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.   ■ 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.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 기계/제조 분야에 특화된 올인원 설루션인 ZW3D에 통합된 CAE 소프트웨어, 구조/유체/전자기장 해석 등 다양한 전문 해석 도구 제공. 설계 환경에서 직관적이며 빠른 검증 과정과 데이터 일관성을 통해 제품 개발 과정의 시간 단축과 품질 향상을 실현 공급 : ZWCAD KOREA   해석 전문가를 위한 ZWSIM 해석 플랫폼 ZWSOFT의 ZWSIM은 여러 산업 분야의 문제를 해결하기 위해 개발된 통합 CAE 시뮬레이션 플랫폼이다. ZWSIM은 엔지니어가 제품 개발 초기 단계에서 가상 시뮬레이션을 통해 성능을 예측하고, 잠재적인 결함을 파악하여 설계를 최적화할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발 기간을 단축하고, 시제품 제작 비용을 절감하며, 제품의 전반적인 품질과 신뢰성을 향상시키는 전문 프로그램이다. 초기에는 구조 해석 설루션인 ‘ZWSIM Structural’로 시작했으나, ZWSIM의 포트폴리오를 지속적으로 확장하여 유체(fluid), 음향(acoustics), 광학(optics) 등 더욱 광범위한 물리 영역을 포괄할 수 있는 다중 물리(multiphysics) 해석 플랫폼으로 발전하고 있다. 이는 단일 현상뿐만 아니라 여러 물리적 요인이 복합적으로 작용하는 복잡한 문제를 하나의 플랫폼에서 해결할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.      제품 개발 과정에 필수인 CAE 도구, ZW3D에 통합 복잡한 제품 개발을 지속적으로 영위하는 기업은 3D 모델링을 설계하는 업무보다 그 이후 과정에 더 많은 시간을 투자할 수 밖에 없다. 제작 단계에서 설계 수정이 반영되면서 3D 데이터의 연속성은 필수이기 때문에 2D 도면과 3D 모델링은 연관성이 있고, 구조적 안전성과 열/피로 같은 현실 조건을 설계 단계에서 미리 점검해야 한다. 이러한 문제를 해결하고자 전문 해석자를 위한 ZWSIM 브랜드의 CAE 플랫폼에서 다져 온 역량을 바탕으로, ZW3D 플랫폼에 구조와 유동 해석 소프트웨어를 단계적으로 통합하여 제품 개발의 전 과정을 실현하도록 통합 출시했다.  3D CAD에 통합된 CAE 기능을 통해 설계 환경에서 3D 데이터를 불러온 후, 해석을 위한 모델 전처리 작업과 하중 및 구속조건을 정의하고, 결과를 확인한 뒤 설계 수정을 통해 재검증하는 프로세스를 지원한다. 특히 경향성 파악을 위해 메시 작업도 간결하게 처리할 수 있기 때문에 설계자가 직접 반복 검증을 주도할 수 있게 된다. 여기에 형상 이력과 결과 이력을 함께 축적하면, 변경 사유와 판단 근거가 한 줄기로 이어져 각 제품별 품질 회고가 쉬워진다.    Structural & Flow에서 지원하는 해석의 범위 실무에서 자주 받는 질문은 정형화되어 있다. ‘이 형상이 버틸 수 있는가’, ‘고유 진동수는 어디에 걸리는가’, ‘열 변형이 생기면 체결부는 안전한가’, ‘반복 하중에서 수명은 어떠한가’와 같은 질문이다. ZW3D Structural(ZW3D 스트럭처럴)은 이러한 질문을 정면으로 다룬다. 선형/비선형을 포함한 정적 구조 해석, 고유진동수와 모드를 구하는 모달 해석, 정상/과도 조건의 열전달 해석, 시간 응답을 보는 암시적(implicit) 동역학, 낙하/충격 같은 고변형에 적합한 명시적(explicit) 동역학, 그리고 피로 해석까지 설계 단계에서 필요한 줄기를 폭넓게 지원한다. 피로는 상수/가변/조화/시간 단계/랜덤 진동 등 다양한 케이스를 포괄해 전장/가전/장비처럼 반복 하중이 일상적인 제품에 유용하다. 하중과 구속을 절차대로 적용하는 멀티스텝 해석을 통해 실제 시험 절차를 시뮬레이션에 그대로 옮길 수 있다. 또한 실무에서 자주 쓰는 기능이 빠지지 않고 배치되어 있다는 점이 중요하다. 좌굴, 볼트 프리텐션, 접촉 마찰, 과도 열 등 튜토리얼 성격의 자료가 함께 제공되어 해석 도입의 기초를 마련하는 데 도움이 된다. 여기에 결과 리포트 자동화 기능을 결합하면 스냅샷, 형상 상태, 경계 조건을 일관된 양식으로 남길 수 있어 검토 회의가 간결해진다. 한편 구조해석만으로 해결하기 어려운 냉각, 유동, 온도장 같은 복합적인 문제 영역을 검증하기 위한 설루션인 유동 해석 소프트웨어 ZW3D Flow(ZW3D 플로)를 지원한다.      1974년 영국의 브라이언 스폴딩(Brian Spalding) 교수에 의해 설립된 컨설팅 및 소프트웨어 기업인 CHAM(Concentration, Heat And Momentum) Limited에서 개발한 전산유체역학 분야의 범용 CFD 소프트웨어 피닉스(PHOENICS)를 2023년에 ZW 제품군의 포트폴리오로 추가하면서, ZWSIM Flow를 출시했다.      이를 ZW3D에 네이티브로 통합하여 설계 모델과 동일한 좌표/단위/형상 상태에서 유동과 열을 바로 계산하고, 그 결과를 구조 해석으로 자연스럽게 넘길 수 있게 했다. 예를 들어, 팬 위치나 덕트 단면을 바꾸며 온도 분포가 어떻게 달라지는지, 그 변화가 체결부 응력과 변형에 어떤 영향을 주는지를 한 자리에서 추적할 수 있다. 형상/유동/열/구조의 연계가 끊김 없이 돌아가므로 설계 의도 변화가 결과에 미치는 경향을 빠르게 파악할 수 있다. 초기 콘셉트 단계에서는 단순화한 경계 조건으로 빠른 비교를, 상세 설계 단계에서는 실제 재질/접촉/제약을 반영해 정밀 계산을 수행하는 식의 단계적 접근이 유효하다.   설계자가 주도하는 구조적 실무형 접근 자동차 계기판의 광원 백패널을 예로 들 수 있다.  한여름 갇힘 조건을 가정해 내부 발열과 냉각 조건으로 온도 상승을 해석한다. 결과를 바탕으로 열팽창과 응력 집중을 확인하고 필요 시 체결부 인근의 리브/보스 형태를 조정한다. 수정 모델을 기준으로 속도 변화와 노면 조건을 반영해 모달 해석을 수행하고 취약 주파수 대역을 파악한다. 수명/피로 분석으로 국부 설계 변경의 효과를 검증한다. 사고 시나리오에 따른 충돌 하중을 대입해 최종 설계 사양을 확정한다.     이 모든 과정이 ZW3D의 단일 환경에서 수행된다. 추가 프로그램 없이 설계/해석 평가/설계 변경/재검증까지 같은 문맥에서 진행되므로, 현업에서 빈번한 히스토리 단절과 모델 호환 문제에서 자유로울 수 있다. 팀 협업에서는 동일 모델을 공유하며 검토 내역을 일관되게 축적할 수 있어 관리 효율이 높아진다.   메시 전략과 요소 선택의 체계화 메시는 수렴성과 정확도를 동시에 좌우한다. 곡률 기반 세분화, 접촉부 국부 정렬, 두께 대비 요소 크기 규칙 같은 기본 원칙을 지키면 불필요한 자유도 증가를 피하면서 신뢰 가능한 결과를 얻을 수 있다. 얇은 판/셸 구조는 셸 요소와 두께 오프셋을, 두꺼운 실체는 솔리드 요소와 적절한 적분점을 적용하는 식으로 형상/요소 대응을 표준화하면 셋업 편차가 줄어든다. 초기 단계에서는 자동 메시로 빠르게 경향을 보고, 핵심 부품만 지역 정렬로 보완하는 혼합 전략이 생산적이다.     접촉과 비선형, 수렴성을 높이는 쉬운 해법 해석 난이도는 대개 접촉, 대변형, 재료 비선형에서 결정된다. ZW3D Structural은 이 영역의 수렴을 안정화하기 위해 여러 솔버 선택지를 제공한다. 복잡한 이론을 일일이 지정하지 않아도 자동 해법 선택으로 고유치 계산, 대형 시스템을 위한 해법, 점진적 반복법 등을 상황에 맞게 배치한다. 메시 품질 관리, 접촉 정의, 하중 단계 설계가 함께 맞물리면 설계/해석 반복 속도가 체감될 만큼 빨라진다. 동시에 해석이 ZW3D 커널을 직접 참조하기 때문에 보강 리브 위치 조정이나 두께/재질 변경 같은 수정이 포맷 변환이나 재메시 없이 이어진다. 미세한 차이로 인한 불필요한 잡음을 줄이고 의사결정의 신뢰도를 높일 수 있다. 접촉 안정화를 위한 마찰 계수 스윕, 하중 단계 분할, 요소 품질 검사 같은 절차를 체크리스트로 상시화하면 재작업률을 낮출 수 있다.      다양한 결과 분석 방식과 자동 리포트 해석은 수치만 맞는다고 끝이 아니다. 시험치와의 상호 검증, 경계 조건 민감도, 메시 독립성 검토를 기본 절차로 포함해야 한다. ZW3D Structural에서는 결과 필터, 절단면, 등가응력/주응력 뷰, 변형 과장 보기 등을 일관된 뷰포트로 저장해 재사용할 수 있다. 표준 리포트 서식을 팀에서 공유하면 프로젝트 간 비교가 수월해지고, 승인 사이클이 짧아진다. 색상 범례와 최대/최소 위치, 안전계수 표기를 통일하면 커뮤니케이션 오류가 줄어든다.   해석의 대중화를 향해 : Easy/Affordable/Powerful 지더블유캐드코리아는 해석 제품에서 쉬운 사용성(Easy), 합리적 가격(Affordable), 현업 검토를 통과하는 결과 품질(Powerful)을 일관되게 강조해 왔다. 설계자가 평소 쓰는 도구 안에서 해석을 습관처럼 돌리고, 필요할 때만 전문 해석 팀이나 외부 툴로 심화하는 구조가 더 합리적이라는 관점을 제시했다. 중소 규모 개발 팀일수록 이 균형이 일정과 완성도를 좌우한다. 도입 장벽이 낮을수록 반복은 빨라지고, 반복이 빨라질수록 판단의 질은 높아진다. 교육은 기능 나열보다 실제 부품을 활용한 반복 실습이 효과적이며, 한두 개의 대표 제품군을 선정해 표준 조건과 리포트 양식을 먼저 고정하는 방식이 안정적이다.    ‘기능 수’보다 체감되는 실무 가치 중심 전문 해석자에게는 기능의 세목이 중요할 수 있으나, 일반 설계자에게 더 중요한 것은 폭넓은 범위를 범용적으로 다룰 수 있는가이다. 정적/모달/열/동역학/피로, 그리고 접촉/비선형/단계 해석이 하나의 지도처럼 이어지고, 메시 품질, 결과 가시화와 리포트, 적절한 해법과 수렴 옵션 등 실무형 도구가 설계 품질 향상으로 곧바로 체감되도록 구성했다. 기계적 조작의 부담을 줄이고 설계 의도를 중심에 둔 빠른 가설/검증/수정 루틴을 장착하는 데 초점을 맞췄다. 도입 이후에는 파일 전송과 포맷 변환에 소요되던 시간을 줄이고, 그 시간을 설계 대안 탐색과 리스크 선제 차단에 재투자하는 선순환을 만드는 것이 핵심이다.   통합형 CAD/CAE/CAM 설루션을 통해 기대하는 지점 ZW3D Structural & Flow 제품이 겨냥하는 핵심은 빠른 반복과 데이터 일관성이다. ZWSIM이 축적한 신뢰를 바탕으로 설계자에게 한 화면에서 닫히는 검증 루프를 제공한다. 유동과 구조를 오가며 현실에 가까운 하중 시나리오를 초기부터 반영하고, 그 결과를 도면과 가공까지 끌고 가는 흐름을 정착시킨다.이 흐름이 자리잡을수록 설계 팀은 비용과 시간을 낮추면서 판단의 질을 끌어올릴 수 있다. 현장에서도 해석이 특별한 이벤트가 아니라 매일의 루틴으로 자리 잡을 때 제품 품질과 실행 속도가 함께 높아진다. ZW3D에 추가된 CAE 제품군들은 그 지점을 향해 설계/해석/제조를 단단히 엮는 역할을 수행한다. 결국 중요한 것은 도구 자체가 아니라 팀이 동일한 모델과 동일한 근거로 더 빠르게 합의에 이르는 역량이며, ZW3D 통합 해석 환경은 바로 그 역량을 키우는 기반이 된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템 추가, 빠르고 쉬운 시각화 기능 추가, 애니메이션 기능 향상, 워크플로 통합 및 개선 등   건축, 자동차, 미디어 및 엔터테인먼트, 소비재 등 어떤 분야에서든 활용할 수 있는 새로운 기능이 추가된 트윈모션(Twinmotion)의 최신 버전이 출시됐다. 이번 트윈모션 2025.2는 작업 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 새로운 기능과 기존 툴 및 워크플로에 더 높은 생산성을 함께 제공한다.   ▲ ‘트윈모션 2025.2 새로운 기능’ 영상   나나이트 가상화된 지오메트리 2년 전, 언리얼 엔진 5의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 시스템인 루멘(Lumen)을 도입했던 트윈모션은 이번 최신 버전에 UE5의 또 다른 기능인 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템을 추가했다. 나나이트(Nanite)는 보이는 데이터만 필요할 때 자동으로 스트리밍하는 기능으로, 이를 통해 수억 개 또는 수십억 개의 폴리곤으로 구성된 여러 개의 초고해상도 복잡한 메시도 실시간 성능을 유지하면서 작업할 수 있다. 덕분에 파일을 임포트하기 전에 최적화할 필요가 없어져, 시간을 절약할 수 있다.    ▲ 나나이트 가상화된 지오메트리(출처: 트윈모션 홈페이지)   메시는 임포트할 때 또는 임포트 후에도 나나이트로 변환할 수 있으며, 해당 오브젝트의 모든 메시를 일괄 변환할 수 있다. 또한 메가스캔 3D 애셋 및 3D 식물, 스케치팹 애셋도 나나이트로 변환할 수도 있다. 기존 프로젝트가 무겁고 느려진 것 같을 때 나나이트를 사용해 보면 그 차이를 확인할 수 있다.   빠르고 쉬운 시각화 기존과 같은 수준의 시각화를 더 빠르고 간편하게 구현하면서도, 성능 부담을 줄여주는 두 가지 신규 기능이 트윈모션 2025.2에 추가됐다. 먼저, ‘패럴랙스 윈도우’를 지원한다. 건물의 외관을 시각화할 때 사실감을 위해 창문 안쪽까지 모델링하는 것은 지루한 작업일 수 있는데, 패럴랙스 윈도우는 오픈 셰이딩 언어(Open Shading Language : OSL) 셰이더를 통해 단순한 가벼운 평면에 실내 공간의 깊이감을 만들어 내 복잡한 3D 지오메트리 없이도 방이나 건물 내부를 시뮬레이션할 수 있다. 창문을 모델링할 필요도 없이, 외부 표면에 패럴랙스 윈도우를 배치하기만 하면 된다. 라이브러리에 사무실, 주거 공간, 헬스장, 소매점 등 27가지 인테리어가 포함된 패럴랙스 윈도 폴더가 추가돼 있으며, w패럴랙스(wParallax) 및 에버모션(Evermotion) 등의 소스에서 자체 맵을 추가할 수 있는 커스텀 윈도 또한 제공한다. 또한 유리 오버레이를 시뮬레이션하거나, 불규칙한 야간 조명 애니메이션도 포함되어 있다.   ▲ 패럴랙스 윈도(출처 : 트윈모션 홈페이지)   신(scene)에 사실감을 손쉽게 구현할 수 있는 애니메이션 포그 카드도 추가됐다. 라이브러리 VFX 폴더에 포함된 17종의 새로운 애니메이션 포그 카드를 사용하면 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 안개를 배치하고 연출할 수 있으며, 성능에 미치는 영향도 최소화할 수 있다. 또한 안개는 신의 바람이나 카드별로 바람 속도, 방향에 따라 반응할 수 있도록 설정할 수 있다.   ▲ 애니메이션 포그 카드(출처 : 트윈모션 홈페이지)   포토리얼한 트윈모션에서 때로는 좀 더 자유로운 스타일이 필요할 경우가 있다. 비사실적인 렌더링 효과는 스타일라이즈드 이미지를 제작하거나 지나치게 사실적으로 ‘완성된’ 렌더링이 이해관계자의 실험과 반복 작업을 방해할 수 있는 사전 시각화 과정에서 활용된다. 이를 위해 더욱 유연하고 향상된 비주얼 퀄리티를 제공하고자 전체 FX 포스트 프로세싱 시스템을 개편했다. 해칭, 쿠와하라 필터링, 펜 스타일 윤곽선 등 회화 및 스케치 스타일 효과에 중점을 두었으며, 모든 파라미터가 제공되어 원하는 대로 커스터마이징하고 프리셋을 저장할 수 있다.   ▲ FX 포스트 프로세싱(출처 : 트윈모션 홈페이지)   또한, 이제 *.cube 형식의 자체 룩업 테이블(LUT)을 임포트할 수 있어, 특정 컬러 룩을 구현하고 여러 샷이나 프로젝트 간에 컬러 일관성을 유지하며 컬러 그레이딩 과정을 간소화할 수 있다. 또 다른 신규 기능으로 스태틱 오브젝트에 선형 또는 방사형 모션 블러를 적용할 수 있게 됐다. 이 기능은 정적인 신에서 움직임을 빠르게 시뮬레이션할 때 유용하다. 예를 들어 자동차 바퀴에 회전 모션 블러를 적용하거나, 건축 이미지에서 선형 모션 블러로 인물의 초점을 미묘하게 낮추고 건물에 초점을 집중시킬 수 있다. 반대로 비디오나 시퀀스를 익스포트할 때 렌더링 속도를 희생하더라도 더 높은 퀄리티의 사실적인 모션 블러를 적용할 수 있는 옵션도 추가됐다.   ▲ 스태틱 모션 블러(출처 : 트윈모션 홈페이지)   마지막으로, 신 디버깅을 돕기 위해 언릿, 와이어프레임, 루멘, 나나이트 등 다양한 기술적 뷰포트 모드를 활성화할 수 있다.   향상된 애니메이션 신에 애니메이션을 추가하면 완전히 다른 차원의 최종 경험을 제공할 수 있다. 이번 버전에는 이런 애니메이션 기능을 강화하는 다양한 신규 기능들이 추가됐다. 트윈모션의 애니메이터는 트랜슬레이터 및 로테이터처럼 오브젝트에 가까이 다가갔을 때 실행되도록 설정할 수 있는 간단한 애니메이션을 제작할 수 있었는데, 이번에는 새로운 유형의 애니메이터인 익스플로더가 추가됐다. 익스플로더는 선택한 형태(평면, 원기둥, 구체)에 따라 오브젝트를 원래 위치에서 바깥쪽이나 안쪽으로 이동시켜 기술 프레젠테이션이나 극적인 연출을 위한 분해도 애니메이션을 손쉽게 만들 수 있다.   ▲ 익스플로더(출처 : 트윈모션 홈페이지)   다양한 프리셋으로 부드럽게 밀기, 해체, 부풀리기, 링 벗겨내기, 압축, 평면 분할, 스택 재조립 등과 같은 애니메이션을 손쉽게 만들 수 있다. 또한 이동 거리, 시차 오프셋, 이동 방향 등을 편집해 자신만의 애니메이션을 만들고 프리셋으로 저장할 수도 있다. 기존의 트랜슬레이터 및 로테이터 애니메이터에도 스태거 오프셋이 추가되어, 오브젝트가 하늘에서 떨어지거나 지면에서 솟아오르는 효과 또는 순차적으로 회전하는 것과 같이 신에 역동적인 연쇄 연출을 손쉽게 만들 수 있게 됐다.   ▲ 캐스케이드 애니메이션(출처 : 트윈모션 홈페이지)   또한, 이제 애니메이터를 시퀀스 툴에서 트랙으로 사용할 수 있어, 애니메이션의 시작 시각 변경, 재생 시간 조절, 다른 애니메이션 요소와 동기화하는 것이 간편해졌다. 애니메이션 캐릭터와 컨트롤 경로도 이제 시퀀서 툴의 재생 위치와 동기화된다. 애니메이션은 신에 생동감을 더해 주지만, 스틸 이미지를 만들 때는 원하는 구도나 동작 시점을 정확하게 잡아내기 어려울 수 있다. 이를 해결하기 위해 이미지 속성에 새로운 글로벌 스태틱/리얼타임 애니메이션 재생 옵션이 추가되어 애니메이션을 멈추고 정확한 순간을 선택해 촬영할 수 있다. 마지막으로, 이제 신에 애니메이션 파일을 임포트하면 로컬 디스크를 불러오는 방식이 아니라 신에 바로 포함되도록 변경됐다. 덕분에 프로젝트 패키징과 공유가 훨씬 쉬워지고, 애니메이션 파일을 로컬 및 클라우드 프레젠테이션에서 모두 사용할 수 있으며, 애니메이션이 포함된 신의 로딩 속도가 더 빨라졌다.   버추얼 카메라(VCam) 이번 버전은 촬영감독부터 시각화 전문가에 이르기까지 누구나 활용 가능한 버추얼 카메라를 새롭게 지원하여 흥미로운 가능성을 제시한다. 트윈모션을 안드로이드 또는 iOS에서 언리얼 VCam 앱에 연결하면 휴대용 디바이스를 움직이는 것만으로 신에 버추얼 카메라를 배치할 수 있다. 샷 탐색 기능을 활용하면 신을 자유롭게 탐색하면서 카메라 배치, 각도, 노출, 초점, 배율 등의 설정을 1인칭 시점에서 실험해 볼 수 있고, 디자인 리뷰에서는 가상의 애셋을 실제로 걸어 다니면서 모든 각도에서 살펴볼 수 있다. 어떤 경우든 탐색 중 스냅샷을 캡처할 수 있으며, 캡처한 샷은 트윈모션에 미디어/이미지로 자동 저장되어 나중에 쉽게 해당 뷰로 돌아가 볼 수 있다.   ▲ VCam(출처 : 트윈모션 홈페이지)   향상된 머티리얼 할당/편집/구성 모든 트윈모션 사용자에게 필수인 머티리얼 작업을 위해 이번 버전에서 UI 및 워크플로를 크게 향상시켰다. 먼저, 이제 머티리얼 도크에서 머티리얼을 폴더로 정리하고 이름으로 검색할 수 있다. 또한 머티리얼을 알파벳순으로 정렬할 수 있으며, 계층 구조의 어느 지점에서든 플랫 뷰를 활성화해 해당 레벨 하위의 모든 머티리얼을 한 화면에서 볼 수 있다. 또한, 툴바에 멀티드롭 툴 버튼이 추가되어 신에서 마우스 클릭 한 번으로 머티리얼을 빠르게 적용할 수 있어 반복적인 드래그 앤 드롭 작업이 필요 없어졌다. 그리고 머티리얼 속성 패널을 탭으로 구성해 가독성을 높이고, 주요 설정에 더 쉽게 접근할 수 있게 됐다. UV, 엑스레이, 양면과 같은 일부 속성을 서로 다른 유형의 여러 머티리얼을 선택해서 일괄 변경할 수도 있다. 이 탭 중 하나는 해당 머티리얼이 어떤 메시에 할당되어 있는지 확인하고 선택할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 또한 여러 머티리얼이 할당된 단일 애셋(트윈모션 라이브러리의 대다수 애셋)을 선택하면 속성 패널에서 해당 애셋에 적용된 모든 머티리얼을 볼 수 있으며, 머티리얼 도크에 추가할 수 있다. 이러한 향상된 기능들을 통해 한층 더 만족스럽고 효율적인 워크플로를 경험할 수 있다.   ▲ 향상된 머티리얼 워크플로(출처 : 트윈모션 홈페이지)   트윈모션 및 DCC 뷰포트 동기화 이번에 추가된 트윈모션 뷰포트 카메라 위치 및 속성을 DCC 뷰포트 카메라와 동기화하는 신규 기능은 이미 DCC 또는 CAD 패키지의 소스 파일에서 수정하면서 트윈모션에서 완전히 렌더링된 결과를 확인하는 워크플로를(데이터스미스 다이렉트 링크로 가능) 활용 중인 사용자에게 도움이 될 전망이다. 이 기능은 아키캐드, 레빗, 라이노 및 스케치업 프로를 우선 지원하며, 이 기능을 사용하려면 최신 버전으로 플러그인을 업데이트(해당되는 경우)하면 된다.   ▲ DCC 뷰포트 카메라와 동기화(출처 : 트윈모션 홈페이지)   향상된 컨피규레이션 트윈모션 2025.1에서 도입된 컨피규레이션은 계속해서 발전하고 있다. 예를 들어, 이제 모든 상태를 일괄 익스포트하는 새로운 기능이 추가되어 컨피규레이션의 모든 옵션을 개별 이미지, 비디오, 파노라마로 손쉽게 보여줄 수 있다. 다양한 기능 향상과 더불어 각 상태에 카메라 위치를 저장하는 기능, 버튼 하나로 손쉽게 모든 상태의 섬네일을 다시 캡처하는 기능, 글로벌 세팅 창을 통해 2D 트리거 리본을 커스터마이징하는 기능 등이 추가됐다.    ▲ 향상된 컨피규레이션(출처 : 트윈모션 홈페이지)   클라우드 호스팅 콘텐츠 트윈모션을 여러 워크스테이션에 배포해야 하는 사용자들을 위해, 기존 패키지 콘텐츠를 클라우드 스토리지로 옮겨 인스톨러를 더 가볍고 배포하기 쉽게 만들었다. 인스톨러에서 제거된 기존 콘텐츠를 찾을 수 있도록 온디맨드 콘텐츠 설루션을 개발했으며, 카테고리 또는 하위 카테고리의 모든 콘텐츠를 다운로드할 수 있는 새로운 기능도 추가됐다.   더 많은 기능 지금까지 살펴본 주요 기능들 외에도 트윈모션 2025.2에는 3D 잔디, 파노라마 세트, 알리아스 파일(*.wire) 테셀레이션 옵션 등 다양한 기능이 향상됐다. 모든 업데이트에 대한 자세한 내용은 출시 노트를 참고하면 된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템 추가, 빠르고 쉬운 시각화 기능 추가, 애니메이션 기능 향상, 워크플로 통합 및 개선 등   건축, 자동차, 미디어 및 엔터테인먼트, 소비재 등 어떤 분야에서든 활용할 수 있는 새로운 기능이 추가된 트윈모션(Twinmotion)의 최신 버전이 출시됐다. 이번 트윈모션 2025.2는 작업 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 새로운 기능과 기존 툴 및 워크플로에 더 높은 생산성을 함께 제공한다.   ▲ ‘트윈모션 2025.2 새로운 기능’ 영상   나나이트 가상화된 지오메트리 2년 전, 언리얼 엔진 5의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 시스템인 루멘(Lumen)을 도입했던 트윈모션은 이번 최신 버전에 UE5의 또 다른 기능인 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템을 추가했다. 나나이트(Nanite)는 보이는 데이터만 필요할 때 자동으로 스트리밍하는 기능으로, 이를 통해 수억 개 또는 수십억 개의 폴리곤으로 구성된 여러 개의 초고해상도 복잡한 메시도 실시간 성능을 유지하면서 작업할 수 있다. 덕분에 파일을 임포트하기 전에 최적화할 필요가 없어져, 시간을 절약할 수 있다.    ▲ 나나이트 가상화된 지오메트리(출처: 트윈모션 홈페이지)   메시는 임포트할 때 또는 임포트 후에도 나나이트로 변환할 수 있으며, 해당 오브젝트의 모든 메시를 일괄 변환할 수 있다. 또한 메가스캔 3D 애셋 및 3D 식물, 스케치팹 애셋도 나나이트로 변환할 수도 있다. 기존 프로젝트가 무겁고 느려진 것 같을 때 나나이트를 사용해 보면 그 차이를 확인할 수 있다.   빠르고 쉬운 시각화 기존과 같은 수준의 시각화를 더 빠르고 간편하게 구현하면서도, 성능 부담을 줄여주는 두 가지 신규 기능이 트윈모션 2025.2에 추가됐다. 먼저, ‘패럴랙스 윈도우’를 지원한다. 건물의 외관을 시각화할 때 사실감을 위해 창문 안쪽까지 모델링하는 것은 지루한 작업일 수 있는데, 패럴랙스 윈도우는 오픈 셰이딩 언어(Open Shading Language : OSL) 셰이더를 통해 단순한 가벼운 평면에 실내 공간의 깊이감을 만들어 내 복잡한 3D 지오메트리 없이도 방이나 건물 내부를 시뮬레이션할 수 있다. 창문을 모델링할 필요도 없이, 외부 표면에 패럴랙스 윈도우를 배치하기만 하면 된다. 라이브러리에 사무실, 주거 공간, 헬스장, 소매점 등 27가지 인테리어가 포함된 패럴랙스 윈도 폴더가 추가돼 있으며, w패럴랙스(wParallax) 및 에버모션(Evermotion) 등의 소스에서 자체 맵을 추가할 수 있는 커스텀 윈도 또한 제공한다. 또한 유리 오버레이를 시뮬레이션하거나, 불규칙한 야간 조명 애니메이션도 포함되어 있다.   ▲ 패럴랙스 윈도(출처 : 트윈모션 홈페이지)   신(scene)에 사실감을 손쉽게 구현할 수 있는 애니메이션 포그 카드도 추가됐다. 라이브러리 VFX 폴더에 포함된 17종의 새로운 애니메이션 포그 카드를 사용하면 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 안개를 배치하고 연출할 수 있으며, 성능에 미치는 영향도 최소화할 수 있다. 또한 안개는 신의 바람이나 카드별로 바람 속도, 방향에 따라 반응할 수 있도록 설정할 수 있다.   ▲ 애니메이션 포그 카드(출처 : 트윈모션 홈페이지)   포토리얼한 트윈모션에서 때로는 좀 더 자유로운 스타일이 필요할 경우가 있다. 비사실적인 렌더링 효과는 스타일라이즈드 이미지를 제작하거나 지나치게 사실적으로 ‘완성된’ 렌더링이 이해관계자의 실험과 반복 작업을 방해할 수 있는 사전 시각화 과정에서 활용된다. 이를 위해 더욱 유연하고 향상된 비주얼 퀄리티를 제공하고자 전체 FX 포스트 프로세싱 시스템을 개편했다. 해칭, 쿠와하라 필터링, 펜 스타일 윤곽선 등 회화 및 스케치 스타일 효과에 중점을 두었으며, 모든 파라미터가 제공되어 원하는 대로 커스터마이징하고 프리셋을 저장할 수 있다.   ▲ FX 포스트 프로세싱(출처 : 트윈모션 홈페이지)   또한, 이제 *.cube 형식의 자체 룩업 테이블(LUT)을 임포트할 수 있어, 특정 컬러 룩을 구현하고 여러 샷이나 프로젝트 간에 컬러 일관성을 유지하며 컬러 그레이딩 과정을 간소화할 수 있다. 또 다른 신규 기능으로 스태틱 오브젝트에 선형 또는 방사형 모션 블러를 적용할 수 있게 됐다. 이 기능은 정적인 신에서 움직임을 빠르게 시뮬레이션할 때 유용하다. 예를 들어 자동차 바퀴에 회전 모션 블러를 적용하거나, 건축 이미지에서 선형 모션 블러로 인물의 초점을 미묘하게 낮추고 건물에 초점을 집중시킬 수 있다. 반대로 비디오나 시퀀스를 익스포트할 때 렌더링 속도를 희생하더라도 더 높은 퀄리티의 사실적인 모션 블러를 적용할 수 있는 옵션도 추가됐다.   ▲ 스태틱 모션 블러(출처 : 트윈모션 홈페이지)   마지막으로, 신 디버깅을 돕기 위해 언릿, 와이어프레임, 루멘, 나나이트 등 다양한 기술적 뷰포트 모드를 활성화할 수 있다.   향상된 애니메이션 신에 애니메이션을 추가하면 완전히 다른 차원의 최종 경험을 제공할 수 있다. 이번 버전에는 이런 애니메이션 기능을 강화하는 다양한 신규 기능들이 추가됐다. 트윈모션의 애니메이터는 트랜슬레이터 및 로테이터처럼 오브젝트에 가까이 다가갔을 때 실행되도록 설정할 수 있는 간단한 애니메이션을 제작할 수 있었는데, 이번에는 새로운 유형의 애니메이터인 익스플로더가 추가됐다. 익스플로더는 선택한 형태(평면, 원기둥, 구체)에 따라 오브젝트를 원래 위치에서 바깥쪽이나 안쪽으로 이동시켜 기술 프레젠테이션이나 극적인 연출을 위한 분해도 애니메이션을 손쉽게 만들 수 있다.   ▲ 익스플로더(출처 : 트윈모션 홈페이지)   다양한 프리셋으로 부드럽게 밀기, 해체, 부풀리기, 링 벗겨내기, 압축, 평면 분할, 스택 재조립 등과 같은 애니메이션을 손쉽게 만들 수 있다. 또한 이동 거리, 시차 오프셋, 이동 방향 등을 편집해 자신만의 애니메이션을 만들고 프리셋으로 저장할 수도 있다. 기존의 트랜슬레이터 및 로테이터 애니메이터에도 스태거 오프셋이 추가되어, 오브젝트가 하늘에서 떨어지거나 지면에서 솟아오르는 효과 또는 순차적으로 회전하는 것과 같이 신에 역동적인 연쇄 연출을 손쉽게 만들 수 있게 됐다.   ▲ 캐스케이드 애니메이션(출처 : 트윈모션 홈페이지)   또한, 이제 애니메이터를 시퀀스 툴에서 트랙으로 사용할 수 있어, 애니메이션의 시작 시각 변경, 재생 시간 조절, 다른 애니메이션 요소와 동기화하는 것이 간편해졌다. 애니메이션 캐릭터와 컨트롤 경로도 이제 시퀀서 툴의 재생 위치와 동기화된다. 애니메이션은 신에 생동감을 더해 주지만, 스틸 이미지를 만들 때는 원하는 구도나 동작 시점을 정확하게 잡아내기 어려울 수 있다. 이를 해결하기 위해 이미지 속성에 새로운 글로벌 스태틱/리얼타임 애니메이션 재생 옵션이 추가되어 애니메이션을 멈추고 정확한 순간을 선택해 촬영할 수 있다. 마지막으로, 이제 신에 애니메이션 파일을 임포트하면 로컬 디스크를 불러오는 방식이 아니라 신에 바로 포함되도록 변경됐다. 덕분에 프로젝트 패키징과 공유가 훨씬 쉬워지고, 애니메이션 파일을 로컬 및 클라우드 프레젠테이션에서 모두 사용할 수 있으며, 애니메이션이 포함된 신의 로딩 속도가 더 빨라졌다.   버추얼 카메라(VCam) 이번 버전은 촬영감독부터 시각화 전문가에 이르기까지 누구나 활용 가능한 버추얼 카메라를 새롭게 지원하여 흥미로운 가능성을 제시한다. 트윈모션을 안드로이드 또는 iOS에서 언리얼 VCam 앱에 연결하면 휴대용 디바이스를 움직이는 것만으로 신에 버추얼 카메라를 배치할 수 있다. 샷 탐색 기능을 활용하면 신을 자유롭게 탐색하면서 카메라 배치, 각도, 노출, 초점, 배율 등의 설정을 1인칭 시점에서 실험해 볼 수 있고, 디자인 리뷰에서는 가상의 애셋을 실제로 걸어 다니면서 모든 각도에서 살펴볼 수 있다. 어떤 경우든 탐색 중 스냅샷을 캡처할 수 있으며, 캡처한 샷은 트윈모션에 미디어/이미지로 자동 저장되어 나중에 쉽게 해당 뷰로 돌아가 볼 수 있다.   ▲ VCam(출처 : 트윈모션 홈페이지)   향상된 머티리얼 할당/편집/구성 모든 트윈모션 사용자에게 필수인 머티리얼 작업을 위해 이번 버전에서 UI 및 워크플로를 크게 향상시켰다. 먼저, 이제 머티리얼 도크에서 머티리얼을 폴더로 정리하고 이름으로 검색할 수 있다. 또한 머티리얼을 알파벳순으로 정렬할 수 있으며, 계층 구조의 어느 지점에서든 플랫 뷰를 활성화해 해당 레벨 하위의 모든 머티리얼을 한 화면에서 볼 수 있다. 또한, 툴바에 멀티드롭 툴 버튼이 추가되어 신에서 마우스 클릭 한 번으로 머티리얼을 빠르게 적용할 수 있어 반복적인 드래그 앤 드롭 작업이 필요 없어졌다. 그리고 머티리얼 속성 패널을 탭으로 구성해 가독성을 높이고, 주요 설정에 더 쉽게 접근할 수 있게 됐다. UV, 엑스레이, 양면과 같은 일부 속성을 서로 다른 유형의 여러 머티리얼을 선택해서 일괄 변경할 수도 있다. 이 탭 중 하나는 해당 머티리얼이 어떤 메시에 할당되어 있는지 확인하고 선택할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 또한 여러 머티리얼이 할당된 단일 애셋(트윈모션 라이브러리의 대다수 애셋)을 선택하면 속성 패널에서 해당 애셋에 적용된 모든 머티리얼을 볼 수 있으며, 머티리얼 도크에 추가할 수 있다. 이러한 향상된 기능들을 통해 한층 더 만족스럽고 효율적인 워크플로를 경험할 수 있다.   ▲ 향상된 머티리얼 워크플로(출처 : 트윈모션 홈페이지)   트윈모션 및 DCC 뷰포트 동기화 이번에 추가된 트윈모션 뷰포트 카메라 위치 및 속성을 DCC 뷰포트 카메라와 동기화하는 신규 기능은 이미 DCC 또는 CAD 패키지의 소스 파일에서 수정하면서 트윈모션에서 완전히 렌더링된 결과를 확인하는 워크플로를(데이터스미스 다이렉트 링크로 가능) 활용 중인 사용자에게 도움이 될 전망이다. 이 기능은 아키캐드, 레빗, 라이노 및 스케치업 프로를 우선 지원하며, 이 기능을 사용하려면 최신 버전으로 플러그인을 업데이트(해당되는 경우)하면 된다.   ▲ DCC 뷰포트 카메라와 동기화(출처 : 트윈모션 홈페이지)   향상된 컨피규레이션 트윈모션 2025.1에서 도입된 컨피규레이션은 계속해서 발전하고 있다. 예를 들어, 이제 모든 상태를 일괄 익스포트하는 새로운 기능이 추가되어 컨피규레이션의 모든 옵션을 개별 이미지, 비디오, 파노라마로 손쉽게 보여줄 수 있다. 다양한 기능 향상과 더불어 각 상태에 카메라 위치를 저장하는 기능, 버튼 하나로 손쉽게 모든 상태의 섬네일을 다시 캡처하는 기능, 글로벌 세팅 창을 통해 2D 트리거 리본을 커스터마이징하는 기능 등이 추가됐다.    ▲ 향상된 컨피규레이션(출처 : 트윈모션 홈페이지)   클라우드 호스팅 콘텐츠 트윈모션을 여러 워크스테이션에 배포해야 하는 사용자들을 위해, 기존 패키지 콘텐츠를 클라우드 스토리지로 옮겨 인스톨러를 더 가볍고 배포하기 쉽게 만들었다. 인스톨러에서 제거된 기존 콘텐츠를 찾을 수 있도록 온디맨드 콘텐츠 설루션을 개발했으며, 카테고리 또는 하위 카테고리의 모든 콘텐츠를 다운로드할 수 있는 새로운 기능도 추가됐다.   더 많은 기능 지금까지 살펴본 주요 기능들 외에도 트윈모션 2025.2에는 3D 잔디, 파노라마 세트, 알리아스 파일(*.wire) 테셀레이션 옵션 등 다양한 기능이 향상됐다. 모든 업데이트에 대한 자세한 내용은 출시 노트를 참고하면 된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티로 구현한 핵융합 디지털 트윈, V-KSTAR   핵융합 기술은 미래를 열어갈 수 있는 태양과 같은 에너지이지만 복잡한, 실험 데이터를 분석하고 이해하는 데 많은 시간이 소요된다. 트라이텍과 UNIST는 이러한 문제를 해결하기 위해 V-KSTAR 프로젝트를 추진했다. 이 프로젝트에서는 유니티의 디지털 트윈 기술을 활용해 직관적이고 효율적인 가상 핵융합 실험 플랫폼을 구현할 수 있었다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   가상 핵융합 디지털 트윈 플랫폼 : V-KSTAR 프로젝트 V-KSTAR는 한국핵융합에너지연구원(KFE)의 공동 과제인 핵융합 R&D의 일환으로, 가상 핵융합 기술 개발을 위한 디지털 트윈 플랫폼 개발 프로젝트이다. 이 프로젝트는 3차원 CAD 모델 기반의 가상 핵융합 시뮬레이션을 연산하는 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용하여 최적화된 가상 핵융합 모델 및 시뮬레이션 기술을 개발하고, 최적의 실험 결과를 도출하기 위한 가상 핵융합 시뮬레이션 통합 플랫폼 기술 개발을 목표로 한다. 핵융합 실험의 핵융합로인 토카막(Tokamak) 장치 내부에서 실시간으로 측정된 데이터의 가시화 모니터링, 시뮬레이션 데이터 분석 및 시각화, 데이터 추적 및 데이터 형상 관리 기능 등을 통해서 종합적인 파이프라인 관리 시스템을 구현하기 위한 가상 핵융합 기술 통합 플랫폼 개발 프로젝트이다. 핵융합 실험 과정에서 만들어지는 고온의 플라스마가 안정성을 가지고, 오래 유지되기 위해서는 자기력을 통해 플라스마의 모양과 위치를 고정시키는 것이 필요하다. V-KSTAR는 3차원 가상 핵융합 시뮬레이션의 반복 트레이닝을 통해 최적의 플라스마 형성 조건과 자기력 제어 기술을 확보하고, 실험을 통해서 플라스마 형상 및 장치 상태를 모니터링할 수 있는 통합 시스템 개발에 목적이 있다.   유니티의 시각화를 통한 핵융합 실험 장치의 개선 핵융합 실험 장치에서 실험 시 플라스마가 접촉하는 토카막 내부 타일은 플라스마로부터 열을 받아 온도가 상승하게 된다. 토카막 설비가 손상되는 것을 감지하고 정비해야 하는 문제에 대응하기 위해 각 타일의 온도를 색상과 수치로 표시하고 높은 수준으로 온도가 상승했을 경우에 경고 표시와 로그 기록을 남겨야 하는 필요성이 있었다.   그림 1. 토카막 내부 타일을 디지털 트윈으로 구현해낸 모습. 내부 타일의 온도를 실시간으로 색과 숫자로 확인할 수 있다.   핵융합 실험 장치에서 플라스마는 수억 도(℃)에 이르는 고온을 유지해야 하며, 이를 위해 고속 중성입자 빔을 플라스마에 조사하는 방법이 대표적으로 사용된다. 조사된 중성입자는 뜨거운 플라스마 내부에서 이온화되고, 플라스마와 충돌하며 에너지를 전달하고 전체 온도를 상승시킨다. 그러나 이온화된 후 충분한 에너지 전달을 하지 못한 일부 고속 이온은 플라스마 영역을 빠져나와 토카막 내벽에 충돌하게 되며, 이는 벽면 타일의 급격한 온도 상승과 손상으로 이어질 수 있다. 실제 실험에서는 이러한 손상을 막기 위해 장치 운전을 중단해야 하는 경우도 발생한다. 따라서 토카막 내부 타일의 온도를 실시간으로 색과 숫자로 표시하고, 온도가 일정 수준 이상 상승할 경우 경고를 발생시키며 로그를 기록하는 모니터링 체계가 필요하다. 나아가, 개발 팀은 물리적 트윈(physical twin)인 K-STAR 장치에서 고속 이온의 손실이 발생하는 위치를 실험 전 또는 실험 사이에 미리 파악하고, 내벽 손상을 최소화하기 위해 유니티 기반의 3차원 디지털 트윈인 ‘V-KSTAR’를 구축하였다. 이를 통해 입자 궤적을 추적하고 벽면과 고속 이온의 충돌을 시각화함으로써, 고속 입자 손실 메커니즘을 정밀하게 분석하고 장치 보호 및 실험의 안정성을 강화할 수 있게 되었다.   플라스마 발생 영역을 분석하기 위한 3차원 셰이더 구현 개발 팀은 유니티가 VR(가상현실), XR(확장현실)과 같은 여러 플랫폼과 호환성이 높고, 확장할 수 있는 통합 도구 제공이 잘 되어 있다는 점에 주목했다. 또한, C# 기반에서 프로젝트를 구성하기 때문에 개발 진입 장벽이 낮고 사례가 많아 개발에서 오는 리스크를 최소화할 수 있는 가능성이 많다는 점도 개발 프로젝트에 유니티를 선택하게 된 요인이 됐다. 유니티에서 플라스마는 흔히 도넛으로 알고 있는 토러스(torus, 원환면) 형태로 생성된다. 토러스를 수직으로 자른 단면의 경계를 기저로 하여 360도 회전을 통해 전체 플라스마 형상이 만들어진다. 토러스 내부는 구멍이 있고, 이 공간에 토카막 내벽이 위치하기 때문에 토러스가 내벽을 가리는 구조이다. 개발 팀은 투시가 가능하면서도 그 경계가 명확하게 시각화될 수 있도록 플라스마 셰이더를 구현했다. 또한 이중 노멀을 구현하여 카메라가 플라스마에 포함되어도 플라스마의 형상을 관찰할 수 있도록 하였다.   그림 2. 토러스 형태의 플라스마   핵융합 장치 시각화를 위해 선택한 유니티 플랫폼과 툴 개발 팀은 다양한 유니티 플러그인을 분석적 가시화에 활용했다. 예를 들어, CrossSection 플러그인을 활용하여 모델 내부 단면을 관찰할 수 있도록 하였으며, 토카막 장치를 360도로 회전시키며 원하는 각도에서 내벽과 외벽이 전체 장비와 어떻게 모양을 이루고 있는지를 한눈에 파악할 수 있는 기능을 구현했다.또한, 시간에 따른 부품별 온도 상태를 한 눈에 파악하기 위한 그래프를 그리는 데에도 Vectrosity와 같은 플러그인으로 원하는 기능을 쉽게 구현했다. 코드의 부분적인 교체와 유지 보수를 효율적으로 진행할 수 있도록 프로그램 모듈화를 진행할 때에도 유니티가 제공하는 Assembly Definition 기능을 활용해 손쉽게 프로그램을 체계적으로 모듈 단위로 분리할 수 있었다.   디지털 트윈 도입을 통한 핵융합 실험의 변화 V-KSTAR의 또 다른 기능은 실시간 데이터를 대용량으로 파일 포맷으로 기록하고 실제 실험이 끝나고 난 뒤 스트리밍 방식으로 실험 결과를 재현하는 것이다. 약 2~3분 단위의 실험은 샷넘버라는 고유 번호로 구분이 되고, 그 번호에 해당하는 플라스마 형상이 어떤 모양인지 확인하여 실험 설정의 최적값을 재사용할 수 있도록 돕는다. 설정 값과 그에 따른 실험 결과가 수많은 문서에 표와 숫자로 기록된 것을 연구자들이 읽고 이해해야 하는 일을 디지털 트윈이 빠르고 직관적인 방식으로 만들어 시간을 절약하는 효과가 있다. 실제 캠페인 현장에 가면 플라스마를 관찰할 수 있는 특수 카메라 영상이 흑백 모니터로 표시되고, 그 주변으로 수많은 센서 값에 대한 계기판이 벽면을 가득 채우고 있다. V-KSTAR는 한 눈에 파악하기 어려운 복잡한 수치 데이터를 가상 공간의 3D 모델에 다양한 색상으로 시각화하여, 마치 실제로 가까이서 관찰하는 것과 같은 직관적인 환경을 제공한다. 또한 플라스마 형상을 감지하는 센서 정보를 바탕으로 플라스마를 재구성하여, 특수 카메라의 제한된 시야에서는 관찰하기 어려웠던 전체적이고 동적인 모습을 제공하기 때문에 실험 결과에 대한 이해가 더욱 효율적이다. 따라서, V-KSTAR 프로젝트 도입을 통해 시뮬레이션 결과를 보다 빠른 시간에 분석하고, 연구자 간 시뮬레이션 결과를 공유하고 토론할 수 있는 가상 공간을 통해 연구의 진척도를 높일 수 있는 효과가 있다.   V-KSTAR 시각화 과정에서 유니티 활용의 효과 핵융합 실험의 특성 상 대규모의 그래픽 요소를 고성능을 유지하며 가시화하는 데는 일정한 한계가 있었다. 이로 인해 복잡한 데이터 시각화를 위해 일부 요소를 단순화해야 하는 경우가 발생했다. 하지만 유니티를 사용한 개발은 확실히 쉽고, 가볍고, 직관적인 면이 있다. 그래서 프로젝트 초기에 간단한 사용자 요구가 많을 때는 즉시 반영하여 해결하기에 적합했다. 개발 팀은 “핵융합 연구와 같은 전문 분야를 위한 유니티의 고성능 그래픽 설루션에 대한 자료와 사례가 더 풍부해지기를 기대한다”고 전했다.   V-KSTAR의 향후 기술 발전 방향 향후 프로젝트의 핵심 과제는 폭발적으로 증가하는 방대한 데이터를 기존의 렌더링 성능 수준에서 효과적으로 가시화하는 기술 개발이다. 이를 위해 컴퓨터의 그래픽 성능을 무제한에 가깝게 확장할 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어 측면의 방법을 발굴하여 프로젝트에 접목해야 할 것으로 보인다. 또한 개발 팀은 핵융합 실험을 위한 최적의 CAD 환경을 구현하기 위해, 설계–변환–시뮬레이션–피드백의 자동화된 워크플로를 실현할 수 있도록 V-KSTAR에 모델과 데이터의 자동 관리 시스템을 갖출 수 있도록 노력하고 있다. 개발 팀은 “향후에 진행되는 새로운 핵융합 실험 장치와 ITER 및 DEMO 장치에도 현재 개발되고 있는 플랫폼이 확장 적용될 것이며, AI를 접목하여 학습한 결과를 가시화하고 분석하는 연구가 장기적으로 진행될 것으로 예상된다”고 전했다. 또한, “AI를 도입한 V-KSTAR를 통해 핵융합 실험을 일부 대체할 수 있다면 실험 시간과 운영 비용을 절감하는데 보다 크게 기여할 것으로 기대된다. 유니티를 활용해 V-KSTAR를 원활하게 구현해냈기 때문에, 이 경험을 바탕으로 향후에도 유니티를 지속적으로 활용할 계획”이라고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송CNG TV 지상 중계   제조 현장이 빠르게 디지털화되면서 보안의 무게중심이 '장비'에서 '프로세스'로 이동하고 있다. CNG TV는 '제조 산업에서의 사이버 보안과 위기 대응'을 주제로 9월 29일 웨비나를 열고, 코어시큐리티 한근희 부사장(연구소장)을 초청해 산업제어(OT/ICS) 보안의 실제 쟁점과 글로벌 규제 흐름, 그리고 기업이 당장 취해야 할 실행 전략을 짚었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자    ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표, 코어시큐리티 한근희 부사장 겸 연구소장   보안의 중심, 장비에서 ‘프로세스’로 제조 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 보안의 개념이 바뀌고 있다. 이제는 방화벽이나 장비를 추가하는 수준이 아니라, 설계부터 폐기까지 전 수명주기(SDLC/TPLC) 속에 보안을 내재화하는 것이 핵심이다. 이날 웨비나에 발표자로 참여한 코어시큐리티 한근희 부사장 겸 연구소장은 "보안은 제품이 아니라 프로세스"라고 강조하며, 기업이 단계별로 구축해야 할 보안 전략에 대해 설명했다. 코어시큐리티는 사이버 레인지(공격·방어 실전훈련), 산업제어(OT/ICS) 보안 컨설팅, 가상자산 추적 솔루션, 공공기관 실태조사 대응 등 4개 사업을 주축으로 운영 중이다. 특히 KISA(한국인터넷진흥원)와 해군 사이버훈련장 구축 사례를 통해, 단순한 장비 투자가 아니라 실전형 보안훈련과 프로세스 체계화가 중요함을 보여줬다. 한근희 부사장은 "이제 모든 제어 기기가 네트워크에 연결되어 있다. 연결은 곧 위험이다. 제어시스템의 보안은 선택이 아니라 생존이다"라고 설명했다. 최근 국가정보자원관리원의 화재 사고를 비롯해 조선소 도면 유출 등 연쇄적인 보안사고는 경고 신호다. 과거에는 사고가 터지면 보안팀장을 문책했지만, 지금은 CEO의 의사결정과 예산 배분이 핵심 변수로 떠오르고 있다. '보안은 이제 보안팀의 일이 아니라 CEO의 일'이라는 인식 전환이 절실하다.   보안은 제품이 아닌 프로세스다 한근희 부사장은 보안을 '연결된 공정'으로 설명했다. 첫째, 교육과 인식 강화를 프로젝트 발족 초기 단계의 최우선 예산으로 설정해야 한다. 둘째, 법·규격 요구를 기반으로 한 보안 요구사항(SRS)을 문서화한다. 셋째, Security by Design 원칙 아래 설계 단계에서 보안을 내재화해야 한다. 패스워드리스 구조, 3요소 이상 MFA(다중 인증) 설계 등이 대표적인 예다. 넷째, 설계 요구를 충실히 코드에 반영해 보안 코딩을 수행하고, 다섯째, 퍼징 테스트·모의침투(V&V)로 검증한다. 여섯째, 악성 주입 방지와 안전한 릴리즈 프로세스를 마련하고, 마지막으로 사고 대응(IR) 절차를 통해 회복력을 확보해야 한다. 한근희 부사장은 "해킹은 막을 수 없다는 전제를 인정해야 한다. 하지만 신속히 복구되는 프로세스를 갖추면 피해를 통제할 수 있다"고 강조했다. 국제 표준 준수는 더 이상 선택이 아니다. 경영회의에 보안 KPI를 상정하고, 자사 제품을 NIS2·CRA·SSDF·IEC 62443 등과 교차 매핑하며, SRS–설계 가이드–테스트 플랜–사고 대응 매뉴얼을 주기적으로 갱신해야 한다. 벤더 계약에는 SBOM(소프트웨어 자재 명세서) 제출 및 취약점 24시간 통보 의무를 삽입하고, 연 1회 이상 레드팀/블루팀 실전훈련으로 회복탄력성을 점검해야 한다. 이번 웨비나를 통해 '보안의 답은 거창한 장비가 아니라, 잘 설계된 프로세스다'라는 점이 좀 더 명확해졌다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송CNG TV 지상 중계   CNG TV는 10월 13일 줌 웨비나에서 ‘BIM과 인공지능 관련 설계혁신연구’를 주제로, 국내외 건축 실무자와 연구자들이 실시간으로 활발한 토론을 진행했다. 이번 웨비나는 한국BIM학회가 주관한 ‘2025 KIBIM International Seminar Series’의 일환으로 진행됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자      AI와 BIM이 만난 설계 혁신의 현장 연세대학교 한정민 교수가 사회를 맡은 이날 행사에는 삶것건축사사무소의 양수인 건축가, 그리고 내러티브 아키텍츠의 황남인·김시홍 건축가가 발표자로 참여했다. 이들은 건축 실무 현장에서 AI와 BIM의 융합이 설계 전 과정을 어떻게 변화시키고 있는지를 실제 프로젝트 사례와 연구를 통해 구체적으로 공개했다. 또한 설계 개념의 설정부터 이미지 생성, 3D 모델링, 공사비 산출, 패널 제작까지 이어지는 AI 주도형 설계 파이프라인을 소개하며, “건축가의 역할은 단순히 형태를 만드는 제작자에서 조건과 흐름을 설계하는 조율자로 진화하고 있다”고 강조했다.   도면-CAD/파라메트릭을 넘어 ‘언어·데이터’ 기반 판단의 시대 첫 번째 발표를 맡은 내러티브 아키텍츠의 황남인 건축가와 김시홍 건축가는 ‘노이즈와 디노이즈(Noise & Denoise)’를 주제로 AI를 활용한 건축 설계 접근법을 소개했다. 이들은 건축 설계 방식의 세 가지 전환점을 제시했다. ▲도면의 등장으로 양식을 기록하고 재현하던 시대 ▲CAD와 파라메트릭 디자인의 도입으로 설계 차원을 확장하던 시대를 거쳐 ▲현재는 AI를 통해 언어적 조건과 데이터 기반 판단이 이루어지는 새로운 시대로 진입했다는 것이다.   ▲ 내러티브 아키텍츠의 황남인 건축가   내러티브 아키텍츠는 “AI는 단순한 도구의 교체가 아니라 건축을 사고하고 말하는 방식 자체를 갱신하는 존재”라고 규정하며, “건축가는 앞으로 수많은 이미지와 해석 사이를 오가며 흐름을 조율하고 조건을 설계하는 역할을 하게 될 것”이라고 말했다. 이들은 2023년 정부 발주 설계 공모에서 챗GPT(ChatGPT)와 이미지 생성 AI에 전 과정의 주도권을 맡기는 실험을 진행했다. 공모 지침을 LLM에 입력해 핵심 콘셉트를 도출하고, 자동화된 계획과 텍스트 조건화를 결합하여 설계 개념을 구체화했으며, 콘셉트 이미지와 설명 텍스트 등 제출 패널의 대부분을 AI로 제작했다. 다만 AI는 정규분포의 평균에 가까운 답을 빠르게 제시하지만, 본질적으로 유동성과 불완전성을 지닌다는 점을 지적하며, 이에 대응하기 위해 개념어×형태어의 프롬프트 체계를 정교화해 일관된 경향성을 확보하고, 비선형 다중 대안 탐색이 가능한 설계 프로세스로 전환할 필요성을 제안했다. 황남인 건축가는 “AI는 데이터 속 불필요한 노이즈를 제거하면서 동시에 새로운 아이디어의 흔적을 남긴다. 그 과정이 바로 창작의 확장이다”라고 강조했다. 김시홍 건축가는 “디지털 설계의 본질은 완벽함보다 가능성에 있다. AI는 데이터와 감성 사이의 균형을 조율하는 새로운 도구”라고 설명했다.   ▲ 내러티브 아키텍츠의 김시홍 건축가   마우스 없는 디자인, 언어로 구현하는 설계 실험 삶것건축사사무소의 양수인 건축가는 ‘말(로)하는 건축가’ 프로젝트를 통해 ‘마우스리스 디자인(Mouseless Design)’ 실험을 공개했다. 그는 상용 AI만을 활용해 설계 과정 자체를 혁신한 사례를 소개하며, “설계 초반의 정보 구조화와 제약 관리 자동화가 가장 큰 성과였다”고 밝혔다. 그는 챗GPT와 클로드(Claude)로 설계 요강을 분석하고 관계 매트릭스와 버블 다이어그램을 자동화했으며, 클로드가 작성한 기획서를 바탕으로 관계 가중치·그루핑·고정영역·면적 검증 기능을 갖춘 전용 툴을 직접 생성했다. 이어 매터(Matter) 물리엔진과 IK 체인(Inverse Kinematics)을 활용해 복도 없는 유동적 공간 배치와 자동 동선 형성을 실험했다. 또한 JSON → 라이노/레빗(Revit) 연동과 MCP(CoPilot) 학습을 통해 음성·텍스트 지시로 모델링을 제어하는 실험을 진행했다. 그 결과, 벽과 지붕 생성, 창·문·가구 배치, 지붕 기울기 조정, 수영장 수심 분기 등 다양한 작업을 자연어 명령만으로 구현하는데 성공했다. 양수인 건축가는 “프롬프트가 설계 인터페이스로 작동할 수 있음을 실무 단계에서 확인했다”고 전하며, “AI는 단순한 보조도구가 아니라 함께 설계하는 지치지 않는 동료이자 커스텀 소프트웨어 제작 파트너”라고 평가했다. 다만 AI의 공간 지각 능력은 여전히 취약하며 복합적 지시에는 세분화가 필요하다는 점을 지적하면서도, “정밀한 사고 언어가 구현 루틴으로 번역되는 ‘맥스 커스터마이제이션(Max Customization)’ 시대가 곧 도래할 것”이라고 전망했다.   ▲ ‘컴퓨팅 파워는 새로운 창의력이다.’라고 소개한 양수인 건축가   누구나 만드는 시대, 중요한 건 의도와 책임 세 발표자는 공통적으로 AI 시대의 건축 대중화와 건축가의 윤리적 책임을 강조했다. 영상과 모델링이 손쉽게 생성되는 시대일수록 ‘무엇을 왜 만드는가’라는 질문이 더욱 중요해진다는 것이다. AI 기술의 확산은 전문 툴 숙련 없이도 설계 패널을 제작할 수 있게 만들지만, 동시에 사회적 맥락과 윤리적 지향점을 건축 설계에 반영하는 책임은 더욱 커진다. 특히 텍스트 기반의 프롬프트 언어가 도시와 사회의 담론을 담는 매개가 되고 있는 만큼, 언어를 다루는 능력과 담론 설계 역량이 건축가의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 한정민 교수는 마무리 인사에서 “연구 중심의 담론을 넘어 실제 설계 현장에 적용된 구체적 사례를 공유한 유익한 시간이었다”며, “AI와 BIM이 결합된 설계 혁신은 앞으로 건축의 표준 프로세스로 자리 잡을 것”이라고 총평했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2025년의 1월 컬럼을 쓰고 있었던 것이 어제 같은데 벌써 11월 칼럼을 쓰고 있는 자신을 바라보면서, 현재의 인공지능(AI)의 변화 속도에 정신 차릴 수 없는 많은 사람들을 바라본다.  2025년은 필자에게는 의미가 있는 해이고, 또한 사건과 사고가 많은 해였다. 필자의 디지털 라이프에서는 컴퓨터를 시작한 지 50년이 되는 해이고, 드디어 개인 디지털 스레드(digital thread)를 만들어서 필자의 인생 70년을 디지털 스레드로 연결해 봤고, 다양한 인공지능 도구를 가지고 옛날 사진이나 자료를 복원해 봤다. 다양한 AI 도구를 사용해 보면서 요즘은 ‘AI 춘추전국시대’라는 생각이 든다. <그림 1~3>은 인공지능 마인드세트와 원칙에 대해 각 설루션에서 생성한 이미지이다.   그림 1. 인공지능 마인드세트와 윈칙(챗GPT 이미지 생성)   그림 2. 인공지능 마인드세트와 윈칙(미드저니 이미지 생성)    그림 3. 인공지능 마인드세트와 윈칙(제미나이 이미지 생성)   그리고 현재 진행되는 인공지능의 다양한 발전을 지켜보면서, 어쩌면 우리의 방향이 거센 풍랑 속에 하루 하루를 견디어 가고 있는 것 같다. 어떤이는 도전을 하고 어떤이는 풍랑에 자신을 그저 맡겨버리는 지도 모르겠다. 수 만명의 사람이 인공지능에 대해서 나름대로 믿음을 가지고 이야기하지만, 모두 단편적인 이야기만 한다. 마치 새로운 기술이 모든 것을 다 해결할 것처럼 과장되고, 왜곡된 지식이 너무 많아서 전문가들도 혼란스럽다. 그러나 감각적이고 근시안적 결정은 철학과 원칙을 무시한 장기 전략의 부재를 가져온다. 2025년 후반기 필자의 관심사는 인공지능 개인 학습 전략, 인공지능의 개인 비즈니스 전략, 그리고 인공지능의 장기적 비전인 인공지능 마인드세트에 대해서 생각해 보는 것이다. 첫 번째는 인공지능 학습 전략이다. 최근의 기술 트렌드를 알아야 인공지능 학습 로드맵을 만들 수 있다. 2025년은 LLM(대규모 언어 모델)에 인공지능 이미지 생성과 음성 생성의 비즈니스가 시작한 해이고, 오픈AI의 사수와 구글의 반격 그리고 애플과 마이크로소프트의 정체라고 할 수 있다. 두 번째는 인공지능 비즈니스 전략이다. 시장이 전략이다. 이러한 도구를 가지고 돈을 어떻게 벌 것인가이다. 우선 최근의 에이전트 인공지능(agentic AI)는 개인의 지식을 비즈니스화할 수 있는 기회를 만들어 주고 있는 것 같다. 세 번째는 인공지능 시대의 장기적 비전이고 지속적인 우리 자신의 진화이다. 그래서 ‘AI 마인드세트(AI mindset)’에 대해서 생각해 봤다. AI 마인드세트는 인공지능 시대에 진화하는 인간 인식 능력을 위한 철학적 설계이다.  인공지능 시대의 도래는 단순히 기술적 효율의 증대를 넘어, 인간의 존재 방식과 사고방식에 대한 근본적인 철학적 전환을 요구한다. 이 변화의 중심에 인공지능 마인드세트가 있다. 이는 AI 기술을 활용하는 능력을 넘어, AI 시대에 적합한 사고방식, 윤리의식, 그리고 협업 태도까지 포괄하는 총체적인 사고체계이자 실천 원칙이다. AI 마인드세트는 궁극적으로 개인과 조직의 인식 능력을 근본적으로 확장하고 진화시키는 것을 목표로 한다.   AI : 단순한 도구를 넘어선 ‘확장된 자아’로의 철학적 인식 AI 마인드세트의 핵심은 인간과 AI의 관계를 재정립하는 데 있다. 우리는 AI를 더 이상 단순한 도구(tool)로 봐서는 안 되며, ‘사고의 파트너’ 또는 ‘공진화 파트너’로 인식해야 한다. 이러한 철학적 전환은 AI를 ‘인간의 인식 능력을 확장하는 인지적 프로스테시스(cognitive prosthesis)’로 바라보는 관점을 지향한다. 즉, AI는 인간의 사고 과정을 보조하고 확장하는 장치로 기능하며, AI와 함께 나의 사고, 기억, 창조 능력을 확장하는 ‘확장된 자아(extended self)’로 진화해야 한다.   가치 창출의 진화 : 생산성에서 통찰과 인식의 확장으로 디지털 마인드세트가 생산성 향상에 초점을 맞추고 문제 해결을 자동화와 최적화에 두었다면, AI 마인드세트는 가치 창출의 초점을 인식의 확장 및 새로운 가치 창출로 이동을 의미한다. 인간의 지적 활동 영역은 이제 예측, 창의, 통찰과 같은 고차원적인 인지 활동으로 이동해야 한다. AI가 방대한 데이터 처리와 최적화를 담당하는 동안, 인간은 AI와 함께 공동 창작, 의사결정, 탐구 과정을 수행함으로써 하이브리드 지능(hybrid intelligence) 관계를 구축하고 인지적 한계를 뛰어넘는 지적 결과물을 창출할 수 있게 된다.   질문력과 시스템적 사고 : 새로운 지적 경쟁력의 설계 AI 시대의 경쟁력은 ‘정답’이 아닌 ‘질문력’에 있다. AI 마인드세트는 질문을 ‘사고의 설계’로 간주하며, ‘AI에게 어떤 질문을 해야 더 나은 답을 얻을 수 있을까’를 고민하게 만든다. 이 실천은 프롬프트 엔지니어링으로 구체화되며, 인간이 원하는 결과를 얻기 위해 사고를 단계적으로 구조화하는 능력을 확장시킨다.   지속적 학습과 불확실성 포용을 통한 적응력 진화 AI 마인드세트는 학습과 실험을 개인과 조직의 기본 모드로 내재화할 것을 요구한다. 첫째, 기존 지식 중심 사고에서 벗어나 지속적 학습(learning over knowing/lifelong learning)과 자기갱신적 태도를 삶의 기본 모드로 삼아 빠르게 변하는 환경에 적응해야 한다. 둘째, 실험적 사고(experimental mindset)를 통해 정답보다 ‘가설 검증’과 ‘피드백 학습’을 중시하며, 완벽보다 빠른 시도와 개선을 반복하는 ‘fail fast, learn faster’ 모토를 실천해야 한다. 마지막으로, 불확실성을 포용하는(embrace uncertainty) 태도가 필수이다. 확정적 정답이 줄어드는 시대에 불확실성을 위협이 아닌 창조의 조건으로 인식하고, 모호함 속에서 의미를 탐색하는 능력을 길러야 한다. 이러한 적응력 진화는 개인을 넘어 조직 차원에서도 실패를 허용하고 학습을 장려하며 크로스 도메인 협업을 확산시키는 문화적 변화를 통해 집단 지성을 진화시킨다. 결론적으로, 인공지능 마인드세트는 기술적 숙련도를 넘어선 인간 존재의 근본적인 재설계 작업이다. 윤리적 감수성(stay ethical & human)을 바탕으로 인간 가치 중심의 판단을 유지하면서, AI를 협력자이자 확장된 자아로 삼아 인간의 인식 능력을 무한히 확장하는 것이야말로 이 시대의 전문가에게 요구되는 가장 중요한 임무가 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 대한민국 정부 및 기업들과 협력해 클라우드와 AI 팩토리를 중심으로 25만 개 이상의 GPU를 포함하는 전국 규모의 AI 인프라 확장 계획을 발표했다. 이번 인프라는 공공과 민간 부문이 함께 구축하며, 자동차, 제조, 통신 등 한국 주요 산업 전반의 AI 기반 혁신과 경제 성장을 견인할 핵심 토대가 될 예정이다. 이번 계획은 세계 각국 정상이 APEC 정상회의 참석을 위해 한국에 모인 가운데 발표됐다.  과학기술정보통신부는 기업과 산업 전반의 독자 AI 개발을 가속화하기 위해 최신 엔비디아 GPU 5만 개 도입을 추진 중이라고 밝혔다. AI 인프라 구축은 엔비디아 클라우드 파트너인 네이버 클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 국가 독자 클라우드 내 컴퓨팅 인프라를 확장하기 위해 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 등 GPU 1만 3000 개를 초기 도입하는 것을 시작으로, 향후 국가 AI컴퓨팅센터 구축 등을 통해 수년간 점진적으로 확대될 예정이다. 이 AI 인프라는 연구기관, 스타트업, AI 기업이 모델과 애플리케이션을 개발할 수 있도록 개방되며, 이는 대한민국의 AI 역량 강화와 인프라 확충을 위한 국가 전략을 뒷받침하게 된다. 또한, 엔비디아는 한국의 산업계, 학계, 연구기관과 AI-RAN과 6G 인프라 개발에도 함께하고 있다. 엔비디아는 최근 삼성(Samsung), SK텔레콤(SK Telecom), 한국전자통신연구원(ETRI), KT, LG유플러스(LG U+), 연세대학교와 협력해 지능형·저전력 AI-RAN 네트워크 기술을 공동 개발 중이다. 이 기술은 GPU 연산 작업을 디바이스에서 네트워크 기지국으로 오프로딩함으로써 컴퓨팅 비용을 절감하고 배터리 수명을 연장할 수 있도록 설계됐다.     한국의 자동차, 제조, 통신 분야 선도 기업들은 엔터프라이즈와 피지컬 AI 개발을 가속화하기 위해 대규모 AI 인프라 투자와 확장을 추진하고 있다. 삼성은 GPU 5만 개 이상을 탑재한 엔비디아 AI 팩토리를 구축해 지능형 제조를 발전시키고 제품과 서비스 전반에 AI를 적용한다. 삼성은 엔비디아 네모트론(Nemotron) 사후 훈련 데이터세트, 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X), 엔비디아 cu리소(cuLitho) 라이브러리, 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 엔비디아 기술을 활용해 정교한 반도체 제조 공정의 속도와 수율을 개선하는 디지털 트윈을 구축한다. 또한 엔비디아 코스모스(Cosmos), 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim), 엔비디아 아이작 랩(Isaac Lab)을 활용해해 가정용 로봇 개발 포트폴리오를 강화하고 있다. SK그룹은 반도체 연구·개발·생산을 고도화하고, 디지털 트윈과 AI 에이전트 개발을 지원하는 클라우드 인프라 구축을 위해 5만 개 이상의 GPU를 탑재할 수 있는 AI 팩토리를 설계하고 있다. SK텔레콤은 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 기반으로 한 소버린 인프라를 제공해, 국내 제조 기업들이 엔비디아 옴니버스를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. SK 텔레콤은 스타트업, 기업, 정부 기관을 대상으로 디지털 트윈과 로보틱스 프로젝트 가속화를 위한 산업용 클라우드 인프라를 제공할 예정이다. 현대자동차그룹과 엔비디아는 한층 심화된 협력 단계로 나아가며, 모빌리티, 스마트 공장, 온디바이스 반도체 전반에 걸쳐 AI 역량을 공동 개발할 예정이다. 양사는 AI 모델 훈련과 배포를 위해 5만 개의 블랙웰 GPU를 기반으로 협력을 추진한다. 또한 한국 정부의 국가 피지컬 AI 클러스터 구축 이니셔티브를 지원하기 위해, 현대자동차그룹과 엔비디아는 정부 관계자들과 긴밀히 협력해 생태계 조성을 가속화할 계획이다. 이를 통해 약 30억 달러 규모의 투자가 이루어져 한국의 피지컬 AI 산업 발전을 한층 앞당길 전망이다. 주요 이니셔티브로는 엔비디아 AI 기술 센터, 현대자동차그룹 피지컬 AI 애플리케이션 센터, 지역 AI 데이터센터 설립 등이 포함된다. 네이버 클라우드는 소버린 AI와 피지컬 AI용 인프라를 구축하기 위해 엔비디아 AI 인프라를 확장하고 있다. 이에 따라 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰과 기타 엔비디아 블랙웰 GPU를 포함해 최대 6만 개의 GPU를 도입할 예정이다. 네이버 클라우드는 엔비디아 AI 인프라에서 구동되는 엔비디아 네모트론 오픈 모델을 기반으로 차세대 소버린 AI 개발의 다음 단계를 준비 중이다. 또한 네이버 클라우드는 조선, 보안 등 산업 특화 AI 모델을 개발하고, 대한민국 국민 모두를 위한 포용적 AI 구현에 주력할 계획이다. 과학기술정보통신부는 엔비디아와의 협력을 기반으로 주권 언어 모델 개발을 위한 독자 AI 파운데이션 모델(Sovereign AI Foundation Models) 프로젝트를 추진한다. 본 프로젝트는 엔비디아 네모와 오픈 엔비디아 네모트론 데이터세트를 활용해 로컬 데이터를 기반으로 추론(reasoning) 모델을 개발하고 디스틸(distilling)할 예정이다. 또한 LG AI연구원, 네이버 클라우드, NC AI, SK텔레콤, 업스테이지가 독자 모델 개발을 지원하는 프로젝트에 협력한다. 기업, 연구진, 스타트업은 이 모델 개발에 기여하고 이를 활용해 음성, 추론 등 다양한 기능을 갖춘 AI 에이전트를 개발할 수 있다. LG는 피지컬 AI 기술 개발을 촉진하고, 피지컬 AI 생태계를 지원하기 위해 엔비디아와 협력하고 있다. 양사는 LG 엑사원(EXAONE) 모델을 활용해 스타트업과 학계를 지원한다. 일례로, 암 진단을 지원하는 모나이(MONAI) 프레임워크 기반의 엑사원 패스(EXAONE Path) 의료 모델이 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 엔비디아와 협력해 한국의 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’을 활용한 연구 협력을 촉진하기 위한 공동연구센터 설립을 추진 중이다. KISTI는 또한 양자 프로세서와 GPU 슈퍼컴퓨팅을 연결하는 엔비디아의 새로운 개방형 아키텍처 NVQ링크(NVQLink) 지원을 발표했다. 엔비디아 쿠다-Q(CUDA-Q) 플랫폼과 연동되는 NVQ링크는 KISTI가 양자 오류 정정과 하이브리드 애플리케이션 개발 등 분야의 연구를 심화해 차세대 양자-GPU 슈퍼컴퓨터 개발을 가속화할 수 있도록 지원한다. KISTI는 또한 과학 연구 개발을 위한 파운데이션 모델을 구축하고, 오픈소스 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo) 프레임워크를 활용한 물리 기반 AI 모델 개발을 연구자들에게 지원할 예정이다. 엔비디아와 파트너들은 한국의 경제 발전과 기회 창출을 위해 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception) 프로그램으로 스타트업을 육성하는 얼라이언스를 설립한다. 얼라이언스 회원사는 SK텔레콤을 포함한 엔비디아 클라우드 파트너가 제공하는 가속 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있다. 또한, IMM인베스트먼트, 한국투자파트너스, SBVA 등 벤처캐피털 얼라이언스와 엔비디아 인셉션의 지원을 받게 된다. 아울러 스타트업은 엔비디아의 소프트웨어와 전문 기술 역량도 활용할 수 있게 돼, 차세대 기업들의 성장을 더욱 신속하게 추진할 수 있게 된다. 엔비디아는 스타트업을 위한 엔비디아 인셉션 프로그램의 성과를 바탕으로, 차세대 기업 지원을 위해 한국 정부와도 협력할 계획이다. 또한 중소기업벤처부에서 운영하는 ‘엔업(N-Up)’ AI 스타트업 육성 프로그램에도 참여할 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “대한민국은 기술과 제조 분야에서 선도적 입지를 갖추고 있으며, 이는 대한민국이 AI 산업 혁명의 중심에 서 있음을 보여준다. 이 산업혁명에서 가속 컴퓨팅 인프라는 전력망과 광대역만큼 중요한 기반이 되고 있다. 한국의 물리적 공장이 정교한 선박, 자동차, 반도체, 전자제품으로 세계에 영감을 주었듯, 이제는 인텔리전스라는 새로운 수출품을 생산하며 글로벌 변화를 이끌 수 있다”고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “AI가 단순히 혁신을 넘어 미래 산업의 기반이 된 지금, 대한민국은 변혁의 문턱에 서 있다. 엔비디아와 함께 국가 AI 인프라를 확충하고 기술을 개발하는 것은 제조업 역량 등 한국이 보유한 강점을 더욱 강화할 수 있는 투자이며, 이는 글로벌 AI 3대 강국을 향한 대한민국의 번영을 뒷받침할 것”이라고 말했다.

  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