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통합검색 "전장"에 대한 통합 검색 내용이 281개 있습니다
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윈드리버, 현대모비스의 SDV 개발 고도화 위해 협력
지능형 에지 소프트웨어 제공 기업인 윈드리버가 현대모비스와 협력해 소프트웨어 중심 차량(SDV)을 위한 통합 소프트웨어 개발 환경인 ‘모비스 디벨롭먼트 스튜디오(Mobis Development Studio)’를 개발 완료했다고 밝혔다. 이 시스템은 현대모비스 클라우드 기반 차량 개발 환경 설루션과 ‘윈드리버 스튜디오 디벨로퍼(Wind River Studio Developer)’를 기반으로 구축되었다. ‘모비스 디벨롭먼트 스튜디오’는 웹 기반의 통합 개발 플랫폼으로, 직관적인 UI를 통해 차량 제어기별 개발 환경을 제공하고, 고속 빌드 및 테스트 자동화 기능을 통합하여 소프트웨어 품질과 개발 효율을 향상시킨다. 특히, 복잡성이 증가하는 차량 시스템에 대응하기 위한 고도화된 소프트웨어 수명 주기 관리를 지원한다. 윈드리버는 “이는 현대모비스가 소프트웨어 중심 기업으로의 전환을 본격화하고 있음을 보여주며, 전문 소프트웨어 기업들이 구축하는 수준의 자동화된 개발 환경 체계를 선제적으로 마련했다는 점에서 중요한 의미를 갖는다”고 설명했다.  윈드리버와 현대모비스의 협력을 통해 구축된 이 개발 환경에는 ‘윈드리버 스튜디오 디벨로퍼’의 협업, 자동화 및 조기 검증을 위한 ‘시프트-레프트(shift-left)’ 테스트 모듈 등의 관련 기능이 활용되었다. 양사는 각 사의 고유한 강점을 결합함으로써 차세대 소프트웨어 중심 차량에 최적화된 최첨단 소프트웨어 개발 인프라를 구축했다. 양사는 긴밀한 협업을 통해 개발 방법론을 정교하게 조율하고 자동차 시스템의 설계·개발·배포를 가속화함으로써, 보다 신속한 혁신과 차량 전 생애주기에 걸친 확장 가능한 제공 기반을 마련했다. 윈드리버 스튜디오 디벨로퍼는 지능형 에지에서 미션 크리티컬 시스템의 개발, 배포 및 운영을 가속화하도록 설계된 클라우드 데브섹옵스(DevSecOps) 플랫폼으로서, 지속적 통합(CI), 지속적 제공(CD), 지속적 테스트(CT)와 같은 애자일 실천 방식을 지원해 자동화의 장벽을 극복할 수 있도록 돕는다. 또한 자동화와 협업 수준을 높여 개발 효율성을 강화하고, 개발 초기 단계부터의 테스트(shift-left testing)를 가능하게 하며, 민첩성과 혁신을 촉진하고, 시스템의 수명 가치를 높인다. 윈드리버의 샌딥 모드바디아(Sandeep Modhvadia) 최고 제품 책임자(CPO)는 “자동차 산업이 더욱 지능적이고 자율주행 중심으로 전환됨에 따라 소프트웨어는 이러한 변화의 원동력이 되고 있다. 윈드리버는 현대모비스와 협력해 클라우드 및 에지 환경을 아우르는 동시에 견고한 소프트웨어 수명 주기 관리를 갖춘 차세대 개발 프레임워크를 선보이고 있다. 양사의 기술력이 만나 자동차 제조업체들은 더 빠르게 혁신하고, 효율적으로 운영하며, 소프트웨어 중심 차량의 발전을 앞당길 수 있을 것”이라고 전했다. 현대모비스의 전장BU장인 정수경 부사장은 “양사의 협력을 통해 차량 개발 전 주기에 걸쳐 자동화 수준을 한층 높이고, 차세대 지능형 차량용 소프트웨어 개발의 혁신을 앞당길 수 있을 것으로 기대한다”면서, “이번 개발 환경은 자동화에 그치지 않고, 인공지능(AI)을 접목한 차세대 개발 체계로의 확장을 가속화하고 있다”라고 덧붙였다.
작성일 : 2025-09-17
[케이스 스터디] KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템
비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로   최근 몇 년 사이 시뮬레이션 산업은 디지털 트윈, AI(인공지능), VR(가상현실)/AR(증강현실) 등 첨단 디지털 기술 중심으로 빠르게 재편되고 있다. KAI(한국항공우주산업)는 이러한 흐름에 발맞춰 언리얼 엔진을 도입함으로써 항공산업 전반에 걸친 디지털 혁신을 추진하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   KAI는 KT-1 기본 훈련기, T-50 고등훈련기, 수리온 기동헬기, 송골매 무인기 등 다양한 항공우주 시스템을 자체적으로 설계 및 제작하며, 지난 40년간 항공산업 및 국방산업을 선도해 온 종합 항공우주 설루션 기업이다. 최근에는 소형무장헬기(LAH)와 차세대 전투기 KF-21 개발을 비롯해 위성과 발사체 총조립 등 우주 분야로도 사업을 확대하고 있다. KAI는 2024년 ‘언리얼 페스트 시애틀 2024(Unreal Fest Seattle 2024)’에 참가해 자사의 시뮬레이션 전략을 소개하는 세션을 진행했다. 이번 호에서는 이 발표 내용을 바탕으로 시뮬레이션 산업의 급변하는 흐름 속에서 KAI가 어떻게 대응하고 있는지, 언리얼 엔진을 중심으로 한 시뮬레이션 통합 전략과 실제 적용 사례, 그리고 향후 비전 등을 중심으로 KAI의 기술 혁신에 대해 살펴본다.   ▲ 이미지 출처 : ‘KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처   시뮬레이션 산업의 변화와 KAI의 대응 최근 시뮬레이션 산업은 빠르게 발전하며 구조적인 변화를 겪고 있다. 클라우드 기반 시뮬레이션 도입으로 언제 어디서든 고성능 자원에 접근할 수 있게 되었고, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기술의 결합을 통해 시뮬레이션은 단순한 재현을 넘어 예측과 최적화를 수행할 수 있는 툴로 진화하고 있다. 또한 VR/AR/MR(혼합현실) 기술은 훈련의 몰입감과 현실감을 높여 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 가능하게 하고, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 한 소프트웨어 설계는 유연성과 확장성을 높이고 있다. KAI는 이러한 디지털 전환에 적극 대응하기 위해 전통적인 레거시 시뮬레이션 시스템을 언리얼 엔진과 통합하고 있다. 핵심 전략은 세 가지이다. 첫째, 언리얼 엔진을 활용한 빠른 프로토타이핑으로 기술 검증과 적용 속도를 높이는 것이다. 둘째, 표준화된 인터페이스를 통해 기존 시스템과의 원활한 연동을 실현하는 것이다. 셋째, 지속 가능한 콘텐츠 개발을 위한 플랫폼 설계로 장기적인 생태계 구축을 추진하는 것이다. 이를 통해 KAI는 기존 자산의 가치를 극대화함과 동시에 급변하는 기술 환경에 유연하고 효율적으로 대응하고 있다.   언리얼 엔진이 변화하는 시뮬레이션 산업에 주는 영향 언리얼 엔진은 시뮬레이션 산업의 진화에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 우선 고품질의 리얼타임 3D 그래픽을 통해 현실감 있는 몰입형 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있어, 훈련과 테스트의 효율성을 높이고 있다. 또한 VR/AR/MR과의 통합 지원은 다양한 산업에서 실제 같은 체험 기반 학습을 가능하게 한다. 언리얼 엔진의 모듈형 아키텍처와 개방된 생태계는 기존 레거시 시스템과의 통합을 쉽게 하고, 새로운 기술이나 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 특히 디지털 트윈, AI, 머신러닝 등 최신 기술과의 연계가 원활하여 복잡한 시스템의 설계, 유지보수, 운영 효율을 높일 수 있다. KAI와 같은 기업에게 언리얼 엔진은 단순한 툴을 넘어, 지속 가능한 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하고 새로운 시뮬레이션 생태계를 구축하는 핵심 기술로 자리잡고 있다.   ▲ KAI의 시뮬레이터로 본 FA-50의 모습(이미지 출처 : KAI)   기존 시스템에 언리얼 엔진을 통합한 사례 KAI는 항공기 훈련 체계에 언리얼 엔진을 도입해 현실성과 효율을 갖춘 시뮬레이터를 개발하고 있다. 대표적으로 VR 시뮬레이터의 경우, 조종사가 풀 플라이트 시뮬레이터에 들어가기 전 VR 기기를 통해 절차와 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 돕고 있다. 언리얼 엔진으로 실제 항공기와 동일한 가상 조종석을 구현해 이륙/착륙, 비상절차, 항전 장비 조작 등을 별도 교관 없이 반복 학습할 수 있도록 했다. 기존의 시뮬레이터는 실제 항공기 수준의 조작감과 훈련 효과를 제공하지만, 높은 구축 비용과 운영 비용, 전용 시설의 필요 등으로 대량 보급에 한계가 있었다. KAI는 이러한 문제를 보완하기 위해 VR 기술을 도입했다. 언리얼 엔진은 영상 발생 장치, 계기 패널, 입출력 장치 등을 대체한 것은 물론, VR HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하나만으로 기존의 여러 장치를 필요로 하는 대형 시현 시스템의 효과를 구현할 수 있게 했다. 또한 KAI는 독자적인 역학 모델과 항전 시스템을 언리얼 엔진의 실시간 렌더링과 결합해 실제 조종과 유사한 수준의 훈련 환경을 제공하고 있다. GIS(지리 정보 시스템), DEM(수치 표고 모델) 등 초정밀지도 기반의 한반도 3D 지형을 재현해 조종사의 임무 지역 지형 학습까지 지원하고 있다. 정비 훈련 분야에서도 언리얼 엔진은 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. 2024년 I/ITSEC 전시회에서 공개된 FA-50 정비 훈련 시뮬레이터는 VR 환경에서 점검과 부품 교체를 실습할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 교육 과정을 만들 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 문서와 평면형 CBT(컴퓨터 기반 훈련), 반복 시나리오 기반의 실습 중심 교육의 한계를 극복할 대안을 제시했다. 또한 같은 행사에서 선보인 수리온 헬기 비행 시뮬레이터(VFT)는 디지털 트윈과 고해상도 시각화를 통해 실제 기체 성능과 지형 정보를 반영한 몰입형 훈련 환경을 제공했다.   ▲ FA-50 비행 시뮬레이션의 디스플레이 장면(이미지 출처 : KAI)   시뮬레이션·시스템 개발에서 언리얼 엔진의 기여도 언리얼 엔진 도입 이후 KAI의 시뮬레이션 제작 파이프라인에는 큰 변화가 있었다. 데이터스미스를 활용해 카티아 등 설계 도구의 3D 모델을 쉽게 불러올 수 있어, 실제 설계 기반의 가상 조종석과 기체 모델을 빠르게 구축하고 별도의 모델링 없이 제작 시간을 줄일 수 있었다. 또한 자체 개발한 비행역학 엔진과 항공전자 시뮬레이션 소프트웨어를 언리얼 엔진과 실시간으로 연동해, 백엔드 시스템과 시각화 프론트엔드를 효과적으로 통합함으로써 전반적인 생산성이 향상되었다. 특히 조종사가 시각과 청각 정보를 통해 상황을 판단하는 VR 시뮬레이터 개발에서는 언리얼 엔진의 렌더링, 사운드, 애니메이션 기능이 핵심 도구로 사용되었다. 물리 기반 렌더링(PBR)은 금속, 유리, 계기판 등 재질을 사실적으로 구현했으며, 파티클 시스템과 머티리얼 노드를 통해 연기, 공기 왜곡 등의 시각 효과도 유연하게 조정할 수 있었다. 사운드 역시 메타사운드를 통해 엔진 RPM이나 환경 변화에 따라 실시간으로 반응하며, 조종사에게 실제 비행과 유사한 감각을 제공했다. 또한 애니메이션 블루프린트를 활용해 조종간, 계기판, 비행 제어면 간 연동 애니메이션의 비주얼을 직관적으로 구현할 수 있었으며, 스카이 애트머스피어, 볼류메트릭 클라우드, 하이트 포그 등의 기능은 대기 표현과 공간 인식 훈련의 몰입감을 높였다. 지형 구현에서도 언리얼 엔진의 LWC(Large World Coordinates)를 통해 수천 km 단위의 지형에서도 고속 이동 시 정밀도를 유지할 수 있었고, 풀 소스 코드를 활용해 AI 훈련 체계에 맞는 좌표 변환, 시스템 연동, 정밀 지형 구조를 구현할 수 있었다. 이 과정에서 실제 지형 데이터, 항공 사진, 고도 정보를 언리얼 엔진에 통합했고, GIS, DEM 기반의 정밀 지형 정보를 효과적으로 활용해 복잡한 비행 경로, 저공 비행 훈련, 목표 탐색 등 고난도 시나리오도 현실감 있게 구현할 수 있었다. 그 결과 KAI는 초대형 지형 데이터, 초정밀 위치 기반 훈련, 외부 시스템과의 정밀한 좌표 연동을 모두 만족하는 차세대 항공기 시뮬레이터 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있었다. 이외에도 다양한 플러그인, 하드웨어 인터페이스, 형상 관리 툴 연동, 이제는 리얼리티스캔으로 변경된 리얼리티캡처, 마켓플레이스 등을 활용하여 프로젝트 확장성과 콘텐츠 제작 유연성이 높아졌다.   ▲ 애니메이션 블루프린트를 활용해 구현한 조종간(이미지 출처 : KAI)   대규모 전술 훈련을 위한 AI 에이전트를 언리얼 엔진에 도입 KAI는 차세대 전술 훈련 시뮬레이터 개발을 위해 강화학습 기반의 AI 에이전트를 실제 훈련 시나리오에 연동하는 작업을 진행 중이다. 특히, 복잡한 전장 환경에서는 다양한 무기 체계와 플랫폼이 동시에 운용되기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이션 공간에서 유기적으로 연동하는 기술이 매우 중요하다. 기존 상용 시뮬레이터 설루션의 경우 외부 시스템 연동이나 커스터마이징에 제약이 많지만, 언리얼 엔진은 C++ 기반의 풀 소스 코드 접근이 가능해 이러한 한계를 극복할 수 있다. KAI는 이러한 개방성을 바탕으로 자체 개발한 AI 에이전트를 정밀하게 통합해, 복잡한 상호작용이 필요한 전술 훈련 시나리오에서도 실질적인 이점을 확보할 수 있었다. 이와 같은 통합은 단순히 AI를 활용하는 수준을 넘어, 인간 조종사와 AI가 동일한 시뮬레이션 환경에서 훈련하고 상호 작용할 수 있는 구조를 의미한다. 기존의 설루션으로는 구현하기 어려웠지만 KAI는 언리얼 엔진을 도입해 이를 실현할 수 있었다. 결과적으로 언리얼 엔진은 AI, 실시간 시뮬레이션, 데이터 피드백이 통합된 플랫폼을 제공하며, KAI의 차세대 전술 훈련체계 구현에 핵심 역할을 하고 있다.   ▲ 지형 데이터 통합으로 구현한 대규모 도시 지역 디지털 트윈(이미지 출처 : KAI)   향후 시뮬레이션 에코시스템의 방향과 KAI의 비전 향후 시뮬레이션 에코시스템은 개방성, 지속 가능성, 개인화를 중심으로 발전해 나갈 것이다. AI와 빅데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 시스템, 클라우드 환경에서의 지리적 제약 없는 고성능 시뮬레이션 그리고 VR/AR, 웨어러블 기술 등을 활용한 몰입형 실시간 피드백 시스템이 표준이 되어갈 것으로 전망된다. 이러한 변화 속에서 KAI는 기술 통합형 플랫폼과 자체 시뮬레이션 에코시스템을 구축하며, 대한민국 시뮬레이션 산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련할 예정이다. 언리얼 엔진을 단순한 개발 툴이 아닌 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 플랫폼을 중심으로 고퀄리티 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 시뮬레이션 콘텐츠 파이프라인을 개발 중이다. KAI의 비전은 국내를 넘어 글로벌 시뮬레이션 에코시스템과 연결되는 것이다. 언리얼 엔진의 개방성과 기술력을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 공유 가능한 시뮬레이션 플랫폼을 만들고, 이를 통해 다양한 산업, 기관, 개발자가 협력할 수 있는 건강하고 확장 가능한 에코시스템을 조성하는 것이 목표다. 이러한 방향성과 비전을 바탕으로, KAI는 시뮬레이션 기술을 단순한 훈련 도구를 넘어 제품 개발, 유지보수, 운영 효율 개선을 위한 핵심 인프라로 성장시키고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
유라, 전장 설계 솔루션 ‘CADvizor’에 유동부 충돌 시뮬레이션 기능 탑재
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.  
작성일 : 2025-08-12
전자·전기·기구 통합 PLM 시스템, SynchroSpace
주요 디지털 트윈 소프트웨어 전자·전기·기구 통합 PLM 시스템, SynchroSpace   개발 및 자료 제공 : 이로젠, 032-351-1624, www.elozen.com     SynchroSpace(싱크로스페이스)는 워크플로 기반의 웹 애플리케이션으로 전자·전기·기구 CAD 툴 및 ERP 등 기간시스템과 연동되어 One DB에서 제품개발시작에서 완료까지 데이터와 프로세스를 관리하는 제품 수명주기 관리 시스템이다. 특히, 전자·전기 개발 데이터와 프로세스 관리에 특화되어 있다. 1. 주요 특징  중소기업의 경우 대기업과 다르게 개발업무 프로세스가 다양하고, 업무프로세스 변화가 자주 발생하고, 시스템 관리인력이 부족하기 때문에 PLM 시스템은 핵심기능 위주로 사용이 쉽고, 변화대응이 빨라야 한다. 국내 자체 기술, 최신 UI/UX 및 Workflow To-Do 기반으로 사용이 쉽고 고객의 니즈를 빠르게 적용할 수 있다. (1) 최신 UI/UX로 EASY-TO-USE  1시간 교육 후 바로 사용 가능 ■ 타사대비 직관적인 UI/UX로 필요한 정보만을 빠르고, 쉽게 접근  ■ To-Do 기반으로 사용이 쉽고 업무 효율성 강화 (2) 워크플로우 기반 One DB 웹 애플리케이션 ■ 모듈화로 확장이 용이한 워크플로우 기반 웹 애플리케이션 ■ 모듈화된 기능 및 전자·전기·기구 데이터 통합 관리 ■ 카드 방식 워크플로 제공 (3) Multi CAD 통합  다양한 EDA/ECAD/MCAD와 연계를 통한 자동화 구현 ■ 전자·전기 부품 라이브러리를 EDA/ECAD의 회로도에 삽입 ■ CAD BOM(Partlist·CAD Structure)및 산출물 자동 생성 및 등록 (4) 고객 맞춤형 솔루션 제공: 자체 솔루션으로 고객 요구사항 적용 용이 ■ 전자, 전기, 기구 각각 구축 가능 및 일괄 구축 가능 ■ 고객만의 특화된 기능 개발 및 Customization 용이 2. 주요 기능 (1) Item 관리 Item 대상은 전자(Component, PCB, PBA, Firmware, Board), 전기(Component, Wire/Cable, Assembly), 기구(Part, Assembly), Product 등으로 관리 대상이다. ■ Item별 분류, 채번, 속성, 첨부문서 관리 ■ Item별 Workflow 관리 (2) BOM 관리 BOM 대상은 전자(회로도 설계기준 Partlist, PCB설계기준 Partlist, PBA BOM, Board BOM), 전기(회로도 설계기준 Partlist, 3D배선 기준 Partlist, Wire/Cable List), 기구(Assembly CAD Structure), 제품(Engineering BOM, Preliminary BOM) 등으로 관리 대상이다. (3) 설계 데이터 관리 도면대상은 전자(전자회로 설계 데이터, PCB 설계 데이터, 거버 데이터, 조립 데이터), 전기(전기회로설계 데이터, 2D배선 설계 데이터, 3D배선 설계 데이터), 기구(3D파트 설계 데이터, 3D Assembly설계 데이터, 2D Drawing 도면) 등으로 관리 대상이다. (4) 배포 및 설계변경 관리 ■ 사내배포  ■ 설계변경요청(ECR), 설계변경주문(ECO)관리 ■ 설계변경실행 시 Where-Use 및 역전개를 통한 선택 또는 일괄변경 실행 ■ Item Status 및 Item Revision 관리 3. 도입 효과 매출 7,000억 원(2015년 기준) 자동차 전장부품 개발회사에 적용된 사례 분석 결과로 설계기간 및 재설계회수 30% 절감, 연간 22.5억 원의 개발비용 절감  ※ 2020년 기준으로 매출액 및 제품개발모델이 약 2배 이상 증가했음에도 개발 인원은 그대로 유지됨   4. 주요 고객 사이트 자동차 전장부품, 산업 부품, 디스플레이, 생활가전, 통신 장비, 2차전지, 조명, 카메라, 의료기기, 휴대폰 등을 개발하는 다양한 기업에서 사용 중이다. 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-07-23
케이던스-삼성전자, AI/자동차 등 분야 겨냥해 반도체 설계 협력 강화
케이던스는 삼성 파운드리와의 협력을 확장한다고 밝혔다. 케이던스는 다년간의 신규 IP 계약을 통해 삼성 파운드리의 SF4X, SF5A, SF2P 첨단 공정 노드에서 케이던스의 메모리 및 인터페이스 IP 설루션을 확장하고, 지속적인 기술 협력을 더욱 발전시킬 것이라고 전했다. 새로운 다년간 계약은 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 전장 애플리케이션을 목표로 하는 첨단 메모리 및 인터페이스 IP 설루션을 제공하기 위한 것이다. 또한, 양사는 케이던스의 AI 기반 설계 설루션과 삼성의 첨단 공정 노드를 활용하여 AI 데이터 센터, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 포함한 전장, 그리고 차세대 RF 연결성 애플리케이션을 위한 고성능 저전력 설루션을 개발할 계획이다.     케이던스는 광범위한 설계 및 기술 최적화(DTCO) 프로젝트를 기반으로 한 디지털 풀 플로우가 최신 삼성 SF2P 공정 노드에 대해 인증되었으며, 페가서스 검증 시스템(Cadence Pegasus Verification System)이 삼성 SF2P 및 추가 삼성 노드에 대해 인증되었다고 밝혔다. 케이던스의 물리적 검증 플로우는 고객이 대규모 확장성을 사용하여 사인오프 정확도와 런타임 목표를 달성할 수 있도록 최적화되어, 더 빠른 시장 출시를 가능하게 한다. 케이던스와 삼성 파운드리는 아날로그 셀 기반 4nm IP를 첨단 2nm 공정 노드로 자동 마이그레이션하여, 기능 및 설계 의도를 유지하면서 더 빠른 처리 시간을 가능하게 했다. 케이던스와 삼성은 초기 탐색부터 최종 사인오프에 이르는 전 과정에 걸쳐 3D-IC를 위한 포괄적인 풀 플로우 전력 무결성 분석에 협력했으며, Voltus InsightAI, Innovus Implementation System, Integrity 3D-IC Platform을 포함한 케이던스의 EDA(전자 설계 자동화) 도구를 활용한다. 케이던스는 자사의 AI 기반 설계 설루션과 IP 및 실리콘 설루션의 포괄적인 포트폴리오를 통해 설계자의 생산성을 높이는 동시에, 삼성 파운드리의 첨단 공정에서 최첨단 SoC(시스템 온 칩), 칩렛, 3D-IC의 시장 출시를 가속화할 수 있을 것으로 보고 있다. 케이던스 실리콘 설루션 그룹의 보이드 펠프스(Boyd Phelps) 총괄 부사장은 “삼성 파운드리 공정 노드에서 IP, 서브시스템, 칩렛의 전체 포트폴리오를 지원하며, 최신 다년간의 IP 계약으로 지속적인 협력이 강화되었다”면서, “케이던스의 AI 기반 설계 및 실리콘 설루션과 삼성의 첨단 공정을 결합함으로써, 상호 고객들이 혁신하고 제품을 더 빠르게 시장에 출시하는 데 필요한 최첨단 기술을 제공하고 있다”고 전했다. 삼성전자 파운드리 설계기술팀 김형옥 상무는 “RTL에서 GDS까지 케이던스의 디지털 도구 제품군은 삼성의 최신 SF2P 공정 노드에 대해 인증되었으며, Hyper Cell 및 LLE 2.0 기술과 같은 발전을 지원한다”면서, “케이던스와 삼성은 아날로그 마이그레이션을 지원하고, 전력 무결성을 향상하며, GPU 가속을 사용하여 3D-IC의 열 및 뒤틀림 분석을 개선하기 위해 긴밀하게 협력하고 있다. 또한, 메모리 및 인터페이스 IP 설루션 확대를 위한 케이던스와 삼성 파운드리의 다년간 계약은 양사 간의 파트너십을 더욱 강화할 것”이라고 덧붙였다.
작성일 : 2025-07-02
디지털 블록 기반 확장현실 솔루션, TROSAR CyberSpace
주요 디지털 트윈 소프트웨어   디지털 블록 기반 확장현실 솔루션, TROSAR CyberSpace 개발 및 자료 제공 : 이로젠, 032-351-1624, www.elozen.com   TROSAR CyberSpace(트로사 사이버스페이스)는 디지털 블록 기반 확장현실 솔루션이다. Tool은 확장현실 콘텐츠 제작도구인 TROSAR XR Studio와 확장현실 콘텐츠 뷰어인 TROSAR XR Viewer이다. 디지털 블록은 독립성 및 재활용성을 위한 일종의 파일 형식이다.  확장현실 디지털 블록은 TROSAR XR Studio에서 3D STEP 파일을 불러와서 확장현실 콘텐츠 구현에 필요한 구조형성 및 속성을 부여함으로 생성된다. 이렇게 생성된 확장현실 콘텐츠는 TROSAR XR Viewer를 통해 Meta Quest3/3s, Hololens2에서 바로 증강된다. 1. 주요 특징  Tool은 기계·전장장치의 분해·조립에 특화되어 있다. 사용자와의 상호작용으로 공구를 이용하여, 장치의 최하위부품까지 분해·조립하는 확장현실 콘텐츠 제작 시 용이하다.    (1) 비전문가도 직접 쉽게 콘텐츠 제작 기존 확장현실 콘텐츠가 전문가에게 의뢰해서 제작되었다면, TROSAR CyberSpace의 제작방식은 제품설계자가 설계한 3D STEP 파일을 이용하여 직접 쉽게 분해·조립 확장현실 콘텐츠를 제작할 수 있다. 비전문가도 빠르고 쉽게 확장현실 콘텐츠를 제작할 수 있고, 또한, 라이브러리화를 통해 콘텐츠의 변경·유지관리가 용이하다.   (2) 합리적 가격 및 국내 자체 기술 ■ 제품대비 20%미만의 가격 ■ 국내 자체 기술로 고객의 요청사항을 빠른 피드백으로 반영 2. 주요 기능   (1) 확장현실 콘텐츠 제작 Tool 확장현실 콘텐츠 제작도구인 TROSAR XR Studio의 주요 기능은 아래와 같다. ■ 디지털블록 생성 : 3D STEP을 불러와서 디지털블록으로 변환 ■ 부하 경감 : 데이터 경량화 ■ 라이브러리 생성 : 공구·체결부품 동작 관련 라이브러리 제공 및 생성 ■ 콘텐츠 시나리오 편집 : 작업지침 또는 분해·조립 등 절차를 시나리오로 작성 (2) 확장현실 콘텐츠 뷰어 확장현실 콘텐츠 뷰어인 TROSAR XR Viewer의 주요 기능은 아래와 같다. ■ 디지털 블록 시각화 : 가상공간에 디지털 블록 증강 ■ 손 및 공구 동작 인식기술 : 가상공간에서 사용자 상호작용으로 조작 ■ 공간좌표 인식기술: 실공간과 가상공간의 좌표 정합 ■ 객체 인식 · 정합 기술: 실 공간 객체와 가상공간 객체를 정합 3. 도입 효과 (1) 콘텐츠 제작 시간 단축 전문가 의뢰에 의한 콘텐츠 제작이 아니라 콘텐츠 제작도구와 라이브러리를 이용하여 직접 콘텐츠 제작이 가능하고 콘텐츠 뷰어로 제작한 콘텐츠를 바로 확인할 수 있어, 의뢰 시간, 소통 시간, 검증 시간, 변화 관리 시간 등이 불필요하거나 단축되어 콘텐츠 제작·유지보수 시간이 단축된다.   (2) 콘텐츠 제작 비용 감소 콘텐츠 직접 제작으로 비용 감소 (3) 콘텐츠 자산화 제작된 콘텐츠 및 공구·체결부품 라이브러리로 콘텐츠 자산화 및 재사용율 증가   4. 주요 고객 사이트 부산교통공사 BTC아카데미 실습 교육     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-06-08
IBM, 150개 이상의 사전 구축형 도구 포함하는 기업용 AI 에이전트 통합 설루션 출시
IBM이 연례 행사인 ‘씽크 2025(THINK 2025)’ 콘퍼런스에서 기업이 자체 데이터를 활용해 AI 에이전트를 구축·배포할 수 있도록 지원하는 새로운 하이브리드 기술을 공개했다. IBM에 따르면, AI 에이전트는 단순히 사용자와 대화하는 수준에서 벗어나 실질적으로 업무를 수행하는 시스템으로 진화하고 있다. 그러나 여전히 많은 기업은 다양한 환경, 애플리케이션, 데이터 전반에서 이들을 통합하는 데 어려움을 겪는다. IBM은 왓슨x 오케스트레이트(watsonx Orchestrate)에서 엔터프라이즈용으로 준비된 종합적인 에이전트 기능 제품군을 제공해 기업들이 이를 실무에 적용할 수 있도록 지원한다. 이 포트폴리오는 노코드(no-code)에서 프로코드(pro-code)까지 다양한 사용자 유형이 사용할 수 있는 툴을 제공해 손쉽게 에이전트를 통합·개인화·배포할 수 있다. 그리고 인사(HR), 영업, 구매 등의 특화 영역에서 즉시 사용 가능한 에이전트와, 웹 리서치·계산 같은 간단한 작업용 유틸리티 에이전트를 제공한다. 어도비, 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트, 오라클, 세일즈포스 에이전트포스(Salesforce Agentforce), SAP, 서비스나우, 워크데이 등 80개 이상 주요 비즈니스 애플리케이션과 연계를 제공하며, 여러 에이전트와 도구를 조율해 업무 절차를 계획하고 적절한 AI 도구로 업무를 분배할 수 있도록 지원하는 것도 특징이다. 이외에도 성능 모니터링, 안전장치, 모델 최적화, 거버넌스 기능을 통해 에이전트 라이프사이클 전반을 관리한다. 또한, IBM은 왓슨x 오케스트레이트에 에이전트 카탈로그를 도입해 IBM과 파트너 생태계인 박스, 마스터카드, 오라클, 세일즈포스, 서비스나우, 심플리스틱.ai, 11x 등에서 제공하는 150개 이상 에이전트 및 사전 구축형 도구에 쉽게 접근할 수 있도록 했다. 예를 들어, 세일즈포스 에이전트포스에서 잠재 고객을 찾아 불러오는 영업용 에이전트나 슬랙에서 사용할 수 있는 HR 대화형 에이전트 등이 있다. IBM은 “이러한 혁신은 기업이 AI 에이전트를 통해 단순한 채팅 수준을 넘어 실질적인 업무 자동화와 복잡한 프로젝트 관리까지 확장할 수 있도록 돕는다”고 소개했다. IBM의 아빈드 크리슈나(Arvind Krishna) 회장 겸 CEO는 “AI 실험의 시대는 끝났다. 오늘날의 경쟁 우위는 측정 가능한 비즈니스 성과를 만드는 맞춤형 AI 통합에서 나온다. IBM은 복잡성을 해소하고 실전 배치가 가능한 AI 구현을 가속화할 수 있도록 하이브리드 기술로 기업을 지원하고 있다”고 말했다.
작성일 : 2025-05-07
[칼럼] 융합형 인재의 필요성
급성장을 해오던 우리나라의 주력산업에 빨간 불이 켜진 지도 꽤 된 듯하다. 과거의 급성장에는 여러 이유가 있었겠지만 중요한 두 가지 배경이 있었다. 첫째, 미국, 유럽, 일본 등과 같은 선진국 롤모델이 있었고, 둘째, 대규모 장치산업을 근간으로 하는 자동차, 조선, 반도체, 디스플레이 등과 같은 주력산업의 선전이 있었다. 그러나 이미 세계 정상권에 진입한 분야에서는 우리가 퍼스트 무버가 되었기 때문에 더 이상 따라 할 롤모델이 없다. 게다가 중국, 인도 등이 과거 우리가 했던 것처럼 우리를 롤 모델(role model) 삼아 맹추격하고 있다. 저가의 노동력뿐만 아니라 대규모 자본력까지 무장하여 이제는 거의 턱밑까지 와있다. 사실 역전을 허용한 분야도 있는 것 같다. 아무튼 말 그대로 샌드위치 신세가 되어 버렸다. 그렇지만 한국이 샌드위치가 아니라는 반론도 있다. 선진국을 따라 했지만 그들만큼의 원천기술력은 못 가졌고, 중국, 인도와 같은 거대 시장, 거대 자본도 없기 때문에 샌드위치라는 표현은 우리 스스로를 너무 과대포장 한 거라는 비난이다. 우리나라는 빠른 스피드와 높은 원가 경쟁력으로 승부하는 대규모 장치산업을 근간으로 주력산업 분야에서 괄목할 만한 성장을 이루었다. 그러나 이제는 이러한 산업 구조가 우리의 발목을 잡게 생겼다. 선진국처럼 소프트웨어가 강한 나라는 시장 환경이 바뀌면 마음만 고쳐먹으면 된다. 대규모의 선투자가 없었기 때문에 새로운 산업으로 쉽게 전향할 수도 있다. 그런데 우리나라는 소프트웨어 분야에 커다란 약점을 보이고 있기 때문에 선진국을 따라 하지도 못 하고, 개발도상국으로부터는 심각한 도전을 받게 된 것이다. 과연 지금도 전 세계를 누비고 있는 자랑스러운 우리의 주력산업에 어떠한 문제가 생긴 것일까? 자동차를 예로 들어 보자. 자동차의 전장화는 급속도로 진행되고 있고, 최근의 전기자동차와 자율주행자동차의 붐은 그 속도를 더욱 가속화시키고 있다. 전장화의 핵심은 소프트웨어이다. 독일, 일본 메이커들의 자동차는 제조원가 중 전장화 비율이 이미 50%를 넘어섰다. 2030년이면 자동차 원가의 80%가 전장 또는 소프트웨어일 거라는 전망도 있다. 즉, 무형의 만져지지도 않는 소프트웨어가 원가의 절반 이상인데 벤츠, 아우디, BMW의 시판가격은 동급 현대기아차의 거의 두 배에 달한다. 자동차 값에서의 차액이 소프트웨어에 기인한 것이므로 결국 소프트웨어가 제품의 이익을 좌우한다는 얘기가 된다. 우리가 소프트웨어 분야에 약한 것에는 어쩔 수 없는 측면이 있다. 소프트웨어를 만드는 프로그래밍 언어가 언어, 즉 영어로 만들어져 있기 때문이다. 언어의 속성상 어릴 때부터 프로그래밍 언어를 구사할 수 있는 영어권과 대학에 가서야 시작할 수 있는 우리와의 차이는 어찌 보면 당연하다. 특히, 언어적인 속성이 더욱 필요한 포털과 같은 소프트웨어 분야에서의 경쟁은 쉽지 않아 보인다. 그렇기 때문에 우리는 언어가 표면적으로 드러나지 않는 소프트웨어, 하드웨어와 밀접하게 붙어있는 소프트웨어, 우리의 주력산업인 자동차, 조선, 반도체, 디스플레이 등의 부가가치를 올릴 수 있는 소프트웨어 (임베디드SW)에 매진해야 한다. 더욱이 세계가 융합신산업을 향해서 나아가고 있는 지금 소프트웨어가 융합의 중심에 서 있다. 결론적으로 제품의 경쟁력은 소프트웨어를 통한 융합에 의해 좌우된다. 융합은 두 개 이상의 분야가 화학적으로 결합하는 것이다. 다시 자동차를 예로 들어 보자. 자동차 전문가가 쉽게 IT 또는 소프트웨어 전문가를 겸할 수 있을까? 반대로 IT 또는 소프트웨어 전문가가 쉽게 자동차 전문가가 될 수 있을까? 두 분야 모두에 정통한 사람도 있을 수는 있지만 일반적으로 융합은 전문가와 전문가의 만남을 통해서 이루어진다. 제품 성능 또는 회사 이익과 같은 공동의 목표를 얻기 위해서 상대를 존중하고 이해하며 협업을 할 때 좋은 결과를 얻게 된다. 마치 남녀가 만나서 결혼해서 아이 낳고 가정을 꾸리는 것과 비슷하다. 우리가 결혼하면서 소통도 않고 심지어는 상대를 무시하고 배척하겠다고 마음먹지는 않는다. 그래서는 결혼 생활이 유지되지 않기 때문이다. 마찬가지로 융합형 인재란 두 가지 모두에 정통한 인재를 뜻하는 게 아니라 나와 다른 분야와 함께 일 하려는 의지가 있고, 다른 분야에 대한 이해력이 있는 인재를 일컫는다. 다른 분야에 대한 열린 마음이 필요하고 경험해 보지 않은 분야라고 무턱대고 겁을 먹어서도 안 된다. 즉, 융합형 인재를 얻기 위해서는 어릴 때부터 다른 분야를 경험해보게 하는 것이 중요하다. 막상 경험해 보면 해볼 만하다는 자신감과 열린 마음도 자연스럽게 생기지 않을까? 처음부터 잘 하는 사람은 없다. 특히, 최근에는 AI가 중심이 되어 메타버스, 블록체인, 클라우드, 빅데이터 등 다양한 소프트웨어 기술 및 응용의 향연이 벌어지고 있다. 그리고 이러한 기술들의 융합을 통해 다양한 플랫폼이 선을 보이고 있고 여러 분야에서 플랫폼의 대형화/독점화 등이 일어나고 있다. 아차 하면 시장에서의 주도권을 잃고 나락으로 떨어질 수도 있다. 우리에게 진정으로 융합형 인재가 필요한 이유이다.   이규택 객원교수 서울대학교 글로벌R&D센터 부센터장  
작성일 : 2025-05-05
엔비디아, 기업 생산성 강화하는 ‘네모 마이크로서비스’ 정식 출시
엔비디아가 에이전트 기반 AI 플랫폼 개발을 가속화하고 기업의 생산성을 높이는 ‘엔비디아 네모 마이크로서비스(NVIDIA NeMo microservices)’를 정식 출시했다고 밝혔다. 이번에 정식 출시된 엔비디아 네모 마이크로서비스는 기업 IT 부서가 데이터 플라이휠(flywheel)을 활용해 직원 생산성을 높일 수 있는 AI 팀원을 빠르게 구축하도록 지원한다. 이 마이크로서비스는 엔드 투 엔드 개발자 플랫폼을 제공한다. 이 플랫폼은 최첨단 에이전틱 AI(Agentic AI) 시스템의 개발을 가능하게 하고, 추론 결과, 비즈니스 데이터, 사용자 선호도에 기반한 데이터 플라이휠을 통해 지속적인 최적화를 지원한다. 데이터 플라이휠을 통해 기업 IT 부서는 AI 에이전트를 디지털 팀원으로 온보딩할 수 있다. 이러한 에이전트는 사용자 상호작용과 AI 추론 과정에서 생성된 데이터를 활용해 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있다. 이를 통해 ‘사용’을 ‘인사이트’로, ‘인사이트’를 ‘실행’으로 전환할 수 있다.     데이터베이스, 사용자 상호작용, 현실 세계의 신호 등의 고품질 입력이 지속적으로 제공되지 않으면 에이전트의 이해력은 약화된다. 그 결과, 응답의 신뢰성은 떨어지고 에이전트의 생산성도 저하될 수 있다. 운영 환경에서 AI 에이전트를 구동하는 모델을 유지하고 개선하기 위해서는 세 가지 유형의 데이터가 필요하다. 인사이트를 수집하고 변화하는 데이터 패턴에 적응하기 위한 추론 데이터, 인텔리전스를 제공하기 위한 최신 비즈니스 데이터, 모델과 애플리케이션이 예상대로 작동하는지를 판단하기 위한 사용자 피드백 데이터가 그것이다. 네모 마이크로서비스는 개발자가 이 세 가지 유형의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 네모 마이크로서비스는 에이전트를 구동하는 모델을 선별하고, 맞춤화하며, 평가하고, 안전장치를 적용하는 데 필요한 엔드 투 엔드 툴을 제공함으로써 AI 에이전트 개발 속도를 높인다. 엔비디아 네모 마이크로서비스는 ▲대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정을 가속화해 최대 1.8배 높은 훈련 처리량을 제공하는 네모 커스터마이저(Customizer) ▲개인과 산업 벤치마크에서 AI 모델과 워크플로의 평가를 단 5번의 API 호출로 간소화하는 네모 이밸류에이터(Evaluator) ▲ 0.5초의 추가 지연 시간만으로 규정 준수 보호 기능을 최대 1.4배까지 향상시키는 네모 가드레일(Guardrails)을 포함한다. 이는 네모 리트리버(Retreiver), 네모 큐레이터(Curator)와 함께 사용돼, 맞춤형 엔터프라이즈 데이터 플라이휠을 통해 AI 에이전트를 구축하고, 최적화하며, 확장하는 과정을 기업이 보다 수월하게 수행할 수 있도록 지원한다. 개발자는 네모 마이크로서비스를 통해 AI 에이전트의 정확성과 효율성을 높이는 데이터 플라이휠을 구축할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Enterprise) 소프트웨어 플랫폼을 통해 배포되는 네모 마이크로서비스는 온프레미스 또는 클라우드의 모든 가속 컴퓨팅 인프라에서 엔터프라이즈급 보안, 안정성, 지원과 함께 손쉽게 운영할 수 있다. 이 마이크로서비스는 기업들이 수백 개의 전문화된 에이전트를 협업시키는 대규모 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 있는 현재 정식 출시됐다. 각 에이전트는 고유의 목표와 워크플로를 가지고 있으며, 디지털 팀원으로서 복잡한 업무를 함께 해결하며 직원들의 업무를 보조하고, 강화하며, 가속화한다. 엔비디아 네모 마이크로서비스로 구축된 데이터 플라이휠은 사람의 개입을 최소화하고 자율성을 극대화하면서 데이터를 지속적으로 선별하고, 모델을 재훈련하며, 성능을 평가한다. 네모 마이크로서비스는 라마(Llama), 마이크로소프트 파이(Microsoft Phi) 소형 언어 모델 제품군, 구글 젬마(Google Gemma), 미스트랄 등 폭넓은 인기 오픈 모델을 지원한다. 또한, 기업은 엔비디아 가속 인프라, 네트워킹, 그리고 시스코, 델, HPE, 레노버(Lenovo) 등 주요 시스템 제공업체의 소프트웨어를 기반으로 AI 에이전트를 실행할 수 있다. 액센츄어(Accenture), 딜로이트(Deloitte), EY를 비롯한 거대 컨설팅 기업들 역시 네모 마이크로서비스를 기반으로 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 구축하고 있다.
작성일 : 2025-04-25
Virtual Test Drive X : 클라우드 기반 ADAS 및 AD 개발 및 검증 설루션
개발 및 공급 : 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 주요 특징 : ADAS 및 자율주행 검증을 위한 클라우드 기반 설루션, 가상 프로토타이핑으로 ADAS 테스트 효율 향상, ADAS 알고리즘 테스트 자동화 지원, SaaS 및 프라이빗 클라우드로 직관적 웹 인터페이스 제공 등   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 ADAS(첨단 운전 보조 시스템) 및 자율주행 차량 시스템 검증을 위한 클라우드 기반 설루션 ‘버추얼 테스트 드라이브(Virtual Test Drive X, VTDx)'를 출시했다. VTDx는 클라우드 컴퓨팅 기술을 통해 실제 도로 이벤트 상황을 기반으로 ADAS와 자율주행(AD) 소프트웨어의 품질과 기능을 효율적으로 검증하며, 안전하고 혁신적인 모빌리티 기술의 시장 출시 시간을 단축시킨다.     SDV, 고도화된 기술 통합으로 개발·테스트 과정이 관건 최근 화두인 SDV(소프트웨어 중심 차량)는 센서, 다양한 칩, 고도화된 AI 알고리즘 등 복잡한 기술이 통합되면서 개발 및 테스트 과정이 주요 병목으로 작용하고 있다. 특히 ADAS 소프트웨어의 경우 생산 이후 결함 수정 비용이 개발 단계의 15배에 이르기 때문에, 출시 전 품질과 안전성 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있다.   가상 프로토타이핑으로 ADAS 테스트 효율성 높여 헥사곤이 선보인 VTDx는 가상 프로토타이핑을 통해 물리적 테스트의 한계를 극복하는 사용량 기반 서비스다. 디지털 리얼리티 플랫폼인 ‘넥서스(Nexus)’의 클라우드 컴퓨팅과 자동화 기능을 활용해 ADAS와 자율주행 시스템의 지속적인 테스트 및 통합 검증이 가능하다. VTDx는 전장 아키텍처(E/E 아키텍처)의 중앙집중화와 강화되는 규제에 대응하며, 현대적인 소프트웨어 개발 방식에 맞춘 SDV 테스트 전략을 제공한다. 특히 차량 소프트웨어의 ADAS 부문에 특화된 물리적 안전 테스트를 포함한 점이 특징이다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 팀과의 협력으로 개발된 VTDx는 해외 자동차 OEM 및 1차 부품 공급업체에서 쓰이고 있으며, 직관적인 UX, 자동화된 코드 테스트 시뮬레이션, 사용량 기반 과금 등을 특징으로 내세운다. 언리얼 엔진(Unreal Engine)으로 사실적인 시각화를 구현했으며, ASAM의 오픈시나리오(OpenSCENARIO)와 오픈드라이브(OpenDRIVE) 표준을 지원한다.   직관적 웹 인터페이스 및 ADAS 알고리즘 테스트 자동화 ADAS 및 AD 엔지니어는 VTDx의 웹 인터페이스를 통해 테스트 대상 시스템(SUT)을 손쉽게 구성할 수 있다. 헥사곤의 15년 노하우가 집약된 주행 환경 시뮬레이션 엔진은 고정밀 물리 기반 시뮬레이션으로 SUT의 정합성 및 다양한 센서 시뮬레이션 검증을 지원한다. VTDx는 오픈드라이브와 오픈 시나리오 표준을 준수하는 소프트웨어-인-더-루프(SIL) 테스트 프로그램을 구동하며, 수천 개의 시나리오를 자동으로 실행해 SIL 테스트 프로그램의 설정 및 계산 시간을 단축할 수 있다.     SaaS 및 프라이빗 클라우드로 제공 VTDx는 자동차 제조사가 SIL 환경에서 ADAS와 자율주행 시스템을 철저히 테스트하고 검증해 안전성과 성능을 보장할 수 있도록 한다. 넥서스 플랫폼에서 사용량 기반 요금제의 공용 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 이용할 수 있으며, 요구 시 프라이빗 클라우드 배포가 가능하다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 마헤시 카일라삼(Mahesh Kailasam) 디자인 & 엔지니어링 사업부 글로벌 총괄 사장 겸 수석 부사장은 “자동차 업계 고객들이 직면한 소프트웨어 개발 과제를 해결하기 위해 CI/CT 프로세스를 기반으로 클라우드 기반 ADAS 시뮬레이션 소프트웨어를 새롭게 개발했다”면서, “테스트 범위 확대, 테스트 주기 단축, 작업 자동화 등 어떤 목표를 가진 고객이라도 VTDx를 통해 큰 혜택을 얻을 수 있다”고 말했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-03-06