AI 및 데이터 기반 자동차 소프트웨어 용어정리

 

AI 및 데이터 기반 자동차 소프트웨어 용어정리

이 페이지에서는 10회차 글에서 다룬 AI 및 데이터 기반 자동차 소프트웨어의 주요 용어를 학문적으로 정리합니다. 각 용어의 정의와 실제 적용 맥락을 함께 기술하여, 독자가 소프트웨어 기술의 배경을 명확히 이해할 수 있도록 구성했습니다.

 

용어 및 정의

용어	정의 및 설명
AI (Artificial Intelligence)	인공지능. 컴퓨터가 학습·추론·판단 등의 인간과 유사한 지능적 기능을 수행하도록 하는 기술. 자동차 분야에서는 ADAS, 자율주행, 예측정비 등에서 활용됨.
머신러닝 (Machine Learning)	데이터를 통해 규칙을 스스로 학습하는 알고리즘. 자동차 소프트웨어에서 주행 패턴 학습, 객체인식·분류 등에 사용됨.
딥러닝 (Deep Learning)	머신러닝의 하위 분야로, 다층 신경망(CNN, RNN 등)을 활용해 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는 기법.
OTA (Over-the-Air) 업데이트	무선 네트워크를 통해 차량 소프트웨어를 원격으로 갱신하는 기술. AI 기반 분석 결과를 반영해 차량 성능·보안을 개선함.
예측정비 (Predictive Maintenance)	AI가 센서 데이터를 분석해 차량의 고장을 사전에 예측하는 기술. 부품 수명과 상태 데이터를 기반으로 유지보수를 최적화.
데이터 로깅 (Data Logging)	주행 중 발생하는 ECU, 센서 데이터를 기록·저장해 분석·검증에 활용하는 과정. HIL/SIL 검증 단계와도 연결됨.
센서 융합 (Sensor Fusion)	카메라, 레이더, 라이더 등 다중 센서 데이터를 통합·해석하는 기술. 자율주행 및 ADAS의 인지 정확도를 높임.
HIL/SIL	Hardware-in-the-Loop / Software-in-the-Loop. 소프트웨어 검증 단계로, 실제 차량 환경을 가상화·모사해 알고리즘의 안정성을 검증.
ISO 26262	자동차 기능안전 국제 표준. AI 기반 소프트웨어도 이 표준의 요구사항을 충족해야 함. 안전 등급(ASIL) 개념 포함.
오버피팅 (Overfitting)	AI 모델이 학습 데이터에 과적합되어 새로운 데이터에서 정확도가 떨어지는 현상. AI 기반 소프트웨어의 실차 적용 시 문제될 수 있음.

 

결론 및 추가 학습 자료

AI 및 데이터 기반 소프트웨어는 기존 ECU·제어 소프트웨어와는 전혀 다른 개발 패러다임을 제시합니다. 그러나 실시간성·기능안전·데이터 품질 문제를 해결하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아있습니다.

이 페이지는 10회차 본문과 연계되며, 추가로 11회차 글에서 자동차 소프트웨어의 전반적 비교 및 총정리를 다룰 예정입니다.