심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA Search Framework에 대해 자세히 살펴본다. 기존의 전통적인 최적화 알고리즘과 비교 분석하여, SHERPA(셰르파)만이 가지는 차별화된 탐색 방식과 뛰어난 성능을 조명할 예정이다. 이를 통해 복잡한 설계 공간에서 사용자의 개입을 최소화하고 가장 효율적으로 최적해를 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 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 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 난제와 ‘No Free Lunch’ 이론 엔지니어링 최적화의 현실 현대의 엔지니어링 환경에서 ‘최적화(optimization)’는 선택이 아닌 필수가 되었다. 제품의 경량화, 성능 향상, 비용 절감이라는 상충되는 목표를 동시에 만족시켜야 하기 때문이다. 그러나 설계 변수가 증가함에 따라 설계 공간(design space)은 기하급수적으로 복잡해진다. 비선형성(non-linearity), 다봉성(multimodality), 그리고 수치적 노이즈(noise)가 뒤섞인 예측 불가능한 지형에서 최적해를 찾는 것은 매우 도전적인 과제이다. 엔지니어에게 중요한 것은 이론적으로 완벽한 ‘절대 최적해’를 찾는 것보다, 제한된 시간과 비용 내에서 ‘실현 가능한 더 나은 해(feasible better design)’를 발견하는 것이다.   No Free Lunch Theorem(NFL)의 시사점 최적화 이론에는 ‘공짜 점심은 없다(No Free Lunch Theorem)’라는 유명한 정리가 존재한다. 이는 ‘모든 종류의 문제에 대해 평균적으로 우수한 성능을 보이는 단일 최적화 알고리즘은 존재하지 않는다’는 것을 의미한다. 즉, 특정 문제(예 : 매끄러운 단봉형 함수)에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘이라도, 다른 문제(예 : 복잡한 다봉형 함수)에서는 성능이 현저히 떨어질 수 있다.   그림 1   그림 2   이 이론은 엔지니어에게 큰 부담을 안겨준다. 최적화 문제를 풀기 위해 엔지니어는 자신의 문제 특성을 정확히 파악해야 하며, 이에 적합한 알고리즘을 선정하고, 수많은 파라미터를 튜닝해야 하는 ‘최적화를 위한 최적화’ 과정에 매몰된다.   전통적 최적화 기법의 한계와 파라미터 튜닝의 딜레마 전통적인 최적화 기법들은 각자의 영역에서 훌륭한 성능을 발휘하지만, 비전문가가 다루기에는 ‘튜닝의 어려움(tuning difficulty)’이라는 명확한 진입장벽이 존재한다. <그림 3>과 같이 심센터 HEEDS(히즈)에서 제공하는 전통적인 최적화 기법의 설정 환경을 기반으로 설명하겠다.   그림 3   2차 계획법 2차 계획법(Quadratic Programming : QP)은 목적함수를 2차 함수로 근사하여 최적해를 탐색하는 구배(gradient) 기반 기법이다. 매끄러운 함수에서는 빠른 수렴 속도를 보이지만, 실제 엔지니어링 문제에서는 다음과 같은 튜닝의 어려움과 한계가 있다.   그림 4   튜닝의 복잡성 : 사용자는 ‘Maximum outer iterations(전체 반복 횟수)’, ‘Maximum line search iterations(탐색 방향 결정 후 반복 횟수)’, ‘Gradient step size(미소 변위량)’ 등을 직접 설정해야 한다. 특히 스텝 크기(step size)가 너무 작으면 노이즈에 민감해지고, 너무 크면 정확도가 떨어지는 딜레마가 있다. 조기 종료(Early Termination) 문제 : 예를 들어 최대 반복 횟수를 50회로 설정했더라도, 탐색 도중 국부 최적해(local optima)에 갇혀 기울기가 0에 가까워지면 알고리즘은 20~25회 만에 탐색을 종료해 버린다. 이는 전역 최적해를 찾지 못했음에도 불구하고 해석 기회를 스스로 포기하는 결과를 낳는다.   다중 시작 국부 탐색 다중 시작 국부 탐색(Multi-Start Local Search : MS)은 이러한 국부 탐색의 한계를 극복하기 위해, 여러 초기점에서 국부 탐색을 수행하여 전역해를 찾으려는 시도이다. 그러나 이 역시 사용자의 파라미터 설정 능력에 크게 의존한다.   그림 5   총 해석 횟수 계산의 번거로움 : SHERPA와 달리 총 해석 횟수(evaluation)를 직접 입력하는 것이 아니라, ‘Number of Starts(시작점 개수)’와 ‘Evaluations per Start(각 탐색별 반복 횟수)’를 곱하여 계산해야 한다. 200회 설정의 함정 : 만약 사용자가 총 200회의 해석 예산(evaluation budget)을 가지고 ‘Max Evaluations’를 200으로 설정하더라도, 기본값인 ‘Number of cycles(Starts)’를 100으로 둔다면 치명적인 문제가 발생한다. 각 시작점(cycle)에서 평균 2회(200/100)밖에 탐색하지 못하기 때문이다. 이는 수렴은커녕 수박 겉핥기식 탐색(shallow search)에 그치게 된다. 제대로 된 탐색을 위해서는 사용자가 사이클을 4~5회(각 40~50회 탐색) 수준으로 직접 대폭 줄여야 하는 번거로움이 있다.   전역 탐색 및 메타 휴리스틱 유전 알고리즘(GA)이나 입자 군집 최적화(PSO), 시뮬레이티드 어닐링(SA)과 같은 전역 탐색(global search) 기법은 국부해 탈출 능력은 뛰어나지만, 파라미터 설정의 난이도는 더욱 높다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Stonex 주요 특징 : 동적·정적 스캔을 결합한 하이브리드 스캐닝 모드, 내장 SSD로 실시간 결과 확인 및 처리, 강력한 SLAM 알고리즘 및 안전성, 휴대폰에서 실시간 프리뷰 지원 등 자료 제공 : 지오시스템     Stonex X70GO 핸드스캐너는 복잡한 설치 과정 없이 걸어 다니는 것만으로도 70m 측정 범위 내에서 초당 20만 포인트의 정밀한 3D 데이터를 신속하게 취득할 수 있는 스캐닝 설루션이다. 관성 항법 모듈(IMU), 고성능 컴퓨터와 저장 시스템이 통합되어 있어, 현장을 3D 디지털화하는 데이터 취득 속도와 정밀도, 사용자 편의성을 모두 갖춘 ‘현장을 디지털화하는 차세대 설루션’이라는 점을 내세운다.   주요 특징 하이브리드 스캐닝(X-Whizz 모드) 이동하면서 빠르게 데이터를 수집하는 SLAM 스캔(동적 스캔)과 모노포드 등에 장착하여 특정 지점을 고해상도로 정밀하게 스캔하는 고정 스캔(정적 스캔)이 결합되어 있다. 속도를 요구하는 신속한 스캔 작업 외에도 디테일이 요구되는 상황에서는 정지 상태에서 데이터를 취득하는 기능이 결합되어, 더 높은 밀도와 고해상도의 데이터를 제공하는 작업에 적합하다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   실시간 결과 확인 및 처리 512GB의 내장 SSD가 탑재되어 있어 데이터 수집 완료 후 현장에서 시스템을 통해 즉시 매핑 결과를 출력할 수 있고, 현장에서 바로 데이터를 확인할 수 있다.   강력한 SLAM 알고리즘 및 안전성 현장을 이동하면서 70미터의 측정 범위에서 초당 20만 포인트 데이터를 수집하는 데이터 획득 능력을 갖추었으며, 1200만 화소의 비주얼 카메라와 RGB 카메라가 통합되었다. 이에 따라 구조적 질감이 약한 환경에서도 SLAM 알고리즘이 안정적으로 작동해 고해상도의 색상 데이터를 제공하며, 휴대폰에서 실시간 프리뷰를 지원한다.   주요 기능 기준점 측정 데이터 취득 시 지면이나 벽면의 기준점(control points)을 함께 수집하여, 스캐닝 데이터 후처리 시 정밀한 지오레퍼런싱(georeferencing)을 할 수 있다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   360° 회전 스캐닝 헤드 전방위 시야각(360°H, -7~52°V)을 확보하여 빠짐없는 데이터 수집이 가능하다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   고해상도 텍스처 매핑 1200만 화소 카메라를 통해 포인트 클라우드에 실제 색상을 입혀 현실감 있는 3D 모델을 생성한다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   RTK 모듈 확장성 옵션으로 제공되는 RTK(실시간 측량) 모듈을 추가하면, GNSS 위치 정보를 SLAM 알고리즘에 결합하여 더욱 정확한 글로벌 좌표 기반의 데이터를 얻을 수 있다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   전문 후처리 소프트웨어 윈도우 기반의 GOpost 및 Cube-3d 소프트웨어를 통해 노이즈 제거, 필터링, 포인트 클라우드 최적화 및 타사 CAD/BIM 시스템과의 호환을 지원한다.   주요 고객 사이트 건설, 건축사사무소 등에서 건축 구조 검토를 위해 시간이 많이 소요되는 고가의 고정식 스캐너를 대체하여 합리적인 가격대인 핸드스캐너 X70GO를 적용하고 있다. 넓은 면적의 재건축 현장에 빠른 시간에 3D 측량이 가능하고 보상 기준 등에 활용할 수 있다.     활용 분야 숲, 지하 공간 및 터널(GNSS 수신 불가 지역) 복잡한 지형의 숲이나 동굴, 터널 내부 등 GNSS 연결이 불가능한 지역의 실내나 지하에서 라이다(LiDAR)와 관성 측정 장치(IMU)를 활용한 SLAM 기술만으로 자신의 위치를 파악하고 정확한 매핑을 수행할 수 있다.     ▲ 이미지 제공 : Stonex   현장 매핑 및 건축물 기록 70m의 데이터 취득 범위와 하이브리드 스캐닝 모드(X-Whizz)를 통해 넓은 광산, 토목 건설 현장의 토공량 계산이나 현장 진척도를 모니터링할 수 있다. 이외에도 주변 경관을 빠르게 스캔하고, 문화재 건축물 등의 세부사항 등을 고해상도로 정밀하게 기록하여 도면화하거나 3D 디지털 자료를 구축할 수 있다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   복잡한 산업 플랜트 및 설비 수많은 파이프, 시설물 및 복잡한 구조물이 있는 환경에서는 고정된 위치에 한정하지 않고 현장을 이동하며 걸어 다니는 것만으로도 원하는 지역 전체의 3D 데이터를 수집할 수 있어 작업 시간을 단축할 수 있다.     ▲ 이미지 제공 : Stonex     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔은 지난 1월 28일 ‘2026 AI PC 쇼케이스 서울’을 통해 최첨단 18A 공정이 적용된 차세대 프로세서 ‘인텔 코어 울트라(Core Ultra) 시리즈 3’를 국내에 공식적으로 선보였다. 이번 신제품은 기존 모델 대비 전력 효율을 높이고 그래픽과 AI 연산 성능을 향상시킨 것이 특징이다. 인텔은 온디바이스 AI의 보안성과 효율을 앞세워 클라우드 의존도를 낮추고 사용자 경험을 혁신하겠다는 의지를 밝혔다. 또한 한국 시장의 전략적 중요성을 강조하면서, PC를 넘어 에지 AI 분야까지 생태계를 확장하겠다는 비전을 제시했다. ■ 정수진 편집장   18A 공정 기반의 차세대 아키텍처와 혁신 기술 집약 코드명 팬서레이크인 인텔 코어 울트라 시리즈 3는 인텔의 18A 반도체 공정 기술을 기반으로 설계된 첫 번째 플래그십 프로세서이다. 각 트랜지스터에 공급되는 전력을 정밀하게 제어하는 게이트 올 어라운드(GAA) 구조의 리본펫(RibbonFET)과 복잡한 칩의 전력 배선 구조를 단순화해 칩 밀도를 높이는 파워비아(PowerVia) 기술이 적용되어 전력 및 공간 효율을 높인 것이 특징이다. 성능 코어(P-코어)와 효율 코어(E-코어)로 구성된 하이브리드 코어 아키텍처를 재설계한 것도 눈에 띈다. 인텔은 18A 공정에 맞춰 성능 코어와 효율 코어를 전면 재설계했다고 밝혔는데, 특히 저전력 아일랜드(Low Power Island)에 위치한 4개의 효율 코어에 추가 캐시를 탑재해서 더 많은 워크로드를 저전력으로 처리할 수 있도록 설계되었다. 인텔의 조쉬 뉴먼(Josh Newman) 컨수머 PC 부문 총괄은 “코어 울트라 시리즈 3는 NPU(50 TOPS)와 GPU(120 TOPS) 등을 합쳐 플랫폼 전체에서 최고 180 TOPS의 AI 연산 성능을 제공한다”면서, “이를 통해 보안을 유지하면서도 기기 내에서 로컬 LLM(거대 언어 모델)을 원활하게 구동할 수 있다”고 소개했다. 또한, 코어 울트라 시리즈 3는 차세대 내장 그래픽인 인텔 아크(Arc) B390을 탑재했다. 아크 B390은 Xe3 아키텍처를 기반으로 12개의 Xe 코어와 96개의 XMX 엔진, 이전 세대 대비 2배 늘어난 16MB의 L2 캐시를 탑재했다. 이를 통해 이산형(discrete) 모바일 GPU에 맞먹는 성능을 제공한다는 것이 인텔의 설명이다.   ▲ 인텔의 조쉬 뉴먼 컨수머 PC 부문 총괄이 코어 울트라 시리즈 3를 소개했다.   루나레이크 대비 향상된 전성비와 AI 성능 구현 이번 신제품은 이전 세대인 루나레이크와 비교해 CPU/GPU 성능과 전력 효율, AI 성능 등에서 폭넓은 개선이 이뤄졌다. 코어 울트라 시리즈 3는 최대 8개의 효율 코어를 추가로 구성해서 루나레이크 대비 멀티스레드 성능이 최대 60% 향상되었으며, 전반적인 CPU 속도 역시 60% 더 빨라졌다. 또한, 동일한 싱글 스레드 성능을 최대 40% 더 낮은 전력으로 구현할 수 있다. 인텔은 “시스템 전체의 전력 소모를 줄여서, 배터리 수명을 시간 단위가 아닌 일(days) 단위로 측정할 수 있을 만큼 연장했다”고 전했다. GPU 성능 역시 내장 그래픽 크기를 키우고 아키텍처를 개선하면서, 루나레이크 대비 게이밍 그래픽 성능이 77% 이상 향상되었다. 이는 60W로 구동되는 경쟁사 랩톱 GPU의 성능과 맞먹으면서도 45W의 더 적은 전력을 소비하는 수준이라는 것이 인텔의 설명이다. 이외에 96개의 AI 가속기(XMX)를 내장해 AI 성능을 이전 세대 대비 약 2배 가까이 끌어올렸으며, AI 추론 성능은 53% 향상되었다. 이와 함께 50 TOPS 성능의 저전력 NPU를 별도로 탑재해서, 화상 회의의 배경 흐림이나 오디오 노이즈 제거, 보안 작업 등의 상시 AI 작업을 최소화된 배터리 소모와 함께 구동할 수 있도록 했다. 뉴먼 총괄은 “인텔의 접근 방식은 인텔 코어 울트라 시리즈 3 아키텍처와 곧 출시될 차세대 시리즈 3 코어를 중심으로, 단일 아키텍처 기반에서 폭넓은 제품 포트폴리오를 제공하는 것이다. 이를 통해 다양한 세그먼트별 수요와 가격대, 지역별 요구사항을 포괄할 수 있도록 설계했다”고 전했다.   PC를 넘어 온디바이스·에지 AI까지 영역 확장 인텔은 350개 이상의 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)와 협력해서 500개 이상의 AI 기능에 최적화된 환경을 갖추고 있다고 전했다. 또한, 인텔의 오픈비노(OpenVINO) 툴킷을 통해 개발자들이 맞춤형 하드웨어 재작성 없이도 파이토치(PyTorch)나 라마(Llama) CCP 등 최신 생성형 AI 모델과 비전 모델을 즉시 배치하고 최적화할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 어도비 프리미어 프로(Adobe Premiere Pro)에서는 GPU 기반 AI를 통해 사용자가 입력한 설명만으로 원하는 미디어나 영상을 손쉽게 검색할 수 있다. 줌(Zoom)에서는 NPU를 활용하여 시스템 전력 소모를 줄이면서도 가상 링 조명 효과나 배경 어둡게 하기 등의 기능을 지원한다. 또한, 마이크로소프트와 긴밀히 협력해 코파일럿 플러스(Copilot+)의 차세대 AI 경험을 윈도우 11 생태계 전반에서 지원한다. 기업 환경에서는 클라우드로 데이터를 전송할 때 발생하는 보안 우려에 대해 민감할 수밖에 없다. 인텔은 “민감한 데이터는 기업 내부(로컬)에서 유지하면서 AI 기반 생산성 작업을 안전하게 수행할 수 있는 온디바이스 AI 환경을 제공한다”고 전했다. 인텔은 코어 울트라 시리즈 3를 통해 PC를 넘어 에지 AI(edge AI) 시장으로 확장한다는 계획도 소개했다. 스마트 공장, 스마트 시티, 헬스케어 등 에지 환경에서도 코어 울트라 시리즈 3의 AI 성능과 전력 효율을 그대로 활용할 수 있다는 것이다. 인텔은 코어 울트라 시리즈 3가 환경을 실시간으로 인지해야 하는 로보틱스나 품질 관리용 비전 언어 모델(VLM) 구동에 적합하다는 점을 내세운다. 뉴먼 총괄은 “경쟁사의 AI 가속기 설루션과 비교해 LLM 지연 시간(latency) 성능을 2배가량 높였으며, 영상 분석 애플리케이션에서 총소유비용(TCO)을 2배 이상 개선했다”면서, “외장 그래픽 카드 없이도 내장된 GPU와 NPU만으로 환경을 인지하고 기계를 정밀하게 제어할 수 있다”고 소개했다.     국내 AI 생태계 전략 및 비즈니스 비전 소개 최근 메모리 가격이 오르면서 PC 가격에 대한 부담이 커지고 있다. 인텔은 이런 우려에 대응하고 소비자의 다양한 세그먼트별 수요를 충족하기 위해, 시리즈 3 단일 아키텍처 기반의 폭넓은 제품 포트폴리오를 제공한다는 계획을 소개했다. 조쉬 총괄은 “이전 세대가 프리미엄 및 게이밍에 집중했다면, 시리즈 3은 다변화된 가격대와 지역별 요구사항을 모두 포괄할 수 있도록 설계해서 파트너사이 각자의 시스템 가격 목표에 맞춰 시장에 정밀하게 대응할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다. 인텔은 자사의 AI 기술력을 PC 디바이스에 한정짓지 않고 스마트 공장, 첨단 헬스케어 등 에지 AI 시장으로 확장하고 있다. 이 부분에서도 국내 파트너와의 협업을 추진 중인데, 대표적으로 스마트 공장 및 비전 인식 AI 분야에서는 LG이노텍과, 실시간 영상 진단 등 디지털 헬스케어 분야에서는 삼성메디슨과 협력하면서 에지 영역의 AI 컴퓨팅 생태계를 구축하고 있다. 인텔은 한국 시장을 AI PC 및 AI 반도체 생태계의 전략적 핵심 기지로 삼고 있다고 전했다. 인텔코리아의 배태원 사장은 “우리나라는 전 세계에서 새로운 기술을 가장 빠르게 수용하는 역동적인 시장으로, 인텔 코어 울트라 시리즈 3의 글로벌 첫 출시 국가 중 하나로 선정되었다. 실제로 2025년 기준 국내 주요 리테일 채널에서 판매된 인텔 칩 기반 AI PC 비중이 이미 40%를 넘어설 만큼 높은 수요를 보이고 있다”고 설명했다. 또한 삼성전자, LG전자 등 국내 주요 파트너와 협력해 폭넓은 AI PC 라인업을 제공하고, 생태계를 한 차원 더 도약시키겠다는 전략을 밝혔다. 최근 AI 반도체 트렌드에서 CPU, GPU뿐만 아니라 메모리의 중요성도 부각되고 있다. 인텔은 세계적인 메모리 선도 기업인 삼성전자와 SK하이닉스를 포함한 국내 AI 관련 생태계의 핵심 기업들과 협력을 지속하면서 AI 반도체 리더십을 탄탄히 다지겠다는 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로지텍은 프리미엄 사운드와 편안한 착용감, 높은 활용성을 합리적인 가격대에 담아낸 LIGHTSPEED 무선 게이밍 헤드셋 ‘G325’를 국내 정식 출시했다. 로지텍 G의 인기 라인업인 G3 시리즈에 새롭게 합류한 G325는 어디서든 일상과 플레이를 자연스럽게 오갈 수 있도록 설계된 게이밍 헤드셋이다. 가벼운 착용감과 안정적인 무선 성능, 몰입감 있는 사운드를 갖췄으며, 세련된 외관과 컴팩트한 디자인을 통해 장시간 게임 플레이는 물론 일상적인 음악 감상이나 영상 시청에서도 부담 없이 사용할 수 있다.  24시간 이상 사용이 가능한 배터리 수명은 다양한 라이프스타일 속에서도 끊김 없는 사용 경험을 제공한다.     사운드 성능 역시 완성도를 높였다. 24비트 고해상도 오디오를 지원해 풍부하고 입체적인 사운드를 구현하며, 게임 속 배경음부터 발소리와 같은 미세한 효과음까지 생생하게 전달한다. 여기에 AI 기반 노이즈 감소 기능을 지원하는 빔포밍(Beamforming) 마이크를 탑재해 팬 소음이나 키보드 소리 등 주변 잡음을 효과적으로 줄이고, 게임 플레이는 물론 통화나 음성 채팅에서도 또렷한 음성 전달이 가능하다. 연결 편의성도 강화됐다. 로지텍의 LIGHTSPEED 무선 기술을 통해 빠르고 안정적인 연결 환경을 제공하며, 블루투스 연결 또한 지원해 PC는 물론 모바일 기기까지 폭넓게 활용할 수 있다. USB 동글과 블루투스를 사용하여 버튼 한 번으로 기기 간 전환이 가능해, 게임 도중 전화 수신이나 음악 감상 등 다양한 상황에서도 자연스럽게 대응할 수 있다. 최대 30미터에 달하는 무선 범위를 지원해 집안 곳곳을 이동하면서도 끊김 없이 사용할 수 있어, 사용 편의성을 한층 높였다. G325는 로지텍 G HUB 소프트웨어를 통해 10밴드 EQ와 게임별 사운드 프리셋 설정, 마이크 옵션 조정이 가능해, 게이머의 취향과 플레이 환경에 맞춘 사운드 커스터마이징을 지원한다. 착용감 또한 장시간 사용을 고려해 설계됐다. 밀착형 헤드밴드와 통기성 좋은 소재, 듀얼 레이어 메모리폼 이어컵을 적용해 오랜 시간 착용해도 답답함을 줄였으며, 약 212g의 가벼운 무게로 장시간 플레이 시에도 부담을 최소화했다. 퍼플 포인트가 가미된 블랙, 민트 컬러 포인트의 화이트, 오렌지 포인트가 강조된 라일락 등 세 가지 컬러 옵션으로 출시돼, 다양한 게이밍 환경과 라이프스타일에 자연스럽게 어우러진다. 지속 가능성을 고려한 설계도 눈에 띈다. G325는 재활용 플라스틱을 사용하고 플라스틱을 최소화한 친환경 패키징을 적용했으며, 로지텍 G HUB 소프트웨어에서 배터리 충전을 80%로 제한하는 옵션을 제공해 배터리 수명 관리 또한 용이하다. 로지텍 코리아 조정훈 지사장은 “G325는 다양한 플랫폼 환경에서 게임과 일상을 함께 즐기는 게이머를 위해 설계된 신제품”이라며, “LIGHTSPEED 무선 성능과 몰입감 있는 사운드, 장시간 편안함을 합리적인 가격대에 담아낸 만큼, 보다 많은 게이머들이 프리미엄 게이밍 사운드를 경험할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

젠하이저 자회사이자 방송·음향장비 전문 기업인 노이만이 녹음 역사상 상징적인 마이크로 손꼽히는 ‘M 50’을 현대적으로 재해석한 콘덴서 마이크 ‘M 50 V’를 출시한다고 밝혔다. 신제품 M 50 V 마이크는 클래식 오케스트라와 할리우드 영화 음악의 황금기를 이끈 오리지널 모델의 설계를 충실히 계승하면서도, 현대 디지털 제작 환경에 최적화된 안정성과 정밀함을 더한 것이 특징이다.     M 50 V는 오리지널 고유의 음향 구조를 재현하기 위해 40mm 구형 하우징 내부에 소형 다이어프램 무지향성 캡슐을 배치한 특유의 설계를 유지했다. 특히 다이어프램 소재를 티타늄으로 변경해 온도나 습도 등 외부 환경에 따른 변형을 방지했으며, 이를 통해 오리지널 모델 특유의 명확한 공간감과 깊이 있는 저역 응답을 더욱 안정적으로 구현한다. 내부 회로 역시 개선을 이뤘다. 엄선된 ‘서브미니어처 진공관’을 탑재해 진공관 특유의 따뜻하고 풍성한 음색은 살리되 기기 자체 잡음은 최소화했다. 또한, 외부 전파 간섭을 차단하는 RF 차폐 커넥터를 채택해 디지털 장비가 밀집된 현대 스튜디오 환경에서도 노이즈 없는 깨끗한 녹음을 지원한다. M 50 V는 독일 노이만 본사에서 주문 제작 방식으로 한정 생산되며, 모든 제품은 숙련된 품질 관리 팀의 전수 검사를 거쳐 출고된다. 제품 구성에는 마이크 본체와 전압 자동 대응 전원 공급 장치, 요크 마운트, 10m 차폐 케이블 및 전용 케이스가 포함된다. 특히, 두 대 이상 주문 시 마이크 간 소리 편차를 최소화해 완벽한 좌우 균형을 맞춰주는 ‘스테레오 매칭 서비스’가 제공된다. 1951년 첫 출시된 M 50은 오케스트라 녹음의 표준을 정립한 마이크다. 특히 세계적인 음반 제작사 데카의 엔지니어들이 개발한 입체 음향 녹음 방식인 ‘데카 트리(Decca Tree)’ 기법의 핵심 장비로 활용되며 명성을 얻었다. 이 기법은 현장감 넘치는 공간 울림을 담아내는 표준 방식으로 자리 잡아, 오늘날까지 대편성 오케스트라와 영화 음악 스튜디오에서 널리 쓰이고 있다. 노이만의 요르마 마르쿠아르트(Jorma Marquardt)는 포트폴리오 매니저는 “M 50 V는 전설적인 유산을 존중하면서도 현대 녹음 환경의 엄격한 요구치를 충족하기 위해 탄생했다”면서, “독일에서 수작업으로 제작되는 이 제품은 개선된 진동 차단 요크 마운트를 통해 스테레오부터 서라운드, 이머시브 포맷까지 폭넓게 대응한다”고 전했다.

에이서가 인텔 코어 울트라 시리즈 3 프로세서(팬서레이크)를 탑재한 AI 코파일럿+ PC(Copilot+ PC) 노트북 라인업을 공개하며, 프리미엄부터 메인스트림까지 전 제품군에 걸친 AI PC 포트폴리오를 확장했다고 밝혔다. 이번에 공개된 라인업은 프리미엄 AI 노트북 ‘스위프트 AI’ 시리즈와 일상·업무 중심의 메인스트림 ‘아스파이어 AI’ 시리즈로 구성된다. 모든 모델은 윈도우 11 기반 코파일럿+ PC 환경과 온디바이스 AI 성능을 바탕으로, 학습·업무·콘텐츠 제작·크리에이티브 작업 전반에서 한층 향상된 사용자 경험을 제공한다. 에이서 AI 코파일럿+ PC 라인업은 에이서의 AI 기반 소프트웨어 기능을 탑재해 일상적인 사용 경험을 강화한다. 에이서 인텔리전스 스페이스(Acer Intelligence Space)는 개인화된 AI 허브로 주요 기능과 AI 도구 접근을 간소화하며, 에이서 퓨리파이드뷰(PurifiedView)와 에이서 퓨리파이드보이스(PurifiedVoice)는 화상 회의 시 영상 품질 개선과 AI 노이즈 캔슬링을 통해 선명한 커뮤니케이션 환경을 제공한다. 또한 에이서 마이 키(Acer My Key)를 통해 자주 사용하는 앱과 기능을 단축 실행할 수 있으며, 코파일럿+ PC 환경에서는 실시간 번역을 지원하는 라이브 캡션(Live Captions), 화면 콘텐츠를 인식해 작업을 돕는 클릭 투 두(Click to Do), 음성 기반 코파일럿 보이스(Copilot Voice), 맥락 인식 기반의 코파일럿 비전(Copilot Vision) 등 윈도우 11의 AI 기능을 직관적으로 활용할 수 있다.   ▲ 에이수스 스위프트 16 AI   스위프트 AI 시리즈는 이동성과 성능을 중시하는 크리에이터와 전문가를 위한 프리미엄 AI 노트북으로, 스위프트 16 AI, 스위프트 엣지 AI, 스위프트 고 AI로 구성된다. 스위프트 16 AI는 에이서의 플래그십 AI 노트북으로, 인텔 코어 울트라 X9 388H 프로세서와 인텔 아크 B390 그래픽을 탑재했다. 16:10 비율의 햅틱 터치패드(175.5×109.7mm)는 MPP 2.5 스타일러스 입력을 지원해 스케치·모델링·편집 등 AI 기반 크리에이티브 작업을 직관적으로 수행할 수 있다. VESA DisplayHDR True Black 500 인증을 받은 16인치 3K OLED 터치 디스플레이(120Hz, DCI-P3 100%)와 DTS:X Ultra 듀얼 스피커, FHD IR 카메라를 탑재해 몰입감 있는 작업 환경을 제공한다. 스위프트 엣지 14 AI와 스위프트 엣지 16 AI는 MIL-STD 810H 밀리터리 등급 내구성을 충족하는 슬림·경량 AI 노트북이다. 스위프트 엣지 14 AI는 무게 1kg 미만, 두께 13.95mm로 높은 수준의 휴대성을 제공하며, 두 모델 모두 최대 인텔 코어 울트라 9 386H 프로세서와 최대 3K OLED 터치 디스플레이를 지원한다. 스위프트 고 14 AI와 스위프트 고 16 AI는 성능과 휴대성, 가격 경쟁력을 균형 있게 갖춘 프리미엄 슬림 노트북으로, OLED 디스플레이 옵션과 180도 풀 플랫 힌지 설계를 적용해 업무와 콘텐츠 소비에 적합하다. 아스파이어 14 AI와 아스파이어 16 AI는 일상적인 학습과 업무, 콘텐츠 소비를 위한 메인스트림 AI 노트북으로 최대 인텔 코어 울트라 9 386H 프로세서를 탑재해 멀티태스킹과 생산성 성능을 강화했으며, 최대 32GB 메모리와 최대 2TB PCIe Gen4 SSD를 지원한다. 16:10 화면비의 WUXGA 디스플레이를 기본으로 최대 120Hz 주사율을 지원하며, OLED 및 터치 옵션을 제공해 사용 목적에 따라 선택할 수 있다. 슬림·경량 디자인과 180도 풀 플랫 힌지 설계를 적용해 협업과 콘텐츠 공유 환경에서도 활용도를 높였다. 썬더볼트 4, HDMI 2.1, 와이파이 6E 등 다양한 연결성을 제공한다.

‘뽑기 운’은 이제 그만! 리콜 비용의 늪 대당 500~2000 달러의 리콜 비용   그림 1. 뽑기 운(제미나이로 생성한 이미지)   자동차를 구매할 때 ‘뽑기 운’이라는 말을 들어 보았는지? 이는 곧 제품의 불확실성을 의미하며, 설계 단계에서 예측하지 못한 잠재적인 결함은 막대한 리콜 비용으로 돌아온다. 2020년 이후 현재까지 평균 자동차 리콜 비용은 대당 500~2000 달러 정도 든다고 한다. 2025년 F사는 1.5L 연료 분사기 균열로 70만대에 대해 대당 800달러 규모로 총 5억 7000만 달러(한화 약 7600억원)의 리콜을 진행했다. 2023년 한 해 동안 미국 3대 자동차 기업이 리콜 보증 비용으로 지출한 금액은 총 100억 달러이다. 리콜은 이제 일회성 이벤트가 아니라 기업의 재무 건전성과 브랜드 가치를 지속적으로 위협하는 상시적인 리스크로 대두되었다.   측정해야 관리하고, 관리해야 개선한다 지각하는 이유? – 나는 행운의 사나이   그림 2. 지각하는 이유(제미나이로 생성한 이미지)   즐겨 듣는 경제 라디오 프로그램의 한 진행자는 뛰어난 통찰력과 비유의 고수로 어려운 경제 이슈를 쉽게 설명하는 데 일가견이 있었다. 하지만 이분에게도 단점이란 것이 있으니 바로 지각이었다. 생방송으로 진행되는 라디오 방송에서 숨을 헐떡이며 오프닝 멘트를 읽거나, 다른 대체 진행자가 긴장하며 오프닝 멘트를 읽는 등 담당 피디나 작가가 곤란에 처하는 일이 가끔 발생했다. 본인에게 들은 지각하는 이유는 시간을 굉장히 효율적으로 사용해서 1분 1초를 허투루 쓰지 않아, 출근 시간에 발생할 수 있는 모든 상황을 최단 시간에 맞춰두고 계산을 한다는 것이다. 그러다 보니 간혹 중간에 발생할 수 있는 예외 상황이 그를 지각으로 이끄는 것이다. 이러한 예외 상황을 공학적인 용어로는 불확실성(uncertainty)이라고 한다. 온도나 습도와 같은 환경 요인, 고무와 같이 온도나 시간에 영향을 받는 재료 물성 값, 제작 공법에 따라 비틀림, 굽힘, 수축, 팽창 현상으로 발생한 제작 공차 등은 설계자가 도저히 미리 예상할 수 없는 불확실성이다.   불확실성을 고려한 설계 1 – FOS   그림 3. 불확실성을 고려한 설계 – FOS(제미나이로 생성한 이미지)   FOS(Factor of Safety : 안전계수)는 구조물이 최대 하중을 견딜 수 있는 기준으로, 경험에 기반해 강성을 필요 이상으로 높이는 방식이다. 안전을 중시하는 선박, 발전, 토목 구조 등에서는 이러한 안전계수의 개념을 많이 활용하고 있다. 안전계수가 중요한 지표이며 앞으로도 그러한 역할을 해낼 테지만, 그저 ‘경험에 따라 이 정도 했을 때 괜찮았어’가 지금까지 이어져오고 있는 것이다. 당연한 얘기지만, 안전계수가 올라갈수록 비용은 증가하여 제품의 가격 경쟁력은 떨어진다. 안전계수가 유용한 기법이긴 하나 데이터로 좀 더 정교하게 필요한 만큼만 안전한 설계를 찾기 위한 다른 대안은 없을까?   불확실성을 고려한 설계 2 – 다구치 강건설계   그림 4. 불확실성을 고려한 설계 – 다구치 강건설계   6시그마 디자인(DFSS : Design for Six Sigma)이 유행이던 시절이 있었다. 1920년대 이후 전파된 다구치 강건설계는 품질 향상을 위해 S/N 비(Signal to Noise Ratio)를 활용하여 노이즈(불확실성)에 둔감한 설계를 탐색하는 기법으로 다구치 박사가 개발하였다. 목적함수의 강건성 확보에는 유용하나, 현재의 설계가 얼마나 강건한지 객관적인 지표로 정량화하여 제시하진 않는다. 다구치 강건설계를 통해 나온 설루션이 6시그마(100만 개 중 3~4개의 불량)를 만족하는지 확신할 수 있을까?   불확실성을 고려한 설계 3 – 신뢰성 기반 최적설계 신뢰성 기반 최적설계(RBDO : Reliability-Based Design Optimization)는 최적설계와 신뢰성 해석이 결합된 형태이다. 신뢰성 해석(reliability analysis)은 시스템 입력(노이즈 인자)의 불확실성으로 인해 출력의 불확실성, 특히 신뢰성을 예측하는 기법이다. 신뢰성이란 성능지수가 요구조건을 만족할 확률을 의미하며, 반대 개념은 불량률이다.   그림 5. DO와 RBDO   불확실성을 고려하지 않는 전통적인 최적설계를 RBDO와 구분하기 위해 결정론적 최적설계(DO : Deterministic Optimization)이라고 부른다. <그림 5>는 개념적으로 DO와 RBDO의 차이를 보여준다. 방 구석에 구슬을 굴리면 구슬이 벽에 붙은 상태로 멈추는데, 구슬의 중심이 설계변수 값이고 구슬이 접한 벽을 구속조건 경계라고 볼 수 있다. DO는 구슬이 거의 점과 같아 구슬의 중심이 벽에 거의 붙은 상태이나, RBDO는 구슬의 크기가 커서 구슬의 중심이 벽과는 여유를 두고 떨어져 있게 된다. 벽에 닿는 것이 위험하다면 DO보다 RBDO가 더 안전한 상태가 되는 것이다. RBDO는 구슬의 크기를 감이나 경험이 아닌 데이터로 결정하자는 개념이다.   데이터로 불확실성을 극복하자 예측 모델 기반의 RBDO 프레임워크, AIRBOOM RBDO는 무엇이고 왜 필요할까? RBDO는 목적함수를 좀 양보하더라도 안전한 설루션을 탐색하는 것이 목표이다. 신뢰성이라는 개념을 최적설계에 접목하여 안전한 설계를 정량적으로 확보할 수 있는 길을 열었다. 하지만 현업에 적용하기 위해서 두 가지 큰 걸림돌이 있는데, 하나는 시스템의 불확실성을 정의할 만큼 충분한 데이터가 부족하다는 것이고, 또 하나는 RBDO 수행에 필요한 시뮬레이션 데이터가 너무 많이 필요하다는 것이다. 앞서 언급한 바와 같이 AX(인공지능 전환) 시대로 접어들면서 소프트웨어와 하드웨어 기술의 성장으로 시뮬레이션은 가속화되고 있고, 데이터의 가치가 올라감에 따라 불확실성을 정의할만한 데이터도 늘어나면서 서서히 RBDO의 시대가 도래하고 있다.   그림 6. AIRBOOM의 개념도(제미나이로 생성한 이미지)   실용적인 RBDO 프로세스를 좀 더 쉽게 사용할 수 있는 AIRBOOM (AI-powered Reliability-Based Optimization Operating Manager) 모듈을 소개한다. AIRBOOM은 피도텍에서 개발한 RBDO 대중화를 위한 모듈로, 다음과 같은 네 가지 특징을 갖는다. 자율 학습된 예측 모델 기반의 RBDO 프로세스 AIRBOOM에서는 최소한의 데이터로 정교한 메타모델을 구축하는 가성비 높은 방식을 찾는 피도텍의 자율 메타모델링(Autonomous Metamodeling) 모듈을 활용한다. 이 모듈은 조금씩 데이터를 추가하면서 메타모델을 학습하기 때문에, 성능지수의 비선형성을 표현할 만큼의 데이터만을 필요로 한다. 또한 피도텍의 예측 모델링 AI인 BruceMentor의 도움을 받아, 확보된 데이터에 가장 적합한 메타모델의 기법을 채택한다. 이러한 기법으로 예측 모델은 자율적인 학습으로 정교하게 진화한다.   신뢰성 해석 정보를 활용한 멀티 스테이지 최적화 RBDO 설루션을 탐색할 때 빈번하게 발생하는 문제는, 구속조건의 만족 범위가 너무 좁아 설루션이 목표 신뢰성을 만족하지 못하는 경우이다. 마치 코끼리를 냉장고에 넣는 것과 같다. AIRBOOM에서는 목표 신뢰성을 만족할 수 없는 상태라면 차선책을 제시한다. AIRBOOM에서는 RBDO 과정을 내부적으로 몇 개의 스테이지(stage)로 나누어 처리하는데, 각 스테이지에서 신뢰성 해석 결과의 이력에 따라 최적설계 문제를 조정하면서 최선의 설루션을 탐색한다.   멀티 피델리티 개념의 효율 개선 엔지니어는 즉각적인 반응을 원한다. 아무리 메타모델을 사용하더라도 설계변수나 성능지수의 개수가 많아지면 계산 시간은 기하급수적으로 커지기 때문에, 근본적으로 RBDO에서 필요로 하는 전체 데이터 개수를 줄여야 한다. AIRBOOM은 설루션과는 다소 거리가 있으나 설루션에 도달했을 경우를 파악하여, 효율성과 정확성의 관점에서 적절한 알고리즘을 멀티 피델리티(multifidelity) 개념처럼 채택할 수 있다.   인사이트 제공 엔지니어는 보수적이라서 달랑 설루션만 제공해 주는 툴은 신뢰하지 않는데, 그 이유는 크게 두 가지가 있다. 첫째, 제공된 설루션의 근거를 신뢰한다. 엔지니어들이 생성형 AI가 제공하는 근거 없는 수치는 환각(hallucination) 때문에 믿지 않는 것과 같은 이치다. 둘째, 하나의 설루션이 아닌 선택 가능한 다양한 후보군을 함께 원한다. 설루션을 기본으로 다양한 변종(variation)을 만들 수 있는 힌트를 주어야 한다. AIRBOOM은 데이터 스토리텔링(data storytelling) 방식의 보고서를 제공한다. 데이터 스토리텔링이란 데이터로 상대방을 설득하기 위해 고안된 의사 전달 수단으로, 데이터의 가치를 극대화하기 위해 메시지가 포함된 시각화(visuals) 정보와 이를 논리적으로 설명하는 내러티브(narratives)의 조합으로 구성된다. 그리고 인사이트를 담은 보고서(RBDO 결과의 직관적인 요약, 설루션의 도출 근거, 더 안전한 설계를 위한 정보 등)를 제공할 수 있다.   RBOD 프로세스 사례 자동차 현가 장치 사례로 AIRBOOM을 활용한 RBDO 프로세스를 설명한다. 타이어나 부시(bush)같은 고무 재료의 산포로 핸들링 관련 성능지수가 갖는 산포를 예측하고, 성능지수의 신뢰성을 높일 수 있도록 부시 강성을 최적화는 문제이다.(‘재료 물성의 불확실성을 고려한 현가장치 시스템의 신뢰성 기반 최적설계(한국자동차공학회 2025 추계 학술대회)’ 참고) 목적함수는 핸들링 특성 중 Yaw Rate Overshoot를 최소화하는 것이고, 구속조건은 핸들링 특성에 해당되는 성능지수 7개를 선정하였다. 설계변수는 18개 부시 강성이고, 랜덤 파라미터는 설계변수인 부시 강성 전체와 타이어 파라미터 4개 파라미터를 선정하였다.   그림 7. 초기 설계에서의 RA 결과 요약 보고서   <그림 7>은 RBDO를 수행하기 전의 RA 결과 요약을 보여 준다. ‘산포’ 열에서 성능지수의 산포와 확률 정보를 보여주고, 차별화된 요소로 ‘Key 파라미터’ 열에서 성능지수 산포의 주요 원인이 어떤 랜덤 파라미터인지 파악할 수 있다. 첫 번째 행의 FRT_LateralForceSteer의 산포에는 FRT_Abush_Y가 가장 중요한 역할을 담당한 것으로 분석되었다. 마지막 열은 현재 설계의 신뢰성 결과를 보여주며, RBDO 수행 전 FRT_LateralForceSteer의 신뢰성은 요구 조건(0.3)보다 작을 확률이 80.0%에 불과했다.   그림 8. RBDO 결과 요약   <그림 8>은 RBDO 결과를 보여준다. 목적함수의 경우 INIT(초기값) 대비해서 DO(불확실성을 고려하지 않은 최적설계)가 67%로 가장 많이 개선되었고, RBDO는 구속조건의 요구 조건 만족 확률을 높이기 위해 26% 개선되는데 그쳤다. 파이 차트에서는 구속조건의 개선 여부를 확인할 수 있고, 불만족한 구속조건과 목적함수 간에 상충 관계가 존재할 수 있음이 예상된다. 설계변수의 경우, 대부분의 설계변수는 DO와 RBDO에서 유사하나 일부 설계변수(LCA outer X, Toe link X)가 DO에서는 설계변수의 하한값 경계로 변경된 반면 RBDO에서는 INIT에서 별다른 변화를 보이지 않았다.   그림 9. 신뢰성 개선 이유   <그림 9>는 6번 구속조건의 신뢰성 개선 이유를 설명한다. 신뢰성이 67%에서 91%로 개선된 이유는 산포의 평균이 약 0.057(평균값이 0.678 > 0.621로 감소) 이동하였기 때문이고, 가장 기여한 설계변수는 RR_Trailing_arm_Y이다. 이 사례로 RBDO 인사이트를 좀더 쉽게 이해할 수 있다. 성능지수 신뢰성을 개선하는 부시 강성의 변경 방향을 알 수 있었고, 불확실성 고려 여부에 따른 최적해 차이를 파악할 수 있었다. RBDO에서 목표 신뢰성을 만족시키기 위해 어떤 설계변수가 기여하였는지 및 추가 개선 가이드와 그에 따른 부작용을 예측할 수 있었다. RBDO는 단순히 ‘최적’의 설계를 찾는 것을 넘어, 불확실한 현실에서도 ‘무결점’에 가까운 안전하고 신뢰할 수 있는 설계를 데이터 기반으로 가능하게 하는 미래 설계의 핵심 기술이다.   ■ 이 글은 2025년 11월 7일 진행된 ‘CAE 컨퍼런스 2025’에서 발표된 내용을 정리한 것이다.   ■ 최병열 피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

구글코리아가 2025년 한 해 동안 전년 대비 검색량이 크게 증가한 키워드를 분석한 ‘2025년 올해의 검색어(Year in Search)’를 발표했다. 이번 분석은 절대 검색량이 아닌 전년 대비 증가 폭을 기준으로 집계돼, 2025년 한국 사회에서 어떤 이슈와 관심사가 빠르게 부상했는지를 보여준다.     2025년은 ‘탐색의 해’ 2025년 한국 이용자들의 검색 패턴은 실용적 정보 탐색과 사회 변화에 대한 이해 욕구가 두드러진 한 해로 요약된다. 정치·경제·사회 전반에 걸친 이슈가 이어지면서, 일상에 직접적인 영향을 미치는 정보를 적극적으로 찾아보는 경향이 뚜렷했다. 생활·경제 정책 관심 증가 ‘상생페이백’, ‘민생회복 소비쿠폰’ 등 정부 지원 정책 관련 검색이 상위권을 차지하며, 변화하는 경제 환경 속에서 실질적인 도움을 얻기 위한 정보 탐색이 활발했다. 정치·사회 이슈의 정확한 이해 추구 ‘2025년 대한민국 대통령 선거’, ‘사전투표’와 함께 ‘파기환송’, ‘파면’ 등 법률 용어 검색이 증가하며, 복잡한 사회 현상을 정확히 이해하려는 움직임이 강화됐다. 국내외 주요 사건에 대한 동시적 관심 ‘찰리 커크 피살 사건’, ‘2025년 경주 APEC 정상회의’ 등 글로벌 이슈도 상위권에 오르며, 국내 이용자들이 국제 정세까지 함께 탐색하는 경향이 확인됐다. 디지털 보안·자산 관리의 일상화 ‘유심 교체 방법’, ‘KT 소액 결제 차단 방법’ 등은 디지털 환경 속에서 개인이 스스로 위험을 관리하려는 인식이 확산되고 있음을 보여준다. K-콘텐츠의 지속적인 강세 2025년에도 K-콘텐츠는 영화, 드라마, 음악, 밈, 챌린지 전반에서 강력한 존재감을 유지했다. 영화·드라마의 폭넓은 흥행 영화 부문에서는 ‘케이팝 데몬 헌터스’를 비롯해 봉준호 감독의 ‘미키 17’, 박찬욱 감독의 ‘어쩔수가없다’ 등이 주목받았다. 드라마·시리즈 부문에서는 ‘폭싹 속았수다’, ‘환승연애4’, ‘모태 솔로지만 연애는 하고 싶어’ 등 공감형·실험적 콘텐츠가 인기를 끌었다. 음악·안무·챌린지로 확장된 K-팝 소비 ‘Golden’, ‘Soda Pop’, ‘APT.’ 등 히트곡은 음원 감상을 넘어 안무 영상, 챌린지 참여로 확산되며 글로벌 팬덤 중심의 소비 패턴을 강화했다. 밈과 숏폼 문화의 일상화 ‘칠 가이’, ‘이탈리안 브레인롯’ 등 밈과 각종 챌린지는 가볍고 빠르게 소비되는 디지털 놀이 문화로 자리 잡았다. ‘나에게 맞는 선택’을 찾는 생활 밀착형 검색 2025년 검색에서는 개인의 취향과 생활 방식에 맞춘 선택이 중요한 키워드로 떠올랐다. 바이럴 간식·제품의 인기: 크보빵, 삼양1963(우지라면), 두바이 초콜릿 등 화제성과 희소성이 결합된 제품이 높은 관심을 받았다. 홈쿡·홈베이킹 지속 인기: 쫀득쿠키, 소금빵, 연어 깍두기, 라죽 등 간단하면서도 트렌디한 레시피 검색이 이어졌다. 가까운 해외 여행 선호: 상하이, 호치민, 나고야, 마쓰야마 등 이동 부담이 적은 해외 여행지가 상위권에 올랐다. 패션은 ‘개성 중심’으로: 특정 세대보다는 개인의 콘셉트에 맞춘  드뮤어(demure)룩에서 모던룩, 보헤미안룩에 이르기까지, 세대를 대변하기 보다는 자신이 추구하는 컨셉에 맞춰 다양한 스타일을 시도하려는 관심이 높아졌다.  AI, 일상 속 필수 도구로 정착 AI 관련 검색은 2025년 기술 트렌드를 가장 선명하게 보여준다. ‘챗GPT’, ‘제미나이’, ‘퍼플렉시티’ 등 대화형 AI 도구들이 상위권에 오르며, AI가 정보 탐색을 넘어 창작과 문제 해결의 파트너로 자리 잡았음을 보여준다. 또 실험적 고성능 모델인 ‘나노바나나’와 개발자 도구인 ‘구글 AI 스튜디오’ 검색도 늘어 이에 대한 세간의 높은 관심을 대변했다.   국내뿐 아니라 글로벌 ‘올해의 검색어’에서도 확인된 K-콘텐츠와 검색 트렌드 올해 공개된 글로벌 ‘올해의 검색어(Year in Search)’에서도 K-콘텐츠와 한국 관련 키워드들은 강세를 보였다. 미국 ‘올해의 검색어’에서는 ‘케이팝 데몬 헌터스’가 검색 부문 2위, 영화 부문 1위를 차지했고, ‘소다 팝(Soda Pop)’과 ‘골든(Golden)’은 노래 및 ‘허밍 검색(Hum to Search)’ 카테고리 탑10 리스트에 오르며 음악·영상·검색을 넘나드는 인기를 입증했다. 또한 전세계를 강타한 드라마 프로그램 ‘오징어 게임’ 시리즈 역시 전 세계 여러 국가의 TV·시리즈 부문 상위권에 이름을 올렸으며, 캐나다, 프랑스, 말레이시아, 필리핀 등에서도 K-콘텐츠 관련 키워드가 상위 순위에 반복적으로 등장했다. 이는 한국의 ‘2025년 올해의 검색어’에서 보여진 바와 같이, K-콘텐츠가 국내를 넘어 북미 등 전 세계에서 꾸준히 사랑받는 문화의 한 축으로 자리잡았음을 보여준다. 특히 구글의 AI 모드(AI Mode) 도입 이후, 자연어 기반 질문과 탐색형 질문이 크게 증가하며 검색 방식 자체가 빠르게 진화하고 있는 점도 주목된다. 전문가 평가 전문가들은 2025년 검색어를 두고 “불확실한 환경 속에서 현실을 이해하고 적응하려는 탐색과, 일상 속 즐거움을 찾으려는 욕구가 동시에 나타난 결과”라고 평가했다. 정치·경제적 불안 속에서도 K-콘텐츠와 밈, 챌린지가 강세를 보인 것은 한국 사회 특유의 ‘현실 대응과 즐거움의 균형’을 보여주는 지표라는 분석이다. 종합 평가 2025년 ‘올해의 검색어’는 한국 이용자들의 관심이 실용적 정보, 문화적 즐거움, AI 기술을 중심으로 재편되고 있음을 보여준다. 검색은 이제 단순한 정보 탐색을 넘어, 개인의 선택과 경험, 그리고 사회·문화·기술의 흐름을 반영하는 중요한 지표로 자리매김하고 있다. ------------------------------------------------------------ 2025년 국내 급증 검색어 순위 (전체 17개 부문 요약)   ■ 뉴스 2025년 대한민국 대통령 선거 ▲ 상생페이백 ▲ 민생회복 소비쿠폰 ▲ 산불 ▲ 찰리 커크 피살 사건 ▲ 캄보디아 납치 ▲ 노란봉투법 ▲ 사전투표 ▲ 2025년 경주 APEC 정상회의 ▲ 유심보호서비스 ■ 인물 이재명 ▲ 김문수 ▲ 이준석 ▲ 한덕수 ▲ 김민석 ▲ 젠슨 황 ▲ 강선우 ▲ 권영국 ▲ 백종원 ▲ 홍민택 ■ 뜻 검색 파기환송 ▲ 파면 ▲ 각하 ▲ 기각 ▲ Gnarly ▲ 느좋 ▲ 에겐남 ▲ 아자스 ▲ 선종 ▲ 테토남   ■ 방법 민생회복 소비쿠폰 신청 방법 ▲ 상생페이백 사용 방법 ▲ 사전투표 방법 ▲ 챗GPT 지브리풍 이미지 생성 방법 ▲ 차상위계층 확인 방법 ▲ 유심 교체 방법 ▲ 소상공인 부담 경감 크레딧 사용 방법 ▲ 출구조사 방법 ▲ KT 소액 결제 차단 방법 ▲ 기후 변화 대응 방법 ■ 영화 케이팝 데몬 헌터스 ▲ 미키 17 ▲ 극장판 체인소 맨: 레제편 ▲ 좀비딸 ▲ 히든페이스 ▲ 노이즈 ▲ 극장판 귀멸의 칼날: 무한성편 ▲ 어쩔수가없다 ▲ F1 더 무비 ▲ 서브스턴스 ■ 드라마·시리즈 폭싹 속았수다 ▲ 오징어 게임(시즌 2) ▲ 오징어 게임(시즌 3) ▲ 중증외상센터 ▲ 폭군의 셰프 ▲ 환승연애4 ▲ 신병(시즌 3) ▲ 다 이루어질지니 ▲ 모태 솔로지만 연애는 하고 싶어 ▲ 데블스 플랜: 데스룸 ■ 스포츠 매치 토트넘 vs ▲ 로스앤젤레스 FC vs ▲ 대한민국 축구 국가대표팀 vs ▲ 로스앤젤레스 다저스 vs ▲ 한화 이글스 vs ▲ 샌프란시스코 자이언츠 vs ▲ 미드 시즌 인비테이셔널 ▲ FIFA 클럽 월드컵 ▲ 파리 생제르맹 FC vs ▲ 일본 축구 국가대표팀 vs 브라질 축구 국가대표팀 ■ 게임 사과게임(フルーツボックス) ▲ 마비노기 모바일 ▲ 아이온2 ▲ 카오스 제로 나이트메어 ▲ 패스 오브 엑자일 2 ▲ 듀엣 나이트 어비스 ▲ 스텔라 소라 ▲ 이스케이프 프롬 덕코프 ▲ 아크 레이더스 ▲ 세븐나이츠 리버스 ■ AI Tools 챗GPT ▲ 제미나이 ▲ 제타 ▲ 퍼플렉시티 ▲ 딥시크 ▲ 그록 ▲ 나노바나나 ▲ 구글 AI 스튜디오 ▲ 크랙 ▲ LM아레나 ■ 레시피 LA 갈비 ▲ 쫀득쿠키 ▲ 소금빵 ▲ 연어 깍두기 ▲ 오코노미야키 ▲ 휘낭시에 ▲ 짜장면 ▲ 육회 ▲ 규동 ▲ 라죽 ■ 여행지 상하이 ▲ 호치민 ▲ 나고야 ▲ 마쓰야마 ▲ 시드니 ▲ 두바이 ▲ 미야코지마 ▲ 로스앤젤레스 ▲ 하와이 ▲ 푸켓 ■ 패션 영포티룩 ▲ 페미닌룩 ▲ 드뮤어룩 ▲ 놈코어룩 ▲ 클리비지룩 ▲ 커플 시밀러룩 ▲ 러시아 일진룩 ▲ 동탄 미시룩 ▲ 모던룩 ▲ 보헤미안룩 ■ K-POP 노래 Golden(헌트릭스) ▲ Soda Pop(사자보이즈) ▲ 너에게 닿기를(10CM) ▲ Your Idol(사자보이즈) ▲ APT.(로제, 브루노 마스) ▲ 시작의 아이(마크툽) ▲ 돌림판(머쉬베놈) ▲ FAMOUS(올데이 프로젝트) ▲ 나는 반딧불(황가람) ▲ 오늘만 I LOVE YOU(보이넥스트도어) ■ K-POP 댄스 Soda Pop(사자보이즈) ▲ Golden(헌트릭스) ▲ like JENNY(제니) ▲ REBEL HEART(아이브) ▲ Rich Man(에스파) ▲ BEEP(이즈나) ▲ Whiplash(에스파) ▲ Your Idol(사자보이즈) ▲ 첫 만남은 계획대로 되지 않아(투어스) ▲ BANG BANG BANG(빅뱅) ■ 바이럴 간식 크보빵(KBO빵) ▲ 삼양1963(우지라면) ▲ 메롱바 ▲ 칸쵸 ‘내 이름을 찾아라’ ▲ 수건 케이크 ▲ 두바이 초콜릿 ▲ 초코송이 제주말차케이크맛 ▲ 대롱대롱 ▲ 카이막 ▲ 공차 아이스크림 ■ 밈 칠 가이 ▲ 기가 차드 ▲ 골반이 안 멈추는데 어떡해 ▲ 이건 첫번째 레슨 ▲ 햄부기 ▲ 이탈리안 브레인롯 ▲ 67 ▲ 누가 범인일까 ▲ 서열정리 ▲ 내가 그걸 모를까 ■ 챌린지 아이스크림 챌린지 ▲ 터미널 챌린지 ▲ 이안 챌린지 ▲ 이라이라 챌린지 ▲ 영어 발음 챌린지 ▲ Soda Pop 챌린지 ▲ Wait 챌린지 ▲ 고양이 그림자 챌린지 ▲ 바라밤 챌린지 ▲ 도레미 챌린지  

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.

HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)는 소형 폼팩터로 설계된 미니 워크스테이션이다. 테스트에 사용된 장비는 AMD 라이젠(Ryzen) AI Max+ PRO 395 프로세서(16 코어, 32 스레드, 최대 5.1GHz) 와AMD 라데온(Radeon) 8060S 내장 그래픽, 64GB LPDDR5x 메모리, NVMe SSD 2TB 구성을 갖추고 있다. 썬더볼트 4, 미니 디스플레이포트 2.1, 10GbE LAN, USB-A(10Gbps), USB-C(40Gbps), 와이파이 7을 지원하며, 내장형 300W 전원 공급장치가 포함되어 있어 별도의 어댑터 없이 바로 사용할 수 있다. 최대 128GB 메모리 확장, 8TB 듀얼 NVMe 스토리지, RAID 구성, 그리고 ISV 인증과 MIL-STD 810H 내구성 기준을 충족해 전문 워크스테이션으로서의 안정성을 확보했다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 제품 사진   직접 마주한 첫인상은 단순히 ‘작다’는 한 마디로 표현하기 어려웠다. 박스를 열자마자 느껴진 크기는 갤럭시 폴드 스마트폰과 비슷했고, 책상 위 공간도 거의 차지하지 않았다. 전원선을 연결하자마자 바로 부팅되며, 데스크톱이라기보다 정교하게 만들어진 소형 기기 하나를 설치한 느낌에 가까웠다. 손바닥만한 본체가 조용히 구동되는 모습을 보며, ‘이 작은 장비가 과연 얼마나 버텨줄까’ 하는 기대감이 자연스럽게 따라왔다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 데스크톱 위에 갤럭시 폴드 6를 올려놓은 놓은 모습   광고에서 흔히 볼 수 있는 AEC 소프트웨어 시연 화면은 대개 단순한 차량 모델이나 소규모 건축물이다. 시연 화면은 화려하고 매끄럽지만, 실제 토목 BIM 엔지니어가 다루는 데이터는 다르다. 도로, 철도, 교량, 항만과 같은 메가 규모의 모델이 대상이며, 수십만에서 수억 개 단위의 객체가 얽혀 있는 데이터가 일상적으로 다뤄진다. 필자가 주목한 것은 바로 이 점이었다. “작은 본체가 과연, 이러한 초대형 데이터를 견딜 수 있는가?” 현장이나 합사 파견 시 주로 노트북을 사용하지만, 무거운 모델을 검토하고 복잡한 시뮬레이션을 돌리면 한계를 드러내기 마련이다. 따라서 이번 테스트에서는 소형 데스크톱인 HP Z2 미니 G1a를 파견 장비로 실제 활용할 수 있는지 여부를 검증하고자 했다. 단순히 문서 작업이나 뷰어 확인에 그치지 않고, BIM 모델링, 시뮬레이션, 데이터 가공, 시연 등 실무 프로젝트와 동일한 조건을 적용해 성능을 확인했다. 이번 리뷰에서는 장비가 어느 정도까지 버텨주는지, 그리고 어떤 한계를 드러내는지를 프로젝트별로 기록했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a 테스트 프로젝트 요약   테스트 1 - 베트남 Starlake Tay Ho Tay(나비스웍스)    ▲ 나비스웍스 단지 전체 모델 검토 기능 테스트   이번 테스트는 단지·도로·관로 등 복합 시설물 모델을 대상으로 나비스웍스(Navisworks)의 정적 모델 취합 및 검토 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 테스트 환경에서는 마이크로스테이션(MicroStation)으로 제작된 여러 개의 3D 모델 파일을 나비스웍스로 동시에 불러와, 하나의 장면 안에서 구조 정합성과 좌표 일치 여부를 확인했다.  HP Z2 미니 G1a에서의 구동 결과는 기대 이상으로 안정적이었다. 복수의 모델을 동시에 불러와도 시스템이 멈추거나 끊기는 현상은 없었으며, 로딩 이후에도 화면 회전과 확대·축소 시 반응 속도가 일정하게 유지되었다. 각 객체의 형상 확인, 단면 전환, 재질 적용, 뷰 이동 등 일반적인 모델 취합 및 검토 작업이 모두 원활하게 수행되었다. 특히 여러 모델이 중첩된 복잡한 단지 구조에서도 그래픽 품질 저하나 노이즈 현상이 발생하지 않았다. 뷰 전환 시에도 지연 없이 매끄럽게 이어져, 실시간 회의나 발주처 브리핑 환경에서도 무리 없이 사용할 수 있었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 나비스웍스의 대규모 모델 취합 및 형상 검토 기능을 안정적으로 처리할 수 있는 수준의 성능을 보여주었다.   테스트 2 - 이라크 Khor Al Zubair 침매터널(레빗)   ▲ 레빗 철근 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 해저 밑바닥면에 구조물을 설치하는 침매터널(Immersed Tunnel) 구조물을 대상으로 수행되었다. 침매터널은 일반적인 굴착식 터널과 달리, 해저에 미리 제작된 콘크리트 세그먼트를 정밀하게 가라앉혀 연결하는 방식이다. 따라서 설계·시공 단계에서 철근 배치의 정확도와 세그먼트 간 접합부(Key Segment) 형상 정합성이 핵심 검토 항목이 된다. 테스트는 레빗(Revit) 환경에서 철근 모델링 파일을 직접 열어 모델 검토 및 수정 기능을 확인하는 시나리오로 진행되었다. PC 세그먼트 한 구간을 선택해 내부 철근 배근을 확인하고, 일부 보조철근의 위치를 수정하여 간섭 반응과 반응 속도를 측정했다.  HP Z2 미니 G1a에서 모델을 로드하는 데에는 약 30분이 소요되었다. 모델 크기와 철근 데이터의 밀도를 고려하면 이는 현실적인 수준이다. 모델이 완전히 열리고 나서는 클릭 한 번에 약 10초 정도의 지연이 있었으나, 시스템이 멈추거나 종료되는 일은 없었다. 철근 객체의 선택, 이동, 피복값 수정 등의 기본 편집 과정이 모두 수행 가능했으며, 시스템 안정성 면에서는 충분히 실무 검토용으로 사용할 수 있는 수준이었다. 철근 모델링은 단순히 주근만이 아니라 보조철근, 전기·기계 매립부, 세그먼트 간 피복 간격까지 반영해야 하므로 수정 과정이 빈번하다. 이번 테스트에서 HP Z2 미니 G1a는 이 복잡한 구조를 다루는 동안 메모리 한계나 그래픽 깨짐 없이 끝까지 버텼다. 작업 속도가 빠르다고 표현하기는 어렵지만, 소형 워크스테이션으로서 대형 레빗 철근 모델을 안정적으로 열고 편집할 수 있다는 점은 인상적이었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 Revit의 철근 모델 검토 및 수정 작업에서 실무 활용이 가능한 수준의 안정성을 보여주었다.   테스트 3 - 동부재정 4공구(블렌더)   ▲ 블렌더 락볼트 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 동부간선지하도로 구간의 락볼트(rock bolt) 모델 검토 및 수정 기능을 확인하기 위해 진행됐다. 이 구간은 GTXA, GTX-C, 성남–강남, 삼성–동탄, 위례–신사 등 여러 도시철도 및 도로 프로젝트가 인접해 있어, 공사 간섭이 빈번하게 발생하는 구간이다. 실제로 락볼트가 인접 공구의 구조물과 충돌하는 사례가 확인되어, 문제 구간을 단면화하고 일부 모델을 직접 수정해야 했다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 블렌더(Blender) 환경에서 수행하였다. 레빗과 다이나모(Dynamo)로 생성된 락볼트 모델은 스크립트 기반으로 제작되어, 개별 객체만 직접 수정하면 기존 자동화 코드가 깨질 위험이 있었다. 이 때문에 버텍스(정점) 편집이 자유로운 블렌더를 이용해, 시각적으로 간섭 부위를 잘라내고 재형성하는 방식으로 접근하였다. 테스트 시 약 6만 개의 락볼트 모델을 포함한 전체 파일을 불러오는 데 약 30분이 소요되었다. 로딩 과정은 길었지만, 모델이 완전히 열린 이후에는 뷰 회전·확대·축소가 안정적으로 유지되었으며, 버텍스 단위 편집에서도 시스템이 멈추거나 지연되는 현상은 발생하지 않았다. 단일 객체 수정, 형상 재조정, 도면화를 위한 분할 단면 추출 과정이 모두 정상적으로 수행되었고, GPU 가속을 사용하는 뷰포트에서 화면 품질 저하도 없었다. 레빗·나비스웍스가 구조 중심의 정적 검토 도구라면, 블렌더는 자유도 높은 3D 편집기다. HP Z2 미니 G1a는 이 편집 자유도를 실제 토목 모델링 작업에서도 유지할 만큼의 그래픽·CPU 성능을 보여주었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대규모 락볼트 모델의 검토·수정 업무에서도 안정적인 작업 환경을 제공하는 수준의 성능을 보였다. 다중 객체를 로딩한 뒤에도 프레임 저하가 크지 않았으며, 블렌더의 버텍스 편집 기능을 활용한 국부 수정 테스트에서 실무 투입이 가능한 반응성과 내구성을 확인할 수 있었다.   테스트 4 - GTX-B 민간투자사업(인프라웍스)   ▲ 인프라웍스 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 테스트   이번 테스트는 GTX-B 민자사업 구간(총 연장 약 80 km)을 대상으로 진행되었다. 테스트 목적은 대용량 지형 데이터와 위성 사진을 통합한 후, 인프라웍스(InfraWorks)의 모델 임포트 및 뷰어 성능을 검증하는 것이다. 이 프로젝트는 국토지리정보원으로부터 제공받은 현황 도면과 위성사진 데이터의 총 용량이 약 100GB에 달했다. 이전까지 수행한 대부분의 철도·터널 BIM 업무보다 데이터 규모가 훨씬 컸으며, 필자가 처음으로 ‘기존 BIM 워크플로로는 처리 효율이 한계에 달한다’는 사실을 체감한 사례였다. 이후 유사 규모의 프로젝트에서는 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형 데이터를 기반으로 단순화한 방식이 더 효율적이라는 판단을 내리는 계기가 되었다. 테스트는 시빌 3D(Civil 3D)와 래스터 디자인(Raster Design)에서 좌표계 및 기준점을 세팅한 데이터를 인프라웍스에 불러와 확인하는 방식으로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서 모델 로드를 시작하자, 인프라웍스의 타일 로딩 방식이 구간별로 작동하여 데이터가 점진적으로 표시되었다. 전체 80 km 구간이 완전히 로딩되기까지 약 5분이 소요되었으며, 이후 뷰 이동이나 확대·축소, 태그 생성, 노선 추가 등의 작업은 끊김 없이 매끄럽게 동작했다. 특히 고해상도 위성 사진을 겹쳐 놓은 상태에서도 프레임 저하가 거의 없었고, 장시간 뷰 이동을 반복해도 과열이나 랙 현상이 나타나지 않았다. 이전 세대 노트북에서 동일 데이터를 열 때 수시로 멈춤이 발생했던 점을 고려하면, 소형 데스크톱 장비로 이 정도의 안정성을 확보한 것은 인상적이다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 인프라웍스에서의 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 검증을 충분히 통과했다. 100GB급 지형 데이터를 실시간으로 불러오고 탐색하는 환경에서도 안정적으로 동작했으며, 국토·철도·터널 분야의 대용량 시각화 검토용 장비로 활용하기에 적합한 수준임이 확인되었다.   테스트 5 – 경산지식산업센터(다이나모)   ▲ 다이나모 기반 관로 자동 모델링 스크립트 실행 테스트   이번 테스트는 경산지식산업센터 단지 프로젝트의 관로 자동 모델링 프로세스를 검증하기 위해 수행되었다. 단지형 프로젝트의 경우, 우수·오수·상수 등 각 관로의 담당사가 서로 달라 조율 과정에서 도면 교환만으로 수많은 시간이 소요된다. 이를 3D 모델로 통합하면 공정 간섭 검토와 협의가 신속하게 이루어지며, 전체 공기를 단축할 수 있다. 테스트는 기존에 구축해 둔 다이나모(Dynamo) 스크립트의 실행 성능과 안정성을 확인하는 방식으로 진행되었다. 해당 스크립트는 각 관로별 데이터베이스를 CSV 파일 형태로 불러와, 물량산출 양식에 맞는 형식으로 자동 모델링을 수행하도록 설계되어 있다. 약 600개의 관로 데이터를 처리해야 했으며, 스크립트 실행 후 전체 모델이 완성되는 데 약 2분이 소요되었다. HP Z2 미니 G1a는 스크립트 실행 중에도 메모리 과부하나 뷰 응답 지연이 거의 발생하지 않았다. CSV 로드, 파라미터 매칭, 객체 자동 생성 등 일련의 과정이 매끄럽게 진행되었으며, 모델 생성 중 다른 창으로 전환하거나 병행 작업을 수행해도 시스템 반응이 안정적으로 유지되었다. 이전 노트북 환경에서 동일 스크립트를 실행할 때 20~30분이 걸리던 것을 감안하면, 처리 속도 면에서도 체감 개선이 있었다. 다이나모는 BIM 자동화의 핵심 도구로, CPU·RAM 활용도가 높은 편이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 데이터 기반 자동 모델링 작업에서도 안정성과 연속성을 유지할 수 있는 성능을 보여주었다. 결론적으로, 이 제품은 다이나모를 활용한 중규모 자동화 모델링 업무에서도 실무 투입이 가능한 수준의 연산 성능을 제공했다. 단순한 뷰어 수준을 넘어, 스크립트 실행 및 대량 객체 생성 단계까지 안정적으로 처리할 수 있음을 확인했다.   테스트 6 - 양평–이천 1공구(시빌 3D)    ▲ 시빌 3D 코리더 기반 도로·토공 모델 수정 테스트   이번 테스트는 양평–이천 1공구 교차로 구간의 도로 및 토공 모델 수정 작업을 대상으로 진행되었다. 이 현장은 기존 도로가 운행 중인 상태에서 양측에 신설 교량과 램프가 동시에 시공되는 복합 교차로 구간으로, 작은 설계 변경이 전체 토공·선형·편경사에 즉각적인 영향을 주는 복잡한 구조를 갖는다. 테스트는 시빌 3D의 코리더(Corridor) 모델 수정 기능을 중심으로 진행되었다. 기존에 구축된 도로 모델에서 선형(Alignment)을 일부 이동시켜, 연결된 측점(Point)과 타깃(Target) 요소들이 자동으로 재계산되는 반응을 확인하였다. 이 과정은 실제 설계 변경 상황에서 빈번히 발생하는 업무이며, 연계된 여러 참조 모델들이 동시에 반응해야 정확한 결과를 얻을 수 있다.  HP Z2 미니 G1a에서의 성능은 인상적이었다. 시빌 3D는 평면선형, 종단곡선, 표준횡단면, 편경사까지 모두 반영된 도로 모델링을 처리해야 하므로, 코리더를 크게 구성할수록 연산 부담이 커진다. 필자는 평소 물량산출 단계에서 코리더를 세분화하지 않고 하나의 대형 코리더로 구성하는 방식을 선호하는데, 이번 테스트에서도 동일 조건으로 적용하였다. 결과적으로 약 5분 내에 전체 코리더가 수정 완료되었고, 램프선형 2개와 메인선형 1개가 포함된 복합 모델이 정상적으로 갱신되었다. 로딩 및 재계산 중 팬 소음은 있었지만, 화면 지연이나 모델 깨짐 현상은 나타나지 않았다. 특히 선형 변경 직후 횡단면과 편경사 데이터가 자동으로 반영되는 과정이 부드럽게 이어져, 실시간 설계 검토용으로도 충분히 사용 가능한 안정성을 보였다. 시빌 3D는 고도의 파라메트릭 모델 구조로 인해 변경 연산이 무거운 편이나, HP Z2 미니 G1a는 이러한 연속 연산 작업을 무리 없이 처리했다. 결론적으로, 이 장비는 코리더 기반 도로 모델 수정 및 토공 검토 작업에서 실무 수준의 연산 안정성과 응답 속도를 제공했다. 복잡한 연계 데이터 구조를 가진 프로젝트에서도 모델링 작업이 매끄럽게 이어졌다는 점이 특히 인상적이었다.   테스트 7 - 압해화원 2공구(나비스웍스)   ▲ 나비스웍스 공정 시뮬레이션 뷰어 테스트   이번 테스트는 도로 및 교량 시공 구간의 공정 시뮬레이션 기능을 검증하기 위해 수행되었다. BIM 분야에서 공정(4D) 시뮬레이션은 단순한 모델 시각화를 넘어, 시간 요소를 결합해 시공 순서를 가시적으로 표현하는 기술이다. 설계 중심의 4D는 ‘무엇이 지어지는가’를 보여주고, 시공 중심의 4D는 ‘어떻게 시공되는가’를 보여주며, 감리 관점에서는 ‘어떻게 하면 안전하게 시공할 수 있는가’를 검토하는 도구로 활용된다. 이번 테스트에서는 기존에 구축되어 있던 공정 연동 모델을 나비스웍스 시뮬레이트(Navisworks Simulate) 환경에서 실행시켜, 공정 시뮬레이션의 재생 속도와 뷰 전환 안정성을 확인하였다. 테스트 과정은 단순했지만, 4D 뷰어의 핵심은 시각적 매끄러움과 타임라인 재생의 일관성에 있다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 공정 애니메이션이 처음부터 끝까지 지연이나 프레임 드롭 없이 부드럽게 재생되었다. 재생 중 모델 회전·확대·축소·시점 이동을 병행해도 화면이 끊기지 않았으며, 공정 단계 전환 시 오브젝트의 색상 변화나 투명도 조절 효과도 자연스럽게 이어졌다. 테스트 동안 CPU 사용률은 일정하게 유지되었고, 팬 소음은 있었지만 발열로 인한 성능 저하는 없었다. 이전 테스트(1~6)가 모델 검토와 수정 중심이었다면, 이번 테스트부터는 시각적 시뮬레이션 성능과 렌더링 안정성에 초점을 맞춘 항목을 다룰 예정이다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 공정 시뮬레이션 뷰어로서의 안정성과 시각적 완성도 면에서 충분히 실무 활용이 가능한 수준을 보여주었다.   테스트 8 - 남양주왕숙지구 국도47호선 이설(트윈모션)   ▲ 트윈모션 주행 시뮬레이션 렌더링 성능 테스트   이번 테스트는 남양주 왕숙지구 국도 47호선 이설 구간의 복합 교차로(IC)를 대상으로 진행되었다. 이 구간은 터널, 지하차도, 램프, 분기부가 하나의 구조물 내에 집중되어 있는 복합 노드로, 설계 단계에서부터 구조 간섭이 빈번히 발생했던 구간이다. BIM 모델을 기반으로 한 시각적 검토 과정에서, 실제 차량의 주행 경로와 주행 표면을 3D 환경에서 구현하여 상부 보고 시 설득력을 강화한 사례이기도 하다. 테스트는 트윈모션(Twinmotion) 환경에서 기존에 구축된 주행 시뮬레이션 파일을 불러와 재생하는 방식으로 진행되었다. 주요 검토 항목은 렌더링 과정의 프레임 안정성, 뷰 이동 반응성, 그리고 카메라 전환 시 딜레이 여부였다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 전체 시뮬레이션이 매끄럽게 재생되었으며, 렌더링 과정에서의 끊김이나 프레임 드랍이 관찰되지 않았다. 특히 차량 궤적을 기존 설계값보다 높여 시뮬레이션 범위를 인위적으로 확장했을 때에도, 예상과 달리 렌더링이 흔들리지 않고 안정적으로 구동되었다. 시점 전환이나 장면 이동 시에도 지연이 거의 없었으며, 복합 IC 구조물의 터널·램프·교차부 간 연결성이 시각적으로 명확히 유지되었다. 이 테스트는 단순한 뷰어 수준을 넘어, 실제 주행 경로를 포함한 3D 시뮬레이션의 실시간 렌더링 처리 능력을 확인하는 것이 목적이었다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 트윈모션 기반 주행 시뮬레이션에서도 안정적인 그래픽 처리 성능과 렌더링 지속성을 입증했다. 특히 복잡한 교차로 구간에서 여러 객체가 동시에 움직이는 장면에서도 프레임 유지율이 높았으며, 실무 프레젠테이션용 장비로도 손색이 없는 수준이었다.   테스트 9 - 천안 환경 클러스터(리얼리티스캔)   ▲ 리얼리티스캔 드론 사진 기반 자동 3D 모델링 테스트   이번 테스트는 천안 환경 클러스터 매립지 현장에서 촬영한 드론 사진을 활용하여, 리얼리티스캔(RealityScan)의 사진 기반 자동 3D 모델링 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 시공 단계에서는 대부분의 현장이 드론 촬영 허가를 보유하고 있으며, 현장 실측 자료를 국토지리정보원 데이터와 비교·보정하여 다양한 지형 검토를 수행한다. 이번 테스트는 이러한 실무 과정과 동일한 조건으로 진행되었다. 테스트 절차는 단순했다. 현장에서 촬영한 약 300장의 드론 이미지를 리얼리티스캔에 불러와 자동 모델링을 수행하였다. 필자가 소프트웨어적으로 개입할 부분은 거의 없었으며, 프로그램이 사진 정합, 포인트 생성, 메시 재구성, 텍스처 합성을 모두 자동으로 처리했다. HP Z2 미니 G1a에서의 결과는 매우 인상적이었다. 약 1시간 만에 전체 모델링이 완료되었으며, 생성된 모델의 정확도는 도면 및 정사사진 수준에 준했다. 같은 데이터셋을 개인용 고성능 노트북에서 처리했을 때 약 5시간이 소요되었던 것을 감안하면, 처리 속도가 약 5배 가까이 단축된 셈이다. 프로세스 중 중단이나 에러 메시지 없이 안정적으로 작업이 완료되었으며, 모델 텍스처 품질 또한 균일했다. 리얼리티스캔은 드론 이미지 처리 시 GPU 및 CPU 연산이 복합적으로 작동하는 프로그램이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 사진측량(Photogrammetry) 기반의 연속 연산 작업에서도 안정성과 속도를 모두 확보했다. 특히 본체가 작음에도 불구하고 장시간 연산 중 발열 제어가 우수하여, 팬 속도는 상승했지만 스로틀링(성능 저하) 현상은 전혀 없었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 필드에서 촬영한 이미지를 즉시 처리하고 결과를 시각화해야 하는 BIM–현장 융합형 워크플로에 특히 효율적이었다.   테스트 10 - 이라크 Al Faw Grand Port(시빌 3D)   ▲ 시빌 3D 해저 지표면 토공 모델링 및 물량산출 테스트   이번 테스트는 Al Faw Grand Port 프로젝트의 해저 지반 데이터를 활용해, 시빌 3D 기반 토공 모델링 및 물량산출 기능을 검증하기 위해 수행되었다. 항만 공사에서의 토공은 일반적인 육상 토공과 달리, 해저 지반의 형상이 복잡하고 데이터 정밀도가 높기 때문에 연산 부담이 매우 크다. 이번 테스트에서도 라이다(LiDAR) 스캔으로 취득한 등고선 간격 3cm의 초정밀 해저면 데이터를 활용하였다. 테스트 절차는 단순했다. 시빌 3D에서 해당 지표면 데이터를 불러온 뒤, 설계 구간만큼의 절취·성토 영역을 모델링하고, 그 구간의 물량을 자동 산출하도록 설정하였다. 즉, 토공 모델링–수량 산출까지의 전형적인 워크플로우를 실제 데이터로 재현한 테스트였다. HP Z2 미니 G1a에서 토공 모델링 단계는 약 2시간 이내에 완료되었다. 등고선 간격이 매우 촘촘했음에도 불구하고, 삼각망(TIN) 생성과 표고 반영 과정은 정상적으로 진행되었다. 그러나 이후 수행된 물량산출 단계에서는 연산이 종료되지 않았다. 시빌 3D의 특성상 계산을 완전히 마치려면 장시간이 필요하며, 연산이 멈춘 것이 아니라 시간만 충분히 주면 결과가 생성되는 구조다. 그러나 이번 테스트는 실무 환경을 가정한 단기 검증이었기 때문에, 하루가 지나도 결과가 출력되지 않아 실용적 한계로 판단하고 중단하였다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초고밀도 해저 지반 데이터를 활용한 토공 모델링 단계까지는 안정적으로 처리 가능했으며, 물량산출처럼 장시간 연산이 필요한 작업에서는 현실적인 작업 효율을 고려한 분할 처리 전략이 필요한 것으로 판단된다.   테스트 11 - 가덕도신공항(파이썬, 팬더스)   ▲ 대용량 SPT 지반 데이터 전처리 및 분류 테스트   이번 테스트는 가덕도 신공항 건설 예정지의 지반 데이터베이스(SPT 값)를 파이썬(Python) 환경에서 전처리하는 실험으로 진행되었다. 이 프로젝트는 파랑이 강한 연약지반 위에 활주로와 부지를 조성해야 하는 난공사로, 시공 이전 단계에서 방대한 지반 검토가 이루어진다. 특히 00연구실에서 제공받은 DB는 좌표별 SPT(Standard Penetration Test) 값을 포함한 약 1억 개의 데이터 포인트로 구성되어 있었다. 이로 인해 일반적인 엑셀이나 CSV 편집기에서는 불러오기조차 불가능했다. 필자는 이 과정에서 엑셀이 약 108만 줄 이상은 열 수 없다는 한계를 처음 체감하기도 했다. 테스트는 파이썬의 팬더스(Pandas) 라이브러리를 사용해 1억 줄의 데이터를 불러온 후, 지반 평가 기준에 따라 다섯 가지 유형(VL, L, MD, D, VD)으로 자동 분류하는 방식으로 진행되었다. 연산은 HP Z2 미니 G1a의 로컬 환경에서 수행되었으며, 데이터는 외부 SSD에서 직접 불러왔다. 테스트 결과는 매우 안정적이었다. 약 15분 만에 전체 데이터가 다섯 개 그룹으로 분류 완료되었으며, 중간 단계에서 메모리 오류나 지연 현상은 발생하지 않았다. CPU 점유율은 일정하게 유지되었고, 작업 중 다른 프로그램을 병행 실행해도 시스템 응답성 저하가 없었다. 특히 팬더스가 메모리 내에서 직접 배열을 처리함에도 불구하고, HP Z2 미니 G1a는 데이터 로드 – 필터링 – 그룹화 – 저장까지 전체 프로세스를 안정적으로 처리했다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대용량 CSV·DB 전처리 작업에서 실무에 투입 가능한 수준의 연산 성능과 안정성을 확보하고 있었다. 1억 줄 규모의 지반 데이터를 단시간에 분류할 수 있었던 점은, 토목·지반·측량 등 데이터 중심 엔지니어링 업무에서 파이썬 기반 자동화 환경에도 충분히 대응 가능한 워크스테이션임을 입증한 결과였다.   테스트 12 - 평택오송 1공구(클라우드컴페어)   ▲ 클라우드컴페어 포인트클라우드(LAS) 분할(Clipping) 테스트   이번 테스트는 평택–오송 고속철도 1공구 구간의 라이다(LiDAR) 드론 스캔 데이터를 활용해, 클라우드컴페어(CloudCompare)의 포인트클라우드 분할(Clipping) 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 이 프로젝트는 기존 고속철도가 운행 중인 상태에서 양측에 새로운 철도를 신설하는 사업으로, 모든 시공 작업이 기존 선로의 안정성을 저해하지 않도록 수행되어야 한다. 이를 위해 전 구간(약 10km)에 대한 고정밀 드론 스캔이 이루어졌으며, 취득된 LAS 데이터의 용량은 약 40GB에 달했다. 테스트는 클라우드컴페어 환경에서 해당 LAS 데이터를 불러와, 시뮬레이션 현황에 필요한 구간만 선택하여 잘라내고, 분할된 데이터를 별도 파일로 추출하는 시나리오로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트 결과, 데이터 로딩에 약 30분이 소요되었다. 전체 포인트 수가 매우 많아 초기 로딩 단계에서는 일시적인 프리징(멈춤) 현상이 있었으나, 로드가 완료된 이후에는 시점 이동 및 확대·축소가 안정적으로 가능했다. 이후 약 400m×400m 구간을 불린(Boolean) 연산으로 분할·추출하는 데 10분 내외가 소요되었으며, 연산 도중 프로그램이 중단되거나 강제 종료되는 일은 없었다. 포인트클라우드 데이터의 밀도가 매우 높아 화면 전환 시 프레임 드랍이 있었으나, 작업 안정성 자체는 유지되었다.  결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 40GB 규모의 라이다 LAS 데이터를 활용한 포인트클라우드 분할·추출 작업을 실무 수준에서 수행할 수 있는 안정성을 보여주었다. 초기 로딩 시간이 다소 길긴 했으나, 작업 중 중단 없이 끝까지 클리핑을 완료한 점에서 대용량 3D 스캔 데이터 처리용 소형 워크스테이션으로 충분히 실용적임이 확인되었다.   테스트 13 - 사우디아라비아 NEOM Spine Concrete Corridor(세슘, 시빌 3D, 언리얼 엔진)   ▲ 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 연계 기반 초장거리 토공 뷰어 테스트   이번 테스트는 사우디아라비아 NEOM 프로젝트의 Spine Concrete Corridor 구간(총 연장 약 108km)을 대상으로 진행되었다. 해당 프로젝트는 전 세계적으로 주목받은 초대형 도시개발 계획의 일부로, 초장거리 선형 구조를 가지고 있어서 광범위한 지형 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 워크플로 검증이 필요했다. 이에 세슘(Cesium) 지형 데이터를 시빌 3D에서 토공 모델로 가공하고, 이를 언리얼 엔진(Unreal Engine)으로 이관하여 시각적 뷰어를 구성하는 전체 절차를 테스트하였다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 제한된 시간 내에 일부 구간만을 대상으로 수행되었다. 전 구간(108km)을 처리하지는 않았지만, 세슘에서 시빌 3D로의 데이터 임포트, 토공 모델 생성, 언리얼 엔진으로의 시각화 이관이 모두 정상적으로 진행되었다. 좌표 변환, 메시 생성, 텍스처 반영 등 각 단계에서 프로그램 오류나 멈춤 현상은 발생하지 않았다 언리얼 엔진으로의 모델 이관 후에도 기본적인 뷰어 작동은 안정적이었다. 단순화된 토공면 상태에서도 카메라 이동, 회전, 조명 변경이 자연스럽게 수행되었고, 시각적 품질도 유지되었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초장거리 지형 데이터를 활용한 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 통합 워크플로를 실무 수준에서 안정적으로 수행할 수 있는 성능을 보였다. 대규모 토공 뷰어 구축이나 초장거리 인프라 프로젝트의 시각화 단계에서도 충분히 활용 가능한 장비임이 확인되었다.   견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 이민철 대우건설 토목사업본부 토목국내기술팀의 선임이다. BIM 기반 토목 설계 및 시공 데이터 검증, 시뮬레이션 자동화, 디지털 트윈 구축 업무를 담당하고 있으며, 다수의 대형 인프라 프로젝트에서 실무 중심의 BIM 엔지니어링 프로세스를 연구·적용하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.