연구보고서 RE-195

메타버스-인공지능 융합 활성화 연구

Research on Strategies for Activating Metaverse and AI Convergence

   한상열, 오보람

2026.04.

 

 이 보고서는 2025년도 과학기술정보통신부 정보통신진흥기금을 지원

받아 수행한 연구결과로 보고서 내용은 연구자의 견해이며, 

과학기술정보통신부의 공식입장과 다를 수 있습니다.

목   차

제1장 서론··············································································································· 1

 제1절 연구 배경 및 목적······························································································ 1

 제2절 연구의 구성·········································································································· 3

제2장 메타버스 및 AI 기술 개요········································································ 4

 제1절 메타버스 기술 개요···························································································· 4

 제2절 AI 기술 개요······································································································ 16

 

제3장 메타버스-AI 융합 시너지········································································ 29

 제1절 AI 기반 메타버스 혁신···················································································· 30

 제2절 메타버스 기반 AI 혁신···················································································· 40

 제3절 메타버스-AI 융합 가치사슬 분석·································································· 48

 

제4장 메타버스-AI 융합 발전 전망·································································· 54

 제1절 메타버스-AI 융합 산업별 활용 동향···························································· 54

 제2절 주요국의 메타버스-AI 융합 지원 정책························································ 62

 제3절 메타버스-AI 융합 시너지 전망······································································ 84

 

제5장 메타버스-AI 융합 활성화 방안······························································ 88

 제1절 메타버스-AI 융합 장애요인············································································ 90

 제2절 대응 방안············································································································ 96

참고문헌·························································································································· 106

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표  목  차

요약 <표 1> 메타버스 가치사슬별 AI 영향············································································12

요약 <표 2> 메타버스-AI 융합 장애요인 및 대응방안························································14

<표 1-1> 메타버스-AI 융합 관련 선행연구 예시····································································2

<표 2-1> 메타버스 구성요소와 진화방향··················································································4

<표 2-2> 디지털 트윈의 개념적 구성요소 ··············································································9

<표 2-3> 디지털 트윈의 기술적 구성요소 ··············································································9

<표 2-4> 딥러닝의 주요 구조 및 특징························································································ 17

<표 2-5> 생성형 AI 주요 알고리즘 및 핵심 원리 ······························································18

<표 2-6> 생성형 AI 대표 모델 분류 ······················································································21

<표 2-7> SLM 핵심 기술 구조 및 설명 ·················································································24

<표 2-8> 사후설명형 XAI 대표 기술····························································································· 27

<표 3-1> 호라이즌 월드 창작자를 위한 AI 기능··································································32

<표 3-2> 원전용 메타버스 플랫폼 핵심 기술 및 기능························································38

<표 3-3> 메타버스 가치사슬별 AI 영향 ················································································48

<표 4-1> EU XR 5.0 프로젝트 핵심 아키텍쳐 레이어························································62

<표 4-2> 연방 민간기관의 XR·AI 활용 사례 예시·····························································69

<표 4-3> 도시 계획·공간 조성·인프라 활용 사례 요약··················································79

<표 4-4> 도시행정·공공서비스·시민참여 사례 요약························································ 80

<표 4-5> 경제·교육·관광 사례 요약·················································································· 81

<표 4-6> 교통·모빌리티 사례 요약 ····························································································82

<표 4-7> 공공안전·보건·재난회복력 사례 요약 ································································83

- v -

<표 5-1> 메타버스-AI 융합 장애요인 예시············································································88

<표 5-2> 메타버스-AI 융합 활성화 방안 예시 ····································································89

<표 5-3> 메타버스-AI 융합 장애요인······················································································90

<표 5-4> 메타버스-AI 융합 장애요인 및 대응방안······························································96

- vi -

그  림  목  차

[그림1] 메타버스-AI 융합 시너지······························································································11

[그림 2-1] AWS의 IoT TwinMaker(Ansys Twin Builder 기술 적용) ·································11

[그림 2-2] 디센트럴랜드 2025 메타버스 패션위크································································14

[그림 2-3] IBM의 AskHR 사용 화면·························································································25

[그림 2-4] 구글 딥마인드의 메드젬마 모델············································································27

[그림 3-1] 메타버스 – AI 융합 시너지····················································································29

[그림 3-2] 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작도구 활용 사례 - 유니티, 어도브  ·················30

[그림 3-3] 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작도구 활용 사례 - 로블록스  ····························31

[그림 3-4] 월드 모델을 활용한 3D 가상세계 생성 사례 – 월드 랩스 ···························33

[그림 3-5] 월드 모델을 활용한 3D 가상세계 생성 사례 – 구글 딥마인드·····················33

[그림 3-6] 메타버스 심리 상담에서 상담자 표정의 실시간 인식 및 아바타 반영········34

[그림 3-7] 울트라립의 핸드 트래킹 기술 화면············································································35

[그림 3-8] 종근당 메타버스 디지털팩토리 아바타 및 AI 품질 예측································38

[그림 3-9] 히타치의 데이터 기반 발전소 개념 ····································································39

[그림 3-10] 합성데이터 생성을 위한 엔비디아 옴니버스 및 코스모스 연계도 (I)········40

[그림 3-11] 합성데이터 생성을 위한 엔비디아 옴니버스 및 코스모스 연계도 (II)·······42

[그림 3-12] AI-XR 기기 활용 예시 – 구글·············································································43

[그림 3-13] 디지털 휴먼 예시 ··································································································45

[그림 3-14] 신사업 창출 예시····································································································46

[그림 4-1] AI 기반 인체 시뮬레이션························································································55

[그림 4-2] 키즈토피아 ················································································································56

- vii -

[그림 4-3] 삼성 ‘갤럭시 XR’을 이용한 교육 장면  ······················································56

[그림 4-4] 스마트 글라스의 비전 AI를 활용한 불량 처리 예시 ······································57

[그림 4-5] NVIDIA Omniverse Blueprint – 디지털 트윈 시티············································59

[그림 4-6] 차량형 지능형 지휘통제체계 ················································································60

[그림 4-7] XR 헤드셋을 통한 수장고 공간 체험··································································61

[그림 4-8] XR 5.0 프로젝트 아키텍쳐와 활성화 기능 개요···············································63

[그림 4-9] KUKA 조립 라인 공정 기계 설명(XR5.0 프로젝트 총회)  ····························64

[그림 4-10] XR5.0의 AMT 가상 훈련·······················································································65

[그림 4-11] XR-penter 공간 모델링 인터페이스 및 사용 모습·········································66

[그림 4-12] 이글 아이 헤드셋····································································································70

[그림 4-13] 사우디아라비아 Cultural Universe 실행 화면··················································76

[그림 5-1] 메타버스-AI 융합 파트너십 및 글로벌 진출 전략··········································104

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요  약  문

1. 제 목 : 메타버스-인공지능 융합 활성화 연구  

2. 연구 목적 및 필요성

메타버스는 제조·의료·교육 등 다양한 산업에서 실증 성과를 축적하며, 엔터테인먼

트 중심 활용을 넘어 시뮬레이션, 의사결정지원, 교육·훈련 등으로 활용 범위를 확대

하고 있다. 한편 AI는 데이터 기반 자동화를 통해 산업 전반의 생산성과 업무 구조를 

재편하는 핵심 기술로 자리잡고 있다. 최근에는 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 고도화, 

XR 기반 AI 스마트 안경 확산, 엔비디아의 옴니버스–코스모스를 통한 피지컬 AI 훈련 

사례 등에서 보듯 메타버스와 AI가 상호 보완적으로 결합되고 있다.

그러나 기존 연구는 메타버스 관점에서의 AI 활용에 집중되어 왔으며, AI 발전 관점

에서 메타버스의 전략적 역할에 대한 체계적 분석은 미흡하다. 이에 본 연구는 메타버

스–AI 융합 구조를 종합적으로 분석하고, 양 기술의 공진화를 촉진하는 기술·산업·정

책적 시사점을 도출함으로써, 메타버스는 AI 기반 산업 혁신과 디지털 전환을 견인하

는 핵심 플랫폼으로, AI는 메타버스의 기능·서비스·생태계를 고도화하는 핵심 동력

으로 발전하는 데 기여하고자 한다.   

3. 연구의 구성 및 범위

본 연구는 메타버스와 AI 융합 활성화 전략을 도출하기 위해 기술–산업–정책으로 이

어지는 단계적 구조로 총 5개 장으로 구성되었다. 제1장은 연구 배경과 목적을 제시하

고, 제2장은 메타버스와 AI의 핵심 기술 요소를 정리한다. 제3장은 AI 기반 메타버스 

혁신과 메타버스 기반 AI 혁신 등 양 기술의 상호 시너지를 분석하고, 융합 시너지에 

따른 가치사슬 변화를 구조화한다. 제4장은 주요 산업별 활용 동향과 주요국의 관련 

정책을 검토하여 메타버스-AI 융합의 중장기 발전 방향을 제시한다. 마지막으로 제5장

은 메타버스–AI 융합의 장애요인을 정리하고 대응 방안을 제시한다.

4. 연구 내용 및 결과

4.1 메타버스 및 AI 기술 개요 

메타버스는 현실 세계와 가상 세계가 융합하는 가상융합세계로, 메타버스의 핵심 기

술로는 AI, 공간컴퓨팅, 디지털 트윈, 블록체인 등이 있다. 이들은 콘텐츠–플랫폼–네트

워크–디바이스(CPND) 산업 생태계 전반에 걸쳐 신공간화, 초개인화, 초실감화, 멀티모

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달화라는 진화 방향을 형성하고 있다. 특히 공간컴퓨팅은 현실 공간을 디지털 정보와 

정밀하게 연동하여 사용자의 상호작용 방식을 근본적으로 확장하며, 디지털 트윈은 물

리적 세계를 가상 환경에 실시간으로 복제·분석·예측하는 기반 기술로 산업 전반의 

의사결정 구조를 고도화한다.

한편, AI는 기계학습-딥러닝-생성형 AI로 이어지는 기술 발전을 통해 산업의 생산성 

구조와 업무 방식을 재편하는 범용 핵심 기술로 부상하였다. 특히 생성형 AI는 텍스

트·이미지·영상·음성·코드 등 다양한 콘텐츠를 창작하는 능력을 바탕으로 메타버

스 콘텐츠 생산을 혁신하고 있으며, 멀티모달 AI, AI 에이전트 등은 산업 전반의 지능

화를 가속화하고 있다. 

4.2 메타버스-AI 융합 시너지 

메타버스와 AI 기술은 서로의 발전을 촉진하며 공진화하고 있으며, 이로 인해 새로운 

가치와 서비스 창출의 혁신이 기대된다.

 AI는 텍스트로도 실시간 콘텐츠 창작을 지원하며, 메타버스 내에서 사용자의 행동 

패턴을 학습하여 개인화된 콘텐츠와 추천 시스템 구현 등에 핵심적 역할을 수행한다. 

이를 통해, 메타버스는 각 사용자에게 최적화된 맞춤형 경험을 제공하고 산업적 활용 

측면에서도 향상된 성과 달성에 기여할 수 있다.

메타버스는 AI 학습에 필요한 데이터와 시뮬레이션 환경을 제공함으로써 상호 시너지 

효과를 창출하고 있다. 메타버스에서 생성되는 사용자 행동 데이터는 AI 모델 학습에 

유용하게 활용될 수 있고, 메타버스에서 제공하는 가상 시뮬레이션 환경은 AI가 복잡

하고 다양한 물리적 조건을 안전하게 사전 학습하고 대응 전략을 검증하는데 기여할 

[그림1] 메타버스-AI 융합 시너지

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수 있다. 또한, AI 기반 XR 기기와 디지털 휴먼은 현실과 가상 세계를 연결하는 핵심 

매개체로서 AI의 실생활 활용성을 높이며, 새로운 응용 서비스 기회를 창출할 것으로 

기대된다.

또한, 메타버스–AI 융합은 ‘인프라’에서 ‘경험’에 이르는 메타버스 가치사슬 전 

단계에 걸쳐 동시다발적으로 확산되며, 생태계 전반의 고도화를 견인하는 핵심 동력으

로 작용하고 있다. AI는 메타버스 전 영역에서 효율성·개인화·지능화를 동시에 강화

하며 기존 가치사슬을 고도화하는 동시에 새로운 수익 기회를 창출하고 있다. 이러한 

융합의 확산은 기술 혁신을 가속화하는 한편, 데이터 수집·가공 범위, AI생성 창작물 

저작권 등 새로운 사회·제도적 과제의 부상을 예고하고 있다.

<표 1> 메타버스 가치사슬별 AI 영향

4.3 메타버스-AI 융합 발전 전망

제조, 교육, 유통, 의료 등 다양한 분야에서 메타버스와 AI 융합이 적용되고 있다. 제

조분야에서는 AI 기반 공정 최적화, AI 기반 시뮬레이션, 로봇 가상 훈련 등의 활용 사

례가 나오고 있으며, 교육 분야에서는 개인 맞춤형 학습, AI 보조 학습 등이 가능해지

고 있다. 유통 분야에서는 맞춤형 가상 쇼핑 경험 제공, 물류 효율성 향상 등에 기여할 

수 있으며, 헬스케어·의료 분야에서는 XR 치료 플랫폼, 정신·인지 재활 지원 등에 

활용될 수 있다. 건설, 국방, 문화 분야에서도 메타버스-AI 융합 활용 사례가 만들어지

는 등 다양한 산업 분야로의 점진적 확산이 전망된다. 

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국제적으로는 미국, EU, 중국, 중동에서 메타버스-AI 융합을 지원하는 정책들이 진행

되고 있다. 미국과 EU는 메타버스를 구현하는 XR을 중심으로 AI를 융합하는 사례들을 

개발하고 있으며, 중국은 메타버스 육성 계획에 산업 메타버스를 중심 축으로 삼아 AI, 

블록체인, 클라우드 등 신기술의 집성 혁신을 명시하였다. 중동에서는 관광, 도시 분야

에서 메타버스 도입과 AI 연계를 시도하고 있으며, 국제전기통신연합(ITU)과 유엔 국제

컴퓨팅센터(UNICC), 디지털 두바이가 공동으로 추진하는 시티버스(Citiverse - Global 

Initiative on Virtual Worlds & AI)는 메타버스와 AI 등 디지털 신기술의 도시 적용을 

위한 규범적 프레임워크를 마련하고 있다.  

산업 활용 동향과 정책 동향을 통해 볼 때 메타버스-AI 융합 시너지는 중장기적으로 

지속 발전 할 것으로 전망된다. 구체적으로는 단기적으로 콘텐츠 생산성과 개인화 경

험의 향상 및 서비스 최적화가 두드러지며, 중기적으로 AI 인터페이스의 고도화와 활

용 범위 확대, 장기적으로 현실과 가상 간 융합이 일상화되면서 사회·경제 구조 건반

에 걸친 근본적 변화가 나타날 것으로 전망된다.

[그림2] 메타버스-AI 융합 중장기 발전 전망

메타버스–AI 융합은 중장기적으로 높은 산업적·사회적 잠재력을 지니지만, 이를 현실화

하기 위해서는 기술적·산업적 제약을 동시에 극복할 필요가 있다. 특히 시뮬레이션 기반 

AI 학습에서는 가상과 현실 간 성능 격차(Sim-to-Real Gap) 문제 해결이 필요하며, XR 기기 

역시 배터리, 무게, 시야각, 사용자 피로도 등 기술적 한계를 극복해야 한다. 또한 플랫폼 

구축, 장비 도입, AI 인프라 확보 등에 따른 높은 초기 비용과 투자 불확실성은 산업 확산

을 지연시키는 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 메타버스–AI 융합은 기술 성숙도 확보와 

경제성 검증 과정을 거치며 점진적으로 발전할 가능성이 높으며, 향후 발전 전략은 기술 혁

신과 산업 기회뿐 아니라 기술적 한계와 리스크를 균형 있게 고려하는 접근이 필요하다.

- xii -

4.4 메타버스-AI 융합 활성화 방안

메타버스-AI 융합을 저해하는 주요 장애요인은 내부 인재 부족, 경영진의 인식 부족, 

데이터 부족, AI 인프라 비용, 기존 시스템과의 상호 운용성 부족, 초기 투자비용, 투자 

대비 성과 불확실, 법·제도의 불확실성 등으로 요약된다. 이러한 제약은 기업 단독으

로 해결하기 어려우며 정부 차원의 지원 정책이 요구된다. 

이에 본 보고서는 융합 인재 양성, 경영·조직 역량 강화, 데이터 생태계 구축, AI 인

프라 지원, 표준·상호운용성 확립, 초기 도입지원, 정책금융, R&D 실증 지원, 파트너

십 및 글로벌 진출, 법·제도 정비를 대응 방안으로 제시한다. 이를 통해 메타버스-AI 

융합을 촉진하고 메타버스와 AI 산업이 상호 발전하는 선순환 구조를 구축함으로써 국

가 디지털 경쟁력과 미래 성장 동력을 강화하는데 기여하고자 한다. 

<표2> 메타버스-AI 융합 장애요인 및 대응방안

[대응 방안1] 융합인재 양성  

메타버스–AI 융합은 3D·XR·AI·데이터·산업 도메인을 아우르는 복합 역량을 요구

하지만, 국내 기업들은 이러한 융합 인재를 충분히 확보하지 못하고 있으며 특히 중소

기업은 인력 확보와 유지에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 대학–산업–정부 연계를 통

한 융합 교육과정 구축, 재직자 리스킬링·업스킬링 확대, 현장 프로젝트 및 글로벌 교

육·인증 연계 등 단계적·지속적인 인재 양성 체계 구축이 필요하다.

[대응 방안2] 경영·조직 역량 강화   

- xiii -

메타버스–AI 서비스 추진을 위해서는 기술·데이터·인프라 투자와 함께, 경영진의 

인식 제고와 전담 조직·거버넌스 정비 등 경영·조직 역량 강화가 병행되어야 한다. 

이를 위해 경영진 대상 전략 교육, 전담 조직에 대한 권한·예산 부여, 기술 인력 성과

의 KPI 반영 및 보상 강화 등을 통해 메타버스–AI 융합을 중장기 핵심 사업 영역으로 

정착시킬 필요가 있다.

[대응 방안3] 데이터 생태계 구축    

메타버스–AI 융합의 경쟁력은 고품질 데이터의 확보와 공유·활용 역량에 의해 좌우

되며, 현재 주요 산업 도메인에서 학습용 멀티모달 데이터 부족이 핵심 제약 요인으로 

작용하고 있다. 이에 따라 개별 기업 단위의 대응을 넘어, 국가·산업 차원의 데이터 

생태계 구축과 산업별 핵심 데이터 정의 및 데이터 로드맵 수립이 필요하다. 또한 공

공–민간 공동 데이터 표준체계 구축과 데이터 거래 활성화를 통해 표준 단절과 정합화 

비용을 완화하고, 중소기업 대상 데이터 전처리 바우처 확대와 공공 전처리 인프라 공

동 활용을 통해 데이터 구축 비용 부담을 줄일 필요가 있다.

[대응 방안4] AI 인프라 지원   

메타버스–AI 서비스 운영에는 대규모 연산 인프라가 필수적이지만, 중소·지역 기업은 

높은 GPU·클라우드 비용으로 인해 심각한 부담을 겪고 있다. 이에 공용 GPU 센터 구

축, 연산 자원 바우처·클라우드 이용료 지원, PoC 이후 운영 단계까지 이어지는 지속형 

인프라 지원, 그리고 기업 성장 단계에 맞춘 맞춤형 장비 지원 체계 마련이 필요하다.

[대응 방안5] 표준·상호운용성 확립   

메타버스–AI 융합이 산업 전반으로 확산되기 위해서는 플랫폼 간 연동과 기존 시스템 

연계를 가능하게 하는 표준·상호운용성 체계가 필수적이며, 이는 보안 기준과 함께 

초기 단계부터 설계되어야 한다. 또한 글로벌 시장 진출을 고려하여 국제 표준·규제

와의 정합성을 확보하는 것이 메타버스–AI 융합 생태계 확장에 필요하다. 

[대응 방안6] 초기 도입 지원   

메타버스–AI 융합 사업은 높은 초기 투자 비용으로 인해 중소·지역 기업이 파일럿조

차 시도하기 어려운 경우도 생겨, 공공영역 중심의 초기 시장 창출과 선도적 공공구매

를 통한 도입 촉진이 필요하다. 아울러 실증–마켓핏–디자인–현지화–사업화 이관을 연계

한 전주기 지원과 바우처·엑셀러레이팅 결합형 정책을 통해 초기 도입이 실제 시장 

확산으로 이어지도록 해야 한다.

- xiv -

[대응 방안7] 정책금융, R&D 실증 지원    

메타버스–AI 융합 사업은 기술적 불확실성과 높은 투자 부담으로 인해 기업이 단독으

로 대규모 투자를 감행하기 어려우므로, 실증형 R&D 보조금과 성과연계형 금융지원 

등 정책금융의 적극적 개입이 필요하다. 또한 PoC·테스트베드 확대와 공공 안전·국

방·의료 등 공공영역 중심 실증 지원을 통해 실증 비용을 낮추고 사업화 연계를 촉진

해야 한다. 또한, 심투리얼 갭 해소를 위해 고충실도 시뮬레이션과 심투리얼 전이학습 

기반의 기술 개발 지원을 강화하여 가상에서 학습된 AI가 실제 산업 현장에서 정확히 

작동하도록 하는 기술 지원이 시급하다.

[대응 방안8] 파트너십 및 글로벌 진출   

메타버스–AI 융합 사업은 초기 투자 부담과 불확실성이 높아 기업 단독 추진이 어려

우므로, 국내 AI·메타버스 기업 간 파트너십과 대기업–중소기업 협력, 그리고 글로벌 

공동 연구·실증 참여를 통해 비용과 리스크를 분산할 필요가 있다. 특히 국제 협력 

프로그램 참여는 초기 부담 완화와 함께 기술 신뢰도 제고, 해외 실증 및 시장 진출을 

촉진하여 국내 메타버스–AI 산업의 지속 성장 기반 강화에 기여 할 수 있을 것이다. 

[대응 방안9] 법·제도 정비 

 메타버스–AI 융합 산업의 성장을 위해서는 데이터 활용과 AI 생성물에 관한 현행 법

령의 적용 범위와 해석 기준을 명확히 정립하여, 기업이 사전에 법적 리스크를 예측할 

수 있는 제도적 기반을 마련할 필요가 있다. 특히 메타버스 내 생체·행태 데이터와 

AI 학습 데이터에 대한 수집·활용 요건, 가명정보 및 추가적 이용 기준을 AI 학습 특

성에 맞게 구체화함으로써 데이터 활용의 법적 예측 가능성을 제고해야 한다. 아울러 

AI 생성물의 유형별 법적 분류와 책임 배분 원칙, 고위험 서비스에 대한 강화된 책임 

기준을 포함한 일관된 규범적 틀을 정립하여, 생성형 AI 확산에 따른 규제 불확실성과 

기업의 컴플라이언스 리스크를 최소화할 필요가 있다.

- xv -

SUMMARY

Research on Strategies for Activating Metaverse and AI Convergence

 The convergence of the Metaverse and artificial intelligence (AI) is emerging as 

a key driver of digital transformation across industries. While the Metaverse has 

expanded beyond entertainment into areas such as simulation, decision support, 

and education and training, AI has established itself as a general-purpose 

technology that reshapes productivity and work structures through data-driven 

automation. Recent technological developments—such as generative AI-based 

content creation, XR-based AI smart glasses, and Physical AI training using virtual 

simulation environments—demonstrate the complementary relationship between the 

Metaverse and AI. However, existing studies have largely focused on the 

application of AI within the Metaverse, with limited attention to the strategic role 

of the Metaverse in advancing AI capabilities.

 This study aims to systematically analyze the structure of Metaverse–AI 

convergence and derive technological, industrial, and policy implications that 

support the co-evolution of both technologies. By positioning the Metaverse as a 

core platform for AI-based industrial innovation and digital transformation, and AI 

as a key engine that enhances the functionality, services, and ecosystem of the 

Metaverse, the research seeks to provide a comprehensive framework for 

promoting sustainable convergence.

 This study is organized into five chapters, following a step-by-step structure of 

Technology-Industry-Policy to derive strategies for vitalizing Metaverse and AI 

convergence.

 The specific structure is as follows:

●

Chapter 2 reviews the core technological components of the Metaverse 

and AI, highlighting key elements such as spatial computing, digital twins, 

and generative AI.

- xvi -

●

Chapter 3 examines bidirectional convergence synergies, including 

AI-driven innovation within the Metaverse and Metaverse-enabled 

advancement of AI, and analyzes changes in the value chain resulting 

from this interaction.

●

Chapter 4 explores industry-specific application prospects and reviews 

support policies in major countries to identify mid- to long-term 

development directions.

●

Chapter 5 identifies major obstacles to Metaverse–AI convergence and 

proposes policy-oriented countermeasures.

 The analysis finds that Metaverse–AI convergence generates mutual 

reinforcement effects across the entire ecosystem. AI enhances real-time content 

creation, personalization, and intelligent services within the Metaverse, while the 

Metaverse provides rich data sources and safe simulation environments for AI 

training and validation. These synergies are spreading across diverse industries—

including manufacturing, education, distribution, and healthcare—and are expected 

to expand further into construction, defense, and cultural sectors. 

 Despite its potential, Metaverse–AI convergence faces multiple challenges, 

including shortages of convergence talent, high infrastructure costs, data 

limitations, interoperability issues, and insufficient legal and institutional 

frameworks. To address these challenges, the study proposes a set of 

countermeasures encompassing talent development, organizational capability 

enhancement, data ecosystem establishment, AI infrastructure support, 

standardization and interoperability, initial adoption support, policy finance and 

R&D demonstration programs, global partnerships, and the refinement of laws and 

guidelines. These measures aim to foster a virtuous cycle of mutual growth 

between the Metaverse and AI industries, ultimately contributing to strengthened 

national digital competitiveness and the creation of future growth engines.

- xvii -

CONTENTS

Chapter 1. Introduction································································································ 1

Section 1. Necessity and Purpose of the Study························································ 1

Section 2. Structure of the Study ··············································································· 3

Chapter 2. Overview of Metaverse and AI Technologies······························· 4

Section 1. Overview of Metaverse Technologies······················································· 4

Section 2. Overview of AI Technologies··································································· 16

    

Chapter 3. Synergies between the Metaverse and AI···································· 29

Section 1. AI-based Metaverse Innovation································································ 30

 

Section 2. Metaverse-based AI Innovation································································ 40

Section 3. Analysis of Metaverse-AI Convergence Value Chain···································· 48

Chapter 4. Outlook for the Development of Metaverse–AI Convergence 54

Section 1. Industry Applications of Metaverse–AI Convergence··························· 54

Section 2. Metaverse–AI Convergence Support Policies in Major Countries····· 62

Section 3. Outlook on Metaverse-AI Convergence Synergy ······························· 84

                                                                    

Chapter 5. Measures to Vitalize Metaverse-AI Convergence······················· 88

                                                                        

Section 1. Barriers to Metaverse–AI Convergence·················································· 90

Section 2. Strategies······································································································· 96

Reference······················································································································· 106

- 1 -

제1장

서 론                         

제1절

연구 배경 및 목적

메타버스는 가상 공간 또는 현실과 가상이 융합된 공간으로서 제조, 의료, 교육 등 다

양한 산업에서 점진적인 실증적 성과를 축적해 나가고 있다. 초기에는 엔터테인먼트와 

소셜 중심의 활용이 주를 이루었으나, 최근에는 산업 현장의 시뮬레이션 및 의사결정지

원, 교육·훈련 등으로 활용 범위가 확대되면서, 사회·경제·문화 전반에서 새로운 가

치 창출의 플랫폼으로 진화하고 있다. 한편, 인공지능(AI)은 데이터 기반 자동화와 지능

화를 통해 산업 전반의 생산성 구조와 업무 방식을 개편하면서 시장 주류적인 기술로

서 자리매김해 나가고 있다. 

특히 최근의 기술 환경에서는 메타버스와 AI가 각각 독립적으로 발전하는 단계를 넘

어, 서로의 성장을 견인하는 상호 보완적 관계로 진화해 가고 있다는 점이 주목된다. 

소프트웨어 측면에서는 생성형 AI 기술이 3D 콘텐츠, 가상 환경, 디지털 휴먼 등의 콘

텐츠 제작 과정을 자동화·고도화함으로써 메타버스 콘텐츠 생산 효율과 다양성을 크

게 확장하고 있다. 하드웨어 측면에서는 AI 스마트 안경에 XR 기술이 접목되면서 몰

입감과 상호작용 수준이 지속적으로 향상되고 있다. 엔비디아는 메타버스 플랫폼인 옴

니버스 플랫폼과 월드모델(World Model) 플랫폼인 코스모스 플랫폼을 결합하여, 가상 

시뮬레이션 환경에서 로봇과 자율 시스템을 포함한 피지컬 AI를 훈련시키는 구조를 

제시하고 있다. 이는 현실 세계에서 데이터 수집과 실험이 비용·안전·시간 측면에서 

제약을 받는 한계를 메타버스 기반 가상 환경을 통해 보완하고, AI의 학습 효율성과 

확장성을 동시에 제고하는 메타버스–AI 시너지 사례로 평가될 수 있다. 

이와 같은 기술적 진전에도 불구하고 메타버스와 AI 융합에 대한 기존 선행연구는 

주로 메타버스 발전 관점에서 AI의 활용 사례와 기대효과를 중심으로 논의되어 왔으

며, AI 발전 관점에서 메타버스가 어떤 역할을 수행할 수 있는지에 대한 체계적 연구

는 부족한 상황이다. 그 결과, 메타버스가 AI 발전에 기여할 수 있는 전략적 가치와 

산업적 잠재력, 그리고 메타버스와 AI의 상호보완적 발전 구조가 장기적으로 산업 경

쟁력과 기술 혁신 생태계에 미치는 영향에 대한 논의는 충분히 축적되지 못하고 있다. 

- 2 -

제목

저자

주요 내용

생성형 AI를 활용한 메타버스 

콘텐츠 개발 동향

방준성 외.(2025)

생성형 AI 기술을 활용한 메타버스 콘텐츠 개발

의 동향과 전망 제시 

메타버스의 진화 

: 공간컴퓨팅과 AI융합

한상열(2024)

공간컴퓨팅과 AI의 메타버스 융합으로 나타나는 

메타버스의 3대 진화 방향을 제시

메타버스, 생성AI엔진을 달다

이승환(2023)

생성형 AI와 메타버스 융합에 따른 메타버스의 

발전 기회 및 관련 사례, 대응 방안 제시  

메타버스에서 생성형 

인공지능을 활용한 콘텐츠 

창작과 협업에 관한 연구

조병철 외.(2023)

메타버스 융복합 공간에서 창작자와 생성형 AI의 

협업 모델을 제시

The Metaverse: Innovations 

and generative AI 

Jussi S. 

Jauhiainen(2024)

메타버스를 혁신을 위한 플랫폼으로 분석하고, 생

성형 AI가 메타버스 발전에 미치는 영향을 탐구 

Artificial Intelligence and the 

Metaverse: Present and Future 

Aspects

S. S. Thakur et 

al.(2023)

메타버스와 AI의 관계, AI가 메타버스 발전에 미

치는 기여, 미래 방향과 도전 과제를 제시 

Generative artificial intelligence 

in the metaverse era

Zhihan Lv(2023)

생성형 AI가 메타버스에서 핵심 기술로 자리 잡

는 과정과 주요 응용 분야를 탐구 

Artificial Intelligence for the 

Metaverse: A Survey

Thien Huynh- The et 

al.(2022)

메타버스에서 AI의 역할과 활용 가능성을 포괄적

으로 조사 및 해결 필요 문제 및 미래 전망 제시  

<표 1-

1

> 메타버스-AI 융합 관련 선행연구 예시

이에 본 연구는 메타버스와 AI 융합 사례를 폭넓게 조사·분석하고, 메타버스 내에

서 AI가 수행하는 역할과 동시에 메타버스가 AI 기술 발전과 산업 확산에 기여하는 구

조를 종합적으로 탐색하고자 한다. 이를 바탕으로 메타버스와 AI의 공진화를 촉진할 

수 있는 기술·산업·정책적 시사점을 도출하고, 국내 메타버스 산업이 AI 융합을 통

해 새로운 성장 동력과 사업 기회를 창출할 수 있는 발전 방안을 제시하는 것을 본 

연구의 목적이다. 이를 통해 메타버스는 AI 기반 산업 혁신과 디지털 전환을 견인하는 

핵심 플랫폼으로, AI는 메타버스의 기능·서비스·생태계를 고도화하는 핵심 동력으로 

발전하는 데 기여하고자 한다. 

- 3 -

제2절

연구의 구성 

본 연구는 메타버스와 AI 융합 활성화 방안을 체계적으로 도출하기 위해 총 5개 장

으로 구성하였다. 전체적인 구성은 기술 분석에서 산업 적용, 정책 설계로 이어지는 

단계적 구조로, 메타버스-AI 공진화의 구조와 정책적 시사점을 종합적으로 제시하도록 

설계되었다. 각 장의 구체적인 연구 내용과 구성은 다음과 같다. 

제1장 서론에서는 연구의 전체적인 틀을 제시한다. 메타버스와 AI 기술의 융합이 가

시화됨에 따라 발생하는 새로운 혁신의 흐름과 이에 따른 연구의 배경 및 목적, 연구 

구성을 제시한다. 

제2장 메타버스 및 AI 기술 개요에서는 융합의 기초가 되는 개별 기술을 정의하고 

핵심 요소를 분석한다. 메타버스 측면에서는 공간컴퓨팅, 디지털 트윈, 블록체인 등 주

요 구현 기술을 정리한다. AI 측면에서도 생성형 AI를 포함한 주요 기술을 기술한다.

제3장 메타버스-AI 융합 시너지는 양 기술 간의 유기적 결합을 심층적으로 분석한

다. 생성형 AI를 통한 콘텐츠 생성 및 사용자 경험 개인화 등 AI 기반의 메타버스 혁

신과 가상 시뮬레이션 환경을 활용한 피지컬 AI 학습 등 메타버스 기반의 AI 혁신을 

양방향에서 고찰한다. 또한, 인프라에서 경험 단계에 이르는 메타버스-AI 융합 가치사

슬을 분석하여 기술 간 시너지 효과를 구조화한다. 

제4장 메타버스-AI 융합 발전 전망에서는 국내외 시장 동향과 정책 환경을 분석하고 

이를 기반으로 메타버스-AI 융합의 중장기 발전 전망을 조망한다. 제조, 교육, 유통, 

의료 등 주요 산업별 융합 활용 동향을 구체적인 사례와 함께 제시하고, 미국 유럽 등 

주요국의 메타버스-AI 융합 관련 지원 정책을 살펴본다. 이를 통해 메타버스-AI 융합 

시너지의 기회를 중장기 전망 관점에서 체계적으로 제시한다. 

제5장 메타버스-AI 융합 활성화 방안에서는 연구의 결론으로서 실질적인 정책 대안

을 제안한다. 전문가 자문 및 문헌 조사를 통해 도출된 융합 장애요인을 정리한다. 이

에 대응하여 융합 인재 양성, 데이터 생태계 구축, AI 인프라 지원 등 지속 가능한 메

타버스-AI 융합 생태계 구축을 위한 정책적인 지원 방안을 제시한다.

- 4 -

제2장 메타버스 및 AI 기술 개요

제1절 메타버스 기술 개요 

1.

메타버스 정의 

메타버스는 현실 세계와 디지털 세계가 융합되는 가상융합세계로 현실의 물리적 제

약을 넘어 사회·경제·산업 활동이 가능한 디지털 생태계로 진화하고 있으며, 지속적 

상호작용이 가능한 확장된 공간을 제공한다. 인공지능, 공간컴퓨팅, 디지털 트윈, 블록

체인 등 디지털 첨단 기술의 융합을 통해 구성되며, 제조, 의료, 교육 등 다양한 산업

에서 효율성을 높이고 새로운 시장 기회를 창출할 잠재력이 높이 평가 받고 있다. 국

내에서는 2024년 8월에 메타버스 산업 육성 지원을 위한 ‘가상융합산업 진흥법’을 

시행하였다. 동법 제2조는 메타버스를 '가상융합세계'로 명칭하고 "이용자의 오감을 가

상공간으로 확장하거나 현실공간과 혼합하여 인간과 디지털 정보 간 상호 작용을 가

능하게 하는 기술(가상융합기술)을 바탕으로 다양한 사회적ㆍ경제적ㆍ문화적 활동을 

할 수 있도록 구성한 가상의 공간이나 가상과 현실이 결합한 공간”으로 정의하고 있

다.

 출처 : 한상열 외(2025), “가상융합 생태계 발전 방안 연구”, SPRi 연구보고서 참고 수정

메타버스를 콘텐츠, 플랫폼, 네트워크, 디바이스의 CPND 산업 생태계 측면에서 보면, 

각 구성 요소는 신공간화, 초실감화, 멀티모달화의 방향으로 발전이 전망된다<표 2-1 

참조>. 이러한 발전은 메타버스가 단순한 가상 환경을 넘어 현실과 깊이 연결된 생태

구성 요소

신공간화

초개인화

초실감화

멀티모달화

콘텐츠

사용자가 원하는 가상 

공간 자동 생성, 

현실 융합 콘텐츠 제공

사용자 데이터 

기반 맞춤 콘텐츠 

확대

고품질 그래픽, 

동적 환경 콘텐츠

텍스트, 음성, 

제스처 입력 결합 

콘텐츠

플랫폼

현실-가상 융합 환경 제공

행동 데이터 기반 

맞춤 추천·서비스

몰입형 인터페이스 

제공

음성·제스처 등 

입력 통합 UX 지원

네트워크

초저지연·대용량 접속 지원 

(5G/6G)

위치·행동 기반 

네트워크 자원 

최적화

실시간 데이터 

처리·스트리밍

다양한 

입력데이터의 

동기화 전송

디바이스

새로운 몰입형 HMD·XR 

글래스 개발

사용자 신체 

맞춤형 장비 개발

촉각 피드백, 시각 

몰입 기기

시선·제스처·음성 

통합 디바이스

<표 2-1> 메타버스 구성요소와 진화방향

- 5 -

계로 확장되도록 이끄는 핵심 동력이 되며, 이를 통해 메타버스는 현실의 의사결정, 

산업 운영, 사회·문화 활동을 실시간으로 보완·증강하는 차세대 인프라로 자리매김 

할 것으로 전망된다.

2.

메타버스 주요 기술

메타버스 구현을 위해서는 공간컴퓨팅(Spatial Computing), 디지털 트윈(Digital Twin), 

블록체인(Blockchain), 인공지능(Artificial Intelligence) 기술 등이 필요하다. 이러한 기술

들은 메타버스가 단순한 가상 공간을 넘어 현실과 긴밀히 연동되고 실생활의 확장 공

간으로 기능하도록 하는 핵심 기반을 제공하고 있다.

 2.1 공간컴퓨팅 

공간컴퓨팅은 현실 공간을 디지털 정보와 연동하여 사용자와 컴퓨터 간의 상호작용

을 확장하는 기술로, 메타버스 구현의 핵심 기반 중 하나로 부상하고 있다. 기존의 컴

퓨팅이 2D 화면 내에서 데이터와 논리를 처리했다면, 공간컴퓨팅은 물리적 공간 전체

를 ‘입력·출력·상호작용의 장’으로 확장함으로써 새로운 형태의 사용자 경험(UX)

을 창출하여 메타버스의 물리적 세계와 가상 세계의 연결을 가능하게 한다.

MIT 미디어랩(MIT Media Lab)의 시몬 그린우드(Simon Greenwold, 2003)는 공간컴퓨

팅을 “기계가 실제 공간과 객체를 참조하고 조작함으로써 인간과 기계의 인터페이스

를 확장하는 기술”로 정의하였다. 가트너(Gartner)는 공간컴퓨팅을 "참조 가능한 공유

된 프레임 안에서 현실 객체와 디지털 객체가 결합하는 컴퓨팅 환경"으로 정의하며, 

Statista 또한 "물리적 세계와 디지털 세계를 융합하는 기술의 총칭"으로 공간컴퓨팅을 

설명한다. 

이러한 정의를 종합하면, 공간컴퓨팅은 현실 세계의 3차원 공간 전체를 양방향 정보 

인터페이스로 전환하여, 사용자가 물리적 환경 속에서 가상 콘텐츠를 자연스럽게 탐색

하고 조작할 수 있도록 하는 기술이라고 볼 수 있다. 이를 구현하기 위해서는 ‘실시

간 공간 매핑(Localization & Spatial Mapping)’과 정밀한 위치 인식, 그리고 사용자·

사물·환경 간 상호작용을 통합적으로 처리하는 ‘공간 인터랙션 프레임워크(Spatial 

Interaction Framework)’가 필수적이다.

- 6 -

1)

 MagicLeap(2025.5.29.), “Spatial Mapping for Magic Leap 2”

2)

 MagicLeap(2025.6.), “AR Cloud”

3)

 뷰런, “VueX”

4)

 미라클아이(2025.3.27.), “뷰런테크놀로지, 라이다 기반 교통·보행자 분석 실증 성공”

2.1.1. 실시간 공간 매핑 및 위치 인식 

공간컴퓨팅의 핵심은 현실 공간을 정밀하게 인식하고 디지털 환경과 정합성 있게 매

핑하는 기술에 있다. 실시간 공간 매핑과 위치 인식은 현실 공간을 정밀하게 스캔·모

델링하고, 디지털 콘텐츠를 정확한 위치에 배치하기 위한 핵심 기술이다. LiDAR, 

RGB-D 카메라, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘을 활용해 사용

자의 물리적 위치와 방향, 주변 환경의 3차원 구조를 실시간으로 추적하고 가상 콘텐

츠를 정밀하게 배치할 수 있게 한다.

증강현실(AR) 광학 솔루션 전문 기업 Magic Leap의 Magic Leap2 장치는 고정밀 공

간 매핑 및 인식 전용 Depth 센서를 탑재하여 밀리미터 단위의 정확한 깊이 정보를 

실시간으로 수집한다. 이 시스템은 센싱 카메라와 온디바이스 컴퓨터 비전 알고리즘을 

결합하여, 사용자가 공간을 스캔할 때 주변 환경의 핵심요소들을 추출하고 분석한다. 

여기에는 특징점(feature points), 3D 메시, 평면(planes), 공간 앵커(spatial anchors) 등

이 포함된다. 이 과정에서 SLAM 기술이 핵심 역할로, 사용자의 위치와 공간 구조를 

실시간으로 추적해 가상 객체를 실제 환경에 정확히 배치하고, 움직여도 위치가 안정

적으로 유지되도록 한다.1) 또한 AR Cloud 기능을 통해 다중 사용자 환경을 지원하여, 

여러 사용자가 동일한 공간을 공유하고 대규모 공간 맵을 클라우드에 저장·관리해 

일관된 가상 콘텐츠 경험이 가능하다.2)

뷰런테크놀로지는 단일 LiDAR 센서만으로 자율주행 차량의 실시간 공간 인식 및 위

치 추정을 구현한 기술력을 바탕으로, 스마트시티와 교통 인프라, 산업 안전 분야에 

확장 가능한 기술을 선보이고 있다. 특히 AI 기반 인식 모델(VueX) 플랫폼은 라이다 

데이터 수집, 딥러닝 기반 객체 인식, 학습·배포를 일원화한 솔루션으로, 복잡한 공간 

분석을 위한 개발 과정을 크게 단축시켰다. 기술적으로는 센서에서 수집한 수 밀리미

터 단위의 깊이 데이터를 기반으로 3D 공간을 정밀하게 매핑하며, 비정형 객체나 돌

발 요소도 실시간 감지할 수 있다. 이는 모빌리티 뿐만 아니라 메타버스 환경에서 사

용자의 위치, 동작, 주변 상황을 실시간으로 반영하는데 필수적 요소다.3) 이러한 기술

은 실제 서울시 은평구 등 도심지에서 교통 흐름과 보행자 밀집도를 실시간으로 측정

하고 도시 정책 수립에 활용되는 등, 메타버스뿐 아니라 도시형 공간 서비스 전반에 

응용되고 있다.4) 결론적으로, LiDAR 기반 공간 매핑 기술은 단순한 거리 측정 기술을 

- 7 -

5)

 2020europe (2024.9.), “VUZIX CORPORATION: Prescription-ready ar smart safety glasses”

6)

 뷰직스, “Vuzix Shield Smart Glasses”

7)

 뷰직스, “Vuzix Smart Glasses Power Enterprise Deployments in Warehouse and Logistics for Major Multinational”

넘어, AI와 결합된 실시간 인식·해석 시스템으로 발전하고 있으며, 이는 메타버스 내 

몰입형 상호작용과 지능형 공간 서비스의 구현을 위한 핵심 기반으로 작용하고 있다.

2.1.2. 공간 인터랙션 프레임워크 

공간 인터랙션 프레임워크는 사용자의 위치, 시선, 제스처, 움직임 등 물리적 신체 

데이터를 실시간으로 인식하여 3D 공간에서 직관적 디지털 상호작용을 구현하는 기술 

체계이다. 핵심은 물리적 동작을 디지털 명령으로 변환하면서도 사용자 의도와 공간 

관계를 정량적으로 해석하는 데 있다. 이를 위해, 멀티모달 입력 통합 기술과, 행동 패

턴 학습 기반의 AI 의도 예측 시스템, 햅틱, 위치·자세에 따른 적응형 촉각 피드백 

기술이 통합적으로 활용된다.

Vuzix는 공간 컴퓨팅 기반의 산업용 스마트 글래스 분야 기업으로, 산업 현장에서 

실시간 상호작용을 구현하기 위해 멀티모달 융합 제어 기술을 고도화하고 있다. Shield 

Smart Glasses의 공간 인터랙션 기술은 29개 이상의 언어를 지원하는 고정밀 음성 인

식, 장갑 착용 환경에서도 동작 가능한 듀얼 터치패드 제어, 실시간 정보 수집과 분석

을 위한 HD 듀얼 카메라 기반 시각 입력 처리 등을 융합한다.5) 8‑코어 CPU가 내장되

어 있어, 음성·터치·카메라 입력을 현장에서 실시간으로 통합 처리하며, 사용자의 

행동과 위치에 따라 맥락에 맞는 작업 지시, 매뉴얼 안내, IoT 연동 피드백 등을 제공

하며 작업 흐름을 최적화한다. AI 기반 의도 예측 시스템도 중요한 구성 요소다. 사용

자의 동작 패턴을 실시간으로 학습하고, 특정 도구를 잡거나 특정 위치에 접근하면 관

련 작업 매뉴얼 또는 위험 경고가 자동 표시되도록 설계되어 있다. 이는 산업용 공간 

컴퓨팅 환경에서 정보 접근성을 크게 향상시키고, 작업 시간 단축 및 오류 감소에 기

여한다. 또한, 해당 기술은 적응형 피드백 기능을 통해 사용자 위치·자세 변화에 따

른 햅틱 강도 조절이나 안내 인터페이스 투명도 조정 등의 상호작용도 지원한다. 예를 

들어, 사용자가 가상 경계선에 접근하면 진동이 강화되거나, 시야에 방해되지 않도록 

UI 투명도가 조정된다.6) 실제 Amazon의 물류센터의 유지보수 및 원격 협업, 실시간 

설비 진단·수리 지원, 작업 안전성 및 생산성 향상에 사용되고 있다.7)

물리-가상 감각 통합 기술은 사용자의 손동작이나 위치 정보를 기반으로, 가상 환경 

내에서 힘, 압력, 진동 등의 촉각 피드백을 제공함으로써 실제와 유사한 상호작용 경

- 8 -

8)

 Konvoy, “Haptic Technology”(2023.9.29.)

9)

 3D SYSTEMS, “OpenHaptics”

10)

 Yuxiang Shi, Guozhen Shen,(2024.3.), “Haptic Sensing and Feedback Techniques toward Virtual 

Reality”, PubMed Central. 

11)

 한상열, 곽나연, 이하람(2025.4.30.), “가상융합 생태계 발전 방안 연구”, SPRi 연구보고서

12)

 Xin Liu et al(2023). “A systematic review of digital twin about physical entities, virtual models, twin data, and 

applications”

험을 가능케 하는 핵심 인터페이스 기술이다. 공중 햅틱스(Mid-Air Haptics) 기술은 공

기, 초음파 또는 기계식 장치를 통해 공간 상에서 실질적인 저항이나 질감 등을 생성

하는 방식으로 구현되며,8) 3D Systems의 Haptic Device 및 Phantom 시리즈가 대표적

이다. 햅틱 디바이스는 내장 모터를 이용해 사용자의 손에 실제 힘을 가하는 방식으

로, 가상 객체 표면의 질감(텍스처), 압력(저항), 진동(촉각 피드백) 등을 정밀하게 재현

한다. 또한 사용자가 쥐는 스타일러스의 3차원 위치(x, y, z)와 방향(roll, pitch, yaw)을 

실시간 측정해, 실제 힘 피드백을 완벽하게 동기화한다. 사용자의 위치, 자세, 힘, 접촉 

상태에 따라 햅틱 강도와 진동이 실시간으로 조절되어, 가상 벽에 손이 닿으면 저항이 

증가하거나, 섬세한 작업 시 미세한 촉감까지 구현한다.9) 이러한 햅틱 피드백은 시

각·청각 정보만으로는 부족한 직접적 촉각 정보를 제공해, 사용자의 공간 인식과 조

작 정확성을 획기적으로 높일 수 있다.10) 

2.2 디지털 트윈

디지털 트윈 기술은 현실 세계의 실제 객체·프로세스, 시스템을 가상 공간에 실시

간으로 복제·연동하여 분석·예측·최적화하는 기술로, 물리적 세계와 디지털 세계를 

연결하는 핵심 기술이다. 인공지능·사물인터넷(IoT)·3D 엔진, 시뮬레이션과 같은 다

양한 기술과 융합하여 구현되며, 디지털 트윈 구현은 구현 수준에 따라 기술 요소와 

자원의 요구 수준이 달라진다.11) 디지털 트윈 기술은 주로 다섯 가지 주요 요소로 분

류될 수 있다. 첫 번째, 가상화 기술은 현실 세계의 사람, 사물, 공간 등을 디지털 정

보로 변환하고 객체화하는 과정을 포함한다. 두 번째, 동기화 기술은 현실 세계와 가

상 세계의 객체들이 정적 및 동적 요소에 대해 실시간으로 상호 반영할 수 있도록 지

원한다. 세 번째, 모델링 및 시뮬레이션 기술은 가상화된 정보를 바탕으로 분석, 시뮬

레이션, 예측을 수행한다. 네 번째, 연합 기술은 여러 디지털 트윈들의 상호 연합 및 

협업을 가능하게 한다. 마지막으로, 지능형 디지털 트윈 서비스 기술은 서비스 전주기 

관리를 위한 지능형·자율형 공통 요소기술 및 관련 플랫폼 기술을 개발한다.

Xin Liu12)는 디지털 트윈의 개념적 요소를 물리적 엔터티, 가상 모델, 트윈 데이터 

- 9 -

13)

 김정엽(2023), “디지털 트윈 시스템 입문서”

세가지로 구성하며, 가상 모델이라는 공간에서 물리적 엔티티의 트윈 데이터를 기반으

로 시뮬레이션하여 결과를 얻는 총 과정을 의미한다고 설명한다<표 2-2 참조>. 

종합하면 디지털 트윈의 핵심 요소 중 하나는 실시간 데이터 수집13)으로, 센서와 다

양한 데이터 수집 장치를 통해 물리적 객체에서 데이터를 수집하고 디지털 트윈으로 

전송한다. 이를 구현하기 위해 다양한 기술 요소가 통합되어야 하며 주요 기술적 구성 

요소는 <표 2-3>과 같다.

출처 : 김정엽(2023.10.31.),“디지털 트윈 시스템 입문서” 재구성

출처 : 김정엽(2023.10.31.),“디지털 트윈 시스템 입문서” 재구성

구성 요소

정의 및 역할

주요 내용 및 특징

물리적 엔터티

(Physical Entities)

디지털 트윈의 실제 기반이 

되는 대상 또는 시스템

- 독립적 작업 수행 가능

- 센서 기반 실시간 상태 모니터링

- 현실 공간에 존재하는 실체

가상 모델

(Virtual Models)

물리적 엔터티의 디지털 복제 

및 시뮬레이션 모델

- 물리적 대상의 복사본

- 시공간적 특성 설명 가능

- 기하학, 재료, 작동 정보 포함

- 시뮬레이션/제어/예측에 활용

트윈 데이터

(Twin Data)

디지털 트윈 구동에 필요한 

데이터 집합

- 실시간 및 이력 데이터 포함

- 물리/가상 결과 및 파생 지식 포함

- 피드백 기반 최적화 가능

<표 2-2> 디지털 트윈의 개념적 구성요소 

구성 요소

정의 및 역할

주요 내용 및 특징

데이터 수집 및 센서 

(Data Collection and Sensors)

센서와 다양한 데이터 수집 장치를 통해 물리적 객체에서 데이터를 수집,

디지털 트윈으로 전송

데이터 소스

(Data Sources)

센서 데이터 (Sensor Data)

온도, 압력, 습도, 진동, 위치 등 센서 데이터

IoT 디바이스 (IoT Devices)

스마트 기기, 스마트 미터, 카메라, 자동차 센서 

등

실시간 시스템 (Real-time 

Systems)

제어 시스템, 자동화 시스템, 플랜트 운영 시스템 등의 동작 

데이터

외부 데이터 소스 (External Data 

Sources)

기상 정보, 교통 정보, 경제 지표 등

데이터 통합

(Data Integration)

데이터 표준화

(Data Standardization)

 각 데이터의 단위 및 구조 표준화

예) 온도 데이터 동일 척도로 변환

데이터 플로우 (Data Flow)

데이터 수집 후, 효율적 데이터 플로우를 설계 

데이터를 디지털 트윈 시스템으로 이동

데이터베이스 및 저장 

(Databases and Storage)

수집 데이터를 데이터베이스, 데이터 저장소 보관 

이러한 저장소는 분석, 시각화, 및 추후 검색에 

사용

실시간 데이터 처리 

(Real-time Data Processing)

실시간 처리된 데이터는 디지털 트윈의 실시간 

상태를 반영, 데이터 분석 및 시뮬레이션에 활용

모델링 및 시뮬레이션 

(Modeling and Simulation)

물리적 시스템 또는 객체의 동작을 정확하게 모델링하고 시뮬레이션하는 데 

사용된다. 이러한 모델링과 시뮬레이션은 실시간 데이터와 결합하여 물리적 

시스템의 행동을 예측하는 데 도움

데이터 저장

(Data Storage)

디지털 트윈에서 생성된 데이터를 저장하고 관리하는 데이터베이스 또는 데이터 

저장소가 필요하다. 이 데이터는 분석 및 시뮬레이션에 사용

<표 2-3> 디지털 트윈의 기술적 구성요소 

- 10 -

14)

 Dell Technologies(2023), “YOUR DIGITAL TWIN NEEDS EDGE COMPUTING”

15)

 McKinsey(2024.4), “Digital twins and generative AI: A powerful pairing”

16)

 Santosh Kumar Bhoda(2024. 4), “The Role of AI and Machine Learning in Enhancing Digital Twins”

디지털 트윈 기술이 메타버스에서 실질적 가치를 창출하기 위해서는 ‘엣지 컴퓨팅

(Edge Computing) 기반의 실시간 데이터 처리 및 동기화 기술’과 ‘AI 기반 예측·시

뮬레이션 기술’이 핵심적으로 요구된다. 이 두 기술은 물리적 세계의 복잡한 데이터

를 메타버스 공간에서 즉시 반영하고, 미래 시나리오를 정확히 예측하여 사용자에게 

의미 있는 통찰과 경험을 제공하는 디지털 트윈의 핵심 역량을 구현한다.

2.2.1 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 데이터 처리 및 동기화 기술

엣지 컴퓨팅은 디지털 트윈의 실시간성과 효율성을 획기적으로 향상시키는 핵심 기

술로 부상하고 있다. 이 기술은 데이터 처리와 분석을 디바이스나 로컬 네트워크의 가

장자리(Edge)에서 수행함으로써 디지털 트윈과 물리적 객체 간의 즉각적인 동기화를 

가능하게 한다. 엣지 컴퓨팅 기반 디지털 트윈 시스템은 초저지연 데이터 처리를 통해 

클라우드로 데이터를 전송하는 과정 없이 현장에서 직접 데이터를 처리하여 지연 시

간을 최소화하고 실시간 의사결정을 가능하게 한다. 5G 네트워크와의 연계를 통해 대

용량 데이터의 초고속 전송이 가능해져, 물리적 객체와 디지털 트윈 간의 실시간 동기

화 성능이 획기적으로 향상될 수 있다. 분산 처리 아키텍처는 중앙 집중식 데이터 처

리의 한계를 극복하고, 현장에서 발생하는 데이터를 즉각적으로 처리함으로써 네트워

크 부하를 줄이고 시스템 안정성을 높인다.14)

2.2.2 AI 기반 예측·시뮬레이션 기술 

생성형 AI(Generative AI)와 디지털 트윈의 융합은 예측 능력과 시뮬레이션 정확도를 

획기적으로 향상시키는 혁신적 기술로 평가되고 있다. 이 기술은 디지털 트윈이 단순

한 모니터링 도구를 넘어 지능적 예측과 최적화를 수행하는 자율형 시스템으로 진화

하게 한다.15) 고급 예측 모델링을 통해 디지털 트윈이 수집한 방대한 데이터를 학습하

여 미래 상태를 예측하고, 다양한 시나리오를 생성하여 의사결정을 지원한다.16) 자율 

최적화 기능은 AI 알고리즘이 디지털 트윈 내에서 다양한 변수와 조건을 자동으로 조

정하며 최적의 운영 파라미터를 도출하여 시스템 성능을 극대화한다. 

제품 설계, 테스트 및 운영을 위한 CAE/다중물리 공학 시뮬레이션 소프트웨어 개발

- 11 -

17)

 Ansys, “AI-Powered Digital Twin Software”

18)

 Ansys(2024.2), “Boost Your Simulations with Reduced-Order Models and Digital Twins”

19)

 Amazon(2024), “Deploying a Level 3 Digital Twin Virtual Sensor with Ansys on AWS”

사 Ansys는 TwinAI 물리 기반 시뮬레이션과 인공지능을 결합하여 실시간 의사 결정 

및 예측 유지보수를 강화하도록 설계된 AI 기반 디지털 트윈 소프트웨어를 제공한다. 

실시간 분석, 지속적인 학습 및 빠른 조정을 지원하는 강력한 AI 기반 플랫폼으로 장

비 및 시스템 상태를 지속적으로 평가하여 잠재적 고장을 발생하기 전에 감지하며, AI 

기반 통찰력을 사용하여 유지보수 필요성을 예측하여 비용이 많이 드는 다운타임을 

줄인다.17) Ansys Twin Builder는 설계 시뮬레이션 경량화(Reduced Order Modeling, 

ROM)가 핵심 기술로 복잡한 3D 시뮬레이션 모델을 단순화하여 실시간 분석이 가능하

도록 한다. 예를 들어 항공기 엔진, 열교환기, 배터리 시스템 등의 고충실도 모델을 

ROM으로 변환함으로써, 기존 수시간~수일에 달하던 시뮬레이션 시간을 수초 이내로 

단축시켰다. 이러한 경량화는 설계 수정과 커미셔닝 이전 검증(가상 커미셔닝)을 가능

하게 하며, 실제 설계 변경 비용을 크게 줄이는 효과를 거두고 있다.18) 이러한 기술은 

항공우주, 에너지, 의료 등 산업 전반에서 제품의 성능 향상, 가동 중단 시간 감소, 운

영 비용 절감에 기여하고 있으며, 디지털 트윈이 단순한 모니터링 수준을 넘어 의사결

정 지원 및 자율 최적화를 실현하는 도구로 진화하고 있음을 보여주는 대표 사례이다. 

사례로 AWS는 Ansys의 시뮬레이션 소프트웨어(특히 Ansys Twin Builder와 Twin 

Deployer)를 활용하여 복잡한 물리 시스템의 디지털 트윈 모델을 구축하고, 이 모델을 

AWS 클라우드 환경에서 효율적으로 배포 및 실행한다. 여기에 머신러닝 모델을 통합

하여 물리 기반 예측의 정확도를 높이고 실시간으로 환경 변화에 적응하는 "하이브리

드" 또는 "예측기/보정기" 가상 센서를 구현함으로써, 데이터센터와 같은 중요 시설의 

운영 효율성과 안전성을 향상하는데 기여하고 있다.19)

[그림 2-1] AWS의 IoT TwinMaker(Ansys Twin Builder 기술 적용) 

   출처 : AWS

- 12 -

2.3 블록체인 

 블록체인은 탈중앙화된 디지털 장부 기술로, 데이터를 블록 단위로 생성하여 체인

처럼 연결하고, 이를 복수의 노드에 분산 저장함으로써 위·변조가 불가능한 형태로 

기록을 유지하는 기술이다. 블록체인은 투명성, 무결성, 탈중앙성, 자동화라는 특성을 

바탕으로, 기존 중앙집중형 시스템의 한계를 극복하고 신뢰 기반의 디지털 거래 환경

을 제공한다. 

이러한 특성으로 인해 블록체인은 금융, 의료, 제조, 유통 등 다양한 산업에 적용되

고 있으며, 특히 디지털 자산의 소유권 증명과 거래 신뢰성 확보가 중요한 메타버스 

환경에서 핵심 인프라 기술로 주목받고 있다.

블록체인은 메타버스 내에서 디지털 자산의 생성, 소유권 증명, 거래 신뢰성 확보, 

경제 시스템 형성, 플랫폼 간 상호운용성 구현 등 핵심 인프라 역할을 수행한다. 메타

버스가 확장될수록 가상 환경에서 생성되는 자산과 행위의 정당성을 기술적으로 보장

하고, 플랫폼 간 생태계 연계를 촉진하는 기술 기반이 요구되는데, 블록체인은 이를 

실현하는 중심 기술로 평가된다. 블록체인의 대표적 기술은 분산원장, 암호화 기술, 합

의 알고리즘, 스마트 계약, 그리고 NFT가 있다.

첫째, 분산원장(Distributed Ledger)은 거래 기록을 중앙 서버가 아닌 네트워크에 참

여하는 모든 노드에 분산 저장하는 방식으로, 단일 장애지점(Single Point of Failure, 

SPOF)을 제거하고 해킹이나 위변조에 대한 강력한 방어 구조를 제공한다. 이 구조는 

중앙 관리자가 존재하지 않더라도 전체 시스템의 신뢰성과 투명성을 유지할 수 있게 

한다.

둘째, 암호화 기술(Cryptography)은 블록체인의 무결성과 보안성을 보장하는 핵심 요

소로, 각 블록은 해시 함수(Hash Function)를 통해 연결되며, 공개키/개인키 기반의 암

호화 기법을 통해 사용자 신원과 거래 내용을 안전하게 보호한다. 이러한 암호화 구조

는 거래 위변조를 사실상 불가능하게 만든다.

셋째, 합의 알고리즘(Consensus Algorithm)은 중앙집중형 승인 없이도 네트워크 참여

자들이 거래의 정당성과 유효성을 합의하는 방식이다. 대표적인 방식으로는 작업 증명

(PoW), 지분 증명(PoS), 실용적 비잔틴 장애 허용(PBFT) 등이 있으며, 이는 블록 생성

을 둘러싼 합의 과정을 효율적이고 신뢰성 있게 수행하도록 지원한다.

넷째, 스마트 계약(Smart Contract)은 특정 조건이 충족되면 자동으로 실행되는 계약 

- 13 -

20)

 PlayToEarn(2024.11.), “SAND Token Doubles in Value in a Week But Can the Surge Be Sustained

21)

 CoinGecKo, “Metaverse”, https://www.coingecko.com/ko/categories/metaverse

22)

 PlayToEarn(2024.10.), “Decentraland 2.0 Beta Is Live with Badges, Daily Quests & More

프로그램으로, 계약의 실행과 결과를 블록체인 상에 기록함으로써 중개자 없이도 신뢰 

기반의 자동화된 거래 수행을 가능하게 한다. 스마트 계약은 거래의 투명성과 효율성

을 높이는 핵심 기술로서, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있다.

마지막으로, NFT(Non-Fungible Token)는 고유성과 불변성을 지닌 디지털 자산으로, 

블록체인 기술을 통해 특정 콘텐츠나 객체의 소유권을 증명하는 수단으로 사용된다. 

NFT는 동일한 가치를 지니지 않는 고유 자산으로 분류되며, 예술품, 게임 아이템, 메

타버스 내 가상 부동산 등 다양한 디지털 자산의 거래와 소유권 관리에 활용되고 있

다.

이처럼 블록체인 기술은 상호 독립적이면서도 상호 보완적인 핵심 기술을 통해 신뢰

성, 보안성, 자동화, 투명성, 자산 관리 기능을 동시에 제공하며, 메타버스를 포함한 디

지털 생태계의 기반 기술로 자리 잡고 있다. 

예로, 더 샌드박스(The Sandbox)는 이더리움 기반의 탈중앙화 메타버스 플랫폼으로, 

사용자들이 가상 토지(LAND) 및 아이템을 NFT로 생성·소유·거래할 수 있는 환경을 

제공한다. 네이티브 토큰 SAND는 2024년 11월 140% 이상 급등하며,20) 메타버스 관련 

토큰 중 시가총액 기준 상위 3위에 등극하였다.21) 이는 2024년 10월부터 운영된 알파 

시즌 4 이벤트의 영향으로 평가된다. 알파시즌4는 10주간 약 250만 달러 상당의 보상 

풀을 기반으로 진행되었으며, 사용자 참여를 극대화한 사례로, 퀘스트 수행 및 콘텐츠 

소비를 통해 SAND 토큰과 독점 NFT를 획득하고, 플레이보이, 헬보이, 딥씨 등 다양한 

글로벌 브랜드가 콘텐츠 제작에 참여하며 협업 시너지 효과를 나타냈다.

또 다른 예로, 디센트럴랜드(Decentraland) 또한 이더리움 블록체인 기반 플랫폼으로, 

2024년 10월 공식 데스크톱 애플리케이션 ‘Decentraland 2.0’을 출시하며 기존 웹 

브라우저 기반 접근성의 한계를 보완하였다.22) 해당 앱은 Windows와 macOS에서 실행

되며, 성능 개선, VR/모바일 확장 기반 구축, 사용자 경험(UX) 향상, 그리고 아바타·

소셜 인터랙션 기능의 강화, 크리에이터 센터의 도입 등 다각적인 기능 확장을 포함한

다. 2025년 4월, 메타버스 패션위크를 발표하며 스튜디오를 통한 전문가 연결, 웨어러

블 발행, 씬 생성 등 창작자 지원 도구를 종합적으로 제공한다고 발표했다. 이벤트 및 

장소 탐색 기능을 통해 사용자들의 참여를 유도하고, 제네시스 시티와 월드 내 다양한 

공간에 대한 접근성을 높였다. 또한 DAO 거버넌스 시스템을 통해 커뮤니티 투표와 보

조금 지원을 제공하며, 사용자 주도의 탈중앙화 플랫폼 운영 체계를 강조했다.23)

- 14 -

23)

 Decentraland(2025.2.), “Announcing Metaverse Ffashion Week 2025” 

https://decentraland.org/blog/announcements/announcing-metaverse-fashion-week-2025-enter-the-competitions-and-call-for

[그림 2-2] 디센트럴랜드 2025 메타버스 패션위크

        출처 : 디센트럴랜드 홈페이지

2.3.1. 디지털 자산의 소유권 증명 및 거래 신뢰성 확보

메타버스에서는 아바타, 디지털 의류, 가상 부동산, 아이템, 콘텐츠 등 다양한 디지털 

자산이 생성된다. 이 자산들은 고유성과 희소성을 가지며, 사용자가 소유하고 거래할 

수 있어야 한다. 블록체인은 분산원장과 NFT 기술을 통해 이러한 자산에 변조 불가능

한 고유 ID를 부여하고, 생성 시점부터의 거래 이력을 투명하게 기록함으로써 소유권

의 정당성과 진위성을 보장한다. 예를 들어, 한 사용자가 특정 메타버스 플랫폼에서 

구매한 디지털 패션 아이템은 해당 NFT를 통해 진품 여부가 인증되며, 불법 복제나 

무단 복제의 위험 없이 소유와 판매가 가능하다.

2.3.2. 스마트 계약을 통한 자동화된 거래 및 서비스 구현

블록체인 기반의 스마트 계약(Smart Contract) 기술은 메타버스 내 상거래 및 서비스 

활동을 자동화하는 수단으로 활용된다. 스마트 계약은 특정 조건이 충족되면 자동으로 

실행되는 프로그램 코드이며, 플랫폼 간 신뢰 없는 거래 상황에서도 중개자 없이 안전

하고 효율적인 계약 이행을 가능하게 한다. 예시로 이벤트 티켓의 구매자가 지불을 완

료하면, 조건에 따라 NFT 형태의 입장권이 자동 지급된다. 스마트 계약은 거래의 투

명성과 정확성을 높이고, 수작업 절차를 줄여 운영 비용을 절감하며 사기 가능성을 원

천 차단하는 데 기여한다.

- 15 -

2.3.3. 플랫폼 간 상호운용성(Interoperability) 실현

현재의 메타버스는 대부분 폐쇄형 생태계로, 각 플랫폼에서 생성된 디지털 자산이나 

아바타가 다른 플랫폼에서는 사용되지 못하는 구조이다. 블록체인 기반의 NFT와 표준

화된 메타데이터 구조는 이러한 단절을 해소하고, 자산의 플랫폼 간 이동성과 연계 활

용을 가능하게 한다. 예를 들어, 사용자가 Roblox에서 획득한 NFT 아바타 의상을 

ZEPETO, Decentraland와 같은 다른 메타버스 플랫폼에서도 인식하고 활용할 수 있다

면, 이는 사용자에게 자산 활용 범위의 확장을 의미하고, 궁극적으로는 연결된 메타버

스 생태계(Inter-metaverse ecosystem) 실현으로 이어진다.

2.3.4. 사용자 주도 경제(UGC+Token Economy) 기반 조성

블록체인은 메타버스 사용자들이 콘텐츠 생산자, 자산 보유자, 투자자로 동시에 참여

할 수 있는 토큰 기반 경제 생태계를 가능하게 한다. 사용자는 디지털 자산을 제작하

고 NFT로 발행하거나, 토큰화된 가상 토지에 상점을 열어 수익을 창출하며, DAO(탈중

앙 자율조직)를 통해 플랫폼 운영에 의견을 제시하고 투표할 수 있다. 이러한 구조는 

사용자의 경제적 참여를 유도하며, 플랫폼의 생산성과 자발성, 지속 가능성을 강화하

는 효과를 갖는다.

2.3.5. 메타버스 경제의 신뢰 인프라로서의 역할

메타버스가 현실의 경제 시스템을 확장·대체하기 위해서는 거래·계약·보상·기록 

등 전 과정의 투명성과 신뢰성이 담보되어야 한다. 블록체인은 이러한 신뢰 인프라로

서 기능하며, 메타버스 경제를 제도화하는 기반이 되고 있다. 또한, Web3 기반 구조와 

결합될 경우 메타버스 사용자 개개인은 중앙 플랫폼이 아닌 블록체인을 통해 디지털 

자산과 정체성의 완전한 통제권을 가질 수 있게 되며, 이는 플랫폼 종속에서 벗어난 

진정한 디지털 자율성 실현으로 이어진다.

- 16 -

24)

 McCarthy. et al. (1955). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial 

Intelligence.

제2절 AI 기술 개요

1. AI 정의

인공지능(AI)은 인간의 인지 능력을 기계가 모방하거나 대체하도록 설계된 기술 분야

로, 학습(Learning), 추론(Reasoning), 인식(Perception), 언어이해(NLP), 창작(Generation) 

등의 기능을 포함한다. 존 매카시는 1955년 제안한 정의에서 “AI는 인간의 지능을 기

계에 구현하는 과학이자 공학”24)이라고 하며, 이후 AI는 지능형 시스템을 설계·개발

하는 광범위한 분야로 발전해 왔다. 그리고 현재까지 AI 기술은 크게 기계학습

(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 그리고 생성형 AI(Generative AI) 세 가지 

축을 중심으로 진화해왔다.

1.1 기계학습

인간의 명령으로만 작동하던 AI는 1990년대‘머신러닝(기계학습)’알고리즘을 활용하

면서부터 스스로 규칙을 찾아 학습할 수 있도록 발전한다. 디지털과 인터넷의 등장은 

웹에서 수집한 대량의 데이터를 활용할 수 있게 되어 AI 스스로 규칙을 학습하고 나

아가 사람이 찾지 못하는 규칙까지 찾아낼 수 있게 되었고, 머신러닝을 기반으로 AI연

구가 다시 성과를 내기 시작했다. 기계학습은 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터로부

터 패턴을 학습하여 예측하거나 분류할 수 있는 알고리즘적 방법을 의미한다. 이는 AI

의 핵심적인 하위 분야로, 입력과 정답 데이터를 기반으로 모델이 함수를 학습하는 지

도학습(Supervised Learning), 라벨 없는 데이터를 클러스터링하거나 축소시키는 비지

도학습(Unsupervised Learning), 환경과의 상호작용을 통해 보상 최적화를 학습하는 자

율주행과 같은 강화학습(Reinforcement Learning) 등으로 나뉜다. 

1.2 딥러닝

딥러닝은 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network)의 일종으로, 다층 구조를 기반

으로 대규모 데이터로부터 복잡한 패턴을 자동 학습하는 AI 기술이다. 딥러닝은 인간

의 신경망을 모방한 구조로 설계되며, 계층적으로 특징(feature)을 추출하고 조합함으

- 17 -

25)

 머신러닝의 학습론 중 하나로 입력 데이터에 대한 정답을 주지 않고, 숨은 구조나 패턴 등을 발견하고 이

해할 수 있게 학습시키는 방법

로써 고차원의 문제 해결 능력을 보인다. 딥러닝 기술의 본격적인 전환점은 2006년 

Geoffrey Hinton 교수의 논문 「A fast learning algorithm for deep belief nets」에서 

제시한 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN)으로 꼽힌다. 이 논문은 비지도 

학습25) 기반 사전 훈련(Pre-training) 기법을 통해, 다층 퍼셉트론(Multilayer 

Perceptron)의 학습 효율성과 성능을 획기적으로 향상시켰다. DBN은 각 은닉층을 순

차적으로 학습시킨 후 전체 네트워크를 미세 조정(Fine-tuning)하는 방식으로, 당시 딥

러닝의 학습 불안정성과 계산량 문제를 해결할 중요한 실마리를 제공하였다. 이 연구

는 현대 딥러닝의 기초 이론을 확립하는 데 중요한 역할을 하였으며, 이후 딥러닝 연

구의 급속한 확산을 견인했다. 딥러닝은 기술 발전에 따라 다양한 네트워크 구조를 바

탕으로 산업 전반에 적용되고 있다. 

딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 의료 진단, 자율주행, 로보틱스 등에

서 기존 기법을 압도하는 정확도와 확장성을 보이며, AI의 상용화를 견인하고 있다. 

특히, 딥러닝 기반 생성형 AI(예: GPT 시리즈, DALL·E)는 콘텐츠 생성, 고객 응대, 

코딩 자동화 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있다.

1.3 생성형 AI

2022년 말, 오픈AI가 LLM(거대 언어 모델) GPT(Generative Pre-trained Transformer) 

3.5를 탑재한 ‘챗 GPT’를 출시하면서 생성형 AI(Generative AI)의 시대를 열었다. 생

성형 AI는 인간의 고유 영역으로만 여겨지던 ‘창작’의 영역에 침투하여 다양한 포

딥러닝 구조

설명

주요 활용 분야

심층신경망

(DNN)

다층 퍼셉트론 기반의 기본 신경망 구조. 입력과 

출력 사이의 은닉층을 통해 복잡한 패턴 학습 가능

분류(Classification), 

회귀(Regression), 예측 모델링

합성곱 신경망

(CNN)

이미지 처리에 특화된 구조. 합성곱 필터와 풀링 

계층을 통해 특징 자동 추출

자율주행, 의료영상 분석, 얼굴 

인식, 산업용 비전

순환 신경망

(RNN)

시계열 데이터 처리에 강점. 시간 흐름에 따른 

정보를 순차적으로 처리

음성 인식, 기계 번역, 감성 분석, 

주가 예측

트랜스포머 

(Transformer)

Attention 메커니즘 기반 구조로 병렬 처리와 긴 

문맥 처리에 강점

자연어 처리(NLP), GPT·BERT 기반 

모델, 요약·질의응답 시스템

<표 2-4> 딥러닝의 주요 구조 및 특징 

- 18 -

26)

 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델): 방대한 양의 데이터를 통해 얻은 지식을 기반으로 다양한 

자연어 처리 작업을 수행하는 딥러닝 알고리즘

27)

 Ian Goodfellow et al.(2014), "Generative Adversarial Nets", NeurIPS.

28)

 Kingma, Diederik P. et al.(2013), "Auto-Encoding Variational Bayes", arXiv preprint arXiv:1312.6114

맷의 수준 높은 콘텐츠를 생성한다. 데이터를 바탕으로 예측하거나 분류하는 딥러닝의 

수준을 넘어 사용자의 요구에 따라 LLM26)이나 다양한 이미지 생성 모형(예: VAE, 

GAN, Diffusion Model 등)을 활용해 스스로 결과물을 생성하는 것이 특징이다. 생성형 

AI(Generative AI)는 주어진 학습 데이터를 기반으로 새로운 텍스트, 이미지, 음성, 코

드 등을 창의적으로 생성하는 인공지능 기술을 의미한다. 기존의 AI가 분석·분류·예

측 중심이었다면, 생성형 AI는 창작과 생산에 초점을 맞춘 능동적 인공지능으로 평가

받고 있으며, 특히 콘텐츠 제작, 언어 생성, 시뮬레이션 등 고부가가치 산업에 급속히 

확산되고 있다.

생성형 AI는 주로 딥러닝 기반의 확률 모델을 이용해 작동하며, 다음과 같은 알고리

즘을 핵심 기반으로 한다. 

첫째, GAN은 2014년 Ian Goodfellow가 제안한 생성형 AI 대표 모델27)로, 생성자

(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 신경망이 경쟁하는 구조를 갖는다. 생성자

는 실제와 유사한 데이터를 만들어내고, 판별자는 이 데이터가 실제인지 생성된 것인

지 판별하는 방식으로 학습이 진행된다. 이를 통해 점점 더 정교한 데이터가 생성되

며, 최근에는 딥페이크 영상, 가상 인물 이미지, 예술 작품 창작 등 다양한 분야에서 

활용되고 있다.

둘째, VAE는 인코더-디코더 구조를 기반으로 입력 데이터를 잠재 공간(latent space)

에 확률적으로 매핑한 후, 이를 디코딩하여 새로운 데이터를 생성하는 방식이다.28) 

VAE는 생성 데이터의 다양성과 구조적 안정성이 뛰어나며, 특히 얼굴 이미지 생성, 

알고리즘 구분

명칭

주요 구조 및 특징

활용 예시

생성-판별 구조 기반

GAN

(Generative 

Adversarial 

Network)

생성자(Generator)와 

판별자(Discriminator)가 경쟁하는 

방식으로, 실제와 유사한 데이터 생성

이미지 생성, 딥페이크, 

예술 창작 등

확률적 인코딩 기반

VAE

(Variational 

Autoencoder)

입력 데이터를 잠재 공간(latent 

space)에 매핑하고, 확률적으로 

재구성하여 데이터 생성

얼굴 이미지 생성,

이상 탐지, 강화학습 등

자연어 모델 기반

Transformer

attention 메커니즘을 기반으로 시퀀스 

간 관계를 학습하며 병렬 처리가 

가능함

GPT, BERT 기반 텍스트 

생성, 번역 등

<표 2-5> 생성형 AI 주요 알고리즘 및 핵심 원리 

- 19 -

29)

 Vaswani et al.(2017), "Attention Is All You Need", NeurIPS

30)

 Radford et al.(2020), "Language Models are Few-Shot Learners", OpenAI.

이상 탐지, 로봇 제어를 위한 강화학습의 정책 모델 등에서 활용된다.

셋째, Transformer 기반 모델(GPT, BERT 등)은 자연어처리(NLP) 분야에서 혁신을 일

으킨 생성형 AI 기술이다. self-attention 메커니즘을 통해 문맥 정보를 효과적으로 파

악하고, 문장 생성, 요약, 번역, 질의응답 등 다양한 텍스트 생성 작업에 활용된다.29) 

특히 OpenAI의 GPT 시리즈와 Google의 BERT는 대규모 사전학습(pre-training) 기반으

로 고성능을 구현하고 있으며, 최근에는 코드 생성, 데이터 분석 자동화 등 다른 영역

으로도 확장되고 있다.30)

이러한 알고리즘은 모두 딥러닝 기반의 고도화된 학습 방식을 기반으로 하며, 메타

버스, 디지털 콘텐츠 제작, 가상인간 생성 등 현실과 가상을 연결하는 응용 분야에 적

극적으로 도입되고 있다. 생성형 AI는 앞으로도 기술 구조의 진화와 함께 더욱 다양한 

형태의 인간-기계 상호작용을 가능하게 할 것으로 기대된다.

2. AI 주요 기술

2.1. 멀티모달 모델

2025년 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 3D 등 다양한 데이터 유형을 한 번에 

처리하고 생성하는 멀티모달 모델이 핵심 트렌드로 자리 잡았다. 한 번의 프롬프트로 

대화, 그림, 음악, 동영상까지 동시에 생성할 수 있는 AI가 등장하며, 엔터테인먼트, 교

육, 마케팅 등에서 혁신적 활용이 확산되고 있다. 나아가 단순 콘텐츠 생성에서, 스스

로 업무를 계획·실행하는 자율형 AI 에이전트로 발전하고 있다. AI가 이메일 작성·

일정 관리·보고서 작성 등 복합적인 비즈니스 업무를 자동화하고 있으며, 각 모델은 

고유의 특성과 기능을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 이끌고 있다<표

2-6 참조>.

먼저, 언어 모델 분야에서는 OpenAI의 GPT-4.5가 대표적이다. 이 모델들은 128K 토

큰의 대용량 컨텍스트 윈도우와 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)을 통해 법률, 비즈

니스 문서 자동화, 코드 생성 및 리팩토링 등 다양한 전문 분야에서 활용되고 있다. 

구글 딥마인드의 Gemini Ultra는 멀티모달 입력과 출력을 지원하며, 98개 언어를 처리

하는 능력과 STEM 분야의 논리적 추론에 최적화되어 있다. Anthropic의 Claude 3는 

- 20 -

31)

 Midjourney, “Personalization”

윤리적 AI 구현에 중점을 두고 있으며, 의료 및 교육 분야에 특화된 장문 요약 능력을 

갖추고 있다. xAI의 Grok-3는 수학과 과학 문제 해결에 특화되어 실시간 데이터 기반 

추론과 보고서 생성 기능을 제공한다.

이미지 생성 분야에서 Midjourney v7는 25년 4월 업데이트된 모델로 예술적 창작에 

특화되어 포토리얼리즘, 페인팅, 3D 렌더링 등 다양한 스타일을 지원한다. 그리고 사

용자가 직접 이미지 선호도를 평가하여 개인 취향에 맞는 이미지 선택을 통해 맞춤화

된 결과물을 생성한다.31) OpenAI의 DALL·E 3가 고해상도 4K 이미지 생성과 스타일 

및 콘셉트의 세부 조정 기능을 제공하며, Stability AI의 Stable Diffusion 3는 오픈소스 

기반으로 커스텀 모델 훈련과 상업적 활용이 용이하다.

영상 생성 분야에서는 Google DeepMind의 Veo 3는 극도의 사실성과 디테일 면에서 

전문 영상 제작에 적합한 시각 효과 기술을 제공하고, 텍스트 프롬프트로 동영상에 맞

는 오디오를 생성하여 삽입할 수 있다. OpenAI의 Sora가 텍스트를 기반으로 10분 길

이의 HD 영상을 생성하며, 영화, 광고, 게임 시네마틱 제작에 활용되고 있다. Runway 

ML의 Runway Gen-4는 실시간 영상 편집과 리터칭 기능을 제공하며, 얼굴 및 배경 

교체, 모션 추적 기능을 내장하고 있다.

음악 생성 분야에서는 Suno의 Suno AI가 자연스러운 보컬과 일관성 있는 가사를 자

동 생성하고 업로드한 오디오를 다양한 악기·스타일로 변환, 보컬/반주 등 분리 기능

을 제공한다. Uncharted Labs는 전 구글 딥마인드 팀으로, Udio는 48kHz 스테레오 스

튜디오급 음성을 생성한다. DiffRhythm AI는 중국 서북공대대학 연구실에서 개발되었

으며 10초 내 4분 45초의 초고속 속도로 음악을 생성한다.

- 21 -

분류

모델명

개발 기관

주요 기능 및 특징

언어

GPT-4.5

OpenAI

- 128K 토큰 컨텍스트 윈도우, RLHF 강화

- 법률·비즈니스 문서 자동화, 코드 생성·리팩토링 지원

Gemini Ultra

Google 

DeepMind

- 멀티모달 입력·출력

- STEM 분야 논리적 추론 최적화, 98개 언어 지원

Claude 3

Anthropic

- Constitutional AI 기반 윤리적 답변

- 의료·교육 분야 특화, 장문 요약 능력

Grok-3

xAI

- 수학·과학 문제 해결 특화

- 실시간 데이터 기반 추론 및 보고서 생성

이미

지

DALL·E 3

OpenAI

- 텍스트 → 4K 해상도 이미지 생성

- 스타일·콘셉트 세부 조정 가능

Midjourney v7

Midjourney

- 예술적 창작 특화

- 포토리얼·페인팅·3D 렌더링 등 다양한 스타일 지원

Stable Diffusion 3

Stability AI

- 커스텀 모델 훈련 및 상업적 활용 용이

영상

Sora

OpenAI

- 텍스트 → 10분 길이의 HD 영상 생성

- 영화·광고·게임 시네마틱 제작 활용

Runway Gen-4

Runway ML

- 실시간 영상 편집·리터칭

- 얼굴·배경 교체, 모션 추적 기능 내장

Veo 3

Google 

DeepMind

-

텍스트/이미지/영상 → 4K 해상도 영상 생성

-

텍스트  → 내부 맞춤형 오디오 생성

음악

Suno AI

Suno

- 가사+보컬+반주 완전 생성, 빠른 결과, 다양한 장르/언어

Udio

Uncharted Labs

- 고해상도 음원, AI 보컬, 스타일 기반 고품질 음원 생성

DiffRhythm AI

ASLP Lab

-

딥러닝 기반 작곡·편곡 자동, 실시간 생성, AI 리믹스

다목

적

GPT-4o

OpenAI

- 텍스트·이미지·음성 통합 처리

- 실시간 번역·프레젠테이션 생성

Gemini Pro

Google 

DeepMind

- 문서·표·차트 분석

- 연구 논문 초안 작성, 데이터 시각화 지원

<표 2-6> 생성형 AI 대표 모델 분류 

마지막으로 다목적 생성형 AI 분야에서는 구글 딥마인드의 Gemini Pro는 문서, 표, 

차트 분석과 연구 논문 초안 작성, 데이터 시각화 지원에 특화되어 있다. OpenAI의 

GPT-4o는 텍스트, 이미지, 음성 데이터를 통합 처리하며 실시간 번역과 프레젠테이션 

생성 기능을 제공한다.

이처럼 생성형 AI 대표 모델들은 각기 다른 데이터 유형과 활용 목적에 맞춰 특화된 

기능을 제공하며, 산업 현장의 다양한 요구를 충족시키고 있다. 인공지능 기술의 발전

은 자율 시스템의 실용화로 이어지며, 다양한 산업 분야에서 실제 적용 사례가 빠르게 

늘고 있다. 자율 시스템은 스스로 데이터를 수집·분석하고, 인간의 개입 없이 복잡한 

의사결정과 작업을 수행하는 것이 특징이다. 대표적으로, AI 에이전트와 강화학습(RL) 

기반 시스템이 산업 현장에 도입되어 업무 효율성과 정확성을 크게 높이고 있다.

2.2. AI 에이전트

AI 에이전트는 사용자의 명령을 수동적으로 수행하는 수준을 넘어, 복잡한 워크플로

우를 스스로 기획·실행하고, 업무 중 발생하는 변수에 따라 최적의 판단을 내리는 자

- 22 -

32)

 IBM(2025). “AI agents in 2025: Expectations vs. reality”

33)

 TechTarget(2026.1.),“The future of generative AI: 10 trends to follow in 2026”

율적 시스템이다. 이러한 에이전트형 AI는 특히 사무 행정, 고객 응대, 프로젝트 관리, 

소프트웨어 운영 등 다층적 작업 환경에 효과적으로 도입되고 있다.

IBM의 글로벌 조사에 따르면, AI 애플리케이션을 개발하는 1,000명의 개발자 중 99%

가 AI 에이전트 기술을 도입했거나 도입을 검토 중이라고 답변했다.32) 마이크로소프트

는 Copilot을 통해 반복적인 데이터 입력, 일정 관리, 이메일 처리 등의 업무를 자동화

하고 있으며, 이를 통해 직원이 전략 기획이나 창의 업무에 더 많은 시간을 투입할 수 

있도록 지원하고 있다. NTT DATA, ServiceNow 등 또한 자사의 업무 자동화 플랫폼에 

AI 에이전트를 통합함으로써 고객 응대, 기술 지원, 서비스 운영 효율을 향상시키고 

있다. BCG의 2025년 조사에 따르면, 글로벌 기업의 67%가 자율형 AI 에이전트 도입을 

고려 중이며, 25%는 이미 본격적인 운영 단계에 진입한 것으로 나타나, 해당 기술의 

확산세가 빠르게 진행 중임을 보여준다.33)

AI 에이전트의 주요 기반 기술 중 하나인 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 

주어진 환경 내에서 보상을 최대화하는 방향으로 스스로 전략을 학습하는 알고리즘이

다. 이는 예측보다 행동 결정에 최적화되어 있어, 실제 산업 현장에서 유용하게 활용

되고 있다. 금융 산업에서는 RL이 포트폴리오 최적화, 신용 한도 조정, 알고리즘 트레

이딩에 적용되어, 실시간 시장 반응에 기반한 전략적 투자 결정이 가능해졌다. 소매 

및 유통 분야에서는 고객 행동 예측, 동적 가격 책정, 광고 타겟팅 최적화 등에 강화

학습이 활용되며, 개인화 마케팅과 매출 향상에 기여하고 있다. 헬스케어 분야에서는 

RL이 맞춤형 치료 계획 수립, 병원 자원 스케줄링, 의료기기 유지보수 예측 등에 적용

되어, 임상적 효율성과 환자 만족도를 동시에 향상시키고 있다.

2.3 온디바이스 AI (On-Device AI)

온디바이스 AI는 클라우드 연산에 대한 의존을 줄이고, 개인정보 보호와 실시간 반

응성, 에너지 효율성 등을 강화하는 핵심 기술로 주목받고 있다. 클라우드 기반 처리

에서 벗어나, 단말기 내에서 AI 모델을 직접 구동할 수 있도록 하는 기술로 실시간 응

답성과 개인정보 보호, 에너지 효율성을 동시에 확보할 수 있어, 기존 클라우드 기반 

AI와 달리, 네트워크 지연 없는 빠른 응답, 네트워크 미연결 환경에서도 작동 가능, 개

인정보 데이터 외부 전송 최소화 등의 장점이 있다. 최근 생성형 AI가 대중화되면서, 

연산 부담을 분산하고 네트워크 지연(Latency)을 줄이기 위한 전략으로 스마트폰, 웨

- 23 -

34)

 딜로이트(2025), “온디바이스 AI시대”

35)

 인공지능신문(2024), “NPU, 온디바이스 AI”

36)

 AI News korea(2025), “TinyML 응용: 손톱만 한 AI의 놀라운 가능성”

37)

 Apple(2021), “Federated Evaluation and Tuning for On-Device Personalization: System Design & Applications”

어러블, 자율주행차, 산업용 IoT 등 다양한 분야에서 채택되고 있다.

시장조사업체 딜로이트에 따르면, 글로벌 온디바이스 AI 시장은 2021년 기준 약 145

억 달러에서 2031년까지 연평균 27.9% 성장하여 약 1,181억 달러(약 167조 원) 규모에 

도달할 것으로 전망된다. 특히 2025년에는 출하되는 스마트폰의 30% 이상이 생성형 

AI를 지원하는 온디바이스 모델이 될 것으로 예상되며, PC 시장의 절반 이상도 AI 연

산 기능이 내장된 기기로 전환될 것으로 보고된다.34)

온디바이스 AI는 경량화 모델(Compressed or Quantized Models), AI 전용 칩셋 활용

(NPU, TPU, DSP 등), 프라이버시 중심 설계 기술 중심으로 발전되고 있다. 첫 번째 핵

심 기술 발전 요소는 신경망 처리 장치(NPU, Neural Processing Unit)이다. NPU는 인

간의 뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리하여, 컴퓨터가 인간의 뇌처럼 학습하고 추론

할 수 있도록 하는 AI 연산에 특화된 하드웨어로, 병렬 연산 최적화를 통해 딥러닝 연

산 속도를 대폭 향상시키고 전력 소모를 줄이는 데 기여하고 있다. 최근에는 삼성 

Exynos, Apple Neural Engine, 퀄컴 Hexagon 등 고성능 모바일 칩셋에 통합되고 있으

며, 온디바이스 AI 처리 능력을 좌우하는 주요 요소로 자리 잡고 있다.35)

두 번째는 TinyML(소형 머신러닝) 기술이다. 마이크로컨트롤러(MCU) 수준의 극저전

력 장치에서도 AI 모델을 실행할 수 있는 기술로, 사물인터넷(IoT) 및 엣지 센서의 지

능화를 가속화하고 있다. 이 기술은 클라우드 의존성을 줄이고 엣지 디바이스에서 AI 

처리를 가능하게 하여 데이터 전송 및 처리 속도를 향상시킨다.36) 대표적 응용분야는 

AI 알고리즘의 소형화 및 최적화 기법과 결합하여 실시간 반응형 애플리케이션(예: 키

워드 탐지, 이상 감지)에 활용되고 있으며, Apple의“Hey Siri”, google의“Hey 

Google”이 이에 해당한다.

세 번째 핵심 기술인 연합학습(Federated Learning)은 개인정보보호와 효율적 학습을 

동시에 만족시키는 분산형 머신러닝 프레임워크이다. 연합학습은 다수의 개인 모바일 

기기에 저장된 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습하고, 학습된 파라미터를 클라

우드 상의 서버로 전송하여 통합한 파라미터를 인공지능 모델 학습에 사용하고 이를 

반복하는 방법이다. 중앙 서버에 구축된 빅데이터를 이용하는 것이 아닌 학습 정보만

을 이용하여 연산 속도의 우수함과 데이터가 개인 모바일 기기에서만 이용되기 때문

에 정보보호 측면에서도 안전하다.37) 국내의 경우 네이버의‘스마트 키보드’앱에 연

- 24 -

38)

 LINE(2023.5.) “다수의 연합학습을 지원하기 위한 LFL 클라이언트 플랫폼”

39)

 IDC(2024), “2025년 인공지능 및 자동화 부문 10대 전망”

40)

 AI TIMES(2025.4.), “가트너 "기업 sLM 사용량, 2027년까지 LLM의 3배 넘을 것"”, 

   

합 학습을 적용하고 있다. 라인의 경우, 프리미엄 스티커 서비스 구독자들을 대상으로 

스티커 추천에 연합 학습을 적용하였으며, A/B 테스트 결과 스티커 다운로드 비율이 

통계적으로 유의미하게 약 5.56% 정도 상승했다고 밝혔다.38)

온디바이스 AI는 클라우드 중심의 연산 구조에서 분산형·현장 지능화 구조로의 전

환을 상징한다. 특히 AI 연산이 데이터 발생 지점에서 이루어짐에 따라 실시간성, 에

너지 절감, 프라이버시 보호 등 현대 AI 기술의 핵심 과제를 해결하는 데 기여하고 있

다. 향후 NPU와 같은 AI 전용 하드웨어의 성능 개선, TinyML 및 경량화 기법의 고도

화, 연합학습과의 통합이 온디바이스 AI의 확산을 더욱 가속화할 것으로 전망된다.

2.4. 소형언어모델(Small Language Models, SLM)

대규모 언어모델(LLM)의 상용화가 본격화된 이후, 소형언어모델(Small Language 

Models, SLM)은 경량성과 높은 실용성을 동시에 추구하는 차세대 AI 모델로 각광받고 

있다. 특히 SLM은 처리 속도, 메모리 효율성, 에너지 절감 측면에서 우수한 성능을 보

여주며, 산업 현장 및 엣지 디바이스 환경에서 빠르게 확산되고 있다.

SLM은 수억~수십억 개 수준의 매개변수(parameter)를 가지는 중소규모의 자연어 처

리 모델로, GPT-3.5/4 등 초거대 모델과 비교해 연산량과 메모리 요구량이 현저히 낮

으면서도 특정 목적에 특화된 성능을 제공한다. 특히 온디바이스 실행, 보안성 강화, 

전력 소비 절감, 서비스 응답 지연 최소화 등의 요구에 최적화된 모델로 평가된다. 한

국IDC는“2026년까지 국내 기업의 AI 활용 사례 중 약 90%가 SLM 기반으로 전환될 

것”39)이라고 전망하고 있으며, 가트너는 “2027년까지 기업의 소형언어모델 사용량이 

범용 대형언어모델(LLM)보다 최소 3배 이상 많을 것”으로 예측했다.40)

SLM의 실현에는 다음과 같은 주요 경량화 및 최적화 기술이 활용되고 있다. 이러한 

기술들을 통해 SLM은 일반 소비자 기기나 기업 내 전용 서버 환경에서도 효율적으로 

실행 가능한 수준으로 경량화되고 있다.

- 25 -

41)

 IBM(2025), “What are small language models?”

42)

 TechTarget(2025.3.), “SLM series - IBM: Why smaller AI models unlock value at the edge”

IBM의 SLM 기술인 Granite 시리즈는 수억에서 수십억 개의 파라미터를 가진 경량화 

자연어처리 AI로, 메모리 및 연산 요구량이 대폭 감소되어 엣지 컴퓨팅, 온프레미스, 

프라이빗 클라우드 등 리소스가 제한된 환경에서도 효과적으로 운영이 가능하다.

Granite SLM의 핵심 기술적 특징은 다양한 크기의 파라미터 옵션과 유연한 아키텍

처 설계이다. 1B, 2B, 3B, 8B 파라미터 등 다양한 크기로 제공되며, 밀집형과 

Mixture-of-Experts 아키텍처를 선택적으로 적용할 수 있어 기업의 특정 요구사항에 

맞춤형 구성이 가능하다. Apache 2.0 라이선스 하에 오픈소스로 공개되어 기업이 자체 

데이터를 활용한 미세조정과 배포를 자유롭게 수행할 수 있다는 점도 중요한 특징이

다. 학습 데이터의 투명성 보장, 낮은 에너지 소모로 인한 환경적 지속가능성, 비용 절

감, 빠른 응답 속도, 높은 데이터 프라이버시 및 보안성을 제공하며, RAG(검색증강생

성), 분류, 요약, 엔터티 추출 등 다양한 엔터프라이즈 태스크에 최적화된 성능을 발휘

한다.41)42)

[그림 2-3] IBM의 AskHR 사용 화면

기술 명칭

설명

지식 증류

(Knowledge Distillation)

대형 모델(Teacher)의 추론 결과를 학습하여,

소형 모델(Student)이 유사한 성능을 갖도록 하는 훈련 기법

양자화 (Quantization)

가중치와 활성값을 32비트 → 8비트 혹은 4비트 등으로 축소, 연산 효율 및 

저장 용량 절감

프루닝 (Pruning)

중요도가 낮은 신경망 연결(가중치)을 제거하여 모델 크기 축소 및 추론 속도 개선

Low-Rank Adaptation 

(LoRA)

사전학습된 언어모델을 저비용으로 미세조정하는 기술

파라미터 재학습 없이 구조 유지하며 성능 향상

<표 2-7> SLM 핵심 기술 구조 및 설명 

- 26 -

43)

 Nickle LaMoreaux, “Embracing the future of HR by becoming an AI-first enterprise”, IBM

 IBM 내부 HR 챗봇 'AskHR'은 Granite SLM 기술의 실제 적용 사례로, IBM 직원들이 

인사, 복리후생, 경력 개발, 각종 정책 등 HR 관련 질문을 자연어로 입력하면 Granite 

기반 SLM이 신속하고 정확한 답변을 제공하는 구조로 설계되었다. AskHR은 1,150만 

건 이상의 HR 문의를 처리하였으며, 94% 이상의 문의를 자동으로 해결하는 뛰어난 성

과를 달성하였다. 약 90개의 HR 관련 자동화 프로세스가 내장되어 직원과 HR 담당자 

모두의 업무 효율성을 향상시켰고, 챗봇 도입 후 직원 만족도(NPS)가 +74로 크게 증가

하였다. AskHR의 성공 요인은 SLM 기술의 고유한 장점을 적극 활용한 구현 전략에 

있다. 24시간 즉시 응답 서비스를 제공하며 복잡한 HR 규정 및 프로세스도 신속하게 

안내할 수 있는 체계를 구축하였다. Granite SLM의 경량화 및 고성능 특성을 활용하

여 사내 서버에서 안전하게 운영함으로써 개인정보 보호 및 데이터 보안을 강화하였

다. IBM은 Granite SLM을 자체 데이터로 미세조정하여 IBM만의 고유한 HR 정책 및 

프로세스에 최적화된 답변을 제공할 수 있도록 하였으며, 초기 낮은 사용률에서 시작

하여 지속적인 개선과 자동화 기능 확대를 통해 전사적 디지털 HR 전환의 핵심 인프

라로 발전시켰다.43)

2.5 설명 가능한 AI(XAI)

설명 가능한 AI(eXplainable Artificial Intelligence, XAI)는 인공지능 시스템의 의사결

정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술로, 고위험 영역에서 AI 적용 확대

를 가능하게 하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 특히 의료, 금융, 자율주행 등 결과의 

책임성과 검증 가능성이 요구되는 분야에서 XAI는 AI의 신뢰성과 투명성 확보를 위한 

필수 조건으로 자리 잡고 있다. XAI의 도입 배경은 딥러닝 기반 AI 모델의‘블랙박

스’특성 때문이다. 딥러닝 모델은 수많은 파라미터를 통해 높은 예측 성능을 보이지

만, 그 판단 근거가 불분명하다는 단점이 있다. 이에 따라 설명 가능한 메커니즘이 결

합된 AI 기술에 대한 수요가 급증하고 있으며, AI의 규제 대응 및 윤리성 확보 수단으

로도 주목받고 있다.

XAI 기술은 크게 모델-내재형(Intrinsic) 방식과 사후-설명형(Post-hoc) 방식으로 나뉜

다. 내재형 XAI는 모델 자체가 해석 가능한 구조(예: 결정트리, 선형 회귀)를 갖는 방

식이며, 비교적 단순한 문제에 적합하다. 사후 설명형 XAI는 복잡한 딥러닝 모델에 대

해 학습이 완료된 후, 개별 예측 결과의 원인을 분석하고 모델이 예측을 내린 이유를 

구체적으로 설명한다.44) 

- 27 -

44)

 Yi Mei et al. “Explainable Artificial Intelligence by Genetic Programming: A Survey”, IEEE 

Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 27, pp.621~641, Jun, 2023

LIME은 모델에 종속되지 않는 설명 기법으로, 복잡한 모델의 예측 결과를 단순한 선

형 모델로 근사하여 예측의 이유를 설명하는 방식이다. 예를 들어, 복잡한 이미지 분

류 모델에서 특정 이미지 영역이 분류에 중요한 영향을 미친 이유를 선형 모델로 해

석해주는 방식이다. SHAP는 협력 게임 이론(Shapley 값)을 기반으로 각 특성이 예측에 

미친 기여도를 수학적으로 계산하는 기법이다. 이 기법은 모델의 예측값에 대한 각 입

력 특성의 기여도를 정확하게 정량화하여, 예측의 투명성을 높이고 해석 가능성을 제

공한다. Attention Map은 주로 트랜스포머 기반 모델에서 사용되며, 모델이 각 입력의 

어떤 부분에 집중했는지를 시각적으로 표현하는 기법이다. 이미지나 텍스트에서 모델

이 중요하다고 판단한 부분을 강조함으로써, 모델이 어떤 데이터에 중점을 두었는지를 

설명할 수 있다.

[그림 2-4] 구글 딥마인드의 메드젬마 모델

기술명

주요 기능 및 특징

활용 분야

LIME (Local Interpretable 

Model-agnostic Explanations)

복잡한 모델을 선형 모델로 근사하여 예측 

결과에 대한 설명을 제공

이미지 분류, 텍스트 분류, 의료 

영상 분석

SHAP (Shapley Additive 

Explanations)

협력 게임 이론을 기반으로 각 특성이 

예측에 미친 기여도를 수학적으로 계산

금융, 의료, 산업 분야의 

의사결정 보조 시스템

Attention Map

모델이 입력의 어떤 부분에 집중했는지 

시각적으로 표현

자연어 처리(NLP), 이미지 캡셔닝, 

텍스트 분석

<표 2-8> 사후설명형 XAI 대표 기술 

- 28 -

45)

 DeepMind Dr7.ai, “MedGemma”

46)

 Google Research(2025.3.22.), Google Research at Google I/O 2025”

47)

 Google Research and Google DeepMind, (2025.6), “MedGemma Technical Report” arXiv preprint arXiv:2507.0520

48)

 Hugging Face, “MedGemma - Radiology Explainer Demo” 

구글 딥마인드는 25년 5월 의료 특화 인공지능 모델 메드젬마(MedGamma)를 발표했

다. 의료 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 분석할 수 있는 멀티모달 AI로, 의료 영

상 판독, 임상 문서 요약, 응급 환자 분류체계 등 다양한 헬스케어 응용에 활용할 수 

있도록 설계되었다.45)46)

 X-ray, 피부과, 안과(ophthalmology), 병리 등 다양한 의료 이미지를 분석할 수 있으

며,  CT 스캔 및 MRI의 2D 슬라이드 분석 기능도 포함하였다. AI가 내린 결론에 도달

한 구체적인 과정(입력 데이터 → 중간 추론 단계 → 최종 결과)을 단계별로 설명할 

수 있는 출력 형식을 갖춰 이유를 명확히 설명함으로써, 사용자가 AI의 판단 근거를 

검토하고 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있다.47) 또한, 결과 내 문장에 대해, 해당 진

단 근거가 되는 영상 내 주요 부위를 시각적으로 강조하는 기능이 있어, X-ray/CT 이

미지에서 해당 부위를 표시한다.48)

XAI 기술은 앞으로도 지속적으로 발전할 전망이다. 특히 AI의 사회적 책임과 윤리적 

문제가 중요해짐에 따라, 법적 규제와 AI의 투명성 요구는 점차 강화될 것이다. 이에 

따라 XAI는 단순한 기술이 아니라 AI 시스템의 사회적 책임을 이행하는 데 필수적인 

기술로 자리잡을 것으로 보인다. 또한, AutoML과 설명 가능한 강화학습 등과 결합된 

XAI는 더 나아가 모델 해석을 자동화하고 AI의 의사결정 과정을 보다 쉽게 이해할 수 

있게 도와줄 것으로 기대된다.

- 29 -

제3장 메타버스-AI 융합 시너지  

본 장에서는 메타버스와 AI의 융합이 만들어내는 시너지를 ‘AI 기반 메타버스 혁

신’과 ‘메타버스 기반 AI 혁신’이라는 두가지 축으로 나누어 분석한다. 먼저 메타

버스의 관점에서 보면 AI는 메타버스의 역량을 높이는 핵심 기술이다. AI는 메타버스

의 몰입형 경험을 한층 강화하고, 가상 환경을 더욱 현실적으로 만들며, 사용자 경험

을 개인화하는데 필수적 역할을 수행한다. 예컨대, 텍스트 입력만으로도 실시간 콘텐

츠 창작을 지원하고, 메타버스 내에서 사용자의 행동 패턴과 선호도를 학습하여 개인

화된 콘텐츠나 추천 시스템 등을 제공할 수 있다. 이를 통해, 메타버스는 단순한 가상 

공간이 아닌, 각 사용자에게 최적화된 맞춤형 경험을 제공하고 산업용 활용 목적 측면

에서도 향상된 성과 달성에 기여할 수 있다. 

AI 관점에서 보면, 메타버스는 AI 서비스를 확장하고 AI 모델을 발전시키는 중요한 기반

이 될 수 있다. 메타버스에서 생성되는 사용자의 행동 데이터는 AI 모델 학습에 유용한 자

원이 된다. 이는 개인화된 가상 공간이나 아바타 설계, 감정 인식 상호작용, 맥락에 맞는 

광고 및 서비스 제공 등 다양한 방면으로 활용될 수 있다. 아울러 디지털 휴먼과 XR 기기 

등 메타버스 기술들은 AI의 기능을 현실 세계에 밀접하게 확장하는 지능형 접점으로 기능

할 수 있다. AI는 이용자 주변의 물리적 환경과 상황적 맥락을 더욱 정확하게 인지하고, 이

용자와 더욱 직관적이고 인간 친화적으로 소통이 가능해진다. 또한, 메타버스는 현실 세계

에서는 제공하기 어려운 다양한 가상 시뮬레이션 환경을 제공하며, AI가 복잡하고 다양한 

물리적 조건을 사전 학습하고 대응 전략을 검증할 수 있는 테스트베드로 기능할 수 있다. 

 

[그림 3-1] 메타버스 – AI 융합 시너지

- 30 -

49)

 Unity (2025), “에디터 내 AI로 더 빠르게 아이디어 구현” 

50)

 게임이나 앱을 만드는 데 사용하는 모든 아이템 (예. 3D모델, 텍스처, 음향 효과, 음악 등 시각적/청각적 요소)

51)

 어도비 코리아 (2025.4.29.), "크리에이티브 AI의 새로운 진화, 어도비 파이어플라이"

52)

 George, A. S., & George, A. H. (2023). A review of ChatGPT AI's impact on several business 

sectors. Partners universal international innovation journal, 1(1), 9-23.

53)

 Miao, Q., Zheng, W., Lv, Y., Huang, M., Ding, W., & Wang, F. Y. (2023). DAO to HANOI via 

제1절 AI 기반 메타버스 혁신  

1. 메타버스 콘텐츠 제작 방식 효율화 

생성형 AI는 3D 모델링 과정을 자동화하여 메타버스의 그래픽 콘텐츠 제작 비용 절

감에 기여하고, 개발자·창작자·이용자 모두가 손쉽게 콘텐츠를 생산할 수 있는 창작 

권한을 부여한다. 유니티(Unity)나 어도비(Adobe) 등 콘텐츠 제작 도구를 제공하는 회

사들은 자사 제품에 생성형 AI를 접목해 콘텐츠 제작 과정의 효율성 향상을 도모하고 

있다. 유니티의 생성형 AI 기반 리소스 제작 도구인 유니티 뮤즈(Unity Muse) 플랫폼

은 코드와 애니메이션, 사운드 등을 텍스트 명령으로 창작할 수 있다49). 생성형 AI 기

반 콘텐츠 생성 도구인 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly)는 텍스트 명령으로 이미

지, 영상, 오디오, 벡터 그래픽 제작이 가능하며, 현재까지 이미지와 영상을 비롯한 

220억개 이상의 에셋50)이 생성되었다51).

[유니티 뮤즈] 애니메이션 캐릭터의 움직임 편집

[어도브 파이어플라이] 이미지 생성

[그림 3-2] 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작도구 활용 사례 - 유니티, 어도브  

 특히, 제페토나 로블록스 등 창작자 콘텐츠가 중심이 되는 메타버스 서비스에서는 

다양한 창작 요구를 가진 크리에이터들의 만족도 향상에 생성형 AI 콘텐츠가 효과적

으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다52)53). 이미 제페토는 크리에이터의 아바타 아이

- 31 -

DeSci: AI paradigm shifts from AlphaGo to ChatGPT. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 

10(4), 877-897.

54)

 Roblox (2024.9.3.), “Material Generator Is Now Available for Everyone”

55)

 Roblox (2025.3.17.), “Introducing Roblox Cube: Our Core Generative AI system for 3D and 4D”

56)

 Meta Horizon (2025.8.4.), “Jumpstart World Building with GenAI-powered tools, featuring Creator Assistant”

템 창작 등 콘텐츠 제작을 지원하기 위해 생성 AI 기술을 제공하고 있다. 로블록스는 

2024년 9월부터 사용자가 텍스트를 입력해 메타버스 콘텐츠 재료를 생성할 수 있는 

‘재료 생성기(Material Generator)’를 제공하고 있으며54), 2025년 5월에는 텍스트 입

력으로 3D 콘텐츠를 생성할 수 있는 ‘큐브 3D(Cube 3D)’를 공개하였다55).

재료 생성기

큐브 3D

[프롬프트] overgrown stone castle wall, neon blue, 

densely packed, lowpoly style 

[프롬프트] A red buggy with knobby tires

[그림 3-3] 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작도구 활용 사례 - 로블록스  

 

메타도 자사 메타버스 플랫폼인 호라이즌 월드의 창작자들이 월드 개발을 더욱 빠르

게 진행할 수 있도록 생성형 AI 기반의 창작 도구를 제공하고 있다56). 이 중 크리에이

터 어시스턴트(Creator Assistant)는 워크플로 간소화, 작업 자동화, VR 및 모바일 월드 

제작 과정 가속화를 지원하고, 스타일 레퍼런스(Style Reference)는 특정 스타일을 생

성, 저장, 재사용할 수 있도록 하여 일관된 스타일 유지에 도움을 준다. 또한, 메시

(Mesh) 생성, 텍스처(Texture) 생성 등 다양한 콘텐츠 생성 기능을 포함한 생성형 AI 

도구들이 월드 데스크톱 편집기에서 제공된다. 

- 32 -

57)

 데일리시큐(2025.2.21.), “생성형 AI로 더욱 정교해지는 3D 모델링 기술, 디자이너 의도 정확히 구현”,

58)

 MDS 인텔리전스, “Auto i3D”

59)

 AVING.net(2025.1.9.), “스패이드, CES 2025서 3D 지리공간 혁신의 새 기준.. AI2RE와 OpenAI 플랫폼 선봬”

60)

 World Labs(2025.11.12.,), “Marble: A Multimodal World Model”

 

AI 기능

내용

크리에이터 어시스턴트 (Creator Assistant) 

월드 구축과 도구 사용의 생성과 조정을 지원하는 AI 

에이전트 

스타일 참조 (Style Reference)

특정 스타일을 쉽게 생성, 저장 및 재사용할 수 있도록 

지원하여 창작물에서 일관된 결과를 보장

메시 생성 (Mesh Generation)

AI 기반 3D 메시 생성

텍스처 생성 (Texture Generation)

AI를 사용하여 자산(Assets)을 쉽게 다시 텍스처링

타입스크립트 생성 (Typescript Generation)

생성 AI를 사용하여 타입스크립트 코드 생성

타입스크립트 생성 (Typescript Generation)

AI를 사용하여 월드의 하늘을 쉽게 생성

SFX 오디오 생성 (SFX Audio Generation)

AI 기반 사운드 효과 생성

주변 오디오 생성 (Ambient Audio Generation)

AI 기반 주변 오디오 생성

<표 3-1> 호라이즌 월드 창작자를 위한 AI 기능

국내 연구진 및 기업도 이미지나 텍스트 입력만으로 3D 모델을 생성하는 기술을 개

발하고 있다. 한양대학교, KAIST, 리콘랩스 공동 연구팀은 “1인용 소파 의자”같은 

간단한 텍스트 입력만으로도 디자이너의 스타일과 디자인 맥락을 고려한 다양한 형태

의 3D 모델을 생성할 수 있는 기술을 개발하였다. 현재 리콘랩스의 플랫폼을 통해 제

공되고 있으며, 메타버스 플랫폼을 비롯한 3D 에셋 제작 파이프라인에도 적용되고 있

다57). 국내 MDS 인텔리전스의 Auto-i3D 기술은 2D 이미지나 동영상을 입력받아 AI분

석을 기반으로 특장점을 추출하여 실감형 3D 객체를 자동으로 생성할 수 있다58). 국

내 스패이드가 공개한 ‘AI2RE(AI to Reality Engine)’은 독자적인 AI엔진을 기반으로 

항공촬영 이미지에서 2D 벡터 데이터를 추출해 3D 모델을 생성하여 제작 프로세스의 

80% 이상 자동화가 가능한 기술이다59). 

이러한 개별 아이템을 창작하는 수준을 넘어, AI를 활용해 동적인 탐색이 가능한 3D 

가상세계를 제작하는 것도 가능해지면서 메타버스 구현의 효율성이 크게 높아질 것으

로 기대된다. 예로, 월드 랩스(World Labs)는 현실 세계를 이해하고 판단하는 ‘공간 

지능(Spatial Intelligence)’를 개발하고 있으며, 이를 바탕으로 공개한 ‘월드 모델

(World Model)’은 2D 단일 이미지로 동적인 탐색이 가능한 3D 가상세계를 생성할 수 

있다60). 텐센트가 중국 AI 스타트업 센스타임과 협력 개발한 ‘Hunyuan World Model 

1.0 (훈위안 월드 모델 1.0)’도 자연어 명령이나 이미지 업로드만으로 3D 세계를 구축

- 33 -

61)

 Tencent. “Tencent HY World 1.5” 

62)

 Google DeepMind (2024.12.4.), Genie 2: A large-scale foundation world model

63)

 Odyssey(2024.12.18.). “World models for film, gaming, and beyond”

할 수 있다61). 구글 딥마인드(Google Deepmind)가 공개한 지니2(Genie 2)는 텍스트와 

이미지 입력으로 키보드와 마우스로 다양한 플레이가 가능한 3D 세계를 생성할 수 있

다62). 오디세이(Odyssey)는 키보드로 영상 속 공간을 자유롭게 탐색할 수 있는 월드 

모델 기반의 인터액티브(Interactive Video) 생성 기술을 개발하였다63). 이러한 3D 가상 

세계 제작 기술이 지속적으로 발전하여 가상환경 내 캐릭터와 여러 오브젝트 간의 상

호작용을 정밀하고 정확하게 구현할 수 있는 수준까지 가능해지면, 사용자의 의도나 

행동 방식에 따라 실시간으로 생성/확장되는 가상공간 구축이 가능해질 것이다. 콘텐

츠 제작 비용과 시간을 획기적으로 절감하고 개인 맞춤형 경험을 대규모로 제공할 수 

있어 메타버스 활용 가치 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다. 

[그림 3-4] 월드 모델을 활용한 3D 가상세계 생성 사례 – 월드 랩스 

 

[그림 3-5] 월드 모델을 활용한 3D 가상세계 생성 사례 – 구글 딥마인드

  ※ 키보드로 영상 속 보트를 이동시킬 때, 움직임에 맞추어 영상 시점이 실시간으로 변화

- 34 -

64)

 정동훈. (2025). “생성형 AI 파워드 메타버스: 사용자 중심 경험과 사회· 기술적 상호작용의 진화와 혁신”. 

정보화정책, 32(1), 3-26.

65)

 Soliman, M. M., Ahmed, E., Darwish, A., & Hassanien, A. E. (2024). Artificial intelligence powered 

Metaverse: analysis, challenges and future perspectives. Artificial Intelligence Review, 57(2), 36. 

66)

 방준성, & 이상민. (2025). “생성형 AI 를 활용한 메타버스 콘텐츠 개발 동향”. 방송과 미디어, 30(1), 10-19.

67)

 RoadtoVR,(2025.07.31.) “Meta Avatars Get a Major Makeover With New Body Types, Poses & 

AI-driven Clothing Styles”

68)

 Ian Hughes, Sudeep Kesh (2023.11.7.), “Metaverse and Generative AI: Envisioning the Future of 

2. 메타버스 서비스 경험 개인화  

AI는 메타버스 사용자 정보에 기반해 환경 생성, 아바타 제작 등을 실시간으로 진행

하여 몰입감 높은 맞춤형 경험을 제공할 수 있다. AI는 사용자의 행동 데이터를 분석

해 필요와 선호를 예측하고 적합한 콘텐츠나 연결을 사전에 제안하여 몰입도를 높이

고 유대감을 형성할 수 있다64). 사용자의 관심에 맞는 가상 공간이나 아바타를 자동으

로 구성하는 등 원하는 주제나 스토리에 맞는 콘텐츠를 실시간으로 생성할 수도 있

다65). 가령, 메타의 호라이즌 월드(Horizon Worlds) 플랫폼은 사용자의 활동 기록 및 

선호도를 반영한 맞춤형 콘텐츠를 제공하고 사용자가 선호하는 경로를 설계할 수 있

다66). 이용자의 아바타 스타일을 위한 AI 기반 스타일 도구도 제공하고 있다. 호라이

즌 모바일 앱 이용자는 이 도구를 통해 텍스트 프롬프트, 또는 무작위 설정을 통해 새

로운 의상 아이디어를 생성하고, 이를 직접 세부 조정할 수 있다67).

[그림 3-6] 메타버스 심리 상담에서 상담자 표정의 실시간 인식 및 아바타 반영

   출처: 메타포레스트 

 

또한, AI는 메타버스에서 감정 인식 기반 상호작용, 다국어 접근성, XR 기반 몰입형 

인터페이스를 가능하게 하여 직관적이고 사용자 친화적인 메타버스 경험을 실현할 수 

있다. 우선 AI의 멀티-모달 기술은 메타버스에 자연어 기반과 감정인식 기반의 상호작

용 인터페이스를 제공한다68). 멀티모달 방식을 통해 음성, 표정, 제스처, 생체 신호 등 

- 35 -

Human-Computer Interaction”, S&P Global

69)

 방준성, & 이상민. (2025). “생성형 AI 를 활용한 메타버스 콘텐츠 개발 동향”. 방송과 미디어, 30(1), 10-19.

70)

 Simon Hill(2025.5.7.), “This Startup Has Created AI-Powered Signing Avatars for the Deaf”, WIRED

71)

 박현진 (2024.11.14.), “ETRI·충남대병원·한국농아인협회·이큐포올, 청각장애인 위한 양방향 의료 수어통역 

기술개발”, 인공지능신문

다양한 이용자 데이터를 분석하여 사용자 감정 상태를 추론할 수 있다69). 이를 통해, 

메타버스 교육 및 상담 분야에서 맞춤형 정서 지원을 하거나, 메타버스 게임 분야에서

는 이용자 감정상태에 따른 콘텐츠를 제안할 수 있고, 메타버스 마케팅 분야에서는 이

용자의 흥미도에 따라 제품 추천 등이 가능하다. 국내 야타브엔터가 개발한 ‘메타포

레스트’는 메타버스에서 아바타를 활용해 심리상담을 할 수 있는 서비스로, 아바타에 

AI 표정인식 기술이 적용되어 공존감 있는 상담이 가능하다[그림 3-6 참조].    

또한, AI를 활용하여 장애인을 포함한 모든 사용자에게 편리한 맞춤 사용 경험을 제

공할 수 있다. 시각장애 보조, 또는 고령층 보조를 위한 음성 인터페이스, 청각장애 보

조를 위한 자막이나 아바타 기반 수어 제스처 인터페이스 등이 가능하다. 영국 스타트

업, ‘사일런스 스픽스(Silence Speaks)’는 텍스트를 수화로 번역할 수 있는 AI 기반 

수화 아바타를 구현하였으며70), 국내에서도 ETRI, 충남대학교병원, 기업 이큐포올이 

공동으로 청각장애인을 위한 양방향 의료 수어 서비스 키오스크 개발한 바 있다71). AI 

기반 다국어 번역 기능은 전 세계 사용자가 언어 장벽없이 메타버스에 접근할 수 있

도록 돕는다. 아바타 간 대화, 가상 회의, 고객 상담이나 교육 등에서 동시 통역 수준

의 자동 번영 시스템을 적용할 수 있다. 

[그림 3-7] 울트라립의 핸드 트래킹 기술 화면

 AI와 XR의 통합도 사용자와 메타버스와의 상호작용 방식을 보다 자연스럽고 개인

적이며 직관적인 경험으로 만드는데 기여할 수 있다. AI는 XR 환경에서 사용자의 시

- 36 -

72)

 UKII, “Ultraleap Ultraleap logo Redefine interaction”

73)

 임창환 (2024.4.25.), “생각만으로 체스를 둘 수 있다? 뇌로 움직이는 세상, BCI(Brain-Computer 

Interface) 기술”, 삼성디스플레이 뉴스룸

74)

 Fadhel, M. A., Duhaim, A. M., Albahri, A. S., Al-Qaysi, Z. T., Aktham, M. A., Chyad, M. A., ... 

& Gu, Y. (2024). Navigating the metaverse: unraveling the impact of artificial intelligence—a 

comprehensive review and gap analysis. Artificial Intelligence Review, 57(10), 264

75)

 Cheng, S., Zhang, Y., Li, X., Yang, L., Yuan, X., & Li, S. Z. (2022). Roadmap toward the 

metaverse: An AI perspective. The Innovation, 3(5). 

선 추적이나 제스처 인식에 활용되어 가상 객체 및 공간과의 상호작용을 보다 자연스

럽고 직관적으로 만들어 줄 수 있으며, 사용자 행동과 선호에 따라 지능적으로 반응하

며 더욱 개인화된 XR 경험을 설계할 수 있다. 예로, 울트라립(ultraleap)은 메타버스에

서의 실시간 상호작용을 구현하기 위해 AI 기반 핸드 트래킹 기술과 공중 햅틱

(Mid-Air Haptics) 기술을 결합한 솔루션을 제공하고 있다[그림 3-7 참조]72). 핸드 트래

킹 기술은 AI 기반의 컴퓨터 비전 기술을 통해 손가락 관절 위치, 은폐된 손 움직임, 

마이크로 제스처까지 고정밀도로 인식할 수 있도록 설계되어 있다. 공중 햅틱은 핸드 

트래킹의 입력 신호를 받아 사용자의 손동작 위치에 촉각 피드백을 제공하여 가상 세

계와의 직관적인 상호작용이 구현된다. 

향후 메타버스와 이용자 간 직관적 상호작용을 위한 BCI(Brain-computer Interface) 

기술도 AI가 접목되면 뇌 신호 해석과 사용자 의도 이해의 효율성과 성능 향상이 가

능해진다. 뇌파를 분석해 사용자의 감정을 파악하여 메타버스 속 아바타 표정을 이에 

맞춰 변화시키거나, BCI 기술로 사용자 의도를 인식해 아바타를 조정하는 기술이 개발

되고 있다73).

  이러한 수많은 사용자 활동과 상호작용이 실시간으로 기록되는 메타버스 환경에서 

개인정보 보호와 사이버 위협 대응에 효과적으로 대응하는 수단으로도 AI를 활용할 

수 있다. AI는 사용자의 다양한 맥락에서 개인정보 선호도를 자동으로 감지하고 동적

으로 보호하는 알고리즘을 통해 프라이버시 보호 기능을 수행할 수 있다74). 또한, AI 

기반 보안 시스템은 메타버스 내에서 악성코드, 피싱 공격, 무단 접근 등 다양한 사이

버 위협을 식별하고 대응 가능하다75). 머신러닝 알고리즘은 사용자 행동, 네트워크 트

래픽, 시스템 활동의 패턴과 이상 징후를 분석하여, 잠재적인 보안 침해를 사전에 탐

지할 수 있다. 

3. 메타버스 서비스/운영 최적화    

AI를 활용한 최적화로 가상 교육·훈련 서비스, 가상 제조 설계 서비스 등 다양한 

- 37 -

76)

 과기정통부 보도자료 (2024.7.16.), “미래 가상융합세계(메타버스) 산업을 주도할 산업용 가상융합세계(메타

버스) 발전을 위한 민·관 협력방안 모색”

77)

 Nvidia Korea (2021.4.16.), “BMW와 함께 NVIDIA 옴니버스를 이용한 가상 공장 계획화”

78)

 Anduril Industries (2025.2.11), Anduril and Microsoft Partner to Advance Integrated Visual 

Augmentation System (IVAS) Program for the U.S. Army

79)

 비행교육원 (2025.3.12.), “비행교육원, 국내 최초 VR·AI 기술 활용 비행교육 프로그램 운영”

80)

 Soliman, M. M., Ahmed, E., Darwish, A., & Hassanien, A. E. (2024). Artificial intelligence 

powered Metaverse: analysis, challenges and future perspectives. Artificial Intelligence Review, 

57(2), 36. 

메타버스 서비스의 산업 성과를 향상시킬 수 있다. 예로, 제조 운영 솔루션 전문기업

인 슈타겐(Shutagen)은 현대자동차 시범공장(울산) 내 자동차 도어탈거 과정에 메타버

스와 AI기반 로봇티칭을 적용하는 시범운영 실증(2023.9.~11.)을 수행한 바 있으며, 이

를 통해 설치 프로세스 시간을 75% 단축하였다76). BMW는 메타버스 가상공간에서의 

계획 및 시뮬레이션을 통해 자동차 생산 공장 구축을 신속히 진행하고, 가상화와 인공

지능을 통해 실시간 협업 및 의사결정의 효율성 향상을 추진하고 있다77). 미군의 가상

훈련을 위한 IVAS(통합 시각 증강 시스템) 개발에 참여 중인 안두릴(Anduril)은 XR 인

터페이스와 AI 기반 지휘통제 시스템을 통합하여 전술적 의사 결정 향상을 도모하고 

있다78). 국내 비행교육원은 전문 비행훈련용 VR 시뮬레이터로 AI 강사가 알려주는 조

정법을 배우는 비행교육 과정을 국내 최초로 운영하고 있다79).   

 블록체인, 디지털 트윈 등 메타버스 구현 주요 기술도 AI와 통합되면 신뢰성 강화, 

정밀한 시뮬레이션 구현 등 메타버스 성과 향상에 기여가 가능하다80). 우선 AI와 블록

체인 기술의 통합은 메타버스 애플리케이션의 보안, 프라이버시, 확장성을 향상시킬 

수 있는 잠재력을 보유하고 있다. AI 알고리즘을 활용해 블록체인 데이터를 분석하고 

학습함으로써, 개발자들은 보다 안전하고 효율적인 블록체인 기반의 메타버스 애플리

케이션 개발이 가능해진다. AI는 신원 도용이나 이중 지불(double spending) 공격과 같

은 블록체인 네트워크 상의 사기 행위를 탐지하고 방지하는 데 활용될 수 있고, AI는 

블록체인 트랜잭션을 분석 및 최적화하여, 네트워크의 처리 효율성과 속도 향상에도 

기여할 수 있다. 

AI와 디지털 트윈의 결합은 더 현실적이고, 개인화되며, 선제적인 디지털 시뮬레이션 

구현에 도움이 될 수 있다. AI 알고리즘을 적용하면 복잡한 현실 세계 시나리오를 가

상 세계에서 보다 정밀하고 사실적으로 재현할 수 있어 시뮬레이션의 정확도와 현실

감이 향상된다. AI를 활용해 디지털 트윈은 수집·분석된 데이터를 기반으로 자율적인 

의사결정도 수행하는 단계까지 발전 할 수 있다. 

 예로, 제약회사인 종근당은 2024년 천안 제약공장을 3차원으로 가상화한 ‘메타버

- 38 -

81)

 김응민 (2025.7.10.), 메타버스 디지털 팩토리로 그리는 종근당의 ‘빅피처’, 팜뉴스   

82)

 김진구 (2024.4.22.), ”‘메타버스 공장 가동’...종근당, 월드IT쇼 깜짝 등장한 까닭“, 데일리팜

83)

 제조 공정 과정에서 작업자 개입이 필요한 경우, 현장을 방문하지 않고도 가상 공간에서 제어가 가능. 다

만, 현재는 GMP(Good Manufacturing Practice)상의 규제와 벨리데이션(Validation) 체계상 실사용은 제한

되어 있으며, 시뮬레이션 및 모니터링 중심으로 운영 중(김응민, 2025.7.10.)

스 디지털 팩토리’를 구현하였다81)82). 주요 생산설비를 포함해 클린룸 환경, 센서 데

이터, CCTV 등 운영 정보와 연관된 디지털 트윈 환경을 구현하고 ERP·REMS 등 주

요 시스템과 통합하였다. 핵심 설비들의 HMI(Human Machine Interface) 패널도 메타버

스 상에 재현하여 다중 설비의 병렬 감시 및 이상 감지를 가능하게 만들었다83). 

나아가, 종근당은 본 메타버스 팩토리에서 수집되는 데이터에 AI를 접목하여 예측적 

공정·품질 관리를 실현하고 의약품 제조 과정의 효율성을 개선하는 것을 추진하고 

있다. 실제 공장에서 10초에 한 번씩 생산 설비의 온도와 압력 등 공정 데이터를 실시

간으로 수집하고 있으며, 다양한 데이터를 분석해 주요 변수들을 도출한 뒤, 최종 제

조에 상관 관계를 가질 수 있는 요소들을 수동으로 조절함으로써 가상 생산 예측 결

과를 시뮬레이션하여 품질을 예측하고 공정 변수를 최적화한다. 

  

메타버스 공장 내 아바타

AI 품질 예측 결과

[그림 3-8] 종근당 메타버스 디지털팩토리 아바타 및 AI 품질 예측

또 다른 예로, 히타치(Hitachi)는 메타버스와 AI를 활용해 “원전용 메타버스 플랫

폼”을 개발하였다. 동일본 대지진 이후 일본 원자력 발전소는 장기간 가동 중단되면

서, 이 기간 동안 숙력 인력 퇴직, 신규 발전소 건설을 위한 현장 교육 기회 감소, 인

구 고령화 및 출산률 감소와 같은 노동력 감소 등이 발생하였으며, 이로 인해 지식전

수와 생산성 향상이 시급한 과제로 대두되었다. 해당 플랫폼은 이러한 과제를 해결을 

위해 고정밀 포인트 클라우드 데이터와 3D CAD 데이터를 활용하여 원자력 발전소를 

메타버스에 재현하고, 전력 회사 및 계약업체 등 이해관계자 간의 정보 공유, 일정 조

정 및 자산 관리 및 생산성 향상을 목표로 다음과 같은 기능을 제공한다.  

- 39 -

핵심 기술

기능

포인트 클라우드 데이터 

및 CAD 정렬

정밀 포인트 클라우드 데이터와 3D CAD 데이터를 결합해 발전소를 메타버스에 

재현함으로써 실제 현장 상태를 검증하고 도면과 실제 구조물 간의 불일치 

파악

AI 검색

자연어 처리를 통합하여 설계 문서의 전체 텍스트 및 동의어 기반 검색이 

가능하며, 메타버스의 위치 및 장비별 데이터로 검색 정확도를 향상 

다중 사용자 협업

여러 사용자가 메타버스에 동시에 접속적할 수 있도록 지원하여 지리적으로 

분산된 이해관계자 간의 실시간 커뮤니케이션과 의사 결정을 지원 

엔지니어링 지원 도구 

엔지니어링 작업을 지원하기 위한 센티미터 수준의 측정 기능, 가상 회의, 주석, 

특정 장비나 구역에 대한 파일 첨부, 장비 레이아웃 검색, 자산 정보 연결 기능 

등 제공

보안

메타버스에서 암호화된 상호작용을 통해 안전한 통신을 보장하고, 권한이 있는 

사용자에게만 접근 제어를 제공 

<표 3-2> 원전용 메타버스 플랫폼 핵심 기술 및 기능

본 메타버스 플랫폼은 “데이터 기반 발전소”의 기반을 구축하여 설비 상태 등 현

장 데이터를 수집, 집계, 분석할 수 있도록 설계되어 있다. 이를 통해 고장의 사전 감

지, 향후 설비 예측, 최적 투자 및 유지 보수 계획 수립, 데이터 기반 의사 결정을 실

현할 수 있게 된다. 히타치는 데이터 기반 가치 창출 및 문제 해결을 통해 신뢰성 향

상, 작업 관리 개선, 운영 효율성 향상 등 전력 사업자가 직면한 다양한 요구과 과제

를 해결하고자 한다.   

[그림 3-9] 히타치의 데이터 기반 발전소 개념 

- 40 -

84)

 NVIDIA (2025), Scale Synthetic Data and Physical AI Reasoning with NVIDIA Cosmos World Foundation Models

85)

  “NVIDIA Cosmos 등은 정교한 합성 데이터 생성과 환경 다양성 구현을 통해 시뮬레이션과 현실 간 격차를 줄이

고자 하나, 여전히 현실의 모든 변수(e.g. 지형, 표면 마찰력, 재질 특성, 조도, 조명 변화, 날씨, 온·습도, 사회적 

신호 등)와 불확실성을 완전히 반영하는 데에는 기술적 한계가 존재”한다. (Nvidia, 2025; 이해수 외, 2025.5.13.)

제2절 메타버스 기반 AI 혁신  

1. 안전하고 효율적인 데이터 학습 촉진 

메타버스는 현실 세계의 물리적 제한이 없는 대규모 가상 시뮬레이션 환경을 제공하

고 AI는 다양한 시나리오를 거치며 안전하게 학습할 수 있다84). 이는 복잡하고 예측하

기 어려운 상황을 다루는 AI, 예를 들어 자율주행차나 로봇에 탑재되는 ‘물리 

AI(Physical AI)’개발과 최적화의 중요한 기반이 될 수 있다. 현실에서는 시간, 비용, 

안전성의 제약으로 인해 다양한 변수 상황을 실험해보기 어렵지만, 메타버스에서는 날

씨 변화, 장애물 배치, 교통 상황 조정 등 여러 조건이 다양하게 설정된 대량의 합성 

데이터를 만들고 AI가 이러한 데이터 학습을 통해 수많은 상황에 대한 대응력을 높일 

수 있기 때문이다85). 

[그림 3-10] 합성데이터 생성을 위한 엔비디아 옴니버스 및 코스모스 연계도 (I)

대표적인 사례로, 엔비디아의 물리 AI 훈련 체계는 메타버스 개발 및 시뮬레이션 플

랫폼인 옴니버스(Omniverse)와 현실 세계의 복잡한 물리적 상황을 가상 환경에 모델링

하는 WLM(World Foundation Model) 코스모스(Cosmos) 플랫폼으로 구성되어 있는데, 

옴니버스는 피지컬 AI의 정책을 시뮬레이션하며, 코스모스는 시뮬레이션 환경을 정밀

- 41 -

86)

 MIT Technology Review Insights (2025.1.14.), Training robots in the AI-powered industrial metaverse

하게 모사하는 디지털 세계 모델(월드 모델) 구축을 지원한다. 이를 통해, 자율주행차

는 눈, 비, 안개, 주간, 야간 등 다양한 날씨 변화, 예기치 않은 도로 공사, 보행자 출

현, 교통 신호 변동 등의 실제 같은 상황을 반영한 데이터로 학습할 수 있고, 로봇은 

복잡한 산업 현장에서 최적의 행동을 선택하는 능력을 강화할 수 있다. 

메타버스는 AI가 실제 물리 세계를 이해하고 적응하는 능력을 키우는데 중요한 도구

가 될 수 있으며, 이를 통해 로보틱스 모델 같은 첨단 AI 기술을 훈련·검증하는데 큰 

역할을 할 것으로 전망된다86). 예로, 지멘스의 시마틱 로봇 픽 AI(SIMATIC Robot Pick 

AI)는 다양한 형상, 재료, 환경을 반영한 가상 시뮬레이션의 합성 데이터로 산업용 로

봇을 훈련시킨다. 이를 통해, 복잡한 상자에서 알 수 없는 품목을 식별해 집어 올리는 

작업을 98% 이상의 높은 정확도로 처리 가능하다. 

또 다른 사례로, 로봇 회사 애니보틱스는 실제 산업 환경을 디지털 트윈으로 구현하

는 3D 모델을 생성할 수 있다. 여기에는 온도, 압력, 유량과 같은 운영 데이터가 통합

되며, 이러한 가상 복제본을 활용해 로봇을 훈련할 수 있다. 가령, 에너지 플랜트의 구

조와 설비를 정밀하게 가상으로 복제해 로봇이 해당 시설에서 수행해야 할 검사 작업

을 사전에 훈련하는 시뮬레이션을 제공할 수 있다. 이 덕분에 로봇의 훈련과 배치가 

더욱 신속해지고 최소한의 현장 설정만으로도 작업 수행이 가능해진다. 

지멘스의 경우에도 합성 데이터를 활용하여 시뮬레이션 환경을 생성하고, 실제 제품

에 적용하기 전에 AI 모델을 디지털 방식으로 학습 및 검증하는 프로세스를 거친다. 

합성 데이터를 사용하여 부품의 방향, 조명 조건, 그림자까지 모든 것을 시뮬레이션하

여 실제 환경에서 정확하게 적응하고 대응하는 능력을 향상시킨다. 

이러한 메타버스 훈련에 엔비디아는 ‘애플 비전 프로’와 같은 XR 기기를 접목시

키고 있다. XR 기기로 사람의 실제 동작을 캡처하고 디지털 트윈 환경으로 기록한 후, 

옴니버스와 코스모스를 활용해 대규모 합성 데이터로 확장함으로써, 로봇이나 AI가 다

양한 실제 사람의 움직임과 상호작용 패턴을 학습하도록 지원할 수 있다. 이는 인간의 

행동, 의사결정, 작업 방식을 물리 AI가 자연스럽게 습득할 수 있는 새로운 훈련 패러

다임을 제시한다. 

이와 같이, 메타버스는 AI 훈련과 검증을 위한 고도화된 가상 실험실으로서 기능하

며, 특히 실제 물리 환경과 긴밀하게 상호작용해야 하는 물리 AI 등 첨단 AI 기술의 

성능과 안정성을 높이는데 필수적인 역할을 맡을 것으로 전망된다. 

- 42 -

▼

[그림 3-11] 합성데이터 생성을 위한 엔비디아 옴니버스 및 코스모스 연계도 (II)

2. 상호작용 인터페이스 확대 

XR 기기, 디지털 휴먼 등 메타버스 기술은 AI가 현실 세계를 보다 다양하고 정확하

게 인지하고 학습할 수 있도록 지원하는 새로운 인터페이스를 제공할 수 있다. 현재 

AI는 주로 텍스트 기반 대화에 머무르고 있으나, AI 웨어러블(Wearable) 등 전용 하드

웨어를 포함한 새로운 형태의 상호작용 방식을 개발 중이다. 예로, 래빗(Rabbit Inc.)이 

CES 2024에서 공개하였던 AI 비서 하드웨어는 음성 인식 방식으로 다양한 앱을 제어

할 수 있는 웨어러블 기기이다. 오픈 AI는 새로운 형태의 AI 하드웨어를 개발하고 있

는 스타트업 ‘io’를 인수하는 등 AI를 잘 활용할 수 있는 전용 기기 개발에 대한 시

도가 이어지고 있다. XR 기기는 이러한 AI 웨어러블 기기로서, AI가 물리적 현실 세계

를 인지하고 상호작용하는 새로운 하드웨어 인터페이스로 활용될 수 있다. 디지털 휴

먼도 인간과 유사한 외형, 표정, 제스처, 대화를 구현하며 AI가 인간과 유사한 방식으

로 소통하는 인터페이스로 역할 할 수 있다. 

 2.1 AI-XR 기기  

AI는 XR 기기의 카메라, 마이크, 스피커, 디스플레이를 통해 다양한 외부 정보를 획

- 43 -

87)

 윤슬 (2025.5.28.), “애플, AI 스마트글라스 2026년 출시…메타구글과 AI웨어러블 전쟁 ‘후끈’”, 뉴스 스페이스 

득하고 이를 분석한 정보를 직관적인 방식으로 제공할 수 있다. 예로, 스마트폰을 꺼

내지 않고도 실시간 길찾기가 가능하며, 주변 사물에 대한 즉각적인 설명이나 번역 등 

AI의 새로운 소비자 경험 시나리오를 만들 수 있다. 즉, 이러한 경험을 통해 AI는 단순

한 정보 제공자가 아니라, 현실 환경에 맞춤화된 실시간 조력자로서 역할 할 수 있다. 

산업 현장에서도 실시간 객체 인식과 콘텐츠 디스플레이를 통해 작업 환경 파악에 필

요한 정보 습득 등에 유용하게 활용되어 작업 효율성 향상이 가능할 것이다. 

실시간 통번역

일정 알람

힌디어를 영어로 실시간 통역

캘린더 일정 알람을 디스플레이

실시간 길안내

실시간 검색

가고 싶은 목적지로 가는 길을

네비게이션 지도로 디스플레이

벽에 걸린 사진 속 밴드에 대한 설명을

요청하면 실시간으로 답변 

[그림 3-12] AI-XR 기기 활용 예시 – 구글

현재 주요 빅테크 기업은 AI의 다양한 기능을 직관적이고 일상적으로 활용할 수 있

는 새로운 인터페이스로서 XR 기기를 출시 준비 중이다87). 메타는 레이벤(Ray-ban)과 

협력하여 AI 안경형 기기를 상용화하였으며, 향후 AR 디스플레이가 추가된 고도화된 

기기 출시도 목표하고 있다. 구글은 자사 제미나이(Gemini) AI가 통합된 안드로이드 

XR OS를 발표하며, 다양한 제조사가 이를 기반으로 XR 기기를 개발할 수 있는 생태

계를 조성하고 있다. 이와 같이, XR 기기는 단순한 하드웨어 제품을 넘어, AI가 사람

과 현실 세계 사이에 보다 자연스럽고 일상적인 방식으로 자리 잡도록 하는 핵심 인

터페이스로서 그 역할을 확대해 나가고 있다.

- 44 -

88)

 임현섭 (2025.1.10.), “자비스가 현실로? 엔비디아, 아바타까지 있는 PC용 AI 비서 'R2X' 공개”, 오토데일리

 2.2 AI 디지털 휴먼

 사람과 닮은 디지털 휴먼 형태로 구현된 AI는 이용자와 친근하게 상호작용할 수 있

는 서비스 접점으로 역할 할 수 있다. 디지털 휴먼을 통해 AI는 시각적으로도 인간과 

유사한 형태를 가져 인간과 더욱 자연스럽게 상호작용을 할 수 있다. 사람의 얼굴은 

가장 친근한 인터페이스로 감정 전달과 공감 형성에 효과적이고, 자연어 대화와 표정, 

시선, 제스처를 결합함으로써 직관적인 상호작용 제공이 가능하기 때문이다. 이러한 

인간의 얼굴을 갖춘 AI와의 상호작용은 인간에게 단순히 ‘AI와 대화한다’는 느낌이 

아니라, ‘사람과 대화하는 유사한 경험’을 얻게 된다. 기존의 텍스트 기반 챗봇이나 

단순한 음성 인터페이스보다 더욱 직관적이고 몰입감 있는 상호작용이 가능해지는 것

이다. 

또한, AI는 고객 서비스, 가상 비서, 교육/상담, 방송, 엔터테인먼트 등 디지털 휴먼의 

다양한 활용 도메인에서 특화 지식과 행동을 학습하고 적용하는 능력을 개발할 수 있

다. 소울 머신즈(Soul Machines)는 교육, 코칭, 비즈니스, 여행, 금융 등 다양한 분야에

서 맞춤형 대화가 가능한 AI 디지털 휴먼 사용 서비스를 제공하고 있으며, 유니큐

(UNEEQ)가 개발한 AI 디지털 휴먼은 영업 담당자가 구매자와의 대화를 시뮬레이션 연

습하는 과정에서 롤플레잉 상대역으로 활용이 가능하다. 일본 디지털 휴먼 인플루언서

인 이마(IMMA)는 도쿄 COACH Play 스토어 매장에서 방문객과 자연스러운 실시간 대

화를 통해 개인화된 스타일링 조언을 제공하는데 활용되고 있다. 이러한 사례들은 AI

가 디지털 휴먼 기술을 통해 인간에게 더욱 친근하게 다가갈 수 있으며, 다양한 산업 

영역에서 실질적 수익 모델을 창출 할 수 있는 상업적 잠재력을 보여주고 있다. 

 AI 에이전트(AI agent)도 디지털 휴먼 형태로 구현될 경우, 단순히 기능 수행에 머

무르지 않고 보다 친근함있고 몰입감있는 상호작용을 통해 신뢰감과 만족도를 높이는 

효과가 기대된다. 엔비디아가 공개한 AI 아바타 비서 ‘R2X’는 LLM 기반으로 작동

하며, PC 화면에 상주하면서 사용자의 텍스트나 음성 대화를 통해 PC 내 애플리케이

션 탐색 등 작업 실행을 지원한다88). 앞으로 다양한 AI 에이전트가 서로 다른 디지털 

휴먼 형태로 구현된다면, 가상 업무 공간에서 실제 팀원을 관리하듯 직관적이고 자연

스러운 협업과 상호작용이 가능해질 수 도 있을 것이다. 이는 업무 효율성을 높이는 

동시에 사용자 경험을 혁신하는 중요한 전환점이 될 수 있다. 

- 45 -

엔비디아 ‘R2X’ 디지털 휴먼

소울 머신즈 디지털 휴먼

유니큐 디지털 휴먼

디지털 휴먼 인플루언서, 이마

[그림 3-13] 디지털 휴먼 예시 

3. 신산업 기회 창출   

메타버스는 AI 기술이 실질적으로 응용되고 고도화될 수 있는 새로운 인터페이스이

자 활용 무대로서 역할 할 수 있다. 기존의 웹이나 모바일 웹이 AI 서비스의 주요 진

입점이었다면, 메타버스는 AI가 사람과 자연스럽게 소통하고 현실과 직관적으로 어우

러질 수 있는 보다 몰입적이고 상호작용적인 환경을 제공함으로써 차별화된 가치를 

제공할 수 있다. 이를 통해 AI는 단순한 정보 처리 도구를 넘어, 사용자 경험 전반을 

재편하는 핵심 기술로 진화할 것으로 기대된다.     

대표적으로 구글은 ‘Android XR OS’를 통해 AI 기능과 연동된 다양한 메타버스 

기반 애플리케이션 생태계를 조성하고 있다. 이를 통해 개발자들이 AI 기반 음성인식, 

실시간 번역, 맥락 이해 기능을 XR 환경에서 자연스럽게 구현할 수 있도록 지원한다. 

결과적으로 구글 AI의 활용 범위가 사람들의 일상과 물리적 환경으로 확장되면서 더

욱 다양한 형태의 서비스가 출현할 수 있는 기반이 마련되고 있다.

국내에서도 신산업 창출 사례들이 등장하고 있다. LGU+의 ‘키즈토피아’는 메타버

스 가상공간에서 어린이들이 AI 캐릭터와 대화하며 외국어·동물·공룡·우주 등을 

체험할 수 있는 플랫폼으로, AI 기반 언어 이해 및 대화 기술의 현장 적용 사례로 볼 

수 있다. 2025년 7월 말 기준 누적 가입 고객이 200만명을 넘어서는 성과를 거두면

- 46 -

89)

 김정현 (2025.8.21.), “LGU+ ‘키즈토피아’ 글로벌 인기에 가입자 200만 돌파”, 뉴스1

90)

 Cathy Hackl (2025.4.1.) Why spatial computing, wearables and robots are AI's next frontier, World Economic Forum

서89) 교육 영역에서 메타버스와 AI 융합이 갖는 잠재력을 보여주고 있다. 

널싱엑스알(NURSING XR)의 ‘AI-CONNECT NURSE’는 메타버스 시뮬레이션 공간

에서 AI가 학습자의 의사소통 능력 등을 평가하고 맞춤형 피드백을 제공하는 AI 적응

형 학습의 실증 사례이다. 특히, 의료진과 가상 환자 간의 실제 같은 상호작용 구현을 

통해 감성적 소통과 문화적 민감성까지 훈련하고자 한다. 

국내 한림대성심병원에서 사용 중인 ‘AI휴먼 안내 키오스크’는 고령층과 디지털 

약자들을 위한 AI 디지털 휴먼 안내 서비스로, 음성인식·이해 등 AI 기술의 실제 서

비스 전환 사례이다. 키오스크로 병원 접수, 수납, 처방전 등 각종 증명서 발급과 같은 

업무를 진행할 때, 실제 병원 직원처럼 디지털 휴먼이 단계별로 상세하게 안내해준다. 

이는 키오스크가 사용되는 다른 분야에도 활용될 수 있어 향후 공공기관 민원 창구, 

음식 주문 등 다양한 생활밀착형 서비스 영역으로 확산될 가능성이 크다. 이에 따라, 

AI 디지털 휴먼이 탑재된 키오스크가 단순한 무인 안내 서비스에서 사람과 유사한 상

호작용을 제공하는 차세대 서비스 인터페이스로 진화할 것으로 기대된다.     

 

LGU+ 키즈토피아

널싱엑스알 AI-CONNECT NURSE

[그림 3-14] 신사업 창출 예시 

AI 에이전트는 활동 영역이 메타버스로 확장되면서 다양한 영역에서 새로운 서비스

를 만들어 낼 것으로 기대된다. 특히, AI 에이전트는 XR 기기에 탑재되면서 사용자 의

도 파악, 복합적 명령 처리, 맞춤형 정보 제공 등이 가능할 것으로 예상된다90). 이용자

는 AI 에이전트와 대화하면서 현재 직접 보고 듣는 내용에 대한 정보를 요청하고, 에

이전트는 이용자의 의도를 파악해 다양한 관련 정보 제공 및 능동적인 추가 대응 방

안도 추천할 수 있을 것이다. 이를 통해, 인간은 자신의 지적 처리 능력을 AI와 결합

해 한층 확장할 수 있으며, 결과적으로 ‘증강 인간(Augmented human)’으로의 진화 

- 47 -

91)

 “미래에는 AI 안경이 없는 사람은 현재 시력 교정 안경이 없는 사람처럼 인지적으로 불리한 상황에 놓이게 

될 것” - 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)

92)

 박세훈 (2025.1.4.) “고객 서비스를 위한 AI: 음성 기능을 갖춘 디지털 아바타로 대화형 고객 경험 제공”, AI넷

93)

 Nvidia Korea (2025.5.21.), “NVIDIA, 스마트한 비즈니스를 위한 AI 에이전트 시대를 열다”

가능성을 열어갈 것으로 전망된다91). 또한, 디지털 휴먼으로 형상화된 AI 에이전트도 

메타버스를 감정인식 및 공감형 인터페이스의 실증 환경으로 활용하면서 상담자, 튜

터, 동료 등 정서적/사회적 상대로서 역할 확대가 기대된다92)93).  

- 48 -

제3절 메타버스-AI 융합 가치사슬 분석 

  본 절에서는 메타버스 가치사슬별로 AI가 미치는 영향을 분석한다. 가치사슬은 메

타버스에서 이루어지는 다양한 사회적·경제적·문화적 활동들을 구현하는데 필요한 

과정과 요소를 의미한다. 메타버스 게임 플랫폼 비머블(Beamable)의 CEO인 존 라도프

(Joh Radoff)는 메타버스 가치사슬을 인프라, 휴먼 인터페이스, 탈중앙화, 공간컴퓨팅, 

크리에이터 경제, 발견, 그리고 경험의 7계층으로 구분하였다. 본 분석에서는 그가 제

시한 7계층 모델을 기반으로 각 계층에 AI가 어떻게 통합되고 있으며, 이에 따라 가치

사슬이 어떻게 고도화되고 새로운 가치가 창출되는지를 살펴보고자 한다. <표 3-3>은 

이러한 분석을 위해 각 가치사슬별 핵심 요소와 AI 적용 시 예상되는 변화를 정리한 

것이다. 

메타버스 가치사슬 계층

AI 영향

인프라

(Infrastructure)

 5G, 와이파이, 6G, 클라우드, GPU 등

  (AI 영향) 칩 디자인 개선, 에너지 효율성, 데이터 전송 향상 등  

휴먼 인터페이스

(Human Interface)

 모바일, 스마트글라스, 웨어러블기기, 햅틱기기 등 

  (AI 영향) 음성, 감정 등 다양한 입력을 통해 접근성 확장  

탈중앙화

(Decentralization)

 엣지컴퓨팅, AI 에이전트, 마이크로서비스, 블록체인 

  (AI 영향) 블록체인의 효율성과 확장성을 개선하는데 기여

공간 컴퓨팅

(Spatial Computing)

 3D 엔진, VR/AR/XR, 멀티테스킹 UI, 지리공간 맵핑   

  (AI 영향) 실시간 3D 맵핑, 제스처 인식 등을 통해 직관적 상호작용 가능 

크리에이터 경제

(Creator Economy)

 디자인 도구, 워크플로우 자산시장, 커머스

  (AI 영향) 콘텐츠 생성 자동화 및 수익화 기회 제공   

발견

(Discovery)

 광고 네트워크, 소셜, 큐레이션, 평점, 상점, 에이전트

  (AI 영향) 개인화된 콘텐츠 발견, 스마트 추천, 맥락 기반 검색 가능 

경험

(Experience)

 게임, 소셜, E스포츠, 극장, 쇼핑 

  (AI 영향) 적응형 환경, 지능형 NPC 등을 통해 개인화된 경험 창출 

<표 3-3> 메타버스 가치사슬별 AI 영향 

※ TTConultants(2025.9.),“AI-powered Metaverse Market”보고서 참조하여 SPRi 작성 

1.

인프라 계층

인프라 계층에는 기기의 활성화, 네트워크 연결, 그리고 콘텐츠 전달을 위한 기술이 

포함된다. 5G/6G, 반도체, MEMS, 배터리, GPU, 블록체인, 클라우드 등이 여기에 속한

다. 특히, 6G와 5G와 같은 네트워크 기술은 지연 시간을 최소화하고 대역폭을 크게 

- 49 -

94)

 HUAWEI(2025.3.3.), “Huawei Launches Industry's First AI Core Network, Enabling Intelligent Connectivity of AI Agents”

확대하여 실시간 서비스와 대용량 데이터 전송을 가능하게 한다. 

여기서 AI는 네트워크 자원의 효율적 활용과 최적화를 통해 전반적인 성능과 안정성

을 향상시킬 수 있다. 예로, 화웨이(Huawei)가 2025년 3월에 발표한 AI 코어 네트워크

는 AI 에이전트를 통합하여 지능형 네트워크 기능을 강화하고 AI 기반 아키텍처를 활

용하여 네트워크의 자체 최적화 및 자체 유지보수 기능을 갖추고 있다94).  

2.

휴먼 인터페이스 계층  

휴먼 인터페이스 계층은 메타버스에 사람이 직접 접속하고 상호작용할 수 있도록 지

원하는 기술을 포괄한다. 예로, 스마트폰, VR/AR 헤드셋, 스마트 글래스, 햅틱 기기 등

이 있다.  주요 사례로, 구글 글래스, 메타의 Project Aria 등이 있다.  

이러한 기술들은 이용자 제스처, 음성, 센서 피드백 등을 통해 직관적이고 실시간적

인 상호작용을 가능하게 하며, 그 결과 이용자가 더욱 몰입적이고 편리하게 메타버스 

환경에 접근할 수 있도록 돕는다. AI는 이러한 상호작용을 더욱 자연스럽고, 직관적으

로 만들며, 반응성을 개선하는데 기여할 수 있다. 

구글이 공개한 스마트 글래스 경우에는 AI와 결합하여 실시간 번역, 길 안내, 정보 

제공 등을 통해 사용자의 일상적 맥락 속에서 메타버스가 자연스럽게 스며들도록 하

는 데 초점을 두고 있다. 메타가 데모를 선보인 오라이온(Orion) 글라스의 경우에도 AI 

비서 기능을 통해 일상에서 필요한 정보를 손쉽게 파악하고 활용할 수 있도록 돕는다. 

즉, AI는 휴먼 인터페이스 기술을 일상생활 속에 자연스럽게 녹여내고 접근성을 높여, 

실제 세계와 가상 세계 간 끊김없는 연결과 협업이 가능한 환경을 구현하고 있다.

3.

탈중앙화 계층   

탈중앙화 계층은 시스템 간에 상호운용이 가능하며 창작자가 자신의 데이터와 창작

물에 대한 주권을 갖을 수 있도록 하는 개방적 기술적 구조를 지향한다. 본 계층에서 

가장 대표적인 기술은 블록체인으로 볼 수 있으며, 소프트웨어 간 가치 교환, 자기 주

권 신원(self-sovereign identity), 그리고 콘텐츠와 화폐의 새로운 분할 및 통합 방식을 

가능하게 한다. 중앙집중적 구조의 보안 문제를 해결하기 위해 블록체인 기반 DAO(탈

중앙화 자율조직)가 제시된다. 블록체인 앱(dApps)은 보안성과 탈중앙화를 바탕으로 여

러 산업에서 활용된다.이러한 혁신은 웹3(Web3)로도 불리며 대표적 사례로 탈중앙화 

- 50 -

95)

 한승무 (2023.12.15.), “블록체인과 인공지능의 융합”, 북코리아 

96)

 한상열 (2024.3.8.), “메타버스의 진화: 공간컴퓨팅과 AI 융합”, SPRi 이슈리포트

금융(DeFi) 등이 있다. 

AI는 블록체인의 효율성과 확장성을 개선하는데 기여할 수 있으며, 블록체인상에서 

다양한 애플리케이션의 실행을 가능하게 한다. 블록체인은 AI 모델의 학습 데이터와 

결과를 안전하게 저장하고 검증할 수가 있다. 예로, 페치.AI(Fetch.ai)는 스마트 컨트랙

트와 인공지능 에이전트를 결합한 자율 경제 에이전트를 제공한다. 이 에이전트는 블

록체인을 통해 데이터와 서비스를 안전하게 거래하고, AI를 활용해 최적의 의사결정을 

내린다. 또 다른 예로, 울프유니버시티(Woolf University)는 블록체인과 AI를 접목해 온

라인 대학을 운영하는 스타트업으로, 학생의 출석, 성적, 졸업 등을 블록체인에 저장하

고 AI를 활용해 학생들에게 적합한 강사와 강좌를 연결하며 개인화된 학습 경험을 제

공하고 있다95). 

4.

공간컴퓨팅 계층      

공간컴퓨팅 계층은 현실 공간을 디지털 정보와 연동하여 사용자와 컴퓨터 간의 상호

작용을 확장하는 기술로, 가상과 현실의 경계를 허무는 하이브리드 현실-가상 컴퓨팅

으로 볼 수 있다. AR, VR, MR 등 XR 기술이 공간컴퓨팅의 주요 구현 기술이며, 소프

트웨어 측면에서는 지오메트리와 애니메이션을 표시하는 3D 엔진(Unity 및 Unreal), 내

부 및 외부 세계 매핑 및 해석, 음성 및 제스처 인식, 장치(사물인터넷)로부터의 데이

터 통합 및 사람 생체 인식, 동시 정보 스트림과 분석을 지원하는 차세대 이용자 인터

페이스를 포함한다. 사용자는 3D 환경을 탐색하고, 객체를 디지털화하며, 공간 매핑을 

통해 실제 맥락과 연결된 정보를 얻는다.

공간 컴퓨팅에서 실시간으로 외부 환경을 캡처하고 디지털 디스플레이스를 통해 실

시간으로 전달하는 패스스루(Passthrough) 기능에서 AI는 실시간 이미지 처리 품질 향

상, 객체 인식 및 추적 정확성 향상 등을 통해 이용자의 자연스러운 상호작용을 지원

한다96). 또한, 공간 컴퓨팅의 멀티 모달리티를 통해 입력된 다양한 데이터를 기반으로 

다양한 분석 정보를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.  

5.

크리에이터 경제 계층     

크리에이터 경제 계층은 디자인 도구, 수익 창출 시스템 등 창작자가 메타버스를 위

- 51 -

해 콘텐츠를 만들고 수익을 창출하는데 필요한 모든 기술을 포함한다. 현재 주요 메타

버스 크리에이터의 활동은 주로 로블록스(Roblox), 제페토(Zepeto) 등 중앙관리형 플랫

폼을 중심으로 이루어지고 있으며, 이러한 플랫폼들은 통합 제작 도구, 탐색 도구, 소

셜 네트워킹, 수익 창출 기능을 갖추고 있어 많은 크리에이터들이 활동할 수 있는 환

경으로 역할하고 있다. 

AI 기능은 그래픽 도구 활용이 익숙하지 않은 일반인들도 크리에이터로 활동할 수 

있는 기회를 열어주고 있다. 특히 생성형AI는 텍스트 입력만으로도 3D 콘텐츠 제작이 

가능하여, 메타버스 플랫폼에서 크리에이터 생태계를 활성화하는 중요 기술로 자리잡

고 있다. 예로, 로블록스의 경우에는 텍스트 입력으로 메타버스 콘텐츠 재료를 생성할 

수 있는 ‘재료 생성기’와 3D 콘텐츠 생성이 가능한 ‘큐브 3D’를 공개한 바 있다. 

제페토도 크리에이터의 아바타 아이템 창작을 지원하기 위한 생성 AI 기술을 제공하

고 있다. 유니티, 어도브 등 콘텐츠 제작 도구도 생성형 AI를 접목하여 콘텐츠 제작 

과정을 효율화하고 있다. 최근에는 3D 가상세계도 텍스트로 창작이 가능한 사례들이 

나오기 시작하면서 메타버스 콘텐츠 제작 환경이 전반이 더욱 직관적이고 대중 친화

적으로 변화하고 있다. 

6.

발견 계층      

발견 계층은 이용자가 원하는 콘텐츠, 서비스, 경험을 찾아내기 위한 기술, 또는 체계

를 의미한다. 메타버스 안에는 수많은 가상 공간, 이벤트, 아바타, 커뮤니티 등이 존재

하는데, 발견 계층은 이러한 방대한 정보 속에서 필요한 콘텐츠를 효과적으로 찾도록 

돕는다. 이를 위해 광고 네트워크, 소셜, 큐레이션, 평점, 상점, 에이전트 같은 기술들이 

활용된다. 특히, 커뮤니티 기반 콘텐츠는 기존 마케팅 방식보다 비용 효율적인 발견 수

단으로, 관심있는 콘텐츠나 이벤트가 입소문을 통해 빠르게 확산되는 효과를 낳는다. 

AI는 이용자의 관심사, 행동 이력, 사회 연결망 등을 분석해서 맞춤형 콘텐츠를 제안

할 수 있다. 또한, 이러한 활동은 메타버스 내 광고로 연결될 수 있다. 다양한 콘텐츠

나 이벤트에 사용자의 성향에 맞는 광고를 추천하고, 사용자가 속한 커뮤니티나 친구 

관계를 고려해 더욱 높은 관심도를 끌어낼 수 있다. 예로, 사용자가 속한 커뮤니티의 

멤버들이 자주 찾는 이벤트가 있다면 이를 사용자에게 우선적으로 더 노출할 수 있다. 

이러한 발견 과정을 통해 이용자는 방대한 메타버스 콘텐츠를 효과적으로 탐색하여 

더 나은 경험을 가질 기회가 생기고, 서비스 제공자에게는 새로운 수익 창출 기회를 

제공한다.

- 52 -

97)

 Karissa Bell (2025.8.28.), “Meta is bringing AI-powered NPCs to the metaverse”, engadget

7.

경험 계층      

경험 계층은 게임, 사회적 교류, 라이브 공연 등 메타버스에서 이용자가 참여하고 상

호작용할 수 있는 다양한 활동들을 포괄한다. 메타버스는 ‘비물질화

(dematerialization)’을 통해 현실에서 당연하게 여기는 물리적 한계들을 극복하고 누

구나 어디에서든지 참여가 가능한 환경을 제공한다. 가령, 실제 세계의 콘서트는 제한

된 좌석 수와 좌석 배치에 따른 관람 거리의 차이가 존재하지만, 메타버스 콘서트는 

좌석 수 제한이 없고 이용자가 원하는 위치에서 공연을 즐길 수 있다. 이러한 특성은 

교육, 관광, 스포츠 등 다양한 영역에 공통되게 적용되며 기존 오프라인에 없었던 새

로운 경험과 경제적 기회를 만들어 낼 수 있다. 

AI는 맞춤형 콘텐츠 제공과 AI 디지털 휴먼 제공 등을 통해 메타버스 경험의 상호작

용성을 높이고 전반적인 몰입도와 만족도를 높이는데 기여할 수 있다. 예로, 가상 피

트니스에서는 이용자의 수준과 선호도를 고려하여 맞춤형 피트니스 운동 코스를 제안

할 수 있다. AI 기반 디지털 인간이나 지능형 NPC는 이용자와 지속적이고 상호작용을 

통해 메타버스 경험을 더욱 흥미롭게 만들 수 있을 것이다. 메타는 자사 메타버스 플

랫폼 ‘호라이즌 월드’월드에 AI 기반 NPC를 도입할 계획이다97). 

메타버스–AI 융합은 가치사슬의 모든 계층에서 동시다발적으로 진행되고 있으며, 이

는 메타버스 생태계의 근본적 고도화를 촉진하는 핵심 동력으로 작용한다. 인프라 계

층에서는 AI가 네트워크 자원의 효율성을 높여 메타버스 운용을 위한 안정적인 인프

라 환경을 구현하고, 휴먼 인터페이스 계층에서는 사용자의 일상적 맥락을 이해하는 

지능형 인터페이스를 통해 접근성과 몰입도를 높이고 있다. 탈중앙화 계층에서는 AI가 

블록체인의 효율성과 확장성 개선에 기여할 수 있으며, 공간컴퓨팅 계층에서는 실시간 

인식과 품질 향상 능력을 기반으로 현실과 가상을 자연스럽게 연결하는 상호작용 환

경을 가능하게 한다. 또한, 크리에이터 경제 계층에서는 생성형 AI가 콘텐츠 제작 장

벽을 획기적으로 낮춰 창작 생태계 형성을 촉진하고, 발견 계층에서는 개인화 추천을 

통해 이용자-콘텐츠 매칭 효율을 극대화하며 새로운 수익 창출 기회를 만들어내고 있

다. 마지막으로 경험 계층에서는 맞춤형 콘텐츠 제공과 AI 디지털 휴먼 등 지능화된 

서비스를 제공하여 새로운 메타버스 경험을 창출할 것으로 기대된다.  

이처럼 AI는 메타버스 전 영역에서 효율성, 개인화, 지능화를 동시에 이끄는 핵심 기

- 53 -

술로 자리하며, 기존 가치사슬이 수행하던 기능을 고도화하는 데 그치지 않고 새로운 

수익 창출 기회를 창출하고 있다. 앞으로 메타버스-AI 융합이 더욱 확산됨에 따라, 기

술 혁신을 가속화하는 동시에 데이터 수집·가공, A생성 창작물 저작권 등 새로운 사

회·제도적 과제가 부상할 것으로 예상된다. 이에 따라 정부와 기업은 기술·산업·사

회 전반을 아우르는 다층적 정책·거버넌스 체계를 마련해, AI 중심 메타버스 생태계

가 지속가능하고 안전하게 발전할 수 있도록 제도적 기반을 구축할 필요가 있다.

- 54 -

98)

 Eyal Elazari (2025.3.26.) “From data to decisions: AI-Powered Copilot for smarter simulations”, SIEMENS

99)

 Kelly Gallagher(2024.11.19.) “From data to decisions: AI-Powered Copilot for smarter simulations”, SIEMENS

제4장 메타버스-AI 융합 발전 전망

메타버스와 AI의 융합은 단순히 두 기술이 병존하는 수준을 넘어, 산업 구조와 사회

적 경험을 근본적으로 변화시키는 혁신적 동력을 형성하고 있다. 앞선 장에서 살펴본 

바와 같이 AI는 메타버스 가치사슬의 모든 계층—인프라·휴먼 인터페이스·탈중앙

화·공간컴퓨팅·크리에이터 경제·발견·경험—에 걸쳐 깊숙이 통합되며, 메타버스 

생태계의 효율성, 개인화, 지능화를 가속하고 있다. 본 장에서는 산업별 활용, 주요국 

정책 방향, 그리고 장기적 시너지 전망 관점에서 메타버스-AI 융합의 미래 발전 전망

을 살펴본다.

제1절 메타버스-AI 융합 산업별 활용 동향 

1.

제조 및 업무 지원 

제조 산업에서는 실제 공장, 설비, 공급망 등을 가상공간에 재현하고 이를 기반으로 

한 협업이나 시뮬레이션을 진행하는 제조 메타버스가 도입되고 있다. 제조 메타버스에

는 AI가 결합되어 다양한 업무 보조 및 공정의 최적화를 지원하고 있다. 가령, 엔지니

어는 AI 기반 보조 시스템을 통해 일상 업무에서의 의사결정 지원을 받을 수 있다. 지

멘스의 프로세스 시뮬레이트 코파일럿(Process Simulate Copilot)은 시뮬레이션 데이터

에서 주요 내용을 도출하여 엔지니어가 데이터에 기반한 의사 결정을 내리는 것을 지

원한다. 또한, 중요한 시뮬레이션 결과를 종합하여 엔지니어가 프로세스의 주요 성능 

지표를 이해하는데 도움을 준다98). AI 기반 인체 시뮬레이션은 작업자의 움직임을 3D 

모델로 생성하여 잠재적 위험을 평가 등 인체공학적 문제 해결을 지원한다[그림 4-1 

참조]99). 

   더 나아가, AI 기반 로봇은 메타버스 시뮬레이션의 다양한 시나리오에서 훈련되

고 검증되어 다양한 작업을 수행할 수 있다. 즉, 특정 제조 작업을 자율적으로 수행할 

수 있는 로봇 개발을 위해서 해당 제조 환경을 가상으로 구현하고 로봇의 자율 기능

을 테스트하고 검증해 볼 수 있다. 

- 55 -

100)

 삼성 뉴스룸(2025.11.12.), “삼성인력개발원, ‘갤럭시 XR’ 활용 AI· XR 결합 차세대 기업교육 도입”

향후 제조 환경을 메타버스 환경으로 전환하는 사례가 늘어나고 AI를 결합하여 제조 

로봇, 시설, 인간 작업자까지 다양한 대안을 시뮬레이션 테스트하고 프로세스를 최적

화할 수 있을 것이다. 이러한 업무 환경에서 AI 기반 가상 비서는 시뮬레이션 데이터 

분석 등을 수행하여 업무 생산성을 향상시키는 보조자로 자리매김할 것으로 전망된다.

 

[그림 4-1] AI 기반 인체 시뮬레이션

출처: Siemens

2.

교육

교육 분야에서 메타버스와 AI 융합은 다양한 혁신 사례를 만들어 낼 것이다. AI 개인 

맞춤형 학습, AI 보조 학습 등을 통해 유용한 활용 사례들이 나오고 있다. 예로, 웅진

씽크빅의 ‘링고시티’는 메타버스 환경에 구현된 세계 주요 도시에서 AI NPC와 실시

간으로 대화하면서 영어와 일본어 회화 학습이 가능하다. 이용자들이 메타버스 공간에

서 AI 캐릭터와 대화하며 동물·자연·외국어 등을 배우는 키즈토피아 서비스는 2025

년 7월말 기준 가입자 200만명을 달성하며 대중적 확산 가능성을 보여주고 있다[그림 

4-2 참조].  

삼성전자는 ‘갤럭시 XR’기기를 활용해 연간 2만명 이상의 임직원 교육을 실시할 

예정이다100). AI 아바타와 함께 실전과 유사한 상황에서 다양한 스킬을 연습하는 롤플

- 56 -

레이형 교육도 포함된다. 예로, 학습자는 AI 부서원과 다양한 상황에 대응한 1:1 면담

을 진행할 수 있고, AI 외국인 아바타와 대화를 나누거나 AI 사회자가 주재하는 찬반 

토론에 참석할 수 있다[그림 4-3 참조]. 

[그림 4-2] 키즈토피아 

                  출처: 키즈토피아 화면 갈무리 

[그림 4-3] 삼성 ‘갤럭시 XR’을 이용한 교육 장면  

                   출처: 삼성전자

 

앞으로는 복잡한 과학 실험 절차 등을 메타버스 실험실에서 재현하고 AI가 실험 절

차를 알려주거나 교정해주는 사례도 가능해질 수 있다. 사용자 수준에 맞는 다양한 과

제, 교육 시나리오를 생성하여 교사들의 수업 준비 부담을 줄일 수도 있을 것이다. AI

- 57 -

101)

 IEEE Metaverse, “Impact of the Metaverse on the Retail Industry” Article

102)

 이창원(2025.6.19.), “‘딥파인’, XR 기반 유통물류 업무 자동화 시스템 구축 속도”, 시사저널e

는 동료 학습자, 가상 실험 조교, 평가자 등 다양한 역할을 수행하면서 학습 효과를 

향상시키고, 전통적인 학습 방식을 보완하는 새로운 패러다임으로 대두될 것으로 기대

된다. 

3.

유통

AI는 고객의 선호도, 행동, 피드백을 기반으로 맞춤형 가상 쇼핑 환경을 생성하고 지

속적으로 업데이트할 수 있을 것이다101). AI는 사용자 행동을 연구하고 이해하는 능력

을 통해 고도로 개인화된 경험을 창출할 수 있다. 이러한 경험의 범위는 제품 추천부

터 가상환경 설계, 가상 비서/점원과의 소통까지 다양해질 수 있다. AI를 활용하여 새

롭고 매력적인 콘텐츠를 지속적으로 제공할 수 있다면, 고객의 관심을 유지하고 가상 

매장의 매력을 높일 수 있을 것이다. 

또한, 메타버스와 AI의 결합은 유통 분야의 효율성 향상에 기여할 수 있다. 딥파인은 

XR 공간정보 구축 플랫폼과 스마트 글라스 기반 협업 솔루션을 개발했다. XR 공간정

보 구축 플랫폼으로 구축한 공간 데이터를 기반으로 물류현장의 입고부터 배송까지 

전 과정을 자동화하며, 스마트 글라스 작업을 지원한다102). 스마트 글라스에는 비전 AI 

기술이 접목되어 특정 객체 검출 및 불량 처리 등 자재 및 품질 검사 간소화에 기여

한다. 

[그림 4-4] 스마트 글라스의 비전 AI를 활용한 불량 처리 예시 

           출처: 딥파인

- 58 -

103)

 국제의료정보포탈(2024.12.2.), “XR헬스, AI기반 의료용 확장현실 플랫폼 출시”

104)

 김소연(2025.11.6.), “AI·XR 치매예방 훈련…건강노후 이정표 제시”, 머니투데이

105)

 GAMMA AR, https://gamma-ar.com/ 회사 및 제품 소개 자료

4.

헬스케어·의료

메타버스와 AI의 결합은 환자 치료, 정신건강 관리 등 다양한 영역에서 혁신을 촉발

할 수 있다. 우선 환자의 신체 데이터를 디지털 트윈 형태로 구현하고 AI가 이를 분석

하여 맞춤형 치료법을 제안할 수 있다. 예로, 다쏘 시스템은 의료 기기 개발에 도움을 

줄 수 있는 인간 심장의 가상 모델을 만들었다. 최근 테스트하고 있는 차세대 모델은 

수천 명의 가상 환자 트윈을 생성하여 생성 AI를 위한 훈련 세트로 활용할 수 있다.

의료 현장에서는 메타버스와 AI를 활용해 환자 참여와 치료 효과를 높이기 위한 새

로운 시도가 이루어지고 있다. 환자 몰입형 헬스케어 기술을 개발하는 XR헬스는 환자

의 참여도와 치료결과를 향상시키기 위해 AI 기반의 의료용 XR 플랫폼을 출시하였

다103). 본 플랫폼은 AI 생성 공간을 중심으로 환자 맞춤형 360도 치료환경을 생성하고, 

개인 아바타를 통해 환자와의 상호작용을 개인화하였다. 또한, AI 치료검색, AI보고서 

분석, AI 치료계획 등 다양한 AI 기능을 제공한다.  

메타버스 공간에서 AI는 정신건강 관리나 인지 재활을 보조할 수 있다. 예로, 실비아 

헬스의 비대면 인지건강 통합관리 플랫폼은 모바일앱에 마련된 개인화된 가상의 인지

건강 관리 공간에서 인지 상태 점검 및 두뇌훈련 등을 받을 수 있다104). 여기서 AI는 

사용자 음성, 인지과제 수행패턴 등을 수집·분석해 맞춤형 솔루션을 제공하는 역할을 

한다.  

5.

건설

건설 산업에서는 복잡한 설계와 시공 과정을 가상공간에서 재현하고, AI를 통한 자

동 분석으로 효율성과 안전성을 높일 수 있다. 메타버스 기술 기반으로 설계도면, 시

공 단계, 유지보수 계획을 통합 관리할 수 있으며, AI가 자재 소요량과 공정 일정을 

자동 최적화할 수 있다. GAMMA AR은 건설 현장에 3D BIM 모델을 겹쳐 보이게 하여 

건설 시공 전에 오류를 감지하고, 실수를 줄일 수 있도록 지원한다105). 또한, 현장에서 

수집된 GAMMA AR 진행 데이터를 3D BIM 모델에서 직접 시각화도 가능하다. 

Autodesk의 Workshop XR은 가상 아바타가 BIM 모델을 검토하고 1:1 비율로 살펴 볼 

수 있는 프로젝트 팀 회의를 생성할 수 있다. 이 가상 공간에서 팀원들은 모델을 확대

/축소, 회전하면서 내장된 데이터 레이어를 분석하여 문제를 진단하고 문제점을 파악

- 59 -

106)

 AUTODESK, “Autodesk Workshop XR” 회사 및 제품 소개 자료

107)

 Bimmatch, “Matching Project Model“, 빔매치 회사 및 제품 소개 자료

108)

 CUPIX, “Why 3D Digital Twins are Crucial for Job Site Safety in Construction”

109)

 Adam Scraba(2025.6.11.), “NVIDIA Brings Physical AI to European Cities With New Blueprint for Smart City AI”, NVIDIA

할 수 있다106). Bimmatch 제품 식별 및 조달 플랫폼은 AI를 활용하여 특정 프로젝트

에 적합한 자재와 부품을 선택하고 비용, 탄소 발자국 등을 고려하여 평가하고 자재 

명세서를 자동으로 생성할 수 있다107). 

또한, 가상 건설 현장에서 안전사고 가능성과 작업자 위험 요소를 감지하여 교육에 

활용할 수 있다. CUPIX는 360도 영상을 기반으로 건설현장의 디지털 트윈을 만들 수 

있으며, AI는 이를 안전 모델과 비교하여 안전계획에 필요한 요소의 설치 여부를 확인

할 수 있다108). 도시를 메타버스로 구현하고 AI가 교통, 에너지, 환경 데이터를 분석해 

도시 문제 해결에 도움을 주는 방식도 가능해지고 있다. NVIDIA Omniverse Blueprint

는 도시 규모의 디지털 트윈을 만들고, 그 안에서 AI를 훈련시켜 도시 운영을 혁신하

도록 지원한다109). 실제로, 시칠리아의 팔레르모 시는 1,000개가 넘는 공공 비디오 스

트림을 AI가 분석하여 공중 보건과 안전을 개선하고 있다.

[그림 4-5] NVIDIA Omniverse Blueprint – 디지털 트윈 시티

            출처: NVIDIA 

6.

국방

국방 분야에서는 메타버스와 AI의 결합이 전투 훈련, 전략 시뮬레이션, 무기체계 개

발을 혁신한다. AI 기반 메타버스 시뮬레이션을 통해 병사들은 실제와 유사한 전장 환

경에서 훈련할 수 있다. 미군은 Synthetic Training Environment(STE) 프로젝트를 통해 

AI가 상황에 맞는 시나리오를 생성하고 병사들의 반응을 학습하는 체계를 구축하고 

있다. 

- 60 -

110)

 포멀웍스 회사 및 제품 소개 자료(2025)

111)

 서강대학교(2025.9.9.), “본교 아트&테크놀로지학과 연구팀, 국립현대미술관과 함께 차세대 뮤지엄 서비스 시범 운영”

AI는 다양한 전장 상황을 메타버스에서 재현하고 무기 성능, 배치 전략, 전술적 대응

을 실험하는 데 활용될 수 있다. 포멀웍스의 호루스 아이(HORUS EYE)는 작전 현장에

서 수집된 다양한 전장 정보를 융합, 분석, 시각화하여 의사결정을 지원하는 XR 기반 

지능형 지휘통제 플랫폼이다. 생성형 AI를 활용하여 현장의 3D 지형 정보와 객체를 

COP에 가시화하고 이를 현장 전투원과 실시간 공유하여 지휘관의 상황판단-결심-대

응을 지원할 수 있다110).

[그림 4-6] 차량형 지능형 지휘통제체계 

  출처: 포멀웍스 

7.

문화 

문화 분야에서는 메타버스와 AI의 융합을 통해 문화유산 보존, 공연 예술, 창작 활동

이 새로운 단계로 진화할 수 있을 것이다. 파리 노트르담 대성당 화재 이후 Ubisoft가 

보유한 3D 모델이 복원에 활용된 사례처럼, AI와 메타버스는 문화재의 디지털 트윈 복

원과 보존에 핵심적 역할을 한다. 

메타버스와 AI는 누구나 깊이있게 문화를 경험하고 학습할 수 있는 기회를 제공할 

수 있다. 서강대학교 아트&테크놀로지학과 연구팀이 국립현대미술관과 협력하여 시범 

운영한 엑스플루어 뮤지엄(Xplore Museum)은 스마트 글래스 기반의 도슨트 서비스를 

제공한다. 관람객이 스마트글래스를 착용하면 주변 작품에 대한 음성 해설이 자동으로 

제공되고, AI 큐레이터가 관람객 질문에 응답할 수 있다111). 또한, 일반인에게 접근이 

- 61 -

112)

 서미영(2025.11.14.), “인공지능과 예술의 만남… 국내외 작가 16팀, 아트테크 융합 작품 한자리에”, 디지

털조선일보 

제한된 수장고 공간을 XR 기술로 체험할 수도 있다.  

BTS와 블랙핑크 등 글로벌 아티스트들은 메타버스 공연을 통해 전 세계 팬들과 실

시간으로 소통하고 있다. AI는 가상 공연을 위한 무대 연출, 음향, 조명 효과를 자동 

생성하거나 최적화할 수 있을 것이다. 예술가와 창작자는 메타버스 플랫폼에서 AI 도

구를 활용해 음악, 미술, 문학 작품을 창작하고, 새로운 형태의 인터랙티브 아트를 구

현하는 것도 가능해질 것으로 전망된다112). 

[그림 4-7] XR 헤드셋을 통한 수장고 공간 체험

               출처: 서강대 

- 62 -

113)

 Kiourtis, A., Mavrogiorgou, A., Makridis, G., Kyriazis, D., Soldatos, J., Fatouros, G., ... & Falsetta, 

M. (2024, October). XR5. 0: Human-Centric AI-Enabled Extended Reality Applications for Industry 

5.0. In 2024 36th Conference of Open Innovations Association (FRUCT) (pp. 314-323). IEEE.

제2절 주요국의 메타버스-AI 융합 지원 정책 

1. 유럽연합

유럽연합(EU)은 인더스트리 5.0(Industry 5.0)의 핵심 가치인 “인간 중심의 신뢰 가능

한 인간–기계 협업”을 달성하기 위해 XR 5.0 프로젝트를 추진하고 있다. 본 프로젝트

는 유럽 가치에 부합하는 ‘XR-made-in-Europe’기술을 지향하며, 새로운 인간 중심

의 AI 기반 XR 패러다임을 구축하고, 이를 실증 및 검증하는 것을 목표로 한다.113)

출처 : EU(XR 5.0) 재구성

 XR5.0의 구조는 크게 네 개의 레이어로 나뉜다. ① 작업자 디지털 트윈은 작업자의 

신체적 특성, 기술 역량, 피로·감정 상태까지 반영한 정적·동적 디지털 모델이다. ② 

AI 및 증강지능 계층 레이어는 설명가능 AI(XAI), 액티브 러닝, 생성형 AI, 뉴로심볼릭 

기법을 XR 환경에 접목하였다. ③ XR5.0 훈련 플랫폼은 오프라인·온더잡 훈련을 모

두 지원하는 맞춤형 학습 환경을 갖추는 것을 목표로 한다. 마지막으로 ④ 오케스트레

이션 플랫폼은 클라우드·엣지 컴퓨팅 기반의 실시간 처리와 멀티디바이스 스트리밍 

기능을 제공한다.

레이어

주요 내용

포함 요소

기대 효과

① 작업자 

디지털 트윈

실제 작업자의 

신체적·인지적 특성을 

가상 모델로 정밀 반영

• 신체 특성(신장, 체중, 근력)

• 기술 역량·경험 수준

• 피로도·감정 상태 등 동적 파라미터

• 개인별 맞춤 학습 시나리오 

  제공

• 안전성 및 인체공학적 

  설계 강화

② AI & 

증강지능 

계층

XR 환경에 최신 AI 기법 

접목, 개인화와 

설명가능성 강화

• 설명가능 AI(XAI)

• 액티브 러닝(Active Learning)

• 생성형 AI (GenAI)

• 뉴로심볼릭 AI

• 훈련·디자인 과정에서 투명성 

  확보

• 상황 적응형 실시간 피드백 

  제공

• 콘텐츠 자동생성으로 효율성 

  제고

③ XR5.0 

훈련 플랫폼

실제·가상 융합된 

몰입형 교육 및 훈련 

환경 제공

• 오프라인·온더잡 학습 지원

• 물리적 요소 + 가상 요소 결합 

  시뮬레이션

• 작업 맥락에 맞춘 AI 기반 

  설명·피드백

• 작업자 역량 향상 및 오류 감소

• 훈련 시간 단축과 몰입도 증대

④ 

오케스트레이

션 플랫폼

XR·AI·디지털 트윈 

전반을 통합 관리·제어

• 클라우드–엣지 하이브리드 

  아키텍처

• 멀티디바이스 스트리밍 (HMD, 태블릿 등)

• QoS 관리·실시간 동기화

• 안정적 실시간 처리와 확장성 

  확보

• 다양한 기기·환경에서도 활용 

  가능

<표 4-1> EU XR 5.0 프로젝트 핵심 아키텍쳐 레이어

- 63 -

114)

 Ercim-news(2024.4.), “XR5.0: Human-Centric AI-Enabled Extended Reality Applications for the Industry 5.0 Era”

[그림 4-8] XR 5.0 프로젝트 아키텍쳐와 활성화 기능 개요

출처 : ERCIM News114)

 XR 5.0-AI 요소는 GenAI, XAI, AL, 신경 기호 AI 등 5.0 애플리케이션에 일반적으로 

도입 및 사용되는 고급 인간 중심 AI 패러다임에 XR을 융합하는 기술을 구축하는 것

이 목표이다. 이러한 융합을 통해 AI에서 생성된 인사이트의 시각화부터 제조 작업의 

사이버 표현과 AI 기반 상호작용에 이르기까지 다양한 AI 기반 기능을 구현할 수 있

다. 

1.1. 개인 맞춤형 다중 모드 AI 강화 작업자 교육 

작업자가 복잡한 제품 조립 프로세스 학습 시, XR5.0 교육 플랫폼은 물리 및 가상 

요소가 결합된 맞춤형 훈련 환경을 제공한다. 이 환경은 작업자의 신체적 특성, 능력, 

감정 상태 등을 고려해 AI 기반 피드백과 설명을 제시할 수 있다.

1.1.1. 로봇 제조기업 KUKA 파일럿

- 64 -

115)

 CORCOM(2025.2.18.), “CORCOM Participates in XR5.0 Project General Assembly in Bremen”

 독일 로봇 제조기업 KUKA의 조립 라인에서는 XR5.0 기반 XR 교육 플랫폼을 도입하

여 복잡한 조립 과정을 훈련한다. 교육은 단순 시뮬레이션이 아니라, 작업자의 신체 

조건, 숙련도, 감정·피로 상태까지 반영한 디지털 트윈 모델을 활용한다. 각 개인의 

상태에 맞춘 맞춤형 훈련 환경을 제공하며, AI는 실시간 피드백과 설명을 지원한다. 

이러한 교육 방식을 통해 훈련 몰입도가 향상되고, 작업 중 발생할 수 있는 오류율과 

사고 위험이 감소한다. 이는 곧 안전성과 생산성을 동시에 높이는 결과로 이어질 수 

있다.

[그림 4-9] KUKA 조립 라인 공정 기계 설명(XR5.0 프로젝트 총회)  

        출처 : CORCOM115)

 1.1.2. TAP AIR 근로자 중심 항공기 정비 훈련

 TAP AIR는 항공기 정비 기술자(AMT)를 대상으로 하는 실증 과제로 XR·AI 결합형 

교육/지원을 통해 정비 절차의 정확도와 속도를 높이고 오작동·오조립 리스크를 줄이

는 것을 목표로 한다. 항공 안전상 핵심 구성품인 Wing Anti-Ice Valve(WAIV) 분해 절

차를 수행 할 때, AI 음성비서와 AI 객체 인식을 결합해 단계별 안내·질의응답·부품 

- 65 -

인지 등을 실시간으로 제공한다. 이 핸즈프리 음성 인터페이스와 XR 내 시각 피드백

이 결합된 형태로 구현된다. 정비사는 헤드셋에서 절차·주의사항·필요 공구 등을 음

성으로 물을 수 있고, 시스템은 지침 문서 기반 QA로 응답하며, 객체 인식 결과에 따

라 해당 부품 정보·참조 도면·교육 콘텐츠를 바로 노출한다. 이후 이 기능들은 XR 

Training Platform에 통합되어 다른 파일럿으로 확산 적용하는 로드맵을 따른다. 또한 

실공간 정합도를 높이기 위한 오브젝트 트래킹(실물 위치에 정보 오버레이) 기능은 효

과성·연산부하 관점에서 타당성 검토 중이다. 특히 사람 중심 성능지표를 중시하여 

스트레스/피로 예측을 위한 인체 디지털 트윈(Human DT)과의 연계를 통해, 생체신호 

기반의 스트레스 지표를 추적·분석하여 교육 난이도와 안내 강도를 개인화한다. 이는 

XAI와 결합되어 정비사의 이해·신뢰·의사결정을 돕는 해석 정보를 제공한다. 운영 

관점에서는 정확도·오류율·소요시간과 같은 수행지표를 함께 모니터링하여, 숙련 기

술자의 레퍼런스를 기준으로 절차 준수도를 비교·개선할 수 있다.

[그림 4-10] XR5.0의 AMT 가상 훈련

 출처: XR 5.0

1.2. AI 기반 지속 가능한 제품/생산 설계 

 XR5.0 프로젝트는 인더스트리 5.0의 핵심 가치인 지속가능성을 제품·생산 설계 단

계부터 반영할 수 있도록 다양한 실증 사례를 추진하고 있다. 특히 설계 초기 단계에

- 66 -

서 XR 환경과 AI를 결합해, 기존의 물리적 시제품 제작보다 더 빠르고 환경친화적인 

의사결정 구조를 구현하고 있다. 대표적으로 가상 목공 설계 XR-penter와 AR 정밀 시

공 사례를 소개한다.

1.2.1. XR-penter: 재목 재활용 가상 목공 설계

 XR‑penter는 현장에서 발생하는 남은 나무 조각(scrap wood)을 활용하여, XR 환경 

내에서 이를 재활용하여 가상 목공 설계를 수행하는 툴이다. 사용자가 남은 자재를 디

지털 트윈 형태로 XR 환경에 등록하면, AI 기반 기술 시스템이 다양한 가구 구조물 

설계안을 생성한다. XR 환경에서는 실제와 유사한 방식으로 가상 조립 시뮬레이션을 

수행할 수 있으며, AI가 재료 효율성을 고려한 최적 대안을 제안한다. 제작자는 현장

에서 발생하는 잔여 자재를 최대한 활용하여 자원 낭비를 줄이고, 탄소 배출을 최소화

할 수 있다. 동시에 사용자가 몰입형 XR 환경에서 설계를 반복 실험하며 창의적이고 

지속가능한 디자인을 구현할 수 있어, 향후 순환경제 기반 제조 혁신에 기여할 것으로 

기대된다. 

[그림 4-11] XR-penter 공간 모델링 인터페이스 및 사용 모습

출처 : XR-penter: Material-Aware and In Situ Design of Scrap Wood Assemblies

1.2.2. EKSO 스마트 워터 파이프: AR 정밀 시공·예방정비

 XR5.0 프로젝트의 스마트 워터 파이프는 지하 배관의 CCTV·센서 데이터와 AI 기반 

- 67 -

이상 탐지를 결합하고, 그 결과를 XR 시각화로 현장에 실시간 투영해 의사결정과 예

방정비를 강화하도록 설계된 인간 중심형 유지관리 솔루션이다. 작업자는 HMD를 통

해 배관 3D 모델, 센서 정보, 이상(누수·부식 등) 위치를 실제 공간 위에 정합된 형태

로 확인하며, AI가 도출한 이상 프레임(이미지)까지 현장에서 직접 열람한다. 이를 위

해 파일럿은 배관 모델·센서값·이상 탐지 결과를 AR 오버레이로 제공하는 애플리케

이션을 구현했고, 현장 맥락에서 바로 활용할 수 있도록 구성했다. XR 인터페이스는 

센서 정보 팝업과 AI 결과 메뉴를 통해 맥락화된 정보를 즉시 노출한다. 또한 프로젝

트의 LLM Chat Engine은 해당 시범사례에서 검증·연동이 진행되어, 현장 문서 기반

의 자연어 질의 응답과 단계별 안내와 같은 생성형 AI 보조를 제공하는 방향으로 확

장되고 있다. 작업자는 현재 위치에서 관련 센서값을 조회하고, 이상 탐지의 시각적 

근거(예: 이미지·하이라이트)를 확인해 판단 신뢰도를 높일 수 있다. 이런 설명가능

(XAI) 기반 시각화는 모델의 판단 과정을 투명하게 제시해 현장 의사결정과 안전성에 

기여한다. 실시간 분석—지속 학습—빠른 조정이 가능한 XR-AI 융합 플랫폼으로, 현장

에서 정밀 굴착·예방정비·다운타임 저감을 구현한다.

 1.3. 효율적인 대량 맞춤화

 XR5.0의 AI·XR 기능을 플랫폼화하여 다품종·다현장에 개인화된 작업 지침과 교육

을 규모 있게 배포하는 ‘효율적인 대량 맞춤화’ 전략이다. 공통 챗봇·RAG·음성 

비서와 XR 트레이닝 플러그인을 활용하여 장비·역할·숙련도에 맞게 결합하는 방식

은 현장 파견 감소와 작업 시간 단축 등 운영 효율 향상을 뒷받침한다.

 1.3.1. SPACE HELLAS: 맞춤형 엣지 디바이스 조립 및 수리, 안정성 향상 

 SPACE HELLAS는 보안 솔루션 전문기업으로, 은행 등 주요 산업 고객에 센서·액추

에이터·LTE 모뎀·IoT 로직 모듈이 결합된 맞춤형 엣지 디바이스를 공급한다. XR5.0 

프로젝트의 SYN과 협력하여, 맞춤형 IoT 솔루션의 교육–조립–수리 전 과정을 하나의 

XR·AI 체계로 표준화·개인화하여 효율성과 안전성을 높였다. SYN의 Unity 기반 XR 

플랫폼을 활용하여 실제 SPACE 엣지 디바이스의 3D 모델을 구현하고, 실시간 가이드

와 AI 피드백을 통합하였다. 이 솔루션은 XR 환경에서 작업자의 숙련도(초급·중급)를 

반영한 맞춤형 VR/AR 콘텐츠와 디지털 트윈 기반 워크플로우가 제공된다. 작업자가 

XR 기기를 착용하면 단계별 시각적 안내와 AI 추천이 조립·수리 과정 위에 오버레이 

- 68 -

되어 표시된다. 이 사례는 작업자 역량 차이를 고려한 맞춤형 학습을 통해 숙련도 향

상을 촉진함과 동시에 조립·유지보수 비용을 줄이고 품질 안정성을 높여, 기업의 지

속가능한 생산 및 운영 관리에 기여한다.

 1.4 개인 맞춤형 원격 유지 보수 지침 및 지원

 XR+AI 결합형 원격 유지관리를 통해 복잡한 장비 환경에서도 작업자에게 개인 맞춤

형 지침을 제공하고, 현장 파견·중단시간을 줄이면서 안전성과 일관성을 높이는 사례

이다. 핵심은 HMD 등 XR 디바이스로 부품 단위 오버레이·3D 절차 애니메이션을 제

시하고, LLM(RAG) 기반 음성비서가 매뉴얼·정비 이력에 근거한 핸즈프리 질의응답과 

다음 단계 안내를 제공하는 것이다. 더불어 설명가능 AI(XAI)로 지침의 근거를 투명하

게 제시하고, 역할·숙련도·장비 변종에 따라 표시 정보와 안내 강도를 개인화해 대

규모 현장에도 안정적으로 확산할 수 있도록 설계한다.

 1.4.1. SCHMIDT HAENSCH-Oculavis: 산업용 실험실 장비 원격 유지 관리 

 SCHMIDT HAENSCH는 고정밀 실험실 장비분야 기업으로, 산업용 실험실 장비(예: 굴

절계·편광계)의 정비·캘리브레이션·레트로핏 절차가 장비군 확대와 모델별 변형으

로 복잡해지자, Oculavis와 협력하여 MR SHARE 플랫폼 기반의 XR 원격 유지보수·교

육 체계를 도입했다. 장비의 3D 모델과 시뮬레이션(센서 교체, 내부 정렬, 단계별 분

해)을 HoloLens2 등 모바일 XR에서 재생하여, 훈련과 실험실 운영 모두에서 작업 흐

름을 시각적으로 안내하고 종이 매뉴얼 의존을 낮췄다. XR 화면에서는 구성요소에 앵

커링된 오버레이·이미지 팝업이 짧은 설명과 함께 표시되어 작업자가 정확한 지점을 

즉시 식별하고 표준작업서(SOP)를 따라갈 수 있다. 관리자는 XR Training Plugin을 통

해 웹 대시보드에서 작성한 교육 프로그램(문서·이미지·영상·3D)을 현장 단말로 배

정·실행해, 같은 엔진을 다양한 장비·역할·숙련도에 맞게 빠르게 변형·배포한다. 

또한 생성형 AI 기반 음성비서(RAG)가 업로드된 매뉴얼·훈련 문서를 지식베이스로 

삼아 자연어 질의응답(STT/TTS)을 제공함으로써, 작업자는 핸즈프리로 단계별 지시·

참조 자료를 받을 수 있다. 이 기능은 운영 맥락과 사용자의 진행 상태를 반영해 맥락

화된 다음 단계 안내까지 지원하도록 설계되었다. 이와 같은 플랫폼형 구성은 제작한 

3D·절차 자산과 AI 지식을 재사용/변형하여 고객·현장·언어·숙련도별로 신속히 

맞춤화하는 대량 맞춤화 운영 모델을 가능하게 하며, 절차 일관성 확보와 작업 오류·

- 69 -

116)

 U.S. Government Accountability Office(2024. 8.), “Most Civilian Agencies Are Using or Plan to 

Use Augmented Reality, Virtual Reality, and More

시간 손실 감소 등 운영 효율을 뒷받침한다.

2. 미국(US)

 미국은 최근 국방, 보건, 공공안전 등 공공 부문에서 메타버스 구현에 활용되는 몰입

형 기술(Immersive Technology) 도입을 추진해 왔다. 이러한 과정에서 몰입형 기술과 

AI 기술이 융합되어 활용되는 사례들이 나타나고 있다. 

2.1 미 연방 민간기관 

 미국 회계감사원(U.S. Government Accountability Office)이 발간한 보고서에 따르

면116), 미국 연방 민간기관(23개 기관 조사 대상) 중 17개 기관이 2022년 ~ 2023년 기

간 동안 AR, VR 등 몰입형(immersive) 기술을 활용하였다. 이 기관 중 몰입형 기술과 

AI를 같이 활용한 사례는 아래와 같다. 

기관명

프로젝트명

프로젝트 내용

NASA

우주비행사 및 조

종사 비행훈련

우주비행사 비행훈련과 조종사 비행훈련을 포함한 

특수훈련으로 XR과 AI 기술을 활용

NASA

XR 기반 적응형 

사용자 인터페이스 

XR 환경(화성·달 VR 장면 등)을 활용하여 모의 EVA(우주선 

외부 활동) 동안 피시험자의 인지·신체 상태 평가 데이터를 

수집. XR, AI, 생체정보를 활용해 사용자의 인지 상태를 

판단하고, 그에 따라 제공되는 정보나 수행 절차를 조정.

NASA

XR과 AI·머신러닝을 

활용한 뇌-컴퓨터 인

터페이스 프로젝트 

뇌파(EEG)를 활용해 사용자가 XR 환경에서 버튼을 조작하여 

특정 행동을 수행할 수 있는지를 확인하기 위해 뇌–컴퓨터 

인터페이스(BCI)연구

미국

산림청 

산림지역 모델링 

및 시뮬레이션

VR과 AI 솔루션을 활용해 산불 발생 이전의 산림 지역 

모습을 모델링 - 이 모델은 사용자가 유역, 식생, 야생동물 

정보를 파악하여 생태계 복원 의사결정에 참고할 수 있도록 

지원. 또한 현장팀은 기상 조건이 화재 진압 및 대응 작업에 

미치는 영향을 분석하기 위해 몰입형 기술을 활용하여 

시뮬레이션을 수행하며, 이를 계획 및 복구 작업에 반영. 

교육과

학연구

소

 AI 보조 학습 기

능을 갖춘 vCoder

AI 기능을 활용하여 개별 중학생의 코딩 학습 방식을 

최적화하는 맞춤형 학습 경로를 제공하는 몰입형 가상현실(VR) 

게임인 vCoder를 완성하고 시험.

<표 4-2> 연방 민간기관의 XR·AI 활용 사례 예시

- 70 -

117)

 Ben Lang(2025.6.16.), “What We Know So Far About Anduril’s ‘Eagle Eye’ Military XR Headset 

and Founder’s Reunion With Meta”, RoadtoVR

118)

 Anduril Industries(2025.5.29.), “Anduril and Meta Team Up to Transform XR for the American Military”

2.2 국방 분야117)

 국방 분야의 AI-XR 사례로는 Meta와 Anduril Industries가 공동으로 차세대 군용 XR 

헤드셋 이글 아이(Eagle Eye) 프로젝트가 있다. 2024년 마이크로소프트가 주도하던 미 

육군의 혼합현실 헤드셋 프로그램(IVAS, Integrated Visual Augmentation System) 개

발·생산이 2025년 Anduril로 인계되면서 새롭게 추진되고 있는 협력 프로젝트이다.118)

 기술적 특징은 첫 번째는 완전 통합형 헬멧 형태로, 기존 HoloLens처럼 단순히 헬멧 

위에 장착하는 부속물이 아니라, 배터리·온보드 컴퓨팅·라디오·네트워킹 모듈·센

서·AR/VR 디스플레이·머리 보호 기능을 하나로 통합한 방탄 헬멧으로 설계되었다. 

두 번째는 AI 기반 위협 인지 기능이다. “온보드 AI 가디언(guardian)” 기능을 통해 

360°위협 인식 시스템을 제공하며, 드론·차량·인원 등 다양한 위협을 실시간으로 

탐지 및 분류한다. AI는 병사가 과도한 정보에 압도되지 않도록 필수 정보만 선별해 

제시하는 역할을 수행한다. 

 이 헤드셋은 병사들이 AR 오버레이를 통해 드론·적군·환경 정보를 직관적으로 인

식할 수 있어 전장 의사결정 능력이 향상된다. 또한 훈련 효율화 측면에서, XR 환경

에서 실시간 데이터와 AI 분석 결과를 시각적으로 제공해 훈련 몰입도를 높이고, 장비 

운용 및 정비 과정의 효율성을 증진한다. VR/AR 하드웨어와 소프트웨어 역량, 그리고 

Anduril의 Lattice 지휘통제 플랫폼 및 국방용 센서·통신 기술이 결합된 형태로, 민간–

국방 기술 협력 모델을 보여준다.

[그림 4-12] 이글 아이 헤드셋

  

                      출처: Anduril

- 71 -

119)

 중국 판공청(2023.9),元宇宙产业创新发展三年行动计划(메타버스 산업 혁신 발전 3개년 행동계획(2023–2025년))

3. 중국 

 중국은 메타버스를 “디지털과 물리 세계가 융합되는 몰입형 상호연결 공간”이자 

차세대 정보기술의 집적 산업으로 규정하고, 2023–2025 3개년 행동계획에서 산업(공장) 

메타버스를 중심 축으로 삼아 AI·블록체인·클라우드·VR 등 신기술의 집성(集成) 혁

신을 명시했다.119) 2025년까지 기술·산업·응용·거버넌스 전반의 돌파와 AI 기술과

의 결합을 명시했다.“인공지능·블록체인·클라우드·VR 등 신세대 정보기술의 집성

적 돌파”를 통해 XR 단말 보급, 디지털휴먼/지능형 콘텐츠 생성(글쓰기·그림·작곡) 

등 AI 생성·개인화 응용을 육성하는 것을 목표로 설정했다. 거버넌스·표준·인프라

(표준화 로드맵, 위험 추적·내용심사·데이터 거버넌스(개인정보·데이터 출경 관리), 

5G-A/6G·위성인터넷·클라우드-엣지 일체화, 신뢰 인프라(분산형 시범) 등을 한번에 

포괄하는 체계를 병행 구축한다. 이를 통해 XR 디바이스가 데이터 수집 → 엣지에서 

민감정보 익명화/필터링 → 산망이 엣지·클라우드 연산을 자동 배분 → AI가 이상탐

지/설명 생성 → 결과물에 출처 서명·표식 → 플랫폼이 내용 심사·위험 추적 → 전

부 표준 규격으로 기록/교환하려는 것으로 해석할 수 있다. 메타버스-AI 연계 정책을 

분야별로 정리하면 아래와 같다.

3.1. 산업/제조

3.1.1. 산업 통합 데이터·모델 기반 구축

정부는 제조 현장의 공정·설계·운영 데이터를 고정밀 3D 가상공장으로 연결하는 

“산업 메타버스 기초 ‘공통 모델 데이터베이스’” 구축을 명시하고, 설계–생산–운

영 단계 전반에 시뮬레이션 설계·검증 플랫폼을 배치해 예지보전, 검측·검사, 가상 

교육·훈련까지 확장하도록 제시했다. 이는 현장 데이터 → AI 학습·시뮬레이션 → 

XR 기반 의사결정의 순환을 정책적으로 뒷받침하는 구조다.

 3.1.2. 산업 디지털 신원·신뢰 체계

“산업 메타버스 디지털 신원관리 플랫폼”과 전주기(全链路) 신뢰 식별 서비스를 구

축해, 장비·부품·작업자·데이터의 신원·권한·추적을 XR/디지털트윈 흐름에 내재

화하도록 규정했다. 제조 영역에서 AI가 생성·학습한 모델/지식이 XR 현장뷰(가상공

- 72 -

120)

 Haier(2024.4.1.), “这一次，人工智能“国家队”卡奥斯为什么把旗舰大会放到上海开”, 중국 가전제품 기업 하이얼

121)

 중국증권시장신문(2024.3.29.), “卡奥斯发布智能交互引擎最新成果”, 하이얼 그룹 산하 산업인터넷 플랫폼

인 코스모플랫(COSMOPlat)의 지능형 상호작용 엔진 성과 발표

장)과 결합되어 공정 최적화·예지보전·원격지원·교육훈련에 반영되고, 그 결과가 

다시 AI로 돌아가 개선되는 ‘지속적 순환 구조’를 만드는 것을 정부 차원의 과제로 

설정했다. 

 3.1.3. 예시: 하이얼 COSMOPlat ‘메타버스 미래공장’120)

 하이얼 그룹의 산업인터넷 플랫폼 COSMOPlat은 상하이 세탁기 공장에 ‘메타버스 

미래공장(元宇宙工厂)’을 구축하여, 설계·건설 초기부터 디지털 트윈과 AI를 적용한 

가상–현실 통합 생산 체계를 시범 운영하고 있다. 

 공장에는 COSMOPlat의‘지능형 인터랙션 엔진(智能交互引擎)’이 적용되어, 30만 명 

규모의 사용자가 제품 맞춤 설계에 몰입형으로 참여하고, 투표로 최적안을 선정하는 

수요 연계 메커니즘을 운영한다. 본 기업은 사용자 참여형 설계 + AI 기반 수요–공급 

매칭 가속화로 제품 기획·생산 의사결정을 신속하게 내렸다. 

 또한, 디지털 트윈 기반 ‘가상 작업장’과 초연결 공급망 협업으로, 디지털 트윈으

로 구축한 가상 작업장을 통해 독일·호주·중국 등 31개 자원 제공자와 병렬 연결해 

‘제로 지연(零延时)’ 공급망 협업과 유연 생산을 구현했다.121) 

3.2 디지털 생활/공공(문화·행정·응급) 

 3.2.1 디지털휴먼·실감형 공공서비스

행정·공공 부문에 디지털휴먼 상담, 내비게이션 등 상시 상호작용형 서비스를 도입

하여 대민 창구를 XR·AI로 전환하도록 제시하고, 교육·의료·전력 등 공공 인프라

에 디지털트윈을 도입해 전영역·상시(全域全时) 감시·운영을 추진하는 것이 목표이

다.

 3.2.2. 재난·안전(응급) 시뮬레이션

 자연재해 예·경보, 고위험 산업단지 규제 집행, 사고 예측·추론·훈련(推演), 응급

구호 등에서 가상–현실 통합 시뮬레이션을 제시하며, 디지털 홍수구역·가상 위험화학

- 73 -

122)

 “컴퓨팅(산, 算力)과 네트워크(망, 网络)를 한 몸처럼 묶어 하나의 시스템으로 관리·배치하는 것(Computing–

Network Convergence)

단지·디지털 광산 등 XR 기반의 상황 인지와 의사결정 지원을 확대한다. 공공부문에

서 XR 인터페이스가 AI 분석·예측과 결합해 시민·공무원·작업자를 위한 실시간 의

사결정 보조 도구로 기능하도록 제도화하는 계획이다. 

3.3. 데이터·인프라

 3.3.1 초저지연 네트워크 + 산·망(算网) 일체화122)

 정부는 5G-A/6G, 기가/만기가(千兆/万兆) 광망, FTTR, 위성인터넷 등 신형 네트워크

를 단계적으로 구축해 고속·저지연·전영역(立体) 커버리지를 확보하도록 명시하고, 

이에 맞춰 클라우드–엣지 통합, 산·망(컴퓨팅–네트워크) 일체화, 지능형 스케줄링, 친

환경·저탄소 연산으로 메타버스 서비스의 초고현실감(콘텐츠 고정밀)과 실시간 상호

작용에 필요한 연산역량을 보장하도록 로드맵을 제시한다. 동시에, 네트워크·컴퓨팅 

기술 혁신(5G-A/6G, 광망, FTTR, 위성인터넷, 고성능/이기종/지능형/양자·유사뇌 계산 

등)을 병행하고, 클라우드–네트워크(云网), 산·망(算网) 협동 발전을 추진해 XR·AI의 

지연·대역폭 민감형 트래픽을 안정적으로 수용하도록 하고 있다.

 3.3.2. 분산형 ‘신뢰 인프라’ 시범

 메타버스 신뢰 인프라를 구축하고, 분산형(去中心化) 응용 시범을 통해 콘텐츠·신

원·로그의 위·변조 방지/출처 증명, 신뢰 저장을 강화하도록 규정한다. 인프라 종합 

관리 플랫폼을 마련해 연산·저장·통신 능력의 분산 협동을 구현, 운영 효율과 신뢰

성을 높이도록 하고 있다.

3.4. 표준·거버넌스(콘텐츠, 데이터, 안전)

 3.4.1 표준화 로드맵과 위원회 설치

정부는“메타버스 표준화 로드맵 연구”와 산업 표준 체계 구축을 명시하고, 기초 

공통·상호연동·안전·개인정보·업종별 응용을 아우르는 국가·업종·단체 표준을 

동시 추진하도록 규정했다. 또한 표준화 조직 구축과 ‘메타버스 표준 작업위원회’ 

- 74 -

설치로 필요·긴급 표준의 신속 제정과 시스템 상호운용을 촉진한다. 계획은 메타버스

의 핵심 통합 기술로 AI를 중요하게 보고(블록체인·클라우드·VR 등과 함께) 지능형 

생성 알고리즘·분산 신원·데이터 자산 유통 등 AI 연계 기술군의 배치를 분명히 하

고 있다. 이는 표준화 과제의 전제가 AI–메타버스 결합임을 보여준다고 해석할 수 있

다. 

콘텐츠 생산 항목에서 “지능 수집/렌더링/인코딩/심사/구동/생성/편집” 등 AIGC 전 

과정을 적시하고, 다인 실시간 협업·단말–엣지–클라우드 일체 렌더링을 지원하도록 

규정한다. 따라서 표준화 로드맵은 AI 생성형 미디어와 XR 파이프라인의 결합을 선제 

반영한다.

 3.4.2 데이터·신원·안전 거버넌스: AI 학습·XR 데이터의 전주기 관리

 메타버스 데이터 거버넌스 프레임 수립과 함께 데이터 보안·개인정보·국외반출(出

境) 관리를 명시한다. XR에서 생성되는 행동·공간·생체 등 고감도 데이터와 AI 학

습·추론에 쓰이는 데이터 모두를 동일 프레임에서 관리하겠다는 선언이다. 

‘메타버스 신뢰 기반시설’ 구축, 분산형(去中心化) 시범 과제, 종합 관리 플랫폼(연

산·저장·통신의 분산 협동)을 통해 콘텐츠·신원·로그의 위·변조 방지/출처 증명

을 제도화한다. 이는 AI 생성물의 진위·책임 추적과 메타버스 자산(디지털 휴먼·공

간 모델 등)의 무결성 보장을 동시에 목표한다.

 중국의 표준·거버넌스 축은 “AI가 만든 메타버스(가상 장면)→표준·표지·신뢰·

데이터로 관리”라는 공진화 구조를 제도화했다. AI가 메타버스를 지능화하고, 메타버

스는 AI의 생성물·데이터를 표준과 규정으로 검증·추적하는 쌍방향 루프가 문서

화·법제화되었다는 점이 핵심이다.

- 75 -

123)

 PwC Strategy&(2022), A Middle East perspective on the metaverse

124)

 UAE, “Metaverse”, UAE의 디지털 USE 메타버스 사업 설명

125)

 Asharq Al-Awsat(2024.2.24.), Saudi Ministry Launches 1st National Cultural Metaverse Platform 

in the World“

4. 중동

 컨설팅사 PwC Strategy& 보고서에 따르면, 메타버스는 2030년까지 GCC(Gulf 

Cooperation Council) 경제에 약 150억 달러의 부가가치를 창출할 잠재력을 지니며, 이 

중 사우디아라비아(76억 달러), 아랍에미리트(UAE)(33억 달러), 카타르(16억 달러)가 주

요 수혜국으로 전망된다.123) 이러한 국가들은 메타버스를 국가 차원에서 지원하는 과

정에서 메타버스와 AI 융합 적용 사례를 창출하고 있다. 

4.1. 두바이 무함마드 빈 자이드 인공지능대학(MBZUAI) 메타버스 센터(MMC)124)

무함마드 빈 자이드 인공지능대학은 2023년 10월 메타버스 센터를 설립했다. 이 센

터는 메타버스에 초점을 맞춘 종합적인 인공지능(AI) 연구 센터로 특히 통신, 의료, 엔

터테인먼트, 교육 분야에서 AI 기반 몰입형 기술 분야를 선도하는 것을 목표한다. AI 

생성 3D 아바타 콘텐츠 등 AI를 활용해 차세대 몰입형 온라인 사용자 경험, 디지털 콘

텐츠 생성, 공간 컴퓨팅 기술을 개발한다.

4.2. 사우디아라비아: 국가 문화 메타버스 Cultural Universe

사우디아라비아는 문화·관광·스마트시티 분야에서 메타버스–AI 융합 사례를 만든 

바 있다. 2024년 2월 22일에 사우디 문화부(Ministry of Culture)는 국가 건국기념일을 

맞아 ‘Cultural Universe’라는 메타버스 플랫폼을 공식 론칭하였다. 문화 및 예술적 

의미와 디지털 혁신을 통합하는 것을 목표로 하며, 사우디아라비다의 음악, 미술, 역

사, 요리 및 공예 문화의 성과를 소개한다. 이 플랫폼은 AI 기반 생성 미디어 인텔리

전스(Generative Media Intelligence, GMI) 기술을 접목하였다.125) GMI 기술을 기반으로 

다양한 문화 공연, 디지털 혁신 콘텐츠를 제공하며, 사용자들이 실생활에서처럼 여러 

활동과 볼거리(예. 역사 산책로, 문화 콘텐츠)를 경험할 수 있는 환경을 제공한다.

- 76 -

126)

 카타르 MCIT(2025.5.21.), “MCIT and HEC Paris in Doha Launch Case Study on Real-Time 

Crowd and Transport Management Solution”

[그림 4-13] 사우디아라비아 Cultural Universe 실행 화면

4.3 카타르 도시공공서비스형 메타버스, 디지털 트윈 NEOM

카타르 정보통신기술부(MCIT)의 'Digital Agenda 2030'은 국가 디지털 전환을 위한 6

대 프레임워크(디지털 인프라, 디지털 정부, 디지털 기술, 디지털 혁신, 디지털 경제, 

디지털 사회)를 제시하며, 디지털 경제를 구축하기 위한 노력을 이끌고 포괄적 디지털 

전환의 출발점을 마련했다. TASMU 플랫폼은 MCIT가 주도하는 디지털 이니셔티브이자 

TASMU 스마트 카타르 프로그램의 핵심 부분으로 클라우드 기반 국가 디지털 플랫폼

이다. 다양한 스마트 도시 서비스, 데이터 소스 및 애플리케이션을 통합하는 중앙 허

브 역할을 하며, 분석 및 AI와 같은 첨단 기술을 활용하여 국가 데이터를 실행 가능한 

통찰력으로 전환하고, 이를 통해 공공 서비스 제공을 향상하고 시민, 거주자 및 방문

객의 삶과 일상 경험을 개선하는 스마트 솔루션을 개발하는 것이 목표이다. TASMU의 

'Digital Twin Engineering' 서비스는 물리적 객체, 프로세스 또는 시스템의 디지털 복

제본을 생성할 수 있게 해, 3D 도시 모델에 산업별 데이터 레이어를 결합하고 패턴 

식별, 시나리오 시뮬레이션 및 위험 완화를 지원한다.

카타르 정보통신기술부(MCIT)는 2025년 5월 21일 수요일, HEC Paris(도하)와 협력하

여 '실시간 군중 및 교통 관리 솔루션(Real-Time Crowd and Transport Management 

solution)'에 대한 사례 연구를 발표했다.126) 이 사례 연구는 TASMU 스마트 카타르 프

로그램의 일환으로 개발된 이 솔루션이 FIFA 월드컵 카타르 2022™와 AFC 아시안컵 

카타르 2023 등 카타르가 주최한 주요 행사에서 성공적으로 배포된 사례를 다루고 있

다. 빅데이터 및 AI 기술을 기반으로 한 통합 솔루션을 설계하고 구현하여 주요 행사 

- 77 -

127)

 Neoma, “Enhancing Crowd Management with IoT Sensors: A Smart Approach to Safety, 

improved operations and enhanced experience”, 자동화 워크플로우 서비스 AI기업

128)

 ITU, “Global Initiative on Virtual Worlds and AI”, 글로벌 가상 세계 및 AI 이니셔티브 – 시티버스

동안 군중과 교통을 효율적으로 관리한 사례이다.127)

정리하면, MCIT의 TASMU 플랫폼은 'Digital Twin Engineering' 및 '3D Doha City' 서

비스를 통해 시뮬레이션, 예측, 시각화 및 AI 분석을 핵심 기능으로 제공하고 있으며 

카타르의 'Digital Agenda 2030'은 AI, 디지털 트윈을 포함한 새로운 디지털 기술의 활

용을 목표로 한다. 또한, 도시 메타버스 연구에서는 교통 최적화 및 시뮬레이션 분야

에서 디지털 트윈, AR, VR, AI 등의 기술이 활용되는 다양한 사례들이 언급되고 있고, 

이러한 맥락에서 해당 AI 기반 군중 및 교통 관리 솔루션이 XR 시각화 및 디지털 트

윈과 연계될 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 유추할 수 있다.

5. ITU-UNICC-Digital Dubai 시티버스 

5.1 시티버스 - 가상세계와 AI에 대한 글로벌 이니셔티브128)

도시 분야의 AI-가상세계 사례로, 국제전기통신연합(ITU)과 유엔 국제컴퓨팅센터

(UNICC), 디지털 두바이가 공동으로 추진하는 시티버스(Citiverse - Global Initiative on 

Virtual Worlds & AI)가 있다. 2024년 6월 제1회 UN 가상세계의 날에 설립된 이 이니

셔티브는 안전하고 신뢰 가능한 개방형·상호운용 메타버스 생태계를 조성하고, 도시 

적용을 위한 규범적 프레임워크(원칙·촉진요소·거버넌스)를 마련하는 데 초점을 두

고 있다. 시티버스는 이러한 목표 달성을 위해 세 가지 핵심 축을 중심으로 운영되고 

있다.

- 가상 세계 구현: 지침 개발, 인식 제고, 평가 및 인식 프레임워크 구축 전략

- 도시와 가상 및 현실 세계 연결: 신흥 기술 통합, 주요 사용 사례 및 모범 사례, 

도시 실험을 위한 환경, 도구 및 이벤트 제공과 같은 시티버스 운영

- 시티버스 터널링: 도시 리더, 학계 및 산업계와 협력하기 위한 실행 커뮤니티 및 

메커니즘 생성

기술적·정책적 특징은 첫째, 규범·거버넌스 프레임워크다. 도시의 메타버스 적용 

시 요구되는 안전성·신뢰성·데이터 주권·상호운용성 원칙을 명문화하고, 공공·민

- 78 -

간·시민이 함께 따를 운영 기준을 제시한다. 둘째, 도시 샌드박스를 통해 각국 도시

가 자체 시나리오(도시계획, 공공서비스, 교통, 관광, 재난안전 등)를 시험·실험할 수 

있는 환경을 제공한다. 

이 이니셔티브는 ITU의 표준화 역량, UNICC의 디지털 인프라 및 보안·데이터 거버

넌스 경험, Digital Dubai의 도시 혁신 플랫폼을 결합해 민·관·국제기구 협력 모델을 

구현한다. 결과적으로 도시는 디지털 트윈–AI–가상세계를 연계한 도시서비스 고도화(정

책 시뮬레이션, 공공서비스 개인화, 시민참여 플랫폼 확장)를 추진할 수 있으며, 표

준·상호운용성을 기반으로 도시 간 지식 공유와 솔루션 재사용이 가능해진다.

5.2 시티버스 활용 사례 

2025년 5월 발간된 ‘시티버스 활용 사례 분류(Citiverse Use Case Taxonomy)’에서 

가상세계와 AI 적용 영역을 ①도시계획·공간·인프라 ②도시행정·공공서비스·시민

참여 ③경제·교육·관광 ④교통·모빌리티 ⑤공공안전·보건·재난회복력의 5대 유형

으로 구분하고, 이를 기반으로 도시 혁신 모범사례의 공유와 확산을 촉진하고자 한다. 

① 도시 계획·공간·인프라

가상세계(메타버스·XR·디지털 트윈)와 AI를 결합하여 살기 좋은 도시공간을 설계

하고 물리적 환경을 혁신하는데 중점을 두고 있다. 핵심 주제는 도시계획·거버넌스

(Top-down), 공간조성·거주성(Bottom-up), 도시 인프라 엔지니어링(에너지·물 등), 규

제·건축법규(안전·회복력·지속가능성), 수명주기 관리·순환경제(자재 재사용)가 포

함된다.

- 도시 계획 및 거버넌스: 토지 이용 및 건축 환경의 개발 및 설계를 위한 프로세스

와 도구를 개선하여 더 나은 데이터 기반 의사결정 및 지속 가능한 결과(top-down 

접근 방식) 도출

- 공간 조성 및 살기 좋은 공간: 도시 계획 및 공간 조성 프로세스에서 대중의 참여

를 강화하여 거주성 향상(bottom-up 접근 방식)

- 도시 인프라 엔지니어링: 에너지 및 물 시스템과 같은 도시 인프라의 설계 최적화

- 규제 프레임워크 및 건축 법규: 건물 안전, 회복력 및 지속 가능성을 높이기 위한 

규제 개발 및 준수 강화

- 79 -

- 수명 주기 관리 및 유지보수: 에너지 및 물 시스템과 같은 도시 인프라의 수명 주

기 관리 및 유지보수 최적화. 재료의 혁신적인 재활용을 위한 순환 경제 혁신 포

함

② 도시행정·공공서비스·시민참여

 가상세계와 AI 기술을 활용해 도시 거버넌스를 개선하고, 공공서비스 품질을 높이

며, 시민 참여를 확대하는 데 중점을 둔다. 특히 행정 의사결정의 투명성 제고, 시민과

의 쌍방향 상호작용, 디지털 공청회·가상 의회·참여형 시뮬레이션 등 새로운 민주적 

거버넌스 방식을 포괄한다. 핵심 주제로 정책 시뮬레이션 및 협의, 공공서비스 전달 

최적화, 시민참여·공동 설계, 사회적 포용·형평성 강화가 포함된다.

- 공공 서비스 제공: 세금 관리, 허가 신청, 면허, 사회적 지원과 같은 서비스의 접근

성과 효율성 향상

- 시민 참여, 참여 및 공동 창조: 더 포괄적이고 상호작용적이며 의미 있는 공공 참

여 및 참여 시장 확대

- 지속 가능한 도시 운영: 도시의 탄소 중립 전환을 모니터링하고 지원하며, 도시와 

지역사회를 위한 자원 효율성 및 순환성을 증진하는 이니셔티브. 도시 대기 질 개

선 및 폐기물 관리 서비스 개선

- 투명성 및 책임성: 시 예산, 서비스 성과, 공공 프로젝트 업데이트와 같은 분야의 

사례

핵심 개념

대표 사례

디지털

지하 자산 매핑

디지털 트윈 등 가상세계 기술로 

지하 배관·케이블의 대화형 지도를 

구축하여 인허가·안전·공동굴착 조정 

및 AI 기반 예지정비 등에 활용

영국 NUAR(국가 지하 자산 등록부)

: 600+ 공·사 자산 보유자 데이터에 

안전 접속, 영·웨일스로 단계 확산, 

연간 ≥£4억경제효과 추정

인프라 시스템을 

위한 기후 변화 

적응 계획 

연결된 디지털 트윈 생태계로 홍수 

등 기후충격이 에너지·물·통신망에 

미치는 영향을 분석·대응(부문 간 

협업·정보공유)

영국 CReDo(기후 회복력 시연)

: 다중 인프라 운영자가 연결형 디지털 

트윈으로 회복력 계획·사건 대응 개선

 XR 대화형 도시 

인프라 계획

지리공간 데이터·3D 모델과 XR을 

결합한 대화형 디지털 트윈으로 도시 

개발 시나리오·정책영향·환경변화 

실시간 시뮬레이션·시각화

노팅업 시 의회

: 유산구역·홍수위험·실시간 교통층 

통합, 시민참여·시나리오 분석 

지원(투자 유치에 기여)

인간 

시뮬레이션을 

위한 에이전트 

기반 도시 환경

다중 에이전트 AI로 도시 설계 개입에 

반응하는 행동 패턴을 생성·예측(가상 

세계 인프라 내 커뮤니티 이용·참여 

시뮬레이션)

Project Sid

: 마인크래프트 상에서 자율적 AI 

에이전트가 경제·정부 등 가상 문명을 

장기간 자율 운영(PIANO 아키텍처 

활용)

<표 4-3> 도시 계획·공간 조성·인프라 활용 사례 요약

- 80 -

③ 경제·교육·관광

 몰입형 가상세계와 AI를 활용해 지속 가능한 경제 성장을 촉진하고, 교육을 개인화

하며, 관광 경험을 혁신하는 데 중점을 둔다. 핵심 주제로는 산업·비즈니스 혁신, 몰

입형 학습·훈련, 스마트 관광·문화유산 보존이 포함된다.

- 산업·비즈니스 혁신: 경제 시스템 전환으로, 순환 경제와 원격 근무 허브 지원, 

실시간 경제 예측을 통해 의사결정 및 투자 계획을 개선, 더욱 지속 가능한 경제 

발전 가능

- 몰입형 학습·훈련: 물리적 경계를 넘어 학습의 지속성을 보장, 학습 성과를 향상

하며 글로벌 협력을 촉진하는 개인화된 학습 환경을 가상 세계로 조성

- 스마트 관광·문화유산 보존: 토착 유산과 문화적 정체성을 보존하고, 물리적 및 

가상 참여를 결합한 관광 경험을 재구상, 환경 영향을 줄이고 지역 사회를 위한 

혜택 창출

사례

핵심 개념

대표 사례

XR 기반

현장 작업자

건축·환경 검사관, 경찰 등 현장 

공무원이 XR 디바이스로 규정·데

이터를 실시간 확인하고, 단계별 

지침 및 원격 전문가 지원을 받아 

현장 문제 해결 AI는 위험 감지·

규정 준수 모니터링을 지원하며, VR 

시뮬레이션은 고위험 업무 

훈련에 활용

미국 아이오와주 시더 폴스(Cedar 

Falls): XR/VR을 활용해 경찰 사관생도 

훈련, 트레이너가 시나리오 실시간 

변경· 훈련 개입 오스트리아 비엔나 

BRISE 프로젝트: BIM·AI·AR 통합으로 

건물 승인 및 현장 검사 프로세스를 

자동화·디지털화

시민 정서 매핑 

AI 및 디지털 트윈을 결합해 시민 

여론·정서를 시각화·분석하여 정책 

의사결정에 반영

실시간 피드백과 트렌드 분석으로 

우선 개입 지역과 정책 방향 도출

그리스 파트라스(Patras): 도시 복원력 

디지털 트윈을 개발, 시민 피드백과 

실시간 데이터를 통합해 도시 전반 

정서 지도를 생성하고 기후·사회적 

이슈 대응 우선순위를 설정

공무원

온보딩 및 교육

신입 공무원이 가상 청사·민원 

창구·재난 시뮬레이션 등 몰입형 

환경에서 직무 역학·정책·절차를 학습

AI 기반 피드백으로 개인화된 학습 

경험 제공, 비상 상황, 부서 협업 

시나리오

미국 샌디에이고: VR·AI 기반 몰입형 

교육 모듈 도입, 신입 공무원의 비상 

대응· 대민 서비스·협업 시나리오 

체험 지원

스마트 폐기물 

관리 및 재활용

디지털 트윈 기반 도시 폐기물 

수거·재활용 데이터를 실시간 통합 

관리 플랫폼

AI는 폐기물 발생 패턴 예측, 수거 

경로 최적화, 재활용 참여 촉진 지원

덴마크 코펜하겐: Cisco·TDC와 협력한 

스마트 시티 디지털 트윈 프로젝트

조명·주차·폐기물 데이터를 통합 관리, 

7마일 도시 구역 운영 효율성 지속

가능성 향상

투명성 및 시민 감독을 강화하여 신뢰 구축

<표 4-4> 도시행정·공공서비스·시민참여 사례 요약

- 81 -

사례

핵심 개념

대표 사례

회복탄력

적 교육

분쟁·재난 등으로 교육권이 중단된 지역의 

학습자 대상, 메타버스/XR 기반의 몰입형

·상호작용형 가상 학습 환경 제공, 학업 

연속성(비상·복구 단계 포함)을 확보

글로벌 튜터–학습자 연결을 통해 

교육·심리적 회복 지원, 전통적 방식이 

어려운 상황에서 맥락 적합형 교육 제공

유엔 정치평화구축국: 콜롬비아에서 VR “

Pathways Colombia“ 도입, 콜롬비아의 

분쟁 후 재통합, 정의 및 화해 노력을 

몰입적으로 

보여주는 VR 경험 제공 구 

FARC(무장혁명군) 전투원 및 200명 이상의 

아동이 참여하여 공감·사회적 결속을 높이는 

|교육 효과

하이브리

드 경제 

물리·디지털 경제가 ’트윈 경제’로 결합 

도시/지역 커뮤니티가 가상세계에서 

자산·서비스·정체성을 전시·거래하고, 

전자상거래·원격근로·NFT·디지털 통화 등을 

통해 경제 다각화와 포용성 추구 

SITE(사회적 상호작용 트윈 경제) 

네트워크: 여행·상업 분야 중심 상호운용 

가능한 메타버스 월드 컬렉션을 

구성해 각 도시·지역이 고유 자산과 

서비스를 몰입형 XR/AI/블록체인으로 

수익화하도록 설계

지속 

가능한 

경제 개발 

디지털 

트윈

현실의 육상·해양 구조물을 복제한 디지털 

트윈을 통해 사전테스트·시뮬레이션· 

위험/결과 분석 정책·투자 의사결정의 

투명성과 예측력 향상 및 개인화된 사용자 

참여 유도 “가상 행동의 현실 영향”을 

실현하는 경제 도구로 제시

Madalia(마데이라 제도): 육상+해저 

구조물을 포함한 최초 디지털 트윈 

XR·AI·VR·블록체인을 포함한 메타버스기술 

게이트웨이 역할, 원격 연산을 기능 기반 

방식으로 제공해 모든 기기에서 고품질 

XR/AI 접근을 지원

가상 

엔터테인

먼트

공간 컴퓨팅·생성형 AI·XR 기술로 

구동되는 대규모 몰입형 라이브 

행사(스포츠·콘서트·페스티벌 등)의 가상 

경기장/라운지 경험을 통해 접근성·포용성 

향상, 신규 수익원 창출 IP/데이터 권리 

보호·확장된 도달범위 등 이벤트 경제 

모델 혁신 목표

FIM 스피드웨이 그랑프리:AI·XR·공간 

컴퓨팅으로 전 세계 팬에게 라이브 

모터스포츠의 스릴을 제공 멀티 

앵글·라이더와의 1:1 영상대화· Hall of 

Fame·머천다이즈 등 상호작용형 

요소를 갖추어 지리·재정 장벽을 

완화, 팬 참여·수익 다변화

메타버스 

마켓 

플레이스

가상 상점·쇼룸·전시·러닝 부스를 맞춤/

기성 콘텐츠로 물리 인프라·초기 물류비 

없이 제품·서비스 거래 지원

판매 프로세스 간소화, 가상 자산 

재사용·중고 거래 촉진, 실시간 데이터 업

데이트, 디지털 통화 연계로 순환경제·

원격고용· 기업가정신 강화

RooomSpaces(가상 쇼룸 플랫폼): 고난도 

공산품(예: 선박 엔진)을 3D 인터랙티브 

쇼룸으로 제공, 엔지니어·마케팅이 다국어 

주석/디자인을 직접 업데이트하고, 

영업·AS는 원격 시연·교육 수행

<표 4-5> 경제·교육·관광 사례 요약 

④ 교통·모빌리티 

도시는 교통으로 인한 높은 수준의 온실가스 배출 및 대기 오염으로 어려움을 겪고 

있고, 전 세계 이산화탄소 배출량의 70%가 도시 지역에서 발생하며 교통과 건물이 가

장 큰 원인 중 하나로 추정된다. 또한 많은 도시들이 심각한 교통 혼잡, 노후화된 인프

라, 증가하는 인구 문제에 직면했다. 교통 및 모빌리티 주제 영역은 가상 세계를 활용하

여 사람들이 도시를 통해 이동하는 방식과 물품이 운송되는 방식을 변화시키는 데 중점

을 둔다. 이 주제는 대중교통, 능동형 교통 및 마이크로 모빌리티, 개인 차량, 도시 물류 

및 화물, 교통 허브를 포함한다.

- 82 -

- 대중교통: 철도부터 버스 네트워크까지 대중교통의 접근성, 지속 가능성, 효율성, 

고객 경험 및 분담률 향상

- 능동형 교통 및 마이크로 모빌리티: 안전하고 매력적인 도보, 자전거 및 스쿠터와 

같은 마이크로 모빌리티를 위한 기회를 늘리고 도시 공간을 재활용

- 개인 차량: 더 나은 도시 인프라 시스템을 통해 교통 혼잡과 안전을 줄이고 전기차 

채택

- 도시 물류 및 화물: 공급 관리부터 라스트 마일 배송까지 더 스마트하고 지능적인 

시스템을 통해 도시 내 물품 이동을 최적화

- 교통 허브: 역, 도시 항구 및 공항을 원활하게 통합된 복합 교통 허브로 전환

⑤ 공공안전·보건·재난회복력

도시는 비상사태, 보건 위기, 자연재해로부터 지역사회를 보호하는 데 있어 점점 더 

많은 어려움에 직면하고 있다. 기후 변화, 공중 보건 위협, 안전 사고로 인한 연쇄적인 

위험에 특히 취약하며, 많은 도시들이 노후화된 비상 대응 시스템, 증가하는 비상 전화

량, 복잡해지는 위협 환경에 대비해야한다. 이에 가상세계를 활용한 지역사회 보호, 지

원 방법 혁신을 주요 주제로, 비상 대응, 공중 보건 관리, 범죄 예방, 재난 대비, 핵심 

인프라 보호에 중점을 둔다.

사례

핵심 개념

대표 사례

XR  모빌리티

계획

XR 기반 몰입형 환경 활용 교통 인프라 

사전 시뮬레이션, 대중교통 노선·역 

위치·보행자 동선의 영향을 평가

주민은 가상 공간에서 교통 인프라 

변경을 체험, 의견을 제공하며, 공공 

참여와 공정성 중심의 설계를 촉진

보스턴 시, 매사추세츠 만 교통 

당국:VR 시뮬레이션 도구 활용, 

새로운 대중교통 인프라 설계 

단계에서 시민 피드백을 반영하는 

파일럿을 진행 시민 수용성을 높이고, 

교통정책 설계 과정의 투명성과 

신뢰성 제고

 몰입형

 MaaS 

(Mobility-a

s-a-Service)

AR·XR 기반 가상 안내 서비스를 기존 

교통 플랫폼에 통합, 개인화된 경로 

탐색 및 복합 모빌리티 여정 최적화 

지원 사용자는 스마트폰이나 AR 

글래스를 통해 실시간 오버레이된 

길 안내, 교통 흐름, 환승 지점을 

직관적 확인 AI는 지연 예측·경로 

추천·맞춤형 안내를 제공하며, 

다국어 대화형 인터페이스를 

통해 접근성 향상

런던 Citymapper: AR 내비게이션 

프로토타입 도입, 사용자가 실제 거리 

위에 가상 경로를 시각화 시민들의 

이동 편의성과 접근성 향상, 복합 

교통 네트워크 활용 용이

주차 공간 

최적화

도시 전역의 주차 인프라를 실시간 

시각화·분석할 수 있는 동적 모델로, 

주차 공간의 가용성, 사용 패턴, 향후 

수요 효과적 파악 혼잡 지역을 조기 

식별, 주차 정책이나 요금 체계 

설계를 데이터 기반으로 개선 AI는 

항공 영상 및 거리 이미지를 활용한 

자동 점유 탐지와 수요 예측 기능을 

제공, IoT 센서와 연계해 주차 

자원의 동적 관리 및 최적화

독일 라이프치히(Leipzig)시: 

Connected Urban Twins 프로젝트를 

통해 AI 기반 이미지 분석과 지리 공간 

데이터·항공 사진을 통합한 디지털 

트윈을 활용 도시 내 주차 공간의 

가용성 및 점유 상태를 분석, 특히 

주차 구조물 감지에서 최대 94%의 

정확도 달성 주차 수요 예측 및 관리 

효율화를 목표로, 도시 교통 혼잡 

완화와 효율적인 인프라 동시 달성

<표 4-6> 교통·모빌리티 사례 요약

- 83 -

- 비상 대응: 통합된 지휘 시스템과 고급 훈련을 통해 경찰, 소방, 응급 의료 서비스 

전반에 걸쳐 첫 대응자의 속도, 조정 및 효율성 향상

- 공중 보건 관리: 의료 시스템의 회복력, 질병 감시 및 응급 의료 대응 능력을 강화

하고 모든 지역사회 구성원의 보건 서비스 접근성 개선

- 범죄 예방: 더 나은 훈련, 자원 할당 및 예방 전략을 통해 공공 안전에 보다 효과

적이고 공평하며 지역사회 중심적인 접근 방식 개발

- 재난 대비: 개선된 조기 경보 시스템, 대피 계획 및 자연 및 인공 재난에 대한 다

기관 조정을 통해 지역사회 회복력 구축

- 핵심 인프라 보호: 향상된 모니터링, 위험 평가 및 비상 대응 프로토콜을 통해 필

수 도시 시스템 및 서비스 보호

사례

핵심 개념

대표 사례

몰입형 운영 

명령 및 

제어

실시간 지리공간 데이터, IoT 센서 피드, 

팀 간 통신을 3D 몰입형 디지털 트윈 

환경에 통합하여 비상 관리 능력 혁신

위기 상황에서 대응자들은 가상 

시뮬레이션을 통해 복잡한 상황을 

시각화·분석하고, 대응 옵션을 

테스트하며, 여러 기관·팀 간 협업을 

신속하고 효율적으로 조율

싱가포르 국립연구재단(NRF): IoT 센서와 

환경 데이터를 통합한 3D 도시 디지털 

트윈 기반 지휘센터 개발

이를 통해 홍수 시나리오 시각화, 대피 

경로 계획, 자원 배치를 실시간 최적화 

2023년 몬순 시즌에서 실제 대응 시간 

단축 성과 달성 이후에는 질병 감시와 

보건 자원 관리 기능으로 확장

사이버 위협 

시뮬레이션

핵심 인프라 운영자를 위한 몰입형 

3D 명령·제어 플랫폼을 구축, 

전력·통신·교통 등 연결된 유틸리티 

네트워크 전반의 사이버 물리적 

위협을 실시간 시각화 및 대응 IoT 센서 

데이터와 보안 지표를 홀로그램 

기반 시각 인터페이스로 전환해 기존 

2D 대시보드보다 빠른 위협 감지 및 

대응 조정 AI는 위협 패턴 분석 및 

잠재적 공격 시뮬레이션에 활용, 

블록체인은 데이터 무결성과 추적성 

보장

호주 에너지 퀸즐랜드(Energy 

Queensland):

ADMS(Advanced Distribution 

Management System)와 

GIS(지리정보시스템)을 통합하여 

전사적 단일 네트워크 모델 구축

배전망의 운영 상태와 사이버 위협을 

동시에 모니터링, 핵심 인프라를 

물리적·사이버적 위험에 노출시키지 

않고 시나리오 계획 및 대응 훈련 수행

디지털 범죄 

현장 수사 

플랫폼

범죄 현장의 3D 디지털 트윈을 

생성하고, 이를 영구적·상호작용적인 

가상 환경으로 보존하여 수사, 증거 

분석, 훈련 및 사법 절차에 활용

인터폴(INTERPOL): 디지털 범죄 현장 

수사용 메타버스 파일럿 프로그램 운영 

범죄 현장의 원형을 가상세계에 

재현·보존, 장기간에 걸친 증거 분석과 

국제 공동수사

<표 4-7> 공공안전·보건·재난회복력 사례 요약

- 84 -

제3절 메타버스-AI 융합 시너지 전망  

  메타버스-AI 융합은 단순한 신기술의 조합이 아니라, 산업과 사회의 구조적인 변

화를 가져올 수 있는 근본적 혁신의 흐름이다. 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작 효율화, 

메타버스 기반 AI 훈련 및 시뮬레이션, AI-XR 기기, AI 디지털 휴먼 인터페이스의 확

산 등은 다양한 영역에서 실질적인 기술 진보와 산업적 성과를 창출하는 중이다. 이러

한 변화는 앞장에서 살펴본 바와 같이 각 산업별로도 일어나고 있는 상황이다. 아울

러, EU, 미국, 중국, 중동 등 주요국이 메타버스 정책의 핵심으로 AI 융합을 지목하고 

지원을 확대함에 따라, 그 성과는 중장기적으로 더욱 가시화될 것으로 기대된다. 

이에 본 장에서는 앞서 논의한 메타버스-AI 융합 시너지, 산업별 활용 사례, 주요국 

정책 동향을 종합하여 향후 메타버스-AI 융합 시너지의 기회를 중장기 전망 관점에서 

체계적으로 제시하고자 한다. 구체적으로, 단기적으로는 콘텐츠 생산성과 개인화 경험

의 향상 및 서비스 최적화가 두드러지며, 중기적으로는 AI 인터페이스의 고도화와 활

용 범위 확대, 장기적으로는 현실과 가상 간 융합이 일상화되면서 사회·경제 구조 전

반에 걸친 근본적 변화가 나타날 것으로 전망된다.

1.

단기 전망 

 단기적으로는 생성형 AI 기술이 메타버스 콘텐츠 제작 방식에 도입되기 시작하면서 

콘텐츠 생산의 진입 장벽이 낮아지고 메타버스 서비스에 AI가 도입되면서 최적화가 

촉진될 것으로 전망된다. 과거에는 3D 오브젝트 제작이 높은 비용과 장기간의 개발이 

필요했으나, 현재는 유니티 뮤즈, 어도브 파이어플라이, 로블록스의 큐브 3D 같은 생

성형 AI 도구들이 확산되면서 3D 콘텐츠 생산 비용 절감 및 속도 향상이 가능해지고 

있다. 전문회사뿐 만이 아니라, 일반 개인이나 크리에이터도 3D 메타버스 제작이 가능

해지면서 진입장벽이 점차 낮아지고 있다. 

또한, AI는 사용자 데이터 기반의 맞춤형 경험 제공이 가능하다. 메타버스와 융합된 

AI는 사용자 활동 데이터를 기반으로 한 개인화된 콘텐츠 추천과 공간 설계 구현, 개

인 선호에 맞는 다양한 맞춤형 인터페이스를 제공하여 사용자 경험의 다양성을 높이

고 만족도를 향상 시킬 것으로 기대된다. 이는 이용자의 몰입도를 높이고 서비스 제공

자의 고객 유지율을 높이는데 도움이 될 것이다. 

- 85 -

산업 성과 최적화 측면에서 있어서는 종근당 메타버스 팩토리, LGU+ 키즈토피아, 메

타포레스트 심리상담 사례에서 보는 것처럼 제조, 교육, 상담 등 특정 산업 분야에서 

메타버스와 AI 융합을 통한 효율성 증대 사례들이 구현되고 확장될 것으로 예상된다. 

또한 공공부문은 “규범과 모범 사례를 만드는 실험장” 역할을 하며, EU XR 5.0 

프로젝트처럼 작업자 안전, 인간 중심 인터페이스 관련 정부 가이드라인 등의 정비가 

추진될 것으로 전망된다.

 

2.

중기 전망  

 중기적으로 메타버스는 AI의 실시간 상호작용 인터페이스로 발전하게 되고, AI의 학

습공간이자 실행 환경이 되는 플랫폼으로 진화할 것으로 예상된다. 빅테크 기업들이 

출시하는 AI 글래스에 XR 기능이 본격적으로 통합되면서 사용자의 일상에서 AI의 직

관적 활용 경험이 증대되는 새로운 사용 환경을 제공할 수 있을 것이다. 

그리고, 다양한 AI 디지털 휴먼이 상담, 튜터, 안내, 영업 등 다양한 분야에 걸쳐 활

용되며 사용자의 업무 지원 요구 및 정서적 요구에도 대응하는 인간적인 상호작용을 

실현할 수 있게 될 것이다. 나아가 사람과 유사한 정서적·인지적 상호작용을 실현할 

수 있게 된다면, AI를 단순 도구가 아닌 사회적 파트너로 받아들이게 될 수도 있다. 

또한, AI훈련을 위한 메타버스 기반의 가상 시뮬레이션 환경이 고도화되어 AI 기술의 

안전하고 효율적인 학습 및 검증을 위한 테스트베드 역할을 수행하면서, 자율이동체 

개발, 제조 환경 운영 등에 광범위하게 적용될 것으로 전망된다. 

공공 부문에서는 도시, 교육, 국방 등 핵심 산업 중심으로 메타버스-AI 융합 솔루션

의 내재화를 추진하고, 국가 단위의 플랫폼이나 표준 경쟁이 심화되기 시작할 것으로 

전망된다. 

3.

장기 전망 

 장기적으로는 단기 및 중기 단계에서의 기술 발전과 확산을 기반으로, 메타버스-AI 

융합이 사회 전반에 내재화되면서, 현실과 가상의 경계를 허무는 구조적 전환이 본격

화될 것으로 전망된다. 메타버스-AI 융합이 국가 물리·디지털 인프라의 기본 계층으

로 정착한다. AI-XR 기기, AI 디지털 휴먼이 일상생활 속 필수적 도구가 되어 현실과 

가상 세계의 정보를 끊김없이 연결하고, 실시간으로 상호작용하는 새로운 일상이 정착

- 86 -

129)

 NVIDIA (2025), Scale Synthetic Data and Physical AI Reasoning with NVIDIA Cosmos World 

Foundation Models

될 것으로 예상된다. 사람들은 현실과 가상이 융합된 공간을 당연히 받아들이고 이를 

기반으로 한 다양한 서비스들이 창출될 것으로 기대된다. 

도시계획, 의료, 국방, 제조, 교육 등 다양한 분야에서 메타버스 시뮬레이션이 일반화

되면서 AI가 단순 분석과 예측을 넘어 의사결정까지 수행하는 자율운영 체계가 구현

될 것으로 기대된다. 도시 교통의 흐름을 AI가 실시간으로 시뮬레이션하면서 최적의 

신호 체계를 설계 할 수도 있고, 수많은 전투 시뮬레이션을 통해 국방 작전을 지원할 

수 있다.  

 또한, 현실과 가상이 유기적으로 연동되면서, 새로운 직업과 비즈니스 모델, 가상 

기반 일터 공간 등이 등장하고, 이에 따라 노동 방식, 조직 구조, 사회적 관계 전반에 

구조적 변화가 예상된다. 예로, 다양한 AI 에이전트 기능을 가진 디지털 휴먼이 업무 

동료로서 함께 일하고, 원격 가상 환경에서의 업무 수행이 빈번해지면서 새로운 하이

브리드 근무 형태에 대한 평가, 보상 체계에 대한 요구가 생길 수 있다. 이처럼 사회 

경제 전반이 “인간-AI-가상융합공간”의 삼각 구조를 중심으로 재구성되는 구조적 

전환 단계에 접어들게 된다. 

메타버스–AI 융합은 중장기적으로 다양한 산업적·사회적 발전 가능성을 보여주고 

있지만, 이러한 가능성을 현실에서 구현하기 위해서는 기술적 제약과 산업 환경의 현

실적 한계를 극복해야 한다.

첫째, 시뮬레이션 기반 AI 학습 고도화가 필요하다. 메타버스 환경은 AI가 다양한 상

황을 반복적으로 학습할 수 있는 가상 실험 공간을 제공하지만, 가상 환경에서 학습된 

AI 모델이 실제 환경에서 동일한 성능을 보장하지 않는 심투리얼 갭(Sim-to-Real Gap) 

문제가 발생할 수 있다. 시뮬레이션과 현실 간 격차를 줄이고자 하나 여전히 현실의 

모든 변수(예. 표면 마찰력, 재질 특성, 조도, 조명 변화 등)와 불확실성을 완전히 반영

하는 데에는 기술적 한계가 존재한다129). 

둘째, XR 기기 기술의 성숙도를 높여야 한다. 현재 XR 기기는 배터리 지속 시간, 기

기 무게, 시야각 제한, 사용자 피로도 등의 기술적 한계를 가지고 있으며, 이러한 문제

는 장시간 산업 현장에서의 활용을 제한할 수 있다.

셋째, 산업 도입 비용과 투자 불확실성 역시 메타버스-AI 기술 확산을 제약하는 요

- 87 -

인이다. 메타버스 플랫폼 구축, XR 장비 도입, AI 인프라 구축 등에는 상당한 초기 투

자가 필요하며, 투자 대비 성과가 단기간에 나타나지 않는 경우 기업의 도입 의사결정

이 지연될 가능성이 있다.

메타버스–AI 융합은 기술 성숙도 확보와 산업적 경제성 검증 등 다양한 성장 과제를 

해결하는 과정 속에서 점진적으로 발전할 가능성이 높다. 따라서 향후 메타버스–AI 융

합 기술의 발전 전망은 기술 혁신과 산업적 기회뿐 아니라 기술적 한계와 산업적 리

스크를 함께 고려하는 균형적 관점에서 접근할 필요가 있다.

- 88 -

130)

 메타버스-AI 융합의 장애요인 예시는 이경선·김성옥(2021.3.)의 「AI 도입·확산의 저해 요인 분석 및 정책

적 시사점」에서 제시한 기업의 AI 도입 장애요인을 참조하여, 메타버스-AI 융합 관점에서 재해석·정리하였

다. 아울러 메타버스-AI 융합 활성화 방안 예시는 각 장애요인에 대응하는 형태로 제시하였다.

제5장 메타버스-AI 융합 활성화 방안

앞선 분석을 종합하면, 메타버스와 AI의 융합은 상호 보완적으로 발전하는 공진화 

관계에 있으며, 메타버스 밸류체인 전 영역에서 AI의 역할과 영향력이 빠르게 확대되

고 있다. 제조, 의료, 교육, 건설, 국방 등 다양한 산업에서도 메타버스-AI 융합 적용이 

본격적으로 적용될 것으로 전망된다. EU, 미국, 중국, 중동 등 주요국 정부도 관련 전

략과 지원 정책을 추진하고 있어, 중장기적으로 메타버스-AI 융합은 산업 운영 방식과 

사회·경제 구조 전반을 근본적으로 변화시킬 잠재력이 크다. 이러한 전망을 실현하기 

위해서는 기업의 메타버스-AI 융합 콘텐츠 개발이 지속적으로 이루어져야 하며, 이를 

뒷받침할 정부의 체계적 지원도 필수적이다.

이에 본 연구에서는 메타버스-AI 융합 이슈와 대응 방안 도출을 위해 문헌 분석과 

더불어 전문가 자문을 병행하였다. 자문은 메타버스 기업 대표, 임원, 실무 책임자 18

명을 대상으로 서면 의견 수렴 방식으로 이루어졌으며, 메타버스-AI 융합 장애 요인 

예시와 활성화 방안 예시를 사전에 <표 5-1>, <표 5-2>와 같이 제시한 뒤130), 이 중 

중요하다고 판단되는 요소에 대한 구체적 의견 제시와 추가 고려가 필요한 사항을 요

청하는 방식으로 진행되었다. 본 장에서는 이러한 전문가 자문 결과와 기존 문헌 분석

을 바탕으로, 메타버스-AI 융합의 주요 장애요인과 향후 활성화 방안을 제시한다.

구분

내용

1

내부 인재 부족

AI 전문 인력(엔지니어, 분석가 등)이 기업 내부에 충분히 확보되지 

않아 AI 도입 및 활용 역량이 제한됨

2

초기 투자비용

메타버스와 AI 융합을 위한 R&D 및 인프라 구축 초기 비용이 높아 

기업 부담으로 작용 

3

AI 기술 미성숙

적용을 원하는 AI 기술이 아직 충분히 성숙하지 않아 메타버스 내 

활용 시 실효성이 낮음 

4

데이터 부족

학습에 필요한 양질의 데이터가 부족하거나, 정제·표준화되지 않아 AI 

활용이 어려움

5

AI 인프라 비용

고성능 서버, GPU, 클라우드 인프라 등 운영 비용이 높아 확장성과 

지속 가능성에 부담 요인 발생

<표 5-1>  메타버스-AI 융합 장애요인 예시

- 89 -

 

6

경영진의 인식 부족

경영진이 메타버스와 AI 융합의 전략적 가치를 충분히 이해하지 

못해 투자나 실행 의지가 약화됨

7

투자 대비 성과 

불확실

메타버스-AI 융합 프로젝트의 ROI(투자 대비 효과)가 명확하지 

않아 의사결정에 부담 요인으로 작용

8

AI 파트너 부족

메타버스-AI 융합을 위해 협업할 수 있는 AI 기업이 제한적

9

기존 시스템과의 

상호운용성 부족

메타버스 서비스/플랫폼과 AI 모듈 간 연계가 원활하지 않아 서비스 

통합 및 운영 효율성이 저하됨 

10

AI 관련 법·제도 미비

AI 생성 콘텐츠의 저작권, 개인정보 보호 등에 대한 법적·제도적 

근거가 불명확하여 사업화 리스크 존재 

11

AI 서비스 관련 규제

특정 산업(의료 등)에서는 규제가 엄격해 AI 기능 적용 범위가 크게 

제한됨

12

기존 조직/인력과의 

갈등

콘텐츠 개발자·운영 인력이 AI 자동화로 인한 역할 축소를 우려하며 

조직 내부 저항 발생 

구분

내용

1

인재양성

· 메타버스-AI 융합 아카데미 등 내부 인재 부족 대응 

2

재정·금융 지원

· 보조금 등 초기 투자비용 부담 완화 

· 공공 수요연계 실증 등 투자 대비 성과 불확실 대응

3

기술 성숙화 지원

· 실증사업 지원 등 AI 기술 미성숙 대응

4

데이터 생태계 구축

· 데이터 표준화·정제 지원 등 데이터 부족 대응 

5

인프라 지원

· 고성능컴퓨팅 지원 등 AI 인프라 비용 대응

6

경영·조직 역량 강화

· 성공사례 백서 등 경영진 인식 부족 대응 

· 전환교육 지원 등 기존 조직/인력 갈등 대응 

7

생태계 활성화 및 

파트너십

· 매칭 플랫폼 등 AI 파트너 부족 대응 

8

표준·상호운용성 확립

· 표준 개발·적용 지원 등 기존 시스템과의 상호운용성 부족 대응

9

법·제도 정비

· AI 관련 법·제도 미비 및 AI 서비스 관련 규제 대응

<표 5-2> 메타버스-AI 융합 활성화 방안 예시 

- 90 -

제1절 메타버스-AI 융합 장애요인 

전문가 자문 결과, 중요하게 선택된 메타버스-AI 융합 장애요인을 ‘인력·조직 역

량’, ‘기술·데이터·인프라 기반’, ‘투자·사업성·생태계’, ‘제도·규범·신

뢰’측면으로 분류하였다. ‘인력·조직 역량’은 메타버스–AI 융합을 기획·개발·운

영할 수 있는 내부 역량이 충분히 확보되어 있는지와 관련된 문제를 포괄한다. 단순한 

인력 규모의 부족을 넘어, 기술 전략을 이해하는 경영진의 리더십과 조직 차원의 변화

관리 능력을 포함하는 범주로, 내부 인재 부족, 경영진의 인식 부족 이슈가 포함된

다.‘데이터·인프라 기반’은 메타버스 –AI 융합 서비스를 실제로 구현하고 운영하기 

위한 기술적 기반이 어느 수준까지 준비되어 있는지를 다룬다. 데이터 부족, AI 인프

라 비용, 기존 시스템과의 상호운용성 부족이 이 범주에 속한다. ‘투자·사업성’은 

메타버스–AI 융합을 둘러싼 재무적·시장적 환경을 의미한다. 융합 프로젝트를 시작하

고 확장하는 과정에서 필요한 초기 투자 규모, 투자 대비 성과의 불확실성 등이 핵심 

하위 요소로 작동한다. 이에 해당하는 이슈는 초기 투자비용과 투자 대비 성과 불확실

이다. 마지막으로 ‘제도’는 메타버스–AI 융합 서비스가 사회적으로 수용되고 지속될 

수 있는지와 관련된 법·제도적 환경을 다루는 범주이다. 데이터 수집·가공 범위, AI 

생성 콘텐츠의 저작권 등 법·제도가 명확하게 정립되지 않은 불확실성이 기업의 사

업화 의사결정에 직접적인 장애 요인으로 작용하고 있다. 이러한 법·제도의 불확실성

을 제도 이슈로 분류하였다.

상위 카테고리

장애요인

① 인력·조직 역량

내부 인재 부족

경영진의 인식 부족

② 데이터·인프라 기반

데이터 부족

AI 인프라 비용

기존 시스템과의 상호운용성 부족

③ 투자·사업성

초기 투자비용

투자 대비 성과 불확실

④ 제도

법·제도의 불확실성 

<표 5-3> 메타버스-AI 융합 장애요인

- 91 -

1. 인력·조직 역량

 1.1. 내부 인재 부족

메타버스–AI 융합은 단순히 개별 기술을 도입하는 수준을 넘어, AI 모델링·데이터 

처리·실시간 3D 그래픽·도메인 지식이 결합된 고난이도 시스템을 설계·운영해야 

한다는 점에서 내부 인재의 역할이 중요하다. 메타버스 서비스에 AI를 접목하기 위해

서는 AI 알고리즘을 이해하고 구현할 수 있는 전문 엔지니어와 더불어, 메타버스 도메

인(콘텐츠, XR 엔진, 사용자 경험 등)에 대한 깊은 이해를 가진 인력이 동시에 필요하

다. 하지만, 현실적으로는 숙련된 인재를 확보하기가 어려워 메타버스와 AI를 융합하

는 과정에서 상당한 기술적 허들이 발생하고 있다는 지적이다. 특히 AI 기술의 발전 

속도가 매우 빠른 탓에, 중소기업 임직원의 역량만으로는 이를 따라잡기 어려운 상황

이며, 유능한 인재가 외부로 유출될 가능성도 높다는 의견이 제시되었다. 메타버스-AI 

융합 관점에서 인재 부족은 단순한 인력 규모의 문제가 아니라, 복합 기술을 이해하고 

통합할 수 있는 핵심 역량의 부재라는 보다 구조적인 과제로 볼 수 있다. 

 1.2. 경영진의 인식 부족

메타버스–인공지능 융합은 본질적으로 경영 차원의 전략적 선택이자 조직 전체 자원 

배분의 문제이기 때문에, 최고경영진의 인식과 의지가 융합 추진 여부를 결정하는 핵

심 요인으로 작용한다. 하지만, 최근 AI 기술이 매우 빠른 속도로 변화하는 과정에서 

임원층과 실무자 간, 세대 간 이해와 숙력도 격차가 커지고 있다는 지적이 있다. 경영

진 입장에서 AI 적용의 필요성은 인지하나, 구체적으로 어느 분야에 어떻게 적용해야 

하는지에 대한 아이디어와 노하우가 부족하다는 의견이다. 경영진이 메타버스-AI 융합

의 잠재적 시장 가치와 혁신성을 개략적으로 인지하고 있음에도 불구하고, 이를 실제

로 뒷받침할 기술인력·개발 조직의 중요성에 대해서는 충분히 인식하지 못하고 있는 

경우도 있다. 경영진이 “전략적 가치는 인정하지만, ‘조금 수준이 낮은’ 인력으로

도 추진이 가능하다고 보는” 경향이 있다는 것이다. 이러한 경영진의 인식 부족은 전

문 인력 채용·육성에 대한 투자 기피와 개발 조직의 구조적 약화로 이어질 수 있다. 

따라서, 향후 정책 지원에서도 경영·조직 역량 강화를 별도의 축으로 다루어야 할 필

요가 있다. 

- 92 -

131)

 한정호(2025.7.15.), “"공공데이터 '정제' 없인 韓 AI 없다"…업계, 정책 중심 전환 '촉구'”, ZDNET Korea

2. 기술·데이터·인프라 기반

 2.1 데이터 부족

메타버스–AI 융합 서비스는 사용자별·상황별로 적합한 상호작용을 제공해야 하므로, 

도메인 특성에 맞게 축적된 대규모·고품질 데이터가 필요하다. 특히 의료, 교육, 제

조, 헬스케어와 같이 메타버스 활용 가능성이 높은 분야에서는, 인체·동작·작업 과

정 등 현장 특성을 반영한 도메인 특화 데이터셋이 필요하다. 전문가 자문 결과에 따

르면 현재 국내에서는 이와 같은 데이터가 충분히 구축·공개되지 않아 메타버스–AI 

모델의 성능과 활용 범위를 제약한다고 응답하였다. 또 한 전문가는 공공 사업을 통해 

구축된 라벨링 데이터가 실제 산업 현장에서 거의 활용되지 못하고 있다고 언급하며, 

데이터 구축과 활용 사이의 단절을 문제로 지적하였다. 실제로 정부가 공공데이터 개

방을 통해 양적인 성장은 이뤘으나 AI 개발 현장에서 활용 가능한 수준의 고품질 데

이터를 아직 부족하다는 평가가 있다131). 

결과적으로 메타버스에 AI를 도입하는데 가장 큰 장애요인은 고품질 실감형 데이터 

부족과 데이터 공유 인프라의 미비라는 의견이 제기되었다. 이로 인해 현장에서는 활

용 가능한 정제 데이터의 부재 또는 보안으로 인해 외부 활용 제한의 문제가 발생하

며, 이는 AI 학습과 서비스 개발의 높은 비용과 시간으로 이어진다. 데이터 부족은 산

업 전반의 서비스 품질 저하와 오류 정보 제공 위험 뿐 아니라, 이미 고도화된 AI 경

험에 익숙한 사용자 기대 수준을 충족하지 못해 메타버스-AI 융합 서비스의 경쟁력을 

약화시키는 주요 요인으로 작용할 수 있다. 데이터 부족 문제가 해소되지 않을 경우 

메타버스-AI 융합의 확산과 고도화는 구조적 제약에 직면할 가능성이 크다.

 2.2 AI 인프라 비용

메타버스–AI 융합 서비스는 대규모 연산을 수행할 수 있는 GPU·고성능 서버·스토

리지·네트워크 등 물리적 인프라를 전제로 한다. 특히 3D 그래픽 렌더링과 AI 추론이 

동시에 요구되는 환경에서는 상시 운영 가능한 연산 자원이 필요하며, 의료와 같이 데

이터 외부 반출이 어려운 분야에서는 병원·기관 내부에 온프레미스 서버를 구축해야 

한다. 전문가 자문에 따르면 이러한 인프라를 초기 단계에서부터 확보·유지하는 비용

- 93 -

132)

 HASH.ai, “Manufacturing Digital Twin”, 공급체인 사례 설명

133)

 CUBIG, “Industrial Digital Twins: Software & Examples in Manufacturing and Construction”

134)

 Superior Business Solutions(2025.2.25.), “The Role of AI in Medical Imaging and PACS Systems.”

은 대기업이 아니라 지방 중소기업·스타트업·규제산업 기관에 매우 큰 부담으로 작

용하여, 파일럿이나 PoC 단계의 시도조차 가로막는 요인으로 인식되고 있다. 의료 분

야를 다루는 한 전문가는 병원 내 고성능 서버 구축이 초기 버전 개발과 실증 단계에

서 상당한 허들로 작용하며, 이로 인해 메타버스–AI 융합 시도가 지연된다고 강조하였

다. 

또한 메타버스 콘텐츠와 결합되는 AI 모델을 개발하기 위해 기존 메타버스 콘텐츠 

데이터를 정제하고 이를 기반으로 파인튜닝하는 과정에서도 상당한 하드웨어와 인프

라 비용이 발생해 중소기업에게 큰 재정적 부담이 된다는 의견이 제기되었다. AI 인프

라 비용은 일회성 투자에 그치지 않고, 모델 고도화와 서비스 확장 과정에서 지속적으

로 발생하는 운영비용이라는 점에서 더 큰 제약이 된다. 일부 전문가는 클라우드 기반 

AI 서비스가 보급되었음에도, 대규모 GPU 사용료와 트래픽·저장 비용은 여전히 메타

버스–AI 융합 서비스의 수익 구조를 압박한다고 설명했다. 이처럼 AI 인프라 비용은 

단순한 비용 항목을 넘어, 어떤 기업이 어떤 수준의 메타버스–AI 서비스를 구현하고 

유지할 수 있는지를 결정하는 진입장벽이자 확장 한계 요인으로 작동하고 있다.

 2.3 기존 시스템과의 상호운용성 부족

메타버스–AI 융합은 기존에 구축되어 있는 전사 IT 시스템, 도메인별 서비스 플랫폼, 

운영 데이터베이스와의 유기적 연계를 전제로 한다. 예를 들어 제조 분야에서는 

MES·ERP·센서 시스템에서 발생하는 데이터를 메타버스 공간의 디지털 트윈과 연결

하고, 여기에 AI 분석·예측 기능을 결합132)133)해야 하며, 의료 분야에서는 기존 전자

의무기록(EMR), PACS, 병원정보시스템(HIS)과 메타버스 기반 진료·교육 환경을 안전

하게 연동134)해야 한다. 그러나 실제 현장에서는 각 시스템이 서로 다른 데이터 포맷, 

통신 프로토콜, 보안 체계를 사용하고 있어, 메타버스 플랫폼과 AI 모듈을 기존 시스

템과 자연스럽게 이어 붙이는 상호운용성 확보가 쉽지 않다. AI 인프라를 다룬 자문에

서 한 전문가는 AI 서버 사용량에 따른 비용 부담과 함께, 고사양 장비와 기존 메타버

스/디바이스와 연동할 때 “구동이 자연스럽게 되지 않는다”는 점을 언급하였다. 상

호운용성 부족 문제는 단순한 기술적 연결의 어려움을 넘어, 운영 효율성과 데이터 활

용도 저하로 이어진다는 점에서 메타버스–AI 융합 활성화의 중요한 제약 요인이다. 메

- 94 -

타버스 공간에서 수집되는 상호작용 데이터와 AI 분석 결과가 기존 업무 시스템과 실

시간으로 공유되지 않으면, 현장 의사결정이나 기존 프로세스 개선으로 이어지기 어렵

고, 반대로 레거시 시스템에 축적된 풍부한 이력 데이터가 메타버스–AI 서비스 고도화

에 충분히 활용되지 못한다. 일부 전문가는 각 기업의 개별적인 개발 기술이 상호 호

환성이 낮아 산업 생태계가 분절 될 수 있음을 우려하였다. 이는 메타버스–AI 융합이 

개별 솔루션 수준을 넘어, 기존 시스템과의 연계를 전제로 하는 통합 아키텍처 관점에

서 설계·표준화되지 않는 한 확산 속도가 제한될 수 있음을 시사한다.

3. 투자·사업성

 3.1 초기 투자 비용

 메타버스–AI 융합 사업은 시작 단계에서부터 상당한 초기 고정비 투자가 필요하다. 

3D 엔진 기반 메타버스 환경을 설계하고, 여기에 특화 AI 모델을 결합하기 위해서는 

기획·개발 인력 확보, 시범 서비스 구현, 데이터 수집·정제 체계 구축 등이 동시에 

필요하며, 경우에 따라 고성능 GPU 서버나 온프레미스 테스트 환경까지 한꺼번에 마

련해야 한다. 전문가 자문 결과, 여러 전문가는 고성능 서버·GPU와 같은 하드웨어 

인프라 구축비와 이를 운영할 자금이 중소기업·스타트업에 매우 큰 부담으로 작용한

다고 응답하였다. 의료 분야를 다루는 한 전문가는 데이터 외부 반출이 어려운 특성상 

병원 내부에 별도의 서버를 구축해야 해 초기 버전 개발 단계부터 큰 허들이 발생한

다고 지적하였고, 또 다른 전문가는 메타버스 구축에 더해 AI 도입을 위한 추가 자금

이 필요해 기술적 부익부·빈익빈이 심화될 수 있다고 우려를 표했다. 초기 투자비용

은 메타버스–인공지능 융합 시도의 폭과 속도를 제한하는 대표적인 진입장벽으로 작

동하고 있으며, 특히 재무 여력이 낮은 기업일수록 이 장벽을 넘기 어려운 구조에 놓

여 있는 것으로 이해할 수 있다.

 3.2 투자 대비 성과 불확실

메타버스–AI 융합 사업은 기술적 참신성과 전략적 중요성이 강조되는 영역이지만, 투

자 대비 성과(ROI)를 예측·검증하기 어렵다는 점이 기업의 의사결정을 크게 제약하고 

있다. 메타버스 공간 구현, AI 모델 개발, 데이터 구축, 인프라 확보 등에 상당한 비용

- 95 -

을 투입해야 하는 반면, 시장 규모와 수익 구조는 아직 충분히 검증되지 않았기 때문

에 얼마를 투자하면 언제, 어떤 형태로 회수할 수 있는지 명확히 제시하기 어렵다. 한 

전문가는 AI 프로젝트의 발전 속도가 너무 빨라 프로젝트 방향을 잡기 어렵고, 투자가 

필요한 시점에서 수익성을 회사에 설득하기가 쉽지 않아 적극적인 투자가 지연된다고 

언급하였다. 즉, 투자 대비 성과의 불확실성은 특히 자체 재원이 충분하지 않은 기업

에서 독자적인 대규모 투자를 어렵게 만들거나 투자 규모를 축소시키며, 그 결과 원천 

기술 확보 지연, 유사 콘텐츠의 반복 생산 등 한계를 초래하고 있다. 

4. 제도

 4.1 법·제도의 불확실성 

메타버스에서 개인정보, 행태 데이터, AI 생성 콘텐츠가 복합적으로 처리됨에 따라 

산업의 지속적인 성장을 뒷받침할 수 있도록 기존 법·제도 체계를 정비해야 할 필요

성이 제기되고 있다. 메타버스 공간에서 수집되는 세밀한 행태 정보와 생체·의료 데

이터가 AI 학습과 서비스 개인화에 활용될 경우, 어떤 범위까지 수집·가공·결합이 

허용되는지, AI가 생성한 콘텐츠의 저작권과 책임 소재는 누구에게 귀속되는지, 국경

을 넘나드는 데이터 이동을 어떤 기준으로 규율해야 하는지 등 핵심 쟁점은 아직 충

분히 정립되지 않은 상태다. 이로 인해 기업은 동일한 서비스라도 개인정보보호법, 저

작권법, 정보통신 관련 법령 등 여러 규범이 중첩 적용될 수 있는 법적 불확실성에 직

면하고, 이는 메타버스–AI 융합 서비스를 기획·출시하는 과정에서 중요한 리스크 요

인으로 작용할 수 있다. 

전문가 자문에서는 주로 데이터 활용과 관련된 법·제도 리스크가 구체적으로 언급

되었다. 이는 현재 개인정보 규제 및 데이터 정제·공유 체계 부재로 인해 학습용 데

이터 구축이 어렵기 때문이라고 지적되며, 이러한 법·제도적 공백은 단순한 규정 부

족을 넘어, 기업의 의사결정과 혁신 속도를 늦추는 구조적 장애요인으로 인식되고 있

다. 의료 분야를 다룬 한 전문가는 데이터 유출 및 법률적 문제에 대한 우려 때문에 

기관이 외부 반출을 꺼려하며, 그 결과 AI 학습·추론을 위한 고성능 서버를 병원 내

부 온프레미스 형태로 구축해야 해 초기 개발·실증 단계에서 큰 부담이 발생한다고 

지적하였다. 이와 같은 응답은 법·제도 해석의 불확실성이 존재할 경우 기업이 서비

스 설계와 인프라 구축에서 보다 보수적으로 대응할 수밖에 없고, 메타버스–AI 융합 

도입 속도가 느려질 수 있음을 보여준다. 

- 96 -

제2절 대응 방안 

본 절에서는 제1절에서 도출한 이슈별로 대응 방안을 제시한다.‘인력·조직 역량’

이슈의 대응 방안으로는 융합 인재 양성, 경영 조직 역량 강화를 제시한다.‘데이터·

인프라 기반’의 이슈 대응 방안으로는 데이터 생태계 구축, 인프라 지원, 표준 상호

운용성 확립을 제시한다.‘투자·사업성’이슈의 대응 방안으로는 초기 도입지원, 

R&D·실증 지원, 정책금융, 생태계 활성화를 제시한다. 마지막으로 ‘제도·규범’이

슈의 대응 방안은 법·제도 정비 가이드라인을 제시한다.

상위 카테고리

장애요인

대응방안

① 인력·조직 역량

내부 인재 부족

융합 인재 양성

경영진의 인식 부족

경영·조직 역량 강화

② 데이터·인프라 기반

데이터 부족

데이터 생태계 구축

AI 인프라 비용

AI 인프라 지원

기존 시스템과의 상호운용성 부족

표준·상호운용성 확립

③ 투자·사업성

초기 투자비용

초기 도입지원

투자 대비 성과 불확실

정책금융, R&D·실증 지원

파트너십 및 글로벌 진출

④ 제도

법·제도의 불확실성 

법·제도 정비

<표 5-3> 메타버스-AI 융합 장애요인 및 대응방안

1. 인력·조직 역량

 1.1 융합 인재 양성

메타버스–AI 융합은 단일 전공이나 직무로 대응하기 어려운 복합 기술·도메인 이해

를 요구한다. 3D 그래픽과 XR 엔진, AI 모델링·데이터 분석, 서비스 기획과 UX, 그

리고 의료·교육·제조 등 각 산업에 대한 현장 지식이 서로 맞물려야 경쟁력 있는 

융합 서비스가 구현될 수 있다. 전문가 자문 결과에 따르면, 국내 기업들은 이러한 융

합 역량을 갖춘 인재 풀을 충분히 확보하지 못하고 있으며, 특히 중소기업의 경우 숙

- 97 -

련된 AI·XR 인력을 안정적으로 채용·유지하기 어려운 상황이다. 일부 전문가는 국

내외 대기업 및 해외 기업과의 인력 경쟁, 빠른 기술 변화 속도에 비해 내부 역량이 

뒤따르지 못하는 점을 추가적인 애로 요인으로 언급하였다.

이에 따라 융합 인재 양성 체계를 다음과 같은 방향으로 구축할 필요가 있다. 첫째, 

대학·대학원 단계에서 컴퓨터공학, 콘텐츠·디자인, 산업·의료공학 등 다양한 전공

을 아우리는 메타버스–AI 융합 교육과정을 마련하고, 캡스톤·현장 프로젝트를 통해 

실제 산업 데이터를 활용한 문제 해결 경험을 제공해야 한다. 이를 통해 산업 현장에

서 즉시 활용 가능한 실무형 융합 인재를 체계적으로 양성할 수 있다. 아울러 주요 국

제 학회 및 글로벌 연구 커뮤니티와의 협력을 확대하여, 최신 연구 동향과 글로벌 표

준, 우수 교육 콘텐츠를 교육과정에 반영하고, 학생과 연구자가 국제 공동연구·발

표·네트워킹에 참여할 수 있는 기회를 체계적으로 확대할 필요가 있다.

둘째, 산업 현장에서는 재직자 대상 리스킬링·업스킬링 프로그램을 통해 기존 콘텐

츠·게임·SI 인력이 AI·데이터 역량을 보완하고, 반대로 AI·데이터 인력이 XR·도

메인 지식을 습득할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다. 또한, “비(非)IT 전문도메

인”인력들도 부분적인 메타버스-AI 융합 기술을 부분적·단계적으로 체험하고 학습

할 수 있도록, 체험형 교육·사례 중심 프로그램 등 접근성이 높은 학습 ‘창구’를 

마련할 필요가 제기되었다. 

셋째, 메타버스-AI 융합 인재 양성을 산업 생태계 성장과 유기적으로 연계해야 한다. 

교육·훈련이 단발성 프로그램에 그치지 않고, 현장 실습과 프로젝트 기반 경험 축적

을 통해 기업의 서비스 개발 지속성으로 이어지도록 설계할 필요가 있다. 한 전문가는 

단기적으로 대학·연구기관과 연계한 아카데미 운영, 현장 실습 프로그램, 기업 맞춤

형 교육 과정을 통해 실무형 인재를 신속히 배출하고, 중장기적으로 글로벌 IT 기업의 

교육·인증 프로그램을 적극 활용하여 국제 경쟁력을 갖춘 인재를 양성하고, 정부 차

원의 장학금·인턴십 지원을 결합해 인력 이탈을 최소화해야 한다고 제언하였다. 

  1.2 경영·조직 역량 강화

메타버스–AI 서비스를 추진하기 위해서는 기술 인력·데이터·인프라에 대한 중장기 

투자와 함께, 이를 뒷받침할 의사결정 구조와 조직 문화가 함께 정비되어야 한다. 전

문가 자문 결과에 따르면, 일부 전문가는 최근 3년간 AI 기술이 매우 빠른 속도로 변

화하는 과정에서 임원층과 실무자, 세대 간 이해·숙련도 격차가 커지고 있어, 경영진

- 98 -

이 메타버스–AI 융합의 필요성은 인지하면서도 구체적으로 어느 분야에 어떻게 적용해

야 할지에 대한 아이디어와 노하우가 부족한 상황이라고 지적하였다. 또 다른 전문가

는, 경영진이 메타버스–AI 융합의 전략적 가치는 인정하면서도 이를 구현할 기술 인력

의 중요성을 충분히 평가하지 못하고, “기술적 능력이 다소 부족한 인력으로도 추진

이 가능하다”고 보는 관행이 존재한다고 언급하였다. 

이와 같은 문제를 완화하기 위해, 내부 인재 양성과 병행하여 경영·조직 역량을 체

계적으로 강화하는 정책적 지원이 필요하다. 전문가 자문에서 제기된 경영진 인식 부

족 문제를 고려할 때, 우선 정부와 유관 기관이 CEO·임원급을 대상으로 메타버스–AI 

전략 과정, 국내·외 벤치마킹 프로그램 등을 마련하여 기술 트렌드, 성공·실패 사례, 

투자·규제 환경을 종합적으로 이해할 수 있는 학습 기회를 제공할 필요가 있다. 기업 

내부적으로는 디지털·AI 관련 책임자(CDO, CAIO 등)의 역할을 명확히 부여하고, 메타

버스–AI 융합을 전담하는 조직에 권한과 예산을 부여하는 등 거버넌스를 정비하는 것

이 요구된다. 아울러 일부 전문가가 지적한 기술 인력 저평가 문제를 감안하면, AI·

메타버스 관련 프로젝트 성과를 핵심 경영지표(KPI)에 반영하고, 핵심 기술 인력에게 

보상·승진·의사결정 참여 측면에서 충분한 인센티브를 제공하는 제도 설계가 중요

하다. 이러한 경영·조직 역량 강화가 병행될 때, 융합 인재 양성의 효과가 실제 기업 

전략과 투자 결정으로 연결되며, 메타버스–인공지능 융합이 일회성 실험을 넘어 중장

기 핵심 사업 영역으로 자리 잡을 수 있을 것이다.

2. 데이터·인프라 기반

 2.1 데이터 생태계 구축

메타버스–AI 융합의 경쟁력은 결국 어떤 데이터를 얼마나 잘 가지고 있느냐, 그리고 

그것을 어떻게 공유·활용하느냐에 의해 좌우된다. 일부 전문가에 따르면 기업들은 의

료·헬스케어, 교육, 문화·관광, 제조 등 각 도메인에서 메타버스–AI 학습에 활용 가

능한 고품질 멀티모달 데이터를 확보하는 데 큰 어려움을 겪고 있다. 이에 대응하기 

위해서는 개별 기업이 데이터를 각자 수집·정제하는 수준을 넘어, 국가·산업 차원에

서 데이터 생태계를 체계적으로 구축하는 전략이 요구된다.

우선, 메타버스-AI 융합을 위한 데이터 문제는 단순히 데이터 양을 확대하는 접근이 

아니라, 산업 도메인 관점에서 ‘필요한 데이터가 무엇인가’를 재정의하는 데서 출발

할 필요가 있다. 전문가들은 생태계 구축의 성패가 데이터 수집 규모가 아니라, 해당 

- 99 -

135)

 여영준(2025.12.), “AI데이터 생태계 혁신을 위한 규제체계 혁신 방안”, 국회미래연구원 

136)

 여영준(2025.12.), “AI데이터 생태계 혁신을 위한 규제체계 혁신 방안”, 국회미래연구원 

산업에서 AI 성능 고도화와 서비스 가치 창출로 직결되는 데이터의 개념을 명확히 규

정하는데 달려 있다고 지적했다. 이를 위해서는 메타버스-AI 융합이 실제로 요구되는 

산업 분야를 중심으로, 각 도메인에서 필요한 데이터 유형과 활용 목적, 기대 성과를 

체계적으로 정리한 산업별 ‘데이터 로드맵’을 수립할 필요가 있다. 데이터 생태계는 

정부의 정책 목표와 산업 확장 전략, 비즈니스 모델과 연계된 구조로 설계되어야 인프

라 및 예산 투입이 실제 산업 성장으로 이어질 수 있다. 

또한, 민간 단독으로 해결하기 어려운 데이터 구축과 공유 문제를 해소하기 위해 데

이터 표준화 및 거래체계를 정비할 필요가 있다135). 우선 공공-민간 축적 데이터 연계

를 위한 데이터 표준화를 추진해야 한다. 국가 차원의 공공-민간 공동 데이터 표준체

계를 구축함으로써, 표준 간 단절과 중복으로 발생하는 정합화 비용을 줄일 수 있을 

것이다. 또한, 데이터 공유 활성화를 위해서 데이터 거래를 촉진할 수 있는 인센티브

를 제공해야 한다. 

마지막으로, 높은 비용 부담이 발생하는 데이터 전처리를 지원해야 한다. 현재 AI 도

입을 추진하는 기업 상당수가 데이터 정제와 전처리 비용의 어려움을 겪고 있다. 메타

버스-AI 융합 중소기업 대상으로 데이터 전처리 바우처 지원을 확대하고, 공공이 개발

한 고성능 전처리 인프라의 민간 개방 및 공동 활용을 추진할 필요가 있다136).  

 2.2 AI 인프라 지원

대규모 AI 모델 학습과 메타버스 실시간 서비스를 동시에 운영하려면, GPU 클러스

터, 고성능 서버, 초고속 네트워크 등 연산 인프라가 필수적이다. 그러나 전문가 자문

에 따르면, 지방 소재 기업이나 중소·스타트업 등은 이러한 인프라를 활용하는 과정

에서 상당한 비용 부담을 안고 있는 것으로 나타났다. 

이를 완화하기 위해 공동 활용형 AI 인프라 지원 체계를 구축할 필요가 있다. 예를 

들어 권역별로 공용 GPU 센터를 조성하고, 메타버스-AI 융합 프로젝트에 대해 일정량

의 연산 자원을 바우처 형태로 제공하거나, 클라우드 서비스 이용료를 부분적으로 지

원하는 모델을 도입할 수 있다. 한 전문가는 교육부의 글로컬대학 프로그램과 연계하

여 GPU 서버 등 고비용 인프라를 공동 활용하는 융합 허브를 구축하여 지방의 소기

업도 자체 장비 없이 기술 실증·검증을 수행할 수 있도록 하는 방안을 제안하였다.

- 100 -

또한, GPU 클라우드 사용료와 하드웨어·클라우드 운영비 부담을 낮추는 “지속형 

인프라 지원” 체계를 마련할 필요가 있다. 전문가들은 지속적인 메타버스-AI 융합 서

비스 개발과 운영 확장을 위해서는 AI 인프라 비용 부담을 줄이는 지원이 필수적임을 

강조하고 있다. 즉, PoC 단계의 일회적 지원이 아니라 운영 단계까지 이어지는 비용·

자원 지원의 연속성이 중요하다. 한 전문가는 국가 차원의 소버린 AI를 구축할 때 메

타버스에 특화된 AI도 함께 구축하고, 이를 메타버스 기업들이 저렴한 비용으로 활용

할 수 있는 방안을 고려하는 방안을 제시하였다. 

마지막으로, MVP(Minimum Viable Product)·실증 수준에 필요한 적정 규모의 장비 

지원 패키지 지원을 검토할 필요가 있다. 한 전문가는 현시점에서 2D-to-3D(예: 

Gaussian Splatting)처럼 비교적 빠르게 성과가 가시화될 수 있는 분야를 예로 들며, 대

규모 GPU 인프라까지는 아니더라도 내부 MVP·실증을 위해 1~2대 수준의 고성능 

CPU와 GPU 서버만 있어도 개발을 진행할 수 있다고 보았다. 다만 이러한 장비조차 

비용이 상당하므로, 그 부담이 줄어들면 스타트업이 다양한 서비스를 더 쉽게 출시할 

수 있다는 취지이다. 또한 Nvidia DGX Spark와 같이 상대적으로 간소화된 형태의 AI 

인프라 장비를 예로 들며, 현장 수요에 맞는 장비 지원이 추가되면 유의미하다고 추가 

언급하였다. 본 제안을 모든 사례에 일률적으로 적용하기는 어렵지만, 기업의 개발 단

계와 과제 목적을 종합적으로 고려한 적정 수준의 맞춤형 지원 방안 설계도 필요하다

고 볼 수 있다. 

 2.3 표준·상호운용성 확립

메타버스–인공지능 융합이 특정 플랫폼에 갇힌 실험에 머무르지 않고 산업 전반으로 

확산되기 위해서는, 서로 다른 시스템과 서비스가 원활히 연동될 수 있는 표준·상호

운용성 체계가 필요하다. 특히, 표준화 부족으로 인해 메타버스 간 상호 연동이 어렵

고, 메타버스 기술과 기존 시스템 간 연동 문제, 이로 인한 보안 문제 등이 발생할 수 

있다는 지적이 제기되었다. 이를 해결하기 위해 정부와 표준화기구, 산업계는 메타버

스–AI 융합을 염두에 둔 데이터 모델, 인터페이스, 참조 아키텍처를 마련할 필요가 있

다.

우선적으로는 메타버스–AI 융합 서비스 개발의 초기 단계부터 ‘데이터 형식–인터페

이스–보안 기준’의 표준화가 필요하다. 한 전문가는 기업들이 개별적으로 기술을 개

발할 경우 상호 호환성이 낮아 산업 생태계가 분절될 수 있다고 지적하면서, 이를 예

방하기 위해 AI 학습 데이터의 형식과 인터페이스를 비롯해 보안 기준까지 초기부터 

- 101 -

표준화해야 한다고 제안하였다. 이 관점에서 표준은 사후적 규제가 아니라, 협업을 가

능하게 하는 공통 언어이자 산업 확장에 필요한 ‘기본 인프라’로 기능한다. 특히 데

이터 형식과 인터페이스 표준은 기업 간 모델·콘텐츠·서비스 모듈이 결합될 수 있

는 기반을 제공하고, 보안 기준 표준은 공공·민감 영역에서의 도입 신뢰를 사전에 확

보하는 역할을 한다.

또한, 글로벌 시장 통용성을 고려한 ‘국제 표준·규제와의 정합성’을 확보해야 한

다. 글로벌 시장 진출을 위해서 규제·표준과 연계된 지원이 중요하며, 국내 기술이 

해외에서 통용될 수 있도록 국제 협력 체계를 마련해야 한다. 즉, 상호운용성을 국내 

생태계 내부 문제로만 보지 않고, 해외 파트너·해외 수요처와 연결되는 단계에서의 

호환성과 신뢰(인증, 안전 기준의 인정 가능성)를 함께 고려해야 한다. 표준·상호운용

성 확립은 국내 플랫폼 간 연동을 넘어, 해외 진출 시 요구되는 기준과의 접점을 사전

에 설계하는 과제로서 중요도가 높다. 

3. 투자·사업성·생태계 

 3.1 초기 도입지원

 메타버스–인공지능 융합 사업은 기획 단계에서부터 플랫폼 개발, 콘텐츠 제작, 데이

터 구축, AI 모델 적용, 고성능 인프라 확보까지 상당한 수준의 초기 자본 투입을 요

구한다. 특히 의료 등 규제·보안 요구가 높은 분야에서는 클라우드만으로는 대응이 

어려워, 기관 내부 실험환경과 온프레미스 서버까지 함께 구축해야 하는 경우가 있다. 

전문가 자문에서도 지방 소재 기업이나 중소·스타트업이 AI 인프라와 메타버스 서비

스를 동시에 준비해야 하는 초기 구간에서 부담이 너무 커 파일럿조차 시도하기 어렵

다는 지적이 있었다.

첫 번째 대응안은 초기 시장을 공공영역에서 먼저 열어주는 안이다. 한 전문가는 메

타버스–AI 융합 사업이 초기 단계인 만큼 민간 비즈니스모델에만 의존하기보다, 학

교·기관 등 공공영역에서 적극 활용하는 행정 정책이 필요하다고 보았다. 공공영역에

서 초기 시장을 확보하고 시민들이 활용하게 함으로써, 이후 다른 민간기업·단체로 

확산될 수 있다고 보기 때문이다. 공공기관 및 지자체와 연계한 공공수요 기반 실증 

프로젝트 확대 등 초기 도입 촉진을 공공수요 설계로 뒷받침 할 필요가 있다.

두 번째 대응안은 초기 도입을 실제 구매와 연결하는 사업 연계형 지원이다. 공공부

- 102 -

문에서 선도적 첫 구매제나 구매조건부 사업을 연계해 공공 안전훈련·국방·재난 대

응 등에서 시범 도입을 추진할 필요가 있다는 제안이다. 더 나아가, 시범 도입으로 끝

나지 않도록 실증 결과를 근거로 조달청 혁신제품 지정 제도와 연계하는 방안, 즉 초

기 도입이 공공조달 진입으로 이어지는 경로를 마련할 필요성이 제기되었다.  

세 번째 대응방안은 기업이 초기 도입 단계에서 겪는 사업화 병목을 줄이기 위해 실

증·마켓핏(Market Fit)·디자인·현지화 지원과 사업화 이관을 결합하는 것이다. 전문

가 자문 의견에 따르면, 개발 프로젝트의 경우에는 실증, 마켓핏, 디자인, 현지화 지원 

프로그램과 연계하는 것이 개발 지원 범위에 포함되어야 한다. 또한, 개발 지원 종료 

후에는 사업화 엑셀러레이팅 사업으로 이관하고 사용 촉진을 위해 기술을 사용할 수 

있는 바우처 지급 방식도 함께 병행될 필요가 있다. 이를 통해 초기 도입이 개발 성과

에서 그치지 않고 실제 사용과 확산으로 지원할 수 있을 것이다. 

 3.2 정책금융, 실증 지원

메타버스–AI 융합 사업은 기술적 난이도와 불확실성이 모두 높은 분야로, 기업 입장

에서는 투자 대비 성과(ROI)를 사전에 가늠하기 어려운 영역이다. 시장 규모와 수익 

구조가 아직 명확하게 자리 잡지 않았고, 성공사례도 많지 않아, 기업이 단독으로 대

규모 R&D나 인프라 투자를 진행하기에는 부담이 크다. 

투자 부담을 줄여주기 위해서 메타버스-AI 융합 실증형 R&D 보조금 및 자금지원 프

로그램을 고려할 필요성이 있다. 한 전문가는 성과연계형(ROI 기반) 금융지원 모델의 

필요성을 제기하면서 기술보증기금·신용보증기금 등 정책금융기관을 통한 메타버스

-AI 융합 기업 전용 보증·투자펀드의 필요성도 강조하였다. 이를 통해 기술개발-실증

-사업화 단계의 연속적 성장이 가능해지고 재정·금융 지원이 단순한 보조금의 역할

을 넘어 ‘메타버스-AI 융합 실증-상용화 브릿지펀드’로 작동할 수 있다는 이유이다. 

즉, 실증 성과를 기준으로 후속 보증·투자와 유기적으로 연계된다면, 기술개발 이후 

실증 단계에서 사업화 단계로 넘어가는 과정에서 발생하는 자금 공백을 메워주는 

‘브릿지’ 역할을 수행하는 금융 지원이 필요하다. 

또한, 실증 기회 자체를 확대하고 비용을 낮추는 PoC(Proof of Concept)/테스트베드 

중심 도입 지원도 필요하다. 정부 차원에서 메타버스-AI 융합 기술 개발과 사업화를 

위한 테스트베드 조성을 늘려 실증 단계에서의 비용 부담으로 사업화 연계가 저해되

지 않도록 지원할 필요가 있다. 특히, 가상훈련시스템에 적용되는 메타버스-AI 융합 

- 103 -

서비스는 현장 환경에서의 성능 검증이 필수적이라는 의견이다. 공공 안전훈련, 군/소

방/의료 등 공공 영역부터 실증 산업을 지원하여 민간 기술의 조기 사업화 기반 마련

할 필요성도 강조되었다. 

특히, 가상 환경과 현실 세계의 격차인 심투리얼 갭을 해소하기 위한 특화된 실증 지

원이 시급하다. 이를 위해 고충실도(High-Fidelity) 시뮬레이션 환경 구축과 심투리얼 전

이학습(Transfer Learning) 등 가상에서 학습된 AI 모델이 실제 현장에서 오차 없이 작

동할 수 있도록 돕는 기술 개발 지원을 강화해야 한다. 이는 가상 환경에서의 훈련 성

과가 실제 산업 현장의 안전과 생산성으로 직결되게 하는 핵심 연결고리가 될 것이다.

 3.3 파트너십 및 글로벌 진출

메타버스–AI 융합 사업은 초기 투자 비용이 크고 투자 대비 성과가 불확실한 분야로, 

기업이 단독으로 대규모 연구개발과 실증을 추진하기에는 큰 부담이 따른다. 이러한 

상황에서 파트너십과 글로벌 협력은 비용과 리스크를 분산시키고 수익 창출 가능성을 

높일 수 있는 현실적 대응 전략으로 볼 수 있다. 기업은 협력을 통해 기술·인력·시

장·인프라를 공유함으로써 단독 투자로는 확보하기 어려운 기회를 창출할 수 있으며, 

글로벌 실증과 해외 판로 개척을 통해 기술 신뢰도와 사업 지속성을 강화할 수 있다. 

초기 부담 완화를 위해서는 우선 국내에서 AI 기업과 메타버스 기업이 공동으로 참

여하는 조인트 사업 모델을 활성화할 필요가 있다. 정부는 다학제 전문가 위원회를 통

해 사업 필요성, 시장성, 확장성 등을 종합 평가하여 지원 대상 사업을 선정하고, 이후 

메타버스 기업–AI 전문기업–실수요 기관 간 최적의 컨소시엄 구성을 지원할 수 있다. 

또한 메타버스 기업이 제안한 실증 사업을 기반으로 AI 기업과의 매칭을 추진하고, 테

스트베드·운영비·성과 기반 인센티브 등을 포함한 실증 지원 프로그램을 통해 진입 

장벽을 낮출 필요가 있다. 더불어 대기업의 메타버스-AI 융합 관련 디지털 전환 수요

를 발굴하여 중소기업이 해당 프로젝트를 수행하도록 지원하는 수요 연계형 협력 모

델도 유효하다. 이는 중소기업의 판로 확보와 대기업의 혁신 기술 도입을 동시에 촉진

하는 상생 구조를 가능하게 한다.

아울러 글로벌 협력을 통한 비용 절감과 시장 확대 전략도 중요하다. XR과 AI 융합

을 추진하는 유럽 XR 5.0 프로젝트는 유럽 R&D 지원 프로그램인 호라이즌 유럽

(Horizon Europe)의 일환으로 진행되고 있으며, 우리나라도 2025년부터 호라이즌 유럽 

준회원국으로서 우리나라 연구자의 호라이즌 유럽 참여가 가능해졌다. 참여 시기 및 

- 104 -

137)

 한국은 국제표준화단체인 ITU-T를 통해 시티버스 표준화에 참여하고 있으며, 2025년 7월에 시티버스표준

화포럼이 창립되었다. 

예산 지원 여부 등 구체적인 부분의 검토가 필요하지만, 국제 연구 협력을 시작으로 

향후 실증, 표준화까지 공동으로 진행할 수 있다면 초기 부담 감소 및 향후 시장 진출 

확대 가능성을 높일 수 있을 것이다. 또한, ITU-UNICC-Digital Dubai 시티버스 등 글로

벌 협력 프로젝트에도 참여할 수 있다면, 도시 데이터·교통·안전 분야에서 한국 기

업의 기술을 해외에서 실증하고 확산하는 기회 확보에 도움이 될 수 있다137). 이러한 

국제 프로그램 참여는 해외 시장 진출뿐 아니라 기술 신뢰도 제고, 추가 투자 유치에

도 긍정적 영향을 미친다. 

방산 분야에서도 이러한 해외 협력을 추진할 필요가 있다. 현재 한국은 자주포, 전차 

등 하드웨어 중심으로 좋은 수출 성과를 거두고 있으나 AI·무인 체계 중심으로 재편되

는 미래 전장 환경 속에서 SW 중심 혁신 기술 수출로의 전략적 확장이 필요하다. 이에 

국내에서 개발 중인 메타버스-AI 융합 전장 지원 체계를 미국 등 선진국이 집중하는 유

무인 복합 체계 및 전장 메타버스 구현 시장으로 수출 할 수 있도록 지원함으로써, 고

부가가치 창출은 물론 장기적 안보 협력 파트너십 구축에 기여할 수 있을 것이다. 

종합적으로, 메타버스–AI 융합 산업의 초기 투자 부담을 완화하고 글로벌 경쟁력을 

강화하기 위해서는 국내 파트너십 기반의 협력 생태계 조성과 국제 공동 연구 및 실

증 프로그램 참여가 병행되어야 한다. 이는 산업 전반의 성장 기반을 마련하고, 국내 

기업이 글로벌 시장에서 지속 가능한 성장 경로를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것

으로 기대된다. 

[그림 5-1] 메타버스-AI 융합 파트너십 및 글로벌 진출 전략

- 105 -

138)

 여영준(2025.12.), “AI 데이터 생태계 혁신을 위한 규제체계 혁신방안”, 국회미래연구원

139)

 여영준(2025.12.), “AI 데이터 생태계 혁신을 위한 규제체계 혁신방안”, 국회미래연구원

4. 제도·규범

 4.1. 가이드라인 등 법·제도 정비

메타버스-AI 융합 산업의 성장을 뒷받침하기 위해서는 현행 법령의 적용 범위와 해

석 기준을 명확히 정립할 필요가 있다. 

 첫째, 데이터 활용의 법적 예측 가능성을 제고하기 위한 가이드라인을 마련해야 한

다. 메타버스 내 생체 정보나 행태 데이터의 수집·가공 범위에 대해 현행 법령이 적

용되는 기준과 해석 원칙을 구체적으로 제시함으로써, 기업과 기관이 사전에 법적 리

스크를 판단할 수 있도록 해야 한다. AI 학습 데이터의 경우, AI 학습을 목적으로 하는 

개인정보의 수집·활용이 허용되는 요건과 절차를 보다 명확히 하고, 가명정보 및 추

가적 이용에 관한 규정을 AI 학습의 특성을 반영하여 정비함으로써 현장에서의 적용

성을 높일 필요가 있다138).  

둘째, AI 생성물의 유형별 법적 분류, 책임 배분 원칙, 고위험 서비스에 대한 강화된 

책임 기준 등 일관된 규범적 틀을 정립함으로써, 메타버스 내 생성형 AI 활용 확산에 

대응할 수 있는 법적 기반을 마련할 필요가 있다139). 여영준(2025)의 연구에 따르면, 

현재 국내 법체계는 저작권법·개인정보보호법 등 개별 규범만 적용될 뿐, AI 생성물

을 독립적인 법적 대상으로 판단하는 통합 기준이 부재해 해석 주체와 맥락에 따라 

법적 효력이 달라지고 책임 분배도 일관되지 않게 작동하고 있다. 특히 허위정보 생

성, 의료·금융 분야의 위험, 개인정보 침해, 저작권 분쟁이 증가하는 상황에서 이러한 

모호성은 기업의 규제 리스크를 확대하고 있으므로, AI 생성물의 유형별 법적 분류와 

책임 원칙을 포함한 명확한 규범적 틀을 정립할 필요가 있다.

종합하면, 메타버스-AI 융합 환경의 법·제도적 불확실성을 최소화하기 위해서는 데

이터 활용과 AI 생성물에 관한 법적 기준을 사전적·체계적으로 정비함으로써, 기업이 

예측 가능한 환경 속에서 혁신을 추진할 수 있는 제도적 기반 마련이 필요하다.

- 106 -

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32433330574221-Personalization

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[소프트웨어정책연구소]에 의해 작성된 [SPRI 보고서]는 공공저작물 자유이용허락 표시기준 

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2.

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