알테어가 데이터브릭스와 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 기업이 보유한 데이터를 더 쉽게 통합하고 분석할 수 있도록 돕고, AI를 실제 업무에 효과적으로 적용할 수 있도록 지원하는 데 목적이 있다.   양사는 알테어의 데이터 분석 및 AI 플랫폼인 ‘알테어 래피드마이너’와 데이터브릭스의 ‘데이터 인텔리전스 플랫폼’을 연동해, 고객이 데이터브릭스 내 데이터를 복제 없이 직접 접근하고 분석할 수 있도록 한다. 이를 통해 기업은 빠르게 AI 모델을 개발하고 운영하며, 데이터 기반 의사결정을 더 효율적으로 내릴 수 있게 된다.   알테어 래피드마이너 플랫폼은 SAS 언어 실행을 지원하는 설루션은 물론, 기존 분석 환경을 유지하면서 최신 AI 기술을 적용할 수 있는 설루션까지 폭넓게 제공한다. 데이터브릭스와의 이번 협력을 통해 고객은 기존 분석 자산을 보다 유연하게 현대화하고, 운영 효율성과 분석 역량을 동시에 강화할 수 있다.   또한 알테어는 대규모 데이터 처리를 위한 지식 그래프 기술을 보유하고 있으며, 데이터브릭스와 연동하면 구조화된 데이터는 물론, 비정형 데이터나 실시간 스트리밍 데이터까지 모두 연결해 분석할 수 있다. 이러한 기술 조합은 생성형 AI와 자율형 에이전트 같은 최신 AI 시스템 구현에 핵심 기반이 된다.     데이터브릭스의 아리엘 앰스터 전략 기술 파트너십 디렉터는 “알테어는 데이터 전처리와 머신러닝 분야에 혁신적인 기술을 보유하고 있으며, 이번 협업을 통해 고객들이 대규모 데이터를 더욱 쉽게 탐색하고 실행에 옮길 수 있도록 도울 것”이라고 말했다.   알테어 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “이번 협력을 통해 기업들이 데이터를 단순히 저장하는 데 그치지 않고, 실제 업무에 활용 가능한 AI 기반 시스템으로 전환할 수 있도록 돕겠다”면서, “분산된 데이터를 연결하고, 스스로 판단하며 실행할 수 있는 지능형 환경을 만들어가겠다”고 밝혔다.

알테어가 3월 21일 서울 과학기술회관에서 ‘2025 AI 워크숍’을 진행했다고 전했다. 이번 워크숍에는 300여 명의 제조업체 실무진과 산업 전문가가 참석해 AI 기반 시뮬레이션과 생성형 AI, AI 에이전트 등 최신 기술의 실무 적용 방안을 공유했다.   행사는 한국알테어 김도하 지사장의 개회사로 시작됐다. 이어 알테어의 우즈왈 파트나익 글로벌 전략 시니어 디렉터가 ‘AI 중심 엔지니어링에서의 엔지니어 역할 변화’를 주제로, AI가 엔지니어링 혁신의 핵심 요소로 자리매김하는 과정과 미래 대응 전략을 소개했다.   국내 제조업체의 구체적인 AI 활용 사례도 공유됐다. HD현대사이트솔루션은 ‘구조해석 결과 예측을 위한 피직스 AI와 AI 스튜디오의 활용 사례’를 발표하며, AI를 활용한 구조 해석 정확도 개선 방법을 설명했다. LG이노텍은 ‘인스파이어 폴리폼과 피직스 AI를 적용한 선형, 비선형, 접착제 도포 공정 해석 사례’를 통해, 디스플레이 제조 과정에서 중요한 접착제 도포 공정의 방대한 해석 데이터를 효과적으로 처리한 사례를 소개했다. 일진글로벌은 ‘휠 베어링 성능 예측을 위한 AI 스튜디오와 피직스 AI의 비교 검토’를 통해 AI 기반 예측 모델의 정확성과 효율성을 분석했다.   이어서 자동차, 제조, 전자 등 다양한 산업 분야의 적용 사례가 발표됐다. ▲현업 담당자를 위한 생성형 AI -sLLM(소형 언어 모델) 실전 사례 ▲지식 그래프와 생성형 AI를 활용한 차량 안전을 위한 그래프 지원 엔지니어링 ▲설계, 테스트, CAE 엔지니어를 위한 AI 기반 기술 대중화 ▲AI 기반 E-모터 전자기 해석 프로세스 제안 ▲ 제조업 AI를 위한 HPC 운영 전략 : 알테어원과 데이터 분석의 시너지 등이 포함됐다.   한국알테어의 김도하 지사장은 “AI는 이제 현장에서 필수적인 핵심 기술이며, 효과적인 도입을 위해서는 산업별 맞춤형 전략이 필요하다”라며, “알테어는 국내 제조업체의 AI 도입과 경쟁력 강화를 지원하기 위해 세 번째 AI 워크숍을 개최했으며, 앞으로도 다양한 AI 설루션을 제공해 산업 혁신을 지속적으로 선도하겠다”고 전했다.  

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   전자장비에서 발생하는 열을 배출하기 위해서 팬(fan)은 중요한 역할을 한다. 특히 단위 부피당 발열량이 크고 부품 간의 공간이 넉넉치 않은 협소한 고집적 전자장비에서는 팬의 활용이 필수이다. 좁은 공간에서 자연대류에만 의존할 경우, 기류가 막혀 열이 정체되고 과열로 이어질 수 있다. 이 때 팬이 있으면 강제대류로 열전달 매커니즘을 바꾸어 주고, 히트싱크에서 핀의 간격이 좁은 경우에도 방열 효율을 크게 높일 수 있다. 팬이 포함된 해석을 하기 위해서는 어떠한 이슈가 있고, 이를 해결하기 위한 방법은 무엇이 있는지 이론적 내용과 함께 살펴보자.   ■ 전상우 태성에스엔이 EBU-LF팀의 매니저로, 열유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다.  홈페이지 | www.tsne.co.kr   그림 1. 단순화를 적용하지 않은 팬   팬의 단순화 일반적으로 생각하는 팬의 모습은 <그림 1>의 모습이다. 하지만 해석에 적용할 때는 블레이드의 모양을 있는 그대로 살려서 해석에 반영하기보다는, <그림 2>처럼 면으로 단순화하여 적용하는 경우가 대부분이다. 회전체 모사 방법으로 무빙 메시(moving mesh) 또는 MRF(moving reference frame)를 적용하는 방법도 있으나 이번 글에서는 논외로 한다. 팬을 원 모양의 2차원 면으로 단순화하면 얻을 수 있는 이점이 크다. 블레이드 형상의 특성 상 날개가 전체적으로 얇을 뿐만 아니라 끝단 부분은 더욱 뾰족한 모양이다. 이런 생김새는 요소의 종횡비를 크게 하고, 요소 품질이 떨어지거나 심할 경우 마이너스 볼륨 격자가 생성될 위험도 있어 사용자가 신경 써서 메시를 생성해야 한다. 최근에는 우수한 요소 생성 알고리즘 덕분에 자동 메시 생성으로 잘 해결되는 경우도 있으나, 요소 개수 및 해석 소요 시간 측면에서도 단순화하는 것이 압도적으로 유리하다.   그림 2. 팬의 단순화 적용 전(왼쪽)과 후(오른쪽)   형상의 단순화는 팬 뿐만 아니라 다른 상황에도 자주 사용된다. 스펀지처럼 구멍이 많은 다공성 매질이나 타공판이 겹겹이 쌓인 그릴에도 형상 단순화를 적용할 수 있다. 이는 유동 해석 관점에서는 유동 저항이 주된 관심사이기 때문에 가능하다. 국소적인 각각의 구멍에서 속도와 압력을 모두 정확히 구현하기보다는 시스템 레벨에서의 유동 양상을 알고 싶을 때는, 다공성 매질 전체에 대한 저항을 정의하면 구멍 모양을 모두 살리지 않은 육면체 또는 면으로 단순화할 수 있다.    팬의 단순화 원리 제법 복잡하게 생긴 팬을 어떻게 2차원 동그라미 하나로 대체할 수 있는 것인지, 그 원리를 조금 더 자세히 알아보자.  유체는 진행 경로에 따라서 점점 압력이 떨어진다. 점점 떨어지다가 팬을 만나면 압력이 다시 올라간다. 팬은 유동 경로의 중간에서 승압 효과를 내는 것이다. 유체가 팬을 지나기 직전의 압력과 지나간 직후의 압력의 차이를 알 수 있다면, 해석 상에서 팬의 영향을 그래프 하나로 대체할 수 있다.   그림 3. 팬에 의한 승압 효과   유동 해석을 하면 결국 풀고자 하는 변수는 해석 영역 내부 각 위치에서의 속도와 압력이다. 따라서 팬에 의해서 압력이 어떻게 변하는지를 미리 알 수 있다면, 즉 유체가 팬을 통과하기 전과 통과한 이후의 압력차를 알 수 있다면, 그리고 이를 해석에 반영한다면 팬의 모양 자체는 중요하지 않게 된다. 이는 팬이 포함된 시스템 전체의 유동 양상이 중요한 경우에 적절하다.  만약 시스템 전체의 유동 양상을 알고자 하는 것이 아니라, 블레이드의 모양이나 종류에 따른 팬 자체의 성능 테스트를 할 때는 단순화를 적용하는 것은 적절하지 않다. 이 때는 블레이드의 모양이나 rpm 등에 따라서 차압이 달라질 것이기 때문에, 무빙 메시 또는 MRF 방법을 적용한 해석이 필요하다.   그림 4. 팬 성능 테스트 해석 형상     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

유니티가 오는 4월 15일 서울 코엑스 그랜드볼룸과 아셈볼룸에서 ‘유나이트 서울 2025’를 개최한다고 밝혔다. ‘유나이트’는 전 세계를 순회하며 열리는 유니티의 대표적인 글로벌 개발자 콘퍼런스이다. 올해는 ‘크리에이트 투데이, 그로우 투모로우(Create Today, Grow Tomorrow)’라는 슬로건으로 진행된다. 이번 ‘유나이트 서울 2025’는 유니티 글로벌 전문가들이 선보이는 유니티 엔진 로드맵과 최신 기능, 다양한 분야를 아우르는 30여 개의 기술 세션 등 다양한 프로그램을 선보일 예정이다.     이번 ‘유나이트 서울 2025’에서 눈 여겨 볼 점은 ‘유나이트 서울X인디 프로젝트’ 프로그램이다. 인디 게임 크리에이터가 주도적으로 참여할 수 있는 특별 프로그램으로, 유니티를 기반으로 직접 개발한 프로젝트에 대한 스피치 및 현장 쇼케이스 기회를 제공한다. 유니티는 이 프로그램을 통해 다양한 상생 모델을 선보이는 한편, 인디 게임 크리에이터가 유저, 전문가와 더 가까이 소통하고 인사이트를 나눌 수 있도록 적극 지원하겠다는 계획이다. 특히, 이 쇼케이스에서 선호도 1위를 차지한 개발자에게는 상금과 향후 ‘유니티 어워드’ 후보 지명 및 유니티 전문가가 직접 프로젝트 개발을 도와주는 특별 프로그램에 선발될 수 있는 기회를 제공한다. ‘유나이트 서울X인디 프로젝트’는 2월 27일까지 지원 가능하다. 유니티 기반으로 개발되어 주목받고 있는 프로젝트의 포스트모템과 최신 유니티 엔진을 활용한 기능 소개 세션도 진행된다. 먼저, 오디세이어 개발 팀이 소울라이크 게임 ‘벨라스터’의 개발기를 공유한다. ‘벨라스터’는 3D 횡스크롤 액션 전투 게임으로, 소규모 개발 팀이 유니티 엔진을 효과적으로 활용하여 개발을 진행한 경험과 방법을 소개한다. MOBA 로그라이크라는 독창적인 장르를 개척한 인디 게임 개발 팀 ‘리자드 스무디’의 심은섭 대표도 연사로 나선다. ‘리자드 스무디’의 대표 프로젝트인 ‘셰이프 오브 드림’의 효율적인 개발을 위해 활용한 AI, 유니티 게이밍 서비스, 멀티플레이 관련 내용 등을 소개할 예정이다. 또한 컴투스의 오민선 그래픽스 및 엔진 프로그래머, 김진홍 테크니컬 아티스트가 유니티 6의 ‘렌더 그래프(Render Graph)’를 활용한 SSAO 커스텀 사례와 ‘유니티 렌더 파이프라인 커스텀 섀도 설루션(URP Custom Shadow Solution)’ 개발 과정을 소개하며, 이를 프로젝트에 효과적으로 적용하는 방법에 대해 설명할 예정이다. 이와 더불어, 혁신적인 프로젝트 개발 및 제작 경험을 보유한 유니티 전문가들이 시각적 효과를 극대화하는 핵심 기술과 노하우를 공유하는 세션도 진행된다. 유니티의 게리 보일(Gary Boyle) 파트너 엔지니어링 매니저는 ‘유니티의 VFX : 모범 사례’라는 주제의 세션에서 유니티의 파티클 시스템인 ‘VFX 그래프’의 활용 사례와 기능 향상 가이드를 선보일 예정이다. 또한, 유니티의 다카하시 케이지로(Keijiro Takahashi) 시니어 애드버킷은 ‘성공적인 유니티 아트 프로젝트를 위한 6가지 강력한 패키지’ 세션을 통해 창의적인 프로세스를 향상시키는 데 유용한 6가지 필수 패키지와 주요 기능을 소개한다. 실제 활용 사례를 기반으로, 이러한 도구들이 프로젝트에서 더 나은 결과를 달성하는 데 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 통찰력을 제공할 예정이다. 유니티 코리아의 송민석 대표이사는 “유니티는 크리에이터들의 자유로운 창작을 돕는 파트너이자 지식과 영감을 나눌 수 있는 커뮤니티”라면서, “유니티로 연결된 수많은 분들과 함께 발전적인 인사이트를 나눌 수 있는 자리를 통해 앞으로도 더욱 많은 게임이 성공을 거둘 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

오라클이 ‘2024 가트너 매직 쿼드런트 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 부문’ 리더로 선정되었다고 밝혔다. 오라클의 컨버지드 데이터베이스 아키텍처는 다양한 데이터 및 애플리케이션 개발 모델에서 엔터프라이즈 데이터 및 AI 워크로드를 활용할 수 있도록 지원한다. 오라클은 자사의 데이터베이스 서비스가 ▲오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database) ▲ 유연한 인터클라우드 및 멀티클라우드 배포 옵션 ▲지속적인 혁신음과 같은 요소를 통해 클라우드-레디 비즈니스 설루션을 지원한다고 소개했다. 오라클 자율운영 데이터베이스는 데이터 기반 애플리케이션 개발 간소화 및 운영 효율성 개선을 지원한다. 오라클 데이터베이스 및 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata)에 내장된 자율운영 데이터베이스는 다양한 워크로드를 위해 설계된 자체 보안 및 자체 튜닝 클라우드 서비스로, 광범위한 기능 세트를 제공해 단일 데이터베이스 플랫폼 내에 최신 데이터 유형 전반을 수용 가능하게 한다. 오라클 데이터베이스는 워크로드의 유연한 클라우드 마이그레이션을 지원한다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)는 AWS(아마존웹서비스), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 데이터센터에 물리적으로 배포되며, 데이터베이스와 애플리케이션 간 저지연성 네트워크 연결을 제공해 오라클 데이터베이스에서 엔터프라이즈 데이터에 손쉽게 연결할 수 있도록 한다. 또한, 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)는 빠르게 변화하는 비즈니스 및 기술 수요를 충족할 수 있도록 지원한다. AI, 생성형 AI, 벡터 처리, JSON 문서 지원, 그래프 분석 뷰, RAFT 기반 복제를 지원하는 글로벌 분산 데이터베이스, 인데이터베이스 SQL 방화벽, 트루 캐시(True Cache : 자동화된 중간 계층 데이터 객체 캐시) 및 로코드 개발 등 다양한 기능의 개선 사항을 제공한다.     오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 “2024년은 오라클이 다시 한 번 혁신적인 다양한 신기능을 선보일 수 있었던 한 해였다”면서, “가트너 리더로 선정된 것은 오라클 데이터베이스의 혁신 속도와 새롭게 소개된 기능 및 서비스, 멀티클라우드 기능을 인정받은 결과라고 믿는다. 오라클 데이터베이스 서비스는 OCI뿐만 아니라 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 환경에서도 제공된다. 이러한 혁신은 오라클 데이터베이스 엔터프라이즈 워크로드를 원하는 곳 어디서나 배포 및 실행할 수 있는 선택지와 유연성을 제공한다”고 전했다.

주요 PLM 소프트웨어 소개   바로 쓸 수 있는 맞춤형 클라우드 PLM, 코너스톤 클라우드 PLM   개발 및 자료 제공 : 코너스톤테크놀러지, 070-7019-9871, www.csttec.com/plm 1. 주요 특징 코너스톤 도면관리에서 아이템(BOM), 설계변경(ECO) 등의 기능을 더한 것이 코너스톤 클라우드 PLM이다. 코너스톤은 PLM을 확장하여 기업이 필요한 솔루션(PMS, SCM, MES, CRM 등)을 지속적으로 추가할 수 있고, 커스터마이징을 통해 고객의 요구사항을 수용할 수 있는 맞춤형 클라우드이다. 코너스톤 홈페이지(www.csttec.com/plm)에 접속하여 30일 무료체험을 할 수 있고 유료로 전환하여 계정당 월 4만원으로 바로 사용할 수 있다. 2. 주요 기능 (1) 도면관리 기능 코너스톤 PLM은 도면관리에서 업그레이드된 솔루션으로, 코너스톤 도면관리에서 제공하는 모든 기능을 포함한다. 자세한 내용은 코너스톤 도면관리의 주요 기능 편을 참조하면 된다. (2) 아이템(BOM) 코너스톤의 아이템은 제품과 부품의 정보를 담는 데이터 단위이며 ERP에서의 자재 또는 품목과 비슷한 개념이다. 아이템은 부품번호, 이름, 사양 등의 속성을 가지며 도면, 성적서 등의 파일을 첨부할 수 있다. 아이템은 BOM(Bill of Material)의 구성요소가 되며 BOM을 기준으로 중량, 원가 등을 롤업하여 분석할 수 있다. BOM은 정전개, 역전개 등의 기능이 제공된다. 엑셀을 활용하여 쉽게 업로드 및 다운로드 역시 가능하다. 필요할 경우 별도의 추가 기능을 사용하여 옵션과 사양도 관리할 수 있다. (3) 설계 변경 이슈(IR), 변경요청(CR), 변경작업(CO) 기능을 통해 제품을 중심으로 한 아이디어의 도출과 정해진 절차와 기준에 따른 검토 절차와 변경검토회의(CRB)를 통한 의사결정, 아이템과 BOM의 변경 내용을 기록하고 변경의 생산 적용까지의 전 과정을 관리할 수 있다. 진행 현황을 실시간으로 조회할 수 있으며 유형별 발생 빈도와 처리 상황을 확인할 수 있는 그래프 및 통계 기능을 제공한다. (4) 프로젝트 관리 코너스톤은 관리자가 프로젝트 유형(템플릿)을 미리 만들도록 하고 있다. 이를 통해 프로젝트를 실행하는 기준과 표준을 설정하고 이를 지속적으로 개선해 갈 수 있다. 관리자는 단계와 단계의 통과기준을 만들고, 간트 등을 이용하여 단계별 하위 업무와 업무별 산출물을 지정한다. 또한, 프로젝트 등급을 지정하여 등급에 따라 수행해야 할 업무를 설정할 수 있다.  이와 같이 관리자가 프로젝트 유형을 등록하면 PM은 프로젝트 유형과 등급을 선택하여 프로젝트를 만들고 팀원을 할당한다. PM이 단계를 시작하면 담당자에게 알림이 발송되며 담당자는 맡은 업무를 수행할 수 있다. 모든 산출물과 성과는 취합되어 대시보드에 표시된다. (5) SCM(공급망 관리) 자재 기능은 아이템과 연계하여 다품일도를 관리할 수 있다. 도면은 동일하나 색상 등의 상세 사양이 다른 경우 등에 효과적으로 대응이 가능하다. 거래처는 자재에 대한 공급회사가 여러 곳인 경우 금액, 구매단위, 납기 등의 정보를 관리하여 합리적인 구매 관리를 지원한다. 사업장(창고) 기능은 자재의 보유량, 주문량 등의 정보를 관리하여 자재 수요에 대응하여 입출고 및 적정 재고를 관리할 수 있도록 도와준다. (6) MES(생산실행시스템) 작업지시(수주)에서 완제품 출하에 이르는 생산 활동을 관리 및 최적화하여 제조 현장의 상태를 투명하게 관리하여 품질 향상과 납기 준수를 지원한다. 제품의 BOM으로부터 제작/구매 목록을 뽑아내고, 제작 항목에 대해 작업흐름 템플릿을 이용하여 작업흐름을 만든 뒤 흐름에 따라 작업자에게 작업을 배정하여 작업이 실행될 수 있도록 한다. 작업 흐름은 실시간으로 추적할 수 있고, 불량 발생 시 원인 분석 및 판정에 따른 후속조치가 이뤄지도록 한다. (7) CRM(고객관계관리) 고객사와 고객, 고객별 영업/마케팅/서비스 활동을 기록하여 고객 데이터를 통합하여 고객 만족과 영업 효율을 높일 수 있도록 지원한다. 커스터마이징을 통해 고객 전용 CRM 사이트를 구성하여 매뉴얼 등의 기술자료, 자주 묻는 질문, AS 및 지원요청 등의 서비스를 제공할 수도 있다. 3. PLM 구축방안 제안 기업이 속한 산업과 환경 그리고 기업 역량에 따라 PLM 구축의 초점과 목표가 조금씩 달라지고 목표가 동일하더라도 중간 목표와 과정은 달라지게 된다. 코너스톤은 고객의 성공적인 PLM 도입을 위해 고객이 컨설팅을 통하여 단계적 범위와 목표를 수립하고 실행하면서 성과와 과제를 확인하며 나아가는 방식을 권장한다. 먼저 도면관리와 PDM 영역의 데이터 관리 체계를 구축하고, 다음으로 업무와 프로젝트를 관리하는 업무 프로세스 관리 체계를, 이후 SCM, MES, CRM 솔루션으로 확장해 나가는 형태가 일반적이다. 4. 커스터마이징과 다양한 구축 옵션 기본으로 제공되는 다양한 환경설정과 옵션 기능이 있지만, 파일이나 아이템 등의 속성과 기능 등을 변경하거나, ERP, MES 등의 Legacy 시스템 연동이 필요할 수 있다. 일반적인 클라우드 솔루션과 달리 코너스톤은 확장이 가능한 형태로 개발되어 커스터마이징을 제공한다. 코너스톤 클라우드를 통해 고객은 별도의 구축비용 없이 PLM을 바로 사용할 수 있으며, 필요할 경우 원하는 기능을 추가할 수 있다. 코너스톤은 클라우드 서비스를 제공하는 기업에 부과되는 정부의 규제와 지침을 준수하여 보안 및 운영 관리를 해마다 개선 및 보완하고 있어 고객들이 더욱 안정적으로 시스템을 활용할 수 있다. 클라우드를 사용할 수 없는 고객을 위해서는 구축형(On-Premise) 옵션과 파일 서버를 고객사에 두는 Hybrid 옵션을 제공하고 있다.   좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

유니티가 오는 2월 17일과 20일 양일간 가산 휴넷캠퍼스와 판교 스타트업캠퍼스에서 ‘유니티 6 로드쇼(Unity 6 Roadshow)’를 개최한다고 밝혔다. ‘유니티 6 로드쇼’는 유니티 6의 주요 기능을 시연하고, 실질적인 인사이트를 공유하기 위해 마련됐다. 행사는 참가자 공통으로 진행되는 ‘유니티 6 오버뷰’ 세션부터 유니티 엔지니어 팀이 최신 기능을 시연하는 ‘데모 딥다이브 세션’으로 진행될 예정이다. 유니티는 각 세션의 말미에는 유니티 기술 전문가 및 개발자와의 심층 질의응답 시간을 마련해 심도 있는 기술적 인사이트를 공유하고, 프로젝트에 필요한 맞춤형 조언을 구할 수 있어 유니티 6에 대한 보다 깊은 이해의 장이 될 것이라고 설명했다.     ‘유니티 6 오버뷰’는 유니티의 양진석 리드 솔루션 엔지니어와 골드메탈 유니티 시니어 애드보킷이 연사로 나선다. 차세대 게임 엔진인 유니티 6의 새로운 기능을 비롯해 개발 효율 및 성과를 극대화하는 실무 활용 노하우에 대해 소개할 예정이다. ‘데모 딥다이브 세션’은 두 개로 나뉘어 동시에 진행된다. 첫 번째 세션은 ‘유니티 6의 GPU 기반 개선된 그래픽 성능’ 및 ‘UPR에 새롭게 추가된 렌더 그래프 및 셰이더 그래프, VFX 그래프 최신 기능’을 주제로 한다. 해당 세션은 유니티의 오지현 APAC 시니어 애드보킷과 박종태 시니어 소프트웨어 디벨롭먼트 컨설턴트가 담당한다. 두 번째 세션은 유니티의 신평호 시니어 테크니컬 어카운트 매니저가 유니티 6의 멀티플레이어 기능, 넷코드 기능 등에 대해 설명한다. 멀티플레이어 센터, 위젯, 플레이모드를 활용해 게임 제작 및 메가시티 메트로 샘플에서의 테스트 및 동작 환경 구축 방법 등을 탐구하는 시간을 가질 예정이다. 이밖에 실습 중심의 트레이닝 세션도 준비했다. 유니티의 이제민 시니어 파트너 엔지니어와 유니티 프로젝트의 성능 최적화 방법을 학습하는 시간으로 구성됐다. 유니티 코리아의 김보영 마케팅 본부장은 “유니티 6는 창작의 한계를 넘어 혁신을 실현할 기회를 제공하는 가장 유니티답고 완전한 설루션”이라며, “이번 로드쇼를 통해 유니티 6로 구현할 수 있는 다양한 가능성을 경험해보길 바란다”고 말했다. 한편, 2024년 10월 출시된 유니티 6는 개발자가 게임의 비주얼을 더욱 효과적으로 제어할 수 있도록 커스터마이징이 가능한 그래픽 렌더링, 전체 게임 개발 수명 주기를 단축하는 간소화된 멀티플레이어 게임 개발, 웹 브라우저에 최적화된 풍부한 게임 제작을 위한 강력한 툴을 제공하고 있다. 또한 유니티는 정식 출시 이후, 제품 및 엔지니어링 리소스를 장기적으로 투입해 기능 세트를 개선하고, 기술 업데이트를 지속하고 있다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 지난 연재를 통해 설명한 생성형 AI 기술을 바탕으로 BIM(건설 정보 모델링) 전문가 시스템을 개발하는 방법을 간단히 알아보도록 한다.    ■ 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   이 글에서는 LLM(대규모 언어 모델)과 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하여 BIM IFC(Industry Foundation Classes) 데이터의 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 BIM 지식 전문가 에이전트를 개발하는 방법을 소개한다. 이런 에이전트는 자연어 기반의 사용자 쿼리를 통해 필요한 정보를 신속하고 정확하게 제공하며, 건설 프로젝트의 전반적인 효율성을 높일 수 있다. 이 글에서 소개하는 방법은 RAG를 이용해 전문가 시스템을 개발하는 여러 가지 대안 중 하나임을 미리 밝힌다. IFC와 같은 포맷을 이용한 RAG와 LLM 사용 기법은 목적에 따라 구현 방법의 차이가 다양하다.    LLM RAG 기반 BIM 전문가 시스템 프로세스 현재 대중적인 목적으로 개발된 LLM 기술인 ChatGPT(오픈AI), Gemini(구글), Llama(메타), Phi(마이크로소프트)는 BIM의 일반적인 지식, 예를 들어 BIM 관련 웹사이트에서 공개된 일반적인 개념 설명, PDF에 포함된 텍스트를 학습한 모델을 제공하고 있다. 다만, 이들 LLM 도구는 BIM 모델링 정보를 담고 있는 IFC와 같은 특수한 데이터셋 파일은 인식하지 않는다. 현재는 PDF같은 일반적인 파일 형식만 검색 증강 생성을 지원하는 RAG 기술을 이용해, 도메인에 특화된 지식 생성을 지원한다. 이는 특정 도메인 지식을 훈련하기 위해 필요한 비용이 너무 과대하며, 도메인 지식을 모델 학습에 맞게 데이터베이스화하는 방법도 쉽지 않기 때문이다. 예를 들어, ChatGPT-4 모델을 훈련할 때 필요한 GPU 수는 엔비디아 A100×25,000개로 알려져 있으며, 학습에 100일이 걸렸다. A100 가격이 수천 만원 수준인 것을 감안하면, 사용된 GPU 비용만 천문학적인 금액이 소모된 것을 알 수 있다.  이런 이유로, LLM 모델을 전체 학습하지 않고 모델 중 작은 일부 가중치만 갱신하는 파인튜닝(fine-tuning), 범용 LLM는 운영체제처럼 사용하여 정보 생성에 필요한 내용을 미리 검색한 후 컨텍스트 프롬프트 정보로서 LLM에 입력해 정보를 생성하는 검색 증강 생성 기술인 RAG이 주목받고 있다. RAG는 <그림 1>과 같은 순서로 사용자 질문에 대한 답변을 생성한다.   그림 1. RAG 기반 BIM 전문가 시스템 작업 흐름(한국BIM학회, 2024)   RAG는 LLM에 입력하는 템플릿에 답변과 관련된 참고 콘텐츠를 프롬프트에 추가하여 원하는 답을 생성하는 기술이다. 이런 이유로, 답변에 포함된 콘텐츠를 처리하고, 검색하는 것이 매우 중요하다. LLM은 입력 프롬프트에 생성에 참고할 콘텐츠를 추가하지 못하면 환각 문제가 발생되는 단점이 있다. 각 RAG 단계는 검색이 가능하도록 데이터셋을 청크(chunk) 단위로 분할(split)하고, 데이터는 임베딩(embedding)을 통해 검색 연산이 가능한 벡터 형식으로 변환된다. 이 벡터는 저장 및 검색 기능을 가진 벡터 데이터베이스(vector database)에 저장된다. 사용자의 질문은 검색 알고리즘을 통해 벡터 데이터베이스에서 가장 근사한 정보를 포함하는 콘텐츠를 얻고, 프롬프트에 추가된 후 LLM에 입력된다. 그 결과 LLM은 원하는 답변을 출력한다. 이를 통해 학습하지 않은 전문 분야의 토큰을 인식하지 못하는 LLM이 원하는 결과를 생성할 수 있도록 한다.   BIM IFC 콘텐츠 데이터 구조 분석 앞서 살펴본 바와 같이 RAG 성능은 입력되는 데이터셋의 특징과 검색 알고리즘에 큰 영향을 받는다. 그러므로, 개방형 BIM 데이터 형식으로 사용되는 IFC의 특징을 분석하여 BIM RAG를 위한 데이터 처리 시 이를 고려한다. IFC 파일 구조는 STEP(ISO 10303), XML 스키마 형식을 준용한다. IFC는 객체지향 모델링과 그래프 모델 구조의 영향을 많이 받았다. 확장성을 고려해 BIM을 구성하고 있는 건축 객체의 부재들, 관계, 속성집합에 Instance ID 및 GUID(Globally 2025/1 Unique IDentifier)와 같은 해시값(hash)을 할당하고, 이들 간의 관계를 해시번호로 참조하여, 거대한 온톨로지 그래프 구조를 정의한다. <그림 2~3>은 이를 보여준다.   그림 2. IFC 객체 그래프 구조(Wall instance)   그림 3. IFC 그래프 구조 표현(강태욱, 2022)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 고퀄리티 애니메이션 제작 워크플로 지원 기능 향상, 하드웨어 레이 트레이싱 기반 시스템 지원 강화, 버추얼 프로덕션을 위한 인카메라 VFX 툴세트 정식 버전 제공, 모바일 게임 개발 위한 모바일 포워드 렌더러의 기능 추가 등     이번에 출시된 언리얼 엔진 5.5는 애니메이션 제작, 버추얼 프로덕션, 모바일 게임 개발 기능이 크게 향상됐고, 렌더링, 인카메라 VFX, 개발자 반복 작업 등 많은 기능들을 정식 버전으로 제공한다. 또한 메가라이트와 같은 한계를 뛰어넘는 흥미롭고 새로운 혁신도 계속해서 선보였다.   애니메이션 언리얼 엔진 5.5는 에디터에서 고퀄리티 애니메이션 제작 워크플로를 지원하는 신규 및 향상된 기능을 제공하여 상황에 맞는 애니메이션을 제작할 수 있어, DCC 애플리케이션을 오가며 작업할 필요성이 줄어들었다. 또한, 애니메이션 게임플레이 제작 툴세트에도 새로운 기능이 추가되었다.   시퀀서 이번 버전에서는 언리얼 엔진의 비선형 애니메이션 에디터인 시퀀서가 크게 개선되어 직관적인 인터페이스를 제공하며, 더 나은 필터링과 속성을 더 쉽게 사용할 수 있게 됐다. 이를 통해 워크플로 피로도를 줄이고 생산성을 높일 수 있다.  또한, 원본이 훼손되지 않는 애니메이션 레이어가 추가되어 기존 DCC 애플리케이션에서만 볼 수 있었던 추가 제어 기능과 유연성을 제공한다. 이제 애니메이션 레이어의 애디티브 또는 오버라이드를 선택하고, 이 레이어의 가중치도 애니메이션할 수 있어 손쉽게 콘텐츠를 관리할 수 있다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   마지막으로, 인터랙티브 시네마틱 도중 플레이어의 선택에 따른 조건부 상태 변경, 게임플레이 시네마틱 내에서 오브젝트를 보다 섬세하게 제어하는 커스텀 바인딩 등과 같은 기능으로 다양한 다이내믹 시네마틱 시나리오를 작동하도록 설정하는 것이 더 쉬워졌다. 또한, 커브를 사용해 시퀀스의 타이밍을 워프하고, 서브시퀀스 또는 샷의 원점을 재배치할 수도 있다.   애니메이션 디포머 컨트롤 릭에서 애니메이션을 적용할 수 있는 애니메이션 디포머를 만들어 클릭 한 번으로 시퀀서의 캐릭터에 쉽게 적용할 수 있는 기능이 추가되어, 접촉 디포메이션이나 더 나은 카툰 스타일의 스쿼시 앤 스트레치(찌그러짐과 늘어남)같은 더욱 사실적인 애니메이션 이펙트를 제작할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   또한, 애니메이터 키트 플러그인에는 래티스, 카메라 래티스, 스컬프팅 등 기본 디포머 기능과 함께 바로 사용할 수 있는 다양한 컨트롤 릭이 포함되어 있으며, 애니메이션에 사용하거나 자신만의 릭으로 구동되는 디포머 또는 헬퍼 릭을 제작하는 데 예제로 활용할 수 있는 유틸리티 컨트롤 릭도 제공된다.   모듈형 컨트롤 릭 모듈형 컨트롤 릭(modular control rig)은 다양한 UI 및 UX 개선, 새로운 사족 보행 및 비클 모듈 그리고 기본 이족 스켈레톤 유형에 대한 지원과 함께 베타 버전으로 제공된다. 또한, 스켈레탈 에디터는 이제 더 빠르고 간소화된 페인팅 워크플로 및 가중치 편집 등 다양한 개선 사항과 함께 정식 버전으로 만나볼 수 있다.   메타휴먼 애니메이터 언리얼 엔진용 메타휴먼 플러그인 중 하나인 메타휴먼 애니메이터도 이번 버전에서 대폭 업그레이드됐다. 처음에는 실험 단계 기능으로 도입되었으나, 이제 오디오만으로도 얼굴 상단 부분의 표정 추론을 포함하여 고퀄리티의 페이셜 애니메이션을 생성할 수 있다. 이 로컬 오프라인 설루션은 다양한 음성 및 언어와 함께 작동되며, 다른 메타휴먼 애니메이터 입력과 함께 일괄 처리 및 스크립팅할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   뮤터블 캐릭터 커스터마이제이션 런타임에 동적으로 변경되는 콘텐츠를 개발하는 게임 개발자에게 큰 도움을 제공할 뮤터블(mutable) 캐릭터 커스터마이제이션 시스템이 새롭게 추가됐다. 이 시스템은 캐릭터, 동물, 소품, 무기 등의 다이내믹 스켈레탈 메시, 머티리얼, 텍스처를 생성하는 동시에 메모리 사용량을 최적화하고 셰이더 비용과 드로 콜 수를 줄여준다. 런타임에 콘텐츠를 수정하는 네이티브 툴과는 달리, 뮤터블에서는 많은 파라미터와 텍스처 레이어, 복잡한 메시 상호작용, GPU에 부하가 큰 텍스처 효과 등을 처리할 수 있는 심층적인 커스터마이징을 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   선택기 선택기도 정식 버전으로 제공된다. 복잡한 로직을 작성할 필요 없이 게임 상황에 따라 재생할 애니메이션을 선택할 수 있는 이 프레임워크는 이제 거의 모든 유형의 애셋을 지원하며, 단순한 랜덤 선택기부터 수천 개의 애니메이션을 관리하는 데이터베이스 기반의 로직까지 다양한 수준의 복잡성을 처리할 수 있다. 이러한 기능은 업데이트된 게임 애니메이션 샘플 프로젝트에서 사용해 볼 수 있다.   렌더링 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5의 높은 리얼타임 렌더링 퍼포먼스와 퀄리티를 제공하기 위해 지속적으로 노력하고 있다.   루멘 하드웨어 레이 트레이싱(Hardware Ray Tracing, HWRT) 기반 시스템에 많은 향상이 이루어지면서, 이제 하드웨어 지원을 제공하는 플랫폼에서 루멘을 60Hz로 실행할 수 있다. 이러한 개선을 통해 패스 트레이서 및 라이트 베이킹의 퍼포먼스와 기능도 향상될 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   패스 트레이서 물리적으로 정확한 DXR 가속 프로그레시브 렌더링 모드인 패스 트레이서는 이제 정식 버전으로 제공되어 비선형 애플리케이션 또는 모든 기능을 갖춘 실사 레퍼런스 이미지의 최종 픽셀을 제작할 때 높은 퀄리티를 제공한다. 이번 버전에서는 퍼포먼스 및 퀄리티 개선, 리눅스 지원, 스카이 애트머스피어 및 볼류메트릭 클라우드 등 다른 모든 정식 버전 기능을 지원한다.   ▲ Audi e-tron GT 모델(이미지 제공 : Audi Business Innovation)   서브스트레이트 언리얼 엔진 5.2에서 실험 단계로 선보인 머티리얼 제작 프레임워크인 서브스트레이트가 베타 버전으로 전환되어, 언리얼 엔진이 지원하는 모든 플랫폼과 기존 머티리얼의 모든 기능이 지원된다. 리얼타임 애플리케이션을 위해 최적화하는 작업이 진행 중이며, 선형 머티리얼 제작에는 정식으로 사용할 수 있다. 룩 개발 아티스트는 이 강력하고 유연한 프레임워크를 활용하여 오브젝트의 룩 앤 필을 더 제어할 수 있다.   무비 렌더 그래프 언리얼 엔진 5.4에서 실험 단계로 도입되었던 무비 렌더 그래프(Movie Render Graph, MRG)도 이번 버전에서 베타 버전으로 전환된다. 그래프 기반의 환경 설정 워크플로에 많은 노력을 통해 커스텀 EXR 메타데이터를 사용하는 기능, 컬렉션의 스포너블 지원과 같은 초기 사용자의 피드백을 기반한 개선점 그리고 오브젝트 ID 지원과 같은 기존 프리셋 구성의 호환성 향상 등을 제공한다. 또한, 이제 MRG의 렌더 레이어 기능에서 반투명 오브젝트, 나이아가라 FX, 불균질 볼륨, 랜드스케이프, 스카이 스피어를 사용할 필요가 없는 스카이 애트머스피어 등을 포함해 모든 애셋 유형을 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   마지막으로, MRG는 신규 실험 단계 기능인 패스 트레이서용 스파시오 템포럴 디노이저(denoiser)를 제공해 선형 시퀀스에 고퀄리티의 결과를 출력할 수 있다.   메가라이트 언리얼 엔진 5.5에서는 새로운 실험 단계 기능인 메가라이트를 미리 만나볼 수 있다. ‘빛의 나나이트’라고 불리는 메가라이트를 사용하면 신에 제약 없이 다이내믹한 그림자를 만드는 수백 개의 라이트를 추가할 수 있다. 이를 통해 라이팅 아티스트는 이제 콘솔과 PC에서 소프트 섀도와 함께 텍스처가 적용된 에어리어 라이트, 라이트 함수, 미디어 텍스처 재생, 볼류메트릭 섀도를 자유롭게 사용해 볼 수 있어 성능보다는 예술적인 부분에 집중할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   버추얼 프로덕션 언리얼 엔진은 버추얼 프로덕션을 위한 인카메라 VFX(ICVFX) 툴세트를 통해 전 세계 영화, TV, 광고 등 수많은 제작을 지원하고 있다. 언리얼 엔진 5.5는 여러 버전에 걸친 축적된 노력을 통해 ICVFX 툴세트를 정식 버전으로 제공하며, 버추얼 프로덕션 및 시각화를 위한 다른 기능도 향상되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   SMPTE 2110 언리얼 엔진의 SMPTE 2110 지원이 대표적인 예로, 이번 출시에서는 ICVFX 프로젝트의 요구사항에 맞춰 수많은 안정성 개선, 프레임록 손실 자동 감지 및 복구, 타임코드로 PTP 지원 추가, 2110 미디어에 대한 OCIO 지원, IP 비디오 신호 흐름에 대한 개선이 이뤄졌다.   카메라 캘리브레이션 카메라 캘리브레이션 솔버 역시 언리얼 엔진 5.5에서 정식 버전으로 제공되어, 렌즈 및 카메라 파라미터 추정 정확도가 크게 향상되었다. 이 작업을 바탕으로 이제 모든 카메라에 오버스캔이 내장되어, 렌즈 왜곡을 렌더링하거나 포스트 프로세싱 단계에서 카메라 셰이크 추가 등을 지원한다.    버추얼 스카우팅 언리얼 엔진 5.4에서 처음 도입된 버추얼 스카우팅 툴세트가 정식 버전으로 업데이트됐다. 이제 OpenXR 호환 HMD(오큘러스 및 밸브 인덱스 기본 지원)를 사용해 강력한 경험을 곧바로 활용할 수 있으며, 광범위한 API를 통한 새로운 커스터마이징도 제공한다. 이 툴세트에서는 새로운 VR 콘텐츠 브라우저와 애셋 배치, 블루프린트로 커스터마이징할 수 있는 트랜스폼 기즈모, 색상 보정 뷰파인더 등이 더욱 향상되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   컬러 그레이딩 패널 이전에는 ICVFX 에디터에서만 제공됐던 컬러 그레이딩 패널이 이제 언리얼 에디터의 일반 기능으로 사용할 수 있게 돼, 모든 언리얼 엔진 신에서 창의적으로 컬러를 보정할 수 있는 풍부하면서도 아티스트 친화적인 인터페이스를 제공한다. nDisplay로 작업하는 사람들만이 아니라 모든 아티스트에게 향상된 컬러 그레이딩 경험을 제공하는 이 패널은 포스트 프로세스 볼륨, 시네 카메라 및 색 보정 영역도 지원한다.    DMX 버추얼 프로덕션뿐만 아니라 방송 및 라이브 이벤트에도 적용할 수 있는 언리얼 엔진의 DMX 테크 스택 또한 정식 버전이 되어 향상된 컨트롤 콘솔, 픽셀 매핑, 컨플릭트 모니터를 제공한다. 또한, 이번 버전에서는 GDTF 규격을 DMX 플러그인에 추가하여 GDTF 및 MVR을 지원하는 제어 장치와 소프트웨어의 지원을 추가하는 등의 다양한 개선 사항을 제공한다.   모바일 게임 개발 언리얼 엔진은 플랫폼 측면에서도 모바일 및 크로스 플랫폼 AAA 게임 개발을 위한 최고의 엔진이 되고자 모바일 지원에 지속적으로 노력을 기울이고 있다. 모바일 포워드 렌더러에는 플랫폼의 비주얼 퀄리티를 높일 수 있는 다양한 신규 기능이 추가되었다. 또한, 이제 D-버퍼 데칼, 렉트 에어리어 라이트, 캡슐 섀도, 포인트 및 스포트라이트용 무버블 IES 텍스처, 볼류메트릭 포그, 나이아가라 파티클 라이트가 지원되며, 모바일 포워드와 디퍼드 렌더러 모두 스크린 스페이스 리플렉션을 사용할 수 있다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   뿐만 아니라 언리얼 엔진 5.4에서 도입된 런타임 자동 PSO(Pipeline State Object) 프리캐싱이 이제 기본 활성화되어, 수동 PSO 수집 워크플로에 대한 쉽고 빠른 대안을 제공한다. 모바일 프리뷰어의 경우 특정 안드로이드 디바이스 프로필을 캡처 및 프리뷰하는 기능과 반정밀도 16비트 플로트 셰이더를 에뮬레이션하여 오류를 쉽게 확인하고 대응할 수 있는 기능 등의 다양한 개선이 이뤄졌다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   개발자 반복 작업 언리얼 엔진 5.5를 통해 개발자의 빠른 반복 작업과 효율이 더 높은 퀄리티의 결과물을 만든다는 점을 잘 알고 있는 에픽게임즈는 크리에이터 경험의 규모와 비전을 충족하기 위해 언리얼 엔진의 데이터 처리 파이프라인을 지속적으로 발전시키고 있다. 언리얼 엔진 5.4에서 선보인 최적화된 신규 캐시 데이터 스토리지 및 네트워크 커뮤니케이션 아키텍처인 언리얼 젠 서버(Unreal Zen Server)가 이제 정식 버전으로 제공되어 공유 파생 데이터 캐시(Derived Data Cache, DDC)로 사용될 수 있다. 또한, 이번 버전에서는 젠 서버가 PC, 콘솔, 모바일 등의 타깃 플랫폼으로 쿠킹된 데이터의 스트리밍을 지원한다. 실험 단계로 도입된 이 신규 기능으로 개발 중에도 콘솔이나 모바일 등의 타깃 플랫폼에서 게임이 어떻게 보이고 작동하는지 보다 빠르고 쉽게 평가할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   이외에도 에디터 시스템과 쿠킹 프로세스에 최적화된 애셋 로딩 경로를 제공하는 언리얼 젠 로더, 더 빠른 C++ 및 셰이더 컴파일을 제공하는 언리얼 빌드 액셀러레이터(Unreal Build Accelerator, UBA), 더욱 효율적이고 확장 가능한 개발 워크플로를 제공하는 언리얼 호드 지속적 통합(CI) 및 원격 실행 등 다양한 기능을 이번 버전에서 정식 버전으로 제공한다.(UBA는 윈도우 호스트 머신에서 정식 버전으로 제공되며, 타 플랫폼에서는 현재 베타 단계로 제공된다.)   팹 통합 정식으로 출시된 새로운 통합 콘텐츠 마켓플레이스 팹(Fab)이 언리얼 엔진 5.5에 통합되어 퀵셀 메가스캔과 같은 개별 애셋을 신으로 직접 드래그 앤 드롭 할 수 있으며, 팹의 애셋 팩을 콘텐츠 브라우저에 추가할 수도 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.