모델 기반 설계를 통한 AI: 가상 센서 모델링

모델 기반 설계(Model-Based Design, MBD)와 AI를 결합한 가상 센서(Virtual Sensor) 모델링은 실제 물리 센서를 소프트웨어로 대체하거나 보완하는 기술이다. 차량의 배터리 잔량(SoC), 엔진 토크, 배기가스 농도처럼 직접 측정이 어렵거나 센서 비용이 비싼 값을 다른 측정값으로부터 신경망이 추론하도록 학습시킨다. 이 웨비나가 제시하는 워크플로우는 MATLAB/Simulink 환경에서 데이터 준비 → 모델 학습 → 시스템 레벨 시뮬레이션 검증 → 형식 검증(Formal Verification) → 모델 압축(양자화/프루닝) → 라이브러리 없는(library-free) C 코드 생성 → PIL(Processor-in-the-Loop) 테스트까지 한 환경에서 처리한다는 점이 핵심이다. 특히 형식 검증으로 신경망의 입력 범위에 대한 출력 경계를 수학적으로 보장하고, 임베디드 프로세서에 올릴 수 있도록 외부 런타임 의존성 없이 순수 C 코드를 뽑아내는 부분이 ML 추론을 일반적인 클라우드/서버 환경에서 다루던 개발자에게는 낯선 영역이다.

소프트웨어 엔지니어 관점에서 이 흐름이 중요한 이유는 AI 모델의 신뢰성 검증과 배포 제약이 일반 웹/서버 도메인과 본질적으로 다르기 때문이다. 자동차·항공·산업제어 분야의 임베디드 타깃은 수 KB~수백 KB 메모리, 실시간 데드라인, ISO 26262 같은 기능안전 표준을 동시에 만족해야 한다. 따라서 PyTorch에서 모델을 만들고 ONNX로 내보낸 뒤 추론 서버에 띄우는 일반 MLOps 파이프라인은 그대로 적용되지 않는다. 대신 학습 단계부터 양자화 친화적인 구조를 선택하고, 시뮬레이션 단계에서 컨트롤러·플랜트 모델과 함께 닫힌 루프(closed-loop) 테스트로 검증하며, PIL로 실제 칩에서의 실행 시간·메모리 사용량을 확인해 모델 크기와 정확도의 트레이드오프를 정량적으로 결정해야 한다. 즉, "정확도 99%" 같은 단일 지표가 아니라 "정확도, 지연 시간, 플래시 사용량, 형식 검증 통과 여부"가 모두 통과해야 배포 가능한 모델이 된다.

한국 개발자들에게 시사하는 바는 두 갈래다. 첫째, 현대차·기아·LG에너지솔루션·두산 등 모빌리티/배터리/산업 자동화 영역에서 가상 센서 수요가 빠르게 늘고 있어, 전통적인 임베디드 C 개발자와 ML 엔지니어 사이의 경계 직무가 부상하고 있다. MATLAB Coder, Simulink, Deep Learning Toolbox로 이어지는 MathWorks 툴체인은 국내 대기업 R&D 조직의 표준 개발 환경이라 익혀두면 진입 장벽 자체가 채용 차별화 요소가 된다. 둘째, 일반 백엔드/AI 엔지니어라면 "라이브러리 없는 C 코드 생성", "형식 검증", "PIL 테스트" 같은 키워드가 왜 필요한지를 이해해두는 것만으로도 안전이 중요한 도메인에서 신뢰 가능한 AI를 설계하는 사고방식을 익힐 수 있다.

당장 액션 아이템으로는 (1) 무료 웨비나에 등록해 워크플로우 전체를 한 번 따라가 보면서 어느 단계가 자신의 기존 ML 파이프라인과 다른지 비교해보고, (2) 모델 압축 기법(INT8 양자화, 구조적 프루닝, 지식 증류)과 신경망 형식 검증 도구(예: NNV, Marabou, MATLAB Deep Learning Verification Library)를 별도로 학습해두는 것을 권한다. 회사에서 임베디드 AI 프로젝트를 검토 중이라면 PyTorch → ONNX → TensorRT 같은 일반적인 파이프라인이 안전 인증이 필요한 제품에는 부적합할 수 있다는 점을 사전에 공유하고, MBD 기반 워크플로우와의 비용·검증 가능성 비교 자료를 준비해두면 의사결정 단계에서 큰 도움이 된다.