산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   지난 3월, 글로벌 산업 소프트웨어 시장에 의미 있는 변화가 일어났다. 헥사곤의 주요 소프트웨어 사업부가 분사해 ‘옥타브(Octave)’라는 독립 브랜드로 새롭게 출범한 것이다. 월드 IT 쇼(WIS) 2026 현장에서 만난 옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사는 옥타브가 건설/플랜트/조선 분야를 리드해온 것에서 진일보하겠다는 포부를 밝혔다. 그리고 산업AI와 결합하여 전 산업 분야에서 라이프사이클을 아우르는 기업으로 거듭나겠다는 비전을 제시했다. ■ 최경화 국장     옥타브는 산업 및 인프라 자산의 설계(design)부터 구축(build), 운영(operate), 보호(protect)에 이르는 전 단계에 걸쳐 ‘라이프사이클 인텔리전스’를 제공하는 기업이다. 옥타브의 전신은 인터그래프로, 1969년에 플랜트 산업 분야의 데이터 관리와 3D 설계 설루션을 공급하는 회사로 설립되었다. 2010년 헥사곤AB(Hexagon AB)에서 인수 후 헥사곤 PPM (2017년)으로 명칭이 변경되었고, 설계를 넘어 자산의 전체 수명 주기 관리 업체로 변화한다는 의미에서 헥사곤 ALI(2022년)로 변경되어 온 바 있다. 옥타브의 설립은 헥사곤 내 헥사곤 ALI(애셋 라이프사이클 인텔리전스) 사업부, SIG(세이프티·인프라·지오스페이셜) 사업부, 브릭시스, ETQ, 프로젝트메이츠 사업부를 통합해 구성되었으며, 산업AI 시대에 소프트웨어 분야에 더욱 집중하기 위해 새롭게 설립되었다는 설명이다. 이 회사는 현재 45개국 이상의 고객사를 지원하고 있으며, 포춘 500대 기업의 약 60%가 옥타브 설루션을 활용하고 있다. 김세환 이사는 이번 분사가 단순히 조직의 분절이 아니라, 고객의 수요와 운영 현실을 반영한 전략적 선택이었다고 설명한다. “산업 간 연계가 깊어지면서 자산 생애주기 전반에서 데이터가 소실되는 문제가 빈번해졌고, 이를 해결하기 위해 보다 빠르고 단호한 투자가 가능한 독립 법인이 필요했다”는 것이다. 옥타브는 ‘인텔리전스를 규모 있게 실현한다’는 비전 아래, 복잡한 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하는 데 집중하고 있다.   생성형 AI와 산업AI의 결정적 차이, 맥락 최근 생성형 AI 열풍이 거세지만, 김 이사는 산업 현장의 AI는 본질적으로 달라야 한다고 강조한다. 일반적인 AI가 폭넓은 정보를 바탕으로 답을 내놓는다면, 산업 AI는 실제 자산과 안전, 워크플로에 직결되는 ‘구조화된 도메인 특화 데이터’를 기반으로 삼아야 한다. 산업 환경에서의 오류는 안전과 품질, 비용에 치명적인 영향을 미치기 때문이다. 옥타브의 산업AI는 도면, 유지보수 이력, 운영 현황, 센서 데이터 등 맥락(context)화된 데이터를 기반으로 작동하며, 점검 우선순위를 정하거나 부품 발주 지침을 내리는 등 즉각 실행 가능한 인텔리전스를 제공한다.   AI 선도 전략으로 최적의 대안 제시 옥타브의 핵심 전략은 ‘AI 주도(AI-lead)’가 아닌 ‘AI 선도(AI-forward)’다. AI가 전문가를 대체하는 것이 아니라 위험 신호를 감지해 권고안을 제시하고, 최종 결정은 현장 전문가가 내리는 구조다. 데이터 통합이 단순히 정보를 모으는 것이라면, 맥락화는 그 데이터를 자산 및 리스크와의 관계 속에서 의미 있게 만드는 작업이다. 옥타브의 AI 전략은 데이터 맥락화, 임베디드 AI, 에이전틱(agentic) 워크플로, AI 네이티브 애플리케이션이라는 네 가지 축을 중심으로 구성된다. 김 이사는 AI 도입의 성패가 기술적 성숙도가 아닌 ‘데이터 준비도(data readiness)’에 달려 있다고 말한다. 데이터가 충분히 연결되고 맥락이 결합될 때 비로소 ‘AI가 즉시 활용 가능한 데이터’가 된다. 이러한 토대 없이 AI를 도입하면 성과 없이 비용만 발생할 가능성이 높다.   핵심 설루션 활용 : 옥타브 어튠 EAM과 옥타브 아리아 한국 산업 현장에서 가장 빠르게 현실화되고 있는 영역은 운영(operate) 도메인, 특히 데이터 맥락화와 임베디드 AI를 결합한 자산 성능 관리(APM) 및 예측 유지보수이다. 실제 현장에서 옥타브 어튠 EAM(Octave Attune EAM)은 작업 지시, 자산 추적, 재고 및 안전 관리를 통합적으로 지원하며, 생성형 AI 엔진인 옥타브 아리아(Octave Aria)는 설비 제조사 매뉴얼을 자동으로 읽어 예방 정비 항목을 정리하거나 공급업체 정보를 참조해 부품 가격을 자동 업데이트하는 등 현장 실무자의 반복 업무를 줄여준다. 에이전틱 워크플로와 AI 네이티브 애플리케이션은 현재 기술 개발 중에 있으며, 옥타브는 올해 에이전틱 AI 기능을 단계적으로 도입할 계획이다.   한국 산업계의 성공 사례와 기술 검증 옥타브는 에너지, 석유화학, 건설/플랜트(EPC), 제조 분야 등에서 주요 산업 고객들과 협력하고 있다. 대표적 사례로 에쓰오일(S-OIL)은 옥타브 Facets P&ID, 옥타브 Forte 3D 등의 설루션을 도입해 지능형 디지털 트윈 기반 운영 체계를 구축하였다. 현대건설 또한 옥타브와 MOU를 체결하고 스마트 EPC 분야의 디지털 전환을 추진 중이다. 이러한 기술력은 극한의 환경인 F1 레이싱 현장에서도 입증되고 있다. 옥타브는 VCARB(비자 캐시앱 레이싱 불스)와 파트너십을 맺고 옥타브 어튠을 통해 모든 부품과 장비, 공구를 실시간으로 관리한다. 단 하나의 실수도 허용되지 않는 F1 서킷에서 검증된 자산 가시성과 예측 유지보수 기술은 에너지, 인프라, 제조 운송 등 산업현장의 성과로 이어지고 있다.   데이터 연결과 준비를 통해 산업AI 경쟁력 강화 옥타브는 오는 2026년 3분기, 생애주기 전반의 데이터를 단일 스레드로 통합하고 에이전틱 서비스를 제공하는 단일 플랫폼을 출시할 예정이다. 김세환 이사는 향후 3~5년 내 산업 AI의 경쟁력이 AI 모델의 정교함이 아니라 ‘얼마나 연결되고 맥락화된 데이터 기반을 갖췄는가’에서 갈릴 것이라고 전망한다. 그는 한국 기업들에게 “AI에 투자하기 전, 데이터가 진정으로 AI 준비 상태(AI-ready)인지 확인하라”고 조언했다. 단편적인 효율 개선을 넘어 라이프사이클 전반의 데이터를 연결하는 변혁에 집중하는 조직만이 산업 AI 시대의 승자가 될 것이라는 분석이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 AI 클라우드 설루션 콘퍼런스’가 지난 3월 27일 진행됐다. 에티버스와 AWS(아마존웹서비스)가 주최한 이번 콘퍼런스에서는 ‘제조 산업의 인공지능 전환(AX)’을 주제로 AI(인공지능)가 물리적 현장을 직접 제어하는 ‘피지컬 AI(physical AI)’와 스스로 판단하는 자율 공장으로의 패러다임 변화를 짚었다. 그리고 제조 AX의 골든타임을 맞아 미래 제조 전략의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     분석을 넘어 실행으로, ‘피지컬 AI’의 등장 제조산업은 단순한 데이터 분석과 디지털 전환(DX)을 넘어 AI가 생산의 전 과정을 주도하는 자율 공장 시대로 진입하고 있다. 그 중심에 있는 피지컬 AI는 분석 도구에 머물렀던 기존 시스템과 달리 로봇이나 자율제어 물류 등 물리적 세계를 직접 이해하고 제어하는 역할을 맡는다. 특히 고령화와 저출산으로 인해 숙련된 현장 인력이 부족해진 상황에서, 피지컬 AI는 육체적으로 힘들고 반복적인 작업을 로봇이 대신하게 만들어 인간과 로봇이 협업하는 새로운 생태계를 조성할 수 있을 것으로 기대를 받고 있다. 하지만 이런 혁신 기술을 실제 제조 현장에 도입하기 위해서는 넘어야 할 과제가 있다. 가장 먼저 부딪히는 장벽은 데이터의 품질 확보와 IT 및 OT 시스템의 통합 문제다. 제조 현장에는 수많은 산업용 프로토콜이 혼재되어 있어 데이터 표준화가 필수이며, 고품질의 통합 데이터 없이는 피지컬 AI가 제대로 작동할 수 없다. 이와 함께 AI가 내린 결정의 근거를 명확히 추적하고 설명할 수 있는 거버넌스와 안전성 확보도 시급한 과제다. 현장에서는 IT와 OT, 그리고 AI를 동시에 이해하는 융합 인재가 부족하다는 점도 걸림돌이다. 이로 인해 소규모 파일럿 테스트에서는 훌륭한 성과를 내더라도 이를 전사 규모로 확산하는 단계에서 실패하는 경우가 발생한다. 나아가 노후화된 센서와 장비에서 AI 학습에 필요한 양질의 데이터를 확보하기 어려운 기존 현장의 한계를 극복하고, 대규모 로봇 운영과 시스템 유지에 따른 비용 증가 문제를 해결하기 위한 전략이 요구된다. 이번 행사는 기조연설을 포함해 스마트 제조, AX 전략, 데이터 보안 등 세 개의 세부 트랙으로 진행됐다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI(agentic AI)같은 최첨단 기술이 실제 현장에 적용된 사례를 공유했으며, 생산성 향상과 비용 효율화를 위한 클라우드 기반의 로드맵과 설루션을 제시했다.   에이전틱 AI와 현장 실행 중심의 제조 혁신 급변하는 산업 환경 속에서 제조업은 단순한 디지털 전환을 넘어 AI가 생산 전 과정을 주도하는 시대로 나아가고 있다. AWS의 정승희 매니저는 “AI는 우리 생의 가장 혁신적인 기술이 될 것이며 일하는 방식 자체를 바꿀 것”이라는 아마존 앤디 재시 CEO의 발언을 인용하면서, 현장의 판도를 바꿀 핵심 기술로 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 꼽았다. 정승희 매니저는 “AI가 비즈니스 운영체제처럼 작동해 복잡한 업무를 자동화하고, 반복적인 현장 노동은 로봇이 대신하며 스스로 장애를 감지하고 복구하는 자가 치유 능력을 갖출 수 있다”면서, “이 미래를 현실로 만들기 위해서는 데이터 품질 확보와 운영 시스템 통합, 융합 인재 부족이라는 만만치 않은 장벽을 먼저 넘어야 한다”고 짚었다. 또한, 정승희 매니저는 “완벽한 계획을 기다릴 것이 아니라, 작게 시작하고 검증하고 확대해야 한다”면서, 청사진에 매몰되기보다 소규모 파일럿 테스트부터 속도감 있게 실행할 것을 조언했다. 또한, 기업들이 클라우드 인프라와 파트너 생태계를 영리하게 활용한다면 혁신의 비용을 줄이고 성공적인 미래를 앞당길 수 있을 것이라고 덧붙였다.   ▲ AWS 정승희 매니저는 피지컬 AI가 산업의 게임 체인저가 되고 있다고 짚었다.   디지털 트윈과 데이터 통합의 시너지 추구 제조산업은 단순히 데이터를 분석하는 단계를 넘어 물리적 세계를 직접 실행하고 최적화하는 피지컬 AI 시대로 진입하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이수아 전략 부사장은 제품 설계부터 생산까지 전 과정을 연결해 글로벌 리더십을 확보하려는 기업들의 움직임이 빨라지고 있다고 분석했다. 하지만 현장에서는 여전히 AI의 신뢰성과 전문 인력 부족이라는 장벽이 존재한다. 이수아 부사장은 기업들의 현실적인 우려에 대해 “기업들은 AI가 정말 안전하고 사람이 개입하지 않아도 믿을 수 있는 것인지, 의사 결정을 맡겨도 되는 것인지에 대한 고민을 가지고 있다”면서, 데이터 기반 의사결정에 대한 신뢰성 검증의 필요성을 짚었다. 그리고, 이 과제를 해결하기 위해 파편화된 시스템을 연결하는 온톨로지(ontology) 기반의 데이터 통합과 산업에 특화된 파운데이션 모델(foundation model)의 도입을 제안했다. 또한, 복잡한 제조 환경을 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈과 그 데이터의 흐름을 촘촘히 잇는 디지털 스레드(digital thread)가 필수라고 강조했다. 결국 가상과 현실을 완벽하게 동기화하는 탄탄한 인프라 혁신만이 성공적인 피지컬 AI 시대를 앞당기는 열쇠가 된다는 것이 이수아 부사장의 진단이다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이수아 부사장은 AI를 통해 제품 R&D를 가속화할 수 있다고 설명했다.   AI 팩토리의 본질은 ‘데이터 표준화’ 서울대학교 이정준 교수는 제조 현장에서 기존에 해오던 일에 데이터를 더해 분석하고, 이를 통해 생산성과 효율을 한층 높이는 과정으로서 ‘AI 팩토리’를 정의했다. 결국 AI는 제조산업이 원하는 가치를 얻기 위해 추가하는 강력한 도구에 불과하다는 것이다. 성공적인 AI 팩토리를 구현하기 위한 핵심 요소로 이정준 교수가 꼽은 것은 데이터이다. 제조 현장의 데이터는 IT와 OT 영역, 그리고 공장 밖의 공급망까지 넓게 퍼져 있지만, 서로 다른 규격과 프로토콜 탓에 이를 하나로 엮는 과정은 험난하다. 이를 해결할 열쇠로는 데이터의 표준화가 꼽힌다. 이정준 교수는 독일의 자산 관리 셸(Asset Administration Shell : AAS)과 같은 국제 표준 데이터 모델을 도입하면 파편화된 정보를 원활하게 통합할 수 있을 것이라고 소개했다. 이와 함께 현장에서 우려하는 기술 유출 문제를 막기 위해 데이터 주권과 신뢰성을 보장하는 데이터스페이스(dataspace)의 구축도 과제다. 이정준 교수는 눈앞의 화려한 기술보다 탄탄한 데이터 표준화가 우선되어야 한다고 전했다.   ▲ SK AX의 안상만 부사장은 AI를 위한 IT 인프라의 재설계 방향을 제시했다.   자율 공장 완성할 유연한 클라우드 인프라 제조산업의 패러다임은 단순한 공정 자동화를 넘어 인간과 AI가 공존하며 스스로 판단을 내리는 자율 의사결정 시대로 진화하고 있다. SK AX의 안상만 부사장은 이러한 제조 현장의 변화를 이끌기 위해 가장 먼저 근본적인 IT의 뼈대를 새로 짜야 한다고 짚었다. “과거의 무겁고 경직된 시스템에서 벗어나 클라우드 기반의 유연한 서비스 환경으로 탈바꿈해야만, 끊임없이 쏟아지는 현장의 데이터를 하나의 플랫폼으로 매끄럽게 연결할 수 있다”는 것이다. 또한, 안상만 부사장은 “업무 프로세스와 데이터가 통합되지 않은 상태에서의 혁신은 사상누각”이라면서, AI 기술의 도입에 앞서 탄탄한 기본기가 우선되어야 한다고 강조했다. 그리고 AI 기술의 성공적인 안착을 위해서는 소규모 파일럿 테스트를 통해 빠르게 성공 모델을 만들고 이를 전사적으로 확산하는 전략이 필요하다고 짚었다. 현장의 데이터가 완벽하게 통합된 인프라 위에서 디지털 트윈과 버티컬 AI(vertical AI)가 결합될 때, AI가 현장 운영을 책임지는 자율 공장을 완성할 수 있다는 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

DJI는 입문자를 위한 드론 라인업인 리토(Lito) 시리즈를 출시했다. 이번에 선보인 제품은 리토 X1(Lito X1)과 리토 1(Lito 1) 두 가지 모델로, 누구나 손쉽게 고품질 항공 영상을 촬영할 수 있도록 설계했다. DJI는 리토 시리즈가 합리적인 가격과 균형 잡힌 성능을 갖추어 캠퍼스 라이프와 아웃도어 활동 등 일상의 창의적인 순간을 담고자 하는 사용자에게 적합하다고 설명했다. 리토 시리즈는 드론 비행이 서툰 초보자를 고려해 다층 안전 시스템을 갖췄다. 제품에 내장한 전방위 비전 시스템은 절벽이나 벽 같은 장애물을 자동으로 감지하고 회피한다. 특히 리토 X1은 전방 라이다(LiDAR)를 추가로 탑재해 복잡한 환경에서도 더욱 정밀하게 주변을 인식한다.     프리미엄 모델인 리토 X1은 1/1.3인치 CMOS 센서와 4800만 화소를 탑재해 사실적인 디테일 표현력을 높였다. f/1.7 조리개를 기반으로 최대 14스톱 다이내믹 레인지와 10비트 D-Log M을 지원해 HDR 영상 촬영 성능을 강화한 것이 특징이다. 리토 1은 1/2인치 CMOS 4800만 화소 센서와 f/1.8 조리개를 통해 최대 8K 해상도 사진과 4K 영상 촬영을 지원한다. 다양한 인텔리전트 촬영 기능도 포함했다. 최대 12m/s 속도에서도 안정적인 피사체 추적이 가능한 액티브트랙 기능을 제공하며, 퀵샷, 마스터샷, 하이퍼랩스, 파노라마 모드를 결합해 복잡한 카메라 움직임을 자동으로 구현할 수 있다. DJI는 이러한 기능을 활용하면 입문자도 첫 비행부터 전문가 수준의 결과물을 얻을 수 있다고 밝혔다. 배터리 성능과 전송 속도도 개선했다. 기본 인텔리전트 플라이트 배터리를 사용하면 최대 36분 동안 비행할 수 있으며, 최대 10.7m/s 풍속에서도 안정적인 호버링과 비행이 가능하다. 퀵트랜스퍼 기능을 이용하면 와이파이 6를 기반으로 최대 초당 50MB 속도로 파일을 전송할 수 있고, 리토 X1은 42GB 내장 스토리지를 제공해 콘텐츠 관리가 편리하다. 제품 가격은 리토 1 단품이 42만 1000원이며, DJI RC-N3를 포함한 플라이 모어 콤보는 59만 원이다. 리토 X1 단품은 52만 4000원, DJI RC 2가 포함된 플라이 모어 콤보는 71만 4000원으로 책정됐다.

DJI는 1인치 CMOS 센서를 탑재해 영상 성능을 강화한 포켓 짐벌 카메라 ‘오즈모 포켓 4(Osmo Pocket 4)’를 출시한다고 밝혔다. 이번 신제품은 이전 모델의 설계를 바탕으로 4K 240fps 영상 촬영과 향상된 저조도 촬영 기능을 갖춘 것이 특징이다. 오즈모 포켓 4는 1인치 CMOS 센서와 f/2.0 조리개를 통해 어두운 환경에서도 선명한 인물 촬영을 지원한다. 14스톱의 다이내믹 레인지와 10비트 D-Log 컬러 프로파일을 제공해 황혼이나 해변 같은 저조도 환경에서도 실제에 가까운 색감을 구현한다. DJI는 카메라 자체 화질이 좋아지면서 인물 촬영 시 피부톤 표현이 자연스러워졌으며, 대비가 높은 조명 환경에서도 안정적인 결과물을 만든다고 설명했다.     편의 기능으로는 전용 줌 버튼을 통해 1배와 2배 무손실 줌을 빠르게 전환할 수 있으며, 4K 240fps의 울트라 HD 슬로 모션 녹화가 가능하다. 3축 안정화 기능을 활용하면 걸으면서 촬영해도 흔들림 없는 브이로그와 라이브 스트리밍 영상을 얻을 수 있다. 새롭게 적용된 액티브트랙 7.0은 4배 줌 상태에서도 피사체를 추적하며 스포트라이트 팔로우와 다이내믹 프레이밍 모드로 영화 같은 연출을 돕는다. 인텔리전트 자동 초점 기능은 피사체를 선명하게 유지하고, 피사체 고정 추적 기능을 활성화하면 선택한 대상을 자동으로 쫓는다. 사전에 등록한 피사체를 우선 인식하는 기능과 손바닥이나 브이 제스처로 촬영을 제어하는 퀵 샷 기능도 포함됐다. 사용자 경험을 고려한 직관적인 설계도 눈에 띈다. 화면을 회전하면 즉시 녹화가 시작되며, 하단에는 줌 버튼과 사용자 설정을 저장하는 커스텀 프리셋 버튼이 추가됐다. 5D 조이스틱으로 구도 조정과 짐벌 재설정을 쉽게 할 수 있고, 107GB 내장 스토리지를 탑재해 메모리 카드 없이도 영상을 저장하고 최대 초당 800메가바이트 속도로 전송할 수 있다. 이외에도 셔터 속도를 조절해 움직임의 궤적을 담는 슬로 셔터 비디오, 클래식한 스타일을 재현하는 필름 톤, 피부를 매끄럽게 보정하는 내장형 뷰티파이 기능을 제공한다. 배터리는 18분 만에 80%까지 충전되는 고속 충전을 지원하며, 완전 충전 시 최대 240분 동안 1080p 영상을 촬영할 수 있다. 오디오 면에서는 내장 마이크 어레이와 더불어 DJI 마이크 3 등 전용 송신기와 연결해 4채널 녹음을 지원한다. 제품 가격은 스탠다드 콤보 66만 2000원, 에센셜 콤보 64만 2000원, 크리에이터 콤보 83만 5000원이다. 4월 17일부터 사전 주문이 가능하며 공식 판매와 배송은 4월 22일부터 시작된다. 파손 시 교체 서비스를 제공하는 DJI 케어 리프레시 플랜도 함께 운영된다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   해운 산업의 탈탄소화가 가속화되는 가운데, 블루핀(Bluefins)은 고래 지느러미에서 영감을 받은 파력 변환 추진 시스템인 웨이브드라이브(WaveDrive)를 통해 연료비와 온실가스 배출을 20% 절감하는 설루션을 개발했다. 이 시스템은 케이던스의 피델리티 CFD(Fidelity CFD) 소프트웨어를 활용해 실제 해상 조건에서의 운동을 정밀하게 모델링하고 최적화 성능을 검증했다. 특히 오버셋 메시 기법과 피델리티 파인 마린(Fidelity Fine Marine)의 고급 기능을 통해 복잡한 유동 해석과 시스템 동역학 분석을 성공적으로 수행하며, 지속 가능한 해운 기술의 가능성을 제시하고 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   해운 산업의 탈탄소화 해운 산업은 전 세계 무역의 약 90%를 운송할 만큼 글로벌 경제에서 필수적인 역할을 한다. 대형 선박은 하루에 20~70톤의 연료를 소비하며, 이는 연간 약 1500만 유로의 연료 비용으로 이어진다. 이러한 연료 소비는 선박 한 척당 연간 최대 75,000톤의 이산화탄소 환산량(CO₂)을 배출하는 결과를 초래한다. 또한 전 세계 해운 산업은 질소산화물(NOx)과 황산화물(SOx)을 포함해 전체 온실가스(GHG) 배출량의 약 3%를 차지하고 있다. 따라서 해운을 탈탄소화하고 운송을 더욱 지속 가능하게 만들기 위해서는 관련 시스템과 기술을 도입하는 것이 매우 중요하다. 블루핀은 고래의 지느러미에서 영감을 받은 파력(파도 에너지) 변환 기술을 개발하여 온실가스 배출과 연료 운영 비용을 20% 절감하는 것을 목표로 하고 있다.   블루핀과 고래 지느러미에서 영감을 받은 추진 시스템   그림 1   블루핀은 선박의 구조, 안전성 및 기타 특정 요구사항이나 제약 조건을 고려하여 각 선박 유형에 맞춤형 무배출 보조 추진 설루션을 개발한다. 이러한 추진 시스템은 프랑스의 대표적인 해양 연구기관인 Ifremer(프랑스해양개발연구소)와의 협력을 통해 개발되고 있다. 고래에서 영감을 받은 추진 시스템인 웨이브드라이브는 선미에 장착되는 하이드로포일(hydrofoil)로 구성되며, 선박의 종동요(pitching) 운동을 추력으로 변환한다. 이 기술은 신조 선박뿐만 아니라 기존 선박의 개조(refit) 작업 시에도 통합 적용이 가능하다.   피델리티 CFD를 활용한 블루핀 추진 시스템 모델링 블루핀은 피델리티 CFD 소프트웨어를 활용하여 다양한 운항 조건 및 실제 해상 파랑 조건에서 웨이브드라이브 추진 시스템을 설계하고 최적화한다. 이 소프트웨어의 고급 기능을 통해 플랩(flap)의 세부 분석, 시스템 동역학 분석, 그리고 하이드로포일 하중 예측이 가능하며, 이를 통해 추진 성능을 최적화한다. 이러한 시뮬레이션은 다양한 해상 조건에서 시스템의 운동을 센서 기반으로 제어하기 위한 첫 단계에 해당한다. 다음은 사용된 방법론 및 설정 개요이다.   메시 설정 기계 시스템은 다섯 개의 개별 구성 요소로 분해되었으며, 각 구성 요소의 반쪽(body half)은 피델리티 CFD 2025.1 버전에서 개별적으로 메시(mesh) 처리되었다. 선체(hull)는 피델리티 CFD의 C-Wizard 기능을 통해 자동으로 메시가 생성되었으며, 그 결과 880만 개의 셀(cell)을 갖는 고해상도 메시가 구축되었다. 부가 구조물(appendages)은 각각 개별적으로 메시 처리되어 오버셋 메시(overset mesh)로 활용되었다.   그림 2   피델리티는 오버셋 메시(overset mesh) 기법을 활용하여 겹쳐진 격자(overlapping grids)를 사용하고, 격자 간 데이터 보간(interpolation)을 수행함으로써 복잡한 유동을 정밀하게 시뮬레이션하고 각 구성 요소의 큰 운동을 정확하게 제어한다. 오버셋 메시의 초기 셀 크기(initial cell size : ICS)는 배경 격자의 초기 셀 크기 대비 여섯 번째 세분화(refinement) 레벨로 설정되었다. 한편, 배경 박스(background box) 세분화는 초기 셀 크기보다 한 단계 더 거칠게(coarser) 적용되었다. 이 설정에서는 오버셋 인터페이스(overset interfaces) 구간에 3~4개의 초기 셀 크기를 배치하여 정확한 보간과 서로 다른 메시 구성 요소 간의 원활한 통합을 보장했다. 전체적으로 선체(hull)의 총 메시 크기는 약 1060만 개의 셀로 구성되었다.   그림 3   피델리티 파인 마린 설정 CFD 시뮬레이션은 피델리티 파인 마린에서 수행되었으며, 정상 상태(steady-state) 초기화로 시작한 후 벽 함수(wall functions)를 적용한 k-ω SST 난류 모델을 사용했다. 경계 조건과 수치 설정은 모범 사례(best practices)에 맞게 일관되게 적용되었다. 고체 영역의 경계 조건은 ‘wall-function’으로 설정되었으며, 갑판(deck)에는 ‘slip’ 조건이 적용되었다. 덕트 프로펠러(ducted propeller)는 액추에이터 디스크(actuator disk) 모델을 사용하여 구현되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Ansys 주요 특징 : 엔지니어링 프로세스를 하나로 연결하는 통합 시높시스–앤시스 워크플로 제공, 생성형 AI와 에이전틱 엔지니어링 기능으로 설계 탐색 가속/전처리 자동화/시스템 수준 인사이트 확보 지원, 확장된 디지털 트윈 역량 및 연결된 모델링 워크플로로 시스템 전반에 대해 리얼월드 기반의 인사이트 제공 강화 등 공급 : 앤시스 코리아   ‘앤시스 2026 R1(Ansys 2026 R1)’은 시높시스와 앤시스가 보유한 공학 역량을 결합해, 시높시스-앤시스 통합 기능을 본격적으로 선보인다. 앤시스 2026 R1은 시뮬레이션 AI 포트폴리오를 확장해 학습 효율을 높이는 AI 강화 트레이닝 제공과 함께 고급 AI 기능도 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 초기 개발 단계에서 시스템 수준 인사이트를 확보함과 동시에 물리 시험 의존도를 줄이며, 소프트웨어 중심 제품이 고도화되는 환경에서도 성능 최적화를 보다 효율적으로 추진할 수 있게 됐다.   ▲ 출처 : 시높시스   시스템 인지 엔지니어링의 미래를 가속하는 공동 설루션 앤시스 2026 R1은 시스템 복잡성 증가, AI 기반 제품 수요 확대, 그리고 산업 전반의 조기 검증 전환이 맞물리며 변화하는 엔지니어링 환경에서 새로운 흐름의 출발점이 될 것으로 전망된다. 시높시스는 이러한 변화에 대응하기 위해, 시높시스와 앤시스의 주요 기술을 연동해 하나의 통합된 시스템처럼 작동하도록 지원한다. 이를 통해 초기 설계 탐색을 가속하고 도메인 간 협업을 강화하며, 주요 산업 전반에서 더 깊은 인사이트를 제공하는 고효율 워크플로를 제시한다. 이번 앤시스 2026 R1에 포함된 신규 시높시스-앤시스 공동 설루션은 다음과 같다. 시높시스 VC 펑셔널 세이프티 매니저(Synopsys VC Functional Safety Manager, VC FSM)와 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)가 시스템 수준과 실리콘 수준 안전 분석을 연결하는 엔드 투 엔드 기능 안전 워크플로로 연동된다. 이를 통해 시스템 안전 엔지니어와 칩 안전 검증 엔지니어 간 협업이 간소화되며, 시스템부터 칩까지 추적성(traceability)이 자동화된다. 또한 도구 간 수작업 데이터 공유를 줄여 자동차 및 항공우주 안전 등 핵심 적용 분야에서 시간 절감 효과를 기대할 수 있다. 시높시스 퀀텀ATK(Synopsys QuantumATK)와 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta MI) 플랫폼이 소재 워크플로로 통합되어 원자 스케일부터 엔터프라이즈까지 이어지는, 소재 발굴, 신소재 개발, 제조 공정 개선을 지원한다. 검증된 소재 물성치를 그란타 MI로 직접 내보낼 수 있어 소재 과학자와 설계 엔지니어 간 협업 효율이 높아진다. 또한 반복 가능하고 재사용 가능한 워크플로를 통해 정제되고 일관된 소재 레코드를 구축함으로써 초기 단계에서 성능 예측과 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 시높시스 옵토컴파일러(Synopsys OptoCompiler)와 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)가 디바이스 수준 포토닉 설계와 고급 시스템 수준 광학 시뮬레이션을 연결하는 설계 워크플로로 통합된다. 또한 Verilog-A 모델 생성 자동화와 도구 간 광학 거동 일관성 확보를 통해 디바이스 설계자와 시스템 수준 포토닉 엔지니어 간 협업을 강화한다. 이를 통해 설계·시뮬레이션 환경 간 수작업 데이터 변환을 줄이고, 고도화된 포토닉 애플리케이션에서 시간 절감과 신뢰성 향상을 지원한다. 앤시스 스케이드(Ansys SCADE) 모델 기반 소프트웨어 개발 설루션에 더해, 시높시스는 제어 소프트웨어를 위한 테스트 자동화 설루션 TPT를 제공한다. SCADE는 안전 필수 소프트웨어 개발 환경을 제공하고, TPT는 테스트 생성·실행·분석을 자동화해 설계 반복을 가속하고 조기 검증을 강화하며 복잡한 제어 소프트웨어 품질 향상을 지원한다. 두 설루션을 결합하여 ADAS, 전동화 파워트레인, 비행 제어, 엔진 제어, 항공전자 등 미션 크리티컬 제어 시스템 개발에서 수작업 검증 부담을 줄이고 자동화 수준을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   AI 기반 디지털 엔지니어링으로 더 빠르고 스마트한 설계 반복 지원 앤시스 2026 R1은 생성형 AI와 에이전틱 기능을 도입해, 검증을 가속하고 설계 탐색을 확대하며 복잡한 워크플로의 자동화를 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 개발 전체 과정에서 더 빠르고 스마트한 인사이트를 확보할 수 있다. 앤시스 지옴AI(Ansys GeomAI) 지오메트리 플랫폼은 생성형 AI 기반의 개념 설계 탐색을 통해, 지오메트리 콘셉트를 보다 창의적이고 효율적으로 빠르게 생성·평가·개선할 수 있도록 지원한다. 레퍼런스 설계로부터 직접 학습함으로써 초기 혁신을 가속하는 동시에, 엔지니어링 의도를 보존해 AI가 생성한 콘셉트가 예측 가능하고 신뢰할 수 있으며 후속 검증 단계로 자연스럽게 이어질 수 있도록 돕는다. 또한 메시 에이전트는 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)에서 탐색적 사용으로 제공되는 신규 기능으로, 모델 전처리 과정에서 발생하는 메싱 실패 원인을 진단하고 해결하는 데 도움을 준다. 검증된 개선 절차를 기반으로 엔지니어를 안내해 자동화 전처리에 대한 신뢰를 높인다. 현재 초기 고객 평가 단계에 있는 ‘디스커버리 검증 에이전트’는 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)에 탑재돼, 수십 년간 축적된 공학 전문성을 바탕으로 문맥 정보와 산업 모범 사례를 활용해 설정 이슈를 선제적으로 식별한다. 이를 통해 엔지니어가 작업을 더 빠르게 진행하고 비용이 큰 실수를 줄이며, 초기부터 더 높은 성능의 설계를 만들 수 있도록 지원한다. 앤시스 2026 R1의 추가 AI 업데이트 사항은 다음과 같다. 앤시스 SimAI(Ansys SimAI) 시뮬레이션 플랫폼은 두 가지 제공 형태를 지원한다. 기존 제품인 앤시스 SimAI 프리미엄 SaaS와, 로컬 데이터 저장이 필요한 프로젝트를 위해 데스크톱 환경에서 사용할 수 있도록 설계된 앤시스 SimAI Pro가 포함된다. 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)의 SimAI 커넥터를 통해 학습 데이터 생성, AI 학습, 최적화 및 설계 스터디까지 엔드투엔드 워크플로를 구현할 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)이 메디니 애널라이즈, 앤시스 모델센터(Ansys ModelCenter), 앤시스 록키(Ansys Rocky)에서 제공돼 사용자 인터페이스 내에서 지능형 AI 가이드 지원을 제공한다. 옵티스랭과 디스커버리 간 신규 통합으로 민감도 분석과 원클릭 최적화를 지원하는 AI-레디 워크플로가 제공된다. 이를 통해 엔지니어는 메카니컬, 플루언트 또는 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak)에서 개념을 검증하기 전에, 초기 단계에서 더 빠르게 설계 대안을 탐색할 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   리얼월드 디지털 트윈으로 시스템을 연결하고 성능 최적화 앤시스 2026 R1에서 확장된 디지털 트윈 혁신은 물리적 프로토타이핑 이전 단계에서 사용자들이 더 깊은 리얼월드 인사이트를 확보할 수 있도록 지원한다. 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI)는 시뮬레이션 데이터와 센서·테스트 정보를 더 정교하게 얼라인하는 신규 퓨전 모델링 방식과, 대규모 시계열 모델링 및 학습 효율을 강화하는 템포럴 퓨전 트랜스포머를 도입했다. 또한 트윈AI ROM(차수 축소 모델) 위저드는 고정밀 ROM의 생성 및 배포를 제공하여 리얼타임 디지털 트윈 제공을 가속한다. 또한, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 신규 GPU 가속 멀티스펙트럴 광 전파 엔진과 엔비디아 옴니버스와의 통합 확대를 포함한 기능 강화를 통해 통합된 3D 디지털 트윈 파이프라인을 구현한다. 이를 통해 시나리오 전반에서 더 물리적으로 정확한 카메라 동작, 표면 반사 그리고 엣지케이스 재현성을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 : Mechasys 주요 특징 : 높은 정밀도의 고속 레이아웃 작업 지원, IP54 등급으로 장비 보호, 10~11kg의 경량 설계, 사용자 친화적 UI, 현장과 사무실을 온라인으로 연결하는 클라우드 작업 환경 제공 등 자료 제공 : 지오시스템     XR Projector(XR 프로젝터)는 실제 건설 현장 공간 위에 2D/3D 작업 도면을 밀리미터 수준의 정확도로 직접 투사하는 ‘프로젝티드 리얼리티(projected reality)’ 기반의 레이아웃 설루션이다. 이 제품은 프로젝티드 리얼리티 기술을 통해 2D 및 3D CAD 모델을 바닥, 벽, 천장 등 실제 현장의 모든 표면에 밀리미터 단위의 정밀도로 직접 투사한다. 기존의 물리적인 마킹 작업을 생략할 수 있어 작업 속도를 3배에서 최대 10배까지 향상시키며, BIM 워크플로와 유기적으로 연동된다. 1시간의 교육만으로 조작이 가능할 정도로 사용자 친화적이며, 클라우드 시스템을 통해 현장 데이터를 실시간으로 관리할 수 있는 스마트 건설 설루션이다.   주요 특징 고정밀, 고속 레이아웃 ±1mm 수준의 EDM 정확도와 고정밀 틸트 센서를 기반으로 복잡한 시공 환경에서도 오차가 거의 없는 밀리미터 수준의 시공이 가능하다. 기존 재래식 먹 작업 대비 3~10배 빠른 작업 속도로 레이아웃 작업이 가능하다.   현장 친화적 스마트 장비 작업장 먼지 등 환경이 열악한 건설 현장에서 장비 보호에 적합한 IP54 등급, 장비 이동에 불편함이 없는 약 10~11kg의 경량 설계로 되어 있다. 초보자도 1시간 내 장비 운영이 가능한 사용자 친화적 UI로 구성되어 있어서 측량 전문가가 아니어도 누구나 쉽고, 편리하게 장비 운용이 가능하다.   클라우드 기반 협업 환경 장비를 운용하는 Layout Field(레이아웃 필드)와 현장과 사무실을 연결하는 Layout Cloud(레이아웃 클라우드)는 온라인으로 연동되어 현장 도면의 수정, 주석, 이력 관리, 품질 데이터 축적이 가능하며 원격 협업과 승인 프로세스를 지원한다.   주요 기능 실시간 도면 투영 바닥, 천장에 2D 도면, 3D 모델 정보인 점, 선, 문자, 곡선을 실시간 레이저로 투영하여 별도의 마킹 작업 없이 시공 가이드를 제공한다.     ▲ 제공 : Mechasys   바닥/천청 레벨 측정 장비가 바닥/천정의 스캔하여 설치된 환경을 스스로 인식하고 장비 운용 시 정확한 투영을 한다.   장비 위치 세팅 XR Projector의 위치 확정 프로세스는 간단하고 빠르며 정밀하여 인적 오류의 위험을 줄여준다. 기준선(control line), 인공 기준선(artefacts), 기준점(control point) 등 3가지 세팅 방식으로 장비 위치를 설정한다.   ▲ 기준선(제공 : Mechasys)   ▲ 인공 기준선(제공 : Mechasys)   ▲ 기준점(제공 : Mechasys)   CAD 클라우드 연동 사무실에서 수정한 변경 도면, 현장에서 실제 반영된 이동/회전/연장 등 작업 도면이 실시간으로 연동되어 팀 간의 정보 불일치를 없애고 데이터 관리를 통합한다.   ▲ 제공 : Mechasys   주요 고객 사이트 공장 장비 레이아웃(한국/일본) 공장의 복잡한 장비의 정확한 세팅을 위해 기존 수작업으로 진행된 먹라인 작업에 XR Projector를 활용할 수 있다.   캐터필러 EMEA(스위스) 스위스 제네바에 위치한 캐터필러(Caterpillar) EMEA 본부 프로젝트에서 건축 설계를 실제 현장에 구현하는데 사용되었다. 할러 바서(Haller Wasser)의 크리스토프 포드뱅(Christophe Podevin)은 “측량 회사로서 정확성은 모든 것이다. XR Projector는 이전보다 훨씬 빠르게 정밀한 레이아웃을 전달할 수 있다는 확신을 주었다. 우리의 워크플로를 간소화하고 시장 기회를 확장해 준 게임 체인저”라고 전했다.   Wynn Al Marjan Island 프로젝트(UAE) 두바이 기반의 건설사 알렉 홀딩스(ALEC Holdings)가 주도하는 대규모 리조트 건설 현장에 도입되어 작업 효율을 극대화했다. 전통적인 방식으로는 22인/시간 소요되던 레이아웃 작업을 XR Projector 작업을 통해 3시간으로 단축했다. 이 기술을 통해 노동 비용을 절감했을 뿐만 아니라 전체 프로젝트 일정을 가속화하여, 현재 이 프로젝트는 예정보다 일찍 완공될 것으로 예상된다.   Solutions Habitat(프랑스) 세계적인 건설 그룹인 빈치 컨스트럭션(VINCI Construction)에서 품질 관리와 공정 효율화를 위해 도입했다. 주요 성과로 레이아웃 시간을 절반으로 줄이고, 실시간 데이터 수집을 통해 자기 모니터링(self-monitoring)의 효율을 높였다. 솔루션 해비타트(Solutions Habitat)의 새미 메리(Samy Merry) 혁신 매니저는 “레이아웃 시간을 절반으로 줄일 뿐만 아니라 품질 관리를 강화해 준다. 조작이 간편하여 내부 인력을 효율적으로 재배치할 수 있게 되었고, 결과적으로 하청업체에 대한 의존도를 낮출 수 있었다”고 전했다.   UNIQUARTIER 공동주택 프로젝트(캐나다) 캐나다의 16유닛 규모 멀티 레지던셜 건설 현장에서 벽체 레이아웃 및 마킹 작업에 적용된 사례이다. 투사현실의 생산성은 기존 방식과 비교해 시간당 14m에서 75m로 향상(약 5.3배)됐으며, 총 노동 비용을 약 12만 4000달러 절감했다. 또한, 수작업 시 발생하는 계산 오류와 측정 실수를 제거하여 비숙련 작업자도 전문가 수준의 정확도로 작업을 수행할 수 있었다.       ▲ 제공 : Mechasys     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   2025년은 혁신으로 가득한 한 해였다. 유니티의 파트너들은 다양한 산업 분야에서 획기적인 성과를 이뤄냈다. 자동차 산업에서 차량 내 경험을 혁신하는 것부터 의료 및 제조 분야의 새로운 영역을 개척하기까지, 고객들은 유니티를 활용하여 대담한 아이디어를 현실로 만들어 냈다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   자동차 산업의 거침없는 혁신   자동차 산업은 2025년에 디지털 혁신을 가속화했으며, 유니티의 고객들이 이러한 추세를 주도했다. 실시간 3D 기술은 더 이상 미래지향적인 개념이 아니라 최신 차량 디자인, 엔지니어링 및 차량 내부 경험의 핵심 요소이다. 자동차 산업의 리더들은 유니티를 활용하여 더 효율적인 워크플로를 구축하고 고객에게 더욱 몰입도 높은 경험을 제공했다. 대표적인 성공 사례로 BMW 그룹에서는 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)를 사용하여 복잡한 3D 애셋을 성공적으로 관리하며 디지털 성장을 추진했다. 글로벌 제조업체에게 방대한 디지털 애셋 라이브러리를 관리하는 것은 큰 부담이 된다. BMW는 이 프로세스를 간소화하면서 일관성을 유지하고 개발 사이클을 가속화했다. 이렇게 하면 더 빠르게 반복 작업을 수행하고 더 신속하게 탁월한 품질로 시장을 혁신할 수 있다.   ▲ 출처 : 도요타 자동차   ▲ 출처 : BMW 그룹   마찬가지로 도요타와 렉서스는 차세대 HMI(인간–기계 인터페이스) 개발의 경계를 넓혔다. 이들은 유니티를 통해 직관적이면서도 풍부한 시각적 정보를 기반으로 운전자와 탑승자 모두를 만족시킬 수 있는 차량 내부 시스템을 디자인했다. 또한 메르세데스 벤츠는 차량 내부 경험의 완성도를 높이는 데 계속해서 집중하며, 몰입도 높고 반응성이 뛰어난 인터페이스를 개발하여 주행 경험의 품질을 한층 더 끌어올리고 있다.   의료 및 생명과학 분야의 혁신적인 발전 의료 산업은 환자의 치료 결과를 개선하고, 의학적 교육을 강화하며, 복잡한 생물학적 데이터를 시각화하는 데 기술을 활용하면서 발전을 지속해 왔다. 유니티의 실시간 3D 기능은 이러한 발전의 핵심으로, 수술 시뮬레이터부터 인터랙티브 환자 교육 플랫폼까지 모든 것을 구축할 수 있는 툴을 제공한다.   ▲ 출처 : 메드트로닉   2025년, 필립스는 의료 현장에서 일상 생활까지 이어지는 의료 혁신을 계속해서 선도했다. 이들의 성공 사례는 몰입형 기술이 임상 절차와 가정 내 환자 치료를 모두 지원하여 의료 접근성과 효과를 높일 수 있음을 보여 준다. 또한 메드트로닉(Medtronic)은 유니티를 사용하여 로봇 수술용 디지털 트윈을 구축했다. 이러한 가상 복제본을 활용하면 정밀도 높은 데이터 기록, 플레이백 및 시각화를 통해 외과의들이 기술을 개선하고 시술 성공률을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 랜덤42   랜덤42(Random42)는 의료 시각화 분야에서 큰 도약을 이루며 새로운 가능성을 보여 주었다. 이들은 유니티를 활용하여 복잡한 생물학적 프로세스를 정확하게 시각화함으로써 과학 및 의학 관련 정보를 전달하는 방식을 혁신하고 있다. 연구자, 의사 및 환자들은 이러한 발전을 통해 질병의 메커니즘과 새로운 치료법의 가능성을 더 손쉽게 이해할 수 있다.   더 스마트하고 빠르고 효과적인 제조 방식 효율, 안전성, 혁신은 제조업의 핵심 요소이다. 유니티 고객들은 실시간 3D가 이 세 가지 목표를 모두 달성하는 데 얼마나 효과적인지를 보여 주었다. 직원 교육부터 공장 현장 시뮬레이션까지, 유니티는 제조업체가 생산의 미래를 구축해 나가도록 지원하고 있다.   ▲ 출처 : SEW 유로드라이브 & 리얼버추얼.아이오   SEW 유로드라이브(SEW-EURODRIVE)는 유니티를 모비킷 맞춤형 심인터페이스(MOVIKIT Custom SimInterface) 및 리얼버추얼.아이오(realvirtual.io)에 통합하여, 엔지니어가 위험 부담 없는 디지털 트윈 환경에서 자동화 로직을 테스트하고 개선할 수 있도록 함으로써 가상 시운전에 혁신을 가져왔다. 이러한 접근 방식 덕분에 시운전 시간을 70% 단축하여 ROI를 더 빠르게 달성하고 현장 물류 오류를 최소화할 수 있게 되었다.   ▲ 출처 : 지멘스 & 에듀케이션XR   인력 교육 분야에서도 진전이 있었다. 지멘스는 몰입형 XR(확장현실) 교육 모듈을 통해 전기 분야 인력의 교육 방식을 혁신하여, 안전하고 확장 가능하며 효과적인 학습 경험을 제공한다. 비슷하게 브리지스톤 아메리카(Bridgestone Americas)는 자체 개발 VR 애플리케이션으로 엔지니어링 운영을 혁신하여, 팀이 공유 가상 공간에서 협업하고 문제를 해결할 수 있게 함으로써 실물 프로토타입과 출장의 필요성을 줄였다.   리테일 및 고객 참여에서의 혁신 리테일 산업 환경은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하며, 고객 참여가 성공의 열쇠라고 할 수 있다. 많은 리테일 브랜드가 유니티를 통해 독특하고 개인화된 인터랙티브 경험을 구축하여 고객의 관심을 사로잡고 성과를 창출하고자 했다.   ▲ 출처 : 콜러   콜러(Kohler)는 고객 참여를 확대하기 위해 인상적인 3D 콘텐츠를 제공하기 시작했다. 제품 카탈로그를 인터랙티브 3D 애셋으로 변환하여 제공하기 때문에, 고객은 집에서도 편안하게 제품을 상세히 살펴보고 더 확실한 구매 결정을 내릴 수 있다.   ▲ 출처 : 렌 키친스   렌 키친스(Wren Kitchens)는 유니티를 통해 디자인 및 시각화 프로세스를 개선하여, 고객에게 향후 주방의 명확한 모습을 보여 주는 동시에 자체 운영 워크플로를 최적화했다. 이는 몰입형 경험이 고객 만족도와 비즈니스 효율을 동시에 높일 수 있는 방법을 보여 주는 사례이다.   미래의 몰입형 월드 구축 유니티는 산업의 경계를 넘어 스마트 시티 및 상호 연결된 가상 월드를 포함한 차세대 디지털 경험의 기반을 제공하고 있다. 이처럼 야심찬 프로젝트에는 방대한 데이터 세트를 처리하고 실시간 성능을 제공할 수 있는 플랫폼이 필요하며, 유니티 고객은 이러한 과제를 성공적으로 해결했다. 동적 스마트 디지털 트윈 구축 분야에서는 큰 폭의 진전이 있었다. 스마트 디지털 트윈 프로젝트에서는 실제 데이터를 활용하여 몰입형 시뮬레이션을 구축함으로써, 계획 담당자가 교통 체계를 모델링하고 환경 영향을 분석하며 더욱 긴밀하게 연결된 시설을 설계할 수 있도록 지원한다. 아크GIS(ArcGIS)와 유니티의 협업에 따른 결과로, 코퍼스 크리스티 항구와 디 액셀러레이션 에이전시(The Acceleration Agency)는 실제 데이터와 창의적인 비전을 결합하여 지리적으로 정확하면서도 풍부한 디지털 트윈을 구축할 수 있었다.   ​​​​​​​ ▲ 출처 : 루비   루비(ROUVY)는 유니티를 통해 실제 동영상, 3D 데이터, 라이브 센서 입력을 초현실적인 증강현실(AR) 루트로 블렌딩하여 실내 사이클링에 혁신을 가져왔다. 루비 루트 크리에이터(ROUVY Route Creator)와 같은 기능을 통해 사용자는 자신이 직접 촬영한 동영상과 GPS 데이터를 ‘실제로 주행할 수 있는’ AR 라이딩 경험으로 변환할 수 있으며, 그 결과 매주 20TB에 달하는 새로운 콘텐츠가 추가된다. 톰톰(TomTom)은 맵 디자인 및 시각화 워크플로에 주력하며, 유니티를 활용하여 가상 월드에 자동차 내비게이션 소프트웨어를 결합한 시뮬레이션 환경을 구축한다.   ▲ 출처: 구글 맵스   구글 맵스(Google Maps)는 안드로이드 XR용 몰입형 뷰로 내비게이션을 재정의하여 사용자가 도시, 랜드마크, 장소를 세밀한 3D 디테일로 둘러볼 수 있는 방법을 제공했다. 유니티 기반의 이 애플리케이션은 2D 맵에서 몰입도 넘치는 경험으로 매끄럽게 전환되며, 여행 계획과 탐험에 있어 높은 완성도를 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.