코리아 그래픽스 2025 에 초대합니다!  최고의 연사들이 온다! 트렌드에서 실무 응용까지! 올해 13회째를 맞는 코리아 그래픽스 2025는 보다 많은 분들이 참여할 수 있도록 온라인 컨퍼런스로 개최될 예정입니다. 이번 컨퍼런스에서는 15명의 연사와 함께 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 제조, 건축 및 엔터테인먼트 등 시각화 분야의 다양한 기술 트렌드와 제작 사례를 소개할 예정입니다.  코리아그래픽스2025 발표자 - 한양대 현경훈 / 에픽게임즈 코리아 권오찬 / HP코리아 차성호 / 에스엘즈 정재헌 / 유니티코리아 김현민 / 메가존클라우드 홍동희 /캐디안 한명기 / 이노시뮬레이션 이지선 / SMIT 유훈식 / 현대자동차 신종호 / LG CNS 이희재 / 아이스케이프 조세희 / AI팩토리 김태영 / IUM SPACE 이윰 / 고려대 박진호   코리아 그래픽스 컨퍼런스 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!     #코리아그래픽스2025 #3D시각화 #제품디자인AI #건축시각화 #산업비주얼혁신 #디지털트윈그래픽스 #VRAR트렌드 #생성형AI비주얼 #그래픽스포럼

인텔은 LG이노텍이 자사의 기술을 활용해 인공지능(AI) 기반의 자동화 시스템을 구축하고 있다고 소개했다. 소재·부품 전문 기업인 LG이노텍은 휴대폰, 자동차 디스플레이, 스마트 기기 등에 들어가는 수십만 개의 초소형 부품을 완벽한 정확도와 무결점으로 복제하는 것을 목표로 삼고 있으며, 혁신 기술을 통해 이러한 목표를 달성하고자 한다.  LG이노텍의 구미 공장에서는 인텔 코어(Intel Core) 프로세서, 인텔 제온(Intel Xeon) 프로세서 및 인텔 아크(Intel Arc) 내장형 그래픽처리장치(GPU)가 조화를 이루며 작동한다. 이들 기술은 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷으로 통합된다. LG이노텍은 생산 라인의 특정 단말기에서 규칙 기반 검사 및 딥러닝 기반 시스템을 사용해 제품 품질을 높여왔다. 여기서 나아가, LG이노텍은 제조 공정 전반에 걸쳐 AI를 광범위하게 적용하여 성능 저하 없이 완전 자동화된 시스템을 구축하고자 했다. 인텔은 지난 2024년 인텔 코어 및 제온 프로세서와 아크 외장형 GPU를 기반으로 하는 AI 기반 검사 시스템에 대한 구축 지원을 위해 LG이노텍과 논의를 시작했다. 핵심은 생산 공정에서 발생하는 데이터가 인텔 코어 CPU를 탑재한 PC로 스트리밍되며, 내장 GPU는 결함 데이터를 분석하는 데 비용 효율을 제공하는 것이다. 고해상도 이미지에서 다중 알고리즘을 실행하는 등 부하가 큰 워크로드는 인텔 아크 외장 GPU가 처리하게끔 했다. 시간이 지남에 따라 축적된 데이터셋은 인텔 제온 기반의 사전 학습 서버로 전송된다.      양사는 향후 협업을 통해 인텔 가우디 AI 가속기가 탑재된 서버를 활용한 사전 학습 워크로드 관리를 검토하고 있다. 이처럼 CPU를 기반으로 내장 및 외장 GPU로 가속화된 인텔 기반 기술 조합을 활용하여 AI 검사 시스템 구축 비용을 절감할 수 있었다는 것이 인텔의 설명이다. 인텔은 “아크 기반 외장 GPU를 도입하면서, 동급 성능의 타사 하드웨어 대비 성능에 비해 높은 비용 효율성을 달성했다. 이러한 비용 절감 효과는 규모의 경제를 더욱 극대화할 수 있는 기반이 되고 있다”고 전했다.  LG이노텍은 2024년 모바일 카메라 모듈 생산 라인에 인텔의 AI 비전 검사 설루션을 처음 적용했으며, 올해는 FC-BGA(flip-chip ball grid array)를 생산하는 구미4공장 등 국내 주요 생산 거점과 해외 생산라인에 단계적으로 확대 적용할 계획이다.  시스템 도입 당시에는 기존 딥러닝 환경이 특정 외장 그래픽 카드를 기반으로 구축되어 있어, 처음에는 통합 GPU 도입에 대한 우려가 있었다. 특히, 신규 GPU에 맞춰 기존 코드를 재작성하고 다시 매핑하는 것이 매우 어려울 것이라는 걱정이 있었만, 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷을 활용해 우려를 해소할 수 있었다. 2018년 오픈비노 출시 이후, 인텔은 전 세계 개발자가 AI 기반 개발을 가속화할 수 있도록 지원해왔다. 오픈비노는 개발자가 한 번의 코드 작성으로 다양한 환경에 AI 모델을 배포할 수 있도록 돕는 오픈소스 AI 툴킷이다. LG 이노텍의 엔지니어들은 대량 생산 과정에서 공정이 변경되거나 원자재가 바뀔 때, 딥러닝 모델을 재학습하기 위해 AI 기반 워크로드에 최적화된 AI 가속기가 탑재된 인텔 제온 CPU 활용도 고려하고 있다. 제온 CPU는 병렬 연산 속도를 높이고, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)라는 특수 내장 가속기를 지원해 제온 CPU에서 딥러닝 학습 및 추론 성능을 향상시킨다. 인텔은 제온 CPU와 별도 서드파티 GPU를 함께 사용하는 기존 방식에 비해 AI 기반 파인튜닝(Fine Tuning) 작업을 CPU로 처리함으로써 시스템 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

3D CAD 데이터 경량화 및 디지털 트윈 포맷 변환 솔루션, DXE Traslator    ■ 개발 및 자료제공 : 팀솔루션, www.timsolution.io   최근 많은 기업에서 디지털 전환 과정에서의 3D 모델링 과정에 초기비용 부담과 편집 등의 활용이 어려운 한계를 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 팀솔루션은 3D CAD의 구조를 편집하는 솔루션을 출시했다. 이러한 솔루션을 이용하여 조선선박, 자동차, 반도체, 기계설비 등 제조산업의 고객사들은 초기 디지털 트윈 환경을 구현하는데 과도한 비용을 투자하지 않아도 되고, 실시간 데이터를 역동적으로 볼 수 있으며, 도입 이후 장기적 유지보수에도 효율적인 디지털 트윈 솔루션을 구현할 수 있다. 1. 제품의 주요 특징  팀솔루션의 주요 제품인 DXE Translator(딕시 트랜스레이터)의 가장 큰 특징은 고객이 이미 보유하고 있는 기업 자산인 3D CAD 데이터를 활용한다는 것이다. 이를 통해서 고객은 디지털 트윈 진입 장벽을 낮추는 동시에 정밀도 높은 디지털 트윈 구현이 가능하다. 2. 주요 기능 DXE Translator는 30여종의 3D CAD 데이터를 5가지 범용적 디지털 트윈 포맷으로 변환하는 한편, 3D CAD의 외형 추출, 구조 경량화, mesh 등의 형상경량화를 노코딩 환경으로 지원한다. 이는 전문지식을 갖춘 프로그래머가 아니더라도 3D 모델과 디지털 트윈에 대한 손쉬운 학습과 유지보수를 가능하게 한다. 3. 도입 효과 DXE Translator는 3D CAD 데이터의 구조 중에서 필요한 데이터만 추출하는 동시에 외형은 그대로 유지하여 방법을 채택했는데 이 덕분에 고객은 이 디지털 트윈 자산과 3D CAD 데이터를 여러번 재사용하는 것이 가능하다. 결국 고객은 프로젝트 단위별, 혹은 부서별 예산 지출이 아닌 전사적 디지털 전환 예산 사용을 통해 장기적이고 효율적인 디지털 트윈 운영이 가능하다. 4. 주요 고객 사이트 현대중공업, 한국조선해양, 현대자동차 등    상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

코리아 그래픽스 컨퍼런스 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!       코리아 그래픽스 2025 아젠다 AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래 1일차(9월 11일) - 디지털 트윈 & 3D 시각화 1. [기조연설] 디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인-제조의 미래 / 한양대학교 현경훈 교수 2. 리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템 / 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트 3. AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례 / HP코리아 차성호 이사 4. AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술 / 에스엘즈 정재헌 대표 5. Unity Asset Manager로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업 / 유니티코리아 김현민 Senior Solutions Engineer 6 CAD와 Unity의 만남: 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신 / 메가존클라우드 홍동희 Unity 유닛 Tech 그룹장 7. AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성  방안 및 적용 솔루션(CADian AI-CAD) 소개 / 캐디안 한명기 상무 8. 모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래 / 이노시뮬레이션 이지선 CTO 2일차(9월 12일) - AI 비주얼 트렌드 & 응용 1. [기조연설] AI 시대, 그래픽 디자인 방식의 패러다임 변화와 혁신 사례/ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수 2. 언리얼 엔진을 활용한 제조 SW 개발의 신속한 프로토타이핑 및 의사결정 / 현대자동차 신종호 책임 3. Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안 / LG CNS 이희재 팀장 4. 이미지부터 3D까지: 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작 / 아이스케이프 조세희 대표 5. 크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용과 바이브 코딩 / AI팩토리 김태영 대표 6. AI 툴로 구현하는 나만의 비주얼 세계: 실무 적용과 아트워크 융합 사례 / IUM SPACE 이윰 대표 7. [기조연설] XR과 인공지능의 만남: XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래 / 고려대학교 박진호 교수

#다쏘시스템 #카티아 #CATIA  #웨비나 [AI 시대의 CATIA 설계자를 위한 웨비나] 신제품 개발의 가장 효과적인 방법! 설계자가 직접 하는 성능 검증! 메일 내용이 보이지 않으시면 여기를 클릭해 주세요.    

  유니티가 전 세계 개발자들의 혁신적이고 창의적인 프로젝트를 조명하는 ‘제17회 유니티 어워즈’의 후보작 모집을 시작했다. 유니티 어워즈는 창의성과 예술적·기술적 가치, 혁신성 등을 기준으로 게임 및 산업 분야의 우수 프로젝트를 선정한다. 유니티, 게임부터 산업까지 5개 부문 시상 올해는 게임, 에셋 스토어, 커뮤니티, 소셜 임팩트, 에듀케이션 등 총 5개 부문에서 후보작을 모집한다. 특히 게임 분야는 골든 큐브 어워드를 포함해 ▲베스트 데스크톱/콘솔 ▲베스트 모바일 ▲베스트 AR/VR ▲베스트 멀티플레이어 ▲베스트 2D 비주얼 ▲베스트 3D 비주얼 ▲베스트 기대작 등 8개 부문으로 나눠 공모를 진행한다. 출품 자격은 2024년 7월 1일부터 2025년 8월 31일까지 출시된 프로젝트다. 지난 ‘유나이트 서울 2025’에서 최다 득표를 기록한 HYEONU의 ‘찾았냥 – 사라진 고양이와 숨은 그림들(Hidden Cat)’은 후보작으로 노미네이트될 예정이다. 최종 후보작은 오는 10월에 공개되며, 약 2주간의 온라인 대중 투표를 거쳐 최종 수상작이 선정된다. 수상작은 12월에 열리는 ‘유니티 어워즈 쇼케이스’에서 발표되며, 수상자에게는 글로벌 및 국내 마케팅·홍보 기회가 주어진다. 후보작 모집은 9월 10일 오전 8시까지 유니티 어워즈 공식 플랫폼(awards.unity.com)을 통해 진행된다. 유니티코리아 송민석 대표는 “유니티 어워즈는 기술과 예술의 경계를 넘나들며 상상력의 세계를 확장하는 모든 창작자들의 ‘과정’을 기념하는 자리”라며, “유니티는 언제나 크리에이터의 편에 서서 개발 여정을 지원할 것”이라고 밝혔다. 한편, 지난 제16회 유니티 어워즈에서는 국내 유니티 크리에이터 프로젝트 28개가 입선작으로 선정되며 활약했다. 게임 부문에서는 ‘고양이 오마카세(Cat Garden)’가 최고의 2D 비주얼상을, 인더스트리 부문에서는 현대자동차의 ‘H-Meta: Meta Factory 환경 기반 VWMS 3D 물류 운영/측정 기술 자동화’ 프로젝트가 혁신상을 수상했다.  

유라의 ‘CADvizor’ 충돌 테스트 실행 화면    유라가 자사의 전장 설계 솔루션 캐드바이저(CADvizor)에 '유동부 충돌 시뮬레이션’ 기능을 새롭게 적용했다고 발표했다. 이번 신규 기능 적용을 통해 유라는 설계 검토에 소요되는 시간과 리콜 비용 절감 등에서 큰 성과를 기대하고 있다. 실제로 CADvizor를 사용하는 한 기업은 신규 기능을 통해 설계 검토 공수가 기존 100시간에서 10시간으로 약 90% 절감되었으며, 연간 리콜 비용도 40억~100억 원 규모에서 약 80% 감소할 것으로 전망했다. CADvizor는 시트, 엔진, 변속기 등 차량 내 주요 유동 부품의 실제 움직임 경로를 반영한 모션 기반 충돌 검증과 자동 리포트 생성 기능을 갖춘 솔루션이다. 이 솔루션은 설계 품질 향상과 검토 시간 단축을 동시에 달성할 수 있도록 지원한다. 신규 기능은 시뮬레이션 단계별 충돌 이미지, 부품 정보, 간섭 깊이와 길이 등 상세 데이터를 포함한 리포트를 자동으로 생성하여 반복적인 검토 작업을 줄이고 생산성을 높여준다. 유라는 주요 완성차 및 부품사 프로젝트에 해당 기능을 적용하여 실효성을 검증했으며, 향후 다양한 차종과 산업군으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 유라의 CADvizor는 앞으로도 유동부 충돌 시뮬레이션을 포함한 혁신적인 설계 자동화 및 데이터 기반 최적화 기술을 지속적으로 발전시켜 자동차 산업의 설계 경쟁력 강화에 기여할 방침이다.  

주요 디지털 트윈 소프트웨어 제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼, Smart Digital Twin 개발 및 공급 : 엠아이큐브솔루션, www.micube.co.kr    엠아이큐브솔루션은 제조 현장에서 생성, 수집되는 정보, 즉 데이터를 통합하고 지능화하는 스마트팩토리 및 자율제조 솔루션을 개발, 공급하고 있다. 당사는 제조실행시스템(MES) 구축을 주요 사업 영역으로 하여 2010년에 설립했다. 이후 전기∙전자, 반도체, 디스플레이, 이차전지, 기계∙설비, 자동차, 제철, 금속, 화학, 식품 등 주요 산업의 디지털 전환(DX)에 적용되는 설비 온라인 솔루션, 설비종합효율(OEE, Overall Equipment Effectiveness) 관리 솔루션, 제조 물류 자동화 솔루션, 제조 특화 AI 및 디지털 트윈 플랫폼을 차례로 자체 개발, 출시하였다. 1. 주요 특징 Smart Digital Twin(스마트 디지털 트윈)은 제조 데이터 통합 및 실시간 처리를 통해 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하여 가상 제조 현장에서의 공정, 설비 운영 시뮬레이션을 지원하는 제조 특화 디지털 트윈 플랫폼이다. 자동화된 가상 운영 시나리오를 수립하고 검증, 최적화하여 강건한 제조 현장 운영 시스템을 구축하는데 활용하며, 디지털 트윈 모델의 효율적 생성과 배포, 운영을 지원하는 다양한 가상 모델 개발 및 운영 도구를 제공한다. 기간 시스템, 외부 솔루션과의 연계를 통해 신속하고 정확한 업무 실행 및 안정성을 확보하여 실제 공장 운영 및 모니터링, 검증과 진단, 예측 업무를 수행한다. 2. 주요 기능 실시간 데이터 기반의 3D 인터랙티브 뷰 계층 구조를 활용하여 공장 및 설비의 운영 현황을 모니터링하고, 이를 바탕으로 공정 설비의 안정적인 운영과 예지 보전을 위한 AI 플랫폼 연계 방안을 지원한다. 수립된 다양한 가상 시나리오를 통해 최적의 공장 운영 방식을 도출하고, 동적∙정적 변경 사항을 적용하며 What-If 시뮬레이션을 통해 도출된 여러 방안을 검증하고 적용한다. 제조 현장의 핵심 성과 지표(KPI) 분석을 위해 수요, 품질, 안전 등의 예측 분석 결과를 시각화하고, 제조 환경의 조건 변화를 반영하여 최적의 생산 지표를 도출하며 데이터 기반 의사결정을 지원하는 종합 대시보드를 제공한다. 3. 도입 효과 디지털 트윈 플랫폼의 현장 적용을 통해 공장 라인 증설, 설비 신규 투자 등에 앞서 최적의 운영 방안을 가상 시뮬레이션 기반으로 미리 검증해 볼 수 있어 불필요한 투자에 따른 낭비를 예방하고 구축 기간을 단축한다. 제조 데이터의 실시간 수집, 처리, 분석 기반의 신속한 문제 파악과 예측, 의사결정 지원 시스템을 제공하는 국제 표준(ISO 23247) 기반 자율형 공장 구축 및 운영의 핵심 플랫폼이다. 4. 주요 고객 사이트 2022년 출시 이후 삼성SDI, 삼성전자, HL만도, 현대아이에이치엘, 동서기공, 조선내화, 전남테크노파크 등 전기∙전자, 이차전지, 자동차, 세라믹 등 주요 산업 내 제조 대기업과 기관에 적용 및 확산 중이다.      상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기