서론: 피지컬 AI 시대의 데이터 병목
피지컬 AI 시장은 제조, 로봇, 국방, 조선 등 물리적 세계와 상호작용하는 AI 기술의 부상과 함께 폭발적인 성장을 앞두고 있습니다. 그러나 이 혁신의 이면에는 치명적인 병목 현상, 즉 '데이터 기근(Data Famine)'이 존재합니다.
특히, AI 모델의 강건성을 결정하는 핵심 요소인 결함, 예외상황, 재난과 같은 희귀 데이터는 현실 세계에서 의도적으로 수집하는 것이 거의 불가능에 가깝습니다. 예를 들어, 현대자동차 스마트 팩토리의 용접 공정에서 발생하는 0.001% 미만의 희귀 불량 시나리오, 또는 자율주행차가 마주할 수 있는 극한 기상 조건과 돌발 사고 상황—이러한 데이터의 부족은 피지컬 AI 도입의 가장 큰 장벽으로 작용하고 있습니다.
"결함 데이터는 수집할 수 없고, 사고 데이터는 일어나길 기다려야 하며,
재난 데이터는 발생해서는 안 된다. 그렇다면 어떻게 AI를 학습시킬 것인가?"
페블로심(PebbloSim)은 이러한 데이터 병목을 해결하기 위해 설계된 전략적 응용 프로그램입니다. 페블러스의 핵심 자산인 '데이터 그린하우스(Pebblous Data Greenhouse)' 생태계 내에서, 데이터의 '관측-판단-행동-증명'을 자율적으로 순환하는 '행동(Action)' 계층의 핵심 실행 엔진으로서, 데이터 그린하우스가 단순한 관측 시스템을 넘어 데이터의 품질과 생명주기에 대한 '책임(Responsibility)'을 지는 운영 체계임을 증명하는 가장 강력한 응용입니다.
이 문서는 PebbloSim의 근본적인 존재 이유(Why)와 궁극적인 목표(What)를 명확히 정의하며, 이를 실현하기 위한 구체적인 아키텍처와 개발 전략을 설명합니다.
1. 비전 및 핵심 개념
PebbloSim(페블로심)은 페블러스의 핵심 자산인 '데이터 그린하우스(Pebblous Data Greenhouse)' 생태계 내에서 데이터의 '관측-판단-행동-증명'을 자율적으로 순환하는 운영 체계의 '행동(Action)' 계층의 핵심 실행 엔진입니다.
1.1 핵심 개념 및 목표
PebbloSim의 핵심 개념은 "피지컬 AI의 학습 데이터 생성을 위한 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 및 합성 데이터 생성 플랫폼"으로 정의됩니다. 단순히 가상 환경을 구축하는 것을 넘어, 데이터 그린하우스와 유기적으로 연동하여 AI 학습에 즉시 사용 가능한 고품질 데이터를 자율적으로 생산합니다.
1.2 주요 적용 도메인
PebbloSim은 '데이터 기근(Data Famine)'이 가장 심각한 4대 핵심 도메인을 우선 타겟으로 합니다. 이들 도메인은 공통적으로 결함·사고·예외상황 데이터의 수집이 현실적으로 불가능하며, 물리적 정합성이 보장된 고품질 합성 데이터에 대한 수요가 높습니다.
🚗 자동차/제조
유연제조 환경에서 로봇 충돌, 부품 이탈 등 이상 상황 시뮬레이션으로 자율 제조 시스템 안정성 데이터 생성
🛡️ 국방
On-Premise 환경에서 감시 경계 시나리오 및 전술 훈련 데이터 생성
🚢 조선
3D CAD와 센서 데이터를 결합한 디지털 트윈으로 선박 건조 공정 최적화
🤖 로보틱스
휴머노이드 로봇의 복잡한 동작 및 예외 상황 대응 데이터 생성
1.3 핵심 차별화 요소
차별화 1: '운영 증거'로서의 PebbloSim
PebbloSim이 '핵심 운영 증거(Operational Evidence)'로서 기능한다는 것은, 단순히 합성 데이터 파일(.jpg, .mp4 등)을 만들어내는 도구가 아니라,
"데이터가 왜 생성되었고, 어떤 과정을 거쳐 품질이 개선되었는가"를 입증하는 인과관계의 기록(Audit Trail)을 생성한다는 의미입니다.
PebbloSim이 생성하는 '운영 증거 패키지'는 다음 세 가지가 결합된 형태입니다:
📋 진단 기반 처방전
데이터 클리닉이 탐지한 '데이터 공백(Vector Space Void)' 좌표를 시뮬레이션 파라미터로 역변환(Vector-to-Param)한 기록
⚙️ 실행 및 생성 로그
디지털 트윈 상태, 적용된 물리 법칙, 생성된 멀티모달 데이터가 포함된 실행 기록
✅ 개선 효과 확인서
생성된 데이터로 품질 지수(Quality Index)가 얼마나 상승했는지 보여주는 Before/After 비교
차별화 2: 뉴로-심볼릭 하이브리드 월드 모델
PebbloSim은 물리적 법칙을 무시하는 기존 생성형 AI(Generative AI)의 한계를 극복하기 위해,
'심볼릭(Symbolic) 시뮬레이션'의 논리적 정합성과 '뉴럴(Neural) 생성 모델'의 시각적 표현력을 결합한 접근 방식을 채택합니다.
기존의 영상 생성 AI(예: Sora, Stable Diffusion)는 픽셀 간의 확률적 상관관계만을 학습하므로, 차가 공중에 뜨거나 그림자 방향이 어긋나는 등 물리 법칙을 위배하는 '물리적 환각(Physical Hallucination)'을 일으킵니다. 반면, PebbloSim은 중력, 마찰력, 광학 등 물리 법칙이 지배하는 '월드 모델(World Model)'을 먼저 구축하고, 이 '뼈대' 위에 생성 AI 기술로 '피부'를 입힙니다.
🎯 물리적 환각 제로
물리적으로 완벽하게 정합된(Physically Consistent) 데이터 보장
💡 설명 가능한 인과성
"자동차가 미끄러진 이유는 마찰 계수가 0.3이기 때문"이라는 명확한 인과관계 설명 가능
🔧 정밀한 제어 가능성
"강우량 30mm/h, 충돌 각도 45도, 속도 60km/h"와 같이 수치적으로 정밀 제어
차별화 3: 자가 증식형 선순환 (Data Flywheel)
사용할수록 똑똑해지는 구조. 데이터 생산이 AI 지능 강화로 이어지고, 강화된 지능이 더 정교한 데이터를 생산하는 자가 증식형 선순환을 구현합니다.
이는 경쟁사가 모방하기 어려운 기술적 해자(Moat)를 형성합니다.
1.4 규제 대응 및 비즈니스 가치
PebbloSim의 운영 증거는 기업이 직면한 AI 규제 및 신뢰성 문제를 해결하는 핵심 열쇠가 됩니다.
📜 규제 준수 증빙
EU AI Act나 ISO/IEC 42001(AI 경영시스템)은 AI 모델이 어떤 데이터로 학습되었는지 증명할 것을 요구합니다. PebbloSim의 운영 증거는 "우리는 부족한 안전 데이터를 이렇게 과학적으로 진단하고 보강했다"는 감사 가능한(Auditable) 자료로 활용됩니다.
🛡️ 피지컬 AI 안전 보증
로봇이나 자율주행과 같은 피지컬 AI 분야에서는 사고 데이터 학습이 필수적입니다. PebbloSim은 현실에서 구할 수 없는 사고 데이터를 생성하고, 이를 학습시켰다는 '안전 보증서' 역할을 수행합니다.
2. 시스템 아키텍처
PebbloSim은 데이터 그린하우스라는 AI 데이터 운영체제(OS) 위에서 구동되는 핵심 응용 프로그램입니다. 엔진(기반시설) + 시나리오(설계서) = 시뮬레이터 인스턴스(GenSim)라는 명확한 워크플로우로 정의됩니다.
2.1 4단계 워크플로우
Loop
2.2 핵심 모듈별 기능 정의
| 모듈명 | 역할 | 핵심 기술 |
|---|---|---|
| 디지털 트윈 엔진 The Base Class |
현실 세계의 물리 법칙과 환경을 정밀하게 복제한 디지털 기반 환경 | NVIDIA Omniverse, Reality Sync, Ground Truth 제공 |
| GenSim 관리자 The Architect |
추상적 명령을 구체적 시뮬레이션 스크립트로 번역 | Ontology & LLM, Intent Translation |
| 멀티모달 생성기 Action Engine |
GenSim 인스턴스 내에서 멀티모달 데이터를 능동 생산 | Vector-to-Param, Precision Targeting |
| PebbloScope 모듈 The Director |
시뮬레이션을 시각적으로 모니터링하고 최종 승인 | Interactive Link, Human-in-the-Loop |
2.3 그린하우스 연동 메커니즘
🔍 진단에서 처방으로 (Clinic → Architect)
데이터 클리닉이 진단한 데이터 편향/부족 정보가 GenSim 관리자에게 전달되어 정밀 시나리오 생성의 설계도로 활용
⚡ 실행과 공급 (Action Engine → Greenhouse)
Vector-to-Param 기술로 뉴로-심볼릭 표상 공간의 공백을 정밀 타격하여 고효율 데이터 벌크업 수행
✅ 검증과 순환 (Director → Flywheel)
PebbloScope의 승인 게이트를 통과한 데이터만 자산화, AI 모델 재학습을 통한 Data Flywheel 구조 완성
3. 시나리오 기반 워크플로우
진단 및 처방 (Diagnosis & Prescription)
데이터 클리닉이 "50 lux 이하 조도에서의 미세 스크래치 데이터가 1% 미만"이라는 진단을 내리고, AADS가 "저조도 환경 미세 스크래치 데이터 1,000장 생성" 명령 생성
시나리오 설계 및 번역 (Translation & Design)
GenSim 관리자가 추상적 명령을 온톨로지 참조하여 '광원 밝기 30~50 lux', '깊이 0.1mm, 길이 2cm 이내의 스크래치 텍스처'로 구체화
가상 환경 구축 및 데이터 생성 (Action & Generation)
디지털 트윈 엔진이 실제 공장 환경을 구현하고, Vector-to-Param 기술로 부족한 '어두운 환경' 데이터만 정밀 타격하여 생성
시각화 및 품질 검증 (Visualization & Verification)
PebbloScope에서 데이터가 의도한 영역에 분포하는지 확인하고, Interactive Link로 온톨로지 연결 검증
거버넌스 승인 및 입고 (Governance & Close)
사용자 '승인(Approve)' 후 데이터 레이크로 입고, 모든 과정은 감사 로그(Audit Log)로 기록되어 규제 대응에 활용
Data Flywheel 효과
이 워크플로우가 반복될수록 고객의 데이터 시스템은 '살아있는 자산'으로 진화하며, 페블러스의 AADS-LLM과 VLM도 함께 강화되는 네트워크 효과(Network Effect)가 창출됩니다.
4. 단계별 개발 전략
페블러스는 1년간 총 4주기(주기당 3개월)의 PoC를 통해 PebbloSim을 순차적으로 완성합니다. '웨지 유스 케이스(Wedge Use Case)' 전략으로 자동차 공정(PoC 1)에서 즉각적 ROI를 증명하고, 국방(PoC 2), 조선(PoC 3)으로 확장하며 완전 자율화 플랫폼(PoC 4)을 완성합니다.
'데이터 루프의 연결(Closing the Loop)'에 집중. '진단-처방-생성-검증' 파이프라인이 끊김 없이 동작하는 것을 증명.
- • 로봇 팔, 컨베이어 벨트 등 자동차 제조 라인 기본 물리 환경(Class) 구축
- • 2~3개 고정 시나리오 수동 선택 실행 기능 구현
- • 시각 데이터(RGB 이미지) 위주 기본 합성 데이터 생성 모듈 개발
'데이터 주권과 보안(Sovereignty & Security)'에 집중. 폐쇄된 국방망 내부에서 완결되는 독립형 데이터 그린하우스 검증.
- • 국방 특화 '침투', '배회', '유기' 등 복합 시나리오 에셋 추가
- • 위변조 불가능한 거버넌스 모듈(보안 감사 대응) 탑재
- • 외산 플랫폼 없이 자체 sLLM과 렌더링 엔진으로 작동하는 패키징
'데이터의 깊이(Depth of Data)'에 집중. 복합 데이터 처리 능력과 비정형 정보를 이해하는 지능형 생성 능력 고도화.
- • 3D CAD와 센서 로그를 결합한 '시공간 동기화' 복합 데이터 생성 엔진
- • 산업용 VLM 탑재로 설계 도면 주석을 물리적 제약 조건으로 자동 변환
- • PebbloScope에 'Interactive Link' 적용 (뉴로-심볼릭 양방향 시각화)
'자율성(Autonomy)과 연결'의 완성. 인간은 목표만 설정하고, AI 에이전트가 전 과정을 주도하는 'Self-Driving Data Ops' 환경 구축.
- • AADS 에이전트 전용 Agentic API Gateway 완성
- • Vector-to-Param 완전 자동화 (핵심 특허 기술 US 12,481,720)
- • PDIG 루프 자율 수행 및 Human-in-the-Loop Smart Gate
5. 결론
5.1 패러다임의 전환
우리는 데이터를 현실 세계에서 우연히 발견하고 '수집'하던 시대에서, 필요한 데이터를 의도적으로 설계하고 '재배(Cultivation)'하는 시대로의 전환을 선언합니다. PebbloSim은 물리적 세계의 위험, 비용, 시간의 제약을 넘어 AI-Ready 데이터를 무한히 공급하는 화수분 역할을 수행합니다.
5.2 비즈니스 임팩트
비전: 피지컬 AI 시대를 위한 필수 인프라
PebbloSim은 페블러스가 지향하는 "Makes Data Tangible" 비전을 실현하는 가장 강력한 실행 도구입니다.
자동차, 국방, 조선 등 대한민국 주력 산업이 AI와 결합하여 초격차 경쟁력을 확보하는 데 필수적인 '데이터 인프라(Infrastructure)'로 자리매김할 것입니다.