2026.04 / 딥테크 트랙
PROPOSAL / 모두의 창업 — 딥테크 트랙

AI에게 말하면
제어기가 완성된다

고가 전용 PLC 없이 범용 하드웨어(RevPi) 한 대로 제어기·Web HMI·게이트웨이를 Rust 네이티브 런타임에 통합하고, 검증된 Infrastructure Framework 위에서 AI가 제어 로직을 조립하여 클라우드 디지털 트윈에서 가상 시운전까지.

Smart Farm IIoT / Robotics Deep Tech Rust Native
DIGITAL TWIN PROVEN — MVP1 COMPLETE — 103 TESTS PASSING
Problem / 문제

제어기 하나 만드는 데
수 주가 걸린다

스마트팩토리 도입의 가장 큰 장벽은 최하단 장비(L0) 영역의 폐쇄성입니다. 현장 엔지니어들은 특정 벤더의 고가 전용 하드웨어와 무거운 레거시 소프트웨어에 종속되어, 새 장비마다 수 주~수 개월의 반복 코딩을 강요받습니다.

오픈 소스 하드웨어 위에서 제어 로직 · Web HMI · 산업용 프로토콜 게이트웨이를 하나의 소프트웨어로 통합하면 중소·중견 제조의 DX 진입 장벽을 허물 수 있다.
#고통구체적 현실
01 벤더 종속 고가 전용 PLC 하드웨어 · 무거운 레거시 소프트웨어
02 수동 매핑 수천 개의 메모리 주소를 엑셀로 일일이 매핑
03 긴 개발 주기 새 장비 연동할 때마다 수 주~수 개월의 반복 코딩
Solution / 솔루션

AI에게 동작 로직을 말하면
AI Driven 제어기가 완성된다

시퀀스 동작을 구현하고, 그 동작의 테스트까지 보장하는 AI Driven 제어기.

컴포넌트역할
PLC Runtime Rust 네이티브 소프트 RT 제어 루프. Infrastructure Framework 위에서 AI가 제어 모듈 조립
Web HMI axum 기반 실시간 웹 모니터링. Screen Editor로 노코드 화면 구성
AI Agent 자연어 → Rust 제어 로직 자동 생성 → 컴파일 하네스 → 디지털 트윈 검증
MODE A — 기본값
Rust Native / MQTT-first

RevPi → rumqttc → MQTT Broker → Cloud/HMI
Python 레이어 제거 → 가장 슬림한 경로

MODE B — 옵션
Legacy Bridge / Universal Adapter

Legacy PLC → axum Bridge → MQTT → Cloud/HMI
Modbus TCP, EtherCAT, OPC-UA 레거시 프로토콜 정규화

클라우드 기반 풀스택 디지털 트윈(8개 컨테이너)을 1회 완성·운영해 본 엔지니어가 Zero-base 독립 재구축으로 Moru를 시작합니다. "만들 수 있을지"가 아닌 이미 만들어 본 것에서 출발.
Architecture / 기술 아키텍처

경량 AI 기반 Rust 제어 엔지니어링 플랫폼
4-Layer 모듈 구조

flowchart LR IF["① Infrastructure Framework\n───────────────\nSFC 엔진 · I/O 추상화\n알람 · 태그 메모리\n센서/액추에이터 드라이버"] RT["② Runtime\n───────────────\nRust async 제어 루프\nMQTT Native 통신\nModbus · Sim↔Real 전환"] AK["③ AI Agent\nKanban Harness\n───────────────\nLLM → Rust 코드 생성\nKanban State Machine\nSelf-Healing 루프"] VF["④ Verification\nCloud Digital Twin\n───────────────\nBDD e2e Verification\nDigital Twin 검증\nHuman Approval Gate"] IF --> RT --> AK --> VF
①
Infrastructure Framework
SFC 시퀀스 엔진 / I/O 추상화 / 알람 관리 / 태그 메모리 / 센서·액추에이터 드라이버
LLM이 조립할 검증된 모듈 라이브러리 — 레고 블록 창고
②
Runtime
Rust async 제어 루프 / MQTT Native 통신 / Modbus · Protocol Bridge / Sim ↔ Real 투명 전환
GC-free 결정론적 실행
③
AI Agent — Kanban Harness
LLM → Rust 코드 생성 / Kanban 상태 머신 (TODO→DOING→VERIFY→DONE/FAIL) / cargo build 자동 루프 / Self-Healing 재시도
LLM Vendor 독립 오케스트레이션
④
Verification — Cloud Digital Twin
BDD 기반 e2e 테스트 / 요구사항 → 시나리오 자동 도출 → 가상 환경 Verification / Web HMI 실시간 모니터링 / Human Approval 게이트
배포 전 논리 검증 완료
구성 요소역할비유
Infrastructure Framework검증된 모듈 라이브러리 — LLM이 조립할 재료레고 블록 창고
LLMRust 제어 코드 생성 (Worker)블록을 조립하는 설계자
Kanban BoardTask State Machine (TODO→VERIFY→DONE)작업 지시서 + 결과 검수
Rust Harnesscargo build 실행·검증·루프 제어품질 관리 시스템
Cloud Digital TwinBDD 기반 e2e Verification가상 검증 환경
Human최종 승인 (Human-in-the-Loop)최종 의사결정자
AI Engineering Workflow

LLM + Kanban Harness
자연어 → 실 배포

flowchart TD NL["자연어 요구사항\n─ 온도 60°C 초과 시 냉각 팬 작동"] DS["설계서 작성\nAI 기반 요구사항 분석 · 아키텍처 설계"] HR{"Human Review\n& Approval"} KH["Kanban Harness\nTODO → DOING"] LW["LLM Worker\nRust 코드 생성"] CB["cargo build / Test\n컴파일 + 단위 테스트"] CH{PASS / FAIL} SH["Self-Healing\n재시도 루프"] DT["Cloud Digital Twin\nBDD e2e Verification"] HA{"Human\nApproval"} HD["실 하드웨어 배포\nRevPi → 현장 제어기 가동"] NL --> DS --> HR HR -- "수정 요청" --> DS HR -- "승인" --> KH --> LW --> CB --> CH CH -- "FAIL" --> SH --> KH CH -- "PASS" --> DT --> HA HA -- "REJECT" --> DS HA -- "APPROVE" --> HD
Moru의 핵심 IP는 LLM 자체가 아닙니다.
LLM을 Worker로, Kanban Board를 실행 State Machine으로 분리한 오케스트레이션 레이어(Kanban Harness)가 진짜 차별점입니다.
5-Layer Safety Net

AI 코드가 현장에서 안전한
5가지 구조적 근거

①
Infrastructure Framework
LLM이 조립할 범위를 사전 검증된 모듈로 제한 — 환각이 나타날 공간 자체를 좁힘
②
Rust 컴파일 하네스
소유권·Borrow Checker·Lifetime으로 메모리 누수·데이터 레이스·Null 역참조 컴파일 타임 원천 차단
③
Kanban Self-Healing
빌드/테스트 실패 시 TODO로 되돌아가는 자동 재시도 루프 — 루프 이탈 조건만 Human이 설정
④
BDD e2e Verification
요구사항에서 자동 도출한 시나리오로 Cloud Digital Twin에서 논리적 결함(Logic Error) 검증
⑤
Human-in-the-Loop
웹 HMI에서 엔지니어가 Verification 결과 확인 후 승인해야만 실 하드웨어 배포 가능
Rust가 메모리 에러를 잡아도 "닫아야 할 밸브를 열라고 지시"하는 논리적 결함은 잡지 못합니다. BDD e2e + Human Approval이 이 나머지를 커버합니다.

Infrastructure 조립 범위 제한 + Rust 컴파일 + Kanban Self-Healing + BDD e2e + Human Approval
→ 5중 안전망이 LLM 환각의 논리적 결함까지 구조적으로 차단
Technical Differentiation / 기술 차별점

기존 솔루션 대비
기술 비교

비교 항목 Node-RED + RPi OpenPLC / Beremiz LLM 직접 사용 Moru
AI 제어 로직 생성 ✗✗ ✓ (검증 없음) ✓ + 5중 안전망
Infrastructure Framework ✗✗✗ ✓ 검증된 모듈 조립
디지털 트윈 검증 ✗✗✗ ✓ 내장
Self-Healing Loop ✗✗✗ ✓ Kanban Harness
Rust 메모리 안전 ✗ JS/Python✗ C 가변적 ✓ 컴파일 타임 보증
산업용 하드웨어 지원 소비자급가변적N/A RevPi (KC/CE 인증)
TECH MOAT 01
범용 OS 한계 극복 — 3층 결정론적 스택

초기 타겟 = 소프트 RT 화이트스페이스 (200ms 주기 충분)
CM5 + 메인라인 PREEMPT_RT + Rust(GC-free) = 하드웨어(EN 61131-2) · OS(PREEMPT_RT) · 언어(GC-free) 모두 결정론적

TECH MOAT 02
AI 로직 에러 방어 — 인증 기반 안전성

Ferrocene(Rust 컴파일러)이 IEC 61508 SIL 4, ISO 26262 ASIL D 인증 보유.
규제 기관이 인정한 언어 + 학계(Agents4PLC) 최전선 연구와 정합. 5중 안전망으로 LLM 환각의 논리적 결함까지 구조적 차단.

Roadmap / 개발 로드맵

MVP1 완료에서 시작하는
실행 로드맵

마일스톤내용상태
MVP1 WaterSystem 1개 모듈 + 103개 테스트 통과 + axum Web HMI + SimulatedConnector ✓ Complete
MVP2 Modbus TCP 실 연결 → 메타데이터 기반 266 엔티티 → 34개 모듈 포팅 → RPi 배포 ⟳ In Progress
MVP3 AI Agent 모듈 + 자연어 → Rust 코드 생성 파이프라인 + 디지털 트윈 자동 시운전 ― Planned
MVP4 northstar.ui 직접 바인딩 + HIL 데모 키트 + 독립 클라우드 디지털 트윈 인프라 ― Planned
SimulatedConnector: 실물 하드웨어 없이 개발·테스트 가능한 소프트웨어 시뮬레이션 레이어. 실제 Modbus 장비 거동을 모방 → 로컬 환경에서 103개 테스트 즉시 실행.
IR LIVE DEMO — 10분 4단계
01
디지털 트윈 접속
URL → HMI 조작
02
AI 코드 생성
자연어 → cargo build 통과
03
BDD Verification
시나리오 자동 실행 → e2e 결과
04
HIL 배포
Human Approval → 실 HW 배포
Founder / 팀

실적이 곧
신뢰의 증거

반도체/산업 설비 자동화 현장에서 디지털 트윈 풀스택 아키텍처를 실제로 설계·구축·운영해 본 엔지니어.

구축 실적 (1회차 — 사내)
  • —클라우드 디지털 트윈 8개 컨테이너 풀스택 구축·운영
  • —CODESYS 소프트웨어 PLC + Mock Modbus 시뮬레이터
  • —React HMI + Screen Editor + InfluxDB 시계열
  • —Nginx 리버스 프록시 + 에어갭 배포 자동화
  • —Sim ↔ Prod 환경 전환 아키텍처
스타트업 추가 역량 (Moru)
  • —Rust 2021 네이티브 제어 런타임 개발 (103 테스트 통과)
  • —Cargo Workspace 아키텍처 설계 (infra/app 분리)
  • —tokio 비동기 + axum Web HMI
  • —Modbus TCP / MQTT / SFC 엔진 구현
  • —SimulatedConnector 하드웨어 추상화
"디지털 트윈을 한 번도 만들어보지 않은 사람"과
"이미 1회 완성·운영하고, 거기서 배운 교훈으로 더 슬림하게 재구축하는 사람"의 차이는 실패 경로에 대한 사전 지식입니다.

컨테이너 간 DNS 해석, 에어갭 이미지 로드, sim/prod 전환 검증 — 이 모든 엣지 케이스를 이미 디버깅해 본 경험이 2회차 구축의 리스크를 구조적으로 낮춥니다.