2019.08.06

'분석 덕분에…' F1 우승 메르세데스-AMG 페트로나스의 비밀병기

Thor Olavsrud | CIO
F1에서 다섯번째 챔피언십을 따내는 데 성공한 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 우승의 핵심 요인으로 데이터 시각화, 예측 분석, AI를 지목했다. 

F1(Formula One) 경주차들은 지구상에서 가장 기술적으로 발전된 육상 운송수단이다. 2014년부터 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 한 시즌 중 FIA(Fédération Internationale de l'Automobile)가 가장 성공적인 디자이너에게 수여하는 WCC(World Constructor's Championship)으로 등극했고 이후 줄곧 선두 자리를 지켰다. 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠의 IT 책임자 매트 해리스는 해당 제작사의 지속적인 혁신의 핵심은 데이터와 분석이라며 다음과 같이 말했다.

"F1은 놀랍도록 역동적인 스포츠이며 우리는 변화하는 규정에 적응해야 하고, 여기에서 기술을 통해 규정의 범위 안에서 가장 관련성이 높은 정보를 수집하고 핵심 요소를 효율적으로 분석하기 때문에 경쟁력 있는 팀에게 매우 중요할 수 있다."
 
ⓒMercedes-AMG Petronas Motorsport

F1 자동차들은 1인승 오픈 콕핏(Open Cockpit) 오픈 휠(Open-wheel) 경주차이며 반드시 팀 스스로 정확한 사양에 따라 제작해야 한다. 공기 역학은 이 자동차 설계의 핵심이며 단순히 항력을 최소화할 뿐 아니라 자동차가 높은 속도로 코너를 돌 때 노면에 붙어 있을 수 있도록 다운포스를 생성한다.

대형 F1팀들은 수억 달러의 예산을 확보할 수 있다. 시속 225마일의 최고 속도에 도달할 수 있는 자동차들은 트랙에 맞추어 조정하며 날씨 조건과 관련되어 있다. 대형 팀은 한 경기당 약 50명의 기술 인력을 현장에 투입할 수 있으며 팀의 공장에는 수백 명이 더 있다. 경기 주말에는 엔진과 타이어부터 운전자 장갑의 생체인식 센서까지 모든 것에 설치된 300개 이상의 센서로부터 테라바이트 단위의 데이터가 생성될 수 있다.

해리스에 따르면 F1 경주에서는 1백분의 1초, 그리고 아무리 작은 요소라도 경주 결과를 결정할 수 있다. 해리스는 "모든 작업 기능에서 주어진 시간 동안 움직이는 부분의 규모 때문에 우리 팀은 엔지니어, 전략가, 운전자가 수집된 데이터를 이용해 소통할 수 있는 공통의 언어가 필요했다"라고 설명했다. 

분석을 통해 설계 개선
2017년, 메르세데스 팀은 데이터 활용도를 한 차원 높이기 위해 분석 전문업체 팁코 소프트웨어와 협력했다. ‘DINFPFO(Data Is the New Frontier for Performance in Formula One)’라는 이름의 이 프로젝트로 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 IT 엑셀런스 100대 CIO상을 수상했다.

이 프로젝트는 데이터 시각화, 예측 분석, 인공지능(AI) 등 여러 분석 기술을 아우른다. 이런 기술을 통해 해당 팀은 대량의 데이터를 실시간으로 분석 및 처리할 수 있으며, 고장 증상의 패턴을 감지하거나 효율성을 높일 수 있으며 날씨, 경쟁, 교통, 세이프티카 등의 외부 요소가 경주 결과에 어떤 영향을 끼칠 수 있는지 파악할 수 있다.

해리스는 "이 프로젝트를 통한 우리의 목표는 실시간 경주 조건에 쉽게 적응하여 승리하는 것이었다. 그 이후로 우리는 중요 단계 중 지표에 대한 명확한 시인성을 얻기 위해 팁코 스폿파이어를 통해 수백 만 회의 경주 시뮬레이션을 수행하며 사소한 변화가 결과에 어떤 영향을 끼칠 수 있는지 평가한다"라고 이야기했다.

이 프로젝트 이전에는 해당 팀이 명확하고 데이터 지향적인 결정을 내리기 위해 경기 주말 중 생성된 데이터를 살필 수 있는 간편한 방법이 없었다고 해리스는 말했다.

해리스는 해당 소프트웨어 툴셋은 이미 여러 팀원들 사이에서 유명했기 때문에 팁코와의 협력은 쉬운 선택이었다고 밝혔다. 선택한 툴셋을 통해 그의 팀은 툴과 데이터에 대한 올바른 접근을 위해 최고의 올바른 사용례를 찾는 데 집중할 수 있었다고 그는 강조했다.

그는 "단지 팀원들이 생산성을 잃지 않으면서 최소한의 교육으로 새로운 툴에 쉽게 적응했다는 사실이 놀라웠을 뿐이다"라고 전했다.

그 솔루션을 통해 해당 팀은 효율성을 높일 수 있었고 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 F1 리더 보드에서 최고의 자리에 오를 수 있었다. 지난 해 11월, 해당 제작사는 5년 연속 WCC 타이틀을 거머쥐었다. 해리스는 해당 솔루션을 통해 얻은 통찰을 통해 현재의 자동차 디자인을 신속하게 개발할 수 있었다고 말했다.

해리스는 IT 리더들이 데이터와 데이터 분석을 조직의 프로세스에 가능한 일찍 일관되게 통합하는 방법을 찾아야 한다고 조언했다.

"이는 긍정적인 비즈니스 결과를 도출하는 데이터 중심적인 문화를 조성하는데 도움이 될 것이다"라고 그는 말했다. 이어서 "업종과 상관없이 데이터를 하나의 자산으로 취급한다면 전략적으로 사용할 수 있다"라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr
 



2019.08.06

'분석 덕분에…' F1 우승 메르세데스-AMG 페트로나스의 비밀병기

Thor Olavsrud | CIO
F1에서 다섯번째 챔피언십을 따내는 데 성공한 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 우승의 핵심 요인으로 데이터 시각화, 예측 분석, AI를 지목했다. 

F1(Formula One) 경주차들은 지구상에서 가장 기술적으로 발전된 육상 운송수단이다. 2014년부터 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 한 시즌 중 FIA(Fédération Internationale de l'Automobile)가 가장 성공적인 디자이너에게 수여하는 WCC(World Constructor's Championship)으로 등극했고 이후 줄곧 선두 자리를 지켰다. 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠의 IT 책임자 매트 해리스는 해당 제작사의 지속적인 혁신의 핵심은 데이터와 분석이라며 다음과 같이 말했다.

"F1은 놀랍도록 역동적인 스포츠이며 우리는 변화하는 규정에 적응해야 하고, 여기에서 기술을 통해 규정의 범위 안에서 가장 관련성이 높은 정보를 수집하고 핵심 요소를 효율적으로 분석하기 때문에 경쟁력 있는 팀에게 매우 중요할 수 있다."
 
ⓒMercedes-AMG Petronas Motorsport

F1 자동차들은 1인승 오픈 콕핏(Open Cockpit) 오픈 휠(Open-wheel) 경주차이며 반드시 팀 스스로 정확한 사양에 따라 제작해야 한다. 공기 역학은 이 자동차 설계의 핵심이며 단순히 항력을 최소화할 뿐 아니라 자동차가 높은 속도로 코너를 돌 때 노면에 붙어 있을 수 있도록 다운포스를 생성한다.

대형 F1팀들은 수억 달러의 예산을 확보할 수 있다. 시속 225마일의 최고 속도에 도달할 수 있는 자동차들은 트랙에 맞추어 조정하며 날씨 조건과 관련되어 있다. 대형 팀은 한 경기당 약 50명의 기술 인력을 현장에 투입할 수 있으며 팀의 공장에는 수백 명이 더 있다. 경기 주말에는 엔진과 타이어부터 운전자 장갑의 생체인식 센서까지 모든 것에 설치된 300개 이상의 센서로부터 테라바이트 단위의 데이터가 생성될 수 있다.

해리스에 따르면 F1 경주에서는 1백분의 1초, 그리고 아무리 작은 요소라도 경주 결과를 결정할 수 있다. 해리스는 "모든 작업 기능에서 주어진 시간 동안 움직이는 부분의 규모 때문에 우리 팀은 엔지니어, 전략가, 운전자가 수집된 데이터를 이용해 소통할 수 있는 공통의 언어가 필요했다"라고 설명했다. 

분석을 통해 설계 개선
2017년, 메르세데스 팀은 데이터 활용도를 한 차원 높이기 위해 분석 전문업체 팁코 소프트웨어와 협력했다. ‘DINFPFO(Data Is the New Frontier for Performance in Formula One)’라는 이름의 이 프로젝트로 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 IT 엑셀런스 100대 CIO상을 수상했다.

이 프로젝트는 데이터 시각화, 예측 분석, 인공지능(AI) 등 여러 분석 기술을 아우른다. 이런 기술을 통해 해당 팀은 대량의 데이터를 실시간으로 분석 및 처리할 수 있으며, 고장 증상의 패턴을 감지하거나 효율성을 높일 수 있으며 날씨, 경쟁, 교통, 세이프티카 등의 외부 요소가 경주 결과에 어떤 영향을 끼칠 수 있는지 파악할 수 있다.

해리스는 "이 프로젝트를 통한 우리의 목표는 실시간 경주 조건에 쉽게 적응하여 승리하는 것이었다. 그 이후로 우리는 중요 단계 중 지표에 대한 명확한 시인성을 얻기 위해 팁코 스폿파이어를 통해 수백 만 회의 경주 시뮬레이션을 수행하며 사소한 변화가 결과에 어떤 영향을 끼칠 수 있는지 평가한다"라고 이야기했다.

이 프로젝트 이전에는 해당 팀이 명확하고 데이터 지향적인 결정을 내리기 위해 경기 주말 중 생성된 데이터를 살필 수 있는 간편한 방법이 없었다고 해리스는 말했다.

해리스는 해당 소프트웨어 툴셋은 이미 여러 팀원들 사이에서 유명했기 때문에 팁코와의 협력은 쉬운 선택이었다고 밝혔다. 선택한 툴셋을 통해 그의 팀은 툴과 데이터에 대한 올바른 접근을 위해 최고의 올바른 사용례를 찾는 데 집중할 수 있었다고 그는 강조했다.

그는 "단지 팀원들이 생산성을 잃지 않으면서 최소한의 교육으로 새로운 툴에 쉽게 적응했다는 사실이 놀라웠을 뿐이다"라고 전했다.

그 솔루션을 통해 해당 팀은 효율성을 높일 수 있었고 메르세데스-AMG 페트로나스 모터스포츠는 F1 리더 보드에서 최고의 자리에 오를 수 있었다. 지난 해 11월, 해당 제작사는 5년 연속 WCC 타이틀을 거머쥐었다. 해리스는 해당 솔루션을 통해 얻은 통찰을 통해 현재의 자동차 디자인을 신속하게 개발할 수 있었다고 말했다.

해리스는 IT 리더들이 데이터와 데이터 분석을 조직의 프로세스에 가능한 일찍 일관되게 통합하는 방법을 찾아야 한다고 조언했다.

"이는 긍정적인 비즈니스 결과를 도출하는 데이터 중심적인 문화를 조성하는데 도움이 될 것이다"라고 그는 말했다. 이어서 "업종과 상관없이 데이터를 하나의 자산으로 취급한다면 전략적으로 사용할 수 있다"라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr
 

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