BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 바이브 코딩(vibe coding)이 열풍이다. 이번 호에서는 오픈AI(OpenAI)가 개발한 바이브 코딩을 지원하는 멀티 에이전트 코덱스(Codex)의 사용법을 간략히 소개한다. 얼마 전 챗GPT(ChatGPT) 프로 버전에 무료로 오픈된 코덱스와 오픈소스 코덱스 버전(CLI)의 사용법을 모두 설명한다.   ■ 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. Codex | OpenAI   2025년 4월 중순에 OpenAI o3, o4, Codex가 공개되었다. 멀티 AI 에이전트 기능을 충실히 구현한 영상 데모가 업로드되었고, 특히 자동화 코딩을 지원하는 코덱스가 로컬 컴퓨터에서 실행 가능한 형태로 공개된 점이 인상적이었다.   그림 2. 오픈AI o3, o4, 코덱스 공개 영상   코덱스는 단순한 코드 생성에 그치지 않고 버그 수정, 테스트 실행, 코드 리뷰 제안 등 복잡한 개발 업무를 자동화한다. 각 작업은 사용자의 코드 저장소가 사전 로드된 격리된 클라우드 샌드박스 환경에서 독립적으로 실행되며, 작업의 복잡도에 따라 1분에서 30분 이내에 결과를 제공한다. 또한, 코덱스는 작업 수행 과정에서 생성된 터미널 로그와 테스트 출력 등의 증거를 제공하여, 사용자가 변경 사항을 추적하고 검토할 수 있도록 지원한다.코덱스 코드 및 도구는 깃허브(GitHub)에 공개되었다. Codex Lightweight coding agent that runs : https://github.com/openai/codex 6월 초에는 챗GPT 프로 사용자에게 코덱스 기능이 공개되었다. 코덱스는 챗GPT의 사이드바를 통해 접근할 수 있으며, 사용자는 자연어로 코딩 작업을 지시하거나 기존 코드에 대한 질문을 할 수 있다. 또한 코덱스는 사용자의 개발 환경과 유사하게 구성할 수 있어, 실제 개발 환경과의 통합이 용이하다. 보안 측면에서도 코덱스는 격리된 환경에서 실행되며, 인터넷 접근은 기본적으로 비활성화되어 있다. 필요한 경우 특정 도메인에 대한 접근을 허용할 수 있으며, 이를 통해 외부 리소스를 사용하는 테스트나 패키지 설치 등이 가능하다. 코덱스는 현재 챗GPT 프로/팀/엔터프라이즈 사용자에게 제공되며, 플러스 및 에듀 사용자에게도 점차 확대되고 있다. 또한, 코덱스 CLI(Codex CLI)를 통해 터미널 환경에서도 코덱스의 기능을 활용할 수 있어, 다양한 개발 환경에서의 활용이 가능하다.(openai.com)   챗GPT에서 코덱스 사용법 코덱스를 활용한 전체 사용 과정은 단순한 코드 자동 생성 수준을 넘어, 실제 소프트웨어 개발의 전 과정을 자연어 기반으로 자동화하는 방식으로 개발되어 있다. 코덱스는 현재 깃허브를 기본 연결해 사용하도록 되어 있어, 다음과 같이 필자의 깃허브 프로젝트를 연결해 실습을 진행했음을 밝힌다. https://github.com/mac999/AI_agent_simple_function_ call.git 참고로, 필자는 필자의 깃허브 저장소를 이용하였지만, 독자는 각자 깃허브에 로그인한 후 본인의 프로젝트 개발을 진행할 저장소를 선택해야 한다. 아울러, 바이브 코딩 결과물이 제대로 동작하려면 반드시 챗GPT 등을 이용해 미리 PRD(Product Requirement Document)에 요구사항을 명확히 작성한 후, 이를 바이브 코딩 도구에 입력해 프로젝트와 코드를 생성하도록 하는 것이 좋다.   그림 3. 식사 레스토랑 평가용 앱 개발을 위한 PRD 문서 예시(How to vibe code : 11 vibe coding best practices, https://zapier.com)   프로젝트 시작 : 코드 저장소 구성 및 환경 연결 챗GPT 프로의 왼쪽 메뉴에서 <그림 4>와 같이 코덱스를 실행하면, 연결할 깃허브 계정 및 저장소를 요청한다. 코덱스에서 <그림 4>와 같이 본인의 깃허브 계정을 연결한다.   그림 4     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

유니티가 유니티 6의 두 번째 업데이트인 ‘유니티 6.2(Unity 6.2)’ 정식 버전을 출시했다. 이번 업데이트는 데이터 중심의 안정성 개선, AI 기반 생산성 극대화, 최신 플랫폼 개발 환경 강화 등 개발자들이 한층 더 합리적이고 효율적으로 창작할 수 있는 생태계 확장에 초점을 뒀다.     먼저, 유니티는 개발자가 유니티 생태계 전반에서의 데이터 수집, 관리, 사용 등을 파악하고 통제할 수 있도록 새로운 ‘개발자 데이터 프레임워크(Developer Data Framework)’를 제공한다. 이 프레임워크는 각 프로젝트 내에서 데이터가 활용되는 방식을 개발자에게 투명하게 보여주고, 세부적으로 직접 제어할 수 있는 기능을 지원한다. 또한 다양한 기기에 걸쳐 프로젝트의 성능과 안정성을 실시간으로 모니터링하는 데 도움을 주는 ‘향상된 진단 기능’을 제공한다. 충돌 및 ANR(Application Not Responding) 등에 대한 문제를 빠르게 진단하고, 심층적인 데이터를 제공함으로써 더 원활한 게임 플레이와 플레이어 유지율 향상에 도움을 준다. 유니티 6.2부터 에디터에 통합된 ‘유니티 AI(Unity AI)’는 번거로운 작업 자동화, 애셋 생성 등 개발 워크플로 간소화 및 가속화를 지원한다. 컨텍스트 기반 ‘어시스턴트(Assistant)’ 기능을 통해 개발자들은 자세한 내용을 설명하지 않고도 프로젝트 애셋을 프롬프트로 드래그하면 게임 오브젝트, 스크립트, 프리팹 등에 대해 신속한 지원을 받을 수 있다. 스크립트나 오류 메시지 등 문제를 더 쉽게 파악하고 해결하는 ‘콘솔 오류 디버그’ 기능도 제공한다. 아울러 오브젝트 생성, 애셋 배치, 신 설정 자동화를 비롯해 스프라이트, 텍스처, 애니메이션, 사운드 등 다양한 플레이스홀더 애셋을 워크플로 내에서 매끄럽게 생성하고 활용할 수 있다. 일정 기준 이상의 광원이나 리지드보디(Rigidbody, 게임 개체의 물리적 속성을 시뮬레이션하는 데 사용되는 구성 요소)가 없는 오브젝트를 손쉽게 검색하고, 이름·레이어·컴포넌트 등을 일괄 수정 및 정리하는 것도 가능하다. 현재 유니티 AI는 베타 버전으로 제공하며, 개발자 커뮤니티 피드백을 바탕으로 더욱 고도화해 나갈 예정이다. 유니티 6.2는 ‘안드로이드 XR 패키지(Android XR package)’를 통해 관련 애플리케이션 제작에 필요한 안정적이고 완성도 높은 기반을 제공한다. 핸드 메시를 시각화해 오클루전에 활용할 수 있으며, URP(Universal Render Pipeline)에서 후처리 효과에 대한 GPU 부하를 줄여 색 보정 및 비네팅과 같은 이미지 효과를 보다 실용적으로 구현할 수 있다. 또한 디스플레이의 주사율을 동적으로 조정하는 기능을 지원해 더욱 매끄러운 성능을 제공한다. 이밖에 ▲맞춤형 에디터 기반 그래프 툴을 구축할 수 있도록 지원하는 API 프레임워크 ‘그래프 툴킷’ ▲자동으로 LOD(Level of Detail)를 생성해 반복 수정 작업을 최소화하는 ‘메시 LOD’ ▲몰입형 XR 및 게임 환경을 위한 사용자 인터페이스(UI)를 직접 렌더링할 수 있는 ‘월드 스페이스 UI’ 등의 기능도 제공한다.

한국후지필름비즈니스이노베이션(한국후지필름BI)이 8월 20일~23일까지 일산 킨텍스에서 열리는 ‘K-PRINT 2025’에 참가한다고 밝혔다. ‘K-PRINT 2025’는 디지털 인쇄, 라벨, 패키지, 텍스타일, 사인(Sign) 산업까지 다양한 인쇄 분야를 아우르는 전시회로, 인쇄 산업의 최신 기술과 미래 비전을 한눈에 조망할 수 있는 행사다. 한국후지필름BI는 이번 전시에서 ‘스포트라이트 온 스팟 컬러즈(Spotlight on Spot Colours)'와 ‘스마트 DX 설루션(Smart DX Solution)'을 주제로, 차별화된 별색 인쇄 기술과 업무 자동화를 위한 DX 전략을 선보인다. 부스를 방문하는 참관객은 창의적인 컬러 표현이 가능한 인쇄 장비부터, 실질적인 생산성 향상을 이끄는 비즈니스 설루션까지 다양한 기술을 체험할 수 있다. 전시 부스에서는 생동감 있는 별색 인쇄를 구현하는 6컬러 디지털 인쇄기 ‘레보리아 프레스(Revoria Press) PC1120’, 공간 효율성과 별색 인쇄 기능을 갖춘 5컬러 인쇄기 ‘레보리아 프레스 SC285S’, 프리프레스(Prepress) 워크플로 자동화 설루션 ‘레보리아 XMF 프레스레디(Revoria XMF PressReady)’, 그리고 가변 데이터 편집이 가능한 비즈니스 문서 자동화 설루션 ‘OL 커넥트 데스크톱’ 등 다양한 장비와 소프트웨어가 소개된다. 이외에도 한국후지필름BI는 RPA(로봇 프로세스 자동화), AI, 클라우드 기반의 다양한 비즈니스 설루션을 통해, 인쇄를 넘어 기업 전반의 생산성과 운영 효율을 극대화하는 디지털 전환 전략을 함께 제시할 예정이다.     전시 기간 동안 부스 내에서는 하루 3회에 걸쳐 장비 및 설루션 데모 프로그램이 진행된다. 시연 내용은 ▲가변 데이터 처리 및 프리프레스 자동화 ▲디지털 인쇄기 제품 소개 ▲생산 공정 효율화 설루션 등으로 구성되어, 현장에서 제품과 기술을 직접 확인할 수 있는 기회를 제공한다. 한편, 전시 첫날인 8월 20일 킨텍스 제2전시장 컨퍼런스룸에서는 ‘디지털 인쇄, 새로운 지평을 열다’를 주제로 특별 세미나가 열린다. 세미나는 ▲‘젯프레스(Jet Press) 1160CF’ 제품 소개 ▲RPA 기반 스마트 인쇄 공정 자동화 전략 ▲AI·클라우드 기반 지능형 인쇄 설루션 접근법 ▲IT 인프라 및 사이버 보안 전략 등 총 4개의 주제로 구성된다. 한국후지필름BI의 하토가이 준 대표는 “이번 ‘K-PRINT 2025’에서는 별색 인쇄 기술이 구현하는 차별화된 출력 품질과 업무 전반의 생산성을 높여줄 다양한 비즈니스 설루션을 선보일 예정”이라며, “앞으로도 인쇄 산업의 디지털 전환을 선도하며, 고객의 비즈니스 성장과 혁신을 지원하는 든든한 파트너가 되겠다”고 밝혔다.

대원씨티에스가 마이크론 크루셜 T710 Gen5 NVMe 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 한국 시장에 정식 출시했다. Ai 애플리케이션과 고부하 작업을 매끄럽게 처리할 수 있도록 설계된 이번 신제품은 용도와 목적에 따라 선택할 수 있게 1TB, 2TB, 4TB의 세 가지 용량으로 나뉜다. 신제품 마이크론 크루셜 T710 Gen5 NVMe SSD은 PCIe 5.0 인터페이스와 실리콘모션 SM2508 컨트롤러, 마이크론 G9 TLC NAND 조합으로 초고속 전송 과정에서도 일관된 지연시간을 유지한다. 특히 순차 읽기 1만 4900MB/s, 쓰기 1만 3800MB/s, 랜덤 4KB 작업시 쓰기 기준 최대 2.3M IOPS를 구현해 소비자용 스토리지의 성능 한계를 끌어올렸다.     또한 Microsoft DirectStorage 최적화를 갖춰 AAA 타이틀 게임의 오픈월드 스트리밍, 실시간 레이트레이싱, 대규모 AI 모델 호출 같은 고부하 상황에서 시스템 병목을 줄이고, 8K RAW 영상이나 초대형 디자인 파일도 빠르게 캐시·편집할 수 있다. 전력 회로와 열 설계도 개선됐다. 이전 세대 Gen5 SSD 대비 IOPS당 전력 효율은 67% 향상됐고 소비 전력은 약 25% 낮췄다. 기본 부착된 구리 코팅 라벨이 컨트롤러와 낸드 발열을 방열판으로 빠르게 전달하며, 연속 부하 환경을 겨냥한 통합 히트싱크 모델도 마련돼 노트북·데스크톱·워크스테이션 등 다양한 사용 환경에서 안정된 온도를 유지한다. 내구성은 4TB 제품 기준 최대 2400TBW에 달한다. 이외에도 다단계 데이터 무결성 알고리즘, ECC 오류 수정, TCG Opal 2.01 암호화, SMART 자가 진단, TRIM, 동적 쓰기 가속, 디바이스 슬립 모드 등 고급 기능도 기본 탑재해 대용량 프로젝트 파일과 민감한 업무 데이터도 안전하게 보호한다. 1TB·2TB·4TB로 나뉘는 각각의 제품은 구형 PCIe 3.0과 4.0 플랫폼에서도 동작하기에 업그레이드 주기를 앞둔 사용자는 물론 게이머, 크리에이터, AI 연구·개발 환경까지 포괄적으로 대응할 수 있다. 대원씨티에스는 자사가 공급하는 마이크론 제품에 대해 자체 운영하는 직영 서비스 센터를 통해 최대 5년간 프리미엄 기술지원 및 차별화된 A/S 서비스를 제공한다고 밝혔다. 제품 구분은 패키지 겉면에 부착된 대원씨티에스 정품 스티커 유/무로 확인할 수 있다.  대원씨티에스의 남혁민 본부장은 “AI 시대에는 데이터 처리 속도가 곧 경쟁력이다. 초고속 스토리지는 시스템 전체 응답성을 좌우하는 핵심 부품이며, 마이크론 크루셜 T710은 업계의 요구를 충족하는 차세대 저장 장치”라면서, “PCIe 5.0의 잠재력을 온전히 발휘하면서도 전력 효율과 발열 제어까지 만족시킨 T710은 게이머와 크리에이터, AI 연구자 모두에게 안정적인 설루션이 될 것”이라고 밝혔다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 60FPS의 고퀄리티 대규모 오픈 월드 제작 지원, 애니메이션 및 리깅 워크플로 향상, 엔진 내에서 메타휴먼의 직접 제작 지원, 워크플로 향상을 위한 UI/UX 간소화, 시네마틱 및 퍼포먼스 캡처 워크플로 향상 등   언리얼 엔진(Unreal Engine)의 최신 버전인 언리얼 엔진 5.6이 출시됐다. 이번 출시의 주요 목표 중 하나는 현세대 하드웨어에서 60FPS로 부드럽게 실행되는 초고퀄리티의 대규모 오픈 월드를 제작할 수 있도록 지원하는 것이다. 또한 애니메이션 및 리깅 워크플로를 궁극적으로 엔진 중심으로 발전시켜, 외부 DCC 툴을 오가는 번거로움을 줄였으며, 메타휴먼도 직접 엔진에서 완전히 제작할 수 있어 보다 간결하고 효율적인 창작이 가능해졌다. 이 외에도, 필수 툴에 더 빠르게 접근할 수 있고, 더 나은 애셋 정리를 위한 기능을 제공하며, 프로시저럴 및 버추얼 프로덕션 툴세트도 대폭 업데이트되어 더 빠른 제작을 지원하는 등 언리얼 엔진 5.6은 더 빠르고 스마트하게 작업할 수 있도록 다양한 향상된 기능을 제공한다.   ▲ 참고 이미지 : 언리얼 엔진 5.6 기능 하이라이트   강력한 고퀄리티의 60FPS 오픈 월드 언리얼 엔진 5.6은 현세대 콘솔, 고사양 PC, 최신 모바일 디바이스에서 60FPS의 일관되게 렌더링되는 게임을 개발하고 출시하는 데 필요한 최적화된 툴세트를 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(CD PROJEKT RED)   하드웨어 레이 트레이싱(HWRT) 시스템 향상으로 루멘 글로벌 일루미네이션의 성능이 한층 더 향상됐다. 주요 CPU 병목 현상을 제거하여 더 복잡한 신(scene)도 60FPS의 매끄러운 프레임 속도를 유지할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(CD PROJEKT RED)   또한, 런타임 시 스태틱 콘텐츠를 스트리밍할 때 전반적인 언리얼 엔진의 성능도 향상됐다. 패스트 지오메트리 스트리밍 플러그인(실험 단계)을 사용하면 변하지 않는 대량의 스태틱 지오메트리를 더 많이 포함한 월드도 일정한 프레임 속도로 더 빠르게 로드할 수 있으며, 비동기 피직스 스테이트 생성 및 제거 등 콘텐츠 스트리밍의 향상된 기능을 통해 모든 프로젝트에서 이점을 함께 누릴 수 있다. 60FPS 환경과 최신 콘솔 및 데스크톱 플랫폼에 맞춰 최적화된 디바이스 프로파일도 업데이트돼, 이를 통해 목표로 하는 성능을 달성하고, 설정을 최소화하며, 플레이어에게 보다 매끄러운 고퀄리티의 게임을 제공할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 패스트 지오메트리 스트리밍   가속화된 애니메이션 제작 이번 버전에서는 에디터 내 애니메이션 툴세트의 대규모 업데이트를 통해 더 빠르고 정확하며 제어가 가능한 애니메이션을 제작할 수 있도록 지원한다. 완전히 새롭게 재편된 모션 트레일을 사용하면 애니메이션을 시각적이고 직관적인 방식으로 편집할 수 있다. 이제 액터와 캐릭터 제어 기능이 통합되어 뷰포트에서 대상 애니메이션의 궤적과 간격을 직접 조정할 수 있으며, 점선(Dashed), 시간 기반(Timebased), 속도/분포(Heat/Speed) 모드 등 다양한 스타일을 선택할 수 있고 핀 고정, 오프셋, 스페이스 등의 기능을 통해 보다 정밀한 작업을 할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 모션 트레일   트윈 툴도 새롭게 개편되어, 컨트롤 또는 선택한 키에 대한 애니메이션을 더 빠르고 세밀하게 조정할 수 있다. 또한 새로운 단축키가 추가되어 슬라이더를 간접적으로 조정할 수 있고, 다양한 슬라이더 유형 간 전환 및 오버슈트 모드로 전환할 수 있으며, 새로운 타임 오프셋 슬라이더의 추가로 더 정밀하게 애니메이션을 생성하고 편집할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 트윈 툴   커브 에디터 툴바도 속도와 성능을 위해 새롭게 디자인했는데, 키프레임을 더 쉽게 조작할 수 있도록, 아이콘이 간소화되고 통합되었으며, 새로운 트윈 툴이 커브 에디터 인터페이스에 직접 탑재되어 더 빠르게 사용할 수 있다. 여기에 새로운 래티스 툴과 스마트 키 스냅 기능도 추가되어 더 많은 키프레임 데이터를 더 효과적으로 조정할 수 있게 됐다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 커브 에디터   최신 시퀀서 업데이트를 통해 타임라인을 더욱 정밀하게 제어할 수 있다. 새로운 시퀀서 내비게이션 툴을 사용하면 복잡한 계층구조를 탐색할 수 있으며, 실시간 오디오 스크러빙 기능으로 애니메이션, 대화, 이펙트를 정확하게 동기화할 수 있다. 또한 현지화된 오디오를 기반으로 스케일을 상대적으로 조정(실험 단계)할 수 있는 기능도 추가되어, 다양한 언어의 타이밍에 맞춰 시퀀스를 조정할 수 있다. 에디터 내에서 더 많은 리깅 워크플로를 지원하기 위해 새로운 실험 기능도 추가됐다. 스켈레탈 메시 에디터를 사용하면 에디터 내에서 직접 모프 타깃을 만들고 스컬프팅할 수 있다.(실험 단계) 이 기능은 언리얼 엔진의 기본 모델링 툴을 활용해, 기존 모프 타깃을 손쉽게 수정하고 PIE(에디터에서 실행 중인 상태) 중에도 블렌드 셰이프를 스컬프팅할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 모프 셰이프 스컬프팅   또한, 컨트롤 릭 피직스(실험 단계)를 통해 디지털 애니메이션에 뛰어난 사실감을 더할 수 있다. 캐릭터 릭에 프로시저럴 피직스 모션을 손쉽게 추가하여 더욱 역동적인 애니메이션을 구현할 수 있으며, 이와 함께 캐릭터 릭 내에 새로운 래그돌 피직스가 실험 기능으로 추가되어 보다 자연스럽게 반응하는 애니메이션을 제작할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(CD PROJEKT RED)   엔진 내에서 메타휴먼 제작 이제 메타휴먼 크리에이터가 언리얼 엔진에 완전히 통합되어 다양한 향상된 기능을 제공하며, 메타휴먼 애니메이터 역시 많은 향상된 기능을 제공한다. 메타휴먼 크리에이터에서 이제 얼굴과 마찬가지로 거의 무한대로 사실적인 체형을 생성할 수 있으며, 새로운 언리얼 엔진 의상 애셋을 통해 메타휴먼에 맞게 자동으로 크기가 조정되는 의상을 만들 수 있다. 또한 메타휴먼 데이터베이스에 페이스와 보디에 대한 실제 스캔 데이터가 대폭 추가되어 더 다양한 고퀄리티의 캐릭터를 제작할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 메타휴먼   메타휴먼 애니메이터의 경우 이제 대부분의 웹캠, 스마트폰, 오디오에서 배우의 연기를 실시간으로 캡처할 수 있는 기능을 지원한다. 이제 메타휴먼을 어떤 엔진이나 크리에이티브 소프트웨어에서도 사용할 수 있도록 UE EULA에 새로운 라이선스 옵션이 추가됐다.(더 자세한 내용은 메타휴먼 웹사이트 참고) 또한 DCC용 신규 플러그인과 팹 마켓플레이스와의 통합 등 에코시스템도 더욱 확장된다. 메타휴먼의 새롭게 향상된 기능에 대해 자세한 내용은 메타휴먼 블로그에서 확인할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 간소화된 UX/UI 경험   간소화된 UX/UI 경험 더 빠른 워크플로, 더 스마트한 콘텐츠 구성, 효율을 유지하는 데 필요한 툴과 설정에 더 빠르게 접근할 수 있도록 에디터가 업데이트됐다. 콘텐츠 브라우저를 새롭게 디자인해 애셋 정리와 탐색이 훨씬 쉬워졌으며, 섬네일 크기를 더 매끄럽게 조정할 수 있고, 가로 및 세로 방향 전환을 모두 원활하게 지원한다. 뷰포트 툴바의 섹션 메뉴와 퀵 액세스 컨트롤 기능이 개편되어 필수 툴을 더 빠르게 활용할 수 있다. 툴바는 이제 상황에 맞춰 동적으로 크기가 조정되며, 선택 및 모델링 모드를 위한 전용 제어 기능이 제공되고, 애셋 에디터 전반에 걸쳐 일관된 디자인을 제공한다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 향상된 개발자 반복 작업   향상된 개발자 반복 작업 이제 신속한 반복 작업을 위해 설계된 개발자 툴을 사용하면 워크플로를 가속화하고, 타깃 플랫폼 및 디바이스에 더 빠르게 콘텐츠를 제공할 수 있다. 프로젝트 런처 UI(베타)가 사용자 편의성과 효율성을 향상하기 위해 완전히 재설계되어 디바이스 실행 프로파일을 보다 빠르게 생성하고 관리할 수 있으며, 간소화된 인터페이스를 통해 빌드, 쿠킹, 디바이스 배포 구성을 빠르게 설정할 수 있다. 젠 스트리밍이 이제 베타로 전환됐다. 이 기능은 전체 패키지 빌드 및 배포 복사/설치와 같은 시간이 많이 소요되는 단계를 제거하고, 타깃 플랫폼에서 콘텐츠 반복작업 및 테스팅을 간소화하여 생산성을 높인다. 점진적 쿠킹(실험 단계)은 애셋 변경 사항을 분석하고 업데이트된 부분만 쿠킹해 시간을 단축시켜 주므로, 타깃 디바이스에서 더 빠르게 반복작업할 수 있다.   프로시저럴 툴을 통한 더 빠른 월드 제작 더욱 강력해진 PCG 프레임워크를 통해 효율적으로 월드를 제작하고 복잡한 신을 관리할 수 있으며, GPU 기반의 성능이 향상됐다. 노드 그래프 UX(베타)가 인라인 상수를 지원하도록 업데이트되어 요소를 생성, 드래그 앤 드롭, 조작하는 것이 간편해졌으며, 새로운 3D 뷰포트(베타)로 뷰포트에서 직접 포인트, 텍스처, 메시를 미리 볼 수 있다. 또한 노드 필터링 기능이 있는 맞춤형 그래프 템플릿이 추가되어 워크플로를 간소화하고 상황에 맞춰 더 빠르게 반복작업을 할 수 있다. GPU(베타) 성능이 크게 개선되어 특히 밀도가 높고 복잡한 신에서 인스턴스를 처리할 때 안정성이 크게 향상됐다. CPU 오버헤드를 줄인 덕분에 시스템은 런타임 시 GPU 기반 스폰을 더 부드럽고 효율적으로 처리할 수 있어, 인스턴스 작업 시 더욱 뛰어난 유연성과 정밀성을 제공한다. 전반적인 PCG 성능(베타)도 멀티스레딩 지원으로 향상됐다. 이로써 시스템은 작업을 여러 코어에 보다 효율적으로 분산시켜 더 빠른 처리와 원활한 상호작용을 제공하며, 특히 복잡하거나 대규모 환경에서 더 빠른 반응 속도를 경험할 수 있다. 마지막으로, PCG 바이옴 코어 v2(Biome Core v2) 플러그인을 사용하면 바이옴(실험 단계)을 더 빠르고 직관적으로 생성하고 업데이트할 수 있다. 바이옴별 블렌딩과 바이옴 레이어링과 같은 새로운 기능이 추가되어, 더욱 풍부하고 자연스러운 생물 환경을 보다 효율적으로 구축할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(CD PROJEKT RED)   향상된 시네마틱 및 퍼포먼스 캡처 워크플로 새롭게 통합된 툴세트를 통해 간소화된 퍼포먼스 캡처 및 시네마틱 렌더링 등 제작 파이프라인 전반을 효과적으로 제어할 수 있게 됐다. 모캡 매니저(실험 단계)는 언리얼 에디터 내에서 퍼포먼스 캡처 데이터를 시각화하고 녹화하며 관리할 수 있는 새로운 통합 설루션이다. 애셋 관리, 모캡 스테이지 설정, 연기자/캐릭터 구성, 라이브 링크 데이터 미리보기 등 다양한 기능을 제공하여 팀의 제작 속도를 높여준다.   ▲ 참고 이미지 : 모캡 매니저   캡처 매니저(실험 단계)가 라이브 링크 허브와 통합되어, 모바일 디바이스, 비디오 파일, 스테레오 헤드 마운트 카메라(HMC)에서 메타휴먼 테이크를 가져와 정밀하게 처리할 수 있다. 이를 통해 언리얼 엔진 및 메타휴먼 에코시스템 전반에서 서드파티의 페이셜 캡처 시스템과 함께 다양한 페이셜 퍼포먼스 데이터를 손쉽게 관리하고 배포할 수 있다. 시네마틱 부문에서는 새로운 파이프라인 친화적인 시네마틱 어셈블리 툴세트(CAT, 실험 단계)가 출시됐다. 이 툴세트에는 전환 가능한 프로젝트 구성, 커스터마이징 가능한 네이밍 토큰, 재사용 가능한 시네마틱 템플릿 등 수많은 기능이 포함되어 있으며, 테이크 레코더 및 무비 렌더 큐와 같은 기존 통합 툴과 함께 작동하여 샷 관리 파이프라인을 처음부터 끝까지 효율적으로 관리할 수 있다. 마지막으로, 새로운 퀵 렌더(베타) 기능으로 렌더링 워크플로가 더욱 빨라진다. 무비 렌더 그래프에 정의된 설정을 사용하여 단 한 번의 클릭으로 뷰포트와 선택한 카메라에서 스틸 이미지와 시퀀스를 렌더링 및 저장할 수 있다. 이외에도 언리얼 엔진 5.6 출시 노트를 통해 신규 기능과 향상된 기능 관련한 전체 내용을 확인할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 명예교수는 개회사에서 AI와 결합하여 다시 중요해진 PLM의 미래를 강조했다. 그는 “AI 혁신이 전 세계를 휩쓰는 가운데 특히 제조 산업에서 GPT와 같은 LLM(대규모 언어 모델)을 어떻게 적용할지가 핵심 과제”라면서, “제조 특유의 반구조화된 데이터, 환각(hallucination) 문제, 막대한 학습 데이터 구축 비용 등의 난관을 극복하고 1~2년 내에 현업에서 성과를 내야 한다”고 강조했다. 또한, “이번 콘퍼런스가 PLM을 넘어 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 주제를 다루며, 산업 전문가들이 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 논의하고 상호 인사이트를 얻는 교류의 장이 되기를 바란다”고 전했다.   ▲ 서효원 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장   한국CDE학회의 회장인 충남대학교 정현 교수는 격려사를 통해 “이번 행사에서 PLM의 AI 전환을 위해 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 논의가 이뤄지기를 바란다”면서, 다양한 산업 전문가들의 교류를 통해 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 점검하고 상호 인사이트를 얻는 것이 중요하다고 짚었다. 그는 또한 기술 확산을 넘어 회사의 전략, 내부 문화, 조직 혁신이 동반되어야 진정한 디지털 AI 전환이 완성될 것이라고 강조하면서, “이번 PLX/DX 베스트 프랙티스 콘퍼런스가 새로운 협업과 혁신의 출발점이 되기를 바라며, 한국CDE학회 또한 산학연 협력의 구심점 역할을 이어나갈 것”이라고 전했다.   ▲ 한국CDE학회 정현 회장   이번 행사의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   PLM과 산업 AI, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 되다 가천대학교의 조영임 교수는 ‘제조 산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제’를 주제로 한 기조연설에서 전 세계적으로 AI 기술 개발이 빠르게 추진되고 있으며, 제조 기업이 AI에 몰입하지 않으면 경쟁력을 유지하기 어렵다고 짚었다. 그리고 AI를 통한 제조 산업의 미래 활성화 방안을 제시하면서, AI 기술 발전과 함께 제조업이 갖춰야 할 기술/전략/인프라/인재 양성의 중요성을 언급했다. PLM은 제품의 전체 생애 주기에 걸친 프로세스와 데이터를 통합 관리하는 개념으로 설명된다. 최근에는 단순한 제품 관리를 넘어 순환 경제(circular economy)의 핵심 개념으로 정의되고 있으며, 데이터 중심의 관리 및 전략적 최적화를 추구하고 있다. 조영임 교수는 “최근 PLM이 다시 중요하게 부각되는 이유는 디지털 전환에 있어 PLM이 디지털 스레드(digital Thread)와 디지털 트윈(digital Twin)을 포괄하는 상위 관리 체계로서 중요한 역할을 하며, 디지털 전환에 AI가 결합되는 구조가 글로벌 제조 산업 AI의 기본 모델이기 때문”이라고 짚었다.   ▲ 가천대학교 조영임 교수   한편, AI 기술은 현재 클라우드 중심의 LLM(대규모 언어 모델)에서 미래에는 온디바이스 기반의 SLM(소규모 언어 모델)로 변화하며 효율성과 협업, 그리고 지속가능성을 강조할 것으로 보인다. 특히 에이전틱 AI(agentic AI)는 LLM을 넘어 사용자의 복잡한 작업을 스스로 처리하는 비서 역할을 수행할 것으로 기대를 모으고 있다. 조영임 교수는 “국내 제조업의 AI 도입률은 아직 낮고, 대기업이 중소기업보다 도입률이 높다. 또한, 한국 기업은 핵심 기술 영역보다는 재무 관리 등 주변 인프라에 AI를 집중하는 경향이 있다”고 지적했다. 향후 산업 AI의 과제로는 핵심 기술에 대한 고도화된 도입과 전략 및 데이터 연결의 표준화가 꼽힌다. 조영임 교수는 “산업 AI는 제조 디지털 전환의 핵심 기술로서, PLM과 AI의 공동 연계, 통합 패키지 개발, 산업 AI 표준 반영, 제조 DX 가이드라인 개발 및 공공 조달 지침 마련 등이 정부가 기업과 함께 추진해야 할 과제”라고 전했다.   AI 시대 제조 경쟁력 향상을 위한 통합형 PLM 전략 SAP 코리아의 고건 파트너는 ‘AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략’이라는 주제로 기조연설을 진행하면서, SAP의 PLM과 ERP(전사 자원 관리) 통합 전략을 소개했다. SAP는 예측 불가능한 외부 환경에 대응하고 내부 역량을 강화하기 위해 애플리케이션 레벨의 수평적 통합과 데이터 및 AI 레이어를 통한 수직적 통합을 동시에 추구하고 있다. SAP가 추진하는 수평적 PLM 통합은 디지털 스레드를 통해 데이터 사일로를 해소하고, 사내뿐 아니라 협력사 및 고객사를 포함한 전체 가치사슬(value chain)의 데이터를 실시간으로 통합하는 것을 목표로 한다. 고건 파트너는 “SAP는 이를 위해 별도의 비즈니스 네트워크를 운영하며, 설계 단계의 산출물이 제조 및 설비 관리까지 원활하게 연동되어 정보 재활용이 극대화되는 환경을 제공한다”고 소개했다.   ▲ SAP 코리아 고건 파트너   수직적 PLM 통합은 애플리케이션 위에 AI 레이어를 두어 정형 및 비정형 데이터를 활용하고 AI가 비즈니스를 이해하도록 하는 전략이다. 고건 파트너는 국내 기업의 AI 도입 시 가장 큰 문제점으로 데이터 부재와 품질 문제를 꼽으면서, AI와 함께 지식 그래프(knowledge graph)를 PLM에 적용하여 예지 정비 및 설계 변경 영향도 분석 등이 가능한 데이터 플랫폼을 제안했다. 고건 파트너는 “SAP는 PLM에 AI 코파일럿인 쥴(Joule)을 적용해 협업 및 문서 요약 기능을 제공하고 있으며, 오픈 AI, 엔비디아, 메타 등 30개 이상의 파운데이션 모델과 협력하여 제조 현장의 로봇 제어까지 확장하고 있다”고 전했다. 또한 “현재 기업들이 직면한 불확실성에 대응하기 위해서는 제품 정보 관리의 고도화가 필수이며, 통합형 PLM 전략이 그 해답이 될 것”이라고 강조했다.   조선산업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 HD현대의 이태진 전무는 ‘조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼’을 주제로 한 기조연설에서 조선산업의 현황과 디지털 전환 전략의 필요성을 짚었다. 국내 조선산업은 탈탄소 정책, 에너지 무기화, 군사력 강화 등으로 호황을 맞고 있지만, 한편으로 중국 조선소의 추격, 높은 원가와 인건비, 친환경 선박 생산의 어려움, 숙련 인력의 이탈, 그리고 신사업 발굴 필요성 등으로 인해 위기감을 갖고 있기도 하다. 이태진 전무는 이러한 상황에서 디지털 전환은 조선산업의 미래를 위한 필수 요소라고 진단하면서, 2020년부터 2030년까지 10년간 디지털로 최적 운영되는 초일류 조선소 구현을 목표로 하는 HD현대의 디지털 전환 전략을 소개했다. HD현대의 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 프로젝트는 조선소 데이터의 디지털화, 데이터 연결 및 최적화, 지능형 조선소 구축 등 세 3단계로 진행되며, 그 핵심은 차세대 CAD와 PLM을 근간으로 하는 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 구축에 있다.   ▲ HD현대 이태진 전무   HD현대의 차세대 설계/생산 통합 플랫폼은 연결성, 일하는 방식의 변화, 전체 업무 효율 극대화, 디지털 제조 기반 구축 등 네 가지 핵심 목표를 지향한다. 이를 실현할 수 있는 차세대 CAD/PLM 구축을 위해 HD현대는 올해 말 최종 설루션을 선정하고 2026년부터 구축에 들어갈 예정이며, 설루션 선정뿐만 아니라 업무 프로세스 변화를 함께 추진할 계획이다. 이태진 전무는 “PLM/DX는 제조업 경쟁력 강화의 핵심 구현 수단이며, 디지털 스레드는 생산, SCM(공급망 관리), MRO(유지보수, 수리, 운영) 사업까지 연결하여 새로운 부가가치를 창출할 기회가 될 것”이라고 전망하면서, “이러한 설계/생산 디지털 전환이 장기적으로 제조산업의 경쟁력 강화에 크게 기여할 것이며, ERP, SCM, 데이터 플랫폼, AI 등 모든 연관 시스템과의 연결이 중요하다”고 덧붙였다.   기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다   또한, 부스 전시에서는 제조 혁신을 실현하기 위한 디지털 전환 및 인공지능 전환 설루션 기술이 다양하게 소개되어 참가자들의 눈길을 끌었다.   ▲ 다쏘시스템 부스   ▲ 마이링크 부스   ▲ 세원에스텍 부스   ▲ 쓰리피체인 부스   ▲ 씨이랩 부스   ▲ 아이지피넷 부스   ▲ 인코스 부스   ▲ 한화시스템 부스     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 양자화를 통해 스테이블 디퓨전 3.5(Stable Diffusion 3.5) 모델의 성능을 향상시켰다고 발표했다. 생성형 AI는 사람들이 디지털 콘텐츠를 만들고, 상상하며, 상호작용하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있다. 그러나 지속적으로 AI 모델의 기능이 향상되고 복잡성이 증가면서 더 많은 VRAM이 요구되고 있다. 예를 들어 기본 스테이블 디퓨전 3.5 라지(Large) 모델은 18GB 이상의 VRAM을 사용하므로 고성능 시스템이 아니면 실행이 어렵다. 엔비디아는 이 모델에 양자화를 적용하면 중요하지 않은 레이어를 제거하거나 더 낮은 정밀도로도 실행할 수 있다고 설명했다. 엔비디아 지포스(GeForce) RTX 40 시리즈와 에이다 러브레이스(Ada Lovelace) 세대 엔비디아 RTX PRO GPU는 FP8 양자화를 지원해 이러한 경량화된 모델을 실행할 수 있다. 또한 최신 엔비디아 블랙웰(Blackwell) GPU는 FP4도 지원한다.     엔비디아는 스태빌리티 AI(Stability AI)와 협력해 최신 모델인 스테이블 디퓨전 3.5 라지를 FP8로 양자화해 VRAM 사용량을 40%까지 줄였다. 여기에 엔비디아 텐서RT(TensorRT) 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통한 최적화로 스테이블 디퓨전 3.5 라지와 미디엄 모델의 성능을 2배로 끌어올렸다. 또한, 텐서RT가 RTX AI PC 환경을 위해 새롭게 설계됐다. 높은 성능과 JIT(Just-In-Time), 온디바이스 엔진 구축 기능을 더하고 패키지 크기를 8배 줄여 1억 대 이상의 RTX AI PC에 AI를 원활하게 배포할 수 있게 됐다. RTX용 텐서RT는 이제 개발자를 위한 독립형 SDK로 제공된다. 엔비디아와 스태빌리티 AI는 인기 있는 AI 이미지 생성 모델 중 하나인 스테이블 디퓨전 3.5의 성능을 높이고 VRAM 요구 사항을 낮췄다. 엔비디아 텐서RT 가속과 양자화 기술을 통해, 사용자는 엔비디아 RTX GPU에서 이미지를 더 빠르고 효율적으로 생성하고 편집할 수 있다. 스테이블 디퓨전 3.5 라지의 VRAM 한계를 해결하기 위해 이 모델은 텐서RT를 활용해 FP8로 양자화됐다. 그 결과, VRAM 요구량이 40% 줄어 11GB면 충분해졌다. 즉, 단 한 대의 GPU가 아닌 다섯 대의 지포스 RTX 50 시리즈 GPU가 메모리에서 모델을 동시에 실행할 수 있게 됐다. 또한 스테이블 디퓨전 3.5 라지와 미디엄 모델은 텐서RT를 통해 최적화됐다. 텐서RT는 텐서 코어를 최대한 활용할 수 있도록 설계된 AI 백엔드로, 모델의 가중치와 모델 실행을 위한 명령 체계인 그래프를 RTX GPU에 맞게 최적화한다.  FP8 텐서RT는 스테이블 디퓨전 3.5 라지의 성능을 BF16 파이토치 대비 2.3배 향상시키면서 메모리 사용량은 40% 줄여준다. 스테이블 디퓨전 3.5 미디엄의 경우, BF16 텐서RT는 BF16 파이토치 대비 1.7배 더 빠르다. FP8 텐서RT를 적용한 결과, 스테이블 디퓨전 3.5 라지 모델은 BF16 파이토치(PyTorch)에서 실행했을 때보다 성능이 2.3배 향상됐고, 메모리 사용량은 40% 감소했다. 스테이블 디퓨전 3.5 미디엄 모델도 BF16 텐서RT를 통해 BF16 파이토치 대비 1.7배 더 높은 성능을 발휘했다. 최적화된 모델은 현재 스태빌리티 AI의 허깅페이스(Hugging Face) 페이지에서 이용할 수 있다. 또한 엔비디아와 스태빌리티 AI는 스테이블 디퓨전 3.5 모델을 엔비디아 NIM 마이크로서비스 형태로도 출시할 계획이다. 이를 통해 크리에이터와 개발자는 다양한 애플리케이션에서 보다 쉽게 모델을 접근하고 배포할 수 있게 된다. 이 NIM 마이크로서비스는 오는 7월 출시될 예정이다.

에픽게임즈는 다양한 툴세트와 기능을 새롭게 추가한 언리얼 엔진의 신규 업데이트 ‘언리얼 엔진 5.6’을 정식 출시했다고 발표했다. 이번 언리얼 엔진 5.6 업데이트는 ▲고퀄리티의 60FPS 오픈 월드 ▲더 빠른 애니메이션 제작 ▲언리얼 엔진에 통합된 메타휴먼 크리에이터 ▲간소화된 UX/UI 경험 ▲개발자 반복 작업 향상 ▲더 빠른 월드 제작을 위한 프로시저럴 툴 ▲향상된 시네마틱 및 퍼포먼스 캡처 워크플로 등에서 새로운 기능을 추가하고, 기존 기능을 향상시켰다. 언리얼 엔진 5.6은 고퀄리티의 60FPS 오픈 월드 구현을 위해 고사양 PC, 최신 콘솔, 모바일 디바이스에서 60FPS의 일관된 렌더링이 구현되는 게임을 개발하고 출시하는 데 필요한 최적화된 툴세트를 제공한다. 특히 ‘하드웨어 레이 트레이싱(HWRT)’ 시스템 개선으로 글로벌 일루미네이션 및 리플렉션 기술인 ‘루멘’의 성능이 향상되었으며, CPU 병목 현상을 제거해 더욱 복잡한 신(scene)도 60FPS의 프레임 속도를 유지할 수 있다. 또한, 새롭게 선보이는 기능인 ‘패스트 지오메트리 스트리밍 플러그인’을 통해 대량의 스태틱 지오메트리를 포함한 월드도 일정한 프레임 속도로 빠르게 로드할 수 있다. 비동기 피직스 스테이트 생성 및 제거 등 콘텐츠 스트리밍 기능 또한 향상되었다.     더 빠른 애니메이션 제작 부분에서는 보다 직관적이고 정확하게 제어 가능한 에디터 내 툴세트를 지원하기 위해 대대적인 업데이트가 이루어졌다. 완전히 재설계된 ‘모션 트레일’을 통해 액터와 캐릭터 제어 기능이 새롭게 통합되면서 뷰포트에서 애니메이션의 궤적과 간격을 직접 조정할 수 있다. 또한 ‘점선’, ‘시간 기반’, ‘속도/분포’ 모드 등 다양한 스타일과 ‘핀 고정’, ‘오프셋’, ‘스페이스’ 등의 기능을 통해 보다 정밀하게 애니메이션을 제어할 수 있다. ‘트윈 툴’도 새롭게 개편되어 컨트롤하거나 선택한 키에 대한 애니메이션을 더 빠르고 세밀하게 조정할 수 있게 되었으며, 새로운 단축키와 ‘오버슈트’, ‘타임 오프셋 슬라이더’ 등이 추가되어 사용자 편의성과 사용성 또한 향상되었다. 시퀀서 또한 업데이트되어 새로운 시퀀서 내비게이션 툴을 사용하면 복잡한 계층구조를 쉽게 탐색할 수 있으며, 실시간 오디오 스크러빙 기능으로 애니메이션, 대화, 이펙트 등을 정확하게 동기화하고 현지화된 오디오를 기반해 다양한 언어의 타이밍에 맞춰 시퀀스를 조정할 수 있다. 마지막으로, 실험 단계 기능으로 ‘스켈레탈 메시 에디터’ 내에서 모프 타깃을 만들고 스컬프팅할 수 있으며, ‘컨트롤 릭 피직스’를 통해 캐릭터 릭에 프로시저럴 피직스 모션을 손쉽게 추가하거나 ‘래그돌 피직스’ 기능으로 보다 사실감 있는 캐릭터 애니메이션을 구현할 수 있다. 메타휴먼 부분에서는 ‘메타휴먼 크리에이터’가 언리얼 엔진에 통합되며, ‘메타휴먼 애니메이터’도 더욱 향상된 기능을 제공한다. 특히 이번 업데이트를 통해 얼굴뿐만 아니라 체형도 거의 무한대로 생성 가능하며, 새로운 의상 애셋을 통해 메타휴먼에 자동으로 맞춰지는 완벽한 의상을 손쉽게 제작할 수 있다. 또한, 페이스와 보디에 대한 실제 스캔 데이터도 대폭 추가되어 더욱 다양한 고퀄리티의 캐릭터 제작이 가능해졌다. ‘메타휴먼 애니메이터’의 경우 이제 대부분의 웹캠, 스마트폰, 오디오에서 배우의 연기를 실시간으로 캡처할 수 있으며, DCC용 신규 플러그인과 ‘팹 마켓플레이스’와의 통합 등 에코시스템도 더욱 확장된다. 간소화된 UX/UI 경험 부분에서는 에디터 전반의 UX/UI가 새롭게 개편되어 더욱 직관적이고 빠른 워크플로를 지원한다. 새롭게 디자인된 콘텐츠 브라우저로 애셋 정리와 탐색이 훨씬 쉬워졌으며, 썸네일 크기의 조절과 가로 및 세로 방향 전환도 더욱 매끄럽게 조정할 수 있다. 또한, ‘뷰포트 툴바’의 섹션 메뉴와 ‘퀵 액세스 컨트롤’ 기능 개편으로 주요 툴에 더 빠르게 접근 가능하며, 상황에 맞춰 자동 조절되는 툴바, 선택 및 모델링 모드를 위한 전용 제어 기능 등 사용성 또한 향상되었다. 언리얼 엔진 5.6은 개발자의 효율적인 반복작업을 위해서 워크플로를 가속화하고, 타깃 플랫폼 및 디바이스에 더 빠르게 콘텐츠를 제공할 수 있는 다양한 툴을 추가했다. 새롭게 재설계된 ‘프로젝트 런처’ UI로 디바이스 실행 프로파일을 보다 빠르게 생성 및 관리할 수 있으며 빌드, 쿠킹, 디바이스 배포 구성 또한 빠르게 설정할 수 있다. ‘젠 스트리밍’을 베타로 전환해 전체 패키지 빌드 없이도 콘텐츠 테스트와 반복작업을 간소화해 생산성을 향상시켰다. 또한, 실험 단계의 ‘점진적 쿠킹’ 기능은 변경된 애셋만 분석 및 처리 가능해 반복 작업을 효율적으로 할 수 있다. 프로시저럴 툴 부분에서는 강력해진 PCG 프레임워크를 통해 복잡한 월드를 더욱 빠르고 효율적으로 제작할 수 있다. 인라인 상수를 지원하는 노드 그래프 UX와 새로운 3D 뷰포트를 통해 요소 생성 및 조작, 그리고 미리보기할 수 있으며, 노드 필터링 기능이 있는 맞춤형 그래프 템플릿으로 더 빠르게 반복작업을 할 수 있다. 특히 GPU 성능이 개선되어 복잡한 신에서도 인스턴스 처리가 안정적으로 이루어지고, CPU 오버헤드를 줄여 인스턴스 작업 시 강화된 유연성과 정밀성을 제공한다. PCG도 멀티스레딩 지원으로 전반적인 성능이 향상되며, 복잡한 대규모 환경에서도 더 빠른 처리와 반응 속도를 제공한다. 또한, ‘PCG 바이옴 코어 v2(Biome Core v2)’ 플러그인을 통해 바이옴을 더 빠르고 직관적으로 생성하고 업데이트할 수 있으며, 바이옴 별 ‘블렌딩’과 ‘바이옴 레이어링’ 기능으로 자연스러운 생물 환경을 보다 효율적으로 구축할 수 있다. 시네마틱 및 퍼포먼스 캡처 워크플로 부분에서는 새롭게 통합된 다양한 툴세트를 통해 제작 파이프라인 전반에 효율성을 더했다. 새로운 통합 설루션인 ‘모캡 매니저’로 언리얼 에디터 내에서 퍼포먼스 캡처 데이터를 시각화, 녹화 및 관리하고, 애셋 관리부터 모캡 스테이지 및 연기자/캐릭터 구성, 라이브 링크 데이터 미리보기 등 다양한 기능으로 제작의 효율을 높일 수 있다. ‘캡처 매니저’는 라이브 링크 허브와 통합되어 모바일 디바이스, 비디오 파일, 스테레오 헤드 마운트 카메라(HMC)에서 메타휴먼 테이크를 정밀하게 가져와 처리할 수 있어 서드파티 페이셜 캡처 시스템과의 호환성과 유연성이 강화되었다. 또한 새로운 파이프라인 친화적인 ‘시네마틱 어셈블리 툴세트(CAT)’가 추가되어 프로젝트 구성 전환, 시네마틱 템플릿 재사용 등 다양한 기능을 통해 샷 관리 파이프라인을 효율적으로 관리할 수 있다.

데이터 중심의 효율적인 협업 및 산업 디지털 전환 이끈다   아비바는 데이터 중심의 ‘유니파이드 엔지니어링’ 전략을 앞세워 엔지니어링 워크플로의 효율을 높이고 산업 현장의 애자일한 협업을 지원하는 데에 힘을 기울이고 있다. 아비바의 그레그 파다(Greg Pada) 엔지니어링 총괄 부사장은 산업 프로젝트의 납기/예산 문제를 해소하고, AI 기술 접목 및 사용자 경험 개선을 통해 산업 분야의 디지털 전환을 이끌고 시장을 넓힌다는 전략을 소개했다. ■ 정수진 편집장     엔지니어링 소프트웨어 기업으로서 아비바의 강점은 무엇인지 아비바는 처음부터 지금까지 데이터에 초점을 맞추고 있다. 데이터 중심 철학은 아비바의 시작인 3D CAD 시스템부터 P&ID(배관 및 계측 다이어그램), 스키매틱 드로잉, 3D 등에 이르기까지 모든 분야에서 유지된다. 이러한 접근 방식 덕분에 아비바는 엔지니어링 워크플로를 분석하고 경쟁사와 차별화된 방식으로 엔지니어들이 협업할 수 있도록 돕는다. 협업을 지원하는 과정에서 이런 아비바의 장점이 더욱 돋보인다. 아비바는 데이터를 한곳에 모아 모든 관계자가 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 협업을 가능하게 한다. 같은 회사에 속하지 않은 프로젝트 파트너나 오너, 외주사 등도 데이터를 투명하게 공유할 수 있게 된다. 많은 기업 프로젝트는 글로벌 전문가가 참여해 복잡성을 갖는데, 아비바는 이 과정에서 협업을 효과적으로 지원할 수 있다고 본다.   아비바가 내세우는 ‘유니파이드 엔지니어링’은 무엇이며, 이를 구상하게 된 배경을 소개한다면 ‘유니파이드 엔지니어링(Unified Engineering)’은 모든 엔지니어링 도구와 역량을 통합하여 가장 효율적인 방식으로 협업할 수 있도록 하는 개념이다. 개인적으로는 아비바 합류 전 캐나다에서 엔지니어링 사업을 운영하면서 다양한 규모의 프로젝트를 경험했는데, 이 과정에서 사일로(silo)화된 팀과 다양한 엔지니어링 툴의 사용으로 인한 엔지니어링 툴의 비효율을 체감했다. 예를 들어, P&ID에 정보를 추가해도 다음 단계에는 PDF 파일로 전달돼 정보의 가치가 손실되고, 워크플로의 진행이나 변경 관리가 어려워지는 경우도 있었다. 이런 문제는 협업의 범위가 넓어지면 상당히 복잡해진다. 유니파이드 엔지니어링은 회사원이라면 누구나 사용하는 마이크로소프트 오피스처럼 쉬운 협업 툴을 만들자는 데에서 출발했다. 유니파이드 엔지니어링은 데이터를 쉽게 변경하고 애플리케이션 간에 이동할 수 있는 방식을 엔지니어링 분야에 적용하고자 했다. 유니파이드 엔지니어링에서는 프로세스 엔지니어가 만든 P&ID 심벌을 3D 뷰로 변환해 파이프 설계자가 사용하거나 다른 분야에서도 활용할 수 있다. 또한, 관련 데이터를 유지하면서 3D나 메커니컬 등의 정보를 추가할 수도 있다. 결과적으로 유니파이드 엔지니어링은 프로세스 엔지니어, 기계 엔지니어, 전기 엔지니어, 계측 엔지니어 등 서로 다른 역할을 하는 팀원들이 거의 동시에 협업을 할 수 있도록 한다. PDF 문서로 변환해서 주고받는 대신 동일한 데이터를 보면서 각자 필요한 작업을 수행하며, 시스템이 누가 어떤 데이터를 변경할 수 있는지 제어함으로써 통제력을 유지한다. 이를 통해 워크플로가 애자일(agile)하게 움직일 수 있다. 유니파이드 엔지니어링은 기존의 툴을 연결하는 방식과 공통된 데이터 저장소 및 협업 플랫폼을 제공하는 방식을 모두 포함한다. 파이핑/기계/구조 설계자는 3D 디자인 툴을 사용하는데, 여기에 전기, 계측, P&ID 등을 위한 엔지니어링 모듈이 제공돼 동일한 데이터를 기반으로 각기 다른 용도로 사용하는 것도 가능하다. 유니파이드 엔지니어링의 목표는 프로젝트를 더 잘 수행하고, 예측 가능성을 높이며, 납기 기간을 줄이고, 궁극적으로 전반적인 경쟁력을 높이는 것이다. 전 세계에서 대규모로 진행되는 프로젝트 가운데 적지 않은 수가 납기 지연과 예산 초과 문제를 겪고 있는데, 유니파이드 엔지니어링은 이런 프로젝트를 효율적으로 수행하는 데에 역할을 할 것으로 본다.   ▲ 유니파이드 엔지니어링은 통합된 엔지니어링 환경에서 데이터 기반의 협업을 지원하는 아비바의 전략이다.   아비바는 조선/해양, 플랜트 산업을 중심으로 많이 알려져 있는데, 다양한 산업 분야로 확장하기 위한 전략은 무엇인지 아비바는 에너지 및 석유/가스 산업의 비즈니스 비중이 가장 높고 이어서 조선, 화학 산업에서 시장을 확보하고 있다. 기존의 주력 분야 외에도 발전, 제약, 반도체, 폐수 처리 등 다양한 산업으로 확장을 추진하고 있는 상황이다. 아비바의 소프트웨어는 여러 산업에서 큰 이점을 제공할 수 있다고 본다. 아비바는 유니파이드 엔지니어링 전략의 일환으로 가치 실현 기간을 단축한다는 이니셔티브를 제시하고 있으며, 소프트웨어를 더욱 단순하게 만들어 기업들이 아비바의 소프트웨어를 빠르게 테스트하고 가치를 체감할 수 있도록 돕고자 한다. 또한, 웹 브라우저를 통해 소프트웨어에 접근할 수 있도록 하여, IT 인력이나 데이터 모델링 리소스가 부족한 기업도 쉽게 배포하고 사용할 수 있게 한다. 아비바는 각 산업 분야별로 별도의 소프트웨어를 제공하기보다는, 하나의 소프트웨어를 다양한 산업의 작업 방식에 맞게 구성(configuration)하여 제공하는 방식을 지향한다. 예를 들어, 제약 산업의 펌프나 석유 및 가스 산업의 펌프는 산업마다 워크플로에 약간의 변화가 필요할 수 있지만, 기능이나 산출물 측면에서는 거의 동일하다.   산업 분야에서 디지털 전환이 꾸준한 관심사인 것 같다. 산업 디지털 전환에 관한 아비바의 비전과 전략을 소개한다면 많은 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 효율을 높이고, 업무를 더 빠르게 처리하며, 리소스의 활용을 효율화하고자 한다. 그러나 이러한 목표를 달성하는 데 있어 조직의 업무 방식이나 조직 자체를 바꾸는 데 어려움을 겪는다. 디지털 전환은 기업이 과거의 방식을 바꿀 수 있는 기회이며, 아비바와 같은 기업이 제공하는 기술은 이를 가능하게 하는 수단(enabler)이다. 실제로 기술을 도입하더라도 일하는 방식과 기존 체계를 바꾸는 것은 기업이 해결해야 할 과제이다. 모든 조직에는 정보 공유를 꺼리는 사일로 문제가 존재하며, 이는 엔지니어링 분야에서도 마찬가지다. 아비바의 비전은 기술을 강요하는 것이 아니라, 기업 조직의 변화와 업무를 더 쉽게 만드는 도구가 되어야 한다는 것이다. 구글 지도가 보편화되면서 사람들이 종이 지도를 쓰지 않는 것처럼, 산업용 소프트웨어도 직관적이고 저항감 없이 쉽게 사용할 수 있어야 한다. 유니파이드 엔지니어링의 개발 과정에서도 이런 비전이 영향을 주었고, 지금도 꾸준히 개선하고 있다. 산업 디지털 전환을 위한 전략 및 기술 개발 방향은 단일 기술 플랫폼을 통해 AI와 같은 기술을 쉽게 도입할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 엔지니어링 및 운영 등 모든 데이터를 한곳에 통합하고 이를 쉽게 공유 및 사용할 때, 단절된 데이터로는 할 수 없었던 일을 수행하도록 하고 혜택을 제공하겠다는 것이다. 예를 들어, 온도나 재료 등 파이프와 관련된 모든 공정 정보가 엔지니어링 데이터베이스에 있으면, 3D 모델링 시 AI가 온도 변화에 따른 수축 및 팽창을 고려하여 파이프 레이아웃을 하거나 설계자가 더 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 도울 수 있다. 그리고 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 툴의 사용법을 실시간으로 알려주고, 사용자가 작업을 수행하는 방법을 학습하도록 도울 수도 있다. 기술과 툴의 사용을 최대한 쉽게 만드는 것은 디지털 전환을 가속하고, 아비바가 시장을 넓히는 데에도 도움이 될 것이라고 본다.   엔지니어링 소프트웨어 기술 강화를 위해 최근 아비바가 진행한 파트너십 사례를 소개한다면 아비바의 가장 큰 전략적 파트너십 중 하나는 PLM 공급사인 아라스(Aras)와의 협력이다. 아비바는 주요 산업 시장에서 PLM의 개념을 활용하기 위해 아라스와 협력하여 ‘자산 수명 주기 관리(ALM)’ 개념을 구축하고 있다. 아라스의 데이터 중심 PLM 접근 방식은 아비바의 엔지니어링 데이터에 대한 데이터 중심 접근 방식과 잘 맞는다고 보고 있으며, 이를 통해 조선산업 및 중공업 등의 변경 관리, 리비전 제어, 산출물 제어, 구성 관리 등에서 기존 PLM 공급사보다 더욱 효과적인 설루션을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 아비바는 프로젝트 실행 측면에서 워크팩스(WorkPacks)와 전략적 파트너십을 맺고 프로젝트 워크 패키지(project work package) 개념을 한국의 엔지니어링 및 오너/운영사에 소개하고 있다. 소프트웨어 기업 외에 고객사와 파트너십을 맺고 소프트웨어 개발 및 개선을 진행한 사례도 있는데, 그 중 한 가지가 대규모 티어 원 EPC 기업인 사이펨(Saipem)과의 협력이다. 사이펨은 아비바의 AI 구현 방식을 활용하여 프로세스를 개선하고자 하며, 아비바는 사이펨과 AI 설루션 개발을 위해 협력하고 있다.   한국 시장에 대한 평가 및 향후 한국 시장 전략에 대해서 소개한다면 개인적으로 한국을 매우 좋아하며, 특히 컨슈머 기술 영역에서는 발전이 빠르고 얼리 어답터 성향이 강하다고 생각한다. 반면, 산업 분야에서는 때때로 신중한 접근 방식을 보이는 것 같다. 한국 고객들은 소프트웨어가 제공하는 가장 고도화된 산업 역량을 요구하지만, 클라우드나 IT 보안 등 최신 기술을 도입하는 과정에서 제약이 있기도 하다. 아비바는 한국 시장의 특징을 고려해, 아비바 기술의 사용을 강요하기보다는 고객의 니즈를 효과적으로 충족시킬 수 있는 절충점을 찾기 위해 노력하고 있다. HD현대중공업, 삼성중공업, 한화오션 등 한국의 주요 조선사와 오랜 기간 협력해 왔으며, 엔지니어링 분야에서도 삼성전자, GS건설, LG 등 다양한 기업과 협력하고 있다. 한국 산업이 직면한 인력 부족 등의 문제를 해결하는 데 아비바의 설루션이 큰 기회가 될 것으로 보고 있으며, 한국 시장에서 성장하고 입지를 넓힐 기회가 많다고 판단한다. 더 적은 인력으로도 효율적으로 더 많은 일을 할 수 있도록 지원하는 아비바의 설루션은 한국 기업들이 원하는 방향과 잘 맞는다고 보고 있으며, 한국 시장에서 성공적인 실행과 긴밀한 협력을 통해 성장을 이룰 기회가 충분하다고 생각한다.   같이 보기 : [포커스] 아비바코리아, 산업 지능 기반 디지털 트윈 전략과 미래 제시     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 마이크로소프트와 협력해 RTX AI PC를 위한 다양한 기능과 개발자 도구를 통해 AI 생태계 전반을 확장하고 있다고 밝혔다. RTX AI PC용으로 새롭게 설계된 엔비디아 텐서RT(NVIDIA TensorRT)는 윈도우 ML(Windows ML)을 통해 제공되며, 고성능 AI 실행 환경을 지원한다. 생성형 AI는 디지털 휴먼부터 글쓰기 도우미, 지능형 에이전트, 크리에이티브 도구에 이르기까지 PC 소프트웨어를 획기적인 경험으로 변화시키고 있다. 엔비디아 RTX AI PC는 생성형 AI 실험을 더 쉽게 시작하고, 윈도우 11에서 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있도록 지원하는 기술이다. 엔비디아 텐서RT가 RTX AI PC를 위해 새롭게 설계됐다. 높은 수준의 텐서RT 성능과 함께 적시 온디바이스 엔진 구축과 기존 대비 8배 더 작은 패키지 크기를 통해 1억 대 이상의 RTX AI PC에 AI를 원활하게 배포할 수 있도록 돕는다. ‘마이크로소프트 빌드(Microsoft Bulid)’ 행사에서 발표된 RTX용 텐서RT는 앱 개발자에게 광범위한 하드웨어 호환성과 최첨단 성능을 모두 제공하는 새로운 추론 스택인 윈도우 ML에서 기본적으로 지원된다. 엔비디아는 AI 기능을 통합하려는 개발자를 위해 엔비디아 DLSS부터 엔비디아 RTX 비디오(RTX Video)와 같은 멀티미디어 향상 기능까지 다양한 소프트웨어 개발 키트(software development kits, SDKs) 옵션을 제공한다. 5월 중으로 오토데스크를 비롯해 빌리빌리(Bilibili), 카오스(Chaos), LM 스튜디오(LM Studio), 토파즈 랩스(Topaz Labs)의 인기 소프트웨어 애플리케이션에서 RTX AI 기능과 가속화를 위한 업데이트를 출시할 예정이다.     AI 애호가와 개발자는 엔비디아 NIM을 사용해 AI를 쉽게 시작할 수 있다. 이는 애니띵LLM(AnythingLLM), 마이크로소프트 VS 코드(VS Code), 컴피UI(ComfyUI)와 같은 인기 앱에서 실행 가능한 사전 패키징, 최적화된 AI 모델이다. 곧 출시되는 플럭스.1-쉬넬(FLUX.1-schnell) 이미지 생성 모델은 NIM 마이크로서비스로 제공되며, 인기 있는 플럭스.1-데브(dev) NIM 마이크로서비스는 더 많은 RTX GPU를 지원하도록 업데이트됐다. 엔비디아 앱 내 RTX PC AI 어시스턴트인 프로젝트 G-어시스트(Project G-Assist)는 코딩 없이 간단한 AI 개발을 시작하고자 하는 사용자들을 지원한다. 이를 통해 자연어 기반 AI로 PC 앱과 주변기기를 제어하는 플러그인을 직접 구축할 수 있다. 아울러 구글 제미나이(Google Gemini) 웹 검색, 스포티파이(Spotify), 트위치(Twitch), IFTTT, 시그널RGB(SignalRGB)등 새로운 커뮤니티 플러그인도 현재 제공되고 있다. 윈도우 ML은 ONNX 런타임(ONNX Runtime) 기반으로 구동되며, 각 하드웨어 제조업체에서 제공하고 유지 관리하는 최적화된 AI 실행 레이어에 원활하게 연결된다. 지포스(GeForce) RTX GPU의 경우, 윈도우 ML은 높은 성능과 빠른 배포를 위해 RTX용 텐서RT 추론 라이브러리를 자동으로 사용한다. 다이렉트ML(DirectML)과 비교했을 때, 텐서RT는 PC에서 AI 워크로드를 처리하는 데 50% 이상 빠른 성능을 제공한다. 또한 윈도우 ML은 개발자의 QoL(Quality of Life) 측면에서도 다양한 이점을 제공한다. 각 AI 기능을 실행하는 데 가장 적합한 하드웨어(GPU, CPU, NPU)를 자동으로 선택하고, 해당 하드웨어에 맞는 실행 공급자를 다운로드해 해당 파일을 앱에서 패키징할 필요가 없게 한다. 이로써 최신 텐서RT 성능 최적화가 준비되는 즉시 사용자에게 제공될 수 있다.  텐서RT는 원래 데이터센터용으로 구축된 라이브러리였지만, RTX AI PC를 위해 새롭게 설계됐다. RTX용 텐서RT는 텐서RT 엔진을 사전 생성해 앱과 함께 패키징하는 대신, 적시에 온디바이스 엔진을 구축해 사용자의 특정 RTX GPU에 최적화된 AI 모델 실행을 수 초 내에 처리할 수 있다. 또한 라이브러리 패키징 방식이 간소화돼 파일 크기가 기존 대비 8배까지 줄었다. RTX용 텐서RT는 현재 윈도우 ML 프리뷰를 통해 제공되고 있으며, 6월부터는 엔비디아 개발자(NVIDIA Developer) 포털에서 독립형 SDK로 제공될 예정이다. 한편, AI 기능을 추가하거나 앱 성능을 향상시키려는 개발자는 광범위한 엔비디아 SDK를 활용할 수 있다. 여기에는 GPU 가속화를 위한 엔비디아 쿠다(CUDA)와 텐서RT, 3D 그래픽을 위한 엔비디아 DLSS와 옵틱스(Optix), 멀티미디어를 위한 엔비디아 RTX 비디오와 맥신(Maxine), 생성형 AI를 위한 엔비디아 리바(Riva)와 ACE가 포함된다. 엔비디아는 윈도우 ML과 텐서RT 통합을 통해 마이크로소프트와 주요 AI 앱 개발자들과의 협력을 지속하며 RTX 기반 시스템에서 AI 기능을 가속화하도록 지원할 예정이다.