운영자 소개

Mobility AI Lab

자동차 전동화 제어기의 시스템 개발, 프로젝트 관리 및 검증 실무 경험을 바탕으로 Automotive SPICE와 AI 활용 방법을 정리합니다.

주로 다루는 경험 영역

  • 시스템·소프트웨어 요구사항을 시험 항목과 판정 기준으로 전환하는 과정
  • 전동화 제어기의 통합 검증, 고장 주입, 정상 복귀와 추적성 관리
  • MIL·SIL·PIL·HIL·Target Bench 등 단계별 검증 환경의 역할
  • 생성형 AI를 이용한 테스트케이스·검토표·CAPL 초안 작성과 품질검사

글을 만드는 방식

  1. 질문 정의: 실무에서 자주 혼동되는 용어와 판단 지점을 고릅니다.
  2. 근거 확인: 적용 버전과 제조사·표준기관의 공개 공식 자료를 확인합니다.
  3. 초안 작성: AI를 보조 도구로 사용할 수 있지만, 수치와 제품 정보는 그대로 믿지 않습니다.
  4. 사람의 검토: 용어, 추적성, 판정 기준, 보안과 독자 가독성을 다시 점검합니다.
  5. 게시 후 수정: 오류나 정책·제품 변경을 확인하면 내용을 갱신합니다.

공개하지 않는 정보

개인의 소속 회사, 고객사, 프로젝트 코드, 실제 요구사항과 양산 수치는 공개하지 않습니다. 글 속 사례는 독자가 개념과 절차를 이해할 수 있도록 비식별화하거나 새로 구성합니다.

Automotive SPICE는 VDA QMC의 프로세스 평가 모델이며, CANoe·CAPL·vTESTstudio는 Vector Informatik의 제품 또는 상표입니다. ChatGPT와 OpenAI 관련 명칭은 각 권리자에게 속합니다. 이 블로그는 해당 기관·회사와 공식 제휴 또는 후원 관계가 없습니다.

안내

이 블로그는 특정 회사·고객사·표준화 기관·도구 제조사를 공식적으로 대변하지 않습니다. 실제 업무에는 소속 조직의 승인된 요구사항, 계약, 안전정책과 공식 문서를 우선 적용하세요.

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Automotive SPICE SYS.2에서 SYS.5 테스트 케이스 생성하기 — AI 활용, 요구사항부터 검증까지의 실무 프로세스

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수정 2026-10-04: 가상 보충 요구사항과 판정 근거를 구분하고, 센서 오류 시험의 관찰 방법을 보완했습니다. SYS.2에서 요구사항을 작성했는데 SYS.5 테스트케이스로 옮기려니 막막한가요? 핵심은 문장을 시험 항목으로 복사하는 것이 아니라, 입력·조건·관찰값·판정 기준을 연결하는 것 입니다. 아래는 전동식 오일펌프 제어기를 가정한 교육용 예제입니다. 실제 고객 사양이나 실행 결과가 아닙니다. 시스템 요구사항에서 AI 보조 초안과 제어기 검증으로 이어지는 개념도입니다. 1. 먼저 검증의 기준을 정합니다 이 글은 Automotive SPICE 4.0 기준입니다. SYS.2는 시스템 요구사항 분석, SYS.5는 System Verification(시스템 검증)입니다. SYS.5에서는 통합된 시스템이 시스템 요구사항과 일치하는지 확인합니다. SYS.4는 시스템 아키텍처를 기준으로 요소의 통합과 상호작용을 검증합니다. HIL이나 Bench라는 장비 이름만으로 두 프로세스를 나누지 않습니다. 실제 적용 버전은 계약과 개발계획에서 확인하세요. Automotive SPICE 4.0 용어로 교정한 시스템 수준의 대응 관계입니다. SYS.2는 SYS.5, SYS.3은 SYS.4의 검증 근거와 연결됩니다. 2. 요구사항과 보충 가정을 분리합니다 이 절부터 나오는 ID·수치·시간은 모두 설명용 가상 가정입니다. 실제 시험에는 승인된 사양을 사용해야 합니다. 특히 아래 4000 RPM 대체 운전값은 안전성이 검증된 값도, 모든 펌프에 적합한 안전속도도 아닙니다. 가상 요구사항 내용 REQ-001 속도 제어 목표 명령에 따라 펌프 속도를 제어한다. REQ-002 과열 제한 내부 온도가 95°C를 초과하면 속도를 제한하고 경고를 전송한다. REQ-003 센서 오류 속도 센서 오류를 검출하면 정의된 대체 운전 모드로 전환한다. 이 문장만으로는 시험을 확정할 수 없습니다. 명령의 단위, 제한값, 반응시간, 복귀 조건이 빠져 있기 때문입니다. 예제를 완성하기 위...
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자동차도 시험을 볼까? MIL·SIL·PIL·HIL을 초등학생도 쉽게 이해하기

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수정 2026-10-04: 시험환경을 고르는 짧은 연습과 공식 업체 자료를 추가하고, 고정 순서로 오해할 수 있는 설명을 정리했습니다. 자동차도 시험을 볼까요? 새 제어 프로그램을 곧바로 도로에서 시험하면 위험하고 준비도 많이 필요합니다. 그래서 개발자는 컴퓨터 속 모델, 프로그램 코드, 자동차용 칩, 실제 제어기와 부품을 목적에 맞게 조합해 확인합니다. MIL·SIL·PIL·HIL은 “시험 고리 안에 무엇을 넣었는가”를 구분하는 이름 입니다. IL은 In-the-Loop입니다. 입력을 주고, 대상의 반응을 관찰하며, 모델이나 주변 환경과 연결해 동작을 확인한다고 이해하면 쉽습니다. 자동차 전체를 항상 고리 안에 넣는 것은 아닙니다. 작은 제어 기능 하나부터 시작할 수도 있습니다. 1교시: MIL은 모델로 아이디어를 확인합니다 MIL(Model-in-the-Loop)은 제어기와 대상의 동작을 수학 모델로 표현해 컴퓨터에서 확인하는 방식입니다. 실제 펌프와 제어기 대신 가상 펌프와 제어 알고리즘을 연결하는 모습입니다. 레고 자동차를 만들기 전에 설계 그림으로 움직임을 생각해 보는 것과 비슷합니다. MIL 개념도: 제어기와 대상의 모델로 동작 규칙을 확인합니다. “온도가 올라가면 냉각 요청을 늘릴까?”, “입력이 사라지면 어떤 상태로 갈까?” 같은 규칙을 빠르게 바꾸며 살펴볼 수 있습니다. 하지만 모델이 실제 부품의 지연이나 부하를 틀리게 표현하면 계산 결과가 좋아도 실물에서는 다를 수 있습니다. 모델의 적용 범위부터 확인해야 합니다. 2교시: SIL은 실제 코드를 PC에서 확인합니다 SIL(Software-in-the-Loop)은 제어 소프트웨어나 생성 코드를 호스트 컴퓨터에서 실행하는 방식입니다. MIL의 제어 모델 자리를 코드로 바꾼다고 생각하면 됩니다. 같은 입력에서 모델과 코드의 계산 결과를 비교하고, 경계값·상태 전환을 반복해서 확인하기 좋습니다. SIL 개념도: 호스트 컴퓨터에서 제어 소프트웨어를 실행해 비교합니다. MathWorks ...
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