제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9)   크레오 플로 어낼리시스(Creo Flow Analysis)는 설계자가 CAD 환경 내에서 직접 유체 흐름과 열 전달을 시뮬레이션하여 제품의 성능을 즉각적으로 검증하고 최적화할 수 있게 돕는 통합 CFD 설루션이다. 크레오 플로 어낼리시스는 별도의 데이터 변환 없이 크레오 모델에서 직접 해석을 수행하므로, 설계를 수정하면 해석 모델도 즉시 업데이트된다. 그리고 전문가가 아니더라도 마법사 방식의 설정을 통해 메시(mesh) 생성부터 결과까지 단계별로 진행할 수 있으며, 독자적인 알고리즘을 통해 복잡한 형상에 대해서도 비교적 빠른 계산 결과를 제공한다. 크레오 플로 어낼리시스는 내·외부 유동 분석을 통한 압력 강하 및 속도 분포 확인은 물론, 전도·대류·복사를 모두 고려한 정밀한 열전달 해석 기능을 제공한다. 특히 최신 크레오 12.0에서는 전기장 및 음향 해석 기능까지 추가되어, 더욱 폭넓은 물리적 현상을 하나의 환경에서 통합적으로 검증할 수 있다.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   이번 호에서는 인버터 어셈블리의 예를 통해 유체 도메인 생성부터 열, 유동해석을 진행해보자. 먼저 어셈블리를 열고 각 부품의 필요한 재료를 모두 설정한다.     유동해석을 위해 메뉴에서 응용 프로그램 → Flow Analysis를 클릭한다.     새 프로젝트를 생성하여 이름 및 어셈블리 단순화 표현을 선택한다.     프로젝트를 생성하면 그림과 같이 해석 트리가 생성된다.     해석을 위해 유체 도메인을 생성한다.     크레오 플로 어낼리시스는 설계 형상에서 유체 영역을 자동으로 추출하고 설계 변경 시 실시간으로 업데이트하여, 번거로운 모델링 작업 없이 유체 도메인을 생성할 수 있다. ‘오프닝’을 클릭하여 공기가 유입되고 나가는 두 면을 Ctrl 키를 누르고 선택한다.     두 면을 모두 선택하고 ‘확인’을 클릭하면 그림과 같이 자동으로 구멍이 모두 선택된다.     구멍을 모두 확인한 후 ‘확인’을 클릭한다. 모델 트리를 보면 그림과 같이 두 부품이 추가된 것을 볼 수 있다.     이제 시뮬레이션 도메인 선택 아이콘을 클릭하여 각 영역을 지정한다.     ‘유체 도메인 추가’를 클릭한 후 모델 트리에서 ‘INVERTER_ FLUID_1.PRT’를 클릭한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   2025년은 혁신으로 가득한 한 해였다. 유니티의 파트너들은 다양한 산업 분야에서 획기적인 성과를 이뤄냈다. 자동차 산업에서 차량 내 경험을 혁신하는 것부터 의료 및 제조 분야의 새로운 영역을 개척하기까지, 고객들은 유니티를 활용하여 대담한 아이디어를 현실로 만들어 냈다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   자동차 산업의 거침없는 혁신   자동차 산업은 2025년에 디지털 혁신을 가속화했으며, 유니티의 고객들이 이러한 추세를 주도했다. 실시간 3D 기술은 더 이상 미래지향적인 개념이 아니라 최신 차량 디자인, 엔지니어링 및 차량 내부 경험의 핵심 요소이다. 자동차 산업의 리더들은 유니티를 활용하여 더 효율적인 워크플로를 구축하고 고객에게 더욱 몰입도 높은 경험을 제공했다. 대표적인 성공 사례로 BMW 그룹에서는 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)를 사용하여 복잡한 3D 애셋을 성공적으로 관리하며 디지털 성장을 추진했다. 글로벌 제조업체에게 방대한 디지털 애셋 라이브러리를 관리하는 것은 큰 부담이 된다. BMW는 이 프로세스를 간소화하면서 일관성을 유지하고 개발 사이클을 가속화했다. 이렇게 하면 더 빠르게 반복 작업을 수행하고 더 신속하게 탁월한 품질로 시장을 혁신할 수 있다.   ▲ 출처 : 도요타 자동차   ▲ 출처 : BMW 그룹   마찬가지로 도요타와 렉서스는 차세대 HMI(인간–기계 인터페이스) 개발의 경계를 넓혔다. 이들은 유니티를 통해 직관적이면서도 풍부한 시각적 정보를 기반으로 운전자와 탑승자 모두를 만족시킬 수 있는 차량 내부 시스템을 디자인했다. 또한 메르세데스 벤츠는 차량 내부 경험의 완성도를 높이는 데 계속해서 집중하며, 몰입도 높고 반응성이 뛰어난 인터페이스를 개발하여 주행 경험의 품질을 한층 더 끌어올리고 있다.   의료 및 생명과학 분야의 혁신적인 발전 의료 산업은 환자의 치료 결과를 개선하고, 의학적 교육을 강화하며, 복잡한 생물학적 데이터를 시각화하는 데 기술을 활용하면서 발전을 지속해 왔다. 유니티의 실시간 3D 기능은 이러한 발전의 핵심으로, 수술 시뮬레이터부터 인터랙티브 환자 교육 플랫폼까지 모든 것을 구축할 수 있는 툴을 제공한다.   ▲ 출처 : 메드트로닉   2025년, 필립스는 의료 현장에서 일상 생활까지 이어지는 의료 혁신을 계속해서 선도했다. 이들의 성공 사례는 몰입형 기술이 임상 절차와 가정 내 환자 치료를 모두 지원하여 의료 접근성과 효과를 높일 수 있음을 보여 준다. 또한 메드트로닉(Medtronic)은 유니티를 사용하여 로봇 수술용 디지털 트윈을 구축했다. 이러한 가상 복제본을 활용하면 정밀도 높은 데이터 기록, 플레이백 및 시각화를 통해 외과의들이 기술을 개선하고 시술 성공률을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 랜덤42   랜덤42(Random42)는 의료 시각화 분야에서 큰 도약을 이루며 새로운 가능성을 보여 주었다. 이들은 유니티를 활용하여 복잡한 생물학적 프로세스를 정확하게 시각화함으로써 과학 및 의학 관련 정보를 전달하는 방식을 혁신하고 있다. 연구자, 의사 및 환자들은 이러한 발전을 통해 질병의 메커니즘과 새로운 치료법의 가능성을 더 손쉽게 이해할 수 있다.   더 스마트하고 빠르고 효과적인 제조 방식 효율, 안전성, 혁신은 제조업의 핵심 요소이다. 유니티 고객들은 실시간 3D가 이 세 가지 목표를 모두 달성하는 데 얼마나 효과적인지를 보여 주었다. 직원 교육부터 공장 현장 시뮬레이션까지, 유니티는 제조업체가 생산의 미래를 구축해 나가도록 지원하고 있다.   ▲ 출처 : SEW 유로드라이브 & 리얼버추얼.아이오   SEW 유로드라이브(SEW-EURODRIVE)는 유니티를 모비킷 맞춤형 심인터페이스(MOVIKIT Custom SimInterface) 및 리얼버추얼.아이오(realvirtual.io)에 통합하여, 엔지니어가 위험 부담 없는 디지털 트윈 환경에서 자동화 로직을 테스트하고 개선할 수 있도록 함으로써 가상 시운전에 혁신을 가져왔다. 이러한 접근 방식 덕분에 시운전 시간을 70% 단축하여 ROI를 더 빠르게 달성하고 현장 물류 오류를 최소화할 수 있게 되었다.   ▲ 출처 : 지멘스 & 에듀케이션XR   인력 교육 분야에서도 진전이 있었다. 지멘스는 몰입형 XR(확장현실) 교육 모듈을 통해 전기 분야 인력의 교육 방식을 혁신하여, 안전하고 확장 가능하며 효과적인 학습 경험을 제공한다. 비슷하게 브리지스톤 아메리카(Bridgestone Americas)는 자체 개발 VR 애플리케이션으로 엔지니어링 운영을 혁신하여, 팀이 공유 가상 공간에서 협업하고 문제를 해결할 수 있게 함으로써 실물 프로토타입과 출장의 필요성을 줄였다.   리테일 및 고객 참여에서의 혁신 리테일 산업 환경은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하며, 고객 참여가 성공의 열쇠라고 할 수 있다. 많은 리테일 브랜드가 유니티를 통해 독특하고 개인화된 인터랙티브 경험을 구축하여 고객의 관심을 사로잡고 성과를 창출하고자 했다.   ▲ 출처 : 콜러   콜러(Kohler)는 고객 참여를 확대하기 위해 인상적인 3D 콘텐츠를 제공하기 시작했다. 제품 카탈로그를 인터랙티브 3D 애셋으로 변환하여 제공하기 때문에, 고객은 집에서도 편안하게 제품을 상세히 살펴보고 더 확실한 구매 결정을 내릴 수 있다.   ▲ 출처 : 렌 키친스   렌 키친스(Wren Kitchens)는 유니티를 통해 디자인 및 시각화 프로세스를 개선하여, 고객에게 향후 주방의 명확한 모습을 보여 주는 동시에 자체 운영 워크플로를 최적화했다. 이는 몰입형 경험이 고객 만족도와 비즈니스 효율을 동시에 높일 수 있는 방법을 보여 주는 사례이다.   미래의 몰입형 월드 구축 유니티는 산업의 경계를 넘어 스마트 시티 및 상호 연결된 가상 월드를 포함한 차세대 디지털 경험의 기반을 제공하고 있다. 이처럼 야심찬 프로젝트에는 방대한 데이터 세트를 처리하고 실시간 성능을 제공할 수 있는 플랫폼이 필요하며, 유니티 고객은 이러한 과제를 성공적으로 해결했다. 동적 스마트 디지털 트윈 구축 분야에서는 큰 폭의 진전이 있었다. 스마트 디지털 트윈 프로젝트에서는 실제 데이터를 활용하여 몰입형 시뮬레이션을 구축함으로써, 계획 담당자가 교통 체계를 모델링하고 환경 영향을 분석하며 더욱 긴밀하게 연결된 시설을 설계할 수 있도록 지원한다. 아크GIS(ArCGIS)와 유니티의 협업에 따른 결과로, 코퍼스 크리스티 항구와 디 액셀러레이션 에이전시(The Acceleration Agency)는 실제 데이터와 창의적인 비전을 결합하여 지리적으로 정확하면서도 풍부한 디지털 트윈을 구축할 수 있었다.   ​​​​​​​ ▲ 출처 : 루비   루비(ROUVY)는 유니티를 통해 실제 동영상, 3D 데이터, 라이브 센서 입력을 초현실적인 증강현실(AR) 루트로 블렌딩하여 실내 사이클링에 혁신을 가져왔다. 루비 루트 크리에이터(ROUVY Route Creator)와 같은 기능을 통해 사용자는 자신이 직접 촬영한 동영상과 GPS 데이터를 ‘실제로 주행할 수 있는’ AR 라이딩 경험으로 변환할 수 있으며, 그 결과 매주 20TB에 달하는 새로운 콘텐츠가 추가된다. 톰톰(TomTom)은 맵 디자인 및 시각화 워크플로에 주력하며, 유니티를 활용하여 가상 월드에 자동차 내비게이션 소프트웨어를 결합한 시뮬레이션 환경을 구축한다.   ▲ 출처: 구글 맵스   구글 맵스(Google Maps)는 안드로이드 XR용 몰입형 뷰로 내비게이션을 재정의하여 사용자가 도시, 랜드마크, 장소를 세밀한 3D 디테일로 둘러볼 수 있는 방법을 제공했다. 유니티 기반의 이 애플리케이션은 2D 맵에서 몰입도 넘치는 경험으로 매끄럽게 전환되며, 여행 계획과 탐험에 있어 높은 완성도를 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상   소니 픽처스 이미지웍스는 넷플릭스 흥행작인 ‘케이팝 데몬 헌터스’의 제작에 언리얼 엔진을 도입해 제작 파이프라인을 혁신했다. 제작 초기 단계부터 최종 렌더링 수준의 비주얼을 확인하며 창작자의 의도를 정교하게 시각화한 것이 핵심이다. 특히 유니버설 신 디스크립션(USD) 기반의 워크플로를 구축해 프리비즈와 레이아웃 과정의 효율을 높여 시네마틱한 완성도를 극대화했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ‘케이팝 데몬 헌터스’는 단순한 영화가 아니라, 하나의 문화적 현상이다. 이 넷플릭스 오리지널 애니메이션 영화는 조회 수 2억 3600만 회를 기록하며 넷플릭스 역사상 가장 인기 있는 영화로 자리잡았을뿐만 아니라, 사운드트랙 또한 빌보드 핫 100 차트 역사상 처음으로 네 곡이 동시에 톱 10에 오르는 전례 없는 기록을 세웠다. 소니 픽처스 애니메이션이 제작한 이 애니메이션은 빠른 액션 전개, 대규모 군중 연출, 콘서트 규모의 라이팅이 결합된 작품으로, 기존의 레이아웃과 프리비즈 방식으로는 결과를 사전에 판단하기 어려웠다. 액션, 라이팅, 머티리얼, 이펙트가 시네마틱한 관점에서 각각 따로가 아니라 서로 유기적으로 결합되어 어떻게 작동하는지를 확인하는 것이 핵심적인 연출 결정의 기준이었기 때문이다. 이를 제작 초반부터 가능하게 하기 위해, 소니 픽처스 이미지웍스 팀은 파이프라인 시작 단계에서 창작 의도를 보다 온전히 시각화할 수 있는 방법이 필요했고, 그 해답으로 언리얼 엔진을 선택했다.   더 빠르게 구현하는 최종 픽셀 수준의 비주얼 ‘케이팝 데몬 헌터스’는 비밀리에 초자연적 위협으로부터 세상을 수호하는 케이팝 걸 그룹 헌트릭스의 이야기를 그린다. 기상천외한 판타지 액션으로 가득한 이야기 속에서, 특히 목욕탕을 배경으로 한 액션 시퀀스는 소니 픽처스 이미지웍스에게 중요한 전환점이었다. 이 장면에서 주인공들은 새로운 라이벌 보이 밴드이자 정체를 숨긴 악령들인 사자 보이즈와 맞서던 중, 물귀신의 기습을 받는다. 소니 픽처스 이미지웍스의 제이슨 볼드윈(Jason Baldwin) 리얼타임 슈퍼바이저는 목욕탕에서 벌어지는 액션 시퀀스는 정말 놀라웠다며, “머티리얼 표현을 극대화해 모든 요소가 젖어 있고 반사되고 안개가 낀 느낌을 제대로 구현할 수 있었기 때문”이라고 밝혔다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   이 시퀀스에서 소니 픽처스 이미지웍스의 레이아웃 팀은 처음으로 실시간 볼류메트릭을 사용해, 수증기가 자욱하게 깔리고 부드럽게 확산되는 라이팅이 증기 사이를 스며드는 목욕탕 특유의 분위기를 구현했다. 이 음산한 환경 속에서 혼란스럽고 긴박한 난투극이 벌어지며, 팀은 안개와 수증기가 가득한 공간에서 빠르고 격렬한 전투 연출을 구현해야 하는 과제에 직면했다. 소니 픽처스 이미지웍스의 애덤 홈즈(Adam Holmes) 비주얼라이제이션 총괄은 “언리얼 엔진을 처음 접한 레이아웃 아티스트 한 명이 약 일주일 만에 이 메인 액션 신(scene)의 기본 레이아웃인 블록아웃을 완성했다”고 설명했다. 이 초기 블록아웃을 통해 팀은 복잡한 액션 동선, 독창적인 카메라 워크, 그리고 검이 악령을 폭발시키는 모든 시각 효과까지 함께 구현할 수 있었고, 해당 신이 지향하는 시네마틱한 비전을 생생하게 표현할 수 있었다. 라이팅, 머티리얼, 분위기, 카메라가 유기적으로 작동하는 방식을 제작 초기 단계부터 확인할 수 있었기 때문에, 팀은 시퀀스의 감정적 톤을 설정해 나갈 수 있었다. 젖은 타일의 광택, 수증기의 밀도, 빠르게 전개되는 카메라 워크는 긴장감과 스펙터클을 극대화하며 액션 신에 드라마와 몰입감을 더했다. 궁극적으로 이러한 초기 시각화 작업은 시퀀스의 최종적인 예술적 효과를 한층 끌어 올리는 역할을 수행했다. 볼드윈은 “레이아웃 단계에서 모든 요소가 최종 렌더에 가까운 수준으로 함께 결합되는 모습을, 게다가 그렇게 빠르게 세팅할 수 있다는 점이 정말 놀라웠다”고 말했다.   마야, 언리얼 엔진, USD를 연결하는 파이프라인 오토데스크의 마야(Maya)와 언리얼 엔진간의 워크플로는 소니 픽처스 이미지웍스의 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 애니메이션 파이프라인의 핵심 기반이었다. 홈즈는 “마야 파이프라인에서 개발한 애니메이션 릭을 언리얼 엔진으로 가져오는 과정은 매우 중요하고, 이를 자동화하기 위해 여러 스크립트를 만들었다”고 설명했다. 레이아웃 샷의 애니메이션 작업이 완료되면 이를 다시 마야로 보내서 적용할 수 있으며, 레이아웃 아티스트가 완성한 모든 작업을 그대로 유지할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   이 워크플로는 소니 픽처스 이미지웍스가 유니버설 신 디스크립션(Universal Scene Description : USD)을 본격적으로 도입하면서 한 단계 더 발전했다. USD를 활용함으로써 내부 툴과 언리얼 엔진 간에 애셋 이동 과정이 더 빠르고 일관되게 이루어질 수 있었다. 볼드윈은 “이제 모델링 단계에서 애셋을 기존 파이프라인에 보내면, 이 데이터를 USD를 통해 매우 손쉽고 안정적으로 언리얼 엔진으로 가져왔다가 다시 내보낼 수 있다”라고 전했다. 소니 픽처스 이미지웍스에게 이러한 방식의 작업은 아티스트들이 사용하는 크리에이티브 툴 간의 반복 작업에 큰 변화를 가져왔다. 소니 픽처스 이미지웍스의 황종환 리얼타임 파이프라인 슈퍼바이저는 “초기에는 시퀀스 하나를 익스포트하는 데만 6~8시간이 걸렸다. 하지만 소스 코드에 접근할 수 있다는 점이 큰 전환점이 되었다. 그 덕분에 작업 시간을 30분으로 줄일 수 있었고, 지금은 시퀀스를 5분 만에 익스포트한다”고 설명했다.   캐릭터, 군중, 콘서트 라이팅의 확장 팀은 언리얼 엔진의 컨트롤 릭을 활용해 수십 명의 캐릭터 애니메이션을 엔진에서 직접 제작했다. 소니 픽처스 이미지웍스의 릴리아 라이(Lillia Lai) 리깅 개발 리드는 “언리얼 엔진에서 컨트롤 릭을 구성하기로 한 이유는 실행 속도가 매우 빠르기 때문이다. 하나의 신에서 필요하다면 최대 20명에서 30명에 이르는 여러 캐릭터를 동시에 다룰 수 있다”고 말했다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   ‘케이팝 데몬 헌터스’에서 세 명의 주인공은 각 시퀀스마다 서로 다른 커스텀 의상을 착용한다. 이를 위해 소니 픽처스 이미지웍스는 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템을 활용해 의상과 액세서리를 즉시 교체할 수 있는 캐릭터 시스템을 구축했다. 이 시스템은 무작위로 조합된 다양한 캐릭터로 가득 찬 대규모 군중을 제작할 때 그 진가를 발휘했다. 라이는 “단 하나의 체형과 여러 헤어스타일만 만들면 된다. 그런 다음 원하는 조합으로 헤어스타일과 의상을 교체하고, 이를 언리얼 엔진의 폴리지 모드와 결합해 공연장 전체를 빠르게 채울 수 있었다”고 설명했다. 폴리지 모드는 원래 언리얼 엔진 신에 식물과 나무를 손쉽게 배치하기 위해 설계된 기능이다. 팀은 이 기능을 공연장에 모인 군중을 구현하는 데 적용하면서, 폴리지 모드 툴을 활용하는 새로운 방법을 발견할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   공연장 신을 방대한 규모의 다양한 관객으로 채우는 것은 물론, 프리비즈 단계부터 콘서트 전체 라이팅이 환경에 미치는 영향을 직접 탐색할 수 있었다. 홈즈는 “그 효과를 제대로 시각화할 수 있는 유일한 방법은 언리얼 엔진을 사용하는 것이었다”고 말했다. 프리비즈 아티스트들은 파이프라인의 마지막 단계가 아니라 시작 단계에서부터 아름답고 놀라운 신을 구성할 수 있었으며, 소니 픽처스 애니메이션과 이미지웍스의 크리에이티브 팀은 그 어느 때보다 다양한 시각적 옵션을 확보할 수 있었다. 아티스트는 콘서트가 어떤 느낌일지 상상하는 대신, 공연의 에너지와 규모를 실시간으로 대응하며 각 노래의 감정적 임팩트를 극대화하기 위해 안무, 무대 연출, 라이팅을 조정할 수 있었다. 이 기술로 팀은 시작 단계부터 더 큰 스케일과, 한층 강화된 시네마틱한 환경을 구현했다. 볼드윈은 “이런 경험은 난생 처음이었다”라고 놀라움을 표현했다. 이 콘서트 신에서 수백 개의 라이팅에 애니메이션을 적용한 뒤, 이미지웍스 팀은 이를 USD를 통해 파운드리(Foundry)의 카타나(Katana)로 익스포트할 수 있는 플러그인을 제작했고, 그 결과 언리얼 엔진과 카타나 간 라이팅을 거의 일대일에 가깝게 일치시킬 수 있었다. 홈즈는 “프레임마다 키를 베이킹하지 않고도 카타나에서 언리얼 엔진 애니메이션을 유지할 수 있도록 F 커브를 익스포트하는 방식을 개발했다. 그렇게 하면 수천 프레임에 달하는 불필요한 데이터가 추가로 생성되지 않는다”고 설명했다. 원본 라이팅 커브를 유지함으로써 프리비즈부터 최종 라이팅까지 콘서트의 리듬과 에너지를 그대로 유지할 수 있었다. 이를 통해 아티스트들은 복잡한 애니메이션을 다시 제작할 필요 없이 반복 작업을 이어갈 수 있었다. ‘케이팝 데몬 헌터스’에서의 이러한 라이팅 실험을 통해 이미지웍스는 리얼타임과 기존 라이팅 워크플로 간의 경계를 확장할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   차세대 애니메이션 파이프라인 구축 ‘케이팝 데몬 헌터스’는 강력한 최첨단 기술이 애니메이션 제작 방식을 어떻게 혁신하고 있는지를 보여주는 대표적인 사례이다. 이 프로젝트에서 소니 픽처스 이미지웍스는 CG 레이아웃 파이프라인 전반을 재정비해 다양한 영역을 현대화했으며, 리얼타임 기술과 USD 프레임워크를 결합해 이전에는 불가능했던 방식으로 부서 간 협업을 이뤄냈다. 홈즈는 “이번 작품에서 구축한 기반 덕분에 현재와 향후 프로젝트에서 레이아웃과 프리비즈 과정의 속도와 효율이 20~25% 가량 향상될 것으로 기대하고 있다”고 전했다. 볼드윈은 “언리얼 엔진이 무엇을 할 수 있는지, 우리가 무엇을 해낼 수 있는지 알고 있었기 때문에 그대로 실행에 옮겼다. 그 결과 현재는 매우 견고한 파이프라인을 구축하게 되었다”고 설명했다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   소니 픽처스 이미지웍스 팀은 신 개발 방식을 간소화하고 파이프라인을 재정립함으로써 퍼포먼스와 스케일, 그리고 시각적인 에너지에 더욱 집중할 수 있었으며, 이는 ‘케이팝 데몬 헌터스’의 핵심인 역동적인 스토리텔링을 뒷받침했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔은 독일 뉘른베르크에서 열리는 ‘임베디드 월드 2026’에서 에지 애플리케이션용 산업용 플랫폼인 ‘인텔 코어 프로세서 시리즈 2’를 공개했다.  인텔 코어 시리즈 2 프로세서는 현대 산업 환경이 직면한 핵심 과제를 해결하도록 설계됐다. 산업 현장은 안전 필수 제어 시스템부터 실시간 데이터 처리까지 다양한 중요 워크로드를 동시에 처리해야 한다. 이때 정밀한 타이밍과 결정론적 성능을 유지하는 것이 중요하다. 기존 프로세서는 연산 성능과 실시간 신뢰성 중 하나를 선택해야 하는 경우가 많았다. 이 때문에 비용과 시스템 복잡도를 높이는 다중 프로세서 아키텍처가 요구됐다. 인텔 코어 시리즈 2 프로세서는 이러한 한계를 근본적으로 개선하기 위해 설계됐다. 인텔은 “이 제품은 AMD 라이젠 7 9700X 대비 최대 4.4배 낮은 최대 PCIe 지연 시간을 제공한다. 확정적 응답 시간은 최대 2.5배 향상됐다. 확정적 성능은 최대 3.8배, 멀티스레드 성능은 최대 1.5배 개선됐다. 이를 통해 산업 현장에서 요구되는 성능과 안정성을 동시에 충족한다”고 전했다.     이와 함께 인텔은 최신 헬스케어 및 생명과학용 에지 AI 제품군인 ‘헬스케어 및 생명과학 AI 스위트’의 프리뷰 버전을 발표했다. 이 제품군은 AI 기반 환자 모니터링 설루션을 위한 검증된 레퍼런스 파이프라인과 벤치마킹 도구를 제공한다. 현재 환자 수 증가와 의료 인력 부족 현상이 심화되고 있다. 이에 따라 환자 모니터링은 단일 디바이스를 넘어 지능형 연결 생태계로 빠르게 진화하고 있다. 보다 빠른 인사이트 도출과 안정적인 운영을 지원하는 AI 기반 설루션 수요도 확대되는 추세다. 이 스위트는 AI 기반 심전도(ECG) 부정맥 탐지 기능을 보여준다. 원격 광혈류측정이나 익명화된 3D 시각적 추적 등 멀티모달 워크로드도 인텔 프로세서에서 로컬로 실행된다. 이를 통해 OEM, ODM, ISV는 실제 사용 환경을 반영한 시나리오 기반으로 플랫폼을 평가할 수 있다. 인텔은 최근 출시된 코어 울트라 시리즈 3 프로세서와 P-코어를 탑재한 인텔 코어 시리즈 2 프로세서가 자사의 포괄적인 에지 포트폴리오를 입증한다고 전했다. 신규 헬스케어 및 생명과학 에지 AI 스위트는 확정적 실시간 제어부터 고도화된 AI 가속에 이르는 폭넓은 고객 요구를 충족한다. 인텔은 제조업과 헬스케어 등 전반적인 에지 애플리케이션에서 혁신을 가속화할 것으로 기대하고 있다. 인텔 코어 울트라 시리즈 3 및 P-코어를 탑재한 인텔 코어 시리즈 2 기반 에지 시스템은 현재 구매할 수 있다. 헬스케어 및 생명과학 에지 AI 스위트의 프리뷰 버전은 깃허브(GitHub)에서 제공된다. 정식 출시 시기는 2026년 2분기 중으로 예정되어 있다. 인텔의 댄 로드리게즈(Dan Rodriguez) 에지 컴퓨팅 그룹 총괄 부사장은 “에지 컴퓨팅은 인텔의 가장 빠르게 성장하는 사업 부문 중 하나로, 인텔은 해당 시장을 지속적으로 선도하고 있다”며, “인텔 코어 시리즈 2와 CES에서 공개한 인텔 코어 울트라 시리즈 3, 그리고 에지 AI 스위트 확장을 통해 획기적인 성능과 신뢰성, 통합된 AI 가속 기능을 갖춘 포괄적인 플랫폼을 지속적으로 제공함으로써 다양한 에지 고객 요구를 충족하고 있다”고 밝혔다.

아비바가 자사의 ‘아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering)’ 설루션에 엔지니어링 및 설계를 위한 인공지능(AI) 도구를 추가했다고 밝혔다. 이번에 공개된 최신 AI 도구에는 프로젝트 엔지니어링 작업을 분석하고 제품 활용 과정에서 축적되는 노하우를 체계적으로 저장하고 조직 전반에 공유할 수 있는 ‘산업용 AI 어시스턴트’가 포함된다. 이 어시스턴트는 엔지니어링 및 설계 툴에 직접 내장되어 팀의 프로젝트 수행을 지원하고 신규 인력의 온보딩 과정을 보다 원활하게 돕는다. 두 번째 도구는 ‘생성형 설계 AI 어시스턴트’다. 설계 요구사항과 사용자 지침을 기반으로 설계 제약 조건을 분석해 최적화된 레이아웃 옵션을 생성한다. 예를 들어 Pre-FEED/FEED 단계에서의 배관 라우팅 설계 등에 활용할 수 있으며, 이를 통해 생산성 향상과 시간 절감 효과를 제공한다. 세 번째 도구는 ‘예측 설계 AI 어시스턴트’로, 고객이 별도의 코딩 없이 자체 머신러닝 모델을 구축해 사내 고유의 맞춤형 설계 과제를 해결할 수 있도록 지원한다. 마지막 AI 기능은 지능형 포인트 클라우드 프레임워크로, 아비바 포인트 클라우드 매니저(AVEVA Point Cloud Manager)의 AI 분류 기능이 적용된 포인트 클라우드 데이터를 자동으로 읽고, 불러오고, 시각화한다.     이번에 공개된 AI 도구는 사용자가 즉시 도입해 활용할 수 있는 새로운 기술 역량의 초기 라인업으로, 업계 유일의 진정한 데이터 중심(Data-centric) 1D, 2D, 3D 다중 분야 설계 기능과 결합해 더욱 빠르고 효율적인 프로젝트 설계를 가능하게 한다. 엔지니어들은 이러한 AI 도구를 통해 자신의 전문 역량을 확장하고, 엔지니어링 및 설계 과제를 분석·해결·자동화할 수 있다. 이를 통해 설계 대안을 보다 빠르게 도출하고, 궁극적으로 더 우수한 설계를 완성할 수 있다. ‘아비바 유니파이드 엔지니어링’은 산업용 AI 활용을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공하며, 다중 분야 통합 구조를 통해 프로젝트 팀이 강력하고 차별화된 방식으로 AI를 적용할 수 있도록 지원한다. 향후 아비바는 산업별 도메인 전문성과 데이터 중심 워크플로우를 바탕으로, 이번에 선보인 초기 AI 도구를 단일 분야 엔지니어링·설계 도구의 한계를 넘어서는 수준으로 지속 발전시켜 나갈 계획이다. 아비바의 롭 맥그리비(Rob MCGreevy) 최고제품책임자(CPO)는 “새로운 AI 도구는 디지털 트윈 구축을 지원하고, 프로젝트 팀이 동일한 데이터를 기반으로 실시간 협업을 수행할 수 있도록 하며, 최소한의 오버헤드로 신속한 착수를 가능하게 하고, 글로벌 데이터 중심 엔지니어링을 가속한다”고 설명하며, “IT 부담을 줄이고 투명성을 높이며 인수인계 속도를 향상시키는 아비바 유니파이드 엔지니어링 및 새로운 AI 도구 일체는 프로젝트를 가속할 뿐 아니라 시간과 비용 절감 효과도 제공한다. 또한 조직의 암묵지와 제도적 지식을 축적하고, 노코드 도구를 통해 맞춤형 AI/ML 모듈을 구축할 수 있어 기업이 보다 스마트하고 빠르며 정확하게 업무를 수행하는 동시에 미래 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

차세대 HMI부터 시뮬레이션,몰입형 모빌리티 생태계까지   CES(국제전자제품박람회)의 자동차 전시관은 올해도 활기 넘치는 현장이었으며, 모빌리티와 디지털 몰입 경험의 융합이 더 이상 트렌드가 아닌 업계 표준으로 자리 잡았음을 보여줬다. 지난해 박람회가 혁신적인 기술의 가능성을 보여줬다면, 2026년은 실행 중심으로의 전환이 뚜렷해진 해였다. 제조사와 기술 기업들은 운전자 경험을 새롭게 정의하는 양산 수준의 설루션을 선보였다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   CES 2026는 에픽게임즈에게도 중요한 이정표가 된 행사로, 에픽은 언리얼 엔진 5 기반의 차세대 HMI(휴먼-머신 인터페이스) 경험을 공개했다. AMD와의 기술 협업을 통해 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈(Ryzen AI Embedded P100 Series)에서 구동되는 이 프로젝트는 하나의 UE5 실행 인스턴스에서 디지털 콕핏의 모든 픽셀을 구동하는 성능을 보여준다. 소니 혼다 모빌리티와 퀄컴 등 파트너사들이 선보인 언리얼 엔진 애플리케이션을 통해, 올해 CES는 HMI의 미래가 인터랙티브하고 몰입감 있으며 데이터 중심의 게임화된 경험으로 진화하고 있음을 보여줬다. 이번 호에서는 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험에 대한 내용과 함께, 전시장에 참여한 협력사 및 파트너사가 선보인 창의적인 언리얼 엔진 쇼케이스를 살펴본다.   언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험 CES 2026에서 공개된 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 디지털 자동차 콕핏의 모든 픽셀을 언리얼 엔진 5로 구동하는 기술력을 선보인다. 이 프로젝트는 단순한 데모를 넘어 자동차 HMI 개발에서 비주얼 퀄리티, 성능, 상호작용 측면의 새로운 기준을 제시하는 것을 목표로 한 에픽게임즈의 내부 프로젝트다. 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 하나의 UE5 실행 인스턴스로 계기판, 지도, 미니맵, 컨트롤 패널, 3D 배경을 포함한 디지털 콕핏 전체를 동시에 렌더링하며, 60fps로 구동되는 고해상도 디스플레이 경험을 제공한다. CES에서 선보인 주요 기능은 다음과 같다. HMI 환경에서 게임 요소를 직접 체험할 수 있는 커스터마이징 가능한 비주얼과 인터랙티브 테마(조작 가능한 젤리빈 캐릭터가 등장하는 폴가이즈 테마 포함) 주요 관심 지점과 파리의 상징적인 랜드마크를 포함한 2D 항공 뷰 및 3D 스트리트 레벨 내비게이션을 지원하는 네이티브 지도 AMD의 주행 시뮬레이터와 통합돼 포토리얼한 언리얼 엔진 환경에서 생성된 합성 데이터를 활용해 AI 시스템을 학습하는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 게임을 포함해 오디오·비디오 스트리밍 플랫폼 등 크로미움(Chromium) 기반 제3자 애플리케이션 실행 기능 디지털 콕핏 내에서 로켓 리그(Rocket League)와 같은 게임을 플레이할 수 있는 기능 HMI 인터페이스 전반에 걸쳐 음성으로 사용자를 안내하는 밝고 다채로운 음성 인식 어시스턴트 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5 차세대 HMI 경험을 활용해 실제 양산 제품 수준의 안전한 환경에서 새로운 HMI 기능을 테스트하고 개선하며, 자동차 HMI의 미래 가능성을 제시한다.   CES에서 소개된 주요 언리얼 엔진 프로젝트 CES 2026에서는 향후 자동차 산업의 방향을 제시할 다양한 언리얼 엔진 기반 프로젝트가 공개됐다. 주요 하이라이트는 다음과 같다.   아처마인드 소프트웨어 개발 및 서비스 기업 아처마인드(ArcherMind)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트(Qualcomm Snapdragon Elite) 플랫폼에서 구동되는 자동차 HMI 데모를 선보였다. 45인치 대형 디스플레이를 갖추고 언리얼 엔진으로 구현된 이 디지털 콕핏 경험은 ADAS, 인포테인먼트 터치스크린, 그리고 동승자 화면이라는 세 가지 영역으로 구성돼 있다. 인포테인먼트 화면에는 사용자가 직접 상호작용할 수 있는 자동차 시각화 기능이 포함돼 있어, 차량의 문을 열고 닫거나 색상을 변경하고 실내 조명을 조절하는 등 다양한 기능을 사용할 수 있다. 또한, 이 데모는 AI를 활용한 HMI 제어를 지원해, 음성 명령으로 에어컨을 작동시키거나 지도에서 위치를 검색하고 아마존 및 구글과 같은 제3자 서비스에 연결할 수 있다. 실내 카메라는 운전자의 표정을 감지해 AI 어시스턴트에 전달하며, 운전자가 웃고 있을 경우 신나는 음악을 추천한다. 또한 AI는 차에 탑승한 인원 수를 인식해, 해당 인원에 맞는 인근 레스토랑을 찾거나 정확한 인원으로 저녁 식사 예약을 도와주는 등 다양한 작업을 지원한다.   ▲ 아처마인드가 선보인 자동차 HMI 디지털 콕핏 데모 화면(출처 : 에픽게임즈)   브런즈윅 코퍼레이션 브런즈윅 코퍼레이션(Brunswick Corporation)은 CES 2026에서 플라이트(Flite)의 기술로 구현된 이포일링(eFoiling) 시뮬레이터와 레저용 보트 운항의 미래를 보여주는 차세대 조타석 시뮬레이터를 공개했다. AI 코파일럿을 탑재한 퓨처 헬름 시뮬레이터(Future Helm Simulator)는 항로 계획, 조종, 정박, 상황 인식을 지능적으로 지원하는 차세대 경험을 제공하며, 보트 운항 시 선장이 가장 큰 스트레스를 느끼는 요소를 줄이는 것을 목표로 한다. 플라이트보드 이포일 시뮬레이터(Fliteboard eFoil Simulator)는 실제 수면에서의 주행을 충실히 재현하도록 향상된 역학과 반응성을 적용해, 전동 하이드로포일 서프보드로 물 위를 미끄러지듯 활주하는 감각을 전달한다. 두 시뮬레이터 모두 언리얼 엔진으로 구동되며, 사용자는 수로를 탐색하고 자동으로 정박하며, 관심 지점과 야생 동물을 식별하고 게임화된 시나리오에서 경주까지 즐길 수 있는 높은 상호작용과 사실적인 해양 환경을 경험할 수 있다. 이러한 시뮬레이션을 통해 소비자들은 미래의 보트 운항 경험을 탐색하고, 자율 운항 기능을 테스트하며, 실제 환경에서 선박이 어떻게 반응하는지를 검증할 수 있다. 브런즈윅의 기술은 디지털 세계와 실제 세계를 연결하고 차세대 해양 기술 개발을 가속화한다.   ▲ 브런즈윅 코퍼레이션이 CES 2026에서 공개한 차세대 보트 운항 시뮬레이터 시연 모습(출처 : 에픽게임즈)   디스페이스 디스페이스(dSPACE) 부스에서는 언리얼 엔진 기반 시뮬레이션과 통합된 디스페이스 하드웨어 및 소프트웨어를 활용해 ADAS와 자율 주행을 테스트하는 시연을 볼 수 있었다. 이미 수백만 대의 차량에 적용돼 긴급 제동과 같은 핵심 기능을 담당하는 카메라 기반 인지 장치는, 멀티 GPU 시스템에서 동기화되어 구동되는 고퀄리티 리얼타임 시뮬레이션을 통해 테스트되고 있었다. 이 시뮬레이션은 포토리얼한 렌더링과 카메라, 레이더, 초음파 출력과 같은 물리 기반 센서 데이터를 함께 생성하며, 이렇게 생성된 데이터는 인지 성능을 평가하기 위해 전자 제어 장치(ECU)로 직접 전달된다. 이 시스템은 120대 이상의 차량과 보행자가 포함된 복잡한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있으며, 추가 카메라 구성이나 폭설과 같은 악천후 조건을 즉시 적용해 환경 변화가 인지 정확도에 미치는 영향을 평가하고, 이를 바탕으로 알고리즘을 향상시킬 수 있다.   ▲ CES 2026 디스페이스 부스에서 시연된 언리얼 엔진 기반 ADAS·자율주행 통합 시뮬레이션(출처 : 에픽게임즈)   이카엑스 이카엑스(ECARX)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 SoC 기반의 단일 플랫폼에서, 언리얼 엔진 5로 구동되는 디지털 콕핏과 ADAS를 동시에 구현한 혁신적인 통합 데모를 시연했다. 차량의 3D 디지털 트윈은 화면에서 실제 차량과 일관된 시각적 표현을 제공해 사용자가 차량을 실시간으로 제어할 수 있도록 한다. 차량의 문과 엔진 후드를 열거나, 차체 색상, 휠/스포일러 디자인, 실내 조명, 오디오 환경 설정을 변경할 수 있으며, 이 모든 조작은 화면에 즉각적이고 매끄럽게 반영된다. 또한, 이 데모에는 연못에서 실시간으로 헤엄치는 물고기와 터치하는 즉시 꽃이 피어나는 벚나무 등 온스크린 환경의 속도와 반응성을 강조하는 창의적인 요소도 포함됐다. 특히 이카엑스 팀은 전체 데모를 단 한 달 만에 제작해 언리얼 엔진 5와 스냅드래곤으로 퀄리티를 유지하면서도 HMI 개발 속도를 높일 수 있음을 보여준다.   ▲ CES 2026 이카엑스 부스에서 공개된 디지털 콕핏 및 ADAS 통합 데모 체험 현장. 차량 외관과 실내를 화면을 통해 시각적으로 제어하는 모습(출처 : 에픽게임즈)   일렉트로비트 일렉트로비트(Elektrobit)는 올해 EB 시비온(EB civion)을 공개했다. EB 시비온은 자동차 OEM이 공급망을 보다 효과적으로 관리하고 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 위한 디지털 콕핏과 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있도록 설계된 통합 설루션이다. EB 시비온은 언리얼 엔진을 HMI 소프트웨어 스택의 핵심 구성 요소로 활용해 ADAS 시나리오의 3D 시각화를 구현하는 등 다양한 영역에 적용하고 있다. 시뮬레이션 기반 타깃 표시 기능은 빠른 프로토타이핑을 지원하고, 나이아가라는 동적인 차량 비주얼 이펙트를 제공한다. 또한, 레벨 스트리밍은 대규모 ADAS 데이터를 효율적으로 처리하고, 머티리얼 시스템은 실시간 센서 시각화를 처리한다. 또한 올해 부스에서는 언리얼 엔진으로 구동되는 CARLA를 활용해 안전한 리눅스 기반 애플리케이션을 구축하고 검증하는 방법도 소개했다. CARLA는 현재 정교한 ADAS 시뮬레이터 중 하나로, 심층적인 ADAS 시나리오 검증과 차량 신호에 대한 고퀄리티 시뮬레이션과 테스트, 카메라 데이터 기록, 그리고 전 과정에 걸친 안전 애플리케이션 검증 기능을 제공한다.   ▲ CES 2026 일렉트로비트 부스에서 공개된 EB 시비온 기반 디지털 콕핏 및 ADAS 시각화 데모 체험 현장(출처 : 에픽게임즈)   존 디어 존 디어(John Deere) 부스에서는 현대 농업 기계가 수동 조작에서 자동화로 전환되는 과정을 보여주는 시뮬레이터를 체험할 수 있었다. 언리얼 엔진을 활용하면 짧은 수확철이 아닌 시기에도 실제 수확 환경을 시뮬레이션할 수 있으며, 디스플레이를 통해 스테레오 카메라에 사실적인 시각 데이터를 제공함으로써 자동 하역과 같은 복잡한 시스템을 실제 농경지 환경을 기다리지 않고도 연중 내내 테스트하고 검증하며 향상할 수 있다.   ▲ CES 2026 존 디어 부스에서 공개된 농업 기계 자동화 시뮬레이터 체험 현장(출처 : 에픽게임즈 제공)   코테이 코테이(Kotei)의 부스에서는 언리얼 엔진 5로 제작되고 최신 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 실행되는 HMI 데모를 볼 수 있었다. 이 데모는 두 개의 화면에 걸쳐 구현됐으며 ADAS 및 주차 시각화, 커스터마이징할 수 있는 차량 색상 및 실내 분위기, 그리고 재미있는 인터랙티브 테마를 선보였다. 차량 내 경험뿐만 아니라, 팀은 ADAS 시뮬레이션과 테스트에 활용되는 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈도 공개했다.   ▲ CES 2026 코테이 부스에서 공개된 HMI 데모 체험 현장. 언리얼 엔진 5와 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼 기반으로 두 개의 화면에 걸쳐 ADAS 및 차량 시각화 기능을 구현한 모습(출처 : 에픽게임즈)   퀄컴 테크놀로지스 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies)는 CES 2026에서 스냅드래곤 콕핏 엘리트(Snapdragon Cockpit Elite) 및 스냅드래곤 라이드 엘리트(Snapdragon Ride Elite) 플랫폼 데모를 통해 퀄컴 아드레노(Adreno) GPU와 AI 기능을 결합된 환경에서 언리얼 엔진의 루멘 글로벌 일루미네이션 시스템이 구현하는 강력한 경험을 시연했다. 스냅드래곤 디지털 섀시(Snapdragon Digital Chassis) 콘셉트 차량에는 여러 개의 내장형 AI 에이전트가 탑재돼, 사용자의 질문에 답변하고 문제 해결을 지원하며 차내에서 다양한 작업을 선제적으로 수행할 수 있다. 특히 이 AI 에이전트들은 함께 작동한다. 예를 들어, 노면 상태가 악화되면 ADAS AI 에이전트가 보조 AI 에이전트에 도로 상태가 좋지 않다는 정보를 전달하고, 보조 AI 에이전트는 이를 운전자에게 안내한다. 이후 AI 에이전트는 승차감을 보다 편안하게 만들기 위해 차량 설정을 자동으로 조정한다. 하드웨어 기반 레이 트레이싱 지원을 통해 퀄컴 테크놀로지스는 루멘을 활용해 사실적인 라이팅과 그림자를 구현하며 차량 내 비주얼을 매우 높은 퀄리티로 렌더링할 수 있다. 또한 포트나이트 테마를 비롯한 다양한 테마를 적용해 디스플레이를 커스터마이징할 수도 있다.   ▲ CES 2026에서 퀄컴 테크놀로지스의 ‘스냅드래곤 디지털 섀시’ 콘셉트 차량을 통해 시연된 언리얼 엔진 기반 차량 내 경험(출처 : 에픽게임즈)   소니 혼다 모빌리티 현재 양산 전 단계에 있는 아필라 1(AFEELA 1)은 소니 혼다 모빌리티(Sony Honda Mobility)의 첫 번째 모델이다. CES 2026에서 소니 혼다 모빌리티는 언리얼 엔진으로 구현된 인상적인 차량 내 경험을 갖춘 여러 대의 아필라 1 자동차를 선보였다. 아필라 1에 적용된 이 시네마틱 유저 인터페이스는 모든 주행을 연결되고 몰입감 있는 여정으로 바꿔준다. 3D 네이티브 지도 렌더링 시스템, 차량의 인지 정보를 실시간으로 시각화하는 차세대 ADAS 클러스터 뷰 모드, 그리고 실제 주행 데이터에 엔터테인먼트와 정보를 결합한 완전한 인터랙티브 인터페이스 등이 주요 기능으로 제공된다. 사용자는 다양한 테마 중에서 원하는 스타일을 선택할 수 있으며, 디지털 콕핏 디스플레이, 실내 조명, 미디어 바, 전기차 주행 사운드가 유기적으로 연동돼 하나의 통합되고 몰입감 있는 경험을 제공한다.(에픽은 포트나이트 테마를 테스트해보았다.) 소니 혼다 모빌리티가 언리얼 엔진을 활용해 아필라 1 디지털 콕핏을 개발한 과정이 궁금하다면 언리얼 페스트 올랜도 2025에서 녹화된 세션에서 확인이 가능하다.   ▲ CES 2026 현장에서 차량 디스플레이를 통해 포트나이트를 직접 체험하는 모습(출처 : 에픽게임즈)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’이 지난 2월 5일 백범김구기념관에서 진행됐다. ‘DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선의 미래’를 주제로 한 이번 콘퍼런스는 플랜트 및 조선 산업의 지형을 바꾸는 기술의 진화와 혁신 방향을 집중 조명했다. 또한, 기술 융합을 통해 근본적인 산업 혁신과 미래 생존을 추구하기 위한 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     한국플랜트정보기술협회의 신안식 회장은 개회사에서 과거 아날로그 중심에서 AI(인공지능)와 디지털 전환(DX)으로 변화한 플랜트·조선 산업의 최신 트렌드를 강조했다. 신안식 회장은 “이번 행사는 ‘DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선 산업의 미래’를 주제로 삼아, 엔지니어링 최신 기술과 설루션 성공 사례, 디지털 트윈을 통한 위기 해결 방안 등을 다룬다”면서, “새로운 변화를 이끌 혁신 기술이 소개되는 이번 행사가 참석자들의 활발한 네트워킹의 장이 되길 바란다”고 전했다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’에서는 단순한 전산화나 시스템 도입 수준이던 플랜트 및 조선 산업의 IT 트렌드가 디지털 전환과 인공지능 전환(AX)을 중심으로 진화하고 있음을 알 수 있었다. 이런 흐름은 플랜트 및 조선 산업의 고질적인 생산성 저하 및 인력 감소 문제를 극복하기 위해 추진되고 있으며, 자동화 기반 기술의 도입과 지식의 시스템화 등이 활발히 진행 중이다. 또한, DX 및 AX의 성공을 위해서는 데이터 거버넌스 확립 및 개방형 협력 생태계의 조성이 중요시되고 있으며, 단순 제조를 넘어 서비스와 데이터 기반의 비즈니스로 확장해야 한다는 목소리도 높았다.   ▲ 한국플랜트정보기술협회 신안식 회장   플랜트 산업의 성공적인 DX와 AX 추진 전략 GS건설의 이현식 디지털트윈팀장은 ‘플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능한 혁신과 효율적 추진 전략’을 주제로 한 기조연설에서, 플랜트 산업의 성공적인 DX 및 AX을 위한 고민과 전략을 소개했다. 그는 현재 플랜트 업계가 추진하고 있는 DX의 목표에 대해 “단기적인 비즈니스 모델 혁신보다는, 건설 산업의 낮은 생산성과 인력 감소 문제를 극복하기 위한 ‘디지털화’의 완성이 되어야 한다”고 정의했다. 특히 DX를 기반이 되는 ‘몸통’으로, AX를 비정형 데이터 해석, 지능형 자율 설계, 현장 시뮬레이션 및 로보틱스를 주도하는 ‘두뇌’로 비유하며 그 중요성을 강조했다. 플랜트 산업의 성공적인 혁신을 가로막는 장애물로는 투자 대비 단기 성과에 대한 집착, 변화에 대한 조직적 저항, 장기적 로드맵 부재, 기초 데이터 부족, 폐쇄적인 산업 생태계 등이 꼽힌다. 이현식 팀장은 이를 극복하기 위한 4대 핵심 전략으로 ▲데이터 거버넌스 수립과 연계성 확보를 통한 데이터 품질 향상 ▲현업 실무자가 직접 시스템을 개발할 수 있는 디지털 리터러시 육성과 리더십 확보 ▲실천 가능하고 견고한 장기 로드맵 수립 ▲동종 업계 간 파운데이션 모델 등을 공유하는 개방형 협력 생태계 조성을 제안했다. 그리고 “성공적인 디지털 전환을 통해 과거 우리 플랜트 산업이 가졌던 위상을 되찾기를 바란다”고 전했다.   ▲ GS건설 이현식 디지털트윈팀장   조선산업의 미래 : 친환경 및 AI 생태계 전환 한국해양대학교의 류민철 교수는 ‘조선산업 친환경·AI 생태계 전환과 글로벌 진출 전략’을 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 조선업계가 친환경 선박 발주 증가로 재도약의 기회를 맞았지만, 단순 제조를 넘어 디지털 전환과 인공지능 전환을 통한 생산성 향상 및 새로운 서비스 창출로 나아가야 한다고 강조했다. 해외 시장 진출 전략에 대한 소개도 있었다. 류민철 교수는 “미국의 높은 건조 비용과 인도의 낮은 생산성 문제를 극복하기 위해, 국내의 자동화된 블록 생산 공정과 스마트 자율운항 기술을 현지에 접목하는 비즈니스 모델을 구축할 수 있다”면서, 이를 통해 새로운 데이터와 운영 경험을 축적할 수 있을 것이라고 설명했다. 또한, 스마트 자율운항 선박에 대해서는 향후 폭증할 데이터에 대비해 센서를 최적화하고, 완벽한 자율운항이라는 최종 목표에 앞서 해기사들의 실질적인 업무 부담을 줄여주는 단계적 서비스 개발에 집중해야 한다고 조언했다. 그리고, 척수가 많은 연안 선박의 전기 추진화, XR(확장현실) 기술 및 가상 공간을 접목한 미래 해양 레저 서비스 등 타 산업과의 융합을 통한 시장 확대 가능성도 제시했다. 류민철 교수는 “국내 조선업계가 IT, 반도체, 기자재, 엔지니어링 등 다양한 분야와 주도적으로 협력해서, 독자적이고 거대한 친환경·디지털 통합 생태계를 구축해 나갈 수 있기를 바란다”고 당부했다.   ▲ 한국해양대학교 류민철 교수   도면 읽는 AI와 지식 그래프 기반 디지털 트윈 인포시즈의 탁정수 대표는 ‘도면을 읽는 AI : 플랜트·조선 디지털 트윈의 새로운 접근’을 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 플랜트 산업 현장에서 빈번히 일어나는 도면과 실제 현장의 불일치, 지식의 파편화, 그리고 숙련된 작업자의 은퇴로 인한 현장 지식과 노하우의 소실을 심각한 위기 요인으로 지적했다. 이를 해결하기 위한 핵심 해법으로 탁정수 대표가 제안한 것은 설계부터 운영까지 분산된 도면과 데이터를 하나로 이어주는 ‘살아있는 지식 체계’의 구축이다. 특히, 도면 내 장비와 배관 등의 연결 관계를 데이터 스키마(data schema)로 구성하여 전체 흐름을 파악하게 하는 ‘지식 그래프(knowledge graph)’와 기업 내 다양한 용어 및 개념의 표준화된 공리를 세우는 ‘온톨로지(ontology)’의 중요성을 강조했다. 탁정수 대표는 “이 두 가지 요소 기술이 바탕이 되어야만 기업에 AI를 완벽히 적용하고 진정한 의미의 디지털 트윈으로 나아갈 수 있다”고 설명했다. 인포시즈의 AI 설루션인 ‘델타플로우’를 소개한 탁정수 대표는 AI가 도면을 읽고 온톨로지 기반의 지식 그래프로 데이터를 저장함으로써 수천 장의 도면을 가로지르는 유체 흐름 시뮬레이션, 안전사고 예방을 위한 작업 전 영향도 파악, 맥락 기반의 설계 패턴 검색이 가능해진다고 전했다. 그리고 “도면 중심의 통합 플랫폼을 통해 협력사 간의 효율적인 소통 생태계를 조성하고, 기존 레거시 시스템과 연동하여 지식을 완벽하게 자산화해야 한다”고 짚었다.   ▲ 인포시즈 탁정수 대표   플랜트/조선 산업의 기술 혁신을 다각도로 살펴보는 기회 마련   ■ 같이 보기 : [포커스] DX·AI 프로젝트 실행 전략 소개한 플랜트 조선 컨퍼런스 2026   이번 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’에서는 기조연설을 포함해 13편의 발표가 진행됐으며, 이와 함께 부스 전시를 통해 플랜트/조선 산업의 DX 및 AX를 위한 다양한 기술을 접해볼 수 있는 자리가 마련되었다. 또한, 산업계 및 학계 주요 인사들이 참여한 간담회에서는 향후 산업 경쟁력 강화 및 기술 혁신을 위한 비전과 의견을 나누었다.   ▲ 인포시즈 부스   ▲ 헥사곤ALI 부스   ▲ 휴엔시스템 부스   ▲ 소프트힐스 부스   ▲ 다우데이타 부스   ▲ 아이지피넷 부스   ▲ 크레아텍 부스   ▲ VIP 간담회     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.  

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는아레스 캐드 2026 (11)   산업 현장에서 DWG 기반 2D 도면의 중요성이 여전한 가운데, 3D 클라우드 CAD인 온쉐이프(Onshape)는 그래버트(Graebert)의 아레스 쿠도(ARES Kudo)와 결합한 협업 환경을 구축했다. 이번 호에서는 아레스 쿠도를 통해 별도의 설치 없이 웹에서 DWG를 편집하고 온쉐이프 내에서 통합 관리하는 진화된 워크플로를 소개한다.   ■ 최하얀 캐디안 마케팅팀의 주임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   클라우드 CAD가 본격 확산되기 시작한 이후에도 설계 현장에는 하나의 과제가 남아 있었다. 3D 설계 환경은 빠르게 클라우드로 전환되고 있지만, 여전히 산업 전반에서 DWG와 DXF 기반의 2D 기술 도면은 핵심 역할을 담당하고 있었기 때문이다. 제조, 건설, 플랜트, 기계 설계 등 대부분의 산업에서 최종 산출물과 커뮤니케이션의 기준은 여전히 2D 도면이며, 수십 년간 축적된 DWG 자산을 단기간에 대체하기는 현실적으로 쉽지 않다. 이 간극을 어떻게 메울 것인가는 단순한 기능 문제가 아니라, 클라우드 CAD가 실제 현업에서 얼마나 자연스럽게 받아들여질 수 있는지를 가늠하는 중요한 기준이 되어 왔다. 이러한 흐름 속에서 온쉐이프(Onshape)는 설치형 CAD의 전제를 내려놓고, 처음부터 클라우드 환경을 중심으로 설계된 3D 파라메트릭 CAD 플랫폼을 선보여 왔다. 웹 브라우저만으로 동작하는 구조, 실시간 동시 편집, 자동 버전 관리, 그리고 장소와 장치에 구애받지 않는 접근성은 기존 파일 중심 CAD 환경과는 전혀 다른 협업 방식을 가능하게 했다. 특히 여러 명의 설계자가 동시에 하나의 모델을 다루고, 변경 이력이 자동으로 기록되는 방식은 설계 협업의 기준 자체를 바꾸어 놓았다. 그러나 온쉐이프 역시 실제 산업 환경과 맞닿으면서 한 가지 현실적인 과제를 마주하게 된다. 바로 DWG와 DXF 파일이다. 온쉐이프 사용자는 3D 모델을 설계하는 동시에, 외부 협력사나 기존 시스템에서 생성된 2D 도면 파일을 함께 관리해야 했고, 이를 단순히 업로드해 보관하는 수준을 넘어 실제 업무에 활용할 수 있는 수준의 열람과 수정 환경을 필요로 했다. 이 지점에서 온쉐이프가 선택한 파트너가 바로 그래버트(Graebert)이며, 그 핵심 설루션이 아레스 쿠도(ARES Kudo)이다.   아레스 쿠도 : 클라우드 DWG의 정석     아레스 쿠도는 단순한 웹 뷰어가 아닌, 완전한 클라우드 기반 DWG/DXF 편집 설루션이다. 사용자는 별도의 프로그램 설치 없이 웹 브라우저만으로 DWG 파일을 열고 작성하고 수정할 수 있으며, 이는 운영체제나 장치 환경에 대한 제약을 사실상 제거한다. 특히 사내 PC뿐만 아니라 외부 협력사, 현장 인력, 검토 담당자까지 동일한 도면에 접근할 수 있다는 점에서, 기존 CAD 환경이 갖고 있던 접근성의 한계를 크게 낮춘다. 또한 아레스 쿠도는 업계 표준 DWG 포맷을 그대로 사용하기 때문에, 파일 변환 과정에서 발생할 수 있는 데이터 손실이나 호환성 문제에 대한 우려 없이 기존 도면 자산을 그대로 활용할 수 있다. 이는 클라우드 전환을 고민하는 조직 입장에서 매우 중요한 전제 조건이다.     아레스 쿠도의 또 다른 중요한 특징은 멀티 디바이스 환경을 전제로 설계된 구조이다. 웹 기반의 아레스 쿠도뿐만 아니라 데스크톱 환경의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 및 태블릿 환경의 아레스 터치(ARES Touch)가 하나의 생태계로 연결되어 있어, 동일한 DWG 파일을 다양한 환경에서 연속적으로 작업할 수 있다. 사무실에서는 데스크톱으로 정밀한 수정 작업을 수행하고, 이동 중에는 태블릿이나 모바일로 도면을 확인하거나 간단한 주석을 추가하는 식의 유연한 활용이 가능하다. 이 과정에서 모든 수정 사항은 자동으로 동기화되며, 항상 하나의 DWG 원본을 기준으로 작업이 이루어진다. 이는 기존 CAD 환경에서 흔히 발생하던 파일 복제, 이메일 전달, 버전 불일치, 최신 도면 확인 문제를 구조적으로 해소하는 중요한 기반이 된다.   온쉐이프×아레스 쿠도 : 연동을 넘어선 ‘플랫폼 통합’     온쉐이프와 아레스 쿠도의 통합은 이러한 클라우드 DWG 환경을 설계 플랫폼 내부로 자연스럽게 끌어들였다는 점에서 의미가 크다. 이미 온쉐이프는 온쉐이프 드로잉(Onshape Drawings)을 통해 아레스 쿠도 기술을 활용한 2D 도면 환경을 제공해 왔으며, 이번 아레스 쿠도 포 온쉐이프(ARES Kudo for Onshape) 통합을 통해 DWG와 DXF 파일까지 온쉐이프 도큐멘트(Onshape Documents) 안에서 직접 열고 다룰 수 있는 구조를 완성했다. 이는 단순히 외부 서비스 링크를 연결한 수준이 아니라, 온쉐이프의 문서 관리 체계 안에 DWG 파일을 하나의 설계 자산으로 통합했다는 점에서 플랫폼 차원의 변화라고 볼 수 있다. 사용자는 온쉐이프 문서에 저장된 DWG 파일을 클릭하는 것만으로 별도의 로그인이나 인증 과정 없이 즉시 도면을 확인할 수 있으며, 기본적인 뷰잉 기능은 무료로 제공된다. 도면 확인, 확대·축소, 레이어 확인과 같은 일상적인 검토 작업은 별도의 비용 부담 없이 가능하며, 실제 수정이나 작성이 필요한 경우에는 아레스 쿠도 라이선스를 통해 곧바로 작업을 확장할 수 있다. 이처럼 접근 단계와 작업 단계가 명확히 분리된 구조는 사용자에게 불필요한 진입 장벽을 만들지 않으면서도, 필요에 따라 유연하게 기능을 확장할 수 있도록 설계되어 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

HP Z북 울트라 G1a는 고성능 AI 작업과 3D 제작을 동시에 염두에 둔 14인치 모바일 워크스테이션이다. 이 글에서는 필자가 실제로 자주 사용하는 AI 리서처와 3D 제작 작업 시나리오를 바탕으로, 기존에 사용해 온 게이밍 노트북과 비교하면서 HP Z북 울트라 G1a의 장단점을 조명해보고자 한다.   HP Z북 울트라 G1a(ZBook Ultra G1a)는 프로세서 성능과 메모리 용량에 명확하게 집중한 구성을 취함으로써, 기존의 노트북 선택 방법과는 다른 노선을 제시한다. 일반적으로 노트북을 선택할 때 대부분의 사용자는 성능, 휴대성, 가격, 배터리 지속 시간, 확장성 등 여러 요소를 종합적으로 고려한다. 그러나 특정 작업 환경에서는 이러한 균형 중심의 접근이 오히려 비효율로 작용하기도 한다. 대용량 데이터 전처리, 로컬 AI 추론, 3D 콘텐츠 제작과 같이 CPU와 메모리 자원 의존도가 높은 워크로드에서는, 그래픽 성능이나 휴대성보다 연산 자원과 메모리 용량이 작업 효율을 결정짓는 핵심 요소가 되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 바로 이러한 관점에서 색다른 접근법을 채택한 기기라고 볼 수 있다. AMD의 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서를 탑재해 128GB에 달하는 대용량 메모리를 제공하는 반면, 그래픽 카드는 외장 GPU가 아닌 내장 그래픽으로 구성된 14인치 노트북이다. 이처럼 극명하게 갈린 사양 구성은 과연 AI 개발과 3D 콘텐츠 제작이라는 두 가지 작업을 모두 감당할 수 있는 선택지일까?   제품 개요 워크스테이션은 일반적으로 크고 무거운 데스크톱 형태로, ‘들고 다니는 기기’와는 거리가 멀다는 인식이 강하다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a는 이러한 고정관념을 벗어나, 14인치 폼팩터 안에 워크스테이션급 성능을 담아냈다. 앞서 언급했듯 이 제품은 AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395 프로세서와 라데온 8060S(Radeon 8060S) 그래픽을 기반으로 설계되었으며, 최대 128GB LPDDR5x 메모리와 대용량 NVMe SSD를 탑재했다. 정량적인 하드웨어 스펙상 무게는 약 1.57~1.59kg으로, 여타 게이밍 노트북과 비교해도 크게 무겁지 않은 수준이다. 실제로 가방에 넣어 휴대했을 때도 다른 노트북에 비해 체감 무게가 과하게 느껴지지는 않았다. 기기 양쪽에는 USB-C 타입 포트 2개(충전 포트 포함)를 비롯해 HDMI, USB-A 타입 단자, 3.5mm 이어폰 단자가 배치되어 있어, 워크스테이션으로서 요구되는 기본적인 확장성도 충분히 갖추고 있다.   디자인 본격적인 사용기에 앞서 디자인을 살펴보자. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말도 있듯이, 매일 사용하는 기기는 사용자의 마음에 들 정도로는 아름다워야 한다. HP Z북 울트라 G1a의 디자인은 간결하고 군더더기 없었다. 특히, 전반적인 제품의 마감 품질이 높다는 것이 느껴졌다. 처음 노트북이 닫힌 상태에서 보았을 때는 매끄럽고 둥근 디자인의 겉모습이 단정하다는 느낌이 들고, 화면을 열어 전원을 켰을 때에는 베젤이 얇고 깔끔하여 프로페셔널하다는 인상을 준다. 디자인에서 가장 좋았던 점은 키보드이다. 처음에는 짙은 회색의 평범한 플라스틱 소재로 느껴졌지만, 사용하다 보니 키보드의 키감이 좋을 뿐만 아니라 이물질이 잘 묻지 않는 코팅으로 되어 있어 사용 시 편리했다. 외부 작업 중 노트북을 열었을 때, 손때 묻은 키보드를 다른 사람에게 드러내는 것이 걱정인 사람이라면 이 노트북의 키보드 마감이 더욱 마음에 들 것이라 생각한다. 또한 카메라에는 오픈·클로즈 방식의 물리적 커버가 적용되어, 노트북 내장 웹캠을 사용하지 않을 때는 완전히 가릴 수 있다. 사소해 보일 수 있지만, 사용자를 고려한 세심한 설계라는 점에서 인상 깊은 부분이었다.   그림 1. 노트북 전면. 디자인이 깔끔하고 단정하여 외부 미팅에도 무난하게 사용할 수 있었다.   AI 및 데이터 전처리 워크로드 이제 AI 엔지니어의 관점에서 이 제품을 살펴보자. AI 제품 개발 과정에서 절실하게 체감하는 주요 요소 중 하나는 CPU 메모리의 여유이다. 모델 학습은 클라우드 GPU나 서버 자원을 활용하는 경우가 많아졌지만, 탐색적 데이터 분석, 실험을 위한 데이터 전처리는 대부분 로컬 환경에서 수행해야 하기 때문이다. 따라서 CPU 성능과 GPU 성능 둘 중 하나를 선택해야 한다면, 많은 사람들의 예상과 달리 GPU보다는 CPU를 선택하는 것이 합리적이다. CPU 메모리가 여유가 있다면 데이터셋을 실험 가능한 요건에 맞춰 수정 및 조정하는 것이 조금 더 편리해질 뿐만 아니라, 데이터셋 전처리와 동시에 다른 작업이 가능하기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a의 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 대용량 데이터 전처리와 모델 로딩 과정에서 매우 안정적인 모습을 보였다. 텍스트·이미지 데이터 전처리 작업에서 메모리 부족 현상은 거의 발생하지 않았으며, 기존에 사용하던 게이밍 노트북(32GB RAM, RTX 4060 기준) 대비 체감상 약 절반 수준의 시간으로 작업을 마칠 수 있었다. 이는 대규모 로컬 데이터셋을 다루는 리서처에게 매우 중요한 요소다. AI 허브나 대학·연구기관에서 제공하는 공공 데이터셋의 경우 단일 데이터셋만으로도 수백 GB를 훌쩍 넘기는 경우가 많고, 이를 포맷에 맞게 전처리하는 데 상당한 시간이 소요되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 메모리의 양이 크기 때문에, 작업 중간 중간에 메모리 부족으로 인해 컴퓨터가 멈추거나 작업 수행 완료를 위해 컴퓨터를 손 놓고 기다리는 일 없이 여유롭게 전처리를 수행할 수 있었다. 몇 가지 사례를 들어보면, 첫째 <그림 2>와 같이 데이터의 압축 해제, 복사와 같은 간단한 작업에서 매우 빠른 처리 속도를 보여주었다. 데이터 전처리 성능을 실험하기 위해 활용한 ‘음식 분류’ 데이터셋의 경우, 각 클래스마다 1천 개의 고화질 사진이 저장되어 있어 전체 용량이 1TB에 육박하는 매우 큰 데이터셋이다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a에서는 30GB 용량의 데이터를 압축 해제하는 데 8분밖에 소요되지 않았고, 일관적으로 140MB/s 전후의 속도를 유지하였다. 이는 HP Z북 울트라 G1a의 메모리 대역폭 확대, 멀티채널 구성 안정성 증가가 큰 영향을 미쳤기 때문으로 생각할 수 있다. 일반적인 환경에서는 압축 해제 단계에서 CPU 처리 속도가 병목으로 작용하여, 저장장치가 충분한 성능을 갖추고 있음에도 불구하고 연속적인 읽기·쓰기 작업이 지연되는 현상이 발생하기도 한다.   그림 2. 대용량 데이터의 전처리에도 빠른 속도를 유지하였고, 프로그램 운용에 여유가 있었다.   반면, HP Z북 울트라 G1a에서는 향상된 프로세서 구조와 메모리 서브시스템을 통해 병목이 제거되었으며, 그 결과 압축 해제와 동시에 디스크 I/O가 지속적으로 최대 대역폭에 가깝게 활용될 수 있었다. 이로 인해 사용자 관점에서는 압축 해제뿐 아니라 파일 복사 속도까지 향상된 것처럼 느껴져 직접적으로 작업 효율 향상이 체감되었다. 기존의 게이밍 노트북이 동일한 작업을 수행하는데 평균 60MB/s의 속도로 약 12분 정도가 소요된 것을 고려하면, 이 작업이 전체 데이터셋에 적용될 때 얼마만큼의 작업 시간을 아낄 수 있을 지 기대해 볼 만하다. 둘째, 파이썬 코드를 활용한 데이터 전처리에서도 높은 성능 개선을 보여주었다. CSV 파일을 활용하여 3D 복셀 데이터를 만드는 작업을 수행하는 코드를 기준으로 실험해보았다. 이는 앞에서와 동일하게 CPU·메모리에 집중된 작업을 할 때의 효율을 검사하기 위한 실험으로, 동일한 SVC 파일을 대상으로 데이터의 시각화를 수행하였을 때를 비교한 것이다. 결과적으로, HP Z북 울트라 G1a는 평균적으로 75FPS(초당 프레임)를 유지하였고, 시각화된 데이터를 360도 회전시켜 확인하는 데에 큰 문제가 없었다. 반면, 기준이 된 다른 기기는 평균 42FPS를 유지하고, 시각화된 데이터를 360도로 회전시켜 확인하는 데 약간의 로딩이 필요했다. 특히, 시각화 결과물을 회전하는 과정에서 약간의 버벅임과 끊김이 발생하여 데이터를 세부적으로 확인할 때 약간의 어려움이 따랐다. 기준 기기 또한 일반적인 사무용 노트북을 기준으로 보았을 때보다는 훨씬 빠르고 원활한 데이터 전처리 성능을 보여주었으나, HP Z북 울트라 G1a는 전처리뿐 아니라 시각화 데이터 인터랙션에서도 안정적으로 동작함으로써 실시간에 가까운 시각화 환경을 제공했다는 점에서 차별화된 사용 경험을 제공하였다.   그림 3. 3D 복셀화에 소요된 시간과 프레임률을 tqdm으로 측정한 결과. 동일한 작업을 수행하는 데 HP Z북 울트라는 75FPS, 기준 기기(HX370 CPU, 32RAM)는 42FPS의 성능을 보여주었다.   로컬 AI 추론 로컬 AI 추론 작업에서도 HP Z북 울트라 G1a는 충분히 인상적인 성능을 보여주었다. 로컬 AI 세팅에는 올라마(Ollama)를 사용하였다. 올라마는 다양한 오픈소스 LLM을 간편히 사용할 수 있게 하는 프로그램으로 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 환경을 지원하며 CLI 및 GUI 환경을 모두 지원하여 확장성이 좋다. 또한, 로컬에서 REST API 형태로 모델을 노출할 수 있어 파이썬(Python), 노드.js(Node.js), 자바(JAVA(Spring)), 랭체인(LangChain) 등과 연동이 용이하며, 프로토타입 서비스 제작 및 온디바이스 AI, 사내 전용 LLM 구축을 위해 다양하게 쓰인다. 필자는 윈도우에서 GUI 기반의 올라마 클라이언트를 설치하여 로컬 AI 추론을 수행하였으며, 엔비디아 그래픽 카드 드라이버(CUDA 포함)를 설치하지 않고 올라마를 구동하였다. 이 지점에서 HP Z북 울트라 G1a의 프로세서의 특장점이 드러난다. 바로 SoC(System on a Chip) 설계를 통해 프로세서 자체에서 CPU·GPU·NPU를 통합하여 활용한다는 것이다. 따라서 이 워크스테이션을 사용하는 사람은 일반적으로 말하는 CPU-Only와 같이 GPU 드라이버를 따로 설치하지 않더라도, AI 추론 및 훈련을 수행할 때 GPU·NPU를 사용하는 것과 같은 효과를 체감할 수 있다.   그림 4. 올라마의 공식 홈페이지. 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 OS를 지원하며 오픈소스로 활용 가능한 LLM 모델의 가중치를 제공하여 로컬 추론을 가능하게 하는 프로그램이다.   올라마를 활용해 중·대형 언어 모델(gpt-oss:120B)과 소형 언어 모델(qwen3:8B)을 각각 다운로드한 뒤, 동일한 조건에서 추론 시간을 비교해 보았다. 결과는 예상 이상이었다. 중·대형 언어 모델의 추론에는 (약간의 쿨링 소음이 발생하였지만) 약 10초가 소요되었고, 소형 언어 모델 역시 약 13초 내외로 추론을 마쳤다. 비교 대상으로 사용한 다른 노트북에서는 중·대형 모델이 추론 도중 오류를 일으켰고, 소형 모델조차 358초가 걸렸던 점을 감안하면 상당한 차이다. ‘메모리 용량 차이가 얼마나 크겠어’라고 생각한 필자의 판단을 무색하게 만들 정도로, 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 로컬 AI 추론 환경에서 분명한 강점으로 작용했다. 이러한 특성은 AI 개발자에게만 국한된 장점은 아니다. 성능이 검증된 오픈소스 언어 모델을 노트북에 직접 탑재해 휴대할 수 있다는 것은, 인터넷 연결이 원활하지 않은 환경에서도 개인화된 AI 비서를 여러 개 운용하며 작업을 이어갈 수 있음을 의미한다. 로컬 환경에서의 AI 활용 가능성을 실질적인 수준으로 끌어올렸다는 점에서, HP Z북 울트라 G1a의 방향성과 장점이 명확히 드러나는 지점이었다.   그림 5. qwen3:8b로 로컬 추론을 수행한 결과   그림 6. gpt-oss:120b로 로컬 추론을 수행한 결과   3D 작업 워크플로 다음은 3D 작업 워크플로로 넘어가 보자. 필자가 주로 사용하는 캐릭터 크리에이터(Character Creator), 지브러시(Zbrush) 등을 통하여 내장 그래픽만을 가지고 있음에도 ‘충분히 작업이 가능한가?’라는 요소를 살펴보고, 다음으로는 고화질을 요구하는 3D 게임을 실행시켜 성능을 테스트해 보았다. 먼저, 리얼루션(Reallusion)의 캐릭터 크리에이터 5 소프트웨어를 설치하여 작업 가능 여부를 확인해 보았다. 이 소프트웨어는 사실적 묘사를 담은 메타 휴먼을 만들기 위한 소프트웨어이다. 얼굴, 체형, 옷 및 장신구 같은 다양한 요소를 조합하는 자유도가 높고, 피부 결이나 머리카락 같은 요소까지 섬세하게 구현해야 하기 때문에 일반적인 게이밍 노트북에서도 원활한 작업이 어려운 소프트웨어 중 하나이다. 실제로, 필자가 보유한 게이밍 노트북 기기에서는 동일한 작업을 수행하며 컴퓨터가 다운되는 경우가 종종 있었고, 새로운 스킨으로 교체하거나 요소를 변형할 때 1 ~ 5분 정도의 로딩 타임을 요구했다.   그림 7. 캐릭터 크리에이터로 작업하는 모습   그러나, HP Z북 울트라 G1a에서는 로딩 시간이 1 ~ 3분 이하로 줄어드는 모습을 보여주었을 뿐만 아니라, 컴퓨터가 다운되는 경우도 발생하지 않아 상당히 쾌적하게 작업을 진행할 수 있었다. 물론 다루는 데이터의 크기 자체가 큰 만큼 약간의 로딩 시간은 피해갈 수 없었으나, 대부분 1분 이내의 로딩으로 작업이 완료되어 작업 완료를 기다리는 시간이 줄어들었다. 다음으로는 지브러시를 통해 추가 검증을 진행하였다. 지브러시의 경우 매끄러운 표면을 위해 의도적으로 폴리곤을 많이 나누면서 메모리 부하가 발생하는 경우가 많은데, <그림 8>과 같이 복잡한 인간형 모델링, 특히 상업적으로 판매 가능한 정도의 모델링을 테스트하였음에도 데이터의 로드 및 조형에 시간이 소요되지 않고 바로 진행할 수 있는 정도의 원활함을 보여주었다.   그림 8. 매끄러운 곡선으로 폴리곤의 수가 많아지더라도 원활히 처리하는 모습을 볼 수 있다.   마지막으로, 3D 게임을 통해 성능을 확인하였다. 대상이 된 게임은 ‘호그와트 레거시’로, 언리얼 엔진으로 만들어졌으며 비교적 실사화 스타일의 그래픽, 다양한 파티클 사용으로 고난도의 그래픽 컨트롤을 요구하는 게임이다. 게임에서는 플레이를 진행하며 기기의 사양을 자동으로 측정하여 적절한 그래픽 옵션을 정해주는데, 이 기기는 자동으로 중간 단계의 그래픽 옵션으로 세팅되는 것을 확인하였다.   그림 9. 기기 옵션을 자동으로 분석하여 적절한 수준의 그래픽 구현. 이 기기는 중간 옵션을 배정받았다.   물론 기존의 작업에 비해 3D 게임을 진행할 때는 기기의 쿨링팬 소음이 두드러지게 들리는 편이었다. 앞서 수행한 작업에서는 쿨링이 필요하지 않거나, 쿨링이 필요하더라도 비교적 짧고 조용하게 한 번의 ‘쏴아아’하는 소리가 들렸다면, 3D 게임을 실행 중일 때는 지속적인 쿨링 소음이 발생하였기 때문이다. 그러나, 여기에서도 HP Z북 울트라 G1a의 탁월한 점을 발견할 수 있었다. 그것은 바로 ‘소음이 발생하는 만큼 쿨링이 잘 되고 있다’는 점이다. 랩톱을 주로 사용하는 사용자는 공감하겠지만, 일부 랩톱의 경우 쿨링 소음이 큰데도 불구하고 쿨링이 제대로 되지 않아 기기 아래쪽의 키보드 부분이 상당히 뜨거워지는 경우가 잦다. 그러나 이 기기는 소음이 크더라도 쿨링이 확실히 진행되고 있었고, 피부에 장시간 접촉시킬 수 있을 정도의 발열만 있었다. 아울러, 게임 내의 실사화 그래픽은 모두 끊기는 부분 없이 자연스럽게 재생되었고, 게임 진행에 이상이 없이 원활히 진행되었다.   그림 10. 그림 내 실사화 시나리오 중 그래픽 재현성이 좋은 부분의 캡처. 왼쪽의 바다 물결 표현, 전면의 포그 표현 등이 끊기지 않고 자연스럽게 재생되었다.   맺음말 HP Z북 울트라 G1a는 AI 리서처와 3D 제작 작업을 병행하는 사용자에게 모바일 워크스테이션으로서 분명한 가치를 지닌 기기다. 이 제품의 구성은 모든 요소를 고르게 끌어올리기보다는, 프로세서와 메모리 성능에 명확하게 힘을 준 제품이다. 이에 사용 목적이 분명한 사용자에게 강점으로 작용한다. AI 전처리, 로컬 추론, 3D 제작 작업과 같이 CPU·메모리 의존도가 높은 워크로드에서는 이러한 설계 방향이 체감 성능으로 직결되기 때문이다. 그런 의미에서 HP Z북 울트라 G1a는 특히 다음과 같은 사용자에게 추천하고 싶다. 첫째, 대용량 데이터 전처리가 일상적인 AI 엔지니어, 둘째, 3D 콘텐츠 제작 과정에서 초안과 검증 단계의 결과물을 빠르게 만들어야 하는 사용자, 셋째, 이 모든 작업을 데스크톱이나 서버에 의존하지 않고 모바일 환경에서도 이어가야 하는 사용자다. HP Z북 울트라 G1a를 사용하는 사용자라면, 적어도 서버급 연산을 요구하는 극단적인 작업을 제외하고는 대부분의 실무 환경에서 성능으로 인한 제약을 체감할 일은 드물 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 박정은 AI 융합 분야 연구자이자 엔지니어로, 컴퓨터 비전, 게임 엔진, 머신러닝, 딥러닝 기반 실무를 수행하며 대용량 AI 데이터 전처리와 AI 실험 파이프라인을 설계·운용해왔다. 필적, 운동학, 감정 인식 중심의 AI 프로덕트 R&D를 수행하며, 모바일 워크스테이션 환경에서 CPU·GPU 자원을 밀도 있게 활용하는 실험 구조를 활용하였다. 산업 연계 교육 현장에서 연구와 실무를 연결하는 엔지니어이자 교육자로 활동하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.