엔비디아가 에지 환경에서 실시간 AI 추론을 수행할 수 있는 엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor) 모듈을 출시했다. 젯슨 토르는 연구와 산업 현장의 로봇 시스템에서 두뇌 역할을 수행하며, 휴머노이드와 산업용 로봇 등 다양한 로봇이 보다 스마트하게 동작하도록 지원한다. 로봇은 방대한 센서 데이터와 저지연 AI 처리를 요구한다. 실시간 로봇 애플리케이션을 실행하려면 여러 센서에서 동시 발생하는 데이터 스트림을 처리할 수 있는 충분한 AI 컴퓨팅 능력과 메모리가 필요하다. 현재 정식 출시된 젯슨 토르는 이전 모델인 엔비디아 젯슨 오린(Orin) 대비 AI 컴퓨팅이 7.5배, CPU 성능이 3.1배, 메모리 용량이 2배 향상돼 이러한 처리를 디바이스에서 가능하게 한다. 이러한 성능 도약은 로봇 연구자들이 고속 센서 데이터를 처리하고 에지에서 시각적 추론을 수행할 수 있도록 한다. 이는 기존에는 동적인 실제 환경에서 실행하기에는 속도가 너무 느려 실행하기 어려웠던 워크플로이다. 이로써 휴머노이드 로보틱스와 같은 멀티모달 AI 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어주고 있다.   ▲ 엔비디아 젯슨 AGX 토르 개발자 키트   휴머노이드 로보틱스 기업인 어질리티 로보틱스(Agility Robotics)는 자사의 5세대 로봇인 디지트(Digit)에 엔비디아 젯슨을 통합했다. 이어서 6세대 디지트에는 온보드 컴퓨팅 플랫폼으로 젯슨 토르를 채택할 계획이다. 이를 통해 디지트는 실시간 인식과 의사결정 능력을 강화하고 점차 복잡해지는 AI 기술과 행동을 지원할 수 있게 된다. 디지트는 현재 상용화됐으며, 창고와 제조 환경에서 적재, 상차, 팔레타이징(palletizing) 등 물류 작업을 수행하고 있다. 30년 넘게 업계 최고 수준의 로봇을 개발해온 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 자사 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)에 젯슨 토르를 탑재하고 있다. 이를 통해 아틀라스는 이전에는 서버급에서만 가능했던 컴퓨팅, AI 워크로드 가속, 고대역폭 데이터 처리, 대용량 메모리를 디바이스 내에서도 활용할 수 있게 됐다. 휴머노이드 로봇 외에도, 젯슨 토르는 더 크고 복잡한 AI 모델을 위한 실시간 추론을 통해 다양한 로봇 애플리케이션을 가속화할 예정이다. 여기에는 수술 보조, 스마트 트랙터, 배송 로봇, 산업용 매니퓰레이터(manipulator), 시각 AI 에이전트 등이 포함된다. 젯슨 토르는 생성형 추론 모델을 위해 설계됐다. 이는 차세대 피지컬 AI 에이전트가 클라우드 의존도를 최소화하면서 에지에서 실시간으로 실행될 수 있도록 한다. 차세대 피지컬 AI 에이전트는 대형 트랜스포머 모델, 비전 언어 모델(vision language model : VLM), 비전 언어 행동(vision language action : VLA) 모델을 기반으로 구동된다. 젯슨 토르는 젯슨 소프트웨어 스택으로 최적화돼 실제 애플리케이션에서 요구되는 저지연과 고성능을 구현한다. 따라서 젯슨 토르는 모든 주요 생성형 AI 프레임워크와 AI 추론 모델을 지원하며, 탁월한 실시간 성능을 제공한다. 여기에는 코스모스 리즌(Cosmos Reason), 딥시크(DeepSeek), 라마(Llama), 제미나이(Gemini), 큐원(Qwen) 모델과 함께, 로보틱스 특화 모델인 아이작(Isaac) GR00T N1.5 등이 포함된다. 이를 통해 개발자는 손쉽게 로컬 환경에서 실험과 추론을 실행할 수 있다. 젯슨 토르는 생애 주기 전반에 걸쳐 엔비디아 쿠다(CUDA) 생태계의 지원을 받는다. 또한 젯슨 토르 모듈은 전체 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 실행해 사실상 모든 피지컬 AI 워크플로를 가속화한다. 여기에는 로보틱스를 위한 엔비디아 아이작, 영상 분석 AI 에이전트를 위한 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis), 센서 처리를 위한 엔비디아 홀로스캔(Holoscan) 등의 플랫폼이 활용된다. 이러한 소프트웨어 도구를 통해 개발자는 다양한 애플리케이션을 손쉽게 구축하고 배포할 수 있다. 실시간 카메라 스트림을 분석해 작업자 안전을 모니터링하는 시각 AI 에이전트, 비정형 환경에서 조작 작업을 수행할 수 있는 휴머노이드 로봇, 다중 카메라 스트림 데이터를 기반으로 외과의에게 안내를 제공하는 스마트 수술실 등이 그 예시이다. 젯슨 토르 제품군에는 개발자 키트와 양산용 모듈이 포함된다. 개발자 키트에는 젯슨 T5000 모듈과 다양한 연결성을 제공하는 레퍼런스 캐리어 보드, 팬이 장착된 액티브 방열판, 전원 공급 장치가 함께 제공된다. 엔비디아는 젯슨 생태계가 다양한 애플리케이션 요구사항과 고속 산업 자동화 프로토콜, 센서 인터페이스를 지원해 기업 개발자의 시장 출시 시간을 단축한다고 전했다. 하드웨어 파트너들은 다양한 폼팩터로 유연한 I/O와 맞춤형 구성을 갖춰 생산에 준비된 젯슨 토르 시스템을 개발하고 있다. 센서 및 액추에이터 업체들은 엔비디아 홀로스캔 센서 브릿지(Sensor Bridge)를 활용하고 있다. 이 플랫폼은 센서 융합과 데이터 스트리밍을 간소화하며, 카메라, 레이더, 라이다 등에서 발생한 센서 데이터를 초저지연으로 젯슨 토르 GPU 메모리에 직접 연결할 수 있게 해준다. 수천 개의 소프트웨어 기업들은 젯슨 토르에서 구동되는 다중 AI 에이전트 워크플로를 통해 기존 비전 AI와 로보틱스 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있다. 그리고 200만 명 이상의 개발자들이 엔비디아 기술을 활용해 로보틱스 워크플로를 가속화하고 있다.

인텔은 LG이노텍이 자사의 기술을 활용해 인공지능(AI) 기반의 자동화 시스템을 구축하고 있다고 소개했다. 소재·부품 전문 기업인 LG이노텍은 휴대폰, 자동차 디스플레이, 스마트 기기 등에 들어가는 수십만 개의 초소형 부품을 완벽한 정확도와 무결점으로 복제하는 것을 목표로 삼고 있으며, 혁신 기술을 통해 이러한 목표를 달성하고자 한다.  LG이노텍의 구미 공장에서는 인텔 코어(Intel Core) 프로세서, 인텔 제온(Intel Xeon) 프로세서 및 인텔 아크(Intel Arc) 내장형 그래픽처리장치(GPU)가 조화를 이루며 작동한다. 이들 기술은 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷으로 통합된다. LG이노텍은 생산 라인의 특정 단말기에서 규칙 기반 검사 및 딥러닝 기반 시스템을 사용해 제품 품질을 높여왔다. 여기서 나아가, LG이노텍은 제조 공정 전반에 걸쳐 AI를 광범위하게 적용하여 성능 저하 없이 완전 자동화된 시스템을 구축하고자 했다. 인텔은 지난 2024년 인텔 코어 및 제온 프로세서와 아크 외장형 GPU를 기반으로 하는 AI 기반 검사 시스템에 대한 구축 지원을 위해 LG이노텍과 논의를 시작했다. 핵심은 생산 공정에서 발생하는 데이터가 인텔 코어 CPU를 탑재한 PC로 스트리밍되며, 내장 GPU는 결함 데이터를 분석하는 데 비용 효율을 제공하는 것이다. 고해상도 이미지에서 다중 알고리즘을 실행하는 등 부하가 큰 워크로드는 인텔 아크 외장 GPU가 처리하게끔 했다. 시간이 지남에 따라 축적된 데이터셋은 인텔 제온 기반의 사전 학습 서버로 전송된다.      양사는 향후 협업을 통해 인텔 가우디 AI 가속기가 탑재된 서버를 활용한 사전 학습 워크로드 관리를 검토하고 있다. 이처럼 CPU를 기반으로 내장 및 외장 GPU로 가속화된 인텔 기반 기술 조합을 활용하여 AI 검사 시스템 구축 비용을 절감할 수 있었다는 것이 인텔의 설명이다. 인텔은 “아크 기반 외장 GPU를 도입하면서, 동급 성능의 타사 하드웨어 대비 성능에 비해 높은 비용 효율성을 달성했다. 이러한 비용 절감 효과는 규모의 경제를 더욱 극대화할 수 있는 기반이 되고 있다”고 전했다.  LG이노텍은 2024년 모바일 카메라 모듈 생산 라인에 인텔의 AI 비전 검사 설루션을 처음 적용했으며, 올해는 FC-BGA(flip-chip ball grid array)를 생산하는 구미4공장 등 국내 주요 생산 거점과 해외 생산라인에 단계적으로 확대 적용할 계획이다.  시스템 도입 당시에는 기존 딥러닝 환경이 특정 외장 그래픽 카드를 기반으로 구축되어 있어, 처음에는 통합 GPU 도입에 대한 우려가 있었다. 특히, 신규 GPU에 맞춰 기존 코드를 재작성하고 다시 매핑하는 것이 매우 어려울 것이라는 걱정이 있었만, 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷을 활용해 우려를 해소할 수 있었다. 2018년 오픈비노 출시 이후, 인텔은 전 세계 개발자가 AI 기반 개발을 가속화할 수 있도록 지원해왔다. 오픈비노는 개발자가 한 번의 코드 작성으로 다양한 환경에 AI 모델을 배포할 수 있도록 돕는 오픈소스 AI 툴킷이다. LG 이노텍의 엔지니어들은 대량 생산 과정에서 공정이 변경되거나 원자재가 바뀔 때, 딥러닝 모델을 재학습하기 위해 AI 기반 워크로드에 최적화된 AI 가속기가 탑재된 인텔 제온 CPU 활용도 고려하고 있다. 제온 CPU는 병렬 연산 속도를 높이고, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)라는 특수 내장 가속기를 지원해 제온 CPU에서 딥러닝 학습 및 추론 성능을 향상시킨다. 인텔은 제온 CPU와 별도 서드파티 GPU를 함께 사용하는 기존 방식에 비해 AI 기반 파인튜닝(Fine Tuning) 작업을 CPU로 처리함으로써 시스템 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

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.

엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스인 ‘시그라프(SIGGRAPH) 2025’에서, 아마존 디바이스 앤 서비스(Amazon Devices & Services)가 엔비디아 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔다. 아마존 디바이스 생산 시설에 이달 도입된 이 설루션은 시뮬레이션 우선 접근 방식을 적용한 ‘제로 터치(zero-touch)’ 제조 방식을 구현했다. 제로 터치의 핵심은 로봇 팔이 다양한 장비의 제품 품질을 자율적으로 검사하고, 새로운 제품을 생산 라인에 통합하도록 훈련하는 과정 전체를 하드웨어 변경 없이 합성 데이터를 기반으로 수행하는 것이다. 이를 위해 아마존 디바이스가 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반의 디지털 트윈을 결합했다. 모듈형 AI 기반 워크플로를 통해 기존보다 더 빠르고 효율적인 검사를 진행하며, 제조업체의 워크플로를 간소화해 신제품을 소비자에게 전달하는 시간을 줄일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     또한, 이 설루션은 공장 작업대와 장비의 사실적인 물리 기반 표현에 기반한 합성 데이터를 생성해 로봇 운영을 위한 ‘제로샷(zero-shot)’ 제조를 가능하게 한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서 AI 모델의 성능을 높이는 데에 쓰이며, 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서의 AI 모델 성능 격차를 최소화할 수 있다. 엔비디아는 “제로샷 제조를 통해 물리적 프로토타입 없이도 다양한 제품과 생산 공정을 유연하게 처리할 수 있는 범용 제조 시대를 향한 중요한 도약을 이뤄냈다”고 평가했다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 변경만으로 한 제품의 감사 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환할 수 있으며, 더 빠르고 제어가 용이한 모듈화 제조 파이프라인을 구축했다. 이를 위해 엔비디아의 아이작(Isaac) 기술 제품군을 활용한다. 아마존은 신규 장치가 도입되면 CAD 모델을 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 엔비디아 아이작 심(Sim)에 적용한다. 아이작 심은 각 장치의 CAD 모델을 통해 물체 및 결함 탐지 모델 훈련에 필수인 5만 개 이상의 합성 이미지를 생성한다. 이후 엔비디아 아이작 ROS를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔 궤적을 생성하고 조립부터 테스트, 포장, 검사까지 모든 과정을 구성한다. 로봇이 작업 환경을 이해하고 충돌 없는 궤적을 생성하는 데에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(Jetson AGX Orin) 모듈에서 실행되는 쿠다(CUDA) 가속 동작 계획 라이브러리 엔비디아 cu모션(cuMotion)이 사용된다. 또한, 500만 개의 합성 이미지로 훈련된 엔비디아의 파운데이션 모델 파운데이션포즈(FoundationPose)는 로봇이 장비의 정확한 위치와 방향을 파악하도록 돕는다. 파운데이션포즈는 사전 노출 없이도 새로운 물체에 맞춰 일반화할 수 있어, 모델 재훈련 없이 다양한 제품 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 한편, 이 기술을 더욱 빠르게 개발하기 위해 아마존 디바이스 앤 서비스는 AWS 배치(Batch)와 아마존 EC2 G6 인스턴스를 통해 분산 AI 모델 훈련을 수행했으며, 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Bedrock)으로 제품 사양 문서를 분석해 공장 내 고수준 작업과 특정 검사 테스트 사례를 계획했다. 아마존 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore)는 생산 라인 내 다중 공장 작업대를 위한 자율 워크플로 계획에 사용되며, 3D 설계와 표면 특성 등 멀티모달 제품 사양 입력을 처리할 수 있다.

PTC가 엔비디아와의 협력을 확대하며, 자사의 CAD 소프트웨어 '크레오(Creo)'와 PLM 솔루션 '윈칠(Windchill)'에 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기술을 통합한다고 발표했다. 이번 통합으로 제조 및 제품 기업들은 고성능 AI 인프라 하드웨어와 같은 복잡한 제품을 더욱 효율적으로 설계, 시뮬레이션하고 협업할 수 있게 될 전망이다. PTC는 또한 OpenUSD 얼라이언스(AOUSD)에 가입하며, AI 개발을 위한 개방형 표준과 데이터 상호운용성 강화에 대한 의지를 보였다.    PTC, 엔비디아 옴니버스와 손잡고 AI 인프라·차세대 제품 혁신 가속화 PTC 크레오·윈칠에 엔비디아 옴니버스 기술 통합 이번 협력의 핵심은 PTC의 솔루션과 엔비디아의 '실시간 시뮬레이션 플랫폼'을 연결하는 것이다. 윈칠은 옴니버스의 OpenUSD 및 RTX 라이브러리를 통해 고품질의 실시간 시뮬레이션 뷰포트를 구현한다. 이를 통해 사용자는 PLM 환경을 벗어나지 않고도 설계 데이터를 몰입형 3D 환경에서 시각화하고 실시간 협업을 할 수 있게 된다. 제품 개발 과정에서 엔지니어링, 마케팅 등 여러 부서는 버전 관리가 된 제품 정보를 실시간으로 공유하며 의사결정 속도를 높이고 개발 리스크를 줄일 수 있다. 특히, 설계 엔지니어는 복합 어셈블리를 실시간으로 분석하고 실제 작동 환경을 시뮬레이션하여 제품 품질을 향상시킬 수 있다. 이러한 디지털 트윈 워크플로우는 개발 프로세스를 가속화하고, 복잡한 3D 설계 콘텐츠에 대한 접근성을 높여 더 많은 사용자가 손쉽게 활용할 수 있도록 돕는다. 닐 바루아 PTC 사장 겸 CEO는 "AI 하드웨어처럼 복잡한 첨단 제품 개발에 있어 엔비디아와의 협력 강화는 매우 중요하다"며, "옴니버스 기술 통합을 통해 고객들이 실시간 시뮬레이션 환경에서 설계 데이터를 활용하고, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 협업을 강화할 수 있을 것"이라고 말했다. 엔비디아 하드웨어 설계 파트너로서 협력 확대 이번 통합은 PTC가 엔비디아의 AI 하드웨어 개발을 지원해온 오랜 파트너 관계에서 비롯되었다. 엔비디아는 PTC의 크레오 및 윈칠 솔루션을 활용하여 제품 개발 프로세스를 정밀하고 효율적으로 진행해 왔다. 이제 PTC의 솔루션이 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에 통합되고, 윈칠에 옴니버스 뷰포트가 내장되면서 실시간 시뮬레이션과 시각화가 개발 워크플로의 핵심 요소로 자리 잡게 되었다. 레브 레바레디안 엔비디아 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 "PTC는 제조 설계 솔루션 분야의 글로벌 선도 기업으로, 옴니버스 기술을 통합함으로써 설계자와 제조 기업들이 개발 전 과정을 더욱 빠르고 정밀하게 수행할 수 있도록 지원할 것"이라며, "PTC의 OpenUSD 및 개방형 표준에 대한 노력은 글로벌 AI 인프라 산업의 연결과 통합을 가속화하는 데 기여할 것"이라고 강조했다.    

제조 산업 공정 최적화 솔루션 기업인 인이지(INEEJI) 는 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)과 AI 예측 기술력을 바탕으로 제조업 및 다양한 산업의 생산성과 효율성을 향상시켜 공정 수율을 개선하는 데 중점을 두고 있다. 주요 기술로는 세계 최고 수준의 설명가능 인공지능 기술력과 예측 정확도를 집약한 AI 예측 솔루션 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)와 원자재, 환율, 날씨, 소비자 행동 등 주요 경제 지표를 바탕으로 비즈니스 전반에 활용 가능한 클라우드 기반 AI 예측 서비스인 Cloud AI EEJI(이:지)가 있다.   인이지(INEEJI)는 2019년 설립되어, 세계적 수준의 AI 예측 솔루션을 통해 제조 산업 공정의 최적화를 실현하는 기업이다. 별도의 하드웨어 설치 없이 소프트웨어만으로 적용 가능한 AI 예측·제어 가이던스 솔루션을 제공하며 제조업의 디지털 전환과 공정 효율화에 앞장서고 있다.  (1) INFINITE OPTIMAL SERIES 인이지의 대표 AI 예측 솔루션인 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)는 공정의 문제를 정확하게 예측하고, 작업자가 쉽게 이해할 수 있도록 가이던스를 제공하여 공정을 최적의 상태로 운영할 수 있도록 지원한다. 주요 고객사는 철강, 시멘트, 화학, 정유 등 다양한 제조 산업에 걸쳐 있으며, 주요 핵심 공정에 적용되어 제조 공정의 품질 개선, 생산성 향상, 에너지 절감을 돕고 있다. 일본을 포함한 글로벌 시장에서 성공적인 프로젝트 사례를 확보하며 입지를 다지고 있다. INFINITE OPTIMAL SERIES는 제조 공정 데이터를 기반으로 품질과 생산성을 개선하고 에너지를 절감할 수 있는 AI 예측 기반 공정최적화 솔루션이다. 이 솔루션은 시계열 데이터 분석과 설명가능 AI 기술을 활용하여 예측 결과와 근거를 명확히 전달하며 철강, 시멘트, 화학 등 다양한 제조 산업에서 생산성과 품질 개선 효과를 실현하고 있다.  세계적인 인공지능 학술대회인 ICML, AAAI, KDD등을 통해 기술력을 인정받으며, 최근에는 AI 모델이 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 변수가 현재의 의사 결정에 중요한 영향을 미치는지 그 기여도를 선별하고 예측 정확도를 산출하는 딥러닝 설명 과정 입력 기여도 측정 기술(NeurIPS 2022)로 세계 최고 수준의 기술력으로 인정받았다. (2) Cloud AI EEJI Cloud AI EEJI[이:지]는 기업이 보유한 데이터 기반 인사이트 도출 및 주요 지표 예측을 통한 폭넓은 활용을 지원하며, 다양한 경제적·환경적 요인을 통합적으로 분석하는 강점을 갖추고 있다. 인이지의 기술력은 산업별 맞춤형 AI 솔루션 설계, 데이터 수집, 모델 개발, 현장 적용 및 통합 운영까지 아우르는 end-to-end 서비스로 제공되며, 고객의 디지털 전환과 공정 혁신을 효과적으로 지원한다. EEJI는 경제 지표, 수요 예측, 원자재 가격 분석 등 비즈니스 데이터에 가장 적합한 최적의 예측 모델을 제공한다. EEJI는 API를 통해 손쉽게 연동되며, 고객사가 데이터 활용도를 극대화할 수 있도록 지원한다. 두 솔루션 모두 사용자의 비즈니스와 제조 공정의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 설계되었다. 관련 트렌드 및 전망 (1) 산업 AI 기술 및 지속가능성 글로벌 기술 패권 시대에 제조업이 국가 경쟁력의 중심으로 떠오르고 있으며, 미국은 제조 기술의 약점인 생산성을 첨단 기술로 극복하고 첨단 제조업으로의 전환을 준비하고 있다. AI는 제조업에서 생산성 향상, 에너지 효율 증대, 인력 운용 최적화, 제품 품질 개선 등 주요 과제를 해결하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 산업 AI 기술은 제조업에서 실시간 데이터 분석을 통해 공정을 최적화하고 설비의 유지보수를 사전에 예측하는 방향으로 발전하고 있다. 특히 석유화학, 시멘트, 제철 등 대규모 공정을 보유한 산업에서는 에너지 효율 향상과 운영 비용 절감을 위한 AI 활용이 필수적이다. 기업들은 산업별 맞춤형 모델과 거버넌스 전략을 통해 AI를 도입하고 있으며, 기존 AI/ML 기법과의 조합을 통해 한계점을 보완하고 있다. 또한, AI 기술을 활용해 에너지 절감과 탄소 배출 저감을 실현하는 솔루션은 제조업계에서 중요한 과제로 자리 잡고 있으며, 관련 기술 수요는 꾸준히 증가하고 있다. (2) 설명가능 AI의 중요성 설명가능 AI(Explainable AI)는 AI의 의사결정 과정을 명확히 드러내 신뢰를 구축하는 핵심 기술로, 제조업 등 산업 분야에서 중요성이 높아지고 있다. 주요 정부와 규제 기관은 책임감 있는 AI 활용을 위해 투명성과 신뢰성을 강화하는 정책을 추진하고 있으며, 이를 통해 사용자와 이해관계자가 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있는 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다. 인이지는 설명가능 AI 기술을 활용해 산업 현장에서 AI 의사결정 과정을 투명하게 제시하며, 신뢰와 책임감을 강화하고 있다. 이로써 윤리적이고 책임감 있는 AI 활용을 지원하며, 산업계의 지속가능한 디지털 전환에 기여하고 있다. 비즈니스 전개 방향 인이지는 ‘인간(人)을 이(利)롭게 하는 인공지능(知)’이라는 기업 비전 아래 철강, 시멘트, 정유, 화학, 발전, 유리 제조 등 주요 제조 공정에서 AI 예측 가이던스의 실효성을 입증하며 국내 레퍼런스를 확대하는 동시에 산업 현장에서 제조 품질을 향상시키고 기업 성장 촉진에 매진하고 있다. 2025년 코스닥 상장을 목표로 하고 있지만, 궁극적인 목표는 Siemens와 같은 세계적인 기술 기업으로 도약하는 것이다. 최근 인이지는 국내 제조 기업들과의 협력 경험을 바탕으로 일본 시장 진출 1년 만에 주요 제조사들과 실증 프로젝트를 성공적으로 진행하며 글로벌 확장을 가속화하고 있다. 일본의 지요다 강철 공업과의 AI 공정 실증 실험을 시작으로, 제강, 시멘트, 생활가전 제조사 네 곳에 AI 예측 솔루션을 도입하고 운영을 확정했다. 일본을 시작으로 독일, 대만 등 글로벌 제조 강국으로 시장을 확대해 나가며 글로벌 시장에서 AI 예측 기술의 혁신성과 실효성을 입증하며 세계적인 AI 예측 전문 기업으로 자리매김하고자 한다.

PTC는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기술을 자사의 크레오(Creo) CAD 및 윈칠(Windchill) PLM 설루션에 통합하면서, 엔비디아와의 협력을 확대한다고 밝혔다. PTC는 옴니버스를 활용해 고성능 PCB, 고급 냉각 시스템, 대규모 데이터센터 장비와 같은 AI 인프라의 기본 하드웨어를 포함한 복잡한 제품의 설계, 시뮬레이션, 협업 방식을 혁신한할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 PTC는 오픈USD 얼라이언스(Alliance for OpenUSD : AOUSD)에 합류해, 개방적이고 상호 운용 가능한 3D 데이터 표준인 오픈USD에 대한 노력을 강화할 계획이다. 윈칠을 옴니버스의 사실적인 실시간 시뮬레이션 개발 플랫폼과 연결하면, 공유된 몰입형 환경에서 크레오 설계 데이터를 시각화하고 상호 작용할 수 있게 된다. PTC는 옴니버스 오픈USD 및 RTX 라이브러리를 사용하여 윈칠에 대화형 실시간 뷰포트를 구현하고, 사용자가 PLM 환경을 벗어나지 않고도 고충실도 3D 시뮬레이션에 접근할 수 있도록 지원한다. 이런 통합은 엔지니어링부터 마케팅까지 모든 사용자에게 추적 가능하고 버전 관리를 포함하는 제품 정보에 대한 접근을 제공하여, 팀이 더 빠른 의사 결정을 내리고 개발 위험을 줄일 수 있도록 한다. 엔지니어는 윈칠에서 직접 가져온 실시간 데이터를 사용하여 여러 분야의 조립품을 탐색하고 실제 성능을 시뮬레이션하며 기능 전반에 걸쳐 협업할 수 있다. 이러한 디지털 트윈 워크플로는 기업이 개발 프로세스를 가속화하고, 제품 품질을 높이며, 복잡한 3D 설계 콘텐츠에 대한 접근을 대중화할 수 있도록 지원한다. 이번에 발표된 통합은 AI 혁신을 주도하는 고성능 PCB부터 차세대 데이터센터 시스템에 이르기까지, PTC가 엔비디아의 첨단 하드웨어 공급을 지원해 온 역사에서 비롯되었다. 엔비디아는 PTC의 크레오와 윈칠 설루션을 활용하여 정밀성, 속도, 확장성을 바탕으로 제품 개발 프로세스를 간소화해왔다. 이제 이들 도구를 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에 통합하고 옴니버스 뷰포트를 윈칠에 내장함으로써, 실시간 시뮬레이션과 몰입형 시각화를 개발 워크플로의 중심에 직접 도입하게 되었다. PTC는 이런 통합으로 기업이 공동 혁신의 속도와 품질을 향상시킬 수 있도록 지원하며, 생태계 전반의 다른 AI 하드웨어 파트너에게 이러한 기능을 확장하는 청사진이 될 것으로 기대하고 있다.     PTC의 닐 바루아(Neil Barua) 사장 겸 CEO는 “AI 하드웨어부터 산업 기계에 이르기까지 오늘날 가장 진보한 제품들은 그 어느 때보다 복잡하고 통합적이며 엔지니어링 집약적”이라면서, “엔비디아와 협력을 강화하고 오픈USD 얼라이언스에 합류함으로써 고객에게 실시간 몰입형 시뮬레이션 환경에서 설계 및 구성 데이터를 통합할 수 있는 능력을 제공하게 되었다. 옴니버스 기술을 크레오와 윈칠에 통합함으로써 팀은 개발을 가속하고 제품 품질을 개선하며 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 더 효과적으로 협업할 수 있을 것”이라고 전했다. 엔비디아의 레브 레바레디안(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 “PTC는 제조 설계 설루션 분야의 글로벌 리더이다. PTC는 옴니버스 기술을 크레오와 윈칠에 통합함으로써 설계자와 제조업체가 개념 구상부터 생산까지 더 빠르고 정밀하게 진행할 수 있도록 지원한다”면서, "오픈USD와 개방형 표준에 대한 PTC의 노력은 설계에서 제조에 이르기까지 글로벌 AI 인프라 산업을 연결하고 통합하는 우리의 능력을 가속화할 것”이라고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 Arm이 칩 설계 맞춤형 인프라 개발을 위한 에코시스템인 네오버스 컴퓨팅 서브 시스템(Neoverse Compute Subsystems : CSS)의 설계 플로의 일환으로, 자사의 반도체 설계 검증 설루션인 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS) 및 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)를 도입했다고 발표했다. 지멘스의 벨로체 CS 시스템은 현대 데이터센터의 요구사항에 부합하는 모듈형 블레이드 기반 구성으로 제공되며, 간편한 설치, 낮은 전력 소비, 높은 냉각 성능 그리고 컴팩트한 공간 효율성을 특징으로 한다. 벨로체 프로FPGA CS는 사용자의 유연성을 위해 데스크톱 실험실 버전으로도 제공된다.     벨로체 스트라토 CS는 높은 에뮬레이션 성능을 제공하면서 빠른 전체 가시성 디버그(fast full visibility debug)를 유지하며, 4000만 게이트(MG)에서 400억 게이트(BG)까지 확장 가능하다. 벨로체 프로FPGA PCIe 복합 장치(PCD) 기술은 Arm CSS 내에서 고객의 IP를 검증하기 위해 설계된 에뮬레이션 설루션 제품군이다. PCD 기술은 Arm Compliance Suite(ACS), PCIe 및 NVMe를 단일 통합 시스템 시각화 및 디버그 환경에 통합하며, 이는 벨로체 프로토콜 분석기(Veloce Protocol Analyzer)를 통해 제공된다. 벨로체 프로FPGA CS는 빠른 속도와 포괄적인 소프트웨어 프로토타이핑 설루션을 제공하며, 1개의 FPGA(VP 1902)에서 수백 개의 FPGA로 확장 가능하다. 지멘스 EDA는 “높은 성능과 함께 유연하고 모듈식 설계는 고객이 펌웨어, 운영 체제, 애플리케이션 개발 및 시스템 통합 작업을 크게 가속화하는 데 도움을 준다”고 설명했다. Arm의 카리마 드리디(Karima Dridi) PE총괄은 “시장 출시에 소요되는 시간은 우리의 파트너 생태계에 있어 점점 더 중요해지고 있으며, 이는 오늘날 컴퓨팅 시대에서 경쟁력을 유지하는 데 결정적인 요소”라면서, “네오버스 CSS의 핵심 구성 요소는 사전 검증(pre-validation) 및 검토(verification)이며, 이는 지멘스 벨로체 CS 시스템과 같은 혁신적인 신기술 도구의 채택을 통해 가능해졌다. 이로 인해 파트너들은 자체 실리콘 설루션을 보다 신속하게 시장에 출시할 수 있다”고 말했다. 지멘스의 장 마리 브루네(Jean Marie Brunet) 하드웨어 지원 검증 부문 부사장은 “Arm과의 협력을 벨로체 CS 시스템으로 확장하게 되어 매우 기쁘다. 벨로체 스트라토 CS는 벨로체 PCIe Composite Device와 함께 에뮬레이션 성능 향상을 제공하며, 고유하고 입증된 확장성을 갖추고 있다. 또한, AMD VP1902 어댑티브 SoC 기반의 벨로체 프로FPGA CS는 빠르고 확장 가능한 프로토타이핑 설루션을 제공한다”고 전했다. 또한 “벨로체 프로FPGA CS 시스템을 통해 우리는 하드웨어, 소프트웨어, 시스템 엔지니어가 직면한 다양한 과제를 해결하고 있다. Arm과의 오랜 관계는 시장 요구가 변화함에 따라 그들의 필요와 비즈니스 역학을 이해하는 데 있어 강력한 기반이 된다”라고 말했다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 반복 작업 자동화/파라메트릭 설계/AI 기반의 스마트 기능을 통해 2D CAD 설계의 생산성과 정밀성 향상, 자체 개발 ZGS 엔진 기반으로 플렉시블한 구속조건 설계 지원, 지능형 기능으로 설계 효율 향상, 실사용자 중심의 인터페이스 개선과 향상된 출력 환경 제공 등 사용 환경 : 윈도우 10/11, RAM 8GB 또는 이상 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아는 2D CAD의 새로운 기준을 제시할 차세대 버전인 ‘ZWCAD 2026(지더블유캐드 2026)’을 공식 출시하며 반복 작업의 자동화, 설계 정확도의 향상, 사용자 경험 중심의 기능 개선 등 설계 효율성의 본질적인 혁신을 제시했다. 이번 신제품은 ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS 엔진을 바탕으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 파라메트릭 구속조건을 적용할 수 있어, 부품 설계 및 치수 조정이 더욱 유연하고 정밀해졌다. 여기에 AI 기반의 지능형 기능인 스마트 매치(Smart Match), 배치 블록(BatchBlock), 지능형 치수(DIM), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어, 반복적인 작업을 줄이는 동시에 설계 정확성과 생산성을 높이는 데 기여한다. 또한 블록 편집, 치수 설정, 출력 환경 등 기존 기능 전반에 걸쳐 실사용자 중심의 업그레이드가 이뤄졌으며, 향후에도 지속적인 기술 고도화를 통해 지속 가능한 설계 환경 구축을 이어갈 계획이다. ZWCAD 2026은 단순한 기능 추가를 넘어, AI 기술과 현장 피드백이 유기적으로 결합된 스마트 CAD 플랫폼으로 진화하며, 국내 CAD 사용자에게 새로운 설계 경험을 제시하고 있다. ZWCAD 2026의 주요 업데이트 내용은 다음과 같다. 파라메트릭 구속조건 : ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS(지오메트리 구속 시스템) 엔진을 기반으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 기하학적 구속 조건과 치수 구속을 적용할 수 있다. AI 기반의 지능형 기능 : 지능형 치수(DIM), 배치 블록(BatchBlock), 2025/8스마트 매칭(Smart Match), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어 반복 작업을 줄이고 설계 정확도를 높여준다. 사용자 중심의 개선 : 블록 편집, 치수 관리 기능이 강화되고, 새로워진 스마트 플롯 기능으로 출력 작업도 한층 더 강력해졌다.   파라메트릭 구속조건 2D 객체와 플렉시 블록에 기하학적 구속조건과 치수 구속조건을 적용할 수 있다. 위치와 크기에 대한 파라미터를 조정함으로써 다양한 크기의 부품을 빠르고 효율적으로 생성할 수 있어, 반복 작업의 시간을 줄이고 설계의 유연성을 높여준다.   기하학 구속조건 및 치수 구속조건 생성 및 편집   그림 1. 파라메트릭 구속조건 탭   구속조건 플렉시 블록 생성   그림 2. 파라메트릭 블록 편집기 탭   구속조건 관리자 치수 구속조건, 사용자 구속조건 및 속성 관리를 지원하며, 구속조건 정의, 구속조건 삭제 등을 포함한다.   그림 3. 작업 환경에서 구속조건 관리   구속조건 설정 기하학적 구속조건, 치수 구속조건 및 자동 구속조건을 설정한다.   그림 4. 구속조건 설정 대화 상자   AI 기반의 지능형 기능 지능형 치수 지능형 치수 DIM 지능형 치수 DIM 명령은 선택된 객체를 지능적으로 인식하고, 동일한 명령 흐름 내에서 현재 객체 내 가장 적합한 치수 유형을 지속적으로 제공한다. 지원되는 객체는 다음과 같다. 선형 세그먼트 : 수평/수직/정렬된 치수 생성 지원 호 세그먼트 : 반지름/지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 원 : 지름/반지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 선형 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원 각도 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원   치수 도면층 설정 사용자가 치수를 위한 개별 도면층을 지정할 수 있으며, 리본 메뉴 또는 시스템 변수 DIMLAYER를 통해 설정할 수 있다.   치수 그립 메뉴 치수 문자 메뉴와 치수선 메뉴를 구현하여 치수 문자 편집 작업을 단순화하고 기준선 치수, 연속 치수, 화살표 전환 등의 작업을 위한 간단하고 빠른 환경을 제공한다.   중심선 및 중심 표식 생성 지원 중심선 및 중심 표식 기능이 추가되어 선택된 선 객체에 대해 관련된 중심선을 생성하거나 선택된 원 또는 호에 대해 중심 표식을 생성할 수 있으며, 중심선/중심 표식의 속성을 조정할 수 있다.   그림 5. 중심선 및 중심 표식 그리기 예시   지능형 블록 스마트 매칭 기능 지원 SMARTMATCH 명령이 추가되어 동일한 객체를 일괄 선택할 수 있다. 이를 통해 다른 위치, 크기, 각도, 대칭 등에서 동일한 객체를 선택할 수 있다. 매칭 매개변수는 스마트 매칭 대화 상자를 통해 설정할 수 있어 사용자가 선택하기 편리하다.   그림 6. 스마트 매칭 대화 상자   그림 7. 스마트 매칭 결과 예시   배치 블록 기능 지원 BATCHBLOCK 명령이 추가되어 선택된 객체를 필터하여 새로운 블록을 만들거나 기존 블록으로 교체할 수 있다. 사용자는 배치 블록 대화 상자를 통해 블록에서 동일한 객체를 일괄 편집하여 반복적인 작업을 줄일 수 있다.   그림 8. 배치 블록 대화 상자   수량 집계 기능 수량 집계(COUNT) 팔레트를 통해 선택한 객체의 수량을 자동으로 통계할 수 있다. 이 기능은 스마트 매칭 기능과 함께 사용하면 보다 빠르고 정확하게 수량을 집계할 수 있으며, 통계 결과를 테이블로 생성할 수 있다.   그림 9. 수량 집계(COUNT) 결과 예시   유사 검색 기능 지원 SIMILARSEARCH 및 SIMILARSEARCHCLOSE 명령이 추가되어, 로컬 도면에서 기존 객체의 유사 블록을 유사 검색 팔레트를 통해 검색하고, 블록을 재사용할 수 있다.   그림 10. 유사 검색 결과 예시   그림 11. ZWCAD 도구상자 패널   사용자 피드백 중심의 기능 개선 ZWCAD 도구 상자 ZWCAD 도구상자는 도면층, 치수, 문자 등 다양한 기능을 통합한 패널로, 드래그 앤 드롭, 도킹 및 사용자 설정 기능을 지원하여 디자이너에게 유연하고 효율적인 작업 환경을 제공한다.   인터페이스 ZWCAD 도구상자는 기본적으로 인터페이스 왼쪽에 고정되어 있으며, 빠른 액세스 도구 모음의 아이콘 버튼을 클릭 또는 TOOLBOX 명령을 실행하여 패널을 열 수 있다. 이 패널은 작업 영역의 왼쪽 또는 오른쪽에 자유롭게 고정할 수 있다.   블록 기능 개선 블록 표시, 생성, 재사용, 고정 편집, 블록 편집, 그립 편집, 자르기, 일반 수정, 속성 편집, 블록 가리기, 플렉시 블록 등 기능 및 호환성이 업데이트되었다.   빠른 속성 편집 ATTIPEDIT 명령이 추가되었다. 이 명령은 속성 블록에서 속성 문자를 빠르게 편집할 수 있도록 도와준다. CTRL 버튼을 누른 상태에서 속성을 더블 클릭하면 직접 편집이 가능하다.   블록 이름 변경 CHGBNAME 명령이 추가되었다. 모든 블록 이름이나 일부 블록 이름을 수정해야 할 경우, 블록을 직접 선택한 후 마우스 우클릭으로 나타나는 메뉴에서 ‘블록 이름 변경’을 선택하여 작업할 수 있다.   그림 12. 블록 이름 변경 대화 상자   블록 편집 후 새 블록으로 저장 지원 블록을 수정한 후 원본에 영향을 주지 않고 새 블록으로 적용할 수 있다. 사용자는 새 블록의 이름과 기준점을 정의하거나 기준점을 수정할 수 있으며, 블록 이름을 변경하지 않고도 원본 블록의 모든 변경 사항이 적용된다.   부분 영역 블록 교체 선택된 영역 내에서 블록 교체를 통해 필요에 맞게 빠르게 블록을 교체할 수 있다.   출력 기능 개선 SMARTPLOT 기능이 한층 더 업그레이드되었다. 새롭게 재구성된 인터페이스와 함께 전반적인 기능이 강화되어 출력 작업의 효율성이 크게 향상되었다. 기능적으로는 도면 내 도곽을 자동으로 인식하고 정렬하며, 여러 도면에 걸친 도곽도 일괄 검색할 수 있다. 또한, 축척에 맞는 배치를 자동으로 생성하고, 도면 분해 시 도곽 범위를 기준으로 자동 분할이 가능하다. 이와 함께 출력 순서 지정, 흑백 출력 품질 강화 등 다양한 보조 기능이 추가되었으며, PDF, DWF 및 프린터 등 다양한 출력 방식의 효율성도 향상되었다. 파일 형식 측면에서도 기존의 PC5 파일뿐만 아니라 PC3 파일 형식까지 호환되어 더욱 유연한 출력 환경을 제공한다.   SMARTPLOT 재구성 기능 패널이 간소화되고 도곽 목록 미리보기가 추가되었다.(그림 13)   그림 13. 스마트 플롯 대화 상자   스마트 플롯은 시트와 용지를 자동으로 일치시킬 수 있다.(그림 14)   그림 14. 도곽 자동 일치 예시   또한, 다양한 이름 지정 방법을 제공하여 도곽 정보를 기반으로 파일 이름을 사용자화할 수 있어 접두사, 접미사, 숫자 및 도면 정보를 자유롭게 조합하여 파일 이름을 설정할 수 있다.(그림 15)   그림 15. 이름 지정 방법 대화 상자   분할된 도면은 자동으로 잘라내어 출력할 수 있다.   그림 16. 분할 도면 예시   도곽 라이브러리 기능이 최적화되어 있으며, 일반적인 도곽 출력 구성을 미리 설정하고 도곽을 검색하여 사용할 수 있다.(그림 17)   그림 17. 도곽 라이브러리 대화 상자   PDF, DWF 및 프린터 출력 효율 개선 ZWCAD에서 생성되는 PDF 및 DWF 파일의 용량이 압축되어, 복잡한 그래픽 파일의 경우 최대 50% 이상 압축률을 달성할 수 있다. 또한, 새로운 출력 품질 옵션이 추가되어 원하는 이미지 품질을 빠르게 지정할 수 있다.   그림 18. 출력 대화 상자에 추가된 새로운 출력 품질 옵션   디스플레이 개선 중첩된 객체 하이라이트 객체가 중첩되어 겹쳐져 있을 때, 객체를 선택하면 중첩된 객체의 디스플레이 색상을 표시한다.   하이라이트 효과 강화 하이라이트 색상을 조정하고 색상 대비를 높이며 깨짐 방지(안티앨리어싱)를 최적화함으로써 디자인 작업의 시각적 편의성이 크게 향상된다. 하드웨어 가속과 렌더링 최적화 기술을 결합하여 하이라이트 표시가 더욱 부드럽고 정확해져, 디자인 작업을 보다 효율적이고 직관적으로 사용할 수 있다.   FAS/VLX 플러그인 호환성 향상 LISP(리스프) 기능이 업그레이드면서 ZWCAD의 FAS 분석 성능이 개선되고, FAS/VLX 파일과의 호환성이 개선되었다. 이번 업데이트는 FAS 이진 코드를 기반으로 한 LISP 암호화 방식을 지원하며, LISP 개발자가 소스 코드를 보다 안전하게 보호할 수 있다. 또한, ZWCAD는 이제 더 다양한 FAS/VLX 플러그인을 로드하고 활용할 수 있어 확장성이 강화되었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.