스노우플레이크는 자사의 ‘제조 산업을 위한 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud for Manufacturing)’가 자동차 산업에 특화된 설루션을 중심으로 확장하며 높은 성장세를 보이고 있다고 발표했다. 스노우플레이크에 따르면, 2023년 4월을 기준으로 2년간 전 세계 제조 산업군에서 데이터 애플리케이션 및 협업을 위해 스노우플레이크의 플랫폼을 도입한 비율은 416% 증가했고, 데이터 분석을 위해서는 185%, 고급 예측 모델링 및 AI 앱과 같은 데이터 사이언스 목적으로는 188% 늘었다.  이와 같은 제조업체의 데이터 기반 비즈니스 인사이트 확보에 대한 높은 수요에 따라, 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드를 자동차 산업의 특수한 요구사항을 충족할 수 있도록 정밀하게 조정하며 글로벌 제조업체의 디지털 전환 및 AI 혁신을 뒷받침하고 있다고 전했다. 커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle : SDV), 자율주행, 전기차, 인더스트리 4.0 등 자동차 산업 트렌드에 맞춰 스노우플레이크는 데이터 공유 및 AI 지원 기능으로 완성차 제조업체(OEM), 부품업체, 유통 및 서비스업체 전반의 협업과 생산 공정을 최적화하고 있다.     특히 스노우플레이크를 활용하는 자동차 관련 기업은 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 전체 라이프사이클 데이터를 통합하고 사일로를 제거할 수 있게 된다. 이를 통해 운영 효율을 높이고 고객 경험을 향상시킨다. 또한 스노우플레이크 아키텍처로 SDV와 자율주행차에서 생성되는 방대한 커넥티드 데이터를 안정적으로 활용하고 확장할 수도 있다. 누적된 데이터는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 판매할 수 있어 신규 수익원이 되기도 한다. 스노우플레이크 데이터 플랫폼은 조직 전반에서 AI·ML 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 해, 예측 모델 개발시간을 단축하고 차량 설계 및 유지보수의 새로운 패러다임을 주도할 수 있다. 공급망 전반의 실시간 가시성도 제공한다. 수요 예측의 정확도를 높이고 재고 관리와 비용 효율성을 높여 데이터 기반의 의사결정을 현실화할 수 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 제조 산업 부문 글로벌 총괄은 “커넥티드 및 자율주행 등 최신 차량은 방대한 데이터를 생성하고 있으며, 자동차 업계는 이를 효과적으로 처리하면서도 신뢰할 수 있는 AI 설루션이 필요해졌다”면서, “스노우플레이크의 자동차 산업 설루션은 제조 전문성을 바탕으로 자동차 기업이 데이터를 통합하고 커넥티드 차량 개발 계획을 확장하며, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 지멘스와 같은 글로벌 기술 및 제조 기업은 스노우플레이크를 활용해 AI와 고급 분석으로 전사적 운영을 혁신하는 동시에 엄격한 보안 및 거버넌스 기준을 유지하고 있다. 전 세계 주요 완성차 제조업체(OEM)의 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 활용 중이며, 닛산, 카맥스(CarMax), 콕스 오토모티브(Cox Automotive), 펜스케 로지스틱스(Penske Logistics) 등은 실시간 커넥티드 차량의 인사이트와 안전한 데이터 협업으로 운영 효율을 높이고 있다. 스노우플레이크는 이외에도 액센츄어, 아마존웹서비스, 딜로이트, EY 등 글로벌 파트너와 함께 자동차 산업에 특화된 AI 및 데이터 설루션을 확장하고 있으며, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 블루욘더(Blue Yonder), 랜딩AI(LandingAI), 멘딕스(Mendix), 시그마(Sigma) 등 다양한 파트너사가 스노우플레이크 플랫폼에서 SDV 개발, AI 기반 품질 관리, 공급망 최적화 등 전문 설루션을 개발하며 생태계를 확장하고 있다고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 모든 규모의 조직이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반 PLM(제품 수명주기 관리)을 활용하여 제조 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 촉진할 수 있도록 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어의 새로운 버전을 출시한다고 발표했다. 새로운 팀센터 X 제품군은 기계, 전기, 전자 개발을 아우르는 프로세스 관리 및 크로스 도메인 기능 등 다양한 고급 기능을 사전 구성된 형태로 제공한다. 팀센터 X는 기존 두 종류의 버전에 새롭게 두 가지를 추가해, 총 네 가지 버전으로 제공된다.     팀센터 X 에센셜즈(Teamcenter X Essentials)는 간편한 배포와 낮은 운영 비용을 고려하여 설계되었으며, 기계 설계에 집중하는 기업을 위한 데이터 관리 기능을 제공한다. CAD 데이터 관리, 제품 구조 및 리비전 관리, 사용 위치 검색, 체크인/체크아웃, 3D 보기 및 마크업 기능이 포함되어 있으며, 기업의 성장에 따라 확장성을 지원한다. 새롭게 출시된 팀센터 X 스탠더드(Teamcenter X Standard)는 에센셜즈 버전을 기반으로 단순 변경 관리, 프로젝트 일정 관리, 문서 관리, 보고서 생성 등 추가적인 PLM 기능을 포함한다. 모든 기능은 사전 구성된 형태로 제공되며, 고객의 요구에 맞게 조정할 수 있다. 역시 새롭게 출시된 팀센터 X 어드밴스드(Teamcenter X Advanced)는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 기계, 전자 및 전기 설계 간의 크로스 도메인 협업이 필요한 기업을 지원한다. 전기 및 전자 설계 통합 및 분류를 위한 데이터 관리 기능이 추가되었으며, 마찬가지로 사전 구성된 상태로 제공되고 필요 시 맞춤화할 수 있다. 팀센터 X 프리미엄(Teamcenter X Premium)은 클라우드 공급자를 선택할 수 있으며, 팀센터의 전체 기능을 활용하고자 하는 기업을 위한 포괄적 PLM 설루션이다. 엔터프라이즈 BOM, 비즈니스 시스템 통합, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 제조 계획, 품질 및 컴플라이언스 관리, 제품 비용 및 서비스 수명 주기 관리까지 포함한다. 또한 산업용 기계, 의료기기, 반도체 등 특정 산업군을 위한 사전 구성 설루션도 제공된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 수석 부사장은 “팀센터 X의 이번 확장은 SaaS PLM을 모든 규모의 기업이 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하려는 지멘스의 사명을 이어가는 것”이라면서, “새로운 팀센터 X의 기능은 더 많은 고객이 빠르게 PLM 도입을 시작하고, 이후 팀센터 포트폴리오 전반을 통해 비즈니스 과제를 확장해 나갈 수 있도록 돕는다”고 말했다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3)   이번 호에서는 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 사용하여 수집된 외부 데이터를 시각화하고 분석하는 데 초점을 맞추고, 데이터 시각화의 중요성과 분석 기법의 활용 방안을 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   데이터 분석의 중요성 오늘날 데이터는 우리의 일상과 비즈니스 운영에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 수집되고 측정된 데이터의 양이 증가하면서 이를 효과적으로 처리하고 분석하는 방법은 더욱 필요해지고 있다. 이러한 변화 속에서, 지멘스의 심센터 히즈는 강력한 데이터 분석 및 시각화 기능을 제공하여 다양한 산업 분야에서 최적의 해결책을 찾는 데 기여하고 있다. 이번 호에서는 히즈의 기능을 효과적으로 활용하여 어떻게 복잡한 데이터를 이해하고 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있는지 살펴볼 것이다.   히즈의 데이터 분석 기능 히즈의 Discover(디스커버) 탭은 사용자가 데이터 사이의 관계 및 최적화 가능성을 탐구할 수 있도록 다양한 도구를 제공한다. Discover 기능은 주요한 데이터 분석 및 이해를 도와주는 여러 방법을 포함하고 있다.    그림 1   다음은 각각의 기능에 대한 설명이다.  Closest : 특정 데이터 포인트에 가장 가까운 변화를 식별한다. 이를 통해 최적화 과정에서의 데이터 민감성을 이해하고 결정에 도움을 줄 수 있다.  Similar : 사용자가 선택한 기준에 따라 유사한 데이터 집합을 찾는 기능이다. 이는 집합의 규칙 또는 모델을 파악하는 데 유용하다. Clusters : 데이터 세트를 서로 연관된 그룹으로 분류한다. 군집화 기법을 통해 데이터의 패턴을 식별하고 알고리즘에 의한 데이터 이해를 개선할 수 있다.  Trade-offs : 다수의 설계 목표 간의 상충 관계를 분석한다. 이를 통해 각각의 설계 대안이 어떻게 특정 목표를 달성하는지에 대해 명확하게 이해할 수 있다.  Patterns : 데이터 내의 반복되는 경향이나 구조를 발견하여 예측 및 모델링에 도움을 주는 기능이다. 패턴 인식은 정보의 신뢰도를 높이는 데 중요하다.  Preview History : 사용자가 수행한 변경이나 실행의 기록을 미리 보면서 데이터 분석의 이력을 관리할 수 있다.  Design Set : 여러 디자인 시나리오를 만들고 비교하여 최적의 설계를 도출하는 데 도움을 준다.  Performance & Plot : 데이터의 성능을 평가하고 시각적으로 플롯하여 분석 결과를 명확하게 표현한다.  Discover 탭의 이러한 기능은 히즈 사용자가 데이터를 깊이 이해하고 시뮬레이션 최적화 과정에서 효과적인 의사 결정을 내리도록 돕는다. 이를 바탕으로 보다 정확하고 신뢰성 있는 설계와 분석 결과를 도출할 수 있다.   데이터 분석을 위한 예제   그림 2    목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 MPa  최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm  설계 변수 Length : 5,000 mm  Load P : 6,500 N  E : 200 MPa  H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm  h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm  b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm  b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm 히즈의 Discovery Method를 사용하여 분석할 데이터는 우리가 지금까지 계속 예제로 사용한 외팔보의 처짐 문제를 기반으로 Adaptive Sampling Study(어댑티브 샘플링 스터디)에서 500개의 데이터를 생성하여 사용할 것이다. 아니면 독자들이 가지고 있는 데이터를 사용해도 괜찮다.   그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

유니티가 지난 4월 15일 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 진행했다. 2900여 명의 국내외 개발자 및 게임 업계 종사자들이 참석한 이번 행사에서 유니티는 자사의 최신 기술과 실제 적용 사례 등을 소개했다. 또한, 콘텐츠 개발을 위한 AI(인공지능) 비전과 비 게임 분야의 산업 시장을 겨냥한 전략도 밝혔다. ■ 정수진 편집장     개발 효율 향상과 커뮤니티 지원에 중점 두고 기능 개발 유니티 코리아 송민석 대표이사는 “지난 몇 년간 개발자 커뮤니티는 기술의 변화, 시장의 변화, 창작 과정의 어려움 등 많은 도전을 겪었지만, 그 과정에서 늘 새로운 가능성을 발견했다. 유니티 역시 그동안 많은 변화가 있었고, 개발자들의 격려와 조언이 큰 힘이 됐다”면서, “이번 유나이트에서는 개발자를 위한 생존 전략, 크리에이터 세션, 국내외 유니티 전문가의 기술 세션 및 다양한 산업에서 적용 가능한 기술과 사례를 제공하면서, 사용자의 프로젝트에 도움이 되고 영감을 주는 기회를 마련하고자 했다”고 전했다. 유나이트 서울 행사를 위해 처음으로 한국을 찾은 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO는 “한국은 유니티의 역사에서 매우 특별한 위치를 차지한다. 한국 개발자들이 만든 혁신적인 게임은 유니티의 가능성을 잘 보여줬다. 모바일뿐 아니라 최근 PC와 콘솔로까지 확대되는 한국 게임 개발자들의 새로운 도전은 전 세계적으로 주목받고 있다”면서 성능, 안정성, 크로스 플랫폼 지원을 더욱 강화하면서 개발자와 커뮤니티의 좋은 파트너가 되고자 한다고 밝혔다. 최신 버전인 유니티 6.1에서는 VRS(가변 레이트 셰이딩), GPU 처리 시간을 단축해 CPU 성능과의 균형을 유지하는 디퍼드+(Deffered+), 벌칸 디바이스 필터링 등의 기능을 통해 퍼포먼스 향상이 이뤄졌다. 한편, 유니티는 올해 다양한 새 기술과 고성능 기능을 제공하는 동시에 엔진의 근본적인 기술도 현대화할 예정이다. 그리고 엔진의 핵심 소스 코드에 닷넷(.NET) 프레임워크와 ECS(Entity Component System)를 적용하여 성능을 극대화하며, 콘텐츠 파이프라인도 현대화하여 개발자들이 더 빠르게 개발하고 반복 작업을 최소화할 수 있도록 지원할 계획이다. 브롬버그 CEO는 향후 개발 방향과 관련해서 새 업데이트를 출시 전 실제 환경에서 테스트한 후 제공할 것이며, 유니티 에디터 내에서 AI를 활용한 게임 개발을 지원하는 등 개발 효율을 높일 계획이라고 소개했다.   ▲ 유니티 맷 브롬버그 CEO   게임 개발 프로젝트에서 기술 검증 후 출시 전략 이와 관련해서 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석 부사장이 조금 더 자세히 설명했다. 그는 “유니티가 게임 개발자들로부터 가장 많이 받은 피드백은 플레이어의 경험이 더 안정적이고 뛰어나야 한다는 것이었다. 또한 개발 과정이 보다 빠르고 효율적이길 원했고, 복잡한 라이브 게임 개발에서 겪는 여러 문제들을 해결해 달라는 요청이 많았다”고 전했다. 이에 대응하기 위해 유니티는 ‘프로덕션 검증(production verification)’이라는 테스트 방식을 도입했다. 이는 실제 게임 개발 프로젝트에 최신 기술을 적용하여 검증하는 방식인데, 유니티는 몇몇 게임사와 협력해 기술 성능과 빌드 성공률을 높였다. 한편, 유니티는 코나미와 협력해 닌텐도 스위치 2용 게임인 ‘서바이벌 키즈(Survival Kids)’의 개발 과정 전반에 유니티 6 엔진을 적용했으며, 궁극적으로 게임의 기획부터 개발, 광고를 통한 수익화까지 전체 수명주기를 포괄하는 기술을 제공한다는 포부를 밝히기도 했다. 스미스 수석 부사장은 “이러한 협업과 게임 개발 경험은 유니티가 자체 기술과 서비스, 툴을 실제 개발 환경에서 테스트하고, 모든 기능이 철저히 검증되고 안정화된 상태에서 전달될 수 있도록 하는 데 목적이 있었다. 특히 애니메이션 시스템, 물리 엔진, DOTS(Data-Oriented Technology Stack) 기능의 성능과 안정성을 크게 높여 커뮤니티에 제공할 수 있게 되었다”고 전했다.   ▲ 유니티의 임원진이 참가한 기자간담회   개별 설루션 대신 AI 데이터가 모이는 플랫폼 추구 스미스 수석 부사장은 게임 및 시각 콘텐츠 개발에서 빠르게 확산되고 있는 AI와 관련한 로드맵도 소개했다. 2025년 하반기에 출시될 유니티 6.2 버전에서는 에디터 내에 직접 프롬프트 기반의 워크플로(prompt-based workflows)를 통합할 계획이다. 스미스 수석 부사장은 “반복 업무가 자동화되어 개발자들의 작업 시간을 크게 줄일 수 있고, 코드 디버깅과 C# 코드 자동 생성 기능도 추가되어 더욱 효율적인 작업 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다. 유니티의 AI 지향점은 개발자가 워크플로의 흐름에서 벗어나지 않고, 유니티 에디터 내에서 곧바로 AI 어시스턴트의 도움을 받을 수 있도록 한다는 것이다. 유니티의 플랫폼이 생성형 AI 데이터를 수집하는 중심이 될 수 있도록 하고, 코드, 텍스처, 애니메이션 등 AI로 생성된 다양한 애셋을 손쉽게 유니티 프로젝트에 통합하고 활용할 수 있는 프레임워크를 구축하고 있다는 것이 유니티의 설명이다. 스미스 수석 부사장은 “유니티의 기존 AI 설루션인 ‘뮤즈’나 ‘센티스’의 이름은 점차 쓰이지 않게 되고, 유니티 에디터 안에 AI를 자연스럽게 통합하는 방향으로 가게 될 것”이라고 전망했다.   산업 분야를 위한 실시간 시각화 및 데이터 활용 비전 소개 유니티는 게임, 비주얼 콘텐츠뿐 아니라 다양한 산업 영역으로 실시간 3D 시각화 기술을 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 유니티 코리아의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 “그 동안 산업 분야의 많은 기업이 제품 설계, 디자인, 제조부터 마케팅과 운영까지 정적인 3D 모델과 전통적인 워크플로에 의존해왔지만, 기술의 융합과 비즈니스의 디지털화가 빠르게 진행되면서 기업들이 일하는 방식, 클라우드 협업, 고객과의 상호작용 방식이 근본적으로 바뀌고 있다”고 전했다. 민경준 본부장은 이런 변화의 핵심 키워드로 ‘상호작용(interactive)’과 ‘몰입(immersive)’의 두 가지를 꼽았다. 두 가지 핵심 경험을 제공하는 기업만이 디지털 전환을 성공시킬 수 있다는 것이다. 그리고 이런 혁신이 가져올 수 있는 성과로 ▲고품질의 현실감 있는 3D 모델을 활용한 디자인과 프로토타이핑 과정의 간소화 ▲복잡한 3D 애셋과 설계 파일의 효율적인 최적화 및 생산 일정과 비용의 절감 ▲현실감 있는 시뮬레이션을 통해 위험도가 높은 산업군의 직원 교육의 빠르고 안전하며 효과적인 진행 ▲마케팅부터 판매까지 전 과정에서 인터랙티브 제품 구성 도구와 가상 경험으로 고객 전환율 향상 ▲모든 고객 접점에서 인터랙티브한 3D 경험을 적용해 참여도 향상 및 브랜드 차별화 실현 등을 소개했다.   ▲ 산업 분야에서 유니티의 혁신 성과   “몰입형 혁신은 리얼타임 3D를 기반으로 실현할 수 있다”고 짚은 민경준 본부장은 “연결(Connect), 개발(Create), 배포(Deploy) 등 세 가지 핵심 기능을 중심으로 하는 유니티의 산업용 설루션은 뛰어난 시각적 인터페이스를 제공하며, 많은 기업이 유니티를 활용하여 VR, AR, XR 애플리케이션, 제조 환경의 디지털 트윈, 고품질 프로덕트 컨피규레이터 등 다양한 핵심 애플리케이션을 개발하고 있다”고 전했다. 유니티는 차량용 인포테인먼트 시스템, 디지털 클러스터, 몰입형 UX(사용자 경험) 기반의 계기판, 디지털 미디어 시스템 등이 유니티로 제작되고 있다고 소개했다. 또한 현대자동차는 유니티 기반의 디지털 트윈 기술을 물류 및 스마트 공장 프로젝트에 적용하고 있으며, LG전자는 차량용 HMI 시스템을 유니티 기반으로 개발 중이다. 산업 분야의 데이터 활용에 대해 스미스 수석 부사장은 ‘애셋 매니저(Asset Manager)’라는 클라우드 기반 툴을 통해 다양한 산업용 데이터를 워크플로에 통합할 수 있도록 지원한다. 애셋 매니저는 데이터를 시각적으로 프리뷰하는 한편, 성능을 떨어뜨리지 않고 유니티 엔진에 적합한 형태로 변환할 수 있다. 이외에도 산업 시장을 위해 꾸준한 기술 개선 및 실무에 바로 적용 가능한 설루션을 선보일 것”이라고 밝혔다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티는 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 4월 15일 코엑스에서 진행했다. 이번 ‘유나이트 서울 2025’에서는 국내외 유니티 전문가들이 선보이는 다양한 사례 중심의 기술 세션과 최신 유니티 소식, 엔진 로드맵 등을 공유하는 자리가 마련됐다. 또한 다양한 산업 영역에 적용되는 유니티 활용 사례, 개발 노하우 등 실무에 도움이 될 만한 정보가 소개됐다. 이번 행사는 유니티 코리아 송민석 대표이사의 환영사를 시작으로 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO 겸 사장이 안정성, 성능, 크로스 플랫폼 지원에 대한 유니티의 의지를 담은 개회사를 전했다.     이어 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석부사장은 개발자의 피드백을 적극 반영하고 프로덕션 테스트 환경을 거친 ‘유니티 6(Unity 6)’의 주요 업데이트 로드맵을 공개했다. 유니티의 샘 로치(Sam Roach) 파트너 엔지니어링 디렉터는 4월 말 출시 예정인 유니티 6.1로 제작된 최신 리얼타임 데모 ‘판타지 킹덤’을 시연하며 유니티의 발전된 성능을 선보였다. '데이브 더 다이버'를 개발한 민트로켓의 황재호 대표는 유니티 엔진에 대한 견해와 유니티 6로 전환한 경험을 소개했다. ‘데이브 더 다이버’는 APV(Adaptive Probe Volume)를 통한 조명 워크플로 간소화, 프로젝트 오디터(Project Auditor)를 통한 성능 병목 구간 파악 등 유니티 6의 최신 기술을 통한 지속적인 개발 프로세스 최적화를 진행해왔는데, 황재호 대표는 개발 초창기부터 지금까지 효율적인 개발을 위해 유니티 엔진을 사용해온 경험을 소개했다.   유니티의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 자동차, 제조/건설, 커머스, 의료 등 다양한 산업에서 활용되는 유니티 사례와 3D 콘텐츠를 바탕으로 한 인터랙티브 경험의 효과 등에 대해 소개했다. 그리고,  LG전자 CTO 소속 최재복 리드는 유니티를 기반으로 차량용 3D HMI(휴먼-머신 인터페이스) 설루션을 개발한 사례를 발표했다. 유니티의 트레버 캠벨(Trevor Campbell) APAC 디맨드 광고 사업부 총괄은 앱 비즈니스 성장을 지원하기 위한 유니티 그로우 설루션 및 경쟁력에 대해 소개했다.     한편, 이번 유나이트 서울 2025에서는 유니티 기반 게임 프로젝트의 포스트모템 세션, 글로벌 업계 리더와 함께 성공적인 비즈니스 성장 전략을 나누는 ‘그로우 트랙(Grow Track)’ 세션, 다양한 데모 존 및 유니티로 제작한 인디 게임을 참관객에게 선보일 수 있는 ‘메이드 위드 유니티(Made With Unity) 존’, 유니티 전문가에게 실습 기반 피드백을 받을 수 있는 ‘핸즈온 트레이닝’ 등 다양한 프로그램이 진행됐다. 유니티는 ‘유나이트 서울 2025’의 키노트를 유니티 코리아 유튜브 채널을 통해 생중계했으며, 주요 세션은 5월 중 유니티 공식 유튜브 채널을 통해서 제공할 예정이다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2)   연재를 통해 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 활용하는 방법에 대해 살펴보고자 한다. 이번 호에서는 최적화 기법 중에서 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화에 대해 짚어보고, 심센터 히즈를 사용하여 근사 및 직접 최적화를 진행하는 과정을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   최적화 기법의 중요성 최적화는 다양한 산업 분야에서 설계의 성능을 개선하고 자원을 효율적으로 활용하는 데 있어 필수 과정이다. 특히, 복잡한 공학 문제나 다목적 설계에서 최적화는 품질 향상과 비용 절감을 동시에 달성하는 핵심 도구로 활용된다. 현대 산업에서는 제품 개발 주기의 단축과 고성능 요구가 증가함에 따라, 신뢰성 있는 최적화 기법의 선택이 더욱 중요해지고 있다. 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화는 이러한 요구를 충족하기 위해 자주 사용되며, 각 접근법은 문제의 특성과 목표에 따라 상이한 성능을 보인다.   근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화의 개요 근사모델 기반 최적화는 복잡한 시뮬레이션이나 계산 비용이 큰 문제에서 실험 데이터를 바탕으로 근사함수를 생성한 후, 해당 함수를 활용해 최적해를 탐색하는 방법이다. 근사함수를 생성하기 위해서는 주로 반응표면법(RSM), 머신러닝 모델 등이 사용되며, 계산 자원을 절감하고 빠른 최적해 도출이 가능하다는 장점이 있다. 반면, 모델 정확도에 따라 해의 품질이 좌우되고, 고차원 문제에서 모델링이 어려울 수 있다. 직접 검색 기반 최적화는 목적 함수의 수학적 형태를 몰라도 입력과 출력 간 관계를 직접 탐색하며 최적해를 구하는 방법이다. 비선형성이나 불연속성이 있는 문제에도 적용할 수 있는 장점이 있지만, 계산 비용이 크고 수렴 속도가 느릴 수 있어서 고비용 시뮬레이션 환경에서는 활용에 한계가 있을 수 있다.   최적화를 위한 예제 지난 호에서 사용한 외팔보의 처짐 문제를 사용하겠다. 외팔보의 체적을 최소화하는 최적화 문제를 다음과 같이 정의하였다. 빠른 계산을 위해 파이썬(Python)으로 계산한다.   그림 1   목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 Mpa 최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm 설계 변수 Length : 5,000 mm Load P : 6,500 N E : 200 Mpa H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm 외팔보의 체적, 응력, 처짐량은 다음의 관계식으로 계산한다. Volume = [2*h1*b1 + (H – 2*h1)*b2]*L Stress = P*L*H/(2*I) Deflection = P*L3/(3*E*I) where : I = 1/12*b2*(H-2*h1)^3 + 2*[1/12*b1*h13 + b1*h1*(H-h1) 2/4]   히즈 기본 설정 파이썬 포털(Python portal)을 사용하여 예제의 Input/Output file을 등록하였다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

지난 3월 19일 ‘솔리드 엣지 유니버시티 코리아’가 서울 양재동 엘타워에서 개최됐다. 이 행사는 한국의 제조업체와 엔지니어에게 솔리드 엣지의 최신 기능과 디지털 전환 전략을 소개하는 자리로 마련됐다. 이날 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스(John Fox) 마케팅 부사장을 만나 이야기를 나눴다.  ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스 마케팅 부사장 브리핑   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 주최하고 있는 ‘솔리드 엣지 유니버시티(Solid Edge University)’는 제품 개발 지식을 향상시키고, 지멘스 소프트웨어 사용자 및 전문가와 교류할 수 있는 글로벌 이벤트다. 업계 리더의 기조연설과 최신 기술 동향 소개, 다양한 주제의 세션을 통해 참가자들의 역량을 높이고, 전 세계 솔리드 엣지 사용자 및 전문가와 네트워킹을 하면서 경험과 지식을 공유하고 있다. 또한 솔리드 엣지의 최신 기능을 직접 체험하고 활용 사례를 접할 수 있는 자리다.   중소기업 제조업체를 위한 디지털 전환 기회 이날 존 폭스 부사장은 언론매체 기자들과 그룹 인터뷰에 앞서 ‘제품 설계 및 개발에서의 디지털 전환’이란 주제로 프레젠테이션을 진행했다. 국내 중소기업의 성공적인 디지털 혁신 사례로 소개된 린나이코리아는 1000명의 직원이 스토브, 오븐, 보일러 등을 생산하는 제조기업이다. 과거 수작업 중심의 데이터 관리로 반응 속도가 느리고 비효율적이라는 문제가 있었다. 이를 개선하기 위해 린나이코리아는 지멘스의 솔리드 엣지와 팀센터(Teamcenter)를 도입해 중앙집중식 데이터 관리 체제로 전환했다. 결과적으로 연간 100만 달러의 비용을 절감했으며, 직원 1인당 연간 50시간의 업무 효율성을 높이는 성과를 달성했다. 특히 실시간 설계 데이터 공유를 통해 서비스 팀과의 협업이 획기적으로 개선됐다.   ▲ 국내 디지털 전환 사례로 소개된 린나이코리아   디지털 트윈과 엑셀러레이터 포트폴리오 지멘스는 디지털 전환을 위해 더욱 정밀한 디지털 트윈 구축을 목표로 하고 있으며, 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오를 통해 기계, 전기, 전자, 소프트웨어 시스템 간 상호작용을 지원하고, 모델링 및 시뮬레이션 기능을 제공하고 있다. 이 포트폴리오에는 심센터(Simcenter), 팀센터, 옵센터(Opcenter)가 포함되어 있으며, 최근 브라우저부터 데스크톱까지 유연하게 확장 가능한 설계 설루션을 묶은 ‘디자인센터(Designcenter)’를 선보였다. 또 다른 디지털 전환 활용 사례로 소개된 트레모니아 모빌리티(Tremonia Mobility)는 독일 도르트문트에 본사를 둔 프리미엄 미니버스 제조사다. 이 회사는 지멘스의 디자인센터를 도입해 설계 주기를 20% 줄이고, 설계 속도를 30% 높여 친환경 교통 설루션 개발에 기여하고 있다.   ▲ 디지털 전환 사례로 소개된 트레모니아 모빌리티   클라우드 및 AI 기반의 혁신 : 솔리드 엣지 X 지멘스는 최근 클라우드와 AI 기술을 적극적으로 적용한 ‘솔리드 엣지 X(Solid Edge X)’를 발표했다. 이 설루션은 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 제공되어 사용자는 언제 어디서나 로그인 기반으로 설계 작업이 가능하며, AI 기반의 개인화된 생산성 향상 도구를 통해 작업 효율성을 극대화할 수 있다. 팀센터 X (Teamcenter X)를 통한 데이터 관리 기능도 내장되어 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템으로의 확장이 쉬우며, 솔리드 엣지 2025와 높은 데이터 상호 운용성도 제공한다. 특히 AI 기반의 설계 코파일럿은 자연어로 설계 작업을 안내하고 자동화를 지원하며, 향후 솔리드 엣지 2026에서는 AI 기반의 자석식 스냅 어셈블리 기능을 통해 보다 빠르고 정확한 부품 조립을 지원할 예정이다.   ▲ 클라우드 기반의 SaaS 형태로 제공되는 솔리드 엣지 X   중소기업과 스타트업을 위한 맞춤형 지원 지멘스는 중소기업 및 스타트업의 디지털 전환 지원에도 힘쓰고 있다. 최근 글로벌 조사에 따르면 중소기업의 92%가 디지털 전환 예산을 확보하고 있으며, 76%는 전담 인력을 배치하는 등 적극적으로 디지털 전환을 추진하고 있다. 지멘스는 한국 중소벤처기업부와 협력해 스타트업에게 프리미엄 솔리드 엣지 소프트웨어를 무료로 제공하고 있으며, 이를 통해 혁신적 제품 개발과 시장 출시를 가속화할 수 있도록 지원하고 있다. 존 폭스 부사장은 “지멘스는 클라우드와 AI 기술을 통해 중소기업과 스타트업이 빠르게 변화하는 시장 환경에서도 경쟁력을 유지하고 지속 가능한 성장을 이룰 수 있도록 돕고 있다”며, “지멘스는 엔지니어링 소프트웨어의 지원뿐 아니라 기술 컨설팅, 글로벌 네트워킹 등 다양한 지원책을 제공해 스타트업의 성장을 적극 지원해 나갈 계획”이라고 강조했다.   기자간담회 Q&A   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 존 폭스 마케팅 부사장   Q. 솔리드 엣지와 타사 제품의 차별점은? 솔리드 엣지는 중소기업용으로, NX는 대기업용으로 설계되었다. 두 제품 모두 통합된 커널 환경을 사용한다는 것이 특징이다. 지멘스의 제품군은 모듈화되어 있어, 사용자가 불연속적 업그레이드 없이 마이그레이션할 수 있다.   Q. 지멘스에 별도의 AI 개발 팀이 있나? 지멘스는 별도의 AI 전담 팀을 운영하고 있진 않다. 대신 각 부서별로 AI 전문가를 두고 있으며, AI 전문업체와 협업하는 방식으로 AI 기능을 추가해 제품을 개발하고 있다.    Q. 클라우드 기반 제품인 솔리드 엣지 X의 주요 타깃은? 솔리드 엣지 X는 기존 고객과 신규 고객 모두를 타깃으로 한다. 신규 고객의 경우 최신 기술에 대한 관심이 높기 때문에 적극적으로 새로운 툴에 많은 관심을 보이고 있으며, 한국에서는 특히 스타트업 지원 프로그램과 정부 협력을 통해 새 제품의 보급을 활발하게 추진 중이다.    Q. 퍼블릭 클라우드와 디지털 트윈 기술의 활용 수준은 어느 정도인가? 지멘스는 퍼블릭 클라우드와 디지털 트윈 기술을 통해 설계와 시뮬레이션의 정밀성을 크게 높였다. 생산성과 설계 효율을 높이는 자동화 기능과 자석식 스냅 어셈블리 같은 혁신 기능을 지속적으로 추가하며 시장을 선도하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 6일 CNG TV 웨비나는 ‘시뮬레이션과 디지털 트윈을 통한 전기차 시장 경쟁력 확보’를 주제로, 지멘스의 시뮬레이션 및 디지털 트윈 기술을 활용한 전기차 시장 경쟁력 강화 방안에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 제조업체가 직면한 도전 과제(환경 영향, 가속화된 성장, 규제 등)   전기차 시장의 성장 둔화와 규제 강화 속에서 OEM과 부품사는 기술 혁신과 시장 요구 충족이라는 과제에 직면해 있다. 이에 지멘스는 가상 개발 환경 구축, 설계 최적화, 생산 관리 등 다양한 설루션을 제공함으로써 이러한 어려움을 극복하는 동시에 전기차 시장의 경쟁력을 강화하고자 노력하고 있다.    지멘스, 전기차 시장 경쟁력에 초점 맞춰 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 최승현 영업대표는 “지멘스는 전기차 개발 프로세스 전반에 걸친 혁신을 통해 기업이 시장에서 성공할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있다”며, “이번 웨비나에서는 배터리 사이징, 열 관리, 모터 및 구동계 설계 등 전동화 차량 개발 전반에 걸쳐 지멘스의 기술력이 활용될 수 있음을 보여주고자 한다”고 말했다. 그는 전기차 시장의 둔화, 강력한 배출 규제, 관세 이슈 등의 어려움 속에서 지멘스가 시뮬레이션과 디지털 트윈 기술을 통해 시장 경쟁력을 확보할 방안을 제시했다. 또한 새로운 혁신 프로세스를 설계하고 최적화하는 과정에서 GM의 제로 프로토타입 개발과 같은 가상 개발이 중요하다고 소개했다. 또한 전기차의 배터리 사이징과 관련해서 차량 요구 사항에 맞춰 배터리 용량과 전압을 예측하고 검증하는 과정이 필수라고 말했다.   전기차 개발을 위한 디지털 트윈과 시뮬레이션 활용 전기차는 특정 주행 시나리오에서 냉각 전략 및 에너지 관리 효율성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 실시해야 한다. MIMO(멀티 인풋, 멀티 아웃풋) 개념을 적용한 통합 열 관리 시스템이 전기차에 탑재되며, 여러 냉각 및 난방 전략의 복합적 검증이 필요하다. 최승현 영업대표는 “3D 시뮬레이션을 통해 냉각 시스템 전략의 효율성을 검증함으로써 전기차의 에너지 관리가 최적화될 것으로 예상된다”며, “전기차 열 폭주 현상을 예측하고 이에 따른 안전한 설계를 통해 승객의 안전성을 확보할 수 있다”고 설명했다. 지멘스는 디지털 트윈 기술을 활용하여 열폭주와 관련된 설루션을 제공하며, 이를 통해 전기차 성능 및 안전성을 개선할 수 있도록 지원하고 있다. 지멘스의 PLM 시스템은 전기차 개발의 기본 구조를 형성하며, 각 요소의 아키텍처와 스펙을 정의하는 역할을 한다. 전기차의 성능을 검증하기 위해 모터, 인버터, 기어박스 등 여러 요소의 물리적 테스트가 필요하며, 이를 통해 최적화된 파워트레인을 개발할 수 있다. 또한, 프로젝트의 요구 사항과 스펙을 관리하며, 데이터 통합을 통해 개발 속도를 높이고 검증을 빠르게 수행할 수 있다. 최승현 영업대표는 “시뮬레이션 모델에서 다양한 시나리오를 검증하여 실제 주행 조건에서 발생할 수 있는 소음, 진동 등을 예측할 수 있는 체계를 구축한다”며, “지멘스는 디지털 트윈 모델과 실제 제어기를 연동하여 가상 환경에서 전동 카트를 운전하며 다양한 성능 특성을 테스트할 수 있도록 하고 있다”고 설명했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.