시뮬레이션·디지털 트윈·AI 결합해제품 개발의 미래 제시   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하는 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부가 9월 18일 유저 콘퍼런스인 ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 유저 콘퍼런스 코리아 2025’를 진행한다. 이 행사는 D&E 사업부의 기술과 전략을 집중 소개하고, 고객과의 협력을 강화하는 것을 주된 목적으로 한다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 D&E 사업부의 성 브라이언 사장은 이번 행사를 통해 AI 기반 시뮬레이션, 디지털 트윈, SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등 자사의 핵심 기술 역량을 공유하고, 디자인&엔지니어링의 미래 방향과 산업별 적용 사례를 폭넓게 전달할 것이라고 소개했다. 또한, 디자인&엔지니어링 분야에서 국내 시장 공략을 더욱 강화할 예정이라고 밝혔다. ■ 정수진 편집장     헥사곤 및 D&E 사업부에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율화 설루션 분야의 글로벌 기업으로, 데이터를 활용해 산업, 제조, 인프라, 안전, 모빌리티 전반에서 효율과 품질을 높이고 있다. 전 세계 50개국에 약 2만 4500명의 임직원이 근무하며, 매출은 약 54억 유로에 이른다. 그중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 전 과정에서 데이터를 기반으로 스마트 제조 환경을 지원한다. 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 내에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하고 있다. 헥사곤 D&E 사업부는 예측 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 엔지니어들이 가상 프로토타입으로 제품 및 프로세스를 검증·최적화할 수 있도록 지원하며, 물리적 프로토타입의 ‘구축 및 테스트’를 대체하여 제품 개발 효율을 높이고 있다.   헥사곤 D&E 사업부가 보유한 대표 설루션과 핵심 기술은 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 다양한 산업군에서 신뢰받는 CAE 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링 설루션을 제공한다. 주요 기술에는 선형·비선형 유한요소해석(FEA), 음향 해석, 유체-구조 연성해석(FSI), 다물체 동역학, 열 유동 해석, 최적화, 피로·내구성 해석, 전기기계식 드라이브라인 및 제어 시스템 시뮬레이션 등이 포함된다. 또한, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율주행 분석, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(SPDM), 디지털 트윈 구축, AI 기반 최적화 등 최신 기술을 꾸준히 개발하고 있다. 이러한 설루션을 통해 고객은 제품 설계를 최적화하고, 기존 물리적 프로토타입의 ‘빌드&테스트(build&test)’ 단계를 줄이며 개발 효율을 높일 수 있다.   헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션이 가진 차별점과 경쟁력을 소개한다면 가장 큰 강점은 디자인&엔지니어링 사업부와 헥사곤의 다른 계열사 사이의 긴밀한 협업이다. 이를 통해 헥사곤은 산업 전반을 아우르는 폭넓은 기술 포트폴리오와 글로벌 네트워크를 갖추고 있다. CAE 소프트웨어를 기반으로 센서, 측정 장비, 데이터 관리 플랫폼을 통합 제공함으로써 설계부터 생산, 검증까지 전 과정을 연결할 수 있는 엔드 투 엔드(end-to-end) 설루션을 제공한다. 또한, 각 산업 분야의 특화된 요구를 반영한 맞춤형 시뮬레이션 환경과, 전 세계 고객 사례를 기반으로 한 풍부한 기술 지원 역량은 헥사곤만의 독보적인 경쟁력이다. 이를 통해 고객은 단순한 툴 제공을 넘어 혁신적인 제품 개발 프로세스와 지속 가능한 제조 경쟁력을 확보할 수 있다.   ▲ 헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션   디지털 트윈과 시뮬레이션 기술을 중심으로 한 최신 디지털 엔지니어링 트렌드와 향후 시장 전망에 대해 소개한다면 최근 디지털 엔지니어링은 정밀도·속도·지속 가능성이라는 세 가지 축을 중심으로 진화하고 있다. 디지털 트윈은 단순한 가상 모델을 넘어, 실시간 센서 데이터와 AI 분석을 결합하여 예측, 최적화까지 가능한 지능형 운영 플랫폼으로 발전하고 있다. 특히, 클라우드 기반 협업 환경과 AI 자동화 기술이 결합되면서, 개발 속도 단축과 비용 절감 효과가 더욱 가속화되고 있다. 향후 시장은 지속 가능한 설계와 제조, 에너지 효율 향상, 규제 대응 등과 맞물려, 산업 전반에서 디지털 트윈과 고급 시뮬레이션의 도입이 필수화될 것으로 전망된다.   ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 컨퍼런스 코리아 2025’에서는 어떤 내용이 소개되는지 9월 18일 개최되는 헥사곤의 D&E 유저 콘퍼런스는 자동차, 항공, 방산, 조선, 전기·전자 등 주요 산업군의 엔지니어와 전문가들이 모여 글로벌 CAE 기술의 최신 트렌드와 산업별 실무 경험을 나누는 자리이다. 헥사곤의 글로벌 및 국내 임직원, 주요 파트너와 고객사가 발표자로 참여하여, 각자 현장에서 축적한 경험과 성과를 직접 공유한다. 이를 통해 AI 기반 시뮬레이션, SPDM 등 디지털 엔지니어링을 가속화하는 혁신 기술과 산업별 최전선에서의 적용 사례를 심도 있게 다룰 예정이다. 기조연설과 산업별 세션, 전시 부스를 통해 참석자는 최신 기술을 직접 체험하고, 업계 전문가들과 교류하며, CAE 기술의 미래 비전과 제조업 R&D의 혁신 방향을 함께 모색할 수 있다. 또한, 각 산업별로 실제 기술 과제와 시뮬레이션 적용 사례를 통해 헥사곤 디자인&엔지니어링 사업부의 최신 기술 전략이 현장 중심의 문제 해결과 개발 효율성 향상에 어떻게 기여하는지 구체적으로 소개된다. 항공 및 방위 산업 분야에서는 MSC 에이펙스(MSC Apex), 나스트란(Nastran), CAE퍼티그(CAEFatigue), 시뮤팩트 애디티브(Simufact Additive), 제너레이티브 디자인(Generative Design) 등을 활용한 항공기 피로해석, 발사체 구조 해석과 복합재 적용 사례가 소개된다. 자동차 산업 분야에서는 아담스(Adams), 로맥스(Romax), 디지매트(Digimat), VTD 등을 기반으로 NVH 해석, 자율주행 시뮬레이션, 전기차 제어 시스템 연계 구조 모델 개발 등 차량 성능 최적화를 위한 다양한 해석과 검증 사례가 발표된다. 전기·전자 산업 분야에서는 크래들 CFD(Cradle CFD), 액트란(Actran) 등을 이용한 전자기기 냉각 해석, 충돌 기반 진동·소음 해석, 고열 환경 신뢰성 확보 사례가 다뤄지며, 정밀하고 안정적인 제품 설계를 위한 시뮬레이션 기술이 강조된다. 조선 산업 분야에서는 해양 구조물과 배관 시스템 해석을 중심으로 배관 단납부의 기계적 물성 해석, 강관-구조 연계 설계 등 실무에 적용 가능한 구조 해석 사례가 발표된다.   이번 행사를 통해 헥사곤 D&E 사업부가 전달하고자 하는 핵심 메시지는 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 ‘데이터 기반의 연결과 자율화를 통한 지속 가능한 제조 혁신’을 핵심 철학으로 삼고 있다. 이번 유저 콘퍼런스에서는 단순한 기술 소개를 넘어, 고객·파트너·업계 전문가가 한자리에 모여 산업별 과제를 함께 논의하고 실질적인 해결 방안을 모색하는 협력의 장을 만들고자 한다. 또한 AI(인공지능), 디지털 트윈, 시뮬레이션 프로세스 혁신 등 최신 기술이 어떻게 제품 개발 주기를 줄이고 설계 최적화와 예측 정확도를 높이며, 지속 가능한 산업 생태계 구축에 기여하는지에 대한 내용도 공유할 예정이다.   향후 헥사곤 D&E 사업부의 중장기 사업 전략 및 기술 로드맵을 소개한다면 헥사곤 D&E 사업부는 2025년 하반기 및 그 이후에도 디지털 트윈과 AI 기반 시뮬레이션 고도화를 핵심 전략으로 삼고 있다. 이를 위해 ▲산업별 특화 디지털 트윈 플랫폼 개발 및 적용 확대 ▲클라우드 기반 시뮬레이션 및 협업 환경 강화 ▲AI·머신러닝을 활용한 자동화 설계 최적화 기능 확장 ▲지속 가능성(sustainability) 중심의 경량화·에너지 효율 설계 지원 ▲SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리)의 산업 전반 확산 등을 추진하고자 한다. 또한, 기존 제조업뿐만 아니라 반도체·에너지·스마트시티 등 신산업 분야로 설루션 적용 범위를 확대해, 고객이 제품 개발 주기와 비용을 혁신적으로 절감할 수 있도록 지원할 계획이다.   마지막으로 전하고 싶은 메시지가 있다면 헥사곤 D&E 사업부는 단순한 소프트웨어 공급사가 아니라, 산업 전반의 디지털 혁신을 함께 설계하고 구현하는 파트너이다. 고객·파트너·학계와 지속적인 협력과 지식 공유를 통해 설계와 제조의 효율과 품질을 극대화하고, 지속 가능한 미래 산업 생태계를 구축하는 데 기여하고자 한다. 이번 유저 콘퍼런스를 비롯해 다양한 교류의 장을 마련해 헥사곤의 글로벌 역량과 현장 경험을 적극적으로 공유하며, 한국 제조업의 경쟁력 강화와 차세대 엔지니어링 패러다임 전환을 함께 이끌어 나가고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 6월 26일 ‘자율주행의 미래 : AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신’을 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 방송은 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 최승현 솔루션 영업대표, 김상중 프로(기술지원), 엄휘수 프로(프리세일즈 컨설턴트)가 참여해 실제 도로 기반의 가상 시뮬레이션, 생성형 AI 기술, 차량 동역학 모델링 연동 등 ADAS(첨단 운전자 보조시스템) 개발에 필요한 전 과정에 대해 상세히 설명했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 최승현 영업대표, 김상중 프로, 엄휘수 프로   시나리오 확장부터 인증까지 최승현 영업대표는 지멘스가 자율주행 기술 개발 전반을 아우르는 ‘엔드투엔드’ 전략을 갖추고 있다고 설명했다. DOE(실험 설계) 기반의 자동 시나리오 생성 도구와 HEEDS(히즈)를 통한 최적화 기능을 다양화하고 최적화할 수 있으며, 개발 후 단계에서는 통합플랫폼을 통해 형식 인증 절차까지 통합 지원한다고 소개했다.  Prescan(프리스캔), ADA, Amesim(아메심), HEEDS 등으로 구성된 통합 시스템은 각기 다른 개발 단계를 유기적으로 연결하며, 실시간 검증·모델 개발·리포트까지 자동화된 워크플로를 제공한다. 최승현 영업대표는 “지멘스는 시뮬레이션, 데이터 분석, AI 기반 자동화, 인증까지 모두를 아우르는 플랫폼을 통해 OEM뿐만 아니라 중소 자율주행 스타트업에게도 확장성과 유연성을 제공한다”고 강조했다.   ▲ 최승현 영업대표   AI 기반 시나리오 생성과 정밀 시뮬레이션의 진화 김상중 프로는 자율주행 개발에서 시뮬레이션이 가진 핵심적 역할을 강조하며, Simcenter Prescan과 Simcenter Amesim을 활용한 가상 검증 기술을 소개했다. 이는 실제 사고 사례를 기반으로 한 시나리오를 생성하고, 차량의 센서·제어 알고리즘·동역학 모델을 통해 정교하게 시뮬레이션하는 방식이다. 특히 Amesim은 FMU 연동을 통해 실제 차량의 물리적 반응을 더욱 정밀하게 묘사함으로써 개발 단계에서의 신뢰도를 높인다는 점에서 주목된다. 김상중 프로는 “위험한 시나리오를 실제로 테스트하는 것은 비효율적이고 위험하다. 시뮬레이션을 통해 가능한 모든 케이스를 검증해야 한다”고 설명했다.   ▲ 김상중 프로   실도로 데이터 자동화와 생성형 AI 접목 엄휘수 프로는 실주행 데이터를 기반으로 한 시나리오 자동 생성 솔루션 ‘Simcenter ADA’를 소개하며, 기존 수작업 중심의 시나리오 구축에서 벗어나 데이터 업로드만으로 유의미한 테스트 시나리오를 생성하고 검증할 수 있다고 이야기했다. 지멘스는 생성형 AI(GAI)를 활용해 주행 영상과 법규 문서를 학습시키고 시나리오를 자동 생성하여 시뮬레이션 분석이 가능하도록 기능을 개발 중이다. 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting) 기법 기술을 통해 현실에 가까운 시뮬레이션 비주얼도 구현 가능하다. 엄휘수 프로는 “엔지니어가 데이터를 가공하는데 시간을 쓰기보다 검증과 분석에 집중할 수 있게 도와주는 것이 ADA의 핵심 가치다”고 말했다.   ▲ 엄휘수 프로   자율주행을 위한 디지털 기반 개발 혁신 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 통합 ADAS 시뮬레이션 전략은 ‘개발 기간 단축, 비용 절감, 안전성 향상’이라는 자율주행 기술의 3대 과제를 해결할 수 있는 현실적 해법을 제시한다. 또 한, 물리 모델과 AI가 융합된 디지털 트윈 기반의 검증 체계는 차세대 차량 개발의 새로운 기준으로 부상하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  18　THEME . PLM과 AI로 가속화하는 제조 디지털 전환의 미래 Ⅰ   설계 데이터를 연결하다 : 퍼시스그룹의 디지털 트윈 기반 DX 전략 / 정연석 생성형 경험 기반 PLM을 통한 업무 혁신 : 다쏘시스템의 새로운 접근 / 김병균 현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법 / 송희삼 수주형 제조기업을 위한 PLM 연계 프로젝트형 생산 관리 DX / 김장순   Infoworld   Editorial 17　AI 에이전트와 함께 하는 제조업 혁신의 골든타임   Case Study 30　올림픽 금메달을 뒷받침한 3D 프린팅 혁신　금속 3D 프린팅으로 경기용 요트의 부품 제작 32　디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술　성공적인 산업 메타버스 구현을 위한 필수 요소   New Product 36　2D CAD의 새로운 기준 제시하는 차세대 설계 플랫폼　ZWCAD 2026 42　디지털 휴먼의 제작 워크플로 향상 및 생태계 확장　메타휴먼 5.6 79　이달의 신제품   Focus 46　AI와 클라우드로 뻗어나가는 NX, 제품 개발의 혁신을 뒷받침한다 48　트림블 코리아, ‘파워팹’으로 철골 제작의 디지털화 및 효율 향상 지원 50　3D 콘텐츠 제작 시대, 어도비 서브스턴스가 펼치는 미래 52　3D 프린팅, 제조 혁신 이끌 생산 기술 될까…현실의 벽과 돌파구는? 54　SAP, 모든 설루션에 AI 탑재…“데이터 중심의 선순환 구조로 비즈니스 AI 혁신” 56　AWS, “다양한 기술로 국내 기업의 생성형 AI 활용 고도화 돕는다” 58　한국생산제조학회 2025 춘계학술대회, 생산제조 기술의 미래를 논의하다   On Air 60　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자율주행의 미래 : AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신 62　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　HP Z북 울트라, AI 워크스테이션의 새로운 기준 제시 63　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　창의적 디자인의 미래, AI와 3D 프린팅에서 찾는다 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조업을 바꾸는 양자 컴퓨팅의 힘 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 트윈 시대의 3D 자산 관리 혁신하는 유니티 애셋 매니저   Column 67　포괄적 디지털 트윈으로 제조 공장의 미래를 설계하다 / 오병준 70　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　스마트 디지털 트윈을 위한 디지털 온톨로지와 디지털 스레드 74　현장에서 얻은 것 No. 21 / 류용효　AI 시대 제조업 생존 전략 : ‘듀얼 브레인’을 장착하라   82　New Books   Directory 147　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 84　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (5) / 천벼리　온라인 CAD 아레스 쿠도의 주요 기능 88　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈소스 LLM 모델 젬마 3 기반 AI 에이전트 개발해 보기 97　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (9) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅶ 100　BIM 전문인력 양성을 위한 해법을 찾는다 / 함남혁　BIM 전문가 민간자격 국가공인 현황과 발전 방향   Visualization 104　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (5) / 최석영　AI 기반 몰입형 사운드 디자인   Reverse Engineering 110　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (8) / 유우식　확률과 통계   Mechanical 116　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (1) / 박수민　크레오 파라메트릭 12의 개선된 인터페이스 기능   Manufacturing 122　생산 계획부터 운영까지 혁신하는 스마트 제조 / 이노쏘비　PINOKIO가 선보이는 스마트 공장 기술과 사례   Analysis 107　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (1) / 윤경렬, 김도희　데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 128　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 이효행　바닥 충격음과 층간 소음 문제 해결을 위한 예측 모델 및 실험 분석 133　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24) / 나인플러스IT　충실도 흐름 솔버로 항공 엔진의 시뮬레이션 정확도 업그레이드 136　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (6) / 이종학　프로세스 자동화 | – 구조 설계 최적화 142　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5) / 강주연, 임영빈　아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용한 마모 해석과 응용     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

케이던스는 삼성 파운드리와의 협력을 확장한다고 밝혔다. 케이던스는 다년간의 신규 IP 계약을 통해 삼성 파운드리의 SF4X, SF5A, SF2P 첨단 공정 노드에서 케이던스의 메모리 및 인터페이스 IP 설루션을 확장하고, 지속적인 기술 협력을 더욱 발전시킬 것이라고 전했다. 새로운 다년간 계약은 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 전장 애플리케이션을 목표로 하는 첨단 메모리 및 인터페이스 IP 설루션을 제공하기 위한 것이다. 또한, 양사는 케이던스의 AI 기반 설계 설루션과 삼성의 첨단 공정 노드를 활용하여 AI 데이터 센터, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 포함한 전장, 그리고 차세대 RF 연결성 애플리케이션을 위한 고성능 저전력 설루션을 개발할 계획이다.     케이던스는 광범위한 설계 및 기술 최적화(DTCO) 프로젝트를 기반으로 한 디지털 풀 플로우가 최신 삼성 SF2P 공정 노드에 대해 인증되었으며, 페가서스 검증 시스템(Cadence Pegasus Verification System)이 삼성 SF2P 및 추가 삼성 노드에 대해 인증되었다고 밝혔다. 케이던스의 물리적 검증 플로우는 고객이 대규모 확장성을 사용하여 사인오프 정확도와 런타임 목표를 달성할 수 있도록 최적화되어, 더 빠른 시장 출시를 가능하게 한다. 케이던스와 삼성 파운드리는 아날로그 셀 기반 4nm IP를 첨단 2nm 공정 노드로 자동 마이그레이션하여, 기능 및 설계 의도를 유지하면서 더 빠른 처리 시간을 가능하게 했다. 케이던스와 삼성은 초기 탐색부터 최종 사인오프에 이르는 전 과정에 걸쳐 3D-IC를 위한 포괄적인 풀 플로우 전력 무결성 분석에 협력했으며, Voltus InsightAI, Innovus Implementation System, Integrity 3D-IC Platform을 포함한 케이던스의 EDA(전자 설계 자동화) 도구를 활용한다. 케이던스는 자사의 AI 기반 설계 설루션과 IP 및 실리콘 설루션의 포괄적인 포트폴리오를 통해 설계자의 생산성을 높이는 동시에, 삼성 파운드리의 첨단 공정에서 최첨단 SoC(시스템 온 칩), 칩렛, 3D-IC의 시장 출시를 가속화할 수 있을 것으로 보고 있다. 케이던스 실리콘 설루션 그룹의 보이드 펠프스(Boyd Phelps) 총괄 부사장은 “삼성 파운드리 공정 노드에서 IP, 서브시스템, 칩렛의 전체 포트폴리오를 지원하며, 최신 다년간의 IP 계약으로 지속적인 협력이 강화되었다”면서, “케이던스의 AI 기반 설계 및 실리콘 설루션과 삼성의 첨단 공정을 결합함으로써, 상호 고객들이 혁신하고 제품을 더 빠르게 시장에 출시하는 데 필요한 최첨단 기술을 제공하고 있다”고 전했다. 삼성전자 파운드리 설계기술팀 김형옥 상무는 “RTL에서 GDS까지 케이던스의 디지털 도구 제품군은 삼성의 최신 SF2P 공정 노드에 대해 인증되었으며, Hyper Cell 및 LLE 2.0 기술과 같은 발전을 지원한다”면서, “케이던스와 삼성은 아날로그 마이그레이션을 지원하고, 전력 무결성을 향상하며, GPU 가속을 사용하여 3D-IC의 열 및 뒤틀림 분석을 개선하기 위해 긴밀하게 협력하고 있다. 또한, 메모리 및 인터페이스 IP 설루션 확대를 위한 케이던스와 삼성 파운드리의 다년간 계약은 양사 간의 파트너십을 더욱 강화할 것”이라고 덧붙였다.

게임 기술이 충돌 수리 교육을 혁신하는 방법   이번 호에서는 게임 디자인의 원칙이 충돌 수리 산업과 같은 기업 사용 사례로 원활하게 전환되는 방법, 도전 과제와 해결책, 그리고 자동차 산업을 위한 몰입형 실습 학습 경험을 창출한 성과에 대해 짚어본다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   마이크 머티스는 비디오 게임 및 음악 산업에서 25년 이상의 경험을 가지고 있으며, 게임 개발이 다양한 기업의 광범위한 응용 프로그램을 어떻게 형성하고 알릴 수 있는지를 이해하고 있다. 프리랜서 비디오 게임 저널리스트로 시작하여 다양한 게임 개발 프로젝트의 프로듀서로 기여하기까지, 그는 항상 게임 산업이 세계에 미치는 파급 효과에 영감을 받아왔다. 오늘날, 이 풍부한 기반은 I-CAR(자동차 충돌 수리 산업 간 회의)에서 그의 역할을 이끌고 있으며, 그는 가상현실(VR)을 사용하여 충돌 수리 교육을 혁신하는 학습 혁신 및 기술 팀을 이끌고 있다.   ▲ 이미지 제공 : I-CAR   게임 시작 : 기업 에디션 I-CAR의 VR 기반 시뮬레이션으로 자동차 교육 커리큘럼을 향상시키기 위한 노력에 참여했을 때, 머티스는 익숙한 느낌을 느꼈다고 한다. 새로운 게임 스튜디오를 설정하는 것과 매우 비슷했지만, 그는 비디오 게임을 출시하는 대신 충돌 수리 산업에서 기술자들이 사용할 수 있는 영향력 있는 교육 도구를 만드는 데 초점을 맞추었다. I-CAR는 충돌 수리의 안전성, 효율성 및 품질을 향상시키기 위해 헌신하는 비영리 조직이다. 1979년 설립 이후 탄탄한 명성을 쌓아왔으며, 골드 클래스 인정 프로그램을 통해 충돌 수리의 우수성에 대한 교육 기준을 설정하고 있어 VR 학습 통합과 같은 미래 지향적인 것을 탐구하기에 적합한 플랫폼이다. 머티스는 “가상 게임 기술과 자동차 수리 세계를 연결하는 복잡성은 내가 기꺼이 도전할 준비가 된 과제였다. 이전 경험과 많은 연구를 바탕으로, I-CAR의 학습 혁신 및 기술 팀의 기초를 구축하는 여정을 시작했다”고 소개했다.   ▲ 유니티 에디터에서 I-CAR VR 충돌 수리 교육 과정을 구축하는 모습(이미지 제공 : I-CAR)   개발 엔진의 선택 올바른 개발 엔진을 선택하는 것은 VR 기반 교육 시뮬레이션을 구축하는 데 있어 중요한 첫 번째 단계였다. 머티스는 “여러 게임 프로젝트에서 다양한 게임 엔진을 실험해본 결과, 게임 엔진 개발의 주력은 거의 20년 동안 유니티였다. 자신의 경험과 함께, 가상현실을 위해 개발하는 다른 회사들과 광범위하게 이야기했으며, 그들 모두가 유니티를 사용하고 있다는 공통점이 있었다”면서, “유니티의 OpenXR 및 Meta XR All-in-One 플러그인과의 통합은 높은 안정성을 보였으며, 엔진의 전반적인 유연성 덕분에 필요할 경우 미래에 다른 SDK로 빠르게 전환할 수 있었다”고 전했다. 또 다른 주요 고려 사항은 유니티 버전 컨트롤(Unity Version Control)이었다. 머티스는 “우리 팀의 많은 구성원이 원격으로 작업하고 있었기 때문에, 프로젝트 백업, 검색 및 개발 워크플로를 관리할 수 있는 강력한 시스템이 필요했다. 변경 사항을 쉽게 롤백하거나 필요에 따라 다양한 개발 경로를 위한 분기를 생성할 수 있는 견고한 버전 관리 시스템이 필수였다”고 설명했다. 그리고 “유니티가 우리의 모든 개발 요구 사항을 충족했기 때문에 선택은 간단했다. 돌이켜보면 그것은 중대한 결정으로 입증되었으며, 우리 팀의 성공과 개발 노력의 지속적인 진전에 중요한 역할을 했다”고 덧붙였다.     VR 혁신가 팀 구성 엔진이 선택된 후, 머티스는 내부 개발 팀을 찾기 시작했다. 유니티 개발자를 찾는 동안, 많은 후보자가 유니티 엔진으로 놀라운 성과를 이루는 것을 보는 것이 인상적이었다고 한다. 머티스는 “게임 산업에 대한 나의 지식과 우리의 교육 목표에 대한 명확한 이해가 게임 산업의 후보자들과 간극을 메우는 데 도움이 되었다. 이 덕분에 그들에게 그들의 개발 기술이 충돌 수리 산업에 있는 사람들을 위한 새로운 흥미로운 학습 방식을 형성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 보여줄 수 있었다”고 전했다. 또한, 머티스는 3D 모델이 정확하고 시각적으로 매력적이도록 하기 위해 3D 모델러를 추가로 고용했다. 우리의 3D 모델러는 이전에 유니티를 사용한 적이 없었지만, 유니티 개발자들과의 협업 및 유니티 런(Unity Learn)의 학습 카탈로그 덕분에 빠르게 3D 자산을 유니티에 가져와 고품질 방식으로 작동시킬 수 있었다. 머티스의 팀은 유니티 개발자, 3D 애니메이터 및 XR 주제 전문가로 구성되었다. 이러한 인재들 덕분에 모든 개발, 경험 정확성, VR 헤드셋 지식 및 중요한 QA 테스트가 면밀히 모니터링되어 프로토타입의 성공을 보장할 수 있었다. 팀이 구성된 후에는 VR 프로토타입이 어떤 콘텐츠를 포함할지, 그리고 그것을 만드는 것이 I-CAR의 잘 확립된 커리큘럼 생성 과정에 어떻게 맞아들어갈지를 구체적으로 계획하는 단계를 거쳤다.   프로토타입 구축 머티스의 팀은 I-CAR의 제품 개발 및 커리큘럼 팀과 협력하여 VR을 그들의 과정 설계 프로세스에 원활하게 통합했다. 이와 함께, 머티스는 기존 개요 및 스토리보드에 맞춘 인터랙티브 단계 시트를 신속하게 개발하여 실제 수리 절차에서 핵심 프로세스 기술을 포착했다. 이 단계 시트는 VR 경험을 위해 유니티에서 작성될 필요가 있는 3D 자산, 상호작용, 소리 및 다른 요소를 추적하는 역할도 했다. 기술에 익숙하지 않은 커리큘럼 팀에 VR을 도입하는 것은 창작만큼이나 교육에 관한 것이었다. VR의 잠재력을 설명하기 위해, 머티스의 팀은 메타 퀘스트 2(Meta Quest 2) 헤드셋에서 사용할 수 있는 작은 프로토타입을 유니티에서 개발했다. 커리큘럼 팀을 위한 이 교육 프로토타입을 개발함으로써 개발 팀은 유니티에서 모든 기본 생산 프로세스를 설정할 수 있었다. 3D 자산을 유니티로 가져오는 방법과 상호작용을 위한 여러 코드 조각을 작성하는 것과 같은 것들로, 머티스의 팀은 주요 프로토타입을 위한 개발 템플릿을 갖게 되었다. 개발된 VR 교육 프로토타입은 커리큘럼 팀 구성원들이 도구와 차량과 상호작용할 수 있게 하여 몰입형 3D 경험의 힘에 대한 직접적인 통찰을 얻을 수 있게 했다. 머티스는 “이 작은 개발은 팀의 참여를 높일 뿐만 아니라 새로운 학습자가 더 복잡한 프로토타입에 뛰어들기 전에 VR에 익숙해질 수 있도록 도와주는 VR 트레이너로 발전한 성과였다. 이 성공은 우리가 실제 프로세스를 자연스럽고 매력적이며 기술자에게 정확한 강력한 가상 경험으로 변환하는 데 집중할 수 있게 해주었다”고 설명했다.   ▲ I-CAR VR 프로토타입 영상 캡처(비디오 제공 : I-CAR)   몰입형 학습으로 격차를 해소하기 머티스는 다음과 같은 시나리오를 소개했다. 전기차(EV)에 포함된 고전압 시스템을 다루는 수업을 듣기 직전이다. 이 수업 전에 다음에 대한 경험이 있는가? ① 멀티미터 사용하기 ② 전압 측정하기 ③ 2극 테스터 사용하기 ④ 안전 절차 ⑤ 고전압 분리 과정 수행하기 이러한 주제를 가르치는 수업에 들어가는 것은 꽤 벅차 보일 수 있으며, 어떤 사람은 수업 전에 프로세스를 더 잘 이해하기 위해 유튜브 비디오나 다른 자료를 찾고 있을 것이다. 이것은 자신감의 문제이다. 복잡한 프로세스에 들어갈 때 미리 알고 싶은 사람이 누가 있을까? 여기서 어려운 점은 어떤 자료가 있을 수 있지만, 언급된 모든 프로세스는 이해하기 위해 실습 경험이 필요하다. 멀티미터와 2극 테스터가 접근 가능하며, 전압을 측정할 수 있는 것이 있는가? 전기차 작업 프로세스와 관련이 있으면서도 안전한 작업은 무엇인가? 비용과 일반적인 접근성은 어떤가? 여기서 VR이 등장한다. VR은 실제 장비에서 연습하는 안전 위험이나 비용 없이 이러한 프로세스에 대한 실습 노출을 제공한다. 학습자는 헤드셋을 착용하고 즉시 가상 훈련실로 이동한다. 여기서 사람들은 멀티미터로 전압을 안전하게 측정하는 방법을 배우고, 고전압 연결 절차를 연습한다. 그리고 자신의 기술에 자신감을 가질 때까지 단계를 끝없이 반복한다. 이 기술은 학습자가 실수를 하고 안전하고 통제된 환경에서 그로부터 배우도록 허용한다. 훈련을 마스터했다고 느끼면 실제 응용 프로그램으로 전환할 수 있으며, 새로 습득한 기술과 지식을 직접 보여줄 준비가 되어 있을 뿐만 아니라 흥미를 느낄 수 있다.   미래를 엿보다 머티스는 “충돌 수리 산업 내에서 우리의 프로토타입을 선보이고 SEMA 및 CES와 같은 주요 산업 행사에서 발표한 후, 자동차 전문가들로부터 긍정적인 피드백을 받았다. 관심과 격려는 우리가 설계한 프로토타입을 완전한 VR 기반 과정으로 전환할 수 있는 신호를 주었다”고 소개했다. 전기차 기술 작업 및 ADAS 관련 수리 시나리오 문제 해결의 세부 사항에 중점을 둔 이 과정 중 두 개는 2025년 말에 출시될 예정이다. VR이 모든 실습 학습의 측면을 대체하지는 않지만, 복잡하고 접근하기 어려운 또는 비싼 시나리오를 더 접근 가능하게 만드는 데 뛰어나다. 이것은 도구이다. 전통적인 교육 방법을 보완하여 학습자에게 안전하고 확장 가능하며 상호작용적인 방식으로 기술을 마스터할 수 있는 방법을 제공한다. 유니티 인더스트리(Unity Industry)와 같은 플랫폼을 활용함으로써 기업은 교육의 미래를 재정의하고 고급 학습 경험을 더 영향력 있게 만드는 몰입형 VR 경험을 만들 수 있다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

지멘스는 6월 26일 오전 10시부터 1시간 동안 CNG TV 웨비나를 통해 '자율주행의 미래: AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신'을 주제로 웨비나를 진행한다.  ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)는 첨단 운전자 지원 시스템으로, 차량에 탑재되는 다양한 전자장비 및 소프트웨어 기술을 말한다. 쉽게 말해, 사고를 예방하거나 운전 부담을 줄여주는 기능들이다. 이번 웨비나에서는 지멘스의 포괄적인 자율주행 개발 솔루션을 통해 AI 기반 알고리즘 개발부터 대규모 데이터 관리, 그리고 통합 검증 환경까지 완벽한 개발 사이클을 소개한다. 특히 Simcenter Prescan을 활용한 가상 검증 환경과 Teamcenter를 통한 데이터 관리 전략으로 자율주행 개발 효율성을 극대화하는 방법을 공유한다. 디지털 트윈 기술을 활용한 실제 도로 환경 시뮬레이션부터 AI 모델의 학습과 검증까지, 지멘스만의 차별화된 엔드-투-엔드 솔루션을 만날 수 있는 좋은 기회가 될 것이다. 이번 웨비나는 사전등록으로 무료로 시청할 수 있다.

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.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 3월 31일~4월 4일 독일 하노버에서 개최되는 세계 최대 산업 박람회 ‘하노버 메세(Hannover Messe)’에 참가해 포뮬러원(F1) 공장을 재현하고, 넥서스(Nexus)의 글로벌 성과를 공개한다고 발표했다.  ‘품질 속도전(Quality at Speed)’을 콘셉트로 한 포뮬러원 공장에서 관람객은 헥사곤의 공식 혁신 파트너인 오라클 레드불 레이싱(Oracle Red Bull Racing)의 실제 F1 차량과 차량 제작에 활용된 디자인&엔지니어링 소프트웨어, 측정 소프트웨어 및 하드웨어, 프로덕션 소프트웨어, 넥서스 플랫폼 등을 확인할 수 있다. 넥서스는 F1 차량 제작과 같이 고도의 정밀성과 신속한 협업이 요구되는 분야에서 엔지니어링 팀이 더 빠르고 효율적으로 문제를 해결하고 성능을 최적화할 수 있도록 지원한다. 넥서스는 헥사곤의 기술과 마이크로소프트의 최신 클라우드 및 AI 기술을 통합한 플랫폼으로, 헥사곤 및 제3자 플랫폼 데이터와의 연동을 통해 누구나 쉽게 데이터를 주고받을 수 있도록 설계됐다. 또한 간단한 파일 공유부터 마이크로소프트의 플루이드 프레임워크(Fluid Framework)를 활용한 실시간 데이터 교환까지 다양한 방식으로 외부 프로그램과 연결된다.     하노버 메세에서 헥사곤이 소개한 성과 발표에 따르면, 넥서스는 지난 2023년 2월 출시 이후 3만 명 이상의 등록 사용자를 확보했다. 또한 전 세계 다양한 산업 분야에서 50만 명의 사용자가 기술 스택의 일부로 헥사곤의 기술을 매일 활용하고 있다. 넥서스는 전통적으로 생산 시스템, 공장 IoT 및 품질 데이터 소스와 분리되어 운영되던 CAE 도구, 시뮬레이션 및 프로세스 데이터 관리(SPDM), PDM/PLM 시스템을 연결해 제조 가치 사슬 전반에 걸쳐 확장되고 있다. 헥사곤은 넥서스의 제품 포트폴리오를 지속적으로 확장해 왔으며, 이번 하노버 메세 전시장에서는 워크플로 전 단계를 지원하는 다양한 설루션을 선보인다. 전시된 주요 포트폴리오로는 기업 규모에 관계 없이 다양한 고성능 시뮬레이션을 손쉽게 제공하는 ‘넥서스 컴퓨트(Nexus Compute)’, ADAS 및 자율주행 차량 시스템 검증을 위한 클라우드 기반 설루션 ‘버츄얼 테스트 드라이브 X(Virtual Test Drive X, VTDx)’, 품질 보고 프로세스를 간소화하는 ‘메트롤로지 리포팅(Metrology Reporting)’, AI로 자동화된 CAM 프로그래밍 툴 ‘프로플랜AI(ProPlanAI)’와 측정을 지원하는 ‘메트롤로지 멘토(Metrology Mentor)’ 등이 포함된다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 스티븐 그레이엄(Stephen Graham) 부사장 겸 넥서스 총괄은 “기업의 성공적인 디지털 전환은 구성원과 그들의 목표에서 시작된다는 인식이 확산되고 있는 만큼, 제조 프로세스 전반에서 모든 구성원이 효율적인 협업과 생산성 향상을 지원하는 넥서스의 가치가 더욱 부각되고 있다”면서, “헥사곤이 워크플로 자동화와 AI 개발에 더욱 박차를 가하면서, 기업의 생산성을 한층 더 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 현대자동차의 이진화 차량SW개발지원팀 파트장은 “현대자동차는 헥사곤의 검증된 CAE 제품군과 넥서스를 활용하여 개발 사이클을 가속화하고, 엔지니어링 성능을 최적화하며, 보다 민첩하고 데이터 기반의 차량 개발 접근 방식을 추진하고 있다”면서, “클라우드 기반 차량 개발 플랫폼 구축이 핵심 전략 목표이며, 이를 실현하기 위해 넥서스가 제공하는 혁신적인 접근 방식과 개방형 통합 기능의 도입을 적극 검토하고 있다”고 전했다.

매스웍스가 인텔의 자회사인 알테라(Altera)와 함께 알테라 FPGA(프로그래머블 반도체)의 무선 개발 가속화를 위한 협력 계획을 발표했다. 이를 통해 무선 시스템 엔지니어는 AI 기반 오토인코더를 사용해 채널 상태 정보(CSI) 데이터를 압축하고, 프론트홀 트래픽과 대역폭 요구사항을 크게 줄일 수 있게 된다. 또한 5G 및 6G 무선 통신 시스템을 다루는 엔지니어는 사용자 데이터 무결성을 보장하고, 무선 통신 시스템의 신뢰성과 성능 표준을 유지하는 동시에 비용을 절감할 수 있을 것으로 예상된다. 매스웍스는 알테라 FPGA에 특화된 AI 및 무선 개발을 강화하는 포괄적인 툴 제품군을 제공한다. ‘딥러닝 HDL 툴박스(Deep Learning HDL Toolbox)’는 FPGA 하드웨어에서 딥러닝 신경망을 구현하고자 하는 엔지니어의 요구사항을 충족한다. 딥러닝 HDL 툴박스는 ‘HDL 코더(HDL Coder)’의 기능을 활용함으로써, 사용자는 효율적인 고성능 딥러닝 프로세서 IP 코어를 커스터마이즈하고 구축 및 배포할 수 있다. 이는 표준 네트워크와 레이어를 지원함으로써 무선 애플리케이션의 성능과 유연성을 높인다. FPGA AI 스위트는 오픈비노(OpenVINO) 툴킷을 통해 널리 사용되는 산업 프레임워크의 사전 훈련된 AI 모델을 활용하여 알테라 FPGA에서 버튼 하나로 맞춤형 AI 추론 가속기 IP를 생성할 수 있도록 지원한다. 또한 FPGA AI 스위트는 FPGA 개발자가 쿼터스(Quartus) 프라임 소프트웨어 FPGA 플로를 사용해 AI 추론 가속기 IP를 FPGA 설계에 원활하게 통합할 수 있게 한다. 개발자들은 딥러닝 툴박스와 오픈비노 툴킷을 결합해 알테라 FPGA에서 AI 추론을 최적화할 수 있는 과정을 간소화할 수 있다.     알테라의 마이크 피튼(Mike Fitton) 버티컬 시장 담당 부사장 겸 총괄 매니저는 “매스웍스와 알테라의 협력을 통해 기업은 5G RAN(무선 접속 네트워크)에서 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)에 이르기까지 다양한 5G 및 6G 무선 통신 애플리케이션에 AI의 강력한 힘을 활용할 수 있게 됐다”면서, “개발자는 알테라의 FPGA AI 스위트(suite)와 매스웍스 소프트웨어를 활용해 알고리즘 설계부터 하드웨어 구현에 이르는 워크플로를 간소화하고, AI 기반 무선 시스템이 현대 애플리케이션의 엄격한 요구사항을 충족하도록 보장할 수 있게 됐다”고 말했다. 매스웍스의 후만 자린코우브(Houman Zarrinkoub) 수석 제품 매니저는 “AI 기반 압축은 통신 산업에 있어 매우 강력한 기술”이라며, “매스웍스 소프트웨어는 AI 및 무선 개발을 위한 강력한 기반을 제공한다. 무선 엔지니어는 매스웍스 툴과 알테라의 FPGA 기술을 통합해 고성능 AI 애플리케이션과 첨단 5G 및 6G 무선 시스템을 효율적으로 개발할 수 있다”고 말했다.