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LLM 기반 자동차 설계 자동화가 가져올 공급망 재편과 사이버보안 과제

일반 리포트 2025년 06월 17일
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목차

  1. LLM 기반 설계 자동화 기술 현황
  2. 공급망 협업 구조 재편 전망
  3. 차량 사이버보안 표준(ISO/SAE 21434) 강화 요구사항
  4. 결론

1. 요약

  • 자동차 산업은 LLM(대형 언어 모델) 기반의 설계 자동화 기술이 도입됨에 따라 혁신적인 변화를 겪고 있습니다. 포르쉐 엔지니어링의 사례를 통해 볼 때, 자사의 차량 개발 데이터를 학습한 LLM은 설계 주기를 획기적으로 단축시켰습니다. 이는 기존의 수년이 소요되던 설계 과정을 몇 개월로 줄이는 성과를 이루어내며, 자동차 제조업체들 전반에서 디지털 설계 자동화의 채택이 가속화되고 있습니다. 이러한 흐름은 자동차 설계와 생산 체계의 효율성을 극대화하고, 시장 출시에 필요한 시간을 단축시키는 중요한 기초가 되고 있습니다.

  • 더 나아가 Arm의 Zena CSS와 같은 AI 정의 차량 개발 플랫폼은 자동차 제조사들이 보다 신속하게 혁신을 이루고 시장의 변화에 적응할 수 있도록 돕고 있습니다. 이 플랫폼은 차량 출시 주기를 최대 1년 단축하며, 자율주행과 인포테인먼트 시스템과 같은 다양한 기능을 통합하여 제작을 용이하게 합니다. 디지털 트윈 기술의 도입은 자동차 설계와 생산 과정의 혁신적인 요소로 자리 잡고 있으며, 이를 통해 제조업체는 제품 개발 속도를 높이고 효율성을 극대화하고 있습니다.

  • 또한, 소형 언어 모델(SLM)의 적용 가능성은 중소 자동차 제조사들에게도 새로운 기회를 제공하고 있으며, 자원의 제약 속에서도 비용 효율적인 솔루션을 통해 설계 및 생산 프로세스를 혁신하고 있습니다. 앞으로 이러한 LLM과 SLM을 활용한 최신 기술들은 자동차 설계 분야에서 지속적인 변화를 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

  • 이와 동시에, 공급망 협업 구조는 데이터 중심으로 통합되고 있으며, 이를 위해 디지털 플랫폼의 역할은 더욱 강력해지고 있습니다. 부품사와 OEM 간의 데이터 공유 모델은 실시간 분석을 기반으로 상호 협력을 강화하고 있으며, 개방형 API와 LLM 서비스를 통해 원활한 소통과 데이터 흐름이 보장되고 있습니다. 이러한 변화는 자동차 산업의 공급망 협업 모델에 혁신을 가져오며, 미래의 자동차 제조 방식에 대한 새로운 비전을 제시하고 있습니다.

2. LLM 기반 설계 자동화 기술 현황

  • 2-1. 포르쉐 엔지니어링 사례

  • 포르쉐 엔지니어링은 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 자동차 설계 주기를 획기적으로 단축시키는 혁신을 이끌어냈습니다. 포르쉐는 자사의 차량 개발 데이터를 통해 LLM을 학습시켰으며, 이를 통해 설계 과정의 자동화를 실현하고 있습니다. 기존의 수년에서 수개월로 단축된 설계 주기는 디지털 설계 자동화의 도입으로 계속해서 가속화되고 있으며, 이는 포르쉐 뿐만 아니라 다른 자동차 제조사들에게도 영향을 미치고 있습니다. 이 접근 방식은 자동차 설계의 효율성을 극대화하고, 시장 출시 속도를 향상시키는 중요한 기초가 되고 있습니다.

  • 2-2. AI 정의 차량 개발 플랫폼

  • Arm의 Zena CSS(컴퓨팅 서브시스템)는 자동차 제조사들이 AI 정의 차량을 더 빠르고 효율적으로 개발할 수 있도록 지원하는 혁신적인 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 차량의 출시 주기를 최대 1년 단축하고 소프트웨어 개발 주기를 최대 2년 앞당기는 것으로 평가받고 있습니다. 높은 성능의 Armv9 기반 Cortex-A720AE 코어와 ASIL D 등급의 안전성을 확보한 시스템으로, 혁신적 자율주행, 연결성, 인포테인먼트 시스템 등 다양한 기능을 통합하여 제공하며, 자동차 제조사들이 더욱 민첩하게 변화하는 기술 환경에 적응할 수 있도록 돕고 있습니다. 이와 같은 AI 정의 차량 개발 플랫폼은 향후 자동차 산업의 패러다임을 전환시키는 중요한 요소로 주목받고 있습니다.

  • 2-3. 디지털 트윈 융합 설계

  • 디지털 트윈 기술은 자동차 설계 및 생산 과정에 혁신을 가져오는 중요한 요소입니다. 자동차 제조사는 가상의 모델을 통해 실제 차량의 성능을 미리 예측하고, 설계 오류를 최소화하며, 제품 개발 속도를 높이고 있습니다. 디지털 트윈을 이용한 협업 기반의 설계 방식은 팀 간의 소통을 원활하게 하고 효율성을 극대화하여, 자동차 개발 과정의 각 단계를 시뮬레이션하고 최적화하는 데 기여하고 있습니다. 이는 특히 차량 자율주행 기능 및 스마트 인포테인먼트 시스템 개발에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

  • 2-4. 소형 언어 모델(SLM) 적용 가능성

  • 소형 언어 모델(SLM)은 LLM의 오버헤드를 줄이고, 특정 자동차 설계 분야에 최적화된 솔루션을 제공하는 유망한 기술로 떠오르고 있습니다. SLM은 자동차 부품 설계, 품질 관리 및 고객 피드백 분석에 활용될 수 있으며, 설계자의 업무 효율성을 향상시키는 중요한 도구로 작용하고 있습니다. 이러한 기술은 특히 자원의 제약이 있는 중소 자동차 제조사들에게도 기회를 제공하며, 비용-efficient한 솔루션을 통해 설계 및 생산 프로세스를 혁신할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다. SLM의 사용 확대는 혁신적이고 환경 친화적인 자동차 설계의 미래를 예고하고 있습니다.

3. 공급망 협업 구조 재편 전망

  • 3-1. 디지털 플랫폼 중심 가치 사슬 통합

  • 자동차 산업에서 디지털 플랫폼의 أهمية는 혁신적인 공급망 협업 모델을 구축하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 전통적인 제조 방식은 단순한 재료 및 부품 공급에 기반했으나, 현재는 데이터와 디지털 기술이 중심에 놓인 복합적인 가치 사슬로 전환하고 있습니다. 이 과정에서 OEM(주문자상표부착생산자)와 부품사 간의 협력은 더욱 긴밀하게 이루어지고 있으며, 이는 디지털 전환의 결과로 탄생한 새로운 비즈니스 모델들을 통해 가능합니다. 예를 들어, 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼과 같은 클라우드 기반 솔루션은 전 세계 부품사와 제조업체 간의 실시간 협업을 가능하게 하여 각 회사가 데이터를 공유하고 신속하게 문제를 해결할 수 있게 해줍니다.

  • 3-2. 부품사와 OEM의 데이터 공유 모델

  • 부품사와 OEM 간의 데이터 공유는 협업의 효율성을 극대화하는 중요한 요소로 부각되고 있습니다. 시장 요구가 급변함에 따라, 각 기업은 실시간 데이터 분석을 통해 고객의 요구와 시장 트렌드에 맞춘 제품을 설계해야 할 필요성이 커졌습니다. 이러한 데이터를 투명하게 공유함으로써, 설계 오류를 줄이고 품질을 향상시키는 것이 가능해집니다. 예를 들어, 아우디와 포르쉐 브랜드는 다쏘시스템의 플랫폼을 통해 미리 개발된 모델을 바탕으로 새로운 차량 설계에 대한 피드백을 신속하게 받을 수 있습니다. 이는 그들이 시장에서 차별성을 유지할 수 있도록 합니다.

  • 3-3. 개방형 API와 LLM 서비스 제공

  • 개방형 API와 LLM(대형 언어 모델) 서비스는 공급망 내의 소통 및 데이터 흐름을 원활하게 만들어 줍니다. 데이터가 다양한 형식과 플랫폼에 흩어져 있는 상황 속에서, API를 통해 필요한 정보를 효율적으로 통합할 수 있게 됩니다. 이와 함께 LLM의 역할이 점점 더 부각되고 있으며, 이는 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 자연어 처리를 통해 인사이트를 제공함으로써 협업을 촉진합니다. 예를 들어, LLM을 활용하여 부품사와 OEM 간의 기술적 인사이트를 손쉽게 번역하고 커뮤니케이션할 수 있는 도구로 활용할 수 있습니다.

  • 3-4. 민첩한 공급망 대응체계

  • 불확실한 글로벌 경제 환경 속에서 민첩한 공급망 대응체계는 기업의 생존과 발전에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 공급망의 복잡성이 증가하면서 OEM과 부품사 간의 협력은 한층 더 강화되고 있으며, 이는 최신 기술과 데이터 통합을 통해 가능합니다. 예를 들어, 디지털 트윈 기술을 활용하면 실제 제품의 성능과 유지보수 요구 사항을 실시간으로 모니터링하고 예측할 수 있습니다. 이러한 접근은 모든 이해관계자가 한 곳에서 정보를 확인하고, 신속하게 의사 결정을 할 수 있도록 합니다.

4. 차량 사이버보안 표준(ISO/SAE 21434) 강화 요구사항

  • 4-1. 데이터 무결성 검증 절차

  • 데이터 무결성 검증 절차는 사이버보안의 핵심 요소로, 차량의 소프트웨어와 하드웨어 시스템에서 수집한 데이터의 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다. ISO/SAE 21434는 이러한 데이터가 설계 및 운영 과정에서 조작되거나 변조되지 않았음을 확인하기 위해 명확한 검증 절차를 요구합니다. 이는 해킹이나 악의적 공격으로부터 차량의 안전성을 보호하기 위한 기본적인 조치입니다.

  • 무결성 검증 절차는 일반적으로 데이터 생성, 전송, 저장, 처리의 전 단계에서 적용되며, 해시 함수를 활용하여 데이터의 변경 여부를 감지합니다. 이 외에도 블록체인 기술과 같은 분산 원장 기술을 도입하여 데이터의 무결성을 강화할 수 있으며, 이를 통해 부품사의 공급망 내에서의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

  • 4-2. 모델 학습·추론 단계 보안

  • 차량의 AI 모델은 학습 및 추론 과정에서 다양한 데이터를 분석하여 의사 결정을 지원합니다. 이러한 과정이 안전하게 이루어지려면, ISO/SAE 21434는 특히 모델의 학습 및 추론 단계에서의 보안 요구사항을 강화해야 합니다. 이는 파라미터 공격이나 데이터 오염에 의한 부정확한 추론을 방지하기 위해 필수적입니다.

  • 보안을 강화하기 위해, AI 모델은 외부 공격으로부터 자원을 보호하고, 안전한 데이터 처리 및 저장 환경에서 운영되어야 합니다. 또한, 주기적인 보안 점검과 감사를 통해 모니터링 체계를 구축하고, AI 모델에 사용되는 데이터의 출처를 명확하게 추적할 수 있는 메커니즘을 통합해야 합니다.

  • 4-3. 공급망 전단계 인증·추적

  • 사이버보안의 측면에서, 공급망의 모든 단계에서 인증과 추적이 요구됩니다. 부품 제조사부터 OEM에 이르기까지 모든 공급망 참여자는 각 단계에서의 사이버보안 요건을 충족해야 하며, 이를 위해 ISO/SAE 21434는 공급망 전단계의 인증 절차를 정립할 필요가 있습니다.

  • 각 공급업체는 자신이 제공하는 부품이나 소프트웨어의 보안 요구사항을 충족해야 하며, 이력이 기록되고 검증 가능한 시스템을 통해 무결성을 보장해야 합니다. 이러한 인증 및 추적 체계는 제품이 최종 소비자에게 전달될 때까지 모든 단계에서 사고를 예방하고, 발생한 사건에 대한 책임을 명확히 할 수 있게 합니다.

  • 4-4. 보안 업데이트 주기 및 책임 구분

  • 차량이 시장에 출시된 이후에도 지속적인 사이버보안 강화를 위해 보안 업데이트의 주기와 책임을 명확히 구분할 필요가 있습니다. ISO/SAE 21434는 보안 취약점이 발견될 경우 신속하게 패치를 적용해야 하며, 이러한 업데이트를 감독할 구조를 권장하고 있습니다.

  • 부품사와 OEM은 각자 보안 업데이트의 주기와 내용에 대해 책임을 공유하고, 이를 고객에게 명확히 전달해야 합니다. 또한, 업데이트 과정은 자동화하여 불필요한 인적 오류를 줄이고, 소비자가 손쉽게 최신 보안 패치를 적용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요합니다.

결론

  • 결론적으로, LLM 기반의 설계 자동화 기술은 자동차 설계의 속도 및 품질 향상이라는 두 가지 목표를 동시에 달성하게하고 있으며, 이는 업계 전반의 디지털 전환을 가속화할 것으로 보입니다. 특히, 공급망은 전통적 거래 관계를 넘어서 데이터 플랫폼 중심으로 재구성되고 있으며, 부품사와 OEM 간의 실시간 협업과 데이터 공유는 민첩성을 확보하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

  • 그러나 이러한 진전에도 불구하고, 설계 및 개발 단계에서 AI 모델과 데이터 플로우가 제공하는 새로운 공격면도 고려해야 합니다. 이에 따라 ISO/SAE 21434는 ‘보안 설계(Security by Design)’ 원칙을 바탕으로 하여, 학습 데이터 및 모델 무결성 검증, 단계별 인증 및 추적, 보안 업데이트 및 패치 책임의 명문화 등을 포함하는 방식으로 강화되어야 합니다. 이러한 방향으로의 개선은 자동차 제조사와 부품사 간의 신뢰할 수 있는 디지털 협업 생태계를 구축하며, 사이버위협에 선제적으로 대응할 수 있는 체계를 마련할 수 있습니다.

  • 결론적으로, 자동차 산업의 미래는 이러한 기술적 혁신을 통해 더욱 안전하고 효율적인 방향으로 나아갈 것이며, 이는 고객에게도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 산업계의 경쟁력을 높이고, 지속 가능한 발전을 이루기 위해서는 이러한 변화에 발맞춰 지속적으로 노력해야 할 것입니다.

용어집

  • LLM: LLM(대형 언어 모델)은 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 자연어 처리 및 이해를 수행하는 인공지능 모델을 의미합니다. LLM은 자동차 설계와 같은 복잡한 작업의 자동화에 활용되어 설계 주기를 단축시킵니다.
  • 디지털 트윈: 디지털 트윈 기술은 실제 물체나 시스템의 가상 모델을 생성하여 성능을 예측하고 분석할 수 있게 해주는 기술입니다. 자동차 산업에서는 설계 및 생산 과정에서 물체의 실제 작동을 시뮬레이션하여 효율성을 높이는 데 활용됩니다.
  • ISO/SAE 21434: ISO/SAE 21434는 차량 사이버보안에 관한 국제 표준으로, 차량의 소프트웨어 및 하드웨어의 보안을 보장하기 위한 요구 사항을 규정하고 있습니다. 이 표준은 차량의 데이터를 조작하거나 변조되지 않도록 하는 검증 절차를 포함하고 있어 차량 안전성에 필수적입니다.
  • 자동차 설계 자동화: 자동차 설계 자동화는 인공지능 및 디지털 기술을 활용하여 자동차 설계 과정을 자동화하는 기술입니다. 이는 설계 속도를 증가시키고 품질을 향상시키기 위해 다양한 데이터를 활용하여 최적의 설계를 구현합니다.
  • AI 정의 차량: AI 정의 차량은 인공지능 기반 기술을 사용하여 다양한 기능을 융합한 차량으로, 자율주행 및 인포테인먼트 시스템을 통합하여 자동차 제조와 성능을 최적화합니다. 이는 보다 빠르고 효율적인 혁신을 가능하게 합니다.
  • API 플랫폼: API(Application Programming Interface) 플랫폼은 소프트웨어 간의 상호작용을 허용하는 인터페이스이며, 공급망 내에서 데이터의 통합과 소통을 원활하게 만들어주는 핵심 요소입니다. 이를 통해 다양한 시스템과 데이터가 쉽게 연결됩니다.
  • 부품사-OEM: 부품사(부품 제조업체)와 OEM(주문자상표부착생산자)은 자동차 산업의 주요 참여자로, 부품사는 자동차 부품을 제조하고, OEM은 완성차를 생산하여 시장에 공급합니다. 이들 간의 협력은 공급망 효율성을 높이는 데 중요합니다.
  • 데이터 무결성: 데이터 무결성은 데이터의 정확성과 일관성을 유지하는 것을 의미하며, 사이버보안에서 중요한 요소입니다. 차량의 소프트웨어 및 하드웨어 시스템에서 수집된 데이터가 조작되지 않았음을 보장하기 위한 절차를 포함합니다.
  • SLM: SLM(소형 언어 모델)은 LLM의 오버헤드를 줄이고 특정 용도에 맞춰 최적화된 모델로, 자동차 설계, 품질 관리 및 고객 피드백 분석 등 여러 분야에서 효율성을 향상시키는 데 사용됩니다.
  • 민첩한 공급망: 민첩한 공급망은 시장 요구에 신속하게 반응할 수 있는 공급망 구조를 의미합니다. 복잡한 글로벌 경제 환경에서 OEM과 부품사가 효율적으로 협력하여 요구 사항을 충족하도록 돕는 전략입니다.
  • 보안 업데이트: 보안 업데이트는 차량에서 발생할 수 있는 사이버 위협에 대응하기 위해 소프트웨어와 시스템의 보안 취약점을 해결하기 위한 주기적인 업데이트를 뜻합니다. ISO/SAE 21434에서는 이러한 업데이트를 신속히 적용하도록 요구하고 있습니다.

출처 문서