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퓨리오사AI, OpenAI 손잡고 ‘AI 반도체 기술력’ 입증
 OpenAI 코리아 개소식 행사장에 배치된 RNGD 서버와 시연용 워크스테이션[사진=퓨리오사AI]   퓨리오사AI가 9월 12일 열린 OpenAI 코리아 개소식에서 자사의 기술력을 선보이며 AI 업계의 주목을 받았다. 이번 행사에서 퓨리오사AI는 자사 2세대 반도체 'RNGD' 2장만으로 오픈AI의 대규모 언어 모델 'gpt-oss 120B' 기반 챗봇을 실시간으로 구동하는 시연을 진행했다. 이번 시연은 퓨리오사AI가 글로벌 AI 인프라 시장에서 중요한 역할을 할 수 있는 잠재력을 증명하는 계기가 됐다. 오픈AI가 공개한 최고 수준의 오픈 소스 기반 모델인 gpt-oss 120B는 MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 적용하여 성능과 효율성을 동시에 갖췄다고 평가받는다. 퓨리오사AI의 RNGD는 이러한 초거대 언어 모델을 기존보다 훨씬 효율적인 전력으로 구동할 수 있어, 고질적인 인공지능의 전력 및 비용 문제를 해결할 수 있다는 점에서 큰 의미를 가진다. 퓨리오사AI의 백준호 대표는 “'AGI(범용인공지능)가 인류 전체에 이롭도록 한다'는 OpenAI의 미션과 'AI를 지속 가능하고 접근 가능하게 한다'는 퓨리오사의 미션은 서로 통한다"며, "RNGD와 gpt-oss의 결합은 전 세계 오픈 소스 기반 AI 생태계를 더욱 빠르게 확산시킬 것"이라고 말했다. 이번 시연을 통해 퓨리오사AI는 초거대 AI 모델 구동에 최적화된 하드웨어 솔루션을 제공하며, AI 기술 대중화에 기여할 것으로 기대된다.    
작성일 : 2025-09-13
벤큐, 색 재현 정확도 높인 디자이너 모니터 PD2706QN 출시
벤큐가 전문가용 디자이너 모니터 라인업 PD 시리즈의 새로운 모델인 PD2706QN을 공식 출시한다고 밝혔다. 이번 제품은 합리적인 가격대에도 전문가 수준의 색 정확도와 다양한 전문가용 소프트웨어 지원을 제공해, 그래픽 디자이너·사진가·영상 제작자 등 크리에이티브 전문가의 입문형 모니터로 최적화되었다. PD2706QN은 27인치 화면에 QHD(2560×1440) 해상도를 지원하며, 100% sRGB와 95% DCI-P3 색역을 충실히 재현한다. 출고 전 개별 캘리브레이션을 거쳐 색상 정확도를 색 표준 편차 수치 델타 E 2.0(△E≤2) 이하로 유지하는데, 이는 사람이 인지할 수 있는 색상 차이를 거의 느낄 수 없는 수준으로 정밀한 색 표현이 중요한 작업에 적합하다. 벤큐의 색채 기술인 에이큐컬러(AQCOLOR)를 기반으로 칼맨(Calman) 및 팬톤(Pantone) 인증을 모두 획득해 별도의 설정 없이도 신뢰할 수 있는 색 품질을 제공한다.     또한 벤큐 디자이너 전용 소프트웨어를 폭넓게 지원한다. 디스플레이 컬러토크(Display ColorTalk)를 통해 별도의 캘리브레이터 없이도 벤큐 PD시리즈 모니터, 혹은 맥북과 색상을 손쉽게 매칭할 수 있으며, 팔레트 마스터 얼티밋(Palette Master Ultimate)은 손쉬운 소프트웨어 캘리브레이션을 지원한다. 여기에 디스플레이 파일럿 2(Display Pilot 2)는 ICC 프로파일 동기화(ICCsync), 데스크톱 분할 등 다양한 기능을 제공해 사용자의 워크플로를 더욱 직관적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 이 제품은 연결성과 생산성 측면에서도 강점을 내세운다. USB-C 단일 케이블만으로 영상과 데이터 전송은 물론 최대 90W 전원 공급을 지원해 노트북 사용자에게 적합하며, DP Alt 모드와 KVM 기능을 탑재해 멀티 디바이스 환경에서도 입력 장치를 공유할 수 있어 효율적인 작업 환경을 구축할 수 있다. 또한 PD2706QN은 벤큐의 나노 매트 패널(Nano Matte Panal)이 적용되어 외부 빛 반사를 효과적으로 억제하고 색 정확도를 유지하며, 로 블루 라이트(Low Blue Light), 플리커 프리(Flicker-Free) 등 시력 보호 기술이 탑재되어 장시간 작업에도 눈의 피로를 줄여준다. 또한 틸트, 스위블, 피벗, 높이 조절이 가능한 스탠드와 베사(VESA) 마운트 호환성을 제공해 사용자 환경에 맞는 유연한 배치가 가능하다. 벤큐코리아 모니터 사업부의 이건우 부장은 “PD2706QN은 QHD 해상도에 전문가급 색 정확도와 전용 소프트웨어 지원을 제공해, 합리적인 가격으로 전문가용 모니터를 경험하고자 하는 크리에이터에게 최적의 선택이 될 것”이라고 전했다. PD2706QN은 패널을 포함한 무상 3년의 서비스 기간을 보증하며 벤큐 공식 홈페이지 내 벤큐샵과 벤큐 공식 인증몰에서 구매할 수 있다.
작성일 : 2025-09-12
오토데스크, “오토캐드 라인업 확장으로 사용자 선택 넓히고 AI 생산성 강화”
오토데스크가 한국에서만 제공되는 새로운 오토캐드를 출시하며 오토캐드 포트폴리오를 확장했다.고 전했다 오토데스크는 이번 포트폴리오 확장을 통해 데스크톱·웹·모바일 전반에 걸쳐 끊김 없는 설계 경험과 오토데스크 AI(Autodesk AI) 기반 생산성 기능을 바탕으로, 기초 설계부터 산업별 맞춤형 2D 및 3D 설계까지 다양한 선택지를 제공한다. 이는 정밀성과 유연성을 동시에 요구하는 건설, 건축, 제조 등 국내 산업 전반에서 AI 기반 설계 워크플로의 빠른 확산을 반영한다는 것이 오토데스크의 설명이다. 국내 제공되는 오토캐드 포트폴리오는 오토캐드 플러스(AutoCAD Plus), 오토캐드(AutoCAD), 오토캐드 LT(AutoCAD LT), 오토캐드 웹(AutoCAD Web)으로 구성된다. 이를 통해 고객은 프로젝트 규모 및 과제 난이도에 따라 적합한 서비스를 선택할 수 있다. 오토캐드 플러스는 7가지 산업별 전문 툴셋을 제공해 고도화된 설계 워크플로를 지원하며, 오토캐드는 2D 및 3D 설계의 자동화와 사용자화에 적합하다. 오토캐드 LT는 효율적인 2D 도면 작업, 오토캐드 Web은 작업 현장 접근성과 가벼운 편집을 지원한다.     이번에 추가된 오토캐드는 2D 및 3D 설계, 애드온과 API 확장 등 핵심 CAD 기능에 오토데스크 AI 기반 생산성 기능을 더했다. 대표 기능으로는 ▲맥락 기반 블록 배치 및 표준화를 지원하는 Smart Blocks ▲ 외부 피드백의 반영을 간소화하는 Markup Import 및 Markup Assist ▲ 설계 변경 사항을 추적하기 위한 Activity Insights 등이 있다. 2024년 처음 도입된 AI 기능은 반복 작업을 줄이고 프로젝트 일정을 단축하며 설계 정확도를 높이기 위해 더욱 강화되었다. 최신 버전에서는 Smart Blocks의 추천·탐지 정확도가 향상되고, Markup Assist의 주석 인식·자동 반영 기능이 고도화됐다. 또한 Activity Insights의 추적 범위가 확대돼 협업 과정에서 변경 사항을 더욱 투명하게 관리할 수 있다. 이와 함께 지원 파일 연결성 향상, Markup Import 개선, 중심선·중심표시(Centerline·Centermark) 기능 강화 등 설계 워크플로우 전반에 걸쳐 다양한 업데이트가 추가됐다. 아울러 오토리스프(AutoLISP)와 오토데스크 앱 스토어(Autodesk App Store)를 통한 서드파티 앱은 워크플로별 맞춤 자동화를 지원한다. 또한 오토데스크 독자 기술인 트러스티드DWG(TrustedDWG)는 설계 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터 신뢰성과 호환성을 제공한다. 오토캐드 플러스는 오토캐드의 모든 기능에 더해 건축(Architecture), 기계(Mechanical), 전기(Electrical), 기계·전기·배관(MEP), 플랜트 3D(Plant 3D), 맵 3D(Map 3D), 래스터 디자인(Raster Design) 등 7가지 산업별 전문화 툴셋을 포함한다. 이를 통해 분야별 기능과 콘텐츠에 맞춰 업계 표준 과제를 보다 빠르게 수행할 수 있도록 지원한다. 툴셋은 오토캐드 플러스에만 포함되며 오토캐드에는 제공되지 않는다. 오토캐드 LT는 정밀한 2D 설계에 초점을 맞춘 효율적인 선택지다. 오토캐드 웹은 별도 소프트웨어 설치 없이도 사용 가능하며, 웹과 모바일 환경에서 도면 열람 및 표식, 가벼운 편집 작업을 지원한다. 오토데스크는 이번 확장을 계기로 한국 시장에 대한 전략적 투자를 강화하며, AI 기반 설계 및 협업 역량 강화을 통해 고객들이 다양한 규모의 프로젝트를 보다 신속하고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 계획이다. 오토데스크코리아의 오찬주 대표는 “오토캐드 라인업 확장을 통해 설계(design)와 제작(make) 과정에서 보다 명확하고 유연하며 자신 있게 작업할 수 있도록 지원하고 있으며, 현장 작업, 2D 도면, 다분야 협업, 업계 표준 설계까지 다양한 요구에 대응할 수 있는 더 많은 선택지를 갖추게 됐다”고 설명하며, “오토데스크 AI와 트러스티드DWG를 기반으로 반복 작업을 줄이고 프로젝트 수행 속도를 높이며 데이터 신뢰도를 높임으로써, 시장의 요구사항이 갈수록 복잡해지는 상황에서도 새로운 수준의 생산성을 실현할 수 있을 것”이라고 전했다.
작성일 : 2025-09-09
엔비디아, 3D 객체를 빠르게 만들기 위한 ‘AI 블루프린트’ 공개
엔비디아가 3D 객체 생성을 위한 ‘엔비디아 AI 블루프린트(NVIDIA AI Blueprint for 3D object generation)’를 공개했다. 이는 3D 아티스트가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 최대 20개의 3D 객체를 생성해 특정 장면의 프로토타입을 만들 수 있도록 지원한다. 3D 아티스트는 끊임없는 프로토타이핑 작업 문제에 직면하고 있다. 전통적인 워크플로에서는 3D 장면 구현을 위해 저충실도 임시 애셋을 제작하고, 핵심 요소가 제자리에 배치될 때까지 수정을 반복해야 하기 때문이다. 그 후에야 시각적 요소를 세부적으로 다듬어 완성할 수 있다. 이렇게 프로토타이핑은 시간이 많이 소요되고 종종 불필요한 작업을 수반한다. 그 결과 아티스트는 창의적인 작업보다 지루한 모델링 작업에 더 많은 시간을 할애해야 한다. 생성형 AI는 장면 프로토타이핑을 위한 초안을 제안하거나 객체를 생성하는 등 중간 작업을 신속히 처리해 아티스트를 돕는다. 그러나 이러한 가속화된 워크플로를 구현하기 위해 여러 AI 모델을 연결하는 일은 기술적으로 복잡할 수 있다. 엔비디아 AI 블루프린트는 샘플 워크플로를 제공해 사용자가 복잡한 기술 단계를 건너뛰고 고급 생성형 AI 기술을 빠르게 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 AI 블루프린트는 각 사용자의 요구에 맞게 조정될 수 있다.     엔비디아가 이번에 새로 공개한 AI 블루프린트는 3D 아티스트가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 최대 20개의 3D 객체를 생성해 특정 장면의 프로토타입을 만들 수 있게 해주는 워크플로다. 또한 새로운 마이크로소프트 트렐리스(Microsoft TRELLIS) 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 3D 객체 생성을 위한 AI 블루프린트 내에서 작동하며, 기존 모델보다 20% 빠른 속도로 고품질 3D 애셋을 생성한다. 아이디어의 탄생에서 시작하는 3D 프로젝트는 테마, 장소, 장식, 색상, 질감 등 시각적 세부 요소를 신중히 고려하는 과정을 거친다. 장면에 애셋을 배치한 후에도 개별 또는 전체 시각 요소를 여러 차례 검토하고 수정해야 한다. 3D 객체 생성을 위한 엔비디아 AI 블루프린트는 프로토타이핑 과정을 자동화하는 파이프라인을 제공한다. 사용자가 프롬프트로 예술적인 아이디어를 입력하면, 블루프린트에 내장된 대형 언어 모델(LLM)이 장면에 포함 가능한 20개의 객체를 제안한다. 이는 라마 3.1 8B(Llama 3.1 8B) 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 가속화된다. 엔비디아 사나(SANA)는 고해상도 이미지를 빠르게 합성하는 텍스트-이미지 프레임워크로, 생성 가능한 객체를 보여주는 프리뷰를 생성한다. 각 객체는 재생성, 수정, 삭제가 가능해 아티스트의 자유로운 창작 활동을 지원한다. 이후 아티스트는 새로운 마이크로소프트 트렐리스 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 통해 각 객체를 고품질 프리뷰에서 즉시 활용 가능한 3D 모델로 변환할 수 있다. 이 마이크로서비스는 최첨단 모델의 배포를 간소화하고 속도를 20% 향상시킨다. 또한 최대 20개의 3D 애셋 모음은 즉시 사용하거나 오픈 소스 3D 플랫폼 블렌더(Blender)에서 추가로 다듬을 수 있도록 준비된다. AI 블루프린트는 이를 자동으로 블렌더로 내보내며, 아티스트는 다른 인기 3D 애플리케이션으로도 애셋을 내보낼 수 있다. 아울러 라마 3.1 8B NIM 마이크로서비스로 구동되는 LLM은 장면에 포함할 객체의 아이디어와 프롬프트 제안을 생성할 수 있다. 따라서 프롬프트 경험이 많지 않은 아티스트도 창의적인 생산성을 높일 수 있다. 일반적으로 이러한 워크플로를 설정하려면 많은 시간과 기술적 지식이 필요하며, 적합한 파이프라인을 선택하기 위해 다양한 모델을 실험해야 한다. 엔비디아는 “AI 블루프린트는 검증된 워크플로를 사전에 선별해 패키징된 형태로 제공함으로써, 엔비디아 지포스 RTX(GeForce RTX)와 RTX PRO GPU에서의 배포를 단순화하고 시작 과정을 간소화한다”고 설명했다.
작성일 : 2025-09-04
크레오 파라메트릭 12.0의 부품 모델링 개선 사항
제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (2)   PTC는 2025년 4월 크레오 파라메트릭(Creo Parametric) 12 버전을 새롭게 출시했다. 이번 버전은 현업 사용자들의 피드백을 반영하여 설계, 시뮬레이션, 제조, MBD(모델 기반 정의), 복합재 설계 등 다양한 영역에서 기능을 개선하여 생산성과 사용성이 향상되었다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12 버전에서 부품 모델링(part modeling) 부문의 주요 개선 사항을 살펴보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   스케치 개선 크레오 파라메트릭 12에서는 스케치 선 중점 메뉴가 새롭게 추가되고 팔레트에 다양한 레이스트랙 형태가 포함되었다. 스케치에서 선 중점 기능으로 선택한 점을 중심으로 대칭 선을 쉽게 생성할 수 있다.스케치(Sketch) → 선(Line) → 선 중점(Line Mid-point)을 클릭하고 중심 점을 배치하며 점을 기준으로 대칭선을 빠르게 생성할 수 있다.     또한 스케치 팔레트에 다양한 치구 구조와 축 생성을 포함하는 추가 레이스트랙 형태를 지원하여, 필요한 단면을 더 빠르게 스케치할 수 있다.     스케처 투영 및 오프셋 기능 개선 스케치 투영 및 오프셋 도구의 복합 커브 작업 워크플로가 개선되어 보다 유연하게 스케치 작업을 진행할 수 있다. 생성된 복합 커브의 개별 세그먼트에 대한 선택과 편집 작업을 지원하며, 스케치 투영에서 다른 도구로 전환할 때 기존에 생성된 형상이 그대로 유지된 상태로 추가 작업을 진행할 수 있다.     스케처(Sketcher) → 투영(Project) 혹은 스케처(Sketcher) → 오프셋(Offset)을 클릭한다. 또한 복합 커브의 세그먼트 ID가 이전보다 더 안정적으로 관리된다. 체인 대체 및 재정의 작업 이후에도 해당 형상의 세그먼트가 그대로 유지되어 안정적으로 참조 편집을 진행할 수 있다.   서피스 근사화 크레오 파라메트릭 12 버전에는 다중 서피스를 하나의 근사화된 서피스로 통합하는 새로운 기능이 추가되었다.     이 기능을 활용하면 복수의 서피스 패치를 단일 서피스로 변환하여, 서피스 수를 줄이고 모델을 단순화할 수 있다. 특히 오프셋한 서피스와 같이 불규칙하거나 왜곡된 형상이나 모델링 과정에서 발생한 특이점을 효과적으로 보정하는 데 유용하다. 이를 통해 서피스 품질을 향상시키고 후속 모델링 작업의 안정성과 효율성을 높일 수 있다. 모델(Model) → 편집(Editing) → 서피스 근사화(Approximate Surfaces)를 클릭한다.     근사화할 서피스 참조로 개별 서피스를 다중 선택하고 부착, 연결, 연결 처리 등의 옵션을 선택하여 근사 서피스로 생성할 수 있다.     부착 유형에 따라 다음 세 가지 첨부 옵션 중에서 선택할 수 있다. 대체(Replace) : 참조 서피스를 새로 생성된 서피스로 교체, 위의 사용 사례를 가장 잘 지원하는 기본 첨부 복사 및 트림(Copy and Trim) : 근사화된 서피스를 새 퀼트로 생성, 원본 서피스는 유지 트림되지 않은 서피스 복사(Copy Untrimmed) : 경계에서 트림되지 않은 새 퀼트로 근사화된 서피스를 생성, 원본 서피스는 유지     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
포토닉스 소자 시뮬레이션을 위한 앤시스 루메리컬
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   포토닉스 소자와 시스템 설계 및 해석이 가능한 광학 및 포토닉스 소자 시뮬레이션 소프트웨어 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical)은 오늘날 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 이번 호에서는 앤시스 루메리컬에 대한 간단한 소개부터 다양한 솔버에 대해 소개하고자 한다.   ■ 박건 태성에스엔이 SBU팀의 매니저로 포토닉스, 파동광학 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 루메리컬 앤시스 루메리컬은 포토닉스 소자, 프로세스 설계 및 재료 모델링을 위한 goldstandard 제품으로, 다양한 응용 분야에서 강력하고 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다. 또한 광학 소자와 시스템을 설계하고 분석하는데 있어 높은 성능을 보여준다. 앤시스 루메리컬은 <그림 1>과 같이 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이, 복잡한 포토닉스 소자 등 다양한 산업에서 활용되고 있다.   그림 1. 앤시스 루메리컬의 응용 분야   표 1. 앤시스 루메리컬 제품 및 솔버   앤시스 루메리컬 제품은 <표 1>과 같이 크게 디바이스 레벨(device level)과 시스템 레벨(system level)의 두 가지로 분류할 수 있다. 포토닉스 소자 설계 및 해석이 가능한 디바이스 레벨에는 광학적 해석을 하는 FDTD, 웨이브가이드(waveguide) 설계 및 해석에 특화된 모드(MODE), 전기적 특성 및 열적 특성 등 다양한 물리적 해석이 가능한 멀티피직스(Multiphysics)가 있으며, 설계한 포토닉스 소자를 회로 레벨에서 시뮬레이션 가능한 인터커넥트(INTERCONNECT)가 있다.   그림 2. 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용한 설계 예시   <그림 2>처럼 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용하여 소자를 설계하면 광학적 특성 해석 뿐만 아닌 광학적으로 생성된 전기, 열 특성 분석도 가능하다. 반대로 전기, 열, 양자적 특성으로 발생하는 광학적 특성도 해석이 가능하다.   앤시스 루메리컬 FDTD 앤시스 루메리컬 FDTD(Finite-Difference TimeDomain)는 시간 영역에서 맥스웰(Maxwell) 방정식을 직접 풀어 전자기파의 전파를 시뮬레이션한다. 이를 통해 전자기장의 시간적 변화를 정확하게 분석할 수 있다. FDTD를 통해 분석할 수 있는 결과는 근거리 전자기장, 원거리 전자기장, 반사 스펙트럼, 투과 스펙트럼, 흡수 스펙트럼, 포인팅(Poynting) 벡터 등이 있다. 앤시스 루메리컬 FDTD에는 FDTD, RCWA, STACK 등 총 세 가지의 솔버가 있다. FDTD는 RCWA와 STACK으로 수행하는 모든 해석이 가능하지만, 특정한 해석 구조와 조건에서 RCWA와 STACK 솔버를 사용한다면 FDTD보다 훨씬 빠른 속도로 해석이 가능하며 데이터 사용량도 줄일 수 있다.   그림 3. FDTD 솔버 선택 방법   <그림 3>처럼 서로 다른 굴절률을 가진 여러 층(다층 구조)에 평면파가 입사되는 조건에 대해 시뮬레이션할 때, 구조의 형태에 따라 적합한 솔버를 선택하면 해석 시간과 컴퓨터 자원을 효율적으로 쓸 수 있다. 다층박막 및 필름 같은 형태의 구조 : STACK 솔버 동일한 형태의 구조가 규칙성을 가지고, 반복적으로 배치된 와이어 그리드(wire grid) 및 창살(grating)같은 형태의 구조 : RCWA 솔버 주기성이 없는 랜덤한 형태의 구조 : FDTD 솔버     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
처리 시간이 10시간 미만인 LES 워크플로
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25)   이번 호에서는 사용자가 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise)와 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver, 이전 명칭 CharLES)를 사용하여 LES 워크플로의 이점을 누릴 수 있는 방법에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   대규모 와류 시뮬레이션(LES)은 최근 전산 유체 역학(CFD)에서 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 급증은 주로 제한된 설계 공간, 긴 실행 시간, 물리학 감소 등 기존의 레이놀즈 평균 나비에 스토크(RANS) 기반 CFD에 내재된 트레이드오프 때문이다. 코드 설계 및 컴퓨팅 아키텍처의 발전으로 경계층 분리, 항공 음향, 연소 등 복잡한 산업 문제에 대해 LES(Large-Eddy Simulation, 대형 와류 시뮬레이션)와 같은 고충실도 시뮬레이션을 구현할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰도를 높여줄 뿐만 아니라, GPU 컴퓨팅 아키텍처의 활용을 통해 LES 솔버의 성능을 크게 향상시켰다. 이러한 개선으로 이제 LES 워크플로를 실제 엔지니어링 작업에 적용하여 10시간 미만의 처리 시간을 달성할 수 있게 되었으며, 이를 통해 LES는 생산 수준의 CFD 환경에서 실용적인 선택이 될 수 있게 되었다.   ▲ CFD Prediction for High-Lift Aerodynamics(Slotnick, 2019)   피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버가 고충실도 LES 시뮬레이션에서 갖는 장점은 다음과 같이 네 가지로 볼 수 있다. 보로노이 다이어그램 기반 대규모 병렬 메시 환경 강력하고 비선형적으로 안정적인 수치 체계 및 고급 물리 모델 대규모 데이터 세트를 위한 신속한 시각화 및 심문 확장 가능한 GPU 상주 다중 물리 유동 솔버     전처리는 전체 정확도에 큰 영향을 미치고 일반적으로 전체 워크플로 시간의 약 75~80%를 차지하기 때문에 CFD 워크플로에서 매우 중요한 단계이다. 이 단계에서 CFD 사용자를 지원하기 위해 피델리티 LES는 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)라는 고급 메시 툴을 개발했다. 이 툴은 정확도를 개선하고 메시 품질 지표를 향상하는 데 필요한 시간을 단축하여 전처리 워크플로를 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었다. 피델리티 스티치는 LES를 위한 보로노이 다이어그램 기반 볼륨 메시 툴이다. 보로노이 다이어그램은 유클리드 거리를 기반으로 한 고유한 파티션이다. 이 메시 프로세스에는 두 가지 입력이 있다. 첫 번째 입력은 피델리티 스티치가 다이어그램을 클립하는 데 사용할 수밀하고 매니폴드한 표면 메시를 가져오는 것이다. 두 번째 입력은 사이트 생성이다. 토폴로지는 사이트 배치와 해당 사이트 스텐실과 서피스 메시의 교차점을 생성한 결과물이다. 그러면 스티치가 임의의 다면체 셀을 직접 생성한다.     로이드 알고리즘은 반복적으로 메시를 평활화하는 데 사용된다. 이 스무딩 절차는 벽에 가까운 정렬을 유리하게 만들고 고해상도가 필수적인 인터페이스에서 셀 볼륨을 보다 균일하게 분배한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
모바일 CAD 아레스 터치의 새로운 기능
데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (6)   DWG 호환 CAD로 알려진 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있으며, 이들 모듈은 상호 간 동기화되어 작동한다. 이러한 구성으로 인해 아레스 캐드는 흔히 삼위일체형(trinity) CAD로 불린다. 이번 호에서는 스마트폰 및 태블릿에서 동작하는 아레스 터치를 중심으로, 새롭게 추가된 주요 기능 네 가지를 살펴보겠다.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV     아레스 터치는 스마트폰과 태블릿에서 도면을 확인하고 수정하며 주석을 추가할 수 있도록 설계된 모바일 전용 CAD 애플리케이션이다. 안드로이드 스마트폰 및 태블릿, 아이폰 또는 아이패드에서 사용할 수 있다. 이 앱은 전문적인 2D 도면 편집 기능은 물론 3D 파일의 시각화와 협업 기능까지 제공하며, 아레스의 트리니티(Trinity) 기술 개념에 기반한 다양한 도구를 포함하고 있다. 또한, 면적 계산이나 중심선 작성 등 새로운 명령어가 계속 추가되어 기능이 점점 확장되고 있다.   ■ 참고 아레스 터치는 ARES Commander Trinity 라이선스 및 ARES Kudo Professional 라이선스에 포함되어 제공된다. 또는 아레스 터치 단독 구매를 원하는 경우, 그래버트 홈페이지에서 직접 구매할 수 있다.   아레스 터치에 새롭게 추가된 기능 면적 표시 도구 : Area Note 명령어     도면 내 특정 영역(예 : 방, 필드 등)을 다양한 표준 색상과 투명 효과를 사용하여 시각적으로 강조할 수 있는 새로운 명령어이다. 이 기능은 사용자가 영역을 선택하면 해당 면적을 자동 계산하고, 색상과 이름으로 구분해 표시할 수 있도록 도와준다. 해당 명령은 메뉴에서 주석(Annotate) → Area Note 또는 명령어 모음 리스트에서 ‘AREANOTE’로 실행할 수 있다. 영역은 내부 점을 클릭하거나, 선으로 둘러싼 외곽을 지정하여 선택할 수 있다. 선택된 영역은 사용자가 지정한 색상으로 채워지며, 투명도 설정도 가능하다. 면적(도면 단위 기준)은 자동으로 계산되어 삽입되며, 사용자가 입력한 설명(레이블)도 함께 표시할 수 있다. 생성된 영역은 익명 블록(Anonymous Block) 형태로 삽입되며, 속성 팔레트를 통해 색상, 이름 등 다양한 속성 변경이 가능하다.   중심선 생성 도구 : Centerline 명령어     중심선(Centerline)을 생성하는 주석 기능이 새롭게 도입되었다. 이로 인해 주석 기능의 범위가 더욱 확대되고 활용도도 높아지고 있다. ‘CENTERLINE’ 명령어를 사용하면 두 개의 선(line), 호(arc), 폴리선(polyline) 구간 사이에 중심선을 생성할 수 있다. 중심선은 선택한 객체보다 약간 연장된 길이로 생성되며, 정확한 중심에 배치된다. 선택하는 두 객체는 길이가 달라도 상관없으며, 평행하지 않아도 중심선은 그 중간을 기준으로 자동 생성된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
유니티 6.2 정식 출시… “합리적이고 효율적인 개발 생태계 확장”
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.
작성일 : 2025-08-20
엔비디아, "AI와 디지털 트윈으로 물리적 프로토타입 없는 제조 혁신 이끈다"
엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스인 ‘시그라프(SIGGRAPH) 2025’에서, 아마존 디바이스 앤 서비스(Amazon Devices & Services)가 엔비디아 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔다. 아마존 디바이스 생산 시설에 이달 도입된 이 설루션은 시뮬레이션 우선 접근 방식을 적용한 ‘제로 터치(zero-touch)’ 제조 방식을 구현했다. 제로 터치의 핵심은 로봇 팔이 다양한 장비의 제품 품질을 자율적으로 검사하고, 새로운 제품을 생산 라인에 통합하도록 훈련하는 과정 전체를 하드웨어 변경 없이 합성 데이터를 기반으로 수행하는 것이다. 이를 위해 아마존 디바이스가 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반의 디지털 트윈을 결합했다. 모듈형 AI 기반 워크플로를 통해 기존보다 더 빠르고 효율적인 검사를 진행하며, 제조업체의 워크플로를 간소화해 신제품을 소비자에게 전달하는 시간을 줄일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     또한, 이 설루션은 공장 작업대와 장비의 사실적인 물리 기반 표현에 기반한 합성 데이터를 생성해 로봇 운영을 위한 ‘제로샷(zero-shot)’ 제조를 가능하게 한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서 AI 모델의 성능을 높이는 데에 쓰이며, 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서의 AI 모델 성능 격차를 최소화할 수 있다. 엔비디아는 “제로샷 제조를 통해 물리적 프로토타입 없이도 다양한 제품과 생산 공정을 유연하게 처리할 수 있는 범용 제조 시대를 향한 중요한 도약을 이뤄냈다”고 평가했다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 변경만으로 한 제품의 감사 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환할 수 있으며, 더 빠르고 제어가 용이한 모듈화 제조 파이프라인을 구축했다. 이를 위해 엔비디아의 아이작(Isaac) 기술 제품군을 활용한다. 아마존은 신규 장치가 도입되면 CAD 모델을 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 엔비디아 아이작 심(Sim)에 적용한다. 아이작 심은 각 장치의 CAD 모델을 통해 물체 및 결함 탐지 모델 훈련에 필수인 5만 개 이상의 합성 이미지를 생성한다. 이후 엔비디아 아이작 ROS를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔 궤적을 생성하고 조립부터 테스트, 포장, 검사까지 모든 과정을 구성한다. 로봇이 작업 환경을 이해하고 충돌 없는 궤적을 생성하는 데에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(Jetson AGX Orin) 모듈에서 실행되는 쿠다(CUDA) 가속 동작 계획 라이브러리 엔비디아 cu모션(cuMotion)이 사용된다. 또한, 500만 개의 합성 이미지로 훈련된 엔비디아의 파운데이션 모델 파운데이션포즈(FoundationPose)는 로봇이 장비의 정확한 위치와 방향을 파악하도록 돕는다. 파운데이션포즈는 사전 노출 없이도 새로운 물체에 맞춰 일반화할 수 있어, 모델 재훈련 없이 다양한 제품 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 한편, 이 기술을 더욱 빠르게 개발하기 위해 아마존 디바이스 앤 서비스는 AWS 배치(Batch)와 아마존 EC2 G6 인스턴스를 통해 분산 AI 모델 훈련을 수행했으며, 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Bedrock)으로 제품 사양 문서를 분석해 공장 내 고수준 작업과 특정 검사 테스트 사례를 계획했다. 아마존 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore)는 생산 라인 내 다중 공장 작업대를 위한 자율 워크플로 계획에 사용되며, 3D 설계와 표면 특성 등 멀티모달 제품 사양 입력을 처리할 수 있다.
작성일 : 2025-08-18