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.  

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.

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.

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.

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.

디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술   이번 호에서는 산업 분야 메타버스의 발전을 이끄는 요인과 그 잠재력에 대해 알아보고, 디지털 전환의 중요성과 이를 실현하는 기술을 살펴보고자 한다. 또한, 실제 성공 사례를 통해 산업 분야 메타버스를 즉시 시작해야 하는 세 가지 이유를 제시한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     메타버스는 주로 게임, 엔터테인먼트, 소셜 네트워크, 가상 경제 같은 소비자 지향적 활동을 위해 구상되었으며, 현재 로블록스(Roblox), 디센트럴랜드(Decentraland), 호라이즌 월즈(Horizon Worlds) 등의 플랫폼에서 관련 콘텐츠를 찾아볼 수 있다. 반면에 제조, 자동차, 물류 등의 산업 분야에서는 효율과 생산성, 혁신 등에 메타버스를 응용하는 방안을 주목한다. 산업 분야의 메타버스는 디지털 트윈, 시뮬레이션, 실시간 협업 등의 툴을 통합하여 운영과 설계, 교육을 개선한다. 유니티의 헤닝 린(Henning Linn) 인더스트리 고객 성공 담당 시니어 디렉터는 “산업 분야 메타버스는 데이터 연결성과 접근성을 새로운 차원으로 인도하며, 가속화된 연결을 통해 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 전송하는 방식을 개선한다”고 전했다.   든든한 토대를 마련하는 산업 분야 메타버스 산업 분야 메타버스는 몰입형 3D 기술과 실제 기업용 애플리케이션을 혼합하는 방법이다. 주된 용도는 비즈니스의 내부 프로세스에 사용하거나 고객의 참여를 유도하는 것이다. 산업 분야 메타버스는 기업에게 디지털 작업 공간이 되며, 현실 공간에서 써야 할 시간이나 비용을 절약하면서 테스트와 디자인을 거쳐 운용 방안을 개선할 수 있다. 공장, 기계 또는 시스템의 첨단 디지털 시뮬레이션, 즉 가상의 모형이 생긴다고 생각해 보자. 디지털 3D 공간에서 여러 팀이 협력하여 문제를 해결하고 작업자를 교육하거나 프로세스를 최적화할 수 있다. 산업 분야 메타버스는 형태나 규모의 제약에서 벗어나 제품을 선보일 수 있는 가상 쇼케이스가 되기도 하며, 한층 새로운 수준으로 고객의 참여를 유도하는 수단이 되기도 한다. 고객이 어디서나 가상 환경을 통해 제품을 체험할 수 있는 몰입형 플랫폼을 제공할 수 있으므로 참여도와 구매 가능성이 높아진다. 산업 분야 메타버스에서는 VR(가상현실), AR(증강현실), XR(확장현실) 같은 툴을 사용하여 이러한 가상 세계에 몰입할 수 있는 환경을 제공한다. 그 기반이 되는 실시간 3D 기술을 활용해 센서, IoT(사물인터넷), 글로벌 제품 카탈로그, 소재 정보를 비롯한 현실 세계의 데이터를 연동할 수 있다. 이 모든 것을 하나로 엮으면 실시간으로 가상 세계에서 환경이나 제품을 정확하게 표현할 수 있다. 산업 분야 메타버스를 통해 몰입형 3D 기술을 실제 정보와 결합하면 더 스마트하게 작업하고, 비용을 절감하며, 고객 참여를 유도하고, 보다 안전하고 신속하게 의사 결정을 내리는 데 도움이 된다.   산업 분야 메타버스에 대한 주목도가 높아지는 이유 PwC의 2024년 운영 디지털 트렌드 설문 조사에 따르면, 운영 및 공급망을 담당하는 임원 10명 중 거의 7명(69%)은 기술 투자가 전반적으로 기대치를 충족하지 못한다고 답했다. 산업 분야의 기업들은 다음과 같은 과제에 직면하고 있다.  빠르게 변화하는 시장에 대응 : 기술과 비즈니스 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 산업 분야의 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 미래를 향한 비전을 제시하고 새로운 기술에 투자해야 한다. 분산된 조직 간 협업 및 전략적 의사 결정 지원 : 인력은 다양한 지역과 시간대에 흩어져 있으며, 직원과 임원 모두 저마다 시간대가 달라 협업하기가 쉽지 않다. 전사적 차원에서 단절된 데이터 파악 : 그 어느 때보다 많은 데이터가 디지털화되고 클라우드에 저장되어 접근성이 높아졌지만, 대부분의 조직에서 데이터는 여전히 상당 부분 고립되어 있다. 사용자가 데이터와 상호 작용하고 데이터를 이해할 수 있도록 지원 : 복잡한 데이터 세트를 다른 데이터 세트와 통합하고, 사람들이 그 안에 담긴 맥락과 의미를 파악할 수 있도록 데이터를 시각화해야 한다.   산업 분야 메타버스가 지닌 혁신적인 잠재력 산업 분야 메타버스가 다양한 유형의 비즈니스에 적합한 이유는 무엇일까? 교육, 고객 경험, 협업 툴, 영업 및 마케팅 실무와 같은 실질적인 응용 사례에 집중하면 그 가능성은 무궁무진하다. 몇 가지 가능한 사례를 살펴보겠다.   운영 프로세스 간소화 목표 : 기존 프로세스, 워크플로, 시스템을 진단한다. 응용 사례 : 정유소에서 공장 전체의 디지털 트윈을 제작한다. 유지 관리 담당자는 가상 환경에서 디지털 트윈을 탐색하고, 그 구성 요소와 상호 작용하고, 유지 관리 작업을 시뮬레이션할 수 있다. 여기에는 마모된 부분이 있는지 파악하고, 수리 절차를 계획하고, 모든 안전 프로토콜이 준수되었는지 확인하는 작업이 포함된다. 장점 : 더 효과적으로 계획을 수립하고 휴먼 에러를 줄일 수 있으므로 유지 관리 다운타임 및 비용이 대폭 감소한다.   비즈니스 모델 전환 목표 : 기존 비즈니스 모델에서 더 혁신적인 모델로 전환 응용 사례 : 중장비 제조업체가 PaaS(Product-as-a-Service) 모델로 전환한다. PaaS 모델을 도입하면 고객은 제품 사용 비용을 한 번에 전부 지불하는 대신 사용한 만큼만 지불하면 된다. 기업은 장비의 디지털 트윈을 구축하고 실제 기계의 IoT 센서와 동기화함으로써 성능, 사용량, 마모 관련 데이터에 액세스할 수 있다. 고객은 장비를 구매하지 않고 사용량(예 : 작동 시간, 생산 산출량)을 기준으로 요금을 납부할 수 있다. 장점 : 제조업체는 PaaS 모델을 통해 반복적인 수입이 발생하는 새로운 수익원을 창출하여 재무적 예측 가능성을 높일 수 있다.   업종 전환 목표 : 새로운 지역, 업종 또는 프로젝트 모색 응용 사례 : 건설 회사가 디지털 기술을 사용해 건물의 설계, 건축, 관리 방식을 혁신하는 3D 프로젝트 모델을 구축함으로써 효율성과 지속 가능성, 비용 절감을 전체적으로 개선한다. 장점 : 실제 건설을 시작하기 전에 잠재적인 문제를 탐지하면 비용을 절감하고, 오류를 최소화하며, 프로젝트 일정을 줄일 수 있다.   인력과 조직 문화의 변화 목표 : 직원의 협업과 혁신을 촉진하고 민첩성 강화 응용 사례 : 다양한 지역에 떨어져 있는 여러 팀이 마치 같은 현장에 있는 것처럼 서로 보고 들을 수 있는 가상 3D 회의실에서 실시간으로 협업하고, 다 함께 제품의 3D 디지털 버전을 검토한다. 장점 : 직원 간의 커뮤니케이션을 개선하고, 더욱 빠르게 의사 결정을 내리고, 프로젝트를 완료하는 데 걸리는 시간을 단축한다.   고객과 파트너의 경험 혁신 목표 : 고객에게 더 흥미로운 경험 제공 응용 사례 : 자동차 제조업체가 고객에게 집에서 차량을 자세히 살펴보고 원하는 대로 커스터마이즈해 볼 수 있는 3D 가상 쇼룸을 제공한다. 고객은 실시간으로 차량의 기능을 사용해 보고, 차량의 색상, 인테리어 옵션, 액세서리를 변경하고, 모든 각도에서 변경에 따른 차이를 확인할 수 있다. 장점 : 자동차 제조업체는 고객이 더욱 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주며, 고객 만족도와 참여 수준이 높아진다.   디지털 전환이 중요한 이유 기업이 소프트웨어와 전자 제품을 통해 기능과 사용자 경험을 개선할 방안을 모색하는 한편 지속 가능한 설루션에 대한 관심이 증가함에 따라, 많은 산업 분야에서 스마트 제품과 커넥티드 제품이 점점 더 다양하게 보급되고 있다. 공급망 관리, 인력 역학, 지속 가능한 혁신을 둘러싼 과제들로 인해 불확실성이 늘어나지만, 동시에 창의적인 솔루션을 통해 기업이 경쟁 우위를 확보할 기회가 생겨나기도 한다. 이러한 압박과 어려움으로 인해 기업은 운영 방식뿐 아니라 시장에 출시하는 제품과 서비스도 혁신해야 하는 상황에 놓였다. 실시간 3D 렌더링, AI, 클라우드 컴퓨팅이 발전하면서 산업 분야 메타버스에는 새로운 길이 열렸다. 미래의 성공을 위해 기업은 더 탄력적이고 민첩해져야 하며, 역동적으로 변하는 환경에 대한 적응력을 높여야 한다. 그러려면 디지털 전환과 산업 분야 메타버스를 핵심 요소로 채택해야 한다. 린 시니어 디렉터는 “데이터가 디지털화되었다고 해서 연동되었다는 것은 아니다. 예를 들면 제품의 동작을 설명하는 데이터라고 하더라도 제품 데이터와는 연동되지 않을 수 있다. 동작을 시뮬레이션하려면 수동으로 데이터를 연결해야 한다. 산업 분야 메타버스는 데이터 사일로(silo)를 연결하며, 이는 디지털 전환을 통해 실현할 수 있다”고 짚었다.   실시간 3D : 산업 분야 메타버스의 기반 기술 현재 디지털 전환을 시작하는 조직에 중요한 혁신 중 하나는 바로 실시간 3D이다. 실시간 3D는 컴퓨터로 생성되어 단순히 보는 것에 그치지 않고, 직접 체험할 수 있는 3D 이미지를 만들고 표시하는 기술이다. 그 이름에서 알 수 있듯이 이 이미지는 실시간으로 업데이트된다. 즉, 사용자의 행동에 따라 바로 바뀌는 것이다. 실시간 3D는 원래 비디오 게임을 제작하기 위해 개발되었지만 이제는 산업 분야에서도 널리 응용되고 있으며, 가상 세계가 사용자 행동에 즉각적으로 반응하는 몰입형 인터랙티브 경험의 근간이 된다.   검증된 실시간 3D 응용 사례 고도로 발전한 고성능 실시간 3D 기술은 이미 존재한다. 제조업체, 사치품 소매 업체, 자동차 제조 업체 등 다양한 기업들이 이미 실시간 3D 기술을 활용하고 있다. 다음은 몇 가지 예시이다.   단일 에셋 라이브러리로 XR 제작 과정을 간소화 글로벌 과학 및 임상 연구 회사인 써모피셔사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)은 디지털 트윈, 영업 지원, 교육, 기능성 게임 같은 설루션을 제공하기 위해 단일 소스의 3D 애셋을 활용하는 XR 기반 플랫폼을 구축했다. 이 XR 플랫폼의 성과는 다음과 같다. 애셋 파이프라인 효율 250% 향상 로코드/노코드 비주얼 스크립팅을 통한 개발 시간 단축   ▲ 이미지 출처 : 써모피셔사이언티픽   사이버 공간에 오프라인 매장 경험을 구현 파리의 럭셔리 가죽 제품 브랜드 카뮤포네(Camille Fournet)는 섬세한 디자인과 장인 정신으로 잘 알려져 있지만, 실시간 3D를 사용하여 고객의 경험을 향상하는 데 앞장선 브랜드이기도 하다. 이 기업에서는 고객이 매장에서 누리는 럭셔리한 경험을 온라인에도 똑같이 제공하고자 했다. 유니티를 기반으로 스마트픽셀(SmartPixels)에서 제작한 실시간 3D 제품 컨피규레이터 덕분에 카뮤포네는 다음과 같은 성과를 거뒀다. 탐색에서 구매로 이어지는 전환 수 5배 증가 고객 참여도 66% 상승   ▲ 이미지 출처 : 스마트픽셀   교육 비용을 절감 칼스 주니어(Carl’s Jr.)는 미국에 뿌리를 둔 패스트푸드 체인으로, 30개국에서 1100개가 넘는 식당을 운영한다. 만 명에 달하는 직원 대부분이 서로 멀리 떨어져 다양한 지역에서 근무하고 있다. 안전, 위생 및 고객 서비스에 대한 높은 기준을 유지하려면 지속적이고 일관된 신입 직원 교육이 필수이다. 칼스주니어는 AR 기반의 자기 주도형 인력 교육을 통해 다음과 같은 성과를 달성했다. 교육 비용 73% 절감 고객 만족도 43% 증가   ▲ 이미지 출처 : 비저너리스 777(Visionaries 777)   지금 산업 분야 메타버스를 시작해야 하는 세 가지 이유 디지털 기술은 빠르게 발전하고 있다. 산업 분야의 기업이 뒤처지지 않으려면 더 전략적으로, 더 장기적인 관점에서 변화를 예측해야 한다. 경쟁력 확보 : 경쟁 업체는 이미 실시간 3D를 활용할 방법을 모색하고 있고, 움직임이 더딘 조직을 빠르게 앞지를 것이다. 실시간 3D에 대한 고객의 수요와 기대치가 모두 증가하고 있으며, 고객이 원하는 것을 제공하지 않는 조직은 고객 이탈을 겪게 될 것이다. 인재 확보 : 최고의 인재, 특히 기술 인력은 늘 부족하며 수요가 많다. 새로운 기술을 도입하여 디지털 전환을 추진하는 기업은 기술 커뮤니티의 이목을 끌 수 있다. 혁신 실현 : 복잡한 3D 데이터에 대한 보편적인 액세스 권한을 제공하고 전 세계의 관계자가 협업할 수 있도록 지원하면 작업자가 더욱 생산적이고 효과적인 동시에 보다 빠르게 작업할 수 있다.   향후 전망 살펴보기 기술의 융합 그 자체인 산업 분야 메타버스의 목표는 가상 세계와 증강현실을 서로 연결하는 것이다. 유연함이라는 본질 덕분에 기술과 활용 사례가 발전함에 따라 그 정의도 계속 변화할 것이다. 기업은 IoT, AI, XR 같은 디지털 전환 툴을 연동하여 공장, 공급망, 제품을 세밀한 부분까지 그대로 재현함으로써 몰입도 높은 산업 분야 메타버스 애플리케이션을 제작할 수 있다. 이 가상 모형은 실시간 모니터링, 예측형 유지 관리, 시나리오 테스트, 교육, 협업 등을 가능케 한다. 결론적으로, 산업 분야 메타버스는 기존 프로세스를 개선하는 것을 넘어서 더욱 민첩하고 지속 가능하며 혁신적인 산업으로 향하는 혁신의 기틀이 되고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SAP 코리아가 7월 15일 연례행사인 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아(SAP NOW AI Tour Korea)’를 진행하면서, AI(인공지능) 시대를 위한 새로운 비즈니스 운영 방식을 제시했다. ‘Unleash Your Future with Business AI(비즈니스 AI로 미래를 열다)’를 주제로 열린 이번 행사에서는 빠르게 변화하는 AI 시대에 기업의 비즈니스 혁신을 지원하는 SAP의 전략과 비전이 소개됐다. ■ 정수진 편집장   애플리케이션–데이터-AI의 선순환으로 비즈니스 혁신 주도 SAP의 AI 전략은 애플리케이션, 데이터, 비즈니스 AI의 선순환 효과(flywheel effect)를 통해 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 혁신하겠다는 것이다. SAP의 지나 바르주-브로이어(Gina Vargiu-Breuer) 최고인사책임자는 이런 전략의 핵심으로 자사의 모든 애플리케이션에 AI를 기본으로 내재화(embedded AI)한다는 ‘AI 퍼스트(AI First)’ 접근법을 꼽았다. SAP는 2025년 말까지 400개 이상의 임베디드 AI 기능을 출시할 계획이다. 이와 동시에 SAP는 ‘스위트 퍼스트(Suite First)’ 전략을 추구한다. 개별 기능이 뛰어난 ‘최고의 설루션(Best of Breed)’을 모아 놓는 것을 넘어, 모든 비즈니스 애플리케이션을 유기적으로 통합한 ‘최적의 스위트(Best of Suite)’를 제공한다는 뜻이다. 바르주-브로이어 최고인사책임자는 이를 통해 기업 고객이 일관성, 유연성, 민첩성을 확보할 수 있다고 전했다. SAP의 전략은 애플리케이션이 생성하는 고품질의 비즈니스 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 AI(reliable AI)를 구동하고, 이 AI가 다시 애플리케이션을 더욱 지능적으로 만드는 선순환 구조를 완성하는 것으로 요약할 수 있다. SAP는 애플리케이션, 데이터, AI가 긴밀히 연계되어 만들어내는 시너지가 고객에게 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 원동력이 될 것으로 보았다.   ▲ SAP의 이르판 칸 최고제품책임자가 기자간담회를 통해 자사의 AI 전략과 기술을 소개했다.   데이터 복잡성을 해결하는 ‘비즈니스 데이터 클라우드’ 이번 행사에서 SAP가 소개한 ‘SAP 비즈니스 데이터 클라우드(SAP Business Data Cloud : BDC)는 AI 시대에 기업의 데이터 관리와 AI 도입을 지원하고 비즈니스 운영 방식을 혁신하기 위해 새로운 서비스형 소프트웨어(SaaS) 설루션이다. BDC는 분산된 데이터를 통합하고 의미 있는 데이터로 전환하여 AI 활용도를 극대화하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 BDC는 데이터 통합과 조화를 통한 단일 진실 공급원을 구축하고, 신뢰할 수 있는 AI 및 지능형 애플리케이션의 기반을 마련하면서, 현대적 아키텍처와 강력한 파트너 생태계를 지원한다. 기업들은 AI를 위한 데이터 준비, 수집, 거버넌스 등 데이터 관리에 많은 시간을 쓰고 있으며, 이는 기업에서 AI를 활용하는 데 있어 어려움으로 작용한다. BDC는 이러한 문제를 해결하기 위해 SAP와 비 SAP 데이터를 통합해 연결된 데이터 환경을 구축하도록 한다. 특히 기존 애플리케이션의 데이터 모델을 조화(harmonize)시켜서, 여러 비즈니스 라인에 걸쳐 다르게 정의된 고객 데이터를 단일 뷰로 제공한다. BDC는 고품질의 기업 데이터를 통합 관리하여 AI 애플리케이션이 안정적으로 데이터를 활용하고 모델을 훈련하는 시간을 줄인다. 또한 SAP의 AI 코파일럿인 쥴(Joule)과 연동해 비즈니스 데이터의 맥락을 깊이 있게 파악하고, 분석 및 권장사항 도출에 필요한 데이터를 제공한다. SAP의 이르판 칸(Irfan Khan) 데이터 및 애널리틱스 사장 겸 최고제품책임자는 “ERP와 같은 기업의 핵심 시스템에서 데이터가 추가되거나 변경될 때마다 BDC는 이를 복사하고 최신 상태로 반영하여 일관성을 유지하며, 이렇게 조화된 데이터는 단순한 원시 데이터가 아닌 ‘의미적으로 풍부한 데이터 제품(semantically enriched data products)’으로 전환되어 모든 앱에서 활용된다”고 설명했다. 또한 “BDC는 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 파이프라인 구축과 유지보수를 완전 관리형 서비스로 제공한다. 이를 통해 기업은 데이터 관리의 부담을 덜고, 가치 있는 AI 활용 사례를 만드는 데 집중할 수 있게 된다”고 설명했다. BDC는 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 레이크하우스(lakehouse) 아키텍처를 기반으로 설계되었으며, 텍스트, 오디오, 비디오 등 정형 및 비정형 데이터를 구분 없이 저장 및 지원한다. 또한 AWS, 구글 클라우드, 애저 등 주요 하이퍼스케일러 인프라 어디에서나 구동되도록 설계되어, 고객은 기존 인프라를 변경할 필요 없이 BDC를 도입할 수 있다. 칸 최고제품책임자는 “데이터브릭스(Databricks)와의 파트너십을 통해 제로 카피 공유(zero-copy sharing) 방식으로 SAP 및 비 SAP 데이터를 양방향 공유하며, 팔란티어(Palantir)와도 협력해 데이터 파이프라인 구축을 간소화하는 도구를 지원한다”고 소개했다. SAP BDC는 2025년 2월에 글로벌 출시되었으며, 한국 시장에는 7월 말부터 공식 제공된다.   ▲ SAP는 유기적으로 결합된 스위트로 비즈니스 AI를 구현하고자 한다.   데이터의 맥락을 이해하는 AI 코파일럿 ‘쥴’ 한편, SAP는 AI 코파일럿인 ‘쥴(Joule)’이 다양한 개선을 이뤘다고 소개했다. 쥴은 데이터의 맥락을 확인하고 위치에 관계 없이 데이터를 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 에이전트가 비즈니스 맥락과 데이터 관계성을 파악하는 과정을 돕는다. BDC가 고품질 기업 데이터를 통합 관리한다면, 쥴은 이를 AI 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 지식 그래프(knowledge graph) 기술을 활용해 비즈니스 데이터를 온톨로지(ontology) 기반으로 연결함으로써, AI 모델의 환각 현상을 줄이고 사용자가 자연어 질의로 데이터에 쉽게 접근하도록 돕는다. SAP는 “지식 그래프는 정형 데이터의 이해를 돕는 역할을 하며, 쥴과 같은 기술을 통해 데이터 주변의 사용자 경험을 바꿀 수 있다. 지식 그래프 내에 조화된 데이터 제품(harmonized data products)을 로드하여 온톨로지 뷰를 활성화하고, 자연어 쿼리를 통해 데이터에 접근할 수 있게 한다”고 설명했다. 이외에도 SAP는 쥴 스튜디오(Joule Studio)를 통해 고객이 맞춤형 에이전트를 개발할 수 있도록 지원하며, 최신 LLM(거대 언어 모델)을 연결하고 활용할 수 있도록 한다. 칸 최고제품책임자는 “이러한 개선사항 및 핵심 기능을 통해 쥴은 데이터의 맥락적 이해를 높이고, 고품질 데이터를 기반으로 AI 기능을 강화하며, 사용자 경험을 혁신하고 있다”고 전했다. 그리고 “SAP는 AI 및 생성형 AI를 활용하여 국제화 및 언어 지원 제공을 매우 빠르게 가속화하고 있으며, 이를 통해 한국어뿐만 아니라 모든 언어 및 지역에서 영어와 유사한 기능을 제공하는 것이 목표”라고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 60FPS의 고퀄리티 대규모 오픈 월드 제작 지원, 애니메이션 및 리깅 워크플로 향상, 엔진 내에서 메타휴먼의 직접 제작 지원, 워크플로 향상을 위한 UI/UX 간소화, 시네마틱 및 퍼포먼스 캡처 워크플로 향상 등   언리얼 엔진(Unreal Engine)의 최신 버전인 언리얼 엔진 5.6이 출시됐다. 이번 출시의 주요 목표 중 하나는 현세대 하드웨어에서 60FPS로 부드럽게 실행되는 초고퀄리티의 대규모 오픈 월드를 제작할 수 있도록 지원하는 것이다. 또한 애니메이션 및 리깅 워크플로를 궁극적으로 엔진 중심으로 발전시켜, 외부 DCC 툴을 오가는 번거로움을 줄였으며, 메타휴먼도 직접 엔진에서 완전히 제작할 수 있어 보다 간결하고 효율적인 창작이 가능해졌다. 이 외에도, 필수 툴에 더 빠르게 접근할 수 있고, 더 나은 애셋 정리를 위한 기능을 제공하며, 프로시저럴 및 버추얼 프로덕션 툴세트도 대폭 업데이트되어 더 빠른 제작을 지원하는 등 언리얼 엔진 5.6은 더 빠르고 스마트하게 작업할 수 있도록 다양한 향상된 기능을 제공한다.   ▲ 참고 이미지 : 언리얼 엔진 5.6 기능 하이라이트   강력한 고퀄리티의 60FPS 오픈 월드 언리얼 엔진 5.6은 현세대 콘솔, 고사양 PC, 최신 모바일 디바이스에서 60FPS의 일관되게 렌더링되는 게임을 개발하고 출시하는 데 필요한 최적화된 툴세트를 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(CD PROJEKT RED)   하드웨어 레이 트레이싱(HWRT) 시스템 향상으로 루멘 글로벌 일루미네이션의 성능이 한층 더 향상됐다. 주요 CPU 병목 현상을 제거하여 더 복잡한 신(scene)도 60FPS의 매끄러운 프레임 속도를 유지할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(CD PROJEKT RED)   또한, 런타임 시 스태틱 콘텐츠를 스트리밍할 때 전반적인 언리얼 엔진의 성능도 향상됐다. 패스트 지오메트리 스트리밍 플러그인(실험 단계)을 사용하면 변하지 않는 대량의 스태틱 지오메트리를 더 많이 포함한 월드도 일정한 프레임 속도로 더 빠르게 로드할 수 있으며, 비동기 피직스 스테이트 생성 및 제거 등 콘텐츠 스트리밍의 향상된 기능을 통해 모든 프로젝트에서 이점을 함께 누릴 수 있다. 60FPS 환경과 최신 콘솔 및 데스크톱 플랫폼에 맞춰 최적화된 디바이스 프로파일도 업데이트돼, 이를 통해 목표로 하는 성능을 달성하고, 설정을 최소화하며, 플레이어에게 보다 매끄러운 고퀄리티의 게임을 제공할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 패스트 지오메트리 스트리밍   가속화된 애니메이션 제작 이번 버전에서는 에디터 내 애니메이션 툴세트의 대규모 업데이트를 통해 더 빠르고 정확하며 제어가 가능한 애니메이션을 제작할 수 있도록 지원한다. 완전히 새롭게 재편된 모션 트레일을 사용하면 애니메이션을 시각적이고 직관적인 방식으로 편집할 수 있다. 이제 액터와 캐릭터 제어 기능이 통합되어 뷰포트에서 대상 애니메이션의 궤적과 간격을 직접 조정할 수 있으며, 점선(Dashed), 시간 기반(Timebased), 속도/분포(Heat/Speed) 모드 등 다양한 스타일을 선택할 수 있고 핀 고정, 오프셋, 스페이스 등의 기능을 통해 보다 정밀한 작업을 할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 모션 트레일   트윈 툴도 새롭게 개편되어, 컨트롤 또는 선택한 키에 대한 애니메이션을 더 빠르고 세밀하게 조정할 수 있다. 또한 새로운 단축키가 추가되어 슬라이더를 간접적으로 조정할 수 있고, 다양한 슬라이더 유형 간 전환 및 오버슈트 모드로 전환할 수 있으며, 새로운 타임 오프셋 슬라이더의 추가로 더 정밀하게 애니메이션을 생성하고 편집할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 트윈 툴   커브 에디터 툴바도 속도와 성능을 위해 새롭게 디자인했는데, 키프레임을 더 쉽게 조작할 수 있도록, 아이콘이 간소화되고 통합되었으며, 새로운 트윈 툴이 커브 에디터 인터페이스에 직접 탑재되어 더 빠르게 사용할 수 있다. 여기에 새로운 래티스 툴과 스마트 키 스냅 기능도 추가되어 더 많은 키프레임 데이터를 더 효과적으로 조정할 수 있게 됐다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 커브 에디터   최신 시퀀서 업데이트를 통해 타임라인을 더욱 정밀하게 제어할 수 있다. 새로운 시퀀서 내비게이션 툴을 사용하면 복잡한 계층구조를 탐색할 수 있으며, 실시간 오디오 스크러빙 기능으로 애니메이션, 대화, 이펙트를 정확하게 동기화할 수 있다. 또한 현지화된 오디오를 기반으로 스케일을 상대적으로 조정(실험 단계)할 수 있는 기능도 추가되어, 다양한 언어의 타이밍에 맞춰 시퀀스를 조정할 수 있다. 에디터 내에서 더 많은 리깅 워크플로를 지원하기 위해 새로운 실험 기능도 추가됐다. 스켈레탈 메시 에디터를 사용하면 에디터 내에서 직접 모프 타깃을 만들고 스컬프팅할 수 있다.(실험 단계) 이 기능은 언리얼 엔진의 기본 모델링 툴을 활용해, 기존 모프 타깃을 손쉽게 수정하고 PIE(에디터에서 실행 중인 상태) 중에도 블렌드 셰이프를 스컬프팅할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 모프 셰이프 스컬프팅   또한, 컨트롤 릭 피직스(실험 단계)를 통해 디지털 애니메이션에 뛰어난 사실감을 더할 수 있다. 캐릭터 릭에 프로시저럴 피직스 모션을 손쉽게 추가하여 더욱 역동적인 애니메이션을 구현할 수 있으며, 이와 함께 캐릭터 릭 내에 새로운 래그돌 피직스가 실험 기능으로 추가되어 보다 자연스럽게 반응하는 애니메이션을 제작할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(CD PROJEKT RED)   엔진 내에서 메타휴먼 제작 이제 메타휴먼 크리에이터가 언리얼 엔진에 완전히 통합되어 다양한 향상된 기능을 제공하며, 메타휴먼 애니메이터 역시 많은 향상된 기능을 제공한다. 메타휴먼 크리에이터에서 이제 얼굴과 마찬가지로 거의 무한대로 사실적인 체형을 생성할 수 있으며, 새로운 언리얼 엔진 의상 애셋을 통해 메타휴먼에 맞게 자동으로 크기가 조정되는 의상을 만들 수 있다. 또한 메타휴먼 데이터베이스에 페이스와 보디에 대한 실제 스캔 데이터가 대폭 추가되어 더 다양한 고퀄리티의 캐릭터를 제작할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 메타휴먼   메타휴먼 애니메이터의 경우 이제 대부분의 웹캠, 스마트폰, 오디오에서 배우의 연기를 실시간으로 캡처할 수 있는 기능을 지원한다. 이제 메타휴먼을 어떤 엔진이나 크리에이티브 소프트웨어에서도 사용할 수 있도록 UE EULA에 새로운 라이선스 옵션이 추가됐다.(더 자세한 내용은 메타휴먼 웹사이트 참고) 또한 DCC용 신규 플러그인과 팹 마켓플레이스와의 통합 등 에코시스템도 더욱 확장된다. 메타휴먼의 새롭게 향상된 기능에 대해 자세한 내용은 메타휴먼 블로그에서 확인할 수 있다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 간소화된 UX/UI 경험   간소화된 UX/UI 경험 더 빠른 워크플로, 더 스마트한 콘텐츠 구성, 효율을 유지하는 데 필요한 툴과 설정에 더 빠르게 접근할 수 있도록 에디터가 업데이트됐다. 콘텐츠 브라우저를 새롭게 디자인해 애셋 정리와 탐색이 훨씬 쉬워졌으며, 섬네일 크기를 더 매끄럽게 조정할 수 있고, 가로 및 세로 방향 전환을 모두 원활하게 지원한다. 뷰포트 툴바의 섹션 메뉴와 퀵 액세스 컨트롤 기능이 개편되어 필수 툴을 더 빠르게 활용할 수 있다. 툴바는 이제 상황에 맞춰 동적으로 크기가 조정되며, 선택 및 모델링 모드를 위한 전용 제어 기능이 제공되고, 애셋 에디터 전반에 걸쳐 일관된 디자인을 제공한다.   ▲ 참고 이미지 : UE 5.6 향상된 개발자 반복 작업   향상된 개발자 반복 작업 이제 신속한 반복 작업을 위해 설계된 개발자 툴을 사용하면 워크플로를 가속화하고, 타깃 플랫폼 및 디바이스에 더 빠르게 콘텐츠를 제공할 수 있다. 프로젝트 런처 UI(베타)가 사용자 편의성과 효율성을 향상하기 위해 완전히 재설계되어 디바이스 실행 프로파일을 보다 빠르게 생성하고 관리할 수 있으며, 간소화된 인터페이스를 통해 빌드, 쿠킹, 디바이스 배포 구성을 빠르게 설정할 수 있다. 젠 스트리밍이 이제 베타로 전환됐다. 이 기능은 전체 패키지 빌드 및 배포 복사/설치와 같은 시간이 많이 소요되는 단계를 제거하고, 타깃 플랫폼에서 콘텐츠 반복작업 및 테스팅을 간소화하여 생산성을 높인다. 점진적 쿠킹(실험 단계)은 애셋 변경 사항을 분석하고 업데이트된 부분만 쿠킹해 시간을 단축시켜 주므로, 타깃 디바이스에서 더 빠르게 반복작업할 수 있다.   프로시저럴 툴을 통한 더 빠른 월드 제작 더욱 강력해진 PCG 프레임워크를 통해 효율적으로 월드를 제작하고 복잡한 신을 관리할 수 있으며, GPU 기반의 성능이 향상됐다. 노드 그래프 UX(베타)가 인라인 상수를 지원하도록 업데이트되어 요소를 생성, 드래그 앤 드롭, 조작하는 것이 간편해졌으며, 새로운 3D 뷰포트(베타)로 뷰포트에서 직접 포인트, 텍스처, 메시를 미리 볼 수 있다. 또한 노드 필터링 기능이 있는 맞춤형 그래프 템플릿이 추가되어 워크플로를 간소화하고 상황에 맞춰 더 빠르게 반복작업을 할 수 있다. GPU(베타) 성능이 크게 개선되어 특히 밀도가 높고 복잡한 신에서 인스턴스를 처리할 때 안정성이 크게 향상됐다. CPU 오버헤드를 줄인 덕분에 시스템은 런타임 시 GPU 기반 스폰을 더 부드럽고 효율적으로 처리할 수 있어, 인스턴스 작업 시 더욱 뛰어난 유연성과 정밀성을 제공한다. 전반적인 PCG 성능(베타)도 멀티스레딩 지원으로 향상됐다. 이로써 시스템은 작업을 여러 코어에 보다 효율적으로 분산시켜 더 빠른 처리와 원활한 상호작용을 제공하며, 특히 복잡하거나 대규모 환경에서 더 빠른 반응 속도를 경험할 수 있다. 마지막으로, PCG 바이옴 코어 v2(Biome Core v2) 플러그인을 사용하면 바이옴(실험 단계)을 더 빠르고 직관적으로 생성하고 업데이트할 수 있다. 바이옴별 블렌딩과 바이옴 레이어링과 같은 새로운 기능이 추가되어, 더욱 풍부하고 자연스러운 생물 환경을 보다 효율적으로 구축할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(CD PROJEKT RED)   향상된 시네마틱 및 퍼포먼스 캡처 워크플로 새롭게 통합된 툴세트를 통해 간소화된 퍼포먼스 캡처 및 시네마틱 렌더링 등 제작 파이프라인 전반을 효과적으로 제어할 수 있게 됐다. 모캡 매니저(실험 단계)는 언리얼 에디터 내에서 퍼포먼스 캡처 데이터를 시각화하고 녹화하며 관리할 수 있는 새로운 통합 설루션이다. 애셋 관리, 모캡 스테이지 설정, 연기자/캐릭터 구성, 라이브 링크 데이터 미리보기 등 다양한 기능을 제공하여 팀의 제작 속도를 높여준다.   ▲ 참고 이미지 : 모캡 매니저   캡처 매니저(실험 단계)가 라이브 링크 허브와 통합되어, 모바일 디바이스, 비디오 파일, 스테레오 헤드 마운트 카메라(HMC)에서 메타휴먼 테이크를 가져와 정밀하게 처리할 수 있다. 이를 통해 언리얼 엔진 및 메타휴먼 에코시스템 전반에서 서드파티의 페이셜 캡처 시스템과 함께 다양한 페이셜 퍼포먼스 데이터를 손쉽게 관리하고 배포할 수 있다. 시네마틱 부문에서는 새로운 파이프라인 친화적인 시네마틱 어셈블리 툴세트(CAT, 실험 단계)가 출시됐다. 이 툴세트에는 전환 가능한 프로젝트 구성, 커스터마이징 가능한 네이밍 토큰, 재사용 가능한 시네마틱 템플릿 등 수많은 기능이 포함되어 있으며, 테이크 레코더 및 무비 렌더 큐와 같은 기존 통합 툴과 함께 작동하여 샷 관리 파이프라인을 처음부터 끝까지 효율적으로 관리할 수 있다. 마지막으로, 새로운 퀵 렌더(베타) 기능으로 렌더링 워크플로가 더욱 빨라진다. 무비 렌더 그래프에 정의된 설정을 사용하여 단 한 번의 클릭으로 뷰포트와 선택한 카메라에서 스틸 이미지와 시퀀스를 렌더링 및 저장할 수 있다. 이외에도 언리얼 엔진 5.6 출시 노트를 통해 신규 기능과 향상된 기능 관련한 전체 내용을 확인할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

에픽게임즈는 다양한 툴세트와 기능을 새롭게 추가한 언리얼 엔진의 신규 업데이트 ‘언리얼 엔진 5.6’을 정식 출시했다고 발표했다. 이번 언리얼 엔진 5.6 업데이트는 ▲고퀄리티의 60FPS 오픈 월드 ▲더 빠른 애니메이션 제작 ▲언리얼 엔진에 통합된 메타휴먼 크리에이터 ▲간소화된 UX/UI 경험 ▲개발자 반복 작업 향상 ▲더 빠른 월드 제작을 위한 프로시저럴 툴 ▲향상된 시네마틱 및 퍼포먼스 캡처 워크플로 등에서 새로운 기능을 추가하고, 기존 기능을 향상시켰다. 언리얼 엔진 5.6은 고퀄리티의 60FPS 오픈 월드 구현을 위해 고사양 PC, 최신 콘솔, 모바일 디바이스에서 60FPS의 일관된 렌더링이 구현되는 게임을 개발하고 출시하는 데 필요한 최적화된 툴세트를 제공한다. 특히 ‘하드웨어 레이 트레이싱(HWRT)’ 시스템 개선으로 글로벌 일루미네이션 및 리플렉션 기술인 ‘루멘’의 성능이 향상되었으며, CPU 병목 현상을 제거해 더욱 복잡한 신(scene)도 60FPS의 프레임 속도를 유지할 수 있다. 또한, 새롭게 선보이는 기능인 ‘패스트 지오메트리 스트리밍 플러그인’을 통해 대량의 스태틱 지오메트리를 포함한 월드도 일정한 프레임 속도로 빠르게 로드할 수 있다. 비동기 피직스 스테이트 생성 및 제거 등 콘텐츠 스트리밍 기능 또한 향상되었다.     더 빠른 애니메이션 제작 부분에서는 보다 직관적이고 정확하게 제어 가능한 에디터 내 툴세트를 지원하기 위해 대대적인 업데이트가 이루어졌다. 완전히 재설계된 ‘모션 트레일’을 통해 액터와 캐릭터 제어 기능이 새롭게 통합되면서 뷰포트에서 애니메이션의 궤적과 간격을 직접 조정할 수 있다. 또한 ‘점선’, ‘시간 기반’, ‘속도/분포’ 모드 등 다양한 스타일과 ‘핀 고정’, ‘오프셋’, ‘스페이스’ 등의 기능을 통해 보다 정밀하게 애니메이션을 제어할 수 있다. ‘트윈 툴’도 새롭게 개편되어 컨트롤하거나 선택한 키에 대한 애니메이션을 더 빠르고 세밀하게 조정할 수 있게 되었으며, 새로운 단축키와 ‘오버슈트’, ‘타임 오프셋 슬라이더’ 등이 추가되어 사용자 편의성과 사용성 또한 향상되었다. 시퀀서 또한 업데이트되어 새로운 시퀀서 내비게이션 툴을 사용하면 복잡한 계층구조를 쉽게 탐색할 수 있으며, 실시간 오디오 스크러빙 기능으로 애니메이션, 대화, 이펙트 등을 정확하게 동기화하고 현지화된 오디오를 기반해 다양한 언어의 타이밍에 맞춰 시퀀스를 조정할 수 있다. 마지막으로, 실험 단계 기능으로 ‘스켈레탈 메시 에디터’ 내에서 모프 타깃을 만들고 스컬프팅할 수 있으며, ‘컨트롤 릭 피직스’를 통해 캐릭터 릭에 프로시저럴 피직스 모션을 손쉽게 추가하거나 ‘래그돌 피직스’ 기능으로 보다 사실감 있는 캐릭터 애니메이션을 구현할 수 있다. 메타휴먼 부분에서는 ‘메타휴먼 크리에이터’가 언리얼 엔진에 통합되며, ‘메타휴먼 애니메이터’도 더욱 향상된 기능을 제공한다. 특히 이번 업데이트를 통해 얼굴뿐만 아니라 체형도 거의 무한대로 생성 가능하며, 새로운 의상 애셋을 통해 메타휴먼에 자동으로 맞춰지는 완벽한 의상을 손쉽게 제작할 수 있다. 또한, 페이스와 보디에 대한 실제 스캔 데이터도 대폭 추가되어 더욱 다양한 고퀄리티의 캐릭터 제작이 가능해졌다. ‘메타휴먼 애니메이터’의 경우 이제 대부분의 웹캠, 스마트폰, 오디오에서 배우의 연기를 실시간으로 캡처할 수 있으며, DCC용 신규 플러그인과 ‘팹 마켓플레이스’와의 통합 등 에코시스템도 더욱 확장된다. 간소화된 UX/UI 경험 부분에서는 에디터 전반의 UX/UI가 새롭게 개편되어 더욱 직관적이고 빠른 워크플로를 지원한다. 새롭게 디자인된 콘텐츠 브라우저로 애셋 정리와 탐색이 훨씬 쉬워졌으며, 썸네일 크기의 조절과 가로 및 세로 방향 전환도 더욱 매끄럽게 조정할 수 있다. 또한, ‘뷰포트 툴바’의 섹션 메뉴와 ‘퀵 액세스 컨트롤’ 기능 개편으로 주요 툴에 더 빠르게 접근 가능하며, 상황에 맞춰 자동 조절되는 툴바, 선택 및 모델링 모드를 위한 전용 제어 기능 등 사용성 또한 향상되었다. 언리얼 엔진 5.6은 개발자의 효율적인 반복작업을 위해서 워크플로를 가속화하고, 타깃 플랫폼 및 디바이스에 더 빠르게 콘텐츠를 제공할 수 있는 다양한 툴을 추가했다. 새롭게 재설계된 ‘프로젝트 런처’ UI로 디바이스 실행 프로파일을 보다 빠르게 생성 및 관리할 수 있으며 빌드, 쿠킹, 디바이스 배포 구성 또한 빠르게 설정할 수 있다. ‘젠 스트리밍’을 베타로 전환해 전체 패키지 빌드 없이도 콘텐츠 테스트와 반복작업을 간소화해 생산성을 향상시켰다. 또한, 실험 단계의 ‘점진적 쿠킹’ 기능은 변경된 애셋만 분석 및 처리 가능해 반복 작업을 효율적으로 할 수 있다. 프로시저럴 툴 부분에서는 강력해진 PCG 프레임워크를 통해 복잡한 월드를 더욱 빠르고 효율적으로 제작할 수 있다. 인라인 상수를 지원하는 노드 그래프 UX와 새로운 3D 뷰포트를 통해 요소 생성 및 조작, 그리고 미리보기할 수 있으며, 노드 필터링 기능이 있는 맞춤형 그래프 템플릿으로 더 빠르게 반복작업을 할 수 있다. 특히 GPU 성능이 개선되어 복잡한 신에서도 인스턴스 처리가 안정적으로 이루어지고, CPU 오버헤드를 줄여 인스턴스 작업 시 강화된 유연성과 정밀성을 제공한다. PCG도 멀티스레딩 지원으로 전반적인 성능이 향상되며, 복잡한 대규모 환경에서도 더 빠른 처리와 반응 속도를 제공한다. 또한, ‘PCG 바이옴 코어 v2(Biome Core v2)’ 플러그인을 통해 바이옴을 더 빠르고 직관적으로 생성하고 업데이트할 수 있으며, 바이옴 별 ‘블렌딩’과 ‘바이옴 레이어링’ 기능으로 자연스러운 생물 환경을 보다 효율적으로 구축할 수 있다. 시네마틱 및 퍼포먼스 캡처 워크플로 부분에서는 새롭게 통합된 다양한 툴세트를 통해 제작 파이프라인 전반에 효율성을 더했다. 새로운 통합 설루션인 ‘모캡 매니저’로 언리얼 에디터 내에서 퍼포먼스 캡처 데이터를 시각화, 녹화 및 관리하고, 애셋 관리부터 모캡 스테이지 및 연기자/캐릭터 구성, 라이브 링크 데이터 미리보기 등 다양한 기능으로 제작의 효율을 높일 수 있다. ‘캡처 매니저’는 라이브 링크 허브와 통합되어 모바일 디바이스, 비디오 파일, 스테레오 헤드 마운트 카메라(HMC)에서 메타휴먼 테이크를 정밀하게 가져와 처리할 수 있어 서드파티 페이셜 캡처 시스템과의 호환성과 유연성이 강화되었다. 또한 새로운 파이프라인 친화적인 ‘시네마틱 어셈블리 툴세트(CAT)’가 추가되어 프로젝트 구성 전환, 시네마틱 템플릿 재사용 등 다양한 기능을 통해 샷 관리 파이프라인을 효율적으로 관리할 수 있다.