매스웍스, 설계툴에 AI 접목···“16일 걸리던 설계 5분 만에” 작성일 04-07 27 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">“AI는 똑똑하지만 틀릴 수 있는 동료”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4SGJSeXSUM"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3299fb7acb3395b002a5996f76d1c5019d78c3c4adb026c3d232ac749d07c9f4" data-idxno="233249" data-type="photo" dmcf-pid="8TXnTJ5T0x" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="사미르 M. 프라부 매스워스 인더스트리 부문 이사가 7일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '매트랩엑스포 2026' 행사와 함꼐 마련된 기자간담회에서 제품 설명을 하고 있다. / 사진 = 매스웍스코리아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/07/552777-a6ToU27/20260407153424310yvcy.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="fG2CzOfzpR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/07/552777-a6ToU27/20260407153424310yvcy.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 사미르 M. 프라부 매스워스 인더스트리 부문 이사가 7일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '매트랩엑스포 2026' 행사와 함꼐 마련된 기자간담회에서 제품 설명을 하고 있다. / 사진 = 매스웍스코리아 </figcaption> </figure> <p contents-hash="24d6bbc8a6f036c5435c1cc06b1ec2377d0f9a26cda8b8cd4db9cc5b762546ab" dmcf-pid="6yZLyi1yUQ" dmcf-ptype="general">[시사저널e=송주영 기자] 매스웍스가 제품 설계 도구인 '시뮬링크'에 AI 기능을 통합해 제조업계 AI 설계 시장을 공략 한다. 생성형 AI로 코드를 작성하는 단계를 넘어 수압 센서 등 고가의 물리 부품을 소프트웨어 형태의 AI 모델로 대체해 원가를 절감하고 보름 이상 소요되던 복잡한 물리 계산을 AI 기술로 5분 만에 완료하는 등 사례도 제시했다.</p> <p contents-hash="b251f0af9b1d75aa98e0849fa2cbc62d2165f759c59bf531351c93cdca6a0633" dmcf-pid="PW5oWntWzP" dmcf-ptype="general">제조업 제품 설계에 AI가 접목되면서 매스웍스는 앤시스, 지멘스 등 전통적 설계 소프트웨어 강자는 물론 최근 GPU 연산력을 앞세워 시뮬레이션 시장에 진입한 엔비디아와도 경쟁해야 하는 상황이다. 이에 매스웍스는 정밀 검증(V&V) 절차와 AI를 결합해 차별화를 꾀한단 방침이다.</p> <p contents-hash="b3a8ca0ef30a9858127d35f798295c4c537db0a5baab8cafbde03f01880ed1c1" dmcf-pid="QY1gYLFYz6" dmcf-ptype="general">매스웍스코리아는 7일 서울 삼성동 코엑스에서 '매트랩엑스포 2026' 행사를 열고 제조업 현장의 AI 적용 전략과 설계 기술 전망을 발표했다. 이 자리에서 설계 현장에서 AI를 통해 효율을 높인 구체적인 방안을 제시했다.</p> <p contents-hash="d16e2b725f1caf8d0497d11ea2ff96762b249a50dda7ba8adc91c6ef75868462" dmcf-pid="xGtaGo3GF8" dmcf-ptype="general">코카콜라의 음료 기계 사례가 대표적이다. 코카콜라 음료 기계는 수압을 측정해야 해 고가의 센서가 필요했다. 수압 센서를 소프트웨어로 학습시킨 AI 모델을 기계에 내장해 대체했다. AI가 예측한 수압 값은 실제 센서 측정값과 유사하게 측정됐다.</p> <p contents-hash="cc820b5e7966a4e395a95eaa70a25d8ad83056a14a11fa21d52de5cdf7adb46f" dmcf-pid="yeo3etae04" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 물리적 센서 대신 AI 모델 적용해 부품값 절약</strong></p> <p contents-hash="d5be29d32706226abc035c2c713457ac25a4f5537cea51d1c0e00d60b862c6c9" dmcf-pid="Wdg0dFNdFf" dmcf-ptype="general">사미르 M. 프라부 매스워스 인더스트리 부문 이사는 "비용이 많이 드는 물리적 센서를 사용하는 대신 AI 모델을 훈련시켜 이를 대체했다"며 "부품 비용을 줄이면서도 성능은 그대로 유지할 수 있음을 입증한 사례"라고 평가했다.</p> <p contents-hash="5b217e1874ad4178657bdc226a9e3f77ece4cf83ab54ab24e669aa0f25c56f61" dmcf-pid="YJapJ3jJzV" dmcf-ptype="general">복잡한 가상 실험을 AI로 자동화해 시간을 단축한 사례도 공개됐다. 자동차 승차감을 결정하는 서스펜션 설계 시 기존의 정밀 물리 모델을 사용하면 시뮬레이션 1회당 약 16일이 소요됐다. 하지만 AI 기반의 모델 기술을 적용해 복잡한 수식을 단순화한 결과 해당 작업이 5분 만에 완료됐다.</p> <p contents-hash="24d998410d12e883b57c70326d4e8cbd59f93a638d6d942aa4d308c8c6f6dbc2" dmcf-pid="G4MG4We4F2" dmcf-ptype="general">프라부 이사는 "AI 기술을 통해 최적화에 충분히 정확한 결과값을 얻으면서도 16일 걸리던 작업을 5분 만에 끝낼 수 있었다"며 "엔지니어는 약 3000배 빠른 속도로 수만 번의 가상 실험을 수행하며 최적의 설계안을 도출할 수 있다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="04e5e12568f50eaefc91be81bf669e116015cb2b170aeb313704c232451b58db" dmcf-pid="H8RH8Yd8U9" dmcf-ptype="general">최근 도입된 생성형 AI 기술은 복잡한 컴퓨터 코드를 해석하거나 테스트하는 시간을 줄여주는 데 활용된다. 통계에 따르면 개발자 업무 시간의 약 35%가 코드를 이해하는 데 사용된다. 매스웍스는 '매트랩 코파일럿'에 일상 언어로 코드를 설명해주거나 테스트 파일을 자동으로 만들어주는 기능을 지원해 이 시장을 공략한다.</p> <p contents-hash="8b01a16a226d57dbc6cd79499f63f049259e318fd5a55284dd0df3b0df25d8c0" dmcf-pid="X6eX6GJ6UK" dmcf-ptype="general">프라부 이사는 AI에 대해 "인터넷의 모든 내용을 외우고 있고 모든 작업을 즉시 수행하지만 자신감이 너무 넘쳐서 잘못된 답을 내놓기도 하는 특이한 동료"에 비유하며 "AI의 특성을 이해하고 어떤 작업을 위임할지 결정하는 역량이 엔지니어에게 중요해졌다. AI가 만든 코드가 실제 장비에서 작동해도 되는지 확인하기 위해 몇 초 만에 테스트 파일을 생성하고 검증을 시작할 수 있다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="aeaa9c2efdd057ba0b3db48a4ca7e74f8f4490b4d0ab02fbd7c37458434c915d" dmcf-pid="ZPdZPHiP7b" dmcf-ptype="general">그는 AI가 실제와 다른 답을 내놓을 수 있는 불안정성에 대해 "생성형 AI는 비결정적이기 때문에 실수를 할 수 있고 제조 과정에서 그 실수는 치명적인 결과를 낳는다"며 "정밀 검증(V&V) 워크플로우를 AI 기능과 통합해 마지막 설계 디자인이 나왔을 때 이것이 실제 상황에서 사용 가능한지 엔지니어가 자신감을 얻을 수 있도록 돕고 있다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="b4658e2bb60ca6fbec8bc80fe7e17e51cfba5bf530c569a4d7d27a16470922f5" dmcf-pid="5QJ5QXnQpB" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 조선·우주항공 등 AI 활용 설계 수요 증가</strong></p> <p contents-hash="0a72d01208fc1cf9e364799df3ab8fd9a000279135937cf7b5d5ef06a78aa166" dmcf-pid="1xi1xZLxUq" dmcf-ptype="general">회사는 복잡한 AI 모델을 가볍게 만들어 작은 반도체에 탑재해 기기의 AI 기능을 지원한다. 박주일 매스웍스코리아 사장은 "현재는 모든 제품이 소프트웨어 정의 제품의 시대"라며 "자동차뿐만 아니라 배를 만드는 조선, 우주항공, 에너지 등 전 산업 분야에서 AI를 활용한 설계 수요가 증가하고 있다"고 진단했다.</p> <p contents-hash="d588cc1f9c463efd47907340d41362298b00d8db45a275a0449ea89f844449fb" dmcf-pid="tMntM5oM7z" dmcf-ptype="general">제조업 설계 분야는 매스웍스 외에도 앤시스, 지멘스 등에 엔비디아까지 격돌하고 있다. 앤시스는 최근 반도체 설계 자동화 기업 시놉시스와 합병하며 반도체부터 완제품까지 이어지는 통합 AI 솔루션을 구축 중이며 지멘스는 산업용 메타버스와 생성형 AI를 결합해 공정 전체를 최적화하는 디지털 트윈 전략에 집중하고 있다.</p> <p contents-hash="366b4231cf387e7f5c3c4ec980dc1a8dda31ff859e09138096a2aee97710f2f0" dmcf-pid="FRLFR1gR07" dmcf-ptype="general">특히 엔비디아는 옴니버스 플랫폼과 GPU 연산 가속 능력을 바탕으로 시뮬레이션 시장을 공략하며 기존 소프트웨어 업체들을 위협하고 있다.</p> <p contents-hash="4293a8dedbd76649d69a88aa2fbf079845540c633a196ef0366b805403f613ea" dmcf-pid="3eo3etaeFu" dmcf-ptype="general">매스웍스는 이런 경쟁 구도 속에서 신뢰성과 안전성에 초점을 맞췄다. 모델 기반 설계(MBD) 노하우를 바탕으로 AI가 도출한 결과물을 실제 기계 장치에서 구동 가능한 코드로 변환하고 이를 정밀하게 검증하는 시스템을 핵심 무기로 삼았다.</p> <p contents-hash="9cde000c825ccca53ee6e6d3d8c26836bafbd49efc054953dfdcb7c3236742f3" dmcf-pid="079I7sV70U" dmcf-ptype="general">사미르 이사는 "생성형 AI 활용법을 이해하면서 더 높은 수준의 추상 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 사람이 AI 시대 필요한 인력"이라며 검증 등 차별화 기능을 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 시사저널e 무단전재 및 재배포 금지</p> 관련자료 이전 쏠리드, 실내망으로 버티고 오픈랜으로 외연 확장 04-07 다음 IPO 추진하는 아워박스…카페24와 물류·배송 시너지 ‘쑥’ 04-07 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
