Tata Daewoo: validating vehicle noise, vibration and harshness in virtual reality

이 녹화된 프레젠테이션에서 타타대우모빌리티 의 NVH(소음, 진동, 불쾌감) 엔지니어인 박진영은 그의 팀이 물리적 프로토타입 대신 Unity Industry 로 만든 가상 환경에서 차량 NVH를 검증하는 방법을 시연합니다. 가상 NVH 검증은 소음, 진동 및 불쾌감을 모니터링하고 측정하기 위한 시뮬레이션 도구입니다. 발표에서 박씨는 자동차 개발 방식을 재편하는 압력 , 시뮬레이션만으로는 예측이 제한적인 이유, 그리고 측정된 테스트 데이터를 Unity Industry 와 결합하여 누구나 트럭의 소음원을 실제 크기로 듣고 검사할 수 있는 독립형 헤드셋 도구를 개발한 과정을 설명합니다.

무엇을 배우게 될까요?

• 다품종 소량 생산 업체가 시제품 개발만으로는 NVH 승인을 얻을 수 없는 이유는 무엇일까요?
• 실제 테스트 데이터가 시뮬레이션을 검증된 가상 환경으로 바꾸는 방법
• Asset Transformer 와 Asset Manager 개발자가 아닌 사람에게 해결해 준 문제는 무엇일까요? solved for a non-developer
• 이 도구가 의사 결정권자들이 NVH 투자에 대한 결정을 내리기 전에 그 타당성을 판단하는 데 어떻게 도움이 되는지
• 타타대우는 어떻게 약 95%의 NVH 검증 정확도를 달성했을까요?
• 타타대우는 Asset Transformer 활용하여 CAD 설계 데이터를 2,900만 개의 삼각형에서 약 270만 개의 삼각형으로 최적화했습니다.

이 발표는 2026년 7월 Unite Seoul 컨퍼런스에서 녹화되었습니다.

영상 대본

스피커: 박진영, 타타대우모빌리티

재생 시간: 약 33분

편집자 주: 이것은 녹화된 발표 내용을 약간 수정한 녹취록입니다.

들어가는 말

[00:05] 안녕하세요, 여러분. 오늘은 가상 환경과 실제 테스트 데이터를 활용하여 자동차 NVH 패키지를 개발하는 사례를 통해 제 비전을 공유하고자 합니다. 제 이름은 박진영입니다.

[00:37] 저는 이탈리아에서 NVH 분야 경력을 시작했으며, 여러 글로벌 OEM 업체를 위해 차량 NVH 개발에 광범위하게 참여했습니다. 저는 현재 상용차 회사인 타타대우모빌리티에서 근무하고 있습니다.

오늘 저는 먼저 자동차 산업이 직면한 과제에 대해 이야기하고, 그 다음 현재 나타나고 있는 추세에 대해 말씀드리겠습니다. 다음으로는 저희가 디지털 혁신을 자동차 NVH(소음, 진동, 불쾌감)에 어떻게 적용했는지에 대해 말씀드리겠습니다. 제가 여러분께 설명해드리고 싶은 부분이 바로 이것입니다. 여기서 NVH는 소음, 진동, 거칠기를 의미하며, 이는 우리가 흔히 소음과 진동이라고 부르는 것을 말합니다. 저희가 Unity Industry 사용한 이유에 대해서도 설명해 드리고 싶습니다.

타타대우는 누구이며, 트럭 모델이 중요한 이유는 무엇일까요?

[01:06] 시작하기 전에 타타대우를 간략하게 소개하겠습니다. 여기 보이는 차량 모델들은 타타대우의 핵심 제품입니다. 저희는 대형 트럭부터 중형 및 소형 트럭까지 모든 종류의 트럭을 판매합니다.

[01:40] 하지만 여기서 한 가지 명심해야 할 점이 있습니다. 일반 승용차와 달리 트럭은 종류가 매우 다양합니다. 여기 보이는 것은 중하중, 중형, 경하중의 세 가지 등급만 보여줍니다. 하지만 대형 트럭 내에서도 믹서트럭, 화물 트럭, 윙바디 트럭, 군용 트럭, 구난 트럭 등 다양한 종류가 있습니다. 그리고 그에 따라 다른 엔진이 장착될 수도 있고, 타이어의 개수가 달라질 수도 있어서, 이처럼 복잡한 변형 모델들이 많이 존재합니다.

자동차 개발의 판도를 바꾸는 압력들

[02:11] 먼저 자동차 산업이 직면한 현재의 과제와 트렌드에 대해 이야기하겠습니다. 많은 분들이 아시다시피, 약 10년 전부터 전기화 및 탄소 배출 규제가 강화되면서 업계는 여러 가지 문제에 직면해 왔습니다.

[02:38] 특히 아시다시피 중국의 자동차 개발은 엄청나게 빠른 속도로 진행되고 있으며, 기존 OEM 업체들은 그 속도를 따라잡을 수 없습니다. 게다가 탄소 배출 규제까지 시행되면서, 과거 강점을 보였던 내연기관 엔진조차 생산할 수 없게 되었고, 대신 전기화 추세를 따라가야만 하는 상황입니다. 따라서 개발에 소요되는 비용, 시간 및 자원을 최소화해야 한다는 실질적인 압력이 존재합니다. 동시에 개발은 더 빠른 속도로 진행되어야 하며, 지속 가능한 관리 또한 염두에 두어야 합니다.

[03:05] 이러한 상황에서 전통적인 업계 선두주자인 독일 OEM 업체들조차 전동화 추세를 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그래서 저희 타타대우처럼 다품종 소량 생산을 하는 회사로서는 이러한 개발 추세를 어떻게 따라잡을 수 있을지 많은 고민이 있었습니다.

실물 모형부터 디지털 트윈까지

[03:34] 많은 OEM 업체들이 오늘날 발전하고 있는 기술에서 해답을 찾았습니다. 과거에는 모형이나 실제 테스트 데이터를 활용하여 개발이 진행되는 경우가 많았습니다. 지금까지 그림 가운데에서 볼 수 있듯이, 차량 개발은 주로 컴퓨터 기반 시뮬레이션을 통해 이루어져 왔습니다. 업계가 소프트웨어 정의 차량으로 나아가고 있는 가운데, 일부 주요 OEM 업체들은 이미 가상 환경에서 디지털 트윈 모델을 사용하여 차량 개발을 검증하고 있습니다.

[04:08] 자, 이제 다음으로 넘어가서, 이러한 디지털 혁신을 NVH에 어떻게 적용할 수 있을까요? 저는 NVH 엔지니어이기 때문에 이러한 기술들을 제 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지 생각해 봤습니다.

[04:39] 저는 이미 충분히 보유하고 있던 테스트 데이터를 활용하여 이와 같은 가상 환경을 통해 프로토타이핑을 넘어선 개발 패러다임을 구축하는 것을 목표로 삼았습니다.

NVH의 실제 의미는 무엇일까요?

본론으로 들어가기 전에 먼저 NVH, 즉 소음과 진동이 무엇을 의미하는지 설명드리겠습니다. 첫째, 자동차로 인해 발생하는 환경 소음이 있습니다. 여기에는 차량이 지나갈 때 발생하는 소음이나 차 안에 있는 승객으로서 느끼는 불편함, 즉 소음이 만들어내는 불쾌감이 포함됩니다.

[05:11] 보시다시피, 자동차에서 발생하는 소음은 우리 일상생활에 항상 존재하며, 저와 같은 NVH 엔지니어들이 개선하고 해결해야 할 문제입니다.

구조물 전달 소음 및 공기 전달 소음

그럼 차량 내 주요 소음 발생원에 대해 이야기해 보겠습니다. 이것들은 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

[05:42] 구조물 전달 소음과 공기 전달 소음이 있습니다. 구조 전달 소음은 엔진이나 주행 중 노면에서 발생하며, 구조적 진동 형태로 실내로 전달됩니다. 반면, 공기 전달 소음에는 우리가 운전할 때 공기 흐름으로 인해 발생하는 풍절음이나 휠 하우징을 통해 들어오는 타이어 마찰음 등이 포함됩니다.

NVH를 브랜드 아이덴티티로 활용하기

[06:13] 하지만 NVH에 대해 이야기할 때, 목표는 단순히 차를 조용하게 만드는 것만이 아닙니다. NVH는 브랜드의 정체성과 차량 자체의 정체성을 반영합니다. 여기서는 두 대의 자동차 사진을 볼 수 있습니다. 두 차는 완전히 똑같은 포르쉐 GT2입니다.

[06:42] 하나는 전체 패키지가 장착되어 있고, 오른쪽은 맨 강철이 노출되어 있습니다. 그것들을 보면, 당신이 가장 먼저 받는 인상이 무엇인지 묻고 싶습니다. 왼쪽 제품이 더 조용하고 가격도 더 비싸 보이는군요. 전체적으로 훨씬 더 편해 보이지 않나요? 반면에 오른쪽에 있는 것은 어딘가 불편해 보이고 시끄러울 것 같습니다.

[07:11] 이와 같이 NVH 패키지는 차량의 정체성을 결정하는 중요한 요소이기도 합니다. 이 예시에서는 잘 드러나지 않지만, 만약 이 두 차량이 서로 다른 회사의 다른 브랜드였다면, 왼쪽 차량은 더 고급스러운 브랜드처럼 느껴지고, 오른쪽 차량은 약간 더 저렴한 브랜드처럼 느껴졌을 것입니다. 물론 이 GT2 RS는 워낙 고가의 차량이라 완벽한 예시는 아니지만, 어쨌든 NVH(소음, 진동, 거칠기) 또한 브랜드의 정체성을 표현하는 한 방식입니다.

NVH 패키지 안에는 무엇이 들어 있을까요?

[07:43] 따라서 NVH 엔지니어는 브랜드 철학과 차량이 지향하는 방향에 대해 신중하게 생각해야 합니다. 자, NVH 패키지 자체에 대해 말씀드리자면, NVH 패키지에 정확히 무엇이 포함되어 있는지 궁금하실 테니 간단한 다이어그램으로 보여드리겠습니다. 왼쪽에는 상용차를 기준으로 설명하고, 오른쪽에는 승용차를 기준으로 설명하겠습니다.

[08:12] 상용차의 경우, 실제 승객의 소음 쾌적함보다는 화물 운반 수단, 즉 수익 창출 장비로 여겨지기 때문에 승용차에 비해 NVH(소음, 진동, 불쾌감) 패키지 자체가 그렇게 광범위하지 않습니다. 하지만 크게 나누면 내부 트림과 외부 트림으로 나눌 수 있습니다. 차량 내부 트림은 외부 소음이 차량 내부로 유입되는 것을 차단하는 역할을 합니다.

[08:42] 그리고 차량 내부에서 발생하는 소음을 귀에 덜 거슬리게 하는 데에도 사용됩니다. 그리고 그것들은 미적인 기능도 수행합니다. 외관상으로는 언더커버나 엔진룸 측면 커버 같은 부품들이 있습니다. 이 부품들은 차량 엔진이나 기타 소음원에서 외부로 방출되는 소음을 줄이는 데 초점을 맞추고 있으며, 특히 앞서 언급한 바와 같이 환경 소음을 감소시키는 것을 목표로 합니다.

전기 승용차에서 NVH가 더욱 중요한 이유

[09:13] 반면에 승용차에 대해 좀 더 설명드리자면, 과거에는 그렇지 않았을 수도 있지만, 차량이 전동화되면서 내연기관 차량에 비해 훨씬 조용해졌습니다. 따라서 승용차의 NVH(소음·진동·불쾌감) 성능은 매우 중요해졌습니다. 특히 요즘 테슬라를 자주 운전하거나 탑승한다면, 차량 내 인포테인먼트 시스템이 다른 어떤 부품보다도 크다는 것을 알 수 있을 것입니다. 과거에는 차량 내부가 단순히 이동 수단에 불과했지만, 이제는 사람들이 콘텐츠를 소비하는 공간으로 개념이 확장되었습니다.

[09:45] 그 때문에 실내 트림의 중요성이 상당히 커졌습니다. 특히 탄소 중립과 같은 규제가 더욱 엄격해짐에 따라 연료 효율성에도 더욱 주의를 기울여야 합니다. 승용차의 연비 효율에 있어 중요한 것은 잔열 관리입니다.

[10:15] 특히 디젤 엔진이나 오늘날의 가솔린 ​​엔진과 같은 내연기관의 경우, 차량이 완전히 차가운 상태에서 시동을 걸면 훨씬 더 많은 탄소를 배출합니다. 그래서 문제는 그 잔열을 조금 더 오래 유지하여 다음 날 아침 출근길에 차 시동을 걸 때 탄소 배출량을 최대한 줄이는 방법입니다. 그렇기 때문에 차량 내부에서는 엔진을 감싸는 엔진 캡슐화 기능이 널리 사용되고 있습니다.

[10:42] 외장 트림에 관해서는 앞서 말씀드린 것처럼 상용차의 경우 외부로 방출되는 소음을 차단하기 위해 사용됩니다. 하지만 승용차에서는 공기역학적 성능을 향상시키고 연비를 높이며 공기 저항을 줄이기 위해서도 사용되기 때문에 상당히 널리 적용됩니다.

두 가지 접근 방식: 시뮬레이션과 물리적 테스트

[11:12] NVH 개발은 어떻게 진행해야 할까요? 일반적으로 크게 두 가지 접근 방식이 있습니다. 하나는 이와 같은 컴퓨터 공학을 통해 시뮬레이션을 실행하고 예측하는 것입니다. 일반적으로 앞서 보여드린 NVH 패키지의 설계가 결정되면 재료 구성 등도 함께 결정됩니다. 재료의 물성을 이용하여 흡음 데이터를 얻을 수 있으며, 여기에 방음 그래프가 나와 있습니다. 이 데이터는 입력으로 사용되며, 이와 같은 완전한 차량 모델에서는 FRF(주파수 응답 함수)를 통해 다음과 같은 과정을 거칩니다.

[11:46] 그리고 자연 주파수 분석을 통해 해당 데이터를 입력하고 실제 차량 내부의 소음을 예측합니다. 하지만 여기서 가장 중요한 점은 시뮬레이션에서 신뢰도는 입력 데이터의 품질에 따라 크게 달라진다는 것입니다. 정확하게 측정된 데이터를 입력하는 것이 이상적이지만, 일반적으로 시뮬레이션을 실행할 때 필요한 데이터는 설계 과정을 통해 얻은 시뮬레이션 데이터입니다.

[12:20] 따라서 시뮬레이션 값이 얼마나 정확한지에 따라 결과가 정확할 수도 있고 부정확할 수도 있습니다. 반면에 실제 차량 테스트를 통해 데이터를 얻는 방법도 있습니다. 그것도 또 다른 개발 방법입니다. 시제품 차량 등이 개발되면 다이노 벤치를 사용하거나 실제 도로 주행을 하거나, 시험장에서 차량을 운전하여 동적 하중을 측정하거나, 이와 같이 실제 입력에 대한 구조물의 응답 함수를 측정할 수 있습니다.

[12:59] 또는 자연 주파수 분석을 통해 데이터를 얻습니다. 그런 다음, 해당 데이터를 사용한 전달 경로 분석을 통해 차량 소음의 영향을 평가하고 소음이 어떤 구조적 경로를 통해 더 많이 전달되는지 파악할 수 있습니다. 우리가 보유한 테스트 방법은 다음과 같습니다. 앞서 언급했듯이 실제 차량 시험 데이터는 다소 정확하지만 시뮬레이션과는 차이가 있습니다.

변형 문제와 프로토타입 비용

[13:27] 시뮬레이션을 통해 차량의 NVH 성능을 전적으로 예측하기 때문에 실제 차량 시험 데이터와 상당한 차이가 발생할 수 있으며, 이를 극복하기 위해서는 앞서 언급한 다양한 변형에 대한 검증 테스트를 수행해야 합니다. 저희와 같은 차량 개발 회사에서는 거의 모든 변형 모델, 또는 적어도 대표적인 변형 모델에 대해 시제품을 제작합니다.

[13:58] 실제 차량 테스트를 실행하고 검증된 데이터를 분석에 다시 입력합니다. 그것이 바로 우리가 검증하는 방식입니다. 하지만 이처럼 변형의 수가 증가하면 복잡성이라는 문제가 발생합니다. 이제 우리는 내연기관만 다루는 것이 아닙니다. 하이브리드 차량도 있지만, 전기 동력 시스템도 개발해야 합니다. 승용차의 경우 해치백, 세단, 왜건형도 있습니다. 요즘에는 SUV, 소형 세단 등 다양한 차종이 있습니다.

[14:28] 변형이 너무 많으면 예측이 어려워지고 따라서 정확도가 떨어집니다. 그와 더불어 검증에 필요한 노력도 증가하며, 모든 프로토타입을 제작하는 데 얼마나 많은 노력을 기울일 수 있을지에 대한 의문도 제기됩니다. 앞서 말씀드렸듯이, 타타대우처럼 매우 다양한 차종을 보유한 회사의 경우 모든 차량에 대한 프로토타입을 제작하는 것은 불가능합니다.

[14:58] 일반적으로 저희는 가장 잘 팔리는 모델에 대해서만 시제품을 제작하여 평가합니다. 하지만 다른 모델들의 경우에는 시뮬레이션과 같은 비시험 방법을 통해 검증해야 합니다. 그리고 그 과정에서 무언가를 변경할 때, NVH 성능이 어떻게 변할지에 대한 불확실성이 존재합니다. 물론 그로 인해 비용, 시간, 낭비가 발생하기도 합니다.

하이브리드 시뮬레이션: 가상 환경에서 NVH 검증

[15:31] 따라서 개발 패러다임이 변화된 상황에서 우리는 시간과 비용을 줄이면서 NVH 성능을 검증하는 데 많은 고민을 했습니다. 이 아이디어는 테스트 데이터를 기반으로 가상 검증 환경을 구축하는 것입니다. 저는 그것을 하이브리드 시뮬레이션이라고 부르고 싶습니다. 일반적으로 이 접근 방식은 앞서 언급한 실제 테스트를 통해 얻은 데이터를 입력 데이터로 사용하여 가상 환경 검증 모델을 구현합니다.

[16:09] 더 나아가 가상 환경 기술을 도입함으로써 최종 사용자 차량을 평가하는 것과 동일한 환경에서 차량을 평가하는 것이 개념입니다. 핵심은 설계 및 개발 단계부터 실제 차량과 동일한 환경에서 평가하는 것입니다.

가상 환경에서 구성 요소 교체

이것은 가상 환경에서 차량 부품을 변경하는 것에 관한 것입니다. 예시로 V 모델을 보여드렸습니다.

[16:38] 예를 들어 서스펜션이나 엔진을 교체하는 경우, 입력 데이터, 즉 지금까지 축적해 온 테스트 데이터를 가져와 가상 환경에 배치한 다음, 그 가상 환경을 통해 테스트를 다시 실행합니다. 가상 환경에서 테스트된 데이터는 NVH 엔지니어가 평가를 위해 일반적으로 사용하는 장비를 통해 테스트 데이터로 다시 수집될 수 있습니다.

[17:09] 그리고 이러한 테스트를 통해 축적된 데이터는 나중에 AI 알고리즘을 통한 최적화에 사용될 수 있으며, 그러한 목적을 위한 훈련 데이터로도 사용될 수 있습니다. 우리가 만들고자 하는 기능이 바로 그것입니다. 이를 통해 다양한 시나리오를 테스트하고 최적의 NVH 성능을 갖춘 솔루션을 찾아낼 수 있습니다. 한 건이든, 백 건이든, 천 건이든, 심지어 만 건이든, 우리는 모든 사례를 테스트하고 그중에서 가장 적합한 한두 가지 솔루션을 선택하여 실제 대량 생산에 적용합니다.

[17:38] 그것이 우리가 세운 개발 목표입니다. 아시다시피, 많은 분들이 어벤져스를 보셨겠지만, 닥터 스트레인지가 수만 가지 가능성 중 하나를 예측했듯이, 저희도 이와 비슷한 역할을 할 수 있기를 바랍니다.

작동 원리, 1부: 테스트 데이터 수집

그럼 이제 이 방법을 어떻게 실행할지 설명드리겠습니다. 크게 두 부분으로 나눌 수 있습니다.

[18:07] 우선, 테스트 데이터를 기반으로 구축되었기 때문에 테스트 데이터를 수집하는 과정이 있습니다. 여기에는 기존 차량 개발 단계에서 측정된 대량의 NVH 데이터가 있습니다. 우리는 그 데이터를 활용하여 후처리 단계를 거쳐 개발하고자 하는 차량에 맞춘 모델로 변환할 수 있습니다.

[18:36] 그러나 이 차량의 부품이 이전에 개발되지 않은 신제품이라면 필연적으로 최소한 한 번의 실제 측정을 실시해야 합니다. 해당 측정을 위해서는 앞서 말씀드린 것처럼 전달 경로 분석 등을 통해 잡음의 영향을 분석해야 합니다. 다음으로, 주파수 응답 함수를 사용하여 데이터에서 정량화된 오디오 소스를 추출합니다.

작동 원리, 2부: 가상 환경 구축

[19:06] 다음은 가상 환경을 구현하는 단계입니다. 일반적으로 설계 부서에서 CAD 데이터를 제공하면 해당 데이터를 가져와 Unity 환경으로 가져와야 합니다. 이 부분은 나중에 다시 간단히 설명드리겠지만, Unity Asset Transformer 사용하면 CAD 데이터를 Unity에서 호환되는 형식으로 변환하여 가져올 수 있습니다. 그런 다음 추출된 노이즈 데이터를 비교합니다.

[19:37] 및 가상 환경에 대한 재료 속성 데이터. 여기에는 오디오 렌더링과 그래픽 렌더링을 처리하기 위해 이러한 장치에서 제공하는 SDK와 복잡한 알고리즘 및 센서 융합 알고리즘을 사용해야 하는 부분도 있습니다. 그리고 Unity 통해 기기로 내보내면 독립 실행형 도구로 작동합니다.

결과

[20:12] 이 기술이 달성한 결과에 대해서는 정확한 수치를 말씀드릴 수는 없지만, 적어도 NVH 검증에서 스펙트럼을 살펴보면 약 95%의 정확도를 보입니다. 차량 개발 경험에 비추어 볼 때, 전기차의 풍절음을 개선하려면 최소한 수십 바퀴를 주행해야 합니다. 가상 환경에서 이를 검증함으로써,

[20:43] 우리는 차량 샘플 및 프로토타입 제작 비용을 크게 절감했습니다. 일반적으로 수작업으로 시제품 등을 제작할 때 상당한 시간과 폐기물이 발생합니다. 낭비를 최소화함으로써 지속 가능한 경영을 달성했다고 생각합니다.

우리가 Unity 선택한 이유

[21:12] 그럼, 저희가 Unity 사용한 이유를 간략하게 설명드리자면, 우선 Unity 엔터테인먼트 분야에서 이미 널리 검증되고 잘 알려진 도구입니다. 하지만 Unity 는 산업 및 시뮬레이션 분야로 생태계를 확장하고 있으며, 기존 시뮬레이션 회사들도 그래픽 렌더링 영역으로 진출하고 있습니다.

[21:41] 그런 관점에서 볼 때, 저는 Unity Industry 나아가야 할 방향을 분명히 제시하고 있다고 생각합니다. 그중에서도 특히 유용했던 것은 Asset Transformer 와 자산 관리 도구였습니다. 저는 또한 그 생태계에서 엄청난 잠재력을 보았습니다.

Unity Asset Transformer 및 CAD 최적화

[22:09] 여러분도 아시다시피, 그리고 제가 처음에도 말씀드렸듯이, 저는 NVH 엔지니어이지 소프트웨어 개발자가 아닙니다. 그래서 프로그램을 개발할 때 가장 큰 문제는 바로 이것이었습니다. 특히 저는 디자이너가 아니기 때문에 CAD 데이터를 이런 식으로 다루는 방법에 대해 전혀 몰랐습니다. Unity Asset Transformer 사용하면 CAD 데이터를 Unity 에서 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 방법을 알 수 있었습니다. Asset Transformer 사용하면 CATIA, UG, Pro/E 형식 등 자동차 산업에서 사용되는 거의 모든 그래픽 형식을 지원합니다.

[22:42] 별도의 도구가 필요 없이 자동으로 처리되며 FBX와 같은 Unity에서 바로 사용 가능한 형식으로 변환됩니다. 그리고 무엇보다 가장 중요한 것은 최적화입니다. NVH 시뮬레이션에서 가장 중요한 것은 지연이 없는 원활한 시뮬레이션 환경입니다. 하지만 우리가 현재 일반적으로 사용하는 디자인 파일은 다음과 같습니다.

[23:15] 메쉬에만 수천만 개의 삼각형이 생성됩니다. 자, 만약 제가 그 내용을 그대로 가져와서 메타퀘스트 같은 헤드셋 기기에 표시한다면, 거의 100번 중 100번은 앱이 완전히 멈춰버릴 겁니다. 실제 사례를 간단히 보여드리기 위해, 저희 차량 중 하나의 CAD 설계 데이터를 보여드리겠습니다. 그리고 이것조차도 우리가 이미 상당히 최소화한 데이터입니다.

[23:45] 그럼에도 불구하고, 보시다시피 여전히 약 2900만 개의 삼각형이 있습니다. 하지만 앞서 언급한 Asset Transformer 의 최적화 및 간소화 기능을 사용하면 단 한 번의 클릭으로 파일 크기가 약 10분의 1로 줄어드는 것을 확인할 수 있습니다. 현재 이 수치는 약 270만 명으로 줄어들었습니다. 그렇다면 이것의 장점은 무엇일까요? 특히 NVH 성능 시뮬레이션에서는 시각적인 요소 또한 매우 중요합니다.

[24:14] 사람들이 현실 환경과의 차이를 느끼면 "잠깐, 여기가 가상 환경인가?" 하는 식으로 어색함을 느끼기 시작하기 때문입니다. 이 기능을 사용하면 품질 저하 없이 헤드셋 장치에 과부하를 주지 않고 원활하게 작동하도록 메시를 최적화할 수 있습니다.

Unity Asset Manager 및 공유 자료

[24:44] 다음으로, 저는 Unity Asset Manager 매우 유용하다는 것을 알게 되었습니다. 앞서 언급했듯이, 다른 그래픽 도구나 게임 엔진에서 블루프린트 같은 것을 통해 재질을 만드는 것은 정말 머리가 아팠던 일입니다. Unity 는 비교적 간단하고 직관적이지만, 사실적인 텍스처와 재질을 만드는 데 있어서는 라이트맵이 무엇인지, 높이맵은 어떻게 만드는지, 심지어 그 데이터를 어디서 찾아야 하는지조차 잘 모르겠습니다.

[25:16] 비전문가의 관점에서 보면, 더 전문적인 사람이 이미 만들어 놓은 데이터를 쉽게 사용할 수 있다면 정말 좋겠죠. 그리고 이것이 바로 그런 역할을 합니다. Unity Cloud 의 Asset Manager 통해 전문가가 제작한 고품질 에셋 데이터를 제가 작업 중인 빌드 프로젝트에 바로 가져올 수 있습니다. 또는 같은 회사 내에서 그래픽이나 렌더링 전문가가 만든 에셋을 팀 간에 공유하고 내 프로젝트로 가져올 수도 있습니다.

[25:48] 정말 큰 도움이 되었습니다. 간단한 예를 들어볼게요. 질감이 확연히 보이죠? 이 질감은 실제 차량 대시보드와 같은 느낌을 줍니다. 내가 직접 이걸 만들려면 라이트맵과 하이트맵을 만드는 방법을 배워야 할 거야. 하지만 그럴 필요 없이 Unity Cloud 의 Asset Manager 에 바로 접속할 수 있었습니다.

[26:16] 전문가가 만든 사전 설정된 가죽 재질이었는데, Unity 에서 기본적으로 제공하는 것이었습니다. 프로젝트로 불러와서 드래그 앤 드롭했더니, 순식간에 고품질 텍스처와 재질이 완성됐습니다.

Unity 생태계 및 디바이스 SDK

다음으로 가장 중요한 부분이 있습니다. 생태계는 매우 중요합니다. 제가 Unity 정말 좋아하는 이유 중 하나는 바로 이 점과 관련이 있습니다.

[26:48] 얼마 전 Oculus 리프트라는 기기가 있었습니다. 2013년쯤이었고, HoloLens 와 거의 같은 시기에 출시되었습니다. 제 기억으로는 당시 Unity 는 이미 가상 환경을 지원하고 있었습니다. 그 이후로 해당 지원과 관련된 많은 참고 자료, 특히 Unity 용으로 작성된 튜토리얼과 실습 설명서가 축적되었습니다.

[27:20] 그로 인해 저처럼 배경지식이 전혀 없는 사람도 Unity 사용하여 무언가를 개발할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 그 결과, Meta와 같은 주요 기기 회사들은 Unity 기반으로 자체 SDK를 개발 및 배포하고 있습니다. 그렇다면 여기서 얻을 수 있는 이점은 무엇일까요? 저처럼 개발 지식이 없는 사람들은 하드웨어와의 상호 작용 작업을 할 때 어려움을 겪을 수 있습니다.

[27:53] 하지만 SDK를 사용하면 해당 특정 장치에 필요한 모든 사전 구축된 구성 요소가 이미 제공됩니다. 그래서 사용자 인터페이스 구현 같은 경우에는 이미 제공된 SDK를 사용해서 구축할 수 있고, 제가 만들고 싶은 것에 대해서는 그 부분에 더 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다. 그게 가장 큰 장점이고, 제가 Unity 선택한 이유입니다.

데모: 헤드셋을 이용한 차량 소음·진동·불쾌감 평가

[28:29] 이제 이 기능을 이용해 제가 개발한 프로그램을 영상으로 간단히 보여드리겠습니다. 이는 헤드셋만 있으면 언제 어디서든 차량의 NVH(소음, 진동, 불쾌감)를 평가할 수 있는 독립형 시스템입니다. 실제 CAD 데이터를 기반으로 제작되었기 때문에,

[29:06] 실제 차량과 1:1 비율로 일치합니다. 치수는 실제 차량과 정확히 일치합니다. 앞서 언급했듯이 Meta SDK를 통해 손 추적 및 머리 추적 기능이 직접 구현됩니다. 여기 사용자 인터페이스도 Meta SDK를 사용합니다.

보이지 않는 소음을 상호작용적으로 만들기

[29:38] 이것은 저희 자체 테스트 데이터를 기반으로 한 것이며, 여러분이 듣고 계신 것은 시뮬레이션된 소음입니다. 보시는 바와 같이, 노이즈는 일반적으로 눈으로 보거나 데이터로서 상호작용할 수 있는 것이 아닙니다. 그렇다면 어떻게 하면 눈에 보이지 않는 그 소음을 사람들이 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 상호작용할 수 있을까요? 그것이 제가 처음 접근했던 방식의 바탕이 된 생각이었습니다.

[30:15] 실제 차량을 평가할 때 가장 어려운 점은 소음이 차 뒤쪽 어딘가에서 나는 것 같은데, 시운전 중에는 그 소음의 근원을 직접 찾아볼 수가 없다는 것입니다. 하지만 이 영상은 제가 트랙에서 측정한 데이터를 기반으로 재생된 것입니다. 그러면 소음이 발생하는 부분으로 이동하여 소음의 근원을 추적할 수 있습니다. 여기서는 각 소음원을 개별적으로 살펴볼 수 있는 기능을 제공합니다.

[30:45] 그리고 그것이 어느 정도의 기여도를 가지고 있는지 살펴보세요. 하나씩 선택해서 들어볼 수 있습니다. 그리고 여기서는 노이즈 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있도록 주파수 분석 기능을 도입했습니다. 이를 통해 소음원의 주파수 특성이 어떤지 확인할 수 있으므로 이해하기가 더 쉽습니다. 그러므로 소음에 대해 깊이 이해하지 못하더라도 소음과 상호작용하고, 수치로 시각화하고, 보고 듣는 과정을 통해 더욱 직관적으로 이해할 수 있습니다.

투자 결정 지원

[31:21] 따라서 소음 데이터를 이와 같이 처리하면 비용을 줄이거나 재료를 변경하는 경우 차량의 NVH 성능이 어떻게 변할지 시뮬레이션하여 아이디어와 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 일정 금액을 투자한다고 가정해 봅시다. 이러한 평가를 바탕으로 차량에 거의 변화가 없다면, 우리는 그 투자를 하지 않기로 결정할 수도 있습니다.

[31:50] 그래서 이는 의사결정자들이 선택지를 좁히는 데 도움이 되는 기능으로 개발되었습니다. 따라서 여기서의 초점은 시제품을 제작하기 전에 차량의 NVH 성능을 평가하고, 이를 바탕으로 향후 방향을 제시하는 것이었습니다. 이를 통해 우리는 탄소 배출량 제로를 달성하고, 탄소 배출량을 줄이며, 지속 가능한 경영에 기여하고자 합니다.

마무리 생각

[32:24] 간단히 정리하자면, 우선 디지털 인증은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 오늘날 자동차 개발에서 이것이 우리가 나아가야 할 방향이며, 그 방향에 도달하는 방법 중 하나가 되었습니다. 다른 관점에서, 이렇게 말씀드리겠습니다. 아이디어는 실행에 옮기거나 현실로 구현하지 않으면 그저 아이디어일 뿐입니다. 아이디어가 있다면, 그것을 현실로 구현하는 것이 바로 그 아이디어에 가치를 부여하는 것입니다.

[32:55] 그리고 Unity 그 아이디어를 현실로 만들기 위한 진정한 영감의 원천입니다. 감사합니다