로크웰 오토메이션은 전기차 생산 기업 루시드(Lucid)의 사우디아라비아 내 생산 시설 확장을 지원하고, 협력 강화에 나선다고 발표했다. 킹 압둘라 경제 도시(KAEC)에 위치한 이 시설은 사우디아라비아 최초의 자동차 생산 기지이다. 루시드는 로크웰 오토메이션의 팩토리토크(FactoryTalk) 제조 실행 시스템(MES) 소프트웨어를 비롯한 엔터프라이즈 소프트웨어 설루션을 통해 일반 조립, 도장, 프레스, 차체, 파워트레인 등 주요 사업장의 생산 운영을 관리하고 최적화할 예정이다. 팩토리토크 MES 플랫폼은 루시드의 생산 시설 운영 전반에 실시간 가시성, 추적성, 제어 기능을 제공함으로써 회사의 미래 중형차 생산을 지원한다. 이번 파트너십은 소프트웨어 지원과 더불어, 로크웰 오토메이션 사우디아라비아 현지 팀의 강사 주도형 교육 및 온라인 교육 프로그램을 포함한다. 맞춤형 교육을 통해 사우디아라비아 인재들에게 최첨단 전기차 제조 전문 지식을 제공함으로써, 지속 가능한 산업 성장을 이끌고 사우디아라비아 비전 2030 목표 달성에 기여하는 숙련된 인력을 양성할 방침이다.     로크웰 오토메이션의 아마드 하이다르(Ahmad Haydar) 사우디아라비아 지사장은 “루시드의 팩토리토크 MES 도입은 운영 효율, 품질, 확장성 측면에서 측정 가능한 성과를 창출하기 위한 전략적 결정”이라면서, “로크웰 오토메이션의 소프트웨어는 루시드의 생산 목표 달성을 지원하는 동시에 글로벌 공급망과의 원활한 연계와 현지 표준 준수를 보장할 것”이라고 밝혔다. 루시드의 파이살 술탄(Faisal Sultan) 중동 지역 사장은 “로크웰 오토메이션은 미국 애리조나 공장부터 사우디아라비아 확장에 이르기까지, 우리의 여정 전반에서 신뢰해온 파트너”라면서, “로크웰 오토메이션의 소프트웨어 설루션과 현지 전문성은 고객이 기대하는 최고 수준의 품질과 혁신을 유지하면서 지역 내 세계 최고 수준의 전기 자동차 제조 역량을 확장하는 데 기여할 것”이라고 밝혔다.

HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)는 소형 폼팩터로 설계된 미니 워크스테이션이다. 테스트에 사용된 장비는 AMD 라이젠(Ryzen) AI Max+ PRO 395 프로세서(16 코어, 32 스레드, 최대 5.1GHz) 와AMD 라데온(Radeon) 8060S 내장 그래픽, 64GB LPDDR5x 메모리, NVMe SSD 2TB 구성을 갖추고 있다. 썬더볼트 4, 미니 디스플레이포트 2.1, 10GbE LAN, USB-A(10Gbps), USB-C(40Gbps), 와이파이 7을 지원하며, 내장형 300W 전원 공급장치가 포함되어 있어 별도의 어댑터 없이 바로 사용할 수 있다. 최대 128GB 메모리 확장, 8TB 듀얼 NVMe 스토리지, RAID 구성, 그리고 ISV 인증과 MIL-STD 810H 내구성 기준을 충족해 전문 워크스테이션으로서의 안정성을 확보했다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 제품 사진   직접 마주한 첫인상은 단순히 ‘작다’는 한 마디로 표현하기 어려웠다. 박스를 열자마자 느껴진 크기는 갤럭시 폴드 스마트폰과 비슷했고, 책상 위 공간도 거의 차지하지 않았다. 전원선을 연결하자마자 바로 부팅되며, 데스크톱이라기보다 정교하게 만들어진 소형 기기 하나를 설치한 느낌에 가까웠다. 손바닥만한 본체가 조용히 구동되는 모습을 보며, ‘이 작은 장비가 과연 얼마나 버텨줄까’ 하는 기대감이 자연스럽게 따라왔다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 데스크톱 위에 갤럭시 폴드 6를 올려놓은 놓은 모습   광고에서 흔히 볼 수 있는 AEC 소프트웨어 시연 화면은 대개 단순한 차량 모델이나 소규모 건축물이다. 시연 화면은 화려하고 매끄럽지만, 실제 토목 BIM 엔지니어가 다루는 데이터는 다르다. 도로, 철도, 교량, 항만과 같은 메가 규모의 모델이 대상이며, 수십만에서 수억 개 단위의 객체가 얽혀 있는 데이터가 일상적으로 다뤄진다. 필자가 주목한 것은 바로 이 점이었다. “작은 본체가 과연, 이러한 초대형 데이터를 견딜 수 있는가?” 현장이나 합사 파견 시 주로 노트북을 사용하지만, 무거운 모델을 검토하고 복잡한 시뮬레이션을 돌리면 한계를 드러내기 마련이다. 따라서 이번 테스트에서는 소형 데스크톱인 HP Z2 미니 G1a를 파견 장비로 실제 활용할 수 있는지 여부를 검증하고자 했다. 단순히 문서 작업이나 뷰어 확인에 그치지 않고, BIM 모델링, 시뮬레이션, 데이터 가공, 시연 등 실무 프로젝트와 동일한 조건을 적용해 성능을 확인했다. 이번 리뷰에서는 장비가 어느 정도까지 버텨주는지, 그리고 어떤 한계를 드러내는지를 프로젝트별로 기록했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a 테스트 프로젝트 요약   테스트 1 - 베트남 Starlake Tay Ho Tay(나비스웍스)    ▲ 나비스웍스 단지 전체 모델 검토 기능 테스트   이번 테스트는 단지·도로·관로 등 복합 시설물 모델을 대상으로 나비스웍스(Navisworks)의 정적 모델 취합 및 검토 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 테스트 환경에서는 마이크로스테이션(MicroStation)으로 제작된 여러 개의 3D 모델 파일을 나비스웍스로 동시에 불러와, 하나의 장면 안에서 구조 정합성과 좌표 일치 여부를 확인했다.  HP Z2 미니 G1a에서의 구동 결과는 기대 이상으로 안정적이었다. 복수의 모델을 동시에 불러와도 시스템이 멈추거나 끊기는 현상은 없었으며, 로딩 이후에도 화면 회전과 확대·축소 시 반응 속도가 일정하게 유지되었다. 각 객체의 형상 확인, 단면 전환, 재질 적용, 뷰 이동 등 일반적인 모델 취합 및 검토 작업이 모두 원활하게 수행되었다. 특히 여러 모델이 중첩된 복잡한 단지 구조에서도 그래픽 품질 저하나 노이즈 현상이 발생하지 않았다. 뷰 전환 시에도 지연 없이 매끄럽게 이어져, 실시간 회의나 발주처 브리핑 환경에서도 무리 없이 사용할 수 있었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 나비스웍스의 대규모 모델 취합 및 형상 검토 기능을 안정적으로 처리할 수 있는 수준의 성능을 보여주었다.   테스트 2 - 이라크 Khor Al Zubair 침매터널(레빗)   ▲ 레빗 철근 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 해저 밑바닥면에 구조물을 설치하는 침매터널(Immersed Tunnel) 구조물을 대상으로 수행되었다. 침매터널은 일반적인 굴착식 터널과 달리, 해저에 미리 제작된 콘크리트 세그먼트를 정밀하게 가라앉혀 연결하는 방식이다. 따라서 설계·시공 단계에서 철근 배치의 정확도와 세그먼트 간 접합부(Key Segment) 형상 정합성이 핵심 검토 항목이 된다. 테스트는 레빗(Revit) 환경에서 철근 모델링 파일을 직접 열어 모델 검토 및 수정 기능을 확인하는 시나리오로 진행되었다. PC 세그먼트 한 구간을 선택해 내부 철근 배근을 확인하고, 일부 보조철근의 위치를 수정하여 간섭 반응과 반응 속도를 측정했다.  HP Z2 미니 G1a에서 모델을 로드하는 데에는 약 30분이 소요되었다. 모델 크기와 철근 데이터의 밀도를 고려하면 이는 현실적인 수준이다. 모델이 완전히 열리고 나서는 클릭 한 번에 약 10초 정도의 지연이 있었으나, 시스템이 멈추거나 종료되는 일은 없었다. 철근 객체의 선택, 이동, 피복값 수정 등의 기본 편집 과정이 모두 수행 가능했으며, 시스템 안정성 면에서는 충분히 실무 검토용으로 사용할 수 있는 수준이었다. 철근 모델링은 단순히 주근만이 아니라 보조철근, 전기·기계 매립부, 세그먼트 간 피복 간격까지 반영해야 하므로 수정 과정이 빈번하다. 이번 테스트에서 HP Z2 미니 G1a는 이 복잡한 구조를 다루는 동안 메모리 한계나 그래픽 깨짐 없이 끝까지 버텼다. 작업 속도가 빠르다고 표현하기는 어렵지만, 소형 워크스테이션으로서 대형 레빗 철근 모델을 안정적으로 열고 편집할 수 있다는 점은 인상적이었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 Revit의 철근 모델 검토 및 수정 작업에서 실무 활용이 가능한 수준의 안정성을 보여주었다.   테스트 3 - 동부재정 4공구(블렌더)   ▲ 블렌더 락볼트 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 동부간선지하도로 구간의 락볼트(rock bolt) 모델 검토 및 수정 기능을 확인하기 위해 진행됐다. 이 구간은 GTXA, GTX-C, 성남–강남, 삼성–동탄, 위례–신사 등 여러 도시철도 및 도로 프로젝트가 인접해 있어, 공사 간섭이 빈번하게 발생하는 구간이다. 실제로 락볼트가 인접 공구의 구조물과 충돌하는 사례가 확인되어, 문제 구간을 단면화하고 일부 모델을 직접 수정해야 했다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 블렌더(Blender) 환경에서 수행하였다. 레빗과 다이나모(Dynamo)로 생성된 락볼트 모델은 스크립트 기반으로 제작되어, 개별 객체만 직접 수정하면 기존 자동화 코드가 깨질 위험이 있었다. 이 때문에 버텍스(정점) 편집이 자유로운 블렌더를 이용해, 시각적으로 간섭 부위를 잘라내고 재형성하는 방식으로 접근하였다. 테스트 시 약 6만 개의 락볼트 모델을 포함한 전체 파일을 불러오는 데 약 30분이 소요되었다. 로딩 과정은 길었지만, 모델이 완전히 열린 이후에는 뷰 회전·확대·축소가 안정적으로 유지되었으며, 버텍스 단위 편집에서도 시스템이 멈추거나 지연되는 현상은 발생하지 않았다. 단일 객체 수정, 형상 재조정, 도면화를 위한 분할 단면 추출 과정이 모두 정상적으로 수행되었고, GPU 가속을 사용하는 뷰포트에서 화면 품질 저하도 없었다. 레빗·나비스웍스가 구조 중심의 정적 검토 도구라면, 블렌더는 자유도 높은 3D 편집기다. HP Z2 미니 G1a는 이 편집 자유도를 실제 토목 모델링 작업에서도 유지할 만큼의 그래픽·CPU 성능을 보여주었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대규모 락볼트 모델의 검토·수정 업무에서도 안정적인 작업 환경을 제공하는 수준의 성능을 보였다. 다중 객체를 로딩한 뒤에도 프레임 저하가 크지 않았으며, 블렌더의 버텍스 편집 기능을 활용한 국부 수정 테스트에서 실무 투입이 가능한 반응성과 내구성을 확인할 수 있었다.   테스트 4 - GTX-B 민간투자사업(인프라웍스)   ▲ 인프라웍스 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 테스트   이번 테스트는 GTX-B 민자사업 구간(총 연장 약 80 km)을 대상으로 진행되었다. 테스트 목적은 대용량 지형 데이터와 위성 사진을 통합한 후, 인프라웍스(InfraWorks)의 모델 임포트 및 뷰어 성능을 검증하는 것이다. 이 프로젝트는 국토지리정보원으로부터 제공받은 현황 도면과 위성사진 데이터의 총 용량이 약 100GB에 달했다. 이전까지 수행한 대부분의 철도·터널 BIM 업무보다 데이터 규모가 훨씬 컸으며, 필자가 처음으로 ‘기존 BIM 워크플로로는 처리 효율이 한계에 달한다’는 사실을 체감한 사례였다. 이후 유사 규모의 프로젝트에서는 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형 데이터를 기반으로 단순화한 방식이 더 효율적이라는 판단을 내리는 계기가 되었다. 테스트는 시빌 3D(Civil 3D)와 래스터 디자인(Raster Design)에서 좌표계 및 기준점을 세팅한 데이터를 인프라웍스에 불러와 확인하는 방식으로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서 모델 로드를 시작하자, 인프라웍스의 타일 로딩 방식이 구간별로 작동하여 데이터가 점진적으로 표시되었다. 전체 80 km 구간이 완전히 로딩되기까지 약 5분이 소요되었으며, 이후 뷰 이동이나 확대·축소, 태그 생성, 노선 추가 등의 작업은 끊김 없이 매끄럽게 동작했다. 특히 고해상도 위성 사진을 겹쳐 놓은 상태에서도 프레임 저하가 거의 없었고, 장시간 뷰 이동을 반복해도 과열이나 랙 현상이 나타나지 않았다. 이전 세대 노트북에서 동일 데이터를 열 때 수시로 멈춤이 발생했던 점을 고려하면, 소형 데스크톱 장비로 이 정도의 안정성을 확보한 것은 인상적이다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 인프라웍스에서의 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 검증을 충분히 통과했다. 100GB급 지형 데이터를 실시간으로 불러오고 탐색하는 환경에서도 안정적으로 동작했으며, 국토·철도·터널 분야의 대용량 시각화 검토용 장비로 활용하기에 적합한 수준임이 확인되었다.   테스트 5 – 경산지식산업센터(다이나모)   ▲ 다이나모 기반 관로 자동 모델링 스크립트 실행 테스트   이번 테스트는 경산지식산업센터 단지 프로젝트의 관로 자동 모델링 프로세스를 검증하기 위해 수행되었다. 단지형 프로젝트의 경우, 우수·오수·상수 등 각 관로의 담당사가 서로 달라 조율 과정에서 도면 교환만으로 수많은 시간이 소요된다. 이를 3D 모델로 통합하면 공정 간섭 검토와 협의가 신속하게 이루어지며, 전체 공기를 단축할 수 있다. 테스트는 기존에 구축해 둔 다이나모(Dynamo) 스크립트의 실행 성능과 안정성을 확인하는 방식으로 진행되었다. 해당 스크립트는 각 관로별 데이터베이스를 CSV 파일 형태로 불러와, 물량산출 양식에 맞는 형식으로 자동 모델링을 수행하도록 설계되어 있다. 약 600개의 관로 데이터를 처리해야 했으며, 스크립트 실행 후 전체 모델이 완성되는 데 약 2분이 소요되었다. HP Z2 미니 G1a는 스크립트 실행 중에도 메모리 과부하나 뷰 응답 지연이 거의 발생하지 않았다. CSV 로드, 파라미터 매칭, 객체 자동 생성 등 일련의 과정이 매끄럽게 진행되었으며, 모델 생성 중 다른 창으로 전환하거나 병행 작업을 수행해도 시스템 반응이 안정적으로 유지되었다. 이전 노트북 환경에서 동일 스크립트를 실행할 때 20~30분이 걸리던 것을 감안하면, 처리 속도 면에서도 체감 개선이 있었다. 다이나모는 BIM 자동화의 핵심 도구로, CPU·RAM 활용도가 높은 편이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 데이터 기반 자동 모델링 작업에서도 안정성과 연속성을 유지할 수 있는 성능을 보여주었다. 결론적으로, 이 제품은 다이나모를 활용한 중규모 자동화 모델링 업무에서도 실무 투입이 가능한 수준의 연산 성능을 제공했다. 단순한 뷰어 수준을 넘어, 스크립트 실행 및 대량 객체 생성 단계까지 안정적으로 처리할 수 있음을 확인했다.   테스트 6 - 양평–이천 1공구(시빌 3D)    ▲ 시빌 3D 코리더 기반 도로·토공 모델 수정 테스트   이번 테스트는 양평–이천 1공구 교차로 구간의 도로 및 토공 모델 수정 작업을 대상으로 진행되었다. 이 현장은 기존 도로가 운행 중인 상태에서 양측에 신설 교량과 램프가 동시에 시공되는 복합 교차로 구간으로, 작은 설계 변경이 전체 토공·선형·편경사에 즉각적인 영향을 주는 복잡한 구조를 갖는다. 테스트는 시빌 3D의 코리더(Corridor) 모델 수정 기능을 중심으로 진행되었다. 기존에 구축된 도로 모델에서 선형(Alignment)을 일부 이동시켜, 연결된 측점(Point)과 타깃(Target) 요소들이 자동으로 재계산되는 반응을 확인하였다. 이 과정은 실제 설계 변경 상황에서 빈번히 발생하는 업무이며, 연계된 여러 참조 모델들이 동시에 반응해야 정확한 결과를 얻을 수 있다.  HP Z2 미니 G1a에서의 성능은 인상적이었다. 시빌 3D는 평면선형, 종단곡선, 표준횡단면, 편경사까지 모두 반영된 도로 모델링을 처리해야 하므로, 코리더를 크게 구성할수록 연산 부담이 커진다. 필자는 평소 물량산출 단계에서 코리더를 세분화하지 않고 하나의 대형 코리더로 구성하는 방식을 선호하는데, 이번 테스트에서도 동일 조건으로 적용하였다. 결과적으로 약 5분 내에 전체 코리더가 수정 완료되었고, 램프선형 2개와 메인선형 1개가 포함된 복합 모델이 정상적으로 갱신되었다. 로딩 및 재계산 중 팬 소음은 있었지만, 화면 지연이나 모델 깨짐 현상은 나타나지 않았다. 특히 선형 변경 직후 횡단면과 편경사 데이터가 자동으로 반영되는 과정이 부드럽게 이어져, 실시간 설계 검토용으로도 충분히 사용 가능한 안정성을 보였다. 시빌 3D는 고도의 파라메트릭 모델 구조로 인해 변경 연산이 무거운 편이나, HP Z2 미니 G1a는 이러한 연속 연산 작업을 무리 없이 처리했다. 결론적으로, 이 장비는 코리더 기반 도로 모델 수정 및 토공 검토 작업에서 실무 수준의 연산 안정성과 응답 속도를 제공했다. 복잡한 연계 데이터 구조를 가진 프로젝트에서도 모델링 작업이 매끄럽게 이어졌다는 점이 특히 인상적이었다.   테스트 7 - 압해화원 2공구(나비스웍스)   ▲ 나비스웍스 공정 시뮬레이션 뷰어 테스트   이번 테스트는 도로 및 교량 시공 구간의 공정 시뮬레이션 기능을 검증하기 위해 수행되었다. BIM 분야에서 공정(4D) 시뮬레이션은 단순한 모델 시각화를 넘어, 시간 요소를 결합해 시공 순서를 가시적으로 표현하는 기술이다. 설계 중심의 4D는 ‘무엇이 지어지는가’를 보여주고, 시공 중심의 4D는 ‘어떻게 시공되는가’를 보여주며, 감리 관점에서는 ‘어떻게 하면 안전하게 시공할 수 있는가’를 검토하는 도구로 활용된다. 이번 테스트에서는 기존에 구축되어 있던 공정 연동 모델을 나비스웍스 시뮬레이트(Navisworks Simulate) 환경에서 실행시켜, 공정 시뮬레이션의 재생 속도와 뷰 전환 안정성을 확인하였다. 테스트 과정은 단순했지만, 4D 뷰어의 핵심은 시각적 매끄러움과 타임라인 재생의 일관성에 있다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 공정 애니메이션이 처음부터 끝까지 지연이나 프레임 드롭 없이 부드럽게 재생되었다. 재생 중 모델 회전·확대·축소·시점 이동을 병행해도 화면이 끊기지 않았으며, 공정 단계 전환 시 오브젝트의 색상 변화나 투명도 조절 효과도 자연스럽게 이어졌다. 테스트 동안 CPU 사용률은 일정하게 유지되었고, 팬 소음은 있었지만 발열로 인한 성능 저하는 없었다. 이전 테스트(1~6)가 모델 검토와 수정 중심이었다면, 이번 테스트부터는 시각적 시뮬레이션 성능과 렌더링 안정성에 초점을 맞춘 항목을 다룰 예정이다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 공정 시뮬레이션 뷰어로서의 안정성과 시각적 완성도 면에서 충분히 실무 활용이 가능한 수준을 보여주었다.   테스트 8 - 남양주왕숙지구 국도47호선 이설(트윈모션)   ▲ 트윈모션 주행 시뮬레이션 렌더링 성능 테스트   이번 테스트는 남양주 왕숙지구 국도 47호선 이설 구간의 복합 교차로(IC)를 대상으로 진행되었다. 이 구간은 터널, 지하차도, 램프, 분기부가 하나의 구조물 내에 집중되어 있는 복합 노드로, 설계 단계에서부터 구조 간섭이 빈번히 발생했던 구간이다. BIM 모델을 기반으로 한 시각적 검토 과정에서, 실제 차량의 주행 경로와 주행 표면을 3D 환경에서 구현하여 상부 보고 시 설득력을 강화한 사례이기도 하다. 테스트는 트윈모션(Twinmotion) 환경에서 기존에 구축된 주행 시뮬레이션 파일을 불러와 재생하는 방식으로 진행되었다. 주요 검토 항목은 렌더링 과정의 프레임 안정성, 뷰 이동 반응성, 그리고 카메라 전환 시 딜레이 여부였다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 전체 시뮬레이션이 매끄럽게 재생되었으며, 렌더링 과정에서의 끊김이나 프레임 드랍이 관찰되지 않았다. 특히 차량 궤적을 기존 설계값보다 높여 시뮬레이션 범위를 인위적으로 확장했을 때에도, 예상과 달리 렌더링이 흔들리지 않고 안정적으로 구동되었다. 시점 전환이나 장면 이동 시에도 지연이 거의 없었으며, 복합 IC 구조물의 터널·램프·교차부 간 연결성이 시각적으로 명확히 유지되었다. 이 테스트는 단순한 뷰어 수준을 넘어, 실제 주행 경로를 포함한 3D 시뮬레이션의 실시간 렌더링 처리 능력을 확인하는 것이 목적이었다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 트윈모션 기반 주행 시뮬레이션에서도 안정적인 그래픽 처리 성능과 렌더링 지속성을 입증했다. 특히 복잡한 교차로 구간에서 여러 객체가 동시에 움직이는 장면에서도 프레임 유지율이 높았으며, 실무 프레젠테이션용 장비로도 손색이 없는 수준이었다.   테스트 9 - 천안 환경 클러스터(리얼리티스캔)   ▲ 리얼리티스캔 드론 사진 기반 자동 3D 모델링 테스트   이번 테스트는 천안 환경 클러스터 매립지 현장에서 촬영한 드론 사진을 활용하여, 리얼리티스캔(RealityScan)의 사진 기반 자동 3D 모델링 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 시공 단계에서는 대부분의 현장이 드론 촬영 허가를 보유하고 있으며, 현장 실측 자료를 국토지리정보원 데이터와 비교·보정하여 다양한 지형 검토를 수행한다. 이번 테스트는 이러한 실무 과정과 동일한 조건으로 진행되었다. 테스트 절차는 단순했다. 현장에서 촬영한 약 300장의 드론 이미지를 리얼리티스캔에 불러와 자동 모델링을 수행하였다. 필자가 소프트웨어적으로 개입할 부분은 거의 없었으며, 프로그램이 사진 정합, 포인트 생성, 메시 재구성, 텍스처 합성을 모두 자동으로 처리했다. HP Z2 미니 G1a에서의 결과는 매우 인상적이었다. 약 1시간 만에 전체 모델링이 완료되었으며, 생성된 모델의 정확도는 도면 및 정사사진 수준에 준했다. 같은 데이터셋을 개인용 고성능 노트북에서 처리했을 때 약 5시간이 소요되었던 것을 감안하면, 처리 속도가 약 5배 가까이 단축된 셈이다. 프로세스 중 중단이나 에러 메시지 없이 안정적으로 작업이 완료되었으며, 모델 텍스처 품질 또한 균일했다. 리얼리티스캔은 드론 이미지 처리 시 GPU 및 CPU 연산이 복합적으로 작동하는 프로그램이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 사진측량(Photogrammetry) 기반의 연속 연산 작업에서도 안정성과 속도를 모두 확보했다. 특히 본체가 작음에도 불구하고 장시간 연산 중 발열 제어가 우수하여, 팬 속도는 상승했지만 스로틀링(성능 저하) 현상은 전혀 없었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 필드에서 촬영한 이미지를 즉시 처리하고 결과를 시각화해야 하는 BIM–현장 융합형 워크플로에 특히 효율적이었다.   테스트 10 - 이라크 Al Faw Grand Port(시빌 3D)   ▲ 시빌 3D 해저 지표면 토공 모델링 및 물량산출 테스트   이번 테스트는 Al Faw Grand Port 프로젝트의 해저 지반 데이터를 활용해, 시빌 3D 기반 토공 모델링 및 물량산출 기능을 검증하기 위해 수행되었다. 항만 공사에서의 토공은 일반적인 육상 토공과 달리, 해저 지반의 형상이 복잡하고 데이터 정밀도가 높기 때문에 연산 부담이 매우 크다. 이번 테스트에서도 라이다(LiDAR) 스캔으로 취득한 등고선 간격 3cm의 초정밀 해저면 데이터를 활용하였다. 테스트 절차는 단순했다. 시빌 3D에서 해당 지표면 데이터를 불러온 뒤, 설계 구간만큼의 절취·성토 영역을 모델링하고, 그 구간의 물량을 자동 산출하도록 설정하였다. 즉, 토공 모델링–수량 산출까지의 전형적인 워크플로우를 실제 데이터로 재현한 테스트였다. HP Z2 미니 G1a에서 토공 모델링 단계는 약 2시간 이내에 완료되었다. 등고선 간격이 매우 촘촘했음에도 불구하고, 삼각망(TIN) 생성과 표고 반영 과정은 정상적으로 진행되었다. 그러나 이후 수행된 물량산출 단계에서는 연산이 종료되지 않았다. 시빌 3D의 특성상 계산을 완전히 마치려면 장시간이 필요하며, 연산이 멈춘 것이 아니라 시간만 충분히 주면 결과가 생성되는 구조다. 그러나 이번 테스트는 실무 환경을 가정한 단기 검증이었기 때문에, 하루가 지나도 결과가 출력되지 않아 실용적 한계로 판단하고 중단하였다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초고밀도 해저 지반 데이터를 활용한 토공 모델링 단계까지는 안정적으로 처리 가능했으며, 물량산출처럼 장시간 연산이 필요한 작업에서는 현실적인 작업 효율을 고려한 분할 처리 전략이 필요한 것으로 판단된다.   테스트 11 - 가덕도신공항(파이썬, 팬더스)   ▲ 대용량 SPT 지반 데이터 전처리 및 분류 테스트   이번 테스트는 가덕도 신공항 건설 예정지의 지반 데이터베이스(SPT 값)를 파이썬(Python) 환경에서 전처리하는 실험으로 진행되었다. 이 프로젝트는 파랑이 강한 연약지반 위에 활주로와 부지를 조성해야 하는 난공사로, 시공 이전 단계에서 방대한 지반 검토가 이루어진다. 특히 00연구실에서 제공받은 DB는 좌표별 SPT(Standard Penetration Test) 값을 포함한 약 1억 개의 데이터 포인트로 구성되어 있었다. 이로 인해 일반적인 엑셀이나 CSV 편집기에서는 불러오기조차 불가능했다. 필자는 이 과정에서 엑셀이 약 108만 줄 이상은 열 수 없다는 한계를 처음 체감하기도 했다. 테스트는 파이썬의 팬더스(Pandas) 라이브러리를 사용해 1억 줄의 데이터를 불러온 후, 지반 평가 기준에 따라 다섯 가지 유형(VL, L, MD, D, VD)으로 자동 분류하는 방식으로 진행되었다. 연산은 HP Z2 미니 G1a의 로컬 환경에서 수행되었으며, 데이터는 외부 SSD에서 직접 불러왔다. 테스트 결과는 매우 안정적이었다. 약 15분 만에 전체 데이터가 다섯 개 그룹으로 분류 완료되었으며, 중간 단계에서 메모리 오류나 지연 현상은 발생하지 않았다. CPU 점유율은 일정하게 유지되었고, 작업 중 다른 프로그램을 병행 실행해도 시스템 응답성 저하가 없었다. 특히 팬더스가 메모리 내에서 직접 배열을 처리함에도 불구하고, HP Z2 미니 G1a는 데이터 로드 – 필터링 – 그룹화 – 저장까지 전체 프로세스를 안정적으로 처리했다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대용량 CSV·DB 전처리 작업에서 실무에 투입 가능한 수준의 연산 성능과 안정성을 확보하고 있었다. 1억 줄 규모의 지반 데이터를 단시간에 분류할 수 있었던 점은, 토목·지반·측량 등 데이터 중심 엔지니어링 업무에서 파이썬 기반 자동화 환경에도 충분히 대응 가능한 워크스테이션임을 입증한 결과였다.   테스트 12 - 평택오송 1공구(클라우드컴페어)   ▲ 클라우드컴페어 포인트클라우드(LAS) 분할(Clipping) 테스트   이번 테스트는 평택–오송 고속철도 1공구 구간의 라이다(LiDAR) 드론 스캔 데이터를 활용해, 클라우드컴페어(CloudCompare)의 포인트클라우드 분할(Clipping) 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 이 프로젝트는 기존 고속철도가 운행 중인 상태에서 양측에 새로운 철도를 신설하는 사업으로, 모든 시공 작업이 기존 선로의 안정성을 저해하지 않도록 수행되어야 한다. 이를 위해 전 구간(약 10km)에 대한 고정밀 드론 스캔이 이루어졌으며, 취득된 LAS 데이터의 용량은 약 40GB에 달했다. 테스트는 클라우드컴페어 환경에서 해당 LAS 데이터를 불러와, 시뮬레이션 현황에 필요한 구간만 선택하여 잘라내고, 분할된 데이터를 별도 파일로 추출하는 시나리오로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트 결과, 데이터 로딩에 약 30분이 소요되었다. 전체 포인트 수가 매우 많아 초기 로딩 단계에서는 일시적인 프리징(멈춤) 현상이 있었으나, 로드가 완료된 이후에는 시점 이동 및 확대·축소가 안정적으로 가능했다. 이후 약 400m×400m 구간을 불린(Boolean) 연산으로 분할·추출하는 데 10분 내외가 소요되었으며, 연산 도중 프로그램이 중단되거나 강제 종료되는 일은 없었다. 포인트클라우드 데이터의 밀도가 매우 높아 화면 전환 시 프레임 드랍이 있었으나, 작업 안정성 자체는 유지되었다.  결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 40GB 규모의 라이다 LAS 데이터를 활용한 포인트클라우드 분할·추출 작업을 실무 수준에서 수행할 수 있는 안정성을 보여주었다. 초기 로딩 시간이 다소 길긴 했으나, 작업 중 중단 없이 끝까지 클리핑을 완료한 점에서 대용량 3D 스캔 데이터 처리용 소형 워크스테이션으로 충분히 실용적임이 확인되었다.   테스트 13 - 사우디아라비아 NEOM Spine Concrete Corridor(세슘, 시빌 3D, 언리얼 엔진)   ▲ 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 연계 기반 초장거리 토공 뷰어 테스트   이번 테스트는 사우디아라비아 NEOM 프로젝트의 Spine Concrete Corridor 구간(총 연장 약 108km)을 대상으로 진행되었다. 해당 프로젝트는 전 세계적으로 주목받은 초대형 도시개발 계획의 일부로, 초장거리 선형 구조를 가지고 있어서 광범위한 지형 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 워크플로 검증이 필요했다. 이에 세슘(Cesium) 지형 데이터를 시빌 3D에서 토공 모델로 가공하고, 이를 언리얼 엔진(Unreal Engine)으로 이관하여 시각적 뷰어를 구성하는 전체 절차를 테스트하였다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 제한된 시간 내에 일부 구간만을 대상으로 수행되었다. 전 구간(108km)을 처리하지는 않았지만, 세슘에서 시빌 3D로의 데이터 임포트, 토공 모델 생성, 언리얼 엔진으로의 시각화 이관이 모두 정상적으로 진행되었다. 좌표 변환, 메시 생성, 텍스처 반영 등 각 단계에서 프로그램 오류나 멈춤 현상은 발생하지 않았다 언리얼 엔진으로의 모델 이관 후에도 기본적인 뷰어 작동은 안정적이었다. 단순화된 토공면 상태에서도 카메라 이동, 회전, 조명 변경이 자연스럽게 수행되었고, 시각적 품질도 유지되었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초장거리 지형 데이터를 활용한 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 통합 워크플로를 실무 수준에서 안정적으로 수행할 수 있는 성능을 보였다. 대규모 토공 뷰어 구축이나 초장거리 인프라 프로젝트의 시각화 단계에서도 충분히 활용 가능한 장비임이 확인되었다.   견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 이민철 대우건설 토목사업본부 토목국내기술팀의 선임이다. BIM 기반 토목 설계 및 시공 데이터 검증, 시뮬레이션 자동화, 디지털 트윈 구축 업무를 담당하고 있으며, 다수의 대형 인프라 프로젝트에서 실무 중심의 BIM 엔지니어링 프로세스를 연구·적용하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

[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    

  스노우플레이크(Snowflake)가 '원 밀리언 마인즈+원 플랫폼(One Million Minds+One Platform)' 프로그램을 발표했다. 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드에서 무료 프로그램을 제공하는 교육 프로그램으로 2027년까지 10만 명,  2029년까지 100만 명의 데이터 및 AI 전문 인재를 양성하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 스노우플레이크는 2000만 달러를 투자해 전 세계에서 성장 잠재력이 높은 신흥 시장의 학생 및 직장인에게 맞춤형 교육과 수료 과정을 제공할 계획이다. 또, 직장인과 관련 교육 종사자에게는 커리큘럼 자료와 스노우플레이크 플랫폼을 사용할 수 있는 크레딧을 제공해 차세대 비즈니스 및 기술 인재가 AI 관련 기술을 업그레이드하고 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원한다. 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) 스노우플레이크 CEO는 “2024년 갤럽 여론조사에 따르면, 직장인의 22%가 생성형 AI와 같은 기술 발전으로 자신의 직업이 없어질 수 있다고 우려하는 것으로 나타났으며, 포춘 500대 기업 최고인사책임자(CHRO)의 72%는 향후 3년 내에 조직 내 일부 직무가 AI로 대체될 것으로 전망했다”며 “빠르게 변화하는 디지털 시대에서 성공하기 위해서는 모든 직원이 데이터와 AI 중심의 환경에서 기여할 수 있는 역량과 경쟁력을 갖추어야 한다”고 말했다. 그는 이어 “이를 위해 AI는 누구나 쉽게 활용할 수 있어야 하며, 사용자가 데이터의 생성부터 활용까지 전 과정을 이해하고 이를 효과적으로 사용할 수 있는 지식과 능력을 갖추는 것이 필요하다”며 “스노우플레이크는 이번 투자를 통해 전 세계의 교육 기관과 직장인에게 학습 도구와 커리큘럼을 제공함으로써 미래의 IT 전문가이자 기업가로서 성장할 수 있도록 지원하고 있다”고 덧붙였다. '원 밀리언 마인즈+원 플랫폼' 프로그램은 '스노우플레이크 교육자 양성'과 '개인의 데이터 활용 역량 강화'라는 두 가지 핵심 목표를 중심으로 운영된다. 스노우플레이크의 폭넓은 교육 및 역량 강화 전략의 일부인 이 프로그램은 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 플랫폼을 활용해 학생과 직장인들이 실무 역량을 강화하고 전문 인증을 취득할 수 있도록 지원한다. 스노우플레이크 유니버시티(Snowflake University)를 통해 강사가 이끄는 수업, 온디맨드 강의, 자율 학습 과정을 제공하며, 수십만 명의 데이터 전문가들이 초기 학습 단계부터 고급 데이터 프로젝트까지 수행하도록 데이터 역량 강화를 돕고 있다. 스노우플레이크 포 아카데미아 (Snowflake for Academia) '스노우플레이크 포 아카데미아' 프로그램은 교육자를 대상으로 스노우플레이크 플랫폼 인증 과정을 포함한 강의 준비 과정을 제공한다. 인증 자격을 취득한 교육자는 기본 과정부터 고급 자율 학습 튜토리얼까지 다양한 교수 커리큘럼 자료 다운로드는 물론, 학기 동안 ‘아카데미아 랩’에 무료 접속이 가능하다. 스노우플레이크는 향후 1년 이내 스노우플레이크 플랫폼을 활용해 학생들을 교육하고 전문 인력으로 양성할 교육자와 교육 기관의 참여를 두 배 이상 확대할 계획이다. 성장 잠재력이 높은 지역을 위한 스노우플레이크 교육 스노우플레이크는 스노우플레이크 플랫폼 사용 경험이 적거나 없는 개인이 AI 데이터 클라우드에 대한 지식을 빠르게 확장할 수 있도록 돕는 새로운 교육 과정을 제공할 예정이다. 이 과정은 한국을 비롯해 아세안(ASEAN), 캐나다, 독일, 인도, 중남미(LATAM), 사우디아라비아 등 다양한 지역의 직장인과 학생을 대상으로 진행된다. 스노우플레이크 인증 강사가 진행하는 이 플랫폼 교육은 단계별로 구성된 실시간 무료 입문 과정으로, 사용자가 데이터 전환 과정의 첫걸음을 내딛을 수 있도록 지원한다. 교육 과정을 수료한 참가자는 2025년 2월부터 시작되는 스노우프로(SnowPro) 플랫폼 어소시에이트 인증 자격 시험에 응시해 다양한 기술 인증을 취득할 수 있다.

1. 조사 목적 및 필요성 메타버스 시장의 선점을 목표로 하는 정책 수립을 위해 메타버스 시장과 최신 동향에 대한 연구가 필요성이 높아지고 있다. 메타버스는 커머스, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있으며, 우리 정부도 메타버스 산업을 육성하기 위한 다각적인 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 메타버스 시장의 초기 단계에서 현황을 파악하고, 새로운 산업 창출과 프로젝트 기획에 필요한 메타버스 동향과 이슈를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 통해 메타버스 관련 정보와 인사이트를 수요자와 공급자에게 제공하고 확산시키고자 한다. 메타버스 산업은 XR, 인공지능 등 기술의 발전과 비대면 생활의 증가로 인해 몰입형 경험에 대한 수요가 급격히 증가하면서 빠르게 확장되고 있다. 메타, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 기업들은 시장 선점을 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, 게임, 교육, 엔터테인먼트, 의료 등 다양한 산업에서 메타버스 관련 플랫폼과 서비스가 새롭게 등장하고 있다. 본 연구는 글로벌 시장조사기관의 메타버스 시장 규모와 전망 데이터를 바탕으로, 국내외 주요 기업들의 동향과 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안을 위한 기초자료를 제공하고, 메타버스 산업 발전에 기여하기 위해 글로벌 동향 정보를 산학연 종사자들에게 제공하는 것을 목표로 하고 있다.   2. 연구의 구성과 범위     본 연구는 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망, 산업 및 권역별 메타버스 시장 현황, 국내외 메타버스 기업 동향, 주요국 메타버스 정책 동향 그리고 최근 메타버스 주요 10대 이슈 동향으로 구성되어 있다. 제1장에서는 본 연구의 개요 및 메타버스의 개념을 정리하였다. 제2장에서는 메타버스 시장에 대한 조사 배경에 대하여 살펴보았다. 제3장에서는 메타버스 시장 동향을 세계 시장 규모에 대한 전망, 산업별 및 주요 권역별로 살펴본 후, 국내 메타버스 시장 규모와 전망을 확인하였다. 시장 통계 자료는 특정 자료 한가지에 의존하는 것을 지양하고 글로벌 시장조사기관인 Emergen Research, Markets and markets, Statista, Grand View Research에서 2023년 발간한 자료를 활용 및 다양한 기관에서 공개한 데이터를 활용하였다. 이밖에 소비자 수요, 산업계 현황 및 전망에 대해 글로벌 컨설팅기관 Accenture, Deloitte, EY등이 수행한 보고서도 자료로 활용하였다. 제4장에서는 2023년 국내외 메타버스 시장의 주요 사업자들의 동향을 살펴보았다. 제5장은 2023년 중국, EU, 미국, 영국, 일본, 중동 등 주요국에서 메타버스 산업 육성을 위해 발표한 주요 정책을 살펴보고, 이어서 한국의 메타버스 관련 정책도 살펴보았다. 마지막으로 제6장에서는 앞선 내용을 통해 도출된 내용을 요약 정리하고, 2023년 메타버스 산업 10대 주요 동향을 제시하고, 메타버스 관련 정책을 위한 시사점을 도출하였다. 3. 연구 내용 및 결과 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망   본 연구에서는 메타버스 시장 규모 및 전망을 분석하기 위해서 글로벌 주요 시장조사기관(Emergen Research, Markets and Markets, Statista, Grand View Research, 360iResearch)의 공개 데이터를 활용하였다.   글로벌 메타버스 시장 규모는 XR, 인공지능, 블록체인 등 디지털 기술의 급속한 발전, 코로나19 이후의 몰입형 세계에 대한 수요 증가, 다양한 산업에 메타버스 도입 증가로 인해 고성장이 전망된다. 특히, XR, HCI(Human Computer Interaction, 인간 컴퓨터 상호작용), 인공지능, 블록체인, 컴퓨터 비전, 엣지 및 클라우드 컴퓨팅, 미래 모바일 네트워크 등과 같은 기술 성장이 글로벌 메타버스 시장을 주도할 것으로 예측된다. 코로나19 팬데믹으로 인한 몰입형 세계에 관한 관심 증가로 XR 기술 기반 애플리케이션 및 디바이스에 대한 지속적인 수요가 확대되고, 기업과 개인이 몰입형 가상경험의 가치와 잠재력을 인식하면서 메타버스 시장의 성장 및 투자가 지속적으로 진행될 것으로 예상된다. 또한, XR 기반 게임 및 엔터테인먼트, 업무, 교육 등 다양한 분야에 가상경험에 대한 수요가 증가하면서 메타버스 시장이 성장할 것으로 예상된다. 특히, 메타, MS, 애플 등의 글로벌 기업들은 메타버스 구현을 위한 기술 개발과 플랫폼 및 서비스 제공에 앞장서며 시장을 견인할 것으로 예측된다. 이에 조사기관별 메타버스 시장 산정 및 방법론의 차이로 전망 수치의 차이는 있으나, 전반적으로 연평균 30%~40% 내외 수준의 지속적인 고성장을 예상한다. 산업별 메타버스 시장 규모 및 전망 산업별 메타버스 동향을 종합적으로 파악하기 위해 2023년 메타버스 관련 주요 시장 조사기관들의 공통 산업의 전망치를 비교·분석하였다. 교육 분야의 메타버스 시장은 아직 초기 단계에 있으나, 위에서 언급한 주요 글로벌 시장조사기관1)들은 공통으로 2022년부터 2030년까지 약 30%~50% 사이의 지속적인 고성장을 예측한다. 최근 메타버스 기술의 발전과 비대면 수요 증가로 메타버스의 교육 분야 활용이 증가하는 추세이다. 향후 교수자와 학생의 메타버스 활용 역량 향상, 메타버스 교육 및 훈련 콘텐츠와 XR 디바이스의 개선 등을 통해 메타버스 교육 시장 역시 꾸준히 성장할 것으로 전망된다.   소셜미디어 기업들은 다양한 형태로 메타버스 플랫폼 내 콘텐츠를 제공하여 수익을 창출하며 성장 중이며, 주요 시장조사기관들은 공통으로 이 시장이 2022년부터 2030년까지 약 35%~42% 사이로 지속적으로 성장할 것으로 예측된다. 메타버스 소셜 시장은 현실과 유사한 몰입감을 제공하며, 소셜미디어 기업이 새로운 수익모델을 모색하고 기업이 마케팅 수단으로 활용하는 등 다양한 성장 동인으로 인해 전망이 긍정적이다. 특히, 새로운 디지털 경험을 추구하는 Z세대의 높은 수요로 높은 시장 성장이 예상된다. 메타버스 엔터테인먼트 분야에 대한 시장 규모 및 전망은 음악, 영화 등 엔터테인먼트 산업 전반에서 메타버스 기술과 서비스가 도입 중이며, 공연, 콘서트, 전시회 등의 이벤트가 가상으로 재현되고 있기에 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 40% 이상의 높은 성장을 할 것으로 예측한다.   메타버스 업무지원 분야에 대한 시장 및 규모 전망은 팬데믹 이후 원격근무 체계가 확산하면서 생산성 높은 몰입형 근무 환경에 대한 필요성 증대로 크게 성장하였으며, 주요 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 30%~40% 사이로 꾸준히 성장할 것을 예측한다.   메타버스 제조 분야에 대한 시장 및 규모 전망은 생산성, 안전성, 효율성, 비용 절감 등을 목표로 제조업체의 디지털 트윈, AR/VR 등 주요 메타버스 기술 활용이 증가하는 추세이며, 주요 세계 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 34%~52% 사이로 꾸준한 성장을 예측한다. 메타버스 유통 분야는 몰입형 기술의 발전으로 메타버스 기반 가상 쇼핑몰 및 쇼룸 플랫폼 증가, 사용자의 디지털 아바타 활용 증가, 개인 맞춤형·상호 작용 경험 증가하고 있다. 이러한 성장요인을 바탕으로 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~46% 사이로 꾸준히 성장할 것을 예측한다.   마지막으로 메타버스 금융 분야에 대한 시장 규모 및 전망은 암호화폐 시장의 성장, 탈중앙화 금융(Decentralized Finance, DeFi) 플랫폼 확대, 몰입형 가상 뱅킹 수요 증가 등 성장요인을 기반으로 시장 기반 확대가 예측되며, 시장조사기관들은 향후 이 시장의 연평균 성장률이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~48% 사이에 이를 것으로 예상된다.   권역별 메타버스 시장 규모 및 전망 본 연구에서는 전 세계를 크게 5개 권역으로 나누어 살펴보았다. 북미 지역은 메타버스 기술 개발 및 혁신 분야의 선두 주자이며, 주요 기술 기업의 개발 및 투자 확대로 지속하여 성장 중이다. 주요 시장조사기관들은 향후 이 지역이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~45% 사이의 고성장을 할 것으로 예측한다. 유럽지역은 독일, 영국, 프랑스 등 기술 개발 분야의 선도 국가들은 제조 산업 응용 분야의 오랜 전통과 창의성을 바탕으로 메타버스 시장에서 강세를 보이고 있으며, 시장조사 기관들은 향후 해당 지역의 CAGR이 2022년부터 2030년까지 연간 약 36%~46%의 고성장을 예측한다. 한국을 비롯한 중국, 일본, 인도 등 아시아 태평양 지역은 적극적인 정부 지원, 주요 제조업체를 비롯한 메타버스 관련 기업 활동의 증가, 소비자의 높은 신기술 수용도, 안정적인 인터넷 인프라 등의 성장 동인을 기반으로 높은 성장률을 보일 것으로 예측된다. 주요 시장조사 기관들은 향후 해당 지역의 CAGR이 2022년부터 2030년까지 연간 약 43%~49%의 고성장을 예측한다 한편, 북미 및 아시아에 비해 상대적으로 중남미 지역의 시장 규모는 아직 작지만, 높은 젊은 인구 비중, 현지 기업의 투자 및 파트너십 확대, 인터넷 보급률 증가, 정부의 다양한 지원 등 시장 촉진 요인으로 인해 2030년까지 연평균 34~43% 사이의 성장을 예측한다. 또한, 아랍에미리트, 사우디아라비아 등 중동 및 아프리카 지역은 국가의 주도로 메타버스 정책 및 투자 확대, 높은 젊은 인구의 비중, 인터넷 보급률 증가, XR 기술 수용도 증가 등의 성장 동인을 기반으로 2030년까지 연평균 36~45% 사이의 성장을 예측한다. 국내의 메타버스 시장 규모 및 전망으로는 글로벌 IT 인프라 및 기술, 정부의 국제 경쟁력 확보를 위한 신기술 개발 지원 정책, 주요 기업 및 스타트업의 메타버스 관련 기술 투자, 소비자의 XR 기술에 대한 높은 관심 등이 성장 동력으로 작용하여 국내 지역의 CAGR은 2022년부터 2030년까지 연간 약 36%~52% 성장할 것이다.   메타버스 기업 동향 본 연구에서는 국내외 메타버스 주요 기업의 2023년 동향에 대해서 살펴보았다. 올해에는 다양한 XR 기기 공개 및 출시, 메타버스와 생성 AI와의 융합, 산업메타버스 추진 등 미래 시장 선도를 위한 투자를 지속 중이다. 한편, 국내 주요 메타버스 기업들은 소셜, 교육, 제조업 등 메타버스 플랫폼 도입, 메타버스 크리에이터 육성, 메타버스x생성AI 접목 등 고객 경험 고도화 및 수익모델 모색 중이다.     주요국 메타버스 정책 동향 주요 국가들은 XR 등의 메타버스 구현을 위한 핵심 기술에 중장기적 투자를 진행 중이며, 메타버스 시대에 대비한 산업 육성 지원을 위한 다양한 정책을 추진하여 사업환경 조성을 지원 중이다.  

  항공안전기술원은 5월 10일(금) 카자흐스탄 드론협회와 드론분야 기술협력 및 연구 교류를 골자로 상호교류·협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약식은 2024년 5월 9일부터 11일까지 3일간 인천 송도컨벤시아에서 진행된 2024 대한민국 드론박람회에서 강창봉 항공안전기술원 미래항공본부장, Dmitrii Ivanov 카자흐스탄 드론협회장 및 각 기관의 주요 관계자들이 참석한 가운데 개최됐다. 이번 업무협약은 지난 4월 2일 카자흐스탄에서 개최된 드론로드쇼의 연장선으로 양 기관이 보유한 자원과 역량을 공유하고 상호 협력하는 데 목적이 있으며, 대한민국-카자흐스탄 간 드론 기술의 상호교류와 발전에 공동으로 기여하는 것을 목표로 하고 있다. 구체적으로 △드론 산업분야 정보교류 협력체계 구축 △각국의 드론 정책, 규제기준 등 지식 공유 △드론기업의 상호시장 진출을 위한 환경 조성 및 지원 △잠재적 자원 발굴 및 행정 프로세스 개발 등에서 협력을 확대할 예정이다. 항공안전기술원은 국토교통부 산하 공공기관으로 항공안전에 필요한 전문인력 양성, 항공사고 예방에 관한 인증·시험·연구·기술개발 등을 수행하고 있으며, 무인항공산업 안전증진 및 활성화 업무를 수행하면서 2020년부터 대한민국 드론기업의 우수 제품과 서비스의 해외 판로 개척을 위한 해외 진출 사업을 지원하고 있다. 특히 판로 개척 협력체계 구축을 위해 각국의 드론 관련 정부·전문가·기업들이 참석한 가운데 2020년 아프리카드론포럼을 시작으로 미국, 독일 등 3개의 국제전시회와 사우디아라비아, 체코 등 7개 국가에서 드론로드쇼를 개최했으며, 다가오는 11월에는 남아프리카공화국에서 개최할 예정이다. 이대성 항공안전기술원장은 “지난 4월 개최된 카자흐스탄 드론로드쇼에 이어, 이번 협약을 통해 대한민국-카자흐스탄 간 드론 협력체계를 더욱 공고히 하고 가시적인 성과를 창출하길 기대한다”며 “우리나라 드론기업이 중앙아시아 시장 판로 개척을 위한 지원을 아끼지 않겠다”는 포부를 밝혔다.

TUV SUD(티유브이 슈드)는 http://www.tuvsud.com/ 지난 12월 5일 한국원전수출산업협회와 공동으로 경주 힐튼호텔에서 국내 원자력 산업 관계자들에게 한국 원전산업계의 성공적인 유럽시장 진출 전략을 소개하는 ‘ISO 19443 기반 원전 수출 기술 세미나’를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 최근 폴란드와 체코, 사우디아라비아 원전 수주가 유력시되고 있는 가운데 한국 원전산업계의 성공적인 유럽 및 중동시장 진출에 필요한 제반 요건을 소개하였다. 또한 원전산업 동향 소개와 함께 원자력 품질 관리 표준인 ‘ISO 19443’ 인증과 같은 유럽시장 진출에 필요한 사전 준비 요건, 유럽 시장 경험 사례 등을 공유했다. 이번 세미나에는 티유브이 슈드 코리아(TUV SUD Korea) 서정욱 대표, 티유브이 슈드 랄스 틸로 보스(Lars-Thilo Voss) ET 대표이사, 티유브이 슈드 도미니크 쿠글러(Dominique Kugler) 프랑스 대표이사, 두산에너빌리티 김정선 부장 등을 포함하여 원전 산업계 관계자가 참석했다.     연사로 나선 티유브이 슈드 랄스 틸로 보스 ET 대표이사는 ‘유럽 원전산업의 현재와 미래’라는 주제 발표에서 “최근 유럽의 에너지 공급 관련 불안정한 상황이 이어지며 원자력 산업이 주목을 받고 있다”라고 말하며, “티유브이 슈드는 다양한 유럽 국가 및 지원 운영업체, 공급업체 및 당국와 함께 장비 인증 및 국제 신축 프로젝트에 참여해 왔으며, 70년의 경험을 바탕으로 한국 원자력 산업 수출의 어려움을 해결할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 티유브이 슈드 코리아 서정욱 대표이사는 “원자력 산업은 국제화되고 있다. 국내 원전산업도 체코, 폴란드, 사우디 등 유럽 및 중동 등 다수의 국가로 수출이 확대되고 있다”고 말했다. 그는 “ISO 19443은 원자력 안전에 중요한 제품과 서비스를 제공하는 기업과 기관에게 요구되는 품질 관리 요건에 관한 국제 표준이다. 체코, 프랑스 등 다수의 국가들이 원전 기자재 및 서비스 공급의 전제조건으로 ISO 19443 인증서 취득을 계획하고 있어, 글로벌 원전 시장에 본격 진출하기 위해서는 이를 필수적으로 사전에 준비해야 한다”고 강조했다. 티유브이 슈드는 ISO 19443 관련 교육, 사전 심사를 비롯하여 심사와 인증까지 서비스를 제공하고 있다. 이 외에도 원전 계획 및 설계에서 건설 및 운영, 해체에 이르기까지 원자력 프로젝트의 다양한 서비스를 제공한다. 티유브이 슈드는 70년 이상 원자력 분야에서 품질과 통찰력을 제공하며 산업 표준화를 위해 힘써왔다. 티유브이 슈드는 독일 규제기관의 기술 검사 기관으로 지정되었으며 프랑스 인정기구인 COFRAC(Comité français d'accreditation)로부터 ISO 19443의 공인 인증 기관으로 인정되었다. 또한 이러한 전문성을 바탕으로 유럽 및 중동지역에서 다수의 원자력 기술지원 프로젝트를 성공시켰다. 티유브이 슈드는 지난 7월 두산에너빌리티에 원자력 산업 품질 관리 표준 ISO 19443 인증을 국내 최초로 수여한 바 있다. 티유브이 슈드 코리아는 향후에도 성공적인 원자력 품질 관리 인증 프로젝트 사례를 지속적으로 만들어 나갈 계획이다.