AWS 도입 사례 – HL 클레무브

MegazoneCloud AWS Case Study : HL 클레무브


소개

About the Company

“만도는 원래 자동차 부품 전문 업체입니다. 하지만 자동차 부품 외에 CASE 트렌드에 따라 신사업의 개발이 요구되고 있습니다. 기존 메인 사업 외 새로운 분야, 이종기기, 새로운 서비스와 솔루션에 도전하기로 했고, 이것을 기존 사업본부로는 힘들기 때문에 새로운 전담조직 ‘운곡 캠퍼스(WG Campus)’를 설립하게 됐습니다. 2019년 10월부터 이곳에서 전기차, 전기자전거, 로봇 등의 이종기기를 대상으로, 여기서 생성되는 데이터를 활용하는 서비스를 만들기 위해 다양한 분석 작업을 진행하고 있습니다.” 2021년 12월 만도는 자율주행 시대 변화에 맞춰 발 빠르게 움직이기 위해 별도 법인 HL클레무브를 출범시켜 만도의 사업을 이관 받아 가속화 하고 있습니다.


과제

The Challenge

자동차 부품 기업에서 플랫폼 기업으로 전환
만도는 클라우드 기반의 솔루션 개발을 가속화해 수소자동차 운전자, 자율주행 순찰 로봇과 같은 모빌리티 솔루션 시장에서 새로운 비즈니스 기회를 발굴해 나간다는 계획입니다.


역할

Amazon Web Services

만도는 사물인터넷(IoT), 머신러닝(ML), 애널리틱스, 컴퓨팅 서비스 등 AWS가 제공하는 깊고 폭넓은 클라우드 서비스를 활용해, 다양한 신규 모빌리티 사업 추진에 기반이 되는
모빌리티 서비스 플랫폼(Mando Mobility Service Platform, 이하 MMSP)을 빠르게 구축하고 상용화했습니다.
신규 MMSP는 만도 외부와의 개방형 혁신을 촉진할 촉매제 역할을 담당할 것으로 기대 합니다.

만도는 다양한 기기들로부터 데이터를 수집, 분석해 MMSP 기반으로 새로운 서비스를 제공하고 있습니다. 일 예로 만도는 MMSP를 활용하여 올해 상반기에 수소자동차 운전자들에게 충전소 위치, 운영 시간, 대기 시간, 혼잡도, 가격 등 맞춤형으로 수소충전소 이용 관련 정보를 제공하는 앱인 ‘H2Care’를 출시했으며. 특히, 최근에는 충전소에 대기중인 차량 대수를 자동으로 파악하기 위해 AWS의 완전 관리형 서비스인 아마존 레코그니션(Amazon Rekognition)을 도입해, 딥러닝 기술로 이미지 및 영상을 분석함으로써 충전소에 대기 중인 차량 대수를 파악해 알려 줍니다.

또한, 만도는 MMSP 인프라를 활용하여 최근 시흥 배곧 생명공원에서 시험운행을 시작한 자율 주행 순찰 로봇을 비롯한 다양한 모빌리티 기기들을 원격으로 제어하고 모니터링
할 수 있는 기능들을 구현하고 있으며. 이 로봇은 스마트 로봇을 손쉽게 구축, 배포 및 관리할 수 있게 해주는 클라우드 로보틱 서비스인 AWS 로보메이커(AWS RoboMaker)에
기반했으며, 안전 사고 방지를 위해 주변 환경을 모니터링합니다. 만도는 디바이스와 클라우드를 쉽고 안전하게 연결하는 관리형 클라우드 서비스인 AWS IoT 코어(AWS IoT Core), 로컬 컴퓨팅, 메시징, 관리, 동기화, ML 추론 기능을 연결된 디바이스에서 안전하게 실행할 수 있는 AWS IoT 그린그래스(AWS IoT Greengrass), 개발자와 데이터 과학자가 ML 모델을 빠르게 구축하고 훈련, 배포할 수 있도록 지원하는 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker) 등 추가적인 AWS 서비스를 도입할 계획입니다.

만도와 메가존클라우드가 공동 개발한 IoT 솔루션인 MMSP는 차세대 모빌리티 구동 시스템이나 자율주행 로봇과 같은 다양한 모빌리티 기기들을 지원하며,
배터리 및 수소 전기자동차 관련 서비스 구현을 클라우드 기반 플랫폼에서 폭넓게 확장할 예정입니다.


결과

The Benefits

WG Campus 서비스플랫폼팀 손병국 팀장은 AWS기반으로 구축한 MMSP 기반으로 “향후, 수소 충전소 이용에 관련한 차별화된 서비스와 다양한 제휴 서비스의 발굴을 통해 친환경 모빌리티 서비스의 대표 브랜드로 자리매김하여, 미래를 선도하는 모빌리티 기업으로서 만도의 위상과 가치를 높일 수 있는 서비스로 만들어 갈 것” 이라고 밝혔습니다.