2026년 업데이트된 Model-in-the-Loop MIL 테스트에 관한 최신 인사이트

자율주행(AD) 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에서 소프트웨어와 제어 로직은 차량의 기능적 작동과 안전을 보장하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 시스템의 특성상 실시간 처리 및 의사 결정 알고리즘에 의존하므로, 안전은 항상 최우선으로 고려되며 전체 개발 프로세스를 지배하는 기준이 됩니다.

이러한 맥락에서 다양한 주행 상황, 특히 경계 시나리오(edge case)를 모델링하고 소프트웨어를 상세하고 체계적으로 테스트하는 것은 필수적인 요구 사항입니다. 모델-인-더-루프(MiL) 테스트는 시뮬레이션 환경에서 AD/ADAS 제어 로직 및 알고리즘을 조기에 평가할 수 있는 효율적인 플랫폼을 제공하여, 신뢰도를 높이고 위험을 줄이며 현대 자동차 시스템 개발 프로세스를 최적화하는 데 기여합니다.

본 글에서 LTS Group은 Model-in-the-Loop MiL 테스트에 관한 최신 인사이트를 공유하고자 합니다. 필요하시면 참고하시기 바랍니다.

MiL (Model-in-the-Loop)란 무엇입니까? 

Model-in-the-Loop(MIL)”은 Model-Based Design(MBD)에서 시스템과 제어기 모두 가상 모델로 이루어진 시뮬레이션 기반 테스트 방법입니다. 이를 통해 개발자들은 물리적 하드웨어가 개입되기 전에 제어기의 로직을 완전히 시뮬레이션된 환경에서 테스트하고 검증할 수 있습니다. MIL은 설계 결함을 조기에 발견하고 비용을 절감하며, 자율주행차, 항공우주, 로봇과 같은 복잡한 시스템에서 방대한 시나리오를 가상으로 시뮬레이션할 수 있어 매우 중요합니다.

MIL 테스트는 제품의 제어기 개발 주기 모든 단계에서 사용되는 시뮬레이션 기법입니다. 이는 실제 전자 제어 장치(ECU)에 코드를 다운로드하여 차량에서 테스트하기 전에, 시뮬레이션 환경 내에서 부품, 복합체 또는 시스템 수준의 제어기 모델을 테스트하는 것을 포함합니다.

자동차가 교통 상황에 따라 자동으로 속도를 조절하도록 돕는 스마트 알고리즘을 설계하고 있다고 상상해 보세요. 이제 이 알고리즘을 코드로 만들고 실제 자동차에 적용하기 전에, 완벽하게 작동하는지 확인하고 싶을 것입니다. 바로 여기서 MiL 테스트가 필요합니다.

MIL 테스트는 제품 또는 시스템을 위한 가상 연습과 같습니다. 따라서 실제 자동차에서 제어기 알고리즘을 직접 테스트하는 대신, 자동차용 스마트 알고리즘의 컴퓨터 모델을 만들고 컴퓨터상에서 다양한 주행 상황을 시뮬레이션합니다. 예를 들어, 자동차용 첨단 어댑티브 크루즈 컨트롤 (Autonomous cruise control) 시스템을 개발하는 경우, MIL 테스트는 가상 주행 환경에서 크루즈 컨트롤 시스템 모델을 시뮬레이션하는 데 특히 유용할 수 있습니다. 이를 통해 엔지니어는 변화하는 교통 밀도 및 기상 조건과 같은 실제 시나리오에서 시스템의 성능을 평가할 수 있습니다. 이는 잠재적인 문제를 조기에 식별하고 해결하여 시스템의 안전성과 효율성을 보장합니다.

MIL 테스트를 개발 프로세스에 통합함으로써, 엔지니어는 시스템 동작에 대한 귀중한 통찰력을 조기에 얻을 수 있으며 시기적절한 오류 감지 및 수정이 가능해집니다. 이는 개발 시간과 비용을 절감하고 전반적으로 더 나은 제품을 만드는 데 기여할 것입니다. MIL 테스트를 활용하면 개발 프로세스가 간소화되고 신뢰성이 향상되며, 광범위한 물리적 도로 테스트의 필요성이 줄어들어 핵심 자동차 기술을 개선하기 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

기능 테스트 (Functional Testing)에서의 MiL (Model-in-the-Loop)

MiL은 모델 수준에서 기능 테스트를 수행하는 단계입니다. 이 단계에서는 아직 실행 가능한 소스 코드가 없으며 하드웨어와도 무관하게, 수학적 모델 또는 행위 모델을 통해 알고리즘과 제어 로직을 검사합니다.

MiL의 특징은 다음과 같습니다.

• 시스템의 입력과 출력이 시뮬레이션됩니다.
• 제어 로직은 다양한 기능 시나리오를 기반으로 테스트됩니다.
• 경계 조건(boundary conditions) 및 비정상적인 경우를 조기에 발견할 수 있습니다.
• MiL은 코딩을 시작하기 전에 기능 요구사항이 시스템 로직으로 올바르게 변환되었음을 확인할 수 있도록 합니다. 이 단계는 설계 오류를 발견하는 데 가장 저렴하면서도 가장 효율적인 단계입니다.

MiL 테스트의 장점 및 한계

MiL 테스트의 장점

하드웨어 종속성 없는 모델 수준 검증

MiL 테스트의 핵심적인 장점 중 하나는 실제 하드웨어나 생성된 소스 코드 없이도 Simulink 모델을 직접 테스트할 수 있다는 점입니다. 이 단계에서는 기능 블록, 제어 방정식 및 상태 머신을 포함하여 시스템의 수학적 동작과 제어 로직에 테스트의 초점이 맞춰집니다. 하드웨어로부터 완전히 분리함으로써 개발팀은 알고리즘과 관련된 오류를 쉽게 찾아내고, 센서, 액추에이터 또는 하드웨어 드라이버에서 발생하는 문제와 혼동하는 것을 방지할 수 있습니다. 이는 특히 제어 로직과 의사결정이 안전에 중추적인 역할을 하는 AD/ADAS 시스템에서 매우 중요합니다.

조기 테스트 및 좌측 이동(Shift-Left) 검증 전략

MiL 테스트는 ESP32와 같은 마이크로컨트롤러에 코드를 생성하고 배포하기 전, 개발 수명 주기의 매우 초기 단계에서 시스템 테스트 및 검증을 수행할 수 있게 합니다. 이러한 좌측 이동 테스트(shift-left testing) 접근 방식은 하드웨어 통합 단계에서 오류가 발견될 때보다 훨씬 적은 비용과 짧은 시간으로 로직 설계 오류를 감지하고 수정할 수 있도록 돕습니다. AD/ADAS의 안전 기능을 개발하는 맥락에서, 알고리즘 동작에 대한 조기 평가는 이후 단계에서 누적될 수 있는 위험을 최소화하는 데 기여합니다.

체계적인 테스트 케이스 설계를 통한 광범위한 시나리오 커버리지

MiL 테스트의 또 다른 두드러진 장점은 다양한 작동 시나리오를 포괄하기 위한 대규모 테스트 케이스를 구축하고 실행할 수 있다는 것입니다. 공칭 조건, 경계 조건부터 센서 오류 또는 신호 노이즈와 같은 이상 사례까지 모든 상황을 시뮬레이션 환경에서 체계적으로 모델링하고 재현할 수 있습니다. 이는 실제 테스트에서는 재현하기 어렵거나 희귀한 상황에서 제어 알고리즘의 동작을 종합적으로 평가하여 AD/ADAS 시스템의 신뢰성과 견고성을 향상시킵니다.

자동화된 테스트 보고 및 커버리지 분석

Simulink Test와 같은 도구는 요구사항 커버리지, 로직 커버리지 및 상태 커버리지를 포함한 테스트 보고서 생성 및 커버리지 분석 과정을 자동화하는 데 도움을 줍니다. 이러한 결과는 모델의 테스트 수준에 대한 정량적인 정보를 제공할 뿐만 아니라 시뮬레이션에서 활성화되지 않은 로직 분기 또는 조건을 감지하는 데도 유용합니다. ISO 26262 또는 ASPICE와 같은 표준의 영향을 받는 자동차 개발 환경에서는 보고서와 커버리지 지표가 규정 준수 및 개발 프로세스의 품질을 입증하는 데 중요한 역할을 합니다.

MiL 테스트의 한계

하드웨어 효과 및 런타임 제약 조건 부재

MiL 테스트는 실제 하드웨어를 포함하지 않으므로, ESP32와 같은 마이크로컨트롤러에 배포될 때만 나타나는 여러 문제를 감지하지 못할 수 있습니다. 계산 리소스 한계, 실시간 지연 시간, 인터럽트로 인한 지터, I/O 신호 노이즈, 또는 숫자형 데이터의 차이(고정 소수점, 오버플로우, 양자화)와 같은 요소들은 시뮬레이션에서 충분히 반영되지 않는 경우가 많습니다. 결과적으로 MiL 환경에서는 안정적으로 작동하는 알고리즘이라도 실제 하드웨어에서 실행될 때는 오작동하거나 성능이 저하될 수 있습니다.

생성된 코드 검증의 부족

MiL 테스트의 구조적인 한계는 생성된 소스 코드를 직접 테스트하지 않는다는 점입니다. 하지만 이 코드는 임베디드 시스템에 배포되는 실제 대상입니다. 모델과 생성된 코드 간의 차이는 코드 생성 설정, 데이터 유형 변경, 컴파일러 최적화 또는 솔버 및 샘플링 주기의 차이로 인해 발생할 수 있습니다. 따라서 MiL은 모델과 실제 시스템 간의 동작 등가성을 완전히 보장할 수 없으며, Software-in-the-Loop(SiL) 및 Hardware-in-the-Loop(HiL)과 같은 다음 테스트 단계로 보완되어야 합니다.

자동차 검증 체인 내 MiL의 역할

종합적으로 MiL 테스트는 현대 자동차 시스템, 특히 AD/ADAS 기능에 대한 검증 체인에서 기반이 되는 테스트 레이어 역할을 합니다. MiL은 개념 수준에서 알고리즘 및 제어 로직의 정확성을 보장하고, 소프트웨어 및 하드웨어 수준에서 더 깊이 있는 테스트를 위한 기반을 마련합니다. V-모델에 따라 SiL 및 HiL과 체계적으로 통합될 때, MiL은 고급 자율주행 및 운전자 보조 시스템의 안전, 신뢰성 및 개발 효율성을 향상시키는 데 중요한 기여를 합니다.

전문 외주 엔지니어링 팀을 통한 MiL 테스트 과제 완화

MiL 테스트가 초기 검증 단계에서 많은 장점을 제공함에도 불구하고 하드웨어 상호작용의 부재, 실시간 제약 조건, 그리고 생성된 코드 테스트의 한계와 관련된 문제들을 효과적으로 극복하기 위해서는 고도로 전문화된 기술 인력이 요구됩니다.

현실적으로 모든 조직이 제어 모델링, 코드 생성, 임베디드 시스템 및 자동차 안전 표준 분야에서 동시에 숙련된 팀을 보유하고 있지는 않습니다. 따라서 자동차 소프트웨어 테스트 분야에 특화된 전문 외주 엔지니어링 팀과 협력하는 것이 전략적인 해결책이 될 수 있습니다.

풍부한 경험을 갖춘 외주 팀은 고정밀 플랜트 모델을 구축하고 복잡한 테스트 케이스를 설계하며, 시뮬레이션의 이상적인 가정을 보완하기 위한 체계적인 결함 주입(fault injection)을 수행함으로써 MiL 테스트의 범위를 확장하는 데 기여할 수 있습니다. 동시에 이들은 MiL에서 SiL 및 HiL로 이어지는 원활한 테스트 경로를 설계하여 모델, 생성된 코드 및 실제 하드웨어 동작 간의 일관성을 보장할 수 있습니다. 코드 최적화, 고정 소수점 변환, 타이밍 분석 및 마이크로컨트롤러 통합에 대한 깊이 있는 전문 지식을 바탕으로 전문 팀은 모델-코드 불일치 위험과 배포 단계에서만 발생하는 문제들을 최소화하는 데 도움을 줍니다.

더욱 중요한 점은 외주 인력을 활용함으로써 자동차 제조업체와 공급업체는 핵심 역량에 집중하면서도 ISO 26262 또는 ASPICE와 같은 표준에 대한 높은 개발 속도와 준수 수준을 유지할 수 있다는 것입니다. 이러한 방식으로 외주 팀은 단순한 기술 지원을 넘어 개발 생태계의 확장된 일부가 되어, 점점 더 복잡해지는 AD/ADAS 시스템 환경에서 MiL 테스트의 과제들을 효과적으로 해결하는 데 기여합니다.

사정 규모 및 미래 예측 

Virtue Market Research에 따르면, 테스트 및 시뮬레이션 시스템 시장은 2023년 55억 5천만 달러의 가치였으며, 2030년 말까지 89억 1천만 달러 규모에 도달할 것으로 전망됩니다. 2024년부터 2030년까지의 예측 기간 동안 시장은 연평균 성장률(CAGR) 7%로 성장할 것으로 예상됩니다.

테스트 및 시뮬레이션 시스템 시장은 의료부터 제조업에 이르는 다양한 산업에 혁신을 불어넣고 있습니다. 이는 AI 기반 테스트 및 지속 가능성에 대한 관심 증대 등 다양한 트렌드에 힘입은 결과입니다. 시뮬레이션 환자로 복잡한 수술을 연습하는 의사나 가상 풍동에서 최적화된 세련된 자동차와 같은 사례들이 이러한 혁신을 통해 가능해집니다.

내부적으로는 HIL, SIL, MIL과 같은 다양한 시스템들이 각기 다른 특정한 목적을 가지고 있습니다. HIL은 거의 실제와 같은 테스트를 위해 실제 하드웨어를 가상 환경에 통합하며 SIL은 시뮬레이션 환경에서 소프트웨어 오류를 탐지하는 데 중점을 둡니다. 반면 MIL은 무엇이든 제작되기 전에 설계를 테스트하기 위해 수학적 모델을 사용합니다. 이러한 맞춤형 접근 방식은 항공기부터 조립 라인에 이르기까지 모든 것의 효율성, 안전성 및 더욱 친환경적인 미래를 보장합니다.

급격한 산업화와 기술 발전이 이루어지고 있는 아시아 태평양 지역은 이 시장을 주도하고 있습니다. 기술, 가상 현실 및 클라우드 컴퓨팅의 지속적인 발전과 함께 테스트 및 시뮬레이션의 미래는 더욱 몰입적이고 영향력 있는 모습을 약속합니다. 이 시장은 다양한 산업 전반에 걸쳐 더욱 원활하고 깨끗하며 혁신적인 내일을 기대하게 합니다.

Data Intelo 연구에 따르면, 글로벌 자동차 MIL 테스트 시장 규모는 2024년 19.2억 달러로 평가되며 강력한 성장세를 보였습니다. 이 시장은 2033년까지 41.8억 달러에 이를 것으로 예상되며 예측 기간 동안 8.9%의 매력적인 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망됩니다. 이 시장의 주요 성장 요인은 자동차 전장 시스템의 복잡성 증가와 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율주행 기술에 대한 수요 급증입니다. 이는 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위한 엄격한 MIL 테스트 프로토콜을 필수적으로 요구하고 있습니다.

자동차 산업 내에서 디지털 엔지니어링 및 가상 프로토타이핑의 채택 증가 또한 자동차 MIL 테스트 시장 성장의 주요 동력입니다. 모델 기반 설계(MBD)로의 전환은 엔지니어들이 가상 환경에서 제어 알고리즘을 개발, 테스트 및 개선할 수 있도록 하여 제품 개발 주기를 크게 단축시킵니다.

MIL 테스트는 물리적 프로토타입 없이도 설계 결함의 조기 감지 및 반복적인 개선을 가능하게 함으로써 이러한 디지털 전환의 초석을 형성합니다. 이는 시장 출시 시간을 단축시킬 뿐만 아니라 자동차 시스템의 전반적인 품질과 신뢰성을 향상시킵니다. MIL 테스트 플랫폼에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 통합은 예측 분석 및 자동화된 테스트 생성을 가능하게 하여 시장 성장을 더욱 가속화할 것으로 예상되며, 이를 통해 테스트 효율성과 효과를 개선할 것입니다.

자주 묻는 질문 

테스트를 위한 적합한 테스트 케이스는 무엇입니까? 

MiL 테스트는 코드나 하드웨어 통합 전에 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 로직과 시스템 동작에 초점을 맞춘 테스트 케이스에 가장 적합합니다. 실제 물리적 구성 요소 없이 추상적인 모델을 통한 검증이 필요한 시나리오에 이상적입니다.

• 알고리즘 검증: 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC) 또는 제동 시스템과 같은 제어 알고리즘은 로직, 입출력, 그리고 고장 발생 시의 반응을 테스트하는 데 가장 적합합니다. 센서 고장(예: NaN 값)과 같은 고장 주입(fault injection) 사례는 모델의 반응을 효과적으로 검증합니다.
• 기능 및 요구사항 기반 테스트: 개방 루프(open-loop) 구성 요소 테스트 또는 초기 ADAS 시뮬레이션과 같은 요구사항에서 파생된 테스트 케이스는 높은 재현성으로 인해 MiL 테스트에 적합합니다. 점화/스위치 입력에 따른 조명 모듈 작동이나 가상 주행 조건 등이 예시가 될 수 있습니다.
• 기능 및 요구사항 기반 테스트: 개방 루프(open-loop) 구성 요소 테스트 또는 초기 ADAS 시뮬레이션과 같은 요구사항에서 파생된 테스트 케이스는 높은 재현성으로 인해 MiL 테스트에 적합합니다. 점화/스위치 입력에 따른 조명 모듈 작동이나 가상 주행 조건 등이 예시가 될 수 있습니다.
• 단위 및 엣지 케이스: 알고리즘의 단위 수준 검증(예: 목표 주입, 가속)과 희귀한 고장 또는 역주행 차량과 같은 엣지 시나리오가 효과적으로 작동합니다. 이를 통해 디지털 모델에 대한 빠른 반복 작업이 가능하여 애자일 개발을 지원합니다.

AUTOSAR 컴포넌트를 위한 MiL 테스트 케이스를 어떻게  구성합니까?

• 컴포넌트 및 하네스 설정: ARXML을 임포트하여 ASWC(Application Software Component)를 Simulink 블록으로 모델링하고, 포트(입력/출력)와 Runnable(함수 호출 서브시스템 또는 Simulink 함수)을 정의합니다. Simulink Test를 활용하여 테스트 하네스를 생성합니다. 이 하네스에 Test Sequence 블록을 추가하여 자극(예: APP_HwIO_Value와 같은 스텝 입력)을 주입하고, 센서 데이터를 위한 외부 시계열을 설정하며, 동등성 검사를 수행합니다.
• 테스트 케이스 설계: Runnable 엔티티(실행 가능 단위)별로 테스트 케이스를 구성하고, 요구사항 기반 테스트, 고장 주입(fault injection), 그리고 MC/DC(Modified Condition/Decision Coverage)와 같은 커버리지 목표를 모두 포함하도록 합니다. 스로틀 제어 가속 램프와 같은 시퀀스를 위해 초기화/실행/종료 단계를 포함하고, 다중 인스턴스(multi-instance) 변형도 고려합니다.
• 실행 및 검증: 구성된 컴포넌트에 대해 MIL 시뮬레이션을 실행하고, Test Manager를 통해 보고서를 생성하며, SiL(Software-in-the-Loop)과 함께 back-to-back(동일한 조건에서의 비교 검증) 테스트를 수행합니다. 단위 수준 목표를 위해 Simulink Design Verifier를 사용하여 포트, NVRAM(비휘발성 메모리), 그리고 진단 기능을 검증합니다.

마무리 

지금까지”2026년 업데이트된 Model-in-the-Loop(MiL) 테스트”를 통해 MiL 테스트의 기본 개념부터 소프트웨어 개발 초기 단계에서의 핵심적인 역할, 모델 기반 개발 환경에서 MiL이 제공하는 실질적인 가치까지 살펴보았습니다.

특히 실제 차량이나 하드웨어 환경에서 재현하기 어렵거나 비효율적인 테스트 케이스를 모델 수준에서 안전하게 검증할 수 있다는 점에서 MiL 테스트는 자율주행, ADAS, 전동화 시스템과 같은 고복잡도 소프트웨어 개발의 기반을 형성합니다. 이는 곧 전체 개발 프로세스의 품질과 안정성을 좌우하는 중요한 요소로 이어집니다.

LTS Group은 MiL 테스트를 포함한 모델 기반 검증 및 자동차 소프트웨어 품질 검증 분야에서 고객님의 신뢰할 수 있는 파트너입니다. 다년간의 MiL·SiL·HiL 테스트 경험 바탕으로 LTS Group은 자동차 개발 과정에서 발생하는 설계 불일치, 요구사항 해석 오류, 검증 복잡성에 대한 현실적인 해법을 제공합니다.

지금 바로 LTS Group과 함께 MiL 테스트 전략을 수립하고 보다 안정적이고 신뢰도 높은 소프트웨어를 기반으로 제품을 더 빠르게 시장에 선보이시기 바랍니다.