로엔코리아 — PID 제어기 위에 AI 를 얹는다, 설비 교체 없는 '산업의 자율주행'에 시드 1억원

발전소와 화학 플랜트의 압력·온도·유량을 다루는 제어기 상당수는 지금도 수십 년 된 PID 제어 위에서 돈다. 사람이 미리 정해둔 설정값으로 설비를 돌리는 구조라, 수소 저장이나 탄소 포집처럼 작은 조건 변화에도 민감한 친환경 설비가 늘수록 효율의 빈틈이 커진다¹. 대안인 글로벌 APC 는 전문가가 공정 모델을 직접 짜는 프로젝트형이라 중소·중견 설비에는 문턱이 높았다¹. 그 틈에 '설비는 그대로 두고 AI 만 얹는다' 는 리트로핏을 들고 나온 부산의 6인 팀에, (재)큐네스티가 1억원 시드를 넣었다¹.

왜 리트로핏이었나 — 설비를 바꾸지 않는 것이 진입 조건이었다

산업 제어에 AI 가 들어가지 못한 이유는 알고리즘이 모자라서가 아니었다. 데이터만으로 학습한 모델은 학습하지 않은 상황에서 물리적으로 불가능한 명령을 낼 수 있고, 발전소 제어실에서 그 한 번은 곧 사고다¹. 그래서 대형 플랜트는 전문가가 공정 모델을 손으로 짜고 조건이 바뀌면 다시 조정하는 APC 를 비용을 감수하며 썼고, 그 비용을 감당할 수 없는 중소·중견 설비는 PID 설정값을 그대로 두는 쪽을 택했다¹. 수십 년간 유지된 이 분단선이 로엔코리아가 노리는 자리다.

회사의 답은 두 겹이다. 첫째, 설비를 교체하지 않는다. 액시온(AXION) 은 이미 운영 중인 PLC 기반 설비에 그대로 장착하는 리트로핏형 피지컬 AI 폐루프 제어 솔루션으로, 운전 조건이 바뀔 때마다 AI 가 최적 제어값을 실시간으로 찾아 기존 제어기에 직접 반영한다¹. 둘째, AI 의 명령이 PLC 에 들어가기 전에 물리 법칙으로 한 번 더 거른다. 물리정보신경망(PINN) 의 잔차를 기준으로 질량·에너지 보존을 어기는 명령을 걸러내는 '제어명령 거부 게이트' 구조이고, 2026년 8월 국내 특허 출원과 심사청구를 마쳤다¹. AI 가 틀릴 수 있다는 전제를 제품 구조 안에 박아 넣은 것이 이 회사의 출발점이다. 회사는 이 조합을 '산업의 자율주행' 이라고 부른다¹.

팀의 이력이 이 선택을 설명한다. 우동주 대표는 부산대 조선해양공학 석사 출신으로 대우조선해양에서 열역학·시스템 설계를 맡았다¹. 소프트웨어 회사가 제어를 배운 순서가 아니라, 플랜트 설계자가 AI 를 도구로 집어든 순서다. 팬리스 밀폐형·IP65·DIN 레일 장착·DC 9~36V 사양의 엣지 제어기와 HMI 운영 콘솔, AI 추론·학습 파이프라인을 전부 자체 개발한 것도 같은 맥락이다¹. 현장 제어반에 그대로 꽂히는 형태가 아니면 리트로핏이라는 말 자체가 성립하지 않는다. 2022년 설립 뒤 6명 규모로 본사를 부산 펜타플렉스로 확장 이전했다¹.

그래서 이번 라운드에서 1억원이라는 숫자보다 눈여겨볼 것은 실증 두 건이다. 한국동서발전 그린수소 실증단지의 고체수소 저장 시스템 압력 제어는 통합 제어실·PLC 제어반·HMI 구축을 끝내고 10월 초 PoC 에 들어갔다¹. 에코프로의 탄산리튬 생산용 CCU 설비는 계측·제어 장비 4종을 확정했고, 자사 시뮬레이션 기준 공정 효율 10% 이상 개선을 목표로 잡았다¹. 고위험 현장에서 쌓은 누적 1,000시간의 실증 데이터는 설립 4년차 6인 팀이 쥔 가장 비싼 자산이다¹.

PID·APC 와 액시온 — 무엇이 다른가

비교의 축은 '얼마나 똑똑한가' 가 아니라 '어디까지 바꿔야 쓸 수 있는가' 다. PID 는 아무것도 바꾸지 않아도 되지만 효율을 포기하고, APC 는 효율을 얻지만 전문가·모델·프로젝트 비용을 요구한다¹. 액시온은 그 사이에서 PID 쪽의 도입 비용과 APC 쪽의 적응 능력을 동시에 가져가겠다는 포지션이다.

표에서 결정적인 행은 '안전 장치' 다. APC 가 비싼 이유도, PID 가 살아남은 이유도 결국 사람이 책임질 수 있는 범위 안에서 설비를 돌리기 위해서였다. 액시온은 그 책임의 경계를 사람에서 물리 법칙으로 옮긴다. AI 가 내놓은 제어값이 질량·에너지 보존을 어기면 PLC 에 닿기 전에 걸러진다¹. 자율주행차의 긴급 제동에 해당하는 장치를 공정 제어에 먼저 깔아 둔 것이다. 반대로 말하면, 이 게이트가 너무 자주 개입하면 효율 개선 폭은 그만큼 줄어든다. 안전과 효율의 트레이드오프를 어디에 둘지는 실증 데이터가 답해야 한다.

실증에서 매출까지 — 액시온이 가는 세 갈래

제품 매출은 아직 없다. 실증 단계인 만큼 현재 수익은 엔지니어링 용역과 시스템 통합 공급 계약에서 나온다¹. 이 구간을 어떻게 건너는지가 시드 이후 12개월의 전부다.

1. 실증으로 레퍼런스를 만든다 동서발전 그린수소 실증단지와 에코프로 CCU 설비는 각각 '고위험 압력 제어' 와 '공정 효율' 이라는 서로 다른 증명을 맡는다¹. 여기서 나온 수치가 이후 모든 제안서의 첫 페이지가 된다. 2026년 9월 15일 과기정통부·NIPA 주최 '2026 지역 디지털 스케일업 챌린지' 본선 2등과 정보통신산업진흥원장상은 그 전 단계의 외부 검증이다¹.
2. 파트너 채널로 현장에 들어간다 산업용 제어기 기업 바흐만(Bachmann) 의 국내 유일 솔루션 파트너라는 지위는 6인 팀이 직접 영업으로 닿을 수 없는 제어반 안쪽으로 들어가는 통로다¹. 리트로핏은 결국 기존 제어기 벤더와 같은 편에 서야 하는 사업이다.
3. 대기업 그룹 계열사로 확장한다 국내 대기업 그룹 3곳에 계열사 적용 제안서를 냈다¹. 한 그룹 안에서 PLC 기반 설비는 여러 계열사에 반복 등장하므로, 첫 계열사 계약 하나가 구독형(RaaS) 매출의 시작점이 된다. 도입 방식을 엣지 HW·구축형·구독형 세 가지로 쪼갠 이유도 여기에 있다¹.

The Bet — 큐네스티가 1억원으로 산 것

리스크도 같은 자리에 있다. 10% 는 아직 자사 시뮬레이션 숫자이고¹, 1억원은 6인 팀의 하드웨어·현장 실증 비용을 오래 버티게 하는 금액이 아니다. 특허는 출원과 심사청구 단계라 등록 전이다¹. 그리고 리트로핏은 기존 제어기 벤더가 자체 AI 모듈을 내놓는 순간 포지션이 흔들리는 사업이다. 바흐만 파트너십이 방패가 될지 종속이 될지는 계약 구조가 공개되지 않아 알 수 없다.

다음 12개월에 지켜볼 지표 3개

1. 동서발전 PoC 의 실측 결과 10월 초 시작한 고체수소 저장 압력 제어 PoC 에서 거부 게이트가 실제로 몇 번 개입했고 압력이 설정 범위 안에서 얼마나 안정적으로 유지됐는지가 첫 성적표다¹. 이 숫자가 공개되는 순간 '피지컬 AI 제어' 는 개념에서 사례로 바뀐다.
2. 에코프로 CCU 에서 10% 가 실측으로 찍히는가 자사 시뮬레이션 기준 목표치가 현장 계측값으로 바뀌는지, 그 폭이 10% 에 못 미치더라도 투자 회수 기간을 정당화하는 수준인지가 두 번째다¹. 이 결과가 곧 대기업 그룹 3곳 제안서의 설득력이다.
3. 4분기 2억원 라운드와 첫 제품 매출 회사가 밝힌 다음 일정은 2026년 4분기 2억원 시드 추가 유치다¹. 용역·SI 매출 외에 엣지 HW 나 구독형(RaaS) 에서 첫 제품 매출이 발생하는지, 그리고 그 라운드에 큐네스티 외 투자자가 들어오는지가 티어를 가른다.