자동차 제작은 복잡하다. 현대의 자동차는 더욱 더 복잡하다. 10년 전만 해도 표준적인 자동차에는 이미 2,000개의 기능적 구성 요소, 30,000개의 부품, 100억 줄의 코드가 포함되어 있는 것으로 추정되었다. 점점 더 복잡해지는 이 프로세스를 표준화하기 위한 시도로 오토사(AUTOSAR)가 탄생했다. 그러나 AUTOSAR가 가진 수많은 장점을 차치하고라도 이를 도입하는 데에는 복잡성과 막대한 초기 투자 비용과 같은 문제가 도사리고 있고, 이로 인해 자동차 제조업체들이 AUTOSAR의 잠재력을 제대로 활용하지 못하고 있다. 이러한 이유로, AUTOSAR의 도입에 있어서는 장기적인 투자도 중요하지만, 다양한 외부 서비스 제공업체를 활용하는 것과 같은 다각화된 전략이 AUTOSAR 도입을 가속화하는 지름길로 떠오르고 있다.
자동차 개발의 복잡성은 지난 수십 년 동안 기하급수적으로 증가했으며, 이는 차량 내 경험을 새로이 만들어내기 위한 경쟁이 치열해짐에 따라 더욱 가속화됐다. 실제로 한 연구에 따르면 일반 자동차 한 대를 만드는 데 필요한 코드 라인의 수가 2005년 240만 개에 불과했던 것이 2010년에는 1,000만 개로 증가했다. 이 수치는 보잉 787 드림라이너 항공기의 650만 줄에 거의 두 배에 해당된다. 하지만 이 역시도 10년 전의 일. 자동차 시장의 메가트렌드가 전기차, IVI, 자율주행차 등 소프트웨어 기능에 크게 의존하고 있는 상황에서, 최근 몇 년 사이 자동차 개발의 복잡성이 엄청나게 증가했다는 것은 의심의 여지가 없다.
따라서 이런 상황에서 자동차 제조업체와 공급업체가 시장에서의 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 소프트웨어 역량을 강화하는 것이 최우선 과제가 됐다. 실제로 맥킨지 앤 컴퍼니의 연구에 따르면 소프트웨어 역량이 뛰어난 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 개발 처리량과 품질이 3~6배 높은 것으로 나타났다. 당연히 글로벌 자동차 제조업체들이 소프트웨어 개발 경쟁에 뛰어들고 있다. 예를 들어, 세계 판매량 1위인 도요타는 2025년까지 소프트웨어 엔지니어 인력을 총 1만 8,000명으로 확대할 계획이다. 한국의 대표적인 자동차 제조업체인 현대자동차 그룹은 소프트웨어 정의 차량 역량 강화를 위해 130억 달러를 투자할 계획이다.
많은 노력과 투자에도 불구하고 업계의 소프트웨어 역량은 아직 자동차 소프트웨어의 복잡성을 따라잡지 못하고 있다. 맥킨지 앤 컴퍼니의 연구에 따르면 지난 10년간 자동차 소프트웨어의 복잡성은 4배 증가한 반면, 상대적인 소프트웨어 개발 역량은 1배 증가하는 데 그쳐, 격차가 큰 것으로 나타났다. 이러한 격차는 인포테인먼트(IVI) 및 첨단 운전자 지원(ADAS)과 같이 점점 더 복잡해지는 구성 요소에서 더욱 심각하게 나타나고 있다.
복잡성을 줄이고 개발 효율성을 높여 자동차 혁신을 도모하기 위해 AUTOSAR(Automotive Open System Architecture)가 도입됐다. 간단히 말하자면, AUTOSAR는 표준화된 소프트웨어와 개방형 E/E 시스템 아키텍처를 개발하기 위한 프레임워크로, BMW, Bosch, 콘티넨탈 등 유수의 글로벌 자동차 회사들의 파트너십으로 탄생했다. AUTOSAR는 복잡한 자동차 소프트웨어의 개발 속도를 크게 높여준다.
- 소프트웨어 재사용: AUTOSAR는 표준화된 소프트웨어 아키텍처를 정의하여 한 차량 모델용으로 개발된 소프트웨어 컴포넌트를 다른 차량 모델에 재사용할 수 있도록 보장한다.
- 유연성 향상: 표준화된 아키텍처를 통해 ECU는 큰 수정 없이도 다양한 시스템과 호환된다.
- 향상된 시스템 통합: 한번 잘 정의된 통합 표준을 통해 소프트웨어 구성 요소를 다양한 시스템에 적용할 수 있으므로 시스템 안정성이 향상된다.
- 효율적인 소프트웨어 개발: 표준화된 소프트웨어 구성 요소는 개발 노력, 테스트 및 유지 관리를 최적화할 수 있으므로 더 큰 효율성을 가진다.
하지만 이렇게 다양한 장점은 차치하고서라도 AUTOSAR를 구현하는 데는 큰 어려움이 따르는데, 가장 중요한 문제는 시스템이 가진 복잡성을 극복하는 것이다. 실제로 카탈루냐 공과대학교와 상파울루 대학교의 연구진이 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 65%가 복잡성을 AUTOSAR의 단점 중 1위로 꼽았다. 안타깝게도 AUTOSAR는 복잡한 소프트웨어 아키텍처, 설계 및 구현을 포함하며, 이는 수십 년 동안 지속돼 온 현재의 노하우와 운영 방식에 걸림돌이 될 수 있다.
복잡성에 이어 상당한 초기 투자와 교육이 어렵다는 점 또한 단점으로 지목되고 있다. AUTOSAR라는 프레임워크의 복잡성을 고려하였을 때, 이를 도입하고 구현하기 위해서는 장기적이고 광범위한 교육이 필요하다. 게다가 AUTOSAR 구현에 대한 투자에는 교육 비용뿐만 아니라, 초기 구현 단계에서 실패한 프로젝트의 결과를 통한 학습(러닝 커브 구축)에도 비용이 포함된다.
더욱이 국내 시장에서는 모델 기반 설계 및 비 모델 기반 설계, AUTOSAR 플랫폼 개발, AUTOSAR 구성, 통합 및 테스트 등 AUTOSAR 애플리케이션 SW 개발에 대한 수요 증가로 인해 OEM 및 톱 티어급의 AUTOSAR 인재 부족 문제가 더욱 심화되고 있다. 물론 이러한 상황의 타개를 위해서는 AUTOSAR 전문 인력에 대한 장기적인 투자가 중요하지만, 자동차 제조업체가 외부 서비스 제공 업체를 활용하는 등 몇 가지 빠른 해결책이 있다.
AUTOSAR를 성공적으로 구현하려면 전문 지식, 경험, 인력의 탄탄한 기반이 필요하며, 자동차 제조업체는 이를 개발하는 데 수년이 걸릴 수 있다. 하지만 이보다 더 큰 문제는 전 세계적으로 개발자 부족 현상이 심화되고 있다는 점이다. 마찬가지로 세계 5위의 자동차 생산국인 한국은 미래형 자동차 시장으로의 원활한 전환을 위해 약 2만 명에 달하는 인적 자원 개발이 필요하다고 전문가들은 얘기한다.
따라서 파트너를 활용하는 것은, 자동차 제조업체와 톱 티어급 OEM이 단 몇 달 만에 즉각적으로 성공적인 AUTOSAR 구현을 달성할 수 있는 빠른 해결책으로 부상하고 있다. 또한 AUTOSAR 경험이 풍부한 벤더와의 파트너십은 자동차 제조업체의 직원들에게 장기적으로 AUTOSAR 여정을 가속화하는 데 필요한 전문 지식과 기술을 습득하는 데 큰 도움을 줄 수 있다.
국내 최대 자동차 OEM 공급업체 중 한 곳은 파트너를 활용하여 빠른 성공을 거둔 대표적인 사례로 꼽힌다. 이 회사는 두 가지 전략적 구성 요소를 개발해야 했다. 먼저 타겟 보드 Aurix TC39x/TC37x의 4.4.0 및 HMC ES SRS용 AUTOSAR BSW SRS/SWS 리스트와 다음으로는 ASIL-D 및 ASPICE 레벨 1을 갖춘 안전 모듈이다. 이 회사는 최적화된 개발 시간과 노력으로 비전을 실현하기 위해 12년 이상의 AUTOSAR 경험과 500명 이상의 AUTOSAR 전문가로 구성된 고도로 숙련된 인력, ISO26262 A-SIL A/B/C/D 및 A-SPICE 레벨 3을 엄격하게 준수하는 선도적인 자동차 서비스 제공업체인 FPT와 파트너십을 맺었다.
상당히 촉박했던 시간적 압박에도 불구하고 FPT는 단 12개월 만에 76개의 소프트웨어 모듈을 A-SPICE 레벨 2를 준수하는 상태로 납품하는 데에 성공했다. 피크 타임에는 180명의 엔지니어가 단 8개의 하드웨어/라이센스로 동시에 작업했다. 그 외에도 정적 검사, 단위 테스트(100% 커버리지), 통합(100% 커버리지), 시스템 테스트 등 네 가지 테스트 레벨이 적용됐다. A-SPICE 프로세스는 필수이며, 안전(ASIL-D) 인증도 획득했다.
전자신문인터넷 유은정 기자 judy6956@etnews.com