레이스 데이터 AI: 심레이서의 성능을 혁신하는 텔레메트리 디자인

직관적 데이터 시각화와 사용자 중심 인터페이스의 결합

‘Race Data AI’의 출발점은 심레이서들이 실제 레이싱과 가상 레이싱 사이의 성능 차이를 극복하는 데서 비롯되었다. 기존 텔레메트리 툴의 복잡함을 해소하고자, Cansu Cetin은 사용자 인터뷰, 시장 조사, 기술 연구를 바탕으로 직관적인 기능과 사용자 중심의 접근 방식을 결합했다. 이를 통해 심레이서들이 데이터 분석에 소요되는 시간을 줄이고, 실제 경주에서의 성능 향상에 집중할 수 있도록 했다.

이 디자인의 가장 큰 차별점은 고도화된 데이터 시각화와 맞춤형 대시보드, 그리고 인터랙티브 트랙 맵을 통해 사용자가 직접 데이터를 탐색하고 분석할 수 있다는 점이다. 실시간 랩 비교와 커뮤니티 피드백 기능이 결합되어, 심레이서들은 자신의 주행 데이터를 다양한 각도에서 분석하고, 개선점을 빠르게 파악할 수 있다. 이러한 접근은 기술적 깊이와 접근성을 모두 만족시키며, 가상과 현실 레이싱의 간극을 효과적으로 좁힌다.

‘Race Data AI’는 반복적인 UX/UI 설계 과정을 거쳐 개발되었다. 실제 심레이서들의 피드백을 적극 반영하여 와이어프레임과 프로토타입을 제작하고, 핵심 기능인 텔레메트리 데이터 시각화와 랩 비교를 지속적으로 개선했다. 애자일 방법론을 적용해 유연한 기능 추가와 개선이 가능하도록 했으며, 모듈형 디자인을 통해 다양한 사용자 요구에 대응할 수 있도록 설계되었다.

기술적으로는 다양한 화면 크기와 입력 방식에 대응하는 반응형 레이아웃이 적용되었다. 1024x768px에서 1792x1024px까지 다양한 디스플레이 환경에서 매끄럽게 작동하며, 터치와 마우스 입력 모두에 최적화된 인터랙티브 요소가 특징이다. 대용량 데이터도 실시간으로 처리할 수 있도록 고성능 데이터 시각화 엔진이 탑재되어, 사용자 경험의 일관성과 신속성을 보장한다.

이 프로젝트는 2024년 5월 터키에서 시작되어 12월 캐나다에서 완성되었다. 개발 과정에서 심레이서의 행동과 요구를 심층적으로 분석하기 위해 인터뷰, 설문조사, 온라인 커뮤니티 관찰 등 다양한 연구 방법이 활용되었다. 그 결과, 단순하고 인터랙티브한 인터페이스에 대한 선호가 확인되었고, 실제와 가상 레이싱 모두에서 성능 향상을 지원하는 디자인으로 완성되었다.

가장 큰 도전은 복잡한 텔레메트리 데이터를 단순화하면서도 필수 정보를 놓치지 않는 균형을 찾는 것이었다. 전통적인 레이싱 도구의 한계를 극복하고, 다양한 사용자 수준과 제한된 연구 환경을 극복하기 위해 광범위한 사용자 피드백이 반영되었다. 이러한 과정을 통해 ‘Race Data AI’는 혁신성과 실용성을 모두 갖춘 텔레메트리 도구로 자리매김했다.

‘Race Data AI’는 2025년 A' 디자인 어워드 인터페이스, 인터랙션, 사용자 경험 부문에서 Iron 상을 수상했다. 이 상은 산업적 요구와 전문성을 충족하는 혁신적이고 실용적인 디자인에 수여되며, 업계 최고의 관행과 기술적 완성도를 인정받았다. 이 프로젝트는 심레이서들이 데이터를 통해 지속적으로 성장하고, 가상과 현실의 경계를 넘나드는 새로운 레이싱 경험을 제공한다는 점에서 의미가 크다.