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공력성능이 자동차 디자인의 핵심 요소로 부상

자동차 디자이너들이 구상하는 스케치와 컨셉 이미지들은 인상적이지만, 실제 도로에서 운행되는 양산형 자동차의 형상은 대부분 공력성능(Aerodynamics)에 의해 결정된다. 차량이 공기를 얼마나 부드럽게 가르느냐는 연비는 물론, 전기차의 경우 배터리 무게를 상쇄하고 주행 거리를 늘리는 데 결정적인 영향을 미친다.

기존 공력 해석의 한계: 시간과 비용의 딜레마

자동차 디자이너들은 새로운 디자인 표면을 제시하면, 공력 해석 결과를 받기까지 며칠 또는 몇 주가 걸리는 경우가 많았다. GM의 디자인 혁신 및 기술 운영 책임자인 브라이언 스타일스(Bryan Styles)는 “디자인 표면을 제출하면 공력 성능 분석 결과가 돌아오기까지 며칠 또는 몇 주가 소요된다. 그 사이에 디자인 자체가 바뀌면, 이제 새로운 표면에서 얻은 결과가 어떤 의미를 갖는지 이해하기 어렵다”고 설명했다.

전통적인 방법의 한계

  • 풍동 시험: 실제 차량을 축소 모형으로 제작해 공기역학적 성능을 측정하는 방식. 시간과 비용이 많이 소요됨.
  • 컴퓨터 유체역학(CFD): 디지털 모델을 활용한 시뮬레이션.即便如此, 처리 시간이 길고 반복적인 분석에 한계가 있었음.

AI가 가져온 혁신: ‘가상 풍동’의 등장

이제 AI가 이러한 공력 해석의 걸림돌을 해결하고 있다. GM과 재규어 랜드로버를 비롯한 글로벌 자동차 기업들은 AI 기반의 ‘가상 풍동(Virtual Wind Tunnel)’ 시스템을 도입해 디자인 프로세스를 혁신하고 있다.

GM의 AI 기반 공력 해석 시스템

GM은 기존 CFD 분석 데이터를 기반으로 AI 모델을 훈련시켜 ‘가상 풍동’을 구축했다. 이 시스템은 새로운 디자인에 과거 데이터를 적용해 물리적 풍동 시험과 유사한 결과를 실시간으로 제공한다. GM의 가상 통합 엔지니어링 책임자인 르네 슈트라우스(Rene Strauss)는 “이 기술은 이미 다음 제품 라인에 적용되고 있으며, 미래의 기술이 아니라 현재 진행 중인 혁신”이라고 강조했다.

재규어 랜드로버의 AI 활용 사례

재규어 랜드로버 또한 AI 도구를 활용해 하루 수백에서 수천 건의 공력 성능 분석을 수행하고 있다. 각 자동차 기업은 자체 AI 모델을 개발해 박스형 SUV나 스포츠카 등 다양한 차량 유형에 맞춰 공기 저항과 압력을 예측하고 있다. GM의 기술 fellow인 스콧 패리시(Scott Parrish)는 “훈련 데이터의 질이 AI 모델 성능을 결정짓는다. 우리는 다양한 차량 모델을 활용해 표면 데이터를 수집하고, 디자이너가 표면을 조정할 때마다 AI가 이를 이해하고 예측력을 높인다”고 설명했다.

AI가 바꾸는 자동차 디자인 미래

AI 기반 공력 해석 기술은 디자인 주기를 단축하고, 더 많은 시뮬레이션을 가능하게 하며, 궁극적으로는 더 효율적이고 성능이 뛰어난 차량 개발을 lead하고 있다. 전통적인 방법의 한계를 넘어선 AI 기술은 자동차 산업의 경쟁력을 한층 높이는 핵심 요인으로 자리잡고 있다.

“AI는 단순히 공력 해석을 가속화하는 데 그치지 않는다. 디자인과 엔지니어링의 경계를 허물고, 더 창의적이고 효율적인 자동차 개발을 가능하게 한다.”
– 르네 슈트라우스, GM 가상 통합 엔지니어링 책임자

출처: Fast Company
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