[지디넷코리아]
“손잡이가 달린 컵을 만들어줘. 높이는 12cm. 손잡이는 더 두껍게.”
설계 도면 대신 문장을 입력하자 3D 모델이 화면 위에 생성된다. 단순 형상이 아니라 두께와 곡률, 길이가 수치로 정의된 CAD 데이터다. 이후 높이를 줄여달라고 요청하면 기존 구조는 유지한 채 해당 부분만 수정된다.
엔닷라이트 3D 생성 플랫폼 ‘트리닉스’는 텍스트나 이미지 입력만으로 제조 가능한 정밀 3D CAD 모델을 자동 생성한다. 단순 시각용 메시가 아니라 치수와 공차, 파라미터가 살아 있는 설계 데이터다.
이 기술은 제품 설계 자동화에만 머물지 않는다. 생성된 CAD 모델은 관절 구조와 물리 속성이 함께 정의돼 로봇 동작 시뮬레이션에도 바로 활용할 수 있다. 서랍 개수를 바꾸거나 문이 열리는 각도를 조정하는 등 구조를 변형한 다양한 3D 객체를 대량 생성할 수 있어 강화학습용 합성 데이터 제작에도 적합하다는 평가다.
생성형 인공지능(AI)이 물리 세계로 확장하는 과정에서 ‘정밀 3D 데이터 부족’은 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 로봇이 환경을 인식하고 행동하기 위해서는 단순한 시각 정보가 아니라 계산 가능하고 수정 가능한 구조 데이터가 필요하기 때문이다. 하지만 이를 자동으로 대량 생산하는 기술은 아직 제한적이다.
현재 다수 생성형 3D 기술은 폴리곤 기반 메시를 생성한다. 이는 게임·영상 렌더링에는 적합하지만 제조나 로보틱스에는 구조적 한계가 있다. 형상 표현은 가능하지만 치수 수정이나 공차 제어, 파라미터 기반 구조 변경이 어렵다. 반면 트리닉스는 벡터 기반 3D CAD를 생성한다. 길이, 곡률, 반경, 공차 등 수치가 구조적으로 정의돼 있으며, 필요 시 특정 부분만 정밀하게 수정할 수 있다.
김선태 엔닷라이트 최고기술책임자(CTO)는 “피지컬 AI에서 중요한 것은 보기 좋은 형상이 아니라 계산 가능하고 물리적으로 의미 있는 구조 데이터”라며 “CAD 생성이 가능한 AI는 아직 많지 않다”고 설명했다.
피지컬 AI에서 3D 데이터가 중요한 또 다른 이유는 ‘물리성’이다. 기존 스캐닝 기반 모델은 단일 덩어리 형태로 생성돼 로봇 조작에 필요한 파팅과 조인트 설정, 마찰계수·질량·관성모멘트 입력을 사람이 직접 수행해야 한다. 대상이 바뀔 때마다 같은 작업을 반복해야 하는 구조다.
트리닉스는 관절형 객체를 자동 생성하고 파팅 구조와 계층 관계를 함께 정의한다. 힌지, 조인트, 마찰계수 등 물리 속성도 데이터 단계에서 설정된다. 이는 단순 3D 모델링이 아니라 ‘시뮬레이션 레디’ 데이터 생성에 가깝다.
김 CTO는 “강화학습 환경에서는 물체의 크기나 질량, 마찰값이 조금만 달라도 학습 결과가 달라진다”며 “파라미터를 조정해 다양한 변형 데이터를 빠르게 생성할 수 있어 로봇 학습 효율을 크게 높일 수 있다”고 말했다.
최근 로보틱스 분야에서는 영상 기반 VLA가 주목받고 있지만, 촉각 제어와 미세 조작 등 물리적 상호작용까지 구현하려면 강화학습과 정밀 시뮬레이션 환경이 필수다. 그는 “사람은 눈을 감고도 물체를 조작한다”며 “시각 정보뿐 아니라 물리적 피드백이 반영되기 때문”이라고 설명했다.
결국 피지컬 AI는 단순 인식 문제가 아니라 ‘다이내믹스’ 문제로 확장되고 있다는 분석이다. 이를 위해서는 실제 물리와 최대한 유사한 3D 환경이 전제돼야 한다.
엔닷라이트는 생성 AI를 설계 인프라로 확장하려 한다. 김 CTO는 “코딩에서 ‘커서’가 보조 비서 역할을 하듯 CAD도 대화형으로 진화해야 한다”고 말했다. 초벌 설계를 생성한 뒤 대화를 통해 특정 부분만 수정하고 구조를 고도화하는 방식이다.
다만 또 다른 과제는 학습 데이터 확보다. 김 CTO는 “고품질 CAD 데이터를 지속적으로 확보하는 것이 가장 중요하다”며 “피지컬 AI 경쟁력은 결국 얼마나 정밀한 3D 데이터를 얼마나 빠르게 확보하느냐에 달려 있다”고 강조했다.
트리닉스는 현재 기업 고객을 대상으로 한 B2B 형태로 상용화가 진행 중이다. 김선태 CTO는 지난해 하반기부터 대기업과 계약을 체결했으며, 올해 들어 추가 프로젝트 논의도 확대되고 있다고 밝혔다. 일부 고객사에는 보안 요구를 반영해 온프레미스 방식으로 솔루션을 공급하고 있다. 일반 사용자 대상 B2C 서비스는 아직 출시되지 않았으며, 향후 대화형 CAD 플랫폼으로의 확장은 장기적 비전으로 제시됐다.