이번 리뷰는 HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)를 활용해 실제 CAE 실무 환경에서의 성능을 검증한 기록이다. 14인치의 컴팩트한 폼팩터에 탑재된 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(AMD Ryzen AI Max PRO) 프로세서와 통합 메모리 시스템이 복잡한 전처리부터 후처리까지의 해석 루틴을 얼마나 안정적으로 수행하는지 분석하였다. 실무자의 관점에서 이동성과 전문가급 시뮬레이션 성능의 조화를 직접 확인해 보았다.   리뷰 배경 HP Z북 울트라 G1a는 14인치의 워크스테이션급 특성을 넣은 노트북이다. AMD 라이젠 AI 맥스 프로 시리즈 프로세서 기반으로, CPU와 GPU가 하나의 메모리 풀을 공유하는 통합 메모리 아키텍처를 전면에 내세운다. 제품 소개 기준으로 최대 128GB 통합 메모리 구성이 가능하며, 이 중 최대 96GB까지를 GPU 전용 메모리로 할당해 그래픽 작업에서 병목을 줄이는 방향으로 설계되었다. 이 노트북을 처음 마주한 인상은 워크스테이션이라는 단어와 외형이 잘 연결되지 않는다는 점이었다. CPU 성능은 AMD 라이젠 AI 맥스 + 395를 기반으로 그래픽은 라데온 8060S(Radeon 8060S)로 확인된다. 이 정도의 성능을 노트북에서 볼 수 있다는 점에서 시뮬레이션을 당장이라도 돌려봐야겠다고 판단하였다.   그림 1. HP Z북 울트라 G1a   HP Z북 울트라 G1a는 14인치급의 얇은 노트북 형태라 이동이 쉽고, 포트 구성도 업무용에 딱 맞춰져 있다. 특히 HDMI 2.1, 썬더볼트 4(USB-C) 등 USB-C 포트를 3개 보유하고 있다. 외부 모니터 연결이나 현장, 회의실 등 이동이 잦은 사용자라면 노트북 자체의 무게 관점에서는 엄청난 점수를 주게 된다. <그림 2>의 왼쪽은 Z북 울트라 G1a의 상판 디자인이다. 그레이 톤에 로고 중심의 미니멀함이 인상이 강하고, 표면 마감도 업무용 워크스테이션답게 차분한 편이다. <그림 2>의 오른쪽 사진은 휴대성 체감을 주기 위해 12.9형 아이패드 프로를 함께 놓고 비교한 장면이다. 태블릿을 키보드 위에 올려두면 느껴지듯, 본체의 면적이 아이패드 프로급과 크게 동떨어지지 않아 가방에서 차지하는 부피 부담이 생각보다 적다. 실제로 태블릿을 넣던 공간에 함께 운용하기 수월했고, 연구실과 세미나실처럼 이동이 잦은 환경에서 편리함을 만들어주는 크기였다.   그림 2. HP Z북 울트라 G1a의 외관(왼쪽) 및 태블릿과의 크기 비교(오른쪽)   CAE 해석 관련 제품 시연 CAE 해석 관련 제품 시연을 보면 대개는 깔끔한 브래킷 한 개, 공기 층이 크게 없는 외부 유동, 혹은 요소 수를 의도적으로 낮춘 모델로 구성된다. 하지만 실제 대학원 연구나 현업 엔지니어가 사용하는 모델은 굉장히 높은 밀도의 요소 수를 가지고 있는 경우가 대부분이다. CAE 해석은 계산 시간만으로는 평가하기 어렵다. 실제로는 모델을 가져오고, 형상을 단순화하고, 메시를 증가시키고, 수렴을 잡고, 결과를 후처리하고, 마지막으로 보고서까지 정리하는 과정이 하나의 루틴으로 이어진다. 이 루틴 중 어느 구간에서든 시스템이 멈추거나 응답성이 크게 떨어지면, 그 순간부터는 업무가 끊기게 된다. 필자는 구조/유동 해석을 병행하는 대학원생 연구원으로서, 이번 대여 장비를 단순 벤치마크가 아닌 실제 연구 및 과제에서 수행하는 순서 그대로 테스트해보기로 했다. 목표는 명확하다. 다음의 두 가지를 중점으로 검토하였다. 전처리부터 후처리까지, 끊김 없이 반복 수행 가능한가? 구조 해석(선형/비선형)과 유동 해석(정상/과도)을 섞었을 때도 안정적으로 유지되는가? 이번 리뷰는 실제 진행했던 해석 프로젝트를 기반으로 진행하였다. 대외비로 인해 전체 형상보다 해석 진행에 맞춘 단순화 모델을 사용하였다. CFD 유동 해석 1건을 먼저 수행해 시스템의 기본 워크플로 안정성을 우선 확인한 뒤, 본 테스트인 XY 스테이지 프로젝트로 넘어가는 방식으로 구성했다. 세 가지 테스트는 해석 솔버 진행 시 해석 엔지니어가 체감하기에 가장 어려움을 겪는 상황에 대해 상세하게 설명하는 것을 목표로 한다. 해석 엔지니어는 대부분 직접 모델링, 전처리에서 후처리까지 모두 진행하기 때문에, 이 모든 과정에서 HP Z북 울트라 G1a의 성능이 성과를 좌우할 수 있다. 이에 따라 대표적인 해석 방법 세 가지(유동, 정적, 열적 해석)을 선정하였다.   그림 3. 분야별 테스트 계획   테스트 1 : 유체 시뮬레이션 전처리(앤시스)   그림 4. 전처리 메시 작업(노트북 자체 화면)   첫 번째 테스트는 유체 해석으로 시작했다. 대상은 다수의 오리피스(Orifice)가 배열된 에어베어링 타입 유동 형상으로, 단순히 솔버만 돌리는 것이 아니라 전처리부터 해석, 후처리까지 모든 워크플로를 수행하였다. 이 유형의 모델은 형상 자체도 복잡하지만, 메시 해상도를 올리는 순간부터 작업감이 급격하게 달라진다. 특히 요소 수가 많아지면 워크벤치(Workbench)에서 해당 프로젝트에 접근하는 ‘클릭 한 번’부터 초기 반응이 늦어지는 경우가 흔하다. 즉, 실제 체감 성능은 메시 창 진입부터 차이가 드러난다. Z북 울트라 G1a의 흥미로운 점은 소음 특성이다. 동일한 워크로드를 워크스테이션급 컴퓨터에서 수행할 때는 팬의 소음이 뚜렷하게 들릴 정도로 동작하는 경우가 있었는데, 이번 테스트에서 수행할 때는 메시 작업창을 여는 순간 짧게 팬이 동작하는 느낌이 있다가, 이후에는 지속적으로 소음이 커지지 않고 비교적 낮은 수준으로 유지되는 느낌을 받았다. 필요한 구간에서만 짧게 소음이 개입하니, 작업하는 엔지니어 입장에서는 안정감을 받으며 작업을 할 수 있었다.   그림 5. 앤시스 워크벤치 프로젝트(유체 해석)   유체 해석 파트는 한 번 돌려서 끝이 아니라, 워크벤치에서 여러 케이스를 동시에 관리하는 형태로 구성했다. <그림 5>처럼 Fluid Flow 시스템을 다수 배치하고, 각 시스템을 Geometry, Mesh, Setup, Solution, Results 순서의 단계로 동일한 구조로 유지한 뒤 케이스별로 필요한 변경만 최소화하여 반복 실행했다. 연구실에서 실제로 유동 해석을 수행할 때는 한 조건으로 끝나기보다 간극, 입력조건, 수치 설정을 바꿔가며 다음 케이스로 넘어가는 일이 일반적이기 때문에, 이번 리뷰에서도 그 흐름을 그대로 가져갔다. 이번 구성의 핵심은 파라미터 기반 분기이다. 간극 조건을 여러 파라미터 케이스로 나누어 두고, 수치 설정을 달리한 케이스도 별도로 두어 같은 프로젝트 내에서 연속적으로 비교할 수 있도록 구성했다. 동일한 방식으로 여러 케이스를 파이프로 연결하여 시뮬레이션했을 때, 데스크톱 워크스테이션에서는 약 5시간, Z북 울트라 G1a에서는 약 7시간 정도가 소요되었다. 실제 솔버에 사용한 코어 수는 동일하게 맞추어 진행했다.(비교에 사용한 데스크톱 워크스테이션 사양은 13세대 인텔 코어 i7-13700KF(16코어/24스레드), RAM 128GB, 엔비디아 RTX A4000(전용 16GB)이다.) 시간 차이는 장비 구성 차이(특히 메모리 용량 등)에서 발생할 수 있으며, 이번 파트에서는 다중 케이스 구성을 프로젝트 단위로 묶어 하나의 파라미터 사이클을 중단 없이 완주했다는 점에 의미를 두었다.   테스트 1-1 : 유체 시뮬레이션(앤시스)   그림 6. 플루언트 해석 단계   이번 테스트는 플루언트 시스템을 구성한 뒤, 실제 설정과 실행은 플루언트 내부에서 진행했다. 실제 유체 해석을 경험하였을 때, CFD 솔버 창 로드가 가장 느리게 뜬다. 이 구간이 실무적으로는 가장 시간을 많이 쓰는 편이다. 이유는 체감 병목이 반드시 솔버에만 있지 않기 때문이다. 큰 메시를 불러오고, 화면에 표시하고, 경계면을 선택하고, 설정 탭을 오가며 저장 및 갱신하는 과정에서 프리징이 발생하면, 계산 시간이 짧더라고 작업은 길어진다. 이 노트북에서는 이 작업이 굉장히 깔끔하다. 예를 들어 Fluid 형상을 Solid로 바꾸는 경우에는 물성 자체를 바꾸기 때문에 체감상 30~50초 정도 지연이 발생했다. 하지만 그 외의 모든 대부분의 기능은 끊김 없이 설정 변경이 가능했다. 팬 소음도 이전과 같이 임포트 시 및 솔버 작동 시를 제외한 부분에서는 거의 들리지 않았다.   그림 7. 유체 해석 결과 컨투어   이번 테스트에서는 해석 대상에서 계산된 압력 분포를 보여준다. 워크스테이션급 노트북에서 이 정도 규모의 모델을 끝까지 수렴시키고, 후처리까지 안정적으로 가져갈 수 있었다는 점에서 굉장히 큰 장점을 느꼈다. 특히 컨투어(contour)가 계단형처럼 깨지지 않고 등압선이 부드럽게 이어지는 점이 비교를 위해 해석을 동일하게 진행한 데스크톱 워크스테이션에서 확인할 수 있는 그래픽과 동일한 수준이다. 압력 분포뿐만 아니라 실제 산업에서 요구하고 검토해야 하는 유동 관련 모든 후처리를 모두 확인할 수 있었다. 노트북 한 대로 연구 및 업무에서 필요한 해석의 한 사이클인 전처리, 해석, 후처리까지를 노트북에서 완주할 수 있었다는데 의미가 있다.   테스트 2 : XY 스테이지 정해석(솔리드웍스 & 앤시스)   그림 8. 시뮬레이션 대상인 XY 스테이지 모델링   시뮬레이션을 수행하기 위해, 연구실에서 실제로 다루는 XY 스테이지의 실물 크기와 구성 방식을 최대한 반영하여 모델링을 진행하였다. 단순한 데모 형상이 아니라, 연구 환경에서 반복적으로 부딪히는 조건을 고려해 임포트, 단순화, 해석용 형상 정리를 여러 번 반복하는 방식으로 접근했다. 모델링 단계에서 가장 먼저 확인한 것은 ‘한 번이라도 흐름이 끊기지 않는지‘였다. 모델링 툴에서 가장 문제가 되는 상황은 복잡한 형상을 다룰 때 화면의 프리징이나 입력 지연인데, 이번 작업에서는 XY 스테이지를 구성하는 형상을 만들고 수정하는 과정에서 눈에 띄는 버벅임이 거의 발생하지 않았다. 단순히 고사양 CPU와 GPU가 있다라는 의미가 아니라, 실제로 커서 이동, 스케치 입력, 피처 생성과 같이 모델링 진행 시 기본적인 동작이 꾸준하게 유지되는지가 체감하는 성능을 결정한다. 이러한 관점에서 작업감이 안정적이었다. 특히, 해석 툴(앤시스 워크벤치)을 완전히 종료하지 않고 백그라운드에 실행해 둔 상태에서 모델링을 병행했을 때다. 일반적으로 해석 툴을 켜 둔 채로 CAD 작업을 하면 메모리나 리소스 점유로 인해서 스케치가 끊기거나 곡선 입력이 느려지는 경험을 하는 경우가 많다. 반면 Z북 울트라 G1a은 워크벤치가 백그라운드에 올라간 상태에서도 솔리드웍스에서 스케치를 그리고 곡선을 생성하는 과정이 딜레이 없이 매끄럽게 이어진다. 하지만 아무래도 해석 솔버를 모든 코어를 사용해서 돌려놓으면 솔버가 돌아가는 동안 솔리드웍스에서 약간의 프리징이 발생한다. 사용자는 해석 솔버 상에서 직접적으로 코어의 개수를 할당해줄 수 있는데, 코어를 조절하여 4코어는 CAD 툴, 4코어는 해석 툴과 같이 나누어 작업을 진행할 때 큰 버벅거림 없이 조작이 가능했다. 코어를 나눴기 때문에 솔버 시간 지연은 발생하지만, 동시 작업이 깔끔하게 진행되는 것 자체로도 해석 엔지니어에게는 큰 장점으로 느껴진다.   테스트 2-1 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 9. 앤시스 워크벤치 프로젝트(정해석, 열해석, 모달해석)   이번 테스트는 여러 파이프로 연결된 워크벤치를 구동하는데, 서로 다른 해석 시스템을 한 프로젝트 안에서 연결한다는 점이 중요하다. 실제 연구나 업무 환경에서는 한 번 만든 CAD를 기반으로 정적 강성, 열 영향, 진동 특성을 연속으로 확인하는 경우가 많고, 이때 프로젝트가 분리되어 있으면 형상 수정이나 단순화가 생길 때마다 각 해석을 따로 업데이트해야 해서 시간이 굉장히 지연된다. 상단의 메인 플로는 세 가지로 구성했다. 정적 구조로 기본 강성과 변위를 확인하고, 같은 지오메트리를 기반으로 열 조건을 부여하였을 때 온도 분포를 점검한 다음, 모달로 고유 진동수와 모드 형상을 확인하는 흐름이다. 이 구조로 구성하면 형상 단순화나 치수 수정이 생겼을 때 업데이트 프로젝트(Update Project) 한 번으로 메인 3개의 해석의 기반 데이터가 함께 따라온다. 실무에서는 굉장히 많은 파라미터를 연속적으로 연결해 두어야 하는데, 이는 노트북으로 해석할 때 중요한 작업 흐름을 끊지 않는 운영 방식으로 직결된다.   테스트 2-2 : XY 스테이지 정해석 메시 작업(앤시스)   그림 10. XY 스테이지 모델링 전처리(메싱)   전처리 작업에서의 메시 작업은 실사용에서는 메시 직후 작업이 끝나는 경우가 거의 없다. 접촉 및 구속을 다시 확인하거나, 특정 부위를 더 촘촘히 쪼개거나, 단순화가 부족한 부분을 다시 CAD로 되돌려 수정하는 등 ‘다시 돌아가는’ 작업이 필연적으로 발생한다. 이때 중요한 건 계산 성능보다도 프로젝트가 계속 이어지는지 여부다. 메시가 늘어난 상태에서 트리 이동, 특정 파트 및 면 선택 같은 동작이 불규칙하게 멈추면 이후 단계에서 재 메시나 후처리로 넘어가는 속도가 눈에 띄게 떨어진다. 이번 구성에서는 메시를 1mm로 굉장히 작게 분할하여도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 형태는 두드러지지 않았다.   테스트 2-3 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 11. XY 스테이지 정해석 컨투어   이번 테스트는 Static Structural의 결과가 Mechanical에서 로드되어, 컨투어로 시각화되었다. 계산 후 결과를 불러와 렌더링하고, 필요한 뷰를 만들고, 캡처 가능한 상태로 정리하는 후처리 루틴이 매끄럽게 진행되었다. 현업과 연구에서 시간은 계산에서만 쓰이지 않는다. 결과를 열고, 표시 항목을 바꾸고, 시점을 정리하고 캡처하는 과정이 반복된다. 특히 조립체 모델에서는 내가 보고 싶은 위치에 대한 시점 찾기 과정에서 버벅임이 심한 경우가 대다수다. 이번 테스트에서는 결과 컨투어를 띄운 이후 확대 및 회전 등 기본 조작을 수행하며 캡처 가능한 상태로 정리하는 흐름으로 진행되었고, Z북 울트라 G1a에서 충분히 프로젝트 관리가 가능하였다. 해석 솔버 작동 시간은 유체 해석급으로 복잡한 메시와 연산량이 요구되지는 않았기에 10분 이내로 해석은 완료되었다.   테스트 3 : XY 스테이지 열해석(앤시스)   그림 12. XY 스테이지 열해석 컨투어   이번 테스트의 경우 정상상태 열 해석의 결과 화면이며, 각각 온도와 열량 결과 항목을 표시하였다. 이번 테스트는 정적, 열 해석을 각각 돌린 것이 아니라 워크벤치에서 하나의 프로젝트를 묶어 반복 업데이트하는 형태로 운영하였다. 실제 해석 업무에서 체감 생산성을 좌우하는 것은 솔버의 단발적인 성능만이 아니다. 경계조건인 열원, 대류, 접촉 등을 수정하고, 다시 업데이트한 뒤, 동일한 뷰에서 결과를 재확인 및 캡처하는 과정을 반복하면서 목표하는 컨투어가 나오고, 분석한 결과와 동일한지 확인하는 과정이 정말 중요하다. 열 해석은 15분 이내 수준에서 비교적 빠르게 완료되었다. 이 정도 솔버 시간이 확보되면 열원 크기나 경계조건 같은 변수를 바꿔가며 파라미터 시뮬레이션 형태로 반복 실행하는 운영도 현실적인 선택지가 된다.   테스트 4 : AMD 소프트웨어를 통한 해석 속도 개선 테스트   그림 13. 아드레날린 에디션 그래픽 설정   Z북 울트라 G1a는 AMD 전용 그래픽 드라이버 및 그래픽 옵션 설정을 통합 관리하는 소프트웨어 아드레날린 에디션(Adrenalin Edition)을 적용할 수 있는데, 이를 통해 <그림 13>과 같이 Gaming → Graphics 메뉴에서 그래픽 옵션을 선택할 수 있다. 이 화면은 본래 게임 환경을 대상으로 한 옵션이 포함되어 있으나, 이번 테스트에서는 해석에 필요한 더 조밀한 메시와 대형 형상들의 결과 표시를 검토하는 상황에서 실무자의 뷰포트 조작이 더 부드러워지는지, 또는 반대로 표시 지연이 발생하는지 확인하는 목적으로 진행된다.   테스트 4-1 : 메시 사이즈 조밀화 구간 작업감 검증 테스트   그림 14. A : 메시 1mm Sizing 적용 시   그림 15. B : 메시 0.5mm Sizing 적용 시   앞선 테스트 2-2(메시 작업)에서 강조했던 포인트는 단순히 메시가 생성되느냐가 아니었다. 실사용에서 메시 작업은 직후에 끝나는 경우가 거의 없고, 모델을 다시 손보거나(형상 수정과 구속 변경), 특정 부위만 더 촘촘히 쪼개거나(Refine), 조건은 바꿔 반복 수행하는 과정이 기본 루틴이 된다. 이때 체감상 생산성을 좌우하는 건 계산 성능만이 아니라 메시가 늘어난 상태에서도 트리 이동, 파트 및 면 선택, 화면 회전과 같은 기본 조작이 끊기지 않고 이어지는지에 있다. 한 번 버벅거림이 시작되면, ‘재메시 – 솔브 – 후처리’로 넘어가는 전체 흐름이 눈에 띄게 느려진다는 점이 있다. 이번 테스트 4에서는 AMD의 아드레날린 에디션 소프트웨어를 설치한 뒤, 그래픽 옵션을 적용한 상태에서 해석 프로그램 메시 조밀화 구간의 작업감을 다시 확인하는 형태로 진행했다. 메시 사이즈를 낮춰 요소 수가 증가하는 상황에서 안정성이 유지되는지 체크하는 것을 목적으로, 테스트는 기존 프로젝트 흐름을 유지하되 메시 사이즈를 다르게 적용하여 비교했다. 비교 조건은 A와 B로 메시를 생성한 후 화면 회전과 줌, 그리고 트리 이동과 특정 파트의 면 선택 등을 반복하였다. 결과적으로 조밀화 자체가 부담인 B 조건에서도 멈춤이 덜한 것을 확인하였다. 이 작업에서 핵심 부담은 결국 작업의 흐름이 끊기는 것이다. 이번 설정에서는 조밀한 메시에서도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 패턴은 보이지 않았다. 메시 사이즈를 0.5mm까지 낮춰도 조작이 꺾이지 않는다는 점과 아드레날린 설정 적용 이후 메시 상태에서의 화면 반응성이 안정적으로 유지되는 방향으로 체감되었다.   테스트 4-2 : 모달해석 테스트   그림 16. 모달해석 결과 화면(모드 형상 컨투어)   아드레날린 설정 후, 기존 XY 스테이지 프로젝트 흐름에 모달해석을 추가로 수행했다. 특히 모달해석은 결과 확인 과정에서 모드 형상 확인, 애니메이션 재생, 값 확인 및 캡처를 반복 수행하게 되는데, 그래픽과 솔버 시간 감소를 확인하기 위해 필수적으로 해석을 진행하였다. 모달해석 결과는 Mechanical에서 바로 로드되어 모드(Mode) 별 주파수 테이블과 함께 표시되었고, 결과 항목을 전환해도 화면 반응이 끊기지 않았다. 특히 모달해석에서는 에니메이션 재생을 수행했을 때 조작이 툭툭 끊기는 것 없이 안정적으로 확인이 가능하였다. 이어서 모달해석은 다른 구조 해석이나 열 해석과는 상이하게 경계 조건에 따라 솔버 시간이 3~4배는 더 걸리게 된다. 아드레날린 설정을 통해 그래픽 끊김이 발생하지 않는 선에서 옵션을 변경하여 솔버를 진행하였을 때 소요되는 결과를 확인하였다.   그림 17. 아드레날린 에디션 적용 전/후 솔브 시간 비교   <그림 17>에서 확인할 수 있듯이 동일 모달해석 케이스에서 약 32분에서 23분으로 솔버 시간이 줄어드는 결과를 확인했으며, 약 9분 31초 수준으로 29% 수준의 시간 단축을 통해 솔버 사용 속도가 눈에 띄게 증가했음을 확인하였다. 이 차이는 단일 요인(그래픽 옵션)만으로 원인을 단정하기는 어렵지만, 단일 해석 설정에서 아드레날린 에디션 적용 이후 동일 케이스를 반복 수행했을 때 솔버 시간이 감소하는 경향이 확인되었다는 점에서 의미가 있었다. 특히 연구 및 실무 환경에서는 모달해석을 단독으로 한 번만 돌리는 경우가 드물고, 메시 조정과 결과 확인이 반복되기 때문에, 5~10분 단위의 차이도 누적되면 전체 작업 흐름에 영향을 준다. 이번 테스트에서는 그 누적이 실제로 체감될 정도로 줄어들었고, 속도 개선 가능성을 확인할 수 있었다. XY 스테이지 테스트는 한 번 만든 지오메트리를 워크벤치에서 계속 돌릴 때, 실제로 프리징 없이 곧바로 다음 루프로 넘어갈 수 있는지를 확인하는 과정이었다. 기본 테스트(테스트 1~3)만으로도 Z북 울트라 G1a은 해석자로서 굉장히 만족스러웠고, 특히 작업 흐름을 끊어버리는 프리징이 거의 없었다는 점에서 큰 점수를 주고 싶었다. 여기에 추가로 테스트 4인 AMD 아드레날린 에디션 적용 후의 작업 흐름도 함께 확인하였다. 조밀 메시에 대한 결과 화면처럼 그래픽적으로 무거워지는 구간에서도 전체 해석 흐름이 무너지지 않는지를 다시 점검하였고, 추가로 수행한 모달 해석에서도 결과 확인 과정이 한 번에 이어지는 형태로 진행됐다. 특히 솔버 시간 측면에서는 동일 케이스에서 소요시간이 감소하는 결과도 확인되어, 단순하게 돌아간다는 수준을 넘어 반복 수행 관점에서 체감 효율을 한 단계 더 끌어올릴 여지가 있다는 인상을 받았다. 결국 해석 실무자 입장에서 중요한 것은 케이스를 최적화하기 위해 나누고 설정을 바꾸고 결과를 정리하는 과정을 포함해 작업자가 하루 동안 수행하는 작업을 노트북에서 유지할 수 있는가에 있다. 이번 리뷰는 그 과정이 끊기지 않는지에 초점을 두고 진행했고, 추가 테스트 적용 결과까지 포함해 그 목적에 맞는 형태로 마무리되었다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 정수진 한국공학대학교 메카트로닉스공학과 석사과정으로, CAE 해석 및 설계 검증, 시뮬레이션 최적화, 멀티피직스 관련 연구과제를 담당하고 있으며, 주로 구조, 열, 유체 시뮬레이션 기반 해석 연구를 진행하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27)   현재 시장에서는 정확성(Accuracy), 자동화(Automation), 속도(Acceleration), 인공지능(AI)과의 통합을 제공하는 CFD(전산 유체 역학) 설루션이 필요하며, 이러한 원리는 케이던스 피델리티 CFD(Cadence Fidelity CFD)의 근간을 이루는 원칙이다. 이번 호에서는 케이던스가 ‘CadenceLIVE 실리콘밸리 2024’ 이벤트에서 발표한 내용을 중심으로, ‘4A’로 통칭되는 이 네 가지 요소가 어떻게 차세대 멀티피직스 CFD 설루션으로서 케이던스 피델리티 CFD 소프트웨어의 입지를 다지는지에 대해 설명한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   오늘날 교통, 환경, 건강, 방위, 우주 시스템 등 산업 전반에 걸쳐 직면한 많은 혁신적 과제는 유체 역학에 대한 깊은 이해와 불가분의 관계에 있다. 예를 들어, 자동차 백미러 주변에서 발생하는 음향 소음은 측면 유리창의 재순환 유체 유도 압력 진동으로 인해 실내 소음 수준에 상당한 영향을 미칠 수 있다. CFD 코드를 사용하면 실험적 접근 방식에 비해 훨씬 적은 리소스를 필요로 하면서도 미러의 복잡한 디자인과 공기 흐름 거동을 고려하여 이러한 현상을 정확하게 예측하고 분석할 수 있다. 케이던스 피델리티 CFD는 단순한 솔버 제품군이 아니라 지난 5년 동안 전략적 인수와 유기적인 개발을 통해 발전해 온 광범위한 에코시스템이다. 이 에코시스템은 CFD 및 다중물리 CFD 영역 내에서 모델 구축, 해석 및 학습을 위해 설계된 포괄적인 범위의 도구와 기술을 포함한다. 정확성, 자동화, 가속, AI는 피델리티 CFD의 모든 제품의 원동력이며, 다음에서 몇 가지 예를 들어 간략히 설명한다.   그림 1. 피델리티 CFD의 상품   정확성 엔지니어가 직면하는 고질적인 문제 중 하나는, CFD를 사용하여 설계한 제품을 검증하고 인증하기 위해 물리적 테스트에 의존하는 것이다. 시뮬레이션 기술의 발전에도 불구하고, 최종 제품 검증에 필요한 탁월한 정확도를 달성하기 위해서는 물리적 테스트가 여전히 필수이다. 예를 들어 항공기 설계는 엄격한 안전 및 성능 표준을 충족하기 위해 엄격한 물리적 테스트를 거쳐야 한다. 하지만 대규모 와류 시뮬레이션(LES)과 같은 새로운 고급 방법론이 유망한 대안을 제시하고 있다. 계산이 까다롭기는 하지만 LES는 유체 흐름 현상을 포괄적이고 상세하게 표현한다. 이 방법은 실험에 가까운 수준의 정확도를 제공함으로써 시뮬레이션과 물리적 테스트 간의 격차를 해소하여 광범위한 물리적 테스트에 대한 의존도를 낮추고, 설계 및 인증 프로세스를 가속화할 수 있다.   그림 2. 접근 조건에서 저소음 OGV를 사용하는 SDT 팬의 실험(검은색 기호)과 LES(빨간색 선)의 소음 수준(PWL) 비교(Brès et al. 2023)   자동화 자동화는 CFD에서 없어서는 안 될 필수 요소이며, 특히 케이던스 피델리티 제품군에서 중요한 역할을 한다. 자동화는 파이썬(Python) 기반 스크립팅을 사용하여 CFD 워크플로 전반에 걸쳐 이루어지며, 최소한의 수동 개입으로 시뮬레이션에 대한 일관성과 제어를 보장한다. 이는 특히 반복적인 작업에서 상당한 효율 향상으로 이어진다. 자동차 전처리를 예로 들어보겠다. 자동차 설계에는 CAD 시스템에서 수십만 개의 부품이 포함된 매우 복잡한 지오메트리가 포함되며, 종종 누락된 요소가 있다. 피델리티 제품은 광범위한 자동화를 통해 이러한 워크플로를 간소화한다. CAD 임포트 프로세스는 내부 캐빈 요소를 효율적으로 필터링하고, 자동으로 중복을 감지하며, 중복 개체를 선택 및 삭제하고, 젖은 표면을 식별하고, 실링 표면을 생성한다. 예를 들어 자동 실링 기능을 사용하면 ‘습식 : Wet’(외부) 및 ‘건식 : Dry’(내부) 지점을 지정하여 틈새 및 조인트 충진 프로세스를 자동화함으로써 CFD 시뮬레이션을 신속하게 진행할 수 있다.   그림 3. 기술은 ‘습식’ 및 ‘건식’ 지점을 감지하고 표면과의 간격을 몇 분 안에 자동으로 밀봉한다.   보로노이 기반 그리드 생성은 높은 수준의 자동화를 활용하는 피델리티 CFD의 또 다른 뛰어난 기능이다. 이 기술은 복잡한 지오메트리 주위에 높은 수준의 메시를 생성하여 균일성을 보장하고 시뮬레이션 정확도와 수렴 속도를 높인다. 기존의 메시 생성 방식은 표면 근처에서 고품질 메시를 생성하지만, 레이어가 상호 작용할 때 품질이 낮은 메시를 생성하여 시뮬레이션 수렴 속도와 정확도에 영향을 미친다. 보로노이 기반 그리드 생성은 보다 일관되고 효과적인 설루션을 제공하여 전반적인 시뮬레이션 프로세스를 향상시킨다.   그림 4. 자전거 라이더 모델에 대한 보로노이 다이어그램 메시와 일반적인 RANS 메시의 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)는 소형 폼팩터로 설계된 미니 워크스테이션이다. 테스트에 사용된 장비는 AMD 라이젠(Ryzen) AI Max+ PRO 395 프로세서(16 코어, 32 스레드, 최대 5.1GHz) 와AMD 라데온(Radeon) 8060S 내장 그래픽, 64GB LPDDR5x 메모리, NVMe SSD 2TB 구성을 갖추고 있다. 썬더볼트 4, 미니 디스플레이포트 2.1, 10GbE LAN, USB-A(10Gbps), USB-C(40Gbps), 와이파이 7을 지원하며, 내장형 300W 전원 공급장치가 포함되어 있어 별도의 어댑터 없이 바로 사용할 수 있다. 최대 128GB 메모리 확장, 8TB 듀얼 NVMe 스토리지, RAID 구성, 그리고 ISV 인증과 MIL-STD 810H 내구성 기준을 충족해 전문 워크스테이션으로서의 안정성을 확보했다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 제품 사진   직접 마주한 첫인상은 단순히 ‘작다’는 한 마디로 표현하기 어려웠다. 박스를 열자마자 느껴진 크기는 갤럭시 폴드 스마트폰과 비슷했고, 책상 위 공간도 거의 차지하지 않았다. 전원선을 연결하자마자 바로 부팅되며, 데스크톱이라기보다 정교하게 만들어진 소형 기기 하나를 설치한 느낌에 가까웠다. 손바닥만한 본체가 조용히 구동되는 모습을 보며, ‘이 작은 장비가 과연 얼마나 버텨줄까’ 하는 기대감이 자연스럽게 따라왔다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 데스크톱 위에 갤럭시 폴드 6를 올려놓은 놓은 모습   광고에서 흔히 볼 수 있는 AEC 소프트웨어 시연 화면은 대개 단순한 차량 모델이나 소규모 건축물이다. 시연 화면은 화려하고 매끄럽지만, 실제 토목 BIM 엔지니어가 다루는 데이터는 다르다. 도로, 철도, 교량, 항만과 같은 메가 규모의 모델이 대상이며, 수십만에서 수억 개 단위의 객체가 얽혀 있는 데이터가 일상적으로 다뤄진다. 필자가 주목한 것은 바로 이 점이었다. “작은 본체가 과연, 이러한 초대형 데이터를 견딜 수 있는가?” 현장이나 합사 파견 시 주로 노트북을 사용하지만, 무거운 모델을 검토하고 복잡한 시뮬레이션을 돌리면 한계를 드러내기 마련이다. 따라서 이번 테스트에서는 소형 데스크톱인 HP Z2 미니 G1a를 파견 장비로 실제 활용할 수 있는지 여부를 검증하고자 했다. 단순히 문서 작업이나 뷰어 확인에 그치지 않고, BIM 모델링, 시뮬레이션, 데이터 가공, 시연 등 실무 프로젝트와 동일한 조건을 적용해 성능을 확인했다. 이번 리뷰에서는 장비가 어느 정도까지 버텨주는지, 그리고 어떤 한계를 드러내는지를 프로젝트별로 기록했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a 테스트 프로젝트 요약   테스트 1 - 베트남 Starlake Tay Ho Tay(나비스웍스)    ▲ 나비스웍스 단지 전체 모델 검토 기능 테스트   이번 테스트는 단지·도로·관로 등 복합 시설물 모델을 대상으로 나비스웍스(Navisworks)의 정적 모델 취합 및 검토 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 테스트 환경에서는 마이크로스테이션(MicroStation)으로 제작된 여러 개의 3D 모델 파일을 나비스웍스로 동시에 불러와, 하나의 장면 안에서 구조 정합성과 좌표 일치 여부를 확인했다.  HP Z2 미니 G1a에서의 구동 결과는 기대 이상으로 안정적이었다. 복수의 모델을 동시에 불러와도 시스템이 멈추거나 끊기는 현상은 없었으며, 로딩 이후에도 화면 회전과 확대·축소 시 반응 속도가 일정하게 유지되었다. 각 객체의 형상 확인, 단면 전환, 재질 적용, 뷰 이동 등 일반적인 모델 취합 및 검토 작업이 모두 원활하게 수행되었다. 특히 여러 모델이 중첩된 복잡한 단지 구조에서도 그래픽 품질 저하나 노이즈 현상이 발생하지 않았다. 뷰 전환 시에도 지연 없이 매끄럽게 이어져, 실시간 회의나 발주처 브리핑 환경에서도 무리 없이 사용할 수 있었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 나비스웍스의 대규모 모델 취합 및 형상 검토 기능을 안정적으로 처리할 수 있는 수준의 성능을 보여주었다.   테스트 2 - 이라크 Khor Al Zubair 침매터널(레빗)   ▲ 레빗 철근 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 해저 밑바닥면에 구조물을 설치하는 침매터널(Immersed Tunnel) 구조물을 대상으로 수행되었다. 침매터널은 일반적인 굴착식 터널과 달리, 해저에 미리 제작된 콘크리트 세그먼트를 정밀하게 가라앉혀 연결하는 방식이다. 따라서 설계·시공 단계에서 철근 배치의 정확도와 세그먼트 간 접합부(Key Segment) 형상 정합성이 핵심 검토 항목이 된다. 테스트는 레빗(Revit) 환경에서 철근 모델링 파일을 직접 열어 모델 검토 및 수정 기능을 확인하는 시나리오로 진행되었다. PC 세그먼트 한 구간을 선택해 내부 철근 배근을 확인하고, 일부 보조철근의 위치를 수정하여 간섭 반응과 반응 속도를 측정했다.  HP Z2 미니 G1a에서 모델을 로드하는 데에는 약 30분이 소요되었다. 모델 크기와 철근 데이터의 밀도를 고려하면 이는 현실적인 수준이다. 모델이 완전히 열리고 나서는 클릭 한 번에 약 10초 정도의 지연이 있었으나, 시스템이 멈추거나 종료되는 일은 없었다. 철근 객체의 선택, 이동, 피복값 수정 등의 기본 편집 과정이 모두 수행 가능했으며, 시스템 안정성 면에서는 충분히 실무 검토용으로 사용할 수 있는 수준이었다. 철근 모델링은 단순히 주근만이 아니라 보조철근, 전기·기계 매립부, 세그먼트 간 피복 간격까지 반영해야 하므로 수정 과정이 빈번하다. 이번 테스트에서 HP Z2 미니 G1a는 이 복잡한 구조를 다루는 동안 메모리 한계나 그래픽 깨짐 없이 끝까지 버텼다. 작업 속도가 빠르다고 표현하기는 어렵지만, 소형 워크스테이션으로서 대형 레빗 철근 모델을 안정적으로 열고 편집할 수 있다는 점은 인상적이었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 Revit의 철근 모델 검토 및 수정 작업에서 실무 활용이 가능한 수준의 안정성을 보여주었다.   테스트 3 - 동부재정 4공구(블렌더)   ▲ 블렌더 락볼트 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 동부간선지하도로 구간의 락볼트(rock bolt) 모델 검토 및 수정 기능을 확인하기 위해 진행됐다. 이 구간은 GTXA, GTX-C, 성남–강남, 삼성–동탄, 위례–신사 등 여러 도시철도 및 도로 프로젝트가 인접해 있어, 공사 간섭이 빈번하게 발생하는 구간이다. 실제로 락볼트가 인접 공구의 구조물과 충돌하는 사례가 확인되어, 문제 구간을 단면화하고 일부 모델을 직접 수정해야 했다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 블렌더(Blender) 환경에서 수행하였다. 레빗과 다이나모(Dynamo)로 생성된 락볼트 모델은 스크립트 기반으로 제작되어, 개별 객체만 직접 수정하면 기존 자동화 코드가 깨질 위험이 있었다. 이 때문에 버텍스(정점) 편집이 자유로운 블렌더를 이용해, 시각적으로 간섭 부위를 잘라내고 재형성하는 방식으로 접근하였다. 테스트 시 약 6만 개의 락볼트 모델을 포함한 전체 파일을 불러오는 데 약 30분이 소요되었다. 로딩 과정은 길었지만, 모델이 완전히 열린 이후에는 뷰 회전·확대·축소가 안정적으로 유지되었으며, 버텍스 단위 편집에서도 시스템이 멈추거나 지연되는 현상은 발생하지 않았다. 단일 객체 수정, 형상 재조정, 도면화를 위한 분할 단면 추출 과정이 모두 정상적으로 수행되었고, GPU 가속을 사용하는 뷰포트에서 화면 품질 저하도 없었다. 레빗·나비스웍스가 구조 중심의 정적 검토 도구라면, 블렌더는 자유도 높은 3D 편집기다. HP Z2 미니 G1a는 이 편집 자유도를 실제 토목 모델링 작업에서도 유지할 만큼의 그래픽·CPU 성능을 보여주었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대규모 락볼트 모델의 검토·수정 업무에서도 안정적인 작업 환경을 제공하는 수준의 성능을 보였다. 다중 객체를 로딩한 뒤에도 프레임 저하가 크지 않았으며, 블렌더의 버텍스 편집 기능을 활용한 국부 수정 테스트에서 실무 투입이 가능한 반응성과 내구성을 확인할 수 있었다.   테스트 4 - GTX-B 민간투자사업(인프라웍스)   ▲ 인프라웍스 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 테스트   이번 테스트는 GTX-B 민자사업 구간(총 연장 약 80 km)을 대상으로 진행되었다. 테스트 목적은 대용량 지형 데이터와 위성 사진을 통합한 후, 인프라웍스(InfraWorks)의 모델 임포트 및 뷰어 성능을 검증하는 것이다. 이 프로젝트는 국토지리정보원으로부터 제공받은 현황 도면과 위성사진 데이터의 총 용량이 약 100GB에 달했다. 이전까지 수행한 대부분의 철도·터널 BIM 업무보다 데이터 규모가 훨씬 컸으며, 필자가 처음으로 ‘기존 BIM 워크플로로는 처리 효율이 한계에 달한다’는 사실을 체감한 사례였다. 이후 유사 규모의 프로젝트에서는 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형 데이터를 기반으로 단순화한 방식이 더 효율적이라는 판단을 내리는 계기가 되었다. 테스트는 시빌 3D(Civil 3D)와 래스터 디자인(Raster Design)에서 좌표계 및 기준점을 세팅한 데이터를 인프라웍스에 불러와 확인하는 방식으로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서 모델 로드를 시작하자, 인프라웍스의 타일 로딩 방식이 구간별로 작동하여 데이터가 점진적으로 표시되었다. 전체 80 km 구간이 완전히 로딩되기까지 약 5분이 소요되었으며, 이후 뷰 이동이나 확대·축소, 태그 생성, 노선 추가 등의 작업은 끊김 없이 매끄럽게 동작했다. 특히 고해상도 위성 사진을 겹쳐 놓은 상태에서도 프레임 저하가 거의 없었고, 장시간 뷰 이동을 반복해도 과열이나 랙 현상이 나타나지 않았다. 이전 세대 노트북에서 동일 데이터를 열 때 수시로 멈춤이 발생했던 점을 고려하면, 소형 데스크톱 장비로 이 정도의 안정성을 확보한 것은 인상적이다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 인프라웍스에서의 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 검증을 충분히 통과했다. 100GB급 지형 데이터를 실시간으로 불러오고 탐색하는 환경에서도 안정적으로 동작했으며, 국토·철도·터널 분야의 대용량 시각화 검토용 장비로 활용하기에 적합한 수준임이 확인되었다.   테스트 5 – 경산지식산업센터(다이나모)   ▲ 다이나모 기반 관로 자동 모델링 스크립트 실행 테스트   이번 테스트는 경산지식산업센터 단지 프로젝트의 관로 자동 모델링 프로세스를 검증하기 위해 수행되었다. 단지형 프로젝트의 경우, 우수·오수·상수 등 각 관로의 담당사가 서로 달라 조율 과정에서 도면 교환만으로 수많은 시간이 소요된다. 이를 3D 모델로 통합하면 공정 간섭 검토와 협의가 신속하게 이루어지며, 전체 공기를 단축할 수 있다. 테스트는 기존에 구축해 둔 다이나모(Dynamo) 스크립트의 실행 성능과 안정성을 확인하는 방식으로 진행되었다. 해당 스크립트는 각 관로별 데이터베이스를 CSV 파일 형태로 불러와, 물량산출 양식에 맞는 형식으로 자동 모델링을 수행하도록 설계되어 있다. 약 600개의 관로 데이터를 처리해야 했으며, 스크립트 실행 후 전체 모델이 완성되는 데 약 2분이 소요되었다. HP Z2 미니 G1a는 스크립트 실행 중에도 메모리 과부하나 뷰 응답 지연이 거의 발생하지 않았다. CSV 로드, 파라미터 매칭, 객체 자동 생성 등 일련의 과정이 매끄럽게 진행되었으며, 모델 생성 중 다른 창으로 전환하거나 병행 작업을 수행해도 시스템 반응이 안정적으로 유지되었다. 이전 노트북 환경에서 동일 스크립트를 실행할 때 20~30분이 걸리던 것을 감안하면, 처리 속도 면에서도 체감 개선이 있었다. 다이나모는 BIM 자동화의 핵심 도구로, CPU·RAM 활용도가 높은 편이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 데이터 기반 자동 모델링 작업에서도 안정성과 연속성을 유지할 수 있는 성능을 보여주었다. 결론적으로, 이 제품은 다이나모를 활용한 중규모 자동화 모델링 업무에서도 실무 투입이 가능한 수준의 연산 성능을 제공했다. 단순한 뷰어 수준을 넘어, 스크립트 실행 및 대량 객체 생성 단계까지 안정적으로 처리할 수 있음을 확인했다.   테스트 6 - 양평–이천 1공구(시빌 3D)    ▲ 시빌 3D 코리더 기반 도로·토공 모델 수정 테스트   이번 테스트는 양평–이천 1공구 교차로 구간의 도로 및 토공 모델 수정 작업을 대상으로 진행되었다. 이 현장은 기존 도로가 운행 중인 상태에서 양측에 신설 교량과 램프가 동시에 시공되는 복합 교차로 구간으로, 작은 설계 변경이 전체 토공·선형·편경사에 즉각적인 영향을 주는 복잡한 구조를 갖는다. 테스트는 시빌 3D의 코리더(Corridor) 모델 수정 기능을 중심으로 진행되었다. 기존에 구축된 도로 모델에서 선형(Alignment)을 일부 이동시켜, 연결된 측점(Point)과 타깃(Target) 요소들이 자동으로 재계산되는 반응을 확인하였다. 이 과정은 실제 설계 변경 상황에서 빈번히 발생하는 업무이며, 연계된 여러 참조 모델들이 동시에 반응해야 정확한 결과를 얻을 수 있다.  HP Z2 미니 G1a에서의 성능은 인상적이었다. 시빌 3D는 평면선형, 종단곡선, 표준횡단면, 편경사까지 모두 반영된 도로 모델링을 처리해야 하므로, 코리더를 크게 구성할수록 연산 부담이 커진다. 필자는 평소 물량산출 단계에서 코리더를 세분화하지 않고 하나의 대형 코리더로 구성하는 방식을 선호하는데, 이번 테스트에서도 동일 조건으로 적용하였다. 결과적으로 약 5분 내에 전체 코리더가 수정 완료되었고, 램프선형 2개와 메인선형 1개가 포함된 복합 모델이 정상적으로 갱신되었다. 로딩 및 재계산 중 팬 소음은 있었지만, 화면 지연이나 모델 깨짐 현상은 나타나지 않았다. 특히 선형 변경 직후 횡단면과 편경사 데이터가 자동으로 반영되는 과정이 부드럽게 이어져, 실시간 설계 검토용으로도 충분히 사용 가능한 안정성을 보였다. 시빌 3D는 고도의 파라메트릭 모델 구조로 인해 변경 연산이 무거운 편이나, HP Z2 미니 G1a는 이러한 연속 연산 작업을 무리 없이 처리했다. 결론적으로, 이 장비는 코리더 기반 도로 모델 수정 및 토공 검토 작업에서 실무 수준의 연산 안정성과 응답 속도를 제공했다. 복잡한 연계 데이터 구조를 가진 프로젝트에서도 모델링 작업이 매끄럽게 이어졌다는 점이 특히 인상적이었다.   테스트 7 - 압해화원 2공구(나비스웍스)   ▲ 나비스웍스 공정 시뮬레이션 뷰어 테스트   이번 테스트는 도로 및 교량 시공 구간의 공정 시뮬레이션 기능을 검증하기 위해 수행되었다. BIM 분야에서 공정(4D) 시뮬레이션은 단순한 모델 시각화를 넘어, 시간 요소를 결합해 시공 순서를 가시적으로 표현하는 기술이다. 설계 중심의 4D는 ‘무엇이 지어지는가’를 보여주고, 시공 중심의 4D는 ‘어떻게 시공되는가’를 보여주며, 감리 관점에서는 ‘어떻게 하면 안전하게 시공할 수 있는가’를 검토하는 도구로 활용된다. 이번 테스트에서는 기존에 구축되어 있던 공정 연동 모델을 나비스웍스 시뮬레이트(Navisworks Simulate) 환경에서 실행시켜, 공정 시뮬레이션의 재생 속도와 뷰 전환 안정성을 확인하였다. 테스트 과정은 단순했지만, 4D 뷰어의 핵심은 시각적 매끄러움과 타임라인 재생의 일관성에 있다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 공정 애니메이션이 처음부터 끝까지 지연이나 프레임 드롭 없이 부드럽게 재생되었다. 재생 중 모델 회전·확대·축소·시점 이동을 병행해도 화면이 끊기지 않았으며, 공정 단계 전환 시 오브젝트의 색상 변화나 투명도 조절 효과도 자연스럽게 이어졌다. 테스트 동안 CPU 사용률은 일정하게 유지되었고, 팬 소음은 있었지만 발열로 인한 성능 저하는 없었다. 이전 테스트(1~6)가 모델 검토와 수정 중심이었다면, 이번 테스트부터는 시각적 시뮬레이션 성능과 렌더링 안정성에 초점을 맞춘 항목을 다룰 예정이다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 공정 시뮬레이션 뷰어로서의 안정성과 시각적 완성도 면에서 충분히 실무 활용이 가능한 수준을 보여주었다.   테스트 8 - 남양주왕숙지구 국도47호선 이설(트윈모션)   ▲ 트윈모션 주행 시뮬레이션 렌더링 성능 테스트   이번 테스트는 남양주 왕숙지구 국도 47호선 이설 구간의 복합 교차로(IC)를 대상으로 진행되었다. 이 구간은 터널, 지하차도, 램프, 분기부가 하나의 구조물 내에 집중되어 있는 복합 노드로, 설계 단계에서부터 구조 간섭이 빈번히 발생했던 구간이다. BIM 모델을 기반으로 한 시각적 검토 과정에서, 실제 차량의 주행 경로와 주행 표면을 3D 환경에서 구현하여 상부 보고 시 설득력을 강화한 사례이기도 하다. 테스트는 트윈모션(Twinmotion) 환경에서 기존에 구축된 주행 시뮬레이션 파일을 불러와 재생하는 방식으로 진행되었다. 주요 검토 항목은 렌더링 과정의 프레임 안정성, 뷰 이동 반응성, 그리고 카메라 전환 시 딜레이 여부였다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 전체 시뮬레이션이 매끄럽게 재생되었으며, 렌더링 과정에서의 끊김이나 프레임 드랍이 관찰되지 않았다. 특히 차량 궤적을 기존 설계값보다 높여 시뮬레이션 범위를 인위적으로 확장했을 때에도, 예상과 달리 렌더링이 흔들리지 않고 안정적으로 구동되었다. 시점 전환이나 장면 이동 시에도 지연이 거의 없었으며, 복합 IC 구조물의 터널·램프·교차부 간 연결성이 시각적으로 명확히 유지되었다. 이 테스트는 단순한 뷰어 수준을 넘어, 실제 주행 경로를 포함한 3D 시뮬레이션의 실시간 렌더링 처리 능력을 확인하는 것이 목적이었다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 트윈모션 기반 주행 시뮬레이션에서도 안정적인 그래픽 처리 성능과 렌더링 지속성을 입증했다. 특히 복잡한 교차로 구간에서 여러 객체가 동시에 움직이는 장면에서도 프레임 유지율이 높았으며, 실무 프레젠테이션용 장비로도 손색이 없는 수준이었다.   테스트 9 - 천안 환경 클러스터(리얼리티스캔)   ▲ 리얼리티스캔 드론 사진 기반 자동 3D 모델링 테스트   이번 테스트는 천안 환경 클러스터 매립지 현장에서 촬영한 드론 사진을 활용하여, 리얼리티스캔(RealityScan)의 사진 기반 자동 3D 모델링 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 시공 단계에서는 대부분의 현장이 드론 촬영 허가를 보유하고 있으며, 현장 실측 자료를 국토지리정보원 데이터와 비교·보정하여 다양한 지형 검토를 수행한다. 이번 테스트는 이러한 실무 과정과 동일한 조건으로 진행되었다. 테스트 절차는 단순했다. 현장에서 촬영한 약 300장의 드론 이미지를 리얼리티스캔에 불러와 자동 모델링을 수행하였다. 필자가 소프트웨어적으로 개입할 부분은 거의 없었으며, 프로그램이 사진 정합, 포인트 생성, 메시 재구성, 텍스처 합성을 모두 자동으로 처리했다. HP Z2 미니 G1a에서의 결과는 매우 인상적이었다. 약 1시간 만에 전체 모델링이 완료되었으며, 생성된 모델의 정확도는 도면 및 정사사진 수준에 준했다. 같은 데이터셋을 개인용 고성능 노트북에서 처리했을 때 약 5시간이 소요되었던 것을 감안하면, 처리 속도가 약 5배 가까이 단축된 셈이다. 프로세스 중 중단이나 에러 메시지 없이 안정적으로 작업이 완료되었으며, 모델 텍스처 품질 또한 균일했다. 리얼리티스캔은 드론 이미지 처리 시 GPU 및 CPU 연산이 복합적으로 작동하는 프로그램이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 사진측량(Photogrammetry) 기반의 연속 연산 작업에서도 안정성과 속도를 모두 확보했다. 특히 본체가 작음에도 불구하고 장시간 연산 중 발열 제어가 우수하여, 팬 속도는 상승했지만 스로틀링(성능 저하) 현상은 전혀 없었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 필드에서 촬영한 이미지를 즉시 처리하고 결과를 시각화해야 하는 BIM–현장 융합형 워크플로에 특히 효율적이었다.   테스트 10 - 이라크 Al Faw Grand Port(시빌 3D)   ▲ 시빌 3D 해저 지표면 토공 모델링 및 물량산출 테스트   이번 테스트는 Al Faw Grand Port 프로젝트의 해저 지반 데이터를 활용해, 시빌 3D 기반 토공 모델링 및 물량산출 기능을 검증하기 위해 수행되었다. 항만 공사에서의 토공은 일반적인 육상 토공과 달리, 해저 지반의 형상이 복잡하고 데이터 정밀도가 높기 때문에 연산 부담이 매우 크다. 이번 테스트에서도 라이다(LiDAR) 스캔으로 취득한 등고선 간격 3cm의 초정밀 해저면 데이터를 활용하였다. 테스트 절차는 단순했다. 시빌 3D에서 해당 지표면 데이터를 불러온 뒤, 설계 구간만큼의 절취·성토 영역을 모델링하고, 그 구간의 물량을 자동 산출하도록 설정하였다. 즉, 토공 모델링–수량 산출까지의 전형적인 워크플로우를 실제 데이터로 재현한 테스트였다. HP Z2 미니 G1a에서 토공 모델링 단계는 약 2시간 이내에 완료되었다. 등고선 간격이 매우 촘촘했음에도 불구하고, 삼각망(TIN) 생성과 표고 반영 과정은 정상적으로 진행되었다. 그러나 이후 수행된 물량산출 단계에서는 연산이 종료되지 않았다. 시빌 3D의 특성상 계산을 완전히 마치려면 장시간이 필요하며, 연산이 멈춘 것이 아니라 시간만 충분히 주면 결과가 생성되는 구조다. 그러나 이번 테스트는 실무 환경을 가정한 단기 검증이었기 때문에, 하루가 지나도 결과가 출력되지 않아 실용적 한계로 판단하고 중단하였다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초고밀도 해저 지반 데이터를 활용한 토공 모델링 단계까지는 안정적으로 처리 가능했으며, 물량산출처럼 장시간 연산이 필요한 작업에서는 현실적인 작업 효율을 고려한 분할 처리 전략이 필요한 것으로 판단된다.   테스트 11 - 가덕도신공항(파이썬, 팬더스)   ▲ 대용량 SPT 지반 데이터 전처리 및 분류 테스트   이번 테스트는 가덕도 신공항 건설 예정지의 지반 데이터베이스(SPT 값)를 파이썬(Python) 환경에서 전처리하는 실험으로 진행되었다. 이 프로젝트는 파랑이 강한 연약지반 위에 활주로와 부지를 조성해야 하는 난공사로, 시공 이전 단계에서 방대한 지반 검토가 이루어진다. 특히 00연구실에서 제공받은 DB는 좌표별 SPT(Standard Penetration Test) 값을 포함한 약 1억 개의 데이터 포인트로 구성되어 있었다. 이로 인해 일반적인 엑셀이나 CSV 편집기에서는 불러오기조차 불가능했다. 필자는 이 과정에서 엑셀이 약 108만 줄 이상은 열 수 없다는 한계를 처음 체감하기도 했다. 테스트는 파이썬의 팬더스(Pandas) 라이브러리를 사용해 1억 줄의 데이터를 불러온 후, 지반 평가 기준에 따라 다섯 가지 유형(VL, L, MD, D, VD)으로 자동 분류하는 방식으로 진행되었다. 연산은 HP Z2 미니 G1a의 로컬 환경에서 수행되었으며, 데이터는 외부 SSD에서 직접 불러왔다. 테스트 결과는 매우 안정적이었다. 약 15분 만에 전체 데이터가 다섯 개 그룹으로 분류 완료되었으며, 중간 단계에서 메모리 오류나 지연 현상은 발생하지 않았다. CPU 점유율은 일정하게 유지되었고, 작업 중 다른 프로그램을 병행 실행해도 시스템 응답성 저하가 없었다. 특히 팬더스가 메모리 내에서 직접 배열을 처리함에도 불구하고, HP Z2 미니 G1a는 데이터 로드 – 필터링 – 그룹화 – 저장까지 전체 프로세스를 안정적으로 처리했다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대용량 CSV·DB 전처리 작업에서 실무에 투입 가능한 수준의 연산 성능과 안정성을 확보하고 있었다. 1억 줄 규모의 지반 데이터를 단시간에 분류할 수 있었던 점은, 토목·지반·측량 등 데이터 중심 엔지니어링 업무에서 파이썬 기반 자동화 환경에도 충분히 대응 가능한 워크스테이션임을 입증한 결과였다.   테스트 12 - 평택오송 1공구(클라우드컴페어)   ▲ 클라우드컴페어 포인트클라우드(LAS) 분할(Clipping) 테스트   이번 테스트는 평택–오송 고속철도 1공구 구간의 라이다(LiDAR) 드론 스캔 데이터를 활용해, 클라우드컴페어(CloudCompare)의 포인트클라우드 분할(Clipping) 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 이 프로젝트는 기존 고속철도가 운행 중인 상태에서 양측에 새로운 철도를 신설하는 사업으로, 모든 시공 작업이 기존 선로의 안정성을 저해하지 않도록 수행되어야 한다. 이를 위해 전 구간(약 10km)에 대한 고정밀 드론 스캔이 이루어졌으며, 취득된 LAS 데이터의 용량은 약 40GB에 달했다. 테스트는 클라우드컴페어 환경에서 해당 LAS 데이터를 불러와, 시뮬레이션 현황에 필요한 구간만 선택하여 잘라내고, 분할된 데이터를 별도 파일로 추출하는 시나리오로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트 결과, 데이터 로딩에 약 30분이 소요되었다. 전체 포인트 수가 매우 많아 초기 로딩 단계에서는 일시적인 프리징(멈춤) 현상이 있었으나, 로드가 완료된 이후에는 시점 이동 및 확대·축소가 안정적으로 가능했다. 이후 약 400m×400m 구간을 불린(Boolean) 연산으로 분할·추출하는 데 10분 내외가 소요되었으며, 연산 도중 프로그램이 중단되거나 강제 종료되는 일은 없었다. 포인트클라우드 데이터의 밀도가 매우 높아 화면 전환 시 프레임 드랍이 있었으나, 작업 안정성 자체는 유지되었다.  결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 40GB 규모의 라이다 LAS 데이터를 활용한 포인트클라우드 분할·추출 작업을 실무 수준에서 수행할 수 있는 안정성을 보여주었다. 초기 로딩 시간이 다소 길긴 했으나, 작업 중 중단 없이 끝까지 클리핑을 완료한 점에서 대용량 3D 스캔 데이터 처리용 소형 워크스테이션으로 충분히 실용적임이 확인되었다.   테스트 13 - 사우디아라비아 NEOM Spine Concrete Corridor(세슘, 시빌 3D, 언리얼 엔진)   ▲ 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 연계 기반 초장거리 토공 뷰어 테스트   이번 테스트는 사우디아라비아 NEOM 프로젝트의 Spine Concrete Corridor 구간(총 연장 약 108km)을 대상으로 진행되었다. 해당 프로젝트는 전 세계적으로 주목받은 초대형 도시개발 계획의 일부로, 초장거리 선형 구조를 가지고 있어서 광범위한 지형 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 워크플로 검증이 필요했다. 이에 세슘(Cesium) 지형 데이터를 시빌 3D에서 토공 모델로 가공하고, 이를 언리얼 엔진(Unreal Engine)으로 이관하여 시각적 뷰어를 구성하는 전체 절차를 테스트하였다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 제한된 시간 내에 일부 구간만을 대상으로 수행되었다. 전 구간(108km)을 처리하지는 않았지만, 세슘에서 시빌 3D로의 데이터 임포트, 토공 모델 생성, 언리얼 엔진으로의 시각화 이관이 모두 정상적으로 진행되었다. 좌표 변환, 메시 생성, 텍스처 반영 등 각 단계에서 프로그램 오류나 멈춤 현상은 발생하지 않았다 언리얼 엔진으로의 모델 이관 후에도 기본적인 뷰어 작동은 안정적이었다. 단순화된 토공면 상태에서도 카메라 이동, 회전, 조명 변경이 자연스럽게 수행되었고, 시각적 품질도 유지되었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초장거리 지형 데이터를 활용한 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 통합 워크플로를 실무 수준에서 안정적으로 수행할 수 있는 성능을 보였다. 대규모 토공 뷰어 구축이나 초장거리 인프라 프로젝트의 시각화 단계에서도 충분히 활용 가능한 장비임이 확인되었다.   견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 이민철 대우건설 토목사업본부 토목국내기술팀의 선임이다. BIM 기반 토목 설계 및 시공 데이터 검증, 시뮬레이션 자동화, 디지털 트윈 구축 업무를 담당하고 있으며, 다수의 대형 인프라 프로젝트에서 실무 중심의 BIM 엔지니어링 프로세스를 연구·적용하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템 추가, 빠르고 쉬운 시각화 기능 추가, 애니메이션 기능 향상, 워크플로 통합 및 개선 등   건축, 자동차, 미디어 및 엔터테인먼트, 소비재 등 어떤 분야에서든 활용할 수 있는 새로운 기능이 추가된 트윈모션(Twinmotion)의 최신 버전이 출시됐다. 이번 트윈모션 2025.2는 작업 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 새로운 기능과 기존 툴 및 워크플로에 더 높은 생산성을 함께 제공한다.   ▲ ‘트윈모션 2025.2 새로운 기능’ 영상   나나이트 가상화된 지오메트리 2년 전, 언리얼 엔진 5의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 시스템인 루멘(Lumen)을 도입했던 트윈모션은 이번 최신 버전에 UE5의 또 다른 기능인 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템을 추가했다. 나나이트(Nanite)는 보이는 데이터만 필요할 때 자동으로 스트리밍하는 기능으로, 이를 통해 수억 개 또는 수십억 개의 폴리곤으로 구성된 여러 개의 초고해상도 복잡한 메시도 실시간 성능을 유지하면서 작업할 수 있다. 덕분에 파일을 임포트하기 전에 최적화할 필요가 없어져, 시간을 절약할 수 있다.    ▲ 나나이트 가상화된 지오메트리(출처: 트윈모션 홈페이지)   메시는 임포트할 때 또는 임포트 후에도 나나이트로 변환할 수 있으며, 해당 오브젝트의 모든 메시를 일괄 변환할 수 있다. 또한 메가스캔 3D 애셋 및 3D 식물, 스케치팹 애셋도 나나이트로 변환할 수도 있다. 기존 프로젝트가 무겁고 느려진 것 같을 때 나나이트를 사용해 보면 그 차이를 확인할 수 있다.   빠르고 쉬운 시각화 기존과 같은 수준의 시각화를 더 빠르고 간편하게 구현하면서도, 성능 부담을 줄여주는 두 가지 신규 기능이 트윈모션 2025.2에 추가됐다. 먼저, ‘패럴랙스 윈도우’를 지원한다. 건물의 외관을 시각화할 때 사실감을 위해 창문 안쪽까지 모델링하는 것은 지루한 작업일 수 있는데, 패럴랙스 윈도우는 오픈 셰이딩 언어(Open Shading Language : OSL) 셰이더를 통해 단순한 가벼운 평면에 실내 공간의 깊이감을 만들어 내 복잡한 3D 지오메트리 없이도 방이나 건물 내부를 시뮬레이션할 수 있다. 창문을 모델링할 필요도 없이, 외부 표면에 패럴랙스 윈도우를 배치하기만 하면 된다. 라이브러리에 사무실, 주거 공간, 헬스장, 소매점 등 27가지 인테리어가 포함된 패럴랙스 윈도 폴더가 추가돼 있으며, w패럴랙스(wParallax) 및 에버모션(Evermotion) 등의 소스에서 자체 맵을 추가할 수 있는 커스텀 윈도 또한 제공한다. 또한 유리 오버레이를 시뮬레이션하거나, 불규칙한 야간 조명 애니메이션도 포함되어 있다.   ▲ 패럴랙스 윈도(출처 : 트윈모션 홈페이지)   신(scene)에 사실감을 손쉽게 구현할 수 있는 애니메이션 포그 카드도 추가됐다. 라이브러리 VFX 폴더에 포함된 17종의 새로운 애니메이션 포그 카드를 사용하면 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 안개를 배치하고 연출할 수 있으며, 성능에 미치는 영향도 최소화할 수 있다. 또한 안개는 신의 바람이나 카드별로 바람 속도, 방향에 따라 반응할 수 있도록 설정할 수 있다.   ▲ 애니메이션 포그 카드(출처 : 트윈모션 홈페이지)   포토리얼한 트윈모션에서 때로는 좀 더 자유로운 스타일이 필요할 경우가 있다. 비사실적인 렌더링 효과는 스타일라이즈드 이미지를 제작하거나 지나치게 사실적으로 ‘완성된’ 렌더링이 이해관계자의 실험과 반복 작업을 방해할 수 있는 사전 시각화 과정에서 활용된다. 이를 위해 더욱 유연하고 향상된 비주얼 퀄리티를 제공하고자 전체 FX 포스트 프로세싱 시스템을 개편했다. 해칭, 쿠와하라 필터링, 펜 스타일 윤곽선 등 회화 및 스케치 스타일 효과에 중점을 두었으며, 모든 파라미터가 제공되어 원하는 대로 커스터마이징하고 프리셋을 저장할 수 있다.   ▲ FX 포스트 프로세싱(출처 : 트윈모션 홈페이지)   또한, 이제 *.cube 형식의 자체 룩업 테이블(LUT)을 임포트할 수 있어, 특정 컬러 룩을 구현하고 여러 샷이나 프로젝트 간에 컬러 일관성을 유지하며 컬러 그레이딩 과정을 간소화할 수 있다. 또 다른 신규 기능으로 스태틱 오브젝트에 선형 또는 방사형 모션 블러를 적용할 수 있게 됐다. 이 기능은 정적인 신에서 움직임을 빠르게 시뮬레이션할 때 유용하다. 예를 들어 자동차 바퀴에 회전 모션 블러를 적용하거나, 건축 이미지에서 선형 모션 블러로 인물의 초점을 미묘하게 낮추고 건물에 초점을 집중시킬 수 있다. 반대로 비디오나 시퀀스를 익스포트할 때 렌더링 속도를 희생하더라도 더 높은 퀄리티의 사실적인 모션 블러를 적용할 수 있는 옵션도 추가됐다.   ▲ 스태틱 모션 블러(출처 : 트윈모션 홈페이지)   마지막으로, 신 디버깅을 돕기 위해 언릿, 와이어프레임, 루멘, 나나이트 등 다양한 기술적 뷰포트 모드를 활성화할 수 있다.   향상된 애니메이션 신에 애니메이션을 추가하면 완전히 다른 차원의 최종 경험을 제공할 수 있다. 이번 버전에는 이런 애니메이션 기능을 강화하는 다양한 신규 기능들이 추가됐다. 트윈모션의 애니메이터는 트랜슬레이터 및 로테이터처럼 오브젝트에 가까이 다가갔을 때 실행되도록 설정할 수 있는 간단한 애니메이션을 제작할 수 있었는데, 이번에는 새로운 유형의 애니메이터인 익스플로더가 추가됐다. 익스플로더는 선택한 형태(평면, 원기둥, 구체)에 따라 오브젝트를 원래 위치에서 바깥쪽이나 안쪽으로 이동시켜 기술 프레젠테이션이나 극적인 연출을 위한 분해도 애니메이션을 손쉽게 만들 수 있다.   ▲ 익스플로더(출처 : 트윈모션 홈페이지)   다양한 프리셋으로 부드럽게 밀기, 해체, 부풀리기, 링 벗겨내기, 압축, 평면 분할, 스택 재조립 등과 같은 애니메이션을 손쉽게 만들 수 있다. 또한 이동 거리, 시차 오프셋, 이동 방향 등을 편집해 자신만의 애니메이션을 만들고 프리셋으로 저장할 수도 있다. 기존의 트랜슬레이터 및 로테이터 애니메이터에도 스태거 오프셋이 추가되어, 오브젝트가 하늘에서 떨어지거나 지면에서 솟아오르는 효과 또는 순차적으로 회전하는 것과 같이 신에 역동적인 연쇄 연출을 손쉽게 만들 수 있게 됐다.   ▲ 캐스케이드 애니메이션(출처 : 트윈모션 홈페이지)   또한, 이제 애니메이터를 시퀀스 툴에서 트랙으로 사용할 수 있어, 애니메이션의 시작 시각 변경, 재생 시간 조절, 다른 애니메이션 요소와 동기화하는 것이 간편해졌다. 애니메이션 캐릭터와 컨트롤 경로도 이제 시퀀서 툴의 재생 위치와 동기화된다. 애니메이션은 신에 생동감을 더해 주지만, 스틸 이미지를 만들 때는 원하는 구도나 동작 시점을 정확하게 잡아내기 어려울 수 있다. 이를 해결하기 위해 이미지 속성에 새로운 글로벌 스태틱/리얼타임 애니메이션 재생 옵션이 추가되어 애니메이션을 멈추고 정확한 순간을 선택해 촬영할 수 있다. 마지막으로, 이제 신에 애니메이션 파일을 임포트하면 로컬 디스크를 불러오는 방식이 아니라 신에 바로 포함되도록 변경됐다. 덕분에 프로젝트 패키징과 공유가 훨씬 쉬워지고, 애니메이션 파일을 로컬 및 클라우드 프레젠테이션에서 모두 사용할 수 있으며, 애니메이션이 포함된 신의 로딩 속도가 더 빨라졌다.   버추얼 카메라(VCam) 이번 버전은 촬영감독부터 시각화 전문가에 이르기까지 누구나 활용 가능한 버추얼 카메라를 새롭게 지원하여 흥미로운 가능성을 제시한다. 트윈모션을 안드로이드 또는 iOS에서 언리얼 VCam 앱에 연결하면 휴대용 디바이스를 움직이는 것만으로 신에 버추얼 카메라를 배치할 수 있다. 샷 탐색 기능을 활용하면 신을 자유롭게 탐색하면서 카메라 배치, 각도, 노출, 초점, 배율 등의 설정을 1인칭 시점에서 실험해 볼 수 있고, 디자인 리뷰에서는 가상의 애셋을 실제로 걸어 다니면서 모든 각도에서 살펴볼 수 있다. 어떤 경우든 탐색 중 스냅샷을 캡처할 수 있으며, 캡처한 샷은 트윈모션에 미디어/이미지로 자동 저장되어 나중에 쉽게 해당 뷰로 돌아가 볼 수 있다.   ▲ VCam(출처 : 트윈모션 홈페이지)   향상된 머티리얼 할당/편집/구성 모든 트윈모션 사용자에게 필수인 머티리얼 작업을 위해 이번 버전에서 UI 및 워크플로를 크게 향상시켰다. 먼저, 이제 머티리얼 도크에서 머티리얼을 폴더로 정리하고 이름으로 검색할 수 있다. 또한 머티리얼을 알파벳순으로 정렬할 수 있으며, 계층 구조의 어느 지점에서든 플랫 뷰를 활성화해 해당 레벨 하위의 모든 머티리얼을 한 화면에서 볼 수 있다. 또한, 툴바에 멀티드롭 툴 버튼이 추가되어 신에서 마우스 클릭 한 번으로 머티리얼을 빠르게 적용할 수 있어 반복적인 드래그 앤 드롭 작업이 필요 없어졌다. 그리고 머티리얼 속성 패널을 탭으로 구성해 가독성을 높이고, 주요 설정에 더 쉽게 접근할 수 있게 됐다. UV, 엑스레이, 양면과 같은 일부 속성을 서로 다른 유형의 여러 머티리얼을 선택해서 일괄 변경할 수도 있다. 이 탭 중 하나는 해당 머티리얼이 어떤 메시에 할당되어 있는지 확인하고 선택할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 또한 여러 머티리얼이 할당된 단일 애셋(트윈모션 라이브러리의 대다수 애셋)을 선택하면 속성 패널에서 해당 애셋에 적용된 모든 머티리얼을 볼 수 있으며, 머티리얼 도크에 추가할 수 있다. 이러한 향상된 기능들을 통해 한층 더 만족스럽고 효율적인 워크플로를 경험할 수 있다.   ▲ 향상된 머티리얼 워크플로(출처 : 트윈모션 홈페이지)   트윈모션 및 DCC 뷰포트 동기화 이번에 추가된 트윈모션 뷰포트 카메라 위치 및 속성을 DCC 뷰포트 카메라와 동기화하는 신규 기능은 이미 DCC 또는 CAD 패키지의 소스 파일에서 수정하면서 트윈모션에서 완전히 렌더링된 결과를 확인하는 워크플로를(데이터스미스 다이렉트 링크로 가능) 활용 중인 사용자에게 도움이 될 전망이다. 이 기능은 아키캐드, 레빗, 라이노 및 스케치업 프로를 우선 지원하며, 이 기능을 사용하려면 최신 버전으로 플러그인을 업데이트(해당되는 경우)하면 된다.   ▲ DCC 뷰포트 카메라와 동기화(출처 : 트윈모션 홈페이지)   향상된 컨피규레이션 트윈모션 2025.1에서 도입된 컨피규레이션은 계속해서 발전하고 있다. 예를 들어, 이제 모든 상태를 일괄 익스포트하는 새로운 기능이 추가되어 컨피규레이션의 모든 옵션을 개별 이미지, 비디오, 파노라마로 손쉽게 보여줄 수 있다. 다양한 기능 향상과 더불어 각 상태에 카메라 위치를 저장하는 기능, 버튼 하나로 손쉽게 모든 상태의 섬네일을 다시 캡처하는 기능, 글로벌 세팅 창을 통해 2D 트리거 리본을 커스터마이징하는 기능 등이 추가됐다.    ▲ 향상된 컨피규레이션(출처 : 트윈모션 홈페이지)   클라우드 호스팅 콘텐츠 트윈모션을 여러 워크스테이션에 배포해야 하는 사용자들을 위해, 기존 패키지 콘텐츠를 클라우드 스토리지로 옮겨 인스톨러를 더 가볍고 배포하기 쉽게 만들었다. 인스톨러에서 제거된 기존 콘텐츠를 찾을 수 있도록 온디맨드 콘텐츠 설루션을 개발했으며, 카테고리 또는 하위 카테고리의 모든 콘텐츠를 다운로드할 수 있는 새로운 기능도 추가됐다.   더 많은 기능 지금까지 살펴본 주요 기능들 외에도 트윈모션 2025.2에는 3D 잔디, 파노라마 세트, 알리아스 파일(*.wire) 테셀레이션 옵션 등 다양한 기능이 향상됐다. 모든 업데이트에 대한 자세한 내용은 출시 노트를 참고하면 된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템 추가, 빠르고 쉬운 시각화 기능 추가, 애니메이션 기능 향상, 워크플로 통합 및 개선 등   건축, 자동차, 미디어 및 엔터테인먼트, 소비재 등 어떤 분야에서든 활용할 수 있는 새로운 기능이 추가된 트윈모션(Twinmotion)의 최신 버전이 출시됐다. 이번 트윈모션 2025.2는 작업 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 새로운 기능과 기존 툴 및 워크플로에 더 높은 생산성을 함께 제공한다.   ▲ ‘트윈모션 2025.2 새로운 기능’ 영상   나나이트 가상화된 지오메트리 2년 전, 언리얼 엔진 5의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 시스템인 루멘(Lumen)을 도입했던 트윈모션은 이번 최신 버전에 UE5의 또 다른 기능인 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템을 추가했다. 나나이트(Nanite)는 보이는 데이터만 필요할 때 자동으로 스트리밍하는 기능으로, 이를 통해 수억 개 또는 수십억 개의 폴리곤으로 구성된 여러 개의 초고해상도 복잡한 메시도 실시간 성능을 유지하면서 작업할 수 있다. 덕분에 파일을 임포트하기 전에 최적화할 필요가 없어져, 시간을 절약할 수 있다.    ▲ 나나이트 가상화된 지오메트리(출처: 트윈모션 홈페이지)   메시는 임포트할 때 또는 임포트 후에도 나나이트로 변환할 수 있으며, 해당 오브젝트의 모든 메시를 일괄 변환할 수 있다. 또한 메가스캔 3D 애셋 및 3D 식물, 스케치팹 애셋도 나나이트로 변환할 수도 있다. 기존 프로젝트가 무겁고 느려진 것 같을 때 나나이트를 사용해 보면 그 차이를 확인할 수 있다.   빠르고 쉬운 시각화 기존과 같은 수준의 시각화를 더 빠르고 간편하게 구현하면서도, 성능 부담을 줄여주는 두 가지 신규 기능이 트윈모션 2025.2에 추가됐다. 먼저, ‘패럴랙스 윈도우’를 지원한다. 건물의 외관을 시각화할 때 사실감을 위해 창문 안쪽까지 모델링하는 것은 지루한 작업일 수 있는데, 패럴랙스 윈도우는 오픈 셰이딩 언어(Open Shading Language : OSL) 셰이더를 통해 단순한 가벼운 평면에 실내 공간의 깊이감을 만들어 내 복잡한 3D 지오메트리 없이도 방이나 건물 내부를 시뮬레이션할 수 있다. 창문을 모델링할 필요도 없이, 외부 표면에 패럴랙스 윈도우를 배치하기만 하면 된다. 라이브러리에 사무실, 주거 공간, 헬스장, 소매점 등 27가지 인테리어가 포함된 패럴랙스 윈도 폴더가 추가돼 있으며, w패럴랙스(wParallax) 및 에버모션(Evermotion) 등의 소스에서 자체 맵을 추가할 수 있는 커스텀 윈도 또한 제공한다. 또한 유리 오버레이를 시뮬레이션하거나, 불규칙한 야간 조명 애니메이션도 포함되어 있다.   ▲ 패럴랙스 윈도(출처 : 트윈모션 홈페이지)   신(scene)에 사실감을 손쉽게 구현할 수 있는 애니메이션 포그 카드도 추가됐다. 라이브러리 VFX 폴더에 포함된 17종의 새로운 애니메이션 포그 카드를 사용하면 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 안개를 배치하고 연출할 수 있으며, 성능에 미치는 영향도 최소화할 수 있다. 또한 안개는 신의 바람이나 카드별로 바람 속도, 방향에 따라 반응할 수 있도록 설정할 수 있다.   ▲ 애니메이션 포그 카드(출처 : 트윈모션 홈페이지)   포토리얼한 트윈모션에서 때로는 좀 더 자유로운 스타일이 필요할 경우가 있다. 비사실적인 렌더링 효과는 스타일라이즈드 이미지를 제작하거나 지나치게 사실적으로 ‘완성된’ 렌더링이 이해관계자의 실험과 반복 작업을 방해할 수 있는 사전 시각화 과정에서 활용된다. 이를 위해 더욱 유연하고 향상된 비주얼 퀄리티를 제공하고자 전체 FX 포스트 프로세싱 시스템을 개편했다. 해칭, 쿠와하라 필터링, 펜 스타일 윤곽선 등 회화 및 스케치 스타일 효과에 중점을 두었으며, 모든 파라미터가 제공되어 원하는 대로 커스터마이징하고 프리셋을 저장할 수 있다.   ▲ FX 포스트 프로세싱(출처 : 트윈모션 홈페이지)   또한, 이제 *.cube 형식의 자체 룩업 테이블(LUT)을 임포트할 수 있어, 특정 컬러 룩을 구현하고 여러 샷이나 프로젝트 간에 컬러 일관성을 유지하며 컬러 그레이딩 과정을 간소화할 수 있다. 또 다른 신규 기능으로 스태틱 오브젝트에 선형 또는 방사형 모션 블러를 적용할 수 있게 됐다. 이 기능은 정적인 신에서 움직임을 빠르게 시뮬레이션할 때 유용하다. 예를 들어 자동차 바퀴에 회전 모션 블러를 적용하거나, 건축 이미지에서 선형 모션 블러로 인물의 초점을 미묘하게 낮추고 건물에 초점을 집중시킬 수 있다. 반대로 비디오나 시퀀스를 익스포트할 때 렌더링 속도를 희생하더라도 더 높은 퀄리티의 사실적인 모션 블러를 적용할 수 있는 옵션도 추가됐다.   ▲ 스태틱 모션 블러(출처 : 트윈모션 홈페이지)   마지막으로, 신 디버깅을 돕기 위해 언릿, 와이어프레임, 루멘, 나나이트 등 다양한 기술적 뷰포트 모드를 활성화할 수 있다.   향상된 애니메이션 신에 애니메이션을 추가하면 완전히 다른 차원의 최종 경험을 제공할 수 있다. 이번 버전에는 이런 애니메이션 기능을 강화하는 다양한 신규 기능들이 추가됐다. 트윈모션의 애니메이터는 트랜슬레이터 및 로테이터처럼 오브젝트에 가까이 다가갔을 때 실행되도록 설정할 수 있는 간단한 애니메이션을 제작할 수 있었는데, 이번에는 새로운 유형의 애니메이터인 익스플로더가 추가됐다. 익스플로더는 선택한 형태(평면, 원기둥, 구체)에 따라 오브젝트를 원래 위치에서 바깥쪽이나 안쪽으로 이동시켜 기술 프레젠테이션이나 극적인 연출을 위한 분해도 애니메이션을 손쉽게 만들 수 있다.   ▲ 익스플로더(출처 : 트윈모션 홈페이지)   다양한 프리셋으로 부드럽게 밀기, 해체, 부풀리기, 링 벗겨내기, 압축, 평면 분할, 스택 재조립 등과 같은 애니메이션을 손쉽게 만들 수 있다. 또한 이동 거리, 시차 오프셋, 이동 방향 등을 편집해 자신만의 애니메이션을 만들고 프리셋으로 저장할 수도 있다. 기존의 트랜슬레이터 및 로테이터 애니메이터에도 스태거 오프셋이 추가되어, 오브젝트가 하늘에서 떨어지거나 지면에서 솟아오르는 효과 또는 순차적으로 회전하는 것과 같이 신에 역동적인 연쇄 연출을 손쉽게 만들 수 있게 됐다.   ▲ 캐스케이드 애니메이션(출처 : 트윈모션 홈페이지)   또한, 이제 애니메이터를 시퀀스 툴에서 트랙으로 사용할 수 있어, 애니메이션의 시작 시각 변경, 재생 시간 조절, 다른 애니메이션 요소와 동기화하는 것이 간편해졌다. 애니메이션 캐릭터와 컨트롤 경로도 이제 시퀀서 툴의 재생 위치와 동기화된다. 애니메이션은 신에 생동감을 더해 주지만, 스틸 이미지를 만들 때는 원하는 구도나 동작 시점을 정확하게 잡아내기 어려울 수 있다. 이를 해결하기 위해 이미지 속성에 새로운 글로벌 스태틱/리얼타임 애니메이션 재생 옵션이 추가되어 애니메이션을 멈추고 정확한 순간을 선택해 촬영할 수 있다. 마지막으로, 이제 신에 애니메이션 파일을 임포트하면 로컬 디스크를 불러오는 방식이 아니라 신에 바로 포함되도록 변경됐다. 덕분에 프로젝트 패키징과 공유가 훨씬 쉬워지고, 애니메이션 파일을 로컬 및 클라우드 프레젠테이션에서 모두 사용할 수 있으며, 애니메이션이 포함된 신의 로딩 속도가 더 빨라졌다.   버추얼 카메라(VCam) 이번 버전은 촬영감독부터 시각화 전문가에 이르기까지 누구나 활용 가능한 버추얼 카메라를 새롭게 지원하여 흥미로운 가능성을 제시한다. 트윈모션을 안드로이드 또는 iOS에서 언리얼 VCam 앱에 연결하면 휴대용 디바이스를 움직이는 것만으로 신에 버추얼 카메라를 배치할 수 있다. 샷 탐색 기능을 활용하면 신을 자유롭게 탐색하면서 카메라 배치, 각도, 노출, 초점, 배율 등의 설정을 1인칭 시점에서 실험해 볼 수 있고, 디자인 리뷰에서는 가상의 애셋을 실제로 걸어 다니면서 모든 각도에서 살펴볼 수 있다. 어떤 경우든 탐색 중 스냅샷을 캡처할 수 있으며, 캡처한 샷은 트윈모션에 미디어/이미지로 자동 저장되어 나중에 쉽게 해당 뷰로 돌아가 볼 수 있다.   ▲ VCam(출처 : 트윈모션 홈페이지)   향상된 머티리얼 할당/편집/구성 모든 트윈모션 사용자에게 필수인 머티리얼 작업을 위해 이번 버전에서 UI 및 워크플로를 크게 향상시켰다. 먼저, 이제 머티리얼 도크에서 머티리얼을 폴더로 정리하고 이름으로 검색할 수 있다. 또한 머티리얼을 알파벳순으로 정렬할 수 있으며, 계층 구조의 어느 지점에서든 플랫 뷰를 활성화해 해당 레벨 하위의 모든 머티리얼을 한 화면에서 볼 수 있다. 또한, 툴바에 멀티드롭 툴 버튼이 추가되어 신에서 마우스 클릭 한 번으로 머티리얼을 빠르게 적용할 수 있어 반복적인 드래그 앤 드롭 작업이 필요 없어졌다. 그리고 머티리얼 속성 패널을 탭으로 구성해 가독성을 높이고, 주요 설정에 더 쉽게 접근할 수 있게 됐다. UV, 엑스레이, 양면과 같은 일부 속성을 서로 다른 유형의 여러 머티리얼을 선택해서 일괄 변경할 수도 있다. 이 탭 중 하나는 해당 머티리얼이 어떤 메시에 할당되어 있는지 확인하고 선택할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 또한 여러 머티리얼이 할당된 단일 애셋(트윈모션 라이브러리의 대다수 애셋)을 선택하면 속성 패널에서 해당 애셋에 적용된 모든 머티리얼을 볼 수 있으며, 머티리얼 도크에 추가할 수 있다. 이러한 향상된 기능들을 통해 한층 더 만족스럽고 효율적인 워크플로를 경험할 수 있다.   ▲ 향상된 머티리얼 워크플로(출처 : 트윈모션 홈페이지)   트윈모션 및 DCC 뷰포트 동기화 이번에 추가된 트윈모션 뷰포트 카메라 위치 및 속성을 DCC 뷰포트 카메라와 동기화하는 신규 기능은 이미 DCC 또는 CAD 패키지의 소스 파일에서 수정하면서 트윈모션에서 완전히 렌더링된 결과를 확인하는 워크플로를(데이터스미스 다이렉트 링크로 가능) 활용 중인 사용자에게 도움이 될 전망이다. 이 기능은 아키캐드, 레빗, 라이노 및 스케치업 프로를 우선 지원하며, 이 기능을 사용하려면 최신 버전으로 플러그인을 업데이트(해당되는 경우)하면 된다.   ▲ DCC 뷰포트 카메라와 동기화(출처 : 트윈모션 홈페이지)   향상된 컨피규레이션 트윈모션 2025.1에서 도입된 컨피규레이션은 계속해서 발전하고 있다. 예를 들어, 이제 모든 상태를 일괄 익스포트하는 새로운 기능이 추가되어 컨피규레이션의 모든 옵션을 개별 이미지, 비디오, 파노라마로 손쉽게 보여줄 수 있다. 다양한 기능 향상과 더불어 각 상태에 카메라 위치를 저장하는 기능, 버튼 하나로 손쉽게 모든 상태의 섬네일을 다시 캡처하는 기능, 글로벌 세팅 창을 통해 2D 트리거 리본을 커스터마이징하는 기능 등이 추가됐다.    ▲ 향상된 컨피규레이션(출처 : 트윈모션 홈페이지)   클라우드 호스팅 콘텐츠 트윈모션을 여러 워크스테이션에 배포해야 하는 사용자들을 위해, 기존 패키지 콘텐츠를 클라우드 스토리지로 옮겨 인스톨러를 더 가볍고 배포하기 쉽게 만들었다. 인스톨러에서 제거된 기존 콘텐츠를 찾을 수 있도록 온디맨드 콘텐츠 설루션을 개발했으며, 카테고리 또는 하위 카테고리의 모든 콘텐츠를 다운로드할 수 있는 새로운 기능도 추가됐다.   더 많은 기능 지금까지 살펴본 주요 기능들 외에도 트윈모션 2025.2에는 3D 잔디, 파노라마 세트, 알리아스 파일(*.wire) 테셀레이션 옵션 등 다양한 기능이 향상됐다. 모든 업데이트에 대한 자세한 내용은 출시 노트를 참고하면 된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에픽게임즈는 다양한 산업 분야의 크리에이터를 위한 신규 기능 및 개선 사항이 추가된 ‘트윈모션 2025.2(Twinmotion 2025.2)’를 출시했다고 발표했다. 트윈모션은 언리얼 엔진 5를 기반으로 건축과 영화 & TV, 자동차, 제품 디자인 등 다양한 산업 분야에서 빠르게 사실적인 시각화 작업을 지원하며, 직관적이고 쉬운 UI와 강력한 라이브러리 제공을 통해 전문가와 초보자 모두 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 리얼타임 3D 시각화 설루션이다.     최신 버전인 트윈모션 2025.2에서는 ▲나나이트(Nanite) 가상화된 지오메트리 ▲빠르고 쉬운 시각화 ▲향상된 렌더링 기능 ▲향상된 애니메이션 ▲버추얼 카메라(VCam) ▲향상된 머티리얼 할당, 편집, 구성 등 다양한 산업 분야의 크리에이터를 위한 새로운 기능과 향상된 워크플로를 제공한다. 2년 전 언리얼 엔진 5의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 시스템 ‘루멘(Lumen)’이 트윈모션에 도입된 데 이어, 이번 버전에서는 UE5의 또 다른 기능인 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템이 추가됐다. 나나이트는 보이는 데이터만 필요할 때 자동으로 스트리밍하는 기능으로, 수억 개 또는 수십억 개의 폴리곤으로 구성된 여러 개의 초고해상도 복잡한 메시도 실시간 성능을 유지하면서 작업할 수 있다. 이를 통해 파일을 임포트하기 전에 최적화할 필요가 없어 시간을 절약할 수 있다. 메시는 임포트할 때나 임포트 후에도 나나이트로 변환할 수 있으며, 해당 오브젝트의 모든 메시를 일괄 변환할 수 있는 것은 물론 메가스캔 3D 애셋 및 3D 식물, 스케치팹 애셋도 나나이트로 변환할 수 있다. 트윈모션 2025.2 버전에는 빠르고 쉬운 시각화를 위해 기존과 같은 수준의 시각화를 더 빠르고 간편하게 구현하면서도, 성능 부담을 줄여주는 신규 기능이 추가됐다. 먼저, ‘패럴랙스 윈도우’를 지원한다. 패럴랙스 윈도우는 오픈 셰이딩 언어(OSL) 셰이더를 통해 단순한 가벼운 평면에 실내 공간의 깊이감을 만들어 내 복잡한 3D 지오메트리 없이도 방이나 건물 내부를 시뮬레이션할 수 있는 기능이다. 창문을 모델링할 필요 없이 외부 표면에 패럴랙스 윈도우를 배치하기만 하면 된다. 라이브러리에는 사무실, 주거 공간, 헬스장, 소매점 등 27가지 인테리어가 포함된 패럴랙스 윈도우 폴더가 추가됐다. 이와 함께, ‘애니메이션 포그 카드’를 통해 신에 사실감을 손쉽게 구현할 수 있다. 라이브러리 VFX 폴더에 포함된 17종의 새로운 애니메이션 포그 카드를 사용하면 성능에 미치는 영향을 최소화하면서도 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 안개를 배치하고 연출할 수 있다. 안개는 신의 바람이나 카드별로 바람 속도, 방향에 따라 반응할 수 있도록 설정이 가능하다. 트윈모션 2025.2는 향상된 렌더링 기능으로 포토리얼한 트윈모션에서 좀 더 자유로운 스타일이 필요할 때 활용할 수 있도록, 해칭, 쿠와하라 필터링, 펜 등 회화 및 스케치 스타일 효과와 같이 더욱 유연하고 향상된 비주얼 퀄리티를 제공하기 위해 전체 ‘FX 포스트 프로세싱’ 시스템을 개편했다. 또한, 이제 .cube 형식의 자체 룩업 테이블(LUT)을 임포트할 수 있어, 특정 컬러 룩을 구현하고 여러 샷이나 프로젝트 간에 컬러 일관성을 유지하며 컬러 그레이딩 과정을 간소화할 수 있다. 정적인 신에서 움직임을 빠르게 시뮬레이션할 때 유용한 ‘스태틱 오브젝트에 선형 또는 방사형 모션 블러 적용’ 기능과 비디오나 시퀀스를 익스포트할 때 더 높은 퀄리티의 사실적인 모션 블러를 적용할 수 있는 옵션도 추가됐다. 트윈모션 2025.2에는 향상된 애니메이션으로 선택한 형태(평면, 원기둥, 구체)에 따라 오브젝트를 원래 위치에서 바깥쪽이나 안쪽으로 이동시켜 기술 프레젠테이션이나 극적인 연출에 활용할 수 있는 분해도 애니메이션 ‘익스플로더’가 추가됐다. 기존의 트랜슬레이터 및 로테이터 애니메이터에도 ‘스태거 오프셋’이 추가돼 오브젝트가 하늘에서 떨어지거나 지면에서 솟아오르는 효과 그리고 순차적으로 회전하는 것과 같이 신에 역동적인 연쇄 연출을 손쉽게 만들 수 있게 됐다. 또한, 애니메이터를 ‘시퀀스 툴’에서 트랙으로 사용할 수 있어, 애니메이션의 시작 시각 변경, 재생 시간 조절, 다른 애니메이션 요소와 동기화하는 것이 간편해졌으며, 애니메이션을 멈추고 정확한 순간을 선택해 촬영할 수 있도록 이미지 속성에 새로운 글로벌 ‘스태틱/리얼타임 애니메이션’ 재생 옵션이 추가됐다. 이번 버전은 촬영감독부터 시각화 전문가에 이르기까지 누구나 활용 가능한 버추얼 카메라(VCam)를 새롭게 지원한다. 트윈모션을 안드로이드 또는 iOS에서 언리얼 VCam 앱에 연결하면 휴대용 디바이스를 움직이는 것만으로 신에 버추얼 카메라를 배치할 수 있다. ‘샷 탐색’ 기능을 활용하면 신을 자유롭게 탐색하면서 카메라 배치, 각도, 노출, 초점, 배율 등의 설정을 1인칭 시점에서 실험해 볼 수 있으며, ‘디자인 리뷰’에서는 가상의 애셋을 실제로 걸어 다니면서 모든 각도에서 살펴볼 수 있다. 트윈모션 2025.2에서는 향상된 머티리얼 할당, 편집, 구성을 통해 머티리얼 도크에서 머티리얼을 폴더로 정리하고 이름으로 검색할 수 있으며, 머티리얼을 알파벳순으로 정렬할 수 있다. 또한 툴바에 ‘멀티드롭’ 툴 버튼이 추가되어 신에서 마우스 클릭 한 번으로 머티리얼을 빠르게 적용할 수 있어 반복적인 드래그 앤 드롭 작업이 필요 없어졌다. 머티리얼 속성 패널을 탭으로 구성해 가독성을 높이는 한편 주요 설정에 더 쉽게 접근할 수 있고, UV, 엑스레이, 양면과 같은 일부 속성을 서로 다른 유형의 여러 머티리얼을 선택해서 일괄 변경할 수도 있다. 이 탭 중 하나는 해당 머티리얼이 어떤 메시에 할당되어 있는지 확인하고 선택할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 이 외에도, 이번 버전에서는 트윈모션 뷰포트 카메라 위치 및 속성을 DCC 뷰포트 카메라와 동기화할 수 있으며, 컨피규레이션 일괄 익스포트, 클라우드 호스팅 콘텐츠 기능, 3D 잔디, 파노라마 세트, 알리아스(*.wire) 파일 테셀레이션 옵션 등 더욱 향상된 다양한 기능을 만나볼 수 있다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 기계/제조 분야에 특화된 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어, 제품 설계를 위한 특화 기능을 바탕으로 설계 엔지니어링 과정의 효율을 향상, 기계 및 장비 분야에 필요한 대용량 파일 처리 속도 향상, 스마트 구속을 통한 설계 자동화, 2D CAD와 싱크로나이즈를 통해 2D & 3D 설계 협업 최적화 등 공급 : 지더블유캐드코리아   설계 자동화와 도면 연동으로 통합 워크플로 실현 복잡하고 유기적으로 연결된 설계-제조 환경에서 엔지니어는 단순한 모델링을 넘어 변화에 즉각 반응하는 데이터 흐름과 반복 작업 없는 설계, 그리고 설계 의도와 도면 간의 일관성을 요구받고 있다. ZW3D 2026은 이러한 현실적 과제를 해결하기 위해 기존의 단순한 설계 도구에서 벗어나, 설계(CAD) – 검증(CAE) – 제조(CAM) 프로세스의 연속성을 가지기 위해 통합된 플랫폼으로 탈바꿈하고 있다. 이번 ZW3D 2026 버전에서 주목할 만한 점은, 설계자가 수동으로 반복하던 구속 조건 설정을 자동화하고, 제품 설계에 필요한 조립 구조를 클릭 몇 번으로 생성할 수 있도록 자동화 프로세스로 최적화한 부분이다. 여기에 20만개의 부품에 이르는 대용량 어셈블리 환경에서도 안정적인 렌더링과 임포트(import) 속도를 제공하며, 3D 모델의 변경 사항이 DWG 기반의 2D 도면에 실시간으로 반영되는 싱크로나이즈(synchronize)를 통해 설계 일관성과 도면의 정확성을 동시에 확보할 수 있게 되었다. 이러한 기능적 업데이트는 단지 속도 차원에서의 효율화가 아니며, 설계 변경이 잦은 제품 개발 프로세스에서 데이터간 발생되는 오류를 줄이고, 반복 작업 시간을 줄이며 무엇보다 유기적인 설계 협업 관계를 끝까지 유지시킬 수 있는 기반을 제공한다. ZW3D 2026은 2D CAD 전용 소프트웨어인 ZWCAD와 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어인 ZW3D 간의 플랫폼을 통합하여 활용할 수 있는 통로를 구축한 첫 번째 설루션이다. 아직까지도 실제 현업에서 많이 사용하는 *.dwg나 *.dxf와 같은 2D 확장자를 3D 데이터와 연결함으로써 보다 빠른 제조 도면을 생산할 수 있기 때문에, 더욱 최적화된 2D & 3D 통합을 이뤄낸 설루션이 될 것이다. 이를 통해 설계 데이터와 사용자 액션 간의 실시간 연결성이 확보되고, 반복 작업은 자동화되며, 엔지니어는 복잡한 제품 설계를 보다 스마트하고 빠르게 완성할 수 있는 환경을 갖추게 되었다.     신기능 : 설계 워크플로를 혁신하는 생산성 향상 기능 ZW3D 2026은 설계자와 엔지니어의 생산성을 높이기 위해 다양한 신규 기능을 도입했다.   새로운 엔지니어링 기능(마운팅 보스, 립/홈, 스냅 후크) 기계·제품 설계에 요구되는 '마운팅 보스, 립/홈, 스냅 후크’ 등 다양하고 실용적인 엔지니어링 기능이 추가되었다. 마운팅 보스는 플라스틱 및 금속 부품의 고정 구조 설계에 최적화되었으며, 립 기능은 구조적 강성을 강화하는 데 유용하다. 스냅후크 기능은 부품 간 결합을 간소화하며, 특히 플라스틱 사출 성형 설계에서 정밀한 조립이 가능하도록 지원한다. 이러한 기능은 표준화된 템플릿과 함께 제공되어 설계 초기 단계에서부터 시간을 절약할 수 있다.     새로운 슬롯 기능과 나사산 기능의 향상(지능형 구속 조건 추론) 슬롯 및 나사산 생성 기능도 대폭 강화되었다. 이전까지는 사용자가 직접 프로파일을 생성해야 하는 과정이 필요했지만, 새롭게 도입된 슬롯 기능을 통해 복잡한 형상의 슬롯(직사각형, 곡선, 도브테일 등)을 간단한 클릭으로 생성할 수 있다. 그리고, 지능형 구속 조건 추론을 통해 슬롯의 위치와 방향을 자동으로 최적화한다.     나사산 기능 또한 ISO, DIN, ANSI 등 다양한 표준 프로파일을 지원하며, 지능형 추론 알고리즘을 통해 나사산의 피치와 깊이를 자동 조정한다. 이를 통해 나사산 모델링 시간이 약 35% 단축되었으며, 설계 정확도가 향상되었다.     압축 파일 열기(압축 파일에서 직접 임포트) ZW3D 2026은 ZIP, RAR 등 압축 파일에서 설계 데이터를 직접 임포트할 수 있는 기능을 새롭게 추가했다. 이를 통해 사용자는 별도의 압축 해제 과정 없이 대용량 데이터를 신속히 불러와 작업을 시작할 수 있다. 특히, 외부 협력업체와 공유되는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하며, 데이터 로딩 시간이 기존 대비 약 40% 단축되었다. 이 기능은 복잡한 프로젝트 환경에서 즉시 작업이 가능하다는 점에서 워크플로 간소화에 큰 기여를 한다.     향상된 기능 : 더 빠르고 스마트하게 ZW3D 2026은 기존 기능의 성능을 개선하여 사용자 경험을 한층 강화했다.   판금 변환(원 클릭으로 시트메탈 설계 워크플로 혁신)     소비자 제품의 복잡한 판금 설계는 산업 스타일의 시각적인 니즈를 충족하기 위해 빈번한 설계 변경을 요구하며, 이는 후속 엔지니어링 작업을 복잡하게 만들고 수동 변환 과정에서 시간 소모와 오류를 일으킨다. 판금 모듈에 새롭게 추가된 ‘판금 변환’ 기능은 단 한 번의 클릭으로 복잡한 솔리드 모델이나 외부 판금 부품을 즉시 편집 가능한 판금 형상으로 변환하며, 자동으로 굽힘 영역을 수집하고 정의한다. 새롭게 추가된 벤트, 컷아웃, 루버, 엠보싱과 같은 기능을 활용하여 복잡한 판금 구조 생성을 간소화할 수 있으며, 실제 사례에서 가전제품 케이스 설계 시간을 최대 50% 단축했다.   스마트한 구속 조건 추론 스마트 구속 조건 추론 기능은 어셈블리 설계 과정에서 컴포넌트 선택 시 적합한 구속 조건을 자동으로 추천한다. 자주 사용하는 조건은 시스템이 학습하여 제안하고, 여러 부품을 한 번에 그룹 구속 설정하는 것도 가능하다. 개선된 알고리즘은 과구속 문제를 최소화하며, 구속 조건 충돌 관리자 탭을 통해 문제가 발생한 부품을 직관적으로 확인하고 수정할 수 있다. 이 기능은 최대 20만 부품으로 구성된 대규모 어셈블리에서도 안정적인 성능을 제공하며, 구속 설정 시간을 약 30% 줄였다.     설계 효율 향상(대용량 파일 처리 및 다중 솔리드 도면 작업 속도 향상) 수천~수만 개 부품으로 구성된 대용량 어셈블리 데이터에서도 불러오기/렌더링/저장 속도가 향상되었다. ZW3D 2026은 최적화된 데이터 처리 엔진을 통해 최대 20만 부품의 어셈블리 파일 로딩 속도를 이전 버전 대비 약 50% 단축했다. 또한, 다중 솔리드 도면 작업 시 렌더링 및 편집 속도가 약 40% 개선되어, 복잡한 설계 데이터의 수정과 검토가 더욱 원활해졌다. 이는 중장비, 산업 설비, 금형 설계 등 대규모 프로젝트에서 특히 효과적이다.   자동 도면 생성으로 2D 도면 워크플로 혁신 비표준 장비 설계 프로젝트에서는 수천~수만 개의 2D 도면 생성이 전체 프로젝트 주기의 최대 30%를 차지하며, 이는 설계 프로세스의 주요 병목 지점이다. ZW3D 2026은 자체 Z3RRW 확장자 기반의 자동 도면 생성 기능과 주석 기능을 통해 이러한 문제를 해결한다. 엔지니어는 단일 템플릿 설정만으로 치수와 공정 테이블을 일괄 생성할 수 있으며, 3D 모델 변경 시 해당 2D 도면이 자동으로 갱신되어 수작업을 최소화한다. 실제 사례에서 사출 성형 프로젝트의 도면 업데이트 시간이 4시간에서 3분으로 단축되었고, 15만 개 부품의 공장 레이아웃 프로젝트에서는 최적화된 투영 엔진으로 도면 뷰 생성 시간이 5분에서 1분으로 줄어들었다. 이로써 복잡한 워크플로에서도 도면 출력의 정확성과 일관성을 유지하며, 생산성을 높일 수 있다.     핵심 신기능 : 2D 싱크로나이즈(2D/3D 도면 시트 연동) ZW3D 2026의 핵심 기능인 2D 싱크로나이즈(2D Synchronize)는 2D 도면과 3D 도면 간의 실시간 동기화를 지원한다. 이 기능은 3D 모델(참조 파트)의 변경 사항을 2D 도면에 자동으로 동기화하고 변경된 치수가 연동된 도면에 자동 적용되도록 한다. ZWCAD에서 데이터 연동을 하려면 ‘치수’ 메뉴에서 ‘관련된 DWG/DXF’ 옵션을 활성화하여 생성된 2D 및 3D 도면에 연동성을 부여하고 ‘DWG/DXF로 동기화’ 버튼을 클릭하면, 연동된 DWG/DXF 도면에 변경 사항이 즉시 반영된다. 즉, DWG/DXF 파일로 다시 내보내지 않고도 설계 변경 사항과 주석이 실시간으로 업데이트되어 재작업 프로세스를 줄이고 작업 효율이 향상된다. 이를 통해 설계 일관성을 유지하면서 수정 작업 시간을 약 60% 절감할 수 있다. 또한, 협업 환경에서 다수의 설계자가 동시에 2D 및 3D 데이터를 수정하더라도 충돌을 최소화하며, 2D/3D 설계 데이터 공유를 지원하여 협업 효율을 높였다.     ZW3D 2026은 기존 사용자들이 겪던 불편을 해소하고, 최신 설계 트렌드를 반영한 지능적이고 실용적인 기능 개선에 중점을 두었다. 압축 파일 직접 열기, 원클릭 판금 변환, 스마트 구속 조건 추론, 자동 도면 생성, 그리고 2D 싱크로나이즈를 통한 2D/3D 실시간 연동은 설계 환경의 유연성과 효율을 높인다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 언리얼 엔진 통합 및 워크플로 간소화, 새로운 파라메트릭 보디 시스템, 신규 언리얼 엔진 의상 애셋, 고퀄리티 실시간 애니메이션 및 오디오 기반 애니메이션 제작 향상, 다양한 DCC 툴을 위한 플러그인 및 스타터 키트 모음 등   혁신적인 디지털 휴먼 툴세트인 메타휴먼(MetaHuman)이 얼리 액세스를 종료하고, 다양한 기능을 갖춘 새 버전을 출시했다. 에픽게임즈는 메타휴먼 5.6 출시를 통해 주요 기능을 새롭게 제공하는 한편, 메타휴먼의 활용 범위를 넓혀주는 새로운 라이선스 옵션과 통합 기능을 도입했다. 이제 메타휴먼 크리에이터는 언리얼 엔진에 통합되어 향상된 퀄리티는 물론 얼굴, 체형, 의상을 더욱 다양하게 확장할 수 있는 새로운 제작 워크플로를 제공한다. 메타휴먼 애니메이터 역시 업데이트되어 거의 모든 카메라 또는 오디오로 실시간 애니메이션을 생성하는 기능이 추가됐다.   그림 1. 이미지 출처 : ‘메타휴먼 시즐릴 | 언리얼 페스트’ 영상 캡처   메타휴먼 크리에이터 언리얼 엔진에서 메타휴먼 제작 메타휴먼 크리에이터가 이제 언리얼 엔진에 통합되어 크리에이터로부터 많은 요청을 받았던 기능을 제공한다. 더 이상 인스턴스를 기다리거나 제한된 세션 시간을 신경 쓸 필요가 없으며, 익스포트 과정이 신속한 어셈블리 단계로 대체되어 반복 작업이 더 빠르고 쉬워졌다. 파이프라인을 관리해야 하는 스튜디오의 경우 메타휴먼 크리에이터(MetaHuman Creator), 메타휴먼 애니메이터(MetaHuman Animator), 메시 투 메타휴먼(Mesh to MetaHuman)이 이제 하나의 애플리케이션으로 통합되면서, 캐릭터 제작 워크플로가 간소화되고 로컬 애셋 관리가 한층 유연해지는 이점을 누릴 수 있게 됐다. 또한, 메타휴먼 크리에이터 툴의 풀 소스 코드 액세스가 제공되어 캐릭터 제작 파이프라인의 필요에 맞춰 툴을 확장하고 커스터마이징할 수 있으며, 자동 리깅과 텍스처 합성을 제공하는 클라우드 서비스를 통해 로컬 에디터 내 제작 워크플로가 향상된다.   그림 2. ‘Creator your MetaHumans’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 파라메트릭 보디 시스템 메타휴먼 크리에이터의 직관적인 페이스 제작 툴이 이제 보디 제작에도 확장됐다. 새로운 파라메트릭 보디 시스템은 광범위한 실제 스캔 데이터를 바탕으로 거의 무한대로 사실적인 체형을 생성할 수 있으며, 페이스 제작 때와 마찬가지로 스컬프팅하고 결합할 수 있다. 또한 키, 가슴, 허리, 다리 길이 등 다양한 신체 치수를 조정하거나 제한할 수 있어, 온라인 패션 쇼핑 등 다양한 용도에 맞춰 특정 비율의 메타휴먼을 제작할 수 있다.   그림 3. ‘MetaHuman body editing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 언리얼 엔진 의상 애셋 실제 사람처럼 메타휴먼도 의상이 필요하다. 그 선택의 폭 역시 넓을수록 좋다. 이제 DCC 앱에서 사실적인 메시 기반 의상을 제작하고, 새로운 언리얼 엔진 의상 애셋을 사용하여 메타휴먼을 위한 전체 의상 세트를 생성할 수 있다. 이 기능은 액세서리를 포함한 다양한 의상을 통합된 의상 애셋으로 구성할 수 있다. 다양한 신체 사이즈와 체형에 가장 잘 맞는 의상 애셋을 미리 제작할 수 있으며, 이는 캐릭터의 체형에 따라 자동으로 크기가 조정되므로 모든 신체에 맞는 의상을 생성한다. 의상은 메타휴먼 형식으로 패키징하여 팹 마켓플레이스와 제3자 마켓플레이스에서 구매하거나 판매할 수 있기 때문에, 누구나 사용할 수 있는 기성 메타휴먼 의상의 폭이 더욱 넓어진다.   그림 4. ‘MetaHuman clothing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 비주얼 퀄리티 메타휴먼은 최고의 퀄리티와 사실감을 구현할 수 있도록 지속적으로 발전하고 있다. 이를 위해 메타휴먼 데이터베이스의 실제 스캔 데이터가 확장되어, 더욱 다양한 캐릭터 메시 셰이프와 텍스처를 제공한다. 또한 스캔 데이터의 캡처 및 처리 기능도 향상되어 잡티와 같은 디테일까지 더욱 사실적으로 표현할 수 있다. 그 결과, 메타휴먼 크리에이터로 더욱 실감 나는 얼굴 텍스처를 구현하고 한층 다양한 캐릭터를 만들 수 있으며, 메시 투 메타휴먼을 사용하면 임포트한 메시나 캡처된 영상과 더욱 일치하는 메타휴먼을 만들 수 있다.   그림 5. 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   메타휴먼 애니메이터 웹캠과 스마트폰으로 제작하는 고퀄리티 실시간 애니메이션 메타휴먼 애니메이터를 사용하면 대부분의 웹캠과 다양한 스마트폰을 비롯한 모노 카메라로 배우의 연기를 캡처하고 언리얼 엔진에서 실시간으로 메타휴먼에 애니메이션을 적용할 수 있다. 기존에 지원되던 스테레오 HMC와 아이폰뿐만 아니라 이제 일부 안드로이드 스마트폰을 포함해 언리얼 엔진 라이브 링크와 연동되는 모든 카메라를 지원한다. 실시간 작업이 가능하기 때문에 라이브 공연이나 즉각적인 피드백이 필요한 촬영 현장에서도 메타휴먼은 배우와 완벽하게 동기화된다. 오프라인 작업 역시 프로젝트 요구 사항에 적합한 환경에서 계속 사용할 수 있다.   그림 6. ‘MetaHuman real-time animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 오디오 기반 애니메이션 이제 오디오만으로 리얼타임 애니메이션을 생성할 수 있어, 라이브 연기를 더욱 손쉽게 구현할 수 있게 됐다. 또한 메타휴먼 애니메이터는 오디오 화자의 감정을 분석해 더욱 실감 나는 애니메이션을 생성할 수 있으며, 이를 수동으로 조정해 특정 상황에 맞게 공감할 수 있는 메타휴먼의 연기를 제작할 수 있다. 메타휴먼 애니메이터는 오디오 기반 연기에 실제와 같은 머리 움직임까지 구현하여 더욱 사실적인 결과물을 즉시 만들어 낸다. <그림 7>은 감정을 수동으로 조정할 수 있는 오디오 기반 애니메이션을 보여준다. 윗줄은 왼쪽부터 행복, 슬픔, 혐오를, 아랫줄은 왼쪽부터 화남, 놀람, 두려움을 나타낸다.   그림 7. ‘MetaHuman audio-driven animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   어디에서든 활용할 수 있는 메타휴먼 메타휴먼을 언리얼 엔진뿐만 아니라 다른 엔진이나 크리에이티브 소프트웨어에서 사용할 수 있도록 언리얼 엔진 EULA에 새로운 라이선스 옵션이 추가돼, 이제 메타휴먼을 더 다양한 곳에서 만나볼 수 있다. 자세한 내용은 라이선스 페이지에서 확인할 수 있다. 확장된 메타휴먼 에코시스템에는 다른 디지털 콘텐츠 제작 툴의 플러그인 및 스타터 키트 모음이 추가되고 있으며, 여기에는 팹 마켓플레이스 통합도 포함된다.   마야용 메타휴먼 이번 메타휴먼 5.6 출시를 통해 3래터럴의 모든 파이프라인을 누구나 사용할 수 있게 됐다. 리깅 전문가는 마야(Maya)용 메타휴먼을 사용해 캐릭터의 표정을 세밀하게 조정하고 더욱 사실적으로 연출할 수 있다. 또한, 다른 메타휴먼 툴 및 워크플로와의 호환성은 그대로 유지하면서 동시에 마야의 메시 편집 툴세트와 스컬프팅 툴로 메타휴먼 메시를 직접 조작해, 메타휴먼 데이터베이스의 제한을 넘어 독특한 스타일라이즈드 캐릭터나 유사 인간형 캐릭터를 제작할 수 있다.   그림 8. ‘MetaHuman for Maya’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   그룸 아티스트는 이 플러그인으로 마야의 기존 XGen 시스템에서 생성한 메타휴먼 호환 그룸을 Alembic 파일로 익스포트할 수 있다.   후디니용 메타휴먼 후디니(Houdini)의 프로시저럴 툴세트를 활용해 메타휴먼을 위한 포니테일, 매듭, 둥근 올림머리, 땋은 머리, 도넛형 헤어와 같은 복잡한 헤어 스타일을 제작할 수 있다. 후디니용 메타휴먼 플러그인 및 스타터 키트로 후디니에서 메타휴먼 호환 그룸을 생성하고, Alembic 파일 포맷을 통해 언리얼 엔진으로 임포트해 메타휴먼에 손쉽게 적용할 수 있다.   그림 9. ‘MetaHuman for Houdini’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   팹에서 만나는 메타휴먼 모든 디지털 콘텐츠 크리에이터가 디지털 애셋을 검색, 공유, 구매 그리고 판매할 수 있는 에픽의 오픈 마켓플레이스인 팹(Fab)과 제3자 마켓플레이스에서 메타휴먼과 의상, 그룸 등 메타휴먼 호환 액세서리를 구매하고 판매할 수 있다. 5.6 이상의 버전에서 생성된 모든 메타휴먼은 동일한 공통 표준을 준수하기 때문에 여러 캐릭터에 애니메이션, 의상, 그룸을 재사용하고 공유할 수 있다. 이로써 누구나 어디에서든 사용할 수 있는 메타휴먼과 메타휴먼 호환 액세서리의 종류와 범위가 대폭 확대될 것으로 예상되며, 이를 통해 메타휴먼을 프로젝트에 더욱 빠르고 손쉽게 사용할 수 있을 것으로 전망된다.   그림 10. ‘MetaHuman on Fab’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

몰입형 협업을 위한 3D 시각화 및 애셋 관리 간소화    테마파크, 박물관, 인터랙티브 전시관과 같은 장소에서의 LBE(위치 기반 엔터테인먼트)에 대한 수요가 증가하고 있으며, 그에 따라 더욱 정교한 어트랙션 디자인의 필요성도 커지고 있다. 그러나 실시간 디자인 시각화와 원활한 애셋 관리를 지원하는 통합 플랫폼이 없다면, 이처럼 복잡한 프로젝트에 필요한 방대한 양의 3D 데이터를 관리하기란 쉽지 않다. 효율적인 툴이 없으면 제작 팀과 기술 팀 간의 협업이 저해되어 프로젝트가 지체되고 비용도 증가하게 된다. LBE 산업의 디지털 트윈을 전문으로 다루는 기술 설루션 공급업체 월드빌더(Worldbuildr)는 이러한 문제를 해결하기 위해 테마파크 디자인 전문 제작 업체 프랭크엔디자인(FrankNDesign)과 파트너십을 맺었다. 두 기업은 유니티(Unity)의 실시간 3D 기술과 DAM(디지털 애셋 관리) 설루션을 활용하여 건축 3D 모델 포맷을 몰입형 3D 협업 환경에서 더욱 효과적으로 시각화하는 동시에, 모든 프로젝트 애셋을 안전하게 관리하는 애플리케이션을 개발했다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     프로젝트 : Worldbuildr 디지털 트윈 애플리케이션 설루션 : 유니티 엔진, 유니티 애셋 매니저, 유니티 버전 컨트롤 목표 : 3D 모델을 실시간으로 원활하게 시각화하고 애셋을 효율적으로 관리할 수 있게 지원하여 관계자 간 협업 개선 팀원 수 : 8명(유니티 개발자 4명 포함)   월드빌더 애플리케이션의 성과 효율적인 반복 작업 : 잠재적인 문제를 조기에 식별하고 비용을 절감하여 디자인 의사 결정을 신속하게 처리한다. 애셋 검색 개선 : 여러 제품에서의 애셋 접근성과 재사용성을 향상한다. 실시간 전환 : 메타데이터를 보존하는 동시에 정적 3D 모델을 15~20분 내에 실시간 인터랙티브 버전으로 전환한다. ROI 예측 : 인파의 흐름과 기타 동적 변수를 토대로 실제 시나리오를 시뮬레이션하여 디자인에 대한 ROI(투자 수익)를 예측한다. 월드빌더의 마이클 리비(Michael Libby) CEO는 “월드빌더 애플리케이션은 기술 지식이 서로 다른 관계자 간의 격차를 해소한다. 건축가는 자신의 모델을 디지털 월드에 구현할 수 있으며, 기술 담당이 아닌 팀원은 코딩이 필요 없는 툴을 사용하여 디자인과 상호 작용하고 이를 개선할 수 있다”고 소개했다.   ▲ 도쿄 거리의 모습을 정적 모델로 재현한 프랭크엔디자인의 ‘도쿄 스트릿(Tokyo Street)’ 프로젝트는 월드빌더 뷰어에서 동적 실시간 조명과 군중 시뮬레이션은 물론, AR(증강현실) 보물찾기와 같은 게임 플레이에 힘입어 생생하게 구현된다.   기존 아키텍처 모델의 한계 이해 레빗(Revit)과 같은 기존 3D 모델링 툴은 경기장, 성당, 고층 빌딩과 같이 복잡한 구조의 세부적인 청사진을 제작하는 데 매우 효과적이다. 하지만 인터랙티브 및 동적 기능을 갖추지 못해 실시간 시각화와 상호 작용에는 적합하지 않으므로 협업 디자인 프로세스에 활용하기는 어렵다.   기존 3D 모델링 툴의 문제점 정적 지오메트리 : 기존 모델링 소프트웨어는 건물의 정적인 상태를 재현하므로 실제 건물의 운영을 시뮬레이션하는 데 필요한 현실적인 요소를 갖추지 못했다. 상호 작용 제한 : 프로젝트에 참여하는 비 기술 분야 관계자는 코딩 관련 지식이 없으면 다양한 조명 조건, 문 여닫기, 벽에 투사되는 미디어 요소 등의 동적 변화를 반영하는 인터랙티브 환경을 구현하기 어렵다. ROI 투자 예측의 어려움 : 기존 모델링 툴에서는 인파의 흐름과 방문객의 지출 패턴을 시뮬레이션할 수 없기 때문에 디자인의 경제적 타당성을 검증하기가 어렵다.이러한 문제를 해결하려면 모델을 실시간 3D 엔진으로 임포트하여 인터랙티브 환경에서 사용할 수 있게 해야 한다. 하지만 이 과정에도 고유의 기술적인 문제가 존재한다. 애셋 관리 : 애셋 개수와 복잡도가 증가함에 따라 이를 효율적으로 관리하는 것이 중요하다. 애셋을 효율적으로 관리하지 못하면 파일을 검색하거나 애셋을 다시 제작하는 데 소중한 시간을 낭비하게 되며, 이는 프로젝트 일정과 예산 측면에서 악영향을 미칠 수 있다. 플랫폼 확장성 : 많은 관계자가 동일한 프로젝트에 접근할 수 있도록 모든 기기에서 디자인과 모델에 액세스할 수 있게 해야 한다. 이처럼 호환성을 보장하는 크로스 플랫폼 기능을 구현해야 하므로 개발이 한층 더 복잡해질 수 있다. 모델 최적화 : 건축 모델은 일반적으로 규모가 크고 매우 상세하다. 따라서 이러한 모델을 적절하게 최적화하지 않으면 로딩 시간이 길어지고 성능이 저하되어 높은 정확도의 비주얼을 유지하기가 어렵다. 버전 관리 : 여러 팀원이 동일한 프로젝트를 진행하는 경우 서로 다른 버전의 3D 모델을 관리해야 하며, 모든 관계자가 최신 업데이트 내용을 확인할 수 있어야 한다. 충돌과 혼선을 방지하기 위해서는 변경 사항과 버전 브랜칭 및 병합 이력을 반드시 추적해야 한다. 리비 CEO는 “건축가와 디자이너는 3D 애셋을 실시간 3D로 변환하는 과정이 복잡하고 많은 시간과 노력을 요구한다는 점에서 어려움을 겪는다. 이들의 전문 분야는 건축 디자인이지, 폴리곤 개수나 프레임 속도 성능과 같은 세부 사항이 아니기 때문”이라고 전했다.   ▲ 월드빌더 뷰어에서 디자이너는 태양, 달, 별의 정확한 위치까지 포함하는 이벤트 당일의 실제 환경을 정확히 확인할 수 있으며, 날씨를 제어하면서 다양한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있다.   해결책 : 월드빌더 디지털 트윈 애플리케이션 월드빌더는 프랭크엔디자인의 의견을 토대로 유니티를 활용하여 실시간 3D 구현에 필요한 3D 모델을 준비하는 기술적 과정을 간소화하는 한편, 다수의 프로젝트에서 애셋을 효과적으로 관리할 수 있게 해 주는 직관적인 협업 애플리케이션을 개발했다. 그 결과 관계자 간의 협업 과정이 개선되어 더욱 풍부한 정보를 기반으로 신속하게 의사 결정을 내릴 수 있게 되었다.   작동 방식 월드빌더 디지털 트윈 애플리케이션을 활용하면 복잡한 건축 3D 모델도 몰입형 실시간 3D 환경으로 원활하게 임포트할 수 있다. 사용자가 드래그 앤 드롭을 통해 모델을 애플리케이션으로 가져오면 15-20분 이내에 모델이 최적화되어 실시간 3D 시각화에 사용할 수 있도록 준비된다. 이후 모델은 클라우드 저장소에 업로드되므로 관련 애셋을 쉽게 검색하고 관리하고 저장할 수 있다. 월드빌더는 또한 인파의 흐름, 방문객의 움직임, 조명 변화, 미디어 투사와 같은 실제 환경의 시뮬레이션 기능을 애플리케이션에 통합했다. 이렇게 향상된 상호 작용을 활용하면 티켓 판매, 방문객 참여, 운영 비용을 시뮬레이션하여 프로젝트의 경제성을 검증할 수 있다.   몰입형 협업 애플리케이션을 만드는 데 유니티를 사용해야 하는 이유 새로운 제품을 개발하는 과정은 항상 까다롭지만, 월드빌더는 근본적으로 유연하고 풍부한 리소스를 갖춘 유니티를 활용한 덕분에 애플리케이션을 더욱 손쉽게 구상하고 개발할 수 있었다.   유니티 애셋 매니저를 통한 애셋 관리 간소화 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)는 중앙 집중식의 직관적인 애셋 업로드, 관리, 통합 시스템을 제공하며 월드빌더의 개발 프로세스에서 핵심적인 역할을 했다. 유니티 애셋 매니저는 데이터 사일로(silo)를 허물고 애셋 스토리지를 중앙 집중화하여 개발 팀의 워크플로 효율성과 일관성을 향상한다. 월드빌더의 애플리케이션에 활용된 유니티의 주요 기능은 다음과 같다. 애셋 검색 필터, 라이선스 유형, 태그, 이미지, 메타데이터를 사용하여 애셋을 간편하게 검색한다. 조직 고유의 폴더 구조를 따르는 컬렉션을 통해 애셋을 탐색한다. 반응형 UI를 통해 애셋 및 그와 관련하여 명확하게 정리된 정보와 풍부한 리뷰를 확인한다. 애셋 관리 고급 메타데이터 태그 기능으로 애셋을 손쉽게 분류한다. 사용자와 애셋을 세밀하게 그룹화할 수 있는 편리한 인터페이스를 통해 조직, 프로젝트, 팀 간에 애셋 또는 애셋 컬렉션을 공유한다. 애셋 전환 기존 3D 포맷(BIM, CAD 등)의 애셋을 3D 친화적이며 최적화된 실시간 포맷으로 자동 전환한다. 월드빌더는 유니티 애셋 매니저를 애플리케이션의 백엔드 DAM으로 사용함으로써, 업로드된 각 애셋을 체계적으로 최적화하고 다양한 기기에서의 실시간 3D용으로 적합한 포맷으로 전환할 수 있었다. 개인의 기술적 숙련도와 무관하게 모든 사용자는 레빗에서 모델을 바로 업로드하고 최적화할 수 있다. 또한 애셋은 애플리케이션에서 추가, 분류, 관리되며 애셋 매니저를 통해 협업 참여자들이 자유롭게 액세스할 수 있다. 리비 CEO는 “유니티 애셋 매니저는 우리 제품의 목표를 달성하는 데 없어서는 안 될 요소이며, 우리 사용자에게 안성맞춤이다. 애셋을 업로드하고 공유할 수 있을 뿐만 아니라, 안전하게 관리하고 쉽게 검색할 수 있다”고 전했다.   ▲ 프랭크엔디자인이 구현한 도쿄의 거리에서 플레이어는 증강 현실 게임 공간을 누비며 가상의 아이콘을 찾아 인벤토리에 추가할 수 있다. 월드빌더는 자사의 애셋 파이프라인을 사용하여 건축 모델에서 아이템 생성 지점을 바로 지정하는 방식으로, 모델을 임포트한 뒤 별도의 증강 카메라 레이어의 적절한 위치에 게임플레이 아이템을 생성할 수 있다.   플랫폼 확장성 월드빌더 팀은 개인적인 선호가 아니라 전략적인 판단을 토대로 유니티를 선택했다. 초기에 월드빌더는 여러 엔진을 평가했지만, 유니티의 광범위한 플랫폼 지원 덕분에 고사양 워크스테이션부터 최소한의 그래픽 성능만 갖춘 모바일 기기에 이르는 다양한 기기에 월드빌더 애플리케이션을 배포할 수 있었다. 유니티는 동일한 프로젝트를 수행하는 여러 사용자가 어떤 기기에서든 동일한 신(scene)과 애셋에 액세스할 수 있게 해 주므로, 광범위한 멀티플랫폼을 지원하는 월드빌더에게는 최적의 선택지였다. 리비 CEO는 “다른 설루션의 경우 사용자가 특정 하드웨어 생태계에 종속된다는 점이 결격 사유였다. 하지만 유니티를 사용하면 현장에서 모바일 기기만 가지고 있는 사용자도 해당 기기를 통해 앱을 실행하여 모든 애셋 정보를 직접 확인할 수 있다”고 말했다.   병합 충돌을 효율적으로 해결하는 유니티 버전 컨트롤 개발 팀 전원이 원격 근무를 하는 월드빌더는 유니티 버전 컨트롤(Unity Version Control)을 중심으로 삼아 애플리케이션에 필요한 코드를 함께 효율적으로 관리하고 작성했다. 유니티 버전 컨트롤은 유니티 에디터와 직접 통합되어 프로젝트 파일의 버전 추적, 브랜칭, 병합을 지원하면서, 애플리케이션의 다양한 측면을 담당하는 팀원들에게 원활한 협업 환경을 제공한다. 리비 CEO는 “유니티 버전 컨트롤은 특히 우리 팀이 성장하고 프로젝트가 더욱 복잡해지는 상황에서도 효율적인 내부 개발 과정을 구축하는 데 큰 도움을 주었다. 덕분에 워크플로가 간소화되고 충돌이 최소화되면서 더욱 신속한 반복 수정과 안정적인 테스트가 가능해졌다”고 전했다.   향후 기능 개선 계획 월드빌더는 앞으로 애셋 파이프라인을 확장하고, 고급 인터랙티브 기능을 도입하고, 실시간 시뮬레이션 기능을 개선하는 등 다양하고 새로운 기능을 도입하고자 하며, 궁극적으로는 제작 팀과 기술 팀이 더욱 간편하게 협업하고 비전을 실현할 수 있도록 지원하고자 한다. 프랭크앤디자인의 프랜시스코 누네즈(Francisco Nunez) 회장은 “프랭크엔디자인은 몰입형 디자인의 지평을 확장하기 위해 최선을 다하고 있다. 월드빌더의 실시간 3D 기능은 복잡한 환경을 시각화하고 커뮤니케이션을 간소화할 수 있는 가능성을 보여 주었다”고 전했다. 월드빌더는 유니티의 실시간 3D 및 애셋 관리 설루션을 활용함으로써 LBE 산업의 진화하는 수요에 발맞춰 나가고 있으며, 앞으로의 개발에서도 유니티와 향후 제공될 애셋 매니저 기능을 계속 활용할 예정이다. 리비 CEO는 “월드빌더의 사명은 협업 디자인의 지평을 계속해서 확장하는 것이다. 유니티를 통해 더 많은 실시간 인터랙티브 요소를 앱에 추가하여, 애셋 파이프라인을 더욱 간소화하고 클라이언트에게 더 큰 가치를 제공하고자 한다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

별에서 영감을 받은 지리 갤럭시 E8의 스마트 콕핏   갈릴레오 갈릴레이부터 에드윈 허블과 미국 항공우주국의(NASA)에 이르기까지 수많은 천문학의 선구자들을 매료시킨 밤하늘의 상상력을 담은 자동차가 있다. 갤럭시 E8(Galaxy E8)은 지리(Geely)의 플래그십 모델이자 브랜드 최초의 순수 전기차로, 인류의 우주에 대한 열정과 문명, 기술 혁신을 하나의 차체 안에 담아내고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   갤럭시 E8은 차량의 내/외부를 통해 유저 중심의 프리미엄 경험을 제공하도록 설계되었다. 공기역학적인 실루엣은 별빛을 연상시키는 반짝임으로 표현되며, 실내에는 경계 없는 8K 해상도를 지원하는 45인치 대형 스마트 스크린이 탑재된 디지털 콕핏 시스템을 갖추고 있다. 또한 퀄컴 스냅드래곤(Qualcomm Snapdragon) 8295 플래그십 콕핏 칩과 언리얼 엔진(Unreal Engine)을 기반으로 2D 및 3D 그래픽이 구현된다.   언리얼 엔진 기반 경험 언리얼 엔진은 이 차량의 인터페이스와 시각적 몰입감을 극대화하는 데 핵심 역할을 수행했다. 예를 들어, 시간의 흐름에 따라 앰비언트 조명이 자연스럽게 변화하도록 설계되었으며, 비가 오거나 눈이 내리는 날 사용자가 문을 열면 시뮬레이션된 별빛이 한쪽에서 다른 쪽으로 흐르며 몰입감 있고 분위기 있는 효과를 연출한다. 디지털 트윈 경험에서는 데스크톱을 통해 갤럭시 E8의 인터랙티브 3D 모델을 확인할 수 있으며, 이를 통해 헤드라이트, 도어, 창문, 트렁크 등의 기능을 직접 제어할 수 있다. 에어컨의 공기 흐름과 같은 세부적인 제어 기능 역시 언리얼 엔진 기반으로 설계되어 실시간 상호작용이 가능하다. 미니멀한 UI 디자인은 사용 편의성과 연속적이고 부드러운 인터랙티브 경험을 완성하며, 몰입감 있는 시청각 경험까지 제공한다.  지리 자동차 연구소(Geely Automobile Research Institute, 이하 GARI)의 스마트 콕핏 팀은 언리얼 엔진을 사용하여 몰입감 있고 지능적이며 안전한 콕핏 경험을 개발할 수 있었다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   지리 HMI의 도전 과제와 설루션 갤럭시 E8의 8K 디스플레이를 개발하는 과정에서 GARI 팀이 직면한 주요 도전 과제는 시스템 리소스를 최소화하면서도 실시간 성능과 뛰어난 비주얼 퀄리티를 동시에 구현하는 휴먼-머신 인터페이스(HMI)를 설계하는 것이었다. 이를 해결하기 위해 GARI 팀은 복합적인 전략을 마련하고 단계적으로 적용했다. 먼저, 다이내믹 프레임 전략을 도입하여 시각적 요소와 인터랙션 유형에 따라 프레임 레이트를 유동적으로 적용했다. 원활한 인터랙션을 위해 전경 요소는 25fps(초당 프레임)로 고정해 부드러운 반응성을 확보했으며, 상대적으로 우선순위가 낮은 시나리오에는 15fps, 5fps, 동결 모드로 구성된 3단계 프레임 전략을 적용함으로써 시스템 리소스를 효율적으로 분배했다. 다음으로 계층적 리소스 관리를 통해 8K 화면의 리소스에 2D 및 3D 애셋을 1:9 비율로 포함했다. 부드럽게 전환되고 지연 없는 경험을 만들기 위해 3D 자동차 모델만 메모리에 저장하고, 다른 모든 애셋은 백그라운드에서 조용히 로드되도록 했다. 마지막으로 인터랙티브 전략을 통해 시스템 반응성과 데이터 흐름의 안정성을 강화했다. HMI 시스템에서 발생하는 신호 소스는 HMI 내부 신호와 터치 입력으로 제한하고, 실시간으로 처리해야 할 신호와 사전에 저장된 데이터 링크를 명확히 구분했다. 또한 신호가 순서대로 도착하지 않거나 반복적으로 입력되는 경우에는 L2 캐싱 및 분류 시스템을 활용해 이를 체계적으로 관리함으로써, 인터페이스의 안정성과 효율을 높였다.   지리가 HMI 제작에 언리얼 엔진을 선택한 이유 지리의 HMI 프로젝트에서는 코드 수준에서의 광범위한 통합이 가능한 커스텀 운영 체제(Galaxy N-OS)의 개발이 필요했다. 이에 따라 GARI 팀은 기존 개발 툴보다 더 향상된 기능과 확장성을 제공할 수 있는 게임 엔진의 가능성에 주목하고, 다양한 상용 엔진을 면밀히 평가했다. 최종적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진을 선택했다. 그 결정의 핵심에는 언리얼 엔진의 리얼타임 렌더링 성능과 커스터마이징 가능성이 있었다. 특히 언리얼 엔진이 오픈소스로 제공된다는 점은 팀원들이 다양한 기능을 직접 개발하고 효과적으로 커스터마이징할 수 있도록 해 주었으며, 성능 최적화 측면에서도 높은 유연성을 확보할 수 있게 했다. 여러 리얼타임 렌더링 엔진을 검토한 결과, GARI 팀은 언리얼 엔진이 통합된 개발 도구 생태계와 렌더링 품질, 그리고 기본 DCC 작업부터 레벨 임포트까지의 과정을 간소화해주는 레벨 디자인 툴 등 포괄적인 개발 환경을 갖추고 있다는 점에서 가장 적합하다고 판단했다. GARI 팀이 특히 주목한 언리얼 엔진의 기능 중 하나는 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템이다. 이를 활용한 비주얼 프로그래밍으로 복잡한 인터랙션 로직을 시각적으로 설계하고 구현할 수 있게 하여, HMI 시스템 개발을 보다 직관적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 레벨, 노멀, 게임플레이, 머티리얼 블루프린트를 포함되어 있으며, 블루프린트 노드를 통해 로직, 머티리얼, 트랜지션 등을 빠르게 구현할 수 있어 POC(개념 검증) 단계는 물론 이후 프로젝트 엔지니어링의 효율성도 크게 향상된다. 또한 언리얼 엔진의 고급 렌더링 기능은 사실적인 사용자 인터페이스와 몰입감 있는 비주얼 효과 구현을 가능하게 하여 고퀄리티의 그래픽을 안정적으로 제공한다. 피직스 시뮬레이션 시스템은 현실의 물리 효과를 정밀하게 재현하여 차량 본체와의 인터랙션을 더욱 사실감 있게 구현하고, 몰입도를 높여준다. 여기에 더해, 언리얼 엔진은 PC, 게임 콘솔, 모바일 디바이스 등 다양한 플랫폼에 폭넓게 대응할 수 있어 개발된 HMI 시스템의 배포와 실행이 용이하다는 장점도 있다. 결론적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진의 도입이 HMI 경험의 혁신을 이끌었다고 평가하고 있다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto    HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능 HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능은 지리의 고유한 커스터마이징 프로세스 전반에 걸쳐 적용되었다. 이 프로세스는 콘셉트 제안, 요구사항 분석, 인터페이스 콘셉트 디자인, 3D 엔진 아트 복원, 엔진 소프트웨어 개발, 차량 기능 통합, 엔진 및 시스템 통합, 온보드 테스트 및 납품 등 여러 단계로 구성되어 있다. 지리는 전체 개발 과정에서 언리얼 엔진의 다양한 기능과 툴을 적극적으로 활용했다. 레벨(Level) 은 신(scene) 간의 매끄러운 전환과 원 테이크 기반의 연속적인 사용자 경험을 지원하며, 베리언트(Variant)는 런타임 중 애셋 관리를 간소화하고 처리 속도를 높이는 데 기여했다. 시퀀서(Sequencer)는 레벨 시퀀스와 함께 활용되어 트랜지션을 효율적으로 제어하고 애니메이션 제작을 보다 간편하게 수행할 수 있도록 도왔다. 또한 애니메이션과 머티리얼 개발에는 블루프린트를 폭넓게 사용했으며, 라이트맵과 포스트 프로세스 이펙트 등 다양한 기능을 통해 완성도 높은 HMI를 구현했다. 특히 8K 디스플레이 환경에서 고해상도 인터페이스를 안정적으로 구현하기 위해 최적화 작업이 중요했다. 초기 구동 시점과 실시간 사용자 인터랙션 중에도 시스템이 원활하게 작동하도록 하기 위해 지리는 언리얼 엔진의 여러 최적화 툴을 함께 사용했다. 언리얼 인사이트(Unreal Insights)를 통해 시작 시간을 단축하고, 언리얼 프론트엔드(Unreal Frontend)를 통해 전반적인 성능을 최적화했으며, 명령줄 기반의 디버깅 툴인 통계 시스템과 Memreport를 활용하여 세부적인 성능 데이터를 분석했다. 또한, 언리얼 엔진의 기본 툴 외에도 스냅드래곤 프로파일러(Snapdragon Profiler)를 병행해 사용함으로써 개발 효율성과 분석 정확도를 높였다. 이와 함께 안드로이드 스튜디오 프로파일러(Android Studio Profiler), 안드로이드 디버그 브리지(Android Debug Bridge, ADB), 렌더독(RenderDoc), 부트차트(Bootchart), 비지박스(BusyBox) 등 Android 및 Linux 기반의 전문 툴도 적재적소에 활용했다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   앞으로의 계획 지리는 이번 프로젝트를 성공적으로 완료한 이후, 새로운 기술을 수용하고 HMI 혁신을 지속적으로 발전시키는 데 더욱 집중하고 있다. 앞으로 지리의 차세대 스마트 드라이빙 시스템에는 갤럭시 어시스트 드라이빙(Galaxy Assisted Driving), 자동 주차, 홈존 주차 지원 등 새로운 기능이 추가될 예정인데, 지리는 이를 통해 사용자 편의성과 주행 안전성을 한층 더 끌어올릴 수 있을 것으로 기대하고 있다. 장기적으로는 대형 AI 모델과 3D 엔진이 통합된 HMI 시스템이 운전 경험을 근본적으로 변화시킬 것으로 전망된다. 이러한 기술 혁신을 실현하기 위해서는 3D 엔진 개발자와 자동차 제조업체 간의 더욱 긴밀한 협업이 필수이다. 언리얼 엔진은 첨단 주행 기능을 시각적으로 구현하는 가상 뷰를 구축하는 데 핵심 역할을 수행하며, 커스텀 운영 체제 시스템의 거의 모든 요소에 긴밀하게 통합되어 HMI의 기능성과 사용자 경험을 동시에 향상시키고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.