다쏘시스템은 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025(3DEXPERIENCE CONFERENCE KOREA 2025)’를 개최한다고 밝혔다. ‘모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈(Virtual Twin of Everything for Everyone)’을 주제로 열리는 이번 행사는, 생성형 AI와 결합해 한층 진화한 버추얼 트윈 기술을 중심으로 대한민국 산업의 미래를 만들어 나갈 혁신 비전을 소개한다. 이번 콘퍼런스에서는 다쏘시스템이 올해 초 새롭게 발표한 기술 비전 ‘3D유니버스(3D UNIV+RSES)’를 소개하고, 7개 혁신 브랜드를 통해 다양한 산업 분야에 적용되는 최신 기술 트렌드를 선보인다. 특히 다쏘시스템은 ▲40개 이상의 전문 세션 ▲산업 전문가들이 직접 전하는 실무 지식과 노하우 등 프로그램을 통해 참석자들에게 실질적 인사이트를 제공할 예정이다.     오전에 진행되는 제네럴 세션은 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사의 환영사로 시작한다. 기조연설자로 초청된 LG전자 ES연구소의 황윤제 기술고문은 ‘모델 기반 가상화 R&D를 통한 디지털 혁신 : AI 시대의 도전과 미래’를 주제로, 디지털 전환(DX)을 이끄는 AI 기술과 버추얼 목업 제작을 더욱 용이하게 하는 모델 기반 시스템 엔지니어링의 중요성에 대해 발표한다. 황윤제 기술고문은 가상화 분야에서 현재 직면한 주요 도전 과제가 무엇인지 살펴보고, 이를 극복함으로써 열릴 미래의 가능성에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 오후에는 바이오비아(BIOVIA), 에노비아/넷바이브(ENOVIA/NETVIBES), 카티아/3D익사이트(CATIA/3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA)의 5개의 브랜드 트랙과 별도 마련된 SDV(Software-Defined Vehicle) 트랙이 진행된다. 각 트랙을 통해 다쏘시스템의 전문가와 브랜드별 고객사는 최신 기술 동향과 다양한 산업 적용 사례를 폭넓게 소개하며, 특히 3D익스피리언스 기반 통합 업무 환경을 심도 있게 다룰 예정이다. 특히 추가로 마련된 SDV 트랙은 총 3개의 발표로 구성되어, 다쏘시스템의 SDV 설루션 전략과 함께 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE : Model-Based Systems Engineering), 하드웨어/소프트웨어 통합, 가상 검증 등 제품 전체 관점의 개발 방향을 소개한다. 아울러 미래 모빌리티 산업의 도전과제와 설루션 방안, 메카트로닉스(mechatronics) 및 소프트웨어 중심 경험(software-driven experiences)을 위한 엔드 투 엔드 통합 업무 환경 구축 전략을 다룬다.   다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 “3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025는 가상과 현실을 끊임없이 연결하는 기술로 산업 혁신의 방향을 제시하는 자리”라며, “모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈이라는 이름에 걸맞게, 다쏘시스템은 앞으로도 다양한 산업의 전문가들과 함께 버추얼 트윈으로 미래 산업을 혁신하고, 무한한 가능성을 만들어 나갈 것”이라고 밝혔다.

어도비가 소셜 미디어, 전자상거래, 모바일 등 다양한 채널에서 급증하는 개인화된 콘텐츠 수요에 맞춰 기업의 효과적인 콘텐츠 제작을 지원하는 어도비 파이어플라이 서비스(Adobe Firefly Services) 및 파이어플라이 커스텀 모델(Firefly Custom Models)의 새로운 역량을 발표했다. 이번 발표로 기업을 위한 크리에이티브 및 생성 API 콜렉션인 파이어플라이 서비스는 영상과 3D를 비롯한 더욱 다양한 콘텐츠 유형을 지원하며 기업의 멀티미디어 제작 확대를 돕는다. 파이어플라이 서비스로 구동되는 새로운 파이어플라이 크리에이티브 프로덕션(Firefly Creative Production)은 노 코드(no-code) 인터페이스에서 주요 미디어 유형에 걸쳐, 반복적인 콘텐츠 제작 작업을 처리할 수 있도록 지원한다. 또한 파이어플라이 커스텀 모델과 퍼포먼스 마케팅용 어도비 Gen스튜디오(Adobe GenStudio for Performance Marketing)의 통합으로 브랜드 가이드라인을 준수하는 광고 콘텐츠를 한층 쉽게 확대할 수 있게 됐다.  이 같은 어도비의 혁신은 어도비 AI 에이전트와 모델을 통합하는 어도비의 AI 플랫폼으로 구동된다. 해당 플랫폼은 어도비 애플리케이션 전반에서 자사 데이터 인사이트, 서드파티 생태계의 AI 에이전트,  상업적으로 안전한 어도비 파이어플라이 및 안전한 서드파티 모델 등을 포함한다. 이처럼 어도비는 AI 플랫폼을 통해 마케팅과 크리에이티브를 통합하며 대규모로 개인화된 경험을 제공한다. 액센츄어(Accenture), 덴츠(Dentsu), 헨켈(Henkel), IPG 헬스(IPG Health), 태피스트리(Tapestry), 몽크스(Monks), 펩시코/게토레이(PepsiCo/Gatorade), 퍼블리시스(Publicis), 스태크웰(Stagwell), 에스티 로더 컴퍼니(The Estée Lauder Companies) 등 주요 기업과 에이전시는 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly), 파이어플라이 서비스 및 커스텀 모델을 활용해 캠페인을 론치하는 데 걸리는 시간을 단축하며, 새로운 고객과 소통하며, 생성형 AI로 워크플로우를 간소화하고 크리에이티브 결과물을 강화하고 있다. 포레스터(Forrester) 총 경제 영향 조사(Total Economic Impact Study)에 따르면 기업은 어도비 파이어플라이 제품군을 통해 에셋 변형 제작을 70%-80%까지 확대하는 한편, 에셋 검토 및 수정에 소요되는 시간을 75% 나 단축하며(3년 기준), 전환율 개선을 위한 개인화된 경험을 확장하고 수익 증대를 모색하고 있다. 바룬 파머(Varun Parmar) 어도비 Gen스튜디오 및 파이어플라이 엔터프라이즈 솔루션 부문 총괄은 “기업들은 어도비 파이어플라이 서비스와 커스텀 모델을 활용해 효율적인 콘텐츠 공급망을 구축하며 놀라운 성과를 내고 있다”며 “생성형 AI는 마케터와 크리에이티브 담당자의 역량을 강화하고 이들이 중요한 작업에 집중할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

알테어 (ALTAIR)  웨비나 무료 초대  ATCx 설계자를 위한 쉽고 빠른 시뮬레이션 2025. 05.15 (목) 오후 2시 | 글로벌 온라인 이벤트 #CAE #캐드 #시뮬레이션 #3D프린팅 #EDA  

주요 디지털 트윈 소프트웨어 디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션, Ansys Twin Builder 개발 : Ansys, www.ansys.com 자료 제공 : Ansys Korea, 02-6009-0500, www.ansys.com   Ansys Twin Builder는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용하여 실제 물리 시스템을 가상 환경에서 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 솔루션이다. 멀티피직스 시뮬레이션 기술을 기반으로 물리 모델과 실시간 센서 데이터를 결합하여 예측 유지보수 및 성능 최적화를 지원한다. 제조, 자동차, 항공우주, 전자, 에너지, 의료 등 다양한 산업에서 활용된다.   1. 주요 특징 (1) Physics 기반의 디지털 트윈 구축 IoT 데이터 및 시뮬레이션 모델을 결합하여 정밀한 디지털 트윈 모델 생성 (2) 실시간 시뮬레이션 및 예측 유지보수 지원  센서 데이터를 활용하여 장비의 고장 가능성 예측 및 유지보수 최적화 (3) 멀티피직스 통합 분석  전자기, 유체, 구조, 열 해석을 통합하여 복잡한 시스템 성능 분석 가능 (4) AI 및 머신러닝 연계 가능  OptiSLang을 활용한 AI 기반 최적화 및 데이터 분석 지원 (5) IoT 및 클라우드 플랫폼과 연계  AWS, Microsoft Azure, PTC ThingWorx 등 다양한 IoT 플랫폼과의 호환성 제공 2. 주요 기능 (1) 디지털 트윈 생성 및 실행  시뮬레이션 모델을 물리 데이터와 연결하여 실시간 가상 시뮬레이션 수행 (2) Model-Based Systems Engineering(MBSE) 지원  시스템 레벨 설계를 위한 MBSE 기반 시뮬레이션 제공 (3) 고급 시뮬레이션 및 자동화  MATLAB, Simulink, FMI 모델과 통합 가능하여 복잡한 시스템 해석 (4) PLM 및 데이터 관리 통합  Siemens Teamcenter, PTC Windchill 등 주요 PLM 시스템과 연계하여 제품 수명주기 관리 지원 (5) Predictive Maintenance 기능 내장  실시간 데이터 분석을 통해 유지보수 전략 개선 3. 도입 효과 ■ 설비 가동률 향상: 디지털 트윈을 활용한 사전 예측 유지보수로 시스템 다운타임 감소 ■ 제품 개발 기간 단축: 프로토타입 제작 없이 가상 환경에서 제품 설계 검증 가능 ■ 운영 비용 절감: 최적화된 유지보수 전략을 통해 운영 및 유지보수 비용 절감 ■ 설계 품질 향상: 실제 운영 데이터를 기반으로 제품 설계 개선 및 성능 최적화 4. 주요 고객 사이트 ■ 제조업: 두산 그룹, POSCO  ■ 자동차: 현대자동차그룹, LS Automotive Technologies, HL Mando ■ 항공우주: Korea Aerospace Industries (KAI), Hanwha Aerospace ■ 반도체/전자: Samsung Electronics, SK Hynix, LG Electronics, Samsung Electro-Mechanics, Samsung Display, LG Display, LG Innotek, LX Semicon ■ 에너지: LG Energy Solution, SK On, Samsung SDI, Hyundai Electric & Energy Systems, Doosan Enerbility, Hanwha Solutions   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

MBSE를 위한 아키텍처-1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1)   제조산업에서 설계 효율 향상과 개발 기간 단축을 위해 모델 기반 개발(MBD)을 적극 도입하고 있지만, 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계 부족으로 인해 개발 단계에서 모델의 실질적인 활용과 의사결정 지원이 어려운 경우도 많다. 이번 호에서는 MBD의 성과를 높이기 위한 아키텍처 모델과 1D 모델의 체계적인 연계 방안을 제시하고, 이를 통한 설계 효율 및 개발 정확성 향상의 전략적 방향을 살펴본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   최근 제조산업은 제품의 개발 기간 단축과 다품종 생산이라는 트렌드에 대응하기 위해 개발의 효율성을 극대화하고 반복 설계를 최소화하는 방향으로 변화하고 있다. 이러한 흐름 속에서 모델 기반 개발(Model-Based Development : MBD)은 이미 많은 제조업체가 적극 추진하고 있으며, 이를 통해 설계 초기부터 제품의 동작을 예측하고 최적화할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 그러나 모델 기반 개발을 도입하고 실제로 모델을 구축했음에도 불구하고, 현업에서 모델이 제대로 활용되지 못하는 경우가 많다. 이는 구축된 모델이 단지 형식적으로 존재할 뿐, 제품 개발의 맥락 속에서 아키텍처적, 1D적 연결성을 갖추지 못해 실질적인 의사결정과 개발 단계에서 활용되지 못하고 있기 때문이다. 즉, 원래 의도한 목적이나 아키텍처적 요구와 연계되지 않은 모델이기 때문에, 사용자는 해당 모델이 ‘내 일에 어떻게 쓰이는지’를 이해하지 못하고 거리감을 느끼는 것이다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 아키텍처 모델과 1D 모델을 유기적으로 연계하고, 이를 기반으로 아키텍처 요구사항을 구체화할 수 있어야 한다. 아키텍처 모델이란 제품의 구조, 기능, 물리적 메커니즘 등 아키텍처적 개념을 설명하는 모델이며, 1D 모델은 이러한 개념을 수학적으로 해석하고 시뮬레이션 가능한 형태로 정형화한 것이다. 따라서 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계는 제품 개발의 전체 V자 프로세스에서 핵심 역할을 하며, 상호보완적으로 작용하여 제품 성능 검증 및 요구사항 만족 여부를 평가하는 데 기여한다.   그림 1. 아키텍처 모델 – 1D 모델 연계   <그림 1>은 이러한 개념을 시각적으로 설명한다. 초기의 아키텍처 설계 단계에서 아키텍처 요구와 구조를 정의한 뒤 이를 바탕으로 1D 모델이 생성되고, 시뮬레이션 및 해석을 통해 결과를 도출하며, 이 결과는 다시 상위의 아키텍처 요구사항에 대한 검증으로 이어진다. 이처럼 상향식-하향식 피드백 루프를 통해 아키텍처 모델과 1D 모델이 반복적으로 연계되어야 진정한 의미의 모델 기반 개발이 실현될 수 있다. 특히 설계자와 개발자는 1D 모델은 제품을 해석하고 튜닝하는 강력한 도구라고 인식하지만, ‘왜 이 설계를 했는가’, ‘서브시스템 간 구조는 어떻게 되는가’, ‘요구사항은 어떻게 충족되는가’와 같은 질문에는 답하지 못한다. 그 해답을 주는 것이 바로 아키텍처 모델(MBSE)이며, 이 두 모델을 연결해야만 설계의 정확성, 추적성, 협업성이 동시에 확보된다.   다양한 유형의 아키텍처적 측정 간의 관계   그림 2. ISO/IEC 15288 System Life Cycle Technical Processes & Life Cycle   ISO/IEC 15288(그림 2)은 시스템 수명주기 전반에 걸친 아키텍처 프로세스의 흐름과 체계를 정의한 국제 표준이다. 특히 이 표준은 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE) 관점에서 시스템 개발 활동을 구조화한 것으로, 시스템 수명 주기(V 모델)를 기반으로 요구 분석, 설계, 검증 및 확인, 유지보수 등 각 단계의 아키텍처적 활동과 그 상호 관계를 정립한다. 시스템 엔지니어링 활동을 통해 성공적인 시스템을 구축하기 위해서는 다양한 아키텍처적 성과 지표와 측정 지표가 필요하며, 이를 통해 시스템의 목표 달성 여부를 판단할 수 있다. 대표적인 지표로는 다음과 같은 세 가지가 있다. MOE(Measure of Effectiveness, 효과성 측정지표)는 시스템이 실제 운용 환경에서 얼마나 효과적으로 임무를 수행할 수 있는지를 평가하는 지표로, 주로 고객 요구사항이나 운용 목표 달성 여부에 초점을 맞춘다.  MOP(Measure of Performance, 성능 측정지표)는 시스템의 성능 수준을 수치적으로 정량화한 것으로, 설계 명세나 요구된 성능 기준을 얼마나 충족하는지를 평가한다.  TPM(Technical Performance Measure, 아키텍처 성과 측정지표)은 개발 과정 중 아키텍처 적인 목표 도달 여부를 지속적으로 모니터링하고 예측하는 데 사용되는 지표로, 시스템 개발 리스크를 조기에 식별하고 관리하는 데 활용된다. 이러한 측정 지표는 예측 차이나 실측 차이를 바탕으로 비교 분석할 수 있으며, 시스템 개발 단계에서 시스템의 위험 요인에 대한 조기 탐지와 개선 대책의 선제 적용이 가능하도록 지원한다. 이는 곧 사업의 비용 효율성 제고와 일정 준수에 기여하며, 전체 수명주기 동안 긍정적인 영향을 유도할 수 있다.  <그림 2>는 ISO/IEC 15288의 V-모델과 아키텍처적 측정 지표가 어떻게 연계되는지를 보여준다. 요구사항 도출과 검증, 설계와 확인 간의 대응 관계를 통해 아키텍처적 활동이 체계적으로 연결되며, 수명주기 전체에서 MOE, MOP, TPM이 통합적으로 작동하여 아키텍처적 리스크를 관리하고 시스템의 성공적인 구현을 가능하게 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로, 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추고 있다. 이번 호에서는 오픈소스 AI 에이전트인 오픈마누스(OpenManus)를 통해 AI 에이전트의 동작 메커니즘이 어떻게 구현되는지 분석해 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   최근 AI 에이전트 기술이 크게 발전하고 있다. 구글의 에이전트 백서를 보면, 생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로 설명한다. 명시적인 지시가 없어도 스스로 판단하고 능동적으로 목표에 접근할 수 있다. 이러한 에이전트는 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추며, 핵심 구성 요소는 <그림 1>과 같이 사용자 입력에 대한 추론 역할을 하는 모델(보통은 GPT와 같은 LLM), 입력에 대해 필요한 기능을 제공하는 도구(tools), 그리고 어떤 도구를 호출할지 조율하는 오케스트레이션의 세 가지로 이루어진다.   그림 1. AI 에이전트의 구성 요소(Agents, Google, 2024)   이번 호에서는 AI 에이전트의 동작 메커니즘을 분석하기 위한 재료로, 딥시크(DeekSeek)와 더불어 관심이 높은 마누스(Manus.im)에서 영감을 받아 개발된 오픈마누스(OpenManus) 오픈소스 AI 에이전트를 활용하겠다. 오픈마누스는 메타GPT(MetaGPT)라는 이름으로 활동 중인 중국인 개발자가 공개한 AI 에이전트이다. 개발자는 오픈마누스가 연결된 다양한 도구를 LLM으로 조율하고 실행할 수 있다고 주장하고 있다. 깃허브(GitHub) 등에 설명된 오픈마누스는 다음과 같은 기능을 지원한다. 로컬에서 AI 에이전트 실행 여러 도구 및 API 통합 : 외부 API, 로컬 모델 및 자동화 도구를 연결, 호출 워크플로 사용자 지정 : AI가 복잡한 다단계 상호 작용을 효율적으로 처리 여러 LLM 지원 : 라마(LLaMA), 미스트랄(Mistral) 및 믹스트랄(Mixtral)과 같은 인기 있는 개방형 모델과 호환 자동화 향상 : 내장 메모리 및 계획 기능을 통해 코딩, 문서 처리, 연구 등을 지원   <그림 2>는 이 에이전트가 지원하는 기능 중 일부이다. 프롬프트 : “Create a basic Three.js endless runner game with a cube as the player and procedurally generated obstacles. Make sure to run it only in browser. If possible also launch it in the browser automatically after creating the game.”   그림 2   오픈마누스는 이전에 중국에서 개발된 마누스에 대한 관심을 오픈소소로 옮기는 데 성공했다. 오픈마누스는 현재 깃허브에서 4만 2000여 개의 별을 받을 정도로 관심을 받고 있다.    그림 3. 오픈마누스(2025년 4월 기준 42.8k stars)   필자는 오픈마누스에 대한 관심이 높았던 것은 구현된 기술보다는 에이전트 분야에서 크게 알려진 마누스에 대한 관심, 오픈소스 버전의 AI 에이전트 코드 공개가 더 크게 작용했다고 생각한다. 이제 설치 및 사용해 보고, 성능 품질을 확인해 보자. 그리고 코드 실행 메커니즘을 분석해 본다.    오픈마누스 설치 개발 환경은 이미 컴퓨터에 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA), 파이토치(PyTorch) 등이 설치되어 있다고 가정한다. 이제, 다음 명령을 터미널에서 실행해 설치한다.   conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus pip install -r requirements.txt playwright install   오픈마누스가 설치하는 패키지를 보면, 많은 경우, 기존에 잘 만들어진 LLM, AI Agent 라이브러리를 사용하는 것을 알 수 있다. 여기서 사용하는 주요 라이브러리는 다음과 같다.  pydantic, openai, fastapi, tiktoken, html2text, unicorn, googlesearch-python, playwright, docker     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현   화재로 큰 피해를 입은 파리의 노트르담 대성당이 5년에 걸친 복원 끝에 재개관했다. 복원된 성당을 더욱 돋보이게 한 프로젝션 매핑 작업은 언리얼 엔진의 실시간 렌더링 기술을 활용해 역사적 건축물을 사실적이고 정교하게 되살린 혁신적인 사례로 주목받고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV    2019년 4월, 파리의 상징인 노트르담 대성당에서 끔찍한 화재가 발생했다. 건물 처마 밑에서 시작된 불길은 곧 첨탑과 목조 지붕 대부분을 집어삼키며 다음 날 아침까지 밤새 타올랐다. 이후 장대한 복원 프로젝트가 진행되었으며, 5년에 걸쳐 1200명 이상의 인원이 재건에 힘을 쏟았다. 채석장 작업자와 목수, 모르타르 제조자, 석공 등 숙련된 장인이 고용되어 12세기 건축 당시와 똑같은 재료와 기법으로 대성당을 재건했다.  2024년 12월, 잿더미에서 부활한 노트르담 대성당의 재개관식이 TV 시청 황금 시간대에 방송되었다. 프랑스 텔레비지옹(France Télévisions)은 복원된 대성당의 영광스러운 모습을 선보이기 위해 비디오 매핑 회사인 코스모 AV(Cosmo AV)에 의뢰했고, 코스모 AV는 프로젝션 매핑 전문가 앙투안 부르구앵(Antoine Bourgouin)에게 재개관식을 위한 멋진 건축 라이팅을 제작해 달라고 요청했다.   ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV   언리얼 엔진을 사용한 프로젝션 매핑 지난 2010년, 앙투안 부르구앵은 거대한 트롱프뢰유를 보여줄 캔버스로 건물을 사용하는 데 처음 관심을 갖게 되었다. 트롱프뢰유는 ‘눈속임’이라는 뜻의 프랑스어로, 2차원 표면에 3차원 공간과 물체를 표현하는 극사실적인 착시 기법을 나타내는 미술 용어다. 이는 주로 회화에서 관람자가 그림 속의 사물이나 공간을 실제처럼 인식하도록 속이는 기법을 일컫는다. 초기에는 이러한 종류의 작업을 구현할 수 있는 툴이 시중에 없어, 건물의 윤곽과 규모에 맞는 비주얼을 제작하려면 직접 컴퓨터 프로그램을 개발해야 했다. 하지만 부르구앵은 비디오 프로젝터 컨트롤러와 같은 역할을 하는 소프트웨어인 모듈로 플레이어(Modulo Player)를 사용하여 벽이나 건물과 같은 표면에 영상을 투영하여 재생하고, 각 표면에 맞게 영상을 정밀하게 변형시키고 조정할 수 있도록 했다. 특히, 부르구앵은 이 과정에 리얼타임 기술을 도입하여 프로젝션 매핑 기술을 더욱 발전시키고 있다. 전통적인 비디오 매핑은 사전 녹화된 영상을 투영하는 방식이었지만, 부르구앵은 언리얼 엔진을 사용해 개발한 비주얼을 실시간으로 건물에 투영한다. 이러한 혁신적인 아이디어로 그는 플레이어의 스마트폰을 게임 패드처럼 사용하는 비디오 게임을 제작하겠다는 아이디어로 메가그랜트를 지원하게 되었다. 이러한 아이디어를 실현하고자 부르구앵은 코스모 AV의 CEO이자 인텐스시티(IntensCity)의 공동 설립자인 피에르 이브 툴로(Pierre-Yves Toulot)를 만났다.    ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV   3D 모델에 라이팅 매핑 코스모 AV는 프랑스 국영 텔레비전 방송사인 프랑스 텔레비지옹으로부터 노트르담 대성당 재개관을 위한 프로젝션 매핑 비주얼 제작을 의뢰받았다. 그 요청 중 하나는 대성당의 외관을 돋보이게 할 아름다운 라이팅 연출을 제작하는 것이었다. 툴로와 부르구앵은 이전에도 비슷한 프로젝트에서 협업한 적이 있었는데, 특별하면서도  우아함이 필요한 작업에서는 뛰어난 전통 건축 라이팅 디자이너인 장 프랑수아 투샤(Jean-François Touchard)의 기술을 활용했다. 툴로가 노트르담 프로젝트에 부르구앵과 투샤를 합류시킨 것은 당연한 결정이었다. 먼저 부르구앵은 노트르담 대성당의 3D 스캔 모델을 언리얼 엔진으로 가져왔고, 이 과정은 FBX 파일을 임포트하는 것만큼이나 간단했다. 부르구앵은 “언리얼 엔진과 나나이트(Ninite) 기술 덕분에 이제는 임포트한 메시의 폴리곤 밀도에 더 이상 신경 쓰지 않아도 된다. 노트르담 모델은 400만 개의 트라이앵글로 구성된 메시 구조였지만, 현재 언리얼 엔진에서는 이 정도의 폴리곤 수를 아주 쉽게 처리할 수 있다”고 말했다. 나나이트는 언리얼 엔진 5의 가상화된 지오메트리 시스템으로, 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 방대한 양의 폴리곤으로 구성된 디테일한 3D 모델을 제작할 수 있다. 이 시스템은 활용해 대성당의 매우 정밀한 메시를 렌더링하는 데 쓰였으며, 가장 작은 디테일까지 정확하게 구현할 수 있었다. 팀은 대성당의 모든 디테일을 강조하기 위해 3D 모델에 옴니 라이트, 스포트 라이트, 렉트 라이트 등 500개의 라이트를 배치했다. 이 라이트는 강도와 온도, 색상이 조화를 이루도록 하는 것이 중요했다. 부르구앵은 “조작해야 하는 라이트의 수량이 이 프로젝트에서 가장 큰 과제였다. 하지만 즉석에서 바로 만든 블루프린트를 사용하고 라이트 액터에 태그를 지정하여 다른 그룹을 나누는 방식으로 매우 원활하게 작업할 수 있었다”고 설명했다. 툴로는 아트 디렉터 역할을 했고, 장 프랑수아는 대성당의 디테일한 부분에 대한 라이팅을 실제로 구현하는 데 전문성을 발휘했다. 팀은 조각상마다 두세 개의 스포트 라이트를 배치하고 그림자를 세심하게 조작하여 조각상의 형태와 입체감을 강조했다. 또한, IES(Illuminating Engineering Society)의 라이트 프로파일을 사용해 3D 라이팅이 실제 라이트처럼 각 아치와 발코니, 기타 건축 요소의 디테일과 정확하게 일치하도록 했으며, 깊이를 강조하기 위해 라이트 온도를 조정했다. 라이팅 구성을 이미지로 렌더링한 다음 모듈로 플레이어 시스템과 연결된 30대의 고광도 파나소닉(Panasonic) 비디오 프로젝터를 사용하여 노트르담 대성당에 투영했다.   ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV   메가라이트와 루멘 활용 노트르담 프로젝트에서 팀은 사전 녹화된 영상을 대성당에 투영할 예정이었지만, 리얼타임 기술을 사용하면서 라이팅 디자인에서 많은 이점을 얻을 수 있었다. 라이팅이 실제 건물에서 어떻게 보일지 테스트하기 위해 팀은 현장에서 언리얼 엔진으로 3D 모델을 바로 업데이트하여, 대성당에서 즉시 결과를 확인하고 필요에 따라 조정할 수 있었다. 부르구앵은 언리얼 엔진으로 작업을 완성할 수 있었던 주요 이유로 나나이트와 결합된 강력한 라이팅 시스템의 성능을 꼽았다. 부르구앵은 “라이트 수가 많은 하이 폴리곤 메시에서 직관적인 편집 방식(WYSIWYG)으로 원활하게 작업할 수 있었다. 이로써 기존의 3D 모델링 소프트웨어에서처럼 렌더링 결과를 상상할 필요가 없었다”고 말했다. 또한 최근 언리얼 엔진 5.5에 출시된 강력한 신규 기능인 메가라이트에 대해서도 높이 평가했다. 메가라이트는 아티스트가 신(scene)에 다이내믹 섀도를 드리우는 수백 개의 라이트를 추가할 수 있게 해주는 실험적인 도구다. 언리얼 엔진의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 및 리플렉션 기능인 루멘과 함께 사용하면 매우 사실적인 라이팅을 구현할 수 있다. 부르구앵은 “메가라이트는 상당히 유용한 기능 중 하나였다. 실시간으로 그림자를 유지하면서 수백 개의 라이트로 작업할 수 있었다. 루멘을 보완하는 환상적인 기능”이라고 말했다.   되찾은 노트르담의 영광 툴로, 장 프랑수아와 함께 한 부르구앵의 라이팅 작업은 파리에서 가장 유명한 기념물 중 하나인 대성당의 재개관식에서 중요한 역할을 했다. 언리얼 엔진 덕분에 팀은 복원가들의 놀라운 작업을 빛내고 노트르담 대성당의 영광스러운 모습을 선보일 수 있었다. 부르구앵은 “파리의 노트르담 대성당은 프로젝션 매핑 작업을 하는 사람들이라면 누구나 꿈꾸는 건물 중 하나다. 이 작업에 기여할 수 있32 · 어서 정말 큰 영광이었다”라고 말했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티가 지난 4월 15일 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 진행했다. 2900여 명의 국내외 개발자 및 게임 업계 종사자들이 참석한 이번 행사에서 유니티는 자사의 최신 기술과 실제 적용 사례 등을 소개했다. 또한, 콘텐츠 개발을 위한 AI(인공지능) 비전과 비 게임 분야의 산업 시장을 겨냥한 전략도 밝혔다. ■ 정수진 편집장     개발 효율 향상과 커뮤니티 지원에 중점 두고 기능 개발 유니티 코리아 송민석 대표이사는 “지난 몇 년간 개발자 커뮤니티는 기술의 변화, 시장의 변화, 창작 과정의 어려움 등 많은 도전을 겪었지만, 그 과정에서 늘 새로운 가능성을 발견했다. 유니티 역시 그동안 많은 변화가 있었고, 개발자들의 격려와 조언이 큰 힘이 됐다”면서, “이번 유나이트에서는 개발자를 위한 생존 전략, 크리에이터 세션, 국내외 유니티 전문가의 기술 세션 및 다양한 산업에서 적용 가능한 기술과 사례를 제공하면서, 사용자의 프로젝트에 도움이 되고 영감을 주는 기회를 마련하고자 했다”고 전했다. 유나이트 서울 행사를 위해 처음으로 한국을 찾은 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO는 “한국은 유니티의 역사에서 매우 특별한 위치를 차지한다. 한국 개발자들이 만든 혁신적인 게임은 유니티의 가능성을 잘 보여줬다. 모바일뿐 아니라 최근 PC와 콘솔로까지 확대되는 한국 게임 개발자들의 새로운 도전은 전 세계적으로 주목받고 있다”면서 성능, 안정성, 크로스 플랫폼 지원을 더욱 강화하면서 개발자와 커뮤니티의 좋은 파트너가 되고자 한다고 밝혔다. 최신 버전인 유니티 6.1에서는 VRS(가변 레이트 셰이딩), GPU 처리 시간을 단축해 CPU 성능과의 균형을 유지하는 디퍼드+(Deffered+), 벌칸 디바이스 필터링 등의 기능을 통해 퍼포먼스 향상이 이뤄졌다. 한편, 유니티는 올해 다양한 새 기술과 고성능 기능을 제공하는 동시에 엔진의 근본적인 기술도 현대화할 예정이다. 그리고 엔진의 핵심 소스 코드에 닷넷(.NET) 프레임워크와 ECS(Entity Component System)를 적용하여 성능을 극대화하며, 콘텐츠 파이프라인도 현대화하여 개발자들이 더 빠르게 개발하고 반복 작업을 최소화할 수 있도록 지원할 계획이다. 브롬버그 CEO는 향후 개발 방향과 관련해서 새 업데이트를 출시 전 실제 환경에서 테스트한 후 제공할 것이며, 유니티 에디터 내에서 AI를 활용한 게임 개발을 지원하는 등 개발 효율을 높일 계획이라고 소개했다.   ▲ 유니티 맷 브롬버그 CEO   게임 개발 프로젝트에서 기술 검증 후 출시 전략 이와 관련해서 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석 부사장이 조금 더 자세히 설명했다. 그는 “유니티가 게임 개발자들로부터 가장 많이 받은 피드백은 플레이어의 경험이 더 안정적이고 뛰어나야 한다는 것이었다. 또한 개발 과정이 보다 빠르고 효율적이길 원했고, 복잡한 라이브 게임 개발에서 겪는 여러 문제들을 해결해 달라는 요청이 많았다”고 전했다. 이에 대응하기 위해 유니티는 ‘프로덕션 검증(production verification)’이라는 테스트 방식을 도입했다. 이는 실제 게임 개발 프로젝트에 최신 기술을 적용하여 검증하는 방식인데, 유니티는 몇몇 게임사와 협력해 기술 성능과 빌드 성공률을 높였다. 한편, 유니티는 코나미와 협력해 닌텐도 스위치 2용 게임인 ‘서바이벌 키즈(Survival Kids)’의 개발 과정 전반에 유니티 6 엔진을 적용했으며, 궁극적으로 게임의 기획부터 개발, 광고를 통한 수익화까지 전체 수명주기를 포괄하는 기술을 제공한다는 포부를 밝히기도 했다. 스미스 수석 부사장은 “이러한 협업과 게임 개발 경험은 유니티가 자체 기술과 서비스, 툴을 실제 개발 환경에서 테스트하고, 모든 기능이 철저히 검증되고 안정화된 상태에서 전달될 수 있도록 하는 데 목적이 있었다. 특히 애니메이션 시스템, 물리 엔진, DOTS(Data-Oriented Technology Stack) 기능의 성능과 안정성을 크게 높여 커뮤니티에 제공할 수 있게 되었다”고 전했다.   ▲ 유니티의 임원진이 참가한 기자간담회   개별 설루션 대신 AI 데이터가 모이는 플랫폼 추구 스미스 수석 부사장은 게임 및 시각 콘텐츠 개발에서 빠르게 확산되고 있는 AI와 관련한 로드맵도 소개했다. 2025년 하반기에 출시될 유니티 6.2 버전에서는 에디터 내에 직접 프롬프트 기반의 워크플로(prompt-based workflows)를 통합할 계획이다. 스미스 수석 부사장은 “반복 업무가 자동화되어 개발자들의 작업 시간을 크게 줄일 수 있고, 코드 디버깅과 C# 코드 자동 생성 기능도 추가되어 더욱 효율적인 작업 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다. 유니티의 AI 지향점은 개발자가 워크플로의 흐름에서 벗어나지 않고, 유니티 에디터 내에서 곧바로 AI 어시스턴트의 도움을 받을 수 있도록 한다는 것이다. 유니티의 플랫폼이 생성형 AI 데이터를 수집하는 중심이 될 수 있도록 하고, 코드, 텍스처, 애니메이션 등 AI로 생성된 다양한 애셋을 손쉽게 유니티 프로젝트에 통합하고 활용할 수 있는 프레임워크를 구축하고 있다는 것이 유니티의 설명이다. 스미스 수석 부사장은 “유니티의 기존 AI 설루션인 ‘뮤즈’나 ‘센티스’의 이름은 점차 쓰이지 않게 되고, 유니티 에디터 안에 AI를 자연스럽게 통합하는 방향으로 가게 될 것”이라고 전망했다.   산업 분야를 위한 실시간 시각화 및 데이터 활용 비전 소개 유니티는 게임, 비주얼 콘텐츠뿐 아니라 다양한 산업 영역으로 실시간 3D 시각화 기술을 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 유니티 코리아의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 “그 동안 산업 분야의 많은 기업이 제품 설계, 디자인, 제조부터 마케팅과 운영까지 정적인 3D 모델과 전통적인 워크플로에 의존해왔지만, 기술의 융합과 비즈니스의 디지털화가 빠르게 진행되면서 기업들이 일하는 방식, 클라우드 협업, 고객과의 상호작용 방식이 근본적으로 바뀌고 있다”고 전했다. 민경준 본부장은 이런 변화의 핵심 키워드로 ‘상호작용(interactive)’과 ‘몰입(immersive)’의 두 가지를 꼽았다. 두 가지 핵심 경험을 제공하는 기업만이 디지털 전환을 성공시킬 수 있다는 것이다. 그리고 이런 혁신이 가져올 수 있는 성과로 ▲고품질의 현실감 있는 3D 모델을 활용한 디자인과 프로토타이핑 과정의 간소화 ▲복잡한 3D 애셋과 설계 파일의 효율적인 최적화 및 생산 일정과 비용의 절감 ▲현실감 있는 시뮬레이션을 통해 위험도가 높은 산업군의 직원 교육의 빠르고 안전하며 효과적인 진행 ▲마케팅부터 판매까지 전 과정에서 인터랙티브 제품 구성 도구와 가상 경험으로 고객 전환율 향상 ▲모든 고객 접점에서 인터랙티브한 3D 경험을 적용해 참여도 향상 및 브랜드 차별화 실현 등을 소개했다.   ▲ 산업 분야에서 유니티의 혁신 성과   “몰입형 혁신은 리얼타임 3D를 기반으로 실현할 수 있다”고 짚은 민경준 본부장은 “연결(Connect), 개발(Create), 배포(Deploy) 등 세 가지 핵심 기능을 중심으로 하는 유니티의 산업용 설루션은 뛰어난 시각적 인터페이스를 제공하며, 많은 기업이 유니티를 활용하여 VR, AR, XR 애플리케이션, 제조 환경의 디지털 트윈, 고품질 프로덕트 컨피규레이터 등 다양한 핵심 애플리케이션을 개발하고 있다”고 전했다. 유니티는 차량용 인포테인먼트 시스템, 디지털 클러스터, 몰입형 UX(사용자 경험) 기반의 계기판, 디지털 미디어 시스템 등이 유니티로 제작되고 있다고 소개했다. 또한 현대자동차는 유니티 기반의 디지털 트윈 기술을 물류 및 스마트 공장 프로젝트에 적용하고 있으며, LG전자는 차량용 HMI 시스템을 유니티 기반으로 개발 중이다. 산업 분야의 데이터 활용에 대해 스미스 수석 부사장은 ‘애셋 매니저(Asset Manager)’라는 클라우드 기반 툴을 통해 다양한 산업용 데이터를 워크플로에 통합할 수 있도록 지원한다. 애셋 매니저는 데이터를 시각적으로 프리뷰하는 한편, 성능을 떨어뜨리지 않고 유니티 엔진에 적합한 형태로 변환할 수 있다. 이외에도 산업 시장을 위해 꾸준한 기술 개선 및 실무에 바로 적용 가능한 설루션을 선보일 것”이라고 밝혔다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.