LMM(Large Mechanical Model)

제조 특화 대형 기계 모델 개념

Oct 26. 2025

우리는 지금 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 대화하는 시대에 살고 있습니다. ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Model)은 수많은 문장과 단어의 패턴을 학습해 사람처럼 글을 쓰고, 생각을 정리하며, 심지어 코드를 짜기도 합니다.

그런데, 이제 인공지능의 학습 영역은 언어의 세계를 넘어 물리의 세계로 확장되고 있는 가운데 LMM(Large Mechanical Model, 대형 기계 모델)이라는 인공지능 모델이 있습니다.

LMM은 인간의 언어 대신 기계의 언어, 즉 구조, 하중, 마찰, 열, 진동, 조립 순서 같은 물리적 상호작용의 패턴을 학습하는 인공지능 모델로 단어를 예측하는 대신, 부품의 반응과 시스템의 성능을 예측합니다.

LMM이란?
LMM은 “기계의 움직임과 구조를 이해하는 AI”라고 할 수 있는데 수백만 건의 기계 설계도, 해석 결과, 제조 이력, 센서 데이터를 학습해 ‘이 조건에서 어떤 형태가 가장 효율적인가’를 스스로 판단하는 기계 설계용 AI 모델입니다.

예를 들어, 스마트폰의 프레임을 설계할 때 엔지니어는 수십 번의 구조 해석을 통해 내구성, 두께, 발열, 진동 등을 고려해야 합니다. 하지만 LMM은 이러한 물리적 특성을 이미 학습하고 있기 때문에, “가볍지만 내구성이 높은 스마트폰 프레임을 설계해”라고 명령하면 AI는 3D CAD 도면, 재료 선택, 내부 구조의 응력 분포, 제조공정까지 자동으로 제시할 수 있습니다.

이는 단순한 Design Automaiton(설계 자동화)가 아니라, LMM은 실제로 작동 가능한 구조와 공정 시나리오를 함께 제시함으로써, 디지털 트윈(Digital Twin) 수준의 현실적인 설계를 가능하게 하는 것입니다.

LMM은 어떻게 작동할까?

LMM은 본질적으로 물리 기반 인공지능(Physics-Informed AI)의 확장형으로 그 구조는 다음과 같이 세 단계로 나눌 수 있습니다.

첫 번째 단계는 기계 설계 데이터 학습 단계입니다.
여기서 LMM은 CAD 도면, 재료 특성 데이터, 제조공정 로그, 센서 피드백 등 수많은 엔지니어링 데이터를 통합하여 학습하며, 이를 통해 나사, 힌지, 스프링, PCB, 케이스 같은 각 부품의 기능적 역할과 그들이 시스템 내에서 어떻게 상호작용하는지를 이해합니다.

두 번째 단계는 물리 법칙을 내재화하는 과정입니다.
기계는 단순히 형태만 있는 것이 아니고 힘의 전달, 마찰 계수, 열전도, 진동 모드 등 복잡한 물리적 현상이 결합되어 작동합니다. LMM은 이러한 물리식을 반영하여 열역학, 유체역학등이 모델 내부의 추론 과정에 포함되도록 합니다. 그 결과, 단순히 예쁜 설계가 아니라 실제 작동 가능한 기계적 구조를 만들어냅니다.

마지막 단계는 지능형 생성 단계입니다.
AI는 사용자의 의도를 해석하고 새로운 설계안을 제안합니다.
예를 들어, “스마트폰 조립 공정에서 진동이 적은 자동 나사 체결 장치를 설계해 줘”라고 하면, LMM은 공정 데이터를 참고하여 모터 회전수, 토크 제어, 로봇 암의 관절 위치까지 고려한 새로운 장치를 설계해 냅니다.

즉, LMM은 기존 설계의 단순한 복제가 아니라 물리적 창의성(Physical Creativity)을 구현하는 모델입니다.

LMM이 바꾸는 일의 방식
제조 현장의 엔지니어는 검토하고, 설계하고, 검증하는 활동을 반복적으로 하며 이 주기 동안 하중 해석, 열해석, 진동 분석, 공정 검토로 인력과 시간이 소모되었습니다. 하지만 LMM이 인간이 하는 설계에서 AI 가 설계하는 시대로 가능하게 하고 있습니다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 수천 가지의 설계안을 동시에 시뮬레이션하고 가장 최적화된 결과를 제시합니다.

이로 인해 사람은 ‘어떻게 만들까?’가 아니라 ‘무엇을 만들까?’에 집중할 수 있습니다.

예를 들어, 스마트폰을 설계할 때 LMM은 단말기 내부의 열 분포와 구조 강도를 동시에 고려하여 배터리 위치와 히트파이프의 형상을 자동으로 조정할 수 있으며 또한, 제조 과정에서 발생할 수 있는 공정 편차나 소재 변형까지 예측해 설계 초기 단계에서부터 품질을 확보할 수 있습니다.

결국, 엔지니어는 단순한 설계자가 아니라 AI와 협업해 새로운 가능성을 탐색하는 기술 전략가로 변화하게 될 것입니다.

LMM이 바꾸는 제조 현장
LMM은 단순히 설계 단계를 혁신하는 수준을 넘어, 제조 공정 전체의 구조적 효율성을 재편할 수 있을 것입니다.

스마트폰 제조 공정을 예로 들면, AI가 생성한 설계는 곧바로 제조 공정 시뮬레이터로 전달되어 실제 조립 순서, 로봇 동작, 부품 조달 일정까지 자동 최적화 합니다. 만약, 조립 과정에서 예상치 못한 공정 문제가 발생하면 LMM은 즉시 데이터를 받아 스스로 수정안을 학습합니다. 즉, AI가 기계를 설계하고, 그 기계가 다시 AI를 학습시키는 순환 구조가 만들어는 것이죠.

이 구조는 제조 전반에 걸쳐 적용될 수 있습니다.
스마트폰뿐 아니라 자동차, 반도체 장비, 산업용 로봇 등 복잡한 기계 시스템의 설계와 제작이 하나의 지능형 네트워크로 연결되는 것입니다.

LMM은 디지털 트윈, IoT, 자동화 제어 시스템과 결합하여 스스로 진화하는 제조 생태계(Self-Evolving Manufacturing Ecosystem)를 실현하는 강력한 도구가 될 것입니다.

마무리

이제 AI는 단순히 사람의 언어를 이해하는 수준을 넘어, 물리 세계의 구조를 이해하고 스스로 설계하는 단계로 진입하고 있습니다. AI가 기계를 설계하고, 그 기계가 실제 환경에서 데이터를 수집해 AI의 학습을 다시 고도화하는 이 순환이 바로 LMM이 만들어내는 새로운 혁신 메커니즘입니다.