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통합검색 " 메타"에 대한 통합 검색 내용이 824개 있습니다
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Arm, 향상된 AI 경험 제공 위해 메타와 전략적 파트너십 강화
Arm은 메타(Meta)와 AI 소프트웨어부터 데이터센터 인프라에 이르는 컴퓨팅의 전 영역에서 AI 효율성을 확장하기 위해 전략적 파트너십을 강화했다고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 전 세계 수십억 명의 사용자에게 한층 향상된 AI 경험을 제공할 계획이다. 온디바이스 인텔리전스를 지원하는 밀리와트급 저전력 디바이스부터 최첨단 AI 모델 학습을 담당하는 메가와트급 대규모 시스템까지, 메타의 글로벌 플랫폼을 구동하는 전 영역의 컴퓨팅 환경에서 AI 성능을 최적화하겠다는 것이다. 이번 전략적 파트너십 강화는 양사가 다년간 지속해온 하드웨어 및 소프트웨어 공동 설계 협력을 기반으로 한다. Arm의 전력 효율적 AI 컴퓨팅 기술력과 메타의 AI 제품, 인프라, 오픈소스 기술 혁신을 결합해 성능과 효율성을 대폭 향상시키는 것을 목표로 한다. 페이스북과 인스타그램 등 메타 앱 제품군 전반의 검색 및 개인화를 지원하는 메타의 AI 기반 순위 및 추천 시스템은 x86 시스템 대비 고성능, 저전력 소비를 제공하기 위해 Arm 네오버스(Neoverse) 기반 데이터센터 플랫폼을 활용할 예정이다. 네오버스는 메타가 인프라 전반에 걸쳐 전력 대비 성능 효율을 달성할 수 있도록 지원하며, 하이퍼스케일 환경에서 Arm 컴퓨팅의 효율과 확장성을 강화한다. 양사는 컴파일러와 라이브러리부터 주요 AI 프레임워크에 이르기까지 메타의 AI 인프라 소프트웨어 스택을 Arm 아키텍처에 최적화하기 위해 긴밀히 협력했다. 여기에는 Facebook GENeral Matrix Multiplication(FBGEMM) 및 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 구성 요소의 공통 튜닝을 포함되며, Arm의 벡터 확장 기능과 성능 라이브러리를 활용해 추론 효율과 처리량에서 측정 가능한 향상을 이뤘다. 이러한 최적화는 오픈 소스 커뮤니티에 제공되어 글로벌 AI 에코시스템 전반에 영향력을 확대하고 있다. 이번 파트너십은 파이토치 머신러닝 프레임워크, ExecuTorch 엣지 추론 런타임 엔진, vLLM 데이터센터 추론 엔진 전반에 걸쳐 AI 소프트웨어 최적화를 한층 강화한다. 특히 Arm KlediAi로 최적화된 ExecuTorch 기반을 고도화해 수십억 대의 기기에서 효율성을 높이고, 모델 배포를 더욱 간소화함으로써 에지에서 클라우드까지 AI 애플리케이션 성능을 가속화할 예정이다. 이러한 오픈소스 기술 프로젝트는 메타 AI 전략의 핵심으로, 추천 시스템부터 대화형 인텔리전스에 이르기까지 다양한 AI 개발과 배포를 가능하게 한다. 양사는 앞으로도 오픈소스 프로젝트에 대한 최적화를 지속 확장해 전 세계 수백만명의 개발자가 Arm 기반 환경에서 더욱 효율적인 AI를 구축하고 배포할 수 있도록 지원할 계획이다. 메타의 산토시 야나르단(Santosh Janardhan) 인프라 부문 대표는 “플랫폼 경험부터 우리가 만드는 디바이스에 이르기까지, AI는 사람들이 연결하고 창조하는 방식을 변화시키고 있다”면서, “Arm과의 파트너십을 통해 메타 애플리케이션 및 기술을 사용하는 30억 명이 넘는 사용자에게 혁신을 효율적으로 제공할 수 있게 됐다”고 밝혔다. Arm의 르네 하스(Rene Haas) CEO는 “차세대 AI 시대는 대규모 효율성을 실현하는 것이 핵심이 될 것”이라며, “메타와의 협력을 통해 Arm의 전력대비 성능 우위와 메타의 AI 혁신 역량을 결합해 밀리와트급부터 메가와트급까지 모든 영역에서 더욱 스마트하고 효율적인 인텔리전스를 구현할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-10-17
어도비, 기업용 LLM 옵티마이저 출시… AI 기반 챗 서비스 및 브라우저 전반 가시성 제고
어도비가 ‘어도비 LLM 옵티마이저(Adobe LLM Optimizer)’의 정식 출시를 발표했다. 새로운 기업용 애플리케이션은 생성형 AI 기반 인터페이스가 빠르게 확산되는 시대에 기업이 브랜드의 연관성과 영향력을 확보할 수 있도록 지원한다. LLM 옵티마이저를 통해 기업은 생성형 엔진 최적화(GEO : Generative Engine Optimization)를 위한 포괄적인 설루션을 활용할 수 있다. 가령, AI 기반 트래픽을 모니터링하고 브랜드 가시성을 벤치마킹할 수 있으며, 자사 디지털 채널은 물론 브랜드가 인용되는 서드 파티 디지털 채널에서 발견 가능성을 향상시키기 위한 방법을 취할 수 있다. AI 기반 챗 서비스와 브라우저는 소비자들이 제품을 검색하고 조사하는 데 필수적인 툴이 되었다. 어도비의 최신 데이터에 따르면, 기업들이 디지털 존재감을 재정비해야 할 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다. 2025년 9월 기준, 어도비는 미국 소매 웹사이트로 유입된 AI 트래픽이 전년 대비 1100% 증가한 것을 확인했다. 생성형 AI 소스를 통한 방문자는 비 AI 트래픽(유료 검색, 제휴사 및 파트너, 이메일, 오가닉 검색, 소셜 미디어 등) 유입 대비 체류 시간 및 페이지 뷰 등과 같은 참여도는 12%,  전환율은 5% 각각 더 높게 나타났다. 이는 디지털 행동의 근본적인 변화를 시사하는 것으로, AI가 제품 검색 단계에서 더 많은 정보를 가진 소비자를 만들어내는 만큼 기업은 뒤처지지 않도록 대비해야 한다는 것이 어도비의 설명이다.     기업용 어도비 LLM 옵티마이저는 ▲AI 기반 트래픽, 인용 측정 및 벤치마킹 ▲가시성 향상을 위한 콘텐츠 및 코드 최적화 ▲비즈니스 가치 입증 등의 기능을 제공한다. LLM 옵티마이저는 AI 인터페이스가 사용자 질의에 대한 응답을 제공하는 데 활용하는 자사 콘텐츠를 식별할 수 있다. 이를 통해 LLM이 우선시하는 디지털 채널(예 : 특정 웹 페이지)을 파악하고 AI 추천의 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 벤치마킹을 통해 가치가 높은 질의에서 경쟁사 대비 가시성을 평가할 수 있다. LLM 옵티마이저의 초기 고객 분석 결과, 80%가 AI 접점이 주요 제품 정보나 리뷰에 접근하지 못하는 문제를 안고 있었다. 이를 해결하기 위해 LLM 옵티마이저 내 추천 엔진은 브랜드 가시성 격차를 감지하고, 웹페이지와 FAQ 같은 자사 채널 및 위키피디아, 공개 포럼 등의 외부 채널 전반을 아우르는 개선 사항을 제안한다. 여기에는 콘텐츠 최적화뿐 아니라 누락되거나 잘못된 메타데이터 같은 기술적 수정 사항이 포함되며, LLM이 인식하지 못하는 웹 사이트 영역을 자동 감지해 콘텐츠 가시성을 높이는 조치도 해당된다. 이를 통해 팀은 한 번의 클릭으로 최적화 방안을 검토, 승인 및 배포할 수 있어 인사이트를 실질적인 성과로 전환할 수 있다.   또한, LLM 옵티마이저는 AI 가시성을 사용자 행동과 비즈니스 성과로 연결하는 기여도 기능을 제공한다. 이로써 참여도 및 전환율에 미치는 영향을 입증할 수 있고, 즉시 사용 가능한 리포트 기능을 활용해 조직 전반에 인사이트를 빠르게 공유할 수 있다. LLM 옵티마이저는 단독 애플리케이션으로 제공되며, 콘텐츠 관리 시스템인 어도비 익스피리언스 매니저 사이트(Adobe Experience Manager Sites)와 네이티브 통합된다. 또한 에이전트 투 에이전트(A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 업계 표준을 지원해, 다양한 서드파티 설루션 워크플로와의 원활한 상호운용성을 제공한다. 어도비는 누구나 쉽게 AI 가시성 인사이트를 활용할 수 있도록 LLM 옵티마이저 기반 무료 크롬 확장 프로그램 ‘Is Your Webpage Citable?’도 출시했다. 이 도구를 통해 LLM이 웹사이트에서 인식하는 내용과 놓치는 부분을 확인할 수 있어,  AI 가시성의 숨겨진 격차를 발견할 수 있다. LLM 옵티마이저는 이 같은 기본 인사이트를 바탕으로 엔터프라이즈급 측정, 최적화 및 보고 기능을 포함한 종합 설루션을 제공한다. 어도비의 로니 스타크(Loni Stark) 익스피리언스 클라우드 전략 및 제품 부문 부사장은 “생성형 엔진 최적화는 경영진의 주요 관심사로 급부상하고 있으며, 선도 기업들은 이미 다양한 AI 채널에서 영향력을 구축하고 경쟁 우위를 확보하고 있다”면서, “어도비 LLM 옵티마이저는 자사 사이트 및 타 채널에서의 브랜드 성과 인사이트를 바탕으로 자동으로 최적화 조치를 취하는 즉각적인 가치를 제공함으로써, 기업이 급변하는 환경 속에서 두각을 드러낼 수 있도록 지원한다”고 전했다.
작성일 : 2025-10-17
AMD, AI용 오픈 랙 플랫폼 기반 ‘헬리오스’ 랙 스케일 플랫폼 공개
AMD는 미국 산호세에서 열린 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP) 글로벌 서밋에서 자사의 ‘헬리오스(Helios)’ 랙 스케일 플랫폼을 첫 공개했다. 메타가 도입한 ‘오픈 랙 와이드(Open Rack Wide : ORW) 스펙을 기반으로 개발된 헬리오스에 대해 AMD는 “개방형 하드웨어 철학을 반도체에서 시스템, 그리고 랙 수준으로 확장하여, 개방적이고 상호운용 가능한 AI 인프라 구축의 중요한 진전을 보여준다”고 소개했다. 헬리오스 플랫폼은 세계적으로 증가하는 AI 컴퓨팅 수요를 뒷받침할 개방적이고 확장 가능한 인프라를 제공하는 기반을 마련한다. 기가와트 규모 데이터센터의 요구 사항을 충족하도록 설계된 새 ORW 스펙은 차세대 AI 시스템의 전력과 냉각 및 손쉬운 유지 보수에 대한 요구에 최적화된 개방형 더블 와이드 랙을 특징으로 한다. 헬리오스는 ORW 및 OCP 표준을 채택함으로써 업계에 고성능 및 고효율의 AI 인프라를 대규모로 개발하고 배포할 수 있는 통합 표준 기술의 기반을 제공한다.     헬리오스 랙 스케일 플랫폼은 OCP DC-MHS, UALink, UEC(Ultra Ethernet Consortium) 아키텍처 등 오픈 컴퓨트 표준을 통합해 개방형 스케일업(scale-up) 및 스케일아웃(scale-out) 패브릭을 모두 지원한다. 이 랙은 지속적인 열 성능을 위한 퀵 디스커넥트(quick-disconnect) 액체 냉각, 유지 보수 편의성을 향상시키는 더블 와이드 구조, 다중 경로 복원력을 위한 표준 기반 이더넷을 특징으로 한다. 헬리오스는 레퍼런스 디자인의 역할을 통해 OEM, ODM 및 하이퍼스케일러가 개방형 AI 시스템을 빠르게 도입하고 확장, 최적화할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 인프라의 배포 시간을 단축하고, 상호 운용성을 높여 AI 및 HPC 워크로드의 효율적인 확장이 가능하다. 헬리오스 플랫폼은 전 세계 AI 배포를 위한 개방적이고 확장 가능한 인프라를 구현하기 위해 AMD가 OCP 커뮤니티와 지속적으로 협력한 결과물이다. AMD의 포레스트 노로드(Forrest Norrod) 데이터센터 설루션 그룹 총괄 부사장은 “개방형 플랫폼을 통한 협업은 AI의 효율적인 확장의 핵심”이라며, “‘헬리오스를 통해 우리는 개방형 표준을 실제 배포 가능한 시스템으로 전환해 나가고 있다. AMD 인스팅트(Instinct) GPU, 에픽(EPYC) CPU 및 개방형 패브릭의 결합은 유연하고 고성능의 플랫폼을 통해 차세대 AI 워크로드를 위한 기반을 마련할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-10-15
[무료 다운로드] 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화
자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (1)   글로벌 제조 환경은 자율제조 AI(인공지능) 및 SDM(소프트웨어 정의 제조)로 전환하고 있다. 그러나 시시각각 급변하는 생산자원(4M2E) 메타 데이터와 OT 사이버 보안에 대한 국제 표준 준수 없이는 사상누각이 될 수 있다. 앞으로 2회에 걸쳐 이에 대응하기 위한 방법을 소개하고자 한다.이번 호에서는 자율제조 AI 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화와 관련된 도전과 기회를 종합적으로 분석한다.   ■ 연재순서 제1회 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화 제2회 산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   ■ 차석근 에이시에스의 부사장이며 산업부 국표원 첨단제조 표준화 포럼 의장 및 산업부 산업융합 옴부즈만 위원을 맡고 있다.   글로벌 제조 환경은 인공지능(AI) 기반의 자율제조와 소프트웨어 정의 제조(SDM : Software Defined Manufacturing)로의 전환을 통해 전례 없는 혁신을 경험하고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 경쟁력 향상이라는 막대한 잠재력을 내포하고 있다. 그러나 이러한 혁신의 완전한 실현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용, 특히 4M2E(Man, Machine, Material, Method, Environment, Energy) 생산자원 데이터의 표준화에 달려 있다. 동시에, IT(정보 기술)와 OT(운영 기술) 시스템의 융합이 가속화되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 더욱 노출되고 있으며, 이는 IEC 62443과 같은 국제 산업용 사이버 보안 표준 준수의 중요성을 증대시키고 있다. 이번 연재에서는 자율제조 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화의 필요성과 기술 동향을 심층 분석하고, 대한민국 수출 제품의 IEC 62443 산업용 사이버 보안 준비 현황과 당면 과제를 짚어보고자 한다. 특히 국내 중소기업이 겪는 인력, 예산, 노후 설비 등의 애로사항과 공급망 보안의 중요성을 강조한다. 이러한 분석을 바탕으로, 데이터 표준화와 사이버 보안 역량을 동시에 강화하여 국가 경쟁력을 제고하고 안전한 글로벌 시장 참여를 보장하기 위한 구체적인 정책적 및 전략적 대응 방안을 제안한다. 이는 기술 개발 지원, 인력 양성, 중소기업 맞춤형 프로그램 확대, 그리고 국제 협력 강화를 포함하는 포괄적인 접근 방식을 제시한다.   자율제조 및 SDM 시대의 도래와 산업 혁신 글로벌 제조 산업은 인공지능(AI)과 소프트웨어 정의 제조(SDM)의 발전으로 심오한 변화를 겪고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 전반적인 경쟁력의 향상을 약속한다. 미국 국립과학재단(NSF)의 지원을 받아 개발된 마빌라(MaVila)와 같은 새로운 AI 모델은 공장 내부를 ‘보고’ ‘대화’할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이러한 역량은 지능적이고 적응력 있는 제조 시스템으로의 중요한 도약을 의미한다. 한편, SDM은 경직된 하드웨어 중심의 자동화를 유연한 소프트웨어 중심 아키텍처, AI 기반 지능, 그리고 제어 및 데이터 흐름을 최적화하는 모듈형 산업 플랫폼으로 대체하고 있다. 이러한 운영 기술 인프라의 현대화는 제조 부문의 전반적인 경쟁력을 향상시키는 데 필수이다. SDM의 핵심은 하드웨어, 연결성, 스토리지, 보안 및 IT와 OT 환경 전반에 걸쳐 내장된 지능을 포함한 제조의 모든 측면을 체계적으로 최적화하고 현대화하는 데 있다.   생산자원 데이터 표준화 및 산업용 사이버 보안의 핵심 과제 자율제조 및 SDM의 완전한 구현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용에 크게 의존한다. 그러나 수많은 센서, 기계 및 시스템에서 생성되는 파편화된 데이터는 종종 표준화가 부족하여 관리, 통합 및 분석이 어렵다. 이러한 데이터 파편화는 생산성을 높이고 효율성을 개선하며 비용을 절감하기 위한 산업 데이터의 완전한 활용을 방해한다. 특히 다양한 세대의 기계에서 발생하는 광범위하고 이질적인 데이터 소스를 가진 기업의 경우, 표준화된 라벨링의 부재는 데이터 관리 및 활용을 더욱 복잡하게 만든다. 동시에, 이러한 첨단 제조 환경에서 IT 및 OT 시스템이 융합되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 점점 더 노출되고 있으며, IEC 62443과 같은 국제 표준 준수를 통한 강력한 사이버 보안은 필수이다. 사용자 질의는 특히 대한민국 수출 제품의 이 분야에서의 잠재적인 ‘준비 미비’를 강조하며, 이는 국가 산업 전략에 있어 중요한 과제를 부각시킨다.   자율제조 및 SDM의 개념과 데이터의 중요성 AI 기반 자율제조의 발전과 데이터 활용 인공지능은 다양한 분야를 근본적으로 변화시키고 있으며, 제새로운 AI 모델은 공장 환경에 특화되어 개발되고 있다. 이 모델들은 공장 내 시각 및 언어 기반 데이터로부터 직접 학습하여 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이렇게 내부적이고 제조 특화된 데이터 중심 접근 방식은 더욱 스마트하고 적응력 있는 제조 시스템을 구축하여 경제 부문을 더욱 효과적으로 지원하는 데 매우 중요하다. 궁극적인 목표는 작업자의 역량을 강화하고, 생산성을 높이며, 치열한 글로벌 시장에서 국가의 입지를 강화하는 것이다. AI가 진정한 자율제조를 가능하게 하려면 일반적이거나 파편화된 데이터에 의존할 수 없다. 복잡한 시스템, 장비 및 워크플로에 대한 깊이 있는 실시간 이해가 요구된다. 이는 데이터가 단순히 수집되는 것을 넘어, AI가 기계가 읽을 수 있고 실행 가능한 형태로 맥락화되고 표준화되어야 함을 의미한다. 만약 AI 모델이 파편화되고 비표준화된 데이터로 학습된다면, 정확하고 관련성 높은 정보를 제공하고 자율적인 조정을 수행하는 능력이 심각하게 제한되어 자율제조의 본질적인 약속을 저해할 수 있다. 따라서 제조 분야에서 AI의 성공과 신뢰성은 입력 데이터의 품질, 일관성 및 표준화에 직접적으로 비례하며, 이는 AI 기반 자율성을 위한 데이터 표준화의 근본적인 중요성을 강조한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
[케이스 스터디] 확장현실로 건설 장비의 사용 교육과 운영 효율 강화
포지FX가 VR 훈련 설루션을 만드는 방법   콘크리트 레벨링 기술 기업인 소메로 엔터프라이즈(Somero Enterprises)는 포지FX(ForgeFX)와 파트너십을 맺고 S-22EZ 레이저 스크리드 장비용 몰입형 가상 현실(VR) 설루션으로 작업자 교육에 혁신을 가져왔다. 콘크리트 전문가를 위한 이 몰입형 교육 설루션은 높은 교육 비용과 물류 문제를 줄이는 동시에 작업자에게 안전하고 참여도가 높은 실습 학습 환경을 제공한다. 소메로와 같은 제조업체는 유니티(Unity)의 기술 및 XR 인터랙션 툴킷(XR Interaction Toolkit)과 같은 툴을 활용하여 교육 프로세스를 간소화하고, 운영자의 숙련도를 개선하며, 운영상의 제약을 줄일 수 있다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     오늘날 건설 업계에서 숙련된 인재를 찾는 것은 인력 부족으로 인해 프로젝트가 중단될 위기에 처한 것과 마찬가지로 벅찬 일이다. 2024년 미국 건설업협회에 따르면, 현재 건설업체의 79%가 숙련된 인력을 구하기 어려워 프로젝트 일정과 비용에 영향을 받고 있다고 한다. 전미 주택 건설업자 협회에 따르면 2031년까지 인력의 41%가 은퇴할 것으로 예상되는 등 인력 고령화도 이러한 격차의 원인 중 하나이다. 건설업계의 기술 인력 부족에 대한 스마트 설루션의 필요성이 그 어느 때보다 커졌다.   기존 교육의 과제 소메로는 고품질의 평탄한 콘크리트 바닥을 만들기 위한 핵심 도구인 S-22EZ 레이저 스크리드 기계를 비롯한 레이저 유도 콘크리트 스크리드 장비 전문 업체이다. 이들의 목표는 높은 출장 비용, 장비의 마모, 물류의 한계 등 글로벌 수용 능력의 제약을 해결하면서, 안전하고 효율적으로 운영자를 교육할 수 있는 VR 시뮬레이터를 개발하는 것이었다. 교육생들은 물리적 기계 없이도 컨트롤을 다루고 공간 역학을 이해하는 경험이 필요했다. 콘크리트 평탄화 기술을 마스터하려면 단순한 도구가 아니라 수년간의 신체적 연습을 통해 연마한 기술을 전수받아야 한다. 소메로의 데이브 라사카(Dave Raasakka) 글로벌 고객 지원 담당 부사장은 “콘크리트는 부패하기 쉬운 제품이다. 일단 땅에 떨어지면 한 시간 내에 완료해야 한다. 그렇지 않으면 문제가 생길 수 있다”고 설명했다. S-22EZ 레이저 스크리드 장비와 같은 중장비 교육에는 일반적으로 기계 자체, 레이저 트랜스미터와 같은 특수 장비, 적절한 콘크리트 형태와 타설 조건을 갖춘 전용 교육 공간 등 광범위한 물리적 자원이 필요하다. 이러한 실제 시나리오는 종종 기계의 마모를 포함하여 높은 비용을 수반하며 장비 가용성, 악천후, 높은 부품에 접근하는 동안의 미끄러짐 및 추락과 같은 위험과 같은 요인으로 인해 방해를 받을 수 있다. 6개의 글로벌 서비스 센터와 연간 수백 명의 교육생을 보유한 소메로 콘크리트 인스티튜트(Somero Concrete Institute)는 이러한 물류, 재무 및 안전 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 확장 가능한 설루션이 필요했다. 소메로는 그들의 요구 사항을 충족하고 제약 조건을 해결하는 일관된 고품질 학습 경험을 제공하기 위해 대체 교육 설루션으로 포지FX 시뮬레이션(ForgeFX Simulations)을 선택했다. 실제 기계로 작업하는 경험을 모방하는 데 필요한 촉각적 피드백과 시각적 사실감을 포착하는 등 레이저 스크리드의 작동을 정확하게 재현하는 몰입형 교육 시뮬레이터를 설계해야 하는 복잡한 과제에 직면했다. 유니티 기반의 이 설루션은 S-22EZ의 복잡한 컨트롤을 복제하여 교육생에게 가상 환경에서 실제와 같은 실습 경험을 제공하므로 학습 과정에서 물리적 장비가 필요하지 않다.     사실감을 높여주는 기술/기능 유니티의 XR(확장현실) 툴은 S-22EZ 레이저 스크리드 VR 시뮬레이터를 구동하여 사실적인 몰입형 3D 환경에서 장비 동작을 정밀하게 재현할 수 있다. 유니티 클라우드(Unity Cloud)의 예외 보고 기능은 실행 가능한 스택 추적을 제공하여 최소한의 수동 개입으로 QA 및 이슈 추적을 지원한다. 성능의 경우, 유니티의 CPU 및 GPU 프로파일러를 사용하여 병목 현상을 진단하고 프레임 속도를 최적화하여 원활하고 반응이 빠른 VR 경험을 보장한다. 이러한 도구는 특히 물리 계산에서 비효율적인 부분을 파악하고 해결하여, 원활한 상호 작용과 안정적인 시뮬레이션을 유지하도록 안내한다. XR 인터랙션 툴킷(XRITK)은 가상 상호작용을 간소화하는 직관적인 크로스 플랫폼 설루션으로, 소메로 트레이닝 시뮬레이터의 몰입도와 운영 효율을 높인다. 유니티는 XRITK를 사용하여 VR 릭을 관리함으로써 메타 퀘스트 3에서 컨트롤러와 고급 핸드 트래킹 기능을 지원하여 교육생의 몰입도를 극대화하는 원활하고 반응이 빠른 교육 환경을 만들 수 있었다. 이 설정은 스냅 회전, 순간 이동, 오브젝트 조작과 같은 인터랙션 구성 요소를 표준화하여 개발 시간을 최소화하고 향후 하드웨어 및 소프트웨어 업데이트에도 시뮬레이터가 적응력을 유지할 수 있도록 한다.   ▲ 충돌기가 작동하는 모습을 보여주는 개발자 화면   유니티의 잡 시스템을 사용하면 메인 스레드의 성능에 영향을 주지 않고 보조 스레드에서 콘크리트를 사실적으로 시뮬레이션할 수 있다. 트리거 충돌기를 바운딩 박스로 사용하여 의도적이든 비의도적이든 콘크리트에 영향을 줄 수 있는 요소(예 : 스크리드 헤드 또는 기계 타이어로 인한 요소)를 정의했다. 여기에는 강체(rigid body)가 없고 충돌(collision)에 대한 레이어 마스크가 아무것도 포함하지 않도록 설정되어 있으므로, 메인 스레드에서 최소한의 작업이 수행되고 있다. 작업 시스템을 사용하면 메인 스레드 성능에 영향을 주지 않고 독립형 퀘스트 헤드셋에서 최대 4개의 스레드를 동시에 실행할 수 있다.(메인 스레드에서는 콘크리트에 영향을 줄 수 있는 기계 조각을 나타내는 바운딩 박스의 위치를 추적한다.)   ▲ 핸드 트래킹을 통해 기계 컨트롤과 현실감 있게 상호작용할 수 있다.   유니티는 다음을 활용한다. 유니티 터레인(Unity Terrain)을 활용하여 콘크리트 표면을 사실적으로 렌더링하고 텍스처를 블렌딩하여 타설 전반에 걸쳐 다양한 마감과 일관성을 반영한다. 유니티 잡(Unity Job)은 커스텀 콘크리트 시뮬레이션의 계산을 오프로드하여 쟁기나 진동기와 같은 콘크리트 충돌기가 콘크리트의 매끄러움이나 거칠기에 미치는 영향과 표면에서 콘크리트를 밀고 당기는 방식을 결정하는 커스텀 콘크리트 시뮬레이션에 배포된다. ‘러프’ 및 ‘스무스’ 텍스처가 있으며, 기본값은 러프이다. 지형 높이 맵의 각 지점에서 얼마나 부드러운 텍스처를 표시할지에 대한 알파 값을 설정한다. 메인 스레드에는 작업에 쓰이는 하이트맵 및 알파 맵 데이터와 일치하도록 지형을 업데이트하는 두 가지 빠른 함수가 있다. 이러한 시스템은 사용자가 콘크리트 작업의 시각적, 촉각적 뉘앙스를 경험할 수 있는 몰입형 가상 환경을 강화하여 복잡한 건설 활동을 충실하게 재현함으로써 교육 효과와 사용자 참여를 높인다.   ▲ 워크어라운드 검사 강의 시연하기   고객 피드백 파일럿 단계가 끝날 무렵, 소메로는 VR 교육을 마친 후 22EZ 레이저 스크리드에서 작업자 기술이 향상되었음을 보여주는 두 가지 사례 연구를 수행했다. 사례 1 : 비사용자 직원이 VR 교육을 받고 성공적으로 기계 사용법을 시연할 수 있었다. 사례 2 : 교육을 받은 비사용자를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 기계 작동에 자신감이 생겼다고 응답했다.   시뮬레이터의 향후 계획 보다 효과적인 교육 소메로 S-22EZ 고급 레이저 스크리드 VR 교육 시뮬레이터는 건설 교육 기술의 도약을 상징한다. 이 몰입형 교육 플랫폼은 기존 교육 방법의 문제를 해결함으로써 전 세계 운영자에게 높아진 정확성, 접근성 및 참여도를 제공한다. 복잡한 실제 시나리오를 시뮬레이션하고 환경에 미치는 영향을 줄이며 기술 유지를 강화하는 기능을 갖춘 이 시뮬레이터는 작업자가 최적의 성과를 낼 수 있도록 준비할 뿐만 아니라 소메로가 더 높은 효율과 ROI를 달성할 수 있도록 지원한다.   시장 도달 범위 확대 이 시뮬레이터는 유통업체가 대규모 기계를 원격으로 대화형으로 시연할 수 있는 기능을 제공함으로써, 소메로의 글로벌 시장 진출에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보인다. 소메로는 판매 주기를 가속화하고, 고객의 의사 결정을 개선하며, 글로벌 입지를 확장하는 동시에 기존 장비 쇼케이스와 관련된 물류 비용과 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.   체계적인 수업 그 이상 소메로는 시뮬레이터 2단계에 대한 추가 테스트를 진행하면서 3단계 로드맵을 구상하고 있다. 다양한 슬럼프 수준이나 건조 단계와 같은 요소를 재현하는 고급 콘크리트 시뮬레이션, 구조화된 수업 단계를 넘어, 교육생이 가상 기계와 자유롭게 상호작용할 수 있는 샌드박스 스타일의 수업 등이 잠재적인 집중 분야이다. 포지FX와 소메로는 유니티 플랫폼에서 혁신을 거듭하면서, 제조 업계에서 혁신적인 교육 경험을 제공할 수 있는 가능성을 높이고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
[포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (2)
‘코리아 그래픽스 2025’가 지난 9월 11~12일 온라인으로 진행됐다. ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로 열린 ‘코리아 그래픽스 2025’에서는 급변하는 기술 트렌드 속에서 AI(인공지능)와 3D 시각화가 산업과 문화 전반에 미치는 영향력을 조명했다. 또한 AI 기술의 실질적인 적용 사례와 잠재력을 통해, AI가 단순한 도구를 넘어 창의적 동반자로 진화하는 흐름을 짚었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)     AI·3D 시각화 기술의 현재와 미래를 짚다 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이 진행됐다. 에픽게임즈 코리아의 권오찬 시니어 에반젤리스트는 ‘리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템’을 주제로 발표했다. 그는 디지털 트윈을 통한 시각화가 건축, 도시 계획, 훈련 시뮬레이션, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 혁신적인 의사결정을 이끌어내는 사례를 소개하면서, 3D 인터랙티브 콘텐츠로의 전환을 강조했다. 권오찬 시니어 에반젤리스트는 “에픽게임즈는 이러한 변화를 성공적으로 지원하기 위해 나나이트, 루멘, 라지 월드 코디네이터, 절차적 콘텐츠 생성 툴 같은 리얼타임 렌더링 기술과 함께 메타휴먼, 애셋 스토어, 리얼리티 스캔 2.0 등 풍부한 에코시스템을 제공한다”고 밝혔다.   ▲ 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트   HP 코리아의 차성호 이사는 ‘AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례’를 발표했다. 워크스테이션은 R&D, 금융, 데이터 과학, AI 등의 분야에서 성능과 안정성을 겸비한 비즈니스 제품군으로 자리잡고 있다. 차성호 이사는 HP의 AI 워크스테이션이 40 TOPS 이상의 NPU(신경망 처리장치)와 코파일럿 키를 탑재하고 있으며, 대량의 그래픽 메모리를 바탕으로 솔리드웍스, 오토데스크 레빗, D5 렌더 등 ISV 애플리케이션에서 높은 생산성 향상을 보인다고 소개했다. 또한, 프로그램과 목적에 따른 최적 하드웨어 선택의 중요성을 강조하면서, “HP는 데모 프로그램을 통한 성20 · 능 검증 기회를 제공한다”고 덧붙였다.   ▲ HP 코리아 차성호 이사   에스엘즈의 정재헌 대표는 ‘AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술’을 주제로, 2020년 캐나다 ‘어그멘티드 그라운드’ 프로젝트의 AR 원격 시공 경험을 비롯해 자체 개발한 추론형 AI로 BIM 모델 이미지를 학습하여 고객사의 MEP 설계 노하우의 보안을 유지하면서 자동 배관 설계를 진행한 사례를 소개했다. 또한 ‘증강 휴먼’ 기술이 피지컬 AI 기반의 ‘증강 로봇’으로 진화하는 여정도 공유했다. 정재헌 대표는 “초기 AR 디바이스 탑재를 넘어 휴머노이드 로봇 및 드론에도 공간 지능 기술을 적용 중이며, 드론에서 수신한 GNSS 좌표를 기반으로 BIM 모델을 고정밀 증강하여 실시간 현장 영상 위에 데이터를 매핑하는 데 성공했다”고 밝혔다.   ▲ 에스엘즈 정재헌 대표   유니티코리아의 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 ‘유니티 애셋 매니저로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업’에 대해 발표했다. 그는 “유니티가 디자인 및 프로토타입 작업 간소화, 비용 절감, 브랜드 경험 강화 등 산업 전반에 몰입감 있고 인터랙티브한 경험을 제공한다”고 설명했다. 오픈 플랫폼인 유니티는 카티아, 솔리드웍스 등 70여 종의 CAD 포맷을 지원하며 애셋 관리, 버전 관리와 함께 20여 종 이상 플랫폼 빌드를 제공하는 엔드 투 엔드 설루션을 제공한다. 또한 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)는 클라우드 기반에서 대용량 CAD/3D 데이터를 효율적으로 관리하며, AI 태깅, 버전 관리, 데이터 스트리밍 기능을 통해 실시간 협업 환경을 구축한다.   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어   메가존클라우드의 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장은 ‘CAD와 유니티의 만남 : 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신’을 발표했다. 그는 “유니티의 실시간 렌더링, 인터랙티브 기능, 멀티플랫폼 배포 능력이 정밀한 설계에 강점을 가진 CAD에 새로운 가치를 부여하고 수익화할 수 있다”고 강조했다. 또한, 가상 복제본 생성부터 AI 결합을 통한 완전 자율화까지 디지털 트윈의 진화 과정을 설명하며, “유니티는 디지털 트윈 개발을 위한 최적의 플랫폼”이라고 전했다. 유니티의 에코시스템을 활용해 기업은 새로운 비즈니스 영역을 창출하고, 개인은 CAD와 유니티를 겸비한 전문가로서 경쟁력을 강화할 수 있다는 것이 그의 설명이다.   ▲ 메가존클라우드 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장   캐디안의 한명기 상무는 ‘AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성 방안 및 적용 설루션 소개’를 주제로 발표를 진행했다. 한명기 상무는 “캐디안은 1990년 설립된 국산 CAD 개발 기업으로, 2020년에는 AI CAD 개발을 선언하며 설계 도면 생성 과정의 어려움을 해결하는 데에 AI를 접목했다”고 설명했다. 캐디안은 최근 전통 목조 건축의 손도면을 2D/3D 도면화하는 ‘CADian TWArch’를 개발하여 불국사 복원 가상 설계에 적용했으며, 올해 연말 출시 예정이다. 또한, 현대 건축을 위한 ‘CADian AI-CE’는 JPG, PDF, DWG 등 다양한 도면에서 벽체, 창호, 룸 정보 등을 AI로 탐지하여 도면을 재생성하고 BOM을 산출한다. 한명기 상무는 “캐디안 AI CAD의 미래는 스마트 블록, 디자인 어시스턴트, 인스펙션 시스템 등 기능 강화와 함께 궁극적으로 AI 에이전트를 통한 ‘말로 설계하는 세상’을 목표로 한다”고 전했다.   ▲ 캐디안 한명기 상무   이노시뮬레이션의 이지선 CTO는 ‘모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래’를 전망했다. 그는 XR 기술이 나와 외부 세계를 소통하는 모든 통로를 대체하는 기술이며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술과 밀접하다고 정의했다. 그리고 운전 시뮬레이터, 가상 훈련, HMI 검토, 가상 품평, AR HUD 등 다양한 모빌리티 XR 응용 사례를 소개하며 개발 기간과 비용 절감 효과를 강조했다. 이지선 CTO는 “AI와 XR 기술의 결합은 모빌리티 무인화 시대를 가속화할 것”이라면서, “이노시뮬레이션은 AI 개발 툴을 활용하여 AI와 모빌리티가 혼합된 시뮬레이션 시스템을 연구 개발 중”이라고 소개했다.   ▲ 이노시뮬레이션 이지선 CTO   디자인과 제조의 미래를 만드는 생성형 AI 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다. LG CNS의 정용기 선임은 ‘Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안’에 대한 발표에서, 생성형 AI 기술에 기반한 LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 소개했다. 이를 활용하면 디자인 과정에서 아이디어 구상 시간을 단축하는 등의 프로세스 개선을 통해 비주얼 콘텐츠의 생성 시간과 비용을 50% 이상 줄여줄 수 있다는 것이 정용기 선임의 설명이다. 또한, LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 탑재한 COP(Content Optimization Platform)도 소개했다. COP는 이미지 생성 및 편집, 배경 제거/교체/확장, 부분 수정 등의 기능을 제공하며, 특화 학습을 통해 고객사의 특정 스타일을 반영한 마케팅 이미지를 생성한다. 정용기 선임은 “COP는 제품의 디테일을 유지하면서 다양한 연출 컷을 만들 수 있으며, 향후 매체별 배너 이미지 자동 생성 기능을 개발 중”이라고 밝혔다.   ▲ LG CNS 정용기 선임   아이스케이프의 조세희 대표는 ‘이미지부터 3D까지 : 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작’을 주제로 발표했다. 조세희 대표는 AI를 활용한 영상 콘텐츠 제작 과정을 실무 사례와 함께 소개하면서, “영상 제작은 스토리보드, 키 이미지 생성, 영상화, 음악 생성, 편집의 5단계로 진행되며, AI가 텍스트, 이미지, 오디오, 3D 모델 등 다양한 콘텐츠를 생성한다”고 설명했다. 또한, 3D 오브젝트를 활용해 가상 공간에서 영상을 만들고, 미드저니의 옴니 레퍼런스와 페이스 스왑, 일레븐랩스를 이용해 가상 인간의 일관된 이미지와 음성을 제작하는 과정도 시연했다. 조세희 대표는 “AI는 생산성을 높일 수 있는 도구이지만, 영상 구조, 조명, 연출 등의 기본 지식은 필수”라고 짚었다.   ▲ 아이스케이프 조세희 대표   AI팩토리의 김태영 CEO는 ‘크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용 및 ‘바이브 코딩’ 발표를 통해 엔트로픽의 클로드 코드(Claude Code)를 활용해서 AI와 협업하여 코드를 작성하고 실행하는 방법을 시연했다. 바이브 코딩(vibe coding)은 대화식으로 사용자가 원하는 내용을 AI 에이전트에게 전달하면 AI가 코딩을 수행하는 방식이다. “요구사항 명세서 역할을 하는 파일을 통해 더욱 상세한 지시가 가능하다”고 소개한 김태영 CEO는 발표 중 실제 라이브 시연을 통해 상품 소개 웹 페이지를 제작하고, AI가 텍스트와 이미지를 자동 생성하여 콘텐츠를 풍부하게 만드는 과정을 선보였다.   ▲ AI팩토리 김태영 CEO   IUM SPACE의 이윰 대표는 ‘AI 툴로 구현하는 비주얼 세계 : 실무 적용과 아트워크 융합 사례’를 주제로 발표했다. 생성형 AI 시대의 진정한 창의성은 ‘세계관 디자인’에 있다고 짚은 이윰 대표는 미드저니의 스타일 레퍼런스 기능을 통해 42억 개의 스타일 시드를 탐색하며 “각 시드가 담고 있는 고유한 세계관을 이해하는 것이 중요하다”고 설명했다. 또한, 인간의 상상력과 AI의 지능을 결합하여 고유한 스타일과 이야기를 만드는 과정을 소개했다. 이윰 대표는 “AI는 의미를 생성하지 않으므로, 인간 창작자가 의미를 부여하고 다양한 이미지를 통합하여 스토리를 완성하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ IUM SPACE 이윰 대표   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)
작성일 : 2025-10-01
[포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)
‘코리아 그래픽스 2025’가 지난 9월 11~12일 온라인으로 진행됐다. ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로 열린 ‘코리아 그래픽스 2025’에서는 급변하는 기술 트렌드 속에서 AI(인공지능)와 3D 시각화가 산업과 문화 전반에 미치는 영향력을 조명했다. 또한 AI 기술의 실질적인 적용 사례와 잠재력을 통해, AI가 단순한 도구를 넘어 창의적 동반자로 진화하는 흐름을 짚었다. ■ 정수진 편집장     캐드앤그래픽스 최경화 국장은 개회사에서 AI와 3D 시각화 기술의 융합이 산업과 문화를 혁신하는 핵심 동력이라고 강조했다. 생성형 AI가 3D 창작을 대중화하는 가운데, 제조·건설 분야에서는 디지털 트윈과 XR(확장현실)이, 엔터테인먼트에서는 실시간 시각화 기술이 새로운 가치를 만들고 있다. 최경화 국장은 “AI를 창의적 동반자로 삼아 기술을 지휘하는 디자이너의 역할이 중요해질 것”이라고 덧붙였다.   AI 시대의 디자인 혁신과 생성형 AI의 미래 행사 첫째 날인 9월 11일, 한양대학교 현경훈 교수는 ‘디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인-제조의 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “생성형 AI는 불과 몇 분 만에 고품질의 시각적 결과물을 만들어낼 정도로 기술 발전 속도가 빠르다. 특히 공간 설계 분야, 즉 건축 설계에서는 많은 인력과 전문 지식이 필요하여 설계 자동화에 대한 관심이 매우 크며, 자동 평면도 생성 및 건물 성능 시뮬레이션 방법이 지속적으로 개발되어 왔다. 그러나 이 분야의 생성형 AI는 주로 정량화된 목표 달성을 위한 수단으로만 활용되는 한계가 있다”고 짚었다. 한편으로 스타일, 의미, 조형성, 선호도와 같은 정성적 지표나 디자인 초기 단계처럼 목표 정의가 어려운 영역에서는 AI 모델을 바로 활용하여 디자인을 자동화하기가 어렵다. 또한, 많은 디자인 요소를 가진 객체에서는 이들 요소의 재조합에 따른 탐색 공간이 더욱 방대해지고, 모든 공간을 탐색하는 데에 오랜 시간이 걸린다. 따라서 인간이 디자인 공간을 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원하는 것이 필요하며, 이는 디자이너를 위한 생성형 AI가 해결해야 할 문제라는 것이 현경훈 교수의 시각이다. 현경훈 교수는 프롬프트만으로 원하는 결과물을 얻기가 어려운 생성형 AI와의 소통 문제를 해결할 수 있는 방법으로 ‘동작 기반 AI 인터랙션’ 개념을 제시했다. 핵심은 디자이너가 아이디어를 구상하는 과정에서 취하는 스케치, 검색, 특정 영역 응시 등 다양한 ‘동작’을 통해 디자이너의 관심 영역과 의도를 추론하고, 이를 바탕으로 정량화하기 어려운 목표를 달성하도록 지원하는 것이다. 현경훈 교수는 “디자이너를 위한 생성형 AI는 동작을 활용하여 디자이너가 의도한 결과를 생성할 수 있어야 하고, 단순한 아이디어 시각화를 넘어 탐색과 활용의 균형을 통해 진정한 AI 기반 탐색이 가능해져야 한다”고 짚었다.   ▲ 한양대학교 현경훈 교수   AI 시대의 디자인 패러다임 변화와 디자이너의 역할 9월 12일에는 두 편의 기조연설이 진행됐다. 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 ‘AI 시대의 그래픽 디자인 패러다임 변화와 혁신 사례’를 주제로 한 기조연설에서 디지털 전환(DX)을 넘어 AI로의 완전한 패러다임 변화가 도래했으며, 기업과 개인 모두가 AI를 통해 업무 방식을 혁신해야 한다고 강조했다. 유훈식 교수는 AI의 기술 발전 속도가 매우 빠르며, 디자인 분야에서도 생성형 AI의 활용이 활발히 이루어지고 있다고 설명했다. 특히 이미지, 텍스트, 동영상 등 고품질의 시각적 결과물을 순식간에 만들어내는 생성형 AI의 능력은 디자인 산업에 큰 혁신을 가져오고 있다고 분석했다. 또한, 생성형 AI를 활용한 가구 공연 영상 제작 경험을 공유하면서, “디자인 패러다임이 시스템 구축 및 프롬프트 엔지니어링 중심으로 변화하고 있으며, AI를 통해 인간의 역량을 증강하는 디자인 방식으로 나아가야 한다”고 전했다. 이런 변화에 맞춰서 디자이너의 역할은 전통적인 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 디자인을 넘어 UX/UI, 제품 및 서비스 경험, 나아가 비즈니스 모델까지 고려하는 형태로 확장되고 있다. 유훈식 교수는 “미래에는 디자이너가 AI 디자인 시스템을 구축하고, 데이터 학습 및 프롬프트 최적화 역량을 갖춘 ‘AI 디자이너’로서 활동해야 한다”고 말했다. AI는 텍스트, 이미지, 영상 생성 분야에서 이미 인간보다 뛰어난 능력을 보여주고 있으며, 인간은 AI와 협업하여 창의적이고 감성적인 ‘휴먼 터치’를 더하는 역할에 집중해야 한다는 것이다. AI 디자이너는 궁극적으로 AI를 디자인하여 자신만의 AI 시스템을 만들고, 이를 통해 최적화된 결과물을 창출하는 철학과 관점을 가져야 한다는 것이 유훈식 교수의 조언이다.   ▲ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수   모빌리티 XR과 AI 융합 기술의 미래 고려대학교 박진호 교수는 ‘XR과 인공지능의 만남 : XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래’를 주제로 한 기조연설에서, XR 기술과 AI의 결합이 산업에 가져올 가능성을 조명했다. 박진호 교수는 VR, AR, MR을 포함한 XR 기술이 메타버스 및 디지털 트윈과 밀접하게 연관되어 있으며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술이 유기적으로 연결되어 있다고 설명했다. 특히 AI가 XR 기술과 융합되어 에이전틱 AI(agentic AI) 및 피지컬 AI(physical AI)로 발전하고 있다고 강조했다. 모빌리티 산업에서는 XR 기술이 주로 교육/훈련 및 엔지니어링 분야에 적용되고 있다. 실제 차량을 이용한 프로토타이핑, 테스팅, 마케팅 등은 많은 비용과 시간이 들지만, 가상현실 기술을 활용한 버추얼 검증을 통해 이를 상당 부분 대체하면서 시간과 비용을 절감하는 추세이다. 박진호 교수는 “또한 모빌리티 분야에서 AI의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 무인화 추세가 가속화된다”고 설명했다. AI는 전투기를 포함해 전차, 농기계 등의 무인 조종 기술 개발에 활용된다. AI 개발 환경 지원 툴을 활용해 가상 환경을 자동으로 생성하고 물리 기반의 합성 데이터를 만들어 AI 훈련에 활용할 수 있다. AI가 탑재된 모빌리티의 가상 주행 데이터를 분석하는 검사 시스템도 개발되고 있다. 박진호 교수는 가상 훈련과 가상 검증을 넘어, AI와 모빌리티가 혼합된 ‘AI In The Loop’ 시뮬레이션 시스템의 기술적 수요가 증가하고 있다고 전했다. 박진호 교수는 “미래 자율주행 시대가 도래하면 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라 콘텐츠 소비 플랫폼이 될 것”이라고 전망하면서, 이러한 모빌리티 콘텐츠의 확장이 미래 산업에서 중요한 방향이 될 것으로 내다봤다.   ▲ 고려대학교 박진호 교수   한편, 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이, 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다.   ■ 이어 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (2)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
엔비디아, “새로운 오픈 모델과 시뮬레이션 라이브러리로 로보틱스 연구개발 가속화”
엔비디아가 오픈소스 뉴턴 물리 엔진(Newton Physics Engine)을 엔비디아 아이작 랩(NVIDIA Isaac Lab)에서 이용 가능하며, 로봇 기술을 위한 엔비디아 아이작 GR00T N1.6 추론 비전 언어 행동(vision language action : VLA) 모델과 새로운 AI 인프라를 함께 제공한다고 발표했다. 이들 기술은 개발자와 연구자에게 개방형 가속 로보틱스 플랫폼을 제공해 반복 작업을 가속화하고, 테스트를 표준화하며, 로봇의 추론과 훈련 통합을 지원한다. 아울러 로봇이 시뮬레이션에서 실제 환경으로 안전하고 안정적으로 기술을 이전할 수 있도록 돕는다. 로봇은 시뮬레이션 환경에서 더 빠르고 안전하게 학습할 수 있지만, 복잡한 관절, 균형, 움직임을 가진 휴머노이드 로봇은 오늘날 기존 물리 엔진의 한계를 시험한다. 전 세계 25만 명 이상의 로보틱스 개발자들은 정확한 물리 엔진을 필요로 하며, 이는 로봇이 시뮬레이션에서 학습한 기술을 현실 세계에서 안전하고 안정적으로 수행하기 위해 필수이다. 엔비디아는 리눅스 재단이 관리하는 GPU 가속 오픈소스 물리 엔진 뉴턴의 베타 버전을 공개했다. 이는 엔비디아 워프(Warp)와 오픈USD(OpenUSD) 프레임워크 기반으로, 엔비디아와 구글 딥마인드, 디즈니 리서치가 공동 개발했다. 뉴턴은 유연한 설계 및 다양한 물리 솔버와의 호환성을 갖췄다. 이를 통해 개발자가 눈이나 자갈 위를 걷거나, 컵과 과일을 다루는 등 매우 복잡한 로봇 동작을 시뮬레이션하고 이를 현실 세계에 성공적으로 적용할 수 있도록 지원한다.     휴머노이드가 물리적 환경에서 인간과 유사한 작업을 수행하기 위해서는 모호한 지시를 이해하고 이전에 경험하지 못한 상황에 대처할 수 있어야 한다. 곧 허깅 페이스에서 공개될 오픈소스 아이작 GR00T N1.6 로봇 파운데이션 모델의 최신 버전에는 피지컬 AI를 위해 개발된 오픈 맞춤형 추론 비전 언어 모델(VLM)인 엔비디아 코스모스 리즌(Cosmos Reason)이 통합될 예정이다. 코스모스 리즌은 로봇이 심층 사고를 하는 두뇌 역할을 담당하며 기존의 지식, 상식, 물리학을 활용해 모호한 지시를 단계별 계획으로 전환하고, 새로운 상황을 처리하며, 다양한 작업에 걸쳐 일반화할 수 있도록 한다. 코스모스 리즌은 현재 피지컬 리즈닝 리더보드(Physical Reasoning Leaderboard) 1위를 차지하고 있으며, 100만 회 이상 다운로드를 기록했다. 또한, 모델 훈련을 위한 대규모 실제 데이터, 합성 데이터를 선별하고 주석을 달 수 있다. 코스모스 리즌 1은 NIM에서 제공되며, 사용하기 쉬운 마이크로서비스 형태로 AI 모델 배포를 지원한다.  아이작 GR00T N1.6은 휴머노이드가 물체를 동시에 이동하고 조작할 수 있도록 해 상체와 팔의 자유도를 넓히고, 무거운 문을 여는 것과 같은 까다로운 작업을 수행할 수 있도록 한다. 개발자는 허깅 페이스의 오픈소스 엔비디아 피지컬 AI 데이터세트(Physical AI Dataset)를 사용해 아이작 GR00T N 모델을 사후 훈련할 수 있다. 이 데이터세트는 480만 회 이상 다운로드됐으며, 현재 수천 개의 합성 궤적과 실제 궤적 데이터를 포함한다. 또한, 엔비디아는 오픈소스 코스모스 월드 파운데이션 모델(WFM)의 신규 업데이트를 발표했다. 300만 회 이상 다운로드된 이 모델은 개발자가 텍스트, 이미지, 영상 프롬프트를 활용해 대규모로 피지컬AI 모델 훈련을 가속화할 수 있는 다양한 데이터 생성을 지원한다. 코스모스 프리딕트(Cosmos Predict) 2.5는 곧 출시될 예정이며, 세 가지 코스모스 WFM의 성능을 하나의 강력한 모델로 통합해 복잡성을 줄이고, 시간을 절약하며, 효율을 높인다. 또한 최대 30초의 긴 동영상 생성, 다중 뷰 카메라 출력을 지원해 더욱 풍부한 세계 시뮬레이션을 구현한다. 코스모스 트랜스퍼(Cosmos Transfer) 2.5는 곧 출시될 예정이며, 기존 모델 대비 3.5배 작으면서도 더 빠르고 높은 품질의 결과를 제공한다. 이제 사실적인 합성 데이터를 생성할 수 있으며, 그라운드 트루스(ground-truth) 3D 시뮬레이션 장면, 깊이, 세분화, 에지, 고해상도 지도와 같은 공간 제어 입력값을 활용할 수 있다.   로봇에게 물체를 잡는 법을 학습시키는 것은 로보틱스에서 가장 어려운 과제 중 하나다. 파지는 단순히 팔을 움직이는 것이 아니라 생각을 정밀한 동작으로 전환하는 것으로, 로봇이 시행착오를 통해 학습해야 하는 기술이다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 아이작 랩 2.3 개발자 프리뷰의 새로운 정밀 파지(dexterous grasping) 워크플로는 다관절 손과 팔을 가진 로봇을 가상 환경에서 자동화된 커리큘럼으로 훈련시킨다. 이 과정은 간단한 작업부터 시작해 점차 복잡성을 높여간다. 해당 워크플로는 중력, 마찰, 물체의 무게 등 요소를 변경해 로봇이 예측 불가능한 환경에서도 기술을 습득하도록 훈련시킨다. 컵을 집거나 방을 가로질러 걷는 것과 같이 새로운 기술을 로봇에게 숙달시키는 것은 매우 어렵다. 또한, 이러한 기술을 실제 로봇에서 테스트하는 과정은 시간과 비용이 많이 요구된다. 이러한 어려움을 해결할 수 있는 방법은 시뮬레이션이다. 시뮬레이션은 로봇이 학습한 기술을 무수한 시나리오, 작업, 환경에서 테스트할 수 있는 방법을 제공한다. 그러나 개발자들은 시뮬레이션 환경에서도 현실 세계를 반영하지 못하고 단편적이고 단순화된 테스트를 구축하는 경우가 많다. 완벽하고 단순한 시뮬레이션 환경에서 학습한 로봇은 현실 세계의 복잡성에 직면하는 순간 실패할 가능성이 크다. 엔비디아와 라이트휠은 개발자가 시스템을 처음부터 구축하지 않고도 시뮬레이션 환경에서 복잡한 대규모 평가를 실행할 수 있는 오픈소스 정책 평가 프레임워크인 아이작 랩-아레나(Arena) 공동 개발 중이다. 이 프레임워크는 확장 가능한 실험과 표준화된 테스트를 지원하며 곧 공개될 예정이다. 엔비디아는 개발자들이 이러한 첨단 기술과 소프트웨어 라이브러리를 최대한 활용할 수 있도록, 까다로운 워크로드를 위해 설계된 AI 인프라를 발표했다. 엔비디아 GB200 NVL72는 엔비디아 그레이스(Grace) CPU 36개와 엔비디아 블랙웰(Blackwell) GPU 72개를 통합한 랙 규모 시스템으로, 주요 클라우드 공급업체들이 채택해 복잡한 추론과 피지컬 AI 작업을 포함한 AI 훈련과 추론을 가속화하고 있다. 엔비디아 RTX 프로 서버(RTX PRO Servers)는 훈련, 합성 데이터 생성, 로봇 학습, 시뮬레이션 전반의 모든 로봇 개발 워크로드를 위한 단일 아키텍처를 제공하며, RAI 연구소(RAI Institute)에서 도입 중이다. 블랙웰 GPU로 구동되는 엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor)는 로봇이 실시간 지능형 상호작용을 위한 다중 AI 워크플로 실행을 지원한다. 또한 실시간 로봇 추론으로 휴머노이드 로보틱스 전반에서 고성능 피지컬 AI 워크로드와 애플리케이션의 돌파구를 마련한다. 젯슨 토르는 피규어 AI, 갤봇(Galbot), 구글 딥마인드, 멘티 로보틱스, 메타(Meta), 스킬드 AI, 유니트리(Unitree) 등 파트너사에 도입 중이다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스, 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 “휴머노이드는 피지컬 AI의 차세대 영역으로, 예측 불가능한 세상에서 추론하고, 적응하며, 안전하게 행동하는 능력이 필요하다. 이번 업데이트로 개발자들은 로봇을 연구 단계에서 일상 생활로 가져오기 위한 세 가지 컴퓨터를 갖게 됐다. 아이작 GR00T가 로봇의 두뇌 역할을 하고, 뉴턴이 신체를 시뮬레이션하며, 엔비디아 옴니버스가 훈련장이 된다”고 말했다.
작성일 : 2025-09-30
유니티, ‘유데이 서울 : 인더스트리’에서 산업 현장의 디지털 트윈 전략 소개
유니티가 9월 26일 한국과학기술회관에서 개최한 ‘유데이 서울 : 인더스트리(U/DAY Seoul:Industry)’를 마쳤다고 밝혔다. 이번 ‘유데이 서울 : 인더스트리’에는 다양한 산업 분야 관계자와 종사자 350명이 참석해 산업 생태계의 혁신적인 디지털 트윈 전략과 기술 인사이트를 공유하고 체험했다. 특히 사전 참가 등록 기간에 600명 이상이 신청하며 조기 마감되는 등 높은 관심을 보였으며, 행사 종료 후 제공되는 온라인 레코딩 영상 신청에도 약 200명이 참여해 지속적인 관심을 확인할 수 있었다. 유니티는 산업 현장 속 유니티 기반 디지털 트윈 기술을 직접 체험할 수 있는 ‘실전형 데모존’에 참관객의 호응이 높았다고 소개했다. 특히 메타넷디지털의 ‘메타팩토리’, 모라이의 ‘자율주행 차량 테스트 데모’ 등이 주목을 받았다. 메타넷디지털 데모존을 담당한 김남일 이사는 “메타팩토리는 제조 현장의 데이터를 실시간으로 연결하고 AI와 3D 기술을 더해 운영 효율성을 크게 개선할 수 있는 제조 운영 관리 플랫폼“이라며, “이번 행사를 통해 제조업 뿐만 아니라 물류, 자동차 등 여러 분야의 산업 관계자 분들과 다양한 의견을 나누고, 좋은 피드백을 청취할 수 있어 의미 깊었다”고 말했다. 모라이 데모존을 담당한 이원상 매니저는 “상암, 강남 등 친숙한 도로 환경을 구현한 데모를 준비했는데, 유니티 기반의 고정밀 시뮬레이션 기술이 제공하는 현실감을 높이 평가해주셨고, 기술적 진보를 실감했다는 반응도 많았다”고 말했다. 이어 “유데이 서울 : 인더스트리를 계기로 보다 많은 분들께 저희 설루션의 가치를 알리고, 잠재적 협력 파트너들과 새로운 비즈니스 기회를 논의할 수 있어 뜻깊었다”고 소감을 전했다.     전문가 세션에서는 산업 혁신의 방향성을 제시하며, 다양한 실제 적용 사례를 살펴볼 수 있는 세션들이 눈길을 끌었다. 그 중에서도 SK AX의 강철규 매니저가 발표한 ‘HBM 전용 Stack 3D Map PoC’ 세션은 유니티 협업 과정에서 얻은 인사이트와 노하우를 구체적으로 다뤄 참관객들의 만족도가 높았다. 유니티 코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어가 발표한 세션도 관심을 모았다. 이 세션에서는 BMW의 유니티 애셋 매니저 기반 3D 에셋 관리 사례와 오바야시의 실시간 3D 협업 워크플로 구축 사례에 대해 전했다. 또한 버추얼 프라이빗 클라우드(VPC) 배포 옵션 등 유니티의 3D 데이터 보호 기능 및 대규모 산업 데이터 관련 인사이트를 공유했다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “이번 유데이 서울 : 인더스트리는 유니티의 기술이 창출하는 새로운 가치와 가능성을 확인할 수 있었던 시간”이라며, “앞으로도 협력 생태계를 확대해 나갈 수 있도록 여러 산업군에 최적화된 설루션을 선보일 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-09-30
스노우플레이크, 벤더 중립적 시맨틱 표준 위한 ‘오픈 시맨틱 인터체인지’ 출범
스노우플레이크가 업계 파트너십을 통해 시맨틱 메타데이터의 정의와 공유 방식을 표준화하는 새로운 오픈소스 이니셔티브인 ‘오픈 시맨틱 인터체인지(Open Semantic Interchange, 이하 OSI)’를 출범한다고 밝혔다. 세일즈포스, 블랙록, dbt 랩스, 릴레이셔널AI 등 글로벌 20여개 기업이 참여하는 이번 이니셔티브에서는 벤더 중립적인 시맨틱 모델 사양을 도입한다. OSI는 벤더 중립적이고 공통적인 시맨틱 모델 사양을 도입함으로써 AI 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 애플리케이션 전반에 걸쳐 일관된 비즈니스 로직을 보장할 수 있다. 기업들이 사용하는 각종 도구와 플랫폼마다 다른 데이터 해석 방식을 해결하기 위해 모든 시스템이 동일한 방식으로 데이터를 이해할 수 있는 공통 표준을 만드는 것이 목표다.     각기 다른 데이터 형태, 데이터 도구 등 데이터 분산은 AI 도입을 늦추는 원인이었다. OSI는 서로 다른 AI, BI, 데이터 도구가 같은 언어로 소통할 수 있도록 공통 시맨틱 표준을 구축해 플랫폼 간 상호 운용성을 강화하며 데이터 분산 문제를 해결한다. 데이터 정의 및 교환 방식을 표준화해 AI가 일관되고 정확한 정보를 활용할 수 있게 함으로써 AI, BI 애플리케이션 도입을 가속화하고 AI에 활용하는 데이터 신뢰성을 보다 높일 수 있게 된다. 스노우플레이크는 “결과적으로 데이터팀의 운영을 간소화하고, 시스템 간 서로 다른 정의를 맞추거나 중복 작업을 하는 데 소모하는 비효율을 줄일 것”이라면서, “그만큼 데이터 및 AI 팀들이 단순 문제 해결보다 보다 중요한 비즈니스 혁신에 집중할 수 있게 된다”고 전했다. 스노우플레이크를 비롯한 OSI 이니셔티브 기업들은 협력을 통해 폐쇄적이고 벤더 종속적인 시스템에서 벗어나 더 나은 개방형 AI를 도입하는 것을 목표로 한다. 이들은 AI 혁신을 이끌 새로운 패러다임으로 상호운용성과 표준화를 바탕으로 한 오픈소스 협력을 제시하고 있다. 태블로(Tableau)의 사우서드 존스(Southard Jones) 최고제품책임자(CPO)는 “AI의 미래는 신뢰에 달려있으며, 신뢰는 일관되고 믿을 수 있는 데이터에서 시작된다”며, “스노우플레이크와 파트너사들이 공동으로 OSI를 주도함으로써 플랫폼 전반에 걸쳐 동일한 의미를 유지하는 공통 시맨틱 프레임워크를 구축하고 AI 에이전트와 BI 애플리케이션을 통해 고객이 신뢰할 수 있는 데이터 인사이트를 활용할 수 있게 됐다”고 말했다. 스노우플레이크의 크리스티안 클레이너만(Christian Kleinerman) 제품 담당 수석부사장은 "스노우플레이크는 상호 운용성과 개방형 표준이 데이터와 함께 AI의 가능성을 발현하는데 필수적이라고 믿고 있다”며, "OSI 이니셔티브를 통해 파트너들과 함께 AI의 근본적인 과제인 공통 시맨틱 표준의 부재를 해결하는 데 앞장서게 되어 자랑스럽다. 이번 이니셔티브는 업계가 경쟁하는 것이 아니라 공동의 과제를 해결하고 모두를 위한 더욱 연결되고 개방적인 생태계를 구축하기 위해 힘을 합치는 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-09-24