내 머리속 지우개

2025년 미국 전기차 소비자 인식과 스마트 모빌리티 동향 - 미국인 47%가 5년내 전기차 구매 의향 밝혀

전기차(EV, Electric Vehicle) 시장이 글로벌 자동차 업계의 중심으로 자리 잡고 있는 가운데, 미국 소비자들의 전기차에 대한 인식과 구매 계획이 지속적으로 변화하고 있음이 감지되고 있습니다. 미국에 본사를 둔 스마트 모빌리티 기술 솔류션을 제공하는 Verra Mobility (https://www.verramobility.com/)의 보고서 "The State of EVs: 2025 Report on Smart Mobility"에 따르면, 전기차에 대한 소비자들의 관심이 꾸준히 이어지고 있지만, 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있다고 밝히고 있습니다. 이 보고서 내용을 기반으로 미국 시장에서 전기차 시장 현황, 소비자들의 우려와 기대, 그리고 향후 채택 전망에 대해서 살펴 보도록 하겠습니다..

Connected Vehicle(커넥티드 차량)과 Software Defined Vehicle(SDV, 소프트웨어 정의 차량)은 모두 자동차 산업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 개념으로 자주 혼용되어 사용되며, 의미적/기능적으로도 유사한 점이 많습니다. 이는 두 개념이 모두 차량의 디지털 전환과 소프트웨어 중심 혁신을 목표로 하고 있으며, 기술적/운영적 측면에서 긴밀히 연결되어 있기 때문입니다. 커넥티드 차량과 SDV 두 개념 모두 기존의 하드웨어 중심 차량을 디지털화하고, 소프트웨어와 네트워크 중심으로 전환시키는데 초점이 맞춰져 있습니다. 커넥티드 차량은 외부 환경과의 연결을 통해 데이터를 활용하고, SDV는 소프트웨어를 활용해 기능을 제어 및 확장합니다. 하지만, 두 개념 모두 차량을 단순 이동 수단에..

차량의 두뇌와 같은 신경망이 빠르게 진화하고 있습니다.이제 자동차는 단순한 기계가 아니라 데이터를 기반으로 움직이는SDV(SW Defined Vehicle)로 변모하고 있지요.이 변화를 가능하게 하는 핵심기술 중 하나는 바로 Ethernet 기반의고속 네트워크라고 해도 과언이 아닐 것입니다. 하지만 속도와 효율성을 보장하는 만큼 ISO 26262와 같은안전 기준을 충족하기 위해  해결해야 할 과제도 만만치 않습니다.이번 포스팅에서는 Ethernet 기반 차량 네트워크 설계에서Functional Safety(ISO 26262)를 확보하기 위해고려해야 할 사항이 무엇인지 알아보도록 하겠습니다.  소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV)은 차량의 기능과 성능이 소프트웨어 중..

AI 기술 발전은 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있지만,특히 안전이 중요한 분야에서는 기술 선택과 개발 과정에서 세심한 고려가 필요합니다.이를 위해 ISO/PAS 8800에서는 AI 기술과 아키텍처를 선택하고 개발하는 과정에서안전 요구사항을 충족하기 위한 주요 전략과 방법을 소개하고 있습니다.이번 포스팅에서는 ISO/PAS 8800:2024에서 언급하고 있는 AI 기술,그리고 아키텍처 및 개발 조치 선택에 대한 내용을 살펴보도록 하겠습니다.  이번 포스팅은 ISO/PAS 8800:2024, 10. Selection of AI Technologies, Architectural and Development Measures를 기반으로 작성하였습니다.  1. AI 기술을 선택하는 순간: "우리의 선택이 안전을..

이 포스팅은 ISO/PAS 8800:2024에서 9. Derivation of AI Safety Requirements를 기반으로 작성하였습니다. AI 시스템의 안전성은 현대 기술에서 가장 중요한 주제 중 하나입니다. AI가 사람의 생명과 재산에 영향을 미칠 수 있는 영역에 적용될수록, AI 시스템의 안전 요구사항 도출은 필수적인 과정이 됩니다. 이 포스팅에서는 AI 안전 요구사항 도출의 목적, 사전 준비 사항, 일반 요구사항, AI 안전 요구사항 도출에 대한 작업 흐름 및 세부적인 기술을 포함하고 있습니다. 1. AI Safety Requirements 도출의 목적AI 안전 요구사항 도출의 목적은 다음과 같습니다:안전성 보장: AI 시스템이 안전성을 확보하기 위해 완전하고 일관된 요구사항을 정의합니다...

이번 포스팅은 ISO/PAS 8800:2024, 13. Safety Analysis of AI Systems를 기반으로 작성하였습니다.  AI 시스템은 자율주행, 의료진단, 산업 자동화 등 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있지만, 안전성 확보는 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다. 특히, AI 시스템의 오류는 단순한 기능적 결함을 넘어 안전 요구사항 위반으로 이어질 수 있으며, 이는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 위험을 줄이기 위해 AI 시스템에 대한 철저한 안전 분석이 필수적입니다.이번 포스팅에서는 ISO/PAS 8800에서 언급된 AI 시스템 안전 분석의 목적과 범위, 테스트 기반 분석 접근법, 그리고 효과적인 안전 분석 기술에 대해 알아 보겠습니다. 1. AI 시스템에 대한 안전 분석 범..

AI(Artificial Intelligence) 기술은 자동차 시스템에서 점점 더 중요한 역할을 맡고 있습니다. 자율주행(Autonomous Driving), 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance System) 등 다양한 분야에서 AI가 활용되면서, 이 AI 적용 기술의 안전성을 보장하기 위한 체계적이고 신뢰할 수 있는 표준의 필요성이 대두되었습니다.이에 따라 2024년 12월 출간된 ISO/PAS 8800 (Road Vehicles - Safety and Artificial Intelligence)은 기존 ISO 26262와 ISO 21448의 원칙을 확장하고 AI 시스템의 특수성을 반영하여, 차량 시스템에서 AI 안전성을 확보하기 위한 새로운 기준을 제시합니다. ..

ISO/PAS 8080:2024, Road Vehicles - Safety and Artificial Intelligence는AI 기술이 통합된 차량 시스템에서 안전성을 보장하기 위한 문서로서,자동차 산업에서 급증하는 AI 기술의 활용에 따른 새로운 안전 요구사항에 대응하기 위해 개발되었습니다. 이 문서는 ISO 26262 및 ISO 21448과 연계하여AI 기반 시스템의 위험 요소를 체계적으로 다루고 있습니다.이번 포스팅에서는 최근 PAS(Publicly Available Specification) - 워킹 그룹 차원의 합의된 문서로 출간된 ISO/PAS 8080에 정의된 AI 안전 관리 (AI Safety Management)에 대해 알아보겠습니다.   AI Safety Life Cycle: 지속 가..

ISO 26262에서는 Hazard Analysis and Risk Assessment 및 ASIL(Automotive Safety Integrity Level) Determination에 대한 기본적인 원칙과 접근 방식을 설명합니다. 여기에서는 시스템이 직면할 수 있는 위험한 상황을 체계적으로 분석하고, 이에 따른 안전 목표(Safety Goal)를 설정하기 위한 기반을 제공합니다.   Hazard Analysis and Risk Assessment (HARA) 관련 글ISO 26262 HARA (Hazard Analysis and Risk Assessment) for Heavy TruckChatGPT를 이용한 ISO26262 Hazard Analysis and Risk Assessment (HARA)..

GSN - 안전케이스(Safety Case) 관련 포스팅  GSN(Goal Structuring Notation) - 안전 케이스(Safety Case, ISO 26262), 보안 케이스(Security Case, ISO 21434)GSN(Goal Structuring Notation) 표기법 - 안전케이스(Safety Case)/보안케이스(Security Case) 작성GSN(Goal Structuring Notation) 해석 - 안전케이스(Safety Case) 작성 규칙1. GSN의 관계 규칙1-1. Goal 간의 관계부모 Goal과 자식 Goal: GSN에서 하위 주장(Sub-goal, 자식 Goal)이 참이라면 상위 주장(Parent Goal)이 참임을 논리적으로 입증할 수 있습니다.1-2. ..