교수와 학생의 비행기 일화

이 일화는 SNS에서 옮긴 글이다.

어느 날, 공학도들과 교수 한 그룹이 휴가를 떠나기 위해 비행기에 올랐다. 이륙 직전 기장이 말했다.

“여러분이 탄 비행기는 이 학생들이 직접 만든 비행기입니다.”

승객들은 놀라 비명을 지르며 탈출했지만, 교수만은 자리에 앉아 태연했다. 승무원이 이유를 묻자 그는 말했다.

“난 제자들의 실력을 잘 알아. 이 비행기는 애초에 시동조차 걸리지 않을 거야.”

이 짧은 일화는 오늘날 우리가 AI를 다루는 방식에 대한 통렬한 풍자다.

검증되지 않은 모델로 AI를 구현하는 것은, 시동도 걸리지 않거나 결국 추락할 비행기를 만드는 일과 같다.

검증되지 않은 모델, 지능형 오류 생성기

AI는 데이터를 학습해 답을 도출하지만, 스스로 문제의 본질을 정의하거나 전체 시스템을 이해하지는 못한다. 시스템 공학적 접근이 빠진 AI 활용은 ‘잘못된 문제에 정확한 답’을 찾는 오류로 이어진다.

겉으로는 정상 작동처럼 보이지만, 근본 원인은 그대로 남고 문제의 구조는 오히려 복잡해진다.

더 심각한 것은, 신뢰성·안전성·효과성이 검증되지 않은 모델이 ‘지능형 오류 생성기(Intelligent Error Generator)’로 변한다는 점이다. 이런 AI는 오류를 자동화하고, 불확실성을 증폭시킨다.

특히 여러 시스템이 상호작용하는 복잡한 환경에서는 작은 오류 하나가 전체 시스템 붕괴로 이어질 수 있다.

모델링·시뮬레이션이 핵심이다

AI의 판단과 예측은 모델에 의해 결정된다.

따라서 AI를 신뢰하기 위해서는 모델의 구조, 가정, 변수 간 관계를 명확히 정의하고 시뮬레이션을 통해 다양한 조건에서의 거동을 검증해야 한다.

이 과정이 바로 모델링(Modeling) 과 시뮬레이션(Simulation) 이며, 이는 단순한 기술이 아니라 AI의 신뢰성과 안전성을 확보하는 과학적 검증 절차다. 시뮬레이션 기반 가상실험은 현실 시스템에서는 불가능하거나 위험한 상황을 가상 공간에서 반복 실험할 수 있게 해준다.

이를 통해 시스템의 타당성, 신뢰성, 안전성, 효과성(MOE)을 사전에 검증하고 실제 적용 시 발생할 위험을 최소화할 수 있다.

MBSE에서 DBSE로 – 모델 중심에서 데이터 연동으로

기존의 MBSE(Model-Based Systems Engineering) 는 모델 중심으로 시스템을 설계하고 검증하는 접근법이다. 그러나 AI 시대에는 모델만으로는 충분하지 않다. 데이터 기반의 학습과 시뮬레이션, 그리고 실시간 피드백이 결합되어야 한다.

이제 필요한 것은 DBSE(Digital twin-Based Systems Engineering) 다.

DBSE는 모델링과 시뮬레이션에 더해 현실에서 수집되는 데이터를 지속적으로 반영하며 모델을 진화시키는 체계다. 즉, 모델과 데이터가 순환적으로 연결되어 실시간으로 학습하고 검증하는 시스템적 접근이다.

DBSE는 단순히 데이터를 이용하는 수준을 넘어 데이터–모델–시뮬레이션–검증의 폐루프(Closed Loop) 를 구축함으로써 AI의 신뢰성, 안전성, 효과성을 실시간으로 유지·보완할 수 있게 한다.

진정한 혁신은 검증에서 시작된다

시스템 공학 없는 AI는 이륙하지 못할 비행기이거나, 언젠가 추락할 비행기다.

혁신의 본질은 기술의 속도가 아니라, 문제를 올바르게 정의하고 모델을 통해 검증하며 데이터를 통해 진화시키는 과정에 있다. AI의 성공은 모델이 아니라 시스템적 검증 체계에 달려 있다.

MBSE에서 DBSE로의 진화는 AI 시대의 필연이며, 시스템적 사고 + 모델링·시뮬레이션 + 데이터 검증이 결합될 때 AI는 불확실성을 줄이는 지혜의 도구가 된다.

AI의 미래는 데이터가 아니라, 검증 가능한 모델과 시스템적 통합 속에서 완성된다.

DBSE는 AI 시대의 새로운 시스템 공학이며, 인간의 지혜와 기계의 계산을 연결하는 진정한 혁신의 길이다.