<서울포럼 2026>에서 딥파인 대표는 AI 글라스가 2~3년 안에 현실화될 것이라고 내다봤습니다. 단순히 화면을 겹쳐 보여주는 증강현실(AR)을 넘어, 착용자가 공간을 인식하고 맥락에 맞는 판단을 지원받는 'AI 현장 비서'로의 전환입니다.

디지털 트윈이 구축된 현장에서 이 기술은 비로소 힘을 발휘합니다. 공간 데이터가 없으면 웨어러블도 방향을 잃습니다. 현장의 '눈'이 바뀌기 전에, 먼저 현장의 '지도'가 준비되어 있어야 합니다.

2026년 5월 28일, 서울포럼에서 나온 발언, “내비게이션도 디지털 트윈입니다.”

내비게이션은 실제 도로 상황을 가상 지도에 실시간으로 반영하고, 사고가 나면 우회로를 시뮬레이션해서 최적 경로를 제시합니다. 이 발언은 디지털 트윈이 대기업 전용 첨단 기술이 아니라 이미 우리 일상에 들어와 있는 개념임을 설명하는 것이었습니다.

서울포럼 2026 세션에서 김현배 딥파인 대표는 디지털 트윈이 일상에 본격 녹아드는 시점을 'AI 글라스'의 보편화로 내다봤습니다. 단순히 화면을 겹쳐 보여주는 증강현실(AR)을 넘어, 착용자가 현실 공간을 인식하고 맥락에 맞는 정보를 제공받는 'AI 비서'로 진화한다는 뜻입니다.

AI 글라스, 산업 현장에서 의미 있으려면?

현장 작업자가 AI 글라스를 착용하고 설비 앞에 서면 가동 상태와 이상 여부가 눈앞에 표시되고, 점검 순서와 주의사항이 자동으로 안내됩니다. 숙련공의 판단 로직이 실시간으로 눈앞에 펼쳐지는 것입니다.

그런데 이 모든 것이 가능하려면 하나의 전제가 있습니다. 바로 현장의 공간 데이터, 즉 디지털 트윈이 먼저 구축되어 있어야 한다는 것입니다. AI 글라스는 눈이지만, 디지털 트윈은 그 눈이 참조하는 지도입니다. 지도 없이는 눈도 방향을 잃습니다.

현재의 한계와 현실적 진입장벽

현장에서는 여전히 데이터 수급과 개발자 확보의 어려움이 크고, 센서·카메라 통신화 문제는 정부, 제조업, 공급업체가 함께 해결해 나가야 할 과제로 지적됩니다. 단번에 완전한 시스템을 갖추는 것은 현실적으로 어렵습니다.

하지만 중요한 것은 순서입니다. 지금 당장 AI 글라스 도입을 고민하기보다, 현장의 핵심 공정부터 디지털 트윈으로 구축하는 것이 먼저입니다. 데이터가 쌓이면 AI가 스스로 학습하고, 그 위에 웨어러블·로봇·자동화 장비가 얹혀지는 구조이기 때문입니다.

팀솔루션이 드리는 시사점

웨어러블 기술의 성숙과 별개로, 현장의 공간 데이터 자산화는 지금 시작해야 합니다. 3~5년 뒤 AI 글라스가 현장에 보급될 시점에, 디지털 트윈이 이미 갖춰진 현장과 그렇지 않은 현장의 격차는 기술 투자 비용 이상의 경쟁력 차이로 이어질 것입니다.

팀솔루션은 현장의 복잡한 공정을 3D로 구조화하고 데이터를 자산으로 쌓는 첫 번째 단계를 함께합니다.