트위지 튜닝카의 놀라운 진화, 주행 데이터 로깅으로 더 빠르고 더 정교하게 만드는 비결

트위지(Twizy)는 르노에서 만든 초소형 전기차로, 독특한 디자인과 경량 구조 덕분에 튜닝카로 활용하기에 매우 적합한 플랫폼으로 주목받고 있습니다. 특히 모터스포츠나 도심 내 트랙 연습용으로 개조되는 사례가 많아지면서, 그에 맞는 주행 데이터 로깅 시스템의 필요성도 급격히 커지고 있습니다.

최근 EV 튜닝 시장의 성장과 함께 트위지를 기반으로 한 커스터마이징도 활발히 이루어지고 있는데, 이 과정에서 가장 큰 차이를 만드는 요소 중 하나가 바로 실시간 주행 데이터를 수집하고 분석하는 '데이터 로깅 시스템'입니다.

전문 드라이버나 개발자들이 활용할 수 있는 오픈소스 기반 로깅 툴부터, 상용화된 고정밀 텔레메트리 시스템까지, 다양한 선택지가 존재합니다. 또한, OBD2가 없는 트위지에 특화된 센서 연결법, 전용 모듈 활용 방법 등이 공유되며 튜닝 유저 커뮤니티에서 큰 반향을 일으키고 있습니다.

게다가 앞으로 국내 전기차 규제가 완화되면 이 데이터를 활용한 OTA 튜닝이나 AI 드라이빙 분석 기술이 빠르게 상용화될 수 있어, 트위지를 포함한 소형 EV 플랫폼의 잠재력은 상상 이상입니다.

트위지 튜닝에 데이터 로깅이 필요한 이유

튜닝은 단순히 외관을 꾸미는 수준을 넘어서 차량의 주행 성능을 극대화하는 기술로 진화하고 있습니다. 특히 전기차 플랫폼인 트위지는 기존 내연기관차와는 다르게 소프트웨어 기반의 제어가 중요하기 때문에, 주행 데이터의 실시간 수집과 분석은 필수적인 요소입니다.

예를 들어, 배터리 출력, 모터 토크, 회생 제동 수준, 휠 속도 등을 실시간으로 모니터링하면 보다 정밀한 튜닝이 가능합니다. 데이터 없이 감각에 의존한 튜닝은 결과의 일관성과 성능 향상을 담보할 수 없으며, 트랙에서의 반복 주행 시 안정성과 예측 가능성을 높이기 위해 반드시 데이터 기반 접근이 필요합니다.

또한, 튜닝이 반복될수록 시스템 이상 징후나 센서 오작동 여부를 조기에 파악할 수 있어 고장 예방에도 효과적입니다. 이를 통해 트위지를 서킷용 차량으로 개조했을 때 장기적인 내구성 관리에도 큰 이점이 생깁니다.

트위지에 맞는 데이터 로깅 장비 선정법

트위지에는 OBD2 포트가 없어 일반적인 차량 진단 장비는 호환되지 않는 경우가 많습니다. 따라서 외부 센서를 통해 데이터를 수집할 수 있는 DIY 텔레메트리 장비나 CAN 통신 기반 데이터 수집기가 주로 사용됩니다.

가장 많이 사용하는 장비는 다음과 같습니다:

• RaceChrono: 스마트폰 기반의 GPS 로깅 앱으로 GoPro 연동까지 가능
• Arduino + CAN-BUS Shield: 저비용 커스터마이징이 가능하며, 회로 설계만 잘하면 트위지에도 적용 가능
• Aim Solo 2 DL: 서킷 주행 데이터 분석 특화, 실시간 랩타임 분석 포함
• Raspberry Pi Telemetry: WiFi 스트리밍이 가능해 원격 분석에도 유리

트위지의 구조적 특성상 데이터 획득 포인트를 차량 외부에 배치해야 할 경우가 많기 때문에 방수 설계와 전원 연결 방식에도 주의가 필요합니다. 배터리의 전압 출력 제한이나 전기 노이즈를 고려한 별도 필터링 회로 설계도 필수적입니다.

실시간 데이터 수집을 위한 센서 구성법

데이터 로깅 시스템을 구축할 때 가장 먼저 해야 할 일은 어떤 데이터를 수집할 것인가를 정의하는 것입니다. 트위지의 경우, 특히 다음과 같은 센서 구성이 주로 사용됩니다.

• IMU 센서 (Inertial Measurement Unit): 가속도, 자이로 데이터를 통해 차량의 움직임 추적
• GPS 센서: 고정밀 위치 및 속도 추적
• Hall Sensor / Encoder: 휠 회전수 감지
• 전류/전압 센서: 배터리의 충/방전 상태 확인

이러한 센서를 마이크로컨트롤러나 싱글보드컴퓨터에 연결하여 로깅하면, 이후 노트북이나 클라우드 환경에서 실시간 분석도 가능합니다. 중요한 점은 각 센서 데이터의 타임스탬프 동기화로, 로그 간 시간 오차가 발생하면 분석 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.

트위지 데이터 로깅의 실전 적용 사례

국내 튜너들이 실제로 트위지에 데이터를 어떻게 적용했는지 사례를 보면 이해가 더 빠릅니다.

• 트랙별 랩타임 최적화: GPS + IMU 기반 로그를 분석해 특정 구간에서 브레이킹 타이밍과 스로틀 응답 차이를 비교
• 모터 열 관리: 온도센서를 통해 과열 구간 확인 후 쿨링 시스템 위치 조정
• 회생제동 튜닝: 배터리 출력 로그를 통해 회생제동 설정값을 조절하여 트랙에서의 선회 성능 개선

이러한 사례는 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 않고, 실제 피드백 루프에 반영해 지속적으로 차량을 개선해가는 구조를 보여줍니다. 이 과정에서 실시간 시각화 툴이나 머신러닝 기반 예측 시스템을 연동하면, 더 빠른 개선 사이클이 가능합니다.

분석 툴과 시각화 방법 정리

수집된 로그는 분석 없이는 의미가 없습니다. 가장 많이 활용되는 도구는 다음과 같습니다.

• RaceRender: GPS 로그와 동영상 동기화 시각화
• MATLAB/Simulink: 물리 기반 주행 데이터 모델링
• Python + Pandas + Plotly: 커스터마이징 분석 및 웹 대시보드 구성
• Grafana + InfluxDB: 클라우드 기반 실시간 시각화 플랫폼

초보자라면 구글 시트 또는 Excel 기반 로그 분석부터 시작하고, 이후 머신러닝 분석이나 주행 예측 AI 모델로 확장해 나가는 것이 좋습니다. 특히 Plotly 기반 Dash 앱을 활용하면 별도 설치 없이 웹에서 바로 분석 환경을 운영할 수 있어 매우 유용합니다.

데이터 기반 튜닝의 미래와 전망

앞으로의 튜닝은 데이터를 기반으로 한 지능형 튜닝 시스템으로 진화할 것입니다. AI가 자동으로 주행 데이터를 분석하여 추천 세팅을 제안하거나, OTA 방식으로 튜닝 데이터를 바로 반영하는 방식이 대중화될 수 있습니다.

또한 트위지와 같은 소형 전기차는 시뮬레이터와의 연동도 활발해지고 있어, 실제 서킷 주행 전 가상 환경에서 데이터를 기반으로 테스트해볼 수 있는 환경도 현실화되고 있습니다.

미래에는 레이싱이 단순한 감각이 아닌 '데이터 전쟁'의 장이 될 것입니다. 이 중심에 트위지 튜닝카가 있다는 점은 매우 흥미로운 가능성을 시사합니다.