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최근 자동차 산업은 소프트웨어가 중심이 되는 SDV(Software Defined Vehicle)체제로 빠르게 전환되고 있습니다.
차량 내 소프트웨어 규모가 급격히 증가하고 업데이트가 일상화되면서 차량 출시 이후에도 지속적인 기능 개선과 유지보수가 이루어지는 환경이 자리잡고 있습니다.
이러한 변화 속에서 차량 제어 로직의 복잡도와 검증 대상 소스코드의 양 역시 과거와 비교할 수 없을 정도로 증가하고 있습니다. 과거에는 차량 개발 과정에서 검증이 상대적으로 독립적인 단계로 수행될 수 있었지만, 현재는 개발 속도와 검증 속도를 동시에 맞춰야 하는 상황에 직면하고 있습니다.
이에 따라 기존 개발 생명주기(SDLC)내에서 수행되던 수동 검증이나 고정된 스크립트 기반 테스트 자동화만으로는 빠른 개발 및 배포 주기를 효과적으로 지원하기 어려워지고 있습니다.
SDV가 가져온 검증 환경의 변화
기존 자동차 산업은 차량 출시 전 충분한 검증을 거쳐 완성도를 확보하는 방식이 일반적이었습니다. 그러나 SDV 환경에서는 차량 출시 이후에도 OTA 업데이트를 통해 새로운 기능이 추가되고 기존 기능이 지속적으로 개선됩니다.
이는 소프트웨어 변경이 차량 생애주기 전반에 걸쳐 반복적으로 발생한다는 의미이며, 검증 역시 일회성 활동이 아닌 지속적으로 수행되어야 함을 의미합니다.
특히 자율주행, ADAS, 차량 네트워크, 인포테인먼트 시스템 등 다양한 기능이 복잡하게 연결되면서 하나의 코드 변경이 예상치 못한 영역에 영향을 미칠 가능성도 높아지고 있습니다.
결과적으로 검증 대상은 확대되고, 검증 주기는 더욱 짧아지는 상황이 만들어지고 있습니다.
기존 테스트 자동화의 한계
그동안 많은 기업들은 테스트 자동화를 통해 반복적인 검증 작업을 효율화 해왔습니다.
테스트 자동화는 사람이 설계한 테스트 케이스를 기반으로 스크립트를 작성하고, 이를 반복적으로 실행하는 방식입니다. 이러한 접근은 동일한 검증 작업을 빠르게 수행하는 데 효과적이지만 소프트웨어가 지속적으로 변경되는 환경에서는 여러 한계를 드러내고 있습니다.
기능이 추가되거나 구조가 변경될 경우 기존 테스트 케이스를 수정해야 하며, 새로운 기능에 대한 검증 시나리오 역시 별도로 설계해야 합니다. 또한 복잡한 시스템 내에서 어떤 영역을 우선적으로 검증해야 하는지 판단하는 과정 역시 엔지니어의 경험에 크게 의존하는 경우가 많습니다.
결국 테스트 자동화만으로는 SDV 시대가 요구하는 민첩성과 확장성을 충분히 확보하기 어려워지고 있습니다.
개발 검증의 경계가 사라지다
최근 자동차 소프트웨어 개발 환경에서는 개발 검증을 별도의 단계로 구분하기보다 하나의 연속된 과정으로 통합하려는 움직임이 활발하게 나타나고 있습니다.
특히 최근에는 소프트웨어 변경 사항을 지속적으로 검증하고 그 결과를 개발 프로세스에 즉시 반영하는 Continuous Verification 체계가 주목받고 있습니다. 이를 통해 결함을 조기에 발견하고 품질 리스크를 최소화하려는 노력이 확대되고 있습니다.
이러한 변화는 단순히 검증 속도를 높이는 것을 넘어 개발과 검증의 경계를 허물고 품질 확보 활동을 SDLC 전체에 녹여내는 방향으로 발전하고 있습니다.
AI 기반 검증 체계의 필요성
이처럼 복잡성과 변화 속도가 증가하는 환경에서는 사람이 모든 검증 경로를 직접 분석하고 관리하는 방식에 한계가 존재합니다.
최근 업계에서는 AI 기반 검증 기술이 주목받는 이유도 여기에 있습니다.
AI는 방대한 코드 변경 이력과 테스트 결과를 분석하고, 잠재적인 위험 영역을 식별하며, 검증 우선순위를 결정하는데 활용될 수 있습니다. 또한 개발과 검증 간의 간극을 줄이고 반복적인 분석 작업을 자동화함으로써 검증 효율성을 높일 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다.
물론 아직 모든 검증 과정을 AI가 완전히 대체하는 단계에 도달한 것은 아닙니다.
그러나 AI는 검증 엔지니어가 보다 중요한 품질 전략과 시스템 수준의 안전성 확보에 집중할 수 있도록 지원하는 핵심 기술로 자리잡아가고 있습니다.
자동차 산업이 SDV 중심으로 전환되면서 소프트웨어의 중요성은 더욱 커지고 있으며, 이에 따라 검증의 역할 또한 과거 어느때보다 중요해지고 있습니다.
앞으로의 검증 경쟁력은 얼마나 많은 테스트를 수행하느냐 보다 변화하는 소프트웨어를 얼마나 빠르고 효율적으로 검증할 수 있는 체계를 구축하는지에 따라 달려 있을 것입니다.
다음 편에서는 코드 변경 영향도 분석부터 테스트 시나리오 자동 생성, 리스크 기반 검증, Quality Gate 운영까지 AI가 실제 검증 프로세스에 어떤 변화를 만들어내고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
출처 : 2026 자동차SW 검증의 패러다임 변화(2): C/C++단위 검증 및 테스트 자원 재사용의 실무적 과제
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