로엔코리아, “설비 교체 없이 피지컬 AI로 ‘산업의 자율주행’ 연다”

• 투자유치 단계: 시드
• 투자유치 목표 금액: 2억원
• 투자유치 목표 시기: 2026년 4분기

발전소와 화학 플랜트, 에너지 설비의 압력·온도·유량을 다루는 제어기 상당수는 지금도 비례·적분·미분(PID, Proportional-Integral-Derivative) 제어에 기반한다.

단순하고 안정적인 이 방식은 수십 년간 산업의 뼈대 역할을 해왔지만, 사람이 미리 정해둔 설정값으로 설비를 운영한다는 한계가 있다. 수소 저장 시설이나 탄소 포집 설비처럼 작은 조건 변화에도 민감하게 반응하는 친환경 인프라가 늘면서, 고정된 설정값만으로는 최적 효율을 유지하기가 갈수록 어려워지고 있다.

대안은 이미 있다. 대형 플랜트에서는 글로벌 기업의 고급 공정 제어(APC, Advanced Process Control) 솔루션이 쓰인다. 하지만 전문가가 공정 모델을 직접 만들어야 하고, 조건이 바뀌면 모델을 다시 조정해야 하는 프로젝트형 구축이라 비용 부담이 크다. 중소·중견 규모 설비에는 사실상 문턱이 높은 셈이다. 데이터만으로 학습한 AI를 제어에 투입하자니, 학습하지 않은 상황에서 물리적으로 불가능한 명령을 내릴 수 있다는 안전 문제가 걸린다.

2022년 설립된 부산의 제어 기술 스타트업 로엔코리아는 이 틈을 파고든다. 로엔코리아가 만든 ‘액시온(AXION)’은 이미 운영 중인 PLC(Programmable Logic Controller) 기반 설비에 그대로 장착하는 리트로핏(Retrofit)형 피지컬 AI(Physical AI) 제어 솔루션이다. 운전 조건이 바뀔 때마다 AI가 최적 제어값을 실시간으로 찾아 기존 제어기에 직접 반영하는데, 회사는 이를 ‘산업의 자율주행’이라고 부른다. 핵심은 물리 법칙을 학습에 반영하는 물리정보신경망(PINN, Physics-Informed Neural Network)이다. AI의 제어 명령은 PLC에 들어가기 전에 질량·에너지 보존 법칙 기준으로 한 번 더 검산되고, 물리적으로 맞지 않는 명령은 자동으로 차단된다. 로엔코리아는 이 구조로 지난 8월 국내 특허를 출원했다. 배전반에 설치하는 엣지 제어기 하드웨어와 운영 콘솔, AI 파이프라인도 모두 직접 개발했다.

우동주 대표는 부산대학교 조선해양공학 석사 출신으로, 대우조선해양에서 열역학 및 시스템 설계 경험을 쌓았다. 회사는 산업용 제어기 기업 바흐만(Bachmann)의 국내 유일 솔루션 파트너로 공급 채널도 확보했다.

로엔코리아는 현재 한국동서발전 그린수소 실증단지에서 고체수소 저장 시스템의 압력 제어를 맡아 10월 초 PoC(Proof of Concept, 기술 검증)를 앞두고 있고, 에코프로의 탄산리튬 생산용 탄소 포집·활용(CCU, Carbon Capture and Utilization) 설비 실증도 추진 중이다. 국내 대기업 그룹 3곳에는 계열사 적용 제안서를 제출했다.

지난 9월 15일에는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 수도권 외 지역의 성장 잠재력이 높은 디지털 기업을 발굴하기 위해 마련한 투자 경진대회 ‘2026 지역 디지털 스케일업 챌린지’ 본선에서 2등을 차지해 정보통신산업진흥원장상을 받았다. 지난 7월 (재)큐네스티로부터 1억원 규모의 시드 투자를 유치한 데 이어, 2026년 4분기에는 2억원 규모의 시드 투자 유치에 나선다.

우동주 대표를 만나 액시온이 그리는 산업 제어의 미래를 들어봤다.

로엔코리아가 해결하려는 문제는 무엇인가요?

산업 현장은 지금 안전성과 효율성을 동시에 확보해야 하는 큰 과제를 안고 있습니다. 수소 저장 시설이나 탄소 포집 설비 같은 친환경 인프라부터 중화학 플랜트, 에너지 발전 설비까지, 현장의 설비들은 미세한 외란이나 환경 변화만으로도 기존 제어 방식으로는 최적 효율을 유지하기가 매우 어렵습니다.

오랜 기간 산업의 뼈대가 되어 온 PID 제어는 그 자체로 안전하고 신뢰성 높은 제어 수단입니다. 하지만 시시각각 변하는 물리적 조건 속에서 최적의 설정값을 실시간으로 찾아내는 데는 태생적인 한계가 있습니다. 저희는 전통적인 제어의 안정성은 그대로 지키면서, 변화하는 환경에 능동적으로 대응해 공정 효율을 한 단계 끌어올리고자 합니다.

액시온은 어떤 제품인가요?

액시온은 기존 PLC 기반 산업 설비에 그대로 장착해, 운전 조건이 바뀔 때마다 AI가 최적 제어값을 실시간으로 찾아 적용하는 리트로핏형 피지컬 AI 자율 능동제어 솔루션입니다. 저희는 이를 ‘산업의 자율주행’이라고 부릅니다.

하드웨어부터 소프트웨어까지 모두 직접 개발했습니다. 배전반에 설치하는 엣지 제어기는 팬이 없는 밀폐형 구조로 IP65 등급의 방수·방진을 지원하고, DIN 레일에 장착할 수 있으며, DC 9~36V의 넓은 전압 범위에서 작동합니다. 험한 산업 현장에서도 안정적으로 돌아가도록 설계한 것입니다. 여기에 운영 콘솔(HMI, Human-Machine Interface) 대시보드, AI 추론·학습 파이프라인, PINN 기반 최적화 알고리즘을 자체 개발해 하나로 묶었습니다. 고객사의 플랜트 환경과 공정 특성에 맞춰 센서 인터페이스와 대시보드는 맞춤형으로 구성합니다.

AI가 설비를 직접 제어하면 안전 문제는 없나요?

액시온은 최적값을 추천하는 데 그치지 않고 제어기에 직접 반영하는 폐루프(Closed-loop) 능동제어 방식입니다. AI가 산출한 제어값을 표준 산업 통신 프로토콜로 기존 PLC에 전달합니다. 그래서 안전을 가장 먼저 고민했습니다.

우선 기존 PLC와 안전 인터록은 그대로 유지합니다. 안전 기능을 담당하는 세이프티 코어(Safety Core)와 AI 연산을 담당하는 AI 코어(AI Core)는 구조적으로 분리되어 있습니다. 또 AI의 제어 명령은 PLC에 들어가기 전에 질량·에너지 보존 같은 물리 법칙 기준으로 한 번 더 검산되고, 물리적으로 맞지 않는 명령은 자동으로 차단됩니다. 이 구조는 ‘물리정보 신경망 잔차 기반 제어명령 거부 게이트를 구비한 재장착형 산업 제어 장치 및 그 제어 방법’이라는 이름으로 지난 8월 국내 특허를 출원했고, 심사청구까지 마쳤습니다.

운전원은 대시보드에서 AI가 왜 그런 판단을 했는지, 그 판단의 신뢰도가 어느 정도인지 함께 확인할 수 있습니다. AI가 무엇을 하는지 모르는 채로 설비를 맡기는 게 아니라, 사람이 이해하고 신뢰할 수 있는 제어를 지향합니다.

기존 고급 공정 제어 솔루션과는 무엇이 다른가요?

기술, 비용, 적용 대상 세 가지 측면에서 다릅니다.

먼저 기술입니다. 기존 모델 예측 제어(MPC, Model Predictive Control) 기반 APC는 전문가가 공정 모델을 만들어 적용하는 방식이어서, 공정 조건이 바뀌면 모델을 다시 조정해야 합니다. 액시온은 현장 데이터로 스스로 학습합니다. 물리 제약 조건을 학습 단계부터 반영하기 때문에 안전 범위 안에서 최적 운전점을 찾아갑니다.

다음은 도입 비용입니다. APC는 주로 대형 플랜트를 대상으로 한 프로젝트형 구축이 일반적입니다. 액시온은 중소·중견 설비도 부담 없이 도입할 수 있도록 엣지 하드웨어 단위 도입, 구축형 도입, 구독형(RaaS) 도입의 세 가지 방식을 마련했습니다.

마지막으로 적용 대상입니다. 액시온은 설비를 새로 짓는 것이 아니라 이미 운영 중인 설비에 장착하는 리트로핏 방식입니다. 중소·중견 설비의 리트로핏 영역에서 이런 조합을 상용화한 사례는 아직 드물다고 보고 있습니다.

타깃 시장과 비즈니스 모델을 소개해 주세요.

정밀한 제어와 효율 관리가 필요한 산업 플랜트와 제조 현장 모두가 저희의 시장입니다. 1차적으로는 수소, 탄소 감축 등 공정 최적화가 가장 까다롭게 요구되는 청정에너지 인프라와 공공 에너지 기업을 레퍼런스로 삼고 있고, 이를 바탕으로 중화학 공업, 스마트 팩토리, 에너지 인프라 전반으로 넓혀갈 계획입니다. 특히 그동안 고급 제어 솔루션의 혜택을 받기 어려웠던 중소·중견 설비가 중요한 시장이라고 봅니다.

수익은 엣지 하드웨어와 제어 시스템을 구축할 때의 초기 매출, 그리고 소프트웨어 유지보수와 플랫폼 구독 매출로 구성됩니다. 액시온은 현재 실증 단계여서 제품 매출은 아직 발생하지 않았고, 지금은 고객사 환경에 맞춘 엔지니어링 용역과 시스템 통합 공급 계약으로 수익을 내고 있습니다. 장기적으로는 AI 모델이 고도화되고 적용 산업이 늘어나는 만큼 구독형 매출 비중을 키워갈 예정입니다.

실증은 어디까지 진행됐나요?

현재 공공·민간 실증 2건을 추진하고 있습니다.

한국동서발전 그린수소 실증단지에서는 고체수소 저장 시스템이 수소를 흡수·방출할 때의 압력을 제어합니다. 현장에 통합 제어실, PLC 제어반, 실시간 감시·제어 HMI, 흡·방출 시험 데이터 분석 도구 구축을 마쳤고, 10월 초 PoC를 수행할 예정입니다. 정량 결과는 실증을 마친 뒤 공개할 계획입니다.

에코프로의 탄산리튬 생산용 CCU 설비에서는 AI가 CO₂ 공급 유량, 반응기 교반 속도, 리튬 공급량을 함께 조절해 반응 효율이 가장 높은 운전점을 찾습니다. 설비 적용 방안을 수립했고, 유량계, 전동 밸브, 압력 바이패스 라인, pH 센서 등 추가 계측·제어 장비 4종을 확정했습니다. 현재 정부 AI 지원사업과 연계해 실증을 추진하고 있으며, 자사 시뮬레이션 기준으로 공정 효율 10% 이상 개선을 목표로 하고 있습니다. 이와 별도로 고위험 현장에서 누적 1,000시간의 실증 데이터도 확보했습니다.

그 밖의 성과를 소개해 주세요.

지난 7월 기술력을 인정받아 (재)큐네스티로부터 1억원 규모의 시드 투자를 유치했고, 본사를 부산 펜타플렉스로 확장 이전했습니다. 산업용 제어기 기업 바흐만의 국내 유일 솔루션 파트너(Solution Provider)로서 공급 채널도 확보했습니다. 최근에는 국내 대기업 그룹 3곳의 요청을 받아 계열사 적용 제안서를 제출했습니다.

중소벤처기업부와 부산시 산하 기관의 기술 창업 프로그램, 디자인 융합 산업 프로젝트에도 선정됐고, 후쿠오카 등 해외 진출 프로그램에도 이름을 올리며 글로벌 시장의 문도 두드리고 있습니다.

팀의 경쟁력은 무엇인가요?

저희 팀의 가장 큰 무기는 산업 현장을 잘 아는 엔지니어링 역량과 실행력입니다. 저는 부산대학교에서 조선해양공학 석사 과정을 마치고 대우조선해양에서 열역학 및 시스템 설계 경험을 쌓았습니다. 6명의 팀에는 바흐만 PLC CERT 1 자격을 보유한 제어 전문가들과 AI·소프트웨어 인재들이 함께하고 있습니다.

조선, 해양, 제조 등 극한의 현장을 직접 겪어본 경험이 있기에, 이론에 머무르지 않고 실제 산업 현장의 제어 메커니즘 속에서 제대로 작동하는 솔루션을 만들 수 있습니다. 하드웨어 설계부터 AI 알고리즘, 소프트웨어, 현장 실증까지 한 팀 안에서 모두 수행할 수 있다는 점이 저희의 자랑입니다.

투자자가 로엔코리아에 주목해야 할 이유 세 가지를 꼽는다면?

첫째, 확장성입니다. 수소와 탄소 포집 설비는 시작일 뿐이며, 액시온은 기존 PLC 설비가 있는 곳이라면 어느 산업에든 장착할 수 있는 범용 피지컬 AI 제어 플랫폼을 지향합니다.

둘째, 분명한 수요입니다. 설비 효율을 높이는 지능형 제어는 모든 산업 플랜트가 비용을 들여서라도 확보해야 하는 핵심 경쟁력입니다. 특히 설비를 교체하지 않고 도입할 수 있어 고객의 도입 장벽이 낮습니다.

셋째, 현장에서 검증된 팀입니다. 대형 제조·엔지니어링 현장에서 단련된 전문가들이 모여 있어, 다른 스타트업이 쉽게 따라오기 어려운 도메인 전문성과 빠른 실행력을 갖추고 있습니다.

마지막으로 꼭 전하고 싶은 말씀이 있다면?

액시온은 전통적인 제어 방식이 지닌 안전성이라는 뿌리 위에 피지컬 AI의 지능을 더해, 산업 현장의 효율을 끌어올리는 플랫폼입니다. 수소나 친환경 설비 몇 곳에 머무르지 않고, 국내외 산업 현장의 제어 패러다임을 바꾸는 범용 피지컬 AI 플랫폼으로 자리매김하겠습니다. 로엔코리아의 도전에 많은 관심과 응원 부탁드립니다.

※ 이 기업은 와우테일 스타트업 인터뷰 프로젝트 ‘와우투게더’ 참여 기업입니다.