철학적 출발점: 존재와 인식

세상은 무엇으로 이루어져 있을까? 그리고 우리는 그것을 어떻게 알 수 있을까? 이 두 질문은 철학의 근원적 물음이자, 오늘날 디지털트윈과 AI 시대에도 여전히 유효하다. 복잡한 시스템을 이해하고 다루기 위해서는 존재를 올바르게 구조화하고, 그 구조를 정확히 인식하며, 나아가 현실에 적용할 수 있어야 한다.

존재론, 즉 온톨로지(Ontology)는 “무엇이 존재하는가?”를 묻는다. 이는 세상을 구성하는 실체와 관계, 구조를 규정하는 일이다. 반대로 인식론은 “우리는 그것을 어떻게 아는가?”를 다룬다. 존재를 이해하고 검증하는 방법과 지식의 근거를 탐구한다. 세상이 복잡하고 우리의 인식이 제한적이기 때문에, 존재와 인식 사이에는 항상 간극이 존재한다. 이 간극을 메우기 위해 필요한 것이 바로 SES(System Entity Structure)다.

AI의 존재론적 질문은 “AI는 무엇을 다루며, 어떤 존재로 시스템과 상호작용하는가?”이고, 인식론적 질문은 “AI가 제공하는 지식과 판단은 어떻게 신뢰하고 활용할 수 있는가?”다. AI는 인간의 인식을 보완하고, 디지털트윈 환경에서 존재와 행위를 이해하고 예측하며 최적화하는 역할을 수행한다.

SES: 존재를 구조화하는 다리

SES는 Zeigler가 제안한 시스템 존재 구조화 틀로, 시스템의 구성 요소(Entity), 분해(Decomposition), 관점(Aspect), 선택(Specialization)을 트리 구조로 표현한다. SES는 존재를 형식적 구조(Formal Structure)로 정의하고, 그 안에서 다양한 선택과 조합을 통해 인식 가능한 모델로 변환한다.

온톨로지가 ‘무엇이 존재하는가’를 정의한다면, SES는 ‘그 존재를 어떻게 구조화할 것인가’를 다루고, 인식론은 ‘그 구조가 실제를 제대로 반영하는가’를 묻는다. SES는 존재와 인식을 연결하는 지식의 다리 역할을 한다. AI는 이 구조를 기반으로 데이터를 해석하고 학습하며, 모델 기반의 판단과 행동을 수행하는 존재론적·인식론적 도구로 작동한다.

DEVS: 존재의 행위를 명세하다

SES가 시스템의 정적 구조를 정의한다면, DEVS(Discrete Event System Specification)는 시스템의 동적 행위를 명세한다. SES가 “무엇이 존재하는가”를 다루는 정적 모델링 언어라면, DEVS는 “그 존재가 어떻게 움직이는가”를 다루는 동적 시뮬레이션 언어다. SES는 형태(Form)를, DEVS는 운동(Function)을 담당하며, 둘의 결합은 시스템 존재와 행위를 일관되게 모델링하게 한다.

AI는 DEVS 모델과 연계해 시스템 행위를 예측하고, 시뮬레이션 결과를 학습하며, 새로운 상황에서의 대응 전략을 제안할 수 있다. 이렇게 하면 AI는 단순 연산을 넘어 존재와 행위의 통찰을 제공하는 지혜적 에이전트로 기능한다.

M&S: 검증에서 최적화까지

모델링과 시뮬레이션(M&S)은 SES와 DEVS로 구성된 모델이 현실 세계를 얼마나 잘 반영하는지를 검증하는 단계에서 출발하지만, 그 역할은 훨씬 더 확장된다. M&S는 단순한 검증을 넘어 모델을 활용해 시스템을 분석하고, 다양한 조건과 시나리오를 통해 예측하며, 최적의 시스템 구조와 운영 전략을 설계하고 최적화할 수 있다.

AI는 M&S 과정에 통합되어 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 강화하고, 분석·예측·설계·최적화 과정에서 학습된 경험을 제공함으로써 인간의 판단과 의사결정을 보완한다. M&S는 단순히 인식의 타당성을 검증하는 도구가 아니라, 존재와 인식, AI 학습과 지혜를 연결하는 핵심 수단이 된다.

디지털트윈: 존재와 인식의 실천적 통합

디지털트윈은 현실(Physical System)과 가상(Virtual System)을 실시간으로 연결하는 기술이자 철학적 실천이다. 존재와 인식이 분리되지 않고 순환하는 지혜의 시스템(Loop of Wisdom)을 구현한다.

SES는 존재 구조를 정의하고, DEVS는 존재의 행위를 명세하며, M&S는 인식을 검증하고 분석·예측·설계·최적화하며, AI는 학습과 판단을 통해 시뮬레이션과 실제 시스템을 연결한다. 디지털트윈은 이를 통합하여 실천적 지혜로 환류시킨다. 이러한 순환 구조는 단순한 기술 절차가 아니라, 존재에서 인식으로, 인식에서 검증·분석·예측·설계·최적화와 AI 학습·판단으로, 최종적으로 실천으로 이어지는 지식의 순환 구조이며, 지혜의 생태계라 할 수 있다.

철학과 공학, 그리고 AI

SES는 철학적 개념을 공학적으로 구현할 수 있게 해주는 지식의 다리다. DEVS와 결합하여 시스템의 행위를 명세하고, M&S를 통해 인식의 타당성을 검증하고 분석하며 예측, 설계, 최적화를 수행하며, AI를 통해 학습과 판단을 보완하고, 디지털트윈으로 현실과 가상을 연결한다.

“SES는 존재를 구조화하고, DEVS는 존재의 행위를 명세하며, M&S는 인식을 검증하고 분석·예측·설계·최적화하며, AI는 학습과 판단을 수행하고, 디지털트윈은 존재와 인식의 일치를 실천한다.”

이것이 바로 철학과 공학, 그리고 AI가 만나는 지점이며, 디지털트윈이 지혜의 시스템으로 진화하는 이유다.