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보름 걸린 타이어설계, AI로 하루면 끝 넥센 마곡 R&D센터 가보니 원하는 성능만 입력하면 AI가 구조 등 설계안 도출 왜 최적인지 근거도 제시 내후년 개발현장에 도입 소음·진동·불쾌감 평가도 유럽車보다 기준 까다로워

https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005351670

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현재 인공지능(AI)은 패턴·재질 등 변수를 입력하면 제동성·내마모성 등 결과 값을 예측하는 '똑똑한 계산기' 역할을 맡고 있습니다. 앞으로는 원하는 결과 값(타이어 성능)을 입력하면 최적의 설계안을 제시하는 고도화된 AI가 사용될 예정입니다."

 

서울 강서구 마곡산업단지에 자리 잡은 넥센타이어 연구개발(R&D) 센터인 '더 넥센 유니버시티'. 최근 방문한 이곳의 최대 화두는 AI 도입 확대 등 타이어 개발 과정 혁신 방안이었다.

 

자동차 조립에 사용되는 수만 가지 자동차 부품 중 타이어는 최근 10년 사이 제품 개발 과정이 가장 빠르게 변화했다. 타이어 업계에선 원재료 배합 비율부터 완제품의 노면 소음까지 모든 영역에 걸쳐 데이터를 수집하고, 이를 신제품 개발 과정에 활용하고 있다. 설계 초안을 도출하는 데만 보름 넘게 걸리던 기간을 일주일로 단축했다.

넥센타이어는 최적의 설계안을 이끌어내는 데 필요한 기간을 하루로 줄이는 프로젝트를 추진하고 있다. 핵심은 타이어 개발 과정에 XAI(eXplainable AI·설명 가능한 AI)를 활용하는 것이다. XAI란 AI가 스스로 내린 판단에 대해 추론 이유와 근거까지 사용자에게 제공하는 AI를 일컫는다. 넥센타이어는 2026년부터 이를 타이어 개발 현장에 도입할 예정이다.

 

김용수 넥센타이어 설계해석팀장은 "기존 AI는 인풋을 입력하면 아웃풋이 나오는, 성능을 예측하는 도구로 활용됐다. XAI를 도입할 경우 성능을 입력하면 역으로 설계가 가능해진다. 기반 기술은 개발이 완료된 상태"라고 말했다.

 

넥센타이어는 글로벌 승용차·경트럭용 타이어 업계에서 성장성 측면에서 가장 주목받는 기업으로 꼽힌다. 2011년까지만 해도 넥센타이어는 현대자동차·기아·한국GM등 국내 완성차 기업에만 신차용 타이어(OE)를 공급했다. 현재는 포르쉐, BMW, 메르세데스-벤츠, 아우디 등 프리미엄 브랜드를 비롯해 28개 브랜드 117개 차종에 OE를 공급하고 있다.

 

프리미엄 OE시장은 철저하게 성과 중심으로 운영되고 있다. 완성차 기업이 원하는 타이어 성능을 충족시키는 게 가장 중요하다. 가격은 부차적 문제다. 넥센타이어는 차량 주행 중 발생하는 소음·진동·불쾌감(NVH) 등 감성 평가의 영역에서도R&D 역량을 끌어올렸다. 깐깐하기로 유명한 독일 완성차 기업들이 요구하는 수준보다 까다롭게 자체 테스트를 진행하고 있는 게 일례다.

 

더 넥센 유니버시티에는 영하 5도~영상 40도의 조건에서 NVH를 측정할 수 있는 '무향실'도 마련돼 있다. 고가의 장비로 가득 찬 이곳 시설에선 온도뿐 아니라 습도도 조절 가능하다는 점이 다른 타이어 제조사들과 차별화된 포인트다. 이는 온습도에 따라 미세하게 달라지는 타이어 소음을 관측하기 위한 조건 설정이다. 무향실에선 최고 시속 250㎞까지 주행 상황을 구현해 타이어 소음을 측정할 수 있다.

 

장재호 넥센타이어 NVH 평가팀 책임연구원은 "사운드 퀄리티를 높일 방안을 놓고 구성원 모두가 머리를 맞대면서 타이어 개발 과정상 시행착오를 줄일 수 있게 됐다"고 말했다.

기사 내용의 수치화, 인사이트 나누기

1. 자동차 조립에 사용되는 수만 가지 자동차 부품 중 타이어는 최근 10년 사이 제품 개발 과정이 가장 빠르게 변화했다.

2. 설계 초안을 도출하는 데만 보름 넘게 걸리던 기간을 일주일로 단축했다.

3. 넥센타이어는 최적의 설계안을 이끌어내는 데 필요한 기간을 하루로 줄이는 프로젝트를 추진하고 있다. 핵심은 타이어 개발 과정에 XAI(eXplainable AI·설명 가능한 AI)를 활용하는 것이다. XAI란 AI가 스스로 내린 판단에 대해 추론 이유와 근거까지 사용자에게 제공하는 AI를 일컫는다.

4. 무향실에선 최고 시속 250㎞까지 주행 상황을 구현해 타이어 소음을 측정할 수 있다.

추가 조사할 내용 또는 결과

XAI(eXplanable AI)

설명 가능한 AI

AI 알고리즘은 뛰어난 판단 능력을 보여주지만, 세부적인 로직을 기존 소스코드처럼 명시하거나 해석하기 어려워 블랙박스에 비유되고 있다. 이러한 블랙박스의 구조와 개별적인 결정의 인과관계를 보다 투명하고 신뢰할 수 있도록 하려는 활동이나 노력, 트렌드를 XAI라고 한다.

AI 알고리즘이 동작되는 원리, 과정을 알 수 있어 신뢰성 부분에서 큰 이점을 가진다. 또한 어떤 결과를 어떻게 도출했는지에 대해 논리적으로 설명이 가능하다.

신뢰성을 높이기 위한 목적으로 개발되었고 금융, 보험, 군사 등 다양한 분야에서 진행되고 있다.

요약

넥센타이어에서 설명 가능한 인공지능을 타이어 설계 부문에 접목해 보름 걸렸던 설계 초안 도출 기간을 일주일로 단축했다. 온도와 습도에 따른 NVH(소음, 진동, 불쾌감)를 측정할 수 있으며 타이어 개발 과정 상의 시행착오를 줄일 수 있게 되었다.

현직자에게 할 질문

xAI가 현업에 필요한 이유가 무엇인지 궁금합니다.

XAI를 학습에 사용할 때 어떤 학습 방법에 적용되는지 궁금합니다.

XAI를 사용함으로 인한 결과에 영향은 없는지, 성능을 출중한지 궁금합니다.

연관기사 링크

https://bitnine.tistory.com/408

[알쓸IT잡] 설명 가능한 인공지능(XAI, Explainable AI)이란?

 

https://www.samsungsds.com/kr/insights/explainable_ai.html

생성형 AI의 등장으로 더욱 중요해진 설명 가능한 AI (XAI) | 인사이트리포트 | 삼성SDS