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로봇 150억 투자 유치한 엔닷라이트, 3D 데이터로 피지컬 AI 혁신 일원으로

KDB산업은행 리드 150억 원 규모 투자 유치...‘네이버 D2SF’ 후속 투자도 ‘시뮬레이션 준비(SimReady)’ 3차원 에셋(3D Asset) 기반 피지컬 AI(Physical AI) 시뮬레이션 데이터 병목 해소 ‘정조준’ 엔닷라이트가 150억 원 규모의 성장 동력을 확보했다. 이번 투자는 KDB산업은행이 주도했고, 기존 투자자인 네이버D2SF·IMM인베스트먼트·캡스톤파트너스가 후속 투자로 참여한 것으로 알려졌다. 여기에 NH벤처투자·스톤브릿지·아워크라우드(OurCrowd) 등이 신규 투자자로 대거 합류했다. 특히 네이버의 기술 스타트업 투자·육성 조직 네이버D2SF는 프리시리즈 A(Pre-series A), 시리즈 A(Series A)에 이어 세 번째 연속 투자를 단행한 바 있다. 엔닷라이트는 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'를 통해 3차원 에셋(3D Asset) 생성 과정을 지원하고 있다. 질량·마찰 등 물리 속성과 관절 구조, 충돌 범위를 반영한 '시뮬레이션 준비(SimReady)' 데이터를 자동 생성하는 기술이다. 이를 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 가

최재규 기차

2026-08-12 13:56

스포트라이트 [헬로DX] 겉모습만 베끼는 3D 그래픽은 ‘그만’, 물리 법칙은 이식받은 피지컬 AI로 향하다

피지컬 AI와 로봇 시뮬레이션 기술이 빠르게 발전하는 가운데, 로봇이 가상 환경에서 학습한 결과를 실제 산업 현장에서도 동일하게 구현하려면 무엇이 필요할까? 최근 업계에서는 단순한 3D 그래픽을 넘어 물리적 특성과 구조 정보를 포함한 '시뮬레이션 준비형 데이터(SimReady Data)’가 핵심 인프라로 주목받고 있다. 로봇이 현실 세계를 정확하게 이해하고 동작하기 위해서는 정교한 가상 환경과 고품질 학습 데이터가 필수적이기 때문이다. 그렇다면 기존 생성형 AI 기반 3D 모델링 기술만으로 충분할까? 엔닷라이트 김선태 CTO는 “기존 메시(Mesh) 기반 생성형 AI는 형상 생성에는 강점이 있지만, 부품 간 구조와 관절, 가동축 등 엔지니어링 정보를 표현하는 데 한계가 있다”며 “로봇과 제조 산업에서는 실제 설계 데이터 수준의 정밀성과 활용성이 중요하다”고 설명했다. 이어 “3D CAD AI 기술은 텍스트와 이미지만으로도 설계 도면 수준의 모델을 생성하고 편집할 수 있으며, 다양한 표준 포맷 변환과 시뮬레이션 연계를 통해 로봇 학습에 필요한 가상 자산을 보다 효율적으로 구축할 수 있다”고 강조했다. 물리 법칙이 지배하는 현실과 수학적 계산을 기반으로 한 디지

최재규 기자

2026-06-30 11:18