소프트웨어 플랫폼이다.

글 | Hearst Auto
출처 | MotorTrend

자동차 산업이 SDV로 전환하면서 시장에 출시되는 최신 차량에도 큰 변화가 나타나고 있다. 눈에 띄는 특징은 더 많은 기능과 첨단 기술, 우수한 커넥티비티이다. 그러나 사실 실질적인 변화는 겉모습 아래의 훨씬 깊은 곳에서 이뤄진다.
새로운 세대의 디지털 아키텍처가 종래의 자동차 소프트웨어 개발 절차를 근본적으로 뒤흔들고 있다. 차량 컴포넌트의 상호 연결성이 증가하고 소프트웨어 중심으로 진화하면서, 기존 방식의 차량 소프트웨어 개발은 한계에 직면하고 있으며, 산업 전반의 혁신 속도를 저해할 위험도 있다.
글로벌 보안 및 안전 규제와 인증 요건이 빠르게 확대되고, 최첨단 기능을 갖춘 차량에 대한 소비자의 기대치까지 높아지면서 현대 자동차 소프트웨어 개발의 복잡성은 갈수록 통제하기 어려운 수준에 이르고 있다. 이런 혼돈 속에서, 시장을 선도하는 두 기업, 벡터와 QNX가 공동 개발한 새로운 기반 소프트웨어 플랫폼 Alloy Kore™는 개발 프로젝트의 핵심 영역을 안정화하고 간소화할 수 있는 기회를 제공한다. 최신 SDV를 하나의 도시에 비유한다면 Alloy Kore는 전기와 상수도처럼 도시 운영을 뒷받침하는 핵심 인프라에 해당한다. 반면 OEM은 건축 양식과 문화처럼 그 도시만의 고유한 정체성과 차별성을 정의하는 역할을 한다. 이런 관점에서, Alloy Kore는 OEM 및 티어 1 개발팀에 사전 인증을 거친, 통합이 용이한 솔루션을 제공함으로써 최신 소프트웨어 개발 및 배포 과정을 대폭 간소화한다. 이를 통해 개발자들은 기반 구성과 통합 부담을 줄이고, 실제 애플리케이션 작업에 훨씬 더 집중할 수 있다.

확장의 위기

자동차 소프트웨어 개발 초기에는 모든 것이 기초적인 단계에 머물러 있었다. 개별 하드웨어 컴포넌트는 차량 내에서 각각 독립적인 기능을 수행했으며 서로의 존재를 알지 못했다. 예를 들어, 와이퍼 컨트롤러가 헤드라이트 컨트롤러와 소통할 일은 없었다. 각 컴포넌트가 독립적으로 동작했기 때문에, 이를 위한 각각의 소프트웨어를 개발 역시 비교적 단순했다.
하지만 시간이 지나면서 상황은 크게 달라졌다. 점점 더 많은 시스템이 서로 연결되고, 공유 시스템과 컨트롤러로 관리되고 있다. BMW의 Heart of Joy, Mercedes의 MB.OS, Rivian의 2세대 플랫폼 등의 시스템이 정보를 공유하고 협업하는 소수의 강력한 시스템으로 통합되면서, HPC 중심의 중앙 집중식 아키텍처나 Zonal 아키텍처가 표준으로 자리 잡고 있다.
문제는 여러 공급업체가 제공하는 각기 다른 소프트웨어 구성 요소를 하나의 시스템으로 통합하고 확장하는 과정에서 발행한다. 벡터의 워크플로 아키텍트이자 소프트웨어 플랫폼 개발 및 Alloy Kore 플랫폼 구축에 참여한 Max Ferdinand Suffel은 다음과 같이 설명한다.
“소프트웨어 통합의 파편화는 SDV 전환을 지연시키는 주요 원인입니다. 서로 다른 컴포넌트를 통합하는 과정에서 예측 불가능한 동작이 발생하고, 이는 비용이 큰 재작업으로 이어질 뿐 아니라 생산 일정 지연과 리콜 발생의 위험까지 높입니다.”
게다가 상황은 앞으로 더욱 복잡해질 전망이다. 과거에는 자동차가 한 번 출고되면 이후 크게 달라지지 않았다. 하지만 앞으로는 훨씬 더 오랫동안 업데이트가 가능해야 한다. Suffel은 “오늘날에는 향후 10년, 15년에 걸쳐 새로운 기능이 계속 추가되기를 기대한다”고 말한다.
이는 단순히 기능 추가에만 국한되지 않는다. 자동차 제조업체는 앞으로 10년 이상 보안 및 안전 업데이트를 제공해야 하며, 이는 기술적 과제를 넘어 조직 전반의 변화를 요구한다. Suffel은 “소프트웨어 개발 및 엔지니어링 조직 전체가 진화해야 한다”고 지적했다.

확장성을 높이는 간소화

자동차와 같은 통합 시스템에서 실행되는 코드를 개발할 때 흔히 사용되는 방식은 소프트웨어를 여러 계층으로 나누는 것이다. 가장 아래에는 하드웨어 또는 메카트로닉 계층이 있다. 이 계층은 최신 자동차 곳곳에 있는 수많은 센서 및 시스템과 통신하는 데 필요한 시스템 수준의 세부 사항을 담당한다.
중간 계층들이 어느 정도의 상호 통신을 처리한다. 최종 사용자에게는 드러나지 않지만, 바로 이 지점에서 통합과 관련된 난관과 확장성 문제가 빠르게 커진다. 이런 파편화는 자동차 소프트웨어 개발자들에게 점점 더 큰 과제로 다가오고 있다.
마지막으로, 최상위에는 이른바 애플리케이션 계층이 있다. 이는 터치스크린 인터페이스부터 능동안전 시스템에 이르기까지, 운전자가 경험하는 차량의 동작과 기능을 정의하고 영향을 미치는 다양한 요소를 포괄한다.
Suffel은 이렇게 말한다. “OEM은 자신들에게 가장 중요한 영역, 즉 애플리케이션 계층에 집중해야 합니다. 이 계층이야말로 차량 구매자가 실질적인 차이를 체감하는 지점이기 때문입니다. 따라서 목표는 통합의 부담을 플랫폼 제공업체로 이전하는 것입니다.”

Alloy Kore는 사전 통합 및 사전 인증을 거친 차량용 기반 소프트웨어 플랫폼이다. 자동차 소프트웨어 개발자는 이 플랫폼을 토대로 차별화된 USP를 개발해 최종 사용자에게 제공하는 데 집중할 수 있다.

Alloy Kore의 역할

바로 여기서 Alloy Kore가 등장한다. Suffel은 이 차량용 기반 소프트웨어 플랫폼을 일종의 ‘기판’에 비유하며, 개발자들이 안정성은 물론 차량용 소프트웨어 개발의 수많은 난제를 해결하는 데 있어 전적으로 의지할 수 있는 존재라고 설명한다.
Suffel은 이렇게 말한다. “정말 견고합니다. 마치 집의 토대와 같죠.”
Alloy Kore는 소프트웨어 컴포넌트를 통합하는 과정에서 발생하는 숨겨진 비용과 위험을 상당 부분 해소한다. 검증된 QNX 및 벡터의 기술을 바탕으로 구축된 이 플랫폼은 일원적인 사전 통합 소프트웨어 기반을 제공한다. 덕분에 OEM 및 티어 1 공급업체의 개발자들은 자체 플랫폼을 구축하는 복잡한 과정 없이 혁신적인 소비자용 애플리케이션 및 경험의 제공이라는 본연의 업무에 집중할 수 있다.
그에 못지않게 중요한 점은 Alloy Kore가 최신 SDV의 안전 및 보안 요건을 기본적으로 충족해 현재뿐 아니라 미래의 모든 세대 차량에도 적합하다는 것이다. Suffel은 이렇게 설명한다. “사전 통합과 사전 인증을 거쳤으며 뛰어난 성능을 제공합니다. 결국, OEM은 우리의 솔루션을 통해 시간과 비용을 모두 절약할 수 있습니다.”
이런 효과는 초기 결과만으로도 입증된다. 얼리 액세스 릴리즈에서는 개별 스택을 사용할 때보다 통신 지연 시간이 85% 감소했으며, 전체 CPU 부하는 절반으로 줄어들었다.

혼돈 대신 체계적인 구성으로

Alloy Kore와 같은 소프트웨어 플랫폼을 활용하면 탄탄한 기반을 마련해 베이직 소프트웨어 개발 업무의 부담을 획기적으로 줄일 수 있다. 그러나 모든 사용사례를 차량에 성공적으로 통합해야 한다는 과제가 아직 남아 있다. 최신형 자동차는 고도로 복잡한 시스템인 데다, 개발자는 여전히 도메인 전용 미들웨어와 애플리케이션 계층 자체를 통합해야 한다. 수많은 사용사례와 개별 구성 요소가 존재하며, 모든 것이 개발자의 의도대로 동작하려면 이러한 요소를 적절하게 구성해야 한다.
점토로 조형하는 것과 모델 키트를 조립하는 것으로 비유하면 이해하기 쉽다. 점토 조형에서는 모든 요소를 정교하면서도 정확하게 빚어내야 한다. 그리고 완성된 조형물의 개별 부품을 재사용하는 것은 사실상 불가능하다. 반면 키트를 조립한다면 복잡한 조형물을 훨씬 더 빠르게 만들 수 있으며, 각 부품을 재사용하는 것도 가능하다. 하지만 그 모든 부품이 어떻게 맞물리는지 알려주는 설명서가 필요하다. 게다가 모델이 복잡해질수록 사용 설명서도 그만큼 방대해질 것이다.
Alloy Kore는 이런 복잡성을 최대한 덜어내 일관적이고 이해하기 쉬운 구성 방식을 제공한다. 또한 개발자들이 이미 사용하고 있는 다양한 버전 관리 시스템 및 기타 구현 툴과도 매끄럽게 연동된다.
“우리는 모든 것을 코드로( Everything as Code ) 전략을 따릅니다. 이는 곧 구성을 버전 관리가 가능한 데이터 형식으로 변환하고 파이썬 등 프로그래밍 언어로 생성할 수 있다는 의미입니다.”
Suffel이 설명한다.
널리 보급된 최신 프로그래밍 언어와 개발 툴을 활용하면 자동차 소프트웨어 개발은 더욱 현대적이고 개발자들에게 매력적인 분야로 거듭날 수 있다. 이를 통해 소프트웨어 구성 프로세스의 상당 부분을 자동화할 수 있으며, 동시에 AI 에이전트가 반복적이고 복잡한 구성 작업을 관리하여 개발자를 지원한다.
이는 한층 효율적이고 예측 가능한 소프트웨어 개발로 이어진다. 개발자는 구성 파일을 해석하고 업데이트하는 데 들이는 시간을 줄이고, 최신 차량의 가능성을 확장하는 코드를 작성하는 데 전념할 수 있다.

더 나은 차량을 넘어

자동차 소프트웨어 개발 환경은 급변하고 있으며, 이런 환경에서 발생할 수 있는 모든 잠재적 위험을 단번에 해소할 묘책은 존재하지 않는다. 또한, Alloy Kore와 같은 기반 소프트웨어 플랫폼이 조직 구조의 문제점까지 해결해 주는 것은 아니다. 따라서 조직 구조도 역시 함께 진화해야 한다. 그러나 Alloy Kore는 갈수록 복잡해지는 개발 환경에서 솔루션의 구축, 테스트, 배포에 필요한 간접 비용을 획기적으로 줄일 수 있다. 이를 통해 개발자는 다양한 툴을 활용해 차세대 SDV 개발에 집중 할 수 있으며, 모든 요소를 처음부터 구축해야 하는 부담도 덜 수 있다. Alloy Kore는 개발의 기반이자 동시에 끊임없이 진화하는 플랫폼이다. 다음 단계로는 Alloy Kore 위에 추가 계층을 구축하여 고성능 온보드 칩 및 시스템과 연동하는 것은 물론, 기존 차량 아키텍처와 최신 서비스 지향 시스템 간의 연결 고리를 강화할 예정이다. 이는 자동차 소프트웨어 개발을 다시 한번 미래로 이끄는 동력이 될 것이다.
그것조차 서막에 불과할지도 모른다. Suffel은 이렇게 말한다.
“소프트웨어 정의 시스템은 어디에나 있습니다. 로봇이나 자동화 시스템, 의료 기기 등 다방면에 활용되고 있죠. 자동차 소프트웨어 개발 및 규제가 엄격한 산업 분야에서 35년 이상의 경험을 쌓아 온 벡터는 개발 주기를 단축하고 시스템을 최적화하는 데 특화된 기업입니다. 다른 신흥 산업들을 살펴보면, 필요한 점과 난관은 모두 유사합니다. 벡터의 범용 솔루션은 그러한 환경까지도 뒷받침할 수 있습니다. Alloy Kore의 원리는 자동차는 물론, 그 이상의 어떠한 시스템이든 견고하고 탄탄한 기반 플랫폼이 될 수 있는 수많은 솔루션의 예시 중 하나일 뿐입니다.”

이 컨텐츠는 MotorTrend가 광고주와 협력해 제공한 협찬 컨텐츠다. 광고주는 본 컨텐츠를 홍보하기 위해 비용을 지불했으며, 컨텐츠에 영향을 미쳤거나 직접 작성했을 수 있다. 컨텐츠에 표현된 견해는 광고주의 견해이다.

Eclipse SDV, LG Electronics on the Code-First Philosophy

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-21 10:29:32+0900

Eclipse SDV, LG전자가 설명한 Code First SDV

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-21 10:24:09+0900

표준은 어디에서 만들어질까.자동차 산업은 오랫동안 회의실이라고 믿었다. 문서를 만들고, 회의를 하고, 합의한 뒤 개발하는 것이 당연한 순서였다. 하지만 Eclipse SDV는 전혀 다른 길을 제시한다. 먼저 코드를 공개하고, 함께 검증한 뒤, 그 경험으로 표준을 만든다. LG전자가 말한 'Code First'는 단순한 오픈소스 전략이 아니라 자동차 산업이 협업하는 방식을 바꾸자는 것이었다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

자동차 산업에서 소프트웨어는 오랫동안 두 갈래 길밖에 없었다. 직접 만들거나(Make), 사 오거나(Buy). 그런데 지난 7월 1일 본지가 수원컨벤션센터에서 개최한 Automotive Innovation Day 2026 무대에서 이철희 LG전자 SDV SW 플랫폼 프로젝트 리더 겸 Eclipse SDV Korea Ambassador는 이 오래된 이분법이 더 이상 성립하지 않는다고 말했다.
“저희는 기존 선택지였던 Make와 Buy 사이에 Collaboration을 선택한 겁니다.”
이 말은 그의 강연에 대한 이야기의 전부라고 해도 과언이 아니었다. LG전자가 왜 자동차 소프트웨어를 오픈소스로 만들고, 경쟁사와 코드를 공유하며, ‘표준을 따라가는 나라’였던 한국이 ‘표준을 만드는 나라’가 되려 하는지의 답 모두가 이 세 번째 선택지, Collaboration에서 출발한 것이다.

Make와 Buy 사이에서

이철희 리더는 자동차 업계가 왜 이 낯선 세 번째 선택지를 택할 수밖에 없었는지부터 설명했다.
“기존의 자동차 업계에서는 소프트웨어에 대해 각자 만들거나 아니면 사 와서 사용했습니다. 그런데 각자 만들게 되면 소프트웨어 스택은 점점 늘고, SDV 시대가 돼 이는 더욱 늘어나는데 개발자 수는 한정돼 있습니다.”
Make의 첫 번째 함정은 인재 전쟁이었다. 이철희 리더는 두 번째 함정도 짚었다.
“또, 소프트웨어 개발을 다 일일이 하다 보면 납기를 못 맞추는 경우가 생겼고요.”
그렇다면 Buy는 대안이 될 수 있었을까. 이철희 리더는 고개를 젓는다.
“물건을 사 오는, 소프트웨어를 사 오는 입장에서 보면 버전에 대한 의존성, 다음 모델, 그다음 모델에 대한 미래 의존성까지 굉장히 부담되는 게 현실입니다. 그리고 어떤 특정 플랫폼에 의존했을 때 그 플랫폼이 표준이 아니라고 하면 그건 더더욱 문제가 있죠.”
만들면 인재가 없고, 사면 미래를 저당 잡힌다. 이 딜레마 앞에서 자동차 업체가 도달한 결론이 협업이다. 이철희 리더는 이 부분을 다음과 같은 비유로 정리했다.
“바퀴를 수십 번 만들고 수십 번 다시 발명할 필요는 없다고 생각한 거죠.”
그렇게 2023년 3월, 완성차와 부품사들이 함께 참여하는 Eclipse SDV Working Group이 출범했다. 그런데 이 조직이 내건 원칙은 협업이라는 부분에서 흔히 상상하는 것과는 달랐다.

오픈소스 조직 형태의 세 유형

“소스 코드 먼저 오픈해라”

자동차 산업은 원래 규제와 문서의 산업이다. 이철희 리더는 이 업계의 오랜 관행을 이렇게 짚었다. “이 업계에 계시는 여러분들은 문서를 굉장히 잘 만드십니다. 요구사항 문서, 회의 자료 그리고 회의를 위한 회의 자료, 뭐든 이렇게 잘 만들어요.”
문서 → 회의 → 표준 → 개발. 이 순서는 자동차 산업이 반세기 넘게 해 온 것이다. 회의에서 논의하고, 문서로 정리하고, 여러 이해관계자가 표준으로 확정한 다음에야 비로소 코드를 짠다. 문제는 이 순서 자체에서 시간이 너무 오래 걸린다는 거다.
Eclipse SDV는 이런 순서를 통째로 뒤집었다. 표준을 정해놓고 그 표준에 맞춰 코드를 짜는 대신, 코드를 먼저 짜고 그 코드들을 서로 맞춰본 다음 표준을 확정한다. 즉 코드 → 검증 → 표준이다. 이철희 리더는 이 방식을 이렇게 설명했다.
“Eclipse SDV는 약간 다른 길로 가보자고 했습니다. 소스 코드부터 먼저 공개하자. 그리고 서로의 소스 코드를 맞춰보면서, 실제로 잘 맞았던 경험을 바탕으로 표준을 만들자는 것입니다.”
여러 업체가 각자 짠 코드를 실제로 맞대어 보고 그 과정에서 검증된 방식이 표준으로 자리 잡는다.
표준은 회의실에서 문서로 합의되는 게 아니라, 여러 회사의 코드가 실제로 맞물려 돌아갈 때 만들어진다. 이게 이른바 ‘Code First’ 철학이다.
왜 이런 역발상이 필요했을까. 이철희 리더가 소개한 Eclipse Foundation의 태생 자체가 그 답이다. 2001년 IBM이 이클립스 IDE를 오픈소스로 공개했을 때, 업계는 오히려 이를 불신했다. ‘IBM이 오픈한 솔루션을 어떻게 믿고 쓰냐’는 우려였다. 그 불신을 넘어서기 위해 2004년 특정 기업이 주도하지 않는 벤더 중립 거버넌스 조직, 즉 Eclipse Foundation이 설립됐다.
이철희 리더는 이 역사를 이렇게 요약했다.
“오픈소스가 아니라 오픈 컬래버레이션을 해야된다라고 하는 생각으로 만들어진 것입니다. 저는 사실 이게 이 발표의 시작점이라고 생각합니다.”
문서가 아니라 코드로, 위계가 아니라 신뢰로, 자동차 산업이 표준을 만드는 방식 자체가 바뀌고 있다는 것을 강조했다.

Eclipse Trustable SW Framework의 6대 원칙

코드보다 사람

하지만 코드를 공개하는 것만으로는 협업이 완성되지 않는다. 이철희 리더는 이렇게 말했다.
“소스 코드를 GitHub에 누구든지 올릴 수 있죠. 근데 해당 프로젝트에 대한 수정, 프로젝트를 어떻게 운영할 것인지, 프로젝트가 지향하는 목표가 다른 기업이나 이해관계자들과 합의가 되지 않는다면 협업이라고 할 수가 없습니다. 단순히 솔로, 싱글 벤더 프로젝트죠.”
이철희 리더가 정의하는 진짜 협업, Open Collaboration은 다른 기준을 요구한다. 여러 이해관계자가 프로젝트의 방향과 규칙에 함께 합의한다. 그리고 이런 구조를 지탱하는 것이 사람이다.
“아무리 좋은 프로젝트도 사람이 없으면 프로젝트는 중단되고 멈추게 됩니다. 경쟁사끼리 코드를 공유하는 일이 실제로 가능했던 이유도 사람과 사람 사이의 관계입니다. 협업의 핵심은 코드가 아니라 사람 간의 관계, 사람 간의 신뢰입니다.”
BMW와 메르세데스 벤츠, LG전자와 보쉬, 현대모비스처럼 서로 경쟁하거나 갑을 관계에 있는 업체들이 같은 테이블에 앉을 수 있었던 것이 바로 이 신뢰 때문이다.
오픈소스가 안전한지 묻는 질문에도 이철희 리더는 같은 논리로 답했다. 세이프티나 시큐리티에 대한 걱정 이면에는 누가 만들었는지, 어떻게 책임지는지 모른다는 신뢰의 부재가 있다. 그래서 이 문제를 기술로 막는 대신, 증거를 쌓아 신뢰를 증명하는 방식으로 풀어야 한다.

표준을 따르는 데서, 만드는 것으로

이런 철학은 이제 한국에서도 현실이 되고 있다. LG전자가 2025년 12월 서울에서 주최한 Eclipse SDV 커뮤니티 행사에는 OEM, 티어 1, 반도체 업체, 클라우드 업체, 스타트업, 대학까지 약 120명이 모였다. 이철희 리더는 이를 계기로 한국에서도 오픈소스가 가능하다는 확신을 얻었다.
LG전자가 오픈소스를 택한 이유는 세 가지였다. 이철희 리더는 이렇게 정리했다.
“첫 번째는 표준입니다. 표준이 만들어진 이후에 따라갈 것인가, 아니면 먼저 진입해서 비차별화 영역 안에서 우리가 표준을 만들 것인가, 그래서 저희는 후자를 선택했고, 표준을 만들기로 결정했습니다. 두 번째, 저희는 소프트웨어 기술력을 보여주고 싶었습니다. 마지막으로는 혼자서는 절대 SDV를 달성할 수 없다는 것을 인정했습니다.” LG전자의 Pullpiri·Timpani는 그 결정의 결과물이다.
그리고 이런 움직임은 LG전자 한 곳에 그치지 않는다. 현대모비스는 올해 초 자체 오픈소스 프로젝트 SSAM을 공개했고, 81개 회원사가 참여한 표준화 협력체 K-SDV가 SDV 표준을 위한 협력체를 운영하고 있다. 정부도 2026년 5월 말, SDV 국가표준, 오픈소스 기반 AI-SDV 플랫폼, SDV 미들웨어 개발을 주제로 총 3개 국책과제를 공고하며 여기에 힘을 보탰다. 세 과제 모두 42개월, 각각 149.9억 원 규모다. 자동차 업체 개별의 선택이었던 오픈소스가 이제 국가 단위의 표준화 전략으로 옮겨간 셈이다.
“한국도 이제 SDV 표준을 만들어서 어떻게 글로벌하게 나갈 수 있는지를 고민하기 시작했다는 것이 굉장히 긍정적인 부분입니다.”
이철희 리더는 이 흐름을 이렇게 말하며 세 문장으로 메시지를 정리했다.
“첫 번째, SDV는 절대 한 기업이 다 만들 수는 없다고 봅니다. 두 번째, 오픈소스의 핵심은 코드가 아니라 협업입니다. 세 번째, 한국은 더 이상 따라가는 위치가 아니라 표준을 함께 만드는 위치로 이동하고, 더 빠르게 가야 합니다.”
이날 강연에 따르면, SDV 시대의 경쟁은 더 이상 누가 더 많은 소프트웨어를 보유했는가가 아니다. 누가 더 빨리 표준을 만드는 생태계 안으로 들어가느냐다. LG전자가 말한 Code First는 그 질문에 대한 하나의 답이었다. 그리고 그 표준은 더 이상 회의실에서 만들어지지 않는다.

이철희 리더의 AID 2026 폐막 강연은 어쩌면 Eclipse SDV가 말하는 Collaboration을 가장 먼저 보여준 사례였는지도 모른다. 당초 본지는 Eclipse Foundation의 유럽 관계자에게 강연을 요청했지만 이미 일정이 잡혀 참석이 어려웠다. 그래서 Eclipse SDV 측은 프로젝트를 이끌고 있는 LG전자의 이철희 리더를 연사로 연결했다. 강연자는 바뀌었지만 Eclipse SDV가 전하려는 메시지는 그대로 이어졌다. Collaboration은 이철희 리더의 발표가 시작되기 전부터 이미 진행되고 있었다.

ADAS 경쟁력, 이제는 신호처리 플랫폼을 주목할 때

글 | 이 상 민, 칼테라 한국지사장 — 2026-07-20 15:40:42+0900

ADAS 경쟁력은 이제 센서의 개수나 성능만으로 결정되지 않는다. 차량이 방대한 레이다 신호를 얼마나 빠르고 정확하게 처리해 의미 있는 판단으로 연결하느냐가 새로운 경쟁력이 되고 있다. 칼테라는 차세대 레이다 신호처리 플랫폼을 통해 ADAS의 경쟁 기준이 하드웨어에서 연산 아키텍처와 소프트웨어 플랫폼으로 이동하고 있다고 설명한다.

글 | 이상민, 칼테라 한국지사장

첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 기술을 이야기할 때 가장 먼저 떠올리는 것은 센서다. 이때 흔히 나오는 질문은 카메라가 몇 개 들어가는지, 레이다의 탐지 거리가 어느 정도인지와 같은 것들이다. 물론 센서는 ADAS의 핵심 요소다. 그러나 실제 양산 차량에 적용하는 단계에서는 품질 좋은 센서를 탑재하는 것만으로 충분하지 않다. 센서가 받아들인 신호를 얼마나 빠르게 처리하고, 복잡한 도로 환경에서 필요한 정보만 얼마나 정확하게 추출하며, 이를 차량이 판단할 수 있는 형태로 안정적으로 전달하는지가 ADAS 경쟁력을 좌우한다.

센서보다 중요한 것은 신호처리다

결국 ADAS의 경쟁력은 감각 신경에 해당하는 센서와 뇌에 해당하는 연산 플랫폼이 얼마나 잘 결합되는지에서 판가름 난다. ADAS 기능이 고도화되고 차량 한 대에 들어가는 센서 수가 늘어나면서 레이다의 역할도 확대되고 있다. 이제 레이다는 앞차와의 거리나 속도를 감지하는 수준을 넘어 더 넓은 범위에서 더 많은 물체를 구분하고 복잡한 주행 상황을 이해해야 한다.
문제는 그만큼 처리해야 할 데이터와 연산 부담도 커진다는 점이다. 자동차는 전력, 공간, 비용의 제약이 큰 환경이기 때문에 제한된 조건 안에서 수 밀리초 단위의 실시간 판단을 구현해야 한다. 특히 고속 주행 상황에서는 몇 밀리초의 처리 차이도 안전에 영향을 줄 수 있다. 따라서 앞으로의 레이다 경쟁은 단순한 하드웨어 스펙만으로 설명하기 어렵다. 송수신 채널 수, 감지 거리, 해상도도 중요하지만, 신호가 들어온 뒤 이를 얼마나 빠르게 처리하고 의미 있는 결과로 바꾸는지가 더욱 중요해지고 있다.
업계에서 레이다 신호 처리 플랫폼을 차세대 레이다 칩의 핵심으로 보는 것도 이 때문이다. 칼테라도 차세대 ADAS용 고성능 밀리미터파 레이다 SoC를 선보였고, 여기에 새로운 아키텍처를 적용해 높은 연산 성능과 유연한 알고리즘 실행 환경을 제공하고 있다. 이 아키텍처는 레이다 신호 입력부터 데이터 출력까지 전 과정을 처리한다. 고정된 연산만 수행하는 장치가 아니라 다양한 레이다 알고리즘을 유연하게 실행할 수 있는 신호 처리 플랫폼이라는 점이 특징이다.
자체 테스트에 따르면 이 아키텍처는 복잡한 레이다 신호 행렬을 입력받아 다양한 속도와 각도를 포함한 2차원 평면 검출 등 주요 연산을 약 6밀리초 안에 수행했다. 기술적 내용은 다소 복잡할 수 있지만 의미는 분명하다. 레이다가 받아들인 방대한 데이터를 매우 짧은 시간 안에 처리해 차량이 판단할 수 있는 정보로 바꿔준다는 뜻이다. ADAS가 실제 도로에서 빠르게 반응하고 안전을 확보하려면 이러한 처리 속도가 관건이 된다.

유연한 아키텍처가 성능을 만든다

앞으로 레이다가 풀어야 할 과제도 더 많아질 것이다. ADAS 기능을 탑재한 차량이 늘어나면서 도로 위에서는 여러 차량의 레이다 신호가 동시에 오가게 되고, 이에 따라 레이다 간섭 문제가 더욱 중요해진다. 또한 복잡한 도로 환경에서는 허상을 인식하거나 실제 물체와 불필요한 신호를 구분해야 하는 경우도 많다. 신호를 정교하게 처리하고, 물체를 분류하며, 불필요한 신호를 제거하는 후처리 기술이 레이다 성능을 좌우하는 핵심 영역으로 부상하고 있다.
기존의 고정형 신호 처리 구조로는 이런 변화에 유연하게 대응하기 어렵다. 예를 들어 레이다 간섭 문제의 경우, 단순히 시간 영역에서 신호를 부드럽게 만드는 방식만으로는 간섭 신호와 실제 유효 신호를 정교하게 구분하기 어렵다. 필요한 신호까지 손상될 수 있고, 오히려 오검출 가능성이 커질 수도 있다. 칼테라는 이를 다차원 신호 관점에서 접근해 유효 신호는 보존하면서 불필요한 간섭을 줄이는 항간섭 알고리즘을 개발했다.
이런 알고리즘은 계산량이 많고 처리 과정도 복잡하다. 결국 높은 연산 성능과 유연한 구조가 뒷받침돼야 한다. 점군 강화, 특징 추출, 물체 분류, 허상 제거, 초해상도 처리 같은 후처리 알고리즘은 지능형 주행 레이다의 성능을 좌우할 핵심 기술이다. 이런 알고리즘은 차종, 센서 배치, 주행 시나리오, 기능 요구사항에 따라 달라지기 때문에 고객사는 자신만의 알고리즘을 빠르게 시험하고 칩 위에 효율적으로 배포할 수 있어야 한다.
칼테라의 새로운 아키텍처는 이 지점에서 더 큰 자유도를 제공한다. 사용자 정의 프로그래밍을 지원하기 때문에 플랫폼의 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있고, 다양한 맞춤형 계산 작업을 구현할 수 있다. 칼테라는 CNN 합성곱 신경망 추론 작업을 안정적으로 실행하는 개념 검증을 완료했고, 점군 분류와 허상 제거 같은 전통적인 레이다 알고리즘 프로토타입도 구현했다. 이는 고객사가 해당 아키텍처를 기반으로 자신만의 알고리즘 체계를 구축하고, 차별화된 기술 경쟁력을 만들 수 있다는 의미다.
이런 성능을 가능하게 하는 핵심은 아키텍처 설계다. 칼테라의 새로운 아키텍처는 병렬 연산 구조와 재구성 가능한 구조를 통해 다양한 레이다 알고리즘을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 또한 듀얼 스레드 구조를 통해 실시간성이 높은 작업과 후처리 작업을 나누어 수행할 수 있어, 단일 스레드로 11밀리초가 걸리던 작업을 듀얼 스레드 병렬 처리로 6밀리초 이내에 완료할 수 있었다. 이는 제한된 칩 면적과 전력 안에서 높은 연산 성능을 확보해야 하는 자동차용 반도체에 중요한 설계 방향이다.

ADAS 경쟁은 플랫폼 경쟁으로 향한다

자동차 산업에서 이런 분명하다. 완성차 업체와 부품사는 더 높은 성능을 원하지만, 동시에 개발 기간 단축과 양산 안정성도 요구한다. 새로운 알고리즘을 적용할 때마다 하드웨어 구조를 다시 바꾸거나 긴 시간 동안 수작업 최적화를 반복해야 한다면 시장 변화에 빠르게 대응하기 어렵다.
소프트웨어 생태계도 함께 중요하다. 아무리 좋은 연산 플랫폼이라도 개발자가 쉽게 다루지 못하면 양산 프로젝트에서는 한계가 있다. 칼테라 역시 드라이버, 시뮬레이션, 메모리 관리 도구 등 개발 툴체인을 고도화하고 있다. 고객사가 알고리즘을 더 빠르게 검증하고, 문제를 더 쉽게 찾고, 양산 적용까지의 시간을 줄일 수 있도록 하기 위해서다.
앞으로 ADAS는 단순히 더 많은 센서를 탑재하는 방향으로만 발전하지 않을 것이다. 더 많은 데이터를 더 빠르게, 더 정확하게, 더 유연하게 처리하는 방향으로 진화해야 한다. 운전자는 레이다 칩 안에서 어떤 연산이 이뤄지는지 알지 못한다. 그러나 그 연산이 충분히 빠르고 정확할 때 차량은 더 일찍 위험을 감지하고 더 안정적으로 대응할 수 있다.
ADAS의 미래 경쟁력은 더 이상 “무엇을 감지할 수 있는가”에만 머물지 않는다. 감지한 신호를 얼마나 빠르게 이해하고, 얼마나 안정적으로 판단으로 연결하며, 얼마나 유연하게 새로운 기능으로 확장할 수 있는지가 중요해진다. 센서의 시대를 넘어, 신호 처리 플랫폼의 시대가 오고 있다.

SDV Strategy: Build, Buy or Partner?

By Sarada Vishnubhatla_sarada@autoelectronics.co.kr — 2026-07-20 11:18:16+0900

SDV 전략, 자체 개발인가 구매인가 파트너십인가

글 | 사라다 비슈누밧틀라(Sarada Vishnubhatla) sarada@autoelectronics.co.kr — 2026-07-20 11:10:24+0900

AID 2026에서 발표 중인 제프 워커 CCO.

INTERVIEW
제프 워커
Jeff Walker, CCO at SDVerse

소프트웨어 정의 자동차(SDV) 시대에 기술력만으로는 더 이상 경쟁력을 담보할 수 없다. OEM은 이제 소프트웨어를 사내에서 직접 개발할 것인지, 외부에서 조달할 것인지, 아니면 생태계 전반에 걸쳐 파트너십을 맺을 것인지 새로운 균형점을 찾아야 하는 상황에 놓여 있다. SDVerse의 최고상업책임자(CCO) 제프 워커가 자동차 소프트웨어 조달 방식의 변화, 소프트웨어 마켓플레이스의 부상, 그리고 글로벌 SDV 생태계가 나아갈 방향에 대해 이야기했다.

글 | 사라다 비슈누밧틀라(Sarada Vishnubhatla) sarada@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

“하루만 더 있었으면 좋았을 텐데.”
이건 어느 기조연설자의 말이 아니라 내가 한 말이다. 그리고 여기에는 이유가 있다.
수원에서 열린 이번 오토모티브 이노베이션 데이(AID)는 나의 첫 참석이었다. 무엇보다 뿌듯했던 것은 우리 팀이 몇 달간 노력을 통해 또 한 번의 성공적인 행사, 정확히는 15회째를 만들어내는 과정을 직접 지켜본 것이었다.
가장 놀라웠던 것은 참가자, 연사, 전시 기업들과의 대화가 얼마나 자연스럽게 시작되었는가였다. 한국 엔지니어든, 글로벌 기술 기업 리더든, CEO든 모두가 편하게 다가갈 수 있는 사람들이었다. 한국인은 낯을 가린다는 이야기를 자주 들어왔고 어느 정도는 사실일지 모르지만, 막상 대화가 시작되면 다들 따뜻하고 사려 깊고 놀라울 만큼 너그러웠다. 하루짜리 행사는 좋은 분위기 속에 마무리되었지만, 나는 그 대화들을 이어가고 싶다는 아쉬움에 하루가 더 있었으면 좋겠다고 생각했다.
인도에서 먼 길을 날아온 나는 몇 건의 인터뷰를 녹음하고, SDV 관련 다양한 주제를 다루는 여러 트랙에 참석했으며, 기조연설들을 통해 많은 것을 배울 수 있었다.

그 첫 번째 인터뷰를 소개한다.
SDVerse의 최고상업책임자(CCO) 제프 워커와의 대화다. 제프의 시각은 근본적으로 'SDV를 만드는 비즈니스'에 관한 것이며, 바로 이 점이 이번 인터뷰를 특별하게 만든다.
수십 년간 자동차 산업의 경쟁력은 생산 규모, 엔지니어링 역량, 공급망 효율성으로 정의돼 왔다. 그러나 오늘날 이런 차별화 요소들은 빠르게 소프트웨어에 자리를 내주고 있다. 차량이 소프트웨어 정의 플랫폼으로 진화하면서, 완성차 업체들은 새로운 현실과 마주하고 있다. 소프트웨어 개발 비용은 가파르게 상승하고, 개발 주기는 짧아지며, 모든 것을 사내에서 개발하던 기존 방식은 더 이상 지속 가능하지 않다는 것이다. 전 세계 완성차 업체들은 이런 전환에 저마다 다른 방식으로 접근하고 있지만, 근본적인 목표는 동일하다. 소프트웨어를 더 빠르게 공급하고, 비용을 절감하며, 수명 주기 내내 지속적으로 진화할 수 있는 차량을 만드는 것이다. 이 과정에서 소프트웨어는 독립된 제품으로 자리 잡고 있으며, 조달 방식이 변화하고, 자동차 생태계 전반에 걸친 협업의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있다.
인터뷰에서 제프 워커는 이런 변화가 완성차 업체의 전략에 어떤 영향을 미치는지, 소프트웨어 마켓플레이스가 왜 부상하고 있는지, 그리고 진화하는 SDV 환경이 한국과 인도 같은 시장의 공급업체, 스타트업, 자동차 생태계에 어떤 의미를 갖는지 이야기했다. 그는 자동차 산업이 더 이상 고립된 채로 혁신할 수 없는 이유를 설명하며, 여러 쟁점들을 연결해 산업이 나아가는 큰 그림을 그려 보였다.

“우리 산업에는 더 많은 협업이 필요합니다. 더 많은 파트너십이 필요합니다.
더 유연하고 마찰 없이 함께 일하는 방식이 필요합니다.”

제프 워커, SDVerse 최고상업책임자(CCO)

OEM 이사회에서 가장 자주 오가는 세 가지 질문이 뭘까요?
Jeff Walker       가장 고전적인 질문이죠. 직접 만들 것인가, 아니면 구매할 것인가. 완성차 업체들은 자원과 자금을 어디에 투자할지를 두고 딜레마에 빠져 있습니다. 인재를 내부에서 채용하고 육성할 것인가, 아니면 외주를 줄 것인가. 소프트웨어도 마찬가지입니다. 외부에서 조달하면 라이선스 비용이 발생하죠.
두 번째는 확장성에 관한 것입니다. 하나를 설계한 뒤 이를 여러 지역에 걸쳐 확장하면서도 각 지역 시장의 요구를 충족시키려면 어떻게 해야 하는가. 이는 특히 전통적인 완성차 업체들에게 큰 과제입니다. 백지 상태에서 시작하는 기업들, 특히 중국에서 나온 신생 제조사들은 여기서 유리합니다. 처음부터 확장성을 염두에 두고 플랫폼을 설계할 수 있으니까요.
세 번째는 속도입니다. 새로운 아키텍처를 얼마나 빠르게 출시할 수 있는가. 하지만 이는 다시 자본 투자 문제로 돌아옵니다. 속도에는 돈이 들기 때문입니다. 완성차 업체들은 현재의 아키텍처를 조금 더 오래 끌고 갈 수 있을지, 아니면 지금 새로운 아키텍처에 투자해야 할지를 고민합니다. 이는 시장이 요구하는 기능에 달려 있습니다.
이 질문들은 모두 서로 연결돼 있습니다. 투자의 균형을 맞추는 것, 지역별 요구사항을 충족시키면서 글로벌하게 확장하는 것, 적절한 속도로 새로운 아키텍처를 출시하는 것, 그리고 기존 고객을 계속 지원하는 것. 이것이 바로 오늘날 OEM에서 오가고 있는 논의라고 생각합니다.

OEM이 어떤 소프트웨어를 직접 개발하고 어떤 소프트웨어를 생태계에서 조달할지 결정할 때, 무엇이 그 판단의 기준이 됩니까?
Jeff Walker       지역에 따라 답이 조금 다릅니다. 유럽의 완성차 업체들은 운영체제(OS)를 직접 소유하는 데 집중하고 있습니다. 핵심 아키텍처를 통제하고 이를 여러 차량 플랫폼에 걸쳐 확장하고 싶어 하기 때문입니다. 이들의 전략은 핵심 부분에 대한 소유권은 유지하면서, 필요한 소프트웨어 구성 요소는 파트너십을 통해 확보하는 것입니다.
북미에서는 사고방식이 조금 다릅니다. 완성차 업체들은 주로 '공급업체 종속(lock-in)'에 대한 두려움에 이끌립니다. 특정 공급업체가 소프트웨어 아키텍처를 정의했다는 이유만으로 몇 년씩 그 업체에 라이선스 비용을 지불하는 상황에 놓이고 싶지 않은 것이죠. 일본, 한국, 인도에서도 비슷한 힘이 작용하고 있다고 생각합니다. 비중은 다를 수 있지만, 모두 비슷한 질문과 씨름하고 있습니다. 또 하나 중요한 고려 요소는 역량입니다. 이것을 직접 만들 인재와 엔지니어링 자원이 있는가. 없다면 그 역량을 확보하는 데 상당한 선행 투자가 필요합니다.
중국은 흥미로운 사례입니다. 비즈니스 모델 자체가 다르기 때문입니다. 화웨이 같은 기업들이 소프트웨어 생태계의 상당 부분을 제공하고, 완성차 업체는 주로 차량 제조와 통합에 집중합니다. 역할을 분담하는 방식 자체가 다른 것이죠. 어떤 길을 택하든, 모두가 같은 방향으로 가고 있습니다. 이제는 되돌아갈 수 없습니다. 남은 것은 그곳에 어떻게 도달하느냐는 질문뿐입니다.

OEM이 마켓플레이스를 통해 소프트웨어를 조달할 준비가 정말로 돼 있다고 보십니까?
Jeff Walker       SDVerse는 본질적으로 '연결 플랫폼'입니다. OEM과 공급업체가 자신들이 만들고자 하는 것에 맞는 미들웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 디지털 엔지니어링 툴을 찾도록 돕습니다. 저희는 마켓플레이스에 등록된 솔루션에 대해 완전히 중립적입니다. 오픈소스든, 독점 소프트웨어든, 엔지니어링 서비스든 상관없이 중립 플랫폼을 유지하고, 이것이 OEM이 저희를 신뢰하는 이유 중 하나입니다. 마켓플레이스는 '누가 공급하는가'가 아니라 '기술적으로 얼마나 적합한가'로 움직입니다.
OEM이 또 하나 깨닫는 것은 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있는가입니다. 적합한 소프트웨어를 찾는 데 몇 달을 쓰는 대신, 몇 분 안에 후보를 좁힐 수 있습니다. 저희가 마켓플레이스에 구축한 AI 기능을 이용하면 사용자가 기술 사양서를 업로드했을 때 플랫폼이 700개가 넘는 소프트웨어 목록 중 가장 근접한 매칭을 자동으로 찾아줍니다. 강력한 기능이죠.
그렇다고 해도 이 접근 방식 자체는 여전히 진화하는 중입니다. OEM은 아직도 소프트웨어 개발을 어떻게 가속화할지 모색하고 있고, SDVerse는 이를 가능하게 하는 도구 중 하나입니다. 저는 업계가 소프트웨어 환경이 얼마나 빠르게 변화하고 있는지, 전 세계적으로 얼마나 많은 선택지가 존재하는지를 아직 완전히 인식하지 못했다고 생각합니다. 마켓플레이스는 단지 무엇이 존재하는지를 발견하고 정리해주는 것만으로도 가치를 갖게 됩니다. OEM이 이미 관계를 맺고 있던 공급업체가 특정 소프트웨어 제품을 보유하고 있다는 사실을 마켓플레이스에서 찾고 나서야 알게 된 사례도 있었습니다. 이미 존재하는 것을 발견해내는 능력, 이것이 정말 중요합니다.
오픈소스도 이 대화의 또 다른 축입니다. 업계 전반에서 아직 완전히 이해되고 있지는 않습니다. 대부분의 소프트웨어 개발자, 많은 엔지니어들은 이해하고 있지만, 더 넓은 생태계는 아직도 이를 효과적으로 다루는 법을 배우는 중입니다. 작년 어느 서밋에서 좋은 비유를 들었습니다. “오픈소스는 공짜 맥주가 아니라 공짜 강아지 같은 것이다”라고요. 즉, 라이선스 비용은 내지 않아도 지속적인 책임은 여전히 남는다는 뜻입니다. 유지보수를 해야 하고, 커뮤니티에 수정 사항을 기여해야 하며, 시간을 들여 이를 지원해야 합니다. 오픈소스는 소프트웨어 개발 비용을 줄이는 핵심 수단이지만, 동시에 다른 사고방식과 명확한 운영 전략을 요구합니다. OEM은 이를 어떻게 자신들의 계획에 반영할지 아직 배우는 중입니다. 저는 오픈소스가 필수적이라고 믿지만, 업계가 완전히 성숙하기까지는 시간이 걸릴 것입니다. S-CORE 같은 이니셔티브가 중요한 이유도 여기에 있습니다.

OEM 생태계에 신뢰를 심어주기 위한 전략은 무엇입니까?
Jeff Walker       신뢰를 쌓는 것 자체가 전략입니다. 신뢰는 말한 것을 실제로 실행하고, 꾸준히 결과를 내는 데서 얻어집니다. 예를 들어 프라이버시와 보안은 저희 마켓플레이스에 처음부터 내장돼 있습니다. 모든 참여자에게 필수적이기 때문이죠. 기업들은 자신들의 지식재산을 SDVerse에 올렸을 때 그것이 보호받는다는 확신이 필요합니다. 자사의 정보가 오직 자신들이 선택한 상대에게만 공개된다는 확신이 필요하죠.
동시에 저희는 SDVerse 같은 소프트웨어 마켓플레이스가 왜 존재하는지, 업계에 어떤 가치를 가져다주는지를 계속해서 증명해 나가고 있습니다. 그것이 바로 신뢰를 쌓는 방식입니다. 결과로 보여주는 것이죠.
물론 업계를 선도하는 이름들이 플랫폼에 있다는 것도 도움이 됩니다. 북미에는 세계적으로 인지도 있는 브랜드인 GM이 있습니다. 한국, 인도에 명망 있는 자동차 기업들이 있고, 저희는 그들과도 함께 일하고 싶습니다. 이들이 플랫폼에서 새로운 소프트웨어 솔루션을 발견하고 성장하는 SDVerse 생태계의 일원이 되기를 바랍니다.

인도 시장에 대한 질문으로 자연스럽게 이어지네요. 인도의 완성차 업체와 소프트웨어 기업들은 어떻게 야망을 가속화하고 있으며, SDVerse는 인도에서 무엇을 하고 있습니까?
Jeff Walker       저희는 인도 자동차 생태계가 글로벌 산업에 가져다주는 인재, 역량, 엔지니어링 효율성을 잘 알고 있고, 이를 적극적으로 활용하고 싶습니다. 지금 저희의 초점은 더 많은 심포지엄, 컨퍼런스, 업계 행사에 참여해 SDVerse라는 이름을 알리는 데 있습니다. 저희 마켓플레이스에 있는 OEM은 인도 공급업체가 SDVerse에 더 많이 들어오기를 바란다는 점을 구체적으로 꼽았습니다. 인도를 비용 부담이 크지 않으면서도 명확한 기술 리더로 보고 있기 때문입니다. 그래서 이는 SDVerse에게 우선순위 과제입니다. 이와 관련해 저는 이미 인도의 최소 30개 공급업체와 협의 중입니다. 흥미롭게도 대화는 거의 항상 하나의 질문으로 귀결됩니다. GM, 스텔란티스 같은 글로벌 완성차 업체들과의 사업을 SDVerse가 어떻게 키워줄 수 있는가.
또한 인도의 기업가와 기업들은 검소하고 실용적이라고 말씀드리고 싶습니다. 저희는 그들을 대신해 완성차 업체들에게 다가갈 자격이 있다는 것을 인도 생태계에 증명해야 합니다. SDVerse는 새로운 비즈니스 모델이기 때문에, 이것이 어떻게 작동하고 어떤 가치를 만들어내는지를 직접 보여줘야 합니다. 일단 SDVerse에 등록되면, 글로벌 OEM에서 소프트웨어 조달을 결정하는 사람들 앞에 바로 놓이게 됩니다. 저희는 그 완성차 업체들이 인도의 기술 생태계, 소프트웨어 기업, 기술 공급업체, 1차 협력사와 협력하기를 원한다는 것을 알고 있습니다.

SDVerse가 인도와 아시아 전역으로 입지를 넓혀가면서, 한국의 OEM과 공급업체에게는 어떤 기회가 있다고 보십니까?
Jeff Walker       우선 한국과 인도라는 두 기술 강국이 있습니다. 둘 다 소프트웨어, 시스템 엔지니어링, 자동차 분야에서 깊은 전문성을 갖고 있습니다. 이 두 나라의 강점이 결합되면 강력한 조합이 됩니다. 여기에는 더 넓은 지정학적 차원도 있습니다. 한국과 인도는 유럽, 북미, 그 밖의 글로벌 시장의 고객·파트너들과 협력하기에 좋은 위치에 있습니다. 이는 이들이 입지를 넓히고 시장 점유율을 확보할 실질적인 기회가 됩니다.
저는 글로벌 환경이 변화하는 방식 속에서 한국과 인도의 자동차 산업 모두 혜택을 볼 수 있다고 믿습니다. 공급망이 다변화되고 기업들이 기술 파트너십을 넓히려는 상황에서, 이 두 나라는 유리한 위치에 있습니다. 많은 국가들에게 신뢰받는 파트너이며, 이는 그들이 발판으로 삼을 수 있는 강점입니다.

한국은 오랫동안 전자, 제조, 정밀 엔지니어링 분야의 선두주자였습니다. 산업이 SDV로 전환하는 지금, 한국의 OEM과 공급업체는 어디쯤 와 있다고 보십니까? SDVerse를 통해 어떤 흐름이 감지됩니까?
Jeff Walker       한국은 전통 자동차 산업 전반과 비슷한 위치에 있다고 생각합니다. SDV로의 전환은 테슬라와 중국의 여러 완성차 업체들이 주도하고 있고, 한국을 포함한 전통적인 완성차 업체들은 이를 따라잡기 위해 애쓰고 있습니다. 이 전환에 엄청난 자금을 투자해 왔죠.
혁신의 속도는 점점 빨라지고 있고, 경쟁자들은 더 빠르게 차량을 개발하며 고객의 기대를 충족시킬 새로운 방법을 찾아내고 있습니다. 이는 우리 모두가 더 빠르게 움직이도록 자극이 되어야 합니다. 다행히 한국은 성공에 필요한 모든 요소를 갖추고 있습니다. 세계적 수준의 기술, 뛰어난 엔지니어링 인재, 그리고 정밀 제조에 대한 깊은 문화가 있죠.
제가 한국 자동차 산업에서 정말 존경하는 부분 중 하나는 안전, 품질, 엔지니어링 규율에 대한 흔들림 없는 집중입니다. 이들은 고품질 기술을 제공하는 것으로 강력한 글로벌 평판을 쌓아왔고, 신뢰할 수 있는 파트너로 인식되고 있습니다. 이런 평판은 SDV로의 전환이 계속되는 가운데 글로벌 입지를 넓혀갈 훌륭한 토대가 됩니다.
이런 흐름은 SDVerse에서도 이미 반영되고 있습니다. 실제로 한국은 저희 마켓플레이스에서 다른 어느 개별 국가보다 많은 브랜드를 보유하고 있습니다. 현재 저희 마켓플레이스에서 가장 빠르게 성장하는 지역이기도 하고요. 미국에 본사를 둔 다국적 기업들까지 포함하면 수치는 달라지지만, 국가별 생태계로 보면 한국이 단연 돋보입니다.

SDV에 대해 업계가 여전히 가지고 있는, 반드시 바뀌어야 할 오해가 있다면 무엇입니까?
Jeff Walker       좋은 질문입니다. 가장 큰 오해 중 하나는 SDV가 단순히 인포테인먼트나 HMI에 관한 것이라는 생각입니다. 그렇지 않습니다. SDV는 근본적으로 소프트웨어 우선(software-first) 사고방식을 받아들이는 것에 관한 것입니다. 소프트웨어를 중심에 두고 차량을 설계한 다음, 그 소프트웨어를 뒷받침할 하드웨어를 개발하는 것, 그게 SDV입니다. 이는 자동차 산업이 전통적으로 차량을 설계해온 방식과는 다른 접근입니다.
지금 우리는 그 전환의 한가운데에 있습니다. 저는 아직 목적지에 도달하지 못했다고 생각합니다. 아마 절반쯤 왔을 겁니다. 하지만 그것이 바로 진짜 사고방식의 전환입니다.

Why Is Renault Building a Separate Digital Experience in Korea?

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-16 16:31:29+0900

르노는 왜 한국서 디지털 경험을 만드나

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-16 16:17:49+0900

'넥스트라이즈 2026'의 르노코리아 부스. 얼핏 보면 AI 음성비서와 차량용 게임, 택시 앱, 3D 내비게이션을 전시한 공간처럼 보인다. 그러나 조금 더 들여다보면 다른 그림이 나타난다. 카카오는 모빌리티 서비스와 자율주행을, 티맵은 공간 정보와 경로를, 스매시랩스는 컨텐츠를, 발레오는 차량 센서 데이터를 가져왔다. 르노는 이 서로 다른 기술과 서비스를 'AI 오케스트레이터'란 이름 아래 차 안에서 하나의 사용자 경험으로 묶으려 하고 있었다. 이 글은 AI 기능 하나를 소개하려는 글이 아니라, 르노코리아가 왜 글로벌 공통 플랫폼 대신 한국을 위한 별도의 디지털 경험을 만들고 있는지, 그리고 그 과정에서 한국이 르노그룹 안에서 어떤 역할을 맡아가고 있는지를 기록한 현장 리포트다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

코엑스 A홀, 르노코리아 부스에 들어서면 처음엔 방향 감각을 잃는다. 자동차 회사 부스인데 화면이 너무 많다. 오른쪽은 카카오모빌리티와 발레오, 왼쪽은 티맵모빌리티와 스매시랩스. 좀 더 안쪽으로 들어가 시승차 필랑트의 스티어링을 잡아도 인스트루먼트 패널과 그 옆 대형 디스플레이가 압도한다. 그리고 거기에 별이 흐르는 보라색 화면과 함께 목소리 하나가 응답한다.
"안녕, 나는 르노코리아."
자기소개부터 하는 이 AI는 르노코리아가 '오케스트레이터'라 부르는 것이다.
지난 6월, 서울 코엑스에서 열린 '넥스트라이즈 2026'에서 르노코리아는 '모빌리티 심포니'란 컨셉으로 부스를 꾸몄다. 현장에서 시연을 체험하고, 관계자들과 이야기를 나눴다. 결론적으로, 이 전시의 핵심은 AI 기능 하나가 아니었다.

단순 명령을 넘어선다는 것

실제로 조작한 화면은 이랬다. "온도를 22도로 설정해줘"라고 말하자, AI는 "완료됐습니다. 모든 좌석의 온도를 22도로 설정했습니다"라고 답했다. 그 직전 화면에는 "이미 스포츠 모드(다이내믹 모드)로 설정돼 있습니다"라는 글이 남아 있었다. 적어도 대화 세션 안에서는 앞선 설정 상태를 이어받고 있는 것처럼 보였다. 이어 "근처 마트로 가자"는 말에 AI가 "가까운 마트 목록입니다. 어디로 안내할까요?"라며 두 곳을 순서대로 띄웠다.
기능만 보면 여느 음성비서와 크게 다르지 않다. 그런데 르노가 설명하는 방향은 조금 다르다. 르노 관계자는 "단발성 명령을 실행하는 것을 넘어, 차량 기능, 내비게이션, 인포테인먼트 기능 및 외부 서비스를 하나의 일관된 상호작용으로 연결할 수 있는 지능형 레이어 역할을 하도록 설계됐다"고 밝혔다. 르노는 이 시스템을 'intelligent layer'라고 표현했다. 개별 기능을 나열하는 것이 아니라, 차량 기능과 외부 서비스를 조율하는 별도의 층을 만든다는 의미다.
르노가 굳이 '레이어'라는 표현을 쓴 것은 우연이 아니다. 다만 그 아래 구체적으로 무엇이 돌아가는지는 확인할 수 없었다. LLM이 외부 API 기반인지 자체 파인튜닝 모델인지, 클라우드와 온디바이스 처리 비중이 어떻게 나뉘는지 물었지만, 르노 관계자는 "특정 기술적 선택 사항들이 르노코리아의 지적 재산이자 여전히 평가 중인 단계이므로 구체적으로 공개할 수 없다"고 답했다.

지연 시간이란 과제

내비게이션 안내를 요청하자 화면 왼쪽에 "Thinking..."이란 문구가 잠깐 떴고, 이어 "원일사까지 약 8분(1.8km) 소요됩니다. 안내를 시작할까요?"라는 답이 나왔다. 그런데, 그 몇 초의 공백이 유독 신경쓰였다.
세계 여러 곳의 차량용 AI를 접해본 입장에서 응답 지연은 반복적으로 마주치는 문제다. 이 부분을 짚어 묻자 르노 관계자는 이렇게 답했다. "특히 주의력과 안전이 중요한 차량 환경에서 고객은 응답이 즉각적으로 이루어지기를 기대합니다. 현 단계에서 구체적인 성능 목표를 공개할 수는 없지만, 로컬 처리와 클라우드 처리의 균형을 맞추는 다양한 아키텍처를 적극적으로 평가하고 있습니다." 가능한 많은 요청을 차량 내 AI 컴퓨팅 플랫폼에서 처리하고, 필요한 경우에만 클라우드를 활용하는 아키텍처까지 검토하고 있다는 것이다. 부스에서 만난 다른 르노코리아 관계자도 "그 부분은 지금 저희 팀이 계속 들여다보고 있는 곳"이라고 말했다.

글로벌 플랫폼에서 갈라진 한국형 브랜치

현장에서 가장 많은 생각을 하게 한 대목은, 르노코리아의 인포테인먼트 체계가 본사와 다르다는 얘기였다. 르노 관계자는 "한국 시장은 특히 내비게이션 분야에서 구체적인 요구 사항이 있다"며 "이런 요구를 해결하기 위해 르노코리아는 주요 국내 서비스와의 통합을 가능하게 하는 특화된 인포테인먼트 시스템을 개발하고 있다"고 밝혔다.
대부분의 글로벌 완성차 업체는 정반대 방향으로 간다. 하나의 플랫폼을 만들어 전 세계에 공통으로 적용하는 게 원가와 개발 효율 측면에서 유리하기 때문이다. 그런데 르노코리아는 글로벌 플랫폼을 그대로 적용하기보다 한국 시장에 맞춘 별도의 인포테인먼트 분기를 개발하고 있다.
그 배경에 대해 르노 관계자는 "모든 엔지니어링 영역에서 르노코리아는 르노 그룹 R&D의 전문 지식과 자원을 활용하는 동시에, 르노코리아 차량과 한국 시장에 맞는 솔루션을 개발하는 데 전념하는 '소프트웨어 스튜디오 & 디지털 랩'을 R&D 센터 내에 설립했다"고 답했다. AI 오케스트레이터는 바로 이 조직에서 나온 대표 프로젝트다. 다만 그 위상에 대한 표현은 여전히 신중했다. 개념증명(PoC)으로 시작된 것이 점차 우리 미래 인포테인먼트 전략의 중요한 기둥으로 발전했다는 설명이다. 완성된 전략이라기보다는, PoC에서 출발해 지금은 그 이상의 무게를 부여받은 상태인 것이다.

티맵모빌리티 존의 3D 내비게이션

카카오모빌리티 부스의 그랑 콜레오스 기반 컨셉카. 지붕 위 라이다·카메라 패키지만 보면 지도 제작 차량처럼 보이지만, 뒷좌석 승객용 디스플레이와 라이드헤일링 브랜딩은 이 차가 로보택시 컨셉임을 보여준다. MOU 발표문의 고정밀 지도란 표현과 현장에서 나온 로보택시 설명 사이의 간극이 이 한 대의 차 안에 담겨 있다

택시 앱과 3D 내비게이션 뒤에 있는 것

그러면 왜 한국에서 이런 실험을 벌일까. 르노 관계자는 이 질문에 대해 비교적 분명하게 답했다. "기흥에 R&D 센터를, 부산에 공장을 두고 운영하는 것은 세계에서 가장 까다로운 고객 기반과 티맵·카카오 같은 선도 기업들이 끊임없이 혁신하는 가장 역동적인 기술 생태계에 우리가 노출돼 있다는 의미입니다. 이런 환경은 차세대 디지털 경험을 개발하고 검증하는 데 이상적인 플랫폼입니다."
카카오모빌리티 데모는 그랑 콜레오스의 파노라마 스크린으로 카카오T 택시기사 앱을 구동하고, 뒷좌석에 승객용 엔터테인먼트를 붙이고 있다. 하지만 여기에 그치지 않는다. 차량 지붕에는 라이다(LiDAR)와 카메라 센서 패키지가 얹혀 있었는데, 택시 앱 시연용 컨셉카치고는 낯선 장비였다.
"카카오모빌리티와 자율주행 분야에서 첫 협력을 보여드리는 것입니다. 카카오모빌리티와 L2++ 이상의 다양한 영역에서 협력할 예정입니다. 이건 로보택시 컨셉이고, 지붕 위 장비는 카카오모빌리티의 데이터 수집 센서에 대한 것입니다.”
티맵모빌리티 존의 3D 내비게이션도 마찬가지다. 실제 도로처럼 입체적으로 렌더링된 화면 위로 표지판과 건물이 지나가고 차선 단위의 안내가 가능하다. 아직까지 이런 맵이 한국에 적용된 적은 없다. 르노 관계자는 "우리의 소프트웨어 기반 PoC는 향후 12개월 이내 양산 배포 가능성을 평가한다는 명확한 목표를 가지고 개발된다"며, "티맵에 대한 대중 반응이 매우 고무적이었다"고 답했다.

스매시랩스의 리듬 게임과 발레오의 XR 데모는 컨셉이 아니다, 이미 필랑트 양산차에 탑재돼 서비스 중인 기능이다.

컨텐츠인가, 센서인가

스매시랩스 존에서는 AI가 생성한 음악에 맞춰 '여럿이' 즐기는 리듬 게임 'R:러쉬'가 데모되고 있었다. 차량 스피커와 화면을 활용한 게임 컨텐츠다. 반면, 발레오 존은 조금 다른 이야기를 하고 있었다. 전시된 'R:레이싱'은 얼핏 차량용 레이싱 게임처럼 보였지만, 실제로는 발레오의 XR SDK를 활용한 증강현실 화면이었다. 도로 위 차량과 사물에는 실시간으로 인식 박스가 씌워졌는데, 이는 게임 연출이 아니라 ADAS 카메라가 실제로 인식하고 있는 대상을 그대로 시각화한 것이었다.
르노 관계자는 "ADAS 시스템 카메라와 초음파 센서를 활용하고 있다"고 설명했다. 차량의 눈이 보는 것을 게임의 형식을 빌려 탑승자에게 그대로 보여준 셈이다. 카카오 부스의 라이다가 자율주행 데이터를 모으고 있었다면, 발레오 부스의 카메라는 이미 차에 있던 안전 센서를 엔터테인먼트로 돌려쓰고 있었던 셈이다. 스매시랩스가 차량 안에서 사람들이 무엇을 할 것인가를 보여줬다면, 발레오는 차량이 무엇을 보고 감지하는가를 보여줬다.
카카오·티맵·발레오·스매시랩스와의 협력 전반에 대해 르노 관계자는 "넥스트라이즈에서 선보인 기술들을 독립적인 프로젝트로 봐서는 안 되며, 더 큰 장기 전략의 예시로 봐야 한다"고 말했다.

하나로 모이는 디지털 경험

부스를 돌다보면 그룹 내 르노코리아의 역할을 묻는 질문에 다다르게 된다.
"르노 그룹 내에서 르노코리아의 역할은 인포테인먼트, 커넥티비티, ADAS 기술 분야에서 최고 수준의 경험을 기대하는 고객들을 위한 D 및 E 세그먼트 차량의 허브 역할을 하는 것입니다."
다만 이 말을 곧바로 '르노그룹의 디지털 허브'란 의미로 받아들이기는 어렵다. 예를 들어, AI 오케스트레이터는 초기에 르노코리아 고객만을 염두에 두고 개발됐지만, 그 과정과 결과는 르노 본사와 공유되고, 다른 성공적인 혁신 사례들이 그러하듯 그 요소들이 르노 그룹 내에서 더 넓게 적용될 가능성이 열려 있다는 정도다. AI 오케스트레이터 전체를 그룹 표준으로 이식하겠다는 약속이 아니다.
넥스트라이즈에서 본 것은 기능 몇 개의 전시가 아니라, 서로 다른 기술과 서비스가 하나의 차량 경험으로 확장될 수 있다는 가능성이었다. 카카오T 택시 앱이 파노라마 스크린에서 그대로 구동되고, 티맵의 3D 내비게이션이 실제 도로처럼 입체적으로 렌더링되고, AI가 앞서 설정한 주행 모드를 이어받아 온도를 조절해주는 모든 장면은, 한국의 지도와 컨텐츠, 모빌리티 서비스, 사용자 요구를 하나의 차량 경험으로 묶는 시도다. 그러면서 AI의 구체적인 모델과 아키텍처는 결정되거나 공개되지 않았고, 응답을 기다리는 화면에는 여전히 "Thinking..."이 떠 있다. 카카오모빌리티와의 협업이 서비스를 위한 인터페이스 시연을 넘어 어떤 수준의 자율주행까지 갈지, 르노코리아가 말하는 "12개월 이내 양산 가능성 평가"란 개발 원칙이 실제 차량 프로그램으로 이어질지도 여전히 지켜봐야 한다.
그럼에도 불구하고 분명한 것은, 르노코리아가 더 이상 본사의 시스템을 한국에 옮겨오는 역할에만 머물지 않는다는 것이다. 그래서 AI 오케스트레이터의 의미는 기술 하나가 아니라 역할의 변화다. 새로운 디지털 경험을 만들고 검증하는 조직으로의 이동.
'AI 오케스트레이터'는 그 변화를 가장 상징적으로 보여주는 이름이었다.

"40 Middleware Are Too Many" — What ETAS's Detlef Zerfowski Really Said About the Future of SDV

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-16 09:55:50+0900

SDV, “40개의 미들웨어는 너무 많다”

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-16 09:35:14+0900

7월 1일 오전 9시, 수원컨벤션센터에서 열린 AID 2026의 포문을 연 ETAS 데틀레프 제르포브스키 부사장은 지금 자동차 산업이 어디에 서 있는지, 어디로 가야 하는지를 하나의 질문으로 정리했다. "40개의 미들웨어는 너무 많습니다"라면서. 이는 단순히 미들웨어 숫자에 대한 불만이 아니다. OEM이 모든 것을 혼자 만들 수 있다는 오래된 믿음, 그리고 SDV 시대에도 모두가 같은 기반을 각자 다시 만들고 있는 산업의 구조를 향한 문제 제기였다.

글 | 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

40개 미들웨어는 너무 많다

“40개의 미들웨어는 너무 많습니다. 40이라는 숫자는 수사가 아닙니다. 우리가 실제로 세어본 숫자입니다.”
7월 1일 아침 9시 수원컨벤션센터. AID 2026의 첫 번째 마이크를 잡은 ETAS의 데틀레프 제르포브스키(Dr. Detlef Zerfowski) 엔지니어링 엑설런스 부사장이 던진 첫 마디였다.
유럽과 미국, 중국을 오가며 목격한 소프트웨어 정의 차량(SDV) 생태계에서, 지금 이 순간 실제로 개발되고 있는 미들웨어의 개수가 40개에 달한다는 것이다. 그리고 그는 곧바로 이 발표에서 가장 중요한 말을 던졌다.
“우리는 여러 OEM이 모든 것을 스스로 하려다 처참하게 실패하는 것을 봤습니다. 이건 믿음이 아니라, 실제로 지켜본 결과입니다.”
30분짜리 키노트, 여기에 발표 전체의 결론이 들어 있었다. SDV 시대에 자동차 산업이 반복하고 있는 실수, 그리고 그 실수를 되풀이하지 않기 위한 해법 ‘Open Core’, 그 실체인 Eclipse S-CORE 프로젝트. 그렇게 Automotive Innovation Day 2026이 막을 올렸다.

소프트웨어는 소프트웨어가 아니다

제르포브스키의 발표는 통념을 깨는 것에서 시작했다.
“많은 사람들이 ‘소프트웨어’를 이야기합니다. 그런데 그 말은 이미 틀렸습니다(That’s already wrong). 자동차 안팎에는 근본적으로 다른 다섯 개의 소프트웨어 세계가 존재합니다.”
그림은 이렇다. 첫째, 깊이 임베디드된 ECU(Deeply Embedded ECU). 엔진 관리, ESP, 에어백을 제어하는 하드 리얼타임(hard real-time) 소프트웨어의 세계다. CAN, FlexRay, 기능안전성(ISO 26262), V-모델, ASPICE란 익숙한 단어들이 지배한다.
“이 소프트웨어는 물리적 실체와 매우 가깝습니다. 내연기관을, 차량 거동을, ESP의 동작 방식을 이해해야 합니다.” 이건 바로 제어 엔지니어의 영역이다.
둘째, 마이크로프로세서 기반의 차량 컴퓨터(Vehicle Computer). 카메라, 라이다, 초음파 데이터가 흘러드는 데이터 기반 세계다. 이런 소프트웨어는 컴퓨터 과학자들이 만드는 것이지, 프로그래밍을 배운 제어 엔지니어가 만드는 것이 아니다. QNX나 Linux 같은 POSIX 기반 운영체제가 하드웨어와 상위 소프트웨어 레이어를 분리해주는 세계이기도 하다.
셋째, 클라우드(Cloud). OTA와 원격 서비스가 살아 있는 영역. 자동차 산업이 최근에서야 도입하고 있는 DevOps 방식은 사실 클라우드 개발에서는 이미 오래전부터 확립되어 있던 것이다. 넷째, 인포테인먼트(Infotainment). 안드로이드와 iOS가 이미 주도권을 가져간, 그러나 기능안전성과는 무관했던 세계다.
마지막은 흔히 잊히는 영역인 툴링(Tooling)이다. AI 기술을 기반으로 지금 가장 빠르게 발전하고 있는 영역이지만, 이 역시 앞의 네 가지와는 완전히 다른 배경에서 나온다.
이 다섯 세계는 개발 방식도, 필요한 인력도, 심지어 사고방식도 서로 다르다. 그래서 제르포브스키가 한 말은, “단 하나의 회사가 이 모든 것을 혼자서 소유하고 주도할 수는 없습니다”였다.

SDV의 진짜 문제는 기술이 아니라 경제

발표의 두 번째 축은, 어쩌면 청중이 가장 곱씹어야 했을 대목이다. 제르포브스키가 짚은 문제는 기술적 난이도가 아니라 산업의 구조, 즉 경제였다.
그는 슬라이드 하나에 OEM이 겪는 여섯 가지 고통을 정리해 넣었다. 시장 출시 시간(Time-to-Market)과 혁신 압박, 중복된 개발·통합·검증 노력, 벤더 락인(Lock-in), 조직 파편화, 컴플라이언스 부담, 그리고 20년 이상 지속되는 유지보수. 그리고 그 위에 ‘콘웨이의 법칙(Conway’s Law)‘을 겹쳐 올렸다.
“여러분은 오직 여러분 자신의 조직 구조에 따라서만 무언가를 개발할 수 있습니다. 개발 부서들이 여전히 사일로화돼 있다면, 그 결과물인 소프트웨어도 서로 맞물리지 않습니다.” 제르포브스키가 말했다.
이것은 단순한 조직론이 아니다. 지금 자동차 업계에 미들웨어가 40개나 존재하는 이유를 그는 이 법칙 하나로 설명했다. 즉 40개의 미들웨어는 기술이 부족해서 생긴 결과가 아니라, 40개의 서로 다른 조직이 각자의 벽 안에서 각자의 답을 만든 결과다.
모두가 똑같은 것을 반복해서 만들고 있다. 바닥 공사를 다시 하고, 또 하고, 또 하는 것. 이것이 그가 진단한 SDV 산업의 진짜 문제다. 그리고 회사의 몸집이 작을수록 이 중복 비용의 부담은 더 커진다. 시장 출시 시간, 락인, 파편화, 유지보수 등 모든 고통은 하나의 근본 원인, ‘경제적으로 감당할 수 없는 중복’에서 갈라져 나온 증상들이다.

자동차는 스마트폰이 아니다

“우리는 지금 스마트폰 이야기를 하는 게 아닙니다. 결함이 있는 소프트웨어를 탑재한 휴대폰, 혹은 보안이 뚫린 휴대폰은 여러분의 생명에 위협이 되지 않습니다. 하지만 시속 100, 150킬로미터로 고속도로를 달리고 있는 중에 여러분의 차가 멈춘다면, 그것은 여러분 자신의 생명뿐 아니라 다른 사람들의 생명까지 위협할 수 있습니다.”
이 대조는 발표 전체를 떠받치는 철학이다. 차량용 오픈소스가 일반적인 오픈소스와 결코 같을 수 없는 이유다. 그는 이를 ISO 26262 기반의 인증(Homologation), 제동·조향·운전자 지원에 적용되는 ASIL 등급, 지름길 없는 광범위한 테스트, 새로운 취약점이나 오작동을 절대 허용하지 않는 소프트웨어 업데이트, 그리고 20년 이상 지속되는 유지보수 등 구체적인 목록으로 풀었다. 그리고 이런 철학이 향한 곳이 보안이었고, 반복해서 강조한 단어가 소프트웨어 유지보수와 보안 위험성이었다. 이 두 가지 모두 앞으로 몇 달, 몇 년 사이에 크게 증가할 것이기 때문이다.
성공적인 사이버 공격이 차량 안전을 직접 훼손할 수 있고, 극단적으로는 누군가가 차량을 해킹해서 원격 무기로 사용하는 시나리오까지 이어질 수 있다. 자동차 산업에서 오픈소스가 그저 ‘무료 소프트웨어’가 아니라, 20년짜리 안전·보안 책임을 짊어진 인프라가 돼야 하는 이유다.

Open Core라는 답

문제, 원인, 제약이 모두 제시된 자리에서 제르포브스키는 ‘Open Core’란 해법을 꺼냈다.
OEM 각자 앱-미들웨어-OS/가상화-코어 미들웨어 레이어-HPC까지 똑같은 구조를 따로따로 쌓아 올리는 모습이 있고, 다른 쪽엔 그 밑단을 하나의 공유된 오픈 코어로 모으고, OEM과 통합자, 하드웨어 티어가 그 코어를 둘러싼 커뮤니티로 함께 참여하는 그림이 있다.
“협업 접근법을 취하더라도 그 기능은 사내에서 자체 개발했을 때와 정확히 동일합니다. 초기 제품 기능성은 어느 쪽이든 동일합니다.” 제르포브스키가 말했다.
즉 Open Core는 기능을 희생하는 타협이 아니라, 같은 결과를 훨씬 적은 중복 비용으로 얻는 구조다. 그 위에서 얻는 이득은 비용 효율성, 짧은 시장 출시 시간, 지속적인 혁신, 강화된 취약점 탐지, 그리고 효율적인 SW 라이프사이클 유지보수로 이어진다.
이 Open Core의 실제 이름은 Eclipse S-CORE.
“S-CORE는 2022년경, 유럽연합이 유럽 자동차 산업의 공공 자금 지원 프로젝트를 논의하던 자리에서 시작됐습니다. 저는 개인적으로 그 초기 논의에 참여했습니다.” 제르포브스키는 이 프로젝트의 태생을 직접 증언했다.
2025년 5월 12~14개 유럽 기업이 VDA 주도로 양해각서(MoU)에 서명했다. 그는 이 MoU의 공동 저자였다. 이후 책임이 Eclipse Foundation으로 넘어갔다. 2026년 1월 CES에서는 BMW, Mercedes-Benz, Stellantis, Bosch, Qualcomm, 그리고 한국의 42dot, LG, 현대모비스 등을 포함한 훨씬 더 많은 기업이 서명 명단에 이름을 올렸다.
이것이 작동하는 이유는 세 가지 원칙 때문이다. 벤더 중립적 거버넌스(어느 한 회사도 프로젝트 방향을 좌우하지 않는 평평한 운동장), 견고한 IP 관리(읽을 수만 있고 기여할 수는 없는 ‘가짜 오픈소스’와의 결정적 차이), 그리고 상업 친화적 라이선싱(여러분의 미들웨어 위에 쌓은 독점적 레이어를 오픈소스로 공개하도록 강요받지 않습니다)이다. 그리고 여기에 자동차 산업 전체의 사고 전환을 요구하는 한 가지가 더 올려진다.
“명세 우선이 아니라 코드 우선(Code-first, not specification-first)입니다. 우리는 늘 요구사항 우선으로 접근해 왔습니다. 이제는 그 반대입니다.”

S-CORE는 하이프가 아니라 현실이 됐다

제르포브스키는 Eclipse S-CORE의 그간 성과에 대해 이야기하기 시작했다.
2024년 10월 시작된 S-CORE는 그해 12월 약 3,000줄이던 코드가 2025년 3월 30만 줄, 9월 78만 줄을 거쳐 2026년 6월 현재 190만 줄에 도달했다. 기여자는 약 454명이다. 지난 6개월 동안만 2,000건 이상의 풀 리퀘스트가 통합됐고, 4,000건 이상의 풀 리퀘스트가 2024년 12월 이후 종료됐다. 처리 속도는 대부분 24시간 이내.
“우리는 지금 몇 주, 몇 달이 아니라, 몇 시간 단위를 이야기하고 있는 것입니다.”
제르포브스키가 강조했다.
상위 기여자의 70%는 하나가 아닌 여러 프로젝트 영역을 넘나들며 활동하고, 코드 기여의 절반은 제출된 바로 그날 병합된다. 제기된 작업 항목 3건 중 2건은 원래 담당자가 아닌 다른 커뮤니티 멤버가 해결한다.
즉, S-CORE가 더 이상 유럽발 정책 문서 속 개념이 아니라, 살아 움직이는 개발 커뮤니티라는 것이다. 그리고 이 신뢰를 바탕으로 로드맵이 뒤따르고 있다. v0.5는 2025년에 공개됐고, v1.0은 2026년 안에 완성돼 OEM과 티어 1의 실제 개발에 쓰일 수 있다. ETAS의 배포판인 Vehicle Software Platform Suite는 2027년 개발 착수 준비를 마치고, 2028년 기능 완성, 그리고 2029년 양산 개시(SOP)에 도달한다.
“이 방식의 솔루션을 채택하고자 하는 OEM은 2029년경부터 본격적인 양산 차량 출시에 이를 사용할 수 있습니다.”
그는 자동차 산업 특유의 신중함도 함께 짚었다. S-CORE 프로젝트 자체가 안전 인증서를 받는 것은 아니다. 계속 변화하는 오픈소스 코드 베이스는 애초에 인증 대상이 될 수 없기 때문이다. 대신 S-CORE는 처음부터 자동차 업계의 안전 규칙에 맞춰 설계돼 있어 이를 가져다 제품화하는 티어 1들이 자신의 배포판을 인증받기가 훨씬 쉬워진다. 실제로 이날 로드맵에서도 인증 대상으로 표시된 것은 S-CORE 자체가 아니라, 그다음 단계인 ETAS의 배포판이었다.

OEM은 무엇을 만들어야 하는가

발표의 마지막에 제르포브스키는 이 모든 이야기를 하나의 실질적 아키텍처로 정리했다.
예를 들어, ETAS의 Vehicle Software Platform Suite에서, 마이크로컨트롤러의 하드 리얼타임 영역은 여전히 AUTOSAR Classic이 지킨다.
“저는 AUTOSAR Classic이 사라진다고 말하는 것이 아닙니다. 절대 아닙니다.”
대신 마이크로프로세서 쪽, QNX와 Linux 위에서 ADAS/AD 프로파일, 범용 프로파일, 빠른 앱 개발 프로파일이라는 세 갈래로 S-CORE 기반의 새 층이 자리 잡는다.
즉 미래는 대체가 아니라 공존이다. MCU에는 AUTOSAR Classic, HPC에는 S-CORE다. 그리고 이 아키텍처가 향하는 최종 목적지는, 공통의 기반은 함께 짓고 OEM은 그 위에서만 차별화하는 것이다.
“여러분의 개발 팀이 다른 모든 사람도 똑같이 다시 만들고 있는 동일한 기반 배관을 다시 만드는 대신, 실제로 여러분을 차별화하는 기능을 만드는 데 집중할 수 있도록 해주는 것입니다.”
이것은 30분 전 강연을 연 말, “40개의 미들웨어는 너무 많습니다. 오픈소스 기반의 솔루션으로 함께 나아갑시다”와 같은 이야기다.
그의 30분은 이렇게 정리할 수 있다. SDV의 승자는 모든 것을 만드는 기업이 아니라, 무엇을 함께 만들고 무엇을 차별화할지 아는 기업이다.

Newark Battalion Fire Chief Petitions NHTSA to Mandate Exterior Propulsion-Type Identification for Vehicles — Formally Received July 1

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-14 14:27:55+0900

Every Two Weeks, Everything Changes: Rescueability, Information, and the Cost of Silence

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-14 14:03:48+0900

2주마다 모든 게 바뀐다: 구조 가능성, 정보, 그리고 침묵의 대가에 관한 이야기

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-14 13:51:45+0900

2024년 방한 때의 러너 CEO.

윌리엄 S. 러너 William S. Lerner, CEO, WSL Consulting

전기차와 리튬이온 안전이라는 세계에서 땅은 잠시도 흔들림을 멈추지 않는다. 구조와 대응 분야에서 업계가 예의주시하는 독립 목소리 중 한 명인 윌리엄 S. 러너 WSL 컨설팅 CEO가 지난 인터뷰 이후 2주 만에 AEM을 다시 찾았다. 그가 가져온 이야기들은 표면적으로는 서로 무관해 보인다. 후방 비상 도어 릴리스가 확인되지 않은 닷지 차저, 지프 랭글러 4xe 리콜, 나트륨이온 배터리 판매 홍보, 추진 방식 표시를 요구하는 NHTSA 청원, 새로운 BMW X5 도어 디자인, 그리고 시연을 위해 차량 두 대를 빌려주기를 거절한 딜러십. 따로 읽으면 이는 서로 관계없는 여섯 개의 이야기지만, 함께 읽으면 하나의 뿌리를 공유한다. 시스템 어딘가에는 존재하지만, 정작 그것을 필요로 하는 사람에게 제때 닿지 않는 정보라는 뿌리다. 이런 흐름은 1부에도 이어진다. 러너는 완성차 업체의 파일럿 프로그램 안에서 자신의 차량 식별 특허를 어떻게 배치할 것인지, 배터리 열화가 왜 단순한 보증 기간의 문제로 환원되지 않는지, 그리고 결국 소유자에게 알릴 책임은 누구에게 있는지를 설명한다.

글 ㅣ 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

윌리엄 S. 러너, FRSA — WSL 컨설팅 CEO
윌리엄 S. 러너는 WSL 컨설팅의 CEO이자 20건 이상의 특허를 보유한 독립 발명가다. 그는 전기차·리튬이온·모빌리티 시대를 위한 위험 평가 및 대응 전략 개발에 주력하며, FBI, 국토안보부(DHS), 화재조사기관, 공항소방구조대(ARFF), 주요 교통 인프라 기관들과 협업해왔다. 그는 세계 최대 규모의 터널, 항만, 교량, 주차 인프라 — 12만 개 이상의 주차 공간을 포함해 — 에 대한 위험 평가를 수행했으며, 독성 배터리 잔류물과 2차 오염을 포함한 신종 위험을 이해관계자들에게 알리는 데 중요한 역할을 해왔다. 그는 인터모달 리뉴어블스(Intermodal Renewables)의 공동 창립자이기도 하다.

AEM은 뉴어크 소방국 배틀리언 치프 스티븐 라펜타,
WSL 컨설팅 CEO 윌리엄 S. 러너와의
장시간 인터뷰, 그들의 현장 조사, 그리고 미국 NHTSA에 제출된 규칙제정 청원서를 바탕으로,
자동차 산업이 아직 설계하지 않은 마지막 안전 원칙,
Rescueability(구조 가능성)를 조명한다.

Series
① Rescueability — 자동차 설계 철학에서 빠진 마지막 요소
② 자동차는 충돌을 견뎠다. 그러나 구조를 위해 설계됐는가
윌리엄 S. 러너 & 스티븐 라펜타 대담
③ 2주마다 모든 것이 바뀐다
윌리엄 S. 러너가 말하는 구조 가능성, 정보, 그리고 침묵의 대가
④ 뉴어크 소방대대장, NHTSA에 차량 추진방식 외부 식별 의무화 청원
"구조대는 몇 초 안에 판단해야 하지만, 그 차가 전기차인지조차 알 수 없다"

※ 이 시리즈는 지면과 온라인에 나뉘어 게재되며, 각 기사는 단독으로도 완결되도록 구성했습니다.
이에 따라 에스컬레이드 IQ 딜러샵 사례 등 핵심 장면은 일부 기사에서 반복 언급됩니다.

1부. 구조 가능성, 배터리, 그리고 최초 90일

상어 지느러미 모양 LED, B필러 QR코드, 웨어러블 신호와 같은 시스템은 사고 발생 후 몇 초 이내에 작동하도록 설계돼 있습니다. 구조 가능성을 위한 완성차 업체와의 파일럿 프로그램에서 어떤 요소를 가장 먼저 도입하겠습니까, 그리고 그 이유는 무엇입니까?
Lerner       가장 기본적이면서도 비용 효율이 높은 구현을 최우선으로 삼겠습니다. 새로운 기능이 완성차 업체의 디자인 철학이나 판매 중인 차량의 미관을 해쳐서는 안 되고, 지나치게 복잡해서도 안 됩니다. 모든 차량에 자연스럽게 통합돼야 하며, 필요할 때만 눈에 보여야 합니다. 제 목표는 완성차 업체들이 제 작업을 문제로 여기지 않도록 하는 것입니다. 구현과 관련해서는 그들이 사용하지 않는 공간을 활용하겠습니다. 예를 들어 B필러는 대개 검은색이고, 앞으로 그곳에 카메라와 센서가 점점 더 많이 배치될 것입니다. 테슬라의 경우 카메라가 투명한 개구부 뒤에 위치합니다. 제 시각 표시장치는 바로 그 투명한 영역에 숨겨질 것입니다. 상어 지느러미의 경우도 마찬가지입니다. 보이지 않는 채로, 그저 공급업체에 전달할 사양일 뿐입니다.
그렇다면 어떻게 작동할까요? 약 5밀리미터 크기의 작은 LED입니다. 드론 충돌 방지등에 사용되는 것과 동일한 LED입니다. 이 초소형, 초고출력 LED는 3마일, 즉 5킬로미터 거리에서도 식별이 가능합니다. 미국 연방항공청(FAA)이 이 거리를 요구하고 있고, 여러 제조사에서 손쉽게 구할 수 있습니다. 전력 소모가 적고, 차량 배터리 시스템이 고장 나더라도 예비 배터리를 갖출 수 있습니다. 투명한 형태로 만들 수 있어 유리에 자연스럽게 녹아들 수 있습니다. 충돌, 추진 계통 이상이 발생하면 점등되어 차량의 추진 방식을 표시하며, 계기판에 표시되는 경고등을 그대로 반복해서 보여줍니다. 어떤 이상 상황이든 이 표시등이 켜집니다.
사고를 당한 차량은 자동으로 비상등을 켜고, 도움을 요청하고, 에어백을 전개하거나 다른 기능을 작동시킬 수 있습니다. 시각 표시장치는 사고나 오작동을 알리는 신호를 받았을 때 단순히 점등될 뿐입니다. 이는 주변 사람들과 최초 구조대에 즉시 그 차량이 무엇인지 알려줍니다. 주변에 있던 사람, 경찰관, 혹은 주차장 관리인이 그저 콜센터에 "차량에 문제가 생겼고, 초록색과 주황색 불빛이 깜빡이는 게 보입니다"라고 말하면 됩니다. 그러면 그들은 구조대에게 정확히 어떤 상황에 대응해야 하는지 전달합니다.
다음 단계의 구현은 더 많은 차량 정보를 제공하는 것입니다. 즉 배터리 용량, 충전 포트 위치, 전동식 접이형 도어 핸들, 수동 릴리스가 없는 전동식 실내 손잡이, 접합유리, 충전 상태, 탑승 인원, 고전압 차단 위치, 저전압 차단 위치 등입니다. 이후에는 동일한 정보를 사용자의 스마트워치와 스마트폰으로도 전송할 수 있습니다. 주차장에서는 인프라 자체로 전송될 수 있습니다.
인천의 전기차 화재는 약 600대의 차량이 있는 주차장에서 발생했습니다. 사고가 발생한 차량은 자신의 추진 방식을 점등하고, 그 신호를 즉시 주차장 사무실이나 건물 관리자, 최초 대응 센터로 전송할 수 있었을 것입니다. 이런 상황에서는 1초가 중요하며, 구조대원들이 가장 안전하고 효율적인 구조를 수행할 수 있도록 모든 수단을 갖추게 해야 합니다. 제가 만든 것은 모든 완성차 업체가 판매하는 모든 차량에 원하는 방식으로 구현할 수 있는 플랫폼입니다. 차량은 저마다 다르지만, 정보는 통일된 형식으로 전달돼 즉시 이해될 수 있습니다.

만일 OEM이 단일 모델로 파일럿을 진행한다면, 첫 90일은 어떤 모습일까요? 그리고 그 방에는 완성차 업체, 소방 당국, 정부 중 누가 있어야 할까요?
Lerner       첫 90일은 대중, 경찰, 구조대, 건물 관리자 등을 대상으로 한 시연이 될 것입니다. 다양한 거리, 야간, 밝은 햇빛 아래, 다른 차량에 가려진 상태, 터널과 주차장 안에서 시각 표시장치를 점등해 보일 것입니다. 이 드론 충돌 방지 LED는 가장 밝은 햇빛 속에서도, 트럭 뒤에 가려진 상태에서도 식별할 수 있습니다. 반밀폐 공간에서는 그 빛이 공간 전체를 밝힙니다.
터널이나 다리 위에서는 차량 자체는 보이지 않아도, 터널 벽에 반사되는 불빛은 보일 것입니다. 이 정보는 매우 중요합니다. 전기차 화재는 섭씨 약 1,650도에서 2,760도(화씨 3,000~5,000도)에 이를 수 있고, 이 온도는 철을 녹이고 센서, 조명, 통신 장비, 카메라를 파괴합니다. 카메라나 센서가 없는 어두운 터널 안에서 차량을 식별할 유일한 방법은 차 스스로가 그 정보를 제공하는 것뿐입니다. 지금 우리가 가진 것은 사실상 무의미해진 비상등뿐입니다. 우리는 매장에 들러 음료를 살 때 딱지를 떼이지 않으려고 비상등을 켜거나, 그랩(Grab) 기사들이 호출한 승객에게 자신의 위치를 알리기 위해 비상등을 사용합니다. 이 새로운 정보는 차량 사고 상황에만 한정되며, 소유자가 다른 목적으로 사용할 수 없습니다. 오직 사고 상황을 위해 예약된 신호입니다.
첫 90일 동안 우리는 경찰, 최초 구조대, 정부 관계자, 차량 설계자, 부품 제조업체와 논의를 진행합니다. 이들은 이것이 왜 제시되고 있는지, 그리고 이것이 모두를 위한 안전을 어떻게 바꿀 수 있는지 이해해야 합니다. 아무런 정보 없이 사고를 신고했는데 구조대원이 도착했다고 상상해보십시오. 그들은 차량을 식별하기 위해 접근해야 하는데, 심각한 충돌 후 야간이거나 차량이 트럭 뒤나 터널 안에 가려져 있다면 그것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 우리는 최초 신고 시점부터 구조와 진압 작업이 완료되는 시점까지 시간을 측정합니다.
그런 다음 같은 시연을 시각 표시장치와 함께 진행합니다. 그러면 모두가 그 이점을 확인하게 됩니다. 목격자나 경찰관의 최초 신고가 "사고가 발생했고, 차량에서 주황색과 파란색 불빛이 번쩍이고 있습니다"가 된다는 뜻입니다. 이는 지령센터 요원에게 그 차량이 무엇인지 즉시 알려주고, 그들은 최초 대응자들에게 도착하기도 전에 그것이 전기차임을 전달합니다.
전기차의 진압은 내연기관 차량과는 완전히 다릅니다. 가장 기본적으로 말하면, 전기차는 차체 하부에 매트리스 크기의 배터리를 장착하고 있고, 내연기관 차량은 앞쪽 보닛 아래에 동력계통이 있습니다. 엔진룸에는 물이 필요 없고, 대개 차량 하부에 물이 필요합니다. 루시드 같은 일부 차량은 배터리가 실내 캐빈 쪽에 있기 때문에 내부에서 냉각해야 합니다. 화재의 발생 지점이 아닌 곳에 시간과 물을 낭비하며 진압하는 상황을 상상해보십시오. 정보는 최선의, 그리고 가장 효율적인 대응으로 이어집니다.

배터리 열화는 시간이 지남에 따라 위험을 높입니다. 차량의 수명주기에서 어느 시점에 그 위험이 용납할 수 없는 수준이 되며, 그것을 소유자에게 알릴 책임은 누구에게 있습니까?
Lerner       배터리 열화는 실제로 시간이 지남에 따라 위험을 증가시키며, 여기에는 수많은 독립적 요인이 작용합니다. 스마트폰을 예로 들어보겠습니다. 우리 모두 스마트폰의 수명이 한정되어 있어 언젠가는 새 배터리나 새 휴대전화가 필요하다는 것을 압니다. 애플과 삼성이 밝힌 바에 따르면 600회에서 2,000회의 충전 사이클을 가질 수 있습니다. 하지만 휴대전화를 무선 충전패드 위에 직사광선을 받으며 놓아두거나, 떨어뜨리거나, 물에 젖게 하거나, 화면을 깨뜨리면 배터리 수명과 충전 사이클, 용량이 줄어듭니다. 배터리는 낙하, 학대, 물, 극심한 열에 취약합니다. 현실적으로 모든 휴대전화는 평생 이런 상황 중 하나 혹은 여럿을 겪게 됩니다.
우리는 외출을 계획하면서 나가기 전에 배터리를 80%에서 100%까지 채우기도 합니다. 배터리를 가득 채우는 것도 일종의 혹사입니다. 지금은 초고속 충전이 등장했습니다. 이 역시 배터리에는 또 다른 형태의 혹사입니다. 예전에는 휴대전화에 저전력 벽걸이 충전기를 썼습니다. 지금은 노트북과 같은 고출력 벽걸이 충전기로 급속 충전이 가능하도록 설계됩니다. 제 휴대전화에는 충전, 고속충전, 초고속충전이라는 세 가지 충전 표시가 있습니다. 같은 배터리라도 전류 세기가 다르게 충전되는 것입니다.
이런 배터리들은 소유자에게 스트레스 징후를 보일 수 있습니다. 예를 들어 만졌을 때 뜨겁다는 것을 느낄 수 있습니다. 전기차 배터리는 끊임없이 물리적으로 혹사당합니다. 우리가 망치로 두드리거나 벽에 부딪히는 것은 아니지만, 배터리는 움직이는 물체 안에 있습니다. 차량은 험한 도로를 달릴 때 흔들리고, 극심한 더위, 비, 눈, 추위, 경미한 사고 등에 노출됩니다. 배터리는 정상적인 충전과, 장거리 여행을 앞두거나 하루의 볼일을 다 처리할 수 있는 충분한 주행거리를 확보하려는 소유자의 필요에 따른 완충을 경험하게 됩니다. 집에서 완만하고 느리게 충전될 수도 있고, 주차장의 서드파티 급속충전기로 충전될 수도 있습니다. 이 충전기가 배터리에 해를 끼칠 수 있으며, 실제로 충전 중일 때 배터리 관련 사고가 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다.
이상적인 온도에서 적절히 관리·충전·방전되고, 온도가 조절되는 환경에 보관되며, 움직이지도 젖지도 않는 고품질 배터리는 실제 세계에서 사용되거나 차량에 장착된 경우와는 매우 다른 결과를 낳습니다. 과속방지턱에서 차 하부를 실수로 긁는 것만으로도 배터리가 손상되어 몇 초 만에 고장 모드에 빠질 수 있습니다. 배터리는 고장 나도록 설계되지 않았지만, 그것이 놓인 환경은 결코 친절하지 않습니다. 설계된 대로 작동하지 않는 배터리는 이미 고장을 향한 길 위에 있는 것입니다.
전기차는 인천 사고에서 우리가 목격했듯, 그저 서 있던 상태에서 단 4초 만에 완전히 화염에 휩싸일 수 있습니다. 설계된 대로 작동하지 않는 차량은 절대 운전하거나, 실내에 주차하거나, 건물 근처에 두어서는 안 됩니다. 대중과 멀리 떨어진 곳으로 옮겨야 합니다. 화재 이전에 발생하는 유독가스 배출은 심각한 건강상의 영향을 줄 수 있습니다. 우리는 인천에서 이를 목격했습니다. 대피했던 건물로 주민들이 돌아왔을 때, 어린아이들은 눈 자극을, 노인들은 피부 자극을 겪었습니다. 배터리 배출물이 건강에 어떤 영향을 미치는지에 대한 데이터와 지식은 거의 없습니다. 리튬이온 노출에 대한 진단, 치료, 치료법은 존재하지 않으며, 그 영향은 종종 인생을 바꿔놓습니다. 우리는 그저 증상만을 치료할 뿐입니다. 지금은 극도로 신중해야 할 때입니다.
저에게는 매일이 배움의 시간입니다. 이제 모든 변수를 다 경험했다고 생각할 때쯤 새로운 변수가 등장해 모든 것을 바꿔놓습니다. 캐딜락 에스컬레이드 IQ 전기 SUV가 그렇습니다. 캐딜락 딜러 방문은 제 인식의 지형을 바꿔놓았습니다. 이 9,100파운드(4,127킬로그램)짜리 전기차는 단단한 케이싱 안에 이중으로 쌓인 배터리를 탑재하고 있습니다. 배터리는 205킬로와트시(205kWh)이고, 700마력이 넘는 출력을 냅니다. 거대한 차체에 거대한 출력을 갖춘 차량입니다. 포르쉐 718 박스터와 동일한 0-60마일 가속 시간을 냅니다. 이중 적층 배터리는 잠재적으로 두 배의 문제를 안고 있습니다. 어떻게냐고요? 고장 위험이 커지고, 한 스택의 셀 하나가 고장 나면 그것이 두 스택 모두에 영향을 미칠 수 있습니다.
우리가 처음 전기차를 접했던 2010년 닛산 리프 같은 차량은 더 친환경적이도록 설계된 저출력 차량이었습니다. 시간이 흘러 오늘날에는 포르쉐보다 빠르도록 설계되고 있습니다. 배터리가 커질수록, 그리고 우리가 그것에 기대하는 성능이 클수록, 문제나 고장, 열 관련 사고의 가능성도 커집니다.
저에게 모든 것을 정말로 바꿔놓은 순간은 차량 앞부분을 보고 영업사원에게 앞범퍼 하단에 왜 여러 개의 공기 흡입구가 있는지 물었을 때였습니다. 그는 "바깥이 더울 때 배터리팩을 냉각하는 팬이 있습니다"라고 답했습니다. 그것은 충격적이었습니다. 제 머릿속에는 즉시 이런 생각이 떠올랐습니다. 배터리가 고장 나고 팬에 전원이 없다면? 노면에서 반사되는 열은 어떻게 하나? 팬이 작동하지 않으면? 우리 모두 어느 시점엔가 배터리가 방전된 차량을 경험한 적이 있습니다. 그러니 캐딜락은 설계된 대로 유지되려면 끊임없이 냉각되고 온도가 관리되어야 하는 차량을 만든 셈입니다. 배터리를 그냥 열화되도록 내버려 둘 수는 없고, 그렇게 되면 차량은 설계된 대로의 최적 상태가 아니게 됩니다. 이것은 매우 비현실적인 구현입니다. 몇 주간 여행을 떠난다면 어떻게 될까요? 팬이 고장 난다면? 예상치 못한 정체로 긴 여정 후 배터리가 소진된다면?
제 견해로는 이 설계가 추가적인 고장 시나리오를 만들어낼 수 있습니다. 능동 냉각 없이는 배터리가 뙤약볕 아래 놓여있을 수 없기 때문입니다.
"소유자에게 알릴 책임은 누구에게 있는가"라는 질문은 이제 매우 복잡한 문제가 되었습니다. 예전에는 소유자가 주행거리 감소를 알아차리거나, 서비스센터가 테스트를 진행해 배터리 교체가 필요할 수 있다고 알려주는 방식이었습니다. 보증 기간이 특정 기간으로 정해진 데는 이유가 있습니다. 대부분의 전기차는 8년 보증을 제공합니다. 왜일까요? 8년 차가 지나면 문제가 시작될 수 있기 때문입니다. 그러니 에스컬레이드 EV 이전에는 상황이 더 선형적이었습니다. 즉, 여름철 며칠간의 폭염처럼 유별난 경우가 아니라면 배터리는 외부 온도에 대한 걱정 없이 그냥 놓여 있을 수 있었습니다.
에스컬레이드 IQ는 우리가 이전에 알던 배터리 열화 개념을 완전히 뒤집어놓았습니다. 열화는 소유 첫 주에도 일어날 수 있습니다. 실외 주차를 하고, 여름철에 2주간 출장을 가야 한다고 가정해봅시다. 차량은 뙤약볕 아래 익어가고, 배터리는 소진되거나 냉각 시스템이 고장 날 수 있습니다. 이는 배터리가 제조사의 사양 범위를 벗어나게 만듭니다. 그렇다면 누구의 책임일까요? 온도가 조절되는 차고 안에 두지 않은 당신입니까, 아니면 항상 냉각이 필요한 배터리를 판매한 캐딜락입니까? 그리고 실제 세계에서 팬 부품 고장과 충전 상태 저하가 일어날 수 있다는 사실은요? 우리는 미지의 영역에 있습니다. 그리고 우리는 밀폐된 팩 안의 배터리 손상 정도를 어떻게 알 수 있을까요?
내연기관 차량은 몇 주간 실외에 세워두거나, 몇 주간 실내에 세워둘 수 있습니다. 최악의 경우라 해봐야 배터리가 방전되어 점프 스타트가 필요한 정도입니다. 캐딜락은 어떨까요? 배터리는 항상 최적의 온도 상태로 유지되어야 합니다. 그것은 누구도 원하지 않는 골칫거리입니다. 안타깝게도 한 차량이 새롭고 참신한 무언가를 도입하면 다른 업체들도 이를 뒤따르곤 합니다. 페라리 루체 EV가 더 크거나 강력한 배터리를 도입하면서 이 배터리 냉각팬 시스템도 함께 도입할까요? 누가 알겠습니까? 앞으로의 모든 고성능 전기차가 이 시스템을 필요로 하게 될까요? 포뮬러 E 차량들도 모두 팬 시스템을 갖추게 될까요? 이런 점들이 제 일과 역할을 더 복잡하고도 흥미롭게 만듭니다. 에스컬레이드 IQ에 대한 데이터가 나오면 다시 인터뷰를 진행하시죠.

2부. 2주 후: 현장에서 얻은 여섯 가지 교훈

대화를 나눈 지 2주 후, 윌리엄 S. 러너는 다시 AEM에 연락을 취했다. 그는 단 14일 사이에 일어난 여러 사건과 관찰이 전기차 안전과 구조 가능성에 대한 자신의 생각을 다시 한번 바꾸어놓았다고 말했다. 다음 여섯 가지 소회는 그의 육성 그대로 전한다.

Lerner 지난 2주 동안 정확히 무엇이 바뀌었는지 설명해드리겠습니다. 정말 많은 일이 있었습니다. 몇 가지 기본 정보부터 시작하겠습니다. 소니는 1991년에 18650 배터리를 개발했는데, 이는 전통적인 소형 배터리보다 더 큰 출력을 필요로 하는 모든 종류의 기기에서 가장 널리 쓰이는 셀입니다. 이 배터리들은 차량과 모빌리티 기기에 사용됩니다. 그것이 오늘날 우리가 서 있는 곳의 출발점이었습니다. 닛산은 2010년 미국 시장에 오늘날 우리가 아는 첫 "대중 시장 전기차"를 선보였습니다. 이제 우리는 기준 데이터를 갖게 됐습니다. 2012년으로 넘어가면, 테슬라가 모델 S를 출시하고, 이것이 전기차 혁명의 시작입니다. 2012년을 출발점으로 삼는다면, 왜 우리가 여전히 모든 것을 이해하는 초기 단계에 있는지 설명이 됩니다. 제 견해로는 진정한 의미 있는 출발점으로부터 이제 겨우 14년이 지났을 뿐입니다.
테슬라는 빠르고, 세련되고, 혁신적이었으며, 욕망의 대상이었습니다. 속도, 안전, 그리고 자율주행 능력에 있어 배터리 유토피아를 약속한 최초의 차량이었고, 전통적인 계기판 대신 거대한 현대적 태블릿을 갖추고 있었습니다. 그것은 차가 아니라, 바퀴 달린 배터리였습니다. 빠르고 화려하며 시장을 뒤바꾸는 비전이었습니다. 당신은 차를 사는 것이 아니라 하나의 비전을 사고 엘리트 네트워크의 일원이 되는 것이었습니다. 그들은 또한 자체 브랜드 충전기와 편리한 공용 충전망을 도입했습니다. 그럼 다시, 지난 매우 유익했던 2주로 돌아가겠습니다:

2026 닷지 차저. 이 EV 버전은 전면이나 측면에 엠블럼이 전혀 없다. 1966년 오리지널 모델을 연상시키는 만화 같은 이미지가 가솔린과 EV 버전 모두에 등장하며, 엠블럼은 모든 버전에서 동일하다.

닷지 차저의 후면 뷰. 범퍼에 각인된 Daytona는 스텔란티스가 완전 전기 버전에 붙인 이름이다. 그 아래, 지면을 향해 각인된 Fratzonic은 이 차량에 가짜 배기음이 탑재돼 있음을 뜻하며, 닷지는 고객들이 이를 원한다고 판단했다. 대중과 구조대가 EV는 조용하다고 생각하는 상황에서 이는 혼란을 더 키운다. Fratzonic과 Daytona 어느 쪽도 알려진 배터리 용어와는 관련이 없다.

1. 닷지 차저
가솔린과 전기차 두 가지 형태로 판매되는 완전히 새로운 닷지 차저를 보러 닷지 딜러에 갔습니다. 4도어 버전에 집중했습니다. 이것은 그야말로 판도를 바꾸는, 그리고 정말 값진 학습 경험이었습니다. 이 차량은 네 개의 문 모두에 전동식 외부 도어 핸들과 전동식 버튼식 도어 오프너를 갖추고 있습니다. 차에 탔더니 "12V 배터리 부족"이라는 메시지가 떴습니다. 그것은 외부와 내부의 전동식 도어 핸들과 버튼이 작동하지 않게 된다는 뜻입니다. 문에 수동 릴리스가 있다는 것을 알고 있었으므로, 배터리 부족이나 전기적 결함, 사고 상황에서 운전자와 탑승자가 그 위치를 알고 접근할 수 있는지 파악해야 했습니다. 앞좌석의 릴리스는 반쯤 숨겨진 위치에서 찾아 차량에서 빠져나올 수 있었습니다. '잘했다, 닷지'라고 생각했습니다.
그런 다음 뒷좌석에 탑승해 같은 방식으로 핸들을 찾아 빠져나오는 과정을 반복했습니다. 이 딜러십 방문 동안, 저도 딜러십 직원도 뒷문에 대한 비상 릴리스를 찾을 수 없었습니다. 만약 차량의 다른 곳에 그런 장치가 있다면, 우리의 점검 과정에서는 확인되지 않았습니다. 다시 매장 안으로 들어가 모든 영업 담당자들에게 물었습니다. "좀 도와주시겠어요? 차저의 뒷문 비상 릴리스를 찾을 수가 없는데, 있긴 한 겁니까?" 한 선임 팀원이 즉시 "물론 있죠, 제가 보여드리겠습니다"라고 답했습니다. 우리는 밖으로 나갔고, 그는 제가 방금 세 차례 반복했던 탐색 과정을 그대로 되풀이했습니다. 그는 매우 당혹스러운 표정을 지으며 "있는 줄 알았는데, 뒤쪽에는 없네요"라고 말했습니다.
저는 물었습니다. "사고 상황에서 뒷좌석 승객은 어떻게 빠져나갑니까?" 그의 대답은 이랬습니다. "앞좌석 승객이 뒷문을 열어서 도와줘야 합니다." 놀라운 일이었습니다. 어디서부터 이야기해야 할지 모르겠습니다. 이는 딜러십 방문 중 현재 판매되고 있는 차량에서 뒷문 수동 릴리스를 찾을 수 없었던 첫 사례였습니다. 영업팀조차 그것이 없다는 사실을 몰랐는데, 고객들이 어떻게 알겠습니까? 뒷좌석 탑승자는 비상시 어떻게 빠져나갈까요? 닷지는 왜 이렇게 만들었을까요?

닷지 데이토나의 실내. EV와 가솔린 버전이 동일하다. 앞문에는 외부 전동식 도어 오프너가 있고, 네 개의 문 모두 전동 푸시 버튼으로 열린다. 앞좌석에는 패널 아래 숨겨진 수동 릴리스 레버가 있지만, 뒷좌석에는 수동 릴리스 핸들이나 레버가 전혀 없다. 배터리가 방전되면 이 모든 것이 작동하지 않아, 뒷좌석 탑승자는 빠져나갈 방법이 없다.

딜러샵을 방문했을 때, 주행거리 14마일인 2026 닷지 차저에 탑승했다. 계기판에는 즉시 12V 배터리 부족 경고가 떴다. 이는 외부와 내부 전동식 도어 메커니즘 모두를 고장 나게 할 수 있어, 밖에 있는 사람은 들어가지 못하고 뒷좌석 탑승자는 나가지 못하게 될 수 있다. 뒷좌석에는 앞좌석과 달리 수동 릴리스 핸들이 없기 때문이다.

2. 지프 랭글러 4xe
한 지인의 아들이 지프 랭글러 4xe를 갖고 있는데, 이 차량은 끊임없이 리콜이 이어지는 플러그인 하이브리드로, 리콜된 배터리에 대한 현재까지의 해결책이 없습니다. 저는 예전 컨설턴트 업무를 위해 이 차량과 집단소송 사건들을 연구해야 했고, 그래서 이 차량을 매우 면밀히 지켜봐 왔습니다. 그의 아들은 아버지가 차를 팔거나 다른 차로 바꾸라고 반복해서 요청하는 것을 무시했습니다. 그는 전기차나 플러그인 하이브리드에 아무 문제가 없다고 생각했고, 아버지가 '잠재적' 문제를 지적하는 것이 부질없다고 여겼습니다.
그 지인이 저에게 전화해 아들이 또다시 '차량을 주행하거나 충전하거나 차고나 건물 안에 주차하지 말라'는 리콜 통지를 받았다고 말했습니다. 그는 다시 딜러를 찾았고, 정비사는 그에게 이렇게 말했다고 합니다. "배터리 점검등이 켜지거나 뒷좌석에서 연기가 보이면, 폭발하거나 죽기 전까지 차에서 빠져나올 시간이 30초밖에 없습니다." 그것은 아들에게 충격적이었고, 이제 그들은 이 차를 처분하는 작업을 진행 중입니다.
그것이 사실이었을까요? 러너는 그 정비사의 발언이 시간을 다소 과장했을 수 있으며, 상황에 따라 1~2분 정도가 더 현실적일 수 있다고 말했습니다. 랭글러 4xe의 배터리는 뒷좌석 쿠션 바로 아래, 캐빈 내부에 있으며, 하드탑 버전에서는 가스 배출이 밀폐 증기운 폭발(CVCE, Confined Vapor Cloud Explosion)을 일으켜 지붕을 날려버리고 탑승자를 질식시킬 수 있습니다. 이런 일은 여러 차례 발생했으며, 심지어 차고 문을 날려 거리로 날아가게 한 적도 있습니다.
이 이야기의 교훈은 무엇일까요? 그것은 제 지인에게는 승리였고, 우리가 사람들에게 안전 강연이나 부모의 조언, 동료 심사를 거친 자료를 차량 선택에 반영하도록 기대할 수 없다는 증거이기도 했습니다. 아들은 자신이 받아들일 준비가 되었을 때, 그리고 자신이 신뢰하는 출처로부터 사실을 받아들였습니다. 그것은 승리였고, 우리가 배워야 할 교훈은 이것이 결국 각자의 시간표 안에서, 자신이 믿는 신뢰할 수 있고 지식 있는 출처로부터 모두에게 이해될 수 있기를 바란다는 것입니다. 우리는 결코 포기하거나 희망을 잃어서는 안 됩니다.

ERG 가이드 147항에는 리튬이온과 나트륨이온이 동일한 위험을 나타낸다고 명시돼 있다. 리튬이온은 위험하다고 여겨지는 반면, 많은 기업이 나트륨이온은 더 안전하며 발화하지 않고 열이나 독성물질을 발생시키지 않는다고 주장한다. 그것은 사실이 아니다.

3. 나트륨이온에 관한 주장들
저는 대규모 인프라 프로젝트를 위한 대용량 전력 수요를 감당하는 임시 에너지 저장 관련 새로운 역할을 곧 시작할 예정입니다. 에너지 팜이라고 부르는 것이 더 정확한 설명일 것입니다. 제가 속한 팀이 나트륨이온 배터리는 화재가 나지 않고 열도 거의 발생시키지 않는다고 주장하는 한 회사와 만나야 하는지 질문을 받았습니다.
제 의견과 말도 중요하지만, 결국 지배하는 것은 과학과 데이터입니다. 미국 교통부 파이프라인 및 위험물 안전관리국(PHMSA)이 발간한 응급대응 가이드북(Emergency Response Guidebook)의 147번 가이드, 224/225쪽을 이메일로 보냈습니다. 한 문장이 제가 받은 질문에 대한 답이 되었습니다.
"리튬이온과 나트륨이온 배터리는 인화성 액체 전해질을 포함하고 있으며, 고온에 노출되면 가스를 방출하고 발화하며 스파크를 일으킬 수 있다."
ISO에서 10년을 보내는 동안 저는 국제연합의 위험물 운송 권고사항-모델 규정에 기여한 바 있습니다. 이는 도로, 철도, 해상을 아우르는 위험물 운송 규칙을 표준화하기 위해 국제연합이 발간한, 전 세계적으로 인정받는 비구속적 지침입니다. "UN 오렌지북"이라 불립니다. 과시나 연설, 강의, 논쟁적 논쟁은 필요 없었습니다. 한 문장이면 충분했습니다.
저는 청중에 맞게 접근 방식을 조정합니다. 그 팀은 저를 찾아와 "세계 최고 전문가"라고 불렀습니다. 기분이 좋았습니다. 하지만 그 누구도 "전문가"가 아닙니다. 왜냐하면 이 이야기는 아직 쓰이는 중이기 때문입니다. 저 자신을 포함해 누구도 이 분야의 새로운 에너지나 안전 "전문가"라고 부르지 않을 것입니다. 우리 모두는 이 문제가 실시간으로 역동적으로 진화하는 가운데, 답과 가장 안전하고 최선의 길을 필사적으로 찾고 있을 뿐입니다. 질문은 던져졌고, 답변되었고, 받아들여졌으며, 이제 조직에 영향을 미칠 수 있는 다음 문제로 넘어갔습니다.

4. NHTSA 청원
차량이 전기차인지, 가솔린인지, 하이브리드인지, 플러그인 하이브리드인지 식별하기 위한 청원이 NHTSA에 제출됐습니다. NHTSA는 미국 교통부(DOT) 산하의 국가고속도로교통안전국입니다. 최초 구조대와 대중은 차량의 추진 방식이 무엇인지 알아야 합니다. 이는 서로 다른 대응 과제, 진압 방식, 화재 하중, 독성물질, 건강, 인프라 문제를 만들어내기 때문입니다.
그렇다면 2주 사이에 무엇이 바뀌었을까요? 만약 NHTSA가 새로운 표준을 위한 청원을 받아들인다면, 이는 완성차 업체들에게 더 나아져야 한다는 것을 보여주고, 대중과 구조대에게 이 심각한 위험을 진지하게 받아들여 제 역할을 하고 있음을 증명하는 것이 됩니다. 만약 청원이 거부된다면, 이는 여전히 이전과 다를 바 없다는 뜻입니다. 저는 경력 초반에 이 기관이 대체로 업계의 자율 규제를 허용한다는 이야기를 들었습니다. 물론 제 반응은 이랬습니다. "자율 규제는, 특히 안전 문제에 있어서는 거의 효과가 없습니다." 당시 NHTSA의 고위 책임자는 아무런 답변을 하지 않았습니다. 그는 지금 개인 변호사로 활동하고 있습니다.
청원의 수용 혹은 거부는 세계, 구조대원, 대중에게 그들이 어느 편에 서 있는지를 보여줄 것입니다.

청원서 다운로드: https://drive.google.com/file/d/1h3T4S-xOriKrlFkuvo0k6d0pQxar1xAR/view?usp=drive_link

5. BMW X5
4번의 연장선입니다! BMW가 방금 2027년형 X5의 이미지를 공개했습니다. 이는 BMW의 가장 인기 있고 잘 팔리는 SUV 중 하나입니다. 생산은 8월 노스캐롤라이나에서 시작됩니다. 2027년형은 완전히 새로워졌고, 급진적으로 달라졌습니다. 마침 중국의 새 규정이 완전 은폐형 전자식 도어 핸들 디자인을 2027년부터 금지하는 방향으로 움직이고 있는 시점에, BMW는 측면 도어 패널에 핸들이 전혀 없는 모델을 내놓았습니다. 대신 B필러에 전동으로 작동하는 작은 날개형 장치를 도입했습니다. 그 날개는 매우 작고 좁으며, 버튼을 눌러야 문이 열립니다.
이전 인터뷰에서도 논의했듯이, 완성차 업체는 신차를 설계할 때 구조대원을 참여시켜야 합니다. 제 견해로는, 설계 초기 단계에 그들이 참여했더라면 이런 방식은 결코 승인되지 않았을 것입니다. 제가 파악한 정보로는 수동 기계식 우회 장치를 확인할 수 없었고, 당길 만한 것도 전혀 없어 보였습니다. 구조대원은 장갑을 착용하는데 그 작은 지느러미 안에는 손이 들어가지 않기 때문입니다. 게다가 구조를 더욱 어렵게 만드는 것은, 이 차량이 일반 자동차 유리처럼 깨지지 않는 접합유리를 사용한다는 점입니다. 원래 몇 초 만에 끝나야 할, 사고나 화재 후 환자를 차량에서 빼내는 구조 작업이 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다. 어떤 시나리오에서는, 화재가 난 전기차라면 구조 작업이 상당히 더 어려워질 수 있다고 우려됩니다.
제가 정말 놀랐던 점은, BMW의 그 어떤 디자이너도 두꺼운 겨울용 장갑을 끼고(어쨌든 4륜구동 SUV이니 말입니다) 실제로 밖에서 문을 열어보려 시도하지 않았다는 것입니다. 그리고 두 번째로 논의해야 할 것은 고객의 필요에 관한 문제입니다. 미국에서 이런 SUV들은 종종 러닝보드를 장착해 승하차 편의성을 몇 인치에서 1피트가량 밀어내는데, 왜냐하면 이것들이 측면 도어 아래에서 돌출돼 있기 때문입니다. 그렇다면 기하학적 관점에서, 어린이, 젊은 성인, 이동에 어려움이 있는 사람, 관절염이 있는 사람, 혹은 "평균 성인 신장" 범위를 벗어나는 성인들에게 이것이 어떻게 작동할까요? 작동하지 않습니다. 그리고 같은 지느러미형 오프너를 장착한 더 큰 X7이 출시되면 문제는 더욱 복잡해질 것입니다.
한 세기 동안 '도어 핸들'로 알려져 온 그 영역에 대한 정의는 이제 전 세계적인 의미를 잃었습니다. BMW는 이를 이제 "문이 아니라 앞뒤 창문 사이 공간, 즉 B필러라고 알려진 곳에 위치한 작은 전동식 지느러미"로 대체했습니다. 보시다시피 저에게는 매일이 모험입니다.

6. 매우 뒤틀린 로빈 후드 이야기
독자 여러분, 스트레칭도 하고, 커피도 한잔 하고, 잠시 쉬었다가 이 복잡한 이야기를 위해 돌아와 주십시오. 저는 미국 북동부의 부유한 지역에 있는 매우 고급스러운 시설에 있었습니다. 2분만 운전해도 수백만 달러짜리 저택이나 그에 못지않게 값비싼 차를 볼 수 있는 곳이었습니다. 어떤 이유에서인지 저에게 말을 걸어오기 시작한 매우 사교적인 한 여성 옆에 있었습니다. 그녀는 매우 친절해 보였고, 자신이 목격한 끔찍한 교통 체증과 사고에 관해 이야기하고 있었습니다. 우리는 전기차와 제가 하는 일에 관해 이야기했습니다. 그녀는 자신이 그런 문제들, 위험성, 차이점을 몰랐다는 사실을 믿을 수 없어 했습니다. 그녀는 매료된 듯 보였습니다. 그녀는 이어 매년 자신과 남편이 도움이 필요한 구조대원들에게 기부하는 자선 행사에서 테이블을 산다고 말했습니다. 그녀는 테이블 전체에 얼마를 내는지(1만 달러) 말해주었고, 이 자선단체가 소방관 부모를 잃어 생명보험이나 보상이 시작되기 전 절박하게 자금이 필요한 두 가족에게 5만 달러를 지급한다고 설명했습니다. 놀랍지 않습니까?
그녀는 이어 자신의 가족이 인근 도시에서 기아 딜러십을 운영한다고 말했습니다. 저는 최근 업데이트 이후 전면부와 측면에 배지가 없어 앞, 옆, 뒤에서 거의 동일해 보이는 기아 코나 가솔린 차량과 전기차 각각 한 대씩, 총 두 대를 빌릴 수 있는지 물었습니다. 그녀는 남편에게 물어보겠다고 했습니다. 첫 번째 이메일에는 그러고는 싶지만 전시장 공간이 부족하다는 내용이 담겨 있었습니다. 저는 케이블 TV 인터뷰용 'B롤' 촬영을 위해 딱 한 시간, 어디에든 주차해두어도 되니 차량 두 대만 필요하다고 답했습니다. 그녀는 이렇게 답했습니다. "도와드리고 싶지만, 그 도시에는 주차공간과 여유 공간이 부족해서 어렵겠어요."
요청이 왜 거절됐는지 알지 못합니다. 하지만 이 경험은 추진 방식의 차이와 전기차 안전에 관한 논의가 업계 일부에서는 때로 민감한 주제일 수 있다는 사실을 다시금 일깨워주었습니다. 그녀는 제 인터뷰를 모두 읽고 영상도 시청했으며, 그 소중한 정보에 감사를 표했습니다. 이상적으로는, 더 적은 수의 구조대 가족들이 이런 자선단체를 필요로 하는 세상이 돼야 할 것입니다. 제 견해로는, 교육과 인식에 대한 더 많은 투자가 자선의 도움이 필요해지기 전에 비극을 예방하는 데 기여할 수 있을 것입니다.

새로운 메르세데스 CLA EV. 이 차량이 전기차임을 나타내는 후면 배지가 없다. 연료 주입구 커버는 가솔린 모델과 동일한 크기다. 그릴은 뚜렷하게 돋보이고, 그 위에 통풍구가 있으며, 전면 양쪽에는 개방형 통풍구가 있다. 이는 EV를 가솔린 차량처럼 보이게 만드는 새로운 기준점이다.

맺음말
어느 한 대화에서 한 걸음 물러서서 보면, 업계의 많은 이는 구조대와 소비자가 그 정보를 점점 더 필요로 함에도 불구하고 추진 방식의 차이를 공개적으로 드러내기를 꺼리는 듯합니다. 제 견해로는, 그것이 이 전환기의 좀 더 조용한 도전 과제 중 하나입니다. 어느 한 회사나 개인의 문제가 아니라, 비상 상황이 그 문제를 강제하기 전까지 이런 차이를 드러내지 않으려는 업계 전반의 망설임 말입니다.
함께 놓고 보면, 위의 여섯 가지 이야기는 사실 여섯 대의 서로 다른 차량에 관한 것이 아닙니다. 그것들은 하나의 반복되는 결함에 관한 이야기입니다. 시스템 어딘가에, 딜러, 정비사, 규제 당국, 제조사에 존재하지만, 그것을 필요로 하는 사람, 즉 운전자든 구조대든 딜러십 매장에 서 있는 고객이든, 그 사람에게 제때 닿지 않는 정보 말입니다.
독자 여러분과 제가 함께 일하는 이들, 그리고 저를 위해 일하는 이들에게 정말 중요한 저의 마지막 생각은 이것입니다. 저는 리튬이온 배터리, 전기차, 모빌리티 기기가 위험하며 잠재적인 공공의 위협이라는 것을 전 세계 모든 사람에게 보여주는 데 흔들림 없이 매달리며 논쟁을 부추기고 대립적으로 행동하는 "과학 덕후"나 안전에만 몰두하는 전문가가 아닙니다. 제 접근 방식은 이렇습니다. “지금 이 시점에서 우리가 서 있는 곳은 여기이며, 목표는 안전이고, 모두가 필요하고 원하는 정보를 얻고, 자신이 구매하거나 그 주변에 있는 것들의 위험과 차이를 이해하도록 하는 것입니다."
"아는 것이 힘이다"는 가장 좋아하는 격언 중 하나입니다. 교육, 논의, 인식은 즐겁고 계몽적일 수 있습니다. 그리고 그래야만 한다고 생각합니다. 그 누구도 사실과 사실, 교훈으로 두들겨 맞고 싶어 하지 않습니다. 지금은 배우고, 탐구하고, 모두를 위해 세상을 더 안전한 곳으로 만들기에 아주 좋은 시기입니다. 우리가 최전선에서 하는 일과 균형을 맞추려면 즐거움과 웃음도 있어야 합니다.
이 인터뷰를 마치자마자 저는 반드시 "강남스타일" 춤을 연습해서, 지금 우리가 아는 케이팝을 세상에 소개한 싸이(PSY)의 전 세계적 신드롬에 경의를 표해야 합니다. 아이러니하게도 그 해는 테슬라 모델 S가 출시된 해와 같은 해였습니다. 서울의 그 웅장한 동상 아래에서 영상을 본 후, 제 춤 동작을 좀 더 잘 다듬을 수 있었더라면 좋았을 것 같습니다. 어쩌면 테슬라의 걸윙 도어가 열리는 모습을 흉내 내는 팔동작을 넣을 수 있을지도 모르겠네요.
제 춤 동작 영상을 보내달라는 요청으로 제 받은편지함이 폭발할 것 같은 예감이 듭니다. 저는 지금 댄 하트먼(Dan Hartman)의 클래식 디스코곡 "Relight My Fire"에 맞춰 출 춤 동작을 고민하고 있습니다. 안전하게, 정보에 밝게, 질문을 멈추지 말고, 우리의 진화하는 세상에 대한 흥분을 결코 잃지 마시길 바랍니다.

편집자 주: 2부는 최초 인터뷰로부터 2주 후 러너가 제공한 후속 관찰과 논평으로 구성됐다. 서술된 주장과 경험은 그의 개인적 관찰로, AEM이 검증하진는 않았다.

The Car Was Built to Survive. Was It Built for Post-Crash Rescue?

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-14 11:39:00+0900

차는 살아남도록 설계됐다. 그런데 구조되도록 설계는 되었는가?

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-14 11:18:05+0900

EV 화재는 더 이상 단순한 기술적 문제가 아니다. 그것은 누가 차 안에 있는지, 누가 구하러 오는지, 어떤 차인지, 그리고 그 둘 사이에 얼마나 많은 장벽이 놓여 있는지의 문제다. WSL 컨설팅 CEO이자 독립 EV 리스크 발명가인 윌리엄 S. 러너와 뉴어크 소방국 배틀리언 치프 스티븐 라펜타는 서로 다른 위치에서 같은 현실을 목격해왔다. 한 사람은 특허와 안전 컨설팅에서, 다른 한 사람은 현장 지휘의 경험에서 말한다. 그러나 두 사람 모두 같은 결론에 도달했다. 설계는 구조에 등을 돌렸고, 그 대가는 이미 치러지고 있다는 것이다. 다음은 두 사람과의 대화 전문이다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

공항이 찾아왔다

두 분 모두 현재 어떤 상황에 계신가요? 윌리엄, 뭔가 새로운 일이 진행 중이라고 들었습니다.
Lerner 저는 이번 9월부터 항공 부문 컨설팅 역할을 시작합니다. 아직 공식 발표는 하지 않았습니다. 전기 항공기, 헬리콥터, eVTOL, 드론이 빠르게 확대되면서 이 역할을 제안받았습니다. 규모가 아니라 운항 빈도 면에서 가장 바쁜 곳 중 하나를 맡아달라는 요청을 받았습니다.
지상에서 리튬이온 화재를 진압하는 것만으로도 이미 충분히 어렵습니다. 이제는 그것이 제 머리 위에서 일어나는 상황까지 다뤄야 합니다. 전기 헬리콥터는 테슬라 세미트럭만큼 크고 강력한 배터리를 가질 수 있습니다. 미국은 드론 우위, 그리고 첨단 항공 모빌리티(AAM) 부문의 리더가 되겠다는 의지를 선언했으므로, 우리가 알던 항공 산업은 극적으로 변화할 것입니다. 제 담당 범위는 항공기 자체뿐 아니라 공항 내 모든 지상 장비, 그리고 에어사이드·그라운드사이드·항공운영구역(AOA) 내에서 운행되는 모든 차량을 포함합니다. 헬리콥터가 기계적 결함, 배터리 문제, 예기치 못한 기상 현상으로 인해 추락하면 이를 경착륙(hard landing)이라고 부릅니다. 그 헬리콥터가 전기식이라면, 완전히 다른 문제가 됩니다.
이전에 저는 뉴욕·뉴저지 항만청(Port Authority) 전체 자산에 대한 최초의 포괄적 리스크 평가와 권고안을 수행했습니다. 항만청은 준정부적, 반자치적 기관으로, 세계에서 가장 붐비는 버스터미널(맨해튼 미드타운의 포트 오소리티 버스터미널), 교량(조지 워싱턴 브리지), 터널(링컨 터널)을 포함합니다. 제 평가는 또한 전국에서 가장 붐비는 항만, 철도, 사무용 빌딩, 그리고 JFK·뉴어크국제공항·라과디아를 포함한 다섯 개 공항까지 포함했습니다. 추가로 지상, 지하, 노상의 여러 주차 구조물을 조사해야 했는데, 이는 12만 대 이상을 수용하는 주차 공간이었습니다. 제가 왜 이 일을 했을까요? 리튬이온과 관련된 모든 것이 기관 전체와 여행 대중에게 어떤 영향을 미칠지 기관의 경영진에게 보고하기 위해서였습니다. 연간 6억 명의 방문객, 8,000명의 직원, 그리고 항공 구조 소방대(ARFF) 요원 90명을 포함한 약 2,300명의 항만청 경찰 인력이 그 대상입니다.

라펜타 치프, 당신도 새로운 파트너십을 결성했다고 들었습니다.
LaPenta 윌리엄과 저는 팀을 꾸렸습니다. 여기에 한 명의 파트너가 더 있는데, 아프가니스탄 참전 경력이 있는 전직 특수작전 요원 출신으로 경찰관과 교정직 공무원으로도 근무했고, 지금은 AI와 스타트업 분야에서 활동하고 있습니다. 저는 현장 경험과 훈련을 담당하고, 그는 비즈니스 구조와 기술을 담당합니다. 저는 뉴어크 소방국에서 650명의 소방관을 총괄하고 훈련 아카데미를 운영하고 있으며, 협력 범위는 비밀경호국(Secret Service), 국방부, FBI, 뉴저지주 경찰, 뉴어크국제공항 등 연방·주 기관으로까지 확장됩니다. 뉴어크는 미국에서 가장 복잡한 관할구역 중 하나입니다. 다중 경보 구조물 화재, 유해물질 사고, 포트 뉴어크 선박 화재 등 저는 모든 경험과 계급을 거쳐 이 자리까지 왔습니다.

차는 자신이 EV라고 말하지 않는다

차량 식별이 현장에서 느끼는 첫 번째 문제라고 말씀하셨습니다. 구체적으로 어떤 모습인가요?
LaPenta 출동 지령이 오면 우리는 이동하는 동안 가능한 한 많은 정보를 수집하려 합니다. 이를 '사이즈업(size-up)'이라고 부릅니다. 문제는 차량 화재나 교통사고 신고를 받았을 때, 현장에 도착하기 전에는 그 차가 EV인지 내연기관차인지 알 방법이 거의 없다는 것입니다. 완전히 예측 불가능한 상황이 됩니다.
번호판을 촬영하거나 VIN 번호를 조회할 수 있는 디지털 앱들이 존재하지만 실용적이지 않습니다. 안전하지도 않습니다. 훈련 기준상 내연기관차 사고 현장에서는 최소 30미터, EV 현장에서는 최소 45미터 떨어져 있어야 합니다. 하지만 밤에, 차가 옆으로 뒤집혀 트럭 뒤에 가려져 있고, 안에 사람이 갇혀 있는 상황에서 45미터 떨어진 곳에서 그 차가 EV인지 어떻게 알 수 있을까요?
원자력 발전소나 위험물 운송 차량의 경우, 외부 표식과 경고판(placard)이 즉각적으로 특수 위험의 존재를 알려줍니다. 대응요원들은 연기가 보인다고 무작정 뛰어들지 않습니다. 그런 표식들은 현장에 도착하기도 전에 우리의 전술적 접근 방식을 근본적으로 바꿔놓습니다. 철도 차량이나 위험 화물을 실은 다른 차량에도 같은 원칙이 적용됩니다.
그러나 지금의 자동차, 특히 전기차는 이런 핵심 정보를 제공하지 않습니다. 대응요원이 외관만으로 고전압 시스템이나 리튬이온 배터리 위험을 식별할 수 있는 신뢰할 만한 방법은 대개 존재하지 않습니다. 현재 경보가 접수되면 지령센터는 주소, 사업체명, 그리고 데이터베이스에 저장된 특수 위험 정보(예: 원자력 발전소) 등 도착 전 사이즈업에 유용한 정보를 제공합니다. 전기차에도 이에 상응하는 시스템이 필요합니다. 표준화된 외부 표식을 통한 명확한 식별은 대응요원들에게 동일한 수준의 핵심 인식을 제공할 것입니다. 이 정보는 우리가 이동 중에도 전술을 조정할 수 있게 해주며, 전술은 생명을 구합니다.

Lerner 제조사들은 이 문제를 더 악화시키고 있습니다. 메르세데스 G-바겐의 전기차 버전은 뒷면 배지에 그냥 'G580'이라고만 적혀 있습니다. 앞이나 옆에서는 그것이 EV인지 알 수 없습니다. 캐딜락 에스컬레이드 IQ도 마찬가지입니다. 전기차임을 나타내는 외부 표시가 사실상 없습니다. 과거에는 막힌 라디에이터 그릴이 EV를 나타내는 시각적 단서였습니다. 이제는 그 방법이 통하지 않습니다. 배터리 냉각 팬 때문에 그릴이 열려 있어야 하기 때문입니다.
2027년 1월 1일부터 완전히 은닉된 순수 전자식 자동차 도어 핸들에 대한 중국의 금지 조치가 시행됩니다. 공업정보화부(MIIT)가 의무화한 이 규정은 중국에서 판매되는 모든 신형 승용차에 기계식이며 전력에 의존하지 않는 릴리스 방식의 외부·내부 도어 핸들을 갖추도록 요구합니다. 규정을 준수하지 않는 차량은 등록 자체가 불가능해집니다. 중국이 공식적으로 이 위험을 가장 먼저 인정한 것입니다. 이제 거의 모든 신차에 전자식 도어 핸들을 적용하고 있는 메르세데스 같은 제조사들은 중국 시장용으로 별도의 도어를 제작해야 합니다. 같은 차라도 나라마다 다른 문이 달리게 되는 것입니다. 새로 출시될 모델과 현재 생산 중인 모델 모두에서 이 혼란은 이제 막 시작되고 있습니다.

캐딜락 에스컬레이드 IQ EV. 4,127킬로그램(9,100파운드)의 이 EV는 이중 적층 배터리를 견고한 케이싱 안에 담고 있다. 수많은 통풍구 때문에 가솔린 차량처럼 보인다. 이 흡입구들은 실제로 작동하는데, 더운 날씨에 배터리팩을 식히기 위해 팬이 가동돼야 하기 때문이다. 이는 배터리를 소모시켜 배터리팩을 결함 모드로 몰아넣을 수 있다. 실제로 가솔린 버전의 흡입구가 더 작다. EV로서는 최초의 사례이며, 구조대가 과거에 단서로 삼던 특징들이 이제는 무의미해졌다.

한국은 현재 전자식 도어 핸들 금지가 진행되고 있지 않습니다. 이에 대해 어떻게 보시나요?
Lerner 위험은 명백합니다. 중국의 금지 결정은 결국 전 세계를 바꿔놓을 것입니다. 중국이 이 핸들이 안전하지 않다고 공식 선언한 이상, 다른 나라들도 따를 수밖에 없을 것입니다. 한국은 이것을 면밀히 주시해야 합니다. 대중의 관점에서 보면, 소비자가 판매원에게 "제가 사려는 신형 메르세데스는 왜 구식 핸들이 달려 있나요?"라고 묻는 흥미로운 시기가 올 것입니다. 그리고 금지된 핸들을 가진 차를 팔거나 교환하려는 소유자들은, 그 차가 '위험하다'고 판정될 경우 불확실한 중고차 시장에 직면하게 될 것입니다. 어떤 부모가 그런 차를 가족을 위해 사겠습니까?

LaPenta 전적으로 동의합니다. 전자식 도어 핸들은 구조대원과 갇힌 탑승자 모두에게 중대한 장벽이 될 수 있습니다. 전자식 도어 릴리스 시스템을 갖춘 차량에서는, 충돌 피해 정도와 무관하게 차량이 전력을 잃으면 문이 열리지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 저는 신형 내연기관(ICE) 차량이 전면부가 방화벽까지 밀려 들어간 정면 충돌 사고에 출동한 적이 있습니다. 그런 심각한 구조적 손상에도 불구하고, 운전자는 정상적으로 차에서 나올 수 있었고 모든 문이 설계대로 작동하고 열렸습니다.

딜러샵에서 발견한 것

두 분 모두 캐딜락 딜러샵을 직접 방문하셨습니다. 에스컬레이드 IQ를 살펴보고 무엇을 발견하셨나요?
LaPenta 충격적이었습니다. 외관부터 시작하면, EV 버전과 ICE 버전 사이에 거의 차이가 없습니다. 유일한 구분점은 방향지시등 근처의 사이드 마커였습니다. 그릴은 오히려 더 닫힌 게 아니라 더 열려 있습니다. 냉각 팬 때문입니다. 과거에는 밀폐된 그릴이 EV의 시각적 단서였습니다. 에스컬레이드 IQ는 정반대입니다. 열린 그릴은 이제 아무것도 말해주지 않습니다.
도어 핸들은 일반 핸들처럼 보이지만 전자식입니다. 문을 열려면 손가락이 들어가는 홈 안의 버튼을 눌러야 합니다. 프렁크(앞 트렁크)는 내부 스위치나 외부 센서를 통해서만 열 수 있습니다. 수동 릴리스는 없습니다. 슬라이드식 수납 트레이가 배터리 구획 전체를 덮어 접근을 완전히 차단합니다. 저는 훈련받은 소방관인데도 고전압 차단 장치가 어디 있는지 끝내 알아내지 못했습니다.
프렁크 내부에는 3인치×2인치 크기의 컬러 스티커가 부착돼 있지만, 실제 480V 고전압 및 12V 시스템의 위치 표시는 검은색 플라스틱 위에 검은색 텍스트와 기호로 양각 처리돼 있습니다. 이런 저대비 표시는 가시성이 떨어지며, 정면 충돌 후 손상되거나 사라질 경우 대응요원에게 사실상 쓸모가 없어집니다. 게다가 자동차용 플라스틱과 접착제는 상당한 온도 한계를 갖고 있습니다. 대부분의 플라스틱 부품은 재질에 따라 대략 섭씨 105도에서 200도 혹은 그 이상에서 녹기 시작합니다. 예를 들어 폴리에틸렌은 대개 섭씨 105~135도에서 녹고, 폴리카보네이트는 섭씨 220~250도에서 녹습니다. 기본적인 차량용 스티커 역시 화씨 46도(섭씨 8도) 정도의 최소 부착 온도를 가지며, 그보다 낮은 온도에 노출되면 접착력과 장기 내구성이 크게 저하될 수 있습니다.
이제 현실적인 시나리오를 생각해봅시다. 이 차가 전신주를 들이받았고, 뒤집혀 있고, 비가 오고, 밤입니다. 저는 고전압 전원을 차단해야 하는데 어디 있는지 모릅니다. 문은 전자식이라 수동으로 열리지 않습니다. 프렁크에는 수동 릴리스가 없습니다. 고전압 시스템이 아직 살아있을 수 있어 절단을 시작할 수도 없습니다. 제 손은 완전히 묶여 있는 셈입니다.

Lerner 이건 GM의 오래된 패턴입니다. 약 10년 전, GM의 배터리 담당 임원이 캐딜락 리릭(Lyriq)의 응급 대응 가이드를 다시 써달라고 제게 요청한 적이 있습니다. 저는 두 가지 조건을 걸었습니다. 첫째, 이 차량과 관련된 리튬이온 사고에 대응한 첫 구조대원은 24시간 동안 모니터링을 받아야 한다는 것. 둘째, 가이드에는 이 차량이 24시간 이내에 재점화되거나 유독 가스를 방출할 수 있다고 명시돼야 한다는 것. 둘 다 적용되지 않았습니다. 그들은 대중을 겁먹게 할까 두려워했을 수 있니다. 유사한 다른 차량은 그렇지 않은데 이 특정 차종만 탑승자와 구조대원을 더 일관되게 보호하는 다른 대응 가이드를 가질 수는 없다는 논리였을 수 있습니다. 오늘날 캐딜락의 EV는 사실상 모두 같은 부품을 사용하며, 더 큰 모델은 단지 더 큰 배터리, 또는 IQ처럼 이중으로 적층된 배터리를 가질 뿐입니다.
그 시절을 돌이켜보면 제가 이 일을 얼마나 오래 해왔는지 알 수 있습니다. 처음 시작했을 때 저는 앞을 내다보며, 항상 최악의 상황을 대비하고 최선을 바라는 태도를 가졌습니다. 헌신적인 안전 전문가라면 마땅히 그래야 합니다. 그렇다면 지금 재점화 문제는 어떤 상황일까요? 3개월입니다. 유독 배출물 모니터링은 어떤가요? 대응요원이나 탑승자의 남은 평생입니다. 충격적이죠? 전혀 그렇지 않습니다. 이것은 과학과 논리에 근거한 것입니다. 배터리에서 정확히 어떤 독성물질이 배출되는지 우리는 모릅니다. 배터리 안에 정확히 무엇이 들어있는지 우리가 모르기 때문입니다. 그것은 공개될 의무가 없습니다. 같은 생산연도의 동일한 테슬라 모델도 서로 다른 배터리를 가질 수 있습니다. EV 배터리가 타면 차체 전체가 함께 타는데, 그 안에는 다른 배터리들, 액체류, 금속, 플라스틱 등이 있습니다. 이것은 서로 상호작용하는 매우 복잡한 독성 칵테일이 됩니다. 그래서 10년 전에 제가 옳다고 생각했던 것이 오늘날에는 완전히 틀린 것이 됐습니다. 리튬이온 유독 배출물 노출에 대한 진단, 치료, 치료법은 존재하지 않고, 허용 가능한 잔류물 수준도, 확립된 2차 오염률도 없습니다. 그것은 옻나무(poison ivy)와 같습니다. 표면에 남아 있다가, 닦아내도, 다시 활성화될 수 있습니다. 우리는 아무도 예상하지 못했고 어떤 차원에서도 준비되지 않은 매우 심각한 국면에 진입하고 있습니다. 제 말을 의심하십니까? 가까운 응급실에 가서 의료팀, 의사, 종양학자들을 인터뷰하고 물어보십시오. 그들은 여러분에게 해줄 수 있는 게 없습니다. 그들은 그저 증상이 나타날 때마다 대증치료를 하고 집으로 돌려보낼 뿐입니다. 저는 병원에서 대응요원과 경찰을 위한 행사를 주최한 적이 있습니다. 그들을 응급실로 데려갔고, 그들은 어떤 교과서나 영상, SNS 게시물로도 얻을 수 없는 방식으로 이것을 이해하게 됐습니다. 그들은 그 시나리오에 노출됐고, 그들의 안전지대이자 안전망인 응급실조차 그들을 위해 해줄 수 있는 게 거의 없었습니다.
이를 진정으로 이해하는 또 다른 방법은 EV 사고 이후의 소화용수와 빗물에 대한 과학적 데이터를 통해서입니다. 화재 진압에 사용된 물은 잔류성 화학물질(forever chemicals)과 섞입니다. 만약 손상된 상태의 차량이 야외로 옮겨진다면, 빗물이 배터리의 잔류성 화학물질 및 독성물질과 섞입니다. 우리는 토양 채취 및 분석을 통해 이를 알고 있습니다. 우리는 지금 가장 강력한 데이터가 수집되고 있는 한복판에 있습니다. 루턴 공항, 1,500대의 차량이 파괴됐고, 구조물과 차량 모두 오염됐습니다. 5년짜리 복원 계획이 세워졌으며, 잔류성 화학물질이 토양으로 침출되어 런던 북부 대수층으로 유입된 것이 확인됐습니다.
에스컬레이드 IQ의 무게는 9,100파운드, 약 4,127킬로그램입니다. 그것으로도 크기가 부족하다면, 에스컬레이드 IQ L을 구입할 수 있는데, 길이가 4.2인치 늘어나 총 228.5인치, 즉 5.8미터, 19피트에 달합니다. 이 수치 중 하나는 와닿을 것입니다. 배터리 용량은 205킬로와트시이며, 출력은 700마력을 넘습니다. 0-100km/h 가속 시간은 포르쉐 718 박스터와 비슷합니다. 배터리는 이중으로 적층돼 있어, 한 셀의 결함이 두 스택 모두로 전파될 수 있습니다. 미국에 EV가 처음 등장했을 때는 2010년형 닛산 리프였습니다. 이후 모델들도 여전히 저출력의, 환경친화적인 차량이었습니다. 이제 우리는 포르쉐보다 빠른 차를 만들면서 그에 걸맞게 배터리를 채워 넣고 있습니다. 배터리가 커지고 요구하는 것이 많아질수록 실패 가능성도 커집니다. 배터리가 커질수록 유독 배출물도 커집니다.
몇 년 전, 저는 화씨 4,000~5,000도에 달할 수 있는 EV 화재 온도에 온통 집중했습니다. 저는 장비가 그 온도를 견디지 못한다는 것을 알고 있었습니다. 안면부는 화씨 375도에서 파손되고, 넥후드는 화씨 780도까지만 견딜 수 있습니다. 그렇다면 지금 제 초점은 무엇일까요? 화재 발생 이전의 배출물입니다. 그것이 이 사건에서 가장 위험한 부분입니다. 어떻게 아느냐고요? 데이터입니다. 부검입니다. 갇힌 탑승자는 몇 분 만에 독성물질로 질식사합니다.
다시 딜러샵 경험으로 돌아가면, 저는 영업사원에게 물었습니다. "앞범퍼 하단에 왜 여러 개의 공기 흡입구가 있나요?"라고. 그는 "날씨가 더울 때 배터리팩을 식혀주는 팬이 있습니다"라고 답했습니다. 그 순간 일련의 질문들이 제 머릿속에 몰려들었습니다. 배터리가 죽으면 팬도 전력을 잃습니다. 포장도로에서 올라오는 복사열은요? 팬이 고장 나면요? 출장으로 2주간 야외 주차장에 세워두면 어떻게 될까요? 캐딜락은 지속적인 냉각이 필요한 차를 판매하고 있습니다. 배터리가 죽으면 전자식 문, 전자식 트렁크, 전자식 핸들, 그 어느 것도 열리지 않습니다, 설령 안에 사람이 있어도 말입니다. 그리고 지속적인 냉각이 필요하다는 것은 열화가 소유 첫 주부터 시작될 수 있다는 뜻입니다. 이것은 우리가 이전에 이해했던 배터리 열화와는 근본적으로 다른 문제입니다. 캐딜락은 배터리를 충전 상태로 유지하거나 온도 조절이 되는 환경에 두지 않으면 제조사 사양을 벗어나도록 보장된 차량을 설계, 제작, 판매한 것입니다. 이것은 대중과 인프라에 충격적이고 위험한 일입니다. 그리고 기억하십시오, 이것은 하나의 팩에 담긴 가장 큰 이중 배터리 아키텍처를 가진, 가장 강력한 SUV 중 하나입니다. 이것은 실패를 위한 레시피이며, 만약 아파트 단지나 오피스 콤플렉스의 주차장에서 발화한다면 공중보건 위기가 될 것입니다.

EV 화재 이후 전형적인 거동. 차량은 최대 3개월까지 언제든 재점화될 수 있다. 가스 방출도 계속될 수 있는데, 구조대와 대중은 불이 보이지 않으면 안전하다고 생각하는 경우가 많지만 그렇지 않다.

노출된 차량 섀시. 개별 오픈 아키텍처 배터리팩이 그대로 드러나 있다.

불 앞에서 손이 묶이다

설계 엔지니어들이 공기역학, 스타일링, 충돌 안전성, 비용을 최적화할 때, 구조 가능성은 그 과정 어디에 위치합니까?
LaPenta 솔직히 말하면? 나중에 생각하는 항목입니다. 최우선 순위는 충돌 안전성입니다. 에어백, 탑승자 보호 구조물, 에너지 흡수 부품. 그다음이 공기역학, 스타일링, 비용입니다. 구조 가능성, 구조대가 실제로 차 안에 들어가 사람을 꺼낼 수 있는가는 그 과정 어디에도 실질적으로 나타나지 않습니다.
요즘 자동차는 충돌에는 더 강해졌지만, 역설적으로 사람을 구조하기는 더 어려워졌습니다. 초고장력 강판, 보론 보강재, 하이드로포밍 레일, 주조 마그네슘 부품, 그리고 EV의 일체형 배터리팩까지. 이런 기술들은 차량을 더 안전하게 만들지만, 구조대 입장에서는 절단하기 더 어려운 차체와 줄어든 접근 공간, 그리고 고전압 시스템과 잔류 에너지라는 새로운 위험을 떠안게 합니다. 그래서 최근 소방 교육에서는 예전처럼 무조건 차를 절단하는 대신, 차체를 밀거나 이동시키는 '전략적 변위(Strategic Displacement)' 같은 새로운 전술까지 가르치고 있습니다. 결국 이는 한 가지 사실을 보여줍니다. 오늘날의 차량 구조는 예전보다 훨씬 더 오래 걸리고, 훨씬 더 복잡해졌다는 것입니다.
충돌 안전성 최적화에 관한 학술 문헌에서조차 구조 가능성 지표는 거의 명시적으로 통합되지 않습니다. 모든 것이 탑승자 운동학, 침입 한계, 생체역학적 부상 기준에 관한 것입니다. 일본 NCAP은 구조 가능성이나 도어 개방성 점수를 포함하려는 제한적인 시도를 했지만, 이것이 전 세계 설계 기준에서 지배적인 위치를 차지하지는 못했습니다. 구조 가능성은 충돌 보호가 실패했을 때 생명을 구해야 하는 공공안전 전문가들의 부담으로 남겨져 있습니다.
구체적으로 말하면, 보강된 구조물과 숨겨진 고전압 부품들은 소방관과 구조 인력을 더 느리고 정밀한 전술로 몰아넣습니다. 현장 체류 시간이 늘어납니다. 그 시간 동안 위험 노출은 커집니다: 감전 위험, 손상된 배터리로 인한 열폭주, 유독 배출물, 구조적 불안정성 등 모든 것이 환자가 여전히 차량 안에 갇혀 있는 동안 일어납니다.
2018년 5월 8일의 포트로더데일 사건이 이를 명확히 보여줍니다. 2014년형 테슬라 모델 S가 고속으로 바리케이드를 들이받고 화재가 발생했습니다. 앞좌석 탑승자 두 명이 갇혔고, 세 번째 탑승자는 튕겨 나갔습니다. 포트로더데일 소방구조대가 도착했을 때 차량은 이미 전체가 불에 휩싸여 있었습니다. 리튬이온 배터리 시스템은 이후 재점화돼, 구조팀이 고전압 부품을 피하기 위해 전술을 계속 수정해야 했습니다. NTSB가 조사했으며, 미국 소방청 지침에 문서화돼 있습니다.

EV 사고 현장에 도착했을 때 실제로 무슨 일이 벌어집니까? 설명하고 싶은 다른 문제들이 있나요?
LaPenta 현장에 도착하면 저는 360도 사이즈업부터 시작합니다. 차량을 식별하고 사고 중 튕겨 나갔을 수 있는 희생자를 수색해야 합니다. 만약 EV라면 저의 전술적 접근 전체가 바뀝니다. ICE 차량이라면 저는 어떤 화재든 진압할 수 있습니다. 가솔린이든 디젤이든, 저는 그럴 역량이 있고 제 장비가 저를 보호해줍니다. 리튬이온 배터리 화재라면 상황은 완전히 다릅니다. 차량에 안전하게 접근해 작업을 시작할 수 없습니다. 그것은 특히 화재와 갇힘이 동반될 때 전체 역학을 바꿔놓습니다.
저는 먼저 고전압 전원을 차단해야 하는데, 어디 있는지 모릅니다. 문은 전자식이라 수동으로 열 수 없습니다. 차량이 전력을 잃으면 문은 그냥 열리지 않습니다, 설령 안에 사람이 갇혀 있어도요. 프렁크에는 수동 릴리스가 없습니다. 제가 절단을 시작했다가 고전압 부품에 접촉하면, 제 소방관은 감전되고 이는 종종 죽음을 의미합니다.
라미네이트 유리는 완전히 새로운 장벽이 됐습니다. 이제 많은 차량이 소음 저감을 위한 '어쿠스틱 글라스', 또는 자외선 차단용 솔라 글라스로 마케팅되는 라미네이트 유리를 사용합니다. 전통적으로는 센터 펀치로 강화유리를 깨뜨릴 수 있었습니다. 라미네이트 유리는 금만 갈 뿐 깨지지 않습니다. 시민들이 글로브박스에 넣어두는 비상 탈출 도구는 더 이상 통하지 않습니다. 우리 소방국에는 이를 다룰 수 있는 도구가 있지만 시간이 더 걸립니다. 그리고 승객이 스스로 탈출을 시도한다면 불가능합니다. 강철 금고를 망치로 두드리면서 열리기를 기대하는 것과 같습니다.
몇 달 전, 22세 청년이 테슬라 모델 3 사고 후 911에 전화했습니다. 소송에 문서로 기록된 그 긴급 통화 녹음은 이렇습니다: "숨을 못 쉬겠어요, 죽을 것 같아요, 갇혔어요." 구조대가 도착했을 때 그의 유해는 뒷좌석에서 발견됐습니다. 그는 앞뒤 창문을 발로 차고 심지어 주먹으로 쳤지만 깨지지 않았습니다. 어떤 사람도 새로운 자동차용 라미네이트 및 단열 유리를 깰 수 없습니다. 망치로도 깨지지 않습니다. 그의 가족은 테슬라를 상대로 소송 중입니다. 캐나다와 인도에서도 구조대가 바로 옆에 서 있으면서 탑승자가 차 안에서 죽는 것을 지켜본 적이 있습니다. 왜일까요? 그들이 할 수 있는 게 없었기 때문입니다. 구조를 시도했다면 그것은 그들에게 사형선고나 다름없었을 것입니다. 이미 두 번 일어난 일입니다.

Lerner 저는 블룸버그 기자인 다나 헐(Dana Hull)과 이야기를 나누고 있었는데, 그녀에게 자신용, 아내용, 아들용으로 각각 한 대씩 테슬라 세 대를 소유한 한 의사에 대해 이야기했습니다. TV에서 우리의 한 시간짜리 인터뷰를 본 후, 그는 손해를 보면서도 세 대 모두를 팔기로 결정했습니다. 그는 이렇게 말했습니다. "제가 어떻게 이걸 몰랐을까요? 제 아내와 아들이 이 차들을 운전하고 있는데." 대부분의 사람들은 차를 팔고 심각한 재정적 손실을 감수할 여유가 없습니다. 다행히 그는 그럴 수 있었습니다. EV를 소유하고 있다면 그 차량을 이해해야 합니다. 앞뒤의 수동 릴리스 위치를 찾아두고, 가족과 그 차에 타는 모든 사람에게 알려주십시오. 이렇게 알려주십시오: 쉭쉭거리거나, 딱딱거리거나, 타닥거리는 소리가 들리거나 연기가 보이면, 가능한 한 빨리, 가능한 한 멀리 차에서 벗어나라고. 휴대폰이나 안경을 가지러 돌아가지 말라고요.
저는 중국에서 나온 영상을 봤습니다. 차가 도로를 벗어났고, 10초 이내에 연기가 보였습니다. 30초 이내에 승객석 전체가 화염에 휩싸였습니다. 탑승자는 문을 열 수 없었습니다. 유리는 깨지지 않았습니다. 사람들이 시신을 꺼내는 것을 볼 수 있습니다. 우리는 '가짜뉴스'와 AI 조작의 세상에 살고 있어서, 물론 우리는 그것이 가짜 영상이라는 말을 들었지만 그렇지 않습니다. 그것은 감시 카메라가 설치된 건설 현장이었습니다. 대중은 부정확한 정보에 시달리고 있고 신뢰할 만한 출처에 대한 불신이 커졌습니다. 우리가 지금 이 지경에 이른 것은 소셜미디어와 과학적 데이터 조작 때문입니다. 이제 사실은 논쟁의 대상이 되고 조작됩니다. 이것은 AI가 점점 더 그럴듯해지면서 갈수록 심해지는 일상적인 투쟁입니다. 사람들은 왜 집을 짓거나 리모델링할 때 납 페인트나 석면 단열재를 쓰지 않을까요? 두 재료 모두 위험하며 금지돼 있습니다. 솔직히 저는 그것들이 건강에 위험하다는 것을 처음 발견하고 금지시켜야 했던 사람들에게 공감합니다. 저는 대부분의 사람들에게, 그들이 안전하다고 생각하는 것이 항상 안전한 것은 아니라고 말하고 있습니다. 쉬운 일이 아닙니다.

방화복은 리튬이온을 모른다

개인보호장비(PPE)도 심각한 문제라고 말씀하셨습니다.
LaPenta 미국 소방관 보호 장비의 표준은 NFPA 1970입니다. 1970년에 제정돼 지속적으로 개정돼 왔고 가장 최신 버전은 2025년판입니다. 하지만 이것은 근본적으로 구조물 화재 대응을 위해 설계된 것입니다. 비교해보자면, 1950년대부터 1960년대 후반까지는 주택 화재 시 대피할 수 있는 시간이 약 20분이었습니다. 현대 건축자재와 현대 가구로 채워진 주택은 이제 3~5분 만에 플래시오버, 전면 연소에 도달합니다. 세상은 그만큼 빠르게 변했습니다. 우리 장비는 그 속도를 따라가지 못했습니다. 집안 각 방에 있는 리튬이온 배터리 개수를 세어보면 놀랄 것입니다. 각각이 소방관과 주택 거주자 모두에게 심각한 위험을 나타냅니다. 전동 칫솔, TV 리모컨, 휴대폰, 무선 배터리, 무선 청소기, 노트북, 자동차 키 페어, 화재 경보기 등등요.
리튬이온 화재는 섭씨 1,800도에서 3,000도를 넘는 온도를 발생시킵니다. 제 SCBA(공기호흡기) 안면부의 열 한계는 약 375도입니다. 그 이상에서는 안면부가 균열되고, 부풀어 오르고, 밀폐력을 잃습니다. 이런 장비를 착용한 채 리튬이온 차량 화재에 안전하게 접근할 수 없습니다. 만약 원자력 사고라면 화학 보호복을 입겠지만, 그것은 열 저항력이 없습니다. 리튬이온 화재는 극한의 열과 화학적 독성 모두에 대한 보호를 동시에 요구합니다. 우리가 가진 장비는 어느 쪽도 제대로 다루지 못합니다.

Lerner 피부는 신체에서 가장 큰 장기입니다. 니코틴 패치가 경피로 물질을 전달하는 것처럼, 리튬이온 화재에서 방출되는 유독 화합물은 방화복을 뚫고 피부를 통해 흡수됩니다. SCBA는 폐는 보호하지만 피부는 보호하지 못합니다. 어떤 경우에는 피부를 통한 흡수가 실제로 흡입보다 더 효율적입니다. 코발트를 예로 들면, 작은 금속성 화합물은 일단 혈류에 들어가면 절대 빠져나가지 않습니다. 여러분은 평생 그것을 몸에 지니고 살게 됩니다.
2022년 Szmytke 등의 파일럿 연구는 실제 EV 배터리 화재 연소 생성물에 소방 장비 샘플을 노출시켰고, 표준 구조물용 방화복이 리튬이온 화재 특유의 화학적 오염물질에 대해 제한적이거나 사실상 무의미한 보호만을 제공한다는 것을 발견했습니다. 다환방향족탄화수소, 포름알데히드, 코발트, 리튬 및 기타 중금속이 야외 시나리오에서조차 장비에 축적됐습니다. 현재 진행 중인 FPRF/NCSU InToxFire 프로젝트는 이러한 결과를 훨씬 더 큰 규모로 확인하고 확장하고 있습니다. 미국에서 저를 끊임없이 놀라게 하는 것은, 우리에게는 미국 밖에서 나온 확정적인 데이터가 있는데도, 구조대원과 대중이 의존하는 많은 '보호' 단체들이 노골적으로, 고의적으로 그 위험을 축소한다는 것입니다. 그들은 유독 배출물이 여러 조건에서 여러 차례 실험실 테스트를 거쳤고, 통기성 요건 때문에 구조대원의 장비를 뚫고 침투하는 것이 확인됐다는 과학적 데이터를 가져다가, 그것을 전부 '~일 수도 있다'거나 '~할 가능성이 있다'로 바꿔놓습니다. 미치게 만드는 일입니다. 그래서 저는 전 세계 데이터와 사실 정보에 집중하고 있습니다. 생명 안전 문제, 특히 그것이 편의를 위해, 제품을 팔기 위해, 혹은 가짜 '표준'을 유지하기 위해 조작되거나 희석될 때 무관용 정책을 갖고 있습니다.

LaPenta 2차 오염도 심각한 문제입니다. 현장의 잔류물은 장갑에, 장비에, 방화복에 남습니다. 제염 없이 화재 현장을 옮겨 다니면 잔류물이 축적됩니다. 다음 근무조가 출근하면 그 오염된 장비를 착용하고, 오염된 좌석에 앉고, 오염된 장비를 만진 후 샌드위치나 쿠키를 먹고, 다음 신고에 출동합니다. 저는 이미 부서에 일반 명령을 내렸습니다: 폐기물 처리시설이나 재활용센터에서 발생한 모든 화재는 SCBA를 포함한 완전한 보호장비를 요구한다고요. 왜냐하면 우리는 무엇이 타고 있는지 모르기 때문입니다.
지역사회 리스크 저감 계획을 수립하기 위해 실시한 100명의 지역주민 대상 내부 설문조사에서, 응답자의 50%가 리튬이온 배터리를 일반 생활쓰레기로 버린다고 답했습니다. 이 수치는 어느 정도 신중하게 해석되어야 합니다. 부적절한 폐기에 대한 자기보고 데이터는 사회적 바람직성 편향(social desirability bias)에 취약한데, 대부분의 사람들이 배터리를 쓰레기에 버리는 것이 안전하지 않거나 눈총받는 일이라는 것을 느끼기 때문이며, 위험을 이해하는 사람들조차 적절한 수거 지점이 불편할 경우 종종 쓰레기통을 기본 선택지로 삼습니다. 그럼에도 이런 근본적인 패턴은 실재하며 중요합니다: 그런 배터리들이 재활용센터나 생활쓰레기 더미에 섞여 들어가 발화하면, 출동한 소방관은 그것이 리튬이온 화재라는 것을 전혀 알지 못합니다. 나무든, 덤불이든, 무엇이든 리튬이온이 섞여 있는 화재는 이제 리튬이온 사고로 분류됩니다. 배터리 하나가 모든 것을 바꿔놓습니다. 그래서 저는 제 부서의 모든 쓰레기 및 재활용 관련 화재 대응에 완전한 보호장비를 의무화했습니다.

Lerner 50%라고요? 그 통계에 이의를 제기해서 죄송하지만, 리튬이온 배터리를 재활용센터로 가져가는 평범한 시민을 한 명도 만나본 적이 없습니다. 배터리는 세 가지 이유로 고장 납니다: 제조 단계에서의 내재적 결함, 사용 중의 물리적 남용과 오용, 그리고 자연스러운 수명 종료입니다. 모든 배터리는 결국 고장 납니다. 제가 이 일을 시작했을 때, UL의 '교육' 스핀오프인 FRSI의 한 리더급 인물이 리튬이온 배터리 고장률이 백만분의 1이라고 주장한 적이 있습니다. 저는 뉴욕타임스 기자에게 전화를 걸어, 우리 둘 다 같은 기사를 위해 인터뷰를 받았으니 그 수치가 틀렸다고 말했습니다. 그리고 이렇게 말했습니다. ”지하실에 있는 오래된 TV 리모컨에서 배터리를 꺼내보세요. 몇 개는 누액이 새고 있을 겁니다.” 그것이 현실입니다. 부풀어 오르거나 하얀 잔류물이 있는 리튬이온 배터리를 본 적이 없는 사람이 있을까요? 우리 모두 언젠가 본 적이 있습니다. 리모컨이나 라디오가 작동을 멈추고, 배터리를 갈려고 뒷면을 열면, 거기 있습니다.
더블린의 한 컨퍼런스에서, 오랫동안 이 일을 해온 한 구조대원이 4기 전립선암 진단을 받았다고 말했습니다. 그는 자신의 전신 스캔을 보여주며 말했습니다: "이것은 직업병입니다."라고. 방광암 발병률은 일반 인구보다 300배 높습니다. 전립선암도 크게 증가했습니다. 소방관의 피부암 발병률은 지난 10년간 58% 증가했습니다. 공통 요인이 무엇일까요? 그것은 정확히 세계적인 리튬이온의 확산과 궤를 같이합니다.
영국의 한 소방관은 세 차례 수술을 받았고 결국 엄지손가락을 절단했습니다. 유독 잔류물이 몸속으로 침투해 조직을 파괴하고 있었습니다. 손을 씻지 않고 얼굴을 만지거나, 음식을 먹거나, 어떤 표면과 접촉하면 그것은 몸속으로 들어갑니다. 이것은 리튬이온 배터리 화재만의 문제가 아닙니다
모든 현대 자동차는 어느 정도의 리튬이온을 포함하고 있습니다. 심지어 일반 내연기관차도 리튬이온 보조 배터리를 가지고 있습니다. 일반적인 현대 자동차는 600~800파운드의 플라스틱을, 그리고 탄소섬유도 포함하고 있습니다. 우리는 그저 일반적인 차량 화재라고 생각하며 대응하지만, 현대 자동차는 위험한 환경입니다. 그리고 플러그인 하이브리드는 양쪽의 최악을 결합한 것입니다. 큰 배터리와 가솔린 엔진, 그리고 가득 찬 연료탱크의 가능성까지요.

물속에서도 탄다

포트 뉴어크 선박 화재에 대해 이야기해주실 수 있나요?
LaPenta 2023년 7월이었습니다. 중고차를 싣던 로로선(Ro-Ro, 롤온/롤오프 선박)에서 뉴저지 포트 뉴어크에 화재가 발생했습니다. 그 화재로 동료 두 명을 잃었습니다.
처음 화물 목록을 확인했을 때는 배에 EV가 없다는 이야기를 들었습니다. 하지만 물은 아무런 차이를 만들지 못했습니다. 화재는 잦아들지 않았습니다. 소방관들이 가시적인 화재 없이 진화됐다고 보고한 이후에도 여러 갑판으로 번졌습니다. 강철은 화씨 2,700도에서 녹습니다. 사진을 보면 구조 지지빔이 그냥 붕괴돼 있었습니다. 이후 EV와 하이브리드 차량이 배에 실려 있었고 불에 타고 있었다는 것이 밝혀졌습니다. FEMA와 국토안보부가 추적한 바에 따르면, 태평양을 횡단하던 여러 로로선이 EV 화재로 침몰했습니다. 그리고 이 차량들은 물속에서도 계속 탑니다.

Lerner 전 세계 소방국들이 EV를 물로 채운 대형 덤스터에 담그는 시도를 했습니다. 연기가 계속 올라왔고, 물이 끓었고, 차량은 물속에서도 불이 붙었습니다. 저는 충격을 받았습니다. 그 잘못된 시도 자체가 아니라, 수중 용접, 기술적으로는 발열 절단(exothermic cutting)이라고 불리는 것에 대해 아무도 배우거나 들은 기억이 없다는 사실에 충격을 받았습니다. 모두가 손쉬운 해결책을 원하지만, 그런 것은 현재 존재하지 않습니다. 그리고 화재가 진압된 것처럼 보인 후에도 재점화는 일어날 수 있습니다 며칠 후, 몇 주 후에. 초기 진압 이후 몇 달이 지나 재점화된 사례들이 문서로 기록돼 있습니다.

LaPenta 제가 이걸 직접 경험했습니다. 테슬라가 고속도로에서 물체와 충돌했습니다. 알루미늄 배터리 트레이가 손상됐습니다. 탑승자들은 대시보드가 크리스마스 트리처럼 반짝이더니 차가 전력을 잃었다고 진술했습니다. 그들은 차에서 내려 911에 신고했고, 걸어가고 있는 동안 차량이 화염에 휩싸였습니다. 진압 후, 고속도로에는 8,000개의 배터리 셀이 흩어져 있었습니다. 도로 위에 8천 개의 셀입니다. 그 사건은 차량 설계에 일관성이 전혀 없다는 것을 다시 한번 일깨워줬습니다. 모든 제조사, 모든 모델이 다릅니다. 저는 다음에 대응할 차량이 어떻게 만들어졌는지 알 방법이 없습니다. 그리고 8,000개의 셀 하나하나가 발화해 20미터, 즉 65피트 거리까지 뜨거운 총알처럼 튈 수 있었습니다. 어떻게 자신과 팀, 그리고 대중을 보호할 수 있을까요? 우리 장비는 방탄이 아닙니다.

e-모빌리티 기기들도 점점 커지는 문제라고요?
LaPenta 극적으로 그렇습니다. EV를 살 여유가 없는 사람들도 전동 스쿠터, 호버보드, 전동자전거는 살 수 있고, 가격이 낮을수록 배터리 품질도 낮습니다. 도시 환경에서 특히 심각합니다. 아파트 건물 18층에서 전동자전거로 인해 발생한 화재에 출동한 적이 있습니다. 소유자는 도난이 걱정돼 그것을 집 안으로 들여왔거나, 배터리를 분리해 실내에서 충전하고 있었습니다. 이 때문에 고층 주거 건물의 화재가 증가하고 있습니다.

배터리는 언제 위험해지는가

배터리 열화, 위험이 용납할 수 없는 수준이 되는 시점은 언제이고 소유자에게 이를 알릴 책임은 누구에게 있나요? 이 부분을 좀 더 깊이 다루고 싶습니다.
Lerner 스마트폰으로 생각해보십시오. 애플과 삼성은 600~2,000회의 충전 사이클을 제시하지만, 그것은 이상적인 조건에서의 이야기입니다. 휴대폰을 직사광선에 두거나, 무선 충전 패드에 너무 오래 올려두거나, 떨어뜨리거나, 물에 젖거나, 화면이 깨지면 수명은 급격히 줄어듭니다. 배터리는 남용을 좋아하지 않고, 모든 스마트폰은 평생 그런 일 중 최소 하나는 겪습니다.
EV 배터리는 매일 남용당합니다. 험한 도로에서의 진동, 여름 더위, 겨울 추위, 경미한 충돌, 급속 충전, 부분 충전 등이 그겁니다. 배터리를 80%에서 100%까지 채우는 것은 배터리에 스트레스를 줍니다. 장거리 여행 전에 100%까지 충전하는 것은 자연스럽게 느껴지지만, 그것을 반복하면 열화를 가속시킵니다. 저는 자신의 EV에서 얻는 추가 주행거리가 믿기지 않을 정도라고 말하는 사람을 아직 들어본 적이 없습니다. 모두가 차가 약속을 지키지 못한다고 불평합니다. 해결책이 무엇일까요? 더 자주 충전하는 것입니다.
제 휴대폰에는 세 가지 충전 표시가 있습니다: 충전 중, 급속 충전, 초급속 충전. 같은 배터리에 다른 수준의 전류가 흐르는 것입니다. 초급속 충전은 배터리 입장에서 또 다른 형태의 남용입니다. 중국의 테슬라 슈퍼차저 데이터는 과도한 충전이 시간이 지나면서 배터리에 미치는 영향을 이미 문서화했습니다.
과속방지턱에서 차 하부를 긁는 것만으로도 배터리는 손상될 수 있습니다. 그 순간 배터리는 고장 모드에 진입할 수 있고, 때로는 몇 초 안에 열폭주가 뒤따릅니다. 배터리는 고장 나지 않도록 설계되지만, 그것이 놓인 환경은 그 설계가 무한정 버티기에는 너무 가혹합니다.
에스컬레이드 IQ는 이 문제를 완전히 다른 차원으로 끌어올렸습니다. 이전에는 배터리 열화가 대체로 선형적이었습니다. 시간이 지나면서 주행거리가 줄고, 서비스센터 점검에서 경고가 뜨면 그에 대응하면 됩니다. 대부분의 EV 배터리 보증은 8년인데, 그때쯤 문제가 시작되는 경향이 있기 때문입니다. 그런데 에스컬레이드 IQ는 다릅니다. 열화가 소유 첫 주부터 시작될 수 있습니다. 야외 주차장에 2주간 세워두면 팬이 과열되거나 배터리가 제조사 사양 이하로 방전될 수 있습니다. 팬 부품이 고장 나거나, 여름 폭염이 닥쳤을 때 충전 상태가 낮다면 어떻게 될까요? 유럽의 현재 폭염을 보십시오. 우리는 아무도 대비하지 못한 기록적인 고온을 목격하고 있습니다. 열 수 없는 밀폐 팩 안에서 배터리 손상 정도를 어떻게 평가할까요? 테슬라에 8,000개의 개별 셀이 있다면, 그중 단 하나의 셀이 고장 나서 열폭주에 들어가는 것만으로도 배터리팩 전체가 휘말릴 수 있습니다. ICE 차량이라면 몇 주간 야외에 주차해도 배터리가 방전돼 점프 스타트를 하면 그만입니다. 에스컬레이드 IQ는 그렇게 간단하지 않습니다.
누가 소유자에게 알릴 책임이 있을까요? 제조사가 그래야 하지만 하지 않을 것입니다. 그 위험을 공개적으로 인정하는 것이 판매에 영향을 미치기 때문입니다.
소비자들이 스스로 평가할 방법이 없는 새로운 배터리 화학기술도 등장하고 있습니다. 나트륨이온, 전고체, 그 밖의 새로운 기술들이 시장에 진입하고 있습니다. 각 화학기술은 서로 다른 열적, 화학적, 전기적 위험을 나타냅니다. 나트륨이온 배터리는 충돌 손상이나 구조 과정에서 리튬이온과는 완전히 다르게 거동할 수 있습니다. 현장에서 이를 식별할 방법이 없다면, 소방관은 잘못된 격리 절차나 도구 배치를 적용할 수 있고, 훨씬 더 큰 위험에 처하게 됩니다.
아이러니하게도, 저는 지난주 군에서 사용해온 '더 안전한' 나트륨이온 에너지 저장 시스템을 평가해달라는 요청을 받았습니다. 2년간 막대한 전력이 필요한 대형 인프라 프로젝트를 위한 것이었습니다. 그 회사가 제게 뭐라고 했을까요? 나트륨이온은 발화하지 않으며 열을 발생시키지 않는다고 했습니다. 그것은 명백히 과학적 거짓말입니다. 나트륨이온과 리튬이온 배터리 모두 전해질을 가지고 있고 언제든지 재점화될 수 있습니다. 그 정보는 미국 교통부 파이프라인 및 위험물 안전관리국(PHMSA)과 캐나다 교통부가 발간한 구조대응 가이드북(Emergency Response Guidebook) 147항, 224~225페이지를 통해 전 세계적으로 확인할 수 있습니다. 해당 항목에는 "화염 폭발 효과와 함께 급격히 연소할 수 있음", "근접한 다른 배터리에 점화될 수 있음"이라는 문구가 명시돼 있습니다. 더 큰 문제는 그런 허위 정보로 미군에 이것을 배치해 모두를 위험에 빠뜨렸다는 것이었습니다. 제가 강경하고, 까다롭고, 요구가 많고, 한 치의 "뭐, 알다시피"식의 여지도 남기지 않는 것처럼 들리십니까? 물론입니다. 그 조직과 그곳에서 일하고 방문하는 사람들을 보호하기 위해 고용됐고, 궁극적으로 그 모든 것에 책임이 있습니다. 이것은 사고가 발생했을 때 모든 사람의 미래를 결정짓는 매우 중대한 역할입니다.

5킬로미터 밖에서도 보이는 LED

특허 시스템과 관련해서, 글로벌 OEM이 파일럿 프로그램을 운영한다면 어디서부터 시작해야 하고 어떻게 해야 할까요?
Lerner 가장 기본적이고 가장 비용 효율적인 구현부터 시작합니다. 새로운 기능은 자동차 제조사의 설계 철학을 훼손하거나 지나치게 복잡해서는 안 됩니다. 모든 차량에 매끄럽게 통합돼야 하고, 필요할 때만 보여야 합니다. 제 목표는 제조사들이 이것을 문제로 여기지 않도록 하는 것입니다. 제 구현 방식이 필요로 하는 공간은 제조사가 아직 사용하지 않는 공간입니다.
핵심 부품은 3~5밀리미터의 LED입니다. 드론 충돌방지등에 사용되는 것과 동일한 소자입니다. 이 초소형, 초고출력 LED는 5킬로미터 거리에서도 보입니다. 미국 연방항공청(FAA)은 드론 충돌방지등에 이 거리를 요구합니다. 전력 소모가 매우 적고, 차량 전원 시스템이 완전히 고장 나도 작동하는 독립 백업 배터리를 가질 수 있으며, 투명하게 만들어져 유리 뒤에 숨길 수 있습니다. 정상적인 상태에서는 완전히 보이지 않습니다.
B필러는 보통 검은색이며 카메라와 센서가 이미 장착돼 있는 경우가 많습니다. 테슬라에서는 카메라가 투명한 개구부 뒤에 위치합니다. 그 동일한 공간을 활용합니다. 샤크핀 안테나도 같은 방식으로 작동합니다. 제조사의 관점에서 이것은 기존 공급업체에 부품 하나를 추가해달라고 요청하는 것에 불과합니다.
작동 로직은 단순합니다. 충돌 감지, 배터리 이상, 계기판 경고등 중 어느 것이든 LED를 트리거합니다. 차량들은 이미 충돌 감지 시 비상등을 작동시킵니다. 이 시각적 표시기는 그 동일한 신호에 연결되어 함께 작동합니다. 색상과 점멸 패턴은 추진 방식을 전달합니다. 만약 목격자나 경찰관이 신고 전화를 걸어 "차량에 문제가 있는데, 주황색과 파란색 불빛이 번갈아 깜빡이고 있다"고 하면, 지령관은 즉시 그것이 EV임을 알게 됩니다. 그 정보는 현장에 도착하기 전에 출동하는 소방팀에게 전달됩니다. 그들은 소방서를 떠나는 순간부터 사건에 대해 다르게 생각하기 시작합니다. 도착 후 차량을 식별하는 데 걸리는 시간이 사라집니다. 그 몇 분이 누군가의 생사를 가를 수 있습니다.
터널이나 교량에서는, 설령 차량이 보이지 않아도 빛이 벽에 반사되어 신호가 전달됩니다. EV 화재는 현장에서 발생하는 복사열을 제외하고도 화씨 4,000~5,000도의 열을 발생시킵니다. 그 온도에서는 센서, 조명, 통신 장비, 카메라가 모두 파괴됩니다. 오직 독립적으로 정보를 전송하는 시스템만이 그런 조건에서 작동할 수 있습니다.
다음 단계는 배터리 용량, 충전구 위치, 충전 상태, 탑승 인원, 고전압·저전압 차단 위치를 실시간으로 전송하는 것입니다. 운전자의 스마트워치와 휴대폰뿐 아니라 주차 인프라에도 전송됩니다. 인천 EV 화재는 지하주차장에서 발생했습니다. 만약 그 차량에 이 시스템이 있었다면, 신호는 주차장 관리사무소나 대응요원 콜센터로 직접 전달되었을 것입니다. 4초 만에 완전 연소에 도달한 화재에서, 몇 분의 차이가 600대 차량의 운명과 귀환한 주민들의 건강을 바꿀 수 있었을 것입니다.
이 플랫폼의 핵심은 각 제조사가 자신들의 차량에 맞는 방식으로 구현할 수 있다는 것입니다. 차량은 다를 수 있지만, 정보는 항상 동일한 방식으로 전달되며, 이를 받는 누구나 즉시 이해할 수 있습니다.
아이러니하게도, 저는 최근 회의 때문에 왕복 두 시간을 운전해야 했는데, 제가 하마터면 연루될 뻔했던 사고를 두 건이나 목격했습니다. 첫 번째는 제 바로 몇 대 앞에서 일어났습니다. 경찰차가 모두를 좌우로 비키게 해서 지나가려는 것을 봤습니다. 몇 분 후 무엇을 봤을까요? 앞부분이 앞유리까지 찌그러진 고출력 가솔린 차량이었습니다. 시속 70마일로 달리고 있었을 것입니다. 부딪힌 차는 수백 피트 떨어진 곳에 있었습니다. 젊은 운전자는 차량에서 50피트 떨어진 잔디밭에 앉아 있었고, 무보호 상태의 경찰관은 차 옆에 서 있었습니다.
분석해봅시다. 경찰관과 운전자는 자신들이 위험한 상황에 있지 않다는 것을 알고 있었습니다. 좁은 도로였고, 모두가 창문을 열고 지나갔습니다. 흔한 광경이었습니다. 그런 다음 사방에서 여러 대의 소방차와 구급차가 오는 것을 봤습니다. 구조대원들은 현대의 어떤 차량 사고도 유해물질 현장이 될 수 있다는 이유로 SCBA와 장비를 착용하도록 훈련받습니다. 그렇다면 그 지역에 이미 있던 사람들은 차량 바로 옆에 있었는데, 몇 분 후 도착한 대응요원들만 보호받는 것인가요?
두 번째 사건도 거의 동일했습니다: 가솔린 SUV였고, 에어백이 터졌고, 앞부분이 찌그러졌고, 차량을 견인할 준비가 된 견인트럭과 경찰관이 있었지만 운전자는 여전히 운전석에 앉아 있었습니다. 그는 혼란스러워 보였지만 부상당한 것처럼 보이지는 않았습니다. 생명안전의 관점에서 제가 운전자보다 더 혼란스러웠습니다. 차를 멀리 세우고 지켜봤습니다. 사이렌 소리를 들었나요, 불빛을 봤나요? 아니요. 이 사람은 심각한 사고를 당했는데 왜 즉각적인 의료 평가를 받지 못했을까요? 자원이 부족한 외딴 지역이었나요? 아닙니다. 세계에서 가장 부유한 교외 지역 중 하나인 코네티컷주 그리니치였습니다. 이런 유형의 사고로 사람이 죽을 수 있습니다. 다이애나 왕세자비도 그랬습니다. 뇌출혈, 두개내 출혈은 즉시 사람을 죽이거나 지연된 죽음으로 나타날 수 있습니다. 그녀의 어이없는 죽음은 부분적으로 안전벨트를 매지 않았기 때문이고 이 탑승자 안전에 대한 전환점이 될 것이라 생각했지만 안타깝게도 그러지 못했습니다.
이 두 사건을 EV로 바꿔봅시다. 운전자가 나올 수 있었을까요? 예를 들어 사이버트럭이었다면 답은 '아니오'입니다. 왜일까요? 전자식 도어 릴리스를 제어하는 12볼트 배터리는 앞부분에 있고 고장 났을 것이기 때문입니다. 이것은 전 세계적으로 주목받은 블룸버그 영상에 기록돼 있습니다. 경찰관이 사이버트럭에 들어갈 수 있었을까요? 아니요. 전력도 핸들도 없습니다. 이 역시 그 영상에 기록돼 있습니다. 배터리팩이 손상된 상태에서 운전자가 차량 밖으로 나오지 못했다면 살아남았을까요? 아니요. 역시 블룸버그 영상에 기록돼 있습니다. 그 지역은 안전한가요? 전혀 그렇지 않습니다. 배터리 셀은 최대 20미터까지 뜨거운 총알처럼 튀어나가며, 종종 찬물을 끼얹었을 때 이런 행동을 시작합니다. 우리는 구조대원들이 화염 진압을 시작하며 이제 더 안전해졌다고 생각하는 것을 봅니다. EV의 경우는 정반대입니다. 찬물이 셀에 닿으면 셀을 자극하고, 종종 사방으로 로켓처럼 튀어 나갑니다. 이런 행동에 대한 전 세계 구조대원들의 데이터가 있습니다.
제가 가장 먼저 바꿨을 것은 그 지역의 즉각적인 대피와 도로 폐쇄였을 것입니다. 그렇다면 그 경찰관은 차량의 추진 방식에 대해 생각했을까요? 그는 살펴보지도, 차량을 식별하려 하지도 않았습니다. 운전자에게 물어봤을까요? 아니요. 흥미롭게도 그 차량은 가솔린 차였지만, 정확히 같은 모델이 작년에 고성능 EV로도 출시됐습니다. 그런 추진 방식에 대한 추측은 더 이상 있어서는 안 됩니다.

OEM이 단일 모델로 파일럿을 진행한다면, 첫 90일은 어떤 모습일까요? 그리고 누가 그 자리에 있어야 할까요?
Lerner 첫 90일은 연속적인 시연의 연속입니다. 경찰, 소방관, 건물 관리자, 그리고 일반 대중에게 다양한 조건에서 보여주는 것입니다. 밤에, 직사광선 아래에서, 트럭 뒤에 가려진 차량으로, 터널 안에서, 지하주차장에서 드론 충돌방지 LED는 잘 보입니다. 밝은 햇빛 아래에서도 보입니다. 반밀폐 공간에서는 빛이 벽에 반사돼, 차량 자체는 보이지 않아도 신호는 읽을 수 있습니다.
그 과정 내내, 경찰, 소방국, 정부 관계자, 차량 설계자, 부품 제조사들이 모두 한 방에 있으면서 왜 이것이 필요한지, 그리고 이것이 안전을 어떻게 바꾸는지 이해합니다. 그런 다음 측정합니다. 최초 신고부터 진압 및 구조 완료까지 모든 것을 시간으로 측정하고, 시스템이 작동하는 상태로 동일한 시나리오를 실행해 다시 시간을 잽니다. 정보가 즉시 제공될 때와 정보가 없을 때의 차이를 보여주면, 그 가치는 명확해집니다.
첫 신고자가 "주황색과 파란색 불빛이 깜빡인다"고 말하는 순간, 지령센터는 그것이 EV임을 알고 소방팀은 EV 프로토콜로 대응합니다. 예전에는 도착해서야 발견하던 것을 이제는 출발 전에 압니다. EV 화재 진압은 ICE 화재 진압과 완전히 다릅니다. ICE 차량에서는 엔진룸에 물을 뿌립니다. EV에서는 차량 아래로 물을 넣어야 할 수도 있습니다. 배터리가 캐빈 안에 있는 루시드 같은 차량은 캐빈 내부에서 냉각해야 합니다. 어떤 테슬라는 실제로 8,000개의 셀 전체를 땅으로 떨어뜨리는데, 이는 세 번째 전술적 접근법을 나타냅니다. 공격 방향은 특정 차량의 아키텍처와 배터리팩에 따라 근본적으로 다릅니다. 그것을 가는 길에 아는 것과 도착한 후 알아내는 것의 차이가 생사를 가릅니다.
OEM, 소방국, 정부 이 세 주체 모두가 그 자리에 있어야 합니다. OEM만 있으면 대화는 비용으로 귀결됩니다. 소방국만 있으면 실행이 이뤄지지 않습니다. 정부의 참여 없이는 의무화가 없습니다.
한국은 이 세 이해관계자가 통합적인 방식으로 더 가까워질 수 있는 구조를 갖고 있습니다. 한국에서 파일럿이 진행된다면 저는 초기 기간 동안 무상으로라도 지원할 의향이 있습니다. 단일 모델부터 시작하십시오. 예를 들어 제네시스 GV90 전기 버전 같은 것 말입니다. 일단 데이터가 쌓이기 시작하면 모든 것이 바뀝니다. 그리고 이해하십시오, 이것은 정적인 상황이 아니라 동적인 상황입니다. 우리가 더 많이 배울수록 모든 대응요원, 시민, 국가가 적응하고 변화할 수 있게 해줍니다. 제가 제공하는 것은 정보이며, 그 정보는 앞으로 여러 세대에 걸쳐 사용될 수 있고, 모두가 이 사고에 어떻게 대처할지 스스로 선택할 수 있게 해줍니다. 한국은 통합된 소방체계를 갖고 있으니 시작하기 좋은 곳입니다. 미국은 그렇지 않아서, 한 사건에 두 개 부서가 출동해도 서로 다른 진압 방식, 관행, 도구가 사용될 수 있습니다. 이 단절된 시스템에는 일관성이 필요합니다. 저는 그 가능성을 제공하기 위해 10년을 일해왔습니다. 자신들이 다뤄야 할 차량이 무엇인지에 대한 기본 지식을 가진 부서들은 지금 최선을 다할 수 있는 힘을 얻고, 전술을 무한히 바꿀 수 있게 됩니다.

IIHS와 HLDI는 미국 최고의 충돌 테스트 및 손실 예방 기관이다. 사이버트럭은 이들의 최고 등급인 "Top Safety Pick+"를 받았다. 이들은 사고 후 탑승자의 생존 가능성만 평가할 뿐, 사고 후 탈출이나 진입은 고려하지 않으며, 배터리 안전성이나 화재, 유독가스 배출도 평가 항목에 넣지 않는다. 이들에게는 사고 후 핸들이 열리지 않는다는 데이터도 있지만, 사이버트럭에는 핸들 자체가 없고 도어 오프너를 제어하는 배터리가 프론트 범퍼 뒤에 위치해 사고 후 작동을 멈출 수 있다.

NHTSA의 구조대응 가이드(ERG)는 수년간, 여러 모델과 제조사에 걸쳐 불완전한 상태다. 의무 사항도 아니고 부정확한 경우도 많다. 아우디 A8 L은 2017년부터 2026년까지 미국에서 오직 가솔린 차량으로만 판매됐다 — 플러그인 하이브리드로 판매된 적이 없는데도 — 구조 가이드에는 잘못 등재돼 있어, 이는 구조 지연이나 잘못된 구조 방식으로 이어져 구조대와 탑승자를 위험에 빠뜨릴 수 있다.

설계실에는 소방관이 없다

구조 가능성이 충돌 안전성과 동등한 수준의 공식 설계 요건이 돼야 한다고 주장하셨습니다. 근거는 무엇이며, 그런 규제에는 무엇이 포함되어야 할까요?
LaPenta 충돌 안전성 기준은 수십 년에 걸쳐 사망자를 줄여왔습니다. 그것은 규제가 효과가 있다는 증거입니다. 하지만 사고 후 생존은 초기 충격 보호에만 좌우되지 않습니다. 적시의 구조와 의료 개입, '골든아워'가 결정적입니다. 갇힌 탑승자는 훨씬 더 높은 부상 심각도 점수와 사망률을 보입니다. 설계가 구조를 방해하면, 그것은 충돌 안전성이 만들어낸 생존 여력을 훼손합니다.
규제가 포함해야 할 핵심 요소들은 다음과 같습니다. 첫째, 표준화된 테스트 프로토콜입니다. 구조 시간과 접근성은 모의 충돌 조건 하에서 측정되어야 합니다. 표준 구조 도구로 필러와 로커를 절단하는 시간, 배터리 격리 시간, 문 개방력 등 정량화 가능한 지표가 돼야 합니다. 둘째, 필수 설계 요소입니다. 고전압 부품 및 절단 지점에 대한 구조 대응형 표식과 라벨, 도구 삽입을 위한 최소 접근 치수, EV와 하이브리드의 신속한 에너지 격리를 위한 규정 등입니다. 셋째, 데이터 요건입니다. OEM은 제3자 테스트를 통해 검증된 차량별 구조 데이터가 포함된 구조대응 가이드(ERG)를 지속적으로 제공해야 합니다. 넷째, 성능 지표입니다. 일본 NCAP의 제한적 선례를 발전시켜, 정량화된 구조 가능성 점수를 안전등급에 통합하고 인센티브와 페널티를 부여해야 합니다. 다섯째, 이해관계자 참여입니다. 자동차 제조사, NFPA와 IAFF 기준 하에서 운영되는 소방서, 그리고 연구자들 간의 협력이 필수적입니다.
여섯째, 이게 결정적인데, 즉각적인 차량 추진 방식 식별입니다. 심각한 충돌 상황에서도 읽을 수 있는 표준화된 외부·내부 표시가 필요합니다. 발광 또는 반사형 배지, 계기판 및 외부 디스플레이, QR 연동 시스템 등은 추진 방식(BEV, PHEV, HEV, FCEV)과 배터리 상태, 충전 수준, 손상 상태, 잔존 에너지, 열폭주 위험 지표를 즉시 전달해야 합니다. 배지가 가려질 정도로 심하게 손상된 차량에서도, 구조대원은 ERG나 수동 점검에 의존하지 않고 즉시 위험을 평가할 수 있어야 합니다.
이것은 리튬이온만의 문제가 아닙니다. 나트륨이온, 전고체, 그리고 다른 새로운 배터리 화학기술이 빠르게 시장에 진입하고 있습니다. 각각은 서로 다른 열적, 화학적, 전기적 위험을 나타냅니다. 표준화된 외부 추진 방식 식별 없이는, 소방관이 현장에서 파워트레인을 잘못 식별하고 고전압 시스템 근처에서 절단을 시작할 수 있으며, 이는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

Lerner ERG 구조대응 가이드의 정확성도 해결해야 할 문제입니다. NHTSA와 NFPA의 데이터베이스에는 많은 차량 모델과 연식이 누락되어 있거나 잘못된 정보로 등재돼 있습니다. 2024년형 아우디 A8은 플러그인 하이브리드로 등재되어 있지만, 그 버전은 2017년부터 2026년까지 미국 시장에서 판매된 적이 없습니다. 세계 최대 규모의 소방국 중 하나인 뉴욕소방국(FDNY, 소방관 1만 1,000명)은 현장 인력이 사용하는 모바일 앱에 그 잘못된 정보를 탑재하고 있습니다. 현장 판단을 좌우하는 잘못된 정보는 부상과 죽음으로 이어질 수 있습니다. 어떤 모델은 앱에서 이용 가능하지만 2021년형에서 끝나 있기도 합니다. 그렇다면 그 차량이 2026년형인 것을 안다면 어떻게 해야 할까요? 같은가요? 다른가요? 어떻게 알 수 있을까요? 이것은 작은 문제가 아닙니다. 2023년형 BMW X5와 2024년형 BMW X5는 배지까지 동일하게 똑같이 생겼습니다. 그러니 같은 방식으로 구조하면 되겠죠? 절대 아닙니다. 2024년형은 엔진 옆에 약 110개의 개별 리튬이온 셀로 이루어진 리튬이온 마일드 하이브리드 배터리를 가지고 있습니다.
저는 자동차 제조사가 새로운 플랫폼을 설계할 때 구조 전문가가 그 자리에 있어야 한다는 결론에 도달했습니다. 라펜타 치프가 접근할 수 없는 곳에 고전압 차단 케이블을 숨기기 전에, 그를 데려와서 물어보십시오: "이 배치가 괜찮습니까?" 그것이 전부입니다. 비용은 들지 않습니다. 구조 전문가들은 무상으로 그렇게 할 것입니다.

LaPenta 건설업계도 마찬가지입니다. 아무도 100층짜리 고층빌딩을 짓기 전에 소방관에게 묻지 않습니다. 저는 특정 차량에서 어떻게 사람을 구출했는지, 어디서 막혔는지, 무엇이 효과가 있었고 무엇이 없었는지에 대한 실전 경험을 갖고 있습니다. 그 경험이 설계 과정에 반영돼야 합니다. 구조 전문가를 설계 과정에 먼저 참여시키는 OEM은 "우리는 소비자 안전을 최우선으로 한다"고 말할 자격을 얻습니다. 그것은 공공 안전의 문제일 뿐 아니라 브랜드로서도 가치가 있습니다. 저는 현대자동차든 어떤 OEM이든 무상으로 의견을 제공할 수 있습니다. 그들이 요청하기만 하면 됩니다.

Lerner 테슬라의 이미지를 생각해보십시오. 테슬라가 세계에서 가장 혁신적인 자동차 회사였던 시절이 있었습니다. 이제는 테슬라와 화재가 같은 문장에서 언급됩니다. 오토파일럿 사고는 일상적인 일이 되었습니다. 제조사들은 현실을 직시해야 합니다. 저는 그들을 공격하려는 게 아닙니다. 가능한 작은 설계 변화들, 가능한 작은 협력들이 있습니다. 그것들이 쌓이면 차이를 만듭니다. 그리고 가장 먼저 시작하는 브랜드가 신뢰를 되찾는 브랜드가 될 것입니다. 우리는 더 이상 안주하거나, 우리가 세계적 규모의 위기에 있지 않다고 생각할 수 없습니다.

2027 BMW X5의 전동식 도어 오프너 — B필러에 있는 작은 지느러미 모양의 돌출부.

한국이 할 수 있는 것

마지막으로 한국 이야기를 해보죠. 중앙집중형 소방체계는 미국의 분산된 시스템과 비교해 어떻고, 한국이 현실적으로 할 수 있는 것은 무엇일까요?
LaPenta 한국에는 국가 소방청이 있습니다. 전국적으로 표준화된 지휘, 통합된 훈련 아카데미, 중앙집중형 자원 배분이 모두 가능합니다. 미국에는 2024년 기준 약 2만 7,000개의 소방서가 독립적으로 운영되고 있습니다. 80% 이상이 자원봉사 또는 자원봉사 위주입니다. 전업 또는 대부분 전업으로 운영되는 부서는 약 18%에 불과하지만, 이들이 인구의 대다수를 보호합니다.
이 분산된 구조가 만들어내는 문제는 명확합니다. 예산은 지방세와 기부금에 의존합니다. 인력 수준, 훈련 품질, 장비의 노후도는 부서마다 크게 다릅니다. NFPA 기준은 연방법이 아니라서 각 부서가 채택하거나 무시할 수 있습니다. 설문조사에 따르면 소방서의 31%가 EV 화재 훈련을 전혀 받지 못했습니다. 자원봉사 소방관들은 낮에 다른 직업을 갖고 있다가 신고가 오면 집에서 출동합니다. 대응 시간은 상당히 깁니다. 미국 구조대원의 3분의 2가 자원봉사자입니다. 도시 지역에서는 소방국이나 응급의료서비스(EMS)가 먼저 도착할 수 있지만, 농촌 지역에서는 경찰이 먼저 도착하는 경우가 많습니다. 보호장비도, 준비도 없이, 리튬이온 화재 훈련도 없이, 적절한 보호장비도 없이 말입니다.
한국의 다양한 도시 경관은 중요한 맥락을 더합니다. 초현대적 고층 지구와 첨단 인프라가 수백 년 된 사찰, 궁궐, 한옥마을, 유적지와 나란히 존재합니다. 북촌 같은 역사적 도심의 좁은 골목이나 전통시장은 소방 장비의 접근과 기동을 심각하게 제한합니다. 그런 공간에서의 EV나 전동스쿠터 화재는 인접한 목조 건물, 문화유산지, 밀집된 시민들을 빠르게 위협할 수 있습니다.
리튬이온 화재와 새로운 배터리 화학기술의 물리적 특성은 이 위험을 증폭시킵니다. 열폭주는 섭씨 1,800도에서 3,000도를 넘는 온도를 발생시키고, 진압하기 어려운 강렬한 화염을 만들며, 유독하고 인화성 있는 가스를 방출하고, 셀을 최대 20미터까지 날려 보내며, 초기 진압 후 며칠에서 최대 3개월까지 재점화될 수 있습니다. 단층 목조 한옥 건물들은 약 3미터 간격으로 붙어 있습니다. EV 화재는 그런 건물들을 강렬한 복사열과 직접적인 화염 접촉에 노출시킬 것입니다. 20미터까지 튀는 발화 셀은 그 반경 내의 모든 것을 위협하는 위험 지대를 만듭니다.
2024년 6월 24일 화성에서 발생한 아리셀 리튬이온 배터리 제조공장 화재를 기억하십니까? 배터리 저장구역에서 시작된 화재가 열폭주를 통해 급속히 확대돼 23명의 노동자가 사망했습니다. 짙은 유독 연기가 몇 분 만에 시설 전체로 퍼졌습니다. 만약 유사한 규모의 화재가 역사지구의 좁은 골목에서 발생한다면 어떤 일이 벌어질까요?

Lerner 인천 화재는 일어날 수 있는 모든 일을 이미 보여줬습니다. 2024년 8월, 지하주차장에 주차된 메르세데스 EQE 한 대에서 시작된 화재가 600대의 차량으로 번졌습니다. 주민들은 며칠간 집으로 돌아가지 못했고, 돌아갔을 때 아이들은 눈 자극을 호소했고 노인들은 피부 이상을 보였습니다. HF(불화수소산)가 건물의 구조 자재에 깊이 침투해 완전히 제거될 수 없었습니다.
2026년 6월 현재, 상업용이나 주거용 구조물에서 HF 잔류물을 완전히 복원할 수 있는 신뢰할 만한 방법은 없으며, HF 노출에 대해 일관되게 효과적인 의학적 치료법도 없습니다. 확정적인 진단도, 치료법도 없습니다. 증상은 관리될 뿐 해결되지 않습니다. HF는 토양과 지하수도 오염시킵니다. 장기적인 환경 영향은 실재합니다. 그렇기 때문에 단 한 건의 EV 화재도 단순한 차량 화재가 아닙니다. 'HF'라는 용어가 알려진 것과 알려지지 않은 화학물질, 금속, 발암물질의 유독한 혼합물을 뜻하는 편의적 표현이라는 것을 기억하십시오. 만약 그것이 "시안화물과 포름알데히드, 그리고 기타 알려지지 않은 독소와 잔류성 화학물질"이라고 불렸다면 더 심각하게 받아들여졌을 것입니다. 안타깝게도 저는 그 명명위원회의 일원이 아니었습니다.
한국이 2~3년 내에 현실적으로 실행할 수 있는 것은 다음과 같습니다. 첫째, 전국적으로 표준화된 차량 구조 프로토콜과 필수 장비를 갖추는 것입니다. 중앙집중형 조달로 모든 부서를 균일하게 갖출 수 있고, 앱이나 차량 텔레매틱스를 통한 실시간 ERG 통합도 기존 기술을 활용해 실현 가능합니다. 미국에서는 부서 간 편차 때문에 이것이 불가능합니다. 둘째, 국가 차량 구조 데이터베이스와 OEM의 의무적 데이터 제출입니다. 신모델 출시 전 구조 프로파일 제출을 요구하고, 중앙집중형 훈련 업데이트와 통합합니다. 셋째, 리튬이온 화재에 특화된 PPE 업그레이드입니다. 불화수소산, 중금속, 기타 열폭주 부산물에 저항력 있는 장비로 전국적으로 교체하는 것으로, 2022년 Szmytke 연구와 진행 중인 InToxFire 프로젝트의 결과를 즉시 적용할 수 있습니다. 중앙집중형 권한은 신속한 사양 결정, 테스트, 조달, 훈련 통합을 가능하게 하며, 한국의 역사지구와 대체 불가능한 문화유산지 인근에서 활동하는 소방관들을 직접적으로 보호합니다.
미국의 분산된 구조는 이 모든 것을 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 지방 자치권은 NFPA 지침 채택을 일관성 없게 만듭니다. 새로운 훈련 커리큘럼이나 전문 장비는 예산이나 기술적 전문성 부족으로 자금이 지원되거나 실행되지 못하는 경우가 많습니다. 협조는 상호지원(mutual aid)이나 연방 보조금 같은 자발적 메커니즘에 의존하며, 한국 같은 중앙집중형 시스템의 강제력은 전혀 없습니다. 그 결과는 고르지 못한 대비태세, 중복된 노력, 그리고 리튬이온 배터리 사고 같은 새로운 위협에 대한 느린 전국적 대응입니다.
좋게 들리시죠? 안타깝게도 그중 일부는 환상입니다. 왜일까요? 열과 유독 배출물로부터 구조대원을 제대로 보호할 수 있는 장비가 현재 존재하지 않기 때문입니다. 저는 더 나은, 더 보호 성능이 높은 장비를 요청했지만 업체의 리더들로부터 현재로서는 불가능하다는 말을 들었습니다. 그들이 냉담하고 무관심하다고 느끼실 수도 있지만, 다른 관점도 있습니다. 그들은 자신들의 장비가 무엇에 맞서 싸우도록 설계해야 하는지 모릅니다. 장비와의 상호작용과 침투를 막아야 할 독소가 무엇인지 아무도 완전히 이해하지 못하고 있습니다.

LaPenta 저는 이것을 공개적으로 말합니다: 우리는 이미 현장에서 지고 있다. 장비는 따라오지 못하고, 정보는 없고, 설계는 우리에게 불리하게 작용하고 있습니다. 소방관의 생명은 그 차량 안에 있는 사람의 생명과 동일한 가치를 지닙니다. 구조대원은 누군가의 아버지, 아들, 딸, 손주입니다. 차 안에 갇힌 사람과 똑같이요. 적절한 보호 없이 그들을 현장에 보내는 것은 그 사람을 무방비 상태의 차량에 남겨두는 것과 다르지 않습니다. 둘 다 용납할 수 없습니다.
그리고 우리는 PTSD에 대해 이야기해야 합니다. 소방관이 차 안에서 가족이 불에 타는 것을 지켜보면서도 아무것도 할 수 없을 때, 그 소방관은 남은 평생 그 장면을 안고 살아갑니다. 그런 상황이 얼마나 더 쌓여야 변화가 시작될지 생각하는 것이 두렵습니다. 사람들은 소방국이 도착해서 모든 것을 해결해주기를 기대합니다. 그 기대에 부응할 수 없는 날들이 점점 더 잦아지고 있습니다.

Lerner 한국의 가장 큰 강점은 하나의 결정이 나라 전체를 바꿀 수 있다는 것입니다. 미국에서는 한 부서가 접근 방식을 바꿔도 옆 부서는 그것을 전혀 알지 못합니다. 한국은 지금 그 강점을 활용할 수 있습니다. 하지만 그 결정이 올바른 방향으로 가려면, 그 과정은 현장에 있는 사람들과의 대화에서 시작돼야 합니다. 지침을 내리고 떠나버리는 것만으로는 충분하지 않습니다. 구조대원들에게 무엇이 필요한가? 현장에서 무엇이 작동하지 않는가? 그것을 직접 들어야 하고, 해결책은 함께 만들어져야 합니다. 저는 평소에 이렇게 들리지 않지만, 저는 낙관주의자입니다. 우리에게는 세상을 바꿀 기회가 있습니다. 그것이 필요하고, 제 목표는 정보입니다. 정확한 정보야말로 모두가 지금, 그리고 앞으로 여러 세대에 걸쳐 더 안전한 결정을 내릴 수 있게 해줄 것입니다.

윌리엄 S. 러너 (William S. Lerner, FRSA), WSL 컨설팅 CEO
윌리엄 S. 러너는 WSL 컨설팅의 CEO이자 20건 이상의 특허를 보유한 독립 발명가다. EV, 리튬이온, e-모빌리티 시대의 리스크 평가와 대응 전략 개발에 주력해왔으며, FBI, 국토안보부(DHS), 화재 조사 부서, 공항 소방구조대(ARFF), 주요 교통 인프라 기관들과 협력해왔다. 세계 최대 규모의 터널, 항만, 교량, 주차 인프라(12만 대 이상의 주차 공간 포함)에 대한 리스크 평가를 수행했으며, 배터리 유독 잔류물과 2차 오염 등 새롭게 부상하는 위험에 대해 이해관계자들에게 경고하는 데 핵심적인 역할을 해왔다. 인터모달 리뉴어블스(Intermodal Renewables)의 공동 창업자이기도 하다.

스티븐 라펜타 (Steven LaPenta), 뉴저지주 뉴어크시 공공안전국 배틀리언 파이어 치프
스티븐 라펜타는 현재 뉴어크 공공안전국 소방부에서 배틀리언 파이어 치프로 재직 중인 평생 소방 경력자다. 유해물질, 훈련, 특수작전, 뉴저지 UASI 소방 CBRNE(화학·생물·방사능·핵·폭발물) 리더십 역할도 겸하고 있으며, 뉴저지주 공인 2급 소방 강사이기도 하다. 그의 업무는 대응요원 안전, 현장 지휘 지원, 공공 보호, 병력 보호, 제염, 환경 모니터링, 현장 관리, 훈련을 포함한다. 포트 뉴어크의 대형 선박 화재 대응팀의 일원이었으며, 여러 고위급 조사에서 증언한 바 있다. 현재 윌리엄 S. 러너와 함께 리튬이온 화재 대응 최전선에서 활동하고 있다.

청원서 다운로드: https://drive.google.com/file/d/1h3T4S-xOriKrlFkuvo0k6d0pQxar1xAR/view?usp=drive_link

Rescueability — The Missing Principle in Automotive Design

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-14 10:09:16+0900

Rescueability: 자동차 설계 원칙에서 빠진 마지막 요소

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-14 09:56:45+0900

캐딜락 에스컬레이드 IQ EV. 4,127킬로그램(9,100파운드)의 이 EV는 이중 적층 배터리를 견고한 케이싱 안에 담고 있다. 수많은 통풍구 때문에 가솔린 차량처럼 보인다. 이 흡입구들은 실제로 작동하는데, 더운 날씨에 배터리팩을 식히기 위해 팬이 가동돼야 하기 때문이다. 이는 배터리를 소모시켜 배터리팩을 결함 모드로 몰아넣을 수 있다. 실제로 가솔린 버전의 흡입구가 더 작다. 구조대가 과거에 단서로 삼던 특징들이 이제는 무의미해지고 있다.

자동차는 충돌을 견디도록 설계돼 왔다. 그러나 사고 이후 탑승자가 스스로 탈출할 수 있는지, 구조대가 차량에 접근하고 고전압을 차단할 수 있는지, 차량의 추진방식을 외부에서 즉시 식별할 수 있는지는 여전히 주요 설계 기준이 아니다. 뉴어크 소방국의 스티븐 라펜타 배틀리언 치프와 WSL 컨설팅의 윌리엄 S. 러너 CEO는 이런 공백에 대해 'Rescueability', 즉 구조 가능성이라고 부른다. 전동식 도어 핸들, 라미네이트 유리, 대용량 배터리, 외부 식별의 부재가 구조 현장에 어떤 문제를 남기는지, 그리고 왜 구조 가능성이 자동차 산업의 다음 화두가 될 수 있는지 살펴본다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
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우리는 이미 알고 있었다

2년 전, 인천의 한 아파트 지하주차장에서 메르세데스 EQE 한 대가 아무런 예고 없이 불길에 휩싸였다. 차주도, 관리인도, 소방대도 그 차가 불이 날 것이라는 사실을 몰랐다. 화재는 순식간에 지하주차장 전체로 번져 600여 대의 차량을 오염시켰다. 대피했던 주민들이 돌아왔을 때, 아이들은 눈 자극을, 노인들은 피부 자극을 호소했다.
그 사이 세계 각국에선 전동식 도어 핸들 문제가 수면 위로 올라왔다. 미국에선 22세 청년이 Tesla Model 3 안에서 “숨을 쉴 수 없다, 갇혔다”고 911에 신고하면서 사망했다. 라미네이트 유리를 발로 차고 주먹으로 쳤지만 깨지지 않았다. 그의 가족은 현재 소송 중이다. 중국은 2027년 1월 1일부터 완전 은닉형 전자식 도어 핸들을 사실상 금지하고, 모든 신차에 전력 상실 시에도 작동하는 기계식 개방 기능을 의무화했다.
인천, 미국, 중국. 서로 다른 나라에서 벌어진 이 세 사건은 같은 질문으로 이어진다. 자동차는 충돌에는 대비하고 있지만, ‘구조’에는 어떤가라고.
6월과 7월, AEM과 인터뷰를 한 뉴어크 소방국의 배틀리언 파이어 치프 스티븐 라펜타(Steven LaPenta)와 WSL 컨설팅의 CEO 윌리엄 S. 러너(William S. Lerner)는 같은 답을 했다. 핵심은 EV나 배터리 자체보다, 그 위험을 전제로 하지 않은 자동차의 설계에 있다는 것이다.

Rescueability란 무엇인가

두 사람이 공통으로 쓴 단어가 있다. 구조 가능성(Rescueability). 표준어도 자동차 공학의 정식 용어도 아니지만, 지금 이 문제를 설명하는 데 이보다 정확한 말은 없다.
“충돌 안전성 시험은 사람이 벽을 들이받았을 때를 기준으로 합니다. 사고 후 당신이 차량에서 나올 수 있는지, 구조대가 차량 안으로 들어갈 수 있는지는 시험하지 않습니다.” 라펜타가 말했다.
Rescueability란 무엇인가.
▶탑승자가 사고 후 스스로 탈출할 수 있는가 ▶구조대가 차량 내부에 신속히 접근할 수 있는가 ▶차량을 즉시, 외부에서 식별할 수 있는가 ▶고전압을 안전하게 차단할 수 있는가 ▶차량의 설계 자체가 구조 작업을 방해하지 않는가.
이런 논의는 분명 세계적으로 진행되고는 있지만 다섯 가지 중 단 하나도 현재 국제 자동차 안전 규정에 공식적으로 존재하지는 않는다.

루시드 배터리팩 전시 사진. 이 차량은 전 세계에 판매되며 미국과 사우디아라비아에서 생산된다. 개별 셀은 오픈 케이싱 안에 담겨 스케이트보드형 언더플로어 플랫폼 위에 통합돼 있다. 러너에 따르면, 화재 시 가스가 방출될 수 있으며, 일부 사례에서는 셀이 최대 50피트 거리까지 비산하는 것이 관측된 바 있다.

아무도 요구하지 않는 것은 설계되지 않는다

왜 이런 개념이 지금까지 설계 테이블에 오르지 못했을까. Euro NCAP도, IIHS도, NHTSA도 신차 안전등급을 매길 때 구조 가능성을 측정 항목에 넣지 않는다. 소비자도 차를 살 때 "이 차는 사고 후에 내가 나올 수 있는가"를 묻지 않는다. 투자자도 이 항목으로 기업가치를 평가하지 않는다.
"엔지니어들이 공기역학, 스타일링, 충돌 안전성, 비용을 최적화할 때, 구조 가능성은 그 의사결정 과정에 없습니다. 저는 특정 차량에서 사람을 꺼내기 위해 어떤 독특한 문제를 겪었는지 말해줄 수 있습니다. 하지만 아무도 묻지 않습니다." 라펜타가 말했다.
이 공백은 자동차에서 그치지 않는다. 러너는 뉴욕·뉴저지 항만청(Port Authority) 전체 자산에 대한 최초의 포괄적 리스크 평가를 수행한 바 있다. JFK, 뉴어크국제공항, 라과디아를 포함한 공항 다섯 곳, 조지 워싱턴 브리지, 링컨 터널, 그리고 12만 대 이상을 수용하는 주차 인프라까지가 그 대상이었다. 연간 6억 명이 이용하는 이 인프라에 리튬이온 관련 위험이 어떤 영향을 미칠지가 평가의 핵심이었다. 그는 최근 전기 항공기와 eVTOL, 드론을 다루는 항공 부문 컨설팅 역할도 새로 맡았다고 밝혔다. EV 화재를 계기로 구조 가능성을 고려해야 하는 영역이 자동차를 넘어 공항, 대형 인프라 시설로 확장되고 있다는 뜻이다.
"아무도 100층짜리 고층빌딩을 짓기 전에 소방관에게 묻지 않습니다." 라펜타가 말했다.
그는 자동차 회사가 새로운 플랫폼을 설계할 때도 구조 전문가가 처음부터 설계실에 함께 있어야 한다고 주장한다. 러너도 마찬가지다.
"라펜타 치프가 접근할 수 없는 곳에 고전압 차단 케이블을 숨기기 전에, 그를 데려와서 물어보십시오. '이 배치가 괜찮습니까?' 그게 전부입니다. 비용은 들지 않습니다. 구조 전문가들은 무상으로 그렇게 할 것입니다."
예를 들어, 라미네이트 유리는 이런 공백이 만들어낸 가장 구체적인 결과물이다. 소음 저감과 자외선 차단을 위해 도입된 이 유리는 일반 강화유리처럼 센터펀치로 깨지지 않는다. 금만 갈 뿐이다. 탑승자가 비상 탈출 도구를 갖고 있어도 소용없다. 소방관의 절단 도구는 통하지만, 도착까지 걸리는 몇 분이 생사를 가른다.

EV 화재 이후 전형적인 거동. 차량은 최대 3개월까지 언제든 재점화될 수 있다. 가스 방출도 계속될 수 있는데, 구조대와 대중은 불이 보이지 않으면 안전하다고 생각하는 경우가 많지만 그렇지 않다.

구조는 식별에서 시작된다

구조 가능성의 공백은 모든 차량에 해당하지만, 전기차에서는 그 무게가 완전히 달라진다. 고전압 잔류 에너지, 열폭주, 재점화, 유독가스라는 변수가 더해지기 때문이다.
리튬이온 배터리 화재는 화씨 3,000도에서 5,000도, 섭씨로 환산하면 약 1,650도에서 2,760도에 이르는 온도를 낸다. 초기 진압에 성공한 것처럼 보여도, 며칠에서 최대 3개월까지 재점화가 가능하다는 게 라펜타의 설명이다. 인천 사고에서는 차량이 발화 후 수초 만에 화염에 휩싸였다. 그 짧은 시간 안에 구조대원이 접근 방식, 진화 전술, 격리 범위를 다시 판단할 여유는 없다.
"저희가 현장에 도착했는데 구조를 할 수 없고, 절단을 할 수 없고, 유독가스로부터 자신을 보호할 장비가 없다면 어떻게 하겠습니까. 그 차는 타게 둬야 합니다." 라펜타가 말했다.
구조대에게 가장 중요한 첫 번째 정보는 화재의 크기가 아니라 차량의 정체다. 그것이 내연기관차인지, 하이브리드인지, 전기차인지에 따라 접근 방식과 위험 평가는 완전히 달라진다. 그것은 단순한 분류 문제가 아니다. 차량의 추진방식에 따라 구조대가 접근해야 하는 거리, 진압 위치, 필요한 보호 장비, 냉각과 격리 절차, 그리고 사고 이후 차량을 어떻게 견인하고 보관할지까지 모두 달라진다. 다시 말해, 차량의 추진방식을 모른다는 것은 구조대가 어떤 위험을 상대하고 있는지 모른 채 현장에 들어가는 것과 같다.
그런데 오늘날 많은 차량은 외관만으로 추진방식을 식별하기 어렵다. 그나마 한국은 번호판 색상이 달라 최소한의 기회는 있지만, 대부분 국가는 그렇지 않고, 일부 전기차는 아예 내연기관 모델과 거의 동일하게 보여, 구조대가 차량 가까이 접근하기 전까지는 이를 확인할 방법이 없다.
“과거에는 막힌 라디에이터 그릴, 배기구의 부재, 파란색 엠블럼 같은 시각적 단서가 전기차를 구분하는 기준이었는데, 최근에는 공기역학과 디자인 통합, 브랜드 일관성을 이유로 내연기관차와 전기차의 외관 차이가 빠르게 사라지고 있습니다. 플랫폼 공유가 늘어나면서 같은 차체가 내연기관, 하이브리드, 전기차로 동시에 판매되는 경우도 많아졌습니다.” 러너가 말했다.
구조대 입장에서는 과거에 존재하던 시각적 단서들이 점점 사라지고 있는 셈이다.
라펜타가 최근 NHTSA에 제출한 청원도 Rescueability 전체를 다루지는 않는다. 그가 가장 먼저 요구한 것도 구조의 첫 단계인 '외부 식별성'이다.

청원서 다운로드: https://drive.google.com/file/d/1h3T4S-xOriKrlFkuvo0k6d0pQxar1xAR/view?usp=drive_link

차량 후면의 실버라도 엠블럼. 쉐보레 보타이는 크기가 극적으로 커진 반면, 모델명은 작아졌다. 이는 현재 트렌드다: 차량의 구체적 속성, 파워트레인, 추진방식이 아니라 브랜드를 강조하는 것.

딜러십에서 발견한 것

라펜타와 러너는 함께 딜러십을 찾아 캐딜락 에스컬레이드 IQ를 직접 살펴본 적 있다. 외관상 내연기관 버전과 EV가 거의 구분되지 않았다. 방향지시등 근처 마커 정도가 유일한 차이였다. 과거에는 막힌 라디에이터 그릴이 EV를 나타내는 시각적 단서였지만, 이 차는 배터리 냉각 팬 때문에 그릴이 오히려 더 열려 있다. 그 단서마저 통하지 않는 차였다.
더 큰 문제는 내부다. 도어 핸들은 일반 핸들처럼 보였지만 실제로는 전동식이었다. 프렁크를 열 수동 스위치가 없었다. 고전압 차단 장치에 접근하려면 배터리 구획을 덮는 슬라이드식 트레이를 제거해야 했는데, 이를 표시하는 라벨은 있었지만 검은색 플라스틱 위에 검은색 글자로 각인되어 있어 식별이 거의 불가능했다.
"저는 이 일을 하도록 훈련받은 사람인데도, 차단 장치가 어디 있는지 끝내 찾지 못했습니다." 라펜타가 말했다.
러너는 비슷한 경험을 GM과의 인연에서 겪었다고 말했다. 약 10년 전 GM의 한 배터리 담당 임원으로부터 캐딜락 리릭의 긴급 대응 가이드를 검토해달라는 요청을 받았고, 그는 최초 구조대원을 24시간 모니터링할 것, 차량이 24시간 이내 재점화될 수 있다는 사실을 가이드에 명시할 것을 제안했다고 했다. 러너는 당시 자신이 제안한 내용이 채택되지 않았다고 했다.
에스컬레이드 IQ의 무게는 약 4,127킬로그램, 배터리 용량은 205킬로와트시다. 러너와 라펜타는 이런 이중 적층 구조가 열전파 측면에서 새로운 검증 과제를 제기한다고 본다. 배터리 냉각을 위한 팬 시스템도 새로운 변수다. 팬이나 전원 계통 이상은 배터리 관리 및 차량 기능에 추가적인 변수가 될 수 있으며, 일부 전동식 기능의 가용성에도 영향을 미칠 가능성이 있다.
그러나 라펜타와 러너는 이 문제를 제조사를 비난하기 위한 사례로 보지 않는다. 오히려 아직 누구도 구조 가능성을 설계 목표로 요구하지 않았기 때문에 발생한 산업 전체의 공백이라고 본다.
그렇다면 OEM은 구조 가능성으로 무엇을 얻을 수 있는가.

OEM이 얻는 것

구조 가능성을 설계에 반영하는 일은 자동차 회사에 부담이 아니라 기회다. 가장 먼저는 브랜드 신뢰다. Volvo가 '안전'이라는 단어를 오랫동안 브랜드 자산으로 써온 것처럼, 구조 가능성은 아직 누구도 선점하지 않은 영역이다.
"구조 전문가를 설계 과정에 먼저 참여시키는 OEM은 '우리는 소비자 안전을 최우선으로 한다'고 말할 자격을 얻습니다. 그것은 공공 안전의 문제일 뿐 아니라 브랜드로서도 가치가 있습니다."
라펜타가 말했다. 여기에 법적 리스크 감소, ESG 관점의 구조대 안전 서사, 규제를 앞서가는 선도자 지위까지 더해진다.
러너가 거듭 강조하는 것은 비용이다. 그는 새로운 부품이나 별도의 설계 변경 없이, 기존 공급업체에 부품 하나를 추가해달라고 요청하는 정도로 충분하다고 말한다.
"비용은 사실상 들지 않습니다. 구조 전문가들은 무상으로라도 그렇게 할 것입니다."
러너의 말이다. 그렇다면 그들은 구조 가능성을 어떻게 구현할 수 있다고 보는가.

정보는 새로운 안전장치다

라펜타와 러너가 강조하는 건 새로운 부품이 아니라 새로운 발상이다.
"이런 상황에서는 1초가 중요하고, 최초 구조대원들은 가장 안전하고 효율적으로 대응할 수 있도록 필요한 정보를 가져야 합니다. 저희의 솔루션은 결국 정보입니다." 러너가 말했다.
그는 그들의 접근을 '안전 기능'이 아니라 '정보'라는 틀로 설명한다.
러너가 자신의 특허 포트폴리오(20건 이상)를 바탕으로 제시하는 구상 중 하나는 이렇다. 차량 외장 일부에 평소에는 보이지 않는 고휘도 LED를 숨겨두고, 충돌이나 배터리 이상이 감지되는 순간 추진방식을 색과 패턴으로 알리는 방식이다. 이후 단계에서는 배터리 용량, 충전 상태, 탑승 인원, 고전압·저전압 차단 위치 같은 정보가 구조대의 웨어러블 기기나 인프라로 전달되는 그림까지 그는 구상하고 있다.
"목격자나 경찰관이 신고 전화에서 차량에 문제가 있고 불빛이 번갈아 깜빡인다고 말하는 순간, 지령센터는 그 차량이 EV라는 걸 압니다. 구조대가 현장에 도착하기 전에 이미 그 정보가 전달되는 겁니다."
물론 이는 러너가 제안하는 여러 가능한 해법 중 하나다. 구조 가능성을 구현하는 방식은 다양한 기술적 경로를 통해 달성할 수 있고, 이 아이디어 역시 그중 하나의 출발점일 뿐이다.

2027 BMW X5의 전동식 도어 오프너 — B필러에 있는 작은 지느러미 모양의 돌출부.

중국이 먼저 인정한 것

중국 공업정보화부(MIIT)는 2027년 1월 1일부터 완전 은닉형 전자식 도어 핸들을 사실상 금지하고, 모든 신차에 전력 상실 시에도 작동하는 기계식 수동 개방 기능을 의무화했다. 세계 최대 EV 시장이 전동식 도어 핸들 단독 구조의 위험성을 공식적으로 인정한 사건이다. 메르세데스처럼 신차 대부분에 전자식 핸들을 적용해온 제조사들은 중국 시장용으로 별도의 도어 구조를 설계해야 하는 상황에 놓였다.
러너는 이런 흐름이 한국에도 곧 도달할 것이라 본다.
“이 결정은 결국 다른 시장에도 영향을 줄 것입니다. 소비자가 판매원에게 '제가 사려는 신형 차는 왜 구식 핸들이 달려 있나요'라고 묻는 시기가 올 겁니다.” 러너가 말했다.
그럼에도 구조 가능성 자체를 요구하는 국제 규정은 여전히 사실상 존재하지 않는다. 탈출성 시험도, 구조성 시험도, 전동식 핸들에 대한 표준화된 시험도, 라미네이트 유리에 대한 구조 대응형 기준도 없다. 일본 NCAP이 도어 개방성 점수를 포함하려는 제한적 시도를 했을 뿐, 전 세계 설계 기준에서 지배적 위치를 차지하지는 못했다.

청원, 그리고 그 한계

이런 공백을 메우려는 첫 시도가 지난 7월 1일 워싱턴DC에 접수됐다.
라펜타가 개인 자격으로 제출한 규칙제정 청원이 미국 교통부(DOT)와 도로교통안전국(NHTSA) 법무실에 정식으로 접수된 것이다. 청원은 모든 신규 차량이 추진방식을 외부에서 즉시 식별할 수 있도록 표준화된 표시 체계를 도입하자는 내용을 담고 있다. 국가교통안전위원회(NTSB)가 조사한 전기차 화재 3건에서 고전압 배터리 재점화가 총 15차례 발생했다는 기록, 워싱턴주 조사에서 견인업체의 62%가 사고 차량의 전기차 여부를 확인할 시스템조차 갖추지 못했다는 결과가 근거로 제시됐다.
청원이 곧 규제로 이어지는 것은 아니다. 미국의 정식 규칙제정 절차는 접수 이후에도 수년이 걸릴 수 있고, 기각될 가능성도 배제할 수 없다. 그럼에도 이 청원이 갖는 의미는 작지 않다.
라펜타는 이렇게 말한다.
“NHTSA가 이 청원을 받아들인다면, 이는 자동차 회사들에게 더 나아져야 한다는 신호를 보내고, 대중과 구조대에게 이 위험을 진지하게 받아들이고 있다는 걸 증명하는 셈이 됩니다. 기각된다면, 그건 그냥 예전과 다를 바 없다는 뜻이 됩니다.”
수용이든 기각이든, 차량 추진방식의 외부 식별 문제가 미국 연방 규칙제정 절차의 공식 의제로 제기됐다는 사실 자체가 이 청원의 의미다.
구조대와 차량의 상호작용 문제가 정책 의제로 부상하고 있다는 점은 자율주행 분야에서도 확인된다. 2026년 7월 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 운전자 없는 자율주행차가 소방차와 구급차의 진로를 막거나, 플래시 라이트·연기·화재·교통 통제 장비를 제대로 인식하지 못한 사례가 반복되고 있다며 업계에 공개적인 시정 요구(Call to Action)를 발표했다. 이는 구조 가능성이 전기차 화재나 전동식 도어 핸들 문제를 넘어, 미래 모빌리티 전체가 해결해야 할 시스템 요구사항으로 확대되고 있음을 보여준다.
구조 가능성이 승용차 시장에서 당장 새로운 규제로 이어질 가능성은 높지 않지만, 자동차 산업의 많은 변화가 그랬듯, 규제는 종종 선도 기업의 자발적 시도 뒤에 따라왔다. 충돌 안전성이 그랬고, ADAS도 그랬다.

닷지 차저의 실내. EV인 Charger Daytona와 가솔린 Sixpack 모델은 동일한 차체와 도어 구조를 공유한다. 앞문에는 외부 전동식 도어 오프너가 있고, 네 개의 문 모두 전동 푸시 버튼으로 열린다. 앞좌석에는 패널 아래 숨겨진 수동 릴리스 레버가 있지만, 뒷좌석에는 별도의 수동 릴리스 장치가 확인되지 않는다. 배터리 전원이 상실될 경우, 뒷좌석 탑승자의 비상 탈출은 매우 어려워질 수 있다.

마지막 사용자는 누구인가

자동차는 점점 더 똑똑해지고, 더 조용해지고, 더 빨라지고 있다. 하이브리드, 플러그인, EV는 늘고, 종류와 관계없이 화재도 늘고 있다. 그러나 사고 이후 인간을 어떻게 구조할 것인가라는 질문은 여전히 설계 테이블 밖에 남아 있다.
사고가 발생한 순간, 차량의 마지막 사용자는 구조대다. 그들은 차량을 설계한 엔지니어가 한 번도 고려하지 않은 방식으로 그 차량을 다뤄야 한다. 어두운 밤, 뒤집힌 차, 빗속에서, 장갑을 낀 손으로, 수천 도의 열 앞에서.
“구조대원의 생명은 차량 안에 있는 사람의 생명과 같습니다. 그들도 누군가의 아버지이고, 아들이고, 손자입니다.” 러너의 말이다. 라펜타는 현실을 덧붙인다. “저희가 현장에 도착했는데 구조를 할 수 없고, 절단을 할 수 없다면, 그 차는 타게 둬야 합니다. 그 사람들은 죽을 것입니다.”
앞으로 구조 가능성은 도어 개방 시간, 외부 식별성, 고전압 차단 접근성, 구조 절차 수행 시간과 같은 정량적 지표로 발전할 가능성이 있다. 구조 가능성은 새로운 기술이 아니다. 자동차가 마지막 순간까지 사람을 보호하기 위해 갖춰야 할 가장 기본적인 책임일지도 모른다. 자동차는 사고를 피하도록 설계된다. 그러나 모든 사고를 피할 수는 없다. 사고가 일어났을 때, 그 차는 사람을 구할 수 있도록 설계되어 있는가. 당신의 차는, 구조될 수 있도록 설계되어 있는가.

AI Doesn't Replace SDV — It Depends on It

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-13 13:14:28+0900

AI는 SDV를 대체하지 않는다 — SDV에 기댄다

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-13 12:59:46+0900

미래의 차가 수십 개의 AI 에이전트에 의해 동시에 움직일 때 정말 중요한 것은 그 에이전트들이 얼마나 똑똑하냐가 아니다. 누가 그것들을 감독하고, 어떤 원칙으로 통제하느냐다. TrustMotion의 CTO 슈테판 폴레드나 박사가 'AID 2026' 키노트에서 던진 메시지가 이것이었다. 그에 따르면, 차안의 피지컬 AI는 더 이상 선택 사항이 아니다. 그러나 AI 정의 차량(AI-Defined Vehicle)은 소프트웨어 정의 자동차(SDV)를 대체하지 않는다. 오히려 SDV 위에 구축되며, SDV 없이는 안전할 수 없다. 그리고 결국 안전을 결정하는 것은 모델에 대한 신뢰가 아니라, 그 모델을 물리 법칙과 안전 경계 안에 묶어두는 시스템 아키텍처다.

글 | 한상민 기자＿han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

폴레드나(Dr. Stefan Poledna, TrustMotion)는 작은 정정으로 발표를 시작했다.
청중 대부분은 그의 회사를 여전히 TTTech Auto로 기억하고 있다. 이름은 바뀌었지만 사명은 바뀌지 않았다고 짧게 짚은 뒤, 곧바로 본론으로 들어갔다.
피지컬 AI의 토대로서의 안전과 결정론.

AI는 이미 차 전체로 퍼지고 있다. ADAS 쪽에서는 경로 계획과 객체 탐지를, 인포테인먼트 쪽에서는 음성 제어와 예측 경로 안내를 맡고 있다. 폴레드나에 따르면 이제는 운전자가 평소 생각조차 안 하는 영역까지 들어가고 있다. 예를 들면, 네트워크 침입 탐지, 레이다와 라이다를 융합해 차가 원래 갖지 못했던 데이터를 만들어내는 가상 센서, 배터리 상태 모니터링, 심지어 공조 제어까지 말이다. 이제 중요한 건 그 목록이 아니다. 중요한 건 AI가 더 이상 하나의 기능이 아니라 인프라가 됐다는 사실이다.
폴레드나의 표현을 빌리면, 이것이 Edge AI에서 Physical AI로의 전환이다.
그는 오늘날의 AI를 “애플리케이션에 국한돼 있을 뿐, 시스템을 인식하지는 못하는” 상태라고 표현했다. 콕핏 쪽 모델과 인지 쪽 모델이 각자 고립된 채 자기 논리만으로 돌아간다는 것이다. Physical AI는 그 고립이 끝나는 순간 시작된다.

“여러 AI 시스템을 안전하게, 결정론적으로, 실시간으로 오케스트레이션해서 물리적 세계를 제어하는 것, 그것이 핵심입니다.” 폴레드나가 말했다.
그리고 바로 이것이, AI 정의 차량이 SDV를 대체하는 게 아니라, SDV를 필요로 하는 이유라고 강조했다.
“AI 정의 차량이 SDV를 대체하는 게 아니라는 점을 이해하는 게 중요합니다. 오히려 SDV가 AI 정의 차량의 기반입니다.”
무언가를 학습시키려면 차에서 데이터를 꺼내야 한다. 학습된 것을 배포하려면 무선 소프트웨어 업데이트가 있어야 한다. 그리고 애초에 그 모델을 구동하려면 SDV의 중앙·존형 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이건 둘 중 하나를 고르는 문제가 아니다.

하나의 두뇌, 세 겹의 안전장치

이 논지는 하나의 그림에서 강하게 드러났다.
배터리, 섀시, ADAS, 중앙 컴퓨팅, 존, 보안, 콕핏, 인포테인먼트 등 차량의 각 도메인은 저마다의 AI 에이전트를 갖는다. 이 에이전트들은 모두 하나의 'Super AI Agent'로 보고를 올린다. 그 Super AI Agent는 'Safety Monitor' 안에 자리한다. Safety Monitor는 다시 폴레드나가 그저 'Safety & Supervision'이라 이름 붙인 바깥층 안에 있다. 차 안의 모든 지능을 감싸는 세 겹의 동심원인 셈이다.
이는 사실상, AI를 그 자체로는 신뢰할 수 없다고 전제할 때 자율 기계의 운영체제가 어떤 모습이어야 하는지를 보여주는 스케치였다.

하나의 두뇌가 아니라, 항시 감시받는 하나의 두뇌. 이 동심원들은 빠르게 움직이지 않는다. 그리고 그것이 설계 의도다. 도메인 에이전트들이 끊임없이 재학습되고 조정되는 빠른 루프가 허용되는 건, 오직 그 바깥의 느린 루프, 즉 동심원 자체가 전혀 움직이지 않기 때문이다.
폴레드나는 같은 논리를 하나의 예로 보여줬다. 구동계와 배터리 시스템을 AI로 더 똑똑하게 최적화하면 전기차의 주행거리를 1~2%p 더 짜낼 수 있다. 운전자가 바로 체감하는 이득이다. 하지만 그 최적화는 물리 모델이 설정한 안전 경계, 즉 좀처럼 바뀌지 않는 안전 가드레일 안에서만 허용된다. 차는 더 똑똑해지지만, 그 가드레일은 거의 움직이지 않는다.
그는 그 안전장치가 없을 때 어떤 일이 벌어지는지도 가감 없이 짚었다. 차량의 기능이 에이전틱 AI가 호출할 수 있는 API로 노출되는 순간, 그 모델에게 차가 할 수 있는 모든 것을 무제한으로 맡길 수는 없다. 그는 안전하지 않은 명령 체인이 어두운 고속도로를 달리던 차량의 헤드라이트를 꺼버려 충돌로까지 이어졌던 사고들을 언급하며, 청중 다수가 이미 알고 있을 사례라고 말했다. 운전자는 살아남았지만, 애초에 일어나서는 안 될 일이었다. 해법은 에이전트를 더 신뢰하는 것이 아니라, 차량이 그 명령을 실행하기 전에 검사하는 안전장치에 있다.

안전장치를 실리콘에 새기다

이는 아키텍처 차원에서 미들웨어의 역할을 CPU 워크로드 스케줄링 그 이상으로 밀어붙인다. 이제 미들웨어는 GPU, NPU, AI 가속기를 그것들을 감시하는 안전 모델과 나란히 중재해야 한다. 결정론적 자원 관리, 혼합 안전등급 실행, 종단 간 지연시간 보장까지 최선을 다하는 수준이 아니라 반드시 지켜야 하는 요구사항으로서 말이다.
폴레드나는 NXP의 S32N7과 함께 이것이 실리콘 위에서 어떤 모습인지 보여줬다. 이는 도메인별로 조직된 컴퓨팅, 그 모든 도메인 아래에서 돌아가는 안전·보안 레이어, 무거운 AI 워크로드를 위한 외부 NPU까지 안전 정합성, 자원 라우팅, 장애 격리가 그 위에서 돌아가는 소프트웨어의 속성이 아니라 칩 자체의 속성이 되는 구조다.
TrustMotion 자체의 MotionWise도 바로 이런 종류의 하드웨어 위로 확장되고 있다. MW Schedule, MW Communication, MW Orchestrate, 그리고 그 밑에 있는 MW Safety Middleware라는 작은 제품군으로서, 한 번 개발된 소프트웨어가 매번 더 적은 검증 노력으로 중앙 ECU와 존 ECU 사이를 오갈 수 있도록 만들어졌다.
폴레드나는 마지막으로 그의 팀, 자신의 개발 프로세스로 시선을 돌렸다. 관찰(Observe)-학습(Learn)-해결(Solve)-오케스트레이션(Orchestrate)-배포(Deploy)-측정(Measure)으로 이어지는 6단계 루프를 차량이 아니라 오케스트레이션 레이어 자체에 적용해 실제 실행 데이터를 근거로 끊임없이 재조정한다고 설명했다.

그의 마지막 슬라이드는 청중에게 이렇게 권했다.
AI 워크로드를 가져와서, 목표 하드웨어 위에서 만들고, 함께 안전하게 최적화하고, 확신을 갖고 배포하라고.
지난 10년간 업계는 소프트웨어 정의 자동차가 무엇인지를 두고 논쟁했다. 다음 10년은 더 어려운 질문으로 시작될지 모른다.
실패하면 사람이 죽을 수도 있는 기계 안에서, 수십 개의 AI 시스템을 누가 감독할 것인가.
폴레드나의 답은, AI는 SDV를 대체하지 않는다. 오히려 SDV에 기댄다. 그리고 마지막까지 인간을 지켜주는 것은 모델의 지능이 아니라, 그 아래 놓인 물리학이다.

연결기사: TrustMotion: SDV의 시스템 오케스트레이터

TrustMotion: SDV의 시스템 오케스트레이터

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-13 10:53:58+0900

INTERVIEW
크리스 그린트리 Chris Greentree ,CEO/GM
슈테판 폴레드나 Dr. Stefan Poledna, CTO
조재윤 Jaeyoon Cho, Country Manager
TrustMotion

소프트웨어 정의 자동차(SDV)는 이미 업계의 다음 경쟁 전장이 됐다. 그러나 AI, 중앙집중형 컴퓨팅, 존 아키텍처를 둘러싼 모든 논의 이면에는 더 근본적인 질문이 자리한다. 누가 이 전체 시스템을 오케스트레이션할 것인가. 수원에서 열린 AID 2026에서 AEM은 TrustMotion의 크리스 그린트리 GM, 슈테판 폴레드나 CTO, 조재윤 지사장을 만나 미들웨어가 어떻게 시스템 오케스트레이션 레이어로 진화하고 있는지, AI가 기능안전성과 어떻게 공존할 수 있는지, "차이나 스피드"가 글로벌 차량 개발을 어떻게 재편하고 있는지, 그리고 진정한 소프트웨어 정의 자동차를 만들기 위해 무엇이 필요한지 이야기를 나눴다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr
IN ENGLISH

왜 지금 TrustMotion인가

20년간 Honeywell에서 자동차 하드웨어, 소프트웨어, 인포테인먼트를 다뤘고, 이후 Elektrobit, NNG, WideSense를 거치셨습니다. 그런 이력을 놓고 볼 때, 왜 지금 TrustMotion입니까? 그 많은 선택지 중에서 이 기회를 택한 개인적인 이유가 궁금합니다.
Chris Greentree 좋은 질문입니다. 제 커리어만 보면 이번 결정은 자동차 업계 경력에서 그저 또 하나의 단계처럼 보일 수 있으니까요. 하지만 제게는 지금이 그 여정에서 가장 흥미로운 순간입니다. 그리고 그 시작은 이력서에 적히기 훨씬 전부터였습니다.
저는 기계공학을 전공했습니다. 기어다닐 때부터 손에 렌치를 쥐고 있었죠. 아버지가 정비소를 운영하셨고, 저는 순전히 기계적인 관점에서 차를 고치며 자랐습니다. 하지만 동시에 늘 컴퓨터에 빠져 있었고, 열 살 때부터 코드를 짰습니다. 제게 소프트웨어는 한 번도 도구 이상이었던 적이 없습니다. 그저 또 다른 렌치, 망치, 드라이버였을 뿐입니다.
Honeywell에서 보낸 20년은 차량이 전자화되는 과정을 지켜본 시간이었습니다. 낡은 기계식 테스트 리그를 자동화해 12시간 걸리던 터보차저 테스트를 4시간 이내로 단축했고, 완전 자동화된 상태에서 데이터 품질과 재현성도 훨씬 좋아졌습니다. 저는 그때 소프트웨어가 무엇을 할 수 있는지 진지하게 보기 시작했다고 생각합니다. 그곳에서의 마지막 6년 동안, 저는 수익화된 자동차 소프트웨어 사업을 만들었습니다. 당시 팀원 중 일부는 한국에 있었고, Hyundai는 지금도 그들의 고객입니다. 2017년에 회사를 떠난 이유는 사업을 제대로 키우는 데 필요한 투자 수준이 당시로서는 갖춰지지 않았기 때문입니다. 이후 Elektrobit로 옮겼고, 그곳에서 소프트웨어는 진짜 차별화 요소가 됐습니다. 3,000명이 넘는 조직, 그리고 전 세계 고객 기반을 갖춘 규모였죠. 그곳에서 저는 힘든 비즈니스 교훈도 배웠습니다. OEM들은 나사, 금속 박스, 바퀴처럼 눈에 보이는 물건을 사는 데 익숙했지, 소프트웨어를 사는 데는 익숙하지 않았습니다. 눈에 보이지 않는 소프트웨어에 어떻게 비용을 지불해야 하는지 OEM들이 이해하도록 돕는 과정 자체가 하나의 전환이었습니다.
NNG에서는 커넥티드 서비스가 사용자 경험을 어떻게 바꿀 수 있는지 보았지만, 동시에 비즈니스 모델 전체의 전환이 필요할 만큼 가격 경쟁이 치열한 시장도 겪었습니다. 그 경험이 저를 몇몇 스타트업으로 이끌었고, 그중 WideSense에서 AI에 본격적으로 뛰어들었습니다. 대중교통을 위한 에너지 효율과 자산 배치를 최적화하는 일이었는데, 20년 전 Honeywell에서 함께 일했던 CTO와 다시 손을 잡았습니다. 이후 WideSense는 상장 기업에 매각됐고, 그 덕분에 저는 자동차 분야의 더 많은 스타트업들과 일할 기회를 얻었습니다.
이 모든 과정에서 분명해진 것, 그리고 이게 핵심이라고 생각하는데요, 앞으로 10년은 더 나은 ECU나 더 많은 소프트웨어 기능에 관한 이야기가 아니라는 점입니다. 근본적으로 소프트웨어로 정의되고, 지능을 갖추고, 끊임없이 진화할 수 있는 차량에 관한 이야기입니다. 그리고 SDV는 5년 전 업계가 기대했던 '판매 후 수익화의 성배'가 아닙니다. 시장에서 계속 의미 있는 존재로 남기 위해 필요한 안정적인 기반입니다. TrustMotion은 바로 그 교차점에 있습니다: 기능안전성, 임베디드 소프트웨어, 차량 모션 제어에 대한 깊은 전문성을 갖추고, OEM이 전기/전자 아키텍처를 다시 설계하는 바로 이 시점에 서 있으니까요. 그리고 이제 NXP와 함께, 그 소프트웨어 전문성이 세계적 수준의 반도체 기술과 결합됩니다. 공급업체, 소프트웨어 기업, 모빌리티 기업을 오가며 커리어를 쌓아온 끝에, 저는 그저 업계에 참여하는 것이 아니라 그 미래를 만드는 데 일조할 수 있는 곳에 있고 싶었습니다. 그것이 이번 결정을 쉽게 만든 이유입니다.

중립성이라는 질문

TrustMotion은 NXP 소속이면서도 스스로를 '중립적 공급자'라고 강조합니다. 하지만 경쟁 SoC를 쓰는 OEM 입장에서는 TrustMotion이 진짜로 중립적일 수 있는지 의문을 가질 수 있습니다. Bosch 소속인 ETAS가 겪는 것과 같은 긴장 관계입니다. 이 부분을 어떻게 관리하고 있습니까?
Chris Greentree TrustMotion에서 중립성은 단순한 주장이 아니라 운영 방식 자체에 내재돼 있습니다. MotionWise는 하드웨어를 추상화하고 소프트웨어를 하위 SoC로부터 분리합니다. 그래서 칩 플랫폼 전반에 걸쳐 이식이 가능하죠. 차량의 칩이 한 벤더에서 모두 나오지 않는 이상 이는 필수적입니다. 우리는 여러 실리콘 벤더, 서드파티 소프트웨어 파트너, OEM, 티어-1과 공개적으로 협력합니다. 그리고 고객 프로젝트 간에는 엄격한 데이터 거버넌스 장벽을 유지합니다. TISAX 인증을 받은 것도 바로 이 분리를 지키기 위해서입니다. 경쟁사의 실리콘을 쓰는 고객과 마주 앉을 때 이 부분이 가장 중요해집니다.
제가 팀에게 가장 자주 쓰는 비유는 iPhone입니다. iPhone 화면은 Apple이 만들지 않습니다. Apple의 최대 경쟁자인 Samsung이 만들죠. 단순히 그게 최고 수준의 화면이기 때문입니다. TrustMotion도 같은 방식으로 움직입니다: 우리는 SDV를 위한 최고 수준의 안전 소프트웨어가 되고자 합니다. 그래서 Renesas, Infineon, ST 입장에서도 결국 MotionWise와 일하는 것 외에는 실질적인 대안이 없도록 말이죠. 고객이 NXP 실리콘과 조합한다면 추가적인 이점이 있습니다. 우리가 그 하드웨어의 DNA를 이해하고 있으니까요. 하지만 다른 실리콘 벤더와 함께여도 우리 소프트웨어는 여전히 우위를 제공합니다. 특히 통신 스택에서, 우리는 세계적 수준의 결함 허용(fault-tolerant) 통신을 구축합니다.
그리고 솔직히 말하자면, Renesas, Infineon, ST는 우리 고객이 아닙니다. Bosch, Aptiv, Hyundai, 포드, GM, BMW, Mercedes가 우리 고객입니다. 이 고객들이 여러 실리콘 벤더를 보드 전반에 걸쳐 함께 쓴다면, 실제로 모든 OEM이 그렇게 하고, Renesas에 크게 의존하는 일본 OEM들도 마찬가지입니다. 그들이 진짜로 원하는 것은 그 모든 실리콘에서 동일하게 작동하는 소프트웨어 스택입니다. 그래서 Renesas와 Infineon도 결국 우리와 함께 일하고 싶어 할 겁니다. Samsung이 Apple에 부품을 공급하는 이유와 똑같습니다: 최종 고객은 최고 수준을 요구하니까요.
여기에 한 가지 더 있습니다. 오늘날 칩은 점점 복잡해져서, 최신 SoC 중 일부는 그야말로 '복잡성의 괴물'이라 불릴 정도입니다. 하드웨어 혼자서는 이 복잡성을 제대로 활용할 수 없습니다. 그 복잡성을 추상화하고 실행, 통신, 보안, 안전을 함께 다루는 소프트웨어 플랫폼이 필요합니다. NXP가 고성능 칩과 그것을 뒷받침하는 고성능 소프트웨어를 결합하고자 하는 이유도 여기에 있습니다: NXP의 CoreRide 플랫폼과 짝을 이루면, MotionWise는 고객이 자신들의 KPI에 맞춰 하드웨어와 소프트웨어 성능을 최적화하고, 안전·보안을 고려한 통합 속도를 높이며, CI/CD 기반 소프트웨어 팩토리로 연결할 수 있게 해줍니다.

MotionWise, 그 이후

저를 포함해 업계의 많은 사람들이 TrustMotion을 여전히 TTTech Auto로, 혹은 그냥 'MotionWise 회사'로 기억합니다. 리브랜딩만으로는 그렇게 빨리 정체성이 바뀌지 않습니다. 5년 후 사람들이 TrustMotion을 어떤 회사로 기억하길 원하십니까? 그리고 슈테판, TTTech Auto 시절부터 MotionWise를 만들어온 입장에서, 오늘날 그 핵심은 무엇입니까?
Chris Greentree 5년 후, 저는 TrustMotion이 미들웨어 공급자가 아니라 소프트웨어 및 AI 정의 차량을 위한 신뢰받는 시스템 오케스트레이터로 기억되길 바랍니다. 하드웨어, 소프트웨어, AI를 하나로 묶어 안전하고 확장 가능한 차량 플랫폼을 만드는 파트너로 말입니다. 그것은 개별 제품과 구성 요소를 덜 생각하고, 플랫폼 전체를 훨씬 더 많이 생각한다는 뜻입니다. OEM, 티어 1, 칩 벤더, 소프트웨어 파트너들이 하나의 개방적이고 신뢰할 수 있는 환경에서 실제로 함께 일할 수 있게 하는 레이어 말이죠.
왜 그냥 'MotionWise 회사'가 아니냐고요? SDV에서 가장 어려운 문제는 어느 한 층위의 문제가 아니라, 하드웨어와 소프트웨어와 AI가 하나의 통일된 시스템처럼 움직이게 만드는 일이라고 보기 때문입니다. TTTech Auto와 MotionWise는 우리에게 안전, 결정론적 동작, 시스템 수준의 우수성에 대한 깊은 전문성을 주었고, 그 기반은 여전히 우리 핵심에 남아 있습니다. 하지만 '오케스트레이션'이 실제로 어떤 모습인지 가장 잘 보여주는 사례는 우리가 이더넷으로 해온 일입니다: 이더넷을 SDV의 진짜 백본으로 만드는 것, 그래서 OEM들이 오디오 오버 이더넷을 비롯한 여러 기능을 제로·저지연 통신을 갖춘 저비용 엔드 노드까지 포함해, 안정적이고 견고한 시스템 위에서 운영할 수 있게 하는 것입니다.
그 역할을 하나의 이미지로 고른다면 이렇습니다: 저는 SDV의 배관공으로 보이고 싶습니다.

Dr. Stefan Poledna 이 SDV 전환은 근본적으로 시간이 지나도 업그레이드할 수 있는 소프트웨어를 차량에 담는 방식입니다. 그리고 이는 두 가지를 의미합니다: 나중 단계에서도 업그레이드를 밀어넣을 수 있기 때문에 차량을 더 빨리 시장에 낼 수 있고, 지속적으로 최적화하고 기능을 더하면서 차량의 생애 가치를 더 오래 유지할 수 있습니다. 이를 위해서는 컴퓨팅 자원을 빠르고 안전하게 소프트웨어에 배치할 수 있는 런타임과 실행 환경이 필요합니다. 차량은 결정론적이고, 안전하고, 보안이 확보된 상태를 유지해야 하기 때문입니다.
나아가 한 번 개발된 소프트웨어 구성 요소가 엔트리, 미드레인지, 하이엔드 차량 모델 전반에 배포될 수 있어야 합니다. 마치 하나의 iPhone 업그레이드가 여러 iPhone 모델에 동시에 적용되는 것과 비슷합니다. 다만 여기서는 기준이 훨씬 높습니다. 그 업그레이드가 모든 런타임 구성과 아키텍처에 걸쳐 실시간 동작, 안전, 보안을 그대로 유지해야 하기 때문입니다. MotionWise가 바로 이를 가능하게 하는 장치입니다: 여러 모델과 여러 전기/전자 아키텍처에 걸쳐 안전과 실시간 결정론적 동작을 그대로 유지시켜 줍니다.

슈테판 폴레드나는 회사의 기술적 DNA이고, 이제 CTO 역할로 옮겨갑니다. 당신은 GM을 맡고요. 두 분 사이의 역할 분담은 어떻게 설계되어 있고, 서로 어떻게 보완합니까? 최근에 실제로 견해가 갈렸던 사례가 있었습니까?
Chris Greentree 슈테판과 저는 매우 상호보완적인 역할을 맡고 있습니다. CTO이자 공동창업자로서 그는 회사의 기술적 DNA를 대표합니다. 그의 초점은 기술 비전, MotionWise 같은 플랫폼의 발전, 그리고 안전·결정론·시스템 아키텍처에서 앞서 나가는 것입니다. GM으로서 제 역할은 그 기술 리더십을 고객 가치와 비즈니스 성과로 옮기는 것입니다. 운영 확장, 고객 관계 강화, 시장에서의 실행력 확보죠. 지금, 합류 후 첫 3개월 동안 제가 집중하는 것은 오늘날 비즈니스의 근본적인 경제 구조가 어디에 있고 어디로 가야 하는지를 이해해서, 단기 우선순위와 장기 경로를 함께 제대로 맞추는 일입니다. 슈테판은 TrustMotion 뿐 아니라 NXP 전체가 앞으로 10년간 올바른 소프트웨어 비전을 갖추도록 하는 데 집중하고 있습니다. 자동차, 로보틱스, 의료 등, TTTech Auto의 오랜 DNA가 안전하고 제로 지연의 통신을 소프트웨어 정의 생태계에 가져다줄 수 있는 모든 곳에 적용되는 빌딩 블록들이죠. 이게 잘 작동하는 이유는 우리가 긴밀하게 정렬돼 있기 때문입니다. 기술 전략과 비즈니스 전략이 함께 움직이는 것, 이는 SDV에서 대단히 중요합니다. 혁신이 규모 있게 배포되지 못하면 아무 의미가 없으니까요.

Dr. Stefan Poledna 이건 전환의 순간에 놓인 팀 전체의 노력입니다. AI가 빠르게 밀려오고 있고, 그것은 우리가 고객의 문제를 그들이 제기하기도 전에 미리 내다봐야 한다는 뜻입니다. 고객이 '이런 문제가 있는데 해결해 줄 수 있느냐'고 물어오는 순간이면 우리는 이미 늦은 겁니다. 우리는 아직 최전선에 있는 문제에 대한 답을 이미 갖고 있어야 합니다. TTTech부터 TrustMotion까지, 회사는 늘 스스로를 이렇게 자리매김해 왔습니다: 결정론적이고 안전 등급의 소프트웨어에서 기술 리더로서 말이죠. 우리는 레거시 툴링에서 최저가를 좇은 적이 없습니다. 크리스는 비즈니스 쪽을, 저는 기술 리더십 쪽을 맡습니다. 그렇게 돼야 하는 게 맞습니다.

SDV는 실제로 어디서 무너지는가

SDV 전환 현장에서는 기술 자체보다 조직과 검증이 더 큰 장벽이라는 이야기가 자주 나옵니다. 실제 경험은 어땠습니까?
Chris Greentree 강하게 동의합니다. 오늘날 대부분의 SDV 프로그램에서 실제로 발목을 잡는 것은 더 이상 개별 기술이 아닙니다. 조직과 검증입니다.
조직부터 보면, 어느 OEM의 조직도를 봐도 그 차량의 아키텍처 다이어그램과 닮아 있습니다. 차량 자체의 아키텍처는 소프트웨어 중심으로 바뀌고 있는데, 소유권은 여전히 예전 방식대로 기능별로 나뉘어 있기 때문입니다. 이 불일치가 실제 마찰을 만듭니다: 우리는 하나로 결정돼야 할 사안에 대해 각자 부분적인 소유권만 가진 여러 팀들이 모인 회의에 앉아 있곤 합니다. 이는 우리가 그저 헤쳐 나가야 할, 이미 알려진 현실입니다.
그다음은 검증입니다: 레거시 OEM은 잘 확립된 인증(homologation) 프로세스를 운영합니다. 통상 설계 동결(design freeze) 이후 24개월, 두 번의 겨울과 두 번의 여름을 거칩니다. 우리가 하려는 것은 안정적이고 검증된 플랫폼을 가능한 한 빨리 OEM의 손에 쥐어주는 것입니다. 그곳이 바로 OEM이 자신들만의 차별화, 즉 '매직'을 만들기 시작하는 곳이니까요. 일단 그 안정적인 토대를 확보하면, 매번 전체 검증 주기를 다시 거치지 않고도 그 위에서 계속 반복 개발을 이어갈 수 있습니다.
제가 그리는 이상적인 SDV 시나리오는 이렇습니다: 기능이 다 익은 바나나가 되었을 때가 아니라, 아직 바나나 씨앗일 때, 나무조차 자라기 전에 차량을 출시하는 것입니다. 안정적인 플랫폼이 있으면 출시 이후에도 계속 새로운 기능을 쌓고 검증할 수 있기 때문입니다.
이는 특히 안전 관련 기능에서 심각한 과제입니다. 그래서 우리는 AI에게 활동할 수 있는 샌드박스를 주고자 합니다. 고객이 그 경계를 절대 깨뜨리지 않으면서 검증할 수 있는, 안전 환경으로 둘러싸인 공간 말이죠.

Dr. Stefan Poledna 둘 다 구조적인 문제입니다. 더 나은 툴링만으로는 해결되지 않습니다. 내부적으로 우리가 지속적 통합과 지속적 배포에 그토록 집중하는 이유도 여기에 있습니다. 야간 빌드, 야간 테스트, 완전 자동화, 그리고 결정론적 실행 환경에 대한 전면 검증입니다. 앞으로는 이것이 고객 플랫폼과 직접 연결되는 방향으로 확장될 것이라고 봅니다. 그래서 검증이 조직의 경계를 넘어 이어지도록 말이죠. 이는 고전적인 결정론적 알고리즘과 안전을, 같은 런타임 안에서 AI 알고리즘과 함께 아우르는 지속적 테스트·통합·검증으로의 업계 전반의 이동입니다. 우리 플랫폼이 바로 여기서 힘을 발휘합니다: 이 다양한 기능들을 담아 하나의 통일된 시스템으로 작동하게 만듭니다. SDV에서의 성공은 최고의 개별 기능으로 정의되지 않습니다. 전체 시스템을 프로덕션 환경에서 얼마나 안정적으로, 얼마나 빠르게 검증하고 배포할 수 있느냐로 정의됩니다.

중국 OEM들은 '차이나 스피드'를 만들어냈습니다. 18~24개월이던 개발 주기가 이제는 중국, 한국, 유럽 모두에서 12개월 수준으로 압축되고 있다고 알려져 있습니다. 이 현상을 어떻게 평가하십니까? 글로벌 OEM들은 무엇을 배워야 하고, 무엇을 절대 따라 해서는 안 됩니까?
Chris Greentree 차이나 스피드는 단순히 개발 속도의 문제가 아닙니다. 고객을 대하는 사고방식의 문제입니다. 중국 OEM들은 소비자의 말에 귀를 기울이고, 그 소비자가 기다리지 않는다는 것을 압니다. 독일 소비자는 어떤 기능을 위해 4년을 기다릴 수 있지만, 중국 소비자는 그렇지 않습니다. 그리고 유럽, 북미, 한국의 젊은 소비자들도 점점 마찬가지가 되어가고 있습니다. 중국 OEM들이 실제로 만들어낸 것은 고객 피드백, 엔지니어링, 검증, 출시 사이의 훨씬 짧아진 주기입니다. 이것이 단순히 '더 빠르다'는 것보다 훨씬 더 큰 진짜 성취입니다.
저는 그 이면의 문화도 가까이서 봤습니다. 2003년부터 2005년 사이에 중국에서 살았는데, 아파트에서 사무실로 출근하는 매일매일 새 건물이 올라가고 있었습니다. 그 속도는 그래프 위의 지표 하나가 아닙니다. 시스템 전체와 그 안의 사람들이 사고하도록 짜인 방식 그 자체입니다.
SDV가 여기서 중요해진다고 생각합니다: 차이나 스피드 자체보다도 더 빠르게 움직일 수 있게 해주니까요. 생산 시점에는 존재조차 몰랐던 기능을 나중에 소프트웨어로 추가하는 플랫폼을 출시할 수 있습니다. 물론 기본 기능에 대해 가능한 한 낮은 컴퓨팅 오버헤드를 갖춘 안정적인 플랫폼을 OEM에게 먼저 제공했다는 전제하에서 말이죠. 그래야 OEM이 자신들만의 '매직'을 만들고, 나중에 교체할 여유를 가질 수 있습니다.

Dr. Stefan Poledna 그리고 그 고객 중심성은 검증에 대한 부담을 더욱 키웁니다. 새로운 기능이 시스템을 안전 경계 밖으로 절대 밀어내지 않는다는 확신이 있어야 합니다. 이것이 바로 우리의 correct-by-design(설계 단계부터 올바르게) 접근이 만들어진 이유입니다: 플랫폼 자체에 내장된 툴링과 분석을 통해, 변경 사항이 출시되기 전에 실제 영향이 검토됩니다. 실시간 성능이 유지되는지, 모든 것이 안전한 상태로 남는지를 확인하는 것이죠. 이는 자동화를 늘리고, 테스트 반복 횟수를 줄이며, 결과적으로 전체 프로세스의 속도를 높입니다. 그것이 속도를 좇는 올바른 방식입니다. 안전, 품질, 사이버보안, 장기적인 유지보수성에서 지름길을 택하는 것은 그렇지 않습니다.

소프트웨어 비용, 누가 지불하는가

자동차 소프트웨어 미들웨어 기업들의 수익 모델이 궁금합니다. OEM은 소프트웨어에 지출하기를 꺼리고, 티어 1 공급업체는 마진 압박을 받고 있습니다. TrustMotion이 지속 가능한 비즈니스로 성장하려면 결국 누가 비용을 지불해야 합니까, 그리고 왜 그렇습니까?
Chris Greentree 우리 같은 위치에 있는 기업들은 진짜 혁신을 이끌고 OEM의 문제를 실질적으로 해결할 책임이 있습니다. 지금까지 업계는 대체로 개별 ECU를 가능하게 하는 빌딩 블록만 제공했을 뿐, 더 폭넓은 SDV 과제는 다루지 못했습니다. 가치사슬은 지금 이동하고 있고, 누가 무엇에 비용을 지불하는지도 함께 바뀌고 있습니다. 예전에는 소프트웨어가 하드웨어에 묶여 있어 비용 구조에서 사실상 보이지 않았습니다. 그 모델은 무너지고 있습니다. OEM은 소프트웨어를 ECU의 한 구성 요소가 아니라 별도의 전략 자산으로 점점 더 많이 구매하고 있습니다.
OEM은 여전히 차량 플랫폼, 고객 관계, 생애주기 수익을 소유합니다. 다만 지불 방식이 바뀌고 있을 뿐입니다. OEM은 미들웨어, OS, 시스템 통합 같은 핵심 플랫폼 소프트웨어에 직접 비용을 지불합니다. 티어 1은 공동 투자하고 통합하며, 자신들의 시스템 납품에 미들웨어를 내장시킵니다. 우리 같은 소프트웨어 공급자는 라이선스, 엔지니어링 서비스, 장기 로열티를 통해 수익을 냅니다. 여러 층으로 구성된, 생태계 기반의 모델인 셈이죠. 미들웨어는 단순한 비용 항목이 아닙니다. 앞으로 더 큰 비용을 피할 수 있게 해주는 장치입니다: 통합과 재검증 작업의 축소, 더 큰 전략적 독립성, 그리고 완전히 새로운 수익 모델을 만들 실질적인 기회 말이죠.

AI, 물리학, 그리고 신뢰의 한계

AI는 이제 모든 산업의 기반이 된 듯합니다. 자동차 업계에서 AI가 가져오는 변화 중 가장 과대평가된 것과 가장 과소평가된 것은 무엇이라고 보십니까?
Chris Greentree AI는 분명 우리 업계에서 가장 혁신적인 힘 중 하나입니다만, 저는 양쪽 극단에서 모두 잘못 평가되고 있다고 생각합니다.
과대평가된 것, 첫째, AI만으로 '자율주행을 해결'할 수 있다는 것입니다. 엔드 투 엔드 AI 모델과 VLM은 차세대 시스템에서 실제로 힘을 얻고 있고, 더 나은 모델과 더 많은 데이터만 있으면 완전한 자율주행이 저절로 실현될 것이라는 강한 믿음이 있습니다. 하지만 실제로는, 단일한 모놀리식 AI 모델 하나에 운전 결정을 전적으로 맡길 만큼 안전하지 않습니다. AI 모델 자체는 물론, 다른 소프트웨어, 컴퓨팅, 통신 구성 요소의 실패까지 처리할 수 있는 안전하고 보안이 확보된, 이중화된 아키텍처가 필요합니다.
둘째, 보이지 않는 복잡성보다 눈에 보이는 기능에 쏠리는 관심입니다. 화제의 중심은 사용자가 볼 수 있는 것들, 즉 AI 코파일럿, ADAS 기능, 생성형 인터페이스에 있지만, 진짜 과제이자 진짜 가치는 행동이 예측 가능하고 인증 가능해야 하는 결정론적 안전 필수 시스템에 AI를 통합하는 데 있습니다.
과소평가된 것, 첫째, 엔지니어링 생산성과 통합의 엔진으로서의 AI입니다. AI가 가져오는 가장 즉각적인 영향은 반드시 차량 기능이 아니라, 차량이 개발되는 방식 그 자체에 있습니다. 코딩 자체는 AI가 대신 생성하면서 그 중요성이 낮아지는 대신, 명세, 안전, 보안의 중요성은 훨씬 커집니다. 기능 혁신에서 엔지니어링 가속화로의 이 이동이야말로 오늘날 실제로 많은 가치가 만들어지는 곳입니다. 관심은 덜 받고 있지만요.
둘째, AI가 불러오는 검증 과제의 규모입니다. 에이전틱 AI는 사실상 확장 가능한 프로그래밍 팀을 제공하지만, 전통적인 자동차 시스템은 결정론적이었고, AI 기반 의사결정은 통계적이고 비결정론적인 동작, 제한된 설명가능성, 그리고 막대한 데이터 수집·정제·주석 작업을 수반합니다. 이는 검증을 훨씬 더 복잡하고 자원 집약적으로 만듭니다.
셋째, AI는 단일 지점 솔루션이 아니라 시스템 수준의 역량으로 작동한다는 점입니다. 그 진짜 가치는 차량의 엣지 시스템, 클라우드와 데이터 파이프라인, 개발·운영 프로세스 전반에 함께 통합되었을 때에야 비로소 드러납니다. 업계도 점점 이 사실을 인식하고 있습니다.

Dr. Stefan Poledna 구체적인 기술적 논점 하나를 더하고 싶습니다: 검증의 과제입니다. 오늘날의 기술 수준은 명확합니다: 단일한 모놀리식 AI 모델 하나로는, 그저 더 많은 데이터로 훈련하고 모델을 계속 반복 실행하는 것만으로는 필요한 안전 수준에 도달할 수 없습니다. 우리는 모놀리식 AI 블랙박스 모델 하나에만 인간의 생명을 맡길 수 없습니다. 기술이 아직 그 수준에 있지 않은 것이 명확합니다. 훈련을 더 많이 하는 것을 넘어서, 이중화와 다양성을 갖춘 진짜 안전장치가 필요합니다.
일부 영역에서는 AI를 피할 수 없는 게 사실입니다. 인지, 객체 분류 같은 영역에서는 AI 방식이 전통적 방식을 명백히 능가하기 때문입니다. 이런 영역에서 할 수 있는 것은, 서로 다른 데이터로 학습되고 서로 다른 모델 유형을 가진 여러 AI 모델을 병렬로 운영해, 동일한 실패 양상을 공유하지 않도록 하는 것입니다. 강력하면서도 서로 다른 두 모델을 결합하면 필요한 안전 수준에 도달할 수 있습니다.
다른 영역에서는 물리학이 AI의 가드레일이 됩니다. 차량 동역학, 마찰, 안정성, 열 한계 등 이런 것들은 이미 제어 법칙을 알고 있어, AI가 도출한 궤적이 '이렇게 주행하라'고 말하면 그 법칙에 비추어 검증하고, 안전하지 않으면 거부합니다. 이는 단순히 테스트를 더 하는 것이 아니라 근본적으로 다른 종류의 엔지니어링입니다.

AI와 자율주행 시대에, ISO 26262 같은 안전 인증 체계는 결정론적 시스템을 전제로 만들어졌지만 AI는 본질적으로 확률적입니다. 이 둘은 근본적으로 충돌하고, 이는 시장에도 영향을 미치고 있습니다. TrustMotion은 이 모순을 어떻게 보고 있습니까?
Dr. Stefan Poledna 솔직히 말씀드리겠습니다: AI는 그 자체만으로는 아직 인간의 생명을 맡길 수 있는 대상이 아닙니다. 더 많은 데이터로 훈련하고 모델을 계속 반복 실행하는 것만으로는 그 수준에 도달할 수 없습니다. GPU를 더 쓰고 가상 훈련을 더 하기만 하면 충분하다고 믿는 사람이 있다면, 틀렸습니다. 그것은 모델을 더 좋게 만들 뿐입니다. 생명을 맡길 만큼 충분히 좋게 만들지는 못하고, 런타임 동작을 결정론적으로 만들지도 못합니다.
이것이 ISO 26262를 AI에 그대로 적용할 수 없는 이유이기도 합니다. 표준 자체가 나쁘다는 것이 아니라, 요구사항, 설계, 코드, 테스트 케이스를 중심으로 만들어졌고, 이는 결정론적으로 코딩된 동작을 전제한다는 것입니다. 그런데 AI는 그렇지 않습니다. '의도된 기능(intended functions)'의 안전을 다루는 SDV 특화 표준을 검토하는 업계 차원의 시도들이 진행 중이며, 표준 자체도 진화하고 있습니다: ISO 26262는 전기/전자 시스템의 결함을 관리하고, SOTIF(ISO 21448)는 시스템이 올바르게 작동하더라도 그 자체의 한계나 환경의 복잡성 때문에 여전히 안전하지 않을 수 있는 위험을 다룹니다. 업계는 순수하게 결정론적인 안전 모델에서, 결정론과 확률론이 결합된 위험 프레임워크로 이동하고 있습니다. 그리고 앞서 말씀드렸듯, 이중화와 물리적 가드레일이 AI를 그 안에 묶어두는 실제 작업을 하는 곳이 바로 여기입니다.

Chris Greentree 실무적으로는, AI를 미션 플래닝과 모션 플래닝에 활용하고, 그 계획된 움직임이 차량을 불안정한 상태로 밀어넣지 않는지 물리 모델로 검증한다는 뜻입니다.
Dr. Stefan Poledna 배터리도 같은 논리가 적용됩니다. AI가 배터리 최적화를 수행한다면요.
Chris Greentree 여전히 그 명령이 배터리를 열 한계 너머로 밀어붙이지 않는지 최종 검증을 거칩니다.
Dr. Stefan Poledna 그래서 AI는 확률적 동작을 들여오지만, 안전은 선택사항이 되지 않습니다. 오히려 시스템 수준의 규율이 됩니다. AI를 따로 떼어내 인증하는 것이 아니라, 그 불확실성에도 불구하고 시스템을 안전하게 지켜주는 아키텍처를 인증하는 것입니다. 인증은 이제 구성요소 수준의 문제라기보다 시스템 수준의 문제가 되어가고 있습니다.

다가올 10년

10년 전만 해도 이 업계의 경쟁은 더 나은 개별 부품을 만드는 일이었습니다. 이제는 OEM, 티어 1, 반도체 기업, 소프트웨어 기업 모두가 플랫폼과 생태계를 이야기합니다. 앞으로 10년간 결정적인 역량은 무엇이 될 것이며, TrustMotion은 그 게임에서 어떤 위치를 원합니까?
Chris Greentree 저는 업계가 개별 구성 요소 최적화에서 시스템 복잡성 관리로 근본적으로 이동했다고 봅니다. 10년 전에는 최고의 ECU나 센서를 만드는 것이 성공이었습니다. 앞으로는 최고의 개별 구성 요소를 가진 쪽이 아니라, 전체 차량 플랫폼을 생태계 전반에 걸쳐 규모 있게 통합하고 지속적으로 진화시킬 수 있는 쪽이 승자가 될 것입니다. 차량은 부품의 집합이 아니라 통합된 소프트웨어 플랫폼이 되어가고 있습니다. 가치는 규모나 제조 역량보다 소프트웨어 역량, 통합 성숙도, 생태계 통제력 쪽으로 이동하고 있습니다. 지금 정말로 중요한 것은 시스템 수준의 통합, 생애주기 전반을 관통하는 진짜 플랫폼적 사고, 그리고 단순한 공급망이 아니라 생태계를 운영할 수 있는 능력입니다.
우리의 목표는 분명합니다: TrustMotion을 SDV 생태계의 시스템 오케스트레이터이자 신뢰 레이어로 자리매김시키는 것입니다. 또 하나의 점 솔루션이 아니라, 전체 시스템이 그 위에서 돌아가는 기반 말입니다. 우리는 하드웨어, 미들웨어, 애플리케이션을 연결하는 시스템 레벨에 자리하며, 아키텍처가 더 이질적으로 변해가는 와중에도 동작이 예측 가능하고 안전하게 유지되도록 합니다. 그리고 OEM이 전체에 대한 통제력을 잃지 않으면서도 여러 파트너를 끌어들일 수 있는 레이어를 제공합니다. 이 새로운 세계에서 가장 큰 가치는 가장자리가 아니라, 전체 시스템을 규모 있게 신뢰할 수 있고 배포 가능하게 만드는 데서 만들어집니다. 승자는 개방된 생태계 전반에서 복잡한 소프트웨어 정의 시스템을 하나로 묶어낼 수 있는 쪽이 될 것입니다. 그리고 그것이 TrustMotion이 스스로에게 원하는 역할입니다: 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 자율주행을 가능하게 하는 레이어.

Dr. Stefan Poledna 배포 수준까지 내려가 보면, 이것이 바로 '오케스트레이션'이 실제로 의미하는 바입니다. 한 번 개발해서 어디에나 배포한다(develop once, deploy everywhere). 신규 진입자들이 기존 OEM을 앞질러온 이유 중 하나는 구조적인 것입니다. 한두 개 차량 모델만 출시하는 신생 기업은 모든 것을 그린필드로 지을 수 있고 빠르게 움직일 수 있습니다. 여러 브랜드에 걸쳐 엔트리, 미드레인지, 하이엔드 모델을 가진 기존 플레이어는 완전히 다른 문제에 직면합니다. 그리고 신규 진입자들도 자신들의 라인업을 키워가면서 결국 비슷한 과제에 부딪히게 될 것입니다. 바로 여기서 우리 플랫폼이 진짜 힘을 발휘합니다. 소프트웨어 기능을 한 번 개발해, 지속적인 검증과 통합, 통신, 스케줄링을 바탕으로 여러 플랫폼에 완전 자동화된 방식으로 배포합니다. 그렇게 소프트웨어는 한 번 만들어져 여러 곳에 배포됩니다. 여기서 중립성도 다시 중요해집니다: 차량 수준에서는 어떤 단일 반도체 공급자도 차 안의 모든 칩을 공급하는 일이 없을 것이므로, 오래된 모델과 새 모델, 엔트리부터 하이엔드까지 하나의 소프트웨어 버전을 배포할 수 있으려면 그 중립적인 위치가 필요합니다. 저는 이를 '한 번 개발해서 어디에나 배포한다'고 부릅니다.

한국 시장의 전략적 의미

TrustMotion은 AI 자체보다 AI의 안전한 운영을 가능케 하는 시스템 오케스트레이션의 중요성을 강조합니다. 동시에 한국은 현대자동차그룹을 필두로 SDV 전환을 빠르게 추진하고 있습니다. AI 기반 SDV에서 가장 흔히 간과되는 부분은 무엇이라고 보십니까? 그리고 TrustMotion에게 한국 시장은 어떤 전략적 의미를 갖습니까?
Jaeyoon Cho 한국 OEM은 AI 기반 ADAS, AI 콕핏, 차량 내 에이전트 등 폭넓은 영역에서 AI 도입을 가속화하고 있습니다. 동시에 SDV 아키텍처와 중앙집중형 컴퓨팅 플랫폼으로도 공격적으로 이동하고 있습니다. 저는 이것이 매우 긍정적인 전환이며, 한국을 자동차 산업의 미래를 이끄는 선도국 중 하나로 자리매김시킨다고 봅니다.
다만 현장에서 관찰되는 한 가지는, 논의의 상당 부분이 여전히 AI 모델 자체의 성능 향상에 집중돼 있는 반면, AI를 차량 시스템 안에서 안전하게 운영하는 방법에는 상대적으로 관심이 덜하다는 점입니다. 일반적인 IT 시스템과 달리, 차량은 실시간 성능과 기능안전성을 요구합니다. AI 모델이 아무리 고도화돼도, 그 결정은 차량의 물리적 한계 안에 머물러야 하고 엄격한 안전 요구사항을 준수해야 합니다.
따라서 앞으로 가장 중요한 과제 중 하나는 AI와 안전 필수 기능이 공존할 수 있는 시스템 아키텍처를 구축하는 일입니다. AI는 새로운 가치를 만들어낼 수 있어야 하는 한편, 시스템 자체는 AI가 만들어낸 결과물을 정의된 안전 경계 안에서 검증하고 관리할 수 있어야 합니다.
이런 문제의식 아래, TrustMotion은 AI와 안전 필수 기능이 함께 안전하고 신뢰성 있게 작동할 수 있는 런타임 환경을 가능하게 하는 시스템 오케스트레이션 기술을 제공하는 데 집중하고 있습니다. 우리는 또한 에지 AI와 피지컬 AI 애플리케이션을 위한 물리 모델을 도입해, AI가 생성한 차량 제어 명령이 안전한 운영 한계 안에 머물도록 하고 있습니다.
이것이 TrustMotion의 글로벌 성장 전략에서 한국이 그토록 중요한 시장인 이유 중 하나입니다. 전 세계 많은 기업이 SDV를 이야기하지만, 대량 양산 차량에 SDV 아키텍처를 실제로 적용하면서 동시에 중앙집중형 컴퓨팅과 AI 기반 차량 플랫폼까지 함께 발전시키는 OEM은 제한적입니다. 그런 의미에서 한국은 미래의 차량 아키텍처가 구상되는데 그치지 않고 실제 프로그램에서 구현되고 검증되는 가장 중요한 레퍼런스 시장 중 하나입니다.
한국의 티어 1 공급업체도 상당한 과제에 직면해 있습니다. ECU 통합과 중앙집중-(Central-Zonal) 아키텍처로의 전환이 가속화되면서, 이들은 갈수록 치열해지는 글로벌 경쟁, 그리고 자체 시스템 설계 책임을 확대하려는 OEM의 움직임 속에서 새로운 역할과 새로운 가치 원천을 만들어내야 합니다. 이런 환경에서는, 한쪽이 제품을 개발하고 다른 쪽은 그저 구매하는 전통적인 공급자-고객 모델만으로는 새롭게 떠오르는 과제를 해결하거나 의미 있는 혁신을 이끌어내기에 충분하지 않습니다. 그 어느 때보다, 업계는 기업들이 함께 개발하고, 검증하고, 지속적으로 기술을 발전시킬 수 있는 파트너십을 필요로 합니다.
이런 이유로, TrustMotion Korea의 역할은 제품을 소개하거나 판매하는 것을 훨씬 넘어섭니다. 우리는 고객이 SDV 전환을 헤쳐 나가고 실행하도록 돕는 신뢰받는 파트너가 되고자 합니다. 특히 시스템 오케스트레이션, AI 기반 차량 시스템의 안전한 운영, 그리고 페일 오퍼레이셔널(fail-operational) 아키텍처 구현과 같은 영역에서 고객과 긴밀히 협력하고자 합니다.
궁극적으로, AI 시대의 경쟁력은 누가 가장 많은 AI를 도입하느냐가 아니라 누가 가장 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 SDV를 만들어내느냐로 결정될 것입니다. 저는 한국이 이런 전환을 세계적 규모로 이끌어갈 야심과 역량을 모두 갖춘 몇 안 되는 시장 중 하나라고 믿습니다.

AEM 독자들에게 전하는 말

Chris Greentree 이 시장에 대해 정말 큰 기대를 갖고 있습니다. 저는 20년 넘게 한국을 오가고 있는데, 이곳 도로 위에서 실제 차량 혁신을 계속 목격하고 있습니다. 저는 우리가 업계의 전환점에 서 있다고 생각합니다. 그리고 더 많은 SDV가 도로를 달리게 될수록, 현대적인 차량의 운전자이자 소유자로 사는 일이 더욱 흥미로워질 것입니다.

Dr. Stefan Poledna 저는 한국 자동차 산업과 지난 수년간 이룬 발전에 진심으로 깊은 인상을 받았습니다. 우리가 그 일부라는 사실이 자랑스럽고, 우리 소프트웨어가 이미 한국 도로 위 차량들에서 실제로 작동하고 있다는 사실도 자랑스럽습니다. 우리는 그 위에서 계속 쌓아가고, 이 업계의 소중한 파트너로 계속 남고자 합니다.

연결기사: AI는 SDV를 대체하지 않는다 — SDV에 기댄다

TrustMotion: The System Orchestrator for the Software-Defined Vehicle

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-13 09:40:33+0900

기아, 전기 PBV ‘PV7’ 티저 공개 ··· 9월 IAA서 세계 최초 공개

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-31 12:05:56+0900

기아자동차가 31일 순수 전기차 플랫폼 PBV(Platform Beyond Vehicle) 라인업의 두 번째 모델인 ‘PV7’의 티저 이미지와 영상을 공개했다. 기아는 다음 달 독일 하노버에서 열리는 ‘IAA 트랜스포테이션 2026’에서 PV7을 세계 최초로 공개할 예정이다.

PV7은 기아의 PBV 라인업을 경상용차(LCV) 부문까지 확장하는 모델이다. 기존 PV5보다 넓은 공간과 향상된 성능을 제공해 상업용은 물론 다양한 라이프스타일 용도로 활용할 수 있도록 개발됐다.

공개된 티저 이미지에서는 PV7의 차체 디자인과 활용성을 확인할 수 있다. PV7은 다양한 일상 및 업무 환경에 배치된 모습으로 공개됐으며, 여러 용도에 대응할 수 있는 차량의 확장성을 강조했다.

외관은 원박스형 실루엣을 바탕으로 균형 잡힌 차체 비율과 견고한 자세를 구현했다. 블랙 후드와 필러 가니쉬는 차체 색상과 대비를 이루며, 전면과 후면에는 기아 PBV 특유의 램프 디자인이 적용됐다.

기아는 PV7이 자사의 전기차 기술력을 바탕으로 개발됐으며, PV5에 이어 두 번째 전용 상용 PBV 모델이라고 설명했다. 전용 E-GMP.S 플랫폼을 기반으로 개발된 PV7과 향후 출시될 파생 모델을 통해 PBV 제품군을 확대하고 비즈니스 모빌리티 시장에서 고객 선택지를 늘린다는 계획이다.

PV7은 오는 9월 14일 독일 하노버에서 개막하는 IAA 트랜스포테이션 2026에서 세계 최초로 공개된다. IAA 트랜스포테이션은 세계 주요 상용차 전시회 중 하나로, 기아는 이번 행사에서 PV7과 함께 다양한 PV5 파생 모델을 선보일 예정이다.
기아는 이를 통해 PBV 사업의 확장성과 상업용 및 다양한 고객 애플리케이션에 대응하는 제품 전략을 소개할 계획이다.

닛폰세이키, 덴소 HUD 사업 인수 ··· 5개국 생산설비·IP 확보

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-31 11:34:27+0900

BMW 7시리즈에 적용된 닛본세이키의 HUD

일본 자동차 부품업체 닛폰세이키(Nippon Seiki)가 덴소의 헤드업 디스플레이(head-up display, HUD) 사업을 인수한다.

닛폰세이키는 28일 이사회에서 관련 안건을 승인한 데 이어 덴소와 HUD 사업 양도 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약에 따라 닛폰세이키는 일본, 중국, 스페인, 미국, 멕시코 등 5개국에서 덴소가 보유한 HUD 개발·생산·판매 사업의 일부 자산과 지식재산권(IP)을 넘겨받는다.

이번 거래는 덴소의 HUD 사업 전체를 인수하는 방식이 아니라 생산설비와 HUD 관련 지식재산권을 이전받는 형태로 진행된다.

닛폰세이키가 인수하는 대상에는 HUD 생산에 사용되는 설비와 HUD 제품에 관한 지식재산권이 포함된다. 반면 덴소의 관련 임직원과 토지, 공장 건물 등은 인수 대상에서 제외된다. 고객 계약 역시 각 고객사의 동의를 거쳐 순차적으로 이전될 예정이다.

인수 대상 사업의 자산 규모는 2026년 3월 말 기준 약 11억6,000만 엔(약 99억7,600만원)이다. 인수 금액은 공개되지 않았으며, 닛폰세이키는 해당 HUD 사업에서 예상되는 현금 흐름 등을 바탕으로 가격을 산정했다고 설명했다. 다만 2026년 3월 결산 기준 닛폰세이키 연결 순자산의 1%를 넘지 않는 수준으로 결정되며, 자체 자금으로 현금 지급할 예정이다.

거래 종결은 일본 공정거래위원회의 심사와 기타 관련 규제기관의 승인, 고객사 동의 등을 전제로 하며 2027년 2월 26일을 목표로 하고 있다.

생산 공백을 최소화하기 위한 과도기적 조치도 마련된다. 인수 대상 생산설비가 닛폰세이키 측으로 완전히 이전될 때까지는 기존 고객의 주문에 대응할 수 있도록 닛폰세이키가 덴소에 생산을 위탁하는 방식으로 생산을 이어갈 계획이다.

닛폰세이키는 이번 인수를 통해 기존 HUD 사업의 경쟁력을 강화하고 고객 대응 범위를 확대한다는 계획이다. 닛폰세이키는 2026년 3월 결산 기준 약 210만개의 HUD를 생산했으며, 유럽에서는 BMW와 아우디, 미국에서는 GM과 크라이슬러, 일본에서는 마쓰다 등에 제품을 공급하고 있다.

회사 측은 덴소가 보유한 HUD 관련 기술과 생산 기반을 확보함으로써 비용 경쟁력을 높이고 다양한 고객 요구에 대응할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

닛폰세이키에 따르면 글로벌 HUD 시장은 2024년 약 1.25배 성장했으며, 같은 해 신차의 HUD 탑재율은 10%를 넘어섰다. 시장 규모는 2035년 약 2,100만대까지 확대될 것으로 전망된다.

한편, 덴소는 이번 거래를 통해 HUD 제조 사업에서 철수한다. 덴소의 2026년 3월 말 기준 순자산은 약 2조8,900억엔, 총자산은 약 4조9,300억엔이다. 닛폰세이키의 2026년 3월 기준 연간 매출액은 약 3,279억엔이다.

닛폰세이키는 이번 거래가 자사 실적에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 전망했다.

앱테라, 양산 전환 속도낸다 ··· 생산 파트너십 체결에 태양광 충전 성능 검증

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-31 10:28:46+0900

미국 태양광 모빌리티 기업 앱테라 모터스(Aptera Motors)가 생산 전문 기업과 손잡고 양산 전환에 속도를 낸다. 앱테라는 생산 설비 구축과 부품 공급망 확보를 추진하는 한편, 독일계 시험·인증기관 티유브이 라인란드(TÜV Rheinland)의 독립 시험을 통해 차량에 탑재된 태양광 시스템의 일일 발전 성능을 검증했다.

앱테라는 지난 20일 중국 상하이 런치 오토모티브 테크놀로지(Shanghai Launch Automotive Technology, 이하 런치디자인)와 생산 프로그램에 관한 전략적 파트너십을 체결했다. 이번 생산 프로그램 규모는 최대 약 4,400만 달러(약 590억원)로, 조립용 지그와 공구, 차량 시험, 파일럿 생산 및 대량 생산 관련 업무를 포함한다.

이번 협력은 앱테라가 차량 개발과 검증 단계를 넘어 초기 생산과 대량 생산 체제로 전환하기 위한 생산 기반을 확보하는 데 초점이 맞춰졌다. 우선 앱테라가 생산을 목표로 하는 첫 40대의 차량에 필요한 조립 설비와 부품 등이 이번 프로그램의 지원 대상이다.

앱테라는 올 4분기 첫 40대의 생산 개시를 목표로 하고 있다. 첫 번째 차체와 섀시는 10월부터 공급받을 것으로 예상하고 있다. 최종 차량 조립은 미국 캘리포니아주 칼즈배드에 위치한 앱테라 생산시설에서 진행된다. 런치디자인(Launch Design)과 공급업체 네트워크는 다수의 개별 부품을 조립한 대형 서브어셈블리 형태로 공급해 앱테라의 최종 조립 공정을 단순화할 계획이다.

런치디자인은 3,000명 이상의 임직원과 복수의 생산 거점을 보유한 제조설계(Design for Manufacturing, DFM) 전문 기업으로, 글로벌 완성차 업체를 대상으로 400개 이상의 차량 프로그램을 개발한 경험을 갖고 있다고 앱테라는 설명했다.

이번 협력에 따라 런치디자인은 앱테라의 조립 공정과 사이클 타임 등을 검토하고 생산용 지그와 조립 절차 개발, 차량 시험, 파일럿 생산 및 대량 생산을 지원한다. 또한 국제 공급망을 활용해 앱테라가 자체적으로 확보하기 어려운 수준의 부품 및 생산 비용 경쟁력을 확보하는 것을 목표로 한다. 앱테라는 런치디자인과의 협력을 통해 이미 예상 부품원가(BOM)를 낮추는 효과가 나타났다고 밝혔다. 구체적인 절감 규모는 공개하지 않았다.

비용 지급 구조도 생산 확대에 필요한 현금 부담을 줄이는 방향으로 설계됐다. 앱테라는 승인된 프로그램 비용의 3분의 2를 현금으로 지급하고, 나머지 3분의 1은 최대 약 1,500만 달러 규모의 앱테라 주식 매입 워런트로 지급할 예정이다. 이에 따라 런치디자인은 일부 생산 관련 업무에 대한 대가를 향후 앱테라 주식에 투자할 수 있는 권리 형태로 받게 된다.

앱테라는 이번 협력이 해외 생산이나 최종 조립 이전을 의미하는 것은 아니라고 강조했다. 런치디자인 및 공급망에서 생산된 대형 서브어셈블리는 미국으로 운송되며, 최종 차량 조립과 고객 인도는 캘리포니아주 칼즈배드에서 진행한다.

이번 생산 기반 확보와 함께 앱테라는 태양광 전기차의 핵심 차별화 요소인 태양광 충전 성능에 대한 외부 검증도 진행했다.

앱테라는 지난 27일 티유브이 라인란드가 캘리포니아주에서 실시한 독립 시험에서 차량의 태양광 시스템이 3일 연속 하루 4kWh 이상의 가용 에너지를 배터리에 공급했다고 밝혔다. 측정은 지난 7월 3일간 진행됐으며, 티유브이 라인란드의 태양광 전문가가 자체 교정 계측기를 사용해 일출부터 일몰까지 측정했다.

측정 결과 차량을 한 위치에 주차하고 그대로 둔 조건에서는 4.23kWh가 배터리에 공급됐다. 태양이 가장 높은 정오에 차량을 한 차례 재배치한 조건에서는 4.40kWh, 후면 해치를 열고 태양을 향하도록 차량을 조정한 조건에서는 4.75kWh가 측정됐다.

앱테라는 자체적으로 목표로 제시해 온 차량 효율 100Wh/마일을 적용할 경우 각각 약 42마일(약 68km), 44마일(약 71km), 47마일(약 76km)의 태양광 주행거리로 환산할 수 있다고 설명했다. 특히 차량을 이동시키지 않고 그대로 주차한 조건에서도 목표치인 4.0kWh를 넘어섰다는 점을 강조했다.

다만 이번 시험 결과는 특정 차량 1대를 미국 캘리포니아에서 7월의 특정 조건에서 측정한 결과다. 실제 태양광 발전량은 날씨와 지역, 계절, 일사량, 그늘, 차량의 주차 방향 등에 따라 달라질 수 있다. 또한 앱테라가 제시한 주행거리 환산값은 목표 차량 효율인 100Wh/마일을 전제로 한 추정치로, 실제 주행시험에서 측정된 주행거리는 아니다.

티유브이 라인란드의 이번 시험은 차량 자체 또는 개별 부품에 대한 인증이나 특정 규격에 대한 적합성 인증이 아니라, 차량에 유입되는 태양광 에너지를 독립적으로 측정한 시험이라는 점도 주목된다. 앱테라와 티유브이 라인란드는 시험 방법과 장비, 전체 데이터를 포함한 시험 보고서를 공개했다.

앱테라는 공기역학과 소재, 태양광 기술을 결합해 높은 에너지 효율을 구현하는 태양광 전기차를 개발하고 있다. 이번 생산 파트너십과 태양광 발전 성능 검증은 각각 차량을 실제 생산 단계로 전환하기 위한 제조 기반 확보와 핵심 기술의 외부 검증이라는 측면에서 양산 준비 과정의 주요 단계로 평가된다.

앱테라는 향후에도 차량 성능을 대상으로 추가적인 독립 검증을 진행할 계획이다. 다만 실제 양산 시점과 생산 규모 확대에는 추가 자금 조달, 공급망 및 제조 역량 확보, 규제 및 인증 요건 등 여러 변수가 남아 있다.

티유브이 라인란드, AI 기반 차량 시스템의 안전 개발 인증

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-28 09:22:25+0900

티유브이 라인란드(TÜV Rheinland)가 인공지능(AI) 기반 차량 시스템의 안전한 개발을 위한 국제 표준 ISO/PAS 8800에 따른 첫 인증을 완료했다고 27일(현지시간) 밝혔다.

이는 기존 자동차 기능 안전성 표준이 다루기 어려웠던 AI 특유의 안전 요구사항을 개발 과정에 적용할 수 있음을 실제 산업 현장에서 입증했다는 점에서 의미가 있다.

이번 인증은 중국 국영 자동차그룹 둥펑자동차의 제품 개발 및 연구센터 관리 프로세스를 대상으로 진행됐다.

ISO/PAS 8800은 자동차 분야에서 AI를 활용한 안전 관련 시스템의 개발 과정에 적용할 수 있도록 마련된 표준이다. 이 표준은 기존 자동차 기능 안전성 표준인 ISO 26262를 보완하면서 AI 시스템의 개발과 안전 수명주기 전반에서 발생할 수 있는 위험을 체계적으로 분석하고 관리할 수 있는 프레임워크를 제공한다.

AI 기반 차량 시스템은 일반적인 소프트웨어와 달리 소프트웨어 코드만으로 안전성을 판단하기 어렵다. 학습에 사용되는 데이터셋과 AI 모델, 학습 과정, 실제 운용 과정에서의 동작 역시 시스템 안전에 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

예를 들어 부적절한 학습 데이터로 인해 AI가 특정 상황을 제대로 인식하지 못하거나, 학습 과정에서 예상하지 못한 동작 특성이 나타날 수 있다. 실제 차량 운행 과정에서 새로운 상황에 직면하거나 시스템이 변경되면서 기존에 검증되지 않은 동작이 발생할 가능성도 있다.

ISO/PAS 8800은 이 같은 AI 특성을 고려해 안전성 확보에 필요한 관리 체계를 제시한다. 이를 통해 AI 기반 차량 기능의 개발과 검증 과정에서 발생할 수 있는 위험을 보다 체계적으로 식별하고 관리할 수 있도록 한다.

특히 안전성 입증을 위해 데이터셋, AI 모델, 테스트 결과 및 실제 운용 과정의 모니터링 결과 등을 포함한 종합적인 증거 자료를 확보하고 이를 문서화하는 것이 중요하다. 이러한 체계적인 안전성 입증 자료는 향후 자동차 형식승인이나 제품책임과 관련해서도 활용될 가능성이 있다.

티유브이 라인란드는 자동차 분야 AI 시스템의 기능 안전성과 관련된 관리 시스템에 대한 독립적인 심사를 제공하고 있다. ISO/PAS 8800 심사는 ISO 26262 기능 안전성 및 ISO 21448 (SOTIF) 등 자동차산업에서 활용되는 다른 안전 관련 심사와 연계해 진행할 수 있다.

이를 통해 기업은 관리 시스템 심사와 개발 프로세스 평가, 적합성 평가 등을 연계해 AI 기반 차량 시스템의 안전성을 종합적으로 검증할 수 있다. 이와 함께 티유브이 라인란드는 안전 관련 시스템 개발자를 위한 제품 인증 및 교육 프로그램도 제공한다.

전북도, 새만금서 상용차 사이버보안 전문인력 양성 지원

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-28 08:51:05+0900

전북특별자치도는 27일 새만금 지역에서 추진한 ‘상용차 사이버보안 규제대응 전문인력 양성교육’을 성황리에 마무리했다고 밝혔다.

이번 교육은 전북특별자치도가 후원하고 (재)자동차융합기술원이 주최했으며, (사)한국첨단자동차기술협회가 수행했으며, 지난 6월부터 8월까지 전북산학융합원과 GSCO 등에서 도내 자동차·부품·소프트웨어 관련 기업 재직자를 대상으로 진행됐다.

교육은 자동차산업의 소프트웨어화와 안전·보안 관련 규제 강화에 대응할 수 있도록 실무 역량을 높이는 데 초점을 맞췄다. 이번 교육은 지역 기업이 수도권 등 외부에서 전문교육을 받아야 하는 시간적·비용적 부담을 줄이고, 기업 현장에서 필요한 교육을 지역 내에서 받을 수 있도록 한 것이 특징이다.

전북특별자치도의 지원을 받아 새만금 지역에서 운영된 '상용차 사이버보안 규제대응 전문인력 양성교육'

총 8개 전문교육과정은 ▲ASPICE 기본과정 ▲ASPICE 중급과정 ▲ISO 26262 기능 안전성 기본과정 ▲사이버보안 및 OTA 기본과정 ▲사이버보안 분석과정 등으로 구성됐다. 각 과정은 16시간씩 운영됐으며 전체 교육 규모는 128시간에 달했다.

교육 내용도 이론에 그치지 않고 기업 현장에서 활용할 수 있는 실무 중심으로 구성됐다. 자동차 소프트웨어 개발 프로세스를 비롯해 HARA·FMEA 기반 안전분석, TARA 기반 위협분석 및 리스크 평가, 보안 요구사항 도출, 취약점 분석, 보안 테스트 및 관련 솔루션 활용 등이 교육 과정에 포함됐다.

이번 교육에는 전북특별자치도 소재 13개 기업에서 총 179명이 참여했다. 참여자들은 ASPICE, ISO 26262, ISO/SAE 21434, CSMS, OTA 등 자동차산업에서 요구되는 주요 표준과 규제에 대한 이해도를 높이고 개발·품질·시험평가 업무에 필요한 실무 대응 역량을 강화했다.

전북특별자치도는 상용·특장차 및 자동차 부품 관련 중소·중견기업이 다수 자리 잡고 있는 지역인 만큼 자동차산업의 변화에 대응할 수 있는 전문인력 확보가 중요하다는 판단이다. 특히 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환과 함께 기능 안전성과 사이버보안 관련 요구사항이 강화되면서 관련 전문인력에 대한 기업 수요도 확대되고 있다.

(재)자동차융합기술원 관계자는 "자동차산업의 소프트웨어화와 안전·보안 규제 강화에 따라 지역기업에서도 전문인력 확보의 중요성이 커지고 있다"며 "이번 교육이 도내 기업의 미래차 전환과 기술경쟁력 강화에 실질적인 도움이 될 수 있도록 지원했다"고 말했다.

(사)한국첨단자동차기술협회는 이번 교육에서 확인된 기업의 교육 수요와 현장 애로사항을 바탕으로 향후에도 지역 자동차기업이 미래차 기술과 글로벌 규제 변화에 대응할 수 있도록 전문교육과 기술지원 연계 방안을 지속적으로 발굴할 계획이다.

전북특별자치도는 이번 사업을 통해 지역 내 전문교육 접근성을 높이는 동시에 기업 수요에 기반한 미래차 전문인력 양성의 필요성을 확인했다. 향후 관련 교육을 지속·확대해 전북 자동차산업의 미래차 전환과 고부가가치화를 뒷받침한다는 계획이다.

ams OSRAM, 휴머노이드용 포토닉스 기술 공개

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-27 11:56:40+0900

ams OSRAM이 디지털 포토닉스 기술을 활용해 휴머노이드 로봇의 시각·촉각·소통 능력을 지원하는 기술을 공개했다.

ams OSRAM은 광학 센싱과 조명, 프로젝션 기술을 통해 휴머노이드 로봇이 주변 환경을 정확하게 인식하고 물체를 정밀하게 다루며 사람과 자연스럽게 소통할 수 있도록 지원한다고 27일 밝혔다.

ams OSRAM의 직접 비행시간 측정 방식(dToF) 적외선 거리 센서는 주변 물체까지의 거리를 측정해 로봇이 사람이나 물체와 충돌하는 것을 피하도록 지원한다. 최신 TMF8829 dToF 센서는 주변 공간을 48×32픽셀의 거리 정보로 표현해 의자, 테이블, 사람 등을 인식할 수 있도록 한다.

이러한 거리 정보를 카메라 영상 및 AI와 결합하면 로봇은 주변 환경의 3D 지도를 구성하고 물체를 식별할 수 있다. 사람과 반려동물로부터 적절한 거리를 유지하면서 안전한 경로로 이동하는 데도 활용할 수 있다. dToF 센서는 로봇 손의 여러 위치에 배치해 팔다리와 주변 사람 또는 물체 사이의 거리를 실시간으로 측정하고 물체를 보다 안전하게 조작하도록 지원할 수 있다.

광학식 힘 센서는 로봇 표면 바로 뒤에 배치돼 1마이크론 수준의 미세한 변형을 감지하고 힘을 측정한다. 이를 통해 음식 준비나 깨지기 쉬운 물체 취급 등 세밀한 힘 조절이 필요한 작업을 지원한다.

이 센서는 충분한 표면 변형이 가능하고 근적외선을 반사할 수 있는 경우 금속을 포함한 다양한 소재에 적용할 수 있다. 일부 반투명 플라스틱 소재 뒤에 배치하면 최대 30cm 거리에서 접근하는 물체나 기본적인 제스처를 인식할 수 있다.

또한 표면 소재와 전기적 연결이 필요하지 않아 전자기 간섭(EMI)과 정전기 방전(ESD)의 영향을 받지 않으며, 크기가 작고 확장성이 높아 로봇의 각 손가락에 통합해 촉각 감지 능력을 높일 수 있다.

가시광 및 적외선 LED, 주변광 센서, 구조광 기술은 로봇의 시각 기능을 보완한다. 주변광 센서는 주변 조명 조건에 맞춰 카메라 작동을 최적화하며, 구조광 이미터는 표면에 점 패턴을 투사해 바닥의 미세한 굴곡과 변형을 감지한다. 이를 통해 이족 보행 로봇이 고르지 않은 바닥에서 균형을 유지하도록 지원할 수 있다.

능동 분광 솔루션은 이미터와 광검출기를 결합해 물질 고유의 분광 특성을 감지한다. 이를 활용하면 휴머노이드 로봇이 직물과 같은 물체의 소재 구성을 분석하거나 공기 중 눈에 보이지 않는 기체 오염 물질을 감지할 수 있다.

빛은 주변 환경을 인식하는 것뿐 아니라 사람과 소통하는 수단으로도 활용된다. 로봇이 바닥에 컬러 빛을 투사해 이동 경로를 표시하거나 작업 정보와 위험 구역을 알리는 경고 신호를 전달하는 방식이다. 광학 신호의 조정은 여러 LED 및 기타 장치를 연결하고 제어하기 위한 표준 인터페이스인 OSP(Open System Protocol)와 OSP 호환 LED 드라이버를 통해 지원된다.

EVIYOS 플랫폼은 수천 개의 마이크로LED를 개별적으로 제어해 문자와 아이콘, 이미지 및 기타 기호를 주변 표면에 투사할 수 있도록 한다. ALIYOS LED-on-foil 기술은 발광 소자를 로봇 표면에 통합해 로봇의 표면 자체가 발광체 역할을 하도록 구현할 수 있다.

컬러 LED는 비언어적인 방식으로 사람과 소통하는 데도 활용될 수 있다. 예를 들어 로봇의 상태나 반응을 색상으로 표현하는 방식이다. ams OSRAM은 휴머노이드 로봇이 가정이나 직장과 같은 인간 중심의 환경에 활용되기 위해서는 사람과 자연스럽게 상호작용하고 수용될 수 있는 기술이 중요하다고 설명했다.

ams OSRAM은 디지털 포토닉스 기술을 기반으로 한 이러한 광학 센싱과 조명·프로젝션 기술이 휴머노이드 로봇의 안전한 이동과 정밀한 작업, 인간과의 상호작용을 지원할 수 있다고 밝혔다.

TI, EV 트랙션 인버터를 위한 다축 전류 센서 공개

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-27 11:44:06+0900

텍사스인스트루먼트(TI)가 하이브리드 전기차(HEV) 및 전기차(EV)의 트랙션 인버터를 위한 다축 코어리스 홀 효과 전류 센서를 공개했다.

TI 코리아는 트랙션 인버터의 전류 측정 정확도를 높이는 다축 코어리스 홀 효과 전류 센서 ‘TMCS2100-Q1’을 출시했다고 27일 밝혔다.

TMCS2100-Q1은 수평 및 수직 방향의 자기장을 동시에 측정하는 다축 센싱 아키텍처와 독자적인 알고리즘을 적용한 것이 특징이다. 기존 단일 축 코어리스 방식 대비 최대 20배 높은 정확도를 구현하며, 0.4mm 변위에서 1% 미만, 0.1mm 변위에서 0.25% 수준의 변위 오차를 달성한다.

기존 코어리스 전류 센서는 시스템 소형화에 유리하지만 센서와 컨덕터 사이의 변위 및 자기 크로스토크로 인해 측정 정확도가 저하될 수 있다. 특히 차량 주행 중 발생하는 진동은 센서와 컨덕터 사이에 미세한 움직임을 발생시켜 오차를 키울 수 있다.

TMCS2100-Q1은 두 방향의 자기장을 동시에 측정해 이러한 변위에 따른 영향을 줄이고 높은 측정 정확도를 유지하도록 설계됐다. 정확한 전류 측정은 트랙션 인버터의 토크 제어 성능을 높이는 데도 활용된다. 전류 측정 오차를 줄이면 자기 크로스토크의 영향을 최소화하고 토크 리플을 줄이는 데 도움이 된다. 토크 리플은 가속 과정에서 차량의 울컥거림이나 모터 소음을 유발하고 비효율적인 모터 구동으로 이어질 수 있다.

TI는 TMCS2100-Q1이 정확도와 시스템 크기 간의 상충 관계를 줄이는 데 기여한다고 설명했다. 자기 코어를 사용하는 C 코어 방식은 높은 정확도를 제공할 수 있지만 크기와 무게가 증가할 수 있으며, 코어리스 방식은 소형화에 유리하지만 변위 등에 따른 정확도 저하가 발생할 수 있다. TMCS2100-Q1은 코어리스 구조를 유지하면서 다축 센싱을 적용해 두 가지 요구사항에 대응한다.
또한 버스바를 개조하지 않고 센서를 배치할 수 있도록 설계됐다. 기존 일부 차동 코어리스 전류 센싱 방식은 정확한 측정을 위해 버스바에 노치, 슬라이스 또는 홀 등을 적용해야 하지만, TMCS2100-Q1은 버스바를 기준으로 다축 센서를 배치해 수평 및 수직 방향의 자기장 성분을 측정한다. 이를 통해 기존 버스바 구조를 변경하지 않고 전류 센싱을 구현할 수 있으며, 기계적 설계의 유연성과 PCB 공간 활용도를 높일 수 있다.

제이슨 콜(Jason Cole) TI 센싱 제품 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “800V 아키텍처가 적용되면서 트랙션 인버터의 정확도에 대한 요구 수준도 높아지고 있다”며 “TMCS2100-Q1은 기존 홀 효과 전류 센싱의 한계를 극복할 수 있는 새로운 솔루션”이라고 말했다.
이어 “TI의 선도적인 연구개발 조직인 킬비 랩스의 선행 연구를 기반으로 개발된 TMCS2100-Q1은 자동차 제조업체가 더 정밀한 전류 측정을 바탕으로 효율적인 모터 제어와 향상된 주행 성능을 구현할 수 있도록 지원한다”고 덧붙였다.

TMCS2100-Q1은 TI 공식 웹사이트에서 구입할 수 있으며, TI는 제품과 함께 TMCS2100 평가 모듈과 특성 평가 모듈, TIDM-02014 레퍼런스 설계 등 개발 리소스를 제공한다.

벡터, AI 에이전트 및 MCP 적용 CANoe 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-27 11:11:50+0900

벡터코리아(지사장 장지환)는 CANoe에 차세대 AI 에이전트와 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜) 기능을 새롭게 적용해 통합 워크플로 자동화를 구현했다고 27일 밝혔다.

개발, 테스트 및 분석을 위한 AI 기반 엔지니어링 어시스턴트로 진화한 ‘CANoe’

이번 업데이트를 통해 CANoe 사용자는 자연어로 프롬프트를 입력하는 것만으로 신규 개발, 통신 분석, 테스트 작업 등 복잡한 수행 절차를 자동화할 수 있게 됐다. 전문화된 AI 에이전트가 자연어 지시를 분석해 최적의 작업 단계와 워크플로를 도출하고 실행까지 자동으로 완료하는 방식이다.

사용자는 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)이나 클로드(Claude) 등 기존에 활용 중인 거대언어모델(LLM)을 연결해 사용할 수 있다. 벡터는 사용자 고유의 도메인 지식과 최적화된 컴포넌트를 확장 적용할 수 있도록 에이전트, 스킬, MCP 툴로 구성된 개방형 AI 레이어(Open AI Layer)를 제공한다.

새롭게 출시된 CANoe 20 SP2 버전에는 MCP 서버와 ‘CANoe AI 패키지(CANoe AI Package)’가 탑재됐다. 단 한 번의 자연어 프롬프트 입력만으로 AI 에이전트가 요구사항 정의서에 최적화된 CAPL 테스트 코드를 생성하고, CANoe 환경에서 실시간 테스트 실행, 오류 분석 및 코드 수정, 재테스트까지 전 과정을 알아서 수행한다. 작업이 끝나면 동기화된 CANoe 화면에서 사용자가 결과를 검증하고 최종 승인하기만 하면 된다.

개발 및 테스트 워크플로 가속화: AI, 에이전트, MCP를 통합한 ‘CANoe’

사용자는 AI 에이전트의 자율성 수준을 직접 설정할 수 있으며, 모든 작업 단계는 CANoe 개발 환경 내에서 실시간으로 투명하게 모니터링할 수 있어 높은 신뢰성과 안전성을 보장한다.

CANoe AI 패키지는 에이전트, 스킬, MCP 툴 기반의 오픈 생태계를 지향한다. 사용자는 자연어 명령어 하나로 설정 조회 및 맞춤 설정, 시뮬레이션 제어, 테스트 케이스 생성, 통신 흐름 분석뿐 아니라 CAPL, C#, 파이썬 코드 생성 및 최적화를 손쉽게 수행할 수 있다.

특히, 벡터의 검증된 문서 및 기술 자료 검색 시스템인 ‘Vector-RAG(검색 증강 생성)’ 기술이 결합돼 범용 언어 모델 특유의 환각 현상을 방지하고 입증된 전문가 지식에 기반한 정확한 답변과 코드를 생성한다. 이를 통해 초보 사용자도 CANoe 환경에 빠르게 적응할 수 있으며, 숙련된 엔지니어는 단순 질의응답부터 고도로 통합된 자동화 프로세스까지 손쉽게 구축할 수 있다.

CANoe 20 SP2 버전 이상 및 사용자 자체 LLM 환경과 호환되는 CANoe AI 패키지는 현재 벡터 공식 웹사이트에서 무료로 다운로드해 사용할 수 있다.

키사이트, ‘키사이트 멀티피직스’ 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-27 10:33:05+0900

키사이트테크놀로지스가 전기·열·기계·광학 등 서로 다른 물리 영역 간 상호작용으로 발생하는 전자 제품의 설계 결함을 사전에 확인할 수 있는 설계·검증 솔루션 ‘키사이트 멀티피직스(Keysight Multiphysics)’를 출시했다.

키사이트 멀티피직스는 물리 시뮬레이션을 전자 엔지니어링 워크플로에 통합해 시제품 제작 이전 단계에서 잠재적인 문제를 식별하고 설계를 검증할 수 있도록 지원한다. 이번에 출시된 첫 버전은 구조 분석에 초점을 맞춰 낙하, 충격, 진동에 대한 규격 준수 시뮬레이션을 제공한다.

최근 전자 제품은 전기·열·기계·광학 요소가 더 작고 밀집된 형태로 통합되면서 개별 영역의 설계만으로는 제품의 동작과 신뢰성을 검증하기 어려워지고 있다. 특정 물리 영역에서 발생한 변화가 다른 영역에 영향을 미치는 크로스 도메인 상호작용이 새로운 결함 요인으로 작용하면서 실제 시제품이 제작된 이후 문제가 발견되는 경우도 있다.

이러한 문제는 개발 후반부의 설계 변경으로 이어져 추가적인 시제품 제작과 시험 비용을 발생시키고, 제품 출시 일정과 예산에도 영향을 줄 수 있다. 키사이트 멀티피직스는 물리 시뮬레이션을 설계 초기 단계에 적용해 이러한 문제를 사전에 확인할 수 있도록 지원한다.

키사이트는 기존에 수 주가 걸릴 수 있었던 분석 프로세스를 수 시간 내에 수행할 수 있도록 물리 시뮬레이션을 엔지니어링 워크플로에 통합했다고 설명했다. 사전 구축된 애플리케이션 템플릿을 제공해 시뮬레이션 설정 과정에 필요한 전문 지식과 절차를 워크플로에 반영한 것도 특징이다.

이를 통해 엔지니어는 개발 초기 단계에서 제품의 구조적 신뢰성을 평가하고 문제의 원인을 분석할 수 있다. 잠재적인 결함이 확인되면 설계 초기 단계에서 수정할 수 있어 반복적인 시제품 제작과 개발 후반부의 재설계에 따른 비용을 줄일 수 있다.

또한, 최신 전자 재료까지 포함하는 애플리케이션 전용 데이터베이스를 제공한다. 실제 동작 조건에서 부품과 재료의 거동을 모델링할 수 있도록 지원해 설계 검증의 정확도를 높인다. 가이드형 워크플로 인터페이스를 적용해 전문적인 CAE 기술이 없는 엔지니어도 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 접근성을 높였다.

자동화된 설정 워크플로는 기존 구조 시뮬레이션에서 요구되는 수동 설정 작업을 줄여 엔지니어가 분석과 설계 개선에 집중할 수 있도록 지원한다. 또한 미 군사 표준(MIL-STD), 국제전기기술위원회(IEC), 반도체표준화기구(JEDEC) 등의 충격·낙하·진동 관련 표준을 지원하는 내장형 규격 준수 워크플로를 제공해 제품 검증 및 규제 승인 절차를 효율화한다.

닐 파세(Niels Faché) 키사이트 디자인 엔지니어링 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “오늘날 전자 설계의 가장 큰 화두는 복잡성”이라며 “과거에는 엔지니어들이 전기적, 열적, 기계적 영향 요소를 별개의 문제로 취급했지만, 이제는 이러한 방식만으로는 기술 발전 속도를 따라가기 어렵다”고 말했다.
이어 “키사이트 멀티피직스는 키사이트 내부 엔지니어들이 직접 경험한 문제를 해결하는 과정에서 개발됐다”며 “개발 팀이 결함을 보다 빠르고 예측 가능하게 차단할 수 있는 디지털 스레드를 제공한다”고 밝혔다.

자율주행 확산의 핵심은 ‘신뢰’ - The Autonomous Main Event 2026, 빈에서 개최

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-26 11:22:27+0900

Mobileye·NASA·ANYbotics·Infineon·NXP·Qualcomm 등 참여… 자동차 넘어 로봇·Physical AI까지 자율시스템의 공통 기반 논의

자율주행과 자율시스템이 파일럿 프로젝트를 넘어 대규모 상용화 단계로 이동하면서, 기술 자체의 성숙도보다 ‘신뢰(Trust)’가 새로운 핵심 과제로 떠오르고 있다. 안전과 보안, 견고성, 그리고 산업과 사회가 공유할 책임 체계를 어떻게 구축할 것인가가 자율기술 확산을 좌우할 것이라는 문제의식이다.
The Autonomous는 오는 9월 23일부터 24일까지 오스트리아 빈 호프부르크(Hofburg)와 온라인에서 ‘The Autonomous Main Event 2026’을 개최한다고 밝혔다. 올해 행사의 주제는 ‘Building Trust for Autonomy to Scale’이다.

올해로 7회째를 맞는 The Autonomous Main Event는 자율 모빌리티와 로보틱스 분야의 글로벌 기업과 전문가들이 참여하는 연례 행사다. 완성차 업체(OEM)를 비롯해 자동차 부품 및 기술 공급업체, 반도체 기업, 로보틱스 기업, 규제기관, 투자자 등이 참여하며, 최근에는 자동차를 넘어 산업 자동화와 로보틱스까지 참여 영역을 확대하고 있다.

행사는 기술 워크숍과 C레벨 기조연설, 패널 토론, 파이어사이드 챗 등으로 구성된다.

파일럿에서 대규모 배치로… 기술보다 ‘신뢰’를 묻는다

The Autonomous는 2026년 자율기술 산업이 중요한 전환점에 들어섰다고 보고 있다. 자율주행과 자율시스템이 제한된 환경에서의 파일럿 프로젝트를 넘어 실제 환경에서 대규모로 배치되는 단계로 이동하고 있기 때문이다.
이에 따라 올해 행사는 단순히 “자율기술이 가능한가”를 넘어 “자율기술을 대규모로 확산시키기 위해 무엇이 필요한가”라는 질문에 초점을 맞춘다.
The Autonomous는 혁신적인 기술만으로는 충분하지 않다고 강조한다. 자율시스템이 사회와 시장의 신뢰를 얻기 위해서는 안전성(Safety), 보안(Security), 견고성(Robustness)은 물론 산업 참여자 간 책임을 어떻게 공유할 것인지에 대한 합의가 필요하다는 것이다.

지난해 행사가 안전하고 보안성이 확보된 소프트웨어 정의 자율성(software-defined autonomy)에 집중했다면, 올해는 한 단계 더 나아가 실제 대규모 배치에 필요한 기술적·시스템적·사회적 기반을 다룬다.
논의 대상도 승용차에 국한되지 않는다. 승용차부터 오프하이웨이(Off-highway) 장비, 산업용 로봇, 휴머노이드까지 서로 다른 자율시스템이 공유할 수 있는 기술과 안전·보안 기반을 살펴본다.

Ricky Hudi The Autonomous 회장은 “올해 The Autonomous Main Event는 ‘Building Trust for Autonomy to Scale’을 주제로 모빌리티와 로보틱스의 글로벌 배치에 앞서 어떻게 공동의 책임과 신뢰할 수 있는 기반을 구축할 것인지에 초점을 맞춘다”고 말했다.
이어 그는 “자율기술은 단순히 기술이 준비됐다고 해서 확산되는 것이 아니다. 신뢰가 준비됐을 때 비로소 확산될 수 있다”며 “우리의 임무는 업계 최고의 인재들을 한자리에 모아 기업과 산업, 사회를 아우르는 신뢰를 구축하는 것”이라고 강조했다.

Mobileye에서 NASA·ANYbotics까지

올해 기조연설에는 자율주행뿐 아니라 로보틱스와 Physical AI 분야의 주요 전문가들이 참여한다.

Mobileye의 자율주행차 부문 총괄 부사장 Johann Jungwirth는 Mobileye의 자율주행차 비전을 발표한다. NASA의 Moon Base Surface Mobility Deputy Lead Julia Badger는 극한 환경에서의 자율성(Autonomy in Extreme Environments)을 주제로 발표한다.
ANYbotics 공동창업자 겸 CEO Péter Fankhauser는 ‘How Autonomous Robots Earn Their Place’를 주제로 자율로봇이 실제 산업 현장에서 어떻게 자신의 역할을 확보할 수 있는지를 이야기한다.
Infineon의 Philipp von Schierstaedt는 ‘The Future of Physical AI is Built on Chips’를 통해 Physical AI 시대에서 반도체가 갖는 기반 기술로서의 중요성을 다룬다.
Google의 Dorothee Andermann은 ‘Your 100 AI Pilots Are Not a Strategy: Are You Ready for Multi-Agent Orchestration?’를 주제로 수많은 개별 AI 파일럿 프로젝트를 넘어 멀티에이전트 오케스트레이션으로 전환해야 할 필요성을 제기한다.
유럽 혁신 이니셔티브 JEDI의 André Loesekrug-Pietri는 ‘Verify, Don’t Trust: How Europe Wins the Autonomy Race It Thinks It Has Lost’를 주제로 유럽의 자율기술 경쟁력을 논의한다.
이 밖에도 NXP의 Lars Reger, Infineon의 Peter Schaefer, Qualcomm의 Enrico Salvatori, Volvo Autonomous Solutions의 Ingo Stürmer 등이 연사로 참여한다.
정책과 규제 측면에서는 오스트리아 국무장관 Alexander Pröll, 유럽의회 의원 Sophia Kircher, 유럽연합 집행위원회(European Commission)의 Franco Accordino 등이 참여할 예정이다.

Edge AI부터 오프하이웨이·휴머노이드까지

행사 첫날인 9월 23일에는 소규모 그룹을 중심으로 전문가들이 직접 참여하는 기술 워크숍이 진행된다. 24일에는 메인 스테이지에서 기조연설과 패널 토론, 파이어사이드 챗이 이어진다.
올해 주요 논의 주제는 ▲신뢰와 공동 책임을 통한 자율기술의 확장 ▲자율시스템을 위한 안전하고 확장 가능한 Edge AI 프레임워크 ▲자동차에서 로봇까지 공유할 수 있는 자율기술 기반 ▲오프하이웨이 환경에서의 자율기계 확산 ▲휴머노이드와 Physical AI의 미래 ▲테스트베드에서 대규모 배치로 이어지는 규제 체계 등이다.

특히 세 개의 주요 패널 토론이 메인 스테이지 프로그램의 중심을 이룬다.

TrustMotion이 주관하는 ‘Building Secure and Scalable Edge AI Frameworks for Autonomous Systems’ 세션에서는 자율시스템의 엣지에서 여러 AI 모델과 구성요소가 동시에 작동하는 환경에서 지속적인 개발과 배포를 어떻게 안전하고 보안성 있게 유지할 수 있을지를 논의한다.
자동차가 점차 소프트웨어 정의 아키텍처와 중앙집중형 컴퓨팅 구조로 전환되고 AI 모델의 차량 탑재가 확대되는 상황에서, AI 모델의 지속적인 업데이트와 안전·보안을 어떻게 동시에 확보할 것인지가 핵심 의제다.

TTControl이 주관하는 ‘Will Mobile Machines Be First?’ 패널은 자율기술의 대규모 상용화가 승용차보다 오프하이웨이 산업에서 먼저 일어날 가능성을 살펴본다.
건설·농업·광산 등 오프하이웨이 분야는 일반도로보다 운행환경을 통제하기 쉽고, 자동화에 따른 경제적 효과와 비즈니스 케이스가 상대적으로 명확하다. 이에 따라 자율주행 승용차보다 자율기계가 먼저 대규모 상용화 단계에 진입할 수 있다는 관점에서 논의가 진행된다.

자동차의 안전기술, 휴머노이드에도 적용될까

Infineon과 NXP가 주관하는 ‘From Cars to Robots: Shared Foundations for Safe and Trusted Autonomy’ 패널도 주목된다.
이 세션에서는 자동차와 휴머노이드 로봇이 컴퓨팅, 통신, 기능안전, 사이버보안 아키텍처 측면에서 어떤 공통 기반을 가질 수 있는지를 살펴본다.
특히 자동차 산업에서 오랫동안 발전해 온 기능안전 표준 ISO 26262와 같은 접근방식이 로보틱스 분야에도 적용될 수 있는지가 주요 논점 가운데 하나다.
이는 최근 자동차와 로봇 산업의 기술 경계가 빠르게 흐려지고 있는 상황을 반영한다. 고성능 컴퓨팅과 센서, AI, 실시간 통신, 기능안전, 사이버보안은 자율주행차뿐 아니라 산업용 로봇과 휴머노이드에서도 핵심적인 기술 기반으로 자리 잡고 있다.
결국 자동차 산업이 축적해 온 안전과 검증 체계가 Physical AI와 로보틱스 시대의 중요한 기술 자산으로 확장될 수 있는지가 이번 행사에서 논의될 전망이다.

테스트베드에서 실제 배치로… 규제도 새로운 단계

기술뿐 아니라 규제 역시 주요 의제다.
PSWP가 주관하는 규제 파이어사이드 챗에는 European Commission, World Economic Forum, Starship Technologies가 참여해 자율시스템이 테스트베드와 제한적인 실증 단계를 넘어 대규모 실제 배치로 이동하기 위해 필요한 규제와 제도적 조건을 논의한다.
자율기술이 실제 시장에 대규모로 적용되기 시작하면 사고 발생 시 책임, 시스템 검증, 소프트웨어 업데이트, 사이버보안, AI 의사결정 등 기존 자동차 규제만으로 다루기 어려운 새로운 문제가 등장한다.
The Autonomous는 이러한 문제를 개별 기업이나 산업만의 과제가 아니라 기술기업, 제조업체, 규제기관과 사회가 함께 해결해야 할 ‘공동 책임(shared responsibility)’의 문제로 보고 있다.

자동차를 넘어 ‘자율성의 공통 기반’으로

The Autonomous Main Event 2026의 특징은 자율주행을 자동차만의 기술로 다루지 않는다는 점이다.
자동차와 오프하이웨이 기계, 산업용 로봇, 휴머노이드는 적용 환경과 목적은 다르지만 센싱과 컴퓨팅, AI, 통신, 안전, 보안이라는 공통 기술 기반을 갖는다.
특히 최근 Physical AI가 자동차와 로보틱스 산업의 새로운 화두로 떠오르면서 자동차 산업이 축적한 기능안전과 반도체, E/E 아키텍처, 소프트웨어, 검증 기술이 로봇 산업으로 확장될 가능성도 커지고 있다.
반대로 로보틱스와 AI 분야에서 발전한 기술 역시 미래 자동차와 자율주행 시스템으로 유입되고 있다.
올해 The Autonomous가 ‘From Cars to Robots’를 주요 의제로 제시한 것도 이러한 산업 변화와 맞닿아 있다.

The Autonomous

The Autonomous는 안전한 자율 모빌리티의 미래를 만들어가기 위한 글로벌 커뮤니티다.
2019년 TrustMotion(구 TTTech Auto)에 의해 시작됐으며, 현재 TrustMotion은 NXP의 일부다. The Autonomous는 산업 전반에서 안전한 자율 모빌리티의 개발과 대규모 확산에 참여하는 다양한 주체들이 함께하는 개방형 플랫폼을 지향한다.
생태계에는 완성차 업체와 기술 공급업체, 반도체 기업, 로봇 제조사, 규제기관을 비롯해 혁신기업, 업계 전문가, 학계 및 정부기관 등이 참여하고 있다.
The Autonomous는 자율 모빌리티 분야의 새로운 지식과 기술적 솔루션을 만들어 시장 적용 및 양산 단계로의 전환을 가속하는 것을 목표로 한다.
이를 위해 활동을 크게 두 가지 축으로 운영하고 있다.
Event Stream은 자율 모빌리티 생태계의 주요 경영진과 전문가들이 산업 현안을 논의하고 네트워크를 형성할 수 있도록 지원한다.
Innovation Stream은 안전한 자율 모빌리티의 글로벌 도입을 촉진하기 위해 업계 간 협업을 지원하고 권고 사례와 구체적인 기술 개발 결과를 공유한다. 이를 위해 Working Group과 Expert Circle을 구성해 기존 기술과 솔루션을 검토하고 평가 및 적용을 위한 모범 사례를 개발하고 있다.
Innovation Stream의 주요 성과는 매년 The Autonomous Main Event에서 공개된다.

The Autonomous Main Event 2026은 9월 23~24일 오스트리아 빈 호프부르크와 온라인에서 동시에 개최된다. 현장 및 온라인 참가가 가능하며, 미디어는 별도의 기자 등록을 통해 참여할 수 있다.

The full speaker lineup is available at www.the-autonomous.com/main-event/
Tickets for on-site or virtual attendance are available at www.the-autonomous.com/main-event/

로옴, 정격전력 0.33W 서지 보호 칩 저항기 공급

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-21 12:16:06+0900

로옴(ROHM) 주식회사가 자동차, 산업, 소비가전과 함께 AI 서버 등 고밀도 실장이 요구되는 전자기기용으로 개발된 1005 Metric 사이즈의 서지 보호 칩 저항기 'SDR01 시리즈'를 공급한다.

이 제품은 저항체 및 전극부의 설계를 최적화함으로써 서지 보호 칩 저항기에 요구되는 신뢰성을 확보함과 동시에, 1005 사이즈로 정격 단자 온도인 Tk=125℃까지 0.33W의 정격전력 보증을 실현했다. 이에 따라 상위 사이즈에서의 대체 사용이나 저항기의 집약이 가능해 공간 절약 및 부품수 삭감이 가능하다.

또한 TCR은 ±100ppm/℃ (10≦R≦2.2MΩ)를 실현해 온도 변화에 따른 저항치 변동을 억제함으로써 안정적인 회로 동작을 지원해 전원 회로 및 인터페이스 주변의 소형화와 고신뢰화를 지원한다.

SDR01 시리즈는 양산되고 있으며, 현재 Arrow.com, CoreStaff Online 등 온라인 부품 유통 사이트에서도 구입 가능하다.

TI, 업계 최초 상용 CAN XL 트랜시버 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-18 16:55:22+0900

텍사스 인스트루먼트(TI)가 업계 최초 상용 CAN XL 트랜시버를 출시했다.
TI 코리아는 18일 신형 TCAN6062 CAN XL 트랜시버를 선보이며 차세대 산업용 시스템 혁신을 가속화한다고 밝혔다.

CAN XL은 기존 CAN과 CAN FD 보다 높은 데이터 처리 성능을 제공하는 차세대 통신 기술로, TCAN6062는 프레임당 최대 2048바이트의 페이로드와 최대 20Mbps의 데이터 전송 속도를 지원한다.

휴머노이드 로봇과 산업용 로봇, HMI(인간-기계 인터페이스) 등 최근 산업용 시스템이 고도화되면서 센서 데이터와 제어, 진단 정보 등 네트워크를 통해 처리해야 하는 데이터가 증가하고 있다. 이에 따라 높은 대역폭과 결정론적인 통신 성능을 동시에 확보하는 것이 주요 설계 과제로 떠오르고 있다.

TCAN6062는 CAN FD 및 CAN SIC와의 역호환성을 제공해 기존 시스템을 전면적으로 재설계하지 않고도 CAN XL 기반 네트워크로 원활하게 전환할 수 있도록 지원한다. 또한, TCP/IP 터널링을 활용한 이더넷 통신도 지원해 진단, 센서 데이터, 제어 트래픽, OTA(Over-the-Air) 업데이트 등 다양한 데이터를 혼합 네트워크 환경에서 처리할 수 있다.

특히 TCAN6062에는 신호 개선 기능(Signal Improvement Capability, SIC)이 적용됐다. 이것은 복잡한 네트워크 환경에서 발생하는 링잉을 최대 80%까지 줄여 다수의 노드가 연결된 네트워크의 유효성 검증을 간소화한다. 또한, 폭넓은 입력·출력 전압 호환성과 최대 ±58V 보호 기능도 제공해 다양한 산업용 애플리케이션에 적용할 수 있도록 했다.

드와이트 버드(Dwight Byrd) TI 인터페이스 제품 총괄 매니저는 “산업용 시스템이 더욱 지능화되고 상호 연결성이 높아지면서 네트워크에 요구되는 데이터 처리 성능도 지속적으로 증가하고 있다”며 “TCAN6062는 더 많은 데이터를 빠르게 처리하면서 기존 CAN의 안정성을 유지할 수 있도록 지원하는 솔루션"이라고 소개했다.

TI는 이번 제품 출시를 통해 기존 CAN FD와 CAN SIC에 이어 CAN XL까지 지원하는 CAN 트랜시버 포트폴리오를 확장했다. 회사 측은 CAN XL을 활용해 산업용 로봇과 휴머노이드 로봇, 자동차 안전 등 다양한 애플리케이션에서 증가하는 데이터 처리 요구에 대응할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

한편, TI 엔지니어들은 ISO(국제 표준화 기구) 11898-2:2024를 개발한 CiA(CAN in Automation) 기술 그룹의 일원으로, CAN XL의 물리계층(PHY) 사양 수립에 기여했다. 이를 통해 산업용 애플리케이션의 실제 요구사항을 반영한 프로토콜 개발을 지원했다.

TCAN6062의 양산 제품은 현재 TI 공식 웹사이트를 통해 구매할 수 있다.

ICS Korea, 10BASE-T1S 무료 교육 프로그램 개설

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-18 14:06:54+0900

ICS Korea 사내 교육실

차량용 네트워크 솔루션 전문기업 인트레피드컨트롤씨스템즈코리아(이하 ICS Korea)가 10BASE-T1S 무료 교육 프로그램을 개설하고, 지난 8월 14일(금) 첫 교육을 시작했다.

이 프로그램은 국내 자동차 제조사 및 부품사, 연구기관 엔지니어를 비롯해 10BASE-T1S에 관심 있는 신청자를 대상으로 하며, 10BASE-T1S 기술을 처음 접하는 입문자부터 실제 프로젝트에 적용하고 있는 실무자까지 참여할 수 있도록 구성됐다. 교육은 매달 둘째 주 금요일 오후 1시 30분부터 5시까지 약 3시간 30분 동안 ICS Korea 사내 교육실에서 진행된다.

교육 과정은 이론과 핸즈온(Hands-on) 실습으로 구성된다. 이론 과정에서는 차량용 이더넷(Automotive Ethernet)의 등장 배경과 존 아키텍처(Zonal Architecture), 10BASE-T1S 물리 계층(Physical Layer)과 토폴로지, 충돌 중재 방식인 PLCA(Physical Layer Collision Avoidance), PLCA 스페셜 심볼(Special Symbol), 버스트 모드(Burst Mode), OPEN Alliance TC10/TC14 기반 Sleep/Wake-Up 기술 등 10BASE-T1S 네트워크를 이해하는데 필요한 기술을 집중적으로 다룬다.

핸즈온 실습 과정에서는 ICS Korea의 10BASE-T1S 네트워크를 지원하는 하드웨어와 Vehicle Spy 소프트웨어를 활용해 실제 네트워크 환경을 구성하고 실습한다. 참가자들은 PLCA 및 스페셜 심볼 모니터링, 메시지 송신, 패킷 분석 등을 Vehicle Spy와 Wireshark를 통해 직접 실습하며 이론 내용을 현장에서 적용해 볼 수 있다.

교육 전 과정은 무료로 제공되며 별도의 사전 준비물 없이 참가할 수 있다. 회차별 모집 인원은 10명이며, 신청 마감 시까지 선착순 접수한다. 참가 신청은 ICS Korea 홈페이지 내 온라인 신청 폼을 통해 가능하며, 참가 확정 여부는 신청 마감 후 개별 이메일로 안내된다.

ICS Korea 관계자는 "국내 엔지니어들이 10BASE-T1S 기술을 보다 쉽게 접하고 향후 차량 네트워크 개발 및 검증 과정에서 활용할 수 있도록 교육 프로그램을 지속적으로 운영할 계획"이라고 밝혔다.

10BASE-T1S 기술
차량 내 통신의 상당 부분은 여전히 CAN 통신을 중심으로 구성돼 있다. 실제 ECU 간 통신은 80% 이상이 10Mbps 이하의 비교적 낮은 대역폭을 요구한다. 반면, 기존 차량용 이더넷은 높은 전송 속도를 제공하지만 대부분 점대점(Point-to-Point) 방식으로 연결돼 다수의 ECU를 이더넷으로 연결할 경우 포트 수와 배선 증가에 따른 네트워크 구성 부담이 발생할 수 있다.
10BASE-T1S는 10Mbps의 이더넷 통신과 하나의 버스에 여러 노드를 연결하는 멀티드룹(Multi-drop) 구조를 지원함으로써 이러한 두 영역의 간극을 메울 수 있는 기술로 주목받고 있다. 기존 CAN 계열 네트워크가 담당하던 저속 통신 영역을 이더넷 기반으로 확장하는 동시에, 기존 점대점 차량용 이더넷보다 단순한 네트워크 구성이 가능해 차량 내 통신 아키텍처를 이더넷 기반으로 통합하는 데 적합한 대안으로 평가되고 있다.

[교육 개요]
- 주제: 10BASE-T1S (차세대 차량용 이더넷)
- 일정: 매월 둘째 주 금요일 13:30~17:00 (첫 회차 8월 14일)
- 장소: ICS Korea 사내 교육실 (경기도 성남시 분당구 황새울로200번길 34, 코포모타워 608호)
- 대상: 10BASE-T1S에 관심 있는 누구나(제한 없음)
- 교육비: 무료
- 모집 인원: 회차별 10명
- 문의: icskoreasupport@intrepidcs.com / 070-4680-3601

페스카로, 상반기 매출 171억원 달성 ··· 전년 동기 대비 약 135% 증가

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-14 13:50:29+0900

차량 통합보안 플랫폼 전문기업 페스카로(FESCARO·대표 홍석민)는 2026년 상반기 연결 기준 매출 171억원을 기록했다고 14일 밝혔다.

페스카로에 따르면, 상반기 누적 영업이익은 11억원, 당기순이익은 24억원을 기록했다. 특히, 이번 2분기부터는 지난 5월 인수를 완료한 자동차부품 제조기업 JS오토모티브의 실적이 처음으로 연결 실적에 반영됐다.

페스카로는 올 1월 전장제어기 개발사 모트랩을 인수한 데 이어, JS오토모티브 인수까지 완료하며 자동차 산업의 소프트웨어 중심 전환에 최적화된 사이버보안·전장소프트웨어·생산 통합 공급체계를 상장 후 5개월 만에 완성했다. 회사 측은 두 인수 기업 간 기술과 사업 역량이 본격적으로 결합되면서 하반기부터 시너지 효과가 점차 가시화되고, 이를 기반으로 성장세도 더욱 탄력을 받을 것으로 기대하고 있다.

홍석민 페스카로 대표이사는 "2분기 실적에서 확인했듯 당초 수립한 영업계획에 맞춰 사업이 차질 없이 진행되고 있다"면서 "현재 주가순자산비율(PBR)은 1배 안팎에 머물고 있다"고 밝혔다. 시장에서 형성된 기업가치가 장부상 순자산(자기자본)보다도 저평가되어 있다는 의미다.
홍 대표는 "기술특례 상장 기업임에도 불구하고 순자산의 상당 부분이 현금성 자산으로 구성돼 있어 재무 건전성이 매우 안정적"이라며 "여기에 모트랩·JS오토모티브 인수를 통해 확보한 사업 경쟁력과 향후 실적 성장 가능성까지 감안하면, 현재 주가는 이러한 가치를 충분히 반영하지 못하고 있다"고 말했다. 이어 그는 "향후 시장이 정상화되는 국면에 접어들면 당사와 같이 탄탄한 재무체력과 실적을 갖춘 기업부터 저평가가 먼저 해소될 것으로 기대한다"고 강조했다.

페스카로는 지난 8월 6일 임시주주총회를 통해 배당가능이익을 확보하며 제도적 기반을 마련한 바 있다. 회사 측은 지속적인 흑자 경영을 바탕으로 이를 실질적인 주주가치 환원으로 이어가기 위한 방안을 적극 검토하고 있다.

한편, 페스카로는 사업 영역을 자동차를 넘어 농기계·건설기계로 빠르게 확장하고 있다. 중장기적으로는 로봇(Software-Defined Robot, SDR)·공장(Software-Defined Factory, SDF) 분야로도 사업 기회를 모색해 나갈 계획이다. SDV(Software-Defined Vehicle)에서 출발한 보안 역량을 SDx(Software-Defined Everything) 전반으로 넓혀간다는 전략이다.

스트라드비젼, 상반기 매출 99억8,700만원 기록

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-14 13:30:22+0900

AI 기반 차량용 영상인식 소프트웨어 전문기업 스트라드비젼(대표 김준환)은 2026년 반기보고서를 통해 상반기 연결 기준 매출이 전년 동기(65억7,500만원) 대비 51.9% 증가한 99억8,700만원을 기록했다고 14일 밝혔다.

반기보고서에 따르면, 같은 기간 영업손실은 243억1,900만원으로 전년 동기(307억4,500만원)보다 64억원 이상 감소했다. 매출은 전년 동기 대비 51.9% 증가했으며, 영업손실은 20.9% 감소했다.

스트라드비젼은 글로벌 자동차 소프트웨어 개발·검수 및 양산 일정에 따라 매출 인식이 하반기에 집중되는 구조를 보여왔다. 최근 3년(2023~2025년) 동안 상반기 매출은 연간 매출의 31~36% 수준에 그쳤으며, 전체 매출의 60% 이상이 하반기에 발생했다. 특히 4분기 매출 비중은 2023년 43.6%, 2024년 54.8%, 2025년 57.3%로 꾸준히 확대됐다. 이는 완성차 업체의 개발 완료와 검수, 양산 일정이 연말로 갈수록 집중되는 자동차 소프트웨어 산업의 특성이 반영된 결과다.

이번 상반기 매출은 IPO 당시 증권신고서를 통해 제시한 연간 매출 가이던스 308억원의 약 32.4% 수준이다. 최근 3년간 상반기 매출이 연간 매출의 31~36% 수준이었던 점을 고려하면 과거와 유사한 매출 인식 흐름을 보이고 있다고 회사는 설명했다.

회사 측은 이미 확보한 주요 글로벌 프로젝트들이 개발 일정에 따라 하반기부터 순차적으로 매출에 반영될 예정이라고 설명했다. 앱티브(Aptiv)와 체결한 237억원 규모의 글로벌 공급계약을 비롯해 인도 상용차 시장 공급 프로젝트, AMD 자동차 AI 플랫폼 협력 확대 등이 하반기 실적에 순차적으로 반영될 예정이다.

마이크로칩, 항공우주 등급 정밀 타이밍 기술 제공 원자시계 출시

박종서 기자_fop1212@autoelectronics.co.kr — 2026-08-14 13:11:03+0900

마이크로칩테크놀로지(아시아 총괄 및 한국대표: 한병돈)는 우주 시스템에 정밀한 타이밍을 제공하도록 설계된 칩 스케일 원자시계(Chip Scale Atomic Clock)인 내방사선 Space CSAC-SA65를 출시하며 원자시계 포트폴리오를 확대했다고 14일 발표했다.

이 디바이스는 기존 방사선 내성 강화(Radiation-hardened) 타이밍 솔루션을 대체할 수 있는 소형·저전력 옵션으로, 개발자가 정확도를 유지하면서 크기, 무게, 전력 및 비용(SWaP-C)을 절감할 수 있도록 지원한다.

Space CSAC-SA45 기술을 기반으로 개발된 Space CSAC-SA65는 내방사선 성능을 최소 30 kRad(킬로래드)까지 확장했으며, –40℃에서 +80℃의 넓은 온도 범위에서 동작한다. 소비 전력은 120 mW 미만, 부피는 17 cc 미만으로 크기·무게·전력 제한이 많은 위성 설계에 최적화돼 있다. 내장형 1 PPS 입출력 기능은 위성 시스템의 동기화를 지원하며, 원자시계 수준의 안정성을 바탕으로 GNSS(Global Navigation Satellite System) 신호와 같은 외부 타이밍 레퍼런스에 지속적으로 의존하지 않고도 장시간 운용할 수 있다.

Space CSAC-SA65는 내방사선 상용 전자부품을 사용해 상용화된 기성품(COTS)으로 생산되며, 이에 따라 기존 항공우주 등급(Space-grade) 오실레이터와 비교해 리드타임을 단축하고 전체 비용을 절감할 수 있다. 저궤도(LEO) 미션을 위해 설계된 CSAC-SA65는 위성 타이밍 및 주파수 제어, 위성 클록 레퍼런스, 보장형 위치·항법 및 타이밍(Assured Positioning, Navigation and Timing, A-PNT), 위성 크로스-링킹(Cross-linking) 등의 애플리케이션에 적합하다.

CSAC-SA65는 현재 구매 가능하며, 원자시계 제어 및 분석을 위한 마이크로칩의 Clockstudio™ 소프트웨어와 CSAC 개발자 키트를 통해 지원된다.

제11회 광저우 국제 자동차 부품 및 애프터마켓 전시회(AAG), 2026년 8월 19일 개막

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-08-10 06:03:08+0900

제11회 광저우 국제 자동차 부품 및 애프터마켓 전시회(Auto Aftermarket Guangzhou, AAG)가 2026년 8월 19일부터 21일까지 사흘간 광저우 폴리 세계무역센터(PWTC)에서 열린다.

주최측인 메세프랑크푸르트(상하이)유한공사와 중국기계공업국제합작주식유한공사(시노마친트)에 따르면, 이번 전시회는 전시 면적을 85,000㎡, 7개 전시홀 규모로 확대하며 국내외 참가업체 1,800여 개사가 참여한다. 전시회는 광둥·홍콩·마카오 대만구(GBA)를 거점으로 동남아시아 및 일대일로 연선국가로 영향력을 넓혀왔으며, 현재 화남지역에서 가장 영향력 있는 자동차 애프터마켓 전시회 중 하나로 자리매김했다는 것이 주최측 설명이다. 이번 전시회는 부품 및 구성품, 개조·튜닝용품, 정비 서비스, 상용차 부품, 재제조 등 애프터마켓 공급망 전반을 아우른다.

주최측은 중국이 15차 5개년 계획에 진입하면서 스마트제조, 친환경, 공급망 통합을 축으로 한 국가전략이 애프터마켓 산업의 전환을 뒷받침하고 있다고 설명한다. 광저우는 대만구의 지리적 결절점에 위치해 국가전략과 산업 통합 흐름이 만나는 지점이며, 세계적 수준의 항만·금융·무역 네트워크와 하이난 자유무역항으로 연결되는 신규 물류망을 갖추고 있어 중국 시장 진입을 노리는 해외기업들의 관문 역할도 겸한다고 주최측은 밝혔다.

이번 전시회는 전시 구성을 4개 테마 구역으로 재편해 세부 업종별 분류와 상담 매칭을 강화했다.
개조·튜닝 및 정비 서비스 구역(2홀, UTS 커스터마이징 살롱 야외구역, 4홀)은 레트로 팝아트와 레트로퓨처리즘을 결합한 컨셉으로 자동차 개조 문화를 재해석한다. 2홀에는 전문 레이싱 용품 구역이 새로 마련되고, 대만구 특유의 개조 문화를 보여주는 클래식카 전시 및 신제품 발표 행사도 함께 열린다. 상용차 구역(6홀)은 상용차 운영에 필요한 부품과 함께 업계 동향, 유통채널, 사업모델을 공유하는 세션을 마련해 신제품의 상용화를 지원한다. 교체부품 구역(5홀)은 마모성 부품을 중심으로 한 글로벌 공급업체 교류의 장이며, 재제조 구역(3홀)은 재제조 엔진·변속기, 정밀 마모부품, 고정밀 검사장비 등을 통해 재제조 산업의 경제성과 지속가능성을 조명한다.

부품 구역에는 ADD, GSP, ZYNP 등 국내외 주요 브랜드가 참가해 쇼크업소버, 지능형 서스펜션, 휠허브 베어링, 자동차 전자장비 등을 선보이며, 개조·정비 구역에는 CARKU, TOTACHI 등이 참가해 윤활유, 필름, 라이팅, 성능 개조부품 등을 전시한다.

특별 프로그램으로는 재활용 자동차 부품으로 제작한 탄소중립 테마 아트워크 전시(전시 후 관련 기관에 기증 예정), 재활용 플라스틱을 활용한 체험형 순환경제 교육 프로그램, SNS 인증 기반의 전시장 체험 이벤트 등이 마련됐다.

실리콘랩스, 차량 진단·산업용 IoT 설계 지원 블루투스 LE 칩 발표

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-07 16:20:11+0900

실리콘랩스(Silicon Labs)가 차세대 시리즈 2(Series 2) 블루투스 LE(Bluetooth Low Energy) 무선 시스템온칩(System on Chip, SoC) ‘BG2B’를 공개했다.

BG2B는 초저전력 설계를 기반으로 블루투스 채널 사운딩(Bluetooth Channel Sounding), Secure Vault™ High 보안 기술, CAN-FD, LED 드라이버, 듀얼 ADC 등 다양한 기능을 하나의 칩에 통합했다. 이를 통해 차량 진단을 비롯해 스마트홈, 산업용 모니터링, 자산 추적, 전자가격표시기(ESL) 등 다양한 배터리 기반 IoT 애플리케이션 설계를 지원한다.

특히 자동차 분야에서는 CAN-FD와 블루투스 LE를 단일 칩에 통합해 별도의 블루투스 브리지 디바이스 없이 상용차와 플릿(Fleet) 관리 차량, 산업용 장비 등의 무선 진단과 모니터링 기능을 구현할 수 있다.

BG2B는 듀얼 출력 DC-DC 전원 아키텍처와 멀티코어 설계를 적용해 동작 모드뿐 아니라 수신 및 슬립 모드에서도 전력 효율을 높였다. 실리콘랩스에 따르면, BG2B는 자사 블루투스 LE 제품 가운데 가장 낮은 전력 소비를 구현했으며, 기존 최저전력 블루투스 LE SoC 대비 MCU 동작 전류와 블루투스 수신 전류를 14~15% 줄였고, RAM 리텐션을 유지하는 EM2 슬립 모드에서는 1.1μA의 전류를 소비한다.

위치 인식 기반 애플리케이션을 위한 블루투스 채널 사운딩 기능도 강화했다. BG2B는 모드 3(Mode 3), NADM(Normalized Attack Detector Metric), 인라인 PCT(Inline Phase Correction Term)를 지원하며, 애플과 구글의 블루투스 채널 사운딩 규격을 충족하도록 설계됐다. 또한, 거리 측정 이벤트당 에너지 소비를 줄여 배터리 기반 기기의 동작 시간을 연장할 수 있도록 했다.

이와 함께 LED 부스트와 4채널 LED 싱크 기능을 통합해 외부 LED 드라이버 없이 시스템을 구현할 수 있으며, 듀얼 12비트 ADC와 가변저항부하(VRL) 기능을 탑재해 센서 데이터 처리와 배터리 상태 추정 기능도 강화했다.

보안 기능도 강화했다. BG2B는 Secure Vault High 기술을 기반으로 디바이스 ID와 펌웨어, 암호화 키 등을 보호하도록 설계됐으며, PSA 레벨 3 규정을 준수한다. 이를 통해 유럽연합(EU) 사이버 복원력법(Cyber Resilience Act, CRA) 등 강화되는 사이버 보안 요구사항에 대응할 수 있도록 했다.

BG2B는 현재 조기 고객 참여 프로그램(Early Customer Engagement Program)을 통해 일부 고객에게 제공되고 있으며, 모듈을 포함한 초기 양산 하드웨어는 2027년 공급될 예정이다.

英 피커링, 최대 80A·300V 지원 LXI 고전류 스위칭 제품군 출시

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-07 15:41:39+0900

영국 피커링 인터페이스(Pickering Interfaces)가 최대 80A 전류와 300V 신호를 지원하는 LXI 기반 고전류 스위칭 제품군 '60-191'을 출시했다.

이 제품군은 피커링이 선보인 제품 가운데 가장 높은 전류를 지원하는 스위칭 솔루션으로, 자동화 테스트 시스템에서 다수의 고전류 전원공급장치(Power Supply Unit, PSU)를 보다 효율적으로 분배·제어·관리할 수 있도록 설계됐다.

이 제품군은 최대 20개의 40A 및 4개의 80A 밀폐형 SPST-NO 접촉기(contactor)와 이에 대응하는 수의 센서 라인용 1A SPST 릴레이를 조합한 4가지 표준 구성으로 제공된다. 고전류 및 센스 라인 연결은 표준 전면 패널 스크루 단자를 통해 이루어지며, 맞춤형 릴레이 조합 및 다양한 커넥터 옵션도 제공된다.

60-191은 다수의 PSU와 테스트 대상 장치(DUT) 사이에 설치해 각 전원공급장치의 양극과 음극 출력, 고전류 및 저전류 센스 라인을 프로그래밍 방식으로 연결하거나 차단할 수 있다. 엔지니어는 모든 릴레이를 독립적으로 제어하거나 단일 명령으로 2개의 고전류 릴레이와 2개의 저전류 릴레이를 동시에 제어할 수 있어, PSU의 4선식 연결 전환을 간소화할 수 있다.

각 장치에는 최대 5,000개의 사전 설정 스위칭 시퀀스를 저장하고 실행할 수 있는 시퀀싱 기능이 탑재돼 있다. 저장된 시퀀스는 소프트웨어 또는 구성 가능한 하드웨어 트리거를 통해 실행할 수 있으며, LXI 컨트롤러 내부에 시퀀스를 저장함으로써 호스트 트랜잭션과 시스템 지연 시간을 줄일 수 있다. 또한, 전면 패널 LED를 통해 스위치 상태를 확인할 수 있으며, 릴레이 동작 횟수 집계 기능을 제공해 예방 정비와 릴레이 사용량 분산을 지원한다.

60-191 장치는 LXI 1.5 규격을 지원하는 1000Base-T 이더넷 인터페이스를 통해 API 또는 내장 소프트 프런트 패널을 사용해 제어된다. 또한, Windows와 Linux 환경에서 사용할 수 있는 IVI 및 Direct I/O 드라이버를 지원하며, LabVIEW, P ython, C/C++, C#, MATLAB, Simulink 등 다양한 개발 환경과 연동할 수 있다.

60-191 제품군은 EV 배터리, 고전력 자동차 전장 테스트를 비롯해 연료전지 및 수전해 연구, 태양광 인버터와 에너지저장장치(ESS) 테스트, 항공우주 개발, 고전류 전원공급장치의 기능 및 생산 테스트 등에 활용될 수 있다.

마우저, ams OSRAM 차량용 적외선 LED 공급

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-07 13:30:29+0900

마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)는 ams OSRAM의 차량용 적외선(IR) LED 'OSLON Black IR:6 C-시리즈'를 공급한다고 7일 밝혔다.

OSLON Black IR:6 C-시리즈는 운전자 모니터링 시스템(DMS)과 탑승자 모니터링 시스템(OMS), 탑승자 감지 등 차량 실내 애플리케이션을 위해 설계된 제품이다.

이 제품은 어두운 환경이나 변화하는 조명 조건에서도 운전자의 얼굴과 시선 방향을 안정적으로 감지할 수 있도록 지원한다. 특히 칩 레벨 필터링 기술을 적용해 940nm 파장에서 발생하는 적색 잔광(Red Glow) 현상을 줄여 차량 내부에서 적외선 조명이 눈에 띄지 않도록 설계됐다. 이를 통해 야간 주행 시 운전자 편의성을 높일 수 있다고 회사는 설명했다.
또한 원거리(Far-field) 조사 패턴의 균일성을 개선해 시스템 차원의 적외선 조사 및 감지 성능을 향상시킬 수 있으며, 다양한 조사 각도를 지원하는 렌즈 옵션을 제공해 설계 유연성을 높였다. 최신 칩 기술을 적용해 부분 광속(Partial Flux) 성능을 제공한다.

OSLON Black IR:6 C-시리즈 IR-LED는 운전자 및 탑승자 모니터링, 아동 탑승 감지뿐 아니라 응급 의료상황 감지, 운전자 인지 상태 모니터링, 음주나 약물로 인한 신체 기능 저하 감지 등 차세대 차량 실내 모니터링 애플리케이션에도 활용할 수 있도록 설계됐다.

OSLON Black IR:6 C-시리즈는 다양한 방사 각도와 광학 옵션을 제공해 차량 제조사와 시스템 개발자의 설계 요구에 대응할 수 있다.

OSLON Black IR:6 C-시리즈 IR-LED 제품에 대한 자세한 정보는 https://www.mouser.kr/new/ams-osram/ams-osram-oslon-ir-black-automotive-leds에서 확인할 수 있다.

美 마이크로비전, 2분기 매출 150만 달러 ··· 라이다 사업 다각화

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-07 11:58:12+0900

첨단 인식(Perception) 솔루션 기업 마이크로비전(MicroVision)이 산업·국방·자동차·로보틱스 등의 시장에서 라이다(LiDAR) 사업을 확대하며 상업화 전략을 본격화하고 있다.

마이크로비전은 6일(미국 동부시간) 2026년 2분기 실적을 발표하고, '라이다 2.0(Lidar 2.0)' 전략의 실행 성과와 사업 현황을 공개했다. 회사는 이번 발표에서 산업, 보안·국방, 자동차, 로보틱스, 자율항공 등 다양한 시장으로 인식(Perception) 솔루션 사업을 확대하며 상업화를 본격화하고 있다고 밝혔다. 이와 함께 드론과 자율항공기, 국방 분야를 겨냥한 항공용 인식 솔루션 'MOVIA™ Air'와 'MOVIA™ Air Plus' 제품군을 새롭게 출시했다.

MOVIA™ Air는 드론에 최적화된 경량 라이다 솔루션으로, 자율항공 시스템에 실시간 3D 인식 기능을 제공해 안전한 항법과 장애물 감지, 실시간 주변 환경 인식을 지원한다. 상위 모델인 MOVIA™ Air Plus는 비행 중 실시간 3D 환경 매핑 기능을 제공해 즉각적인 공간 정보 활용이 필요한 운용 환경에 적합하다. 이 솔루션은 라이다와 카메라를 결합한 센서 융합(Sensor Fusion), 엣지 AI 처리, 자율항법, 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM) 기능을 지원한다.
회사는 현재 프리론치(Pre-launch) 협력사들과 이를 기반으로 한 제품 개발을 진행 중이라고 밝혔다.

MOVIA™ Air(좌)와 MOVIA™ Air Plus(우)

또한, 회사는 글로벌 건설·광산 장비 제조사(OEM)와 장기 개발 계약을 체결하고, 차세대 자율운반 차량에 IRIS 라이다를 적용하는 한편, 향후 차세대 HALO 라이다를 통합하기 위한 개발 기반을 마련했다.

마이크로비전은 다양한 산업 분야 고객사와 제품 평가도 확대하고 있다고 밝혔다. 예를 들어 주요 인공지능(AI) 기업과 하이퍼스케일러를 비롯해 항공 물류 및 배송 분야의 글로벌 전자상거래 기업, 지상 자율주행 시스템을 개발하는 방산업체 등이 고객 평가를 진행하고 있다.
또한, 회사는 산업 자동화, 자율 시스템, 항공우주, 국방, AI 분야에서 진행 중인 고객 프로그램에 IRIS와 MOVIA 센서를 공급하며 상용화를 진원하고 있다.

마이크로비전은 자체 반도체 조직인 ‘MicroVision Semiconductor’도 신설했다. 이를 통해 주문형 ASIC, 혼합신호(mixed-signal) IC, 첨단 이미징 기술 역량을 강화하고, 내부 제품 개발과 외부 고객 프로젝트를 함께 지원한다는 계획이다.

경영진도 보강했다. 제임스 변(James Byun)을 최고사업책임자(CCO)로, 카라 클레어(Cara Klaer)를 마케팅·커뮤니케이션 총괄로 각각 선임했다.

마이크로비전은 올해 연간 현금 소진(Cash Burn) 전망치를 약 6000만 달러로 하향 조정했다. 이는 상반기에 발생한 일회성 현금 지출이 하반기에 정상화될 것으로 예상되는 데다, 지속적인 운영 효율화와 인수에 따른 시너지 효과가 반영된 결과다.

마이크로비전은 15대 1(1-for-15) 주식 병합도 완료했다. 이번 주식 병합은 자본시장에서의 입지를 강화하고 나스닥 상장 유지 요건을 충족하기 위한 조치라고 회사는 설명했다.

글렌 드보스(Glen DeVos) 마이크로비전 최고경영자(CEO)는 “2분기는 마이크로비전이 다양한 고성장 시장에서 경쟁할 수 있는 제품과 기술, 리더십, 운영 역량을 갖춘 상업 중심의 인식 솔루션 기업으로 발전했음을 보여준 시기”라며 “라이다 2.0 전략이 의미 있는 상업적 성과와 단기 및 중장기 매출 성장 기반으로 이어지고 있다”고 말했다.

마이크로비전의 2026년 2분기 매출은 150만 달러로 전년 동기 20만 달러에 비해 증가했다. 이는 센서 출하량 증가와 개발 매출 확대에 따른 결과라고 회사는 설명했다.
같은 기간 총 영업비용은 2,490만 달러로 전년 동기 1,410만 달러보다 늘었다. 이는 인수 관련 비용과 사업 통합 및 구조조정 비용 증가가 주요 요인으로 작용했다.

순손실은 3,690만 달러(주당 1.66달러)로 전년 동기 1,420만 달러(주당 0.84달러)보다 확대됐다. 주당 실적은 8월 1일부터 적용된 15대 1 주식 병합을 반영해 산정됐다.

조정 EBITDA는 1,880만 달러 손실을 기록했으며, 전년 동기 손실 규모는 1,120만 달러였다.
영업활동 현금유출은 1,910만 달러로 집계됐다. 이는 인수 및 사업 통합 과정에서 발생한 일회성 현금 지급이 포함된 수치다. 전년 동기 영업활동 현금유출은 1,270만 달러였다.

마이크로비전은 6월 말 기준 현금 및 현금성 자산(투자증권 포함) 2,720만 달러를 보유하고 있으며, 지난해 말 7,480만 달러에서 감소했다. 다만, 기존 ATM(At-the-Market) 프로그램을 통한 4,120만 달러를 포함해 일정 조건 충족 시 총 6,840만 달러 규모의 자금 조달 여력을 확보하고 있으며, 향후 추가 자금 조달을 통해 전략 실행을 지속할 계획이라고 밝혔다.

엔비디아, 자율주행 AI 모델 ‘알파마요 2 슈퍼’ 상업적 이용 가능

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-06 10:57:29+0900

엔비디아가 로보택시와 자율주행차 개발을 위한 개방형 AI 추론 모델 ‘엔비디아 알파마요 2 슈퍼(NVIDIA Alpamayo 2 Super)’의 상업적 이용을 지원한다고 6일 밝혔다.

알파마요 2 슈퍼는 개방형 상용 라이선스인 오픈MDW(OpenMDW)-1.1을 적용해 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 제공된다. 이에 따라 개발자는 별도 허가 없이 모델을 파인튜닝하거나 파생 모델을 개발하고 상업적으로 재배포할 수 있다. 자동차 제조사와 자율주행차 개발사, 부품업체는 자체 데이터와 주행 정책에 맞춰 모델을 활용할 수 있다.

엔비디아는 알파마요 2 슈퍼가 자율주행 추론 벤치마크인 링고QA(LingoQA)에서 약 40개 모델 가운데 1위를 기록했다고 밝혔다. 엔비디아가 진행한 평가에서는 큐원2.5-VL(Qwen2.5-VL) 72B와 제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro), GPT-4o보다 높은 성능을 기록했으며, 자율주행 관련 모든 내부 평가 벤치마크에서도 최고 성능을 보였다고 설명했다.

알파마요 2 슈퍼는 엔비디아 코스모스 3 슈퍼 리즈너(Cosmos 3 Super Reasoner)를 기반으로 구축됐으며, 차량 전방·측면·후방을 포함한 360도 카메라 영상을 종합해 추론한다. 이 모델은 차선 변경과 합류, 비보호 좌회전, 복잡한 교차로 등 다양한 주행 상황에서 추론과 의사결정을 수행할 수 있도록 설계됐다.

알파마요 2 슈퍼는 주행 궤적 생성, 의사결정 추론 근거를 설명하는 인과관계 연쇄(Chain of Causation, CoC) 추적 정보 제시, 메타 액션 생성, 추론 자동 라벨링, 2D 시각 그라운딩 기반 시각 질의응답(VQA) 등 다섯 가지 기능을 하나의 파운데이션 모델에서 제공한다. 이를 통해 개발자는 모델의 판단 근거를 확인하고 검증할 수 있으며, 자동 라벨링을 활용해 학습 데이터 구축 기간도 단축할 수 있다고 엔비디아는 설명했다.

엔비디아는 알파마요 2 슈퍼를 자율주행 개발을 위한 개방형 생태계의 핵심 모델로 제시했다. 알파마요 제품군은 폐루프 시뮬레이션 도구 '알파심(AlpaSim)', 강화학습 플랫폼 '알파짐(AlpaGym)', 피지컬 AI 개방형 데이터세트와 개방형 학습 레시피 및 자동 라벨링 파이프라인 등과 함께 제공된다.

한편, 엔비디아는 알파마요 제품군이 허깅페이스에서 누적 다운로드 50만 건을 돌파하며 자율주행 분야의 대표적인 개방형 추론 모델군으로 자리 잡고 있다고 밝혔다.

자율주행기술개발혁신사업단, 자율주행 AI 챌린지 사전설명회 개최

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-06 10:29:21+0900

자율주행기술개발혁신사업단(KADIF)은 5일 서울 대한상공회의소에서 과학기술정보통신부 주최로 ‘2026 자율주행 AI 챌린지’ 사전설명회를 정보통신기획평가원(IITP), 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동 개최했다고 밝혔다.

'2026 자율주행 AI 챌린지'에는 165개 팀이 참가 신청을 했다.

자율주행 AI 챌린지는 자율주행기술개발혁신사업을 통해 구축한 AI 모델과 데이터를 연구자와 학생, 기업 등이 직접 활용할 수 있도록 지원함으로써 국가 연구개발 성과를 확산하고 자율주행 AI 생태계를 활성화하기 위해 마련됐다.

올해 대회는 모션 플래닝(Motion Planning), 자율차 주변 미래궤적 예측(Motion Forecasting), 엔드투엔드 드라이빙(End-to-End Driving) 등 3개 분야로 운영된다.

올해 대회에는 총 165개 팀이 참가를 신청해 지난해 154개 팀보다 참여 규모가 확대됐다. 참가팀은 국내 37개 대학, 10개 산업체, 7개 연구기관으로 구성됐다.

사전설명회에서는 대회 운영 방식과 일정, 평가 절차를 비롯해 분야별 데이터셋과 개발환경을 소개했다. 또한, 엔드투엔드 자율주행, 비전-언어모델(VLM), 비전-언어-행동모델(VLA), 설명가능 AI(XAI) 등 최신 자율주행 AI 기술 동향을 공유하는 기술 세미나와 자율주행 AI 전문기업의 산업 동향 및 채용 연계를 위한 직무 소개 프로그램도 진행됐다.

대회는 8월 10일부터 9월 23일까지 진행된다. 참가자들은 공개된 데이터셋을 활용해 AI 모델을 개발하고 리더보드를 통해 성능을 실시간으로 경쟁한다. 이후 전문가 평가를 거쳐 11월 최종 수상팀을 선정하고 시상식을 개최할 예정이다. 또한, 15개 후원기업과 연계한 채용 면접 기회를 제공해 우수 AI 인재와 산업계를 연결하는 프로그램도 운영한다.

정광복 자율주행기술개발혁신사업단장은 “이번 챌린지는 국가 R&D를 통해 확보한 국내 최초 E2E 데이터를 공개하고, 산업계와 연구계가 함께 활용하는 대표적인 성과 확산 프로그램”이라며 “우수 연구성과 창출과 자율주행 AI 생태계 활성화, 미래 인재 양성을 위해 챌린지가 안정적으로 추진될 수 있도록 정부의 지속적인 관심과 지원을 기대한다”고 말했다.

NXP, BMW 그룹 차량에 트리멘션 UWB 솔루션 탑재

박종서 기자_fop1212@autoelectronics.co.kr — 2026-08-05 18:22:59+0900

NXP 반도체가 트리멘션(Trimension) NCJ29D6 제품군이 2026년 일부 차량 프로그램을 시작으로 BMW 그룹의 차량에 탑재될 예정이라고 5일 밝혔다.

트리멘션 NCJ29D6는 안전한 정밀 거리 측정과 고성능 근거리 레이다 기능을 단일 칩에 통합한 UWB 솔루션이다. 이를 통해 탑승자 감지와 같은 중요한 안전 기능을 구현할 수 있다.

운전자는 탑승자 감지 등 향상된 안전 기능을 통한 지속적인 지원을 받을 수 있다. 하지만 이러한 기능은 운전자를 보조하는 역할이며, 운전자는 차량에 대한 책임을 가지고 항상 차량에 대한 완전한 통제권을 유지해야 한다.

안전성 향상과 더불어 UWB 연결 기술은 뛰어난 사용자 편의성을 제공한다. BMW의 UWB 기반 ‘디지털 키 플러스’는 기존의 키를 스마트폰이나 스마트워치로 대체한다. 이를 통해 운전자는 차량에 접근하기만 해도 별도의 조작 없이 자동으로 안전하게 차량을 잠금 해제하거나 잠글 수 있다. 뿐만 아니라 차량에 접근할 때 개인 맞춤형 조명 설정이나 웰컴 시퀀스 등 개인화된 기능을 자동으로 실행한다.

탑승자 감지 기술은 유럽과 중국에서 향후 도입될 수 있는 규제 요건에 대응하며 향후 NCAP 프로토콜도 지원한다. 탑승자 감지 기술은 차량 내부 온도가 위험한 수준까지 높아질 수 있는 상황에서 탑승자가 차량 내에 남겨질 위험을 줄여준다. NXP의 트리멘션 NCJ29D6는 UWB 기술을 활용해 탑승자의 존재와 미세한 움직임 패턴을 식별할 수 있다. 만약 차량이 주차된 상태에서 내부에 사람이나 동물이 존재하는 경우, 사용자에게 경고 메시지를 전송한다.

NXP 반도체 보안 차량 액세스 부문 수석부사장 겸 총괄 매니저 마커스 스태블라인(Markus Staeblein)은 "이미 검증된 NXP의 트리멘션 UWB 플랫폼은 단일 시스템으로 신규 차별화 기능을 구현해 완성차 제조사에 높은 가치를 제공한다"며 "디지털 키와 탑승자 감지 기능은 시작일 뿐이다. 완성차 제조사는 차량 보안 하드웨어 플랫폼을 구축해 킥 센싱, 침입 경보, 자동 충전 등 UWB 기반 기능을 추가로 제공할 수 있을 것"이라고 말했다.

로옴, 발진 출력 4배 높인 2세대 THz파 발진 디바이스 개발

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-08-04 13:53:55+0900

테라헤르츠파 디바이스 평가 키트 'RTD-EVK-G2'

로옴(ROHM)은 공명 터널 다이오드(Resonant Tunneling Diode, RTD)를 적용한 2세대 테라헤르츠파(THz wave) 발진 디바이스를 개발하고, 이를 평가할 수 있는 평가 키드인 RTD-EVK-G2를 출시했다.

로옴에 따르면, 2세대 제품은 0.5×0.5mm의 칩 크기를 유지하면서 내부 구조를 개선해 최대 발진 출력을 기존 대비 약 4배인 40µW까지 높였다. 출력 향상으로 대상물을 투과하거나 반사한 뒤의 테라헤르츠파를 더 쉽게 검출할 수 있어, 높은 신호 품질이 요구되는 센싱 및 이미징 등의 애플리케이션에 적합하다.

패키지는 기존 1세대 제품과 동일한 4.0×4.3mm 크기의 PLCC(Plastic Leaded Chip Carrier)를 적용했다. 이에 따라 제한된 공간에서도 평가 환경을 구축할 수 있다. 또한, RTD 방식은 다른 테라헤르츠파 발생 방식에 비해 발열과 소비전력이 낮아 기업과 연구기관의 애플리케이션 개발 부담을 줄여준다.

테라헤르츠파 발진의 다른 방식으로는 전기 신호의 주파수를 정수배로 변환해 출력하는 주파수 체배 방식과, 파장이 다른 2개의 레이저 광을 포토 믹서로 혼합할 때 발생하는 차주파수에서 생성하는 포토믹싱 방식이 있다. 두 방식 모두 테라헤르츠파의 발생에 높은 비용과 대형 장치가 필요하다.

로옴은 자사의 2세대 제품이 비파괴 검사와 의료·헬스케어 분야의 이미징 및 센싱, 재료 식별, 수분 검출 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대하고 있다. 저소비전력이 요구되는 용도에는 1세대 제품도 계속 공급할 예정이다.

평가 키트 RTD-EVK-G2는 8월부터 세트당 35만 엔(부가세 별도)에 판매되며, 구매를 위해서는 로옴과의 NDA(기밀유지계약) 체결이 필요하다.

도쿄과학대학 종합 연구원 미래산업기술 연구소 사후미 스즈키(Safumi Suzuki) 교수는 “테라헤르츠파는 비파괴 검사나 이미징·센싱, 무선 통신 등 폭넓은 분야에서의 활용이 기대되지만, 상용화를 위해서는 대규모 장비 및 고액의 도입 비용 등 해결해야 할 과제가 산적해 있다”며 “로옴과의 장기간에 걸친 공동 연구를 통해 개발한 RTD 테라헤르츠파 디바이스는 소형 사이즈와 저소비전력으로 냉각 장치가 필요 없다는 특징이 있을 뿐만 아니라, 낮은 비용으로 도입이 가능해 기업이나 연구 기관에서의 테라헤르츠파 연구에 대한 참여를 촉진하고 있다”고 말했다.

켄 나카하라(Ken Nakahara) 로옴 연구개발센터장은 “RTD-EVK-G2의 제공을 통해 테라헤르츠 기술의 실용화에 있어서 큰 진전이 있을 것으로 기대한다”며 “2세대 제품은 소형 사이즈를 그대로 유지함과 동시에 발진 출력을 약 4배 향상시키는 데 성공해 시장 요구에 대응할 수 있게 되었다”고 말했다. 또는 그는 "앞으로도 로옴은 고객, 파트너, 대학 · 연구 기관, 행정 기관과 연계해 테라헤르츠파 애플리케이션 개발을 지원함으로써 지속 가능한 사회의 실현에 기여해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

로옴은 2000년대 후반부터 도쿄과학대학과 오사카대학 등 대학 및 연구기관과 공동 연구를 진행하며 RTD 기반 테라헤르츠파 발진 및 검출 디바이스를 개발해 왔다. 2024년에는 1세대 제품의 샘플 공급을 시작해 기존 방식 대비 소형화와 비용 절감을 구현했으며, 이번에 시장의 고출력 요구에 대응하기 위해 소형 크기를 유지하면서도 발진 출력을 향상시킨 2세대 제품을 선보이게 됐다.

또한, 로옴은 테라헤르츠파 연구와 애플리케이션 개발을 지원하기 위한 다양한 지원 체계도 제공한다. RTD-EVK-G2는 디지런트(Digilent)의 Analog Discovery 3™ 등 계측 장비와 PC, 소프트웨어를 조합해 테라헤르츠파의 발진 및 검출을 손쉽게 평가할 수 있도록 설계됐다.

공명 터널 다이오드(Resonant Tunneling Diode, RTD)
반도체 소자를 사용한 테라헤르츠파 광원의 일종. 실온에서 발진 가능하며, 소형, 저소비전력 등 많은 장점이 있다.

인피니언, SDV용 전력 분배 eFuse 출시

박종서 기자_fop1212@autoelectronics.co.kr — 2026-08-03 17:26:26+0900

인피니언 테크놀로지스가 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 위한 차세대 차량용 전력 분배 솔루션을 선보였다.

인피니언 테크놀로지스는 3일 SDV용 고집적 12V 차량용 eFuse인 SPOC™ Wire Guard BTS80009-SWPx-1ES를 출시했다고 밝혔다.

이 제품은 SPI 인터페이스를 지원하는 차량용 eFuse로, 보호 기능이 내장된 하이사이드 스위치에 통합 I²t 와이어 보호 기능과 소프트웨어 기반 설정 기능, 진단 기능을 결합한 것이 특징이다. 특히 OTA(Over-the-Air) 업데이트를 지원하는 차세대 전기·전자(E/E) 아키텍처에 맞춰 설계됐다.

기존 용단 퓨즈(melting fuse)와 달리 마이크로초(μs) 단위의 고장 차단 기능과 정밀한 전류 감지 기능을 제공해 배선을 과도하게 굵게 설계할 필요를 줄였으며, 안정적인 전원 공급을 지원한다. 상시 전원이 필요한 시스템을 위해 수 μA 수준의 저전력 유휴 모드(idle mode)를 제공하며, 24비트 SPI 인터페이스 기반의 데이지 체인(daisy-chain) 연결을 지원해 마이크로컨트롤러의 I/O 포트 활용성을 높였다.

차량 플랫폼 재사용성을 고려해 차량 사양에 맞춰 보호 파라미터와 설정값을 소프트웨어로 변경할 수 있으며, 실시간 상태 정보와 사전 경고, 다양한 진단 기능을 통해 차량의 가용성과 유지보수 효율성을 높일 수 있도록 설계됐다.

첨단운전자보조시스템(ADAS)과 고도 자율주행 시스템을 겨냥한 기능도 포함됐다. 인피니언은 이 제품이 L2++부터 L5 수준의 fail-operational 기능 구현을 지원하며, ISO 26262 기반 최대 ASIL-D 시스템에 적용 가능한 SEooC(Safety Element out of Context) 형태로 제공된다고 설명했다. 또한 내장형 비휘발성 메모리(NVM)를 탑재해 애플리케이션별 안전 상태를 설정할 수 있으며, 부하 이상으로 발생하는 공급 전압 강하에도 자율적으로 대응할 수 있도록 했다. 단일 채널 구조를 적용해 특정 채널의 고장이 다른 출력 채널로 확산되는 것을 방지하는 것도 특징이다.

SPOC Wire Guard BTS80009-SWPx-1ES는 A, I, P, F 등 네 가지 버전으로 제공되며 최대 34.5A 전류를 지원한다. 인피니언은 이 제품이 게이트 드라이버 IC와 MOSFET, 션트(shunt) 기반 솔루션을 대체해 PCB 공간을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

SPOC™ Wire Guard BTS80009-SWPx-1ES는 현재 양산 중이며, 인피니언은 R_DS(on) 사양이 다른 파생 제품 3종을 2026년 말까지 추가 출시할 계획이다.

퀄컴, BMW 차세대 디지털 콕핏·자율주행 컴퓨팅 칩 공급 계약 체결

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-07-31 11:37:44+0900

퀄컴 테크놀로지스는 BMW그룹의 차세대 차량 프로그램에 적용될 디지털 콕핏과 ADAS·자율주행 시스템을 위한 컴퓨팅 칩을 향후 10년간 공급하는 계약을 체결했다고 29일(현지시간) 밝혔다.

이번 계약은 퀄컴의 스냅드래곤 디지털 섀시(Snapdragon Digital Chassis) 솔루션 전반에 걸쳐 적용된다. 여기에는 스냅드래곤 콕핏 플랫폼(Snapdragon Cockpit Platform)과 자율주행용 스냅드래곤 라이드 플랫폼(Snapdragon Ride Platform), 고성능 시스템온칩(SoC)인 스냅드래곤 엘리트 오토모티브(Snapdragon® Elite automotive) 플랫폼, 그리고 전용 AI 가속기가 포함된다.

양사는 이를 기반으로 차세대 AI 기반 차량 경험을 구현하기 위한 하드웨어 플랫폼을 공동 구축할 계획이다. 퀄컴은 차량 내 다양한 기능을 하나의 지능형 시스템으로 통합하는 컴퓨팅 성능과 AI 처리 역량을 제공하고, BMW는 이를 차세대 차량 아키텍처에 적용한다.

양사의 협력은 이미 양산 차량에 적용되고 있다. BMW는 2025년 11월 출시한 노이에 클라쎄(Neue Klasse) 기반 BMW iX3에 퀄컴의 스냅드래곤 라이드 파일럿(Snapdragon Ride Pilot)을 적용했다. 이 시스템은 양사가 공동 개발한 것으로, 운전자와 자율주행 시스템의 상호작용을 강화한 BMW의 심바이오틱 드라이브(Symbiotic Drive) 구현에 활용되고 있다.

아우모비오-BMW, 전자·브레이크 기술 협력 확대

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-07-31 09:35:15+0900

아우모비오(AUMOVIO)와 BMW그룹이 전자 및 브레이크 기술 분야에서 장기 협력 관계를 확대한다. 양사는 차세대 차량 플랫폼을 위한 전자제어 기술과 통합 브레이크 시스템 개발 및 공급을 강화하기로 했으며, 계약 규모는 10억 유로(약 1조6천억 원)를 넘는다.

양사는 최근 장기 공급·공동개발 계약을 체결하고 통합 브레이크 시스템(MK C2)을 비롯해 브레이크 캘리퍼와 전자제어 솔루션 등 미래 차량 플랫폼에 적용될 핵심 부품 및 시스템을 공동 개발·공급하기로 합의했다고 30일(독일 현지시간) 밝혔다.

이번 계약에 따라 아우모비오는 통합 브레이크 시스템 MK C2의 양산 공급을 2030년대 중반까지 이어간다. MK C2는 마스터 실린더와 브레이크 부스터, ABS(잠김방지제동장치), ESC(전자식 차체 자세제어장치) 등을 하나의 경량 모듈로 통합한 시스템이다.
이 시스템은 제동 기능의 신뢰성과 가용성을 높이는 동시에 자율주행 차량에 필요한 빠른 제동 압력 생성, 회생제동 효율 향상, 고도화된 운전자 지원 및 자동화 기능을 지원하도록 설계됐다.

양사는 이번 협력과 함께 기존 통합 브레이크 시스템 공급과 관련해 진행 중이던 법적 분쟁도 마무리하기로 했다. 아우모비오는 과거 콘티넨탈 자동차 사업부 시절 BMW에 공급한 통합 브레이크 시스템과 관련된 소송을 종결하기 위해 총 3억5천만 유로를 지급하기로 했으며, 이에 따라 양측은 모든 법적 절차를 원만하게 종료하기로 합의했다.

필립 폰 히르슈하이트(Philipp von Hirschheydt) 아우모비오 최고경영자(CEO)는 “이번 합의는 BMW그룹과의 협력 관계를 더욱 강화하는 중요한 계기”라며 “이는 아우모비오의 혁신적인 브레이크 기술에 대한 신뢰를 보여주는 동시에 양사가 미래 모빌리티 기술을 함께 만들어가는 기반이 될 것”이라고 말했다.

키사이트, 차량용 이더넷 수신기 컴플라이언스 테스트 솔루션 공개

윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr — 2026-07-30 10:04:36+0900

키사이트테크놀로지스(Keysight Technologies)가 차세대 차량용 네트워크 검증을 위한 새로운 오토모티브 이더넷 수신기(Rx) 컴플라이언스 테스트 솔루션을 발표했다.

오토모티브 이더넷 수신기(Rx) 컴플라이언스 솔루션

이 솔루션은 10BASE-T1S부터 10GBASE-T1까지 폭넓은 이더넷 규격을 지원하며, 존 아키텍처(Zonal Architecture)와 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로 전환하는 자동차 업계의 네트워크 검증 요구에 대응하도록 설계됐다.

자동차 전자·전기(E/E) 아키텍처가 중앙집중형 구조로 변화하고 차량 내 데이터 트래픽이 급증하면서 오토모티브 이더넷은 더 높은 대역폭과 안정성, 확장성을 요구받고 있다. 특히 차세대 차량 플랫폼에서는 물리 계층(PHY)의 신뢰성을 확보하기 위한 수신기(Rx) 컴플라이언스 테스트가 핵심 검증 항목으로 부상하고 있다.

키사이트는 이러한 요구에 대응하기 위해 두 가지 새로운 테스트 솔루션을 선보였다.
첫 번째는 10BASE-T1S 수신기 테스트 솔루션이다. 이 솔루션은 존 컨트롤러와 엣지 디바이스를 연결하는 멀티드롭(Multi-drop) 기반 10BASE-T1S 이더넷 네트워크 검증을 지원한다. 10BASE-T1S 수신기 테스트 솔루션은 비티파이 디지털 테스트 솔루션(BitifEye Digital Test Solutions GmbH)과 공동 개발한 자동 테스트 소프트웨어를 통해 OPEN Alliance TC14 PMA Test Suite 5.2.1 규격에 따른 PHY 수신기 컴플라이언스 검증을 수행할 수 있다.
또한 10BASE-T1S 미디어 컨버터(Media Converter), 링잉 보드(Ringing Board), MDI 어댑터(Adapter)를 활용해 채널 손상(Channel Impairment)과 결합 노이즈(Coupled Noise) 환경에서 수신기의 비트 오류율(bit error rate, BER)을 측정할 수 있으며, 멀티드롭 네트워크 테스트 기능을 통해 확장형 존 아키텍처의 통신 성능과 안정성도 검증할 수 있다.

함께 공개된 nGBASE-AU 광학 오토모티브 이더넷 테스트 솔루션은 차세대 차량용 고속 광통신 네트워크를 위한 테스트베드다. IEEE 802.3cz Amendment 7(2023)과 OPEN Alliance TC7 테스트 하우스 사양을 지원하며, 증가하는 대역폭 요구와 전자기 간섭(EMI) 내성, 장거리 통신 환경을 고려해 설계됐다.
이 솔루션은 TDFOM, OMA, ER, AOP, OAR 등 광 신호 품질 평가를 위한 측정 기능을 제공하며, 키사이트 DCA-M N1092A 및 N1092C 오실로스코프와 N1077B 클록 복구 장비를 지원한다. 또한 FlexDCA 소프트웨어를 통해 표준 규격 기반 컴플라이언스 테스트와 개발 단계의 맞춤형 테스트를 자동화할 수 있도록 했다.

다쏘시스템, 부산 테크노 센터 개소 — 조선해양·국방 디지털 전환 지원

박종서 기자_fop1212@autoelectronics.co.kr — 2026-07-30 09:39:12+0900

'다쏘시스템 부산 테크노 센터' 개소식에서 (왼쪽부터) 정운성 다쏘시스템코리아 대표이사, 이길섭 한화오션 부사장, 김동현 부산시 미래기술전략국장, 파스칼 달로즈 다쏘시스템 회장 겸 최고경영자가 개소를 축하하는 케이크 커팅식을 하고 있다.

다쏘시스템(https://www.3ds.com/ko)은 부산광역시 동구 초량동에 조선해양·국방 산업의 디지털 전환을 지원하는 '다쏘시스템 부산 테크노 센터(Dassault Systèmes Busan Technology Center)'를 지난 29일 개소했다고 30일 밝혔다. 센터는 조선해양·국방 산업의 스마트 설계·시뮬레이션 역량을 강화하고, 제조혁신 분야 인재 양성을 지원해 국가 핵심산업의 경쟁력을 높이는 것을 목표로 한다.

개소식에는 다쏘시스템 임직원과 지역 주요 기관 관계자들이 참석했다.
다쏘시스템은 1997년 한국 시장에 진출한 이후 2010년 대구에 설립한 '다쏘시스템 R&D 센터'를 중심으로 조선해양 산업을 위한 3D 기술 투자를 이어왔다. 부산 센터 개소는 이 투자를 확장해, 조선해양의 핵심 거점인 부산에서 국방 산업까지 아우르는 디지털 전환을 직접 지원하기 위한 조치다.

'다쏘시스템 부산 테크노 센터'에는 다쏘시스템코리아 임직원을 위한 업무 공간과 고객·파트너를 위한 체험·협업 공간이 함께 조성됐다. 공간 구성은 다음과 같다.
- 테크놀로지 센터(Technology Center): '3D익스피리언스' 플랫폼과 산업 솔루션을 체험할 수 있는 공간. 센스 컴퓨팅 기반 VR 체험 공간과 미니 조선소(Mini Shipyard) 데모존 포함
- 공용 공간(Multi-Purpose Room): 회의, 교육, 토론 등 협업 활동을 위한 공간
- 사무 공간(Dassault Systèmes Office Zone): 다쏘시스템 임직원의 업무 공간
- 워크 라운지(Work Lounge): 업무와 함께 세미나, 고객 행사, 네트워킹 이벤트 등을 운영하는 공간

정운성 다쏘시스템코리아 대표이사는 "다쏘시스템 부산 테크노 센터는 대한민국 조선해양 산업의 심장인 부산에서 다쏘시스템의 기술력과 노하우를 모아, 조선해양은 물론 국방 산업의 디지털 전환을 지원하기 위해 마련한 공간"이라며 "이 센터를 거점으로 지역 조선소·방산 기업과의 협업을 강화하고, 관련 분야 인재 양성과 스마트 제조 혁신을 지원하겠다"고 말했다.

다쏘시스템은 이번 센터 개소를 계기로 조선해양·국방 산업 분야의 3D 설계·시뮬레이션 기술 지원을 확대하고, 지역 기업이 글로벌 경쟁력을 갖춘 스마트 제조 기업으로 성장하도록 협력 체계를 구축할 계획이다.

마우저, 차세대 모빌리티의 혁신 위한 온라인 리소스 센터 공개

한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr — 2026-07-29 14:30:41+0900

마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)는 모빌리티 혁신 기술에 초점을 맞춘 포괄적인 운송 리소스 센터(transportation resource center)를 통해 엔지니어를 지원한다고 밝혔다. 시스템이 지속적으로 발전함에 따라 엔지니어들은 전력 관리, 기능 안전, 실시간 의사결정 및 인프라 통합과 관련한 복잡한 요구사항에 직면하고 있다. 이 허브는 이처럼 변화하는 과제에 설계 엔지니어가 효과적으로 대응하고, 미래 운송 솔루션의 개발을 가속화할 수 있도록 심층적인 기술 정보와 리소스를 제공한다.

모빌리티가 보다 친환경적이고 자율적인 시스템으로 발전함에 따라, 엔지니어들은 최신 인프라와 안전 및 성능과 관련한 새로운 과제에 직면하고 있다. 새롭게 부상하는 도심 항공 모빌리티(urban air mobility, UAM) 플랫폼은 신뢰할 수 있는 전기 추진 시스템과 충전 인프라를 지원하는 설계를 필요로 하며, 수소 연료전지 시스템은 효율성을 극대화하기 위해 첨단 전력 관리 솔루션을 요구한다. 또한, 로보택시와 자율 운송 시스템의 확산으로 고성능 센싱, AI 기반 의사결정, 기능 안전에 대한 요구도 증가하고 있다. 마우저의 운송 리소스 센터는 전문 기술 콘텐츠와 실용적인 인사이트, 그리고 개념 설계에서 실제 구축 단계에 이르기까지 차세대 모빌리티 솔루션을 구현하는 데 필요한 최신 제품 정보 등을 제공함으로써 엔지니어들이 이처럼 변화하는 설계 요구사항에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원한다.

이 콘텐츠 센터는 마우저의 기술팀과 신뢰할 수 있는 제조사 파트너들이 엄선한 기사와 블로그, 전자책, 그리고 업계 선도적 제조사들의 신제품 정보 등 다양한 콘텐츠로 구성되어 있다. 특히, 기술 콘텐츠에서는 새로운 인프라와 첨단 전력 관리, 그리고 검증된 실제 구축 전략을 통해 엔지니어들이 지능형 자율 전기 모빌리티 시스템을 더욱 발전시킬 수 있는 방안도 심도 있게 다루고 있다.

마우저는 업계에서 가장 광범위한 반도체 및 전자부품을 보유하고 있으며, 다음과 같은 운송 애플리케이션을 위한 최신 솔루션도 공급하고 있다:

NXP 반도체(NXP Semiconductors)의 FRDM-A-S32K312 평가보드는 자동차, 산업 및 IoT 애플리케이션을 위해 설계된 유연한 개발 플랫폼이다. 이 보드는 아두이노 우노(Arduino UNO) 호환성과 OpenSDA 디버깅, USB 타입-C(Type-C®) 연결, 모터 제어 및 통신을 위한 확장 기능까지 갖추고 있어 엔지니어들이 보다 효율적으로 시스템을 개발하고, 신속하게 프로토타이핑을 수행할 수 있는 플랫폼을 제공한다.
마이크로칩 테크놀로지(Microchip Technology)의 PIC32CM SG 32비트 Arm® Cortex®-M23 마이크로컨트롤러(MCU)는 저전력 성능과 첨단 보안, 안전 및 연결 기능을 갖추고 있다. 최대 72MHz로 동작하는 이 디바이스는 CAN-FD와 USB를 지원하며, Arm 트러스트존(TrustZone®) 기반의 통합 하드웨어 보안 기능을 통해 산업 및 자동차 애플리케이션을 위한 안전한 임베디드 설계를 가능하게 한다.
TE 커넥티비티(TE Connectivity)의 AMPSEAL 내구성 헤더는 운송, 산업 및 가혹한 환경의 애플리케이션을 위해 신뢰성 높고 안전한 PCB 연결을 제공한다. 또한, 고전류 애플리케이션을 지원하고 다양한 구성 옵션을 제공하는 AMPSEAL 내구성 헤더는 전기차(EV)와 공장 자동화, 로보틱스 및 스마트 인프라를 위한 견고하고 확장 가능한 시스템을 구현할 수 있도록 지원한다.
암페놀(Amphenol)의 자회사인 사인 시스템즈(Sine Systems)의 AHD 시리즈(AHD Series™) 커넥터는 비용 효율적이면서도 신뢰성이 높은 진단 연결 솔루션을 제공한다. 업계 표준 6핀 및 9핀 커넥터와 상호 호환되는 이 시리즈는 다양한 운용 환경에 적합하도록 비밀폐형 및 환경 밀폐형 모두 나사식 구성으로 제공된다. 또한, AHD 시리즈 커넥터는 J1939 타입 1 및 타입 2 옵션도 갖추고 있어 운송 및 산업 애플리케이션 시스템에 유연하고 견고한 연결을 제공한다.

마우저의 새로운 운송 리소스 센터는 https://resources.mouser.com/transportation에서, 마우저의 모든 뉴스 및 주요 최신 제품 정보는 https://www.mouser.kr/newsroom/에서 확인할 수 있다.

글로벌 공인 유통기업 마우저 일렉트로닉스는 가장 다양한 최신 반도체와 전자부품 및 산업 자동화 제품을 공급한다™. 마우저의 고객은 제조사가 생산하여 출처 확인이 가능한 100% 정품을 구매할 수 있다. 마우저의 웹사이트에서는 고객이 더욱 빠르게 설계할 수 있도록 제품 데이터시트, 제조사별 레퍼런스 설계, 애플리케이션 노트, 기술 설계 정보, 엔지니어링 도구 및 기타 유용한 정보, 기술 리소스 센터 등 광범위한 기술 리소스 라이브러리를 제공한다.

엔지니어는 마우저가 제공하는 무료 전자 뉴스레터를 통해 최신 업데이트된 흥미로운 제품, 기술 및 애플리케이션 뉴스를 계속 접할 수 있다. 마우저의 고객과 구독자는 각자의 고유한 프로젝트 요구 사항에 따라 마우저의 이메일 뉴스 및 레퍼런스 구독을 맞춤화할 수 있으며, 다른 어떤 유통기업보다 더 많은 맞춤형 서비스와 제어 권한을 엔지니어에게 제공한다. 새로운 기술, 제품 동향 등에 대한 자세한 정보는 https://sub.info.mouser.com/subscriber-kr에서 등록하여 확인할 수 있다.

오토모티브 일렉트로닉스 매거진_전체기사

How Hello Is Turning the Mobility Experience of 340 Million Users into an Operating System

Hello가 3억 4,000만 명 이동 경험을 운영체계로 바꾸는 법

Driving 1 Million km, Keeping Just 40,000 km: How Leapmotor Turns Global Driving Data into Reusable Validation Assets

Leapmotor가 글로벌 주행 데이터를 검증자산으로 바꾸는 법

Inside Chinese Automakers' Second Globalization: From Validation Assets and Robotaxi Operations to Physical AI and User Experience AAG 2026

검증자산에서 로보택시 운영, 피지컬 AI와 사용자 경험까지

From Cockpit to Central Compute: Why HARMAN Chose Thomas Irawan

콕핏에서 센트럴 컴퓨트로…하만이 토마스 이라완을 택한 이유

Sam Mahalingam on the Speed of Physics AI and the Need for Physics-Based Validation

샘 마할링엄이 말하는 Physics AI의 속도와 물리 기반 검증

Daimler Truck Cuts Ties With the Past to Connect the Future

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앱티브, 인터커넥트 사업 브랜드 통합

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메르세데스-벤츠 분사 스타트업 아토스 실리콘, 자금난에 사업 종료

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보쉬, IAA 트랜스포테이션 2026서 화물 운송의 미래 청사진 제시

마우저, Euro 7 시행으로 자동차 배출 제어 및 모니터링 수요 확대 전망

블루투스 SIG, 일본 법인 설립 ··· 아·태 지역 회원사 지원 강화

마우저, 노르딕 최신 연결성 솔루션 공급

비쉐이, 고전류용 저상형 커먼 모드 초크 2종 출시

소프트웨어 재사용과 DO-178C

프로토타입부터 양산을 위한 산업용 SBC

LG에너지솔루션, 美 스맥오버 리튬과 탄산리튬 10년 공급 계약 체결

현대차, 2030년 글로벌 판매 555만대 목표 ··· 로보틱스·자율주행 사업 확대

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엘모스, 차세대 유니버설 스마트 LIN 모터 컨트롤러 E523.62 출시

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중국차가 세계로 나간 뒤

Cinemo Bring Your AI™: Why the Smartest Car of the Future Might Not Need More Hardware

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The Future of the In-Car Experience, Shaped by Agentic AI and Content Discovery

에이전틱 AI와 컨텐츠 탐색이 바꾸는 차내 경험

AIDV와 SDV 이후의 자동차 지능

Valens: Driving MIPI A-PHY from Specification to Industry Adoption

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From Silicon to Software: Quest Global's Engineering Blueprint for the SDV Era

실리콘서 SW까지: SDV 시대 위한 퀘스트 글로벌의 엔지니어링 청사진

“Yesterday’s Data Is Dangerous”

산불에서 공장까지, PLM은 어떻게 AI의 판단을 행동으로 연결하는가

Why Elektrobit chose AUTOCRYPT: the rise of development-stage security in the SDV era

왜 일렉트로비트는 아우토크립트를 선택했나

China Moves to Mandate LTE-V2X for Commercial Road Transport Vehicles

중국·일본·인도, V2X 도입 경쟁 가속

개발자의 관점에서 본 Alloy Kore 기반 SDV 개발

​​​​​​​Eclipse SDV, LG Electronics on the Code-First Philosophy

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ADAS 경쟁력, 이제는 신호처리 플랫폼을 주목할 때

SDV Strategy: Build, Buy or Partner?

SDV 전략, 자체 개발인가 구매인가 파트너십인가

Why Is Renault Building a Separate Digital Experience in Korea?

르노는 왜 한국서 디지털 경험을 만드나

"40 Middleware Are Too Many" — What ETAS's Detlef Zerfowski Really Said About the Future of SDV

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Newark Battalion Fire Chief Petitions NHTSA to Mandate Exterior Propulsion-Type Identification for Vehicles — Formally Received July 1

Every Two Weeks, Everything Changes: Rescueability, Information, and the Cost of Silence

2주마다 모든 게 바뀐다: 구조 가능성, 정보, 그리고 침묵의 대가에 관한 이야기

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Rescueability — The Missing Principle in Automotive Design

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벡터, AI 에이전트 및 MCP 적용 CANoe 출시

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