분명한 목적, 그러나 다른 질문

대통령은 분명한 국가 목표를 제시했다. 국민 행복과 국가 발전. 이보다 더 본질적인 방향은 없다. 문제는 이 목적이 어떻게 구현되는가이다.

대한민국은 AI 3강을 말하고, AI과학기술강군을 추진하며, 산업통상자원부는 M.AX로 제조 혁신을 가속하고 있다. 전북특별자치도는 2030년까지 1조 원 규모의 피지컬 AI 실증·연구 거점을 조성하며 24시간 365일 가동되는 다크팩토리를 강조한다. 중소벤처기업부는 스마트팩토리를 확산시켜 왔다. 방향은 분명하다. 그러나 우리는 무엇을 성과로 보고 있는가.

숫자의 유혹, MOP

정책은 숫자로 관리된다. 지원 기업 수, 자동화율, 가동률, AI 정확도, GPU 수, 데이터센터 규모, 무인체계 도입 수.

이것은 모두 MOP(Measure of Performance)다. 시스템 구성 요소가 얼마나 잘 작동하는지를 보여주는 성능 지표다. MOP는 필요하다. 측정해야 관리할 수 있다. 그러나 숫자가 늘어난다고 해서 목적이 달성되는 것은 아니다.

목적의 질문, MOE

대통령이 제시한 목표는 성능이 아니라 효과다. 국민이 더 행복해졌는가, 산업이 더 지속 가능해졌는가, 국가가 위기 속에서도 흔들리지 않는가, 전투 억지력이 실질적으로 강화되었는가.

이것이 MOE(Measure of Effectiveness)의 질문이다. 시스템 수준에서 목적을 달성했는지를 묻는다.

공장이 24시간 365일 돌아가도 지역 산업이 쇠퇴하면 실패다. AI 모델이 세계적 수준이라도 국민 삶이 나아지지 않으면 충분하지 않다. 무인체계가 늘어도 전투 효과가 구조적으로 개선되지 않으면 강군이라 할 수 없다. 성능은 필요조건이다. 그러나 목적 달성은 시스템 정렬에서 나온다.

부분 최적화의 한계

우리는 종종 MOP를 MOE로 착각한다. 자동화율이 높아지면 경쟁력이 생길 것이라 믿고, GPU 수가 늘어나면 AI 강국이 될 것이라 생각한다.

그러나 부분은 개선되었는데 전체는 취약해질 수 있다. 자동화율은 높아졌지만 공급망 충격에 무너질 수 있고, AI 정확도는 높아졌지만 의사결정 구조는 왜곡될 수 있다. 무인체계는 늘었지만 작전 체계는 통합되지 않을 수 있다. 부분 최적화는 전체 최적화를 보장하지 않는다.

그래서 DBSE다

문제는 기술의 부족이 아니라, 시스템을 전체로 보지 못하는 데 있다. DBSE(Digital twin-Based Systems Engineering)은 목적에서 출발한다. 그리고 그 목적이 실제 시스템 구조 속에서 어떻게 구현되는지를 가상공간에서 먼저 설계하고 검증한다.

운영개념을 정의하고, 요구사항을 구조화하며, 기능과 아키텍처를 설계한다. 그리고 디지털트윈 기반 가상실험을 통해 성능(MOP)이 실제 효과(MOE)로 이어지는지를 반복적으로 확인한다.

현실에서 실패할 수 없다면, 가상에서 먼저 실패해보는 것. 부분이 아니라 전체를 보는 것. 그것이 DBSE의 본질이다.

AI 3강도, AI과학기술강군도, M.AX도, 전북 피지컬 AI 기반 다크팩토리도 모두 같은 질문 앞에 서 있다. 우리는 성능을 도입하고 있는가, 아니면 시스템 효과를 설계하고 있는가.

숫자를 넘어, 구조로

국가 전략의 성패는 MOP의 증가가 아니라 MOE의 확보에서 결정된다. 숫자는 안도감을 준다. 그러나 미래를 보장하지는 않는다.

대통령이 제시한 목적은 이미 분명하다. 이제 필요한 것은 그 목적을 시스템 수준에서 설계하고, 가상에서 검증하며, 현실에서 구현하는 역량이다. 그래서 지금 우리에게 필요한 것은 더 많은 숫자가 아니라, DBSE(Digital twin-Based Systems Engineering)다.