구로다 다다히로 지음, 박정규 옮김 / 값 15,000원 / 북스힐 일본 반도체 연구의 핵심 인물인 구로다 다다히로(黒田忠広) 도쿄대 교수의 『반도체 초진화론(半導體超進化論): 반도체 민주화 시대의 대응 전략』이 출간되었다. 저자는 도쿄대 전기공학과를 졸업하고 도시바에서 일한 뒤 2007년 미국 버클리대학 교수, 게이오대학 교수를 역임했으며 2019년부터 도쿄대 d.lab 센터장, RaaS 이사장직을 맡고 있다. 구로다 교수는 자타가 공인하는 일본을 대표하는 세계적인 반도체 공학자로서, TCI(ThruChip Interface) 분야를 처음으로 제안하고 이 기술을 고도화했으며, 이를 실용화하기 위한 여러 연구를 선보이는 등 3D 집적 분야의 대가이기도 하다. 이 책에서 구로다 교수는 오랜 기간에 걸쳐 수행한 연구와 경험을 바탕으로 반도체 기술의 발전과 산업의 동향을 다양한 각도에서 살펴본다. 또한 반도체 산업을 혁신하고 변화시키는 방법을 일반인도 알기 쉽게 제시한다. 저자는 미래의 반도체는 녹색 성장, 즉 저전력 및 3D 집적이 중요하며 데이터 중심, 인간 중심의 AI 반도체칩을 중심으로 발전하리라 전망한다. 시간이 곧 경쟁력이므로 초스피드로 칩을 설계하고 제작할 수 있는 애자일(Agile) 개발을 강조하는데, 이를 구현하기 위해서는 국제적, 민주적인 협력이 필요하다고도 말한다. 인류 공통의 과제인 에너지 효율 개선과 개발 효율 개선을 위해, 사람들이 모여 공생과 공진화(共進化)를 일으켜 지속 가능한 발전을 이뤄야 한다는 것이다. 즉, 애플이나 테슬라와 같은 TSMC의 소수의 대형 고객뿐 아니라 일반인들도 칩을 만들 수 있게 되면 혁신이 일어나고, 보다 많은 사람들이 반도체 개발에 참여함으로써 기존에 상상조차 할 수 없었던 새로운 기술과 방법이 등장할 수 있다는 것이다. 이것이 바로 이 책의 주제인 ‘반도체의 민주화’이다. 이 변화가 일어난다면, 반도체 산업에서 30년 뒤처진 일본의 현 상황은 단번에 바뀌어 새로운 형태의 혁신이 꽃피는 시대가 도래할 것이라고 저자는 주장한다. 이 책은 격변하는 반도체가 앞으로 어떻게 변화해 나갈지, 그리고 그 변화에 맞춰 일본의 반도체 산업계가 무엇을, 어떻게 준비해야 살아남을지 제시하고 있다. 일본의 산업 생태계를 중심으로 기술하고 있지만, 메모리에서 세계 1위 및 파운드리에서 세계 2위의 실적을 올리고 있는 대한민국이 미래 반도체 기술과 산업을 어떻게 선도해 나가야 할지 전략을 고민하면서 이 책을 읽는 것도 흥미로울 것이다. 반도체 관련 산업 종사자뿐만 아니라 정책 입안자, 반도체 산업에 관심이 있는 투자자 및 독자에게도 도움이 될 것으로 보인다.  

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4)   지난 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 광화문과 광화문 현판 복원 사례를 통해서 살펴 보았다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제와 사진 이미지 데이터베이스 구축의 필요성에 관해서 소개하였다. 또한 이미지 데이터베이스의 활용에 있어서 메타 데이터(meta data)와 올바른 태깅(tagging)의 중요성에 관해서 생각해 보았다. 이미지 데이터를 통한 역사 퍼즐을 풀어가는 데에서 발생할 수 있는 다양한 문제점을 예시하고, 다른 기록 자료와의 상호 검증 필요성도 강조하였다. 문화유산 복원의 정의와 현실적인 문제점 등에 관해서도 간단하게 소개하였다.  이번 호에서는 종이의 역사, 동아시아의 전통 종이, 한지 제지 공정, 한지의 다양한 명칭, 한지의 특징, 한지의 원료, 한지의 색상, 빛의 투과 특성, 전통 한지의 우수성에 관해서 간단하게 정리해 본다. 아울러 우리의 소중한 문화유산인 전통 한지에 관한 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴 본다. 한지 데이터베이스 구축에 있어서 어떠한 정보를 어떻게 정리하는 것이 앞으로 문화유산 분야에서의 활용에 도움이 될 것인가에 관해서 생각해 본다.    ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 한지의 다양한 활용 사례(서화, 책, 등, 한옥 문, 신발, 가방, 불경 등) 종이의 역사 종이의 역사를 소개하기에 앞서 우리의 전통 종이인 한지의 다양한 활용 사례를 <그림 1>에 소개하였다. 한지는 우리에게 익숙한 전통적인 서화, 책, 한옥 재료, 불경을 비롯하여 현대적인 디자인을 가미한 등의 갓, 신발, 가방 등 다양한 응용제품의 소재로 사용되고 있다. 전통적인 방법으로 만든 종이는 일반적으로 사용되는 양지(洋紙)와 달리 독특한 질감과 특성을 가지고 있어 문화유산의 보수, 서화 작품의 소재로 사용될 뿐만 아니라, 새로운 종이를 재질로 한 새로운 제품의 개발에도 활용될 가능성이 높아 각광받는 재료이다. 고대부터 그림 또는 문자를 바위, 벽돌, 동물 가죽, 나무, 대나무 조각 등 다양한 소재에 기록으로 남겨 두었다. 고대 이집트에서는 양가죽을 종이처럼 만든 양피지(羊皮紙, parchment)가, 아시아에서는 얇은 대나무 조각을 재료로 한 죽편(竹片)이 사용되었다. 기원전 3000년경에 고대 이집트에서는 파피루스(papyrus)라고 하는 풀의 섬유로 종이와 비슷한 것을 만들어 사용하였으며, 오늘날 영어에서 ‘종이’를 뜻하는 ‘paper’의 어원이 되었다. 양피지는 우리말로 번역하면서 양의 가죽으로 만들어 종이처럼 사용되는 물건을 종이에 비유하면서 한자로 종이를 의미하는 지(紙)가 붙었을 뿐, 실제로 종이는 아니다. 현재 사용되고 있는 종이는 식물에서 셀룰로스(cellulose, 섬유소)를 추출하여 얇은 평면의 막 형태로 만든 것이다. 종이를 처음으로 만든 사람은 중국의 채륜(蔡倫)으로 알려져 있다. 삼(麻 : 마), 아마(亞麻) 등에서 섬유를 분리하여 얇은 막의 형태로 걸러서 떠내어 건조시키는 방법으로 만들었다. 이러한 방법은 한국과 일본에도 전해져, 동아시아 각국에서는 지역에 자생하는 식물을 재료로 하여 종이를 만들어 사용하게 되었다. 종이의 발명으로부터 약 600년 후인 710년경에는 중국인 포로에 의해서 현재의 우즈베키스탄 사마르칸트까지 전파되었다. 12세기 즈음에 이르러 무어인이 종이 만드는 기술을 에스파냐에 도입하면서 점차 유럽에 전파되었다. 그 후 약 7세기 동안 유럽에서는 식물 섬유와 넝마를 원료로 수작업으로 유럽의 전통 종이가 만들어졌다. 산업혁명이 일어난 19세기에는 제지 작업의 기계화가 시작되었으며, 양지의 대량생산으로 이어졌다.    한국, 중국, 일본의 전통 종이 한국, 중국, 일본 모두 전통적인 방식의 수작업으로 전통 종이가 생산되고 있다. 한국의 전통 종이를 한지(韓紙), 중국의 전통 종이를 선지(宣紙, Xuan Zhi), 일본의 전통 종이를 화지(和紙, わし)라고 구별하여 부른다. 동아시아 삼국의 종이는 모두 오랜 역사와 전통을 가지고 있으며, 기본적으로 닥나무를 이용해 종이를 만드는 것은 비슷하지만 각국의 닥나무 품종, 제조 과정이나 첨가되는 재료들이 달라지면서 각 나라 전통 종이의 고유한 특징을 가지게 되었다.   그림 2. 동아시아 전통 종이의 명칭, 원료 및 특징   <그림 2>에 동아시아 전통 종이의 명칭과 특징을 간단하게 정리하여 소개하였다. 우리나라의 경우에도 한지를 만드는 공방이 전국 각지에 분포하고 있으며, 각 공방마다 다른 재료와 제지 공정으로 종이를 만들기 때문에 획일적으로 한지의 특징을 표현할 수는 없다. 다만 한국, 중국, 일본의 전통 종이의 일반적인 특징의 차이를 정리하면 다음과 같이 요약할 수 있다. 한지는 주로 닥나무를 원료로 만들어 보존성이 탁월하고 질기면서도 유연한 특징을 가지고 있다. 문자의 기록, 서화용뿐만 아니라 건축, 공예, 예술 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 한지는 중국이나 일본의 전통 종이 제지법과 다르게 한지 두 장을 서로 붙여서 한 장을 만드는 합지(合紙) 방식이 사용된다. 표면을 매끄럽게 하기 위한 도침(搗砧 : 종이나 가죽 따위를 다듬잇돌에 올려놓고 다듬어서 윤기가 나고 매끄럽게 함) 과정을 거치기도 한다.  중국의 선지는 죽피(竹皮), 마피(麻皮), 청단피(靑檀皮), 상피(桑皮)에 볏짚이나 밀짚 등을 섞은 원료로 만든다. 중국의 청단(靑檀)은 느릅나무과의 나무로 한반도에는 자생하지 않는 식물이다. 선지는 한지보다 섬유의 길이가 짧아 종이의 질은 약하지만, 먹 번짐이 고르고 우수하여 서화용으로 적합하다.  일본의 화지는 왜(倭)닥피, 안피(雁皮 : 산닥나무 껍질), 삼지(三枝) 닥피를 원료로 만들며, 부드럽고 유연하다. 종이를 쌍발 뜨기 방식으로 뜨기 때문에 얇은 종이를 여러 번 뜰 수 있어, 종이의 질을 균일하게 할 수 있는 특징이 있다. 표면 처리로 표면을 고르게 하여 섬세하다. 그러나 먹 번짐이 좋지 않아 먹을 이용하여 글을 쓰거나 그림을 그리는 것에는 그다지 적합하지는 못하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

고품질 그래픽스의 효율적인 제작 및 스케일링 방법 제시   많은 스튜디오에서 유니티(Unity)와 URP(유니버설 렌더 파이프라인)를 사용해 다양한 플랫폼에서 실행되는 다양한 장르와 시각적 스타일의 게임을 제작해 왔다. 그럼에도 입문자는 물론 숙련된 사용자조차 레퍼런스 설정에 어려움을 겪기도 한다. 유니티는 정확도 높은 렌더링에 도움이 되는 HDRP 3D 샘플을 2021년 출시했으며, 2023년 11월에는 유나이트 2023 기조 연설에서 URP 3D 샘플의 출시를 발표했다. 다양한 아트 스타일, 렌더링 경로, 신(scene) 복잡도로 구성된 4가지 환경이 담긴 이 샘플을 통해 여러 플랫폼에서 고품질 그래픽스를 제작하고 스케일링하는 방법을 배울 수 있다.  유니티는 저사양 및 고사양 모바일, PC, 콘솔, VR에서 시각적 매력이 돋보이는 경험을 제공하여 URP를 제대로 학습하고 사용할 수 있도록 지원할 계획이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     유니티가 공개한 URP 3D 샘플은 타깃 하드웨어에 맞춰 효율적으로 게임을 제작하고, 최적화하고, 스케일링할 수 있도록 설계되었다. 포워드+ 렌더링, 데칼, 렌즈 플레어, PBR(물리 기반 렌더링) 머티리얼, 셰이더 그래프, 볼륨, 포스트 프로세싱 같은 최신 URP 기능을 사용하는 방법도 익힐 수 있다. 이 샘플을 사용하려면 유니티 2022 LTS가 필요하며, 유나이트에서 함께 발표된 차기 릴리스인 유니티 6에서 추가 지원이 제공될 예정이다. 유니티 6는 렌더 그래프, GPU 기반 드로어와 더불어 STP(공간 포스트 프로세싱)라는 크로스 플랫폼 시간적 업스케일러 등의 강력한 신규 URP 기능도 포함된다. 이 샘플은 유니티 허브(Unity Hub)에서 다운로드할 수 있다.   터미널     터미널 신은 PBR 머티리얼과 사실적인 조명이 특징인 SF 스타일의 건물을 배경으로 한다. 터미널에서는 나머지 세 개의 신으로 텔레포트할 수 있다. 정원, 우주선 콕핏, 오아시스 신은 서로 다른 아트 스타일로 URP 기능을 선보이도록 제작되었다. 터미널은 중립적인 배경과 조명 덕분에 룩 디벨롭먼트(look development)용으로 애셋을 배치하기 가장 좋은 신이다. 이 신은 셰이더 그래프로 제작된 다양한 커스텀 셰이더(물, 텔레포트 표지판)와 두 신 사이를 전환할 수 있는 텔레포트 등의 고급 효과가 적용되어 있다. 경사로를 따라 텔레포트 기기 위의 유니티 로고에 몇 초간 초점을 맞추면 세 개의 신으로 이동할 수 있다.(플레이 모드 필요)   정원     이 밤의 정원은 일본 쇼인즈쿠리에서 영감을 받아 제작된 스타일라이즈드 신이다. 스피드트리(SpeedTree)로 생성된 아름다운 초목, 유기적으로 연결된 인테리어, 굽이치는 개울, 신규 포워드+ 렌더 경로로 기존 광원 수 제한을 뛰어넘는 수많은 장식용 광원으로 이루어져 있다. 정원 신은 저사양 모바일 기기부터 고사양 플랫폼까지 스케일링할 수 있도록 최적화되어, URP의 역량을 효과적으로 선보이는 환경이다. 예를 들어 어떻게 셰이더 그래프의 커스텀 함수 노드로 셰이더를 최적화하고, 초목에 커스텀 반투명도를 적용하고, 광원 쿠키(light cookies)로 조명을 최적화하거나 그림자를 시뮬레이션했는지 알아볼 수 있다.   오아시스     오아시스는 컴퓨팅 성능을 갖춘 고사양 플랫폼에 맞는 고급 셰이더를 선보이기 위해 실사에 가깝게 제작된 환경이다. 데칼, 렌즈 플레어, PBR 머티리얼, 복잡한 커스텀 셰이더 그래프 셰이더가 모래, 물, 안개, 초목에 적용되었다. 플랫폼의 GPU 성능이 높으면 URP로 더 높은 수준의 비주얼을 구현할 수 있음을 보여 준다.   콕핏     우주선의 조종석에 탑승하여 두 진영 간의 치열한 전투에 참여하는 긴장감 넘치는 환경이다. 이 고도의 스타일라이즈드 환경에는 셰이더 그래프의 커스텀 조명 모델이 사용되며, 특히 메타 퀘스트 2(Meta Quest 2) 같은 고성능 VR 헤드셋의 요구 사항을 충족하도록 구현되었다.   URP 3D 샘플 시작하기     유니티 허브에서 Unity 2022.3.12f1을 설치한다. 새 프로젝트를 생성하고 ‘3D Sample Scenes(URP)’를 선택한다. 오른쪽 패널에서 ‘Download template’ 버튼을 클릭한 다음 ‘Create project’를 클릭한다. 프로젝트가 에디터에 로드된다.(첫 임포트 시 몇 분 정도 소요될 수 있음) 유니티를 처음 사용하는 경우, 유니티를 구독하면 URP의 모든 기능을 활용하고 게임 콘솔처럼 다양한 기기에 배포할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

언리얼 엔진과 에픽 에코시스템으로 이뤄낸 문화유산 디지털 경험   문화유산은 우리의 과거를 이해하고, 현재와 미래의 역사와 정체성을 보존하고 전해질 수 있도록 하는 중요한 자산이다. 이러한 대한민국의 문화유산 중 약 23만 점은 합법 또는 부당하게 반출되어, 이를 아카이빙하여 관리하고 가능한 경우 국내에 환수하려는 다양한 노력들이 이어지고 있다. 이런 노력의 일환으로 대한민국 정부는 최근 디지털 기술과 장비들의 발전에 힘입어 복잡하고 어려운 물리적 환수를 대체할 수 있는 ‘디지털 공유’라는 개념을 생각해 냈다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ‘디지털 공유’의 개념은 해외 박물관에 소장되어 있는 한국 예술품의 디지털 원형 데이터를 매우 정밀하게 구축하고, 이를 기반으로 실물 예술품을 감상하는 것과 같이 디지털로 실감 나는 콘텐츠를 개발하고 한국과 현지에 동시에 전시해 그 가치를 함께 공유하는 것이다. 이 개념을 처음으로 구체화한 프로젝트가 바로 ‘클리블랜드미술관(CMA) 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트’이다.   TRIC 및 CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트 소개 이 프로젝트를 수행한 TRIC(문화유산기술연구소)는 문화와 유산을 위한 디지털 기술 R&D와 그 활용 사업을 통해 새로운 가치를 창출하는 기업으로, 지난 10년 동안 인도네시아, 라오스, 튀르키예, 카자흐스탄, 일본, 이집트 등 전 세계의 주요 유산을 대상으로 디지털 아카이빙 및 콘텐츠를 개발해 모두가 누릴 수 있도록 서비스하고 있다. 최근에는 리얼타임 콘텐츠의 발전 덕분에 언리얼 엔진을 중심으로 파이프라인을 구축하며 클리블랜드 미술관의 프로젝트를 진행하고 있다.   ▲ TRIC가 진행한 다양한 프로젝트(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트는 미국 클리블랜드 미술관이 소장하고 있는 한국 문화유산의 디지털 원형 데이터를 구축하고 디지털 실감 콘텐츠를 제작하여 올 3월부터 한미 양국에서 동시에 전시하는 국제 협력 프로젝트다. 총 3년에 걸쳐 진행되고 있는 이 프로젝트는 1차년도인 2022년에 클리블랜드 미술관이 소장하고 있는 한국 유물 대표 13점을 디지털 아카이빙했고, 2차년도인 2023년에는 13점의 유물 중 대규모 전시 연출에 가장 적합한 칠보산도를 선정해 몰입적인 실감 콘텐츠로 제작했다. 그리고 3차년도인 올해 3월에는 한미 양국에 그 결과물을 선보이는 공동전시를 개최했다.    ▲ CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트 : 칠보산도(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   언리얼 엔진을 작업 파이프라인에 도입한 이유 예술품 데이터를 활용한 콘텐츠 구축 프로젝트는 디지털 버전의 예술품을 얼마나 실제와 동일하게 구현하는지 그 사실성이 가장 중요하다. 하지만 메시와 텍스처가 정밀할수록, 그리고 단일 예술품이 아닌 건축물을 구현할수록 데이터가 무거워지는 것은 필연적이기 때문에 기존에는 데이터 경량 및 최적화 작업에 많은 리소스를 투입했다. TRIC는 설립 초창기부터 다양한 미디어 기술을 통한 관람객과 예술 사이의 상호작용(인터랙션)을 중요하게 생각해 왔고, 물리적 센싱 기반의 콘텐츠나 VR 및 AR 등 실시간 인터랙티브 콘텐츠 개발을 주로 해 왔기 때문에 이러한 최적화 작업이 반드시 필요했다. 이 때문에 퀄리티를 그대로 보존하면서도 최소한의 작업으로 실시간 구동이 가능한 언리얼 엔진을 도입했다.   ▲ 언리얼 엔진으로 구현한 높은 정밀도의 디지털 유물(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   언리얼 엔진 5의 루멘과 나나이트를 활용하면 데이터의 디테일을 높은 비주얼 퀄리티로 구현할 수 있을 뿐만 아니라 리얼타임 제작에 필수였던 장시간의 최적화 작업에 대한 부담을 줄여 주었기 때문에, 적은 인원으로도 목표한 퀄리티의 결과물을 빠르게 도출할 수 있었다. 또한, 언리얼 엔진을 도입한 덕분에 기본 영상부터 복잡한 계산과 시뮬레이션을 요구하는 몰입형 다면 영상, 아나몰픽 영상 등 새로운 출력 방식의 콘텐츠 제작을 위한 작업 파이프라인까지 TRIC가 진행하고 있는 프로젝트 전반의 파이프라인을 단축할 수 있었다.   ▲ TRIC가 제작한 아나몰픽 영상(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   최근에 진행한 프로젝트의 파이프라인 CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트는 크게 13점의 유물을 스캔하여 디지털화하고, 칠보산도 실감 콘텐츠를 제작하는 2가지 작업으로 진행되었다. 이를 위해 스캔 작업에서는 리얼리티캡처를 전면적으로 활용하였고, 칠보산도 실감 콘텐츠 제작에서는 언리얼 엔진 중심의 파이프라인을 구축했다. 먼저 프로젝트 1차 연도에 진행한 디지털 데이터 구축 작업의 경우, 칠보산도를 포함하여 클리블랜드 박물관이 소장하고 있는 한국 유물 13점에 대한 초정밀 디지털 데이터를 구축했다. 일반적으로 정밀한 3D 스캔은 라이다 또는 구조광 스캐너 등의 전문 장비를 활용해 진행하는 경우가 많은데, 이번에는 유물이 해외에 있어 장비의 반입과 적절한 환경을 조성하기가 어렵다는 점 때문에 사진 측량 기반의 데이터를 생성하는 방식으로 제작했다. 그리고 이를 위해 TRIC가 예술품 데이터 구축 사업에서 대부분의 공간 및 오브젝트의 3D 데이터를 구축할 때 사용하는 리얼리티캡처를 사용했다. 유물마다 수천 장의 사진을 촬영한 후 리얼리티캡처로 메시를 생성했는데, 덕분에 높은 정밀도의 텍스처와 메시가 적용된 애셋을 구축할 수 있었다. 리얼리티캡처는 코로나19 팬데믹으로 독일 국경이 봉쇄된 상황에서 베를린의 건축사진가와 협업을 통해 샤를로텐부르크성 도자기 방 프로젝트를 성공적으로 마무리할 수 있게 해 주었던 핵심 툴이기도 하다.   ▲ 스캔된 13점의 실제 유물(위)과 디지털 버전(아래)(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   프로젝트 2차 연도에 진행한 실감 콘텐츠 제작 작업에서는 길게 펼쳐진 병풍 속에 그려진 칠보산을 3면으로 구성된 몰입형 스크린으로 옮겨, 전통 회화의 느낌을 그대로 살리면서 입체적인 공간감을 더하고자 했다. 이를 위해 먼저 카메라 로데이터를 활용해 폭당 수천 장의 이미지를 연결하여 방대한 기가픽셀 데이터를 구축했다. 모든 요소들을 객체별, 색역별, 층별로 분리해 별도의 레이어로 제작하고, 여기에 언리얼 엔진을 활용해 3차원 공간에 재배치한 후 촬영하는 방식을 통해 평면의 전통 회화 유물인 칠보산도에 입체감과 역동감을 부여하여 3D 콘텐츠로 재탄생시켰다.   ▲ 2D 병풍화를 레이어화하여 언리얼 엔진에서 3D 공간에 재배치(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   입체감 표현에 무엇보다 중요했던 것은 캐릭터의 윤곽선을 따라 붓 선의 느낌이 나도록 표현하는 것이었다. TRIC는 언리얼 엔진의 머티리얼 에디터를 통해 셰이더를 제작했고, 그 위에 종이 질감의 고퀄리티 텍스처를 메가스캔에서 다운로드 후 가공하여 캐릭터에 포스트 프로세싱 재질을 입혀주는 방식으로 제작했다. 그리고 역동감을 살리기 위해서 필요했던 포그는 언리얼 엔진의 나이아가라 플루이드로 제작했다. 덕분에 다른 오브젝트와 실시간으로 반응하는 시뮬레이션이 가능했고, 원하는 타이밍에 시퀀서를 통해 제어할 수 있었다. 또한, Open VDB를 활용했던 기존 방식보다 가볍고 필요한 수정을 즉시 작업할 수도 있었다. 이렇게 잘 만들어진 캐릭터와 이펙트를 3면으로 구성된 스크린으로 보여주기 위해 세 개의 카메라를 하나로 묶은 카메라 리그를 사용해 애니메이션을 효과적으로 한 번에 처리했고, 렌더링 역시 시퀀서에 배치된 세 개의 카메라를 동시에 렌더링할 수 있는 무비 렌더 큐로 개별 영상을 한 번에 출력했다.   ▲ 3개의 카메라로 동시에 렌더링하는 장면(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   언리얼 엔진과 에픽 에코시스템의 역할  칠보산도 실감 콘텐츠처럼 전통 회화 리소스를 활용한 콘텐츠에서는 동양 회화 특유의 심미적 감각과 화풍이 모든 요소와 장면에 일관적으로 유지되어야 하기 때문에, 모든 과정에서 정밀하게 컨트롤할 수 있는 제작 툴이 필요하다. 언리얼 엔진은 퍼포먼스의 제약 없이 콘텐츠 자체의 비주얼 퀄리티를 최대한 올리면서 나이아가라, 시퀀서 등으로 그 구성 애셋을 세밀하면서도 정확하게 컨트롤할 수 있는 환경을 제공했다. 또한, 언리얼 엔진 마켓플레이스와 메가스캔의 라이브러리에서 구름, 달, 안개, 바람, 비 등 다양한 자연 현상을 구현할 때 적합한 리소스를 빠르게 확보할 수 있었고, 리깅된 애니메이션 캐릭터를 전통 회화 스타일로 완전히 새롭게 입체화하는데 반드시 필요한 원화의 캐릭터 질감을 구현하는 데 적합한 고퀄리티의 셰이더, 텍스처 등도 제공하여 작업 시간을 줄일 수 있었다.   ▲ 전통 회화의 붓 선 셰이더 적용 여부 비교. 투명도 0.2(위), 투명도 0.8(아래)(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   무엇보다 언리얼 엔진의 리얼타임 렌더링이 프로젝트에 반드시 필요한 핵심 기술이었다. 이번 프로젝트의 경우, 콘텐츠 제작 기간이 2개월도 주어지지 않아 시간이 촉박했다. 그에 반해 3개의 스크린이 사다리꼴 모양으로 배치된 몰입형 스크린에서 콘텐츠를 구현하기 위해 3개의 버추얼 카메라로 촬영하여 매우 높은 해상도로 렌더링해야 했다. 이런 경우 관람객의 위치 및 화각에 따라 몰입도가 확연히 달라지기 때문에, 다양한 변수에 대응하며 반복적이고 섬세한 조정이 필요했다. 특히, 한국과 미국이라는 지구 정 반대편에 있는 양국 전문가들이 참여하다 보니 실시간 컨퍼런스 콜을 통해 세부 의견을 주고받아야 하는 상황이었는데, 언리얼 엔진을 통해 실시간으로 확인하고 조정할 수 있었기 때문에 소통 시간을 줄일 수 있었다. 또한, 최종 결과물의 퀄리티도 이미 제작 과정에서 미리 확인할 수 있었기 때문에 커뮤니케이션의 오류나 재작업 리스크가 거의 없었다. 만약 전통적인 방식으로 제작했다면 회의만 하다 정해진 프로젝트 기간이 다 되거나, 겨우 합의에 이르렀다 해도 퀄리티는 물론 기간 내에 제작하는 것조차 불가능했을 것이다.   ▲ TRIC가 해외 전문가들과 컨퍼런스 콜을 진행하는 모습(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   문화유산기술연구소의 향후 목표 및 나아갈 방향 단기적으로는 현재 수행하고 있는 CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트와 이집트 문화유산 ODA(공적개발원조) 프로젝트를 성공적으로 마치는 것이 TRIC의 목표다. 장기적으로는 이러한 성과를 바탕으로 확보된 수많은 데이터와 리얼타임 콘텐츠를 연결하는 메타버스와 유사한 개념의 시대별 리얼타임 월드를 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해서 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템을 더욱 적극적으로 활용해 역사적으로 보존할 가치가 높은 도시의 시대별 모습을 입체적으로 복원해 나갈 계획이다. 그 일환으로, 우선 8세기 서라벌 전체를 리얼타임 월드로 구축하는 프로젝트를 언리얼 엔진을 활용하여 진행하고 있다. 신라의 왕경인 서라벌의 지형, 식생 등이 복원된 환경에서 건축, 도로, 사람, 역사적 사건 및 사회 등의 방대한 데이터를 하나의 플랫폼에서 마주하고, 발굴 및 연구 결과를 업데이트할 수 있다. 뿐만 아니라 이를 체험하며 교류할 수 있는 하나의 콘텐츠로서, 실사 수준의 퀄리티로 영화나 다큐멘터리 속의 장면도 그 자리에서 바로 만들어 낼 수 있다.   ▲ 서라벌 리얼타임 월드(위)와 나나이트 트라이앵글 시각화(아래)(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

레노버가 AI(인공지능) 도입에 대한 아시아태평양 지역의 인사이트를 소개하는 ‘CIO 플레이북 2024(CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)’의 조사결과를 소개했다. 레노버는 이번 조사를 통해 AI 시장의 성장 전망을 소개하면서, 데이터가 있는 모든 곳에 AI 역량를 제공한다는 전략을 밝혔다. ■ 정수진 편집장   AI의 높은 열기와 함께 투자 본격화 기대 레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹(ISG)의 플린 맬로이(Flynn Maloy) 마케팅 부회장은 “전세계적으로 AI(인공지능)의 도입이 가속화되고 있으며, 앞으로 10~20년간 AI가 모든 IT 요소를 바꿔놓을 것이라는 기대가 높다”면서, “지금의 AI 시장은 클라우드가 확산되던 초기와 비슷한 열기를 보이고 있다”고 짚었다. 레노버의 의뢰로 IDC가 아시아태평양 및 일본 지역의 CIO를 대상으로 조사한 ‘CIO 플레이북 2024’에서는 기업 임원진이 비즈니스의 최우선 순위로 ‘AI 등 최신 기술의 활용’을 꼽았다. 그리고 ‘AI가 비즈니스의 변화를 가져올 게임 체인저가 될 것’이라는 응답이 46%로 높았다. 또한, 기술 투자의 우선순위에서는 인프라 관리의 자동화 및 보안이 1위였고, 생성형 AI(generative AI)가 4위를 차지했다. 많은 기업이 생성형 AI에 대해 투자하거나 투자 계획을 갖고 있다고 답했고, AI에 대한 투자를 늘리겠다는 응답이 전보다 늘어났다. 이런 흐름에서 레노버는 올해가 AI 투자 본격화의 원년이 될 것으로 보고 있다.   ▲ AI에 대한 관심이 늘면서 기업의 투자가 본격화될 것으로 보인다.(이미지 출처 : CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)   더 빠른 AI 위한 에지 컴퓨팅에 주목 ‘CIO 플레이북 2024’에 따르면, 제조산업에서는 에지 컴퓨팅(edge computing)에 대한 투자가 올해 40% 늘어날 것으로 전망된다. 에지 컴퓨팅은 많은 데이터를 실시간으로 생성하고, 이 데이터를 AI 분석과 학습에 활용할 수 있게 한다는 점에서 중요하다. 대규모의 AI 모델 구축과 빠른 추론에 대한 요구가 높아짐에 따라서 실시간으로 데이터를 처리하고 응답속도를 높이는 것이 AI 분야에서 에지 컴퓨팅의 역할로 꼽힌다. 제조산업에서는 생산 현장의 자동화, IoT(사물인터넷) 장치 관리, 실시간 데이터 분석 및 인사이트 등을 위한 에지 컴퓨팅에 많은 관심을 보이고 있다. 레노버 ISG의 수미르 바티아(Sumir Bhatia) 아시아 태평양 사장은 “특히 BI(비즈니스 인텔리전스), 생산성, 대화형 AI 등의 활용분야에 대한 제조산업계의 관심이 높다”고 소개했다. BI는 스마트시티의 혼잡도 분석이나 군중 통제, 리테일 매장의 성과 분석이나 소비 예측 등에 쓰인다. AI의 생산성은 AI 개발자의 작업 효율을 높이고 부담을 줄이기 위해 중요하다. 대화형 AI는 가상 비서나 재고 관리, 고객 맞춤형 정보 제공 등에 유용하다. 레노버 ISG 코리아의 윤석준 부사장은 “우리나라는 아시아태평양 지역 내에서 에지 컴퓨팅 투자에 선두를 달리고 있다. 국내 에지 컴퓨팅 관련 투자가 급증하고 있으며, 생성형 AI에 대한 투자 또한 아시아태평양 최고 수준”이라고 전했다. 또한, “실시간 애널리틱스, 원격 모니터링, 자율주행 등에서 에지 컴퓨팅 사례가 나오고 있다”고 덧붙였다.   ▲ 제조산업에서는 자동화, IoT 장치 관리, 데이터 분석을 위한 에지 컴퓨팅에 주목하고 있다.(이미지 출처 : CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)   데이터가 있는 모든 곳에 AI를 레노버는 작년 10억 달러 규모의 AI 투자 계획을 발표하는 등 향후 AI 투자를 확대할 예정이다. 또한 퍼스널, 프라이빗, 퍼블릭 환경을 혼합한 ‘하이브리드 AI’를 추구한다. 레노버는 서버뿐 아니라 PC, 스마트 디바이스, 에지 등에 걸쳐 다양한 규모의 AI 솔루션을 제공한다는 뜻에서 ‘포켓 투 클라우드’를 강조했다. 레노버가 특히 차별점으로 내세우는 것은 에지 포트폴리오이다. 맬로이 부회장은 “예를 들어, 리테일 상점에서 AI를 사용하기 위해 거대한 서버를 설치할 수는 없다. 대신 작고 소음이 적은 에지 서버를 활용하는 것이 현실적이다. 이처럼 레노버는 다양한 산업별로 맞춤화된 에지 AI 솔루션을 제공한다”고 설명했다. 바티아 사장은 “레노버는 50여 곳의 소프트웨어 파트너를 통해 금융 사기 방지, 제조 예방보전, 스마트시티의 비주얼 AI 등 산업별 요구에 대응하는165개 솔루션을 제공하고 있다”면서 소프트웨어 관련 투자 의지를 밝혔다. 레노버의 다음 목표는 ‘모든 곳으로 AI를 확산시키는 것’이다. 맬로이 부회장은 “데이터가 있는 곳에서 AI를 활용할 수 있는 솔루션을 제공하고자 한다. 에지에서 데이터를 빠르게 분석하고, 이를 통해 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 접근법을 추진할 것”이라고 전했다.   ▲ 레노버는 클라우드부터 에지까지 폭넓은 AI 포트폴리오를 내세운다.(이미지 출처 : CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3)   지난 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 사회적으로 문제가 되었던 인감도장의 진위문제 판단을 위한 이미지 분석을 통한 유사도 조사 사례도 소개하였다. 또한 근래에 문제가 되었던 천경자 화백과 이우환 화백의 작품으로 위작 시비가 일었던 사례도 간단하게 살펴보았다. 이번 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 살펴보도록 한다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제도 함께 생각해 본다. 목적 없이 촬영되는 사진이 과연 존재할까 하는 문제도 함께 생각해 보려고 한다. 그리고, 촬영된 이미지 데이터를 효과적으로 활용하기 위하여 필요한 관련 지식, 경험, 안목의 중요성에 관해서도 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스 제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스 제8회 목판본 고서 데이터베이스 제9회 금속활자본 고서 데이터베이스 제10회 근대 서지 데이터베이스 제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com 홈페이지 | www.wafermasters.com   역사 퍼즐(시간적 공간적 퍼즐) 조각 퍼즐(jigsaw puzzle)은 완성된 이미지를 여러 조각으로 분할하여 분할된 이미지를 여러 가지 조합으로 평면에 배치하여 본래의 이미지가 되도록 만들어 가는 게임이다. 모든 이미지는 어느 특정한 시각에서의 정보이다. 즉, 조각 퍼즐은 어느 특정한 시각의 이미지 정보를 공간적으로 분리해 놓은 것을 맞춰가는 것이다. 퍼즐의 모든 조각은 동일한 시각 또는 정지된 이미지의 일부이다. 동영상에서 한 장의 이미지를 뺐다면 그 이미지는 시간의 흐름 속에서 바로 앞의 장면과 바로 다음 장면의 사이에 해당하는 정보이다. 시간적인 전후 관계를 맞춰 가는 시간적 퍼즐이다. 역사 연구는 이러한 시간적, 공간적, 사회적, 문화적 다차원 퍼즐이라고 할 수 있다. 2023년 10월15일 광화문 월대(月臺)가 복원되고 새로운 현판이 공개되었다. 역사적 기록을 통한 고증을 거쳐 1865년에 흥선대원군에 의해서 경복궁 중건이 시작되어 1867년에 완성될 당시의 모습으로 복원되었다. 중건 당시의 완벽한 모습은 아니지만 조금씩 원형에 가까워져 가고 있다.   그림 1. 광화문 사진으로 풀어 보는 역사 퍼즐(사진이 촬영된 순서 맞추기)   <그림 1>에 다른 시기에 촬영된 다섯 장의 광화문 사진을 소개하였다. 광화문의 모습이 시대에 따라 어떻게 변화되었는지, 시간을 축으로 역사 퍼즐에 도전해 보는 것도 좋을 것 같다. 어떤 순서로 사진이 촬영된 것이며 어느 시기에 촬영된 것인지 함께 생각해 보자. 모든 사진이 촬영된 시기에 직접 현장을 방문한 사람이라면 쉽게 알 수 있는 문제이지만, 사진이 촬영된 시기의 폭이 약 100년 가까이 되니 현장을 방문했던 사람이라도 이미 고인이 되었거나 기억이 분명하지 않을 수도 있다. 사진의 특징, 풍경, 건물, 차량 등 다양한 정보와 자신이 알고 있는 역사적 사실(데이터베이스)을 바탕으로 추정하는 과정을 거쳐서 결론을 얻게 될 것이다. 자신이 내린 결론에 확신이 없는 경우도 있을 것이고, 확신하지만 데이터베이스나 기억이 사실과 달라서 오답을 하는 경우도 있을 것이다. 역사적 사실을 잘 알지 못하는 사람이라면 다섯 장의 사진 중에서 네 장(B, C, D, E)의 사진에는 큰 서양식 건물이 찍혀 있지만, 첫 번째 사진(A)에는 서양식 건물이 사라졌다는 사실로 힌트를 삼을 것이다. 또한 서양식 건물만 찍혀 있는 오래된 것 같은 사진(E)도 있으므로, 광화문이 서양식 건물을 세운 다음에 건립된 것으로 판단할 수도 있을 것이다. B, C, D의 사진은 지나가는 행인의 옷차림, 차량의 유무, 차량의 모델 등을 바탕으로 촬영된 순서를 유추하게 될 것이다. 사진 A는 광화문을 남겨두고 서양식 건물만 철거하는 가장 마지막에 촬영된 것으로 추정하게 될 것이다. 이러한 내용을 바탕으로 다섯 장의 사진이 촬영된 순서를 추정하면 E → B → D → C → A로 보는 것이 합리적이다. 실제의 촬영순서는 B → E → D → C → A이다. 사진에서 서양식 건물은 일제강점기에 지어진 조선총독부 건물이다. 당시에는 동양 최대의 근대식 건축물로 1912년 독일인 게오르그 라란데(Georg de Lalande)가 설계하고, 1916년에 광화문 뒤편 경복궁 내에 공사를 시작하여 1926년에 완공되었다.(B) 1945년 해방 후에는 미 군정 청사로, 1950년 6월 25일에 발발한 한국전쟁 직후에는 서울이 함락되어 조선인민군 청사로, 같은 해 9월 28일에는 UN군이 서울을 수복하여 1962년부터 대한민국 중앙청(정부 청사)으로 사용되었다. 1986년부터는 국립중앙박물관으로 사용되었으며, 김영삼 대통령 재임시절인 1995년 8월 15일에 철거를 시작하여 1996년에 철거가 완료되었다. 건물 철거 후 첨탑 부분은 천안 독립기념관에 전시되고 있다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.