젠하이저가 프리미엄 헤드폰 ‘HDB 630’을 출시한다고 밝혔다. 이 제품은 젠하이저의 레퍼런스 라인업인 HD-6 시리즈 중 중립적인 사운드를 지향한 HD 650의 사운드 튜닝을 계승해 깨끗하고 균형 잡힌 중역대와 섬세한 보컬, 자연스러운 고음을 구현한다. 신제품은 아일랜드 툴라모어에 위치한 젠하이저의 첨단 생산시설에서 생산하는 SYS38 다이내믹 트랜스듀서에 HDB 630을 위해 개발한 새로운 어쿠스틱 시스템을 탑재하여, 기존 블루투스 헤드폰과 차별화된 해상도를 제공하는 것이 특징이다.     HDB 630은 단말기의 스펙과 상관없이 최고 음질의 코덱으로 상향 전송하는 USB-C 타입의 BTD700 동글을 함께 제공한다. 이를 통해 단말기의 스펙과 상관없이 모든 사운드를 AptX Adaptive 코덱으로 즐길 수 있고, 무선 연결 시에도 스냅드래곤이 인증한 24bit/96kHz의 고해상도 사운드를 감상할 수 있다. HDB 630에는 젠하이저의 초고가 헤드폰 시스템 ‘HE 1’에 적용된 ‘크로스피드(Crossfeed)’ 기능이 적용됐다. 크로스피드는 스피커로 음악을 들을 때 좌우 스테레오 신호가 공기 중에서 자연스럽게 섞이는 현상을 헤드폰에 적용한 기술로, 이를 통해 청음자는 스피커로 듣는 것과 유사한 자연스러운 입체감과 공간감을 느낄 수 있으며 극단적인 좌우 채널 분리에서 오는 피로감을 줄일 수 있다. HDB 630은 전문 음향 엔지니어가 사용하는 ‘파라메트릭 이퀄라이저(Parametric Equalizer)’도 지원한다. 고정된 주파수 대역에서 효과를 조정해야 하는 그래픽 이퀄라이저(Graphic Equalizer)와 달리 파라메트릭 이퀄라이저는 특정 주파수와 그 범위를 사용자가 선택하여 효과를 세밀하게 적용함으로써 각 사용자의 음향적 취향에 최적화된 맞춤형 사운드를 구현할 수 있도록 한다. 또한, ‘어댑티브 노이즈 캔슬링(ANC)’ 기능은 급격한 볼륨 변화나 먹먹함이 없이 주변의 소음 정도에 자동반응 하면서 음질과 음색에 변화를 주지 않아 사용자에게 자연스러운 청취 환경을 유지해 준다. HDB 630은 USB-C와 3.5mm 아날로그 케이블 등 다양한 연결 방식을 지원하며, ‘스마트 컨트롤 플러스(Smart Control Plus)’ 앱을 사용하면 사운드 설정을 공유하거나 노이즈 캔슬링, 착용 감지, 코덱 설정 등을 세부적으로 제어할 수 있다. HDB 630의 헤드밴드는 프리미엄 프로틴 레더(Protein Lether) 소재를 사용하여 고급감을 강조했으며, 한 번의 충전으로 ANC 모드에서 최대 60시간, 10분 충전으로 약 7시간을 사용할 수 있는 고속 충전 기능을 지원한다. 젠하이저의 토비아스 리터(Tobias Ritter) 음향 엔지니어는 “이동 중에도 깊이 있고 균형 잡힌 사운드를 즐길 수 있도록 하는 것이 이번 튜닝의 핵심 목표였다”면서, “음악의 감정과 디테일을 유선과 무선을 자유롭게 오가면서 생생하게 느낄 수 있다”고 말했다. ‘HDB 630’의 가격은 72만 9000원이다. 신제품은 젠하이저의 공식스토어 및 네이버 브랜드 스토어 등에서 구매할 수 있다.

어도비가 자사의 영상 편집 도구인 어도비 프리미어(Adobe Premiere)를 신규 아이폰 앱을 통해 모바일 환경에서 선보인다고 발표했다. 어도비 프리미어 모바일 앱은 초고속 멀티트랙 타임라인에서 정밀한 편집, 깨끗한 음성 녹음과 완벽한 타이밍의 AI 기반 음향 효과, 스튜디오급 오디오 제작이 가능하다. 독창적인 콘텐츠를 생성하고 수백만 개의 무료 멀티미디어 애셋을 활용할 수 있으며, 모바일에서 제작한 작업물을 프리미어 데스크톱으로 전송해 더 큰 화면에서 세부 조정도 가능하다. 새 모바일 앱은 영상 편집에 필요한 기본 기능을 무료로 제공하며, 추가 저장 공간이나 생성 크레딧이 필요한 경우 업그레이드 플랜(Upgrade Plan)을 선택하면 된다.     아이폰용 프리미어 앱으로 차세대 크리에이터는 정밀한 영상 편집의 강점을 누릴 수 있고, 숙련된 전문가는 이동 중에도 유연하게 편집할 수 있다. 이 신규 모바일 앱은 단편 영화, 뮤직비디오, 유튜브 및 틱톡 콘텐츠, 클라이언트 업무, 개인 프로젝트 등 다양한 콘텐츠 제작과 편집을 가속화한다. 크리에이터는 일상 브이로그를 촬영하고 편집할 수 있으며, 스트리머는 라이브 하이라이트 장면을 클립으로 만들어 공유할 수 있다. 이외에도 팟캐스터는 언제 어디서든 대화를 정리하고 스튜디오급 효과음을 추가할 수 있다. 어도비 프리미어 모바일 앱은 강력한 모바일 편집 툴을 제공하며, 크리에이터가 다양한 기기에서 원활하게 작업할 수 있도록 지원한다. 이동 중에도 편집 프로젝트를 시작하고, 데스크톱에서 프리미어 프로를 통해 정밀하게 편집을 마무리할 수 있는 유연성을 제공한다. 모바일 앱이 제공하는 편집 기능은 다음과 같다. 무제한 초고속 멀티 트랙 타임라인, 4K HDR 편집, 프레임 단위의 정밀 편집, 역동적인 애니메이션 캡션, 부드러운 속도 및 모션 효과, 즉각적인 배경 제거 등 모바일에서도 완전한 크리에이티브 콘텐츠 제어가 가능한 엔드 투 엔드 편집 툴 선명한 보이스오버를 위한 음성 향상 (Enhance Speech)과 완벽한 타이밍의 사운드 요소를 위한 사운드 효과 생성(Generative Sound Effects) 등 스튜디오급 사운드를 제공하는 AI 오디오 툴 AI 기반 스티커부터 매끄러운 배경 확장, 이미지를 비디오로 생성에 이르기까지 독특한 애셋을 어도비의 상업적으로 안전한 생성형 AI를 통해 생성 iOS에 최적화된 빠르고 반응성 높은 성능, 간편한 미디어 관리, 방해 요소와 워터마크 없는 환경에서 영감이 떠오르는 대로 편집 가능 수백만 개의 스티커, 이미지, 어도비 폰트, 로열티 없는 음악 트랙 등 방대한 무료 크리에이티브 애셋을 활용해 콘텐츠에 생동감 부여 틱톡, 유튜브 쇼츠, 인스타그램 등 주요 소셜 플랫폼에 한 번의 터치로 내보내기. 각 플랫폼에 맞게 영상 크기를 조정하고 주요 장면이 프레임을 벗어나지 않게 하는 기능 제공   아이폰용 프리미어 모바일 앱은 전 세계 앱스토어에서 이용 가능하다. 안드로이드용 프리미어 모바일 앱은 현재 개발 중이다. 어도비의 마이크 폴너(Mike Polner) 크리에이터 제품 마케팅 부문 부사장은 “크리에이터에게 전문가 수준의 크리에이티브 콘텐츠 제작 역량을 제공하게 돼 기쁘다”면서, “스튜디오급 오디오, 정교한 편집 툴과 뛰어난 비주얼을 갖춘 아이폰용 프리미어 앱으로 모바일에서도 손쉽게 콘텐츠를 제작하고 공유할 수 있고, 일상적인 순간을 언제 어디서든 완성도 높은 스토리로 바꿀 수 있다”고 말했다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (26)   이번 호에서는 고속 제트 유동 시뮬레이션에서 마주하게 되는 주요 도전 과제를 설명한다. 또한 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver)의 기능을 소개하고, 이를 활용한 사례 연구를 통해 그 잠재력을 강조하고자 한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   초고속 제트 유동을 시뮬레이션하는 것은 기술적으로 매우 도전적인 과제이자 유체역학 분야의 흥미로운 최전선이다. 특히 초음속 및 극초음속 비행 기술이 발전함에 따라, 이러한 극한 속도에서의 복잡한 유동 거동을 이해하는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 마하 1 이상의 속도에서는 공기역학적 힘의 성질이 크게 변하며, 충격파가 발생한다. 이 충격파는 특정한 유동 패턴을 만들어내며, 이는 항공기의 성능, 안정성 및 기동성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 비행 속도가 마하 3을 넘어 특히 스크램제트 엔진이 작동하는 구간에 이르면, 마찰 및 압축으로 인해 발생하는 온도 변화가 섭씨 1500도 이상에 달할 수 있다. 이러한 극한의 열 환경은 설계 시 제대로 고려되지 않으면 재료 피로와 파손을 초래할 수 있다. 하지만 피델리티 LES 솔버(구 Cascade CharLES)와 같은 전산 유체역학(CFD) 도구의 발전으로, 연구자는 이제 고속 비행의 물리 현상을 과거에는 불가능했던 수준의 정밀도로 탐구할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 극한 조건을 정확히 시뮬레이션하려면 무엇이 필요할까? 수많은 시뮬레이션 과제를 어떻게 해결할 수 있을까?     고속 제트 유동 시뮬레이션의 도전 과제 고속 제트 유동을 시뮬레이션하는 것은 온도, 압력, 난류 간의 복잡한 상호작용으로 인해 상당한 어려움을 동반한다. 높은 레이놀즈 수에서는 난류가 매우 불규칙하게 변하기 때문에, 정확한 결과를 얻기 위해서는 강력한 알고리즘과 고성능 컴퓨팅 자원이 필수이다. 가장 큰 과제 중 하나는 압축성 효과를 포착하는 것이다. 고속 유동에서는 밀도 변화 및 충격파와의 상호작용이 유동의 거동을 극적으로 변화시키므로, 이를 정확히 모델링하는 것이 매우 중요하다. 또한 고속 제트 내부의 복잡한 유동 구조를 고려할 때 효과적인 난류 모델링이 필수이며, 정확성과 계산 효율 간의 균형을 찾는 것은 여전히 큰 도전 과제이다. 또 다른 핵심 요소는 열 전달과 수치적 안정성이다. 급격한 온도 구배(gradient)는 경계 조건의 정교한 정의를 요구하며, 그렇지 않으면 시뮬레이션 내에서 반사 오류(artifact)가 발생할 수 있다. 고해상도 수치 기법은 이러한 구배를 포착하는 데 필수이지만, 그만큼 계산 비용도 증가한다. 소음 예측 역시 중요한 과제이다. 제트 소음을 정확하게 예측하려면 유동 시뮬레이션과 함께 공력음향 모델을 통합하여, 다양한 환경에서의 음파 전파를 효과적으로 재현해야 한다. 여기에 연료 분사를 포함하면 혼합(mixing) 모델링이 추가로 필요하며, 이는 전체 제트 성능에 영향을 주는 핵심 요소로 작용한다. 또한, 실험 데이터와의 검증 문제도 간과할 수 없다. 실험적 기준이 제한적인 경우가 많기 때문에 시뮬레이션은 불완전한 데이터와 상이한 가정을 기반으로 진행되어야 하며, 이는 결과 검증을 어렵게 만든다. 이러한 모든 문제는 정교한 전산 도구와 안정적인 고성능 컴퓨팅 인프라가 필수임을 보여준다. 이를 통해 고속 제트 유동 시뮬레이션의 정확도와 효율을 동시에 향상시킬 수 있다.   해결책 : 피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버는 극초음속 및 초음속 유동 시뮬레이션을 위해 개발된 고충실도 전산 유체 역학(CFD) 분석 도구이다. 이 도구는 Large Eddy Simulation(LES)을 고속 항공우주 분야에 확장하여, 극한 유동 환경에서의 고유한 과제를 해결하도록 설계되었다. 고급 수치 기법, 고품질 격자 생성, 뛰어난 병렬 확장성을 결합하여 복잡한 유동을 정밀하게 예측할 수 있다. 다면체 격자 생성(polyhedral mesh generation) : 고급 클리핑 보로노이 다이어그램(clipped Voronoi diagrams)을 활용하여 복잡한 형상에서도 강력하고 효율적인 격자 생성을 지원한다. 이를 통해 정밀하고 확장 가능한 시뮬레이션이 가능하다. 확장성(scalability) : CPU 및 GPU 기반 고성능 컴퓨팅 환경 모두에서 원활하게 작동하도록 설계되어, 고해상도 결과를 빠르고 효율적으로 제공한다. 예측 중심 고충실도 시뮬레이션 : 최신 알고리즘을 통해 충격파 상호작용부터 음향파 전파에 이르기까지 고속 제트 유동의 복잡한 물리 현상을 정밀하게 재현할 수 있다.   사례 연구 : 비선형 음향파형 분석 피델리티 LES 솔버의 성능을 입증하기 위해, 고속 제트 유동을 시뮬레이션하고 그 음향 특성을 분석하는 사례 연구가 수행되었다. 이 연구의 주요 목적은 출구 마하수 3(Mach 3)의 제트 노즐에서 방출된 비선형 음향파형의 전파 현상을 분석하고, 그 결과를 실험 데이터와 비교·검증하는 데 있었다.   ▲ 고속 제트 유동에서의 누적 비선형 음향파형 왜곡 분석     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   빠르게, 그리고 깊게 지난 2년간 필자는 정신없이 AI 지식을 흡수하고 수많은 설루션을 직접 사용했다. 신기함과 불편함이 뒤섞인 체험 끝에, 직감적으로 2025년이 인공지능 기술의 이정표가 될 것이라 확신하게 됐다.   거시 흐름, 지능형 자동화와 에이전트의 부상 인공지능(AI) 기술의 발전은 2024년을 기점으로 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 산업과 사회 전반의 혁신을 촉발하는 핵심 동력으로 자리 잡았다. 여러 분석가는 2024년이 AI 도입의 해였다면, 2025년은 AI가 기존 산업의 경계를 허물고 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 ‘혁신의 해’가 될 것으로 전망하고 있다. 이러한 변화의 물결 속에서 기업들은 막연한 기대감을 넘어, AI 기술을 통해 실질적인 비즈니스 가치(ROI)를 창출하는 데 집중하고 있다. 특히, 반복적이고 명확한 규칙 기반의 작업을 AI로 자동화함으로써 즉각적인 효율성 증대와 함께 투자 성과를 확보하는 전략이 부상하고 있다. 이러한 맥락에서 ‘지능형 자동화(intelligent automation)’는 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 워크플로를 자율적으로 처리하고 의사결정까지 내리는 단계로 진화하고 있다. 이는 ‘AI 에이전트’의 형태로 구현되며, 응용 AI의 차세대 진화로 주목받고 있다.  이러한 거시적 흐름 속에서 AI 기술의 3대 핵심 분야인 언어 모델, 이미지 및 영상 모델, 음성 모델의 최신 기술적 동향과 시장 변화를 심층적으로 분석하고, 나아가 이들 간의 융합 현상인 ‘멀티모달 AI’의 부상을 조망함으로써 비즈니스 리더와 기술 전문가에게 전략적 통찰을 만들어 봤다. 첫 번째, 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신은 대부분 ‘트랜스포머(transformer)’ 아키텍처에 기반을 두고 있다. GPT-4, LLaMA 2, Falcon 등 현재 시장을 선도하는 모델은 이 아키텍처를 활용하여 방대한 데이터 세트에서 인간 언어의 패턴과 구조를 학습한다. 트랜스포머는 언어 모델의 근간을 이루며, 그 영향력은 비단 텍스트에만 머무르지 않고, 오픈AI(OpenAI)의 최신 비디오 생성 모델인 소라(Sora)의 ‘디퓨전 트랜스포머’ 아키텍처에도 확장 적용되고 있다. 최근 LLM 훈련 방법론은 단순히 모델의 규모를 키우는 것을 넘어, 효율과 특화된 성능을 확보하는 방향으로 진화하고 있다. LLM 시장은 ‘규모’를 추구하는 초대형 모델(LLM)과 ‘효율’을 추구하는 소형 언어 모델(SLM)이 공존하는 양면적 발전 양상을 보인다. GPT-4o나 제미나이(Gemini)와 같은 초대형 모델은 뛰어난 범용성과 성능으로 시장을 선도하는 한편, 특정 산업이나 용도에 맞게 최적화된 SLM은 적은 비용과 빠른 속도를 무기로 틈새시장을 공략하고 있다. 이러한 이원화된 전략은 기업이 적용 업무의 성격에 따라 두 모델을 전략적으로 선택하거나 조합하는 하이브리드 접근법을 채택하도록 유도하고 있다. 두 번째, 최근 이미지 및 영상 생성 모델의 핵심 기술은 ‘디퓨전 모델(diffusion model)’이다. 이 모델은 기존의 생성적 적대 신경망(GAN)이 가진 ‘모드 붕괴(mode collapse)’ 문제를 해결하며 고품질의 다양하고 사실적인 이미지 생성을 가능하게 했다. 디퓨전 모델은 이미지에 점진적으로 노이즈를 추가한 뒤, 이 노이즈를 단계적으로 제거하며 깨끗한 이미지를 복원하는 방식을 사용한다. 이 기술은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 달리(DALL-E)와 같은 대표적인 서비스에 활용되고 있다. 대규모 언어 모델과 마찬가지로, 이미지 및 영상 모델 역시 규모의 확장과 효율의 최적화라는 상반된 흐름을 동시에 경험하고 있다. 디퓨전 모델은 모델의 규모가 클수록 더 좋은 성능을 보이지만, 그만큼 막대한 연산 자원과 느린 처리 속도라는 문제에 직면한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 모델 경량화와 처리 속도를 높이는 기술적 접근이 중요하게 다루어지고 있다. 이는 AI 기술의 상용화와 대중화를 위한 필수 단계이다. 영상 생성 기술은 미디어 및 엔터테인먼트 산업의 콘텐츠 창작 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 텍스트 입력만으로 원하는 비디오를 만들 수 있는 능력은 브레인스토밍을 가속화하고, 마케팅 자료, 게임 비주얼, 와이어프레임 및 프로토타입 제작 시간을 획기적으로 단축시켜 기업의 시장 대응력을 높인다. 특히, 전자상거래 기업은 AI 생성 이미지를 사용하여 다양한 제품 쇼케이스와 맞춤형 마케팅 자료를 대규모로 제작할 수 있다. 세 번째, 음성 모델은 크게 음성 신호를 텍스트로 변환하는 ‘음성 인식(ASR : Automatic Speech Recognition)’과 텍스트를 음성으로 변환하는 ‘음성 합성(TTS : Text-to-Speech)’ 기술로 구분된다. 딥러닝 기술의 발전은 이 두 분야에 혁명적인 변화를 가져왔다. 음성 인식(ASR) : 딥러닝 기반의 엔드 투 엔드 모델은 음향 모델링과 언어 모델링 과정을 통합하여 ASR의 정확도를 비약적으로 향상시켰다. 최신 시스템은 배경 소음을 제거하고 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하2025/10여 문맥을 이해함으로써 최대 99%에 가까운 정확도를 달성하고 있다. 이는 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 것을 넘어, 사용자의 의도를 정확히 이해하고 적절하게 대응하는 대화형 AI 시스템의 핵심 기반이 된다. 음성 합성(TTS) : 딥러닝 기반 모델은 기계적인 느낌을 벗어나 사람처럼 자연스럽고 운율이 담긴 목소리를 생성하는 데 큰 발전을 이루었다. 이는 텍스트 분석, 운율 모델링, 그리고 실제 음성 파형을 생성하는 ‘보코더(vocoder)’ 과정을 통해 이루어진다. 현대 음성 합성 기술의 발전 방향은 단순히 자연스러움을 넘어, 인간-기계 상호작용을 더욱 몰입감 있고 개인화된 경험으로 이끄는 데 있다. 감정 표현 TTS : 이는 기계에 감정을 부여하여 인간 언어와 더욱 유사한 음성을 생성하는 것을 목표로 한다. 기쁨, 슬픔, 분노 등 다양한 감정을 표현하는 음성 합성은 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만든다. 개인화된 음성 합성(Personalized TTS) : 이 기술은 약 1시간 분량의 데이터만으로 개인의 목소리를 복제하여 맞춤형 TTS를 만드는 연구 단계에 있다. 이는 부모의 목소리로 동화책을 읽어주는 등 감성적이고 따뜻한 응용 분야에 적용될 가능성을 열어준다.   감성으로 완성되는 기술 올해는 유난히 더운 것인지 아니면, 우리가 에어컨 환경에 너무 노출되어서 더위에 대한 저항력이 없어진 것인지는 모르지만 너무 더워서 정신적 활동이 힘들었다. 그 와중에 개인 자료를 정리하던 중에 개인적으로는 필자의 입사 이력서 사진을 우연히 찾아봤으나, 손상이 많이 되어서 인공지능으로 복원해 보기로 했다.     그림 1. 옛날 사진을 스마트폰으로 촬영한 이미지와 구글 인공지능으로 생성한 이미지   우선 스마트폰으로 이 사진을 찍은 다음 구글의 제미나이로 복원하고 다양한 모습으로 재현해 봤다. 그리고 동영상도 만들어 봤다. 아주 작고 희미한 흑백 사진이라고 우리의 머리속에 있는 이미지와 유사할 때까지 계속 보강된 이미지를 만들 수 있다. 그래서 최근에는 ‘포즈의 정리(Theorem of Pose)’라는 책을 구입해서 인공지능 생성 이미지 프롬프트를 본격적으로 연구해 보기로 했다.     그림 2. 구글 제미나이로 생성된 이미지   돌이켜보면 생각보다 빠른 속도다. 기술은 때로 불안과 경외를 동시에 불러온다. 그러나 확실한 것은, 인공지능이 우리의 감성을 자극하기 시작했다는 사실이다. 오래된 사진이 되살아나고, 목소리가 감정을 띠며, 텍스트가 움직이는 영상으로 변한다. 도입의 해를 지나 혁신의 해로 들어서는 지금, 우리는 효율을 넘어 의미를 설계해야 한다. AI는 결국, 우리 일과 삶의 이야기를 더 풍부하게 엮어내는 도구다. 기술이 감성을 만나 경험을 재편할 때, 진짜 혁신은 비로소 현실이 된다. 기업의 입장에서 2024년이 ‘도입의 해’였다면 2025년은 운영 방식 자체를 재정의하는 ‘혁신의 해’다. 기업은 막연한 기대가 아니라 ROI로 말하기 시작했고, 반복적·규칙 기반 업무를 AI로 자동화하여 즉각적인 효율과 투자 성과를 확보하는 전략이 주류로 부상했다. 그 중심에는 언어, 시각(이미지·영상), 음성이라는 세 가지 축과 이들을 촘촘히 엮어내는 멀티모달 AI가 있다.   ■ 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.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25)   이번 호에서는 사용자가 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise)와 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver, 이전 명칭 CharLES)를 사용하여 LES 워크플로의 이점을 누릴 수 있는 방법에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   대규모 와류 시뮬레이션(LES)은 최근 전산 유체 역학(CFD)에서 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 급증은 주로 제한된 설계 공간, 긴 실행 시간, 물리학 감소 등 기존의 레이놀즈 평균 나비에 스토크(RANS) 기반 CFD에 내재된 트레이드오프 때문이다. 코드 설계 및 컴퓨팅 아키텍처의 발전으로 경계층 분리, 항공 음향, 연소 등 복잡한 산업 문제에 대해 LES(Large-Eddy Simulation, 대형 와류 시뮬레이션)와 같은 고충실도 시뮬레이션을 구현할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰도를 높여줄 뿐만 아니라, GPU 컴퓨팅 아키텍처의 활용을 통해 LES 솔버의 성능을 크게 향상시켰다. 이러한 개선으로 이제 LES 워크플로를 실제 엔지니어링 작업에 적용하여 10시간 미만의 처리 시간을 달성할 수 있게 되었으며, 이를 통해 LES는 생산 수준의 CFD 환경에서 실용적인 선택이 될 수 있게 되었다.   ▲ CFD Prediction for High-Lift Aerodynamics(Slotnick, 2019)   피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버가 고충실도 LES 시뮬레이션에서 갖는 장점은 다음과 같이 네 가지로 볼 수 있다. 보로노이 다이어그램 기반 대규모 병렬 메시 환경 강력하고 비선형적으로 안정적인 수치 체계 및 고급 물리 모델 대규모 데이터 세트를 위한 신속한 시각화 및 심문 확장 가능한 GPU 상주 다중 물리 유동 솔버     전처리는 전체 정확도에 큰 영향을 미치고 일반적으로 전체 워크플로 시간의 약 75~80%를 차지하기 때문에 CFD 워크플로에서 매우 중요한 단계이다. 이 단계에서 CFD 사용자를 지원하기 위해 피델리티 LES는 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)라는 고급 메시 툴을 개발했다. 이 툴은 정확도를 개선하고 메시 품질 지표를 향상하는 데 필요한 시간을 단축하여 전처리 워크플로를 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었다. 피델리티 스티치는 LES를 위한 보로노이 다이어그램 기반 볼륨 메시 툴이다. 보로노이 다이어그램은 유클리드 거리를 기반으로 한 고유한 파티션이다. 이 메시 프로세스에는 두 가지 입력이 있다. 첫 번째 입력은 피델리티 스티치가 다이어그램을 클립하는 데 사용할 수밀하고 매니폴드한 표면 메시를 가져오는 것이다. 두 번째 입력은 사이트 생성이다. 토폴로지는 사이트 배치와 해당 사이트 스텐실과 서피스 메시의 교차점을 생성한 결과물이다. 그러면 스티치가 임의의 다면체 셀을 직접 생성한다.     로이드 알고리즘은 반복적으로 메시를 평활화하는 데 사용된다. 이 스무딩 절차는 벽에 가까운 정렬을 유리하게 만들고 고해상도가 필수적인 인터페이스에서 셀 볼륨을 보다 균일하게 분배한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시뮬레이션·디지털 트윈·AI 결합해제품 개발의 미래 제시   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하는 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부가 9월 18일 유저 콘퍼런스인 ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 유저 콘퍼런스 코리아 2025’를 진행한다. 이 행사는 D&E 사업부의 기술과 전략을 집중 소개하고, 고객과의 협력을 강화하는 것을 주된 목적으로 한다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 D&E 사업부의 성 브라이언 사장은 이번 행사를 통해 AI 기반 시뮬레이션, 디지털 트윈, SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등 자사의 핵심 기술 역량을 공유하고, 디자인&엔지니어링의 미래 방향과 산업별 적용 사례를 폭넓게 전달할 것이라고 소개했다. 또한, 디자인&엔지니어링 분야에서 국내 시장 공략을 더욱 강화할 예정이라고 밝혔다. ■ 정수진 편집장     헥사곤 및 D&E 사업부에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율화 설루션 분야의 글로벌 기업으로, 데이터를 활용해 산업, 제조, 인프라, 안전, 모빌리티 전반에서 효율과 품질을 높이고 있다. 전 세계 50개국에 약 2만 4500명의 임직원이 근무하며, 매출은 약 54억 유로에 이른다. 그중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 전 과정에서 데이터를 기반으로 스마트 제조 환경을 지원한다. 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 내에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하고 있다. 헥사곤 D&E 사업부는 예측 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 엔지니어들이 가상 프로토타입으로 제품 및 프로세스를 검증·최적화할 수 있도록 지원하며, 물리적 프로토타입의 ‘구축 및 테스트’를 대체하여 제품 개발 효율을 높이고 있다.   헥사곤 D&E 사업부가 보유한 대표 설루션과 핵심 기술은 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 다양한 산업군에서 신뢰받는 CAE 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링 설루션을 제공한다. 주요 기술에는 선형·비선형 유한요소해석(FEA), 음향 해석, 유체-구조 연성해석(FSI), 다물체 동역학, 열 유동 해석, 최적화, 피로·내구성 해석, 전기기계식 드라이브라인 및 제어 시스템 시뮬레이션 등이 포함된다. 또한, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율주행 분석, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(SPDM), 디지털 트윈 구축, AI 기반 최적화 등 최신 기술을 꾸준히 개발하고 있다. 이러한 설루션을 통해 고객은 제품 설계를 최적화하고, 기존 물리적 프로토타입의 ‘빌드&테스트(build&test)’ 단계를 줄이며 개발 효율을 높일 수 있다.   헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션이 가진 차별점과 경쟁력을 소개한다면 가장 큰 강점은 디자인&엔지니어링 사업부와 헥사곤의 다른 계열사 사이의 긴밀한 협업이다. 이를 통해 헥사곤은 산업 전반을 아우르는 폭넓은 기술 포트폴리오와 글로벌 네트워크를 갖추고 있다. CAE 소프트웨어를 기반으로 센서, 측정 장비, 데이터 관리 플랫폼을 통합 제공함으로써 설계부터 생산, 검증까지 전 과정을 연결할 수 있는 엔드 투 엔드(end-to-end) 설루션을 제공한다. 또한, 각 산업 분야의 특화된 요구를 반영한 맞춤형 시뮬레이션 환경과, 전 세계 고객 사례를 기반으로 한 풍부한 기술 지원 역량은 헥사곤만의 독보적인 경쟁력이다. 이를 통해 고객은 단순한 툴 제공을 넘어 혁신적인 제품 개발 프로세스와 지속 가능한 제조 경쟁력을 확보할 수 있다.   ▲ 헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션   디지털 트윈과 시뮬레이션 기술을 중심으로 한 최신 디지털 엔지니어링 트렌드와 향후 시장 전망에 대해 소개한다면 최근 디지털 엔지니어링은 정밀도·속도·지속 가능성이라는 세 가지 축을 중심으로 진화하고 있다. 디지털 트윈은 단순한 가상 모델을 넘어, 실시간 센서 데이터와 AI 분석을 결합하여 예측, 최적화까지 가능한 지능형 운영 플랫폼으로 발전하고 있다. 특히, 클라우드 기반 협업 환경과 AI 자동화 기술이 결합되면서, 개발 속도 단축과 비용 절감 효과가 더욱 가속화되고 있다. 향후 시장은 지속 가능한 설계와 제조, 에너지 효율 향상, 규제 대응 등과 맞물려, 산업 전반에서 디지털 트윈과 고급 시뮬레이션의 도입이 필수화될 것으로 전망된다.   ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 컨퍼런스 코리아 2025’에서는 어떤 내용이 소개되는지 9월 18일 개최되는 헥사곤의 D&E 유저 콘퍼런스는 자동차, 항공, 방산, 조선, 전기·전자 등 주요 산업군의 엔지니어와 전문가들이 모여 글로벌 CAE 기술의 최신 트렌드와 산업별 실무 경험을 나누는 자리이다. 헥사곤의 글로벌 및 국내 임직원, 주요 파트너와 고객사가 발표자로 참여하여, 각자 현장에서 축적한 경험과 성과를 직접 공유한다. 이를 통해 AI 기반 시뮬레이션, SPDM 등 디지털 엔지니어링을 가속화하는 혁신 기술과 산업별 최전선에서의 적용 사례를 심도 있게 다룰 예정이다. 기조연설과 산업별 세션, 전시 부스를 통해 참석자는 최신 기술을 직접 체험하고, 업계 전문가들과 교류하며, CAE 기술의 미래 비전과 제조업 R&D의 혁신 방향을 함께 모색할 수 있다. 또한, 각 산업별로 실제 기술 과제와 시뮬레이션 적용 사례를 통해 헥사곤 디자인&엔지니어링 사업부의 최신 기술 전략이 현장 중심의 문제 해결과 개발 효율성 향상에 어떻게 기여하는지 구체적으로 소개된다. 항공 및 방위 산업 분야에서는 MSC 에이펙스(MSC Apex), 나스트란(Nastran), CAE퍼티그(CAEFatigue), 시뮤팩트 애디티브(Simufact Additive), 제너레이티브 디자인(Generative Design) 등을 활용한 항공기 피로해석, 발사체 구조 해석과 복합재 적용 사례가 소개된다. 자동차 산업 분야에서는 아담스(Adams), 로맥스(Romax), 디지매트(Digimat), VTD 등을 기반으로 NVH 해석, 자율주행 시뮬레이션, 전기차 제어 시스템 연계 구조 모델 개발 등 차량 성능 최적화를 위한 다양한 해석과 검증 사례가 발표된다. 전기·전자 산업 분야에서는 크래들 CFD(Cradle CFD), 액트란(Actran) 등을 이용한 전자기기 냉각 해석, 충돌 기반 진동·소음 해석, 고열 환경 신뢰성 확보 사례가 다뤄지며, 정밀하고 안정적인 제품 설계를 위한 시뮬레이션 기술이 강조된다. 조선 산업 분야에서는 해양 구조물과 배관 시스템 해석을 중심으로 배관 단납부의 기계적 물성 해석, 강관-구조 연계 설계 등 실무에 적용 가능한 구조 해석 사례가 발표된다.   이번 행사를 통해 헥사곤 D&E 사업부가 전달하고자 하는 핵심 메시지는 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 ‘데이터 기반의 연결과 자율화를 통한 지속 가능한 제조 혁신’을 핵심 철학으로 삼고 있다. 이번 유저 콘퍼런스에서는 단순한 기술 소개를 넘어, 고객·파트너·업계 전문가가 한자리에 모여 산업별 과제를 함께 논의하고 실질적인 해결 방안을 모색하는 협력의 장을 만들고자 한다. 또한 AI(인공지능), 디지털 트윈, 시뮬레이션 프로세스 혁신 등 최신 기술이 어떻게 제품 개발 주기를 줄이고 설계 최적화와 예측 정확도를 높이며, 지속 가능한 산업 생태계 구축에 기여하는지에 대한 내용도 공유할 예정이다.   향후 헥사곤 D&E 사업부의 중장기 사업 전략 및 기술 로드맵을 소개한다면 헥사곤 D&E 사업부는 2025년 하반기 및 그 이후에도 디지털 트윈과 AI 기반 시뮬레이션 고도화를 핵심 전략으로 삼고 있다. 이를 위해 ▲산업별 특화 디지털 트윈 플랫폼 개발 및 적용 확대 ▲클라우드 기반 시뮬레이션 및 협업 환경 강화 ▲AI·머신러닝을 활용한 자동화 설계 최적화 기능 확장 ▲지속 가능성(sustainability) 중심의 경량화·에너지 효율 설계 지원 ▲SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리)의 산업 전반 확산 등을 추진하고자 한다. 또한, 기존 제조업뿐만 아니라 반도체·에너지·스마트시티 등 신산업 분야로 설루션 적용 범위를 확대해, 고객이 제품 개발 주기와 비용을 혁신적으로 절감할 수 있도록 지원할 계획이다.   마지막으로 전하고 싶은 메시지가 있다면 헥사곤 D&E 사업부는 단순한 소프트웨어 공급사가 아니라, 산업 전반의 디지털 혁신을 함께 설계하고 구현하는 파트너이다. 고객·파트너·학계와 지속적인 협력과 지식 공유를 통해 설계와 제조의 효율과 품질을 극대화하고, 지속 가능한 미래 산업 생태계를 구축하는 데 기여하고자 한다. 이번 유저 콘퍼런스를 비롯해 다양한 교류의 장을 마련해 헥사곤의 글로벌 역량과 현장 경험을 적극적으로 공유하며, 한국 제조업의 경쟁력 강화와 차세대 엔지니어링 패러다임 전환을 함께 이끌어 나가고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

DJI가 강력한 성능과 유연한 확장성을 갖춘 초경량 무선 마이크 DJI Mic 3(DJI 마이크 3)를 출시한다고 밝혔다. 이번 제품은 최대 4개의 송신기(TX)와 8개의 수신기(RX)를 지원해 멀티 카메라 제작 환경이나 그룹 녹음 시에도 안정적인 성능을 제공한다. 또한 DJI Mic 시리즈 최초로 자동 게인 조절(Adaptive Gain Control) 기능이 탑재돼 자동으로 클리핑을 방지하거나 음량을 조정할 수 있으며, 세 가지 음성 톤 프리셋(Voice Tone Presets)과 2단계 노이즈 캔슬링 기능도 제공된다. 또한 32GB 저장 공간의 듀얼 파일 32-bit Float 내부 레코딩(Dual-File 32-bit Float Internal Recording) 기능도 처음 적용되었다.     16g 무게의 DJI Mic 3 송신기는 가볍고 컴팩트한 디자인이 특징이다. 탈착식 회전 클립을 이용해 마이크 각도를 자유롭게 조정할 수 있어, 어떤 방식으로 부착하더라도 최적의 오디오를 확보할 수 있다. 자석 또는 클립 방식으로 착용 가능하며, 윈드스크린은 촬영 환경이나 의상에 맞춰 선택할 수 있도록 5가지 색상으로 별도 구매가 가능하다. 크리에이터는 멀티 신(multi-scene) 촬영 시 장소를 이동하는 중에도 Mic 3를 충전하며 간편하게 휴대할 수 있다. 함께 제공되는 올인원 충전 케이스는 송신기 2개와 수신기 1개를 수납할 수 있으며, 윈드스크린이나 자석 클립을 부착한 상태로도 보관이 가능하다. 케이스 내부에는 자석과 잠금 오디오 어댑터 케이블을 함께 수납할 공간도 마련되어 있다. DJI Mic 3는 인텔리전트 기능을 통해 역동적인 고품질의 사운드를 구현하며, DJI 마이크 중 최초로 두 가지 자동 게인 조절 모드를 갖췄다. 야외 스포츠 경기처럼 음량 변화가 큰 환경에서는 ‘자동(Auto)’ 모드가 갑작스러운 볼륨 피크를 억제해 클리핑을 방지하고, 실내 스튜디오처럼 정적인 환경에서는 ‘다이내믹(Dynamic)’ 모드가 음량 변화에 따라 자동으로 게인을 조정해 일관된 음량을 유지한다. DJI Mic 3는 DJI 마이크 가운데 최초로 세 가지 음성 톤 프리셋(레귤러, 리치, 브라이트)을 지원한다. 이 기능은 다양한 음색을 가진 여러 화자가 참여하는 인터뷰에 적합하며, 음성을 전문적으로 조정해 저음을 강화하여 울림을 줄이고, 고음을 강조함으로써 명료도를 높인다. 동시에, 2단계 능동형 노이즈 캔슬링 기능이 에어컨과 같은 배경 소음을 억제해 선명하고 또렷한 음질을 구현한다. 윈드스크린을 장착하면 바람 소리까지 추가로 줄일 수 있다. 마지막으로, 무손실 오디오(Lossless Audio) 기능을 통해 송신기에서 수신기로 압축되지 않은 48kHz/24-bit 오디오를 직접 전송해 정밀한 고음질을 담아낸다. Mic 3는 최대 4개의 송신기와 8개의 수신기를 동시에 연결할 수 있으며(추가 송신기와 수신기는 별도 판매), 그룹 인터뷰나 멀티 카메라 촬영에서도 모든 기기에서 선명한 오디오를 확보해 후반 작업을 한층 수월하게 한다. 쿼드라포닉(Quadraphonic) 모드에서는 DJI Mic 3 리시버를 특정 소니 카메라나 컴퓨터 소프트웨어와 연동해 네 개의 오디오 트랙을 독립적으로 출력할 수 있어, 정밀한 트랙 분리와 유연한 믹싱을 가능하게 하며 후반 제작에서 더욱 넓은 창작의 자유를 제공한다. Mic 3는 대규모 박람회나 스포츠 경기장과 같은 복잡한 환경에서도 최대 400m에 이르는 송신 범위와 간섭 저항 전송 성능을 제공한다. 또한 2.4GHz와 5GHz 대역 간 자동 주파수 전환을 통해 안정적인 전송을 지원한다. 내장형 녹음 기능은 무선 장애나 장비 이슈로 인한 오디오 손실을 방지한다. DJI Mic 3는 오리지널 트랙과 알고리즘 보정 트랙을 동시에 저장하는 듀얼 파일 내부 레코딩(Dual-file internal recording)을 지원해 창작의 유연성을 제공하고 후반 작업을 간소화한다. 또한 24-bit 또는 32-bit Float 포맷을 지원해 폭넓은 다이내믹 레인지를 구현하며, 복잡한 음향 환경에서도 속삭임부터 고함까지 모든 음성의 뉘앙스를 정밀하게 포착할 수 있다. 송신기에 탑재된 고정밀 타임코드 기능은 내장 녹음 시 타임코드 데이터를 함께 기록하며, 24시간 동안 1프레임 이내의 오차 범위를 유지해 멀티 카메라 환경에서도 영상과 오디오를 정확히 동기화하고 후반 제작에서 손쉬운 편집을 지원한다. DJI Mic 3는 완충 시 송신기는 최대 8시간, 수신기는 최대 10시간까지 사용할 수 있으며, 충전 케이스를 이용하면 2.4회 완충으로 총 28시간까지 연장된다. 5분 고속 충전으로 2시간 사용이 가능하고, 50분이면 완전 충전이 완료된다. 또한 다양한 절전 기능을 갖춰 재충전 빈도를 줄여준다. 예를 들어 ‘자동 절전(Auto Power-Savings)’ 기능은 사용하지 않을 때 송신기와 수신기를 절전 모드로 전환하고, ‘자동 전원 차단(Auto Power-Off)’ 기능은 일정 시간 미사용 시 전원을 꺼 배터리 소모를 최소화한다. DJI Mic 3는 DJI 오즈모오디오(OsmoAudio) 생태계에 직접 연결되어 오즈모 360(Osmo 360), 오즈모 액션 5 프로(Osmo Action 5 Pro), 오즈모 액션 4(Osmo Action 4), 오즈모 포켓 3(Osmo Pocket 3) 등 DJI 주요 제품에 수신기 없이 바로 연결할 수 있으며, 프리미엄 오디오를 제공하는 동시에 장비 구성을 최소화하고 크리에이터의 워크플로를 단순화한다. 또한 락킹 3.5mm TRS 출력 포트, 3.5mm TRRS 모니터링 포트, USB-C 포트를 갖춰 다양한 외부 장비와 유선 연결이 가능하며, 스마트폰에는 블루투스를 통해 수신기 없이 바로 연결할 수 있다. DJI Mic3는 DJI 스토어 및 공인 판매처로부터 주문할 수 있다. 송신기 2개 + 수신기 1개 + 충전 케이스 구성은 46만 9000원, 송신기 1개 + 수신기 1개 구성은 26만 5000원이다. DJI Mic 3 수신기와 송신기는 각각 16만 3000원과 14만 2000원에 별도 구매할 수 있으며, DJI Mic 3 충전 케이스는 10만 7000원에 판매된다. DJI의 크리스티나 장(Christina Zhang) 기업 전략 부문 수석 이사는 “DJI Mic 3는 지금까지 볼 수 없었던 컴팩트한 외형에 프리미엄 오디오 품질과 스마트 기능을 결합한 제품”이라면서, “다양한 환경, 여러 피사체, 다양한 장비를 이용하는 환경에 맞춰 오디오를 자유롭게 담을 수 있도록 다재다능한 디자인을 갖췄다. 또, 인텔리전트 기능들을 이용해 누구나 간편하게 선명하고 풍부한 사운드를 담아내어 창작의 과정을 한층 매끄럽게 해주는 것이 특징”이라고 밝혔다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (5)   생성형 AI를 활용한 음악 작곡 분야는 2022년부터 2025년에 걸쳐 급속한 발전을 보이고 있다. 특히 몰입형 사운드 기술과의 결합을 통해 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 이번 호에는 연재의 마지막 회로 AI 음악 작곡의 핵심 기술과 서비스 소개, AI 음악 마스터링 등을 소개하면서 실감 미디어 분야의 공간적, 감각적 음향 경험을 만드는 생성형 AI를 활용한 몰입형 사운드를 조명한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.   그림 1. 생성형 AI를 활용한 대표적인 작곡 서비스 스노(Suno, https://suno.com)   AI 음악 작곡의 핵심 기술 발전 현재 AI 음악 작곡의 주요 기술로는 트랜스포머 기반의 언어 모델을 음악에 적용한 뮤직LM(MusicLM), 뮤즈넷(MuseNET), 그리고 최근 등장한 스노(Suno)와 같은 플랫폼이 있다. 이들은 기존의 MIDI 기반 작곡을 넘어서 보컬의 목소리 톤, 음성, 성별 등을 조절할 수 있고, 간단하게 프롬프트 또는 음악 스타일을 텍스트로 적용하면 원하는 스타일의 음악을 작곡할 수 있다. 기존의 영화 제작과 쇼츠 작업에서는 작곡가와 함께 음악을 작업했으나, 지금은 AI와 협업하여 작업하고 있는 것이 현실화되었다. 공간을 연구하는 실감 미디어 분야와 XR(확장현실)에서는 몰입형 음향이 요구되며, 실제 게임과 미디어 아트 전시에서 많이 활용된다.   그림 2. 생성형 AI를 활용한 유튜브 힐링 음악 제작(https://youtu.be/lvLpGuhGgR4)   스노는 2022년에 설립했으며, 4명의 공동 창립자 마이클 슐만(Michael Shulman), 게오르그 쿠스코(Georg Kucsko), 마틴 카마초(Martin Camacho), 키넌 프레이버그(Keenan Freyberg)에 의해 시작되었다. 창립자들은 AI 오디오 분야가 미개척지이며 성장 가능성이 있다고 생각하여 뛰어들었다. 이후 마이크로소프트와의 파트너십을 통해 널리 알려지고 사용되었다. 영상과 쇼츠에 필요한 음악을 직접 만들 수 있다는 장점과 함께 2025년 7월 프로 버전에 편집 기능이 추가되어, 마치 영상 편집 프로그램처럼 특정한 부분을 편집 수정할 수 있게 됐다. 생성형 AI의 비디오 서비스만큼 AI 음악 사업도 업데이트가 자주 일어나며, 새로운 스타트업과 특화된 서비스가 나타나고 있다.   그림 3. 스노에 음악 편집 기능이 추가되었다.   간단하게 작곡을 AI로 만들고 싶다면 스노에서 10곡이 무료로 지원되며, 무료 버전에서는 상업적으로 이용할 수는 없다. 하지만 유료 버전에서는 상업적 작업에 활용이 가능하며 음악 플랫폼에 곡을 등록할 수도 있다.   그림 4. 무료로 음악을 만들 수 있는 사이트 유디오(Udio , www.udio.com)   스노처럼 작곡 서비스를 제공하는 사이트는 아이바(AIVA), 유디오(Udio), 사운드로(Soundraw) 등이 있으며, 만들어진 곡을 AI 마스터링하는 서비스도 있다. 글로벌하게 가장 많이 사용되는 서비스를 기준으로 단계별 과정을 설명한다.   그림 5. 많이 활용하는 마스터링 사이트 랜더(LANDR)의 업로드 과정(https://app.landr.com)   음악 제작에서 마지막 작업인 마스터링도 최종 결과물을 마스터링 서비스에 업로드하면 곡을 분석하고 원하는 부분을 체크하여 마스터링하며, 특정 부분만 수정하여 결과물을 만들 수 있는 제작 과정으로 구성된다. 심플하며 커스터마이징도 가능한 UI 및 UX를 적용하고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   오늘날 도시화와 인구 증가에 따라 공동주택의 필요성이 증가함에 따라, 공동주택 건설은 지속적으로 연구되며 다양한 방식으로 발전해왔다. 그러나 벽, 바닥, 천장 등 구조물을 공유하는 특성상 층간 소음 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 층간 소음을 최소화하기 위한 다양한 차단 방법이 고안 및 시공되고 있지만, 충격음 저감 대책에 따른 소음 예측은 주택별로 구조물 형태나 저감 대책 등 다양한 변수를 고려해야 하기 때문에 해석만으로는 거의 진행되지 않고 실험 위주 혹은 병행하며 이뤄지고 있다. 이번 호에서는 기존 실험조건의 문헌에 맞춘 해석 모델을 생성하고, 충격음에 대해 예측하는 방법에 대해 소개하고자 한다.    ■ 이효행 태성에스엔이 MBU-F4 팀의 수석 매니저로 원자력, 엔지니어링, 건설, 시험기관 업체를 담당하고 있다. 담당 업무로는 구조해석의 기술지원 및 사내/사외 교육, 세미나, 용역 업무가 있다. 특화된 해석 분야는 구조해석 중 dynamics와 acoustic, geomechanic이며, 20년 넘게 앤시스를 사용하여 구조해석을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   바닥 충격음의 제도 변화 바닥 충격음을 최소화하고 건물 내부의 소음 환경을 개선하기 위해 다양한 기술과 방법이 도입되고 있다. 또한 건축물의 품질과 주민의 생활 편의성을 향상시키기 위해 제도 또한 시간이 흐름에 따라 변화하고 발전해왔다. 시기별로 바닥 충격음 제도는 다음과 같이 변화했다. 2003년 4월 22일 개정 정성적인 문구에서 정량적인 기준으로 변경 경량충격음은 58데시벨 이하, 중량충격음은 50데시벨 이하로 제한 표준바닥구조와 바닥 충격음 차단성능등급이 도입 2013년 5월 6일 개정 표준바닥구조의 슬래브 두께가 규정에 포함 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-1(뱅머신)로 측정, 평가는 역A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 2022년 8월 4일 개정 경량충격음 기준은 58dB 이하에서 49dB 이하로, 중량충격음 기준은 50dB 이하에서 49dB 이하로 강화 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-2(임팩트볼)로 측정, 평가는 A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 이와 같이 해석만으로 인증을 진행하는 경우는 없으며, 골조 완공 후 건축물의 내부에서 측정하여 인증을 진행한다.   해석 개요 대부분의 예측이 그렇지만, 특히나 바닥 충격음을 예측하기 위해서는 해석만으로는 어렵다. 따라서 실험과 병행해야 하며 해석에 대한 오차를 줄여야 한다. 이에 따라 다음과 같은 순서로 진행하는 것을 권장한다.   ① 바닥 충격음 실험 ② 실험과 유사한 해석 모델 구현 및 해석 ③ 고유진동수와 FRF를 비교 분석(필요에 따라 ②에서 다시 시작) ④ 발생 소음 상대 비교   구조물(구조 평면)이 달라질 경우 전달되는 충격에 따른 소음의 특성이 변화하며, 저감 대책에 변화가 필요할 수도 있다. 직접 실험을 진행하기 어렵기 때문에 참고자료 1)을 바탕으로 해석을 진행하였다. 해석 모델이 실험의 동특성을 유사하게 구현(<표 1>의 Test No. 1 & 2)되었음을 확인하였으며, <표 1>과 같이 해석 설정에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하고자 한다. 비교 대상은 다음과 같다. 구조물의 고유진동수와 FRF는 참고자료 1)과 유사하게 발생하도록 설정 단위하중을 가하여 참고자료 1)의 가속도 FRF와 유사하게 발생하는지 비교 단위하중을 가한 부분에 한하여 MSUP 방식과 FULL method와 소음 해석 결과를 비교 음향 해석을 위해 velocity mapping과 coupled-field FSI 방식의 소음 차이 확인 중량 충격(1500N)에 따른 소음 변화 확인 하중 면적에 따른 소음 변화 확인 뜬바닥 구조(바닥 마감 구조 시공)는 비교하지 않음   표 1. Hyper parameters design to train BIM-based LLM   해석 모델 참고자료 1)을 참고하여 다음과 같이 해석 모델을 생성하였다.    (a) Full   (b) Section  그림 1. 해석 모델   Room 내부 크기 : 4.5m×5.1m×2.7m(Slab 두께가 변경되더라도 receive room inner size는 동일) 벽체 두께 : 150mm     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (4)   이번 호에서는 AI를 활용한 영상 제작 과정 중 특수효과 부분을 대신할 수 있는가에 대해서 자세히 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.   그림 1. 다빈치 리졸브의 후반 제작 과정 이미지(www.blackmagicdesign.com/kr/products/ davinciresolve)    “AI를 활용하면 프롬프트가 특수효과이다.” 전통적인 영상 제작에서는 특수효과 하나를 만들기 위해 3D 모델링부터 애니메이션, 렌더링까지 수개월의 작업 시간이 필요했다. 하지만 AI 기반 프롬프트 시스템의 도입으로 복잡한 비주얼 이펙트를 텍스트 명령어만으로 실시간 생성할 수 있게 되었다. 이제 감독은 “중세시대 용이 하늘을 나는 장면을 만들어 주세요”라고 입력하면 몇 분 내에 완성된 시퀀스를 확인할 수 있어, 창작 과정에서 즉각적인 피드백과 수정이 가능해졌다. 기존에 대규모 VFX 팀이 담당했던 모션 그래픽 작업도 개인 크리에이터가 직관적인 언어로 구현할 수 있어, 제작 비용과 기간이 획기적으로 단축되었다. 결국 기술적 전문성보다는 창의적 아이디어와 스토리텔링 능력이 영상 제작의 핵심 경쟁력으로 자리잡는 패러다임 전환이 일어나고 있다.   이제 AI 크리에이터, 슈퍼워크 시대이다.   그림 2. 5초만에 만들어지는 이미지와 비디오 결과물   그림 3. 5초만에 만들어지는 이미지와 비디오 결과물   과거 영화 한 편을 완성하려면 촬영, 편집, 음향, VFX 등 각 분야별 전문 팀이 수개월간 협업해야 했지만, 이제 AI를 전문적으로 활용할 수 있는 소수의 인원으로 모든 제작 과정을 통합 관리할 수 있게 되었다. AI 영상 생성 도구로 원하는 장면을 즉석에서 만들고, 자동 편집 시스템으로 컷 편집과 색 보정을 처리하며, AI 음성 합성과 배경음악 생성까지 원스톱으로 해결하는 것이 현실이 되었다. 기존에는 불가능했던 개인의 창작 범위가 할리우드급 제작 수준까지 확장되면서, 소규모 팀이나 1인 크리에이터도 대작 수준의 콘텐츠를 독립적으로 완성할 수 있는 환경이 조성되었다. 이러한 변화는 콘텐츠 제작의 진입장벽을 대폭 낮춰, 누구나 자신만의 독창적인 영상 작품을 세상에 선보일 수 있는 민주화된 창작 생태계를 만들어 가고 있다.  결국 기술적 제약이 사라진 ‘슈퍼워크’ 시대에서는 순수한 상상력과 스토리텔링 역량이 크리에이터를 차별화하는 유일한 요소가 될 것이다. 필자가 영상 제작에서 특수효과 팀에 있을 때 활용되는 3D 프로그램들인 후디니, 애프터이펙트, 누크, 언리얼 엔진 등으로 제작된 이펙트 영상은 고가의 시스템과 전문성이 있어야 제작이 가능하며, 그 분야에 숙련도를 갖추기 위해서는 많은 시간이 필요했다. 생성형 AI 콘텐츠 제작의 전문성과 프롬프트만으로도 기존의 특수효과 표현 및 불가능한 장면도 가능하게 되었다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.