데이터는 많은데, 왜 AI는 현장을 이해하지 못할까?

in&in No.33  ㅣ  E8 류제형 CTO

서른세 번째 in&in에서는 E8의 류제형 CTO를 만났습니다.

류제형 CTO는 제조 현장에서 AI 활용이 어려운 이유가 데이터가 부족해서가 아니라, 데이터에 의미와 관계, 그리고 판단의 근거가 정리되어 있지 않기 때문이라고 설명합니다. 특히 AI가 현장에서 실제로 쓰이려면 정확도보다 신뢰가, 구축보다 운영이 중요하다고 강조합니다.

이번 인터뷰에서는 류제형 CTO와 함께 기술이 바뀌어도 여전히 변하지 않은 제조 현장의 문제, 디지털트윈이 ‘보여주는 기술’에서 ‘일하는 기술’이 되기 위한 조건, 그리고 자율제조 시대에 기업과 사람이 준비해야 할 것에 대한 인사이트를 들어보았습니다.

PART 01

제조 현장에서 바라본 AI의 변화 🏭

Q. 안녕하세요, 자기소개 부탁드립니다.

E8에서 CTO를 맡고 있는 류제형입니다. 시뮬레이션과 디지털트윈, 그리고 AI 에이전트로 이어지는 제품 개발을 총괄하고 있습니다.

E8는 2012년에 설립해 14년 이상 시뮬레이션·디지털트윈 기술을 자체 개발해 왔습니다. 현재는 물리 시뮬레이션(NFLOW Ai), 디지털트윈(NDX Pro), 온톨로지·AI 에이전트(NAXiS), 자율운용(NAX Ops)까지 네 개 층을 한 회사에서 개발하고 있습니다. 각 층을 따로 만든 것이 아니라, 현장을 이해하고 판단까지 가기 위해 필요한 순서대로 쌓아온 구조입니다.