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SDV(Software Defined Vehicle, 소프트웨어 중심의 자동차)로의 전환이 가속화되면서 자동차를 이루는 구조와 시스템도 점차 고도화되고 있다. 이는 자동차에서 발생하는 문제 또한 과거보다 복잡해지고 있다는 의미이기도 하다. 단순히 경험이나 노하우에 의존하는 것만으로는 문제의 원인을 정확히 찾아내기가 어려워진 것이다.
이에 따라 차량에서 발생하는 다양한 데이터를 기반으로 원인을 분석하고 문제를 정밀하게 진단하는 전문적인 기술과 역량의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 흐름에 발맞춰, 현대자동차 남부하이테크센터 내 자리한 하이테크솔루션팀과 하이테크랩은 정비와 진단 역량의 첨단화를 함께 고민하고 있다.
첨단 진단 기술과 전문 인력으로 완성하는 촘촘한 기술 지원 체계
현대차는 공식 서비스 협력사인 블루핸즈와 직영 하이테크센터, 그리고 하이테크솔루션팀 사이의 상호 기술 지원 체계를 갖추고 있다. 블루핸즈에서 해결하기 어려운 기술적 문제는 관할 하이테크센터의 지원을 받을 수 있으며, 하이테크센터에서도 해결하기 어려운 수준의 문제가 발생하면 하이테크솔루션팀이 연구소, 공장 등과 유기적으로 협업하여 해결한다.
이 가운데 하이테크랩은 고도화된 진단 기술을 연구하고 현장에 적용하는 역할을 맡고 있다. 고난도 문제에 대응할 수 있는 특수 진단 장비를 개발하는 한편, 차세대 자동차의 정비와 유지보수를 위한 사전 연구도 함께 수행한다. 또한 하이테크센터에서 해결하기 어려운 정비성 개선 과제를 발굴해 기술적으로 뒷받침한다. 차량의 제어기와 인포테인먼트, 소음·진동 등 다양한 영역의 진단 역량도 갖춰나가고 있다.
하이테크랩에서 개발한 진단 기술은 하이테크솔루션팀의 기술 지원과 각 하이테크센터의 전문 인력을 통해 실제 정비 현장으로 확산된다. 단순히 연구개발에만 머무르는 것이 아니라, 현장의 문제를 해결하는 실질적인 진단 역량으로 이어지는 것이다.
한편 하이테크솔루션팀에서는 하이테크센터가 자체적으로 고난도 문제를 진단할 수 있도록 데이터 분석 전문가인 SDAP(Service Data Analysis Professional)를 육성하고 있다. 지난 6월 개관한 수원하이테크센터를 포함한 전국 22개 하이테크센터에서는 현재 약 278명의 제어기 통신 데이터 분석 전문가와 약 59명의 소음·진동 분석 전문가가 현장에서 문제 해결에 참여하고 있다.
이들의 역할은 정비소에서의 문제를 해결하는 데서 끝나지 않는다. 연구소의 기술적인 검토가 필요한 경우에는 연구소와 소통하며 해결책을 찾아가고, 연구소와 서비스 부문 간 교류회를 통해 현장에서 진단하기 어려운 문제를 공유한다. 또한 지속적으로 발생하는 현상은 품질팀과 합동조사를 진행해 원인을 분석한다.
이처럼 하이테크센터에서 발견한 문제는 하이테크솔루션팀과 하이테크랩의 기술 지원을 거쳐 연구소와 품질 조직으로 연결되고, 다시 차량의 품질 개선으로 이어진다. 즉 문제 발견부터 정비 기술 개선까지, 선순환을 통해 점점 복잡해지는 자동차의 고난도 문제에 대응하고 있다.
영상 데이터 흐름을 추적하는 iVision Lab
차량 주변 360°를 보여주는 서라운드 뷰 모니터, 후측방 모니터, 디지털 미러 등 오늘날 자동차에서 카메라와 모니터는 운전자의 시야를 넓히고 안전한 주행을 돕는 중요한 장치로 자리 잡았다. 이들 장치에 문제가 생기면 단순히 화면이 보이지 않는 것을 넘어 운전자의 주행 경험과 안전에도 영향을 줄 수 있다. 카메라 영상 시스템에 이상이 발생했을 때 정확한 진단과 신속한 수리가 무엇보다 중요한 이유다.
카메라가 촬영한 영상이 인포테인먼트 화면에 표시되기까지는 카메라-동축 케이블-제어기-동축 케이블-헤드 유닛으로 이루어진 복잡한 신호 전달 과정을 거친다. 따라서 모니터에 이상이 발생했을 때의 원인 또한 다양한 지점에 있을 수 있다. 기존에는 인포테인먼트 모니터에 나타나는 오류 색상을 통해 문제가 발생한 구간을 추정하고, 엔지니어의 경험을 바탕으로 문제가 발생한 구간을 파악하는 방식으로 진단했다.
하지만 색상만으로 정확한 고장 원인까지 특정하기는 어려웠다. 예컨대 초록색 화면의 경우 카메라 문제인지, 제어기 문제인지를 정확히 알 수는 없었던 것이다. 노이즈나 물결 현상, 화면 끊김, 딜레이, 깜빡임처럼 간헐적으로 발생하는 이상 현상은 원인을 더욱 특정하기 어려웠다. 이 경우 차량이 입고된 시점에 증상이 재현되지 않으면 현상을 재현할 수 있는 작동 조건을 찾고 원인을 진단하기까지 매우 오랜 시간이 걸린다.
하이테크랩은 이러한 한계를 보완하기 위해 iVision Lab을 개발했다. 카메라와 제어기, 헤드 유닛 사이에서 오가는 영상 데이터와 프레임 정보, 해상도, 전압·전류, CAN 통신 데이터 등을 직접 취득하고 기록해 분석하는 전문 진단 장비다. 이를 활용하면 영상 데이터가 전달되는 과정 자체를 데이터로 확인할 수 있다.
예를 들어 특정 오류가 발생했을 때 카메라에서 제어기까지는 영상 데이터가 정상적으로 전달됐지만 이후 구간에서 데이터가 끊겼다면, 고장 원인을 해당 구간의 부품으로 좁혀볼 수 있다. 즉, 화면에 나타난 하나의 오류 색상만으로 판단하던 진단 방식에서 벗어나 영상 데이터의 흐름을 따라가며 어느 지점에서 문제가 발생했는지를 객관적으로 확인하는 방식으로 진단 수준을 높일 수 있는 것이다.
iVision Lab이 특별한 이유는 간헐적으로 발생하는 영상 오류도 당시의 데이터를 통해 다시 분석할 수 있다는 점이다. 차량이 입고된 시점에는 증상이 사라졌더라도, 기록된 데이터를 통해 오류가 발생한 순간의 영상 상태와 전기적 신호, 통신 상태를 다시 확인할 수 있다. 이를 통해 어느 구간에서 영상 데이터의 흐름에 변화가 발생했는지 정확히 파악할 수 있다.
작은 잡소리부터 불쾌한 진동까지, 첨단 진단 기술로 추적하다
자동차를 주행하다 보면 불필요한 소음이나 불쾌한 진동이 느껴질 때가 있다. 이러한 소음과 진동은 한번 인지하면 운전자에게 큰 불편으로 느껴질 수 있다.
문제는 운전자가 느끼는 소리와 진동만으로는 원인을 특정하기 어렵다는 데 있다. 차량은 수많은 부품이 연결된 복잡한 구조로 이뤄져 있고, 운전자는 시트나 스티어링 휠, 머리 주변 등 제한된 위치에서 소리와 진동을 느낀다. 하지만 실제 원인은 눈에 보이지 않는 차체나 섀시, 엔진룸 안쪽의 부품에서 발생할 수 있다. 특히 주행 중에만 간헐적으로 나타나는 증상이라면 원인을 찾기 더 어렵다.
기존에는 엔지니어의 감각만으로 소리나 진동이 발생하는 방향을 가늠하거나, 고객과 함께 주행하면서 소리와 진동의 발생 조건을 확인하는 방식으로 원인을 좁혀갔다. 구조가 간단한 과거의 차량은 경험을 바탕으로 원인 부품을 추측하여 수리할 수 있었지만, 오늘날의 차량은 하드웨어적인 구조 뿐만 아니라 제어 관점의 조건도 복잡하기 때문에 오판에 의해 잘못된 수리나 과다한 수리로 이어질 가능성이 높다.
이러한 한계를 보완하기 위해 하이테크랩에서는 노이즈 스코프, NVH Lab, 사운드 카메라 등 다양한 진단 기술을 개발 및 활용하고 있다. 기존처럼 엔지니어의 감각에만 의존하는 것이 아니라, 실제로 차량에서 발생하는 NVH(Noise, Vibration, Harshness, 소음, 진동, 거슬림)와 BSR(Buzz, Squeak, Rattle, 주행 중 차체 내부나 부품 간의 마찰로 발생하는 불규칙한 잡소리)을 데이터로 측정해 원인을 객관적으로 분석할 수 있는 장비들이다.
노이즈 스코프는 ‘노이즈 옵저버’라고 불리던 연구소용 장비를 현장에서 쉽게 활용할 수 있도록 개발한 장비다. 소음이 들리는 부분을 중심으로 최대 4개소까지 가속도계와 마이크로폰을 부착해, 소리와 진동이 실제로 차량의 어느 부분에서 발생했는지를 각 센서의 신호값으로 추적할 수 있다. 또한 태블릿 PC와 연동해 현장에서 손쉽게 활용할 수 있으며, 많은 정비 현장에서 소음 관련 문제를 객관적인 데이터로 진단할 수 있다.
하이테크랩은 하이테크센터 내 모형로를 설치하고 이를 활용해 소음과 진동의 원인을 효과적으로 파악할 수 있는 주행 환경을 재현하고 있다. 이를 통해 고객이 설명하는 불편 증상뿐 아니라 특정 조건에서 간헐적으로 발생하는 이음이나 현상까지 반복적으로 재현·검증함으로써, 육안으로 확인하기 어려운 문제의 원인을 엔지니어 관점에서 명확히 규명하고 개선하고 있다.
이렇게 측정된 데이터는 NVH Lab을 통해 보다 다양한 방식으로 분석한다. NVH Lab은 노이즈 스코프로 측정한 데이터뿐만 아니라 고객이 휴대전화로 직접 녹음한 소음까지 분석할 수 있도록 개발한 자체 분석 소프트웨어다. 고객이 경험한 소리를 데이터로 확보하고 분석함으로써, 현장에서 느껴지는 현상을 객관적인 분석 대상으로 전환할 수 있다.
사운드 카메라는 소리가 발생하는 위치를 시각적으로 표현한다는 점에서 더욱 직관적이다. 96개의 마이크와 카메라를 탑재하고 있어, 엔지니어가 차량의 특정 부위를 촬영하면서 분석할 주파수를 설정하면 각 마이크에 소리가 도달하는 시간 차이를 계산해 소음 발생 위치를 화면에 표시한다. 또한 엔진룸처럼 다양한 기계음이 뒤섞인 복잡한 환경에서도 특정 주파수 대역을 선택해 원하는 소리만 분리하고 발생 위치와 특성을 정밀하게 분석할 수 있다.
결국 NVH와 BSR 진단의 핵심은 사람이 느낀 현상을 데이터로 객관화하는 것이다. 소리가 어디에서 들렸는지, 어떤 조건에서 발생했는지를 경험으로 추정하는 데서 나아가 소음과 진동의 특성을 측정하고 발생 위치를 분석하면, 원인 부품을 보다 정확하게 좁혀갈 수 있다.
보이지 않는 통신 오류의 흔적을 찾아내다
전자제어가 보편화된 현재의 자동차에는 여러 개의 제어기가 데이터를 주고받으며 주행 성능과 편의 기능을 제어한다. 만약 특정 부품에 이상이 발생하거나 커넥터의 접촉이 불량해지면 제어기 간 통신에 문제가 생길 수 있다. 그리고 이는 주행 중 출력이 제한되거나 전동식 파워스티어링(MDPS), 자세제어장치(ESC) 등의 기능 이상으로 이어진다. 특히 이러한 증상은 간헐적으로 나타나는 경우가 많아 운전자뿐 아니라 정비사도 한번에 정확한 원인을 진단하기 어렵다.
간헐적으로 발생하거나 반복 재현이 어려운 문제의 원인을 찾으려면 고객이 이상 현상을 경험한 순간의 차량 상태와 당시 제어기 간 주고받은 데이터 속에서 해답을 찾아야 한다. 이를 위해 하이테크랩에서는 고객 차량의 증상과 발생 조건에 따라 적합한 진단 장비를 개발하고 활용한다.
우선 차량의 통신 데이터를 기록해 문제 발생 당시의 상태를 확인하는 방법이 있다. 하이테크랩에서 필요한 기능들로만 선별해 최적화한 ‘디로거(D-Logger)’가 대표적인 장비다. 차량이 입고되면 엔지니어는 증상이 발생하는 조건을 파악한 뒤 관련 제어기의 통신 라인에 장비를 연결한다. 이후 차량을 출고해 고객이 평소처럼 운행하도록 하고, 동일한 증상이 다시 발생하면 기록된 데이터를 분석해 원인을 진단한다.
디로거는 고객이 특정 순간에 이상을 체감하는 이벤트성 문제에 주로 활용한다. 주행 중 이상을 느낀 고객이 디로거에 연결된 트리거 리모컨의 버튼을 누르면 해당 시점을 기준으로 전후의 통신 데이터가 빠른 속도로 상세하게 기록된다. 반면 고객이 직접 체감하기 어렵거나 지속적으로 상태를 관찰해야 하는 문제라면, 별도의 트리거 없이 일정 기간 동안 데이터를 기록해 이상 징후를 분석한다.
차량을 직접 운행하면서 실시간으로 데이터를 확인하는 방법도 있다. 엔지니어가 고객 차량을 시운전하며 통신 데이터를 취득·분석하고, 주행 중 나타나는 이상 현상과 제어기의 상태를 함께 확인하는 방식이다. 이처럼 문제의 발생 시점과 지속 시간, 고객의 체감 여부에 따라 적합한 진단 방법과 장비를 선택하면, 증상이 사라진 뒤에도 당시 차량에서 어떤 문제가 발생했는지 데이터를 통해 추적할 수 있다.
한편 차량 통신 데이터를 확보했다고 해서 곧바로 고장 원인이 드러나는 것은 아니다. 자동차의 여러 제어기는 서로 연관된 신호를 주고받으며 작동하기 때문에, 진단하려는 현상에 따라 분석해야 할 통신 메시지와 신호도 달라진다. 엔지니어는 취득한 데이터를 상세히 분석해 현상과 관련된 신호를 선별하고, 목표값과 협조 제어 신호가 정상적으로 전달되고 작동했는지 확인한다. 이를 통해 문제가 발생한 제어기나 통신 구간을 단계적으로 좁혀간다.
배터리 방전의 원인을 분석한다고 가정해 보자. 차량의 시동을 끄고 도어를 잠그면, 각 제어기는 일정한 절차를 거쳐 수면(Sleep) 상태에 진입한다. 그런데 별도의 조작이 없었음에도 특정 제어기가 다시 깨어난(Wake-up) 상태가 된다면, 불필요한 전력 소모가 발생해 배터리 방전으로 이어질 것이다. 이 때 차량 CAN* 통신의 NM 메시지*를 분석해 차량의 각 제어기들이 대기 상태에 있는지 확인하고, 예상치 못하게 깨어난 제어기가 있다면 어떤 이유로 작동했는지를 추적한다.
*CAN(Controller Area Network): 차량 내 제어기들이 상호간에 통신할 수 있도록 설계된 네트워크 통신망
*NM(Network Management) 메시지: 제어기들이 네트워크의 통신 및 활성 상태를 관리하기 위해 주고받는 메시지
결국 통신 데이터 분석은 단순히 고장 코드나 경고등을 확인하는 데 그치지 않는다. 차량의 각 제어기가 언제, 어떤 상태로 작동했는지 살펴보며 고객이 경험한 이상 현상의 원인을 구체적으로 찾아가는 과정이다.
한편, 통신 데이터의 활용 범위는 차량이 정비소에 입고된 이후의 진단에만 머물지 않는다. 하이테크솔루션팀과 하이테크랩은 ‘원격진단 서비스 플랫폼 RDSP(Remote Diagnosis Service Platform)’를 통해 차량 데이터를 원격으로 취득하고, 시장 품질 조사와 차량 상태 모니터링에 활용하고 있다. 이를 통해 고장 원인을 규명하는 것은 물론, 차량에서 이상이 발생하기 전에 문제를 감지하고 선제적으로 대응할 수 있다.
하이테크랩은 이러한 데이터 기반 진단 역량을 더 많은 현장 엔지니어가 활용할 수 있도록 자체 분석 소프트웨어 DLog Lab도 개발했다. 현대차 진단 환경에 맞춰 기능과 분석 신호를 한글화하고 사내 번역기 API를 연동하는 등 실제 현장에서도 손쉽게 사용이 가능하도록 활용성을 높였다. 나아가 AI를 활용한 데이터 분석 기술도 접목하고 있다.
이처럼 하이테크솔루션팀과 하이테크랩은 현장에서 발생하는 다양한 문제를 첨단 장비를 활용한 데이터 분석으로 객관화하고, 이를 바탕으로 문제의 원인을 보다 정확하게 찾아낼 수 있는 기술을 지속적으로 고도화하고 있다. 앞으로도 진단 기술과 장비를 현장 환경에 맞춰 개발하고 적용하는 한편, 플레오스 커넥트 등 차세대 소프트웨어 도입에 발맞춰 진단 역량을 한층 강화해 나갈 예정이다.
하이테크솔루션팀·하이테크랩 개발자 인터뷰
Q. 하이테크랩의 첨단 진단 장비와 기술을 현장에 적용함으로써, 고객이 체감할 수 있는 가장 큰 변화는 무엇인가?
이영상 팀장 | 가장 큰 변화는 원인을 찾지 못해 차량을 반복적으로 입고해야 했던 고객의 스트레스를 크게 줄일 수 있다는 점이다. 전국 1,200여개에 달하는 블루핸즈와 이를 실시간으로 기술 지원하고 있는 하이테크센터의 고도화된 진단 역량이 한층 강화되고 있는 만큼, 더 많은 현대차 고객이 가까운 정비 거점에서 보다 빠르고 완성도 높은 정비 서비스를 경험할 수 있게 될 전망이다.
나아가 현장에서 축적된 진단 데이터는 신차 개발 과정에서 품질을 개선하는 데에도 활용될 수 있다. 현장에서 발견된 문제와 그 원인에 대한 데이터를 축적하고 분석함으로써, 같은 문제가 향후 출시되는 신차에서 반복되는 것을 줄이는 데 기여하고 있다.
Q. 데이터 기반의 진단으로 소음·진동 감성 품질을 개선할 수 있었던 실제 사례가 있었나?
김태규 팀장 | 소음·진동 문제는 안전과 직결되지는 않지만, 고객이 한 번 인지하면 불쾌하게 느끼는 대표적인 감성 품질 문제다. 고객은 소음이나 진동을 체감하면서도 그 원인을 파악하기 어려운 경우가 많아, 데이터 기반의 정확한 진단과 수리를 원한다. 이에 노이즈 스코프, 사운드 카메라, NVH Lab 등의 장비를 활용해 각종 이음과 주행 진동, 바람 소리 등 다양한 소음·진동 문제를 진단하고 품질을 개선했다.
Q. 장비나 기술을 개발하는 과정이나 현장에 도입하는 과정에서 마주한 기술적 과제는 무엇이었으며, 어떻게 해결할 수 있었나?
김현규 책임매니저 | 차량 데이터 취득 및 분석을 위한 양산 제품들은 대부분 연구·개발용이며 고가이다. 그러나 진단 과정에서 해당 제품들의 모든 기능이 활용되지는 않으며, 진단 분야별로 필요한 제품 및 기술이 상이하다. 따라서 필드 클레임 분석을 통해 우선적으로 연구·개발되어야 하는 진단 기술과 도구(장비, 소프트웨어)를 선정하는 것이 중요하며, 현재의 양산 차종 외 향후 신규 차종 및 기술 고도화에 따른 플랫폼 변화에 대응할 수 있게 확장성까지 고려하여 연구·개발하는 것이 중요했다.
이를 위해 클레임 분석을 기반으로 엔지니어 및 연구소와의 소통을 통해 현재 필요한 진단 기술을 파악하고, 차량 기술의 변화에 맞춰 지속적으로 진단 기술을 연구·개발하고 있다.
사진. 조혁수
