한눈에 보는 핵심 인사이트 디지털 전환 가속으로 R&D의 복잡성과 불확실성이 확대되면서, AI는 문헌·특허 분석부터 실험 조건 최적화, 가상 실험 시뮬레이션까지 R&D 전반의 탐색 효율을 높이고 연구 리드타임을 획기적으로 단축하는 전략적 도구로 부상하고 있습니다. 글로벌 선도 기업들은 Virtual(가상 실험), Connectivity(전주기 데이터 연결), Prediction(예측 기반 의사결정)이라는 세 축을 중심으로 R&D AI를 확대하고 있습니다. R&D AI의 성공을 위해서는 연구자를 대체하는 자동화가 아닌, Human-in-the-loop 기반의 Researcher-Centric 전략으로 설계하고, Expert Feedback Loop와 Explainable AI를 통해 신뢰성을 확보하는 것이 핵심입니다.

 

연구개발, 왜 지금 AI가 필요한가

 

글로벌 산업 환경이 빠르게 변화하면서, 기업의 R&D 부서에는 전례 없는 도전이 밀려오고 있습니다. 시장 출시 속도(Time-to-Market) 경쟁은 날로 치열해지고, 제품과 공정의 복잡성은 기하급수적으로 증가하며, 소재·반도체·바이오 등 첨단 산업에서 탐색해야 할 변수의 조합은 인간 연구자의 인지적 한계를 넘어서고 있습니다. 기존의 인력 의존형 R&D 운영 방식은 이러한 복잡성과 불확실성 앞에서 개발 효율성과 완성도 양쪽 모두에서 뚜렷한 한계를 드러내고 있습니다.

이 지점에서 AI는 R&D의 본질적 과제인 복잡성, 불확실성, 비효율성을 동시에 완화할 수 있는 전략적 도구로 부상하고 있습니다. AI는 단순히 실험을 자동화하는 수준을 넘어, 문헌·특허 분석부터 실험 조건 최적화, 가상 실험 환경 시뮬레이션까지 R&D 전반의 탐색 효율을 높이고 연구 리드타임을 획기적으로 단축하는 역할을 수행합니다.

 

AI가 R&D 프로세스를 바꾸는 세 가지 메커니즘

 

글로벌 선도 기업들이 R&D에 AI를 적용하는 방식을 분석해 보면, 크게 세 가지 핵심 메커니즘으로 구분할 수 있습니다. 이는 Virtual(가상화), Connectivity(연결성), Prediction(예측·최적화)이라는 세 축으로, 각각이 연구개발의 근본적인 비효율을 해소하는 역할을 합니다.

 

첫째, Virtual – 가상 실험으로 시간과 비용을 압축하다

R&D 과정에서 반복되는 물리적 실험은 막대한 시간과 비용을 수반하며, 실패에 따른 리스크도 큽니다. 이를 근본적으로 해결하기 위해 기업들은 Digital Twin 기반의 가상 실험 환경을 구축하고 있습니다. 실제 물리 환경을 디지털 공간에 정밀하게 재현하고, 제품 구조·장비 조건·공정 파라미터 등 다양한 설계·운영 변수를 가상 공간에서 사전 검증하는 방식입니다.

구체적인 사례를 살펴보면, 국내 한 조선사는 선박 설계 단계에서 구조·유체·진동 시뮬레이션을 적용하여 선체 구조 강도와 용접·조립 공정 조건을 가상 환경에서 검증함으로써 설계 오류를 사전에 제거하고 재설계 비용을 크게 절감하고 있습니다. 전기차 분야에서는 Giga Casting 공정에 Digital Twin 기반 구조·열·응고 시뮬레이션을 적용하여, 내부 기공과 열 변형에 따른 균열을 사전 분석하고 시제품 재작업을 최소화하는 성과를 거두고 있습니다. 반도체 산업에서는 Virtual Metrology 솔루션을 통해 수만 장의 웨이퍼를 가상 계측하고 공정 산포 및 변동성을 분석함으로써, 공정 변동(Process Variation)을 약 29% 감소시키고 실험 반복 횟수와 개발 리드타임을 동시에 단축하는 성과를 달성했습니다.

 

둘째, Connectivity – 단절된 데이터를 잇다

R&D 데이터는 설계, 실험, 제조, 품질 등 각 단계별로 단절되어 관리되는 경우가 많습니다. 이러한 데이터 간 연계 부족은 의사결정의 질을 떨어뜨리는 핵심 원인입니다. 이를 해결하기 위해 글로벌 기업들은 Digital Thread 개념을 기반으로 전주기 데이터 연결을 추진하고 있습니다.

항공우주 산업에서는 설계 모델, 생산 데이터, 유지보수 기록을 일원화하여 항공기 부품 수명 주기를 추적하고 예측 유지보수를 고도화하고 있으며, 자동차 산업에서는 설계–제조–판매 후 성능 데이터를 지속적으로 연결하여 출시 기간을 단축하고 고객 요구 대응력을 강화하고 있습니다. 제약·바이오 분야에서도 연구·개발·생산·품질·공급망 데이터를 통합하여 글로벌 공급망 가시성과 규제 대응력을 확보하는 흐름이 확산되고 있습니다. Digital Thread는 단순한 데이터 연결을 넘어, R&D 전주기의 의사결정 품질을 근본적으로 높이는 인프라로 자리 잡고 있습니다.

 

셋째, Prediction – 경험과 직관을 데이터 기반 예측으로 전환하다

R&D 환경은 기술적 복잡성과 외부 변수의 영향으로 불확실성이 높아, 여전히 경험과 직관에 의존한 의사결정이 주를 이루는 경우가 많습니다. 그러나 이러한 방식은 개발 리스크를 사전에 식별하기 어렵고, 반복 실험과 재작업이라는 악순환으로 이어집니다. AI 기반 예측 및 최적화 기술은 이 문제를 정면으로 해결합니다.

자동차 업계의 한 선도 기업은 자율주행 기술 개발 시 수천 개의 시나리오와 환경 조건을 AI로 빠르게 테스트·평가하여 최적 설계 조건을 추천받고 있으며, 제조 분야에서는 AI 기반 플랫폼을 통해 물리적 시뮬레이션 결과를 고속 예측하고 설계 시나리오 평가 시간을 획기적으로 단축하고 있습니다. 또 다른 자동차 기업은 과거 실험·생산 데이터의 패턴을 학습한 AI를 활용하여 생산 로봇·설비의 이상 패턴을 조기에 감지하고, 예측 유지보수와 생산 성능 최적화를 동시에 달성하고 있습니다.

 

생성형 AI와 시뮬레이션 AI의 융합이 만드는 R&D 혁신

 

R&D 영역에서 특히 주목해야 할 흐름은 생성형 AI와 시뮬레이션 AI의 융합입니다. 기존의 시뮬레이션 AI가 ‘주어진 조건 하에서 결과를 예측’하는 데 초점을 뒀다면, 생성형 AI는 ‘새로운 설계안이나 분자 구조를 직접 제안’하는 역할을 수행합니다. 이 두 기술이 결합되면, AI가 새로운 후보 물질이나 설계안을 생성하고 → 시뮬레이션으로 성능을 사전 검증하며 → 그 결과를 다시 학습하여 더 나은 대안을 제시하는 자율적 탐색 루프가 구성됩니다.

이러한 접근은 신소재 개발, 신약 후보 물질 탐색, 반도체 공정 최적화 등에서 이미 가시적인 성과를 내고 있습니다. AI 기반 분석이 구조–장비–공정 조건 간 복합적인 상호작용을 정량적으로 평가하여 성능, 수율, 안정성 측면에서 유의미한 설계안을 선별해 주고, 연구자는 이를 바탕으로 보다 본질적인 문제 정의와 해석에 집중할 수 있게 됩니다. 과거 수년이 걸리던 탐색 과정이 수개월, 때로는 수주로 압축되는 것이 현실화되고 있습니다.

 

R&D AI, 만능이 아니다 – 한계를 직시해야 전략이 보인다

 

R&D AI의 잠재력이 크다고 해서 무조건적인 낙관은 위험합니다. R&D 영역에는 기업 활동의 다른 기능 영역(Value Chain) 대비 훨씬 높은 AI 적용 장벽이 존재하기 때문입니다.

우선, AI의 추론 능력에는 근본적인 한계가 있습니다. R&D는 기존 데이터에 존재하지 않는 새로운 가설과 메커니즘을 탐색하는 활동인데, 현재의 AI 모델은 학습 데이터 범위를 벗어난 상황에서 추론 신뢰도가 급격히 저하됩니다. 물리 법칙·공정 조건·인과관계 등 도메인 지식을 구조적으로 내재화하는 데도 제한적이며, 결과 도출 근거가 불투명한 블랙박스 특성은 연구자의 신뢰를 얻기 어렵게 만듭니다.

데이터 측면의 도전도 만만치 않습니다. R&D 데이터는 실험·장비·문서 데이터가 분산·비표준화된 형태로 관리되는 경우가 많고, 메타데이터 부족으로 실험 맥락(Context) 추적 및 해석이 어렵습니다. 편향된 데이터로 학습된 AI는 예측의 일반화 성능이 저하될 수밖에 없습니다. 또한 복잡하고 비정형적인 실험 환경에서의 완전 자동화에는 물리적·규제적 제약이 존재하며, 특히 안전이 중시되는 산업에서는 의사결정 책임 소재가 자동화 확산의 핵심 제약 요인으로 작용합니다.

 

해답은 ‘Researcher-Centric AI’ – 연구자 중심의 AI 전략

 

 

이러한 한계를 직시할 때, R&D AI의 올바른 방향은 명확해집니다. AI는 연구자를 대체하는 자동화 도구가 아니라, 연구자의 전문성과 판단을 보조·확장하는 지능적 파트너로 설계되어야 합니다. 이것이 바로 Human-in-the-loop 기반의 Researcher-Centric AI 전략입니다.

이 전략의 핵심은 네 가지입니다. 첫째, 실험 설계·변수 탐색·결과 해석 등 인지 부담이 높은 영역에서 AI의 분석 역량을 활용하되, 최종 판단은 연구자가 내리는 구조를 확립하는 것입니다. 둘째, Expert Feedback Loop를 통해 AI가 생성한 설계안, 실험 추천, 예측 결과를 도메인 전문가가 검증·교정하고, 이 과정에서 발생하는 판단 근거와 수정 이력을 AI 모델 개선에 반영하는 순환 구조를 만드는 것입니다. 셋째, 주요 변수 영향도, 데이터 패턴, 유사 실험 사례 비교 등 설명 가능한 AI(Explainable AI) 구조를 제공하여, AI 결과를 연구자의 의사결정을 보조하는 합리적 근거로 활용할 수 있게 하는 것입니다. 넷째, 정형·비정형 데이터가 공존하는 Lakehouse 기반 아키텍처를 중심으로 고품질 R&D 데이터를 자산화하고, 성공 사례뿐 아니라 실패 실험 및 부정 결과까지 포함한 데이터 축적을 통해 데이터 편향을 완화하는 것입니다.

 

SK AX가 제안하는 R&D AI – 기술과 산업 전문성의 결합

 

Researcher-Centric AI 전략을 실제 산업 현장에 구현하기 위해서는 범용 AI의 단순 도입이 아니라, 도메인 특화 문제에 최적화된 설계가 필요합니다. 특히 신소재 개발과 같이 탐색 공간이 넓고 실험 비용이 높은 영역에서는, AI가 반복 실험을 줄이고 후보 물질의 우선순위를 선별하는 역할을 수행해야 합니다. SK AX는 AI 물성 예측 기반 R&D 오퍼링을 통해 분자 구조를 해석하고 다양한 물성을 예측함으로써, 합성 이전 단계에서 유망 후보를 사전 평가하고 연구 리드타임과 비용을 동시에 절감할 수 있는 기반을 제공합니다.

이를 위해 딥러닝과 화학정보학 기반의 분석 기술에 도메인 지식과 고객 맞춤형 데이터를 결합합니다. 반도체 전구체, 친환경 고분자, 리튬 이차전지 배터리 등 고부가가치 산업 영역에서 생성형 AI를 활용해 신규 화합물 구조를 제안하고, 예측 → 선별 → 실험 검증 → 피드백 반영으로 이어지는 고속 탐색 루프를 구현합니다. 이 구조는 불필요한 반복 실험을 최소화하고, 유해 시약을 사용하는 실험에서 연구자의 노출을 줄이는 효과까지 제공합니다.

결국 R&D AI의 목적은 연구자를 대체하는 것이 아니라, 연구자의 판단을 정밀하게 확장하는 데 있습니다. SK AX는 구조·물성 데이터베이스 기반 맞춤형 모델, 생성형 AI 기반 신규 화합물 추천, 자연어 기반 통합 검색 환경을 통해 연구자의 탐색 효율을 높이고 의사결정의 정확도를 강화합니다. 이는 단일 기술 도입을 넘어, 예측 기반 의사결정 체계를 조직에 정착시키는 과정이며, R&D를 보다 빠르고 정교하며 지속 가능한 경쟁력의 영역으로 전환하는 전략적 출발점이 됩니다.

 

[FAQ]

 

Q1. R&D에 AI가 필요한 이유는 무엇인가요?

제품과 공정의 복잡성이 기하급수적으로 증가하면서, 기존 인력 의존형 R&D 운영만으로는 탐색해야 할 변수의 조합을 감당하기 어려워졌습니다. AI는 문헌·특허 분석, 실험 조건 최적화, 가상 시뮬레이션 등을 통해 R&D의 본질적 과제인 복잡성·불확실성·비효율성을 동시에 완화하는 전략적 도구 역할을 합니다.

 

Q2. Virtual, Connectivity, Prediction은 각각 무엇을 의미하나요?

Virtual은 Digital Twin 기반 가상 실험 환경을 통해 물리적 실험의 시간과 비용을 압축하는 접근이며, Connectivity는 Digital Thread 기반으로 설계·실험·제조·품질 데이터를 전주기 연결하여 의사결정 품질을 높이는 것입니다. Prediction은 AI 기반 예측·최적화 기술로 경험과 직관에 의존하던 의사결정을 데이터 중심으로 전환하는 것을 뜻합니다.

 

Q3. SK AX는 R&D AI 분야에서 어떤 역할을 하나요?

SK AX는 Digital Twin 기반 가상 실험 환경 구축, Lakehouse 아키텍처를 활용한 R&D 데이터 자산화, Expert Feedback Loop와 Explainable AI를 결합한 신뢰 기반 운영 체계, PoC에서 전사 확산까지의 단계별 로드맵 설계를 아우르는 종합적인 R&D AI 오퍼링을 제공합니다.

 

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