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캔바, 크리에이티브 전 과정에 AI 결합한 ‘크리에이티브 운영체제’ 출시

올인원 비주얼 커뮤니케이션 플랫폼 캔바(Canva)가 ‘크리에이티브 운영체제(Creative Operating System)’를 출시했다고 발표했다. 이번 출시를 통해 캔바는 지난 10여년 간 축적해온 혁신을 집약해 창의력을 한층 강화하도록 설계된 새로운 기능을 선보인다. 새로운 운영체제는 캔바의 ‘디자인 모델(Design Model)’을 기반으로 설계되어, 디자인부터 협업, 퍼블리싱, 성과 관리까지 창작의 전 과정을 하나의 흐름으로 통합한다. 그 결과, 인간의 창의력이 주도하고 AI가 그 가능성을 확장하는 더 빠르고, 더 스마트하며 더 유기적으로 연결된 디자인 방식을 구현했다. 새로운 ‘크리에이티브 운영체제’의 중심에는 새롭게 재구성된 비주얼 스위트(Visual Suite)가 있다. 이 업그레이드를 통해 동영상, 이메일, 코드, 폼 모든 형식에서 가능성 영역을 한층 확장해, 아이디어를 구현하고 목표를 달성하는 과정을 쉽게 만들어준다. 이번 크리에이티브 운영체제는 다양한 기능을 새롭게 선보인다. 동영상 편집기 2.0(Video 2.0)은 복잡함과 불편함을 제거하기 위해 처음부터 다시 설계되었다. 전문가 수준의 편집 도구와 캔바 특유의 간편성이 결합되어 어떤 기기에서도 몰입도 높은 영상을 손쉽고 빠르게 제작할 수 있다. 매직 비디오(Magic Video)와 새로운 트렌드 템플릿 라이브러리를 통해 단 하나의 프롬프트만으로도 완성도 높은 콘텐츠를 생성할 수 있다. 새롭게 디자인된 타임라인은 영상 자르기, 동기화, 영상 레이어링을 빠르고 직관적으로 작업할 수 있으며, AI 도구들은 편집과 효과 적용을 자동화하는 데 도움을 준다. 캔바에서 가장 많이 요청된 기능 중 하나인 이메일 디자인(Email Design)은 완전히 새로운 형식을 선보이며, 마케팅 팀이 이미 콘텐츠를 디자인하는 플랫폼 안에서 이메일을 제작할 수 있게 해준다. 이제 팀은 별도의 코딩이나 툴 전환 없이 완전히 브랜딩된 마케팅 이메일을 제작하고 맞춤화하여 내보낼 수 있다. 완성된 디자인은 HTML 파일로 내보내 원하는 이메일 플랫폼에서 바로 배포할 수 있다. 캔바 폼(Forms)은 캔바 안에서 직접 피드백, RSVP, 데이터 등을 수집할 수 있는 새로운 방식이다. 완전히 브랜딩된 폼을 웹사이트를 포함한 다른 캔바 디자인에도 추가할 수 있으며, 시각적 스타일에 맞게 자유롭게 커스터마이징할 수 있다. 응답 내용은 자동으로 캔바 시트(Canva Sheets)로 연동되어 모든 정보를 한 곳에서 관리할 수 있다. 또한, 이제 캔바 시트를 캔바 코드(Canva Code)로 만든 결과물과 연결할 수 있어 데이터 기반의 인터랙티브 위젯을 손쉽게 제작할 수 있다. 라이브 대시보드, 계산기, 학습 도구 등 어떤 형태든 데이터가 변경될 때마다 자동으로 업데이트되며, 모든 요소가 유기적으로 연결된 상태를 유지한다. 아울러, 캔바는 창의성에 특화된 새로운 세대의 AI를 공개했다. 여기에는 디자인 자체를 이해하도록 학습된 모델이 포함된다. 이번 혁신은 창의력이 이끌고 기술이 가능성을 확장하는 방향, AI가 사용자의 목표 달성을 지원하는 방식을 발전시킨 것이다. 디자인 중심 캔바 AI 모델(Canva Design Model)은 디자인의 복잡성을 이해하도록 학습된 모델로, 수 년간의 연구와 디자인 지식을 바탕으로 구축됐다. 이 모델은 디자인의 논리를 해석하고, 레이아웃을 조율하며, 단 몇 초 만에 완전히 편집 가능한 콘텐츠를 생성한다. 캔바 AI는 대대적인 업그레이드를 거치며 이제 디자인의 모든 단계에 깊이 통합되었다. 사진, 영상, 질감, 3D 그래픽 등 원하는 모든 요소를 상상하기만 하면 캔버스 위에서 바로 구현해준다. 또한 새롭게 추가된 스타일 매치를 통해 모든 요소가 조화를 이루며 브랜드 일관성을 유지한 디자인을 손쉽게 완성할 수 있다. @Canva에게 질문하기(Ask @Canva)는 디자인 과정 어디서든 도움을 받을 수 있는 디자인 어시스턴트다. 사용 중 ‘@Canva’를 태그하기만 하면 즉시 피드백, 디자인 제안, 스마트 편집 지원을 받을 수 있다. 카피 문구 제안부터 디자인 수정까지 편집기에 내장된 창작 파트너 역할을 수행한다. 이외에도 캔바는 브랜드 성장을 위한 마케팅 도구 도 소개했다. 캔바는 엔드 투 엔드 플랫폼으로 발전하며 브랜드 관리, 마케팅 캠페인, 성과 추적을 위한 신규 툴을 선보인다. 캔바 그로우(Canva Grow)는 광고 소재 기획부터 제작, 게시, 성과 분석까지 한 번에 처리할 수 있는 통합 마케팅 플랫폼이다. 마케팅 팀은 이제 캔바에서 광고를 디자인하고 메타(Meta) 등 다양한 플랫폼에서 실행하며, 실시간으로 인사이트를 추적하고 성과 지표에 따라 즉시 콘텐츠를 최적화할 수 있다. 브랜드 인식 AI를 기반으로 하는 캔바 그로우는 성과 데이터를 학습하여 시간이 지날수록 모든 캠페인을 더 스마트하고 효과적으로 발전시킨다. 브랜드 시스템(Brand System)은 브랜드 가이드라인과 브랜드 자산을 편집기로 직접 가져와 팀이 필요한 모든 것을 제작 환경 내에서 즉시 접근할 수 있도록 지원한다. 글꼴, 색상, 로고 템플릿이 자동으로 적용되어, 모든 디자인과 채널에서 브랜드 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다. 성장 중인 팀이나 글로벌 기업 모두에게, 수동으로 하는 브랜드 검수 과정이 필요 없도록 하여 편리하고 일관성 있게 브랜드를 확장할 수 있다. 캔바는 개인, 마케터, 소규모 팀을 위한 ‘캔바 비즈니스(Canva Business)’ 요금제를 새롭게 도입했다. 이 요금제는 고급 AI, 분석, 브랜드 관리 도구를 활용해 브랜드를 성장시키고자 할 때 최적화된 구독 플랜으로, 캔바 프로(Canva Pro)와 캔바 엔터프라이즈(Canva Enterprise)의 중간 단계에 해당한다. 확장된 저장공간, 더 높은 AI 사용 한도, 인쇄 할인, 팀 성장을 돕는 다양한 전문 기능을 함께 제공한다. 캔바의 멜라니 퍼킨스(Melanie Perkins) 공동 창업자 및 CEO는 “지식의 접근성이 높아질수록 우리는 ‘정보의 시대’에서 ‘상상력의 시대’로 이동하고 있다고 믿는다. 이 시대에는 창의력이 그 어느 때보다 중요한 시기다”라며, “이 새로운 시대에 캔바 사용자들이 성공할 수 있도록 어떻게 지원할 수 있을지 고민해왔다. 그래서 이번에 올인원 ‘크리에이티브 운영체제’라는 캔바 최대의 혁신을 선보이게 되어 더더욱 기쁘다"고 밝혔다. 또한 “동영상, 이메일, 폼 등 주요 기능이 대폭 업그레이드된 비주얼 스위트, 브랜드와 비즈니스 성장을 위한 강력한 AI 레이어와 다양한 툴 등 새 기능들을 통해 사용자들이 자신의 아이디어를 어떻게 실현할지 무척 기대된다”고 전했다. 한편, 캔바는 전문 디자인과 일상 창작의 경계를 허문 새로운 ‘올 뉴 어피니티(All-New Affinity)’를 공개했다. 벡터 편집, 이미지 보정, 고급 레이아웃 디자인 등 많은 사랑을 받아온 전문 디자인 도구들을 하나의 강력한 제품과 통합된 파일 형식으로 결합해, 이제 여러 프로그램을 오갈 필요 없이 전문가 수준의 작업이 가능하다. 이제 어피니티는 전문 크리에이터가 어피니티에서 애셋을 제작한 뒤 바로 캔바로 이동해 협업, 게시, 브랜드 확장을 이어갈 수 있도록 지원하며, 전체 디자인 프로세스를 완성한다. 또한 어피니티는 이번에 최초로 영구 무료로 제공되어, 전문 크리에이터들의 마지막 진입 장벽을 제거하고 누구나 세계적 수준의 도구에 접근할 수 있도록 지원한다.

작성일 : 2025-10-31

지멘스, 팀센터에 AI 기반 수명주기 평가 기능 추가

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 제품 수명주기 관리 소프트웨어인 팀센터(Teamcenter)를 확장해 AI 기반 수명주기 평가(LCA) 기능을 추가했다고 발표했다. ‘팀센터 지속가능성 수명주기 평가(Teamcenter Sustainability Lifecycle Assessment)’ 소프트웨어는 설계 전문가, 엔지니어, 제조업체가 AI와 공급망 데이터를 활용해 지속 가능하고, 규제를 준수하며, 혁신적인 제품을 보다 효율적으로 개발할 수 있도록 지원한다. 이는 제품 수명주기 전반에 인텔리전스를 부여하려는 지멘스 전략의 일부분으로, 디지털 트윈과 데이터 백본(backbone)을 활용해 제품, 공정의 모든 단계에 맥락적 인사이트를 제공한다. 지멘스와 메이커사이트(Makersite)가 공동 개발한 팀센터 지속가능성 수명주기 평가는 지멘스가 가장 디지털 트윈에서 얻은 산업 데이터를 활용해 새로운 인사이트를 창출하는 여러 방법 중 하나다. AI 기반의 예측 LCA 데이터와 분석 기능을 팀센터에 추가함으로써 지멘스는 진정한 정보에 기반한 설계 및 제조 의사 결정을 위한 심층적인 인사이트를 제공하는 새로운 수명 주기 인텔리전스 계층을 구축했다. 이를 통해 기업은 데이터 사일로를 제거하고 설계, 엔지니어링, 지속가능성 팀 간 협업을 간소화할 수 있다. 또한 보다 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내려 규제를 준수하고, 안전하며, 비용 효율적인 친환경 제품을 개발할 수 있다. 팀센터 지속가능성 수명주기 평가 설루션은 엔지니어링 및 제조 팀이 제품 수명주기 전반에 걸쳐 조기에 제품의 환경 규제 준수, 공급망 위험, 비용 등을 평가하도록 지원한다. 이 설루션은 기계 제품 엔지니어링, 전자·전기 설계, 시뮬레이션 애플리케이션에 통합돼 있다. 제품 팀은 초기 제품 개발 단계에서 간접 온실가스 배출량(Scope 2 및 Scope 3)을 포함한 ISO 준수 LCA 보고서를 활용해 제품의 지속가능성, 규제 준수, 장기 수익성을 개선시킬 수 있다. 또한 사용자는 팀센터에서 제품의 BOM(bill of materials)에 직접 내장된 다중 기준(multi-criteria) 시뮬레이션 결과를 분석해 비용, 성능, 지속가능성 요소 간의 균형을 더욱 효과적으로 유지할 수 있다. 이를 통해 기업은 모듈화, 재활용 가능성, 재사용과 같은 친환경 설계 전략을 채택할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “속도, 비용 효율, 규정 준수를 유지하면서 지속가능성을 핵심으로 하는 제품을 개발하려면, 제조 기업 전체에 획기적으로 확장된 수명주기 인텔리전스가 필요하다. 기업들은 까다로운 글로벌 규제 요건과 환경 영향을 줄여야 하는 과제에 직면해 있다”면서, “이런 가운데 지멘스는 고객이 AI를 활용해 지속가능성을 고려한 설계를 수행하고, 순환성(circularity)을 구현하며, 처음부터 재료 선택을 최적화할 수 있도록 지원하고 있다. 팀센터의 제품 수명 전반에 걸친 전체 LCA 기능을 통해, 고객은 실시간 환경 데이터를 토대로 제품 혁신을 전환할 수 있다”고 전했다. 메이커사이트의 닐 드수자(Neil D'Souza) CEO 겸 창립자는 “지멘스와 협업을 통해 제품 수명주기 인텔리전스를 핵심 개발 워크플로에 직접 적용할 수 있게 됐다. 지멘스 팀센터와의 통합으로 메이커사이트는 초기 제품 설계부터 제조 BOM에 이르기까지 엔지니어의 일반적인 도구 내에서 비용, 규제 준수, 위험, 환경 성과에 대한 정확하고 상세한 인사이트를 제공한다. 이 통합은 경제적이고 안전하며 지속 가능한 제품 개발을 가속화한다. 동시에 제품 마스터 데이터를 향상시키며, 기업이 증가하는 규제 준수 요건에 수월하게 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

작성일 : 2025-10-01

미라콤아이앤씨, 제조 AX 핵심 '넥스피어 AI' 공개하며 제조 혁신 로드맵 제시

미라콤 솔루션 페어 미라콤아이앤씨가 9월 25일 '미라콤 솔루션 페어 2025(MSF 2025)'를 개최하고, 핵심 주제인 '제조 AX(인공지능 전환)'를 중심으로 제조 특화 AI 솔루션인 'Nexphere AI(넥스피어 AI)'와 구체적인 AX 로드맵을 공개했다. 미라콤아이앤씨가 매년 하반기에 주최하는 이 전문 행사는 서울 드래곤시티 호텔에서 열렸다. 제조 AX를 이끌 최신 기술 트렌드 총망라 이번 MSF 2025에서는 제조 혁신을 이끌 최신 인사이트가 대거 공개된다. 행사의 첫 순서인 키노트 세션에서는 삼성SDS 김긍환 그룹장이 연사로 나서 'AI Agent 시대, 제조업의 새로운 가능성'이라는 주제로 발표했다. 김 그룹장은 사람의 개입 없이 AI 시스템이 스스로 작업을 수행하는 'Agentic AI'와 데이터 간 관계와 맥락을 부여해 AI의 정교한 추론을 돕는 '데이터 온톨로지' 등 최신 기술 트렌드를 언급하며 AI 시대에 국내 제조 기업들이 나아가야 할 방향을 제시할 예정이다. 제조 현장에서는 이 기술들을 활용해 고도화된 설비 파라미터 설정과 불량 원인 분석 등의 작업을 수행할 수 있을 것으로 전망된다. Agentic AI를 IT 리소스와 연결하면 제조 현장에 자율 지능형 AI 도입이 가능해진다. Nexphere AI로 실현하는 제조 AX 로드맵 키노트 이후에는 △Track1(Connect) △Track2(Activate) △Track3(Realize) 3개 트랙에서 총 12개의 세션이 이어진다. 특히, 미라콤아이앤씨 이송완 랩장은 Track1 'Connect'에서 'AX로 여는 자율제조의 미래: SDF 완성을 위한 플랫폼 핵심전략'을 주제로 발표한다. 이 랩장은 미라콤아이앤씨의 제조 AI인 Nexphere AI와 자체 플랫폼인 'Nexphere Platform'을 중심으로 구체적인 제조 AX 실현 로드맵을 제시한다. Nexphere Platform 위에서 제공되는 핵심 솔루션은 'Nexphere Analytics'와 'Nexphere Chat'이다. Nexphere Analytics는 데이터 전처리와 머신러닝, 딥러닝 기반의 예측 및 분석을 통해 제조 현장에서 활용할 수 있는 인사이트를 제공한다. Nexphere Chat은 제조 데이터를 실시간으로 조회하거나 기업의 문서와 자료를 지식화하여 자연어로 질의응답을 할 수 있도록 만든 협업 솔루션이다. 미라콤아이앤씨는 Nexphere Platform 내 학습 및 운영을 통해 AI Agent를 확보하고, 궁극적으로 이를 제조 특화 Agentic AI로 발전시키겠다는 로드맵을 가지고 있다. 행사 현장에는 Nexphere AI를 비롯해 6개의 제조 혁신 솔루션 데모가 마련되어 있어 관람객들이 직접 체험해볼 수 있다. 미라콤아이앤씨 강석립 대표이사는 "2025년은 제조 AX가 본격적으로 시작되는 원년"이라며 "올해 MSF 2025에서 제조 AX의 구체적인 전략과 방향성을 확인하길 바란다"고 말했다. 상세 내용은 홈페이지에서 확인 가능하다.

작성일 : 2025-09-27

다쏘시스템코리아, 에너지 경영 시스템 국제 표준 ‘ISO 50001’ 인증 획득

다쏘시스템은 한국 지사의 에너지 경영 시스템이 국제표준화기구(ISO)의 기준을 충족해 에너지 경영 시스템 국제표준 인증 ‘ISO 50001’을 획득했다고 밝혔다. 다쏘시스템은 “그동안 프랑스 본사가 추진해 온 글로벌 이니셔티브의 일환으로 각국 에너지 규제를 체계적으로 준수하며 에너지 효율을 극대화하는 지속가능성 전략을 꾸준히 추진해 온 결과에 힘입어, 다쏘시스템코리아가 글로벌 기준에 부합하는 에너지 관리 역량을 입증한 성과”라고 평가했다. ISO 50001은 국제표준화기구가 제정한 에너지 경영 시스템의 표준 규격이다. 전 세계적으로 대두되고 있는 기후 변화에 대해 조직이 얼마나 준비되어 있으며 어떻게 대응하고 있는지를 평가하는 기준으로, 에너지 사용 목표 수립을 비롯해 에너지 절감과 효율 향상을 위해 업무 프로세스를 구축하고 체계적으로 관리하는 기업에게 인증을 부여한다. 에너지 효율과 탄소 저감 노력은 기업 평가의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 따라서 국제적으로 공인된 ISO 50001 인증을 취득한 기업은 에너지 관리에 체계적으로 접근하고, 탄소 배출 저감에 적극적으로 노력한다는 것을 의미한다. 다쏘시스템코리아는 “이번 ISO 50001 인증은 국제 수준의 에너지 경영 체계와 지속 가능성 실천 역량을 공식적으로 인정받은 것이며, 이는 단순한 비용 절감이나 환경 성과 향상을 넘어, 이해관계자 신뢰 확보와 글로벌 시장 경쟁력 강화 측면에서도 중요한 의미를 갖는다”고 전했다. 다쏘시스템은 버추얼 트윈 기술의 정수인 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼을 통해 항공과 자동차, 제조, 생명과학 등 산업 전반의 디지털 전환을 지원하는 AI 기업이다. 특히 제품과 자연, 인간의 삶이 조화를 이루는 지속 가능한 미래를 설계할 수 있는 기술을 통해 생성형 경제 시대에 발맞춰 기업과 산업의 지속가능한 혁신을 지원하고 있다. 다쏘시스템은 전세계적인 지속가능성 흐름에 따라 그간 ▲전문적인 에너지 규제 모니터링 서비스 운영 ▲에너지 소비 모니터링을 위한 핵심 성과지표(KPI) 설정 ▲고효율 장비 및 서비스 구매 장려 ▲재생 가능 전력(green electricity) 도입 ▲운영 전반에 에너지 효율 개념 통합 등의 활동을 실천해왔다. 아울러 신규 사업장 확보 시에는 지역별 친환경 건축 인증을 획득한 건물을 우선적으로 고려하여 유럽 지역은 BREEAM, 미주 및 아시아는 LEED, 호주는 NABERS 기준을 적용해 에너지 효율과 친환경 요소를 반영하고 있다. 한편, 다쏘시스템은 다양한 활동을 통해 지속가능한 에너지 분야에 관한 노력을 이어가고 있다고 소개했다. 다쏘시스템은 올해 3월 ‘오직 사람이 만들어 나간다’ 이니셔티브의 분야로 에너지를 꼽았다. 이 이니셔티브는 버추얼 트윈 기술이 지속 가능한 에너지 설루션 개발과 에너지 전환 가속화에 어떤 역할을 하는지에 대한 인식을 높이고, 에너지 혁신에 대한 대중의 참여를 촉진하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 도시 환경에서 에너지 효율을 높이고, 청정 에너지 설루션을 탐색하며, 모든 사람이 에너지 혁신에 참여할 수 있도록 독려하고자 한다 다쏘시스템코리아 역시 이러한 글로벌 이니셔티브에 발맞춰 매년 에너지 교육 자료를 통해 임직원의 에너지 사용 인식을 높이고 있다. 또한 회의실 조명 소등, 미사용 공간의 에어컨 전원 차단 등 일상적인 실천을 통해 에너지 효율 개선과 탄소 저감에 참여하고 있다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “현재 에너지 효율과 탄소 저감 노력이 기업 평가의 중요한 요소로 자리 잡고 있는 만큼, 이번 다쏘시스템코리아의 ISO 50001 인증은 우리의 에너지 관리 체계가 국제적으로 인정받은 중요한 성과”라면서, “앞으로도 다쏘시스템은 보다 체계적이고 적극적인 탄소 저감 활동을 이어나가, 생성형 경제 시대에 발맞춰 지속가능한 미래와 산업을 선도하는데 최선을 다할 것”이라고 말했다.

작성일 : 2025-09-11

[케이스 스터디] 가상 커미셔닝으로 산업 과제를 해결하는 스피라텍

작성일 : 2025-09-03

[케이스 스터디] KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템

비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로 최근 몇 년 사이 시뮬레이션 산업은 디지털 트윈, AI(인공지능), VR(가상현실)/AR(증강현실) 등 첨단 디지털 기술 중심으로 빠르게 재편되고 있다. KAI(한국항공우주산업)는 이러한 흐름에 발맞춰 언리얼 엔진을 도입함으로써 항공산업 전반에 걸친 디지털 혁신을 추진하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈 KAI는 KT-1 기본 훈련기, T-50 고등훈련기, 수리온 기동헬기, 송골매 무인기 등 다양한 항공우주 시스템을 자체적으로 설계 및 제작하며, 지난 40년간 항공산업 및 국방산업을 선도해 온 종합 항공우주 설루션 기업이다. 최근에는 소형무장헬기(LAH)와 차세대 전투기 KF-21 개발을 비롯해 위성과 발사체 총조립 등 우주 분야로도 사업을 확대하고 있다. KAI는 2024년 ‘언리얼 페스트 시애틀 2024(Unreal Fest Seattle 2024)’에 참가해 자사의 시뮬레이션 전략을 소개하는 세션을 진행했다. 이번 호에서는 이 발표 내용을 바탕으로 시뮬레이션 산업의 급변하는 흐름 속에서 KAI가 어떻게 대응하고 있는지, 언리얼 엔진을 중심으로 한 시뮬레이션 통합 전략과 실제 적용 사례, 그리고 향후 비전 등을 중심으로 KAI의 기술 혁신에 대해 살펴본다. ▲ 이미지 출처 : ‘KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처 시뮬레이션 산업의 변화와 KAI의 대응 최근 시뮬레이션 산업은 빠르게 발전하며 구조적인 변화를 겪고 있다. 클라우드 기반 시뮬레이션 도입으로 언제 어디서든 고성능 자원에 접근할 수 있게 되었고, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기술의 결합을 통해 시뮬레이션은 단순한 재현을 넘어 예측과 최적화를 수행할 수 있는 툴로 진화하고 있다. 또한 VR/AR/MR(혼합현실) 기술은 훈련의 몰입감과 현실감을 높여 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 가능하게 하고, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 한 소프트웨어 설계는 유연성과 확장성을 높이고 있다. KAI는 이러한 디지털 전환에 적극 대응하기 위해 전통적인 레거시 시뮬레이션 시스템을 언리얼 엔진과 통합하고 있다. 핵심 전략은 세 가지이다. 첫째, 언리얼 엔진을 활용한 빠른 프로토타이핑으로 기술 검증과 적용 속도를 높이는 것이다. 둘째, 표준화된 인터페이스를 통해 기존 시스템과의 원활한 연동을 실현하는 것이다. 셋째, 지속 가능한 콘텐츠 개발을 위한 플랫폼 설계로 장기적인 생태계 구축을 추진하는 것이다. 이를 통해 KAI는 기존 자산의 가치를 극대화함과 동시에 급변하는 기술 환경에 유연하고 효율적으로 대응하고 있다. 언리얼 엔진이 변화하는 시뮬레이션 산업에 주는 영향 언리얼 엔진은 시뮬레이션 산업의 진화에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 우선 고품질의 리얼타임 3D 그래픽을 통해 현실감 있는 몰입형 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있어, 훈련과 테스트의 효율성을 높이고 있다. 또한 VR/AR/MR과의 통합 지원은 다양한 산업에서 실제 같은 체험 기반 학습을 가능하게 한다. 언리얼 엔진의 모듈형 아키텍처와 개방된 생태계는 기존 레거시 시스템과의 통합을 쉽게 하고, 새로운 기술이나 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 특히 디지털 트윈, AI, 머신러닝 등 최신 기술과의 연계가 원활하여 복잡한 시스템의 설계, 유지보수, 운영 효율을 높일 수 있다. KAI와 같은 기업에게 언리얼 엔진은 단순한 툴을 넘어, 지속 가능한 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하고 새로운 시뮬레이션 생태계를 구축하는 핵심 기술로 자리잡고 있다. ▲ KAI의 시뮬레이터로 본 FA-50의 모습(이미지 출처 : KAI) 기존 시스템에 언리얼 엔진을 통합한 사례 KAI는 항공기 훈련 체계에 언리얼 엔진을 도입해 현실성과 효율을 갖춘 시뮬레이터를 개발하고 있다. 대표적으로 VR 시뮬레이터의 경우, 조종사가 풀 플라이트 시뮬레이터에 들어가기 전 VR 기기를 통해 절차와 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 돕고 있다. 언리얼 엔진으로 실제 항공기와 동일한 가상 조종석을 구현해 이륙/착륙, 비상절차, 항전 장비 조작 등을 별도 교관 없이 반복 학습할 수 있도록 했다. 기존의 시뮬레이터는 실제 항공기 수준의 조작감과 훈련 효과를 제공하지만, 높은 구축 비용과 운영 비용, 전용 시설의 필요 등으로 대량 보급에 한계가 있었다. KAI는 이러한 문제를 보완하기 위해 VR 기술을 도입했다. 언리얼 엔진은 영상 발생 장치, 계기 패널, 입출력 장치 등을 대체한 것은 물론, VR HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하나만으로 기존의 여러 장치를 필요로 하는 대형 시현 시스템의 효과를 구현할 수 있게 했다. 또한 KAI는 독자적인 역학 모델과 항전 시스템을 언리얼 엔진의 실시간 렌더링과 결합해 실제 조종과 유사한 수준의 훈련 환경을 제공하고 있다. GIS(지리 정보 시스템), DEM(수치 표고 모델) 등 초정밀지도 기반의 한반도 3D 지형을 재현해 조종사의 임무 지역 지형 학습까지 지원하고 있다. 정비 훈련 분야에서도 언리얼 엔진은 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. 2024년 I/ITSEC 전시회에서 공개된 FA-50 정비 훈련 시뮬레이터는 VR 환경에서 점검과 부품 교체를 실습할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 교육 과정을 만들 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 문서와 평면형 CBT(컴퓨터 기반 훈련), 반복 시나리오 기반의 실습 중심 교육의 한계를 극복할 대안을 제시했다. 또한 같은 행사에서 선보인 수리온 헬기 비행 시뮬레이터(VFT)는 디지털 트윈과 고해상도 시각화를 통해 실제 기체 성능과 지형 정보를 반영한 몰입형 훈련 환경을 제공했다. ▲ FA-50 비행 시뮬레이션의 디스플레이 장면(이미지 출처 : KAI) 시뮬레이션·시스템 개발에서 언리얼 엔진의 기여도 언리얼 엔진 도입 이후 KAI의 시뮬레이션 제작 파이프라인에는 큰 변화가 있었다. 데이터스미스를 활용해 카티아 등 설계 도구의 3D 모델을 쉽게 불러올 수 있어, 실제 설계 기반의 가상 조종석과 기체 모델을 빠르게 구축하고 별도의 모델링 없이 제작 시간을 줄일 수 있었다. 또한 자체 개발한 비행역학 엔진과 항공전자 시뮬레이션 소프트웨어를 언리얼 엔진과 실시간으로 연동해, 백엔드 시스템과 시각화 프론트엔드를 효과적으로 통합함으로써 전반적인 생산성이 향상되었다. 특히 조종사가 시각과 청각 정보를 통해 상황을 판단하는 VR 시뮬레이터 개발에서는 언리얼 엔진의 렌더링, 사운드, 애니메이션 기능이 핵심 도구로 사용되었다. 물리 기반 렌더링(PBR)은 금속, 유리, 계기판 등 재질을 사실적으로 구현했으며, 파티클 시스템과 머티리얼 노드를 통해 연기, 공기 왜곡 등의 시각 효과도 유연하게 조정할 수 있었다. 사운드 역시 메타사운드를 통해 엔진 RPM이나 환경 변화에 따라 실시간으로 반응하며, 조종사에게 실제 비행과 유사한 감각을 제공했다. 또한 애니메이션 블루프린트를 활용해 조종간, 계기판, 비행 제어면 간 연동 애니메이션의 비주얼을 직관적으로 구현할 수 있었으며, 스카이 애트머스피어, 볼류메트릭 클라우드, 하이트 포그 등의 기능은 대기 표현과 공간 인식 훈련의 몰입감을 높였다. 지형 구현에서도 언리얼 엔진의 LWC(Large World Coordinates)를 통해 수천 km 단위의 지형에서도 고속 이동 시 정밀도를 유지할 수 있었고, 풀 소스 코드를 활용해 AI 훈련 체계에 맞는 좌표 변환, 시스템 연동, 정밀 지형 구조를 구현할 수 있었다. 이 과정에서 실제 지형 데이터, 항공 사진, 고도 정보를 언리얼 엔진에 통합했고, GIS, DEM 기반의 정밀 지형 정보를 효과적으로 활용해 복잡한 비행 경로, 저공 비행 훈련, 목표 탐색 등 고난도 시나리오도 현실감 있게 구현할 수 있었다. 그 결과 KAI는 초대형 지형 데이터, 초정밀 위치 기반 훈련, 외부 시스템과의 정밀한 좌표 연동을 모두 만족하는 차세대 항공기 시뮬레이터 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있었다. 이외에도 다양한 플러그인, 하드웨어 인터페이스, 형상 관리 툴 연동, 이제는 리얼리티스캔으로 변경된 리얼리티캡처, 마켓플레이스 등을 활용하여 프로젝트 확장성과 콘텐츠 제작 유연성이 높아졌다. ▲ 애니메이션 블루프린트를 활용해 구현한 조종간(이미지 출처 : KAI) 대규모 전술 훈련을 위한 AI 에이전트를 언리얼 엔진에 도입 KAI는 차세대 전술 훈련 시뮬레이터 개발을 위해 강화학습 기반의 AI 에이전트를 실제 훈련 시나리오에 연동하는 작업을 진행 중이다. 특히, 복잡한 전장 환경에서는 다양한 무기 체계와 플랫폼이 동시에 운용되기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이션 공간에서 유기적으로 연동하는 기술이 매우 중요하다. 기존 상용 시뮬레이터 설루션의 경우 외부 시스템 연동이나 커스터마이징에 제약이 많지만, 언리얼 엔진은 C++ 기반의 풀 소스 코드 접근이 가능해 이러한 한계를 극복할 수 있다. KAI는 이러한 개방성을 바탕으로 자체 개발한 AI 에이전트를 정밀하게 통합해, 복잡한 상호작용이 필요한 전술 훈련 시나리오에서도 실질적인 이점을 확보할 수 있었다. 이와 같은 통합은 단순히 AI를 활용하는 수준을 넘어, 인간 조종사와 AI가 동일한 시뮬레이션 환경에서 훈련하고 상호 작용할 수 있는 구조를 의미한다. 기존의 설루션으로는 구현하기 어려웠지만 KAI는 언리얼 엔진을 도입해 이를 실현할 수 있었다. 결과적으로 언리얼 엔진은 AI, 실시간 시뮬레이션, 데이터 피드백이 통합된 플랫폼을 제공하며, KAI의 차세대 전술 훈련체계 구현에 핵심 역할을 하고 있다. ▲ 지형 데이터 통합으로 구현한 대규모 도시 지역 디지털 트윈(이미지 출처 : KAI) 향후 시뮬레이션 에코시스템의 방향과 KAI의 비전 향후 시뮬레이션 에코시스템은 개방성, 지속 가능성, 개인화를 중심으로 발전해 나갈 것이다. AI와 빅데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 시스템, 클라우드 환경에서의 지리적 제약 없는 고성능 시뮬레이션 그리고 VR/AR, 웨어러블 기술 등을 활용한 몰입형 실시간 피드백 시스템이 표준이 되어갈 것으로 전망된다. 이러한 변화 속에서 KAI는 기술 통합형 플랫폼과 자체 시뮬레이션 에코시스템을 구축하며, 대한민국 시뮬레이션 산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련할 예정이다. 언리얼 엔진을 단순한 개발 툴이 아닌 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 플랫폼을 중심으로 고퀄리티 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 시뮬레이션 콘텐츠 파이프라인을 개발 중이다. KAI의 비전은 국내를 넘어 글로벌 시뮬레이션 에코시스템과 연결되는 것이다. 언리얼 엔진의 개방성과 기술력을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 공유 가능한 시뮬레이션 플랫폼을 만들고, 이를 통해 다양한 산업, 기관, 개발자가 협력할 수 있는 건강하고 확장 가능한 에코시스템을 조성하는 것이 목표다. 이러한 방향성과 비전을 바탕으로, KAI는 시뮬레이션 기술을 단순한 훈련 도구를 넘어 제품 개발, 유지보수, 운영 효율 개선을 위한 핵심 인프라로 성장시키고자 한다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2025-09-03

[피플&컴퍼니] 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 D&E 사업부 성 브라이언 사장

작성일 : 2025-09-03

슈나이더 일렉트릭, AI 시대에 최적화된 차세대 데이터센터 설루션 소개

슈나이더 일렉트릭 코리아가 8월 13일~14일 양재 aT센터 제1전시장에서 열리는 ‘2025 데이터센터 코리아’에서 AI 시대에 최적화된 데이터센터 설루션을 선보인다고 전했다. 급변하는 기술 환경 속에서 데이터센터는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 생성형 AI, 그리고 대규모 클라우드 인프라 수요에 대응해야 하며, 이에 따라 보다 유연하고 미래지향적인 설계가 요구되고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 ‘AI에 최적화된 데이터 센터 : 유연하고, 미래지향적이며, 실용적인(Fluid, Futuristic, Functional)’을 테마로, 냉각, 전력, 구축방식 전반에 걸쳐 이러한 변화에 대응할 수 있는 혁신적이고 실용적인 설루션을 제안한다. 이번 전시회에서 슈나이더 일렉트릭은 AI 서버에서 발생하는 대량의 열을 효과적으로 제어할 수 있도록 설계된 고효율 냉각 설루션인 모티브에어(Motivair)의 ‘MCDU-25’을 소개한다. 이 설루션은 에너지 효율성과 신뢰성이 높고 고객의 요구에 맞는 맞춤형 냉각 설루션을 제공한다는 점을 내세운다. 특히, 고밀도 AI 클러스터의 고밀도 발열 문제를 안정적으로 해결하기 위하여, 액체 냉각(Direct to Chip)과 같은 첨단 기술과의 호환성도 높인 것이 특징이다. 이밖에도, 슈나이더 일렉트릭은 사전 제작 방식으로 빠르게 설치할 수 있는 모듈형 데이터센터 설루션인 ‘모듈러 데이터센터(Modular Data Center)’를 소개한다. 이 설루션은 전력, 냉각, 정보기술(IT) 인프라를 통합한 모듈을 공장에서 사전 제작한 뒤 현장에서 빠르게 설치하는 방식으로, 기존 데이터센터 구축 방식에 비해 시간과 비용을 줄일 수 있다. 또한 모듈형 구조는 필요에 따라 용량을 손쉽게 확장하거나 축소할 수 있어, 변화하는 IT 환경에 유연하게 대응할 수 있도록 지원한다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부의 최성환 본부장은 “슈나이더 일렉트릭은 이번 ‘2025 데이터센터 코리아’ 전시회를 통해 AI 시대의 데이터센터 요구에 대응하는 차세대 인프라 설루션에 대해 소개한다”면서, “냉각, 전력, 인프라 구축 방식까지 아우르는 종합적인 데이터센터 설루션을 통해 앞으로도 고객의 비즈니스 혁신과 지속 가능성 확보를 적극 지원하겠다”라고 설명했다.

작성일 : 2025-08-05

확률과 통계

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (8) 지난 호에서는 개별 관찰, 집단 관찰, 확률과 통계에 관한 주제의 두 번째 이야기로 ‘집단 관찰’에 관한 이야기를 소개하였다. 압력, 온도, 비중, 밀도의 개념에 관한 이야기를 시작으로 기체, 액체, 고체의 성질과 온도에 따른 수축·팽창 현상에 이르기까지 집단 관찰이라는 시각에서 자연현상을 생각해 보았다. 이번 호에서는 개별 관찰, 집단 관찰, 확률과 통계에 관한 주제의 세 번째 이야기로 ‘확률과 통계’에 관해서 생각해 보기로 한다. 통계는 장단점을 숙지하고 활용하면 매우 유용하지만, 가정과 약점을 이해하지 못하고 사용하게 되면 의도와는 다르게 엉뚱한 결론에 도달할 수 있다. 몇 가지 구체적 사례를 바탕으로 확률과 통계에 얽힌 이야기를 소개하고자 한다. ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성 ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com 그림 1. 확률은 때로는 호의적이고 때로는 적대적이다. 우연일까 필연일까? 확률 확률(probability)은 어떤 일이 일어날 가능성 또는 개연성으로, 일어날 가능성이 있는 비율이나 빈도로 표현한다.(그림 1) 확률은 수학적으로 계산된 확률과 실제로 일어난 일을 바탕으로 계산한 경험적 확률이 있다. 모든 경우의 수에 대해 그 일이 일어날 경우의 수를 수학적으로 계산한 것을 수학적 확률이라고 한다. 수학적 확률은 모든 경우의 수 중에서 어떤 일이 일어날 경우의 수를 비율로 나타낸다. 예를 들어 정육면체인 주사위는 6개의 동일한 크기와 각도를 가지고 있어 주사위를 던졌을 때 나타날 수 있는 눈의 모든 경우의 수는 6이다. 그중에 어떤 눈이 나올 확률은 1/6이다. 반대로 경험적 확률은 실제로 주사위 던지기를 무수히 반복했을 때 나타난 확률로 경험을 바탕으로 추측한 값이다. 수학적 확률은 물리학, 화학, 생물학 등의 과학 분야와 다양한 공학 분야를 비롯하여 스포츠, 도박, 복권 추첨과 같은 분야에서도 활용되고 있다. 다루는 대상이 무수히 많은 원자, 분자, 전자 등의 경우 통계 역학에서 이를 확률적으로 계산하고, 물질과 에너지의 상호 작용을 양자 역학에서는 확률로 계산한다. 확률은 비율로 표시하면 0에서 1 사이의 값을 갖는다. 확률 0은 그 일이 절대로 일어나지 않는다는 0%를 의미하고, 확률 1은 그 일이 100% 일어난다는 것을 의미한다. 수학적 확률 그림 2. 확률과 경우의 수 룰렛 돌림판과 정육면체 주사위를 사용하여 수학적 확률을 계산해 보자. 룰렛 돌림판은 6등분되어 있고 주사위도 6면이 있다.(그림 2) 따라서 룰렛의 화살이 어떤 영역에서 멈출 확률은 1/6이다. 주사위 또한 어느 눈이 나올 확률은 1/6이다. 물론 룰렛 돌림판의 축이 한 가운데 있어서 어느 특별한 곳이 멈추기 쉽게 되어 있지 않다는 것이 전제조건이다. 주사위 또한 마찬가지로 어느 특별한 눈이 나오기 쉽게 되어 있지 않다는 것이 전제된다. 확률 0은 정해진 경우의 수 가운데 어떤 일이 일어나지 않는다는 것을 의미하지만, 예상 외의 일이 일어날 가능성까지 없다고 할 수는 없다. 실제로 룰렛 돌림판의 점수는 가는 선으로 구획된 칸을 기준으로 계산되지만, 화살표가 칸 사이의 눈금에서 멈추는 일도 있다. 이런 일은 룰렛 돌림판의 점수 체계에서 계산된 수학적 확률은 0이지만, 실제 게임에선 종종 발생한다. 이것은 점수 체계가 각 칸의 점수로만 계산하고 화살표가 눈금 위에 멈추는 경우는 고려하지 않았기 때문이다. 눈금 선의 두께를 고려하여 화살이 선 위에 멈출 가능성까지 고려하여 확률을 계산할 수도 있다. 눈금의 두께는 다른 칸의 각도에 비해서 매우 작으므로 선위에 화살이 멈출 확률은 매우 작을 것이다. 비슷한 사례는 주사위의 한 면이 지면에 닿지 않고 기울어져 있는 경우를 들 수 있다. 윷놀이에서 경우의 수와 확률을 계산할 때도 윷가락이 완전하게 엎어지거나 젖혀지지 않아 판정이 애매한 일도 생긴다. 그런 애매한 조건까지 고려한 경우의 수를 정확하게 판단해서 확률을 계산하는 것은 쉽지 않다. n 개의 주사위로 나올 수 있는 숫자 주사위 하나의 경우는 1부터 6까지 1/6의 확률로 나올 수 있으리라는 것은 쉽게 이해할 수 있다. 주사위 두 개를 던질 때의 경우의 수와 확률은 어떻게 될까? <그림 3>처럼 모든 숫자의 조합을 표로 정리해서 보면, 두 개의 주사위에서 나온 숫자의 합은 2부터 12까지의 숫자가 나올 수 있으며 숫자에 따라서 확률이 달라진다. 이것도 수학적 확률에 지나지 않는다. 실제로 두 개의 주사위를 던져 보면 왼쪽의 확률 분포가 되지는 않는다. 상당히 많은 실험을 해야 비슷한 분포가 될 것이다. 그림 3. 두 개의 주사위를 던져서 나오는 수의 합 ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-08-04

[케이스 스터디] 성공적인 산업 메타버스 구현을 위한 필수 요소

작성일 : 2025-08-04