[무료강좌] DX 시대에서 AX 시대로

설계, 데이터로 다시 쓰다 (2)

머뭇거릴 틈이 없다. 우리가 디지털 전환에 적응할 때쯤 선두 그룹은 벌써 AI(인공지능) 시대를 대비하고 있다. AI 전문가들도 과거 수십년 간의 성장보다 최근 몇 년의 급속한 발전에 놀라면서도 이제는 예측하기 어려운 속도에 두려워하기까지 한다.

이번 호에서는 AI 시대를 맞이하기 위해 우리가 준비해야 할 것이 무엇인지 알아보고자 한다.

■ 최병열
피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다.
홈페이지 | www.pidotech.com

DX와 AX

지난 호에서 소개한 ‘중국제조 2025’ 정책에서 볼 수 있듯이, 향후 제조업의 성공 가능성을 높이는 방안 중 하나는 예측 기술의 발전이다. 강력한 드라이빙 포스(driving force)가 선진 기업에 적용되는 시뮬레이션, 데이터 생성 시스템, 최적설계 등의 효율적인 설계 프로세스를 구축할 수 있게 주도하였고, 인적, 물적, 정책적 지원을 뒷받침하면서 단숨에 AX(AI 전환)를 이끄는 선두 그룹에 탑승할 수 있는 기회를 제공하였다. 전통적인 개발 방식의 기업들이 도태되는 현실에서, 선두 그룹의 기업들은 DX(디지털 전환)에서 AX로의 전환을 신속하게 추진하고 있다. 뒤쳐져 있는 산업 구조를 재편할 수 있는 기회이지만 외면하면 경쟁에서 사라질 수도 있다는 위기감을 이들 기업은 명심하고 있다. 즉, 따라잡지 못하면 사라진다.

DX란? AX란?

DX는 ‘디지털 전환’을 의미하고, 가상 프로토타이핑(Virtual Prototyping : VP)은 DX를 실행하기 위한 핵심 수단이 된다. 실제 물리적으로 손에 잡히는 것으로 측정하고 평가하던 방식(physical prototyping)을 가상의 공간에서 대체하는 방식으로 바뀌는 혁신이 이루어지고 있다.

AX란 ‘AI transformation’의 약자로, 데이터 중심의 산업 변환을 의미한다. 엔지니어링의 핵심 가치는 예측하는 것이다. 현재 설계 안의 성능을 예측하고, 불량 가능성을 예측한다. DX 시대에서는 디지털 모델을 예측 도구로 삼았다면, AX 시대에서는 데이터를 예측 도구로 삼는다. 이제 DX를 넘어 AX가 빠르게 확산되고 있다.

그림 1. DX와 AX

휴머노이드 로봇을 예로 본다면, DX 시대에는 기본적인 동작 제어를 수학 모델로 프로그래밍하여 구현하던 방식이었다. 오랫동안 연구해 온 노하우가 주도하던 시대였다. 반면, AX 시대에서는 동작 데이터를 통한 학습으로 동작을 수행함에 따라 자연스러운 움직임이나 미세한 조작이 가능해졌다. 이제는 강화 학습을 통해 로봇이 유투브로 새로운 동작을 학습하는 시기에 접어들었다. 학습용 데이터를 확보할 수 있는 역량이 주도하는 시대로 변하고 있다.

그림 2. AX 시대로의 진입(출처 : The New York Times, Driverless Digest)

왜 DX에서 AX로 가야 하는가?

얼마전 미국 로스엔젤레스에서 웨이모(Waymo)의 자율주행 택시가 방화로 인한 화재로 전소되는 사건이 있었다. 정부 정책에 반대하는 시위대의 소행으로 추측된다. 2023년 이후 1년여 만에 자율주행 택시를 허가한 샌프란시스코의 운수업 시장에서 웨이모가 20%까지 점유율을 확대하면서 운전으로 생계를 이어가던 사람들에겐 상당한 위협으로 작용할 만큼 AI의 성장이 현실화되었다는 반증이다.

어느새 우리도 AX 시대로 진입하고 있다. 삼쩝삼, 닥터나우, 로톡, 타다와 같은 AI 플랫폼이 우리 주변에 자리잡고 있다. 세무사, 의사, 변호사, 운전기사의 직무를 위협하는 존재로 인식되어 거센 반발에 부딪혀 있지만 연이은 고소, 고발에 대한 무죄, 무혐의 판결이 늘어남에 따라 이제는 공생을 생각해야 할 시점이다.

제조 환경은 점점 더 복잡하고 불확실해지고 있다. 시장 변화의 속도는 빨라지고, 고객 요구는 다변화되고 있으며, 제품의 수명주기는 단축되고 있다. 이처럼 미래가 불확실할수록 데이터를 기반으로 한 예측과 시뮬레이션이 중요해진다. 최근에는 고성능 컴퓨팅 자원과 오픈소스 툴의 발달로 중소기업도 상대적으로 적은 비용으로 가상 환경을 구축할 수 있게 되었다.

성공 사례

엔비디아는 AI의 모든 스타일을 하나의 생태계에서 지원하여 산업 전반에 걸친 AI 설루션을 제공하는 리더이다. 엔비디아의 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)는 ‘AI가 실제 환경에서 움직이고 판단하는 것을 디지털 트윈 안에서 먼저 완전히 학습하고 테스트할 수 있게 해주는 설계 도구’이다. 다음의 몇 가지 성공 사례로 AX 시대가 도래 되고 있음을 소개하고자 한다.

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