인공지능(AI)은 이제 단순한 언어 생성이나 데이터 분석 단계를 넘어서 현실 세계와 직접 소통하고 작동하는 Physical AI 시대로 접어들었다. Physical AI는 사람처럼 주변 환경을 인지하고 판단하며, 스스로 행동하는 지능형 시스템을 뜻한다. 현실 공간에서 ‘행동하는’ AI가 본격적으로 출현한 것이다.

비록 ‘Physical AI’라는 용어가 최근 부상했지만, 그 근간이 되는 개념과 기술은 오랜 기간 디지털트윈, 로보틱스, 자율주행, 제어공학, 시뮬레이션, 머신러닝 분야의 연구와 발전을 통해 다져졌다. 이는 기술 진화의 자연스러운 귀결이다.

디지털트윈과 Physical AI의 긴밀한 결합

Physical AI는 사이버물리시스템(CPS)과 디지털트윈 기술과 유기적으로 결합하여 진화하고 있다. 디지털트윈은 실제 물리 시스템의 디지털 복제본으로, 실시간 데이터와 가상 환경을 통해 시스템을 분석하고 최적화한다.

Physical AI는 이 디지털트윈 위에서 다양한 시나리오를 실험·학습하며, 실제 세계에서 더욱 정교하고 효과적인 판단과 행동을 구현한다. 예를 들어, 공장 자동화 로봇은 디지털트윈 기반 가상 공간에서 수많은 시행착오와 최적화 과정을 거쳐 현실에 투입된다. 이를 통해 물리적 위험과 비용을 크게 줄일 수 있다.

CPS를 넘어, 자율과 학습을 더하다

CPS는 물리적 시스템과 디지털 제어 기술이 결합한 시스템으로, 센서 데이터 수집과 정해진 규칙에 따른 제어에 주로 초점이 맞춰져 있다. 그러나 환경 변화에 적응하거나 스스로 판단하는 능력은 제한적이다.

반면 Physical AI는 CPS를 기반으로 하되, 인지–판단–행동의 자율적 루프를 갖춘 지능형 시스템이다. 상황을 스스로 이해하고, 목표에 맞게 계획을 수립하며, 행동 결과를 바탕으로 전략을 수정하는 능력을 갖는다. 요컨대, CPS가 ‘정보 전달과 제어 시스템’이라면, Physical AI는 ‘스스로 사고하고 움직이는 주체’라 할 수 있다.

체계적 설계와 검증: DBSE와 WAiSER

Physical AI와 디지털트윈 기반 CPS 시스템 설계에는 체계적 방법론이 중요하다. 특히 DBSE(Digital twin-Based Systems Engineering)는 시스템 전 생애주기 동안 디지털트윈을 활용해 설계 초기부터 목표 성능과 효과성을 명확히 설정하고, 가상실험으로 실현 가능성을 검증하는 접근법이다.

이 분야에서 김탁곤 교수팀의 연구성과는 DBSE 이론과 실무의 토대를 제공한다. 또한 이를 기반으로 개발된 WAiSER와 같은 하이브리드 모델링·시뮬레이션 플랫폼은 물리적 연속 동작과 이산 사건 제어를 통합해, 복잡한 Physical AI 시스템 설계·검증을 지원한다.

국산 기술과 플랫폼 확보의 중요성

Physical AI가 현실에서 직접 작동하는 만큼, 국가 차원의 기술 주권 확보가 필수적이다. 외산 플랫폼에 의존할 경우 핵심 산업과 국방 분야에서 자율성과 안전성이 위협받을 수 있다.

따라서 국내에서도 디지털트윈과 DBSE 기반의 통합 모델링·시뮬레이션 플랫폼 개발과, 개방형 생태계 조성에 힘써야 한다. 플랫폼 간 실시간 연동과 협력, 확장성을 보장하는 인프라 구축이 경쟁력 강화의 열쇠다.

철학과 전략, 정책의 융합이 필요하다

Physical AI는 기술적 진보를 넘어 철학적·사회적 고민이 반드시 수반돼야 한다. 물리 세계에서 직접 작동하는 AI가 인간 사회에 미치는 영향과 책임, 안전 문제를 깊이 성찰해야 한다.

또한 국가 차원에서는 Physical AI를 산업, 국방, 교육, 의료 등 다양한 분야에 효과적으로 도입하기 위한 종합적 전략과 정책이 마련되어야 한다. 기술 확보뿐 아니라 현장 적용과 확산을 위한 생태계 조성도 반드시 병행돼야 한다.

한국 산업 경쟁력과 Physical AI 선도의 기회

우리나라는 반도체, 자동차, 선박 등 전통 제조업을 비롯해 의료, 원자력, 전자정부 등 다양한 분야에서 세계적 경쟁력을 갖추고 있다. 이러한 강점 산업에 Physical AI를 접목하면, AI 3강을 넘어 AI 1강으로 도약할 수 있는 발판이 마련된다.

예를 들어, 반도체 생산 공정의 정밀 자동화, 자율주행차량 및 스마트 선박의 실시간 상황 대응, 의료 현장에서의 정밀 진단 및 치료 지원, 원자력 발전소의 안전 모니터링과 예측 정비, 그리고 전자정부의 지능형 서비스 제공 등에서 Physical AI는 혁신을 이끌 핵심 기술이다.

디지털트윈과 DBSE 기반 설계·검증 시스템을 활용하면, 이러한 복잡한 산업 현장의 문제를 가상실험으로 안전하고 효율적으로 해결할 수 있다. 이와 함께 국산 플랫폼과 개방형 생태계가 결합된다면, 글로벌 AI 시장에서 독보적 위치를 선점할 수 있다.

마치며: Physical AI 시대, 현실에서 준비하자

미국, 중국, 유럽 등은 이미 Physical AI 경쟁력 확보에 총력을 기울이고 있다. 한국이 AI 1강 국가로 도약하기 위해서는 기술 확보뿐 아니라 디지털트윈 기반 CPS, DBSE 설계 방법론, 개방형 플랫폼 전략, 그리고 산업별 맞춤형 응용까지 아우르는 선도 전략이 필요하다.

Physical AI는 먼 미래가 아닌, 지금 우리 앞에 놓인 현실이다. 철학과 정책, 기술이 어우러진 통합적 대응으로 한국이 세계를 이끄는 AI 강국으로 자리매김하길 기대한다.

출처 : 브랜드뉴스(BRAND NEWS)(https://www.ibrandnews.com)