오중석 이노시뮬레이션 이사 "피지컬 AI 시대 올 수록 시뮬레이터 역할 커진다"
“시뮬레이터는 기술이 아니라 환경입니다.” 오중석 이사가 건낸 이 말은 이노시뮬레이션의 방향을 함축한다. 이노시뮬레이션의 시뮬레이터를 소개하는데 XR, 디지털 트윈, 피지컬 AI 같은 용어가 등장하지만 그의 설명은 특정 기술의 성능을 나열하는 데서 멈추지 않았다. 왜 지금 시뮬레이션이 필요한지, 무엇이 구현되지 않으면 검증 자체가 성립하지 않는지에 대한 문제 제기에 가까웠다. 오 이사가 가장 먼저 짚은 분야는 자율주행이다. 자율주행 AI가 고도화될수록 시뮬레이터는 사라질 것이라는 의견도 있지만 그는 오히려 검증 부담이 훨씬 커졌다고 봤다. AI는 스스로 판단하지만, 그 판단이 옳았는지는 결국 환경이 결정한다. 카메라와 라이다, 레이더, GPS 등 센서가 현실과 다른 입력을 받는 순간, 학습 결과 자체가 왜곡된다. 그래서 검증의 출발점은 알고리즘이 아니라 '현실과 구분되지 않는 조건'이어야 하며 그렇기에 시뮬레이터의 중요함이 더욱 증가한다는 설명이다. 오 이사는 "과거에는 ECU나 일부 제어계만 연결해도 충분하다고 여겼던 시절이 있었다. 하지만 완전 자율주행 단계로 갈수록 이런 방식은 한계를 드러낸다. 차량 전체가 실제 도로에 올라가 있는 것처럼 움직여야 하고, 센서 역시 실제 주행과 동일한 착각 상태에 들어가야 한다"라고 말했다. 이어서 "그렇지 않으면 AI는 현실에서 쓸 수 없는 내용을 학습한다"라고 말했다. AI 테스트의 본질은 계산 성능이 아니라 환경의 진실성이다"라고 표현했다. 이 개념은 시뮬레이터 시연에서 구체적으로 드러난다. 차량이 실제 도로를 달리지 않아도 센서는 이를 현실로 인식한다. 거대한 다이나모 위에 올라간 차량은 가상의 주행 환경 속에서 급제동을 하고, 회피 기동을 수행하며, 사람과 장애물을 인식한다. 카메라와 라이다, 레이더, GPS 등 실제 차량에 탑재된 센서들이 동일한 조건에서 동시에 작동한다. 훈련 시뮬레이터에 대한 문제의식도 같은 맥락에 있다. 그는 '기억되는 훈련'이라는 표현으로 기존 훈련 시스템의 한계를 표현했다. 사람이 만든 시나리오를 반복하는 구조에서는 몇 번의 훈련만으로도 다음 상황이 예측된다. 그 순간부터 훈련은 반사 신경이 아니라 기억력 시험으로 변한다. 이노시뮬레이션은 AI를 활용해 이 반복성을 제거하는 데 초점을 맞췄다. 같은 도로, 같은 하늘, 같은 노선에서도 매번 다른 사건이 발생하도록 만들고, 훈련자는 그때마다 새로 판단해야 한다. 오 이사는 “훈련 효과는 외우는 데서 나오지 않는다”고 설명했다. 철도 시뮬레이터에서는 이런 경향이 더욱 뚜렷하게 나타났다. 운행 조작 자체는 단순하지만, 실제 현장에서 중요한 것은 고장 상황이다. 선로를 달리는 열차 한 편성이 멈추면 전체 노선이 영향을 받는다. 이 상황에서 기관사는 단순히 운전하는 사람이 아니라, 고장을 판단하고 우회시켜 차량을 이동시키는 주체가 된다. 이노시뮬레이션의 철도 시뮬레이터는 이런 판단 과정을 훈련하기 위해 설계됐다. 전기 계통과 소프트웨어 장애를 동시에 구현하는 것도 같은 이유다. 군인을 위한 전술 훈련 시뮬레이터 시연에서 오 이사는 '적의 지능'을 핵심으로 꼽았다. 오중석 이사는“적이 멍청하면 훈련은 절반도 의미가 없다. 전투기와 전차 시뮬레이터에서는 적의 움직임을 룰 기반이 아니라 AI 학습 기반으로 구성한다. 실제 전술 교리와 행동 패턴을 반영해 판단하고, 회피하고, 공격하도록 만들었다"라고 말했다. 실제로 오 이사는 F-16과 F-15K 조종사들이 시뮬레이터 안에서 땀을 흘리며 실제 비행과 다르지 않은 긴장 반응을 보이던 장면을 언급하기도 했다. 몸이 먼저 반응할 정도면 이미 그 환경을 현실로 받아들이고 있다는 뜻이라고 설명했다. 이어지는 인터뷰에서 화제는 시뮬레이터 시장 전반에 대한 이야기로 이어졌다. 자율주행과 무인화, 피지컬 AI가 본격화 되는 시점에 시뮬레이션의 역할이 줄어들 수 여지가 있지 않냐는 질문에 대해 오 이사는 오히려 반대라고 답했다. 그는 "사람이 판단에서 빠질수록 검증은 더 복잡해지고, 실제 환경에서 시험할 수 없는 수천, 수만 가지 경우의 수를 사전에 걸러내야 한다. 한 번의 사고가 체계 전체의 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 만큼, 테스팅 시뮬레이터는 보조 수단이 아니라 필수 인프라에 가까워지고 있다"고 말했다. 이는 이노시뮬레이션이 스스로를 시뮬레이터 기업으로만 규정하지 않는 이유이기도 하다. 오중석 이사는 이노시뮬레이션을 장비를 파는 곳이 아니라, 판단의 조건을 설계하는 곳에 가깝다고 설명했다. 특정 산업이나 플랫폼에 국한되지 않고, 자율주행·철도·항공·국방 등 각기 다른 영역에서 공통으로 요구되는 것은 결국 동일한 질문이라는 이야기다. 그는 "시뮬레이터는 현실에서 검증할 수 없는 상황을 어떻게 가상에서 먼저 통과시킬 것인지에 대한 질문에 답하기 위한 수단일 뿐, 목적 자체는 아니다"라고 말했다. 이노시뮬레이션은 어떤 기업인가에 대한 정의는 조준희 대표의 설명이 이어지며 분명해졌다. 조 대표는 이노시뮬레이션을 XR 디지털 트윈 기반 피지컬 AI 시뮬레이션 기업으로 정의했다. 새로운 기술을 내세우는 회사라기보다는, 현실 세계를 가상 공간으로 옮겨와 검증 가능한 형태로 만드는 회사라는 의미다. 조준희 대표는 "과거에도 관련 개념은 존재했지만 지금에서야 컴퓨팅 성능과 AI, 소프트웨어가 동시에 받쳐주며 실제 산업으로 작동할 수 있는 시점이 됐다. 이제 시장이 개화하는 셈이다"라고 덧붙였다. 이노시뮬레이션이 스스로 평가하는 경쟁력 핵심은 '도메인 언어'다. 보기 좋은 그래픽만으로는 현실 같은 훈련이 만들어지지 않는다며 실제 차량과 무기 체계는 물리, 전기, 제어가 동시에 얽혀 움직인다는 점을 정확히 인지하고 있어야 한다는 것이 조준희 대표의 설명이다. 조 대표는 "탱크를 다루는 사람과는 탱크의 언어로, 자율주행 엔지니어와는 그들의 언어로 대화할 수 있어야 한다"고 말했다. 이노시뮬레이션은 이렇게 그들의 언어로 대화할 수 있는 기업이라는 자부심을 드러낸 셈이다. 이노시뮬레이션이 말하는 시뮬레이션의 역할은 명확하다. 실제 환경을 그대로 옮긴 가상 세계에서 충분히 실패하고, 그 실패를 현실로 가져오지 않게 만드는 존재라는 이야기다. 자율주행과 무인화, 피지컬 AI가 일상이 될수록 시뮬레이션은 선택이 아니라 전제가 된다. 이노시뮬레이션이 구축해 온 가상 환경이 산업과 국방, 모빌리티 전반에서 의미를 갖는 이유도 바로 이 지점에 있다.
