독일 자동차 소프트웨어 개발자

독일 자동차 소프트웨어 개발자 근황 - 2026년 3월

chbae — Tue, 24 Mar 2026 07:27:01 +0900

거의 1년만에 근황에 대한 글을 써보는 것 같다. 요즘 들어서 너무 게을러져서인지 블로그에 손이 안간다. 물론 삶은 이런 저런일로 바쁘기도 하고 챗바퀴처럼 돌아가는 일상도 함께 일어난다.

위 사진은 베를린에 사는 동료가 오로라가 보인다길래 뛰쳐 나가서 찍은 사진이다. 실제 오로라는 사진같이 찐하진 않고 아 오로란가?? 라고 살짝 느낄정도로 보인다. 사실 아무도 말 안하면 이게 오로라인가?? 하는 정도로 농도가 옅다. 진짜 눈으로 본 찐 오로라는 몇년전에 핀란드 싼타마을에서 본 오로라가 최고였다.

개인적으로 크게 변화는 없다. 같은 회사에서 비슷한 업무 (약간 새로운 일도 함께 병행해서.. 그리고 메인 도메인도 살짝 바뀌었기도 하지만..)를 지속적으로 하고 있다. 요즘 좀 재미붙인게 한국 스타트업과 다시 일을 만들어가기도 하고 Horizon Europe과 같은 유럽 펀딩 프로그램도 회사차원에서 함께 알아보는 일도 하고 있다.

작년말부터 여기저기 컨퍼런스에서 발표해달라고 요청을 하기 시작했다. 작년에 베를린에서 하는 컨퍼런스를 시작으로 올해는 3월에 프랑크프루트, 5월에 슈투트가르트 (키노트 발표), 9월에 이탈리아 어딘가 (도시미정), 9월에 또 바로셀로나에서 하는 자동차 컨퍼런스가 예정되어 있다. 시간이 지날수록 더 오기도 하고 가능하면 물이 들어올때 노를 젓는다고 다 가서 발표를 하고 싶지만 회사 승인 프로세스 때문에 몇개는 놓칠 것 같다. 이미 3월에 하는건 늦어서 놓쳤고 5월, 9월에 하는건 최종 승인 직전이다.

4월말에는 샌프란시스코에서 하는 구글 컨퍼런스에 오라고 확인 메일을 받았지만 회사의 최종 출장 프로세스 승인 대기중이고 이번주나 다음주내로 결론이 날 것 같다.

여전히 국민대학교에서 학생들한테 학기에 두번정도 간단한 세미나를 진행하고, 올해 상반기에 정부에서 하는 Yocto 오픈소스 6주짜리 프로그램 멘토링도 텔리칩스 TOPST 팀장님과 함께 진행한다. 여전히 Wolfsburg SEA:ME의 fellow로 있는데 거의 챙기지 못하지만 마지막 발표할 때 가볼까 생각중이다. 올해가 마지막인가.. 내년에도 계속 한국에서 학생을 파견하는지 모르겠다.

요즘 독일 산업 전체 특히 자동차 산업은 더 안좋아지고 있다. 그 여파에서 우리 회사도 피해갈 수는 없고 다행히도 lay off까지는 아니고 예산이 줄어서 Top management 들은 힘들어하고 있다. 물론 비용절감이 직원에게까지도 내려온다. 이런저런 복지 감소, 출장 비용 감소, 교육비 등등... 이전에 팀 전체가 비지니스타고 인도 출장갈때가 좋았는데 ㅎㅎㅎ

그거 말고는 다들 만나면 이야기하는 AI 가 어디서나 나오는 이야기이다. 회사에서 그리고 개인적으로 이런저런 AI 도구들을 사용해보고 적용해보려고 하고 있다. 책도 많이 보고 열심히 따라가는 것도 벅차다. 그러나 중요한건 내 머리속에 생각을 잘 정리해서 AI에게 잘 시키는 것인것 같다. 얼마나 어떻게 AI를 활용할지는 개인의 능력차에 달렸고 회사에서 기밀 데이터를 사용할 수 있는 방법도 제공해주니 최대한 많이 사용해서 효과를 내려고 노력하고 있다. 하지만 여전히 임베디드 분야라 그런지 다른데보다 약간은 느린 것 같기도 하다. (독일이 느려서 그런가 ㅠㅠ)

코로나가 지난지도 오래됬고 많은 회사들이 재택을 접고 회사로 출근하라고 한단다. 주변에 회사들은 주 3일, 주 4일 등 거의 코로나 이전 시절로 돌아온 것 같다. 다행히 우리 회사는 열심히 방어를 하고 있는 것 같지만 느낌에 조만간 이 흐름에 따라가지 않을까 싶다. 회사 사정도 어렵고 직원이 퇴사해도 충원을 안해준다.

딸아이가 점점 커가서 주말에 집에 있는 시간이 늘어나고 여전히 테니스만 쭈욱 치고 있다. 그동안 못했던 수영도 올초에 배웠고 조만간 3개월 코스가 끝나간다. 물에 대한 두려움이 약간 줄었지만 그래도 수영은 어렵다. 날씨가 좋아지고 있으니 이제 딸아이랑 자전거도 타고 좀 더 밖에서 많은 시간을 보내야겠다.

겨울에는 집에 있으면서 이런 저런 새로운 요리도 많이 해보고 특히 그릴로 다양한 바베큐를 시도해보고 있다. 고기 질이 좋은 터키 슈퍼에 가서 양갈비, 소고기, 닭정육 등등을 사고 삽겹살을 2kg 씩 사서 그릴 통삼겹도 3-4시간씩 해보고 있다.

이제 다시 봄이니 여행을 시작해볼까 한다. 작년 여름에 한국에 오랫동안 가서 올해는 안가고 유럽에서 여행을 좀 더 즐길 예정이다. 곧 Easter 인데 이때 런던에 5일정도 가서 뮤지컬도 보고 도시구경도 하고 여름 방학에는 프랑스 남부 자동차 투어를 할까 스위스를 가볼까 고민중이다. 그리고 가을, 겨울에 한번씩 더 갔다오면 올해 한해도 금방 지나갈 듯 하다.

올해는 뭘해볼까 곰곰히 생각을 해봤는데 단연 건강이 최고다. 운동 꾸준히 하고 다양한 분야의 윌라 전자책을 열심히 보려고 한다. 인문학, 기술 서적, AI, 리더십 등등.. 아내와 딸아이와도 많은 시간을 보내고 여행을 다녀보려고 한다. 회사에서는 조용히 숨죽이면서 살고 ㅋㅋ 물론 새로운 도전과 제안을 해서 Innovation 관련 업무도 재밌게 진행하고 있다. 가능하면 이 프로그램을 이용해서 한번정도 한국에 매니저 데리고 같이 가볼까 한다.

자기전에 갑자기 이런저런 것 검색해보다가 급 생각이 나서 오랜만에 블로그를 열고 오늘을 기록해보고자 간단히 글을 남겨본다. 1년은 좀 주기가 길고 가능하면 분기에 한번 정도 이렇게 일기처럼 기록을 남겨 보는 것도 좋을 것 같다.

독일 자동차 회사 임베디드 개발자의 AI 사용 사례

chbae — Mon, 9 Mar 2026 07:52:52 +0900

2026년 들어 처음으로 글을 쓰는데 요즘 핫한 AI 주제와 관련하여 어떤 것을 어디에 사용하고 있는지 회사에서는 어떻게 투자를 하고 있는지 개략적으로 이야기해보려고 한다.

간단히 필자 소개를 하독일 자동차 회사에서 임베디드 소프트웨어 개발을 수년째 하고 있다. 정확히 말하면 개발보다는 통합, 빌드시스템 구축 및 관리, CI/CD와 연관된 Devops 관련된 일을 하고 있다. 이와 더불어 Innovation 주제 (Horizon Europe, Startup Autobahn Korea, AroundX 프로그램 등)로 여러 다양한 스타트업과 협업을 하기 위해 발굴을 하는 업무도 함께 진행하고 있다.

OpenAI에서 ChatGPT가 등장한 이래 AI의 발전은 급속도록 이루어지고 있고, 다양한 곳에서 다양한 서비스가 하루가 다르게 쏟아져 나오고 있다. 성능도 초창기 대비 엄청나게 좋아졌다.

개인적으로는 Gemini Pro, Perplexity Pro를 구독하여 사용중에 있다. Gemini는 Google의 Gmail, Google Workspace 등 다양한 구글의 서비스와 연동하여 Gemini를 사용할 수 있게 제공하고 Notebook LM, Deep Research, 동영상 생성, 최근에는 음악 생성과 같은 다양한 서비스를 제공해주고 있다. 5명 가족 공유가 되고 2TB 용량까지 덤으로 주니 안쓸래야 안쓸수가 없다. Gemini CLI 제공과 성능은 기본이다.

독일 회사들도 초창기부터 Google, Microsoft, OpenAI 등과 협약을 맺고 기밀 데이터를 취급할 수 있도록 임직원들에게 환경을 제공하고 있다. Github Copilot에 Copilot CLI, VS Code, opencode와 연결하여 코딩, 디버깅용으로 Local에서 사용하고 있고 각 언어 Model의 API를 사용할 수 있도록 회사에서 제공하여 OpenClaw 및 다양한 용도로 서비스를 개발하여 회사 업무에 이용하고 있다.

더 나아가 개발자 코드 리뷰, CI/CD와 연결하여 잘 사용할 수 있는 방법을 다각도로 테스트하여 성능이 좋으면 사용하려고 준비하고 있다. Innovation 부분에 대한 아이데이션을 하는 것도 Deep Research 를 하는 것도 다양한 AI를 이용하여 하고 있다.

AI를 잘 사용하기 위해 정확한 Skill 설정, 불필요한 부분에 AI 도입 지양 등에 대한 사전 검토와 테스트가 잘 이루어져야한다. 무작정 쓰다가 동작이 잘 안될 수도 있고 API 비용 과다 청구, 설정 및 관리의 복잡도까지 더해질 수 있어 사전에 신중한 검토와 테스트가 이루어져야하며 빠른 발전속도에 맞추어 지속적으로 관리와 대응이 필요하다.

사용을 하다보니 여전히 사용자의 개입이 필요한 부분이 많고 사전 설정이나 프롬프트를 잘 사용하면 더 좋은 결과가 나온다는 것도 인지하고 있다. 이런 부분이 가끔 귀찮게 느껴질 수 있으나 앞으로는 그동안 가지고 있던 전문지식을 바탕으로 이부분을 어떻게 하면 잘 만들어 AI를 사용하여 나오는 결과를 좋게 하는 것이 관건이라고 느껴진다. 물론 이것을 만드는 것도 AI 도움을 받지만 시작점은 인간이다. 그러니 앞으로는 이런 부분을 잘 하는데 좀 더 투자하면 어떨까 하는 생각을 하고 있다.

SDV/AIDV 시대에 자동차 회사의 소프트웨어 내재화 상황

chbae — Wed, 10 Dec 2025 06:17:04 +0900

SDV (Software-Defined Vehicle) / AIDV (AI-Defined Vehicle) 시대에 많은 자동차 회사이 소프트웨어를 내재화하기 위해 노력을 한다. 이 글에서는 현재 현대자동차/42dot 송창현 사장님의 사임으로 논란이 되고 있는 현대자동차를 비롯한 독일의 자동차 회사들에 대한 이야기를 가볍게 해볼까 한다. 이 글의 모든 내용은 개인적인 의견임을 참고로 하기 바란다.

지난주 현대자동차 AVP 본부장이자 42dot의 CEO인 송창현 사장님의 사의가 알려지면서 많은 매체들로부터 그리고 여기저기서 다양한 소식과 루머들이 일파만파로 퍼지고 있다. SDV의 실패에 대한 책임이라고도 이야기하고 정치적으로 밀려나서 물러났다는 등 여러가지 설이 있지만 개인적으로 참 아쉽다는 생각이 들긴 한다. 이후 무슨 의도인지 모르겠지만 (왜인지 대부분 추측할 수 있지 않을까 싶다.) 바로 42dot에서 E2E 자율주행 영상을 올려 한번 더 세간의 관심을 가지게 되었다.

이유가 어찌되었건 간에 현대자동차는 42dot이라는 소프트웨어 회사를 어떻게 할지 지켜보면 좋을 것 같아. 그동안은 42dot이 현대자동차 위에 올라서 현대자동차의 SDV 미래를 주도한 것으로 알고 있는데 다른 현대자동차 그룹의 계열사인 현대오토에버, 현대모비스 등과의 관계가 어떻게 변할지도 주목해 볼만하다. 결국 42dot 입장에서는 수장을 잃고 현재보다 입지는 줄어 들지 않을까 생각된다.

독일 자동차 회사들도 비슷한 것 같다. 하지만 현대자동차와 다르게 자동차 회사가 키를 쥐고 방향성을 리딩해가고 있다. 폭스바겐 그룹의 카리야드(Cariad)에 대한 이야기는 많이 들어봐서 알겠지만 많은 투자와 실패, 고민 끝에 리비안의 협력 방향으로 돌아섰고 카리야드의 방향은 앞으로 어떻게 될지 미지수지만 상황은 좋아보이지 않는다. 이에 대한 자세한 이야기는 https://www.autoelectronics.co.kr/article/articleView.asp?idx=6257 기사를 읽어보면 그동안의 역사와 현재 상황 등에 대해 알 수 있다.

벤츠 역시 필자가 다니고 있는 MBition을 통해 인포테인먼트와 MB.OS의 일부 소프트웨어를 내재화 하면서 개발을 하고 있다. 다행히 2024 E Class, 2025 CLA, 2026 GLC Electric 등을 양산했고 이후 라인업도 계속 개발하면서 새로운 것들도 같이 진행하고 있다. 여전히 내부에서는 카리야드의 역사처럼 안좋은 사례나 상황들도 많이 보이지만 나름 열심히 만들어 나가고 있다.

테슬라가 시작하고 주도한 SDV를 여전히 따라가기 바뿐 기존의 자동차 회사들이다. 기술력도 여전히 부족하고 이를 메우기 위해 전략도 테슬라랑 달리 잘하는 회사들과 협업을 택하는 경우가 대부분인 것 같다. 특히 자율주행쪽은 너무 차이가 많이 나서 이에 대해서는 너무 할 말이 없다.

그나마 다행(?)이라고 생각하는 것은 전동화가 늦어지고 있고 자율주행도 예상했던 것보다 느려지고 있는 추세라서 시간을 조금 더 벌었다는 것이다. 그래도 여기저기 듣고 내부에서 보면 참 어렵고 답답하다는 생각이 든다. 그렇다고 이거다라고 할 만한 것을 만들기도 어려운 것이 현실이다.

자동차 시장은 점점 안좋아지고 사람을 뽑을 수도, 나가는 사람을 대체할 수 있는 인력도 충원하기 어려운 상황이다. 구조조정만 당하지 않으면 다행이라는 생각을 내부적으로 하고 있고 이런저런 안좋은 루머들도 많이 떠도는 상황이다.

결국 자동차 회사들의 소프트웨어 내재화는 테슬라 수준은 어렵고 여러 기존과 다른 협력의 형태를 통해 갈 수 밖에 없는 상황인 것 같다. 기존의 Tier 1들의 역할은 줄어들 수 있지만 기술력을 가진 Tier 들은 더 기회가 많이 올 것으로 생각이 된다.

Automotive Market 동향 (SDV, 자율주행 등)

chbae — Thu, 17 Jul 2025 00:37:19 +0900

지난주 한국에 와서 7주간 휴가를 즐기고 있다. 어제부터 본격적으로 지인들을 만나고 있고 여기서 듣고 이야기한 내용들을 바탕으로 생각의 정리가 필요해서 오랜만에 블로그를 열었다.

이틀간 여정

어제는 OpenUP에서 담당자분들과 이야기한 후 모빌리티 관련 VC (Venture Capital) 10분 정도와 2시간정도 심도있는 미팅을 가졌다. 이후 저녁에는 LG전자 전 직장 동료들과 만나 사담을 나누고 마무리를 했다.

오늘은 SEA:ME 해커톤을 다녀왔다. 2박 3일 동안 10개 대학 (국민대학교 주관)의 100명 이상의 학생들이 참여하여 카메라와 라즈베리파이4만을 가지고 정해진 트랙 위에서 정해진 규칙안에 자율 주행을 하는 대회이다. 매년 규모가 커지고 발전하고 있고 학생들의 열기도 정말 뜨겁다. 올해는 휴가가 맞아서 한번 와봤고 내년에도 기회가 되면 함께 참여하면 좋을 것 같다.

이후 이전에 잠시 같이 일했던 S사 분들과 만나 업계 돌아가는 이야기 및 사담을 나누고 조금전에 들어와서 기록을 남기고자 글을 쓰고 있다.

Automotive Market 동향 (SDV, 자율주행 등)

이틀 동안 VC, 교수님들, 전 직장 동료, S사 분들과 나눴던 이야기를 간단히 정리해보려고 한다. 모두 Mobility 관련된 이야기를 중점적으로 써보려고 한다. 100% 다 신뢰할 수는 없고 일부는 루머일 가능성도 상당히 크다.

VC 쪽과의 이야기에서 단연 화두는 어느 기업에 어떻게 투자를 할 수 있는지였고 기술적으로 E2E (End 2 End) 자율주행쪽이지만 공도에서는 OEM을 끼지 않고 테슬라, 웨이모등에서 하는 자율주행은 스타트업이 OEM과 직접 협력 없이는 힘들다는 결론이였다. 주로 광산, 공항등과 같은 사도에서의 가능성을 가지고 사업을 하는 쪽이 현실적이다라는 이야기도 있었다.

자율주행을 사도에서 잘하고 공도로 갈 수 있을지에 대한 부분도 굉장히 부정적이였다. 기술 범위와 스택이 다르다는 이야기였다. 또한 과연 OEM에서 직접 자율주행을 잘 할 수 있을까? 이런 것도 약간 부정적이였고 주로 ADAS를 강화하는 부분에 더 투자하고 있지 않냐라고 이야기를 하였다.

인포테인먼트는 스타트업이 정말 Killer Application을 가지지 않으면 기술적으로 크게 필요한 일들이 없어서 진출하기 어렵지 않냐라는 의견도 있었다.

현대자동차에서 반도체 팀이 만들어졌고 삼성전자, 텔레칩스 등에서 많은 인력들이 움직인것으로 알고 있다. 정확히 어느 수준의 SoC를 만들지는 잘 모르겠지만 이전에 시도했다가 접고 다시 시도한 것으로 보인다. 여기서 42dot 과의 관계도 궁금하다.

Mixed Criticality 쪽을 여러 OEM에서 하고 싶어하는데 QNX + QNX + Android 조합을 많이 선호하는 것으로 보이고 OEM에 따라서는 QNX 사용에 대한 호불호가 완전히 갈린다. 하지만 여전히 ADAS쪽은 QNX가 대세인것으로 보인다. 그리고 이런 성능과 안전 요구사항을 만족하는 SoC는 현재로 한두군데 밖에 없는 것 같다.

또한 많은 OEM들이 Android Automotive OS로 가고 있고 SoC 업체에서는 Google의 ACK (Android Common Kernel)을 사용하는 요구조건이 강해 거의 건들지 않고 필요한 드라이버만 커널 모듈형태 등으로 Vendor 부분에 릴리스 한다고 한다. Custom Linux에 비해 Kernel 관련 비용은 훨씬 줄어들 것으로 보이지만 그만큼 커널에서 성능 최적화 할 수 있는 부분이 줄어들 것으로 보인다.

Adaptive Autosar의 사용에 대해서도 여전히 의견이 분분했다. 정말 꼭 필요할까? 그러면 어느 부분에서 필요할까 등.. 추후 앱 마켓 때문에 API 통일성 때문이라는 이야기도 많이 들었고.. 기타 다른 이야기는 솔직히 공감이 안간다. 이 부분은 팝콘사의 대표님께 다시 한번 여쭤봐야하지 않을까 싶다.

SDV와 관련한 정부 과제 이야기도 하고 있고 과학기술정보통신부와 산업통상자원부의 역할과 기능, 새로운 정부가 들어오면서 역할 변화에 대한 이야기도 살짝 했다. 조금 더 핵심적인 기술 개발은 과학기술정통부쪽으로 그리고 실제 생산 및 제품 적용은 산업통상자원부쪽으로 가지 않을까 예측은 하지만 여전히 경계는 모호한 것으로 보인다. 산기평 담당자분과 한번 이야기해보고 파악해보려고 한다.

사이버 보안도 중요한 측면 중에 하나이지만 잘 모르는 분야이기에 여러 전문가 분들에게 배워볼 예정이다.

정리

자동차 산업이 어려워지고 있는 상황에서 미래에 필요한 기술들을 예측하고 개발하면서 각 OEM 및 공급업체는 살아갈 방안을 여러 다양한 곳에서 찾으려고 하고 있다. 이번 휴가에 한국에서의 시간을 다양한 분야의 분들과 만나서 소통하면서 인사이트를 넓혀 가려고 한다. 가능하면 그런 내용들을 기록에 남기고자 한다.

Eclipse SDV의 S-Core 프로젝트

chbae — Mon, 30 Jun 2025 07:08:51 +0900

최근 자동차 산업은 ‘하드웨어 중심’에서 ‘소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle, SDV)’으로 빠르게 전환하고 있다. 이 전환의 중심에 있는 글로벌 오픈소스 커뮤니티가 바로 Eclipse SDV이며, 그 핵심 프로젝트 중 하나가 Mixed Criticility와 관련된 S-Core이다.

Eclipse SDV는 Mercedes, BMW, CARIAD, Bosch, Harman, ZF, Vector, Microsoft, Harman, Codethink가 Strategic member로 전체 프로젝트를 이끌어가고 이 내부에 S-Core (Eclipse Safe Open Vehicle Core) 와 같은 다양한 프로젝트들로 구성되어 있다. 이에 대한 자세한 설명은 다음에 알아보기로 하고 오늘은 S-Core 프로젝트에 대해서 알아보기로 한다.

S-Core (Eclipse Safe Open Vehicle Core) 프로젝트

S-Core는 “SDV를 위한 오픈소스 소프트웨어 스택의 기반(Basis Layer)” 역할을 하는 프로젝트로, 차량 내에서 동작하는 소프트웨어 컴포넌트들을 안정적이고 효율적으로 실행할 수 있는 런타임 환경을 제공한다. 쉽게 말해, 자동차 소프트웨어가 일관되고 확장 가능한 방식으로 실행될 수 있도록 도와주는 운영체제와 미들웨어의 중간 역할을 수행하는 플랫폼이다.

이 프로젝트의 범위는 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 위한 오픈 소스 코어 스택 개발이며, 특히 임베디드 고성능 전자 제어 장치(ECU)를 대상으로 한다.

S-Core 프로젝트는 차량 내 SDV 스택의 기반을 정의하는 데 집중하며, 애플리케이션 자체나 특정 하드웨어, 오프보드(클라우드) 기능은 범위에서 제외된다. 다만, 자동차 등급에 적합한 코드 개발과 관련된 프로세스나 모범 사례는 포함된다.

S-Core 아키텍처

ADAS등과 같은 Safety 와 관련된 ECU 기능들을 고려하고 IVI는 범위에서 벗어나지만 추후 공통 요소는 같이 사용할 수 있도록 생각해볼 수 있다.

High-Level View on the Core Stack

Target Picture of Core Stack - PRELIMINARY

Infrastructure

Bazel 빌드 시스템을 기반으로 테스트 프레임워크는 googletest, 아키텍처는 PlantUML을 기반으로 구성을 하고 있다. 개발 언어는 C++, Rust 모두를 지원하며 Rust로 개발하는 것을 추천한다.

Roadmap

현재는 플랫폼 아키텍처를 정의하는 등 초창기 단계로 보이고 각 단계는 https://eclipse-score.github.io/ 에서 자세히 설명하고 있다.

정리

Eclipse SDV와 같은 다양한 Automotive 오픈 소스들이 존재한다. COVESA에서 진행하는 일부 프로젝트, AGL (Automotive Grade Linux) 등이 대표적인 다른 오픈 소스 프로젝트이다. 비슷하지만 다른 역할을 하고 있고 각 OEM, Supplier 들도 다른 곳에서 비슷한 일들을 하고 있다. 경쟁하면서 또는 협력하면서 공통의 플랫폼을 만들어나가면서 중복되는 비용을 줄이는 것이 궁극적인 목표이다.

지금까지 봐온 결과 성공적으로 잘 되는 경우는 거의 못보았다. 거의 마케팅의 장이였던 것 같다. 서로 모여서 네트워킹하고 마케팅하고 기술을 뽑내는 그런 곳 말이다.

S-Core 도 비슷하게 되지 않을까?? 아니면 잘될까?? 재밌게 지켜볼만하다. 앞으로 HPC로 가면서 Mixed Criticility가 정말 중요해지기 때문에 이 부분을 잘 헤쳐 나갔으면 한다. 최근 QNX에서 발표한 내용에 의하면 QNX SDP (Software Development Platform) 8.0이 S-Core의 기반 운영체제로 사용 된다고 한다. 이는 아래 OS 단, 더 나아가 Mixed Criticility에서 중요한 하이퍼바이저까지 QNX가 커버할 수 있어서 좋은 징조가 아닐까 싶다.

Mercedes에서도 참여하고 있으니 옆에서 잘 지켜보고 필요하고 괜찮으면 조금 더 가까이 참여해볼까 고민중이다.

글로벌 OEM 자동차의 오픈소스 살펴보기

chbae — Tue, 10 Jun 2025 07:27:59 +0900

6월 중순에 자동차 테크맵 설명회가 있고 온라인으로 "글로벌 OEM 자동차의 오픈소스 살펴보기" 주제로 발표를 요청 받아서 자료를 준비하고 있다. 2025.05.03 - [Automotive] - Mercedes-Benz (벤츠) 2024 E-Class 오픈 소스 사용 글 에서 작년에 출시한 E Class 에 들어가는 오픈 소스 공개 자료에 대해 간단히 소개한 적이 있다.

이 글에서는 글로벌 OEM 자동차 회사 (벤츠, 현대자동차, 테슬라, GM)들이 공개한 오픈소스 라이선스와 사용 실태를 바탕으로 의미 있는 분석을 할 수 있는지에 대해 알아보려고 한다.

Automotive Operating System Market

출처: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/automotive-operating-system-market-report

자동차는 SDV (Software Defined Vehicle) 로 가면서 소프트웨어의 중요성과 복잡도 이에 따른 서로간의 의존성을 관리하는 방법이 앞으로 하나의 큰 도전 과제이다. 고성능 SoC에 하이퍼바이저와 같은 기술을 사용하여 여러개의 OS로 각각을 잘 고립시켜 운영하는 기술도 중요해지고 있다.

위의 자료에서 볼 수 있듯이 현재도 그렇고 앞으로도 자동차 시장에서는 Android, Linux, QNX 가 운영체제 시장을 독식할 것으로 예상된다. 실제로 OEM이나 Supplier에서 공개한 오픈소스 자료를 통해서 어떤 OS를 많이 사용하는지를 분석해볼 예정이다.

Mercedes-Benz (벤츠)

Mercedes-Benz Open Source License

벤츠의 오픈소스 라이선스 고지와 코드는 여기서 받을 수 있다. 위의 그림처럼 4814 장으로 구성되어 있고 벤츠의 특성은 ECU 별로 사용하는 오픈소스를 하나의 pdf 파일에 고지해 놓고 있다. 여기서 Yocto Linux, AOSP, QNX 운영체제 사용하는 것을 알 수 있다.

현대자동차

현대자동차 오픈소스는 현대자동차 오픈소스 페이지와 현대모비스 오픈소스 페이지에서 모델에 따라 받아 볼 수 있다.

현대자동차 소나타 고수준 아키텍처

현대자동차 오픈소스 고지와 구글링을 한 아키텍처를 조합하여 간단하게 그려봤다. Qualcomm 또는 NVIDIA SoC를 사용하는 것처럼 보이고 QNX, Yocto Linux를 사용하고 있다. 그 외에도 리눅스에서 많이 사용하는 라이브러리, 자동차 소프트웨어에서 많이 사용하는 dlt-daemon, vsomeip3와 같은 컴포넌트들도 보였다.

테슬라

Tesla 오픈소스 고지

테슬라는 여기에서 볼 수 있듯이 오픈소스 고지가 간단하다. buildroot (2019년 2월 버전)라는 빌드 프레임워크에 수정사항들을 커밋 하나로 github에 다 올려놓았다. 적당히 살펴보면 리눅스 기반으로 인포테인먼트는 NVIDIA -> Intel -> AMD SoC 를 세대별로 사용한 것으로 보이고 FSD (자율주행)은 Tesla에서 직접 개발한 SoC를 사용하고 있는 것으로 보인다.

GM (General Motors)

GM은 2019년 부터 Android Automotive OS를 사용한다고 공식적으로 발표했고 Tier 1 공급업체의 의존도가 여전히 크다. 오픈소스 라이선스 공지도 Bosch에서 하고 있다.

GM Open Source

보쉬 (Bosch)에서 공고를 냈고 Android Automotive 를 OS로 사용하는 것을 알 수 있다. 이 외에도 추가적으로 dlt-daemon, hostapd, jack2 (audio), json-cpp, libfdt, kernel (5.4.254), protocal buffer, sqlite, synaptics touch driver, ublox GNSS HAL, yxml 과 같은 오픈소스를 사용하고 있다.

정리

자동차에는 소프트웨어가 점점 더 많이 들어가고 이 모든 개발을 오픈 소스 없이 할 수는 없는 시대에다. 오픈 소스를 사용하는 것은 장점과 단점이 모두 존재한다. 또한 오픈 소스는 공짜가 아니다. 양산 수준까지 안정성도 끌어 올려야하고, 필요한 기능은 직접 개발해야하며 보안 업데이트와 같은 유지보수도 만만치 않다.

각 자동차 회사들의 전략에 따라 오픈소스를 사용하고 기여하는 방법이 각기 다르다. 분명한 것은 오픈 소스를 잘 다룰 수 있는 소프트웨어 전문가가 많이 필요하다는 것이다. 또한 라이선스에 맞게 누구든 보고 받을 수 있게 공지해야한다.

이 글에서는 이 공지된 라이선스를 토대로 벤츠, 현대자동차, 테슬라, GM의 경우를 간단히 살펴보았다. 벤츠는 오픈 소스를 사용하는 거의 대부분의 ECU 별로 공지를 했고, 현대자동차와 다른 자동차 회사들은 제일 큰 부분을 차지하는 인포테인먼트를 따로 라이선스를 공지했다. 테슬라는 github에 buildroot의 큰 commit 하나에 모든 오픈 소스 관련 수정사항을 공지했고 GM은 공급업체인 보쉬가 공지를 했다. GM은 안드로이드 오토모티브 OS를 사용해서 특별히 한번 사례를 통해 다루어보기도 했다.

각 회사들이 오픈소스를 소비만하지말고 생산/기여를 하여 모두가 선순환하고 윈윈 할 수 있는 환경을 만들었으면 좋겠다는 개인적인 바람과 함께 이 글을 마무리 한다.

AMD Threadripper 7985WX에서 Yocto 빌드 성능 테스트 및 비교

chbae — Mon, 2 Jun 2025 01:26:41 +0900

작년에 구매한 AMD Threadripper 7985WX Workstation이 6개월을 기다린 끝에 배송이 되어 설치가 완료되었다. 2024.11.10 - [Development] - Yocto 빌드를 위한 최신 AMD Ryzen 7985WX 글에서 구매한 Workstation 내용이 있으니 자세한 스펙은 이 글을 참고하기 바란다.

Yocto 빌드 성능 비교 Workstation

Threadripper-3970x (32 Core / 64 Thread) + DDR4 128GB RAM

CPU Spec Link: https://www.techpowerup.com/cpu-specs/ryzen-threadripper-3970x.c2269

Threadripper 3970x CPU Spec

Threadripper-7985wx (64 Core / 128 Thread) + DDR5 256GB RAM

CPU Spec Link: https://www.techpowerup.com/cpu-specs/ryzen-threadripper-pro-7985wx.c3356

Threadripper Pro 7985Wx CPU Spec

성능 테스트 방법

Yocto의 Top Contributor 중 한명인 친구 Martin Jansa는 운영하는 https://github.com/shr-project/test-oe-build-time 저장소에 그동안 그 친구가 가지고 있던 빌드 머신을 가지고 시간을 측정해 결과 log를 올려놓고 있다.

실행 환경

Yocto 각 릴리스 버전을 가지고 테스트할 수 있도록 branch 이름을 동일하게 구성하였고 결과는 result라는 branch에 다 모아 한꺼번에 관리하고 있다. 이번 테스트는 현재 기준 최신 릴리스 버전인 walnascar (5.2) 버전으로 진행하였다.

실행 스크립트 설명

빌드를 하면 2개, 8개, 16개, 전체 Thread 사용하도록 테스트 스크립트가 구성되어 있다. 또한 환경 설정 스크립트에 보면 meta-qt5, meta-browser 등을 받아와서 아래와 같이 빌드가 오래 걸리는 컴포넌트를 추가하도록 구성되어 있다. 빌드 환경은 qemux86-64 이다.

cat >> conf/local.conf << EOF
IMAGE_INSTALL:append:pn-core-image-sato = " qtwebengine qtwebkit chromium-x11 firefox epiphany"
MACHINE = "qemux86-64"
INHERIT += "rm_work"
EOF

실행 방법

https://github.com/shr-project/test-oe-build-time/tree/results 저장소를 clone 한 후 테스트 branch인 salnascar로 checkout 한다. 그리고 ./test.sh 스크립트를 실행하면 된다. 4가지 테스트를 하기 때문에 오랜 시간이 걸리기 때문에 밤에 돌리는 것을 권장한다. 또한 원격으로 접속할 경우 네트워크가 끊어져도 계속 스크립트가 동작되도록 tmux와 같은 도구 위에서 테스트하는 것을 권장한다.

결과 비교

	Threadripper 3970x	Threadripper 7985WX
결과 Link	https://github.com/shr-project/test-oe-build-time/tree/results/threadripper-3970x-128gb-gentoo-walnascar-2025-04-22	https://github.com/shr-project/test-oe-build-time/tree/results/threadripper-7985wx-256gb-ubuntu-24.04-walnascar-2025-05
2 Threads	5:38:47	2:48:50
8 Threads	3:46:28	1:52:17
16 Threads	3:39:54	1:48:17
All Threads	3:38:48	1:49:06

정리

3970x (2019년 11월 출시)와 7985Wx (2023년 10월 출시)의 결과는 약 2배 이상으로 엄청난 차이가 난다. 3970x는 7985Wx 대비 절반의 CPU Core를 가지고 있고 Process의 세대도 4년이나 차이가 난다. 또한 7985Wx는 Workstation 용이라 Desktop 용인 3970x 대비 안정성이 더 뛰어나다. RAM도 DDR4 128GB와 DDR5 256GB 차이가 나며 SSD는 비교를 안해봤지만 이 부분에도 차이가 날 것 같다.

Martin이 구매한 3970x 의 비용은 모르지만 작년에 7985WX는 약 10,000유로 정도 주고 구매를 했다. Storage도 엄청 빵빵하게 넣었다. 최근 안정성 및 빌드 속도 테스트도 더 해봤는데 QNX, Yocto, Android 빌드 모두 안정적으로 잘 동작해서 현재까지는 만족하면서 사용하고 있다.

COVESA AMM 2025 베를린 후기

chbae — Sat, 17 May 2025 01:49:00 +0900

COVESA는 "Connected Vehicle Systems Alliance"의 약자로, 차량의 연결 시스템을 표준화하고 개선하기 위해 설립된 글로벌 협력체이다. 이 조직은 자동차 제조업체, 공급업체, 기술 회사 등이 참여하여 차량의 연결성, 데이터 공유, 보안 등을 포함한 다양한 분야에서 협력하고 있다. COVESA는 차량과 외부 시스템 간의 상호 운용성을 향상시키고, 혁신적인 기술 개발을 촉진하며, 업계 표준을 수립하는 데 중점을 둔다.

COVESA AMM

COVESA AMM은 "All Member Meeting"의 약자로, COVESA의 모든 회원들이 모여 중요한 사항을 논의하고 협력하는 회의이다. 이 회의는 정기적으로 개최 (1년에 2번)되며, 회원들은 최신 기술 동향, 프로젝트 진행 상황, 표준화 노력 등에 대해 공유하고 협력 방안을 모색한다. AMM은 네트워킹 기회를 제공하고, 다양한 워크숍과 세션을 통해 회원들이 서로의 경험과 지식을 나눌 수 있는 중요한 플랫폼이다.

COVESA AMM 후기

COVESA AMM 2025 유럽은 베를린에서 개최되고 어제 끝났다. 작년에 스웨덴 예테보리에서 했을 때도 갔고 올해도 집 근처라서 참석했다. 세션은 여전히 High Level 을 다루었고 SDV, Android, Simulator, VSS 등에 대한 것들과 현재 어려운 경기상황과 앞으로 바뀌어 갈 미래, OEM과 Supplier의 관계 등에 대해서 이야기했다.

이번에 BMW에서 Android App 개발 Hand-on 워크샾을 동시에 진행을 했다. COVESA 회원이 아니더라도 누구든 참석할 수 있는 자리였고 팀 동료 몇명이 참여해 좋은 피드백을 주었다. Hand-on 이여서 더 좋았다고 한다.

현대자동차 분들은 매년 참석했고 스폰서도 매년 했는데 예산 문제로 참석을 못했고, 다른 여러 회사들도 비슷한 이야기를 했다.

안드로이드 오토모티브 (Android Automotive)도 하나의 큰 축이였고 많은 회사들이 이 방향성으로 가고 있다. 100% 오픈소스는 아니지만 오픈소스 형태를 모방하고 있고 그렇지만 또 완벽하지는 않다. 버그나 제품 양산은 여전히 쓰는 회사의 몫이다. Open Source is NOT FREE..

P3 Group에서 안드로이드 오토모티브 전시를 했고 CTO와 많은 이야기를 나누었다. 지금 많은 OEM들과 다방면에서 협력을 하고 있고 많은 경험들을 공유해주었다. 특히 AVD/CVD 에뮬레이터도 있지만 구글 픽셀 태블릿에서 개발하는것을 강력히 추천했다. 라즈베리파이는 완전 비추했다.

이 외에도 Vehicle Data 실제 차에서 캡쳐해서 시뮬레이션 환경에서 테스트할 수 있도록 변환해주는 회사, 그리고 시뮬레이션을 운영하는 회사들도 데모를 했다.

VSS (Vehicle Signal Specification) 도 자동차 Vehicle Signal을 표준화하는 부분도 COVESA가 Ford, Volvo 등과 함께 진행을 하고 있다. 여전히 자동차 회사들의 Legacy 문제로 실제 차에 적용을 하기 어렵다고는 하지만 이러한 노력들이 쌓여서 실제 많은 회사들이 썼으면 좋겠다.

정리

이전에 비해 예산 때문인지 참석 인원과 규모가 많이 줄어들었다. 한국 회사 분들은 더더욱 보이지 않았다. 다행히 이전에 연이 있던 ETRI에서 이원석 실장님이 오셨고 우연히 또 만나서 한시간 정도 이런저런 수다를 떨고 여름에 다시 한국에서 만나길 기약하며 헤어졌다.

이런 자동차 관련 행사들이 더 많아지고, 또 많이 가서 네트워킹을 할 수 있는 기회가 있으면 좋을 것 같다. https://covesa.global/events/ 에 가면 COVESA에서 정리해 놓은 행사들이 있다.

일정을 보니 2025년 11월에 또 베를린에서 Automotive Cyber Security, Connectivity & SDV Week 2025 November 18-20, 2025 Berlin, Germany 그 열린다. 지금 여기 행사 주관하는 분과 세션 발표에 대해서 이야기 중인데 잘 되면 또 가서 많은 이야기를 듣고 배우고 올 예정이다.

Mercedes-Benz (벤츠) 주식 흐름 및 배당

chbae — Tue, 6 May 2025 06:06:49 +0900

벤츠는 상장회사이고 주식을 발행한다. 5년간 전체적으로 보면 올랐지만 최근 흐름을 보면 많이 떨어진 것을 볼 수 있다. 많진 않지만 매년 주식을 직원들에게 살 수 있는 기회를 주고 매수 개수에 따라 추가적으로 몇개를 주기도 한다.

벤츠 주식

2022년도부터 꾸준히 사기 시작했고 전체 수익률로만 보면 엄청난 마이너스이다. ㅠㅠ 하지만 배당과 회사에서 추가적으로 준 주식까지 합하면 아주 약간 수익인 듯 하다. 물론 이걸 기대하고 산건 아니지만... 그래도 꾸준히 매년 최대치를 살 예정이다.

벤츠 배당금 (Dividend)

벤츠는 2022년도 부터 배당금을 대폭 늘리기 시작했고 2024년도와 2025년도에는 8%가 넘는 배당을 했다. 덕분에 손실을 만회하긴 했지만 주식이 많이 오르지 않아 씁쓸하긴 했다.

벤츠 매출, 영업이익, 순수익 변화

https://eulerpool.com/en/stock/Mercedes-Benz-Group-Stock-DE0007100000/EBIT

벤츠의 과거 10년간, 그리고 앞으로 예상하는 매출액, 영업이익, 순이익을 보여주는 그래프이다. 전체 매출을 보면 감소하지만 그래도 순이익은 상승할 것으로 기대한다. 이 이야기는 더 프리미엄 차에 집중한다는 전략이다. 이를 기반으로 생각해보면 주가도 엄청나게 오르진 않겠지만 그렇다고 바닥을 치지는 않을 것 같다.

정리

지금 다니는 회사이기 때문에 꾸준히 기회가 있으면 사려고 한다. 물론 개인적으로 따로 사지는 않을 것 같다. 배당으로 1년에 한번씩 받고, 추가로 회사에서 주식 구매할 때 주는 것을 가지고 손실을 보전할 예정이다. 물론 주식이 오르면 땡큐고 말이다.

앞으로 2-3년간 독일 경제, 자동사 산업의 전망이 그리 밝지는 않다. 그래도 큰 돈을 투자하는 것은 아니기 때문에 꾸준히 진행해볼 예정이다.

다른 자동차 회사들도 이와 비슷하게 하나씩 주식을 기반으로 전체 산업군을 비교해보는 것도 공부하는겸 좋을 것 같다. 아직은 간단한 지표에 머무르지만 앞으로는 더 많은 지표들을 보고 판단을 해볼까한다.

Mercedes-Benz (벤츠) 2024 E-Class 오픈 소스 사용

chbae — Sat, 3 May 2025 04:52:59 +0900

메르세데스 벤츠 뿐만이 아니고 모든 자동차 회사들은 ECU에 들어가는 소프트웨어에 상당히 많은 오픈 소스를 사용한다. 오픈 소스 라이선스 정책에 따라 어떤 오픈 소스를 사용했는지 제품이 출시될 때 의무적으로 고지해야한다.

이 글에서는 2024년도에 출시된 Mercedes-Benz E Class에 사용된 오픈 소스를 알아보고자 한다. 또한 이 라이선스 고지를 통해 어떤 것을 알 수 있는지 살펴보도록 한다.

Mercedes-Benz 2024 E Class 에 사용된 오픈 소스

Mercedes-Benz 오픈 소스 라이선스 찾는 방법

https://moba.i.mercedes-benz.com/bai-cars/ba/foss/content/en/licence_agreement.html 홈페이지에서 차량의 VIN 번호를 입력하면 pdf 로 오픈이 된다. VIN 번호는 구글링을 하면 나온다. 그렇게 해서 나온 pdf 를 분석해 보면 다음과 같은 것들을 알 수 있다.

ECU 이름 - 각 회사에서 사용하는 약자로 나와 있지만 대충 감으로 어떤 ECU가 있는지 알 수 있다. 여기서는 22개의 ECU가 오픈 소스를 사용한 것을 알 수 있다.
사용하고 있는 OS - 리눅스 커널을 사용하면 필수로 라이선스를 고지해야하기 때문에 리눅스 또는 안드로이드를 사용하는 것에 대해서도 알 수 있고, 여기서 일부 ECU는 QNX를 사용하고 있음을 알 수 있다. 또한 IDC5는 Yocto 리눅스 (Yocto 2.7)를 사용하고 있는 것을 알 수 있다.
오픈 소스 버전 - 다양한 오픈소스 이름과 실제 버전을 고지해야해야 하기 때문에 각 ECU에서 사용하고 있는 오픈 소스 버전을 컴포넌트 단위로 알 수 있다.
오픈 소스 - 실제 오픈 소스 코드까지 오픈 하게 되어 있기 때문에 소스도 다운로드 받을 수 있고 일부 수정한 패치도 라이선스에 따라 고지한다.

다른 자동차 회사 오픈 소스 라이선스 고지 사이트

궁금해서 도요타, 폭스바겐, 현대자동차, 테슬라의 오픈소스 라이선스 고지 사이트를 찾아봤다.

도요타 (2022년 이후 IVI): https://www.denso.com/global/en/opensource/ivi/toyota/
폭스바겐: https://www.volkswagen.de/de/besitzer-und-service/ueber-ihr-auto/kundeninformationen/rechtliches/softwareinfo.html
테슬라: https://www.tesla.com/legal/additional-resources#open-source
현대자동차: https://www.hyundai.com/worldwide/ko/opensource

정리

자동차 소프트웨어에서 오픈소스의 사용은 상당하다. 하지만 오픈 소스에 대한 기여는 여전히 많이 부족한 편이다. 회사 내에서 기여에 대해서 많은 관심을 가지고 있지만 지원은 상당히 부족한 것도 사실이다. 오픈 소스는 무료가 아니다. 오픈 소스를 받아서 안정적으로 제품에 적용해야하고 추후에 업데이트 하는 비용 등을 고려하면 회사내에서 사용하는 오픈 소스의 수정사항을 기여하는 것이 장기적으로 비용을 줄이는 방법이고 전체 사회 발전에 이바지하는 길이다.

오픈 소스를 사용하면 라이선스에 따라서 소스코드, 수정사항, 그리고 경우에 따라서 플래싱하는 방법을 고지를 해야한다. 벤츠의 사례를 위에서 알아봤듯이 오픈 소스 라이선스 공개한 것을 분석해보면 어떤 ECU에 어느 오픈소스 (버전까지) 를 사용한 것을 알 수 있다.

독일 자동차 소프트웨어 개발자 근황 - 2025년 4월

chbae — Mon, 28 Apr 2025 06:09:24 +0900

여느때와 다름없이 일주일에 두번 정도 회사에 출근하여 동료들과 대면 미팅 및 이야기하고 주말에는 테니스를 치면서 지내고 있다. 완연한 봄이 되어 날씨도 굉장히 좋아 근교로 나들이를 가는 날이 많아지고 있다. 딸아이 Easter 방학이 끝나 내일부터는 다시 학교에 간다.

회사

Berlin Deck - New MBition Office

회사가 기존 임대한 건물에서 Berlin Deck 이라고 부르는 곳으로 건물을 지어 곧 이사를 한다. 역시나 독일.. 예정된 이사 일정보다 약 1년정도가 늦춰진 것 같다. 지난주에 한번 새로운 건물에 가봤는데 여전히 공사중이지만 테스트 벤치, 차고 등은 이미 다 이전해서 새로운 곳에서 업무를 시작하고 있다.

일은 급변하고 있다. 얼마전에 공개한 MB.OS가 들어간 CLA 의 양산 준비, 다음 큰 업그레이드 작업 준비, 다음 프로젝트, 다다음 프로젝트 등 많은 것이 동시 다발적으로 이루어지고 있고 이 모든 것에 부분적으로 다 참여하고 있다. 메인은 다음 큰 업그레이드와, 다다음 아주 먼 미래의 프로젝트를 하는것이다.

내부에서도 매니저의 직급 체계를 본사와 맞춘다고 아주 난리다. 좋은 부분도 있지만 일부 피해보는 친구들이 있어 상당히 안타깝고 Work Council이 도움을 주려고 노력하지만 참 옆에서 보는 입장에서 안타깝다.

개인 일상

올해는 여름에 휴가를 거의 몰빵하여 한국에 갈 예정이다. 이미 비행기표와 휴가를 다 내놓은 상태라 어디 가기도 애매하다. 아주 짧게 짧게 근교로 나들이 가는 정도이지 않을까 싶다.

국민대학교에 산업 특강을 온라인으로 2번 상반기에 진행을 하고 있는데 한번은 했고 6월에 SDV 관련 이야기를 할까 한다. 온라인으로 해서 인터랙션도 잘 안되고 참 어렵긴 하다.

모네라는 한국에 모임이 최근에 독일에서 아시는 분이 리딩을 해서 매주 일요일 오전에 유럽 모빌리티 근황에 대해서 이야기를 하고 있다. 웬만하면 참석하려고 하는데 토요일에 테니스치고 오고 일요일에 늦잠을 자서.. 늦잠 때문에 많이 참석을 못하고 있다.. 게을러가지고 ㅠㅠ 좀 고쳐야겠다. 이뿐만이 아니고 운동을 하려고 EGYM을 4월부터 가입했는데 한번도 안갔다.. 정신차리자.

여름에 거의 한달 반을 한국에 갈 예정이고 많은 분들을 만나고, 여기저기 가족들과 여행을 다닐 예정이다. 중간중간 대학교나 회사에 가서 세미나도 진행할 것 같다.

해외에 있는 시니어 과학자(?) 분들이 있는 K-TAG 이라는 곳에 올해부터 가입을 해서 활동을 하게 되었다. 큰 것은 아니고 1년에 한번 벨기에나 EKC (Europe-Korea Conference)하는 곳 (올해는 오스트리아 빈)에서 모여서 이야기하고, 한국에 필요한 일들을 지원해주는 일이지 않을까 싶다. 5월에 벨기에 겐트에서 신규 위원 대상으로 활동을 소개해주는 자리가 있어서 다녀올까 한다.

그리고 5월에 COVESA가 베를린에서 열려 참석할 예정이고, 한국에 갔다와서 2박 3일정도 EKC (오스트리아 빈)에 다녀올 예정이다. 7월에 AGL (Automotive Grade Linux) AMM 도 있는데 한국에 휴가갈 예정이라 못가서 아쉽긴 하다.

10월에는 Automotive IQ 행사를 베를린에서 진행하는데 패널이나 발표자로 참여할 듯 하다. 제안을 받아서 어느 부분에 어떤 주제로 발표할지 고민 중에 있다.

기타

요즘 주변에서 재택근무에서 회사로 돌아오는 경우를 많이 보고 있다. 독일 애플이나 컨티넨탈과 같은 회사는 일주일에 3일 출근해야한다고 한다. 우리 회사도 완전히 이사를 한 후 그렇게 되지 않을까 걱정스럽다. 이미 원격 근무 계약한 친구들에 대한 압박이 심하다고 소문이 무성하다.

독일 경기가 안좋아서 신규 채용도 많이 안보이고, 있던 직원이 나가도 채우지를 않는다. 이럴 때는 몸조심 조용히 살아야 할 듯 하다. 그래도 새로운 업무들이 많아 있어 일적으로는 괜찮다.

자동차 클러스터 및 IVI 시스템을 위한 안전 운영 체제 선택 보고서

chbae — Fri, 18 Apr 2025 20:35:39 +0900

어제 독일에 있는 큰 공급업체 중 한군데를 방문헤 SDV 관련 워크샾을 하고 왔다. 점심시간에 대화를 하던 중 Safety OS 에 대한 이야기가 나왔고 어떤 대안들이 있고 어떤 것을 추천하는지에 대한 의견을 받았다.

출처: https://itwiki.kr/w/ASIL

비용면에서 오픈소스 등도 검토하지만 오픈소스가 무료라는 인식을 버려야 한다. 오픈소스는 기반이 되고 제품화 및 실제 안전 관련 ASIL 인증을 받기 위해서는 엄청난 노력이 필요하다. 즉, 상용화 된 OS를 사는 것 대비 투입하는 비용도 고려하고 장기적인 방향성까지 많은 부분을 생각해야한다.

최근에 전 직장 상사분과 AI 이야기하다가 GEMINI 가 리서치를 잘 해준다고 해서 이 내용을 토대로 물어봤고 아래가 그 결과 보고서이다. 우리가 이야기했던 많은 내용이 잘 정리되어 나왔다.

GEMINI 보고서

1. 요약

본 보고서는 자동차 클러스터 및 IVI(In-Vehicle Infotainment) 시스템 개발에 적합한 안전 운영 체제(OS)를 추천하기 위해 작성되었습니다. 주요 목표는 POSIX 호환성을 갖춘 플랫폼을 식별하여 IVI 개발에 사용되는 POSIX 기반 Linux 또는 Android와의 통합을 용이하게 하고, 클러스터 시스템과의 잠재적인 플랫폼 재사용을 가능하게 하는 것입니다. 초기 안전 요구 사항은 ASIL B 등급이며, 향후 ASIL D 등급으로 업그레이드할 수 있는 명확한 경로를 갖춘 OS를 찾는 데 중점을 두었습니다. 본 보고서는 적합한 실시간 운영 체제(RTOS) 후보에 대한 주요 연구 결과를 강조하고, OS 선택 및 ASIL D 등급으로의 업그레이드를 위한 주요 권장 사항을 요약합니다.

2. 자동차 안전 및 운영 체제 소개

자동차 시스템에서 소프트웨어의 역할이 증가함에 따라 소프트웨어 오작동으로 인한 위험을 완화하는 기능 안전의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. ISO 26262 표준은 자동차 기능 안전을 위한 핵심 프레임워크 역할을 하며, 자동차 산업 내에서 안전 관련 시스템의 개발, 생산, 운영 및 폐기에 대한 지침을 제공합니다.

자동차 클러스터는 속도, 엔진 회전수, 연료 수준과 같은 중요한 운전 정보를 표시하는 반면, IVI 시스템은 내비게이션, 엔터테인먼트 및 연결 기능을 제공합니다. IVI 시스템은 POSIX 기반 Linux 또는 Android를 사용하는 경향이 있으며, 클러스터 시스템과의 플랫폼 재사용 가능성을 위해 POSIX 호환 플랫폼에 대한 요구 사항이 발생합니다.

ISO 26262는 ASIL(Automotive Safety Integrity Level)이라는 위험 분류 체계를 정의합니다. ASIL은 A, B, C, D의 네 가지 등급으로 구성되며, D가 가장 엄격한 수준입니다. ASIL 등급은 위험 분석을 기반으로 결정되며, 잠재적 위험의 심각도, 노출 빈도 및 운전자의 제어 가능성과 같은 요소를 고려합니다. 각 ASIL은 필요한 안전 조치의 엄격성을 결정합니다.

소프트웨어의 복잡성이 증가함에 따라 차량 내에서 위험을 완화하기 위해 ISO 26262와 같은 안전 표준을 준수해야 합니다. 다양한 ASIL 등급은 시스템 오작동과 관련된 다양한 수준의 위험을 반영하며, 이는 필요한 개발 엄격성에 직접적인 영향을 미칩니다.

3. ISO 26262 ASIL B 및 D 상세 분석

ASIL B는 중간 수준의 안전 위험을 나타냅니다. ASIL B가 필요한 자동차 부품의 예로는 전조등, 제동등 및 계기판 클러스터가 있습니다. ASIL B 준수를 위한 일반적인 요구 사항에는 오류 감지 및 안전 장치 메커니즘이 포함됩니다. ASIL B 설계에는 비공식 모델링 언어를 사용할 수 있습니다.

ASIL D는 생명을 위협하거나 치명적인 부상의 잠재적 가능성과 관련된 최고 수준의 안전 위험을 나타냅니다. ASIL D가 필요한 시스템의 예로는 에어백, ABS(Anti-lock Braking System), 파워 스티어링 및 제동 손실이 있습니다. ASIL D에는 엄격한 개발 프로세스, 광범위한 검증 및 유효성 확인, 그리고 잠재적으로 하드웨어 중복성을 포함한 엄격한 요구 사항이 적용됩니다. ASIL D에는 준형식 모델링 언어 사용이 권장되며 실행 가능한 유효성 확인이 필수입니다.

더 높은 ASIL 등급을 달성하는 것은 더 높은 수준의 엄격성과 비용을 수반합니다. 이는 요구 사항 관리, 설계, 구현, 테스트 및 문서화에 영향을 미칩니다. 복잡성을 관리하기 위해 ASIL 분해 개념을 사용하여 더 낮은 ASIL 등급의 하위 구성 요소를 결합하여 더 높은 ASIL 등급 설계를 만들 수 있습니다.

ASIL B에서 ASIL D로 전환하려면 개발 노력과 프로세스 엄격성이 크게 증가합니다. 이러한 차이점을 이해하는 것은 선택한 플랫폼에 대한 실현 가능한 업그레이드 경로를 계획하는 데 매우 중요합니다. ASIL B는 적당한 수준의 안전 보증을 요구하므로 ASIL D에 비해 덜 공식적인 개발 방법을 사용할 수 있습니다. 최고 안전 무결성 수준인 ASIL D는 상세한 문서화, 오류 주입과 같은 고급 테스트 기술 및 잠재적으로 형식적 방법의 사용을 포함하여 전체 소프트웨어 수명 주기 전반에 걸쳐 매우 엄격한 프로세스를 요구합니다. 요구 사항의 이러한 차이는 개발 시간, 비용 및 전문 지식의 필요성이 크게 증가한다는 것을 의미합니다. 따라서 ASIL B에서 ASIL D로 업그레이드하는 전략은 이러한 영향을 신중하게 고려하고 필요한 리소스 및 프로세스 조정을 계획해야 합니다.

4. POSIX 호환, ASIL B 인증 실시간 운영 체제 식별

연구 자료에서 POSIX 호환성 및 ASIL B 인증(또는 그 이상)을 주장하는 잠재적인 RTOS 후보는 다음과 같습니다.

QNX OS for Safety (ASIL D 인증)
eMCOS POSIX (ASIL D 인증 진행 중, 현재 POSIX PSE53 준수, ASIL B 등급인 R-Car H3 SoC 준수)
SAFERTOS (ASIL D 사전 인증, FreeRTOS 기능 모델 기반, OSEK OS 적응 계층 사용 가능)
VxWorks (ASIL D 인증, 사용자 모드에서 POSIX PSE52 인증 적합성)
PikeOS (ASIL D 인증 언급, POSIX API는 PSE52의 하위 집합 구현)

일부 공급업체는 사전 인증된 구성 요소 또는 툴체인을 제공하여 전체 인증 프로세스를 용이하게 할 수 있습니다.

여러 상용 RTOS 솔루션은 POSIX 호환성 및 ASIL B(또는 그 이상) 인증을 주장하므로 다양한 옵션을 고려할 수 있습니다. POSIX 호환성 수준은 다를 수 있으므로 특정 기능을 자세히 검토해야 합니다.

5. 후보 RTOS 심층 검토

QNX OS for Safety

(a) ASIL D 인증 가능성 및 관련 로드맵: QNX OS for Safety는 이미 ASIL D로 인증되었습니다. 로드맵에 대한 명시적인 정보는 제공되지 않았지만, 현재 인증 수준은 향후 ASIL D 요구 사항을 충족할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다. QNX는 ISO 26262 ASIL D 인증을 받은 RTOS 및 툴체인을 제공하여 개발 속도를 높이고 디지털 클러스터의 안전 표준 인증 비용과 위험을 줄입니다.
(b) 자동차 클러스터 및 IVI 시스템 개발에 사용된 사례: QNX 소프트웨어는 디지털 계기판과 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)와 같은 안전 필수 자동차 애플리케이션에 사용됩니다. QNX는 자동차 인포테인먼트 시스템에 널리 사용되며, 안전 필수 및 비안전 필수 ECU 모두의 요구 사항을 해결하기 위한 표준 기반 소프트웨어 및 개발 도구를 제공합니다.5 QNX Hypervisor는 안전 필수 기능과 비안전 필수 기능이 혼합된 시스템 설계를 단순화합니다.
(c) POSIX 호환성 수준 및 관련 기능: QNX OS for Safety는 QNX Neutrino RTOS API와 완전히 API 호환되며 POSIX API에 익숙한 개발자를 위해 램프업 시간을 줄입니다. QNX Neutrino RTOS는 100% POSIX를 준수하며 POSIX PSE52 실시간 컨트롤러 1003.13-2003 시스템 제품 표준을 준수합니다.
(d) 지원하는 프로세서 아키텍처: QNX OS for Safety는 32비트 및 64비트 ARM 및 x86 아키텍처를 지원하며, Intel Apollo Lake 및 NXP i.MX8을 포함한 많은 인기 있는 자동차 하드웨어에서 활성화 및 테스트되었습니다.
(e) 개발 도구 및 지원 생태계: QNX는 GNU 컴파일러를 포함한 Eclipse 개발 환경과 QNX Momentics Tool Suite를 제공합니다. QNX는 시스템 위험 및 위험 분석, 안전 사례 구축 및 현장 감사 서비스를 포함한 안전 중심 교육 과정 및 전문 서비스를 제공합니다.

eMCOS POSIX

(a) ASIL D 인증 가능성 및 관련 로드맵: eMCOS POSIX는 ISO 26262 표준의 최고 안전 무결성 수준인 ASIL D 준수를 위한 인증 프로세스에 있습니다. 2024년에는 ASIL-D 인증을 획득할 계획입니다.
(b) 자동차 클러스터 및 IVI 시스템 개발에 사용된 사례: eSOL과 Virtual Open Systems는 eMCOS POSIX를 사용하여 혼합 중요 자동차 IVI 및 계기판 클러스터 데모를 선보였습니다. eMCOS POSIX는 자율 주행 시스템 및 ADAS와 같이 컴퓨팅 성능에 대한 요구가 많은 애플리케이션에 필요한 높은 수준의 실시간 기능과 안전성을 제공합니다.
(c) POSIX 호환성 수준 및 관련 기능: eMCOS POSIX는 POSIX 1003.13 PSE 53을 준수하는 완전한 POSIX 호환 RTOS이며, 다중 프로세스, 다중 스레딩, 로드 가능한 프로세스 및 공유 라이브러리를 완벽하게 지원합니다.
(d) 지원하는 프로세서 아키텍처: eMCOS POSIX는 Renesas R-Car H3 SoC를 지원하며, 단일 코어 임베디드 MCU에서 최대 256개의 코어를 갖춘 다중 코어 SoC 및 다중 칩 하드웨어에 이르는 프로세서를 지원하는 유연성을 제공합니다.
(e) 개발 도구 및 지원 생태계: eMCOS POSIX는 eDEVS Eclipse 기반 IDE를 지원하며, C, C++ 또는 기타 언어와 함께 POSIX 및 AUTOSAR API를 지원하여 기존 소프트웨어 자산의 재사용을 용이하게 합니다. eSOL은 자동차, 의료 및 산업 분야에 대한 기능 안전 지원 및 서비스를 제공합니다.

SAFERTOS

(a) ASIL D 인증 가능성 및 관련 로드맵: SAFERTOS는 TÜV SÜD에서 ISO 26262 ASIL D로 사전 인증되었습니다. WITTENSTEIN high integrity systems는 안전 필수 시스템에 대한 소프트웨어 및 서비스를 제공하는 회사입니다.
(b) 자동차 클러스터 및 IVI 시스템 개발에 사용된 사례: SAFERTOS는 자동차 부문에 적합한 RTOS이며, ISO 26262 ASIL C 및 D 소프트웨어 설계 요구 사항을 충족하는 런타임 모니터인 SAFE Checkpoints와 OSEK OS 적응 계층을 포함한 완전한 RTOS 패키지를 제공합니다.
(c) POSIX 호환성 수준 및 관련 기능: SAFERTOS는 FreeRTOS 기능 모델을 기반으로 하지만 FreeRTOS 커널은 아닙니다. POSIX 호환성에 대한 명시적인 언급은 없지만, OSEK OS 적응 계층을 제공하여 자동차 임베디드 시스템에서 일반적으로 사용되는 OSEK OS 호환 시스템 내에서 드롭인 구성 요소로 사용할 수 있습니다. PX5 RTOS는 기본 POSIX pthread API를 갖춘 최초의 인증된 RTOS입니다.
(d) 지원하는 프로세서 아키텍처: SAFERTOS는 다양한 프로세서를 지원하며, WITTENSTEIN high integrity systems는 모든 실리콘 공급업체와 긴밀하게 협력하여 선택한 프로세서에 최적화된 제품을 제공합니다.
(e) 개발 도구 및 지원 생태계: SAFERTOS는 소스 코드로 제공되며 DAP(Design Assurance Pack)가 함께 제공됩니다. DAP에는 ISO 26262 ASIL D 인증을 지원하는 데 필요한 모든 설계 및 검증 아티팩트가 포함되어 있으며, 대상 하드웨어에서 재테스트할 필요가 없어 애플리케이션 내에서 SAFERTOS를 재인증하는 원활한 경로를 만듭니다. WITTENSTEIN high integrity systems는 기술, 안전 및 인증을 포함한 모든 측면에서 지원을 제공합니다.

VxWorks

(a) ASIL D 인증 가능성 및 관련 로드맵: VxWorks는 ISO 26262 Automotive Safety Integrity Level (ASIL) D로 인증되었으며 , TÜV SÜD에서 독립적으로 인증을 받았습니다. Wind River는 VxWorks 실시간 운영 체제(RTOS)에 지속적으로 투자하여 새로운 기능을 추가하고 매우 높은 수준의 보안, 안전 및 신뢰성을 유지합니다.
(b) 자동차 클러스터 및 IVI 시스템 개발에 사용된 사례: VxWorks는 자동차 산업에서 사용되며, ADAS(Advanced Driver Assist Systems)와 같은 컴퓨팅 집약적 애플리케이션이 다른 안전 필수 기능의 신뢰성과 결정성을 손상시키지 않도록 보장합니다. VxWorks는 Wind River Helix Virtualization Platform과 함께 배포되어 차량 전체에서 워크로드 통합 솔루션을 개발하는 데 사용됩니다.
(c) POSIX 호환성 수준 및 관련 기능: VxWorks는 사용자 모드 실행 환경에서 POSIX PSE52 인증 적합성을 제공합니다. 또한 실시간 고급 시각적 에지 분석을 통해 대기 시간 없이 실시간으로 VxWorks 기반 장치에서 자율 응답이 가능합니다.
(d) 지원하는 프로세서 아키텍처: VxWorks는 AMD/Intel 아키텍처, POWER 아키텍처, ARM 아키텍처 및 RISC-V를 지원합니다. RTOS는 32비트 및 64비트 프로세서에서 다중 코어 AMP(비대칭 다중 처리), SMP(대칭 다중 처리) 및 혼합 모드 및 다중 OS(Type 1 하이퍼바이저 사용) 설계에 사용할 수 있습니다.
(e) 개발 도구 및 지원 생태계: VxWorks에는 커널, 미들웨어, BSP(Board Support Package), Wind River Workbench 개발 스위트 및 보완적인 타사 소프트웨어 및 하드웨어가 함께 제공됩니다. Wind River Workbench는 Eclipse 기반 IDE로 구성, 분석, 최적화 및 디버깅을 지원합니다. Wind River Professional Services는 시스템 설계 및 개발 전문 지식을 활용하여 고객에게 지원을 제공합니다.

PikeOS

(a) ASIL D 인증 가능성 및 관련 로드맵: PikeOS는 항공 전자 공학, 철도, 자동차 및 산업 자동화와 같은 다양한 산업 분야의 주요 안전 표준에 따라 인증되도록 설계되었으며, ISO 26262를 포함한 다양한 안전 표준에 따라 최대 ASIL D까지 인증 키트를 제공합니다. PikeOS의 인증 접근 방식은 모듈식이며 하드웨어에 최대한 독립적입니다.
(b) 자동차 클러스터 및 IVI 시스템 개발에 사용된 사례: PikeOS는 자동차 산업에서 사용되며, Rightware의 Kanzi HMI 엔진을 실행하여 임베디드 소프트웨어 개발자가 자동차 애플리케이션에서 HMI(Human Machine Interface)를 위한 그래픽 솔루션을 만들 수 있도록 합니다. PikeOS의 아키텍처는 동일한 하드웨어에서 중요 및 비중요 애플리케이션 모두의 안전한 분리를 허용합니다.
(c) POSIX 호환성 수준 및 관련 기능: PikeOS POSIX API는 PSE52 실시간 컨트롤러 시스템 프로필의 하위 집합을 구현합니다. 이는 많은 운영 체제 서비스가 필요하지만 Linux 사용은 여전히 너무 위험한 중간 안전 필수 시스템에 적합한 선택입니다.
(d) 지원하는 프로세서 아키텍처: PikeOS는 MMU(Memory Management Unit)가 있는 프로세서와 MPU(Memory Protection Unit)만 포함하는 덜 복잡한 SoC(System-on-a-Chip)를 지원합니다. x86, ARM v7 v8, SPARC/LEON v8, PowerPC 및 RISC-V를 지원합니다.
(e) 개발 도구 및 지원 생태계: SYSGO는 임베디드 시스템(임베디드 시스템)을 위한 Eclipse 기반 IDE인 CODEO를 제공합니다. PikeOS는 다양한 산업 분야에서 광범위한 인증 키트를 제공하며, 고객은 선택한 인증 가능한 제품에 대해 장기 유지 보수로 전환할 수 있습니다. SYSGO는 컨설팅 및 교육 프로그램도 제공합니다.

여러 RTOS가 ASIL B를 지원하고 ASIL D로 업그레이드할 가능성이 있지만, POSIX 호환성 수준과 클러스터 및 IVI 시스템에서의 특정 사용 사례는 다릅니다. 선택은 특정 프로세서 아키텍처, 필요한 POSIX 기능 및 Linux 또는 Android와의 원하는 통합 수준에 따라 달라집니다.

6. 안전을 위한 POSIX와 Linux 및 Android 활용

표준 Linux는 모놀리식 특성과 크기로 인해 안전 필수 애플리케이션에 사용하는 데 어려움이 있습니다. 그러나 공간적 및 시간적 격리와 같은 안전 분할 개념을 통해 비안전 필수 작업과 함께 안전 필수 작업을 Linux에서 실행할 수 있습니다. Jailhouse와 같은 특정 분할 기술을 사용할 수 있습니다.

하이퍼바이저는 가상화를 통해 안전 필수 애플리케이션을 Linux 또는 Android와 함께 실행하는 데 중요한 역할을 합니다. QNX Hypervisor for Safety 및 INTEGRITY Multivisor 와 같은 안전 인증 하이퍼바이저는 Linux 또는 Android를 게스트 OS로 실행하는 동시에 안전 필수 애플리케이션을 실행할 수 있도록 합니다. eMCOS Hypervisor는 가상화를 위한 eMCOS POSIX의 확장으로 언급되었으며, PikeOS는 Linux를 지원하는 분리 커널 기반 하이퍼바이저입니다.

혼합 중요 시스템에서 FFI(Freedom from Interference)는 비안전 필수 애플리케이션이 안전 필수 애플리케이션을 방해하지 않도록 하는 데 필수적입니다. 분할 및 하이퍼바이저 기술은 공간적 및 시간적 격리를 통해 FFI를 달성하는 데 도움이 됩니다.

안전 분할 또는 하이퍼바이저 기술을 활용하는 것은 자동차 애플리케이션을 위해 POSIX 기반 Linux 또는 Android를 안전 필수 RTOS와 통합하는 데 필수적입니다. 이 접근 방식은 안전을 보장하면서 단일 하드웨어 플랫폼에서 인포테인먼트 및 클러스터 기능의 공존을 가능하게 합니다.

7. 주요 안전 운영 체제 비교 분석

다음 표는 QNX OS for Safety, INTEGRITY RTOS 및 PikeOS의 주요 기능 및 인증을 비교한 것입니다. SAFERTOS 및 VxWorks도 POSIX 호환성 및 ASIL 인증 상태를 고려하여 간략하게 언급됩니다.

기능	QNX OS for Safety	INTEGRITY RTOS	PikeOS	SAFERTOS	VxWorks
ASIL 인증	D	D	최대 D	D	D
POSIX 호환성	예 (PSE54)	예	하위 집합 (PSE52)	FreeRTOS 기반	예 (PSE52)
클러스터 사용 사례	예	예	예	예	예
IVI 사용 사례	예	예	예	예	예
하이퍼바이저 사용 가능성	예	예	예	아니요	예
프로세서 지원	ARM, x86	ARM, x86 등	ARM, x86 등	ARM, x86 등	ARM, x86 등
주요 강점	자동차 시장에서 입증됨, 강력한 POSIX 호환성, 포괄적인 개발 도구	높은 보안 및 신뢰성, 다양한 프로세서 지원, Linux/Android를 위한 보안 하이퍼바이저	유연한 가상화 기능, 다양한 안전 표준 인증, ITAR 없음	FreeRTOS에서 쉬운 마이그레이션, 자동차 부문에 특화된 안전 기능	긴 역사, 광범위한 프로세서 지원, 강력한 안전 및 보안 기능
주요 약점	라이선스 비용이 높을 수 있음	라이선스 비용이 높을 수 있음	POSIX 호환성이 하위 집합으로 제한됨	POSIX 호환성에 대한 명시적인 언급 없음	라이선스 비용이 높을 수 있음

주요 안전 OS 공급업체는 모두 ASIL D 인증 및 다양한 수준의 POSIX 호환성 및 자동차 경험을 갖춘 강력한 제품을 보유하고 있습니다. 최적의 선택은 특정 프로젝트 요구 사항 및 제약 조건에 대한 자세한 평가에 따라 달라집니다.

8. 안전 OS 라이선스 및 지원 모델

QNX OS for Safety의 라이선스 비용은 프로젝트별로 다르며, 개발 라이선스에는 유효한 상업용 QNX SDP 7.0 라이선스가 필요합니다.116 QNX는 표준 및 프리미엄 지원 옵션을 제공하며, 안전 필수 시스템 개발을 위한 교육 및 컨설팅 서비스를 제공합니다.

INTEGRITY RTOS의 개발 라이선스 비용은 약 $15,000부터 시작하며, 런타임 라이선스는 무료입니다. Green Hills Software는 포괄적인 지원 모델을 제공하며, 여기에는 기술 지원, 교육 및 컨설팅 서비스가 포함됩니다.

PikeOS의 라이선스 비용은 특정 요구 사항에 따라 다르며, SYSGO는 표준 및 프리미엄 제품 지원을 제공합니다. 또한 고객별 지원을 제공하고 인증 프로세스를 지원합니다,

SAFERTOS는 로열티 없는 영구 라이선스 모델을 제공하며, WITTENSTEIN high integrity systems는 12개월 무료 지원 및 유지 보수를 제공하며, 기술 지원, 안전 지원 및 인증 지원을 포함합니다

VxWorks의 라이선스 비용은 시트당 약 $19,500부터 시작하며, Wind River는 포괄적인 지원 옵션, 교육 서비스 및 전문 서비스를 제공합니다.

라이선스 비용 및 지원 모델은 공급업체마다 크게 다릅니다. 이러한 측면을 이해하는 것은 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 예산 계획 및 시기적절한 기술 지원을 받는 데 매우 중요합니다.

9. 안전 OS 선택 및 ASIL D 업그레이드를 위한 전략적 권장 사항

이전 섹션의 분석을 바탕으로 QNX OS for Safety를 초기 ASIL B 요구 사항을 충족하는 POSIX 안전 OS로 권장합니다. 이 권장 사항은 다음과 같은 요소를 기반으로 합니다.

현재 ASIL 인증 및 ASIL D 로드맵: QNX OS for Safety는 이미 ASIL D로 인증되었으며, 이는 향후 ASIL D 등급으로 업그레이드할 수 있는 명확한 경로를 제공합니다.
POSIX 호환성 수준 및 Linux/Android 포팅 적합성: QNX는 강력한 POSIX 호환성을 제공하며, IVI 개발에 사용되는 POSIX 기반 Linux 또는 Android 애플리케이션을 포팅하는 데 적합합니다.
자동차 클러스터 및 IVI 시스템에서의 입증된 사용 사례: QNX는 디지털 계기판 및 인포테인먼트 시스템을 포함한 자동차 클러스터 및 IVI 시스템 개발에 널리 사용됩니다.
사용자 하드웨어와 관련된 프로세서 아키텍처 지원: QNX는 ARM 및 x86 아키텍처를 지원하여 광범위한 자동차 하드웨어 옵션과의 호환성을 보장합니다.
개발 도구, 생태계, 라이선스 및 지원: QNX는 포괄적인 개발 도구, 강력한 지원 생태계 및 자동차 고객 지원에 대한 실적을 제공합니다. 라이선스 비용은 높을 수 있지만, ASIL D 인증 및 강력한 POSIX 호환성과 관련된 이점을 고려해야 합니다.

향후 ASIL D 인증을 달성하기 위한 전략은 다음과 같습니다.

ASIL D 요구 사항을 충족하기 위한 아키텍처 및 설계의 주요 고려 사항: 중복성, 오류 허용성 및 강력한 오류 감지 메커니즘을 설계에 통합합니다. QNX OS for Safety의 마이크로커널 아키텍처는 안전 필수 구성 요소와 비안전 필수 구성 요소 간의 명확한 분리를 제공하여 FFI를 용이하게 합니다.
ASIL D 인증에 필요한 프로세스 조정 및 문서화: ISO 26262 표준에서 요구하는 엄격한 개발 프로세스를 따르고, 요구 사항 관리, 설계, 구현, 테스트 및 검증에 대한 상세한 문서를 유지합니다.
잠재적인 과제 및 완화 전략: ASIL D 인증은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다. QNX의 사전 인증된 OS 및 툴체인을 활용하면 인증 범위, 비용 및 위험을 줄일 수 있습니다.

선택한 OS 및 가상화/분할 기술을 사용하여 클러스터 및 IVI 시스템 전반에 걸쳐 플랫폼 통합을 달성하는 것은 가능합니다. QNX Hypervisor for Safety를 사용하면 안전 필수 애플리케이션과 Android 또는 Linux와 같은 비안전 필수 OS를 동일한 SoC에서 실행할 수 있으므로 하드웨어 비용을 절감하고 개발을 단순화할 수 있습니다.

단계적 접근 방식은 ASIL D로 향하는 명확한 경로를 갖춘 ASIL B 인증 OS로 시작하여 가상화/분할을 활용하는 것이 안전 및 플랫폼 재사용에 대한 사용자 요구 사항을 충족하는 가장 전략적인 방법으로 보입니다.

11. 결론

본 보고서는 자동차 클러스터 및 IVI 시스템 개발을 위한 안전 운영 체제 선택에 대한 포괄적인 분석을 제공했습니다. 분석에 따르면 QNX OS for Safety는 현재 ASIL D 인증, 강력한 POSIX 호환성, 입증된 자동차 사용 사례 및 포괄적인 개발 생태계를 제공하므로 가장 적합한 후보입니다. QNX Hypervisor for Safety를 활용하면 IVI 시스템을 위해 POSIX 기반 Linux 또는 Android를 통합하는 동시에 클러스터 기능의 안전성을 보장할 수 있습니다. 향후 ASIL D 인증을 달성하려면 엄격한 개발 프로세스 및 아키텍처 고려 사항을 준수해야 합니다. 최종 결정을 내리기 전에 철저한 평가와 잠재적으로 후보 OS와의 PoC(Proof-of-Concept)를 수행하는 것이 중요합니다.

gitlab CI에서 private docker image 접근 권한 설정

chbae — Thu, 17 Apr 2025 01:47:58 +0900

gitlab CI에서 private 한 공간에 저장된 docker image를 다운로드 받기 위해 권한 설정하는 것은 간단하다. 내부 메카니즘이 다 있다

DOCKER_AUTH_CONFIG 변수 설정은 최상단 그룹 또는 프로젝트 -> Settings -> Ci/CD -> Variables 에서 위와 같이 설정할 수 있다.

DOCKER_AUTH_CONFIG 변수에 https://docs.gitlab.com/ci/docker/using_docker_images/ 에 있는 방법중 하나를 써서 나온 결과를 저장해 놓으면 된다.

출처: https://stackoverflow.com/questions/77472314/gitlab-ci-how-to-specify-the-image-that-the-job-runs-on

docker image는 아래와 같이 .gitlab-ci.yml 파일에 image: 뒤에 full path를 적으면 된다. 아래는 기본 docker hub에서 python:3.6-alpine를 받아와서 전체 path를 안적었지만 private 하게 만든 hub에서 다운로드 받게 하려면 전체 path를 적으면 된다.

출처: https://ci-setup-docs.readthedocs.io/en/latest/GitLabsetup.html

그러면 DOCKER_AUTH_CONFIG에 있는 값으로 인증을 하고 알아서 다운로드 받는다. 또다른 방법은 .gitlab-ci.yml 파일에서 script 실행할때 docker login, docker pull, docker run에 필요한 것을 포함시키는 것인데 개인적으로는 gitlab CI에서 편하게 제공하는 image를 써서 하는 방법을 이용하는 것을 추천한다.

.gitlab-ci.yml 에서 gitlab CI를 돌리는 방법도 상당히 쉬운 문법으로 되어 있으니 이는 시간이 되면 다음 글에서 다루기로 한다.

QNX 가상 머신 이미지 생성 및 실행 (QEMU + mkqnximage 활용법)

chbae — Mon, 7 Apr 2025 02:48:34 +0900

QNX는 실시간 운영체제(RTOS)로, 자동차, 의료기기, 산업용 장비 등에서 많이 사용된다. 이번 글에서는 QNX 가상 머신 이미지를 만들어 QEMU에서 실행하는 전체 과정을 소개한다. 실습 중심으로 따라 할 수 있게 정리했으며, mkqnximage 명령어를 활용한다.

실습 환경

QNX SDP (Software Development Platform): 8.0 버전
QEMU: x86 타겟 호스트 OS: Ubuntu 24.04
이미지 생성 도구: mkqnximage

QNX SDP 8.0 평가판 버전을 무료로 받아서 설치하는 방법은 2025.03.07 - [Automotive] - 비상업적 용도를 위한 QNX SDP 8.0 무료 라이선스 글을 참고하면 된다.

mkqnximage 소개

mkqnximage 명령어는 QNX OS 가상 머신 이미지를 쉽게 생성하고 실행할 수 있도록 도와준다. 윈도우와 리눅스에서 사용할 수 있으며 가상 머신 환경은 QEMU, Virtualbox, VMware x86-64 이미지를 지원한다.

$ mkqnximage --type=vmware|vbox|qemu [--build] [--clean] 
           [--config=file[:file]...] [--defaults [=option]]
           [--extra-dirs=none|directory_list] [--getip]
           [--graphics [= yes | no ]] [--help [=option|brief]]
           [--hostname=hostname][--options]
           [--policy=none|path] [--repos=dir[:dir]...]
           [--run [= options | -h ]] [--stop]
           [--wipe]

자세한 명령어와 사용방법에 대한 자세한 내용은 QNX 문서를 참고하기 바란다.

mkqnximage를 이용한 QEMU x86-64 이미지 생성

QNX mkqnximage 명령어를 사용하여 QEMU 이미지 생성

mkqnximage 명령어를 사용하기 전에 QNX SDP 디렉토리에서 qnxsdp-env.bat (윈도우) 또는 qnxsdp-env.sh (리눅스) 환경설정을 반드시 먼저 해주어야 한다.

mkqnximage 명령어를 사용하여 QEMU x86-64 이미지를 생성한다. 이후 아래와 같은 디렉토리 구조 및 파일들이 생성되며 --run 옵션을 추가로 주면 QEMU에서 실제로 실행이 된다.

QEMU 빌드 및 이미지 디렉토리 구조

QNX QEMU 빌드 및 이미지 디렉토리 구조

local과 output 디렉토리가 생성이 된다.

custom한 내용을 추가하고 싶으면 local/snippets 하위의 파일들을 수정하면 된다.
output 디렉토리 밑에는 procnto-smp-instr.sym (디버깅용 심볼 포함 커널 파일) 과 ifs.bin (부팅 파일)이 생성되어 있는 것을 볼 수 있다.
output/build 디렉토리 하위에는 이미지를 빌드하기 위한 파일들이 있다.

QNX QEMU 빌드후 생성된 local 디렉토리 내용

mkqnximage로 생성된 이미지에는 기존 파일의 내용을 추가하거나 새로운 파일을 넣는 것이 가능하다. 이를 통해 예를 들어 부팅 시 새로운 서비스를 시작하도록 설정할 수 있다.

이러한 변경을 하려면 local/snippets 디렉터리에 있는 '스니펫(snippet)' 파일들을 수정하면 된다. 자주 사용하는 스니펫 파일들은 기본적으로 생성되어 있으며, 필요에 따라 더 만들 수도 있다.

각 스니펫 파일 이름은 해당 파일이 어떤 역할을 하는지를 나타내는 접두사(prefix)와, 고유한 이름을 위한 접미사(suffix)로 구성된다. 접미사는 보통 .custom이지만, 다른 값을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 시스템 파티션에 파일을 추가하려면 local/snippets/system_files.custom 파일을 수정하면 되고, IFS에 파일을 추가하려면 local/snippets/ifs_files.custom 파일을 수정하면 된다.

더 자세한 내용은 https://www.qnx.com/developers/docs/8.0/com.qnx.doc.neutrino.utilities/topic/m/mkqnximage.html 의 "Customizing an image" 절을 참고하면 된다.

output/build 디렉토리를 보여주고 실제 QEMU 이미지 파일을 생성하는데 필요한 build 파일 및 sh 파일이 있다. 필요에 따라서 이 파일들을 수정한 후 --build 옵션으로 빌드를 하면 수정사항이 반영이 되어 이미지가 생성된다.

QEMU 이미지 실행

mkqnximage 명령어를 실행할 때 --run 옵션을 주면 QEMU 환경에서 이미지가 실행된다.

mkqnximage 명령어를 사용하여 QEMU 실행

QNX에서 QEMU 실행된 화면

QEMU가 실행된 것을 볼 수 있다. 종료하고 싶으면 Ctrl + a를 누른후 x 키를 누르면 된다.

정리

QNX에서 mkqnximage 명령을 통해 QEMU x86-64 이미지를 만들고 실행하는 방법 및 커스텀 하는 방법에 대해서 알아보았다. 하드웨어 준비가 되기전에 개발을 시작하기 위해서 가상환경은 큰 도움이 되기 때문에 이 방법을 알아두면 정말 유용하다.

mkqnximage로 실행하는 환경은 QNX 개발환경인 vscode (플러그인 설치 필요) 및 Momentics 에 통합되어 있으니 IDE와 함께 사용하면 더욱 편하게 개발을 할 수 있다.

참고로, 공식적으로 QEMU에서 그래픽 가속 지원은 하지 않는다. 하지만 QNX 에 직접 컨텍해서 이야기 해보면 .... :)

SDV 시대의 HPC를 위한 고성능 SoC

chbae — Sun, 6 Apr 2025 07:42:15 +0900

소프트웨어 정의 차량(SDV, Software-Defined Vehicle) 시대가 도래하면서 자동차 산업은 기존의 기계 중심 설계에서 소프트웨어와 컴퓨팅 파워에 의존하는 새로운 패러다임으로 전환되고 있다. 이러한 변화의 핵심에는 고성능 컴퓨팅(HPC, High-Performance Computing)이 자리 잡고 있으며, HPC를 가능하게 하는 중요한 요소 중 하나가 바로 고성능 시스템 온 칩(SoC, System on Chip)이다. 이번 글에서는 SDV 시대에 HPC에서 활용 가능한 고성능 SoC의 특징과 대표적인 예시를 살펴본다.

SDV와 자동차 아키텍처의 진화

SDV와 자동차 아키텍처의 진화 전통적인 자동차는 수십 개의 분산된 ECU(Electronic Control Units)로 구성되어 있었다. 각 ECU는 특정 기능을 담당하는 독립적인 시스템으로 설계되었으며, 이로 인해 복잡성과 무게가 증가하는 문제가 있었다. 그러나 SDV 시대에는 이러한 분산 아키텍처에서 중앙집중식 컴퓨팅 아키텍처로 전환되고 있다. 최신 SDV는 다음과 같은 특징을 가지고 있고 이러한 기능을 지원하기 위해서는 강력한 SoC가 필수적이다.

통합된 고성능 컴퓨팅 플랫폼
OTA(Over-The-Air) 업데이트를 통한 소프트웨어 지속적 개선
AI 및 딥러닝 기반의 자율주행 기능
개인화된 사용자 경험과 인포테인먼트 시스템
클라우드 연결 및 데이터 분석 기능

IVI와 ADAS의 통합: 차세대 차량 아키텍처

위의 그림은 BMW의 노이어 클라세에 적용될 하드웨어와 소프트웨어 기술 스택이다. BMW는 크게 4가지 도메인 (BODY&COMFORT, INFOTAINMENT, AUTOMATED DRIVING, DRIVING)으로 나눈 것을 볼 수 있다. 이 이야기는 4개의 고성능 SoC를 분리하여 가지고 ECU도 분리될 가능성이 크다는 것을 의미한다.

현재 나온 SoC 성능이 모든 가능을 하나의 SoC로 대체할 수 없다는 의미이기도 하다. 하지만 SoC의 성능이 지속적으로 발전하고 자동차 회사에서는 비용 절감을 위해서라도 더 적은 수의 SoC를 사용하고 싶어한다.

이를 위해서는 하드웨어 성능 뿐만이 아니라 소프트웨어적으로도 다음과 같이 많은 난관이 여전히 존재한다.

가상화 지원: 하드웨어 지원 가상화로 다양한 운영체제 동시 실행
기능적 분리: 안전 중요 워크로드와 비안전 워크로드 간의 하드웨어 분리 통합
컴퓨팅 리소스: CPU, GPU, NPU 등 공유 리소스로 두 시스템 지원
확장된 I/O 기능: 다양한 센서, 디스플레이, 네트워크 인터페이스 지원
보안 기능: 다양한 보안 수준을 가진 시스템 간의 안전한 통신

많은 고민을 하고 있고 통합을 하려고 하는 것중에 하나가 가장 컴퓨팅 자원을 많이 사용하는 인포테인먼트와 ADAS 기능이다. 여전히 하나의 SoC로도 인포테인먼트를 커버하기도 벅한 경우가 많다. 하지만 이 둘을 통합할 경우 많은 경제적 비용 효과가 있기 때문에 고민을 하고 있기도 하다. 물론 자율주행 레벨 L2+나 L3 이상을 하기에는 너무 벅차서 L2 정도까지 고려하고 있는 자동차 회사들도 많이 있다.

테슬라 IVI와 FSD의 SoC

출처: https://www.vaisakhvenugopal.com/p/inside-teslas-brain-before-cybertruck

테슬라도 FSD (ADAS)와 IVI의 SoC를 여전히 다르게 사용하고 있다. 물론 이를 통합하여 하나의 ECU로 만들고 있다. 여러 그림을 찾아가 잘 정리되어 있는 것 같아서 한번 붙여보았다. https://www.autopilotreview.com/tesla-hardware-4-rolling-out-to-new-vehicles/ 기사에 보면 FSD SoC에 대한 성능 비교도 나오니 관심이 있으면 한번 보기 바란다.

주요 SoC 제조사 및 솔루션

퀄컴 (Qualcomm), 엔비디아 (NVIDIA), 삼성전자, 인텔 (Intel), AMD 정도가 생각난다. 그중에서도 퀄컴이 가장 많이 앞서 나가고 있는 상황으로 판단된다. 엔비디아는 주로 자율주행에 집중을 하고 있는 것으로 보인다. 다른 SoC 업체들은 아직 자동차 분야에 진입을 잘 했다고 보기 어렵다.

가장 앞서가고 있는 퀄컴의 SoC 포토폴리오를 보면 Snapdragon Ride Flex를 가지고 인포테인먼트와 ADAS 모두 지원하려고 하고 있고 보쉬 (Bosch), LG전자, 현대모비스 등의 공급업체들과 협업을 하고 있다고 발표를 했고 지난 CES에서도 데모 수준으로 보여주었다.

르네사스와 혼다도 함께 협업하여 AI 및 단일 SoC 로 여러 도메인의 SoC를 대체하도록 이번 CES 2025에서 발표를 했다. 이처럼 하나의 SoC로 대응하는 것은 미래의 방향성이고 여기에 어떻게 소프트웨어적으로 Safety 관련된 것을 잘 분리해서 대응할지가 또 하나의 큰 관심사이다.

정리

ECU 통합은 앞으로의 방향성이고 현재 SoC 성능 한계와 소프트웨어 한계로 인해 단번에 그 목표를 달성하지 못한다. 하지만 점차 SoC 성능이 개선되고 소프트웨어적으로 Safety를 고려한 Mixed Criticality에 대한 개념이 점점 현실화 되가면 궁극적으로 몇개 (최종 목표는 하나지만... 과연)의 HPC로 갈 수 있을 것이다.

단계적으로 Entry/Mid 급 모델에 L2, 최대 L2+ (일부 기능)정도를 지원하는 범위내에서 인포테인먼트와 ADAS 가 통합될 수 있을 것으로 기대한다.

여러 SoC 업체들이 있고 그중에 단연 퀄컴이 이 부분에서는 앞서나가는 것처럼 보인다. 지금 회사내에서도 다양한 공급업체의 솔루션을 검토하고 이미 많은 것들을 내부적으로 실험 또는 제품 단계로 진행을 하고 있다. 최근 몇년간 양산 경험을 했고, 앞으로 몇년간은 중장기적인 방향을 위한 업무를 경험할 예정이다. 물론 양산도 조금씩 지원을 해야할 듯 하다.

독일 경제가 어렵다고 하고 특히 자동차 산업이 어렵다고 하지만 위에서 이야기한 것처럼 앞으로 소프트웨어 쪽에서 할일들을 어마무시하게 많다. 명퇴, 보상패키지 등에 대한 이야기가 솔솔 들리고, 독일 내 다른 회사 lay off에 관련된 이야기가 많이 들리지만 여전히 자동차 산업에서 소프트웨어 인력은 필요하고 3-4년 정도 잘 버티면 좋은 날이 올 것이라 기대한다.

현대자동차 개발자 컨퍼런스 Pleos 25 (Keynote 후기)

chbae — Sat, 29 Mar 2025 04:42:53 +0900

오늘 첫 현대자동차 개발자 컨퍼런스를 오프라인으로 진행했다고 하고 온라인으로는 Keynote를 생중계 했다. 개인적으로 온라인으로 keynote를 보고 Youtube, 기사로 접한 느낌을 간단히 현재 다른 자동차 OEM과 비교하여 적어보고자 한다.

전체적으로 42dot이 중심이 된 개발자 컨퍼런스로 느껴졌다. 삼성전자, 네이버, Unity, Google, Uber 등과 파트너십을 가지고 함께 발표를 진행했다.

Pleos (플레오스)

Pleos는 ‘더 많은’을 뜻하는 라틴어 ‘Pleo(플레오)’와 운영체제의 약자인 ‘OS(Operating System)’의 합성어로, 사람과 사물의 이동에 사용자 중심 가치를 더해 기술을 진화시키고 더 나은 이동을 실현하겠다는 현대자동차그룹의 비전을 담고 있다.

전체적인 아키텍처 그림이고 상당히 추상적인 뷰이다. 전체 차량에 들어가는 ECU의 OS를 포함하고 AI를 강조한 것이 다분히 들어난다. 개발자들을 위해 많은 부분의 데이터를 접근할 수 있게 API를 제공할 것처럼 보인다.

CODA E/E Architecture

현대자동차 및 많은 OEM에서 추구하는 Zonal 아키텍처로 가는 방향을 보여주고 있다. 전원은 48V 시스템을 사용하고 Zonal 컨트롤러는 ASIL-B/D를 지원한다. HPVC (High-Performance Vehicle Computer)은 ASIL-B를 지원하고 이곳에 IVI, ADAS 등을 처리한다.

아키텍처 변경으로 인해 제어기 (ECU)를 66%나 줄였고 케이블도 엄청나게 절감해 비용과 무게 두마리 토끼를 모두 잡았다. 하지만 항상 이야기 하는 것은 이로 인해 소프트웨어가 한군데 (HPVC)로 몰려 이 복잡도와 의존성 관리가 엄청나게 힘든 도전적인 과제가 될 것이다.

지금도 디지털 카핏과 인포테인먼트 통합만해도 개발시 의존성 때문에 많은 문제가 발생하는데 ADAS까지 통합되고 하면 어떨런지 상상이 안간다.

모카 채널에서 안드로이드 오토모티브 기반의 데모 (https://www.youtube.com/watch?v=6f7ecnebcyY) 를 보니 상당히 자연스럽고 부드럽게 UI가 동작한다. 어느 SoC 기반인지는 아직 알려진바는 없다. 물론 PoC 데모수준이기 때문에 양산까지는 아직 갈길이 멀었을 것이다. 올해 여름에 한국에 가면 판교 42dot을 방문 예정인데 이런저런 이야기를 해보면 좋을 것 같다.

Pleos Connect

Pleos Connect는 AAOS(Android Automotive OS) 기반의 차세대 인포테인먼트 시스템으로, 모바일과 차량 간 연결성을 강화해 사용자가 익숙한 앱과 콘텐츠를 차량에서도 자연스럽게 이용할 수 있도록 설계됐다.

테슬라와 비슷한 큰 중앙 디스플레이에 AAOS를 탑재했고 소프트웨어 업데이트뿐만이 아니라 하드웨어도 악세서리처럼 추가로 장착할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 마치 이전에 LG G5 Friends를 보는 느낌이다.

Pleos 파트너십

삼성전자와 스마트싱스(SmartThings)를 통해 현대자동차그룹 SDV 차량과 스마트 홈, 모바일 기기를 하나의 생태계로 연결하고, AI Home 기반의 맞춤형 경험을 차량까지 확장한다고 발표했다.

구글과는 AAOS 기반 SDV 차량과 구글 서비스의 연계를 통해 차량 내 사용자 경험 향상을 위한 다양한 기술적 시나리오를 제시했다. 아울러 “현대자동차그룹과 AI 기반의 차세대 내비게이션 및 인포테인먼트 기술 협력을 확대해 나가겠다”고 밝히기도 했다.

네이버와는 SDV 환경에서 AI, 검색, 지도, 콘텐츠 서비스 최적화 방안을 발표했다. 차량 내 AI를 적용해 사용자를 이해하고 모바일과 차량 간 경험을 자연스럽게 연결하는 음성 검색, AI 브리핑, 목적지 추천 등 개인화 서비스를 제공할 계획이라고 밝혔다.

쏘카는 현대자동차그룹의 SDV 오픈 플랫폼과 차량 데이터 연동을 통해 차량 공유 서비스의 편의성을 높일 수 있는 방안을 제시했다. 쏘카는 향후 API 기반으로 문 열기, 냉난방 설정, 안전 진단, 시트 자동 세팅 등 초개인화 기능을 제공하고, 클라우드와 차량 유저 프로필 연동을 통해 이용 목적에 최적화된 맞춤형 서비스를 구현해 나갈 계획이다.

유니티(Unity)는 SDV 환경에서 차량 내 게임 및 콘텐츠 경험 확장과 리얼타임 3D 엔진 적용 가능성을 제시하며, Pleos 오픈 생태계와 유니티 플랫폼 간 협력 모델을 발표했다. 이를 통해 유니티 플랫폼에서 차량 내 게임 및 콘텐츠의 제작과 배포를 간소화하고, 하드웨어와의 유연한 연동으로 맞춤형 인카 엔터테인먼트(In-car Entertainment) 및 리얼타임 3D 기반 인포테인먼트 경험을 제공할 수 있다고 밝혔다.

Pleos Connect 플랫폼 마일스톤

2024.08.30 - [Automotive] - 현대자동차 INVESTOR 후기 (SDV 관점) 에서 SDV Pace Car를 통해 검증하고 2028년에 Full Stack SDV를 실증할 예정이다. 그 전에 Pleos Connect라고 하는 AAOS 기반의 인포테인먼트를 내년에 릴리스하여 차량에 탑재될 예정이다.

정리

자동차 관련 여러 단톡방에 들어가 있는데 전체적인 행사의 규모에 비해 공간이 부족했다고 한다. 단톡의 특성상 엄청 긍정적인 반응보다 약간 부정적인 반응들이 많이 쏟아져 나왔다. 데모와 양산은 다르다. 과연 42dot이 잘할 수 있을까 등등...

전체적인 방향성은 다른 자동차 OEM들과 비슷한 방향이고 이번 개발자 행사를 통해 비전을 제시한 것으로 보인다. 개인적으로 현대자동차는 저력이 있는 회사이기 때문에 어떻게든 잘 만들어 나갈 것으로 믿는다. Pleos 이름은 낯설고 딱 입에 붙지는 않지만 현대차 OS의 큰 이름이라고 생각하면 될 것 같다. MB.OS와 같은 느낌이고 실체는 각 제어기 별로 다른 것이다. 인포테인먼트, ADAS 등등..

여름에 한국에 가서 관련자 분들을 많이 만나서 컨피덴셜을 유지하면서 서로 정보를 공유하고 이야기를 하면서 방향성을 조금 더 정리하면 좋을 것 같다. 이미 LG전자의 SDV 쪽과도 개인적으로 인연이 있는 분과 가볍게 이야기했고, 조금 더 깊은 이야기는 나중에 할 예정이다.

레퍼런스

현대차 공식 뉴스 (한글): https://www.hyundai.co.kr/news/CONT0000000000172880
현대차 공식 뉴스 (영문): https://www.hyundai.com/worldwide/en/newsroom/detail/0000000921
Keynote 영상: https://www.youtube.com/watch?v=8aVWt2qIx2o

벤츠, BMW, 폭스바겐 2024년 실적 보고서 (벤츠 회고 및 현재상황)

chbae — Wed, 19 Mar 2025 08:43:00 +0900

독일 3사 (벤츠, BMW, 폭스바겐)이 2025년도 2월 말, 3월에 걸쳐 2024년도 실적 및 전반적으로 있었던 일들에 대한 발표를 하고 리포트를 공개했다. 3사 모두 중국과 다른 여타 경제 상황의 여파로 인해 전체적인 수익이 엄청나게 감소했다.

이 글에서는 각 3사의 실적에 대해 알아보고 2025년도 방향성에 대해서 공유해보려고 한다. 특히 벤츠의 경우는 R&D 경험담을 살짝 가미해보려고 한다.

메르세데스 벤츠 (Mercedes-Benz)

2023년 대비 매출 (Revenue)은 4% 가 줄었지만 영업이익(EBIT) 31%나 감소한 것을 볼 수 있다. 중국의 영향이 엄청나게 컸고 전기차 전체 라인업을 내놓았으나 판매가 생각보다 부진했다.

개인적으로 전기차 엔트리 모델 (EQA, EQB, EQC)은 내연기관 플랫폼을 사용해 만들어서 주행거리, 충전거리에 약했고, 프리미엄 모델 (EQE, EQS)는 전기차 플랫폼이지만 디자인이 엄청나게 호불호가 갈리는 모델이였다. 그나마 EQE SUV, EQS SUV는 괜찮아졌다. 그리고 전체적으로 전기차 캐즘, 한국에서는 더구나 전기차 화재등으로 인해 인식이 더 안좋아졌던 것도 사실이다.

얼마전 전기차 플랫폼과 최신 MB.OS를 탑재한 차세대 CLA가 발표 2025.03.15 - [Automotive] - 벤츠 신형 CLA 발표 (SW 개발 후기)

되었다. 전체적으로 지금까지 나온 벤츠 전기차 중에 제일 괜찮고 잘 만들어진 것으로 생각된다.

MB.OS도 작년에 나와 E 클래스에 탑재된 버전에 비해 많이 달라졌고 훨씬 더 발전했다. 인포테인먼트쪽은 퀄컴, 자율주행은 엔비디아와 협업하여 만들었고 현재 사용 가능한 고성능의 SoC를 탑재했다.

내부적으로 더 발전된 MB.OS를 지속적으로 만들고 개선하면서 노력하고 있다. 또한 중국 시장을 겨냥해 훨씬 더 애자일하고 빠른 개발을 하고 있는 중이기 계속 관심을 가지고 지켜봐주기 바란다.

BMW

BMW는 판매량이 벤츠보다 훨씬 더 많이 줄었다. BMW는 벤츠와 다르게 세전이익(EBT)로 지표를 보여준다. 세전이익은 영업이익 (EBIT)에서 이자를 뺀 것을 말한다. BMW는 세전이익이 2023년도에 비해 35.8% 나 감소했다. 아에 자료에 대놓고 중국의 영향이라고 적혀있고 2025년도에도 2024년도와 비슷한 수준을 예상하고 있다.

BMW는 2025년도에 노이어 클라세 (THE NEUE KLASSE)를 발표해 2025.03.13 - [Automotive] - BMW의 SDV (4개의 SuperBrains) 반전을 꾀하고 있다. 전기차 플랫폼과 Zonal E/E 아키텍처를 탑재한 차세대 BMW의 주력 SDV 차량이다.

폭스바겐 (Volkswagen)

전세계에서 가장 많은 차를 판매하는 폭스바겐이다. 브랜드도 엄청 다양해서 중앙에서 다 관리하기 힘든 아주 복잡한 구조를 가진 독일 자동차 회사이다.

폭스바겐은 당기순이익 (Profit after Tax)를 보여준다. 즉, 당기순이익은 영업이익(EBIT) - 이자 - 세금(법인세) 또는 세전이익(EBT) - 세금(법인세)로 표현할 수 있다. 세금을 뺐음에도 BMW의 세전이익(EBT)보다 높은 것으로 보아 폭스바겐은 BMW 보다 훨씬더 규모가 큰 회사인 것을 알수 있다. 그만큼 여러 잘 알려진 브랜드가 혼재되어 있다.

폭스바겐은 카리야드 (Cariad) 는 전체 그룹 내 소프트웨어를 총괄하는 회사를 만들었지만 다양한 브랜드가 혼재되어 중추 노릇을 하기 참 어려운 상황인 것으로 알려져있고 리비안 등 다양한 다른 OEM과의 협업을 통해 기술을 확보하는 움직임을 계속 보이고 있다.

SDV 시대에 너무 복잡하게 얽히고 섥혀 있는 구조는 관리하기가 정말 어려운 것으로 보인다.

정리

독일 3사는 2024년도에 어려운 시기를 보냈다. 내부에서도 비용 절감에 대한 이야기, 명예 퇴직 등의 이야기가 계속 소문으로 들려오는 상황이다. 솔직히 여기저기서 들려오는 소문에는 3사가 다 비슷한 상황이다. 예를 들어, 내부에 동료가 퇴사하면 특별한 사유가 없으면 충원을 하지 않는다. ㅠㅠ 중국 시장 판매 부진, 전기차 캐즘, SDV 기술 확보, 경기 불황등이 겹쳐서 2025년도에도 어려운 한해가 될 것으로 예상된다.

하지만 지속적으로 SDV 및 미래 기술에 대한 R&D 투자는 과감하게 이루어질 예정이며, 내부에서도 열심히 노력하고 있다. 다양한 공급 업체와의 협력을 통해 기술을 내재화 하고 있으니 계속 지켜봐주면 좋을 것 같다. 곧 출시될 CLA가 그 하나의 성과이다.

레퍼런스

벤츠 보고서 (영문 버전): https://group.mercedes-benz.com/investors/reports-news/annual-reports/2024/
BMW 보고서 (영문 버전): https://www.bmwgroup.com/en/investor-relations/annual-conferences.html
BMW 노이어 클라세 (Neue Klasse): https://www.bmw.co.kr/ko/more-bmw/neue-klasse.html
폭스바겐 보고서 (영문 버전): https://www.volkswagen-group.com/en/annual-report-and-full-year-results-2024-19005

라즈베리파이4에 QNX 8.0 OS 올리기 #2

chbae — Sun, 16 Mar 2025 22:42:47 +0900

2025.03.11 - [Development] - 라즈베리파이4에 QNX 8.0 OS 올리기 #1 에서 QNX 8.0 무료 라이선스를 받는 방법을 알아보고 QNX Software Center를 다운로드를 해 보았다. 그 이후 라즈베리파이4 QNX 이미지를 받아보았다. 이번 글에서는 이 이미지를 SD Card에 넣고 실제 부팅까지 해보려고 한다.

라즈베리파이4에 QNX 8.0 OS 올리기 #1

이전 블로그 글에서 QNX SDP 8.0을 무료 라이선스를 받는 방법에 대해서 알아보았다. 이번 글에서는 QNX SDP 8.0 라즈베라파이 용 OS (운영체제)를 받아서 실행해보도록 한다. 아래 순서대로 하면 방법

www.yocto.co.kr

SD Card에 이미지 굽기

https://www.raspberrypi.com/software/ 에서 Raspberry Pi Imager (MAC, Linux, Windows 모두 지원) 를 받아서 실행을 하면 위와 같은 화면이 나온다.
실행 후 Raspberry Pi Device 에서 RASPBERRY PI 4를 선택한다.
Operating System에 CHOOSE OS를 클릭한 후 제일 밑에까지 내려가서 Use Custom을 선택한 후 다운로드 받은 QNX OS 8.0 이미지를 선택한다.
Storage는 SD Card를 선택한다.
설정을 하고 Next를 누르면 이미지가 SD Card에 구워진다.

SD Card 내용

config.txt: 라즈베리파이의 부팅 설정을 정의하는 텍스트 파일이다. CPU 클럭 속도, GPU 메모리 할당, 부팅 옵션 등을 설정할 수 있다.
bcm2711-rpi-4-b.dtb: Raspberry Pi 4 Model B용 Device Tree Blob(DTB) 파일이다. 하드웨어 정보를 커널에 전달하여 올바르게 초기화할 수 있도록 한다.
fixup4.dat / fixup4cd.dat / fixup4db.dat / fixup4x.dat: 라즈베리파이의 GPU 펌웨어 보정(Fixup) 데이터이다. 시스템 부팅 과정에서 메모리 설정을 조정하는 역할을 한다.
ifs-rpi4.bin: QNX OS의 부팅 이미지 파일이다. IFS(Image File System) 형식이며, 커널과 필수 시스템 파일들을 포함하고 있다. 라즈베리파이의 펌웨어가 이 파일을 로드하여 QNX를 실행한다.
start4.elf / start4cd.elf / start4db.elf / start4x.elf: GPU부트로더 및 커널 로더 역할을 하는 실행 파일(ELF 형식)이다. start4.elf는 표준 부팅용, start4cd.elf, start4db.elf, start4x.elf는 각각 다른 메모리 및 디바이스 설정을 지원하는 변형 파일이다. 부팅 과정에서 bootcode.bin을 로드한 후 실행된다.

라즈베리파이 4 환경 설정

라즈베리파이 4에 Micro HDMI to HDMI 케이블로 모니터에 연결하고 USB 키보드/마우스를 연결하였다. 이후 QNX OS 8.0이 담긴 SD Card를 Raspberry Pi에 꼽고 부팅을 하였다.

라즈베리파이 4에서 QNX OS 부팅

부팅하면 위와 같은 화면이 나오고 가운데 전원 버튼을 누르면 다음단계로 넘어간다.

login은 qnxuser/qnxuser 또는 root/root로 할 수 있다. 그리고 예제 앱으로 gles2-gears, gles2-maze 등과 같은 그래픽 애플리케이션, blinq 브라우저를 지원하여 보여준다.

QNX OS 예제 애플리케이션

위의 화면은 gles2-maze 앱이고 아래는 blinq 브라우저이다. 브라우저는 메모리 부족 문제로 여러번 사용하면 다운된다.

정리

QNX OS 8.0이 무료로 사용할 수 있도록 풀렸다. 간단한 가입절차에 의해 받을 수 있고 라즈베리파이에서도 쉽게 돌릴 수 있도록 이미지까지 제공한다. 당연히 수정할 수 있도록 BSP도 함께 제공하니 여러가지 실험을 할 수 있을 것 같다. QEMU도 기회가 되면 글로 정리해볼까 한다.

라즈베리파이 4에서는 예제 애플리케이션에서 본 것과 같이 그래픽도 지원한다. 하지만 QEMU에서는 공식적으로 그래픽 가속이 지원이 되지 않는다. 비공식적으로 QNX에 문의를 하면 QEMU X86-64에 대해서는 이야기해줄 수도 있으니 한번 컨텍해보기 바란다.

다음 글에서는 라즈베리파이4 이미지에 오픈소스 하나를 빌드하여 추가하는 방법에 대해 간단히 적어볼까 한다.

벤츠 신형 CLA 발표 (SW 개발 후기)

chbae — Sat, 15 Mar 2025 02:50:48 +0900

어제 드디어 오랫동안 공들인 CLA 모델에 대한 발표가 있었다. 2024년도 E Class에 이은 다음 버전의 MB.OS가 탑재되어 훨씬 더 풍성한 기능을 제공한다. 내부 소프트웨어 아키텍처 면에서도 큰 차이가 있고 기능적인 면에서도 많은 향상이 있었다. 그만큼 개발할 때 어려움이 많이 있었다.

신형 CLA 특징

MMA (Mercedes Modular Architecture)를 사용하여 전기차, 하이브리드에 모두 사용하였다. 기존 벤츠의 Entry 급 모델인 EQA, EQB, EQC는 기존 내연기관 플랫폼에 전기차를 만들어서 주행거리며 많은 부분에서 손해를 봤지만 이번 CLA 부터는 이 부분이 모두 개선되었다. 신형 CLA는 다음과 같은 특징을 가지고 있다.

EQ, 48V 하이브리드, 내연기관 모두 출시 (동일한 아웃룩)
벤츠 최초로 프렁크 장착 (EQ 모델)
WLTP 기준 최대 792km 주행
10분 충전으로 325km 주행
320kW 고속 DC 충전 지원

MB.OS

소프트웨어는 In-house MB.OS를 탑재하여 2024년도에 출시한 E Class보다 한단계 더 발전하였다.

MB.OS의 HPC는 NVIDIA, Qualcomm과 협업
센서와 카메라를 사용한 L2++ 자율주행 지원
Google Map GPS 데이터 사용
Microsoft와 Google의 AI를 사용한 VIRTUAL ASSISTANT 지원 (상황에 따라 맞는 AI를 사용하여 반응성 향상)
MBUX Superscreen 사용

개발 뒷담화

2024년 E Class에 이어 인포테인먼트 개발에 참여했고, 이번이 두번째 In-house 양산이다. E Class 의 다음 버전인 MB.OS를 탑재했고 훨씬 더 많은 차량 라인업에 적용될 예정이다. 내부에 사용된 소프트웨어도 훨씬 더 많아지고 복잡해졌음은 물론이다.

몇천명의 개발자, 수백개의 개발팀, SoC, Tier 1 업체들과의 협업하면서 많은 부분들을 배웠고, 여전히 많은 기술 부채를 지니면서 하나씩 해결해나가려고 하고 있다.

개발과정에서도 통합할 때 다양한 어려움도 있었지만 결국은 출시하였다. 지속적으로 발전하고 있고 차세대, 그 이후까지 바라보며 계속 전진을 하고 있다. 좀 더 안좋은 면도 쓰고 싶었지만 그건 사석에서 ....

정리

지금 회사에 입사한지 7년 차이고 처음에는 플랫폼 준비를 했고 2-3년차부터 실제 SoC, Tier 1 선정하고 작년에 첫 In-house 로 E Class에 인포테인먼트가 탑재되어 출시되었고, 이번에 두번째 큰 양산이다. 전체로 보면 작은 부분에 일조했지만 양산을 한다는 것은 정말 큰 경험이다.

요즘 독일, 자동차 산업, 전세계의 경기가 크게 좋은 것 같지 않다. 뭐 그렇다고 개인에 아직까지는 큰 영향이 있는 것은 아니다. 개인적으로 당분간은 양산은 아주 적은 부분만 관련되고 선행 프로젝트에 힘을 쏟을 예정이다.

신형 CLA 유투브 링크

BMW의 SDV (4개의 SuperBrains)

chbae — Thu, 13 Mar 2025 07:54:11 +0900

BMW의 새로운 5시리즈에는 Zonal E/E Architecture와 함께 4개의 강력한 SoC가 대부분의 컴퓨팅을 처리할 것으로 보인다. 한발 더 SDV (Software Defined Vehicle)에 가까워지고 있다. 물론 여전히 테슬라, 리비안, 중국 전기차 업체에 비해서는 한참 늦긴 하다.

Zonal E/E Architecture

아래 그림과 같이 크게 4개의 Superbrain이라 부르는 고성능 SoC를 탑재한 ECU가 들어가고 차의 각 부분에 Zonal Controller이 들어가서 Sensor -> Zonal Controller <-> Superbrain 사이에 통신을 하면서 데이터를 주고 받고 Superbrain이라 부는 곳에서 프로세싱을 하게 되는 구조이다.

Software Tech Stack

각 4개의 Superbrain을 살펴보면 BODY&COMFORT, INFOTAINMENT, AUTOMATED DRIVING, DRIVING 으로 나누어져 있고 Middleware는 Node0라는 Shared Service Layer에서 공통 기능들을 제공한다. 전체 ECU에서 사용하는 플랫폼이라고 보면되고 각 Funtional Domain 별로 Software Platform이 있다.

정리

BMW도 다른 OEM과 비슷하게 ECU 개수를 4개로 줄이고 E/E 아키텍처를 Zonal로 가고 있다. 소프트웨어 개발 측면에서도 플랫폼을 공유하는 좋은 정책을 사용하고 있다. 물론 이를 유지하고 각 다른 도메인과 공유하면서 일하기는 여간 쉽지 않다. 비전이 이렇다는 것이고 실제로 얼마만큼 잘 구현되고 있는지는 미지수이다.

궁극적으로 추구하는 바는 Mixed Criticality 로 하나의 고성능 컴퓨팅을 처리하는 ECU에 최대한 많은 Domain을 넣는 것을 원한다. 비용적인 측면에서 훨씬 저렴하다. 당연히 소프트웨어의 복잡도는 굉장히 늘어난다. 아직까지는 SoC의 성능 한계로 인해 지금 BMW에서 나눈것과 비슷하게 가고 부분적으로 비지니스 케이스에 따라 조금 더 통합하고도 있는 추세이다.

현재 이 수준의 SoC 성능을 커버할 수 있는 회사들이 크게 몇개가 안된다. Intel, NVIDIA, Qualcomm, AMD, Samsung (?) 등이지만 ADAS 까지 커버하지 못하거나 안하는 회사들고 일부 있다.

앞으로의 방향성은 명확하다. 조금 더 줄이고 안정성을 높이면서 쉽게 소프트웨어 개발을 가지고 가서 스마트폰처럼 주기적으로 OTA로 릴리스하는 것이다.

참고: 위의 내용은 BMW 공식 홈페이지 https://www.bmwgroup.com/en/news/general/2025/superbrains.html 에서 가져와서 조금 필자의 생각을 가미했다.

라즈베리파이4에 QNX 8.0 OS 올리기 #1

chbae — Tue, 11 Mar 2025 08:44:38 +0900

이전 블로그 글에서 QNX SDP 8.0을 무료 라이선스를 받는 방법에 대해서 알아보았다. 이번 글에서는 QNX SDP 8.0 라즈베라파이 용 OS (운영체제)를 받아서 실행해보도록 한다. 아래 순서대로 하면 방법은 정말 간단하다.

QNX Software Center 다운로드

QNX SDP (Software Development Platform) 을 받기 위해서는 QNX Software Center 를 우선 다운로드 받고 그 안에서 SDP 및 필요한 BSP, Tool 등을 모두 받을 수 있다. QNX Software Center를 받기 위해서는 https://www.qnx.com/download/group.html?programid=29178 로 들어가서 아래 화면과 같이 Windows Host 또는 Linux Host 중에 맞는 버전을 선택해 받은 후 설치한다.

다운로드 조건: QNX 사이트에 가입이 되어 있어야 한다.

QNX Software Center 다운로드

리눅스 기준으로 설치하면 ~/qnx/softwarecenter 디렉토리에 QNX Software Center가 설치되고 qnxsoftwarecenter 파일을 실행하면 아래와 같이 UI 화면이 보인다.

다음 단계는 qnx 사이트에 가입한 계정으로 로그인을 한후 Available 탭으로 가서 QNX SDP 8.0, QNX SDP 8.0 BSP for Raspberry Pi 4, QNX SDP 8.0 Quick Start Target Image for Raspberry Pi 4를 다운로드 받는다. Raspberry Pi 5 는 곧 지원할 예정이라고 한다.

현재 QNX SDP 버전에서 지원하는 BSP는 https://blackberry.qnx.com/en/developers/board-support-packages 에서 알 수 있다. 물론 실제 제품에 사용하는 QNX 버전 및 BSP에 대해서는 SoC 업체와 이야기해야 한다.

QNX SDP 8.0을 받으면 ~/qnx800 디렉토리가 생성되고 그 하위에 아래 그림과 같이 qnxsdp-env.sh 환경 설정 파일 및 관련 라이브러리들이 설치가 된다.

QNX SDP 8.0 BSP for Raspberry Pi 4는 ~/qnx800/bsp 디렉토리 하위에 라즈베리파이 4 BSP 파일들이 있으며 Makefile 도 함께 있어 수정 후 kernel 이 포함된 ifs 이미지가 생성이 된다.

QNX SDP 8.0 Quick Start Target Image for Raspberry Pi 4 는 ~/qnx800/images 디렉토리 하위에 qnx_sdp8.0_rpi4_quickstart_20241216.img 파일이 생기며 이 파일이 라즈베리 파이 sdcard에 적재될 이미지이다.

오늘 글은 여기까지이고 다음 글에서 이 이미지를 라즈베리파이 sdcard에 올려서 실제 실행하는 방법에 대한 글을 이번주에 한번 더 게시할 예정이다. 물론 라즈베리파이를 이용해보았으면 Raspberry Pi Imager (https://www.raspberrypi.com/software/) 또는 dd와 같은 명령어로 sdcard에 img 파일을 넣는 방법을 알고 쉽게 실행해볼 수 있다.

또한 QNX에서는 IDE도 제공하고 VSCODE (Visual Studio Code) marketplace에 QNX Extension도 올려놓아서 개발자들이 쉽게 개발할 수 있는 도구도 제공한다. 이에 대한 글도 하나씩 연재할 예정이다. 이후에는 QNX 아키텍처 관련해서도 쭉 게시할 예정이니 참고하기 바란다.

독일 영주권을 받기 위한 시험 (Einbürgerungstest)

chbae — Sat, 8 Mar 2025 04:16:36 +0900

작년까지만 해도 베를린에서 독일 영주권을 받기 위해 블루카드 보유자는 A1 수준의 독일어 능력 정도만 있으면 됬고 그 외에는 여기에 적힌 서류들만 제출하면 쉽게 받을 수 있었다. 그러나 두둥... 올해부터는 전산으로 영주권 신청을 받게 되었고 Leben in Deutschland 또는 Einbürgerungstest (귀화 시험) 결과를 받는 것이 필수로 되었다. 그럼 Leben in Deutschland 와 Einbürgerungstest 이 뭐가 다른지 간단히 알아보자.

Leben in Deutschland (독일 생활 시험)

VHS에 문의한 결과 아래와 같이 답변이 왔다. 즉, Orientierungskurs (오리엔테이션 코스) 를 235유로를 내고 들으면 Leben in Deutschland 시험을 마지막에 치룰 수 있는 기회를 준다는 것이다.

Den Test "Leben in Deutschland" kann man nur in Verbindung mit einem Orientierungskurs durchführen. Ohne den Kurs bietet die VHS Mitte den Test nicht an. Wo und wann haben Sie den Orientierungskurs belegt? Falls Sie diesen belegen möchten, können Sie den Orientierungskurs bei uns buchen. Dieser kostet als Selbstzahler 235,00€.

독일의 VHS는 "Volkshochschule"의 약자로, 직역하면 "국민고등학교"라는 뜻이다. 하지만 실제로는 성인 교육을 제공하는 공공 교육 기관을 의미한다. 독일 전역에 걸쳐 지역마다 존재하며, 주로 일반 시민들을 대상으로 저렴한 비용으로 다양한 교육 프로그램과 강의를 제공하는 곳이다.

Einbürgerungstest (귀화 시험)

Einbürgerungstest는 시민권을 따기 위해 보는 시험이다. 독일어로 "Einbürgerung"은 귀화(시민권 취득)를 의미하고, "Test"는 시험을 의미한다. 이 시험은 독일 시민권을 신청하려는 외국인들이 독일의 법률, 역사, 정치 체제, 사회 시스템 등에 대한 기본적인 이해를 갖추고 있는지 확인하기 위해 만들어진 제도이다.

영주권을 받는데 이 시험을 합격해도 Leben in Deutschland 시험 합격과 동일하게 효력이 생긴다고 한다. 2025년 기준으로 25유로 정도한다.

영주권을 따기 위해 보는 것이여서 비싼돈 내고 Orientierungskurs 를 듣을 필요도 없고 해서 Einbürgerungstest 를 신청했다.

Leben in Deutschland과 Einbürgerungstest 차이

두 시험 모두 동일한 문제은행 (약 300문제) 에서 33문제에서 나오고 60분 이내에 풀어야 한다. 17문제 이상 맞추면 합격이라고 한다. 대부분 20-30분 내로 시험을 보고 나온다고 하고, 합격률은 거의 90% 이상이니 크게 걱정하지 말고 문제은행을 달달 외우면 된다고 한다. 토시하나 안틀리고 그대로 나온다고 하니 무조건 외우라고 한다.

https://einbuergerungstest-ko.web.app/ 에 어떤분이 한국어로 잘 번역을 해 놓았다. https://oet.bamf.de/ords/oetut/f?p=514:1:::::: 에서 받을 수도 있고 https://www.info4alien.de/einbuergerung/eb-test/Einburgerungstest_allgemein.pdf 에 pdf 버전도 있다.

Einbürgerungstest 예약

지역마다 차이가 있을 수 있는데 베를린에서는 최종 시험 날짜를 잡기 위해 https://service.berlin.de/dienstleistung/351180/ 에서 예야해서 가야한다. 기본적으로 자리가 없으니 주기적으로 리프레시를 하여 나올때까지 기다려야 한다.

여기서 예약한 날짜가 시험 날짜가 아니다. 시험 날짜를 직접 가서 예약할 수 있는 약속이다. 오늘 아내가 갔다 왔는데 가면 시험을 볼 수 있는 날짜 3개 정도의 옵션을 주고 선택하라고 했다고 한다. 시험 약속을 잡으로 갈때는 주소가 적힌 비자 (거주증)를 보여줬다고 한다.

비상업적 용도를 위한 QNX SDP 8.0 무료 라이선스

chbae — Fri, 7 Mar 2025 19:43:53 +0900

QNX가 최근 상업용도가 아닌 경우 QNX SDP 8을 사용할 수 있도록 제공한다. https://www.qnx.com/products/everywhere/ 페이지에 간단한 소개가 있다.

출처: https://www.ingenieur.de/fachmedien/konstruktion/produktentwicklung/plattform-fuer-fahrzeugsoftware-und-iot-systeme/

QNX 란?

QNX는 실시간 운영 체제(RTOS)로, 특히 임베디드 시스템에서 널리 사용된다. QNX는 높은 신뢰성과 성능을 제공하며, 다양한 산업 분야 (자동차, 의료기기, 항공, 우주, 통신, 방위산업, 산업 자동화 등) 에서 중요한 역할을 하고 있다.

QNX SDP (Software Development Platform) 란?

QNX SDP(Software Development Platform)는 QNX Neutrino 실시간 운영 체제(RTOS)를 위한 종합적인 소프트웨어 개발 도구 모음이다. QNX SDP는 개발자들이 QNX 기반 애플리케이션을 효율적으로 개발, 디버그, 테스트 및 배포할 수 있도록 다양한 도구와 라이브러리를 제공한다.

주요 구성 요소

QNX Neutrino RTOS
- QNX Neutrino는 고성능, 고신뢰성의 실시간 운영 체제로, 다양한 임베디드 시스템에서 사용된다.
- 마이크로커널 아키텍처를 기반으로 하여, 핵심 기능(스케줄링, IPC, 동기화 등)만을 커널 모드에서 실행하고 나머지 기능은 사용자 모드에서 실행한다.
QNX Momentics Tool Suite
- IDE: Eclipse 기반의 통합 개발 환경(IDE)으로, 코드 편집, 빌드, 디버깅, 프로파일링 등의 기능을 제공한다.
- 디버거: 강력한 디버깅 도구로, 실시간으로 코드 실행을 추적하고 문제를 해결할 수 있다.
- 프로파일러: 애플리케이션의 성능을 분석하고 최적화할 수 있는 도구이다.
QNX Libraries and APIs
- 다양한 라이브러리와 API를 제공하여, 개발자들이 QNX Neutrino RTOS의 기능을 최대한 활용할 수 있도록 돕는다.
- POSIX 호환 API를 포함하여, 표준화된 방식으로 애플리케이션을 개발할 수 있다.
QNX BSPs (Board Support Packages)
- 다양한 하드웨어 플랫폼을 지원하는 BSP를 제공하여, 특정 하드웨어에서 QNX Neutrino RTOS를 실행할 수 있도록 합니다.
- BSP에는 드라이버, 초기화 코드, 설정 파일 등이 포함되어 있습니다.

QNX SDP 8.0 무료 라이선스 받는 방법

https://www.qnx.com/products/everywhere/

방법은 간단하다. https://www.qnx.com/ 에 가입하고 아래 그림과 같이 https://www.qnx.com/account/dashboard/ 에 가서 QNX SDP 8 라이선스 Accept하고 Deploy하면 이메일이 온다. 이후 QNX Software Center를 받아서 QNX SDP 8.0을 사용하면 된다.

다음과 같은 이메일을 받으면 사용할 준비가 되었다는 것이다. 다음 단계는 https://www.qnx.com/download/group.html?programid=29178 에서 QNX Software Center 를 설치한 후 QNX SDP 8.0을 받아서 사용하면 된다. 예전에는 QNX Software Center가 MacOS 도 지원했는데 더이상 지원하지 않고 Windows와 Linux만 지원한다.

다음 글에서는 QNX SDP 8.0 Raspberry Pi 이미지를 받아 설치하고 BSP를 빌드하는 방법에 대해서 이야기해볼까 한다.

메르세데스 벤츠 소프트웨어의 변화와 미래

chbae — Sat, 1 Mar 2025 19:53:47 +0900

지난주에 벤츠 CSO (Chief Software Officer)인 Magnus Östberg가 "How Car Software Has Changed" 제목으로 글을 올렸다. 벤츠 소프트웨어가 어떻게 변했고 앞으로 갈 방향성에 대해 잘 적은 것 같다. 이 글은 큰 틀에서 회사를 운영하는 입장에서 적은 글이고 지금 실제 실무하는 입장에서 다시 적어보고자 한다.

How Car Software Has Changed 요약 - Grok 이용

벤츠 CLA 컨셉카

자동차 소프트웨어는 하드웨어 중심에서 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로 빠르게 전환되며, 과거 개별 제어 장치(ECU) 중심이던 시스템이 통합된 디지털 플랫폼으로 진화하고 있다. Mercedes-Benz는 2018년 MBUX 도입을 시작으로 2021년 하이퍼스크린, 2023년 슈퍼스크린을 통해 인포테인먼트, AI 개인화, 자율주행 기능을 강화해왔다. 2025년에는 새로운 운영체제 MB.OS를 도입해 모든 기능을 단일 시스템으로 통합하고, OTA 업데이트를 통해 지속적인 고객 경험 개선을 추구한다. 개발 효율성을 높이기 위해 오픈소스 소프트웨어(FOSS)를 적극 활용하며, 코드량이 2015년 1억 줄에서 2025년 6억 5천만 줄로 증가했다. 애자일 프레임워크(SAFe)를 도입해 대규모 프로젝트를 효율적으로 관리하고, 소프트웨어 중심 개발 문화로 전환하며 글로벌 인재를 유치하고 있다. 새로운 2025년에 출시하는 CLA 모델부터 적용되는 MB.OS를 통해 차량은 단순 이동 수단을 넘어 고객의 삶과 연결된, 지속적으로 업데이트되는 디지털 플랫폼으로 자리 잡을 전망이다.

실무자 입장에서 다시 정리한 글

필자는 2019년부터 벤츠의 인포테인먼트를 개발하는 프로젝트를 합류해 그동안 In-House 소프트웨어 셋업을 하고 2023년에 첫 인포테인먼트 In-House 결과물을 출시하기까지의 과정을 다 겪었다. 작년부터는 차세대 인포테인먼트 프로젝트에 합류해서 시작을 다졌고 올해부터는 조금 더 먼 미래를 타깃으로 하는 프로젝트에 들어가서 일을 하고 있다.

2023년도 벤츠 E 클래스를 출시하기 전까지는 인포테인먼트를 기준으로 Supplier에서 전체 하드웨어와 소프트웨어를 공급받았다. 이제는 In-House 소프트웨어를 추구하여 첫 양산까지 했고 곧 다음 버전이 2025년도 올해 출시할 첫 Full MB.OS가 적용된 CLA 차량이 출시된다. MBUX, AI기능, 네비게이션, 소프트웨어 업데이트, 연결성 등 소프트웨어의 모든 면에서 개선이 되고 있다. 당연히 하드웨어 (SoC)의 성능 및 EE 아키텍처도 함께 발전하고 있다.

특히 한국은 벤츠가 많이 팔리는 국가 중에 하나로 벤츠 코리아 R&D조직도 보유하고 있다. 2023년도 E 클래스에 그토록 열망하던 T-MAP이 탑재되어 출시도 하였다. 이런 과정이 쉽지는 않았지만 각 마켓에 특화된 서비스들도 꾸준이 제공할 예정이다.

하드웨어적으로 ECU가 줄어들고 EE 아키텍처가 Domain, Zonal 아키텍처로 가면서 소프트웨어 복잡도는 점차 더 증가한다. 기능도 많아지고 그에 따라 코드양도 많아진다고는 이미 위의 글에서 숫자로 잘 이야기하였다. 그만큼 소프트웨어가 중요해지고 이를 어떻게 잘 관리하느냐가 지금 엄청난 화두이다.

Virtual ECU, 소프트웨어 아키텍처, 컴포넌트 디커플링, 통합, DevOps, CI/CD 등 많은 부분들이 여전히 개선해야할 숙제로 남아있다. 소프트웨어 개발을 위한 클라우드 비용도 엄청나게 들고 있고 안정성, 품질에 대한 문제도 풀어나가야할 숙제이다.

In-House라고 하지만 100%다 자체 개발로 이루어질 수는 당연히 없어서 Supplier 들과의 협업은 지속적으로 할 예정이다. 이 협업의 형태는 기능 개발, 인력 지원, 솔루션 제공 등 다양한 형태로 이루어 지고 있다.

이와 더불어 요즘 자동차 업계의 불황이고 수익이 날이 갈수록 줄어들고 있다. 개발자 채용, 인력 전환등도 내부에서는 또다른 큰 이슈이다. 또한 개발팀이 글로벌하게 있는데 이들간에 어떻게 잘 협업하여 시너지를 내는것도 중요한 부분에 속한다. 오랫동안 이런 형태의 개발을 경험한 바로 우리가 생각하는 24시간 개발, 다양한 생각과 마이드셋으로 인한 시너지도 분명 있지만 정치적인 문제, 다른 문화 이해, 의사소통 문제 등으로 인한 어두운 면도 엄청나게 크기 때문에 잘 생각해야한다.

물론 더 많은 이야기를 여기서 하고 싶지만 이런 이야기는 나중에 오픈 챗이나 간단히 서로 대화할 수 있는 온라인 세션을 열어서 편하게 하는 것이 좋을 것 같다. 올해 한번정도는 열고 싶다. 또 가능하면 여름에 한국에 길게 갈 예정인데 그 때 오프라인으로 만나서 이야기해도 좋을 것 같다.

글로벌 팀과의 의미 있는 연결을 만드는 방법

chbae — Wed, 26 Feb 2025 06:44:14 +0900

오늘날 많은 기업들이 글로벌 팀으로 운영된다. 독일, 인도, 중국, 불가리아 등 여러 국가에 분산된 팀원들과 함께 일하는 것은 이제 흔한 일이 됐다. 하지만 이런 환경에서 어떻게 진정한 연결과 효율적인 협업을 만들어 낼 수 있을까? 지난 4년간 다양한 국가의 동료들과 일하면서 깨달은 이야기를 간단히 해보고자 한다.

화면 너머의 동료들: 온라인 협업의 한계

처음에는 화상 회의와 메시지로 충분하다고 생각했다. 인도 방갈로에 있는 팀과는 2년 동안 온라인으로만 소통했다. 가끔 PO와 매니저만 출장을 오는 정도였다. 중국 상하이 팀과도 비슷했다. 미팅에 잘 참여하지 않거나 응답이 늦는 경우가 많아 답답함을 느꼈다.

불가리아 소피아 팀도 마찬가지였다. 온라인에서는 친절하지 않고 때로는 답변을 얻기도 어려웠다. 화면 너머로 보이는 동료들은 단지 업무적인 관계일 뿐이었다.

전환점: 대면 만남의 힘

인도 방갈로 팀과의 만남 (Mercedes-Benz R&D India)

베를린 팀 전체가 인도로 출장을 가게 됐을 때, 솔직히 처음에는 비용 대비 효과에 의문이 들었다. 비행기표와 숙박비를 고려하면 큰 투자였으니까. 하지만 1주일 반 동안 함께 워크샵을 진행하고 주말에는 함께 시간을 보내면서 상황이 완전히 달라졌다.

얼굴을 보고 직접 대화하자 훨씬 더 가까워진 느낌이 들었고, 돌아온 후에도 협업이 눈에 띄게 개선됐다.

중국 상하이 팀과의 경험 (Mercedes-Benz Shanghai R&D Center)

중국 팀과도 비슷한 경험을 했다. 처음에는 소통이 원활하지 않았지만, 직접 방문해 그들의 업무 환경을 보고 2주 동안 함께 일하면서 많은 것을 이해하게 됐다. 그들의 상황과 문화적 맥락을 이해하자 귀국 후에도 관계가 더 친밀해졌고 업무 효율성도 크게 향상됐다.

불가리아 소피아에서의 현재 (Mercedes-Benz Innovation Lab Sofia)

현재는 불가리아에 방문 중인데, 이전에 온라인으로만 소통했을 때와는 전혀 다른 경험을 하고 있다. 실제로 만나보니 그들은 매우 친절하고, 따뜻하며, 대화를 즐기는 동료들이었다. 지금 진행 중인 워크샵은 예상 이상으로 잘 진행되고 있다.

교훈: 대면 소통의 중요성

이러한 경험들을 통해 깨달은 가장 중요한 교훈은 정기적인 대면 교류의 중요성이다. 기술이 발전하고 원격 협업 도구가 많아졌지만, 얼굴을 맞대고 친분을 쌓는 것의 가치는 여전히 대체할 수 없다.

1년에 한 번 정도의 대면 만남이 효과가 있을까? 내 경험에 따르면, 정기적으로 만나지 않으면 결국 '말짱 도루묵'이 되기 쉽다. 온라인 협업의 편리함을 누리면서도 때때로 직접 만나는 시간을 투자하는 것이 장기적으로 더 효과적이다.

정리

비용 면에서는 부담이 될 수 있지만, 대면 워크샵과 팀 방문은 결코 낭비가 아니다. 이러한 투자는 팀 간 신뢰를 구축하고, 문화적 이해를 높이며, 궁극적으로 더 효과적인 협업을 가능하게 한다.

글로벌 팀과 일한다면, 온라인 소통만으로는 부족하다는 것을 명심해라. 가끔은 비행기에 올라 동료들을 직접 만나는 시간을 가지는 것이 최고의 투자가 될 수 있다. 결국 비즈니스는 사람과 사람 사이의 관계에서 시작되니까......

[도서리뷰] 일론 머스크 (강추)

chbae — Mon, 24 Feb 2025 23:40:34 +0900

지난주 쉬면서 읽은 책 중에 하나가 일론 머스크이다. 760 페이지의 방대한 분량의 책인데 재미있게 잘 읽혀졌다. 유투브와 뉴스 기사로만 알던 일론 머스크를 조금 더 이해한 느낌이였다.

소개

이 공식 전기의 집필을 위해 일론 머스크를 2년간 그림자처럼 따라다니고, 주변인들을 인터뷰하며 다양한 측면으로 그를 분석한 아이작슨은 대중이 그에 대해 알고 있는 건 피상적인 면에 불과하다고 강조한다. “악마 모드와 열정을 빼놓고는 일론 머스크를 논할 수 없”는 건 사실이지만, 그가 그렇게 된 데에는 외상후 스트레스장애처럼 정서적으로 큰 상처를 받아 감정을 차단하게 된 어린 시절의 영향이 있었다는 거다. 또한 그런 냉정한 성향이 한편으로는 장점으로 발휘되어 극도의 리스크를 즐기며 모두가 불가능하다고 하는 일들을 벌여나갈 수 있었던 거라고도 말한다. 꽤 오랜 시간 일론 머스크와 깊은 시간을 보냈기 때문에 그에 대한 깊은 이해력을 갖게 되었다고 말하는 아이작슨은 “과연 그가 괴팍하지 않았다면 우리를 전기차의 미래로, 그리고 화성으로 인도하는 사람이 될 수 있었을까?”라며 독자들에게 질문을 던진다. 이 책에 담긴 일론 머스크의 솔직한 인터뷰를 통해 불가능에 도전하면서도 절대 포기하지 않는 모험가로서의 면모뿐만 아니라 그동안 공개하지 않았던 놀랍도록 사적인 이야기를 들을 수 있다. 이 책을 읽지 않고서는 인간 일론 머스크뿐만 아니라 테슬라도, 스페이스X도, 인공지능도, 화성 탐사 계획도, 그리고 앞으로 그가 우리 눈앞에 가져올 미래에 대해서도 감히 안다고 말해선 안 된다.

위의 소개는 공식 홈페이지에 나온 소개이다. 이 책은 일론 머스크의 어린시절 남아공 생활부터 페이팔, 스페이스X, 테슬라, 오픈AI, 트위터 (X) 등의 회사를 만들고 경영하는 부분에 대한 일대기를 작가의 시점에서 보고 집필을 하였다. 이 책에 대해 일론 머스크에게 피드백을 받지 않았다고 한다. 1970년부터 2023년까지 시간순으로 일어난 일들에 대해 잘 풀어나가고 있다.

1장. 모험을 향한 열정
2장. 트라우마 (프리토리아, 1970년대)
3장. 아버지의 집으로 (프리토리아, 1980년대)
4장. 공상과학 소설과 비디오 게임 (프리토리아, 1980년대)
5장. 탈출 (남아프리카를 떠나다, 1989년)
6장. 캐나다로 향하다 (1989년)
7장. 퀸스대학교 (온타리오 주 킹스턴, 1990-1991년)
8장. 펜실베이니아대학교 (필라델피아, 1992-1994년)
9장. 서부로 (실리콘밸리, 1994-1995년)
10장. 집투 (팰로앨토, 1995-1999년)
11장. 저스틴과의 만남 (팰로앨토, 1990년대)
12장. 엑스닷컴 (팰로앨토, 1999-2000년)
13장. 쿠데타 (페이팔, 2000년 9월)
14장. 화성 탐사 계획 (스페이스X, 2001년)
15장. 로켓맨 (스페이스X, 2002년)
16장. 아버지와 아들 (로스앤젤레스, 2002년)
17장. 도약 (스페이스X, 2002년)
18장. 로켓 제조 규칙 (스페이스X, 2002-2003년)
19장. 워싱턴으로 가다 (스페이스X, 2002-2003년)
20징. 창업자들 (테슬라, 2003-2004년)
21장. 로드스터의 탄생 (테슬라, 2004-2006년)
22장. 콰절레인 (스페이스X, 2005-2006년)
23장. 발사 실패 (콰즈, 2006-2007년)
24장. 스와트 팀 (테슬라, 2006-2008년)
25장. 테슬라를 장악하다 (테슬라, 2007-2008년)
26장. 이혼 (2008년)
27장. 새로운 만남 (2008년)
28장. 세 번째 발사 실패 (콰즈, 2008년 8월 3일)
29장. 일촉즉발 (테슬라와 스페이스X, 2008년)
30장. 네 번째 발사 (콰즈, 2008년 8-9월)
31장. 테슬라의 위기 (2008년 12월)
32장. 모델 S (테슬라, 2009년)
33장. 우주의 민영화 (스페이스X, 2009-2010년)
34장. 팰컨 9호의 성공 (케이프커내버럴, 2010년)
35장. 재혼 (2010년 9월)
36장. 프리몬트의 공장 (테슬라, 2010-2013년)
37장. 머스크 vs. 베조스 (스페이스X, 2013-2014년)
38장. 팰컨의 착륙 (스페이스X, 2014-2015년)
39장. 두 번째 이혼 (2012-2015년)
40장. 인공지능 (오픈AI, 2012-2015년)
41장. 오토파일럿 (테슬라, 2014-2016년)
42장. 솔라시티 (테슬라 에너지, 2004-2016년)
43장. 보링컴퍼니 (2016년)
44장. 험난한 관계들 (2016-2017년)
45장. 어둠의 시간 (2017년)
46장. 위기의 프리몬트 공장 (테슬라, 2018년)
47장. 불안한 시기 (2018년)
48장. 후유증 (2018년)
49장. 특이한 만남 (2018년)
50장. 테슬라의 중국 공장 (테슬라, 2015-2019년)
51장. 사이버트럭 (테슬라, 2018-2019년)
52장. 스타링크 (스페이스X, 2015-2018년)
53장. 스타십 (스페이스X, 2018-2019년)
54장. 자율성의 날 (테슬라, 2019년 4월)
55장. 기가텍사스 (테슬라, 2020-2021년)
56장. 머스크의 아이들 (2020년)
57장. 새로운 유인우주선의 시대 (스페이스X, 2020년)
58장. 머스크 vs. 베조스, 2라운드 (스페이스X, 2021년)
59장. 스타십의 무모한 도전 (스페이스X, 2021년 7월)
60장. 솔라루프 설치 프로젝트 (2021년 여름)
61장. 셀럽들의 행사 (2021년 여름)
62장. 인스피레이션 4 (스페이스X, 2021년 9월)
63장. 새로운 엔진의 개발 (스페이스X, 2021년)
64장. 옵티머스의 탄생 (테슬라, 2021년 8월)
65장. 뉴럴링크 (2017-2020년)
66장. 완전 자율주행의 조건 (테슬라, 2021년 1월)
67장. 세계에서 가장 부유한 사람 (2021-2022년)
68장. 올해의 아버지 (2021년)
69장. 정치적 진화 (2020-2022년)
70장. 우크라이나 전쟁 (2022년)
71장. 빌 게이츠 (2022년)
72장. 새로운 투자 (트위터, 2022년 1-4월)
73장. 트위터의 인수 (트위터, 2022년 4월)
74장. 열정과 냉정 (트위터, 2022년 4-6월)
75장. 아버지 날 (2022년 6월)
76장. 스타베이스의 개혁 (스페이스X, 2022년)
77장. 옵티머스 프라임 (테슬라, 2021-2022년)
78장. 협상 조건 (트위터, 2022년 7-9월)
79장. 옵티머스 공개 (테슬라, 2022년 9월)
80장. 로보택시 (테슬라, 2022년)
81장. 문화 충돌 (트위터, 2022년 10월 26-27일)
82장. 교란 작전 (트위터, 2022년 10월 27일)
83장. 선봉장들 (트위터, 2022년 10월 26-30일)
84장. 콘텐츠 검열 문제 (트위터, 2022년 10월 27-30일)
85장. 악마의 옹호자 (트위터, 2022년 10월)
86장. 트위터 블루 (트위터, 2022년 11월 2-10일)
87장. 올인 (트위터, 2022년 11월 10-18일)
88장. 하드코어 (트위터, 2022년 11월 18-30일)
89장. 기적 (뉴럴링크, 2022년 11월)
90장. 트위터 파일 (트위터, 2022년 12월)
91장. 언론과의 갈등 (트위터, 2022년 12월)
92장. 크리스마스 소동 (2022년 12월)
93장. 자동차를 위한 AI (테슬라, 2022-2023년)
94장. 인간을 위한 AI (엑스닷에이아이, 2023년)
95장. 스타십 발사 (스페이스X, 2023년 4월)

개인적인 서평

일론 머스크를 다시 이해할 수 있는 좋은 시간이였던 것 같다. 어쩔때는 미치광이처럼 어쩔때는 천재같은 일론 머스크. 그 이면에는 어린시절의 트라우마와 자폐 스펙트럼 장애중 하나인 아스퍼거 증후군이 있었다.

“혹시 저 때문에 감정이 상한 사람이 있다면, 그저 이렇게 말하고 싶네요. 저는 전기차를 재창조했고, 지금은 사람들을 로켓선에 태워 화성으로 보내려 하고 있습니다. 그런 제가 차분하고 정상적인 친구일 거라고 생각하셨나요?”

위와 같은 말을 인터뷰에서 하면서 본인에 대해서도 잘 알고 있었다. 엄청나게 스스로와 주변 사람들을 푸쉬하고 말도 안되는 일정과 아이디어, 추진력으로 엄청난 일을 해낸 일론 머스크. 그런 성격을 갖지 않았으면 이런 위대한 업적을 이루진 못했을 것 같다. 물론 여전히 진행중이다. 또 반면에 그와 같이 일하면 과연 살아남을 수 있을까???? 지금 독일에 살면서 워라벨을 지키면서 살고 있는 나로써는 다시한번 나에 대해 생각하게 한다. 물론 한번쯤은 그런 경험을 해서 도파민을 분출시키고 싶기도 하지만.. 책에서 본 일론은 엄청난 미치광이와 일벌레... 그를 이해하면 조금 더 같이 일을 할 수 있는 환경을 만들 수도 있을 것 같다.

책을 읽으면서 파괴적 창조를 해야한다. 이렇게 하고 싶다라는 생각은 들지만 과연 나는 할 수 있을까라는 의문도 든다. 일론은 가진 것도 많고 잃는 것에 대한 것보다 스스로 푸쉬와 파괴적 창조를 통해 살아가는 사람이라서 할 수 있다고 생각한다. 그래서 개인적으로 내린 결론은 아주 조금씩 Comfort Zone에서 벗어나는 일들을 하면서 살자이다. 최근 2-3년 동안 하는 일도 비슷하다고 생각한다. 요즘 그런 먼 미래의 프로젝트를 회사에서 계속 하고 있는 것도 그중의 일환이고 조금 더 리더십쪽으로 가고자 하는것도 마찬가지이다.

최근 리더십 관련 일을 해보면서 더더욱 개인의 성향과 사람에 맞추는 것이 얼마나 중요하고 어려운일을 알고 있는지라 일론과 같은 상사를 만나면 어떨까라는 생각도 다시 해보게 되었다.

아무튼 전체 번역이 완벽하게 깔끔하지는 않지만 쉽게 읽힐 있었고, 최근 일론 머스크가 하고 있는 회사, 일들에 대한 이해도를 높일 수 있게 되었으며 나에 대해 다시 돌아볼 수 있는 시간이 되었다.

모빌리티, IT 쪽 분야에서 일하는 친구들에게는 한번쯤 읽어보라고 강력하게 추천한다. 정말 오랜만에 시간가는줄 모르고 읽었던 책이다. 어제 딸래미와 아메리카 기념 도서관에 가서도 저 책의 마지막 부분을 읽고 있었다.

[베를린] America Memorial Library (미국 기념 도서관)

chbae — Sun, 23 Feb 2025 23:21:43 +0900

날씨가 좋아서 딸래미와 1시간 자전거를 타고 America Memorial Library (미국 기념 도서관), Blücherplatz 1 10961 Berlin-Kreuzberg막 도착했다. 이곳에는 엄청 많지는 않지만 영어로 된 도서를 빌릴 수 있어서 가끔 온다. 어린이, 주니어, 성인 섹션으로도 나뉘어 져 있고 딸래미가 좋아하는 책들이 좀 있어서 주말이나 쉬는날 와서 책도 읽고 빌리기도 한다.

America Memorial Library (미국 기념 도서관)

America Memorial Library (Amerika-Gedenkbibliothek, AGB)는 독일 베를린에 위치한 공공 도서관으로, 서베를린 시민들에게 지식과 문화를 제공하기 위해 1954년에 개관한 도서관이다. 이 도서관은 미국의 지원으로 설립되었으며, 냉전 시기 서베를린의 자유와 민주주의를 상징하는 중요한 문화적 공간이었다. 현재는 베를린 공공 도서관 네트워크(Berliner Zentral- und Landesbibliothek, ZLB)의 일부로 운영되며, 다양한 언어의 도서, 신문, 잡지, 멀티미디어 자료를 제공한다. 또한 학생과 연구자를 위한 조용한 학습 공간과 디지털 자료 열람 서비스도 지원한다.

운영시간은 다음과 같다.

월요일 – 금요일 10 a.m – 9 p.m. (Service hours 10 a.m – 8 p.m.)
월요일 – 금요일 1 p.m. – 7 p.m. (Children and young adults’ library)
토요일 10 a.m – 7 p.m. (Service hours 10 a.m – 7 p.m.)
토요일 11 a.m – 5 p.m. (Children and young adults’ library)
일요일 11 a.m – 5 p.m.

베를린 공공 도서관 (ZLB) 네트워크 가입

누구든 들어가서 책을 보고 앉아서 공부를 할 수 있는 자유로운 환경이다. 책을 빌리려면 가입을 해야하고 1년 유효한 가입비는 18세 이상 성인은 10유로, 학생은 5유로, 어린이는 무료이다. 책은 동시에 60권 (너무 많다고 잘못알아들었나 했으나 맞음)을 빌릴 수 있고 한번에 4주 대출 기간이다. 홈페이지를 통해 연장도 가능하다. 물론 늦게 반납하면 패널티를 물게 된다. 원래 빌린 도서관이 아닌 다른 ZLB 네트워크에 있는 도서관에서 반납도 가능하지만 Transfer 비용으로 1유로를 지불해야한다고 한다.

America Memorial Library (미국 기념 도서관) 장점

이용해보진 않았지만 2주전에 예약하면 되는 피아노 연습실, 디지털 자료 및 게임 (Playstation 게임팩, XBOX 게임팩, 영화, 음악 등)도 빌릴 수 있다. 다른 독일 도서관은 대부분 독일어 책인데 여기는 영어책도 많이 보유하고 있다. (들었던 것에 비해 영어책은 많지 않지만 그래도 딸아이가 좋아하는 책들이 많이 있다.) 다른 공공 도서관을 이용해보진 않았지만 대출과 반납 시스템이 잘 되어 있어 쉽게 기계에서 대출과 반납이 가능하다.

정리

간단히 미국 기념 도서관에 대해서 정리해봤는데 딸아이가 좋아하는 영어책들이 많아서 주말마다 와서 볼 예정이다. 지난번에 집 근처에 있는 Frei Universität Berlin 도서관도 가봤는데 여기는 대학생들 대상이라 대부분 독일어 책들이고 어려운 책들이다. 무료로 가입이 가능하지만 그 학교 학생 외에는 대출할 수 있는 책들이 제한되어 있다. 물론 규모도 엄청 크고 여러군데 도서관이 있고 조용해서 공부하기에는 좋다.

미국 기념 도서관은 어린이, 청소년, 성인 섹션으로 구분되어 있어 좋았고 스낵을 먹을 수 있는 공간도 있어서 가끔 이용한다. 하지만 분위기가 엄청 조용하지는 않은것 같다. 청소년 섹션에 보통 앉아 있어서 그런것 같기도 하다.

[도서리뷰] 어떤 개발자가 살아남는가

chbae — Wed, 19 Feb 2025 00:12:40 +0900

이번주는 5일 (주말 포함하면 9일) 휴가 기간이다. 휴가기간 동안 2-3권 정도의 책을 읽고 곧 불가리아 소피아 출장 가는데 QNX 관련 스터디도 할 예정이다. 이 책은 휴가 전부터 계속 읽던 책으로 조금 전에 다 읽어서 바로 간단하기 리뷰를 써보려고 한다.

도서 소개

“프로그래밍을 당하는 자가 될 것인가? 프로그래밍을 하는 자가 될 것인가?” AI를 이기는 기술, 인문학으로 개발하라 인간은 인공지능에 맞서 어떻게 우위를 가질 수 있는가? 최후에 살아남는 개발자는 기술자가 아닌, 개발자로서 철학과 인문학적 가치를 지닌 자가 될 것이다. 우리가 향해야 할 모습은 기술과 사람을 통섭하는 르네상스형 개발자다. 더 나은 개발자가 되기 위해, 성공적인 소프트웨어를 만들기 위해 어떻게 사고하고 어떤 자세를 가져야 하는지 이 책에서 그 실마리를 찾을 수 있다.

위의 내용은 저자가 책을 소개하는 페이지에서 그대로 가져왔다. AI가 판을 치는 시대에 과연 어떻게 개발자가 살아남을 수 있는지에 대해 인문학과 결합하여 이야기를 하고 있다.

도서 리뷰

결론부터 말하면 조금 전에 다 읽었는데 솔직히 크게 여운이 남지는 않았다. 중간에 그만 볼까라는 생각도 했지만 그래도 시작했으니 끝을 보자라는 심정으로 다 읽긴 했다. 개인적으로 인문학, 생각하는 소양이 부족해서 그런지 엄청나게 와닿고 그렇지는 않았다.

책의 목차는 크게 다음과 같다. 소프트웨어 개발자로서 현재의 위치, 그리고 AI 시대에 중요하게 생각하는 창조력과 같은 요소들, 여기서 우리는 어떻게 해야하는가, 마지막으로 복잡한 소프트웨어의 개발을 하는데 팀워크가 중요하다는 이야기를 이야기하면서 이 책은 마무리 된다.

AI의 시대, 우리는 어디에 있는가?
알고리즘 vs 데이터 그리고 창조력 코드
누가(Subject) 무엇을(Object) 어떻게(Project)해야하는가?
지속적인 개선 - Upgradable Software
팀워크 - 함께 만드는 소프트웨어

리뷰를 쓰기 위해 책을 다시한번 쭉 훓어 보면서 형광펜을 쳤던 부분을 적어보고자 한다.

픽스2코드 (Pix2Code): GUI 스크린샷을 보고 코드를 자동으로 만들어주는 AI 프로그램
기술에만 치중된 평면적 개발자가 아닌, 다양한 분야에 지식과 경험을 가진 원뿔형 인재가 르네사스형 인재이다.
AI 연구하는 학자들이 깨달은 사실 중 하나는 데이터가 알고리즘보다 중요하다는 것이다. 하지만 데이터도 알고리즘에 의해 처리되는 것이기 때문에 데이터, 알고리즘 모두 중요한 시대에 살고 있다.
우리가 지향해야할 것은 융합에 의한 창조이다. 이부분을 AI가 잘못하는 부분이라고 저자는 이야기한다.
용기와 존중이 사라지고 있다. 함께 만드는 소프트웨어를 위해 배려가 중요하다는 것을 강조한다.

정리

고대 철학자들 말과 글, 다양한 예시를 통해 인문학과 잘 접목시켜 이야기하려고 노력한 책이다. 인문학이 중요하다는 것은 100% 동감하고 소프트웨어 개발자로서 다양한 분야의 지식을 쌓고 융합의 중요성도 동의한다. 다만 개인적으로 이 책은 편하게 읽으라고 쓴 책인 것 같으면서도 쉽게 읽혀지지는 않는다. 개인적으로 별 5개면 1-2개정도 줄 수 있을 것 같다.

다음 책은 "일론 머스크" 이다. 책 페이지는 많지만 가볍게 읽을 수 있을 것 같다.

베를린 국제 영화제에서 만난 봉준호 감독의 신작 '미키17' 시사회 후기 (스포 주의)

chbae — Sun, 16 Feb 2025 19:48:17 +0900

화려한 레드카펫과 함께한 특별한 밤

어제 저녁 베를린국제영화제 (Berlinale, berlin international festival) 2025에서 열린 미키 17 (Mickey 17) 시사회에 다녀왔다. 봉준호 감독과 로버트 패틴슨 (Robert Pattinson), 나오미 애키 (Naomi Ackie), 스티븐 연 (Steven Yeun), 토니 콜렛 (Toni Collette), 아나마리아 바르톨로메이 (Anamaria Vartolomei) 주요 출연진이 참석한 특별한 자리였다. 레드카펫 행사부터 영화 상영, 그리고 마지막 무대인사까지 잊지 못할 순간들이 이어졌다. 특히 관객들과 직접 소통하는 시간을 가진 무대인사는 영화의 감동을 더욱 깊이 있게 만들어주었다.

흥미로운 SF 세계관

'미키17'은 인류의 새로운 정착지를 찾아 떠난 우주 탐사 이야기를 그린다. 주인공 미키(로버트 패틴슨)는 실험 대상자로 선발되어 특별한 운명을 맞이하게 된다. 가장 독특한 설정은 죽은 후에도 3D 프린터로 재생산되어 이전의 기억을 그대로 간직한 채 되살아난다는 점이다. 미키1에서 시작해 숫자가 올라가는 이름은 이러한 설정을 상징적으로 보여준다. 이런 독특한 설정은 인간의 정체성과 존재의 본질에 대한 깊은 질문을 던진다.

압도적인 연기와 전쟁 신

이 작품에서 로버트 패틴슨의 연기는 단연 돋보인다. 같은 인물이지만 미묘하게 다른 각각의 '미키'들을 섬세하게 표현해내는 그의 연기는 영화의 큰 축을 담당한다. 특히 자아와 정체성의 혼란을 겪는 장면들에서 보여주는 그의 섬세한 감정 연기는 관객들의 몰입도를 한층 높여준다. 패틴슨의 연기만으로도 이 영화를 볼 가치가 충분하다.

또 스크린을 가득 채우는 웅장한 전쟁 신은 반드시 극장에서 봐야 할 이유가 된다. IMAX급 대형 스크린에서 펼쳐지는 압도적인 전투 장면들은 관객들에게 강렬한 시청각적 경험을 선사한다. 이런 장면들은 TV나 모바일 기기로는 결코 느낄 수 없는 영화관 특유의 몰입감을 준다.

깊이 있는 메시지를 담은 SF 드라마

영화는 표면적으로는 SF 어드벤처이지만, 그 안에는 리더십의 문제와 외계 문명과의 공존이라는 깊이 있는 주제를 담고 있다. 특히 무지한 리더의 그릇된 판단과 이를 해결해가는 과정은 동물실험이나 미국 원주민 문제를 떠올리게 하는 은유적인 장치로 작용한다. 이런 사회적 메시지는 무겁지 않게 전달되면서도 관객들에게 깊은 여운을 남긴다.

봉준호 감독의 특별한 색채

'옥자'와 '설국열차'를 연상케 하는 이번 작품은 봉준호 감독 특유의 메시지와 스타일이 잘 드러난다. 무거운 주제의식을 가볍게 풀어내는 솜씨가 돋보이고, 귀여운 외계 생명체의 등장은 영화에 색다른 매력을 더한다. 특히 인류와 외계 생명체 간의 관계를 그려내는 방식은 봉준호 감독 특유의 휴머니즘을 잘 보여준다.

관람 포인트

예고편에 영화의 상당 부분이 공개되어 있지만, 이는 오히려 작품을 이해하고 즐기는 데 도움이 될 수 있다. 가볍게 즐기면서도 깊이 있는 메시지를 발견할 수 있는 영화로, SF 장르를 좋아하는 관객들에게 특히 추천한다. 무엇보다 로버트 패틴슨의 뛰어난 연기와 압도적인 전쟁 신을 제대로 감상하기 위해서는 극장에서 관람하는 것을 추천한다.

아시아나 마일리지 항공권 변경 불가, 스타얼라이언스 LOT 항공권 취소와 대처에 대한 실망

chbae — Fri, 14 Feb 2025 06:34:38 +0900

출처: 아시아나 항공

최근에 아시아나 마일리지로 스타얼라이언스 항공권인 LOT 폴란드 항공의 베를린 인천 구간을 예약했는데, 갑자기 항공편이 취소되는 황당한 일을 겪었다. 원래 7월 초에 출발 예정이었는데, 갑자기 취소되고 다음날 같은 시간대로 변경되었다고 메일이 왔다.

그런데 다른 일정 때문에 전날이나 같은 날 다른 항공편으로 변경하고 싶었다. 그래서 아시아나 고객센터에 전화를 했는데, 마일리지 항공권에는 해당 날짜의 항공편이 없어서 변경이 불가능하다는 답변을 받았다. 근데 일반 항공권 검색 사이트에서는 해당 날짜의 항공권이 다 팔고 있었다.

그래서 다시 아시아나에 전화해서 물어보니까, LOT에서 자동으로 배정해 준 항공편은 마일리지 항공권에 없는 거고 일반 항공권에만 있는 거라 전날 걸로 바꿀 수가 없다는 거다. 아니 그럼 일반 항공권으로 바꿔주면 되는 거 아닌가? 근데 그것도 안된단다.

그래서 그럼 LOT랑 둘이서 연락해서 해결해 주면 안 되냐고 하니까, 아시아나에서는 LOT랑 직접적으로 연락할 수 있는 채널이 없어서 안된단다. 아니 그러면 둘이 같은 스타얼라이언스 소속인데 어떻게 이럴 수가 있지? 진짜 어이가 없더라.

LOT에 직접 전화해서 LOT에서 취소한거니까 그리고 자동 배정도 해준거니까 전날로 해주면 안되냐고 물어봤는데 아시아나 마일리지로 예약한거라 자기네들은 안된다고 했다. 아시아나에 이야기해서 바꾸라는 이야기밖에 안해주고 결국 아시아나로 가면 도돌이표가 되어 포기했다.

결국 마일리지 항공권을 취소하거나 변경된 항공권을 수락하는 것밖에 방법이 없었다. 마일리지 항공권 취소하면 다른 것은 거의 구하기 불가능하고, 변경된 항공권을 수락하면 추가 비용 없이 기존 일정대로 여행을 할 수 있지만, 변경된 항공편이 더 늦은 시간대라서 다른 일정에 차질이 생긴다.

그래서 고민 끝에 변경된 항공권을 수락하기로 했지만, 이번 일로 아시아나에 정말 실망했다. 마일리지 항공권 변경 과정에서 아시아나와 LOT 사이에 제대로 된 소통이 이루어지지 않았고, 고객에게 충분한 정보 제공이나 대안 제시도 부족했다. 그리고 고객센터 직원들도 매뉴얼대로만 대답하고 적극적으로 해결하려는 모습을 보이지 않아서 더 답답했다.

아무튼 이번 일을 겪으면서 항공권 예약할 때 항공사의 정책과 대처 방안을 꼼꼼히 확인해야 한다는 걸 다시 한번 깨달았다. 그리고 스타얼라이언스 항공권 이용할 때는 회원사 간의 협력과 소통이 잘 되는지 꼭 확인해야 할 것 같다.

그리고 혹시라도 이런 일을 겪는 사람이 있다면, 항공사에 적극적으로 항의하고 해결책을 모색해 보는 게 좋다. 케바케인 항공사기 때문에 어쩌다 될지도 모른다.

내 PC를 GitLab Runner로 등록하여 사용

chbae — Wed, 12 Feb 2025 07:37:30 +0900

GitLab

GitLab은 소프트웨어 개발을 위한 웹 기반 DevOps 플랫폼이다. Git 저장소 관리, CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포), 코드 리뷰, 이슈 추적, 그리고 프로젝트 관리 기능을 제공한다. GitHub와 유사하지만, 자체 호스팅이 가능하며, 오픈 소스 프로젝트로 시작되었다. GitLab을 사용하면 개발팀이 협업하고, 코드 품질을 유지하며, 소프트웨어 배포를 자동화할 수 있다.

GitLab Runner

GitLab Runner는 GitLab CI/CD 파이프라인에서 작업을 실행하는 애플리케이션이다. Runner는 다양한 환경(예: 로컬 머신, 가상 머신, 클라우드 인스턴스, Docker 컨테이너)에서 실행될 수 있으며, 파이프라인의 각 단계를 자동으로 처리한다. 이를 통해 코드를 빌드, 테스트, 배포하는 작업을 자동화하고, 일관된 개발 및 배포 프로세스를 유지할 수 있다.

여기서는 로컬 머신을 GitLab Runner로 등록하는 방법에 대해서 알아본다. Windows, Linux, MacOS 등 모든 OS 를 지원한다. 이 글에서는 Ubuntu 를 기준으로 설명한다.

로컬 머신을 GitLab Runner 로 등록하는 방법

Ubuntu에 GitLab Runner 설치

$ curl -L "https://packages.gitlab.com/install/repositories/runner/gitlab-runner/script.deb.sh" | sudo bash
$ sudo apt install gitlab-runner

GitLab UI에서 GitLab Runner 활성화 하는 방법

Gitlab Project -> Settings -> CI/CD -> Runners 에 들어가서 Enable instance runners for this project 을 활성화 한다.

이후 로컬 머신을 등록하기 위해 New project runner 버튼을 누르고 다음 화면으로 넘어간다.

GitLab 에서 로컬 머신 등록하는 방법 - Step #1 (Gitlab UI에서 처리해야 할일)

GitLab CI에서 태그(tag)는 특정 파이프라인 작업(Job)을 선택적으로 실행하거나 제외하는 데 사용된다. 태그를 사용하면 Runner가 특정 작업을 실행할 수 있는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 특정 Runner에만 할당된 작업을 실행하거나, 특정 환경에서만 실행되는 작업을 정의할 수 있다. 태그를 통해 파이프라인을 더 유연하고 효율적으로 관리할 수 있다.

여기서 Tag를 콤마 (,)로 구분하여 지정한다. 이후 gitlab-ci.yml 파일에서 이 태그를 사용하면 실제 내가 등록한 로컬 머신을 사용할 수 있게 해준다.

Tag만 입력하고 "Create runner" 버튼을 누르면 다음과 같이 조금 더 상세한 Runner 설정으로 들어간다. 여기서는 Linux를 선택하고 로컬 PC의 shell로 이동하여 Step 1에 있는 명령어를 전체 복사하여 실행한다.

이 명령을 로컬 PC의 shell에서 실행하면 다음과 같은 화면이 나온다. 빨간 상자로 표시된 부분이 입력하는 부분이고 위에 두 부분은 기본으로 입력되어 그냥 Enter키로 넘어가면 되고 마지막에 executor 종류로 custom, docker-windows, docker+machine 등을 선택할 수 있는데 간단히 shell을 입력했다. 실제 프로젝트에는 docker를 입력하여 사용할 예정이고, 이때는 실제 docker 이미지 위치를 적을 수있게 제공한다.

GitLab 에서 로컬 머신 등록하는 방법 - Step #3(로컬 머신에서 gitlab runner 실행)

로컬 머신에서 "gitlab-runner run"을 실행하면 다음과 같이 실행 로그가 나오고 이후 Gitlab UI 화면이 아래와 같이 "You've registered a new runner!" 메시지가 나온다.

GitLab 에서 로컬 머신 등록하는 방법 - 최종 확인

"View runners" 버튼을 누르면 아래와 같이 이전 runner 등록화면으로 빠져나오고 아래와 같이 내 로컬 머신이 등록되어 runner가 실행되고 있는 것을 볼 수 있다.

정리

새로운 프로젝트를 곧 들어가는데 준비하고자 GitLab CI 설정하는 방법에 대해서 팀 동료에게 배우던 중, 로컬 머신을 GitLab CI Runner로 등록할 수 있다는 재밌는 사실을 알게되어 집에 오자마자 간단히 테스트하고 글을 올리는 중이다. 나중에 내 Workstation이 오면 제대로 설정해서 붙여 놓고 계속 사용할 예정이다. 물론 기본적으로 회사에서 사용하는 클라우드도 Docker 환경과 함께 붙일 예정이다.

지금까지 로컬 머신을 GitLab CI에서 Runner로 사용하기 위해 등록하는 방법을 상세히 알아보았다. 다음 글에서는 이 Runner를 실제 프로젝트에서 사용하도록 간단한 gitlab-ci.yml 파일을 만들어 실행하는 방법을 알아볼 예정이다.

MacOS에서 유용한 모니터링 도구

chbae — Sat, 8 Feb 2025 06:00:39 +0900

MacOS에서는 기본으로 제공하는 Activity Monitor가 있다. UI로 제공되며 CPU, GPU 사용량 등을 쉽게 보여준다.

Activity Monitor

이 외에도 mactop, asitop 와 같은 커맨드라인 도구들도 Homebrew ( 맥 OS나 리눅스에서 사용하는 패키지 매니저)를 이용하여 쉽게 설치하여 사용할 수 있다. Homebrew의 설치 방법은 이 링크를 방문하여 보기 바란다.

mactop

mactop은 macOS에서 시스템 자원 사용량을 실시간으로 모니터링할 수 있는 명령줄 기반 도구이다. Linux의 top 또는 htop과 유사한 기능을 제공하지만, macOS 환경에 최적화되어 있다. 주로 CPU, 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 사용량 및 실행 중인 프로세스 정보를 확인하는 데 사용된다.

설치방법

$ brew install mactop

sudo 권한으로 "$ sudo mactop" 명령어를 통해 실행시켜야 하며 아래는 아무 옵션도 주지 않은 상태의 결과이다. 전체 색상도 지정할 수 있고 CPU의 코어별로 사용량을 볼 수 있는 옵션도 있으니 사용방법은 mactop --help 명령어를 통해 확인해보기 바란다.

mactop 실행화면

htop

htop은 Linux 및 macOS에서 시스템 프로세스와 리소스 사용량을 실시간으로 모니터링하는 대화형 터미널 기반 도구이다. 기존 top 명령어보다 직관적인 UI와 강력한 기능을 제공하여 개발자와 시스템 관리자 사이에서 널리 사용된다.

설치방법

$ brew install htop

sudo 권한을 사용하지 않고 "htop" 명령으로 실행할 수 있다.

asitop

asitop은 MacOS, 특히 Apple Silicon 기반 Mac에서 하드웨어 리소스 사용량을 상세하게 모니터링하는 오픈소스 명령줄 도구이다. CPU, GPU, 메모리, 전력 소비량 등의 실시간 데이터를 시각화하여 보여주며, Apple Silicon의 아키텍처에 최적화된 정보를 제공한다. 기존 top이나 htop보다 저수준(Low-Level) 메트릭에 집중한다는 점이 특징이다.

설치방법

$ brew install asitop

mactop과 같이 "sudo asitop" 명령어를 sudo권한으로 실행하면 아래 결과와 같이 process 목록은 보여주지 않고 CPU, GPU, Memory, 전략 사용량을 그래프로 보여준다.

asitop 실행화면

정리

개인적으로는 htop을 모니터링할 때 편하게 많이 사용하는 편이고 GPU 사용량을 보기 위해 경우에 따라서는 mactop도 가끔 사용한다. Activity Monitor도 UI가 잘되어 있어서 좋지만 거의 사용하지는 않는다.

베를린 국제 영화제 2025 정보 및 티켓 예매 방법

chbae — Fri, 7 Feb 2025 03:51:09 +0900

베를린 국제 영화제

베를린 국제 영화제(Berlin International Film Festival, Berlinale)는 독일 베를린에서 매년 2월 개최되는 세계 최대 규모의 영화제 중 하나이다. 올해 2025년에는 2월 13일부터 2월 23일까지 베를린 국제 영화제가 베를린에 있는 여러 극장에서 열린다. 1951년 설립되었으며, 칸, 베니스 영화제와 함께 유럽 3대 영화제로 꼽힌다. 국제적 스타와 유명 감독들이 참여해 화제를 모으는 행사로도 유명하다.

미키 17 (Mickey 17)

봉준호 감독의 미키 17(Mickey 17) 도 초대받아서 2월 15일 (토), 16일 (일), 17일 (월) 3일간 상영한다.

미키 17이 상영시간과 극장은 다음과 같다. 배우들이 오면 Berlinale Palast 에서 무대 인사를 보통 많이 한다. 첫 무대이고 극장도 좋은 곳이라서 아내와 같이 예매를 성공하면 갈 예정이다. 작년에 범죄도시 4도 감독과 마동석 등의 배우가 와서 무대인사를 한 것을 봤다.

티켓 예매 및 가격

티켓은 영화 상영날짜 3일전 오전 10시 (CEST)부터 베를린 국제 영화제 홈페이지의 각 프로그램에 예매 링크가 열려있어 예매가 가능하다. 예를 들어 2월 15일 토요일에 상영하는 미키17을 예매하고 싶으면 3일전인 2월 12일 수요일 오전 10부터 예매가 가능하다. 미키17은 https://www.berlinale.de/en/2025/programme/202518039.html 에 예매 링크가 걸릴 것으로 예상되며 실제로 Eventim 홈페이지에서 예약할 수 있도록 자동으로 링크가 넘어간다.

예매 팁) Eventim에 미리 회원가입을 하고 영화 예약전 로그인을 해놓으면 더 빨리 예매를 할 수 있다.

티켓 가격은 대부분 15유로인데 Berlinale Palast와 Uber Eats Music Hall에서 Special Gala가 있으면 20유로이다. 이 이야기는 이곳에서 배우들 무대 인사를 하는 곳이다라고 생각하면 된다.

정리

여기는 Berlinale Palast 극장. 레드카펫 와우 :)

출처: https://www.berlinale.de/en/2025/news-press-releases/263800.html

2024년도에 이어 2025년도에도 아내와 미키 17을 예매해서 배우들 무대 인사를 보고 싶다. 이 외에도 많은 다양한 영화들이 상영되고 유명한 배우들이 오니 엄청나게 기대 된다.

베를린 국제 영화제에 대한 더 자세한 정보 (프로그램 등)에 대한 것은 https://www.berlinale.de/en/home.html 홈페이지를 참고하기 바란다.

LM Studio: 내 PC에서 오픈 LLM 모델 (DeepSeek R1 등) 찾아서 실행까지 완벽 정복 가이드

chbae — Thu, 6 Feb 2025 07:31:01 +0900

이전 블로그 글에서 command line 으로 deepseek (딥시크)와 같은 오픈 LLM 모델을 설치하여 돌라는 방법을 이야기하였다. UI 를 기본적으로 제공하지 않기 때문에 Chromium Extension을 설치하여 사용하는 방법에 대해서도 이야기하였다.

LM Studio 소개

이를 모두 하나로 통합하여 제공하는 LM Studio를 발견하여 설치하고 사용하는 방법에 대해서 소개한다. LM Studio도 애플 실리콘, Windows, Linux 모두 지원을 한다. 맥북에서 돌리기 위해 받았는데 1.41GB로 생각보다 애플리케이션의 크기가 컸다.

LM Studio 기능

LM Studio로 다음과 같은 것을 할 수 있다고 홈페이지 메인에 당당하게 적혀있다. 앱만 설치하면 정말 사용하기는 쉽게 되어있다.

노트북에서 완전히 오프라인으로 LLM 실행
로컬 문서와 대화하기 (0.3 버전 신규 기능)
인앱 채팅 UI 또는 OpenAI 호환 로컬 서버로 모델 사용
Hugging Face 저장소에서 호환 가능한 모델 파일 다운로드
앱 내 'Discover' 페이지에서 신규·주목할만한 LLM 탐색

LM Studio 화면

실행하면 아래와 같은 UI 화면이 나오고 왼쪽에 4개 탭이 있다.

1번 탭은 채팅 창을 보여준다.
2번 탭은 개발모드로 로컬 서버를 실행시켜 외부 코드에서 API 등을 호출할 수 있는 환경을 만들어준다.
3번 탭은 다운로드한 LLM 모델들의 정보를 보여준다.
4번 탭은 LLM 모델을 찾아 설치하는 화면을 보여준다. 이제 DeepSeek R1을 설치하기 위해 4번 탭으로 좀 더 들여다 본다.

LLM 모듈 다운로드

4번 탭을 클릭하면 아래와 같이 LLM 모델을 찾아서 설치할 수 있는 화면이 나온다. 일단 제일 위에 있는 DeepSeek R1 Distill (Qwen 7B) 모델을 다운로드 받는다.

VPN이나 Proxy가 걸려 있어서 그런지 다음과 같은 문구 "self signed certificate in certifate chain" 가 나오면서 다운로드가 진행되지 않는다. https://github.com/lmstudio-ai/lmstudio-bug-tracker/issues/235 에 동일한 이슈가 리포트되어 있지만 아직 해결되지 않닸다. 하지만 Workaround 해결책을 발견했다. :)

임시 해결책은 LM Studio을 실행시킬 때 임시로 SSL 인증서 검증은 끈다. 보안 위험이 있으므로 모델 다운로드할 때만 이용하고 다시 LM Studio 를 종료한 후 정상적으로 실행시킨다.

$ NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 /Applications/LM\ Studio.app/Contents/MacOS/LM\ Studio

아래와 같이 다시 다운로드를 실행하면 정상적으로 동작하는 것을 볼 수 있다.

LLM 모듈 로드

1번 Chat 화면에서 상단의 "Select a model to load ..." 를 선택하고 다운로드 받은 LLM 모듈을 선택하면 다음과 같이 여러가지 옵션을 선택하는 화면이 나온다. 꽤나 자세하다. 일단 기본으로 설정하고 "Load Model" 버튼을 누르면 모듈이 로드가 되어 Chat에서 사용할 수 있게 된다.

LLM 모듈 사용하여 채팅

모듈이 상대적으로 크지 않아서 그런가 생각보다 빠르게 답변을 주고 이때 GPU 사용량이 확 늘어나는 것을 볼 수 있다.

정리

간단히 LM Studio 설치하고 사용하는 방법을 알아보았다. 중간에 LLM 모듈 다운로드할 때 예기치 않은 에러가 발생하여 약간 시간을 투자했지만 다행히 해결했다. 정상적으로 잘 동작하고 UI도 깔끔해서 사용하기 편리하다.

UI도 잘 만들어서 질문하고 답변할 때도 부드럽게 빨리 잘 답변을 해준다. 다음번에는 개발자 모드를 활성화 시켜서 간단한 코드를 만들어 테스트하는 글을 작성해 볼까 한다.

세상 참 좋아졌다. 리눅스와 같이 모델을 오픈하면서 오픈 소스의 위력이 점점 더 크게 발현되어 다같이 발전하고 성장하는 세상이 왔으면 좋겠다.

2025년 독일 연봉 실수령액 (2024년 대비)

chbae — Wed, 5 Feb 2025 15:49:59 +0900

지난 31일 2025년도 첫 월급을 수령했다. 아직 연봉 인상분 반영 전이여서 총 연봉은 똑같은데 실수령액이 2024년 대비해서 줄어들어서 왜 그런지 비교를 해보려고 항목별로 자세하게 분석을 해보았다. 결론부터 이야기하면 연봉 80000유로 기준으로 매달 약 45유로 정도 줄어든다.

독일 연봉 실수령액 계산기는 https://www.steuergo.de/en/rechner/brutto_netto_rechner 에서 제공하는 계산기를 이용하였다. 입력항목은 다음과 같은 기준으로 입력하였다.

연봉 비교 예제에서 사용한 데이터 값 (연봉 80000유로 기준)

세금 클래스: 독일은 1부터 6까지 세금 클래스가 있다. 아래 예시에서는 세금 클래스 3을 적용하였다.
- 세금 클래스 1: 미혼, 사별, 별거/이혼
- 세금 클래스 2: 편부모 가정, 별거 (최소 아이 1명 이상)
- 세금 클래스 3: 기혼 (수입이 더 많은 쪽 또는 외벌이)
- 세금 클래스 4: 기혼 (맞벌이고 수입이 비슷)
- 세금 클리스 5: 기혼 (수입이 적은 쪽)
- 세금 클래스 6: 세컨 잡
아이 1명
교회세: 안냄
지역: 베를린
건강보험: 독일에서 가장 가입자가 많은 공보험 TK 기준으로 2025년에는 2.45% 추가 기여분, 2024년도에는 1.2% 추가 기여분이 적용

2025년도 독일 연봉 실수령액 (연봉 80000유로 기준) - 월 4552,29유로

2024년도 독일 연봉 실수령액 (연봉 80000유로 기준) - 월 4597.13 유로

2024 vs 2025 항목별 비교

사회 보장 기여분

개인 연금: 총 소득의 18.6% 를 내야하며 고용주와 각각 9.3%씩 납부한다. 연금 최대치는 2024년에 연봉 90,600 유로, 2025년에는 연봉 연봉 96,600 유로로 매년 증가한다. 여기 예시에서는 연봉 80000유로 기준이기 때문에 개인 연금은 동일하다.
실업보험: 총 소득의 2.4%를 내야하며 고용주와 각각 1.2%씩 납부한다. 세율 변화가 없어서 동일하게 납부한다.
장기요양보험: 2024년도에는 3.4%에서 2025년도에 3.6%로 인상되었다. 고용주와 각각 절반을 부담한다. 즉, 2025년도에 약간 더 부담한다.
건강보험: 총 소득의 14.6% 를 내야하며 고융주와 각각 7.3%씩 분담한다. 추가 기여율은 보험사마다 다르고 TK 기준으로 계산을 하였다. 개인 연금과 마찬가지로 최대 납부치가 있고 2024년에는 연간 66,150 유로에서 2025년도에는 68,400유로로 올라서 2025년도에 더 많이 부담한다.

세금

소득세: 기본 면세 한도가 11,784유로에서 2025년도에는 12,096로 늘어 실제 받는 금액은 약간 늘어났다.

결론

2024년도에 비해 2025년도는 세전 연봉은 같아도 실수령액은 줄어들었다. 가장 큰 이유는 사회 보장 기여분인 장기요양보험과 건강보험이 늘어났고 특히 건강보험의 여파가 크다. 개인 연금 최대 상한선보다 더 많이 연봉을 받는 근로자는 실수령액이 더 많이 줄어든다.

안타까운건 올해 연봉도 그다지 많이 오를것 같지 않아.. 실수령액 기준으로 거의 오르지 않거나 마이너스가 되는 근로자도 상당수 될 것 같다. 물가는 오르고.. 연봉은 실수령액 기준으로 마이너스가 되는 상황을 맞이하려나 ㅠㅠ

Ollama 파이썬 API 이용하여 DeepSeek (딥시크) 사용

chbae — Tue, 4 Feb 2025 07:10:52 +0900

앞에 여러 글들에서 DeepSeek 사용 후기, Ollama를 이용하여 DeepSeek를 로컬 PC에서 돌리는 방법, DeepSeek를 로컬 PC에서 webUI와 연동하는 방법, DeepSeek를 이용하여 코딩하는데 도움을 받는 방법 #1, #2 등의 글을 썼다.

여기서는 Ollama 파이썬 API 를 이용하여 DeepSeek(딥시크) R1을 코딩에 사용하는 방법에 대해서 알아본다. Ollama는 오픈소스 LLM을 사용하는 서비스이기 때문에 DeepSeek R1뿐만 아니라 Ollama에서 지원하는 다양한 LLM 모델 (메타의 llama, qwen2.5 등)을 간단한 환경설정 변경으로 동일한 코드와 API로 사용할 수 있다.

설치 방법

pip 또는 pip3 명령어로 ollama python 모듈을 설치한다.

$ pip3 install ollama

코드 사용 방법

GPT API 사용하는 방법과 크게 다르지 않고 ollama 파이썬 모듈을 호출하여 deepseek-r1:14b 모델을 지정한 후 role에 user를 content에 질문을 넣고 응답을 받아서 출력한다. model 부분에 ollama pull 명령어로 local에 받은 다른 모델을 넣고 다른 API는 그대로 사용할수도 있다.

조금 더 다양한 예제와 API는 https://github.com/ollama/ollama-python 의 README.md 파일을 읽어보는 것을 추천한다.

from ollama import chat
from ollama import ChatResponse

response: ChatResponse = chat(model='deepseek-r1:14b', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': 'Please write hello world code in python',
  },
])
print(response['message']['content'])

코드 실행 결과

정리

Ollama 파이썬 모듈을 설치하고, DeepSeek R1 모델을 사용하여 간단한 API를 호출하여 파이썬 코드를 작성해보았다. 파이썬과 API 종류만 알면 쉽게 사용할 수 있다.

이제 이 API를 이용하여 조금 더 복잡한 오픈소스 모델 성능 평가하는 코드를 만들던, 다른 곳에서 가지고 와서 돌려보면서 각 오픈소스 모델을 비교하면서 글을 써보면 재밌을 것 같다.

서울런4050 - 월단위 플랫폼 무료 구독 (환급)

chbae — Tue, 4 Feb 2025 01:44:02 +0900

서울런 4050 소개

서울시에서 서울런4050이라는 평생학습 프로그램을 운영하고 올해 2025년은 2월 3일 부터 12월 15일까지 서울시민뿐만이 아닌 전국민을 대상으로 운영한다.

월단위로 수강신청을 하고 1달에 3시간 이상 수강시 지불한 금액은 전액 환급된다. 구독하고 열심히만 보면 큰 금액은 아니지만 전액 환급이 되어 무료로 보는 것과 다름이 없다. 엄청나게 세금을 내는 국민으로써 이러한 소소한 혜택을 받아서 개인 역량 발전에 쓰면 좋지 않을까 생각한다.

신청 가능한 구독제 강좌 소개

크리에이티브티비(CreativeTV), 윌라(WELAAA), 라이프플러스(LIFE+), 클래스101(CLASS101), 레딧(ReaDT) 이 5가지를 월단위로 구독하여 신청할 수 있다.

개인적으로 조금전에 클래스 101을 15,000원을 주고 구독하였고 등록할 때 환급 계좌도 동시에 등록해야한다. 다른 4개의 플랫폼도 맛보기로 한번씩 보고 괜찮으면 모두 구독하여 들어볼 예정이다.

신청 방법

https://seoullearn4050.cylearn.co.kr/user/v2/Main.do 링크로 들어가면 아래와 같이 각 구독제 서비스의 구독 바로가기에 들어가서 구독을 신청할 수 있다.

조금 전에 CLASS101을 신청해서 바로 될지 알았는데 자세히 살펴보니 아래와 같이 2월 20일까지는 등록기간이고 2월 28일부터 학습이 시작된다. 이렇게 등록하고 2월 28일까지 기다리면 클래스 101 강의가 시작된는 것 같다.

강의보기

구독제 서비스 강의는 아래 설명된 바와 같이 나의 강의실에 들어가서 학습을 해야지 학습시간에 인정되어 추후 환급을 받는다.

정리

서울시에서 전국민을 대상으로 아주 유용한 평생학습 프로그램을 거의 무료로 제공을 한다. 오늘 CLASS101을 등록했고 CreativeTV, ReaDT, LIFE+, 윌라도 한번씩 어떤 컨텐츠를 제공하는지 살펴보고 가능하면 모두 등록해서 3월부터 써보면 정말로 좋을 것 같다. 덕분에 강제로 공부도 하고 좋은 기회인 것 같다.

정부와 지자체에서 하는 좋은 프로그램이 많은 것 같다. 이런 기회를 잘 알아보면 무료로 좋은 플랫폼을 찾아볼 수 있을 것 같다. 더불어 https://sll.seoul.go.kr/main/doMainView.do?main_se=jce 서울시평생학습포털을 한번 쭉 살펴봐도 좋을 것 같다.

자동차에서 인공지능 (AI) 사용 분야

chbae — Mon, 3 Feb 2025 07:39:18 +0900

인공 지능이 진화함에 따라 자동차 부문도 마찬가지로 다양하게 응용 분야를 확대하고 있다. 자율주행차부터 운전자 지원 시스템(ADAS) 인포테인먼트 및 예측 유지 관리까지 AI 기술은 운전을 훨씬 더 안전하고 편안하게 만드는 데 도움이 된다. 이 글에서는 자동차 부문에서 인공 지능이 어떻게 적용되는지에 대한 기술적이고 자세한 통찰력을 제공한다.

자율 주행 및 운전자 지원 시스템 (ADAS)

자율 주행 (Autonomous Driving / Self Driving)

자율 주행은 AI의 전형적인 사용 사례이다. 자율 주행 자동차는 환경을 인식하고 다양한 센서와 알고리즘을 사용하여 다양한 조건에서 도로를 주행할 경로를 스스로 결정한다. 자율 주행 기술을 구성하는 주요 기술 요소는 다음과 같다.

컴퓨터 비전: 카메라를 통해 수집된 영상 데이터를 분석하여 도로, 차선, 보행자, 신호등 등을 인식한다. 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘이 주로 사용된다.
센서 융합: 라이다(LiDAR), 레이더, 초음파 센서 등 다양한 센서로부터 수집된 데이터를 이용하여 차량 주변의 3D 환경을 모델링한다. 이를 통해 차량은 주변 물체, 그리고 그 위치와 속도를 정확하게 파악할 수 있다.
경로 계획: 수집된 환경 정보를 바탕으로 최적의 주행 경로를 계획한다. 경로 계획 알고리즘은 주로 강화 학습(Reinforcement Learning)과 같은 AI 기법을 사용하여 실시간으로 변화하는 도로 상황에 대응한다.
제어 시스템: 계산된 경로를 따라 차량을 제어한다. 이는 주로 PID 제어, 모델 예측 제어(MPC)와 같은 제어 이론을 기반으로 한다.

현재 자율주행 기술은 자동차 기술자 협회(SAE)에 따르면 레벨 0에서 레벨 5까지 분류된다. 레벨 5는 인간의 개입이 전혀 필요 없는 완전 자율주행 기술을 나타낸다. 현재 시판 중인 자율주행차는 주로 레벨 2와 레벨 3이며, 진행 중인 연구 및 개발 작업은 완전 자동 주행을 목표로 한다.

운전자 지원 시스템 (ADAS)

ADAS 또는 고급 운전자 지원 시스템은 운전자의 안전을 유지하는 데 도움이 되는 다양한 서비스를 제공한다. 인공 지능은 이러한 시스템 구현의 효율성과 안정성을 향상시키는 데 크게 기여한다. ADAS의 몇 가지 중요한 특징은 다음과 같다.

차선 이탈 경고(LDW, Lane Departure Warning): 카메라를 통해 차선을 인지하고, 차선을 이탈할 경우 운전자에게 경고한다. 딥러닝 기반의 인식 알고리즘이 사용된다.
자동 긴급 제동(AEB, Autonomous Emergency Braking): 레이더와 카메라를 통해 전방의 차량이나 보행자를 감지하고, 충돌 위험이 있을 경우 자동으로 제동을 걸어 사고를 예방한다. 객체 인식과 거리 측정 알고리즘이 결합되어 작동한다.
적응형 크루즈 컨트롤(ACC, Adaptive Cruise Control): 레이더와 카메라를 통해 앞 차량과의 거리를 유지하며 속도를 자동으로 조절한다. 이를 통해 장거리 운전 시 운전자의 피로를 줄일 수 있다.
사각지대 감지(BSD, Blind Spot Detection): 레이더를 통해 사각지대에 있는 물체를 감지하고, 차선 변경 시 충돌 위험을 경고한다.

이러한 ADAS 기능들은 AI 기술을 통해 더욱 정교하게 작동하며, 운전의 안전성과 편의성을 크게 향상시킨다.

인포테인먼트 (Infotainment)

인포테인먼트 시스템은 차량 내부의 엔터테인먼트와 정보에 기여하는 또 다른 주요 구성 요소이다. 인공 지능은 인포테인먼트 시스템을 지능적으로 만든다. 몇 가지 주요 기술 구성 요소는 다음과 같다.

음성 인식: 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 운전자의 음성 명령을 인식하고, 이를 통해 온도 조절, 음악 재생, 네비게이션 설정, 전화 걸기, 기타 애플리케이션 실행 등의 기능을 수행한다. 딥러닝 기반의 음성 인식 모델이 사용된다.
맞춤형 콘텐츠 제공: AI는 운전자의 습관과 패턴을 학습하여 맞춤형 콘텐츠를 제공한다. 예를 들어, 자주 듣는 음악이나 선호하는 경로를 추천해주는 기능이 있다. 추천 시스템은 주로 협업 필터링(Collaborative Filtering)과 같은 기법을 사용한다.
제스처 인식: 카메라를 통해 운전자의 손동작을 인식하여 특정 기능을 제어할 수 있다. 딥러닝 기반의 제스처 인식 알고리즘이 사용된다.
실시간 정보 제공: AI는 실시간 교통 정보, 날씨 정보 등을 분석하여 운전자에게 제공한다. 이를 통해 운전자는 최적의 경로를 선택할 수 있다.
운전자 모니터링 (DMS): 컴퓨터 비전과 AI를 통해 주행중에 운전자를 모니터링 하여 졸음과 같은 위험한 상황이 있을때 경고해준다.

예측 유지보수

AI가 가져온 또 다른 주요 변화는 차량 유지 관리이다. 예측 유지 관리란 AI를 통합한 기술로, 예를 들어 차량의 상태 모니터링을 실시간으로 수행하고 고장 예측을 개발할 수 있다. 중요한 기술 구성 요소 중 일부는 다음과 같다.

상태 모니터링: 차량의 다양한 센서 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 차량의 상태를 모니터링한다. 예를 들어, 엔진의 진동, 온도, 압력 등을 모니터링하여 이상 징후를 감지한다.
고장 예측: 머신러닝 알고리즘을 사용하여 수집된 데이터를 분석하고, 고장 가능성을 예측한다. 주로 회귀 분석, 시계열 분석, 이상 탐지 알고리즘이 사용된다.
정비 추천: 예측된 고장 정보를 바탕으로 차량 소유자에게 정비 시점을 추천한다. 이를 통해 문제 발생 전에 미리 정비를 받을 수 있어, 유지보수 비용을 절감하고 차량의 수명을 연장할 수 있다.

예를 들어, 비정상적인 엔진 진동이나 배터리 상태를 감지하고 사전에 경고하는 시스템을 AI로 구현할 수 있다. 이를 통해 차량 소유자는 예상치 못한 고장을 방지하고 차량 성능을 최적화할 수 있다.

메르세데스 벤츠 사례

벤츠에서도 인공지능을 차량 내, 클라우드, 개발 프로세스 등 많은 분야에서 다양하게 사용하고 있다. 이미 적용되어 나온 분야도 있고 앞으로 더 적용을 하기 위해 SoC 내에서 더 강력한 NPU의 성능을 요구하고 있다.

자율주행/ADAS는 NVIDIA와 협업하여 레벨 2와 부분적인 레벨 3를 달성하여 실제 양산을 하고 있다. 인포테인먼트 분야에서도 음성인식 지원, DMS/OMS 지원 등을 하고 있고 추후에는 Navigation 등과 내부 콘텐츠와 연동하여 AI Assistant 기능을 제공하려고 한다.

내부 개발하는데 있어서도 AI Chatbot을 활용하여 손쉽게 다양한 정보를 얻어 효율화를 극대화 하고 있으며, 에러 로그 분석, 이슈 자동 분류 등 다양한 부분에 이용을 하기 위해 계속 노력하고 있다.

결론

AI는 자동차 산업에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 자율 주행과 ADAS를 통해 운전의 안전성과 편의성이 향상되고, 인포테인먼트 시스템은 더욱 사용자에 맞게 커스터마이즈되고, 예측 유지보수는 차량의 관리 효율성을 높이고 있다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전함에 따라, 자동차 산업은 더욱 혁신적이고 사용자 친화적으로 나아갈 것이다. 벤츠를 비롯한 모든 자동차 회사, 공급업체에서는 개발 및 생산, 판매, 사후관리에 있어 AI 기술도입은 필수불가결한 사항이고 이를 고객 만족과 연결하기 위해 지속적으로 노력하고 있다.

VS Code에서 DeepSeek (딥시크) 사용 2 - 코드와 인터랙션

chbae — Mon, 3 Feb 2025 02:30:43 +0900

VS Code (Visual Studio Code)에서 Continue Extension과 연결하여 DeepSeek를 사용하는 방법에 대해서 이전 블로그 글에서 설명하였다. 이전 블로그 글에서는 Continue Extension 창에서 사용했었고, 이 글에서는 실제 코드와 쉽게 인터랙션하여 사용하는 방법을 이야기해보려고 한다.

현재까지 사용해본 결과 결론적으로 말하면 Github Copilot 이 훨씬 더 사용하기 쉽고 코드 퀄리티도 더 좋은 것 같다. 물론 DeepSeek를 조금 더 사용해보면 다른 결론이 나올 수 있겠지만 현재로썬 그렇다. 단 여전히 DeepSeek의 장점은 오픈소스로 인터넷 접속 없이 로컬로 사용 가능하다는 것이다.

Github Copilot에 대해서는 또 다른 블로그 글을 참고해보기 바란다. Github Copilot는 무료버전도 제공하며 매월 제한된 수의 코드 완성 및 채팅 응답을 이용할 수 있다.

실제 코드와 인터랙션 하면서 사용하는 방법

신규 코드 생성

왼쪽 창이 CONTINUE Extension이고 오른쪽 창이 test.py 이름을 가진 코드를 작성할 수 있는 창이다. 처음부터 설명하기 위해 코드가 없는 빈 파일을 보여주었다. 코드 창에 "Use Cmd+I to generate code" 라고 가이드가 있듯이 CMD와 I키를 동시에 누르면 커서가 왼쪽 창으로 이동하면서 만들 코드를 설명할 수 있도록 해준다.

왼쪽 창에서 "please write sum function and add example in main function" 라고 치면 실제 코드 창에 코드를 만들어주고 왼쪽 창 밑이나 실제 작성된 코드 위에 거절할 것인지 수락해서 코드를 반영시킬 것인지 물어본다. Reject하면 생성된 코드가 지워지고, Accpet하면 생성된다.

코드 수정

코드 수정하는 방법은 두가지가 있다. 첫번째 방법은 아래 그림에서 보는 바와 같이 "Cmd+L"을 눌러 채팅창에 보내고 "add 5,6,7,8,9 in example list" 와 같이 수정하고 싶은 내용일 입력한 후 답변을 기다리는 방법이 있다. 그러면 3가지 방법을 보여주고 원하는 방법에 마우스 커서를 가져다 대면 코드를 적용할 수 있게 ▷ 표시를 보여주는데 이 표시를 누르면 오른쪽 코드에 실제 반영이 되어 수락할 것인지 아닌지 결정할 수 있게 해준다.

두번째 방법은 "Cmd+I" 키를 누르면 왼쪽 CONTINUE Extension 창으로 커서가 이동되고 화면이 전환되는데 여기서 "add 5,6,7,8,9 in example list" 를 입력하면 수정된 코드가 바로 오른쪽 코드 창에 반영되어 거절할 것인지 수락할 것인지 보여준다.

하지만 오른쪽 코드가 전혀 바뀌지 않은 것으로 봐서 DeepSeek가 제대로 이해하지 못한 것으로 보인다. 테스트 환경으로는 "deepseek-r1:14b" 모델을 사용하고 있다.

결론

CONTINUE Extension을 사용하여 생각보다 쉽게 VS Code에서 인터랙션을 하면서 코드를 생성하고 수정할 수 있도록 해준다. 낮은 모델을 사용해서 그런지 아직은 문제가 많이 있다. 당연히 클라우드와 통신하면서 코드에 특화된 LLM을 사용하는 Github Copilot에 비해서는 퀄리티가 떨어질 것으로 예상을 했다. 그래도 생각보다 어느정도 하긴 한다. 이것 말고도 gitlab API를 사용하여 project list를 가지고 오는 기본적인 예제들도 테스트 해봤다.

회사에서는 Github Copilot을 Microsoft와 계약을 하여 사용하고 있다. 많은 코드를 만들어내는 위치에 있지는 않지만 간단한 스크립트 작업이나 자동화 작업을 할 때 정말 유용하게 쓰인다. DeepSeek는 비행기나 인터넷이 안되는 (거의 드물겠지만) 공간, 보안 때문에 클라우드를 사용할 수 없는 환경 등에서 작업할 때 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

VS Code에서 DeepSeek (딥시크) 사용

chbae — Sat, 1 Feb 2025 08:04:55 +0900

Visual Studio Code (VS Code)에서 DeepSeek (딥시크)를 사용하는 방법을 간단히 이야기해보려고 한다. VS Code Extension 설치해서 간단한 Configuration을 하면 쉽게 사용이 가능하다.

여기서 사용할 Extension은 Continue 이고 간단한 설치와 설정으로 DeepSeek를 사용할 수 있게 해준다. 이 Extension을 선택한 이유는 이전의 블로그 글에서 이야기한 local PC에서 쉽게 돌릴 수 있는 서비스인 ollama 를 지원하고 많은 개발자들이 사용, 업데이트도 잘되기 때문이다.

Extension 설치

우선 VS Code를 실행하고 Extensions에서 Continue를 검색한 후 Install 버튼을 눌러 설치한다.

설치가 완료되면 위의 그림과 같이 왼쪽 제일 아래 Continue 로고가 생성되고, 그 로고를 클릭하면 EXTENSIONS이 나온 창이 아래와 같은 화면으로 전환된다.

CONTINUE Extension 설정

Continue 창에서 Claude 3... 옆에 있는 ᐯ 를 클릭하여 Add Chat model 을 선택한다.

아래와 같은 화면이 나오면 Provider에서는 Ollama를, Model은 원하는 모델을 선택한다. 여기서는 Model에서 DeepSeek Coder을 선택해보기로 한다.

Connect 을 누르고 넘어가면 화면이 다음과 같이 전환이 되며, 오른쪽 창에는 config.json 파일이 열리게 된다.

주의) 터미널에서 "ollama serve" 명령어를 미리 실행시켜 놓아야 한다. 또한 "ollama list" 명령어를 통해 현재 내 PC에 설치되어 있는 모델의 이름을 확인하고 아래 그림에 빨간 박스 내에 있는 model 이름과 일치하는지 확인한다. 그렇지 않으면 model이 없다고 실제 실행할 때 에러가 난다. 기본은 deepseek-7b으로 되어 있지만 그 모델과 PC에 설치된 모델 이름이 달라서 deepseek-r1:14b로 변경하고 저장했다.

테스트

아래와 같이 입력창에 코드나 질문을 입력하고 Macbook이면 아래서 지시한대로 Command 키와 Enter 키를 동시에 누르면 ollama가 deepseek (딥시크) r1:14b를 이용하여 해석한 후 결과를 바로 보여준다.

정리

과정을 진행하면서 화면을 캡쳐하고 글을 길게 썼는데, VS Code에 Continue Extension을 설치하고 ollama를 통해 설치된 모델을 선택한 후 사용하는 것으로 간단히 정리가 된다.

deepseek-r1 7b, 14b, 32b 각각 써봤는데 역시나 7b는 성능이 너무 떨어져서 가급적이면 실제 사용하는데는 추천하지 않는다. 지금 글에서는 Extension 창에서 사용하는 것을 보여주었는데 Copilot 에서 사용했던 것 처럼 실제 코드에서 단축키와 연결하여 사용하는 방법을 찾아서 해보고 다음 글을 남길 예정이다.

처음 해보는 독자들이 가능하면 쉽게 따라해볼 수 있도록 정리하려고 노력했다. 그리고 하면서 불편한 부분도 하나씩 개선해보려고 한다. Local PC에서 LLM 오픈소스 모델을 돌리는 것에 대한 장점은 다들 우려하는 정보가 외부로 유출되지 않는다는 점이다. 반면에 Local 설정이 필요하고 LLM 모델과 개발자의 PC의 사양 따라서 성능이 안따라주고 돌리기 어려울 수도 있다.

기존에도 많은 오픈소스 LLM 모델이 나왔지만 deepseek (딥시크)가 이번에 워낙 핫한 모델이다 보니 덕분에 이렇게 해볼 수 있는 기회가 생긴 것 같다. deepseek에 대한 논란이 많지만 그만큼 뛰어난 성능을 바탕으로 오픈 생태계에 기여하는 입장에서는 누구도 반론을 제기하지 않을 것 같다.

DeepSeek (딥시크)를 PC에서 web UI와 연동

chbae — Fri, 31 Jan 2025 10:00:10 +0900

이전 두개의 글에서 딥시크 사용후기, ollama를 사용하여 DeepSeek R1을 내 PC에서 실행하기 를 이야기하였다. 두번째 글에서는 터미널에서 콘솔로 실행을 하여 결과를 얻어냈다.

Page Assist 크롬 플러그인

이 글에서는 크롬 브라우저의 플러그인 중에 하나인 Page Assist를 활용하여 web에서 LLM을 사용하여 채팅을 하는 방법에 대해서 소개한다. 정말 간단하다. ollama 를 터미널에서 시작 (명령어: ollama serve)하고 설치한 Page Assist 플러그인을 실행하면 바로 페이지에 접속해서 사용할 수 있다. 아래는 터미널에서 ollama serve를 실행한 화면이다.

이후 크롬 플러그인을 실행하면 바로 접속하여 아래 그림과 같이 사용할 수 있다. 직관적으로 잘 만들어져있다.

또한 이를 실행할 때 터미널에서 관련된 로그들이 다 나와서 API 호출부터해서 실행중인 정보들을 다 볼 수 있다. 로그가 엄청 길지만 간단히 맛보기로만 캡쳐해서 첨부한다.

이 크롬 플러그인은 가장 쉽게 web UI를 접근하여 볼 수 있는 방법이고 openwebUI 를 설치하여 하는 방법 등 여러가지 방법 (참고: https://itsfoss.com/ollama-web-ui-tools/)이 있다. 쉽고 재밌게 접근이 가능하니 한번 정도는 해보면 좋을 것 같다.

ollama를 사용하여 DeepSeek (딥시크) R1를 내 PC에서 실행

chbae — Thu, 30 Jan 2025 08:46:45 +0900

이전 글에서 DeepSeek 를 웹에서 사용한 후기를 간단히 공유해 보았다. 이번 글에서는 DeepSeek 모델을 Local PC에 설치 후 인터넷 사용 없이 돌리는 방법을 알아본다.

ollama는 오픈 소스 LLM (Large Language Models)을 Local PC (윈도우, 리눅스, 맥 모두 호환)에서 돌릴 수 있게 도와준다. 최근에 DeepSeek (딥시크) R1 이 추가되어 MacOS 기준으로 설치 후 간단히 실행하는 방법을 이야기해보려고 한다.

설치 방법

https://ollama.com/ 에 접속하면 Download 버튼을 눌러 사용중인 OS 종류를 선택 후 다운로드 하고 PC에 설치한다. MacOS 같은 경우 압축 파일이 받아지고 그 파일을 푼 후 실행하고 몇 단계의 설치 과정을 마치면 바로 터미널에서 사용할 수 있게 된다.

아래와 같이 ollama 명령어를 터미널에서 쳤을 때 실행이 되면 정상적으로 설치가 된 것이다.

LLM 모델 다운 받아서 실행

ollama.com 사이트에서 Models를 클릭하여 https://ollama.com/search 페이지로 이동하면 오픈된 LLM 모델들을 볼 수 있다. 이 글을 쓰는 기준 날짜에는 deepseek-r1 가 제일 위에 있었고 클릭해서 들어간다.

아래와 같이 여러 parameters 수를 기준으로 여러 개를 선택하여 받을 수 있다. 1.5b, 7b, 8b 등이 parameters 수를 나타내고 이를 돌리기 위해 각각 1.5GB, 7GB, 8GB 의 가용한 메모리가 있는 것을 추천한다.

원하는 모델을 선택하면 오른쪽에 명령어 "ollama run deepseek-r1"이 나오는데 그것을 카피해서 터미널에 붙여 넣으면 다운로드 받아서 설치가 된 후 실행이 된다. 물론 이미 로컬에 다운로드가 받아져 있으면 다운로드 과정 없이 바로 실행이 된다.

테스트 결과

1.5b는 너무 모델이 작아서 거의 성능이 안나온다. 14b정도가 되어야지 어느 정도 쓸만하고, 32b부터는 훨씬 더 성능이 좋아지는 것을 느꼈다.

아래와 같이 32b 모델에서 poky에 대해서 물어보고 한글로 답변해달라고 했는데.. "참조 분배체"라고 답변하는 것을 보면 한글 번역은 32b에서는 아직 부족한 것으로 보인다. M3 MAX (14 Core, 36GB RAM)에서 실행했는데 mactop 명령어로 보았을 때 실행 도중 CPU는 많이 사용하지 않고 GPU를 100% 사용했고 메모리도 84%정도 사용했다. 참고로 결과에 한글이 나오다 끊긴 것처럼 보이는데 CPU, GPU 사용량을 캡쳐해서 중간에 끊킨 것처럼 보이지만 모두 다 번역되어 잘 나왔다.

다음 테스트로 ollama를 webui와 연결해보려고 "how to use openwebui for ollama?" 라고 질문을 해봤는데 장문의 답변을 하면서 Apple M3 MAX 의 팬 소리가 엄청 나면서 키보드와 디스플레이 가운데 상판이 뜨거워지는 것을 느꼈다. 이전에 Apple M1 PRO에서 docker 안에서 CPU를 거의 다 써가면서 돌렸을 때 한번도 이렇게 팬소리가 난적이 없었는데.. 역시 LLM 을 돌리는데는 엄청난 파워가 들어가는구나라고 느꼈다.

정리

DeepSeek R1이 다른 LLM 모델보다 엄청 저렴한 비용으로 돌릴 수 있는 모델을 만들었다라고 이야기를 하고 있다. 하지만 여기저기서 반론도 만만치 않다. 엄청난 선행 학습 비용도 들고 강화 학습에 또 비용이 들고.. 제미나이의 저렴하고 성능 좋은 모델도 있다고도 하고.. 아직 100% 실체가 밝혀지지는 않았다.

하지만 여기서 중요한 포인트 중 하나는 오픈했다는 것이다. 그래서 이렇게 내 Local 환경에서 돌릴 수도 있고 다른 개발자/연구원들이 더 좋은 모델로 발전시킬 수 있는 여지를 터 주었다. 오픈소스의 화력을 무시하면 안된다. 이것이 큰 주춧돌이 되어 앞으로 AI 산업이 엄청나게 특히 애플리케이션 쪽의 발전이 많이 이루어 질 것으로 예상된다.

이 글에서는 터미널에서 돌린 것만 보여주고 설명했지만 다음 글에서는 openwebui를 연결하여 웹 브라우저에서 실행하는 환경을 보여주는 글을 쓰려고 한다. 지금 회사 Proxy로 인해서 자꾸 에러가 나서 제대로 못해보는 상황이다.

DeepSeek (딥시크) 사용 후기

chbae — Tue, 28 Jan 2025 07:57:54 +0900

중국에서 개발한 생성형 AI인 DeepSeek (딥시크)가 지금 완전 핫하다. GPT나 다른 생성형 AI에 비해 1/10 수준의 비용으로 비슷한 성능을 낸다고 한다. 물론 이것은 DeepSeek의 보고서 내용이긴 하지만 엄청난 파장이며 현재 NVIDIA (엔비디아) 주가가 16% 이상 하락하고 나스닥은 3프로 이상 하락하고 있다.

현재 딥시크는 해커들의 공격으로 가입이 원활하지 않다고 나오지만 안되면 여러번 Google 계정으로 가입 시도를 하면 가입이 되어 사용할 수 있다.

출처: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1hmxjbn/deepseek_is_better_than_4o_on_most_benchmarks_at/

위의 그래프에서 보는 것과 같이 DeepSeek의 가장큰 경쟁력은 모델을 만들어낼 때 필요한 가격이다. GPT의 1/10 수준의 가격에 GPT와 비슷한 성능을 내고 있다고 딥시크 측은 주장하고 있다. 또한 무료로 사용할 수 있다. 솔직히 가격은 모르겠고 결과가 어느 정도 만족스러운지 보기 위해 몇가지 테스트를 해보았다.

테스트 시나리오

1. 독일 연봉 및 물가 정보

질문: 독일 연봉 기준 10만 유로에 대한 실 수령액이 얼마이고, 이를 한국과 비교하면 어떤지에 대해서 알려달라고 물어봤다.

결과: 처음 답변을 했을 때, 연금같은 경우 상한선이 있는데 이를 반영하지 못했지만 상한선에 대해서 이야기해주니 바로 찾아서 답변을 잘 해주었다. 그리고 한국과 비교했을 때의 결과도 자세히 알려주었다.

결론: GPT와 비슷한 결과를 보여주었고 잘못 답변한 부분에 대해서 간단하게 지적해주니 바로 답변을 잘 해주었다. 만족스러운 결과가 나왔다.

2. 독일어 학습

질문: Ich glaube dass meine tochter Sprechet Deutsch kann 에 대한 독일어 문법을 교정해 달라고 요청했다.

결과: 아래와 같이 쉼표, 대소문자 그리고 원형 및 위치에 대해서 모두 교정해주었고, 아래 화면 캡쳐는 안했지만 추가적인 설명을 더 해주었다. 또한 이런 부분에 관련하여 더 질문을 하면 상세하게 답변을 해주었다.

결론: 역시나 결과는 만족스러웠다. 언어 공부할 때도 유용하게 쓰일 듯 하다.

3. Rust 설치 및 Hello World

질문: MacOS에서 Rust 설치 방법 및 Hello World 를 출력하는 간단한 코드를 작성해달라고 요청했다.

결과: 완벽하게 공식 메뉴얼에서 설치 방법을 가지고 와서 알려주었고 Hello World 코드를 만들기 위해 cargo로 프로젝트를 만들어서 실행하는 방법까지 알려주었다.

결론: 간단한 코드지만 잘 알려주었다. 결과는 역시 만족스러웠다.

4. Python으로 코스피 200 종목 데이터 가지고 오기

질문: python으로 한국 코스피 200 주가정보 가지고 오는 스크립트 하나 말들어줄래? 라고 물어보았다.

결과: 증권 데이트를 수집하는 yfinance 라이브러리와 데이터를 쉽게 가공하는 pandas 라이브러리를 이용해서 코드를 만들어주었다. 또한 각 라인별로 코드에 대한 설명까지 훌륭하게 해주었다.

결론: 역시나 만족스러운 결과가 나왔다.

5. 망가진 한국어 번역

질문: 뉴스에도 많이 나온 "직우상 얻떤 번역깃돋 일끌 슈 없쥐많 한국인듦은 쉽게 앗랍볼 수 있는 한끌의 암혼화 방펍잇 잊다" 를 영어로 번역해달라고 해보았다.

결과: 한국어로 먼저 교정한 후 영어로 번역해주었다. "지구상 어떤 번역기도 읽을 수 없지만, 한국인들은 쉽게 알아볼 수 있는 한글의 암호화 방법이 있다." 이게 완벽한 답변이다.

결론: 앞부분은 교정을 잘못했다. 하지만 뒷부분은 잘 이해한 것으로 보아 이부분은 O1에 비해 약간 부족하다. 그래도 나쁘지 않다.

정리

딥시크를 처음 사용해보고 생각보다 결과가 잘 나와서 놀랬다. 계속 GPT만 사용했었고, 현재까지는 결과만 보았을 때 GPT와 비교해도 대체제로 크게 손색이 없는것으로 보인다. 당분간 개인정보나 민감한 데이터를 넣지 않는 범위 내에서는 계속 사용해 볼 예정이다. 아이데이션도 해보고, 개발 관련 질문도 조금 더 상세하게 해볼 예정이다.

하지만 여전히 중국에서 만들었다는 부분으로 인해 약간 개인정보나 이런 부분에 있어서 부담이 없다는 것은 거짓말이다. 그래서 가볍게 시작해볼까 한다.

정말 다른 생성형 AI에 비해 1/10 비용을 들여 데이터 모델을 만들었다면 어마어마한 성과임은 분명하다. 하지만 여전히 그 비용에 대한 근거는 부족한 것이 사실이기 때문에 100% 믿지는 못할 것 같다.

좋은 대안이 하나 더 생긴 것 같아서 너무 좋다. 중국의 기술이 지금 어마어마하게 올라가고 있고 이를 절대 무시하면 안된다. 비단 AI 뿐만이 아니고 지금 일하는 자동차 업계도 마찬가지이다. 경쟁자, 같이 가는 동반자로 생각하고 계속 기술을 따라가야 한다. 또한 미국 vs 중국의 지정학적, 정치적 이슈를 회사에서는 잘 대처해 나가야 한다.

독일 개발자 재택근무 (Home Office) - 2025년

chbae — Fri, 24 Jan 2025 09:02:08 +0900

최근 트럼프 행정명령으로 미국 연방공무원들은 모두 직장으로 돌아와서 근무해야하고, 아마존 등과 같은 많은 기업들도 정부 정책에 맞춰서 직장으로 돌아올 준비를 하라는 뉴스를 보았다.

출처: https://www.youtube.com/watch?v=K8TpMTwYmeY

독일에서 처음 온 2019년에도 재택근무 제도가 있었지만 회사에서 활발하게 동료들이 사용하지 않고 1주일에 1번정도 집에서 근무했던 것으로 기억한다. 하지만 코로나 이후에 재택근무가 기본이 되면서 일하는 문화와 방식이 엄청나게 많이 변했다. 그 이야기는 이전 글에서도 많이 언급했으니 궁금하면 아래 링크들을 보면 좋을 것 같다.

지금도 2022년 11월에 썼던 생각에 대해서 크게 변화된 바는 없다. 결국 추구하는 것은 하이브리드 형태로 적절하게 재택근무 (홈오피스)와 회사에서 출근해서 일하는 것을 조합해서 일을 하는 것이다. 회사에 출근하는 것은 가능하면 팀 사정에 맞게 정해서 함께 얼굴을 보는게 좋지 않을까 싶다. 개인적인 생각이고 물론 회사의 정책에 맞춰서 팀원들의 동의를 얻는 것은 반드시 필요하다.

재택근무를 기본으로 하고 일한지 거의 4년이 지난 지금 가끔은 나태해진 면도 있고, 다른 한편으로는 시간을 편하게 배분해서 쓸 수 있는 장점이 있다. 반대로 일과 삶의 구분이 없어지는 부분이 있어서 가능하면 일을 할 때는 업무 공간 (지하실)로 따로 내려와서 일을 하려고 한다.

많은 지인들이 재택근무를 부러워 한다. 맞는 말이다. 너무 자유롭고 불필요한 출퇴근 시간이 들지도 않고 말이다. 무수히 많은 장점이 있지만 거기에 필수적인 것은 책임감이다. 독일에서 일하고 있는데 참 안타까운 부분은 책임감에 대한 부분도 있다. 일정과 약속을 지키려고 하고 잘 관리를 해야하는데 이런 부분이 많이 부족한 느낌이 없지 않아 있다. 독일이라 그런지.. 아니면 우리팀만 그런지는 ??? 이다. 하지만 독일에서의 일하는 문화가 아에 없다고는 말하기는 어려울 것 같다.

여기저기서 독일이 어렵고 미래가 불투명하다고 한다. 반대로 독일은 지속가능성을 보고 일하니까 언젠가는 다시 회복할 수 있다고도 한다. 노동자로써 인권은 너무 좋고 100%는 아니지만 상당히 이상적으로 가는 나라는 맞다. 그렇기 때문에 사람이 살만한 나라인 것도 맞다. 그렇지만 때로는 현실에 맞게 바꿔야하는 부분도 있지 않을까라고 생각을 한다. 다시 모두 업무에 복귀하라고 하는 이야기는 아니다. 하이브리드를 선호하기 때문에 필요에 따라서 집에서 일을 하는 것도 당연히 허용해야한다.

여기서 하고 싶은 말은 약간의 책임감과 관리에 대한 부분이 더 들어가야 되지 않을까 한다. 물론 이 부분은 다시 나한테 족쇄가 되어 돌아올지 모른다. 하지만 장기적으로 회사 입장에서 생각하면 필요하다는 생각은 든다.

중국, 인도 등 다른데는 빠릿빠릿하게 움직이고, 다 할 수 있다고 하는데.. 왜 너네만 이것때문에 안되고.. 이런 것들도 고려해야되고.. 시간도 오래걸리냐라는 이야기를 듣기도 한다. 그들의 문화와 일하는 형태를 알아야한다고 계속 주장한다. 물론 우리도 고칠 것들이 많이 있다. 긍정적으로 도전적으로 그리고 책임감 있게 일을 해야한다. 이 부분을 개선해야할 필요는 분명 있어 보인다.

이야기가 다른데로 빠졌지만.. 그냥 이번 글은 편하게 넉두리로 읽어줬으면 하는 마음에서 썼으니 안고치고 이상 갈무리한다.

Qualcomm (퀄컴)과의 협업 - MBUX 인포테인먼트

chbae — Thu, 23 Jan 2025 06:27:20 +0900

MBUX의 인포테인먼트를 개발하면서 SoC업체로 퀄컴(Qualcomm)의 스냅드레곤 오토모티브(Snapdragon Automotive)를 사용해 오래전부터 협업을 하고 있었고 2023년도 9월에 아래와 같이 퀄컴 사이트에 공식적으로 (한국기사) 올라왔다.

https://www.qualcomm.com/news/releases/2023/09/qualcomm-continues-technology-collaboration-with-leading-luxury-

퀄컴과 시작하기까지 말못할 여러가지 비하인드 히스토리가 있지만 여기서 발설하기는 어렵고 아무튼.. 퀄컴과 이전회사 (LG전자)에서도 같이 일을 했었고, 여기저기 떠도는 소문도 있고.. 지금 같이 일하고 있는데 여기서는 이야기 (공개 가능한 범위 내에서)를 한번 해볼까 한다.

이전에 LG전자에 있을 때, 그리고 다른 회사의 이야기를 들어보니 퀄컴은 어느정도 물량이 안되면 같이 일을 시작조차 하려고 하지 않고, 시작해도 퀄컴 사이트에가서 직접 받고 퀄컴과 계약을 해서 퀄컴 고객 지원 사이트에 문의해서 답변을 기다려야한다고 한다. 또는 퀄컴과 파트너십을 맺은 업체들과의 협업을 통해 기술지원을 받는 형태로 일하기도 한다.

MBOS의 인포테인먼트 OS에 퀄컴 성능이 가장 좋은 스냅드레곤이 SoC로 들어가고, 여러해 퀄컴과 협업을 해왔다. 지금 일하고 있는 형태는 약간 다르고 이전 LG전자에 비해 많은 지원을 퀄컴에서 받고 있다. 자세한 이야기하는 하기 어렵지만 Awarding을 통해서 선정이 됬고, 그전에 어떻게 일하는지에 대한 Way of Working에 대해서도 많이 이야기를 했다. 물론 이게 다 비용으로 지불되기도 한다.

이런 다른 협업 형태는 회사의 파워가 느껴지는 부분이라고 할 수 있는 것 같다. 약 3년전에 샌프란시스코에 있는 벤츠 미국 연구소에 방문했을 때 당일치기로 샌디에고 퀄컴 본사에 가서 간단한 협업에 대한 이야기도 하고 왔을 정도로 다른 회사에 비해 협업과 지원이 잘 되는 것 같다.

물론 한국에서 기대하는 갑 -> 을 관계는 아니고 거의 대등한 관계여서 가끔은 일하기 힘들때도 있지만 이게 어디냐며 열심히 협업을 하고 있다. 개인적으로는 당연히 다른 한국 업체가 협업과 움직임면에서 훨씬 낫지만 위에서 결정을 했는데 어쪄랴.. 따라야지 :)

오늘도 온사이트 회의가 있었지만 집에서 회의에 합류하고 조만간 조금 더 큰 워크샾에서 같이 계속 보면서 일 할 예정이다. 그리고 퀄컴 베를린 오피스에 이전에 LG전자에서 일했던 한국분도 있어서 조금 편하기도 하다.. 내일은 그분과 회사 근처에서 점심을 먹기로 했고 말이다.

아무튼 갑자기 생각나서 이렇게 일하는 이야기를 적어보았다.

[도서 리뷰] 구글 SEO 상위노출 100일 정복

chbae — Mon, 20 Jan 2025 06:50:09 +0900

작년에 이 블로그를 구글 검색에서 상위 노출을 시킬 수 있는 방법을 찾다가 이 책을 알게 되어 구매해 놓고 있다가 올해 초부터 쉬엄쉬엄 편하게 읽어나갔고 조금 전에 다 읽어서 이렇게 간단히 글로 남겨보려고 한다.

결론적으로 이 책은 블로그를 구글 검색엔진의 상위에 노출 시키고 싶은 개인보다는 회사 입장에서 마케팅 하시는 분들을 위한 책이라고 할 수 있다. 물론 도움이 안된다는 말은 아니다. 그보다 조금 더 전문적인 입장에서 접근을 해 나가고 그 분들을 위한 책이다.

아, 이 책의 제목에 붙은 SEO는 Search Engine Optimization (검색 엔진 최적화)이다. 검색 엔진에 최적화 되기 위해서 어떤 일들을 해야하는지에 대해서 알려주는 책이다.

그래도 추상적이지만 배울 것은 많이 있었다. 당연히 제일 중요한 것은 글의 키워드와 퀄리티이다. 중요한 키워드는 글 초반에 쓰는 것이 중요하고 너무 자주 반복해도 좋지 않다고 한다. 독자가 블로그에 오랫동안 남아서 글을 읽을 수 있는 퀄리티도 상당히 중요하다. 결국은 그 글로 인해 회사가 신뢰를 받아서 결국 상담에서 계약까지 이루어지기 때문이다. 이것이 주 목표이다.

하지만 필자같은 개인은 블로그에 많이 방문해서 오랫동안 머물고 구글 애즈 (Google AD) 광고를 보고 클릭을 하는 것이 더 중요하다. 그러기 위해서는 글을 쓰는 플랫폼 (이 책에서는 CRM으로 표현)도 중요하다. 워드프레스가 가장 많이 쓰이고 지금 이 글을 쓰는 티스토리도 개인 블로그를 시작하는 분들에게는 괜찮은 것 같다.

또한 도메인도 일부 연관이 있다고 한다. 키워드와 비슷한 도메인, 오래 유지된 도메인 등도 가산점을 갖는다고 한다. 외부 링크와 내부 링크에 대한 연관성도 이야기한다. 내부 링크는 내 도메인 내에서 관련 있는 글 간의 링크를 걸어주는 것을 말하고 그렇게 되면 독자들은 조금 더 내 사이트에 머물러 글을 읽을 수 있게 된다. 외부 링크는 다른 곳에서 내 글의 링크를 거는 것인데 이를 외부 컨설턴트를 이용하거나, 커뮤니티를 이용하는 등이 있지만 현실적으로 내가 제어할 수 있는 것은 아니다. 결국 글을 잘 쓰면 알아서 저절로 누군가 글을 쓸 때 링크를 걸어간다. 마치 논문의 레퍼런스.. 구글 검색엔진의 기본 알고리즘이 이것이다.

이 외에도 인프라 관련되어 웹페이지를 빨리 뜨게 하는 방법들도 소개해준다. 그림 같은 경우 webp 규격으로 만들어 올리고, CDN (Content Delivery Network) 를 이용 하는 방법 등등등..

다양한 도구들도 소개를 해준다. 구글 키워드 플래너, pagespeed insight, screamingfrog, gtmetrix 등등등.. 일부는 유료지만 회사에서 마케팅으로 업무를 일하는 분들에게는 유용할 것이라고 한다.

마지막으로 필자도 잘 못해서 힘들어하고 있지만 양질의 글을 꾸준히 쓰고 인내를 가지고 이 책에서 하라고 하는 것을 지키면서 오래 기다리다 보면 언젠가는 상위에 올라올 날이 있지 않을까 싶다. 물론 지금도 블로그 수익을 내는데는 꽝이지만 그게 이 블로그의 목적은 아니지만 두 마리 토끼를 다 잡으면 좋지 않을까 ??? 라는 생각에 열심히 관련된 유투브나 책을 찾아서 보고 있다. :-)

메르세데스 벤츠 전기차 (EQ 시리즈)

chbae — Sun, 19 Jan 2025 07:17:21 +0900

테슬라를 시작으로 전기차가 쏟아져 나오기 시작했다. 미국 (Rivian, Lucid Motors 등), 중국 (NIO, XPeng Motors, Li Auto, BYD 등)의 새로운 자동차 업체들 부터 기존의 자동차 회사인 메르세데스 벤츠, BMW, 폭스바겐, 아우디, 현대자동차에 이르기까지 전기차를 너도나도 내놓기 시작했다.

지금은 전기차 시장 캐즘 (Chasm)이라 수요가 떨어지거나 정체되고 있지만 궁극적으로는 전기차로 바뀌게 될 것으로 거의 확신한다. 전기차 주행 시간 (특히, 겨울), 전기차 충전 시간, 화재 위험성 등이 원인으로 지목받고 있지만 점차 기술이 발전함에 따라 많이 개선되어 가고 있다.

출처: https://electric-wow.ch/news/1251-die-mercedes-benz-eq-modelle-beste-perspektiven-mit-elektromobilitat

여기서는 메르세데스 벤츠 전기차인 EQ 시리즈에 대해 적어보고자 한다. 전기차 시장이 급성장하기 시작함에 따라 벤츠에서도 2019년에 첫 전기차인 GLC 차체 플랫폼 기반으로 EQC 전기차를 출시했다. 이후 Entry, Mid 급인 EQA, EQB를 기존 내연기관 차체 플랫폼 위에 전기차를 만들어 냈고 2021년에 전기차 플랫폼으로 High 엔드 급인 EQS를 시작으로 EQE, EQS SUV, EQE SUV를 내면서 전체 카라인을 전기차로 완성했다. 최근에는 G 바겐 전기차도 출시했다.

EQA, EQB, EQC는 전기차 플랫폼 위에서 만들어지지 않았기 때문에 주행거리나, 배터리 충전시간이 전기차 플랫폼 위에서 만들어진 타사의 차에 비해 떨어지지만 벤츠 특유의 주행감이나 실내외 인테리어, 그리고 벤츠만의 브랜드 네임을 가지고 많은 고객들이 구매를 했다. 회사 내부에서도 분명히 다음 세대에는 전기차 플랫폼 기반으로 풀체인지를 할 것으로 준비할 것 같다.

EQS와 EQE는 전기차 플랫폼 위에서 만들어지만 디자인 측면에서 호불호가 많이 갈린다고 이야기한다. 솔직히 개인적인 생각은 디자인이 썩 맘에 들지는 않는다. BMW처럼 차라리 내연기간 모델과 동일하게 가던가.. 너무 미래지향적 (?)이지 않았나 싶다. 하지만 EQE SUV, EQS SUV는 나쁘지 않고 무난한 디자인이라고 생각한다. G 바겐도 거의 비슷한 디자인이고 말이다.

전기차만 보자면 벤츠가 주행 거리며 충전 시간은 타사의 전기차에 비해 월등히 뛰어나거나 좋다고 말하기는 어렵다. 전기차임에도 불구하고 내연기관 차에서 해왔던 주행 성능 튜닝, 인테리어 디자인, 차체 디자인 등으로 경쟁력을 가져 나가고 있다. 앞으로 회사 내에서 어떻게 경쟁력을 가지고 갈지 참 궁금하다.

앞으로는 전기차가 다가 아니다. SDV라고 하는 소프트웨어 쪽 및 UI/UX, 자율 주행등도 경쟁력을 좌지우지 하는데 하나의 요소가 되가고 있다. 역시나 테슬라가 선두에 나서고 제일 잘하고 있는 것은 인정하지 않을 수 없다. ECU 통합, 소프트웨어 업데이트, 자율 주행 성능 모든 면에서 다른 자동차 회사들을 앞서 나가고 있다.

벤츠도 위에서 보고만은 있지 않고 계속 선두권으로 나가려고 노력하고 있다. 전기차 캐즘으로 그 시기가 늦춰지는 것처럼 보이지만 어려운 경제 상황 속에서도 내부에서는 소프트웨어 개발, 전기차, 자율 주행등에 많은 투자를 하고 있고 잘 할 것으로 믿는다. 그 한 축에 있고 꼭 잘 되서 경쟁에서 이겼으면 좋겠다.

물론 몇년, 몇십년 후에 뒤돌아볼 때 힘들었고 어려웠던 것들을 적을 날이 있지 않을까 싶다. 지금으로써는 좋은면만 보고 나아가려고 하고 있다.

시원 스쿨 독일어 학습

chbae — Fri, 17 Jan 2025 04:58:32 +0900

이 글은 시원 스쿨 독일어에서 전혀 지원 받지 않고 2021년도부터 3번이나 내돈내산으로 구매하여 강의를 들은 후기를 적은 것이다.

독일에 거주한지 만 6년이 다 되어가고 내년이면 7년차가 된다. 여전히 독일어는 걸음마 수준이지만 처음 배우기 시작할 때 시원 스쿨 독일어를 이용해서 시작하는 것도 좋다라는 것을 경험을 통해 간단히 이야기해보려고 한다.

시원 시쿨

시원 스쿨은 영어를 시작으로, "시원 스쿨 독일어", "시원 스쿨 프랑스어", "시원 스쿨 이탈리아어", "시원 스쿨 베트남어", "시원 스쿨 중국어" 등 다양한 언어를 온라인 강좌로 제공해주는 사이트이다. 솔직히 다른 언어는 들어보지 않아서 잘 모르겠고 시원 스쿨 독일어만 들어보고 간단히 후기를 남겨보고자 한다.

시원 스쿨 선택 이유

독일에 와서 독일어 A1을 따고 영주권을 받는 것이 1차 목표였다. 독일에서 일하는 워킹 비자중 하나인 블루카드로 영주권을 받기 위해서는 1. 독일어 B1 수준 + 20개월 이상 연금 납부 증명서 + 기타, 2. 독일어 A1 수준 + 30개월 이상 연금 납부 증명서 + 기타 등의 조건을 만족해야한다. 그래서 독일어 A1을 위해 공부하기 시작했다.

솔직히 2021년에 알고 있는 언어 온라인 사이트는 시원 스쿨, 독독독, 해커스가 전부였다. 회사 교육 비용으로 카드 결제 가능한 곳을 찾다가 시원 스쿨이 그나마 쉽게 가능하다는 이야기를 듣고 선택했다. 솔직히 독독독도 좋다는 이야기를 많이 듣고 독일에 거주하는 분들이 많이 하고 있다고도 들었다.

등록 방법 및 팁

시원 스쿨 독일어에는 단과 강의 등록에서 부터 다양한 패키지로 등록 할 수 있다. "2025 끝장 패키지", "왕초보 패키지" 등등이고 각각에 따라 정해진 기간이 있다. 여기서 전체 강의를 1년간 들을 수 있는 패키지를 들었고, 이후로는 1년 단위로 계속 연장을 했다.

간간히 시원 스쿨 할인 쿠폰이 있고 등록 할인해주는 이벤트도 자주 한다. 가끔은 1년에서 추가로 1-2개월을 더 들을 수 있게도 해준다. 시원 스쿨 쿠폰보다 직접 카카오 고객센터에 문의해서 등록을 했고 계속 연장을 했다. 그러면 추가로 몇만원 정도 조금 더 시원 스쿨 디시 (할인) 받을 수 있는 기회가 생기기도 한다.

등록 기간

이미 2021, 2022년 그리고 지금 2024년에 VIP 프리패스 (거의 전 독일어 강좌)를 구매하여 계속 듣고 있고 아래는 그 증거로 캡쳐를 해보았다.

2024년 기준으로 시원 스쿨 독일어를 연장을 하면 20만원 대로 1년에 대부분의 강좌를 들을 수 있다. 다만 아쉬운 것은 처음에 등록할 때 교재를 여러권 받아서 왔는데 이 후 강좌 리뉴얼을 해서 교재를 더 이상 사용할 수 없게 될 수 도 있다.

정리 (마무리)

이렇게 글을 쓰다보니 너무 광고성인 것 같지만 전혀 시원 스쿨에서 지원을 받지 않고 직접 글을 한번 써봤다. 물론 다른 독일어 공부하는 학습 사이트가 많다. 독독독, 해커스 인강, 시원 스쿨 등등등.. 그리고 요즘에는 앱으로도 많이 있다. 듀오링고 (duolingo)도 요즘 재밌게 사용하면서 공부하는 앱 중에 하나이다.

독일어는 여전히 걸음마 수준이다. 그렇지만 듀오링고와 Youtube, 독일어 인강을 통해서 아주 조금씩 공부하고 있다. 독일어는 단어에도 성별이 있고 뭔가 정말로 어렵고 외워야될 것도 많고 헤깔리는 어려운 언어이다. 하지만 하나씩 꾸준히 하다보면 언젠가 좋아질 날이 있지 않을까??? 를 기대해보면서 독일에서 열심히 외노자로 살고 있다.

Virtual ECU (가상 ECU)

chbae — Fri, 10 Jan 2025 08:03:59 +0900

https://yocto.tistory.com/309 에서 "SDV 개발에서 HW/SW Decoupling" 주제로 간단히 글을 써봤다. 핵심은 소프트웨어를 하드웨어와 분리해서 개발을 하는 환경을 구현해서 빠르게 개발을 하면서 테스팅 하는 것이다.

배경

점점 차량용 소프트웨어의 복잡도와 크기가 커져가면서 통합과 테스트가 점점 더 어려워지고 있다. 더불어 많은 ECU가 작은 개수의 고성능 ECU 통합되면서 하드웨어의 Cost가 비싸져서 많은 하드웨어를 가지고 개발하기도 큰 부담이 있다. 초기 보드 Bringup의 시간도 많이 들어 빠른 릴리스와 개발을 요구하는 요즘과 같은 경쟁 시대에 그동안 기능 개발을 놓기도 어려운 상황이다.

그렇기 때문에 Virtual ECU (vECU)가 점점 각광을 받고 있고 대부분 제대로된 vECU환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. Virtual ECU(가상 ECU)는 실제 차량의 전자 제어 장치(ECU)를 소프트웨어 환경에서 시뮬레이션하는 기술이다. 이는 물리적인 하드웨어 없이도 ECU의 기능을 테스트하고 검증할 수 있게 해준다. 가상 ECU는 다음과 같은 장점을 제공한다.

장점

비용 절감: 물리적인 하드웨어 없이도 테스트가 가능하므로 비용을 절감할 수 있다.
시간 절약: 개발 초기 단계에서부터 ECU의 기능을 검증할 수 있어 개발 시간을 단축할 수 있다.
유연성: 다양한 시나리오와 조건에서 ECU를 테스트할 수 있어 더 다양한 상황을 시뮬레이션할 수 있다.
안전성: 실제 차량을 사용하지 않으므로 테스트 중 발생할 수 있는 위험을 줄일 수 있다.

물론, Virtual ECU(가상 ECU)에도 단점과 구현하기 어려운 점이 있다. 주요 단점과 어려운 점은 다음과 같다.

단점

정확성 문제: 가상 환경에서의 시뮬레이션은 실제 하드웨어와 완전히 동일하지 않을 수 있다. 이는 테스트 결과의 정확성에 영향을 미칠 수 있다.
복잡성 증가: 가상 ECU를 구현하고 유지하는 데 필요한 소프트웨어와 인프라가 복잡할 수 있다.
제한된 하드웨어 상호작용: 실제 하드웨어와의 상호작용을 완전히 재현하기 어려울 수 있다. 이는 특정 테스트 시나리오에서 문제가 될 수 있다.
성능 제한: 가상 환경에서의 시뮬레이션은 실제 하드웨어보다 느릴 수 있으며, 이는 실시간 테스트에 영향을 미칠 수 있다.

구현하기 어려운 점

정밀한 모델링: ECU의 모든 기능과 상호작용을 정확하게 모델링하는 것은 매우 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있다.
복잡한 소프트웨어 통합: 다양한 소프트웨어 툴과의 통합이 필요하며, 이는 복잡한 작업이 될 수 있다.
데이터 관리: 대규모 시뮬레이션 데이터를 관리하고 분석하는 것은 도전적인 과제이다.
실시간 성능: 가상 ECU가 실제 ECU와 동일한 실시간 성능을 제공하도록 하는 것은 어려운 일이다.
테스트 환경 구축: 다양한 테스트 시나리오를 지원하는 가상 테스트 환경을 구축하는 데 많은 노력과 자원이 필요하다.

이러한 단점과 어려운 점에도 불구하고, 가상 ECU는 자동차 산업에서 중요한 도구로 자리 잡고 있으며, 지속적인 기술 발전을 통해 이러한 문제들을 극복하고 있다.

가상 ECU 레벨

출처: https://semiengineering.com/going-virtual-in-automotive-electronics-development/

가상 ECU는 다음과 같은 레벨을 가지고 있고 크게 Host 컴파일러 환경에서 구현 가능한 레벨 1,2,3과 Target 컴파일러와 동일한 환경에서 구현하는 레벨 4가 있다. 레벨 4를 추가하지만 기술적 난이도와 그만큼 개발/관리 비용이 요구되며 각 제품/회사의 전략에 맞춰 테스트 상황에 맞게 적절히 조합해서 사용하는 것이 좋다.

레벨 0: 알고리즘 모델의 설계에 중점을 두며, 일반적으로 C++ 코드로 작성되거나 MathWorks MATLAB 환경을 사용한다. 코드는 호스트에서 호스트 컴파일된 코드 또는 인터프리터를 통해 시뮬레이션된다.
레벨 1: 생산 애플리케이션 또는 그 모듈의 테스트에 중점을 둔다. 미들웨어 소프트웨어 계층은 기본 런타임 및 I/O 시뮬레이션 코드로 대체된다. 애플리케이션 또는 모듈은 호스트 실행 파일로 컴파일된다.
레벨 2: 전체 애플리케이션으로 범위를 확장하고 애플리케이션과 미들웨어 간의 인터페이스를 도입한다. 전체 애플리케이션의 생산 코드를 사용하지만, 미들웨어는 시뮬레이션 등가물로 대체된다.
레벨 3은 스택의 하단에 더 많은 생산 소프트웨어를 추가한다. 생산 미들웨어가 포함되며, 디바이스 드라이버는 시뮬레이션 등가물로 대체된다. 모든 하드웨어 독립 소프트웨어 계층을 검증할 수 있다.
레벨 4b: 애플리케이션, 미들웨어 및 OS의 모든 소프트웨어 계층에 대해 생산 코드를 사용한다. 시뮬레이션 대체가 필요하지 않다. 물리적 ECU에 사용된 것과 동일한 컴파일러가 동일한 바이너리 타겟 실행 파일을 생성한다.
레벨 4a: Synopsys에서 도입한 독특한 접근 방식이다. 이는 레벨 4b와 유사하지만, 전체 스택에서 선택된 소프트웨어 기능이 호스트에서 우회되어 실행된다. 이는 vECU 시뮬레이션 속도를 높이고 필요한 모델 수를 줄인다.
레벨 5: 물리적 ECU가 타겟 컴파일된 코드로 전체 생산 소프트웨어 스택을 실행하는 전통적인 벤치 접근 방식이다. 이는 실제 차량이 현장에서 작동하는 방식이기도 하다.

제품 / 솔루션

많은 공급자 (Supplier)들이 vECU를 개발하여 OEM등에 커스터마이즈를 하면서 판매하려고 노력하고 있다. 이전에 https://yocto.tistory.com/306 에서 이야기한 QNX Cabin도 그중에 하나이고, dSPACE의 VEOS, 퀄컴과 같은 SoC 벤더들의 솔루션, QEMU로 자체 구현 등이 있다. 안드로이드의 경우 Cuttlefish를 제공하여 쉽게 개발을 할 수 있는 환경도 만들어준다.

앞으로 소프트웨어는 단일 OS에서 돌아가지 않고 고성능 SoC를 가진 HPC (High Performance Computing)에서 하이퍼바이저 위에 여러개의 VM으로 OS가 돌아갈 확률이 굉장히 높다. 그렇기에 하이퍼바이저도 시뮬레이션을 해야하고 이로써 복잡도는 더 높아진다. 또한 서로 다른 ECU간의 통신도 해야하고, POSIX OS와 Autosar Classic이 올라간 MCU 등 이기종 간의 VM과도 통신을 해야한다.

각 ECU, VM, OS에서 Simulator/Emulator를 만드는 것도 중요하지만 궁극적으로 이를 통합하는 부분도 상당히 큰 어려움과 부분을 차지하게 될 것이다.

정리 / 인사이트

vECU의 장점은 개발자 Local PC, Cloud등 어느 환경에서나 다 동작하는 것이다. 단일 OS에서 개발하는 부분은 개발자의 Local PC에서 할 수 있고 작게 컴포넌트 테스트, 일부 통합 테스트까지도 할 수 있을 것으로 기대한다. 하지만 전체 통합 테스트 환경을 Local PC에 구축하는것은 복잡한 설정이 필요할 것으로 생각된다. 그래서 Cloud에 미리 설정해놓고 테스트 할 수 있는 환경을 제공하지 않을까 조심스럽게 생각한다.

그렇게 되면 Cloud의 사용량이 늘어나고 결국 Google Cloud, MS Azure, AWS 등의 Cloud 업체은 엄청난 수익을 내게 될 것이다. 당연히 CI/CD 환경도 그곳에서 구축할 확률이 놓다. 그래서 이런 클라우드 업체에서는 vECU 환경 설정을 하는데 적극 지원을 하고 있는 상황이다.

vECU는 여전히 초기 단계인것 같다. 하지만 정말 중요하고 이것이 앞으로의 개발 방향이라고 생각한다. 동시에 실제 개발 환경에 쓰이도록, 이슈가 실제 하드웨어에서 나오는 것과 비슷하게 나오도록 만드는 것은 여전히 어려운 일이다. 잘 만들어서 개발자와 통합하는 부서에 신뢰를 얻는게 중요하다.

SDV 개발에서 HW/SW Decoupling

2025년 계획

chbae — Sat, 4 Jan 2025 04:59:28 +0900

2024년도에 업무 변화를 잘 적응해 냈고 회사 업무외에도 도서 번역서를 출간하는 등 많은 성과가 있었다. 가족들과의 시간도 많이 보냈고 여행도 많이 다녔다. 2025년도는 더 불확실한 해가 되고 있다. 독일 경제, 자동차 회사들의 경기가 어렵고 회사내에서 많은 변화가 이루어질 예정이다. 여전히 고민중이고 회사의 계획도 들어보면서 결정을 하나씩 해 나갈 예정이다.

2025년도 계획

업무

3월 이후의 역할 및 업무 고민 (플랫폼, 신규 인포테인먼트, Mixed Criticility 업무 등)
사내 프로그램을 이용한 Hobby 프로젝트
KEIT 수요조사서 제안 및 2026년 준비
Startup Autobahn Korea
전체 양산 프로세스 및 테스트/프로젝트 관리 지식 습득
Next Step 준비 (Head or Senior Principal)

일상

경제 공부
영어
독서 (2주에 1권 이상)
매일경제 신문 읽기 (매일)
한국 방문 (7월 ~ 8월)
운동 (테니스, 자전거 등)
명상 및 사색
네트워킹 (회사 및 외부 활동, 출장)
인문학 독서

기술

Yocto Advance Training 온라인 강의 (Optional)
Open Source Contribution (Yocto - Contributor, AGL System Architect Group, Steering Committee) (매달 1개 이상)
ASPICE
Cyber Security
Python + AI (GPT, 파이토치 등) + Python 모듈 (ex, Pandas, webui 도구)
AI 지식 습득 및 PoC
커뮤니케이션, 문제/갈등 해결, 프로젝트 리딩 스킬, 리더십 스킬

커뮤니티

K-TAG 연례회 (2월, 벨기에 브뤼셀)
COVESA AMM (5월 12일 ~ 15일, 독일 베를린)
EKC (Europe-Korea Conference) (8월 25일 - 8월 29일, 오스트리아 빈)
재독과협 추계학술대회 (???, 독일 에센)
블로그 (일주일에 2개 이상)
외부 세미나

조금씩 변하지만 매년 비슷한 계획인 것 같다. 올해는 회사에서 많은 업무 변화가 있을 것 같고, 업무상 한국과의 교류도 조금 더 많이 할 예정이다. 개인적으로 외부 활동도 조금씩 늘려나갈 예정이다. 1달 반동안 한국에 있으면서 많은 분들을 만나고 이야기를 해볼 예정이다.