INFOWORLD   Editorial 17　AI와 CAE의 융합, ‘지능형 시뮬레이션’ 시대를 연다    Hot Window 18　말하면 설계하는 시대를 향해 – AI로 그리는 설계의 미래 / 한명기 21　리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화 / 권오찬   Focus 26　AWS, 산업 혁신 이끄는 AI 에이전트 비전과 전략 공개 28　AEC/MFG 산업의 미래는? 지더블유캐드코리아, CAD/CAM/CAE 통합 플랫폼 비전 제시 30　유니티, “게임 엔진 넘어 AI·디지털 트윈 시대의 산업 기반 기술로”   Case Study 33　핵융합 실험을 위한 3D 시뮬레이션 플랫폼 개발　유니티로 구현한 핵융합 디지털 트윈, V-KSTAR 36　인더스트리 4.0을 위한 로봇 예측 유지보수의 발전 / 이웅재　디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   People&Company 40 　지더블유캐드코리아 최종복 대표이사　CAE·PDM까지 라인업 확장… ‘가성비’ 넘어 AI·성능으로 승부   New Product 42　HP Z2 미니 G1a 리뷰 / 이민철　BIM 엔지니어의 실무 프로젝트 성능 검증 50　3D 설계 환경에 통합된 전문 CAE 시뮬레이션　ZW3D Structural & Flow 54　접촉·포스 성능 향상 및 MFBD 후처리, 산업별 툴킷 기능 강화　리커다인 2026 57　실시간 3D 시각화 워크플로의 생산성 향상　트윈모션 2025.2 74　이달의 신제품   On Air 62　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI와 BIM의 융합, 건축 설계의 패러다임을 바꾸다 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조 산업에서의 사이버 보안과 위기 상황 대응 방안 65　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신   Column 66　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 서바이벌 노트 : 인공지능 마인드세트와 원칙 69　현장에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅲ – 본질에 집중하는 삶   76　New Books 78　News   Directory 147　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 81　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　코드로 강력한 수학 그래픽 애니메이션을 만드는 매님 84　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (12) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅹ 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (8) / 천벼리　아레스 커맨더의 동적 블록과 트리니티 블록 라이브러리   Reverse Engineering 91　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (11) / 유우식　무엇을 믿을 것인가?   Mechanical 98　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (4) / 박수민　모델 기반 정의 개선사항   Analysis 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 장형진　앤시스 LS-DYNA S-ALE를 활용한 폭발 성형 해석 방법 108　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (9) / 이종학　프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 118　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27) / 나인플러스IT　차세대 다중물리 CFD 설루션의 ‘4A’ 122　설계, 데이터로 다시 쓰다 (2) / 최병열　DX 시대에서 AX 시대로 126　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (4) / 윤경렬, 김도희　로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 132　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (1) / 오재응　디지털 모델 중심 시스템 설계로의 전환 전략   Manufacturing 138　자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (2) / 차석근　산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   PLM 144　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8) / 이희라　부품 공용화 및 표준화를 위한 AI 기반 3D 형상 분석 설루션

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 전문가 수준의 레이저 스캐닝 기능을 다양한 산업의 입문 사용자까지 확장하는 핸드헬드(handheld) 3D 스캐너 ‘아틀라스캔 프로(ATLASCAN Pro)’를 출시했다. 헥사곤은 “다중 레이저 라인과 독자적인 프로세싱 알고리즘을 적용한 아틀라스캔 프로는 누구나 쉽게 배우고 저렴하게 구매할 수 있으며, 빠른 스캐닝 속도와 높은 데이터 품질을 동시에 구현한다”고 소개했다. 다용도로 사용 가능한 이 스캐너는 무게가 1kg으로 펌프 하우징, 자동차 차체 또는 가전제품 등 다양한 부품을 현장에서 직접 스캔할 수 있다. 최대 2시간 사용 가능한 교체식 배터리와 와이파이 7을 지원하는 무선 옵션을 제공하며, 동적 스캐닝 기능을 통해 프로펠러나 배관 내부처럼 불안정한 환경이나 이동 중인 부품도 원활하게 스캔할 수 있다.     아틀라스캔 프로는 표준 모드에서 최대 720×640mm 범위를 초당 400만 포인트의 속도로 스캔한다. 사용자는 손가락으로 조작 가능한 인체공학적 스위치를 통해 표준 모드와 고정밀 모드를 쉽게 전환할 수 있으며, 고정밀 모드에서는 160×140mm 영역을 높은 해상도로 측정할 수 있다. 역설계 워크플로 역시 간소화됐다. 사용자는 손상된 부품이나 전기 커넥터처럼 작은 부품을 다양한 각도에서 스캔해 누락된 세부 정보를 포착하고, 추가 보정이나 후처리를 최소화할 수 있다. 또한 헥사곤은 기존 워크플로에 즉시 연동 가능한 환경을 제공하기 위해, 지오매직 디자인 X 고(Geomagic Design X Go) 소프트웨어를 포함한 스타터 번들을 추가 비용 없이 제공한다고 전했다. 이를 통해 사용자는 원본 설계 없이도 부품을 재현하고, 3D 모델 제작 또는 적층 제조용 데이터로 빠르게 전환할 수 있다. 전문가는 CAD 기능이 강화된 지오매직 디자인 X(Geomagic Design X)로 업그레이드하거나, 선호하는 역설계 소프트웨어를 사용할 수도 있다. 아틀라스캔 프로는 품질 관리 및 검사를 위해 VDI/VDE 2634-3 규격에 따라 인증되었으며, 헥사곤의 HH 스캔(HH Scan) 소프트웨어가 포함되어 있어 누구나 손쉽게 3D 컬러맵, 기하학적 형상 및 보고서 작성을 시작할 수 있다. 또한 이 스캐너는 소프트웨어에 독립적이기 때문에, 출시 시점부터 지오매직 컨트롤 X(Geomagic Control X)와 지오매직 디자인 X에 대한 직접 스캔을 지원하며, 타사 소프트웨어 지원도 추가될 예정이다. 아틀라스캔 프로는 계측 등급의 아틀라스캔 맥스(ATLASCAN Max)와 내장 포토그래메트리 기능을 갖춘 타깃 프리 휴대용 3D 스캐너인 마블스캔(MARVELSCAN)을 보완한다. 특히, 지난 2025년 5월 출시된 하이퍼 스캔(HYPERSCAN) 시리즈는 0.05~0.14mm의 정확도로 4m이상의 대형 물체나 이동하는 대상을 측정하기에 적합하며, 광학식 트래커와 스캐너 시스템을 결합하여 실시간 동적 트래킹을 제공해 헥사곤의 휴대용 3D 스캐너 라인업을 완성한다. 헥사곤의 대런 고(Darren Goh) 핸드헬드 3D 스캐너 제품 디렉터는 “아틀라스캔 프로는 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 핸드헬드 3D 스캐너로, 빠르고 전문적인 수준의 스캐닝 성능을 필요한 이들에게 합리적인 가격에 제공하며, 헥사곤의 지속적으로 확대되고 있는 3D 핸드헬드 스캐너 제품군을 한층 강화한다”면서, “욕조, 유아용 장난감, 버스 제조 등 모든 애플리케이션이 헥사곤이 자랑하는 초정밀 측정 수준을 요구하는 것은 아니다. 이번 신제품을 통해 사용자가 유지보수, 역설계, 3D 모델 생성 등 고생산성 워크플로를 일상 업무에 통합할 수 있는 새로운 기회가 열리게 될 것으로 기대한다”고 말했다.

알테어는 9월 5일 ‘2025 추계 AI 워크숍’을 진행했다. ‘엔지니어를 위한 AI’를 주제로 진행된 이번 워크숍에서 알테어는 AI를 활용해 제품 개발 프로세스를 가속화하고 의사결정의 정확성을 높이며, 지능형 디지털 트윈을 완성한다는 비전을 선보였다. 또한 AI 기반 시뮬레이션, 생성형 AI, AI 에이전트, 지식 그래프 등 최신 AI 기술의 실제 적용 사례와 활용 방안을 소개했다. ■ 정수진 편집장     한국알테어의 김도하 지사장은 개회사를 통해 AI 기술이 산업 고객의 현장에서 빠르게 내재화되며 동반 성장하고 있다면서, “이는 고객들이 명확한 비전과 단계별 로드맵을 가지고 각자의 환경에 맞춰 AI를 접목하고 있기 때문”이라고 설명했다. 또한, 국가 AI 프로젝트가 시작되어 1만 4000 장의 GPU가 1차 도입되는 등 정부가 주도하는 ‘소버린 AI’ 시대가 열리고 있는 점에 주목하면서, “AI를 통한 제조 산업의 르네상스가 도래하고 있으며, 알테어 또한 시장과 함께 성장하기 위해 준비하고 있다”고 전했다.   엔지니어링 언어를 학습하는 AI 알테어의 케샤브 선다레시(Keshav Sundaresh) 디지털 전환 총괄 시니어 디렉터는 “AI는 더 이상 개념이 아니라 실제 현장의 핵심 기술”이라면서, 엔지니어링 수명주기 전반에 걸친 로코드·고효율 AI 접근법을 구현해야 한다고 짚었다. MIT의 연구에 따르면, 기업의 생성형 AI 파일럿 프로젝트 가운데 95%가 실질적인 재무 성과를 내는 데 실패하고 있는 것으로 나타났다. 그 원인으로는 ▲특정 결과에 편중된 데이터 ▲단편적이고 사일로화된 데이터 ▲값비싼 컴퓨팅 자원 ▲도메인 지식과 AI 기술 간 격차 ▲기존 시스템과의 통합 및 신뢰성 문제 등이 꼽힌다. 선다레시 시니어 디렉터는 이런 현실적 장벽을 극복할 수 있도록 알테어와 지멘스의 기술 역량을 결합해 AI 기반의 통합 설루션 포트폴리오를 제공할 수 있다는 점을 강조했다. “제품의 요구사항 정의부터 폐기에 이르는 모든 과정에서 AI를 활용하고, 단절된 디지털 스레드를 통합하여 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하겠다”는 것이다. 이를 위한 핵심 전략은 ‘AI에게 엔지니어링 및 제조의 언어’를 가르치는 것이다. 기존의 LLM(대규모 언어 모델)이 텍스트나 이미지 등 일반 데이터에 강점을 보인다면, 지멘스와 알테어는 기계 설계, 전기/전자, BOM(Bill-of-Materials), 시뮬레이션 데이터 등 산업 특화 데이터를 학습시켜 신뢰도 높은 ‘산업용 파운데이션 모델(Industrial Foundation Model)’을 구축하고 있다는 것이 선다레시 시니어 디렉터의 설명이다.   AI 확산으로 제조 혁신의 속도 높인다 AI 비전을 구체화하는 방법론으로 알테어는 ‘라이프사이클 인텔리전스(Lifecycle Intelligence)’ 프레임워크를 제시했다. 이 프레임워크는 AI 도입의 장벽을 낮추고 모든 엔지니어가 AI를 손쉽게 활용해 혁신을 가속화할 수 있도록 하는 데에 중점을 두고 있다. 선다레시 시니어 디렉터는 ▲반복 작업의 자동화 및 대규모 데이터 분석으로 인간 전문가의 역량을 강화하고 ▲기존 워크플로와 도구에 AI 기능을 통합하여, 학습 부담 없이 자연스러운 AI 활용을 도우며 ▲코딩 지식과 관계 없이 모든 사용자가 AI를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하는 세 가지 접근법을 통해 AI 도입을 가속화한다는 로드맵을 소개했다. 이 프레임워크를 활용하면 전처리 영역에서는 형상 인식 AI 기술로 부품 분류 및 군집화를 자동화하거나, 자연어 처리(NLP) 기반 코파일럿을 통해 모델 정리부터 전체 해석 설정까지 대화형으로 수행할 수 있다. 솔빙 영역에서는 기존의 시뮬레이션 데이터를 학습해 CAD 또는 메시 단계에서 물리 현상을 빠르게 예측할 수 있고, 시스템 레벨의 시뮬레이션 속도를 높일 수 있다. 후처리 영역에서는 AI가 핫스폿이나 파손 영역을 자동 식별해 결과 분석을 돕는다. 이 프레임워크의 기술적 기반은 분산된 데이터를 연결하는 ‘데이터 패브릭’과 AI 모델을 개발·운영하는 ‘AI 팩토리’의 결합이다. 선다레시 시니어 디렉터는 알테어의 데이터 분석/AI 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)와 로코드 앱 개발을 지원하는 지멘스 멘딕스(Mendix)를 통해 라이프사이클 인텔리전스를 구현할 수 있다고 설명했다.     엔지니어링 AI의 혁신 동력 에이전틱 AI(Agentic AI), 지식 그래프(Knowledge Graph), 생성형 AI 등 최신 AI 기술이 R&D부터 설계와 제조까지 엔지니어링 전반의 혁신을 가속화하고 있다. 알테어는 이들 기술이 개별적으로도 강력하지만, 서로 결합하면서 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하고 기존 워크플로를 지능적으로 전환하는 핵심 동력으로 작용한다고 소개했다. AI 에이전트는 사용자를 대신해 특정 목표를 이해하고 자율적으로 판단 및 실행하는 ‘지능형 디지털 대리인’이다. 단순 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 여러 에이전트가 협업하는 다중 에이전트 구조를 통해 복잡한 과업을 수행하는 것이 최근의 흐름이다. 엔지니어링 현장에도 공정 상 발생한 문제에 대해 자연어로 질문하면 해결 방법을 제시하거나, 생산 라인의 다운타임 원인을 분석하고 관련 데이터를 종합해 보고하는 등의 AI 에이전트가 도입되고 있다. 알테어는 시각적 워크플로 설계 도구를 통해 이러한 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 AI 클라우드 프로세스와 원활하게 연결하는 방법을 제시했다. 지식 그래프는 다양한 출처(소스)에 분산된 데이터를 하나의 의미 계층(semantic layer)으로 통합해서 데이터 간의 숨겨진 관계를 파악하게 하는 기술이다. 이는 AI 모델의 가장 큰 문제점으로 꼽히는 환각(hallucination) 현상을 최소화하고, 장기적인 맥락을 이해하는 메모리로 기능하면서 신뢰성 높은 AI 에이전트를 구현할 수 있게 돕는다. 엔지니어링 분야에서 지식 그래프는 여러 AI 에이전트가 일관된 지식 베이스를 공유하게 해서 협업의 효율을 높이고, 공장 문제 해결 시 여러 데이터베이스에 동적으로 접근하여 질문에 답하는 아키텍처를 구현하는 데 쓰인다.   PLM과 AI의 시너지로 더 큰 혁신도 가능 알테어는 지난 3월 지멘스와의 합병을 완료했다. 제조 기술에 강점을 가진 지멘스와 엔지니어링 및 AI 기술에 집중해 온 알테어의 시너지에 대해, 이번 워크숍에서 한 가지 실마리를 발견할 수 있었다. 알테어는 AI와 PLM(제품 수명주기 관리)의 결합이 제조업의 패러다임을 바꿀 것으로 보았다. 한국알테어 최병희 본부장은 “많은 기업이 PLM 시스템에 제품의 설계부터 생산, 운영까지 대량의 데이터를 축적하고 있지만, 이를 제대로 활용하지 못하고 있다. 이 PLM 데이터를 AI로 분석해 기업의 핵심 자산으로 만들고, 경험에 의존하던 사후 대응 방식의 업무 환경을 미래가 예측하고 문제를 예방하는 예측 기반의 업무 환경으로 혁신할 수 있다”고 소개했다. 지멘스의 PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)가 제품의 모든 역사를 기록한 단일 진실 공급원(single source of truth)이라면, 알테어의 래피드마이너는 코딩 지식이 없이도 AI 모델을 개발할 수 있는 ‘똑똑한 AI 분석가’라고 할 수 있다. 두 설루션을 통합하면 래피드마이너가 팀센터의 데이터를 분석해 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내고, 이를 바탕으로 미래 예측 모델을 생성할 수 있다. 그리고 이 예측 결과를 다시 팀센터에 전달해 시스템 전체가 똑똑해지는 선순환 구조를 만든다. 최종적으로는 현실을 명확히 이해하고 미래를 예측하는 ‘지능형 디지털 트윈’을 완성할 수 있다는 것이 최병희 본부장의 설명이다. 이 외에 공급망 최적화, 품질 이상의 조기 탐지, 고객 피드백의 반영 등 다양한 분야로 시너지를 확장할 수 있는 가능성도 점칠 수 있다. 최병희 본부장은 “PLM 데이터를 시작으로 ERP, MES, CRM 등 분산된 기업 데이터를 통합하면 더 큰 범위의 업무 혁신이 가능하다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (7)   심센터 히즈(Simcenter HEEDS)는 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 데에 도움을 준다. 이번 호에서는 모터의 성능 최적화를 위해 심센터 E-머신 디자인(Simcenter E-Machine Design)을 사용하여 모터 시뮬레이션의 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   심센터 E-머신 디자인(EMD)은 전기기기(e-machine) 설계를 위한 통합 설루션이다. EMD는 모터 및 발전기 설계 과정에서 요구되는 다양한 토폴로지(topology)를 지원하고, 자동화된 전처리/후처리 환경, 전자계-열 연동 해석, 시스템 및 다분야 설계 연계를 위한 확장성을 제공한다.   그림 1   EMD는 대표적으로 <그림 2>와 같은 토폴로지(SM : 동기모터, IM : 유도모터, SRM : 스위치드 릴럭턴스 모터, DCM : 직류모터, AFM : 축 플럭스 모터)를 모두 지원해, 실제 산업 현장에서 필요한 다양한 형태의 전기기기 개발을 한 플랫폼에서 수행한다.   그림 2   설계 과정 전반에 걸쳐 자동화된 전처리(pre-processing)와 후처리(post-processing) 도구를 제공해, 모델 설정에서 결과 해석까지 반복적인 수작업 부담을 최소화한다. 사용자는 빠른 모델링, 자동 메시 할당, 결과 데이터의 즉시 시각화 등 효율적인 설계 프로세스를 구현할 수 있다.   그림 3   전자계 분석과 열 해석을 연동할 수 있으므로, 전자기적 성능뿐만 아니라 실제 운전 조건에서의 온도 및 열적 거동까지 정밀하게 평가한다. 필요에 따라 시스템 해석(Amesim, FMU 등)을 병행해 구동 특성 및 제어 연계 분석도 확장할 수 있다.   그림 4   EMD는 상세 전자기 해석(detailed Emag), 열 및 유동 해석(thermal CFD), 진동 소음(NVH) 해석, 구조 해석 등 지멘스 심센터(Siemens Simcenter) 포트폴리오 내의 다양한 다분야/다중물리 해석 설루션과 직접 연동할 수 있다. 이를 통해 실제 제품 설계 환경에서 요구되는 복잡한 다중물리 연계 및 시스템 수준 평가까지 단일 워크플로에서 처리가 가능하다.   그림 5   종합적으로, 심센터 EMD는 전기기기 설계의 생산성, 신뢰성, 확장성을 극대화하며, 설계 초기 단계부터 상세 검증, 및 시스템 통합까지 모든 프로세스를 통합적으로 지원하는 강력한 모터 설계 검증 설루션이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

유니티가 유니티 6의 두 번째 업데이트인 ‘유니티 6.2(Unity 6.2)’ 정식 버전을 출시했다. 이번 업데이트는 데이터 중심의 안정성 개선, AI 기반 생산성 극대화, 최신 플랫폼 개발 환경 강화 등 개발자들이 한층 더 합리적이고 효율적으로 창작할 수 있는 생태계 확장에 초점을 뒀다.     먼저, 유니티는 개발자가 유니티 생태계 전반에서의 데이터 수집, 관리, 사용 등을 파악하고 통제할 수 있도록 새로운 ‘개발자 데이터 프레임워크(Developer Data Framework)’를 제공한다. 이 프레임워크는 각 프로젝트 내에서 데이터가 활용되는 방식을 개발자에게 투명하게 보여주고, 세부적으로 직접 제어할 수 있는 기능을 지원한다. 또한 다양한 기기에 걸쳐 프로젝트의 성능과 안정성을 실시간으로 모니터링하는 데 도움을 주는 ‘향상된 진단 기능’을 제공한다. 충돌 및 ANR(Application Not Responding) 등에 대한 문제를 빠르게 진단하고, 심층적인 데이터를 제공함으로써 더 원활한 게임 플레이와 플레이어 유지율 향상에 도움을 준다. 유니티 6.2부터 에디터에 통합된 ‘유니티 AI(Unity AI)’는 번거로운 작업 자동화, 애셋 생성 등 개발 워크플로 간소화 및 가속화를 지원한다. 컨텍스트 기반 ‘어시스턴트(Assistant)’ 기능을 통해 개발자들은 자세한 내용을 설명하지 않고도 프로젝트 애셋을 프롬프트로 드래그하면 게임 오브젝트, 스크립트, 프리팹 등에 대해 신속한 지원을 받을 수 있다. 스크립트나 오류 메시지 등 문제를 더 쉽게 파악하고 해결하는 ‘콘솔 오류 디버그’ 기능도 제공한다. 아울러 오브젝트 생성, 애셋 배치, 신 설정 자동화를 비롯해 스프라이트, 텍스처, 애니메이션, 사운드 등 다양한 플레이스홀더 애셋을 워크플로 내에서 매끄럽게 생성하고 활용할 수 있다. 일정 기준 이상의 광원이나 리지드보디(Rigidbody, 게임 개체의 물리적 속성을 시뮬레이션하는 데 사용되는 구성 요소)가 없는 오브젝트를 손쉽게 검색하고, 이름·레이어·컴포넌트 등을 일괄 수정 및 정리하는 것도 가능하다. 현재 유니티 AI는 베타 버전으로 제공하며, 개발자 커뮤니티 피드백을 바탕으로 더욱 고도화해 나갈 예정이다. 유니티 6.2는 ‘안드로이드 XR 패키지(Android XR package)’를 통해 관련 애플리케이션 제작에 필요한 안정적이고 완성도 높은 기반을 제공한다. 핸드 메시를 시각화해 오클루전에 활용할 수 있으며, URP(Universal Render Pipeline)에서 후처리 효과에 대한 GPU 부하를 줄여 색 보정 및 비네팅과 같은 이미지 효과를 보다 실용적으로 구현할 수 있다. 또한 디스플레이의 주사율을 동적으로 조정하는 기능을 지원해 더욱 매끄러운 성능을 제공한다. 이밖에 ▲맞춤형 에디터 기반 그래프 툴을 구축할 수 있도록 지원하는 API 프레임워크 ‘그래프 툴킷’ ▲자동으로 LOD(Level of Detail)를 생성해 반복 수정 작업을 최소화하는 ‘메시 LOD’ ▲몰입형 XR 및 게임 환경을 위한 사용자 인터페이스(UI)를 직접 렌더링할 수 있는 ‘월드 스페이스 UI’ 등의 기능도 제공한다.

금속 3D 프린팅으로 경기용 요트의 부품 제작   루제로 티타(Ruggero Tita)와 카테리나 마리아나 반티(Caterina Marianna Banti)는 2024 파리 하계 올림픽의 나크라 17 혼합 멀티헐 요트 경주에서 금메달을 획득했다. 그들의 승리는 기술, 결단력, 그리고 트렌티노 스빌루포(Trentino Sviluppo)라는 트렌토 기반 혁신 기업의 최첨단 기술로 이루어졌다. 이 듀오는 트렌티노 스빌루포와 협력하여 그들의 카타마란(catamaran)을 위해 40개의 맞춤형 3D 프린팅 파트를 설계했으며, 특히 경량 풀리 시스템이 경쟁에서 우위를 점하게 했다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈   ▲ 풀리 부품을 금속 3D 프린팅한 빌드 플레이트   도전 과제 : 짧은 올림픽 일정 내 경량 풀리 시스템 재설계 2024 파리 올림픽을 준비할 시간이 1년도 채 남지 않은 상황에서, 티타와 반티는 새로운 설계 클래스 규정에 따라 두 개의 선체(hull)를 가진 요트인 카타마란의 핵심 풀리 시스템을 재설계해야 하는 도전에 직면했다. 이 풀리는 돛의 조정과 보트의 기동성을 위해 필수이며, 바닷물 환경에 내식성을 갖추면서 유지보수가 쉬워야 했다. 기존의 시스템은 10개의 상업용 파트로 구성되어 무겁고 부피가 커 성능을 제한했다. 목표는 컴팩트하고 통합된 맞춤형 파트를 만들어 무게 분산을 최적화하고, 공기역학을 개선하며, 동적 포일링 카타마란의 안정성을 유지하는 것이었다. 또한 이 모든 것을 촉박한 일정 내에 완수해야 했다.   ▲ 티타늄 소재를 사용해 풀리 시스템을 3D 프린팅으로 제작했다.   해결책 : 티타늄 3D 프린팅과 e-Stage for Metal+ 소프트웨어 트렌티노 스빌루포의 적층 제조 R&D 전문가인 치로 말라카르네(Ciro Malacarne)는 공학 학위를 가진 티타와 긴밀히 협력하여 해결책을 개발했다. 가르다 호수에서 센서를 사용하여 하중, 항력, 풍력 데이터를 수집하고, 엔톱(nTop)과 앤시스(Ansys) 소프트웨어를 통해 전산유체역학(CFD) 및 유한요소해석(FEA) 모델로 분석했다. 최적화된 풀리 시스템을 포함한 카타마란의 3D 모델은 CAD 소프트웨어로 제작되었고, 내식성과 프린팅 용이성을 고려해 23등급 티타늄을 선택했다. 결정적인 전환점은 이스테이지 포 메탈+(e-Stage for Metal+) 소프트웨어로, 자동화된 서포트 구조 생성을 통해 후처리 시간을 줄이고 복잡한 설계를 가능하게 했다. 이를 통해 풀리의 부피를 60%, 무게를 50% 줄였으며, 2024년 6월까지 프로토타입을 완성했다.   ▲ 3D 프린팅된 티타늄 풀리 시스템   결과 : 올림픽 금메달과 산업적 영향 재설계된 풀리 시스템은 카타마란의 안정성과 기동성을 향상시켜, 티타와 반티가 2020 도쿄 올림픽에 이어 연속 금메달을 획득하게 했다. 풀리와 트라피즈 클리트(trapeze cleat)를 포함한 혁신적인 파트는 경쟁자들의 주목을 받았으며, 상업용 풀리 시스템 제조업체들로 하여금 설계를 재검토하게 했다. 반티가 전설로 은퇴한 가운데, 티타는 아메리카스컵, 세일GP, 그리고 2028 로스앤젤레스 올림픽에서 계속 경쟁할 계획이며, 이스테이지 포 메탈+로 지원받는 트렌티노 스빌루포의 3D 프린팅 전문 기술이 그의 미래를 뒷받침할 것이다. 이 승리는 적층 제조가 경쟁 요트 경기에 속도, 정밀도, 그리고 우위를 제공하며 혁신을 이루고 있음을 보여준다.     ▲ 최종 완성된 풀리 시스템     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

스트라타시스가 적층 제조(AM) 작업 전반에 걸쳐 시간, 복잡성, 비용을 줄이도록 설계된 프린트 준비 소프트웨어 그랩캐드 프린트 프로의 업데이트 버전인 ‘그랩캐드 프린트 프로 2025(GrabCAD Print Pro 2025)’를 출시했다. 이번 소프트웨어 업데이트에는 트링클(trinckle)이 개발한 설계 자동화 애플리케이션인 픽스처메이트(fixturemate)가 완전 통합되어 고정구(fixture) 설계를 단순화한다. 픽스처메이트를 사용하면 CAD 경험 없이도 단 몇 분 만에 생산 준비가 완료된 고정구를 생성할 수 있다. 새로운 버전은 픽스처메이트의 완전한 통합과 3D 텍스처, 보이드 보디(void body) 생성, 다중 세션 지원과 같은 향상된 기능을 통해 사용자가 부품 기능과 처리량을 더 효과적으로 제어할 수 있다. 또한, 생산 워크플로를 단순화하고 기존 엔지니어링 리소스에 대한 의존도를 줄일 수 있도록 지원한다. 제조업체는 공장의 민첩성을 높이기 위해 적층 제조에 대한 의존도를 높이고 있지만, 여전히 많은 업체가 파편화된 소프트웨어 워크플로와 숙련된 엔지니어링 인력의 필요성에 따른 병목 현상을 겪고 있다. 그랩캐드 프린트 프로 2025는 설계 엔지니어가 아닌 적층 제조 운영자가 고정구 설계 작업을 할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 전문 설계 기술을 가진 여러 사용자가 각기 다른 CAD 도구를 사용하던 기존 방식 대신, 그랩캐드 프린트 프로 내에서 독립적으로 고정구를 제작할 수 있게 된다. 이 프로세스를 단순화하면 새로운 고정구를 제작하는 데 걸리는 시간이 며칠에서 몇 시간으로 단축된다.   ▲ 이미지 출처 : 스트라타시스   그랩캐드 프린트 프로의 새 버전은 실제 제조 문제를 해결하는 개방적이고 연결된 설루션을 제공하려는 스트라타시스의 노력을 기반으로 한다. CAD 도구나 라이선스 없이 생산 준비가 완료된 고정구를 제작하여 고정구 설계 시간을 최대 80% 줄일 수 있고, 그랩캐드 프린트 프로에서 직접 3D 텍스처를 적용하여 그립감, 맞춤성, 미관을 향상시키는 동시에 기존 CAD 워크플로의 파일 크기 문제를 해결한다. 삽입 및 보이드 보디 도구를 사용하면 부품 기능을 개선하면서 서포트 재료 및 후처리 공정을 줄일 수 있다. 또한, 여러 프린트 준비 세션을 병렬로 실행하여, 프린트 작업 전반에 걸쳐 설정을 확장하고 야간이나 주말의 가동률을 높인다. 이외에도 스트라타시스의 3D 프린팅 기술뿐 아니라 타사의 PBF(Powder Bed Fusion) 및 SL(Stereolithography) 시스템을 지원하는 단일 플랫폼으로 여러 소프트웨어 라이선스를 통합한다. 스트라타시스의 빅터 거디스(Victor Gerdes) 소프트웨어 부문 부사장은 “그랩캐드 프린트 프로 2025는 워크플로의 장벽을 제거하는 동시에 재료 및 프린터 지원을 확대하는 데 초점을 맞춘 스트라타시스의 적층 제조 플랫폼 접근 방식을 반영한다”면서, “우리는 프린터를 운영하는 사람들에게 더 많은 기능을 제공하는 도구를 통해 인력 부족 및 소프트웨어 복잡성과 같은 실제 제약 조건을 해결하고 있다. 새 버전의 출시를 통해 제조업체는 더 빠르게 움직이는 데 필요한 유연성과 확장성을 확보할 수 있다”고 밝혔다.

서포트 구조 최적화로 설계 자유도 확장 및 지속 가능한 제조 실현   머티리얼라이즈는 독일의 산업 제조 전문 기업인 뵐링거 그룹(BÖLLINGER GROUP)과 협력하여 금속 3D 프린팅에서 서포트 구조(support structures)를 획기적으로 줄이는 성과를 달성했다. 머티리얼라이즈의 최신 케이스 스터디에 따르면, 뵐링거 그룹은 머티리얼라이즈 소프트웨어를 활용해 재료 사용량, 생산 시간, 후처리 비용을 대폭 절감하며 항공우주, 자동차, 의료기기 산업에 새로운 표준을 제시했다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈     첨단 제조 기술에 투자하는 산업 제조 전문 기업 뵐링거 그룹은 독일에 본사를 둔 산업 제조 전문 기업으로, 80년 이상의 역사 동안 정밀 기계 가공, 공구 제작, 특수 강철 구조물 생산에서 세계적인 명성을 쌓아왔다. 공식 웹사이트에 따르면 이 회사는 항공우주, 에너지, 기계 엔지니어링 분야에서 고품질 설루션을 제공하며, 특히 금속 3D 프린팅과 같은 첨단 제조 기술에 적극 투자하고 있다. 뵐링거 그룹은 혁신과 지속 가능성을 핵심 가치로 삼아, 복잡한 부품 제작과 맞춤형 생산에서 업계 선두를 달리고 있다.   문제점 : 서포트 구조의 비효율성 금속 3D 프린팅, 특히 LPBF 공정에서는 복잡한 형상의 부품을 안정적으로 제작하기 위해 서포트 구조가 필수이다. 그러나 서포트 구조는 다음과 같은 문제를 가져오기도 한다. 재료 낭비 : 최종 제품에 포함되지 않는 서포트 구조는 고가의 금속 분말(티타늄, 알루미늄 합금 등)을 소모한다. 생산 시간 증가 : 서포트 구조의 프린팅과 제거 공정이 제작 시간을 연장한다. 후처리 비용 : 서포트 구조 제거를 위한 기계 가공, 연마 등의 추가 공정이 비용을 증가시킨다. 이러한 비효율은 전체 생산 비용의 20~50%를 차지하며, 특히 소량 맞춤 생산에서 경제성을 떨어뜨린다.   뵐링거 그룹의 혁신 : 머티리얼라이즈 소프트웨어 활용 뵐링거 그룹은 머티리얼라이즈의 소프트웨어 설루션, 특히 매직스(Materialise Magics)와 이스테이지 포 메탈+(e-Stage for Metal+)를 활용해 서포트 구조를 최소화하는 첨단 접근법을 구현했다. 주요 기술 요소는 다음과 같다. 부품 오리엔테이션 최적화 : 머티리얼라이즈 소프트웨어를 사용해 프린팅 방향을 조정함으로써, 중력 및 열 응력으로 인한 변형을 최소화하여 서포트 구조의 필요성을 줄였다. 래티스 구조 설계 : 부품 내부에 경량화된 래티스(lattice) 및 다공성 구조를 설계해 자체 강성을 강화했고, 서포트 구조 없이도 안정적인 프린팅을 가능하게 했다. 시뮬레이션 기반 설계 : 머티리얼라이즈의 시뮬레이션 도구는 프린팅 공정의 열적·기계적 응력을 예측하고 설계를 최적화함으로써, 서포트 구조의 사용량을 최대 60%까지 줄였다. 자동화된 서포트 생성 : 머티리얼라이즈의 이스테이지 포 메탈+는 최소한의 서포트 구조를 자동 생성하여 재료 사용과 후처리 작업을 줄였다.     성과 : 비용 절감과 효율성 향상 뵐링거 그룹은 머티리얼라이즈 소프트웨어를 적용해 다음과 같은 성과를 달성했다. 서포트 구조 사용량 60% 감소 : 최적화된 설계로 불필요한 서포트 구조가 대폭 줄어들었다. 데이터 준비 시간 50% 단축 : 설계 및 시뮬레이션 공정이 간소화되어 생산 준비 속도가 향상되었다. 복잡한 부품 서포트 85% 감소 : 복잡한 기하학적 부품의 서포트 구조가 기존 대비 85% 줄어들어 효율이 높아졌다. 후처리 시간 45% 단축 : 서포트 구조의 제거 공정이 간소화되어 전체 생산 주기가 단축되었다. 대형 부품 제작 : 18kg 크랭크케이스를 성공적으로 제작함으로써, 머티리얼라이즈 소프트웨어의 스케일링 가능성을 입증했다. 생산 용량 증가 : 단일 프린팅 패널에서 부품 수를 8개에서 12개로 늘려 단위당 1000 유로의 비용 절감을 달성했다. 작업 환경 개선 : 분말 잔여물이 줄어들어 작업장의 공기질과 안전성이 향상되었다. 이러한 성과는 뵐링거 그룹이 항공 우주 부품, 자동차 프로토타입, 의료기기 제작에서 경쟁력을 강화하는 데 기여했다.   산업적 시사점 뵐링거 그룹과 머티리얼라이즈의 협력은 금속 3D 프린팅의 경제성과 접근성을 크게 높였다. 항공 우주 산업에서는 경량화된 고강도 부품의 제작으로 연료 효율을 높였으며, 의료기기 분야에서는 환자 맞춤형 임플란트 생산이 간소화되었다. 자동차 산업에서는 고성능 부품의 신속한 프로토타이핑이 가능해졌다. 또한, 분말 잔여물 감소는 작업 환경의 안전성을 높이고, 재료 낭비 감소는 환경 지속 가능성에 기여한다. 머티리얼라이즈의 기술 책임자는 “뵐링거 그룹은 머티리얼라이즈의 기술을 통해 설계 자유도를 확장하고 지속 가능한 제조를 실현했다. 이 협력은 적층제조(AM)의 한계를 넘어서는 모범 사례”라고 전했다.   맺음말 : 적층제조의 미래 뵐링거 그룹의 사례는 머티리얼라이즈 소프트웨어가 금속 3D 프린팅의 상용화를 가속화하는 데 핵심 역할을 한다는 점을 보여준다. 서포트 구조 감소는 재료 낭비를 줄이고 에너지 효율적인 생산 공정을 구현하여 탄소 배출 저감 목표에도 부합한다. 머티리얼라이즈는 이 기술을 자사 플랫폼에 통합해 더 많은 고객에게 제공하며, 뵐링거 그룹과 같은 파트너를 통해 다양한 산업 응용 사례를 확대할 계획이다. 이 협력은 금속 3D 프린팅의 새로운 표준을 제시하며 적층제조의 미래를 밝게 하고 있다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.