개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 원클릭으로 전문 지식에 접근 가능한 AI 기반 어시스턴트 지원, AI+ 기능이 탑재된 7종 제품을 통한 시뮬레이션 효율 및 접근성 향상, 데이터 관리 및 워크플로 자동화 강화를 통한 AI 통합 효과 향상 등   앤시스는 자사 전 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 속도와 접근성을 크게 향상시키는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높인다. 특히, 초기 설계 단계에서의 스마트한 의사결정을 가능하게 하여, 차세대 위성부터 데이터센터 설계에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 다양한 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원한다.   ▲ 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 워크플로 전반의 생산성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 AI 기반 기술을 새롭게 선보인다.   물리 기반 AI로 직관적인 시뮬레이션 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)’을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 니디 체펠(Nidhi Chappell) AI 인프라 부문 부사장은 “마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합을 통해 엔지니어들은 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 앤시스의 깊이 있는 엔지니어링 전문성을 활용함으로써 생산성을 높이고 혁신을 가속화할 수 있다”고 전했다. 2025 R2는 앤시스 포트폴리오 전반에 AI 기능을 추가했다. 이를 통해 충실도가 높은 시뮬레이션을 자동으로 생성, 검증 및 최적화하여 모델 생성 속도를 높이고, 수동 작업을 줄이며 인적 오류를 줄일 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근 가능 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도는 17배 향상, 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도 개선으로 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션 최적화 이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다.   데이터 처리 및 자동화를 통한 AI 활용 극대화 앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 40개 이상의 파이썬(Python) 라이브러리를 포함한 파이앤시스(PyAnsys) 컬렉션은 신규 도구인 파이에스티케이(PySTK) 및 파이켐킨(PyChemkin)을 통해 앤시스 설루션과의 자동화 연동을 강화 및 다양한 산업 애플리케이션 내 생산성·효율성 강화 웹 기반 협업 플랫폼인 앤시스 메디니 사이버 보안(Ansys medini Cybersecurity) SE는 위협 분석 및 취약점 관리 자동화 통해 사이버 보안 리스크 최소화 SysML v2 기반 웹 플랫폼 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(Ansys System Architecture Modeler : SAM)를 통한 소프트웨어·안전·시뮬레이션 통합, 포괄적 MBSE 구현 지원 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은, 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 대표 사례로, 에너지 효율형 모터 제어 설루션 분야의 글로벌 선도 기업인 댄포스 드라이브(Danfoss Drives)는 앤시스의 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템 설계를 검증하고, 성능 최적화, 에너지 절감, 운영 신뢰성 향상 등 산업 전반의 지속 가능한 혁신적인 드라이브 기술을 구현하고 있다. 댄포스 드라이브의 가상 설계·테스트·최적화 총괄 책임자인 마이클 라우르센(Michael Laursen)은 “파이앤시스는 사용자 맞춤형 자동화, 시스템 통합, 확장성을 구현하는 핵심 도구이다. 개방형 생태계를 기반으로 다양한 툴을 유기적으로 연결하고 AI 기능을 접목함으로써 설계부터 최적화까지의 워크플로를 가속화할 수 있다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 기술은 디지털 설계 프로세스를 고도화하는 동시에 빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 비용 절감과 제품 개발 기간 단축에도 실질적으로 기여하고 있다”고 전했다.   현실을 모사하는 고성능 물리 시뮬레이션 정교한 물리 모델과 시뮬레이션 기술은 복잡한 설계 과제를 해결하는 데 필수이다. 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다. 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 신규 혼합 솔버는 대형 과도 모델의 연산 속도 향상 및 시간에 따른 열 변화 분석 지원 복잡한 적층형 전자 시스템 메싱 작업의 자동화 및 속도·정확도·사용성 향상, 신규 메싱 플로 기능을 통한 수작업 간소화 앤시스 록키(Ansys Rocky) 및 프리플로우(Ansys FreeFlow)를 통한 고급 다물리(multiphysics) 연성 해석 기능 제공, 열·유체-구조·전자기 결합을 포함한 상세 시뮬레이션 및 성능 최적화 지원 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 디버깅 툴을 통한 반도체 전력 소자의 설계 시간 단축, 기생 성분 이슈의 신속한 식별, 설정 간소화 및 효율적인 2D 메싱 작업 지원 RF 전력 분야의 기업인 앰플리온은 앤시스의 고급 시뮬레이션 기술을 활용해 4G LTE 및 5G NR 인프라는 물론 산업, 과학, 의료, 방송, 항법, 안전 무선통신용으로 사용되는 고신뢰·고성능 GaN 및 LDMOS 설루션을 설계하고 있다. 앰플리온의 모델링 및 특성화 그룹 팀장인 비토리오 쿠오코(Vittorio Cuoco, Ampleon) 박사는 “전자기, 열, 기계 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 제어하며 RF 전력 제품을 설계하는 일은 매우 까다로운 과제”라며, “앤시스의 설루션은 이러한 복잡성을 정면으로 해결할 수 있는 정밀한 시뮬레이션을 제공해 설계 리스크를 줄이고 제품 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며, 그 결과는 성능 향상, 에너지 절감, 그리고 더 높은 효율성이라는 측면에서 크다”라고 전했다. 이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 온디맨드 방식의 기술을 적극 활용함으로써, 기업은 디지털 전환을 보다 수월하게 실현할 수 있다.   클라우드 기반 시뮬레이션 통한 디지털 전환 가속 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 극대화한다. 이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있으며, 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다. 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak) 및 플루언트 GPU 솔버(Fluent GPU Solver)를 통한 전자 냉각 시뮬레이션 연산 속도 최대 2.5배 향상, 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 웹 인터페이스에서는 제한적 GPU 솔버 기반의 실시간 모니터링 기능 제공 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 메싱 기능 개선을 통한 시뮬레이션 신뢰도 및 품질 향상, GPU 기반의 셋업 속도 개선으로 더 빠르고 안정적인 해석 환경 구현 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute)의 온디맨드(on-demand) HPC 성능이 앤시스 스피오스(Speos) 및 루메리컬 FDTD(Lumerical FDTD) 포함한 6종 제품에 적용, 별도 설치나 IT 지원 없이 고성능 클라우드 환경 활용 가능     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   스피라텍(SpiraTec) 그룹은 디지털 전환, 엔지니어링, 로봇 공학, 자동화 및 산업 IT를 전문으로 하는 공정 산업의 산업 공학 및 설루션 분야의 글로벌 플레이어이다. 스피라텍의 가상 커미셔닝 전문성은 제조사가 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 전 세계적으로 디지털화를 가속화하는 데 도움을 준다. 이번 호에서는 스피라텍이 고객이 주요 산업 과제를 해결하도록 돕는 방법과 유니티(Unity)를 기반으로 가상 커미셔닝을 위한 협업적이고 접근 가능한 설루션을 목표로 하는 오픈 소스 이니셔티브인 ‘오픈 커미셔닝’의 배경과 여정을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   ▲ 생산 라인의 디지털 트윈 : PLC 및 로봇 컨트롤러 통합으로 물질 흐름 시뮬레이션   산업이 디지털 전환을 가속화함에 따라 제조사는 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 비용을 줄이며 지속 가능성 목표를 달성해야 한다는 압박을 받고 있다. 이 모든 과정에서 단편화된 데이터, 구식 방법론 및 제한된 표준화로 어려움을 겪고 있다. 이러한 도전 과제는 더 스마트하고 통합된 설루션을 요구한다. 그리고 여기서 디지털 트윈과 가상 커미셔닝이 등장한다. 글로벌 디지털 트윈 시장은 수요가 급증하고 있다. 2024년에는 177억 3000만 달러로 평가되며, 2025년에는 244억 8000만 달러에서 2032년에는 2593억 2000만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 캡제미니 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)의 디지털 트윈 리포트에 따르면, 57%의 조직이 지속 가능성을 디지털 트윈 투자에 대한 주요 동력으로 언급하며, 51%는 이러한 기술이 환경 목표 달성에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 디지털 트윈 기술의 주요 응용 프로그램인 가상 커미셔닝은 디지털화의 게임 체인저로, 제조사가 실제 배포 전에 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있게 하여 자원 소비를 줄이고 비용을 절감한다.   가상 커미셔닝 이해하기 전통적으로 자동화에서 커미셔닝은 새로운 시스템(장치, 기계, 공장 등)을 완전 작동 가능한 생산 준비 상태로 만드는 과정을 의미한다. 과거에는 대부분의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 프로그래밍 및 시스템 테스트가 물리적 하드웨어가 제자리에 있어야 했으며, 이는 종종 비용이 많이 드는 지연과 막판 문제 해결을 초래했다. 가상 커미셔닝은 이 패러다임을 뒤집고 전체 커미셔닝 프로세스를 디지털 환경에서 복제한다. 실제 장치, 센서 및 액추에이터와 통신하는 대신, PLC는 디지털 트윈과 통신한다. 이는 실제 시스템의 동작을 정확하게 반영하는 에뮬레이션 모델이다. 중요하게도, 동일한 PLC 프로그램 코드는 가상 및 물리적 단계 모두에 사용되어, 물리적 하드웨어가 준비되면 코드 수정이나 막판 재작성 없이 원활한 인계를 보장한다.   ▲ 가상 커미셔닝 : 물리적 배포 전에 디지털 프로세스 시뮬레이션 및 최적화   가상 커미셔닝이 실제 가치를 제공하는 방법 효율성 향상 가상 커미셔닝은 현장 테스트와 물리적 프로토타입의 필요성을 줄여 시간과 비용을 절감한다. 또한 디지털 환경에서 팀이 신속하게 반복할 수 있도록 하여 개발 주기를 가속화하고 시장 출시 시간을 단축한다.   위험 감소 시뮬레이션을 통해 오류를 조기에 발견함으로써, 가상 커미셔닝은 비용이 많이 드는 실수의 위험을 줄인다. 더욱이, 팀이 위험한 작업을 디지털로 시뮬레이션할 수 있도록 하여 물리적 구현 전에 잠재적 위험을 제거함으로써 더 안전한 배포를 지원한다.   협업 및 혁신 현실적인 시뮬레이션은 교차 기능 팀 간의 더 나은 정렬을 촉진한다. 가상 공간에서 시스템을 시각화하고 상호작용함으로써 이해관계자는 더 깊은 통찰력을 얻고, 전반적인 커뮤니케이션을 향상시켜 창의성과 혁신을 촉진한다.   제약에서 능력으로 : 유니티로의 전환 스피라텍은 고객이 가상 커미셔닝을 운영에 원활하게 통합하도록 돕는 단일 목표를 추진해 왔다. 스피라텍은 제한된 확장성을 가진 폐쇄 시스템, 작은 사용자 커뮤니티 및 최소한의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)에 직면했다. 이러한 조건은 공급업체 종속을 촉진하고 프로젝트 위험을 증가시켰다. 이러한 제한은 종종 시간 지연을 일으키고, 고객이 필요로 하는 접근 가능하고 확장 가능한 설루션의 가능성을 없앴다. 유니티는 스피라텍의 큰 장애물을 극복하는 열쇠가 된 실시간 3D 엔진이다. 유니티의 편집기의 힘을 활용함으로써 스피라텍은 최첨단 물리학 및 렌더링 기능을 얻었을 뿐만 아니라, 디지털 트윈 모델 개발에 대한 전체 접근 방식을 근본적으로 변화시켰다. 유니티의 다양한 기술 및 기능은 여러 문제를 해결하고 스피라텍의 디지털 트윈 개발 프로세스를 형성하는 데 도움이 되었다. 프리팹 시스템 : 객체 지향적 접근 방식을 통해 재사용 가능한 구성 요소 라이브러리를 활용하여 디지털 트윈을 생성할 수 있다. 이는 다양한 프로젝트에서 일관된 품질을 유지하면서 개발 속도를 크게 가속화한다. 픽시즈(Pixyz) : CAD 데이터를 원활하게 가져오고 특정 메타데이터 및 고객 기준에 따라 디지털 트윈을 생성하기 위한 규칙 기반 워크플로를 설정할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI) 툴킷 : 편집기 및 런타임을 위한 UI 콘텐츠의 생성 및 향상을 가능하게 하여, 사용자 정의 도구 및 인터페이스에 대해 더 매끄러운 사용자 경험을 제공한다. 작업 시스템 : 복잡한 프로세스(예 : 유체 흐름, 대량 물질 이동 및 스트레스 모델링) 및 대규모 디지털 트윈 프로젝트의 효율적인 다중 스레드 시뮬레이션을 가능하게 한다. 분석기 및 저장 프로파일러 : 성능 병목 현상에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 배포 전에 프로젝트 품질을 최적화하고 개선할 수 있게 하며, 궁극적으로 고객에게 더 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다.   대규모 디지털 트윈 내부 : 창고 커미셔닝의 재구상 물류 회사의 창고 시뮬레이션을 특징으로 하는 성공 사례에서 스피라텍은 12개의 가상 PLC를 완전한 디지털 환경에 통합했다. 모델은 필드버스 에뮬레이션과 드라이브, 안전 모듈 및 RFID 리더와 같은 산업 구성 요소의 시뮬레이션을 특징으로 했다. 사용성을 높이기 위해 대규모 시뮬레이션에 최적화된 경량의 강력한 독립 실행형 *.exe 애플리케이션을 제공하는 맞춤형 사용자 인터페이스가 개발되었다. 또한 시스템은 창고 관리 시스템(WMS)과 원활하게 통합되어, 안전한 가상 환경에서 실시간 제품 데이터 관리를 위한 네이티브 텔레그램 통신을 가능하게 했다. 이는 물리적 기계가 존재하기도 전에 포괄적인 소프트웨어 검증을 보장하여 품질을 크게 향상시키고 배포 위험을 줄였다. 이 이니셔티브는 커미셔닝 시간을 30% 줄였다, 프로젝트 일정을 가속화하면서 비용과 위험을 줄였다. 효율성 향상을 넘어, 이는 부서 간 협업을 강화하여 비용 효율적인 반복 개발과 더 빠른 개념 증명 검증을 가능하게 했다.   ▲ 개방형 커미셔닝으로 구축된 창고 운영 시뮬레이션   효율을 넘어 : 시뮬레이션을 통한 지속 가능성 추진 가상 커미셔닝에 대한 대화는 종종 단축된 커미셔닝 시간과 개선된 협업에 초점을 맞추지만, 이러한 이점은 지속 가능성과 관련하여 특히 실질적인 비즈니스 가치로 직접 전환된다. 스피라텍은 고객과 협력하여 후속 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 트윈의 사용을 확장하기 시작했으며, 지속 가능성과 비용 절감의 잠재력은 크다. 프로세스를 간소화하고 고충실도 시뮬레이션을 활용함으로써 기업은 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. 장비 수명의 연장 : 시뮬레이션 데이터로 훈련된 예측 유지보수 알고리즘을 사용하여 조직은 마모를 최소화하고 비용이 많이 드는 교체 및 수리를 연기한다. 고장 감소는 유지보수 비용을 직접 낮추고 계획되지 않은 다운타임을 줄인다. 자원 소비의 절감 : 가상 환경에서 제어 논리와 워크플로를 검증함으로써, 팀은 에너지 사용을 줄이고 자재 낭비를 최소화하는 효율성 격차를 식별할 수 있다. 이러한 개선은 환경 목표를 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운영 비용을 줄인다. 시장 출시 시간의 가속화 : 가상 커미셔닝은 물리적 프로토타입과 긴 현장 테스트의 필요성을 최소화한다. 결과적으로 기업은 제품을 더 빠르게 출시하고, 시장 점유율을 더 빨리 확보하며, R&D 투자에 대한 더 빠른 수익을 실현할 수 있다. 현장 면적의 축소 : 더 적은 문제 해결 방문과 짧은 설치 시간은 여행 관련 배출가스와 비용을 줄인다. 이 혜택은 여러 글로벌 시설을 가진 조직에 대해 크게 확장된다.   미래를 함께 형성하기 : 커뮤니티 주도 이니셔티브 협업과 개방성이 가상 커미셔닝의 가장 큰 혁신을 이끌어낼 것이며, 이는 계속 발전할 것이다. 개방형 커미셔닝(open commissioning)을 통해 스피라텍은 단순히 도구를 공유하는 것이 아니라, 혁신적인 아이디어가 다듬어지고 테스트되며 실제 문제를 해결하는 데 적용될 수 있는 커뮤니티 주도 생태계를 구축하고 있다. 가장 흥미로운 발전은 아직 오지 않았다. 스피라텍의 다음 진화는 생성형 AI와 실시간 클라우드 시뮬레이션을 통합하고, 데이터 표준을 설정하며, 산업 연결성을 확장하는 것이다. 제조의 미래는 협업적이고, 데이터 기반이며, 친환경적으로 더 스마트하고 지속 가능한 산업 환경을 만들어 나가는 데 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.

현장에서 얻은 것 No. 22   “가장 현명한 사람은 계속해서 배우는 사람이다.” – 소크라테스   거대한 변화의 파도 속에서 AI(인공지능)라는 거대한 변화의 파도는 우리 삶 곳곳을 흔들고 있다. 단순히 새로운 기술 하나가 등장한 것이 아니라, 사고방식과 일하는 방식, 나아가 사회 전체의 구조를 바꾸는 흐름이다. 지난 7개월 동안 필자는 이 변화의 흐름 속에서 매일 배우고 실험하며 자신만의 여정을 이어왔다. 이 글은 단순히 도구를 사용한 후기나 기능 소개가 아니다. 오히려 그 과정을 통해 AI와 필자의 사이에 맺어진 관계, 그리고 인간이 놓치지 말아야 할 본질에 대한 성찰을 담은 기록이다. 필자는 이 시간을 통해 AI를 도구로만 보지 않게 되었다. 그것은 자신의 업무와 창작, 학습과 삶 전반을 통틀어 스스로를 끊임없이 자극하는 동반자였다. 그렇다고 AI를 맹목적으로 신뢰하지도 않았다. 오히려 신중하게 거리를 두고, 동시에 적극적으로 받아들이는 태도를 통해 자신만의 ‘필살기’를 다듬어왔다.   나만의 학습 공식 ― 눈 70%, 손 30% 돌아보면 필자의 학습법은 조금 독특했다. 눈으로 익힌 것이 70%, 손으로 부딪히며 체득한 것이 30%. 이 비율을 받아들인 이유는 필자의 경험이 개발자의 삶이 아니었기 때문이다. 바이브 코딩(vibe coding)이다, 비 개발자도 개발을 한다고 광고한다지만, 실제 뚜껑을 열고 보니 실상은 그것이 아님을 이해했다. 물론 개중에는 바이브 코딩으로 화면을 만들고 기능을 만들고 퍼블리싱해서 프로그램으로 만들 수는 있다. 커서 AI(Cursor AI)로 회사 홈페이지도 만들어보고, REPLIT 프로그램으로 MBTI 판별 프로그램도 바이브 코딩으로 해 보았다. 만들 수도 있고, 또 수정도 바이브 코딩으로 가능하다. 하지만, PLM을 기업에 구축하는 PM으로써 경험한 바로는, 비개발자가 프로그램을 만드는 것은 한계가 있다. 취미삼아 만들어 보는 것은 지금도 환영하지만, 프로그램이 론칭된 이후 발생하는 많은 이슈를 경험한 것을 토대로 필자는 자신만의 학습 공식을 이렇게 정했다. 필자가 하는 방식은 개발자와의 협업이다. 그것이 필자에게 더 효율적이라는 것을 터득했다. 강의와 책, 스터디에서 얻은 지식이 토대가 되었고, 실습과 시행착오가 그 지식을 현실과 연결해 주었다. 이부일 대표의 강의를 들으며 챗GPT(ChatGPT)를 활용한 파이썬 코드를 직접 따라가던 순간, AI가 단순히 언어 모델이 아니라 강력한 실무 도구라는 사실을 처음 체감했다. 첫날은 곧잘 따라갔지만, 둘째 날 노트북 배터리가 나가 낭패를 본 기억은 아직도 생생하다. 하지만 그 경험조차도 학습 과정의 일부였다. AI 학습은 지식을 머리에 담는 것만이 아니라, 삶과 환경 속에서 몸으로 받아들이는 과정임을 깨닫게 된 것이다. 실패와 해프닝도 자산이 되었다. 예측 모델을 돌려보던 설렘, 통계 분석을 따라가던 집중의 순간, 예상치 못한 오류에 당황했던 경험까지. 이 모든 것이 쌓여 필자의 학습 지도 위에 하나씩 좌표가 찍혀갔다. 중요한 건 속도가 아니었다. 정답을 빨리 찾는 것보다, 끊임없이 배우고 기록하고 다시 활용하는 과정이 훨씬 값지었다.   그림 1. 데이터로 보는 핵심 통찰(create by Gemini deep research)   “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것이다.” – 벤저민 디즈레일리   집단 지성의 힘 ― 나만의 ‘AI 어벤저스 팀’ AI와 함께한 여정에서 필자는 혼자의 힘이 결코 충분하지 않다는 사실을 절감했다. 그래서 스스로 만든 것이 바로 ‘AI 어벤저스 팀’이다. 각자의 분야에서 뛰어난 전문가들을 연결해놓은 필자만의 네트워크다. AI 시대에 개인이 모든 것을 아는 것은 불가능하다. 그러나 누가 잘 아는지를 아는 것은 가능하다. 그리고 이 능력은 집단 지성을 발휘하는 가장 중요한 힘이 된다. 전문가들과의 대화는 단순히 정보 교환에 그치지 않았다. 그들은 내가 새로운 프로젝트에 도전할 수 있도록 용기를 주었고, 지식의 공백을 메워주었으며, 때로는 내가 보지 못하는 시야를 열어주었다. 나는 이 네트워크를 하나의 ‘팀’처럼 생각한다. 마치 마블 영화 속 어벤저스가 저마다의 능력을 발휘하듯, 필자의 어벤저스팀 역시 각자의 전문성을 바탕으로 협력한다. 디즈레일리의 말처럼 “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것”이라면, 이 팀은 나에게 기회를 포착할 수 있는 준비된 힘이었다.   나만의 AI 필살기 7개월간의 여정 속에서 필자는 점차 자신만의 AI 활용법, 즉 ‘필살기’를 만들어갔다. 업무 헬프데스크 : PLM·APS 분야의 Q&A 시스템을 노트북LM(NotebookLM)으로 구축해 개인화된 지식 관리 체계를 마련했다. 투자 분석가 : AI에게 딥 리서치를 맡기고 이미지 생성을 결합해 주식 시장을 다각도로 분석했다. 콘셉트맵 직원 : 자료를 모아 정리하고 시각화하는 과정을 AI와 협업해 효율과 품질을 동시에 확보했다. 영상 감독: 비오 3(Veo 3)로 8초 영상을 스무 편 이상 제작하면서 프롬프트 기획과 스토리텔링 능력을 키웠다. 작가 : AI의 초안을 바탕으로 단기간에 책 집필 속도를 높였다. 아티스트 : 챗GPT와 제미나이(Gemini)를 활용해 이미지 창작 실험을 이어갔다. 지식 관리자 : 옵시디언으로 디지털 지식 지도를 설계해 자신만의 아카이브를 구축했다. 이렇게 나열하면 마치 여러 갈래의 길처럼 보이지만, 실제로는 하나의 지도 위에 유기적으로 연결되어 있다. AI는 단순히 도구가 아니라, 이 지도를 함께 그려가는 협력자가 되었다.   그림 2. 다섯 가지 핵심 필살기(create by Gemini deep research)   AI의 본질 ― ‘주체’가 아닌 ‘도움’ 그러나 필자는 늘 스스로를 경계했다. AI는 주체가 아니라 도움이라는 사실을 잊지 않으려 했다. AI는 망설임 없이 실행한다. 그러나 그것이 옳은 방향인지 아닌지를 판단하는 것은 인간의 몫이다. 필자는 회의록 요약 같은 업무를 AI에 맡겼다가 보안 문제와 인간 역량 퇴화의 위험성을 깨달았다. 편리함이 언제나 효율을 의미하지는 않는다. 오히려 잘못된 의존은 인간의 중요한 능력을 잃게 만든다. 그래서 필자는 지금도 AI의 답변을 최소 세 번 이상 검증한다. 빠른 실행보다 중요한 것은 올바른 방향 설정이기 때문이다. AI가 주는 답은 끝이 아니라 출발점이다.   AI가 던지는 질문 AI와 함께한 여정은 필자를 끊임없이 질문하게 했다. 나는 앞으로 어떤 역량에 집중해야 할까? AI가 대체할 수 없는 나만의 가치는 무엇일까? 효율을 넘어 의미를 만드는 방법은 무엇일까? 앨런 케이가 말했듯, “미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것”이다. 그렇다면 필자는 지금 이 순간의 질문과 상상을 통해 미래를 설계하고 있는 셈이다.   인간과 AI, 그리고 나의 길 AI는 인간을 대체하는 기계가 아니다. 오히려 인간이 더 깊은 사고와 창조의 세계로 들어가도록 돕는 동반자다. 필자가 찾은 필살기는 바로 이것이다. AI 덕분에 자신의 본질(core)에 더 많은 시간을 쏟을 수 있게 된 것. 단순 반복 업무를 대신해 주는 AI 덕분에, 필자는 사고하고 기획하고 판단하는 인간 고유의 역량에 집중할 수 있다. 앞으로도 이 여정은 계속될 것이다. 필자는 AI와 함께 자신만의 필살기를 더욱 정교하게 다듬어 갈 것이다. 그리고 이 글을 읽는 독자에게도 묻고 싶다.   당신은 어떤 AI 필살기를 준비하고 있는가? 필자만의 AI 에이전트(agent) 필살기를 한 장의 맵으로 만들었다. 한 장의 맵은 내용을 쉽게 그리고 전체적으로 한번에 이해되도록 하는 효과가 있다. 주요 키워드를 뽑아 보면, 미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것, AI는 주체가 아닌 도움, 나만의 AI 어벤저스 팀이다.   그림 3. 나만의 AI 필살기(map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   “나는 똑똑한 것이 아니다. 단지 문제와 더 오래 씨름할 뿐이다.” – 알베르트 아인슈타인   당신의 AI 에이전트 필살기는 무엇인가? 이 칼럼을 통해 독자들도 자신만의 AI 활용 전략과 철학을 정립하고, AI 시대를 능동적으로 헤쳐나갈 수 있는 ‘필살기’를 찾아 나서기를 제안한다. AI는 더 이상 선택이 아닌 필수적인 도구이자 협력자이다. 중요한 것은 이 강력한 도구를 어떻게 나의 본질과 연결하여, 나만의 고유한 가치를 창출하고 미래를 만들어갈 것인가에 대한 깊은 고민과 끊임없는 실행이다. “세계를 정복하려 애쓰지 말라. 당신 스스로가 하나의 깊은 세계가 되면, 모든 것은 당신을 향해 흐른다.” AI는 단순히 기술이 아니라, ‘재능은 있지만 한계에 부딪힌’ 사람들에게 ‘도움’이 되어 AI 가수, AI 영화감독, AI 작가, AI 프로그래머가 될 수 있는 길을 열어준다. 효율만을 쫓기보다는 본질에 집중하고, 변화의 흐름을 읽으면서도 자신만의 ‘필살기’를 계속해서 갈고 닦아야 한다. 앞으로도 AI와 인간의 협업은 더욱 깊어질 것이다. 필자는 이 여정을 계속해서 탐험하며, 자신만의 AI 에이전트 필살기를 더욱 정교하게 다듬어 나갈 것이다. 모든 것에 감사하다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에픽게임즈 코리아는 ‘언리얼 페스트 서울 2025’가 성공적으로 개최됐다고 밝혔다. 언리얼 페스트는 개발자와 크리에이터에게 언리얼 엔진 및 에픽게임즈의 에픽 에코시스템을 구성하는 제품에 대한 최신 기술과 제작 경험을 공유하기 위해 에픽게임즈에서 매년 진행하는 글로벌 행사이다. 8월 25일~26일 서울 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 진행된 올해 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에는 1800여 명이 현장을 찾아, 언리얼 엔진 및 에픽 에코시스템 제품들의 최신 기술을 확인하고 다양한 산업에서의 혁신적인 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유했다. 온라인 중계 역시 전년 대비 전체 중계 세션이 50% 줄었음에도 불구하고 5000여 명의 시청자 수를 기록했다.     에픽게임즈 코리아 박성철 대표의 환영사와 함께 시작된 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에서는 에픽게임즈 팀 스위니 대표가 키노트를 통해 업계의 주요 트렌드를 짚어 보고, 언리얼 엔진 개발자를 위한 새로운 기회와 모든 크리에이터를 위한 리얼타임 3D 오픈 에코시스템을 에픽게임즈가 어떻게 구축해 나가고 있는지에 대한 인사이트를 공유했다. 이어, 빌 클리포드 언리얼 엔진 총괄 부사장이 게임을 넘어 다양한 산업 분야에서 크리에이터들이 언리얼 엔진을 활용해 창의적·기술적 한계를 어떻게 뛰어넘고 있는지 그리고 에코시스템의 미래에 대해 소개했다. 마지막으로, 마커스 와스머 개발 담당 수석 부사장은 최근 언리얼 엔진의 업데이트 내용을 뒤돌아보고 향후의 로드맵을 공유하면서 키노트 발표를 마무리했다. 이후 ▲‘더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모’ 속 기술 들여다보기 ▲언리얼 엔진 5.6으로 모바일 게임 개발하기 ▲일본 사례로 보는 UE5 그래픽 심층 인사이트 ▲나이아가라로 인터랙티브한 파티클 효과 제작해 보기 등의 게임 트랙 세션과 ▲ UE 5.6과 함께 확 달라진 메타휴먼 : 핵심 업데이트 알아보기 ▲언리얼 엔진 5 애니메이션 리타기팅의 미래 등의 미디어 & 엔터테인먼트 트랙 세션, 그리고 ▲ 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템을 통한 시뮬레이션 산업의 혁신과 같은 제조 및 시뮬레이션 트랙 세션 등 다양한 주제의 세션이 이틀에 걸쳐 진행됐다. 파트너사 세션도 진행됐다. 게임 트랙에서는 넥슨게임즈의 듀랑고 IP를 이용한 ‘프로젝트 DX’ 세션, 넷마블몬스터의 ‘몬길 : STAR DIVE’ 세션, 넥슨의 ‘낙원 : LAST PARADISE’ 세션, 스퀘어 에닉스의 라이팅 관련 세션 등 다양한 국내외 게임사들의 세션이 많은 관심을 얻었다. 또한, 애니메이션 ‘킹 오브 킹스’의 제작사 모팩스튜디오를 비롯해 메타로켓, Kong Studios, 사운드얼라이언스 등이 참여한 미디어 & 엔터테인먼트 트랙과 한국항공우주산업(KAI)과 비브스튜디오스, 현대자동차, 삼성중공업, 현대오토에버 등이 참여한 제조 및 시뮬레이션 트랙도 진행됐다.

국토교통부는 2025년도 건설업체 시공능력평가 결과를 7월 31일 공시했다. 총 73,657개 건설업체를 대상으로 실시된 이번 평가에서 삼성물산이 34조 7,219억 원의 평가액으로 1위를 차지하며 굳건히 자리를 지켰다. 이어 현대건설이 17조 2,485억 원으로 2위, 대우건설이 11조 8,969억 원으로 3위에 올랐다.   이번 평가는 발주자가 적정 건설업체를 선정할 수 있도록 건설공사실적, 경영상태, 기술능력, 신인도를 종합적으로 평가하는 제도이다. 전체 건설업체 87,131개사 중 84.5%에 해당하는 73,657개사가 평가를 신청했다. 종합건설업종별 공사실적 순위를 보면, 토목건축 부문에서는 삼성물산(13.7조 원), 현대건설(11.3조 원), 현대엔지니어링(10.2조 원) 순이었다. 토목 부문은 대우건설(2.5조 원), 현대건설(1.9조 원), 에스케이에코플랜트(1.5조 원)가 상위권을 기록했다. 건축 부문은 삼성물산(12.3조 원), 현대건설(9.4조 원), 현대엔지니어링(9.3조 원) 순으로 나타났다. 산업·환경설비 부문은 삼성이앤에이(13.3조 원)가 1위를 차지했으며, 조경 부문은 제일건설(726억 원)이 1위를 기록했다. 주요 공사 종류별 공사실적에서는 도로 부문 대우건설(7,936억 원), 철도 부문 포스코이앤씨(5,364억 원), 아파트 부문 현대건설(6.3조 원)이 각각 1위에 올랐다. 2025년 시공능력평가 결과는 8월 1일부터 적용되며, 공사 발주 시 입찰자격 제한 및 시공사 선정 등에 활용될 예정이다. 또한, 신용평가 및 보증심사 등의 근거자료로도 활용된다. 개별 건설업체에 대한 상세한 평가 결과는 대한건설협회, 대한전문건설협회 등 업종별 건설 관련 협회 누리집에서 확인할 수 있다.   25년 시공능력평가 상위 100개사 현황(토목건축) (단위 : 억원, 단위미만 반올림) 연번 2025년 　 　 2024년 　 　 업체명 평가액 순위변동 업체명 평가액 1 삼성물산(주) 347,219 - 삼성물산(주) 318,537 2 현대건설(주) 172,485 - 현대건설(주) 179,436 3 (주)대우건설 118,969 - (주)대우건설 117,088 4 디엘이앤씨(주) 112,183 1↑ 현대엔지니어링(주) 99,810 5 지에스건설(주) 109,454 1↑ 디엘이앤씨(주) 94,921 6 현대엔지니어링(주) 101,417 2↓ 지에스건설(주) 91,557 7 (주)포스코이앤씨 98,973 - (주)포스코이앤씨 91,125 8 롯데건설(주) 74,021 - 롯데건설(주) 64,699 9 에스케이에코플랜트(주) 68,493 - 에스케이에코플랜트(주) 53,712 10 에이치디씨현대산업개발(주)  58,738 - 에이치디씨현대산업개발(주)  51,273 11 (주)한화 49,720 - (주)한화 49,674 12 (주)호반건설 39,209 - (주)호반건설 40,343 13 디엘건설(주) 35,495 - 디엘건설(주) 34,698 14 두산에너빌리티(주) 33,931 - 두산에너빌리티(주) 31,225 15 계룡건설산업(주) 29,753 2↑ 제일건설(주) 28,252 16 (주)서희건설 28,774 2↑ 중흥토건(주) 27,709 17 제일건설(주) 26,948 2↓ 계룡건설산업(주) 27,120 18 코오롱글로벌(주) 24,944 1↑ (주)서희건설 26,707 19 (주)태영건설 23,296 5↑ 코오롱글로벌(주) 23,964 20 (주)케이씨씨건설 23,174 5↑ 금호건설(주) 22,876 21 우미건설(주) 22,482 6↑ 아이에스동서(주) 22,390 22 대방건설(주) 21,731 1↑ 동부건설(주) 21,881 23 쌍용건설(주) 21,687 3↑ 대방건설(주) 21,255 24 금호건설(주) 20,280 4↓ (주)태영건설 20,177 25 두산건설(주) 18,406 7↑ (주)케이씨씨건설 20,063 26 한신공영(주) 18,099 2↑ 쌍용건설(주) 19,438 27 효성중공업(주) 17,852 12↑ 우미건설(주) 17,542 28 동부건설(주) 17,514 6↓ 한신공영(주) 16,426 29 에이치엘디앤아이한라(주) 16,150 1↑ (주)반도건설 16,414 30 (주)반도건설 15,051 1↓ 에이치엘디앤아이한라(주) 15,693 31 (주)호반산업 14,589 4↑ (주)동원개발 15,383 32 (주)동원개발 14,574 1↓ 두산건설(주) 15,151 33 신세계건설(주) 14,428 - 신세계건설(주) 14,905 34 (주)에이치제이중공업 14,396 2↑ 자이씨앤에이(주) 14,502 35 자이씨앤에이(주) 14,028 1↓ (주)호반산업 13,858 36 삼성이앤에이(주) 13,479 10↑ (주)에이치제이중공업 13,767 37 (주)비에스한양 12,988 - (주)한 양 13,687 38 (주)금강주택 12,924 7↑ 에스케이에코엔지니어링(주) 13,250 39 씨제이대한통운(주) 12,169 5↑ 효성중공업(주) 12,931 40 (주)동양건설산업 12,100 2↑ 에스지씨이앤씨(주) 12,230 41 에스지씨이앤씨(주) 12,040 1↓ 진흥기업(주) 11,255 42 중흥토건(주) 10,836 26↓ (주)동양건설산업 11,157 43 (주)대광건영 10,548 6↑ (주)라인산업 11,103 44 진흥기업(주) 10,320 3↓ 씨제이대한통운(주) 10,986 45 (주)라인산업 9,765 2↓ (주)금강주택 10,300 46 (주)라인건설 9,559 2↑ 삼성이앤에이(주) 9,871 47 에이치에스화성(주) 8,584 - 에이치에스화성(주) 9,389 48 에스케이에코엔지니어링(주) 8,574 10↓ (주)라인건설 9,338 49 (주)성도이엔지 8,083 20↑ (주)대광건영 8,474 50 (주)서 한 8,074 1↑ 양우건설(주) 7,927 51 남광토건(주) 7,840 8↑ (주)서 한 7,615 52 대보건설(주) 7,724 1↑ 중흥건설(주) 7,510 53 동문건설(주) 7,246 8↑ 대보건설(주) 7,180 54 (주)태왕이앤씨 6,851 6↑ 자이에스앤디(주) 6,763 55 극동건설(주) 6,762 8↑ (주)케이알산업 6,714 56 일성건설(주) 6,401 - 일성건설(주) 6,682 57 (주)케이알산업 6,243 2↓ (주)시티건설 6,617 58 아이에스동서(주) 5,836 37↓ 신동아건설(주) 6,445 59 경남기업(주) 5,767 17↑ 남광토건(주) 6,398 60 양우건설(주) 5,577 10↓ (주)태왕이앤씨 6,373 61 (주)시티건설 5,486 4↓ 동문건설(주) 6,320 62 중흥건설(주) 5,477 10↓ 엘티삼보(주) 6,303 63 (주)모아주택산업 5,366 합병신규취득 극동건설(주) 6,188 64 (주)우미개발 5,164 14↑ (주)금성백조주택 5,951 65 동원건설산업(주) 5,025 - 동원건설산업(주) 5,872 66 (주)대명건설 5,004 7↑ 에이스건설(주) 5,692 67 일신건영(주) 4,993 1↑ 디에스종합건설(주) 4,858 68 신동아건설(주) 4,857 10↓ 일신건영(주) 4,697 69 자이에스앤디(주) 4,605 15↓ (주)성도이엔지 4,685 70 (주)금성백조건설 4,553 11↑ (주)동양 4,666 71 (주)대림 4,252 17↑ 삼부토건(주) 4,627 72 (주)대원 4,207 26↑ (주)서해종합건설 4,586 73 (주)동아지질 4,123 11↑ (주)대명건설 4,513 74 엘티삼보(주) 4,080 12↓ 보광종합건설(주) 4,491 75 (주)금성백조주택 3,885 11↓ 풍림산업(주) 4,269 76 (주)미래도건설 3,799 172↑ 경남기업(주) 4,251 77 금광기업(주) 3,783 10↑ 대방산업개발(주) 4,244 78 삼부토건(주) 3,724 7↓ (주)우미개발 4,063 79 (주)원건설 3,604 3↑ 경동건설(주) 4,041 80 강산건설(주) 3,519 3↑ 요진건설산업(주) 3,975 81 에이스건설(주) 3,468 15↓ (주)금성백조건설 3,925 82 풍림산업(주) 3,417 7↓ (주)원건설 3,780 83 (주)흥화 3,385 6↑ 강산건설(주) 3,691 84 (주)서해종합건설 3,360 12↓ (주)동아지질 3,588 85 보광종합건설(주) 3,281 11↓ 이수건설(주) 3,581 86 대방산업개발(주) 3,265 9↓ 파인건설(주) 3,559 87 이수건설(주) 3,262 2↓ 금광기업(주) 3,541 88 동아건설산업(주) 3,258 20↑ (주)대림 3,282 89 씨에이이앤씨(주) 3,084 11↑ (주)흥화 3,261 90 삼환기업(주) 3,062 16↑ 혜림건설(주) 3,214 91 (주)화성개발 3,060 2↑ 한양산업개발(주) 3,187 92 신원종합개발(주) 2,907 23↑ (주)신성건설 3,076 93 (주)비에스산업 2,856 9↑ (주)화성개발 2,905 94 요진건설산업(주) 2,832 14↓ (주)광신종합건설 2,816 95 디에스종합건설(주) 2,744 28↓ (주)한양건설 2,811 96 영진종합건설(주) 2,736 23↑ 대흥건설(주) 2,767 97 우암건설(주) 2,648 38↑ (주)유탑건설 2,766 98 (주)한양건설 2,644 3↓ (주)대원 2,741 99 (주)이안알앤씨 2,603 24↑ (주)보미건설 2,706 100 위본건설(주) 2,592 37↑ 중앙건설(주) 2,679      

주요 디지털 트윈 소프트웨어   큐픽스웍스(CupixWorks) 개발 및 자료 제공 : 큐픽스, www.cupix.com   2015년에 설립된 큐픽스는 AI기반 4D 디지털 트윈 플랫폼을 제공하는 글로벌 선도기업이다. 현재 30개국 이상에서 건설, 석유·가스, 제조업, 공공기관 시성관리 등15,000개 이상의 다양한 프로젝트에 적용되어 있다. 360° 영상만으로 건설 현장과 시설물을 디지털화하고 시간에 따른 공간의 변화를 기록, 관리 및 협업할 수 있는 4D 디지털 트윈을 구현하는 AI 기반 클라우드 플랫폼을 제공한다. 주요 특징 (1) 간편한 4D 디지털 트윈 구현 일반 360° 카메라만으로 쉽고 빠르게 완벽한 현장 디지털화 가능 자체 개발 AI 엔진으로 고정밀 3D 맵 자동 생성 시간에 따른 주기적 기록을 통해 4D 데이터로 현장 변화 추적   (2) 유연한 적용성 건설 현장부터 철도, 도로 인프라, 시설관리까지 다양한 환경 적용 가능 대규모 산업 플랜트, 상업 시설 등 복잡한 구조물 디지털화 실내외 구분 없이 모든 공간에 적용 가능   (3) 원격 현장 관리 현장 방문 없이 정확한 공간 정보 파악 클라우드 플랫폼을 통한 일관된 데이터 공유로 의사소통 오류 제거 신속하고 정확한 의사결정 지원   (4) 포괄적 현장 기록 수천 장의 사진을 대체하는 주기적 360° 촬영 시간에 따른 3D 공간 변화의 체계적 기록 현장 진행상황 추적 및 작업 검증 가능   (5) 자동화된 공정 관리 AI 기반 작업 영역/공종/BIM 카테고리별 진척률 분석 자동 생성되는 공정 보고서로 효율적 관리 일정과 예산 관리의 정확성 향상   (6) 통합 데이터 플랫폼 360° 영상, 레이저 스캔, 드론 이미지 통합 관리 BIM360, ACC, Procore 등 주요 건설 플랫폼과 통합BIM 데이터와의 원활한 연계 Revizto, ArCGIS 등 전문 소프트웨어와 연동 다양한 데이터의 단일 플랫폼 통합으로 업무 효율 극대화 2. 주요 기능 ■ 360° 디지털화 360° 카메라 영상을 AI 기술로 디지털 3D 공간으로 자동 변환 ■ 사이트뷰 SiteView - 브라우저 기반 360° 현장 뷰어 3D 맵뷰 (3D Dollhouse)로 전체 공간 파악 시간대별 현장 데이터의 자동 버전 관리 ■ BIM 데이터 통합 및 설치 검증 BIM 도면과 객체를 실제 시공 현황의 직관적인 비교 검증 복수 BIM 파일 동시 로드 및 관리 ■ 사이트 인사이트 - SiteInsights - 스마트 공정 진척률 관리  AI 기반 자동 공정률 산출 작업 구역/공종별 진척률 분석 지연 일정 확인 및 준공 시점 예측 ■ 측정 및 분석 3D 공간상의 정밀 치수 측정 면적, 부피, 길이, 각도 등 다양한 측정 도구 제공 ■ 공간 기반 협업 3D 공간상의 주석 및 이슈 관리 공종별, 협력사별 맞춤형 권한 관리 PDF 형태의 보고서 자동 생성   도입 효과  ■ 70% 시간 절약 및 효율성 향상 현장 방문율, 보고서 작성 시간 평균 70% 감소 ■ 90% 공정 진척률 관리의 개선 정확한 공정률 관리를 통한 공사일정 준수율 평균 90% 향상 ■ 85% 비즈니스 성과 강화 새 고객 유치 및 고객 유지율 평균 85% 개선 ■ 65% 운영 효율성 증가 수작업 절차 감소 및 워크플로우 개선으로 평균 65% 운영 효율성 증가   주요 고객 (1) 해외 Tutor Perini(투터 퍼리니), AECOM(에이콤), Fluor(플루어), Gray Construction(그레이 건설), Structure Tone(스트럭처 톤), PCL Construction(PCL 건설), Clark Construction(클락 건설), Whiting Turner(와이팅 터너), EllisDon(엘리스돈), Mortenson Construction(모르텐슨 건설), Southland(사우스랜드), Gilbane(길베인), Built(빌트), Arcadis(아카디스), W.E. O'Neil(W.E. 오닐), Hensel Phelps(헨젤 펠프스), John Holland(존 홀랜드), Takenaka(다케나카), Obayashi(오바야시), Home Depot(홈 디포), Nestle(네슬레), NSW Government(뉴사우스웨일스 정부), ABS(ABS), Siemens(지멘스), Bayer(바이엘) 등 약 2,000 개 고객사 (2) 국내  국보디자인, 삼성물산, LH, SH, 동원건설, GS 건설, 롯데 건설, 우미 건설, 대우 E&C, SK E&C 등 약 30개 고객사     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24)   현재의 컴퓨팅 성능은 전례 없는 수준이다. 덕분에 더 큰 시스템을 시뮬레이션하고 복잡한 현상을 더 정확하게 예측할 수 있는 고급 계산 기법이 개발되었다. 그러나 터보 기계 시스템의 시뮬레이션은 각 구성 요소를 개별적으로 시뮬레이션하는 현재의 관행으로 인해 구성 요소 간의 상호 작용을 고려하지 못하기 때문에 여전히 과제를 안고 있다. 이 문제를 해결하고 효율성, 신뢰성, 저배출 측면에서 항공 엔진 설계를 개선하기 위해 피델리티 플로우(Fidelity Flow) 유동 솔버의 레이놀즈-평균 나비에-스토크스 방정식을 기반으로 새로운 방법론이 개발되었다. 이 접근 방식을 사용하면 단일 코드를 사용하여 전체 엔진의 완전 결합 시뮬레이션이 가능하다. 이번 호에서는 새로운 방법론인 유동 솔버 기술과 그 구현을 통해 얻은 결과에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. KJ66 MGT의 레이아웃 : ① 임펠러, ② 디퓨저, ③ 연소실, ④ HPT 노즐, ⑤ HPT 로터, ⑥ LPT 노즐, ⑦ LPT 로터, ⑧ 디월 베인, ⑨ 배기 후드   방법론 완전한 항공 엔진 및 가스 터빈 시스템에 대해 안정적이고 시간이 정확하며 완전히 결합된 시뮬레이션을 수행하기 위한 새로운 접근 방식이 개발되었다. 이 방법은 비선형 고조파(NLH) 기법을 사용하여 불안정한 효과를 포착하여 계산 시간을 절약할 수 있다. 이 접근법의 연소 프로세스는 효율적이고 신뢰할 수 있는 화염 생성 매니폴드(FGM)에 의존한다. 비활성 시뮬레이션에 비해 연소 과정을 모델링할 때 발생하는 계산 오버헤드는 약 50%에 불과하다. 또한 스마트 인터페이스 접근 방식은 전체 시스템에서 스칼라의 이동을 피하기 위해 구현되어, 흐름이 반응하는 곳에서만 연소 이동 변수를 해결함으로써 계산 오버헤드를 최소화한다.   유동 솔버 이 연구는 압력 기반 및 밀도 기반 설루션 체계로 구성된 케이던스 충실도 유동 솔버를 사용하여 수행된다. 유동 솔버 패키지에는 터보 기계 모델링, 대형 와류 시뮬레이션(LES), 공액 열전달(CHT), 유체-구조 상호작용(FSI), 스프레이용 라그랑지안 모듈, 캐비테이션, 복사, 다상 유동 및 연소 모델을 포함한 광범위한 물리 모델이 탑재되어 있다. 혼합 평면, 프로즌 로터, 슬라이딩 메시와 같은 표준 접근 방식이 터보 기계 모듈에 구현되어 있다. 또한 다음에서 설명하는 터보 기계 애플리케이션의 불안정한 흐름을 효율적으로 계산하기 위해 비선형 하모닉 방법을 사용할 수 있다.   비선형 고조파 방법(NLH) NLH 방법은 시간 평균 흐름에 대한 불안정성의 영향을 고려하는 비선형 접근 방식이다. 이러한 효과는 결정론적 스트레스로, 주기적 변동의 시간 평균 곱으로 나타난다. NLH 방법의 장점은 계산 효율에 있다. 평균 유동장에 대한 정상 상태 해와 사용자가 해결하기로 선택한 각 고조파의 실수 및 가상 부분에 대한 정상 상태 해만 결정하면 된다. 설루션 정확도는 고조파의 수에 따라 달라지지만, 일반적으로 불안정한 효과를 포착하는 데에는 몇 개의 고조파만 필요하다. 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 인접한 행과 인접한 행 사이의 상호작용을 상대 회전 속도에 관계 없이 모델링할 수 있는 랭크 2 효과를 설명한다. 즉, NLH 모듈은 더 복잡하고 불안정한 상호작용을 설명할 수 있다. 랭크 2 설루션을 사용하면 포스트 프로세싱 모드에서 클로킹의 효과를 연구할 수 있다. 또한 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 각 블레이드 행에서 사용할 고조파 수를 유연하게 정의할 수 있어, 시뮬레이션 프로세스를 더욱 맞춤화할 수 있고 효율적으로 만들 수 있다.   그림 2. 혼합 평면과 NLH 방식을 사용한 회전자-회전자 상호작용 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 반복 작업 자동화/파라메트릭 설계/AI 기반의 스마트 기능을 통해 2D CAD 설계의 생산성과 정밀성 향상, 자체 개발 ZGS 엔진 기반으로 플렉시블한 구속조건 설계 지원, 지능형 기능으로 설계 효율 향상, 실사용자 중심의 인터페이스 개선과 향상된 출력 환경 제공 등 사용 환경 : 윈도우 10/11, RAM 8GB 또는 이상 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아는 2D CAD의 새로운 기준을 제시할 차세대 버전인 ‘ZWCAD 2026(지더블유캐드 2026)’을 공식 출시하며 반복 작업의 자동화, 설계 정확도의 향상, 사용자 경험 중심의 기능 개선 등 설계 효율성의 본질적인 혁신을 제시했다. 이번 신제품은 ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS 엔진을 바탕으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 파라메트릭 구속조건을 적용할 수 있어, 부품 설계 및 치수 조정이 더욱 유연하고 정밀해졌다. 여기에 AI 기반의 지능형 기능인 스마트 매치(Smart Match), 배치 블록(BatchBlock), 지능형 치수(DIM), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어, 반복적인 작업을 줄이는 동시에 설계 정확성과 생산성을 높이는 데 기여한다. 또한 블록 편집, 치수 설정, 출력 환경 등 기존 기능 전반에 걸쳐 실사용자 중심의 업그레이드가 이뤄졌으며, 향후에도 지속적인 기술 고도화를 통해 지속 가능한 설계 환경 구축을 이어갈 계획이다. ZWCAD 2026은 단순한 기능 추가를 넘어, AI 기술과 현장 피드백이 유기적으로 결합된 스마트 CAD 플랫폼으로 진화하며, 국내 CAD 사용자에게 새로운 설계 경험을 제시하고 있다. ZWCAD 2026의 주요 업데이트 내용은 다음과 같다. 파라메트릭 구속조건 : ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS(지오메트리 구속 시스템) 엔진을 기반으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 기하학적 구속 조건과 치수 구속을 적용할 수 있다. AI 기반의 지능형 기능 : 지능형 치수(DIM), 배치 블록(BatchBlock), 2025/8스마트 매칭(Smart Match), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어 반복 작업을 줄이고 설계 정확도를 높여준다. 사용자 중심의 개선 : 블록 편집, 치수 관리 기능이 강화되고, 새로워진 스마트 플롯 기능으로 출력 작업도 한층 더 강력해졌다.   파라메트릭 구속조건 2D 객체와 플렉시 블록에 기하학적 구속조건과 치수 구속조건을 적용할 수 있다. 위치와 크기에 대한 파라미터를 조정함으로써 다양한 크기의 부품을 빠르고 효율적으로 생성할 수 있어, 반복 작업의 시간을 줄이고 설계의 유연성을 높여준다.   기하학 구속조건 및 치수 구속조건 생성 및 편집   그림 1. 파라메트릭 구속조건 탭   구속조건 플렉시 블록 생성   그림 2. 파라메트릭 블록 편집기 탭   구속조건 관리자 치수 구속조건, 사용자 구속조건 및 속성 관리를 지원하며, 구속조건 정의, 구속조건 삭제 등을 포함한다.   그림 3. 작업 환경에서 구속조건 관리   구속조건 설정 기하학적 구속조건, 치수 구속조건 및 자동 구속조건을 설정한다.   그림 4. 구속조건 설정 대화 상자   AI 기반의 지능형 기능 지능형 치수 지능형 치수 DIM 지능형 치수 DIM 명령은 선택된 객체를 지능적으로 인식하고, 동일한 명령 흐름 내에서 현재 객체 내 가장 적합한 치수 유형을 지속적으로 제공한다. 지원되는 객체는 다음과 같다. 선형 세그먼트 : 수평/수직/정렬된 치수 생성 지원 호 세그먼트 : 반지름/지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 원 : 지름/반지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 선형 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원 각도 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원   치수 도면층 설정 사용자가 치수를 위한 개별 도면층을 지정할 수 있으며, 리본 메뉴 또는 시스템 변수 DIMLAYER를 통해 설정할 수 있다.   치수 그립 메뉴 치수 문자 메뉴와 치수선 메뉴를 구현하여 치수 문자 편집 작업을 단순화하고 기준선 치수, 연속 치수, 화살표 전환 등의 작업을 위한 간단하고 빠른 환경을 제공한다.   중심선 및 중심 표식 생성 지원 중심선 및 중심 표식 기능이 추가되어 선택된 선 객체에 대해 관련된 중심선을 생성하거나 선택된 원 또는 호에 대해 중심 표식을 생성할 수 있으며, 중심선/중심 표식의 속성을 조정할 수 있다.   그림 5. 중심선 및 중심 표식 그리기 예시   지능형 블록 스마트 매칭 기능 지원 SMARTMATCH 명령이 추가되어 동일한 객체를 일괄 선택할 수 있다. 이를 통해 다른 위치, 크기, 각도, 대칭 등에서 동일한 객체를 선택할 수 있다. 매칭 매개변수는 스마트 매칭 대화 상자를 통해 설정할 수 있어 사용자가 선택하기 편리하다.   그림 6. 스마트 매칭 대화 상자   그림 7. 스마트 매칭 결과 예시   배치 블록 기능 지원 BATCHBLOCK 명령이 추가되어 선택된 객체를 필터하여 새로운 블록을 만들거나 기존 블록으로 교체할 수 있다. 사용자는 배치 블록 대화 상자를 통해 블록에서 동일한 객체를 일괄 편집하여 반복적인 작업을 줄일 수 있다.   그림 8. 배치 블록 대화 상자   수량 집계 기능 수량 집계(COUNT) 팔레트를 통해 선택한 객체의 수량을 자동으로 통계할 수 있다. 이 기능은 스마트 매칭 기능과 함께 사용하면 보다 빠르고 정확하게 수량을 집계할 수 있으며, 통계 결과를 테이블로 생성할 수 있다.   그림 9. 수량 집계(COUNT) 결과 예시   유사 검색 기능 지원 SIMILARSEARCH 및 SIMILARSEARCHCLOSE 명령이 추가되어, 로컬 도면에서 기존 객체의 유사 블록을 유사 검색 팔레트를 통해 검색하고, 블록을 재사용할 수 있다.   그림 10. 유사 검색 결과 예시   그림 11. ZWCAD 도구상자 패널   사용자 피드백 중심의 기능 개선 ZWCAD 도구 상자 ZWCAD 도구상자는 도면층, 치수, 문자 등 다양한 기능을 통합한 패널로, 드래그 앤 드롭, 도킹 및 사용자 설정 기능을 지원하여 디자이너에게 유연하고 효율적인 작업 환경을 제공한다.   인터페이스 ZWCAD 도구상자는 기본적으로 인터페이스 왼쪽에 고정되어 있으며, 빠른 액세스 도구 모음의 아이콘 버튼을 클릭 또는 TOOLBOX 명령을 실행하여 패널을 열 수 있다. 이 패널은 작업 영역의 왼쪽 또는 오른쪽에 자유롭게 고정할 수 있다.   블록 기능 개선 블록 표시, 생성, 재사용, 고정 편집, 블록 편집, 그립 편집, 자르기, 일반 수정, 속성 편집, 블록 가리기, 플렉시 블록 등 기능 및 호환성이 업데이트되었다.   빠른 속성 편집 ATTIPEDIT 명령이 추가되었다. 이 명령은 속성 블록에서 속성 문자를 빠르게 편집할 수 있도록 도와준다. CTRL 버튼을 누른 상태에서 속성을 더블 클릭하면 직접 편집이 가능하다.   블록 이름 변경 CHGBNAME 명령이 추가되었다. 모든 블록 이름이나 일부 블록 이름을 수정해야 할 경우, 블록을 직접 선택한 후 마우스 우클릭으로 나타나는 메뉴에서 ‘블록 이름 변경’을 선택하여 작업할 수 있다.   그림 12. 블록 이름 변경 대화 상자   블록 편집 후 새 블록으로 저장 지원 블록을 수정한 후 원본에 영향을 주지 않고 새 블록으로 적용할 수 있다. 사용자는 새 블록의 이름과 기준점을 정의하거나 기준점을 수정할 수 있으며, 블록 이름을 변경하지 않고도 원본 블록의 모든 변경 사항이 적용된다.   부분 영역 블록 교체 선택된 영역 내에서 블록 교체를 통해 필요에 맞게 빠르게 블록을 교체할 수 있다.   출력 기능 개선 SMARTPLOT 기능이 한층 더 업그레이드되었다. 새롭게 재구성된 인터페이스와 함께 전반적인 기능이 강화되어 출력 작업의 효율성이 크게 향상되었다. 기능적으로는 도면 내 도곽을 자동으로 인식하고 정렬하며, 여러 도면에 걸친 도곽도 일괄 검색할 수 있다. 또한, 축척에 맞는 배치를 자동으로 생성하고, 도면 분해 시 도곽 범위를 기준으로 자동 분할이 가능하다. 이와 함께 출력 순서 지정, 흑백 출력 품질 강화 등 다양한 보조 기능이 추가되었으며, PDF, DWF 및 프린터 등 다양한 출력 방식의 효율성도 향상되었다. 파일 형식 측면에서도 기존의 PC5 파일뿐만 아니라 PC3 파일 형식까지 호환되어 더욱 유연한 출력 환경을 제공한다.   SMARTPLOT 재구성 기능 패널이 간소화되고 도곽 목록 미리보기가 추가되었다.(그림 13)   그림 13. 스마트 플롯 대화 상자   스마트 플롯은 시트와 용지를 자동으로 일치시킬 수 있다.(그림 14)   그림 14. 도곽 자동 일치 예시   또한, 다양한 이름 지정 방법을 제공하여 도곽 정보를 기반으로 파일 이름을 사용자화할 수 있어 접두사, 접미사, 숫자 및 도면 정보를 자유롭게 조합하여 파일 이름을 설정할 수 있다.(그림 15)   그림 15. 이름 지정 방법 대화 상자   분할된 도면은 자동으로 잘라내어 출력할 수 있다.   그림 16. 분할 도면 예시   도곽 라이브러리 기능이 최적화되어 있으며, 일반적인 도곽 출력 구성을 미리 설정하고 도곽을 검색하여 사용할 수 있다.(그림 17)   그림 17. 도곽 라이브러리 대화 상자   PDF, DWF 및 프린터 출력 효율 개선 ZWCAD에서 생성되는 PDF 및 DWF 파일의 용량이 압축되어, 복잡한 그래픽 파일의 경우 최대 50% 이상 압축률을 달성할 수 있다. 또한, 새로운 출력 품질 옵션이 추가되어 원하는 이미지 품질을 빠르게 지정할 수 있다.   그림 18. 출력 대화 상자에 추가된 새로운 출력 품질 옵션   디스플레이 개선 중첩된 객체 하이라이트 객체가 중첩되어 겹쳐져 있을 때, 객체를 선택하면 중첩된 객체의 디스플레이 색상을 표시한다.   하이라이트 효과 강화 하이라이트 색상을 조정하고 색상 대비를 높이며 깨짐 방지(안티앨리어싱)를 최적화함으로써 디자인 작업의 시각적 편의성이 크게 향상된다. 하드웨어 가속과 렌더링 최적화 기술을 결합하여 하이라이트 표시가 더욱 부드럽고 정확해져, 디자인 작업을 보다 효율적이고 직관적으로 사용할 수 있다.   FAS/VLX 플러그인 호환성 향상 LISP(리스프) 기능이 업그레이드면서 ZWCAD의 FAS 분석 성능이 개선되고, FAS/VLX 파일과의 호환성이 개선되었다. 이번 업데이트는 FAS 이진 코드를 기반으로 한 LISP 암호화 방식을 지원하며, LISP 개발자가 소스 코드를 보다 안전하게 보호할 수 있다. 또한, ZWCAD는 이제 더 다양한 FAS/VLX 플러그인을 로드하고 활용할 수 있어 확장성이 강화되었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.