2023. 8. 1. 22:54ㆍMobility +/Technology
4차산업혁명 시대, 자동차 기업에서 AI를 활용하는 방법
현재 4차 산업혁명이 본격적으로 시작되며 많은 기업에서 데이터의 활용도를 높이기 위한 노력을 계속하고 있습니다. 특히 Open AI의 ChatGPT나 Google의 Bard와 같은 생성형 AI의 등장은 더욱 양질의 데이터를 확보하는 동시에 다량의 데이터를 통해 서비스의 구현도를 높이기 위한 경쟁으로 이어지고 있습니다. 자동차 산업에서도 이런 변화는 동일합니다. 기존에 인공지능을 활용했던 자율주행뿐만 아니라 더 많은 분야에서 AI를 활용해 서비스의 품질을 높이고, 더 나은 기능을 고객들에게 제공하려는 시도가 계속되고 있는데요. 오늘 포스팅에서는 자동차 기업에서 인공지능을 활용해 어떻게 서비스를 고도화하고 있는지에 대해 면밀히 다뤄보겠습니다.
1. 현대자동차 AI를 활용한 생산 효율화와 정비성 개선을 추구하다
현대자동차그룹은 자동차 산업에서 데이터의 중요성을 잘 인식하고 있는 기업 중 하나입니다. 따라서 데이터를 활용해 기존의 모든 시스템을 고도화하려는 노력을 기울이고 있어요. 현대자동차는 생산, 제품, 유통이라는 3가지 단계에 걸쳐 인공지능을 적용하고 있다고 합니다. 그 중에서도 생산에 초점을 맞춘 사례로 현대자동차그룹의 싱가포르 글로벌 혁신센터인 HMGICS(Hyundai Motor Group Innovation Center in Singapore)을 말할 수 있습니다. 이 시설은 현대자동차그룹의 스마트팩토리로, 빅데이터 기반으로 고객의 차량 수요를 예측하며 이를 기반으로 생산량을 조율할 수 있다는 특징이 있다고 합니다. 특히, 부품의 공용화율을 고려하지 않고 고객 수요를 기반으로 한만큼 유연한 생산 일정 제어가 가능하다는 장점을 얻었다고 합니다. 여기에 더해 ccOS를 통해 통합 운영체제를 기반으로 고객의 데이터를 쌓아 커넥티드 생태계를 확장하려는 계획 역시 차질 없이 진행 중이라고 합니다.
한편, AI를 단순히 차량에 적용되는 서비스뿐만이 아닌 고객의 사후지원에 활용할 계획 역시 병행되고 있었습니다. 대표적인 사례로 차량에서 발생하는 소음, 진동 및 풍절음(NVH)에 대해 AI를 활용한 진단을 하려는 시도를 HMG저널에서 찾아볼 수 있었습니다. 현대자동차그룹 내 전동화음향진동리서치랩은 엔진, 모터, 변속기라는 수많은 부품 사이에서 소음의 원인을 찾는 번거로움을 줄이기 위해 비정상적인 진동과 소음을 AI가 판단해 빠른 진단을 하는 도구를 개발했다고 합니다.
연구팀은 다양한 딥러닝 기법 중 보상을 활용하는 강화학습에 해당하는 ENAS 기법을 연구했다고 합니다. ENAS 기법은 기존 강화학습(NAS)에서 노드-에지 알고리즘을 Agent가 설정하게 함으로써 하나의 단일 모델 내에서 최대한의 보상이 이뤄질 수 있도록 최적화했다고 합니다. 또한 해당 기법 이외에도 진단의 자동 생성 및 최적화를 위한 데이터 파이프라인을 개발하는 것은 물론, 모델 구조 탐색과 최적화 학습이라는 2단계에 걸친 Work Flow 역시 설계했다고 합니다. 그 결과 실제 차량에서의 유형 별 소음과 엔진 생산 공정에서의 진동 데이터셋에서 나온 원본데이터를 활용해 95.83%의 높은 수준의 정확도를 가진 인공지능 모델을 만들어 낼 수 있었다고 하는데요. 이는 자동차의 서비스 확장을 위해 AI가 활용될 수 있다는 시사점과 양질의 데이터가 좋은 인공지능 모델 성능으로 이어진다는 교훈을 주는 사례라고 생각됩니다.
2. 메르세데스-벤츠 600명 이상의 AI 전문가 인력 양성을 시도하다
기업에서 가장 중요한 자산은 인재라는 말이 있듯이, 미래 AI 시대를 대비하기 위해서 기업은 해당 인력을 갖출 필요성이 있습니다. 자동차 산업 역시 이런 위기 속에서 AI를 위험 타개책으로 생각하는만큼 인력을 양성하기 위한 많은 시도를 기울이고 있습니다. 메르세데스-벤츠는 2030년까지 전 세계에 인공지능 인력 양성을 위해 2억 유로 이상을 투자할 계획이라고 합니다. Turn2Learn이라는 해당 프로젝트는 AI와 Digital Transformation에 초점을 맞췄으며 현재 생산 관리에 초점을 맞춘 600명의 수강생이 최초로 코스를 수료했다고 합니다.
메르세데스-벤츠는 Turn2Learn 자격을 통해 사내 직원들에게 미래에 대해 적극적인 선택권을 부여할 것이라 합니다. 특히 AI뿐만 아니라 그룹의 목표에 해당하는 클라우드 기반 소프트웨어 아키텍처, 프로젝트 관리와 같은 SDV 시대 필요한 역량을 갖출 수 있는 학습 모듈을 세팅했다고 합니다. 더욱이 단순 사무직에 제한되는 것이 아닌 생산직 직원에게까지 그 범위를 확장해 전사적 차원에서 데이터 및 AI 활용 역량을 갖추기 위한 시도를 계속해 나가고 있다고 하네요
3. 포르쉐, 클라우드 기반 데이터 IT 인프라 도입으로 머신러닝 활용성을 높이다
전통적인 자동차 명가인 포르쉐 역시 데이터와 클라우드 기반의 서비스 확장을 추구하고 있습니다. 포르쉐는 그 중에서도 자동차 클라우드에 대해 깊게 서술하고 있었습니다. 포르쉐 보도자료에 따르면 최근 몇 년 동안 자동차에서 생산되는 디지털 정보의 양은 800배 증가했다고 합니다. 여기에 더해 ADAS, 커넥티비티, 안전시스템 등이 추가된다면 현재 생산량 대비 최대 10배의 데이터가 자동차로부터 나올 것이라는 예측이 있다고 해요. 이런 변화에는 CAN 통신에서 Ethernet 기반의 자동차 통신의 적용, 5G 커넥티비티등의 다양한 원인을 말할 수 있는데요
포르쉐는 이런 문제 해결을 위해 클라우드 시스템을 해결책으로 적용했다고 해요. 물론 클라우드가 만능 해결사라고 볼 수 는 없습니다. 이를 위해 분산되어있는 데이터를 균일하게 사용할 수 있도록 통합하고 재정의하는 어려운 과정을 선행해야 했기 때문입니다. 또한 사용 목적 별 다른 데이터 표준을 갖고 있기에 개별 사용자의 요구를 확인하는 것 역시 큰 난관이었다고 합니다. 하지만 이런 문제를 Azure Cloud를 이용해 해결한 이후 포르쉐 그룹은 각 국가의 개발자의 데이터 접근성을 높이는 것은 물론 외부 컴퓨터 용량의 제어까지 많은 장점을 획득할 수 있었다고 보도했습니다.
많은 데이터가 필요한 자율주행 이야기 역시 빠지지 않았습니다. 자율주행 역시 필연적으로 많은 데이터를 사용하기에 이를 통합하는 과정이 필요했다고 합니다. 특히 자율주행이 기존에 차량에 많이 사용되는 CAN통신을 비롯해 Ethernet과 같은 대용량의 통신을 이용하는만큼 범용적인 미들웨어를 사용할 필요성이 있었습니다. 포르쉐 그룹은 문제 해결을 위해 자율주행 로봇에서 자주 사용되는 오픈소스 플렛폼인 ROS를 활용, 균일한 데이터 형식을 유지하는 장점을 얻었다고 보도했습니다. 이외에도 클라우드에 집중화 된 데이터를 활용한 편리한 머신러닝의 개발 등의 효과를 얻을 수 있었다고 하네요
4. 포드, 인공지능을 활용해 트레일러 장착 편의성을 높이다
미국에서 가장 인기 있는 브랜드 중 하나인 포드는 정말 해당 지역에서 활용성이 높을 법한 트레일러 장착 서비스에 AI를 적용했습니다. 포드의 픽업트럭인 F시리즈 전용으로 출시 예정인 해당 서비스(Ford Pro trailer Hitch Assist)는 트레일러 장착의 편의성을 높여주었다고 해요. 사용자가 차량 내부에서 버튼을 클릭하면 트럭의 히치볼을 커플러에 자동으로 백업 & 정렬해준다고 합니다. 이 과정에서 후방 카메라와 레이더를 이용해 히치를 커플러와 정렬하고, 속도/조향/제동을 차량이 제어함으로써 장착에 최적화 된 올바른 위치에 정차할 수 있게 된다고 하네요. 정말 미국에서 고객의 니즈가 많을법한 기능을 출시한 것이 인상깊은 사례였는데요. 향후 국내에서도 우리나라만의 고객 성향을 반영한 AI 서비스가 출시될 수 있지 않을까라는 기대가 듭니다.
자동차 기업에서 데이터와 AI를 활용해 다양한 서비스를 전개하는 것을 찾아볼 수 있었는데요
더욱 더 고도화되는 기술만큼 고객들이 느끼는 편리함 역시 증가하기를 기원합니다.
긴 글 읽어주셔서 감사드립니다 :)
자료 출처
[1]HMG저널 / 변동성의 시대, 데이터가 미래 먹거리의 희망으로 떠오르다
[2]HMG저널 / 비전문가도 AI진단모델을 만들 수 있다면? 모델 구조 자동화 기법 개발기 (강화학습 기반 ENAS)
[3]Mercedes-Benz Media / Mercedes-Benz trains more than 600 data and AI specialists worldwikde in 2023
[4]Porsche Newsroom / Data on Cloud nine : Data driven development
[5]Ford Newsroom / How Ford uses AI to make hitching a trailer easier than ever
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