생성형 AI 영상 제작의 기술과 전략 (3)   연재순서 제1회 AI 버추얼 프로덕션 워크플로 제2회 비디오 생성형 AI 모델의 구조와 실무 비교 분석 제3회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제4회 텍스트−투−비디오 프롬프트 엔지니어링 제5회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제6회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인 제7회 버추얼 프로덕션과 AI의 융합 제8회 디지털 휴먼과 AI 아바타 제작 실전 제9회 이미지−투−비디오와 3D 오브젝트 애니메이션 제10회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제11회 AI 기반 브랜드·제품 영상 제작 제12회 AI 영상 제작의 미래와 크리에이터 생존 전략   ■ 최석영 감성놀이터 대표이자 AI 테크니컬라이터이다. 서울미디어대학원대학교 특임교수, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독을 맡고 있으며 ‘AI 시대의 문화예술 읽기’의 공동저자이다.   대화형 AI 영상 편집의 시대 2026년 8월부터 AI 영상 제작 현장에서는 기존의 레거시 작업인 CF 현장에서 부분적으로 카메라가 사라지고, 공포영화에서 VFX 팀이 줄어들고 있다. 그렇다면 다음은 무엇인가. ‘편집’이라는 마지막 관문도 무너질 차례다. 시댄스 2.5(Seedance 2.5)와 구글이 준비한 제미나이 옴니(Gemini Omni)는 그 답을 미리 보여준다. 시댄스 2.5가 나오면서 실제 상업적인 영상이 AI로 전환되는 계기가 되며, 지금까지의 영상 생성 AI는 프롬프트를 넣으면 원래를 더 생생하게 재현하는 방식이었다. 제미나이 옴니는 다르다. 이미지, 오디오, 영상, 텍스트를 뒤섞어 넣어도 영상이라는 하나의 세계로 재구성한다. 입력이 무엇이든 상관없다. 작업 방식이 특히 눈에 띈다. 제미나이 앱 안의 옴니는 영화적인 줌을 걸거나 배경을 바꾸는 일을, 유동적인 대화로 처리한다. 기존 AI 프롬프트만 넣은 방식에서 대화하며 만들어가는 방식으로 진화했다. 접근성도 파격적이다. 카메라 롤의 사진이나 영상을 올려 템플릿을 한 번 누르면, 장비도 전문 용어도 없이 결과물이 나온다. 자신을 닮은 목소리와 얼굴의 AI 아바타를 만들어 장면 속에 세울 수도 있다. 전통적인 영상 제작 방식이 깨지게 된다. 구글의 그림은 명확하다. 제미나이 3.5 플래시가 속도와 실행을 맡고, 제미나이 옴니는 영상을 시작으로 콘텐츠를 만드는 쪽을 맡는다. 생각하는 AI와 만드는 AI가 한 플랫폼 아래서 역할을 나눠 갖기 시작했다. “편집이라는 마지막 관문이 무너지고 있다.”   그림 1. 대화형 AI 영상 제작 제미나이 옴니   시장 가격도 이미 흔들리고 있다. 촬영과 전문적 영상 제작 능력을 기반으로 해야 했던 영상 제작 비용이, 고가의 장비와 스튜디오 없이도 가능한 수준으로 내려왔다. 시장은 장벽이 낮아지는 것이 아니라 장벽이 사라지고 있다. 그래서 지금 필요한 것은 스튜디오 셋업이나 장비 선택이 아니다. 기업이든 개인이든 제작 과정과 전략, 이 두 가지를 지금 처음부터 다시 설계해야 하는 시점이다.   AI 영상 제작의 새로운 시작   그림 2. 시드림(Seedream) 5.0 프로   여기에서 다루는 것은 결국 하나다. AI 영상 제작 과정이 대화로 처리되는 형태로 바뀌고 있다는 것. MCP(모델 콘텍스트 프로토콜)가 그 연결 고리를 맡는다. 콤피UI(ComfyUI)처럼 손이 많이 가던 노드 작업도, 이제는 대화 한 줄로 워크플로를 짜고 실행하는 수준까지 왔다. 노드를 하나하나 잇던 손작업이 자연어 요청 한 줄로 줄어드는 과정을 이번 장에서 직접 확인한다. 모델을 고르고 파라미터를 맞추던 일도 대화 안에서 함께 처리된다. 이 흐름은 한두 플랫폼만의 이야기가 아니다. 제미나이 옴니, 시댄스, 클링(Kling), 완(Wan) 같은 생성 모델은 물론, 힉스필드(Higgsfield)처럼 여러 모델을 한데 모은 워크스페이스까지, 대부분의 플랫폼이 같은 방향으로 움직이고 있다. 변화는 여기서 멈추지 않는다. 힉스필드 MCP, 애프터 이펙트 MCP처럼 고급 영상 전문 프로그램까지 대화형 인터페이스로 연동되기 시작했다. 전체를 새로 만드는 게 아니라 특정 부분만 골라 수정하는 작업도, 이제 자연어 한마디로 가능해졌다. 컴포지션 하나를 통째로 갈아엎지 않고, 원하는 레이어나 구간만 짚어 고치는 유연함이 생긴 것이다. 생성 전용이던 플랫폼들도 최근에는 대부분 편집·수정 기능을 대화형으로 얹는 쪽으로 방향을 틀고 있다. 도구가 유연해질수록, 그 도구에 무엇을 요청할지가 더 중요해진다. 결국 남는 질문은 같다. 무엇을 만들 것인가.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

도구의 시대를 지나 운영 모델의 시대로   디지털과 현실을 잇고 아이디어를 실제 가치로 구현하는 방식, 오토데스크가 말하는 ‘디자인 & 메이크(Design & Make)’다. 7월 15일에 열린 ‘오토데스크 디자인 & 메이크 서밋 코리아 2026’은 그 진화를 이끄는 세 개의 키워드(데이터, AI, 컨버전스) 를 축으로 구성되었다. 기조연설로 문을 열고, 세 곳의 고객 성공 사례가 이어졌으며, 오토데스크 코리아의 AI 세션으로 마무리되는 하루였다. 필자가 이날 현장에서 받은 인상을 한 문장으로 요약하면 이렇다. “지난해가 ‘어떤 도구를 써야 하나’로 우왕좌왕하던 시기였다면, 올해의 화두는 ‘어떤 데이터를 어떤 거버넌스로 다룰 것인가’로 옮겨 갔다.” 마지막 세션에서 오토데스크코리아의 정태승 박사가 던진 이 진단은 사실 그날 발표자 대부분이 서로 다른 언어로 반복한 말이기도 했다. 도구(BIM)는 이미 전제가 되었고, 승부처는 그 위에 쌓이는 데이터와 그것을 운영하는 방식으로 넘어가고 있었다.   ▲ 오토데스크 디자인 & 메이크 서밋 코리아 2026 현장   기조연설 — 새로운 청사진, 그리고 모두를 위한 디자인 이번 행사의 기조연설은 오토데스크의 켄 푸(Ken Foo) 전략 파트너십 부사장이 맡았다. ‘The New Blueprint : Data, AI, and Convergence’라는 제목처럼, 데이터·AI·산업 융합이 기업의 운영 방식을 어떻게 재편하는지를 조망했다. 프로젝트는 갈 수록 복잡해지고 수익성 압박은 커지는데, 연결된 데이터와 플랫폼, 그리고 워크플로에 내장된 AI가 의사결정과 리스크 관리, 업무의 예측 가능성, 효율과 품질, 나아가 혁신을 어떻게 끌어올릴 수 있는지가 핵심 메시지였다. 고객 기조연설은 현대자동차 제네시스의 송지현 실장과 이준호 책임연구원이 ‘Nanomobility – Design for All’을 주제로 진행했다. 이동약자와 도시의 이동 문제에서 출발한 나노 모빌리티가 포용적 디자인과 제품 혁신으로 발전하고, 오토데스크 설루션 기반의 워크플로를 통해 더 가볍고 강하며 제조 가능한 구조로 구현된 과정을 소개했다. 현대자동차 제네시스의 나노 모빌리티 사례는 ‘디자인’ 과 ‘메이크’가 하나의 흐름으로 이어지는 구체적인 예시였다.   고객 성공 사례 세 편 — 다른 출발점, 같은 결론 GS건설, 간삼건축, 삼우종합건축사사무소가 연달아 무대에 올라 각자의 현실적인 고민과 시도를 공유했다.   GS건설 — CDE로 ‘흩어진 정보’를 연결하다 GS건설 디지털건설팀의 조재영 팀장은 아주 현실적인 질문으로 발표를 열었다. ‘현장에서 최신 정보를 확인하려면 몇 개의 시스템을 뒤져야 할까?’ 도면은 도면 시스템에, BIM은 별도 서버나 담당자 PC에, 이슈는 메신저와 메일에, 검측 서류는 개인 PC와 휴대전화에 흩어져 있다. 정보가 없는 게 아니라, 서로 연결되어 있지 않다는 것이 문제다. 그 결과 무엇이 최종본이고 기준인지 확인하는 데만 많은 시간이 든다. 그 해법으로 제시된 것이 CDE(Common Data Environment, 공통 데이터 환경)다. 조 팀장은 CDE가 원드라이브 같은 단순 저장소가 아니라는 점을 강조했다. 최신 도면과 BIM, 시방, 이슈, 검측 사진 같은 ‘승인 정보’를 하나의 업무 흐름으로 연결하는 프로젝트 협업 공간이라는 것이다. 모든 참여자가 같은 승인 정보를 기준으로 일하고, 변경·검토·조치 과정이 기록되므로, 문제가 생겼을 때 누가 언제 어떤 정보를 기준으로 판단했는지 추적할 수 있다. 글로벌 건설사의 정보 관리는 파일 저장에서 출발해 사내 서버·EDMS를 거쳐, 영국발 정보 관리 기준(ISO 19650)이 확산되면서 상용 협업 플랫폼으로, 다시 클라우드·모바일 환경으로 발전해 왔다. 지금은 CDE를 PMS·ERP·데이터 레이크·AI와 연결해 전사 데이터 기반으로 확장하는 단계라는 설명이다. 특히 인상적이었던 것은 CDE와 ‘AI 도면 시스템’의 역할을 분명히 구분한 대목이었다. CDE가 답해야 할 질문은 “어떤 도면이 최신 승인본인가”(버전·승인 권한·배포·감사 이력)이고, AI 도면 시스템의 질문은 “이 도면에서 무엇을 찾고 분석할 수 있는가”(검색·비교·요약·오류 후보 탐지)다. 만약 AI 시스템이 승인·배포·버전 관리까지 떠안으면 사실상 또 하나의 CDE를 자체 개발·운영하는 부담을 지게 된다. 공식 기준 정보는 CDE가 관리하고, AI는 그 위에서 검토하는 구조가 바람직하다는 것이다. CDE 선택 기준으로는 여덟 가지 항목이 제시되었다. ISO 19650 기반 정보 관리 적합성 : 작성 중/공유/승인/보관 등 정보 상태 구분, 명명 규칙·고유 ID·메타데이터, 버전·워크플로·감사 추적·아카이브 도면 관리 : DWG·DGN·PDF 등 원본 형식과 외부 참조(Xref) 지원, 시트 단위 관리, OCR 속성 추출, 개정 전후 비교·마크업 BIM 지원 : 레빗(Revit)·나비스웍스(Navisworks)·IFC 등 주요 모델 조회, 건축·구조·설비 통합 검토, 간섭·설계 변경을 이슈로 전환 모바일 사용성 : 지하층·통신 음영 구간에서도 도면 확인, 이슈·체크리스트·사진을 도면 위치에 바로 연결 권한·보안 : 역할·폴더·문서 상태별 권한 구분, 인증·저장 위치·활동 로그 API·데이터 연계성 : PMS·공정·ERP·자재·원가·드론·레이저 스캔 연결, 데이터 레이크·AI 분석 활용 도입·표준화 용이성 : 표준 폴더·권한·워크플로 템플릿화, 한국어 지원, 국내 기술 지원, 확산성 비용·벤더 리스크 : 초기 구축비 외 라이선스·스토리지·교육·운영을 포함한 장기 총비용, 종료 시 데이터 반출과 종속성 조 팀장은 이 여덟 가지를 결국 세 개의 질문으로 압축했다. 공식 기준 정보를 제대로 관리할 수 있는가, 현장에서 실제로 쓸 수 있는가, 회사 시스템과 연계해 장기적으로 운영할 수 있는가. 이 조건을 폭넓게 충족하는 설루션은 많지 않은데, 오토데스크 포마(Forma)가 그 몇 안 되는 선택지에 든다는 것이 결론이었다. BIM 360과 컨스트럭션 클라우드(Construction Cloud, ACC)를 거쳐 지금은 포마를 중심으로 계획·설계·시공 데이터를 잇는 방향으로 발전하고 있고, 그 중심에 도면·문서·모델을 다루는 데이터 매니지먼트가 있으며 그 위에 Collaborate·Build·Takeoff와 초기 계획 기능이 얹힌다. 실제 적용 사례도 구체적이었다. 통도면을 시트 단위로 전환하면 변경된 도면만 새 버전으로 등록되고 개정 전후 비교가 가능해진다. 부담이 되던 통도면 분할은 GS건설이 AI OCR로 도면번호· 도면명을 인식해 자동 분할하는 웹 도구를 자체 개발해 써 왔는데, 최근에는 포마의 페이지·속성 추출 기능으로도 처리할 수 있게 되었다. 다만 잘못 인식된 정보가 그대로 기준이 되지 않도록 최종 검수는 반드시 필요하다는 단서를 달았다. 이 밖에 웹·태블릿에서의 BIM 접근, 도면·모델의 정확한 위치에 이슈를 등록하고 담당자·기한·상태를 지정하는 기능, 그리고 검측 서류의 준비·출력·제출 과정을 통째로 없앤 모바일 검측 사례가 소개되었다. 철근 검측 자동화(도면 속 부재명을 AI가 인식해 구조 일람과 연결)는 아직 개발 중이라고 밝혔다. 마지막으로 포마와 MCP(모델 콘텍스트 프로토콜)를 연결한 확장 실험을 공유했다. CDE의 도면·BIM·공정표·현장 데이터를 API로 LLM(대규모 언어 모델)에 연결해, 자연어로 특정 층 물량을 조회해 보고서로 받거나, 공정표 기반 CP(주공정) 분석, 구조 부재 Takeoff의 엑셀 내보내기, BIM 모델 기반 작업 위험 검토를 시험해 본 결과다. 최근 한글 지원이 개선되었고, 국가건설공사 표준시방·LH·도로·철도 등 국내 기준이 반영되면 활용도가 더 높아질 것이라는 기대도 덧붙였다. 조 팀장의 결론은 명료했다. “CDE는 하나의 시스템을 도입하는 것이 아니라, 프로젝트 구성원이 같은 정보를 기준으로 일하게 만드는 변화다.”   ▲ GS건설 조재영 팀장의 CDE·포마 적용 발표   ▲ GS건설 발표 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   간삼건축 — 데이터 자산화가 가져올 미래 간삼건축 이혁 INNOVATION 부문 대표의 발표는 세 사례 중 가장 서사적이고 성찰적이었다. 2008년 간삼건축에 합류해 십 수 년간 프로세스 효율화와 인적 자산 관리를 고민해 온 그는, “여전히 진행 중이고 실험적인 이야기”라며 담담하게 자사의 시행착오를 풀어놓았다. 출발은 2023년의 한 경험이었다. 연말에 급하게 작은 오피스를 호텔로 리모델링하는 기획설계를 맡게 되었는데, 유튜브에서 본 3D 모델링 기반 AI 렌더링을 처음 시도했다. 금요일 오전 세 시간 모델링, 오후엔 BIM 팀원과 함께 손을 보고, 두 시간 만에 50여 장의 이미지를 얻었다. 주말을 거쳐 결국 둘이서 14시간 만에 보고서를 완성했다. 그가 놀란 것은 이미지 품질이 아니라, ‘AI를 쓰면 우리 프로세스를 이렇게 압축할 수 있구나’라는 사실이었다. CAD와 스케치업이 각각 도면과 모델만 다루는 ‘반쪽짜리’라면, 라이노(Rhino)와 레빗으로 옮겨 모델링이 도면으로 직접 이어지고 AI로 이미지를 얻는 세상이 가능하다는 것. 그래서 그는 “AI를 잘 쓰려면 툴 자체가 바뀌어야 한다”고 말하며, “세상은 데이터로 넘어가고 있었다”고 덧붙였다. 간삼은 지난 5년간 여러 조치를 빠르게 진행했다. BIM 교육 동영상 배포, 전사 BIM 능력시험, CAD 허가제, 템플릿 개정, 파라메트릭 팀 신설, 연 10여 회의 AI 세미나. 그러나 그는 생텍쥐페리의 어린 왕자를 빌려 조직의 저항을 유쾌하게 꼬집었다. 어린 왕자가 지구에 오기까지 거친 여섯 별의 어른들이 회사에 다 있다는 것이다. 정작 본인은 하지 않으면서 아랫사람에게만 BIM을 시키는 사람, 끊임없이 허점만 지적하는 사람, “난 CAD가 BIM보다 빠르다”고 버티는 시니어 — 자전거를 빨리 타서 자동차를 이기겠다는 이들 — 와 매일 씨름한다고 했다. 그럼에도 ‘바오밥 나무를 뽑겠다’는 일념으로 만든 것이 ‘팀31’ 이다. 기존 BIM 매니저 팀에 건축 설계 시니어를 붙인 조직으로, 목표는 SD(계획설계) 종료 시점에 실시설계 도서 총량의 30%를 확보하는 것. 도면 총량 30%에 도면당 완성률 60%를 곱하면 18이라 원래 이름은 ‘T18’이었는데, 직관적인 ‘팀31’로 바꿨다는 뒷 이야기가 웃음을 자아냈다. 설계팀 한 명과 팀31 두 명을 짝지어 올해 이미 12개 프로젝트에서 SD 종료 시 40~45%까지 도면을 만들어 내고 있고, 회사 기준으로 전체 설계 효율을 약 6% 올릴 것으로 기대한다고 했다. 자산화 도구도 촘촘했다. 클라우드 협업 보드 미로(Miro)에 계약·목표와 SD 30% 분량의 도면 150여 장을 올려 피드백을 공유하고, 포마에는 간삼의 매스 자산을 허브에 DB처럼 올려 쓰며(파트너사 상상진화의 Forma Box로 초기 계획을 압축), 환경 분석은 라이노의 그래스호퍼(Grasshopper)보다 간편하다고 평가했다. 이미 2차 교육을 마쳤고 8월 중순 3차 교육 후 전면 적용할 계획이다. 오토데스크의 콘텐트 카탈로그(Content Catalog)로는 엘리베이터의 모든 사양에 이름을 붙여 클라우드에 올려 파라미터 조정 없이 선택·삽입하게 했고, 한 걸음 더 나아가 방풍실·병실·계단실·화장실 등 패밀리 조합을 블록으로 저장했다. 여기에 자체 개발한 디테일 DB는 1/50·1/60 도면을 함께 연동하고, 그 디테일을 언제 써야 하는지·주의점은 무엇인지에 대한 경험자의 설명과 별점·좋아요까지 붙였다. 이 대표는 아키텍트 펌의 기술을 ‘감자 이야기’에 비유했다. 1500년대 유럽에 감자가 퍼졌지만 사람들은 ‘악마의 식물’이라며 먹지 않았고, 1700년대 대기근 때에도 감자를 두고 굶어 죽었다. 1800년대 보급 이후 인구가 폭발했지만, 작황 좋은 한 품종만 심은 탓에 감자 마름병(역병)이 창궐하자 아일랜드에서만 150만이 아사했다. ‘안 먹어서 죽고, 그것만 먹어서 죽는다’는 이 우화를, 이 대표는 AI에 그대로 겹쳤다. 쓰지 않으면 뒤처지고, 특정 방식만 맹신하면 위험하다는 것. 실제로 지금 설계실을 들여다보면 절반은 PPT를, 절반은 AI를 쓰고 있는데, 도면 없이 화려한 겉모습만 남는 상태를 그는 오히려 경계했다. 지식 자산화의 진짜 벽은 기술이 아니라 사람과 세대였다. ‘내 자산인데 왜 회사에 내놔야 하느냐’는 물음은, 이 대표가 보기엔 도제식 문화의 방어 심리로서 나름 합리적이다. 아키텍트 펌은 사람을 자산처럼 다뤄 왔지만, 그 자산은 회계장부에 잡히지 않고 복제·확장·승계도 안 되며 사람이 떠나면 함께 사라진다. 동료의 피드백을 거치지 않은 개인 자산은 품질도 낮다. 결과의 공정성보다 과정의 공정성을 중시하는 MZ 세대는 회사의 지시를 맹목적으로 따르지 않는다. 그래서 그가 내린 결론은, 개인의 가치를 ‘추출’해 회사 가치로 만드는 구조에서 벗어나, 개인이 자신의 가치를 내어놓고 서로 교환하며 성장하는 ‘마당(커뮤니티)’을 만드는 것이다. 성과에는 ‘OO의 리포트’, ‘OO의 LISP’, ‘OO의 AI 디자인’처럼 이름을 붙여 인정한다. TFT로 만든 ‘모두가 만드는 플랫폼’은 이미 베타를 열었고 9월 초 정식 오픈을 앞두고 있다. 특히 간삼건축 이혁 부문 대표의 마지막 말은 이날 여러 발표가 향하고 있던 방향을 가장 명확하게 요약했다. “BIM을 시작으로 AI와 클라우드까지, 단순히 도구를 바꾸는 것만으로는 혁신이 안 되겠다는 생각이 들기 시작했다.”   ▲ 간삼건축 이혁 부문 대표의 ‘데이터 자산화’ 발표   ▲ 간삼건축 발표 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   삼우건축 — DX부터 AX까지 삼우건축 AX팀의 윤종근 프로는 삼우가 BIM 기반 설계 체계에서 출발해 DX(디지털 전환)를 거쳐 AX(AI 전환) 운영 모델로 이동한 여정을 단계별로 정리했다. 그는 이 여정을 새로운 기술의 도입이 아니라, “설계자가 문제를 더 빠르게 정의하고 AI·클라우드로 해결하며 그 결과를 조직의 자산으로 축적하는 새로운 업무 방식”으로 규정했다. 시작은 BIM이었다. 삼우는 2016년부터 전면 BIM을 수행하며 BIM을 조직의 ‘설계 기준’으로 만들었다. 전 직원 BIM 역량 평가, CAD 표준과 수행 경험·자동화 속성을 반영한 표준 템플릿, 반복 업무를 시스템화한 삼우 BIM 익스텐션, 2018년 건축·구조 표준 모델과 도면 기준, 2019년 설계 단계별 권장 모델이 그것이다. 핵심은 ‘BIM을 썼다’가 아니라, 설계 기준과 노하우·모델·도면 작성 방식을 디지털 자산으로 축적했다는 점이다. DX 단계의 목표는 본업 경쟁력 강화였다. AutoDrawings로 도면·시트 작성을, 창호·입면도 자동화로 뷰 생성·주석·시트 배치를 자동화했고, 구조 모델링과 일람표, 실내 마감표, 룸 데이터 시트(문서의 실 정보와 레빗 모델 정보를 연동)로 확장했다. 방식은 기술 부서가 현업의 문제를 수집·분석해 개발·배포·교육하고 현업이 적용하는 구조였다. 초기 성과는 분명했지만 한계도 뚜렷했다. 자동화 수요는 느는데 개발 인력은 제한적이고, 기능을 만들어도 실제 활용까지 이어지지 못했으며, 현업은 어떤 기능이 언제 있는지조차 알기 어려웠다. 질문은 ‘무엇을 더 자동화할 것인가’에서 ‘어떻게 더 잘 활용할 것인가’, 나아가 ‘누가 문제를 정의하고 해결에 참여할 것인가’로 바뀌었다. 이에 대한 두 갈래의 시도가 이어졌다. 하나는 사내 플랫폼 ‘DX 가이드맵’으로, 이미 만든 자동화 기능을 현업이 쉽게 찾아 적용하도록 연결했다. 이때 기술 부서의 역할이 ‘만드는 생산자’에서 ‘환경을 제공하는 프로바이더’로 분화된 것이 중요한 변화였다. 다른 하나는 2024년의 생성형 AI 공모전으로, 현업이 직접 문제를 정의하기 시작했다. 이미지 생성·데이터 분석·시각화 등 다양한 유스케이스가 나왔지만, 개인 역량에 의존한 방식은 회사 전체로 확산되기 어렵다는 한계도 함께 확인했다. 공모전에서 나온 아이디어가 기술 검증(PoC)과 사용성 개선을 거쳐 사내 이미지 생성 AI 서비스 ‘미지’로 발전한 것은, 문제 정의의 출발점이 기술 부서에서 현업으로 옮겨 간 상징적 사례였다. 전환점은 2025년의 APS 도면 자동화 프로젝트였다. 오토데스크 플랫폼 서비스(APS)와 포마를 기반으로 PDF 출도의 반복 업무를 자동화해, 대형 프로젝트에서 하루가 걸리던 작업을 30분으로 줄였다. 그러나 윤 프로가 강조한 진짜 의미는 결과가 아니라 ‘개발 방식’에 있었다. AI와 협업하면서 기술 학습·코드 작성·오류 개선의 속도가 달라졌고, AI가 단순 보조 도구가 아니라 개발 과정을 함께 푸는 파트너로 작동했다는 것이다. 그는 이 프로젝트를 “DX 방식으로 시작했지만 AX 방식으로 완성한 첫 프로젝트”이자 DX에서 AX로 넘어가는 터닝 포인트로 규정했다. 이 가능성을 공식 운영 모델로 구조화한 것이 삼우 AI 프레임워크, 이른바 ‘사이프(CYPHE)’다. 핵심은 AI 활용을 개인의 실험에 머무르게 하지 않는 것이다. 사이프는 세 관점으로 요약된다. 첫째, 고객과 회사의 정보를 안전하게 지키면서 AI를 강력하게 쓰는 표준 환경을 구축한다. 둘째, 특정 업무 목적에 맞는 AI 활용을 검증·지원하는 구조를 세운다. 셋째, 실제 업무 변화와 성과를 조직 차원에서 인정하고 확산한다. AI 활용의 기본값을 ‘보안 안에서의 활용’으로 바꾸고, 개인의 시도를 조직의 활용으로 전환하는 것이다. 여기에 유스케이스 등록과 인센티브·교육·멘토링으로 이어지는 성장 구조를 얹었다. 현업이 문제를 발굴하면 AX팀이 기술과 보안을 연결해 구체화하고, 현업의 오너십을 유지한 채 거버넌스와 파트너 리소스를 붙인다. 오토데스크 설루션과 연결성이 높은 케이스는 APS·포마 기반으로 더 확장된 업무 전환 모델로 발전시키며, 최근에는 오토데스크와 공동으로 AX 워크숍을 마쳤다고 밝혔다. 결론은 이랬다. “삼우의 AX는 AI 서비스를 도입한 결과가 아니라, 조직이 일하는 방식을 바꾸는 과정이다. BIM이 설계 데이터를 만들었고, 자동화가 프로세스를 바꿨으며, AI와 클라우드는 문제 해결의 주체와 방식을 확장하고 있다.”   ▲ 삼우건축 윤종근 프로의 ‘DX to AX’ 여정 발표   ▲ 삼우건축 발표 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   오토데스크 AI로 여는 업무 혁신 마무리 세션은 오토데스크코리아의 정태승 박사와 성진호 수석이 맡았다. 고객들이 저마다의 방식으로 AI를 쓰는 모습을 본 뒤, ‘그렇다면 오토데스크는 AI를 어떻게 생각하는가’를 짚는 자리였다.   AEC 관점 — 데이터 교환 모델과 포마, 그리고 어시스턴트의 현주소 정 박사는 오토데스크의 토대로 ‘데이터 교환(data exchange) 모델’을 먼저 꺼냈다. 한 프로젝트에서 수많은 소프트웨어가 쓰이지만 모든 데이터가 한곳에 모일 필요는 없고, 각 모델에서 필요한 부분만 상호 교환되도록 하는 것이 요체다. 이 기반 위에서 다양한 소프트웨어가 운영되는 베이스라인 플랫폼이 바로 포마이며, 이것이 오토데스크가 그리는 생태계라는 설명이다. 흥미로운 것은 ‘이미지에서 공간으로’라는 방향이었다. 같은 프롬프트로 이미지를 만드는 것을 넘어 3차원 ‘공간’을 생성하는 기술에 지속 투자하고 있으며, “공간이 다음 세대의 표준이 될 것”이라고 내다봤다. 현주소에 대해서는 솔직했다. 아직 목적 지향의 ‘에이전트’ 단계까지는 아니며, 현재는 ‘어시스턴트’ 수준이라는 것이다. 반복 작업 자동화, 정보 분석, 그리고 내가 잘 모르는 기능의 의사결정 지원이 지금의 몫이다. 제품별로는 사이트 디자인(Site Design)과 올해 출시하는 빌딩 디자인(Building Design)이 소개되었는데, 웹에서 여러 사람이 함께 작업하고 파사드뿐 아니라 개별 실 단위까지 적용하며 그 데이터가 레빗으로 바로 넘어가는 흐름이 강조되었다. AutoCAD에서는 "보여줘/찾아줘/표준을 검토해 줘" 같은 문구로 QA·QC와 도움말을 어시스턴트가 처리하고, 포마(구 ACC)에서는 RFI 등 정해진 정보를 '필터'처럼 자연어로 조회·검토할 수 있다. 특히 공식 레빗 MCP 서버(베타)를 클로드와 약 1분 만에 연결해, 레빗을 열어 두고 문(door)에 대한 대시보드·일람을 3분 남짓에 만들어 내는 시연이 눈길을 끌었다.   D&M 관점 — 퓨전과 클로드(MCP)로 ‘의도’를 전달하다 이어 성진호 수석은 제조(Design & Make) 영역을 맡아, 퓨전(Fusion)과 AI의 결합을 직접 테스트한 결과를 공유했다. 그는 “본사 발표 자료가 아니라 제가 직접 돌려 본 내용”이라고 전제했다. 퓨전의 오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 같은 모깎기(R) 형상을 한 번에 선택·편집하거나, 마이크로소프트와 협력한 이미지 렌더링, 오픈 API를 활용한 엔지니어링 앱 개발·배포를 지원한다. 제조 및 기계 설계 분야(DNN)를 담당한 성진호 수석의 오토데스크 퓨전 시연 역시 놀라웠다. 퓨전이 앤트로픽의 MCP 표준을 사용하기 때문에 클로드가 이질감 없이 붙어 명령 수행은 물론 결과를 스크린샷으로 분석하고 커뮤니케이션한다. 심플한 의자를 3D로 모델링하면 여섯 개의 골체가 배치되고 치수가 파라미터로 등록되며 BOM까지 자동 작성됐다. STL 메시를 솔리드로 변환하는 작업, 이미지를 주고 네 번의 피드백으로 원하는 형상을 얻는 과정도 시연됐다. 한 걸음 더 나아간 것은 ‘에이전트 협업’이었다. 에이전트 1이 제조를 전제로 한 지침(컨텍스트 약 100줄)을 만들고, 에이전트 2가 그에 맞춰 MCP 서버로 구현하는 방식이다. 이렇게 하면 펼쳐지는 구조의 의자가 제조 가능한 모델로 만들어지고, 관절이 연결된 로봇이 한 시간이 채 안 되어 생성되며, CNC 가공을 위한 툴패스도 만들어진다. 룰 베이스 CAM을 넘어, 가공되지 않는 영역을 피드백으로 알려 주면 공구 길이와 이송 속도를 스스로 조정하고 기가공 영역을 제외해 자동으로 연결하는 모습이 인상적이었다. 2D 도면을 3D로 변환하는 것은 아직 어렵지만, 규칙을 분석할 수 있는 도면이라면 구현이 가능하다고 했다. 성 수석의 결론은 한 문장으로 압축된다. “설계 개념이 ‘소프트웨어 조작’에서 '의도의 전달’로 넘어가고 있다.”   정리 — 데이터 자산화, 적합성 정의, 거버넌스 마지막으로 정 박사는 고객 사례와 겹치는 결론을 세 가지로 정리했다. 첫째, 데이터가 자산화되어야 한다. 둘째, 지금 하는 일이 그 모델로서 적합한가에 대한 정의가 필요하다. 셋째, 조직이 어떤 거버넌스로 이를 운영할 것인가가 정리되어야 한다. 그는 “AX는 결국 운영 모델을 설계하는 것”이라며, 무엇을 쓰고 어떻게 절차를 만들지, 그리고 “누군가는 책임을 져야 한다”는 점을 강조했다. 대부분의 문제가 책임을 지지 않으려는 데서 생긴다는 뼈 있는 말이었다.   ▲ 오토데스크코리아 정태승 박사의 오토데스크 AI 세션   ▲ 오토데스크 코리아 발표 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   필자의 시선 — 도구는 이미 전제, 승부는 데이터와 거버넌스 하루를 되짚어 보면, 네 개의 발표가 서로 다른 언어로 같은 말을 하고 있었다. GS건설은 ‘CDE와 역할 분리’로, 간삼건축은 ‘감자 우화와 지식 자산화’로, 삼우건축은 ‘사이프와 유스케이스 성장 구조’로, 그리고 오토데스크는 ‘데이터 교환 모델과 데이터·거버넌스’로. 표현은 달라도 지향점은 하나였다. BIM 같은 도구는 이미 전제가 되었고, 승부처는 그 위에 쌓이는 데이터를 어떻게 자산화하고, 개인의 AI 활용을 어떻게 조직의 자산으로 전환하느냐로 넘어가 있다는 것. 필자는 이 흐름이 개인 차원의 오래된 교훈과 맞닿아 있다고 본다. AI가 아무리 훌륭한 대안을 제시해도, 최종 판단은 도메인 지식을 가진 사람의 몫이다. 도구는 이미 민주화되었다. 이날 진행을 맡은 사회자가 훈민정음을 빗대어 “누구나 읽고 쓸 수 있다는 것은 지식의 민주화이고, 지금 AI가 바로 그렇다”고 한 것처럼, 이제 관건은 무엇을(도메인) 어떻게(프롬프트와 거버넌스) 시킬 것인가다. 개인 차원에서 ‘일머리’라 부르던 능력이, 조직 차원에서는 ‘데이터 자산화와 거버넌스’라는 이름으로 확장된 셈이다. 특히 “AX는 운영 모델을 설계하는 것”이고 “누군가는 책임을 져야 한다”는 말은, 화려한 AI 시연 사이에서 가장 오래 남는 문장이었다. 결국 도구를 바꾸는 것만으로 혁신은 오지 않는다. 어떤 데이터를 신뢰할 수 있는 기준으로 삼고, 누가 그것을 책임지며, 개인의 성과를 조직의 자산으로 어떻게 축적할 것인가 — 이 질문에 답하는 조직이 다음 단계로 나아갈 것이다.   ▲ 오토데스크 디자인&서밋 코리아 2026 핵심 메시지 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   맺음말 이번 서밋은 신기술의 전시가 아니라, 그 기술을 ‘어떻게 운영할 것인가’에 대한 고민의 공유장에 가까웠다. 지금 이 글을 읽고 있는 독자에게 묻고 싶다. 우리 조직은 어떤 데이터를, 어떤 거버넌스로 자산화하고 있는가. 그리고 각자의 자리에서 만들어 내는 AI 결과물은 개인의 실험으로 소모되고 있는가, 아니면 조직의 자산으로 쌓이고 있는가. 아직 답을 다 갖춘 조직은 없다. 모두 “늦은 감이 없지 않다”면서도 멈추지 않고 실험을 이어 가고 있었고, 오토데스크 역시 “내년에는 더 나아간 기술을 소개하겠다”고 약속했다. 내년 이맘때 이 자리에서 한 걸음 더 나아간 사례를 만나 보길 권한다. 도구를 넘어 운영 모델을 고민하기 시작한 조직에게, 올해의 서밋은 좋은 이정표가 되어 줄 것이다.   ■ 양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방 법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에픽게임즈가 8월 20일~21일 ‘언리얼 페스트 서울 2026’을 진행했다. 이번 행사에서는 게임, 영화 및 TV, 애니메이션, 자동차, 시뮬레이션 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템의 최신 기술과 활용사례 등이 소개됐다. 특히 에픽게임즈는 폐쇄적인 플랫폼 구조를 탈피하는 개방형 생태계 비전을 제시했다. 2027년 선보일 언리얼 엔진 6와 개발자 통제권 중심의 AI 연동 전략을 앞세워 게임은 물론 제조·모빌리티 산업의 디지털 혁신을 가속화한다는 구상이다. ■ 정수진 편집장     게임 시장의 패러다임 전환과 개방형 생태계 최근 글로벌 게임 시장에서는 대작 게임의 개발 비용이 크게 치솟는 반면 신작의 성공 확률은 낮아지면서 전통적인 개발과 출시 공식이 한계에 부딪혔다. 이와 함께 차세대 게이머들이 게임을 단순한 콘텐츠 소비 공간이 아니라 친구들과 소통하고 머무르는 소셜 플랫폼으로 활용하면서 시장 환경도 급변했다. 에픽게임즈 코리아의 박성철 대표는 “한 번 게임을 떠난 유저를 신규 게임으로 다시 유입시키는 데 드는 비용이 크게 늘었다”면서, “게임뿐만 아니라 OTT, SNS 등 다양한 엔터테인먼트와 경쟁해야 하는 상황에서 개발자의 대응 방식도 달라져야 한다”고 전했다. 에픽게임즈는 이러한 시장 변화에 대응해 단일 게임을 넘어선 ‘개방형 생태계(Open Ecosystem)’ 구축을 핵심 전략으로 내세웠다. 에픽게임즈의 팀 스위니 대표는 “게임 내 디지털 소유권이 플랫폼 간에 자연스럽게 공유되고 이동해야 하며, 무거운 설치 과정 없이도 서로 다른 게임을 넘나들 수 있어야 한다”고 밝혔다. 이를 위해 에픽게임즈는 에픽게임즈 스토어와 포트나이트(Fortnite)를 연계해 게임을 구매할 때 해당 지식재산권(IP)의 아이템을 제공하는 등 커뮤니티와 경제 시스템을 결합하고 있다.   ▲ 에픽게임즈 코리아 박성철 대표   차세대 엔진 ‘언리얼 엔진 6’와 분산 아키텍처 에픽게임즈가 목표로 하는 개방형 생태계를 기술적으로 뒷받침할 핵심 기반은 2027년 말 얼리 액세스로 공개될 예정인 ‘언리얼 엔진 6(Unreal Engine 6)’다. 언리얼 엔진 6는 게임 개발 과정을 개선하는 것을 넘어 거대하고 지속적인 라이브 생태계를 구축하고 상호 운용성을 확보하는 데 중점을 둔다. 에픽게임즈의 줄리엔 마천드 시니어 디렉터는 “언리얼 엔진 6는 개발자가 게임을 한 번 구축하면 독립형(standalone) 앱뿐만 아니라 포트나이트 등 생태계 전반에 즉시 라이브로 배포할 수 있는 환경을 제공한다”고 소개했다. 언리얼 엔진 6는 방대하고 지속적인 실시간 멀티플레이어 환경을 지원하기 위해 새로운 아키텍처를 도입한다. 복잡한 서버와 백엔드 데이터베이스 없이도 유저 상태를 분산 저장하고 동기화하는 신규 프로그래밍 언어 ‘벌스(Verse)’가 적용된다. 아울러 3D 객체를 웹 표준처럼 패키징해 프로젝트 간에 손쉽게 공유할 수 있는 ‘신 그래프(Scene Graph)’ 시스템이 엔진의 근간을 이룬다. 거대한 게임 세계의 방대한 데이터를 효율적으로 다루기 위해 고성능 콘텐츠 주소 지정 방식을 활용하는 버전 관리 및 데이터 저장 시스템 ‘로어(Lore)’도 언리얼 엔진 6에 도입된다.   ▲ MCP 기반 실시간 3D 제작 워크플로 시연   개발자 통제권 중심의 실용적 AI 연동 전략 에픽게임즈는 개발 생산성을 극대화하기 위해 AI를 개발자의 생산성을 극대화하는 보조 도구로 적극 도입하고 있다. 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 무리하게 개발하기보다는 클로드(Claude)나 코덱스(Codex) 등 검증된 외부 생성형 AI 모델을 개방형 표준인 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 엔진과 직접 연동하는 실용적 방식을 택했다. 마천드 시니어 디렉터는 “에픽게임즈의 AI 전략은 개발자가 소스와 제작 파이프라인 및 워크플로에 대한 완전한 통제권을 유지하는 데 초점을 맞춘다”고 소개했다. 언리얼 엔진은 외부 AI 모델을 매끄럽게 연결하기 위해 개방형 표준인 MCP 서버를 브릿지로 도입했다. 이를 통해 AI 모델은 단순히 코드를 생성하는 데 그치지 않고, 언리얼 엔진 내부의 신을 읽고 애셋을 이해하여 직접 엔진 내에서 실질적인 변경을 수행할 수 있게 된다. 언리얼 엔진과 결합된 AI는 사용자의 프롬프트에 따라 가구를 배치하거나 도시의 도로망을 생성할 때, 렌더링된 평면 이미지가 아니라 개발자가 직접 편집할 수 있는 3D 형상 및 절차적 콘텐츠 생성(PCG) 그래프로 구현해 개발 속도를 줄일 수 있도록 했다. 이외에도 특수한 수트나 마커 없이 일반 영상만으로 깨끗한 3D 애니메이션 데이터를 추출할 수 있는 머신러닝 기반의 마커리스 모션 캡처 기술 및 프로젝트의 맥락을 이해하고 문서를 찾아주는 에픽 개발자 어시스턴트 등을 제공해 개발 효율을 한층 더 높일 계획이다.   ▲ 에픽게임즈 팀 스위니 대표   제조 및 모빌리티 AI 훈련 인프라로 확장 게임 개발 외에도 에픽게임즈의 실시간 3D 기술은 제조와 첨단 모빌리티 산업의 AI 훈련 인프라로 영역을 넓히고 있다. 에픽게임즈는 현실의 물리 법칙을 정밀하게 반영하는 언리얼 엔진이 자율주행차와 로봇의 AI 모델을 시뮬레이션하고 훈련하는 데 높은 경제성과 효율을 제공한다고 소개했다. 스위니 대표는 “자율주행차 기업들은 실제 주행보다 시뮬레이션 엔진 내에서 AI를 훈련하는 데 더 많은 시간을 쏟고 있다”면서, “차량 충돌처럼 현실에서 직접 구현하기가 너무 위험하거나 물리적으로 불가능한 극한의 상황을 실시간 3D 엔진 내에서는 안전하게 무한 반복하면서 분석할 수 있다는 것이 큰 강점”이라고 설명했다. 에픽게임즈는 현실에서 불가능한 시나리오 테스트를 3D 그래픽 환경에서 제공함으로써 게임 외 타 산업에서도 차별화된 가치를 증명한다는 계획이다. 한편, 이번 ‘언리얼 페스트 서울’에서는 제조 및 시뮬레이션 트랙이 마련됐다. 여기서는 ▲‘현대자동차 인포테인먼트 : 언리얼 엔진 도입과 적용 사례’ ▲‘실제 서킷을 언리얼 엔진으로 옮기기 : LiDAR 스캔부터 디지털 트윈 구축까지’ ▲‘언리얼 엔진과 스탠드얼론 HMD를 활용한 교육 및 훈련 목적의 VR/MR 콘텐츠 개발’ ▲‘게임 알고리즘을 활용한 군사 훈련 시뮬레이션 플랫폼 개발’ ▲‘차량 3D 데이터에서 실시간 검증 콘텐츠까지 : 언리얼 엔진 기반 버추얼 차량 개발 파이프라인’ 등의 발표가 진행됐다. 이를 통해 산업 실무에서 언리얼 엔진 기반으로 실시간 3D 데이터 검증과 고정밀 시뮬레이션 환경을 구현하는 사례를 확인할 수 있었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

국내 대표 컴퓨터 그래픽스 컨퍼런스인 ‘코리아 그래픽스 2026’이 9월 10일(목) 온라인으로 개최되며, 사전등록 시 무료 참여 가능하다. 캐드앤그래픽스 주최로 개최되는 이번 행사는 올해로 14회째를 맞이하며, ‘크리에이티브의 확장, 피지컬 AI와 에이전트가 만드는 미래’를 주제로 열린다. 피지컬 AI(Physical AI)와 AI 에이전트가 이끄는 제조, 건축 등 시각화 분야의 최신 기술 트렌드와 현장 적용 사례가 다채롭게 소개될 예정이다.  코리아그래픽스2026 발표자 - 유훈식(SMIT), 신동근(카오스), 정재헌(에스엘즈), 남경호(유비씨), 서민식(나니아랩스), 진득호(에픽게임즈), 최장윤(스트라타시스), 한명기(위즈코어), 송수헌(디에이건축) 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 ‘크리에이티브 시스템 디자인: AGI 시대를 준비하는 AX 디자이너’를 주제로, AGI 시대를 대비한 AI 네이티브 디자인 조직과 AX(AI Transformation) 디자인 인사이트를 발표한다. 특히 LLM Wiki 기반의 디자인 데이터 시스템 구축 방안과 자율 에이전트가 실행을 담당하는 ‘에이전트 OS 디자인’의 비전과 사례를 제시한다. 카오스 코리아 신동근 팀장은 ‘건축 및 인테리어 디자이너를 위한 가장 현실적인 AI 가이드 Chaos Veras’를 통해 건축 및 인테리어 시각화에 특화된 차세대 AI 툴인 Chaos Veras의 소개와 실무 활용 가이드를 공유한다. 에스엘즈 정재헌 대표는 ‘3D 공간 추론 AI 에이전트와 자율 라우팅 벤치마크 공개’를 주제로 EPC 자율 설계를 위한 연구 성과를 다룬다. AI 에이전트가 3차원 물리적 제약을 인지해 복잡한 설계 경로를 자율 생성하는 기술을 소개하고, 객관적 기술 검증을 위한 ‘3D 라우팅 벤치마크’를 최초 공개하며 정량적 데이터를 바탕으로 한 실증적 가치를 공유한다. 유비씨 정현석 AI센터 이사는 ‘Dark Factory가 그리는 미래의 전제, 온톨로지 기반 디지털 트윈과 에이전트 오케스트레이션’을 주제로 현대차 DF247과 팔란티어 온톨로지 사례를 다룬다. 자율제조의 미래와 중소제조 현장 사이의 간극을 짚어보고, 실전형 자율제조 AX 로드맵을 제시한다. 나니아랩스 서민식 CTO는 ‘생성형 AI를 넘어 Agentic AI로: 제조업 설계 프로세스의 다음 단계’를 주제로 단순 설계 AI 도입을 넘어 실질적 가치를 창출하는 Agentic AI의 미래와 나니아랩스의 대응 전략을 소개한다. 에픽게임즈 코리아 진득호 차장은 ‘언리얼 엔진 MCP 워크플로와 제조업 맞춤형 소프트웨어 개발’을 주제로 풀소스 코드를 활용한 제조기업 맞춤형 소프트웨어 개발 사례를 살펴본다. 또한 언리얼 엔진의 MCP(Model Context Protocol)와 Agentic AI의 결합이 제조 DX·AX에 가져올 새로운 가능성을 다룬다. 스트라타시스 최장윤 부장은 ‘피지컬 AI 시대의 제조 혁신 - AI 에이전트와 적층제조가 만드는 미래 생산 패러다임’을 주제로 AI 기반 디지털 설계와 적층제조(3D 프린팅)가 결합해 현실 세계의 생산 혁신을 구현하는 패러다임을 설명하고, 설계 자동화 및 첨단 소재의 산업 적용 사례를 소개한다. 위즈코어 AI연구소 한명기 소장은 ‘설계 생산성 혁신, AI-CAD 기술의 발전과 적용 사례‘를 주제로 국산 CAD 개발 경험을 바탕으로 한 AI-CAD 기술 솔루션을 공개한다. 도면 이해, 반복 업무 절감, 빠른 AI 시각화 연결 방안을 다루며 전통/현대 건축 분야의 실제 적용 효과를 제시할 예정이다. 디에이건축 송수헌 선임(건축사)은 ‘건축 설계와 생성형 AI를 연결하는 법 – AIRender: 프롬프트에서 컨텍스트로’를 주제로 AIRender 개발 경험을 공유한다. 또한 도구가 진화할수록 차이를 만드는 핵심은 프롬프트가 아닌 건축가가 쌓아온 컨텍스트라는 점을 소개할 예정이다. 올해 행사에는 카오스 코리아, 나니아랩스, 스트라타시스, 에스엘즈, 에픽게임즈 코리아, 위즈코어, 유비씨 등 국내외 기업들이 참여해 제조·건축·엔터테인먼트 분야의 산업별 시각화 혁신 방안을 심도 있게 다룰 예정이다. 코리아 그래픽스를 주관하고 있는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “올해도 산학연 AI 전문가들이 대거 참여해 AI와 3D 시각화 기술의 융합과 확장을 통한 최신 산업 트렌드와 적용 사례를 한눈에 조망해 보는 자리를 마련했다”면서, “제조·건축·시각화 분야에 종사하는 관계자들의 많은 관심과 참여를 부탁드린다”고 전했다. 한편, 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송에서는 사전행사로 8월 24일 ‘코리아 그래픽스 2026 프리뷰’ 방송을 진행한다. 이 방송에는 오토데스크코리아 성진호 수석 엔지니어, 아키페이스건축사 정은길 대표가 참여해 피지컬 AI와 AI 에이전트 기반 3D 시각화 기술 트렌드에 소개할 예정이다. 코리아 그래픽스 행사 상세보기 및 등록은 링크에서  가능하다.

생성형 AI와 3D 시각화 기술의 빠른 발전은 제품 개발, 제조, 건축, 디자인 등 산업 전반의 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 CNG TV는 오는 8월 24일 오후 4시부터 5시까지 '크리에이티브의 확장, 피지컬 AI와 에이전트가 만드는 미래'​를 주제로 생방송을 진행한다. 이번 방송은 오는 9월 10일 개최되는 '코리아그래픽스 2026'​의 프리뷰 프로그램으로 마련됐다. 피지컬 AI와 AI 에이전트 시대를 맞아 빠르게 진화하는 3D 시각화 기술의 최신 동향과 실제 산업 현장에서의 활용 사례를 중심으로 관련 기술과 적용 방향을 살펴볼 예정이다. 크리에이티브의 확장과 실제 활용 사례 소개 생성형 AI와 다양한 디지털 도구의 발전으로 전문 개발자가 아니더라도 창의적인 아이디어를 보다 쉽고 빠르게 구현할 수 있는 환경이 마련되고 있다. 특히 AI 에이전트가 반복적인 작업을 자동화하고, 피지컬 AI가 현실 세계와 디지털 환경을 연결하면서 제품 개발과 제조, 건축, 디자인 분야의 업무 방식에도 새로운 변화가 나타나고 있다. 이번 방송에서는 오토데스크 퓨전(Autodesk Fusion)​과 클로드(Claude)​의 MCP(Model Context Protocol) 연동을 활용해 실제 설계 및 제조 환경에서 구현한 다양한 사례를 소개한다. AI 에이전트와 설계 플랫폼의 연계를 통해 설계 자동화와 업무 효율성을 높인 사례를 비롯해, 생성형 AI를 활용한 실무 적용 방안도 함께 공유할 예정이다. 발표에는 오토데스크코리아 성진호 수석 엔지니어와 아키페이스건축사사무소 정은길 대표 건축사가 참여한다. 두 발표자는 최신 기술 동향과 함께 실제 프로젝트 경험을 바탕으로 AI 기반 설계 및 3D 시각화 기술의 활용 전략과 실무 인사이트를 전달할 예정이다. 이번 CNG TV 방송은 3D 그래픽과 설계, 제조, 건축 분야 종사자는 물론 생성형 AI와 AI 에이전트 기술의 산업 활용에 관심 있는 누구나 무료로 시청할 수 있다. 방송을 통해 코리아그래픽스 2026에서 다룰 주요 주제를 미리 만나보고, 피지컬 AI 시대의 새로운 가능성과 산업 변화 방향을 살펴볼 수 있을 것으로 기대된다. 사전등록은 홈페이지 해당 링크에서 가능하다. 

PTC가 클라우드 네이티브 3D 컴퓨터 지원 설계(CAD) 설루션인 온쉐이프(Onshape)에 인공지능(AI) 기반 기계 설계를 지원하는 “피처스크립트(FeatureScript) 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP) 서버” 기능을 새롭게 출시했다. 이번에 공개된 온쉐이프 피처스크립트 MCP 서버는 앤트로픽(Anthropic)이 주도하는 오픈 프로토콜인 모델 콘텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 CAD 환경에 접목한 것이 특징이다. 이를 통해 개발자와 설계 엔지니어는 대규모 언어 모델(LLM) 및 지능형 에이전트를 온쉐이프의 파라메트릭 프로그래밍 언어인 피처스크립트와 직접 연결할 수 있다. 사용자는 자연어 명령을 통해 3D 형상 모델링 코드를 자동으로 생성하고, 복잡한 설계 변형을 실시간으로 제어할 수 있다. 특히 설계 자동화 워크플로를 구축할 때 반복적인 모델링 작업을 대폭 줄이고, AI 에이전트가 CAD 모델의 구조와 파라미터를 정확히 이해하도록 지원한다.     기존의 범용 코드 생성 AI가 3D 기계 부품의 정밀한 기하학적 구속조건을 반영하기 어려웠던 반면, 이번 설루션은 온쉐이프의 클라우드 아키텍처와 직접 통신하여 검증된 CAD 피처를 즉시 생성하는 차별성을 갖췄다는 것이 PTC의 설명이다. 설계자는 AI가 제안한 파라메트릭 코드를 온쉐이프 웹 브라우저 상에서 즉각 시각화하고 검토할 수 있다. PTC는 이번 MCP 서버 공개를 통해 제조 및 제품 개발 분야에서 에이전틱 AI를 활용한 설계 자동화 생태계를 본격적으로 확대해 나갈 계획이다. PTC에서 온셰이프 및 아레나 사업을 총괄하는 데이비드 카츠만 수석 부사장은 “CAD 분야에서 AI의 미래는 텍스트 기반 모델 생성에 그치지 않고, 코드를 거쳐 CAD 기능으로 이어지는 방식(Text-to-code-to-CAD)에 있다”고 밝혔다. 그는 “AI의 진정한 가치는 엔지니어가 검증된 아이디어를 반복 사용 가능한 도구로 바꾸도록 돕는 데 있다”면서, “새로운 피처스크립트 MCP 서버를 통해 온셰이프는 뛰어난 맞춤형 생산 CAD 시스템으로 거듭났으며, 모든 사용자가 자사의 제품과 프로세스에 최적화된 엔지니어링 역량을 구축할 수 있게 됐다”고 강조했다.

#코리아그래픽스2026 #컨퍼런스 #캐드앤그래픽스 크리에이티브의 확장, 피지컬 AI와 에이전트가 만드는 미래 캐드앤그래픽스가 크리에이티브를 위한 최고의 컨퍼런스에 여러분을 초대합니다.  코리아그래픽스 컨퍼런스 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!     #코리아그래픽스 2026 아젠다 크리에이티브의 확장, 피지컬 AI와 에이전트가 만드는 미래 1. [기조연설] 크리에이티브 시스템 디자인: AGI시대를 준비하는 AX 디자이너 / 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수 2. 건축 및 인테리어 디자이너를 위한 가장 현실적인 AI 가이드 Chaos Veras / 카오스코리아 신동근 팀장 3. 3D 공간 추론 AI 에이전트와 자율 라우팅 벤치마크 공개 / 에스엘즈 정재헌 대표 4. Dark Factory가 그리는 미래의 전제, 온톨로지 기반 디지털 트윈과 에이전트 오케스트레이션 / 유비씨 남경호 AI센터 팀장 5. 생성형 AI를 넘어 Agentic AI로: 제조업 설계 프로세스의 다음 단계 / 나니아랩스 서민식 CTO 6. 언리얼 엔진 MCP 워크플로와 제조업 맞춤형 소프트웨어 개발 / 에픽게임즈코리아 진득호 차장 7. 피지컬 AI 시대의 제조 혁신 - AI 에이전트와 적층제조가 만드는 미래 생산 패러다임 / 스트라타시스 최장윤 부장 8. 설계 생산성 혁신, AI-CAD 기술의 발전과 적용 사례 / 위즈코어  AI 연구소  한명기 소장 9. 건축 설계와 생성형 AI를 연결하는 법 - AIRender: 프롬프트에서 컨텍스트로 / 디에이건축 송수헌 선임(건축사)     

유니티가 7월 21일 서울 삼성동 코엑스에서 글로벌 개발자 콘퍼런스 ‘유나이트 서울 2026(Unite Seoul 2026)’을 개최했다. 이번 행사에는 국내외 게임 개발자와 디지털 크리에이터, 업계 관계자 등 약 2900명이 참석했다. 특히 매튜 브롬버그 CEO를 비롯한 유니티 본사의 주요 임원진이 방한해 기조연설과 기술 세션을 진행하며, 차세대 개발 플랫폼 전략과 AI 기반 개발 환경의 청사진을 공개해 관심을 모았다. ■ 박경수 기자     차세대 엔진 ‘유니티 7’ 최초 공개 이번 행사의 핵심은 단연 차세대 개발 플랫폼 ‘유니티 7(Unity 7)’의 첫 공개였다. 유니티는 유니티 7을 단순한 엔진 업그레이드가 아닌, AI를 중심으로 개발 프로세스 전반을 재구성한 차세대 저작 (authoring) 플랫폼으로 정의했다. 게임 제작부터 배포, 운영, 수익화에 이르는 전체 워크플로를 하나로 연결하고, AI 에이전트와 외부 개발 도구를 유연하게 연계하는 개방형 개발 환경을 구현하겠다는 취지다. 유니티코리아 송민석 대표의 환영사로 막을 연 이번 콘퍼런스는 한국 개발자 커뮤니티가 글로벌 게임 개발 생태계에서 차지하는 위상을 재확인하는 자리이기도 했다. 송 대표는 새로운 기술을 빠르게 수용하고 적극적인 피드백을 제공하는 국내 개발자 커뮤니티의 역동성을 강조하며, 이러한 생태계가 유니티의 기술 발전에도 핵심적인 역할을 해왔다고 설명했다. 유니티가 차세대 플랫폼인 유니티 7을 서울에서 처음 공개한 배경도 이와 궤를 같이한다. 한국은 새로운 개발 도구와 제작 기술의 도입 속도가 빠를 뿐만 아니라, 모바일·PC·콘솔을 아우르는 다채로운 개발 경험이 축적된 시장으로 평가받는다. 유니티는 이러한 한국 시장을 차세대 플랫폼 전략을 선보이기에 가장 적합한 무대로 판단했다고 밝혔다. 기조연설에 나선 유니티의 매튜 브롬버그(Matthew Bromberg) CEO와 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석 부사장은 유니티 7을 “게임 개발 방식 자체를 새롭게 정의하는 플랫폼”이 라고 소개했다. 유니티 7은 기존처럼 단일 에디터 안에서 모든 작업을 완결하는 방식을 넘어, 기획·콘텐츠 제작·협업·빌드·배포·서비스 운영 및 성장에 이르는 전 과정을 하나의 플랫폼으로 연동한다. 특히 AI와 코딩 에이전트가 개발 과정에 자연스럽게 참여할 수 있도록 설계된 ‘AI 네이티브’ 기반이라는 점이 가장 큰 차별점이다. 이를 위해 유니티는 새로운 CLI(커맨드 라인 인터페이스)와 공개 API를 제공한다. 유니티 7은 2026년 12월 얼리 베타를 시작으로 2027년 1분기 정식 출시될 예정이다. 기존 유니티 6 기반 프로젝트와 높은 호환성을 유지하도록 설계되어, 현재 진행 중인 프로젝트도 부담 없이 차세대 플랫폼으로 전환할 수 있도록 지원할 계획이다. 매튜 브롬버그 CEO는 “앞으로는 거대한 개발 조직보다 AI와 혁신적인 도구를 활용해 독창적인 콘텐츠를 빠르게 제작하고 전달하는 팀이 시장을 선도하게 될 것”이라며, “유니티 7은 이러한 시대적 변화에 부응하기 위해 탄생한 차세대 플랫폼”이라고 강조했다.   ▲ 유니티 7 개발 소식을 전한 매튜 브롬버그 유니티 CEO    AI 기반 개발 플랫폼으로 진화하는 유니티 7 유니티 7은 크게 ▲현대화된 코어 ▲개방형 제작 환경 ▲차세대 렌더링 ▲AI 기반 성장 ▲유니티 6과의 호환성 등 다섯 가지 축을 중심으로 개발된다. 먼저 코어 아키텍처를 현대화해 개발 파이프라인 전반의 속도를 높였다. 거의 즉시 실행되는 플레이 모드(Near Instant Play Mode), 변경된 코드만 다시 적용하는 도메인 리로드(Domain Reload), 최대 90% 향상된 셰이더 빌드 성능 등을 통해 반복적인 테스트와 빌드 시간을 줄일 수 있도록 했다. 이는 프로젝트 규모가 커질수록 누적되는 개발 시간을 단축하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 협업 환경도 크게 달라진다. 새롭게 제공되는 CLI와 공개 API를 통해 유니티 에디터를 사용하지 않는 직군도 각자의 업무 환경에서 프로젝트에 참여할 수 있다. 예를 들어 아티스트는 자신이 사용하는 제작 툴에서 애셋을 검증할 수 있고, 프로듀서는 별도의 개발 환경에 접속하지 않고도 빌드와 배포 작업을 수행할 수 있다. 또한 무료로 사용할 수 있는 MCP(모델 콘텍스트 프로토콜)를 지원해 다양한 AI 코딩 에이전트를 유니티와 직접 연결할 수 있도록 했다. 렌더링 기술 역시 한 단계 진화했다. 서피스 캐시 글로벌 일루미네이션(GI)을 적용해 보다 사실적인 실시간 글로벌 일루미네이션을 구현하며, AI 기반 그래픽 최적화와 업스케일링 기술을 통해 다양한 플랫폼에서 높은 그래픽 품질과 안정적인 성능을 동시에 확보할 수 있도록 했다. 게임 서비스 운영과 수익화를 위한 기능도 AI 중심으로 재편된다. 유니티는 AI 기반 사용자 확보(user acquisition) 엔진인 유니티 벡터(Unity Vector)를 공개하고, 개발사가 보다 효율적으로 이용자를 확보할 수 있는 구조를 제시했다. 여기에 D2C(directto-consumer) 인앱결제, 노코드 웹숍(web shop), 통합 카탈로그 등 다양한 수익화 기능을 연계해 게임 출시 이후 운영 단계까지 지원 범위를 확대했다. 성장(Grow) 부문에서는 유니티 애즈 MCP(Unity Ads MCP)와 캠페인 어시스턴트(Campaign Assistant)도 함께 공개됐다. 캠페인 어시스턴트는 광고 크리에이티브 제작과 캠페인 운영을 AI가 지원하는 기능으로, 광고 소재 생성부터 성과 분석과 최적화까지 이어지는 워크플로를 제공한다. 이는 게임 개발뿐 아니라 마케팅과 서비스 운영까지 AI를 활용하는 통합 플랫폼으로 발전하겠다는 유니티의 방향성을 보여주는 대목이다. 유니티 7은 새로운 기능을 추가하는 데 그치지 않고 유니티 6과의 높은 호환성을 유지하도록 설계됐다. 기존 프로젝트와 코드 자산을 최대한 활용하면서 차세대 개발 환경으로 자연스럽게 이전할 수 있도록 지원하는 것도 중요한 특징이다.   ▲ 유니티 7 개발 특징을 소개한 애덤 스미스 수석 부사장   개발자 커뮤니티와 함께한 유나이트 서울 기조연설에 이어 진행된 기술 세션에서는 유니티의 최신 기술과 실무 프로젝트 적용 사례가 폭넓게 공유됐다. 엔진 기능 소개를 넘어 상용 게임 개발 현장에서 축적된 경험과 최적화 노하우를 중심으로 구성돼 참가자들의 호응을 얻었다. 유니티코리아 송민석 대표는 “한국 개발자 커뮤니티는 신기술을 가장 빠르게 수용하는 얼리어답터이자, 적극적인 피드백으로 플랫폼의 진화를 함께 이끄는 핵심 파트너”라며, “이번 유나이트 서울은 기술 비전을 가장 먼저 공유하는 뜻깊은 자리이며, 앞으로도 지속적인 소통을 통해 기술 교류의 장을 넓혀가겠다”고 밝혔다. 기술 세션에서는 최신 렌더링 기술과 대규모 프로젝트의 최적화 전략이 핵심 화두였다. 그래픽 퀄리티에 대한 시장 요구가 높아지는 동시에 멀티플랫폼 지원 및 프레임 방어가 중요한 과제로 떠오른 만큼, 현장에서는 성능 최적화 사례에 대한 관심이 뜨거웠다. 이 밖에도 그래픽스, 멀티플레이, 모바일 최적화, AI 활용, 서비스 운영 등 다양한 주제를 다룬 세션이 이어지면서 참가자들은 최신 엔진 기술뿐 아니라 실제 프로젝트에서 검증된 개발 경험을 폭 넓게 접할 수 있었다. 기술 세션과 함께 마련된 다양한 부대 프로그램도 참가자들의 발길을 끌었다. 행사장 곳곳에서는 개발자들이 자유롭게 교류하고 최신 게임을 직접 체험할 수 있는 공간이 운영됐으며, 강연장 밖에서도 자연스럽게 기술 토론과 네트워킹이 이어졌다.   ▲ 유니티의 최신 기술과 실무 프로젝트 적용 사례가 소개된 기술 세션    유니티는 이번 행사에서 발표한 주요 기술 세션 영상을 공식 유튜브 채널을 통해 순차적으로 공개할 예정이다. 행사에 참석하지 못한 개발자들도 유니티 7의 새로운 기능과 기술 세션을 온라인으로 확인할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이번 유나이트 서울 2026은 차세대 플랫폼인 유니티 7의 첫 공개라는 의미를 넘어, AI가 게임 개발 환경을 어떻게 변화시키고 있는지를 구체적으로 보여준 자리였다. AI를 활용한 개발 생산성 향상, 개방형 협업 환경, 차세대 렌더링 기술, 서비스 운영과 수익화까지 하나의 플랫폼으로 연결하려는 유니티의 전략이 어떤 변화를 가져올지 기대된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티가 7월 21일 열린 글로벌 개발자 콘퍼런스 ‘유나이트 서울 2026’에서 차세대 게임 제작 플랫폼 ‘유니티 7(Unity 7)’에 대한 계획을 발표했다. 유니티 7은 게임을 개발하고 배포하며 성장시키기 위해 설계된 개방형 협업 플랫폼이다. 최근 게임 제작 방식은 창작자와 팀, 코딩 에이전트가 제작 전체 과정에서 함께 협업하는 구조로 변화하고 있다. 유니티 7은 이러한 환경에 맞춰 개발자, 아티스트, 프로듀서, 코딩 에이전트가 전체 개발 라이프사이클에 걸쳐 함께 작업할 수 있도록 지원한다. 유니티 7은 개발자가 사용하는 인공지능(AI) 도구와 연동되어 아이디어를 실행 가능한 게임으로 빠르게 발전시킨다. 규모에 관계없이 모든 팀이 게임을 제작하고 수익화하며 성장하도록 돕는다. 유니티 6에서 전환할 때 프로젝트를 다시 빌드하거나 새로운 언어를 배울 필요가 없으며, 기존 작업물의 호환성을 유지하며 원활하게 전환할 수 있도록 설계된다.     유니티 7은 다섯 가지 핵심 축을 기반으로 구축된다. 현대화된 코어를 기반으로 개발 파이프라인 전체를 가속화한다. 개발자는 거의 즉시 실행되는 플레이 모드, 변경된 코드에만 적용되는 도메인 리로드, 최대 90% 빨라진 셰이더 빌드를 활용할 수 있다. 또한 새로운 명령 줄 인터페이스(CLI)와 공개 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 팀 전체에 제작 과정을 개방한다. 아티스트와 프로듀서는 에디터 전체 접근 권한이 없어도 각자의 도구에서 애셋을 검증하고 빌드를 배포할 수 있다. 무료 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)을 활용하면 코딩 에이전트를 유니티와 직접 연결한다. 새로운 렌더링 기술은 모든 플랫폼에서 사실적인 조명과 시각적 디테일을 구현한다. 서피스 캐시 글로벌 일루미네이션(Surface Cache GI)을 통한 실시간 광원 효과와 AI 보조 그래픽 최적화 기술을 포함한다. 이외에도 유니티 광고 플랫폼인 유니티 벡터(Unity Vector)를 통해 적합한 플레이어와 게임을 연결하며, 네이티브 직접 판매 방식(D2C) 인앱결제, 노코드 웹숍, 통합 카탈로그를 제공하여 수익화를 지원한다. 아울러 유니티 6의 아키텍처를 계승해 기존 프로젝트와 코드를 차세대 버전으로 손쉽게 이어갈 수 있다. 유니티에 따르면 유니티 7은 12월에 초기 베타 테스트를 시작하며, 정식 버전은 2027년 1분기에 출시될 예정이다. 유니티의 매튜 브롬버그 최고경영자(CEO)는 “게임 개발이 역사상 그 어느 때보다 빠르게 변화하고 있다”면서, “미래는 가장 규모가 큰 팀이 아니라 새로운 기술로 고유한 콘텐츠를 만들고 플레이어를 확보할 수 있는 팀의 것이 될 것이며, 유니티 7은 바로 이러한 시대적 요구에 부응하는 플랫폼”이라고 밝혔다.