SSmart Mobility System Architect – 기계공학과, 컴퓨터공학과, 산업디자인학과가 융합하여 양성하는 스마트모빌리티 시스템 설계자는 기계공학의 하드웨어 기술, 컴퓨터공학의 소프트웨어 지능, 산업디자인의 사용자 경험(UX) 가치를 통합하여 미래형 이동수단과 그 생태계를 설계하는 융합형 전문가.
이 전문가는 단순히 ‘탈 것’을 만드는 것이 아니라, “AI가 제어하고(CS), 기계적으로 완벽하며(ME), 인간 중심으로 최적화된(ID) 이동 솔루션”을 창조. 자율주행 시스템 통합 설계, PBV(Purpose Built Vehicle) 기획, 스마트 시티 연계 모빌리티 서비스 설계.
전공별 핵심 역할 (융합의 관점)
기계공학과 (Hardware & Mechanics): 자율주행 차량의 플랫폼, 전기차 배터리 패키징, 로보틱스 기반의 구동 매커니즘 등 물리적인 이동체의 구조와 동역학적 안전성 설계.
컴퓨터공학과 (Software & AI): 자율주행 알고리즘(인지·판단·제어), 커넥티드 카 서비스를 위한 클라우드 통신, 차량용 OS 및 보안 시스템을 구축합니다. 네이버랩스의 자율주행 소프트웨어 연구.
산업디자인학과 (UX/UI & Service Design): 단순 외형 설계를 넘어, 이동 중 내부 공간의 목적 기반 차량(PBV) 경험, 인간-기계 상호작용(HMI), 모빌리티 서비스(MaaS)의 사용자 여정 설계.
라스트 마일 서비스 연계: PBV에서 내린 후 목적지 문 앞까지 이어지는 자율주행 배송 로봇이나 로보틱스 서비스와의 유기적인 흐름 구축, 피드백 및 개인화: 여정 완료 후 서비스 만족도를 수집하고, 다음 이용 시 사용자의 선호 환경(시트 각도, 주로 듣는 음악 등)이 자동으로 설정되도록 데이터 관리.
PBV – 가변 시트, 반응형 인테리어: 목적별 공간 모듈화 – ‘이동하는 나만의 생활공간’, HMI – 생성형 AI 음성 인터페이스, 대화형 UX, 멀티모달 인터랙션: ‘AI와 소통하는 지능형 모빌리티’, MaaS – PM-차량-로봇을 잇는 Seamless 여정, 통합 결제 시스템: ‘끊김 없는 이동의 서비스화’.
모빌리티 서비스의 완결 (Post-Trip): 목적지 도착 이후의 경험도 설계의 중요한 부분, 라스트 마일 서비스 연계: PBV에서 내린 후 목적지 문 앞까지 이어지는 자율주행 배송 로봇이나 로보틱스 서비스와의 유기적인 흐름 구축, 피드백 및 개인화: 여정 완료 후 서비스 만족도를 수집하고, 다음 이용 시 사용자의 선호 환경(시트 각도, 주로 듣는 음악 등)이 자동으로 설정되도록 데이터 관리.
PBV(Purpose Built Vehicle)
통합 예약 인터페이스: 도보, 퍼스널 모빌리티, PBV를 아우르는 최적 경로를 제안하고 단일 결제(Single Payment) 환경 제공. 목적 기반 매칭: 사용자의 목적(예: ‘조용한 업무’, ‘가족과 식사’)에 따라 최적화된 내부 구성을 가진 PBV를 필터링하여 예약. 무장애 접근성 설계: 시각장애인이나 휠체어 사용자를 위한 정밀 보행로 데이터 기반의 연결 .
산업디자인의 관점에서 PBV 경험, HMI, MaaS를 통합한 사용자 여정(User Journey) 설계는 이동 수단을 넘어선 ‘생활 공간의 확장’과 ‘끊김 없는 연결성’에 초점.
PBV 내부 공간 및 HMI 경험 (In-Trip) – 반응형 공간 UX: 사용자의 체형을 인식해 최적화되는 반응형 시트와 사용자의 상태에 따라 조명과 온도가 조절되는 웰니스 환경 설계. 생성형 AI 음성 비서 HMI: 터치 디스플레이를 넘어 사용자의 복합적인 명령을 이해하고 차량 제어와 정보 제공을 수행하는 AI 기반의 인터페이스 적용. 다목적 레이아웃: 조수석 대신 캐리어 거치대를 두거나 시트 방향을 자유롭게 바꾸어 회의실, 휴식 공간으로 전환하는 가변적 하드웨어 설계.
피지컬 AI 소통: 차량의 주행 의도를 외부 보행자나 탑승자에게 시각적으로 전달하는 외부 HMI(eHMI)를 통해 신뢰 형성. .
