등록 : 2026. 1. 22 발행 : 2025. 12. 형식 : pdf 155 page 제작 : 국가철도공단 파일 첨부 철도 BIM 적용지침 명칭 변경(철도 BIM 적용지침→ 철도 BIM 적용 매뉴얼) , 철도 BIM 표준분류체계 등 우리공단 「철도 BIM 적용 지침」을 개정하고 붙임과 같이 등록하오니 참고하여 주시기 바랍니다.   부속서1. 철도 BIM 표준 분류체계 - 링크 등록 : 2026. 1. 22 발행 : 2025. 12. 형식 : pdf 196 page 제작 : 국가철도공단

      

스마트제조혁신협회와 대한화장품협회가 2026년 부처협업형 스마트공장 구축지원사업에 참여할 화장품 제조기업을 모집한다고 밝혔다.  이번 사업은 중소·중견 화장품 제조기업의 현안 문제를 해결하고 화장품 GMP 활성화·안정적 정착을 위하여 중소벤처기업부의 스마트공장 구축지원사업과 식품의약품안전처의 화장품 GMP 활성화 지원사업·서비스를 연계하여 지원하는 사업이다. 운영기관은 중소기업기술정보진흥원 부설 스마트제조혁신추진단을 통해 스마트제조혁신협회와 대한화장품협회가 공동 운영기관으로 선정되어 2025년부터 운영하고 있다. 모집 대상은 화장품 GMP 및 스마트 공장 구축을 필요로 하는 화장품 제조 기업으로 식품의약품안전처 제조업자 등록이 되어 있어야 한다. 주요 지원 내용은 ▲화장품 제조 기업의 제품 설계·생산 공정 개선 등을 위한 스마트 공장 설루션 구축 및 설루션과 연동되는 자동화 장비·제어기·센서 등 구축 지원 ▲화장품 GMP 인증 컨설팅 ▲화장품 GMP 전문가 양성 교육 ▲K-뷰티 전문가 멘토링(8회) 등이다. 지원 조건의 경우 올해부터 목표수준별 총 2억 5000만 원 내에서 2회(1회차 고도화→2회차 동일 수준)까지 지원하되, 회당 최대 2억원 한도, 지원비율 50% 이내에서 지원 가능하다. 한편, 이번 사업에 선정되는 화장품 제조 기업은 CGMP 인증 컨설팅 및 교육, K-뷰티 전문가 그룹(화장품 선도기업 전문가·스마트 공장 구축 전문가로 구성)으로부터 스마트 공장 구축 운영 노하우 및 기업별 요구·문제 해결을 위한 1:1 멘토링 밀착 지원 서비스를 무상으로 지원받는다. 이번 사업에 대한 자세한 내용은 스마트공장 사업관리시스템 누리집에서 확인할 수 있으며, 모집은 4월 9일까지 온라인 신청이 가능하다.  

다쏘시스템과 엔비디아는 산업 전반에 걸쳐 미션 크리티컬 인공지능(AI)을 구현하기 위한 공동 산업 아키텍처 구축을 목표로 장기 전략적 파트너십을 체결했다고 발표했다. 이 파트너십은 다쏘시스템의 연례 글로벌 행사인 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World)’에서 발표됐다. 양사는 이번 협력을 통해 다쏘시스템의 버추얼 트윈(Virtual Twin) 기술과 엔비디아의 AI 인프라, 오픈 모델, 가속 소프트웨어 라이브러리를 결합한다. 이로써 과학적으로 검증된 산업용 월드 모델(World Models)을 구현하고, 에이전틱 3D익스피리언스 플랫폼(Agentic 3DEXPERIENE Platform)상에서 숙련된 버추얼 동반자(Virtual Companions)를 통한 새로운 업무 방식이 가능해질 전망이다. 이를 통해 산업 전문가들은 한층 고도화된 전문 역량을 확보할 수 있다. 다쏘시스템은 자회사 브랜드인 아웃스케일(OUTSCALE)을 통해, 지속 가능하고 주권을 보장하는 클라우드 전략의 일환으로 AI 팩토리(AI Factory)를 구축하고 있다. 아웃스케일 AI 팩토리는 3개 대륙에 걸쳐 최신 엔비디아 AI 인프라를 활용해 3D익스피리언스 플랫폼에서 AI 모델을 운영할 수 있는 역량을 강화하는 동시에, 고객의 데이터 프라이버시, 지식재산권 보호, 데이터 주권을 보장한다. 엔비디아는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 기술로 다쏘시스템 설루션을 채택해 AI 팩토리를 설계하고 있으며, 이는 엔비디아 루빈(RuBIn) 플랫폼을 시작으로 대규모 AI 팩토리 구축을 위한 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합될 예정이다.     이러한 인프라는 엔비디아의 오픈 모델과 라이브러리를 기반으로 한 다쏘시스템의 산업용 버추얼 트윈을 구동하며, 생명과학, 소재 과학, 엔지니어링, 제조 전반에서 새로운 기회를 창출한다. 생명과학 및 소재 연구 분야에서는 엔비디아 바이오네모(BIoNeMo) 플랫폼과 다쏘시스템 바이오비아(BIOVIA)의 과학적으로 검증된 월드 모델을 결합해 신물질 및 차세대 소재 개발을 가속화한다. 설계 및 엔지니어링 분야에서는 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 및 AI 물리 라이브러리를 활용한 시뮬리아(SIMULIA)의 AI 기반 버추얼 트윈 물리 거동 예측을 통해, 설계자와 엔지니어는 보다 정확하고 즉각적인 결과 예측이 가능해진다. 또한 엔비디아 옴니버스 피지컬 AI 라이브러리를 델미아(DELMIA) 글로벌 생산 시스템 버추얼 트윈에 통합함으로써, 자율적이고 소프트웨어 정의된 생산 시스템을 구현한다. 버추얼 동반자를 통한 사용자 역량 강화도 추진된다. 엔비디아의 AI 기술과 네모트론(Nemotron) 오픈 모델, 그리고 다쏘시스템의 산업 월드 모델을 결합한 에이전틱 3D익스피리언스 플랫폼은 깊이 있는 산업 맥락을 이해하는 버추얼 동반자를 통해 신뢰할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 산업 규모의 효율성으로 제공한다. 이번 파트너십은 다쏘시스템과 엔비디아 간 기존 협력을 한 단계 끌어올려, 산업 AI를 어떻게 구축하고, 검증하며, 대규모로 확산할 것인가에 대한 공동의 장기 비전을 제시한다. 이는 다쏘시스템의 버추얼 트윈 팩토리와 엔비디아의 AI 기술을 결합한 접근 방식이다. 다쏘시스템의 파스칼 달로즈(Pascal DALOZ) CEO는 “우리는 이제 AI가 단순히 예측하거나 생성하는 단계를 넘어, 현실 세계를 이해하는 시대로 진입하고 있다. 과학과 물리 법칙, 검증된 산업 지식에 기반한 AI는 인간의 창의성을 증폭시키는 강력한 도구가 된다”고 말했다. 이어 그는 “엔비디아와 함께 버추얼 트윈과 가속 컴퓨팅을 결합한 산업 월드 모델을 구축함으로써, 생명과학, 소재 과학, 엔지니어링, 제조 분야에서 복잡한 시스템을 보다 신뢰성 있게 설계·시뮬레이션·운영할 수 있도록 지원할 것”이라며, “이번 파트너십은 신뢰성을 설계 단계부터 내재화한 산업 AI의 새로운 기반을 제시하고, 생성형 경제 전반에서 혁신을 확장할 수 있는 토대를 마련한다”고 강조했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen HUANG) CEO는 “피지컬 AI는 물리 법칙에 기반한 차세대 인공지능의 새로운 영역”이라며, “다쏘시스템과 함께 수십 년간 축적된 산업 전문성과 엔비디아의 AI 및 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 결합해 전 세계 수백만 명의 연구자, 설계자, 엔지니어들이 산업의 미래를 만들어갈 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (11)   제조업 전반에서 PCF(Product Carbon Footprint)에 대한 관심은 해마다 빠르게 높아지고 있다. 그 배경에는 EU를 중심으로 한 환경 규제 강화가 있으며, 특히 제품 단위의 탄소 배출량 산정을 규제 대응을 위한 산출물로 요구하고 있다는 점이 핵심이다. PCF는 LCA(Lifecycle Assessment : 전 과정 평가)의 하위 개념이다. LCA가 원재료 채굴부터 생산, 사용, 폐기까지 제품 전 생애주기의 환경 영향을 종합적으로 평가하는 반면, PCF는 그 중에서도 ‘온실 가스 배출량(GHG)’에 초점을 맞춘다는 차이가 있다.   ■ 정유선 다쏘시스템코리아의 ENOVIA 브랜드 기술 컨설턴트이다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   그동안 많은 OEM은 매년 ESG 보고서를 공시하기 위해, 전통적인 LCA 컨설팅 업체에 외주를 맡겨왔다. 이 과정에서 기업은 특정 공정에 대한 데이터를 엑셀 파일 형태로 제공하고, LCA 컨설팅 업체는 공정의 전력 및 에너지 소비량, 폐수 배출량 등을 분석하는 결과를 다시 엑셀 파일로 전달하는 방식이 일반적이었다. 하지만 이러한 전통적인 LCA 컨설팅은 결과와 데이터가 파일 단위로 관리되어 연속성과 추적성이 떨어질 뿐 아니라, 민감한 공정 정보를 외부에 공유해야 하는 구조적인 보안 한계를 안고 있다. 더 나아가 이는 본질적으로 공정을 개선하고 최적화하는데 목적을 두고 있기 때문에, 분석 단위가 제품이 아닌 공정으로 설정하는 경우가 대부분이다. 핵심은, 이러한 접근 방식만으로는 제품 단위의 환경 영향을 정량적으로 파악하기 어렵다는 점이다. 하나의 공정에는 여러 제품이 동시에 관여하며, 개별 제품에 영향을 미치는 환경 영향을 명확히 식별하여 영향도를 분배하기가 까다롭기 때문이다. 결과적으로 기존 방식은 제품 단위 PCF 산정과 이를 요구하는 최근의 규제 대응에는 구조적인 한계를 가질 수밖에 없다.     다쏘시스템의 LCA 설루션은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘설계 단계’부터 제품의 환경 영향을 체크하여 이를 사전에 줄이고자 하는 데 목적이 있다. 시스템의 분석 단위 역시 공정이 아닌 제품(Product/BOM) 이며, 설계 과정에서 빈번하게 일어나는 소재나 중량의 변경, BOM(BIll of Materials : 자재 명세서) 구조 변경 등을 즉각 반영하여 시뮬레이션할 수 있다. 이는 단순한 사후 보고를 넘어, 설계 의사결정 단계에서부터 환경 성과를 고려할 수 있게 해준다는 점에서 기존 LCA 접근 방식과 본질적인 차별98 · 성을 갖는다. 다만 제품 단위의 LCA와 PCF 산정이 실제 규제 대응과 비즈니스 의사결정에 활용되기 위해서는, 공급망 전반에 걸친 데이터 연계와 신뢰성 있는 정보 교환이 필수이다. 이러한 배경 속에서 최근에는 OEM–부품사–소재사–서비스사까지 하나의 생태계로 구성하여, 제품 및 공정 관련 데이터를 안전하게 교환할 수 있도록 만든 산업 협력 플랫폼이 등장하고 있다. 독일 정부 주도로 자동차 산업용 데이터 네트워크를 구성한 카테나-X(Catena-X)가 대표 사례다. 카테나-X에는 BMW, 메르세데스-벤츠, 폭스바겐 등 주요 OEM이 참여하고 있으며, 각 기업의 데이터를 표준 프로토콜 기반으로 중앙 데이터베이스 없이 안전하게 공유하는 구조를 갖는다. 또한 제품 및 자산 정보를 디지털 트윈 표준 구조로 표현하고, 이를 기반으로 DPP(Digital Product Passport : 디지털 제품 여권)를 표준화해 적용할 계획을 가지고 있다.     제품 단위 PCF를 요구하는 다가올 미래의 규제 환경은 제조업의 역할과 책임을 설계 단계로 앞당기고 있다. 이는 환경 성과가 더 이상 생산 이후에 사후적으로 계산되는 지표가 아니라, 설계 단계에서 의사 결정에 직접 반영되어야 함을 의미한다. PLM 기반 LCA와 공급망 데이터 플랫폼의 결합은 이러한 규제를 대응하기 위한 가장 효과적인 설루션이며, EU 시장으로 수출을 하고 있거나 이를 준비 중인 기업에게는 해당 역량을 얼마나 빠르게 설계 프로세스에 내재화하느냐가 중요한 요소가 될 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   캐터필러(Caterpillar)의 자회사인 솔라 터빈즈(Solar TurBInes)는 케이던스와 협력하여, 엔비디아가 지원하는 케이던스 기술을 활용함으로써 가스 터빈을 위한 확장 가능한 고충실도 반응 유동 시뮬레이션을 수행하고 있다. 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU에서 구동되는 GPU 가속 케이던스 피델리티 찰스 솔버(Cadence Fidelity Charles Solver)를 활용하여, 이제 10억 개 이상의 셀 그리드를 갖는 반응 유동 시뮬레이션을 하루 이내에 실행할 수 있게 되었다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   가속 컴퓨팅과 첨단 시뮬레이션 기술은 기존에 실험에 크게 의존하던 발전 산업에서 전례 없는 효율과 정밀성을 제공하며 판도를 바꾸고 있다. 복잡한 설계 특징과 여러 구성 요소를 가진 전체 규모의 산업 모델은 이제 GPU 가속 시뮬레이션을 통해 매우 높은 수준의 세부 사항까지 분석할 수 있게 되었다. 이를 통해 유동 물리, 화염(flame)–유동(flow) 상호작용, 그리고 최적의 설계를 얻기 위한 다양한 설계 구성의 평가가 가능해졌다.     왜 대규모 산업 모델에 스케일러블 고충실도 시뮬레이션이 필요한가? 최근에는 다양한 유동 조건에서 산업용 발전 시스템을 비용 효율적으로 최적화하기 위해 CFD(전산 유체 역학) 도구 사용이 증가하고 있다. 그러나 산업 현장에서 CFD의 활용은 종종 시스템의 개별 구성 요소를 분리된 상태로 시뮬레이션하는 데 제한되어 있다. 이후 이들 구성 요소가 제작·조립되지만, 전체 시스템의 성능이 기대에 미치지 못하는 경우가 종종 발생한다. 이러한 비효율은 시장 출시 시간과 비용을 증가시킨다. 널리 사용되는 RANS(Reynolds-averaged NavierStokes) 접근법은 유동 및 화염의 비정상성을 포착하는 데 본질적인 한계가 있어 복잡한 연소 현상을 처리하기 어렵다. 반면 LES(Large Eddy Simulation)는 시간적으로 변화하는 대규모 난류 구조를 정확하게 포착할 수 있어, 연소 불안정성을 예측하는 데 더 적합하다고 평가된다. 그러나 전체 규모의 산업 모델에 LES를 적용하려면 복잡한 유동 및 화염 구조(flow & flame), 복잡한 형상, 넓은 계산 영역을 해결해야 하므로 계산적으로 큰 도전이 된다. 이러한 한계는 대규모 모델을 효과적으로 처리할 수 있는 GPU 가속 스케일러블 LES 시뮬레이션 소프트웨어의 필요성을 강조한다. 이러한 기술을 사용하면 엔지니어가 물리 현상을 온전히 이해할 수 있으며, 더 나아가 구성 요소 간 상호작용이 전체 성능에 어떤 영향을 주는지도 파악할 수 있다. 시스템 전반의 복잡성을 처리할 수 있는 첨단 시뮬레이션 도구를 활용함으로써, 산업계는 더 나은 의사결정, 설계 주기 단축, 신뢰성 높은 결과를 달성할 수 있다.   대규모 반응 유동 시뮬레이션 수행 케이던스와 솔라 터빈즈가 엔비디아 기술을 활용해 협력한 사례는 대규모 반응 유동 시뮬레이션의 복잡성을 해결하기 위해 첨단 계산 기술을 활용한 예시이다.   아르콘 국립연구소와의 배기가스 재순환 연구 솔라 터빈즈의 토러스 60(Taurus 60) SoLoNOx 연소기에 대해, 아르곤(Argonne) 국립연구소와 협력하여 EGR(배기가스 재순환)이 연소 불안정성과 배출가스에 미치는 영향을 조사하기 위한 고충실도 시뮬레이션이 수행되었다.(KaBIl et al., 2025)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 건설 인프라 분야에서 정보 교환 시 사용되는 BIM(건설 정보 모델링) 산업 표준인 IFC(Industry Foundation Classes) 기반 AI 에이전트 개발 과정을 설명한다. IFC 포맷의 BIM 데이터를 팔코DB(FalkorDB) 그래프 데이터베이스로 변환하고, 로컬 LLM인 Ollama(올라마)를 연동하여 자연어 질의가 가능한 AI 에이전트를 구축하는 전체 과정을 기술한다. 또한, 도커(Docker) 기반의 데이터베이스 서버 구성부터 파이썬(Python) 의존성 설치, 데이터 적재 및 애플리케이션 실행 방법을 단계별로 정리한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxBIm.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   개발 환경 및 전제 조건 이번 호에서 만들어 볼 시스템은 온프레미스 환경에서의 실행을 가정하며, 다음의 컴포넌트를 필요로 한다. 도커 : 그래프 데이터베이스(팔코DB) 실행을 위해 필요(설치 : https://www.docker.com/get-started) 파이썬 3.11+ : 데이터 변환 및 에이전트 로직 수행 올라마 : 로컬 LLM 추론 서버 하드웨어 : LLM 구동을 위한 적정 수준의 GPU 또는 메모리(RAM 16GB 이상 권장) 지면 한계 상 모든 개발 코드를 설명하기는 어려우므로, 주요 부분만 개발 방법을 설명할 것이다. 다음의 깃허브 링크를 참고해 다운로드한다. ■ https://github.com/mac999/infra_ai_agent_tutorials/tree/main/08_AI_Agent/5_infra_graph_rag 다운로드한 폴더의 구조는 <그림 2>와 같을 것이다.   그림 2   이제 이 깃허브 프로젝트의 각 핵심 모듈을 설명하도록 하겠다.   데이터베이스 서버 구축(팔코DB) 팔코DB는 레디스(Redis) API 호환 고성능 그래프 데이터베이스다. 오픈소스이며 무료이다. 그래프 구조 데이터 저장 및 검색을 지원한다.   그림 3. Graph Database uses GraphBLAS under the hood for its sparse adjacency matrix graph representation(GraphRAG) (https://github.com/FalkorDB/FalkorDB)   실행을 위해, 다음과 같이 명령창 터미널에서 도커 명령을 실행해 본다. 그러면 팔코DB 서버가 로컬에 다운로드된 후 자동 실행될 것이다. docker run -p 6379:6379 -p 3000:3000 -it --rm -v ./data:/ var/lib/falkordb/data falkordb/falkordb 상세 옵션은 다음과 같다. -p 6379:6379 : 팔코DB(레디스 프로토콜) 접속 포트 바인딩. 파이썬 클라이언트가 이 포트로 통신한다. -p 3000:3000 : (옵션) 팔코DB 시각화 도구 등을 위한 포트 바인딩 -it --rm : 대화형 모드로 실행하며, 컨테이너 종료 시 자동 삭제 -v ./data:/var/lib/falkordb/data : 호스트의 ./data 디렉터리를 컨테이너 내 데이터 저장소로 마운트하여 데이터 영속성(persistence)을 보장한다.   패키지 및 모델 설치 이제 IFC 파싱, 그래프 DB 연결, LLM 체인 구성을 위한 라이브러리를 pip로 터미널에서 설치한다. Plaintext falkordb langchain langchain-ollama langchain-core ifcopenshell python-dotenv streamlit 이제 자연어를 그래프 구조 데이터베이스를 검색할 때 사용하는 사이퍼 쿼리로 변환(Text-to-Cypher)하는 방법이 필요하다. 이 경우, 코드 생성 능력이 뛰어난 모델이 필요하다. 이번 호에서는 qwen2.5-coder:7b 모델을 사용한다. 올라마 설치(다운로드 : https://ollama.com/download/ windows) 후 다음의 명령어를 실행한다. ollama pull qwen2.5-coder:7b     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

언리얼 엔진을 통해 시네마틱 경험으로 탄생한 복수극   20여 년 전 쿠엔틴 타란티노(Quentin Tarantino)는 영화 ‘킬 빌(Kill BIll)’을 위해 구상한 한 신(scene)을 작성했지만, 그 장면은 끝내 스크린에 올리지 못한 채 팬들의 전설과 오래된 대본 속에만 남았다. 그 이야기는 ‘잊혀진 챕터 : 유키의 복수(The Lost Chapter : Yuki’s Revenge)’로 되살아나, 영화가 아닌 ‘포트나이트’에서 게임이라는 새로운 매개체를 통해 처음으로 세상에 공개되었다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 쿠엔틴 타란티노 감독과 에픽게임즈의 특별 협업 작품 ‘잊혀진 챕터 : 유키의 복수’ 한 장면 속 총을 든 주인공 베아트릭스 키도(우마 서먼)(출처 : 에픽게임즈)   에픽게임즈가 쿠엔틴 타란티노 감독에게 처음 제안을 보냈을 때, 타란티노 감독은 “(이 장면을 위해) 오랜 시간을 고민하며 적절한 시기가 올 때까지 기다리고 있었다”고 말했다. 그는 포트나이트가 “보다 더 시네마틱한 경험을 제공”할 수 있을 것 같았기 때문에, 유키의 복수를 위해 최적이라고 판단하고 협업을 진행했다. ‘잊혀진 챕터 : 유키의 복수’에서는 언리얼 엔진의 ‘버추얼 프로덕션 툴’을 활용해 타란티노 감독의 비전을 현실로 제작했다. 이를 통해 감독은 배우들에게 연기를 지시하고 포트나이트 속에서 실시간으로 연기를 확인할 수 있었다. 더 서드 플로어(The Third Floor)와 에픽게임즈는 메타휴먼 기술로 배우들의 모습을 정교하게 구현하고 실제 연기를 스타일라이즈드 애니메이션과 결합했다. 영화 제작자들은 언리얼 엔진의 메타휴먼 기술과 버추얼 프로덕션 툴을 활용해 유연하고 통합된 시스템에서 배우들이 즉각적으로 펼치는 라이브 액션을 경험할 수 있었다.   ▲ ‘더 로스트 챕터 : 유키의 복수’의 제작 비하인드 영상에 출연한 타란티노 감독(출처 : 에픽게임즈)   제작 팀은 4D 스캔을 기반으로 학습된 고퀄리티 ‘메타휴먼 페이셜 릭’을 사용해 포트나이트 스타일에 부합하는 섬세한 얼굴 표정과 감정을 구현했다. 그리고 메타휴먼 애니메이터를 웹캠과 스마트폰 등 표준 모노 카메라와 스테레오 HMC와 함께 사용해 현장에서 리얼타임 고퀄리티 애니메이션을 캡처했다. 헤드마운트 카메라를 사용해 배우들의 목소리와 얼굴 데이터를 동시에 캡처하고, 각 녹화 세션이 최종 애니메이션 제작 파이프라인에 바로 투입할 수 있었다. 에픽게임즈의 스콧 벤자 애니메이션 감독은 “언리얼 엔진의 실시간 캐릭터 렌더링 기능은 애니메이터뿐 아니라 배우들에게도 큰 도움이 된다”고 밝혔다. 배우들은 다양한 포즈를 시험해보고, 여러 표정을 즉석에서 시도하며 자신이 전달하려는 신체 표현이 화면에서 어떻게 읽히는지를 바로 확인할 수 있다. 이러한 과정을 통해 연기와 애니메이션 사이 간극을 좁히고, 퍼포먼스를 더 자연스럽고 설득력 있게 만든다는 것이다. 배우와 촬영 팀의 상호작용을 강화하기 위해 팀은 에어소프트 소품 총에 장착할 수 있는 프로토타입 하드웨어 부착물인 머즐리포트(MuzzleReport)를 개발했다. 이 장치는 발사 시점을 감지해 해당 이벤트를 언리얼 엔진으로 직접 전송한다. 이를 통해 팀은 가상 신에서 실시간으로 총구 화염, 탄흔 궤적, 탄착 지점을 확인할 수 있어, 배우에게 즉각적인 시각 및 촉각 피드백을 전달할 수 있었다. 유키 역의 배우 미유 이시다테 로버츠는 이번 촬영 방식에 대해 “내 몸의 움직임은 물론, 소품이 어떻게 사용되는지와 내가 세계관 안에서 어떻게 반응하는지까지 정확히 볼 수 있어 매우 새롭고 혁신적인 경험이었다”면서, “모든 촬영 장면이 내 앞에 바로 보였기 때문에 상상할 필요가 없었다”고 전했다.   ▲ ‘잊혀진 챕터 : 유키의 복수’에 출연한 유키가 차량 위에서 총을 겨누고 있다.(출처 : 에픽게임즈)   ▲ 촬영 현장에서 유키 역할로 분한 미유 이시다테 로버츠가 장비를 장착한 채 총을 겨누고 있다.(출처 : 에픽게임즈)   제작 과정에는 실시간 파괴도 포함되어, 촬영 중에 엔진에서 피직스 기반 파손과 충격 효과를 실시간으로 재생할 수 있었다. 이를 통해 샷 컴포지션을 더 정확하게 설정할 수 있었고, 배우들은 순간적으로 반응을 조정할 수 있었으며, 팀은 후반 작업이 아닌 촬영 중에 주요 파괴 장면을 다듬을 수 있었다. 에픽게임즈 관계자는 가상 프로덕션 환경에서 무기를 사용하는 장면의 중요성에 대해 “배우가 소품을 다루더라도 실제와 같은 반응을 느낄 수 있어야 하고, 동시에 단순히 연기하는 것이 아니라 무언가를 맞히고 있다는 감각을 체감하는 것이 중요하다”고 설명했다. 이를 위해 무기 끝 부분에 머즐리포트를 부착해 발사 순간을 감지하고, 그 데이터를 언리얼 엔진으로 실시간 전송했다고 밝혔다. 배우가 실제 무기를 쏘는 것처럼 몰입해 연기할 수 있었던 경험은 기존 가상 프로덕션 현장에서는 보기 드문 사례였다고 덧붙였다. 스턴트맨인 조 벨은 총구 관련 촬영 장면과 관련해 “현장에서 모두가 완전히 안전하다는 걸 알고 있는 소품 총을 사용하면서, 발사 후 반사적인 행동과 반응이 잘 보이도록 연출할 수 있었다”면서, “총을 쏘거나 차량이 무너지고 파편이 튀는 장면까지 실시간으로 화면을 확인하며 촬영할 수 있었다”고 설명했다. 에픽게임즈 관계자는 이번 프로젝트에서 언리얼 엔진이 수행한 역할에 대해 “작업을 최대한 빠르게 진행하기 위해 언리얼 엔진이 핵심이 될 것이라는 점은 처음부터 알고 있었다”고 말했다. 그는 이어 “과거에는 스토리보드나 기존 방식으로 여러 번의 반복 작업이 필요했던 카메라 구도와 화면 구성도, 현장에서는 실시간으로 조정할 수 있었다”면서, “이런 도구들이 모두 언리얼 엔진 사용자에게 열려 있다는 점에서, 우리는 전문가의 작업 방식을 일반 개인 사용자까지 확장되어 활용될 수 있으면서도 동일한 수준의 퀄리티를 제공하고 싶었다”고 덧붙였다. 잊혀진 챕터는 에픽게임즈의 리얼타임 툴이 영화와 인터랙티브 스토리텔링을 더욱 긴밀하게 연결하여 영화적 순간을 포트나이트에서 수백만 명이 함께 즐기는 공유 경험으로 전환할 수 있었음을 보여준다.   ▲ 베아트릭스 키도의 스턴트를 연기한 조 벨이 화면에 비친 자신의 모습을 화면으로 보며 연기를 조정하고 있다.(출처 : 에픽게임즈)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

모두솔루션은 지난 1월 14일 ‘2026 지스타캐드 파트너 킥오프’를 열고, 국내 파트너사를 대상으로 2026년 사업 전략과 파트너 협력 방향을 공유했다. 지스타캐드(GstarCAD)를 국내 공급하는 모두솔루션은 이 자리에서 2025년 지스타캐드 사업 성과와 2026년 영업 및 마케팅 전략을 소개했다. 또한 지스타캐드 개발사인 지스타소프트가 글로벌 비즈니스 전략을 설명하는 한편, 산업 기술 및 활용 사례 발표와 파트너 어워드 시상 등도 진행됐다. ■ 정수진 편집장     지스타캐드 시장 안착, 파트너 시너지와 고객 만족에 집중 모두솔루션의 정충구 대표는 “모두솔루션은 지난 2004년에 설립되어 2D/3D CAD, PDM, PLM, 설계 자동화 등 다양한 제품과 서비스를 제공하고 있으며, 파트너들과 함께 지스타캐드를 국내 시장에서 성장시켜 왔다”면서, “지스타캐드는 합리적인 가격과 안정적인 성능, 그리고 기술 지원을 바탕으로 국내 CAD 시장에서 의미 있는 대안을 만들어가고 있다”고 강조했다. 모두솔루션의 성기정 상무는 2025년 지스타캐드 국내 비즈니스 성과를 발표하면서, “공격적인 마케팅 활동과 파트너사들의 적극적인 영업 활동을 통해 지스타캐드에 대한 시장의 관심이 높아졌다”고 설명했다. 2025년에는 환율 상승의 영향으로 전년도 대비 매출 이익은 소폭 줄었지만, 전체적인 판매 수량과 매출 규모는 예년 수준을 유지하며 성장세를 이어갔다는 것이 성기정 상무의 분석이다. 또한 성기정 상무는 파트너를 통한 세일즈 비중이 늘어나고 있다면서, “이는 파트너사와 본사의 매출이 함께 증가하는 건전한 비즈니스 선순환 구조가 자리 잡고 있다는 긍정적인 신호”라고 평가했다. 한편으로, 모두솔루션이 매년 실시하는 제품 및 서비스 만족도 조사에서는 전년 대비 소폭 하락한 4.1점이 나왔는데, 성기정 상무는 사용자 만족도를 다시 끌어올리는 것이 2026년의 중요한 과제라고 덧붙였다.   ▲ 모두솔루션 정충구 대표   ▲ 모두솔루션 성기정 상무   CAD를 넘어 통합 산업 플랫폼으로 지스타소프트의 메이유 황(Meiyu Huang) 부사장은 “지난 1992년 설립된 지스타소프트는 현재 윈도우, 리눅스, 맥, 안드로이드, iOS 등 다양한 운영체제를 지원하는 코어 기술을 갖추고 있으며, 전 세계 100개 이상의 국가에서 1억 명 이상의 사용자를 가진 글로벌 제품으로 성장했다”고 소개했다. 황 부사장은 급변하는 산업 환경 속에서 지스타캐드가 나아가야 할 방향으로 ▲AI 기술의 설계 프로세스 통합 및 설계 자동화 등의 기술 흐름과 ▲설계를 넘어 협업과 관리까지 가능한 플랫폼 역량에 대한 고객 요구에 주목했다. 또한 “개인 사용자부터 대기업, 개발자에 이르기까지 세분화된 고객 니즈를 모두 충족하기 위해서는 단일 도구가 아닌 통합 플랫폼 구축이 필수”라고 짚으면서, “독자적인 코어 기술과 크로스 플랫폼 능력, 그리고 상장을 통해 확보한 자금력을 바탕으로 M&A와 R&D 투자를 가속화하면서 제품과 기술의 통합을 이뤄낼 것”이라고 밝혔다. 황 부사장이 꼽은 향후 3~5년 간의 핵심 과제는 ▲높은 성능과 안정성 확보 ▲지속적인 기능 혁신 ▲멀티 플랫폼 호환성 강화 ▲개방형 생태계 구축 등 네 가지이다. 제품의 성능 측면에서는 렌더링 엔진과 메모리 관리, 핵심 알고리즘을 최적화하여 대형 도면 작업에서도 쾌적한 속도를 제공할 계획이다. 지스타캐드 2026 버전은 파일 열기, 저장, 편집 등 주요 작업에서 성능을 높였고, 시스템 아키텍처를 모듈화하여 각 기능이 독립적으로 작동하게 함으로써 안정성을 높였다. 자동 업그레이드 메커니즘을 도입해 유지보수 비용을 낮추는 구조적 재설계도 진행된다. 기능 혁신과 관련해서는 파라메트릭 구속(parametric constraint) 기능을 강화하여 논리 기반의 설계를 지원하고, 다중 단말과 전문 영역 간의 실시간 협업이 가능한 통합 설계 기능을 고도화해 설계부터 검수까지 이어지는 표준화된 관리 체계를 구축할 예정이다. 또한 AI 기술과 CAD의 융합을 적극 추진하여 지능형 명령어 추천, 자연어 상호작용, 도면 인식 및 자동 주석 기능 등을 탑재할 계획이다. 제품 라인업과 생태계 확장 계획에 대해서 황 부사장은 엔터프라이즈 설계 플랫폼으로서 ‘지스타캐드 365’를 강화하고, 아치라인(ARCHLine.XP) 인수 후 기능을 보강 중인 ‘지스타캐드 BIM(GstarCAD BIM)’과 기능이 지속적으로 추가되는 도면 열람&편집 툴 ‘DWG 패스트뷰(DWG FastView)’ 등의 포트폴리오를 완성해 나가겠다고 전했다. 지스타소프트는 GRX(Graphics Runtime Extension), COM(Component Object Model), 닷넷(.NET), LISP(리스프), 파이썬(Python) 등 커스텀 개발을 위한 생태계 지원도 이어나갈 계획이다.   ▲ 지스타소프트 메이유 황 부사장   3D·BIM 시장 공략 및 서드파티 강화… 지스타캐드의 인지도 높일 것 지스타캐드는 오토캐드 대체 시장을 넘어 제조, 건설, 플랜트 등 산업별 특화 수요로 시장을 빠르게 확장하고 있다. 모두솔루션은 2026년에는 파트너 중심의 세일즈 체계를 더욱 강화하는 한편, 시장에서 3D CAD에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있는 상황에 맞춰 3D 제품군 및 BIM 설루션을 2026년에 본격 선보이면서 시장 대응력과 사업 경쟁력을 함께 높인다는 전략을 소개했다. 제품 측면에서는 2025년 출시한 클라우드 기반 설계 협업 플랫폼 ‘지스타캐드 365 비즈니스(GstarCAD 365 Business)’를 국내 시장에 안착시키기 위해 레퍼런스 구축에 집중하고, 향후 선보일 BIM 및 3D CAD 제품 역시 파트너와의 협업을 통해 단계적으로 시장에 소개할 예정이다. 성기정 성무는 “특히 그동안 약점으로 지적되던 서드파티 및 라이브러리 부족 문제를 해결하기 위해 2025년에 베타 버전으로 출시했던 ‘드림플러스(DreamPlus)’의 정식 버전을 올해 출시하고 AEC 시장을 본격 공략하겠다”는 구상을 제시했다. 또한 성기정 상무는 경쟁 제품 사용자를 타깃으로 한 공격적인 프로모션 전략도 공개했다. “오토캐드 LT의 1년 구독 비용 수준으로 지스타캐드 스탠더드 제품을 3년간 사용할 수 있게 하는 ‘1+2 프로모션’을 기획해서, 시장의 반응을 살피고 파트너들의 의견을 수렴해 전략을 고도화해 나갈 것”이라는 설명이다. 이외에도 성기정 상무는 설계 작업 자동화를 지원하는 라이브러리 프로그램인 멕클릭(MecClick)의 성능 향상 및 규격 확대 업데이트 소식을 공유하면서, 진화하는 지스타캐드와 지능형 라이브러리의 결합을 통해 시장에서 좋은 성과를 얻고자 한다고 전했다. 모두솔루션 마케팅팀의 한운선 부장은 “2026년에는 고객 데이터베이스 확보를 넘어서 실제 구매 가능성이 높은 고객 수요(리드)를 창출하고 영업 파이프라인을 확장하는 데 마케팅의 초점을 맞출 것”이라면서, “지스타캐드의 인지도를 구축하고 신뢰도 높은 콘텐츠 자산을 중심으로 마케팅 체계를 강화해, 고객이 지스타캐드를 스스로 찾을 수 있는 환경을 만들고자 한다”고 설명했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.