레이싱카가 자율주행차를 가르치는 시대가 온다

1,600개. 데이토나 24시간 레이스를 달리는 레이싱카 한 대가 실시간으로 수집하는 데이터 채널의 수다. IMSA(국제 모터스포츠 협회)가 이 엄청난 양의 레이싱 데이터를 단순한 경주 기록으로 끝내지 않고, 자동차 산업의 미래 기술 개발에 활용하겠다고 나섰다.

지난 주말 플로리다 데이토나에서 열린 24시간 내구 레이스는 단순한 스포츠 이벤트가 아니었다. 60대의 레이싱카가 24시간 동안 쉬지 않고 달리며 생성한 데이터는 자동차 제조사들이 몇 년에 걸쳐 수집할 수 있는 양을 훨씬 �넘어선다.

레이스트랙에서 시작된 기술들

과거 레이싱은 기술 혁신의 산실이었다. 우리가 당연하게 여기는 안전벨트, 백미러, 터보차저, 공기역학 설계, 직분사 엔진, 듀얼클러치 변속기 모두 레이스트랙에서 먼저 검증된 후 일반 차량에 적용됐다.

하지만 21세기 중반 들어서는 직접적인 기술 이전보다는 모터스포츠 엔지니어들이 일반 자동차 개발팀과 협업하면서 얻는 무형의 혜택이 더 컸다. 극한 상황에서 검증된 엔지니어링 사고방식과 문제 해결 능력이 더 중요해진 것이다.

데이터가 새로운 기술 이전의 매개체

이제 상황이 다시 바뀌고 있다. 핵심은 시뮬레이션이다. 최고 수준의 GTP 클래스 레이싱카들은 각각 1,600개의 센서 채널을 통해 데이터를 수집한다. 포르쉐 911이나 쉐보레 콜벳 같은 시판차 기반의 GTD 클래스 차량들도 거의 비슷한 수준의 데이터를 생성한다.

IMSA는 이 방대한 데이터를 활용해 IMSA Labs라는 새로운 프로그램을 시작했다. 자동차 제조사와 기술 기업들이 더 정확한 시뮬레이션 도구를 개발할 수 있도록 돕겠다는 것이다.

극한 상황 데이터의 가치

일반적인 도로 주행 데이터와 레이싱 데이터의 차이는 극명하다. 레이싱카는 엔진, 브레이크, 타이어, 서스펜션 모든 부품을 한계까지 밀어붙인다. 24시간 동안 쉬지 않고 달리면서 부품의 내구성과 성능 변화를 실시간으로 추적할 수 있다.

이런 극한 데이터는 자율주행차 개발에 특히 유용하다. 예상치 못한 상황에서의 차량 거동, 부품 간 상호작용, 시스템 한계점 등을 미리 파악할 수 있기 때문이다. 시뮬레이션의 정확도가 높아질수록 실제 도로 테스트 횟수를 줄이면서도 더 안전한 자동차를 만들 수 있다.

한국 자동차 산업에 미치는 영향

현대차그룹이나 기아 같은 국내 완성차 업체들도 이런 고품질 시뮬레이션 데이터에 관심을 보일 가능성이 높다. 특히 전기차와 자율주행 기술 개발에서 경쟁력을 확보하려면 정확한 시뮬레이션 도구가 필수적이다.

국내 부품업체들에게도 기회다. 현대모비스나 만도 같은 기업들이 센서 기술이나 제어 시스템을 개발할 때, 레이싱에서 검증된 데이터를 활용하면 개발 기간을 단축하고 신뢰성을 높일 수 있다.