삼성전자, AI 에이전트로 가전 MCU 펌웨어 개발 실험…완성도 약 95% 보고

삼성전자 테크 블로그에 따르면 삼성전자는 가전제품 MCU 펌웨어 개발에 하네스 엔지니어링을 적용해 AI 에이전트가 스스로 소프트웨어를 개발할 수 있는지 확인하는 프로젝트를 진행했다. 사람은 무엇을 만들지와 어떻게 확인할지를 설계하고, AI가 계획, 구현, 검증을 반복하는 방식이다.

이번 프로젝트의 대상은 레인지 후드 제품군의 MCU 펌웨어였다. MCU는 특정 기기를 제어하기 위해 CPU, 메모리, 입출력 포트를 하나의 칩에 통합한 초소형 컴퓨터이며, 펌웨어는 그 위에서 가전제품의 하드웨어 동작을 제어하는 소프트웨어다. 삼성전자는 전원 제어, 풍량 제어, 조명 제어, 키 입력, 사운드 출력, LED 출력, 팬 제어 등 비교적 기능이 명확한 제품을 선택해 하네스 설계에 초점을 맞췄다.

핵심은 AI에게 코드를 막연히 맡기는 것이 아니라, 사양과 검증 환경을 먼저 구조화하는 데 있었다. 삼성전자는 제품 동작을 Gherkin 형식으로 정리하고, 설계 근거, 하드웨어 구성, 초기화 정보, 통신 사양, 상태 머신, 프로토콜 등을 문서화했다고 설명했다. AI 작업 규칙과 레이어 구조, 의존성 규칙도 별도 문서로 제공해 AI가 따라야 할 작업 범위를 좁혔다.

프로젝트는 사양, 구현, 검증이라는 세 가지 하네스를 결합했다. 사양 하네스는 AI가 바라볼 단일한 기준 문서를 만들고, 구현 하네스는 사양 기반 개발, 테스트 주도 개발, 행위 기반 개발 흐름을 고정한다. 검증 하네스는 빌드, 테스트, 린트뿐 아니라 MCU 디버거 기반의 실제 세트 디버깅까지 연결한다.

실제 하드웨어 검증도 실험에 포함됐다. 삼성전자는 PC의 Codex AI, JTAG 기반 MCU 디버거, 전원 제어용 USB 스위치를 조합해 AI가 레인지 후드 MCU의 상태를 읽고 쓰며 테스트할 수 있는 환경을 구성했다고 밝혔다. AI는 제품 사양에서 테스트 시나리오를 도출하고, 키 입력을 주입한 뒤 상태 값을 읽어 통과 여부를 판단하는 방식으로 검증을 수행했다.

삼성전자가 공개한 실행 결과에 따르면 AUTOPILOT을 통한 MCU 펌웨어 개발은 Codex 기반으로 진행됐고, 회차당 약 4.5~5.5시간이 소요됐다. 소스 코드와 테스트 코드는 매회 생성됐으며, 내부 소스 코드 품질 분석 도구 기준으로 코드 품질과 테스트 커버리지가 높게 확인됐다고 회사는 설명했다.

다만 결과는 완전 자동화의 확정적 성공이라기보다 가능성과 한계를 함께 보여주는 실험에 가깝다. 삼성전자는 기본 동작 완성도를 약 95% 수준으로 평가했다. 상위 Application Layer는 사양, Gherkin, 테스트, 구현 흐름 덕분에 완성도가 높았지만, UART, Timer, WatchDog, Clock처럼 실제 MCU에서 하드웨어 동작 확인이 필요한 HAL 영역에서는 일부 부족함이 남았다고 밝혔다.

개발 기간 단축 전망에도 단서가 붙었다. 삼성전자는 하네스 엔지니어링 방식이 자리 잡으면 MCU 펌웨어 개발 기간을 평균 50~70% 줄일 가능성이 있다고 설명했다. 그러나 이 수치는 프로세스상의 승인, 리뷰, 릴리스 절차를 제외한 순수 개발 투입 시간 기준의 AI 추정치이며, 제품 복잡도와 사양 품질, 검증 환경 성숙도에 따라 달라질 수 있다.

이번 사례는 AI 코딩 도구의 활용 범위가 웹 애플리케이션과 일반 소프트웨어를 넘어 임베디드 개발 영역으로 확장되고 있음을 보여준다. 동시에 AI 에이전트가 실제 제품 개발에 들어가기 위해서는 모델 성능만으로는 부족하며, 명확한 사양 문서, 자동 테스트, 하드웨어 검증 경로, 실패 원인 피드백 구조가 함께 필요하다는 점도 드러낸다.

삼성전자는 향후 복잡도가 높은 제품군까지 하네스 엔지니어링 적용 범위를 확장할 예정이라고 밝혔다. AI가 코드를 생성하는 단계에 머무르지 않고 실제 MCU 환경에서 결과를 검증하는 길까지 정의하는 것이 가전 펌웨어 개발 자동화의 관건이 될 전망이다.

출처: 삼성전자 테크 블로그 https://techblog.samsung.com/blog/article/90