자동차에서의 자동화 테스트란 무엇입니까? 2025년 포괄적인 가이드

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. .

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

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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

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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.