데이터 분석 기술의 발전으로 방대한 양의 데이터를 수집하고 데이터에서 인사이트를 추출하는 것이 그 어느 때보다 쉽고 가치있게 되었습니다. 이제 적절한 툴을 사용하면 거의 모든 사람이 스마트 데이터를 검색하고 분석하여 필요한 사항을 데이터에 기반하여 보다 정확하게 결정할 수 있습니다.
적절한 시기에 데이터에 액세스 할 수 있다면 상당한 비용 절감과 운영 효율성 향상, 문제가 발생하기 전에 미리 예측하고 해결할 수 있는 능력을 확보할 수 있습니다.
단 1초의 차이로 승부가 결정되는 업계에서 레이싱 팀은 원격 측정을 비롯한 데이터 분석을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 운전자와 자신의 차량을 더 잘 이해하여 랩 타임을 개선하는 방법을 찾았습니다.
원격 측정 및 데이터 전송의 혁신
원격 측정 시스템은 모니터링을 위해 소스에서 장비로 데이터를 측정하고 전송하는 데 사용하는 전문 기술 중 하나입니다. 이 데이터는 다양한 소스에서 가져올 수 있으며 일반적으로 무선 또는 셀룰러 신호와 같은 무선 통신 형식을 사용하는 센서를 통해 원격으로 전송됩니다.
원격 측정은 데이터 전송이 유선 연결을 통해서만 가능했던 19세기부터 사용했습니다. 미국에서는 유선 원격 측정 시스템이 시카고에 있는 가정 전체에 전기 분배를 기록하고 모니터링 하기 위해 산업 부문에서 처음 사용되었습니다. 지금은 무선 및 클라우드 기술의 발전 덕분에, 데이터 전송은 전 세계적으로 연결된 장치의 무선 시스템에서 대량 데이터 수집 및 전송을 수용할 수 있도록 진화했습니다.
이 기술은 이제 제조, 농업, 해양, 의료, 자동차 등을 포함한 다양한 산업에 적용되고 있습니다. 원격 측정 시스템은 제조 공정에서의 장비 고장을 모니터링하고 기계의 유지 보수 예측을 위해 실시간으로 데이터를 전송하는데 도움이 됩니다. 농업에서는 작물에 연결된 센서를 통해 토양 수분을 측정하고 농장 전체가 유지되도록 할 수 있습니다. 산업 종류에 관계없이 운영 데이터 분석을 활용하면 조직에 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
레이싱 업계에서 Formula One 레이싱은 데이터 분석을 통해 레이싱 카 디자인과 성능을 최적화했습니다.
Formula One 레이싱의 원격 측정
1980년대부터 Formula One 레이싱은 차량 성능을 이해하고 개선하기 위해 레이싱카에 원격 측정을 사용하고 있습니다. 운전자는 통찰력을 기반으로 운전을 완벽하게 수행할 수 있는 방법을 찾을 수 있고, 백엔드에서 엔지니어는 이 데이터를 시뮬레이션 도구와 결합하여 경주용 자동차의 설계를 개선할 수 있기 때문에 운전자와 엔지니어 모두 이 기술을 유용하게 활용할 수 있습니다. 원격 측정의 도움으로 레이스 도중 실시간 데이터 시각화를 하면 운전자가 다음 경주에서 승리하는데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
레이싱카의 복잡성을 고려할 때, 엔지니어는 특히 자동차의 설계와 튜닝 변경이 자동차의 성능과 안전성에 미치는 영향을 고려해야합니다. 원격 측정 데이터는 시뮬레이션 도구에 보다 정확한 인풋값을 제공하여 구조적 하중, 공기 역학, 가속 및 핸들링, 연료 효율에 어떤 영향을 미치는 지에 대해 평가할 수 있습니다.
시범 운행과 레이스 중에 레이싱카에는 일반적으로 트랙 주위에 배치된 센서뿐만 아니라 무선 신호를 통해 데이터를 경주 팀에 전송하는 수백 개의 센서가 장착되어 있습니다. 속도, 스티어링 각도, 연료 소비량, 방향성 힘, 댐퍼 움직임 및 하중과 같은 서스펜션 데이터 등의 데이터는 피트 크루가 실시간으로 모니터링합니다. 1991년에 원격 측정을 적용한 최초의 F1 팀은 McLaren이었으며, 이 기술이 처음 도입되었을 때 팀은 운전자가 승무원을 통과할 때마다 소량의 데이터만 기록할 수 있었습니다. 이제는 기술의 발전 덕분에 트랙의 어느 지점에서나 데이터를 수신할 수 있습니다.
실시간 데이터 분석으로 경주
판옵티콘을 사용하여 Austria-Spielberg 경마장에서 주행하는 Formula One 차량을 시뮬레이션하여 즉각적인 데이터 처리 기능을 보여주었습니다. 판옵티콘은 데이터를 소비, 변환 및 표시할 수 있는 실시간 시각화 엔진입니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 사용자는 데이터와 완전히 상호 작용하고, 데이터를 조작하고, 보고 싶은 정보에 따라 맞춤형 그래프를 볼 수 있습니다.
전체 비디오 데모는 여기에서 보실 수 있습니다.
레이스 시뮬레이션 중에 속도, 브레이크 온도 및 운전자 인풋과 같은 데이터는 한 바퀴를 돌 때마다 바로 확인되었습니다. 라이브 레이스와 마찬가지로 특정 데이터가 설정된 범위를 벗어나는 경우 이상 징후를 모니터링하고 경고를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 타이어 공기압이 원하는 임계값 아래로 떨어지면 팀은 즉시 피트 스탑을 예약하고 운전자에게 이러한 새로운 조건에서 성능을 최대화하기 위해 행동을 조정하도록 알릴 수 있습니다.
사용자 지정이 가능한 대시보드를 통해 사용자는 개별 운전자와 랩, 코너링에서 어떻게 했는지를 관찰하고, 이 정보를 그래프에 플로팅하여 편리한 시각 자료를 만들 수 있습니다. 아래는 시뮬레이션 중에 벤치마크 데이터를 다른 랩, 다른 드라이버 또는 다른 레이스의 데이터와 비교하는 방법을 보여주는 예입니다. 이 그래프에서 데이터는 한 코너에서 벤치 마크 랩이 평균 속도가 더 높고, 스로틀을 더 오래 적용하고, 선택한 랩보다 브레이크를 더 부드럽게 적용하여 레이스 동안 전체 스플릿 타임이 더 빨라졌다는 것을 알 수 있습니다.
판옵티콘을 사용하면 트랙쪽 분석가가 여러 실시간 스트림을 동시에 보고 과거 데이터와 즉시 비교할 수 있습니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 주행이 어떻게 변화하는지 관찰하고, 레이스 도중 동향을 파악하여 향후 자동차의 성능이 어떻게 작동할지 예측할 수 있습니다.
데이터 분석 및 시뮬레이션
트랙에서 측정 된 레이싱 데이터를 물리 시뮬레이션과 결합하여 레이싱 엔지니어에게 차량 성능 향상에 대한 추가 통찰력을 제공할 수 있습니다. 디지털 트윈에 제공되는 원격 측정 데이터의 실제 피드백을 통해 설계자는 설계 수정을 가상으로 테스트하여 트랙에 미치는 잠재적 영향을 정확하게 평가할 수 있습니다.
시뮬레이션과 정량적 데이터 간의 격차를 해소하는 도구 중 하나는 ChassisSim입니다. ChassisSim은 사용자에게 동적 데이터를 제공하는 레이싱카 시뮬레이션 도구입니다. 즉, 자동차가 트랙에서 실시간으로 경주하는 것처럼 차량의 성능을 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있습니다. ChassisSim은 Altair Partner Alliance를 통해 이용할 수 있습니다.
Driver-in-the-Loop 기능을 사용하면 실제 운전자 동작 및 피드백을 랩 타임 시뮬레이션과 결합하여 정확한 랩 타임을 예측하여 데이터를 내보내고 검토할 수 있습니다. 가상 역학 대회가 개최된 영국 기계 공학 연구소 (Institute of Mechanical Engineers UK)의 최근 ChassisSim 애플리케이션에서 학생 그룹은 이 소프트웨어를 사용하여 대회 중 가속, 스키드 패드 및 스프린트 이벤트를 시뮬레이션했습니다.
레이싱에서 데이터 분석 및 원격 측정을 활용하면 운전자에게 단순한 승차감 그 이상을 제공합니다. 이 데이터를 사용하면 모든 팀원이 다음 레이스를 위해 향후 랩 타임을 개선하는 방법에 대한 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터를 시뮬레이션 도구와 페어링하면 드라이버와 레이싱 팀이 성능을 극대화하는 데 필요한 모든 정보에 액세스할 수 있습니다.
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감사합니다.
한국알테어
