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"소프트웨어중심차량(SDV) 전환으로 소프트웨어(SW) 개발 사이클이 빨라지면서 개발 인력과 기간, SW 품질 확보의 측면에서 도전 과제가 늘었습니다.
자동차 부품사인 HL만도가 AI에 눈을 돌리게 된 이유죠."
이진환 HL만도 소프트웨어캠퍼스장(상무)는 22일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 '2024 아시아미래기업포럼'에서 이같이 말했다.
이 상무는 "고객의 니즈는 다양하고 모호하기에 분류하고 정리하는 작업이 필요하다"며 "이 과정에서 검증이 하나라도 누락되면 품질 저하로 이어질 수 있기에 AI를 적극 활용할 수 있는 케이스들을 찾아봤다"고 말했다.
자동차 부품사인 HL만도는 연구개발(R&D)과 제조부문에서 AI 활용 가능성을 크게 봤다.
특히 SW 연구개발 분야에서 비교적 데이터가 풍부하고 사용 빈도, 기대효과가 높은 분야를 정의했다.
이후 각 분야에서 개발의 어려움(pain point)을 파악하고 AI로 해결이 가능한 23개의 케이스를 정의했다.
이를 바탕으로 HL만도는 디지털 전환의 단계별 로드맵을 세웠다.
첫 번째 단계로 AI를 활용한 차량 SW 개발 프로세스에 혁신을 꾀하고, 다음으로는 사내 SW 플랫폼(MCSP)과 AI 통합을 구축한다.
마지막으로 AI를 활용한 SW 생태계를 전사를 비롯한 글로벌 시장에 적용할 방침이다.
이를 통해 생산성 향상은 물론 SW 품질과 개발 역량을 확보할 수 있으며, 제품의 개발부터 출시까지 걸리는 시간도 단축한다.
고객사의 요구사항을 분류·분석하는 시간을 줄이고 한 번 개발한 SW 자원은 다시 사용할 수 있도록 범용화했다.
이는 곧 비용 절감으로 이어진다.
이 상무는 차량용 SW 개발에서 보안 문제가 가장 큰 고민 중 하나라고 언급했다.
글로벌 시장에서 경쟁하는 자동차 제조사를 고객사로 둔만큼 각 사의 주문사항에 대한 보안 유지가 무엇보다 중요하다.
이 상무는 "고객사의 보안을 유지해야 하기에 공개된 SW 개발에서 오픈소스 기반의 AI를 직접 활용하기는 어렵다"며 "특정 데이터를 처리하는 경량화 언어모델(sLLM)을 활용하고 자체 커스터마이징 과정을 거쳐 사내 클라우드 플랫폼에 통합할 수 있도록 노력하고 있다"고 말했다.
우수연 기자 yesim@asiae.co.kr
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