올인원 비주얼 커뮤니케이션 플랫폼 캔바(Canva)가 ‘크리에이티브 운영체제(Creative Operating System)’를 출시했다고 발표했다. 이번 출시를 통해 캔바는 지난 10여년 간 축적해온 혁신을 집약해 창의력을 한층 강화하도록 설계된 새로운 기능을 선보인다. 새로운 운영체제는 캔바의 ‘디자인 모델(Design Model)’을 기반으로 설계되어, 디자인부터 협업, 퍼블리싱, 성과 관리까지 창작의 전 과정을 하나의 흐름으로 통합한다. 그 결과, 인간의 창의력이 주도하고 AI가 그 가능성을 확장하는 더 빠르고, 더 스마트하며 더 유기적으로 연결된 디자인 방식을 구현했다.     새로운 ‘크리에이티브 운영체제’의 중심에는 새롭게 재구성된 비주얼 스위트(Visual Suite)가 있다. 이 업그레이드를 통해 동영상, 이메일, 코드, 폼 모든 형식에서 가능성 영역을 한층 확장해, 아이디어를 구현하고 목표를 달성하는 과정을 쉽게 만들어준다. 이번 크리에이티브 운영체제는 다양한 기능을 새롭게 선보인다. 동영상 편집기 2.0(Video 2.0)은 복잡함과 불편함을 제거하기 위해 처음부터 다시 설계되었다. 전문가 수준의 편집 도구와 캔바 특유의 간편성이 결합되어 어떤 기기에서도 몰입도 높은 영상을 손쉽고 빠르게 제작할 수 있다. 매직 비디오(Magic Video)와 새로운 트렌드 템플릿 라이브러리를 통해 단 하나의 프롬프트만으로도 완성도 높은 콘텐츠를 생성할 수 있다. 새롭게 디자인된 타임라인은 영상 자르기, 동기화, 영상 레이어링을 빠르고 직관적으로 작업할 수 있으며, AI 도구들은 편집과 효과 적용을 자동화하는 데 도움을 준다.  캔바에서 가장 많이 요청된 기능 중 하나인 이메일 디자인(Email Design)은 완전히 새로운 형식을 선보이며, 마케팅 팀이 이미 콘텐츠를 디자인하는 플랫폼 안에서 이메일을 제작할 수 있게 해준다. 이제 팀은 별도의 코딩이나 툴 전환 없이 완전히 브랜딩된 마케팅 이메일을 제작하고 맞춤화하여 내보낼 수 있다. 완성된 디자인은 HTML 파일로 내보내 원하는 이메일 플랫폼에서 바로 배포할 수 있다. 캔바 폼(Forms)은 캔바 안에서 직접 피드백, RSVP, 데이터 등을 수집할 수 있는 새로운 방식이다. 완전히 브랜딩된 폼을 웹사이트를 포함한 다른 캔바 디자인에도 추가할 수 있으며, 시각적 스타일에 맞게 자유롭게 커스터마이징할 수 있다. 응답 내용은 자동으로 캔바 시트(Canva Sheets)로 연동되어 모든 정보를 한 곳에서 관리할 수 있다. 또한, 이제 캔바 시트를 캔바 코드(Canva Code)로 만든 결과물과 연결할 수 있어 데이터 기반의 인터랙티브 위젯을 손쉽게 제작할 수 있다. 라이브 대시보드, 계산기, 학습 도구 등 어떤 형태든 데이터가 변경될 때마다 자동으로 업데이트되며, 모든 요소가 유기적으로 연결된 상태를 유지한다.  아울러, 캔바는 창의성에 특화된 새로운 세대의 AI를 공개했다. 여기에는 디자인 자체를 이해하도록 학습된 모델이 포함된다. 이번 혁신은 창의력이 이끌고 기술이 가능성을 확장하는 방향, AI가 사용자의 목표 달성을 지원하는 방식을 발전시킨 것이다.  디자인 중심 캔바 AI 모델(Canva Design Model)은 디자인의 복잡성을 이해하도록 학습된 모델로, 수 년간의 연구와 디자인 지식을 바탕으로 구축됐다. 이 모델은 디자인의 논리를 해석하고, 레이아웃을 조율하며, 단 몇 초 만에 완전히 편집 가능한 콘텐츠를 생성한다. 캔바 AI는 대대적인 업그레이드를 거치며 이제 디자인의 모든 단계에 깊이 통합되었다. 사진, 영상, 질감, 3D 그래픽 등 원하는 모든 요소를 상상하기만 하면 캔버스 위에서 바로 구현해준다. 또한 새롭게 추가된 스타일 매치를 통해 모든 요소가 조화를 이루며 브랜드 일관성을 유지한 디자인을 손쉽게 완성할 수 있다.  @Canva에게 질문하기(Ask @Canva)는 디자인 과정 어디서든 도움을 받을 수 있는 디자인 어시스턴트다. 사용 중 ‘@Canva’를 태그하기만 하면 즉시 피드백, 디자인 제안, 스마트 편집 지원을 받을 수 있다. 카피 문구 제안부터 디자인 수정까지 편집기에 내장된 창작 파트너 역할을 수행한다. 이외에도 캔바는 브랜드 성장을 위한 마케팅 도구
도 소개했다. 캔바는 엔드 투 엔드 플랫폼으로 발전하며 브랜드 관리, 마케팅 캠페인, 성과 추적을 위한 신규 툴을 선보인다. 캔바 그로우(Canva Grow)는 광고 소재 기획부터 제작, 게시, 성과 분석까지 한 번에 처리할 수 있는 통합 마케팅 플랫폼이다. 마케팅 팀은 이제 캔바에서 광고를 디자인하고 메타(Meta) 등 다양한 플랫폼에서 실행하며, 실시간으로 인사이트를 추적하고 성과 지표에 따라 즉시 콘텐츠를 최적화할 수 있다. 브랜드 인식 AI를 기반으로 하는 캔바 그로우는 성과 데이터를 학습하여 시간이 지날수록 모든 캠페인을 더 스마트하고 효과적으로 발전시킨다. 브랜드 시스템(Brand System)은  브랜드 가이드라인과 브랜드 자산을 편집기로 직접 가져와 팀이 필요한 모든 것을 제작 환경 내에서 즉시 접근할 수 있도록 지원한다. 글꼴, 색상, 로고 템플릿이 자동으로 적용되어, 모든 디자인과 채널에서 브랜드 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다. 성장 중인 팀이나 글로벌 기업 모두에게, 수동으로 하는 브랜드 검수 과정이 필요 없도록 하여 편리하고 일관성 있게 브랜드를 확장할 수 있다.  캔바는 개인, 마케터, 소규모 팀을 위한 ‘캔바 비즈니스(Canva Business)’ 요금제를 새롭게 도입했다. 이 요금제는 고급 AI, 분석, 브랜드 관리 도구를 활용해 브랜드를 성장시키고자 할 때 최적화된 구독 플랜으로, 캔바 프로(Canva Pro)와 캔바 엔터프라이즈(Canva Enterprise)의 중간 단계에 해당한다. 확장된 저장공간, 더 높은 AI 사용 한도, 인쇄 할인, 팀 성장을 돕는 다양한 전문 기능을 함께 제공한다. 캔바의 멜라니 퍼킨스(Melanie Perkins) 공동 창업자 및 CEO는 “지식의 접근성이 높아질수록 우리는 ‘정보의 시대’에서 ‘상상력의 시대’로 이동하고 있다고 믿는다. 이 시대에는 창의력이 그 어느 때보다 중요한 시기다”라며, “이 새로운 시대에 캔바 사용자들이 성공할 수 있도록 어떻게 지원할 수 있을지 고민해왔다. 그래서 이번에 올인원 ‘크리에이티브 운영체제’라는 캔바 최대의 혁신을 선보이게 되어 더더욱 기쁘다"고 밝혔다. 또한 “동영상, 이메일, 폼 등 주요 기능이 대폭 업그레이드된 비주얼 스위트, 브랜드와 비즈니스 성장을 위한 강력한 AI 레이어와 다양한 툴 등 새 기능들을 통해 사용자들이 자신의 아이디어를 어떻게 실현할지 무척 기대된다”고 전했다. 한편, 캔바는 전문 디자인과 일상 창작의 경계를 허문 새로운 ‘올 뉴 어피니티(All-New Affinity)’를 공개했다. 벡터 편집, 이미지 보정, 고급 레이아웃 디자인 등 많은 사랑을 받아온 전문 디자인 도구들을 하나의 강력한 제품과 통합된 파일 형식으로 결합해, 이제 여러 프로그램을 오갈 필요 없이 전문가 수준의 작업이 가능하다. 이제 어피니티는 전문 크리에이터가 어피니티에서 애셋을 제작한 뒤 바로 캔바로 이동해 협업, 게시, 브랜드 확장을 이어갈 수 있도록 지원하며, 전체 디자인 프로세스를 완성한다. 또한 어피니티는 이번에 최초로 영구 무료로 제공되어, 전문 크리에이터들의 마지막 진입 장벽을 제거하고 누구나 세계적 수준의 도구에 접근할 수 있도록 지원한다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 전문가 수준의 레이저 스캐닝 기능을 다양한 산업의 입문 사용자까지 확장하는 핸드헬드(handheld) 3D 스캐너 ‘아틀라스캔 프로(ATLASCAN Pro)’를 출시했다. 헥사곤은 “다중 레이저 라인과 독자적인 프로세싱 알고리즘을 적용한 아틀라스캔 프로는 누구나 쉽게 배우고 저렴하게 구매할 수 있으며, 빠른 스캐닝 속도와 높은 데이터 품질을 동시에 구현한다”고 소개했다. 다용도로 사용 가능한 이 스캐너는 무게가 1kg으로 펌프 하우징, 자동차 차체 또는 가전제품 등 다양한 부품을 현장에서 직접 스캔할 수 있다. 최대 2시간 사용 가능한 교체식 배터리와 와이파이 7을 지원하는 무선 옵션을 제공하며, 동적 스캐닝 기능을 통해 프로펠러나 배관 내부처럼 불안정한 환경이나 이동 중인 부품도 원활하게 스캔할 수 있다.     아틀라스캔 프로는 표준 모드에서 최대 720×640mm 범위를 초당 400만 포인트의 속도로 스캔한다. 사용자는 손가락으로 조작 가능한 인체공학적 스위치를 통해 표준 모드와 고정밀 모드를 쉽게 전환할 수 있으며, 고정밀 모드에서는 160×140mm 영역을 높은 해상도로 측정할 수 있다. 역설계 워크플로 역시 간소화됐다. 사용자는 손상된 부품이나 전기 커넥터처럼 작은 부품을 다양한 각도에서 스캔해 누락된 세부 정보를 포착하고, 추가 보정이나 후처리를 최소화할 수 있다. 또한 헥사곤은 기존 워크플로에 즉시 연동 가능한 환경을 제공하기 위해, 지오매직 디자인 X 고(Geomagic Design X Go) 소프트웨어를 포함한 스타터 번들을 추가 비용 없이 제공한다고 전했다. 이를 통해 사용자는 원본 설계 없이도 부품을 재현하고, 3D 모델 제작 또는 적층 제조용 데이터로 빠르게 전환할 수 있다. 전문가는 CAD 기능이 강화된 지오매직 디자인 X(Geomagic Design X)로 업그레이드하거나, 선호하는 역설계 소프트웨어를 사용할 수도 있다. 아틀라스캔 프로는 품질 관리 및 검사를 위해 VDI/VDE 2634-3 규격에 따라 인증되었으며, 헥사곤의 HH 스캔(HH Scan) 소프트웨어가 포함되어 있어 누구나 손쉽게 3D 컬러맵, 기하학적 형상 및 보고서 작성을 시작할 수 있다. 또한 이 스캐너는 소프트웨어에 독립적이기 때문에, 출시 시점부터 지오매직 컨트롤 X(Geomagic Control X)와 지오매직 디자인 X에 대한 직접 스캔을 지원하며, 타사 소프트웨어 지원도 추가될 예정이다. 아틀라스캔 프로는 계측 등급의 아틀라스캔 맥스(ATLASCAN Max)와 내장 포토그래메트리 기능을 갖춘 타깃 프리 휴대용 3D 스캐너인 마블스캔(MARVELSCAN)을 보완한다. 특히, 지난 2025년 5월 출시된 하이퍼 스캔(HYPERSCAN) 시리즈는 0.05~0.14mm의 정확도로 4m이상의 대형 물체나 이동하는 대상을 측정하기에 적합하며, 광학식 트래커와 스캐너 시스템을 결합하여 실시간 동적 트래킹을 제공해 헥사곤의 휴대용 3D 스캐너 라인업을 완성한다. 헥사곤의 대런 고(Darren Goh) 핸드헬드 3D 스캐너 제품 디렉터는 “아틀라스캔 프로는 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 핸드헬드 3D 스캐너로, 빠르고 전문적인 수준의 스캐닝 성능을 필요한 이들에게 합리적인 가격에 제공하며, 헥사곤의 지속적으로 확대되고 있는 3D 핸드헬드 스캐너 제품군을 한층 강화한다”면서, “욕조, 유아용 장난감, 버스 제조 등 모든 애플리케이션이 헥사곤이 자랑하는 초정밀 측정 수준을 요구하는 것은 아니다. 이번 신제품을 통해 사용자가 유지보수, 역설계, 3D 모델 생성 등 고생산성 워크플로를 일상 업무에 통합할 수 있는 새로운 기회가 열리게 될 것으로 기대한다”고 말했다.

디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   제조 시설은 지속적인 문제에 직면해 있다. 정비 일정은 일반적으로 실제 마모와 관계없이 3개월마다 부품을 점검하고 6개월마다 구성 요소를 교체하는 등 엄격한 일정을 따른다. 그 결과 불필요한 점검과 교체로 인한 비효율적인 시간 낭비가 발생하고, 반대로 정비 일정 전에 부품이 고장 나는 일도 생긴다. 센트랄수펠렉-파리 사클레대학교(CentraleSupélec–Université Paris-Saclay)의 지궈 젠(Zhiguo Zeng) 교수와 그의 연구팀은 디지털 트윈 기술과 딥러닝을 결합한 혁신적인 접근 방식을 통해 이 문제를 해결하고 있다. 그들의 목표는 모든 중요 부품에 센서를 배치할 필요 없이 시스템 수준의 모니터링 데이터만으로 로봇 시스템의 구성요소 수준의 고장을 감지하는 것이다. 젠 교수는 “유지보수는 공장에서 매우 큰 문제”라면서, “기계에 유지보수가 필요한 시기를 미리 안다면 주문이 적은 시기에 수리 일정을 잡을 수 있어 생산성 손실을 최소화할 수 있다”고 말했다. 그는 신뢰성 공학과 수명 예측 분야에서 풍부한 경험을 갖고 있지만, 디지털 트윈 기술은 그의 이전 연구와는 결이 다른 새로운 영역이었다. 센트랄수펠렉의 안 바로스(Anne Barros) 교수와 페드로 로드리게스-아예르베(Pedro Rodriguez-Ayerbe) 교수가 주도하는 학제 간 프로젝트인 ‘미래의 산업(Industry of the future)’에 참여하면서, 그는 디지털 트윈이 어떻게 강력한 시뮬레이션 도구를 물리적 시스템에 실시간으로 직접 연결할 수 있는지 깨달았다. 젠 교수는 “디지털 트윈은 결함 진단에 매우 유용하다. 이를 실제 기계의 데이터에 연결하여 그 데이터로 모델을 개선할 수 있다”고 설명했다.  제조업, 자동차, 항공우주 및 기타 분야로 활용 영역이 확대되면서, 디지털 트윈은 인더스트리 4.0에서 유망한 기술 중 하나로 자리잡고 있다. 물리적 객체나 시스템의 가상 복제본인 디지털 트윈(digital twin)을 생성함으로써, 조직은 운영 현황과 유지보수 필요성을 명확하게 파악할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 예측 유지 관리 시스템 개발의 어려운 측면 중 하나인 고장 데이터의 부족에 대한 해결책을 제시한다. 젠 교수는 “현실에서는 고장이 자주 발생하는 걸 보기는 어렵다. 그래서 이제는 시뮬레이션을 통해 고장 데이터를 만들어낸다”고 설명했다.   가상과 물리의 가교 역할 디지털 트윈 프로젝트는 물리적 시스템과 가상 시스템 간의 다양한 수준의 통합을 통해 구현 옵션을 제공한다. 젠 교수의 연구팀은 세 가지 서로 다른 수준의 디지털 표현으로 작업했다. 기본 수준에서 디지털 모델은 기존 시뮬레이션처럼 작동하며, 물리적 시스템과 데이터를 교환하지 않는 정적 모델로 오프라인에서 실행된다. 그다음 단계는 디지털 섀도로, 가상 모델이 물리적 시스템의 데이터를 받아 그 행동을 미러링하지만 제어하지는 않는다. 가장 발전된 구현은 데이터와 정보의 양방향 흐름을 갖춘 진정한 디지털 트윈이다. 여기서 모델은 관찰을 바탕으로 스스로 업데이트하고 물리적 시스템을 제어하는 실시간 결정을 내린다. 연구팀은 테스트용으로 ArmPi FPV 교육용 로봇을 선택했다. 이 로봇은 5개의 관절과 하나의 엔드이펙터로 구성되며, 6개의 서보 모터로 제어된다. 결함 진단의 기초가 될 만큼 정확한 디지털 트윈을 만드는 것은 어려운 일이었다. 또한 기존 모니터링 접근 방식의 한계를 해결해야 했다. 젠 교수는 “대부분의 산업 사례에서 베어링을 진단하려면 베어링 수준의 센서가 필요하며, 이는 쉽지 않은 일이다. 내부에 베어링이 있는 큰 기계를 상상해보면 센서를 설치하기 위해서는 기계를 분해해야 하는데 때로는 공간이 충분하지 않을 때도 있다”고 말했다.   그림 1. ArmPi FPV 교육용 로봇(출처 : 센트랄수펠렉)   그들의 접근 방식은 시스템 수준 데이터(로봇 엔드 이펙터의 이동 궤적)를 사용하여 구성 요소 수준의 오류(개별 모터 문제)를 진단하는 것이었다. 또한 디지털 트윈을 사용하여 관찰할 수 있는 것과 감지해야 할 것 사이의 격차를 해소하고자 했다. 연구팀은 시뮬링크(Simulink)와 심스케이프 멀티바디(Simscape Multibody)를 사용하여 디지털 트윈을 구축했으며, 구성요소와 시스템 수준 동작을 모두 나타내는 계층적 모델을 만들었다. 젠 교수는 “모든 것은 시뮬레이션 모델을 설계하는 것으로 시작한다. 동적 시스템과 그 제어기를 모델링하고 싶다면 시뮬링크는 매우 강력하다”고 말했다. 연구팀은 시뮬링크를 사용해 모터 제어기를 PID 제어기로 모델링하면서 실험적으로 조정한 게인 값을 활용했다. 또한, 시뮬링크의 시각화 기능을 적극적으로 활용해 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇의 센서 데이터를 연동할 수 있는 인터페이스를 구축하고, 실시간 모니터링 환경을 구성하였다. ROS 툴박스(ROS Toolbox)는 로봇 하드웨어와의 연결에서 유용한 역할을 했다. 젠 교수는 “로봇 운영 체제(Robot Operating System : ROS)를 사용하려면 일반적으로 ROS와 파이썬(Python) 환경을 별도로 구성하고 모든 연결을 직접 처리해야 한다”면서, “ROS 툴박스를 사용하면 이런 설정이 자동으로 관리되기 때문에 많은 노력을 아낄 수 있다”고 설명했다. 연구팀은 AI 모델 학습을 위한 데이터 준비 과정에서는 두 가지 접근 방식을 시도하였다. 먼저, 로봇에 입력되는 모터 명령과 그에 따른 그리퍼(gripper)의 움직임 패턴과 같은 원시 계측값을 기반으로 데이터를 수집하였다. 이후에는 디지털 트윈을 활용한 방식을 도입하였다. 시뮬레이션을 통해 로봇이 명령에 따라 어떻게 움직여야 하는지를 예측하고, 이 결과를 실제 움직임과 비교함으로써 예상과 실제 간의 차이를 도출하였다. 이러한 차이는 미세한 고장을 감지하는 데 유용한 지표로 작용하였다.   그림 2. 심스케이프 멀티바디의 로봇 팔에 대한 시뮬링크 모델(출처 : 센트랄수펠렉)   연구팀은 딥 러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)를 사용하여 장단기 메모리(Long Short-Term Memory : LSTM) 신경망을 훈련하여 특정 실패를 나타내는 패턴을 식별했다. 모델 아키텍처에는 각각 100개의 숨겨진 단위가 있는 두 개의 LSTM 계층, 그 사이의 드롭아웃 계층 및 완전히 연결된 분류 계층이 포함된다. 연구팀은 매트랩 앱 디자이너(MATLAB App Designer)를 사용하여 각 모터의 위치, 전압 및 온도를 포함한 실시간 데이터를 수집하는 그래픽 사용자 인터페이스를 설계했다. 이 인터페이스를 통해 로봇의 상태를 모니터링하고 오류 진단 모델의 예측을 검증할 수 있었다. 이러한 통합 도구들이 원활하게 함께 작동하면서, 연구팀은 소프트웨어 호환성 문제와 씨름하기보다는 효율적으로 기술적 과제 해결에 집중할 수 있었다.   현실 격차에 도전하다 연구팀은 실제 로봇에서 훈련된 모델을 테스트했을 때 연구원들이 ‘현실 격차’라고 부르는 시뮬레이션과 현실 세계 간의 불일치에 직면했다. 결함 진단 모델은 시뮬레이션에서 98%의 정확도를 달성하여 모터 고장의 위치와 유형을 모두 정확하게 식별했지만, 실제 로봇에서 테스트했을 때 성능은 약 60%로 떨어졌다. 젠 교수는 “시뮬레이션이 현실과 일치하지 않는 이유를 분석하고 있다”고 말하며, “실제 세계를 시뮬레이션 상에서 표현할 때 고려하지 못한 요소들이 있다”고 설명했다. 젠 교수와 그의 연구팀은 통신 신뢰성 문제, 시뮬레이션에서 고려되지 않은 모터 노이즈, 제어 명령과 모니터링 활동 간의 동기화 문제 등 성능 격차에 기여하는 여러 요인을 확인했다.   그림 3. 정상 상태 오류에서 로봇 팔의 애니메이션 및 관련 혼동 매트릭스(출처 : 센트랄수펠렉)   이러한 과제는 디지털 트윈 애플리케이션의 광범위한 문제를 반영한다. 현실은 가장 정교한 시뮬레이션보다 더 복잡하다. 연구팀은 낙담하기보다는 실제 노이즈 패턴을 시뮬레이션 하는 모듈을 디지털 트윈에 추가하고 전이 학습에 도메인 적응 기술을 적용하는 등 이러한 격차를 해소하기 위한 방법을 개발했다. 젠 교수는 “디지털 트윈 모델을 개발할 때 보정 테스트를 하긴 하지만, 이 역시 통제된 환경에서 이루어진다”고 말했다. 이어서 “하지만 산업 현장에 모델을 실제로 적용하면 훨씬 더 많은 노이즈가 포함된 데이터를 접하게 된다. 이처럼 현실의 노이즈를 알고리즘 관점에서 어떻게 보정할 것인가는 매우 도전적인 연구 주제”라고 설명했다. 이러한 수정을 통해 연구팀은 실제 세계 정확도를 약 85%까지 개선했다. 이는 실용적 구현을 향한 중요한 진전이다.   소규모 실험실에서 스마트 공장으로 연구팀의 작업은 단일 로봇을 넘어서 확장되고 있다. 이들은 다수의 로봇이 협업하며 생산 라인을 구성하는 소규모 스마트 공장 환경을 구축하고 있으며, 이를 통해 고장 진단 알고리즘을 보다 실제에 가까운 조건에서 실험하고자 한다. 젠 교수는 “우리는 미니 스마트 공장을 구축하려고 한다”면서, “생산 설비와 유사한 환경을 만들어 로봇에 알고리즘을 적용해, 실제 생산 스케줄링에 통합될 수 있는지를 실험하고 있다”고 설명했다. 이러한 접근 방식은 교육적 효과도 크다. 센트랄수펠렉의 공학과 학생들은 수업과 프로젝트를 통해 디지털 트윈, 로보틱스, 머신러닝 기술을 실습 기반으로 학습하고 있다. 젠 교수는 “학생들이 처음부터 가상 공간에서 모델을 직접 설계하고 이를 점차 실제 로봇과 연결해가는 과정을 보면, 그들이 이 과정을 진심으로 즐기고 있다는 걸 알 수 있다”고 전했다. 이 연구는 제조업뿐 아니라 물류, 스마트 창고 등 다양한 산업 분야로의 확장이 가능하다. 예를 들어 스마트 창고에서는 로봇이 정해진 경로를 따라 이동하지만, 장애물이 나타나면 이를 인식하고 경로를 유동적으로 조정해야 한다.   그림 4. 여러 로봇이 소규모 스마트 공장 환경의 생산 라인에서 협력하여 작동한다.(출처 : 센트랄수펠렉)   젠 교수는 “스마트 창고에서 로봇은 사전 정의된 규칙을 따르지만, 패키지가 떨어지고 경로가 막히는 등 경로를 리디렉션하고 다시 프로그래밍해야 하는 경우가 있을 수 있다. 이런 경우 로봇을 조정하기 위해 각 로봇의 실시간 위치를 알아야 하기 때문에 디지털 트윈 시스템이 필요하다”고 설명했다. 연구팀은 구성요소가 고장 날 때 로봇의 움직임을 조정하는 것과 같은 내결함성 제어를 포함한 추가 응용 프로그램을 모색하고 있다. 또한 연구자들은 에너지 소비만 고려하는 것이 아니라, 궤적 최적화 모델에서 각 모터의 성능 저하 수준과 잔여 유효 수명도 고려하는 건전성 인식 제어를 개발하고 있다. 그들의 코드, 모델, 데이터 세트를 깃허브 저장소(GitHub repository)를 통해 자유롭게 공개하고 있으며, 다른 연구자들이 이를 바탕으로 연구를 확장해 나가기를 기대하고 있다. 목표는 개선의 출처가 어디든 간에, 보다 나은 고장 진단 시스템을 구축하는 것이다. 젠 교수는 “누군가 우리보다 더 나은 결과를 만들어낸다면 정말 기쁠 것”이라고 전했다. 중국 제조업 현장에서 일하던 부모님의 영향을 받아 공학자의 길을 걷게 된 젠 교수에게 이번 연구는 단순한 학문적 탐구를 넘어선 개인적인 사명이기도 하다. 젠 교수는 “어릴 때 제조업에서 일하는 것이 얼마나 힘든 일인지 직접 보며 자랐다”면서, “내가 그렸던 비전은 그런 육체 노동을 로봇이 대체하게 해 사람들이 보다 나은 삶을 살 수 있도록 하는 것이었다”고 전했다.   ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사로 응용 엔지니어팀을 이끌고 있으며, 인공지능·테크니컬 컴퓨팅과 신호처리·통신 분야를 중심으로 고객의 기술적 성공을 지원하는 데 주력하고 있다. LG이노텍과 LIG넥스원에서 연구개발을 수행하며 신호처리와 통신 분야의 전문성을 쌓아왔다.     ■ 기사 PDF는 추후 제공됩니다.

마이크로소프트가 코파일럿을 통해 윈도우 11 PC에 강력한 AI 경험을 제공하는 대규모 업데이트를 발표하면서, 모든 윈도우 11 PC를 AI PC로 전환하기 위한 노력을 이어갈 것이라고 전했다. 이번 업데이트는 AI 기능을 윈도우 사용 환경에 통합해, 윈도우 11 사용자가 보다 쉽고 직관적으로 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 마이크로소프트는 AI PC에 필요한 요소를 ▲자연어 문자 및 음성을 기반으로 상호작용하고 사용자를 이해 ▲사용자가 보는 시각적 정보를 같이 인식하고 도움을 추천 ▲사용자 승인 하에 능동적으로 작업 수행 등 세 가지로 제시하고 있다. 윈도우 11은 코파일럿과의 음성 기반 상호작용을 지원한다. 마이크로소프트는 음성 사용 시 코파일럿과의 상호작용 빈도가 문자보다 두 배 이상 높다는 점에 주목하면서, 간편한 음성 기반 접근으로 사용자가 코파일럿과 더욱 깊은 상호작용을 할 수 있도록 지원한다. 윈도우 11 PC의 코파일럿 앱 설정에서 이 기능을 활성화시키면 호출어인 ‘헤이 코파일럿(Hey, Copilot)’으로 코파일럿 보이스(Copilot Voice)를 실행할 수 있다. 사용자가 호출어를 말하면 화면에 마이크 아이콘이 표시되고 인식 신호음이 울리며 대화가 시작된다. 대화 종료는 ‘굿바이(Goodbye)’라는 음성 명령 또는 종료 버튼으로 실행되며, 몇 초간 상호작용이 없는 경우에도 신호음과 함께 자동으로 코파일럿이 대화를 종료한다. 코파일럿 비전(Copilot Vision)도 코파일럿이 제공되는 전 세계 윈도우 11에서 정식 지원된다. 이 기능은 사용자가 데스크톱 화면이나 앱을 공유하면 코파일럿이 화면 콘텐츠를 인식해 관련 인사이트를 제공하고, 질문에 응답하거나 음성으로 가이드를 제공하는 방식으로 작동한다. 게임 탐색, 이력서 작성, 창작 프로젝트 개선 등 다양한 작업에 활용할 수 있다.     또한, 사용자는 ‘쇼 미 하우(Show me how)’라는 음성 명령어를 통해 특정 작업의 수행 절차를 보여주도록 요청할 수 있다. 코파일럿은 앱 내 클릭 위치와 절차를 시각적으로 안내하며, 게임 플레이, 사진 보정, 여행지와 일정에 따른 준비물 검토 등 다양한 작업 환경에서 조언을 제공한다. 코파일럿 비전과의 문자 기반 대화도 가능해진다. 기존에는 음성 기반의 상호작용만 가능했으나, 마이크로소프트는 윈도우 인사이더 프로그램(Windows Insider Program)을 통해 코파일럿 비전과 텍스트 입력 방식으로도 상호작용할 수 있는 기능을 공개할 예정이다. 윈도우 11의 작업 표시줄에는 새로운 ‘애스크 코파일럿(Ask Copilot)’ 기능이 추가된다. 애스크 코파일럿 활성화를 통해 사용자는 코파일럿 비전과 코파일럿 보이스를 한 번의 클릭으로 손쉽게 이용하고, 코파일럿을 PC 사용 경험에 자연스럽게 통합해 지원, 안내, 협업 등 필요한 기능을 언제든지 활용할 수 있다. 새로운 작업 표시줄은 사용자가 더 적은 노력으로 더 많은 것을 성취하도록 돕고, 한층 생산적이고 재미있는 작업 경험을 제공하는 허브로서 기능한다. 사용자는 앱, 파일, 설정 등에 더욱 빠르게 접근함으로써 검색어를 입력하는 즉시 결과를 확인할 수 있다. 지난 5월 웹 기반 작업 수행 기능으로 공개된 코파일럿 액션(Copilot Actions on the web)은 윈도우 내 로컬 파일에서도 직접 작업을 수행할 수 있도록 기능이 확장된다. 이 기능은 윈도우 인사이더의 코파일럿 랩스(Copilot Labs)에서 프리뷰 형태로 제공될 예정이다. 범용 에이전트로서 코파일럿은 PC에 있는 맥락을 기반으로 데스크톱과 웹 애플리케이션과 상호작용하며 사진 정리, PDF 정보 추출 등 작업을 대신 수행한다. 사용자는 자연어로 작업을 지시한 후 다른 업무에 집중하며 작업 진행 상황을 실시간으로 확인하고 어떤 작업이 수행되었는지 검토할 수 있다. 코파일럿은 외부 서비스와의 연동도 지원한다. 사용자가 연결을 승인하면, 원드라이브(OneDrive), 아웃룩(Outlook), 지메일(Gmail) 등 이메일, 연락처, 일정 기반의 주요 플랫폼 서비스를 코파일럿 온 윈도우(Copilot on Windows)에 직접 연동해 활용할 수 있다. 사용자는 “치과 예약 세부 정보 찾아줘”, “이메일 주소 알려줘” 등의 명령어를 통해 캘린더나 이메일에서 필요한 정보를 빠르게 검색할 수 있으며, 원드라이브에 저장된 문서도 함께 확인할 수 있다. 검색 결과는 워드(Word), 엑셀(Excel), 파워포인트(PowerPoint) 등 다양한 형식으로 내보내는 것도 가능하다. 윈도우 설정과도 연동된다. 사용자가 윈도우 PC 설정에 대해 “화면을 더 읽기 쉽게 만들어줘”, “집중을 위해 방해 요소 줄여줘” 등 자연어 명령으로 요청하면, 코파일럿이 관련 설정 페이지로 자동 안내한다. 더 간편하게 작업을 완료할 수 있는 AI 액션 기능도 추가됐다. 매너스(Manus)는 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용 AI 에이전트로, 파일 탐색기(File Explorer) 내에서 한 번의 클릭으로 로컬 폴더의 문서를 활용한 웹사이트를 자동 생성할 수 있다. 문서를 선택한 뒤 마우스 오른쪽 버튼을 눌러 ‘매너스로 웹사이트 만들기’를 실행하면, 별도의 업로드나 코딩 없이 몇 분 만에 웹사이트가 제작된다. 이 기능은 현재 비공개 프리뷰 단계에 있으며, 향후 파일 탐색기에서 필모라(Filmora)를 실행해 쉽고 간편하게 영상을 편집할 수 있는 새로운 AI 액션도 공개될 예정이다. 마이크로소프트는 코파일럿+ PC를 대상으로, 클릭 투 두(Click to Do)와 줌(Zoom) 연동 기능을 윈도우 인사이더 프로그램을 통해 도입할 예정이다. 이 기능을 통해 사용자는 화면에 표시된 이메일 주소 위에 마우스를 올리기만 해도, 별도의 앱 전환 없이 줌 미팅을 즉시 예약할 수 있다. 한편, 마이크로소프트는 “윈도우 11은 마이크로소프트의 시큐어 퓨처 이니셔티브(Secure Future Initiative)에 따라 역대 운영체제들 중 가장 안전하다. 특히 윈도우에 에이전트 기능이 도입되면서, 개인정보와 시스템 보호를 위한 방어 체계가 한층 강화됐다”고 소개했다. 코파일럿 액션은 사용자가 모든 실행 권한을 직접 제어할 수 있도록 설계됐다. 이 기능은 기본적으로 비활성화된 상태로 제공되며, 사용자가 직접 활성화 여부를 선택할 수 있다. 모든 실행 과정은 사용자에게 투명하게 공유되며, 민감한 작업 단계에서는 특정 작업을 위해 사용자에게 별도의 승인을 요청할 수 있다. 마이크로소프트는 프리뷰 테스트를 통해 사용자 피드백을 반영하고, 기능의 안전성과 개인정보 보호 수준을 지속적으로 개선해 나갈 계획이다. 마이크로소프트의 유수프 메흐디(Yusuf Mehdi) 최고 소비자 마케팅 책임자는 “이번 업데이트를 통해 마이크로소프트는 모든 윈도우 11 PC를 코파일럿 중심의 AI PC로 전환하는 데 한 걸음 더 나아갔다”며, “매일 사용하는 윈도우 환경에 AI를 통합함으로써 사용자들이 가장 강력한 AI 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 했다”고 말했다.

유라가 자사의 전장 설계 설루션 ‘캐드바이저(CADvizor)’에 제조 설계 자동화 시스템을 선보였다고 전했다. 차량 전장용 와이어링 하네스 생산 기업인 유라는 IT 사업 본부를 통해 제품 개발과 생산에 필요한 다양한 설루션을 자체 개발해 공급하고 있다. 그 중 캐드바이저는 전기 설계를 위한 ECAD 제품으로, 전장 와이어링 하네스 설계에 최적화된 설루션을 제공한다. 이번 제조 설계 자동화 시스템 도입으로 조인트는 이제 수동 배치 대신 3D 경로 데이터를 바탕으로 와이어 길이와 재질 단가를 함께 고려해, 총비용이 최소가 되는 지점에 자동 배치된다. 이 결과가 제조용 배선도에 자동 반영되고, 이어 작업지시서 생성까지 연결돼 설계부터 생산 준비까지의 흐름이 하나로 이어진다.     이번 캐드바이저의 고도화 효과에 대해 유라는 프로젝트 기준 수작업 192시간이 12시간으로 줄어 93.8%의 시간 절감이 기대된다고 설명했다. 현장에서는 자동 배치 후 간단한 검토·보정만으로 곧바로 출도가 가능하고, 원가 측면에서도 배치 최적화로 와이어 사용량이 감소해 10만 대 기준 9.0~10.5억 원 규모의 절감이 예상된다는 것이다. 캐드바이저는 특히 자동차 전장 하네스 개발·생산팀이 겪어온 빈번한 변경에 따른 배선도 재작업, 작업자별 편차, 작업지시 전달 지연 같은 문제에 대해 ‘배선도 자동 설계 − 원가 최소 배치 − 작업지시서 자동 생성’을 한 흐름으로 묶어 속도·일관성·비용 측면에서 동시에 풀어낼 수 있도록 했다. 유라는 배선도 자동 설계·원가 최소 배치·작업지시서 생성을 하나로 묶어 자동 배치 → 검토·보정 → 확정(출도)의 간결한 절차를 구축, 설계부터 생산 준비까지의 자동화를 강화했다고 밝혔다. 이어 2026년에는 회로 설계 단계에 AI 기반 자동 설계·원가 최적화·라이브러리 추천을 도입하고, 디지키·마우저 등 대형 부품 공급사 데이터와 연계해 부품 선택을 고도화함으로써 회로 설계 → 3D 경로 설계 → 제조 설계 → 작업지시서까지 전 과정을 완성할 것이라고 덧붙였다.

DJI가 오즈모 나노(Osmo Nano)를 출시했다. 가벼운 웨어러블 액션캠인 오즈모 나노는 양면 자석 디자인으로 다양한 곳에 장착할 수 있다. 또한 차세대 1/1.3인치 센서와 고성능 이미지 프로세서를 탑재해 최대 13.5스톱의 다이내믹 레인지를 제공한다. 초소형 디자인, 간편한 마그네틱 마운팅, 다양한 액세서리 옵션을 갖춘 오즈모 나노는 어디든 장착이 가능하다. DJI 액션 카메라 중 가장 작은 모델로, 무게는 52g이며 크기는 약 57mm×29mm×28mm이다. 헤드밴드, 헬멧, 랜야드, 모자 등 다양한 장착 옵션을 제공해 사용자가 어디든 휴대하며 콘텐츠를 촬영할 수 있다.     수상 스포츠 및 야외 활동 시에는 추가 하우징 없이도 최대 10m 방수 성능을 제공하며, 다기능 비전 독(Vision Dock)과 함께 사용할 경우 땀·비·가벼운 물 튀김으로부터 보호하는 IPX4 등급의 생활 방수 기능을 제공한다. 다기능 비전 독의 내장 OLED HD 터치스크린을 통해 원격으로도 제어할 수 있다. 1/1.3인치 센서는 소형 액션캠에서 가능한 높은 화질을 제공하며, 고성능 이미지 프로세서는 13.5스톱의 다이내믹 레인지를 제공해 저조도 환경에서도 성능을 보장한다. 최대 4K/60fps 동영상과 4K/120fps 슬로 모션으로 장면을 선명하게 포착하며, 143° 초광각 시야는 모든 프레임에 더 넓은 앵글을 담는다. 오즈모 나노는 10-bit & D-Log M 컬러 성능을 제공한다. 10-bit 동영상은 최대 10억 가지 색상을 캡처하며, 8-bit 표준 동영상보다 약 72% 더 넓은 컬러 스페이스를 담아 향상된 시각 표현이 가능하다. 한편, D-Log M 모드는 색상 및 밝기 정보를 보존해 후반 작업과 편집에 유용하다. 저조도 환경에서는 오즈모 나노의 슈퍼나이트(SuperNight) 모드가 노이즈 감소 알고리즘을 이용해 화질을 향상시킨다. 이미지 안정화 시스템으로는 호라이즌밸런싱(HorizonBalancing)이 수평을 유지하고 ±30° 범위 내에서 기울기를 보정하며, 록스테디 3.0(RockSteady 3.0)은 손떨림을 방지해 준다. 오즈모 나노의 다기능 비전 독은 디스플레이 화면, 원격 사진 트리거, 충전 스테이션 및 고속 파일 전송 스테이션 역할을 한다. 마그네틱 디자인으로 카메라를 어떤 방향으로든 장착할 수 있어 셀카와 인물 사진 촬영 모드 간 전환이 간편하다. 비전 독을 사용하면 메인 카메라를 20분 만에 배터리 잔량 80%까지 고속 충전할 수 있다. 완전히 충전된 카메라는 1080p/24fps 동영상을 최대 200분까지 녹화할 수 있으며, 새로운 인듀어런스 모드를 사용하면 4K/30fps(16:9) 동영상을 최대 60분까지 녹화할 수 있다. 다기능 비전 독에는 내장 마이크로SD 카드 슬롯이 있어, PD 고속 충전 케이블을 사용해 모바일 기기나 컴퓨터에 연결하면 최대 600 MB/s의 속도로 전송을 할 수 있다. 오즈모 나노에는 듀얼 마이크가 내장되어 스테레오 녹음을 지원하며, 몰입감 있는 1인칭 시청각 경험을 위한 선명하고 생생한 오디오를 제공한다. 오즈모오디오(OsmoAudio) 직접 마이크 연결을 통해서는 오즈모 나노를 두 개의 DJI 마이크 송신기에 수신기 없이 직접 연결하여 스튜디오 품질의 사운드를 녹음할 수 있다. DJI 오즈모 나노는 DJI 스토어 및 공인 판매처에서 주문할 수 있다. 오즈모 나노 카메라, 다기능 비전 독, 마그네틱 모자 클립, 마그네틱 스트랩, 보호 케이스, USB-C to USB-C PD 케이블(USB 3.1), 양방향 마그네틱 볼 조인트 어댑터 마운트가 포함된 오즈모 나노 스탠더드 콤보는 카메라 내장 저장장치의 용량에 따라 64GB 38만 9000원, 128GB 44만 9000원이다. 오즈모 나노의 촬영 경험을 향상시킬 수 있는 다양한 마운트와 액세서리가 별도로 판매된다. 여기에는 마그네틱 헤드밴드, 양방향 퀵 릴리즈 접이식 어댑터 마운트, ND 필터 세트, 글라스 렌즈 커버, 양방향 마그네틱 볼 조인트 어댑터 마운트 등이 있다.

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.

DJI가 강력한 성능과 유연한 확장성을 갖춘 초경량 무선 마이크 DJI Mic 3(DJI 마이크 3)를 출시한다고 밝혔다. 이번 제품은 최대 4개의 송신기(TX)와 8개의 수신기(RX)를 지원해 멀티 카메라 제작 환경이나 그룹 녹음 시에도 안정적인 성능을 제공한다. 또한 DJI Mic 시리즈 최초로 자동 게인 조절(Adaptive Gain Control) 기능이 탑재돼 자동으로 클리핑을 방지하거나 음량을 조정할 수 있으며, 세 가지 음성 톤 프리셋(Voice Tone Presets)과 2단계 노이즈 캔슬링 기능도 제공된다. 또한 32GB 저장 공간의 듀얼 파일 32-bit Float 내부 레코딩(Dual-File 32-bit Float Internal Recording) 기능도 처음 적용되었다.     16g 무게의 DJI Mic 3 송신기는 가볍고 컴팩트한 디자인이 특징이다. 탈착식 회전 클립을 이용해 마이크 각도를 자유롭게 조정할 수 있어, 어떤 방식으로 부착하더라도 최적의 오디오를 확보할 수 있다. 자석 또는 클립 방식으로 착용 가능하며, 윈드스크린은 촬영 환경이나 의상에 맞춰 선택할 수 있도록 5가지 색상으로 별도 구매가 가능하다. 크리에이터는 멀티 신(multi-scene) 촬영 시 장소를 이동하는 중에도 Mic 3를 충전하며 간편하게 휴대할 수 있다. 함께 제공되는 올인원 충전 케이스는 송신기 2개와 수신기 1개를 수납할 수 있으며, 윈드스크린이나 자석 클립을 부착한 상태로도 보관이 가능하다. 케이스 내부에는 자석과 잠금 오디오 어댑터 케이블을 함께 수납할 공간도 마련되어 있다. DJI Mic 3는 인텔리전트 기능을 통해 역동적인 고품질의 사운드를 구현하며, DJI 마이크 중 최초로 두 가지 자동 게인 조절 모드를 갖췄다. 야외 스포츠 경기처럼 음량 변화가 큰 환경에서는 ‘자동(Auto)’ 모드가 갑작스러운 볼륨 피크를 억제해 클리핑을 방지하고, 실내 스튜디오처럼 정적인 환경에서는 ‘다이내믹(Dynamic)’ 모드가 음량 변화에 따라 자동으로 게인을 조정해 일관된 음량을 유지한다. DJI Mic 3는 DJI 마이크 가운데 최초로 세 가지 음성 톤 프리셋(레귤러, 리치, 브라이트)을 지원한다. 이 기능은 다양한 음색을 가진 여러 화자가 참여하는 인터뷰에 적합하며, 음성을 전문적으로 조정해 저음을 강화하여 울림을 줄이고, 고음을 강조함으로써 명료도를 높인다. 동시에, 2단계 능동형 노이즈 캔슬링 기능이 에어컨과 같은 배경 소음을 억제해 선명하고 또렷한 음질을 구현한다. 윈드스크린을 장착하면 바람 소리까지 추가로 줄일 수 있다. 마지막으로, 무손실 오디오(Lossless Audio) 기능을 통해 송신기에서 수신기로 압축되지 않은 48kHz/24-bit 오디오를 직접 전송해 정밀한 고음질을 담아낸다. Mic 3는 최대 4개의 송신기와 8개의 수신기를 동시에 연결할 수 있으며(추가 송신기와 수신기는 별도 판매), 그룹 인터뷰나 멀티 카메라 촬영에서도 모든 기기에서 선명한 오디오를 확보해 후반 작업을 한층 수월하게 한다. 쿼드라포닉(Quadraphonic) 모드에서는 DJI Mic 3 리시버를 특정 소니 카메라나 컴퓨터 소프트웨어와 연동해 네 개의 오디오 트랙을 독립적으로 출력할 수 있어, 정밀한 트랙 분리와 유연한 믹싱을 가능하게 하며 후반 제작에서 더욱 넓은 창작의 자유를 제공한다. Mic 3는 대규모 박람회나 스포츠 경기장과 같은 복잡한 환경에서도 최대 400m에 이르는 송신 범위와 간섭 저항 전송 성능을 제공한다. 또한 2.4GHz와 5GHz 대역 간 자동 주파수 전환을 통해 안정적인 전송을 지원한다. 내장형 녹음 기능은 무선 장애나 장비 이슈로 인한 오디오 손실을 방지한다. DJI Mic 3는 오리지널 트랙과 알고리즘 보정 트랙을 동시에 저장하는 듀얼 파일 내부 레코딩(Dual-file internal recording)을 지원해 창작의 유연성을 제공하고 후반 작업을 간소화한다. 또한 24-bit 또는 32-bit Float 포맷을 지원해 폭넓은 다이내믹 레인지를 구현하며, 복잡한 음향 환경에서도 속삭임부터 고함까지 모든 음성의 뉘앙스를 정밀하게 포착할 수 있다. 송신기에 탑재된 고정밀 타임코드 기능은 내장 녹음 시 타임코드 데이터를 함께 기록하며, 24시간 동안 1프레임 이내의 오차 범위를 유지해 멀티 카메라 환경에서도 영상과 오디오를 정확히 동기화하고 후반 제작에서 손쉬운 편집을 지원한다. DJI Mic 3는 완충 시 송신기는 최대 8시간, 수신기는 최대 10시간까지 사용할 수 있으며, 충전 케이스를 이용하면 2.4회 완충으로 총 28시간까지 연장된다. 5분 고속 충전으로 2시간 사용이 가능하고, 50분이면 완전 충전이 완료된다. 또한 다양한 절전 기능을 갖춰 재충전 빈도를 줄여준다. 예를 들어 ‘자동 절전(Auto Power-Savings)’ 기능은 사용하지 않을 때 송신기와 수신기를 절전 모드로 전환하고, ‘자동 전원 차단(Auto Power-Off)’ 기능은 일정 시간 미사용 시 전원을 꺼 배터리 소모를 최소화한다. DJI Mic 3는 DJI 오즈모오디오(OsmoAudio) 생태계에 직접 연결되어 오즈모 360(Osmo 360), 오즈모 액션 5 프로(Osmo Action 5 Pro), 오즈모 액션 4(Osmo Action 4), 오즈모 포켓 3(Osmo Pocket 3) 등 DJI 주요 제품에 수신기 없이 바로 연결할 수 있으며, 프리미엄 오디오를 제공하는 동시에 장비 구성을 최소화하고 크리에이터의 워크플로를 단순화한다. 또한 락킹 3.5mm TRS 출력 포트, 3.5mm TRRS 모니터링 포트, USB-C 포트를 갖춰 다양한 외부 장비와 유선 연결이 가능하며, 스마트폰에는 블루투스를 통해 수신기 없이 바로 연결할 수 있다. DJI Mic3는 DJI 스토어 및 공인 판매처로부터 주문할 수 있다. 송신기 2개 + 수신기 1개 + 충전 케이스 구성은 46만 9000원, 송신기 1개 + 수신기 1개 구성은 26만 5000원이다. DJI Mic 3 수신기와 송신기는 각각 16만 3000원과 14만 2000원에 별도 구매할 수 있으며, DJI Mic 3 충전 케이스는 10만 7000원에 판매된다. DJI의 크리스티나 장(Christina Zhang) 기업 전략 부문 수석 이사는 “DJI Mic 3는 지금까지 볼 수 없었던 컴팩트한 외형에 프리미엄 오디오 품질과 스마트 기능을 결합한 제품”이라면서, “다양한 환경, 여러 피사체, 다양한 장비를 이용하는 환경에 맞춰 오디오를 자유롭게 담을 수 있도록 다재다능한 디자인을 갖췄다. 또, 인텔리전트 기능들을 이용해 누구나 간편하게 선명하고 풍부한 사운드를 담아내어 창작의 과정을 한층 매끄럽게 해주는 것이 특징”이라고 밝혔다.

민썸 지음 / 2만 1000원 / 이지스퍼블리싱 22만 팔로워가 사랑한 사진·영상 크리에이터 ‘민썸’의 특별한 비법 스마트폰 사진 촬영과 보정 노하우를 담은 《오늘을 남기는 기록, 스마트폰 사진 촬영 & 보정》이 출간됐다. 이 책은 22만 팔로워를 보유한 크리에이터 민썸의 경험과 비법을 담은 실용서다. ‘좋아요’를 부르는 인물, 여행, 맛집, 야경 사진 보정법부터 사진 구도, 촬영 명소, 아이폰과 갤럭시 활용법까지, 스마트폰 사진에 대한 모든 궁금증을 해결해 준다. 일상의 순간을 영화처럼 담아내는 비법 이 책은 ‘내 사진은 왜 어딘가 2% 부족해 보이지?’, ‘비싼 스마트폰을 어떻게 활용하면 좋을까?’와 같은 고민을 가진 독자들을 위해 만들어졌다. 셔터를 누르기 전 최적화 설정법, 어떤 사진에나 통하는 촬영 구도 법칙, 20가지 테마별 보정법을 통해 일상을 영화 속 한 장면처럼 만들어준다. 또한, 이 책에서만 얻을 수 있는 민썸 작가의 '시그니처 프리셋'과 3초 만에 시선을 사로잡는 릴스 영상 기획법, 색감 레시피도 공개한다. 이러한 실질적인 정보들은 독자들의 일상과 SNS를 더욱 눈부시게 바꿔줄 것이다.  

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.