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통합검색 "애셋"에 대한 통합 검색 내용이 283개 있습니다
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현실감 더한 트윈모션 2026.1 출시, 실시간 시각화 성능 대폭 강화
에픽게임즈가 다양한 산업 분야의 크리에이터를 위해 새로운 기능과 개선 사항을 담은 ‘트윈모션 2026.1(Twinmotion 2026.1)’을 출시했다. 이번 버전은 실시간 시각화의 핵심인 현실감과 자연스러움을 강화하는 데 집중했다. 3D 모델과 실사 이미지를 합성하고 실제 카메라와 유사한 효과를 구현하는 기능뿐만 아니라 생동감 있는 환경 연출과 사용자 편의성까지 전반적인 업그레이드가 이루어졌다. 트윈모션은 언리얼 엔진 5를 기반으로 건축, 영화, 자동차, 제품 디자인 등 여러 분야에서 사실적인 시각화 작업을 지원하는 설루션이다. 직관적인 사용자 인터페이스와 강력한 라이브러리를 통해 전문가와 초보자 모두 손쉽게 사용할 수 있는 것이 특징이다. 지난 2025.2 버전에서 나나이트 가상화 지오메트리 시스템을 도입한 데 이어, 이번 2026.1 버전은 보다 정교한 표현을 위한 다양한 기능을 추가했다.     새롭게 도입된 ‘포토 매칭’ 기능은 매치 퍼스펙티브 도구를 사용해 특정 위치에 소실점을 지정하면 카메라 위치와 초점 거리를 자동으로 조정한다. 이를 통해 3D 모델과 2D 이미지를 자연스럽게 합성할 수 있으며, 3D 오브젝트에서 계산된 지면에 그림자를 투영해 현실감을 높인다. ‘자동 에지 소프트닝’은 컴퓨터 그래픽 특유의 날카로운 테두리를 부드럽게 처리하는 기능이다. 사용자가 지정한 반경까지 모서리를 자동으로 뭉툭하게 만들어 자연스러운 결과물을 얻을 수 있다. 라이팅 채널 지원을 통해 빛의 영향을 받는 요소를 정밀하게 제어하는 것도 가능해졌다. 특정 채널에 할당된 오브젝트와 라이트만 서로 반응하도록 설정할 수 있어, 제품 촬영 시 배경 조명이 제품에 영향을 주지 않도록 세밀하게 조정할 수 있다. 카메라 및 렌즈 효과도 실제와 더욱 유사하게 개선됐다. ‘오토 포커스’ 기능은 사물의 거리에 따라 초점을 자동으로 조절하며, 뎁스 오브 필드 효과로 카메라가 바라보는 지점을 자연스럽게 따라가게 할 수 있다. 아나모픽 타원 보케와 페츠발 보케 등 실제 렌즈에서 발생하는 블러 특성을 재현하는 효과도 추가됐다. 프레임 가장자리가 미묘하게 휘어지는 배럴 디스토션 기능도 함께 도입됐다. 장면의 생동감을 더하는 파티클 VFX 시스템은 전면 개편됐다. 불, 연기, 안개, 물 등의 표현 성능과 비주얼 품질이 향상됐으며 사용자가 원하는 형태로 파라미터를 조정할 수 있다. 애셋 라이브러리에는 사실적인 유럽 나무 10종이 추가됐으며, 각 나무마다 세 가지 변형 형태를 제공해 풍성한 환경을 조성할 수 있게 돕는다. 사용자 편의를 위한 워크플로 개선도 눈에 띈다. 에픽게임즈에 따르면 버전이 바뀌어도 애셋을 연속해서 활용할 수 있도록 파일 저장 구조를 개선했다. 기존에는 버전에 따라 애셋을 다시 다운로드하거나 이동시켜야 했으나, 이제는 영구적인 폴더 구조로 관리되어 반복 작업 없이 효율적인 작업이 가능하다. 기존 사용자는 에픽게임즈 런처나 데브 포털에서 트윈모션 2026.1을 내려받을 수 있다. 처음 사용하는 사용자는 공식 홈페이지에서 라이선스 옵션을 확인한 뒤 무료 체험판을 이용할 수 있다.
작성일 : 2026-04-17
어도비, 생성형 AI 비서 ‘파이어플라이 AI 어시스턴트’ 공개
어도비가 크리에이티브 에이전트 기반의 ‘파이어플라이 AI 어시스턴트(Firefly AI Assistant)’를 공개하며 생성형 AI 기술의 새로운 혁신을 선보였다. 파이어플라이 AI 어시스턴트는 어도비의 다양한 창작 도구를 하나의 대화형 인터페이스로 통합한 것이 특징이다. 이 서비스는 어도비 파이어플라이에서 곧 사용할 수 있다. 크리에이터가 일상적인 언어로 원하는 결과물을 설명하면 파이어플라이를 비롯해 포토샵, 프리미어, 라이트룸, 익스프레스, 일러스트레이터 등 크리에이티브 클라우드 앱 전반의 복잡한 작업을 조율하고 실행한다. 어도비는 이번 발표가 크리에이티브 작업 방식의 근본적인 변화를 의미한다고 설명했다. 크리에이터가 비전과 방향성을 제시하면 어시스턴트가 작업을 수행하는 구조로, 창작 과정에 드는 시간과 노력을 줄이면서도 제작자의 주도권을 유지하도록 설계했다.     영상 및 이미지 편집 기능도 강화했다. 파이어플라이 비디오 에디터에는 노이즈를 줄이고 음질을 개선하는 음성 강화 기능과 정밀한 색상 조정 기능이 추가됐다. 또한 8억 개 이상의 라이선스 애셋을 보유한 어도비 스톡을 워크플로 내에서 바로 활용할 수 있다. 이미지 편집에서는 ‘정밀도 흐름’과 ‘AI 마크업’ 기능을 도입했다. 정밀도 흐름은 슬라이더를 이용해 이미지의 변형 정도를 세밀하게 탐색할 수 있는 기능이다. AI 마크업은 브러시나 사각형 도구로 편집 위치를 직접 지정해 사물을 배치하거나 조명을 조정하는 정밀 제어를 지원한다. 어도비는 자체 모델 외에도 외부 AI 모델과의 협력을 확대했다. 클링 3.0과 클링 3.0 옴니를 비롯해 구글의 나노 바나나 2, 비오 3.1, 런웨이의 젠-4.5 등 30개 이상의 AI 모델을 파이어플라이에서 제공한다. 이를 통해 크리에이터는 작업 목적에 맞는 최적의 모델을 선택할 수 있는 유연성을 갖게 됐다. 협업 툴인 프레임닷아이오와의 통합도 이루어진다. 어시스턴트에게 작업물 공유를 요청하면 이해관계자의 피드백을 해석해 최적의 도구로 변경 사항을 자동 적용한다. 아울러 앤트로픽의 클로드와 같은 외부 모델에서도 어도비의 기능을 호출해 사용할 수 있도록 지원할 계획이다. 어도비의 데이비드 와드와니 사장은 “크리에이터의 관점과 취향이 가장 강력한 도구가 되는 시대를 이끌고 있다”면서, “파이어플라이는 모든 어도비 앱의 성능을 하나로 통합해 새로운 창작 방식을 제시한다고 밝혔다. 파이어플라이 AI 어시스턴트는 몇 주 안에 공개 베타 버전으로 제공될 예정이다. 새로운 영상 및 이미지 편집 기능과 신규 파트너 모델은 파이어플라이 플랜 이용자를 대상으로 현재 서비스 중이다.
작성일 : 2026-04-16
SysML의 블록 정의 및 사용
가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의  이해와 핵심 전략 (6)   복잡한 시스템 설계를 최적화하기 위해 시스템 모델링 언어인 SysML의 역할이 커지고 있다. 이번 호에서는 블록 정의 및 내부 블록 다이어그램을 통한 설계 애셋의 재사용성과 파라메트릭 모델을 활용한 검증 방법을 살펴본다. 또한 객체지향 시스템 엔지니어링 방법론인 OOSEM의 주요 개발 활동과 모델 요소 간의 연결 구조를 분석한다. 이를 통해 복잡한 요구사항을 체계적으로 관리하고 설계 일관성을 확보하는 통합적인 시스템 엔지니어링 접근법을 제시한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   블록 정의 및 사용   그림 1. BDD와 IBD에 의한 자동차의 ABS 시스템 예시(제동 시스템)   <그림 1>은 블록 정의 다이어그램(Block Definition Diagram : BDD)과 내부 블록 다이어그램(Internal Block Diagram : IBD)의 관계를 SysML 모델링에서의 블록 정의와 사용(Definition and Usage) 개념을 설명하는 것이다. 특히 시스템 모델에서 정의(definition)와 사용(usage)의 구분이 어떻게 나타나는지를 자동차의 ABS 시스템(제동 시스템) 예시를 통해 직관적으로 설명하고 있다. BDD는 시스템 구성 요소를 정의(definition 또는 type)하는 다이어그램이다. 여기서 블록은 하나의 설계 단위 또는 유형으로 간주되며, 그 자체로는 구현이 아닌 속성, 인터페이스, 동작 등을 기술한다. 예를 들어 Anti-Lock Controller는 하나의 중심 블록으로 정의되어 있고, Traction Detector(d1), Brake Modulator(m1), Sensor(s1)와 같은 하위 블록과 구조적 관계를 가진다. 이들 블록은 각각 독립적으로 정의된 타입이며, 다른 시스템에서도 재사용이 가능하다. Definition에서 Block은 하나의 유형(type)이며 속성, 동작, 포트 등을 정의하여 여러 콘텍스트에서 재사용된다. 연결 방식은 관계 선(연결 구조) 위주로 나타낸다. IBD는 정의된 블록을 특정 콘텍스트에서 사용하는 방식을 나타낸 다이어그램으로 정의된 블록의 실제 사용/구현 구조 표현이다. 여기서는 AntiLock Controller 블록의 내부를 구성하는 part(사용 인스턴스)들이 나타난다. Part(인스턴스 또는 역할)로 모델 내부 특정 위치에 배치된다. 연결방식은 포트와 커넥터로 물리적/논리적 인터페이스로 구성한다. 예를 들어 s1:Sensor, d1:Traction Detector, 102 · m1:Brake Modulator는 모두 정의된 블록을 특정 역할(역할/파트)로 사용하는 형태이다. 각 파트는 인터페이스 포트(c1, c2)를 통해 상호 연결되며, 모델 내 실제 연결 구조를 명시한다. Usage에서 Part는 정의된 블록의 사용 인스턴스이며 특정 콘텍스트에서 기능 역할로 배치되며 블록에 의해 타입(Type)이 지정되며 역할(role) 또는 구성요소(instance)로도 불린다. 또한 <그림 1>은 모델 기반 시스템 설계에서 중요한 개념인 정의와 사용의 분리(separation of definition and usage)를 설명하고 있다. 정의된 블록은 단일 설계 요소로서 명세되고, 이를 다양한 콘텍스트에서 조합하여 모듈화, 재사용성, 유연한 시스템 확장이 가능해진다. SysML에서 BDD와 IBD는 각각 설계와 구성, 추상화와 구현을 잇는 핵심적인 다이어그램으로 활용된다.   매개변수 - 구속조건 정의 및 사용   그림 2. 매개변수 간의 수학적 관계와 제약 조건의 정의 및 실제 시스템 모델에 적용 방법   <그림 2>는 SysML 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram)을 활용하여 매개변수(변수) 간의 수학적 관계와 제약 조건(구속조건)을 정의하고, 이를 실제 시스템 모델에 적용(usage)하는 방법을 보여준다. 실제로 매개변수와 구속조건 정의 및 사용으로 시스템의 무게 조건을 예로 들어 설명하고 있다. 구속조건 정의(Constraint Definition)의 BDD 부분은 모델링된 제약 조건을 정의한 것이다. 이 영역에서는 다음 두 개의 제약 블록(constraint block)이 정의되어 있다. Total Weight는 수식 wt = Σw로 정의되어 각 구성 요소의 무게를 모두 더하여 총 무게를 계산하는 수식이다. 입력 매개변수는 wi(각 구성 요소의 무게들)과 결과로 wt(총 무게)를 나타낸다. Max Weight는 수식 result = (wt<2000 Ton)이며 총 무게가 2000톤 미만인지 여부를 판단한다. 결과는 불린(boolean) 타입으로 반환(true 또는 false)된다. 이 두 제약 블록은 상위 분석 블록인 Ship Weight Analysis에 속하며, 전체 시스템에서 무게 제한 분석을 수행하기 위한 논리적 조건으로 사용된다. 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram)은 앞에서 정의한 제약 조건들을 Ship Weight Analysis 블록에 실제 적용한 예시이다. 이 다이어그램에서는 다음과 같은 구성으로 모델이 연결되어 있다. wt는 Total Weight 제약 블록이며 입력 값으로 w1, w2, w3가 연결되며 각각 ship.weight, cargo.weight, ammo.weight와 연결되어 전체 무게를 계산한다. Mw는 Max Weight 제약 블록이며 앞에서 계산된 총 무게 wt를 입력으로 받아 그것이 2000톤 미만인지 여부를 결과로 피드백한다. 이 다이어그램에서 사용된 두 제약 블록은 «usage» 관계로 상단의 BDD에서 정의된 constraint block을 참조하고 있으며, 결과적으로 시스템 설계 모델에 제약을 수학적으로 통합하는 구조이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02
월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02
월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02
[케이스 스터디] 2025년을 빛낸 유니티 고객 성공 사례
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.
작성일 : 2026-04-02
[케이스 스터디] 언리얼 엔진으로 새롭게 정의한 ‘케이팝 데몬 헌터스’
프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상   소니 픽처스 이미지웍스는 넷플릭스 흥행작인 ‘케이팝 데몬 헌터스’의 제작에 언리얼 엔진을 도입해 제작 파이프라인을 혁신했다. 제작 초기 단계부터 최종 렌더링 수준의 비주얼을 확인하며 창작자의 의도를 정교하게 시각화한 것이 핵심이다. 특히 유니버설 신 디스크립션(USD) 기반의 워크플로를 구축해 프리비즈와 레이아웃 과정의 효율을 높여 시네마틱한 완성도를 극대화했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ‘케이팝 데몬 헌터스’는 단순한 영화가 아니라, 하나의 문화적 현상이다. 이 넷플릭스 오리지널 애니메이션 영화는 조회 수 2억 3600만 회를 기록하며 넷플릭스 역사상 가장 인기 있는 영화로 자리잡았을뿐만 아니라, 사운드트랙 또한 빌보드 핫 100 차트 역사상 처음으로 네 곡이 동시에 톱 10에 오르는 전례 없는 기록을 세웠다. 소니 픽처스 애니메이션이 제작한 이 애니메이션은 빠른 액션 전개, 대규모 군중 연출, 콘서트 규모의 라이팅이 결합된 작품으로, 기존의 레이아웃과 프리비즈 방식으로는 결과를 사전에 판단하기 어려웠다. 액션, 라이팅, 머티리얼, 이펙트가 시네마틱한 관점에서 각각 따로가 아니라 서로 유기적으로 결합되어 어떻게 작동하는지를 확인하는 것이 핵심적인 연출 결정의 기준이었기 때문이다. 이를 제작 초반부터 가능하게 하기 위해, 소니 픽처스 이미지웍스 팀은 파이프라인 시작 단계에서 창작 의도를 보다 온전히 시각화할 수 있는 방법이 필요했고, 그 해답으로 언리얼 엔진을 선택했다.   더 빠르게 구현하는 최종 픽셀 수준의 비주얼 ‘케이팝 데몬 헌터스’는 비밀리에 초자연적 위협으로부터 세상을 수호하는 케이팝 걸 그룹 헌트릭스의 이야기를 그린다. 기상천외한 판타지 액션으로 가득한 이야기 속에서, 특히 목욕탕을 배경으로 한 액션 시퀀스는 소니 픽처스 이미지웍스에게 중요한 전환점이었다. 이 장면에서 주인공들은 새로운 라이벌 보이 밴드이자 정체를 숨긴 악령들인 사자 보이즈와 맞서던 중, 물귀신의 기습을 받는다. 소니 픽처스 이미지웍스의 제이슨 볼드윈(Jason Baldwin) 리얼타임 슈퍼바이저는 목욕탕에서 벌어지는 액션 시퀀스는 정말 놀라웠다며, “머티리얼 표현을 극대화해 모든 요소가 젖어 있고 반사되고 안개가 낀 느낌을 제대로 구현할 수 있었기 때문”이라고 밝혔다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   이 시퀀스에서 소니 픽처스 이미지웍스의 레이아웃 팀은 처음으로 실시간 볼류메트릭을 사용해, 수증기가 자욱하게 깔리고 부드럽게 확산되는 라이팅이 증기 사이를 스며드는 목욕탕 특유의 분위기를 구현했다. 이 음산한 환경 속에서 혼란스럽고 긴박한 난투극이 벌어지며, 팀은 안개와 수증기가 가득한 공간에서 빠르고 격렬한 전투 연출을 구현해야 하는 과제에 직면했다. 소니 픽처스 이미지웍스의 애덤 홈즈(Adam Holmes) 비주얼라이제이션 총괄은 “언리얼 엔진을 처음 접한 레이아웃 아티스트 한 명이 약 일주일 만에 이 메인 액션 신(scene)의 기본 레이아웃인 블록아웃을 완성했다”고 설명했다. 이 초기 블록아웃을 통해 팀은 복잡한 액션 동선, 독창적인 카메라 워크, 그리고 검이 악령을 폭발시키는 모든 시각 효과까지 함께 구현할 수 있었고, 해당 신이 지향하는 시네마틱한 비전을 생생하게 표현할 수 있었다. 라이팅, 머티리얼, 분위기, 카메라가 유기적으로 작동하는 방식을 제작 초기 단계부터 확인할 수 있었기 때문에, 팀은 시퀀스의 감정적 톤을 설정해 나갈 수 있었다. 젖은 타일의 광택, 수증기의 밀도, 빠르게 전개되는 카메라 워크는 긴장감과 스펙터클을 극대화하며 액션 신에 드라마와 몰입감을 더했다. 궁극적으로 이러한 초기 시각화 작업은 시퀀스의 최종적인 예술적 효과를 한층 끌어 올리는 역할을 수행했다. 볼드윈은 “레이아웃 단계에서 모든 요소가 최종 렌더에 가까운 수준으로 함께 결합되는 모습을, 게다가 그렇게 빠르게 세팅할 수 있다는 점이 정말 놀라웠다”고 말했다.   마야, 언리얼 엔진, USD를 연결하는 파이프라인 오토데스크의 마야(Maya)와 언리얼 엔진간의 워크플로는 소니 픽처스 이미지웍스의 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 애니메이션 파이프라인의 핵심 기반이었다. 홈즈는 “마야 파이프라인에서 개발한 애니메이션 릭을 언리얼 엔진으로 가져오는 과정은 매우 중요하고, 이를 자동화하기 위해 여러 스크립트를 만들었다”고 설명했다. 레이아웃 샷의 애니메이션 작업이 완료되면 이를 다시 마야로 보내서 적용할 수 있으며, 레이아웃 아티스트가 완성한 모든 작업을 그대로 유지할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   이 워크플로는 소니 픽처스 이미지웍스가 유니버설 신 디스크립션(Universal Scene Description : USD)을 본격적으로 도입하면서 한 단계 더 발전했다. USD를 활용함으로써 내부 툴과 언리얼 엔진 간에 애셋 이동 과정이 더 빠르고 일관되게 이루어질 수 있었다. 볼드윈은 “이제 모델링 단계에서 애셋을 기존 파이프라인에 보내면, 이 데이터를 USD를 통해 매우 손쉽고 안정적으로 언리얼 엔진으로 가져왔다가 다시 내보낼 수 있다”라고 전했다. 소니 픽처스 이미지웍스에게 이러한 방식의 작업은 아티스트들이 사용하는 크리에이티브 툴 간의 반복 작업에 큰 변화를 가져왔다. 소니 픽처스 이미지웍스의 황종환 리얼타임 파이프라인 슈퍼바이저는 “초기에는 시퀀스 하나를 익스포트하는 데만 6~8시간이 걸렸다. 하지만 소스 코드에 접근할 수 있다는 점이 큰 전환점이 되었다. 그 덕분에 작업 시간을 30분으로 줄일 수 있었고, 지금은 시퀀스를 5분 만에 익스포트한다”고 설명했다.   캐릭터, 군중, 콘서트 라이팅의 확장 팀은 언리얼 엔진의 컨트롤 릭을 활용해 수십 명의 캐릭터 애니메이션을 엔진에서 직접 제작했다. 소니 픽처스 이미지웍스의 릴리아 라이(Lillia Lai) 리깅 개발 리드는 “언리얼 엔진에서 컨트롤 릭을 구성하기로 한 이유는 실행 속도가 매우 빠르기 때문이다. 하나의 신에서 필요하다면 최대 20명에서 30명에 이르는 여러 캐릭터를 동시에 다룰 수 있다”고 말했다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   ‘케이팝 데몬 헌터스’에서 세 명의 주인공은 각 시퀀스마다 서로 다른 커스텀 의상을 착용한다. 이를 위해 소니 픽처스 이미지웍스는 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템을 활용해 의상과 액세서리를 즉시 교체할 수 있는 캐릭터 시스템을 구축했다. 이 시스템은 무작위로 조합된 다양한 캐릭터로 가득 찬 대규모 군중을 제작할 때 그 진가를 발휘했다. 라이는 “단 하나의 체형과 여러 헤어스타일만 만들면 된다. 그런 다음 원하는 조합으로 헤어스타일과 의상을 교체하고, 이를 언리얼 엔진의 폴리지 모드와 결합해 공연장 전체를 빠르게 채울 수 있었다”고 설명했다. 폴리지 모드는 원래 언리얼 엔진 신에 식물과 나무를 손쉽게 배치하기 위해 설계된 기능이다. 팀은 이 기능을 공연장에 모인 군중을 구현하는 데 적용하면서, 폴리지 모드 툴을 활용하는 새로운 방법을 발견할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   공연장 신을 방대한 규모의 다양한 관객으로 채우는 것은 물론, 프리비즈 단계부터 콘서트 전체 라이팅이 환경에 미치는 영향을 직접 탐색할 수 있었다. 홈즈는 “그 효과를 제대로 시각화할 수 있는 유일한 방법은 언리얼 엔진을 사용하는 것이었다”고 말했다. 프리비즈 아티스트들은 파이프라인의 마지막 단계가 아니라 시작 단계에서부터 아름답고 놀라운 신을 구성할 수 있었으며, 소니 픽처스 애니메이션과 이미지웍스의 크리에이티브 팀은 그 어느 때보다 다양한 시각적 옵션을 확보할 수 있었다. 아티스트는 콘서트가 어떤 느낌일지 상상하는 대신, 공연의 에너지와 규모를 실시간으로 대응하며 각 노래의 감정적 임팩트를 극대화하기 위해 안무, 무대 연출, 라이팅을 조정할 수 있었다. 이 기술로 팀은 시작 단계부터 더 큰 스케일과, 한층 강화된 시네마틱한 환경을 구현했다. 볼드윈은 “이런 경험은 난생 처음이었다”라고 놀라움을 표현했다. 이 콘서트 신에서 수백 개의 라이팅에 애니메이션을 적용한 뒤, 이미지웍스 팀은 이를 USD를 통해 파운드리(Foundry)의 카타나(Katana)로 익스포트할 수 있는 플러그인을 제작했고, 그 결과 언리얼 엔진과 카타나 간 라이팅을 거의 일대일에 가깝게 일치시킬 수 있었다. 홈즈는 “프레임마다 키를 베이킹하지 않고도 카타나에서 언리얼 엔진 애니메이션을 유지할 수 있도록 F 커브를 익스포트하는 방식을 개발했다. 그렇게 하면 수천 프레임에 달하는 불필요한 데이터가 추가로 생성되지 않는다”고 설명했다. 원본 라이팅 커브를 유지함으로써 프리비즈부터 최종 라이팅까지 콘서트의 리듬과 에너지를 그대로 유지할 수 있었다. 이를 통해 아티스트들은 복잡한 애니메이션을 다시 제작할 필요 없이 반복 작업을 이어갈 수 있었다. ‘케이팝 데몬 헌터스’에서의 이러한 라이팅 실험을 통해 이미지웍스는 리얼타임과 기존 라이팅 워크플로 간의 경계를 확장할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   차세대 애니메이션 파이프라인 구축 ‘케이팝 데몬 헌터스’는 강력한 최첨단 기술이 애니메이션 제작 방식을 어떻게 혁신하고 있는지를 보여주는 대표적인 사례이다. 이 프로젝트에서 소니 픽처스 이미지웍스는 CG 레이아웃 파이프라인 전반을 재정비해 다양한 영역을 현대화했으며, 리얼타임 기술과 USD 프레임워크를 결합해 이전에는 불가능했던 방식으로 부서 간 협업을 이뤄냈다. 홈즈는 “이번 작품에서 구축한 기반 덕분에 현재와 향후 프로젝트에서 레이아웃과 프리비즈 과정의 속도와 효율이 20~25% 가량 향상될 것으로 기대하고 있다”고 전했다. 볼드윈은 “언리얼 엔진이 무엇을 할 수 있는지, 우리가 무엇을 해낼 수 있는지 알고 있었기 때문에 그대로 실행에 옮겼다. 그 결과 현재는 매우 견고한 파이프라인을 구축하게 되었다”고 설명했다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   소니 픽처스 이미지웍스 팀은 신 개발 방식을 간소화하고 파이프라인을 재정립함으로써 퍼포먼스와 스케일, 그리고 시각적인 에너지에 더욱 집중할 수 있었으며, 이는 ‘케이팝 데몬 헌터스’의 핵심인 역동적인 스토리텔링을 뒷받침했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02
AMD, 크리에이터 및 개발자 겨냥한 고성능 프로세서 ‘라이젠 9 9950X3D2’ 공개
AMD가 오는 4월 22일, 듀얼 3D V-캐시(3D V-Cache) 기술을 적용한 데스크톱 프로세서인 ‘라이젠(Ryzen) 9 9950X3D2’ 듀얼 에디션을 전 세계 시장에 출시한다고 밝혔다. AMD의 잭 후인(Jack Huynh) 컴퓨팅 및 그래픽 그룹 수석 부사장은 이번 신제품이 차세대 애플리케이션을 위한 혁신의 결과물임을 강조했다. 라이젠 9 9950X3D2는 두 개의 칩렛 모두에 2세대 3D V-캐시 기술을 적용해, 기존 라이젠 시리즈 중 최대 용량인 총 208MB의 캐시를 탑재한 것이 특징이다.   ▲ 출처 : AMD 유튜브 캡처   AMD에 따르면, 이번 프로세서의 핵심은 컴퓨팅 다이(compute die) 바로 위에 대용량 캐시를 수직으로 적층한 구조에 있다. 이런 설계는 데이터와 CPU 코어 사이의 거리를 좁혀 지연 시간을 줄여준다. 결과적으로 더 많은 게임 데이터와 애셋, 작업 데이터를 코어 바로 옆에 배치함으로써 까다로운 워크로드에서도 높은 응답성을 확보할 수 있게 되었다. 라이젠 9 9950X3D2는 16개의 ‘젠(Zen) 5’ 코어를 기반으로 설계된 플래그십 모델이다. 특히 최대 200W의 TDP(열 설계 전력)를 지원하도록 설계되어 성능 향상을 위한 충분한 헤드룸을 제공한다. 이를 통해 사용자는 라이젠 9 X3D 시리즈 특유의 게이밍 성능은 물론, 초고속 데이터 액세스가 필요한 전문 작업에서도 최상급의 성능을 경험할 수 있다. 이번 제품은 특히 대규모 소스 코드 빌드, 게임 엔진 컴파일, AI 모델링, 3D 렌더링 등 복잡한 콘텐츠 제작 파이프라인에서 높은 성능을 발휘한다. AMD의 발표에 따르면, 다빈치 리졸브, 블렌더, 언리얼 엔진, 크로미움 등의 환경에서 기존 라이젠 9 9950X3D 대비 약 5~10%의 성능 향상을 제공한다. AMD는 이번 신제품이 기존 AM5 플랫폼과 호환되어 간편한 업그레이드가 가능하며, 고성능 컴퓨팅 환경을 필요로 하는 개발자와 전문가들에게 새로운 기준을 제시할 것으로 기대하고 있다. 잭 후인 부사장은 “라이젠 9 9950X3D2는 메인스트림과 하이엔드 데스크톱 사이의 간극을 메우는 제품”이라면서, “이제 게이머와 크리에이터는 더 이상 성능을 위해 용도를 선택할 필요 없이 하나의 프로세서로 두 영역 모두에서 최고의 경험을 누릴 수 있을 것”이라고 전했다.
작성일 : 2026-03-27
옥타브, AI 기반 자산 관리 역량으로 IDC 마켓스케이프 EAM 부문 ‘리더’ 선정
옥타브(Octave, 전 헥사곤 ALI)가 ‘IDC 마켓스케이프 : 2025-2026년 전 세계 AI 기반 자산집약 산업용 엔터프라이즈 자산 관리(EAM) 애플리케이션 제공업체 평가’ 보고서에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. IDC 마켓스케이프는 설비 집약형 환경을 지원하는 공급업체를 대상으로 유지보수, 신뢰성, 모바일, 구성 가능성, AI 기반 워크플로 등 주요 영역의 역량을 평가한다. 옥타브는 전략과 역량에 대한 종합 평가를 통해 자사의 엔터프라이즈 자산 관리 설루션인 ‘옥타브 어튠 EAM(Octave Attune EAM)’으로 리더 카테고리에 이름을 올렸다. 옥타브 어튠 EAM 플랫폼은 클라우드와 온프레미스 환경을 모두 지원한다. 복잡한 운영 환경에서 작업 지시 관리, 애셋 추적, 재고 및 안전 관리 등을 통합 수행하는 것이 특징이다. 옥타브는 자사의 AI 전략이 데이터 가치 극대화와 인력 생산성 향상에 초점을 맞춘다고 소개했다. 생성형 AI 엔진인 ‘옥타브 아리아(Octave Aria)’를 통해 자산 생애주기 전반의 인사이트를 제공하며, 올해 안에 에이전틱(agentic) AI 기능도 순차적으로 도입할 계획이다. IDC는 보고서를 통해 옥타브의 광범위한 파트너 생태계를 높게 평가했다. IDC의 브라이언 오루크 리서치 매니저는 “옥타브의 생성형 AI 전략은 이미 운영 단계에 진입했다”며 “다양한 글로벌 시장에서 자산 집약형 산업을 지원할 역량을 갖췄으며 에이전틱 AI 기능은 2026년 도입될 것으로 기대된다”고 분석했다. 옥타브의 조 니콜스 제품 관리 및 운영 부문 부사장은 “이번 리더 선정은 자산 생애주기 전반을 최적화하려는 옥타브의 지속적인 노력이 결실을 맺은 것”이라며, “조직이 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 실질적인 AI 도구를 제공하겠다”고 밝혔다. 한편 옥타브는 유틸리티 및 석유·가스 산업 분야의 AI 기반 EAM 평가 보고서에서도 각각 ‘주요 플레이어’로 선정되며 시장 경쟁력을 입증했다. 옥타브 어튠 EAM과 옥타브 네트웍스(Octave NetWorks) 간의 통합을 통한 공간 정보 기반 유지보수 최적화 역량 등이 주요 강점으로 꼽혔다.
작성일 : 2026-03-25
유니티, 코딩 없는 웹 기반 3D 에디터 ‘유니티 스튜디오’ 정식 출시
유니티는 코딩이나 복잡한 과정 없이 3D 콘텐츠를 만들고 공유할 수 있는 웹 기반 에디터인 ‘유니티 스튜디오(Unity Studio)’를 정식으로 출시했다. 유니티 스튜디오는 제조와 자동차, 건축 등 다양한 산업 분야를 위해 설계되었으며 팀 단위의 협업을 통해 3D 아이디어를 실제 결과물로 구현하도록 돕는다. 사용자는 화면에서 요소를 직접 끌어다 놓는 드래그 앤 드롭 방식을 사용하여 3D 데이터를 불러올 수 있다. 이를 통해 제품 데모나 교육용 장면, 튜토리얼, 컨피규레이터 등의 콘텐츠를 손쉽게 제작한다. 제작한 결과물은 여러 기기에서 공유할 수 있어 검토와 수정 과정을 줄이고 의사결정 속도를 높이는 피드백 루프를 형성한다. 유니티 스튜디오는 유니티 애셋 매니저를 포함하고 있으며 CAD 및 BIM 등 다양한 형식의 3D 데이터를 지원하는 유니티 애셋 트랜스포머와 함께 유니티 생태계에 통합되어 있다. 유니티는 이를 통해 복잡한 3D 데이터 준비부터 제작과 공유에 이르는 모든 과정을 하나의 흐름으로 연결하는 엔드투엔드 워크플로를 제공한다고 설명했다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “유니티 스튜디오는 팀이 아이디어를 빠르게 구현하고 피드백 주기를 단축해 전체 프로젝트의 속도를 높이도록 지원한다”면서, “앞으로도 현장의 복잡성을 낮추고 기업이 디지털 전환을 실질적인 실행 단계로 옮기는 데 중요한 역할을 하겠다”고 밝혔다.     한편, 유니티는 제품 출시를 기념해 3월 31일부터 5월 1일까지 ‘유니티 스튜디오 챌린지’를 진행한다고 전했다. 이번 행사는 참가자들이 유니티 스튜디오로 인터랙티브 3D 콘텐츠를 직접 제작해 출품하는 방식으로 운영된다. 3D 아티스트와 CAD 및 BIM 디자이너, 산업계 3D 콘텐츠 디자이너 등이 참여 대상이다. 응모 분야는 컨피규레이터와 튜토리얼, 익스테리어 및 인테리어, 유나이트 서울 2026 메인 큐브 부스, 자유 주제 등 다섯 가지다. 챌린지 첫날에는 유니티 전문가들이 참여하는 온라인 세미나와 질의응답 시간을 마련해 참가자들의 이해를 돕는다. 챌린지 우승자에게는 유니티 코리아와 글로벌 유니티 소셜 채널을 통한 홍보 기회를 주며, 하반기에 열리는 ‘유나이트 서울 2026’에 초청해 세션 발표와 프로젝트 시연 기회도 제공한다.
작성일 : 2026-03-19