벡터코리아는 18일 엔드투엔드 데브옵스(DevOps) 기반의 SDV(소프트웨어 정의 차량) 테스트 자동화 플랫폼인 ‘애자일 차량 개발(Agile Methods)’ 프레임워크를 공개했다.

 

이번 프레임워크는 데브옵스 기반 CI/CD(지속적 통합·지속적 배포)와 서비스 지향 아키텍처(SOA, Service-Oriented Architecture)를 중심으로, 기존 V-모델 중심 차량 개발 프로세스의 한계를 극복하고 빠른 소프트웨어 업데이트가 요구되는 차세대 차량 개발 환경에 최적화된 접근 방식을 제시한다.

 

기존 하드웨어 중심 차량 개발 방식은 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), IVI(차량용 인포테인먼트) 등 다양한 도메인에서 시스템 복잡도 증가와 기술 이질성, 수많은 하드웨어·소프트웨어 조합으로 인해 한계에 도달했다. 여기에 조직 간 사일로(Silo), 짧아진 개발 주기, 비용 압박, 기능 안전과 사이버보안, 차량 진단 등 규제 요구가 더해지며 개발 부담은 더욱 커지고 있다.

 

 

SDV로의 전환을 위해서는 차량을 단순한 하드웨어 집합이 아닌 ‘업데이트 가능한 디지털 플랫폼(Updateable Digital Platform)’으로 재정의하는 패러다임 전환이 필요하다. 이를 뒷받침하는 기술적 기반은 차량 기능을 하드웨어가 아닌 서비스 단위로 제공하는 차세대 전기·전자(E/E) 아키텍처다.

 

서비스 지향 E/E 아키텍처(Service-Oriented E/E Architecture)는 OTA(무선 소프트웨어 업데이트)와 기능 확장, 개발 유연성을 가능하게 하는 핵심 요소로, SDV 시대의 ‘Shift-North’ 전략을 따른다. Shift-North는 차량 기능을 개별 ECU에서 고성능 컴퓨터(HPC)와 클라우드로 이동시키는 전략으로, 소프트웨어와 하드웨어의 생명주기를 분리하고 OTA 기반의 지속적인 기능 개발을 지원한다.

 

기술적 분리만으로는 충분하지 않으며, 이를 실질적인 경쟁력으로 연결하기 위해서는 데브옵스 기반의 애자일 차량 개발이 필수적이다. 데브옵스는 CI/CD를 중심으로 개발과 운영을 통합해 코드 작성 초기 단계부터 차량 전체 OTA까지 일관된 개발 흐름을 제공한다.

 

벡터코리아의 ‘애자일 차량 개발’ 프레임워크는 개발자 경험(DevEx)을 중심에 두고 인프라, AI 기반 엔드투엔드 툴체인, 자동화된 워크플로우를 결합해 기업 간 협업 효율을 높였다. 가상 검증(Virtual Validation)과 실제 차량 데이터 수집(Field Data Collection)을 연계한 피드백 루프를 통해 개발 주기를 단축하고 기능 혁신을 가속한다.

 

SDV 개발은 전 세계 수백에서 수천 명의 개발자가 동시에 참여하는 대규모 협업이 전제되며, 이를 위해 확장형 개발 인프라가 요구된다. GitLab, GitHub와 같은 코드 호스팅 플랫폼은 버전 관리와 CI/CD, 아티팩트 관리를 통합 제공하지만, 자동차 산업 특유의 다양한 엔지니어링 도구와의 연동이 주요 과제로 남아 있다.

 

벡터코리아는 이를 해결하기 위해 아키텍처 모델과 테스트 환경 등 모든 개발 산출물을 코드로 관리하는 ‘Everything-as-Code’ 방식을 적용했다. 또한 MCP와 같은 개방형 표준 인터페이스를 도입해 다양한 엔지니어링 툴과 AI 엔지니어링 어시스턴트가 유기적으로 연동되도록 지원한다.

 

프레임워크는 로컬 및 클라우드 기반 컨테이너형 개발 워크벤치를 제공해 개발자가 동일한 환경을 자동으로 재현할 수 있도록 하고, 원격 하드웨어 접근 기능을 통해 검증 효율성을 높였다.

 

소프트웨어 모듈화와 재사용성 강화를 위해 의존성 관리, 변형 관리, 인터페이스 기반 테스트 구조를 적용했으며, SiL(소프트웨어 인더 루프, 가상 환경 기반 테스트)부터 HiL(하드웨어 인더 루프, 실제 하드웨어 기반 테스트)까지 동일 구조의 테스트 블록 재사용이 가능하다. ASIL(자동차 안전 무결성 등급) 등 필수 파라미터를 지정하면 파이프라인 구성과 테스트, 배포 단계가 자동화되며, ASPICE, ISO 21434, ISO 26262 등 국제 표준 준수도 함께 보장된다.

 

‘애자일 차량 개발’ 프레임워크는 아키텍처 여정과 개발 여정의 이중 구조로 운영된다. 아키텍처 여정에서는 요구사항 관리와 E/E 및 소프트웨어 아키텍처, 네트워크 토폴로지를 정의하고 인터페이스 합의서를 마련한다. 개발 여정에서는 애자일 기능 팀이 이 규칙 안에서 독립적으로 기능을 개발하며, 모든 커밋에 대해 정적 분석과 단위 테스트, SiL 기반 테스트가 즉시 수행된다. 검증을 통과한 결과물은 자동화된 시스템 검증을 거쳐 디지털 트윈의 핵심 요소로 활용된다.

 

차량 양산 이후에도 개발은 ‘빅 루프(Big Loop)’ 단계로 이어진다. 차량 플릿은 실시간 데이터 센서 역할을 수행하며, 사용 패턴과 진단 데이터가 개발 시스템으로 환류된다. 이를 기반으로 OTA 업데이트 전략과 배포 계획이 수립되고, 실제 차량 데이터는 예측 모델 학습과 가상 승인에 활용된다. 디지털 트윈과 SDV 기능 모델은 실데이터로 지속 보정돼 규제 수준의 신뢰성과 안전성을 확보한다.

 

벡터코리아는 SDV 시대의 핵심 전략으로 Everything-as-Code, AI 기반 개발 지원, IDE 중심 개발 환경, 인터페이스 합의 기반 아키텍처, 데브옵스 자동화 검증 파이프라인을 결합한 소프트웨어 팩토리 구축을 제시했다. 조직 전체 개발 환경을 단일 데브옵스 플랫폼으로 연결하는 소프트웨어 팩토리는 지속적인 업데이트와 규제 준수, 품질 확보, 대규모 협업을 동시에 충족하기 위한 필수 전략으로 평가된다.

 

헬로티 이창현 기자 |