자동차 산업, 시뮬레이션과 AI의 활용을 통해 새로운 혁신을 이루다

소식
2024.04.30

자동차 산업은 역사적으로 수많은 혁신을 거쳐왔고, 현재도 계속해서 혁신이 이루어지고 있습니다. 기업들은 경쟁력 있는 제품을 만들기 위해 다양한 기술과 방법을 도입하고 있으며, 이를 통해 생산성을 높이고 새로운 가치를 창출하고 있습니다.

특히 최근에는 시뮬레이션과 인공지능(AI) 기술이 자동차 산업에서 주목받고 있습니다. 이는 실제 상황에서 재현하기 어려운 다양한 조건을 가상 환경에서 실험할 수 있어, 제품 개발과 검증에 드는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있기 때문입니다.

시뮬레이션과 AI 기술은 자율주행, 전기화와 같은 미래 모빌리티 분야에서도 중요한 역할을 합니다. 자율주행 자동차의 경우 AI 기술을 활용하여 주변 환경을 인식하고 주행 경로를 계획하며, 시뮬레이션을 통해 자율주행 시스템의 안전성과 성능을 검증합니다. 전기화 분야에서는 AI 기술을 활용하여 배터리 관리 시스템을 최적화하고, 시뮬레이션을 통해 전기 자동차의 주행 거리와 충전 시간을 개선합니다.

자동차 산업에서의 시뮬레이션 활용

자동차 산업에서의 시뮬레이션 활용에 대해 더욱 자세히 살펴보고자 합니다. 시뮬레이션은 실제 차량을 제작하기 전에 다양한 상황을 미리 테스트하는 것을 통해 문제를 예방하고 해결할 수 있도록 합니다.

1) 자율 주행 시뮬레이션

자율 주행 자동차의 개발에 있어서도 시뮬레이션 기술은 필수적인 도구로 활용되고 있습니다. 센서, 인공지능 및 빅데이터와 같은 첨단 기술의 발전으로 인해 자율 주행 자동차의 운행을 시뮬레이션하여 문제점을 파악하고 해결합니다.

자율주행차 솔루션 기업 Foretellix의 CEO인 Ziv Binyamini는 “시뮬레이션은 자율 주행 시스템 개발에 매우 중요합니다. 실제 세계가 필요하지만 비용이 많이 들기 때문에 모든 것이 가능한 가상 세계를 시뮬레이션할 수 있는 기능으로 이를 보완해야 합니다. 그러면 비용 효율적인 방식으로 빠르게 반복하여 시스템이 이러한 모든 조건에서 작동하는지 확인할 수 있습니다”라고 말했습니다.

2) 충돌 시뮬레이션

차량의 충돌 안정성 평가에 사용됩니다. 차체 구조의 응력과 변형을 모델링하여 충돌 시 안전성을 최적화하고, 차량 설계의 안전 기준 충족 여부를 평가합니다.

3) 엔진 시뮬레이션

자동차 엔진의 성능을 예측하고 개선하기 위해 사용됩니다. 엔진 부품의 향상, 무게, 재질 등을 고려하여 엔진의 성능을 시뮬레이션하고 최적의 설계를 도출합니다.

4) 생산 공정 시뮬레이션

생산 효율을 높이고, 불량률을 감소시키기 위해 활용됩니다. 생산 공정을 시뮬레이션하여 생산 라인의 배치와 작업 순서를 최적화하고, 생산 시간과 비용을 절감합니다.

5) 차량 설계 시뮬레이션

차량의 외관 및 내부 디자인부터 엔진 및 부품까지 다양한 영역에서 활용됩니다. 3D 모델링 기술은 제품의 시각화 및 시뮬레이션을 통해 설계 단계에서의 문제를 미리 파악할 수 있어 개발 시간을 단축하고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

자동차 시뮬레이션 시장의 성장

세계시장조사기관 ‘브레이니 인사이트(The Brainy Insights)’에 따르면 세계 자동차 시뮬레이션 시장은 2022년부터 2030년까지 연평균 성장률 (CAGR) 13.4%로 성장하여 2030년에는 54억 달러 규모에 이를 것으로 예상했는데요.

전반적으로 자동차 산업이 차량 설계 및 제조의 효율성, 안전성, 혁신을 향상시키기 위해 가상 개발 및 테스트 프로세스에 점점 더 의존하게 되면서 자동차 시뮬레이션 시장은 계속해서 성장할 것으로 예상된다고 덧붙였습니다.

시뮬레이션과 AI의 결합을 통한 또 다른 혁신

계속해서 성장하는 자동차 산업에서, 이제 엔지니어들은 인공지능(AI)을 차량 시스템과 R&D 워크플로에 통합하는 데에 있어 새로운 어려움을 겪고 있습니다. AI와 시뮬레이션은 자동차 산업에서 크게 세 가지 부분에서 활용할 수 있습니다.

1) AI 모델의 훈련과 검증을 위한 데이터 문제 해결

실제 데이터를 수집하고 정리해 양질의 데이터로 바꾸는 과정은 어렵고 많은 시간이 소요됩니다. 그럼에도 불구하고 모델 훈련을 위한 견고한 데이터가 준비되어 있지 않으면 프로젝트는 실패할 가능성이 크므로 데이터 준비는 AI 워크플로에서 핵심적인 단계로 꼽히는데요.

최근 데이터 중심 AI 트렌드로 인해 AI 커뮤니티는 훈련 데이터의 중요성에 주목했습니다. AI 모델의 아키텍처와 파라미터를 조정하는 것보다 훈련 데이터의 개선에 집중하는 것이 정확성 측면에서 더 큰 성과로 이어지는 경우가 많은 것으로 나타났습니다.

훈련에 사용되는 데이터의 품질이 모델의 성능을 크게 좌우하므로, 자동차 엔지니어는 데이터를 시뮬레이션하고 AI 모델을 업데이트 해야 합니다. 또한 모델이 제대로 예측하지 못하는 조건을 관찰하고 반복 시행하여 조건에 맞춰 시뮬레이션 된 데이터를 더 많이 수집함으로써 결과를 개선할 수 있습니다.

2) AI를 활용한 복잡한 시스템 근사

유압 밸브 제어 알고리즘처럼 물리 시스템과 상호작용하는 알고리즘을 설계할 때, 알고리즘의 빠른 설계 반복을 실현하기 위한 핵심 요소는 시스템의 시뮬레이션 기반 모델입니다. 이 접근법에는 한 가지 문제가 있는데요. “필요한 정확성”의 달성을 위해 고충실도 모델을 구축해 왔더라도 복잡한 시스템의 경우에는 설계 및 시뮬레이션에 오랜 시간이 걸릴 수 있다는 점입니다. 시뮬레이션이 장시간 실행된다는 것은 설계 반복 가능 횟수가 그만큼 적다는 것을 의미하고, 이로 인해 잠재적으로 더 우수한 설계 대안을 평가할 시간이 부족해질 수 있습니다.

이 지점에서 .AI가 중요한 역할을 하게 됩니다. 구축한 고충실도 물리 시스템 모델을 AI모델(차수 축소 모델)로 근사할 수 있기 때문입니다.

3) AI를 사용한 알고리즘 개발

제어 시스템과 같은 응용 분야의 자동차 엔지니어가 알고리즘을 설계할 때 시뮬레이션에 대한 의존도가 점점 더 높아지고 있습니다. 이들은 가상 센서, 즉 사용 가능한 센서에서 실제로 측정되지 않는 값을 계산할 수 있는 측정기를 개발해야 하는 경우가 많아서, 복잡성을 모델링할 수 있는 유연성을 갖춘 AI 기반 접근법으로 전환하는 추세입니다.

AI 알고리즘은 가상 센서 외에도 다양한 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있는데요. 예를 들면 자율주행 기능을 갖춘 자동차에서 차량을 차선 중앙에 유지시키거나, 차량 음성 비서의 소리를 개선하고 잡음을 억제하는 등의 분야입니다.

AI를 사용한 시뮬레이션의 미래

자동차 산업에서의 점점 더 복잡한 응용 사례를 지원하기 위해 모델의 크기와 복잡성이 증가하고 있는 만큼, 자동차 엔지니어에게 AI와 시뮬레이션은 앞으로 더욱 보편화되어 필수적인 툴이 될 것입니다. 따라서 기업들은 이를 위한 기술을 적극적으로 도입하고 활용하여 경쟁력을 확보하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 기회를 엿봐야 합니다.