Mobility AI Lab @yah79sol
자동차 제어기 검증 실무. 「AI로 쓰는 테스트케이스」 블로그 운영. 요구사항을 테스트 증거로 연결합니다. CAN·LIN·UDS, Automotive SPICE, AI 테스트케이스·CAPL 초안을 다룹니다. AI는 초안을, 검증 판단은 사람이. ai-mobility-note.blogspot.com Joined October 2021-
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하늘을 나는 차 이야기, 어디까지가 사실이고 어디부터가 상상일까요? 전기차·자율주행·eVTOL·자동차 집을 사실·조건부 기술·가상 아이디어로 나눠봅니다. 사진이나 멋진 이름이 안전과 상용화를 보장하지는 않습니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/07/blog-p…
고장은 SYS.5에서 찾았는데, 원인은 SYS.4에 있을 수도 있습니다. OPU·EWP 가상 사례로 인터페이스·성능·타이밍 문제를 살펴봅니다. 장비보다 검증 목적·판정 기준·추적 대상을 보는 방법입니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/07/automo…
MIL·SIL·PIL·HIL, 꼭 순서대로 다 해야 할까요? 모델·호스트 코드·타깃 프로세서·실제 ECU 중 무엇을 시험하는지부터 구분합니다. 쉬운 비유로 각 환경의 역할을 설명했습니다. 고정된 필수 순서는 아닙니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/07/milsil…
DTC가 뜨면 오류 시험은 끝일까요? DTC 발생만으로 보호 출력과 정상 복귀까지 맞다고 볼 수는 없습니다. 결함 주입부터 보호·복구·재진입까지, 무엇을 확인하고 증거로 남길지 정리했습니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/07/blog-p…
같은 SIL 시험인데 SWE.4와 SWE.6는 왜 다를까요? SWE.4는 단위와 상세설계, SWE.6는 통합 SW와 요구사항을 비교합니다. 장비 이름보다 검증 대상과 근거가 중요합니다. AI 활용 범위까지 정리했습니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/07/automo…
HIL 시험을 했으니 SYS.5일까요? 장비 이름이 아니라 검증 근거로 구분합니다. Automotive SPICE 4.0에서 SYS.4는 아키텍처 기반 통합·상호작용, SYS.5는 시스템 요구사항 충족을 확인합니다. 차이와 실무 예제를 정리했습니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/07/aspice…
AI가 만든 CAPL, 컴파일 성공과 PASS만 믿어도 될까요? 신호·스케일·타이밍·합격 기준이 요구사항과 다를 수 있습니다. 골격 생성 → 프로젝트 값 입력 → 컴파일 → Trace·로그 확인 → 요구사항 재대조. 실무 체크포인트 7가지입니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/08/ai-cap…
CAN·LIN을 처음 맡았다면 약어보다 명령과 상태의 흐름부터 보세요. 문제가 생기면 물리 계층 → 신호 해석 → 타이밍 → 제어·진단 순서로 좁혀갑니다. EOP·EWP 신입 엔지니어를 위한 입문 가이드입니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/08/canlin…
요구사항과 테스트를 링크하면 검증이 끝날까요? 링크가 있어도 조건·타이밍·판정 기준이 다르면 증거가 되기 어렵습니다. 양방향 추적성과 AI로 누락·불일치 후보를 찾는 방법을 정리했습니다. 최종 연결은 사람이 검토합니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/07/ai.html
SIL·HIL·Bench, 어느 환경이 더 좋을까요? 우열보다 검증 목적이 먼저입니다. SIL은 로직·경계, HIL은 실제 ECU의 시간·통신, Bench는 실물의 물리 현상을 확인합니다. 환경 선택 기준을 정리했습니다. ai-mobility-note.blogspot.com/2026/07/silhil…
@praveensinghv Agreed. Before execution, check AI-generated cases against requirement IDs and expected results. Flag unknown thresholds instead of letting AI invent them. I outlined a 7-step workflow for automotive SW (Korean): ai-mobility-note.blogspot.com/2026/07/chatgp…
AI 출력은 초안이고, 판정과 책임은 사람이 집니다. AI를 검증 실무에 쓸 때 드는 비용과 기본 개념을 정리한 무료 자료 13쪽입니다. latpeed.com/products/ZdYiO
※ 요금은 자주 바뀝니다. 결제 전 공식 페이지 확인을 권합니다. 결론은 간단합니다. API 비용은 의사결정의 걸림돌이 아닙니다. 진짜 비용은 그 500건을 검토하고 승인하는 엔지니어의 시간입니다.
AI로 문서 작업 시키면 돈이 얼마나 들까요? 요금표는 전부 "100만 토큰당 얼마"로 적혀 있습니다. 100만 토큰이 얼마나 되는 양인지 감이 안 오면, 요금표를 봐도 소용이 없습니다.
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