MORU
AI-Driven IIoT
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PROPOSAL / 2026.04 / 모두의 창업 — 딥테크 트랙

AI에게 말하면
제어기가 완성된다

고가 전용 PLC 없이 범용 RasberryPi) 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 B2B SaaS Deep Tech Rust Native
DIGITAL TWIN PROVEN — MVP1 COMPLETE — 103 TESTS PASSING
MORU
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 수천 개의 메모리 주소를
엑셀로 일일이 매핑
하는 작업을 반복합니다.

핵심 인사이트: 오픈 아키텍처 위에서 AI가 제어 로직을 조립하면 DX 진입 장벽을 완전히 허물 수 있다.

01
벤더 종속

고가 전용 PLC + 무거운 레거시 SW. 특정 벤더 없이는 유지보수조차 불가능한 구조.

02
수동 매핑 지옥

수천 개의 메모리 주소를 엑셀로 일일이 매핑. 새 장비마다 소모적인 반복 작업 반복.

03
긴 개발 주기

제어 로직 개발에 수주~수개월. 수주 기회를 잃는 엔지니어링 병목.

Target Market / 타겟 고객

기성 벤더가 장악하지 않은
그린필드 3개 시장

🌱
스마트팜 / 수직 농장

복잡한 센서-액추에이터 연동이 필요하지만 전담 제어 엔지니어가 없는 운영자 시장.

$245B → $470B (2030)
• CAGR 13.8%
• KC/CE 인증으로 충분
📡
IIoT / 경량 산업 자동화

레거시 없이 처음부터 오픈 아키텍처를 구성하는 그린필드. 스마트 빌딩·물류·환경 모니터링.

게이트웨이 시장 $62.5B
• CAGR 11%+
• Soft RT로 충분, 빠른 PoC
🤖
로보틱스 / 설비 OEM

자체 제품에 제어 로직 탑재가 필요한 설비 제조사. AI가 요구사항을 즉시 모듈로 조립.

• 협동 로봇 CAGR 43%
• 개발 사이클 수주 → 수일
• AI 자동화에 가장 개방적

전략: 신기술에 개방적 + 인증 부담 낮음 + 전환 레거시 없음. 석유화학·중공업 헤비 PLC 시장은 초기 타겟 제외. 그린필드 레퍼런스 축적 → Land & Expand.

Solution / 솔루션

AI에게 동작 로직을 말하면 시퀀스 동작을 구현하고 동작의 테스트까지 보장하는 AI Driven 제어기.

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. 에어갭 배포 지원.

AI Agent

자연어 → Rust 제어 로직 자동 생성 → 컴파일 하네스 → 디지털 트윈 검증.

모드 A — Rust Native / MQTT-first [기본값]

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

모드 B — Legacy Bridge [옵션]

Legacy PLC → axum Bridge → MQTT. Modbus·EtherCAT·OPC-UA 등 레거시 프로토콜 정규화.

이미 검증된 실적: 클라우드 기반 풀스택 디지털 트윈(8개 컨테이너)을 1회 완성·운영. "만들 수 있을지"가 아닌 "이미 만들어 본 것"에서 출발.

Architecture / 기술 아키텍처

경량 AI 기반 Rust 제어 엔지니어링 플랫폼

① Infrastructure
재사용 제어 모듈
SFC 시퀀스 엔진
I/O 추상화 레이어
알람 / 이벤트 관리
태그 기반 메모리
센서·액추에이터 드라이버
LLM이 조립할 레고 블록
② Runtime
제어 실행 엔진
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
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
Human Approval 게이트
배포 전 논리 검증 완료
Infrastructure 조립 AI 코드 생성 Runtime 컴파일 BDD Verification Human Approval 실 배포 🚀
AI Engineering Workflow

LLM + Kanban Harness
AI 엔지니어링 시스템

Moru의 핵심 IP는 LLM 자체가 아닙니다.
LLM을 Worker로, Kanban을 State Machine으로 분리한
오케스트레이션 레이어가 진짜 차별점입니다.

자연어 요구사항 — 설계서 초안 자동 생성

설계서 작성 — AI 기반 요구사항 분석·문서화

Human Review & Approval ◇ — 수정 요청 루프

Kanban Harness — TODO→DOING→VERIFY→DONE/FAIL

LLM Worker — Infrastructure 모듈 조립·Rust 코드 생성

cargo build — 컴파일 타임 메모리·타입 안전성 강제

Self-Healing Loop — FAIL 시 자동 오류 분석·재시도

Cloud Digital Twin — BDD e2e Verification 자동화

Human Approval ◇ — 최종 게이트키퍼

🚀

실 배포 — RevPi Edge · MQTT · Web HMI

자연어 요구사항 "온도 60°C 초과 시 냉각 팬을 작동시켜" 설계서 초안 작성 설계서 작성 AI 기반 요구사항 분석 · 아키텍처 설계 문서화 Human Review & Approval 수정 요청 승인 KANBAN HARNESS TODO DOING VERIFY DONE ✓ FAIL LLM Worker Infrastructure 모듈 조립 · Rust 코드 생성 cargo build 타입 안전성 · 메모리 안전성 · 컴파일 검증 FAIL BUILD OK Cloud Digital Twin BDD e2e 시뮬레이션 · Verification 자동화 Human Approval 반려 · 재검토 승인 🚀 실 배포 RevPi Edge · MQTT · Web HMI ⚡ Self-Healing Loop ① 오류 분석 Task 자동 생성 · 실패 컨텍스트 주입 ② LLM 수정 재생성 오류 분석 결과로 코드 재생성 ③ 재시도 LLM Worker로 복귀 재시도 설계 단계 실행 단계 검증 단계
Safety Net / 안전망

AI 코드가 현장에서 안전한
5가지 구조적 근거

Infrastructure
Framework

LLM이 조립할 범위를 사전 검증된 모듈로 제한. 환각이 나타날 공간 자체를 구조적으로 좁힘.

Rust 컴파일
하네스

소유권·Borrow Checker·Lifetime으로 메모리 누수·데이터 레이스·Null 역참조를 컴파일 타임에 원천 차단.

Kanban
Self-Healing

빌드/테스트 실패 시 TODO로 되돌아가는 자동 재시도 루프. 루프 이탈 조건만 Human이 설정.

BDD e2e
Verification

요구사항에서 자동 도출한 시나리오로 Cloud Digital Twin에서 논리적 결함(Logic Error) 검증.

Human-in-the-
Loop

웹 HMI에서 엔지니어가 Verification 결과 확인 후 승인해야만 실 하드웨어 배포 가능. 우회 불가.

요약: Rust가 메모리 에러를 잡아도 "닫아야 할 밸브를 열라고 지시"하는 논리적 결함은 잡지 못합니다. BDD e2e + Human Approval이 이 나머지를 커버 — 5중 안전망이 LLM 환각까지 구조적으로 차단합니다.

Market Size / 시장 규모

폭발적 교집합 시장
스마트팜·IIoT·로보틱스 진입 시장

Smart Farm 2030
$470B
$245B(2025) → $470B(2030)
CAGR 13.8%
IIoT Gateway 2026
$62.5B
스마트 빌딩·물류·환경·수처리
CAGR 11%+
Cobot Growth
43%
협동 로봇 CAGR (2030년까지)
고속 성장 중

초기 타겟 전략: 기성 벤더(Siemens/Rockwell)가 장악한 석유화학·중공업은 초기 타겟 제외. 인증 부담 없이 빠르게 PoC를 실증할 수 있는 그린필드 고객 먼저 공략.

Land & Expand: 초기 인증 요건 KC/CE/FCC — RevPi가 이미 충족. IEC 61508 SIL 기능안전 인증은 M18+ 상위 시장 확장 카드로 보유.

Competitive Moats / 경쟁 우위

3대 기술 해자,
이미 준비된 파훼법

비교 항목 Node-RED OpenPLC LLM 직접 Moru
AI 제어 로직 생성 ✅ 검증無 ✅ 5중 안전망
Infrastructure FW ✅ 검증 모듈
디지털 트윈 검증 ✅ 내장
Self-Healing Loop ✅ Kanban
Rust 메모리 안전 ❌ JS ❌ C 가변 ✅ 컴파일 타임
산업용 HW 인증 소비자급 가변 N/A RevPi KC/CE
해자 ① — 결정론적 스택

CM5 + 메인라인 PREEMPT_RT + Rust(GC-free) = 3층 결정론적 스택. 하드웨어·OS·언어 모두 결정론적 타이밍 보장.

해자 ② — 5중 안전망

Infrastructure 범위 제한 + Rust 컴파일 + Kanban Self-Healing + BDD e2e + Human-in-the-Loop. 구조적 차단.

해자 ③ — 트로이 목마 GTM

기존 PLC는 그대로 두고 "데이터부터 뽑아드리겠습니다"로 진입. Phase 1→2→3 점진적 신뢰 축적.

Roadmap / 개발 로드맵

MVP1 완료에서 시작하는
실행 로드맵

마일스톤 내용 상태
MVP1 WaterSystem 1개 모듈 + 103개 테스트 + 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
심사·IR 라이브 시연 흐름 — 10분 안에 끝나는 4단계
1
디지털 트윈 접속

독립 클라우드 URL → HMI 실시간 조작

2
AI 코드 생성

자연어로 제어 로직 요청 → cargo build 통과

3
BDD Verification

시나리오 자동 실행 → e2e 검증 결과 확인

4
HIL 배포

Human Approval → 실 하드웨어(HIL 키트) 배포

Founder / 창업자

실적이 곧
신뢰의 증거

제안자 역량 프로파일

반도체/산업 설비 자동화 현장에서 디지털 트윈 풀스택 아키텍처를 실제로 설계·구축·운영해 본 엔지니어. 아래 역량은 모두 실물 인프라에서 검증된 실적.

구축 실적 (1회차)
• 클라우드 디지털 트윈 8개 컨테이너 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
• Rust 2021 네이티브 제어 런타임 (103 테스트)
• Cargo Workspace 아키텍처 (infra/app 분리)
• tokio 비동기 + axum Web HMI
• Modbus TCP / MQTT / SFC 엔진 구현
• SimulatedConnector 하드웨어 추상화

왜 이 사람인가: "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.

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