폐루프 AI 시대로의 전환: 제어공학의 역할과 미래

1. 서론: 인공지능과 제어 이론의 필연적 융합과 패러다임 전환

1.1 생성형 AI의 한계와 폐루프 AI(Closed-Loop AI)의 부상

지난 10여 년간 인공지능(AI) 기술은 심층 신경망(Deep Learning)의 발전에 힘입어 인지(Perception)와 생성(Generation) 분야에서 인류의 상상을 초월하는 성과를 이룩했다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 확산 모델(Diffusion Models)로 대표되는 생성형 AI(Generative AI)는 텍스트, 코드, 이미지 생성과 같은 '오픈 루프(Open-Loop)' 태스크에서 압도적인 성능을 증명했다.1 오픈 루프 시스템은 입력에 대해 모델이 확률적인 출력을 내놓고 프로세스가 종료되는 선형적 구조를 가진다. 여기서 AI의 출력(예: 생성된 문장이나 그림)이 현실 세계에 미치는 영향은 즉각적으로 시스템에 피드백되지 않으며, 오류가 발생하더라도 물리적인 파국으로 이어지는 경우는 드물다.3

 

 

그러나 AI 기술이 디지털 공간을 넘어 물리적 세계(Physical World)로 진입하면서 상황은 급변하고 있다. 자율 주행 자동차, 협동 로봇, 스마트 그리드, 화학 플랜트와 같은 시스템은 실시간으로 변화하는 동적 환경에서 의사결정을 내려야 하며, 그 결과는 즉시 시스템의 다음 상태에 영향을 미친다. 이러한 환경에서 기존의 오픈 루프 AI는 본질적인 취약성을 드러낸다. 환경의 불확실성, 모델이 학습하지 못한 예외 상황(Edge Case), 그리고 물리적 제약 조건을 고려하지 않은 결정은 시스템의 불안정성이나 안전 사고로 직결될 수 있기 때문이다.3

 

이제 우리는 AI의 새로운 진화 단계인 '폐루프 AI(Closed-Loop AI)' 시대로 진입하고 있다.5 폐루프 AI는 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, '인지(Perception) -> 판단 및 제어(Decision & Action) -> 환경과의 상호작용(Interaction) -> 피드백(Feedback) -> 학습 및 수정(Adaptation)'으로 이어지는 순환적 구조를 갖는다.7 이는 전통적인 제어 공학(Control Engineering)의 핵심 원리인 피드백 제어(Feedback Control)를 AI의 학습 능력과 결합한 것으로, 시스템이 목표 성능을 달성하기 위해 스스로 오차를 수정하고 환경 변화에 적응하도록 만드는 핵심 패러다임이다.6

 

 

 

1.2 제어 공학의 르네상스: 안전 필수(Safety-Critical) 시스템과 AI

제어 이론은 지난 수십 년간 PID 제어, 최적 제어(Optimal Control), 강건 제어(Robust Control) 등을 통해 항공우주, 제조, 로보틱스 산업의 중추적인 역할을 해왔다. 제어 이론의 가장 큰 강점은 수학적 엄밀성에 있다. 시스템의 안정성(Stability), 가제어성(Controllability), 강건성(Robustness)을 수학적으로 증명할 수 있다는 점은 인명과 자산이 걸린 안전 필수 시스템에서 필수적인 요소다.7 그러나 고전 제어 이론은 복잡한 비선형 시스템이나 고차원의 데이터를 다루는 데 있어 정밀한 물리 모델링이 선행되어야 한다는 한계에 부딪혀 왔다.8

 

반면, 딥러닝(Deep Learning)은 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하는 데 탁월하지만, 물리적 법칙을 무시하거나 결과의 안정성을 보장하지 못하는 '블랙박스(Black-box)' 특성 때문에 신뢰성 문제에 직면해 있다. "왜 AI가 그런 판단을 내렸는가?"에 대한 설명 부족과 학습 데이터 범위를 벗어난 영역에서의 예측 불가능성은 산업 현장에서의 도입을 가로막는 주요 장벽이었다.10

 

이러한 배경에서 2024년과 2025년을 기점으로 제어 공학은 '르네상스'를 맞이하고 있다. AI를 단순한 도구가 아닌 제어 이론의 확장된 형태로 받아들이는 움직임이 활발해지고 있기 때문이다. '신경망 모델 예측 제어(Neural MPC)', '물리 정보 신경망(PINNs)', '안전 강화학습(Safe RL)'과 같은 융합 기술은 제어 이론의 수학적 보증(Guarantee)과 딥러닝의 표현력(Representation Power)을 결합하여, 기존에는 불가능했던 고난도의 동적 시스템 제어를 실현하고 있다.12 본 보고서에서는 이러한 기술적 융합의 최전선을 탐구하고, 이것이 산업과 학계에 미칠 파급력을 심도 있게 분석한다.

 

2. 핵심 기술 심층 분석: AI와 제어 이론의 융합 방법론

최근의 연구 동향은 순수한 데이터 기반 접근(Data-Driven)이나 순수한 모델 기반 접근(Model-Based)의 이분법을 넘어, 이 둘을 유기적으로 결합하는 방향으로 나아가고 있다. 이는 시스템의 물리적 특성을 AI에 내재화하거나, 제어 이론의 안전 장치를 AI 학습 과정에 통합하는 형태로 나타난다.

 

2.1 하이브리드 모델링: 데이터와 물리학의 결합 (Physics-Informed & Hybrid Modeling)

현대 산업 제어 시스템, 특히 화학 공정이나 복잡한 기계 시스템 제어에서 가장 두드러진 변화는 하이브리드 모델링(Hybrid Modeling), 혹은 그레이 박스(Gray-box) 모델링의 부상이다.8

 

2.1.1 물리 정보 신경망(PINNs)의 제어 적용 및 구조

 

물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)은 딥러닝 모델의 학습 과정에 물리 법칙을 강제하는 혁신적인 방법론이다. 일반적인 신경망이 데이터와 예측값 사이의 오차(Data Loss)만을 최소화하도록 학습되는 반면, PINN은 미분 방정식(ODEs/PDEs)의 잔차(Residual)를 나타내는 물리 손실(Physics Loss)을 손실 함수에 추가한다.14

 

Loss = Loss_{data} + \lambda \cdot Loss_{physics}

 

여기서 $Loss_{physics}$는 시스템을 지배하는 물리 방정식(예: 나비에-스토크스 방정식, 로봇 동역학 식)이 신경망의 출력에서 만족되는지 검사한다. 이 접근법은 데이터가 희소하거나 노이즈가 심한 환경에서도 물리적으로 타당한(Physically Plausible) 예측을 가능하게 하며, 학습 데이터 영역 밖에서도 일반화 성능(Extrapolation)을 유지하는 데 탁월하다.

 

최근 2025년 발표된 연구에 따르면, 적응형 PINN 관측기(Adaptive PINN-Obs) 아키텍처는 비선형 동적 시스템의 상태 추정(State Estimation)에서 기존의 루엔버거(Luenberger) 관측기나 확장 칼만 필터(EKF)보다 뛰어난 성능을 입증했다.14 이 아키텍처는 시스템의 미분 방정식을 직접 신경망 구조에 통합하여, 별도의 선형화(Linearization) 과정 없이도 비선형 시스템의 상태를 정확하게 추정하며, 수학적으로도 균일한 수렴성(Uniform Convergence)이 증명되었다.14 이는 기존 딥러닝 모델이 가진 '해석 불가능성'을 극복하고, 제어기 설계에 필요한 정확한 상태 정보를 제공한다는 점에서 큰 의미가 있다.

 

2.1.2 하이브리드 구조의 유형: 직렬 및 병렬 결합

 

하이브리드 모델링은 실제 플랜트 적용 시 크게 직렬(Serial) 구조와 병렬(Parallel) 구조로 구현된다.8

 

• 직렬 구조(Serial Structure): 데이터 기반 모델이 물리 모델의 입력 파라미터를 추정하거나, 반대로 물리 모델이 데이터 모델의 입력 특성(Feature)을 전처리하는 방식이다. 예를 들어, 화학 반응기 내의 반응열 계수를 신경망이 실시간으로 추정하고, 이를 기반으로 물리 모델이 온도를 예측하는 방식이다.
• 병렬 구조(Parallel Structure): 물리 모델이 시스템의 기본적인 거동(Nominal Dynamics)을 예측하고, 데이터 기반 모델(주로 신경망)이 물리 모델이 놓친 미세한 잔차(Residual)나 모델 불일치(Plant-Model Mismatch)를 보정하는 방식이다. 이 방식은 제어 시스템의 기저 안전성을 물리 모델로 보장하면서도, 신경망을 통해 정밀도를 극대화할 수 있어 요꼬가와(Yokogawa)나 지멘스(Siemens)와 같은 선도 기업들이 실제 플랜트 제어에 적용하는 가장 선호되는 접근법이다.9

 

2.2 신경망 모델 예측 제어 (Neural MPC)

모델 예측 제어(MPC)는 미래의 일정 구간(Horizon) 동안의 시스템 거동을 예측하여 최적의 제어 입력을 계산하는 기법으로, 물리적 제약 조건을 명시적으로 다룰 수 있어 공정 제어 및 자율 주행의 표준으로 자리 잡았다. 그러나 복잡한 비선형 시스템에 대한 MPC는 매 틱(tick)마다 복잡한 최적화 문제를 풀어야 하므로 계산 비용이 매우 높고, 정확한 비선형 수식 모델을 얻기 어렵다는 한계가 있었다.13

 

Neural MPC는 이러한 한계를 극복하기 위해 제안된 기술이다. 시스템의 동역학을 심층 신경망(DNN)으로 학습하여 근사화하고, 이를 MPC의 예측 모델로 사용하거나, 아예 최적화 과정 자체를 신경망으로 대체하는 것이다.18

 

• 실시간성(Real-time) 확보: 신경망은 복잡한 미분 방정식 계산을 단순한 행렬 연산(Matrix Multiplication)으로 대체할 수 있어, 추론 속도가 비약적으로 빠르다. 예를 들어, 편미분 방정식(PDE) 제어 문제에서 신경 연산자(Neural Operators)를 활용하여 계산 속도를 기존 수치 해석 대비 1,000배 이상 향상시킨 사례가 보고되었다.20 이는 고속으로 기동하는 드론이나 로봇 제어에 MPC를 적용할 수 있는 길을 열었다.
• 안정성 보장(Stability Guarantees)의 혁신: 초기 Neural MPC는 신경망의 예측 불확실성으로 인해 폐루프 안정성을 수학적으로 보장하기 어려웠다. 그러나 최근 순환 평형 네트워크(Recurrent Equilibrium Networks, RENs)와 같은 혁신적인 아키텍처가 등장하면서 상황이 바뀌었다. REN은 모든 파라미터 영역에서 수축성(Contractivity)을 만족하도록 설계된 신경망으로, 학습된 모델이 폐루프 내에서 무조건적인 안정성을 보장한다.18 이는 "딥러닝 기반 제어기는 불안정하다"는 편견을 깨고, 안전 필수 시스템(Safety-critical systems)에 딥러닝을 적용할 수 있는 강력한 이론적 토대를 마련했다.

 

2.3 안전 강화학습 (Safe Reinforcement Learning)

강화학습(RL)은 환경과의 시행착오(Trial and Error)를 통해 최적의 정책(Policy)을 학습하지만, 학습 초기 단계에서의 무작위 탐색(Exploration)이 시스템의 파손이나 안전 사고를 유발할 수 있어 실제 물리 시스템 적용에 큰 제약이 있었다. 이를 해결하기 위해 제어 이론의 안전 장치를 RL에 결합한 안전 강화학습(Safe RL)이 급부상하고 있다.23

 

• 제어 장벽 함수(Control Barrier Functions, CBF): Safe RL의 핵심은 제어 장벽 함수(CBF)의 도입이다. CBF는 시스템의 상태 공간 내에 '안전 영역(Safe Set)'을 정의하고, RL 에이전트가 이 영역을 벗어나려는 제어 입력을 생성할 때 강제적으로 개입하여 입력을 수정한다.23 이는 마치 볼링장의 '가드 레일'처럼, 에이전트가 어떤 행동을 하든 시스템이 안전 영역 밖으로 떨어지지 않도록 수학적으로 보장한다.
• 최신 연구 동향: 2024-2025년의 연구들은 모델 불확실성 하에서도 안전을 보장하는 강건 CBF(Robust CBF), 그리고 복잡한 환경의 안전 경계 자체를 신경망으로 학습하는 Neural CBF 등으로 진화하고 있다.24 특히 매사추세츠 공과대학교(MIT) 등의 연구진은 라이다(LiDAR) 포인트 클라우드 데이터를 직접 입력으로 받아 장애물을 회피하는 Neural CBF를 개발하여, 드론이 복잡한 숲속을 고속으로 비행하면서도 충돌하지 않는 수준의 제어 성능을 달성했다.25

 

 

2.4 이론적 안전성 검증: 수축 이론(Contraction Theory)

AI 제어 시스템의 블랙박스 문제를 해결하기 위해 수학적 검증 도구들도 새롭게 재조명받고 있다. 전통적인 비선형 시스템 해석에는 리아프노프(Lyapunov) 이론이 주로 사용되었으나, 신경망과 같은 복잡한 시스템에 적합한 리아프노프 함수를 찾는 것은 매우 어렵다. 이에 대한 대안으로 수축 이론(Contraction Theory)이 딥러닝 기반 제어 시스템의 안정성을 분석하는 강력한 도구로 부상했다.26

 

수축 이론은 시스템의 특정 평형점을 기준으로 안정성을 따지는 대신, 두 개의 인접한 궤적(Trajectory)이 시간이 지남에 따라 서로 가까워짐(수축함)을 증명하는 방식이다. 이는 초기 조건에 상관없이 시스템이 특정 궤적으로 수렴함을 보장할 수 있어, 학습 과정에서 신경망 가중치에 수축성 제약(Contraction Constraint)을 부여함으로써 강건한 제어기를 설계하는 데 활용된다. 최근 연구들은 비유클리드(Non-Euclidean) 공간에서의 수축 해석을 통해 더욱 일반적인 신경망 제어기의 안정성을 입증하고 있다.28

 

3. 아키텍처 패러다임의 변화: 모듈형에서 엔드투엔드(End-to-End)로

제어 시스템의 아키텍처 또한 AI의 도입으로 근본적인 변화를 겪고 있다. 과거의 명시적인 모듈 분리 방식에서, 데이터 흐름이 하나로 통합되는 엔드투엔드 방식으로의 전환이 핵심 논쟁 주제다.

 

3.1 엔드투엔드(End-to-End) 제어의 부상과 논쟁

전통적인 자율 시스템 아키텍처는 인지(Perception), 판단(Planning), 제어(Control)가 명확히 분리된 모듈형(Modular) 구조를 따랐다. 각 모듈은 인간이 이해할 수 있는 중간 산출물(예: 장애물 목록, 경로 좌표)을 생성하며, 이를 통해 시스템의 동작을 검증하고 디버깅할 수 있었다.

 

그러나 테슬라(Tesla)의 FSD(Full Self-Driving) v12 출시는 이러한 관행에 큰 파장을 일으켰다. 테슬라는 30만 줄 이상의 C++ 제어 코드를 제거하고, 이를 카메라 영상 입력부터 조향 및 가속 제어 출력까지 직접 매핑하는 거대한 단일 신경망(End-to-End Neural Network)으로 대체했다.29

 

• 기술적 특징 및 장점: 엔드투엔드 방식은 비디오 데이터를 통한 대규모 모방 학습(Imitation Learning)에 기반한다. 이를 통해 명시적인 규칙(Rule-based)으로는 정의하기 힘든 미묘하고 복잡한 주행 상황(예: 수신호를 보내는 공사 현장 인부, 비정형 교차로에서의 눈치 싸움)에 유연하게 대처할 수 있게 되었다.31 제어 공학 관점에서는 '모델 없는(Model-free)' 접근의 극단적 형태로, 시스템 복잡도를 데이터의 양으로 해결하려는 시도다.
• 제어 공학적 우려와 한계: 하지만 엔드투엔드 방식은 '설명 가능성(Explainability)'과 '검증 가능성(Verifiability)' 측면에서 치명적인 단점을 가진다. "시스템이 왜 급정거했는가?"라는 질문에 대해, 모듈형 시스템은 "전방 5m에 장애물이 감지되었기 때문"이라고 답할 수 있지만, 엔드투엔드 시스템은 신경망의 가중치 값 외에는 답을 줄 수 없다. 또한, 특정 코너 케이스에서의 안전성을 수학적으로 보증하기 어렵다는 점은 안전 필수 시스템으로서의 한계로 지적된다. 이에 대해 학계와 산업계 일부에서는 엔드투엔드 학습의 효율성과 모듈형 시스템의 구조적 안전성을 결합하려는 '모듈형 엔드투엔드(Modular End-to-End)' 연구를 대안으로 제시하고 있다.29

 

3.2 로봇 파운데이션 모델 (Generalist Robot Policies)

언어 모델(LLM)의 성공에 힘입어, 로봇 제어 분야에서도 범용적인 파운데이션 모델(Foundation Models) 구축 시도가 2024-2025년의 핵심 트렌드로 자리 잡았다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 여러 대학의 연합 연구로 탄생한 'Octo'나 'RT-X'와 같은 모델이 대표적이다.32

 

• 범용 제어 정책(Generalist Policy): 이들 모델은 'Open X-Embodiment dataset'과 같은 방대한 로봇 조작 데이터를 학습하여, 특정 로봇 하드웨어나 특정 작업에 국한되지 않는 범용적인 제어 정책을 제공한다.34 예를 들어, 한 로봇 팔에서 학습한 '컵 집기' 동작을 형태가 다른 로봇 팔이나 새로운 환경에서도 별도의 추가 학습 없이 수행할 수 있는 능력(Zero-shot Transfer)을 목표로 한다.
• 패러다임의 전환: 이는 특정 로봇과 작업을 위해 매번 제어기를 처음부터 설계(Zero-base design)하던 기존의 제어 공학 방식에서 벗어나, 사전 학습된 거대 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하여 사용하는 방식으로의 전환을 의미한다. 제어 엔지니어의 역할이 '수식 유도 및 파라미터 튜닝'에서 '양질의 데이터 큐레이션 및 모델 적응(Adaptation)'으로 변화하고 있음을 시사한다.

 

3.3 시뮬레이션과 현실의 간극 극복 (Sim2Real Gap)

AI 기반 제어기를, 특히 강화학습 기반 제어기를 실제 환경에 배포할 때 가장 큰 장벽은 Sim2Real Gap(시뮬레이션과 현실의 성능 차이)이다. 시뮬레이터는 현실의 마찰, 공기 저항, 센서 노이즈 등을 완벽하게 모사할 수 없기 때문이다. 2025년 시점의 최신 연구들은 이를 극복하기 위해 미분 가능한 시뮬레이션(Differentiable Simulation)과 현실 적응형 시뮬레이터(Real-to-Sim) 기술에 주목하고 있다.35

 

• 이중 루프 RL(Bi-level RL): 현실 세계의 데이터를 피드백 받아 시뮬레이터의 물리 파라미터를 실시간으로 보정하고, 보정된 시뮬레이터에서 다시 정책을 학습하는 이중 루프 구조가 제안되었다. 이는 시뮬레이터의 정확도를 단순히 높이는 것을 넘어, 정책의 현실 성능을 최대화하는 방향으로 시뮬레이터를 최적화하는 접근법이다.36 이는 폐루프 제어의 개념을 '제어기'에서 '학습 환경'으로까지 확장한 것으로 해석할 수 있다.

 

4. 산업적 적용 사례 및 성과: 이론을 넘어 현장으로

이론적으로 정립된 폐루프 AI 기술들은 이제 실험실을 벗어나 실제 산업 현장에서 괄목할 만한 성과를 창출하고 있다. 특히 보수적인 공정 산업과 역동적인 로보틱스 분야에서의 변화가 두드러진다.

 

4.1 공정 산업: 자율 운영(Autonomous Operations)의 실현

화학, 정유, 에너지 산업은 폭발이나 환경 오염과 같은 대형 사고 위험 때문에 신기술 도입에 가장 보수적인 분야였다. 그러나 효율성 증대와 탄소 배출 저감이라는 목표 아래 AI 제어 도입이 가속화되고 있다.

 

• 요꼬가와(Yokogawa) & ENEOS의 자율 제어 실증: 요꼬가와 전기는 AI 스타트업과 협력하여 독자적인 강화학습 알고리즘인 FKDPP(Factorial Kernel Dynamic Policy Programming)를 개발하고, 이를 ENEOS의 실제 화학 플랜트 증류탑 제어에 적용했다.16

• 성과: 이 프로젝트는 35일간 인간 오퍼레이터의 개입 없이 플랜트를 완전 자율 제어하는 데 성공했다. 기존의 PID 제어나 APC(Advanced Process Control)로는 제어가 불가능해 수동 조작에 의존했던 복잡한 비선형 공정(증류탑 수위 유지 및 폐열 활용 최적화)을 안정화시킨 세계 최초의 사례다.37
• 의의: 이는 제품 품질의 편차를 줄이고 에너지를 절감했을 뿐만 아니라, 강화학습이 안전 필수 공정에도 적용될 수 있음을 증명했다는 점에서 산업적 이정표가 되었다.

• 하니웰(Honeywell) Forge와 자율 빌딩/플랜트: 하니웰은 기업 성능 관리 솔루션인 'Honeywell Forge'에 AI 기반의 자율 제어 기능을 통합하고 있다. 이는 빌딩의 냉난방 시스템이나 공장의 에너지 흐름을 실시간 데이터 기반으로 최적화하여, 수동 제어 대비 10~20% 이상의 에너지 절감을 달성하고 있다.39 구글 클라우드와의 협력을 통해 생성형 AI 에이전트를 도입, 설비 이상 진단과 유지보수 가이드를 자동화하는 등 운영 효율을 극대화하고 있다.41
• 지멘스(Siemens) 산업용 코파일럿(Industrial Copilot): 지멘스는 마이크로소프트와 협력하여 생성형 AI를 산업 자동화 엔지니어링에 도입했다. '산업용 코파일럿'은 엔지니어가 자연어로 명령하면 PLC(Programmable Logic Controller) 코드를 생성하거나, 설비의 고장 원인을 디버깅하고 시뮬레이션 시나리오를 제안해주는 AI 어시스턴트다.42 이는 제어 엔지니어링의 진입 장벽을 낮추고, 반복적인 코딩 업무를 자동화하여 엔지니어가 고부가가치 설계에 집중할 수 있게 한다.

 

4.2 로보틱스: 동적 제어의 한계 돌파와 하이브리드 제어

로보틱스 분야에서는 전통적인 모델 기반 제어와 학습 기반 제어의 장점을 결합한 하이브리드 제어가 주류로 자리 잡고 있다.

 

• 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics) 아틀라스(Atlas): 세계 최고의 휴머노이드 로봇으로 평가받는 '아틀라스'는 초기에는 철저한 모델 기반 제어(MPC)에 의존하여 동작을 생성했다. 그러나 최근 공개된 완전 전기 구동(All Electric) 모델로의 전환 과정에서 강화학습(RL)과 비전 AI를 MPC와 통합하는 접근 방식을 취하고 있다.44

• 통합 방식: MPC는 로봇의 물리적 한계와 미래의 거동을 예측하여 전체적인 계획(Planning)을 수립하고, RL은 예측 불가능한 지형이나 외란에 대해 즉각적인 반응(Reflex)과 유연한 적응력을 제공한다. 이 두 기술의 결합을 통해 아틀라스는 공사 현장의 비정형 물체를 능숙하게 조작하고, 균형을 잃을 수 있는 상황에서도 인간을 초월하는 민첩성으로 자세를 회복한다. 이는 "모델이 아는 것은 모델에게, 모델이 모르는 것은 데이터에게" 맡기는 현대 제어 공학의 철학을 가장 잘 보여주는 사례다.46

 

5. 안전, 표준화, 그리고 규제: 신뢰할 수 있는 AI를 향하여

AI 제어 기술이 확산됨에 따라, 기술적 성능뿐만 아니라 법적, 윤리적, 안전적 측면의 규제와 표준화 논의도 구체화되고 있다. 폐루프 AI가 사회적 수용성을 확보하기 위해서는 이러한 비기술적 요건의 충족이 필수적이다.

 

5.1 규제 동향: EU AI 법안(EU AI Act)

2024년 통과된 EU AI 법안(EU AI Act)은 전 세계 AI 규제의 표준이 되고 있다. 이 법안은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류하는데, 의료 기기, 운송 수단(자율주행차), 에너지망 관리, 수도 및 가스 공급 등 주요 사회 기반 시설에 사용되는 AI 제어 시스템을 '고위험(High-risk)'으로 지정했다.48

 

• 제어 시스템에 미치는 영향: 고위험 AI 시스템은 시장 출시 전에 엄격한 적합성 평가를 거쳐야 하며, 데이터 거버넌스, 기술 문서화, 투명성, 그리고 무엇보다 인간의 감독(Human oversight) 기능을 의무적으로 갖춰야 한다.49 이는 완전 자율 시스템이라 하더라도 비상시 인간이 개입할 수 있는 '킬 스위치(Kill Switch)'나 제어권 회수 메커니즘이 필수적으로 설계되어야 함을 의미한다. 또한, 시스템의 결정 과정을 추적할 수 있는 로그 기록 의무화는 제어 엔지니어에게 '설명 가능한 AI(XAI)' 기술 도입을 강제하는 요인이 된다.

 

5.2 기술 표준: UL 4600과 안전 입증(Safety Case)

기존의 기능 안전 표준(ISO 26262 등)은 시스템의 고장(Failure)을 방지하는 데 초점을 맞췄지만, AI 기반 자율 시스템은 고장이 없더라도 의도치 않은 위험한 행동을 할 수 있다(SOTIF, Safety of the Intended Function). 이를 보완하기 위해 제정된 UL 4600은 자율 제품(Autonomous Products)의 안전성 평가를 위한 최초의 표준이다.50

 

• 안전 입증(Safety Case) 접근: UL 4600은 특정 테스트 항목을 통과했는지를 따지는 체크리스트 방식이 아니라, 제조사가 "우리 시스템은 이러이러한 이유로 안전하다"는 논리적인 주장과 증거(Evidence)를 체계적으로 제시하는 '안전 입증(Safety Case)' 방식을 채택한다.51 이는 제어 엔지니어가 알고리즘 개발 단계부터 예상되는 모든 위험 시나리오와 완화 전략(Mitigation Strategy)을 설계에 반영해야 함을 의미하며, 엔드투엔드 AI와 같이 내부 로직이 불투명한 시스템의 경우 안전 입증을 구성하는 데 큰 도전에 직면하게 된다.

 

6. 향후 전망 및 로드맵 (2025-2030)

6.1 기술 발전 방향: '자동화'에서 '자율 진화'로

향후 5년은 정해진 규칙 내에서 효율을 높이는 '자동화(Automated)' 시스템이, 예상치 못한 상황에서도 스스로 목표를 재설정하고 생존하는 '자율(Autonomous)' 시스템으로 진화하는 시기가 될 것이다.

 

• 지속 학습(Continuous Learning): 현재의 AI 모델은 배포 후에는 학습이 멈추는(Frozen) 경우가 많다. 그러나 미래의 제어 시스템은 메타 학습(Meta-Learning)과 평생 학습(Lifelong Learning) 기술을 통해, 공장 가동을 멈추지 않고도 운영 데이터를 통해 성능을 지속적으로 개선하는 '진화형 제어기'가 될 것이다.13
• 사회적 규모의 제어(Control for Societal-Scale Challenges): IEEE 제어시스템학회(CSS)의 '2030 로드맵'은 제어 공학의 적용 범위가 스마트 시티, 전염병 확산 방지, 기후 변화 대응과 같은 사회적 난제 해결로 확장될 것임을 예고한다.52 이는 수천, 수만 개의 에이전트가 상호작용하는 거대 네트워크 시스템 제어 기술을 필요로 한다.

 

6.2 제어 엔지니어의 역할 변화: 시스템 아키텍트 및 안전 보증자

AI가 코드를 생성하고(Generative AI), 최적의 파라미터를 스스로 튜닝(RL)하는 시대에 제어 엔지니어의 역할은 사라지는 것이 아니라 더욱 고도화될 것이다.

 

• 도메인 지식의 큐레이터: AI는 데이터를 학습하지만, 데이터에 내재된 물리적 인과관계와 제약 조건을 정의하는 것은 여전히 엔지니어의 몫이다. 하이브리드 모델링의 성공은 얼마나 정교한 물리 지식(Prior Knowledge)을 AI 구조에 주입하느냐에 달려 있다.8
• 안전 및 윤리 설계자: 복잡한 자율 시스템의 법적 책임을 판단할 수 있는 구조를 설계하고, 윤리적 딜레마(예: 사고 시 피해 최소화 알고리즘)를 기술적으로 구현하는 역할은 AI가 대체할 수 없는 엔지니어의 고유 영역이다.

 

 

 

7. 결론

현재의 변화는 단순한 기술적 유행이 아니다. 이는 데이터를 통해 스스로 학습하고 최적화하는 AI의 '적응성(Adaptability)'과, 엄격한 물리 법칙 및 안전성을 보장하는 제어 공학의 '강건성(Robustness)'이 결합하여 만들어낼 새로운 산업 혁명을 의미한다.

 

본 보고서의 분석 결과는 "제어 없는 AI는 위험하고, AI 없는 제어는 정체되어 있다"는 사실을 명확히 보여준다. 제어 공학은 AI에게 물리 세계에서의 '신체'와 '안전 장치'를 제공하고, AI는 제어 공학에게 무한한 '확장성'과 '인지 능력'을 부여한다. 다가올 미래, 이 두 분야의 융합은 제조, 에너지, 로봇, 모빌리티 등 전 산업 분야에서 생산성과 안전성을 동시에 혁신하는 핵심 동력이 될 것이다. 

 

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