디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   영화 매트릭스가 개봉된 지 20년이 더 지난 2020년대에 이러한 가상 세상은 영화가 아닌 실제 산업 현장에서 구현되어 산업 혁신을 주도하고 있다. 바로 ‘디지털 트윈 (Digital Twin)’이다 이 글에서는 디지털 트윈의 의미와 제조 산업 특히 로봇 기반 자동화에서 디지털 트윈이 어떻게 제조현장을 혁신하는지 실증 사례를 기반으로 소개한다.   장영재 교수 / 카이스트  “헬기를 몰 줄 알아요?” 남자 요원이 동행한 여자 요원에게 물었다. “아니요. 아직은요. 잠시만 기다리세요.” 그리고 즉시 여자 요원은 무전로 본부에 연락해, 헬기 시뮬레이션 교육프로그램을 업로드 해달라 본부에 요청했다. 본부에서는 즉시 시뮬레이션 교육프로그램을 가속으로 돌려 헬기 조정 능력을 여자 요원의 머리에 업로드하였다. 여자요원은 불과 몇 초 사이에 수백시간 걸릴 헬기훈련을 마친 베터랑 헬기 조정사 능력을 가지게 되었다. 그리고 여자 요원은 외쳤다. “빨리 헬기를 몰고 도망칩시다!” 그리고 여자 요원은 능숙한 솜씨로 헬기를 몰고 남자요원과 함께 탈출한다. 1999년 개봉된 영화 매트릭스의 한 장면이다. 가상의 세상과 실제 세상을 오가며 과연 무엇이 진실이며 실제 (real)이란 무엇일까란 질문을 던지는 매우 철학적인 영화다 .  영화 매트릭스가 개봉된 지 20년이 더 지난 2020년대에 이러한 가상 세상은 영화가 아닌 실제 산업 현장에서 구현되어 산업 혁신을 주도하고 있다. 바로 ‘디지털 트윈 (Digital Twin)’이다. 본 특집에서는 디지털 트윈의 의미와 제조 산업 특히 로봇 기반 자동화에서 디지털 트윈이 어떻게 제조현장을 혁신하는지 실증 사례를 기반으로 소개한다.   1. 시뮬레이션과 디지털 트윈의 차이 우리나라 과학기술정보 통신부에서는 디지털 트윈을 다음과 같이 정의하고 있다.  “가상세계에서 실제 사물의 물리적 특징을 동일하게 반영한 쌍둥이 (Twin)을 3D 모델로 구현하고 제 사물과 실시간으로 동기화 및 시뮬레이션을 통해 관제, 분석, 예측 등 현실의 의사결정에 활용하는 기술” 그러나 이러한 정의만으로는 구체적으로 디지털 트윈을 파악하기에 모호하다. 시뮬레이션과 디지털 트윈의 차이가 무엇인지, 실시간 동기화가 왜 필요한지, 관제, 분석, 예측은 이미 다양한 방식으로도 가능한데 디지털 트윈이 제공하는 또 다른 가치가 있는지 설명이 부족하다. 최근 디지털 트윈 관련 이슈가 많다 보니 기업들도 앞 다투어 디지털 트윈을 기술을 확보했다는 등의 보도자료를 통해 기술 홍보를 하기도 한다. 이런 대부분은 공장의 가공 로봇이 움직임을 실시간 3D 애니메이션으로 구현해서 실제 로봇의 움직임을 컴퓨터에 시연하는 정도다. 그러나 이러한 시연을 보면 대부분 사람들의 반응은 “이것으로 무엇을 하지요?” “굳이 거액을 들여 실물의 움직임을 컴퓨터 그래픽으로 그대로 보여줄 필요 있나요? 그저 CCTV 하나 설치하면 컴퓨터에서 영상으로 볼 수 있는 것을 굳이 컴퓨터 그래픽 3D영상으로 구현할 필요가 있나요?” 등의 반응이다. 그렇다면 우선 시뮬레이션과 디지털 트윈의 차이가 무엇일까? 2. 디지털 트윈이 과연 무엇인가?   시뮬레이션은 가상의 시나리오를 기반으로 그 결과를 재현해 보는 것을 의미한다. 내가 A란 결정을 했을 때 그 결과가 어떻게 나올지를 유추해 보는 것이 시뮬레이션이다. 우리가 일반적으로 잘 알고 있는 시뮬레이션이 컴퓨터 시뮬레이션이다. 즉 컴퓨터가 구현한 상황에서 특정 의사결정에 대해 그 결과를 컴퓨터를 통해 산출하는 것이다. 컴퓨터 시뮬레이션 활용의 대표적인 예가 워 게임 (War Game)이다. 군에서는 전략전술 교본이나 전술, 그리고 무기 체계 설계를 할 때 컴퓨터를 통한 시뮬레이션을 활용한다. 평가나 실험을 위해 실제 전투나 전쟁을 치를 수 없기에 컴퓨터를 통해 가상의 적군과 전투를 하며 훈련을 하거나 전술 평가에 활용한다. 실제 컴퓨터 시뮬레이션 활용에 대한 연구가 가장 활발히 이뤄지는 분야가 국방 시뮬레이션 분야인 이유다.  우리 일상 생활에서도 이러한 시뮬레이션이 실제 많이 활용된다. 대표적인 예가 바로 자동차 네비게이션이다. 10년전 네비게이션을 떠올리면 전형적인 시뮬레이션 장비라 할 수 있다. 목적지를 입력하면 내 위치에서 목적지까지 수많은 대안 경로 중 최적 경로를 제안해 준다 . 그러나 당시 네비게이션은 실시간 교통정보를 경로 탐색에 담지 않았다. 그러다 보니 출퇴근 교통혼잡이나 사고로 인한 교통 체증과 같은 상황에서도 일반 상황과 동일한 이동경로 시간 산출과 경로를 제시하는 한계가 있었다. 최근 자동차 네비게이션이나 스마트폰 차량 맵은 실시간 교통정보를 포함해 다양한 대안 경로를 제시한다. 즉 실시간 GPS 정보를 통해 내 차량의 위치는 클라우드의 컴퓨터로 전송이 되고 또한 다양한 교통정보를 기반으로 실시간으로 대안경로를 찾고 도착시간을 지속해서 업데이트 한다. 그리고 내차의 이동 경로와 교통 상황은 사용자가 직관적으로 파악할 수 있도록 컴퓨터 그래픽으로 전달된다. 즉 실시간 교통정보를 기반으로 지속적인 업데이트된 경로를 제공하는 스마트폰 네비 앱이 디지털 트윈의 가장 대표적인 사례다. 학문에서는 디지털 트윈의 조건을 아래로 정의한다. 1. 실물과 가상의 시스템이 거의 실시간 (near real-time)으로 연동되어야 한다. 2. 다양한 상황의 시나리오를 검토하고 대안을 제시할 수 있어야 한다. 3. 사용자의 의사결정을 지원하며 사용자가 쉽게 의사결정 상황을 직관적으로 파악할 수 있는 인터페이스를 제공해야 한다.   스마트폰 네비는 위 조건을 모두 만족한다. 실시간으로 차량의 위치가 GPS로 전송되고 교통정보도 활용한다는 점에서 1번 조건을 만족하며, 다양한 대안경로를 검토함으로 2번 조건을 만족하며, 사용자의 최적경로를 제안하며 이러한 경로를 그래픽으로 전달하는 방식으로 3번 조건을 만족한다. 즉 스마트폰 네비가 우리 생활의 디지털 트윈이라 할 수 있다. 이런 의미를 보면 굳이 디지털 트윈이 현실과 매우 흡사한 고퀄리티 네비를 제공해 줄 의무는 없고 3D그래픽을 제공하는 것도 조건은 아니다. 사람의 의사결정을 직관적으로 지원해 줄 수 있는 정도면 기능이 충분하다 할 수 있다. 3. 로봇 기반 제조 운영에서의 디지털 트윈   이러한 디지털 트윈 활용의 가장 대표적인 예가 제조 물류 자동화 시스템 설계 및 운영이다. 최근 제조 시스템의 가장 큰 변화 중의 하나는 컨베이어 벨트가 없는 자동화(Beltless Automation)로 표현되는 군집 로봇 기반 물류 자동화다. 1916년 포드 T모델이 컨베이어 방식으로 생산되며 제조 자동화 혁명을 가져왔다. 이후 컨베이어 벨트 기반 물류 자동화는 공장 자동화의 표준 생산이 되었다. 그러나 이러한 컨베이어 방식은 단일 품종 대량 생산에는 적합하지만 다품종 소량 생산과 같은 현대 소비 시장의 욕구를 충족하는 데는 한계가 있다. 차량 모델이 바뀔 때 마다 공장을 세우고 컨베이어 벨트와 설비 위치를 재 조정해야 하는 등 상당한 재투자가 필요하다. 카이스트 산업 및 시스템 공학과 졸업생들이 2020년에 창업하여 카이스트 및 네이버가 투자한 다임리서치는 디지털 트윈 기술을 기반으로 AGV나 ARM의 이동을 관제하고 제어하는 솔루션을 개발하여 LG전자뿐만 아닌 국내 반도체 및 2차전지 기업에 공급하고 있다.      상세 내용은 PDF로 제공됩니다.    

팀뷰어가 한국 사용자를 위한 한국어 공식 커뮤니티를 공식 론칭했다고 밝혔다. 이번 커뮤니티 론칭은 빠르게 증가하는 한국 내 사용자 기반을 지원하고, 보다 긴밀한 소통과 지식 공유를 촉진하기 위한 사용자 중심 전략의 일환이라는 것이 팀뷰어의 설명이다. ‘팀뷰어 커뮤니티(TeamViewer Community)’는 기존의 글로벌 영어 포럼 외에도 한국어 전용 공간을 마련함으로써, 사용자들이 자국어로 보다 쉽게 질문을 올리고, 제품 활용 팁을 공유하며, 원하는 지식을 빠르게 얻을 수 있도록 구성됐다. 특히, 원격 액세스 및 지원 설루션 ‘팀뷰어 리모트(TeamViewer Remote)’, 기업용 원격 연결 설루션 ‘팀뷰어 텐서(TeamViewer Tensor)’, 산업용 증강현실(AR) 플랫폼 ‘팀뷰어 프론트라인(TeamViewer Frontline)’ 등 제품군별로 전문 게시판을 운영하여 전문성과 접근성을 강화했다.     팀뷰어 한국어 사용자 커뮤니티는 사용자 간 의견을 나눌 수 있는 ‘지원 포럼’과 최신 업데이트 정보를 확인할 수 있는 ‘변경 로그’ 메뉴로 구성된다. 즉, 제품군별 전문 토론 공간을 마련하여 질문과 답변을 통한 사용자 간 경험 공유 및 전문가와의 직접 소통으로 실시간 지원을 강화한다. 특히, 중요한 제품 변경 사항과 보안 이슈를 한국어로 신속하게 안내하는 최신 공지사항 및 보안 업데이트 제공 게시판, 다양한 성공 사례를 통한 사용자 업무 생산성 향상 활용 사례와 인사이트 게시판도 한국어로 제공된다. 팀뷰어는 원격제어, 원격지원, IT 모니터링, 산업용 AR 설루션 등 다양한 분야에서 혁신을 추진하고 있으며 제조, 금융, 의료 등 디지털 전환 수요가 높은 산업군이 다수 포진해 있는 한국에 대해 자사의 글로벌 전략에서 중요한 시장이라고 보고 있다. 팀뷰어코리아의 이혜영 대표이사는 “국내 사용자들은 기술 이해도가 높고, 디지털 전환에 대한 기대치 또한 매우 높다. 이번 한국어 커뮤니티 론칭을 통해 사용자와의 접점을 확대하고, 팀뷰어 사용자의 열정과 지식을 결합해 해결 방안을 도출하며, 아이디어를 실현해 사용자 모두가 성장할 수 있는 공간을 만들고자 한다”면서, “팀뷰어 한국어 사용자 커뮤니티를 통해 국내 고객과 사용자들에 대한 지원을 강화하고, 사용자 간 교류와 지식 공유를 활성화해 팀뷰어 설루션이 가진 놀라운 가능성을 함께 경험해 볼 수 있기를 바란다”고 전했다.

유니티가 지난 4월 15일 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 진행했다. 2900여 명의 국내외 개발자 및 게임 업계 종사자들이 참석한 이번 행사에서 유니티는 자사의 최신 기술과 실제 적용 사례 등을 소개했다. 또한, 콘텐츠 개발을 위한 AI(인공지능) 비전과 비 게임 분야의 산업 시장을 겨냥한 전략도 밝혔다. ■ 정수진 편집장     개발 효율 향상과 커뮤니티 지원에 중점 두고 기능 개발 유니티 코리아 송민석 대표이사는 “지난 몇 년간 개발자 커뮤니티는 기술의 변화, 시장의 변화, 창작 과정의 어려움 등 많은 도전을 겪었지만, 그 과정에서 늘 새로운 가능성을 발견했다. 유니티 역시 그동안 많은 변화가 있었고, 개발자들의 격려와 조언이 큰 힘이 됐다”면서, “이번 유나이트에서는 개발자를 위한 생존 전략, 크리에이터 세션, 국내외 유니티 전문가의 기술 세션 및 다양한 산업에서 적용 가능한 기술과 사례를 제공하면서, 사용자의 프로젝트에 도움이 되고 영감을 주는 기회를 마련하고자 했다”고 전했다. 유나이트 서울 행사를 위해 처음으로 한국을 찾은 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO는 “한국은 유니티의 역사에서 매우 특별한 위치를 차지한다. 한국 개발자들이 만든 혁신적인 게임은 유니티의 가능성을 잘 보여줬다. 모바일뿐 아니라 최근 PC와 콘솔로까지 확대되는 한국 게임 개발자들의 새로운 도전은 전 세계적으로 주목받고 있다”면서 성능, 안정성, 크로스 플랫폼 지원을 더욱 강화하면서 개발자와 커뮤니티의 좋은 파트너가 되고자 한다고 밝혔다. 최신 버전인 유니티 6.1에서는 VRS(가변 레이트 셰이딩), GPU 처리 시간을 단축해 CPU 성능과의 균형을 유지하는 디퍼드+(Deffered+), 벌칸 디바이스 필터링 등의 기능을 통해 퍼포먼스 향상이 이뤄졌다. 한편, 유니티는 올해 다양한 새 기술과 고성능 기능을 제공하는 동시에 엔진의 근본적인 기술도 현대화할 예정이다. 그리고 엔진의 핵심 소스 코드에 닷넷(.NET) 프레임워크와 ECS(Entity Component System)를 적용하여 성능을 극대화하며, 콘텐츠 파이프라인도 현대화하여 개발자들이 더 빠르게 개발하고 반복 작업을 최소화할 수 있도록 지원할 계획이다. 브롬버그 CEO는 향후 개발 방향과 관련해서 새 업데이트를 출시 전 실제 환경에서 테스트한 후 제공할 것이며, 유니티 에디터 내에서 AI를 활용한 게임 개발을 지원하는 등 개발 효율을 높일 계획이라고 소개했다.   ▲ 유니티 맷 브롬버그 CEO   게임 개발 프로젝트에서 기술 검증 후 출시 전략 이와 관련해서 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석 부사장이 조금 더 자세히 설명했다. 그는 “유니티가 게임 개발자들로부터 가장 많이 받은 피드백은 플레이어의 경험이 더 안정적이고 뛰어나야 한다는 것이었다. 또한 개발 과정이 보다 빠르고 효율적이길 원했고, 복잡한 라이브 게임 개발에서 겪는 여러 문제들을 해결해 달라는 요청이 많았다”고 전했다. 이에 대응하기 위해 유니티는 ‘프로덕션 검증(production verification)’이라는 테스트 방식을 도입했다. 이는 실제 게임 개발 프로젝트에 최신 기술을 적용하여 검증하는 방식인데, 유니티는 몇몇 게임사와 협력해 기술 성능과 빌드 성공률을 높였다. 한편, 유니티는 코나미와 협력해 닌텐도 스위치 2용 게임인 ‘서바이벌 키즈(Survival Kids)’의 개발 과정 전반에 유니티 6 엔진을 적용했으며, 궁극적으로 게임의 기획부터 개발, 광고를 통한 수익화까지 전체 수명주기를 포괄하는 기술을 제공한다는 포부를 밝히기도 했다. 스미스 수석 부사장은 “이러한 협업과 게임 개발 경험은 유니티가 자체 기술과 서비스, 툴을 실제 개발 환경에서 테스트하고, 모든 기능이 철저히 검증되고 안정화된 상태에서 전달될 수 있도록 하는 데 목적이 있었다. 특히 애니메이션 시스템, 물리 엔진, DOTS(Data-Oriented Technology Stack) 기능의 성능과 안정성을 크게 높여 커뮤니티에 제공할 수 있게 되었다”고 전했다.   ▲ 유니티의 임원진이 참가한 기자간담회   개별 설루션 대신 AI 데이터가 모이는 플랫폼 추구 스미스 수석 부사장은 게임 및 시각 콘텐츠 개발에서 빠르게 확산되고 있는 AI와 관련한 로드맵도 소개했다. 2025년 하반기에 출시될 유니티 6.2 버전에서는 에디터 내에 직접 프롬프트 기반의 워크플로(prompt-based workflows)를 통합할 계획이다. 스미스 수석 부사장은 “반복 업무가 자동화되어 개발자들의 작업 시간을 크게 줄일 수 있고, 코드 디버깅과 C# 코드 자동 생성 기능도 추가되어 더욱 효율적인 작업 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다. 유니티의 AI 지향점은 개발자가 워크플로의 흐름에서 벗어나지 않고, 유니티 에디터 내에서 곧바로 AI 어시스턴트의 도움을 받을 수 있도록 한다는 것이다. 유니티의 플랫폼이 생성형 AI 데이터를 수집하는 중심이 될 수 있도록 하고, 코드, 텍스처, 애니메이션 등 AI로 생성된 다양한 애셋을 손쉽게 유니티 프로젝트에 통합하고 활용할 수 있는 프레임워크를 구축하고 있다는 것이 유니티의 설명이다. 스미스 수석 부사장은 “유니티의 기존 AI 설루션인 ‘뮤즈’나 ‘센티스’의 이름은 점차 쓰이지 않게 되고, 유니티 에디터 안에 AI를 자연스럽게 통합하는 방향으로 가게 될 것”이라고 전망했다.   산업 분야를 위한 실시간 시각화 및 데이터 활용 비전 소개 유니티는 게임, 비주얼 콘텐츠뿐 아니라 다양한 산업 영역으로 실시간 3D 시각화 기술을 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 유니티 코리아의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 “그 동안 산업 분야의 많은 기업이 제품 설계, 디자인, 제조부터 마케팅과 운영까지 정적인 3D 모델과 전통적인 워크플로에 의존해왔지만, 기술의 융합과 비즈니스의 디지털화가 빠르게 진행되면서 기업들이 일하는 방식, 클라우드 협업, 고객과의 상호작용 방식이 근본적으로 바뀌고 있다”고 전했다. 민경준 본부장은 이런 변화의 핵심 키워드로 ‘상호작용(interactive)’과 ‘몰입(immersive)’의 두 가지를 꼽았다. 두 가지 핵심 경험을 제공하는 기업만이 디지털 전환을 성공시킬 수 있다는 것이다. 그리고 이런 혁신이 가져올 수 있는 성과로 ▲고품질의 현실감 있는 3D 모델을 활용한 디자인과 프로토타이핑 과정의 간소화 ▲복잡한 3D 애셋과 설계 파일의 효율적인 최적화 및 생산 일정과 비용의 절감 ▲현실감 있는 시뮬레이션을 통해 위험도가 높은 산업군의 직원 교육의 빠르고 안전하며 효과적인 진행 ▲마케팅부터 판매까지 전 과정에서 인터랙티브 제품 구성 도구와 가상 경험으로 고객 전환율 향상 ▲모든 고객 접점에서 인터랙티브한 3D 경험을 적용해 참여도 향상 및 브랜드 차별화 실현 등을 소개했다.   ▲ 산업 분야에서 유니티의 혁신 성과   “몰입형 혁신은 리얼타임 3D를 기반으로 실현할 수 있다”고 짚은 민경준 본부장은 “연결(Connect), 개발(Create), 배포(Deploy) 등 세 가지 핵심 기능을 중심으로 하는 유니티의 산업용 설루션은 뛰어난 시각적 인터페이스를 제공하며, 많은 기업이 유니티를 활용하여 VR, AR, XR 애플리케이션, 제조 환경의 디지털 트윈, 고품질 프로덕트 컨피규레이터 등 다양한 핵심 애플리케이션을 개발하고 있다”고 전했다. 유니티는 차량용 인포테인먼트 시스템, 디지털 클러스터, 몰입형 UX(사용자 경험) 기반의 계기판, 디지털 미디어 시스템 등이 유니티로 제작되고 있다고 소개했다. 또한 현대자동차는 유니티 기반의 디지털 트윈 기술을 물류 및 스마트 공장 프로젝트에 적용하고 있으며, LG전자는 차량용 HMI 시스템을 유니티 기반으로 개발 중이다. 산업 분야의 데이터 활용에 대해 스미스 수석 부사장은 ‘애셋 매니저(Asset Manager)’라는 클라우드 기반 툴을 통해 다양한 산업용 데이터를 워크플로에 통합할 수 있도록 지원한다. 애셋 매니저는 데이터를 시각적으로 프리뷰하는 한편, 성능을 떨어뜨리지 않고 유니티 엔진에 적합한 형태로 변환할 수 있다. 이외에도 산업 시장을 위해 꾸준한 기술 개선 및 실무에 바로 적용 가능한 설루션을 선보일 것”이라고 밝혔다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 4월 7일 CNG TV는 줌(ZOOM) 방송을 통해 ‘의료AI 표준 환자를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개’를 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 방송에서는 VR 기반 시뮬레이션이 어떻게 의료진에게 위험 부담 없이 반복 훈련할 수 있는 환경을 제공하는지 살펴보는 시간이 마련됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ XR(확장현실)은 VR(가상현실), AR(증강현실), MR(혼합현실)을 모두 포괄하는 상위 개념으로 현실과 가상 세계를 연결하는 몰입형(immersive) 기술이다.   의료 AI와 가상현실 기반 임상 교육의 활용 이번 웨비나는 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원이 사회를 맡고, 조선대학교 치과대학 구강악안면외과 문성용 교수가 발표자로 참여했다. 문성용 교수는 의료 AI 표준 환자를 활용한 가상현실(VR) 기반 임상 실습 교육의 개발 내용과 활용 방안을 공유하며, VR 기술이 임상 및 교육 분야에서 몰입도를 높여 활용 가치가 높다는 점을 강조했다. 의료 AI 표준 환자를 활용한 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기반의 교육은 교육의 몰입도를 높이고 임상 시뮬레이션을 실현할 수 있는 기술이다. VR을 통해 3D 모델을 기반으로 종양 제거 수술 등 실습을 할 수 있으며, AR을 활용하여 수술 중 실시간 가이드 및 위치 표시가 가능하다. 국내외에서 VR 기반 실습이 도입되고 있으며, 특히 해부학 교육과 수술 술기 연습에 높은 활용도를 보이고 있다. 문성용 교수는 “VR 시뮬레이션을 통해 수술 계획을 수립하고 AR 내비게이션을 활용하여 실제 수술 정확도를 높일 수 있으며, VR 교육 콘텐츠는 학생들에게 수술 환경의 스트레스를 줄이고 반복 학습 기회를 제공하여 임상 능력을 향상시킨다”고 말했다. 또한 “AI 기반 가상 환자를 통해 문진 및 진단 능력을 평가하고, 햅틱 디바이스를 활용하여 실제와 유사한 촉각 경험을 제공함으로써 교육 효과를 극대화할 수 있다”고 소개했다.   VR 기반 의료 교육의 필요성과 효과 실제 수술 기회를 제공받기 어려운 상황에서 의사 수련생이나 레지던트가 술기를 익히는 과정에는 한계가 있다. 따라서 VR 교육 콘텐츠는 가상의 환자를 통해 수술을 실습하고 환자 모니터링을 2025/5기반으로 한 평가 시스템을 통해 교육 효과를 높일 수 있다. 적절한 교육 환경을 제공할 경우 의사의 술기 향상과 더 나은 환자 진료로 이어질 수 있다. 문 교수는 “VR 기반 교육은 해부학 지식을 효과적으로 전달하고, 수술 과정에서 발생할 수 있는 실수를 미리 경험하게 하여 안전성을 높인다”며, “가상현실을 활용한 훈련은 평가의 객관성을 높이고, 동일한 조건에서 교육을 진행할 수 있어 일관된 피교육자 평가가 가능하다”고 소개했다. 의료 분야의 시뮬레이션 솔루션을 시장에 성공적으로 도입하기 위해서는 질 높은 콘텐츠가 필요하며, 이와 함께 시장성에 대한 고민이 있어야 한다. VR 훈련 콘텐츠 개발 시 의료인의 주도적인 참여가 필수이며, 그렇지 않을 경우 디테일 부족으로 인해 실제 사용에 어려움이 있을 수 있다. 문 교수는 “디지털 트윈 개념을 활용한 시뮬레이터 개발이 가능하며, 이를 통해 실제 환자를 모델로 한 훈련이 이루어질 수 있다”며, “최신 기술을 활용하여 의료 분야에서의 발전 방향을 모색하고 전시회를 통해 정보 수집과 활용 방안 고민이 중요하다”고 강조했다.    ▲ 조선대학교 치과대학 구강악안면외과 문성용 교수   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔은 ‘상하이 모터쇼(Auto Shanghai)’에 처음 참가하면서, 멀티-공정 노드 칩렛 아키텍처 기반 차량용 2세대 인공지능(AI) 강화 소프트웨어 정의 차량(SDV : Software-Defined Vehicle) SoC(시스템온칩)을 공개했다. 이번 신형 SoC는 인텔리전트 커넥티드 차량에 대한 수요 증가에 발맞춰 설계되었으며, 완성차 업체에 확장 가능한 성능, 첨단 AI 기능 및 비용 효율을 제공한다. 또한, 인텔은 자동차 기술 기업인 모델베스트(ModelBest), 블랙세서미 테크놀로지(Black Sesame Technologies)와의 전략적 협업을 발표하며 자사의 자동차 생태계를 더욱 확장하고 있다고 소개했다. 이를 통해 인텔은 AI 기반 차량용 콕핏(Cockpit), 통합 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 에너지 효율적인 차량 컴퓨팅 플랫폼 등에서의 혁신을 가속화할 계획이다. 2세대 인텔 SDV SoC는 멀티 노드 칩렛 아키텍처를 채택한 차량용 SoC로, 완성차 업체가 컴퓨팅, 그래픽, AI 기능을 필요에 따라 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발 비용을 절감하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있으며, 기능별로 최적화된 최고 수준의 실리콘을 결합한 아키텍처에 기반한다. 인텔은 2세대 SDV SoC가 ▲생성형 및 멀티모달 AI를 위한 최대 10배 향상된 AI 성능 ▲더욱 풍부한 HMI(인간-기계 간 인터페이스) 경험을 위한 최대 3배 향상된 그래픽 성능 ▲카메라 입력 및 이미지 처리 기능 강화를 위한 12개 카메라 레인 지원 등의 특징을 갖추었다고 밝혔다. 또한, 유연하고 미래 지향적인 설계를 바탕으로 완성차 업체가 첨단 기능을 바탕으로 제품 차별화를 실현하고, 차세대 사용자 경험을 제공하는 동시에 전력 소비와 비용도 최적화할 수 있도록 지원한다고 전했다.     한편, 인텔은 상하이 모터쇼 2025에서 주요 파트너들과의 신규 협업을 발표했다. 인텔은 SDV SoC와 인텔 아크(Intel ARc) 그래픽 기반으로 구동되는 모델베스트의 GUI 인텔리전트 에이전트를 통해 기기 자체에서 대규모 언어 모델(LLM)의 구현을 현실화하고 있다. 이 에이전트는 네트워크 연결 없이도 작동하는 AI 기반 음성 제어 및 사용자 맞춤형 경험을 가능하게 하며, 복잡한 상황에서도 자연어를 정확히 이해해 직관적인 콕핏 경험을 제공한다. 이번 협업은 모델베스트가 인텔의 AI PC 가속화 프로그램에서 거둔 성공을 기반으로 하며, 인텔 차량 플랫폼에서 즉시 활용 가능한 AI 경험을 최적화한 결과다. 또한, 블랙세서미 테크놀로지스의 ADAS 기술에 인텔의 SDV SoC와 차량용 인텔 아크 그래픽을 결합해 ADAS와 몰입형 콕핏 경험을 하나의 에너지 효율적인 중앙 컴퓨팅 플랫폼으로 통합하고 있다. 고속·저지연의 안정적인 연결을 기반으로, 끊김 없는 차량 내 경험을 구현할 계획이다. 인텔 오토모티브 총괄인 잭 위스트(Jack Weast) 팰로우는 “인텔은 2세대 SDV SoC를 통해 자동차 컴퓨팅의 패러다임을 새롭게 정의하고 있다. 칩렛 기술의 유연성과 인텔의 검증된 총체적 차량 접근 방식을 결합해, SDV 혁신을 실현해 나가고 있다. 에너지 효율성부터 AI 기반 사용자 경험까지, 업계가 직면한 실질적인 과제를 파트너와과 함께 해결하며 SDV 시대를 모두를 위한 현실로 만들고자 한다”고 밝혔다.

캐디안이 4월 23일~25일 일본 도쿄에서 열리는 ‘2025 일본 도쿄 춘계 IT 전시회(Japan IT Week Spring)’에 참가해 자사의 주요 CAD 설루션을 선보인다고 밝혔다. 캐디안은 이번 전시회에서 ▲전통 목조 건축 전용 설계 툴 ‘TW-Arch’ ▲DWG 기반 범용 설계 CAD ‘캐디안(CADian)’ ▲AI 기반 물량산출 솔루션 ‘AI-CE’ 등 자사의 대표 제품을 출품한다. 특히 캐디안은 국가유산청의 지원을 받아 ETRI(한국전자통신연구원), 고려대학교 건축문화유산연구실, 울산과학기술원(UNIST), 한국플랫폼서비스기술과 공동으로 개발한 ‘TWArch Pro(Traditional Wooden ARchitecture)’를 일본 시장에 본격적으로 소개할 계획이다.     TWArch Pro는 AAD(AI Aided Design) 기반 전통 목조 건축 설계 도구로, 설계가 까다로운 공포계(지붕 하중 지지 구조)를 포함한 전통 목조 건축물 전체를 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 지원한다. 손으로 그린 전통 목조 건축 도면 이미지를 AI가 자동 분석해 부재를 탐지하고, 위치와 관계를 추론하여 부재 목록을 생성하며, 2차원 도면을 2D·3D 디지털 모델로 자동 변환할 수 있는 것이 특징이다. 또한 TWArch는 CADian 위에서 구동되므로 오토캐드(AutoCAD) 사용자에게 익숙한 DWG 도면 파일의 열람과 편집은 물론 동일한 명령어와 단축키, 인터페이스를 지원해 별도의 학습 없이도 바로 사용 가능한 게 특징이다. 한글, 영어, 일본어, 중국어(간체/번체), 헝가리어 등 다양한 언어도 지원한다. 캐디안의 한명기 상무는 “이번 전시회를 통해 AI 기반 CAD 기술의 새로운 가능성을 일본 시장에 적극적으로 알릴 계획”이라며, “특히 전통 건축 분야에서의 TWArch는 일본 내 목조 건축 설계 시장에서도 높은 관심을 끌 것으로 기대한다.”고 밝혔다.

한국플랜트정보기술협회 2025년 4월 교육 글로벌 건설프로젝트관리 / 공정관리 / 품질관리 전문가 자격 과정 주최 | (사)한국플랜트정보기술협회, www.kapit.or.                              날짜 | 건설프로젝트관리(4.15~18) / 공정관리(4.22~25) / 품질관리(4.29~30) 장소 | 미국 캐롤라인대학교 ARO(GJ빌딩, 서울 교대역 1번 출구)   한국플랜트정보기술협회 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하십시오. 한국플랜트정보기술협회 연간 교육 일정은 링크를 클릭하십시오.

팀뷰어가 3월 31일~4월 4일 열리는 ‘하노버 산업박람회 2025(하노버 메세 2025)’에서 효율적인 산업 교육 및 온보딩 프로세스를 위한 첨단 공간 컴퓨팅(spatial computing) 설루션 ‘팀뷰어 프론트라인 스페이셜(TeamViewer Frontline Spatial)’을 발표했다. 산업용 증강현실(AR)을 포함한 디지털 워크플레이스 설루션을 제공하는 팀뷰어는 올해 하노버 산업박람회에서 항공우주, 자동차, 기계공학 등 다양한 산업 고객이 공간 컴퓨팅을 어떻게 교육 프로그램을 혁신하고 있는지 시연을 통해 소개했다. 대표적인 사례로, 항공기 엔진 기업인 GE 에어로스페이스는 팀뷰어와 기술 파트너인 지멘스의 공동 고객사로, 팀뷰어 프론트라인 스페이셜을 도입해 자사 상업용 엔진의 인터랙티브 디지털 트윈을 AR 기술로 구현해 항공기 기술자들에게 제공함으로써, 전 세계 수백 개 지역에서 비용 효율적으로 고품질의 원격 교육을 운영하고 있다. 이번 박람회에서는 팀뷰어의 올리버 스테일(Oliver Steil) CEO가 GE 에어로스페이스의 자스윈더 왈리아(Jaswinder Walia) CIO 및 지멘스 디지털 인더스트리의 토니 헤멀건(Tony Hemmelgarn) CEO와 함께 패널 토론에 참여해 공간 컴퓨팅의 이점과 GE의 실제 활용 사례를 소개했다. 또한, 올리버 스테일 CEO는 제조 분야 애프터서비스를 주제로 한 기조연설에서도 공간 컴퓨팅을 비중 있게 소개했다.     이밖에도 팀뷰어는 포뮬러 원 레이스카 엔진과 산업 현장에서 이용되는 3D 모델을 활용한 공간 컴퓨팅을 직접 시연하고 주요 포트폴리오의 향상된 기술도 선보였다. 팀뷰어는 실제 생산 환경에서 제로 트러스트(zero-trust) 기반의 원격 액세스 및 원격 지원 설루션이 어떻게 운영되는지 시연했다. 그리고 팀뷰어는 AR 기반 워크플로와 원격 지원 설루션을 통해 기술 현장 서비스와 창고 피킹(picking) 작업을 보다 스마트하고 효율적으로 구현하는 방법을 소개했다. 또한, AI 및 DEX(디지털 직원 경험) 관리 도구의 최신 기술에 팀뷰어의 원격 연결 기능을 연계해 미래의 디지털 워크플레이스 지원 방식이 어떻게 구현될지도 선보였다.  한편, 팀뷰어는 글로벌 기술 파트너인 SAP, 마이크로소프트, 지멘스 부스에서 협업 및 공동 설루션을 선보였다. 특히, 마이크로소프트 부스에서는 팀뷰어의 아터스 루팔라(Artus Rupalla) 제품관리 이사와 사스차 발웨그(Sascha Ballweg) 시니어 제품 관리자가 ‘AI 기반의 스마트 서비스와 원활한 IT/OT 연결을 통한 현장 근로자 및 비즈니스 인력의 역량 강화’라는 주제로 발표를 진행했다. 올리버 스테일 CEO는 “공간 컴퓨팅은 엔지니어링 분야에 전례 없는 기회를 제공한다. 디지털화된 원격 및 현장 학습을 통해 기업은 자원을 보다 효율적으로 배치하고 숙련된 인력의 부족 문제를 완화하며 출장과 비용을 절감할 수 있다”면서, “팀뷰어는 파트너사들과 함께 3D 기반의 몰입형 사용자 경험을 제공해 전 세계 기술자와 현장 근로자들이 엔지니어링 데이터를 보다 직관적이고 생생하게 구현할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

다쏘시스템이 프랑스 파리의 랜드마크를 버추얼 트윈을 활용한 지속가능한 에너지 설루션으로 변모시키고, 청정 에너지의 미래를 그려내는 몰입형 증강현실(AR)체험 ‘에너지 익스피리언스(Energy Experience)’를 발표했다. 이 경험은 가상 세계와 현실 세계를 결합해 에너지 소비에 영향을 미치는 강력한 혁신, 친환경 모빌리티 재구성, 식량 생산 최적화를 상징적인 랜드마크에서 실현함으로써 개선문, 콩코드 광장, 파리 개선문, 파리 샹젤리제 및 다양한 명소를 자연에서 영감을 얻은 설루션으로 변화시킨다.     에너지 익스피리언스는 거리에서 진행하는 마케팅 활동을 비롯해 각각의 프로젝트를 찾아 상금을 받을 수 있는 앱 챌린지를 통해 진행되며, 사람들이 수직 농업 , 탈탄소화된 라스트 마일 배송 차량, 지속가능한 건축 자재, 전기를 생산하는 수력 터빈 및 CSADI(China's Central-South ARchitectural Design Institute), EEL 에너지, 미디파일(Midipile), 넷제로(NetZero), 폴리텍 낸시(Polytech Nancy), 스트롱 바이 폼(Strong By Form), 어반루프(Urbanloop)의 혁신을 발견하고, 이들이 생성형 경제에 가져오는 혜택을 적극적으로 체험할 수 있도록 돕는다. 2050년까지 전 세계 에너지 소비가 증가할 것으로 예상되는 가운데, 이러한 수요를 지속 가능한 에너지 설루션으로 충족하려면 기후 변화와 생물다양성을 최우선으로 고려하는 것은 물론, 지구 생태계에 영향을 주지 않고 기존 및 신규 에너지원 간의 균형을 유지해야 한다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼과 애플리케이션, 3D익스피리언스 랩(3DEXPERIENCE Lab), 다쏘시스템 재단을 통해 산업과 혁신가들이 미래의 청정 에너지를 구현할 수 있는 새로운 방법을 촉진하고 있다. 버추얼 트윈은 설루션, 프로세스, 인프라를 물리적으로 구현하기 전에 상상하고, 설계하며, 시뮬레이션 및 테스트하고, 최적화할 수 있는 가능성을 열어주며, 이를 통해 지구에 주는 부담을 줄여준다. 3월 12일부터 시작된 '에너지 익스피리언스'는 오는 4월 30일까지 진행된다. 에너지와 자연을 주제로 한 이번 행사는 다쏘시스템의 '오직 사람이 만들어 나간다(The Only Progress is Human)' 이니셔티브의 일환으로, 사회적·환경적 문제에 대한 인식을 높이고, 건강, 모빌리티, 도시화, 수자원 보존 등 다양한 분야에서 지속 가능한 혁신을 이끌기 위해 가상 세계의 활용을 독려하는 것을 목표로 한다. 다쏘시스템의 빅투아 드 마제리(Victoire de Margerie) 기업 마케팅 및 커뮤니케이션 부사장은 “다쏘시스템은 가상 세계의 힘이 현실의 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 힘을 가지고 있다고 믿으며, 우리는 모든 사람이 이를 가능하게 하는 버추얼 트윈 기술에 접근하고, 영향력을 발휘할 수 있도록 할 것”이라면서, “에너지 익스피리언스는 버추얼 트윈을 통해 청정 에너지 혁신가들이 모두에게 혜택을 주는 설루션으로 인류 발전을 이끄는 방법을 보여준다“고 소개했다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   다양한 산업에서 제품 설계 및 안정성 평가를 위한 실험에 많은 비용과 노력이 소요됨에 따라, 가상의 공간에서 사용자가 원하는 실험 환경을 구성하여 결과를 도출하는 방식이 증가하고 있다. 또한, 해석을 많이 활용하지 않던 산업군에서도 시뮬레이션을 도입하는 단계에 있다. 그 중 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 해석과 임플란트 해석에 대한 수요가 증가하고 있다. 해석 결과를 바탕으로 안정성과 구조적 성능을 평가하고, 이를 임상 결과 데이터로 보완하는 과정이 이루어지고 있다. 이번 호에서는 3D 슬라이서(3D Slicer)와 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 활용하여 혈관 모델링부터 혈류 해석까지의 워크플로를 소개하고자 한다.   ■ 김지원 태성에스엔이 FBU-F1팀의 매니저로, 열 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   현재 대부분의 기업이 시뮬레이션을 적극 적용하고 있으며, 특히 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 분석은 혈관 협착증 및 인조혈관의 안정성과 구조적 성능을 평가하는 새로운 방법으로 중요한 역할을 한다. CT와 MRI 기술의 발달로 체내 모습을 3D 영상으로 시각화할 수 있게 되면서, 유체역학과 의학 간 융합 연구의 발전이 기대되고 있다. 특히 혈관 질환의 발생 원인을 규명하기 위해 혈류 해석을 기반으로 혈류 역학적 특성을 분석하는 추세다. 또한, 비침습적 방법을 활용하여 환자의 혈관을 진단하고 평가하는 기술이 주목받고 있다. 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 주요 혈관 모델링 툴을 활용한 혈관 추출 방법, 혈액의 물성치 설정, 그리고 경계 조건 설정 과정에 대해 다루고자 한다.   전처리(Pre-Processing) 대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스의 모델링 툴에는 환자의 3D CT 영상을 STL 파일로 직접 추출하는 기능이 존재하지 않는다. 따라서 이번 호에서는 상용 프로그램인 3D 슬라이서를 사용한다. 3D 슬라이서는 의료 이미징 데이터를 시각화하고 분석하는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼으로 영상 분석, 3D 모델링, 디자인 등을 통해 종합적인 의료 영상 처리를 수행하는 전문 소프트웨어다. 이를 통해 DICOM 파일을 기반으로 3D 형상을 추출할 수 있다.    그림 1. 3D 슬라이서에서 혈관 추출   <그림 1>은 3D 슬라이서를 이용하여 혈관을 추출한 과정이다. CT 촬영 시 혈관 조직을 명확하게 구분하기 위해 조영제를 주입하면, HU(Hounsfield Units) 수치로 표현되어 특정 HU 값 범위에서 혈관을 쉽게 추출할 수 있도록 구성된다. 또한, 유동 해석을 위해 격자를 생성하는 과정에서 모델링 단계에서 패싯(facet)을 스무딩(smoothing)하는 옵션을 적용하여 형상을 정리한다. 혈관 모델링이 완료된 후, DICOM 파일을 STL 파일로 변환한다.    대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스 스페이스클레임(Ansys SpaceClaim)에서 변환한 STL 파일을 가져오면 패싯을 확인할 수 있으며, 이를 볼륨(volume) 형태로 변환하는 과정을 진행한다. 볼륨 형태로 변환하기 위해 모델을 확인하면, <그림 2>와 같이 돌출되거나 뚫린 패싯 등 변환이 어려운 영역이 존재한다.   그림 2. Faulty facet AReas   그림 3. Converting from facet to volume   솔브(Solve) 혈액 물성치 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 플루언트를 사용하며, 혈액의 거동을 수치적으로 해석하기 위해 혈액의 밀도와 점성 계수를 입력한다. 혈액은 전단 응력에 따라 점도가 변하는 비뉴턴 유체이며, 이러한 특성을 반영하기 위해 Carreau 모델을 적용한다. Carreau 모델은 비뉴턴 유체의 점성 거동을 정의하는 구성 방정식이며, 이는 <그림 4>의 수식과 같이 계산된다.   그림 4. Carreau 모델 수식     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.