전기차 보급으로 차량 실내 공간이 넓어지면서, 안전성 부품 공급업체들은 중량을 늘리지 않으면서도 더 큰 에어백을 제공할 방법을 찾고 있다.

시장에서 순수 전기차(EV) 흐름이 가속화되고 이에 따라 차량 실내 공간이 넓어지면서 수동 안전 솔루션의 핵심인 에어백의 세계 최대 공급업체 Autoliv의 제품에도 변화가 생겼다.

이번 달 Autoliv는 Bernoulli의 원리에 근거하여 큰 에어백을 더욱 효율적으로 전개하는 것은 물론 개발 시간과 비용도 줄일 수 있는 신규 탑승자 에어백 모듈을 공개했다.

Autoliv CEO Mikael Bratt는 “당사의 제품은 공간과 중량을 더욱 중요하게 고려하는 새로운 차량 실내 설계와 EV 부문의 요구사항을 반드시 충족해야 한다”고 <Automotive News Europe>에 밝혔으며, “이 기술을 이용하면 에어백이 더 커져도 빠르게 전개하고 더욱 효과적인 인플레이터(inflator)를 장착할 수 있다”고 덧붙였다.

이러한 설계는 새로운 EV 실내 설계 트렌드에 수반되는 두 가지 어려움, 즉 실내 공간이 더 넓어지면서 탑승자 좌석과 대시보드 사이의 거리가 멀어지는 한편 에어백을 탑재할 공간은 줄어드는 문제를 해결한다.

Mikael Bratt는 “에어백을 넣을 공간이 꽤 좁아지기 때문에 에어백 모듈 설계 방식을 더욱 창의적으로 생각해야 한다”고 밝혔다.

새로운 Autoliv 에어백 모듈은 올해 3분기 출시될 예정이며, 스위스 수학자이자 물리학자인 Daniel Bernoulli의 유체 역학 기본 원리를 바탕으로 만들어졌다. Bernoulli의 원리는 유체의 속도가 증가하면 그와 동시에 정압(static pressure)은 감소한다고 설명한다.

Autoliv는 이 원리에 따른 압력 차이를 이용해 에어백 전개 시 주변의 공기를 더욱 많이 활용한다. 결과적으로 인플레이터 크기가 작아져도 큰 에어백을 전개할 수 있다.

Autoliv는 Bernoulli 원리에 따라 개발한 에어백은 발열이 적고, 가벼우며 고객의 개발 테스트 작업을 줄일 수 있다고 설명했다.

◆ 탑승자 체구, 성별, 착좌 위치에 대응하는 설계

Autoliv의 최고 기술 책임자 Jordi Lombarte는 더욱 발전된 센서 기술을 이용하여 다양한 실내 배열과 여러 착좌 위치에 적합한 안전성 시스템을 설계할 수 있다 언급했다.

그는 “이러한 기술을 이용해 탑승자의 체구와 성별, 착좌 위치에 구체적으로 대응할 수 있는 시스템을 설계할 수 있다”며, “일부 차량의 경우 좌석 중심 솔루션도 추진하고 있는데, 계기판과 멀리 떨어져 앉거나 좌석 등받이를 뒤로 기울인 상태에 이러한 요소가 더욱 적합하기 때문”이라고 덧붙였다.

◆ 급속한 변화

Autoliv의 연구 담당 부사장 Cecilia Sunnevang은 자동차 기술이 정책 입안자들의 대응 속도보다 빠르게 발전하고 있다고 주장했다.

Sunnevang 부사장은 “소비자 평가에서 당사가 차량 안전성에 기여하는 방식을 이해할 수 있는 자발적인 기준이 필요하다”며, “예컨대 당사는 좌석 제조사와 협업하고 있으며 추가적인 복잡성을 처리하기 위해 이러한 관계를 발전시키고 있다”고 설명했다.

Lombarte는 자동차 제조사들이 각기 다른 속도로 차량의 디지털화를 위한 전환을 진행하고 있다고 분석했다.

그는 “고객들이 차량의 기존 설계에서 바퀴 달린 컴퓨터의 형태로 변화하는 방식을 학습하는 과정을 각자 진행하고 있기 때문에 상황이 더 어렵다”며, “일부 고객들은 이러한 전환의 조건을 이해하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 알고 있다”고 밝혔다.

Sunnevang 부사장은 실제 교통 조사 결과를 통해 차속과 체구, 나이가 부상 결과에 영향을 주는 요인이었다고 설명했다.

Sunnevang 부사장은 “현재 사용되는 차량에 새로운 센서를 통합하여 적응형 안전성 시스템을 설계할 수 있다면, 미래에는 현행 방식을 개선한 개인화된 구속 시스템을 만들 수 있을 것”이라고 전망했다.

이러한 시스템은 훈련 시스템의 가상 검증으로 나아갈 때에 실현할 수 있다. 즉, 기존의 충돌 테스트 더미에서 각 사람에 적합하게 체구를 확대하거나 조절할 수 있는 디지털 인체 모델로 전환하는 것이다.

Sunnevang 부사장은 “2029~2030년 즈음에는 이러한 인체 모델을 이용한 가상 테스트가 도입될 것”이라며, “이를 실현하고 효율적으로 활용하기 위해 머신러닝과 AI 등 도구에 의존하고 있다”고 설명했다.