차량 엔지니어에서 데이터 엔지니어로

차량 관련 산업에 종사하고 있으며, 2023년 기준 13년차 엔지니어다. 13년 동안 차량 관련된 개발을 하면서 느낀 점들을 작성해 보고자 한다. 특히 임베디드 제어 엔지니어로서 배운 점 들과 새로 접하게 된 데이터 엔지니어 영역까지 작성해 보고자 한다. 사실 임베디드 제어를 하다가 데이터 엔지니어가 된 다는게 쉽지는 않은 선택이다. 왜냐하면 이력이 꼬여 그 어디에도 이직을 할 수 없는 상황이 발생했다. 둘다 하면 좋을 것이라고 생각했으나, 지원을 받는 회사 입장에서는 임베디드 제어 엔지니어도 아니고 IT 베이스에 데이터 엔지니어도 아니다. 단지 차량의 물리 량을 조금 더 잘 이해하는 정도이다.

 

실제 이직을 위해 특정 회사에 지원을 했고, 바라보는 시선은 도대체 하나라도 할 줄 아는게 있는가라는 의심의 눈초리를 받았다.

 

위의 질문과는 큰 상관은 없지만, 회고를 해보고자 한다.

인터뷰의 질문 중 하나는 “차량 데이터의 특성은 어디에 있는가?” 였다. 인터뷰 당시 핵심은 대답하지 못했다. 다시 대답한다면 차량 데이터는 “물리량과 운전자의 의지가 포함된 실시간 대용량 데이터"라고 답할 것이다. 그리고 IT 기반 에니니어 대비 차량 도메인 지식을 갖고 있는 장점으로는 데이터 클렌징이 유리하다고 말했을 것이다. 즉, 대용량의 실시간성 데이터를 보다 효율적으로 저장할 수 있다는 점이다.

 

세부적으로 물리량에 대해서 말하자면, CAN 상에 발생된 10msec 이하의 센서 데이터를 대표적으로 들 수 있다. CAN ID 하나에 8 byte가 발생되니 1초에 800 byte가 발생 될 수 있다. 0.01 초 x 100 = 1초, 8byte x 100 = 800byte 생각 보다 대용량의 데이터가 발생 된다. 즉 데이터가 실시간성으로 발생되며 정량적인 크기가  크다는 것이다. 샤시 CAN bus load의 경우 70~80% 수준의 데이터가 발생된다. 구체적인 데이터를 공개 할 수는 없지만, 대량의 데이터가 차량안에서 발생된다는 것이다. 

 

운전자의 의지라면 어떤 의미를 나타내는 것일까? 사실 도로 환경을 추론 할 수 있다는 것이다. 운전자가 입력하는 제동, 조향, 가속 정도을 통해 각 상황에 대한 라벨링이 가능한 것이다. 예를 들면 5bar로 제동을 하는 경우 사람들은 5bar로 차가 정차 할 수 있을까? 라는 의문을 갖는다. 하지만 차량 기반 엔지니어라면 주차장에서 나올 때 정도로 운전 환경을 추론 할 수 있다. 

 

정리하면 차량 도메인 엔지니어라면 브레이크 패드 마모에 대한 서비스를 개발 한다고 가정 했을대, IT 엔지니어는 데이터를 모으는데 급급하다면, 차량 도메인 엔지니어는 패드가 마모 되는 조건이 아닌 경우는 모으지 않을 수 있다는 점이다.  

 

오늘은 간단한 회고로 마무리 하고자 한다. 지금처럼 업무가 변경 되는 엔지니어에게 크지는 않아도 생각할 만한 시간을 주었으면 한다.