Booil Jung

소프트웨어-인-더-루프(SIL) 검증에 대한 종합 안내서

현대 소프트웨어 공학에서 소프트웨어-인-더-루프(Software-in-the-Loop, SIL)는 단순한 테스트 기법을 넘어, 복잡한 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하는 핵심적인 검증 철학으로 자리 잡았습니다. 이 장에서는 SIL의 개념적 토대를 구축하고, 단순한 시뮬레이션을 넘어 코드 수준의 검증으로서 SIL이 갖는 본질적인 의미와 목표를 탐구합니다.

SIL은 소프트웨어 구성 요소의 실제 양산 소스 코드(또는 자동 생성된 코드)를 컴파일하여, 대상 하드웨어와 그 물리적 맥락을 모방하는 시뮬레이션 환경 내의 호스트 컴퓨터(예: 표준 데스크톱 PC)에서 실행하는 검증 및 확인 방법론입니다.1 여기서 “루프”는 테스트 대상 소프트웨어(Software Under Test, SUT)가 시뮬레이션된 환경 모델로부터 가상의 센서 입력을 받고, 이에 대한 제어 출력을 다시 환경 모델로 보내는 폐쇄 루프(closed-loop) 상호작용을 형성함으로써 완성됩니다.3

SIL은 추상적인 개념을 테스트할 수 있는 일반적인 시뮬레이션과 근본적인 차이를 보입니다. SIL은 배포될 소프트웨어 자체, 즉 컴파일된 코드 아티팩트를 구체적으로 테스트합니다.4 이는 소프트웨어의 동작을 정확하게 검증하기 위한 매우 중요한 단계입니다. SIL 환경은 프로세서, 메모리, 주변 장치 및 소프트웨어가 제어하려는 물리적 시스템(“플랜트”)의 가상 모델을 포함합니다.2 이를 통해 종종 비싸고 구하기 어려운 실제 물리적 하드웨어 없이도 철저한 테스트가 가능해집니다.1

이러한 접근 방식은 설계 단계의 추상적인 모델을 테스트하는 것에서 실제 구현물인 컴파일된 코드를 테스트하는 것으로의 근본적인 철학적 전환을 의미합니다. 모델-인-더-루프(MIL) 테스트가 알고리즘의 논리적 타당성을 개념적으로 검증하는 반면 4, 이 개념을 C/C++ 코드로 변환하는 과정(수동 코딩 또는 자동 생성)에서는 데이터 타입 불일치나 고정소수점 연산 오류와 같은 구현 특정적인 오류가 발생할 수 있습니다.5 SIL은 이러한 구현 단계의 오류에 대한 첫 번째 방어선 역할을 하며, 설계와 배포 사이의 결정적인 간극을 메웁니다. 따라서 SIL의 핵심 가치는 단순히 “조기 테스트”가 아니라, “코드 아티팩트의 조기 테스트”에 있습니다.

SIL 방법론의 도입은 현대 시스템 공학, 특히 안전이 중요한(safety-critical) 시스템 개발에서 필수적인 과정으로 인식되고 있습니다. 그 핵심 목표는 개발 수명주기 전반에 걸쳐 비용을 절감하고 품질을 향상시키는 데 있습니다.

“인-더-루프(in-the-loop)”라는 용어는 단순한 전문 용어가 아니며, 동적 제어 시스템 테스트에서 피드백 메커니즘의 결정적인 중요성을 나타냅니다. SUT는 시뮬레이션된 환경으로부터 입력(예: 차량 속도, 카메라 이미지, 온도 판독값과 같은 가상 센서 데이터)을 받습니다. 이 입력을 처리하여 출력(예: 스로틀 위치, 브레이크 압력과 같은 액추에이터 명령)을 생성합니다. 이 출력은 다시 환경 모델에 피드백되어 모델의 상태를 업데이트함으로써 “루프를 닫습니다”.3

예를 들어, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 테스트에서 ADAS 소프트웨어 모듈은 전방 차량에 대한 시뮬레이션된 레이더 및 카메라 데이터를 수신합니다. SUT의 코드는 브레이크를 작동시키기로 결정합니다. 이 제동 명령은 가상 차량 모델로 전송되어 차량을 감속시키고, 다음 시뮬레이션 단계를 위해 전방 차량과의 거리를 변경합니다.15

이러한 피드백 메커니즘이 없다면 안정성, 외란에 대한 반응, 또는 장기적인 동작을 검증하는 것이 불가능합니다. 이는 상태가 계속해서 진화하는 차량 동역학, 비행 제어, 로봇 모션과 같은 시스템을 테스트하는 데 필수적입니다. 폐쇄 루프가 일반적이지만, 특히 단위 또는 모듈 수준의 일부 SIL 테스트는 폐쇄 루프가 필요하지 않을 수 있으며 사전 정의된 입력 벡터로 테스트할 수 있습니다.17

이 장에서는 “인-더-루프” 테스트 방법론들을 비교 분석하며, 이를 시스템 개발을 위한 표준 V-모델 내에서 충실도를 점진적으로 높이고 리스크를 줄여나가는 순차적 프로세스로 구성합니다.

시스템 공학의 V-모델은 요구사항에서 설계로 이어지는 경로(왼쪽)와 단위 테스트에서 시스템 검증으로 이어지는 경로(오른쪽)를 보여줍니다. XiL 방법론(MIL, SIL, PIL, HIL)은 V-모델의 오른쪽에서 검증 및 확인 활동의 핵심을 형성합니다.4 이는 각 단계가 이전 단계를 기반으로 구축되어 순수 추상화에서 최종 물리적 제품으로 이동하며, 각 단계에서 체계적으로 프로젝트의 위험을 제거하는 점진적인 순서입니다.5

이러한 XiL 순서는 변수를 체계적으로 격리하고 제거하는 과정으로 이해할 수 있습니다. 각 단계는 나머지 부분을 통제된 상태로 유지하면서 “실제” 시스템의 한 부분을 추가하여, 오류의 원인을 정확하게 규명할 수 있게 합니다.

  1. MIL에서 SIL로: 유일하게 변경되는 변수는 컨트롤러의 표현 방식(모델 –» 코드)입니다. 새로 발생하는 모든 오류는 코드 구현 또는 생성 프로세스와 관련이 있어야 합니다.5
  2. SIL에서 PIL로: 주요 변경 변수는 컴파일러와 프로세서입니다. 새로 발생하는 모든 오류는 타겟 하드웨어/컴파일러 상호작용과 관련이 있어야 합니다.19
  3. PIL에서 HIL로: 변경되는 변수는 실행 환경(평가 보드 –» 전체 ECU)과 인터페이스(데이터 교환 –» 실제 전기 I/O)입니다. 새로 발생하는 모든 오류는 ECU의 특정 하드웨어, I/O 드라이버 또는 실시간 신호 상호작용과 관련이 있어야 합니다.21

이러한 체계적인 접근법은 최종 하드웨어에서 복잡한 문제를 디버깅할 때 오류가 알고리즘, 코드, 컴파일러 또는 하드웨어 자체에 있는지 알 수 없는 혼란스러운 시나리오를 방지합니다. 각 단계를 거치면서 개발팀은 신뢰를 얻고 결함을 효율적으로 격리할 수 있습니다.

이러한 단계들 간의 구분은 일상적인 대화에서는 종종 모호하게 사용되지만 3, ISO 26262와 같은 표준 준수 및 효과적인 프로젝트 관리에는 매우 중요합니다. 성숙한 개발 프로세스는 이러한 정확한 정의에 의존합니다. 예를 들어, 실제로 HIL 장비가 필요한데 “SIL 테스트”로 예산을 책정한 프로젝트 계획은 심각한 예산 및 일정 초과에 직면할 것입니다. HIL 설정은 실시간 시뮬레이터와 특수 I/O 하드웨어가 필요하기 때문에 훨씬 더 복잡하고 비용이 많이 듭니다.1 이러한 단계를 명확하게 정의하고 준수하는 것은 성숙한 엔지니어링 조직의 특징입니다.

측면 모델-인-더-루프 (MIL) 소프트웨어-인-더-루프 (SIL) 프로세서-인-더-루프 (PIL) 하드웨어-인-더-루프 (HIL)
주요 초점 알고리즘 및 로직 설계 검증 코드 구현 검증 타겟 프로세서 및 컴파일러 검증 ECU 하드웨어 및 소프트웨어 통합
테스트 대상 컨트롤러 소프트웨어 모델 (예: Simulink 블록) 컴파일된 양산 코드 (C/C++) 컴파일된 양산 코드 최종 양산 소프트웨어
플랜트/환경 소프트웨어 모델 소프트웨어 모델 소프트웨어 모델 실시간 하드웨어 시뮬레이터
실행 환경 호스트 PC (비실시간) 호스트 PC (비실시간) 타겟 프로세서 (예: 평가 보드) 양산 ECU (실시간)
핵심 인터페이스 내부 모델 신호 S-Function / Co-simulation 디버거 / 통신 링크 (예: USB, 이더넷) 물리적 I/O (아날로그, 디지털, CAN 등)
주요 탐지 오류 결함 있는 제어 로직, 부정확한 알고리즘 설계, 개념적 오류. 코드 생성 버그, 데이터 타입 오류, 수치 정밀도 문제, 소프트웨어 통합 버그. 컴파일러 특정 오류, 프로세서 아키텍처 종속성, 스택 오버플로우, 실행 타이밍 문제. I/O 드라이버 결함, 신호 지연/노이즈 문제, 하드웨어/소프트웨어 상호작용 버그, 네트워크 통신 오류.
상대적 비용 및 복잡성 낮음 낮음-중간 중간 높음

이 장에서는 견고한 SIL 테스트 환경을 구축하고 실행하는 데 필요한 구성 요소와 프로세스를 상세히 설명하며 기술적인 “방법”을 탐구합니다.

SIL 테스트의 품질은 환경 모델의 충실도에 정비례합니다. “쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다”는 원칙이 여기에 직접적으로 적용됩니다. 플랜트 모델이 부정확하다면(예: 타이어 슬립, 배터리 열화, 센서 노이즈를 올바르게 모델링하지 못함), SUT는 잘못된 현실에 대해 검증될 수 있습니다.1 이는 모든 SIL 테스트를 통과했지만 HIL 장비나 실제 환경에서는 실패하는 거짓된 안정감을 줄 수 있습니다. 따라서 SIL 환경 구축의 상당 부분은 SUT 자체가 아니라 플랜트 및 환경 모델을 개발하고 검증하는 데 있습니다.

SIL 환경의 아키텍처는 테스트 격리와 통합 복잡성 사이의 근본적인 절충을 반영합니다. 간단한 단위 수준의 SIL 테스트는 매우 간단한 스텁과 입력 벡터를 사용하여 단일 함수에 대한 뛰어난 격리를 제공하지만, 다른 구성 요소와의 통합에 대해서는 거의 알려주지 않습니다. 여러 vECU와 공동 시뮬레이션을 사용하는 복잡한 시스템 수준의 SIL 테스트는 고충실도 통합 테스트를 제공하지만 설정 및 디버깅이 훨씬 더 복잡합니다.17 아키텍처의 선택(예: 최상위 모델 SIL, 서브시스템 SIL, 공동 시뮬레이션)은 개발 단계의 특정 검증 목표에 따라 달라집니다.31 성숙한 팀은 이러한 아키텍처를 혼합하여 사용하여 올바른 문제에 올바른 수준의 복잡성을 적용합니다.

이 장에서는 “어떻게 하는가”에서 “어떻게 잘 하는가”로 전환하여, 성공적인 SIL 구현을 위한 전략적 고려사항, 모범 사례 및 핵심 메트릭을 다룹니다.

SIL의 진정한 전략적 가치는 단순히 비용 절감이 아니라 속도에 있습니다. 이는 전통적으로 느리게 움직이는 임베디드 시스템 세계에서 현대적인 애자일 및 DevOps 방법론의 고속 반복 주기를 가능하게 합니다. 모든 코드 체크인에 대해 하룻밤 사이에 클라우드에서 수천 개의 자동화된 테스트를 실행할 수 있는 능력은 패러다임의 전환입니다.37 SIL은 개발자가 신속하게 혁신하는 데 필요한 빠른 피드백 루프를 제공합니다. 비용 절감은 이러한 속도 증가와 조기 오류 감지의 결과이지만, 핵심 동인은 피드백 루프의 속도입니다.28

SIL 구현은 단순히 기술적인 과제가 아니라 사회-기술적 과제입니다. 성공은 도구만큼이나 프로세스, 협업, 그리고 사고방식에 달려 있습니다. 값비싼 SIL 도구를 구매했지만 CI 파이프라인에 통합하지 못하거나, 모델을 표준화하지 못하거나, 엔지니어를 교육하지 못하는 팀은 거의 이점을 보지 못할 것입니다. 반대로, 강력한 엔지니어링 문화를 가진 팀은 더 간단하거나 오픈 소스 도구를 사용하더라도 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. 기술은 가능하게 하는 요소이지만, 프로세스와 문화가 결과를 결정합니다.

SIL 테스트의 엄격성(MC/DC 커버리지와 같은 메트릭으로 측정)과 기능 안전 표준(ISO 26262 등) 준수 사이에는 직접적인 인과 관계가 있습니다. ISO 26262와 같은 표준은 안전이 중요한 시스템에 대해 엄격한 테스트와 그 증거를 요구합니다.23 SIL은 이 증거를 생성하기에 이상적인 환경을 제공합니다. 코드 커버리지 메트릭은 단순히 개발자의 편의를 위한 것이 아니라, 소프트웨어가 철저하게 실행되었음을 보여주는 감사 가능한 증거입니다.17 SIL에서 수행되는 결함 주입 테스트는 시스템의 견고성을 입증합니다.2 따라서 견고한 SIL 프로세스는 좋은 엔지니어링 관행일 뿐만 아니라, 규제 산업에서 인증을 획득하기 위한 전제 조건입니다.

전략적 이점 내재된 과제 및 완화 전략  
1. 개발 가속화 및 시장 출시 시간 단축: 실시간보다 빠른 병렬 테스트를 가능하게 하고, 소프트웨어를 하드웨어 일정과 분리하며, CI/CD 파이프라인을 지원합니다.1 1. 모델 충실도: 가상 모델이 현실을 완벽하게 표현하지 못하여 버그를 놓칠 수 있습니다.6 완화 전략: 실제 데이터로 모델을 검증하고, 점진적인 모델링 접근 방식을 사용하며, 모델의 한계를 명확히 문서화합니다.
2. 상당한 비용 절감: 특히 초기 개발 단계에서 값비싼 물리적 프로토타입과 하드웨어 테스트 벤치의 필요성을 줄입니다.9 2. 실시간 격차: 호스트 PC에서의 비실시간 실행은 타이밍 종속적인 오류(예: 경쟁 상태)를 안정적으로 감지할 수 없습니다.6 완화 전략: 이를 SIL의 한계로 인정하고, 실시간 검증을 위해 PIL/HIL을 구체적으로 사용합니다.
3. 안전성 및 견고성 향상: 실제 세계에서는 비현실적인 위험하거나 파괴적인 시나리오(결함 주입, 극한 조건)를 안전하고 반복적으로 테스트할 수 있습니다.6 3. 호스트 대 타겟 불일치: 프로세서 아키텍처와 컴파일러의 차이가 버그를 숨기거나 생성할 수 있습니다.6 완화 전략: 이는 PIL의 핵심 정당성입니다. 기능 검증에는 SIL을, 타겟별 검증에는 PIL을 사용합니다.
4. 포괄적인 테스트 커버리지: 가상 환경은 방대한 수의 시나리오와 엣지 케이스에 대한 자동화되고 철저한 테스트를 용이하게 하여 소프트웨어 품질과 신뢰성을 향상시킵니다.1 4. 초기 설정 노력 및 복잡성: 고충실도 SIL 환경을 구축하고 유지하는 데는 전문 기술과 초기 투자가 필요합니다.30 완화 전략: 소규모 단위 수준 SIL로 시작하고, 설정 자동화 상용 도구를 활용하며, 모델 및 테스트 자산의 재사용을 촉진합니다.
5. 협업 개선: 쉽게 공유할 수 있는 가상 테스트 환경과 결과는 분산된 팀, 부서 및 외부 공급업체 간의 협업을 촉진합니다.1 5. 통합 충돌: 다른 팀이나 공급업체의 소프트웨어 모듈을 병합하면 인터페이스 불일치가 발생할 수 있습니다.42 완화 전략: 표준화된 인터페이스(예: IDL 사용 30)를 강제하고, 견고한 버전 관리를 사용하며, 통합 테스트를 조기에 자주 수행합니다.

SIL 테스트는 이론적인 개념을 넘어 다양한 고신뢰성 산업 분야에서 실질적인 가치를 입증하고 있습니다. 이 장에서는 자동차, 항공우주, 로봇공학 및 산업 자동화 분야에서 SIL이 어떻게 혁신을 주도하고 있는지 구체적인 적용 사례를 통해 심층적으로 분석합니다.

자동차 산업은 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV)으로의 전환을 주도하며 SIL 테스트의 가장 중요한 적용 분야가 되었습니다.1 수천 개의 요구사항을 가진 복잡한 소프트웨어는 수동 테스트가 불가능하며, SIL은 이러한 복잡성을 관리하는 핵심 도구입니다.1

항공우주 및 국방 분야에서 소프트웨어 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있으므로, SIL은 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위한 필수적인 검증 단계입니다.10

로봇공학 및 산업 자동화 시스템은 복잡한 제어 알고리즘과 물리적 세계와의 긴밀한 상호작용을 특징으로 하며, SIL은 이러한 시스템의 개발 및 검증에 효과적으로 사용됩니다.

성공적인 SIL 테스트 구현은 강력하고 유연한 도구의 지원에 크게 의존합니다. SIL 툴체인 생태계는 고도로 통합된 상용 플랫폼부터 특정 요구에 맞게 조정할 수 있는 오픈 소스 프레임워크, 그리고 최근에는 확장성이 뛰어난 클라우드 기반 솔루션에 이르기까지 다양하게 구성되어 있습니다.

상용 SIL 테스트 플랫폼은 일반적으로 모델링, 코드 생성, 테스트 자동화, 결과 분석 및 HIL과의 원활한 통합을 포함하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 이들 도구는 특히 자동차 및 항공우주와 같이 표준 준수와 추적성이 중요한 산업에서 널리 사용됩니다.

오픈 소스 도구는 특정 요구에 맞는 유연성과 사용자 정의 가능성을 제공하며, 비용에 민감하거나 독점적인 솔루션을 피하고자 하는 조직에 매력적인 대안이 될 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅의 등장은 SIL 테스트의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 클라우드 기반 SIL은 기존의 데스크톱 기반 테스트의 한계를 뛰어넘는 확장성, 유연성, 협업 능력을 제공합니다.

이처럼 SIL 툴체인은 성숙한 상용 솔루션, 유연한 오픈 소스 대안, 그리고 확장 가능한 클라우드 플랫폼이 공존하는 풍부한 생태계를 형성하고 있습니다. 조직은 자신의 기술적 요구사항, 예산, 개발 문화, 그리고 확장성 필요에 따라 최적의 도구 조합을 선택하여 SIL 테스트의 가치를 극대화할 수 있습니다.

SIL 테스트는 지속적으로 진화하고 있으며, 새로운 기술과 방법론이 통합되면서 그 범위와 능력이 확장되고 있습니다. 이 장에서는 퍼징(Fuzzing)과 같은 고급 테스트 기법과의 통합, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)의 역할, 그리고 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대에서 SIL의 미래에 대해 논의합니다.

퍼징은 예기치 않은, 유효하지 않은, 또는 무작위 데이터를 소프트웨어의 입력으로 주입하여 충돌, 메모리 누수, 또는 기타 보안 취약점과 같은 예외적인 동작을 유발하는 자동화된 테스트 기법입니다. SIL 환경은 퍼징을 적용하기에 이상적인 플랫폼을 제공합니다.

AI와 ML은 SIL 테스트의 효율성과 효과성을 한 단계 끌어올릴 잠재력을 가지고 있습니다.

SIL은 디지털 트윈(Digital Twin)과 소프트웨어 정의 차량(SDV)이라는 두 가지 주요 기술 트렌드의 핵심 구현 기술로서 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

결론적으로, SIL은 단순한 테스트 단계를 넘어, 퍼징, AI/ML과 같은 고급 기술과 융합하고 디지털 트윈 및 SDV와 같은 미래 기술 패러다임의 근간을 이루면서, 복잡한 사이버-물리 시스템 개발의 핵심 동력으로 계속해서 발전해 나갈 것입니다.

본 안내서는 소프트웨어-인-더-루프(SIL) 테스트가 현대의 복잡한 임베디드 시스템, 특히 자동차, 항공우주, 로봇공학 분야에서 차지하는 중추적인 역할을 다각적으로 조명했습니다. 분석을 통해 도출된 핵심 결론은 다음과 같습니다.

첫째, SIL은 단순한 시뮬레이션 기법을 넘어, 코드 수준의 구현물을 검증하는 필수적인 확인(Verification) 단계입니다. MIL이 알고리즘의 개념적 타당성을 검증한다면, SIL은 해당 알고리즘이 소스 코드로 변환되는 과정에서 발생할 수 있는 데이터 타입, 정밀도, 컴파일러 의존성과 같은 구체적인 구현 오류를 조기에 식별합니다. 이는 개발 V-모델에서 MIL, PIL, HIL로 이어지는 체계적인 위험 감소 연속체의 핵심적인 연결 고리 역할을 하며, 각 단계에서 변수를 통제하여 오류의 원인을 명확히 규명하게 해줍니다.

둘째, SIL의 가장 큰 전략적 가치는 비용 절감을 넘어선 ‘개발 속도(Velocity)’의 확보에 있습니다. 하드웨어 의존성을 제거하고, 실시간보다 빠른 병렬 테스트를 가능하게 함으로써, SIL은 전통적으로 더디게 진행되던 임베디드 시스템 개발에 애자일(Agile) 및 CI/CD 원칙을 적용할 수 있게 하는 핵심 동력입니다. 특히 소프트웨어 정의 차량(SDV)과 같이 빈번한 소프트웨어 업데이트가 요구되는 분야에서, SIL은 신속한 기능 배포와 높은 수준의 안전성을 동시에 달성하기 위한 전제 조건입니다.

셋째, 성공적인 SIL 구현의 성패는 기술적 도구뿐만 아니라, 견고한 프로세스와 엔지니어링 문화에 달려 있습니다. 고충실도 모델의 확보, 명확한 테스트 목표 설정, 철저한 자동화, 그리고 표준화된 재사용 자산 관리는 SIL의 효과를 극대화하는 데 필수적입니다. 특히 모델의 충실도는 SIL 테스트 결과의 신뢰도와 직결되므로, 모델 개발 및 검증에 대한 지속적인 투자가 요구됩니다.

마지막으로, SIL은 AI, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 트윈과 같은 미래 기술과 융합하며 계속해서 진화하고 있습니다. AI 기반 테스트 케이스 생성, 클라우드를 통한 대규모 병렬 시뮬레이션, 그리고 시스템의 전체 수명주기를 포괄하는 디지털 트윈 환경 내에서의 검증은 SIL의 적용 범위를 더욱 확장시킬 것입니다.

결론적으로, 소프트웨어-인-더-루프 테스트는 복잡성과 안전 요구사항이 날로 증가하는 현대 기술 환경에서 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 이는 개발 초기 단계에서 품질을 확보하고, 개발 비용과 시간을 단축하며, 궁극적으로 더 안전하고 신뢰할 수 있는 제품을 시장에 출시하기 위한 가장 효과적이고 전략적인 접근 방식 중 하나로 확고히 자리매김했습니다.

현대 소프트웨어 공학에서 소프트웨어-인-더-루프(Software-in-the-Loop, SIL)는 단순한 테스트 기법을 넘어, 복잡한 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하는 핵심적인 검증 철학으로 자리 잡았습니다. 이 장에서는 SIL의 개념적 토대를 구축하고, 단순한 시뮬레이션을 넘어 코드 수준의 검증으로서 SIL이 갖는 본질적인 의미와 목표를 탐구합니다.

SIL은 소프트웨어 구성 요소의 실제 양산 소스 코드(또는 자동 생성된 코드)를 컴파일하여, 대상 하드웨어와 그 물리적 맥락을 모방하는 시뮬레이션 환경 내의 호스트 컴퓨터(예: 표준 데스크톱 PC)에서 실행하는 검증 및 확인 방법론입니다.1 여기서 “루프”는 테스트 대상 소프트웨어(Software Under Test, SUT)가 시뮬레이션된 환경 모델로부터 가상의 센서 입력을 받고, 이에 대한 제어 출력을 다시 환경 모델로 보내는 폐쇄 루프(closed-loop) 상호작용을 형성함으로써 완성됩니다.3

SIL은 추상적인 개념을 테스트할 수 있는 일반적인 시뮬레이션과 근본적인 차이를 보입니다. SIL은 배포될 소프트웨어 자체, 즉 컴파일된 코드 아티팩트를 구체적으로 테스트합니다.4 이는 소프트웨어의 동작을 정확하게 검증하기 위한 매우 중요한 단계입니다. SIL 환경은 프로세서, 메모리, 주변 장치 및 소프트웨어가 제어하려는 물리적 시스템(“플랜트”)의 가상 모델을 포함합니다.2 이를 통해 종종 비싸고 구하기 어려운 실제 물리적 하드웨어 없이도 철저한 테스트가 가능해집니다.1

이러한 접근 방식은 설계 단계의 추상적인 모델을 테스트하는 것에서 실제 구현물인 컴파일된 코드를 테스트하는 것으로의 근본적인 철학적 전환을 의미합니다. 모델-인-더-루프(MIL) 테스트가 알고리즘의 논리적 타당성을 개념적으로 검증하는 반면 4, 이 개념을 C/C++ 코드로 변환하는 과정(수동 코딩 또는 자동 생성)에서는 데이터 타입 불일치나 고정소수점 연산 오류와 같은 구현 특정적인 오류가 발생할 수 있습니다.5 SIL은 이러한 구현 단계의 오류에 대한 첫 번째 방어선 역할을 하며, 설계와 배포 사이의 결정적인 간극을 메웁니다. 따라서 SIL의 핵심 가치는 단순히 “조기 테스트”가 아니라, “코드 아티팩트의 조기 테스트”에 있습니다.

SIL 방법론의 도입은 현대 시스템 공학, 특히 안전이 중요한(safety-critical) 시스템 개발에서 필수적인 과정으로 인식되고 있습니다. 그 핵심 목표는 개발 수명주기 전반에 걸쳐 비용을 절감하고 품질을 향상시키는 데 있습니다.

“인-더-루프(in-the-loop)”라는 용어는 단순한 전문 용어가 아니며, 동적 제어 시스템 테스트에서 피드백 메커니즘의 결정적인 중요성을 나타냅니다. SUT는 시뮬레이션된 환경으로부터 입력(예: 차량 속도, 카메라 이미지, 온도 판독값과 같은 가상 센서 데이터)을 받습니다. 이 입력을 처리하여 출력(예: 스로틀 위치, 브레이크 압력과 같은 액추에이터 명령)을 생성합니다. 이 출력은 다시 환경 모델에 피드백되어 모델의 상태를 업데이트함으로써 “루프를 닫습니다”.3

예를 들어, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 테스트에서 ADAS 소프트웨어 모듈은 전방 차량에 대한 시뮬레이션된 레이더 및 카메라 데이터를 수신합니다. SUT의 코드는 브레이크를 작동시키기로 결정합니다. 이 제동 명령은 가상 차량 모델로 전송되어 차량을 감속시키고, 다음 시뮬레이션 단계를 위해 전방 차량과의 거리를 변경합니다.15

이러한 피드백 메커니즘이 없다면 안정성, 외란에 대한 반응, 또는 장기적인 동작을 검증하는 것이 불가능합니다. 이는 상태가 계속해서 진화하는 차량 동역학, 비행 제어, 로봇 모션과 같은 시스템을 테스트하는 데 필수적입니다. 폐쇄 루프가 일반적이지만, 특히 단위 또는 모듈 수준의 일부 SIL 테스트는 폐쇄 루프가 필요하지 않을 수 있으며 사전 정의된 입력 벡터로 테스트할 수 있습니다.17

이 장에서는 “인-더-루프” 테스트 방법론들을 비교 분석하며, 이를 시스템 개발을 위한 표준 V-모델 내에서 충실도를 점진적으로 높이고 리스크를 줄여나가는 순차적 프로세스로 구성합니다.

시스템 공학의 V-모델은 요구사항에서 설계로 이어지는 경로(왼쪽)와 단위 테스트에서 시스템 검증으로 이어지는 경로(오른쪽)를 보여줍니다. XiL 방법론(MIL, SIL, PIL, HIL)은 V-모델의 오른쪽에서 검증 및 확인 활동의 핵심을 형성합니다.4 이는 각 단계가 이전 단계를 기반으로 구축되어 순수 추상화에서 최종 물리적 제품으로 이동하며, 각 단계에서 체계적으로 프로젝트의 위험을 제거하는 점진적인 순서입니다.5

이러한 XiL 순서는 변수를 체계적으로 격리하고 제거하는 과정으로 이해할 수 있습니다. 각 단계는 나머지 부분을 통제된 상태로 유지하면서 “실제” 시스템의 한 부분을 추가하여, 오류의 원인을 정확하게 규명할 수 있게 합니다.

  1. MIL에서 SIL로: 유일하게 변경되는 변수는 컨트롤러의 표현 방식(모델 –» 코드)입니다. 새로 발생하는 모든 오류는 코드 구현 또는 생성 프로세스와 관련이 있어야 합니다.5
  2. SIL에서 PIL로: 주요 변경 변수는 컴파일러와 프로세서입니다. 새로 발생하는 모든 오류는 타겟 하드웨어/컴파일러 상호작용과 관련이 있어야 합니다.19
  3. PIL에서 HIL로: 변경되는 변수는 실행 환경(평가 보드 –» 전체 ECU)과 인터페이스(데이터 교환 –» 실제 전기 I/O)입니다. 새로 발생하는 모든 오류는 ECU의 특정 하드웨어, I/O 드라이버 또는 실시간 신호 상호작용과 관련이 있어야 합니다.21

이러한 체계적인 접근법은 최종 하드웨어에서 복잡한 문제를 디버깅할 때 오류가 알고리즘, 코드, 컴파일러 또는 하드웨어 자체에 있는지 알 수 없는 혼란스러운 시나리오를 방지합니다. 각 단계를 거치면서 개발팀은 신뢰를 얻고 결함을 효율적으로 격리할 수 있습니다.

이러한 단계들 간의 구분은 일상적인 대화에서는 종종 모호하게 사용되지만 3, ISO 26262와 같은 표준 준수 및 효과적인 프로젝트 관리에는 매우 중요합니다. 성숙한 개발 프로세스는 이러한 정확한 정의에 의존합니다. 예를 들어, 실제로 HIL 장비가 필요한데 “SIL 테스트”로 예산을 책정한 프로젝트 계획은 심각한 예산 및 일정 초과에 직면할 것입니다. HIL 설정은 실시간 시뮬레이터와 특수 I/O 하드웨어가 필요하기 때문에 훨씬 더 복잡하고 비용이 많이 듭니다.1 이러한 단계를 명확하게 정의하고 준수하는 것은 성숙한 엔지니어링 조직의 특징입니다.

측면 모델-인-더-루프 (MIL) 소프트웨어-인-더-루프 (SIL) 프로세서-인-더-루프 (PIL) 하드웨어-인-더-루프 (HIL)
주요 초점 알고리즘 및 로직 설계 검증 코드 구현 검증 타겟 프로세서 및 컴파일러 검증 ECU 하드웨어 및 소프트웨어 통합
테스트 대상 컨트롤러 소프트웨어 모델 (예: Simulink 블록) 컴파일된 양산 코드 (C/C++) 컴파일된 양산 코드 최종 양산 소프트웨어
플랜트/환경 소프트웨어 모델 소프트웨어 모델 소프트웨어 모델 실시간 하드웨어 시뮬레이터
실행 환경 호스트 PC (비실시간) 호스트 PC (비실시간) 타겟 프로세서 (예: 평가 보드) 양산 ECU (실시간)
핵심 인터페이스 내부 모델 신호 S-Function / Co-simulation 디버거 / 통신 링크 (예: USB, 이더넷) 물리적 I/O (아날로그, 디지털, CAN 등)
주요 탐지 오류 결함 있는 제어 로직, 부정확한 알고리즘 설계, 개념적 오류. 코드 생성 버그, 데이터 타입 오류, 수치 정밀도 문제, 소프트웨어 통합 버그. 컴파일러 특정 오류, 프로세서 아키텍처 종속성, 스택 오버플로우, 실행 타이밍 문제. I/O 드라이버 결함, 신호 지연/노이즈 문제, 하드웨어/소프트웨어 상호작용 버그, 네트워크 통신 오류.
상대적 비용 및 복잡성 낮음 낮음-중간 중간 높음

이 장에서는 견고한 SIL 테스트 환경을 구축하고 실행하는 데 필요한 구성 요소와 프로세스를 상세히 설명하며 기술적인 “방법”을 탐구합니다.

SIL 테스트의 품질은 환경 모델의 충실도에 정비례합니다. “쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다”는 원칙이 여기에 직접적으로 적용됩니다. 플랜트 모델이 부정확하다면(예: 타이어 슬립, 배터리 열화, 센서 노이즈를 올바르게 모델링하지 못함), SUT는 잘못된 현실에 대해 검증될 수 있습니다.1 이는 모든 SIL 테스트를 통과했지만 HIL 장비나 실제 환경에서는 실패하는 거짓된 안정감을 줄 수 있습니다. 따라서 SIL 환경 구축의 상당 부분은 SUT 자체가 아니라 플랜트 및 환경 모델을 개발하고 검증하는 데 있습니다.

SIL 환경의 아키텍처는 테스트 격리와 통합 복잡성 사이의 근본적인 절충을 반영합니다. 간단한 단위 수준의 SIL 테스트는 매우 간단한 스텁과 입력 벡터를 사용하여 단일 함수에 대한 뛰어난 격리를 제공하지만, 다른 구성 요소와의 통합에 대해서는 거의 알려주지 않습니다. 여러 vECU와 공동 시뮬레이션을 사용하는 복잡한 시스템 수준의 SIL 테스트는 고충실도 통합 테스트를 제공하지만 설정 및 디버깅이 훨씬 더 복잡합니다.17 아키텍처의 선택(예: 최상위 모델 SIL, 서브시스템 SIL, 공동 시뮬레이션)은 개발 단계의 특정 검증 목표에 따라 달라집니다.31 성숙한 팀은 이러한 아키텍처를 혼합하여 사용하여 올바른 문제에 올바른 수준의 복잡성을 적용합니다.

이 장에서는 “어떻게 하는가”에서 “어떻게 잘 하는가”로 전환하여, 성공적인 SIL 구현을 위한 전략적 고려사항, 모범 사례 및 핵심 메트릭을 다룹니다.

SIL의 진정한 전략적 가치는 단순히 비용 절감이 아니라 속도에 있습니다. 이는 전통적으로 느리게 움직이는 임베디드 시스템 세계에서 현대적인 애자일 및 DevOps 방법론의 고속 반복 주기를 가능하게 합니다. 모든 코드 체크인에 대해 하룻밤 사이에 클라우드에서 수천 개의 자동화된 테스트를 실행할 수 있는 능력은 패러다임의 전환입니다.37 SIL은 개발자가 신속하게 혁신하는 데 필요한 빠른 피드백 루프를 제공합니다. 비용 절감은 이러한 속도 증가와 조기 오류 감지의 결과이지만, 핵심 동인은 피드백 루프의 속도입니다.28

SIL 구현은 단순히 기술적인 과제가 아니라 사회-기술적 과제입니다. 성공은 도구만큼이나 프로세스, 협업, 그리고 사고방식에 달려 있습니다. 값비싼 SIL 도구를 구매했지만 CI 파이프라인에 통합하지 못하거나, 모델을 표준화하지 못하거나, 엔지니어를 교육하지 못하는 팀은 거의 이점을 보지 못할 것입니다. 반대로, 강력한 엔지니어링 문화를 가진 팀은 더 간단하거나 오픈 소스 도구를 사용하더라도 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. 기술은 가능하게 하는 요소이지만, 프로세스와 문화가 결과를 결정합니다.

SIL 테스트의 엄격성(MC/DC 커버리지와 같은 메트릭으로 측정)과 기능 안전 표준(ISO 26262 등) 준수 사이에는 직접적인 인과 관계가 있습니다. ISO 26262와 같은 표준은 안전이 중요한 시스템에 대해 엄격한 테스트와 그 증거를 요구합니다.23 SIL은 이 증거를 생성하기에 이상적인 환경을 제공합니다. 코드 커버리지 메트릭은 단순히 개발자의 편의를 위한 것이 아니라, 소프트웨어가 철저하게 실행되었음을 보여주는 감사 가능한 증거입니다.17 SIL에서 수행되는 결함 주입 테스트는 시스템의 견고성을 입증합니다.2 따라서 견고한 SIL 프로세스는 좋은 엔지니어링 관행일 뿐만 아니라, 규제 산업에서 인증을 획득하기 위한 전제 조건입니다.

전략적 이점 내재된 과제 및 완화 전략  
1. 개발 가속화 및 시장 출시 시간 단축: 실시간보다 빠른 병렬 테스트를 가능하게 하고, 소프트웨어를 하드웨어 일정과 분리하며, CI/CD 파이프라인을 지원합니다.1 1. 모델 충실도: 가상 모델이 현실을 완벽하게 표현하지 못하여 버그를 놓칠 수 있습니다.6 완화 전략: 실제 데이터로 모델을 검증하고, 점진적인 모델링 접근 방식을 사용하며, 모델의 한계를 명확히 문서화합니다.
2. 상당한 비용 절감: 특히 초기 개발 단계에서 값비싼 물리적 프로토타입과 하드웨어 테스트 벤치의 필요성을 줄입니다.9 2. 실시간 격차: 호스트 PC에서의 비실시간 실행은 타이밍 종속적인 오류(예: 경쟁 상태)를 안정적으로 감지할 수 없습니다.6 완화 전략: 이를 SIL의 한계로 인정하고, 실시간 검증을 위해 PIL/HIL을 구체적으로 사용합니다.
3. 안전성 및 견고성 향상: 실제 세계에서는 비현실적인 위험하거나 파괴적인 시나리오(결함 주입, 극한 조건)를 안전하고 반복적으로 테스트할 수 있습니다.6 3. 호스트 대 타겟 불일치: 프로세서 아키텍처와 컴파일러의 차이가 버그를 숨기거나 생성할 수 있습니다.6 완화 전략: 이는 PIL의 핵심 정당성입니다. 기능 검증에는 SIL을, 타겟별 검증에는 PIL을 사용합니다.
4. 포괄적인 테스트 커버리지: 가상 환경은 방대한 수의 시나리오와 엣지 케이스에 대한 자동화되고 철저한 테스트를 용이하게 하여 소프트웨어 품질과 신뢰성을 향상시킵니다.1 4. 초기 설정 노력 및 복잡성: 고충실도 SIL 환경을 구축하고 유지하는 데는 전문 기술과 초기 투자가 필요합니다.30 완화 전략: 소규모 단위 수준 SIL로 시작하고, 설정 자동화 상용 도구를 활용하며, 모델 및 테스트 자산의 재사용을 촉진합니다.
5. 협업 개선: 쉽게 공유할 수 있는 가상 테스트 환경과 결과는 분산된 팀, 부서 및 외부 공급업체 간의 협업을 촉진합니다.1 5. 통합 충돌: 다른 팀이나 공급업체의 소프트웨어 모듈을 병합하면 인터페이스 불일치가 발생할 수 있습니다.42 완화 전략: 표준화된 인터페이스(예: IDL 사용 30)를 강제하고, 견고한 버전 관리를 사용하며, 통합 테스트를 조기에 자주 수행합니다.

SIL 테스트는 이론적인 개념을 넘어 다양한 고신뢰성 산업 분야에서 실질적인 가치를 입증하고 있습니다. 이 장에서는 자동차, 항공우주, 로봇공학 및 산업 자동화 분야에서 SIL이 어떻게 혁신을 주도하고 있는지 구체적인 적용 사례를 통해 심층적으로 분석합니다.

자동차 산업은 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV)으로의 전환을 주도하며 SIL 테스트의 가장 중요한 적용 분야가 되었습니다.1 수천 개의 요구사항을 가진 복잡한 소프트웨어는 수동 테스트가 불가능하며, SIL은 이러한 복잡성을 관리하는 핵심 도구입니다.1

항공우주 및 국방 분야에서 소프트웨어 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있으므로, SIL은 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위한 필수적인 검증 단계입니다.10

로봇공학 및 산업 자동화 시스템은 복잡한 제어 알고리즘과 물리적 세계와의 긴밀한 상호작용을 특징으로 하며, SIL은 이러한 시스템의 개발 및 검증에 효과적으로 사용됩니다.

성공적인 SIL 테스트 구현은 강력하고 유연한 도구의 지원에 크게 의존합니다. SIL 툴체인 생태계는 고도로 통합된 상용 플랫폼부터 특정 요구에 맞게 조정할 수 있는 오픈 소스 프레임워크, 그리고 최근에는 확장성이 뛰어난 클라우드 기반 솔루션에 이르기까지 다양하게 구성되어 있습니다.

상용 SIL 테스트 플랫폼은 일반적으로 모델링, 코드 생성, 테스트 자동화, 결과 분석 및 HIL과의 원활한 통합을 포함하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 이들 도구는 특히 자동차 및 항공우주와 같이 표준 준수와 추적성이 중요한 산업에서 널리 사용됩니다.

오픈 소스 도구는 특정 요구에 맞는 유연성과 사용자 정의 가능성을 제공하며, 비용에 민감하거나 독점적인 솔루션을 피하고자 하는 조직에 매력적인 대안이 될 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅의 등장은 SIL 테스트의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 클라우드 기반 SIL은 기존의 데스크톱 기반 테스트의 한계를 뛰어넘는 확장성, 유연성, 협업 능력을 제공합니다.

이처럼 SIL 툴체인은 성숙한 상용 솔루션, 유연한 오픈 소스 대안, 그리고 확장 가능한 클라우드 플랫폼이 공존하는 풍부한 생태계를 형성하고 있습니다. 조직은 자신의 기술적 요구사항, 예산, 개발 문화, 그리고 확장성 필요에 따라 최적의 도구 조합을 선택하여 SIL 테스트의 가치를 극대화할 수 있습니다.

SIL 테스트는 지속적으로 진화하고 있으며, 새로운 기술과 방법론이 통합되면서 그 범위와 능력이 확장되고 있습니다. 이 장에서는 퍼징(Fuzzing)과 같은 고급 테스트 기법과의 통합, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)의 역할, 그리고 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대에서 SIL의 미래에 대해 논의합니다.

퍼징은 예기치 않은, 유효하지 않은, 또는 무작위 데이터를 소프트웨어의 입력으로 주입하여 충돌, 메모리 누수, 또는 기타 보안 취약점과 같은 예외적인 동작을 유발하는 자동화된 테스트 기법입니다. SIL 환경은 퍼징을 적용하기에 이상적인 플랫폼을 제공합니다.

AI와 ML은 SIL 테스트의 효율성과 효과성을 한 단계 끌어올릴 잠재력을 가지고 있습니다.

SIL은 디지털 트윈(Digital Twin)과 소프트웨어 정의 차량(SDV)이라는 두 가지 주요 기술 트렌드의 핵심 구현 기술로서 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

결론적으로, SIL은 단순한 테스트 단계를 넘어, 퍼징, AI/ML과 같은 고급 기술과 융합하고 디지털 트윈 및 SDV와 같은 미래 기술 패러다임의 근간을 이루면서, 복잡한 사이버-물리 시스템 개발의 핵심 동력으로 계속해서 발전해 나갈 것입니다.

본 안내서는 소프트웨어-인-더-루프(SIL) 테스트가 현대의 복잡한 임베디드 시스템, 특히 자동차, 항공우주, 로봇공학 분야에서 차지하는 중추적인 역할을 다각적으로 조명했습니다. 분석을 통해 도출된 핵심 결론은 다음과 같습니다.

첫째, SIL은 단순한 시뮬레이션 기법을 넘어, 코드 수준의 구현물을 검증하는 필수적인 확인(Verification) 단계입니다. MIL이 알고리즘의 개념적 타당성을 검증한다면, SIL은 해당 알고리즘이 소스 코드로 변환되는 과정에서 발생할 수 있는 데이터 타입, 정밀도, 컴파일러 의존성과 같은 구체적인 구현 오류를 조기에 식별합니다. 이는 개발 V-모델에서 MIL, PIL, HIL로 이어지는 체계적인 위험 감소 연속체의 핵심적인 연결 고리 역할을 하며, 각 단계에서 변수를 통제하여 오류의 원인을 명확히 규명하게 해줍니다.

둘째, SIL의 가장 큰 전략적 가치는 비용 절감을 넘어선 ‘개발 속도(Velocity)’의 확보에 있습니다. 하드웨어 의존성을 제거하고, 실시간보다 빠른 병렬 테스트를 가능하게 함으로써, SIL은 전통적으로 더디게 진행되던 임베디드 시스템 개발에 애자일(Agile) 및 CI/CD 원칙을 적용할 수 있게 하는 핵심 동력입니다. 특히 소프트웨어 정의 차량(SDV)과 같이 빈번한 소프트웨어 업데이트가 요구되는 분야에서, SIL은 신속한 기능 배포와 높은 수준의 안전성을 동시에 달성하기 위한 전제 조건입니다.

셋째, 성공적인 SIL 구현의 성패는 기술적 도구뿐만 아니라, 견고한 프로세스와 엔지니어링 문화에 달려 있습니다. 고충실도 모델의 확보, 명확한 테스트 목표 설정, 철저한 자동화, 그리고 표준화된 재사용 자산 관리는 SIL의 효과를 극대화하는 데 필수적입니다. 특히 모델의 충실도는 SIL 테스트 결과의 신뢰도와 직결되므로, 모델 개발 및 검증에 대한 지속적인 투자가 요구됩니다.

마지막으로, SIL은 AI, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 트윈과 같은 미래 기술과 융합하며 계속해서 진화하고 있습니다. AI 기반 테스트 케이스 생성, 클라우드를 통한 대규모 병렬 시뮬레이션, 그리고 시스템의 전체 수명주기를 포괄하는 디지털 트윈 환경 내에서의 검증은 SIL의 적용 범위를 더욱 확장시킬 것입니다.

결론적으로, 소프트웨어-인-더-루프 테스트는 복잡성과 안전 요구사항이 날로 증가하는 현대 기술 환경에서 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 이는 개발 초기 단계에서 품질을 확보하고, 개발 비용과 시간을 단축하며, 궁극적으로 더 안전하고 신뢰할 수 있는 제품을 시장에 출시하기 위한 가장 효과적이고 전략적인 접근 방식 중 하나로 확고히 자리매김했습니다.

  1. What is software-in-the-loop testing? - Aptiv, accessed July 1, 2025, https://www.aptiv.com/en/insights/article/what-is-software-in-the-loop-testing
  2. The Power of Software-in-the-Loop Testing in Ensuring Greater Software Integrity - Qualitest, accessed July 1, 2025, https://www.qualitestgroup.com/insights/blog/the-power-of-software-in-the-loop-testing-in-ensuring-greater-software-integrity/
  3. Hey can somebody explain me what is hil/sil testing? : r/embedded - Reddit, accessed July 1, 2025, https://www.reddit.com/r/embedded/comments/k93tyz/hey_can_somebody_explain_me_what_is_hilsil_testing/
  4. What are MIL, SIL, PIL, and HIL, and how do they integrate with the Model-Based Design approach? - MATLAB Answers - MathWorks, accessed July 1, 2025, https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/440277-what-are-mil-sil-pil-and-hil-and-how-do-they-integrate-with-the-model-based-design-approach
  5. Why use SIL(Software in the Loop) before HIL(Hardware in the Loop) if MIL(Model in the loop) simulation is already performed? - Stack Overflow, accessed July 1, 2025, https://stackoverflow.com/questions/32962524/why-use-silsoftware-in-the-loop-before-hilhardware-in-the-loop-if-milmodel
  6. Impact Fuzzing in software-in-the-loop testing Code Intelligence, accessed July 1, 2025, https://www.code-intelligence.com/blog/fuzzing-in-software-in-the-loop-testing
  7. Mastering Software-in-the-Loop for Electromechanical Systems, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/mastering-software-in-the-loop-electromechanical-systems
  8. Benefits of Model-In-The-Loop testing in the development cycle Cummins Inc., accessed July 1, 2025, https://www.cummins.com/news/2024/03/07/benefits-model-loop-testing-development-cycle
  9. Software-In-The-Loop (SIL) Testing and Its Benefits - DZone, accessed July 1, 2025, https://dzone.com/articles/software-in-the-loop-sil-testing-and-its-benefits
  10. Software-in-the-Loop: A Comprehensive Guide - Number Analytics, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/ultimate-guide-software-in-the-loop-electromechanical-systems
  11. Mastering Software-in-the-Loop Testing - Number Analytics, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/mastering-software-in-the-loop-testing
  12. Software-in-the-Loop Simulation - MATLAB & … - MathWorks, accessed July 1, 2025, https://www.mathworks.com/help/ecoder/software-in-the-loop-sil-simulation.html#:~:text=A%20software%2Din%2Dthe%2D,model%20and%20the%20generated%20code.
  13. SIL and PIL Simulations - MATLAB & Simulink - MathWorks, accessed July 1, 2025, https://www.mathworks.com/help/ecoder/ug/about-sil-and-pil-simulations.html
  14. Software-in-the-Loop Execution with the MATLAB Coder App - MathWorks, accessed July 1, 2025, https://www.mathworks.com/help/ecoder/ug/software-in-the-loop-sil-execution-using-the-project-interface.html
  15. Software in the Loop - BlackBerry QNX, accessed July 1, 2025, https://blackberry.qnx.com/en/ultimate-guides/cloud-computing/software-in-loop
  16. What is hardware-in-the-loop testing? - Aptiv, accessed July 1, 2025, https://www.aptiv.com/en/insights/article/what-is-hardware-in-the-loop-testing
  17. What is Software-in-the-Loop (SiL) Testing? Synopsys Blog, accessed July 1, 2025, https://www.synopsys.com/blogs/chip-design/what-is-software-in-the-loop-testing.html
  18. How do MIL, SIL, PIL and HIL simulation and testing relate to MBSE?, accessed July 1, 2025, https://www.analogictips.com/how-do-mil-sil-pil-and-hil-simulation-and-testing-relate-to-mbse-faq/
  19. Processor-in-the-Loop (PIL) - Testing - BTC Embedded Systems AG, accessed July 1, 2025, https://www.btc-embedded.com/test_environments/processor-in-the-loop-pil/
  20. What is Processor-in-the-Loop (PiL) Testing? Synopsys Blog, accessed July 1, 2025, https://www.synopsys.com/blogs/chip-design/what-is-processor-in-the-loop-testing.html
  21. What is Hardware-in-the-Loop Testing? - Ansys, accessed July 1, 2025, https://www.ansys.com/simulation-topics/what-is-hardware-in-the-loop-testing
  22. Mastering Model-in-the-Loop in Electromechanical Systems - Number Analytics, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/ultimate-guide-model-in-the-loop-electromechanical-systems
  23. How to Build Automotive Applications with Model-in-Loop Test - Embitel, accessed July 1, 2025, https://www.embitel.com/blog/embedded-blog/how-to-build-better-automotive-applications-with-model-in-loop-test-approach
  24. Differences Between MiL, SiL, PiL, HiL, DiL, And ViL In Automotive Testing #Automotive #Testing #EEE - YouTube, accessed July 1, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=CXoCRE9yq6U
  25. Processor-in-the-Loop (PIL) Testing - Waijung 2 User Guide (25.4a), accessed July 1, 2025, https://waijung2-doc.aimagin.com/pil-testing.html
  26. A Guide to Hardware-in-the-Loop (HIL) Testing in 2025 - OPAL-RT, accessed July 1, 2025, https://www.opal-rt.com/a-guide-to-hardware-in-the-loop-testing-in-2025/
  27. Basics of Hardware-in-the-Loop Simulation - MATLAB & Simulink - MathWorks, accessed July 1, 2025, https://www.mathworks.com/help/simscape/ug/what-is-hardware-in-the-loop-simulation.html
  28. SIL Testing in Automotive Early Detection for Code Stability Cost-Saving Strategies, accessed July 1, 2025, https://www.opal-rt.com/sil-testing-in-automotive/
  29. What is the difference between MIL, SIL, PIL and HIL test? - ResearchGate, accessed July 1, 2025, https://www.researchgate.net/post/What-is-the-difference-between-MIL-SIL-PIL-and-HIL-test
  30. Software-in-the-Loop Tests - One Platform for All Scenarios - Vector, accessed July 1, 2025, https://cdn.vector.com/cms/content/know-how/_technical-articles/CANoe4SW_SIL_Tests_SQ_Magazin_202409_PressArticle_EN.pdf
  31. Choose a SIL or PIL Approach - MATLAB & Simulink - MathWorks, accessed July 1, 2025, https://www.mathworks.com/help/ecoder/ug/choosing-a-sil-or-pil-approach.html
  32. Pave the Way With SIL – Make it Real With HIL SIL/HIL Testing Solution Vector, accessed July 1, 2025, https://www.vector.com/at/en/products/solutions/sil-hil-testing/
  33. Mastering SIL Testing in Automotive R&D - Number Analytics, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/mastering-sil-testing-automotive-rd
  34. (PDF) Software In the Loop Simulation for Robot Manipulators, accessed July 1, 2025, https://www.researchgate.net/publication/346752034_Software_In_the_Loop_Simulation_for_Robot_Manipulators
  35. Hardware-in-the-loop simulation - Wikipedia, accessed July 1, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Hardware-in-the-loop_simulation
  36. SiL Testing with Code Intelligence’s AUTOSAR Simulator Blog, accessed July 1, 2025, https://www.code-intelligence.com/blog/sil-testing-autosar-simulator
  37. Solutions for SiL Testing in the Cloud - Tools and Services - ETAS, accessed July 1, 2025, https://www.etas.com/ww/media/a_flyer/etas-solutions-for-sil-testing-in-the-cloud-en-202306.pdf
  38. Software-in-the-Loop System Tests: Step-by-Step Guide to System Virtualization #VectorTechTutorial - YouTube, accessed July 1, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=VAX9EePViK4
  39. Software-in-the-Loop Testing - YouTube, accessed July 1, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=Pbau0M7zvAc
  40. SIL/HIL Replication of Electric Aircraft Powertrain Dynamics and Inner-Loop Control for V&V of System Health Management Routines - NASA Technical Reports Server (NTRS), accessed July 1, 2025, https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20140010615/downloads/20140010615.pdf
  41. Exploring SIL Testing: Advantages and Applications - Java Code Geeks, accessed July 1, 2025, https://www.javacodegeeks.com/2023/09/exploring-sil-testing-advantages-and-applications.html
  42. Software-in-the-Loop Explained Lower Development Costs and Strengthen Code for Faster Launch OPAL-RT, accessed July 1, 2025, https://www.opal-rt.com/what-is-software-in-the-loop/
  43. SIL Testing for Automotive Applications - Number Analytics, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/sil-testing-for-automotive-applications
  44. What is HIL Testing? - LHP Engineering Solutions, accessed July 1, 2025, https://www.lhpes.com/blog/what-is-hil-testing
  45. SIL Testing for Automotive Innovation - Number Analytics, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/sil-testing-for-automotive-innovation
  46. Mastering SIL Testing in Avionics - Number Analytics, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/mastering-sil-testing-in-avionics
  47. Aerospace Control Prototyping, Aerospace Control Testing Speedgoat, accessed July 1, 2025, https://www.speedgoat.com/solutions/industries/aerospace
  48. Tool to Perform Software-in-the-Loop through Robot Operating System - ResearchGate, accessed July 1, 2025, https://www.researchgate.net/publication/271712558_Tool_to_Perform_Software-in-the-Loop_through_Robot_Operating_System
  49. Avionics SIL REALTIMEWAVE, accessed July 1, 2025, https://www.realtimewave.com/avionics-sil
  50. Software In the Loop Simulation for Robot Manipulators …, accessed July 1, 2025, https://www.etasr.com/index.php/ETASR/article/view/1285/0
  51. Mastering Gazebo in Robotics - Number Analytics, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/mastering-gazebo-in-robotics
  52. Simulating Ionising Radiation in Gazebo for Robotic Nuclear Inspection Challenges - MDPI, accessed July 1, 2025, https://www.mdpi.com/2218-6581/10/3/86
  53. An autonomous mobile robot path planning strategy using … - Frontiers, accessed July 1, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/neurorobotics/articles/10.3389/fnbot.2023.1270860/full
  54. Optimizing Mobile Robot Navigation Based on A-Star Algorithm for Obstacle Avoidance in Smart Agriculture - MDPI, accessed July 1, 2025, https://www.mdpi.com/2079-9292/13/11/2057
  55. d-misra/Mobile-robotics-navigation-algorithms - GitHub, accessed July 1, 2025, https://github.com/d-misra/Mobile-robotics-navigation-algorithms
  56. Testing a PLC project and troubleshooting - Beckhoff Information System, accessed July 1, 2025, https://infosys.beckhoff.com/content/1033/tc3_plc_intro/25275570034359664523.html
  57. TE1400 TwinCAT Target for Simulink - Beckhoff Information System, accessed July 1, 2025, https://infosys.beckhoff.com/content/1033/te1400_tc3_target_matlab/4211215243.html
  58. Software-in-the-Loop Simulation - MATLAB & Simulink - MathWorks, accessed July 1, 2025, https://www.mathworks.com/help/ecoder/software-in-the-loop-sil-simulation.html
  59. AVL SiL Suite, accessed July 1, 2025, https://www.avl.com/en/testing-solutions/all-testing-products-and-software/connected-development-software-tools/avl-sil-suite
  60. HIL Sim ADAS and AD HIL simulation - Applied Intuition, accessed July 1, 2025, https://www.appliedintuition.com/products/hil-sim
  61. Robot Operating System - Wikipedia, accessed July 1, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Robot_Operating_System
  62. ROS: Home, accessed July 1, 2025, https://www.ros.org/
  63. Gazebo, accessed July 1, 2025, https://gazebosim.org/
  64. Using SITL with Gazebo - Dev documentation - ArduPilot, accessed July 1, 2025, https://ardupilot.org/dev/docs/sitl-with-gazebo.html
  65. openhil/openhil.github.io: Homepage for the Open Hardware in the Loop Community - GitHub, accessed July 1, 2025, https://github.com/openhil/openhil.github.io
  66. SIL Testing for Embedded Systems - Number Analytics, accessed July 1, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/sil-testing-for-embedded-systems