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Engineer's Note

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2026. 4. 27. 08:12 [0.152mm의 미학: 서스펜션 댐퍼 튜닝] 미로와 큐브, 노면의 언어를 읽는 엔지니어 Author’s Note안녕하세요, HL만도 Performance & Validation 1팀(P&V1)의 신도섭 책임입니다.지난 20여 년간 한국, 중국, 북미, 유럽 등 전 세계 수많은 프로빙 그라운드(Proving Ground)와 공로를 누비며 차량의 승차감과 핸들링(R&H)을 다듬어 왔습니다. 세월이 흘렀음에도 눈을 감으면 당시의 주행 코스와 노면 형태, 주행 조건들이 선명하게 그려지곤 합니다. 매 출장마다 온 신경을 집중하며 몸으로 터득해 온 소중한 경험치 덕분이죠.오늘은 딱딱한 수식이나 시스템 구조도가 아닌, 튜닝 엔지니어의 ‘오감’과 ‘손끝’에서 탄생하는 섬세한 예술, 바로 서스펜션 댐퍼 감쇠력 튜닝의 매력에 대해 이야기해 보려 합니다.댐퍼 튜닝, '미로 찾기'와 '큐브 맞추기'의 여정완성차..
2026. 4. 13. 16:43 진동 없는 완벽한 드라이빙, 토크 리플 제로화를 향한 지능형 제어 소프트웨어의 혁신 안녕하세요, HL만도에서 모터 제어 기술을 연구하고 있는 오윤재입니다.자동차의 핸들(EPS, 전동식 조향 장치)이나 브레이크(EMB, 전자기계식 브레이크)시스템에는 자석의 힘을 이용해 아주 정밀하게 회전하는 ‘영구자석 동기 전동기(PMSM, Permanent Magnet Synchronous Motor)’가 핵심 부품으로 사용됩니다. 이 모터는 효율이 매우 뛰어나지만, 작동할 때 발생하는 미세한 진동과 소음(NVH, Noise/Vibration/Harshness)을 잡는 것이 감성 품질을 결정짓는 핵심 기술입니다. 진동의 주된 원인은 ‘토크 리플(Torque Ripple)’, 즉 모터가 돌아갈 때 힘이 일정하지 않고 미세하게 떨리는 현상 때문인데요, 이는 모터의 회전 위치를 감지하는 센서(MPS)를 조립..
2026. 4. 9. 10:56 전기차의 열을 잡는 무결점 접합, 고방열 소재와 FSW 공법이 만난 수냉식 냉각 시스템 Author's Note안녕하세요, HL만도에서 소재 및 접합 기술을 연구하고 있는 정재훈입니다.전기차(EV)의 심장이라 불리는 전력변환기, IDC(Integrated DC-DC Converter)는 고전압을 다루기 때문에 엄청난 열이 발생합니다. 이 열을 제대로 식히지 못하면, 효율이 떨어지고 고장의 원인이 되죠. 그래서 고효율의 ‘수냉식 냉각 시스템’ 구축은 필수입니다. 하지만 냉각수가 흐르는 통로(Housing)와 덮개(Cover)를 빈틈없이 완벽하게 붙이는 것은 매우 어려운 숙제입니다. 오늘 소개할 내용은 이러한 기존의 접합 방식의 한계를 극복하고, 제조 원가를 약 53%나 절감하면서도 강력한 수밀성을 확보한 ‘마찰교반용접(Friction Stir Welding, FSW) 기술’의 최적화 연구입..
2026. 4. 6. 09:00 GPS가 끊겨도 달린다: Transformer가 만드는 자율주행의 'AI 이정표' Author’s Note : 보이지 않는 길 위에서 AI로 안전의 좌표를 찍다안녕하세요, HL클레무브 ADS Lab에서 자율주행 차량이 자신의 정확한 위치를 파악할 수 있도록 위치 추정(Localization) 기술을 연구하고 있는 이재운입니다. 자율주행 기술이 나날이 고도화되면서 ‘핸즈프리’ 주행은 이제 우리 곁의 현실이 되고 있지만, 연구원으로서 저의 고민은 바로 이 지점에서 더욱 깊어졌습니다. “자율주행 차량의 눈이 되는 카메라와 라이다 그리고 GPS가 주행 중 고장이 난다면, 정확한 위치를 제공하는 대체 센서가 필요하지 않을까?” 라는 근원적인 물음 때문이었는데요. 오늘 이 자리를 통해, 값비싼 장비 대신 최신 AI 아키텍처인 Transformer를 활용하여 측위센서가 없는 어둠 속에서도 한 치의..
2026. 3. 26. 11:22 자율주행의 눈, 라이다(LiDAR) 딥러닝 인지 기술의 양산화 여정 Author’s Note‘보이지 않는 것을 보게 만드는 기술’안녕하세요, HL클레무브에서 센서 인지 기술을 연구하고 있는 김형기입니다.운전자의 개입이 최소화되는 자율주행 레벨 3 이상의 시스템(ADS)을 구현하기 위해 가장 중요한 것은 무엇일까요?바로 어떤 상황에서도 빈틈없이 주변을 파악하는 '센서 리던던시(Redundancy, 중복 설계)'입니다. 그중에서도 라이다는 빛을 이용해 360도 전방위를 정밀하게 스캔하는 자율주행의 '핵심 눈' 역할을 합니다.오늘 이 노트에서는 딥러닝 기반 라이다 인식 알고리즘이 어떤 개발 흐름을 통해 실제 차량에 탑재될 수 있는지, 전반적인 연구 과정과 기술적 고민들을 공유하고자 합니다.1. 자율주행 패러다임의 변화: 레벨 2에서 레벨 3로단순히 운전자를 보조하는 레벨 2 ..
2026. 3. 26. 11:22 양산형 ADAS를 위한 경량 점유 격자 지도(OGM) 기술 Author’s NoteHL클레무브 Radar Innovation Lab에서 레이더 센서의 인식 능력을 연구하고 있는 강종구입니다.자율주행의 가장 기초적이면서도 어려운 숙제는 바로 차량이 ‘내가 갈 수 있는 안전한 길(Free Space)'을 실시간으로 정확히 판별해내는 것입니다. 물론, 고가의 라이다(LiDAR)나 고해상도 카메라와 같은 훌륭한 대안이 있지만, 실제 양산되는 차량에 적용하기에는 비용 문제나 눈▪비 같은 기상 제약이 따르는 것이 현실입니다. 반면, 양산차의 필수 센서인 FMCW 레이더는 악천후에 강하고 경제적이지만, 수집되는 데이터가 희소(Sparse)하고 노이즈가 많다는 기술적 난관들이 있죠.오늘 저는 이 레이더 센서만으로 제한된 임베디드 자원 내에서도 실시간으로 정적 환경을 확률적으로..
2026. 3. 26. 11:22 빙판길에서도 안전할까? SbW 저마찰 노면 제어 성능 검증기 Author’s NoteHL만도의 안전한 Steer-by-Wire 조향 시스템 개발을 위한 노력을 소개해 드릴 구태윤 책임연구원입니다.본 연구는 25년 독일 ATZ Chassis Tech 컨퍼런스에서 발표된 바 있습니다.운전대와 바퀴 사이의 기계적 연결을 끊고 전기 신호로 조향하는 Steer-by-Wire(SbW) 기술은 단순한 편의를 넘어, 자율주행과 실내 디자인의 혁신을 위한 필수 과제입니다. 하지만 많은 분들이 이렇게 질문하십니다. "물리적 연결이 없는데, 눈길이나 빙판길에서 고장이 나면 정말 제어가 가능한가요?" 저희 연구팀은 이 의구심을 확신으로 바꾸기 위해, 스웨덴의 혹한기 테스트장을 찾았습니다. 마찰력이 거의 없는 극한의 환경에서 HL만도의 SbW가 어떻게 안전을 지켜내는지 그 생생한 검증 ..
2026. 3. 26. 11:21 AI와 SDV가 재정의하는 모빌리티의 미래 Author’s Note 바둑에서 포석이 중요하듯, 미래의 변화를 미리 읽고 준비하는 일은 기업의 전략에서도 매우 중요하다고 생각합니다. 경영전략에는 내부 역량과 외부 환경이라는 두 가지 관점이 있지만, 저는 특히 환경의 변화를 먼저 이해하고 그에 맞는 역량을 준비하는 과정이 기업의 미래를 만든다고 믿습니다. 또한 AI 시대에 인문학과 역사에 대한 관심이 다시 높아지는 것처럼, 저 역시 역사를 탐구하는 마음으로 지금 제가 몸담고 있는 산업의 흐름을 살펴보고자 했습니다. 다만 이 글의 내용이 정답이라기보다는, 산업을 바라보는 하나의 관점으로 읽어주시면 감사하겠습니다. 1. Intro - 안개 바다 위에서 마주한 산업의 변곡점'안개 바다 위의 방랑자(Wanderer above the Sea of Fog)’ ..