스노우플레이크는 자사의 ‘제조 산업을 위한 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud for Manufacturing)’가 자동차 산업에 특화된 설루션을 중심으로 확장하며 높은 성장세를 보이고 있다고 발표했다. 스노우플레이크에 따르면, 2023년 4월을 기준으로 2년간 전 세계 제조 산업군에서 데이터 애플리케이션 및 협업을 위해 스노우플레이크의 플랫폼을 도입한 비율은 416% 증가했고, 데이터 분석을 위해서는 185%, 고급 예측 모델링 및 AI 앱과 같은 데이터 사이언스 목적으로는 188% 늘었다.  이와 같은 제조업체의 데이터 기반 비즈니스 인사이트 확보에 대한 높은 수요에 따라, 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드를 자동차 산업의 특수한 요구사항을 충족할 수 있도록 정밀하게 조정하며 글로벌 제조업체의 디지털 전환 및 AI 혁신을 뒷받침하고 있다고 전했다. 커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle : SDV), 자율주행, 전기차, 인더스트리 4.0 등 자동차 산업 트렌드에 맞춰 스노우플레이크는 데이터 공유 및 AI 지원 기능으로 완성차 제조업체(OEM), 부품업체, 유통 및 서비스업체 전반의 협업과 생산 공정을 최적화하고 있다.     특히 스노우플레이크를 활용하는 자동차 관련 기업은 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 전체 라이프사이클 데이터를 통합하고 사일로를 제거할 수 있게 된다. 이를 통해 운영 효율을 높이고 고객 경험을 향상시킨다. 또한 스노우플레이크 아키텍처로 SDV와 자율주행차에서 생성되는 방대한 커넥티드 데이터를 안정적으로 활용하고 확장할 수도 있다. 누적된 데이터는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 판매할 수 있어 신규 수익원이 되기도 한다. 스노우플레이크 데이터 플랫폼은 조직 전반에서 AI·ML 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 해, 예측 모델 개발시간을 단축하고 차량 설계 및 유지보수의 새로운 패러다임을 주도할 수 있다. 공급망 전반의 실시간 가시성도 제공한다. 수요 예측의 정확도를 높이고 재고 관리와 비용 효율성을 높여 데이터 기반의 의사결정을 현실화할 수 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 제조 산업 부문 글로벌 총괄은 “커넥티드 및 자율주행 등 최신 차량은 방대한 데이터를 생성하고 있으며, 자동차 업계는 이를 효과적으로 처리하면서도 신뢰할 수 있는 AI 설루션이 필요해졌다”면서, “스노우플레이크의 자동차 산업 설루션은 제조 전문성을 바탕으로 자동차 기업이 데이터를 통합하고 커넥티드 차량 개발 계획을 확장하며, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 지멘스와 같은 글로벌 기술 및 제조 기업은 스노우플레이크를 활용해 AI와 고급 분석으로 전사적 운영을 혁신하는 동시에 엄격한 보안 및 거버넌스 기준을 유지하고 있다. 전 세계 주요 완성차 제조업체(OEM)의 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 활용 중이며, 닛산, 카맥스(CarMax), 콕스 오토모티브(Cox Automotive), 펜스케 로지스틱스(Penske Logistics) 등은 실시간 커넥티드 차량의 인사이트와 안전한 데이터 협업으로 운영 효율을 높이고 있다. 스노우플레이크는 이외에도 액센츄어, 아마존웹서비스, 딜로이트, EY 등 글로벌 파트너와 함께 자동차 산업에 특화된 AI 및 데이터 설루션을 확장하고 있으며, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 블루욘더(Blue Yonder), 랜딩AI(LandingAI), 멘딕스(Mendix), 시그마(Sigma) 등 다양한 파트너사가 스노우플레이크 플랫폼에서 SDV 개발, AI 기반 품질 관리, 공급망 최적화 등 전문 설루션을 개발하며 생태계를 확장하고 있다고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 모든 규모의 조직이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반 PLM(제품 수명주기 관리)을 활용하여 제조 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 촉진할 수 있도록 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어의 새로운 버전을 출시한다고 발표했다. 새로운 팀센터 X 제품군은 기계, 전기, 전자 개발을 아우르는 프로세스 관리 및 크로스 도메인 기능 등 다양한 고급 기능을 사전 구성된 형태로 제공한다. 팀센터 X는 기존 두 종류의 버전에 새롭게 두 가지를 추가해, 총 네 가지 버전으로 제공된다.     팀센터 X 에센셜즈(Teamcenter X Essentials)는 간편한 배포와 낮은 운영 비용을 고려하여 설계되었으며, 기계 설계에 집중하는 기업을 위한 데이터 관리 기능을 제공한다. CAD 데이터 관리, 제품 구조 및 리비전 관리, 사용 위치 검색, 체크인/체크아웃, 3D 보기 및 마크업 기능이 포함되어 있으며, 기업의 성장에 따라 확장성을 지원한다. 새롭게 출시된 팀센터 X 스탠더드(Teamcenter X Standard)는 에센셜즈 버전을 기반으로 단순 변경 관리, 프로젝트 일정 관리, 문서 관리, 보고서 생성 등 추가적인 PLM 기능을 포함한다. 모든 기능은 사전 구성된 형태로 제공되며, 고객의 요구에 맞게 조정할 수 있다. 역시 새롭게 출시된 팀센터 X 어드밴스드(Teamcenter X Advanced)는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 기계, 전자 및 전기 설계 간의 크로스 도메인 협업이 필요한 기업을 지원한다. 전기 및 전자 설계 통합 및 분류를 위한 데이터 관리 기능이 추가되었으며, 마찬가지로 사전 구성된 상태로 제공되고 필요 시 맞춤화할 수 있다. 팀센터 X 프리미엄(Teamcenter X Premium)은 클라우드 공급자를 선택할 수 있으며, 팀센터의 전체 기능을 활용하고자 하는 기업을 위한 포괄적 PLM 설루션이다. 엔터프라이즈 BOM, 비즈니스 시스템 통합, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 제조 계획, 품질 및 컴플라이언스 관리, 제품 비용 및 서비스 수명 주기 관리까지 포함한다. 또한 산업용 기계, 의료기기, 반도체 등 특정 산업군을 위한 사전 구성 설루션도 제공된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 수석 부사장은 “팀센터 X의 이번 확장은 SaaS PLM을 모든 규모의 기업이 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하려는 지멘스의 사명을 이어가는 것”이라면서, “새로운 팀센터 X의 기능은 더 많은 고객이 빠르게 PLM 도입을 시작하고, 이후 팀센터 포트폴리오 전반을 통해 비즈니스 과제를 확장해 나갈 수 있도록 돕는다”고 말했다.

헥사곤의 에셋 라이프사이클 인텔리전스 부문(헥사곤 ALI)이 서울도시과학기술고등학교와 교육 협력 파트너십을 체결하고, 차세대 기술 인재 양성을 위한 지원에 나선다고 밝혔다. 헥사곤 ALI는 연간 120 억 원 규모의 인터그래프 스마트 3D(Intergraph Smart 3D) 및 인터그래프 스마트 P&ID(Intergraph Smart P&ID) 소프트웨어를 서울도시과학기술고등학교에 무상으로 제공할 예정이다. 이에 따라 학생들은 최신 설계 도구를 실습에 활용함으로써 실무 능력과 전문성을 갖출 수 있는 기반을 마련하게 된다. 헥사곤의 ALI는 국내외 주요 엔지니어링, 조선, 에너지, 인프라 산업을 대상으로 고도화된 설계 및 데이터 기반 자산 관리 설루션을 제공하고 있다. 헥사곤의 기술은 산업 시설의 설계, 시공, 운영 등 전 과정의 디지털화를 통해 프로젝트 효율성과 생산성을 높이며, 보다 안전하고 지속가능한 산업 환경 조성에 기여하고 있다. 헥사곤 ALI는 “이번 협력은 미래 세대의 성장과 교육 기회 확대를 중점으로 한 사례로, 지속 가능한 성장과 사회적 가치 창출에 대한 의지를 반영한다”고 설명했다. 건설 플랜트 분야의 마이스터고인 서울도시과학기술고등학교는 학생들이 미래 산업 환경에 효과적으로 적응할 수 있도록 실무 교육에 중점을 두고 있으며, 특히 기술 교육에 강점을 가지고 있다. 이번 협력을 통해 서울도시과학기술고등학교는 교육 역량을 한층 강화하고, 학생들에게 보다 전문적이고 산업 지향적인 학습 기회를 제공하게 될 것으로 기대하고 있다.     헥사곤 ALI의 안수진 사장은 “학생들이 미래의 일자리에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 필요한 자원을 제공하기 위해 파트너십을 맺게 되어 기쁘게 생각한다”면서, “오늘날 학생들이 미래의 일자리에서 경쟁력을 갖추도록 돕는 것은 산업 전반의 지속 가능성과 직결된다. 우리는 다양한 사회적 책임 활동을 통해 교육 및 산업 발전에 기여할 것”이라고 전했다. 헥사곤 ALI EPC 영업부의 이민수 이사는 “이번 파트너십은 학생들이 플랜트 산업의 실제 기술을 습득하고 미래 산업을 이끌 역량을 키우는 중요한 밑거름이 될 것이다. 특히, 스마트 설계와 디지털 트윈 기반의 최신 기술을 경험함으로써, 학생들이 산업의 디지털 전환에 능동적으로 대응할 전문 인재로 성장하길 기대한다”고 밝혔다.

  PTC코리아는 김도균 본사 부사장 겸 한국지사 대표를 선임했다고 밝혔다. 김도균 대표는 클라우드, IT, 애플리케이션, 인터넷 서비스 분야에서 20년 이상의 경력을 보유한 업계 베테랑이다. PTC에 합류하기 전에는 클라우드플레어의 초대 한국지사 대표로서 조직을 설립하고 급속한 성장을 이끌었으며, 그 외에도 SAP, 델, 오토데스크, 아카마이, 데이터에이아이 등에서 프리세일즈, 컨설팅, 사업총괄 등 다양한 리더십 포지션을 역임했다. PTC는 이번 선임을 통해 한국 시장에서의 입지를 한층 강화하고, 고객 관계를 심화하는 한편 국내 SI, 기술 파트너, 연구 기관과의 파트너 에코시스템을 공고히 하여 새로운 시장 기회 발굴에 박차를 가할 예정이다. 특히 김도균 대표의 선임은 PTC가 한국 시장에서 변화와 혁신을 본격적으로 추진하겠다는 강력한 의지를 반영한다. PTC의 로버트 다다 수석 부사장 겸 최고 매출 책임자는 “김도균 한국 지사 대표가 PTC에 합류하게 되어 매우 기쁘게 생각한다”면서, “그는 비즈니스 및 기술 분야에서 경험이 풍부한 리더로, 고객이 제품을 더 잘 개발할 수 있도록 지원하는 데 기여할 것으로 기대한다"고 말했다. 김도균 대표는 “디지털 혁신의 선두주자인 PTC에 합류하게 되어 매우 기쁘게 생각한다. 설계, 엔지니어링, 운영을 연결하는 디지털 스레드는 오늘날 기업의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소이며, PTC의 기술과 서비스는 고객이 국내외 시장에서 실질적인 가치를 창출하도록 돕는 강력한 도구가 될 것이다. PTC가 한국 시장에서 최고의 파트너로 자리매김할 수 있도록 모든 역량을 다할 것”이라고 밝혔다. PTC는 산업 및 제조 기업이 전 세계에서 사용하는 물리적 제품의 설계, 제조 및 서비스 방식을 디지털 방식으로 혁신할 수 있도록 지원하는 글로벌 소프트웨어 기업이다. 주요 제품으로는 크레오(Creo) CAD 설루션, 윈칠(Windchill) PLM 솔루션, 코드비머(Codebeamer) 애플리케이션 라이프사이클 관리(ALM) 솔루션, 서비스맥스(ServiceMax) 현장 서비스 관리(FSM) 솔루션 등이 있다.

로크웰 오토메이션은 3월 12~14일 진행된 ‘2025 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 제조기업의 자율 운영 공장을 구현하기 위한 AI(인공지능) 전략과 기술을 소개했다. 자동화에 그치지 않고 자율화로 나아가는 과정에서 AI가 핵심 요소라고 보는 로크웰 오토메이션은 하드웨어부터 소프트웨어까지 자사의 주요 포트폴리오에 AI를 내장해 차별화를 추구하고 있다. 또한 고객사 맞춤형 AI 설루션을 제공해 다양한 고객 비즈니스를 지원한다는 계획이다. ■ 정수진 편집장    ▲ 공장의 가상 시뮬레이션과 에뮬레이션을 위한 디지털 트윈 설루션   자율 운영 공장에 대한 관심 및 수요 증가 많은 제조기업이 ‘자율 운영 공장’을 추구하고 있다. 이는 생산 최적화, 품질 향상, 생산성 제고, 회복 탄력성 확보, 인사이트를 통한 의사결정 지원 그리고 지속 가능성 개선 등 다양한 비즈니스 목표를 달성하기 위한 것이다. 로크웰 오토메이션의 앤드류 엘리스(Andrew Ellis) 글로벌 포트폴리오 엔지니어링 부문 부사장은 “자율 운영 공장을 구성하는 OT(운영기술)와 IT(정보기술) 시스템은 여러 공급업체가 제공하게 된다. 이들 시스템을 운영/제어하면서 스마트 공장을 구현하기 위해서는 생산 변화에 따라 시스템 확장이 가능한 유연성, 기존 인력으로 유지보수가 가능한 유지보수성, 복잡한 시스템을 보다 단순하게 설계하고 운영하며 유지보수할 수 있는 단순성, 사람과 장비의 안전성, 물리적·사이버 보안, 시스템 간 데이터 공유가 가능한 상호운영성이 필요하며, 이에 대한 수요가 늘고 있다”고 짚었다. 로크웰 오토메이션은 전 세계 20여 곳에 제조 공장을 운영하고 있으며, 자체적으로 스마트 제조를 도입하여 자율 운영 공장을 구현하고 있다. 엘리스 부사장은 “이러한 경험을 통해 고객의 요구와 어려움에 깊이 공감할 수 있다”면서, 고객의 스마트 제조 목표 달성을 돕기 위한 핵심 차별화 요소로 ▲고객의 디지털 성숙도와 무관하게 지원하는 접근 방식 ▲포괄적인 제품과 설루션, 서비스 포트폴리오 ▲산업과 기술에 대한 도메인 전문성 ▲ 파트너와의 협력을 통해 포괄적인 설루션을 제공하는 생태계 등 네 가지를 꼽았다.    ▲ 자율 운영 공장 및 AI 비전을 소개한 앤드류 엘리스 부사장   AI, 자율 운영 공장의 핵심 요소가 되다 엘리스 부사장은 스마트 공장의 OT 및 IT 시스템에 AI가 기본적으로 통합되는 추세가 이어지면서, AI는 자율 운영 공장의 핵심 요소로 자리 잡고 있다고 덧붙였다. 로크웰 오토메이션은 매년 ‘스마트 제조 현황 보고서’를 통해 고객과 파트너의 스마트 제조 기술 도입 현황을 조사하고, 이를 통해 핵심 산업 트렌드를 파악하고 있다. 로크웰 오토메이션이 고객사를 대상으로 진행한 설문에서는 85%가 AI 및 머신러닝 도입 계획을 밝혔으며, 특히 생성형 AI와 범용 AI 투자를 최우선으로 꼽았다. 로크웰 오토메이션의 보고서는 제조기업들이 성능과 생산성뿐 아니라 지속 가능성, 사이버 보안, 인력 양성 및 유지를 위해 AI를 도입하고 있다고 분석했다. 로크웰 오토메이션은 자율 운영 공장을 향한 비전을 네 가지의 주요 요소로 설명하고 있다. 이는 ▲적응형 학습이 가능한 PLC ▲엔지니어 및 데이터 사이언티스트의 협력 ▲기존의 공학 원칙과 과거 데이터의 결합 ▲고도의 복잡성을 처리할 수 있는 시스템 구축이다. 엘리스 부사장은 “로크웰 오토메이션은 자율 운영과 제조 라이프사이클 관리 설루션을 통해 산업 운영의 미래를 선도하고 있으며, 설계, 자동화, 물류, 운영, 유지보수 등 다섯 가지 주요 영역에서 AI가 기본으로 내장된 설루션을 제공하고 있다”고 설명했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 공장의 설계, 운영, 유지보수에 걸쳐 AI를 지원한다.   디자인·운영·유지보수까지 폭 넓은 AI 활용 지원 로크웰 오토메이션은 디지털 트윈, 생성형 AI를 통한 PLC 코드 생성, 이상 탐지, 품질 검사, 자율 로봇 운용, MES 및 품질 관리 시스템 최적화, 데이터 기반 운영 알고리즘 구축, 자산 고장 예측 등 다양한 분야에 걸쳐 AI가 통합된 다양한 설루션을 소개했다. 이를 통해 자율 운영 공장의 설계, 운영, 유지보수까지 포괄하는 통합 AI 포트폴리오를 제공한다는 것이 로크웰 오토메이션의 비전이다. 로크웰 오토메이션 코리아의 권오혁 소프트웨어 및 제어 사업 본부장은 “제조 산업은 돌발 변수에 대응하기 어려운 자동화에서 나아가, 변화에 맞춰 유연한 생산 시스템을 구현하는 자율 제조로 나아가고 있다”면서, “로크웰의 AI 설루션은 디자인 – 운영 – 유지보수를 아우르는 수평 축과 에지부터 클라우드까지의 수직 축으로 구성되어 있다”고 소개했다. 예를 들어, 디자인 영역에서 로크웰 오토메이션은 소프트웨어 센서를 통해 생산 프로세스의 제어 변수를 식별하고 실시간 예측 모델을 개발할 수 있고, 생성형 AI 기반 챗봇으로 클라우드 기반의 산업 자동화 설계가 가능한 설루션을 제공한다. 운영 단계에서는 품질 제어 및 보증 플랫폼 AI를 통해 제조 공정의 문제를 정밀하게 식별하고, 자동화와 연계해 빠르게 문제를 해결하도록 돕는다. 유지보수 영역에서는 현장의 예지보전 관리를 하기 위한 머신러닝 설루션을 제공해 시스템의 이상을 사전에 식별할 수 있으며, 현장의 데이터를 모아서 다양하게 활용할 수 있도록 제공하는 플랫폼을 지원한다. 한편, 로크웰 오토메이션은 가상 세계의 피드백을 현실 세계에 구현하는 디지털 트윈과 연계 가능한 로봇 비즈니스도 국내에서 강화할 계획이다. 로크웰 오토메이션 코리아의 신동진 인텔리전스 디바이스 사업본부 이사는 ‘오토(OTTO)’ 브랜드의 산업용 AMR(자율 이동 로봇)을 소개하면서, “로크웰 오토메이션의 오토 AMR은 생산 공정 내 물류뿐 아니라 완제품 및 창고 물류까지 커버할 수 있는 자동화 설루션을 지향한다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 로봇 하드웨어와 함께 운영/분석 소프트웨어인 ‘플릿 매니저(Fleet Manager)’, 구축 지원 및 사후 서비스까지 포함하는 AMR 포트폴리오를 내세우면서, 올해 국내 파트너를 선정하고 본격적인 비즈니스를 시작할 계획이라고 밝혔다.    ▲ 연내 국내 비즈니스를 시작하는 오토 AMR     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티가 2025년 예정된 세 차례의 ‘유니티 6(Unity 6)’ 업데이트를 통해 개발자에게 향상된 성능과 안정성, 확장된 플랫폼 지원, AI 기반의 새로운 워크플로를 제공할 것이라고 발표했다. 첫 번째 업데이트인 ‘유니티 6.1’은 4월에 출시될 예정이다. 유니티 6.1 업데이트를 통해 개발자는 더 높은 프레임 속도, 부드러운 게임 플레이, 낮아진 CPU/GPU 부하로 인한 기기 성능 향상, 디버깅 개선을 통한 간편한 최적화를 경험할 수 있다. 또한 유니티는 플랫폼 지원 범위를 더욱 확장해 20개 이상의 기존 지원 플랫폼 외에도 대형 및 폴더블 화면을 사용하는 안드로이드 기기, 메타 퀘스트, 안드로이드XR 빌드 프로파일, 인스턴트 게임을 추가로 지원할 예정이다. 또한, WebGPU도 지원되는 브라우저에서 모든 개발자가 사용할 수 있도록 제공된다.   ▲ 유니티 게임 업계 보고서에 포함된 어스투 게임즈의 ‘모뉴먼트 밸리 3’   2025년 하반기에 예정된 추가 업데이트에서는 AI 기반의 워크플로를 통해 게임 개발의 속도와 효율을 더욱 높일 예정이다. 개발자들은 에디터에 직접 통합된 AI 툴을 활용하여 반복적이고 복잡한 작업을 자동화하고, 업계를 선도하는 서드파티 생성형 AI(GenAI) 설루션과 원활한 통합을 진행할 수 있다. 유니티는 이를 통해 개발자는 게임 내 문제를 보다 신속하게 진단하고, 플레이어 경험을 최적화하며, 효과적으로 신규 플레이어를 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 최근 유니티는 연례 게임 업계 보고서를 발표하며, AI에 대한 개발자들의 기대가 점점 커지고 있다고 밝혔다. 보고서에 따르면 96%의 개발자가 이미 AI 툴을 워크플로에 통합하고 있다. 이밖에 플레이어들이 경험 공유를 추구하는 트렌드 속에서 멀티플레이어 경험은 슈팅 및 배틀 게임이 앞서 나가는 가운데 장르에 관계없이 여전히 인기가 높으며, 64%의 개발자가 멀티 플레이어 게임을 개발하고 있다고 전했다. 또한 새로운 게임의 출시가 점점 어려워짐에 따라 62%의 개발자가 기존 게임에 우선적으로 투자하고 라이브 운영을 통해 지속적인 콘텐츠 업데이트로 플레이어의 참여를 유지하며 수익을 창출하고 있다고 설명했다. 아울러 개발자들은 여러 플랫폼으로 플레이어 기반을 확장하고 있지만 모바일이 여전히 가장 강력한 시장으로, 90%의 개발자가 최신 게임을 모바일 플랫폼에 먼저 선보이고 있다고 전했다. 또한 치열한 경쟁 속에서 개발 효율성 툴 및 통합 기술 스택의 중요성이 커지고 있으며, 개발자의 45%가 워크플로 최적화 툴을 찾고 있으며, 55%는 콘텐츠 라이프사이클 전반을 지원하는 엔드 투 엔드 기술 스택을 우선적으로 고려하고 있다고 전했다. 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO 겸 사장은 “개발자가 안정성과 새로운 기능, 그래픽 품질과 플랫폼 확장성 사이에서 선택을 고민하지 않도록 하는 것이 우리의 목표”라며, “파트너와 함께 프로덕션 환경에서 새로운 빌드의 과부하 테스트를 진행해 더 높은 품질의 빌드를 얻을 수 있다”고 말했다.

유니티가 4월 15일 개최되는 ‘유나이트 서울 2025’의 키노트 및 세션 라인업을 공개했다. ‘유나이트 서울 2025’는 개발 라이프사이클 전체를 지원하는 유니티의  가능성과 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 노하우 및 인사이트를 나누는 이벤트이다.   이번 행사는 유니티 글로벌 임원진의 키노트 연설로 시작된다. 유니티 코리아 송민석 대표이사의 개회사를 시작으로, 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO 겸 사장이 한국 개발자 커뮤니티에 대한 유니티의 의지를 다시 한 번 강조할 예정이다. 이어 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 부사장이 유니티6의 최신 업데이트 기능과 차세대 엔진 로드맵을 발표한다. 샘 로치(Sam Roach) 파트너 엔지니어링 디렉터는 삼성전자의 가장 최신 모델인 갤럭시 S25에서 모바일 특화 테크 데모인 ‘판타지 킹덤’을 시연한다.   유니티의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 글로벌 자동차 기업과의 협업을 통한 휴먼 머신 인터페이스(HMI) 사례를 비롯하여 다양한 인더스트리 성공 사례를 소개한다. 이와 함께 국내 주요 파트너사인 LG전자에서는 CTO 소속 최재복 리드가 차량용 설루션으로 유니티를 활용하고 있는 사례를 소개할 예정이다. 유니티의 트레버 캠벨(Trevor Campbell) APAC 디맨드 광고 사업부 총괄은 모바일 앱 및 게임 비즈니스의 성장을 지원하는 그로우 설루션에 대해 발표한다. 유저 확보부터 수익화, 데이터 분석, 최적화까지 성공적인 앱 비즈니스 운영을 위한 다양한 전략과 노하우를 소개할 예정이다.     오후에는 게임 분야 및 다양한 산업 분야에서의 유니티 활용 사례와 함께 국내외 전문가들이 준비한 40여 개의 기술 세션이 진행된다. 네오플의 서남혁 테크니컬 디렉터는 ‘PC에서 모바일로 : 던전앤파이터의 기술적 전환 과정’이라는 주제로 세션을 진행한다. 그는 유니티 엔진을 활용해 PC 온라인 게임 던전앤파이터의 모바일 버전을 개발하면서 직면한 주요 기술적 난제와 해결 과정을 소개할 예정이다. 유니티의 구로카와 유스케(Kurokawa Yusuke) 파트너 엔지니어는 유니티 소스코드 다운로드부터 내부 디버깅까지 퀵 가이드를 제공한다. 2023년 진행 당시 호응을 얻었던 유니티 소스코드 웨비나에 이어 보다 업그레이드된 세션이다.  일본의 IT 및 디지털 미디어 기업인 사이버에이전트의 김민혁 유니티 솔루션 아키텍트는 ‘효율적인 사내 유니티 프로젝트 품질관리 전략과 최적화 사례’를 주제로 발표하고, HD현대인프라코어의 김현준 책임은 ‘서비스 역량과 생산성 향상 및 안전 확보를 위한 고객 경험 VR 플랫폼’이라는 주제로 세션을 진행한다. 다임리서치의 장영재 대표이사는 '피지컬 AI를 활용한 공장·물류 자동화 시스템'을 주제로 세션을 진행해 피지컬 AI의 개념을 설명하고, 다임리서치의 물류 로봇이 삼성 SDI 산업 현장에서 적용된 사례를 소개할 예정이다.   인디 크리에이터들을 위해서는 현장 프로그램 ‘핸즈온 트레이닝’과 ‘메이드 위드 유니티 존’이 진행된다. ‘핸즈온 트레이닝’은 유니티 전문가에게 실습 기반 피드백을 받을 수 있는 세션으로, 일부 세션은 신청 당일에 조기 마감될 정도로 개발자들의 관심이 높은 프로그램이다. 이번 행사에서는 ▲유니티 프로젝트 최적화 빠르게 점검하기 ▲유니티6로 2D 플랫포머 게임 만들기 ▲유니티6의 NGO(Netcode for GameObject)를 활용해 네트워크 게임 구축하기 등 총 세 가지 주제로 진행된다. ‘메이드 위드 유니티 존’은 유니티로 제작한 인디 게임을 참관객에게 직접 선보일 수 있는 공간이다. 현장 인기 투표를 통해 1위로 선정된 프로젝트는 ‘2025 유니티 어워드’ 입선 및 유니티 전문가가 직접 프로젝트 개발을 도와주는 특별 프로그램에 선발될 수 있는 기회를 제공한다.   이밖에 유니티의 게임 및 인더스트리 부문 전문가가 직접 소개하는 기술 데모 시연 및 활용 팁, 사례 등을 만나볼 수 있는 ‘데모 존’, 인디 게임 개발 베테랑과 유니티 유튜버가 후배 개발자들의 질문에 답하는 캐주얼 토크 형식의 ‘파이어 사이드 챗’, 유니티 개발자와 회사 또는 채용 전문가가 자유롭게 소통할 수 있는 ‘Unite & Connect 잡 매칭 프로그램’도 운영한다.   유니티 코리아의 송민석 대표는 “유니티는 혁신적인 아이디어와 기술을 바탕으로 자유롭게 상상력을 발휘할 수 있는 크리에이터들이 더 많아지는 세상을 위해 나아가고 있다”면서, “유나이트 서울 2025에서 준비한 다양한 세션과 프로그램이 크리에이터의 성장과 출발에 도움이 될 수 있길 기대한다”고 말했다.

무엇을 위해서 모델을 활용하는가?   자동차 뿐만 아니라 다양한 분야에서 모델 기반 개발을 도입하려는 노력이 지난 몇 년 동안 가속적으로 진행되고 있다. 한편, 대처를 시작했지만 설계 개발의 현장에서는 잘 활용할 수 없는, 어느 새 수단이 목적화되어 대처가 형해화되고 있는 과제가 현실화되고 있는 것도 사실이다. 이번 호에서는 MBD(모델 기반 개발)를 활용한 프로세스의 모습과 현상을 대비하면서, 어떻게 ‘현장에 뿌리내린’ 틀을 구축해 가는지 그 포인트와 비결을 설명하고자 한다.   ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   제조 관점에서 MBD에 대한 기대 MBD에 기대되고 있는 것은 제조의 관점에서 두 개의 포인트로 나타나고 있다. 탄력성 – 공급자 체인의 강인화 : 최근의 반도체 부족과 같이, 갑자기 재료나 부품을 입수할 수 없게 되는 리스크에 대해서 어떠한 대응을 취할지 생각해 둘 필요가 있다. 녹색 – 탄소 중립에 대응 : 예를 들어, 애플은 제조에서 폐기, 재활용에 이르는 제품의 라이프사이클 전체에서 탄소 중립을 목표로 하기 위해 각 공급업체에 대해서도 탄소 풋프린트를 제공하도록 요구하고 있다. 또한 2030년~2035년에 사실상 내연기관을 가진 신차의 판매는 금지된다는 규칙이나 규격의 변경에 의한 리스크에도 대비해야 한다. 그렇다면 실제로 어떻게 준비해야 할까? 제조 관점에서 두 개의 관점을 바탕으로 설명한다. 기술적 효율성 – Ordinary Capability : 이것은 설계 개발의 효율성을 찾는 것이다. 기존 모델 기반 개발에서 기대해온 비용 절감, 업무 효율성 및 업무 품질 개선, 설계 품질 향상, 제품 성능 향상이 가능하다. 고객 요구사항 일치 – Dynamic Capability : 변화하는 고객의 요구에 대응하기 위해서는 유연성을 착용하는 것이 중요하다는 것을 보여준다. 이를 위해 필요한 능력은 세 가지가 있다.  위협 기회의 감지 기회를 보충하고 자원을 재구축·재결합하여 경쟁 우위를 획득 경쟁 우위를 지속 가능하게 하기 위해 조직 전체를 변환 이것을 실현하기 위한 하나의 수단으로서 디지털 트랜스포메이션(DX)을 강화하는 것이 필요하다. 즉, 이 ‘Dynamic Capability’는 비즈니스 환경과 고객의 요구 변화에 대해 ‘유연’하고 ‘신속성’에 대응하는 힘이라고 말할 수 있다.  종래의 설계 개발에 비추어, 이 변화에 대한 유연하고 신속한 대응이라고 하는 것은 어떤 것인지, 이미지를 간단하게 정리했다. 예를 들어, 법규제가 엄격화되고 보다 정숙성이 요구되게 된다는 규칙이나 규격이 바뀌는 리스크에 대한 대응에 있어서는, 원래의 시스템의 구조나 설계, 요소를 어떻게 바꾸면 그 요구를 실현할 수 있는지 생각해 볼 수 있다. 또, 반도체 소자의 공급이 부족해 대체품을 검토해야 하는 설계 변경이 행해졌다고 하는, 재료나 부품을 입수할 수 없게 되는 리스크에 대응해서는 원래의 시스템에 요구된 요건이나 성능이 어떻게 바뀌는지, 종래의 성능을 담보하기 위한 대체안은 존재하는지 등을 생각한다. 따라서, 설계 개발 프로세스의 모습으로는 종래의 시스템의 컴포넌트의 최적화라고 하는 모델 기반 개발을 통해 디지털 기술을 적극적으로 사용하는 것에 의해, 우선은 기능적 효율성을 실행하고 이 과정에서 얻은 지식을 축적하고 업무 효율의 개선에 의해 획득한 자원을 활용함으로써 향후 설계 변경에 유연하고 신속하게 대응할 수 있도록 데이터를 활용한다. 고객 요구와의 일치를 연마하는 것이 모델 기반 개발에 요구되는 모습이라고 생각한다.    그림 1. CAE에서 MBD로   MBD 성공을 위한 비결 먼저 모델 기반 개발은 상류 측에서 요구 분석, 아키텍처 설계를 실시해 전반에서는 시스템 설계나 서브 시스템의 설계에 1D CAE를 사용한 기능 설계를 도입한다.(그림 1) 여기에서는 시스템의 거동의 검증이나 최적 제원, 목표 달성도의 예측 등에 모델을 활용한다. 그런 다음 점진적으로 설계를 상세화하고 마지막으로 CAE의 형상 설계 영역으로 들어가 치수 값을 결정한다. 이 프로세스를 한 단계 상위의 계층과 한 단계 하위의 계층으로 작은 루프를 돌리면서 실시해 가는 것이 일반적인 모델 기반 개발의 이미지라고 생각한다. 이런 과정의 실현을 막는 벽이 있는 것도 사실이다. 필자가 평소에 이야기하는 가운데 벽이 되어있지 않다고 생각하는 것을 몇 가지 구체적으로 소개한다.  벽 1 : 요구 분석이나 아키텍처 설계를 실시하기 위해서 기능 변동이나 SysML 툴을 도입해 보았지만, 어떻게 설계에 활용해야 좋을지 모른다.  벽 2 : 1D CAE(1차원 CAE)를 이용한 기능 설계나 시스템 설계를 진행하고 싶지만, 개발 프로세스에 침투시킬 수 없다.  벽 3 : 기능 설계와 형상 설계 과정이 분리되어 있다.  벽 4 : 설계 업무로 CAE나 최적화 기술을 정착시킬 수 없다. 이러한 과제를 극복하려면 어떻게 해야 하는지를 설명한다. 현재 비교적 많은 회사에서 운용하고 있는 모델 활용의 모습으로 기획에서 성능, 품질, 비용 등 제품에 대한 요구가 내려온다. 기능 설계 단계에서 매우 세밀한 거친 1D 모델로 각 구성 요소에 목표를 할당한다. 여기서 사용되는 모델은 원리 원칙에 근거한 수식으로 이루어진 간이 모델이다. 그런 다음 컴포넌트 설계는 이미 할당된 목표 값에 대해 3D CAE를 사용하여 상세한 설계를 수행한다. 이후 완성된 것을 조립해 실기 평가에 의해 그 성능을 검증한다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.