ISO 26262 자동차 소프트웨어 안전에 관한 포괄적 분석

전 세계 자동차 산업은 심오한 디지털 혁명을 겪고 있습니다. 자동차는 엔진, 브레이크부터 연결성 및 자율주행에 이르기까지 모든 측면을 제어하는 수억 라인의 코드로 정의되는 복잡한 전자-소프트웨어 시스템입니다. 이러한 상황에서 SiL 테스트는 OEM 및 Tier 1,2 공급업체가 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대에 소프트웨어 품질, 안전 및 개발 속도를 보장하는 데 도움이 되는 전략적 핵심 요소로 부상하고 있습니다. SiL 테스트는 엔지니어가 실제 하드웨어에 의존하는 대신 정확한 가상 환경에서 소프트웨어 동작을 시뮬레이션할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업은 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 오류를 조기에 감지하고 테스트를 자동화하며 지속적으로 검증할 수 있습니다. 이번 글에서 LTS Group은 여러분과 함께 SiL 테스트의 본질, 이점, 과제 및 미래 동향을 깊이 탐구하며, 기업이 소프트웨어를 테스트하고 검증하는 방식을 어떻게 변화시키는지, 그리고 현대 자동차 산업에서 혁신과 기능 안전 보장을 위한 전략적 발판이 어떻게 되는지 알아보겠습니다. Table of Contents Toggle Software-in-the-Loop SiL 테스트란 무엇입니까? SiL 테스트가 OEM 및 Tier 1,2 공급업체에 제공하는 이점자동차 소프트웨어의 품질 및 신뢰성 향상제품 출시 기간 단축 개발 및 테스트 비용 절감OEM, Tier 1,2 공급업체 및 소프트웨어 개발자 간 협업 강화자동차 산업에서 SiL 테스트 구현의 주요 비즈니스 과제 높은 초기 투자 비용자동차 소프트웨어의 복잡성 레거시 시스템 및 기타 테스트 방법과의 통합 SiL 테스트의 미래 동향 차량 내 소프트웨어 복잡성 증가에 따른 SiL의 역할 증대 차세대 자율주행 기술 검증 지원 포괄적인 검증을 위한 다른 테스트 방법과의 통합 마무리  Software-in-the-Loop SiL 테스트란 무엇입니까?    Software-in-the-Loop (SiL) 테스트는 임베디드 시스템 소프트웨어 코드를 실제 하드웨어 대신 가상 시뮬레이션 환경에서 실행하고 검증하는 테스트 방법론입니다. 엔지니어들은 물리적 장치에 코드를 배포하는 대신, 제어 소프트웨어를 물리 시스템의 시뮬레이션 모델과 함께 실행함으로써 알고리즘, 제어 로직 및 데이터 흐름의 동작을 관찰하고 정확성을 확인할 수 있습니다. SiL은 자동차 소프트웨어 개발의 V-모델(V-Model) 체인에서 MiL(Model-in-the-Loop)과 HiL(Hardware-in-the-Loop) 사이의 중요한 중간 단계입니다. 이 단계에서 소프트웨어는 실제와 유사한 시뮬레이션 환경에서 테스트되지만, HiL에 비해 유연성이 높고 비용이 저렴하다는 장점이 있습니다. 엔지니어는 센서 신호, 액추에이터 동작, 작동 조건에 이르기까지 전체 시스템을 시뮬레이션하여 하드웨어 테스트를 진행하기 전에 소프트웨어가 안정적으로 작동하는지 확인할 수 있습니다. SiL의 강점은 자동화 및 테스트 시나리오 재사용 능력에 있습니다. 전체 과정이 가상 환경에서 진행되므로, 수천 가지 입력 변형을 가진 테스트 케이스를 하드웨어 마모나 물리적 위험 걱정 없이 여러 번 실행할 수 있습니다. 또한, SiL은 HiL 또는 실제 차량에서 직접 수행하기 거의 불가능한 소스 코드 수준에서의 심층 오류 분석 (오류 주입 및 디버깅)을 가능하게 합니다. 엔지니어는 시뮬레이션을 일시 중지하고 내부 변수 값을 확인하거나, 실시간으로 제어 매개변수를 조정할 수 있습니다. 이를 통해 SiL은 제어 알고리즘 개발, 테스트 및 최적화를 위한 강력한 도구 역할을 합니다. SiL 테스트가 OEM 및 Tier 1,2 공급업체에 제공하는 이점 자동차 SIL 테스트 이점 SiL 테스트는 OEM 및 Tier 1,2 공급업체에게 실제 하드웨어에 통합하기 전에 소프트웨어를 검증하기 위한 유연하고 정확하며 비용 효율적인 플랫폼을 제공합니다. 기존 테스트 방법(HiL 또는 실제 차량 테스트)과 달리, SiL은 엔지니어가 가상 환경에서 전체 소프트웨어 동작을 시뮬레이션할 수 있도록 하여 논리, 통신 및 성능 오류를 조기에 발견하는 데 도움을 줍니다. 이는 품질과 신뢰성을 향상시킬 뿐만 아니라, 기업이 제품을 더 빠르게 출시하고, 비용을 절감하며, 자동차 소프트웨어 공급망 내 모든 이해관계자 간의 협업을 더욱 효과적으로 만듭니다. 자동차 소프트웨어의 품질 및 신뢰성 향상 SiL 테스트의 가장 명확한 이점 중 하나는 오류를 조기에 발견하고 포괄적인 테스트를 통해 소프트웨어 품질을 향상시키는 것입니다. SiL 환경에서 소프트웨어는 실제 조건을 시뮬레이션하는 물리 모델과 함께 실행되어 실제 하드웨어 없이도 제어 알고리즘의 반응, 신호 처리 로직 및 ECU 간 상호 작용 능력을 평가할 수 있습니다. 기상 조건, 운전자 행동, 센서 오류 등 수천 가지의 다양한 작동 시나리오를 시뮬레이션할 수 있는 SiL의 기능 덕분에 기업은 기존 방법에 비해 훨씬 높은 테스트 커버리지를 달성할 수 있습니다. 또한, 가상 환경에서 테스트를 수행하면 제동, 자율주행, 엔진 제어 등 실제 차량에서 수행할 경우 위험하거나 비용이 많이 드는 물리적 위험을 제거할 수 있습니다. 결과적으로, SiL 테스트를 거친 소프트웨어는 더 높은 안정성, 안전성 및 신뢰성을 가지게 되며, 이는 하드웨어 통합 및 대량 생산 단계에서의 문제 발생률을 줄입니다. 대규모 OEM의 경우, 이는 First-Time Quality(FTQ) 지표를 개선하고 보증 수리율을 낮추는 데 도움이 되며, 이 두 가지 요소는 운영 비용과 브랜드 이미지에 직접적인 영향을 미칩니다. 제품 출시 기간 단축  점점 더 치열해지는 경쟁 환경에서 혁신 속도는 OEM의 생존 경쟁력입니다. SiL 테스트는 자동화 및 병렬 테스트 기능을 통해 소프트웨어 개발 주기를 크게 단축하는 데 기여합니다. 전체 시스템이 시뮬레이션되므로, 테스트는 클라우드 또는 서버 팜 환경에서 24시간 내내 실행될 수 있어서 여러 팀이 하드웨어를 기다릴 필요 없이 동시에 소프트웨어를 개발하고 검증할 수 있습니다. SiL은 또한 CI/CT(Continuous Integration/Continuous Testing) 모델에서 중요한 역할을 합니다. 소스 코드에 변경 사항이 있을 때마다 SiL 테스트 시스템이 자동으로 활성화되어 호환성, 안정성 및 성능을 확인합니다. 이를 통해 기업은 몇 주가 아닌 단 몇 시간 만에 오류를 감지하고, 소프트웨어 출시 주기를 단축하며 OTA(Over-The-Air) 업데이트 시 위험을 줄일 수 있습니다. 많은 대표 자동차 기업들은 SiL을 DevOps 프로세스에 통합함으로써 ECU 또는 ADAS 소프트웨어 개발 시간을 단축하고 시장 요구 사항에 대한 반응 능력을 향상시켰음을 입증했습니다. 이는 제품 출시를 가속화할 뿐만 아니라 OEM이 품질과 안전을 유지하면서도 빠른 혁신 속도를 유지하는 데 도움을 줍니다. 개발 및 테스트 비용 절감 실제 하드웨어에서의 테스트(HiL 또는 벤치 테스트) 비용은 물리적 장비, 기술자 자원 및 구성 시간을 포함하여 매우 높습니다. SiL 테스트는 테스트 활동의 대부분을 가상화된 환경으로 전환하여 이러한 비용을 크게 줄입니다. 이 환경에서는 복잡한 인프라 투자 없이도 시나리오를 재사용, 확장 또는 자동화할 수 있습니다. 또한, 기업은 리소스를 더 효율적으로 할당할 수 있습니다. 소프트웨어 엔지니어는 기능 개발에 집중하고 시스템은 대부분의 회귀 테스트 및 알고리즘 검증을 자동 처리합니다. OEM, Tier 1,2 공급업체 및 소프트웨어 개발자 간 협업 강화 SiL 테스트는 자동차 공급망 내 여러 이해관계자 간의 디지털 협업 플랫폼 역할을 합니다. 모든 테스트 활동이 시뮬레이션 환경에서 이루어지므로, OEM, Tier 1,2 공급업체 및 소프트웨어 개발자는 실제 하드웨어에 의존하지 않고도 동일한 모델, 입력 데이터 및 평가 기준을 공유할 수 있습니다. 이는 특히 여러 공급업체에서 부품이 조달될 때 데이터 교환 및 소프트웨어 호환성 검증의 장벽을 제거하는 데 도움이 됩니다. 각 팀은 이전처럼 순차적으로 작업하는 대신, 처음부터 병렬로 개발, 통합 및 테스트할 수 있습니다. 결과적으로 개발 프로세스는 더욱 빨라지고 투명하며 위험이 줄어듭니다. 또한, SiL 테스트는 전 세계적으로 테스트 방법론 및 검증 프로세스를 표준화하는 데 기여합니다. OEM은 통일된 SiL 프레임워크를 구축하여 모든 Tier 1,2 공급업체에 적용함으로써, 균일한 품질을 보장하고 조정 비용을 절감하며 추적성(traceability)을 높일 수 있습니다. 클라우드 기반 SiL 플랫폼의 추세와 함께, 유럽, 아시아, 북미의 기술팀은 동일한 시뮬레이션 시스템에서 동시에 작업하고 테스트 결과를 실시간으로 공유할 수 있습니다. 이것이 바로 “협업 검증 생태계(collaborative validation ecosystem)”의 기반이 되며 각 주체가 개별적으로 활동하는 대신 소프트웨어를 함께 개발, 검증 및 최적화하는 환경을 조성합니다. 자동차 산업에서 SiL 테스트 구현의 주요 비즈니스 과제  자동차 SIL 테스트 과제 SiL 테스트가 자동차 소프트웨어 개발 비용 절감 및 속도 향상에 탁월한 효과를 입증했음에도 불구하고, 기업 규모로 이를 구현하는 데에는 여러 전략적, 운영적 과제에 직면하게 됩니다. OEM과 Tier 1,2 공급업체는 막대한 초기 투자 비용, 점차 증가하는 자동차 소프트웨어의 복잡성, 그리고 HiL 또는 MiL과 같은 기존 테스트 시스템과의 통합 가능성 사이에서 균형을 찾아야 합니다. 종합적인 계획이 없다면 SiL은 유연하고 경쟁 우위를 제공하는 테스트 플랫폼이 아니라 값비싼 기술 사일로가 될 수 있습니다. 현재 가장 큰 세 가지 과제는 높은 초기 투자 비용, 자동차 소프트웨어의 기술적 복잡성, 레거시 시스템 통합의 어려움이며 이 세 가지 모두 기업의 ROI, 생산성 및 소프트웨어 개발 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 높은 초기 투자 비용 완벽한 SiL 환경을 구현하기 위해서는 기업이 여러 계층의 기술과 시뮬레이션 인프라에 투자해야 합니다. 여기에는 모델링 도구(MATLAB/Simulink, CarMaker, dSPACE, ETAS), 고성능 시뮬레이션 서버, 소프트웨어 라이선스, 스토리지 시스템 및 통합 CI/CD 솔루션 등이 포함됩니다. 이는 특히 전통적인 개발 프로세스에서 가상 시뮬레이션으로 전환하는 기업에게 상당한 자본 지출가 될 수 있습니다. 또한, SiL은 모델 기반 설계, 실시간 시스템, 임베디드 소프트웨어 및 자동화 프레임워크에 대한 이해와 같은 다분야 기술을 갖춘 엔지니어 팀을 요구합니다. 이러한 팀을 채용하거나 교육하는 데에는 많은 시간과 비용이 소요되며, 명확한 전략적 계획이 없으면 SiL의 ROI는 여러 개발 주기 이후에야 나타날 수 있습니다. 최근의 추세는 아웃소싱 또는 전문 기술 협력 모델이 초기 투자 비용을 줄이고 구현 시간을 단축하는 실행 가능한 솔루션임을 보여줍니다. LTS Group과 같은 자동차 소프트웨어 테스트 서비스 제공업체는 SiL/HiL 전문 지식을 갖춘 시뮬레이션 인프라, 라이선스 도구 및 경험이 풍부한 엔지니어 팀을 보유하고 있어 OEM 및 Tier 1,2이 실제 테스트 단계 또는 볼륨에 따라 비용을 지불할 수 있도록 돕습니다. 이 모델은 비용을 절감할 뿐만 아니라 표준화된 프로세스(ASPICE, ISO 26262)를 통해 품질과 속도를 보장합니다. 자동차 소프트웨어의 복잡성  현대 자동차 소프트웨어는 1억 라인 이상의 코드를 포함할 수 있으며 파워트레인, 섀시, ADAS, 인포테인먼트에 이르기까지 수백 개의 ECU와 수십 개의 다양한 도메인에 분산되어 있습니다. 이러한 환경에서 소프트웨어 모듈, 센서 신호 및 제어 로직 간의 상호 작용을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 매우 복잡한 작업입니다. SiL 테스트는 지연, 오차 및 경계 조건을 포함하여 시뮬레이션 모델이 물리적 시스템의 동작을 충실하게 반영할 수 있도록 보장해야 합니다. 브레이크, 조향 또는 ADAS와 같은 안전 필수 시스템의 경우 이러한 요구 사항은 더욱 엄격합니다. 따라서 모델 충실도와 소프트웨어 동작 간의 일관성을 보장하기 위해 소프트웨어 개발팀, 시스템 설계팀 및 시뮬레이션팀 간의 긴밀한 협력이 필요합니다. 또한, 자동차 소프트웨어가 SDV(Software-Defined Vehicle) 아키텍처로 전환함에 따라 SiL은 사이버 보안 요소, V2X 연결, OTA 업데이트 및 클라우드 기반 서비스까지 포괄하도록 확장되어야 합니다. 이는 기존의 SiL 환경이 가상화, 컨테이너화 및 AI 기반 검증 모듈을 통합하도록 업그레이드되어야 함을 의미합니다. 복잡성이 증가함에 따라 기업은 개발 속도를 늦추지 않으면서 포괄적인 테스트 능력을 유지하기 위해 자동화 프레임워크와 스마트한 테스트 오케스트레이션에 투자해야 합니다. 레거시 시스템 및 기타 테스트 방법과의 통합  또 다른 일반적인 과제는 SiL 테스트를 기존 테스트 인프라에 통합하는 것입니다. 이 인프라에서는 HiL, MiL 및 수동 검증을 중심으로 도구와 프로세스가 구축되어 있습니다. 많은 기업은 새로운 시뮬레이션 플랫폼 또는 현대적인 CI/CD 환경과 쉽게 호환되지 않는 물리적 테스트 벤치와 오래된 테스트 소프트웨어를 여전히 보유하고 있습니다. 각 Tier 1,2 공급업체가 다른 도구, 프레임워크 및 데이터 형식을 사용하는 경우 문제는 더욱 심각해집니다. 이는 테스트 데이터의 파편화를 초래하여 여러 팀 간의 결과 통합 및 재사용을 어렵게 만듭니다. 또한, 투명한 통합의 부족은 ISO 26262 및 ASPICE에서 필수적으로 요구하는 추적성 및 규정 준수 증명에도 영향을 미칩니다. 전략적 해결책은 조직 전체에 걸쳐 테스트 아키텍처를 표준화하는 것입니다. 선도적인 OEM들은 시뮬레이션 도구, 테스트 케이스 데이터베이스 및 CI/CD 환경을 하나의 통일된 시스템으로 연결하는 중앙 집중식 SiL 프레임워크에 투자하고 있습니다. 이는 SiL-HiL-MiL 간의 쉬운 통합을 가능하게 할 뿐만 아니라, 지속적인 검증의 기반을 마련하여 기업이 높은 테스트 생산성을 유지하고 소프트웨어 수명 주기 관리 비용을 최소화하도록 돕습니다. SiL 테스트의 미래 동향  자동차 SIL 테스트 미래 동향 자동차 산업은 SDV의 시대로 접어들고 있습니다. 이 시대에는 소프트웨어가 엔진, 브레이크, 조향을 제어할 뿐만 아니라 연결성, 자율성 및 지능형 안전 기능의 핵심이 됩니다. 규모, 아키텍처, 상호 작용 측면에서 소프트웨어 복잡성이 빠르게 증가하면서, SiL  테스트는 검증 및 확인(V&V) 프로세스의 전략적 기둥이자 품질 보증의 필수 요소가 되고 있습니다. 이제 SiL은 전체 차량 시스템의 개발, 시뮬레이션 및 지속적인 검증을 위한 핵심 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. 다음의 주요 동향들은 OEM, Tier 1,2 공급업체 및 소프트웨어 개발자가 차세대 차량의 안전, 속도 및 신뢰성 요구 사항을 충족하기 위해 SiL을 어떻게 활용할지 정의할 것입니다. 차량 내 소프트웨어 복잡성 증가에 따른 SiL의 역할 증대  오늘날의 현대차에는 1억 5천만 라인 이상의 코드가 포함될 수 있으며 이는 수백 개의 ECU에 분산되어 있습니다. 또한, 시스템은 점차 중앙 집중식 E/E 아키텍처로 전환되고 있습니다. 이러한 변화는 모듈 수준이 아닌 전체 소프트웨어 시스템, 즉 전체 차량 수준의 테스트를 요구합니다. 이것이 바로 SiL이 현대 자동차 소프트웨어 개발 프로세스의 중심이 되는 이유입니다. 수동 테스트나 전통적인 HiL과는 달리, SiL은 엔지니어 팀이 정밀하고 안전한 시뮬레이션 환경에서 제어 소프트웨어, 통신 네트워크(CAN, 이더넷), 그리고 ECU 간 교차 제어 로직 간의 복잡한 상호 작용을 재현하고 평가할 수 있도록 합니다. 자동화, 확장성 및 모델 재사용 능력 덕분에 SiL은 기능 및 소프트웨어 변형의 수가 몇 배로 증가하더라도 기업이 테스트 효율성을 유지할 수 있도록 돕습니다. 자동차 소프트웨어가 점차 모듈화되고 OTA(Over-the-Air) 업데이트가 지속적으로 이루어짐에 따라, SiL 테스트는 지속적인 통합 및 지속적인 검증(CI/CV)의 기반을 제공하여 차량 생산 후가 아닌 개발 과정에서 오류를 감지할 수 있도록 합니다. 이를 통해 OEM 및 Tier 1 공급업체는 안전과 품질을 희생하지 않으면서도 혁신 속도를 유지할 수 있습니다. 차세대 자율주행 기술 검증 지원  SiL 테스트의 가장 강력한 영향력을 발휘하는 분야 중 하나는 자율주행 기술의 검증입니다. ADAS 및 AD 시스템은 수십억 개의 주행 시나리오를 테스트해야 하는데, 이는 실제 도로에서 완전히 수행하기는 거의 불가능합니다. SiL은 가상 시뮬레이션 모델과 실제 데이터를 결합하여 복잡한 운전 환경을 도시 교통 상황부터 극한 기상 조건까지 디지털 공간에서 재현할 수 있도록 합니다. SiL 덕분에 엔지니어는 인지(perception), 계획(planning), 제어(control) 알고리즘에 대한 대규모 가상 검증(massive virtual validation)을 수행할 수 있습니다. AI 및 디지털 트윈과 결합될 때, SiL 환경은 실제 데이터(fleet data)로부터 학습하여 물리적 테스트 비용 없이 수백만 개의 새로운 시나리오를 생성할 수 있습니다. 이는 ADAS/AD 개발 주기를 크게 단축하고, 레벨 4~5 자율주행 달성의 핵심 요소인 모든 희귀 상황(corner cases)에서 소프트웨어가 검증되도록 보장합니다. 동시에, SiL 테스트는 자율주행 환경에서 기능 안전 및 사이버 보안을 평가하는 데도 도움을 줍니다. 센서 오류, 사이버 공격 또는 신호 왜곡과 같은 테스트 시나리오는 세부적으로 시뮬레이션될 수 있으며, 이를 통해 OEM은 비정상적인 상황에서도 자율주행 시스템이 안전하고 신뢰할 수 있도록 작동함을 보장할 수 있습니다. 포괄적인 검증을 위한 다른 테스트 방법과의 통합  SiL은 독립적으로 존재하지 않으며, MiL, PiL(Processor-in-the-Loop), HiL 및 ViL(Vehicle-in-the-Loop)을 포함하는 포괄적인 통합 테스트 체인의 일부입니다. 이러한 방법들을 긴밀하게 통합하면 모델에서 실제 차량에 이르기까지 일관된 테스트 프로세스를 구축하여 모든 소프트웨어 변경 사항이 각 단계에서 지속적으로 검증되도록 보장합니다. 구체적으로: MiL은 알고리즘 수준에서 모델 및 제어 로직을 테스트하는 데 사용됩니다. SiL은 높은 정확도로 시뮬레이션 환경에서 실행되는 소프트웨어를 검증합니다. PiL은 실제 프로세서(마이크로컨트롤러)에서 소프트웨어 성능을 평가합니다. HiL은 폐쇄 루프 내에서 실제 하드웨어 및 신호를 테스트합니다. ViL은 실제 운전 조건에서 전체 시스템을 검증하는 최종 단계입니다. 이러한 여러 수준 간의 통합, 특히 SiL-HiL-ViL 간의 통합은 “디지털 검증 루프(Digital Validation Loop)”를 형성하여 기업이 물리적 차량에 전적으로 의존하지 않고도 지속적으로 테스트, 검증 및 최적화할 수 있도록 합니다. 이 모델이 올바르게 구현되면 테스트 시간을 크게 단축하고, 물리적 비용 및 운영 위험을 줄이며, 동시에 제품이 글로벌 안전 및 품질 표준을 충족하도록 보장합니다. 가까운 미래에는 선도적인 OEM들이 “폐쇄 루프 검증(Closed-Loop Validation)” 모델을 지향하고 있으며 여기에서는 실제 차량에서 수집된 데이터가 SiL 모델로 다시 피드백되어 시뮬레이션 정확도를 향상시킵니다. 이는 완전히 디지털화되고 능동적이며 자체 적응형인 테스트 생태계를 구축하게 될 것입니다. 마무리  SIL  테스트는 SDV으로 전환하는 자동차 OEM 및 Tier 1,2 공급업체에게는 필수적인 요구 사항이 되었습니다. 복잡한 소프트웨어 생태계에서 SiL은 ‘조기 안전 필터’ 역할을 하여 개발 초기 단계에서 오류를 감지하고 물리적 테스트 비용을 절감하며 소프트웨어가 실제 하드웨어에 통합되기 전에 제품 품질을 보장합니다. 그러나 SiL의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 시뮬레이션 인프라 투자, 인력 교육, 그리고 경험이 풍부한 기술 파트너와의 협력 등 명확한 전략이 필요합니다. 바로 이 지점에서 LTS Group은 자동차 산업 내 기업들을 위한 신뢰할 수 있는 기술 파트너가 됩니다. LTS Group은 임베디드 소프트웨어 개발 및 포괄적인 자동차 소프트웨어 테스트에 대한 심층적인 전문 역량을 바탕으로 다음을 제공합니다. AI 및 머신러닝이 통합되고 HIL/SIL/MIL을 지원하는 자동화 테스트 솔루션 ASPICE, ISO 26262 표준에 따른 자동차 소프트웨어 테스트 서비스로, 품질 및 기능 안전 준수 보장. 유연한 협력 모델(GDC, BOT)을 통해 기업은 비용을 절감하고 내부 인력 증원 없이 테스트 역량을 확장할 수 있습니다. ECU, ADAS, IVI, 디지털 트윈 관련 실제 프로젝트 경험이 풍부한 전문 엔지니어 팀. 기술 전문성, 첨단 자동화 기술, 유연한 협력 사고방식의 결합을 통해 LTS Group은 OEM 및 Tier 1,2 기업이 테스트 프로세스의 디지털 전환을 가속화하고, 품질을 보장하며, 소프트웨어 정의 차량 시대를 대비하도록 돕습니다.

자동차 보안 테스트는 단순한 기술 활동을 넘어, 운전자의 안전을 보장하고, 국제 표준을 준수하며, 브랜드의 명성을 보호하는 위험 관리 전략입니다. ECU, CAN 네트워크부터 OTA 파이프라인 및 클라우드 백엔드에 이르는 포괄적인 테스트를 통해 OEM 및 Tier 1/2 공급업체는 해커가 이를 악용하기 전에 취약점을 발견할 수 있습니다. 이 글에서는 LTS Group은 자동차 보안 테스트의 개념부터 비즈니스 이점, 과제, 그리고 미래 트렌드에 이르는 최신 동향을 심층적으로 살펴보겠습니다. 필요한 내용이 있으면 놓치지 마십시오! Table of Contents Toggle 디지털 시대에서의 사이버 보안 중요성 자동차 보안 테스트란 무엇입니까? 자동차 보안 테스트에 대표 도구OEM 및 Tier 1,2 공급업체를 위한 자동차 보안 테스트의 이점 제품 품질 및 고객 신뢰 향상 차량 수명 주기 전반의 비용 효율성 위험 식별 및 완화 자동차 보안 테스트 구현 시 비즈니스 과제인력 및 전문 기술 부족시스템의 복잡성과 통합글로벌 표준 및 규제 준수의 복잡성자동차 보안 테스트의 미래 동향 AI 및 머신러닝 통합보안 설계 및 보안 아키텍처 자동화 및 지속적인 테스트 파이프라인 LTS Group의 자동차 보안 테스트 실제 사례 연구 프로젝트 과제 LTS Group 솔루션 작업 범위 마무리  디지털 시대에서의 사이버 보안 중요성  최근 수십 년간 자동차 산업은 전자기기와 첨단 기술의 도입으로 인해 비약적인 발전을 이루었습니다. 새로운 기능을 지원하기 위한 다양한 기술의 등장, 커넥티드 차량의 보급, 그리고 자율주행 이동성의 가능성은 자동차 산업의 구조를 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 혁신은 편의성과 성능 측면에서 수많은 이점을 제공하지만 동시에 사이버보안과 관련된 새로운 문제를 야기하고 있습니다. 차량이 서비스와 인프라가 연결된 디지털 생태계의 일부로 점차 상호 연결됨에 따라 사이버 위협에 노출될 위험성도 커지고 있습니다. 이러한 위협은 차량뿐 아니라 운전자, 승객, 도로 이용자의 안전과 개인정보를 침해할 수 있습니다. 현대의 차량은 다양한 전자 부품과 소프트웨어로 구성되어 있으며 이들은 사이버 공격의 대상이 될 가능성이 있습니다. 해커에 의해 침해된 차량이 원격으로 조종될 수 있음이 입증되었으며 이로 인해 승객의 안전을 심각하게 위협할 수 있습니다. 또한 자율주행 기술의 확산으로 자동차 보안의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 자율주행차는 신속하고 정확한 결정을 내려 사고를 방지해야 하며 최대한의 신뢰성을 확보해야 합니다. 아울러 자동차 보안은 커넥티드 차량을 통해 수집되는 민감한 데이터를 보호하는 데 필수적입니다. 이러한 데이터에는 개인 정보, 위치 정보, 그리고 기타 민감한 정보가 포함되어 있으며 모두 최고 수준의 보안성과 기밀성을 유지한 상태로 처리되어야 합니다. 복잡한 기술의 채택이 확대됨에 따라, 자동차 제조업체들은 편의성과 성능을 향상시킬 수 있게 되었지만, 그와 동시에 “공격 표면(attack surface)”이 넓어지고 다양한 위협과 취약성이 증가하고 있습니다. 주요 위협 유형은 다음과 같습니다. 위협 유형 설명 원격 공격 (Remote Attacks) 해커는 무선 또는 셀룰러 연결을 악용하여 차량에 원격으로 접근하고, 엔진이나 제동 시스템과 같은 핵심 제어 시스템을 조작할 수 있습니다. 차량 도난 (Vehicle Theft) 보안 시스템이나 전자식 키의 취약점을 이용하여 차량을 도난하거나 무단으로 문을 열 수 있습니다. 인포테인먼트 침입 (Infotainment Intrusions) 인터넷에 연결된 인포테인먼트 시스템이 공격을 받아 운전자의 민감한 데이터를 탈취하거나 주행 습관을 추적당할 수 있습니다. 데이터 조작 (Data Manipulation) 해커가 속도나 방향과 같은 차량 센서 데이터를 수정하여 예기치 않은 혹은 위험한 차량 동작을 유발할 수 있습니다. 블루투스 연결 공격 (Attacks on Bluetooth Connection) 해커가 블루투스 연결의 취약점을 악용하여 차량에 접근하거나 연결된 장치의 제어권을 획득하고 개인정보를 탈취할 수 있습니다. OBD-II 포트 공격 (Attacks on the OBD-II Port) 정비 시 차량 진단을 위해 사용되는 OBD-II 포트가 해커에게 악용되어 차량 시스템에 접근하거나 동작을 변경당할 수 있습니다. 전자제어장치 공격 (Attacks on ECUs) 전자제어장치(ECU)는 공격에 노출될 수 있으며, 이로 인해 차량 기능에 장애가 발생하거나 의도적인 변조가 이루어질 수 있습니다. 내비게이션 시스템 공격 (Navigation System Attacks) 해커가 내비게이션 및 위치 시스템을 조작하여 잘못된 경로 안내나 위치 정확도 손실을 초래할 수 있습니다. 연결 인프라 공격 (Attacks on Connected Infrastructure) 도로 인프라가 공격을 받아 교통 표지판을 조작하거나 다수의 차량을 속여 보안 문제를 유발할 수 있습니다. 차량 운행 네트워크 공격 (Vehicle Fleet Attacks) 기업용 차량 네트워크가 동시에 여러 차량을 대상으로 한 공격을 받아 기업의 운영이 마비될 수 있습니다. 이와 같은 위협으로 인한 위험을 최소화하기 위해서는 철저한 보안 테스트가 반드시 수행되어야 합니다. 자동차 보안 테스트란 무엇입니까?  자동차 보안 테스트 자동차 보안 테스트 (Automotive security testing)란 사이버 위협, 물리적 공격, 그리고 차량 및 소프트웨어 전반에 걸친 운영상의 취약점으로부터 자동차 시스템의 보안을 평가하고 보장하기 위해 설계된 전문화된 프로세스라고 합니다. 현대 차량이 복잡한 전자 장치, 수많은 차량 내 네트워크 및 커넥티드 기술을 통합함에 따라, 해커와 악의적인 행위자들을 위한 더 넓은 공격 표면을 생성하기 때문에 이러한 테스트는 매우 중요합니다. 구체적으로 말하자면 자동차 보안 테스트는 현대 자동차 시스템의 정보 보안을 평가, 검증 및 확인하는 일련의 활동입니다. 이는 ECU, E/E 네트워크, 소프트웨어, V2X 연결, OTA(Over-The-Air), 그리고 클라우드 기반 백엔드 인프라를 포함합니다. 목표는 차량이 시장에 출시되기 전과 운영 수명 주기 동안 사이버 공격 위험을 감지하고 정량화하며 완화하는 것입니다. 기능 안전(Functional Safety, ISO 26262)과 달리 보안은 인위적인 위협에 대비한 기밀성, 무결성, 가용성에 중점을 둡니다. 테스트 결과는 위험 회피, 감소, 전가 또는 수용과 같은 구체적인 위험 처리 방안으로 귀결되어야 합니다. 자동차 보안 테스트는 ISO/SAE 21434 및 UNECE R155 (CSMS)와 같은 관리 프레임워크 내에서 수행되며 요구사항부터 증거에 이르기까지 추적성을 보장합니다. 이를 위해 기업은 위협 모델링, 테스트, 그리고 수명 주기 전반에 걸친 개선을 관리하기 위한 사이버 보안 관리 시스템을 구축해야 합니다. OTA 업데이트 기능을 고려할 때 테스트는 출시 프로세스, 디지털 서명, 롤백까지 포괄해야 합니다. 이 과정의 목표는 테스트 통과 뿐만 아니라 소프트웨어 변경 시 지속적인 보안 상태를 유지하는 것입니다. 테스트 범위는 차량 내 장치, 진단 포트, 내부 네트워크(CAN/LIN/FlexRay/이더넷), 게이트웨이, 텔레매틱스, 클라우드 서비스, 모바일 앱, CI/CD 툴체인에 이르기까지 엔드-투-엔드(end-to-end)로 확장됩니다. 각 공격 표면은 고유한 사용 사례, 자산 및 공격자 모델을 가집니다. 테스트는 환경 조건, 센서 오류, 다중 공급업체 상호작용을 포함한 실제 운영을 반영해야 합니다. 특히 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 경우, 차량과 백엔드 간의 경계가 모호해지면서 소프트웨어 공급망(SBOM, 서드파티, 오픈 소스)까지 테스트에 포함해야 합니다. 자동차 보안 테스트에 대표 도구 자동차 보안 테스트에서 일반적으로 사용되는 기술 및 도구는 현대 커넥티드 차량 시스템의 보안 취약점을 자동으로 감지하고 방어하는 데 중점을 둡니다. Python은 간단한 구문과 Scapy 및 PyCrypto와 같은 강력한 라이브러리 덕분에 주요 언어로 사용됩니다. 이는 CAN, 이더넷 네트워크에서의 침투 테스트를 자동화하고 CI/CD 파이프라인에서 Robot Framework와 쉽게 통합하는 데 도움을 줍니다. 임베디드 계층에서는 C 및 C++가 ECU 펌웨어에서 직접 테스트하는 데 사용되며 Coverity 및 Valgrind와 같은 도구를 통한 정적/동적 분석으로 메모리 오류를 감지합니다. 이는 핵심 제어 시스템에 대한 공격을 방지하는 데 필수적인 단계입니다. ADAS, ABS, EPS와 같은 안전 제어 시스템의 경우, MATLAB/Simulink는 결함 주입(fault injection) 시뮬레이션 및 테스트를 지원하여, 소프트웨어가 공격을 받거나 비정상적인 데이터가 발생하더라도 안전하게 작동하도록 보장합니다. 이는 ISO 26262 및 ISO/SAE 21434와 같은 표준을 준수합니다. 이 외에도, 자동차 프로토콜(CAN, LIN, FlexRay, 이더넷)용 스크립팅 및 자동화 도구는 퍼징(fuzzing), 리플레이 공격(replay attack), 메시지 주입(message injection)을 수행하여 차량 네트워크 시스템의 공격 방어 능력을 확인하는 데 사용됩니다. 사용자 인터페이스 계층에서는 Squish 및 Ranorex가 인포테인먼트 또는 디지털 콕핏 시스템의 UI 보안 테스트를 지원하여 인증, 암호화 및 접근 제어 메커니즘이 정확하게 작동하는지 보장합니다. 종합적으로, Python, C/C++, MATLAB/Simulink 및 Squish의 조합은 포괄적인 자동화 보안 테스트 플랫폼을 구축하여 OEM 및 Tier 1이 커넥티드 차량 시대에 자동차 소프트웨어의 보안 취약점을 조기에 발견하고 안전성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. OEM 및 Tier 1,2 공급업체를 위한 자동차 보안 테스트의 이점  자동차 보안 테스트 이점 OEM 및 Tier 1 공급업체에게 자동차보안 테스트는 기술적 범위를 넘어선 가치를 제공합니다. 이는 제품 품질을 향상시키고 브랜드 평판을 보호하며 출시 후 복구 비용을 최소화하고 고객 및 규제 기관의 신뢰를 강화하는 데 기여합니다. 개발 프로세스에 보안 테스트를 일찍 통합할수록 기업은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 위험과 비용을 더 많이 줄일 수 있습니다. 아래는 보안 테스트가 자동차 공급망 전반의 품질, 비용 및 위험 관리에 미치는 전략적 영향을 반영하는 세 가지 주요 이점 그룹입니다. 제품 품질 및 고객 신뢰 향상  보안 테스트는 ISO/SAE 21434, UNECE R155/R156 및 AUTOSAR 보안 가이드라인과 같은 엄격한 보안 표준을 개발 프로세스가 준수하도록 함으로써 자동차 제품의 전반적인 품질을 향상시킵니다. ECU 펌웨어, 게이트웨이에서 사용자 인터페이스에 이르는 각 구성 요소를 검증함으로써, OEM은 배포되는 모든 소프트웨어가 무결성, 인증 및 사이버 공격 방지 기능 측면에서 검증되었음을 보장할 수 있습니다. 운영 관점에서 보안 테스트는 시스템의 신뢰성(reliability)과 안정성(stability)을 높이는 데 기여합니다. 포괄적인 보안 테스트를 거친 차량 소프트웨어는 OTA 문제, 시스템 충돌 또는 연결 오류가 발생할 가능성이 적습니다. 이는 모든 OEM 및 Tier 1이 면밀히 주시하는 두 가지 지표인 품질 지수(Quality Index) 및 보증율(Warranty Rate)을 직접적으로 개선합니다. 브랜드 측면에서 우수한 보안은 지속적인 고객 신뢰로 이어집니다. 사용자들은 사이버 보안에 대한 인식이 높아지는 시대에 살고 있으며, 표준 준수 및 독립적인 테스트 프로세스를 공개함으로써 OEM은 신뢰할 수 있고 투명한 이미지를 구축할 수 있습니다. 고객이 안전하다고 느끼면, 그들은 더욱 충성스러울 뿐만 아니라 미래의 전기차나 자율주행차에도 해당 브랜드를 선택할 가능성이 높아집니다. 결론적으로, 보안 테스트는 기업이 “반응적”에서 “선제적”으로 전환하는 데 도움을 주어 보안을 경쟁 우위로 만듭니다. 제품은 더 안전해질 뿐만 아니라 기술 역량과 장기적인 품질 약속을 보여주는데, 이는 글로벌 Tier 1 계약에서 중요한 요소입니다. 차량 수명 주기 전반의 비용 효율성  보안 취약점은 개발 수명 주기(설계부터 생산, 시장 출시까지)에서 한 단계만 늦게 발견되어도 처리 비용이 10배 증가합니다. 보안 테스트는 “쉬프트 레프트(shift left)”를 통해 소프트웨어 개발 체인에서 오류를 조기에 발견하도록 돕고, 이를 통해 복구, OTA 재배포, 제품 리콜 비용을 크게 절감합니다. 현재 선도적인 OEM들은 자동화된 보안 테스트를 CI/CD 파이프라인에 통합하여 코드가 커밋되는 즉시 암호화 오류, 잘못된 구성 또는 통신 취약점을 조기에 감지할 수 있도록 합니다. 이는 개발 시간을 단축하고 재작업 비용을 줄이며, 개발 팀이 출시 후 문제 처리가 아닌 제품 혁신에 집중할 수 있도록 돕습니다. 장기적으로 보안 테스트는 보증 및 애프터 서비스 비용을 최적화하는 데도 도움이 됩니다. 차량이 시장에 출시된 후 악용된 취약점은 전 세계적인 리콜을 초래하여 수억 달러의 손해를 입힐 수 있으며 언론 대응 비용은 별도입니다. 정기적인 보안 테스트와 지속적인 업데이트를 통해 기업은 문제가 발생하기 전에 예방할 수 있으며 복구 비용을 예방 투자로 전환하여 더 효율적이고 지속 가능한 방식으로 대응할 수 있습니다. 특히 소프트웨어가 OTA(Over-The-Air)를 통해 지속적으로 업데이트되는 커넥티드 카 시대에는 보안 테스트가 모든 새로운 패치가 안전하고 새로운 취약점을 만들지 않도록 보장하여, 차량 수명 주기(10~15년) 동안 OEM 및 Tier 1의 운영 및 기술 지원 비용을 절감하는 데 기여합니다. 위험 식별 및 완화  보안 테스트는 전체 자동차 생태계에 대한 사이버 위험을 식별, 평가 및 완화하는 데 중요한 도구입니다. 침투 테스트(penetration testing), 퍼즈 테스트(fuzz testing), 정적/동적 코드 분석, 위협 모델링과 같은 방법을 통해 기업은 하드웨어, 소프트웨어 및 공급망 전체의 잠재적 약점을 식별할 수 있습니다. 보안 테스트의 핵심 가치는 공격 발생 시 운전자 안전, 법적 준수, 재정적 손실을 포함한 비즈니스 영향에 따라 위험을 정량화하는 데 있습니다. 이러한 정량적 데이터를 통해 C-레벨 경영진은 감정적이거나 사후 대응 방식이 아닌, 실제 ROI(투자수익률)를 기반으로 보안 투자 결정을 내릴 수 있습니다. 자동차 보안 테스트는 시장 출시 전 “필터” 역할을 하며 모든 소프트웨어 버전, 펌웨어 또는 OTA 업데이트가 검증되고 표준을 충족하는지 확인합니다. 테스트 결과를 사이버 보안 관리 시스템(Cybersecurity Management System, CSMS)에 통합함으로써 OEM 및 Tier 1은 주기적인 검사만이 아닌 지속적으로 위험을 선제적으로 관리할 수 있습니다. 궁극적으로, 자동차에 대한 사이버 공격이 점점 더 정교해지는 환경에서 보안 테스트는 기업이 사용자, 브랜드 자산 및 글로벌 경쟁력을 보호하는 전략적 방패가 됩니다. 이는 단순한 규정 준수 요구 사항을 넘어 안전하고 스마트한 제품 개발 전략의 필수적인 부분입니다. 매우 훌륭합니다. 이 부분은 자동차 보안 테스트에 대한 화이트페이퍼나 심층 블로그에서 매우 중요한 역할을 합니다. PM과 C-레벨 리더들이 자동차 산업에서 보안 테스트 프로그램을 구현할 때 직면하는 현실적인 관점과 비즈니스 과제를 명확히 보여주기 때문입니다. 아래는 B2B 첨단 기술 스타일에 맞춘 상세하고 심층적인 분석이며, H2 제목 하나와 세 개의 H3 제목으로 구성되어 있습니다. 각 섹션은 3~4개의 간결하고 통찰력 있는 단락으로 이루어져 있으며, 소프트웨어 테스트 아웃소싱 전략에 대한 확장된 내용이 포함되어 있습니다. 자동차 보안 테스트 구현 시 비즈니스 과제 자동차 보안 테스트 구현 시 비즈니스 과제 자동차 소프트웨어 보안은 기술적 요구사항을 넘어 기업의 전략적 우선순위가 되었습니다. 그러나 자동차 환경에서 보안 테스트를 구현하는 것은 첨단 기술뿐만 아니라 인력, 비용, 표준, 시스템 통합 측면에서도 많은 장애물에 직면합니다. 현재 업계가 직면한 세 가지 가장 큰 과제는 전문 인력 부족, 시스템 복잡성 및 통합 문제, 그리고  글로벌 표준 준수 부담을 자세히 분석하고 적용 가능한 솔루션도 추가 제시하고자 합니다. 인력 및 전문 기술 부족 사이버 보안 및 자동차 테스트 분야의 전문 기술을 갖춘 인력 부족은 많은 OEM 및 Tier 1이 내부 보안 테스트 역량을 확장하지 못하게 하는 가장 큰 장애물 중 하나입니다. 자동차 보안 테스트 엔지니어는 통신 프로토콜(CAN, LIN, FlexRay, 이더넷), 임베디드 제어 시스템(ECU, ADAS), 안전 표준(ISO 26262), 보안 표준(ISO/SAE 21434, UNECE R155)에 대한 이해를 동시에 요구합니다. 이처럼 다면적인 역량을 갖춘 인력은 전 세계적으로 극도로 희소합니다. 시스템의 복잡성과 통합 현대 자동차 산업은 수백 개의 ECU와 수백만 줄의 코드가 실시간으로 상호작용해야 하는 다층적이고 다중 공급업체, 다중 플랫폼 생태계에서 운영됩니다. 이러한 복잡성으로 인해 엔드-투-엔드(end-to-end) 보안 테스트 구현은 매우 어렵습니다. 하나의 ECU는 공급업체 A에서, 미들웨어는 공급업체 B에서, 그리고 OTA 또는 V2X 연결 시스템은 제3자에 의해 개발될 수 있습니다. 각 구성 요소는 고유한 프로토콜, 표준 및 인증 방식을 가집니다. 보안 테스트는 이러한 계층 간의 통합을 요구하며 차량의 전체 아키텍처를 손상시키지 않으면서 호환성을 보장해야 합니다. 더욱이, 전기차 및 자율주행차의 등장은 보안 테스트를 더욱 복잡하게 만듭니다. BMS(배터리 관리 시스템), ADAS, 자율 제어 스택과 같은 모듈은 높은 수준의 시뮬레이션(HIL, SIL)과 높은 사실성의 테스트 환경을 요구하며, 이는 강력한 자동화 및 오케스트레이션(orchestration) 역량을 필요로 합니다. 글로벌 표준 및 규제 준수의 복잡성 자동차 산업의 안전 및 보안 표준은 ISO/SAE 21434, UNECE R155/R156, ASPICE 등과 같은 평가 프레임워크에 이르기까지 그 어느 때보다 빠르게 발전하고 있습니다. 각 표준은 적용 범위, 요구되는 증거, 감사 프로세스가 다르기 때문에 특히 제품이 여러 시장에 배포되어야 할 경우 준수를 유지하는 것이 복잡해집니다. OEM 및 Tier 1,2에게 가장 큰 과제는 전 세계적으로 보안 테스트 프로세스의 일관성을 보장하면서 특정 규정을 충족하는 것입니다. 통합된 사이버 보안 관리 시스템이 부족한 경우, 많은 기업은 감사 또는 파트너가 준수 증명을 요구할 때 어려움을 겪습니다. 이러한 현실 앞에서 외부 소프트웨어 테스트 파트너와의 협력은 실행 가능하고 효과적인 전략이 됩니다. LTS Group과 같은 자동차 사이버 보안 테스트 전문 기업들은 침투 테스트, 퍼징, HIL/SIL 통합, 테스트 자동화 프레임워크와 같은 분야에서 풍부한 경험을 가진 엔지니어 팀을 보유하고 있습니다. 아웃소싱의 장점은 비용과 구현 효율성에 있습니다. 이러한 서비스 기업들은 이미 테스트 인프라, 라이선스 도구(dSPACE, CANoe, VectorCAST), 그리고 전문 팀을 갖추고 있기 때문에, OEM 및 Tier 1,2들은 자체적으로 구축하는 것과 비교하여 약 30% 비용을 절감할 수 있습니다. 비용 절감뿐만 아니라 아웃소싱은 전문성과 빠른 구현 속도라는 이점도 제공합니다. 전기차, 자율주행차, ADAS, 인포테인먼트 등 다양한 산업 경험을 가진 파트너들은 기업이 학습 곡선을 단축하고, 초기 단계부터 국제 표준 준수 및 품질을 보장하도록 돕습니다. 이처럼 아웃소싱은 일시적인 해결책이 아니라 전체 공급망에서 유연하고 지속 가능한 보안 역량을 구축하기 위한 장기적인 전략의 일부입니다. 자동차 보안 테스트의 미래 동향  커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량의 복잡성이 증가함에 따라, 자동차 보안 테스트에 사용되는 전략과 도구 모두에서 급격한 발전이 일어나고 있으며, 인공지능(AI) 기반 자동화, 실시간 위협 분석, 규제 준수, 보안 차량 아키텍처 및 양자 저항 보안 조치에 중점을 두고 있습니다. AI 및 머신러닝 통합 AI는 보안 테스트에서 핵심적인 역할을 할 것이며, 머신러닝 모델은 차량 및 테스트 도구에 내장되어 이상 행동을 인식하고, 새로운 공격 패턴을 예측하며, 선제적인 위협 완화를 제공할 것입니다. AI 기반의 자동화된 퍼저(fuzzer)와 침입 탐지 시스템(IDS)은 취약점 발견 속도와 깊이를 극적으로 증가시키고 실시간 보호를 제공할 것입니다. 적응적이고 자체 개선되는 보안 솔루션은 차량 군집(fleets)이 새로운 위협으로부터 공동으로 학습하도록 허용하며, 분산 지능을 위해 엣지 및 클라우드 컴퓨팅을 활용할 것입니다. 보안 설계 및 보안 아키텍처  자동차 제조사들은 일관성 있고 내장된 사이버 보안 조치를 용이하게 하고 보안 테스트를 더욱 효율적으로 만드는 중앙 집중식 소프트웨어 정의 아키텍처로 전환하고 있습니다. “쉬프트 레프트(Shift-left)” 테스트 방식은 개발 수명 주기의 모든 단계에 보안 검사를 통합하여 취약점을 조기에 포착하고 값비싼 리콜이나 패치를 줄입니다. 자동화 및 지속적인 테스트 파이프라인  보안 테스트는 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인에 긴밀하게 통합되어, 모든 소프트웨어 업데이트가 배포 전에 자동화된 취약점 스캔, 규정 준수 검증 및 회귀 검사를 거치도록 할 것입니다. 테스트 자동화 스택은 통합 플랫폼에서 기능, 성능 및 보안 테스트를 조율하여 전체적인 커버리지를 제공할 것입니다. LTS Group의 자동차 보안 테스트 실제 사례 연구  프로젝트 과제  차량 내 공격 (In-Vehicle Attacks): CAN/Ethernet 메시지(예: 가짜 제동 신호 등)를 스푸핑하거나 가로채는 공격. AUTOSAR 복잡성 (AUTOSAR Complexity): 다중 계층(BSW, RTE)을 보호하는 과정에서 발생할 수 있는 설정 오류 위험. 규정 준수 (Compliance): ISO/SAE 21434 및 UNECE WP.29 표준 충족 필요. 성능 문제 (Performance): 암호화로 인해 ECU 자원이 제한됨. OTA 위험 (OTA Risks): 보안되지 않은 업데이트는 해커의 침입 통로가 됨. LTS Group 솔루션  안전한 통신 (Secure Communication): 메시지 인증(MAC)을 위해 SecOC 사용. 암호화 (Encryption): AES를 Crypto Service Manager(CSM)을 통해 구현. 보안 부팅 및 OTA (Secure Boot & OTA): 디지털 서명을 통해 펌웨어를 검증하고, TLS를 통한 안전한 OTA 적용. 위험 분석 (Risk Analysis): TARA 수행을 통해 위협 식별 및 완화. 최적화 (Optimization): HSM을 활용하여 효율적인 암호화 구현. SFD (차량 보호 진단, Protection Vehicle Diagnostics) 작업 범위  요구사항 분석 (Requirement Analysis): ISO 21434에 따라 보안 요구사항 정의. 설계 (Design): AUTOSAR 내에서 SecOC, CSM, HSM 구성. 구현 (Implementation): 보안 부팅 및 OTA 프로토콜 통합. 통합 (Integrated): SFD, IVD 등. 테스트 (Testing): 스푸핑 등 공격 시나리오에 대한 검증. 규정 준수 (Compliance): 자동차 표준과의 정합성 확보. 마무리  위의 분석을 통해, 자동차 보안 테스트가 단순히 기술적 가치를 넘어 전략적인 비즈니스 지렛대 역할을 한다는 것을 알 수 있습니다. OEM 및 Tier 1 기업들은 이제 ‘오류 감지를 위한 검사’라는 접근 방식에서 벗어나 ‘위험 예측 및 예방을 위한 테스트’로 전환하고 있습니다. 그러나 이러한 성숙도 수준에 도달하는 것은 결코 쉽지 않습니다. 인력, 비용 및 시스템 통합에 대한 과제는 기업이 장기적인 전략과 신뢰할 수 있는 파트너를 필요로 합니다. 이것이 많은 OEM 및 Tier 1,2이 자동차 소프트웨어 테스트 전문 업체와의 협력을 선택하는 이유입니다. 이를 통해 이들은 심층적인 역량, 기존 자동화 인프라 및 유연한 비용 모델을 활용할 수 있습니다. 이러한 협력은 더 빠른 개발 속도를 유지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 제품이 항상 안전하고 글로벌 시장에 출시될 준비가 되어 있도록 보장합니다. 바로 이 지점에서 LTS Group은 자동차 산업 내 기업들을 위한 신뢰할 수 있는 기술 파트너가 됩니다. LTS Group은 임베디드 소프트웨어 개발 및 포괄적인 자동차 소프트웨어 테스트에 대한 심층적인 전문 역량을 바탕으로 다음을 제공합니다. AI 및 머신러닝이 통합되고 HIL/SIL/MIL을 지원하는 자동화 테스트 솔루션 ASPICE, ISO 26262 표준에 따른 자동차 소프트웨어 테스트 서비스로, 품질 및 기능 안전 준수 보장. 유연한 협력 모델(GDC, BOT)을 통해 기업은 비용을 절감하고 내부 인력 증원 없이 테스트 역량을 확장할 수 있습니다. ECU, ADAS, IVI, 디지털 트윈 관련 실제 프로젝트 경험이 풍부한 전문 엔지니어 팀. 기술 전문성, 첨단 자동화 기술, 유연한 협력 사고방식의 결합을 통해 LTS Group은 OEM 및 Tier 1,2 기업이 테스트 프로세스의 디지털 전환을 가속화하고, 품질을 보장하며, 소프트웨어 정의 차량 시대를 대비하도록 돕습니다.

글로벌 자동차 산업은 소프트웨어가 모든 차량의 중요한 부분이 되면서 역사상 가장 큰 변혁기에 진입하고 있습니다. ADAS 시스템, ECU, 지능형 연결 플랫폼에 이르기까지 현대 자동차는 실시간 환경에서 작동하는 복잡한 소프트웨어 집합체입니다. 이러한 맥락에서 품질, 안전, 그리고 시장 출시 시간을 보장하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 이것이 바로 자동차 자동화 테스트가 OEM 및 Tier 1,2 기업들이 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 되는 전략적 지렛대가 된 이유입니다. 이번 블로그 게시물에서 LTS Group은 자동차 산업의 자동화 테스트에 대한 포괄적인 그림을 여러분과 함께 분석할 예정이며 다음 내용을 포함합니다. OEM 및 Tier 1,2 공급업체에 자동화 테스트가 가져다주는 전략적 이점 (비용 최적화부터 제품 품질 향상까지). 높은 구축 비용, 다중 공급업체 시스템 통합의 어려움, 전문 기술을 갖춘 인력 부족과 같은 현재 직면한 과제, 그리고 아웃소싱 협력이 최적의 해결책이 될 수 있는 방법. AI, 머신러닝, 디지털 트윈의 혁신적인 역할이 테스트 프로세스를 어떻게 재정의하고 결함을 조기에 발견하며 테스트 케이스를 자체 복구하고 가상 테스트의 가능성을 확장함. . Table of Contents Toggle 자동차 산업에서의 자동화 테스트란 무엇입니까? OEM 및 Tier 1,2 공급업체를 위한 자동화 테스트의 이점비용 및 자원 효율성제품 품질 및 신뢰성 향상안전 및 규제 준수 강화자동차 산업에서의 자동화 테스트 구현 시 비즈니스 과제 높은 설정 및 유지보수 비용 장기적인 솔루션 제안 레거시 및 다중 공급업체 시스템 통합숙련된 인력 부족 테스트 자동화에서의 인공지능 및 머신러닝 역할 AI 기반 테스트 생성 및 자체 복구 예측 분석 및 조기 결함 감지  가상 테스트 및 디지털 트윈 모델 LTS Group의 자동차 자동화 테스트 실제 사례  연구 –  E-Park, E-Shift Lock CICD프로젝트 과제LTS Group의 솔루션 사용 도구 마무리  자동차 산업에서의 자동화 테스트란 무엇입니까?  자동차 산업에서 자동화 테스트는 소프트웨어 및 하드웨어 구성 요소를 테스트하기 위해 자동화된 시스템을 활용하고 현대 차량의 효율성, 정확성, 품질을 보장합니다. 구체적으로 말하자면 테스트 자동화는 인포테인먼트, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)와 같은 복잡한 시스템을 테스트하는 데 중요한 역할을 하며 빠른 반복과 피드백 루프를 가능하게 합니다. 주요 이점으로는 재작업 감소를 통한 비용 절감, 수동 테스트 대비 향상된 정확성과 일관성, 수요 증가에 따른 생산 규모 확장 능력이 포함됩니다. 또한 자동차 산업에서 자동화가 필요한 주된 이유는 증가하는 소프트웨어 복잡성에 대응하고 안전 및 규제 준수를 보장하며 높은 품질을 유지하고 비용을 절감하면서 개발 주기를 가속화하기 위함입니다. 자세한 분석은 아래 내용을 참고하시면 됩니다. 증가하는 소프트웨어 복잡성: 최신 차량에는 ADAS, 인포테인먼트, 파워트레인, 연결성 등의 기능을 위해 수백만 줄의 코드가 통합되어 있어서 충분한 커버리지와 속도를 위해 수동 테스트는 비실용적입니다. 빠른 개발 및 시장 대응: 자동화는 더 빠르고 효율적인 테스트를 가능하게 하여 결함 식별 및 수정 시간을 단축함으로써 새로운 기능이나 모델의 시장 출시 시간을 줄여줍니다. 비용 및 자원 최적화: 자동화된 테스트는 반복적이고 안정적인 작업을 사람이 수행하는 것보다 더 효율적으로 처리하여 인건비를 절감하고, 숙련된 테스터들이 중요한 탐색적 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 향상된 정확성 및 일관성: 자동화된 테스트는 다양한 형태의 인적 오류를 제거하여 복잡한 자동차 시스템에 대해 더 신뢰할 수 있고 반복 가능한 결과를 생성합니다. 규제 준수 및 안전: 자동차 산업은 ISO 26262와 같은 엄격한 안전 표준의 적용을 받습니다. 자동화는 안전하고 규정을 준수하는 차량에 필요한 구조화된 문서화, 추적 가능성, 철저하고 반복 가능한 테스트를 지원합니다. 지속적인 개선 및 실시간 통찰력: 자동화는 모든 테스트 주기에서 가치 있는 데이터를 생성하여 분석 및 AI를 통해 사전 예방적인 품질 개선, 추세 분석 및 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다. 첨단 기술 지원: 자동차 시스템 및 테스트에 AI 및 머신러닝이 도입됨에 따라 자동화 솔루션은 예측 지능, 자가 복구 테스트 스크립트, 소프트웨어 중심의 혁신에 맞는 더 목표화된 테스트를 제공합니다. 자동차를 위한 자동화 테스트를 구현하기 위한 자동화 도구를 살펴봅시다! 자동차 부문에서는 일반적인 테스트 자동화 플랫폼과 산업 표준에 맞춰진 전문 도구를 모두 사용합니다. Selenium: 인포테인먼트 및 웹 기반 자동차 애플리케이션의 브라우저 기반 테스트에 널리 사용됩니다. 광범위한 맞춤형 자동화를 위해서는 스크립팅 기술이 필요합니다. ACCELQ: AI 기반의 코드 없는 플랫폼으로 API, 데스크톱, 모바일, 웹 자동화를 지원하며 Agile 및 DevOps 팀에 적합합니다. Tricentis Tosca, Cypress, Katalon: 데스크톱, 웹, 모바일 앱 테스트를 고급 오케스트레이션과 함께 지원하며, 주로 회귀 및 통합 테스트 스위트에 사용됩니다. Parasoft, TestNG, Ranorex, TestingWhiz: 광범위한 크로스 기술 자동화, 키워드 또는 코드 없는 테스트 생성, CI/CD 파이프라인 통합 및 엔터프라이즈 자동차 프로젝트를 위한 상세한 보고 기능을 제공합니다. OEM 및 Tier 1,2 공급업체를 위한 자동화 테스트의 이점 자동차 자동화 테스트 이점 자동차 산업, 특히 OEM 및 Tier 1,2 공급업체 수준에서 자동화 테스트 구현은 품질, 시장 출시 속도 및 경쟁력을 보장하기 위한 전략적 요소입니다. ECU, ADAS부터 스마트 커넥티드 시스템에 이르기까지 자동차 소프트웨어 가치 사슬이 점점 더 복잡해짐에 따라, 수동 테스트만으로는 정확성, 속도 및 일관성에 대한 요구 사항을 충족하기 어렵게 되었습니다. 아래에 구성 내용들은 자동차 산업의 프로젝트 관리자와 리더들에게 자동화 테스트가 제공하는 가치를 명확하게 보여주는 세 가지 핵심 측면의 분석입니다. 비용 및 자원 효율성 먼저 자동화 테스트는 반복적인 테스트 작업에 필요한 인력을 크게 줄여 운영 비용을 최적화하는 데 기여합니다. 엔지니어링 팀은 수동 테스트 케이스를 실행하는 데 수백 시간을 할애하는 대신, 결과 분석, 알고리즘 최적화 또는 소프트웨어 아키텍처 업그레이드와 같은 고부가가치 활동에 집중할 수 있습니다. 이는 OEM 및 Tier 1 공급업체가 더 빠른 개발 속도를 유지하면서도 인건비를 절감하는 데 도움이 됩니다. 다음에 자동화 테스트는 다양한 프로젝트나 소프트웨어 버전에서 테스트 스크립트(test scripts)를 재사용할 수 있도록 지원합니다. 소프트웨어 플랫폼 공유(software platform reuse) 추세에 따라 테스트 케이스를 재사용하면 테스트 시스템 설정 및 유지 관리 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 특히 여러 자동차 모델을 동시에 개발하는 프로그램에서 테스트 자동화는 몇 번의 개발 주기를 거치면 눈에 띄는 투자 수익률(ROI)을 제공합니다. 또 다른 핵심 이점은 추가 비용 없이 테스트 속도를 높일 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 자동화된 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트 프로세스는 사람의 개입 없이 24시간 내내 실행될 수 있어 테스트 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 자동차 소프트웨어 출시 속도가 빨라짐에 따라 효율적인 테스트 수명 주기를 유지하는 것은 SOP(Start of Production) 일정을 맞추기 위한 필수 요소입니다. 제품 품질 및 신뢰성 향상 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicles) 시대에는 소프트웨어의 품질이 사용자 경험과 브랜드 명성에 직접적인 영향을 미칩니다. 자동화 테스트는 각 테스트 주기에서 일관성과 정확성을 보장하며, 인적 오류로 인한 실수 위험을 최소화합니다. 자동화된 테스트 스위트는 조기 결함 발견을 통해 생산 및 사후 서비스 단계에서 발생하는 결함 수정 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 중요한 차이점은 자동화 테스트가 대규모 회귀 테스트(regression testing)를 가능하게 한다는 점입니다. 이는 수동으로는 거의 불가능한 일입니다. ECU 소프트웨어 또는 ADAS 시스템이 업데이트될 때마다 자동화된 테스트 케이스를 즉시 실행하여 기존 기능에 영향을 주지 않는지 확인할 수 있습니다. 이는 제동 제어, 조향 또는 자율 주행과 같은 복잡한 시스템에서 특히 중요한데, 작은 오류 하나가 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 더 나아가, 자동화 테스트는 정량적 지표를 제공하여 고위 관리자들이 실제 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 결함 밀도(defect density), 테스트 커버리지(test coverage), 평균 고장 시간(mean time to failure, MTTF)과 같은 지표들이 자동으로 기록되어 PM 및 CTO들이 소프트웨어의 준비 상태를 투명하게 파악할 수 있게 합니다. 이는 제품 품질을 향상시킬 뿐만 아니라, 조직 전체의 소프트웨어 개발 프로세스에 대한 신뢰도를 높여줍니다. 안전 및 규제 준수 강화 자동차 산업, 특히 ADAS, 제동 시스템, 에어백 제어와 같은 안전 관련 시스템에서는 ISO 26262(기능 안전) 또는 ASPICE와 같은 표준을 준수하는 것이 필수적입니다. 자동화 테스트는 모든 기능 및 안전 요구 사항이 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 검증되고 추적 가능하도록 보장합니다. 테스트 자동화는 시스템적인 규제 준수 증거 생성을 지원합니다. 각 테스트 케이스, 결과 및 로그 파일은 저장되어 내부 감사 또는 제3자 평가를 위한 명확한 증거 체인을 형성합니다. 이는 OEM 및 Tier 1 공급업체가 평가 기간 동안 시간을 절약할 뿐만 아니라 기술적 증거 부족으로 인한 미준수 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 더욱 중요한 것은, 자동화 테스트가 사람이 재현하기 어려운 경계값 사례에서 잠재적 오류를 발견하는 데 도움이 된다는 점입니다. 시뮬레이션 도구 및 자동화 프레임워크는 안전한 환경에서 수천 가지 시나리오를 실행할 수 있어, 제품이 표준을 준수할 뿐만 아니라 기본 안전 요구 사항을 뛰어넘는 수준임을 보장하는 데 기여합니다. 자율주행차 개발 추세 속에서 이는 글로벌 시장에서 지속 가능한 경쟁 우위를 창출하는 핵심 요소가 됩니다. 자동차 산업에서의 자동화 테스트 구현 시 비즈니스 과제  자동차 자동화 테스트 구현 시 비즈니스 과제 자동화 테스트는 명확한 이점을 제공하지만 자동차 산업에서의 구현 과정은 기술적, 조직적, 인적 측면에서 다양한 과제를 수반합니다. 다른 기술 분야와 비교하자면 자동차 소프트웨어는 높은 안전성과 엄격한 결정론적 요구 사항을 가지며, 복잡한 하드웨어 환경에서 안정적으로 작동해야 합니다. 이러한 특성 때문에 테스트 자동화는 단순히 프로세스를 스크립트화하는 것을 넘어서 체계적으로 설계된 테스트 아키텍처와 장기적인 투자를 필요로 합니다. 현재 일반적으로 직면하는 세 가지 주요 과제는 다음과 같습니다. 자세한 분석을 참고하는 게 좋겠습니다. 높은 설정 및 유지보수 비용  자동화 테스트 구현에 있어 가장 큰 장벽 중 하나는 초기 투자 비용이 매우 높다는 것입니다. 자동차 환경에서 테스트 항목들은 일반적으로 HIL, SIL, MIL과 같은 물리적 시뮬레이션 시스템, 전용 하드웨어, 측정 장비, 그리고 dSPACE, Vector, ETAS, NI TestStand와 같은 복잡한 통합 도구를 요구합니다. 이러한 각 모듈은 하드웨어 비용, 소프트웨어 라이선스, 구성 인력을 필요로 하므로, 각 프로그램의 자동화 시스템 초기 총 비용은 수십만 달러에 달할 수 있습니다. 초기 투자에 그치지 않고 유지보수 비용 또한 장기적인 부담이 됩니다. 자동차 소프트웨어 개발 주기 동안 요구 사항과 시스템 아키텍처가 자주 변경되어 테스트 스크립트, 테스트 환경, 테스트 데이터의 업데이트가 필수적입니다. 이로 인해 많은 조직이 장기적인 비용을 충분히 계산하지 못하고 몇 년 만에 자동화 시스템이 “노후화”되어 비효율적으로 변하는 경우가 발생합니다. 전략적 관점에서는 표준화된 재사용 로드맵이 있어야만 자동화 테스트의 투자수익률이 달성될 수 있음에 대해 고민이 많습니다. 즉, 자동화 투자는 각 프로젝트별로 단편적으로 이루어져서는 안 되며 조직 전체에서 확장성과 장기적인 유지보수 가능성을 보장하는 중앙 집중식 자동화 프레임워크가 필요합니다. 장기적인 솔루션 제안  자동화 테스트 시스템의 투자 및 유지보수 비용에 대한 압박으로 인해 점점 더 많은 OEM과 Tier 1,2 기업들이 외주 소프트웨어 테스트 파트너와의 협력을 더욱 유연하고 효율적인 전략으로 선택하고 있습니다. 잠재적인 이유가 다음과 같습니다. 첫째, 자동차 소프트웨어 테스트 서비스를 전문으로 하는 기업들은 일반적으로 테스트 벤치, HIL/SIL 시뮬레이션, 그리고 dSPACE, CANoe, ETAS, VectorCAST와 같은 라이선스 도구를 포함한 테스트 인프라를 보유하고 있습니다. 이는 기업이 자체적으로 투자할 경우 막대한 비용이 소요될 수 있는 부분입니다. 둘째, 비용 측면에서 아웃소싱은 규모의 경제 측면에서 이점을 제공합니다. 서비스 기업들은 인프라 및 라이선스 비용을 여러 고객에게 분산할 수 있어서 내부에서 자체적으로 구현하는 것과 비교하여 각 프로젝트의 총 테스트 비용을 약 30%까지 절감할 수 있습니다. 또한, 외주 기업들은 개발 요구사항에 따라 인력 규모를 신속하게 확장할 수 있는 능력을 가지고 있어서 OEM과 Tier 1 기업이 고정 FTE(Full-Time Employee) 증가 없이 자원 유연성을 유지하도록 돕습니다. 더 중요한 것은 외부 테스트 서비스 제공업체는 ISO 26262, ASPICE, AUTOSAR 등과 같은 국제 표준에 따라 프로세스를 이미 표준화하여 규정 준수 시간을 크게 단축하고 감사 위험을 줄여줍니다. 이를 통해 기업은 핵심 R&D에 내부 자원을 집중할 수 있으며 전문 파트너는 복잡하고 양산 수준의 테스트 단계를 담당하게 됩니다. 레거시 및 다중 공급업체 시스템 통합 자동차 산업은 수많은 공급업체의 소프트웨어가 하나의 전기-전자(E/E) 아키텍처 위에서 동기화되어 작동해야 하는 복잡한 생태계입니다. 따라서 자동화 테스트 시스템을 레거시 모듈 또는 여러 공급업체의 플랫폼과 통합하는 것은 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 레거시 시스템은 종종 구식 통신 프로토콜과 기술 표준(오래된 CAN, LIN, FlexRay 또는 독점 API)을 사용합니다. 반면, 최신 테스트 플랫폼은 AUTOSAR Adaptive, 이더넷, SOME/IP 또는 Python/CI-CD 파이프라인 기반의 테스트 자동화 프레임워크와 같은 새로운 도구 및 프로토콜을 선호합니다. 이러한 통신 계층을 동기화하려면 복잡한 통합 계층이 필요하며 이는 개발 및 유지보수에 상당한 시간을 소모하게 됩니다. 이와 더불어, 여러 공급업체에 대한 의존성으로 인해 테스트 환경의 조화는 통제하기 어려워집니다. 각 Tier 1 공급업체는 동일한 유형의 테스트에 다른 도구를 사용할 수 있습니다. 그 결과, OEM은 테스트 데이터의 파편화에 직면하게 되며, 이는 보고서 취합 및 추적성  확보를 어렵게 만듭니다. 숙련된 인력 부족  자동화가 ‘스마트 솔루션’으로 여겨지지만 효율적인 자동화 테스트 시스템을 구축하고 유지하려면 소프트웨어와 하드웨어에 대한 깊은 이해뿐만 아니라 기능 안전 표준을 명확히 아는 특별히 유능한 엔지니어 팀이 필요합니다. 이는 현재 대부분의 OEM 및 Tier 1 공급업체에게 가장 큰 ‘병목 현상(bottleneck)’입니다. 자동차 분야의 자동화 테스트 엔지니어는 코딩(Python, CAPL 또는 C++) 기술뿐만 아니라 기능 안전(ISO 26262), 진단 프로토콜(UDS, OBD), 네트워크 통신(CAN, LIN, 이더넷), 그리고 모델 기반 테스트(MATLAB/Simulink)에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다. 이러한 다기능적 기술의 조합은 노동 시장을 극도로 부족하게 만듭니다. 또한, 기술 발전 속도로 인해 기술이 빠르게 노후화됩니다. 내부 교육 프로그램을 운영하지 않거나 학계/기술 기업과 협력하지 않는 조직은 경쟁력을 유지하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 장기적으로 경영진에게 가장 효과적인 전략은 테스트 자동화 전문 역량 센터 (글로벌 소프트웨어 테스트 센터)에 투자하는 것입니다. 이곳은 조직 전체에서 역량을 개발하고 지식을 공유하며 프로세스를 표준화하는 데 집중합니다. 테스트 자동화에서의 인공지능 및 머신러닝 역할  소프트웨어 정의 차량과 ADAS/AD 시스템으로 인해 자동차 소프트웨어의 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라, 전통적인 방식의 테스트는 과부하 상태에 이르렀고 비용도 많이 듭니다. 현재 OEM과 Tier 1,2 기업들은 테스트 자동화 프로세스에 AI와 머신러닝을 통합하여 속도를 높이고 정확도를 향상시키며, 결함을 조기에 예측하는 방향으로 전환하고 있습니다. AI는 전체 자동화 시스템의 ‘지능형 계층(intelligent layer)’으로 진화하고 있습니다. 이는 테스트 케이스 생성부터 실행, 그리고 테스트 후 데이터 분석에 이르는 전 과정에 걸쳐 적용됩니다. 현재 가장 뚜렷한 영향을 미치고 있는 세 가지 핵심 응용 분야는 다음과 같습니다. AI 기반 테스트 생성 및 자체 복구  테스트 자동화의 가장 큰 과제 중 하나는 소프트웨어가 지속적으로 변경될 때 테스트 스크립트를 유지 관리하는 것입니다. 자동차 환경에서는 인터페이스 구조, API 또는 제어 로직의 작은 변경만으로도 수백 개의 테스트 케이스가 오류를 발생시키거나 유효하지 않게 될 수 있습니다. AI는 이러한 문제를 자체 복구 자동화 메커니즘을 통해 근본적으로 해결합니다. 구체적으로, AI 기반 테스트 자동화 도구는 인터페이스 또는 코드 구조의 변경을 자동으로 감지한 후 수동 개입 없이 테스트 스크립트를 업데이트하고 ‘치유’할 수 있습니다. OTA(Over-the-Air) 업데이트를 통해 자동차 소프트웨어가 자주 업데이트되는 상황에서, 이러한 기능은 테스트 유지 관리 시간을 줄이고 회귀 테스트 프로세스의 안정성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 또한, AI는 요구 사항, 사용자 행동 또는 실제 차량 운행 데이터 분석을 기반으로 새로운 테스트 케이스를 자동으로 생성할 수 있습니다. 과거 테스트 패턴으로부터 학습하여 시스템은 새로운 테스트 시나리오를 제안하거나 생성할 수 있으며, 이는 QA 팀의 작업량을 늘리지 않고도 테스트 커버리지를 확장하는 데 기여합니다. 예측 분석 및 조기 결함 감지   AI와 ML는 테스트를 반응적인 프로세스에서 사전에 위험을 예측하는 시스템으로 변화시키고 있습니다. AI 시스템은 테스트 케이스 실패 후에만 결함을 발견하는 대신, 과거 결함 기록, 시스템 동작, 센서 데이터를 분석하여 잠재적 결함이 발생하기 전에 고위험 영역을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, ADAS 시스템 또는 복잡한 ECU에서는 AI가 수천 번의 이전 테스트 데이터로부터 학습하여 코드 또는 모듈 내의 ‘고위험’ 영역을 식별하고, 이를 통해 테스트 우선순위를 정하고 리소스를 최적화할 수 있습니다. 이는 테스트 주기를 단축하면서도 높은 테스트 커버리지를 유지하는 데 도움이 되며, 짧은 SOP(Start of Production) 기한을 가진 차량 개발 프로그램에서 매우 중요한 요소입니다. 또 다른 적용 분야는 AI 기반 이상 감지(AI-based anomaly detection)입니다. 이 시스템은 머신러닝을 활용하여 테스트 과정에서 비정상적인 동작을 식별합니다. 예를 들어, 표준에서 벗어난 센서 신호, 비정상적인 ECU 응답 시간, 제어 로직의 불일치 등을 금지합니다. 이러한 이상 징후는 사람이 감지하기 어려운 잠재적 결함의 단서가 될 수 있습니다. 전략적인 측면에서, 예측 분석은 기술 리더들이 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. AI 대시보드는 결함 동향, 소프트웨어 안정성, 코드 변경의 영향 등에 대한 통찰력을 제공하여 PM이 테스트 우선순위를 정하고, 위험을 예측하며, 출시 품질(release quality)을 사전에 개선하는 데 도움을 줍니다. 가상 테스트 및 디지털 트윈 모델  차량 내 소프트웨어가 복잡해지고 하드웨어와 긴밀하게 연결됨에 따라 실제 환경에서의 물리적 테스트는 비용이 많이 들고 시간 소모적입니다. 이러한 이유로 차량 또는 서브시스템의 디지털 시뮬레이션 모델인 디지털 트윈(Digital Twin)은 현대 자동차 산업에서 가상 테스트(virtual testing)의 중추가 되고 있습니다. AI와 머신러닝은 디지털 트윈 모델을 훈련하고 실제 차량의 물리적 동작을 정확하게 반영하도록 보정하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, AI는 수천 킬로미터의 주행 테스트 데이터를 분석하여 브레이크, 조향 시스템 또는 레이더 센서 시뮬레이션 모델을 정밀하게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 엔지니어는 고정밀 가상 환경에서 소프트웨어 테스트를 실행할 수 있으며, 실제 차량(vehicle-in-loop)에서 수행해야 하는 테스트 수를 줄일 수 있습니다. 이 모델의 특별한 강점은 확장성입니다. 디지털 트윈과 클라우드 기반 시뮬레이션을 통해, 실제 환경에서 재현하기 어려운 위험하거나 드문 상황을 포함한 수천 가지 운전 시나리오를 몇 시간 안에 병렬로 실행할 수 있습니다. 이는 OEM과 Tier 1,2 기업이 전통적인 물리적 테스트보다 훨씬 빠른 속도로 안전을 확보하고 ISO 26262 표준을 준수하도록 돕습니다. 더 나아가, AI와의 통합은 디지털 트윈 모델을 ‘자체 학습’하게 만듭니다. 즉, 실제 차량에서 얻는 데이터가 많아질수록 모델의 정확도는 더욱 높아집니다. 이는 차량 내 모든 소프트웨어 업데이트가 OTA(Over-the-Air)를 통해 출시되기 전에 AI 시뮬레이션을 통해 지속적으로 검증되는 ‘클로즈드 루프 검증(closed-loop validation)’을 향한 기반이 됩니다. 전략적 관점에서, 가상 테스트와 디지털 트윈은 소프트웨어 개발 주기를 단축할 뿐만 아니라 자동차 산업의 테스트 철학을 완전히 변화시킵니다. ‘테스트-투-릴리즈(test-to-release)’에서 ‘테스트-투-런(test-to-learn)’으로 전환하여, 기업이 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 더 빠르고, 더 안전하며, 더 능동적으로 개발할 수 있도록 지원합니다. LTS Group의 자동차 자동화 테스트 실제 사례  연구 –  E-Park, E-Shift Lock CICD 프로젝트 과제 팀은 BSW, MCAL 분야에서 많은 경험을 가지고 있지만, CICD 경험은 많지 않습니다. E-Park lock과 E-Shift lock CICD용 Jenkins 환경을 처음 설정해야 했기 때문에 테스트 환경 구축이 어려웠습니다. LTS Group의 솔루션  고객으로부터 조언과 지도를 받아 베트남 측에서 테스트 환경 구성을 완료했습니다. 테스트 속도를 높이기 위해 추가적인 내부 환경을 구축하고, 제품을 고객 시스템에 전달하기 전에 내부 환경에서 철저한 검토를 수행하여 오류를 최소화했습니다. 사용 도구  Jenkins Python vTest Studio, vCast 마무리  자동차에서 소프트웨어 시대에서 테스트는 더 이상 보조적인 단계가 아니라 전체 제품 개발 라이프사이클의 핵심 요소가 되었습니다. 자동화 테스트(특히 자동차 자동화 테스트)는 기업이 개발 시간을 단축하고, 오류를 줄이며, 비용을 최적화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, ADAS, ECU 또는 자율주행차와 같은 복잡한 시스템에서 품질과 기능 안전을 보장하는 핵심입니다. 하지만 이 여정은 결코 쉽지 않습니다. 높은 구축 비용, 전문 인력 부족, 다중 플랫폼 통합 요구 사항과 같은 과제는 OEM 및 Tier 1 기업들이 테스트 전략을 재정립해야 할 것을 요구합니다. 해결책은 ‘더 많이 하는 것’이 아니라 적합한 기술, 데이터, 파트너와 함께 ‘더 스마트하게 하는 것’에 있습니다. 바로 이 지점에서 LTS Group은 자동차 산업 내 기업들을 위한 신뢰할 수 있는 기술 파트너가 됩니다. LTS Group은 임베디드 소프트웨어 개발 및 포괄적인 자동차 소프트웨어 테스트에 대한 심층적인 전문 역량을 바탕으로 다음을 제공합니다. AI 및 머신러닝이 통합되고 HIL/SIL/MIL을 지원하는 자동화 테스트 솔루션 ASPICE, ISO 26262 표준에 따른 자동차 소프트웨어 테스트 서비스로, 품질 및 기능 안전 준수 보장. 유연한 협력 모델(GDC, BOT)을 통해 기업은 비용을 절감하고 내부 인력 증원 없이 테스트 역량을 확장할 수 있습니다. ECU, ADAS, IVI, 디지털 트윈 관련 실제 프로젝트 경험이 풍부한 전문 엔지니어 팀. 기술 전문성, 첨단 자동화 기술, 유연한 협력 사고방식의 결합을 통해 LTS Group은 OEM 및 Tier 1,2 기업이 테스트 프로세스의 디지털 전환을 가속화하고, 품질을 보장하며, 소프트웨어 정의 차량 시대를 대비하도록 돕습니다.