Core Concepts
현재 자동차 소프트웨어 개발 프로세스의 한계를 극복하기 위해 모델 기반 및 기능 기반 접근법과 최신 생성 AI 기술을 활용한 새로운 개발 패러다임을 제안한다.
Abstract
이 논문은 자동차 소프트웨어 개발 비용이 급격히 증가하는 문제를 해결하기 위해 새로운 개발 프로세스를 제안한다. 기존의 엄격하고 느린 V-모델 및 AUTOSAR 프레임워크의 한계를 극복하기 위해, 이 접근법은 다음과 같은 특징을 가진다:
기능 중심 및 모델 기반 개발: 요구사항을 추상적으로 정의하고, 이를 바탕으로 형식적인 시스템 모델을 생성한다. 이 모델은 하드웨어-소프웨어 매핑을 위한 입력으로 사용된다.
생성 AI 활용: 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 요구사항 처리, 시스템 모델 생성, 배포 코드 및 테스트 코드 생성 등을 자동화한다.
단일 시스템 환상: 애플리케이션이 논리적으로 균일한 환경에서 실행되도록 하여, 하드웨어 및 미들웨어 세부사항을 애플리케이션 개발자로부터 추상화한다.
자동화된 피드백: 각 단계에서 검증을 수행하여 빠른 피드백 루프를 제공한다.
모듈성 및 유연성: 소프트웨어 구성요소의 모듈성을 높여 향후 확장성을 보장한다.
이러한 접근법을 통해 개발 주기를 단축하고, 자동화를 높이며, 소프트웨어 정의 차량 패러다임에 부합하는 유연한 아키텍처를 구현할 수 있다.
Stats
2030년까지 자동차 소프트웨어 개발 노력이 2020년 대비 2배 증가할 것으로 예상된다.
기존 V-모델 및 AUTOSAR 프레임워크는 유연성이 낮고 개발 주기가 길다는 한계가 있다.
Quotes
"Classical software development paradigms are very rigid and slow to adapt to the rising system complexity."
"Software-defined vehicles are becoming the new trend in the automotive industry, where the functionality of the car is defined, updated and modified mainly by changes in the software."