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통합검색 "파이프"에 대한 통합 검색 내용이 708개 있습니다
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한국BIM학회, 지능형 건설을 주제로 국제 심포지엄 개최
한국BIM학회(KIBIM)가 오는 11월 14일 한국과학기술회관에서 ‘KIBIM 2025 국제 심포지엄’을 개최한다. ‘스마트를 넘어 : 지능형 건설의 부상(Beyond Smart : The Rise of Intelligent Construction)’을 주제로 열리는 이번 심포지엄은 AI, 빅데이터, 디지털 트윈, 로보틱스 등 첨단 기술이 건축·건설 산업에 접목되는 현시점에서 지능형 건설의 현재와 미래 방향을 탐구하기 위해 마련됐다. 한국BIM학회의 추승연 회장은 “지속가능성, 안전, 생산성 문제를 해결하기 위한 통찰과 전략을 공유하는 뜻깊은 자리가 될 것”이라고 전했다. 심포지엄에서는 글로벌 전문가의 기조연설이 진행된다. ▲타이거 그룹(Tiger Group)의 수하일 알 라이에스(Suhail Al Rayes) 전무이사가 ‘두바이 메가 프로젝트를 위한 지능형 시스템’을 소개하고 ▲구글의 버나드 크레스(Bernard Kress) XR 엔지니어링 디렉터는 ‘스마트 건설을 위한 스마트 안경 및 증강 현실 헤드셋’ 활용 방안을 공유한다. ▲오토데스크코리아의 오찬주 대표는 ‘AECO(설계·엔지니어링·건설·운영) 산업을 위한 연결된 미래’라는 제목으로 AI와 클라우드 기반의 ‘성과 기반 BIM’을 소개한다. 오후 행사는 ▲국토교통부, 한국공항공사, 국가철도공단 등이 공공 발주기관의 BIM 적용 전략과 성과를 발표하는 ‘공공 부문의 BIM 리더십’ 특별 세션 ▲한양대학교, 인하대학교, 연세대학교, 성균관대학교에서 AI 기반 시뮬레이션과 생성형 AI를 활용한 구조계산 자동화 기술 등을 소개하는 ‘스마트 건설의 기반’ 세션 ▲네이버랩스, BLUA, 대우건설, COWI에서 데이터와 파이썬, AI를 활용한 BIM 데이터 검증 프레임워크 등을 소개하는 ‘건축 환경을 위한 AI 및 자동화’ 세션 ▲옵티콘, 현대건설, 수성엔지니어링 등에서 효율적인 BIM 파이프라인 구축 사례 및 디지털 전환 시대 건설 산업의 역할에 대해 공유하는 ‘건설 분야 디지털 전환’ 세션 등 네 개의 세션으로 나뉘어 진행된다.  
작성일 : 2025-10-27
SAP, 연례행사 ‘SAP 커넥트’에서 AI 기반 비즈니스 스위트 선보여
SAP가 10월 6일부터 3일간 미국 라스베이거스에서 새롭게 선보인 연례행사 ‘SAP 커넥트(SAP Connect)’를 개최했다고 밝혔다. SAP는 이번 행사에서 AI, 데이터 및 애플리케이션의 통합이 어떻게 비즈니스 가치를 창출하는지를 선보였다. 특히 이번 발표에서 ▲인간과 협력해 성과를 높이는 쥴(Joule)의 역할 기반 AI 어시스턴트 네트워크 ▲더 깊은 인사이트를 제공하는 확장형 데이터 생태계 ▲공급망 리스크를 사전에 예측하는 소프트웨어 등의 설루션을 공개하며, 비즈니스 운영 방식에 대한 새로운 혁신을 제시했다.     SAP는 비즈니스 스위트의 가치 창출 중심에 있는 핵심 AI 엔진으로서 쥴의 차세대 단계를 공개했다. SAP 비즈니스 스위트 전반의 애플리케이션과 데이터를 기반으로, SAP는 쥴에 새로운 세대의 역할 인식형 어시스턴트를 도입했다. 각 어시스턴트는 특정 비즈니스 역할을 수행하는 사람과 함께 협업하도록 설계됐으며, 쥴의 어시스턴트는 업무에 적합한 에이전트를 활용해 이를 구성, 조율 및 관리함으로써 인간이 보다 높은 수준의 인사이트와 생산성을 발휘하는 데 집중할 수 있도록 한다. 특히 전문화된 쥴 에이전트(Joule Agent) 라이브러리는 특정 기능 내에서 복잡한 워크플로를 수행하도록 설계되어 쥴의 어시스턴트를 지원한다. 피플 매니저 어시스턴트(People Manager Assistant)는 보상 이상 징후와 같은 문제를 발견하고 해결하는 데 도움을 주는 새로운 피플 인텔리전스 에이전트(People Intelligence Agent)를 포함한 전문 에이전트 팀을 조율해 관리자가 성과를 이끌 수 있도록 지원한다. 또한 새롭게 선보이는 재무 계획 어시스턴트(Financial Planning Assistant)는 현금 흐름을 최적화하고 이자 수익을 높이는 새로운 현금 관리 에이전트(Cash Management Agent)를 포함한 전문 에이전트 그룹의 도움을 받아 재무 담당자가 효율성을 높일 수 있도록 돕는다. 이처럼 새로운 역할 인식형 AI 어시스턴트는 개별 비즈니스 영역에서 성과를 향상시키기 위해 사람과 협력할 뿐 아니라, 복잡한 전사적 문제를 해결하기 위해 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 함께 해결한다. 데이터는 AI 혁신의 원동력이지만, 여전히 여러 시스템에 분산되어 있는 경우가 적지 않다. SAP는 이번 행사에서 이러한 장벽을 없애기 위해 SAP 비즈니스 데이터 클라우드 커넥트(SAP Business Data Cloud Connect : SAP BDC 커넥트)를 선보였다. SAP BDC 커넥트는 SAP BDC를 파트너 플랫폼과 안전하게 연결해, 조직과 기술의 경계를 넘어 비즈니스 데이터 제품이 양방향으로 오갈 수 있도록 지원한다. 아울러 제로 카피 공유(zero-copy sharing) 방식으로 데이터는 SAP 시스템 내에 안전하게 보관되면서도 고객의 기존 데이터 플랫폼에서 즉시 액세스할 수 있으며, 비용이 많이 드는 복제 없이도 비즈니스 맥락을 그대로 유지할 수 있다. 그 결과, 사일로는 줄어들고, 데이터 파이프라인은 단순해지며, 중복은 사라지고, 필요한 시점과 장소에 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 제공할 수 있다. 또한 SAP는 데이터브릭스(Databricks)와 구글 클라우드(Google Cloud)가 SAP BDC 커넥트를 지원하는 첫 공식 파트너이며, 향후 더 많은 파트너가 추가될 예정이라고 밝혔다. SAP 데이터브릭스(SAP Databricks)는 지난 2월 SAP BDC 내의 데이터 서비스로 유지될 것이라고 발표한 바 있으며, SAP BDC 커넥트는 개방형 데이터 생태계 전반에 걸쳐 이러한 혜택을 확장했다. 이번 파트너십은 고객에게 분석 및 AI를 위한 데이터 제품에 대해 더욱 신속하게 접근할 수 있고, 원천 데이터에서 실시간 비즈니스 성과로 전환하는 과정을 한층 빠르고 간단하게 수행할 수 있도록 지원한다. SAP의 차별화된 가치 제안의 핵심은 데이터가 생성되고 AI 기반 인사이트를 경험하는 엔터프라이즈 애플리케이션이다. SAP 공급망 오케스트레이션(SAP Supply Chain Orchestration)은 쥴의 역량과 실시간 지식 그래프를 결합한 새로운 AI 네이티브 설루션으로, 여러 단계의 공급업체까지 실시간 위험을 감지하고 이에 대한 대응을 효과적으로 조율한다. 이를 통해 고객은 비용을 절감하고 공급망을 원활하게 유지할 수 있다. SAP 인게이지먼트 클라우드(SAP Engagement Cloud)는 새로운 고객 경험 설루션으로, 비즈니스에 중요한 맥락을 활용하여 고객, 공급 업체 및 기타 이해관계자 전반에 걸쳐 상호작용을 개인화한다. 또한 이번 행사에서는 차세대 SAP 아리바(SAP Ariba) 조달 제품군이 조달부터 공급업체 관리에 이르기까지 지출 관리의 모든 단계에 인텔리전스를 제공하는 AI 네이티브 설루션으로 주목받기도 했다. SAP의 무하마드 알람(Muhammad Alam) 제품 엔지니어링 총괄 및 이사회 임원은 “불확실성이 일상이 된 시대에 기업이 성장하기 위해서는 최고의 애플리케이션을 단순히 조합하는 것 이상의 접근 방식이 필요하다”면서, “이번 행사에서 발표한 내용은 AI, 데이터 및 애플리케이션이 하나로 결합되어 더 나은 의사결정, 더 빠른 실행, 그리고 확장할 수 있는 혁신을 주도하는 SAP 비즈니스 스위트(SAP Business Suite)의 강력한 힘을 보여준다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-13
프로세스 자동화 Ⅲ - 유로 형상 설계 최적화
최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (8)   이번 호에서는 파이프 유로 형상 설계 최적화를 위해 NX CAD와 심센터 스타-CCM+(Simcenter STAR-CCM+)를 사용하여 CAD 치수 변수를 수정하며 유동해석의 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 과정을 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   이번에 사용할 심센터 스타-CCM+는 2006년에 첫 버전이 공개되었으며, 통합된 환경과 클라이언트-서버 접근 방식은 당시의 CFD 해석 방법에 새로운 패러다임을 제시했다. 첫 출시 이후 주요 기능이 빠르게 확장되었는데, 대표적으로 코드의 기반이 되는 ‘메시 파이프라인(mesh pipeline)’과, 산업용 CFD 최초로 다면체(polyhedral) 메시 기술을 도입한 점이 큰 변화였다. 2010년에는 컴퓨팅 하드웨어의 가격이 저렴해지는 반면, 라이선스 비용이 하드웨어 활용의 제약이 된다는 시장의 목소리를 반영해 ‘파워 세션(Power Session) 라이선스’를 도입하였고, 이를 통해 하나의 고정 비용으로 무제한 코어에서 대규모 병렬 해석을 수행할 수 있게 되어, 소프트웨어 사용 비용과 하드웨어 활용 간의 한계를 완전히 해소하는 사용 환경을 마련하였다. 2012년에는 업계 최초로 ‘오버셋 메시(overset meshes)’ 기능을 도입해 실제 현장에서 움직이는 격자 기반 해석을 더욱 직관적으로 구현할 수 있게 되었고, 2015년에는 산업용 CFD를 넘어 유체-구조 연성 등 진정한 다중물리 해석을 지원하기 위해 유한요소(finite elements) 해석 솔버를 통합했으며 전자기 해석까지 기능을 확장했다. 오늘날 스타-CCM+는 자동화 기능, 설계 탐색 도구, 포괄적인 다중물리 해석, 그리고 산업을 선도하는 데이터 분석 및 협업형 가상현실 환경까지 지원하며 그 성장을 지속하고 있다. 그 외에도 다양한 혁신적 진보를 이루었지만, 이 내용만으로도 지난 짧은 기간 내 스타-CCM+가 얼마나 빠르게 발전했는지 잘 보여준다고 할 수 있다.   그림 1   프로세스 자동화 다분야 설계 최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization) 수행 시 설계 및 분석에서 효율적인 데이터 교환 및 프로세스 연동이 필수이므로, 데이터를 신속하고 정확하게 받기 위해서는 다이렉트 인터페이스 포털(Direct Interface Portal)이 필요하다. HEEDS(히즈)에서는 심센터 스타-CCM+를 위한 포털(Portal)을 제공하므로 빠른 설정이 가능하다. 그림 2는 HEEDS에서 제공하는 다양한 설루션의 다이렉트 인터페이스 포털 목록이다.   그림 2   <그림 3>은 파이프 유로 설계 최적화 자동화 워크플로의 주요 단계와 각 툴의 역할을 요약한다.   그림 3   첫째, NX_CAD 포털에서는 HEEDS가 NX CAD의 파트 파일(*.prt)을 NX Expressions를 활용하여 변수(치수 등)를 자동으로 수정한다. 수정된 파이프 형상이 파라솔리드(parasolid) 형식(*.x_t)으로 내보내지는데, 이 파일에는 해석에 필요한 Named Face(경계면) 정보를 포함한다. 둘째, STAR-CCM+ 포털에서는 스타-CCM+ 해석 파일(*. sim)이 전달받은 신규 형상(*.x_t)을 읽고, 메시 업데이트와 경계조건 수정이 자동으로 적용된다. 이후 유동 해석이 수행된 뒤, 결과값은 HEEDS가 자동 추출한다. <그림 3>은 NX CAD와 스타-CCM+ 간의 입력/출력 파일 흐름, 형상 전송, 변수-응답 데이터 매핑 관계를 시각적으로 정리한다. 이처럼 각 단계를 자동화로 설정하면 설계 변수 변경부터 해석 실행 및 결과 평가까지 전체 최적화 과정을 빠르고 효율적으로 반복할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
[케이스 스터디] 언리얼 엔진으로 향상된 HMI 경험 구축
자동차 HMI 기술 브랜드 실리 아우토   핀란드에 본사를 둔 실리 아우토(Siili Auto)는 일반 소비자에게는 다소 낯설 수 있지만 메르세데스 벤츠, 현대, BMW와 같은 자동차 OEM과 1티어 기업에게는 최신 휴먼 머신 인터페이스(HumanMachine Interfaces : HMI) 기술과 연계된 브랜드로 알려져 있다.현재 에픽게임즈의 골드 서비스 파트너인 실리 아우토는 HMI 개발에 언리얼 엔진을 사용한 경험을 공유했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   실리 아우토는 디지털 계기판, 인포테인먼트 시스템, 헤드업 디스플레이(Heads-Up Displays : HUD), 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 등 오늘날 최신 자동차에서 기대할 수 있는 다양한 시각적 기능을 구현하는 기술을 제공하고 있다. 실리가 설계하거나 개발에 참여한 HMI는 현재 전 세계 도로를 달리는 3000만 대 이상의 차량에 탑재되어 있기 때문에, 이미 꽤 많은 사람이 실리의 기술을 경험해 보았을 것이다. 실리 아우토가 언리얼 엔진에 처음 끌린 이유는 그래픽 퀄리티와 개발의 편의성이었지만, 곧 개발 기간을 획기적으로 줄이면서도 사용자 경험을 향상시킬 수 있다는 점을 알게 됐다.   ▲ ‘Siili Auto | 스포트라이트 | 언리얼 엔진’ 영상   언리얼 엔진으로 개발 기간 단축 언리얼 엔진은 실리 아우토의 시간과 비용을 절감하는 데 도움을 주었으며, 그 중 가장 대표적인 변화가 바로 개발 주기의 단축이다. 실리 아우토의 야미 얘르비외(Jami Järviö) CSM겸 파트너 매니저는 “예전에는 디자이너가 UI와 그 흐름, 그래픽 요소를 다른 툴에서 일일이 정의해야 했다. 그러나 개발자는 실제 HMI를 설계하고 테스트하기 위해 전혀 다른 툴을 사용했다. 그러다 보니 디자인과 실제 구현 사이의 차이를 확인하고, 그에 따라 수많은 버그를 보고해야 했다. 게다가 UI는 계속 업데이트되고 새로운 디자인이 추가되면서 이런 사이클이 끊임없이 반복됐다”고 말했다. 그 결과 전체 디자인 사이클은 약 5년이 걸렸다. 그러나 이제는 디자인 팀과 개발 팀 모두 언리얼 엔진으로 작업하면서 이 주기가 3년으로 단축됐다. 얘르비외는 “블루프린트를 활용하면 디자인부터 테스트까지 개발 속도를 크게 높일 수 있다”면서, “특히 언리얼 엔진에서 디자인할 때 전체 파이프라인의 효율이 크게 향상된다”고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   효율성을 위한 노력 실리 아우토 팀은 언리얼 엔진을 디자인과 개발을 아우르는 툴로 사용하면서 전체 워크플로를 한층 더 효율적으로 만들 수 있었고, 언리얼 인사이트를 활용해 한 단계 더 발전할 수 있었다. 얘르비외는 “우리는 언리얼 인사이트 툴을 사용해 소프트웨어가 하드웨어에서 어떻게 성능을 내는지 측정한다. 보통은 실행 속도, 초당 프레임 수를 측정하고, 문제가 발생하면 메모리 사용량과 CPU 및 GPU 드로 콜도 확인한다. 그리고 문제가 발견되면 코드를 수정하고 하드웨어에서 다시 테스트한다”고 전했다. 또한, “언리얼 엔진의 소스 코드에 접근할 수 있다는 점이 문제 해결과 커스터마이징 모두에서 핵심 역할을 한다. 팀이 원하는 방식으로 코드를 자유롭게 수정할 수 있다는 사실은 HMI 개발에 있어서 무엇보다도 바꿀 수 없는 가치”라고 덧붙였다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   손쉬운 통합 언리얼 엔진을 기존 파이프라인에 손쉽게 통합할 수 있다는 점도 실리 아우토에게 플러스 요인이었다. 언리얼 엔진이 C++ 기반이었기 때문에 하드웨어에 임베딩하는 데 거의 문제가 없었다. 얘르비외는 “우리는 강력한 C++ 역량을 기본적으로 갖추고 있었기 때문에 이것은 우리에게는 보너스가 되었다”고 말했다. 이처럼 각각의 장점만 보더라도 언리얼 엔진은 실리 아우토에게 좋은 선택이었지만, 얘르비외는 HMI가 개별적인 요소 이상의 역할을 한다고 강조했다. 운전자에게 브랜드화된 경험을 제공하기 위해서는 모든 것이 함께 어우러져야 한다는 것이다. 그는 “그 차가 감성을 불러일으켜야 하는 차인지, 아니면 일상적인 운행에 최적화된 차인지가 중요하다. 언리얼 엔진의 역량을 활용하면 브랜딩, 감성, 전반적인 사용자 경험까지 모두 구현할 수 있다”고 답했다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
매스웍스, ETRI의 직교형 레이더 신호 개발에 FPGA 워크플로 지원
매스웍스는 한국전자통신연구원(ETRI)이 매스웍스의 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용하여 직교형 레이더 신호 송수신용 실시간 신호처리 모듈을 개발했다고 발표했다. 이 모듈은 내셔널인스트루먼트(NI) FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반 레이더 에뮬레이션 동작을 가속화한다. ETRI 입체통신연구소의 전파연구본부는 소출력 레이더 시스템에서 동작하는 직교형 레이더 신호 송수신이라는 복잡한 신호 처리 과제를 해결하기 위해, 매트랩과 시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계(MBD) 접근 방식을 도입했다. 이를 통해 알고리즘을 시스템 수준에서 설계하고 검증한 뒤 자동 HDL 코드 생성과 하드웨어 구현까지 가능해졌으며, FPGA 기반 실시간 처리 시스템의 개발 효율성과 구현 정확도를 동시에 향상시켰다. 실시간 신호처리 모듈을 개발하는 과정에서 ETRI 연구팀은 그래픽 프로그래밍 환경을 이용한 기존의 CPU 기반 실행 방식만으로는 정해진 시간 내에 다중 신호를 동시에 분석하고 처리해야 하는 성능 요구사항을 충족할 수 없음을 확인했다. 신호 간섭을 줄이기 위한 정합 필터 뱅크(matched filter bank)와 같은 병렬 처리 알고리즘은 실시간 실행이 필요했고, 직교 신호 수신기는 파이프라인 구조로 구현되어야 했다. 이에 연구팀은 이러한 성능 목표 달성을 위해 NI FPGA로의 전환이 필수라고 판단했다. 그러나 매트랩 알고리즘을 HDL 코드로 변환하는 과정은 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬웠으며, 특히 알고리즘이 변경될 때마다 수동으로 코드를 업데이트해야 하는 문제가 있었다.  또한, 알고리즘과 HDL 코드 간의 구조적 불일치로 인해 디버깅 과정이 복잡해졌다.     이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 알고리즘을 시뮬링크 모델로 변환한 후 HDL 코더(HDL Coder)를 통해 HDL 코드를 자동 생성하는 워크플로를 선택했다. 이러한 접근 방식을 통해 아키텍처, 고정소수점 데이터 타입, 구현 방법 등 FPGA 구현을 위한 다양한 설계 옵션을 쉽게 평가할 수 있었다. 또한 매스웍스의 HDL 베리파이어(HDL Verifier)를 활용해 생성된 HDL 코드와 원본 알고리즘의 동작을 코시뮬레이션을 통해 비교함으로써, 시스템 수준에서의 동작 검증과 성능 테스트를 효과적으로 수행했다. ETRI는 기존의 수동 코딩 워크플로 대비 HDL 코드 구현과 검증에 소요되는 시간과 노력을 약 50% 절감할 수 있었다. 더 나아가, 알고리즘 설계자와 하드웨어 엔지니어 간의 워크플로를 통합하여 반복 작업을 줄이고 인적 오류를 최소화했다. ETRI는 머신러닝 기반 알고리즘이 포함된 향후 프로젝트에서도 동일한 방식으로 HDL Coder를 활용한 자동 코드 생성을 적극 적용할 계획이다. 한국전자통신연구원 전파연구본부의 책임연구원인 김형중 박사는 “매트랩 펑션 블록(MATLAB Function blocks)을 사용하면 주요 알고리즘 코드 대부분을 별도 작업 없이 그대로 사용할 수 있어 특히 유용하다”면서, “HDL 전문 지식이 없어도 HDL 코더를 사용해 알고리즘을 HDL 코드로 쉽게 변환할 수 있었다”고 설명했다. 매스웍스코리아의 정승혁 애플리케이션 엔지니어는 “한국전자통신연구원의 직교형 레이더 신호 개발에서복잡한 신호처리 알고리즘을 FPGA 하드웨어로 효율적으로 구현하는 데 매트랩과 시뮬링크가 핵심 역할을 했다. 이번 성과는 매스웍스의 모델 기반 설계 접근법이 한국의 첨단 연구개발 프로젝트에서 실질적인 혁신을 가능하게 한다는 것을 보여준다”면서, “매스웍스는 앞으로도 한국의 선도적인 연구기관들과 지속적인 협력을 통해 차세대 기술 개발에 적극 지원할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-09-25
엔비디아, 3D 객체를 빠르게 만들기 위한 ‘AI 블루프린트’ 공개
엔비디아가 3D 객체 생성을 위한 ‘엔비디아 AI 블루프린트(NVIDIA AI Blueprint for 3D object generation)’를 공개했다. 이는 3D 아티스트가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 최대 20개의 3D 객체를 생성해 특정 장면의 프로토타입을 만들 수 있도록 지원한다. 3D 아티스트는 끊임없는 프로토타이핑 작업 문제에 직면하고 있다. 전통적인 워크플로에서는 3D 장면 구현을 위해 저충실도 임시 애셋을 제작하고, 핵심 요소가 제자리에 배치될 때까지 수정을 반복해야 하기 때문이다. 그 후에야 시각적 요소를 세부적으로 다듬어 완성할 수 있다. 이렇게 프로토타이핑은 시간이 많이 소요되고 종종 불필요한 작업을 수반한다. 그 결과 아티스트는 창의적인 작업보다 지루한 모델링 작업에 더 많은 시간을 할애해야 한다. 생성형 AI는 장면 프로토타이핑을 위한 초안을 제안하거나 객체를 생성하는 등 중간 작업을 신속히 처리해 아티스트를 돕는다. 그러나 이러한 가속화된 워크플로를 구현하기 위해 여러 AI 모델을 연결하는 일은 기술적으로 복잡할 수 있다. 엔비디아 AI 블루프린트는 샘플 워크플로를 제공해 사용자가 복잡한 기술 단계를 건너뛰고 고급 생성형 AI 기술을 빠르게 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 AI 블루프린트는 각 사용자의 요구에 맞게 조정될 수 있다.     엔비디아가 이번에 새로 공개한 AI 블루프린트는 3D 아티스트가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 최대 20개의 3D 객체를 생성해 특정 장면의 프로토타입을 만들 수 있게 해주는 워크플로다. 또한 새로운 마이크로소프트 트렐리스(Microsoft TRELLIS) 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 3D 객체 생성을 위한 AI 블루프린트 내에서 작동하며, 기존 모델보다 20% 빠른 속도로 고품질 3D 애셋을 생성한다. 아이디어의 탄생에서 시작하는 3D 프로젝트는 테마, 장소, 장식, 색상, 질감 등 시각적 세부 요소를 신중히 고려하는 과정을 거친다. 장면에 애셋을 배치한 후에도 개별 또는 전체 시각 요소를 여러 차례 검토하고 수정해야 한다. 3D 객체 생성을 위한 엔비디아 AI 블루프린트는 프로토타이핑 과정을 자동화하는 파이프라인을 제공한다. 사용자가 프롬프트로 예술적인 아이디어를 입력하면, 블루프린트에 내장된 대형 언어 모델(LLM)이 장면에 포함 가능한 20개의 객체를 제안한다. 이는 라마 3.1 8B(Llama 3.1 8B) 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 가속화된다. 엔비디아 사나(SANA)는 고해상도 이미지를 빠르게 합성하는 텍스트-이미지 프레임워크로, 생성 가능한 객체를 보여주는 프리뷰를 생성한다. 각 객체는 재생성, 수정, 삭제가 가능해 아티스트의 자유로운 창작 활동을 지원한다. 이후 아티스트는 새로운 마이크로소프트 트렐리스 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 통해 각 객체를 고품질 프리뷰에서 즉시 활용 가능한 3D 모델로 변환할 수 있다. 이 마이크로서비스는 최첨단 모델의 배포를 간소화하고 속도를 20% 향상시킨다. 또한 최대 20개의 3D 애셋 모음은 즉시 사용하거나 오픈 소스 3D 플랫폼 블렌더(Blender)에서 추가로 다듬을 수 있도록 준비된다. AI 블루프린트는 이를 자동으로 블렌더로 내보내며, 아티스트는 다른 인기 3D 애플리케이션으로도 애셋을 내보낼 수 있다. 아울러 라마 3.1 8B NIM 마이크로서비스로 구동되는 LLM은 장면에 포함할 객체의 아이디어와 프롬프트 제안을 생성할 수 있다. 따라서 프롬프트 경험이 많지 않은 아티스트도 창의적인 생산성을 높일 수 있다. 일반적으로 이러한 워크플로를 설정하려면 많은 시간과 기술적 지식이 필요하며, 적합한 파이프라인을 선택하기 위해 다양한 모델을 실험해야 한다. 엔비디아는 “AI 블루프린트는 검증된 워크플로를 사전에 선별해 패키징된 형태로 제공함으로써, 엔비디아 지포스 RTX(GeForce RTX)와 RTX PRO GPU에서의 배포를 단순화하고 시작 과정을 간소화한다”고 설명했다.
작성일 : 2025-09-04
AI로 여는 산업 대전환, ‘제1회 산업AI EXPO’ 개막
대한민국 산업 현장의 AI 활용과 확산을 짚는 ‘제1회 산업AI EXPO’가 9월 3일 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 막을 올렸다. 개막식에는 산업통상자원부를 비롯해 HD현대 미래기술연구원 장광필 원장, LG CNS 박상엽 상무, 한국마이크로소프트 조원우 사장, 한국산업기술진흥원 민병주 원장, 한국전자기술연구원 신희동 원장, 한국산업단지공단 이상훈 이사장, 한국산업지능화협회 김도훈 회장, 한국생산성본부 박재영 부회장, 대한상공회의소 이종명 본부장, 한국산업기술시험원 송현규 본부장, NH농협은행 엄을용 부행장 등 정부·산업계 주요 인사가 참석해 산업AI 확산에 대한 협력 의지를 보였다.     이어 기업 수요 기반의 제조 데이터 공유·거래 활성화를 위한 업무협약이 체결됐다. 이번 협약은 데이터 표준 마련과 생태계를 조성하고자 산업부와 국가기술표준원, 14개 주요 업종 협회가 함께 참여했다. 또한 산업 디지털 전환과 AI 활용 촉진에 기여한 개인·단체를 대상으로 ‘2025년 산업 디지털 전환 및 인공지능 활용 촉진 유공자 포상’ 시상식도 열렸다. 이번 포상은 산업 전반의 경쟁력 제고를 위해 개인부문 16점, 단체부문 9점 등 총 25곳에 산업통상자원부 장관 표창이 수여됐다. 이번 엑스포 전시회에서는 제조업 등 산업 중심의 산업 AI(Vertical AI) 기술과 활용 사례가 전시됐다. ▲시장 예측 ▲공급망 효율화 ▲공정 최적화 ▲예지보전 ▲안전 ▲보안 등 산업 현장의 효율적인 AI 활용을 위한 핵심 프레임워크인 12대 산업 AI 태스크 기반 설루션과 적용사례를 선보인다. 전시회에서는 여러 업체가 산업 AI 신규 장비와 설루션을 론칭 및 공개했다. 특히 HD현대는 조선·건설기계 분야의 AI 도입 성공사례를 공유하며, 그룹사의 AIX(AI Transformation) 여정을 선보인다. 이밖에도 로봇과 온디바이스 AI 등 피지컬 AI 신기술도 최초 공개된다. 마이크로소프트, 다쏘시스템, HP코리아, 세일즈포스 등의 글로벌 기업이 국내 협력사들과 함께 참여하며 제조, 고객관리, 설계/디자인 등 분야의 글로벌 선도 AI 기술을 한국 시장에 맞춰 소개하며, 국내외 B2B 파이프라인 구축 및 글로벌 협력기회를 확대한다. 한편, 전시회 기간에는 ▲주요 기업의 AI 도입 사례와 비즈니스 모델을 공유하는 산업 AI 콘퍼런스 ▲참가기업의 신기술 발표 및 기술사업화 우수 사례를 소개하는 AI-Tech 세미나 ▲공급기업과 수요기업 간 파트너십 발굴을 지원하는 1:1 비즈매칭 ▲스타트업 IR 피칭, 투자 토크콘서트, 멘토링 프로그램 등으로 구성된 투자 네트워킹 ▲글로벌 네트워크가 참여해 신뢰성·안전·표준 등을 논의하는  산업 AI 국제인증포럼 등 산업 생태계 간 비즈니스 연결과 투자 활성화를 위한 다양한 비즈커넥트 프로그램도 운영된다. 참관객들은 도슨트 투어, LG사이언스파크 투어 프로그램, 참관객 이벤트 등 다양한 현장 프로그램도 참여할 수 있다. 산업 AI 테마별 도슨트 투어는 피지컬 · 온디바이스 AI, 제조 AI, AI 에이전트 등 테마별로 진행되는 전문 투어이며, LG사이언스파크 투어 프로그램은 LG 계열사들의 주요 설루션 및 생성형 AI 고객 맞춤형 산업 시찰 프로그램이다.  이번 행사를 주관한 한국산업지능화협회 이길선 전무이사는 “산업AI EXPO는 국내 최초의 버티컬AI 전시회로써 산업에서의 AI 활용 성공사례들이 대거 선보인다. 이 전시회는 산업의 AI 도입을 위한 공급·수요 간 매칭 플랫폼의 역할을 통해, 산업AI 생태계가 조성되어 산업 전반에 AI 확산이 가속화되고, 우리 산업의 글로벌 경쟁력이 강화될 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-09-03
[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
HP, 에픽게임즈 ‘언리얼 페스트 2025 서울’ 골드 스폰서로 참여
HP가 8월 25일부터 26일까지 이틀간 열린 에픽게임즈의 ‘언리얼 페스트 2025 서울’ 행사에 골드 스폰서로 참여했다며, 전시 부스를 운영하고 파트너사와 공동 토크 세션을 진행했다고 밝혔다. HP는 골드 스폰서로 참여해 에픽게임즈와의 파트너십을 공고히 하고 미디어 및 엔터테인먼트 분야에서의 리더십을 한층 강화했다고 전했다.  ‘언리얼 페스트’는 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템의 최신 기술과 활용 사례를 공유하는 에픽게임즈의 대표적인 연례 행사로 올해는 게임, 미디어, 엔터테인먼트, 제조 및 시뮬레이션 등 다양한 산업별 트랙을 통해 총 38개의 세션으로 진행됐다. HP는 8월 26일 ‘기술 혁신으로 여는 창의적 스토리텔링의 미래’를 주제로 미국 애니메이션 엔터테인먼트 스튜디오 IEL(Immersive Enterprise Laboratories)과 공동 세션을 진행했다. 이 세션에는 IEL의 블레이크 박스터(Blake Baxter) CEO와 다니엘 우르바흐(Daniel Urbach) CCO가 참여해, HP와 엔비디아 기술 기반 AI 파이프라인을 활용한 제작 사례를 공유했다. 이들은 HP Z6 워크스테이션과 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰을 이용해 빠른 반복 작업, 높은 시각적 완성도, 창작의 자유를 구현한 과정을 소개했다. 한편 HP는 Z by HP 워크스테이션 포트폴리오를 지속적으로 확장하며 미디어 및 엔터테인먼트 분야를 포함한 다양한 산업군에 최적화된 솔루션을 제공하고 있다. 이번 전시 부스에서도 ▲ HP Z6 G5 A 데스크톱 워크스테이션 ▲ HP Z2 타워 G1i ▲ HP ZBook X G1i ▲ Z 디스플레이 등 주요 제품군을 선보였다. 또한, 어도비(Adobe)와 공동 개발한 디지털 스캐닝 기기 ‘HP Z 캡티스(HP Z Captis)’도 함께 전시했다. 김대환 HP 코리아 대표는“언리얼 페스트는 글로벌 크리에이티브 산업의 최신 혁신을 보여주는 대표적인 행사”라며 “HP는 이번 후원을 통해 파트너사와 함께 창작자들에게 차세대 기술 기반 워크플로우를 제시하고, AI 중심의 워크스테이션 혁신을 통해 산업 전반의 창의적 혁신을 가속화하는 데 기여하고자 한다”고 전했다. HP는 최근 워크스테이션 사업 부문에서 AI 중심 혁신 전략을 강화하고 있다. 특히, 크리에이티브 산업의 고도화된 AI 워크플로우 수요에 맞춰, 대규모 데이터 처리 및 AI 기반 콘텐츠 제작에 최적화된 성능을 갖춘 제품 개발에 집중하고 있다. 이를 바탕으로 크리에이티브 산업 전반에 특화된 워크스테이션 포트폴리오를 지속적으로 확대하고 차세대 AI 워크스테이션 제품 혁신을 가속화하며 고객에게 차별화된 가치를 제공할 방침이다.  한편, HP는 스타트업을 대상으로 한 ‘HP 스타트업 챌린지’와 국내 대학생을 위한 ‘AI 연구개발 지원 사업’ 등을 운영하며 고성능 워크스테이션을 제공하고 있다. 이를 통해 유망 스타트업의 성장을 돕고, 학계 연구 인재들이 AI 및 데이터 사이언스 분야에서 역량을 발휘할 수 있도록 지원하는 등 미래 기술 생태계 조성에 힘쓰고 있다고 전했다.
작성일 : 2025-08-27
인텔-AWS, 제온 6 프로세서 기반 EC2 인스턴스 출시
인텔은 클라우드 환경에서 동급 인텔 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 빠른 메모리 대역폭을 제공하는 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서(Intel Xeon 6 processors with P-cores) 기반의 신규 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) R8i 및 R8I-플렉스 인스턴스를 아마존웹서비스(AWS)에서 출시한다고 밝혔다. 이번 새로운 인스턴스는 인텔과 AWS 간 수년간 협력을 바탕으로, 확장성, 비용 효율성 및 고성능 클라우드 인프라를 추구하는 고객에게 최신 실리콘 혁신과 밀접하게 통합된 소프트웨어 최적화를 제공한다. 기업의 실시간 데이터 처리, 인공지능(AI), 컴플라이언스 집약적인 워크로드 활용이 점점 늘어남에 따라, 유연한 고성능 클라우드 인프라에 대한 필요도가 더 높아졌다. 인텔은 제온 6 프로세서가 전문적인 가속기에 대한 의존도를 최소화하면서 유연한 다목적 컴퓨팅 플랫폼을 제공하며, 다양한 활용 사례에 대한 배포 및 관리를 간소화해준다고 설명했다.     새로운 제온 6 기반 인스턴스의 주요 특징은 ▲고집적도 컴퓨팅 ▲ 클라우드 상에서 가장 빠른 DDR5 지원 ▲ 내장형 AI 가속 ▲인텔 QAT(QuickAssist Technology) 등이다. 제온 6는 재설계된 코어 아키텍처와 향상된 파이프라인, 더 많은 코어 수를 통해 성능과 스레드 확장성을 향상시켰다. 이를 통해 AWS는 최대 96xlarge와 같은 대규모 인스턴스 크기를 제공해 고객이 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원을 더욱 높은 집적도로 활용할 수 있도록 지원한다. 신규 인스턴스는 DDR5 메모리 속도 최대 7200 MT/s를 지원하며 분석, 머신러닝(ML), 인메모리 데이터베이스에 적합한 고대역폭 메모리 및 낮은 지연 시간을 제공한다. 또한, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)를 통합해 AI 추론 및 머신러닝 성능을 최대 2배 향상시키며, 외부 가속기 사용 필요성을 줄이고 배포를 간편하게 한다. 이외에도 하드웨어 가속화된 암호화 및 압축을 지원하여 CPU 리소스를 절감하고, 금융, 의료, 공공 애플리케이션 등 보안에 민감하거나 규제 대상인 워크로드 성능을 향상시킨다. 인텔은 프로세서 마이크로아키텍처와 펌웨어 튜닝부터 하이퍼바이저 튜닝, 가상화, 소프트웨어 프레임워크에 이르기까지 스택(stack)의 모든 계층을 아우르는 최적화를 진행했다. 고객들은 이러한 통합을 통해 AWS의 글로벌 인프라 전역에서 제온 6의 성능을 최대한 활용할 수 있다. 인텔은 이번 협력으로 AWS 및 더 광범위한 클라우드 생태계에서 핵심 기술 제공 기업으로서의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 개발자, 데이터 사이언티스트, IT 리더들이 보다 빠르고 효율적으로 혁신하고, 규모를 확장하며, 서비스를 배포할 수 있도록 지원하겠다는 것이다. AWS의 니샨트 메타(Nishant Mehta) EC2 제품 관리 부사장은 “고객들은 가장 요구도가 높은 워크로드 속도에 맞춘 인프라가 필요하다”면서, “인텔과의 협력을 통해 새로운 아마존 EC2 R8i 및 R8i-플렉스 인스턴스는 전 세대 대비 메모리 대역폭은 2.5배 더 향상되었고 가격 대비 성능은 15% 더 우수하다. 이는 고객이 성능을 극대화하면서 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 혁신”이라고 말했다. 인텔의 로낙 싱할(Ronak Singhal) 선임 펠로우는 “인텔 제온 6 프로세서로 구동되는 8세대 EC2 인스턴스 출시는 AWS와의 협업에서 중요한 이정표”라며, “인텔과 AWS는 AI 가속화, 메모리 성능 향상, 쉬운 배포를 통해 고객이 인사이트를 빠르게 얻고 강력한 투자수익률(ROI)을 달성할 수 있도록 지원하는 인프라를 함께 구축했다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-08-22