유니티가 유니티 6의 두 번째 업데이트인 ‘유니티 6.2(Unity 6.2)’ 정식 버전을 출시했다. 이번 업데이트는 데이터 중심의 안정성 개선, AI 기반 생산성 극대화, 최신 플랫폼 개발 환경 강화 등 개발자들이 한층 더 합리적이고 효율적으로 창작할 수 있는 생태계 확장에 초점을 뒀다.     먼저, 유니티는 개발자가 유니티 생태계 전반에서의 데이터 수집, 관리, 사용 등을 파악하고 통제할 수 있도록 새로운 ‘개발자 데이터 프레임워크(Developer Data Framework)’를 제공한다. 이 프레임워크는 각 프로젝트 내에서 데이터가 활용되는 방식을 개발자에게 투명하게 보여주고, 세부적으로 직접 제어할 수 있는 기능을 지원한다. 또한 다양한 기기에 걸쳐 프로젝트의 성능과 안정성을 실시간으로 모니터링하는 데 도움을 주는 ‘향상된 진단 기능’을 제공한다. 충돌 및 ANR(Application Not Responding) 등에 대한 문제를 빠르게 진단하고, 심층적인 데이터를 제공함으로써 더 원활한 게임 플레이와 플레이어 유지율 향상에 도움을 준다. 유니티 6.2부터 에디터에 통합된 ‘유니티 AI(Unity AI)’는 번거로운 작업 자동화, 애셋 생성 등 개발 워크플로 간소화 및 가속화를 지원한다. 컨텍스트 기반 ‘어시스턴트(Assistant)’ 기능을 통해 개발자들은 자세한 내용을 설명하지 않고도 프로젝트 애셋을 프롬프트로 드래그하면 게임 오브젝트, 스크립트, 프리팹 등에 대해 신속한 지원을 받을 수 있다. 스크립트나 오류 메시지 등 문제를 더 쉽게 파악하고 해결하는 ‘콘솔 오류 디버그’ 기능도 제공한다. 아울러 오브젝트 생성, 애셋 배치, 신 설정 자동화를 비롯해 스프라이트, 텍스처, 애니메이션, 사운드 등 다양한 플레이스홀더 애셋을 워크플로 내에서 매끄럽게 생성하고 활용할 수 있다. 일정 기준 이상의 광원이나 리지드보디(Rigidbody, 게임 개체의 물리적 속성을 시뮬레이션하는 데 사용되는 구성 요소)가 없는 오브젝트를 손쉽게 검색하고, 이름·레이어·컴포넌트 등을 일괄 수정 및 정리하는 것도 가능하다. 현재 유니티 AI는 베타 버전으로 제공하며, 개발자 커뮤니티 피드백을 바탕으로 더욱 고도화해 나갈 예정이다. 유니티 6.2는 ‘안드로이드 XR 패키지(Android XR package)’를 통해 관련 애플리케이션 제작에 필요한 안정적이고 완성도 높은 기반을 제공한다. 핸드 메시를 시각화해 오클루전에 활용할 수 있으며, URP(Universal Render Pipeline)에서 후처리 효과에 대한 GPU 부하를 줄여 색 보정 및 비네팅과 같은 이미지 효과를 보다 실용적으로 구현할 수 있다. 또한 디스플레이의 주사율을 동적으로 조정하는 기능을 지원해 더욱 매끄러운 성능을 제공한다. 이밖에 ▲맞춤형 에디터 기반 그래프 툴을 구축할 수 있도록 지원하는 API 프레임워크 ‘그래프 툴킷’ ▲자동으로 LOD(Level of Detail)를 생성해 반복 수정 작업을 최소화하는 ‘메시 LOD’ ▲몰입형 XR 및 게임 환경을 위한 사용자 인터페이스(UI)를 직접 렌더링할 수 있는 ‘월드 스페이스 UI’ 등의 기능도 제공한다.

오토데스크가 GS건설과 함께 현장 검측 프로세스를 디지털화하고 실질적인 업무개선 성과를 달성했다고 밝혔다. 오토데스크는 건설 전용 통합 플랫폼인 ‘오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud : ACC)’를 통해 다양한 현장에서 문서 관리 및 협업 체계의 디지털 전환을 지원하고 있다. 대표 사례 중 하나로는 5개 동, 483세대 규모의 ‘안양자이더포레스트’ 공동주택 현장이 꼽힌다. GS건설은 수작업으로 처리되던 검측 업무를 ACC 주요 모듈인 오토데스크 독스(Autodesk Docs) 및 오토데스크 빌드(Autodesk Build) 기반으로 디지털화했다. 그 결과, 건당 평균 30분 이상 걸리던 검측 문서 준비 시간이 약 8분으로 단축(73% 감소)되었으며, 1000세대 기준으로 약 3666시간(458일)에 이르는 업무 시간을 단축했다. GS건설이 검측 업무 건당 평균 20장씩 출력하던 종이 문서는 전자화하면서 연간 약 20만 장의 출력물 절감 효과도 함께 확인했다. 특히, ACC 기반 공통 데이터 환경(CDE)을 통해 사내외 현장 인력 모두가 고사양 장비나 별도 프로그램 설치 없이 웹 기반으로 최신 BIM 모델과 도면을 열람할 수 있어 현장 간 협업 효율이 향상됐다. 감리단 제출을 위한 검측 보고서도 전자 서명으로 대체되며 수기 작성 및 출력 업무를 없애, 문서 오류 및 누락 리스크를 줄이는 데 기여했다.     GS건설 BIM팀은 프로젝트 초기 현장에 상주하며 사용자의 빠른 적응 및 안정적인 시스템 정착을 지원했다. 또한 감리단, 외부 감사 등을 위한 정형화된 보고서 출력을 자동화하기 위해 ACC의 API를 활용한 PDF 자동 생성 모듈도 자체 개발했다. GS건설은 이번 프로젝트를 통해 CDE의 가능성을 단순 문서 관리 수준을 넘어 데이터 기반 플랫폼으로 확장하고 있다. 과거에는 공사 현황 공유용 보고서를 별도 작성했으나, 디지털 전환을 통해 ACC 대시보드에서 검측 건수, 진행 층수 등 주요 지표를 실시간 시각화해 제공한다. 이를 통해 모든 관계자가 동일한 데이터를 바탕으로 협업할 수 있도록 지원한다. 프로젝트 관련 사진과 영상도 모두 한곳에 저장돼 검색과 활용이 용이하며, 작업 이력은 자동으로 로그화되어 절차의 가시성과 투명성을 확보했다. GS건설 BIM팀의 조재영 파트장은 “CDE 도입 이후 웹 로그인만으로도 최신 도면과 BIM 모델을 즉시 열람할 수 있어 부서 간 협업 환경이 개선됐다”고 설명하며, “이번 프로젝트 경험을 기반으로 데이터 중심의 디지털 전환을 지속 추진하며 프로젝트 전반에서의 업무 혁신을 이룰 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 오토데스크코리아 박범수 본부장은 “GS건설과의 프로젝트 사례는 ACC 플랫폼을 기반으로 한 디지털 건설 전환의 대표적인 성공 모델”이라며, “프로세스 혁신과 자동화, 데이터 중심 협업 체계를 통해 건설 산업의 새로운 기준을 제시할 수 있도록 지속적인 기술 지원과 협업을 이어가겠다”고 밝혔다.

오라클이 자사의 데이터베이스 포트폴리오 및 SaaS 애플리케이션 전반에 오픈AI의 GPT-5를 도입했다고 밝혔다. 이번 도입에는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션(Oracle Fusion Cloud Applications), 오라클 넷스위트(Oracle NetSuite), 오라클 헬스(Oracle Health)와 같은 오라클 인더스트리 애플리케이션(Oracle Industry Applications)이 포함된다. 오라클은 “신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터와 최첨단 AI를 결합해 기업 고객이 핵심 비즈니스 워크플로에서 정교한 코딩 및 추론 기능을 기본적으로 활용할 수 있도록 지원한다”고 전했다. GPT-5는 현재까지 공개된 오픈AI의 모델 중 가장 지능적이고, 빠르며 유용한 모델이면서 코드 생성과 편집, 디버깅에 최적화되어 있다. 또한 기업 환경에서 고도화된 에이전트 기능과 정교한 추론 역량을 제공한다. API에서 세 가지 규모로 제공되는 GPT-5는 기업의 다양한 요구사항을 충족시킬 수 있는 유연성과 확장성을 제공하고, 챗GPT 엔터프라이즈(ChatGPT Enterprise)에서도 이용 가능하다. 오라클은 GPT-5를 도입함으로써 비즈니스 프로세스 전반에서 다단계 추론 및 오케스트레이션을 강화하고 코드 생성, 버그 해결, 문서화 속도를 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, 비즈니스 인사이트 및 권고 사항의 정확성과 깊이도 강화할 수 있을 전망이다.     오라클의 크리스 라이스 데이터베이스 소프트웨어 개발 부문 수석 부사장은 “오라클 데이터베이스 23ai의 데이터 AI 역량과 GPT-5의 결합은 기업이 획기적인 인사이트를 얻고, 혁신 및 생산성 향상을 달성하는 데 도움을 줄 것”이라면서, “오라클 AI 벡터와 셀렉트 AI(Select AI)가 GPT-5와 결합되면 데이터 검색 및 분석이 더 쉽고 효율적이게 된다. 오라클의 SQLcl MCP 서버는 GPT-5가 오라클 데이터베이스의 데이터에 손쉽게 접근할 수 있도록 한다. 이러한 기능은 사용자가 전체 데이터를 대상으로 검색을 수행하고, 보안성이 확보된 AI 기반 작업을 실행하며, SQL을 통해 생성형 AI를 직접 사용할 수 있도록 지원하여 엔터프라이즈 데이터에서 AI의 잠재력을 극대화한다”고 전했다. 오라클의 미튼 바브사 애플리케이션 개발 부문 수석 부사장은 “GPT-5는 오라클 퓨전 애플리케이션 사용자에게 오픈AI의 정교한 추론과 심층적 사고 역량을 제공할 것”이라면서, “오픈AI의 최신 모델은 고급 자동화와 높은 생산성, 신속한 의사결정을 가능하게 하는 역량으로 더욱 고도화된 AI 에이전트 기반 프로세스를 지원할 수 있을 것”이라고 말했다.

구글은 국내 대학생 및 대학원생들이 AI 기술을 더 쉽게 활용하도록 돕고, 캠퍼스 생활 전반에 AI 활용 문화를 확산하기 위해 ‘구글 AI 프로(Google AI Pro)’ 요금제를 1년간 무료 제공하는 한편, 대학(원)생 앰배서더 프로그램도 운영한다고 밝혔다. 이번 대학(원)생 한정 ‘구글 AI 프로’ 플랜은 만 18세 이상의 국내 대학생이 학교 이메일 인증을 완료하고 계정을 등록하면, 개인 구글 계정 1개에 한해 ‘구글 AI 프로’ 요금제를 1년간 무료로 이용할 수 있다. 8월 7일부터 10월 6일까지 전용 링크에서 신청 가능하며, 신청한 학생은 멀티모달 검색, 코딩 지원, 동영상 생성 등 ‘구글 AI 프로’의 고급 기능을 1년간 자유롭게 경험할 수 있다. ‘구글 AI 프로’는 구글의 AI 모델인 ‘제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro)’를 기반으로 한 요금제로, 과제나 글쓰기 등 학업 전반에 대한 빠른 지원은 물론, 수백 개의 웹사이트에서 복잡한 주제에 대한 정보를 수집해 요약해주는 ‘딥 리서치(Deep Research)’, 5배 더 많은 AI 오디오와 동영상 개요가 지원되는 AI 기반 사고 툴 ‘노트북LM(NotebookLM)’, 텍스트나 이미지를 입력하면 오디오와 함께 8초 분량의 영상을 생성해주는 ‘비오 3(Veo 3)’, 버그 수정부터 기능 개발까지 지원하는 AI 코딩 에이전트 ‘줄스(Jules)’ 등 다양한 생성형 AI 툴을 제공한다. 또한, 사진, 문서, 과제 등을 저장할 수 있는 2TB 용량의 저장 공간도 함께 제공된다. 구글은 이번 ‘구글 AI 프로’ 지원이 단순한 설루션 제공을 넘어, 학생들의 사고력과 이해도를 높이는 AI 기반 학습 파트너 역할도 할 것으로 기대하고 있다. 예를 들어, 복잡한 수학 문제를 단계별로 해결하거나 논리적인 글쓰기 구조를 함께 설계할 수 있는 ‘가이드 학습(Guided Learning)’, 강의 자료를 바탕으로 핵심을 정리해주는 맞춤형 학습 가이드(Study Guides), 이미지 및 영상 등을 활용한 인터랙티브 퀴즈 기능을 통해 학생들이 개념을 스스로 익히고 더 깊이 있는 학습으로 이어질 수 있도록 지원한다. 특히, 멀티모달 응답 기능을 통해 학습 몰입도와 이해도를 한층 높일 수 있는 것이 특징이다. 이 밖에도, 캔버스(Canvas)로 친구들과의 추억을 쌓을 수 있는 게임 만들기, 비오 3를 활용한 재미난 밈 제작, 학교 축제를 위한 아이디어 브레인스토밍 등에도 활용할 수 있다.      한편, 구글은 이번 대학(원)생 전용 무료 혜택의 인지도를 높이고 학생들의 AI 활용 문화 확산을 위해 전국 20여 개 대학교에서 선발된 총 100명의 앰배서더를 대상으로 '제미나이 대학생 앰배서더’ 프로그램도 운영한다고 전했다. 최종 선발된 학생들은 오는 8월 11일 발대식을 시작으로, 12월까지 약 5개월 간 자체 콘텐츠 제작, 오프라인 캠페인, 커뮤니티 연계 활동 등 다양한 홍보 활동과 실습 프로그램을 통해 캠퍼스 내외에서 제미나이 활용법을 소개하고, AI 기술 중심의 캠퍼스 문화 조성에 참여할 예정이다. 발대식에는 유튜브 메가 크리에이터 ‘미미미누’가 명예 앰버서더 자격으로 참석할 예정이다. 최종 선발된 학생들에게는 구글 AI 기술 기반 콘텐츠 제작에 필요한 다양한 툴이 제공되며, 일부 대학 캠퍼스에서는 학생 참여형 AI 실습 이벤트인 ‘스트리트 AI 챌린지’도 진행될 예정이다. 구글 관계자는 “이번 대학(원)생 전용 ‘구글 AI 프로’ 요금제와 대학생 앰배서더 프로그램은 대학생들이 AI 기술을 실질적인 학습 도구로 활용해 AI 기술에 대한 접근성을 높이고, 더 창의적이고 실용적인 방식으로 경험을 확장하도록 지원하기 위해 기획됐다”며, “앞으로도 구글은 더 많은 학생들이 AI를 통해 성장하고 기회를 넓혀가도록 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (6)   심센터 히즈(Simcenter HEEDS)는 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 데에 도움을 준다. 이번 호에서는 토크 암(torque arm)의 설계 최적화를 위해 히즈에서 심센터 3D(Simcenter 3D) 솔버를 연계하여 시뮬레이션 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 예제를 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■  이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   그림 1   <그림 1>은 실제 토크 암 제품 이미지와 적용된 위치 및 구조적 특성을 보여주는 예시로, 이 최적화 사례에서 다룬 실제 제품 및 설계 환경을 이해하는 데 참고하길 바란다. 이번 예제에서는 질량 최소화 및 구조적 제약 조건 만족이라는 실제 공학 설계 과제를 효율적으로 수행하는 데 히즈의 성능과 활용성을 살펴 볼 것이다. 이 사례에서 설계 최적화의 목표는 토크 암의 질량을 최소화하는 것이다. 단, 구조적 제약 조건을 반드시 만족해야 하는데, 이 때 구조적 무결성(structural integrity)을 유지하기 위해 응력 수준이 재료의 항복 응력(yield stress)을 넘지 않아야 하는 조건을 만족해야 한다. 이를 위해 설계 상에서 사전에 선정한 치수 변수를 범위 내에서 조정하게 된다. 최적화 설계 프로세스는 심센터 3D와 히즈 MDO를 활용하여 자동화된 워크플로 방식으로 진행된다. 즉, 심센터 3D에서 나스트란(Nastran) 솔버를 이용한 구조 해석 결과를 히즈가 자동으로 처리하고, 해당 결과를 평가하여 최적의 설계안을 찾는 방식이다.   프로세스 자동화(Process Automation) 다분야 설계 최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization) 수행 시, 설계 및 분석 프로세스는 여러 소프트웨어 환경에서 이루어진다. 이런 환경에서 효율적인 데이터 교환 및 프로세스 연동이 필수이므로, 데이터를 신속하고 정확하게 받기 위해서는 직접 인터페이스 포털(Direct Interface Portal)이 필요하다. 히즈에서는 여러 공학 분야에서 흔히 사용하는 CAD 및 CAE 툴(아바쿠스, 앤시스, 카티아, 솔리드웍스, 매트랩, LS-다이나, 심센터, 파이썬 등)을 모두 지원하므로, 사용자는 기존에 보유한 다양한 소프트웨어를 그대로 활용하면서 히즈를 이용하여 최적화 작업을 자동화할 수 있다. 히즈가 제공하는 직접 인터페이스 포털 중 일부를 <그림 2>에 나타내었다. 포털을 사용하여 <그림 3>과 같이 구성하면 사용자가 수동으로 결과를 처리하고 데이터를 전환하는 번거로운 작업을 하지 않아도 된다. 이는 시간 소모 및 인적 오류 가능성을 줄이고, 작업 흐름을 더 효율적이고 빠르게 만든다. 워크플로의 자동화가 가능하기 때문에, 결과적으로 여러 분야의 시뮬레이션 모델이나 분석을 보다 빠르고 신뢰도 높게 수행하여 더 나은 설계 및 최적화 결과를 도출할 수 있다.   그림 2   그림 3   최적화 문제 정의   그림 4   설계 목적은 <그림 4>에 나타낸 토크 암의 질량을 최소화하는 것이다. 주어진 하중 조건은 25kN이며, 이 때 구조물이 교차 방향에서 받는 최대 응력이 항복 강도를 초과하지 않아야 한다.(최대 700MPa) 또한 최대 변형량이 4mm를 초과하지 않는다는 제약 조건도 함께 고려한다. 최적화에 적용할 주요 치수 변수는 <그림 5>와 같으며, 특히 두께(Thickness of Extrude)를 변수(T1)로 설정하여 최적화 문제를 규정했다.   그림 5     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 최근 이슈인 AI 에이전트(agent) 개발 시 필수적인 함수 호출(function call) 방법을 오픈소스를 이용해 구현해 본다. 이를 위해 구글에서 공개한 젬마 3(Gemma 3) LLM(대규모 언어 모델)과 역시 오픈소스인 LLM 관리도구 올라마(Ollama)를 활용하여 간단한 AI 에이전트를 로컬 PC에서 개발해본다. 아울러, 이런 함수 호출 방식의 한계점을 개선하기 위한 설루션을 나눔한다.   ■  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   이번 호의 글은 다음 내용을 포함한다. AI 에이전트 구현을 위한 사용자 도구 함수 호출 방법 올라마를 통한 젬마 3 사용법 채팅 형식의 프롬프트 및 메모리 사용법 그라디오(Gradio) 기반 웹 앱 개발   그림 1. AI 에이전트 내부의 함수 호출 메커니즘(Akriti, 2025)   이 글의 구현 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있다. AI_agent_simple_function_call   젬마 3 모델의 특징 젬마 3는 구글이 개발해 2025년 3월 10일에 출시한 LLM이다. 차세대 경량 오픈 멀티모달 AI 모델로, 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 이 모델은 다양한 크기와 사양으로 제공되어 단일 GPU 또는 TPU 환경에서도 실행 가능하다. 젬마 3는 1B, 4B, 12B, 27B의 네 가지 모델 크기로 제공되며, 각각 10억, 40억, 120억, 270억 개의 파라미터를 갖추고 있다. 1B 모델은 텍스트 전용으로 32K 토큰의 입력 컨텍스트를 지원하고, 4B/12B/27B 모델은 멀티모달 기능을 지원하며 128K 토큰의 입력 컨텍스트를 처리할 수 있다. 이는 이전 젬마 모델보다 16배 확장된 크기로, 훨씬 더 많은 양의 정보를 한 번에 처리할 수 있게 해 준다. 이 모델은 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 멀티모달 기능을 제공한다. 이미지 해석, 객체 인식, 시각적 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 텍스트 기반 작업에 시각적 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다.   그림 2. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   그림 3. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   젬마 3는 140개 이상의 언어를 지원하여 전 세계 다양한 언어 사용자를 대상으로 하는 AI 애플리케이션 개발에 매우 유리하다. 사용자는 자신의 모국어로 젬마 3와 상호작용할 수 있으며, 다국어 기반의 텍스트 분석 및 생성 작업도 효율적으로 수행할 수 있다. 이 모델은 다양한 작업 수행 능력을 갖추고 있다. 질문–답변, 텍스트 요약, 논리적 추론, 창의적인 텍스트 형식 생성(시, 스크립트, 코드, 마케팅 문구, 이메일 초안 등), 이미지 데이터 분석 및 추출 등 광범위한 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 관련 작업을 수행할 수 있다. 또한, 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원하여 개발자가 특정 작업을 자동화하고 에이전트 기반의 경험을 구축하는 데 도움을 준다. 젬마 3는 다양한 도구 및 프레임워크와 원활하게 통합된다. Hugging Face Transformers, Ollama, JAX, Keras, PyTorch, Google AI Edge, UnSloth, vLLM, Gemma. cpp 등 다양한 개발 도구 및 프레임워크와 호환되어 개발자들이 자신이 익숙한 환경에서 젬마 3를 쉽게 활용하고 실험할 수 있다. 이 모델은 다양한 벤치마크 테스트에서 동급 모델 대비 최첨단 성능을 입증했다. 특히, Chatbot Arena Elo Score에서 1338점을 기록하며, 여러 오픈 소스 및 상용 모델보다 높은 성능을 보였다.  젬마 3는 오픈 모델로, 개방형 가중치를 제공하여 사용자가 자유롭게 조정하고 배포할 수 있다. 캐글(Kaggle)과 허깅 페이스(Hugging Face)에서 다운로드 가능하며, Creative Commons 및 Apache 2.0 라이선스를 따름으로써 개발자와 연구자에게 VLM 기술에 대한 접근성을 높여준다.   개발 환경 개발 환경은 다음과 같다. 미리 설치 및 가입한다. 오픈 LLM 관리 도구 올라마 : https://ollama.com/download/ windows LLM 모델 젬마 3 : https://ollama.com/search dashboard 웹 검색 도구 Serper 서비스 가입 : https://serper.dev/ 설치되어 있다면 다음 명령을 터미널(윈도우에서는 도스 명령창)에서 실행한다. ollama pull gemma3:4b     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 반복 작업 자동화/파라메트릭 설계/AI 기반의 스마트 기능을 통해 2D CAD 설계의 생산성과 정밀성 향상, 자체 개발 ZGS 엔진 기반으로 플렉시블한 구속조건 설계 지원, 지능형 기능으로 설계 효율 향상, 실사용자 중심의 인터페이스 개선과 향상된 출력 환경 제공 등 사용 환경 : 윈도우 10/11, RAM 8GB 또는 이상 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아는 2D CAD의 새로운 기준을 제시할 차세대 버전인 ‘ZWCAD 2026(지더블유캐드 2026)’을 공식 출시하며 반복 작업의 자동화, 설계 정확도의 향상, 사용자 경험 중심의 기능 개선 등 설계 효율성의 본질적인 혁신을 제시했다. 이번 신제품은 ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS 엔진을 바탕으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 파라메트릭 구속조건을 적용할 수 있어, 부품 설계 및 치수 조정이 더욱 유연하고 정밀해졌다. 여기에 AI 기반의 지능형 기능인 스마트 매치(Smart Match), 배치 블록(BatchBlock), 지능형 치수(DIM), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어, 반복적인 작업을 줄이는 동시에 설계 정확성과 생산성을 높이는 데 기여한다. 또한 블록 편집, 치수 설정, 출력 환경 등 기존 기능 전반에 걸쳐 실사용자 중심의 업그레이드가 이뤄졌으며, 향후에도 지속적인 기술 고도화를 통해 지속 가능한 설계 환경 구축을 이어갈 계획이다. ZWCAD 2026은 단순한 기능 추가를 넘어, AI 기술과 현장 피드백이 유기적으로 결합된 스마트 CAD 플랫폼으로 진화하며, 국내 CAD 사용자에게 새로운 설계 경험을 제시하고 있다. ZWCAD 2026의 주요 업데이트 내용은 다음과 같다. 파라메트릭 구속조건 : ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS(지오메트리 구속 시스템) 엔진을 기반으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 기하학적 구속 조건과 치수 구속을 적용할 수 있다. AI 기반의 지능형 기능 : 지능형 치수(DIM), 배치 블록(BatchBlock), 2025/8스마트 매칭(Smart Match), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어 반복 작업을 줄이고 설계 정확도를 높여준다. 사용자 중심의 개선 : 블록 편집, 치수 관리 기능이 강화되고, 새로워진 스마트 플롯 기능으로 출력 작업도 한층 더 강력해졌다.   파라메트릭 구속조건 2D 객체와 플렉시 블록에 기하학적 구속조건과 치수 구속조건을 적용할 수 있다. 위치와 크기에 대한 파라미터를 조정함으로써 다양한 크기의 부품을 빠르고 효율적으로 생성할 수 있어, 반복 작업의 시간을 줄이고 설계의 유연성을 높여준다.   기하학 구속조건 및 치수 구속조건 생성 및 편집   그림 1. 파라메트릭 구속조건 탭   구속조건 플렉시 블록 생성   그림 2. 파라메트릭 블록 편집기 탭   구속조건 관리자 치수 구속조건, 사용자 구속조건 및 속성 관리를 지원하며, 구속조건 정의, 구속조건 삭제 등을 포함한다.   그림 3. 작업 환경에서 구속조건 관리   구속조건 설정 기하학적 구속조건, 치수 구속조건 및 자동 구속조건을 설정한다.   그림 4. 구속조건 설정 대화 상자   AI 기반의 지능형 기능 지능형 치수 지능형 치수 DIM 지능형 치수 DIM 명령은 선택된 객체를 지능적으로 인식하고, 동일한 명령 흐름 내에서 현재 객체 내 가장 적합한 치수 유형을 지속적으로 제공한다. 지원되는 객체는 다음과 같다. 선형 세그먼트 : 수평/수직/정렬된 치수 생성 지원 호 세그먼트 : 반지름/지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 원 : 지름/반지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 선형 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원 각도 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원   치수 도면층 설정 사용자가 치수를 위한 개별 도면층을 지정할 수 있으며, 리본 메뉴 또는 시스템 변수 DIMLAYER를 통해 설정할 수 있다.   치수 그립 메뉴 치수 문자 메뉴와 치수선 메뉴를 구현하여 치수 문자 편집 작업을 단순화하고 기준선 치수, 연속 치수, 화살표 전환 등의 작업을 위한 간단하고 빠른 환경을 제공한다.   중심선 및 중심 표식 생성 지원 중심선 및 중심 표식 기능이 추가되어 선택된 선 객체에 대해 관련된 중심선을 생성하거나 선택된 원 또는 호에 대해 중심 표식을 생성할 수 있으며, 중심선/중심 표식의 속성을 조정할 수 있다.   그림 5. 중심선 및 중심 표식 그리기 예시   지능형 블록 스마트 매칭 기능 지원 SMARTMATCH 명령이 추가되어 동일한 객체를 일괄 선택할 수 있다. 이를 통해 다른 위치, 크기, 각도, 대칭 등에서 동일한 객체를 선택할 수 있다. 매칭 매개변수는 스마트 매칭 대화 상자를 통해 설정할 수 있어 사용자가 선택하기 편리하다.   그림 6. 스마트 매칭 대화 상자   그림 7. 스마트 매칭 결과 예시   배치 블록 기능 지원 BATCHBLOCK 명령이 추가되어 선택된 객체를 필터하여 새로운 블록을 만들거나 기존 블록으로 교체할 수 있다. 사용자는 배치 블록 대화 상자를 통해 블록에서 동일한 객체를 일괄 편집하여 반복적인 작업을 줄일 수 있다.   그림 8. 배치 블록 대화 상자   수량 집계 기능 수량 집계(COUNT) 팔레트를 통해 선택한 객체의 수량을 자동으로 통계할 수 있다. 이 기능은 스마트 매칭 기능과 함께 사용하면 보다 빠르고 정확하게 수량을 집계할 수 있으며, 통계 결과를 테이블로 생성할 수 있다.   그림 9. 수량 집계(COUNT) 결과 예시   유사 검색 기능 지원 SIMILARSEARCH 및 SIMILARSEARCHCLOSE 명령이 추가되어, 로컬 도면에서 기존 객체의 유사 블록을 유사 검색 팔레트를 통해 검색하고, 블록을 재사용할 수 있다.   그림 10. 유사 검색 결과 예시   그림 11. ZWCAD 도구상자 패널   사용자 피드백 중심의 기능 개선 ZWCAD 도구 상자 ZWCAD 도구상자는 도면층, 치수, 문자 등 다양한 기능을 통합한 패널로, 드래그 앤 드롭, 도킹 및 사용자 설정 기능을 지원하여 디자이너에게 유연하고 효율적인 작업 환경을 제공한다.   인터페이스 ZWCAD 도구상자는 기본적으로 인터페이스 왼쪽에 고정되어 있으며, 빠른 액세스 도구 모음의 아이콘 버튼을 클릭 또는 TOOLBOX 명령을 실행하여 패널을 열 수 있다. 이 패널은 작업 영역의 왼쪽 또는 오른쪽에 자유롭게 고정할 수 있다.   블록 기능 개선 블록 표시, 생성, 재사용, 고정 편집, 블록 편집, 그립 편집, 자르기, 일반 수정, 속성 편집, 블록 가리기, 플렉시 블록 등 기능 및 호환성이 업데이트되었다.   빠른 속성 편집 ATTIPEDIT 명령이 추가되었다. 이 명령은 속성 블록에서 속성 문자를 빠르게 편집할 수 있도록 도와준다. CTRL 버튼을 누른 상태에서 속성을 더블 클릭하면 직접 편집이 가능하다.   블록 이름 변경 CHGBNAME 명령이 추가되었다. 모든 블록 이름이나 일부 블록 이름을 수정해야 할 경우, 블록을 직접 선택한 후 마우스 우클릭으로 나타나는 메뉴에서 ‘블록 이름 변경’을 선택하여 작업할 수 있다.   그림 12. 블록 이름 변경 대화 상자   블록 편집 후 새 블록으로 저장 지원 블록을 수정한 후 원본에 영향을 주지 않고 새 블록으로 적용할 수 있다. 사용자는 새 블록의 이름과 기준점을 정의하거나 기준점을 수정할 수 있으며, 블록 이름을 변경하지 않고도 원본 블록의 모든 변경 사항이 적용된다.   부분 영역 블록 교체 선택된 영역 내에서 블록 교체를 통해 필요에 맞게 빠르게 블록을 교체할 수 있다.   출력 기능 개선 SMARTPLOT 기능이 한층 더 업그레이드되었다. 새롭게 재구성된 인터페이스와 함께 전반적인 기능이 강화되어 출력 작업의 효율성이 크게 향상되었다. 기능적으로는 도면 내 도곽을 자동으로 인식하고 정렬하며, 여러 도면에 걸친 도곽도 일괄 검색할 수 있다. 또한, 축척에 맞는 배치를 자동으로 생성하고, 도면 분해 시 도곽 범위를 기준으로 자동 분할이 가능하다. 이와 함께 출력 순서 지정, 흑백 출력 품질 강화 등 다양한 보조 기능이 추가되었으며, PDF, DWF 및 프린터 등 다양한 출력 방식의 효율성도 향상되었다. 파일 형식 측면에서도 기존의 PC5 파일뿐만 아니라 PC3 파일 형식까지 호환되어 더욱 유연한 출력 환경을 제공한다.   SMARTPLOT 재구성 기능 패널이 간소화되고 도곽 목록 미리보기가 추가되었다.(그림 13)   그림 13. 스마트 플롯 대화 상자   스마트 플롯은 시트와 용지를 자동으로 일치시킬 수 있다.(그림 14)   그림 14. 도곽 자동 일치 예시   또한, 다양한 이름 지정 방법을 제공하여 도곽 정보를 기반으로 파일 이름을 사용자화할 수 있어 접두사, 접미사, 숫자 및 도면 정보를 자유롭게 조합하여 파일 이름을 설정할 수 있다.(그림 15)   그림 15. 이름 지정 방법 대화 상자   분할된 도면은 자동으로 잘라내어 출력할 수 있다.   그림 16. 분할 도면 예시   도곽 라이브러리 기능이 최적화되어 있으며, 일반적인 도곽 출력 구성을 미리 설정하고 도곽을 검색하여 사용할 수 있다.(그림 17)   그림 17. 도곽 라이브러리 대화 상자   PDF, DWF 및 프린터 출력 효율 개선 ZWCAD에서 생성되는 PDF 및 DWF 파일의 용량이 압축되어, 복잡한 그래픽 파일의 경우 최대 50% 이상 압축률을 달성할 수 있다. 또한, 새로운 출력 품질 옵션이 추가되어 원하는 이미지 품질을 빠르게 지정할 수 있다.   그림 18. 출력 대화 상자에 추가된 새로운 출력 품질 옵션   디스플레이 개선 중첩된 객체 하이라이트 객체가 중첩되어 겹쳐져 있을 때, 객체를 선택하면 중첩된 객체의 디스플레이 색상을 표시한다.   하이라이트 효과 강화 하이라이트 색상을 조정하고 색상 대비를 높이며 깨짐 방지(안티앨리어싱)를 최적화함으로써 디자인 작업의 시각적 편의성이 크게 향상된다. 하드웨어 가속과 렌더링 최적화 기술을 결합하여 하이라이트 표시가 더욱 부드럽고 정확해져, 디자인 작업을 보다 효율적이고 직관적으로 사용할 수 있다.   FAS/VLX 플러그인 호환성 향상 LISP(리스프) 기능이 업그레이드면서 ZWCAD의 FAS 분석 성능이 개선되고, FAS/VLX 파일과의 호환성이 개선되었다. 이번 업데이트는 FAS 이진 코드를 기반으로 한 LISP 암호화 방식을 지원하며, LISP 개발자가 소스 코드를 보다 안전하게 보호할 수 있다. 또한, ZWCAD는 이제 더 다양한 FAS/VLX 플러그인을 로드하고 활용할 수 있어 확장성이 강화되었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 언리얼 엔진 통합 및 워크플로 간소화, 새로운 파라메트릭 보디 시스템, 신규 언리얼 엔진 의상 애셋, 고퀄리티 실시간 애니메이션 및 오디오 기반 애니메이션 제작 향상, 다양한 DCC 툴을 위한 플러그인 및 스타터 키트 모음 등   혁신적인 디지털 휴먼 툴세트인 메타휴먼(MetaHuman)이 얼리 액세스를 종료하고, 다양한 기능을 갖춘 새 버전을 출시했다. 에픽게임즈는 메타휴먼 5.6 출시를 통해 주요 기능을 새롭게 제공하는 한편, 메타휴먼의 활용 범위를 넓혀주는 새로운 라이선스 옵션과 통합 기능을 도입했다. 이제 메타휴먼 크리에이터는 언리얼 엔진에 통합되어 향상된 퀄리티는 물론 얼굴, 체형, 의상을 더욱 다양하게 확장할 수 있는 새로운 제작 워크플로를 제공한다. 메타휴먼 애니메이터 역시 업데이트되어 거의 모든 카메라 또는 오디오로 실시간 애니메이션을 생성하는 기능이 추가됐다.   그림 1. 이미지 출처 : ‘메타휴먼 시즐릴 | 언리얼 페스트’ 영상 캡처   메타휴먼 크리에이터 언리얼 엔진에서 메타휴먼 제작 메타휴먼 크리에이터가 이제 언리얼 엔진에 통합되어 크리에이터로부터 많은 요청을 받았던 기능을 제공한다. 더 이상 인스턴스를 기다리거나 제한된 세션 시간을 신경 쓸 필요가 없으며, 익스포트 과정이 신속한 어셈블리 단계로 대체되어 반복 작업이 더 빠르고 쉬워졌다. 파이프라인을 관리해야 하는 스튜디오의 경우 메타휴먼 크리에이터(MetaHuman Creator), 메타휴먼 애니메이터(MetaHuman Animator), 메시 투 메타휴먼(Mesh to MetaHuman)이 이제 하나의 애플리케이션으로 통합되면서, 캐릭터 제작 워크플로가 간소화되고 로컬 애셋 관리가 한층 유연해지는 이점을 누릴 수 있게 됐다. 또한, 메타휴먼 크리에이터 툴의 풀 소스 코드 액세스가 제공되어 캐릭터 제작 파이프라인의 필요에 맞춰 툴을 확장하고 커스터마이징할 수 있으며, 자동 리깅과 텍스처 합성을 제공하는 클라우드 서비스를 통해 로컬 에디터 내 제작 워크플로가 향상된다.   그림 2. ‘Creator your MetaHumans’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 파라메트릭 보디 시스템 메타휴먼 크리에이터의 직관적인 페이스 제작 툴이 이제 보디 제작에도 확장됐다. 새로운 파라메트릭 보디 시스템은 광범위한 실제 스캔 데이터를 바탕으로 거의 무한대로 사실적인 체형을 생성할 수 있으며, 페이스 제작 때와 마찬가지로 스컬프팅하고 결합할 수 있다. 또한 키, 가슴, 허리, 다리 길이 등 다양한 신체 치수를 조정하거나 제한할 수 있어, 온라인 패션 쇼핑 등 다양한 용도에 맞춰 특정 비율의 메타휴먼을 제작할 수 있다.   그림 3. ‘MetaHuman body editing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 언리얼 엔진 의상 애셋 실제 사람처럼 메타휴먼도 의상이 필요하다. 그 선택의 폭 역시 넓을수록 좋다. 이제 DCC 앱에서 사실적인 메시 기반 의상을 제작하고, 새로운 언리얼 엔진 의상 애셋을 사용하여 메타휴먼을 위한 전체 의상 세트를 생성할 수 있다. 이 기능은 액세서리를 포함한 다양한 의상을 통합된 의상 애셋으로 구성할 수 있다. 다양한 신체 사이즈와 체형에 가장 잘 맞는 의상 애셋을 미리 제작할 수 있으며, 이는 캐릭터의 체형에 따라 자동으로 크기가 조정되므로 모든 신체에 맞는 의상을 생성한다. 의상은 메타휴먼 형식으로 패키징하여 팹 마켓플레이스와 제3자 마켓플레이스에서 구매하거나 판매할 수 있기 때문에, 누구나 사용할 수 있는 기성 메타휴먼 의상의 폭이 더욱 넓어진다.   그림 4. ‘MetaHuman clothing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 비주얼 퀄리티 메타휴먼은 최고의 퀄리티와 사실감을 구현할 수 있도록 지속적으로 발전하고 있다. 이를 위해 메타휴먼 데이터베이스의 실제 스캔 데이터가 확장되어, 더욱 다양한 캐릭터 메시 셰이프와 텍스처를 제공한다. 또한 스캔 데이터의 캡처 및 처리 기능도 향상되어 잡티와 같은 디테일까지 더욱 사실적으로 표현할 수 있다. 그 결과, 메타휴먼 크리에이터로 더욱 실감 나는 얼굴 텍스처를 구현하고 한층 다양한 캐릭터를 만들 수 있으며, 메시 투 메타휴먼을 사용하면 임포트한 메시나 캡처된 영상과 더욱 일치하는 메타휴먼을 만들 수 있다.   그림 5. 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   메타휴먼 애니메이터 웹캠과 스마트폰으로 제작하는 고퀄리티 실시간 애니메이션 메타휴먼 애니메이터를 사용하면 대부분의 웹캠과 다양한 스마트폰을 비롯한 모노 카메라로 배우의 연기를 캡처하고 언리얼 엔진에서 실시간으로 메타휴먼에 애니메이션을 적용할 수 있다. 기존에 지원되던 스테레오 HMC와 아이폰뿐만 아니라 이제 일부 안드로이드 스마트폰을 포함해 언리얼 엔진 라이브 링크와 연동되는 모든 카메라를 지원한다. 실시간 작업이 가능하기 때문에 라이브 공연이나 즉각적인 피드백이 필요한 촬영 현장에서도 메타휴먼은 배우와 완벽하게 동기화된다. 오프라인 작업 역시 프로젝트 요구 사항에 적합한 환경에서 계속 사용할 수 있다.   그림 6. ‘MetaHuman real-time animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 오디오 기반 애니메이션 이제 오디오만으로 리얼타임 애니메이션을 생성할 수 있어, 라이브 연기를 더욱 손쉽게 구현할 수 있게 됐다. 또한 메타휴먼 애니메이터는 오디오 화자의 감정을 분석해 더욱 실감 나는 애니메이션을 생성할 수 있으며, 이를 수동으로 조정해 특정 상황에 맞게 공감할 수 있는 메타휴먼의 연기를 제작할 수 있다. 메타휴먼 애니메이터는 오디오 기반 연기에 실제와 같은 머리 움직임까지 구현하여 더욱 사실적인 결과물을 즉시 만들어 낸다. <그림 7>은 감정을 수동으로 조정할 수 있는 오디오 기반 애니메이션을 보여준다. 윗줄은 왼쪽부터 행복, 슬픔, 혐오를, 아랫줄은 왼쪽부터 화남, 놀람, 두려움을 나타낸다.   그림 7. ‘MetaHuman audio-driven animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   어디에서든 활용할 수 있는 메타휴먼 메타휴먼을 언리얼 엔진뿐만 아니라 다른 엔진이나 크리에이티브 소프트웨어에서 사용할 수 있도록 언리얼 엔진 EULA에 새로운 라이선스 옵션이 추가돼, 이제 메타휴먼을 더 다양한 곳에서 만나볼 수 있다. 자세한 내용은 라이선스 페이지에서 확인할 수 있다. 확장된 메타휴먼 에코시스템에는 다른 디지털 콘텐츠 제작 툴의 플러그인 및 스타터 키트 모음이 추가되고 있으며, 여기에는 팹 마켓플레이스 통합도 포함된다.   마야용 메타휴먼 이번 메타휴먼 5.6 출시를 통해 3래터럴의 모든 파이프라인을 누구나 사용할 수 있게 됐다. 리깅 전문가는 마야(Maya)용 메타휴먼을 사용해 캐릭터의 표정을 세밀하게 조정하고 더욱 사실적으로 연출할 수 있다. 또한, 다른 메타휴먼 툴 및 워크플로와의 호환성은 그대로 유지하면서 동시에 마야의 메시 편집 툴세트와 스컬프팅 툴로 메타휴먼 메시를 직접 조작해, 메타휴먼 데이터베이스의 제한을 넘어 독특한 스타일라이즈드 캐릭터나 유사 인간형 캐릭터를 제작할 수 있다.   그림 8. ‘MetaHuman for Maya’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   그룸 아티스트는 이 플러그인으로 마야의 기존 XGen 시스템에서 생성한 메타휴먼 호환 그룸을 Alembic 파일로 익스포트할 수 있다.   후디니용 메타휴먼 후디니(Houdini)의 프로시저럴 툴세트를 활용해 메타휴먼을 위한 포니테일, 매듭, 둥근 올림머리, 땋은 머리, 도넛형 헤어와 같은 복잡한 헤어 스타일을 제작할 수 있다. 후디니용 메타휴먼 플러그인 및 스타터 키트로 후디니에서 메타휴먼 호환 그룸을 생성하고, Alembic 파일 포맷을 통해 언리얼 엔진으로 임포트해 메타휴먼에 손쉽게 적용할 수 있다.   그림 9. ‘MetaHuman for Houdini’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   팹에서 만나는 메타휴먼 모든 디지털 콘텐츠 크리에이터가 디지털 애셋을 검색, 공유, 구매 그리고 판매할 수 있는 에픽의 오픈 마켓플레이스인 팹(Fab)과 제3자 마켓플레이스에서 메타휴먼과 의상, 그룸 등 메타휴먼 호환 액세서리를 구매하고 판매할 수 있다. 5.6 이상의 버전에서 생성된 모든 메타휴먼은 동일한 공통 표준을 준수하기 때문에 여러 캐릭터에 애니메이션, 의상, 그룸을 재사용하고 공유할 수 있다. 이로써 누구나 어디에서든 사용할 수 있는 메타휴먼과 메타휴먼 호환 액세서리의 종류와 범위가 대폭 확대될 것으로 예상되며, 이를 통해 메타휴먼을 프로젝트에 더욱 빠르고 손쉽게 사용할 수 있을 것으로 전망된다.   그림 10. ‘MetaHuman on Fab’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 7월 9일 ‘NX 데이(NX Day)’ 행사를 진행했다. 이 자리에서는 지멘스의 제품 개발 설루션인 NX 및 NX X의 최신 업데이트가 소개됐다. 특히 AI 코파일럿, 소니와 협력을 통한 몰입형 엔지니어링, 제조를 위한 설계 기술, CAD와 통합된 시뮬레이션 등 지난 7월에 발표된 주요 기능에 초점을 맞춰 디지털 트윈 구현을 위한 NX의 발전된 내용을 소개했다. 지멘스는 향상된 NX가 클라우드 기반의 협업과 지속 가능한 설계까지 지원하면서 제품 개발 전반의 효율과 품질을 높일 수 있게 돕는다고 전했다. ■ 정수진 편집장   제품 개발의 포괄적인 가치 제공을 추구 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 안지훈 본부장은 NX 데이의 환영사에서 “기술이 더욱 스마트해지고 연결성이 복잡해지는 시대적 변화에 발맞춰, 지멘스는 고객이 제품 개발 및 제조 전반에서 더 빠르고 효율적으로 혁신을 이룰 수 있도록 지원하는 방안을 끊임없이 고민하고 있다”고 전했다. 지멘스는 올해 설계 전문성을 강화하기 위해 NX와 솔리드 엣지(Solid Edge)를 ‘디자인센터(Designcenter)’라는 단일 브랜드 아래 묶었다. 디자인센터는 지멘스의 통합 제품 포트폴리오인 ‘엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’의 일부로서, 시뮬레이션 및 테스트 설루션인 심센터(Simcenter), 제품 수명주기 관리(PLM) 설루션인 팀센터(Teamcenter), 운영 관리 설루션인 옵센터(Opcenter)에 이어 제품 설계 관련 기술을 아우르는 브랜드가 될 전망이다. 안지훈 본부장은 디자인센터가 제공하는 핵심 가치로 ▲합리적인 가격과 폭넓은 라인업을 통한 확장성 ▲설계, 해석(CAE), 제조(CAM)를 아우르는 포괄적인 기능 ▲히스토리 기반 및 동기식 기술 등 다양한 모델링 방식을 목적에 맞춰 제공하는 유연성을 꼽았다. NX는 인공지능(AI), 클라우드, 디지털 트윈, 디지털 스레드라는 네 가지 핵심 기술을 녹여 낸 엑셀러레이터의 일부로서, 단순한 3D 모델링을 넘어 AI 기반 자동화 등 시장이 요구하는 복합적인 기능을 갖춘 3D CAD를 지향한다는 것이 지멘스의 설명이다.    ▲ NX의 AI 기능 개발은 제품 개발을 위한 실용성에 초점을 맞추고 있다.   AI·클라우드·VR과 결합한 제품 개발의 미래 제시 NX는 6개월 단위로 새로운 버전을 출시하는 ‘지속적 릴리스(Continuous Release)’ 전략을 채택하고 있다. 핵심은 고객의 요구 사항을 빠르게 반영하면서, 과거의 데이터도 최신 버전에서 호환되도록 하여 안정성을 보장하는 것이다. 또한, 정식 출시 3개월 전 새로운 기능을 미리 체험하고 피드백을 제공할 수 있는 EAP(Early Adopter Program)를 운영하며 고객과의 소통을 강화하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 고창환 본부장은 “NX는 기구 설계의 효율이라는 기본에 충실한 MCAD 설루션”이라면서, 동시에 지멘스의 다양한 기술과 결합해 포괄적인 포트폴리오를 제공한다고 소개했다. 여기에는 팀센터 기반의 데이터 관리 및 협업, 멘토그래픽스(현 지멘스 EDA)의 기술을 반영한 MCADECAD 통합, AI 설계 자동화 및 클라우드 기반 설루션, 최근 지멘스가 인수한 알테어를 포함하는 심센터의 해석 기술 연동, 공장 자동화(PLC) 설루션과 연결한 가상 시운전 등이 포함된다. 또한, 고창환 본부장은 고객의 요구 사항을 반영해 NX에 탑재된 최신 기술을 다섯 가지로 나누어 소개했다. 협업 엔지니어링 : 클라우드 기반 설루션인 NX X는 사용자가 언제 어디서든 ID 로그인만으로 NX를 사용할 수 있는 환경을 제공한다. 특히 라이브 셰어(Live Share) 기능을 통해 여러 설계자가 하나의 부품에 대해 동시에 작업하면서 실시간으로 변경 사항을 공유하는 협업이 가능해졌다. 다분야 설계 : ‘시프트 레프트(Shift Left)’ 개념을 도입해 설계자가 해석 전문가의 도움 없이도 NX 내에서 직접 간단한 구조 및 유동 해석을 수행할 수 있다. 복셀(voxel) 방식을 이용해 메시가 필요 없는(meshless) 해석 기술로 설계 변경에 따른 영향을 즉시 평가하여 개발 초기에 완성도를 높일 수 있다. 몰입형 환경 : 지멘스와 소니가 협력해 개발한 VR 헤드셋과 NX를 연동하면, 복잡한 데이터 변환 없이 설계 데이터를 가상현실에서 체험할 수 있다. VR 환경에서 간섭 체크, 단면 보기, 마크업 등 설계 검토 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사용자가 동시 접속하는 가상 회의도 지원한다. 나아가 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반의 팀센터 XR (Teamcenter XR)을 통해 더욱 사실적인 메타버스 환경을 제공한다. 인공지능 : NX의 AI는 ▲사용자 패턴을 학습해 다음 명령을 추천하는 적응형 AI(adaptive AI) ▲유사 형상을 자동 검색하거나 최적 설계를 제안하는 보조 AI(assistive AI) ▲자연어 명령에 기반한 모델링 추천과 요구 사양에 맞는 형상의 직접 생성을 지향하는 생성형 AI(additive AI) 등 3단계로 발전하고 있다. 지멘스는 제품 개발에서 직접 효과를 구현할 수 있는 실용적인 AI를 추구한다. 친환경 : 설계자가 재료, 형상, 제조 공정을 선택하면 예상되는 이산화탄소 배출량과 에너지 소비량, 재활용 효과 등을 리포트로 바로 확인할 수 있어 지속 가능한 제품 개발을 지원한다.   ▲ SaaS 설루션으로 제품 개발부터 협업까지 속도와 효율을 높인다는 것이 지멘스의 전략이다.   클라우드 기반의 SaaS(서비스형 소프트웨어)는 빠르게 변하는 기술 환경에서 제품 개발의 속도와 효율을 높이기 위한 새로운 기술로 여겨진다. 안지훈 본부장은 NX를 구독 기반의 SaaS 모델로 전환한 NX X는 인터넷만 연결되면 언제 어디서든 사용할 수 있으며, IT 인프라 투자나 복잡한 설치 과정에 대한 고민을 덜 수 있다고 전했다. NX X는 클라우드에서 NX의 핵심 기능을 제공하는 ‘NX X 에센셜(NX X Essential)’과 클라우드 저장/협업 공간인 ‘팀센터 셰어(Teamcenter Share)’의 결합으로 이뤄진다. NX X 에센셜은 CAD/CAE/CAM의 핵심 기능을 추린 웹 브라우저 기반 설루션이다. 동기식 기술이 적용된 다이렉트 모델링을 지원해 웹 환경에서 직관적인 형상 편집과 간단한 어셈블리 작업이 가능하다. 2.5축 CAM 프로그래밍과 G-코드 자동 생성 기능으로 웹에서 간단한 가공 경로를 생성 및 검증할 수 있으며, 응력, 처짐, 고유 진동수 등 단품에 대한 간단한 구조 해석을 태블릿이나 웹 브라우저에서 수행할 수 있다. 팀센터 셰어는 팀을 생성하고 내외부 관계자를 초대해 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 클라우드 기반의 협업 허브이다. 사용자당 200GB의 보안 클라우드 저장소를 무료로 제공하고, 웹 기반 뷰어를 통해 다양한 포맷의 3D 모델을 별도의 프로그램 설치 없이 직접 확인하거나 마크업과 의견 교환을 통해 신속한 의사결정을 지원한다. 데이터는 권한 기반의 링크로 공유해 보안을 유지하며, 로컬 폴더나 파일 서버와 데이터를 동기화하여 항상 최신 정보를 클라우드에 보관할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.