[자료] 2024 SMART CITY 해외진출 전략보고서  발행 : 2024. 12. 형식 : pdf 458 page 제작 : KOTRA   제1장 글로벌 스마트시티 동향 제1절 스마트시티 발전 배경 제2절 글로벌 스마트시티 시장규모 및 전망 (1) 글로벌 스마트시티 시장규모 및 전망 (2) 권역별 시장규모 및 전망 (3) 분야별 시장규모 및 현황 제3절 권역별 스마트시티 특징 및 벤치마킹 사례 분석 1) 스마트시티 전략 특징 2) 분야별 벤치마킹 사례 분석 (1) 교통·물류 (2) 인프라·도시시설관리 및 개발 (3) 에너지·환경 (4) 보안·안전(재난 방재) (5) 헬스케어 (6) 정부·교육·문화·사회 제4절 스마트시티 지수로 본 경쟁력 분포 제5절 국내 스마트시티 추진 사례 (1) 국내 스마트시티 정책 (2) 국내 스마트시티 사례 제2장 스마트시티 국가별 현황 및 정책 제1절 스마트시티 선도국가 1) 국가 주도 발전 국가 (1) 스위스 (2) 싱가포르 (3) 중국 (4) 대만 (5) 사우디아라비아 (6) 스페인 (7) 일본 2) 도시 주도 발전 국가 (1) 덴마크 (2) 영국 (3) 핀란드 (4) 아랍에미리트 (5) 독일 (6) 체코 (7) 네덜란드 (8) 미국 (9) 폴란드 (10) 이탈리아 제2절 스마트시티 신흥국가 1) 국가 성장을 도모하는 국가 (1) 말레이시아 (2) 태국 (3) 튀르키예 (4) 베트남 2) 디지털 기반 확충에 주력하는 국가 (1) 인도네시아 (2) 인도 (3) 콜롬비아 (4) 필리핀 (5) 멕시코 (6) 아르헨티나 (7) 브라질 (8) 케냐 (9) 페루 (10) 몽골 (11) 세르비아 (12) 에콰도르 (13) 에티오피아 (14) 라오스 (15) 아제르바이잔 (16) 우즈베키스탄 (17) 카자흐스탄 제3장 글로벌 스마트시티 진출전략 제1절 스마트시티 발전 양상 및 경쟁력 순위 분포 제2절 스마트시티 발전 양상에 따른 국가별 정책 분석 제3절 스마트시티 발전 양상에 따른 진출전략 1) 국가 주도의 스마트시티 선도국가 2) 도시 주도의 스마트시티 선도국가 3) 국가 성장을 도모하는 스마트시티 신흥국가 4) 디지털 기반 구축에 집중하는 스마트시티 신흥국가 참고사항 1) 국가별 스마트시티 프로젝트 정보 2) 국가 및 분야별 스마트시티 시장 동향    

이에이트는 오토데스크로부터 물 인프라 전문(Water Infrastructure Specialized) 파트너로 승인되어 파트너 등급이 실버 티어로 상향되었다고 밝혔다.   이에이트가 이번에 획득한 물 인프라 전문 파트너 자격은 수력 모델링과 클라우드 기반 기술을 활용해 물 자산의 전 주기를 관리할 수 있는 전문 역량을 갖춘 기업에 주어진다. 이 자격은 설계부터 운영·유지관리까지 효율적이고 지속 가능한 관리 능력을 인정받아야 획득할 수 있다. 이에이트는 “수년간 한국수자원공사, 한국도로공사 등 주요 기관과 기업과 협력하여 댐 설계 검증과 디지털 워터 모델링, 도시 침수 예측 및 배수망 정밀 설계, 디지털 트윈 기반 자산 관리 및 운영 최적화 등 다양한 프로젝트를 수행하며 차별화된 경쟁력을 확보해왔다”면서, 이러한 기술력과 프로젝트 수행 경험에 오토데스크의 워터 솔루션을 더해 누수·침수 대응, 운영 비용 절감, 디지털 트윈 기반 협업 등에서 실질적 성과를 낼 수 있는 역량을 공식적으로 인정받았다”고 전했다. 이에이트는 오토데스크의 InfoWorks ICM, InfoDrainage, Civil 3D와 자사 시뮬레이션 기술(NFLOW), 디지털 트윈 플랫폼(NDX PRO)을 결합해 수자원 설계, 도시침수 대응, 운영 최적화 등 전 주기에 걸쳐 통합 설루션을 제공한다. 기존에는 침수 피해 예측을 위해 연구기관과 학계에서 오픈소스인 SWMM(Storm Water Management Model)을 활용한 시뮬레이션이 주로 이루어졌지만, 실제 피해 수준을 정밀하게 예측하는 데에는 한계가 있었다. 이에이트는 InfoWorks ICM과 NFLOW, NDX PRO를 결합해 기술 시스템을 구성하면, 광역 마스터플랜 수립부터 1D/2D/3D 통합 홍수 해석, 실시간 운영, 재난 시나리오 대응까지 아우르는 통합 관리 시스템으로 발전시킬 수 있다는 점에서 기술 차별성과 실효성이 있다고 보고 있다.   이에이트 관계자는 “이번 실버 파트너 및 물 인프라 전문 파트너 자격 획득은 오토데스크가 이에이트의 수자원 분야 기술력과 실행 역량을 글로벌 기준에서 공식 인정한 것”이라며, “앞으로도 디지털 수자원 해석, 예지보전 기반 유지 관리, 스마트 인프라 설계 등을 통해 지속가능한 도시 환경 구축에 기여하는 핵심 파트너로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.  

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   오늘날 도시화와 인구 증가에 따라 공동주택의 필요성이 증가함에 따라, 공동주택 건설은 지속적으로 연구되며 다양한 방식으로 발전해왔다. 그러나 벽, 바닥, 천장 등 구조물을 공유하는 특성상 층간 소음 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 층간 소음을 최소화하기 위한 다양한 차단 방법이 고안 및 시공되고 있지만, 충격음 저감 대책에 따른 소음 예측은 주택별로 구조물 형태나 저감 대책 등 다양한 변수를 고려해야 하기 때문에 해석만으로는 거의 진행되지 않고 실험 위주 혹은 병행하며 이뤄지고 있다. 이번 호에서는 기존 실험조건의 문헌에 맞춘 해석 모델을 생성하고, 충격음에 대해 예측하는 방법에 대해 소개하고자 한다.    ■ 이효행 태성에스엔이 MBU-F4 팀의 수석 매니저로 원자력, 엔지니어링, 건설, 시험기관 업체를 담당하고 있다. 담당 업무로는 구조해석의 기술지원 및 사내/사외 교육, 세미나, 용역 업무가 있다. 특화된 해석 분야는 구조해석 중 dynamics와 acoustic, geomechanic이며, 20년 넘게 앤시스를 사용하여 구조해석을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   바닥 충격음의 제도 변화 바닥 충격음을 최소화하고 건물 내부의 소음 환경을 개선하기 위해 다양한 기술과 방법이 도입되고 있다. 또한 건축물의 품질과 주민의 생활 편의성을 향상시키기 위해 제도 또한 시간이 흐름에 따라 변화하고 발전해왔다. 시기별로 바닥 충격음 제도는 다음과 같이 변화했다. 2003년 4월 22일 개정 정성적인 문구에서 정량적인 기준으로 변경 경량충격음은 58데시벨 이하, 중량충격음은 50데시벨 이하로 제한 표준바닥구조와 바닥 충격음 차단성능등급이 도입 2013년 5월 6일 개정 표준바닥구조의 슬래브 두께가 규정에 포함 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-1(뱅머신)로 측정, 평가는 역A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 2022년 8월 4일 개정 경량충격음 기준은 58dB 이하에서 49dB 이하로, 중량충격음 기준은 50dB 이하에서 49dB 이하로 강화 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-2(임팩트볼)로 측정, 평가는 A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 이와 같이 해석만으로 인증을 진행하는 경우는 없으며, 골조 완공 후 건축물의 내부에서 측정하여 인증을 진행한다.   해석 개요 대부분의 예측이 그렇지만, 특히나 바닥 충격음을 예측하기 위해서는 해석만으로는 어렵다. 따라서 실험과 병행해야 하며 해석에 대한 오차를 줄여야 한다. 이에 따라 다음과 같은 순서로 진행하는 것을 권장한다.   ① 바닥 충격음 실험 ② 실험과 유사한 해석 모델 구현 및 해석 ③ 고유진동수와 FRF를 비교 분석(필요에 따라 ②에서 다시 시작) ④ 발생 소음 상대 비교   구조물(구조 평면)이 달라질 경우 전달되는 충격에 따른 소음의 특성이 변화하며, 저감 대책에 변화가 필요할 수도 있다. 직접 실험을 진행하기 어렵기 때문에 참고자료 1)을 바탕으로 해석을 진행하였다. 해석 모델이 실험의 동특성을 유사하게 구현(<표 1>의 Test No. 1 & 2)되었음을 확인하였으며, <표 1>과 같이 해석 설정에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하고자 한다. 비교 대상은 다음과 같다. 구조물의 고유진동수와 FRF는 참고자료 1)과 유사하게 발생하도록 설정 단위하중을 가하여 참고자료 1)의 가속도 FRF와 유사하게 발생하는지 비교 단위하중을 가한 부분에 한하여 MSUP 방식과 FULL method와 소음 해석 결과를 비교 음향 해석을 위해 velocity mapping과 coupled-field FSI 방식의 소음 차이 확인 중량 충격(1500N)에 따른 소음 변화 확인 하중 면적에 따른 소음 변화 확인 뜬바닥 구조(바닥 마감 구조 시공)는 비교하지 않음   표 1. Hyper parameters design to train BIM-based LLM   해석 모델 참고자료 1)을 참고하여 다음과 같이 해석 모델을 생성하였다.    (a) Full   (b) Section  그림 1. 해석 모델   Room 내부 크기 : 4.5m×5.1m×2.7m(Slab 두께가 변경되더라도 receive room inner size는 동일) 벽체 두께 : 150mm     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

건축 시각화, 제조, 영화, 시뮬레이션 등에서 활용 가능한 게임 엔진, 언리얼 엔진 개발   에픽게임즈, www.unrealengine.com/en-US 공급   에픽게임즈 코리아, www.unrealengine.com/ko 에픽게임즈는 인터랙티브 엔터테인먼트를 선도하며, 3D 엔진 기술을 제공하고 있다. 또한, 언리얼 엔진의 개발사로서, 세계 유수의 게임 제작뿐만 아니라 영화, TV, 건축, 자동차, 제조, 시뮬레이션 등 산업에서 사용되고 있다. 에픽게임즈의 언리얼 엔진(Unreal Engine)은 디지털 트윈 구현을 위해 뛰어난 리얼타임 렌더링, 데이터 통합 그리고 확장 가능한 생태계를 제공한다.  주요 기능 언리얼 엔진은 ▲ 대규모 트라이앵글 및 대규모 3D 모델 등 방대한 양의 오브젝트를 포함해 대규모 디지털 트윈 환경의 리얼타임 렌더링을 가능하게 하는 ‘나나이트’ ▲ 킬로미터 단위에 이르는 거대하고 디테일한 환경에서도 무한한 바운스 및 인다이렉트 스페큘러 리플렉션을 활용해 실시간 렌더링이 가능한 완전한 다이내믹 글로벌 일루미네이션 및 리플렉션 시스템 ‘루멘’ ▲ 대규모 3D 환경 생성을 자동화하여 개발 속도와 효율성을 크게 향상시킨다. 이를 통해 대규모 디지털 트윈 구현의 자동화가 가능한 ‘PCG(프로시저럴 콘텐츠 생성)’ ▲ 실시간 데이터 접근 및 시뮬레이션을 클라우드를 통해 직접 스트리밍할 수 있는 클라우드 기반 데이터 배포 기술 ‘픽셀 스트리밍’ 등의 기술을 제공한다. 또한, ▲ CAD/BIM 데이터를 언리얼 엔진으로 손쉽게 통합하는 ‘데이터스미스’와 복잡한 데이터 최적화를 워크플로를 통해서 간소화하는 ‘데이터프랩’과 같은 데이터 통합 및 최적화 기능 ▲ Cesium, ESRI와 같은 글로벌 GIS 솔루션의 데이터를 쉽게 가져올 수 있다.  이를 통해 GIS 데이터를 빠르고 정확하게 통합할 수 있어 대규모 디지털 트윈 구현이 용이하게 하는 기술 ‘레벨 지오레퍼런싱’ ▲ 커스터마이징과 확장 가능성을 극대화하는 ‘개방형 소스코드와 API’ ▲ 디지털 트윈 서비스에 필요한 실시간 IoT 데이터를 쉽게 통합할 수 있는 ‘IoT 프로토콜 통합’ 등의 기술도 언리얼 엔진에서 제공한다.  이와 함께, 에픽게임즈는 디지털 트윈 구현에 사용되는 손쉬운 시각화 툴인 트윈모션, 3D 스캔 솔루션인 리얼리티캡처 등 디지털 트윈을 구현하는 데 필요한 다양한 솔루션들이 포함된 강력한 에픽 에코시스템을 제공하고 있다. 통합 콘텐츠 마켓플레이스 팹(Fab) 스토어와 도시 샘플, 프로젝트 애니웨어, 프로젝트 앙투아네트, PCG 샘플, 프로젝트 힐사이드와 같은 샘플 프로젝트를 제공하여, 디지털 트윈 개발자들이 언리얼 엔진을 활용해 실제 디지털 트윈 프로젝트를 빠르게 개발하고 구현할 수 있도록 지원하고 있다. 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

주요 디지털 트윈 소프트웨어   대용량 엔지니어링 데이터의 경량 시각화 솔루션, VIZZARDX  개발 및 자료 제공 : 소프트힐스, 02-499-9998, www.Softhills.net 소프트힐스의 목표는 3D 엔지니어링 데이터 인터페이스 및 경량화, 실시간 시각화, 이기종 CAD 모델의 통합, 다양한 플랫폼과의 연계를 PC, 웹, 모바일 기반으로 구현하는 것이다. 이를 위해 플랫폼 간의 데이터 인터페이스를 제공, 대용량 데이터 가시화를 위한 대표 형상 우선 처리 방식 적용, 3D 형상의 대표성을 기준으로 6단계로 원본 데이터 분류, 시야 범위, 모델과의 거리 등의 기준을 통해 최소 데이터로 3D 화면 처리 등 핵심 역량을 집약하여 가볍고 빠르면서 실제와 유사한 스마트 조선을 위한 디지털 트윈의 새로운 지향점을 제시할 계획이다. 1. 주요 특징  소프트힐스는 2025 플랜트 조선 컨퍼런스에서 ‘대용량 엔지니어링 데이터의 경량 시각화’ 솔루션을 중심으로 광대역 지형정보 기반 3D 모델 통합 및 경량 가시화 기술을 선보였다. 소프트힐스는 3D 엔지니어링 데이터(모델, 속성)의 경량화 및 시각화의 원천기술을 보유한 국내 유일의 3D 엔지니어링 데이터 서비스 전문기업이다. 대형 엔지니어링 데이터의 활용이 필요한 조선해양, 플랜트, 건설 산업 분야에 3D모델 경량화 및 가시화를 통한 리뷰, 공정 관리, 생산과 설계의 연계를 위한 솔루션을 공급하였다.  소프트힐스의 솔루션은 서버와 뷰어 계열로 나뉘는데 서버는 경량 변환 서버 VIZPub, 엔지니어링 데이터 관리 플랫폼 VIZOn, 간섭 체크 서버 VIZClash 등이 있고, 뷰어는 PC용 VIZZARD(비자드) / VIZZARDX(비자드엑스) / VIZDesign, 웹용 VIZWeb3D / VIZWide3D, 모바일용 VIZWing이 있다. 2. 주요 기능 소프트힐스의 솔루션은 서버와 뷰어 계열로 나뉘는데 서버는 경량 변환 서버 VIZPub, 엔지니어링 데이터 관리 플랫폼 VIZOn, 간섭 체크 서버 VIZClash 등이 있다. 뷰어는 PC용 VIZZARD / VIZZARDX / VIZDesign, 웹용 VIZWeb3D / VIZWide3D, 모바일용 VIZWing이 있다. 스마트 조선 분야에서 소프트힐스 솔루션은 다음과 같이 활용될 수 있다. • 경량 3D 모델의 설계, 생산, 시공, 운영, 유지보수 활용을 위한 기반 기술 구현  • 교통, 환경, 기상, 관광, 소방, 에너지 등 스마트 건설 분야에 필요한 각종 정보들을 3D 엔지니어링 데이터 기반으로 통합 관리 • 기업, 발주처, 협력사의 설계 및 생산 간 3D 기반 소통, 협업 환경 구축 3. 도입 효과 설계, 생산, 시공 스마트 조선 제조산업과 대형 프로젝트 산업의 생산, 시공 부문의 3D 기반 프로세스로의 전환 산업 O&M 스마트팩토리/야드 3D 가상화 모델 기반의 운영, 유지보수 체계 확립 도시환경관리 스마트시티 도시 내 교통, 환경, 기상, 관광, 소방, 에너지 등 각종 정보를 3D 엔지니어링 데이터 기반으로 통합 관리 3D 기반 비대면 협업환경 기업내부, 발주사, 협력사, 설계 및 생산 간 3D 기반 소통, 협업 환경 구축 디지털 트윈 서비스 개발, 확장 개방형 서비스 API을 통한 산업용 디지털 트윈 응용 서비스 개발 환경 제공   5. 주요 고객 사이트 HD한국조선해양, HD현대중공업, HD현대미포, HD현대미포조선, 현대삼호중공업, 대우조선해양, 한화에어로스페이스, SK하이닉스, 방사청, LS인렉트릭, 퍼시스 등 조선해양 플랜트, 건설 분야외 도시 환경, 우주항공, 방위산업, 일반 기계, 소비재 분야에 솔루션을 공급하여 10개국 250개 기업에 5,000개 이상의 라이선스와 11,000명 이상의 사용자를 보유하고 있다. 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

세일즈포스가 6월 18일 연례 IT 콘퍼런스인 ‘에이전트포스 월드투어 코리아 2025’를 개최했다. ‘상상을 현실로, 에이전트 기반의 비즈니스 혁신’을 주제로 진행되는 이번 콘퍼런스에는 약 5000여 명의 비즈니스 리더 및 현업 담당자가 참석했다. ‘에이전트포스 월드투어’는 세일즈포스가 전 세계 주요 도시에서 개최하는 콘퍼런스로, AI 에이전트 시대에 맞춰 고객경험 향상과 업무 방식 전환을 지원하는 최신 기술과 실제 도입 사례를 살펴볼 수 있다. 또한 총 40개 이상의 세션과 20개 이상의 체험 부스를 통해 다양한 산업군에서의 AI 에이전트 활용 사례와 더불어 성공적인 AI 혁신을 지원하기 위한 노하우가 공개됐다. 이번 행사의 기조연설에서는 세일즈포스의 케이티 맥나마라(Katie McNamara) AI 부문 글로벌 부사장, 세일즈포스 코리아 손부한 대표, 비바리퍼블리카 김규하 부대표가 연사로 나서 AI 에이전트 기술이 가져올 비즈니스 패러다임의 변화와 실질적인 활용 전략을 소개했다. 세일즈포스 코리아 손부한 대표는 “AI 에이전트는 높아지는 고객 기대에 비해 한정된 자원으로 인한 비즈니스 페인포인트를 해소하고, 전사적인 실행력과 고객경험 개선을 동시에 이끄는 ‘게임 체인저’가 될 것”이라며, 신뢰할 수 있는 조직 내 중장기적 자산으로서의 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것이라고 강조했다.     이어 케이티 맥나마라 에이전트포스 부문 부사장은 AI 에이전트의 성공은 신뢰할 수 있는 데이터에 달려 있다고 강조하며, “세일즈포스의 데이터 클라우드는 기업 전반에 흩어진 정형·비정형 데이터를 통합하고, AI가 실시간으로 정확하고 책임 있는 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 에이전트포스의 기반 역할을 수행하고 있다”고 설명했다. 맥나마라 부사장은 조직 내 신뢰할 수 있는 ‘에이전틱 레이어(Agentic Layer)’로서 ▲커스터머 360, 슬랙 및 태블로와의 통합성 ▲자율적 추론 및 행동 실행 ▲실질적인 비즈니스 활용 ▲높은 신뢰성과 보안 ▲로코드 기반의 손쉬운 개발 환경 ▲다양한 업무 영역에서의 확장성 등을 에이전트포스만의 차별화된 경쟁력으로 꼽았다. 토스 역시 에이전트포스를 광고 운영, 고객 대응, 입사자 온보딩 등을 포함하여 기업 부문의 업무에 적용하고 있으며, 슬랙 기반의 협업 환경 위에 AI 에이전트포스를 접목해 조직 전반의 생산성을 높이고 있다고 발표했다. 기조연설 이후 진행된 세션에서는 HD현대인프라코어, 카페24, 라인페이플러스, 티맵모빌리티, 티오더 등의 기업 관계자가 연사로 참여해 각 산업군에서의 세일즈포스 도입 사례를 소개했다. HD현대인프라코어는 에이전트포스 기반으로 현장 서비스 전문가의 업무 효율성과 대응 품질을 동시에 높이고 있으며, 카페24는 에이전트 도입을 통해 이커머스 운영 전반에서 고객 맞춤형 서비스 제공 역량을 강화하고 있다고 전했다. 슬랙과 태블로를 중심으로 한 세션도 진행됐다. CJ올리브영은 슬랙을 조직 전반에 도입해 커뮤니케이션 속도와 의사결정 효율성을 높인 사례를 발표했으며, LG화학은 태블로 기반 데이터 포털 ‘Chemverse’를 소개하며 구성원의 데이터 자율 접근 및 분석 역량 강화를 위한 구체적인 실행 전략을 공유했다. 이 외에도 현장에는 총 15개 이상의 세일즈포스 데모 부스와 20개 이상의 컨설팅 부스가 운영되었으며, 산업군 및 직무별로 맞춤형 상담과 실습 기회를 제공했다. 또한 올해 처음 운영된 ‘에이전트포스 파빌리온’에서는 에이전트포스 해커톤 진행 간의 우수작들이 발표되었다. 참가자들은 실제 업무 환경을 기반으로 설계한 AI 에이전트를 발표하며, 조직 내 적용 가능성과 구현 과정을 공유했다. 이 외에도 세일즈포스 및 태블로 공인 강사들이 주도하는 자격증 강연이 함께 진행되며 현업 담당자들의 역량 강화를 지원했다. 손부한 대표는 “AI 에이전트는 단순한 자동화 도구를 넘어, 사람과 함께 협업하며 조직의 생산성과 고객경험을 동시에 끌어올리는 전략적 자산으로 자리매김하고 있다”면서, “앞으로 기업의 경쟁력은 AI 에이전트를 얼마나 빠르게 조직 내 장기 자산으로 안착시키느냐에 달려 있으며, 이는 기업 문화와 데이터 기반 자산을 중심으로 차별화된 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소가 될 것”이라고 전했다. 그는 이어서 “이번 에이전트포스 월드투어 코리아는 다양한 산업에서 실제로 적용된 AI 에이전트 사례를 공유하고, 그 가능성과 실행력을 확인할 수 있었던 뜻깊은 자리였다”면서, “세일즈포스는 신뢰할 수 있는 AI 기술과 데이터 처리 역량, 그리고 생애주기 전반을 아우르는 통합 플랫폼을 기반으로, 국내 기업들이 AI 기반의 새로운 업무 역량을 확보하고 방대한 데이터를 실질적인 비즈니스 자산으로 전환함으로써 지속 가능한 경쟁력을 갖출 수 있도록 전방위적으로 지원하고 있다”고 덧붙였다.

엔비디아가 ‘스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint for smart city AI)’를 발표했다. 엔비디아는 이 블루프린트를 옴니버스, 코스모스(Cosmos), 네모(NeMo), 메트로폴리스(Metropolis)와 통합해 유럽의 도시에서 삶의 질을 개선시킬 것으로 기대하고 있다. 2050년까지 도시 인구는 두 배 증가할 것으로 예상된다. 이는 21세기 중반까지 도시 지역에 약 25억 명의 인구가 더해질 수 있음을 의미한다. 따라서 보다 지속 가능한 도시 계획과 공공 서비스의 필요성이 높아지고 있다. 전 세계 도시들은 도시 계획 시나리오 분석과 데이터 기반 운영 결정을 위해 디지털 트윈과 AI 에이전트를 활용하고 있다. 그러나 도시의 디지털 트윈을 구축하고 그 안에서 스마트 시티 AI 에이전트를 테스트하는 것은 복잡하며, 자원 집약적인 작업이다. 여기에는 기술적, 운영적 문제도 수반된다. 엔비디아가 공개한 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 이러한 문제를 해결하기 위한 것이다. 이 참조 프레임워크는 엔비디아 옴니버스, 코스모스, 네모, 메트로폴리스 플랫폼과 결합해 도시 전체와 주요 인프라에 물리 AI의 이점을 제공한다. 개발자는 이 블루프린트를 사용해 심레디(SimReady)와 같이 시뮬레이션이 가능한 사실적 도시 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 이를 통해 도시 운영을 모니터링하고 최적화하는 AI 에이전트를 개발, 테스트할 수 있다. 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 완전한 소프트웨어 스택을 제공해, 물리적으로 정밀한 도시의 디지털 트윈에서 AI 에이전트의 개발, 테스트를 가속화한다.      엔비디아 옴니버스는 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 구축해 도시 규모에서 시뮬레이션을 실행한다. 엔비디아 코스모스는 사후 훈련 AI 모델을 위한 대규모 합성 데이터를 생성한다. 엔비디아 네모는 고품질 데이터를 큐레이션하며, 해당 데이터를 사용해 비전 언어 모델(vision language model, VLM)과 대규모 언어 모델(large language model, LLM)을 훈련하고 미세 조정한다. 엔비디아 메트로폴리스는 영상 검색과 요약(video search and summarization, VSS)용 엔비디아 AI 블루프린트를 기반으로 영상 분석 AI 에이전트를 구축, 배포한다. 이를 통해 방대한 양의 영상 데이터를 처리하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 중요한 인사이트를 제공한다.   이 블루프린트 워크플로는 세 개의 주요 단계로 구성된다. 먼저 개발자는 옴니버스와 코스모스를 통해 특정 위치와 시설의 심레디 디지털 트윈을 구축한다. 여기에는 항공, 위성, 지도 데이터가 활용된다. 이어서 엔비디아 타오(TAO)와 네모 큐레이터(Curator)를 사용해 컴퓨터 비전 모델, VLM 등 AI 모델을 훈련하고 미세 조정한다. 이로써 비전 AI 사용 사례에서 정확도를 높인다​. 마지막으로 이러한 맞춤형 모델에 기반한 실시간 AI 에이전트의 배포로 메트로폴리스 VSS 블루프린트를 사용해 카메라와 센서 데이터를 알림, 요약, 쿼리한다.  엔비디아는 스마트 시티 AI용 블루프린트를 통해 다양한 파트너가 엔비디아의 기술과 자사의 기술을 결합하고, 통합된 워크플로를 기반으로 스마트 시티 사용 사례를 위한 디지털 트윈을 구축, 활성화할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이 새로운 블루프린트를 최초로 활용하게 될 주요 기업에는 XXII, AVES 리얼리티, 아킬라, 블링시, 벤틀리, 세슘, K2K, 링커 비전, 마일스톤 시스템즈, 네비우스, 프랑스 국영철도회사, 트림블, 유나이트 AI 등이 있다. 벤틀리 시스템즈는 엔비디아 블루프린트와 함께 물리 AI를 도시에 도입하는 데 동참하고 있다. 개방형 3D 지리 공간 플랫폼인 세슘은 인프라 프로젝트와 항만의 디지털 트윈을 옴니버스에서 시각화, 분석, 관리하는 기반을 제공한다. 벤틀리 시스템즈의 AI 플랫폼인 블린시는 합성 데이터 생성과 메트로폴리스를 사용해 도로 조건을 분석하고 유지보수를 개선한다. 트림블은 건설, 지리 공간, 운송 등 필수 산업을 지원하는 글로벌 기술 회사이다. 이들은 스마트 시티의 측량, 지도 제작 애플리케이션을 위한 현실 캡처 워크플로와 트림블 커넥트(Connect) 디지털 트윈 플랫폼에 옴니버스 블루프린트의 구성 요소를 통합하는 방법을 모색하고 있다.

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