엔지니어링 분야를 이해하는 AI
벡터는 시스템의 구축, 검증, 운영, 업데이트 전 과정에서 실질적인 엔지니어링 혁신을 창출할 수 있는 영역에 AI를 적용합니다.
분야별 전문 지식과 엔지니어링 데이터, 그리고 벡터의 검증된 툴을 결합하여 AI를 개발 환경의 핵심 요소로 구현하고, 전문성을 측정 가능하고 신뢰할 수 있는 결과로 전환합니다.
왜 엔지지어링 분야에는 다른 종류의 AI가 필요한가
AI는 업무를 가속화할 수 있습니다. 그러나 복잡하고 안전이 중요한 엔지니어링 환경에서는 단순히 빠른 결과만으로는 충분하지 않습니다. 결과가 맥락을 반영하지 못하거나, 도구들이 서로 분절되어 있고, 생성된 결과를 추적하거나 재현하기 어려운 경우가 많습니다.
때로는 결과가 그럴듯해 보여도 검증할 수 없거나 실제로는 잘못된 경우도 있습니다. 그래서 벡터는 엔지니어링에 특화된 AI를 개발합니다. Vector AI는 사용자의 업무 맥락을 이해하고 기존 개발 프로세스에 자연스럽게 통합되며, 모든 단계에서 결과의 추적 가능성과 인간이 통제할 수 있게 합니다.
실제 엔지니어링 환경에서 제대로 작동하는 AI
Vector AI는 도메인 전문성, 엔지니어링 데이터, 그리고 Vector의 개발 도구를 하나의 통합된 시스템으로 연결하여 엔지니어링 워크플로우에 지능을 직접 제공합니다.
복잡하고 안전이 중요한 개발 환경을 위해 설계된 Vector AI는 단순히 업무 자동화를 넘어, 실제 엔지니어링 업무를 더욱 효율적이고 신뢰성 있게 수행할 수 있도록 지원합니다.
실무에서 얻을 수 있는 이점
- AI 기반 분석과 인사이트 도출로 더 빠른 의사결정
- 익숙한 개발 환경에서의 스마트 자동화로 업무 효율 향상
- 검증 및 추적 가능한 결과로 높은 신뢰성 확보
- 특정 벤더에 종속되지 않는 유연하고 개방적인 선택권
어떻게 제어되고 신뢰성을 유지하는가
- 규정 준수 및 거버넌스를 뒷받침하는 투명하고 추적 가능한 결과
- 인간이 검토하고 통제하는 Human-in-the-Loop 및 Human-on-the-Loop 운영 체계
- 엔지니어링 워크플로우 전반에서 AI 생성 결과를 지속적으로 검증
- 기존 개발 환경과 도구에 손쉽게 통합되는 확장 가능한 아키텍처
벡터가 AI를 적용하는 방식
벡터는 실제 엔지니어링 환경에서 AI가 신뢰할 수 있는 가치를 제공할 수 있도록 네 가지 핵심 원칙을 기반으로 AI를 설계하고 적용합니다.
도메인 전문성
35년이 넘는 임베디드 시스템 개발 경험을 바탕으로, 벡터는 기술과 데이터, 그리고 엔지니어링 프로세스를 깊이 이해합니다. 이러한 전문성은 실용적이고 효과적인 AI 솔루션의 기반이 됩니다.
아키텍처 주권
개별 MCP 도구부터 완전한 솔루션까지 자유롭게 조합할 수 있는 모듈형 접근 방식을 제공합니다. 이를 통해 상호운용성을 확보하고, 특정 벤더나 LLM에 종속되지 않는 유연한 AI 환경을 구현할 수 있습니다.
워크플로우 거버넌스
AI의 모든 결과는 투명하게 추적되고 검토될 수 있습니다. HITL(Human-in-the-Loop) 및 HOTL(Human-on-the-Loop) 원칙과 지속적인 검증 체계를 통해 AI 활용 과정 전반에 신뢰성과 통제력을 보장합니다.
운영 효율성
각 워크플로우의 목적에 맞는 AI 기능을 적용하여 생산성과 비용 효율성을 동시에 향상시킵니다. 이를 통해 AI를 더욱 효과적이고 실용적으로 활용할 수 있습니다
엔지니어링 컨텍스트에서 지능형 워크플로우로
Vector AI는 엔지니어링 컨텍스트와 실행 환경을 연결하여, 실제 개발 환경에서 AI가 유용한 가치를 제공하면서도 항상 통제 가능한 상태를 유지하도록 지원합니다.
컨텍스트 접근성 확보
Vector는 AI가 실제 엔지니어링 환경을 이해하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 표준, 프로젝트 정보, 엔지니어링 지식과 같은 자산은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 통해 AI가 활용 가능한 형태로 제공됩니다.
벡터 툴의 기능은 MCP 및 관련 인터페이스를 통해 AI에 제공되며, 이를 통해 LLM 기반 시스템에서도 벡터의 기능을 안전하게 활용할 수 있습니다. 또한 워크플로우 계층은 특정 모델이나 프레임워크, 아키텍처에 종속되지 않는 유연성을 제공하며, 고객별 개발 환경 전반에서 일관된 통합과 중앙 관리를 지원합니다.
워크플로우에 AI 통합하기
벡터는 엔지니어가 실제 업무를 수행하는 환경에 AI를 직접 통합합니다. AI는 어시스턴트, 가이드형 상호작용, 그리고 내장형 지원 기능을 통해 Vector 도구 전반에서 자연스럽게 활용됩니다.
엔지니어는 CLI, 스크립트, IDE 통합 환경, 마법사, 통합 어시스턴트 등 익숙한 개발 환경에서 AI를 활용할 수 있습니다.
제어된 실행 활성화
폐쇄형 검증 루프(Closed Verification Loop)는 AI가 시스템을 탐색하고 변경하며 검증할 수 있도록 지원하는 동시에, 인간이 이를 감독하고 검토하며 승인할 수 있게 하여 결과의 신뢰성을 보장합니다.
이를 통해 AI는 명확하게 정의된 범위 내에서 동작하며, 결과는 항상 투명하고 추적 가능하며 실제 엔지니어링 요구사항에 부합하도록 유지됩니다.
신뢰할 수 있는 결과 달성
그 결과, AI는 시스템 전반에 걸쳐 실행, 검증 및 분석을 지원하는 하나의 연결된 워크플로우를 제공합니다.
모든 단계는 추적 가능하고 검토 가능하며 엔지니어링 및 규정 준수 요구사항에 부합하도록 관리됩니다. 이를 통해 통제력을 유지하면서도 더 빠른 개발과 의사결정을 지원할 수 있습니다
Vector AI가 실질적인 가치를 제공하는 영역
Vector AI는 소프트웨어 정의 시스템(SDV)의 개발 과정에서 가장 큰 효과를 발휘하는 영역에 적용되어, 팀이 통제력을 유지하면서도 더욱 빠르게 개발할 수 있도록 지원합니다.
- 안전성이나 규정 준수를 유지하면서개발 및 검증 속도를 높여 출시 기간을 단축
- AI가 업무 수행을 지원하고, 최종 결정은 엔지니어가 내리는 인간 중심의 개발 환경
- 추적 가능하고 검증 가능한 결과를 통한 신뢰성 확보
- 벤더 종속 없는 모듈형 통합 구조로 아키텍처에 맞는 유연한 적용
- 데이터 주권을 보장하는 설계로 데이터에 대한 완전한 통제 유지
Vector AI는 고객의 전략에 맞는 방식으로 도입할 수 있습니다. AI 오케스트레이션을 위한 개방형 빌딩 블록부터 워크플로우에 내장된 AI 기능까지 다양한 형태를 제공하며, 개별 활용 사례에서 시작해 완전한 AI 기반 개발 환경으로 단계적으로 확장할 수 있습니다.
실제 엔지니어링 워크플로우에서 AI가 작동하는 방식
문맥
Vector AI는 엔지니어링 정보를 활용할 수 있는 통제된 개발 환경에서 동작합니다. 요구사항, 시스템 아키텍처, 설계 제약 사항과 같은 핵심 정보는 PREEvision과 같은 엔지니어링 플랫폼을 통해 관리되며, 테스트 설계·실행·분석을 위한 툴 체인과 긴밀하게 연결됩니다.
또한 추적성, 검토 가능성, 규정 준수와 같은 거버넌스 원칙이 일관되게 적용되며, 인간의 검토와 감독을 통해 AI 활용 과정이 실제 엔지니어링 절차와 항상 일치하도록 보장합니다.
요구사항
사용자는 "요구사항에 대한 테스트를 작성하고 실행해줘"와 같은 자연어 요청을 대화형 인터페이스를 통해 입력합니다.
AI는 요청의 의도를 파악하고, 관련 엔지니어링 정보를 검색한 뒤, 필요한 작업 단계를 자동으로 구성하고 실행합니다. 이를 통해 복잡한 엔지니어링 작업도 간단한 대화만으로 시작할 수 있습니다.
AI 기반 실행
AI 에이전트는 사용자의 요청을 엔지니어링 컨텍스트와 함께 이해하고, 이를 필요한 작업 단계로 분해하여 전체 엔지니어링 워크플로우를 자동으로 조율합니다.
컨텍스트 분석, 테스트 생성, 실행 환경 구성, 결과 평가와 같은 재사용 가능한 AI 스킬을 활용하여 일관성 있고 신뢰할 수 있는 실행을 지원합니다.
PREEvision, vTESTstudio, CANoe, vVIRTUALtarget과 같은 벡터 도구는 컨텍스트 조회, 테스트 생성, 실행 및 결과 분석을 수행하며, 모든 과정을 추적 가능하게 연결합니다. 또한 보고, 티켓 관리, 알림 시스템과의 연계를 통해 엔드투엔드 프로세스 자동화를 실현합니다.
그 결과, 사용자의 요청은 실행, 분석, 후속 조치까지 하나의 통합된 워크플로우로 연결되며, 모든 단계는 추적 가능하고 검토 가능하며 규정 준수 요구사항을 충족하도록 관리됩니다.
실제 현장에서 Vector AI가 활용되는 방식
