엔지니어링 워크플로의 에이전틱 AI 활용, 매스웍스 티유브이슈드(TUV SUD) 인증 지침 제공

엔지니어드 시스템 설계를 위한 수학적 컴퓨팅 소프트웨어를 개발하는 매스웍스(MathWorks)가 IEC 인증 키트(IEC Certification Kit)에 포함된 매트랩(MATLAB), 시뮬링크(Simulink), 스테이트플로(Stateflow), 시스템 컴포저(System Composer)에 대한 티유브이슈드(TUV SUD) 인증 범위가 자동차 기능 안전 표준 ISO 26262에 따른 범용 AI 툴 분류 지침까지 확대됐다고 발표했다. 

매스웍스는 기능 안전(functional safety) 애플리케이션에서 AI를 활용하는 일부 엔지니어링 워크플로에 대한 지침을 제공하는 최초의 툴 공급업체다. 이 지침은 티유브이슈드가 평가한 구체적인 활용 사례를 바탕으로 마련됐다. 지침에는 AI 지원 모델 기반 설계(Model-Based Design)의 실제 적용 사례가 포함되며, 특히 시뮬링크 에이전틱 툴킷(Simulink Agentic Toolkit)을 활용한 에이전틱 모델 개발, 모델 검토, 테스트 케이스 생성 워크플로를 중점적으로 다룬다. 또한 이러한 활용 사례를 통제 및 감사가 가능한 방식으로 안전 필수(safety-critical) 개발 프로세스에 통합하는 방법을 제시한다. 이를 통해 조직은 엔지니어링의 엄밀성, 추적 가능성, 표준 준수를 유지하면서 개발 속도를 높일 수 있다.

AI 에이전트는 요구사항을 검증된 시뮬링크(Simulink) 설계로 구현해 재작업을 줄이고 개발 속도를 높인다.

에이전틱 AI 기능으로 모델 기반 설계 확장

이러한 접근 방식의 기반이 되는 매스웍스 기술은 에이전틱 AI 기능을 모델 기반 설계 워크플로에 통합한다. 이를 통해 엔지니어는 AI 시스템에 프롬프트를 입력하는 수준을 넘어, 시뮬링크 모델과 엔지니어링 워크플로에서 직접 작업을 수행하는 AI 에이전트를 활용할 수 있다. 매스웍스는 에이전트가 매트랩과 시뮬링크 기능을 엔지니어링 작업에 적용하도록 안내하는 새로운 스킬을 추가하며 에이전틱 AI 기능을 지속적으로 확장하고 있다. 

시뮬링크 에이전틱 툴킷을 활용하면 AI 에이전트는 모델 구조를 이해하고 설계를 생성하거나 수정할 수 있다. 시뮬레이션 실행, 테스트 생성, 요구사항과 모델 간 연결도 가능하다. 이 툴킷은 시뮬링크 전용 툴과 모델 기반 설계 워크플로를 위해 전문가가 작성한 스킬을 결합한다. 매스웍스 엔지니어와 도메인 전문가가 작성한 스킬은 모델 개발, 알고리즘 명세, 플랜트 모델링, 테스트, 검증, 요구사항 생성 과정에서 에이전트의 작업을 안내한다. 이러한 전문가 작성 스킬은 에이전트가 각 작업에 적합한 기능을 적용하도록 지원하며, 결과 검증에 대한 최종 책임은 엔지니어에게 있다.

AI 에이전트가 효과적으로 작업을 수행하려면 도메인 특화 도구와 전문 지식이 필요하다.

폴리스페이스 에이전틱 툴킷(Polyspace Agentic Toolkit)은 이러한 워크플로를 소프트웨어 분석 및 검증 영역으로 확장해 코드 견고성 분석, 코딩 표준 준수, 결함 검출을 지원한다. 조직은 두 툴킷을 함께 활용해 기존의 검증 및 검토 절차를 유지하면서 개발 라이프사이클 전반에 AI 에이전트를 도입할 수 있다. 

마이클 카론(Michael Carone) 매스웍스 시뮬링크 플랫폼 수석 제품 마케팅 매니저는 "엔지니어링 팀은 시스템 개발에 요구되는 엄밀성을 유지하면서 에이전틱 AI의 이점을 활용할 수 있는 방법을 모색하고 있다"며 "매스웍스는 AI 에이전트를 시뮬링크 모델, 시뮬레이션, 테스트 워크플로와 연결해 엔지니어가 기존 엔지니어링 프로세스 내에서 에이전틱 AI를 활용하면서도 복잡한 엔지니어드 시스템에 요구되는 책임성을 유지할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다. 

엔지니어링 분야에서 에이전틱 AI 활용이 확대됨에 따라, 조직에는 AI 기능과 엔지니어링 분야의 전문 지식 및 맥락, 엔지니어링 워크플로에 필요한 결정론적 검증을 결합하는 접근 방식이 요구된다. 매스웍스는 AI 에이전트를 모델, 시뮬레이션, 테스트 등 실행 가능한 엔지니어링 자산과 연결해 조직이 기존 엔지니어링 프로세스 내에서 AI를 활용할 수 있도록 지원한다. 

이번 기능은 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 기반으로 구축됐으며, 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 코덱스(Codex), 제미나이 CLI(Gemini CLI), 클로드 코드(Claude Code) 및 기타 MCP 호환 에이전트 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼을 지원한다. 이에 따라 조직은 자사 엔지니어링 워크플로에 적합한 플랫폼을 선택해 에이전틱 AI를 도입할 수 있다. 엔지니어는 엔지니어링 결과에 기반한 AI 지원을 통해 더 많은 개발 작업을 자동화하면서도 최종 의사결정과 승인에 대한 책임을 유지한다.