노안이 되어도 생각했다: AI로 프로그램 제작 비용이 저렴해진다면, 직접 만든 측정 도구에는 무엇이 남을까?

USB 현미경으로 찍은 기어 사진에서 톱니 모양을 측정하는 'gear_analyzer'라는 도구를 AI(Claude)와 함께 만들었습니다. 144번의 개선 과정을 거쳐 본체는 7,000줄이 넘게 되었습니다.

어느 날, 저는 AI에게 이렇게 말했습니다.

똑같은 것을 하고 싶다면, 너한테 프로그램 만들게 하면 되는 것 아닌가?

반은 농담이었지만, 반은 진심이었습니다. 프로그램을 작성하는 것 자체는 이제 AI에 의지하면 단시간으로 할 수 있습니다. 그렇다면, 몇 달 동안 공들여 만든 이 도구에는 무엇이 남을까요.

먼저, 저와 같은 일을 하는 사람이 있는지 AI에게 조사해달라고 했습니다.

찾아본 범위 내에서, 저렴한 USB 현미경으로 FDM 기어의 톱니 모양을 측정하고, 모터 벤치의 전류・소음을 연결하며, 다음 인쇄에 대한 보정량까지 도출하는 일련의 시스템은 없었습니다.

다만, 이것은 '굉장한 일을 하고 있다'기보다는, 애초에 FDM으로 지름 5mm의 기어를 만들고, 그 톱니 모양을 수치화하며, 구동(running)과 연결하려는 사람이 거의 없다는 것이라고 생각합니다.

톱니바퀴를 이렇게까지 만지작거리는 사람은 없어 보입니다.

같은 일을 하는 사람이 없다는 것은, 결과를 대조할 상대도 없다는 의미이기도 합니다.

AI에게 현재의 gear_analyzer를 점수로 매겨보게 했습니다. 개인 연구용 측정 도구로서 100점 만점에 78점이었고, 기준 기어로 확인하는 것을 알려주자 81점이었습니다.

점수를 올리는 항목으로 거론된 것은 정밀도가 아니었습니다.

저의 경우, 측정을 의심하는 시스템이 가장 유용했던 것은 첫 버전 실패 때였습니다. 기어의 중심을 외형 면적 무게중심으로 잡았기 때문에, '수지(resin) 기어는 압력각이 17°가 된다'라는 결론을 내리고 있었습니다. 중심을 축 구멍으로 바꾸자, 그 결론은 측정 방법의 오류임을 알게 되었습니다.

숫자가 나오면 안심하게 됩니다. 하지만, 그 숫자를 어디까지 믿어도 되는지 확인하는 수고로움이 훨씬 더 중요했습니다.

이 글의 핵심입니다.

이번에도 PETG 8T와 시판되는 POM 8T의 톱니 모양을 비교할 때, AI는 현장에서 분석 프로그램을 작성했습니다. 결과는 톱니 모양 오차가 PETG에서 약 38µm, POM에서 약 16µm이었습니다. gear_analyzer를 사용하지 않아도 그럴듯한 숫자는 나올 수 있습니다.

그때 AI가 사용했던 전제들을 되돌아보면, 대부분은 제가 지금까지 발견해 온 것이었습니다.

• 축 구멍은 핀바이스(pin vise)의 1.95mm로 마감되어 있다 (그래서 배율 기준이 될 수 있다)
• 외경은 설계값이 아니라, 노기스(caliper)로 실측한 값을 사용한다
• 평가는 피치원부터 톱니 끝 범위에서, 전진으로 힘을 전달하는 B면을 중시한다
• FDM에서는 홀수 번째와 짝수 번째 톱니에서 톱니 모양이 다르다

이것들을 모른 채로 '기어 사진에서 톱니 모양을 측정하는 프로그램을 만들어 달라'고 부탁해도, AI는 그럴듯하게 작동하는 것을 만듭니다. 하지만, 나오는 숫자가 맞는지 아닌지는 AI에게도, 요청한 사람에게도 알 수 없습니다.

| 샘플 사진과 그 정확한 답 (AI가 만든 프로그램이 맞는지 확인할 자(尺)) |
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| 측정 데이터와 성능과의 관계 |

프로그램은 누구나 만들 수 있게 되었습니다. 하지만, 확인하기 위한 정답은 실제로 측정해 온 사람만이 내놓을 수 있습니다.

시리즈 기사는 매번 100명 정도의 분들이 읽어주고 계십니다. 그러나 이렇게도 생각합니다.

독자가 기어를 만들고, 프로그램을 만들고, 측정해 본 사람은 없을지도 모른다고요.

같은 일을 하려면, 0.2mm 노즐로 모듈 0.5의 기어를 인쇄할 수 있을 때까지 조정된 프린터, USB 현미경과 조명의 장치, 분석 프로그램, 전류・회전수・소음을 측정하는 벤치, 그리고 몇 달 동안 지속하는 시간이 필요합니다. 전부를 갖추는 사람은 일단 없습니다. 학술 논문에서도 다른 사람이 실제로 재현 실험을 하는 사례는 적다고 합니다.

7,000줄의 프로그램을 그대로 공개하더라도, 다운로드한 사람들은 어려움을 겪을 것이라고 생각합니다. 진입 장벽이 높고, 전제가 제 환경에 맞춰져 있으며, 수정하기에는 너무 방대합니다.

공개하여 유용하게 쓰일 수 있는 것은 프로그램 자체보다 다음 세 가지라고 생각하게 되었습니다.

• 무엇을 어떻게 측정해야 하는지에 대한 설명
• 예시 사진과 그 올바른 분석 결과
• 함정 목록(놓치기 쉬운 오류)

이것만 있다면, 다른 사람들은 자신의 AI에게 자신들의 환경에 맞는 프로그램을 만들게 하고, 그 결과를 이 예시와 비교하여 확인할 수 있습니다.

아무도 재현하지 않더라도 기록으로서의 가치는 남습니다. Qiita에 날짜와 함께 남아 있다는 것, 방법과 수치가 구체적으로 적혀 있다는 사실 자체가 나중에 같은 문제에 도전하는 사람들에게 출발점이 됩니다.

같은 일을 하는 사람이 없다면, AI가 검증 역할을 해줄 수 있을까요?

• 다른 절차로 재계산하기: 기어 형태 비교 시, gear_analyzer의 결과를 보여주지 않고 사진만 주고 계산하게 했습니다. 다른 방식으로 가까운 값이 나오면, 어느 쪽의 신뢰도도 높아집니다. 전제나 결론을 의심하기

• 문헌 찾아보기: 윤활유에 대한 이야기에서는, 처음에 제시된 설명이 문헌 측정값과 일치하지 않다는 것을 AI 스스로 발견하고 수정했습니다.

• 다른 AI와 비교하기: A면과 B면이 바뀌는 좌표 오류는 다른 AI(ChatGPT)가 발견해 주었습니다.

• AI는 실제 물체를 만들어서 측정할 수 없습니다.

• AI는 제가 전달한 전제나 사진을 바탕으로 생각하므로, 전제가 틀렸다면 같은 실수를 따라 하게 됩니다.

• AI는 상대방의 생각에 순응하는 경향이 있습니다. 확인하고 싶을 때는 “이 결론이 잘못되었을 가능성을 제시해 달라”고 요청하는 것이 더 유용합니다.

• AI의 답변을 확인할 때는, 도구의 결과를 먼저 보여주지 않는 것이 중요합니다. 답을 보여주면 AI는 그것에 맞추려는 경향이 있습니다.

최근 놀라운 경험을 했습니다. PETG 기어 설계 절차를 두 번의 대화를 통해 도표로 만들어 달라고 요청했을 때였습니다.

AI에게 이유를 물어보니 네 가지가 나왔습니다.

• 단어의 의미: 시스템도는 ‘연결이나 인과관계’를, 목록도는 ‘전체를 조망하는’ 도표입니다.
• 대화 내용: 한쪽 대화에서는 그날의 결론이 쌓여 있었습니다. 다른 쪽은 저장된 기억을 바탕으로 만들어졌습니다.
• 만드는 도구: 페이지로 만들지, 대화 속 도표로 만들지에 따라 담을 수 있는 양이 다릅니다.
• AI 답변의 편차: 같은 요청 방식이라도 매번 같지는 않습니다.

가장 당황스러웠던 것은 두 번째였습니다. 목록도에는 ‘통형(배럴 형태) 기어면’이 포함되어 있었습니다. 하지만 그날 관찰을 통해 “축간 거리가 고정되므로, 통형은 필요하지 않다”고 결론 내린 참이었습니다. AI의 기억 속에는 이전의 ‘통형으로 만들려는 노력’이 그대로 남아있었던 것입니다.

AI의 기억은 우리가 수정하지 않는 한, 오래된 상태로 계속 사용됩니다. 결론이 바뀌었다면, 기억도 수정해 달라고 요청해야 합니다.

AI 덕분에 프로그램 제작 비용은 저렴해졌습니다. 7,000줄짜리 도구도 AI와 함께라면 혼자 만들 수 있습니다.

하지만 만들어보니 알게 된 것은, 남는 가치는 프로그램 외부에 있다는 것이었습니다.

• 무엇을 측정해야 목적에 가까워질지에 대한 질문
• 자신의 측정을 의심하고 검증하는 시스템
• 직접 해보고 알아낸 함정들
• 예시와 올바른 답안

이것들은 AI에게 의존한다고 해서 나오지 않습니다. 실제로 인쇄하고, 찍고, 돌려보고, 틀렸던 기록에서만 나올 수 있습니다.

노안이 되었어도, 남겨야 할 것은 보였습니다.

• Gear Inspection with 2D Vision Measurement Systems (KEYENCE)
• 중소기업청 사포인 사업: 기어 접촉·비접촉 하이브리드 형상 측정기
• Key Technologies of Machine Vision for Precision Measuring of Profile Deviations (DOAJ)
• White Rose eprints 155052(미세 기어의 현미경 이미지를 통한 평가)
• University of Miskolc: SLS 프린팅 소형 수지 기어 평가