2030년 이후의 차량을 예측하여 시각화하는 Volkswagen Group of America

미래의 차량은 어떤 모습일까요? 운전자와 동승자는 차량을 어떻게 사용하게 될까요? 자율 주행은 어떻게 현실이 될까요? 실리콘 밸리에 있는 Volkswagen Group of America의 Innovation Center California(ICC)에서 일하는 엔지니어와 디자이너, 과학자, 미래학자가 이러한 질문들에 답합니다.

Volkswagen Group Innovation의 글로벌 연구 센터 세 곳 중 하나인 ICC 팀의 목표는 도전적이면서도 인상적입니다. 바로 2030년 이후의 세상이 어떤 모습일지 예측하는 것이기 때문입니다. 이러한 연구를 통해 Audi, Bentley, Bugatti, Lamborghini, Volkswagen 등 전 세계 자사 브랜드 고객을 위해 먼 미래를 내다보고 요구 사항을 미리 더 정확하게 예측하고 파악하고자 합니다.

ICC에서는 미래를 보여주기 위해 Unity를 사용합니다. 영화 및 애니메이션, 소프트웨어 엔지니어링, VR 개발 및 디자인을 아우르는 전문성을 갖춘 ICC의 개발자와 디자이너들은 Unity의 역량을 최대한 발휘하여 다음과 같은 다양한 문제를 해결합니다.

• 미래를 반영하는 상호 작용(내장/외장 디자인 및 고객 경험 설계) 
• 3D 사용자 인터페이스(UI)를 포함한 HMI(인간 기계 인터페이스) 디자인
• 머신러닝 기반 제품을 위한 합성 데이터 생성

ICC에서는 이러한 분야의 작업이 어떻게 이루어지고 있는지 공개했습니다. ICC와 공동 집필한 보고서에서 더 자세히 알아보세요.

보고서 내용을 간략하게 살펴보면 다음과 같습니다.

프론트엔드 XR 소프트웨어 엔지니어인 Alisia Martinez와 Andrew Gwinner, 선임 제품 디자이너인 Dij Jayaratna는 Unity가 ICC의 시각화 파이프라인을 이루는 중요한 구성 요소라고 말합니다. “Unity를 사용해 유선 스탠드얼론 VR 헤드셋과 모바일 AR 기기, 커스텀 컨트롤러, 차량 내 경험, 그리고 렌더링된 시네마틱 동영상을 제작하는 프로젝트를 만들었습니다.”

이러한 프로젝트의 결과물은 디자인의 인체공학성을 평가하는 제품 디자이너부터 차량의 최종 컨셉을 검토하는 관리자에 이르기까지 다양하게 사용됩니다. 팀에서는 Pixyz를 사용해 CAD 데이터를 Unity로 가져온 다음, 다양한 플랫폼을 대상으로 하는 인터랙티브 경험을 만들고 관념화, 프로토타이핑, 커뮤니케이션을 수행합니다. 

Martinez와 Gwinner, Jayaratna는 “컨셉이 한 번에 완벽하게 인터랙티브 환경으로 변환되는 일은 거의 없습니다. 디자이너가 실시간으로 메모를 전달할 수 있게 되면 다른 도구를 사용할 때보다 훨씬 빠르게 컨셉을 적절한 방식으로 표현할 수 있습니다”라고 말합니다.

그렇다면 얼마나 더 빠르게 진행할 수 있을까요? 팀은 Unity 기반 워크플로가 기존 방식에 들던 시간과 비용의 절반 이하 수준에서 콘텐츠를 시각화한다고 추정합니다.  

Unity가 제공하는 기능을 사용하여 차량 내 경험을 제작하면 ICC는 미래 차량의 HMI(Human-Machine Interfaces)에 더 풍부하고 몰입감 넘치는 콘텐츠를 디자인할 수 있습니다. 미래형 HMI는 중앙 콘솔 화면을 넘어 계기판과 헤드업 디스플레이(HUD)로도 확장됩니다.

Martinez와 UI 디자인 및 컨셉 부문 선임 관리자인 Loren Skelly는 게임 엔진을 사용하면 훨씬 복잡한 인터랙션과 시각화도 다룰 수 있다고 말하며, “컴퓨터 화면과 테스트 벤치에서 컨셉을 디자인하는 것도 좋지만, 실제로 테스트하는 데는 차량 내 주행 경험에 비할 것이 없습니다. Unity와 당사의 툴체인을 사용하면 더 정확한 테스트가 가능합니다. 차량 내 POC(Proof of Concept)를 테스트하고 소프트웨어 팀에 직접 피드백을 제공해 차량을 실시간으로 조정하는 기능은 정말 탁월합니다”라고 덧붙입니다.

ICC는 머신 러닝(ML)과 컴퓨터 비전을 폭넓게 사용하여 고객이 사용하면 할수록 점점 향상되는 제품을 개발합니다. 이러한 ML 기반 제품의 주요 구성 요소 중 하나는 구조화되고 라벨링된 데이터입니다. 현실에서 이러한 데이터를 획득하려면 시간과 비용이 많이 소모될 수 있습니다. ICC에서는 이러한 ML 학습 데이터를 생성하기 위한 보다 경제적이고 확장 가능한 대안으로 합성 데이터에 집중하고 있습니다.

ICC의 기술 프로젝트 관리자 Elnaz Vahedforough는 “대부분의 인지 신경망은 라벨링이 완료된 데이터를 사용하는데, 이러한 데이터는 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉬운 반면 합성 데이터를 사용할 경우 라벨 지정 작업이 일단 시작되고 나면 기본적으로 라벨링에는 비용이 들지 않으며 다른 비용도 최소화됩니다”라고 말합니다.

ICC는 센서, 인식, 예측, 주행과 같은 자율 주행 컴포넌트를 구현하는 신경망을 훈련하기 위해 이미지 및 지상 실측 데이터를 Unity에서 생성합니다. 

비용 절감이라는 이점 외에도, Unity로 생성된 합성 데이터는 사고, 도로 위 이상 물체와 같이 거의 발생하지 않는 시나리오나 안개, 폭우 같은 악천후 조건을 구성하는 데 사용할 수 있습니다. Vahedforough는 “합성 데이터를 사용하여 극단적인 시나리오를 안전하게 재현할 수 있게 되었습니다”라고 말합니다. _______________________________________________________________________________

ICC는 새로운 제품을 개발하는 과정에서 Unity의 Integrated Success 팀과 협력하고 있습니다. Martinez와 Skelly는 Integrated Success 팀과의 작업을 다음과 같이 평가했습니다. “숙련된 Unity 사용자로서 어떤 작업을 수행하거나 최적화하는 데 수많은 방법이 있다는 사실을 이미 알고 있습니다. Unity Integrated Success 팀과 작업하면 최고의 디자인을 구상하고 구현할 수 있을 뿐 아니라, 만들고자 하는 경험에 집중하여 최적의 방법을 찾을 수 있도록 도와줍니다."

이 보고서에서 ICC와 Unity의 혁신적인 협력에 관해 자세히 알아보세요.

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