유니티가 지난 4월 15일 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 진행했다. 2900여 명의 국내외 개발자 및 게임 업계 종사자들이 참석한 이번 행사에서 유니티는 자사의 최신 기술과 실제 적용 사례 등을 소개했다. 또한, 콘텐츠 개발을 위한 AI(인공지능) 비전과 비 게임 분야의 산업 시장을 겨냥한 전략도 밝혔다. ■ 정수진 편집장     개발 효율 향상과 커뮤니티 지원에 중점 두고 기능 개발 유니티 코리아 송민석 대표이사는 “지난 몇 년간 개발자 커뮤니티는 기술의 변화, 시장의 변화, 창작 과정의 어려움 등 많은 도전을 겪었지만, 그 과정에서 늘 새로운 가능성을 발견했다. 유니티 역시 그동안 많은 변화가 있었고, 개발자들의 격려와 조언이 큰 힘이 됐다”면서, “이번 유나이트에서는 개발자를 위한 생존 전략, 크리에이터 세션, 국내외 유니티 전문가의 기술 세션 및 다양한 산업에서 적용 가능한 기술과 사례를 제공하면서, 사용자의 프로젝트에 도움이 되고 영감을 주는 기회를 마련하고자 했다”고 전했다. 유나이트 서울 행사를 위해 처음으로 한국을 찾은 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO는 “한국은 유니티의 역사에서 매우 특별한 위치를 차지한다. 한국 개발자들이 만든 혁신적인 게임은 유니티의 가능성을 잘 보여줬다. 모바일뿐 아니라 최근 PC와 콘솔로까지 확대되는 한국 게임 개발자들의 새로운 도전은 전 세계적으로 주목받고 있다”면서 성능, 안정성, 크로스 플랫폼 지원을 더욱 강화하면서 개발자와 커뮤니티의 좋은 파트너가 되고자 한다고 밝혔다. 최신 버전인 유니티 6.1에서는 VRS(가변 레이트 셰이딩), GPU 처리 시간을 단축해 CPU 성능과의 균형을 유지하는 디퍼드+(Deffered+), 벌칸 디바이스 필터링 등의 기능을 통해 퍼포먼스 향상이 이뤄졌다. 한편, 유니티는 올해 다양한 새 기술과 고성능 기능을 제공하는 동시에 엔진의 근본적인 기술도 현대화할 예정이다. 그리고 엔진의 핵심 소스 코드에 닷넷(.NET) 프레임워크와 ECS(Entity Component System)를 적용하여 성능을 극대화하며, 콘텐츠 파이프라인도 현대화하여 개발자들이 더 빠르게 개발하고 반복 작업을 최소화할 수 있도록 지원할 계획이다. 브롬버그 CEO는 향후 개발 방향과 관련해서 새 업데이트를 출시 전 실제 환경에서 테스트한 후 제공할 것이며, 유니티 에디터 내에서 AI를 활용한 게임 개발을 지원하는 등 개발 효율을 높일 계획이라고 소개했다.   ▲ 유니티 맷 브롬버그 CEO   게임 개발 프로젝트에서 기술 검증 후 출시 전략 이와 관련해서 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석 부사장이 조금 더 자세히 설명했다. 그는 “유니티가 게임 개발자들로부터 가장 많이 받은 피드백은 플레이어의 경험이 더 안정적이고 뛰어나야 한다는 것이었다. 또한 개발 과정이 보다 빠르고 효율적이길 원했고, 복잡한 라이브 게임 개발에서 겪는 여러 문제들을 해결해 달라는 요청이 많았다”고 전했다. 이에 대응하기 위해 유니티는 ‘프로덕션 검증(production verification)’이라는 테스트 방식을 도입했다. 이는 실제 게임 개발 프로젝트에 최신 기술을 적용하여 검증하는 방식인데, 유니티는 몇몇 게임사와 협력해 기술 성능과 빌드 성공률을 높였다. 한편, 유니티는 코나미와 협력해 닌텐도 스위치 2용 게임인 ‘서바이벌 키즈(Survival Kids)’의 개발 과정 전반에 유니티 6 엔진을 적용했으며, 궁극적으로 게임의 기획부터 개발, 광고를 통한 수익화까지 전체 수명주기를 포괄하는 기술을 제공한다는 포부를 밝히기도 했다. 스미스 수석 부사장은 “이러한 협업과 게임 개발 경험은 유니티가 자체 기술과 서비스, 툴을 실제 개발 환경에서 테스트하고, 모든 기능이 철저히 검증되고 안정화된 상태에서 전달될 수 있도록 하는 데 목적이 있었다. 특히 애니메이션 시스템, 물리 엔진, DOTS(Data-Oriented Technology Stack) 기능의 성능과 안정성을 크게 높여 커뮤니티에 제공할 수 있게 되었다”고 전했다.   ▲ 유니티의 임원진이 참가한 기자간담회   개별 설루션 대신 AI 데이터가 모이는 플랫폼 추구 스미스 수석 부사장은 게임 및 시각 콘텐츠 개발에서 빠르게 확산되고 있는 AI와 관련한 로드맵도 소개했다. 2025년 하반기에 출시될 유니티 6.2 버전에서는 에디터 내에 직접 프롬프트 기반의 워크플로(prompt-based workflows)를 통합할 계획이다. 스미스 수석 부사장은 “반복 업무가 자동화되어 개발자들의 작업 시간을 크게 줄일 수 있고, 코드 디버깅과 C# 코드 자동 생성 기능도 추가되어 더욱 효율적인 작업 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다. 유니티의 AI 지향점은 개발자가 워크플로의 흐름에서 벗어나지 않고, 유니티 에디터 내에서 곧바로 AI 어시스턴트의 도움을 받을 수 있도록 한다는 것이다. 유니티의 플랫폼이 생성형 AI 데이터를 수집하는 중심이 될 수 있도록 하고, 코드, 텍스처, 애니메이션 등 AI로 생성된 다양한 애셋을 손쉽게 유니티 프로젝트에 통합하고 활용할 수 있는 프레임워크를 구축하고 있다는 것이 유니티의 설명이다. 스미스 수석 부사장은 “유니티의 기존 AI 설루션인 ‘뮤즈’나 ‘센티스’의 이름은 점차 쓰이지 않게 되고, 유니티 에디터 안에 AI를 자연스럽게 통합하는 방향으로 가게 될 것”이라고 전망했다.   산업 분야를 위한 실시간 시각화 및 데이터 활용 비전 소개 유니티는 게임, 비주얼 콘텐츠뿐 아니라 다양한 산업 영역으로 실시간 3D 시각화 기술을 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 유니티 코리아의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 “그 동안 산업 분야의 많은 기업이 제품 설계, 디자인, 제조부터 마케팅과 운영까지 정적인 3D 모델과 전통적인 워크플로에 의존해왔지만, 기술의 융합과 비즈니스의 디지털화가 빠르게 진행되면서 기업들이 일하는 방식, 클라우드 협업, 고객과의 상호작용 방식이 근본적으로 바뀌고 있다”고 전했다. 민경준 본부장은 이런 변화의 핵심 키워드로 ‘상호작용(interactive)’과 ‘몰입(immersive)’의 두 가지를 꼽았다. 두 가지 핵심 경험을 제공하는 기업만이 디지털 전환을 성공시킬 수 있다는 것이다. 그리고 이런 혁신이 가져올 수 있는 성과로 ▲고품질의 현실감 있는 3D 모델을 활용한 디자인과 프로토타이핑 과정의 간소화 ▲복잡한 3D 애셋과 설계 파일의 효율적인 최적화 및 생산 일정과 비용의 절감 ▲현실감 있는 시뮬레이션을 통해 위험도가 높은 산업군의 직원 교육의 빠르고 안전하며 효과적인 진행 ▲마케팅부터 판매까지 전 과정에서 인터랙티브 제품 구성 도구와 가상 경험으로 고객 전환율 향상 ▲모든 고객 접점에서 인터랙티브한 3D 경험을 적용해 참여도 향상 및 브랜드 차별화 실현 등을 소개했다.   ▲ 산업 분야에서 유니티의 혁신 성과   “몰입형 혁신은 리얼타임 3D를 기반으로 실현할 수 있다”고 짚은 민경준 본부장은 “연결(Connect), 개발(Create), 배포(Deploy) 등 세 가지 핵심 기능을 중심으로 하는 유니티의 산업용 설루션은 뛰어난 시각적 인터페이스를 제공하며, 많은 기업이 유니티를 활용하여 VR, AR, XR 애플리케이션, 제조 환경의 디지털 트윈, 고품질 프로덕트 컨피규레이터 등 다양한 핵심 애플리케이션을 개발하고 있다”고 전했다. 유니티는 차량용 인포테인먼트 시스템, 디지털 클러스터, 몰입형 UX(사용자 경험) 기반의 계기판, 디지털 미디어 시스템 등이 유니티로 제작되고 있다고 소개했다. 또한 현대자동차는 유니티 기반의 디지털 트윈 기술을 물류 및 스마트 공장 프로젝트에 적용하고 있으며, LG전자는 차량용 HMI 시스템을 유니티 기반으로 개발 중이다. 산업 분야의 데이터 활용에 대해 스미스 수석 부사장은 ‘애셋 매니저(Asset Manager)’라는 클라우드 기반 툴을 통해 다양한 산업용 데이터를 워크플로에 통합할 수 있도록 지원한다. 애셋 매니저는 데이터를 시각적으로 프리뷰하는 한편, 성능을 떨어뜨리지 않고 유니티 엔진에 적합한 형태로 변환할 수 있다. 이외에도 산업 시장을 위해 꾸준한 기술 개선 및 실무에 바로 적용 가능한 설루션을 선보일 것”이라고 밝혔다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (11)   크레오 파이핑 및 케이블링 익스텐션(Creo Piping and Cabling Extension : PCX)은 다양한 종류의 산업과 유형의 파이핑 및 케이블링을 지원하여 전체 설계 프로세스를 간소화하고 가속화하는 크레오의 모듈이다. 이번 호에서는 지난 호에 이어 크레오 파이핑에 대해 알아보자.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 파이핑은 라이브러리를 이용하는 사양 설계(Spec_driven)와 비 사양 설계(Non_Spec_driven)로 나눌 수 있다. 이번 호에서는 라이브러리를 이용한 사양 설계로 파이핑을 생성해보자. 사양 제어 파이핑 모듈에서는 파이핑 라이브러리를 기반으로 복잡한 파이핑 시스템을 설계를 할 수 있다. 이 파이핑 시스템을 설계하려면 먼저 사양 제어 파이핑을 설정해야 한다. 파이핑 설계에는 라이브러리 데이터베이스가 있으며, 이를 기반으로 필요 시 회사 별 사항에 맞게 추가할 수 있다. 그러면 지금부터 예제를 통해 파이핑에 대해 알아보자. 어셈블리 파일을 열어 파이핑을 연결하고자 하는 시작과 끝을 각각 확인한다. 예제에서는 그림과 같이 ‘PORT0’에서 ‘RETURN’으로 파이핑을 생성한다.     가장 먼저 메뉴의 ‘응용 프로그램’에서 ‘파이핑’을 선택한다.     파이핑 메뉴에서 ‘사양 제어’를 선택한 후 ‘파이프 생성’을 클릭한다.     ‘파이프라인 만들기’ 창에서 크기와 번호, 이름을 입력한다. 인슐레이션이 필요하다면 미리 선택한다.     ‘확인’을 누르면 방금 만든 어셈블리가 생성되며 활성화되는 것을 볼 수 있다. 먼저 시작 부분에 피팅을 삽입한 후 파이프라인을 만들어보자. 메뉴에서 파이핑 → 피팅 삽입을 클릭한다.     그림과 같이 여러 종류의 피팅을 제공하며, 필요한 피팅을 선택한다.     피팅 유형은 플랜지로 선택하고, 시작 좌표계를 그림과 같이 선택한다.     모두 설정한 후 ‘확인’ 버튼을 클릭하면 그림과 같이 플랜지가 생성된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아가 GTC 2025에서 ‘엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션(NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition)’을 발표했다. RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 비주얼 컴퓨팅과 엔터프라이즈 AI를 위해 구축된 첫 번째 블랙웰 기반 데이터센터 GPU이다. 이는 모든 산업에서 높은 성능을 요구하는 AI, 그래픽 애플리케이션을 신속하게 처리할 수 있도록 설계됐다. 이전 세대인 에이다 러브레이스(Ada Lovelace) 아키텍처 기반 L40S GPU에 비해 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU는 다양한 엔터프라이즈 워크로드에서 성능이 크게 향상된다. 예를 들어, 에이전틱 AI(Agentic AI) 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 추론 처리량은 최대 5배 증가되고, 유전체 염기서열 분석은 약 7배로 가속화되며, 텍스트-비디오 생성은 3.3배, 렌더링 속도는 2배 이상 빨라진다. RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 워크스테이션과 서버 GPU로 이뤄진 엔비디아 RTX PRO 블랙웰 시리즈에 속한다. 이번 엔비디아 GTC에서 발표된 RTX PRO 라인업은 여러 산업의 AI와 창의적인 워크로드를 지원하는 데스크톱, 랩톱, 데이터센터 GPU로 구성된다. 여러 분야의 기업들은 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 통해 데이터 분석, 엔지니어링 시뮬레이션, 생성형 AI, 비주얼 컴퓨팅과 같은 워크로드에서 높은 성능을 구현할 수 있다. 여기에는 건축, 자동차, 클라우드 서비스, 금융 서비스, 게임 개발, 의료, 제조, 미디어, 엔터테인먼트, 소매업 등의 산업이 포함된다. 콘텐츠 제작, 반도체 제조, 유전체 분석 기업들은 이미 컴퓨팅 집약적인 AI 지원 워크플로를 가속화하기 위해 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션의 기능을 활용하고 있다.     RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 데이터센터 환경에서 연중무휴 24시간 운영할 수 있게 설계된 수동 냉각 장치 형태로, 강력한 RTX AI와 그래픽 기능을 제공한다. 96GB의 초고속 GDDR7 메모리와 멀티 인스턴스 GPU(MIG)를 갖춘 RTX PRO 6000은 최대 4개의 완전히 격리된 인스턴스로 분할될 수 있다. 각 인스턴스는 24GB의 메모리를 사용할 수 있어, AI 워크로드와 그래픽 워크로드를 동시에 실행할 수 있다. RTX PRO 6000은 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing)을 통해 안전한 AI를 구현하는 범용 GPU이다. 이는 강력한 하드웨어 기반 보안으로 AI 모델과 민감한 데이터를 무단 접근으로부터 보호한다. 이에 따라 물리적으로 격리된 신뢰할 수 있는 실행 환경을 제공해 데이터를 사용하는 동안 전체 워크로드를 보호한다. 또한, RTX PRO 6000은 엔터프라이즈급 배포에서 효과적으로 사용될 수 있도록 고밀도 가속 컴퓨팅 플랫폼으로 구성돼 분산 추론 워크로드를 수행할 수 있다. 더불어 엔비디아 vGPU 소프트웨어를 통해 가상 워크스테이션을 제공하며, AI 개발과 고도의 그래픽 애플리케이션을 구동하는 데 사용될 수 있다. RTX PRO 6000 GPU는 광범위한 AI 모델에 걸쳐 강력한 추론 성능을 제공하며, 복잡한 가상 환경의 사실적인 실시간 레이 트레이싱을 가속화한다. 여기에는 5세대 텐서 코어(Tensor Core), 4세대 RT 코어, DLSS 4, 통합된 미디어 파이프라인, FP4 정밀도를 지원하는 2세대 트랜스포머 엔진(Transformer Engine) 등 최신 블랙웰 하드웨어와 소프트웨어 혁신이 포함된다. 기업들은 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU에서 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 플랫폼을 대규모로 실행할 수 있다. 이를 통해 이미지와 비디오 생성, LLM 추론, 추천 시스템, 컴퓨터 비전, 디지털 트윈, 로보틱스 시뮬레이션 등의 에이전틱 AI, 물리 AI 애플리케이션 개발과 배포를 더욱 원활하게 진행할 수 있다. 엔비디아는 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 플랫폼이 5월부터 전 세계 파트너를 통해 출시될 예정이라고 소개했다. 클라우드 서비스 제공업체와 GPU 클라우드 제공업체 중에서는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, IBM 클라우드, 코어위브, 크루소, 람다, 네비우스, 벌처가 최초로 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 인스턴스를 제공할 계획이다. 시스코, 델 테크놀로지스, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE), 레노버, 슈퍼마이크로는 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 서버를 제공할 예정이다. 이 외에도 어드밴텍, 애티나, 에이브레스, 애즈락랙, 에이수스, 컴팔, 폭스콘, 기가바이트, 인벤텍, MSI, 페가트론, 퀀타 클라우드 테크놀로지(QCT), 미텍 컴퓨팅, 네이션게이트, 위스트론, 위윈 등의 기업도 이 서버를 제공할 계획이다.

인텔은 새로운 인텔 AI 에지 시스템(Intel AI Edge Systems), 에지 AI 스위트(Edge AI Suites) 및 오픈 에지 플랫폼(Open Edge Platform) 이니셔티브에 대한 내용을 발표했다. 이 제품들은 기존 인프라와 통합을 단순화함으로써 소매, 제조, 스마트 시티, 미디어 및 엔터테인먼트와 같은 산업 분야에서 에지에서의 AI 사용을 간소화 및 가속화하도록 지원한다. 에지 AI는 기업 혁신의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 가트너는 올해 말까지 기업에서 관리하는 데이터의 50%가 기존 데이터 센터나 클라우드 외부, 즉 리테일, 제조 공장, 의료 시설 등에서 처리될 것이며, 2026년까지 에지 컴퓨팅 배포의 절반 이상이 머신 러닝을 포함할 것으로 예측하고 있다.  인텔은 “에지에서 수십 년의 경험을 가지고 있을 뿐만 아니라 파트너와 함께 10만 건 이상의 실제 에지 구현을 통해 이러한 고유한 과제를 잘 이해하고 있다”고 밝혔다. 에지 AI 사용 사례는 산업별로 매우 다양하며, 각기 다른 성능 및 전력 요구 사항이 있다. 클라우드 제공 기업에 적합한 방식은 AI를 통합하면서 기존 플랫폼과 소프트웨어를 유지해야 하고, 최적의 TCO와 적절한 전력 수준을 확보해야 하는 에지용으로는 적절하지 않다. 전용 AI 인프라를 갖춘 대규모 데이터 센터와 달리 에지 AI 배포는 기존 IT 시스템에 원활하게 통합되어야 하며 종종 전력 제한, 공간 제약, 비용에 민감한 환경인 경우가 많다.     인텔 AI 에지 시스템과 에지 AI 스위트 소프트웨어 및 오픈 에지 플랫폼은 이미 에지에 널리 도입된 인텔의 기술을 기반으로 구축되어, 이러한 문제를 해결하고 생태계가 에지 AI를 더 빠르고 효율적으로 시장에 출시할 수 있도록 지원한다. 인텔은 개방형 에지 접근 방식을 통해 다양한 주요 산업 분야에서 더 나은 엔드 투 엔드 성능과 전반적인 TCO를 일관되게 제공할 수 있다는 점을 내세운다. 에지 AI 영상 분석 사용 사례의 경우, 초당 테라연산(TOPs)만으로는 실제 성능 요구 사항을 충족하기 어렵다. 인텔은 “주요 AI 경쟁 제품과 인텔 코어 울트라 프로세서를 비교하면, 경쟁 제품이 TOP에서 앞설 수 있으나 인텔이 엔드 투 엔드 파이프라인 성능에서 최대 2.3배, 달러 당 성능은 최대 5배 더 우수하다”고 주장했다. 현재 많은 에지 환경에서 기존 머신러닝과 컴퓨터 비전을 활용하여 AI를 도입하고 있는데, 인텔 AI 에지 시스템, 에지 AI 스위트, 오픈 에지 플랫폼은 고급 AI 애플리케이션의 배포를 가속화하도록 설계되었다. 인텔은 신뢰할 수 있는 파트너들로 구성된 생태계를 통해 기업이 산업 별로 다양한 과제를 해결하고, 에지 AI 배포에서 혁신을 촉진할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 인텔의 에지 시스템은 에지에서 AI 배포 속도를 높인다. OEM(주문자 상표 부착 생산) 및 ODM(제조자 개발 생산)를 포함한 제조업체는 에지 AI 활용 사례에 최적화된 표준화된 청사진, 벤치마크, 검증 툴을 활용할 수 있다. 이러한 리소스를 통해 고객과 설루션 제공업체는 비전 또는 생성형 AI 성능 요구사항을 충족하는 시스템을 쉽게 구성할 수 있다. 또한, 다양한 전력 수준, 크기 및 성능 옵션을 갖춘 이러한 설루션은 하드웨어와 소프트웨어의 최적의 통합을 보장한다. 에지 AI 스위트는 독립 소프트웨어 벤더(ISV), 시스템 통합업체(SI), 설루션 개발자를 위해 설계된 개방형 산업별 AI 소프트웨어 개발 키트(SDK)이다. 이 스위트는 레퍼런스 애플리케이션, 샘플 코드, 벤치마크를 제공하여 AI 애플리케이션 개발을 신속하게 시작할 수 있도록 지원하며, 다양한 산업을 위한 맞춤형 AI 설루션을 쉽게 만들 수 있도록 한다. 인텔은 현재 유통, 제조, 스마트 시티, 미디어 및 엔터테인먼트 분야에 최적화된 네 개 스위트를 제공하고 있다. 오픈 에지 플랫폼은 모듈형 오픈소스 플랫폼으로, 클라우드처럼 간편하게 에지 및 AI 애플리케이션을 대규모로 개발, 배포 및 관리할 수 있도록 지원한다. 이 플랫폼을 통해 ISV, 설루션 빌더, 운영체제 공급업체는 소프트웨어 구성 요소를 더욱 효율적으로 통합하고, 인텔의 최신 소프트웨어 최적화를 통해 성능을 극대화할 수 있다. 또한, 파트너는 현장을 방문할 필요 없이 원격 에지 디바이스에서 컨테이너화 된 워크로드를 쉽게 배포할 수 있으고, 인텔 vPro/인텔 액티브 관리 기술과 같은 툴로 배포된 시스템을 관리할 수 있으며, 소프트웨어 생태계 전반적으로 협업을 강화하고 혁신을 가속화한다. 인텔의 에지 컴퓨팅 그룹을 총괄하는 댄 로드리게즈(Dan Rodriguez) 부사장은 “고객은 TCO(총소유비용), 전력 및 성능 목표를 달성할 수 있는 방식으로 기존 인프라와 에지 워크플로에서 AI 사용을 확대하고 싶어 한다”면서, “에지 컴퓨팅 분야에서 쌓은 수십 년의 경험을 바탕으로 인텔은 인텔 AI 에지 시스템, AI 스위트 및 오픈 에지 소프트웨어를 통해 에지 AI 제품 및 지원을 한 단계 더 발전시켜, 광범위한 에코시스템이 AI 지원 설루션을 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.

퓨어스토리지가 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)의 까다로운 요구사항을 충족하도록 설계된 고성능의 데이터 스토리지 플랫폼인 플래시블레이드//EXA(FlashBlade//EXA)를 공개했다.  2025년 여름 출시 예정인 플래시블레이드//EXA는 플래시블레이드를 기반으로 한 아키텍처를 통해 메타데이터 병목현상을 극복하며, 대규모 AI 및 HPC 워크로드에서 흔히 발생하는 높은 동시성과 방대한 메타데이터 작업을 처리할 수 있도록 설계됐다. 퓨어스토리지는 플래시블레이드//EXA의 초기 테스트 결과 단일 네임스페이스에서 초당 10테라바이트 이상의 읽기 성능을 제공할 것으로 예상했다. 플래시블레이드//EXA 아키텍처는 데이터와 메타데이터를 독립적으로 확장할 수 있으며, 상용 서드파티 데이터 노드를 활용해 높은 확장성을 제공하고 다차원적인 성능을 지원한다. 또한 표준 프로토콜과 네트워킹을 통해 배포, 관리 및 확장을 단순화하여 복잡성을 줄였다.     더 강력해진 GPU는 AI 모델 학습의 속도와 규모를 증가시켰다. 모델의 크기와 복잡성이 크게 성장함에 따라, 스토리지 설루션도 AI 및 HPC의 연산 강도, 데이터의 양과 다양성에 원활히 대응해야 하는 새로운 패러다임 전환이 요구되고 있다. 퓨어스토리지는 “대규모 AI 및 HPC 환경에서 기존 시스템은 병렬 및 동시 읽기/쓰기, 메타데이터 성능, 초저지연, 비동기 체크포인팅, 예측 가능한 고처리량 등에서 한계를 드러낸다”면서, “현대적인 스토리지 설루션은 대규모 확장성을 제공하는 대규모 병렬 분산 아키텍처를 통해 유연성을 제공해야 하며, 이를 통해 스토리지가 AI의 발전 속도를 가속화할 수 있도록 해야 한다”고 전했다. 오늘날의 AI 워크로드는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 데이터를 포함한 복잡하고 멀티 모달 형태로, 수만 개의 GPU가 이를 동시에 처리하는 환경에서 작동한다. 이러한 급격한 변화는 다양한 데이터 유형과 높은 동시성을 효율적으로 관리하기 위해 방대한 성능 확장과 함께 고도화된 메타데이터 최적화를 요구한다. 플래시블레이드//EXA는 AI 워크로드의 과제를 해결하기 위해 설계된 설루션으로, 높은 성능과 메타데이터 관리 기능을 제공하는 데에 초점을 맞추었다는 것이 퓨어스토리지의 설명이다.   AI 및 HPC 환경에 적합한 스토리지를 지향하는 플래시블레이드//EXA의 주요 기능으로는 ▲높은 확장 성능 제공 ▲관리 복잡성 감소 ▲AI 혁신 가속화 등이 있다. 퓨어스토리지의 메타데이터 기능을 활용하면 AI 파이프라인 효율을 높이고 학습 및 추론 워크플로에서 지연을 줄일 수 있다. 플래시블레이드//EXA는 메타데이터 병목현상을 제거하고 대규모 AI 데이터셋을 수동 조정이나 추가 구성 없이 처리할 수 있도록 높은 메타데이터 성능, 가용성, 복원력을 제공한다. 또한, 구성 가능하고 분산된 아키텍처를 통해 진화하는 AI 및 HPC 환경을 지원하며, 업계 표준 프로토콜을 활용해 유연성과 확장성을 높인다. 이와 함께 고속 엔비디아 커넥트X NIC, 스펙트럼 스위치, 링크X 케이블, 그리고 가속화된 통신 라이브러리를 통합하여 제공한다. 퓨어스토리지의 마크 조빈스(Mark Jobbins) 아시아 태평양 및 일본 지역 부사장 겸 CTO는 “한국은 AI 도입을 선도하는 국가이며, AI 및 HPC 분야에서 많은 흥미로운 활용 사례를 보여주고 있다. 플래시블레이드//EXA는 대규모 AI 및 HPC 프로젝트를 수행하면서 기존 스토리지 시스템의 메타데이터 및 성능 병목 현상에 직면했던 조직에게 완벽한 설루션”이라고 전했다.  퓨어스토리지의 롭 리(Rob Lee) 최고기술책임자(CTO)는 “플래시블레이드//EXA는 데이터와 메타데이터를 독립적으로 확장할 수 있는 대규모 병렬 아키텍처를 통해 세계에서 가장 크고 까다로운 데이터 환경에서도 타의 추종을 불허하는 성능, 확장성, 적응성을 고객에게 제공한다. 스토리지는 이제 대규모 HPC와 AI 진화의 속도를 가속화하는 역할을 하고 있다”고 강조했다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (10)   크레오 파이핑 및 케이블링 익스텐션(Creo Piping and Cabling Extension : PCX)은 다양한 종류의 산업과 유형의 파이핑 및 케이블링을 지원하여 전체 설계 프로세스를 간소화하고 가속화하는 크레오의 모듈이다. 이번 호에서는 크레오 파이핑에 대해 알아보자.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 파이핑은 라이브러리를 이용하는 사양 설계(Spec_driven)와 비 사양 설계(Non_Spec_driven)로 나눌 수 있다. 이번 호에서는 비 사양으로 파이핑을 생성한다. 비 사양 파이핑은 직선이거나 유연한 파이프 세그먼트 세트로 정의하며, 파이핑 시스템은 일반적으로 파이프 세그먼트의 비브랜치 체인으로 구성된 여러 파이프라인을 갖는다. 필요한 파이프라인을 미리 지정한 다음 라우팅에 필요한 파이프라인을 선택하면 된다. 파이핑은 파이프라인을 어셈블리 피처로 어셈블리에 저장하며, 현재 단순화 표현의 컴포넌트를 참조하여 서브 어셈블리에 파이프라인의 경로를 설정하고 수정할 수 있다. 어셈블리 모드에서 사용 가능한 동일한 기능으로 서브 어셈블리를 생성하고 삭제할 수 있다. 파이핑 시스템을 정의하려면 라인 스톡, 파이프라인 매개 변수, 사용 가능한 배관 유형, 코너 유형 등과 같은 특징을 지정해야 한다.  라인 스톡 : 재료, 바깥 지름, 배관 유형, 코너 유형 및 기타 파이프 매개 변수를 정의한다. 라이브러리에 저장하기 위해 라인 스톡 매개 변수를 파일에 기록할 수 있다.  파이프라인 매개변수 : 라인마다 파이프 이름, 통과되는 액체나 기체 유형, 진행 방향과 압력과 같은 사용자정의 매개 변수 등을 정의할 수 있다. 배관 유형 : 파이프 세그먼트의 배관 유형은 다양하다. 직선(강체), 유연, 또는 대체 직선과 유연 세그먼트로 구성될 수 있다. 일반적으로 피팅을 그대로 두거나 격벽을 통과하는 경우와 같이 호스 경로를 설정하고 짧은 단면의 탄젠트를 제어해야 할 경우에만 대체 세그먼트를 사용하기도 한다.  코너 피팅 : 코너는 맞추거나 사접하거나 벤드할 수 있다. 그러면 지금부터 크레오 11.0에서 비사용 파이핑을 생성해보자.어셈블리 파일을 열어 파이핑을 연결하고자 하는 시작과 끝을 각각 확인한다.이번 호에서는 다음의 그림과 같이 두 부분에 시작과 끝을 정해 파이핑을 생성하고자 한다.     먼저 부품을 열어 시작과 끝지점에 좌표계 및 기준 점을 생성한다. 왼쪽 부품인 exchanger.prt를 열어 좌표계를 생성한다.  원점 탭에서 축과 평면으로 원점을 선택하고, 방향 탭으로 이동 후 X, Y, Z 축을 설정한다.     이 방법으로 아래쪽도 그림과 같이 좌표계를 모두 생성한다. 좌표의 이름도 각각 변경한다. 좌표의 이름은 추후 도면에 표시할 것이기 때문에, 알기 쉽게 이름을 지정한다.      다음 파이프라인으로 연결하고자 하는 부분에 기준점을 생성한다. 각 부품에 기준점을 만들고, 파이핑 생성 시 기준점들을 연결하여 파이프라인을 생성하게 된다. 그렇기 때문에 파이프라인을 생성하고자 하는 곳에 기준점을 생성해야 한다. 기준점은 앞에서 만든 좌표계를 기준으로 점을 생성하기 위해 오프셋 좌표계로 생성한다.      EXCHANGER_END 좌표를 참조로 설정한 후, 그림과 같이 세 개의 점을 생성한다.     작업을 모두 마친 후 아래 파이프 연결 부분인 EXCHANGER_ STRAT도 오프셋 좌표계를 통해 점을 생성한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 멘딕스 주요 특징 : 생성형 AI 인스턴스 생성 및 AI 애플리케이션 개발을 돕는 생성형 AI 리소스 팩 도입, 디지털 혁신을 지원하는 새로운 통합 툴 제공, 스마트 개발을 위한 생성형 AI 기반 서비스 세트 업데이트 등     지멘스의 자회사인 멘딕스는 멘딕스 10.18(Mendix 10.18) 버전을 공식 출시한다고 밝혔다. 최신 릴리스는 보다 쉽게 소프트웨어 개발에 활용할 수 있는 새로운 기능과 성능 업그레이드 및 AI 기반 개선사항 등을 포함하고 있다. 멘딕스 10.18은 로코드(low-code)와 AI 성능을 결합하여 기업에 다음과 같은 기능을 제공한다. 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC : Software Development Lifecycle) 전반에 걸쳐 AI 기반 지원 기능 제공 온보딩 및 소프트웨어 개발 경험을 간소화하여, 보다 빠르고 뛰어난 생산성 제공 생성형 AI(GenAI) 출력 및 환경에 대한 접근성, 가시성, 거버넌스 개선 플랫폼에 내장된 마이아(Maia : Mendix Artificial Intelligence Assistance)에 대한 추가 업데이트를 통해 보다 스마트한 개발 작업과 보다 용이한 스마트 앱의 빌드 및 배포 지원 이번 업데이트는 세 가지 주요 영역에 대한 새로운 기능과 개선사항이 추가되면서, 지속적으로 혁신 비전을 실현하고자 하는 멘딕스의 의지를 나타낸다.    아이디어를 영향력 있는 설루션으로 전환할 수 있도록 AI 혁신 역량 강화 멘딕스10.18에 새롭게 개선된 생성형 AI 기능이 도입되면서, 기업들은 스마트 앱을 위한 유연성과 속도, 거버넌스를 비롯해 더욱 다채로운 사용자 경험과 스마트 애플리케이션을 보다 용이하게 제공할 수 있게 되었다. 또한, 멘딕스는 10.18 버전에서 제한적으로 제공되는 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩(Mendix Cloud GenAI Resource Pack)을 도입하여, 생성형 AI 기술을 실험하거나 사용자를 위한 지능형 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업들의 진입 장벽을 낮췄다. 이 번들에는 다음과 같은 두 가지 팩이 포함되어 있다. 멘딕스 클라우드 모델 리소스 팩 : 사용자가 플랫폼 내에서 생성형 AI 인스턴스를 신속하게 생성하고, 자체 하이퍼스케일러 환경을 설정하는데 따르는 조직적 차원의 장애물을 제거할 수 있도록 지원 멘딕스 클라우드 지식 기반 리소스 팩 : 사용자가 멘딕스 플랫폼 내에서 회사 자체 데이터에 기반한 생성형 AI 모델을 바탕으로 상황인식 기능을 개선하고, 보다 정확한 응답을 제공할 수 있도록 지원 생성형 AI 리소스 팩은 사용자가 소비한 토큰(token) 모니터링을 통해 개별 앱이나 포트폴리오 전반에 걸쳐 일일, 주간, 월간 또는 지정된 기간별로 사용량을 추적함으로써, 생성형 AI 소비 규모에 대한 가시성을 제공한다. 이외에도, 멘딕스 10.18은 멘딕스 플랫폼 내에서 데이터 과학 및 애플리케이션 개발 협업을 촉진하는 새로운 프롬프트 관리 기능을 플랫폼 내에 도입했다. 새롭게 추가된 프롬프트 관리 기능은 실험 프로세스를 간소화하고 가속화할 수 있도록 설계되었다. 사용자는 프롬프트를 손쉽게 전환하여 유효성을 테스트하고, 가장 정확하고 관련성이 높은 원하는 결과를 도출할 수 있다. 또한, 트랜잭션당 토큰 사용량을 추정할 수 있어 기업이 특정 적용 사례의 비즈니스 가치 창출 여부를 판단하는 데 도움을 준다.   지능형 AI 기반 개발 지원으로 성공 가속화 멘딕스 10.18에는 로코드에 익숙하지 않은 기업이 디지털 혁신을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 콤파스(Compass)라는 새로운 통합 툴을 도입했다. 이 툴은 디지털 프로세스의 다양한 측면을 가이드하고, 멘딕스의 엔터프라이즈급 로코드 개발 플랫폼에 대한 전문가 온보딩을 제공한다. 또한, 스마트 개발을 위해 구축된 생성형 AI 기반 서비스 세트인 마이아에 대한 추가 업데이트도 지원된다. 멘딕스 개발자를 위한 가이드, 지원, 생성 기능을 제공하는 마이아는 다음과 같은 확장 기능이 추가되었다.  자연어 프롬프트를 사용하여 새로운 도메인 모델을 정의하거나, 기존 도메인 모델을 확장할 수 있도록 도메인 모델 생성 지원 멘딕스를 처음 접하는 개발자를 위해 마이아 챗(Maia Chat)에서 탐색 가능한 학습 자료 제공 페이지에 위젯 추가 프로세스를 간소화하고 가속화하는 UI 추천기(UI Recommender) 제공 이외에도, 멘딕스 10.18 버전에 추가된 새로운 개발자 환경 개선사항은 다음과 같다. 언어 감지 및 응답 기능을 통해 사용자가 자신의 모국어로 마이아 챗과 소통할 수 있도록 다국어 지원 강화 기본적으로 영어로 구현된 멘딕스 통합개발환경(Mendix IDE)에 대한 독일어, 일본어, 한국어, 중국어 버전 제공 멘딕스 애플리케이션의 보안 검토 프로세스를 간소화할 수 있도록 설계된 새로운 보안 개요(Security Overview) 지원 재설계된 피드백 모듈(App Insights Feedback Module)을 통해 사용자 통찰력으로 개발 방향을 가이드할 수 있도록 지원. 맞춤형 UX 스타일링으로 피드백 경험을 브랜드와 일치하도록 조정 가능   엔터프라이즈 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 모범사례에 대한 제어 및 가시성 강화 멘딕스는 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 거버넌스와 가시성을 개선할 수 있도록 지원하는데 주력하고 있다. 멘딕스 10.18은 생성형 AI를 보다 스마트하고 안전하며 비용 효율적으로 구축하는데 중점을 두었다. 고객들은 새로운 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩을 이용해 보다 손쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있다. 사용자는 플랫폼 내에서 제공되는 지식 기반 및 통합 정보검색 기반 생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 기능을 통해 자체 데이터 기반의 생성형 AI 모델을 손쉽게 구현할 수 있다. 또한, 10.18은 생성형 AI 애플리케이션을 보호하기 위한 콘텐츠 필터 기능도 도입했다. 맞춤형 필터는 문제가 되는 콘텐츠를 감지하여 일관되고, 안전하게, 책임감 있는 AI 환경을 대규모로 촉진할 수 있는 툴을 기업에게 제공함으로써, 유해한 콘텐츠를 최소화하고 편향, 혐오, 욕설 등과 같은 민감한 주제를 해결할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능은 일부 기업이 규제 및 콘텐츠 관리 문제로 인해 생성형 AI 사용을 꺼리고 있다는 업계의 우려가 확산하는 가운데 도입된 것이다. 이외에도, 멘딕스는 배포 자동화 툴인 파이프라인(Pipelines)에 AI와 새로운 JIRA를 통합하여 멘딕스 모범 사례와 애플리케이션 모델을 비교함으로써 애플리케이션의 품질을 보장하고, 개발자의 생산성을 높일 수 있도록 지원한다. 데이터스케일HR(datascalehr)의 엔지니어링 담당 책임자인 루크 자와즈키(Luke Zawadzki)는 “멘딕스는 새로운 기능이나 동작을 신속하게 프로토타이핑할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능을 통해 프로세스 초기에 실제로 동작 가능한 기능을 테스트하고 문제를 발견하거나, 이를 조기에 조정할 수 있다”고 말했다. 데이터스케일HR은 멘딕스와 함께 AI 기반 급여 플랫폼을 제공하는 비즈니스 서비스 조직이다. 멘딕스의 한스 드 비저(Hans de Visser) 최고제품책임자(CPO)는 “10.18 버전은 생성형 AI와 비즈니스 모범사례가 끊임없이 진화하는 중요한 시기에 출시되었다. 우리는 플랫폼 전반에 걸쳐 고객에게 유의미한 생성형 AI 서비스를 제공하는데 중점을 두고 있다”면서, “이번에 제공되는 모든 업데이트는 AI 기능에 대한 접근성을 민주화하고, 사용자들이 성공에 필요한 툴을 갖추는데 직접적인 영향을 미치게 될 것이다. 멘딕스는 지속적으로 서비스 포트폴리오를 발전시킴으로써 애플리케이션 레벨에서 플랫폼 레벨로 거버넌스를 강화할 것”이라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업 현장의 기술 통합 돕는 AR 가이던스   증강현실(AR)의 본질은 눈으로 보는 현실의 모습에 가상의 디지털 콘텐츠를 겹쳐 보여줌으로써 쉽게 이해를 돕고 빠르게 커뮤니케이션할 수 있도록 도와주는 데에 있다. 이번 호에서는 이러한 증강현실의 본질을 건설 기계 장비 유지에 도입한 HD현대인프라코어의 AR 가이던스(AR Guidance)를 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     AR 가이던스는 복잡한 건설 장비의 고장이 발생하였을 때 장비의 고장 위치를 이해하기 쉽도록 3D 모델링을 증강현실을 통해 제공한다. 바닥에 오브젝트 형상을 불러오는 바닥 증강 방식을 통해 장비의 형상 정보 및 고장진단 정보를 확인할 수 있으며, 앱 형태로 제공되는 콘텐츠는 모바일, 태블릿 등의 기기로 사용이 가능하다. 산업 현장의 이해와 기술이 녹아 있는, 고객들의 니즈에 맞춰 있는 건설 기계 업계에서 상용화된 설루션이다.   사용자, 딜러, 서비스 인원 모두에게 필요한 설루션 고민 HD현대인프라코어는 2019년 건설 장비를 소유한 고객을 대상으로 인터뷰를 진행하면서, 장비를 사용하는 과정에서 필요한 것과 불만 사항을 수집하였다. 수집된 고객의 니즈를 빠르게 충족할 수 있는 방법을 찾기 위해 서비스 부문에서는 IT를 결합한 다양한 서비스 설루션을 기획하였다. 그 중 하나가 장비의 정보를 고객이 쉽게 파악하게 할 수 있게 3D 모델링을 원하는 장소에 불러올 수 있는 증강현실(AR)을 사용하는 것이었다. 3D 모델링과 함께 어떤 콘텐츠를 고객에게 제공하면 좋을지 고민한 HD현대인프라코어는 고장 진단 가이드(troubleshooting guide)의 내용과 모델링을 결합한 콘텐츠를 제작하게 되었다. 이 콘텐츠로 사용자는 장비의 기본 형상 정보부터 고장이 발생하였을 때 어떤 절차를 통해 고장 진단을 하여야 하는지에 대한 가이드를 습득할 수 있다.   직면했던 문제 건설 기계의 내부는 복잡한 와이어와 유압 호스, 파이프 라인으로 이루어져 있는데, 내부 정보를 파악하기 쉽지 않아 고장 위치를 파악하는 데 많은 시간이 소요된다. 본사 전문가의 경우 장비 3D 모델링을 통해 장비의 내부와 부품 정보를 쉽게 파악할 수 있는 반면, 딜러 혹은 딜러 서비스 인원은 제한된 접근으로 정보 활용이 어려웠다. HD현대인프라코어의 장비를 예를 들면 크게 유압, 전장 시스템 회로도, 엔진의 구성도가 있다. 딜러 서비스 인원이 장비의 구조와 로직을 파악하기 위해 DWG 기반의 시스템 회로도를 확인하는데, 이 회로도 구조를 통해 로직을 파악해도 실제 장비에서 주요 부품의 위치를 찾아내는 데에는 많은 시간이 소요된다. 숙련되지 않은 딜러 서비스 인원은 더욱 많은 시간을 할애하게 된다. 딜러는 딜러 서비스 인원이 빠르게 업무에 투입하고 서비스를 전문적으로 제공할 수 있는 수단이 필요했고, 딜러 서비스 인원은 기존 텍스트 기반의 서비스 머티리얼보다 더욱 직관적으로 장비 정보를 이해할 수 있는 콘텐츠 제공이 필요했다. HD현대인프라코어는 정형화된 정보보다는 쉽게 체득할 수 있는 직접적인 제어를 통해 사용자가 원하는 정보를 얻을 수 있는 설루션이 필요하다고 판단하였다. 이러한 현장의 어려움을 바탕으로, HD현대인프라코어는 주요 부품의 위치 표시, 부품의 상세 정보로 이어지는 기능 등 기본적인 요소 콘텐츠에 대한 니즈를 AR 가이던스 시범 운영으로 확인할 수 있었다.   유니티를 통해 만난 기술과 건설 기계 HD현대인프라코어가 AR 가이던스 개발을 시작할 당시 증강현실을 활용한 게임으로는 대중적이고 다양한 게임이 많았으나, 건설 기계 시장에서는 유니티를 도입한 사례가 많지 않았다. HD현대인프라코어는 “다만 점차 유니티에 대해 알아갈수록 전 세계에 많은 유니티 크리에이터가 있고, 그들이 제공하는 정보와 유니티에서 제공하는 튜토리얼, 매뉴얼 등 다양한 머티리얼을 통해 쉽게 시작할 수 있다고 판단했다”고 전했다. HD현대인프라코어는 게임 혹은 다른 비 게임 분야의 다양한 유니티 활용 사례를 참고하면서, 타 산업에서 활발하게 사용되고 있는 유니티의 기술을 건설 기계 산업에서도 활용할 수 있다는 판단을 내렸다.   AR 가이던스의 구성 요소 AR 가이던스는 크게 증강 방식의 사용 유무에 따라 ‘가이던스’와 ‘3D 모델 뷰어’라는 두 가지 모듈로 구성되어 있다.   가이던스   ▲ 가이던스   가이던스는 장비의 3D 모델링을 보여주며 증강 기술을 통해 장비 고장 진단을 위한 가이드를 사용자에게 제공한다. 세 가지 콘텐츠를 통해 사용자가 직접 장비의 고장을 확인하고 해결할 수 있다. 센서 시그널 모니터링(Sensor Signal Monitoring) : 장비 상태 파악 고장 진단(Troubleshooting) : 오류 코드(fault code)가 발생한 하자 현상에 대해 원인 및 고장 진단 가이드 제공 시운전 기준 가이드(Performance Test) : 고장 진단 및 장비 수리 이후 장비가 올바르게 수리가 되었을 때 올바른 장비 성능이 나오는지를 측정하기 위한 가이드를 제공하고 성능값을 입력 및 전송   3D 모델 뷰어 AR 기술을 사용하지 않는 3D 모델 뷰어는 더 가볍게 3D 모델링을 컨트롤하고, 이후 단계에서 시스템 회로도와 각 부품의 연관을 지으면서 많은 정보를 부여하자는 의도에서 시작했다. 이를 통해 3D 프로덕트 비주얼라이제이션 서비스를 처음 시작하는 사람도 장비를 쉽고 편리한 방법으로 이해하는 것을 목표로 했다.   ▲ 3D 모델 뷰어   개발의 시작과 문제의 해결 AR 가이던스 프로젝트는 콘텐츠 내용을 정리하여 제공하는 것으로 시작됐다. 다만 산업 전반의 기술에 대한 경험을 바탕으로 어떠한 콘텐츠를 제공하여 사용자의 니즈를 풀어나가야 할 지는 파악이 됐지만, 유니티를 통해 어떻게 구현할 수 있는 지와 어떤 기능을 활용할 수 있을 지에 대한 사전 지식은 부족했다. 이 부분은 초기부터 함께 프로젝트를 시작하고 진행해 온 기술원의 담당자와 개발 인원이 지원을 해주었고, 유니티에서 제공하는 여러 교육 프로그램과 경기도 콘텐츠 진흥원에서 제공하는 교육을 통해 부족한 부분의 갭을 줄여나갈 수 있었다.   데이터 매니지먼트   ▲ 데이터 매니지먼트   센서 시그널 모니터링 시스템을 구현할 때, 3D 모델링 상에서 위치와 상태 값을 보여주기 위해서는 장비로부터 너무 많은 데이터를 불러와 충돌을 일으킬 수 있어 데이터의 분류와 선택이 필요했다. 각 기종별로 데이터를 하나씩 확인해가며, 증강된 3D 모델링과 연결을 할 데이터와 그렇지 않은 것을 구분하는 것은 어려운 작업이었다. 또한 윈도우 기반의 진단 프로그램의 모델을 가져와 모바일 앱 형태로 변환하며, 장비 상태 신호를 받아오는 연결을 하는 과정에서 발생하는 오류를 수정하는데 시간이 많이 들었다. 장비 진단 프로그램이 윈도우로만 개발이 되어서 모바일 기반의 진단 프로그램에 대한 니즈는 지속적으로 발생했다. HD현대인프라코어는 AR 가이던스에서 윈도우 기반의 진단 프로그램의 일부 기능인 센서 시그널 모니터링을 가져와 증강시킨 장비의 3D 모델링과 함께 보여 준다면, 장비 상태 정보를 명확하게 사용자에게 제공할 수 있다고 생각했다. 우선 3D PDM(제품 데이터 관리)으로부터 가져온 3D 모델링 데이터 중 장비 정보를 전달할 수 있는 최소한의 구성을 제외하고 삭제했다. 또한 콘텐츠를 구조화함으로써 각 콘텐츠에서 불러오는 중복된 데이터의 용량을 줄여나갔고 이 부분에 큰 공을 들였다.   고장 진단 오류 코드(fault code) 발생에 따라 커넥터 PIN 번호, 색상, 흐름도 등 세세한 정보를 제공하며 와이어와 커넥터 형상과 함께 3D 모델링 증강을 통해 고장 진단을 제공하는 트러블슈팅 콘텐츠는 AR 가이던스의 메인이 되는 콘텐츠이다. 이 콘텐츠가 개발이 됨으로써 오류 코드에 대한 와이어 배선 고장 진단에 대한 콘텐츠 기준이 수립되었다.   ▲ 고장 진단   거친 현장에서 진행하는 안정적인 성능 검사 건설 기계는 주로 척박한 작업 환경에서 작동한다. 이런 환경에서 모바일 디바이스를 기반으로 AR 기술을 활용하는 것이기 때문에, HD현대인프라코어는 3D 모델링이 안정적으로 증강되어 장비 정보를 확인할 수 있도록 하기 위해 신경을 썼다. 또한 원 소스 멀티 유즈를 통해 비교적 적은 용량으로도 콘텐츠를 구성하여, 데이터 다운로드 속도나 실행 속도를 빠르게 하는 것을 목표로 두었다. 특히 수리 완료 후 정확한 검증을 위해서는 장비의 모든 동작에서 성능 검사를 실행해 보아야 한다. 성능 검사의 경우 정확한 데이터 추출을 위해 성능 검사 조건과 절차를 준수해야 한다. 다만 텍스트 기반으로 제공되는 시험 운전 기준은 이러한 성능 검사 조건과 절차를 가이드하기에는 다소 명확하지 않은 부분이 있다. 또한 날씨, 작업자의 컨트롤 방식 등 정확한 데이터를 추출하기 어렵게 만드는 변수가 많다. 따라서, AR 가이던스는 3D 모델링을 통해 각 단계별로 시험 조건과 절차를 따라가며 성능 검사를 할 수 있도록 가이드를 제공하여 올바른 장비 성능 데이터를 받을 수 있는 콘텐츠를 제공하였다.    AR 가이던스 도입 후 달라진 것 긍정적인 사용자 반응 AR 가이던스의 경우, 사용자의 편의성과 콘텐츠 생성의 안정성을 가장 우선시하였다. 사용자가 쉽고 편리하게 장비 정보를 얻을 수 있도록 복잡하지 않은 구조를 선택하고, 사용자의 국가와 사용 환경에 맞춰 안정적으로 앱을 사용할 수 있도록 용량을 최소화하였다. 그 결과 유럽 서비스 인원을 대상으로 AR 가이던스 베타 버전을 론칭하였을 때, 많은 호평을 받으며 가치 있는 피드백도 많이 받을 수 있었다. 실제로 주요 부품 정보에 대한 콘텐츠 구현을 요청받았으며, 이 요청은 추후 3D 모델 뷰어 콘텐츠를 개발하는 초석이 되었다. 다만 피드백 수집 과정에서 다양한 국가를 대상으로 피드백을 받다 보니, 피드백 간의 상충되는 사항들이 발생하거나 개발 의도를 벗어난 내용의 요구사항도 있었다. HD현대인프라코어는 이렇게 대립되는 의견과 개발 시 고려했던 사항에서 벗어난 피드백에 대해 무조건 배제하기 보다는, 개발 의도와 반영할 수 없는 사유에 대해 설명하려고 노력하였다. 메일로 설명하기 보다는 가급적 딜러/딜러 서비스 워크숍이나 출장 방문을 통해 직접 설명을 하여 이해를 도왔고, 이 과정에서 또 다른 유의미한 아이디어나 피드백을 수집할 수 있었다.   건설 기계 제조 회사를 보는 새로운 시각 AR 가이던스는 건설 기계 기술 지원 서비스에 대한 인식을 바꾸는데 일조하였다. HD현대인프라코어에서는 기존의 서비스 형태에서 벗어나 디지털이 활용된 다양한 서비스를 제공하고, 프리미엄 서비스 전략으로 기술 지원을 진행하고 있다. AR가이던스 설루션을 통해 보다 혁신적인 디지털 서비스를 제공해 고객 만족도를 높였으며, 기업 이미지 향상에도 도움이 되고 있다.   효율적인 문제 해결 문서 기반의 서비스 가이드에 의존했던 것과 달리, AR 가이던스를 활용하여 장비의 고장 정보를 좀 더 쉽고 명확하게 파악하고 고장 가이드를 확인할 수 있어 딜러 서비스 인원의 서비스 소요 시간을 단축하였다. 그리고 딜러 서비스가 직접 해결하지 못하는 문제에 본사 서비스가 지원을 하는 경우에도, 딜러 서비스에게 AR 가이던스를 통해 제공된 정보로 인해 장비 고장 정보에 대한 소통 시간이 단축이 되는 효과를 보았다.   ▲ 안정적 성능 검사   AR 가이던스의 미래 AR 가이던스의 첫 번째 목표는 글로벌 서비스 인원의 사용률을 80% 이상으로 끌어올리는 것이다. 현재 글로벌에서 판매하고 있는 장비를 모두 구현하지 않았기 때문에, 사용률 증대를 위해서는 구현된 대상 장비의 확대가 가장 먼저 이루어져야 한다. 글로벌 서비스 인원의 만족도를 더 끌어올리기 위해 서비스 리드 타임을 지표화하여, 소통 시간을 얼마나 감소했고 빠르게 사용자를 만족시켰는지 확인하는 것도 하나의 목표이다. 두 번째로는 기본적인 모바일 환경을 벗어나 AR 글래스를 적용하는 것이다. AR 가이던스는 개발 시작 당시 가장 쉽게 상호작용이 가능한 디바이스가 모바일이었기에 모바일부터 적용하기 시작하였다. AR 가이던스 공급의 최종 목표는 AR 글래스 적용이고, HD현대인프라코어는 이 목표 달성을 위해 지금도 시중에 출시된 여러 디바이스에 AR 가이던스 설루션을 적용해보고 있다. 세 번째로는 AR 기반으로 장비의 고장 진단 정비에 대한 콘텐츠를 개발을 지속적으로 하면서 VR 기반으로도 콘텐츠를 개발할 예정에 있다. 현업에서는 장비의 고장을 기준으로 사전 서비스와 사후 서비스라는 개념이 있다. 이 두 가지 서비스 영역에 맞춰, 사전 서비스에서 VR을 활용하여 장비 주기 점검과 올바른 장비 작동을 가이드할 수 있는 VR 설루션을 제공할 예정이다. 또한, HD현대인프라코어는 사후 서비스에서도 장비 주기 점검과 장비의 올바른 작동을 가이드할 수 있는 VR 설루션을 제공하고자 한다. 사후 서비스에는 AR 가이던스를 활용하여 장비의 고장 진단 가이드를 제공하여, 서비스 시간을 줄이고 장비 업타임을 증대하는 계획을 가지고 있다. 이에 따라 AR 가이던스는 모바일로 제공하는 기존의 형태가 아닌, AR 글래스를 활용하여 양손을 자유롭게 하여 정비를 하면서 활용할 수 있는 형태로 제공될 것이다. HD현대인프라코어 관계자는 “이 과정에서 유니티의 역할이 중요하다고 느낀다. 유니티 코리아를 통해 문제를 해결하거나 많은 유니티 크리에이터 커뮤니티를 통해 기존 개발 사례를 참고하는 등, 문제에 직면했을 때 다양한 소통을 통해 해결할 수 있었다”면서, “마케팅에서 제공하는 백서, 튜토리얼, 웨비나 등 다양한 유니티 설루션이 여러 방식으로 유니티 크리에이터에게 제공되기 때문에, 간편한 방법으로 정보를 습득할 수 있어 앞으로가 기대된다”고 전했다. AR 가이던스는 HD현대인프라코어와 같이 발전하고 있다. 건설 기계 장비는 배기 규제에 따라 장비의 세대(generation)가 변화한다. HD 현대인프라코어에서는 꾸준히 새로운 세대의 장비를 개발 중에 있고, 이 장비를 대상으로도 AR 가이던스 콘텐츠 개발을 지속적으로 진행할 예정이다. 지속적인 개발을 통해 다음 세대는 도입 시작부터 AR 가이던스를 통해 고장 진단 가이드를 함께 제공하여 활용도를 증대시킬 수 있다는 기대를 가지고 있다. HD현대인프라코어는 다양한 차세대 장비를 개발하고 있으며, 이 장비 또한 AR 가이던스에서 구현하여 관련 콘텐츠 개발을 지속적으로 이뤄나갈 예정이다. HD현대인프라코어의 이인근 책임매니저는 “건설 기계 장비가 새롭게 출시할 때마다 장비가 변화됨에 따라 콘텐츠와 UI도 많이 변경될 것이다. 기존과 마찬가지로 유니티의 빠른 지원과 다양한 플랫폼을 활용하게 되면, 신규 세대의 장비에 맞고 고객의 니즈에 빠르게 부합할 수 있는 콘텐츠 제작이 가능할 것”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티는 토요타 모터 코퍼레이션이 차세대 차량 내 HMI(휴먼 머신 인터페이스)의 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 개발을 위해 유니티를 채택했다고 발표했다. 유니티는 토요타가 유니티를 선택한 것에 대해 “게임 산업에서 다년간 다양한 플랫폼을 통해 발전해 온 유니티의 실시간 3D 기술을 통해 혁신을 이룰 수 있다는 점을 확신한 결과라 할 수 있다”고 설명했다. 이번 파트너십을 통해 토요타는 유니티의 기술을 HMI 개발 파이프라인에 통합하고, 재작업 최소화 및 개발 과정 최적화, 데이터 관리 간소화 등을 통해 모든 설계 및 엔지니어링 단계에서 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 소비자에게 안정적이고 고성능의 GUI 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다.     토요타 모터 코퍼레이션 디지털 소프트웨어 개발 센터의 이마이 다카시(Takashi Imai) 총괄 프로젝트 리더는 “토요타의 개발 목표는 운전자, 차량, 사회를 연결하는 ‘디지털 콕핏’을 자체적으로 개발하여 혁신적인 사용자 경험을 창출하는 것이다. 수백 명의 소프트웨어 엔지니어들이 계기판, 인포테인먼트 시스템 및 기타 부품 개발에 참여하고 있다. 최근 자동차 업계에서 첨단 3D 그래픽스 기술이 보편적으로 사용되는 추세이긴 하지만, 이러한 기술은 높은 전문성이 요구되어 신입 엔지니어들에게는 다소 어려운 면이 있다. 유니티는 바로 이러한 점에서 진정한 혁신을 가져왔다”고 말했다. 또한 “우리 엔지니어들이 열정적으로 작업하는 모습을 보니 매우 기쁘며, 단기간에 새로운 가치를 창출하게 된 점이 정말 놀랍다. 뿐만 아니라, 개발 효율성이 크게 향상되어 고객들에게 더 큰 가치를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었다. 앞으로도 유니티와 협력하여 더 매력적이고 혁신적인 제품을 선보이려 한다”고 밝혔다. 유니티의 알렉스 블룸(Alex Blum) 최고운영책임자는 “토요타 모터 코퍼레이션 및 세계적으로 유명한 엔지니어 팀과 협력하여 유니티의 실시간 3D 기술로 차세대 HMI 경험을 구축하는 기회를 얻게 되어 매우 기쁘다”며, “소비자의 기대치가 점점 진화하는 가운데, 유니티와 토요타는 운전자에게 원활하고 직관적인 최첨단 설루션을 제공할 것”이라고 말했다.