2017년 자동차 산업에서 나타날 기술 트렌드 탑 7

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입력 2016.12.28 13:42:04

윤지원

▲BMW가 지난 4월 선보인 프리미엄 카셰어링 서비스 '리치나우'(ReachNow). (사진 = 리치나우)

2017년 새해 자동차 산업에서는 어떤 새로운 기술들이 트렌드를 이룰까? 지난 22일, 미국의 IT전문 미디어 ‘테크크런치’는 2017년 자동차 산업에서 뚜렷하게 나타날 것으로 예견되는 7가지 기술 트렌드를 선정해 소개했다.

테크크런치가 선정한 내년 자동차산업의 주요 트렌드는 ▲블록체인 ▲증강현실 ▲3D 프린팅 ▲자율주행기술 ▲머신러닝 ▲공유경제 ▲예측분석 등의 일곱 개 기술 키워드로 요약된다. 해당 매체는 각각의 기술들이 구체적으로 자동차 산업에 활용될 방식에 대해서도 예측했다.

▲블록체인

최근 가장 뜨겁게 주목받고 있는 기술인 블록체인이 2017년 자동차 부품 공급 관리 분야에서 먼저 활용되기 시작할 것으로 전망된다.

블록체인은 사용자의 개별 컴퓨터가 모두 연결되어 데이터를 서로 교차 추적하고 이를 활용할 수 있는 일종의 ‘분산 거래 장부’다.

자동차 부품 공급망의 관리에는 가짜 부품이 쓰일 위험이나 복잡한 재고 관리 등의 어려움이 있다. 클라우드 서버를 활용한 블록체인 기술은 부품 공급망 전체에 걸친 모든 거래와 재고 이력 및 현황을 빠짐없이 입증하고 기록할 수 있으므로 신뢰할만한 정확한 프로토콜을 제공할 수 있다.

▲증강현실

2016년 포켓몬고(Pokemon Go) 게임의 인기로 다시금 주목받기 시작한 증강현실은 운전자 안전을 보조하는 기술뿐 아니라 자동차의 설계부터 정비까지 많은 분야에 영향을 줄 것으로 보인다.

예를 들어 스마트 헤드업 디스플레이(Smart Head-Up Display)는 운전자가 전방으로부터 시선을 돌리지 않고도 자동차 및 주행과 관련된 다양한 정보와 데이터를 볼 수 있도록 이를 윈드실드에 나타내는 기술로, 운전자 안전에 큰 도움을 줄 수 있다.

또한, 자동차는 대단히 복잡한 기계인 만큼, 정비공이 특정 부위에 직접 손을 대기 전에 증강현실을 통해 해당 부위의 이상적인 정비 상태나 정비 과정을 시각화할 수 있다면 정비 효율 개선 및 시간과 비용 절감의 효과를 볼 수 있을 것이다.

다양한 자동차 부품을 설계하거나 선택하는 과정에도 증강현실은 유용하게 쓰일 수 있다. 자동차의 전체적인 외형은 물론, 좌석이나 인테리어 요소 같은 구체적인 것들의 조화를 미리 확인할 수 있다면 시간과 비용을 크게 절약할 수 있다. 증강현실이 적극적으로 활용되면 지금까지 신형 모델의 실물 프로토타입을 제작해 왔던 관행에 많은 변화가 생길 것이다.

▲블록체인 데이터의 예. (사진=Deavmi, 위키피디아)

▲3D 프린팅

3D 프린팅이 제품의 개발 및 제조비용을 절감시킨다는 것은 이미 다양한 산업에서 입증됐다. 자동차산업에서도 3D 프린팅은 유용하게 활용될 전망이다. 복잡한 부품의 제작 및 교체에 활용될 수 있는 것은 물론이고, 자동차의 안전과 소비문화에도 큰 변화를 가져올 수 있다.

현재의 자동차는 평균 7.5년의 수명을 거치는 동안 3~5번의 충돌을 견뎌내도록 설계된다. 그러나 바디 외형 제작에 3D 프린팅을 이용하면 튼튼한 일체형 섀시와 그 위에 한 번의 충격으로 부서지는 바디를 갖춘 더 안전한 차를 만들 수 있다.

자동차의 수명이 끝날 때까지 여러 번 다른 스타일로 부활할 수도 있다. 젊은 소비자가 컨버터블 디자인의 차를 구입했다가, 수년 후 가족이 늘어나면 동일한 섀시 위에 바디만 교체해 패밀리 라이프스타일에 적합한 왜건으로 변신시켜 계속 타는 것도 가능하다.

▲자율주행기술

2017년에 출시될 예정인 거의 모든 신차에서 새로운 자율주행 기능들이 봇물 터지듯 쏟아져 나올 전망이다. 무인 자동차의 도로 주행은 법률적인 문제 등으로 인해 아직 시간이 더 필요하지만, 포드와 테슬라, 구글 등은 이미 자율 주행차 대량생산의 초읽기에 들어갔다.

2017년에 새롭게 선보일 자율주행 기술은 바로 군집주행(platooning) 기술이다. 군집주행은 다수의 무인 자동주행 차들이 서로서로 따라갈 수 있도록 유도하여 교통정체를 감소시키는 기술이다.

▲머신러닝

스마트카와 커넥티드카는 이미 현실이다. 이제 자동차에 쓰이는 운영체제와 네트워크에도 바이러스 백신이나 방화벽 등 소프트웨어 보안이 필수다. 그런데 아직 파악되지 않은 새로운 보안 위협을 만났을 때 기존의 방어 체계가 제대로 작동하지 않는다면 안전에 직결된 심각한 문제가 발생할 수 있다. 새로운 위협의 정체를 인간이 분석한 뒤에 그에 관한 데이터와 구체적인 해결방법을 입력하고 실행하는 절차를 거치는 것은, 충돌 즉시 에어백이 펼쳐지지 않는 것과 다를 바 없다.

머신러닝은 기존에 축적된 데이터를 기반으로 아직 입력되지 않은 문제에 대해서도 해결 방법을 스스로 알아내서 실행하는, 진화된 인공지능 기술이다. 머신러닝이 가능한 자동차와 네트워크는 새로운 유형의 위협이 정확히 파악되기 전이라도 기존의 경험을 바탕으로 적절한 방어 체계를 즉시 작동시킬 수 있다.

▲증강현실이 자동차에 활용된 예 - 영화 '미션 임파서블: 고스트 프로토콜'에서 나온 HUD(Head Up Display)의 내비게이션. (사진 = 영화 '미션 임파서블: 고스트 프로토콜' 캡처)

▲공유경제

카셰어링, 카풀 서비스 등의 공유경제 트렌드에 세계적인 자동차 제조업체들이 직접 관여해서 새로운 수익 창출에 나설 전망이다. 렌터카 회사나 카셰어링 업체는 서비스를 제공할 자동차를 제조사로부터 구매해야 하며 그 비용이 지출의 큰 비중을 차지한다. 그리고 전국적인 서비스망을 갖추는 데도 큰 비용과 시간이 필요하다. 그런데 자동차 제조사가 기존의 딜러 네트워크를 활용해 이러한 공유 서비스를 직접 제공한다면 매출 대부분을 고스란히 수익으로 챙길 수 있다. 또한, 기존의 브랜드 이미지와 신뢰도, 고객 충성도는 더 많은 고객을 끌어들일 수 있어 시장 확대로 이어질 것이다. 브랜드별로 특화된 새로운 상품도 개발할 수 있어 수익의 경로는 더욱 다양해질 것이다. 서비스 업체와 달리 자동차의 잔존가치를 최대한 활용할 수 있다는 점도 제조사만이 누릴 수 있는 장점이다.

▲예측분석

변동성이 심한 산업에서 최신 소프트웨어와 빅데이터를 활용해 불확실한 미래의 위험요소들을 예측하고 극복하는 것으로, 데이터마이닝, 모델링, 머신러닝, 인공지능 등 다양한 기술을 활용한다. 자동차회사들은 점점 복잡해지는 소비자 선호도에 관한 실시간 분석 데이터를 활용할 수 있어 적절한 마케팅 캠페인, 재고 관리, 부품 공급망 관리 등을 효과적으로 컨트롤하게 될 것이다.

또한, 예측분석은 소비자들에게도 도움이 될 것이다. 예를 들어 안전하게 운전하는 경향이 있는 소비자가 보험에 새로 가입할 때 예측분석 기술의 도움을 받는다면 자신에게 불필요한 조항이 없이 더 저렴하고 합리적인 맞춤형 보험 상품을 찾을 수 있게 된다. 또한, 자동차나 도로환경에 발생할 수 있는 여러 가지 문제들을 조기에 예측해 미리 조치할 수 있게 되어 안전은 물론 자동차의 수명 연장에도 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

윤지원 yune.jiwon@gmail.com