방동걸

공장에 AI를 붙이면 대개 알람이 먼저 늘어납니다. 온도가 임계를 넘었다, 진동 패턴이 평소와 다르다, 불량률이 상승 추세다. 그런데 알람이 늘어난 만큼 결정이 빨라졌느냐고 물으면 대답이 잘 나오지 않습니다.

RAG를 붙였는데 답이 신통치 않을 때 나오는 흔한 처방이 "그래프로 바꿔보자"입니다. 그런데 그래프로 옮기고도 그대로인 경우가 적지 않습니다. 검색 방식이 문제가 아니었기 때문입니다.

(주)웨이스가 '태그 기반 메타모델을 이용한 실시간 그래프 검색 증강 생성 시스템' 특허를 2026년 8월 6일 등록했다. 특허번호는 제10-3003470호, 발명자는 방동걸 대표다. 2026년 3월 9일 출원해 6월 29일 특허결정을 받았고, 등록료 납부와 설정등록까지 마쳤다.

공장 데이터는 밖으로 못 나갑니다. 공정 조건, 수율, 설비 파라미터는 그 자체가 영업기밀이라, 제조기업이 AI를 검토할 때 가장 먼저 부딪히는 요구가 "우리 서버 안에서 돌아야 한다"입니다. 이 요구가 오픈소스(정확히는 오픈웨이트) LLM 채택의 1차 동력입니다.

"우리 같은 규모도 디지털트윈이 되나요, 비용은 얼마나 드나요." 디지털트윈 이야기가 나올 때마다 받는 질문입니다. 답부터 드리면, 됩니다. 저희가 디지털트윈을 구축하고 있는 현장 중에는 프레스로 부품을 양산하는 중소 제조 공장이 있습니다. 대기업 전용 기술이 아닙니다.

스마트공장까지는 많은 제조기업이 왔습니다. 데이터가 모이고, 화면에 보이고, 보고서가 자동으로 나옵니다. 그런데 정부가 그다음 단계로 정의한 공장이 있습니다. 자율형공장입니다.

같은 모델 에이전트 스무 개는 같은 오류에 만장일치로 동의합니다. 상호 리뷰와 다수결은 신뢰성을 올리지 않습니다 — 검증은 언제나 시스템 밖의 증거가 합니다. 부샤르의 그래프 엔지니어링 하이프 해체를 저희 운영 경험으로 재해석했습니다.

검사 카메라에 딥러닝을 얹는 회사와 공장 전체 데이터를 묶는 회사가 같은 이름 아래 있습니다. 국내 제조 AI 솔루션 기업을 6가지 유형으로 나누고, 각 유형의 실제 기업을 공개된 사실 기준으로 정리했습니다.

현장에서 가장 자주 듣는 말이 있습니다. "저희는 데이터가 부족해서 AI는 아직 이릅니다."

며칠 전 「코드를 모르는 개발자의 시대가 온다」는 칼럼을 읽었습니다. 개발자 닉 하지스(Nick Hodges)가 ITWorld에 쓴 글입니다. 논지는 이렇습니다. 아무도 JVM 바이트코드나 .NET CIL을 손으로 쓰지 않는 것처럼, 머지않아 타입스크립트와 파이썬도 손으로 쓰지 않게…

며칠 전 저희 데모 공장 트윈을 보던 대표가 물었습니다. "이게 완전한 자동 시뮬레이션 공장이 된 건가?"

저희는 주기적으로 최신 논문과 오픈소스 동향을 훑습니다. 만들고 있는 것이 맞는 방향인지, 학계와 업계가 어디까지 왔는지 확인하기 위해서입니다. 이번 주 스캔에서 눈에 띈 논문이 3편 있었는데, 셋을 나란히 놓으니 하나의 그림이 보였습니다. 오늘은 그 이야기를 하려고 합니다.