사출성형 현장에서 20년 넘게 일하면서, 조건 하나 바꿀 때마다 머릿속에서 수백 번 시뮬레이션을 돌렸습니다. 바이오 베이스 플라스틱이나 탄소섬유강화 플라스틱(CFRP) 같은 신소재가 들어오면 그 부담은 몇 배가 됐습니다. 그런데 머신러닝이 그 암호를 대신 풀어줄 수 있다는 이야기를 접했을 때, 솔직히 처음엔 반신반의했습니다. 지금은 생각이 완전히 달라졌습니다. 데이터가 없으면 데이터를 만든다 — 데이터 합성의 발상머신러닝 얘기가 나오면 현장 사람들이 가장 먼저 하는 말이 있습니다. "데이터가 없는데 어떻게 씁니까?" 저도 똑같이 물었습니다. 신소재일수록 축적된 실험 데이터가 없고, 있어도 포맷이 제각각이라 쓸 수가 없습니다.케이스 웨스턴 리저브 대학교(Case Western Reserve Universi..