16일 걸리던 작업, 5분으로…매스웍스 "AI는 엔지니어의 새 동료"

"16일이 걸리던 최적화 작업을 이제는 5분 만에 할 수 있게 됐다."

사미르 M. 프라부 매스웍스 인더스트리 부문 이사는 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '매트랩 엑스포 2026 코리아' 기자간담회에서 AI 기반 차수 축소 모델(ROM) 적용 사례를 들며 생성형 인공지능(AI)과 모델 기반 설계(MBD)가 가져온 엔지니어링 현장의 변화를 이같이 설명했다.

매스웍스는 1984년 설립된 엔지니어링 소프트웨어 기업으로 수치 계산 플랫폼 매트랩과 모델 기반 설계 플랫폼 시뮬링크를 주력 제품으로 한다. 전 세계 180개국 500만 명 이상의 엔지니어 사용자가 매스웍스 제품을 활용하고 있으며 전 세계 6500개 대학 커리큘럼에도 채택돼 있다.

개발 복잡도 증가와 타임투마켓(제품을 시장에 판매하기까지 걸리는 시간) 압박이 커진 가운데 매스웍스는 AI가 설계·검증 전 과정에서 속도 개선을 이끄는 데 집중하고 있다. 이날 프라부 이사가 제시한 대표 사례 중 하나는 독일 TWT의 자동차 서스펜션 설계 최적화다.

사미르 M. 프라부 매스웍스 인더스트리 부문 이사가 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '매트랩 엑스포 2026 코리아' 기자간담회에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아)

TWT 엔지니어들은 차량 서스펜션 파라미터를 수천 번 반복 튜닝하는데 기존엔 정밀도 높은 물리 시뮬레이션 모델을 매번 돌려야 했던 탓에 파라미터 하나당 최적화에만 16일이 소요됐다. AI 기반 ROM을 도입해 복잡한 물리 연산을 핵심 요소만 추려 근사화하자 계산 부담이 대폭 줄었고 동일한 최적화 작업을 5분 안에 처리할 수 있게 됐다.

AI가 설계 루프 자체를 주도하는 사례도 소개됐다. 독일 막스플랑크 연구소는 거울과 레이저 시스템으로 중력파를 감지하는 장비를 운용 중인데 수백 개의 거울을 하나씩 수동 조정하는 작업이 극도로 복잡하고 숙련된 인력에 의존해야 하는 한계가 있었다. 강화학습 에이전트를 훈련시켜 핵심 거울을 자동으로 정렬하도록 한 결과, 인간이 목표와 제약 조건을 정의하면 AI가 설계 공간 안에서 최적 솔루션을 탐색하는 구조로 전환됐다. 프라부 이사는 "인간과 AI가 어떻게 협업할 수 있는지를 잘 보여주는 사례"라고 평가했다.

매스웍스는 이 같은 설계 가속화 흐름에 맞춰 자사 주력 제품군 전반에 생성형 AI를 단계적으로 내장하는 전략을 취하고 있다. 지난해 출시된 매트랩 코파일럿은 자연어로 코드 설명을 요청하거나 테스트 케이스를 자동 생성하는 등 반복적인 코딩 부담을 줄이는 데 초점을 맞춘 AI 어시스턴트다. 전체 소프트웨어 작업 시간의 35%가 코드를 이해하는 데 소요된다는 점에서 AI가 코드 파악과 초안 생성을 맡고 엔지니어는 의사결정에 집중하는 구조를 지향한다.

올해 출시 예정인 시뮬링크 코파일럿은 복잡한 시스템 모델의 구조 파악부터 오류 원인 분석과 수정 제안까지 AI가 보조해 설계·검증 시간을 데모 기준 30~50%가량 단축하는 것을 목표로 한다. 모델 기반 설계 특성상 시스템이 복잡해질수록 검증·수정 반복에 드는 시간이 기하급수적으로 늘어나는 만큼 AI가 이 구간을 흡수하겠다는 구상이다.

같은 시기 출시될 폴리스페이스 코파일럿은 코드를 실제 실행하지 않고도 결함을 사전에 식별하는 정적 분석과 실행 환경에서 동작을 확인하는 동적 테스트를 결합한 코드 검증 솔루션이다. 자동차·항공 등 안전 기준이 엄격한 산업군에서 요구되는 개발 표준 준수와 신뢰성 입증을 개발 단계 초입부터 지원하는 데 초점을 맞췄다.

다만 AI 도입 확대에 따른 보안 사고 위험과 할루시네이션(환각) 문제는 산업의 AI 전환(AX) 과정에서 불가피한 한계로 꼽힌다. 매스웍스는 수십 년간 자동차·항공 등 안전이 치명적인 산업군에서 검증·확인 워크플로를 표준으로 구축해온 이력을 근거로 AI 오류 대응에 자신감을 내비쳤다.

왼쪽부터 박주일 매스웍스코리아 사장과 사미르 M. 프라부 매스웍스 인더스트리 부문 이사가 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '매트랩 엑스포 2026 코리아' 기자간담회에서 질의응답하고 있다. (사진=지디넷코리아)

실제 매스웍스는 AI 단일 판단에 의존하지 않고 복수의 센서 정보를 교차 검증하는 구조로 오류 가능성을 줄이는 방식을 택하고 있다. 개발 과정에서 잠재적 위험 요소를 사전에 테스트할 수 있는 툴도 자체 보유했다. 박주일 매스웍스코리아 사장은 "아직 AI에 전적으로 의존하는 엔지니어링이 가능한 단계는 아니지만 AI 오류를 포함한 디지털 엔지니어링 전반의 오류를 감지하는 기능은 상당히 갖춰져 있다"고 덧붙였다.