리빌더AI, 소프트웨어에서 피지컬 AI로…“제조-ready product”

Q. 기존에 업계는 어떤 어려움을 겪고 있나요? 3D 전환이 어떤 이점이 있을까요? 많은 기업이 이미 3D 전환에 상당한 투자를 했습니다. 그런데 현장에 가보면 단순히 3D 소프트웨어를 도입하는 것만으로 문제가 해결되지는 않습니다. 제조에 활용할 수 있는 3D 데이터를 만들려면 툴을 사용할 줄 아는 것뿐 아니라 제품의 소재와 구조, 공정까지 이해해야 합니다. 결국 숙련된 인력이 필요합니다. 그리고 가장 큰 병목은 3D 모델을 한 번 만드는 시간이 아닙니다. 디자이너가 디자인하면 엔지니어가 제조 가능성을 검토하고, 다시 공장으로 보내고, 공장에서 수정 요청이 오면 또 돌아옵니다. 실제 제품 개발에서는 이런 왕복이 반복됩니다. 저희는 이 과정을 하나씩 자동화하고 있습니다. 디자인 단계에서부터 “이 구조는 실제 생산이 가능한가”, “어떤 부분을 수정해야 하는가”, “공장에는 어떤 데이터가 전달돼야 하는가”를 AI가 함께 판단하게 만드는 겁니다. 결국 목표는 3D 전문가를 없애는 것이 아니라, 전문가가 반복적인 변환과 수정 작업 대신 더 중요한 설계 판단에 집중할 수 있도록 만드는 것입니다. Q. 제품 VRINGON을 소개해 주신다면요? VRINGON을 가장 간단히 설명하면 디자인을 제조 데이터로 바꾸는 AI 솔루션입니다.생산 가능한 제조 데이터를 만들어 내고 실제 프로덕트로 연결하는 것이 VRINGON의 핵심 목표입니다. 스케치나 디자인에서 시작해 브랜드의 스타일을 반영한 디자인을 만들고, 이를 3D Mesh와 CAD 데이터로 연결합니다. 제품의 구조와 소재를 분석해 파트를 나누고, 필요한 경우 시뮬레이션을 통해 구조적 특성을 검토하며, 최종적으로는 패턴과 작업지시서처럼 공장에서 사용할 수 있는 데이터까지 연결하는 것이 목표입니다. 여기서 저희가 가장 중요하게 보는 것은 단순한 3D 생성 성능이 아닙니다. 신발과 가방, 주얼리, 피규어는 모두 제조 방식이 다릅니다. 그래서 저희는 여러 제조 카테고리의 데이터를 축적하고, 각 분야의 제조 특성을 반영한 AI를 개발하고 있습니다. 현재 내부적으로는 4개 주요 카테고리를 중심으로 수십만 건 규모의 데이터를 구축해 활용하고 있습니다. 그리고 기업에 적용할 때는 다시 그 회사의 제조 데이터와 조건을 학습시킵니다. 같은 신발을 만들어도 회사마다 사용하는 소재와 금형, 공정, 품질 기준이 다릅니다. 그렇기 때문에 기업 A의 AI와 기업 B의 AI가 장기적으로는 달라져야 합니다. ...