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.

자동차 HMI 기술 브랜드 실리 아우토   핀란드에 본사를 둔 실리 아우토(Siili Auto)는 일반 소비자에게는 다소 낯설 수 있지만 메르세데스 벤츠, 현대, BMW와 같은 자동차 OEM과 1티어 기업에게는 최신 휴먼 머신 인터페이스(HumanMachine Interfaces : HMI) 기술과 연계된 브랜드로 알려져 있다.현재 에픽게임즈의 골드 서비스 파트너인 실리 아우토는 HMI 개발에 언리얼 엔진을 사용한 경험을 공유했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   실리 아우토는 디지털 계기판, 인포테인먼트 시스템, 헤드업 디스플레이(Heads-Up Displays : HUD), 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 등 오늘날 최신 자동차에서 기대할 수 있는 다양한 시각적 기능을 구현하는 기술을 제공하고 있다. 실리가 설계하거나 개발에 참여한 HMI는 현재 전 세계 도로를 달리는 3000만 대 이상의 차량에 탑재되어 있기 때문에, 이미 꽤 많은 사람이 실리의 기술을 경험해 보았을 것이다. 실리 아우토가 언리얼 엔진에 처음 끌린 이유는 그래픽 퀄리티와 개발의 편의성이었지만, 곧 개발 기간을 획기적으로 줄이면서도 사용자 경험을 향상시킬 수 있다는 점을 알게 됐다.   ▲ ‘Siili Auto | 스포트라이트 | 언리얼 엔진’ 영상   언리얼 엔진으로 개발 기간 단축 언리얼 엔진은 실리 아우토의 시간과 비용을 절감하는 데 도움을 주었으며, 그 중 가장 대표적인 변화가 바로 개발 주기의 단축이다. 실리 아우토의 야미 얘르비외(Jami Järviö) CSM겸 파트너 매니저는 “예전에는 디자이너가 UI와 그 흐름, 그래픽 요소를 다른 툴에서 일일이 정의해야 했다. 그러나 개발자는 실제 HMI를 설계하고 테스트하기 위해 전혀 다른 툴을 사용했다. 그러다 보니 디자인과 실제 구현 사이의 차이를 확인하고, 그에 따라 수많은 버그를 보고해야 했다. 게다가 UI는 계속 업데이트되고 새로운 디자인이 추가되면서 이런 사이클이 끊임없이 반복됐다”고 말했다. 그 결과 전체 디자인 사이클은 약 5년이 걸렸다. 그러나 이제는 디자인 팀과 개발 팀 모두 언리얼 엔진으로 작업하면서 이 주기가 3년으로 단축됐다. 얘르비외는 “블루프린트를 활용하면 디자인부터 테스트까지 개발 속도를 크게 높일 수 있다”면서, “특히 언리얼 엔진에서 디자인할 때 전체 파이프라인의 효율이 크게 향상된다”고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   효율성을 위한 노력 실리 아우토 팀은 언리얼 엔진을 디자인과 개발을 아우르는 툴로 사용하면서 전체 워크플로를 한층 더 효율적으로 만들 수 있었고, 언리얼 인사이트를 활용해 한 단계 더 발전할 수 있었다. 얘르비외는 “우리는 언리얼 인사이트 툴을 사용해 소프트웨어가 하드웨어에서 어떻게 성능을 내는지 측정한다. 보통은 실행 속도, 초당 프레임 수를 측정하고, 문제가 발생하면 메모리 사용량과 CPU 및 GPU 드로 콜도 확인한다. 그리고 문제가 발견되면 코드를 수정하고 하드웨어에서 다시 테스트한다”고 전했다. 또한, “언리얼 엔진의 소스 코드에 접근할 수 있다는 점이 문제 해결과 커스터마이징 모두에서 핵심 역할을 한다. 팀이 원하는 방식으로 코드를 자유롭게 수정할 수 있다는 사실은 HMI 개발에 있어서 무엇보다도 바꿀 수 없는 가치”라고 덧붙였다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   손쉬운 통합 언리얼 엔진을 기존 파이프라인에 손쉽게 통합할 수 있다는 점도 실리 아우토에게 플러스 요인이었다. 언리얼 엔진이 C++ 기반이었기 때문에 하드웨어에 임베딩하는 데 거의 문제가 없었다. 얘르비외는 “우리는 강력한 C++ 역량을 기본적으로 갖추고 있었기 때문에 이것은 우리에게는 보너스가 되었다”고 말했다. 이처럼 각각의 장점만 보더라도 언리얼 엔진은 실리 아우토에게 좋은 선택이었지만, 얘르비외는 HMI가 개별적인 요소 이상의 역할을 한다고 강조했다. 운전자에게 브랜드화된 경험을 제공하기 위해서는 모든 것이 함께 어우러져야 한다는 것이다. 그는 “그 차가 감성을 불러일으켜야 하는 차인지, 아니면 일상적인 운행에 최적화된 차인지가 중요하다. 언리얼 엔진의 역량을 활용하면 브랜딩, 감성, 전반적인 사용자 경험까지 모두 구현할 수 있다”고 답했다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

포지FX가 VR 훈련 설루션을 만드는 방법   콘크리트 레벨링 기술 기업인 소메로 엔터프라이즈(Somero Enterprises)는 포지FX(ForgeFX)와 파트너십을 맺고 S-22EZ 레이저 스크리드 장비용 몰입형 가상 현실(VR) 설루션으로 작업자 교육에 혁신을 가져왔다. 콘크리트 전문가를 위한 이 몰입형 교육 설루션은 높은 교육 비용과 물류 문제를 줄이는 동시에 작업자에게 안전하고 참여도가 높은 실습 학습 환경을 제공한다. 소메로와 같은 제조업체는 유니티(Unity)의 기술 및 XR 인터랙션 툴킷(XR Interaction Toolkit)과 같은 툴을 활용하여 교육 프로세스를 간소화하고, 운영자의 숙련도를 개선하며, 운영상의 제약을 줄일 수 있다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     오늘날 건설 업계에서 숙련된 인재를 찾는 것은 인력 부족으로 인해 프로젝트가 중단될 위기에 처한 것과 마찬가지로 벅찬 일이다. 2024년 미국 건설업협회에 따르면, 현재 건설업체의 79%가 숙련된 인력을 구하기 어려워 프로젝트 일정과 비용에 영향을 받고 있다고 한다. 전미 주택 건설업자 협회에 따르면 2031년까지 인력의 41%가 은퇴할 것으로 예상되는 등 인력 고령화도 이러한 격차의 원인 중 하나이다. 건설업계의 기술 인력 부족에 대한 스마트 설루션의 필요성이 그 어느 때보다 커졌다.   기존 교육의 과제 소메로는 고품질의 평탄한 콘크리트 바닥을 만들기 위한 핵심 도구인 S-22EZ 레이저 스크리드 기계를 비롯한 레이저 유도 콘크리트 스크리드 장비 전문 업체이다. 이들의 목표는 높은 출장 비용, 장비의 마모, 물류의 한계 등 글로벌 수용 능력의 제약을 해결하면서, 안전하고 효율적으로 운영자를 교육할 수 있는 VR 시뮬레이터를 개발하는 것이었다. 교육생들은 물리적 기계 없이도 컨트롤을 다루고 공간 역학을 이해하는 경험이 필요했다. 콘크리트 평탄화 기술을 마스터하려면 단순한 도구가 아니라 수년간의 신체적 연습을 통해 연마한 기술을 전수받아야 한다. 소메로의 데이브 라사카(Dave Raasakka) 글로벌 고객 지원 담당 부사장은 “콘크리트는 부패하기 쉬운 제품이다. 일단 땅에 떨어지면 한 시간 내에 완료해야 한다. 그렇지 않으면 문제가 생길 수 있다”고 설명했다. S-22EZ 레이저 스크리드 장비와 같은 중장비 교육에는 일반적으로 기계 자체, 레이저 트랜스미터와 같은 특수 장비, 적절한 콘크리트 형태와 타설 조건을 갖춘 전용 교육 공간 등 광범위한 물리적 자원이 필요하다. 이러한 실제 시나리오는 종종 기계의 마모를 포함하여 높은 비용을 수반하며 장비 가용성, 악천후, 높은 부품에 접근하는 동안의 미끄러짐 및 추락과 같은 위험과 같은 요인으로 인해 방해를 받을 수 있다. 6개의 글로벌 서비스 센터와 연간 수백 명의 교육생을 보유한 소메로 콘크리트 인스티튜트(Somero Concrete Institute)는 이러한 물류, 재무 및 안전 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 확장 가능한 설루션이 필요했다. 소메로는 그들의 요구 사항을 충족하고 제약 조건을 해결하는 일관된 고품질 학습 경험을 제공하기 위해 대체 교육 설루션으로 포지FX 시뮬레이션(ForgeFX Simulations)을 선택했다. 실제 기계로 작업하는 경험을 모방하는 데 필요한 촉각적 피드백과 시각적 사실감을 포착하는 등 레이저 스크리드의 작동을 정확하게 재현하는 몰입형 교육 시뮬레이터를 설계해야 하는 복잡한 과제에 직면했다. 유니티 기반의 이 설루션은 S-22EZ의 복잡한 컨트롤을 복제하여 교육생에게 가상 환경에서 실제와 같은 실습 경험을 제공하므로 학습 과정에서 물리적 장비가 필요하지 않다.     사실감을 높여주는 기술/기능 유니티의 XR(확장현실) 툴은 S-22EZ 레이저 스크리드 VR 시뮬레이터를 구동하여 사실적인 몰입형 3D 환경에서 장비 동작을 정밀하게 재현할 수 있다. 유니티 클라우드(Unity Cloud)의 예외 보고 기능은 실행 가능한 스택 추적을 제공하여 최소한의 수동 개입으로 QA 및 이슈 추적을 지원한다. 성능의 경우, 유니티의 CPU 및 GPU 프로파일러를 사용하여 병목 현상을 진단하고 프레임 속도를 최적화하여 원활하고 반응이 빠른 VR 경험을 보장한다. 이러한 도구는 특히 물리 계산에서 비효율적인 부분을 파악하고 해결하여, 원활한 상호 작용과 안정적인 시뮬레이션을 유지하도록 안내한다. XR 인터랙션 툴킷(XRITK)은 가상 상호작용을 간소화하는 직관적인 크로스 플랫폼 설루션으로, 소메로 트레이닝 시뮬레이터의 몰입도와 운영 효율을 높인다. 유니티는 XRITK를 사용하여 VR 릭을 관리함으로써 메타 퀘스트 3에서 컨트롤러와 고급 핸드 트래킹 기능을 지원하여 교육생의 몰입도를 극대화하는 원활하고 반응이 빠른 교육 환경을 만들 수 있었다. 이 설정은 스냅 회전, 순간 이동, 오브젝트 조작과 같은 인터랙션 구성 요소를 표준화하여 개발 시간을 최소화하고 향후 하드웨어 및 소프트웨어 업데이트에도 시뮬레이터가 적응력을 유지할 수 있도록 한다.   ▲ 충돌기가 작동하는 모습을 보여주는 개발자 화면   유니티의 잡 시스템을 사용하면 메인 스레드의 성능에 영향을 주지 않고 보조 스레드에서 콘크리트를 사실적으로 시뮬레이션할 수 있다. 트리거 충돌기를 바운딩 박스로 사용하여 의도적이든 비의도적이든 콘크리트에 영향을 줄 수 있는 요소(예 : 스크리드 헤드 또는 기계 타이어로 인한 요소)를 정의했다. 여기에는 강체(rigid body)가 없고 충돌(collision)에 대한 레이어 마스크가 아무것도 포함하지 않도록 설정되어 있으므로, 메인 스레드에서 최소한의 작업이 수행되고 있다. 작업 시스템을 사용하면 메인 스레드 성능에 영향을 주지 않고 독립형 퀘스트 헤드셋에서 최대 4개의 스레드를 동시에 실행할 수 있다.(메인 스레드에서는 콘크리트에 영향을 줄 수 있는 기계 조각을 나타내는 바운딩 박스의 위치를 추적한다.)   ▲ 핸드 트래킹을 통해 기계 컨트롤과 현실감 있게 상호작용할 수 있다.   유니티는 다음을 활용한다. 유니티 터레인(Unity Terrain)을 활용하여 콘크리트 표면을 사실적으로 렌더링하고 텍스처를 블렌딩하여 타설 전반에 걸쳐 다양한 마감과 일관성을 반영한다. 유니티 잡(Unity Job)은 커스텀 콘크리트 시뮬레이션의 계산을 오프로드하여 쟁기나 진동기와 같은 콘크리트 충돌기가 콘크리트의 매끄러움이나 거칠기에 미치는 영향과 표면에서 콘크리트를 밀고 당기는 방식을 결정하는 커스텀 콘크리트 시뮬레이션에 배포된다. ‘러프’ 및 ‘스무스’ 텍스처가 있으며, 기본값은 러프이다. 지형 높이 맵의 각 지점에서 얼마나 부드러운 텍스처를 표시할지에 대한 알파 값을 설정한다. 메인 스레드에는 작업에 쓰이는 하이트맵 및 알파 맵 데이터와 일치하도록 지형을 업데이트하는 두 가지 빠른 함수가 있다. 이러한 시스템은 사용자가 콘크리트 작업의 시각적, 촉각적 뉘앙스를 경험할 수 있는 몰입형 가상 환경을 강화하여 복잡한 건설 활동을 충실하게 재현함으로써 교육 효과와 사용자 참여를 높인다.   ▲ 워크어라운드 검사 강의 시연하기   고객 피드백 파일럿 단계가 끝날 무렵, 소메로는 VR 교육을 마친 후 22EZ 레이저 스크리드에서 작업자 기술이 향상되었음을 보여주는 두 가지 사례 연구를 수행했다. 사례 1 : 비사용자 직원이 VR 교육을 받고 성공적으로 기계 사용법을 시연할 수 있었다. 사례 2 : 교육을 받은 비사용자를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 기계 작동에 자신감이 생겼다고 응답했다.   시뮬레이터의 향후 계획 보다 효과적인 교육 소메로 S-22EZ 고급 레이저 스크리드 VR 교육 시뮬레이터는 건설 교육 기술의 도약을 상징한다. 이 몰입형 교육 플랫폼은 기존 교육 방법의 문제를 해결함으로써 전 세계 운영자에게 높아진 정확성, 접근성 및 참여도를 제공한다. 복잡한 실제 시나리오를 시뮬레이션하고 환경에 미치는 영향을 줄이며 기술 유지를 강화하는 기능을 갖춘 이 시뮬레이터는 작업자가 최적의 성과를 낼 수 있도록 준비할 뿐만 아니라 소메로가 더 높은 효율과 ROI를 달성할 수 있도록 지원한다.   시장 도달 범위 확대 이 시뮬레이터는 유통업체가 대규모 기계를 원격으로 대화형으로 시연할 수 있는 기능을 제공함으로써, 소메로의 글로벌 시장 진출에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보인다. 소메로는 판매 주기를 가속화하고, 고객의 의사 결정을 개선하며, 글로벌 입지를 확장하는 동시에 기존 장비 쇼케이스와 관련된 물류 비용과 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.   체계적인 수업 그 이상 소메로는 시뮬레이터 2단계에 대한 추가 테스트를 진행하면서 3단계 로드맵을 구상하고 있다. 다양한 슬럼프 수준이나 건조 단계와 같은 요소를 재현하는 고급 콘크리트 시뮬레이션, 구조화된 수업 단계를 넘어, 교육생이 가상 기계와 자유롭게 상호작용할 수 있는 샌드박스 스타일의 수업 등이 잠재적인 집중 분야이다. 포지FX와 소메로는 유니티 플랫폼에서 혁신을 거듭하면서, 제조 업계에서 혁신적인 교육 경험을 제공할 수 있는 가능성을 높이고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   스피라텍(SpiraTec) 그룹은 디지털 전환, 엔지니어링, 로봇 공학, 자동화 및 산업 IT를 전문으로 하는 공정 산업의 산업 공학 및 설루션 분야의 글로벌 플레이어이다. 스피라텍의 가상 커미셔닝 전문성은 제조사가 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 전 세계적으로 디지털화를 가속화하는 데 도움을 준다. 이번 호에서는 스피라텍이 고객이 주요 산업 과제를 해결하도록 돕는 방법과 유니티(Unity)를 기반으로 가상 커미셔닝을 위한 협업적이고 접근 가능한 설루션을 목표로 하는 오픈 소스 이니셔티브인 ‘오픈 커미셔닝’의 배경과 여정을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   ▲ 생산 라인의 디지털 트윈 : PLC 및 로봇 컨트롤러 통합으로 물질 흐름 시뮬레이션   산업이 디지털 전환을 가속화함에 따라 제조사는 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 비용을 줄이며 지속 가능성 목표를 달성해야 한다는 압박을 받고 있다. 이 모든 과정에서 단편화된 데이터, 구식 방법론 및 제한된 표준화로 어려움을 겪고 있다. 이러한 도전 과제는 더 스마트하고 통합된 설루션을 요구한다. 그리고 여기서 디지털 트윈과 가상 커미셔닝이 등장한다. 글로벌 디지털 트윈 시장은 수요가 급증하고 있다. 2024년에는 177억 3000만 달러로 평가되며, 2025년에는 244억 8000만 달러에서 2032년에는 2593억 2000만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 캡제미니 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)의 디지털 트윈 리포트에 따르면, 57%의 조직이 지속 가능성을 디지털 트윈 투자에 대한 주요 동력으로 언급하며, 51%는 이러한 기술이 환경 목표 달성에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 디지털 트윈 기술의 주요 응용 프로그램인 가상 커미셔닝은 디지털화의 게임 체인저로, 제조사가 실제 배포 전에 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있게 하여 자원 소비를 줄이고 비용을 절감한다.   가상 커미셔닝 이해하기 전통적으로 자동화에서 커미셔닝은 새로운 시스템(장치, 기계, 공장 등)을 완전 작동 가능한 생산 준비 상태로 만드는 과정을 의미한다. 과거에는 대부분의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 프로그래밍 및 시스템 테스트가 물리적 하드웨어가 제자리에 있어야 했으며, 이는 종종 비용이 많이 드는 지연과 막판 문제 해결을 초래했다. 가상 커미셔닝은 이 패러다임을 뒤집고 전체 커미셔닝 프로세스를 디지털 환경에서 복제한다. 실제 장치, 센서 및 액추에이터와 통신하는 대신, PLC는 디지털 트윈과 통신한다. 이는 실제 시스템의 동작을 정확하게 반영하는 에뮬레이션 모델이다. 중요하게도, 동일한 PLC 프로그램 코드는 가상 및 물리적 단계 모두에 사용되어, 물리적 하드웨어가 준비되면 코드 수정이나 막판 재작성 없이 원활한 인계를 보장한다.   ▲ 가상 커미셔닝 : 물리적 배포 전에 디지털 프로세스 시뮬레이션 및 최적화   가상 커미셔닝이 실제 가치를 제공하는 방법 효율성 향상 가상 커미셔닝은 현장 테스트와 물리적 프로토타입의 필요성을 줄여 시간과 비용을 절감한다. 또한 디지털 환경에서 팀이 신속하게 반복할 수 있도록 하여 개발 주기를 가속화하고 시장 출시 시간을 단축한다.   위험 감소 시뮬레이션을 통해 오류를 조기에 발견함으로써, 가상 커미셔닝은 비용이 많이 드는 실수의 위험을 줄인다. 더욱이, 팀이 위험한 작업을 디지털로 시뮬레이션할 수 있도록 하여 물리적 구현 전에 잠재적 위험을 제거함으로써 더 안전한 배포를 지원한다.   협업 및 혁신 현실적인 시뮬레이션은 교차 기능 팀 간의 더 나은 정렬을 촉진한다. 가상 공간에서 시스템을 시각화하고 상호작용함으로써 이해관계자는 더 깊은 통찰력을 얻고, 전반적인 커뮤니케이션을 향상시켜 창의성과 혁신을 촉진한다.   제약에서 능력으로 : 유니티로의 전환 스피라텍은 고객이 가상 커미셔닝을 운영에 원활하게 통합하도록 돕는 단일 목표를 추진해 왔다. 스피라텍은 제한된 확장성을 가진 폐쇄 시스템, 작은 사용자 커뮤니티 및 최소한의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)에 직면했다. 이러한 조건은 공급업체 종속을 촉진하고 프로젝트 위험을 증가시켰다. 이러한 제한은 종종 시간 지연을 일으키고, 고객이 필요로 하는 접근 가능하고 확장 가능한 설루션의 가능성을 없앴다. 유니티는 스피라텍의 큰 장애물을 극복하는 열쇠가 된 실시간 3D 엔진이다. 유니티의 편집기의 힘을 활용함으로써 스피라텍은 최첨단 물리학 및 렌더링 기능을 얻었을 뿐만 아니라, 디지털 트윈 모델 개발에 대한 전체 접근 방식을 근본적으로 변화시켰다. 유니티의 다양한 기술 및 기능은 여러 문제를 해결하고 스피라텍의 디지털 트윈 개발 프로세스를 형성하는 데 도움이 되었다. 프리팹 시스템 : 객체 지향적 접근 방식을 통해 재사용 가능한 구성 요소 라이브러리를 활용하여 디지털 트윈을 생성할 수 있다. 이는 다양한 프로젝트에서 일관된 품질을 유지하면서 개발 속도를 크게 가속화한다. 픽시즈(Pixyz) : CAD 데이터를 원활하게 가져오고 특정 메타데이터 및 고객 기준에 따라 디지털 트윈을 생성하기 위한 규칙 기반 워크플로를 설정할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI) 툴킷 : 편집기 및 런타임을 위한 UI 콘텐츠의 생성 및 향상을 가능하게 하여, 사용자 정의 도구 및 인터페이스에 대해 더 매끄러운 사용자 경험을 제공한다. 작업 시스템 : 복잡한 프로세스(예 : 유체 흐름, 대량 물질 이동 및 스트레스 모델링) 및 대규모 디지털 트윈 프로젝트의 효율적인 다중 스레드 시뮬레이션을 가능하게 한다. 분석기 및 저장 프로파일러 : 성능 병목 현상에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 배포 전에 프로젝트 품질을 최적화하고 개선할 수 있게 하며, 궁극적으로 고객에게 더 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다.   대규모 디지털 트윈 내부 : 창고 커미셔닝의 재구상 물류 회사의 창고 시뮬레이션을 특징으로 하는 성공 사례에서 스피라텍은 12개의 가상 PLC를 완전한 디지털 환경에 통합했다. 모델은 필드버스 에뮬레이션과 드라이브, 안전 모듈 및 RFID 리더와 같은 산업 구성 요소의 시뮬레이션을 특징으로 했다. 사용성을 높이기 위해 대규모 시뮬레이션에 최적화된 경량의 강력한 독립 실행형 *.exe 애플리케이션을 제공하는 맞춤형 사용자 인터페이스가 개발되었다. 또한 시스템은 창고 관리 시스템(WMS)과 원활하게 통합되어, 안전한 가상 환경에서 실시간 제품 데이터 관리를 위한 네이티브 텔레그램 통신을 가능하게 했다. 이는 물리적 기계가 존재하기도 전에 포괄적인 소프트웨어 검증을 보장하여 품질을 크게 향상시키고 배포 위험을 줄였다. 이 이니셔티브는 커미셔닝 시간을 30% 줄였다, 프로젝트 일정을 가속화하면서 비용과 위험을 줄였다. 효율성 향상을 넘어, 이는 부서 간 협업을 강화하여 비용 효율적인 반복 개발과 더 빠른 개념 증명 검증을 가능하게 했다.   ▲ 개방형 커미셔닝으로 구축된 창고 운영 시뮬레이션   효율을 넘어 : 시뮬레이션을 통한 지속 가능성 추진 가상 커미셔닝에 대한 대화는 종종 단축된 커미셔닝 시간과 개선된 협업에 초점을 맞추지만, 이러한 이점은 지속 가능성과 관련하여 특히 실질적인 비즈니스 가치로 직접 전환된다. 스피라텍은 고객과 협력하여 후속 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 트윈의 사용을 확장하기 시작했으며, 지속 가능성과 비용 절감의 잠재력은 크다. 프로세스를 간소화하고 고충실도 시뮬레이션을 활용함으로써 기업은 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. 장비 수명의 연장 : 시뮬레이션 데이터로 훈련된 예측 유지보수 알고리즘을 사용하여 조직은 마모를 최소화하고 비용이 많이 드는 교체 및 수리를 연기한다. 고장 감소는 유지보수 비용을 직접 낮추고 계획되지 않은 다운타임을 줄인다. 자원 소비의 절감 : 가상 환경에서 제어 논리와 워크플로를 검증함으로써, 팀은 에너지 사용을 줄이고 자재 낭비를 최소화하는 효율성 격차를 식별할 수 있다. 이러한 개선은 환경 목표를 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운영 비용을 줄인다. 시장 출시 시간의 가속화 : 가상 커미셔닝은 물리적 프로토타입과 긴 현장 테스트의 필요성을 최소화한다. 결과적으로 기업은 제품을 더 빠르게 출시하고, 시장 점유율을 더 빨리 확보하며, R&D 투자에 대한 더 빠른 수익을 실현할 수 있다. 현장 면적의 축소 : 더 적은 문제 해결 방문과 짧은 설치 시간은 여행 관련 배출가스와 비용을 줄인다. 이 혜택은 여러 글로벌 시설을 가진 조직에 대해 크게 확장된다.   미래를 함께 형성하기 : 커뮤니티 주도 이니셔티브 협업과 개방성이 가상 커미셔닝의 가장 큰 혁신을 이끌어낼 것이며, 이는 계속 발전할 것이다. 개방형 커미셔닝(open commissioning)을 통해 스피라텍은 단순히 도구를 공유하는 것이 아니라, 혁신적인 아이디어가 다듬어지고 테스트되며 실제 문제를 해결하는 데 적용될 수 있는 커뮤니티 주도 생태계를 구축하고 있다. 가장 흥미로운 발전은 아직 오지 않았다. 스피라텍의 다음 진화는 생성형 AI와 실시간 클라우드 시뮬레이션을 통합하고, 데이터 표준을 설정하며, 산업 연결성을 확장하는 것이다. 제조의 미래는 협업적이고, 데이터 기반이며, 친환경적으로 더 스마트하고 지속 가능한 산업 환경을 만들어 나가는 데 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로   최근 몇 년 사이 시뮬레이션 산업은 디지털 트윈, AI(인공지능), VR(가상현실)/AR(증강현실) 등 첨단 디지털 기술 중심으로 빠르게 재편되고 있다. KAI(한국항공우주산업)는 이러한 흐름에 발맞춰 언리얼 엔진을 도입함으로써 항공산업 전반에 걸친 디지털 혁신을 추진하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   KAI는 KT-1 기본 훈련기, T-50 고등훈련기, 수리온 기동헬기, 송골매 무인기 등 다양한 항공우주 시스템을 자체적으로 설계 및 제작하며, 지난 40년간 항공산업 및 국방산업을 선도해 온 종합 항공우주 설루션 기업이다. 최근에는 소형무장헬기(LAH)와 차세대 전투기 KF-21 개발을 비롯해 위성과 발사체 총조립 등 우주 분야로도 사업을 확대하고 있다. KAI는 2024년 ‘언리얼 페스트 시애틀 2024(Unreal Fest Seattle 2024)’에 참가해 자사의 시뮬레이션 전략을 소개하는 세션을 진행했다. 이번 호에서는 이 발표 내용을 바탕으로 시뮬레이션 산업의 급변하는 흐름 속에서 KAI가 어떻게 대응하고 있는지, 언리얼 엔진을 중심으로 한 시뮬레이션 통합 전략과 실제 적용 사례, 그리고 향후 비전 등을 중심으로 KAI의 기술 혁신에 대해 살펴본다.   ▲ 이미지 출처 : ‘KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처   시뮬레이션 산업의 변화와 KAI의 대응 최근 시뮬레이션 산업은 빠르게 발전하며 구조적인 변화를 겪고 있다. 클라우드 기반 시뮬레이션 도입으로 언제 어디서든 고성능 자원에 접근할 수 있게 되었고, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기술의 결합을 통해 시뮬레이션은 단순한 재현을 넘어 예측과 최적화를 수행할 수 있는 툴로 진화하고 있다. 또한 VR/AR/MR(혼합현실) 기술은 훈련의 몰입감과 현실감을 높여 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 가능하게 하고, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 한 소프트웨어 설계는 유연성과 확장성을 높이고 있다. KAI는 이러한 디지털 전환에 적극 대응하기 위해 전통적인 레거시 시뮬레이션 시스템을 언리얼 엔진과 통합하고 있다. 핵심 전략은 세 가지이다. 첫째, 언리얼 엔진을 활용한 빠른 프로토타이핑으로 기술 검증과 적용 속도를 높이는 것이다. 둘째, 표준화된 인터페이스를 통해 기존 시스템과의 원활한 연동을 실현하는 것이다. 셋째, 지속 가능한 콘텐츠 개발을 위한 플랫폼 설계로 장기적인 생태계 구축을 추진하는 것이다. 이를 통해 KAI는 기존 자산의 가치를 극대화함과 동시에 급변하는 기술 환경에 유연하고 효율적으로 대응하고 있다.   언리얼 엔진이 변화하는 시뮬레이션 산업에 주는 영향 언리얼 엔진은 시뮬레이션 산업의 진화에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 우선 고품질의 리얼타임 3D 그래픽을 통해 현실감 있는 몰입형 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있어, 훈련과 테스트의 효율성을 높이고 있다. 또한 VR/AR/MR과의 통합 지원은 다양한 산업에서 실제 같은 체험 기반 학습을 가능하게 한다. 언리얼 엔진의 모듈형 아키텍처와 개방된 생태계는 기존 레거시 시스템과의 통합을 쉽게 하고, 새로운 기술이나 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 특히 디지털 트윈, AI, 머신러닝 등 최신 기술과의 연계가 원활하여 복잡한 시스템의 설계, 유지보수, 운영 효율을 높일 수 있다. KAI와 같은 기업에게 언리얼 엔진은 단순한 툴을 넘어, 지속 가능한 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하고 새로운 시뮬레이션 생태계를 구축하는 핵심 기술로 자리잡고 있다.   ▲ KAI의 시뮬레이터로 본 FA-50의 모습(이미지 출처 : KAI)   기존 시스템에 언리얼 엔진을 통합한 사례 KAI는 항공기 훈련 체계에 언리얼 엔진을 도입해 현실성과 효율을 갖춘 시뮬레이터를 개발하고 있다. 대표적으로 VR 시뮬레이터의 경우, 조종사가 풀 플라이트 시뮬레이터에 들어가기 전 VR 기기를 통해 절차와 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 돕고 있다. 언리얼 엔진으로 실제 항공기와 동일한 가상 조종석을 구현해 이륙/착륙, 비상절차, 항전 장비 조작 등을 별도 교관 없이 반복 학습할 수 있도록 했다. 기존의 시뮬레이터는 실제 항공기 수준의 조작감과 훈련 효과를 제공하지만, 높은 구축 비용과 운영 비용, 전용 시설의 필요 등으로 대량 보급에 한계가 있었다. KAI는 이러한 문제를 보완하기 위해 VR 기술을 도입했다. 언리얼 엔진은 영상 발생 장치, 계기 패널, 입출력 장치 등을 대체한 것은 물론, VR HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하나만으로 기존의 여러 장치를 필요로 하는 대형 시현 시스템의 효과를 구현할 수 있게 했다. 또한 KAI는 독자적인 역학 모델과 항전 시스템을 언리얼 엔진의 실시간 렌더링과 결합해 실제 조종과 유사한 수준의 훈련 환경을 제공하고 있다. GIS(지리 정보 시스템), DEM(수치 표고 모델) 등 초정밀지도 기반의 한반도 3D 지형을 재현해 조종사의 임무 지역 지형 학습까지 지원하고 있다. 정비 훈련 분야에서도 언리얼 엔진은 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. 2024년 I/ITSEC 전시회에서 공개된 FA-50 정비 훈련 시뮬레이터는 VR 환경에서 점검과 부품 교체를 실습할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 교육 과정을 만들 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 문서와 평면형 CBT(컴퓨터 기반 훈련), 반복 시나리오 기반의 실습 중심 교육의 한계를 극복할 대안을 제시했다. 또한 같은 행사에서 선보인 수리온 헬기 비행 시뮬레이터(VFT)는 디지털 트윈과 고해상도 시각화를 통해 실제 기체 성능과 지형 정보를 반영한 몰입형 훈련 환경을 제공했다.   ▲ FA-50 비행 시뮬레이션의 디스플레이 장면(이미지 출처 : KAI)   시뮬레이션·시스템 개발에서 언리얼 엔진의 기여도 언리얼 엔진 도입 이후 KAI의 시뮬레이션 제작 파이프라인에는 큰 변화가 있었다. 데이터스미스를 활용해 카티아 등 설계 도구의 3D 모델을 쉽게 불러올 수 있어, 실제 설계 기반의 가상 조종석과 기체 모델을 빠르게 구축하고 별도의 모델링 없이 제작 시간을 줄일 수 있었다. 또한 자체 개발한 비행역학 엔진과 항공전자 시뮬레이션 소프트웨어를 언리얼 엔진과 실시간으로 연동해, 백엔드 시스템과 시각화 프론트엔드를 효과적으로 통합함으로써 전반적인 생산성이 향상되었다. 특히 조종사가 시각과 청각 정보를 통해 상황을 판단하는 VR 시뮬레이터 개발에서는 언리얼 엔진의 렌더링, 사운드, 애니메이션 기능이 핵심 도구로 사용되었다. 물리 기반 렌더링(PBR)은 금속, 유리, 계기판 등 재질을 사실적으로 구현했으며, 파티클 시스템과 머티리얼 노드를 통해 연기, 공기 왜곡 등의 시각 효과도 유연하게 조정할 수 있었다. 사운드 역시 메타사운드를 통해 엔진 RPM이나 환경 변화에 따라 실시간으로 반응하며, 조종사에게 실제 비행과 유사한 감각을 제공했다. 또한 애니메이션 블루프린트를 활용해 조종간, 계기판, 비행 제어면 간 연동 애니메이션의 비주얼을 직관적으로 구현할 수 있었으며, 스카이 애트머스피어, 볼류메트릭 클라우드, 하이트 포그 등의 기능은 대기 표현과 공간 인식 훈련의 몰입감을 높였다. 지형 구현에서도 언리얼 엔진의 LWC(Large World Coordinates)를 통해 수천 km 단위의 지형에서도 고속 이동 시 정밀도를 유지할 수 있었고, 풀 소스 코드를 활용해 AI 훈련 체계에 맞는 좌표 변환, 시스템 연동, 정밀 지형 구조를 구현할 수 있었다. 이 과정에서 실제 지형 데이터, 항공 사진, 고도 정보를 언리얼 엔진에 통합했고, GIS, DEM 기반의 정밀 지형 정보를 효과적으로 활용해 복잡한 비행 경로, 저공 비행 훈련, 목표 탐색 등 고난도 시나리오도 현실감 있게 구현할 수 있었다. 그 결과 KAI는 초대형 지형 데이터, 초정밀 위치 기반 훈련, 외부 시스템과의 정밀한 좌표 연동을 모두 만족하는 차세대 항공기 시뮬레이터 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있었다. 이외에도 다양한 플러그인, 하드웨어 인터페이스, 형상 관리 툴 연동, 이제는 리얼리티스캔으로 변경된 리얼리티캡처, 마켓플레이스 등을 활용하여 프로젝트 확장성과 콘텐츠 제작 유연성이 높아졌다.   ▲ 애니메이션 블루프린트를 활용해 구현한 조종간(이미지 출처 : KAI)   대규모 전술 훈련을 위한 AI 에이전트를 언리얼 엔진에 도입 KAI는 차세대 전술 훈련 시뮬레이터 개발을 위해 강화학습 기반의 AI 에이전트를 실제 훈련 시나리오에 연동하는 작업을 진행 중이다. 특히, 복잡한 전장 환경에서는 다양한 무기 체계와 플랫폼이 동시에 운용되기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이션 공간에서 유기적으로 연동하는 기술이 매우 중요하다. 기존 상용 시뮬레이터 설루션의 경우 외부 시스템 연동이나 커스터마이징에 제약이 많지만, 언리얼 엔진은 C++ 기반의 풀 소스 코드 접근이 가능해 이러한 한계를 극복할 수 있다. KAI는 이러한 개방성을 바탕으로 자체 개발한 AI 에이전트를 정밀하게 통합해, 복잡한 상호작용이 필요한 전술 훈련 시나리오에서도 실질적인 이점을 확보할 수 있었다. 이와 같은 통합은 단순히 AI를 활용하는 수준을 넘어, 인간 조종사와 AI가 동일한 시뮬레이션 환경에서 훈련하고 상호 작용할 수 있는 구조를 의미한다. 기존의 설루션으로는 구현하기 어려웠지만 KAI는 언리얼 엔진을 도입해 이를 실현할 수 있었다. 결과적으로 언리얼 엔진은 AI, 실시간 시뮬레이션, 데이터 피드백이 통합된 플랫폼을 제공하며, KAI의 차세대 전술 훈련체계 구현에 핵심 역할을 하고 있다.   ▲ 지형 데이터 통합으로 구현한 대규모 도시 지역 디지털 트윈(이미지 출처 : KAI)   향후 시뮬레이션 에코시스템의 방향과 KAI의 비전 향후 시뮬레이션 에코시스템은 개방성, 지속 가능성, 개인화를 중심으로 발전해 나갈 것이다. AI와 빅데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 시스템, 클라우드 환경에서의 지리적 제약 없는 고성능 시뮬레이션 그리고 VR/AR, 웨어러블 기술 등을 활용한 몰입형 실시간 피드백 시스템이 표준이 되어갈 것으로 전망된다. 이러한 변화 속에서 KAI는 기술 통합형 플랫폼과 자체 시뮬레이션 에코시스템을 구축하며, 대한민국 시뮬레이션 산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련할 예정이다. 언리얼 엔진을 단순한 개발 툴이 아닌 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 플랫폼을 중심으로 고퀄리티 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 시뮬레이션 콘텐츠 파이프라인을 개발 중이다. KAI의 비전은 국내를 넘어 글로벌 시뮬레이션 에코시스템과 연결되는 것이다. 언리얼 엔진의 개방성과 기술력을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 공유 가능한 시뮬레이션 플랫폼을 만들고, 이를 통해 다양한 산업, 기관, 개발자가 협력할 수 있는 건강하고 확장 가능한 에코시스템을 조성하는 것이 목표다. 이러한 방향성과 비전을 바탕으로, KAI는 시뮬레이션 기술을 단순한 훈련 도구를 넘어 제품 개발, 유지보수, 운영 효율 개선을 위한 핵심 인프라로 성장시키고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술   이번 호에서는 산업 분야 메타버스의 발전을 이끄는 요인과 그 잠재력에 대해 알아보고, 디지털 전환의 중요성과 이를 실현하는 기술을 살펴보고자 한다. 또한, 실제 성공 사례를 통해 산업 분야 메타버스를 즉시 시작해야 하는 세 가지 이유를 제시한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     메타버스는 주로 게임, 엔터테인먼트, 소셜 네트워크, 가상 경제 같은 소비자 지향적 활동을 위해 구상되었으며, 현재 로블록스(Roblox), 디센트럴랜드(Decentraland), 호라이즌 월즈(Horizon Worlds) 등의 플랫폼에서 관련 콘텐츠를 찾아볼 수 있다. 반면에 제조, 자동차, 물류 등의 산업 분야에서는 효율과 생산성, 혁신 등에 메타버스를 응용하는 방안을 주목한다. 산업 분야의 메타버스는 디지털 트윈, 시뮬레이션, 실시간 협업 등의 툴을 통합하여 운영과 설계, 교육을 개선한다. 유니티의 헤닝 린(Henning Linn) 인더스트리 고객 성공 담당 시니어 디렉터는 “산업 분야 메타버스는 데이터 연결성과 접근성을 새로운 차원으로 인도하며, 가속화된 연결을 통해 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 전송하는 방식을 개선한다”고 전했다.   든든한 토대를 마련하는 산업 분야 메타버스 산업 분야 메타버스는 몰입형 3D 기술과 실제 기업용 애플리케이션을 혼합하는 방법이다. 주된 용도는 비즈니스의 내부 프로세스에 사용하거나 고객의 참여를 유도하는 것이다. 산업 분야 메타버스는 기업에게 디지털 작업 공간이 되며, 현실 공간에서 써야 할 시간이나 비용을 절약하면서 테스트와 디자인을 거쳐 운용 방안을 개선할 수 있다. 공장, 기계 또는 시스템의 첨단 디지털 시뮬레이션, 즉 가상의 모형이 생긴다고 생각해 보자. 디지털 3D 공간에서 여러 팀이 협력하여 문제를 해결하고 작업자를 교육하거나 프로세스를 최적화할 수 있다. 산업 분야 메타버스는 형태나 규모의 제약에서 벗어나 제품을 선보일 수 있는 가상 쇼케이스가 되기도 하며, 한층 새로운 수준으로 고객의 참여를 유도하는 수단이 되기도 한다. 고객이 어디서나 가상 환경을 통해 제품을 체험할 수 있는 몰입형 플랫폼을 제공할 수 있으므로 참여도와 구매 가능성이 높아진다. 산업 분야 메타버스에서는 VR(가상현실), AR(증강현실), XR(확장현실) 같은 툴을 사용하여 이러한 가상 세계에 몰입할 수 있는 환경을 제공한다. 그 기반이 되는 실시간 3D 기술을 활용해 센서, IoT(사물인터넷), 글로벌 제품 카탈로그, 소재 정보를 비롯한 현실 세계의 데이터를 연동할 수 있다. 이 모든 것을 하나로 엮으면 실시간으로 가상 세계에서 환경이나 제품을 정확하게 표현할 수 있다. 산업 분야 메타버스를 통해 몰입형 3D 기술을 실제 정보와 결합하면 더 스마트하게 작업하고, 비용을 절감하며, 고객 참여를 유도하고, 보다 안전하고 신속하게 의사 결정을 내리는 데 도움이 된다.   산업 분야 메타버스에 대한 주목도가 높아지는 이유 PwC의 2024년 운영 디지털 트렌드 설문 조사에 따르면, 운영 및 공급망을 담당하는 임원 10명 중 거의 7명(69%)은 기술 투자가 전반적으로 기대치를 충족하지 못한다고 답했다. 산업 분야의 기업들은 다음과 같은 과제에 직면하고 있다.  빠르게 변화하는 시장에 대응 : 기술과 비즈니스 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 산업 분야의 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 미래를 향한 비전을 제시하고 새로운 기술에 투자해야 한다. 분산된 조직 간 협업 및 전략적 의사 결정 지원 : 인력은 다양한 지역과 시간대에 흩어져 있으며, 직원과 임원 모두 저마다 시간대가 달라 협업하기가 쉽지 않다. 전사적 차원에서 단절된 데이터 파악 : 그 어느 때보다 많은 데이터가 디지털화되고 클라우드에 저장되어 접근성이 높아졌지만, 대부분의 조직에서 데이터는 여전히 상당 부분 고립되어 있다. 사용자가 데이터와 상호 작용하고 데이터를 이해할 수 있도록 지원 : 복잡한 데이터 세트를 다른 데이터 세트와 통합하고, 사람들이 그 안에 담긴 맥락과 의미를 파악할 수 있도록 데이터를 시각화해야 한다.   산업 분야 메타버스가 지닌 혁신적인 잠재력 산업 분야 메타버스가 다양한 유형의 비즈니스에 적합한 이유는 무엇일까? 교육, 고객 경험, 협업 툴, 영업 및 마케팅 실무와 같은 실질적인 응용 사례에 집중하면 그 가능성은 무궁무진하다. 몇 가지 가능한 사례를 살펴보겠다.   운영 프로세스 간소화 목표 : 기존 프로세스, 워크플로, 시스템을 진단한다. 응용 사례 : 정유소에서 공장 전체의 디지털 트윈을 제작한다. 유지 관리 담당자는 가상 환경에서 디지털 트윈을 탐색하고, 그 구성 요소와 상호 작용하고, 유지 관리 작업을 시뮬레이션할 수 있다. 여기에는 마모된 부분이 있는지 파악하고, 수리 절차를 계획하고, 모든 안전 프로토콜이 준수되었는지 확인하는 작업이 포함된다. 장점 : 더 효과적으로 계획을 수립하고 휴먼 에러를 줄일 수 있으므로 유지 관리 다운타임 및 비용이 대폭 감소한다.   비즈니스 모델 전환 목표 : 기존 비즈니스 모델에서 더 혁신적인 모델로 전환 응용 사례 : 중장비 제조업체가 PaaS(Product-as-a-Service) 모델로 전환한다. PaaS 모델을 도입하면 고객은 제품 사용 비용을 한 번에 전부 지불하는 대신 사용한 만큼만 지불하면 된다. 기업은 장비의 디지털 트윈을 구축하고 실제 기계의 IoT 센서와 동기화함으로써 성능, 사용량, 마모 관련 데이터에 액세스할 수 있다. 고객은 장비를 구매하지 않고 사용량(예 : 작동 시간, 생산 산출량)을 기준으로 요금을 납부할 수 있다. 장점 : 제조업체는 PaaS 모델을 통해 반복적인 수입이 발생하는 새로운 수익원을 창출하여 재무적 예측 가능성을 높일 수 있다.   업종 전환 목표 : 새로운 지역, 업종 또는 프로젝트 모색 응용 사례 : 건설 회사가 디지털 기술을 사용해 건물의 설계, 건축, 관리 방식을 혁신하는 3D 프로젝트 모델을 구축함으로써 효율성과 지속 가능성, 비용 절감을 전체적으로 개선한다. 장점 : 실제 건설을 시작하기 전에 잠재적인 문제를 탐지하면 비용을 절감하고, 오류를 최소화하며, 프로젝트 일정을 줄일 수 있다.   인력과 조직 문화의 변화 목표 : 직원의 협업과 혁신을 촉진하고 민첩성 강화 응용 사례 : 다양한 지역에 떨어져 있는 여러 팀이 마치 같은 현장에 있는 것처럼 서로 보고 들을 수 있는 가상 3D 회의실에서 실시간으로 협업하고, 다 함께 제품의 3D 디지털 버전을 검토한다. 장점 : 직원 간의 커뮤니케이션을 개선하고, 더욱 빠르게 의사 결정을 내리고, 프로젝트를 완료하는 데 걸리는 시간을 단축한다.   고객과 파트너의 경험 혁신 목표 : 고객에게 더 흥미로운 경험 제공 응용 사례 : 자동차 제조업체가 고객에게 집에서 차량을 자세히 살펴보고 원하는 대로 커스터마이즈해 볼 수 있는 3D 가상 쇼룸을 제공한다. 고객은 실시간으로 차량의 기능을 사용해 보고, 차량의 색상, 인테리어 옵션, 액세서리를 변경하고, 모든 각도에서 변경에 따른 차이를 확인할 수 있다. 장점 : 자동차 제조업체는 고객이 더욱 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주며, 고객 만족도와 참여 수준이 높아진다.   디지털 전환이 중요한 이유 기업이 소프트웨어와 전자 제품을 통해 기능과 사용자 경험을 개선할 방안을 모색하는 한편 지속 가능한 설루션에 대한 관심이 증가함에 따라, 많은 산업 분야에서 스마트 제품과 커넥티드 제품이 점점 더 다양하게 보급되고 있다. 공급망 관리, 인력 역학, 지속 가능한 혁신을 둘러싼 과제들로 인해 불확실성이 늘어나지만, 동시에 창의적인 솔루션을 통해 기업이 경쟁 우위를 확보할 기회가 생겨나기도 한다. 이러한 압박과 어려움으로 인해 기업은 운영 방식뿐 아니라 시장에 출시하는 제품과 서비스도 혁신해야 하는 상황에 놓였다. 실시간 3D 렌더링, AI, 클라우드 컴퓨팅이 발전하면서 산업 분야 메타버스에는 새로운 길이 열렸다. 미래의 성공을 위해 기업은 더 탄력적이고 민첩해져야 하며, 역동적으로 변하는 환경에 대한 적응력을 높여야 한다. 그러려면 디지털 전환과 산업 분야 메타버스를 핵심 요소로 채택해야 한다. 린 시니어 디렉터는 “데이터가 디지털화되었다고 해서 연동되었다는 것은 아니다. 예를 들면 제품의 동작을 설명하는 데이터라고 하더라도 제품 데이터와는 연동되지 않을 수 있다. 동작을 시뮬레이션하려면 수동으로 데이터를 연결해야 한다. 산업 분야 메타버스는 데이터 사일로(silo)를 연결하며, 이는 디지털 전환을 통해 실현할 수 있다”고 짚었다.   실시간 3D : 산업 분야 메타버스의 기반 기술 현재 디지털 전환을 시작하는 조직에 중요한 혁신 중 하나는 바로 실시간 3D이다. 실시간 3D는 컴퓨터로 생성되어 단순히 보는 것에 그치지 않고, 직접 체험할 수 있는 3D 이미지를 만들고 표시하는 기술이다. 그 이름에서 알 수 있듯이 이 이미지는 실시간으로 업데이트된다. 즉, 사용자의 행동에 따라 바로 바뀌는 것이다. 실시간 3D는 원래 비디오 게임을 제작하기 위해 개발되었지만 이제는 산업 분야에서도 널리 응용되고 있으며, 가상 세계가 사용자 행동에 즉각적으로 반응하는 몰입형 인터랙티브 경험의 근간이 된다.   검증된 실시간 3D 응용 사례 고도로 발전한 고성능 실시간 3D 기술은 이미 존재한다. 제조업체, 사치품 소매 업체, 자동차 제조 업체 등 다양한 기업들이 이미 실시간 3D 기술을 활용하고 있다. 다음은 몇 가지 예시이다.   단일 에셋 라이브러리로 XR 제작 과정을 간소화 글로벌 과학 및 임상 연구 회사인 써모피셔사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)은 디지털 트윈, 영업 지원, 교육, 기능성 게임 같은 설루션을 제공하기 위해 단일 소스의 3D 애셋을 활용하는 XR 기반 플랫폼을 구축했다. 이 XR 플랫폼의 성과는 다음과 같다. 애셋 파이프라인 효율 250% 향상 로코드/노코드 비주얼 스크립팅을 통한 개발 시간 단축   ▲ 이미지 출처 : 써모피셔사이언티픽   사이버 공간에 오프라인 매장 경험을 구현 파리의 럭셔리 가죽 제품 브랜드 카뮤포네(Camille Fournet)는 섬세한 디자인과 장인 정신으로 잘 알려져 있지만, 실시간 3D를 사용하여 고객의 경험을 향상하는 데 앞장선 브랜드이기도 하다. 이 기업에서는 고객이 매장에서 누리는 럭셔리한 경험을 온라인에도 똑같이 제공하고자 했다. 유니티를 기반으로 스마트픽셀(SmartPixels)에서 제작한 실시간 3D 제품 컨피규레이터 덕분에 카뮤포네는 다음과 같은 성과를 거뒀다. 탐색에서 구매로 이어지는 전환 수 5배 증가 고객 참여도 66% 상승   ▲ 이미지 출처 : 스마트픽셀   교육 비용을 절감 칼스 주니어(Carl’s Jr.)는 미국에 뿌리를 둔 패스트푸드 체인으로, 30개국에서 1100개가 넘는 식당을 운영한다. 만 명에 달하는 직원 대부분이 서로 멀리 떨어져 다양한 지역에서 근무하고 있다. 안전, 위생 및 고객 서비스에 대한 높은 기준을 유지하려면 지속적이고 일관된 신입 직원 교육이 필수이다. 칼스주니어는 AR 기반의 자기 주도형 인력 교육을 통해 다음과 같은 성과를 달성했다. 교육 비용 73% 절감 고객 만족도 43% 증가   ▲ 이미지 출처 : 비저너리스 777(Visionaries 777)   지금 산업 분야 메타버스를 시작해야 하는 세 가지 이유 디지털 기술은 빠르게 발전하고 있다. 산업 분야의 기업이 뒤처지지 않으려면 더 전략적으로, 더 장기적인 관점에서 변화를 예측해야 한다. 경쟁력 확보 : 경쟁 업체는 이미 실시간 3D를 활용할 방법을 모색하고 있고, 움직임이 더딘 조직을 빠르게 앞지를 것이다. 실시간 3D에 대한 고객의 수요와 기대치가 모두 증가하고 있으며, 고객이 원하는 것을 제공하지 않는 조직은 고객 이탈을 겪게 될 것이다. 인재 확보 : 최고의 인재, 특히 기술 인력은 늘 부족하며 수요가 많다. 새로운 기술을 도입하여 디지털 전환을 추진하는 기업은 기술 커뮤니티의 이목을 끌 수 있다. 혁신 실현 : 복잡한 3D 데이터에 대한 보편적인 액세스 권한을 제공하고 전 세계의 관계자가 협업할 수 있도록 지원하면 작업자가 더욱 생산적이고 효과적인 동시에 보다 빠르게 작업할 수 있다.   향후 전망 살펴보기 기술의 융합 그 자체인 산업 분야 메타버스의 목표는 가상 세계와 증강현실을 서로 연결하는 것이다. 유연함이라는 본질 덕분에 기술과 활용 사례가 발전함에 따라 그 정의도 계속 변화할 것이다. 기업은 IoT, AI, XR 같은 디지털 전환 툴을 연동하여 공장, 공급망, 제품을 세밀한 부분까지 그대로 재현함으로써 몰입도 높은 산업 분야 메타버스 애플리케이션을 제작할 수 있다. 이 가상 모형은 실시간 모니터링, 예측형 유지 관리, 시나리오 테스트, 교육, 협업 등을 가능케 한다. 결론적으로, 산업 분야 메타버스는 기존 프로세스를 개선하는 것을 넘어서 더욱 민첩하고 지속 가능하며 혁신적인 산업으로 향하는 혁신의 기틀이 되고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

금속 3D 프린팅으로 경기용 요트의 부품 제작   루제로 티타(Ruggero Tita)와 카테리나 마리아나 반티(Caterina Marianna Banti)는 2024 파리 하계 올림픽의 나크라 17 혼합 멀티헐 요트 경주에서 금메달을 획득했다. 그들의 승리는 기술, 결단력, 그리고 트렌티노 스빌루포(Trentino Sviluppo)라는 트렌토 기반 혁신 기업의 최첨단 기술로 이루어졌다. 이 듀오는 트렌티노 스빌루포와 협력하여 그들의 카타마란(catamaran)을 위해 40개의 맞춤형 3D 프린팅 파트를 설계했으며, 특히 경량 풀리 시스템이 경쟁에서 우위를 점하게 했다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈   ▲ 풀리 부품을 금속 3D 프린팅한 빌드 플레이트   도전 과제 : 짧은 올림픽 일정 내 경량 풀리 시스템 재설계 2024 파리 올림픽을 준비할 시간이 1년도 채 남지 않은 상황에서, 티타와 반티는 새로운 설계 클래스 규정에 따라 두 개의 선체(hull)를 가진 요트인 카타마란의 핵심 풀리 시스템을 재설계해야 하는 도전에 직면했다. 이 풀리는 돛의 조정과 보트의 기동성을 위해 필수이며, 바닷물 환경에 내식성을 갖추면서 유지보수가 쉬워야 했다. 기존의 시스템은 10개의 상업용 파트로 구성되어 무겁고 부피가 커 성능을 제한했다. 목표는 컴팩트하고 통합된 맞춤형 파트를 만들어 무게 분산을 최적화하고, 공기역학을 개선하며, 동적 포일링 카타마란의 안정성을 유지하는 것이었다. 또한 이 모든 것을 촉박한 일정 내에 완수해야 했다.   ▲ 티타늄 소재를 사용해 풀리 시스템을 3D 프린팅으로 제작했다.   해결책 : 티타늄 3D 프린팅과 e-Stage for Metal+ 소프트웨어 트렌티노 스빌루포의 적층 제조 R&D 전문가인 치로 말라카르네(Ciro Malacarne)는 공학 학위를 가진 티타와 긴밀히 협력하여 해결책을 개발했다. 가르다 호수에서 센서를 사용하여 하중, 항력, 풍력 데이터를 수집하고, 엔톱(nTop)과 앤시스(Ansys) 소프트웨어를 통해 전산유체역학(CFD) 및 유한요소해석(FEA) 모델로 분석했다. 최적화된 풀리 시스템을 포함한 카타마란의 3D 모델은 CAD 소프트웨어로 제작되었고, 내식성과 프린팅 용이성을 고려해 23등급 티타늄을 선택했다. 결정적인 전환점은 이스테이지 포 메탈+(e-Stage for Metal+) 소프트웨어로, 자동화된 서포트 구조 생성을 통해 후처리 시간을 줄이고 복잡한 설계를 가능하게 했다. 이를 통해 풀리의 부피를 60%, 무게를 50% 줄였으며, 2024년 6월까지 프로토타입을 완성했다.   ▲ 3D 프린팅된 티타늄 풀리 시스템   결과 : 올림픽 금메달과 산업적 영향 재설계된 풀리 시스템은 카타마란의 안정성과 기동성을 향상시켜, 티타와 반티가 2020 도쿄 올림픽에 이어 연속 금메달을 획득하게 했다. 풀리와 트라피즈 클리트(trapeze cleat)를 포함한 혁신적인 파트는 경쟁자들의 주목을 받았으며, 상업용 풀리 시스템 제조업체들로 하여금 설계를 재검토하게 했다. 반티가 전설로 은퇴한 가운데, 티타는 아메리카스컵, 세일GP, 그리고 2028 로스앤젤레스 올림픽에서 계속 경쟁할 계획이며, 이스테이지 포 메탈+로 지원받는 트렌티노 스빌루포의 3D 프린팅 전문 기술이 그의 미래를 뒷받침할 것이다. 이 승리는 적층 제조가 경쟁 요트 경기에 속도, 정밀도, 그리고 우위를 제공하며 혁신을 이루고 있음을 보여준다.     ▲ 최종 완성된 풀리 시스템     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

게임 기술이 충돌 수리 교육을 혁신하는 방법   이번 호에서는 게임 디자인의 원칙이 충돌 수리 산업과 같은 기업 사용 사례로 원활하게 전환되는 방법, 도전 과제와 해결책, 그리고 자동차 산업을 위한 몰입형 실습 학습 경험을 창출한 성과에 대해 짚어본다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   마이크 머티스는 비디오 게임 및 음악 산업에서 25년 이상의 경험을 가지고 있으며, 게임 개발이 다양한 기업의 광범위한 응용 프로그램을 어떻게 형성하고 알릴 수 있는지를 이해하고 있다. 프리랜서 비디오 게임 저널리스트로 시작하여 다양한 게임 개발 프로젝트의 프로듀서로 기여하기까지, 그는 항상 게임 산업이 세계에 미치는 파급 효과에 영감을 받아왔다. 오늘날, 이 풍부한 기반은 I-CAR(자동차 충돌 수리 산업 간 회의)에서 그의 역할을 이끌고 있으며, 그는 가상현실(VR)을 사용하여 충돌 수리 교육을 혁신하는 학습 혁신 및 기술 팀을 이끌고 있다.   ▲ 이미지 제공 : I-CAR   게임 시작 : 기업 에디션 I-CAR의 VR 기반 시뮬레이션으로 자동차 교육 커리큘럼을 향상시키기 위한 노력에 참여했을 때, 머티스는 익숙한 느낌을 느꼈다고 한다. 새로운 게임 스튜디오를 설정하는 것과 매우 비슷했지만, 그는 비디오 게임을 출시하는 대신 충돌 수리 산업에서 기술자들이 사용할 수 있는 영향력 있는 교육 도구를 만드는 데 초점을 맞추었다. I-CAR는 충돌 수리의 안전성, 효율성 및 품질을 향상시키기 위해 헌신하는 비영리 조직이다. 1979년 설립 이후 탄탄한 명성을 쌓아왔으며, 골드 클래스 인정 프로그램을 통해 충돌 수리의 우수성에 대한 교육 기준을 설정하고 있어 VR 학습 통합과 같은 미래 지향적인 것을 탐구하기에 적합한 플랫폼이다. 머티스는 “가상 게임 기술과 자동차 수리 세계를 연결하는 복잡성은 내가 기꺼이 도전할 준비가 된 과제였다. 이전 경험과 많은 연구를 바탕으로, I-CAR의 학습 혁신 및 기술 팀의 기초를 구축하는 여정을 시작했다”고 소개했다.   ▲ 유니티 에디터에서 I-CAR VR 충돌 수리 교육 과정을 구축하는 모습(이미지 제공 : I-CAR)   개발 엔진의 선택 올바른 개발 엔진을 선택하는 것은 VR 기반 교육 시뮬레이션을 구축하는 데 있어 중요한 첫 번째 단계였다. 머티스는 “여러 게임 프로젝트에서 다양한 게임 엔진을 실험해본 결과, 게임 엔진 개발의 주력은 거의 20년 동안 유니티였다. 자신의 경험과 함께, 가상현실을 위해 개발하는 다른 회사들과 광범위하게 이야기했으며, 그들 모두가 유니티를 사용하고 있다는 공통점이 있었다”면서, “유니티의 OpenXR 및 Meta XR All-in-One 플러그인과의 통합은 높은 안정성을 보였으며, 엔진의 전반적인 유연성 덕분에 필요할 경우 미래에 다른 SDK로 빠르게 전환할 수 있었다”고 전했다. 또 다른 주요 고려 사항은 유니티 버전 컨트롤(Unity Version Control)이었다. 머티스는 “우리 팀의 많은 구성원이 원격으로 작업하고 있었기 때문에, 프로젝트 백업, 검색 및 개발 워크플로를 관리할 수 있는 강력한 시스템이 필요했다. 변경 사항을 쉽게 롤백하거나 필요에 따라 다양한 개발 경로를 위한 분기를 생성할 수 있는 견고한 버전 관리 시스템이 필수였다”고 설명했다. 그리고 “유니티가 우리의 모든 개발 요구 사항을 충족했기 때문에 선택은 간단했다. 돌이켜보면 그것은 중대한 결정으로 입증되었으며, 우리 팀의 성공과 개발 노력의 지속적인 진전에 중요한 역할을 했다”고 덧붙였다.     VR 혁신가 팀 구성 엔진이 선택된 후, 머티스는 내부 개발 팀을 찾기 시작했다. 유니티 개발자를 찾는 동안, 많은 후보자가 유니티 엔진으로 놀라운 성과를 이루는 것을 보는 것이 인상적이었다고 한다. 머티스는 “게임 산업에 대한 나의 지식과 우리의 교육 목표에 대한 명확한 이해가 게임 산업의 후보자들과 간극을 메우는 데 도움이 되었다. 이 덕분에 그들에게 그들의 개발 기술이 충돌 수리 산업에 있는 사람들을 위한 새로운 흥미로운 학습 방식을 형성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 보여줄 수 있었다”고 전했다. 또한, 머티스는 3D 모델이 정확하고 시각적으로 매력적이도록 하기 위해 3D 모델러를 추가로 고용했다. 우리의 3D 모델러는 이전에 유니티를 사용한 적이 없었지만, 유니티 개발자들과의 협업 및 유니티 런(Unity Learn)의 학습 카탈로그 덕분에 빠르게 3D 자산을 유니티에 가져와 고품질 방식으로 작동시킬 수 있었다. 머티스의 팀은 유니티 개발자, 3D 애니메이터 및 XR 주제 전문가로 구성되었다. 이러한 인재들 덕분에 모든 개발, 경험 정확성, VR 헤드셋 지식 및 중요한 QA 테스트가 면밀히 모니터링되어 프로토타입의 성공을 보장할 수 있었다. 팀이 구성된 후에는 VR 프로토타입이 어떤 콘텐츠를 포함할지, 그리고 그것을 만드는 것이 I-CAR의 잘 확립된 커리큘럼 생성 과정에 어떻게 맞아들어갈지를 구체적으로 계획하는 단계를 거쳤다.   프로토타입 구축 머티스의 팀은 I-CAR의 제품 개발 및 커리큘럼 팀과 협력하여 VR을 그들의 과정 설계 프로세스에 원활하게 통합했다. 이와 함께, 머티스는 기존 개요 및 스토리보드에 맞춘 인터랙티브 단계 시트를 신속하게 개발하여 실제 수리 절차에서 핵심 프로세스 기술을 포착했다. 이 단계 시트는 VR 경험을 위해 유니티에서 작성될 필요가 있는 3D 자산, 상호작용, 소리 및 다른 요소를 추적하는 역할도 했다. 기술에 익숙하지 않은 커리큘럼 팀에 VR을 도입하는 것은 창작만큼이나 교육에 관한 것이었다. VR의 잠재력을 설명하기 위해, 머티스의 팀은 메타 퀘스트 2(Meta Quest 2) 헤드셋에서 사용할 수 있는 작은 프로토타입을 유니티에서 개발했다. 커리큘럼 팀을 위한 이 교육 프로토타입을 개발함으로써 개발 팀은 유니티에서 모든 기본 생산 프로세스를 설정할 수 있었다. 3D 자산을 유니티로 가져오는 방법과 상호작용을 위한 여러 코드 조각을 작성하는 것과 같은 것들로, 머티스의 팀은 주요 프로토타입을 위한 개발 템플릿을 갖게 되었다. 개발된 VR 교육 프로토타입은 커리큘럼 팀 구성원들이 도구와 차량과 상호작용할 수 있게 하여 몰입형 3D 경험의 힘에 대한 직접적인 통찰을 얻을 수 있게 했다. 머티스는 “이 작은 개발은 팀의 참여를 높일 뿐만 아니라 새로운 학습자가 더 복잡한 프로토타입에 뛰어들기 전에 VR에 익숙해질 수 있도록 도와주는 VR 트레이너로 발전한 성과였다. 이 성공은 우리가 실제 프로세스를 자연스럽고 매력적이며 기술자에게 정확한 강력한 가상 경험으로 변환하는 데 집중할 수 있게 해주었다”고 설명했다.   ▲ I-CAR VR 프로토타입 영상 캡처(비디오 제공 : I-CAR)   몰입형 학습으로 격차를 해소하기 머티스는 다음과 같은 시나리오를 소개했다. 전기차(EV)에 포함된 고전압 시스템을 다루는 수업을 듣기 직전이다. 이 수업 전에 다음에 대한 경험이 있는가? ① 멀티미터 사용하기 ② 전압 측정하기 ③ 2극 테스터 사용하기 ④ 안전 절차 ⑤ 고전압 분리 과정 수행하기 이러한 주제를 가르치는 수업에 들어가는 것은 꽤 벅차 보일 수 있으며, 어떤 사람은 수업 전에 프로세스를 더 잘 이해하기 위해 유튜브 비디오나 다른 자료를 찾고 있을 것이다. 이것은 자신감의 문제이다. 복잡한 프로세스에 들어갈 때 미리 알고 싶은 사람이 누가 있을까? 여기서 어려운 점은 어떤 자료가 있을 수 있지만, 언급된 모든 프로세스는 이해하기 위해 실습 경험이 필요하다. 멀티미터와 2극 테스터가 접근 가능하며, 전압을 측정할 수 있는 것이 있는가? 전기차 작업 프로세스와 관련이 있으면서도 안전한 작업은 무엇인가? 비용과 일반적인 접근성은 어떤가? 여기서 VR이 등장한다. VR은 실제 장비에서 연습하는 안전 위험이나 비용 없이 이러한 프로세스에 대한 실습 노출을 제공한다. 학습자는 헤드셋을 착용하고 즉시 가상 훈련실로 이동한다. 여기서 사람들은 멀티미터로 전압을 안전하게 측정하는 방법을 배우고, 고전압 연결 절차를 연습한다. 그리고 자신의 기술에 자신감을 가질 때까지 단계를 끝없이 반복한다. 이 기술은 학습자가 실수를 하고 안전하고 통제된 환경에서 그로부터 배우도록 허용한다. 훈련을 마스터했다고 느끼면 실제 응용 프로그램으로 전환할 수 있으며, 새로 습득한 기술과 지식을 직접 보여줄 준비가 되어 있을 뿐만 아니라 흥미를 느낄 수 있다.   미래를 엿보다 머티스는 “충돌 수리 산업 내에서 우리의 프로토타입을 선보이고 SEMA 및 CES와 같은 주요 산업 행사에서 발표한 후, 자동차 전문가들로부터 긍정적인 피드백을 받았다. 관심과 격려는 우리가 설계한 프로토타입을 완전한 VR 기반 과정으로 전환할 수 있는 신호를 주었다”고 소개했다. 전기차 기술 작업 및 ADAS 관련 수리 시나리오 문제 해결의 세부 사항에 중점을 둔 이 과정 중 두 개는 2025년 말에 출시될 예정이다. VR이 모든 실습 학습의 측면을 대체하지는 않지만, 복잡하고 접근하기 어려운 또는 비싼 시나리오를 더 접근 가능하게 만드는 데 뛰어나다. 이것은 도구이다. 전통적인 교육 방법을 보완하여 학습자에게 안전하고 확장 가능하며 상호작용적인 방식으로 기술을 마스터할 수 있는 방법을 제공한다. 유니티 인더스트리(Unity Industry)와 같은 플랫폼을 활용함으로써 기업은 교육의 미래를 재정의하고 고급 학습 경험을 더 영향력 있게 만드는 몰입형 VR 경험을 만들 수 있다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

현장에서 얻은 것 No. 20   피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹(데이터공작소)에서 답을 찾다.”   AI 시대, 배움과 연결에서 찾은 성장 동력 일상에 지쳐 몸은 천근만근이었지만, 빠르게 변화하는 인공지능(AI) 시대에 뒤쳐질 수 없다는 생각에 발걸음을 재촉했다. 특히 AI 기술이 단순한 효율성 도구를 넘어 업무 방식과 산업 지형을 근본적으로 바꾸고 있다는 통찰 앞에 서니, 피로감은 부차적인 문제로 느껴졌다. 이러한 변화의 파고를 헤쳐나갈 답을 찾기 위해, 필자는 주말에 스터디하는 데이터공작소 TFT, 데이터 공작소의 매주 월요일 줌강의, 매달 모임과 자율주행 회사들의 특별한 만남인 미모셀, 지식을 공유하고 서로 도움을 주는 네트워크 모임인 한국미래융합연구원 등 AI 및 관련 기술 스터디 그룹의 문을 두드렸다. 이곳에서 만난 전문가들과의 지식 공유와 토론은 필자가 가진 궁금증을 해소하고 새로운 가능성을 탐색하는 데 귀중한 기회가 되었다. “배우는 법을 배우라.” − 데미스 허사비스(Demis Hassabis) CEO, 구글 딥마인드   ▲ 피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹   AI 에이전트와 MCP : AI의 실행력을 극대화하는 연결 고리 탐색 스터디 그룹에서 가장 주목받는 개념은 AI 에이전트였다. AI 에이전트는 환경을 인식하고 스스로 결정하며 목표를 달성하는 소프트웨어 개체로 정의된다. 독립적으로 작동하며 목표를 향해 지속적으로 학습하고 개선하는 특징을 가진다. 데이터를 수집, 분석하고 최적의 행동을 선택하여 실행하는 방식으로 작동하며, 질문에 대한 하위 질문을 생성하고 리서치한 후 포괄적인 답변을 제공하거나 AI 요약 결과를 자동화하고 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 일부는 다양한 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 완전 자율 시스템으로 정의되기도 하고, 미리 정의된 워크플로를 따르는 규범적인 구현을 설명하기도 한다. 이러한 AI 에이전트의 역량을 극대화하는 핵심 기술로 MCP(Model Context Protocol)가 소개되었다. MCP는 LLM(Large Language Model) 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 다양한 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜이다. 마치 USB-C가 다양한 전자기기를 연결하듯, MCP는 웹 서비스와 AI 에이전트를 연결하여 AI가 서비스에 직접 접근할 수 있도록 돕는 핵심 기술이다. 이를 통해 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 현실의 도구들과 연결되며 이메일 작성 및 전송, 캘린더 약속 등록, 슬랙 메시지 전송, 파일 저장 및 정리, 소셜 미디어 검색 및 게시, 스프레드시트 데이터 정리, 줌 회의 예약 및 회의록 작성, 노션 자료 활용 등 다양한 작업을 실행할 수 있게 된다. 이는 에이전틱 AI(agentic AI) 발전의 중요한 요소로 강조되었다. 또한, MCP는 프레임워크나 벤더에 관계없이 에이전트 간 상호 운용 가능한 통신을 안전하게 지원하는 것을 목표로 한다. API와 MCP가 반드시 필요한 것은 아니지만, 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 점이 강조되었다. API 연결은 개발자에게도 쉬운 일은 아니며 권한 부여 문제 등이 있기 때문에, MCP가 이를 더 쉽게 만들 수 있는지에 대한 고민도 있었다. “미래를 예측하는 최선의 방법은 미래를 창조하는 것.” − 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가   바이브 코딩과 커서 : AI를 개발 동료로 활용하는 방법 AI 스터디에서는 개발의 패러다임 변화인 ‘바이브 코딩’에 대한 논의도 활발했다. 전통적인 코딩이 ‘개발자가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이라면, 바이브 코딩은 ‘AI가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이다. 이는 AI에게 개발을 외주로 맡기는 것과 유사한 개념으로 설명된다. 좋은 바이브 코더는 좋은 외주 의뢰자가 갖춰야 할 다섯 가지 역량을 AI에게 적용해야 한다. 내 문제를 풀기 위한 작업 정의(PRD, 유저 플로) AI가 잘 이해할 수 있게 의사소통(프롬프트, 지침) 프로그램을 잘 만들기 위한 리소스 지원(데이터, API, 실행/배포 환경) 프로그램이 의도대로 동작하는지 검수(자동화 테스트) 이 과정에서 모르는 것을 배워 점차 스스로 할 수 있게 되는 것이다. 커서(Cursor)는 이러한 ‘LLM-assisted IDE’ 개념을 제시하는 도구로 소개되었다. 복잡한 프로그래밍 지식, 문서, 오류 메시지 기반의 학습 곡선이나 사전 설계 중심의 신중한 개발 문화, 툴과 언어, 개발 환경의 복잡성 같은 문제 속에서 커서는 아이디어를 즉각 코드로 구현하고 비전문가의 접근성을 폭발적으로 증대시키며 LLM 기반의 빠른 실험과 피드백 루프를 가능하게 한다. 문법 대신 의도 전달과 맥락 중심으로 전환되는 패러다임의 변화를 지원한다. 데이터공작소 개발TFT(서울팀) 관련 세션에서는 커서를 활용한 실질적인 개발 프로세스가 시연되었다. 혼자서 다양한 역할을 수행하는 ‘솔로프리너’ 관점에서 기획부터 개발, 테스트, 배포, 모니터링, 마케팅까지 전 과정을 AI와 함께 진행하는 방법이 제시되었다. 커서를 통해 아이디어 구체화, 기획 문서 작성(PRD, 비즈니스 모델 캔버스), 프로젝트 관리(Task Master MCP를 활용한 작업 목록 생성, 복잡도 계산, 하위 태스크 분해), 실제 코드 작성, 그리고 문서화(Obsidian 연동) 등이 가능함을 보여주었다. 특히 개발 경험이 있는 발표자인 어니컴의 최성훈 팀장은 커서를 통해 불편하고 반복적인 작업의 상당 부분을 자동화하고, 단계별로 명확한 지시를 내리며 태스크 관리를 통해 AI가 맥락을 이해하도록 유도하는 장점을 강조했다. 그는 커서를 쓰면서 처음에는 AI가 코딩을 짜는 것을 도와주는 정도라고 생각했고, 코드를 다 안 봐도 알아서 다 짜 주는 줄 알았다고 했다. 하지만 실제로 해 보니 절대 그렇지는 않았고, 다만 불편하거나 반복적인 작업에서는 충분히 활용 가치가 있음을 느꼈다고 했다. AI와 소통하며 생각을 체계화하고 문서화하며 원하는 것을 구체화하고 실행 계획을 짜서 이뤄가는 과정을 보였다고 했다. 그는 커서 하나로 A부터 Z까지 다 해 볼 수 있겠다는 느낌을 받았고, 솔로프리너를 목표로 하는 사람들은 연구해 볼 만하다고 개인적인 의견을 덧붙였다. AI에게 외주를 맡기는 개념이기 때문에 사람이 명확하게 문제 정의를 하고, 의사소통하며, 검수하는 역할이 중요하다고 언급했다. 또한, 커서가 굉장히 많은 도움을 주었다고 말했다. 개발자는 커서를 통해 코드의 문제점이나 개선 포인트를 찾는 데 도움을 받을 수 있고, 혼자 개발하면서 보조적인 도움이 필요할 때 효과적일 수 있다고 했다. 또한 자동 PR 요약이나 커밋 메시지 작성 등 깃(Git)과의 연동도 잘 되는 장점이 있었다. 오랜 개발 경험을 가지고 있는 양선희 대표는 필자의 숙원 고민거리를 반나절만에 해결해 주었다. 디자인씽킹 기법 중 첫 번째인 공감대 형성의 템플릿을 시스템화시켜 주었다. 클로드(Claude)로 대화하듯이 고민거리를 얘기하고 프로그램 기획, 개발, 테스트 등을 통해 언제든지 실행 가능한 설루션으로 만들어 주었고 소스도 공유했다. 보안 분야를 다루면서 다양한 경험을 통해서 항상 정리를 잘 하고 번뜩이는 아이디어를 내는 NSHC 장주현 이사와 AI인터시스 신동욱 대표는 AI 일타 강사이다. 항상 새로운 기술, 주제를 뚝딱 만들어내고 강의도 잘 한다. 최근에는 개발, 교육을 병행하느라 전국을 일일 생활권으로 두고 있다. 신동욱 대표의 회사에서 핵심 인재인 정성석 상무는 차세대 유망주인데, 알고 보니 고등학교 후배였다. 세상은 넓고 할 일은 많지만, 오늘 이 모임이 있기까지 도움을 준 데이터마이닝 이부일 대표는 유튜브 R릴에오를 통해 데이터 통계 분석 기법을 유튜브로 알렸다. 2022년 콘셉트맵 캘린더 9월호의 주인공으로 모신 인연으로 SNS에서 자주 소통하고 온/오프라인으로 인연을 이어가고 있다. “결국 실행되는 지식만이 힘이다.” − 데일 카네기   노트북LM : 개인 맞춤형 학습 및 연구 파트너 활용 또 다른 유용한 AI 도구인 노트북LM(NotebookLM)은 맞춤형 AI 리서치 어시스턴트이자 AI 기반 학습 및 연구 파트너로 소개되었다. 노트북LM의 가장 큰 강점은 사용자가 제공한 소스 내에서만 정보를 검색하고 답변을 생성하여, 환각 현상을 줄이는 데 도움을 준다는 것이다. PDF, 구글 드라이브 문서, 웹사이트 링크, 유튜브 링크, 마크다운 등 다양한 형태의 소스를 학습할 수 있으며, 특히 유튜브 공개 동영상 URL을 소스로 사용할 수 있는 점은 챗GPT에서 제공하는 프로젝트 기능과의 차별점으로 언급되었다. 노트북LM의 주요 기능으로는 학습 자료(소스) 내 정보 검색 및 답변 생성, 소스 요약(핵심 내용 추출), 추가 탐색, 메모 추가 및 소스 전환, AI 오디오 오버뷰(팟캐스트 형태의 요약 청취), 오버뷰, 마인드 맵(소스 기반 개념 및 관계 구조화), 생성 맞춤 설정, 학습 가이드, FAQ 생성, 브리핑 문서, 타임라인(시간적 순서 정리), 소스 검색, 심화 질문 및 분석 등이 있다. AI 오디오 오버뷰 기능은 두 명의 팟캐스트가 대화 형식으로 소스 내용 중 중요한 부분을 6~7분 분량의 팟캐스트로 만들어 주며, 원하는 내용에 초점을 맞추어 생성할 수도 있다. 시각 장애인에게도 좋은 서비스로 생각된다고 언급되었다. FAQ 기능은 우리가 생각하지 못했던 질문을 많이 만들어 준다고 했다. 마인드 맵 기능은 주어진 소스를 기반으로 개념과 관계를 시각화하는 데 상당히 잘 작동한다고 했다. 타임라인 기능은 소스에 있는 여러 이벤트를 시간 순서대로 정리해 주는데 정말 훌륭하다고 했다. 활용 사례로는 새로운 개념 이해, 핵심 자료 수집, 스터디 메이트 역할(학습 계획 관리, 질문/답변 학습, 복습, 약점 보완, 동기 부여), 모의 시험 및 문제 풀이, 창의력 및 사고력 훈련, 논문 관련 작업(주제 선정, 배경 탐색, 선행 연구 정리, 개념 정립, 논리 구성, 글쓰기 초안, 피드백) 등이 제시되었다. 특히 장비 매뉴얼 이해나 유튜브 영상 내용 파악에 유용하며, 논문 작성을 위한 참고 문헌 제안 및 형식 정리에도 활용될 수 있다고 했다 새로운 개념을 이해하고 싶을 때나 중요한 질문에 대한 핵심 자료를 만들고 싶을 때 소스 검색 기능이 유용하다고 했다. 다만 노트북LM은 과제나 태스크를 대신해주는 도구가 아니라 도와주는 어시스턴트라는 점과 좋은 소스를 제공하는 것이 중요하다는 점이 강조되었다. 쓰레기를 집어넣으면 쓰레기가 나온다는 ‘Garbage In, Garbage Out’이라는 말이 있듯이. 노트북LM만 단독으로 사용하기보다 챗GPT, 제미나이(Gemini) 등 다른 툴과 함께 사용하는 것이 더 중요하다고 생각한다고 했다. 다른 툴로 좋은 소스를 만들어서 노트북LM에 넣어 활용하는 선순환 구조를 잘 활용하면 좋다고 했다. “성공하고자 하는 의지가 강하다면, 실패 따위가 나를 압도할 수 없다.” − 정광천, 이노비즈협회 회장   다양한 스터디 그룹의 시너지 : 연결과 성장의 기회 한국미래융합연구원은 정기적인 지식 공유 모임을 통해 AI를 비롯한 다양한 분야의 최신 트렌드와 비즈니스 인사이트를 공유하는 플랫폼 역할을 하고 있다. 정종기 박사는 AI 비즈니스 전문가로서 AI 대중화 시대에 지속 가능한 미래 준비, AI 활용 능력의 중요성, 그리고 AI 트랜스포메이션에 대한 강의를 진행하며 멤버들에게 영감을 주고 있다. 그는 AI가 기업 경영의 효율화와 비용 절감에 핵심적인 역할을 하며 제조 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있음을 강조한다. AI에게 일을 잘 시키는 사람이 능력 있는 사람이라고 했다. 미모셀은 미래 모빌리티 분야의 전문가들이 모여 업계 동향 공유와 네트워킹을 하는 그룹이다. 자율주행 기술, 센서(라이다, 레이다), SDV(Software Defined Vehicle) 등 모빌리티와 AI가 접목되는 분야의 최신 정보를 공유하고 토론한다. 어려운 시기에도 서로 힘이 되고 지지하는 관계를 형성하며 연결의 중요성을 보여준다. 미모셀의 목표는 대표님들의 어깨를 가볍게 해 드리는 것이라고 했다. 이처럼 다양한 스터디 그룹은 AI 기술 자체뿐만 아니라 기술이 비즈니스, 커리어, 그리고 사회 전반에 미치는 영향에 대해 깊이 있게 논의하고 있다. 유발 하라리 교수는 초지능 AI가 인류를 파멸로 이끌 위험이 있지만 경쟁 때문에 개발 속도를 늦추지 못하며, AI는 단순 도구가 아닌 스스로 생각하고 결정하는 주체(agent)라고 했다. AI는 인간과 달리 휴식이 필요 없어 지속적으로 활동 가능하며, 알고리즘 속도를 인간의 속도에 맞게 조절해야 한다고 했다. 또한, AI는 인간을 대체해 불평등한 사회를 초래할 가능성이 있다고 했다. 이러한 예측 속에서 AI 활용 능력은 개인과 기업의 생존에 필수라는 메시지가 반복적으로 강조된다. “AI 활용 능력이 당신의 생존입니다.” − 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가   맺음말 : 배움과 연결을 통한 미래 준비 AI 시대는 불확실성이 높지만 지속적인 학습과 유연성 개발, 광범위한 역량 개발을 통해 기회를 잡을 수 있다고 한다. 특히 기술 변화에 대한 적응력과 개인적인 열정을 바탕으로 오픈소스 도구 등을 활용해 실습하고 실험해보는 것이 중요하다. 데이터공작소와 같은 AI 스터디 그룹, 데이터공작소 개발TFT(서울팀)에서의 실질적인 기술 학습, 미모셀에서의 산업 지식 공유, 그리고 한국미래융합연구원에서의 비즈니스 및 트렌드 통찰은 이러한 미래를 준비하는 강력한 기반이 된다. 피곤함에도 불구하고 참여했던 이 스터디 그룹들에서 필자는 AI 기술의 최신 동향과 더불어 그것이 어떻게 실제 업무와 비즈니스에 적용될 수 있는지, 그리고 개인의 역량을 어떻게 발전시켜야 하는지에 대한 실질적인 답과 영감을 얻을 수 있었다. 기술 도입을 넘어 조직 문화와 일하는 방식을 근본적으로 전환할 용기를 가지고 AI를 경쟁 상대가 아닌 협업 파트너로 받아들일 준비를 하는 것, 그리고 배움과 연결을 멈추지 않는 것이 이 급변하는 시대에 생존하고 번영하는 길임을 다시 한 번 확인했다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.