디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   영화 매트릭스가 개봉된 지 20년이 더 지난 2020년대에 이러한 가상 세상은 영화가 아닌 실제 산업 현장에서 구현되어 산업 혁신을 주도하고 있다. 바로 ‘디지털 트윈 (Digital Twin)’이다 이 글에서는 디지털 트윈의 의미와 제조 산업 특히 로봇 기반 자동화에서 디지털 트윈이 어떻게 제조현장을 혁신하는지 실증 사례를 기반으로 소개한다.   장영재 교수 / 카이스트  “헬기를 몰 줄 알아요?” 남자 요원이 동행한 여자 요원에게 물었다. “아니요. 아직은요. 잠시만 기다리세요.” 그리고 즉시 여자 요원은 무전로 본부에 연락해, 헬기 시뮬레이션 교육프로그램을 업로드 해달라 본부에 요청했다. 본부에서는 즉시 시뮬레이션 교육프로그램을 가속으로 돌려 헬기 조정 능력을 여자 요원의 머리에 업로드하였다. 여자요원은 불과 몇 초 사이에 수백시간 걸릴 헬기훈련을 마친 베터랑 헬기 조정사 능력을 가지게 되었다. 그리고 여자 요원은 외쳤다. “빨리 헬기를 몰고 도망칩시다!” 그리고 여자 요원은 능숙한 솜씨로 헬기를 몰고 남자요원과 함께 탈출한다. 1999년 개봉된 영화 매트릭스의 한 장면이다. 가상의 세상과 실제 세상을 오가며 과연 무엇이 진실이며 실제 (real)이란 무엇일까란 질문을 던지는 매우 철학적인 영화다 .  영화 매트릭스가 개봉된 지 20년이 더 지난 2020년대에 이러한 가상 세상은 영화가 아닌 실제 산업 현장에서 구현되어 산업 혁신을 주도하고 있다. 바로 ‘디지털 트윈 (Digital Twin)’이다. 본 특집에서는 디지털 트윈의 의미와 제조 산업 특히 로봇 기반 자동화에서 디지털 트윈이 어떻게 제조현장을 혁신하는지 실증 사례를 기반으로 소개한다.   1. 시뮬레이션과 디지털 트윈의 차이 우리나라 과학기술정보 통신부에서는 디지털 트윈을 다음과 같이 정의하고 있다.  “가상세계에서 실제 사물의 물리적 특징을 동일하게 반영한 쌍둥이 (Twin)을 3D 모델로 구현하고 제 사물과 실시간으로 동기화 및 시뮬레이션을 통해 관제, 분석, 예측 등 현실의 의사결정에 활용하는 기술” 그러나 이러한 정의만으로는 구체적으로 디지털 트윈을 파악하기에 모호하다. 시뮬레이션과 디지털 트윈의 차이가 무엇인지, 실시간 동기화가 왜 필요한지, 관제, 분석, 예측은 이미 다양한 방식으로도 가능한데 디지털 트윈이 제공하는 또 다른 가치가 있는지 설명이 부족하다. 최근 디지털 트윈 관련 이슈가 많다 보니 기업들도 앞 다투어 디지털 트윈을 기술을 확보했다는 등의 보도자료를 통해 기술 홍보를 하기도 한다. 이런 대부분은 공장의 가공 로봇이 움직임을 실시간 3D 애니메이션으로 구현해서 실제 로봇의 움직임을 컴퓨터에 시연하는 정도다. 그러나 이러한 시연을 보면 대부분 사람들의 반응은 “이것으로 무엇을 하지요?” “굳이 거액을 들여 실물의 움직임을 컴퓨터 그래픽으로 그대로 보여줄 필요 있나요? 그저 CCTV 하나 설치하면 컴퓨터에서 영상으로 볼 수 있는 것을 굳이 컴퓨터 그래픽 3D영상으로 구현할 필요가 있나요?” 등의 반응이다. 그렇다면 우선 시뮬레이션과 디지털 트윈의 차이가 무엇일까? 2. 디지털 트윈이 과연 무엇인가?   시뮬레이션은 가상의 시나리오를 기반으로 그 결과를 재현해 보는 것을 의미한다. 내가 A란 결정을 했을 때 그 결과가 어떻게 나올지를 유추해 보는 것이 시뮬레이션이다. 우리가 일반적으로 잘 알고 있는 시뮬레이션이 컴퓨터 시뮬레이션이다. 즉 컴퓨터가 구현한 상황에서 특정 의사결정에 대해 그 결과를 컴퓨터를 통해 산출하는 것이다. 컴퓨터 시뮬레이션 활용의 대표적인 예가 워 게임 (War Game)이다. 군에서는 전략전술 교본이나 전술, 그리고 무기 체계 설계를 할 때 컴퓨터를 통한 시뮬레이션을 활용한다. 평가나 실험을 위해 실제 전투나 전쟁을 치를 수 없기에 컴퓨터를 통해 가상의 적군과 전투를 하며 훈련을 하거나 전술 평가에 활용한다. 실제 컴퓨터 시뮬레이션 활용에 대한 연구가 가장 활발히 이뤄지는 분야가 국방 시뮬레이션 분야인 이유다.  우리 일상 생활에서도 이러한 시뮬레이션이 실제 많이 활용된다. 대표적인 예가 바로 자동차 네비게이션이다. 10년전 네비게이션을 떠올리면 전형적인 시뮬레이션 장비라 할 수 있다. 목적지를 입력하면 내 위치에서 목적지까지 수많은 대안 경로 중 최적 경로를 제안해 준다 . 그러나 당시 네비게이션은 실시간 교통정보를 경로 탐색에 담지 않았다. 그러다 보니 출퇴근 교통혼잡이나 사고로 인한 교통 체증과 같은 상황에서도 일반 상황과 동일한 이동경로 시간 산출과 경로를 제시하는 한계가 있었다. 최근 자동차 네비게이션이나 스마트폰 차량 맵은 실시간 교통정보를 포함해 다양한 대안 경로를 제시한다. 즉 실시간 GPS 정보를 통해 내 차량의 위치는 클라우드의 컴퓨터로 전송이 되고 또한 다양한 교통정보를 기반으로 실시간으로 대안경로를 찾고 도착시간을 지속해서 업데이트 한다. 그리고 내차의 이동 경로와 교통 상황은 사용자가 직관적으로 파악할 수 있도록 컴퓨터 그래픽으로 전달된다. 즉 실시간 교통정보를 기반으로 지속적인 업데이트된 경로를 제공하는 스마트폰 네비 앱이 디지털 트윈의 가장 대표적인 사례다. 학문에서는 디지털 트윈의 조건을 아래로 정의한다. 1. 실물과 가상의 시스템이 거의 실시간 (near real-time)으로 연동되어야 한다. 2. 다양한 상황의 시나리오를 검토하고 대안을 제시할 수 있어야 한다. 3. 사용자의 의사결정을 지원하며 사용자가 쉽게 의사결정 상황을 직관적으로 파악할 수 있는 인터페이스를 제공해야 한다.   스마트폰 네비는 위 조건을 모두 만족한다. 실시간으로 차량의 위치가 GPS로 전송되고 교통정보도 활용한다는 점에서 1번 조건을 만족하며, 다양한 대안경로를 검토함으로 2번 조건을 만족하며, 사용자의 최적경로를 제안하며 이러한 경로를 그래픽으로 전달하는 방식으로 3번 조건을 만족한다. 즉 스마트폰 네비가 우리 생활의 디지털 트윈이라 할 수 있다. 이런 의미를 보면 굳이 디지털 트윈이 현실과 매우 흡사한 고퀄리티 네비를 제공해 줄 의무는 없고 3D그래픽을 제공하는 것도 조건은 아니다. 사람의 의사결정을 직관적으로 지원해 줄 수 있는 정도면 기능이 충분하다 할 수 있다. 3. 로봇 기반 제조 운영에서의 디지털 트윈   이러한 디지털 트윈 활용의 가장 대표적인 예가 제조 물류 자동화 시스템 설계 및 운영이다. 최근 제조 시스템의 가장 큰 변화 중의 하나는 컨베이어 벨트가 없는 자동화(Beltless Automation)로 표현되는 군집 로봇 기반 물류 자동화다. 1916년 포드 T모델이 컨베이어 방식으로 생산되며 제조 자동화 혁명을 가져왔다. 이후 컨베이어 벨트 기반 물류 자동화는 공장 자동화의 표준 생산이 되었다. 그러나 이러한 컨베이어 방식은 단일 품종 대량 생산에는 적합하지만 다품종 소량 생산과 같은 현대 소비 시장의 욕구를 충족하는 데는 한계가 있다. 차량 모델이 바뀔 때 마다 공장을 세우고 컨베이어 벨트와 설비 위치를 재 조정해야 하는 등 상당한 재투자가 필요하다. 카이스트 산업 및 시스템 공학과 졸업생들이 2020년에 창업하여 카이스트 및 네이버가 투자한 다임리서치는 디지털 트윈 기술을 기반으로 AGV나 ARM의 이동을 관제하고 제어하는 솔루션을 개발하여 LG전자뿐만 아닌 국내 반도체 및 2차전지 기업에 공급하고 있다.      상세 내용은 PDF로 제공됩니다.    

실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   시뮬레이션은 어느새 산업에서 반드시 거쳐야 하는 단계로 자리잡았다. 이번 호에서는 자율주행 시뮬레이터 기술을 개발하는 모라이(MORAI)의 모라이 시뮬레이션 플랫폼(MORAI Simulation Platform)을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     모라이 시뮬레이션 플랫폼 모라이는 주로 ‘디지털 트윈’, ‘개발 도구’, ‘검증 도구’로 불리는 시뮬레이션 툴을 통해 자율주행 기술의 안전성과 신뢰성을 검증한다. 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 돌발 상황을 가상화한 환경에서 테스트하고 개발함으로써, 실제 도로에서의 복잡하고 위험한 테스트를 대신할 수 있다. 이를 통해 개발자는 안전하고 효율적으로 자율주행 시스템을 검증하고 개선할 수 있다. 모라이에서 개발한 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행, 자율 비행 등 자율 이동체를 테스트하고 개발할 수 있는 종합적인 미래 모빌리티 시뮬레이터이다. 이 솔루션은 자율주행 자동차, UAM(도심 항공 모빌리티), 무인 로봇, 무인 선박 등 다양한 차세대 모빌리티 산업에 적용되며, 자율주행 상용화를 가속화하는 핵심 가상 검증 플랫폼으로 주목받고 있다.   유니티를 도입하게 된 이유 유니티의 강력한 기능과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에, 짧은 시간 내에 모라이가 원하는 가상 환경 및 시뮬레이터를 개발할 수 있었다. 이는 특히 프로젝트의 초기 단계에서 도움이 되었다. 유니티를 통해 현실적이고 정교한 3D 시뮬레이션 환경을 구현함으로써, 자율주행 기술의 테스트와 검증 과정을 더욱 효율적이고 안전하게 수행할 수 있는 기능을 개발할 수 있었다. 이와 함께, 유니티의 커뮤니티와 풍부한 리소스는 문제 해결과 기술 향상에 도움이 되었다. 다양한 예제와 튜토리얼을 통해 개발자들이 빠르게 학습하고, 프로젝트에 필요한 기능을 구현할 수 있었다. 결과적으로, 유니티 도입 이후 모라이는 프로젝트의 개발 속도와 품질을 높였으며, 더 나은 자율주행 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있게 되었다.   플랫폼 구성 요소 기본적으로 가상 환경을 렌더링하고 사용자 인터페이스를 제공하는 베이스 플랫폼(Base Platform)이 중심을 이룬다. 이 베이스 플랫폼 위에 다양한 모듈이 결합되어, 정밀하고 현실적인 시뮬레이션 환경을 구현한다. 첫 번째로 정밀 지도 도로 모듈이 있다. 이 모듈은 실제 도로와 동일한 환경을 가상으로 재현하며, 자율주행 차량이 운행할 수 있는 도로 네트워크를 제공한다. 이를 통해 현실적인 도로 상황에서의 테스트와 검증이 가능하다.  두 번째로 차량 동역학(Vehicle Dynamics) 모듈이 있다. 이 모듈은 차량의 물리적 특성과 동역학을 시뮬레이션하여, 다양한 운전 조건에서 차량의 반응을 정확하게 모델링한다. 이를 통해 차량의 주행 성능과 안전성을 평가할 수 있다. 세 번째로 센서 모델(Sensor Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 자율주행 차량에 장착된 다양한 센서의 데이터를 시뮬레이션한다. 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서가 실제 환경에서 어떻게 작동하는지를 가상으로 재현하여, 센서의 정확도와 신뢰성을 검증할 수 있다. 네 번째로 교통 모델(Traffic Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 다양한 교통 상황을 시뮬레이션하여, 자율주행 차량이 실제 도로에서 마주할 수 있는 다양한 교통 상황을 가상으로 재현한다. 이를 통해 교통 혼잡, 돌발 상황, 보행자와의 상호작용 등을 테스트할 수 있다. 마지막으로 인터페이스(Interface) 모듈이 있다. 이 모듈은 외부 시스템과의 연동을 가능하게 하여, 다양한 테스트 시나리오와 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있게 한다. 이를 통해 개발자가 자율주행 시스템을 더 효과적으로 개발하고 검증할 수 있다. 이 모든 구성 요소가 결합되어, 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행 시스템의 개발, 테스트, 검증을 위한 강력한 도구로서의 역할을 수행한다.     가상환경과 현실의 차이를 최소화하기 위한 노력 모라이가 시뮬레이션 플랫폼을 구축하면서 가장 신경 썼던 부분은 현실과의 차이를 최소화하는 것이었다. 이를 위해 고충실도 시뮬레이션 환경을 제공하고, 실제 지도 데이터, 교통 데이터, 센서 데이터를 기반으로 가상과 실제 환경의 갭을 최소화하는 데 집중했다. 이를 위해 자율주행차가 실제 도로에서 맞닥뜨릴 수 있는 거의 모든 상황을 가상 환경에서 묘사할 수 있도록 다양한 요소 기술을 개발하고 있다. 이는 사람이 실제 도로에 나가지 않더라도 최대한 많은 테스트를 할 수 있도록 하기 위한 것이다. 예를 들어, 보행자 충돌 위험성 등 실제 도로에서 검증하기 어려운 시나리오를 수만 번 반복하여 테스트할 수 있다. 이를 통해 자율주행 개발 기업과 연구원들은 더욱 신뢰성과 안전성을 갖춘 검증을 할 수 있다. 또한, 가상과 실제 환경이 직접적으로 연계될 수 있도록 설계했다. 시뮬레이션이 실제 환경의 데이터와 상호작용할 수 있도록 하여, 개발자들이 현실적인 조건에서 자율주행 시스템을 테스트하고 개선할 수 있게 했다. 이와 같은 접근 방식은 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 사전에 예측하고 대응하는 데 도움이 된다.   모라이 시뮬레이션 플랫폼에 대한 고객의 니즈 우선 고객사들은 현실적인 그래픽과 정밀한 도로 환경을 원했다. 자율주행 차량은 다양한 도로 상황과 환경에서 운행되므로, 시뮬레이터가 실제 도로와 유사한 환경을 재현해야 한다. 이를 통해 개발자는 도시, 고속도로, 교외 지역 등 다양한 도로 상황에서 자율주행 시스템의 성능을 테스트할 수 있다. 또한 다양한 교통 상황과 돌발 상황을 시뮬레이션할 수 있어야 했다. 교통 혼잡, 보행자와의 상호작용, 돌발적인 장애물 등 실제 도로에서 발생할 수 있는 모든 상황을 가상 환경에서 재현하여, 자율주행 시스템이 어떻게 대응하는지 평가할 수 있어야 한다. 아울러, 고객사들은 다양한 센서 데이터를 필요로 했다. 자율주행 차량은 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서를 통해 주변 환경을 인식하기 때문에, 시뮬레이터는 이러한 센서의 데이터를 정확하게 생성하고, 실제 환경에서의 센서 성능을 재현할 수 있어야 한다.   개발 시 어려웠던 점과 해결 방법 자율주행 시뮬레이터를 개발하는 것은 다양한 기술을 통합해야 하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 기본적으로 3D 엔진에 대한 이해도가 필요하며, 그 위에 올라가는 센서, 차량 동역학, 통신 등 각각의 모듈에 대한 깊은 이해와 적절한 통합 과정이 필요하다. 이 과정에서 각 개발자의 이해도와 전문 분야가 다르기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이터로 통합하는 것이 가장 어려운 부분이었다. 다행히, 유니티는 이러한 다양한 요소들을 모두 통합할 수 있는 개발 환경을 제공했다. 각 모듈 개발자들이 개발할 때마다 바로 결과를 확인할 수 있었고, 다른 모듈에 대한 이해도를 높일 수 있었다. 이를 통해 각 모듈이 전체 시스템에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있었고, 빠르게 개발을 진행할 수 있었다. 또한, SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 정의 차량)와 UAM 등의 복잡한 시뮬레이션 환경을 구축하는 데 있어서도 유니티의 유연한 개발 환경이 도움이 되었다. 유니티의 그래픽 엔진과 실시간 데이터 처리 능력을 활용하여 현실과 유사한 고충실도의 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있었고, 이를 통해 다양한 테스트와 검증을 효율적으로 수행할 수 있었다.     모라이의 목표 모라이는 자율주행 시뮬레이션 시장에서 개발뿐만 아니라 검증과 인증까지 가능한 시뮬레이터를 제공하고자 한다. 앞서 설명한 대로 개발자들이 손쉽게 사용할 수 있는 가상 공간과 시뮬레이션 도구를 공급하여, 이 툴을 기반으로 빠르게 기술을 개발하고 정량적으로 시험 평가할 수 있도록 하는 것이 모라이의 목표이다. 또한, 모라이는 고객이 많은 노력을 들이지 않아도 바로 이해하고 현업에 적용할 수 있는 개발 도구를 제공하는 것을 중요하게 생각하고 있다. 이를 통해 고객은 복잡한 설정이나 학습 없이도 자율주행 기술을 개발하고 테스트할 수 있게 된다.  궁극적으로는 자율주행 자동차, UAM, 무인 로봇, 무인 선박 등 모든 무인 이동체의 기술 개발 및 통합 검증에 사용되는 도구가 되는 것이 모라이의 목표이다.  모라이의 공동설립자인 홍준 CTO는 “이 과정에서 유니티는 핵심 개발 도구로서 중요한 역할을 하고 있다. 유니티의 강력한 3D 엔진과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에 우리는 고품질의 시뮬레이션 환경을 빠르게 개발할 수 있다. 또한, 유니티의 지속적인 기술 지원과 업데이트는 우리가 최신 기술을 빠르게 도입하고, 고객의 요구에 맞는 기능을 신속하게 제공하는 데 큰 도움이 된다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

델 테크놀로지스가 지난 3월 26일, 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 ‘델 생성형AI 메가 런치(GenAI Mega Launch)’를 열고 2025년형 AI PC 및 클라이언트 제품들을 대거 공개했다. 이번 행사는 ‘델(Dell)’이라는 단일 브랜드로 클라이언트 제품군을 통합한 이후 첫 공식 발표 자리로, 델의 클라이언트 전략이 AI 중심으로 재편되고 있다는 점을 강조하는 무대였다. ■ 박경수 기자   ▲ 델 테크놀로지스 생성형AI 메가 런치(GenAI Mega Launch)’ 행사 전경   델은 ‘NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)’를 탑재한 차세대 AI PC는 물론, 워크스테이션, 클라우드 인프라, 데이터센터, 소프트웨어 및 AI 서비스까지 아우르는 ‘엔드-투-엔드 AI 포트폴리오’를 통해 시장을 선도하겠다는 청사진을 밝혔다. 워크스테이션 포트폴리오인 ‘델 프로 맥스(Dell Pro Max, 전 ‘델 프리시전’)’ 라인업에 엔비디아의 가장 강력한 전문가용 그래픽 설루션인 엔비디아 GB10·GB300 슈퍼칩을 탑재하는 등 최신 AI 기술을 발빠르게 적용해 제품 포트폴리오를 빠르게 확장하고 있다.   브랜드부터 제품군까지 통합…3단계 AI PC 라인업 도입 올해 초부터 델은 기존의 PC, 모니터, 액세서리, 서비스 브랜드를 ‘델’로 통합하고, AI PC 선택을 쉽게 하기 위해 ‘델 프로 노트북(Dell Pro Laptop)’ 시리즈로 기업용 라인업을 재정비했다. 등급도 ‘엔트리’, ‘플러스(Plus)’, ‘프리미엄(Premium)’으로 세분화해 고객의 요구와 예산에 따른 맞춤형 선택이 가능하다. ‘델 프로 노트북’은 인텔 코어 울트라 시리즈 2(Intel Core Ultra processors Series 2) CPU를 탑재했으며, 추후 AMD 라이젠(AMD Ryzen) 프로세서를 탑재한 제품도 출시될 예정이다. 고성능 CPU, GPU, NPU를 탑재해 ‘코파일럿’과 같은 온-디바이스 AI 기능과 향상된 배터리 수명을 지원해 강력한 생산성을 안정적으로 제공한다. 깔끔한 디자인에 작고 슬림한 폼팩터를 갖췄고, 내구성이 우수한 소재를 적용해 휴대성이 뛰어나다. 또한 ‘델 프로 노트북’에는 사용자들이 최적의 AI 모델을 찾고 훈련하여 애플리케이션에 적용하도록 돕는 NPU 기반의 ‘델 프로 AI 스튜디오(Dell Pro AI Studio)’ 툴킷이 탑재됐으며, 이를 통해 AI 모델 개발 및 배포까지의 기간이 대폭 줄어들 것으로 예상된다. 델 노트북의 대표 모델인 ‘델 프로 13 프리미엄’은 약 1kg 초경량에 13형 디스플레이, 고해상도 8MP HDR 카메라, 조용한 듀얼 팬 냉각 시스템을 갖췄고, AI 워크로드 속도는 이전 세대 대비 3.5배 향상됐다. ‘델 프로 14 플러스’는 배터리 지속 시간이 46% 늘었고, AI 처리 성능도 3.7배 향상됐다. 두 제품 모두 인텔 코어 울트라 시리즈 2 CPU를 탑재했으며, 향후 AMD 라이젠 탑재 모델도 선보일 예정이다. 그리고 온디바이스 AI 지원, NPU 기반 ‘델 프로 AI 스튜디오’ 툴킷을 제공해 AI 모델 훈련과 배포까지 지원하는 점이 특징이다.   ▲ 한국 델 테크놀로지스 오리온 상무   한국 델 테크놀로지스의 오리온 상무는 “지난 2020년 코로나19의 등장으로 노트북과 PC에 대한 수요가 크게 늘었다. 이제 4년이 지난 상황이라 PC 및 노트북 교체 수요가 증가할 것으로 보고 있다”면서 2025년 PC 시장의 기회 요소를 설명했다. 또한 “2024년 AI가 PC 및 노트북 등 사용자의 업무 환경들을 변화시키고 있다”며, “오는 10월에 마이크로소프트가 윈도우 10에 대한 지원을 중단할 예정이라, 윈도우 11로 전환될 경우 새로운 노트북과 PC 환경에 대한 수요가 크게 늘어날 것으로 기대한다”고 말했다. 한국 델 테크놀로지스 정재욱 부장은 “노트북, 데스크톱, 워크스테이션, 서버에 이르는 델의 모든 제품들이 ‘델’이라는 통합 브랜딩으로 바뀌었다”고 말했다. 하지만 “델 에이리언처럼 기존 브랜딩 네이밍도 살려 마케팅을 강화해 나갈 계획이다”라고 말했다. 또한 “인텔 CPU 외에도 새롭게 AMD, 퀄컴과 협력하게 되어 개인용 및 기업용에서도 더 다양한 제품군을 공급할 수 있게 됐다”고 설명했다.   ▲ 한국 델 테크놀로지스 정재욱 부장   모니터 라인업도 일원화… IPS 블랙 기술로 차별화 모니터 분야도 사용자의 니즈에 따라 모니터 제품을 손쉽게 선택할 수 있도록 ‘델 울트라샤프(Dell UltraSharp)’, ‘델 프로(Dell Pro)’, ‘델’로 구분한 통합 브랜딩을 적용했다. 그 중 가장 주목받은 제품은 ‘델 울트라샤프 27 4K 썬더볼트 허브(U2725QE)’로, 세계 최초로 3000:1 명암비의 IPS 블랙 기술을 적용했다. 기존 IPS 대비 47% 깊은 블랙 표현, 89% 향상된 실외 명암비를 제공하며, TUV 라인란드 5-스타 인증, 최대 140W 썬더볼트 PD 충전도 지원한다. 함께 공개된 ‘델 프로 14 플러스 포터블 모니터(P1425)’와 ‘델 프로 32 플러스 4K 허브 모니터(P3225QE)’는 각각 휴대성과 시각 경험 강화를 겨냥한 제품으로, 이동성·색 정확도·화면 공유 편의성을 모두 갖췄다. 델 프로 14 플러스 포터블 모니터는 16:10 화면 비율의 14인치 IPS 디스플레이를 탑재한 초경량 휴대용 모니터로, 65W 전력 공급 및 데이터 전송, 영상 출력을 위한 USB-C 타입 단자를 내장해 사용자의 편의성을 높였다. 10도부터 90도까지 기울기 조절이 가능한 틸트(tilt) 기능으로 사용자의 세컨드 모니터로 활용하거나 대면 회의 중 모니터를 기울여 다른 참석자와 화면을 공유하는 데 유용하며, 100×100 VESA 마운트로 모니터 암에 거치할 수도 있다. 32인치 4K 모니터인 ‘델 프로 32 플러스 USB-C 허브 모니터’는 100Hz의 고주사율과 99% sRGB 색역대, 1500:1 명암비를 지원하며, TUV 라인란드(TUV Rhineland)의 ‘아이 컴포트(eye comfort)’ 부문 ‘4-star’ 인증을 받아 선명하면서도 편안한 시각 경험을 제공한다.   ▲ 델 테크놀로지스 미디어 간담회 전경   ‘하드웨어 회사’에서 ‘AI 통합 파트너’로 이번 행사는 델이 단순한 PC 제조사를 넘어, AI 시대에 맞는 인프라와 디바이스, 소프트웨어, 툴킷까지 아우르는 ‘AI 통합 파트너’로 진화하고 있음을 보여주는 자리였다. 브랜드 통합과 제품 포트폴리오 재정비는 그 출발점이며, 향후에는 파트너십과 생태계 전략을 어떻게 확장해나갈지가 관건이다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “올해는 AI가 일상과 업무 환경에 필수 기술로 자리 잡는 원년이 될 것으로 예상되는 가운데, 델은 사용자들이 AI 시대의 다양한 니즈에 맞춰 최적의 클라이언트 제품을 선택할 수 있도록 새로운 통합 브랜딩을 선보였다”라며, “델 테크놀로지스는 클라이언트 설루션부터 서버, 스토리지, 소프트웨어 및 서비스와 개방형 에코시스템에 이르기까지 다양한 AI 사용 사례를 구현할 수 있는 엔드-투-엔드 AI 포트폴리오를 보유하고 있으며, 고객들이 AI 기반의 미래에 민첩하게 대응하고 최고의 생산성과 효율성을 구현할 수 있도록 최선을 다해 지원하고 있다”고 말했다.   ▲ 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄 사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔은 ‘상하이 모터쇼(Auto Shanghai)’에 처음 참가하면서, 멀티-공정 노드 칩렛 아키텍처 기반 차량용 2세대 인공지능(AI) 강화 소프트웨어 정의 차량(SDV : Software-Defined Vehicle) SoC(시스템온칩)을 공개했다. 이번 신형 SoC는 인텔리전트 커넥티드 차량에 대한 수요 증가에 발맞춰 설계되었으며, 완성차 업체에 확장 가능한 성능, 첨단 AI 기능 및 비용 효율을 제공한다. 또한, 인텔은 자동차 기술 기업인 모델베스트(ModelBest), 블랙세서미 테크놀로지(Black Sesame Technologies)와의 전략적 협업을 발표하며 자사의 자동차 생태계를 더욱 확장하고 있다고 소개했다. 이를 통해 인텔은 AI 기반 차량용 콕핏(Cockpit), 통합 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 에너지 효율적인 차량 컴퓨팅 플랫폼 등에서의 혁신을 가속화할 계획이다. 2세대 인텔 SDV SoC는 멀티 노드 칩렛 아키텍처를 채택한 차량용 SoC로, 완성차 업체가 컴퓨팅, 그래픽, AI 기능을 필요에 따라 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발 비용을 절감하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있으며, 기능별로 최적화된 최고 수준의 실리콘을 결합한 아키텍처에 기반한다. 인텔은 2세대 SDV SoC가 ▲생성형 및 멀티모달 AI를 위한 최대 10배 향상된 AI 성능 ▲더욱 풍부한 HMI(인간-기계 간 인터페이스) 경험을 위한 최대 3배 향상된 그래픽 성능 ▲카메라 입력 및 이미지 처리 기능 강화를 위한 12개 카메라 레인 지원 등의 특징을 갖추었다고 밝혔다. 또한, 유연하고 미래 지향적인 설계를 바탕으로 완성차 업체가 첨단 기능을 바탕으로 제품 차별화를 실현하고, 차세대 사용자 경험을 제공하는 동시에 전력 소비와 비용도 최적화할 수 있도록 지원한다고 전했다.     한편, 인텔은 상하이 모터쇼 2025에서 주요 파트너들과의 신규 협업을 발표했다. 인텔은 SDV SoC와 인텔 아크(Intel Arc) 그래픽 기반으로 구동되는 모델베스트의 GUI 인텔리전트 에이전트를 통해 기기 자체에서 대규모 언어 모델(LLM)의 구현을 현실화하고 있다. 이 에이전트는 네트워크 연결 없이도 작동하는 AI 기반 음성 제어 및 사용자 맞춤형 경험을 가능하게 하며, 복잡한 상황에서도 자연어를 정확히 이해해 직관적인 콕핏 경험을 제공한다. 이번 협업은 모델베스트가 인텔의 AI PC 가속화 프로그램에서 거둔 성공을 기반으로 하며, 인텔 차량 플랫폼에서 즉시 활용 가능한 AI 경험을 최적화한 결과다. 또한, 블랙세서미 테크놀로지스의 ADAS 기술에 인텔의 SDV SoC와 차량용 인텔 아크 그래픽을 결합해 ADAS와 몰입형 콕핏 경험을 하나의 에너지 효율적인 중앙 컴퓨팅 플랫폼으로 통합하고 있다. 고속·저지연의 안정적인 연결을 기반으로, 끊김 없는 차량 내 경험을 구현할 계획이다. 인텔 오토모티브 총괄인 잭 위스트(Jack Weast) 팰로우는 “인텔은 2세대 SDV SoC를 통해 자동차 컴퓨팅의 패러다임을 새롭게 정의하고 있다. 칩렛 기술의 유연성과 인텔의 검증된 총체적 차량 접근 방식을 결합해, SDV 혁신을 실현해 나가고 있다. 에너지 효율성부터 AI 기반 사용자 경험까지, 업계가 직면한 실질적인 과제를 파트너와과 함께 해결하며 SDV 시대를 모두를 위한 현실로 만들고자 한다”고 밝혔다.

어도비가 AI를 활용해 영상 및 오디오 클립을 즉시 생성하고 길이를 확장할 수 있는 프리미어 프로(Premiere Pro)의 생성형 확장(Generative Extend)과 테라바이트급 푸티지에서 특정 클립을 몇 초 만에 빠르게 찾아내는 AI 구동 미디어 인텔리전스(Media Intelligence)를 출시했다. 상업적으로 안전하게 사용할 수 있는 파이어플라이 비디오 모델로 구동되는 생성형 확장을 통해 편집자는 4K 및 가로, 세로형 영상, 오디오 클립과 함께 길이를 조절할 수 있어, 푸티지 내 부족한 부분을 채우는 방식을 혁신적으로 개선할 수 있다. 또한 애프터 이펙트(After Effects)는 향상된 성능과 3D 도구를 제공하며, 프레임닷아이오(Frame.io)는 저장, 대본, 다양한 문서 형식을 지원하도록 업그레이드됐다. 이번에 공개된 생성형 확장과 미디어 인텔리전스는 어도비 크리에이티브 커뮤니티에서 높은 기대를 모은 영상 역량으로, 수년간의 연구와 베타 고객의 피드백을 거쳐 정식 출시됐다. 또한 프리미어 프로에 다국어 캡션 생성을 자동화하는 AI 구동 캡션 번역(Caption Translation) 기능도 새롭게 추가되어, 영상 전문가들이 전 세계 시청자들과 더 손쉽게 소통할 수 있도록 지원한다. 뿐만 아니라, 카메라로 촬영한 RAW 영상 및 로그(LOG) 푸티지를 프리미어로 가져오는 즉시 해당 클립을 HDR 또는 SDR로 자동 변환해, 색 보정 작업의 정확도를 높이는 프리미어 색상 관리(Premiere Color Management)도 정식 출시됐다. 프리미어 프로의 전반적인 성능 향상과 더불어, 이러한 신규 기능들은 편집 작업을 더욱 빠르고 효율적으로 만들어준다.     4K 및 세로형 영상을 지원하는 생성형 확장 정식 출시로, 영상 편집 시 종종 발생하는 짧은 클립으로 인한 편집 문제를 쉽게 해결할 수 있다. 전문 편집 툴인 생성형 확장 기능은 클립의 길이를 늘려 푸티지의 영상 또는 오디오 공백을 채우고 장면 전환을 매끄럽게 하며 샷을 길게 유지해 완벽한 타이밍의 편집을 가능케한다. 클릭 및 드래그만으로 사실적인 영상과 오디오를 확장할 수 있어, 품질 저하 없이 타임라인을 유연하게 조정할 수 있다. 또한 세로형 영상도 지원해, 편집자는 별도의 프레임 재조정 없이 소셜미디어에 최적화된 콘텐츠를 쉽게 제작하고 내보낼 수 있다. 생성형 확장은 상업적으로 안전한 파이어플라이 비디오 모델로 구동된다. AI 생성 콘텐츠에 대한 투명성을 높이고자, 생성형 확장으로 제작된 콘텐츠 결과물에는 디지털 미디어의 '영양 성분 표시'와 같은 역할을 하는 콘텐츠 자격증명(Content Credentials)이 첨부된다. 프리미어 프로 및 애프터 이펙트 업그레이드를 통해 영화 제작자는 몇 초 내로 테라바이트 크기의 푸티지를 검색하고 시각 효과 및 모션 그래픽 워크플로를 간소화할 수 있게 됐다. 프리미어 프로의 AI 구동 미디어 인텔리전스 기능은 편집자가 프로젝트 푸티지를 다루는 방식을 근본적으로 바꾸고 시간을 절약한다. 번거로운 수동 검색을 대신해 미디어 인텔리전스는 개체, 위치, 카메라 각도, 촬영 날짜, 카메라 유형 등 메타데이터를 포함한 클립 콘텐츠를 자동 인식해 편집자가 필요할 때 원하는 장면을 찾을 수 있도록 돕는다.  프리미어 프로의 AI 구동 캡션 번역(Caption Translation)은 몇 초 만에 캡션을 27개 언어로 번역할 수 있는 기능으로, 수동 번역으로 인해 속도가 느려지고 워크플로가 중단되거나 비용이 추가되는 상황을 개선한다. 또한 프리미어 프로는 새로운 컬러 시스템을 제공해, 기존 대비 더 높은 정확도와 일관된 색상을 구현하고 거의 모든 카메라의 로그 영상을 HDR및 SDR 콘텐츠로 자동 변환한다. 이를 통해 편집자는 푸티지 편집 작업을 빠르게 시작하고 완벽한 피부 톤, 보다 생생한 색상, 향상된 다이내믹 레인지(Dynamic Range)로 어느 때보다 쉽게 멋진 영상을 제작할 수 있다. 애프터 이펙트는 고성능 미리보기 재생(High-Performance Preview Playback)을 통해 모든 컴퓨터에서 전체 컴포지션을 어느 때보다 빠르게 재생할 수 있게 됐고, 애니메이션 환경 조명(Animated Environment Light) 등 확장된 3D 툴로 보다 빠르고 사실적인 3D 합성을 지원한다. 애프터 이펙트의 HDR 모니터링(HDR Monitoring) 기능은 HDR 콘텐츠를 정확하게 재생하고 작업함으로써 더욱 밝고 생동감 있는 모션 디자인 작업을 할 수 있다. 크리에이티브 팀에 따라 조정할 수 있는 프레임닷아이오 V4의 확장된 스토리지는 다양한 클라우드 플랫폼에 파일을 저장해, 워크플로 분절 없이 방대한 양의 미디어를 한곳에서 협업할 수 있도록 지원한다. 많은 크리에이티브 팀이 대규모 콘텐츠 제작과 빠르게 증가하는 수요에 대응하는 데 어려움을 겪고 있는 가운데, 프레임닷아이오 V4는 스크립트, 촬영지 사진, 원본 미디어 등 모든 것을 단일 플랫폼에서 저장, 관리, 협업 및 배포할 수 있도록 돕는다. 프레임닷아이오에는 스크립트, 브리핑 문서, 예산, 제안서, 장면 세부 묘사, 스토리보드 및 기타 제작 자료에 대한 협업을 지원하는 확장된 텍스트 문서 검토 툴(Expanded text document review tools), 영상 및 오디오 파일을 빠르게 텍스트로 변환할 수 있는 대본 생성(Transcription generation, 베타), 편집 중인 콘텐츠를 보호할 수 있도록 영상, 이미지 및 문서에 적용 가능한 맞춤형 텍스트 워터마크, 대규모 팀의 사용자 그룹 관리자가 워크스페이스 및 프로젝트 전반에서 대량 사용자 접근 권한을 자동화할 수 있는 접근 허용 그룹(Access Groups, 베타) 등의 기능이 제공된다. 이 밖에도 어도비는 고성능 미리보기 재생 엔진, 강력한 신규 3D 모션 디자인 툴, HDR 모니터링 등 애프터 이펙트의 신규 기능도 공개했다. 또한 프레임닷아이오 V4 업그레이드에는 팀 단위로 사용 가능한 확장 스토리지가 포함돼, 워크플로 단절 없이 편집 중인 작업물과 완성된 애셋을 자유롭게 공유하고, 관리, 정리할 수 있도록 지원한다. 어도비의 애슐리 스틸(Ashley Still) 디지털 미디어 부문 총괄 겸 수석 부사장은 “4K에서 가능한 생성형 확장 기능과 AI 구동 미디어 인텔리전스를 활용해, 프리미어 프로 이용자들이 어떤 상상력을 자극하는 다채로운 영상을 만들어낼지 기대된다”면서, “파이어플라이의 강력한 성능과 어도비의 첨단 AI 역량을 통해 영상 편집의 새 지평을 열고 있으며, 이용자들이 가장 중요한 일, 즉 생동감 있고 매력적인 스토리텔링에 온전히 집중할 수 있도록 돕고 있다”고 말했다.

HP가 AI 기반의 비즈니스 노트북과 모바일 워크스테이션 등 차세대 기업용 PC 신제품을 국내 출시했다. HP는 변화하는 업무 환경 속에서 AI를 활용해 다양한 비즈니스 및 크리에이터들이 필요로 하는 생산성을 향상시키고 업무 혁신을 이끌겠다는 계획이다.   이번에 공개된 PC는 비즈니스용 엘리트북과 전문가를 위한 워크스테이션 제품으로 구성되며, AI 기반 업무 생산성과 고성능 전문 작업을 위한 차별화된 기능을 갖췄다. 엘리트북은 개인화된 AI 경험과 협업 최적화 기능을 중심으로, 이동이 잦은 비즈니스 리더가 언제 어디서든 몰입감 있는 업무 환경을 구현할 수 있도록 설계됐다. 워크스테이션 라인업은 고성능 연산과 대규모 언어 모델(LLM) 처리, 3D 설계 등 복잡한 작업에 최적화된 성능을 제공하며, 컴팩트한 폼팩터에서도 데스크톱 수준의 성능을 구현한다. HP는 이번에 최신 AI 기능을 탑재한 엘리트북(EliteBook) 라인업 2종을 선보였다. ‘HP 엘리트북 울트라 G1i 14인치(HP EliteBook Ultra G1i)’는 슬림한 디자인과 강력한 성능을 갖춰, 다양한 환경에서의 신속한 의사결정과 효율적인 협업을 지원한다. 이 제품은 AI 화상회의 설루션, 스튜디오급 녹음 기능, 9MP 카메라를 탑재하며 각각의 사용자 환경에 최적화된 기능을 제공해 업무 생산성을 더욱 높일 수 있도록 했다. 또한, 120Hz 3K OLED 디스플레이와 대형 햅틱 트랙패드로 몰입감 있는 사용자 경험을 구현한다. ‘HP 엘리트북 X 플립 G1i 14인치(HP EliteBook X Flip G1i)’는 이동이 잦은 직장인을 위한 모델로, 다양한 업무 환경에 대응할 수 있는 유연성과 성능을 갖췄다. 특히 발열과 소음 제어 기능을 갖춰 언제 어디서나 안정적인 생산성을 유지할 수 있도록 설계됐다. X 플립 모델은 노트북, 태블릿, 텐트 모드로 손쉽게 전환돼 사용자의 작업 목적에 맞춰 자유롭게 활용할 수 있다. ‘HP 충전식 액티브 펜(HP Rechargeable Active Pen)’을 함께 사용하면 정교한 필기도 가능해 다양한 업무 방식을 지원한다.   ▲ HP 엘리트북 X 플립 G1i 14인치   또한, HP는 전문가용 고성능 컴퓨팅 수요에 대응하기 위해 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(Ryzen AI Max PRO) 프로세서를 탑재한 모바일 워크스테이션 2종도 공개했다. 라이젠 AI 맥스 프로세서를 탑재한 HP 워크스테이션 신제품은 3D 설계, 고사양 그래픽 작업이 필요한 프로젝트 렌더링, 로컬 대규모 언어 모델(LLM) 작업을 동시에 수행 가능할 정도로 높은 성능을 제공한다. ‘HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)’는 14인치 모바일 워크스테이션으로, 이동 중에도 성능 제약 없이 다양한 업무를 수행하도록 고안됐다. 초박형·초경량 디자인에 더해 긴 배터리 수명, 차세대 AI PC 기능, 프라이버시 보호 기능까지 갖춰 다양한 환경에서 사용자가 동일한 작업 효율을 낼 수 있도록 돕는다. 16코어 CPU, 독립형 그래픽 수준의 통합 GPU, 최대 128GB의 통합 메모리 아키텍처를 제공하며, 최대 96GB를 GPU 전용으로 할당 가능하다. ‘HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)’는 미니 워크스테이션으로, 전문가용 작업 환경에 요구되는 고사양 컴퓨팅 성능과 공간 효율성을 갖췄다. 최대 128GB까지 확장 가능한 통합 메모리 아키텍처를 탑재해 GPU 전용으로 최대 96GB까지 할당 가능하다. 내부 전원 공급 장치에 더해 콤팩트한 디자인과 유연한 설치 옵션을 갖춰 책상 위·아래, 모니터 뒤 등 어디에나 깔끔하게 배치 가능하며 성능, 관리 용이성, 보안을 모두 갖춘 고밀도 랙 마운트 설루션에도 적합하다.   ▲ HP Z북 울트라 G1a   한편, 이번에 공개된 모든 신제품은 CES 2025 혁신상을 수상한 AI 설루션 ‘HP AI 컴패니언(HP AI Companion)’을 기본 탑재해, 사용자가 개인화된 환경에서 문서를 요약하고 빠른 의사 결정에 도움을 받을 수 있다. 뿐만 아니라 통합 보안 설루션 ‘HP 울프 시큐리티(Wolf Security)’의 인텔리전스 기능도 갖춰, 사이버 위협으로부터 엔드포인트 전반의 보안을 유지해준다. 이 밖에도 HP는 AI 기술 발전에 따라 정교해지는 사이버 보안 위협에 대응하기 위해 최신 위협 인사이트 보고서를 바탕으로 선제적 대응 체계를 강화하는 등, 기업들이 안정적인 작업 환경을 조성할 수 있도록 지속적으로 노력하고 있다. HP 코리아의 김대환 대표는 “AI와 자동화 기술, 업무 환경의 급격한 변화 속에서 HP가 주목하는 것은 단연 ‘미래의 업무(Future of Work)’ 방식이다. 단순한 기술 판매를 넘어, 고객들이 실제 업무 현장에서 AI 기반 설루션의 도움을 체감할 수 있도록 하는 것이 HP의 궁극적인 목표”라고 밝혔다. 또한 “HP는 그간 PC 산업을 선도해 온 기술 리더십을 바탕으로 변모하는 시대에 또 한 번의 지평을 열어 갈 것”이라며 AI PC 시대를 향한 의지를 전했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 올라마(Ollama)와 오픈AI(OpenAI) GPT가 지원하는 오픈 소스 AI 모델을 블렌더(Blender)와 연결해 프롬프트 입력에 의한 자동 모델링 에이전트를 개발하는 방법을 설명한다. 이 연결을 통해 3D 모델링 작업 흐름을 간소화하고, 간단한 텍스트 프롬프트만으로 3D 장면을 생성하고 수정할 수 있다. 이번 호의 내용을 통해 이 프로세스를 직접 구현하는 방법을 이해하고, AI 에이전트 도구로서 LLM 모델의 역량을 평가할 수 있다.   ■ 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   그림 1. 프롬프트 : ‘Generate 100 cubes along the line of a circle with a radius of 30. The color and size of each cube are random.’   개념 : 텍스트 기반 3D 모델링 ‘텍스트 기반 3D 모델링’이란, 사용자가 입력한 텍스트를 AI 모델이 분석하여 블렌더에서 실행할 수 있는 코드를 생성하고 이를 통해 3D 그래픽을 구현하는 방식이다. 텍스트 토큰을 조건으로 설정하여 메시 모델을 생성하는 방법도 존재하며, 이는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion : SD) 계열의 기술을 활용하는 경우가 많다. 그러나 SD 기반 모델은 정확한 크기와 위치를 지정하는 데 근본적인 한계를 가진다. 이번 호에서는 정확한 치수를 가진 모델을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으므로, SD 기반 모델에 대한 자세한 설명은 생략한다. 텍스트를 3D 모델로 변환하는 에이전트 도구는 CAD 툴과의 상호작용 방식을 개선할 가능성이 있으며, 그래픽 모델링의 진입 장벽을 낮추고 신속한 프로토타이핑이 가능할 수 있다.   실행 가능한 코드 다운로드 이번 호의 내용과 관련된 실행 가능한 코드는 깃허브(GitHub)에서 다운로드할 수 있으니 참고한다. GitHub 링크 : https://github.com/mac999/blender-llm-addin   라이브러리 설치 블렌더와 올라마를 설치해야 한다.   1. 블렌더 다운로드 : blender.org   2. 윈도우에서 올라마 다운로드 : https://ollama.com/download   3. 오픈 소스 LLM 모델 설치(터미널에서 실행) ollama pull llama3.2 ollama pull gemma2 ollama pull codellama ollama pull qwen2.5-coder:3b ollama pull vanilj/Phi-4   4. 필요한 라이브러리 설치 pip install pandas numpy openai ollama   블렌더의 파이썬(Python) 환경에서 라이브러리를 설치하려면, 블렌더 설치 경로에 맞게 다음을 실행해야 한다. cd "C:/Program Files/Blender Foundation/Blender /python/bin" ./python.exe -m ensurepip ./python.exe -m pip install pandas numpy openai ollama   코드 설명 블렌더 UI 패널 생성 사용자가 블렌더에서 직접 모델을 선택하고 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있도록 커스텀 UI를 생성한다. class OBJECT_PT_CustomPanel(bpy.types.Panel): 　bl_label = "AI Model Selector" 　bl_idname = "OBJECT_PT_custom_panel" 　bl_space_type = 'VIEW_3D' 　bl_region_type = 'UI' 　bl_category = "Gen AI 3D Graphics Model" 　def draw(self, context): 　　layout = self.layout 　　layout.label(text="Select Model:") 　　layout.prop(context.scene, "ai_model", text="") 　　layout.label(text="User Prompt:") 　　layout.prop(context.scene, "user_prompt", text="") 　　layout.operator("object.submit_prompt", text="Submit")     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

인텔코리아는 지난 3월 5일 ‘인텔 테크 데이’ 미디어 간담회를 열고, 고성능 AI PC 시대를 맞아 AI 처리 성능을 대폭 강화한 노트북 프로세서인 ‘인텔 코어 울트라 200H/HX 시리즈’를 소개했다. 인텔은 올해 AI PC 시장의 성장세에 기대를 걸고, 성능과 전력에 중점을 둔 신제품 기반 AI PC를 파트너사와 함께 다수 선보일 계획이다. ■ 정수진 편집장   고성능 AI PC 위한 프로세서 생태계 강화 인텔코리아의 박승재 상무는 “인텔은 훌륭한 AI PC가 훌륭한 PC에서 시작된다고 믿는다. AI PC는 성능과 배터리 수명, 그리고 호환성에 이르기까지 기본적으로 뛰어난 PC여야 한다는 뜻”이라면서, “이를 위해 인텔은 지난 2024년 초 ISV 파트너들과 함께 300개 이상의 AI 기능을 시장에 도입하겠다는 목표를 세웠으며, 현재는 목표치를 넘은 400개 이상의 AI 기능이 CPU(중앙 연산 장치), GPU(그래픽 연산 장치), NPU(신경망 연산 장치) 등 모든 엔진에서 동작하고 있다”고 소개했다. 시장 조사 기관인 IDC는 2025년 글로벌 PC 시장이 전년 대비 4% 성장할 것으로 전망했다. 이는 2022년 이후 최고의 성장률이며, 윈도우 시스템 업그레이드 주기와 AI PC의 등장으로 인한 기술 전환이 주요 원인으로 분석된다. 인텔은 앞으로 18~24개월 동안 AI 기반의 PC 소프트웨어 사용 사례가 더욱 빠르게 증가할 것으로 예상하고 있으며, 2025년이 AI PC 시장에서 매우 중요한 모멘텀이 될 것으로 보았다.  박승재 상무는 “올해 새로 추가되는 PC의 40% 이상이 AI를 지원할 것으로 예상되며, 가정과 기업 모두에서 일상생활의 필수 애플리케이션이 점차 AI로 전환되고 있다”면서, “인텔은 다양한 고객 요구를 충족하는 AI PC를 제공하기 위해 생산성, 커뮤니케이션, 콘텐츠 분야를 위한 AI PC 프로세서인 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra)를 선보이고 있다”고 전했다.   ▲ 코어 울트라 신제품과 AI PC 전략을 소개한 인텔코리아 박승재 상무   고성능/고효율 AI PC 위한 코어 울트라 신제품 소개 인텔은 2024년 인텔 코어 울트라 2 시리즈를 발표하면서 노트북 PC용 프로세서인 인텔 코어 울트라 200V(코드명 루나레이크)와 데스크톱 PC용의 200S를 출시했다. 인텔은 CPU, 그래픽, AI 성능을 높인 루나레이크 프로세서를 탑재한 100여 종의 하드웨어가 파트너사를 통해 출시됐으며, 150만 개의 루나레이크 프로세서를 공급했다고 밝혔다. 그리고 지난 CES 2025에서 인텔은 고성능/고효율 AI 노트북을 위한 인텔 코어 울트라 200H 및 HX 시리즈(코드명 애로우레이크)를 발표했다. 콘텐츠 제작, 디자인 및 게임 등의 사용자를 겨냥한 코어 울트라 200H/HX는 개선된 P-코어(성능 코어) 및 E-코어(효율 코어)와 통합 NPU를 통해 AI 가속 성능을 더욱 높였으며, 인텔 아크(Arc) GPU를 내장해 그래픽 및 콘텐츠 제작 성능을 강화한 것이 특징이다. 아크 GPU는 전력, IP, 하드웨어 및 소프트웨어 등 전반적인 영역에서 개선을 이뤘다. 이를 통해 최신 그래픽 기술과 AI 가속 성능을 갖추고 가격 대비 성능을 높였다는 것이 인텔의 설명이다. ‘신 앤 라이트(thin and light)’ 고성능을 추구한 코어 울트라 200H 시리즈는 최고 16코어를 탑재해 이전 세대 H 시리즈 프로세서보다 최고 22% 개선된 게이밍 성능, 최고 17% 향상된 싱글스레드 성능, 19% 향상된 멀티스레드 성능을 지원하며, 플랫폼 기준 최대 99TOPS의 AI 처리 성능을 제공한다. 개선된 업스케일링 기술인 XeSS 2를 탑재해 게임에서 레이트레이싱이 향상됐다. “와트 당 성능 또한 업계를 선도하며, 특히 28W~45W 전력 구간에서 성능이 높다”는 것이 박승재 상무의 설명이다. 노트북에서 데스크톱 급의 성능을 제공하는 것이 목표인 코어 울트라 200HX 시리즈는 최고 24코어를 탑재해, 전 세대 HX 시리즈 프로세서 대비 최고 41% 향상된 멀티스레드 성능과 10% 향상된 싱글스레드 성능을 지원한다.   ▲ 인텔 코어 울트라 200H/HX 시리즈는 고성능 AI PC 노트북 시장을 겨냥한다.   파트너 생태계 통해 AI PC 시장 주도할 계획 박승재 상무는 “가정과 기업 모두에서 일상생활의 필수 애플리케이션이 점차 AI로 전환되고 있다. 인텔은 클라이언트부터 에지, 데이터센터에 이르기까지 ‘인텔 AI 인사이드’ 전략을 통해 소비자와 기업이 AI의 가치를 실현할 수 있도록 노력하고 있으며, AI가 내장된 인텔 코어 울트라 기반의 디바이스는 PC 카테고리 전반에서 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 전했다. 또한, 인텔은 최근 ‘배틀 메이지’로 알려진 인텔 아크 B 시리즈 그래픽 카드를 공식 출시했다. 특히 아크 B580 모델은 경쟁사가 제대로 공략하지 못한 시장을 타깃으로 우수한 가격 대비 성능을 제공한다는 것이 인텔의 설명이다. 박승재 상무는 “최신 그래픽 기술과 AI 가속 기능을 포함하여 게이머들의 긍정적인 반응을 얻었으며, 앞으로도 이 분야에도 투자를 이어갈 것”이라고 밝혔다. 인텔은 노트북에서 데스크톱 및 워크스테이션까지 폭넓은 제품 포트폴리오를 구축하며 지속적인 혁신을 이끌어 나간다는 전략이다. 하드웨어와 소프트웨어의 균형 잡힌 플랫폼을 위해 ISV 파트너들과 협력을 진행하면서, 올해 100 종 이상의 코어 울트라 200H/HX 기반 AI 노트북을 국내 시장에 출시한다는 계획이다. 또한, 연말에는 18A 공정 기반의 ‘팬서레이크’ 프로세서를 선보일 예정이다. 이번 테크데이에서는 인텔의 최신 AI PC용 프로세서가 탑재된 삼성전자 갤럭시 북5 프로, LG전자 그램 프로를 포함해 델, 레노버, 에이서, 에이수스, HP, MSI의 노트북 신제품이 공개됐다. 그리고 게이밍 성능, 영상 트랜스코딩, 실시간 동영상 자막 생성 등의 시연을 통해 인텔 AI PC의 성능을 소개했다.    ▲ 코어 울트라 200H/HX 시리즈를 탑재한 AI PC 제품이 다수 선보일 예정이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에이수스 코리아는 사진 및 비디오 편집에서 그래픽 디자인에 이르기까지 전문성을 필요로 하는 크리에이터를 위한 모니터 신제품 프로아트(ProArt) PA278CFRV를 출시했다. 프로아트 PA278CFRV는 Calman 인증을 받은 모니터로, Delta E<2 색상 정확도를 생산 과정에서 보정하여 제공해 정확한 컬러 표현으로 중요한 작업 환경에서 사용이 용이하다. 이미지 및 영상 편집에 있어 100Hz의 주사율에 VRR(Variable Refresh Rate) 기능을 더한 가변 주사율 기술을 적용하여 부드러운 스크롤과 영상 표현으로 HDR을 포함해 고해상도와 넓은 색 영역을 요구하는 작업에 적합하다. 또한 AGLR(Anti-Glare, Low-Reflection) 필름을 적용하여 스크린에 대한 눈부심 방지 및 저 반사로 작업 시 정밀한 색상을 재현하고 사진이나 디지털 아트웍의 디테일을 살린다. 이전 제품에 비해 외형적으로 보다 절제된 우아함과 30% 더 얇은 프레임리스, 33% 작아진 스탠드에 피벗 지원 디자인으로 공간 활용성을 높였으며, VESA 마운트 지원으로 모니터 암 및 벽걸이 설치가 가능하다.     프로아트 PA278CFRV는 FHD 해상도보다 77% 더 많은 픽셀을 제공하는 QHD(2560×1440) 해상도로 뛰어난 화질과 넓은 화면 공간으로 편하게 작업이 가능하며, HDR10 및 VESA DisplayHDR 400 인증으로 음영대비 표현력을 높이고 아티스트의 의도를 정확하게 표현한다. 아티스트의 다양한 사용 목적을 고려하여 sRGB, Rec.709, Adobe DCI-P3, DICOM 프리셋을 기본 제공하고 있으며, 데이터 전송 및 최대 96W 충전이 가능한 USB-C를 시작으로 HDMI, 데이지체인을 지원하는 디스플레이포트 2개, USB 허브, 스테레오 잭으로 포트가 구성되어 폭넓은 연결성을 가지고 있다. 크리에이터 및 전문가를 위한 프로아트 PA278CFRV는 3년의 워런티를 제공하며, 국내 공식 유통사를 통해 온/오프라인 쇼핑몰 및 매장에서 구매가 가능하다.