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

어도비가 파이어플라이(Adobe Firefly) 및 어도비 익스프레스(Adobe Express)에서 구글 제미나이 2.5 플래시 이미지(Gemini 2.5 Flash Image) 모델을 지원한다고 발표했다. 어도비 파이어플라이와 익스프레스 통해 제공되는 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델을 통해 사용자는 더 쉽게 뛰어난 콘텐츠를 제작하고 아이디어를 빠르게 실현할 수 있다.  앞으로 소셜 크리에이터는 파이어플라이에서 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델을 활용해 일관된 스타일의 그래픽 시리즈를 제작하고, 이를 어도비 익스프레스로 가져와 애니메이션, 사이즈 조정, 프롬프트 기반 캡션 생성 및 소셜 채널 게시까지 한 번에 작업할 수 있다. 마케터와 기업 사용자는 어도비 익스프레스에서 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델을 통해 기존 캠페인 애셋을 소셜 콘텐츠, 전단지, 프레젠테이션, 이메일 그래픽 등 다양한 포맷으로 손쉽게 제작하는 것은 물론, 배경 교체, 개체 삽입, 이미지 변형 등을 몇 분 만에 실행해 브랜드 가이드에 맞는 사실적인 결과물을 빠르게 얻는 것이 가능하다. 디자이너의 경우 파이어플라이에서 제품 콘셉트나 캐릭터 디자인 시안을 빠르게 만들고, 다양한 방향성을 탐색하며, 포토샵이나 일러스트레이터에서 정교한 편집을 이어갈 수도 있다.     어도비는 크리에이터들에게 폭 넓고 다양한 생성형 AI 모델을 제공하기 위해 어도비 파이어플라이와 어도비 익스프레스를 통해 이미지, 영상, 벡터, 오디오 전반에 걸쳐 상업적으로 안전한 파이어플라이 생성형 모델군을 제공함은 물론 구글, 오픈AI, 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs), 런웨이(Runway), 피카(Pika), 이디오그램(Ideogram), 루마 AI(Luma AI), 문밸리(Moonvalley) 등 파트너사의 생성형 AI 모델까지 선택할 수 있도록 한다고 소개했다. 생성형 AI 모델은 각기 고유한 심미적인 스타일을 지니고 있다. 어도비는 워크플로나 플랫폼을 전환하지 않고도 작업 목적에 맞는 모델을 선택해 활용할 수 있는 유연성을 제공한다. 보다 정밀한 제어를 원하는 크리에이티브 전문가는 어도비 포토샵(Adobe Photoshop), 어도비 일러스트레이터(Adobe Illustrator), 어도비 프리미어(Adobe Premiere) 등 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 앱을 통해 세밀하게 조정하거나 편집할 수 있다. 어도비는 자사의 제품 내에서 어떤 생성형 AI 모델을 선택하더라도, 어도비 앱에서 생성하거나 업로드한 콘텐츠는 생성형 AI 모델의 훈련에 사용되지 않는다고 전했다. 어도비 파이어플라이 생성형 AI 모델은 이를 항상 준수하며, 파트너십 계약 시에도 필수 조건으로 명시하고 있다. 또한 투명성을 강화하기 위해, 어도비 파이어플라이와 어도비 익스프레스에서 전적으로 AI로 생성된 모든 콘텐츠에는 콘텐츠 자격증명(Content Credentials)이 첨부된다. 한편, 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델은 파이어플라이의 텍스트를 이미지로(Text to Image) 모듈, 파이어플라이 보드(Firefly Board, 베타) 및 어도비 익스프레스에서 바로 사용할 수 있다.

유니티가 유니티 6의 두 번째 업데이트인 ‘유니티 6.2(Unity 6.2)’ 정식 버전을 출시했다. 이번 업데이트는 데이터 중심의 안정성 개선, AI 기반 생산성 극대화, 최신 플랫폼 개발 환경 강화 등 개발자들이 한층 더 합리적이고 효율적으로 창작할 수 있는 생태계 확장에 초점을 뒀다.     먼저, 유니티는 개발자가 유니티 생태계 전반에서의 데이터 수집, 관리, 사용 등을 파악하고 통제할 수 있도록 새로운 ‘개발자 데이터 프레임워크(Developer Data Framework)’를 제공한다. 이 프레임워크는 각 프로젝트 내에서 데이터가 활용되는 방식을 개발자에게 투명하게 보여주고, 세부적으로 직접 제어할 수 있는 기능을 지원한다. 또한 다양한 기기에 걸쳐 프로젝트의 성능과 안정성을 실시간으로 모니터링하는 데 도움을 주는 ‘향상된 진단 기능’을 제공한다. 충돌 및 ANR(Application Not Responding) 등에 대한 문제를 빠르게 진단하고, 심층적인 데이터를 제공함으로써 더 원활한 게임 플레이와 플레이어 유지율 향상에 도움을 준다. 유니티 6.2부터 에디터에 통합된 ‘유니티 AI(Unity AI)’는 번거로운 작업 자동화, 애셋 생성 등 개발 워크플로 간소화 및 가속화를 지원한다. 컨텍스트 기반 ‘어시스턴트(Assistant)’ 기능을 통해 개발자들은 자세한 내용을 설명하지 않고도 프로젝트 애셋을 프롬프트로 드래그하면 게임 오브젝트, 스크립트, 프리팹 등에 대해 신속한 지원을 받을 수 있다. 스크립트나 오류 메시지 등 문제를 더 쉽게 파악하고 해결하는 ‘콘솔 오류 디버그’ 기능도 제공한다. 아울러 오브젝트 생성, 애셋 배치, 신 설정 자동화를 비롯해 스프라이트, 텍스처, 애니메이션, 사운드 등 다양한 플레이스홀더 애셋을 워크플로 내에서 매끄럽게 생성하고 활용할 수 있다. 일정 기준 이상의 광원이나 리지드보디(Rigidbody, 게임 개체의 물리적 속성을 시뮬레이션하는 데 사용되는 구성 요소)가 없는 오브젝트를 손쉽게 검색하고, 이름·레이어·컴포넌트 등을 일괄 수정 및 정리하는 것도 가능하다. 현재 유니티 AI는 베타 버전으로 제공하며, 개발자 커뮤니티 피드백을 바탕으로 더욱 고도화해 나갈 예정이다. 유니티 6.2는 ‘안드로이드 XR 패키지(Android XR package)’를 통해 관련 애플리케이션 제작에 필요한 안정적이고 완성도 높은 기반을 제공한다. 핸드 메시를 시각화해 오클루전에 활용할 수 있으며, URP(Universal Render Pipeline)에서 후처리 효과에 대한 GPU 부하를 줄여 색 보정 및 비네팅과 같은 이미지 효과를 보다 실용적으로 구현할 수 있다. 또한 디스플레이의 주사율을 동적으로 조정하는 기능을 지원해 더욱 매끄러운 성능을 제공한다. 이밖에 ▲맞춤형 에디터 기반 그래프 툴을 구축할 수 있도록 지원하는 API 프레임워크 ‘그래프 툴킷’ ▲자동으로 LOD(Level of Detail)를 생성해 반복 수정 작업을 최소화하는 ‘메시 LOD’ ▲몰입형 XR 및 게임 환경을 위한 사용자 인터페이스(UI)를 직접 렌더링할 수 있는 ‘월드 스페이스 UI’ 등의 기능도 제공한다.

[자료] 2025 소규모 공사 원가계산 가이드라인  발행 : 2025. 3. 형식 : pdf 200 page 제작 : 서울특별시 계약심사과   건설공사의 원가계산은 공사비의 적정성을 확보하고 공정한 계약을 체결하기 위한 핵심 요소입니다. 이에 따라 원가계산의 신뢰성을 높이고 실무자의 이해를 돕기 위해 『소규모공사 원가계산 가이드라인』 을 발간하게 되었습니다. 본 가이드라인은 건설공사 원가계산의 기본 원칙과 실무 적용 요령을 정리하고, 도심지 공사의 특성을 반영한 할증 적용기준 및 유의사항을 포함하여 적정 원가 산정이 이루어질 수 있도록 구성하였습니다.  특히 분야별 다양한 사례를 통해 실무에서 보다 알기 쉽게 적용할 수 있도록 하였으며 관련 법규 및 표준품셈 최근 개정사항도 반영하여 실무자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였습니다. 이 자료가 건설공사 원가계산의 이해를 돕고, 적정공사비 산정에 기여하기를 기대하며 이를 활용하는 실무자분들께 유용한 참고자료가 되기를 기원합니다. 감사합니다.     목차 1.    2025년 표준품셈 주요 변경사항    182 2.    소규모공사 할증적용 관련 건기연 회신자료    187 3.    공사분야 계약심사 사전검토 자료    191 4.    설계변경 계약심사 요청시 유의사항    197 5.    계약심사 관련 인터넷 추전 사이트    199   제 1 장 일반사항   2-1. 예정가격    14 예정가격의 정의    14 예정가격의 결정기준    15 예정가격의 작성절차    17 2-2. 공사원가계산    18 원가계산의 종류    18 공사원가의 체계    19 공사원가계산서 작성    20 간접공사비(제비율) 적용기준    23   제3장    표준품셈, 품의할증, 서울형품셈          3-1. 표준품셈 ·····················································································     44     3-2. 품의 할증 ··················································································    46     3-3. 서울형 품셈 ··············································································    59 제4장     소규모 공사 원가계산 요령     4-1.  굴착  및 되메우기(기계/인력 조합)    64 4-2.  굴착기 작업효율(E) 조정    65 4-3.  굴착기  포장깨기 작업능력 조정    66 4-4.  절삭  후 아스팔트 덧씌우기(이면도로)    67 4-5.  관부설 및 접합(부분보수)    68 4-6.  말뚝박기용 소형장비 지반천공    69 4-7. 소규모(작업제한) 할증    70 4-8. 관급자재 관리비    75 4-9. 운반비 산출    78   5-4. 전기분야    101 5-5. 기계분야    115 6-1. 토목분야    123 6-2. 건축분야    135 6-3. 조경분야    155 6-4. 전기분야    167 6-5. 기계분야    171  

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (6)   심센터 히즈(Simcenter HEEDS)는 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 데에 도움을 준다. 이번 호에서는 토크 암(torque arm)의 설계 최적화를 위해 히즈에서 심센터 3D(Simcenter 3D) 솔버를 연계하여 시뮬레이션 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 예제를 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 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■  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   그림 1   <그림 1>은 실제 토크 암 제품 이미지와 적용된 위치 및 구조적 특성을 보여주는 예시로, 이 최적화 사례에서 다룬 실제 제품 및 설계 환경을 이해하는 데 참고하길 바란다. 이번 예제에서는 질량 최소화 및 구조적 제약 조건 만족이라는 실제 공학 설계 과제를 효율적으로 수행하는 데 히즈의 성능과 활용성을 살펴 볼 것이다. 이 사례에서 설계 최적화의 목표는 토크 암의 질량을 최소화하는 것이다. 단, 구조적 제약 조건을 반드시 만족해야 하는데, 이 때 구조적 무결성(structural integrity)을 유지하기 위해 응력 수준이 재료의 항복 응력(yield stress)을 넘지 않아야 하는 조건을 만족해야 한다. 이를 위해 설계 상에서 사전에 선정한 치수 변수를 범위 내에서 조정하게 된다. 최적화 설계 프로세스는 심센터 3D와 히즈 MDO를 활용하여 자동화된 워크플로 방식으로 진행된다. 즉, 심센터 3D에서 나스트란(Nastran) 솔버를 이용한 구조 해석 결과를 히즈가 자동으로 처리하고, 해당 결과를 평가하여 최적의 설계안을 찾는 방식이다.   프로세스 자동화(Process Automation) 다분야 설계 최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization) 수행 시, 설계 및 분석 프로세스는 여러 소프트웨어 환경에서 이루어진다. 이런 환경에서 효율적인 데이터 교환 및 프로세스 연동이 필수이므로, 데이터를 신속하고 정확하게 받기 위해서는 직접 인터페이스 포털(Direct Interface Portal)이 필요하다. 히즈에서는 여러 공학 분야에서 흔히 사용하는 CAD 및 CAE 툴(아바쿠스, 앤시스, 카티아, 솔리드웍스, 매트랩, LS-다이나, 심센터, 파이썬 등)을 모두 지원하므로, 사용자는 기존에 보유한 다양한 소프트웨어를 그대로 활용하면서 히즈를 이용하여 최적화 작업을 자동화할 수 있다. 히즈가 제공하는 직접 인터페이스 포털 중 일부를 <그림 2>에 나타내었다. 포털을 사용하여 <그림 3>과 같이 구성하면 사용자가 수동으로 결과를 처리하고 데이터를 전환하는 번거로운 작업을 하지 않아도 된다. 이는 시간 소모 및 인적 오류 가능성을 줄이고, 작업 흐름을 더 효율적이고 빠르게 만든다. 워크플로의 자동화가 가능하기 때문에, 결과적으로 여러 분야의 시뮬레이션 모델이나 분석을 보다 빠르고 신뢰도 높게 수행하여 더 나은 설계 및 최적화 결과를 도출할 수 있다.   그림 2   그림 3   최적화 문제 정의   그림 4   설계 목적은 <그림 4>에 나타낸 토크 암의 질량을 최소화하는 것이다. 주어진 하중 조건은 25kN이며, 이 때 구조물이 교차 방향에서 받는 최대 응력이 항복 강도를 초과하지 않아야 한다.(최대 700MPa) 또한 최대 변형량이 4mm를 초과하지 않는다는 제약 조건도 함께 고려한다. 최적화에 적용할 주요 치수 변수는 <그림 5>와 같으며, 특히 두께(Thickness of Extrude)를 변수(T1)로 설정하여 최적화 문제를 규정했다.   그림 5     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 최근 이슈인 AI 에이전트(agent) 개발 시 필수적인 함수 호출(function call) 방법을 오픈소스를 이용해 구현해 본다. 이를 위해 구글에서 공개한 젬마 3(Gemma 3) LLM(대규모 언어 모델)과 역시 오픈소스인 LLM 관리도구 올라마(Ollama)를 활용하여 간단한 AI 에이전트를 로컬 PC에서 개발해본다. 아울러, 이런 함수 호출 방식의 한계점을 개선하기 위한 설루션을 나눔한다.   ■  강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   이번 호의 글은 다음 내용을 포함한다. AI 에이전트 구현을 위한 사용자 도구 함수 호출 방법 올라마를 통한 젬마 3 사용법 채팅 형식의 프롬프트 및 메모리 사용법 그라디오(Gradio) 기반 웹 앱 개발   그림 1. AI 에이전트 내부의 함수 호출 메커니즘(Akriti, 2025)   이 글의 구현 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있다. AI_agent_simple_function_call   젬마 3 모델의 특징 젬마 3는 구글이 개발해 2025년 3월 10일에 출시한 LLM이다. 차세대 경량 오픈 멀티모달 AI 모델로, 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 이 모델은 다양한 크기와 사양으로 제공되어 단일 GPU 또는 TPU 환경에서도 실행 가능하다. 젬마 3는 1B, 4B, 12B, 27B의 네 가지 모델 크기로 제공되며, 각각 10억, 40억, 120억, 270억 개의 파라미터를 갖추고 있다. 1B 모델은 텍스트 전용으로 32K 토큰의 입력 컨텍스트를 지원하고, 4B/12B/27B 모델은 멀티모달 기능을 지원하며 128K 토큰의 입력 컨텍스트를 처리할 수 있다. 이는 이전 젬마 모델보다 16배 확장된 크기로, 훨씬 더 많은 양의 정보를 한 번에 처리할 수 있게 해 준다. 이 모델은 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 멀티모달 기능을 제공한다. 이미지 해석, 객체 인식, 시각적 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 텍스트 기반 작업에 시각적 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다.   그림 2. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   그림 3. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   젬마 3는 140개 이상의 언어를 지원하여 전 세계 다양한 언어 사용자를 대상으로 하는 AI 애플리케이션 개발에 매우 유리하다. 사용자는 자신의 모국어로 젬마 3와 상호작용할 수 있으며, 다국어 기반의 텍스트 분석 및 생성 작업도 효율적으로 수행할 수 있다. 이 모델은 다양한 작업 수행 능력을 갖추고 있다. 질문–답변, 텍스트 요약, 논리적 추론, 창의적인 텍스트 형식 생성(시, 스크립트, 코드, 마케팅 문구, 이메일 초안 등), 이미지 데이터 분석 및 추출 등 광범위한 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 관련 작업을 수행할 수 있다. 또한, 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원하여 개발자가 특정 작업을 자동화하고 에이전트 기반의 경험을 구축하는 데 도움을 준다. 젬마 3는 다양한 도구 및 프레임워크와 원활하게 통합된다. Hugging Face Transformers, Ollama, JAX, Keras, PyTorch, Google AI Edge, UnSloth, vLLM, Gemma. cpp 등 다양한 개발 도구 및 프레임워크와 호환되어 개발자들이 자신이 익숙한 환경에서 젬마 3를 쉽게 활용하고 실험할 수 있다. 이 모델은 다양한 벤치마크 테스트에서 동급 모델 대비 최첨단 성능을 입증했다. 특히, Chatbot Arena Elo Score에서 1338점을 기록하며, 여러 오픈 소스 및 상용 모델보다 높은 성능을 보였다.  젬마 3는 오픈 모델로, 개방형 가중치를 제공하여 사용자가 자유롭게 조정하고 배포할 수 있다. 캐글(Kaggle)과 허깅 페이스(Hugging Face)에서 다운로드 가능하며, Creative Commons 및 Apache 2.0 라이선스를 따름으로써 개발자와 연구자에게 VLM 기술에 대한 접근성을 높여준다.   개발 환경 개발 환경은 다음과 같다. 미리 설치 및 가입한다. 오픈 LLM 관리 도구 올라마 : https://ollama.com/download/ windows LLM 모델 젬마 3 : https://ollama.com/search dashboard 웹 검색 도구 Serper 서비스 가입 : https://serper.dev/ 설치되어 있다면 다음 명령을 터미널(윈도우에서는 도스 명령창)에서 실행한다. ollama pull gemma3:4b     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

어도비는 포토샵에 어도비 파이어플라이 기반의 새로운 기능을 추가했다고 밝혔다. 추가된 AI 기능을 통해 크리에이터는 작업 속도를 높이고 정밀도를 향상시킬 수 있으며, 창작자의 의도에 더욱 부합하는 표현이 가능해졌디는 것이 어도비의 설명이다.     어도비 파이어플라이 이미지 모델 기반의 ‘하모나이즈(Harmonize)’ 기능은 합성하려는 개체의 색상, 조명, 그림자, 톤을 자동으로 조정하여, 몇 번의 클릭으로 자연스럽고 통일감 있는 합성 이미지를 만들 수 있다. 이를 통해 번거롭고 시간이 많이 드는 수동 조정 작업을 줄일 수 있고, 고품질의 현실감 있는 합성 작업을 빠르고 직관적이며 효율적으로 완성할 수 있다. 어도비는 비현실적인 합성 이미지를 만드는 디자이너나 역동적인 캠페인 비주얼을 제작하는 마케터, 기발한 장면을 실험하는 디지털 아티스트에게 하모나이즈 기능이 특히 유용할 것으로 보고 있다. 하모나이즈 기능은 포토샵 데스크톱 앱 및 웹에서 베타 버전으로, iOS 모바일 앱에서는 얼리 액세스 버전으로 제공된다. ‘생성형 업스케일(Generative Upscale)’은 이미지의 선명도를 유지하면서 최대 8메가픽셀로 해상도를 높이는 기능이다. 이는 사진작가가 편집을 더 정교하게 다듬을 때, 인쇄용 이미지 품질을 개선하거나 오래된 파일을 보정할 때 활용할 수 있고, 소셜 미디어 매니저는 다양한 플랫폼에 맞춰 콘텐츠를 최적화하는 데도 활용할 수 있다. 어도비는 “생성형 업스케일은 포토샵 사용자 커뮤니티에서 가장 많은 요청을 받았던 업데이트 중 하나”라고 전했다. 생성형 업스케일은 포토샵 데스크톱 앱과 웹에서 베타 버전으로 사용 가능하다. 향상된 제거 툴(Improved Remove Tool)은 최신 파이어플라이 이미지 모델을 기반으로, 불필요한 요소를 더욱 정밀하고 사실감 있게 제거해 더 깔끔하고 전문적인 이미지를 제공한다. 이 기능은 포토샵 데스크톱 앱과 웹에서 이용할 수 있다. 프로젝트(Projects) 기능은 크리에이티브 작업을 한 곳에서 쉽게 관리할 수 있도록 도와주는 기능으로, 애셋을 그룹화하고 작업을 체계적으로 정리하며, 공동 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 돕는다. 이 기능은 포토샵 데스크톱 앱에서 베타 버전으로 제공된다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 반복 작업 자동화/파라메트릭 설계/AI 기반의 스마트 기능을 통해 2D CAD 설계의 생산성과 정밀성 향상, 자체 개발 ZGS 엔진 기반으로 플렉시블한 구속조건 설계 지원, 지능형 기능으로 설계 효율 향상, 실사용자 중심의 인터페이스 개선과 향상된 출력 환경 제공 등 사용 환경 : 윈도우 10/11, RAM 8GB 또는 이상 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아는 2D CAD의 새로운 기준을 제시할 차세대 버전인 ‘ZWCAD 2026(지더블유캐드 2026)’을 공식 출시하며 반복 작업의 자동화, 설계 정확도의 향상, 사용자 경험 중심의 기능 개선 등 설계 효율성의 본질적인 혁신을 제시했다. 이번 신제품은 ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS 엔진을 바탕으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 파라메트릭 구속조건을 적용할 수 있어, 부품 설계 및 치수 조정이 더욱 유연하고 정밀해졌다. 여기에 AI 기반의 지능형 기능인 스마트 매치(Smart Match), 배치 블록(BatchBlock), 지능형 치수(DIM), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어, 반복적인 작업을 줄이는 동시에 설계 정확성과 생산성을 높이는 데 기여한다. 또한 블록 편집, 치수 설정, 출력 환경 등 기존 기능 전반에 걸쳐 실사용자 중심의 업그레이드가 이뤄졌으며, 향후에도 지속적인 기술 고도화를 통해 지속 가능한 설계 환경 구축을 이어갈 계획이다. ZWCAD 2026은 단순한 기능 추가를 넘어, AI 기술과 현장 피드백이 유기적으로 결합된 스마트 CAD 플랫폼으로 진화하며, 국내 CAD 사용자에게 새로운 설계 경험을 제시하고 있다. ZWCAD 2026의 주요 업데이트 내용은 다음과 같다. 파라메트릭 구속조건 : ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS(지오메트리 구속 시스템) 엔진을 기반으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 기하학적 구속 조건과 치수 구속을 적용할 수 있다. AI 기반의 지능형 기능 : 지능형 치수(DIM), 배치 블록(BatchBlock), 2025/8스마트 매칭(Smart Match), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어 반복 작업을 줄이고 설계 정확도를 높여준다. 사용자 중심의 개선 : 블록 편집, 치수 관리 기능이 강화되고, 새로워진 스마트 플롯 기능으로 출력 작업도 한층 더 강력해졌다.   파라메트릭 구속조건 2D 객체와 플렉시 블록에 기하학적 구속조건과 치수 구속조건을 적용할 수 있다. 위치와 크기에 대한 파라미터를 조정함으로써 다양한 크기의 부품을 빠르고 효율적으로 생성할 수 있어, 반복 작업의 시간을 줄이고 설계의 유연성을 높여준다.   기하학 구속조건 및 치수 구속조건 생성 및 편집   그림 1. 파라메트릭 구속조건 탭   구속조건 플렉시 블록 생성   그림 2. 파라메트릭 블록 편집기 탭   구속조건 관리자 치수 구속조건, 사용자 구속조건 및 속성 관리를 지원하며, 구속조건 정의, 구속조건 삭제 등을 포함한다.   그림 3. 작업 환경에서 구속조건 관리   구속조건 설정 기하학적 구속조건, 치수 구속조건 및 자동 구속조건을 설정한다.   그림 4. 구속조건 설정 대화 상자   AI 기반의 지능형 기능 지능형 치수 지능형 치수 DIM 지능형 치수 DIM 명령은 선택된 객체를 지능적으로 인식하고, 동일한 명령 흐름 내에서 현재 객체 내 가장 적합한 치수 유형을 지속적으로 제공한다. 지원되는 객체는 다음과 같다. 선형 세그먼트 : 수평/수직/정렬된 치수 생성 지원 호 세그먼트 : 반지름/지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 원 : 지름/반지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 선형 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원 각도 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원   치수 도면층 설정 사용자가 치수를 위한 개별 도면층을 지정할 수 있으며, 리본 메뉴 또는 시스템 변수 DIMLAYER를 통해 설정할 수 있다.   치수 그립 메뉴 치수 문자 메뉴와 치수선 메뉴를 구현하여 치수 문자 편집 작업을 단순화하고 기준선 치수, 연속 치수, 화살표 전환 등의 작업을 위한 간단하고 빠른 환경을 제공한다.   중심선 및 중심 표식 생성 지원 중심선 및 중심 표식 기능이 추가되어 선택된 선 객체에 대해 관련된 중심선을 생성하거나 선택된 원 또는 호에 대해 중심 표식을 생성할 수 있으며, 중심선/중심 표식의 속성을 조정할 수 있다.   그림 5. 중심선 및 중심 표식 그리기 예시   지능형 블록 스마트 매칭 기능 지원 SMARTMATCH 명령이 추가되어 동일한 객체를 일괄 선택할 수 있다. 이를 통해 다른 위치, 크기, 각도, 대칭 등에서 동일한 객체를 선택할 수 있다. 매칭 매개변수는 스마트 매칭 대화 상자를 통해 설정할 수 있어 사용자가 선택하기 편리하다.   그림 6. 스마트 매칭 대화 상자   그림 7. 스마트 매칭 결과 예시   배치 블록 기능 지원 BATCHBLOCK 명령이 추가되어 선택된 객체를 필터하여 새로운 블록을 만들거나 기존 블록으로 교체할 수 있다. 사용자는 배치 블록 대화 상자를 통해 블록에서 동일한 객체를 일괄 편집하여 반복적인 작업을 줄일 수 있다.   그림 8. 배치 블록 대화 상자   수량 집계 기능 수량 집계(COUNT) 팔레트를 통해 선택한 객체의 수량을 자동으로 통계할 수 있다. 이 기능은 스마트 매칭 기능과 함께 사용하면 보다 빠르고 정확하게 수량을 집계할 수 있으며, 통계 결과를 테이블로 생성할 수 있다.   그림 9. 수량 집계(COUNT) 결과 예시   유사 검색 기능 지원 SIMILARSEARCH 및 SIMILARSEARCHCLOSE 명령이 추가되어, 로컬 도면에서 기존 객체의 유사 블록을 유사 검색 팔레트를 통해 검색하고, 블록을 재사용할 수 있다.   그림 10. 유사 검색 결과 예시   그림 11. ZWCAD 도구상자 패널   사용자 피드백 중심의 기능 개선 ZWCAD 도구 상자 ZWCAD 도구상자는 도면층, 치수, 문자 등 다양한 기능을 통합한 패널로, 드래그 앤 드롭, 도킹 및 사용자 설정 기능을 지원하여 디자이너에게 유연하고 효율적인 작업 환경을 제공한다.   인터페이스 ZWCAD 도구상자는 기본적으로 인터페이스 왼쪽에 고정되어 있으며, 빠른 액세스 도구 모음의 아이콘 버튼을 클릭 또는 TOOLBOX 명령을 실행하여 패널을 열 수 있다. 이 패널은 작업 영역의 왼쪽 또는 오른쪽에 자유롭게 고정할 수 있다.   블록 기능 개선 블록 표시, 생성, 재사용, 고정 편집, 블록 편집, 그립 편집, 자르기, 일반 수정, 속성 편집, 블록 가리기, 플렉시 블록 등 기능 및 호환성이 업데이트되었다.   빠른 속성 편집 ATTIPEDIT 명령이 추가되었다. 이 명령은 속성 블록에서 속성 문자를 빠르게 편집할 수 있도록 도와준다. CTRL 버튼을 누른 상태에서 속성을 더블 클릭하면 직접 편집이 가능하다.   블록 이름 변경 CHGBNAME 명령이 추가되었다. 모든 블록 이름이나 일부 블록 이름을 수정해야 할 경우, 블록을 직접 선택한 후 마우스 우클릭으로 나타나는 메뉴에서 ‘블록 이름 변경’을 선택하여 작업할 수 있다.   그림 12. 블록 이름 변경 대화 상자   블록 편집 후 새 블록으로 저장 지원 블록을 수정한 후 원본에 영향을 주지 않고 새 블록으로 적용할 수 있다. 사용자는 새 블록의 이름과 기준점을 정의하거나 기준점을 수정할 수 있으며, 블록 이름을 변경하지 않고도 원본 블록의 모든 변경 사항이 적용된다.   부분 영역 블록 교체 선택된 영역 내에서 블록 교체를 통해 필요에 맞게 빠르게 블록을 교체할 수 있다.   출력 기능 개선 SMARTPLOT 기능이 한층 더 업그레이드되었다. 새롭게 재구성된 인터페이스와 함께 전반적인 기능이 강화되어 출력 작업의 효율성이 크게 향상되었다. 기능적으로는 도면 내 도곽을 자동으로 인식하고 정렬하며, 여러 도면에 걸친 도곽도 일괄 검색할 수 있다. 또한, 축척에 맞는 배치를 자동으로 생성하고, 도면 분해 시 도곽 범위를 기준으로 자동 분할이 가능하다. 이와 함께 출력 순서 지정, 흑백 출력 품질 강화 등 다양한 보조 기능이 추가되었으며, PDF, DWF 및 프린터 등 다양한 출력 방식의 효율성도 향상되었다. 파일 형식 측면에서도 기존의 PC5 파일뿐만 아니라 PC3 파일 형식까지 호환되어 더욱 유연한 출력 환경을 제공한다.   SMARTPLOT 재구성 기능 패널이 간소화되고 도곽 목록 미리보기가 추가되었다.(그림 13)   그림 13. 스마트 플롯 대화 상자   스마트 플롯은 시트와 용지를 자동으로 일치시킬 수 있다.(그림 14)   그림 14. 도곽 자동 일치 예시   또한, 다양한 이름 지정 방법을 제공하여 도곽 정보를 기반으로 파일 이름을 사용자화할 수 있어 접두사, 접미사, 숫자 및 도면 정보를 자유롭게 조합하여 파일 이름을 설정할 수 있다.(그림 15)   그림 15. 이름 지정 방법 대화 상자   분할된 도면은 자동으로 잘라내어 출력할 수 있다.   그림 16. 분할 도면 예시   도곽 라이브러리 기능이 최적화되어 있으며, 일반적인 도곽 출력 구성을 미리 설정하고 도곽을 검색하여 사용할 수 있다.(그림 17)   그림 17. 도곽 라이브러리 대화 상자   PDF, DWF 및 프린터 출력 효율 개선 ZWCAD에서 생성되는 PDF 및 DWF 파일의 용량이 압축되어, 복잡한 그래픽 파일의 경우 최대 50% 이상 압축률을 달성할 수 있다. 또한, 새로운 출력 품질 옵션이 추가되어 원하는 이미지 품질을 빠르게 지정할 수 있다.   그림 18. 출력 대화 상자에 추가된 새로운 출력 품질 옵션   디스플레이 개선 중첩된 객체 하이라이트 객체가 중첩되어 겹쳐져 있을 때, 객체를 선택하면 중첩된 객체의 디스플레이 색상을 표시한다.   하이라이트 효과 강화 하이라이트 색상을 조정하고 색상 대비를 높이며 깨짐 방지(안티앨리어싱)를 최적화함으로써 디자인 작업의 시각적 편의성이 크게 향상된다. 하드웨어 가속과 렌더링 최적화 기술을 결합하여 하이라이트 표시가 더욱 부드럽고 정확해져, 디자인 작업을 보다 효율적이고 직관적으로 사용할 수 있다.   FAS/VLX 플러그인 호환성 향상 LISP(리스프) 기능이 업그레이드면서 ZWCAD의 FAS 분석 성능이 개선되고, FAS/VLX 파일과의 호환성이 개선되었다. 이번 업데이트는 FAS 이진 코드를 기반으로 한 LISP 암호화 방식을 지원하며, LISP 개발자가 소스 코드를 보다 안전하게 보호할 수 있다. 또한, ZWCAD는 이제 더 다양한 FAS/VLX 플러그인을 로드하고 활용할 수 있어 확장성이 강화되었다.     ■ 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.

금속 3D 프린팅으로 경기용 요트의 부품 제작   루제로 티타(Ruggero Tita)와 카테리나 마리아나 반티(Caterina Marianna Banti)는 2024 파리 하계 올림픽의 나크라 17 혼합 멀티헐 요트 경주에서 금메달을 획득했다. 그들의 승리는 기술, 결단력, 그리고 트렌티노 스빌루포(Trentino Sviluppo)라는 트렌토 기반 혁신 기업의 최첨단 기술로 이루어졌다. 이 듀오는 트렌티노 스빌루포와 협력하여 그들의 카타마란(catamaran)을 위해 40개의 맞춤형 3D 프린팅 파트를 설계했으며, 특히 경량 풀리 시스템이 경쟁에서 우위를 점하게 했다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈   ▲ 풀리 부품을 금속 3D 프린팅한 빌드 플레이트   도전 과제 : 짧은 올림픽 일정 내 경량 풀리 시스템 재설계 2024 파리 올림픽을 준비할 시간이 1년도 채 남지 않은 상황에서, 티타와 반티는 새로운 설계 클래스 규정에 따라 두 개의 선체(hull)를 가진 요트인 카타마란의 핵심 풀리 시스템을 재설계해야 하는 도전에 직면했다. 이 풀리는 돛의 조정과 보트의 기동성을 위해 필수이며, 바닷물 환경에 내식성을 갖추면서 유지보수가 쉬워야 했다. 기존의 시스템은 10개의 상업용 파트로 구성되어 무겁고 부피가 커 성능을 제한했다. 목표는 컴팩트하고 통합된 맞춤형 파트를 만들어 무게 분산을 최적화하고, 공기역학을 개선하며, 동적 포일링 카타마란의 안정성을 유지하는 것이었다. 또한 이 모든 것을 촉박한 일정 내에 완수해야 했다.   ▲ 티타늄 소재를 사용해 풀리 시스템을 3D 프린팅으로 제작했다.   해결책 : 티타늄 3D 프린팅과 e-Stage for Metal+ 소프트웨어 트렌티노 스빌루포의 적층 제조 R&D 전문가인 치로 말라카르네(Ciro Malacarne)는 공학 학위를 가진 티타와 긴밀히 협력하여 해결책을 개발했다. 가르다 호수에서 센서를 사용하여 하중, 항력, 풍력 데이터를 수집하고, 엔톱(nTop)과 앤시스(Ansys) 소프트웨어를 통해 전산유체역학(CFD) 및 유한요소해석(FEA) 모델로 분석했다. 최적화된 풀리 시스템을 포함한 카타마란의 3D 모델은 CAD 소프트웨어로 제작되었고, 내식성과 프린팅 용이성을 고려해 23등급 티타늄을 선택했다. 결정적인 전환점은 이스테이지 포 메탈+(e-Stage for Metal+) 소프트웨어로, 자동화된 서포트 구조 생성을 통해 후처리 시간을 줄이고 복잡한 설계를 가능하게 했다. 이를 통해 풀리의 부피를 60%, 무게를 50% 줄였으며, 2024년 6월까지 프로토타입을 완성했다.   ▲ 3D 프린팅된 티타늄 풀리 시스템   결과 : 올림픽 금메달과 산업적 영향 재설계된 풀리 시스템은 카타마란의 안정성과 기동성을 향상시켜, 티타와 반티가 2020 도쿄 올림픽에 이어 연속 금메달을 획득하게 했다. 풀리와 트라피즈 클리트(trapeze cleat)를 포함한 혁신적인 파트는 경쟁자들의 주목을 받았으며, 상업용 풀리 시스템 제조업체들로 하여금 설계를 재검토하게 했다. 반티가 전설로 은퇴한 가운데, 티타는 아메리카스컵, 세일GP, 그리고 2028 로스앤젤레스 올림픽에서 계속 경쟁할 계획이며, 이스테이지 포 메탈+로 지원받는 트렌티노 스빌루포의 3D 프린팅 전문 기술이 그의 미래를 뒷받침할 것이다. 이 승리는 적층 제조가 경쟁 요트 경기에 속도, 정밀도, 그리고 우위를 제공하며 혁신을 이루고 있음을 보여준다.     ▲ 최종 완성된 풀리 시스템     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.