[기술포스팅 원문] https://autoelectronics.co.kr/article/articleView.asp?idx=6149

[기술포스팅 요약] 본글은 소프트웨어 정의 자동차(SDV)의 복잡성 증가로 인한 검증 어려움을 다루며, 기존 V-사이클이 직면한 문제와 이를 해결하기 위한 Shift-Left 접근과 AI 기반 테스트 전략을 소개한 내용입니다. 다양한 시스템 구성요소의 복잡한 상호작용과 통합 환경 속에서 OEM이 검증 지연 없이 SOP 목표를 달성하기 위한 방안을 담고 있습니다.

• SDV의 복잡한 아키텍처는 다양한 도메인의 통합과 이기종 시스템 구성으로 테스트 시나리오의 수를 급격히 증가시킵니다.
• 기존 검증 방식은 실물 ECU 기반으로 운영되며, 아키텍처 확정 시점에야 테스트 환경을 구성할 수 있어 시기상 늦습니다.
• 기능 호환성 문제는 SOP 직전에서야 발견되며, 원인 분석에 수 주에서 수개월 소요되는 경우가 많습니다.
• 가상 검증(Virtual validation)을 도입해 테스트 커버리지를 조기 확보하고, 클라우드 기반 환경에서 반복 활용이 가능한 플랫폼이 필요합니다.
• 초기 단계에서 아키텍처 및 플랫폼을 검증함으로써 리스크를 줄이고, 양산 준비 기간을 단축할 수 있습니다.
• 통합 멀티 도메인 HIL 시스템은 도메인 간 상호 작용을 시뮬레이션하며, 병렬 테스트 환경을 제공해 검증 속도를 향상시킵니다.
• AI 기반 테스트는 생성형 AI를 활용한 테스트 케이스 자동화로 엔지니어링 공수를 줄이고, 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.
• 특이 케이스까지 포괄하는 테스트 시나리오 구성은 예기치 못한 상황에서도 시스템의 신뢰성을 확보할 수 있도록 돕습니다.
• KPIT은 SDV 검증 전략 수립을 위해 가상화, AI, 멀티 도메인 검증, 네트워크 테스트 등을 포괄한 플랫폼과 액셀러레이터를 제공합니다.
• 조직 내 검증 문화를 변혁하고, 전담팀 구성을 통해 shift-left 프로세스를 성공적으로 운영할 수 있어야 합니다.
• 이러한 최신 접근법은 개발 초기부터 검증을 내재화함으로써 SOP 지연을 최소화하고, 품질과 일정 관리의 균형을 유지하는 데 기여합니다.

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