[AI 리더스] 엔닷라이트, '움직이는 CAD'로 설계 한계 돌파…로봇 AI 진화 앞당긴다

작성일 07-21

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 김선태 CTO "단순 모델링 넘어 살아있는 CAD…진짜 시뮬레이션으로 승부" 
 <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
 <section dmcf-sid="1bzN6WbYaD">
 (지디넷코리아=조이환 기자)"제품 하나를 디자인하려면 기획, 스케치, 실제 설계를 수없이 반복해야 했습니다. 시간과 비용이 엄청났죠. 이에 우리는 텍스트나 이미지 한 장이면 인공지능(AI)이 '실제 작동하는' 3D 설계도를 순식간에 만들어내도록 했습니다. 제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 데이터 생성까지 한 번에 해결하는 시대를 연 것입니다."
 김선태 엔닷라이트 최고기술책임자(CTO)는 최근 기자와의 인터뷰에서 이같이 선언했다. 그의 말에는 3D 기술로 산업 현장의 가장 본질적인 문제를 정면으로 돌파하고 있다는 자신감이 묻어났다.
 21일 업계에 따르면 AI 기술의 발전에도 불구하고 로보틱스나 디지털 트윈 등 복잡한 산업에 즉시 적용 가능한 '고품질 3D 데이터'가 절대적으로 부족해 AI 전환이 더딘 상황이다. 이러한 과제를 해결하기 위해 지난 2020년 설립된 AI 기반 3D 기술 기업 엔닷라이트가 독자적인 해법을 제시하며 주목받고 있다.
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7e36bb1c8f1f3bfe733d25cb49aa613a0dfe05362f0880ea41cfbf26085740c2" dmcf-pid="0VKkMXVZNA" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="김선태 엔닷라이트 CTO (사진=엔닷라이트)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/21/ZDNetKorea/20250721112042821kyhc.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="HbbdbI0CAs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/21/ZDNetKorea/20250721112042821kyhc.jpg" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 김선태 엔닷라이트 CTO (사진=엔닷라이트)
 </figcaption>
 </figure>
 엔닷라이트의 접근법은 보기 좋은 이미지를 만드는 수준을 넘어선다. 실제 제조와 시뮬레이션이 가능한 컴퓨터 지원 설계(CAD) 데이터를 AI로 직접 생성하는 데 집중하는 것이다. 핵심 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'는 이 설계 자동화 기술을 AI 학습용 합성 데이터 생성과 결합해 산업 현장의 오랜 병목 현상을 해결하고 있다.
 '설계 노가다'의 종말…디자이너는 창의력에 '집중'
 엔닷라이트가 가장 먼저 정조준한 문제는 전통적인 제품 설계 과정의 고질적인 비효율성이었다. 기획과 스케치, 엔지니어의 CAD 도면 작업을 오가는 과정은 최소 수 주에서 수개월이 걸리는 지난한 반복 작업이었다.
 이 회사의 '트리닉스'는 이 해묵은 과제를 AI로 자동화한다. 사용자가 "슬라이딩 도어가 있는 금속 캐비닛을 만들어줘" 같은 자연어 텍스트나 이미지를 입력하면 AI가 이를 해석해 곧바로 제조 가능한 3D CAD 모델을 생성하는 식이다.
 김 CTO는 "단순히 외형만 흉내 내는 것이 아니라 부품 계층 구조와 물리적 작동이 가능한 관절까지 포함된 진짜 산업용 설계 결과물을 만들어낸다"고 설명했다.
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="50cc71ea73abd564d3b2d41878cbf2bcdb0287757be2eeb4bf7da6fe343c314d" dmcf-pid="qRQCgURuAL" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="(사진=엔닷라이트)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/21/ZDNetKorea/20250721112044038ehfl.png" data-org-width="635" dmcf-mid="XfeDe541cm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/21/ZDNetKorea/20250721112044038ehfl.png" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 (사진=엔닷라이트)
 </figcaption>
 </figure>
 트리닉스의 강점은 여기서 그치지 않는다. 한번 생성된 모델을 사용자가 다시 '편집'할 수 있다는 점은 기존 생성형 AI와 차원을 달리하는 지점이다.
 김 CTO는 "보통의 생성형 AI는 한번 결과물을 만들면 그걸로 끝이지만 우리는 AI와 대화하듯 설계를 발전시킬 수 있다"며 "일례로 AI에게 '밸브 핸들이 2개인 3D 모델'을 생성하게 한 뒤 그 결과물을 보고 '이 모델에서 핸들만 3개로 늘려줘'라고 텍스트로 추가 요청하면 다른 부분은 그대로 둔 채 핸들만 3개로 즉시 수정해준다"고 설명했다.
 이러한 '대화형 수정' 기능은 사용자의 세밀한 요구사항을 즉각적으로 반영할 수 있게 한다. 매번 처음부터 다시 모델링해야 하는 수고를 덜어줘 디자인의 완성도를 높이는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 것이다.
 "가위는 접히고, 텀블러 뚜껑은 열려야"…진짜 시뮬레이션의 '시작'
 이같이 트리닉스가 생성하는 3D 모델의 핵심은 모든 부품이 개별적으로 분리되고 경첩이나 서랍의 슬라이딩 같은 관절 구조를 포함하는 데 있다. 이 덕분에 안경이 접히고 가위가 교차하며 전자레인지 문이 열리는 등 실제 제품과 동일하게 작동하는 '살아있는' 3D 모델 생성이 가능해진 것이다.
 이 시뮬레이션 가능한 데이터는 로봇 AI 학습에 결정적인 역할을 한다. 로봇이 현실 세계에서 다양한 물체를 조작하는 법을 배우려면 수많은 형태의 데이터가 필요하다. '트리닉스'는 원본 데이터 하나만으로 수만 가지 변형된 형태의 '움직이는' 3D 데이터를 대량 생성해 로봇을 훈련시킬 수 있다.
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3434a3448bcc55f8558b668e4987394290947bed39cef66882bba9e17e60ced1" dmcf-pid="foiWEKo9oM" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="김선태 엔닷라이트 CTO (사진=엔닷라이트)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/21/ZDNetKorea/20250721112045402siwr.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="ZHhKZgvakr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/21/ZDNetKorea/20250721112045402siwr.jpg" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 김선태 엔닷라이트 CTO (사진=엔닷라이트)
 </figcaption>
 </figure>
 김 CTO는 "제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 3D 시뮬레이션 데이터 생성까지 한번에 해결하는 것"이라며 "이것이 바로 두 기술이 만나는 핵심 지점"이라고 밝혔다.
 더불어 "이 모든 과정의 자동화는 결국 디자이너와 엔지니어들이 반복적인 '노가다' 업무에서 해방돼 더 창의적인 기획에 집중하게 만든다"며 "사람을 대체하는 것이 아니라 생산성을 극대화해 더 나은 제품을 더 빨리 만들도록 돕는 것이 기술의 핵심"이라고 강조했다.
 엔비디아도 인정한 기술력…산업계 전반으로 확장되는 협력
 엔닷라이트의 기술력은 이미 글로벌 최고 파트너사와의 협력으로 증명되고 있다. 특히 엔비디아와의 인연은 지난 2022년부터 이어져 온 깊은 신뢰 관계에 기반한다. 이 회사의 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'에 합류한 이후 엔닷라이트는 자체 3D 엔진을 엔비디아 '옴니버스'와 연동하며 기술을 고도화했다.
 특히 김 CTO는 지난 3월 미국에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스 'GTC 2025'에서 참가해 극소수의 국내 스타트업만 참여한 포스터 세션에서 '트리닉스'의 합성 데이터 생성 기술을 발표했다.
 그는 "당시 현장에서 대부분의 합성 데이터 기술이 2D 이미지 기반이었다"며 "우리는 3D 모델의 메시 레벨에서 직접 결함을 생성하고 시뮬레이션하는 방식을 보여 다들 크게 놀라워했다"고 말했다.
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8528d11d910d197a53472c1a29fecb82c15953b11252671b841c539937c46d6e" dmcf-pid="y42De541gf" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="엔비디아 GTC 2025 포스터 세션에서 발표하는 김 CTO (사진=엔닷라이트)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/21/ZDNetKorea/20250721112046686jvcy.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5ZzN6WbYcw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/21/ZDNetKorea/20250721112046686jvcy.jpg" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 엔비디아 GTC 2025 포스터 세션에서 발표하는 김 CTO (사진=엔닷라이트)
 </figcaption>
 </figure>
 이같은 기술력을 바탕으로 엔닷라이트는 국내 유수의 제조, 로보틱스 등 분야의 핵심 기업들과의 협력을 넘어 최근에는 국방, 의료, 물류 등 다양한 산업으로까지 협력 논의를 빠르게 확장하고 있다. 여러 산업 분야의 리딩 기업들이 먼저 협업을 요청해오고 있을 정도다.
 동시에 회사는 3D 데이터 기반의 협업 솔루션 '서피(Surfee)'도 제공한다. '트리닉스'로 생성된 CAD 모델을 웹상에서 여러 사람이 함께 보며 실시간으로 피드백을 주고받는 도구다. 이를 통해 디자이너와 엔지니어, 기획자 간의 소통 비용을 획기적으로 줄여 전체 개발 워크플로우를 완성한다.
 김 CTO는 "창업 초기부터 꿈꿔온 '3D 콘텐츠의 대중화'를 AI로 실현하고 있다"며 "설계의 장벽을 허물어 만든 데이터가 다시 산업 AI를 발전시키는 선순환을 통해 모든 산업의 지능화를 앞당길 것"이라고 강조했다.
 조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)
 </section> 
 </div> 
 Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.

등록된 댓글이 없습니다.

로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.

먹튀폴리스

[AI 리더스] 엔닷라이트, '움직이는 CAD'로 설계 한계 돌파…로봇 AI 진화 앞당긴다

멤버랭킹

관련자료

멤버랭킹