F1의 텔레메트리와 데이터 흐름

포뮬러 1
작성자: Lütfi Mete Odabaşı
생성: 21 10월 2026

트랙에서 이기는 것은 데이터의 싸움입니다. F1 머신은 초당 110만 개의 데이터 포인트를 피트 월로 전략 데이터로 흘려보내니까요.

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F1에서 텔레메트리는 레이싱 카로부터 피트 월과 차고지로 실시간으로 흘러가는 데이터 스트림을 말합니다. 차량에 장착된 수백 개의 센서는 속도와 제동 정보는 물론 타이어 공기압, 연료 잔량, 엔진 상태 등 모든 것을 천분의 일 초 정밀도로 엔지니어들에게 전달합니다. 현대 포뮬러 1에서 전략, 드라이버 퍼포먼스, 기술적 결정의 대부분은 이 보이지 않는 데이터 체인의 산물입니다.

주요 하이라이트

현대의 F1 머신 하나는 레이스 위크엔드 동안 250개 이상의 센서 를 탑재합니다.
차량들은 초당 약 110만 개의 데이터 포인트 를 전송하며, 한 위크엔드 동안 차량당 수 테라바이트의 데이터가 축적됩니다.
유럽 레이스에서는 데이터가 피트 월에 도달하기까지의 지연이 10-15밀리초 이고, 호주와 일본처럼 먼 곳에서 열리는 레이스에서는 300-400밀리초 정도입니다.
델타 분석 덕분에 엔지니어들은 드라이버가 코너에서 잃은 시간을 천분의 일 초 정밀도로 분석해낼 수 있습니다.
1978년 Tyrrell이 고용한 물리학자 Dr. Karl Kempf는 테이프 기록 방식의 텔레메트리를 F1에 도입한 인물로 역사에 남았습니다.

화면 앞에서 F1 레이스를 볼 때 이런 생각을 해본 적 있나요? 피트 월의 엔지니어들은 당신이 그 랩을 완주하기도 전에 어떻게 드라이버 타이어에 무슨 일이 일어나고 있는지, 연료가 얼마나 남았는지, 브레이크가 다 닳았는지 아는 걸까요? 답은 한마디입니다. 텔레메트리. 그리고 믿어보세요, 한번 들여다보고 나면 F1을 다시는 같은 눈으로 볼 수 없을 겁니다.

텔레메트리란 무엇이고, 차에 센서가 몇 개나 들어갈까?

텔레메트리는 간단히 말해 레이싱 카가 트랙 위에서 수집하는 모든 데이터를 피트 월과 차고지에 실시간으로 전송하는 것을 의미합니다. 차량 아래부터 위까지 깔린 센서들은 모든 것을 지속적으로 측정하고 이를 전파를 통해 팀에 보냅니다. 자동차라기보다는 거대한 컴퓨터에 연결되어 움직이는 센서 덩어리라고 생각할 수 있습니다. 실제로 이 주제에 대해 문헌에서도 "움직이는 슈퍼컴퓨터"라는 비유가 사용됩니다.

그렇다면 센서는 몇 개나 될까요? Mercedes의 전자 개발 엔지니어 중 한 명인 Christine Steven은 평균적인 레이스 위크엔드 동안 차량에 250개 이상의 센서 가 장착되어 있다고 말하며, 일부 최신 자료들은 이 숫자를 300개 이상 로 추정합니다. 센서는 제어, 계측, 모니터링의 세 가지 큰 범주로 나뉩니다. 파워 유닛, 섀시, 서스펜션, 타이어, 공기역학, 드라이버 컨트롤이 모두 이 네트워크에 연결됩니다. FIA는 또한 팀에 타이어 공기압을 지속적으로 모니터링하는 필수 TPMS 시스템을 도입했으며, 윙과 플로어에는 타이어 표면 온도와 타이어 열화를 측정하는 열화상 센서가 장착되어 있습니다. 즉, 이제는 타이어의 상태를 드라이버가 "느끼는" 것뿐만 아니라 카메라처럼 볼 수 있는 센서들도 알고 있는 셈입니다.

데이터 속도도 획일적이지 않습니다. 1Hz부터 1kHz까지 변합니다. 진동 데이터의 경우 초당 최대 20만 샘플까지 올라갈 수 있습니다. 모니터링되는 채널 목록은 놀랄 만큼 깁니다: 속도, 휠 속도, 스티어링 각도, 전후 브레이크, 브레이크 밸런스, 기어, 엔진 회전수, 타이어 공기압, DRS, 엔진 모드, 토크, 연료, 마지막 랩 대비 델타, 원심력, 클러치, 다운포스, 유압 및 오일 압력, 엔진 온도, 변속기, 배기... 목록은 더 길어지지만 요점은 아셨을 겁니다: 자동차의 모든 세포가 말하고 있다는 것입니다.

데이터는 어떻게 차에서 나와 피트에 도착할까?

센서는 아날로그 방식이나 CAN 버스 라인을 통해 차량의 ECU에 연결됩니다. ECU는 모든 팀을 위한 표준 및 전용 제품으로, McLaren이 제작하며 모든 팀이 동일한 하드웨어를 사용합니다. ECU는 데이터를 암호화하여 차량 앞쪽의 안테나를 통해 피트로 전송합니다. 일부 데이터는 전통적인 방식, 즉 피트에서 케이블로 노트북을 연결하여 수집되는데, 이를 오프로드(offload)라고 하며 실시간 전송이 실어갈 수 없는 추가 데이터를 이렇게 다운로드합니다.

실시간 데이터는 랩당 약 30 MB 수준이며, 피트에서의 오프로드로 이 양은 2~3배로 늘어날 수 있습니다. 그랑프리 주말 전체로는 차량당 몇 테라바이트에 이릅니다. 영상까지 포함하면 이 양은 더욱 커집니다. 2022 멕시코 GP 주말에는 서킷과 팩토리 사이에서만 약 11 테라바이트 의 데이터가 전송되었습니다. 또한 지연 문제도 있습니다. 유럽 레이스에서는 데이터가 피트 월에 10-15 ms 만에 도착하지만, 호주나 일본 같은 먼 레이스에서는 이 시간이 300-400 ms 까지 치솟습니다. 사람에게는 감지되지 않지만 1천 분의 1초를 두고 사는 엔지니어들에게는 큰 차이입니다. 앞으로 진행하면서 한 가지 짚고 넘어가자면, 텔레메트리 인프라 자체는 모든 팀에게 공용입니다. 서킷에서 100% 커버리지를 제공하는 이 시스템은 팀 간 협력의 드문 예 중 하나입니다. 분석 쪽에서는 대부분의 팀이 McLaren Applied의 Atlas 소프트웨어를 사용합니다.

예선에서 잃어버린 시간은 어떻게 찾을까?

예선은 텔레메트리 분석이 가장 흥미로운 순간입니다. 드라이버가 런에서 내리자마자, 런 사이의 그 짧은 시간에 퍼포먼스 엔지니어와 함께 화면에 몰두합니다. 목표는 하나: 시간이 어디에서 잃어버렸는지 찾는 것입니다. 토요일 낮에 0.1초를 찾지 못한 팀은 오후에 그리드에서 더 뒤에서 출발합니다. 그렇다면 이것은 어떻게 이루어질까요?

이 일의 마법의 단어는 델타(delta) 입니다. 델타란 두 데이터 포인트 사이의 차이를 말합니다. 두 랩 또는 두 드라이버의 데이터를 겹쳐 놓고 그 사이의 시간 차이를 서킷을 따라 시각화합니다. 드라이버가 4번 코너에서 라이벌에게 0.15초를 잃는다고 가정해 봅시다. 델타 그래프를 보고 해당 지점의 다른 채널들을 들여다봅니다. 브레이크 압력에 문제가 있는지, 드라이버가 코너 진입 전 라인을 변경했는지, 스로틀 개도가 늦었는지? 즉시 세세하게 분석해낼 수 있습니다. 비교 대상으로는 라이벌뿐이 아닙니다. 과거 몇 년간의 랩, 시뮬레이션 런, 드라이버 자신의 최고 랩도 검토 대상입니다.

섹터 분석도 있습니다. 드라이버의 S1, S2, S3에서의 최고 기록을 합산하면 이론상 가장 빠른 랩 타임이 나옵니다. 실제 랩과 이론상 랩 사이의 큰 차이는 차량에 아직 활용되지 않은 잠재력이 있다는 것을 의미합니다. 어느 섹터에서 빠르고 어느 섹터에서 느린지 살펴보면 세팅의 불균형도 읽어낼 수 있습니다. 예를 들어 고속 구간은 좋지만 코너링 그립이 부족하다면 차량의 밸런스가 어느 쪽으로 쏠렸는지 파악하기가 매우 쉬워집니다. 금요일 저녁에는 드라이버들도 이 데이터를 다시 검토하며, 그날 밤 예선과 레이스 전략이 다듬어집니다.

레이스 데이: 연료와 타이어 데이터는 어떻게 전략을 결정하는가?

Yakıt bittikçe araç hafifler, lastik daha az bozulur; F1'de strateji, sensörlerin bozulma eğrilerini okuyan mühendislerin tek stopla mı iki stopla mı kazanacağına dair kurduğu modellerde gizlidir.

레이스 전략에는 두 가지 핵심 결정이 있습니다: 언제 피트 스톱을 할 것인가, 그리고 어떤 타이어 컴파운드를 선택할 것인가. 하드인가, 미디엄인가, 소프트인가? 이러한 결정 뒤에는 탄탄한 데이터 모델링이 자리하고 있습니다. 전략가들은 서킷 레이아웃, 예상되는 레이스 페이스, 연료 소비율을 바탕으로 최적의 연료 적재량을 계산합니다. 날씨, 트랙, 경쟁자가 변할 수 있는 환경에서 이 계산은 끊임없이 업데이트됩니다.

타이어 쪽은 상황이 더욱 흥미로워집니다. 연습 주행에서 팀들은 타이어 수명을 추적하고, 연료 소비를 모니터링하며, 시나리오 시뮬레이션을 돌립니다. 특히 5랩 이상의 롱런은 사실상 레이스 리허설로 읽힙니다. 같은 컴파운드에서 두 팀의 열화 곡선을 비교하여 원 스톱을 할지 투 스톱을 할지 모델링하는 것입니다. 연료가 소진되어 차량이 가벼워질수록 타이어 열화도 줄어들고 성능이 향상되므로, 레이스 후반 랩에서 공격적인 플레이를 하는 것이 합리적일 수 있습니다. 텔레메트리 덕분에 엔지니어는 드라이버가 브레이크 마모를 아직 느끼지 못했을 때도 세 랩 전에 무슨 일이 일어났는지 화면에서 볼 수 있습니다.

언더컷, 오버컷, 피트 월의 순간적인 결정들

제가 가장 좋아하는 부분을 말씀드리겠습니다: 언더컷입니다. 라이벌보다 한 랩 먼저 피트에 들어가, 상대가 나올 때 새 타이어를 끼고 앞서 있는 것을 말합니다. 오버컷은 정반대로, 피트에 머물며 라이벌이 피트에 진입한 후 트랙에서 빠른 랩을 달리는 것입니다. 어느 쪽이 더 유리한지는 타이어 열화 데이터와 트랙에서의 추월 가능성에 달려 있습니다. 텔레메트리가 없었다면 이러한 결정은 전적으로 직관에 의존했을 것입니다. 데이터가 있을 때는 엔지니어가 언더컷 시점을 미리 모델링하여 정확히 맞는 랩을 계산할 수 있습니다. 타이어 마모가 적다면, 라이벌이 타이어를 관리하는 동안 마지막 랩에서 공격적으로 달리는 것과 같은 대담한 계획도 논의될 수 있습니다.

피트 월은 이때 한가하지 않습니다. 엔지니어들은 텔레메트리를 실시간으로 모니터링하며 전략을 안내합니다. 이제 인공지능도 테이블에 있습니다. 센서 데이터로부터 기계적 고장을 사전에 감지하는 예측 분석 연구도 진행되고 있습니다. 또한 방송 측에서도 실시간 데이터를 활용해 트랙 상황, 기상 조건, 라이벌 전략을 예측하고 시청자에게 시각적인 순위 정보를 제공하는 분석 시스템이 이 데이터 스트림 위에서 작동하고 있습니다. 즉, 여러분이 TV 화면에서 보는 그 멋진 그래픽도 같은 센서의 산물입니다.

팩토리 측면: 미션 컨트롤과 데이터 체인

텔레메트리는 트랙에만 머물지 않습니다; 트랙에서 공장까지 이어지는 거대한 체인의 첫 고리입니다. 차량의 센서에서 ECU로, 거기서 암호화되어 피트로, 그리고 차고를 거쳐 최종적으로 공장으로 전달됩니다. 공장 측에서는 이 데이터가 다이나모미터, 시뮬레이터, 공기역학 부서 및 풍동에서 처리됩니다. 즉, 토요일 아침 트랙에서 측정된 진동이 한 주 안에 공장에서 새 부품 디자인으로 탈바꿈할 수 있는 것입니다.

트랙에서도 위계는 명확합니다. Mercedes의 예에서는 차량당 다섯 개의 핵심 엔지니어링 역할이 있습니다: Race Engineer, Performance Engineer, Controls Engineer, Engine Performance 같은 전문 분야들입니다. 각각은 텔레메트리의 서로 다른 영역을 담당합니다. 브레이크, 스로틀, 조향 각도 같은 드라이버 입력값, 스티어링 휠의 버튼, 공기역학 센서 데이터, 그리고 파워 유닛의 온도-압력 값이 모두 이 팀들로 흘러갑니다.

공장의 "Mission Control" 룸은 트랙과 설계 엔지니어 사이의 다리 역할을 합니다. 전략 팀도 함께 속해 있는 이 룸들은 McLaren Technology Centre나 Aston Martin의 경우처럼, 서킷에서 수천 킬로미터 떨어진 곳에서도 데이터 흐름과 시뮬레이션을 실시간으로 추적합니다. 레이스가 진행되는 동안 공장의 한 엔지니어가 피트 월의 동료와 동시에 같은 그래프를 볼 수 있습니다. 놀랍지 않나요?

데이터가 전부일까요? 인간의 요소

좋아요, 모든 것이 화면에 있지만 기계가 모든 것에 답을 주는 것은 아닙니다. 경험이 풍부한 엔지니어들은 시뮬레이션이 포착하지 못하는 맥락적 정보가 관련될 때 모델을 무시할 수 있습니다. 드라이버의 타이어에 대한 감각이 가장 좋은 예입니다; 화면이 "타이어 상태 양호"라고 해도 파일럿은 "리어 윙 세팅은 나에게 완벽하다"고 말할 수 있으며, 이러한 주관적 선호는 데이터로 지워지거나 폐기될 수 없습니다. F1은 여전히 인간과 기계의 공동 작업입니다; 데이터는 강력한 조수이지만, 스티어링 휠 뒤에는 여전히 사람이 앉아 있습니다.

텔레메트리의 짧은 역사: 1978년부터 오늘까지

모든 것은 비교적 소박하게 시작되었습니다. 1978년 Ken Tyrrell은 미국 물리학자 Dr. Karl Kempf를 팀에 영입했습니다. Kempf는 Goodyear에서 개발한 테이프 녹화 방식의 텔레메트리 기법을 F1에 도입했습니다; 센서로 속도, 서스펜션 움직임, 방향성 힘, 스로틀과 브레이크가 기록되었습니다. 그것이 얼마나 번거로운 일이었는지 짐작해 보세요; 당시에는 마이크로프로세서를 추가하는 것조차 전기 노이즈와 진동 문제 때문에 어마어마한 도전이었습니다.

이후 컴퓨터가 도입되면서 모든 것이 바뀌었습니다. 데이터는 더 정확해졌고, 센서는 작아지면서 그 수도 늘어났습니다. 텔레메트리는 레이싱 기술의 기하급수적인 발전에 직접적으로 기여했습니다. 오늘날에는 기계가 거의 완벽해져서 발전이 한계점에 도달한 지점에 이르렀습니다. 생각해 보세요. 1978년에는 테이프에 기록된 몇 개 채널의 데이터에서, 오늘날에는 초당 110만 개의 데이터 포인트까지. 약 50년에 걸쳐 일어난 이 도약은 F1을 순수한 속도 경쟁에서 데이터 경쟁으로도 변모시켰습니다. 다음 레이스를 화면 앞에서 볼 때 피트 월 쪽을 한번 살펴보세요. 이제는 그저 혼란스러워하는 엔지니어들만 있는 것이 아니라, 실시간 데이터 폭풍을 관리하는 사람들을 보게 될 것입니다.