다이니스마(Dynisma)가 DMG-S를 공개했다. 이 새로운 소형 드라이빙 시뮬레이터는 포뮬러 1(F1)에서 파생된 기술을 모터스포츠 팀, 훈련 센터, 그리고 서킷 밖에서 전문적인 준비를 원하는 드라이버들에게 제공한다.
영국에서 개발된 DMG-S는 Driver-in-the-Loop 방식의 시뮬레이터로, 드라이버가 가상 차량 모델과 실시간으로 상호작용할 수 있도록 설계되었다. 목표는 실제 주행에 가까운 경험을 제공하는 것으로, 차량의 동적 거동, 접지력 변화, 그리고 다양한 트랙 조건에서의 차량 반응을 물리적으로 재현할 수 있다.
이 새로운 장비는 다이니스마가 이미 최상위 모터스포츠 및 자동차 산업 프로그램에서 사용하고 있는 동일한 모션 기술을 활용한다. 회사에 따르면 시스템은 커브 연석 통과 시의 충격, 무게 이동, 타이어 마모, 접지력 상실, 그리고 오버스티어 발생 초기 단계와 같은 드라이버에게 중요한 감각을 재현할 수 있다.
DMG-S는 5밀리초 이하의 모션 지연 시간과 50Hz 이상의 대역폭을 갖추고 있어 드라이버의 입력에 빠르고 정확하게 반응하도록 설계되었다. 실제로 사용자는 스티어링 휠, 페달, 차량 모델, 그리고 트랙의 거동 사이의 연결성을 훨씬 더 사실적으로 느낄 수 있다.
이 시뮬레이터는 과거에는 대규모이면서도 고가의 시설에서만 사용할 수 있었던 기술에 대한 접근성을 높이기 위해 개발되었다. DMG-S는 단 2.5m × 2.5m의 공간만 필요하며, 간단한 바닥 고정 방식으로 설치되고 32암페어 단상 전원만 있으면 작동한다. 따라서 원격 전기 제어반이나 대규모 전용 시설과 같은 복잡한 인프라가 필요하지 않다.
다이니스마는 이 장비를 두 가지 구성으로 제공할 예정이다. 하나는 낮은 힐 포인트를 적용해 GT 및 투어링카에 적합하도록 설계되었으며, 다른 하나는 높은 힐 포인트를 적용해 포뮬러 2, 포뮬러 3 및 기타 오픈 콕핏 레이스카와 유사한 주행 자세를 제공하는 싱글시터 차량에 적합하다.
DMG-S는 77인치 디스플레이 3대를 장착하거나 가상현실(VR) 및 확장현실(XR) 헤드셋과 연동할 수 있다. 플랫폼은 다양한 소프트웨어와 호환되며 기본적으로 Assetto Corsa가 제공된다. 또한 F1, iRacing, Le Mans Ultimate와 같은 다른 시뮬레이션 타이틀 및 환경도 지원한다.
고급 사용자용 레이싱 플랫폼 외에도 이 시뮬레이터는 전문 시뮬레이션 환경, 시각화 도구, 차량 모델링 소프트웨어도 지원한다. 이를 통해 팀은 드라이버 훈련뿐만 아니라 차량 세팅 평가, 레이스 준비, 서킷 적응 훈련에도 시스템을 활용할 수 있다.
DMG-S의 외관 디자인은 D5의 디자인 디렉터이자 전 맥라렌 오토모티브(McLaren Automotive) 디자인 총괄이었던 대릴 스크리븐(Darryl Scriven)과의 협업을 통해 개발되었다. 목표는 플랫폼의 성능과 기술적 정밀성에 걸맞은 디자인을 구현하는 것이었다.
다이니스마의 창립자이자 최고기술책임자(CTO)인 애시 워네(Ash Warne)는 회사가 항상 정확성과 실제 차량 거동과의 상관관계를 최우선으로 고려한다고 밝혔다. 그는 접지력 변화, 무게 이동, 한계 주행 시 차량 균형 등 플랫폼을 통해 느끼는 모든 감각을 드라이버가 신뢰할 수 있을 때 비로소 시뮬레이터의 가치가 완성된다고 설명했다.
다이니스마의 최고경영자(CEO) 그레이엄 쿡(Graeme Cook)은 DMG-S가 회사의 기술을 모터스포츠 시장에 더욱 폭넓게 제공하는 중요한 단계라고 강조했다. 그는 시뮬레이션이 드라이버 육성과 레이스 준비 과정에서 점점 더 중요한 역할을 차지하는 만큼, 새로운 시스템이 팀, 아카데미, 그리고 경쟁자들의 발전을 지원할 수 있는 전문 솔루션이 될 것이라고 말했다.
DMG-S는 포뮬러 2, 포뮬러 E, 인디카(IndyCar)와 같은 카테고리의 고급 엔지니어링 프로그램을 위한 DMG-1과 함께 다이니스마의 시뮬레이터 라인업에 합류한다. 제품군 최상위에는 무한 요(yaw) 회전 기능과 XY축 방향으로 최대 5m의 물리적 이동이 가능한 DMG-360XY가 위치한다.
현재 다이니스마 플랫폼은 포뮬러 1, 포뮬러 2, 포뮬러 E, FIA 세계 내구 선수권대회(WEC), GT, 인디카 등 다양한 카테고리에서 사용되고 있으며, 이들 분야에서는 테스트 반복성, 데이터 상관관계, 드라이버 피드백이 성능 향상과 개발 비용 절감에 점점 더 중요한 요소가 되고 있다.
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출처 및 이미지: Dynisma. 본 콘텐츠는 인공지능(AI)의 도움을 받아 작성되었으며 편집팀의 검토를 거쳤습니다.
