주요 디지털 트윈 소프트웨어   실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼, Unity Industry (유니티 인더스트리) 개발 및 자료 제공 : 유니티 www.unitysquare.co.kr   세계를 선도하는 실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼을 제공하는 유니티(Unity)는 자동차, 제조, 정부, 건축 설계, 에너지 등 다양한 산업 분야 기업들이 AR(증강현실), VR(가상현실), 모바일, 데스크톱 및 웹에 대한 맞춤형 실시간 3D 경험을 구축하고 제공함에 있어 필요한 모든 것을 제공한다.  1. 주요 특징  Unity 에디터를 바탕으로 제공되는 Unity Enterprise 기반 Pixyz의 데이터 수집 파이프라인, Unity Cloud 제품 및 서비스 생태계에 대한 엔터프라이즈급 액세스, 전담 Customer Success 리소스 등이 모두 포함되어 있어 ‘휴먼 머신인터페이스(HMI)’부터 제품 시각화, 세일즈 컨피규레이터, 스마트 팩토리, 디지털 트윈, 시뮬레이션에 이르기까지 모든 기기에서 몰입도 높은 인터랙티브 실시간 3D 경험으로 전환 가능하다. 2. 주요 기능 유니티의 가장 큰 장점은 산업 분야만을 전담 지원하는 인더스트리 석세스(Industry Success)를 통해 기업이 필요한 역량을 확보할 수 있도록 맞춤형 솔루션을 제공한다. 300시간이 넘는 온디맨드 교육 엑세스를 통해 기업의 기술력을 높이고, 전담 파트너 매니저를 배치해 신속한 문제 해결 및 목표 달성을 위한 전략적 파트너십을 지원하고 있다. 또한, 픽시즈 플러그인(Pixyz Plugin) 사용이 가능해 3D 데이터 워크플로 최적화가 가능하며, 40개 이상 3D, 캐드(CAD), BIM 파일 유형을 자사의 실시간 3D 플랫폼으로 가져올 수 있다.  AR앱을 효율적으로 제작할 수 있도록 지원하는 유니티 마스(Unity Mar)는 Unity 에디터 내의 일반적인 언어 저작(authoring) 툴, 사용하기 쉬운 템플릿 및 다양한 테스트 환경을 통해 콘텐츠 개발을 가속화하며, iOS, Android 및 HoloLens를 지원하는 크로스 플랫폼 경험을 쉽게 출시할 수 있다.   3. 주요 고객 사이트 다양한 산업분야의 글로벌 기업들이 유니티와의 협업을 통해 디지털 전환에 따른 기술 고도화를 주도하고 있다.  자동차/교통 분야로는 현대자동차 디지털 가상공장 ‘메타팩토리’를 포함, 벤츠·BMW·아우디·볼보·제네시스·만도 등 다양한 글로벌 기업들이 참여, VR, 시물레이션, 설계구현 등 다양한 고객의 몰입형 경험 구축에 적용하고 있다.  건설/설계/제조 분야에서는 대우조선해양, 삼성중공업, 현대두산인프라코어, 한국조선해양 등 국내 대표적인 AEC 기업들과 협업을 통해 3D 디자인 및 엔지니어링 사전 시뮬레이션 등에 적용, 업무 효율성을 극대화하고 있다. 벤쿠버 국제공항(YVR)은 북미공항 최초로 실시간 3D 디지털 트윈 구축함으로써 특정 시간, 어떤 위치에서도 선제적으로 대응할 수 있는 시뮬레이션이 가능해졌으며, 네덜란드 항공사 KLM은 항공사 최초로 VR기반의 조종사 훈련 애플리케이션을 개발해, 항공교육의 표준 교육방법을 제시하고 있다.  HR 월링포드는 선박과 항구의 도선사 기술을 향상하고 교육프로그램 제공시간을 단축하기 위한 맞춤형 시뮬레이터 기반 교육을 제공하고 있으며, 트래밴코어 애널리틱스는 성과를 개선하는 몰입형 교육을 위해 지게차 운전자를 위한 가상 몰입형 교육을 개발했고, DB Systel은 핵심 증강 현실 솔루션으로, 철도 산업의 전문성에 게임 기술을 연동하고 다양한 사고방식과 기술을 융합했다.  의학 분야에서도 유니티를 이용한 몰입형 교육 솔루션을 적극 활용하고 있다. VirtaMed는 복잡한 수술 훈련 시나리오를 재현한 LaparoS 시뮬레이터를 개발해 의사들이 수술 훈련방식을 혁신하였으며, 신시내티 어린이 병원은 환자별 해부학적 구조 및 생리학적 구조의 가상 복제본인 인터랙티브 ‘휴먼 디지털 트윈’ 제작, 외과 의사가 다양한 수술법을 안전하게 테스트할 수 있도록 지원했다.  OSSO VR은 의료 실습형 XR을 통해 몰입형 교육 환경을 구축, 학습 속도와 기억력을 향상하고, 수술 전문성을 높이며, 기술 적용 능력을 최대 300%까지 증가시켰으며, Avatar Medical Vision은 실제 환자 의료 이미지와 관련하여 복잡한 해부학적 구조를 학습하는 전문 의료 애플리케이션에 XR 기술을 구현했다. Rady 어린이 병원도 의료 이미지의 몰입도 및 접근성을 향상시킨 의료용 소프트웨어 애플리케이션을 개발했다.    상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

지난 9월 11~12일 진행된 ‘코리아 그래픽스 2025’에서 에픽게임즈는 산업 전반에서 리얼타임 시각화가 어떻게 활용되고 있는지를 보여주는 사례를 소개했다. 또한, 이러한 변화 속에서 에픽게임즈가 제시하는 비전과 디지털 트윈에 활용되는 에픽게임즈의 기술을 선보였다.   디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션의 정의 디지털 트윈(digital twin)은 현실의 사물이나 시스템을 외형뿐만 아니라 물리적 특성까지 그대로 디지털로 재현하여, 가상 공간에서 성능을 분석하고 잠재적인 문제를 사전에 확인할 수 있는 기술이다. 디지털 트랜스포메이션(digital transformation) 또는 디지털 전환은 이러한 디지털 기술을 활용해 조직과 기업의 의사결정 방식을 혁신하고, 이를 통해 새로운 가치를 창출하는 과정을 의미한다. 이 글에서는 새로운 가치를 최종 소비자나 시장의 관점에 국한하지 않고, 기업이나 조직 내부에서 디지털 트윈을 활용해 생산 공정을 보다 효율적이고 간소화된 방식으로 개선하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내릴 수 있다면 그것 또한 디지털 트랜스포메이션의 범주에 포함된다고 본다.   리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션 사례 건축 산업 : 단순 렌더링에서 스마트 시티까지 건축 산업에서는 설계 데이터를 3D 데이터로 변환하고 이를 리얼타임으로 시각화하는 방식을 통해 리얼타임 기반 디지털 트윈이 시작됐다. 기존에는 3D 데이터를 활용해 미리 렌더링된 정적인 영상이나 순차적으로 보여주는 영상만 제작했지만, 언리얼 엔진과 같은 리얼타임 기술이 도입되면서 단순히 정보 전달을 넘어 이해관계자들이 더 명확하고 효과적인 커뮤니케이션을 할 수 있게 된 것은 물론 나아가 최종 고객들에게도 새로운 사용자 경험을 전달할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 더욱 가속화되어 현재는 커뮤니케이션 수단을 넘어 실제로 현실의 다양한 정보를 실시간으로 가상 3D 공간으로 가져와서 통합하고, 이를 이용하여 다시 현실의 건물과 공장, 도시를 관제하는 단계에 이르렀다. 예를 들어, 비전스페이스(Vision Space)의 스마트 공장 설루션은 공장의 3D 환경을 구축하고, 자동화 설비를 배치해 현실과 동일한 조건으로 가상 검증을 수행한다. 여기에 인공지능 시뮬레이터를 통합하면 물류 흐름과 생산 효율을 사전에 예측할 수 있다. 이처럼 ‘디지털 트윈 + AI’ 조합은 단순한 시각화 단계를 넘어 기업 경영의 근본을 바꾸는 디지털 트랜스포메이션으로 발전하고 있다.   그림 1. 비전스페이스   도시 개발 영역에서도 이러한 흐름은 더욱 두드러진다. 두바이나 아부다비 같은 중동의 주요 도시의 시각화에 사용된 프롭VR(Prop VR)의 사례를 보면, 단순 도시 계획이나 인프라 설립, 관광과 같은 도시 관리 측면에서의 효과를 넘어서 임대나 거주 여부를 결정하는 데 필요한 몰입형 정보를 제공함으로써 사용자 만족도와 경제적 가치를 동시에 높이고 있다. 실제로 중동의 고급 부동산 개발사인 DAMAC 프로퍼티같은 경우는 프롭VR과 협업 전 2400만 달러 규모였던 매출이 협업 후 4억 달러까지 10배 이상 확대되는 성과를 기록하기도 했다.   그림 2. 프롭VR   결국 단순히 정보 전달의 디지털 트윈을 넘어서 도시 구성원에게 좀 더 몰입감 있는 경험을 제공하고, 이를 통해 그들의 의사 결정을 좀 더 가치 있게 만든 디지털 트랜스포메이션의 사례라고 할 수 있다.   훈련 시뮬레이션 : 안전과 비용 혁신 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 특히 훈련 및 시뮬레이션 분야에 가장 큰 영향을 미치고 있다. 보잉(Boeing)은 항공기 정비 훈련 과정에 VR 시뮬레이션을 도입해 정비사가 실제 기체를 만지기 전에 가상 환경에서 반복 학습할 수 있도록 했다. 이는 안전성을 크게 높이는 동시에 비용도 절감하는 효과를 가져왔다.   그림 3. 보잉의 훈련 시스템   또한, 화재, 지진, 대규모 재해 대응 훈련에서도 XR(확장현실) 기술을 활용한 몰입형 시뮬레이션이 확산되고 있는데, 기존의 이론 중심 교육보다 훨씬 효과적인 학습 결과를 만들어내기 때문이다. 실제로 삼성 엔지니어링이나 대우조선 해양, 삼성전자 반도체 팹, 남동 화력 발전소를 포함하여 여러 산업 현장과 의료기관에서 이미 언리얼 엔진을 이용한 XR 훈련을 시행하고 있으며 높은 효과를 내고 있다.   그림 4. XR 직무 교육   시뮬레이션에서도 리얼타임의 도입은 큰 효과를 내고 있는데, 대표적인 사례로 한국항공우주산업(KAI)에서 구축한 디지털 트랜스포메이션이 있다. KAI는 수리온 헬기나 KF-21 전투기와 같이 직접 설계 및 제작한 여러 항공기의 훈련용 VR 시뮬레이터를 개발하여, 파일럿이 본격적인 훈련 이전에 실제 훈련 절차와 비행 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 도와주고 이를 통해 훈련의 전반적인 효과를 극대화했다. 또한 언리얼 엔진의 개방성을 통해 대규모 전술 훈련을 위한 강화 학습 기반의 AI 에이전트를 현재 훈련 시나리오에 통합하기도 했다.   그림 5. KAI의 VR 비행 시뮬레이터   뿐만 아니라 GIS 기반 지형 정보와 AI 시나리오를 접목해 실제 작전 환경에 가까운 훈련을 가능하게 했고, 더 나아가 정비 인력 교육에도 이를 적용하고 있다. 이는 디지털 트윈을 기반으로 GIS 지형 정보 처리부터 XR 기반 훈련 시뮬레이터는 물론 에이전트 AI까지 통합된 디지털 트랜스포메이션의 대표 사례라고 할 수 있다.   자동차 산업 : 전 공정을 아우르는 리얼타임 혁신 자동차 산업은 리얼타임을 통해 완전히 새로운 가치를 찾아가고 있는 핵심 산업이다. 대표적으로 로터스(Lotus)는 언리얼 엔진과 리얼타임을 디자인부터 엔지니어링, 마케팅, 그리고 HMI(휴먼–머신 인터페이스)를 통한 소비자 경험까지 전체 공정에 통합하여 디지털 트랜스포메이션을 이뤄낸 선도적인 기업 중 하나다. 로터스는 디자인 초기 단계부터 리얼타임 기술을 도입해 기존의 오프라인 중심 디자인 과정을 디지털 트윈 기반의 가상 환경으로 전환하면서, 언리얼 엔진의 사실적인 비주얼 퀄리티를 통해 VR 상에서 실사와 동일한 수준의 3D 데이터를 검증할 수 있게 되었고, 이를 통해 디자인 반복 작업이 가속화되었다. 이러한 리얼타임을 통한 디지털 트윈은 나아가 제조, 엔지니어링, 마케팅, HMI까지도 확장되었다. 특히 로터스는 전사적으로 단일 3D 데이터 세트를 공유하는 통합 파이프라인을 구축하고, 퍼포스 기반의 데이터 관리 체계를 도입했다. 이를 통해 불필요한 파일 생성과 관리 비용을 줄였고 그 결과 디자인과 엔지니어링 데이터가 완벽히 통합되어, 차량 개발 전 과정에서 훨씬 효과적으로 데이터를 공유할 수 있게 되었다. 또한 이는 고품질 마케팅 콘텐츠 제작에도 그대로 활용되었다.   그림 6. 로터스   로터스뿐만 아니라 GMC와 볼보(Volvo), 리비안(Rivian), 페라리(Ferrari), 포드(Ford), 소니(Sony)–혼다(Honda) 합작의 아필라(Afeela) 등 글로벌 주요 자동차 브랜드도 이미 HMI에 언리얼 엔진을 도입하고 있다. 이는 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라, 엔터테인먼트와 커넥티비티를 제공하는 콘텐츠 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다.   그림 7. 아필라 내부   그림 8. 언리얼 엔진 HMI 탑재 차량   한편, 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 단순한 3D 시각화를 넘어, 산업의 제품과 서비스를 사용자에게 새로운 경험을 제공하는 콘텐츠로 발전시키고 있다. 이를 통해 현실의 제품과 서비스가 가상공간에서도 새로운 가치를 창출해 나가고 있다. 흥미로운 사례로 페라리는 신형 하이브리드 296 GTB를 ‘포트나이트’ 게임 내에서 공개했다. 페라리는 단순한 차량 공개를 넘어 게임이라는 새로운 콘텐츠 환경에서 플레이어들이 실제로 운전하는 경험을 제공하여, 브랜드 가치를 확장하고 미래 세대 고객과의 접점을 마련하였다.   그림 9. 포트나이트에서 공개된 페라리 신형 하이브리드 296 GTB   에픽게임즈의 기술과 비전 디지털 트랜스포메이션이 성공적으로 정착되기 위해서는 보다 다양하고 매력적이며 풍부한 3D 콘텐츠의 공급이 필수이며, 그러기 위해서는 일반 산업 디자이너를 포함해 누구나 원하는 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경이 제공되어야 한다. 이를 실현하기 위해 에픽게임즈는 압도적인 리얼타임 렌더링 기술과 콘텐츠 제작 효율성 향상이라는 두 가지 측면에서 지속적으로 노력을 기울이고 있다.   나나이트 나나이트(Nanite)는 기존의 렌더링에서 상상하기 어려운 수준의 폴리곤을 추가적인 최적화나 작업 공정 없이 처리할 수 있는 기술이다. 일반적인 리얼타임 렌더러에서는 구동조차 불가능한 수조 개의 폴리곤으로 구성된 가상 공간을 게임기 플레이스테이션 5에서 60프레임으로 구동할 수 있게 되었다.   그림 10. 나나이트   루멘 트윈모션과 언리얼 엔진의 새로운 라이팅 시스템인 루멘(Lumen)은 별도의 라이트맵 빌드 없이도 고퀄리티 글로벌 일루미네이션 효과를 실시간으로 처리한다. 덕분에 라이팅에 대한 반복 작업에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있으며, 절약된 시간은 콘텐츠의 품질 향상에 집중할 수 있어 전반적인 퀄리티를 높일 수 있다.   그림 11. 루멘   월드 파티션 디지털 트윈에서 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 광활한 가상 공간 제작인데, 언리얼 엔진 5에서는 LWC(Large World Coordinates : 대규모 월드 좌표)를 통해 사실상 무한에 가까운 공간을 별도의 추가 작업 없이 충분한 정밀도로 엔진 상에서 구축할 수 있다. 게다가 다양한 GIS 데이터 프로토콜을 통합 지원하고, 특히 항공 시뮬레이션에서 필수적인 구형 좌표계도 기본 제공하기 때문에 어떤 목적의 가상 공간이라도 바로 만들 수 있다.   그림 12. 월드 파티션   프로시저럴 콘텐츠 생성 넓은 공간을 만들더라도 사람이 직접 디테일을 추가하고 애셋을 배치해야 한다면, 제작 비용이나 시간 때문에 사실상 광활한 가상 공간의 의미가 없어질 수 있다. 이러한 부분을 지원하기 위해 언리얼 엔진 5에서는 프로시저럴 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation : PCG)이라는 절차적 콘텐츠 생성 툴도 제공하고 있다. PCG 비주얼 스크립트를 이용하면 광활한 공간에 수백만 그루의 나무 식생, 바위, 지형 애셋, 절벽 등을 1~2초 만에 절차적으로 배치할 수 있다.   그림 13. PCG   FAB 무엇보다도 디지털 트윈에서 핵심은 바로 애셋 스토어이다. 디지털 트윈에서 필요한 애셋을 모두 직접 만드는 것은 사실상 불가능에 가깝기 때문이다. 에픽게임즈의 통합 애셋 스토어 FAB은 다른 어떤 애셋 스토어 보다도 높은 수준의 퀄리티를 가진 애셋을 제공하고 있으며, 고퀄리티의 애셋을 여러 방식으로 무료로 제공하기 때문에 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 큰 도움을 받을 수 있다.   그림 14. FAB   이외에도, 에픽게임즈는 역동적인 가상 공간 구축에서 핵심인 요소인 캐릭터 생성을 위해 메타휴먼을 제공하여 헐리우드 영화 수준의 포토리얼한 캐릭터를 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 바로 활용할 수 있다. 또한, 자신만의 랜드마크 데이터가 필요할 때는 직접 모델링하지 않고도 휴대폰이나 카메라를 통해 촬영한 데이터를 3D로 변환할 수 있는 리얼리티 스캔도 지원한다.   그림 15. 메타휴먼(왼쪽) 및 리얼리티스캔(오른쪽)   맺음말 지금까지 디지털 트윈과 리얼타임 기술이 디지털 트랜스포메이션을 어떻게 이끌고 있는지 그리고 에픽게임즈가 이를 지원하는 기술과 비전을 살펴보았다. 디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션은 이제 초기 개념 단계를 넘어 산업과 사회 전반에 깊숙이 자리 잡고 있다. 리얼타임 기술은 단순히 ‘보여주는 도구’가 아니라, 기업의 의사결정, 사용자 경험, 나아가 사회적 가치 창출까지 연결되는 인프라로 진화하고 있다. 에픽게임즈와 언리얼 엔진은 이러한 변화의 든든한 파트너로서, 더 많은 산업 분야에서 디지털 트랜스포메이션을 통해 미래를 설계할 수 있도록 기술적 토대를 제공할 것이다.   ■ 권오찬 에픽게임즈 코리아의 부장으로 시니어 에반젤리스트이다. 20여 년간 게임 개발에 몸담았으며, 최근에는 비게임 콘텐츠 산업을 비롯해 건축, 자동차, 제조, 시뮬레이션 등 다양한 일반 산업 분야에서 폭넓은 경험을 쌓고 있다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지난 9월 11~12일 진행된 ‘코리아 그래픽스 2025’에서 에픽게임즈는 산업 전반에서 리얼타임 시각화가 어떻게 활용되고 있는지를 보여주는 사례를 소개했다. 또한, 이러한 변화 속에서 에픽게임즈가 제시하는 비전과 디지털 트윈에 활용되는 에픽게임즈의 기술을 선보였다.   디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션의 정의 디지털 트윈(digital twin)은 현실의 사물이나 시스템을 외형뿐만 아니라 물리적 특성까지 그대로 디지털로 재현하여, 가상 공간에서 성능을 분석하고 잠재적인 문제를 사전에 확인할 수 있는 기술이다. 디지털 트랜스포메이션(digital transformation) 또는 디지털 전환은 이러한 디지털 기술을 활용해 조직과 기업의 의사결정 방식을 혁신하고, 이를 통해 새로운 가치를 창출하는 과정을 의미한다. 이 글에서는 새로운 가치를 최종 소비자나 시장의 관점에 국한하지 않고, 기업이나 조직 내부에서 디지털 트윈을 활용해 생산 공정을 보다 효율적이고 간소화된 방식으로 개선하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내릴 수 있다면 그것 또한 디지털 트랜스포메이션의 범주에 포함된다고 본다.   리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션 사례 건축 산업 : 단순 렌더링에서 스마트 시티까지 건축 산업에서는 설계 데이터를 3D 데이터로 변환하고 이를 리얼타임으로 시각화하는 방식을 통해 리얼타임 기반 디지털 트윈이 시작됐다. 기존에는 3D 데이터를 활용해 미리 렌더링된 정적인 영상이나 순차적으로 보여주는 영상만 제작했지만, 언리얼 엔진과 같은 리얼타임 기술이 도입되면서 단순히 정보 전달을 넘어 이해관계자들이 더 명확하고 효과적인 커뮤니케이션을 할 수 있게 된 것은 물론 나아가 최종 고객들에게도 새로운 사용자 경험을 전달할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 더욱 가속화되어 현재는 커뮤니케이션 수단을 넘어 실제로 현실의 다양한 정보를 실시간으로 가상 3D 공간으로 가져와서 통합하고, 이를 이용하여 다시 현실의 건물과 공장, 도시를 관제하는 단계에 이르렀다. 예를 들어, 비전스페이스(Vision Space)의 스마트 공장 설루션은 공장의 3D 환경을 구축하고, 자동화 설비를 배치해 현실과 동일한 조건으로 가상 검증을 수행한다. 여기에 인공지능 시뮬레이터를 통합하면 물류 흐름과 생산 효율을 사전에 예측할 수 있다. 이처럼 ‘디지털 트윈 + AI’ 조합은 단순한 시각화 단계를 넘어 기업 경영의 근본을 바꾸는 디지털 트랜스포메이션으로 발전하고 있다.   그림 1. 비전스페이스   도시 개발 영역에서도 이러한 흐름은 더욱 두드러진다. 두바이나 아부다비 같은 중동의 주요 도시의 시각화에 사용된 프롭VR(Prop VR)의 사례를 보면, 단순 도시 계획이나 인프라 설립, 관광과 같은 도시 관리 측면에서의 효과를 넘어서 임대나 거주 여부를 결정하는 데 필요한 몰입형 정보를 제공함으로써 사용자 만족도와 경제적 가치를 동시에 높이고 있다. 실제로 중동의 고급 부동산 개발사인 DAMAC 프로퍼티같은 경우는 프롭VR과 협업 전 2400만 달러 규모였던 매출이 협업 후 4억 달러까지 10배 이상 확대되는 성과를 기록하기도 했다.   그림 2. 프롭VR   결국 단순히 정보 전달의 디지털 트윈을 넘어서 도시 구성원에게 좀 더 몰입감 있는 경험을 제공하고, 이를 통해 그들의 의사 결정을 좀 더 가치 있게 만든 디지털 트랜스포메이션의 사례라고 할 수 있다.   훈련 시뮬레이션 : 안전과 비용 혁신 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 특히 훈련 및 시뮬레이션 분야에 가장 큰 영향을 미치고 있다. 보잉(Boeing)은 항공기 정비 훈련 과정에 VR 시뮬레이션을 도입해 정비사가 실제 기체를 만지기 전에 가상 환경에서 반복 학습할 수 있도록 했다. 이는 안전성을 크게 높이는 동시에 비용도 절감하는 효과를 가져왔다.   그림 3. 보잉의 훈련 시스템   또한, 화재, 지진, 대규모 재해 대응 훈련에서도 XR(확장현실) 기술을 활용한 몰입형 시뮬레이션이 확산되고 있는데, 기존의 이론 중심 교육보다 훨씬 효과적인 학습 결과를 만들어내기 때문이다. 실제로 삼성 엔지니어링이나 대우조선 해양, 삼성전자 반도체 팹, 남동 화력 발전소를 포함하여 여러 산업 현장과 의료기관에서 이미 언리얼 엔진을 이용한 XR 훈련을 시행하고 있으며 높은 효과를 내고 있다.   그림 4. XR 직무 교육   시뮬레이션에서도 리얼타임의 도입은 큰 효과를 내고 있는데, 대표적인 사례로 한국항공우주산업(KAI)에서 구축한 디지털 트랜스포메이션이 있다. KAI는 수리온 헬기나 KF-21 전투기와 같이 직접 설계 및 제작한 여러 항공기의 훈련용 VR 시뮬레이터를 개발하여, 파일럿이 본격적인 훈련 이전에 실제 훈련 절차와 비행 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 도와주고 이를 통해 훈련의 전반적인 효과를 극대화했다. 또한 언리얼 엔진의 개방성을 통해 대규모 전술 훈련을 위한 강화 학습 기반의 AI 에이전트를 현재 훈련 시나리오에 통합하기도 했다.   그림 5. KAI의 VR 비행 시뮬레이터   뿐만 아니라 GIS 기반 지형 정보와 AI 시나리오를 접목해 실제 작전 환경에 가까운 훈련을 가능하게 했고, 더 나아가 정비 인력 교육에도 이를 적용하고 있다. 이는 디지털 트윈을 기반으로 GIS 지형 정보 처리부터 XR 기반 훈련 시뮬레이터는 물론 에이전트 AI까지 통합된 디지털 트랜스포메이션의 대표 사례라고 할 수 있다.   자동차 산업 : 전 공정을 아우르는 리얼타임 혁신 자동차 산업은 리얼타임을 통해 완전히 새로운 가치를 찾아가고 있는 핵심 산업이다. 대표적으로 로터스(Lotus)는 언리얼 엔진과 리얼타임을 디자인부터 엔지니어링, 마케팅, 그리고 HMI(휴먼–머신 인터페이스)를 통한 소비자 경험까지 전체 공정에 통합하여 디지털 트랜스포메이션을 이뤄낸 선도적인 기업 중 하나다. 로터스는 디자인 초기 단계부터 리얼타임 기술을 도입해 기존의 오프라인 중심 디자인 과정을 디지털 트윈 기반의 가상 환경으로 전환하면서, 언리얼 엔진의 사실적인 비주얼 퀄리티를 통해 VR 상에서 실사와 동일한 수준의 3D 데이터를 검증할 수 있게 되었고, 이를 통해 디자인 반복 작업이 가속화되었다. 이러한 리얼타임을 통한 디지털 트윈은 나아가 제조, 엔지니어링, 마케팅, HMI까지도 확장되었다. 특히 로터스는 전사적으로 단일 3D 데이터 세트를 공유하는 통합 파이프라인을 구축하고, 퍼포스 기반의 데이터 관리 체계를 도입했다. 이를 통해 불필요한 파일 생성과 관리 비용을 줄였고 그 결과 디자인과 엔지니어링 데이터가 완벽히 통합되어, 차량 개발 전 과정에서 훨씬 효과적으로 데이터를 공유할 수 있게 되었다. 또한 이는 고품질 마케팅 콘텐츠 제작에도 그대로 활용되었다.   그림 6. 로터스   로터스뿐만 아니라 GMC와 볼보(Volvo), 리비안(Rivian), 페라리(Ferrari), 포드(Ford), 소니(Sony)–혼다(Honda) 합작의 아필라(Afeela) 등 글로벌 주요 자동차 브랜드도 이미 HMI에 언리얼 엔진을 도입하고 있다. 이는 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라, 엔터테인먼트와 커넥티비티를 제공하는 콘텐츠 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다.   그림 7. 아필라 내부   그림 8. 언리얼 엔진 HMI 탑재 차량   한편, 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 단순한 3D 시각화를 넘어, 산업의 제품과 서비스를 사용자에게 새로운 경험을 제공하는 콘텐츠로 발전시키고 있다. 이를 통해 현실의 제품과 서비스가 가상공간에서도 새로운 가치를 창출해 나가고 있다. 흥미로운 사례로 페라리는 신형 하이브리드 296 GTB를 ‘포트나이트’ 게임 내에서 공개했다. 페라리는 단순한 차량 공개를 넘어 게임이라는 새로운 콘텐츠 환경에서 플레이어들이 실제로 운전하는 경험을 제공하여, 브랜드 가치를 확장하고 미래 세대 고객과의 접점을 마련하였다.   그림 9. 포트나이트에서 공개된 페라리 신형 하이브리드 296 GTB   에픽게임즈의 기술과 비전 디지털 트랜스포메이션이 성공적으로 정착되기 위해서는 보다 다양하고 매력적이며 풍부한 3D 콘텐츠의 공급이 필수이며, 그러기 위해서는 일반 산업 디자이너를 포함해 누구나 원하는 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경이 제공되어야 한다. 이를 실현하기 위해 에픽게임즈는 압도적인 리얼타임 렌더링 기술과 콘텐츠 제작 효율성 향상이라는 두 가지 측면에서 지속적으로 노력을 기울이고 있다.   나나이트 나나이트(Nanite)는 기존의 렌더링에서 상상하기 어려운 수준의 폴리곤을 추가적인 최적화나 작업 공정 없이 처리할 수 있는 기술이다. 일반적인 리얼타임 렌더러에서는 구동조차 불가능한 수조 개의 폴리곤으로 구성된 가상 공간을 게임기 플레이스테이션 5에서 60프레임으로 구동할 수 있게 되었다.   그림 10. 나나이트   루멘 트윈모션과 언리얼 엔진의 새로운 라이팅 시스템인 루멘(Lumen)은 별도의 라이트맵 빌드 없이도 고퀄리티 글로벌 일루미네이션 효과를 실시간으로 처리한다. 덕분에 라이팅에 대한 반복 작업에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있으며, 절약된 시간은 콘텐츠의 품질 향상에 집중할 수 있어 전반적인 퀄리티를 높일 수 있다.   그림 11. 루멘   월드 파티션 디지털 트윈에서 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 광활한 가상 공간 제작인데, 언리얼 엔진 5에서는 LWC(Large World Coordinates : 대규모 월드 좌표)를 통해 사실상 무한에 가까운 공간을 별도의 추가 작업 없이 충분한 정밀도로 엔진 상에서 구축할 수 있다. 게다가 다양한 GIS 데이터 프로토콜을 통합 지원하고, 특히 항공 시뮬레이션에서 필수적인 구형 좌표계도 기본 제공하기 때문에 어떤 목적의 가상 공간이라도 바로 만들 수 있다.   그림 12. 월드 파티션   프로시저럴 콘텐츠 생성 넓은 공간을 만들더라도 사람이 직접 디테일을 추가하고 애셋을 배치해야 한다면, 제작 비용이나 시간 때문에 사실상 광활한 가상 공간의 의미가 없어질 수 있다. 이러한 부분을 지원하기 위해 언리얼 엔진 5에서는 프로시저럴 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation : PCG)이라는 절차적 콘텐츠 생성 툴도 제공하고 있다. PCG 비주얼 스크립트를 이용하면 광활한 공간에 수백만 그루의 나무 식생, 바위, 지형 애셋, 절벽 등을 1~2초 만에 절차적으로 배치할 수 있다.   그림 13. PCG   FAB 무엇보다도 디지털 트윈에서 핵심은 바로 애셋 스토어이다. 디지털 트윈에서 필요한 애셋을 모두 직접 만드는 것은 사실상 불가능에 가깝기 때문이다. 에픽게임즈의 통합 애셋 스토어 FAB은 다른 어떤 애셋 스토어 보다도 높은 수준의 퀄리티를 가진 애셋을 제공하고 있으며, 고퀄리티의 애셋을 여러 방식으로 무료로 제공하기 때문에 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 큰 도움을 받을 수 있다.   그림 14. FAB   이외에도, 에픽게임즈는 역동적인 가상 공간 구축에서 핵심인 요소인 캐릭터 생성을 위해 메타휴먼을 제공하여 헐리우드 영화 수준의 포토리얼한 캐릭터를 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 바로 활용할 수 있다. 또한, 자신만의 랜드마크 데이터가 필요할 때는 직접 모델링하지 않고도 휴대폰이나 카메라를 통해 촬영한 데이터를 3D로 변환할 수 있는 리얼리티 스캔도 지원한다.   그림 15. 메타휴먼(왼쪽) 및 리얼리티스캔(오른쪽)   맺음말 지금까지 디지털 트윈과 리얼타임 기술이 디지털 트랜스포메이션을 어떻게 이끌고 있는지 그리고 에픽게임즈가 이를 지원하는 기술과 비전을 살펴보았다. 디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션은 이제 초기 개념 단계를 넘어 산업과 사회 전반에 깊숙이 자리 잡고 있다. 리얼타임 기술은 단순히 ‘보여주는 도구’가 아니라, 기업의 의사결정, 사용자 경험, 나아가 사회적 가치 창출까지 연결되는 인프라로 진화하고 있다. 에픽게임즈와 언리얼 엔진은 이러한 변화의 든든한 파트너로서, 더 많은 산업 분야에서 디지털 트랜스포메이션을 통해 미래를 설계할 수 있도록 기술적 토대를 제공할 것이다.   ■ 권오찬 에픽게임즈 코리아의 부장으로 시니어 에반젤리스트이다. 20여 년간 게임 개발에 몸담았으며, 최근에는 비게임 콘텐츠 산업을 비롯해 건축, 자동차, 제조, 시뮬레이션 등 다양한 일반 산업 분야에서 폭넓은 경험을 쌓고 있다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스가 엔비디아, 볼보자동차와 협력해 공기역학 시뮬레이션 분야에서 우수한 성과를 달성했다고 밝혔다. 앤시스는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU 8개를 시뮬레이션 솔버에 활용하고 CPU 코어를 메싱에 적용한 결과, 전체 시뮬레이션 실행 시간을 기존 24시간에서 6.5시간으로 단축했다. 앤시스는 이번 성과를 통해 반복적인 설계 작업을 가능케 하며, 배터리 전기차(BEV) 최적화 연구를 더욱 심도 있게 지원하고 개발 기간 단축과 시장 출시 속도 가속화에 기여할 것이라고 밝혔다. 또한, 이번 협업이 자동차 산업을 비롯한 항공우주, 모터스포츠, 소비자 전자제품 등 정밀한 유체 흐름 시뮬레이션이 요구되는 다양한 산업 분야에서 새로운 기준을 제시할 것으로 기대하고 있다. 볼보자동차는 전기차 배터리 성능 향상을 위해 고성능 컴퓨팅(HPC)과 전산유체역학(CFD)을 적극 활용하고 있다. 특히, 전기차의 주행 거리 향상에 큰 영향을 미치는 공기역학적 항력(aerodynamic drag)을 최소화하는 작업이 중요한 과제로 떠오르고 있는 가운데, 이를 최적화하기 위해 정밀한 시뮬레이션이 필수로 요구된다. 그러나 고정밀도의 CFD 시뮬레이션은 상당한 시간과 연산 자원을 요구하며, 높은 비용이 소요되는 동시에 최적화 기회가 제한되는 한계점이 있다.     앤시스와 볼보자동차는 EX90 전기자동차의 에너지 효율성 및 주행거리 향상을 위해 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 엔비디아 블랙웰 GPU 8개로 확장해 메싱에 1시간, 솔버에 5.5시간이 소요되는 최적화된 엔드 투 엔드 워크플로를 구현했다. 기존에 2016개의 CPU 코어를 사용해 동일한 시뮬레이션을 실행한 경우와 비교하면 솔버 실행 시간이 2.5배 빨라진 것이다. 이러한 기술 결합은 볼보자동차가 CFD 시뮬레이션을 하루에 여러 차례 반복 실행하고, 다양한 설계 변수를 평가해 설계 최적화를 획기적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 시뮬레이션 프로세스 속도가 빨라짐에 따라 볼보자동차는 배출가스 저감, 주행거리 연장, 효율성 향상 등 국제표준시험방식(WLTP)의 핵심 기준을 더욱 효과적으로 충족할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 볼보자동차의 토르비욘 비르둥(Torbjörn Virdung) CFD 기술 총괄 책임자는 “앤시스 시뮬레이션을 활용하면 기존 방식보다 더욱 빠르게 설계를 최적화하고 가상 테스트까지 수행할 수 있다”며, “제품 효율을 높이기 위해서는 우리가 사용하는 툴과 설루션의 성능을 우선적으로 점검해야 한다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 플루언트는 정밀한 분석이 가능한 데다 엔비디아의 인프라를 통해 계산 속도까지 대폭 향상돼 다양한 설계 옵션을 더욱 빠르고 폭넓게 검토할 수 있어, 결과적으로 우리가 최적의 차량 설계를 단기간에 구현할 수 있게 됐다”고 덧붙였다. 앤시스의 셰인 엠스와일러(Shane Emswiler) 제품 부문 수석 부사장은 “이번 사례는 GPU 기반의 시뮬레이션이 혁신을 촉진하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있음을 보여준다”며, “정밀한 모델링과 빠른 연산 속도를 결합한 GPU 가속 시뮬레이션을 통해 고객은 보다 많은 시뮬레이션을 수행하고 최상의 성능을 가진 제품을 개발할 수 있다”고 말했다. 엔비디아의 팀 코스타(Tim Costa) CAE EDA 및 양자 부문 수석 이사는 “앤시스와 볼보자동차의 이번 협력은 엔비디아의 최신 블랙웰 인프라 설루션이 지닌 뛰어난 성능과 확장성을 엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 입증한 것”이라며, “엔비디아는 앤시스와 같은 소프트웨어 파트너와 함께 컴퓨터 기반 엔지니어링의 미래를 선도하고 있으며, 전에 없던 뛰어난 성능과 높은 확장성을 제공해 고객들이 복잡한 엔지니어링 과제를 해결할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

엔비디아는 자사의 AI 콘퍼런스인 GTC 2025를 3월 17일~21일 미국 캘리포니아 새너제이에서 개최한다고 발표했다. 이 콘퍼런스에서는 AI 분야의 뛰어난 인재들이 한 자리에 모여 물리 AI, 에이전틱 AI(agentic AI), 과학적 발견 분야에서 일어나고 있는 혁신 기술을 선보일 예정이다. 올해 GTC에서는 2만 5000명의 참석자, 30만 명의 온라인 참석자가 참여해 미래를 만들어가는 기술에 대해 자세히 알아볼 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 현지 시간으로 3월 18일 오전 세상을 변화시키는 AI와 가속 컴퓨팅 기술을 중심으로 기조연설을 진행한다. 기조연설은 엔비디아 공식 홈페이지에서 생중계되며 온디맨드로 다시 시청할 수 있다. 온라인에서는 별도의 등록 없이 기조연설을 시청할 수 있다. 현장 참석자들은 행사장에 일찍 도착해 팟캐스트 ‘어콰이어드(Acquired)’ 가 진행하는 라이브 프리게임 쇼와 기타 깜짝 행사를 즐길 수 있다. 이는 온라인에서도 생중계돼 온라인 참석자들도 프리게임 쇼를 함께 시청할 수 있다.     AI는 이제 주류가 돼 사람들의 삶을 만들어가는 일상적인 브랜드의 기반을 이루고 있다. GTC에서는 세계 최대 규모의 기업들과 혁신적인 스타트업, 주요 학계의 석학들이 모여 업계 전반에 걸쳐 AI가 미치는 혁신적인 영향을 살펴볼 예정이다. 1000개 이상의 세션, 2000명의 연사, 400여 개에 이르는 전시업체 규모로 열리는 이번 GTC에서는 엔비디아의 AI와 가속 컴퓨팅 플랫폼이 기후 연구부터 의료, 사이버 보안, 휴머노이드 로보틱스, 자율주행차 등에 이르는 크고 어려운 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴볼 예정이다. 콘퍼런스 참석자들은 다양한 산업을 아우르는 수십 개의 데모, 실습 교육, 자율주행차 전시와 시승 등을 체험할 수 있다.  이번 행사에는 UC 버클리 로봇 학습 연구소, 웨이모, 오픈AI, 펩시코, 메타, 미스트랄AI, 액센츄어, 마이크로소프트, 보스턴다이내믹스, 리비안, 델타항공, 애질리티 로보틱스 등에서 연설을 진행한다. 그리고 어도비, Arm, 에어비앤비, AWS, BMW 그룹, 코카콜라 컴퍼니, 델 테크놀로지스,포드, 폭스콘, 구글 클라우드, MLB, NFL, OCI, 화이자, 로크웰 오토메이션, 세일즈포스, 삼성, 서비스나우, SK하이닉스,소프트뱅크, TSMC, 우버, 볼보, 폭스바겐 등 900개 이상의 조직이 참여할 예정이다. 엔비디아는 대규모 언어 모델(LLM)과 물리 AI부터 클라우드 컴퓨팅과 과학적 발견에 이르기까지 자사의 풀스택 플랫폼이 차세대 산업 혁명을 주도하고 있다고 소개한다. 젠슨 황 CEO는 “AI는 가능성의 한계를 뛰어넘어 어제의 꿈을 오늘의 현실로 만들고 있다. GTC는 최고의 과학자, 엔지니어, 개발자, 크리에이터들이 함께 모여 더 나은 미래를 상상하고 만들어가는 자리이다. GTC에 참여해 새롭게 진화한 엔비디아 컴퓨팅을 비롯한 산업과 사회를 변화시킬 AI, 로보틱스, 과학, 예술 분야의 혁신적인 기술들을 가장 먼저 만나보길 바란다”고 전했다. 한편, 엔비디아는 3월 20일 GTC에서 첫 번째 퀀텀 데이(Quantum Day)를 개최할 예정이다. 이 행사에는 전 세계 양자 컴퓨팅 커뮤니티와 업계 주요 인사들이 한자리에 모인다. 양자 컴퓨팅 업계의 리더들은 젠슨 황 CEO와 함께 패널 토론에 참여해 양자 컴퓨팅의 현재와 미래를 조명할 예정이다. 이 패널 토론회는 생중계되며 온디맨드로 제공된다. 

엔비디아 젠슨 황, CES 2025서 ‘놀라운 속도’로 진보하는 AI 소개   CES 2025에서 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 AI와 컴퓨팅 기술의 미래를 조망했다.  젠슨 황은 1월 8일 90분간 이어진 연설에서 게이밍, 자율 주행차, 로보틱스, 그리고 에이전틱 AI(agentic AI)의 발전에 기여할 엔비디아의 최신 기술과 제품들을 공개했다. 라스베이거스 미켈롭 울트라 아레나에 6천 명이 넘는 관중이 운집한 가운데, 젠슨 황은 “AI가 놀라운 속도로 진보하고 있다”면서, AI의 발전 과정을 세 단계로 나눠 설명했다. “AI는 처음에 이미지와 단어, 소리를 이해하는 '인식형 AI(Perception AI)'에서 시작됐다. 이후 텍스트, 이미지, 소리를 생성하는 '생성형 AI(Generative AI)'가 등장했다. 그리고 이제 우리는 처리, 추론, 계획, 행동까지 가능한 물리적 AI(Physical AI) 시대에 접어들고 있다.” 젠슨 황은 이 변혁의 중심에 엔비디아 GPU와 플랫폼이 자리 잡고 있다고 강조하며, 엔비디아가 게이밍, 로보틱스, 자율 주행차 등 다양한 산업에서 혁신을 선도할 것이라고 전했다. 이번 기조연설에서는 엔비디아의 신제품과 기술이 공개됐다. 젠슨 황은 이를 통해 AI와 컴퓨팅 기술이 어떻게 미래를 재정의할지 상세히 설명했다. 엔비디아 코스모스(Cosmos) 플랫폼은 로봇과 자율 주행차, 비전 AI를 위해 새롭게 개발된 모델과 영상 데이터 프로세싱 파이프라인을 통해 물리적 AI를 발전시킬 것이다. 새로 출시될 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 기반 지포스(GeForce) RTX 50 시리즈 GPU는 놀랍도록 사실적인 비주얼과 전례 없는 성능을 제공한다.  이번 CES에 소개된 RTX PC용 AI 기초 모델에는 디지털 휴먼(digital human)과 팟캐스트, 이미지, 동영상 제작을 도울 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트가 포함된다. 엔비디아 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)는 주머니에 들어가는 소형 크기의 패키지로 개발자의 데스크톱에 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)의 강력한 성능을 제공한다. 엔비디아는 토요타와 협업하면서 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 기반의 엔비디아 드리아브 AGX 차내 컴퓨터로 안전한 차세대 차량 개발에 힘쓰고 있다.   젠슨 황은 30년에 걸친 엔비디아의 여정을 돌아보는 것으로 키노트를 시작했다. 1999년, 엔비디아는 프로그래머블 GPU(programmable GPU)를 개발했다. 그로부터 지금까지 현대적 AI가 컴퓨팅의 작동 방식을 근본적으로 바꿔놨다. “당시 GPU의 테크놀로지 스택 레이어 하나하나가 고작 12년만에 놀라운 혁신을 경험했다.”   지포스 RTX 50 시리즈의 그래픽 혁명 젠슨 황은 “지포스는 AI가 대중에게 다가가는 계기였고, 이제 AI는 지포스의 본진이 되고 있다”고 말했다. 이 같은 평가와 함께 젠슨 황은 지금껏 개발된 제품 중 가장 강력한 지포스 RTX GPU인 엔비디아 지포스 RTX 5090 GPU 를 소개했다. 지포스 RTX 5090은 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 초당 3,352조 개(TOPS)의 연산을 제공한다.  젠슨 황은 “바로 이것이 우리가 처음 선보이는 블랙웰 아키텍처의 지포스 RTX 50 시리즈”라며 소개를 시작했다. 젠슨 황은 검게 처리된 GPU를 높이 들어 보이며, 이 제품이 첨단 AI를 활용해 혁신적인 그래픽을 구현하는 방법을 설명했다. 그는 “이 GPU는 문자 그대로 야수라 할 만하다. 지포스 RTX 5090의 기계적 디자인조차 기적에 가깝다”며, 해당 그래픽 카드에 냉각 팬 두 개가 장착돼 있다고 언급했다.  이번 기조연설에서는 지포스 RTX 5090 시리즈를 변형한 제품들의 출시 소식도 알렸다. 지포스 RTX 5090과 지포스 RTX 5080 데스크톱 GPU가 오는 1월 30일에 공개된다. 지포스 RTX 5070 Ti와 지포스 RTX 5070 데스크톱은 오는 2월부터 만나볼 수 있다. 랩톱 GPU는 올 3월 출시 예정이다.  DLSS 4 는 DLSS 테크놀로지를 활용한 제품군 일체와 함께 작동하는 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 도입해 성능을 최대 8배까지 끌어올린다. 또한 엔비디아는 PC의 레이턴시(latency)를 75%까지 줄여주는 엔비디아 리플렉스(Reflex) 2 도 공개했다.  최신 DLSS의 경우, 우리가 계산하는 프레임마다 세 개의 프레임을 추가로 생성할 수 있다. 젠슨 황은 “그 결과 AI가 담당하는 계산이 크게 줄어들기 때문에 렌더링 성능이 크게 향상된다”고 말했다. RTX 뉴럴 셰 이더(RTX Neural Shaders)는 소형 신경망을 사용해 실시간 게이밍의 텍스처와 머티리얼, 빛을 개선한다. RTX 뉴럴 페이스(RTX Neural Faces)와 RTX 헤어(RTX Hair)는 생성형 AI로 얼굴과 머리카락의 실시간 렌더링을 개선해 더없이 사실적인 디지털 캐릭터를 만들어낸다. RTX 메가 지오메트리(RTX Mega Geometry)는 레이 트레이싱된 트라이앵글(triangle)의 개수를 100배까지 늘려 디테일을 강화한다.    코스모스로 진보하는 물리적 AI 젠슨 황은 그래픽의 발전상과 더불어 엔비디아 코스모스 월드 파운데이션 모델(world foundation model) 플랫폼을 소개하며, 이것이 로보틱스와 산업 AI를 크게 혁신할 것이라고 내다봤다.  그는 AI의 차세대 개척지는 물리적 AI가 될 것이라면서 이 순간을 대규모 언어 모델이 생성형 AI의 혁신에 미쳤던 거대한 영향에 비유하고 “챗GPT(ChatGPT) 같은 혁신의 순간이 로보틱스 분야 전반에 다가온 셈”이라고 설명했다.  젠슨 황은 거대 언어 모델(large language model)과 마찬가지로 월드 파운데이션 모델 또한 로봇과 AV 개발 촉진에 중요한 역할을 하지만, 이를 자체적으로 훈련할 수 있는 전문 지식과 자원을 모든 개발자가 갖추고 있는 것은 아니라고 진단했다.  엔비디아 코스모스는 생성형 모델과 토크나이저(tokenizer), 영상 프로세싱 파이프라인을 통합해 AV와 로봇 등의 물리적 AI 시스템을 강화한다.  엔비디아 코스모스의 목표는 AI 모델에 예측과 멀티버스 시뮬레이션 기능을 지원해 발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적의 행위를 선택할 수 있도록 하는 것이다.   젠슨 황의 설명에 따르면 코스모스 모델은 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 월드를 동영상 형태로 생성한다. 그는 “코스모스의 생성 작업은 실제 환경과 빛, 대상 영속성(object permanence) 등 AV와 로보틱스라는 고유한 활용 사례에 필요한 조건들을 최우선으로 고려한다”고 말했다. 1X와 애자일 로봇(Agile Robots), 어질리티(Agility), 피규어 AI(Figure AI), 포어텔릭스(Foretellix), 푸리에(Fourier), 갤봇(Galbot), 힐봇(Hillbot), 인트봇(IntBot), 뉴라 로보틱스(Neura Robotics), 스킬드 AI(Skild AI), 버추얼 인시전(Virtual Incision), 와비(Waabi), 샤오펑(XPENG) 등 로보틱스와 자동차 분야의 선도적인 기업들과 차량 공유 업체 우버(Uber)가 코스모스를 최초 도입했다.  또한 현대자동차 그룹은 엔비디아 AI와 옴니버스(Omniverse) 를 기반으로 더 안전하고 스마트한 차량을 개발하고, 제조를 강화하며, 최첨단 로보틱스의 활용성을 높인다. 코스모스는 오픈 라이선스로 깃허브(GitHub)에서 이용할 수 있다.    AI 기초 모델로 개발자 지원 엔비디아는 로보틱스와 자율 주행차 외에도 AI 기초 모델을 통해 개발자와 크리에이터를 지원한다.  젠슨 황은 디지털 휴먼과 콘텐츠 제작, 생산성과 개발성을 극대화하는 RTX PC용 AI 파운데이션 모델을 소개했다.  그는 “모든 클라우드에서 엔비디아 GPU를 사용할 수 있기 때문에 이 AI 기초 모델들 또한 모든 클라우드에서 실행이 가능하다. 모든 OEM에서 사용이 가능하므로 이 모델들을 가져다 여러분의 소프트웨어 패키지에 통합하고, AI 에이전트를 생성하며, 고객이 소프트웨어 실행을 원하는 어디에나 배포할 수 있다”고 전했다.  이 기초 모델들은 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되며, 신형 지포스 RTX 50 시리즈 GPU로 가속된다. 신형 지포스 RTX 50은 모델의 신속 실행에 필요한 기능을 갖추고 있으며, FP4 컴퓨팅 지원을 추가해 AI 추론을 2배까지 향상시킨다. 또한 생성형 AI 모델이 전 세대 하드웨어에 비해 더 적은 메모리 공간에서 로컬로 실행되도록 지원한다.   젠슨 황은 이처럼 새로운 툴이 크리에이터에게 어떤 잠재력을 갖는지 짚었다. 그는 “우리는 우리의 생태계가 활용할 수 있는 다양한 블루프린트를 만들고 있다. 이 모든 게 오픈 소스로 제공되므로 여러분이 블루프린트를 가져다 직접 수정해 사용할 수 있다”고 말했다.  엔비디아는 업계 최고의 PC 제조업체와 시스템 개발자들이 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 탑재하고 NIM을 지원하는 RTX AI PC를 내놓을 예정이다. 젠슨 황은 “AI PC들이 여러분 가까이로 찾아갈 예정”이라고 말했다. 엔비디아는 이처럼 개인 컴퓨팅에 AI 기능을 더하는 툴들을 제공하는 한편, 안전과 인텔리전스가 가장 중요하게 손꼽히는 자율 주행차 산업에서도 AI 기반 솔루션을 발전시키고 있다.   자율 주행 차량의 혁신 젠슨 황 CEO는 엔비디아 AGX 토르(Thor) 시스템 온 칩(SoC)을 기반으로 구축된 엔비디아 드라이브 하이페리온 AV(Hyperion AV) 플랫폼의 출시를 알렸다. 이 플랫폼은 생성형 AI 모델용으로 고안돼 기능 안전성과 자율 주행 기능을 강화한다.  젠슨 황은 “자율 주행차의 혁명이 찾아왔다. 자율 주행차 제작에는 로봇을 만들 때와 마찬가지로 세 대의 컴퓨터가 필요하다. AI 모델 훈련을 위한 엔비디아 DGX, 시험 주행과 합성 데이터 생성을 위한 옴니버스, 차내 슈퍼컴퓨터인 드라이브 AGX가 필요하다”고 말했다.  드라이브 하이페리온은 최초의 엔드-투-엔드(end-to-end) AV 플랫폼으로, 첨단 SoC와 센서, 차세대 차량용 안전 시스템, 센서 제품군과 액티브 세이프티(active safety)와 레벨 2 자율 주행 스택을 통합했다. 이 플랫폼은 메르세데츠 벤츠(Mercedes-Benz)와 JLR, 볼보자동차(Volvo Cars) 등 자동차 안전성 분야를 선도하는 기업들에 채택됐다.  젠슨 황은 자율 주행차의 발전에서 합성 데이터가 중요한 역할을 수행한다고 강조했다. 합성 데이터는 실세계 데이터에 한계가 존재하는 상황에서 자율 주행차 제조 단계에서의 훈련에 필수적이라고 설명했다.  엔비디아 옴니버스 AI 모델과 코스모스를 기반으로 한 이 같은 접근 방식은 “훈련 데이터의 양을 어마어마하게 늘리는 합성 주행 시나리오를 생성”한다.  엔비디아와 코스모스를 사용하는 엔비디아의 AI 데이터 공장은 “수백 개의 주행을 수십억 마일에 달하는 유효 주행으로 확장”함으로써 안전하고 진일보한 자율 주행에 필요한 데이터세트를 획기적으로 늘릴 수 있다.  젠슨 황은 “자율 주행차 훈련에 쓰일 방대한 데이터를 보유하게 될 것”이라고 덧붙였다.  세계 최대 자동차 제조사인 토요타는 안전 인증을 획득한 엔비디아 드라이브OS 운영 체제와 엔비디아 드라이브 AGX 오린(Orin)을 기반으로 차세대 차량을 생산할 것이라고 밝혔다.  젠슨 황은 “컴퓨터 그래픽이 놀라운 속도로 혁신을 이룩했듯 향후 몇 년 동안 AV 발전 속도 또한 엄청나게 빨라질 것으로 예상된다. 이 차량들은 기능 안전성과 진일보한 주행 지원 능력을 제공할 전망”이라고 말했다.    에이전트 AI와 디지털 제조 엔비디아와 협력사들은 효율적인 조사와 영상 검색, 요약을 통해 대용량 영상과 이미지를 분석할 수 있는 PDF 투 팟캐스트(PDF-to-podcast) 등 에이전틱 AI용 AI 블루프린트들을 출시했다. 이를 통해 개발자들이 어디서나 AI 에이전트를 구축, 테스트, 실행할 수 있도록 지원해왔다.  개발자는 AI 블루프린트를 활용해 맞춤형 에이전트를 배포하고 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화할 수 있다. 이 새로운 범주의 협력사 블루프린트는 엔비디아 NIM 마이크로서비스나 엔비디아 네모(NeMo) 등의 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 크루AI(CrewAI), 데일리(Daily), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases) 등 선도적인 제공자들의 플랫폼을 통합한다.  이와 더불어 젠슨 황은 라마 네모트론(Llama Nemotron)도 새롭게 발표했다.  개발자는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 고객 지원과 사기 탐지, 공급망 최적화 작업용 AI 에이전트를 구축할 수 있다.  엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되는 이 모델들은 가속 시스템 일체에서 AI 에이전트를 가속한다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 영상 콘텐츠 관리를 간소화해 미디어 업계의 효율성과 시청자 참여도를 높인다. 엔비디아의 신기술은 디지털 분야의 애플리케이션을 넘어 AI가 로보틱스로 물리적 세계를 혁신할 길을 열어주고 있다. 그는 “지금까지 말씀드린 지원 테크놀로지 일체를 바탕으로 우리는 향후 몇 년 동안 로보틱스 전반에서 엄청난 속도의 혁신과 놀라운 변화들을 만들어내게 될 것”이라고 말했다. 제조 분야의 합성 모션 생성을 위한 엔비디아 아이작(Isaac) GR00T 블루프린트는 기하급수적으로 많은 합성 모션 데이터를 생성해 모방 학습을 통한 휴머노이드 훈련에 도움을 줄 것이다. 젠슨 황은 엔비디아 옴니버스로 수백 만 개의 휴머노이드 훈련용 합성 모션을 생성해 로봇을 효율적으로 훈련시키는 것이 중요하다고 강조했다. 메가 블루프린트는 엑센츄어(Accenture)와 키온(KION) 같은 선진 업체들이 창고 자동화를 위해 채택한 로봇들의 대규모 시뮬레이션을 지원한다.  이러한 AI 툴을 바탕으로 엔비디아의 새로운 혁신, 일명 프로젝트 디지츠로 불리는 개인용 AI 슈퍼컴퓨터가 등장했다.                                                                                             엔비디아 프로젝트 디지츠 공개 젠슨 황은 개인 사용자와 개발자 모두에게 엔비디아 그레이스 블랙웰을 쥐여주게 될 엔비디아 프로젝트 디지츠 를 공개했다. 그는 “한 가지 더 보여드리고 싶은 게 있다. 약 10년 전에 시작된 이 놀라운 프로젝트가 아니었다면 이 같은 일은 절대로 불가능했을 것이다. 이는 우리 회사 내부에서 프로젝트 디지츠라 불리던 작업이다. 딥 러닝 GPU 인텔리전스 트레이닝 시스템(deep learning GPU intelligence training system)의 약어다”라며 소개를 시작했다. 그는 2016년 최초의 엔비디아 DGX 시스템이 오픈AI(OpenAI)에 제공되던 당시를 그리며 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨팅 개발을 향한 여정이 남긴 유산을 되새겼다. 그는 “그 덕분에 AI 컴퓨팅의 혁명이 가능했다는 건 분명한 사실”이라고 말했다. 새로 발표된 프로젝트 디지츠는 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 개발 미션을 더욱 발전시켰다. 젠슨 황은 “모든 소프트웨어 엔지니어, 모든 엔지니어, 모든 크리에이티브 아티스트, 오늘날 컴퓨터를 도구로 사용하는 모든 이들에게 AI 슈퍼컴퓨터가 필요해질 것”이라고 전했다. 젠슨 황은 10기가 그레이스 블랙웰 슈퍼칩으로 구동되는 프로젝트 디지츠가 엔비디아의 가장 작지만 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터라고 밝혔다. 젠슨 황은 “이것이 엔비디아의 최신 AI 슈퍼컴퓨터”라고 설명하며 프로젝트 디지츠를 선보였다. 그는 “이 제품은 엔비디아 AI 스택 전체를 구동한다. 엔비디아 소프트웨어 일체가 여기서 실행된다. DGX 클라우드 또한 마찬가지”라고 말했다.    소형이지만 강력한 프로젝트 디지츠는 오는 5월 출시를 앞두고 있다.    미래를 이끄는 엔비디아의 비전 젠슨 황은 연설을 마무리하며, 엔비디아가 30년간 혁신을 거듭해온 과정을 돌아보고,  “1999년 프로그래머블 GPU를 개발한 이후, 우리는 현대 AI가 컴퓨팅을 근본적으로 변화시키는 과정을 지켜봤다”고 말했다. CES 2025에서 공개된 엔비디아의 혁신들은 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어줄 것을 보여줬다. 젠슨 황의 말처럼, AI는 이미 우리의 일상 속 깊숙이 자리 잡았으며, 엔비디아는 그 중심에서 미래를 선도하고 있다.  

안전은 전기자동차(EV)에서 가장 중요한 관심사이다. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해, 배터리 설계 시 상정된 작동 조건에서 벗어날 경우 고장이 날 위험이 있다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 파괴로 이어지는 통제할 수 없는 발열 반응인 열폭주를 비롯한 부정적인 결과를 방지하는 데에 핵심 역할을 한다. BMS의 주요 기능으로는 전류, 전압 및 온도 모니터링, 과충전 및 과방전 방지, 셀 간 전하 밸런싱, 배터리의 충전 상태(SOC) 및 성능 상태(SoH) 추정, 배터리팩의 온도 제어 등이 있다. 이러한 기능은 전기자동차의 성능, 안전성, 배터리 수명, 사용자 경험에 영향을 미치므로 매우 중요하다. 예를 들어, BMS는 전압 한계를 넘는 과충전 및 과방전을 방지함으로써 배터리의 조기 노화를 방지하고, 차량이 수명 기간 동안 성능을 유지할 수 있도록 한다.    그림 1. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리의 높은 에너지 밀도는 배터리 설계 시 상정된 동작 조건에서 벗어나는 경우 고장이 날 위험이 있다.   BMS 개발에서 시뮬레이션의 이점 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다. 그리고 하드웨어 프로토타입을 제작하기 전에 데스크톱 시뮬레이션을 통해 새로운 설계 아이디어를 탐색하고 여러 시스템 아키텍처를 테스트한다. 데스크톱 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 BMS 설계의 기능적 측면을 검증할 수 있다. 예를 들어, 다양한 밸런싱 구성을 탐색해 적합성과 구성 간의 균형을 평가할 수 있다. 시뮬레이션은 요구사항 테스트에도 중요하게 작용한다. 엔지니어는 절연 이상이 있는 상황에서 올바른 접촉기의 거동을 검증할 수 있고, 하드웨어 테스트를 대체하기 위해 시뮬레이션을 통해 결함이 발생한 동안 시스템의 거동을 평가한다.    그림 2. 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다.   데스크톱 시뮬레이션을 사용해 설계가 검증되면, 엔지니어는 신속 프로토타이핑(RP)이나 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 자동으로 C 코드나 HDL 코드를 생성하고, 실시간으로 코드가 실행되는 BMS 알고리즘을 더욱 면밀히 검증할 수 있다. RP를 통해 BMS 알고리즘 모델에서 코드가 생성되며, 이는 프로덕션 마이크로컨트롤러의 기능을 수행하는 실시간 컴퓨터에 배포된다. 자동 코드 생성을 통해 모델에 적용된 알고리즘 변경 사항을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 실시간 하드웨어에서 테스트할 수 있다. HIL 테스트의 경우 BMS 알고리즘 모델이 아닌 배터리 플랜트 모델에서 코드가 생성되어 배터리팩, 능동 및 수동 회로 소자, 부하, 충전기 및 기타 시스템 컴포넌트를 나타내는 가상의 실시간 환경이 제공된다. 이 가상 환경을 통해 엔지니어는 실제 하드웨어 프로토타입을 개발하기 전에 실시간으로 BMS 컨트롤러의 기능을 검증할 수 있다.  시뮬레이션을 통해 엔지니어는 설계부터 코드 생성까지의 시간을 획기적으로 단축하고, 향상된 속도와 효율로 다양한 기술을 빠르게 모델링할 수 있다. 알티그린 프로펄션 랩(Altigreen Propulsion Labs)의 엔지니어들은 칼만 필터링 및 전류 적산법 등의 SOC 추정을 위한 다양한 기술을 모델링하고 반복적으로 테스트하기 위해 시뮬레이션 기반 접근 방식을 사용했으며, 포괄적인 접근 방식을 설계했다.  알티그린의 제어 시스템 책임자인 프라타메시 파트키(Prathamesh Patki) 수석 엔지니어는 “임베디드 코더(Embedded Coder) 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축되었다”면서, “그 어떤 것을 개념화하든, 실제 하드웨어에서 가장 짧은 시간 안에 그것을 실행할 수 있다”고 말했다.    BMS 개발에서 모델링 및 시뮬레이션 활용 사례 셀 특성화는 배터리 모델을 실험 데이터에 맞추는 과정이다. BMS 알고리즘은 배터리 모델을 사용해 SOC 추정을 위한 칼만 필터나 SOC에 따른 전력 제한, 과전압이나 저전압 조건을 피하기 위한 온도와 같은 제어 파라미터를 설정하기 때문에 정확한 셀 특성화가 필수이다. BMS 개발의 후반 단계에서는 엔지니어가 동일한 배터리 모델을 사용해 시스템 수준 폐순환(closed-loop) 데스크톱 및 실시간 시스템 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)와 같은 툴은 등가 회로, 전기화학 및 차수 축소 모델링(ROM : Reduced Order Modeling)을 비롯한 배터리 모델링에 대해 신경망을 사용한 다양한 접근 방식을 제공한다.  충전 속도는 EV 설계 및 도입에 있어서 핵심 성과 지표이다. 고속 충전의 높은 전력 수준은 배터리 재료에 스트레스를 주고 수명을 단축시키기 때문에, 최대 충전 속도와 배터리에 가해지는 스트레스를 최소화하기 위해 고속 충전 중 전력 프로필을 최적화하는 것이 필수이다. 이는 시뮬레이션과 최적화를 통해 달성되며, 이로써 충전 시간이 최소화되고 스트레스 요인을 허용 범위 내로 유지할 수 있다.  양산용 코드 생성은 자동차 산업의 인증 표준을 준수하는 BMS 설계 워크플로를 보완한다. 예를 들어, LG화학(현 LG에너지솔루션)이 볼보 XC90 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS를 개발했을 때 오토사(AUTOSAR)가 필수 표준이었다. LG화학은 BMS 알고리즘 및 거동을 설계 워크플로의 필수적인 부분으로 모델링하고 시뮬레이션하기로 결정했다. 각 소프트웨어 릴리스에서 발견된 소프트웨어 문제의 수는 약 22개에서 9개 미만으로 줄어 프로젝트 목표를 크게 웃돌았다. LG화학이 오토사를 사용하여 볼보를 위해 개발한 BMS는 ASIL C(Automotive Safety Integrity Level C)에 대한 ISO 26262 기능 안전 기반 인증을 취득했다.    맺음말 BMS 설계에서의 모델링과 시뮬레이션은 개발 주기를 단축하고, 비용을 절감하며, 더 안전하고 효율적인 EV를 실현할 수 있도록 지원한다. 엔지니어는 모든 가능한 동작 및 결함 조건에 대해 BMS 알고리즘을 실행함으로써, BMS 소프트웨어가 실제 시스템에서 해당 조건을 처리할 수 있다는 확신을 높이고 고비용 테스트의 필요성을 줄인다. 결국, 이러한 접근방식은 최종 제품이 업계 표준과 소비자 기대치를 뛰어넘도록 한다.    ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사이다. 홈페이지 | https://kr.mathworks.com     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

다쏘시스템은 볼보자동차가 차량 개발을 위한 엔지니어링 프로세스에 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼을 도입한다고 발표했다 자동차 산업이 전기, 커넥티드, 자율주행 모빌리티로 끊임없이 진화함에 따라 기업은 첨단 설루션의 출시를 가속화할 수 있어야 한다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼은 자동차 제조 기업이 전사적인 협업을 간소화할 수 있도록 돕고, 데이터 기반 접근 방식을 통해 복잡한 전기 자동차 시장을 관리할 수 있도록 지원한다. 3D익스피리언스 플랫폼을 사용하면 실시간으로 전 세계의 팀과 정보를 공유할 수 있고 엔지니어링 시간, 리드 타임, 비용을 줄이는 것은 물론, 부품 재사용을 극대화하고 제품 품질을 높여 규제로 인해 발생하는 문제를 극복함으로써 수익 파이프라인을 구축할 수 있다. 다쏘시스템은 볼보와 2024년 1분기에 계약을 체결했다. 이미 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼의 브랜드 중 하나인 카티아를 사용하고 있던 볼보는 완전한 전기 자동차 회사로 거듭나기 위해 파트너로서 다쏘시스템의 역할을 강화하기로 결정했다. 볼보는 카티아 애플리케이션과 타사 설루션의 데이터를 하나의 버추얼 트윈 플랫폼으로 원활하게 마이그레이션하여 협업 차량 설계 및 개발을 촉진할 수 있는 이점을 누릴 수 있었다.     볼보의 엔지니어는 품질, 부품 재사용, 문제 관리, 테스트 및 검증 주기, 요구사항 및 추적성을 개선하기 위해 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 다양한 산업 설루션 경험을 활용할 수 있게 됐다. 볼보가 제공받는 설루션에는 ‘효율적인 멀티 에너지 플랫폼(Efficient Multi-Energy Platform)’, ‘글로벌 모듈형 아키텍처(Global Modular Architecture)’, ‘스마트, 안전 및 연결성(Smart, Safe & Connected)’, ‘지속 가능한 다기능 차량(Sustainable Multi-functional Vehicle)’ 등이 포함된다. 다쏘시스템의 로렌스 몬타나리(Laurence Montanari) 자동차 및 모빌리티 산업 부문 부사장은 “자동차 제조업체는 새로운 제품과 기능을 신속하고 비용 효율적으로 제공해야 하는 부담감을 느끼기 쉽다”면서, “볼보는 새로운 모빌리티 경험을 개발하는 데에 탁월하며, 이러한 동급 최고의 경험을 만들기 위해 엔지니어들은 하드웨어와 소프트웨어 개발을 결합할 수 있는 첨단 기술 설루션이 필요하다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼은 볼보가 원하는 바로 그 최첨단 기술 설루션을 제공할 것”이라고 전했다.

엔비디아가 볼보자동차의 새로운 전기차 EX90에 엔비디아 드라이브 오린(NVIDIA DRIVE Orin) 시스템 온 칩(SoC)이 채택됐다고 밝혔다. 볼보 EX90은 볼보자동차의 새로운 순수 전기차로, 미국 사우스캐롤라이나주 찰스턴의 조립 라인에서 현재 미국 전역의 대리점으로 공급되고 있다. 이는 초당 250조회(TOPS) 이상의 연산이 가능한 엔비디아 드라이브 오린 SoC를 기반으로 제작됐다. 이를 통해 고객들은 향후 개선된 첨단 안전 기능과 성능의 혜택을 누릴 수 있다. 엔비디아 드라이브OS(DriveOS)를 실행하는 이 시스템은 우표 크기의 패키지에 차량용 기능 안전성을 갖춘 고성능 프로세싱을 제공한다. 이 핵심 컴퓨팅 아키텍처는 안전과 주행 보조 기능 활성화부터 자율 주행 기능 개발 지원에 이르는 차량의 모든 기능을 처리하는 동시에 안전하고 편안한 사용자 경험을 제공한다. 이 최첨단 SUV는 레이더, 라이더, 카메라, 초음파 센서 등 자동차 제조업체의 최첨단 센서 제품군이 탑재돼 바퀴 달린 지능형 모바일 디바이스라고도 볼 수 있다. 엔비디아 드라이브 오린은 실시간으로 이중화와 고급 360도 서라운드 센서 데이터 처리를 지원하며 볼보자동차의 안전성을 강화한다.     볼보자동차는 향후 출시될 차량에 드라이브OS를 구동하는 차세대 엔비디아 드라이브 토르(DRIVE Thor) 컴퓨터로 전환할 계획도 발표했다. 볼보자동차는 2030년 전까지 1000 TOPS를 구현하는 엔비디아 드라이브 토르로 전환해 단일 드라이브 오린 SoC의 처리 능력을 4배로 늘리고 에너지 효율을 7배 개선할 계획이다. 차세대 드라이브 토르 자율주행 차량 프로세서는 최신 엔비디아 블랙웰(Blackwell) GPU 아키텍처를 통합해 차량 안팎에서 새로운 가능성과 기능의 영역을 확장한다. 엔비디아는 이 첨단 플랫폼이 안전한 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율주행 기능 배포를 용이하게 함으로써 생성형 AI로 구동되는 새로운 차량 내 경험의 시대를 열 것으로 기대하고 있다. 볼보자동차의 짐 로완(Jim Rowan) CEO는 엔비디아 차세대 프로세서를 채택한 것을 강조하며 “엔비디아 드라이브 토르가 차세대 볼보자동차에 탑재되면 자체 개발한 소프트웨어를 제품 라인업 전반에 걸쳐 더욱 확장할 수 있다. 이를 통해 자동차의 안전성을 지속적으로 개선하고, 최고 수준의 고객 경험을 제공하며, 수익성을 높일 수 있다”고 말했다. 볼보자동차와 소프트웨어 자회사인 젠스액트(Zenseact)는 클라우드에서 AI 모델 훈련을 진행하기 위해 엔비디아 DGX 시스템(DGX systems)에 투자하고 있다. 이는 미래의 차량에 가장 진보되고 충분한 테스트를 거친 AI 기반 안전 기능을 탑재하기 위한 노력이다. 차세대 AI 지원 차량을 안전하게 훈련하는 데 필요한 방대한 양의 데이터를 관리하려면 데이터센터 수준의 컴퓨팅과 인프라가 필요하다. 엔비디아 DGX 시스템은 높아진 효율성으로 AI 모델 훈련에 필수인 컴퓨팅 성능을 제공한다. 운송 회사들은 이를 활용해 비용 효율적이고, 기업에서 쉽게 배포할 수 있는 방식으로 자율 기술 개발 속도를 높인다. 북유럽에 위치한 볼보자동차와 젠스액트의 AI 훈련 허브는 이 시스템을 사용해 ADAS와 자율 주행 소프트웨어 개발의 여러 측면을 촉진할 예정이다. 주요 장점은 데이터 주석 프로세스를 최적화할 수 있다는 점이다. 이는 분류와 인식을 위해 객체를 식별하고 라벨을 지정하는 것으로, 전통적으로 시간이 많이 소요되는 작업이다. 또한 DGX 시스템 클러스터는 안전 보증에 필요한 데이터를 처리해 성능을 2배로 향상시키고 출시 기간을 절반으로 단축할 수 있다. 볼보자동차의 앤더스 벨(Anders Bell) 최고 엔지니어링 기술 책임자는 “엔비디아 DGX AI 슈퍼컴퓨터는 우리의 AI 훈련 역량을 강화해 우리의 자체 AI 훈련 센터를 북유럽에서 가장 큰 규모 중 하나로 만들 것이다. 엔비디아 기술을 활용하고 데이터 센터를 구축함으로써 우리는 고성능 AI로 가는 빠른 길을 개척했다. 이로써 궁극적으로 더 안전하고 더 좋은 제품을 만들 수 있게 됐다”고 말했다.