현대 시스템 엔지니어링
2025-12-06, G30DR
1. 서론: 복잡성 시대의 해법, 시스템 엔지니어링
현대 기술 문명은 단일 개체의 성능을 넘어, 수많은 이질적 요소들이 유기적으로 결합된 ’시스템’의 복잡성 위에 구축되어 있다. 이러한 맥락에서 시스템 엔지니어링(Systems Engineering, SE)은 단순히 공학적 기술의 집합체가 아닌, 복잡한 문제를 해결하고 이해관계자의 요구를 성공적인 실체로 구현하기 위한 초학제적(transdisciplinary) 접근 방식이다.1 국제 시스템 엔지니어링 협회(INCOSE)와 ISO/IEC/IEEE 표준은 시스템을 “하나 이상의 명시된 목적을 달성하기 위해 조직된 상호작용하는 요소들의 조합“으로 정의한다.2 여기서 요소란 하드웨어, 소프트웨어, 인력, 프로세스, 시설, 그리고 정보까지 포함하는 포괄적 개념이며, 시스템 엔지니어링은 이들 간의 상호작용이 창출하는 창발적 속성(Emergent Properties)을 관리하는 데 그 본질이 있다.3
전통적인 공학이 특정 분야의 깊이 있는 기술적 해결책을 모색한다면, 시스템 엔지니어링은 전체론적(Holistic) 관점에서 사물을 바라보는 시스템적 사고(Systems Thinking)를 기반으로 한다.1 이는 문제를 단순히 “해결(Solve)“하는 것을 넘어, 상충하는 목표와 제약 조건 속에서 최적의 타협점을 찾아 “해소(Resolution)“하는 과정이다.1 이 보고서는 시스템 엔지니어링의 역사적, 철학적 기반에서부터 ISO/IEC 15288 표준에 입각한 프로세스, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)으로의 패러다임 전환, 그리고 인공지능(AI)과 디지털 트윈이 주도하는 미래의 기술적 융합까지 방대한 영역을 심층적으로 분석한다.
mindmap
root(("시스템 엔지니어링 (SE)"))
definition("정의")
INCOSE_ISO("상호작용하는 요소들의 조합")
Goal("목적 달성을 위한 조직화")
elements("구성 요소")
Hardware("하드웨어")
Software("소프트웨어")
People("인력")
Process("프로세스")
Facility("시설")
Info("정보")
core_concept("핵심 개념")
Emergent_Properties("창발적 속성 관리")
Transdisciplinary("초학제적 접근")
Holistic("전체론적 관점 (Systems Thinking)")
objective("목표")
Resolution("문제의 해소 (Resolution)")
Not_Just_Solve("단순 해결(Solve)을 넘어섬")
Trade_off("상충 목표 간의 최적 타협")
2. 시스템 생명주기 프로세스와 국제 표준 프레임워크
성공적인 시스템 개발은 우연의 산물이 아니며, 엄격하고 검증된 프로세스의 결과물이다. 이를 위해 전 세계적으로 합의된 표준 프레임워크가 존재하며, 그 중심에는 ISO/IEC/IEEE 15288이 있다.
2.1 ISO/IEC/IEEE 15288: 시스템 생명주기의 표준
ISO/IEC/IEEE 15288은 시스템의 개념 단계부터 폐기 단계에 이르는 전체 생명주기(Life Cycle) 프로세스를 정의하는 가장 권위 있는 국제 표준이다.4 이 표준은 시스템 엔지니어링 활동을 크게 네 가지 프로세스 그룹으로 분류하여 조직과 프로젝트가 수행해야 할 과업을 명확히 규정한다.4
첫째, **계약 프로세스(Agreement Processes)**는 조직 간의 공급 및 획득 관계를 정의한다. 이는 시스템 개발의 시작점이자 법적, 상업적 기반을 형성하는 단계로, 획득자와 공급자 간의 명확한 합의가 선행되지 않으면 기술적 성공을 담보할 수 없음을 시사한다.5
둘째, **조직 프로젝트 지원 프로세스(Organizational Project-Enabling Processes)**는 프로젝트가 성공적으로 수행될 수 있는 환경을 조성한다. 여기에는 생명주기 모델 관리, 인프라 관리, 포트폴리오 관리, 인적 자원 관리, 품질 관리, 지식 관리의 6개 하위 프로세스가 포함된다.4 특히 2023년 개정판에서는 인적 자원과 지식 관리의 중요성이 더욱 부각되었는데, 이는 시스템 엔지니어링이 단순한 기술 관리를 넘어 조직의 역량과 지적 자산을 관리하는 경영학적 측면과 밀접하게 연관되어 있음을 보여준다.6
셋째, **기술 관리 프로세스(Technical Management Processes)**는 프로젝트의 계획, 통제, 평가를 담당한다. 프로젝트 계획, 리스크 관리, 형상 관리(Configuration Management), 정보 관리, 측정, 품질 보증 등 8개 프로세스는 기술적 활동이 예산, 일정, 품질 목표 내에서 수행되도록 통제한다.4 리스크 관리는 불확실성이 높은 현대 시스템 개발에서 치명적인 실패를 예방하는 핵심 기제이며, 형상 관리는 시스템의 변경 사항을 추적하고 통제하여 무결성을 유지하는 역할을 한다.
넷째, **기술 프로세스(Technical Processes)**는 실제 시스템을 정의하고, 구현하며, 검증하는 14개의 핵심 활동으로 구성된다.4 이 프로세스들은 순차적으로만 수행되는 것이 아니라, 시스템의 각 계층에서 반복적(Iterative)이고 재귀적(Recursive)으로 적용된다.6
classDiagram
class ISO15288_Processes {
"시스템 생명주기 프로세스"
}
class Agreement_Processes {
"1. 계약 프로세스"
"획득 (Acquisition)"
"공급 (Supply)"
}
class Org_Project_Enabling {
"2. 조직 프로젝트 지원 프로세스"
"생명주기 모델 관리"
"인프라 및 포트폴리오 관리"
"인적 자원 관리 (HR)"
"지식 관리 (KM)"
"품질 관리"
}
class Technical_Management {
"3. 기술 관리 프로세스"
"프로젝트 계획 및 통제"
"리스크 관리 (불확실성 대응)"
"형상 관리 (무결성 유지)"
"정보 관리"
}
class Technical_Processes {
"4. 기술 프로세스 (14개)"
"비즈니스/임무 분석"
"요구사항 정의 (이해관계자/시스템)"
"아키텍처 및 디자인 정의"
"구현/통합/검증/이행/확인"
"운용/유지보수/폐기"
}
ISO15288_Processes --> Agreement_Processes
ISO15288_Processes --> Org_Project_Enabling
ISO15288_Processes --> Technical_Management
ISO15288_Processes --> Technical_Processes
| 주요 기술 프로세스 (Technical Processes) | 핵심 활동 및 목적 |
|---|---|
| 비즈니스/임무 분석 (Business or Mission Analysis) | 조직의 전략적 목표를 정의하고, 해결해야 할 문제 공간(Problem Space)과 기회를 식별한다.6 |
| 이해관계자 니즈 및 요구사항 정의 | 사용자를 포함한 다양한 이해관계자의 기대를 수집하고, 운용 개념(ConOps)을 수립하여 시스템의 운용 시나리오를 구체화한다.4 |
| 시스템 요구사항 정의 (System Requirements Definition) | 이해관계자의 니즈를 검증 가능한 기술적 언어인 시스템 요구사항으로 변환한다.4 |
| 아키텍처 정의 (Architecture Definition) | 시스템의 구조적, 기능적 설계를 수립하고, 대안 아키텍처를 식별하여 평가한다.4 |
| 디자인 정의 (Design Definition) | 아키텍처를 바탕으로 상세 설계를 수행하여, 제작 및 구현 가능한 수준의 데이터 패키지를 생성한다.4 |
| 시스템 분석 (System Analysis) | 대안 간의 트레이드오프(Trade-off) 분석을 수행하여 최적의 의사결정을 지원한다.4 |
| 구현 (Implementation) | 설계된 시스템 요소를 실제로 제작하거나 소프트웨어 코드로 구현한다.4 |
| 통합 (Integration) | 하위 요소를 결합하여 상위 시스템을 구성하며, 인터페이스의 정합성을 확인한다.4 |
| 검증 (Verification) | “올바르게 만들었는가?“를 확인하며, 시스템이 명세된 요구사항을 충족하는지 객관적 증거를 통해 입증한다.7 |
| 이행 (Transition) | 검증된 시스템을 실제 운용 환경으로 이관하고 사용자에게 인도한다.4 |
| 확인 (Validation) | “올바른 것을 만들었는가?“를 확인하며, 시스템이 실제 사용 환경에서 사용자의 의도된 목적을 달성하는지 평가한다.7 |
| 운용 (Operation) | 시스템을 실제 목적에 맞게 사용하고 모니터링한다.4 |
| 유지보수 (Maintenance) | 시스템의 기능을 유지하고, 고장 시 복구하며, 성능을 지속적으로 관리한다.8 |
| 폐기 (Disposal) | 수명이 다한 시스템을 환경 규제에 맞춰 안전하게 폐기하거나 재활용한다.4 |
이러한 표준의 존재 이유는 단순히 규정을 준수하기 위함이 아니라, 프로젝트 참여자들 간의 “공통 언어“를 확립하여 의사소통의 오류를 줄이고 협업 효율을 극대화하는 데 있다.6
2.2 V-모델: 개발 생명주기의 시각적 철학
ISO 15288의 프로세스들이 실제 프로젝트 타임라인 위에서 어떻게 배치되는지를 가장 직관적으로 보여주는 모델이 바로 **V-모델(V-Model)**이다.9 V-모델은 시스템 엔지니어링의 표준적인 개발 방법론으로 자리 잡았으며, 특히 안전이 중요한 자동차, 항공우주, 철도 산업에서 필수적으로 채택되고 있다.10
V-모델은 크게 왼쪽의 분해(Decomposition) 및 정의 단계와 오른쪽의 통합(Integration) 및 검증 단계로 나뉜다.9
- 왼쪽 축 (Descending Leg): 구체화의 과정
프로젝트는 상위 레벨의 모호한 사용자 니즈에서 출발하여 점차 구체적인 시스템 요구사항, 서브시스템 요구사항, 그리고 부품 및 모듈 단위의 상세 설계로 내려간다. 이 과정은 “시스템 아키텍처 설계“와 “요구사항 분석“이 반복적으로 수행되는 구간이다. 상위 단계의 요구사항은 하위 단계로 할당(Allocation)되며, 각 단계의 산출물은 다음 단계의 기준선(Baseline)이 된다.12
- 바닥 (Base): 구현 (Implementation)
V의 가장 밑부분에서는 실제 하드웨어가 제조되고 소프트웨어가 코딩된다. 이는 설계가 물리적 실체로 전환되는 변곡점이다.13
- 오른쪽 축 (Ascending Leg): 통합과 검증의 과정
구현된 부품들은 다시 서브시스템으로, 그리고 전체 시스템으로 통합되어 올라간다. V-모델의 핵심 철학은 **“검증의 대칭성”**에 있다. 오른쪽 축의 각 통합 및 테스트 단계는 왼쪽 축의 대응되는 설계 단계와 직접적으로 매핑된다.9 예를 들어, 단위 테스트(Unit Test)는 상세 설계(Low-Level Design)를 검증하고, 통합 테스트(Integration Test)는 아키텍처 설계를 검증하며, 시스템 테스트(System Test)는 시스템 요구사항을 검증한다.10
V-모델의 강점은 프로젝트 초기부터 검증 계획을 수립하도록 강제한다는 점이다. 요구사항을 정의할 때 그 요구사항을 어떻게 테스트할 것인지(Verification Criteria)를 함께 고민함으로써, 실현 불가능하거나 모호한 요구사항을 조기에 발견할 수 있다.
graph TD
subgraph Decomposition ["왼쪽 축: 분해 및 정의 (Descending)"]
A["사용자 니즈 / 운용 개념 (ConOps)"] --> B["시스템 요구사항 정의"]
B --> C["시스템 아키텍처 정의"]
C --> D["상세 설계 (Design Definition)"]
end
subgraph Implementation ["바닥: 구현 (Base)"]
D --> E(("구현 (제작 및 코딩)"))
end
subgraph Integration ["오른쪽 축: 통합 및 검증 (Ascending)"]
E --> F["단위/부품 테스트"]
F --> G["통합 테스트 (서브시스템)"]
G --> H["시스템 검증 (System Verification)"]
H --> I["시스템 확인 (System Validation)"]
end
%% 검증 관계 (Verification & Validation Mapping)
A -.->|"Validation (올바른 제품인가?)"| I
B -.->|"Verification (요구사항 충족?)"| H
C -.->|"Verification (아키텍처 정합성?)"| G
D -.->|"Verification (설계대로 구현?)"| F
style E fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:2px
style Decomposition fill:#e1f5fe
style Integration fill:#e8f5e9
3. 핵심 기술 프로세스의 심층 분석
3.1 요구사항 엔지니어링: 성공의 기준점 정의
모든 엔지니어링 활동의 시작은 요구사항 정의이다. 요구사항 엔지니어링(Requirements Engineering)은 단순한 문서 작성이 아니라, 고객의 불분명한 욕구를 명확하고 기술적인 언어로 번역하는 고도의 지적 활동이다.14
추출(Elicitation) 기법의 다양성:
요구사항을 효과적으로 추출하기 위해서는 다양한 기법이 동원된다. 인터뷰와 설문조사는 가장 기본적이지만, 사용자가 스스로 인지하지 못하는 니즈를 파악하기에는 한계가 있다. 따라서 실제 업무 환경을 관찰하는 직무 쉐도잉(Job Shadowing), 사용자와 함께 프로토타입을 시연하며 피드백을 받는 프로토타이핑, 그리고 여러 이해관계자가 모여 브레인스토밍하는 워크숍 등이 활용된다.15 특히 골드스미스(Goldsmith)의 “문제 피라미드” 접근법은 표면적인 증상이 아닌 근본적인 문제(Real Problem)를 식별하고, 현재 상태와 목표 상태의 차이를 측정 가능한 지표로 정의하는 체계적인 단계를 제안한다.17
추적성(Traceability) 관리:
요구사항 엔지니어링의 핵심 품질 지표 중 하나는 추적성이다. 상위 요구사항이 어떤 하위 요구사항으로 분해되었는지, 그리고 그것이 어떤 설계 요소로 구현되고 어떤 테스트 케이스로 검증되는지를 양방향으로 추적할 수 있어야 한다.18 이는 요구사항 변경 시 그 영향도를 분석(Impact Analysis)하는 데 결정적인 역할을 하며, 안전 표준(ISO 26262, DO-178C 등)에서 가장 엄격하게 심사하는 항목 중 하나이다.
mindmap
root(("요구사항 엔지니어링"))
Extraction("추출 (Elicitation) 기법")
Passive("수동적 방법")
Interview("인터뷰/설문")
Docs("문서 분석")
Active("능동적/현장 방법")
Shadowing("직무 쉐도잉 (관찰)")
Prototyping("프로토타이핑 (피드백)")
Workshop("워크숍 (브레인스토밍)")
Analysis("분석적 접근")
ProblemPyramid("골드스미스의 문제 피라미드")
RealProblem("근본 문제 (Real Problem)")
Gap("현재 vs 목표 상태 차이")
Quality("품질 관리")
Traceability("추적성 (Traceability)")
Forward("상위 -> 하위 -> 구현 -> 테스트")
Backward("테스트 -> 구현 -> 요구사항")
Impact("변경 영향도 분석")
Ambiguity("모호성 제거")
Criteria("검증 기준(Verification Criteria) 수립")
3.2 아키텍처: 기능에서 물리적 실체로의 변환
시스템 아키텍처는 추상적인 요구사항을 물리적인 시스템으로 구체화하는 청사진이다. 이 과정은 **기능적 아키텍처(Functional Architecture)**와 **물리적 아키텍처(Physical Architecture)**의 상호작용으로 이루어진다.12
기능 분석과 할당 (Functional Analysis & Allocation):
기능 분석은 시스템이 “무엇을 해야 하는가“를 시간의 흐름이나 논리적 순서에 따라 정의하는 것이다. 기능 흐름 블록 다이어그램(FFBD)이나 SysML의 활동 다이어그램(Activity Diagram)이 주로 사용된다.19 이렇게 정의된 기능들은 실제 하드웨어, 소프트웨어, 혹은 사람(운용자)과 같은 물리적 요소에 할당(Allocation)된다.20
이때 할당은 단순한 1:1 매핑이 아닐 수 있다. 하나의 기능이 여러 부품에 분산되어 구현될 수도 있고, 하나의 강력한 프로세서가 여러 기능을 수행할 수도 있다. 시스템 엔지니어는 비용, 성능, 무게, 신뢰성 등 다양한 제약 조건을 고려하여 최적의 할당 방안을 찾기 위해 트레이드오프 연구(Trade-off Study)를 수행해야 한다. 예를 들어, 특정 기능을 하드웨어 로직으로 구현할지 소프트웨어로 구현할지 결정하는 것은 시스템의 유연성과 성능을 좌우하는 중요한 아키텍처 결정이다.20 SysML에서는 <<allocate>> 관계를 통해 기능과 구조 간의 매핑을 명시적으로 모델링하며, 이를 통해 기능적 요구사항이 물리적 설계에 빠짐없이 반영되었는지를 검증할 수 있다.21
graph LR
Req["요구사항 (Requirements)"] --> FuncArch["기능 아키텍처 (Functional Architecture)"]
subgraph Functional_Analysis ["기능 분석"]
FuncArch --> What["무엇을 해야 하는가?"]
What --> FFBD["FFBD / 활동 다이어그램"]
end
FuncArch --> Alloc{{"할당 (Allocation) & 트레이드오프"}}
subgraph Physical_Architecture ["물리적 아키텍처"]
Alloc --> HW["하드웨어 (H/W)"]
Alloc --> SW["소프트웨어 (S/W)"]
Alloc --> Human["운용자 (People)"]
end
Alloc --"제약조건 고려 (비용, 성능, 무게)"--> Optimization["최적화된 할당"]
Optimization --> Physical_Architecture
graph TD
Start(("시작: 요구사항 정의")) --> FuncAnalysis["기능 분석 (Functional Analysis)"]
FuncAnalysis --> DefineArch["대안 아키텍처 식별"]
subgraph TradeOff_Study ["트레이드오프 연구 (Trade-off Study)"]
DefineArch --> Evaluate["대안 평가"]
Evaluate --> ConstraintCheck{"제약조건 만족?"}
ConstraintCheck -- "No (비용/무게 초과)" --> ReAlloc["기능 재할당 (Re-allocation)"]
ReAlloc --> Evaluate
ConstraintCheck -- "Yes" --> SelectOpt["최적안 선정"]
end
SelectOpt --> PhysicalArch["물리적 아키텍처 확정"]
PhysicalArch --> Implementation["구현 단계로 이동"]
style TradeOff_Study fill:#fff3e0,stroke:#e65100
3.3 검증(Verification)과 확인(Validation)의 이원적 구조
시스템 엔지니어링에서 가장 혼동하기 쉽지만 가장 중요한 개념적 구분이 바로 검증(Verification)과 확인(Validation)이다. 이 둘은 상호 보완적이며, 프로젝트의 성공을 위해 필수적이다.7
- 검증 (Verification): “Are we building the product right?”
검증은 시스템이나 구성 요소가 규정된 요구사항, 사양서, 도면, 표준을 준수하며 올바르게 만들어졌는지를 확인하는 과정이다. 이는 주로 내부적인 엔지니어링 활동으로 수행되며, 검사(Inspection), 분석(Analysis), 시연(Demonstration), 시험(Test)의 4가지 방법론이 사용된다.22 예를 들어, 전원 공급 장치가 설계 문서에 명시된 대로 24V ±0.5V를 출력하는지 계측기로 측정하는 것은 검증 활동이다.
- 확인/타당성 확인 (Validation): “Are we building the right product?”
확인은 완성된 시스템이 실제 운용 환경에서 사용자의 의도된 목적을 달성하는지를 평가하는 과정이다.7 이는 요구사항 명세서 자체가 사용자의 니즈를 완벽하게 반영하지 못했을 가능성을 염두에 둔 활동이다. 예를 들어, 전원 공급 장치가 24V를 정확히 출력한다 하더라도(검증 통과), 실제 야전 환경의 열악한 조건에서 장비가 오작동하여 임무를 수행할 수 없다면 이는 확인(Validation) 실패이다.7
NASA는 프로젝트 초기 단계(Pre-Phase A)부터 지속적인 Validation을 수행할 것을 권장한다. 잘못된 가정 위에 시스템을 구축하는 것을 방지하기 위해, 개념 설계 단계에서부터 “이것이 정말 사용자가 원하는 것인가?“를 끊임없이 질문해야 한다.23 의료 기기 분야에서도 FDA는 검증과 확인을 엄격히 구분하며, 기술적 사양 충족뿐만 아니라 실제 의사와 환자의 임상적 니즈를 충족하는지를 입증하도록 요구한다.7
sequenceDiagram
autonumber
actor Stakeholder as "이해관계자/사용자"
participant Spec as "요구사항/설계 명세서"
actor Engineer as "시스템 엔지니어"
participant System as "구현된 시스템 (Product)"
Note over Stakeholder, Spec: "초기 단계: 니즈 정의"
Stakeholder->>Engineer: "나의 니즈와 의도 전달 (Needs)"
Engineer->>Spec: "기술적 요구사항 및 설계 문서화"
Note over Engineer, System: "구현 단계"
Engineer->>System: "설계에 따라 시스템 제작/코딩"
rect rgb(230, 240, 255)
Note right of Engineer: "검증 (Verification): Are we building it right?"
Engineer->>System: "테스트 수행 (입력값 주입)"
System-->>Engineer: "출력값 반환"
Engineer->>Spec: "출력값이 명세서(Spec)와 일치하는가?"
Spec-->>Engineer: "일치 확인 (Passed)"
end
rect rgb(255, 240, 230)
Note right of Engineer: "확인 (Validation): Are we building the right thing?"
Engineer->>System: "완성된 시스템 인도"
System->>Stakeholder: "실제 운용 환경에서 사용"
Stakeholder->>Stakeholder: "내 의도와 문제를 해결하는가?"
Stakeholder-->>Engineer: "타당성 확인 (Approved)"
end
4. 모델 기반 시스템 엔지니어링 (MBSE): 디지털 혁명
전통적인 시스템 엔지니어링은 수천 페이지에 달하는 문서에 의존해 왔다. 그러나 시스템의 복잡도가 기하급수적으로 증가함에 따라, 문서 기반 접근 방식(Document-Centric SE)은 정보의 불일치, 변경 관리의 어려움, 지식의 파편화라는 한계에 봉착했다. 이에 대한 해법으로 등장한 것이 **모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)**이다.
graph LR
subgraph Document_Centric ["전통적 방식: 문서 기반 SE"]
Doc1["요구사항 문서"]
Doc2["설계 도면"]
Doc3["테스트 계획서"]
Doc1 <-->|"정보 불일치 위험"| Doc2
Doc2 <-->|"변경 추적 어려움"| Doc3
Doc3 <-->|"지식 파편화"| Doc1
end
subgraph MBSE_Approach ["현대적 방식: MBSE"]
Model((("시스템 모델 <br/>(Single Source of Truth)")))
View1["요구사항 뷰"]
View2["아키텍처/설계 뷰"]
View3["검증/해석 뷰"]
Model -->|"자동 반영 (일관성)"| View1
Model -->|"자동 반영 (일관성)"| View2
Model -->|"자동 반영 (일관성)"| View3
Repo["모델 라이브러리 (지식 자산화)"] -.-> Model
end
4.1 MBSE의 정의와 핵심 가치
MBSE는 “시스템 요구사항, 설계, 분석, 검증 및 확인 활동을 지원하기 위해 형식화된 모델링을 적용하는 것“으로 정의된다.24 MBSE의 핵심은 모든 엔지니어링 데이터가 문서가 아닌 중앙화된 **“단일 진실 공급원(Single Source of Truth)”**인 시스템 모델에 저장된다는 점이다.25
이러한 접근 방식은 다음과 같은 혁신적인 가치를 제공한다.
- 일관성 및 정확성: 모델 내의 한 요소가 변경되면, 이를 참조하는 모든 뷰(다이어그램, 테이블, 문서)에 자동으로 변경 사항이 반영된다. 이는 데이터 불일치로 인한 오류를 근본적으로 차단한다.27
- 의사소통 및 협업: 시각적인 모델은 복잡한 시스템의 상호작용을 직관적으로 보여주어, 다양한 배경을 가진 이해관계자 간의 의사소통을 돕는다.27
- 지식의 자산화: 문서 속에 묻혀 있던 설계 지식이 재사용 가능한 모델 라이브러리로 축적되어, 후속 프로젝트의 효율성을 높인다.28
4.2 SysML v1과 v2: 언어의 진화
MBSE를 구현하는 표준 언어인 SysML(Systems Modeling Language)은 현재 v1에서 v2로의 거대한 전환기를 맞이하고 있다.
SysML v1의 한계:
2006년 채택된 SysML v1은 소프트웨어 모델링 언어인 UML(Unified Modeling Language)을 기반으로 확장되었다. 이로 인해 시스템 엔지니어링에 불필요한 소프트웨어적 개념이 혼재되어 있었고, 언어의 모호성으로 인해 도구 간 데이터 호환이 어려웠다.29 또한, 그래픽 중심의 표현 방식은 모델 작성에 많은 시간을 소요하게 만들었다.
SysML v2의 혁신:
SysML v2는 시스템 엔지니어링의 본질에 맞춰 **KerML(Kernel Modeling Language)**이라는 새로운 메타모델 위에 처음부터 다시 설계되었다.30 가장 큰 변화는 **텍스트 구문(Textual Syntax)**의 도입이다. 이제 엔지니어는 그래픽 다이어그램뿐만 아니라, 프로그래밍 코드처럼 텍스트로 시스템을 정의할 수 있다.31 이는 버전 관리 시스템(Git 등)과의 통합을 용이하게 하고, 모델링의 생산성을 비약적으로 높여준다. 또한, 표준화된 API(REST/OSLC)를 제공하여 서로 다른 엔지니어링 도구 간의 데이터 상호운용성을 보장한다.32
SysML v2 텍스트 구문의 예시는 다음과 같다 31:
package VehicleSystem {
// 부품 정의 (Part Definition)
part def Vehicle {
attribute mass : Mass;
part engine : Engine;
part transmission : Transmission;
// 연결(Connection) 정의
connection connect engine.torqueOut to transmission.torqueIn;
}
part def Engine {
port torqueOut : TorquePort;
perform action generateTorque; // 기능(Action) 정의
}
}
classDiagram
direction TB
class Vehicle {
+attribute mass: Mass
}
class Engine {
+port torqueOut: TorquePort
+perform action generateTorque
}
class Transmission {
+port torqueIn: TorquePort
}
Vehicle *-- Engine : "part engine"
Vehicle *-- Transmission : "part transmission"
note for Vehicle "connection: \nengine.torqueOut to \ntransmission.torqueIn"
Engine "torqueOut" -- "torqueIn" Transmission : "Internal Connection"
이러한 코드 기반의 모델링은 시스템 엔지니어링을 소프트웨어 엔지니어링의 현대적 개발 관행(DevOps, CI/CD)과 통합하는 교두보가 된다.
graph TD
subgraph v1 ["SysML v1 (2006~)"]
Base1["기반: UML (소프트웨어 중심)"]
Feature1["그래픽 다이어그램 중심"]
Limit1["도구 간 호환성 부족"]
Limit2["소프트웨어 개념 혼재"]
end
Arrow(("--진화-->"))
subgraph v2 ["SysML v2 (Next Gen)"]
Base2["기반: KerML (SE 전용 커널)"]
Feature2["텍스트 구문 (Textual Syntax) 도입"]
Feature3["표준 API (REST/OSLC) 제공"]
Advantage["Git 등 형상관리 및 CI/CD 통합 용이"]
end
v1 --> Arrow --> v2
4.3 MBSE 도구 생태계 비교
MBSE의 성공적인 도입을 위해서는 적절한 도구의 선택이 필수적이다. 시장에는 다양한 도구가 존재하며, 각기 다른 강점을 가지고 있다.35
- Cameo Systems Modeler (No Magic/Dassault Systèmes): 현재 업계에서 가장 널리 사용되는 도구 중 하나로, SysML 표준 준수율이 높고 시뮬레이션 기능이 강력하다. 사용자 친화성(Ease of Use)에서 높은 평가를 받으며, 플러그인을 통한 확장성이 뛰어나다. 대규모 팀 협업을 위한 Teamwork Cloud 기능을 제공한다.36
- Enterprise Architect (Sparx Systems): 비용 효율성이 매우 높고, 시스템 엔지니어링뿐만 아니라 엔터프라이즈 아키텍처, 소프트웨어 설계 등 광범위한 기능을 제공한다. 그러나 사용자 인터페이스가 다소 복잡하고 SysML 표준 준수 측면에서 Cameo에 비해 엄격함이 덜하다는 평가가 있다.35
- Capella (Eclipse Foundation): 오픈 소스 도구로, Thales가 개발한 Arcadia 방법론을 기반으로 한다. SysML과는 다른 독자적인 표기법을 사용하지만, 시스템/논리/물리 아키텍처로 이어지는 방법론적 가이드를 제공하여 초심자가 접근하기 쉽다.37
5. 산업별 응용과 특성: 자동차, 항공우주, 그리고 IT
mindmap
root(("산업별 SE 특성"))
Automotive("자동차 산업")
Focus1("대량 생산 & 비용 민감성")
Standard1("ISO 26262 (기능 안전)")
Standard2("ASPICE (프로세스 품질)")
Trend("SDV (Software Defined Vehicle)")
Aerospace("항공우주/국방")
Focus2("극한의 신뢰성 & 장기 생명주기")
Cost("실패 시 막대한 비용/인명 피해")
Standard3("DO-178C / DO-254 (엄격한 V&V)")
Tech("디지털 트윈 적극 도입")
IT_SRE("IT & SRE")
Focus3("운영 단계의 SE")
Concept1("에러 예산 (Error Budget)")
Concept2("SLI / SLO (신뢰성 정량화)")
Tradeoff("혁신 속도 vs 시스템 안정성 균형")
5.1 자동차 산업: 안전과 대량 생산의 조화
자동차 산업은 대량 생산(Mass Production)과 비용 민감성, 그리고 최근 급부상한 소프트웨어 정의 자동차(SDV) 트렌드로 인해 독특한 시스템 엔지니어링 환경을 가지고 있다.39
ISO 26262와 기능 안전:
자동차 시스템 엔지니어링의 핵심은 기능 안전(Functional Safety)이다. ISO 26262 표준은 일반적인 시스템 엔지니어링 V-모델을 자동차 안전 수명주기에 맞춰 구체화했다. 위험원 분석 및 리스크 평가(HARA)를 통해 ASIL(Automotive Safety Integrity Level) 등급을 산정하고, 이에 따른 안전 목표를 시스템 설계에 반영해야 한다.10
ASPICE와 프로세스 품질:
소프트웨어 품질 확보를 위해 ASPICE(Automotive SPICE)가 널리 적용된다. ISO 26262가 “제품의 안전“에 초점을 맞춘다면, ASPICE는 공급업체의 “개발 프로세스 역량“을 평가하는 기준이다.42 최근에는 이 두 표준을 통합하여 엔지니어링 프로세스를 구축하는 추세이다.43
5.2 항공우주 및 국방: 극한의 신뢰성과 복잡성
항공우주 및 국방 분야는 시스템 엔지니어링의 발원지답게 가장 엄격하고 보수적인 프로세스를 적용한다.
장기 생명주기와 복잡성:
항공기나 무기 체계는 개발에 10년, 운용에 30년 이상이 소요된다. 따라서 초기 요구사항 정의와 아키텍처 설계의 결함은 막대한 비용 초과와 일정 지연을 초래한다. B-2 폭격기나 허블 망원경의 사례는 초기 단계에서의 철저한 시스템 엔지니어링이 얼마나 중요한지를 보여주는 반면교사이다.44
엄격한 V&V:
인명 안전과 직결되므로 DO-178C(소프트웨어), DO-254(하드웨어)와 같은 표준에 따라 모든 요구사항에 대한 100% 추적성과 코드 레벨의 검증을 요구한다. MBSE 도입 역시 가장 적극적이며, 보잉과 같은 기업은 디지털 트윈을 통해 물리적 프로토타입 없는 개발을 시도하고 있다.46
5.3 IT와 SRE: 현대적 운영의 시스템 엔지니어링
IT 및 클라우드 서비스 분야에서는 **사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE)**이 시스템 엔지니어링의 현대적 구현 형태로 자리 잡았다.47
SRE와 SE의 매핑:
구글이 창안한 SRE는 “소프트웨어 엔지니어가 운영 업무를 맡았을 때 일어나는 일“로 정의된다. 전통적인 SE의 ’신뢰성(Reliability)’과 ‘가용성(Availability)’ 요구사항을 SRE는 SLI(서비스 수준 지표)와 SLO(서비스 수준 목표)로 정량화하여 관리한다.48
에러 예산(Error Budget):
SRE의 가장 혁신적인 개념인 에러 예산은 시스템 엔지니어링의 트레이드오프 분석을 운영 단계에 적용한 것이다. 100%의 신뢰성은 비용 효율적이지 않으므로, 허용 가능한 실패의 총량을 예산으로 설정하고, 이 예산 내에서 개발팀의 혁신 속도(배포 빈도)와 시스템 안정성 간의 균형을 조절한다.49 이는 V-모델의 경직성을 극복하고, 지속적인 배포(CD) 환경에서 시스템의 건전성을 유지하는 강력한 메커니즘이다.
stateDiagram-v2
state "개발/혁신 모드" as DevMode {
[*] --> FeatureDev : "기능 개발"
FeatureDev --> Deployment : "배포 시도"
}
state "에러 예산 체크" as CheckBudget {
Deployment --> BudgetCheck : "잔여 에러 예산 확인"
}
state "안정화 모드" as StableMode {
StopDev : "기능 배포 중단 (Freeze)"
ReliabilityWork : "안정성 개선 작업 (Post-mortem)"
Replenish : "예산 회복/기간 경과"
StopDev --> ReliabilityWork
ReliabilityWork --> Replenish
}
BudgetCheck --> DevMode : "예산 충분 (>0) -> 배포 승인"
BudgetCheck --> StableMode : "예산 고갈 (<=0) -> 배포 차단"
Replenish --> DevMode : "예산 확보됨 -> 개발 재개"
note right of CheckBudget : "허용 가능한 실패 총량 관리\n(100% 신뢰성은 비효율적)"
6. 미래 기술 트렌드: AI와 디지털 트윈의 융합
시스템 엔지니어링은 2025년을 기점으로 AI와 디지털 트윈 기술과 결합하여 새로운 차원으로 진화하고 있다.
flowchart TD
Physical["물리적 시스템 (Real Asset)"] <-->|"실시간 데이터 연결 (Digital Thread)"| DigitalTwin["디지털 트윈 (Virtual Replica)"]
subgraph AI_Copilot ["AI & LLM (System Co-pilot)"]
ReqAnalysis["요구사항 분석 및 모호성 제거"]
AutoModel["자연어 -> SysML v2 자동 생성"]
Reasoning["적응형 추론 (최적화 문제 해결)"]
end
DigitalTwin -->|"시뮬레이션 데이터"| AI_Copilot
AI_Copilot -->|"최적화된 제어/설계 값"| DigitalTwin
AI_Copilot -->|"예지 보전 / 성능 개선"| Physical
style AI_Copilot fill:#f3e5f5,stroke:#333
style DigitalTwin fill:#e0f7fa,stroke:#333
6.1 디지털 트윈과 디지털 스레드
디지털 트윈은 물리적 자산의 가상 복제본으로, 실시간 데이터를 통해 상태를 모니터링하고 시뮬레이션한다.24 이는 시스템 엔지니어링의 범위를 개발 단계를 넘어 운용 및 유지보수 단계로 확장한다. 보잉은 항공기 유지보수에 디지털 트윈을 활용하여 수만 건의 가상 시나리오를 생성하고, 이를 통해 AI를 학습시켜 정비 효율을 극대화하고 있다.46
이를 가능하게 하는 기반 기술인 **디지털 스레드(Digital Thread)**는 개념 설계부터 폐기까지 모든 데이터가 끊김 없이 연결되는 통신 프레임워크를 의미한다. MBSE 모델은 이 디지털 스레드의 중추로서, 다양한 엔지니어링 도구(CAD, CAE, PLM) 간의 데이터를 통합하는 허브 역할을 수행한다.24
graph TD
subgraph Digital_Thread ["디지털 스레드 (Digital Thread)"]
direction TB
Concept["개념 설계 (Concept)"] --> Design["상세 설계 (CAD/SysML)"]
Design --> Build["제조/구현 (CAM/Code)"]
Build --> Operate["운용/유지보수 (O&M)"]
Operate --> Disposal["폐기 (Disposal)"]
end
subgraph Digital_Twin ["디지털 트윈 (Virtual)"]
VirtualModel["가상 모델 (Simulation)"]
AI_Predict["AI 예지 보전"]
end
subgraph Physical_Asset ["물리적 자산 (Real)"]
SensorData["센서 데이터 (IoT)"]
RealState["실제 상태"]
end
%% 연결 관계
Design -.->|"설계 데이터 전달"| VirtualModel
SensorData -->|"실시간 상태 동기화"| VirtualModel
VirtualModel -->|"시뮬레이션 결과"| AI_Predict
AI_Predict -->|"유지보수 의사결정 피드백"| Operate
Operate -->|"이력 데이터 축적"| Design
style Digital_Thread fill:#f9fbe7,stroke:#827717,stroke-dasharray: 5 5
6.2 AI와 거대 언어 모델(LLM)의 역할
AI, 특히 거대 언어 모델(LLM)은 시스템 엔지니어의 강력한 보조 도구(Co-pilot)로 부상하고 있다.
- 요구사항 분석 지원: LLM은 자연어로 작성된 수천 개의 요구사항을 분석하여 모호성, 중복, 누락된 제약 조건을 식별하는 데 탁월한 성능을 보인다.
- 모델 생성 자동화: 자연어 요구사항을 입력하면 이를 SysML v2 코드로 변환해 주는 AI 도구들이 개발되고 있다. 이는 모델링의 진입 장벽을 낮추고 생산성을 높인다.
- 적응형 추론(Adaptive Reasoning): 최신 연구에 따르면, LLM은 복잡한 시스템 문제 해결 시 문제의 난이도에 따라 계산 리소스를 동적으로 할당하는 적응형 추론 능력을 보여주며, 이는 시스템 최적화 문제 해결에 새로운 가능성을 제시한다.51
- 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering): 기업 내부의 비공개 데이터와 문서를 AI에 안전하게 학습시켜(RAG 기술 등), 해당 도메인과 프로젝트 맥락에 특화된 엔지니어링 솔루션을 제공하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것이다.52
7. 결론
시스템 엔지니어링은 복잡성의 시대를 건너는 다리와 같다. ISO/IEC 15288과 V-모델은 수많은 시행착오 끝에 정립된, 실패를 예방하고 성공을 재현하기 위한 인류의 지적 자산이다. 문서 기반에서 모델 기반(MBSE)으로의 전환은 정보의 관리 방식을 근본적으로 혁신하고 있으며, SysML v2는 이러한 혁신을 가속화할 언어적 기반을 제공한다. 자동차, 항공우주, IT 등 각 산업은 자신들의 특성에 맞게 시스템 엔지니어링을 변주하고 발전시켜 왔으며, 이제는 AI와 디지털 트윈이라는 새로운 기술과 융합하여 더욱 지능적이고 자율적인 시스템을 향해 나아가고 있다.
결국 시스템 엔지니어링의 본질은 도구나 프로세스 자체가 아니라, 부분의 합보다 큰 전체를 보려는 통찰력과, 기술을 통해 인간의 문제를 해결하려는 목적의식에 있다. 변화하는 기술 환경 속에서도 “올바른 시스템을 올바르게 만드는 것“이라는 시스템 엔지니어링의 궁극적 목표는 변하지 않을 것이다.
8. 참고 자료
- Systems Engineering Definition - incose, https://www.incose.org/about-systems-engineering/system-and-se-definitions/systems-engineering-definition
- Systems Engineering for ITS - Definitions - FHWA Operations, https://ops.fhwa.dot.gov/seits/sections/section2/2_1.html
- What is Systems Engineering - incose, https://www.incose.org/about-systems-engineering/what-is-systems-engineering
- ISO/IEC 15288 - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/ISO/IEC_15288
- ISO/IEC/IEEE 15288:2015, Systems and softward engineering–Systems life cycle processes - IEEE Xplore, https://ieeexplore.ieee.org/iel7/7106433/7106434/07106435.pdf
- ISO/IEC/IEEE 15288:2023— System Life Cycle Processes - The ANSI Blog, https://blog.ansi.org/ansi/iso-iec-ieee-15288-2023-system-life-cycle-processes/
- Verification and validation - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Verification_and_validation
- IEEE/ISO/IEC 15288-2023, https://standards.ieee.org/ieee/15288/10424/
- V-model - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/V-model
- V-Model and Functional Safety: Ensuring Process Adherence… - Critical Systems Analysis, https://www.criticalsystemsanalysis.com/articles/v-model-and-functional-safety-ensuring-process-adherence-in-engineering/
- Model Based Systems Engineering for Developmental System Verification and Validation - Air Force Institute of Technology, https://www.afit.edu/STAT/statcoe_files/MBSE.pdf
- Systems Engineering Process | www.dau.edu, https://www.dau.edu/acquipedia-article/systems-engineering-process
- SDLC V-Model - Software Engineering - GeeksforGeeks, https://www.geeksforgeeks.org/software-engineering/software-engineering-sdlc-v-model/
- How do you apply an engineering technique (systematic, disciplined, quantifiable) to the development of software requirements during project initiation? : r/SoftwareEngineering - Reddit, https://www.reddit.com/r/SoftwareEngineering/comments/11kotf4/how_do_you_apply_an_engineering_technique/
- 8 Essential Strategies for Effective Requirements Elicitation - aqua cloud, https://aqua-cloud.io/8-essential-strategies-effective-requirements-elicitation/
- A Guide to Requirements Elicitation for Product Teams - Jama Software, https://www.jamasoftware.com/requirements-management-guide/requirements-gathering-and-management-processes/a-guide-to-requirements-elicitation-for-product-teams/
- Requirements elicitation - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Requirements_elicitation
- Automotive Traceability: ISO 26262 & ASPICE Compliance Guide - SodiusWillert, https://www.sodiuswillert.com/en/blog/traceability-standards-regulations-in-the-automotive-industry
- SEH 4.0 System Design Processes - NASA, https://www.nasa.gov/reference/4-0-system-design-processes/
- Physical Architecture - SEBoK, https://sebokwiki.org/wiki/Physical_Architecture
- Modeling Cross-Cutting Relationships with Allocations - solidfish, https://solidfish.com/system-modeling-cross-cutting-relationships-and-message-based-behavior/
- Verification and Validation: Overview - AcqNotes, https://acqnotes.com/acqnote/careerfields/verification-validation
- SEH 2.4 Distinctions between Product Verification and Product Validation - NASA, https://www.nasa.gov/reference/2-4-distinctions-between-product-verification-and-product-validation/
- Transition to Digital Engineering: Case Studies and Concepts, https://www.engr.colostate.edu/se/wp-content/uploads/2023/04/Transition-to-Digital-Engineering-Case-Studies-and-Concepts-Final.pdf
- MBSE meets agile: Redefining systems engineering - Siemens Digital Industries Software, https://www.sw.siemens.com/en-US/digital-thread/mbse/
- Model-Based Systems Engineering (MBSE): Why It Matters in 2025 - Refonte Learning, https://www.refontelearning.com/blog/model-based-systems-engineering-mbse-why-it-matters-in-2025
- What Is Model-Based Systems Engineering (MBSE)? - IBM, https://www.ibm.com/think/topics/model-based-systems-engineering
- Benefits of Model-Based Systems Engineering (MBSE) - GoEngineer, https://www.goengineer.com/blog/benefits-of-model-based-systems-engineering
- SYSML V2: WHERE WE ARE AND HOW WE GOT HERE - Object Management Group, https://www.omg.org/pdf/SysML-v2-Overview.pdf
- SysML® v2 Specification — Next-Generation MBSE Modeling | Object Management Group, https://www.omg.org/sysml/sysmlv2/
- SysML v2 Examples — Lesson 3 - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=4BADkwk4F1Y
- SysML v1.x vs SysML v2.0 | Sparx Systems North America, https://www.sparxsystems.us/enterprise-architect/sysml-v1-vs-sysml-v2/
- SysML v2 for modern systems engineering: A practical guide - Teamcenter, https://blogs.sw.siemens.com/teamcenter/sysml-v2-guide/
- SysML v2 Basics - OMG Wiki, https://www.omgwiki.org/MBSE/lib/exe/fetch.php?media=mbse:sysml_v2_transition:sysml_v2_basics-incose_iw-sfriedenthal-2024-01-28.pdf
- Compare Cameo Systems Modeler vs. Architect - G2, https://www.g2.com/compare/cameo-systems-modeler-vs-enterprise-architect
- How to choose the right tool for MBSE - Starion, https://www.stariongroup.eu/how-to-choose-the-right-tool-for-mbse/
- An MBSE Tools List for Systems Engineers - SPEC Innovations, https://specinnovations.com/blog/what-tools-are-available-for-model-based-systems-engineering-mbse
- Overwhelmed by all of the tools for MBSE, would love some input/feedback! : r/systems_engineering - Reddit, https://www.reddit.com/r/systems_engineering/comments/urnimb/overwhelmed_by_all_of_the_tools_for_mbse_would/
- Similarities and Differences of the Aerospace and the Automotive Market - Global-imi, https://www.global-imi.com/blog/similarities-and-differences-aerospace-and-automotive-market
- Aerospace vs Automotive: Similarities and Differences, Potential Synergies - virtual+digital, http://virtual-digital.com/aerospace-vs-automotive-similarities-and-differences-potential-synergies/
- The Importance of Safety Analysis in Automotive Systems Engineering - Ansys, https://www.ansys.com/blog/importance-safety-analysis-automotive-systems-engineering
- ASPICE vs ISO 26262 – what is the difference? - Spyrosoft, https://spyro-soft.com/blog/automotive/aspice-vs-iso-26262-what-is-the-difference
- Automotive SPICE and ISO 26262 in Engineering | Lemberg Solutions, https://lembergsolutions.com/blog/impact-automotive-spice-and-iso-26262-your-engineering-process
- C-5A Galaxy Systems Engineering Case Study - DAU, https://www.dau.edu/sites/default/files/Migrated/CopDocuments/C%205A%20Galaxy%20SE%20Case%20Study.pdf
- B-2 Systems Engineering Case Study - DAU, https://www.dau.edu/sites/default/files/Migrated/CopDocuments/AF%20SE%20B2%20Case%20Study.pdf
- Top 10 Applications & Use Cases for Digital Twins - Unity, https://unity.com/topics/digital-twin-applications-and-use-cases
- A strategic roadmap for implementing site reliability engineering practices - Infosys, https://www.infosys.com/iki/perspectives/site-reliability-engineering-practices.html
- SRE vs. DevOps vs. Platform Engineering: Differences Explained | Splunk, https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/sre-vs-devops-vs-platform-engineering.html
- SRE vs DevOps: Key Differences for Improved Collaboration | Atlassian, https://www.atlassian.com/devops/frameworks/sre-vs-devops
- Measuring what matters — a lesson from the trenches of Site Reliability Engineering | by Kevin Webber | Medium, https://medium.com/@kvnwbbr/measuring-what-matters-a-lesson-from-the-trenches-of-site-reliability-engineering-ba74485bcae6
- A smarter way for large language models to think about hard problems, https://news.mit.edu/2025/smarter-way-large-language-models-think-about-hard-problems-1204
- Elastic’s intelligent automation prioritises data systems, https://siliconangle.com/2025/12/04/elastic-intelligent-automation-awsreinvent/