ISO 26262 자동차 소프트웨어 안전에 관한 포괄적 분석

자동차는 지난 10년간 엄청나게 발전한 모습을 보여주고 있습니다. 오늘날 대부분의 차량, 특히 승용차들은 엔진 출력보다는 디지털 역량으로 평가받는 경우가 많습니다. 소비자 입장에서는 자신의 자동차가 스마트폰, 스마트 홈 기기, 웨어러블 등과 함께 연결된 스마트 생태계의 또 하나의 구성 요소가 되었습니다. 바로 이러한 이유로 평균적인 자동차에는 1990년대 슈퍼컴퓨터보다 더 많은 컴퓨터와 칩이 탑재되어 있습니다. 글로벌 커넥티드 카 시장은 2028년까지 1918억 3천만 달러 이상의 가치를 지닐 것으로 예상됩니다. 소비자 측면을 보면 긍정적인 소식이지만 이러한 디지털 요구를 실현하기 위해 뒤에서 노력하는 연구원, 엔지니어, 개발자, 제품 디자이너, 검증 및 인증 전문가들에게는 그렇지 않을 수도 있습니다. 자동차 소프트웨어 개발은 차량 내 소프트웨어와 하드웨어 부품이 통합된 작업입니다. 디지털 소비자 수요를 충족시키기 위해 복잡도가 증가함에 따라 전통적인 개발 방식은 빠르고 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만들기에 적합하지 않습니다. 이러한 이유로 모델 기반 개발이 현재 자동차 기술 개발의 골드 스탠다드로 자리잡고 있습니다. Table of Contents Toggle 자동차 분야에서 모델 기반 개발이란 무엇인가요?모델 기반 개발을 위한 주요 도구 모델 기반 개발 (MBD) 작업 방식모델 기반 개발 및  코드 기반 개발모델 기반 개발의 구현모델 기반 개발(MBD)의 주요 장점 시스템 복잡도 획기적 감소개발 초기에 이루어지는 검증과 테스트로 품질 향상개발 비용 및 기간 절감 효과자동 코드 생성으로 인한 오류 최소화 및 코드 품질 향상재사용성 극대화로 효율적 프로젝트 운영 및 시장 출시 시간 단축 모델 기반 개발의 과제 및 솔루션 급증하는 시스템 복잡성변화 관리 및 새로운 접근법 적응ISO26262 준수와 자동화된 모델 검증 LTS Group의 자동차 모델 기반 개발의 사례 연구 자주 묻는 질문 자동차 분야의 모델 기반 개발이란 무엇입니까? 모델 기반 개발이 자동차 소프트웨어 개발에 왜 중요한가요?기존 코드 기반 개발과 모델 기반 개발의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?마무리  자동차 분야에서 모델 기반 개발이란 무엇인가요? 모델 기반 개발 (Model-based development) 방식이란 엔지니어가 소프트웨어 코드를 실제 하드웨어 부품에 배포하거나 통합하기 전에 완전한 가상 환경에서 설계, 구축, 검증할 수 있도록 하는 접근법을 말합니다.  본질적으로 시뮬레이션을 활용한 고도화된 개발 단계라고 할 수 있습니다. 역사적으로 시뮬레이션 방식은 실험 데이터의 소유권 문제라는 어려움을 겪어왔습니다. 실험 시뮬레이션 데이터에 접근하고 이를 관리하는 것은 시뮬레이션 팀의 몫이었으며 이 데이터가 실제 물리적 환경에서의 조건과 일치하는지 여부는 물리적 배치를 통해서만 확인할 수 있었습니다. 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)은 시뮬레이션과 물리적 엔지니어링을 데이터 관점에서 결합하여 모든 이해관계자가 실제 성능 데이터를 코드가 라이브 하드웨어상에서 실행되기 전에 정확히 이해할 수 있도록 합니다. 즉, 이 모델은 하드웨어-소프트웨어 통합 시 부품이 작동해야 하는 정확한 작업 흐름을 포착하며 이 작업 흐름 중심의 코드를 실제 차량에 사용되는 마이크로프로세서에 임베딩하기 위해 전달합니다. 이와 같이 모델 기반 개발은 하드웨어와 소프트웨어 간 통합을 효율적으로 수행하면서 개발 속도와 신뢰성을 높이는 핵심 기술이라고 강조할 수 있습니다. 모델 기반 개발을 위한 주요 도구  모델 기반 개발에서 효율적이고 신뢰성 높은 소프트웨어 및 시스템 설계를 위해 다양한 전문 도구들이 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. MATLAB/Simulink MATLAB/Simulink는 엔진 동작 및 파워트레인 부품과 같은 동적 시스템 모델링에 널리 사용됩니다. 제어 시스템 설계, 신호 처리, 데이터 시각화를 지원합니다. ANSYS ANSYS는 구조, 열, 유체 역학에 관한 시뮬레이션에 중점을 둡니다. 엔지니어들은 이를 통해 다양한 조건 하에서 차량의 공기 역학과 소재를 시험할 수 있습니다. CATIA CATIA는 3D 설계와 제품 수명 주기 관리에서 뛰어나며, 팀이 복잡한 차량 부품을 설계하고 생산 워크플로를 효율화할 수 있도록 합니다. 시스템 엔지니어링용 SysML 시스템 모델링 언어(SysML)는 복잡한 차량 아키텍처와 일치하는 시스템 수준 모델을 만들기 위해 필수적이며, 모든 부품이 원활히 작동하도록 보장합니다. 모델 기반 개발 (MBD) 작업 방식 자동차 모델 기반 개발 – V-model diagram 모델 기반 설계는 V-다이어그램 (V-diagram)으로 설명되는 설계 흐름을 가능하게 합니다. 프로세스의 각 단계에서는 해당 단계에 적합한 추상화 수준의 모델이 시스템 구성 요소를 나타내고 설계를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 초기에는 일반적인 개념과 개념적 아키텍처 탐색을 위해 거시적 거동을 모델링하는 높은 수준의 추상 모델이 활용될 수 있습니다. 하지만 디자인 단계가 진행되어 더 구체적인 질문들이 제기될 때에는 연구 중인 설계가 점점 구체화되어 최종적으로는 생산을 검증할 수 있을 정도로 적절한 정확성을 갖춘 모델로 전체 시스템이 구현됩니다. 모델 기반 설계 흐름에서 구현 및 프로젝트 테스트 부분을 분리하여 신뢰할 수 있는 모델을 구축하는 반복 과정을 설명하는 것이 유익할 수 있습니다. 관찰된 동작과 시뮬레이션된 동작 간의 일치 정도를 평가하기 전에 모델 검증이 필요합니다. 모델 검증은 가상 프로토타입이 지정된 정확도 한도 내에서 시스템 모델을 충실히 대표함을 확인하는 과정입니다. 이를 이해하고 실현하면 관찰된 동작과 시뮬레이션된 동작 간의 일치 수준이 모델 유효성 검증 단계의 본질이 됩니다. 받아들여질 수 있고 유효한 모델로의 발전은 반복적인 절차입니다. 일반적으로 시스템 내 모든 모델은 더 복잡한 시스템 설계에 도입되기 전에 개별적으로 특성화되고 검증되며 유효성 검증을 받아야 합니다. 모델 기반 개발 및  코드 기반 개발 자동차 산업이 발전함에 따라, 소프트웨어 프로세스 최적화를 위해 모델 기반 개발(MBD)과 코드 기반 개발의 차이를 이해하는 것이 중요해졌습니다. 아래 표는 이 두 가지 방법론의 주요 차이점들을 요약하여 자동차 소프트웨어 개발 맥락에서 각각의 독특한 접근법, 장점, 과제를 강조하고 있습니다. 아래 표에서 확인할 수 있듯이, MBD는 그래픽 기반 설계와 초기 테스트를 강조하는 반면, 코드 기반 개발은 수작업 코딩의 유연성과 제어를 제공합니다. 모델 기반 개발 (Model-based development) 코드 기반 개발 (Code based development) 그래픽 설계 및 자동 생성 코드: Simulink와 같은 도구를 사용해 시스템을 시각적으로 설계하고, 이후 코드를 자동으로 생성합니다. 수작업 코딩: 개발자가 C, C++ 같은 언어로 직접 코드를 작성하며 완전한 제어가 가능합니다. 초기 시뮬레이션 및 테스트 : Model-in-the-Loop (MIL), Hardware-in-the-Loop (HIL) 등 초기 검증을 지원합니다. 개발 후 테스트: 코드 대부분이 완성된 후 주로 수작업 방식으로 테스트가 이루어집니다.   고수준 추상화: 시스템 동작에 초점을 맞추어 복잡한 논리를 단순화하고 통신을 강화합니다. 저수준 집중: 메모리, 하드웨어, 성능 최적화에 대한 세밀한 제어가 가능합니다. 빠른 프로토타이핑: 모델 업데이트와 자동 코드 생성의 빠른 반복으로 개발 시간을 단축합니다. 높은 유연성: 특정 툴체인에 얽매이지 않아 다양한 플랫폼이나 하드웨어에 맞춘 맞춤화가 가능합니다. 툴 의존성: 특정 모델링 도구에 의존하므로 유연성은 제한될 수 있으나, 일관성은 향상됩니다. 느린 프로토타이핑: 변화 시 수작업 코딩, 디버깅, 테스트가 필요해 반복 속도가 느립니다. 자동차 소프트웨어 개발에서 모델 기반 개발은 혁신적인 전환점을 보여줍니다. 이 방식은 Simulink 같은 그래픽 설계 도구를 활용해 엔지니어가 시스템을 시각적으로 설계하고 자동으로 코드를 생성할 수 있도록 지원합니다. 그리고 MBD는 MiL(Model-in-the-Loop)과 HiL(Hardware-in-the-Loop) 같은 조기 시뮬레이션 및 테스트 기법을 통해 시스템 동작을 신속하게 검증할 수 있습니다. 또한, 높은 수준의 추상화에 집중하여 복잡한 논리를 단순화하고 팀 내 소통을 원활하게 합니다. 모델 업데이트와 자동 코드 생성으로 빠른 프로토타이핑이 가능해 개발 기간을 크게 단축할 수 있다는 점도 큰 장점입니다. 다만, 특정 모델링 도구에 의존하는 특성상 일관성은 향상되나 유연성은 다소 제한될 수 있습니다. 실제 경험 측면을 보면 MBD를 사용하는 고객은 도구 활용에 크게 의존하는 경향이 있으므로 전문적인 도구 지원팀이 함께해야 개발 지연이나 장애를 방지할 수 있습니다. 적절한 도구 관리가 이뤄진다면 모델 기반 개발은 전통적인 코드 기반 개발 방식에 비해 빠른 반복 주기와 향상된 테스트, 효율적인 작업 흐름을 구현할 수 있습니다. 한편, 코드 기반 개발은 개발자가 C, C++ 같은 언어로 직접 코딩하는 방식입니다. 이 접근법은 메모리 관리와 성능 최적화, 하드웨어와의 연동을 세밀하게 제어할 수 있다는 강점이 있지만 주요 코드가 완성된 이후에야 테스트가 진행되는 경우가 많아 문제 발견이 늦어질 수 있습니다. 또한, 특정 툴체인에 구애받지 않는 유연성이 있지만 변경 사항 발생 시 수작업 코딩과 디버깅, 테스트 과정이 길어 프로토타이핑 속도가 느린 편입니다. 이러한 차이점은 개발 방법의 선택이 전체 작업 효율성과 제품 품질에 큰 영향을 미친다는 점을 보여줍니다. 모델 기반 개발의 구현 본 글에서 자동차 소프트웨어에서 모델 기반 개발의 구현에 대해 살펴보겠습니다. 고객 요구에서부터 소프트웨어 납품까지의 전형적인 작업 흐름을 개괄하며 일반적인 과제와 경험을 바탕으로 한 개선 방안을 제시합니다. 자동차 소프트웨어 개발의 전형적인 작업 흐름은 고객의 요구사항 제시로 시작하여 시스템 단계에서 초기 계획 수립과 기술 사양 정의가 이루어집니다. 이후 개발자가 이를  바탕으로 기능 소프트웨어를 구현하고 각종 테스트를 통해 소프트웨어의 성능과 품질을 검증하는 과정을 거친 뒤 최종적으로 통합 및 납품 단계로 이어집니다. 그러나 경험에 따르면, 시스템 단계에서 요구사항 수집과 변경 요청 관리 업무가 집중되면서 병목 현상이 자주 발생합니다. 특히 시스템 아키텍트가 변경 요청까지 담당하면 개발자와의 기능 조율과 설계 관련 커뮤니케이션이 지연되어 프로젝트 일정과 품질에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 개선하기 위해, 고객과 시스템 단계는 유지하되 시스템과 개발팀 사이에 ‘소프트웨어 리드’나 ‘기능 관리자’ 역할을 신설하는 방안을 제안합니다. 이 역할은 기능 요구사항의 명확한 전달과 이해를 책임지며 전반적인 소통을 원활하게 돕습니다. 또한 변경 요청을 검토·승인하는 변경관리위원회(Change Control Board)를 구성하여 프로젝트 우선순위와 자원 상황을 반영한 효율적인 변경 관리를 추진하는 것이 중요합니다. CCB가 변경 요청 관리 책임을 분담함으로써 시스템 단계의 부담을 덜고 이해관계자 간 협업과 소통의 질을 높일 수 있습니다. 소프트웨어 리드나 기능 관리자는 각 팀원의 전문 영역에 맞춰 업무를 분배하고 토크 제어 기능 담당자처럼 특정 기능에 대해 깊은 이해와 신속한 문제 해결을 도모할 수 있습니다. 이러한 개선된 작업 흐름은 개발 효율성을 높이고 책임 소재를 분명히 하여 궁극적으로 고품질의 자동차 소프트웨어 개발로 이어질 것입니다. 모델 기반 개발(MBD)의 주요 장점 자동차 모델 기반 개발 비즈니스 이점  시스템 복잡도 획기적 감소 모델 기반 개발 (MBD)은 기능 중심 관점에서 시스템과 구성 요소를 가상으로 설계할 수 있기 때문에 엔지니어들은 하드웨어 및 소프트웨어의 구조적 복잡성에 덜 얽매이면서 핵심 기능 개발에 집중할 수 있습니다. 초기부터 기능별 설계가 진행되므로 복잡한 시스템 통합 과정에서 발생할 수 있는 오류와 비효율을 미리 방지할 수 있습니다.  특히 자동차 분야처럼 높은 안전성과 신뢰성이 요구되는 환경에서 매우 중요한 요소로 작용합니다. 개발 초기에 이루어지는 검증과 테스트로 품질 향상 MBD는 Model-in-the-Loop(MIL), Hardware-in-the-Loop(HIL) 등 다양한 시뮬레이션 기법을 활용해 실제 하드웨어와 연동된 상태에서 조기에 기능을 검증할 수 있습니다. 이 과정에서 소프트웨어 및 하드웨어 간 인터페이스 문제, 설계 오류 등을 초기에 발견하여 수정함으로써 나중에 발생할 수 있는 치명적인 결함을 예방합니다. 결과적으로 제품 신뢰성 향상 뿐 아니라 개발 후반 후기 단계에서의 리워크 비용 (Rework cost)도 크게 줄입니다. 개발 비용 및 기간 절감 효과 반복 테스트와 수정이 초기 단계에서 가능한 만큼, 전체 개발 주기가 단축됩니다. 코드 자동 생성과 시뮬레이션 기반 검증을 통합하여 불필요한 재코딩과 디버깅 시간을 크게 줄일 수 있으며 결함 발견 시점이 앞당겨지면서 비용 효율이 올라갑니다. 이로 인해 프로젝트 예산이 안정되고 시장 출시에 필요한 시간 역시 단축되어 비즈니스 경쟁력이 강화됩니다. 자동 코드 생성으로 인한 오류 최소화 및 코드 품질 향상 신뢰할 만한 모델을 기반으로 자동 생성되는 코드는 인간의 실수에 의한 버그 가능성을 줄여줍니다. 일관되고 체계적인 코딩이 이루어지며 이는 최적화된 성능과 시스템 내구성 향상에 기여합니다. 고품질 소프트웨어는 최종 소비자에게 제공되는 자동차의 전반적인 경험과 안전성을 눈에 띄게 높입니다. 재사용성 극대화로 효율적 프로젝트 운영 및 시장 출시 시간 단축  기능 단위로 설계된 컴포넌트와 테스트 시나리오는 하드웨어 종류가 달라도 반복 활용이 가능합니다. 이는 개발 시 맞춤화에 소요되는 자원을 절감하고 여러 제품이나 프로젝트 간 빠른 확장을 가능하게 합니다. 또한, 다양한 기능에 적용 가능한 테스트 절차가 컨트롤되고 관리되어 품질 관리가 보다 용이해집니다. MBD의 빠른 프로토타이핑과 재사용 가능한 코드, 설계의 일관성은 신규 기능과 제품 출시에 소요되는 시간을 크게 줄입니다. 자동차 산업과 같이 치열한 경쟁 환경에서는 출시 시점이 곧 시장 점유율과 직결되므로, 신속한 대응은 기업의 수익 증대와 브랜드 가치 향상에 직접적인 영향을 미칩니다. 또한, 빠른 시장 대응은 소비자 요구 변화에 즉각적으로 대응하는 R&D 역량 강화로 이어집니다. 모델 기반 개발의 과제 및 솔루션  자동차 모델 기반 개발 MBD 도전 과제 자동차용 모델 기반 개발(MBD)이 많은 장점을 지니고 있는 반면 비용과 시간을 효과적으로 절감하기 위해서는 해결해야 할 여러 과제가 존재합니다. 이번 글에서는 자동차 MBD 분야에서 가장 큰 3 가지 도전 과제를 살펴보고 시장에서 적용 가능한 해결책을 제안하고자 합니다. 급증하는 시스템 복잡성 자동차 시스템은 점차 복잡해져 2025년에는 차량 내 코드 라인이 1억 줄을 넘을 것으로 예상됩니다. 이에 전통적인 문서 중심 개발 방식은 한계에 다다랐고 이를 극복하기 위해 많은 완성차 업체와 Tier 1 협력사가 MBD를 도입하고 있습니다. 혼다 유럽 R&D 센터의 안토넬로 체라볼라는 “가장 복잡한 시스템 개발 경험으로 개발 단계마다 복잡성이 증가하므로 모든 과정에 MBD가 필요하다”며 MBD 프레임워크는 대규모 시스템 통합을 가능하게 했으나 디버깅이 어려워, 최신 소프트웨어 업데이트를 뉴스 저널 형식으로 추적하는 보고 시스템을 도입해 버그 위치 파악에 큰 도움이 되었다고 밝혔습니다. 변화 관리 및 새로운 접근법 적응 앞서 언급한 바와 같이, MBD는 자동차 기능 개발 및 소프트웨어 개발 방식의 근본적인 패러다임 변화를 요구합니다. 과거에는 처음부터 코딩하며 결과물을 문서화했지만 이제는 SysML, UML 등 모델링 언어로 설계한 모델을 바탕으로 모델 기반 환경에서 자동으로 코드를 생성합니다. 기능 개발자들은 이제 이런 모델을 작성하고 프로세스 후반부 단계와 이를 공유해야 합니다. 이 과정은 대부분의 개발자에게 근본적인 사고 방식의 전환이며 기존 개발 방식에 익숙한 이들의 저항감이 수반될 수 있습니다. 이 문제는 기술적 문제라기보다 변화 관리 측면의 도전과제라 할 수 있습니다. 이러한 과제를 극복하기 위해서 다음 네 단계는 개발팀이 중요한 개발 요소를 통제하며 안전하게 프로젝트를 진행할 수 있도록 돕는 절차일 수 있습니다. 소규모 실험(저위험 시도): 임베디드 시스템 일부를 모델링해 자동 생성 코드로 구현, 시뮬레이션을 통한 버그 탐지 및 성능 확인 등을 수행합니다. 이를 통해 손코딩 없이도 높은 품질의 코드 생성 가능성과 모델과 코드 간 일치성을 검증할 수 있습니다. 시스템 수준 시뮬레이션 확대: 성공한 초기 모델을 확장해 전체 애플리케이션과 통합된 시스템 시뮬레이션을 진행하며 하드웨어 미완성이나 높은 프로토타입 비용 문제도 조기에 예측할 수 있습니다. 프로젝트 전반 적용 확장: 전체 환경이나 알고리즘이 완전하지 않아도 다양한 극한 상황에서 시뮬레이션하며 기본 설계 파라미터를 도출해 하드웨어 설계에 반영하는 등 효율성을 높일 수 있습니다. 이 모델은 차후 개발에도 재사용됩니다. ISO26262 준수와 자동화된 모델 검증  자동차 안전 관련 소프트웨어 개발에서 기능 안전 표준인 ISO 26262 준수는 매우 중요한 과제로 여겨집니다. 특히 안전이 중요한 시스템에 대해 ISO 26262 규격에 맞게 개발하는 것은 그 자체로 큰 도전입니다. 모델 기반 개발(MBD)에서 자동 생성된 코드는 점점 더 안전 관련 및 안전 중요 자동차 애플리케이션에 적용되고 있습니다. 따라서 품질과 기능 안전을 보장하기 위해, 모델과 자동 생성 소프트웨어 구성요소는 다양한 품질 보증 절차를 거쳐야 하며, 안전 표준 준수가 명확히 입증되어야 합니다. 그러나 지금까지 ISO 26262 준수를 검증하는 과정은 주로 수작업으로 이뤄져 시간이 많이 소요되고 비용 부담도 큽니다. 자동화된 검증 절차가 부족해 발생한 핵심 난제는 형식 기법(formal methods)을 활용함으로써 특정 컨텍스트 내에서 해결되었습니다. 이 기술은 ISO 26262 맥락에서 적용되었으며 실제 프로젝트에 도입할 때 발생하는 비용, 편익, 위험 요소를 주요 경영진이 판단할 수 있도록 영향을 분석하고 평가했습니다. 프로세스는 시스템 단계에서 SysML을 통합하고 소프트웨어 단계에서는 Simulink와 Stateflow를 이용해 C 코드로 자동 생성하는 통합 모델 기반 절차를 따랐습니다. 또한 이 새로운 개발 접근법은 상용 파트너들이 이미 사용 중인 ISO 26262 준수 프로세스를 기반으로 하면서 형식 기법을 이용해 수정·개선된 것입니다. LTS Group의 자동차 모델 기반 개발의 사례 연구  경적 제어 시스템을 위한 MATLAB 모델 과제 초기에는 고객으로부터 경적 제어 시스템을 작성해 달라는 요구사항만 전달받았으며, 별도의 아키텍처 정보는 제공되지 않았습니다. 다른 모듈에서 넘어오는 다수의 포트에 대한 정보가 없었습니다. 해결 방안 LTS는 MATLAB/Simulink를 기반으로 한 애플리케이션 설계에 대한 책임을 맡았습니다. 또한 MiL/SiL 테스트를 위한 하니스 모델을 구현하였으며, 전체 커버리지(MCDC)를 실행할 수 있도록 테스트 케이스를 작성하였습니다. 업무 범위 모델 설계 및 모든 포트 명을 SLD 디스크립션에 추가 MILS/SILS 하니스 모델 생성 테스트 케이스 생성 및 Simulink Test Manager를 통한 테스트 실행 테스트 결과 리포트 출력 버그 분석 및 수정 자주 묻는 질문  자동차 분야의 모델 기반 개발이란 무엇입니까?  자동차 분야의 모델 기반 개발(Model-Based Development, MBD)은 엔지니어들이 실제 하드웨어에 배포하거나 통합하기 전에 완전한 가상 환경에서 소프트웨어 코드를 설계하고 구축하며 검증할 수 있는 개발 방식입니다. 본질적으로 시뮬레이션을 활용하는 고도화된 개발 단계로, 이를 통해 소프트웨어 품질을 높이고 개발 과정의 효율성을 극대화할 수 있습니다. 모델 기반 개발이 자동차 소프트웨어 개발에 왜 중요한가요? 모델 기반 개발은 가상 환경에서 시스템을 설계하고 시뮬레이션할 수 있게 해 개발 초기부터 오류를 미리 발견하고 수정할 수 있도록 돕습니다. 이로 인해 개발 기간이 단축되고 개발 비용이 절감되며 최종 제품의 품질과 안전성이 크게 향상됩니다. 특히 자동차처럼 복잡한 시스템에서는 다양한 하드웨어와 소프트웨어 간의 상호작용을 통합적으로 검증할 수 있어 필수적인 방법론으로 자리 잡았습니다. 기존 코드 기반 개발과 모델 기반 개발의 가장 큰 차이점은 무엇인가요? 코드 기반 개발은 개발자가 직접 코드를 작성하는 방식으로, 저수준 제어가 가능하지만 변경 시 재작업과 테스트에 많은 시간이 소요됩니다. 반면 모델 기반 개발은 그래픽 모델링 도구를 사용해 시스템을 시각적으로 설계하고, 자동으로 코드를 생성하여 초기 단계부터 시뮬레이션과 검증을 수행합니다. 이 덕분에 반복적인 수정이 효율적이고, 오류 발생을 최소화하며, 개발 속도가 빨라집니다. 마무리  현대 자동차 소프트웨어 개발의 성공은 디지털 실험을 효과적으로 검증하고 성공적으로 모델링된 설계를 기반으로 시스템을 엔지니어링하는 능력에 크게 의존합니다. 이는 개발 활동의 디지털화를 원활하게 진행하여 자동차 제조사가 앞서 언급한 다양한 이점을 처음부터 누릴 수 있도록 돕습니다. 그러나 이와 관련해 가장 중요한 점은 현대 자동차 시스템의 예상 결과와 일치하는 모델과 설계를 테스트하고 검증하는 능력입니다. 이 부분에서 경험이 풍부한 자동차 소프트웨어 테스트 파트너인 LTS Group은 혁신적인 역할을 할 수 있습니다. 보다 자세한 내용을 원하시면 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.

AI 기반 SDV 혁신은 2026년 화제가 되는 주제입니다. 자동차 제조사들이 하드웨어 중심 구조에서 보다 유연하고 소프트웨어 중심의 모델로 전환함에 따라, SDV는 차량 성능, 안전성, 사용자 경험을 크게 향상시킬 기회를 제공합니다. 이러한 하드웨어에서 소프트웨어로의 전환은 물리적 부품을 디지털로 대체하는 수준일 뿐만 아니라 차량 공학의 본질적인 변화를 의미하며 혁신의 잠재력을 열어줍니다. SDV의 부상은 AI 기반 자율주행 기술, AI가 적용된 전기차 배터리 최적화, 커넥티드 카 생태계, 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)와 같은 신기술의 발전을 촉진했습니다. 이와 같은 기술들은 미래 자동차 산업의 판도를 바꾸어 더욱 똑똑하고 안전하며, 상호 연결된 차량을 구현하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이번 글을 통해 AI 기반 SDV 혁신에 관한 최신 인사이트를 공유하고자 합니다. Table of Contents Toggle AI 기반 SDV 혁신이란 무엇입니까? 자동차 산업에서 생성형 AI에서 피지컬 AI으로생성형 AI (Generative AI) 및 자동차 시장자동차 분야의 피지컬 AISDV에 AI 통합 어려움 데이터 보안과 프라이버시 규제 환경의 불확실성설명가능성과 편향연산 성능과 자원 제약 확장성과 인프라 AI 기반 SDV의 현황 및 미래 예측시장 규모 자주 묻는 질문마무리   AI 기반 SDV 혁신이란 무엇입니까?  AI 기반 SDV 혁신 소프트웨어 정의 차량(SDV)은 주요 기능과 성능이 고정된 하드웨어 시스템이 아닌, 소프트웨어에 의해 제어되고 지속적으로 업데이트되며 기능 향상이 이루어지는 현대적인 자동차를 의미합니다. SDV는 자동차 산업의 미래 지향적인 진화 방향이 열고 있습니다. 기존 차량은 기능이 물리적 구성 요소와 임베디드 시스템에 국한되어 유연성이 부족했습니다. 반면 SDV는 중앙 집중형 컴퓨팅 플랫폼과 모듈형 소프트웨어 아키텍처를 기반으로 합니다. 이러한 시스템은 무선(OTA) 업데이트를 가능하게 하여 제조사들이 소프트웨어를 통해 새로운 기능, 업데이트, 성능 및 안전성 향상 기능을 원격으로 제공할 수 있게 합니다. AI 기반 SDV혁신은 차량이 하드웨어 중심의 기계에서 소프트웨어 중심의 지능형 시스템으로 전환되는 것을 의미합니다. 이 과정에서 인공지능은 차량 소프트웨어 스택 전반에 깊이 통합됩니다. 이러한 패러다임에서 AI는 부가 기능이 아니라 차량이 설계되고, 개발되며, 운영되고, 업데이트되고, 수명 주기 전반에 걸쳐 개선되는 방식을 형성하는 핵심적인 조력자입니다. 실제로 AI는 코드 생성, 버그 탐지 및 테스팅과 같은 핵심적인 작업을 자동화함으로써 SDV 개발을 획기적으로 개선합니다. 예를 들면 자동화된 코드 생성 및 모델 기반 테스팅과 같은 머신러닝 기법은 수동 작업을 줄여 개발 프로세스의 속도를 높이고 문제를 더욱 효율적으로 식별합니다. 또한 AI 기반 도구는 신속한 프로토타이핑을 가능하게 하고 워크플로우를 간소화하여 개발팀이 소프트웨어 품질을 향상시키면서 혁신에 집중할 수 있도록 돕습니다. 이러한 자동화는 더욱 빠르고 효율적인 SDV 개발로 이어지며 AI를 자동차 소프트웨어 산업의 판도를 바꾸는 핵심 요소로 만듭니다. 소프트웨어 정의 차량의 발전에는 인공지능과 머신러닝 기술의 통합이 중추적인 역할을 합니다. 이러한 기술은 차량 개발의 모든 면을 최적화하는 데 기여하고 있습니다. AI는 단순히 자율주행 기능의 동력원일 뿐만 아니라 전기차(EV) 배터리 성능 향상, 예측 유지보수, 그리고 전반적인 차량 효율성 증대에도 중요한 영향을 미칩니다. AI 기반 SDV 혁신 주요 영역 자율주행 시스템과 머신러닝 모델을 통합하기 위해서는 통일된 AI 플랫폼이 필수적입니다. 이를 통해 자동차 제조사들은 데이터로부터 보다 심층적인 통찰력을 얻고 더 스마트한 의사결정 프로세스와 운영 효율성을 달성하고 있습니다. 첨단 기술의 이러한 통합은 자동차 제조사 및 공급업체들이 미래 모빌리티 요구사항에 더욱 효율적으로 대응할 수 있는 SDV를 설계하도록 돕습니다. AI 기반 자율주행: AI와 머신러닝을 적극적으로 활용함으로써 SDV는 복잡한 시나리오를 인지하고 지능적인 판단을 내릴 수 있습니다. 이 통합 플랫폼은 고급 자율주행 기능의 근간을 제공하며, 차량이 주변 환경을 정확히 인식하고 실시간으로 반응할 수 있게 합니다. 전기차 배터리 최적화를 위한 AI: AI 기반 디지털 트윈 기술은 전기차 배터리 성능을 최적화하고, 주행 가능 거리를 향상시키며, 배터리 수명을 연장하는 데 기여합니다. 예측 분석 및 실시간 모니터링을 통해 이러한 혁신은 전기차 배터리의 잠재력을 극대화하여 성능과 운영 수명을 증진시킵니다. AI 기반 차량 사이버 보안: 차량이 점점 더 연결됨에 따라 강력한 사이버 보안은 필수적입니다. AI 기반 사이버 보안 솔루션은 차량 데이터와 운영 무결성을 안전하게 보호하며, 차량 시스템을 손상시킬 수 있는 사이버 위협에 효과적으로 대응합니다. 나아가 이러한 솔루션은 제조사들이 OTA 업데이트를 통해 물리적인 리콜이나 서비스 센터 방문 없이도 차량의 보안을 유지할 수 있도록 지원합니다. 자동차 산업을 위한 생성형 AI: 챗봇과 같은 기본적인 응용 분야를 넘어, AI 로드맵의 공백을 메우기 위해 자동차 전문가들은 보다 포괄적인 생성형 AI(Gen AI) 전략 개발에 매진하고 있습니다. 이러한 혁신은 자율주행부터 커넥티드카에 이르는 첨단 애플리케이션을 가능하게 하며, 미래 모빌리티를 위한 더욱 견고한 생태계를 조성합니다. 자동차 산업에서 생성형 AI에서 피지컬 AI으로 AI 기반 SDV 혁신 자동차 산업에서 AI의 중심축은 콘텐츠·설계·시뮬레이션을 생성하는 생성형 AI에서 현실 세계를 인지하고 판단해 실제 행동까지 수행하는 피지컬 AI로 확장되고 있습니다. 생성형 AI가 개발·검증·고객경험을 빠르게 고도화했다면 피지컬 AI는 센서와 컴퓨팅, 안전 프레임워크를 기반으로 차량(및 공장 로보틱스)이 물리 환경에서 안전하게 작동하도록 만드는 단계라고 볼 수 있습니다. 생성형 AI (Generative AI) 및 자동차 시장 생성형 AI이란 학습된 데이터 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·코드·설계안·시뮬레이션 등을 만들어내는 AI를 의미합니다. 자동차 산업에서는 이를 통해 차량 설계와 프로토타이핑, 소프트웨어 개발, 고객 대응, 그리고 자율주행 검증을 위한 디지털 트윈 및 시뮬레이션 생성에 폭넓게 적용할 수 있다고 정리됩니다. 자동차 차량 기술에서의 생성형 인공지능 도입 대표적 도입 방식은 (1) 디지털 트윈/가상 도로환경을 생성해 수천~수만 마일의 가상 주행 테스트를 수행하고 (2) 돌발 보행자·악천후 등 엣지 케이스 시나리오를 대량으로 만들어 자율주행 SW를 학습·검증하는 것입니다. 또한 차량 내 경험 측면에서는 LLM을 활용해 음성 비서의 대화 능력을 확장하고, 사용자의 의도를 더 자연스럽게 이해하는 방향으로 진화하고 있습니다. 실제 사례 연구 Waabi – “Waabi World” 생성형 AI 기반 폐루프(Closed-loop) 시뮬레이터: 생성형 AI로 반응형 테스트 환경을 구축해 자율주행 시스템(“Waabi Driver”)의 학습·평가·테스트를 확장하는 접근을 설명합니다. Mercedes-Benz – MBUX 음성 비서에 ChatGPT 통합(미국 베타 프로그램): 차량 음성 제어를 더 직관적으로 만들기 위해 ChatGPT를 MBUX에 연결하는 계획과 베타 프로그램 내용을 공식적으로 안내합니다. 자동차 분야의 피지컬 AI 피지컬 AI는 자율주행차·로봇·카메라 같은 자율 시스템이 현실(물리) 세계를 지각하고(perceive), 이해하고(understand), 추론하며(reason), 복합 행동을 수행/조정(perform/orchestrate)하도록 하는 AI를 뜻합니다. 즉 “디지털 결과물을 생성하는 것”을 넘어, 실제 환경의 제약(마찰, 거리, 속도, 예측 불확실성) 속에서 안전하게 행동하는 능력에 초점이 있습니다. 자동차 차량 기술에서의 피지컬 AI 도입 자동차에서는 피지컬 AI가 센서 융합 + 차량 컴퓨팅 + 안전 설계로 구현됩니다. 예를 들어, 제조사들은 차량 내 컴퓨팅(ADAS/차량 내 안전 기능)을 강화하고, 동시에 자율주행 개발 전 과정(클라우드~차량)에서 안전을 담보하기 위한 통합 안전 시스템을 도입하려는 흐름이 뚜렷합니다. NVIDIA는 이를 위해 AV 개발 파이프라인 전반을 아우르는 NVIDIA Halos 같은 “풀스택 안전 시스템”을 제시하고 있습니다. 실제 사례 연구 NVIDIA Halos(자율주행용 종합 안전 시스템) 발표: 칩부터 소프트웨어, 도구·서비스까지 묶어 AI 기반 종단간(end-to-end) AV 스택의 안전 개발을 지원한다고 설명합니다. GM–NVIDIA 협력 확대(차량 ADAS 및 공장 로보틱스/계획 최적화): GM이 NVIDIA의 가속 컴퓨팅과 Omniverse/Cosmos, DRIVE AGX 등을 활용해 공장(로보틱스·계획)과 차량(ADAS/인캐빈 안전) 영역을 함께 고도화한다는 공식 발표가 있습니다. SDV에 AI 통합 어려움  SDV에 AI 도입 과제 데이터 보안과 프라이버시  소프트웨어 정의 차량은 카메라, 레이더 등의 센서, 차량 상태 정보(주행, 배터리, 고장 코드), 운전자 행동(경로, 운전 습관), 인포테인먼트 및 앱 연동과 같은 커넥티드 서비스 등 방대한 데이터를 끊임없이 수집·전송·처리합니다. AI가 효과적으로 학습 및 추론하기 위해서는 이러한 데이터가 지속적으로 순환되어야 하며 데이터 양이 증가할수록 공격 표면(attack surface)도 넓어집니다. 실제로 자동차 및 모빌리티 분야는 사이버 공격의 주요 표적이 되고 있으며 (2023년 295건 중 64%가 악의적 행위자에 의한 공격), 차량 자체가 ‘움직이는 컴퓨터’의 역할을 맡고 있기에 보안은 선택의 문제가 아니라 필수적인 조건입니다. 특히 SDV 환경에서는 차량 내부 네트워크(ECU, 도메인, 중앙 컴퓨팅), 클라우드 및 서버, 모바일 앱 및 제3자 서비스, OTA 업데이트 채널 등 다양한 경로를 통해 데이터가 이동합니다. 이 과정에서 한 지점만 취약해도 개인정보 유출뿐 아니라 차량 기능의 무단 제어 등 더 큰 안전 문제로 이어질 수 있습니다. 또한 GDPR 등 글로벌 규정을 준수하기 위해서는 단순한 암호화뿐 아니라 데이터 최소 수집, 수집 목적 제한, 보관 기간 관리, 제3자 제공 통제, 이용자의 동의 및 철회 권리 보장 등 거버넌스 체계를 함께 구축해야 합니다. 따라서 SDV 보안은 기술적 문제를 넘어서, 규제 준수와 신뢰 확보, 서비스 설계가 복합적으로 얽힌 과제입니다. 규제 환경의 불확실성 AI 기반 SDV는 기술 발전 속도가 매우 빠른 반면 규제는 사회적 합의, 안전 검증, 법체계 정비 과정을 거치며 속도가 느린 편입니다. 이로 인해 “허용되는 사항과 금지되는 사항,” “사고 책임 소재,” “테스트 및 배포 요건”이 지역마다 상이하게 형성됩니다. 예를 들어 미국은 지역별로 자율주행 관련 규정이 다르며 이로 인해 기업들은 전국 단위의 롤아웃이 어려워지고 비용 부담이 커집니다. 규제 불일치는 행정적 문제일 뿐만 아니라 기술 구현 방식에도 영향을 미칩니다. 특정 지역에서 운전자 감시 기능이 필수라면, 그 시장에 공급되는 차량은 HMI(경고, 개입 로직), 센서 구성, 로그 기록 방식 등이 달라질 수 있습니다. 즉 SDV가 추구하는 “하나의 소프트웨어 플랫폼으로 글로벌 확장”이라는 목표가 규제 차이로 인해 기능 분기(Feature fragmentation)를 경험하게 됩니다. 업계가 해결해야 하는 핵심 과제는 안전, 책임, 데이터, 업데이트 등 법적 프레임워크를 명확하고 조화롭게 마련하는 동시에, 혁신을 저해하지 않는 균형점을 찾는 것입니다. 설명가능성과 편향 AI 모델은 높은 성능에도 불구하고 의사결정 과정이 명확하게 설명되지 않는 ‘블랙박스’ 문제를 안고 있습니다. SDV에서 이는 매우 중요한 이슈인데, 자율주행과 운전자 보조 시스템의 순간 판단이 안전과 직결되며, 그 결과가 사고, 부상, 재산 피해 등으로 이어질 수 있기 때문입니다. 또한 편향(Bias)은 학습 데이터가 특정 환경, 인구집단, 도로 조건 등에 편중될 때 발생할 수 있습니다. 예컨대 특정 날씨나 조도, 특정 지역 데이터 중심으로 학습된 모델은 다른 환경에서 인지 성능이 저하될 수 있습니다. 문제는 단순히 정확도 저하에 그치지 않고, 특정 조건에서 안전 리스크가 더 커질 수 있다는 점입니다. 따라서 AI 기반 SDV는 결정 근거를 추적 가능하게 하고 편향을 꾸준히 탐지 및 완화하며 실패 상황에서도 안전하게 작동하도록 설계되어야 합니다. 이는 기술 이슈를 넘어 윤리, 책임, 대중 신뢰 확보의 핵심 조건이기도 합니다. 연산 성능과 자원 제약  자율주행 레벨이 높아질수록 차량은 다수 센서의 스트림을 동시에 처리(인지), 상황을 해석(이해), 미래를 예측(예측), 즉각적인 제어 결정을 내리는 작업(제어)을 수행해야 합니다. 이 모든 과정은 대규모 실시간 연산을 요구하며, 차량은 전력, 발열, 공간, 비용 같은 물리적·에너지적 제약을 받습니다. 단순히 ‘성능 좋은 AI 모델’을 탑재하는 것만으로는 충분하지 않고, 전력 대비 성능 즉 효율성이 매우 중요합니다. 특히 실시간 처리 요구가 높은 SDV의 특성상, 클라우드 기반 처리 방식은 지연(latency) 및 연결 품질 문제로 현실적인 한계가 있습니다. 안전 관련 기능은 차량 내 엣지 컴퓨팅으로 직결되야 하는 경우가 많아, 발열과 배터리 소모를 최소화하면서 비용 측면도 고려한 최적화가 반드시 필요합니다. 요컨대 AI 기반 SDV는 단순한 ‘똑똑한 모델’이 아니라, 제한된 자원 내에서 안전하게 구동되는 엔지니어링 문제로 귀결됩니다. 확장성과 인프라  SDV의 장점 중 하나는 차량을 구매한 이후에도 소프트웨어 업데이트를 통해 성능과 기능을 개선할 수 있다는 점입니다. 그런데 차량 수가 증가할수록 업데이트, AI 모델 운영의 복잡도도 급격히 증가합니다. 전체 차량 플릿(Fleet) 단위로 AI 모델을 관리, 배포, 검증, 문제 발생 시 롤백하는 과정은 단발성 ‘배포’가 아니라 지속적인 운영 과제로 전환됩니다. 특히 AI 모델은 데이터 변화와 환경 변화에 따라 성능 드리프트가 발생할 수 있어, 일반 소프트웨어 업데이트보다 모니터링과 재학습 체계가 더욱 중요합니다. 또한 SDV가 지도, 교통정보, 클라우드 서비스, 차량 간 통신 등 다양한 커넥티드 시스템과 연동되려면 안정적인 네트워크와 데이터 교환 표준, 보안 인증, 서버 인프라가 필수적입니다. 인프라가 불안정하면 업데이트 실패, 기능 제한, 데이터 동기화 오류로 인해 사용자 경험이 저하되고, 이는 안전성에도 직접 영향을 끼칠 수 있습니다. 따라서 SDV 확장성 문제는 개별 차량 이슈를 넘어 플릿 운영, 네트워크, 표준, 보안, 규제 등이 맞물린 생태계 차원의 복합 과제로 인식하는 것이 정확합니다. AI 기반 SDV의 현황 및 미래 예측 시장 규모  Grand View Research 보고에 따르면 2024년 글로벌 소프트웨어 정의 차량 시장 규모는 2,077억 6천만 달러로 추정됩니다. 이 시장은 2025년부터 2033년까지 연평균 성장률(CAGR) 31.6%로 성장하여 2033년에는 2조 4,451억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 자동차 제조업체들은 기존의 분산형 전자 제어 장치(ECU) 방식에서 도메인 및 존 기반 아키텍처로 전환하고 있습니다. 항목 자세한 인사이트 적용 분야별   첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 안전 및 운전 편의성에 대한 검증된 영향력 덕분에 2024년 소프트웨어 정의 차량 시장을 주도했습니다. 비상 제동, 차선 유지 보조, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같은 기능들은 이제 최신 모델에서 흔히 볼 수 있게 되었습니다. 유형별 연결형 소프트웨어 정의 차량(Connected SDV)은 실시간 통신, 인포테인먼트, 차량 대 모든 것(V2X) 기능에 대한 중점 덕분에 2024년 시장을 지배했습니다. 차량 내 연결성, 텔레매틱스 및 내비게이션 서비스에 대한 높은 수요는 이러한 유형의 채택을 강화시켰습니다.   자율주행 소프트웨어 정의 차량(Autonomous SDV)은 자동차 산업이 더 높은 수준의 자율성으로 나아가면서 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 차량은 최소한의 또는 전혀 인간의 개입 없이 작동하기 위해 첨단 인지, 의사결정 및 제어 소프트웨어를 필요로 합니다. 또한 AI, 센서 융합 및 컴퓨팅 플랫폼의 발전이 이들의 개발과 상용화를 가속화하고 있습니다. 지역별 아시아 태평양 소프트웨어 정의 차량 시장은 2024년에 시장을 선도했으며 36.6%의 점유율을 차지했습니다. 강력한 자동차 제조 인프라 덕분에 아시아 태평양 지역이 가장 큰 시장입니다. 중국, 일본, 한국과 같은 국가들은 전기차(EV) 및 지능형 모빌리티에 공격적으로 투자하고 있습니다. 연결 기능 및 첨단 안전 시스템에 대한 높은 수요가 SDV 채택을 주도하고 있습니다. 스마트 교통 촉진을 위한 정부 이니셔티브와 5G 배포 또한 성장을 뒷받침하고 있습니다. 이 지역의 기술 기업들도 자동차 제조사들과 협력하여 확장 가능한 SDV 플랫폼을 개발하고 있습니다. SDV 시장이 지속적으로 빠르게 확장됨에 따라 AI의 통합 증가는 핵심적인 성장 촉매제로 부상하고 있습니다. 이는 다음 가치 창출 단계를 견인하며 AI 기반 SDV 시장의 성장을 가속화하고 있습니다. Transparency Market Research에 따르면 글로벌 자동차 AI 시장 규모는 2025년에 198억 달러로 평가되었으며 2026년부터 2036년까지 연평균 성장률 27%에 이를 것으로 전망됩니다. 이 시장 성장은 첨단 운전자 지원 시스템의 채택 증가와 커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량의 확장에 의해 주도되고 있습니다. AI 기반 자동차 시스템 자동차 AI 시장은 인공지능 시스템과 자동차 기술을 결합하여, 더 나은 성능, 향상된 안전 기능 및 개선된 운전자 경험을 제공하는 차량을 개발합니다. 제품군에는 자율주행 소프트웨어, 차량 내 AI 프로세서, 인지 센서 및 클라우드 기반 AI 플랫폼과 함께 작동하는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)이 포함됩니다. 이러한 기술들은 차량이 주변 환경을 감지하고 적절한 조치를 수행할 수 있도록 지원합니다. 핵심 AI 기술 자동차 산업은 컴퓨터 비전, 센서 융합, 머신러닝 및 자연어 처리와 같은 다양한 애플리케이션을 통해 AI를 적용합니다. 이러한 시스템은 운전자 지원 기능을 지원하고 차량 운전자에게 즉각적인 도움을 제공하면서 차량이 스마트한 선택을 할 수 있도록 합니다. AI 기반 애플리케이션 이 시장은 자율주행 기술, 예측 유지보수 시스템, 교통 관리 솔루션, 운전자 모니터링 시스템 및 AI 기반 인포테인먼트 시스템의 구현을 통해 승용차는 물론 상용차 및 전기차 시장에도 서비스를 제공합니다. 이 솔루션들은 편리한 서비스와 더불어 더 나은 안전 조치를 제공하여 소비자의 경험과 플릿(fleet) 운영자의 운영 효율성을 모두 향상시킵니다. 자주 묻는 질문 AI 기반 SDV 혁신이 기존 차량 아키텍처와 근본적으로 다른 점은 무엇인가요? AI 기반 SDV는 하드웨어 중심 설계에서 벗어나, 소프트웨어와 데이터가 차량 기능의 핵심이 됩니다. 중앙 집중형 컴퓨팅과 AI 알고리즘을 통해 차량 기능을 OTA(무선 업데이트)로 지속적으로 개선할 수 있으며, 주행 보조, 인포테인먼트, 에너지 관리까지 하나의 소프트웨어 플랫폼 위에서 통합적으로 진화합니다. 생성형 AI와 피지컬 AI는 AI 기반 SDV 혁신에서 각각 어떤 역할을 하나요? 생성형 AI는 SDV 개발 과정에서 코드 생성, 시뮬레이션 시나리오 확장, 사용자 인터페이스 개선 등 개발·검증·경험 측면을 가속합니다. 반면 피지컬 AI는 센서 융합과 실시간 추론을 통해 차량이 실제 도로 환경을 인지·판단·제어하도록 하여, 주행 안전성과 자율성을 직접적으로 향상시키는 역할을 합니다. AI 기반 SDV 확산에서 자동차 제조사가 직면한 주요 과제는 무엇인가요? 가장 큰 과제는 안전성과 신뢰성 확보입니다. AI 모델의 결정 과정을 검증·설명해야 하며, 사이버 보안과 기능 안전(Functional Safety), AI 안전(AI Safety)을 동시에 충족해야 합니다. 또한 하드웨어–소프트웨어–클라우드 전반을 아우르는 인재와 조직 역량을 확보하는 것도 AI 기반 SDV 전환의 핵심 과제로 꼽힙니다. 마무리   지금까지 AI 기반 SDV에 관한 인사이트를 살펴보았습니다. LTS Group은 자동차 소프트웨어 개발 및 테스트  분야에서 9년 동안 깊이 있는 경험을 바탕으로 LTS Group은 자동차 개발자들이 직면하는 어려움을 명확히 이해하고 있습니다. 저희는 시뮬레이션부터 자동 검증에 이르는 포괄적인 테스트 솔루션을 제공하여 고객님이 비용, 복잡한 통합, 전문 인력 부족이라는 장벽을 극복할 수 있도록 돕습니다 . 지금 바로 LTS Group에 문의하시어 탁월한 품질로 고객님의 제품을 더 빠르게 시장에 출시해 보세요.

자동차 산업은 소프트웨어 정의 차량 (SDV), 즉 소프트웨어에 의해 정의되는 형태로 발전함에 따라 깊은 변화를 겪고 있습니다. 이러한 맥락에서 차량 소프트웨어를 안전하고 체계적으로 관리·업데이트하기 위한 국제 표준인 ISO/SAE 24089의 중요성 또한 점차 부각되고 있습니다. 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대와 함께, 자동차 소프트웨어 업데이트는 점점 OTA(Over-the-Air) 방식으로 이루어지고 있으며, 이에 따라 OEM과 공급업체는 차량 소프트웨어를 지속적이고 안전하게 관리해야 합니다. 그러나 기술 발전과 함께 사이버 공격 표면이 확대되면서 다양한 안전 위험 또한 증가하고 있습니다. 이러한 이유로 UN R156, ISO 26262, ISO/SAE 21434와 같은 국제 표준과 규제는 점차 산업 전반의 공통된 기준으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 맥락에서 ISO/SAE 24089는 SDV를 위한 OTA 소프트웨어 업데이트를 체계적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 관리하기 위한 핵심적인 프레임워크로서 중요한 역할을 합니다. 이 블로그는 LTS Group과 함께 ISO/SAE 24089의 개념과 주요 프레임워크, UN R156과의 관계, 그리고 SDV·OTA 확산으로 인한 사이버 보안 이슈를 살펴봅니다. 또한 ISO 24089가 SDV 시대에 왜 중요한지, 적용 과정에서의 주요 과제, 그리고 향후 OTA 및 SDV 환경에서의 역할을 중심으로 이 표준의 의미를 분석하고자 합니다. Table of Contents Toggle ISO 24089란 무엇인가요?개념ISO 24089의 주요 프레임워크ISO 24089와 UN R156 비교ISO 24089UNR 156 UN R155와 ISO/SAE 24089의 관계ISO/SAE 24089와 UN R156 비교 요약표SDV를 둘러싼 사이버 보안 위협운영체제(OS) 및 미들웨어(Middleware)기능 도메인통신 흐름 기반 사이버 보안데이터 보안제어 시스템 보안ISO 24089 표준이 중요한 이유는 무엇인가요?소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대에서의 안전성 확보UN R155 사이버 보안 관리 시스템(CSMS) 준수 지원복잡한 공급망과 전체 수명주기 관리ISO 24089 적용 시 직면하는 과제내부 전문 인력 역량 부족글로벌 공급망의 복잡성타 표준과의 연계 및 조정OTA 및 SDV 시대에서 ISO 24089 표준의 미래OTA 업데이트와 안전성 보장SDV 미래 전망ISO/SAE 24089에 대해 자주 묻는 질문왜 ISO/SAE 24089가 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대에 특히 중요한가요?ISO/SAE 24089는 OEM과 공급업체가 UN R156과 같은 국제 법적 요구사항을 어떻게 충족하도록 돕나요?ISO/SAE 24089를 실제로 구현할 때 가장 큰 도전 과제는 무엇인가요?결론 ISO 24089란 무엇인가요? 개념 ISO 24089는 국제표준화기구(ISO, International Organization for Standardization)가 제정한 국제 표준으로, 구체적으로는 도로 차량을 담당하는 기술위원회 ISO/TC 22에서 발행한 것입니다. 이 표준은 2023년 2월에 처음 출판되었으며, 자동차 소프트웨어 업데이트 기술에 초점을 맞추고 있습니다. ISO 24089의 도입은 전 세계적으로 안전하고 보안이 강화된 자동차 소프트웨어 업데이트의 표준화를 의무화합니다. 표준은 업데이트를 안전하고 신뢰성 있게 배포할 수 있도록 하는 소프트웨어 업데이트 메커니즘의 엔지니어링을 위한 프레임워크를 제공합니다. 소프트웨어 업데이트의 무결성과 안전성을 보호하기 위해 ISO 24089는 자동차 소프트웨어 업데이트의 기술적 구현 전 과정에 적용되어야 할 주요 프로세스와 기능을 체계적으로 규정하고 있습니다. ISO 24089 표준은 단순히 인증 및 검증 절차에만 초점을 맞추는 것이 아니라, 기능 안전과 사이버 보안 관점에서의 위험 관리를 함께 다루며, 이러한 위험이 차량 자체에만 국한되지 않고 소프트웨어 업데이트 인프라 전반에 걸쳐 관리되어야 함을 명확히 합니다. ISO 24089의 주요 프레임워크 ISO 24089의 주요 프레임워크 ISO/SAE 24089의 프레임워크는 표준 준수를 위해 조직이 충족해야 하는 일련의 요구사항을 중심으로 구성되어 있습니다. 이러한 요구사항은 소프트웨어 업데이트의 기획 단계부터 배포 및 운영, 사후 관리에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 적용되며, 주요 내용은 다음과 같습니다. 정책 수립 및 업데이트 계획 조직은 소프트웨어 업데이트 정책을 명확히 수립하고, 업데이트 관리 체계의 목표, 범위 및 주요 파라미터를 정의해야 합니다. 또한 업데이트 과정에 참여하는 각 이해관계자의 역할과 책임을 명확히 규정할 필요가 있습니다. 리스크 관리 기업은 소프트웨어 업데이트로 인해 발생할 수 있는 잠재적 리스크를 식별하고, 이를 최소화하기 위한 적절한 대응 방안을 마련해야 합니다. 여기에는 보안 취약점에 대한 평가와 함께, 업데이트가 기존 운영 환경에 부정적인 영향을 미치지 않도록 하는 조치가 포함됩니다. 테스트 및 검증 업데이트를 배포하기 전에, 조직은 해당 업데이트가 기존 소프트웨어 환경과 호환되는지 확인하기 위한 테스트 및 검증 절차를 구축해야 합니다. 이를 통해 신규 오류나 호환성 문제의 발생을 사전에 방지할 수 있습니다. 업데이트 배포 운영 환경에 대한 업데이트 배포는 체계적으로 관리되는 절차에 따라 수행되어야 하며, 이를 통해 보안성과 일관성을 확보하고 서비스 중단 가능성을 최소화해야 합니다. 모니터링 및 지속적 개선 소프트웨어 업데이트 관리 시스템의 성능과 효과를 지속적으로 모니터링하고 평가하는 체계를 마련해야 합니다. 이러한 정기적인 평가는 개선이 필요한 영역을 식별하고, 시스템의 성숙도를 단계적으로 향상시키는 기반이 됩니다. ISO 24089와 UN R156 비교 ISO 24089와 UN R156은 이러한 맥락에서 자주 함께 언급되는 두 가지 핵심 문서이지만, 실제로는 서로 다른 역할을 수행합니다. ISO/SAE 24089와 UN R156의 차이점과 상호 보완적 관계를 정확히 이해하는 것은, 기업이 지속 가능한 OTA 역량을 구축하는 동시에 글로벌 시장 진출을 위한 규제 준수를 확보하는 데 있어 필수적인 전제 조건이라 할 수 있습니다. 아래에서 두 표준에 대해 보다 자세히 살펴보겠습니다. ISO 24089 앞에 언급했던 것처럼 ISO 24089는 도로 차량에서 소프트웨어 업데이트를 안전하게 수행하기 위한 국제 표준입니다. 이 표준은 법적 규제를 직접적으로 강제하기보다는, 조직이 소프트웨어 업데이트를 안전하고 신뢰할 수 있으며 추적 가능하게 수행할 수 있도록 기술적 절차와 모범 사례를 제시하는 데 초점을 둡니다. ISO/SAE 24089의 적용 범위는 소프트웨어 업데이트의 전체 생애주기를 포괄하며, 업데이트의 계획, 개발, 검증, 배포, 그리고 배포 이후의 모니터링까지를 포함합니다. 이러한 접근 방식은 업데이트를 일회성 작업이 아닌, 반복 가능하고 통제된 프로세스로 관리하도록 돕습니다. 소프트웨어 제조사나 서비스 제공업체의 관점에서 보면, ISO/SAE 24089는 업데이트 기능을 기존의 안전한 개발 및 운영 프로세스에 자연스럽게 통합하도록 유도하며, 사후적으로 추가되는 부담 요소가 되지 않도록 설계되었습니다. ISO 24089의 주요 요구사항 소프트웨어 업데이트 관리 시스템(SUMS) 조직 구조, 정책, 역할, 기술적 통제 및 모니터링 체계를 정의하여 업데이트가 안전하고 신뢰할 수 있으며 감사 가능하도록 요구합니다. 업데이트에 대한 위험 평가 및 검증 업데이트 배포 전, 잠재적 영향을 평가하여 기능 오류나 보안 취약점이 발생하지 않도록 하고, 안전 요구사항을 충족하는지 확인해야 합니다. 모니터링 및 복구 기능 현장에서 업데이트 결과를 지속적으로 모니터링하고, 문제가 발생할 경우 시스템을 안전한 상태로 복구할 수 있는 메커니즘을 갖추어야 합니다. 업데이트 배포 과정의 보안 암호화 기술을 활용해 업데이트 패키지의 무결성과 진위를 보호하며, 안전한 통신 채널을 통해 배포할 것을 요구합니다. UNR 156  UN R156은 UNECE(유엔 유럽 경제위원회)가 제정한 규정으로, 유엔 차량 규정을 채택한 시장에서 판매되는 모든 신규 차량에 대해 소프트웨어 업데이트 관리 시스템(SUMS)의 구축을 요구합니다. ISO/SAE 24089와 달리, UN R156은 해당 관할 지역에서 법적 구속력을 가지며, 형식 승인(type approval)을 받기 위한 필수 요건으로 적용됩니다. UN R156은 EU를 포함하여 유엔 차량 규정이 채택된 전 세계 여러 지역에서 적용됩니다. 자동차 제조사와 그들의 IT 및 사이버 보안 파트너에게 이는 곧 규정을 준수하지 않을 경우 시장 진입 자체가 제한될 수 있음을 의미합니다. UNR156의 핵심 요구사항 공식적인 업데이트 정책 및 절차 수립 업데이트의 계획, 승인, 배포 및 모니터링 방식에 대한 문서화된 정책과 절차를 갖추어야 합니다. 문서화 및 감사 가능성 확보 업데이트 내용, 목적, 적용 범위, 진행 상태 등에 대한 기록을 유지하여 규제 당국의 점검 및 평가에 대응할 수 있어야 합니다. 차량 및 ECU 단위의 업데이트 관리 전체 차량 수준뿐만 아니라 개별 전자제어장치(ECU) 단위에서도 업데이트가 안전하게 관리되어야 합니다. 지속적인 규제 준수 UNR156에 대한 준수는 일회성 요건이 아니며, 차량의 전체 수명 주기 동안 지속적으로 입증되어야 형식 승인 상태를 유지할 수 있습니다. UN R155와 ISO/SAE 24089의 관계 ISO 24089는 사이버보안 표준은 아니지만, 소프트웨어 업데이트 워크플로우에서 사이버보안의 중요한 역할을 인정하고 있습니다. 따라서 ISO 24089는 UN R155에 맞춘 사이버보안 관리 시스템(CSMS)의 운영 요구 사항을 부분적으로 지원하며, 사이버보안 필요성과 분리하여 볼 수 없습니다. 종합적으로 보면, ISO/SAE 21434는 사이버보안 통제를 위해 UN R155와 밀접하게 연계되어 있고, ISO 24089는 소프트웨어 업데이트를 위해 UN R156과 연계되어 있지만, 두 표준 간의 구분은 명확하지 않습니다. 두 영역의 상호 연결된 특성으로 인해 두 표준은 일부 영역에서 겹치며, 공동 규제 목표를 지원하기 위해 함께 작동합니다. ISO/SAE 24089와 UN R156 비교 요약표 ISO/SAE 24089와 UN R156의 목적, 적용 범위 및 형식 승인에서의 역할 차이를 비교하기 위해 아래 표에 핵심 내용을 정리했습니다. 측면 ISO 24089 UN R156 유형 자발적으로 적용 가능한 국제 표준, 가이드라인 성격 유엔 규정을 따르는 시장에서 법적으로 의무적인 규정 목적 소프트웨어 업데이트 기술에 대한 모범 사례(best practices) 정의 업데이트 준수를 위한 최소한의 법적 요구사항 설정 범위 안전하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 업데이트 프로세스 전반을 포괄 감사 가능성, SUMS, 형식 승인(type approval)에 집중 적용 대상 글로벌 차원에서 강력한 소프트웨어 업데이트 역량을 구축하려는 조직 UN 규정을 적용하는 지역에서 차량 형식 승인을 받기 위해 반드시 준수해야 함 형식 승인에서의 역할 UN R156 및 유사 규정 준수를 지원 시장 접근을 위한 형식 승인 과정에 직접적으로 영향을 미침 SDV를 둘러싼 사이버 보안 위협 SDV를 둘러싼 사이버 보안 위협 사이버 보안 표준을 엄격하게 준수하지 않는다면, 지능형 자동차는 사이버 공격의 쉬운 표적이 될 수밖에 없습니다. 차량이 점점 소프트웨어 중심 차량(Software-Defined Vehicle, SDV) 으로 진화함에 따라, 공격 표면은 차량 내부 소프트웨어에만 국한되지 않고 클라우드 서버, 웹 포털, OTA 통신, 인터넷 전반에 이르는 연결된 전체 생태계로 확장되고 있습니다. 이 중 어느 한 단계라도 보안이 취약하다면, 치명적인 침투 지점이 될 수 있습니다. 이제 SDV 환경에서 잠재적으로 존재하는 주요 사이버 위협 요소들을 살펴보겠습니다. 운영체제(OS) 및 미들웨어(Middleware) 운영체제와 미들웨어는 Software-Defined Vehicle(SDV)의 핵심 기반 계층으로서, 하드웨어 자원 관리, 애플리케이션 수명 주기 관리, 그리고 차량 내 소프트웨어 구성 요소 간의 안전한 통신을 담당합니다. 이 계층에서는 인증, 접근 제어, 침입 탐지, 암호화 기능 등 다양한 핵심 보안 메커니즘이 구현됩니다. 그러나 아키텍처의 중심에 위치한 만큼, OS와 미들웨어는 공격자에게 매우 매력적인 공격 대상이 되기도 합니다. 운영체제의 취약점이나 부적절하게 구성된 권한 관리 체계가 존재할 경우, 공격자는 권한 상승을 통해 시스템 내 주요 서비스에 대한 제어권을 획득할 수 있습니다. 또한 프로세스 또는 서비스 간 내부 통신 채널이 인증 및 암호화 없이 구현될 경우, 메시지 위·변조나 데이터 삽입과 같은 공격에 노출되어 전체 시스템의 무결성이 심각하게 훼손될 수 있습니다. 기능 도메인 ADAS, 인포테인먼트, 커넥티비티와 같은 기능 도메인은 운영체제와 미들웨어에 전적으로 의존하여 동작합니다. 따라서 기반 계층에서 발생한 취약점은 기능 도메인 전반으로 즉각 확산될 가능성이 큽니다. 특히 ADAS 및 고급 운전자 지원 기능은 실시간 센서 데이터를 처리하고 차량 주행 안전에 직접적인 영향을 미치는 의사결정을 수행합니다. 이러한 기능 도메인이 충분히 격리되지 않거나 추가적인 보안 보호가 적용되지 않을 경우, 센서 데이터 위조, 재전송 공격(replay attack), 또는 인포테인먼트 도메인을 통한 측면 침입으로 인해 차량 제어가 왜곡될 수 있습니다. 지속적인 소프트웨어 업데이트와 기능 확장이 이루어지는 SDV 환경에서 기능 도메인 보호는 시스템 전반의 안전성과 보안을 유지하기 위한 필수 요건입니다. 중국 연구진이 수행한 Tesla Model S 해킹 사건은 최대 약 12마일 거리에서 차량의 도어 잠금 장치, 제동 시스템 및 중앙 디스플레이를 원격으로 제어할 수 있음을 보여주었습니다. Tesla는 해당 취약점을 신속히 해결하기 위해 소프트웨어 업데이트를 배포하였으나, 이 사건은 SDV 아키텍처의 이면을 분명히 드러냅니다. 즉, 충분한 보안 조치가 수반되지 않을 경우, 유연한 연결성과 업데이트 메커니즘 자체가 원격 공격의 수단으로 악용될 수 있음을 시사합니다. 통신 흐름 기반 사이버 보안 소프트웨어 계층 외에도 SDV의 보안은 차량 내부 및 외부로 오가는 통신 흐름에 크게 의존합니다. 현대 차량은 OTA 업데이트, 원격 진단, 텔레매틱스 서비스를 위해 CAN, Automotive Ethernet, V2X, TCU 등 다양한 차량 내·외부 통신 네트워크를 활용합니다. 이러한 통신 인터페이스가 적절히 보호되지 않을 경우, 패킷 삽입(packet injection), 메시지 위조, 중간자 공격(Man-in-the-Middle)과 같은 공격의 진입점이 될 수 있습니다. 이러한 공격은 데이터 전송의 무결성을 훼손할 뿐만 아니라, 차량 기능에 대한 비인가 제어 또는 사용자 프라이버시 침해로 이어질 수 있습니다. 데이터 보안 SDV는 센서 데이터, 카메라 영상, GPS 로그, 차량 내부 버스 메시지 등 방대한 양의 민감한 데이터를 지속적으로 생성하고 전송합니다. 이러한 데이터에 대한 기밀성, 무결성 및 접근 제어를 보장하는 것은 무단 추적, 사용자 프로파일링 및 데이터 유출을 방지하기 위한 핵심 요소입니다. 데이터를 표적으로 하는 공격은 단순한 개인정보 침해를 넘어, ADAS 및 자율주행 시스템의 알고리즘 판단을 왜곡할 수 있습니다. 따라서 SDV 환경에서의 데이터 보안은 단순한 규제 준수 차원을 넘어 기능 안전의 일부로 인식되어야 합니다. 제어 시스템 보안 ADAS, 파워트레인, 인포테인먼트와 같은 핵심 기능을 관리하는 차량 디지털 콕핏 시스템은 공격자에게 매우 가치 있는 표적입니다. 대표적인 공격 방식으로는 악성 코드 삽입, 재전송 공격, 또는 안전하지 않은 업데이트 채널을 통한 펌웨어 조작이 있습니다. 이러한 제어 시스템이 침해될 경우, 제동, 조향, 충돌 회피와 같은 안전 필수 기능에 직접적인 영향을 미쳐 심각한 사고로 이어질 수 있습니다. OTA 기반의 지속적인 소프트웨어 업데이트가 이루어지는 SDV 환경에서는 ECU에 대한 강력한 인증, 무결성 검증 및 엄격한 접근 제어를 보장하는 것이 차량 운행 안전을 유지하기 위한 필수 조건입니다. ISO 24089 표준이 중요한 이유는 무엇인가요? ISO 24089 표준이 중요한 이유 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대에서의 안전성 확보 전통적인 IT 시스템과 달리, 자동차 소프트웨어의 결함은 단순한 서비스 중단에 그치지 않고, 제동·조향·운전자 지원 시스템 및 자동화 기능과 같은 안전 필수 기능(safety-critical functions) 에 직접적인 영향을 미쳐 인명 안전을 위협할 수 있습니다. 이러한 환경에서, 특히 무선 소프트웨어 업데이트(OTA) 는 적절히 관리되지 않을 경우 잠재적인 위험 요소를 내포하게 됩니다. ISO/SAE 24089는 이러한 도전에 대응하기 위해 제정된 표준으로, 소프트웨어 업데이트 전·중·후 전 과정에 걸쳐 위험 평가, 검증 및 엄격한 통제를 요구하는 체계적인 소프트웨어 업데이트 관리 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해 업데이트 과정에서 의도치 않게 새로운 결함이나 보안 취약점, 추가적인 위험 요소가 차량에 유입되는 것을 방지하고, SDV 시대에서 차량 운행의 안전성과 사용자 생명 보호에 기여합니다. UN R155 사이버 보안 관리 시스템(CSMS) 준수 지원 현재 다수의 국가와 지역에서는 차량 소프트웨어 업데이트 및 사이버 보안과 관련된 의무 규제를 도입하고 있으며, 대표적으로 UNR156(소프트웨어 업데이트 관리 시스템, SUMS) 과 UNR155(사이버 보안 관리 시스템, CSMS) 가 있습니다. 이러한 규제는 제조사가 구조화된 소프트웨어 업데이트 관리 프로세스를 갖추고, 이를 통제 및 추적할 수 있음을 입증하도록 요구합니다. ISO/SAE 24089는 OTA를 중심으로 소프트웨어 버전 관리, 변경 관리, 업데이트 기록 및 차량 전 수명주기 동안의 모니터링을 포함하는 구체적인 기술 프로세스 프레임워크를 제공하며, 이는 UNR156이 요구하는 핵심 요건과 직접적으로 부합합니다. 그 결과, ISO/SAE 24089를 적용함으로써 OEM 및 공급업체는 다음과 같은 이점을 확보할 수 있습니다. 글로벌 시장 전반에 걸친 OTA 프로세스의 표준화 형식 승인, 평가 및 감사 과정에서 소프트웨어 업데이트 관리 역량을 보다 용이하게 입증 상이한 법적 요구사항을 가진 다수의 시장에 차량을 공급할 때 발생할 수 있는 비준수 리스크 감소 복잡한 공급망과 전체 수명주기 관리 현대 자동차는 수십 개 이상의 공급업체가 제공하는 하드웨어와 소프트웨어 코드의 결합체로, 이를 통합적으로 관리하는 것은 매우 어려운 과제입니다. ISO/SAE 24089가 중요한 이유는 다음과 같습니다. 소프트웨어 업데이트 기술에 대한 공통된 언어와 통합된 이해 체계를 공급망 전반에 걸쳐 확립 계획, 개발, 검증, 배포, 그리고 배포 이후 모니터링에 이르기까지 업데이트 전 수명주기를 포괄 디지털 서명과 같은 암호화 기법을 요구하여, OTA 배포 과정에서 소프트웨어의 무결성과 위·변조 방지 보장 ISO 24089 적용 시 직면하는 과제 ISO 24089는 차량 소프트웨어 업데이트에 대한 포괄적인 관리 프레임워크를 제공하지만, 이를 실제 현업에 적용하는 과정에서는 OEM과 공급업체 모두에게 적지 않은 도전 과제를 안겨줍니다. 이러한 과제는 단순한 기술적 문제를 넘어, 인적 자원, 조직 구조, 그리고 자동차 산업 전반의 공급망 생태계와 밀접하게 연관되어 있습니다. ISO 24089 적용 시 직면하는 과제 내부 전문 인력 역량 부족 ISO/SAE 24089 적용 과정에서 가장 큰 장애 요인 중 하나는 OTA 관리, 사이버 보안, 소프트웨어 안전성에 대한 전문성을 갖춘 내부 인력의 부족입니다. 본 표준은 단순한 소프트웨어 개발 역량을 넘어, 위험 관리, 변경 관리, 소프트웨어 검증, 그리고 차량 전 수명주기에 걸친 업데이트 모니터링과 같은 핵심 개념에 대한 깊은 이해를 요구합니다. 그러나 많은 조직은 여전히 OTA를 보조적인 기술 활동으로 인식하는 전통적인 소프트웨어 개발 모델에 머물러 있으며, 이로 인해 표준이 요구하는 수준과 실제 내부 실행 역량 사이에 상당한 격차가 존재합니다. 그 결과, 기업은 대규모 교육 투자나 외부 전문 파트너에 대한 의존을 피하기 어려운 상황에 놓이게 됩니다. CXC Global 보고서에 따르면, 자동차 산업은 2025년까지 230만 명의 숙련된 노동자 부족과 2030년까지 430만 명에 달하는 부족을 예상하며, 100명당 4.3개의 공석 비율을 보입니다. 독일에서는 2024년 약 80,000명의 숙련 전문가 부족이 발생하고 있습니다 . 디지털 전환과 전동화는 기술 격차를 더욱 확대시켜 새로운 훈련 전략과 협력 방식을 요구하고 있습니다. 글로벌 공급망의 복잡성 현대 차량은 다층적인 글로벌 공급망을 기반으로 개발되며, 소프트웨어, 하드웨어, 코드 라이브러리, 기능 모듈 등이 전 세계의 다양한 공급업체—특히 제3자 공급업체—로부터 제공됩니다. 이러한 구조적 분산은 소프트웨어 업데이트의 무결성, 일관성, 그리고 추적 가능성을 보장하는 것을 매우 어렵게 만듭니다. 특히 OTA 업데이트 환경에서는 단 하나의 관리되지 않은 구성 요소만으로도 사이버 보안 취약점이 발생하거나 시스템 충돌, 차량 기능 중단으로 이어질 수 있습니다. 따라서 기업은 개별 업데이트 자체뿐만 아니라, 소스 코드, 시스템 구성, 그리고 각 참여 주체의 책임 범위에 이르기까지 공급망 전반에 걸친 위험 관리를 수행해야 합니다. 이는 ISO 24089가 요구하는 높은 수준의 투명성과 통제 요건을 충족해야 하는 점에서, 관리적 측면에서 매우 큰 도전 과제로 작용합니다. 타 표준과의 연계 및 조정 ISO/SAE 24089는 독립적으로 존재하는 표준이 아니라, ISO/SAE 21434(사이버 보안), ISO 26262(기능 안전), 그리고 조직 내 품질 관리 및 준법 관리 체계와 긴밀히 연계된 복합적인 표준 생태계의 일부입니다. 이는 ISO/SAE 24089의 적용이 단순한 기술 구현을 넘어, 조직 차원의 전략적 조정 과제임을 의미합니다. 실무적으로 각 표준은 서로 다른 전문 영역 사이버 보안 팀, 기능 안전 엔지니어, 소프트웨어 개발 조직, 법무 및 운영 부서—과 연관되어 있습니다. 이들 조직이 워크 프로덕트(work products), 기술 문서, 감사 기록을 일관되게 구축·유지·정합화하는 것은 상당한 난이도를 지닌 과제입니다. 부서 간 협업이 미흡하거나 표준 해석이 일관되지 않을 경우, 준수 공백, 프로세스 중복, 또는 관리되지 않은 위험으로 이어질 가능성이 높습니다. OTA 및 SDV 시대에서 ISO 24089 표준의 미래 Software-Defined Vehicle(SDV) 시대에 접어들면서 소프트웨어 업데이트는 더 이상 부가적인 지원 활동이 아니라, 차량의 수명 주기, 확장성, 그리고 장기적인 가치 창출을 좌우하는 핵심 역량으로 자리 잡고 있습니다. 차량이 기능 추가, 결함 수정, 규제 대응을 위해 OTA에 점점 더 의존하게 됨에 따라, ISO/SAE 24089의 역할은 앞으로 더욱 확대되고 강화될 것입니다. OTA 업데이트와 안전성 보장 Future Market Insights의 보고서에 따르면, 차량용 무선 소프트웨어 업데이트(Over-the-Air, OTA) 시장은 2025년 기준 약 52억 달러 규모로 평가되며, 2035년에는 250억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 시장 규모의 지속적인 확대는 OTA가 자동차 산업의 Software-Defined Vehicle(SDV) 전환 전략에서 더 이상 선택 사항이 아닌 핵심 축으로 자리 잡았음을 보여줍니다. 이러한 OTA 의존도의 증가는 소프트웨어 업데이트의 안전성, 통제 및 관리에 대한 요구 수준을 그 어느 때보다 높이고 있으며, 이에 따라 자동차 산업 전반에서 ISO/SAE 24089를 단순한 기술적 권고가 아닌 기본적인 준거 표준으로 준수해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 특히 유럽에서는 UN R156 규정이 2024년부터 본격 적용되면서, ISO/SAE 24089 준수는 차량 형식 승인(Type Approval)을 위한 사실상 필수 조건이 되었습니다. 형식 승인은 3년 주기로 재평가되며, OTA의 안전성과 관리 체계를 입증하지 못할 경우 즉각적인 판매 중단 조치로 이어질 수 있습니다. SDV 미래 전망 가까운 미래에 한국 정부는 R&D 자원에 대한 대규모 투자를 확대하고 있으며, 다분야 간 협력을 강화하고 표준화 포럼을 구축하는 동시에 공공–민간 파트너십 모델을 적극적으로 운영하고 있습니다. 이를 통해 포괄적인 SDV 생태계를 조성하고, 소프트웨어 정의 차량으로의 전환 흐름을 주도하고 있습니다. 이러한 맥락에서 ISO/SAE 24089 표준은 차량 제조사가 소프트웨어 업데이트, 시스템 오류 및 사이버 보안과 관련된 위험 시나리오를 사전에 고려하도록 요구하며, 사고 발생 이후에 대응하는 수동적인 방식에서 벗어나도록 합니다. 이를 통해 SDV의 미래는 단순한 디지털화와 유연한 업데이트 역량에 국한되지 않고, 안전성과 신뢰성을 기반으로 한 운용 플랫폼 위에서 사용자 안전과 경험을 핵심 가치로 삼는 장기적인 발전 방향으로 정의됩니다. ISO/SAE 24089에 대해 자주 묻는 질문 왜 ISO/SAE 24089가 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대에 특히 중요한가요? SDV 시대에는 소프트웨어가 차량의 핵심 안전 기능, 예를 들어 제동, 조향, ADAS 및 자동화 시스템을 점점 더 지배하고 있습니다. 이로 인해 각 소프트웨어 업데이트, 특히 OTA 업데이트는 철저히 관리되지 않으면 시스템 오류와 사이버 보안 침입 위험을 내포하게 됩니다. ISO/SAE 24089는 이러한 상황에서 중요한 역할을 합니다. 이 표준은 구조화된 소프트웨어 업데이트 관리 프레임워크를 마련하여 위험 평가, 검증, 통제 및 모니터링을 업데이트 수명 주기 전반에 걸쳐 요구합니다. 이를 통해 원격 공격 위험을 최소화하고, 새로운 오류나 취약점이 차량에 도입되는 것을 방지하며, 핵심 안전 기능이 SDV 환경에서도 안정적으로 작동하도록 보장합니다. ISO/SAE 24089는 OEM과 공급업체가 UN R156과 같은 국제 법적 요구사항을 어떻게 충족하도록 돕나요? ISO/SAE 24089는 UN R156의 핵심 요구사항인 소프트웨어 업데이트 관리 시스템(SUMS)을 구현하기 위한 상세한 기술적 기반을 제공합니다. 이 표준은 소프트웨어 버전 관리, 변경 통제, 업데이트 검증, OTA 과정의 기록 및 추적 등 중요한 내용을 포괄하며, 차량 수명 주기 전반에 걸쳐 적용됩니다. 이를 통해 OEM과 공급업체는 글로벌 차원에서 소프트웨어 업데이트 프로세스를 표준화할 수 있으며, 평가·감사·형식 승인 과정에서 준수 역량을 쉽게 입증할 수 있습니다. 또한 다양한 시장의 규제 요구사항에 따른 법적 위험을 줄이고, 차량을 여러 지역에 안전하게 배포할 수 있습니다. ISO/SAE 24089를 실제로 구현할 때 가장 큰 도전 과제는 무엇인가요? 가장 큰 도전 과제 중 하나는 OTA, 사이버 보안, 소프트웨어 안전에 대한 깊은 전문성을 가진 내부 인력이 부족하다는 점입니다. 이 표준은 기술적 이해뿐만 아니라 위험 관리까지 포괄적인 지식을 요구하기 때문에 인력 부족은 큰 장애물이 됩니다. 또한 글로벌 공급망은 매우 복잡하며, 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 공급업체가 참여하기 때문에 업데이트의 무결성, 일관성, 추적 가능성을 보장하는 것이 특히 어렵습니다. 더 나아가 ISO/SAE 24089는 독립적으로 존재하지 않고, ISO/SAE 21434(사이버 보안) 및 ISO 26262(기능 안전)과 같은 관련 표준과 함께 동시 구현되어야 합니다. 여러 전문 팀 간의 협력, 문서·프로세스·산출물의 동기화는 조직과 관리 측면에서 큰 도전 과제가 되며, 특히 통합 표준 관리 모델에 익숙하지 않은 기업에게는 더욱 어렵습니다. 결론 ISO/SAE 24089는 차량 소프트웨어 업데이트를 체계적이고 추적 가능하며 안전하게 관리하기 위한 포괄적인 기술 거버넌스 프레임워크를 제공합니다. 본 표준은 OTA(Over-the-Air) 서비스 확장을 위한 기반을 마련하는 동시에, SDV 전략을 지속 가능하게 구현하기 위한 핵심 토대 역할을 수행합니다. 자동차 소프트웨어 개발 및 테스트, 사이버 보안, 국제 표준 준수 분야에서 8년 이상의 경험을 보유한 LTS Group은 한국 시장의 자동차 기업들과 다수의 협업 경험을 가진 신뢰할 수 있는 파트너입니다. 기술적 역량과 규제에 대한 깊은 이해, 그리고 실제 프로젝트 수행 경험을 결합하여, LTS Group은 기업들이 리스크를 최소화하고 소프트웨어 업데이트 프로세스를 최적화하며 SDV 시스템의 안전성을 강화할 수 있도록 지원합니다.