“AI가 공장에 들어온다고 해서 알아서 똑똑해지는 건 아닙니다”
2025년 4월 15일, 유니티(Unity)가 주최한 연례 기술 컨퍼런스 ‘유나이트 서울(Unite Seoul) 2025’에서 마이크를 잡은 장영재 다임리서치 대표(카이스트 산업및시스템공학과 교수)의 말입니다. 그는 제조 자동화의 본질은 로봇에 있는 것이 아니라 ‘운영 전략의 학습’에 있다고 했습니다.
과거 컨베이어 벨트 기반의 제조 라인은 단일 품종 생산에 최적화되어 있었습니다. 하지만 오늘날은 다품종·소량 생산이 기본입니다. 끊임없이 바뀌는 공장 레이아웃, 설비 구조, 작업 조건에 유연하게 대응하려면 계획된 자동화가 아닌, ‘적응하는 자동화’가 필요합니다.
이 핵심 개념을 가능하게 만드는 것이 피지컬 AI(Physical AI)입니다. 일반적인 인공지능이 컴퓨터 속 데이터 세계에서만 작동한다면요. 피지컬 AI는 로봇이 실제 공간에서 상황을 인식하고 스스로 판단하여 움직이도록 만드는 기술입니다. 쉽게 말해, 공장 안에 눈과 귀, 팔과 다리를 달아주는 AI인 셈입니다.
“피지컬 AI는 단순 자동화가 아닙니다. 로봇이 환경을 이해하고, 스스로 판단하고, 공장 전체를 최적화하는 시스템입니다. 디지털 트윈은 이 학습의 장(場)이며, AI는 그 안에서 전략을 진화시킵니다”
디지털 트윈, 로봇 학습의 가상 실험실
다임리서치의 핵심 기술은 이기종(異種, 제조사·기능이 다른) 물류 로봇들을 하나의 통합 플랫폼에서 제어하고 시뮬레이션 하는 소프트웨어 시스템입니다. 이를 구현하기 위해 활용되는 개념이 바로 디지털 트윈(Digital Twin)입니다.
디지털 트윈은 현실의 공장, 설비, 로봇 등의 움직임과 환경을 가상공간에 그대로 복제한 3D 시뮬레이션 모델입니다. 하지만 단순한 3D 모형이 아니라, 실제처럼 물리법칙의 영향을 받고, 시나리오에 따라 로봇이 행동하게 됩니다. 이 가상공간 속에서 로봇은 스스로 움직임을 실험하고 학습합니다. 이 과정을 가능케 하는 것이 유니티(Unity) 기반의 물리 엔진입니다. 이는 원래 게임 개발에 사용되던 기술이지만, 이제는 로봇 시뮬레이션에도 적극 활용되고 있습니다.
또한 단순한 움직임뿐 아니라, 실제 공장 운영에서처럼 “주문이 들어오고, 재고를 확인하고, 생산 순서를 조정하는 논리적 흐름”까지 시뮬레이션 하는 기술이 필요한데, 이를 이산사건 시뮬레이션(Discrete Event Simulation)이라 부릅니다. 다임리서치는 이 두 엔진을 결합해 실물 모사와 논리적 의사결정이 동시에 가능한 피지컬 AI 시스템을 구현했습니다.