헥사곤이 CNC(컴퓨터 수치 제어) 프로그래밍 노력을 줄이고 제조업체의 복잡한 가공 환경 관리를 돕는 에스프리 엣지(ESPRIT EDGE)의 새로운 기능을 발표했다. 최근 기계 성능이 고도화됨에 따라 프로그래밍과 검증에 필요한 공수도 함께 늘어나고 있다. 2026년 예정된 네 차례의 업데이트 중 첫 번째인 이번 버전은 선삭 자동화, 스위스형 가공, 다축 툴패스 생성, 중절삭 가공 및 클라우드 연결 워크플로 전반에 걸친 개선 사항을 담고 있다.     이번 릴리스는 선삭, 밀턴(mill-turn), 스위스 프로그래밍을 위한 ‘프로플랜AI(ProPlanAI)’를 도입했다. 프로플랜AI는 소재 제거량과 이전 가공 전략을 고려해 수동 입력을 줄이면서도 정확한 공정 정의를 지원한다. 또한 머신 모델에 직접 가이드 부싱 구성을 내장해 처커 모드(chucker-mode) 등 설정을 머신 정의 재구축 없이 간편하게 전환할 수 있다. 고급 3축 선삭의 충돌 감지 기능이 강화되어, B축이나 Y축 제어를 통해 공구 방향이 바뀔 때 비절삭 요소까지 고려해 툴패스 안전성을 보장한다. 5축 복합 가공 업데이트는 외부 드라이브 서면 없이 공구 모션 생성을 자동화하여 복잡한 형상의 프로그래밍 준비 시간을 단축한다. 새 릴리스에서는 공구가 회전하고 부품은 고정된 상태에서 밀링 머신 선삭을 가능하게 하는 U축 선삭 기능을 미리보기 형태로 선보였다. 이는 프로그래밍 가능한 선형 축으로 직경 변화를 제어해 대형 부품 및 고급 가공 시나리오에 대응한다. 재설계된 클라우드 커넥터는 문서와 소프트웨어 확장에 대한 접근성을 높였다. 지식 기반 가공(knowledge-based machining) 업데이트는 드릴링 사이클의 피드 정의를 세밀하게 제어해 툴링 전략 간의 호환성을 개선하고 일관되지 않은 공구 적용을 방지한다. 헥사곤 프로덕션 소프트웨어 디비전의 올리비에 테노(Olivier Thenoz) 수석 제품 매니저는 “기계 성능은 빠르게 발전했지만 프로그래밍 복잡성도 그만큼 증가했다”면서, “이번 업데이트는 다축 및 다채널 가공 환경에서 신뢰할 수 있는 CNC 프로그램을 준비하는 데 드는 노력을 줄이는 데 집중했다”고 밝혔다.

오토데스크가 오토데스크 플로 스튜디오(Autodesk Flow Studio) 내에 새로운 생성형 AI 모델인 ‘원더 3D(Wonder 3D)’를 출시했다. 과거 원더 스튜디오(Wonder Studio)로 알려졌던 클라우드 기반 플랫폼인 오토데스크 플로 스튜디오는 AI를 활용해 모션 캡처, 카메라 트래킹, 캐릭터 애니메이션 등 복잡한 VFX 작업을 자동화한다. 이번에 선보인 원더 3D는 아티스트와 스튜디오, 크리에이터가 텍스트와 이미지를 편집 가능한 3D 자산으로 더 빠르고 직관적으로 변환할 수 있도록 설계됐다. 3D 캐릭터와 오브젝트를 제작하는 과정은 그동안 상당한 수작업이 필요한 복잡한 영역이었다. 원더 3D는 텍스트 투 3D(Text to 3D), 이미지 투 3D(Image to 3D), 텍스트 투 이미지(Text to Image) 기능을 통해 단순한 텍스트나 참조 이미지 만으로도 3D 자산을 생성할 수 있도록 한다. 생성된 결과물은 프로젝트에 맞춰 정교하게 다듬거나 재구성해 다시 사용할 수 있어 초기 구상부터 실제 제작에 이르는 워크플로를 단축한다. 캐릭터와 소품 제작 시간을 줄이고 제작팀의 병목 현상을 해결함으로써 창의적인 의도나 유연성을 유지하면서도 3D 제작의 진입 장벽을 낮췄다.     원더 3D는 크리에이터가 기술적인 부담에서 벗어나 스토리텔링에 집중할 수 있도록 돕는다. ▲텍스트 투 3D는 텍스트 프롬프트를 입력하면 편집 가능한 3D 캐릭터나 생명체, 소품으로 변환한다. 크리에이터가 구상한 내용을 설명하면 기하학적 구조와 질감이 포함된 상세한 3D 자산을 생성하며, 이를 다양한 프로젝트에서 재사용할 수 있다. ▲이미지 투 3D는 스케치나 참조 이미지, 콘셉트 아트를 텍스트가 포함된 3D 모델로 바꾼다. 한 장의 이미지로도 편집 가능한 자산을 만들 수 있으며 개발 과정에 따라 형태나 질감, 구조를 자유롭게 조정할 수 있다. ▲텍스트 투 이미지는 몇 초 만에 콘셉트 비주얼을 생성해 캐릭터나 장면, 스타일을 탐색하게 돕는다. 가장 뛰어난 아이디어를 선택해 3D 워크플로로 직접 가져와 추가 개발을 진행할 수 있다. ▲제작된 결과물은 USD, STL, OBJ 파일 형식으로 내보낼 수 있다. 이를 통해 다양한 소프트웨어에서 추가 작업을 이어가거나 3D 프린팅, 물리적 프로토타입 제작, 실제 모델 제작 등 온·오프라인을 넘나드는 활용이 가능하다. 원더 3D는 제작팀이 짧은 시간 안에 더 많은 콘텐츠를 제공해야 하는 압박 속에서 제작 공정을 간소화하고 새로운 창의적 가능성을 열어준다. 전문 스튜디오는 캐릭터와 소품의 프로토타입을 빠르게 제작할 수 있고, 버추얼 프로덕션 및 XR 팀은 사용 가능한 3D 모델로 장면을 신속하게 채울 수 있다. 인디 개발자나 취미 활동가들도 대규모 팀 없이 고품질 3D 자산을 구축할 수 있으며, 마케팅 팀은 캠페인이나 클라이언트 시연을 위한 3D 모델을 유연하게 제작할 수 있다. 생성형 AI와 편집 가능한 워크플로를 결합한 원더 3D는 제어력과 품질을 유지하면서 제작 속도를 높인다. 오토데스크는 이를 통해 오토데스크 플로 스튜디오가 3D 제작을 위한 접근성 높은 입문점이자 디지털과 물리적 워크플로를 아우르는 강력한 프로토타이핑 도구가 될 것으로 기대하고 있다. 오토데스크의 자회사인 원더 다이내믹스의 공동 설립자 니콜라 토도로비치(Nikola Todorovic)는 “3D 자산 제작은 전통적으로 많은 수작업이 필요한 어려운 과정이었다”면서, “원더 3D는 이러한 고충을 해결하고 모든 숙련도의 크리에이터가 제작 속도를 늦추지 않고도 신속하게 3D 자산을 생성하고 반복 작업할 수 있도록 돕기 위해 개발했다”고 밝혔다.

엔비디아가 메타와 온프레미스와 클라우드를 아우르는 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 메타는 자사의 장기적인 AI 인프라 로드맵 지원을 위해 훈련과 추론에 최적화된 하이퍼스케일 데이터센터를 구축할 예정이다. 이번 파트너십을 통해 엔비디아 CPU와 수백만 대의 엔비디아 블랙웰(Blackwell), 루빈(Rubin) GPU가 메타의 페이스북 오픈 스위칭 시스템(Facebook Open Switching System) 플랫폼에 대규모로 배포되며, 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet) 스위치가 함께 통합될 예정이다. 엔비디아와 메타는 데이터센터 프로덕션 애플리케이션에 Arm 기반 엔비디아 그레이스(Grace) CPU를 배포하기 위해 지속적으로 협력 중이다. 이는 메타의 장기적인 인프라 전략의 일환으로, 데이터센터 전반에서 전력 대비 성능을 개선하고 있다. 이번 협력은 엔비디아 그레이스 단독 아키텍처의 첫 대규모 배포 사례로, CPU 생태계 라이브러리에 대한 공동 설계와 소프트웨어 최적화 투자를 통해 세대별 전력 대비 성능을 지속적으로 향상시키고 있다. 또한 양사는 엔비디아 베라 CPU 배포를 위해 협력하고 있으며, 2027년 대규모 배포 가능성을 검토하고 있다. 이를 통해 메타의 에너지 효율적인 AI 컴퓨팅 역량을 한층 확장하고, Arm 기반 소프트웨어 생태계 발전을 가속화할 계획이다. 메타는 엔비디아 GB300 기반 시스템을 도입하고, 온프레미스 데이터센터와 엔비디아 클라우드 파트너(NVIDIA Cloud Partner : NCP) 배포 환경을 아우르는 통합 아키텍처를 구축할 예정이다. 이를 통해 운영을 간소화하는 동시에 성능과 확장성을 극대화할 수 있다. 또한 메타는 인프라 전반에 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 네트워킹 플랫폼을 도입해, AI 규모에 최적화된 네트워킹을 제공하고 있다. 이를 통해 예측 가능한 저지연 성능을 보장하고, 활용도를 극대화하며, 운영과 전력 효율성을 향상시킬 예정이다. 한편, 메타는 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing)을 왓츠앱(WhatsApp)의 프라이빗 프로세싱(private processing)에 도입했다. 이를 통해 사용자 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하는 동시에, 메시징 플랫폼 전반에 AI 기반 기능을 구현할 수 있다. 양사는 왓츠앱을 넘어 메타 포트폴리오 전반에 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅 역량을 확장하기 위해 협력하며, 대규모 프라이버시 강화를 위한 AI를 지원하고 있다. 엔비디아와 메타의 엔지니어링 팀은 메타의 핵심 워크로드 전반에 걸쳐 최첨단 AI 모델을 최적화하고 가속화하기 위한 심층 공동 설계를 진행하고 있다. 이러한 협력은 엔비디아의 풀스택 플랫폼과 메타의 대규모 프로덕션 워크로드를 결합해, 전 세계 수십억 명이 사용하는 새로운 AI 기능의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 한다.     엔비디아의 젠슨 황 창립자 겸 CEO는 “메타처럼 대규모로 AI를 배포하는 기업은 없다. 메타는 최첨단 연구를 산업 규모의 인프라와 통합해 수십억 명의 사용자를 위한 세계 최대 수준의 개인화와 추천 시스템을 제공하고 있다. 엔비디아는 CPU, GPU, 네트워킹, 소프트웨어 전반에 걸친 긴밀한 공동 설계를 통해 메타 연구진과 엔지니어들이 차세대 AI 혁신을 위한 기반을 구축할 수 있도록 엔비디아 풀스택 플랫폼을 제공하고 있다”고 말했다. 메타의 마크 저커버그 창립자 겸 CEO는 “엔비디아와의 협력을 확대해 베라 루빈 플랫폼을 활용한 최첨단 클러스터를 구축함으로써, 전 세계 모든 사람에게 개인 맞춤형 슈퍼 인텔리전스를 제공하게 돼 매우 기쁘게 생각한다”고 말했다.

언리얼 엔진을 통해 시네마틱 경험으로 탄생한 복수극   20여 년 전 쿠엔틴 타란티노(Quentin Tarantino)는 영화 ‘킬 빌(Kill Bill)’을 위해 구상한 한 신(scene)을 작성했지만, 그 장면은 끝내 스크린에 올리지 못한 채 팬들의 전설과 오래된 대본 속에만 남았다. 그 이야기는 ‘잊혀진 챕터 : 유키의 복수(The Lost Chapter : Yuki’s Revenge)’로 되살아나, 영화가 아닌 ‘포트나이트’에서 게임이라는 새로운 매개체를 통해 처음으로 세상에 공개되었다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 쿠엔틴 타란티노 감독과 에픽게임즈의 특별 협업 작품 ‘잊혀진 챕터 : 유키의 복수’ 한 장면 속 총을 든 주인공 베아트릭스 키도(우마 서먼)(출처 : 에픽게임즈)   에픽게임즈가 쿠엔틴 타란티노 감독에게 처음 제안을 보냈을 때, 타란티노 감독은 “(이 장면을 위해) 오랜 시간을 고민하며 적절한 시기가 올 때까지 기다리고 있었다”고 말했다. 그는 포트나이트가 “보다 더 시네마틱한 경험을 제공”할 수 있을 것 같았기 때문에, 유키의 복수를 위해 최적이라고 판단하고 협업을 진행했다. ‘잊혀진 챕터 : 유키의 복수’에서는 언리얼 엔진의 ‘버추얼 프로덕션 툴’을 활용해 타란티노 감독의 비전을 현실로 제작했다. 이를 통해 감독은 배우들에게 연기를 지시하고 포트나이트 속에서 실시간으로 연기를 확인할 수 있었다. 더 서드 플로어(The Third Floor)와 에픽게임즈는 메타휴먼 기술로 배우들의 모습을 정교하게 구현하고 실제 연기를 스타일라이즈드 애니메이션과 결합했다. 영화 제작자들은 언리얼 엔진의 메타휴먼 기술과 버추얼 프로덕션 툴을 활용해 유연하고 통합된 시스템에서 배우들이 즉각적으로 펼치는 라이브 액션을 경험할 수 있었다.   ▲ ‘더 로스트 챕터 : 유키의 복수’의 제작 비하인드 영상에 출연한 타란티노 감독(출처 : 에픽게임즈)   제작 팀은 4D 스캔을 기반으로 학습된 고퀄리티 ‘메타휴먼 페이셜 릭’을 사용해 포트나이트 스타일에 부합하는 섬세한 얼굴 표정과 감정을 구현했다. 그리고 메타휴먼 애니메이터를 웹캠과 스마트폰 등 표준 모노 카메라와 스테레오 HMC와 함께 사용해 현장에서 리얼타임 고퀄리티 애니메이션을 캡처했다. 헤드마운트 카메라를 사용해 배우들의 목소리와 얼굴 데이터를 동시에 캡처하고, 각 녹화 세션이 최종 애니메이션 제작 파이프라인에 바로 투입할 수 있었다. 에픽게임즈의 스콧 벤자 애니메이션 감독은 “언리얼 엔진의 실시간 캐릭터 렌더링 기능은 애니메이터뿐 아니라 배우들에게도 큰 도움이 된다”고 밝혔다. 배우들은 다양한 포즈를 시험해보고, 여러 표정을 즉석에서 시도하며 자신이 전달하려는 신체 표현이 화면에서 어떻게 읽히는지를 바로 확인할 수 있다. 이러한 과정을 통해 연기와 애니메이션 사이 간극을 좁히고, 퍼포먼스를 더 자연스럽고 설득력 있게 만든다는 것이다. 배우와 촬영 팀의 상호작용을 강화하기 위해 팀은 에어소프트 소품 총에 장착할 수 있는 프로토타입 하드웨어 부착물인 머즐리포트(MuzzleReport)를 개발했다. 이 장치는 발사 시점을 감지해 해당 이벤트를 언리얼 엔진으로 직접 전송한다. 이를 통해 팀은 가상 신에서 실시간으로 총구 화염, 탄흔 궤적, 탄착 지점을 확인할 수 있어, 배우에게 즉각적인 시각 및 촉각 피드백을 전달할 수 있었다. 유키 역의 배우 미유 이시다테 로버츠는 이번 촬영 방식에 대해 “내 몸의 움직임은 물론, 소품이 어떻게 사용되는지와 내가 세계관 안에서 어떻게 반응하는지까지 정확히 볼 수 있어 매우 새롭고 혁신적인 경험이었다”면서, “모든 촬영 장면이 내 앞에 바로 보였기 때문에 상상할 필요가 없었다”고 전했다.   ▲ ‘잊혀진 챕터 : 유키의 복수’에 출연한 유키가 차량 위에서 총을 겨누고 있다.(출처 : 에픽게임즈)   ▲ 촬영 현장에서 유키 역할로 분한 미유 이시다테 로버츠가 장비를 장착한 채 총을 겨누고 있다.(출처 : 에픽게임즈)   제작 과정에는 실시간 파괴도 포함되어, 촬영 중에 엔진에서 피직스 기반 파손과 충격 효과를 실시간으로 재생할 수 있었다. 이를 통해 샷 컴포지션을 더 정확하게 설정할 수 있었고, 배우들은 순간적으로 반응을 조정할 수 있었으며, 팀은 후반 작업이 아닌 촬영 중에 주요 파괴 장면을 다듬을 수 있었다. 에픽게임즈 관계자는 가상 프로덕션 환경에서 무기를 사용하는 장면의 중요성에 대해 “배우가 소품을 다루더라도 실제와 같은 반응을 느낄 수 있어야 하고, 동시에 단순히 연기하는 것이 아니라 무언가를 맞히고 있다는 감각을 체감하는 것이 중요하다”고 설명했다. 이를 위해 무기 끝 부분에 머즐리포트를 부착해 발사 순간을 감지하고, 그 데이터를 언리얼 엔진으로 실시간 전송했다고 밝혔다. 배우가 실제 무기를 쏘는 것처럼 몰입해 연기할 수 있었던 경험은 기존 가상 프로덕션 현장에서는 보기 드문 사례였다고 덧붙였다. 스턴트맨인 조 벨은 총구 관련 촬영 장면과 관련해 “현장에서 모두가 완전히 안전하다는 걸 알고 있는 소품 총을 사용하면서, 발사 후 반사적인 행동과 반응이 잘 보이도록 연출할 수 있었다”면서, “총을 쏘거나 차량이 무너지고 파편이 튀는 장면까지 실시간으로 화면을 확인하며 촬영할 수 있었다”고 설명했다. 에픽게임즈 관계자는 이번 프로젝트에서 언리얼 엔진이 수행한 역할에 대해 “작업을 최대한 빠르게 진행하기 위해 언리얼 엔진이 핵심이 될 것이라는 점은 처음부터 알고 있었다”고 말했다. 그는 이어 “과거에는 스토리보드나 기존 방식으로 여러 번의 반복 작업이 필요했던 카메라 구도와 화면 구성도, 현장에서는 실시간으로 조정할 수 있었다”면서, “이런 도구들이 모두 언리얼 엔진 사용자에게 열려 있다는 점에서, 우리는 전문가의 작업 방식을 일반 개인 사용자까지 확장되어 활용될 수 있으면서도 동일한 수준의 퀄리티를 제공하고 싶었다”고 덧붙였다. 잊혀진 챕터는 에픽게임즈의 리얼타임 툴이 영화와 인터랙티브 스토리텔링을 더욱 긴밀하게 연결하여 영화적 순간을 포트나이트에서 수백만 명이 함께 즐기는 공유 경험으로 전환할 수 있었음을 보여준다.   ▲ 베아트릭스 키도의 스턴트를 연기한 조 벨이 화면에 비친 자신의 모습을 화면으로 보며 연기를 조정하고 있다.(출처 : 에픽게임즈)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 고도화된 오픈 월드 제작 기능 추가, 확장 가능한 고품질 렌더링 기능, 메타휴먼 통합 강화, 애니메이션 및 리깅 툴세트 개선, 버추얼 프로덕션 워크플로 향상, AI 어시스턴트 지원 등   풍부하고 아름다운 디테일로 가득한 사실감 넘치는 광활한 월드를 제작할 수 있으면서도 현세대 하드웨어에서 고퀄리티로 실시간 렌더링할 수 있는 다양한 툴을 제공하는 언리얼 엔진 5.7(Unreal Engine 537)이 출시됐다. 언리얼 엔진 5.7은 밀도 높고 울창한 대규모의 식생과 다양한 콘텐츠를 절차적으로 생성하고, 물리적으로 정확하게 복잡한 레이어드 및 블렌디드 머티리얼을 제작할 수 있으며, 이전보다 훨씬 더 많은 라이트를 자유롭게 활용해 더욱 예술적인 방식으로 월드를 표현할 수 있다. 또한, 더 강력하고 직관적인 애니메이션과 리깅 워크플로, 한층 깊고 유연해진 메타휴먼 통합을 비롯 확장된 버추얼 프로덕션 기능을 경험할 수 있다. 새롭게 추가된 언리얼 에디터 내의 AI 어시스턴트는 개발 과정 전반에서 전문적인 도움을 제공한다.   고도화된 오픈 월드 제작 환경을 빠르고 자연스럽게 구성하면서도, 짧은 시간 안에 몰입감 넘치는 게임 경험을 구현할 수 있는 프로시저럴 콘텐츠 제너레이션 프레임워크(PCG)가 이제 정식 버전으로 제공된다. 역동적이면서 시각적으로 풍부한 대규모 월드를 더 쉽고 효율적으로 제작할 수 있도록 다양한 기능이 향상되었다. 예를 들어, 새로운 PCG 에디터 모드는 스플라인 드로잉, 포인트 페인팅, 볼륨 생성 등 다양한 기능을 지원하는 PCG 프레임워크 기반의 커스터마이징 가능한 툴 라이브러리를 제공한다. 각 툴은 PCG 그래프에 연결되어 실시간으로 파라미터를 조정하거나 애셋 워크플로를 독립적으로 실행할 수 있으며, 단 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 프로젝트에 맞는 새로운 툴을 만들어 라이브러리를 확장할 수도 있다.   ▲ PCG 에디터 모드(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   여기에 더해, 다수의 성능 최적화 덕분에 PCG GPU 연산 속도가 빨라졌다. 또한 GPU 파라미터 설정 기능이 추가되어 GPU 노드 작업 시 다양한 파라미터 값을 동적으로 설정할 수 있다. 처음부터 직접 툴을 제작하는 경우, 새로운 Polygon2D 데이터 타입과 관련 연산자를 통해 한층 더 유연하게 작업할 수 있다. 이를 통해 표면이나 스플라인으로 변환할 수 있는 폐쇄 영역을 정의할 수 있고, 스플라인 교차점(spline Intersection) 및 스플라인 분할(split spline) 연산자도 새롭게 추가됐다.   ▲ ‘더 위쳐 4’ 언리얼 엔진 5 테크 데모(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   PCG 프레임워크는 사용자가 그 위에 자신만의 시스템을 구축할 수 있는 프레임워크로, 새로운 프로시저럴 베지테이션 에디터(PVE)는 이 시스템의 가능성을 보여주는 좋은 예시이다. PVE는 속도, 확장성, 그리고 유연한 제작을 위해 설계된 그래프 기반 툴로 언리얼 엔진 내에서 고퀄리티의 식생 애셋을 실시간으로 제작하고 커스터마이징할 수 있으며, 나나이트 스켈레탈 어셈블리를 직접 출력할 수 있는 옵션도 제공한다.   ▲ 프로시저럴 베지테이션 에디터(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   이번 첫 번째 실험 단계 버전에서는 PVE를 새로운 퀵셀 메가플랜트(Quixel Megaplants) 애셋과 함께 사용할 수 있다. 이 애셋은 이제 팹(Fab)에서 제공되며, 콘텐츠 브라우저로 직접 다운로드할 수 있다. 첫 번째 컬렉션에는 크기와 구조가 다른 5종의 식물이 포함되어 있으며, 나무, 관목, 풀, 식물 등 수백 가지의 식생 프리셋이 향후 추가될 예정이다.   ▲ 퀵셀 메가플랜트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   확장 가능한 고퀄리티 렌더링 정교한 식생을 만드는 것과 정교한 식생으로 가득 찬 월드를 효율적으로 렌더링하는 것은 완전히 다른 문제이다. 언리얼 엔진 5.7에는 성능, 안정성, 확장성을 위해 설계된 실험 단계의 새로운 지오메트리 렌더링 시스템인 나나이트 폴리지(Nanite Foliage)가 추가됐다. 나나이트 폴리지를 사용하면 대규모 오픈 월드에서 디테일하고 밀도 높은 식생 환경을 제작하고, 애니메이션을 적용할 수 있으며, 이는 현세대 하드웨어에서도 효율적으로 렌더링된다. 이 기능은 나나이트 복셀을 활용해 나무의 윗부분, 솔잎, 지면의 잔디 등 수백만 개의 미세하고 겹쳐 있는 요소를 효율적으로 자동 렌더링하여, 멀리서 보면 하나의 밀도감 있는 덩어리처럼 보이게 한다. 이를 통해 LOD를 제작할 필요 없이 크로스 페이드, 팝 현상 없이도 안정적인 프레임 속도를 유지할 수 있다. 또한 나나이트 폴리지는 나나이트 어셈블리를 활용해 저장 공간, 메모리, 렌더링 비용을 줄이고, 나나이트 스키닝을 통해 바람 등에 반응하는 동적 움직임을 구현한다. PVE에서 나나이트 폴리지와 호환되는 메시를 렌더링할 수 있을 뿐만 아니라, USD를 통해 외부 애플리케이션에서 제작된 나무를 가져올 수도 있다.   ▲ 나나이트 폴리지(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   강력한 툴세트 중 하나인 서브스트레이트(Substrate)도 정식 버전으로 제공한다. 서브스트레이트는 언리얼 엔진의 최첨단 모듈형 머티리얼 제작 및 렌더링 프레임워크로, 레이어드 및 블렌디드 머티리얼을 기본적으로 지원한다. 서브스트레이트는 금속, 클리어 코트, 피부, 천 등 다양한 재질의 특성을 물리적으로 정확하게 고퀄리티로 결합할 수 있게 해준다. 이를 통해 다중 레이어 자동차 도색, 오일 가죽, 피부 위의 피와 땀 같은 사실적인 재질 표현을 손쉽게 구현할 수 있으며, 또한 커스텀 셰이딩 특성을 정교하게 조정할 수 있어 엔진 수정 없이도 고유한 머티리얼 로직을 직접 만들 수 있다. 서브스트레이트는 언리얼 엔진의 라이팅 파이프라인에 통합되어, 모든 재질에 고퀄리티의 결과를 제공한다. 또한 모바일까지 포함해 모든 UE5 타깃 플랫폼에서 일관된 성능과 비주얼 퀄리티를 지원한다.   ▲ 서브스트레이트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   메가라이트(MegaLights)는 언리얼 엔진 5.7을 통해 실험 단계에서 베타로 전환됐다. 메가라이트를 활용하면 신(scene)에 훨씬 더 많은 다이내믹 섀도를 생성하는 라이트를 추가할 수 있어, 에어리어 라이트 같은 복잡한 광원에서도 사실적이고 부드러운 그림자 효과를 구현할 수 있다. 이처럼 확장성이 높은 라이팅 워크플로 덕분에 이전보다 더 자유롭게 작업하면서, 더 크고 풍부하며 복잡한 월드를 제작할 수 있다. 또한, 디렉셔널 라이트, 반투명, 나이아가라 파티클 그림자 생성, 그리고 헤어의 빛과 그림자 표현이 더 정교해져 비주얼 퀄리티가 향상됐다. 이와 더불어 기본 성능과 노이즈 감소 기능이 강화되었으며, 수동으로 라이트를 최적화할 필요성도 줄어들었다.   ▲ 메가라이트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   확장된 메타휴먼 통합 메타휴먼(MetaHuman)은 언리얼 엔진을 비롯한 파이프라인 내 다양한 툴과의 통합이 한층 강화되고 있다. 메타휴먼 크리에이터 언리얼 엔진 플러그인이 리눅스 및 맥OS를 지원해, 이들 플랫폼 사용자도 언리얼 엔진 통합이 제공하는 모든 혜택을 활용할 수 있다. 메타휴먼 애니메이터의 리눅스 및 맥OS 지원은 향후 버전에서 제공될 예정이다.   ▲ 메타휴먼(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   이번 출시 버전에서는 파이썬(Python) 또는 블루프린트 스크립팅을 사용해 언리얼 에디터에서 실시간으로 또는 렌더 팜에서 오프라인으로 메타휴먼 캐릭터 애셋의 거의 모든 편집 및 조합 작업을 자동화하고 일괄 처리할 수 있다. 다양한 포즈의 메시를 맞출 수 있는 기능이 추가되어 템플릿과 모델 메시 간에 UV 공간 기반 버텍스 대응 옵션을 제공하며, FBX를 통해 외부 DCC 툴과의 메시 연동을 지원한다. 애니메이션 측면에서도 라이브 링크 페이스를 아이패드 또는 안드로이드 디바이스의 외부 카메라와 연동해 실시간으로 애니메이션을 생성하고 연기를 녹화할 수 있다. 이를 통해 보다 간편하고 비용 효율적인 리얼타임 페이셜 캡처 설루션을 구현할 수 있다.   ▲ 라이브 링크 페이스(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   마지막으로 헤어 스타일링 측면에서도 두 가지 주요 업데이트가 추가되었다. 언리얼 엔진에서 조인트 기반 변형, 페인팅, 메시 기반 조작을 통해 헤어 가이드와 스트랜드를 직접 제작하고 조정할 수 있으며, 시뮬레이션된 헤어 피직스와 아티스트가 연출한 애니메이션을 블렌딩할 수 있다. 최신 후디니(Houdini)용 메타휴먼 업데이트에서는 사전에 제작된 데이터를 사용해 헤어스타일을 제작할 수 있는 가이드 기반 워크플로를 제공한다. 이 툴에는 조정할 수 있는 다양한 헤어스타일 프리셋이 포함되어 있어 이를 시작점으로 활용할 수 있다.   한층 강화된 에디터 내 애니메이션 툴세트 언리얼 엔진 5.6에서 에디터 내 리깅 및 애니메이션 제작 툴세트가 대폭 강화된 데 이어, 5.7 버전에서는 새롭게 개선된 애니메이션 모드가 추가되어 워크플로를 간소화하고 화면 공간 활용을 최적화했다. 애니메이터라면 누구나 알 수 있듯, 리그(rig)나 여러 애셋에서 다수의 컨트롤을 반복적으로 선택하는 작업은 번거롭고 시간이 많이 소요되는데, 셀렉션 세트 기능이 추가되어 클릭 한 번만으로 해결할 수 있다. 이 기능은 캐릭터 양쪽에 미러링된 사본을 자동으로 생성하고, 작업의 집중도를 위해 세트를 숨기거나 표시하는 기능을 제공하며, 팀원 간에 세트를 공유할 수도 있다.   ▲ 셀렉션 세트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   IK 리타기터(IK Retargeter)가 개선되어 발과 지면의 접촉이 한층 자연스러워지고, 찌그러지거나 늘어나는 애니메이션의 리타기팅을 지원한다. 추가로 공간 인식 기반 리타기팅을 통해 캐릭터의 자체 충돌을 방지하고, 캐릭터의 크기와 관계없이 상대적 비율에 따라 접촉점이 유지되도록 한다.   ▲ IK 리타기터(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   리깅 측면에서 언리얼 엔진 5.7은 업계 표준 스컬프팅 워크플로 수준의 유연성을 제공한다. 업데이트된 스켈레탈 에디터를 활용하면 스켈레탈 메시 상에서 본 배치, 웨이트 페인팅, 블렌드 셰이프 스컬프팅 사이를 매끄럽게 전환할 수 있다. 즉각적인 업데이트 덕분에 50~100개의 블렌드 셰이프를 갖춘 리그 제작도 훨씬 쉬워졌다.   ▲ 블렌드 셰이프 스컬프팅(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   다음으로, 단방향 피직스 월드 콜리전 지원이 새롭게 추가되어 이제 캐릭터를 신에 배치해 환경 내 사물과 상호작용하며 보다 사실적인 래그돌, 역동적인 게임플레이, 몰입감 있는 애니메이션 테스트를 구현할 수 있다.   ▲ 피직스 월드 콜리전(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   마지막으로, 새로운 디펜던시 뷰가 추가되어 컨트롤 리그 또는 모듈형 컨트롤 리그의 데이터 흐름을 명확한 노드 기반 그래프로 시각화할 수 있다. 이를 통해 복잡한 컨트롤 설정을 더 빠르고 쉽게 디버깅하거나 최적화할 수 있다.   ▲ 디펜던시 뷰(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 버추얼 프로덕션 워크플로 언리얼 엔진 5.7에는 버추얼 프로덕션의 새로운 가능성을 제시하는 여러 기능이 추가됐다. 모션 캡처 작업을 위한 새로운 프롭용 다이내믹 컨스트레인트 컴포넌트가 추가됐으며, 모캡 매니저에서 예시 구현도 함께 제공된다. 이제 오브젝트는 손 위치에 자동으로 부착되어 저글링과 같은 복잡한 동작에서도 자연스럽고 부드러운 결과를 제공한다. 또한 블루프린트에서 이 기능을 확장해 자신만의 다이내믹 컨스트레인트 로직과 동작을 구현할 수도 있다.   ▲ 프롭용 다이내믹 컨스트레인트 컴포넌트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새롭게 추가된 라이브 링크 브로드캐스트 컴포넌트를 통해 언리얼 엔진 자체가 네트워크 전반에서 애니메이션 데이터의 소스로 동작할 수 있다. 이를 통해 다양한 멀티 머신 기반 버추얼 프로덕션(VP) 및 모캡 스테이지 워크플로를 구현할 수 있다. 예를 들어, 리타기팅 작업을 다른 에디터 세션으로 분리해 처리하고 그 결과를 메인 신으로 전송할 수 있다. 레벨에 액터를 추가한 뒤 라이브 링크 서브젝트로 전환하면, 에디터에서 트랜스폼, 카메라, 애니메이션 데이터를 직접 스트리밍할 수 있다.   ▲ 라이브 링크 브로드캐스트 컴포넌트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   또한, 이번 버전에는 언리얼 엔진이 기본 제공하는 실시간 합성 툴인 컴포셔(Composure)가 새롭게 향상됐다. 접근성이 향상된 컴포셔는 이제 라이브 비디오 입력과 파일 기반의 이미지 미디어 플레이트를 모두 처리하며, 24fps의 영화나 영상에 실시간으로 결과물을 제공할 수 있다. 이와 함께, 이번 업데이트로 새롭게 추가된 그림자와 반사 통합 기능과 향상된 키어 기능으로 실사 영상과 CG 요소를 자연스럽게 결합할 수 있다.   ▲ 컴포셔(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   즉시 도움을 받을 수 있는 AI 어시스턴트 언리얼 엔진 5.7에는 새로운 AI 어시스턴트가 도입되어 에디터 내에서 직접 언리얼 엔진 관련 가이드를 제공하며, 마치 숙련된 UE 개발자가 팀에 있는 것처럼 필요한 만큼 자세한 도움을 즉시 받을 수 있다. 또한 현재 작업에 집중할 수 있도록 전용 슬라이드 아웃 패널을 통해 에디터를 벗어나지 않고도 질문을 하거나, C++ 코드를 생성할 수 있고, 단계별 안내를 받을 수 있다.   ▲ AI 어시스턴트(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   질문을 입력하는 것 외에도, 인터페이스 요소 위에 커서를 두고 F1 키를 눌러 툴팁처럼 손쉽게 AI 어시스턴트를 불러와 해당 주제에 대한 대화를 시작할 수 있다. 언리얼 에디터 홈 패널에서 튜토리얼, 문서, 뉴스, 포럼 등 주요 리소스와 최근 프로젝트를 바로 이용할 수 있다. 언리얼 엔진을 처음 사용한다면, 언리얼 에디터에서 바로 실행되는 인터랙티브형 시작하기 샘플을 이용하면 된다.   ▲ 언리얼 에디터 홈 패널(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   그 외 개선 사항 지금까지 살펴본 주요 기능 외에도 언리얼 엔진 5.7은 다양한 신규 기능과 향상된 기능을 제공한다. 모든 업데이트에 대한 자세한 내용은 출시 노트에서 확인할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 엔비디아 다이나모(NVIDIA Dynamo)를 통해 멀티 노드 추론 성능과 효율을 높이고, 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 등 주요 클라우드 제공업체와 통합해 AI 추론 가속화를 지원한다고 밝혔다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 ‘엔비디아 GTC 워싱턴 D.C.’에서 블랙웰이 엔비디아 호퍼(Hopper) 대비 10배의 성능을 제공해 10배의 수익을 창출할 수 있다고 강조했다. 대규모 전문가 혼합 방식(MoE) 모델과 같은 복잡한 AI 모델에서 높은 성능을 달성하려면, 수백만 명의 동시 사용자에게 서비스를 지원하고 더 빠른 응답을 제공하기 위해 추론 작업을 여러 서버(노드)로 분산시켜야 한다. 엔비디아는 다이나모 소프트웨어 플랫폼이 강력한 멀티 노드 기능을 프로덕션 환경에서 지원해, 기업이 기존 클라우드 환경 전반에서도 동일한 벤치마크 최고 수준의 성능과 효율을 달성할 수 있다고 설명했다.     단일 GPU 또는 서버에 탑재 가능한 AI 모델의 경우, 개발자들은 높은 처리량을 제공하기 위해 여러 노드에 걸쳐 동일한 모델 복제본을 병렬로 실행하는 경우가 많다. 시그널65(Signal65) 수석 애널리스트인 러스 펠로우즈(Russ Fellows)는 최근 발표한 논문에서 이 접근법이 72개의 엔비디아 블랙웰 울트라(Ultra) GPU를 활용해 110만 토큰 처리 속도(TPS)라는 처리량을 달성했다고 밝혔다. AI 모델을 확장해 다수의 동시 사용자를 실시간으로 지원하거나, 입력 시퀀스가 긴 고난도 워크로드를 처리할 때, 분산형 서빙(disaggregated serving) 기술을 활용하면 성능과 효율을 더욱 높일 수 있다. AI 모델 서비스는 입력 프롬프트를 처리하는 프리필(prefill)과 출력을 생성하는 디코드(decode) 두 단계로 구성된다. 기존 방식에서는 두 단계 모두 동일한 GPU에서 실행됐는데, 이로 인해 비효율성과 리소스 병목 현상을 유발할 수 있었다. 분산형 서빙은 이러한 문제를 각각 독립적으로 최적화된 GPU로 작업을 지능적으로 분산함으로써 해결한다. 이를 통해 워크로드의 각 부분이 해당 작업에 가장 적합한 최적화 기법을 활용해 실행되도록 보장해 전체 성능을 극대화한다. 딥시크-R1(DeepSeek-R1)과 같은 최신 대규모 AI 추론과 MoE 모델에서는 분산 서비스가 필수이다. 엔비디아는 다이나모가 이러한 분산형 서빙 기능을 GPU 클러스터 전반에서 프로덕션 규모로 손쉽게 구현할 수 있도록 한다고 전했다. 예를 들어, 베이스텐(Baseten)은 엔비디아 다이나모를 활용해 장문 코드 생성을 위한 추론 서비스 속도를 2배 가속화하고 처리량을 1.6배 증가시켰으며, 이는 추가 하드웨어 비용 없이 이뤄졌다. 이러한 소프트웨어 기반의 성능 향상은 AI 제공업체가 인텔리전스를 생산하는 비용을 절감할 수 있도록 한다. 대규모 AI 훈련에서 그랬던 것처럼, 컨테이너화된 애플리케이션 관리의 업계 표준인 쿠버네티스(Kubernetes)는 엔터프라이즈 규모의 AI 배포를 위해 수십 개 또는 수백 개의 노드에 걸쳐 분산형 서빙을 확장하는 데 최적화돼 있다. 현재 엔비디아 다이나모가 주요 클라우드 제공업체의 관리형 쿠버네티스 서비스에 통합됨에 따라, 고객은 GB200, GB300 NVL72를 포함한 엔비디아 블랙웰 시스템 전반에서 멀티 노드 추론을 확장할 수 있으며, 이는 엔터프라이즈 AI 배포에 요구되는 성능, 유연성, 안정성을 제공한다. 대규모 멀티 노드 추론을 실현하려는 움직임은 하이퍼스케일러(hyperscalers)를 넘어 확장되고 있다. 예를 들어, 네비우스(Nebius)는 엔비디아 가속 컴퓨팅 인프라를 기반으로 대규모 추론 워크로드를 처리할 수 있는 클라우드를 설계하고 있으며, 엔비디아 다이나모와 생태계 파트너로서 협력하고 있다. 분산형 AI 추론은 프리필, 디코드, 라우팅(routing) 등 서로 다른 요구사항을 가진 특수 구성 요소들을 조율해야 한다. 쿠버네티스가 직면한 과제는 더 많은 모델 복제본을 병렬로 실행하는 것이 아니라, 이 다양한 구성 요소들을 하나의 통합된 고성능 시스템으로 능숙하게 운영하는 것이다. 엔비디아 그로브(Grove)는 엔비디아 다이나모에서 사용 가능한 API(application programming interface)로, 사용자에게 전체 추론 시스템을 설명하는 단일 고수준 사양을 제공한다. 예를 들어, 사용자는 단일 사양 안에서 “프리필에는 GPU 노드 3개, 디코드에는 GPU 노드 6개가 필요하며, 가능한 가장 빠른 응답을 위해 단일 모델 복제본의 모든 노드가 동일한 고속 인터커넥트에 배치돼야 한다”고 간단히 요구할 수 있다. 해당 사양을 기반으로 그로브는 모든 복잡한 조율 작업을 자동으로 처리한다. 이때, 관련 구성 요소를 정확한 비율과 종속성을 유지한 채 함께 확장하고, 올바른 순서로 실행하며, 빠르고 효율적인 통신을 위해 클러스터 전반에 전략적으로 배치한다. AI 추론이 점점 더 분산됨에 따라, 쿠버네티스, 엔비디아 다이나모, 엔비디아 그로브의 조합은 개발자가 지능형 애플리케이션을 구축하고 확장하는 방식을 간소화한다.