가민이 프리미엄 GPS 스마트워치 ‘피닉스 8 프로(fēnix 8 Pro)’ 시리즈를 공개했다. 2020년 태양광 충전 스마트워치 ‘피닉스 6’, 2022년 멀티밴드 GNSS 포지셔닝과 내장 LED 플래시라이트를 탑재한 ‘피닉스 7’에 이어, 이번 ‘피닉스 8’은 마이크로 LED 디스플레이와 인리치(inReach) 위성·셀룰러 연결 기술을 적용한 것이 특징이다.     피닉스 8 마이크로 LED는 가민이 처음으로 마이크로 LED 디스플레이를 대량 생산 및 적용한 모델로, 최대 4500니트의 밝기와 약 15% 넓어진 색 영역, 6배 향상된 명암비를 제공한다. 여기에 번인 저항성이 강화되고 내구성이 세 배 강화돼 수명이 연장됐다. 40만 개 이상의 LED가 구현하는 높은 색재현력과 초광각 시야각 덕분에 직사광선 아래서도 선명한 화면을 제공한다. 피닉스 8 프로 시리즈는 퍼포먼스, 내비게이션, 헬스케어, 커넥티드 기능을 아우르는 가민의 핵심 기술이 집약된 제품이다. 힐 스코어, 인듀어런스 스코어, 일일 워크아웃 제안 기능을 비롯해 Topo액티브 맵, 동적 왕복 경로, 수면 코치, 실시간 위치 추적 등 다양한 기능을 지원한다. 배터리 성능은 스마트워치 모드 기준 마이크로 LED 모델 최대 10일, AMOLED 모델 최대 27일로 장시간 사용 가능하다. 피닉스 8 프로 시리즈 모두 다이빙 방수 등급을 지원하며 티타늄 베젤, 금속 버튼, 센서 가드 커버 등 견고한 소재를 적용해 내구성을 높였다. 터치스크린 디스플레이와 LED 플래시라이트를 탑재해 어두운 환경에서도 편리하게 사용할 수 있다. 이번 신제품은 가민 스마트워치 최초로 인리치 기술을 탑재했다. 이 기술이 지원되는 지역에서는 위성 연결 시 스마트폰 없이도 단독으로 문자 송수신 및 위치 공유를 할 수 있으며, LTE 네트워크 연결 시에는 음성 통화와 음성 메시지, 실시간 날씨 확인, ‘라이브트랙(LiveTrack)’ 기능을 통한 위치 공유가 가능하다. 또한 긴급 상황 시에는 24시간 운영되는 ‘가민 리스폰스(Garmin Response)’ 센터가 구조 요청을 접수해 사용자, 가족 및 구조 기관과 실시간으로 소통한다. 가민 리스폰스 센터는 200여 개 언어를 지원하며, 지금까지 150여 개국에서 1만 7000 건 이상의 사건에 대응한 기록을 보유하고 있다. 가민의 수잔 라이먼(Susan Lyman) 글로벌 컨슈머 제품군 마케팅 부사장은 “피닉스 8 프로 시리즈는 연결성, 안전성, 디스플레이 기술을 한 단계 끌어올린 플래그십 모델”이라며, “극한의 아웃도어 환경에서도 사용자가 언제 어디서든 최고의 퍼포먼스를 경험할 수 있을 것”이라고 말했다. 피닉스 8 프로 AMOLED는 47mm와 51mm 두 가지 사이즈로, 피닉스 8 프로 마이크로 LED는 51mm 단일 사이즈로 9월 8일부터 글로벌 시장에 순차 출시된다. 국내에서는 오는 10월 말부터 피닉스 8 마이크로 LED 모델이 판매될 예정이며, 51mm 단일 사이즈로 출시된다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 원클릭으로 전문 지식에 접근 가능한 AI 기반 어시스턴트 지원, AI+ 기능이 탑재된 7종 제품을 통한 시뮬레이션 효율 및 접근성 향상, 데이터 관리 및 워크플로 자동화 강화를 통한 AI 통합 효과 향상 등   앤시스는 자사 전 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 속도와 접근성을 크게 향상시키는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높인다. 특히, 초기 설계 단계에서의 스마트한 의사결정을 가능하게 하여, 차세대 위성부터 데이터센터 설계에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 다양한 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원한다.   ▲ 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 워크플로 전반의 생산성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 AI 기반 기술을 새롭게 선보인다.   물리 기반 AI로 직관적인 시뮬레이션 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)’을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 니디 체펠(Nidhi Chappell) AI 인프라 부문 부사장은 “마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합을 통해 엔지니어들은 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 앤시스의 깊이 있는 엔지니어링 전문성을 활용함으로써 생산성을 높이고 혁신을 가속화할 수 있다”고 전했다. 2025 R2는 앤시스 포트폴리오 전반에 AI 기능을 추가했다. 이를 통해 충실도가 높은 시뮬레이션을 자동으로 생성, 검증 및 최적화하여 모델 생성 속도를 높이고, 수동 작업을 줄이며 인적 오류를 줄일 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근 가능 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도는 17배 향상, 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도 개선으로 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션 최적화 이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다.   데이터 처리 및 자동화를 통한 AI 활용 극대화 앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 40개 이상의 파이썬(Python) 라이브러리를 포함한 파이앤시스(PyAnsys) 컬렉션은 신규 도구인 파이에스티케이(PySTK) 및 파이켐킨(PyChemkin)을 통해 앤시스 설루션과의 자동화 연동을 강화 및 다양한 산업 애플리케이션 내 생산성·효율성 강화 웹 기반 협업 플랫폼인 앤시스 메디니 사이버 보안(Ansys medini Cybersecurity) SE는 위협 분석 및 취약점 관리 자동화 통해 사이버 보안 리스크 최소화 SysML v2 기반 웹 플랫폼 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(Ansys System Architecture Modeler : SAM)를 통한 소프트웨어·안전·시뮬레이션 통합, 포괄적 MBSE 구현 지원 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은, 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 대표 사례로, 에너지 효율형 모터 제어 설루션 분야의 글로벌 선도 기업인 댄포스 드라이브(Danfoss Drives)는 앤시스의 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템 설계를 검증하고, 성능 최적화, 에너지 절감, 운영 신뢰성 향상 등 산업 전반의 지속 가능한 혁신적인 드라이브 기술을 구현하고 있다. 댄포스 드라이브의 가상 설계·테스트·최적화 총괄 책임자인 마이클 라우르센(Michael Laursen)은 “파이앤시스는 사용자 맞춤형 자동화, 시스템 통합, 확장성을 구현하는 핵심 도구이다. 개방형 생태계를 기반으로 다양한 툴을 유기적으로 연결하고 AI 기능을 접목함으로써 설계부터 최적화까지의 워크플로를 가속화할 수 있다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 기술은 디지털 설계 프로세스를 고도화하는 동시에 빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 비용 절감과 제품 개발 기간 단축에도 실질적으로 기여하고 있다”고 전했다.   현실을 모사하는 고성능 물리 시뮬레이션 정교한 물리 모델과 시뮬레이션 기술은 복잡한 설계 과제를 해결하는 데 필수이다. 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다. 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 신규 혼합 솔버는 대형 과도 모델의 연산 속도 향상 및 시간에 따른 열 변화 분석 지원 복잡한 적층형 전자 시스템 메싱 작업의 자동화 및 속도·정확도·사용성 향상, 신규 메싱 플로 기능을 통한 수작업 간소화 앤시스 록키(Ansys Rocky) 및 프리플로우(Ansys FreeFlow)를 통한 고급 다물리(multiphysics) 연성 해석 기능 제공, 열·유체-구조·전자기 결합을 포함한 상세 시뮬레이션 및 성능 최적화 지원 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 디버깅 툴을 통한 반도체 전력 소자의 설계 시간 단축, 기생 성분 이슈의 신속한 식별, 설정 간소화 및 효율적인 2D 메싱 작업 지원 RF 전력 분야의 기업인 앰플리온은 앤시스의 고급 시뮬레이션 기술을 활용해 4G LTE 및 5G NR 인프라는 물론 산업, 과학, 의료, 방송, 항법, 안전 무선통신용으로 사용되는 고신뢰·고성능 GaN 및 LDMOS 설루션을 설계하고 있다. 앰플리온의 모델링 및 특성화 그룹 팀장인 비토리오 쿠오코(Vittorio Cuoco, Ampleon) 박사는 “전자기, 열, 기계 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 제어하며 RF 전력 제품을 설계하는 일은 매우 까다로운 과제”라며, “앤시스의 설루션은 이러한 복잡성을 정면으로 해결할 수 있는 정밀한 시뮬레이션을 제공해 설계 리스크를 줄이고 제품 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며, 그 결과는 성능 향상, 에너지 절감, 그리고 더 높은 효율성이라는 측면에서 크다”라고 전했다. 이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 온디맨드 방식의 기술을 적극 활용함으로써, 기업은 디지털 전환을 보다 수월하게 실현할 수 있다.   클라우드 기반 시뮬레이션 통한 디지털 전환 가속 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 극대화한다. 이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있으며, 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다. 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak) 및 플루언트 GPU 솔버(Fluent GPU Solver)를 통한 전자 냉각 시뮬레이션 연산 속도 최대 2.5배 향상, 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 웹 인터페이스에서는 제한적 GPU 솔버 기반의 실시간 모니터링 기능 제공 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 메싱 기능 개선을 통한 시뮬레이션 신뢰도 및 품질 향상, GPU 기반의 셋업 속도 개선으로 더 빠르고 안정적인 해석 환경 구현 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute)의 온디맨드(on-demand) HPC 성능이 앤시스 스피오스(Speos) 및 루메리컬 FDTD(Lumerical FDTD) 포함한 6종 제품에 적용, 별도 설치나 IT 지원 없이 고성능 클라우드 환경 활용 가능     ■ 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 지식전문가 조형식의 지식마당   연결되지 않은 삶의 한계와 LDT의 등장 우리는 매일 새로운 하루를 살아간다. 하지만 삶의 기록을 돌아보면, 그 하루하루는 종종 서로 단절된 채 흩어져 있다. 일기나 메모, 업무 기록, 사진과 영상들이 개별적으로 존재할 뿐, 그 사이의 관계나 맥락은 사라진다. 이로 인해 우리는 배운 것을 잊고, 같은 실수를 반복하며, 기회가 와도 그것이 과거의 경험과 어떻게 연결되는지 인식하지 못한 채 흘려보낸다. 바로 이 한계를 극복하기 위해 생각해 본 개념이 인생 디지털 스레드(Life Digital Thread : LDT)이다. LDT는 제조업과 항공 우주 분야에서 제품의 전 생애 주기를 연결하는 디지털 스레드의 개념을 개인의 삶에 적용한 것으로, 100년의 시간 속 3만 6500개의 ‘오늘’을 디지털 방식으로 연결하는 접근법이다.   그림 1. 인생 디지털 스레드   LDT의 핵심 개념과 철학 LDT는 단순한 데이터 저장 방식이 아니라 연결 중심의 지식 관리 방법론이다. “아무리 오래 살아도 모두는 오늘이 처음이다. 그러나 모든 오늘을 연결할 수 있다면, 우리는 더 현명한 결정을 내리고 더 창의적인 삶을 살 수 있다.” 이 철학의 핵심은, 하루의 경험이 독립적으로 소멸하지 않고 맥락 속에서 재발견되도록 만드는 것이다. 과거의 경험이 현재와 연결되고, 오늘의 생각이 미래의 결정에 영향을 미치게 된다.   세렌디피티를 향한 설계 LDT의 궁극적인 목적은 세렌디피티(serendipity) 또는 예기치 않은 긍정적 발견이다. 이는 단순한 우연이 아니라, 연결된 데이터 네트워크 속에서 우연이 촉발되는 구조이다. 예를 들어, 과거에 읽은 책의 한 문장이 몇 년 뒤 새로운 프로젝트의 아이디어로 연결되거나, 오래 전에 만난 사람과의 기록이 예상치 못한 협업 기회로 이어지는 경우가 이에 해당한다. 이러한 발견은 무작위성이 아니라 의도적으로 설계된 우연이다. LDT는 그 설계도를 제공하는 도구이다.   효율성 향상과 지식의 통합 필자 자신의 지난 수십 년 동안의 기록을 분석한 결과, 80% 이상이 중복이라는 사실을 발견했다. 같은 생각, 동일한 메모, 비슷한 업무 계획이 반복되고 있었던 것이다. LDT는 이런 반복의 정보 노이즈를 줄이는 필터 역할을 한다. 중복이 줄어들면, 새로운 창의 활동과 의미 있는 성찰에 더 많은 시간과 에너지를 쓸 수 있다. 이는 곧 삶의 생산성 최적화로 이어진다. LDT가 단순한 기록 아카이브와 다른 점은 통합성(integrality)이다. 데이터에 맥락(context)을 부여하고, 서로 간의 연관성을 설정하며, 필요할 때 즉시 검색 및 활용이 가능하게 만든다. 이 과정을 통해 개인의 삶은 거대한 지식 네트워크로 재구성된다. 이는 디지털 시대의 개인 지식 그래프라고 부를 수 있다.   적용 영역의 확장성 : 삶의 모든 흔적을 연결하는 기술 인생 디지털 스레드는 특정 분야에 국한되지 않고 삶의 거의 모든 영역에 폭넓게 적용될 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 이는 단순한 기록을 넘어, 우리가 살아가는 모든 순간을 연결하고 의미를 부여하는 기술이기 때문이다. 우선, LDT는 개인의 삶과 인생 전반에 대한 관리를 가능하게 한다. 매일의 생활 패턴부터 시작해, 장기적인 인생 궤적까지 모든 데이터를 연결함으로써 우리는 자신을 더 깊이 이해할 수 있다. 예를 들어, 특정 시기의 수면 패턴이 업무 생산성에 어떤 영향을 미쳤는지, 혹은 5년 전의 독서 기록이 현재의 직업적 선택과 어떻게 이어지는 지를 입체적으로 파악할 수 있게 된다. 또한, 사건과 경험을 관리하는 데에도 매우 유용하다. 진행했던 프로젝트의 과정과 결과, 떠났던 여행에서 느꼈던 감정과 배운 점, 그리고 삶의 중요한 특별한 만남에 대한 기록들이 서로 연결되면, 과거의 경험이 현재의 결정을 돕는 중요한 자산이 된다.   그림 2. 스레드   지식 관리는 LDT의 핵심 기능 중 하나이다. 학습한 내용, 독서하며 남긴 메모, 그리고 진행했던 연구 기록이 흩어져 있지 않고 하나의 거대한 네트워크를 형성한다. 이 네트워크 속에서 새로운 통찰을 얻거나, 과거의 지식이 새로운 아이디어와 결합되는 창의적인 순간을 맞이할 수 있다. 뿐만 아니라 시간 관리 영역에서도 LDT는 빛을 발한다. 하루의 일정, 반복되는 루틴, 그리고 중요한 마감 기록들이 연결되면, 자신의 시간 활용 패턴을 분석하고 비효율적인 부분을 찾아 개선할 수 있다. 인간관계에 있어서도 관계의 변화나 네트워크 기록을 관리함으로써 의미 있는 관계를 더욱 깊게 다져나갈 수 있다. 나아가 LDT는 정서 관리를 위한 도구로도 활용된다. 기쁨, 슬픔, 기대, 불안 등 내면의 기록을 연결하면, 자신의 감정 패턴을 파악하고 심리적 안정감을 찾는데 도움을 준다. 궁극적으로, LDT는 인생의 중요한 변곡점인 혁신과 변화를 의도적으로 설계하고 만들어내는 강력한 도구가 될 수 있다. 이처럼 LDT는 삶의 모든 데이터를 연결하여 우리 자신을 입체적으로 이해하게 하고, 더욱 의도적이고 의미 있는 삶을 설계할 수 있는 길을 열어준다.   맺음말 : 삶을 ‘대화’하게 만드는 기술 인생 디지털 스레드는 단순히 지나온 날을 기록하고 저장하는 도구를 넘어선다. 그것은 과거와 현재, 그리고 미래를 서로 대화하게 만드는 혁신적인 기술이다. 이 대화는 우리의 삶에 깊은 변화를 가져온다. 불필요한 반복을 줄이는 중복 제거를 통해 우리는 에너지를 낭비하지 않게 된다. 시간의 효율적 재분배로 효율 향상을 이루고, 그 여유 속에서 더 깊은 통찰 증진을 얻을 수 있다. 궁극적으로 LDT는 의도적으로 설계된 우연, 즉 세렌디피티의 촉발을 가능하게 한다. 과거의 기록이 현재의 맥락과 연결되면서 우리는 창의적인 아이디어를 발견하고 예상치 못한 기회를 포착하게 된다. 향후 LDT가 인공지능(AI)과 결합하여 개인 디지털 트윈으로 발전한다면, 우리는 단순히 기억을 보존하는 것을 넘어 기억이 스스로 새로운 미래를 제안하는 시대를 맞이하게 될 것이다. LDT는 살아온 날을 보관하는 아카이브가 아니라, 그 날들이 서로 이야기를 나누게 만드는 작업이다. 그리고 그 이야기 속에서, 우리는 미래를 바꾸는 실마리를 발견하게 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스는 자사의 모든 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션의 속도와 접근성을 높이는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높일 수 있게 했다. 또한, 초기 설계 단계에서 스마트한 의사결정을 가능하게 하여 차세대 위성부터 데이터센터 설계까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공하는 데에 초점을 맞췄다. AI 기반의 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원하는 것도 특징이다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 앤시스는 마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합으로 엔지니어가 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 엔지니어링 전문성을 활용할 수 있게 했다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근이 가능하다. 앤시스는 “AI 기반의 엔지니어링 코파일럿을 활용하면 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도를 17배 높일 수 있다. 이외에도 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도를 개선해 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션을 최적화할 수 있다”면서, “이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율성을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다”고 설명했다.     앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 뿐만 아니라, 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다고 소개했다.  이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 강화한다. 앤시스는 “이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있다. 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며, 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다”고 전했다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해 왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어   디지털 트윈 플랫폼, mago3D   개발 및 자료 제공 : 가이아쓰리디, 042-330-0400, www.gaia3d.com   2000년에 설립한 가이아쓰리디는 전통적인 3차원 공간정보(3D GIS)를 기반으로 우주, 위성, 기상분야까지 적용분야를 확장해 온 공간정보기술 전문 소프트웨어 회사이다. mago3D(마고쓰리디)는 2023년 국토교통부와 조달청의 심의를 통과하여 우수연구개발 혁신제품으로 지정되었고, 총 8건의 국내외 특허가 등록되어 있다.   1. 주요 특징 mago3D는 대용량 3차원 데이터(BIM/AEC/GIS)를 독자적인 경량화 알고리즘으로 자동변환하여 웹에서 빠르게 가시화하고, 각종 센서 데이터를 실시간 연동하여 모니터링한다. 웹 기반의 디지털 트윈 솔루션으로 별도의 소프트웨어 설치 없이 누구나 웹 브라우저나 모바일 기기로 접근하여 단순한 객체 On/Off 에서부터 바람장이나 열섬현상, 오폐수/기름/화학물질 유출, 대기질 변화 등과 같이 현실에서 시각적으로 식별이 어려운 각종 현상까지도 가상공간에서 시뮬레이션할 수 있다.   2. 주요 기능 mago3D은 mago3D CMS를 중심으로 2D/3D데이터 변환과 관리, 시뮬레이션 관리, 대시보드와 환경설정, 사용자 관리 기능 등을 수행한다. 3DTiler 와3DTerrainer로 구성된 mago3D Converter를 통해 다양한 데이터를 웹서비스에 최적화된 데이터로 자동 변환하고, mago3D JS는 순수 웹 브라우저 기술 html, css, javascript만을 이용하여 3D 데이터와 시뮬레이션 결과를 3차원 가상공간에서 입체적으로 표시한다. 3. 도입 효과 mago3D는 기본에 충실하다. 다양한 3차원 데이터를 웹 가시화에 최적화된 포맷으로 변환하여 빠르게 가시화하고, IoT 센서데이터를 실시간으로 연계하여 현실과 결합된 디지털 트윈을 구축하며, 3차원 시각화, 각종 시뮬레이션, 머신러닝(AI), 빅데이터 분석을 통해 현실 문제에 대한 최적의 답을 찾아낸다.   4. 주요 고객 사이트 국토교통부, 환경부, 서울특별시, 전라남도, 울주군, 한국토지주택공사, 한국국토정보공사, 국립재난안전연구원, 국방과학연구소, 서울대학교, 경희대학교 등 정부부처 및 지자체, 산학연의 많은 고객과 협력하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

엔비디아가 ‘스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint for smart city AI)’를 발표했다. 엔비디아는 이 블루프린트를 옴니버스, 코스모스(Cosmos), 네모(NeMo), 메트로폴리스(Metropolis)와 통합해 유럽의 도시에서 삶의 질을 개선시킬 것으로 기대하고 있다. 2050년까지 도시 인구는 두 배 증가할 것으로 예상된다. 이는 21세기 중반까지 도시 지역에 약 25억 명의 인구가 더해질 수 있음을 의미한다. 따라서 보다 지속 가능한 도시 계획과 공공 서비스의 필요성이 높아지고 있다. 전 세계 도시들은 도시 계획 시나리오 분석과 데이터 기반 운영 결정을 위해 디지털 트윈과 AI 에이전트를 활용하고 있다. 그러나 도시의 디지털 트윈을 구축하고 그 안에서 스마트 시티 AI 에이전트를 테스트하는 것은 복잡하며, 자원 집약적인 작업이다. 여기에는 기술적, 운영적 문제도 수반된다. 엔비디아가 공개한 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 이러한 문제를 해결하기 위한 것이다. 이 참조 프레임워크는 엔비디아 옴니버스, 코스모스, 네모, 메트로폴리스 플랫폼과 결합해 도시 전체와 주요 인프라에 물리 AI의 이점을 제공한다. 개발자는 이 블루프린트를 사용해 심레디(SimReady)와 같이 시뮬레이션이 가능한 사실적 도시 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 이를 통해 도시 운영을 모니터링하고 최적화하는 AI 에이전트를 개발, 테스트할 수 있다. 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 완전한 소프트웨어 스택을 제공해, 물리적으로 정밀한 도시의 디지털 트윈에서 AI 에이전트의 개발, 테스트를 가속화한다.      엔비디아 옴니버스는 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 구축해 도시 규모에서 시뮬레이션을 실행한다. 엔비디아 코스모스는 사후 훈련 AI 모델을 위한 대규모 합성 데이터를 생성한다. 엔비디아 네모는 고품질 데이터를 큐레이션하며, 해당 데이터를 사용해 비전 언어 모델(vision language model, VLM)과 대규모 언어 모델(large language model, LLM)을 훈련하고 미세 조정한다. 엔비디아 메트로폴리스는 영상 검색과 요약(video search and summarization, VSS)용 엔비디아 AI 블루프린트를 기반으로 영상 분석 AI 에이전트를 구축, 배포한다. 이를 통해 방대한 양의 영상 데이터를 처리하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 중요한 인사이트를 제공한다.   이 블루프린트 워크플로는 세 개의 주요 단계로 구성된다. 먼저 개발자는 옴니버스와 코스모스를 통해 특정 위치와 시설의 심레디 디지털 트윈을 구축한다. 여기에는 항공, 위성, 지도 데이터가 활용된다. 이어서 엔비디아 타오(TAO)와 네모 큐레이터(Curator)를 사용해 컴퓨터 비전 모델, VLM 등 AI 모델을 훈련하고 미세 조정한다. 이로써 비전 AI 사용 사례에서 정확도를 높인다​. 마지막으로 이러한 맞춤형 모델에 기반한 실시간 AI 에이전트의 배포로 메트로폴리스 VSS 블루프린트를 사용해 카메라와 센서 데이터를 알림, 요약, 쿼리한다.  엔비디아는 스마트 시티 AI용 블루프린트를 통해 다양한 파트너가 엔비디아의 기술과 자사의 기술을 결합하고, 통합된 워크플로를 기반으로 스마트 시티 사용 사례를 위한 디지털 트윈을 구축, 활성화할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이 새로운 블루프린트를 최초로 활용하게 될 주요 기업에는 XXII, AVES 리얼리티, 아킬라, 블링시, 벤틀리, 세슘, K2K, 링커 비전, 마일스톤 시스템즈, 네비우스, 프랑스 국영철도회사, 트림블, 유나이트 AI 등이 있다. 벤틀리 시스템즈는 엔비디아 블루프린트와 함께 물리 AI를 도시에 도입하는 데 동참하고 있다. 개방형 3D 지리 공간 플랫폼인 세슘은 인프라 프로젝트와 항만의 디지털 트윈을 옴니버스에서 시각화, 분석, 관리하는 기반을 제공한다. 벤틀리 시스템즈의 AI 플랫폼인 블린시는 합성 데이터 생성과 메트로폴리스를 사용해 도로 조건을 분석하고 유지보수를 개선한다. 트림블은 건설, 지리 공간, 운송 등 필수 산업을 지원하는 글로벌 기술 회사이다. 이들은 스마트 시티의 측량, 지도 제작 애플리케이션을 위한 현실 캡처 워크플로와 트림블 커넥트(Connect) 디지털 트윈 플랫폼에 옴니버스 블루프린트의 구성 요소를 통합하는 방법을 모색하고 있다.

다쏘시스템은 6월 16일~22일 프랑스에서 열리는 ‘파리 에어쇼’에서 자사의 ‘3D 유니버스(3D UNIV+RSES)’가 항공우주 및 국방 산업의 미래를 위해 설계, 생산 및 운영을 혁신하는 방식을 선보일 것이라고 발표했다. 복잡성, 안전성, 주권, 기술력, 지속 가능성, 시장 출시 속도 등 다양한 도전 과제가 산업 전반에 걸쳐 새로운 작업 방식의 도입을 요구하는 가운데, 다쏘시스템의 3D 유니버스는 ‘경험(EXPERIENCE)’ 중심의 새로운 제품과 서비스를 상상하고 개발할 수 있도록 지원한다. 모델링, 시뮬레이션, 데이터 과학, AI 기반 콘텐츠의 조합은 지적 재산권을 보호하는 것은 물론, 가상과 현실 세계를 안전한 환경에서 실험, 협업, 학습, 발명을 위한 공간으로 융합한다.     다쏘시스템은 파리 에어쇼에서 항공기 수명 주기 전반에 걸쳐 통합된 버추얼 트윈과 AI 기반 생성형 경험의 혁신적 가능성을 선보인다. 이는 설계부터 운영까지의 과정을 가속화한다. 다쏘시스템은 시연을 통해 산업이 현재 직면한 다양한 도전 과제를 다루며, 특히 인력 교육과 새로운 세대를 지원하기 위해 전문 지식의 확보 및 보존에 초점을 맞출 예정이다.  다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼의 AI 기반 생성형 경험을 활용한 항공기 설계, 생산 자동화, 테스트 및 인증을 위한 기체 최적화, 품질 확보, 유지보수 비용 절감 등 다양한 기능을 시연한다. 또한, 버추얼 트윈 기반의 가상 세계가 국방 산업, 공급망, 생산, 항공 이동성, 교육 분야에 걸쳐 패러다임 전환을 이끌고 있는 방식에 대한 패널 토론을 진행하며, 참가자들이 고객의 혁신을 상징하는 버추얼 트윈을 수집하기 위해 모바일 웹 애플리케이션을 사용해 QR 코드를 스캔하여 상금을 획득할 수 있는 경진대회도 개최할 예정이다. 다쏘시스템의 데이비드 지글러(David Ziegler) 항공우주 및 국방 산업 부문 부사장은 “항공우주 및 국방 산업의 미래는 기계, 드론, 위성, 장비 및 지능형 시스템을 구현하는 새로운 방법과 이를 통해 세계가 어떻게 혜택을 받을 수 있는지 재정의하는 것이 필요하다”면서, “다쏘시스템의 3D유니버스는 생성형 AI, 지식 및 노하우를 통해 이 모든 혁신을 주도하며, 성능, 탄력성 및 주권을 제공하는 산업 변혁의 새로운 시대를 촉진하고 있다”고 말했다.

DJI가 ‘DJI 매빅 4 프로(DJI Mavic 4 Pro)’를 새롭게 선보였다. 매빅 4 프로는 새롭게 개발된 100MP 핫셀블라드(Hasselblad) 센서와 대형 CMOS 듀얼 망원 카메라를 360° 회전이 가능한 인피니티 짐벌에 탑재한다. 또한 최대 51분의 비행 시간, 향상된 전방위 장애물 감지 기능 및 30km HD 영상 전송 기능 등을 바탕으로 콘텐츠 크리에이터가 창작의 한계를 뛰어넘는 데 기여하는 제품이다.     매빅 4 프로는 28mm, 70mm 및 168mm의 초점거리의 트리플 카메라 시스템을 탑재해, 광활한 와이드 앵글 풍경부터 정밀한 망원 클로즈업까지 다양한 구도로 촬영이 가능하다. 세 카메라 모두 듀얼 네이티브 ISO 퓨전 기술을 적용해 고·저감도 영역을 자연스럽게 결합하며, 최대 5 프레임의 RAW 이미지 스태킹 촬영을 지원한다. 또한 사용자가 지정 가능한 프리 파노라마 및 피사체 초점 유지 기능을 통해 일관된 고화질 이미지를 안정적으로 제공한다. 메인 카메라인 4/3 CMOS 핫셀블라드 카메라는 새롭게 개발된 100MP 센서를 탑재해, 디테일과 선명도를 한층 강화한 이미지를 구현한다. 또한 핫셀블라드 고유의 천연색 설루션(HNCS)을 적용해 높은 색상 충실도를 제공하며, 촬영 후에도 편집 유연성을 지원한다. f/2.0 ~ f/11의 가변 조리개를 통해 저조도 환경에서도 깨끗한 촬영이 가능하고, 10-레이 스타버스트(Starburst) 효과도 구현할 수 있다. 70mm 중간 망원 카메라는 48MP 12mm(1/1.3 인치) 센서와 f/2.8 조리개를 채택했으며, 새로운 이미지 처리 엔진을 통해 향상된 화질을 제공한다. 70mm 초점 거리는 피사체를 강조하는 압축된 원근감을 연출해 인물 사진이나 차량을 중심으로 회전하며 촬영하는 오빗 무빙 등 역동적 장면 연출에 적합하다. 168mm 망원 카메라는 50MP 10.6mm(1/1.5 인치) 센서와 f/2.8의 조리개를 갖추었으며 망원 광학에 맞게 특별히 최적화된 짐벌 알고리즘을 활용하여 장거리 항공 촬영에서 높은 안정성과 화질을 제공한다. 망원 카메라의 긴 초점거리는 원근감을 줄여 피사체를 더욱 선명하게 부각시키며, 정밀한 클로즈업 촬영을 지원한다. 또한, 프리 파노라마(Free Panorama) 기능을 통해 광각으로는 광활한 스카이라인을, 망원으로는 복잡한 도시 풍경을 담아낼 수 있다. 세 개의 카메라 모두 4K/60fps HDR 영상을 지원하며, 핫셀블라드 메인 카메라는 6K/60fps HDR 영상 촬영과 최대 약 16스톱의 인상적인 다이내믹 레인지를 지원한다. 중거리 망원 및 망원 카메라는 각각 14스톱과 13스톱의 다이내믹 레인지를 제공한다. 또한, 재생 속도를 낮춰 극적인 긴장감과 시각적 효과를 더하고자 하는 이들을 위해 핫셀블라드 메인 카메라와 중거리 망원 카메라는 4K/120fps, 망원 카메라는 4K/100fps 고속 촬영을 각각 지원한다. 모든 카메라는 10비트 D-Log, D-Log M 및 HLG 색상 프로파일을 지원해 일관된 색상 표현을 보장한다. 매빅 4 프로는 DJI 드론 최초로 360° 회전이 가능한 짐벌을 탑재했다. 최대 70°까지 상향 촬영이 가능해 전례 없는 촬영 앵글을 구현한다. ‘더치 앵글’ 같은 드라마틱한 샷을 직접 촬영하거나, 공중에서의 스토리텔링을 완전히 보다 유연하고 창의적을 방식으로 재해석할 수 있는 강력한 도구다. 매빅 4 프로는 6개의 고성능 저조도 어안 센서와 듀얼 프로세서를 기반으로 고해상도 환경 인지 능력을 제공한다. 저조도 상황에서도 최대 18m/s의 속도로 전방위 장애물 감지가 가능하며. 협곡이나 도심 등 위성 신호가 약한 지역에서도 정확한 위치 제어가 가능하다. 또한, 실시간 비전 포지셔닝과 지도 생성 기능으로 충분한 조도가 확보된 상태에서 비행경로를 자동으로 학습하고 GPS 신호 없이도 복귀 비행을 할 수 있다. 매빅 4 프로의 ActiveTrack 360° 기능은 어두운 환경에서도 피사체를 안정적으로 추적한다. 피사체가 다리 위에 서 있거나 수풀 등에 부분적으로 가려진 경우에도 초점을 유지하며, 방향 인식 기능을 통해 차량 감지 거리도 최대 200m까지 확장했다. 매빅 4 프로는 공기역학적 설계, 고효율 추진 시스템, 95Wh 배터리를 통해 최대 51분의 비행, 최고 속도 90km/h, 최대 41km의 비행 거리를 지원한다. 장소 탐색, 기동 연습, 타임랩스 촬영, 망원 렌즈로 파노라마 촬영 등 다양한 상황에서도 충분한 비행 시간을 확보했다는 것이 DJI의 설명이다. 또한, 차세대 전송 기술인 DJI O4+ 전송 시스템을 통해 최대 30km 거리까지 10비트 HDR 이미지 전송을 할 수 있으며, 도심처럼 간섭이 많은 환경에서도 안정적인 연결을 지원한다. DJI의 페르디난드 울프(Ferdinand Wolf) 제품 경험 디렉터는 “이전 모델을 출시했을 당시 하나의 드론에 트리플 카메라 시스템을 최초로 도입해 콘텐츠 제작자들이 한 번의 탭만으로도 다양한 구도에서 촬영하는 것을 가능하게 했다"며, “이번에 출시하는 매빅 4 프로는 360° 회전 인피니티 짐벌을 통해 촬영 옵션을 한층 확장했다. 이 제품이 열어갈 새로운 시네마틱 가능성과 창의적 실험에 큰 기대를 걸고 있다”고 밝혔다.