Ursa Major가 EOS 오픈 API와 AI를 결합해 제조업을 재정의하는 방법
2026년 10월 16일 | 읽는 데 걸리는 시간: 5분
제조 속도는 언제나 경쟁 우위 요소였지만, 국방 및 항공우주 분야에서는 종종 국가 안보의 문제로 이어지기도 합니다. 미국의 국방 산업 기반이 고갈된 탄약을 보충하고 초음속 능력을 확대해야 한다는 압박이 커짐에 따라, 기존의 제조 프로세스가 주요 병목 현상으로 드러나고 있습니다.
콜로라도주 버토우에 본사를 둔 항공우주 및 방산 기업인 어사 메이저(Ursa Major)는 이 과제에 정면으로 맞서고 있습니다. 어사 메이저는 산업용 금속 적층 제조(AM) 기술을 첨단 인공지능 및 개방형 소프트웨어 아키텍처와 결합함으로써, 방산 생산의 미래가 단순히 더 빠른 레이저에만 있는 것이 아니라, 더 스마트하고 소프트웨어 중심의 반복적 개선에 있다는 점을 입증하고 있습니다.
소프트웨어 기반 추진 시스템: 초음속 기술에서 유연한 고체 연료에 이르기까지
Ursa Major의 사명은 초음속 기술, 우주 추진 기술, 고체 로켓 모터라는 세 가지 핵심 방위 분야를 아우릅니다. 이 세 분야 전반에 걸쳐 AM은 신속한 혁신과 하드웨어 구현을 이끄는 주축 역할을 수행하고 있습니다.
초음속 분야에서 Ursa Major의 주력 엔진인 ‘해들리(Hadley)’는 9회 이상의 초음속 비행 임무를 성공적으로 수행했습니다. 이 엔진은 산소가 풍부한 단계 연소 방식의 액체 로켓 엔진으로, 질량 기준으로 약 80%가 3D 프린팅으로 제작되었습니다. 팀은 섀도우 런치(Shadow Launch)와 협력하여, 정확히 동일한 3D 프린팅 엔진을 9회 이상 회수, 점검 및 재사용해 왔습니다. 이와 동시에, 그들의 저장 가능 액체 엔진인 ‘드레이퍼(Draper)’는 최근 공군 연구소(Air Force Research Laboratory)와의 공동 프로그램에서 성공적인 시험 비행을 마쳤습니다.
액체 추진 엔진이 극도로 복잡한 설계와 열 관리를 위해 적층 제조(AM) 기술을 활용하는 반면, 고체 로켓 모터는 공급망의 유연성과 비용이라는 또 다른 과제를 안고 있습니다. 기존의 고체 로켓 모터 생산은 수백만 달러 규모의 경직된 고정식 제조 라인에 의존하고 있습니다. 국방 프로그램에서 다른 직경의 모터가 필요할 경우, 새로운 생산 라인을 구축하는 데 수년이 걸리고 수억 달러의 비용이 소요될 수 있습니다.
Ursa Major는 독자적인 LINX 제조 공정을 통해 유연한 “유닛 셀” 방식을 채택하고 있습니다. EOS 금속 3D 프린팅 시스템을 활용함으로써, 이 팀은 정확히 동일한 기계에서 크기가 서로 다른 여러 모터 케이스와 복잡한 내부 공구를 제작할 수 있습니다. 특수 강재의 경우 종종 12개월의 리드 타임이 소요되는 장기 리드 타임의 단조 부품을 프린팅된 부품으로 대체함으로써, Ursa Major는 단 몇 주 만에 설계, 프린팅, 테스트 및 반복 개선을 수행할 수 있습니다.
바이브 코딩과 AI 가속화
유연한 하드웨어를 구축하려면 그만큼 유연한 소프트웨어가 필요합니다. 바로 이 점에서 AI와 맞춤형 소프트웨어 개발이 제조 생산성에 획기적인 변화를 가져오고 있습니다.
Ursa Major의 엔지니어들은 흔히 “바이브 코딩(vibe-coding)”이라고 불리는 AI 지원 개발 도구를 활용하여 대규모 언어 모델을 자체 개발한 슬라이싱 저장소(Polaris)에 통합합니다. 엔지니어들은 복잡한 실험 설계(DOE)를 수동으로 구성하거나 저수준 스크립트를 작성하는 데 며칠을 소비하는 대신, 자연어 프롬프트를 사용하여 고급 알고리즘을 신속하게 프로토타이핑하고 테스트합니다.
예를 들어, 엔지니어는 레이저 스캐닝 전략에 관한 새로 발표된 학술 논문을 AI 코딩 보조 도구에 입력하고, 슬라이서 저장소 내에 새로운 스캐닝 기능을 작성하도록 지시한 뒤, 빌드 플레이트 위의 개별 부품에 맞춤형 매개변수를 적용할 수 있습니다.
최근 시연에서 Ursa Major는 각 구성 요소의 중심점을 기준으로 해치 타일을 바깥쪽에서 안쪽으로 정렬하는 부품별 열 관리 전략을 생성했습니다. 이 AI 도구는 구성 파일을 업데이트하고, 필요한 지지 구조물을 구축하며, EOS M 400 플랫폼용 슬라이스 파일을 준비했습니다. 그 결과, 며칠이 걸리던 수동 프로그래밍 작업이 10분 만에 완료되었습니다.
시스템 개방성의 힘
AI 알고리즘의 효과는 접근할 수 있는 데이터 스트림의 수준에 따라 결정됩니다. 진정한 종단 간 자동화를 구축하려면 소프트웨어 도구가 물리적 기계와 원활하게 연동되어야 합니다.
바로 이 점에서 EOS는 개방성, 유연성, 기계 접근성 측면에서 업계 표준을 제시합니다. 사용자 접근을 제한하는 폐쇄형 생태계와 달리, EOS는 EOS REST API와 EOS CONNECT를 포함하여 견고하고 완벽하게 문서화된 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스( API)를 제공합니다.
Ursa Major는 이러한 개방형 인터페이스를 활용하여 100% AI가 생성한 코드로 단 일주일 만에 완전히 맞춤형 웹 기반 장비 모니터링 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 EOS 기기에 신속하고 반복적으로 쿼리를 보내며, 제작 데이터를 로컬 SQL 데이터베이스에 기록하고, 작동 중인 프린터에 실시간 카메라 영상을 표시하며, 자동화된 상태 보고서를 전송합니다. 필라멘트 공급 부족이나 리코터 걸림과 같은 이상 현상이 발생하면, 시스템은 즉시 문제를 표시하고 엔지니어에게 제작 챔버의 실시간 이미지를 이메일로 전송합니다.
"미래에 진정한 돌파구를 마련할 것은, 이러한 도구들이 실제 환경이나 하드웨어와 어떻게 연동되는지에 대해 정말 훌륭한 문서를 갖춘 기업들이 될 것입니다.” 그는 EOS CONNECT Core API를 어떻게 활용했는지 예로 들었습니다. “제가 한 일은 문서를 가져와 CloudCode에 입력한 다음, ‘자, 여기에 이 기능에 대한 모든 문서가 있습니다. 우리가 하고 싶은 건 1분마다, 30초마다, 원하는 간격으로 기계에 쿼리를 보내고 데이터를 추출할 수 있는 데이터베이스를 구축하는 거예요… 그리고 이 모든 작업을 별도의 지시 없이도 자동으로 수행할 수 있죠.”
톰 포모르스키(Tom Pomorski), Ursa Major 적층 제조 부문 이사
EOS는 투명한 시스템 접근 기능을 제공함으로써, 사용자가 시리얼화된 부품 추적 정보, 센서 로그 및 기계 진단 데이터를 기업 제조 시스템에 직접 연결하는 맞춤형 데이터 융합 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원합니다.
개발 환경에서 운영 환경으로의 전환
AI 기반의 바이브 코딩은 신속한 시제품 제작과 공정 개발에 있어 혁신적인 기술이지만, 하드웨어를 비행 안전이 중요한 양산 단계로 전환하는 과정에는 여전히 철저함과 정밀함이 요구됩니다.
신경망과 생성형 스크립트는 극한 사례를 신속하게 탐색할 수 있지만, 항공우주 및 방위 산업용 부품의 경우 결정론적 검증, 폐쇄 루프 공정 검증, 그리고 엄격한 품질 관리가 필수적입니다. AI는 발견 단계를 가속화하여 소프트웨어 팀이 요구 사항을 세밀하게 다듬고, 검증된 프레임워크를 소프트웨어 엔지니어에게 전달함으로써, 이들이 실제 운영에 투입 가능한 엔터프라이즈급 소프트웨어를 구축할 수 있도록 지원합니다.
이러한 현실은 AM 생태계에서 EOS가 수행하는 이중적인 역할을 잘 보여줍니다. EOS는 맞춤형 디지털 파이프라인을 구축하기 위해 개방형 API와 심층적인 매개변수가 필요한 Ursa Major와 같은 고성능 기업들에 서비스를 제공합니다. 동시에, EOS는 즉각적이고 표준화된 생산이 필요한 산업용 고객들을 위해 검증된 즉시 사용 가능한 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션을 제공합니다.
첨단 제조업의 미래
다중 레이저 하드웨어, 개방형 API 아키텍처, AI 지원 소프트웨어의 융합은 항공우주 및 방위 산업 제조 분야에서 가능한 영역을 새롭게 재정의하고 있습니다. 소프트웨어의 장벽을 제거하고 기계 접근성을 도입함으로써, 현대의 제조업체들은 국가 안보 요구에 동적으로 대응할 수 있는 민첩하고 확장 가능한 생산 셀을 구축할 수 있습니다.
개방형 소프트웨어 아키텍처가 생산 라인을 어떻게 한 단계 더 발전시킬 수 있는지 알아보시려면, 생산성 향상을 위한 EOS 확장형 3D 프린팅 소프트웨어에 대해 자세히 알아보세요 .
