실시간 시각화 및 계산으로 크레인 판매 증가에 기여   팔핑거(PALFINGER)는 유니티 엔진을 활용해 인터랙티브 크레인 시각화 및 비교 도구인 팔쇼(PALSHOW)를 개발해 영업 및 마케팅을 위한 3D 협업, 실시간 시뮬레이션 및 시각화 등에 활용하고 있다. 유니티의 기술은 크레인의 구성과 성능을 시각화하고 비교하는 방식을 재정의함으로써, 팔핑거가 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 지원한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     팔핑거는 혁신적인 크레인 및 리프팅 설루션을 전문으로 하는 기술 및 기계 공학 분야의 기업이다. 1만 2350명 이상의 직원, 30개 제조 시설, 그리고 전 세계적인 판매 및 서비스 네트워크를 보유한 팔핑거는 건설 및 운송부터 해상 및 해양 분야에 이르기까지 다양한 산업 전반에서 효율과 안전성을 높이는 첨단 장비를 제공한다. 팔핑거는 로더 크레인 분야의 글로벌 기업이자 목재 및 재활용 크레인, 후크리프트, 트럭 장착형 지게차, 접근 플랫폼 분야의 주요 제조업체이다. 유럽에서는 철도 시스템 및 교량 검사 장비 분야에서도 첨단 기술을 제공하고 있으며, 팔핑거 마린은 해상 부문의 갑판 장비 및 취급 설루션 분야에서 활약하고 있다. 팔핑거는 디지털 전환 여정을 지속하면서 실시간 3D 시뮬레이션, 클라우드 컴퓨팅, 자동화 같은 첨단 기술을 활용해 고객 경험을 높이고 가치 사슬 전반에 걸쳐 운영을 효율화하고 있다.   ▲ 작동 중인 크레인(출처 : 팔핑거)   팔쇼의 가치 : 한눈에 보는 영향 유니티에 기반해 팔핑거가 개발한 팔쇼 애플리케이션은 크레인 동작의 시각화, 비교 및 전달 방식을 변화시켜 접근성, 효율 및 사용자 경험 측면에서 측정 가능한 성과를 제공한다. 매월 600명 이상의 활성 유저를 보유하고 있으며, 여기에는 전 세계 영업팀, 유통업체 및 운영자가 포함된다. 1만 2300개 이상의 크레인 모델과 변형 모델을 시뮬레이션 및 비교에 활용 가능 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포)를 통해 3주마다 새로운 버전을 출시 700여 개의 자동화된 테스트와 90%의 코드 커버리지(code coverage) 모든 최신 웹 브라우저를 통해 실시간 크레인 데이터에 즉시 접근 가능 분 단위가 아닌 초 단위로 크레인 구성과 리프팅 용량을 확인할 수 있어 시간을 절감 기술적 전문 지식 없이도 유저가 크레인의 작업 반경, 안정성 및 변형을 시각화할 수 있는 매끄럽고 직관적인 인터페이스 문서화, 규정 준수 및 고객 커뮤니케이션을 위한 간편한 내보내기 옵션(SVG 또는 PDF) 데이터 기반의 신속한 대화로 고객 참여도와 판매 자신감을 강화   ▲ 크레인 비교 및 적재 용량 분석(출처 : 팔핑거)   복잡한 크레인 데이터를 단순하고 시각적이며 접근 가능하게 만들기 팔핑거의 영업 및 유통 팀은 고객에게 크레인의 복잡한 기계 구조와 리프팅 동작을 보다 간편하게 보여줄 방법이 필요했다. 이전에는 팔쇼의 기능이 대형 데스크톱 애플리케이션 내에 포함되어 복잡한 설치, 로컬 데이터베이스 동기화, 잦은 업데이트가 필요했으며, 이는 단순히 크레인 움직임을 시각화하기만 원하는 유저에게 장벽을 조성했다. 이러한 과제를 극복하기 위해 팔핑거는 팔쇼를 웹 기반의 직관적이고 즉시 접근 가능한 설루션으로 개발했다. 팔쇼의 목표는 최신 브라우저에서 실행되는 실시간 상호작용 경험을 제공하여, 고객과 영업 팀이 소프트웨어 설치나 기술적 전문성 없이도 크레인 구성을 신속하고 자신 있게 탐색할 수 있도록 하는 것이었다.   ▲ 리프팅 용량 분석(출처 : 팔핑거)   팔쇼의 확장 가능한 웹 기반 유니티 기술 스택 내부 팔핑거는 유니티의 실시간 3D 엔진을 활용해 크레인 동작을 정확성, 속도, 시각적 선명도로 시뮬레이션하는 팔쇼를 구축했다. 팔쇼의 모든 기능은 웹 브라우저 내에서 직접 접근 가능하다. 이 애플리케이션은 크레인을 도식화된 측면도로 표시하여 유저가 작업 반경, 적재 용량, 안정성, 위치 조정 및 변형을 실시간으로 동적으로 탐색할 수 있도록 한다. 팔핑거의 내부 계산 프레임워크를 유니티와 통합함으로써, 개발 팀은 정밀한 물리 기반 계산과 직관적인 시각화를 결합할 수 있었다. 이를 통해 복잡한 기계 데이터를 빠르고 상호작용적이며 이해하기 쉬운 경험으로 전환했다.   ▲ 유니티 에디터에서 실행 중인 팔쇼 애플리케이션   유니티 웹GL(Unity WebGL)은 이 경험을 온라인으로 구현하는 핵심 역할을 수행하며, 로컬 설치나 대용량 다운로드 없이도 부드러운 성능을 제공한다. 새로운 기능과 개선 사항은 자동화된 CI/CD 파이프라인을 통해 지속적으로 배포되므로, 유저들은 항상 최신 버전으로 작업하게 된다. 이는 기존의 데스크톱 기반 접근 방식과는 크게 달라진 점이다. 앵귤러와 애저(Azure) 클라우드의 배포 및 플랫폼 통합 지원을 통해 팔쇼는 팔핑거의 팔데스크(PALDESK) 생태계에 원활하게 연결되며, 구성–가격–견적(configure–price–quote) 및 작업 플래너(job planner)와 같은 애플리케이션과 함께 작동한다. 팔핑거의 헤수스 곤살레스 로드리게스(Jesús González Rodríguez) 수석 소프트웨어 엔지니어는 “현재는 웹GL로만 내보내지만, 유니티의 멀티 플랫폼 기능과 내장 테스트 도구는 정말 훌륭하다. 파이프라인에서 종단 간 테스트를 실행하면 품질 보증이 쉬워진다”고 전했다.   ▲ 유니티 에디터에서 실행 중인 팔쇼 애플리케이션   팔쇼에 사용된 유니티 기술 브라우저 기반 렌더링 및 배포를 위한 유니티 웹GL 빌드 파이프라인 크레인 움직임, 도달률 및 구성 요소 형상을 시각화하기 위한 선 및 메시 렌더러 유니티 테스트 프레임워크 + 약 700개의 자동화된 테스트로 CI/CD를 지원하며 약 90%의 코드 커버리지를 달성 애저 데브옵스(Azure DevOps)용 유니티 도구로 지속적인 통합 및 배포를 지원 유니티용 누겟(NuGet)으로 효율적인 패키지 및 종속성 관리 팔핑거가 2D 도면을 3D로 변환하는 방식을 탐구하는 프로그램 기반 메시 생성 웹 환경에서 정확한 물리 시뮬레이션을 위한 실시간 백엔드 계산 통합   ▲ 팔쇼에서 크레인 검색(출처 : 팔핑거)   ▲ 팔쇼 애저 데브옵스 빌드 파이프라인을 유니티 자동화 작업으로 구현   유니티의 유연성 덕분에 팔핑거는 요구사항이 변화함에 따라 설루션을 신속하게 반복하고 확장할 수 있었다. 이 엔진은 신속한 프로토타이핑을 지원하여, 제품이 성장함에 따라 소프트웨어 팀이 CAD 기반 워크플로, 3D 메시 압출 및 새로운 시각화 모드를 실험할 수 있도록 한다. 또한 중요한 것은, 팔핑거가 인재를 유치하고 육성하는 데 유니티가 도움을 준다는 점이다. 팔쇼는 특히 게임, UI(사용자 인터페이스) 또는 닷넷(.NET) 배경의 개발자가 접근하기 쉬운 도구 덕분에 아이디어가 신속하게 작동하는 기능으로 전환되는 플랫폼이 되었다. 팔핑거는 정기적으로 학생 및 인턴과 협력하여 새로운 개념 증명(PoC) 및 프로토타입을 탐구함으로써 숙련된 유니티 인재 풀을 강화하고 있다. 로드리게스 수석 엔지니어는 “유니티로 작업해 보면 이 엔진이 얼마나 유연한지 알 수 있다. 게임을 구동하는 동일한 환경으로 복잡한 산업용 애플리케이션도 손쉽고 효율적으로 구동할 수 있다. 닷넷에 대한 지식과 비디오 게임 및 UI 상호작용에 대한 열정을 우리 제품에 결합할 수 있었다”고 말했다.   ▲ 애플리케이션 코드 커버리지 요약(출처 : 팔핑거)   ▲ 팔쇼의 크레인 구성(출처 : 팔핑거)   더 빠른 의사 결정과 더 확신 있는 고객 대화 촉진 팔쇼는 팔핑거의 영업 생태계 전반에서 필수 도구로 빠르게 자리 잡았으며, 내부 팀, 유통업체 및 운영자가 크레인 구성을 실시간으로 검증할 수 있도록 지원한다. 데스크톱 설치나 대규모 데이터베이스 동기화를 거칠 필요 없이, 사용자는 브라우저를 열어 다양한 크레인 모델이 하중 하에서 어떻게 작동하는지 즉시 확인할 수 있다. 이를 통해 준비 시간이 몇 분에서 몇 초로 단축된다. 이 애플리케이션은 직관적인 작업 흐름을 지원해 전문적인 기술 지식이 필요하지 않게 됐다. 사용자는 단순히 크레인을 선택하고 도면에 목표 위치를 설정하면 즉시 적재 용량, 도달률 및 안정성에 대한 피드백을 받는다. 복잡한 기계적 계산이 깔끔한 시각적 경험으로 전환되어, 수십만 유로에 달하는 크레인이 현장에 도착하기 훨씬 전에 그 성능을 고객이 이해할 수 있도록 돕는다. 팔핑거의 기술 소프트웨어 애플리케이션 부문 책임자인 크리스티안 페르슐(Christian Perschl)은 “복잡한 프로그램을 설치하는 데 더 이상 관리자 권한이 필요하지 않다”고 설명했다. 이 웹 도구는 여러 플랫폼에서 실행되며 테슬라 인포테인먼트 시스템에서도 작동한다. 작업 플래너 환경 내에서 팔쇼는 한 걸음 더 나아간다. 유저는 환경 조건을 시뮬레이션하고, 안정성을 확인하며, 장애물을 그려 리프트 작업 중 발생할 수 있는 잠재적 충돌을 예측할 수 있다. 이러한 통찰력은 위험을 줄이고, 계획을 간소화하며, 규정 준수를 보장하는 데 도움이 된다. 특히 작업 전 시뮬레이션이 의무화된 지역 및 도시에서 더욱 그러하다. PDF 또는 SVG로 내보내기 옵션은 최소한의 노력으로 문서화, 리포트 및 고객 승인을 지원한다. 팔쇼는 실시간 3D 시각화와 지속적 배포, 확장 가능한 브라우저 기반 아키텍처를 결합하여 팔핑거의 디지털 영업 경험을 강화했다. 이를 통해 의사소통을 가속화하고 의사 결정의 확신을 높였으며, 복잡성이 걸림돌이 되었던 부분에 명확성을 제공함으로써 팀의 업무 수행을 지원한다. 페르슐은 “동적 리프팅 용량 다이어그램이 포함된 이 프로그램은 글로벌 영업 팀이 고객과의 회의에서 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 차량 관리자가 크레인 운전자를 교육하여 당사의 우수한 제품을 최대한 활용할 수 있도록 하는 데에도 활용될 수 있다”고 설명했다.   ▲ 팔쇼 PK 880 TEC 크레인 구성(출처 : 팔핑거)   팔핑거의 확장되는 디지털 세계에서 다음은 무엇인가 팔핑거의 소프트웨어 개발 팀은 공간 계획, 크레인 위치 지정 및 현장 시나리오 검증을 더욱 향상시키기 위해 구글 맵스 통합 및 탑뷰 상호작용 기능을 계획하며 팔쇼 경험을 지속적으로 발전시키고 있다. 차세대 팔쇼는 기술 간 복잡성을 줄이고 작업 흐름의 유연성을 개선함으로써, 리프트 전 계획 수립과 고객 논의 과정에서 더욱 명확한 방향성을 제시할 것이다. 기능적 진화를 넘어, 팔핑거는 더 깊은 차원의 3D 미래를 목표로 삼고 있다. 이 여정에서 유니티는 핵심 역할을 수행한다. 팀은 2D 그래픽을 가벼운 3D 메시로 변환하는 것부터 더 몰입감 있는 디지털 표현을 위한 CAD 기반 지오메트리 실험에 이르기까지 새로운 시각화 접근법을 탐구한다. 이러한 노력은 팔핑거가 시각화를 단순한 부가 기능이 아닌 중장비의 구성, 이해, 판매 및 운영 방식의 핵심 요소로 만들겠다는 야망을 반영한다. 팔핑거의 소프트웨어 개발자이면서 유니티 전문가인 토마시 오니시크(Tomasz Oniśk)는 “팔핑거에서는 3D를 전략적 주제로 간주한다. 유니티는 복잡한 데이터를 시각화하고 팀과 고객에게 생생하게 전달하는 새로운 방법을 탐구하는 데 도움을 준다”고 전했다.   ▲ 팔쇼 PK 880 TEC 리프팅 분석(출처 : 팔핑거)   ▲ 팔쇼 PK 880 TEC 크레인 제어 장치(출처 : 팔핑거)   팔핑거의 미래 전략에 명시된 바와 같이, 이 회사는 혁신, 디지털화 및 실시간 데이터 경험을 통해 리프팅 설루션의 미래를 선도해 나가고 있다. 이를 통해 고객에게 작업의 안전성, 속도 및 예측 가능성을 높이는 도구를 제공함으로써 고객 역량을 강화하고 있다. 팔쇼는 그 방향을 향한 초기 이정표이며, 그 진화는 더 광범위한 변혁을 예고한다. 고급 시뮬레이션이 전문적인 작업 흐름이 아닌 일상적인 역량이 되는 변혁이다. 유니티를 기반으로 팔핑거는 단순한 애플리케이션을 넘어, 차세대 지능형 리프팅을 위해 설계된 확장 가능한 디지털 생태계를 창조하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

PTC가 소프트웨어 중심의 제품 개발 환경을 혁신하기 위해 자사의 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 포트폴리오의 신규 버전인 코드비머(Codebeamer) 3.2, 코드비머 AI 1.0, 퓨어 베리언츠(Pure Variants) 7.2를 공식 발표했다. 이번 업데이트는 자동차, 의료기기, 항공우주 및 방위 등 규제가 엄격한 산업군에서 제품 복잡성과 규제 요구사항을 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었다.   이미지 제공 :  PTC 디지털 스레드 통합으로 제품 데이터 기반 강화 새롭게 출시된 코드비머 3.2와 퓨어 베리언츠 7.2는 하드웨어와 소프트웨어 개발 전반의 추적성과 변경 관리, 가시성을 개선하는 데 중점을 두었다. 주요 기능으로는 PTC의 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션인 윈칠(Windchill) 및 기타 엔터프라이즈 시스템과의 디지털 스레드 통합이 꼽힌다. 이를 통해 팀 간의 협업 효율을 높이고 수동 작업을 줄여 제품 출시 기간을 단축할 수 있다. 또한, 스트림 베이스라인 기능을 도입하여 특정 시점의 프로젝트 상태를 스냅샷으로 캡처함으로써 복잡한 포트폴리오 내에서 변경 관리를 간소화했다. 사용자 인터페이스가 업그레이드된 리뷰 허브는 대량 승인 및 거절 기능을 지원하며 차이점을 시각적으로 강조해 검토 과정의 오류를 최소화한다. 피처 기반의 제품 라인 엔지니어링(PLE) 자동화 기능은 플랫폼과 변체 간의 동시 개발을 지원하여 제품 라인 전반의 재사용성을 최적화한다. 엔지니어링 표준 기반의 코드비머 AI 1.0 도입 PTC가 이번에 처음 선보이는 코드비머 AI 1.0은 엔지니어링 및 테스트 표준을 기반으로 한 관리형 AI 지원 기능을 제공한다. 시스템 공학 국제협의회(INCOSE) 및 국제 소프트웨어 테스트 자격위원회(ISTQB)의 지침을 준수하는 두 가지 AI 어시스턴트가 핵심이다. 요구사항 어시스턴트는 요구사항 작성 시 품질 문제를 자동으로 감지하여 모호함을 제거하고 표준에 부합하는 명확한 요구사항을 빠르게 생성하도록 돕는다. 테스트 케이스 어시스턴트는 요구사항에서 테스트 케이스를 직접 생성 및 최적화하여 검증 활동의 정확성과 일관성을 높인다. 이를 통해 엔지니어는 반복적인 수동 작업에서 벗어나 더 가치 있는 의사결정에 집중할 수 있다. 지능형 제품 수명주기 비전의 구체화 PTC는 코드비머와 퓨어 베리언츠를 포함한 이번 릴리스가 회사의 지능형 제품 수명주기 비전을 뒷받침한다고 강조했다. 엔지니어링 부문에서 강력한 데이터 기반을 구축하고 이를 전사적으로 확장하여 AI 기반의 전환을 가속화하겠다는 전략이다. PTC 엔리케 크라즈말닉 ALM 부문 총괄 책임자는 제품이 점차 소프트웨어 중심으로 변화함에 따라 모든 변경 사항과 결정이 수명주기 전반에 걸쳐 연결되어야 한다며, 이번 신규 솔루션들이 고객의 현대적인 소프트웨어 개발 노력을 지원하고 AI를 책임감 있게 적용하는 데 기여할 것이라고 밝혔다.    

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (5)   2025년 4월 PTC는 크레오 파라메트릭(Creo Parametric) 12 버전을 출시하며 설계–시뮬레이션–제조 전 과정의 기능을 개선하여 디지털 엔지니어링 환경을 강화하였다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12 버전에서 크레오 몰드 분석(Creo Mold Analysis : CMA) 익스텐션을 이용한 사출 성형 분석 방법을 알아보자.   ■  김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 몰드 분석 소개 CMA는 사출 성형 분석을 위한 크레오 파라메트릭 응용 프로그램이다. 크레오에서 설계–해석–검증이 하나의 플랫폼 내에서 이루어지는 통합된 사출 성형 분석 환경을 제공한다. 설계자는 크레오 파라메트릭에서 모델 형상을 수정하면 별도의 데이터 변환 없이 즉시 몰덱스3D(Moldex3D) 솔버를 이용한 분석을 수행할 수 있으며, 그 결과로 사출 제품의 제조에 관련된 성형 거동을 빠르게 확인하고 검토할 수 있다.   사용자 인터페이스 크레오 몰드 분석은 크레오의 기본 환경에 통합된 인터페이스를 제공한다. 이러한 통합 시뮬레이션 환경은 반복적인 설계 변경 시 파일 변환 및 메시 생성에 필요한 시간을 최소화하고, 해석-피드백 시간을 줄일 수 있으며, 금형 초기 설계 단계부터 생산성 향상과 품질 확보를 동시에 달성할 수 있도록 지원한다.      분석이 완료되면 크레오의 리본 도구를 이용하여 필요한 분석 결과를 그래픽 창에서 빠르게 확인하고 검토할 수 있다.   크레오 몰드 분석 프로세스 크레오에서 다음 절차에 따라 제품의 사출 성형성을 분석할 수 있다. 분석 모델 정의 → 재료 설정 → 게이트 설정 → 분석 조건 설정 및 분석 실행 → 결과 검토 → 보고서 생성   새로운 프로젝트 생성 도어 콘솔 부품의 사출 충진 패턴을 확인하고 사출 성형 결과를 검토해 보자.   분석 모델 정의 크레오에서 분석 모델을 오픈하고 성형 분석 결과에 불필요한 요소를 억제 혹은 제거하여 단순화 모델로 정의한다.     모델에서 사출 후공정에 추가되는 구멍, 표면 가공, 라운드 등의 작업 피처가 있을 경우 피처를 억제하고 몰드 분석을 진행한다. 성형 분석에 영향을 주지 않는 표면 각인, 라운드 등의 피처가 있을 경우 억제하면 메시 생성 시간을 줄이고 분석 시간을 최소화할 수 있다. 금형 캐비티의 레이아웃 구조와 러너 등은 제외하고 단순 모델을 기준으로 성형 분석을 진행한다.     크레오 파라메트릭 리본 도구에서 응용 프로그램 → 몰드 분석(Mold Analysis)을 클릭하여 분석을 실행한다.     그림과 같이 몰드 분석 모드로 전환되고 관련 리본 메뉴가 표시된다.     재료 설정 ‘분석 설정’ 그룹에서 ‘재료 설정’을 클릭하여 모델에 적용할 플라스틱 수지를 지정한다.     재료 설정 창의 재료 라이브러리에서 재료 유형, 제조사 및 등급을 확인하고 수지를 선택한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

생성형 AI를 활용한 건축 분야 이미지 렌더링   생성형 AI(generative AI)는 텍스트와 이미지를 넘어 영상 제작까지 건축 시각화의 혁명을 일으키며, 누구나 쉽게 고품질 결과물을 만드는 ‘뉴노멀 시대’를 열었다. 기술의 보편화로 커뮤니케이션 방식은 혁신적으로 변화했지만, 결과물의 구조적·기능적 타당성을 검증하고 윤리적으로 활용하는 건축가의 비판적 사고와 주도적 역할은 여전히 필수이다.   ■  양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   시작하며 얼마전 서울시 여의도공원에 건립 예정인 (가칭)제2세종문화회관 건립 설계 공모 당선작이 발표되었다. 2023년 5월 디자인 공모를 시작으로 진행된 긴 여정이 종합건축사사무소 디자인캠프 문박 디엠피(dmp)의 계획안을 당선작으로 선정하며 마무리되었다. 관람자의 입장에서 여의도광장에 위치하는 대규모 공공 문화 시설을 어떠한 형태와 배치로 풀어냈는지 보는 재미도 있었다. 설계 공모 당선작 발표 과정에서 눈에 띄는 것은 당연히 계획안의 디자인이겠지만, 필자에게는 계획안을 표현한 투시도가 인상 깊었다. 지어진 건물의 주변 일상을 담은 거의 실사와 유사한(사진인 듯한) 투시도였다. 계절의 변화, 시간의 변화, 바라보는 위치의 변화에 따라 주변 실사에 투사된 이미지는 거의 현실처럼 보였다. 생성형 AI 기술이 발전되면서 실제와 가짜(fake)의 구분이 모호해졌다. 일반인이 쉽게 실제와 가짜의 경계에서 줄타기하는 결과물을 뽑아내는 시기에 프로들은 그 줄 넘어의 견고한 결과물을 만들어 내고 있다. 일반인이지만 얼리어답터들은 또 그것을 따라가고 있고. 이러한 시기에 dmp의 계획안 투시도는 건축 투시도가 어떠한 방향으로 가고 있는가를 보여준 사례라고 할 수 있겠다.   그림 1. 출처 : https://project.seoul.go.kr   그림 2. 출처 : https://project.seoul.go.kr   전통적 렌더링의 한계와 도전 건축 렌더링 작업은 오랫동안 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 빛과 그림자의 각도와 강도를 조절하고, 재료의 질감을 표현하며, 카메라와 타깃의 위치, 화면 비율, 카메라 렌즈를 정밀하게 제어하는 일련의 과정은 수개월 이상의 학습이 필요하며, 실제 프로젝트에서도 원하는 이미지를 얻어 내기 위해서는 많은 시행착오가 필요하다. 렌더링 작업의 복잡성은 단순히 소프트웨어 조작 능력을 넘어선다. 사진작가처럼 빛의 성질을 이해해야 하고, 3D 아티스트처럼 재질의 물리적 속성을 파악해야 하며, 영화 감독처럼 구도와 시점을 결정해야 한다. 하나의 프로젝트를 위해 수십 번의 테스트 렌더링을 실행하고, 각 렌더링마다 몇 시간씩 기다리는 것은 일상적인 풍경이었다. 브이레이(VRay), 루미온(Lumion)과 같은 전문 렌더링 소프트웨어를 능숙하게 다루기 위해서는 상당한 시간과 노력을 투자해야 했다. 학습을 통해 렌더를 돌릴 수 있게 되더라도, 실제 프로젝트에 사용할 정도의 수준에 도달하려면 수 년간의 실무 경험이 요구되었다. 필자가 대학에서 건축을 배우던 시절에는 렌더링 이미지를 잘 뽑는 순서대로 건축 설계를 잘한다는 말이 있을 정도였다. 이러한 높은 진입 장벽은 많은 건축가와 디자이너에게 렌더링은 어떤 느낌의 이미지가 나오는지 테스트하는 정도에 머물렀고, 그 이상은 외주 전문 업체에 의존하게 만들었다. 여기에는 비용 증가와 커뮤니케이션의 지연, 디자인 의도의 완벽한 전달의 한계라는 문제가 존재했다. 더욱이 렌더링 소프트웨어의 라이선스 비용은 소규모 스튜디오나 학생들에게 부담으로 작용했다. 전문가용 소프트웨어를 구동하기 위한 고성능 하드웨어 구입 비용까지 고려하면 진입 장벽은 더욱 높았다. 결과적으로 프로 수준의 건축 시각화는 자본과 기술을 갖춘 일부 전문가들의 영역이었다.   생성형 AI의 등장 생성형 AI의 등장은 이러한 풍경을 완전히 바꾸어 놓았다. 전 국민의 카톡 프로필 사진을 점령했던 챗GPT(ChatGPT)의 지브리 풍 프로필 이미지는 이전에 챗GPT를 사용해 보지 않은 이들을 유입시켰고, 기존 사용자에게는 유료화 전환을 이끌어냈다.(과금한 만큼 좋은 이미지가 나왔다.)  2025년 3월에 출시된 GPT-4o의 이미지 생성 기술은 건축 시각화의 접근 방식을 근본적으로 재정의했다고 할 수 있겠다. 너도나도 프로필 사진을 찍어내던 시기에 얼리어답터들은 다양한 건축적 실험을 통해 건축 이미지 생성의 다양한 방법을 제시하기 시작했다.   그림 3   그림 4   그림 5   그림 6   초기에는 다양한 실험과 건축 스케치를 보완하는 보조 도구로 시작했지만, 불과 몇 달 만에 새로운 디자인 결과를 뽑아내는 강력한 도구로 자리잡았다. 물론 이전에도 AI를 활용한 렌더링 기술은 존재했지만, GPT-4o만큼의 파급력은 없었다. 생성형 AI의 가장 혁명적인 측면은 전문 지식 없이도 고품질 이미지를 생성할 수 있다는 점이다. 간단한 손 스케치나 스터디 모형 사진을 업로드하고 단 한 줄의 텍스트를 입력하는 것만으로도, 과거라면 며칠이 걸렸을 전문가 수준의 렌더링 이미지를 몇 분 안에 얻을 수 있게 된 것이다. 이는 단순히 작업 속도의 향상을 넘어, 디자인 프로세스 자체의 변화를 의미한다. 과거에는 한 번의 고화질 렌더링에 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에, 여러 대안을 시각적으로 비교하는 것에 제약이 있었다. 하지만 생성형 AI는 이러한 제약을 제거했다. 이제 건축가, 디자이너는 수십 개의 디자인 대안을 거의 동시에 시각화하고, 실시간으로 비교하며, 대안들 사이에서 최적의 방향을 선택할 수 있게 되었다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

[자료] 2025 KEA 에너지 편람 발행 : 2025. 6. 형식 : pdf 426 page 제작 : 한국에너지공단    편람 링크 https://kosata.org/2025-kea-에너지편람-게시     Ⅰ 국내·외 에너지현황 및 정책동향 PART I 국내·외 에너지현황 및 정책동향 세계 에너지현황 및 주요국 정책동향 세계 에너지수급 현황 및 전망 세계 재생에너지 시장 현황 및 전망 주요국 에너지효율 정책동향 해외 재생에너지 정책동향 주요국 탄소중립 정책동향 기후변화 대응동향 및 주요국 온실가스 감축목표 제1장 국내 에너지현황 및 정책동향 국가 에너지 수급 현황 국가 에너지이용합리화 정책 추진 체계 에너지 관련 정부계획 및 주요 내용 에너지 관련 법 주요 내용 에너지수요관리 및 신·재생에너지보금 관련 정책수단별 법적근거 일람표 [중략] -----  

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 언리얼 엔진 통합 및 워크플로 간소화, 새로운 파라메트릭 보디 시스템, 신규 언리얼 엔진 의상 애셋, 고퀄리티 실시간 애니메이션 및 오디오 기반 애니메이션 제작 향상, 다양한 DCC 툴을 위한 플러그인 및 스타터 키트 모음 등   혁신적인 디지털 휴먼 툴세트인 메타휴먼(MetaHuman)이 얼리 액세스를 종료하고, 다양한 기능을 갖춘 새 버전을 출시했다. 에픽게임즈는 메타휴먼 5.6 출시를 통해 주요 기능을 새롭게 제공하는 한편, 메타휴먼의 활용 범위를 넓혀주는 새로운 라이선스 옵션과 통합 기능을 도입했다. 이제 메타휴먼 크리에이터는 언리얼 엔진에 통합되어 향상된 퀄리티는 물론 얼굴, 체형, 의상을 더욱 다양하게 확장할 수 있는 새로운 제작 워크플로를 제공한다. 메타휴먼 애니메이터 역시 업데이트되어 거의 모든 카메라 또는 오디오로 실시간 애니메이션을 생성하는 기능이 추가됐다.   그림 1. 이미지 출처 : ‘메타휴먼 시즐릴 | 언리얼 페스트’ 영상 캡처   메타휴먼 크리에이터 언리얼 엔진에서 메타휴먼 제작 메타휴먼 크리에이터가 이제 언리얼 엔진에 통합되어 크리에이터로부터 많은 요청을 받았던 기능을 제공한다. 더 이상 인스턴스를 기다리거나 제한된 세션 시간을 신경 쓸 필요가 없으며, 익스포트 과정이 신속한 어셈블리 단계로 대체되어 반복 작업이 더 빠르고 쉬워졌다. 파이프라인을 관리해야 하는 스튜디오의 경우 메타휴먼 크리에이터(MetaHuman Creator), 메타휴먼 애니메이터(MetaHuman Animator), 메시 투 메타휴먼(Mesh to MetaHuman)이 이제 하나의 애플리케이션으로 통합되면서, 캐릭터 제작 워크플로가 간소화되고 로컬 애셋 관리가 한층 유연해지는 이점을 누릴 수 있게 됐다. 또한, 메타휴먼 크리에이터 툴의 풀 소스 코드 액세스가 제공되어 캐릭터 제작 파이프라인의 필요에 맞춰 툴을 확장하고 커스터마이징할 수 있으며, 자동 리깅과 텍스처 합성을 제공하는 클라우드 서비스를 통해 로컬 에디터 내 제작 워크플로가 향상된다.   그림 2. ‘Creator your MetaHumans’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 파라메트릭 보디 시스템 메타휴먼 크리에이터의 직관적인 페이스 제작 툴이 이제 보디 제작에도 확장됐다. 새로운 파라메트릭 보디 시스템은 광범위한 실제 스캔 데이터를 바탕으로 거의 무한대로 사실적인 체형을 생성할 수 있으며, 페이스 제작 때와 마찬가지로 스컬프팅하고 결합할 수 있다. 또한 키, 가슴, 허리, 다리 길이 등 다양한 신체 치수를 조정하거나 제한할 수 있어, 온라인 패션 쇼핑 등 다양한 용도에 맞춰 특정 비율의 메타휴먼을 제작할 수 있다.   그림 3. ‘MetaHuman body editing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 언리얼 엔진 의상 애셋 실제 사람처럼 메타휴먼도 의상이 필요하다. 그 선택의 폭 역시 넓을수록 좋다. 이제 DCC 앱에서 사실적인 메시 기반 의상을 제작하고, 새로운 언리얼 엔진 의상 애셋을 사용하여 메타휴먼을 위한 전체 의상 세트를 생성할 수 있다. 이 기능은 액세서리를 포함한 다양한 의상을 통합된 의상 애셋으로 구성할 수 있다. 다양한 신체 사이즈와 체형에 가장 잘 맞는 의상 애셋을 미리 제작할 수 있으며, 이는 캐릭터의 체형에 따라 자동으로 크기가 조정되므로 모든 신체에 맞는 의상을 생성한다. 의상은 메타휴먼 형식으로 패키징하여 팹 마켓플레이스와 제3자 마켓플레이스에서 구매하거나 판매할 수 있기 때문에, 누구나 사용할 수 있는 기성 메타휴먼 의상의 폭이 더욱 넓어진다.   그림 4. ‘MetaHuman clothing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 비주얼 퀄리티 메타휴먼은 최고의 퀄리티와 사실감을 구현할 수 있도록 지속적으로 발전하고 있다. 이를 위해 메타휴먼 데이터베이스의 실제 스캔 데이터가 확장되어, 더욱 다양한 캐릭터 메시 셰이프와 텍스처를 제공한다. 또한 스캔 데이터의 캡처 및 처리 기능도 향상되어 잡티와 같은 디테일까지 더욱 사실적으로 표현할 수 있다. 그 결과, 메타휴먼 크리에이터로 더욱 실감 나는 얼굴 텍스처를 구현하고 한층 다양한 캐릭터를 만들 수 있으며, 메시 투 메타휴먼을 사용하면 임포트한 메시나 캡처된 영상과 더욱 일치하는 메타휴먼을 만들 수 있다.   그림 5. 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   메타휴먼 애니메이터 웹캠과 스마트폰으로 제작하는 고퀄리티 실시간 애니메이션 메타휴먼 애니메이터를 사용하면 대부분의 웹캠과 다양한 스마트폰을 비롯한 모노 카메라로 배우의 연기를 캡처하고 언리얼 엔진에서 실시간으로 메타휴먼에 애니메이션을 적용할 수 있다. 기존에 지원되던 스테레오 HMC와 아이폰뿐만 아니라 이제 일부 안드로이드 스마트폰을 포함해 언리얼 엔진 라이브 링크와 연동되는 모든 카메라를 지원한다. 실시간 작업이 가능하기 때문에 라이브 공연이나 즉각적인 피드백이 필요한 촬영 현장에서도 메타휴먼은 배우와 완벽하게 동기화된다. 오프라인 작업 역시 프로젝트 요구 사항에 적합한 환경에서 계속 사용할 수 있다.   그림 6. ‘MetaHuman real-time animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 오디오 기반 애니메이션 이제 오디오만으로 리얼타임 애니메이션을 생성할 수 있어, 라이브 연기를 더욱 손쉽게 구현할 수 있게 됐다. 또한 메타휴먼 애니메이터는 오디오 화자의 감정을 분석해 더욱 실감 나는 애니메이션을 생성할 수 있으며, 이를 수동으로 조정해 특정 상황에 맞게 공감할 수 있는 메타휴먼의 연기를 제작할 수 있다. 메타휴먼 애니메이터는 오디오 기반 연기에 실제와 같은 머리 움직임까지 구현하여 더욱 사실적인 결과물을 즉시 만들어 낸다. <그림 7>은 감정을 수동으로 조정할 수 있는 오디오 기반 애니메이션을 보여준다. 윗줄은 왼쪽부터 행복, 슬픔, 혐오를, 아랫줄은 왼쪽부터 화남, 놀람, 두려움을 나타낸다.   그림 7. ‘MetaHuman audio-driven animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   어디에서든 활용할 수 있는 메타휴먼 메타휴먼을 언리얼 엔진뿐만 아니라 다른 엔진이나 크리에이티브 소프트웨어에서 사용할 수 있도록 언리얼 엔진 EULA에 새로운 라이선스 옵션이 추가돼, 이제 메타휴먼을 더 다양한 곳에서 만나볼 수 있다. 자세한 내용은 라이선스 페이지에서 확인할 수 있다. 확장된 메타휴먼 에코시스템에는 다른 디지털 콘텐츠 제작 툴의 플러그인 및 스타터 키트 모음이 추가되고 있으며, 여기에는 팹 마켓플레이스 통합도 포함된다.   마야용 메타휴먼 이번 메타휴먼 5.6 출시를 통해 3래터럴의 모든 파이프라인을 누구나 사용할 수 있게 됐다. 리깅 전문가는 마야(Maya)용 메타휴먼을 사용해 캐릭터의 표정을 세밀하게 조정하고 더욱 사실적으로 연출할 수 있다. 또한, 다른 메타휴먼 툴 및 워크플로와의 호환성은 그대로 유지하면서 동시에 마야의 메시 편집 툴세트와 스컬프팅 툴로 메타휴먼 메시를 직접 조작해, 메타휴먼 데이터베이스의 제한을 넘어 독특한 스타일라이즈드 캐릭터나 유사 인간형 캐릭터를 제작할 수 있다.   그림 8. ‘MetaHuman for Maya’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   그룸 아티스트는 이 플러그인으로 마야의 기존 XGen 시스템에서 생성한 메타휴먼 호환 그룸을 Alembic 파일로 익스포트할 수 있다.   후디니용 메타휴먼 후디니(Houdini)의 프로시저럴 툴세트를 활용해 메타휴먼을 위한 포니테일, 매듭, 둥근 올림머리, 땋은 머리, 도넛형 헤어와 같은 복잡한 헤어 스타일을 제작할 수 있다. 후디니용 메타휴먼 플러그인 및 스타터 키트로 후디니에서 메타휴먼 호환 그룸을 생성하고, Alembic 파일 포맷을 통해 언리얼 엔진으로 임포트해 메타휴먼에 손쉽게 적용할 수 있다.   그림 9. ‘MetaHuman for Houdini’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   팹에서 만나는 메타휴먼 모든 디지털 콘텐츠 크리에이터가 디지털 애셋을 검색, 공유, 구매 그리고 판매할 수 있는 에픽의 오픈 마켓플레이스인 팹(Fab)과 제3자 마켓플레이스에서 메타휴먼과 의상, 그룸 등 메타휴먼 호환 액세서리를 구매하고 판매할 수 있다. 5.6 이상의 버전에서 생성된 모든 메타휴먼은 동일한 공통 표준을 준수하기 때문에 여러 캐릭터에 애니메이션, 의상, 그룸을 재사용하고 공유할 수 있다. 이로써 누구나 어디에서든 사용할 수 있는 메타휴먼과 메타휴먼 호환 액세서리의 종류와 범위가 대폭 확대될 것으로 예상되며, 이를 통해 메타휴먼을 프로젝트에 더욱 빠르고 손쉽게 사용할 수 있을 것으로 전망된다.   그림 10. ‘MetaHuman on Fab’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)는 고성능을 자랑하면서 이동성이 편한 모바일 노트북으로, 휴대성을 중요시하는 전문가와 창작자를 위해 설계되었다. 이 제품은 탁월한 성능, 세련된 디자인, 그리고 뛰어난 내구성을 결합하여 사용자가 어디서든 효율적으로 작업할 수 있도록 도와준다고 생각한다.   이번 리뷰에서는 설계 엔지니어의 관점에서 약 한 달 간 사용해 본 경험을 소개한다. 이번 리뷰를 위해 설계 툴의 라이선스에 도움을 주신 모두솔루션에 감사의 말씀을 드린다.   고성능 하드웨어를 장착한 시스템 HP Z북 울트라 G1a는 최신 세대 프로세서와 충분한 RAM, 고속 SSD를 탑재해 빠른 데이터 처리와 효율적인 멀티태스킹을 지원한다. 무거운 소프트웨어 설계와 해석 작업 등의 다중 작업을 동시에 처리할 수 있는 강력한 성능을 제공한다.   ▲ 크레오(Creo)의 설계 모델링을 하면서도 비교용 CMA 해석을 구현하는데, 높은 멀티태스킹 능력을 바탕으로 사용 편의성을 확인할 수 있었다.   노트북의 무게는 1.57kg이었다. 기존 고성능 워크스테이션 노트북이 2kg인 것에 비하면 매우 경량이다. 이 노트북은 얇고 가벼운 보디로 휴대성을 극대화했다. 여행 중이나 이동이 잦은 직장인들에게 이상적인 선택이 될 수 있다. 세련된 디자인과 함께 고급스러운 마감처리가 돋보인다. 현재 사용하고 있는 Z북 모델을 3일, Z북 울트라 G1a 모델을 2일 정도 갖고 다니면서 비교해 봤다. 개인적으로 사용해 봤을 때 같은 인치의 모델이 아니어서 직접적인 비교는 어렵지만, 제품 설계 외에 인테리어나 디자인을 하는 분들이 갖고 다니기에 매우 편안한 경량이라는 점이 특징이다.   선명한 디스플레이와 긴 배터리 수명 이 제품에 탑재된 13.3인치 풀 HD 또는 4K 해상도의 디스플레이는 생생한 색감과 선명한 화면을 제공한다. 영상 편집, 그래픽 디자인, 그리고 멀티미디어 작업에 최적화된 화면을 갖추고 있어 창작 활동에 최적화된 환경을 제공한다. 제품 설계 엔지니어에게는 내장 디스플레이만으로 주 업무를 하기에는 소형이어서 한계가 있어 보이지만, 확정성을 확보하기 위한 도킹 시스템을 사용할 때에는 큰 문제가 되지 않았다. 단 도킹 시스템의 사이즈와 무게가 조금 무거워 개선이 필요하다고 느꼈다.    ▲ HP 썬더볼트 독(Thunderbolt Dock) G4 280W와 같은 도킹은 필요하다.   HP Z북 울트라 G1a는 하루 종일 사용해도 충분히 버틸 수 있는 긴 배터리 수명을 자랑한다. 외출 중에도 충전 없이 오랫동안 사용할 수 있어, 업무 효율을 높여 준다. 현재 사용하고 있는 기존 Z북 모델에서는 배터리 사용 시간이 어떤 밝기와 CPU 등을 사용하는가에 따라 달라지기 때문에 비교를 하기가 조금은 어렵지만, 무난하게 사용하는 데에 큰 문제가 없었다.   보안·관리 기능 및 다양한 연결 포트 지원 내장된 보안 기능은 기업 환경에서 필수적인 요소다. HP Z북 울트라 G1a는 지문 인식 센서와 얼굴 인식 시스템을 통한 강화된 보안, 그리고 IT 관리자를 위한 다양한 관리 기능이 제공되어 안전하고 효율적인 업무 환경을 제공한다. USB-C 타입, HDMI, 그리고 USB-A 포트를 지원하여 다양한 외부 장치와의 연결이 원활하게 이루어진다. 특히 고속 데이터 전송과 외부 모니터 연결이 용이하다.   ▲ 사무실에서는 도킹 시스템이 반드시 필요하지만, 모바일 환경에서 사용이 많은 사용자에게는 큰 장점이다.   편리한 키보드와 트랙패드, 확장 가능한 저장 용량 엔지니어링 작업에서 긴 시간 동안 키보드를 사용해야 할 경우가 많다. HP Z북 울트라 G1a는 편안한 타이핑 경험을 제공하는 키보드와 정밀한 조작이 가능한 트랙패드를 탑재하여 효율적인 작업 환경을 만든다. 특히, 프로그래밍이나 수많은 코드 작성, 문서 편집 등을 할 때 편리하다. 또한 엔지니어들은 대용량 데이터 파일이나 프로젝트 파일을 자주 다루기 때문에, 충분한 저장 공간이 필요하다. HP Z북 울트라 G1a는 확장 가능한 SSD 저장 장치를 제공하여, 필요에 따라 추가 저장 장치를 쉽게 장착하고 사용할 수 있었다. 이로 인해 대용량 파일을 다룰 때에도 공간 부족을 걱정할 필요가 없다.   ▲ 효율적인 냉각 시스템   하지만 고성능 작업을 장시간 진행하면 노트북이 과열될 수 있다. HP Z북 울트라 G1a는 효율적인 냉각 시스템을 탑재하여 장시간 사용해도 시스템이 과열되지 않도록 도와준다. 이로 인해 안정적인 작업 환경을 유지할 수 있다.   사용자 측면에서 본 제품 성능 유사 장비의 성능에 대해 동일 프로그램 상에서의 효율성을 비교를 통해 비교 데이터를 취출하여 장비에 대한 대략의 경향성을 파악했다. 각 예상 사용자에 대한 사용 시나리오를 통해 장비의 유효성을 증명해 보고자 했다. 우선 제품의 성능적 비교를 위해 두 가지의 방향성에서 검토했다. 가구 설계 엔지니어 시점에서 비교해 보았다. 모바일 노트북에서 해석도 가능할까? 타사의 제품을 비교하기보다는 HP에서 최근에 나온 장비를 이용하여 비교해 보고, 적용된 CPU 및 하드웨어 장비의 매칭에 따른 퍼포먼스를 비교하는 데에 목적을 두었다. 각 시스템 구성에서 볼 때 성능의 차이가 있으나 구성에 따른 성능 비교용으로만 참고하기 바란다. ZBook Fury : I7-13700HX 2.1Ghz / GPU 8GB / Ram 32GB 287Mb / Ram 128GB ZBook Ultra G1A : AMD Ryzen AI Max + Pro 395 /GPU   비교 방법 크레오(Creo)에서 CMA(몰드 해석)를 통한 시간 비교 크레오에서 선형 해석을 통한 시간 비교 대용   비교 대상 인테리어 디자이너가 사용하는 툴 중 하나인 쿠홈(Coohom)으로 동일 데이터에 대한 렌더링 시간 비교 시간 비교 가구 설계 엔지니어링 설계 툴인 크레오에서 CMA(몰드 해석)를 통한 비교   비교 결론 크레오 CMA 해석 GPU를 많이 사용해야 하는 메시(mesh) 작업을 바탕으로 CPU 테스트를 진행했다.     ▲ ZBook Fury에서는 해석 소요 시간이 919.0초였다.   ▲ ZBook Ultra G1a에서는 해석 소요 시간이 556.0초였다.   크레오 시뮬레이션 라이브 해석     몰드플로우(Moldflow) 해석     GPU를 많이 사용해야 하는 메시 작업을 바탕으로 CPU를 병행해서 사용하는 과정에서 검증 결과를 검증하려고 했으나, CFD의 유효한 데이터를 뽑는데 어려운 부분을 확인할 수 있었다.   ▲ 크레오 CFD 샘플 데이터 사용   리뷰어 의견 모바일 워크스테이션에서 CFD까지의 해석은 조금 어렵다고 생각한다.      ▲ ZBook Ultra G1a에서 선형해석 테스트   ▲ ZBook Ultra G1a에서 선형해석 테스트   맺음말 처음 가졌던 선입견과 다르게 HP Z북 울트라 G1a의 시스템은 매우 효율적으로 작동했으며, 방열 성능과 효율적인 배터리 운영으로 극한의 상황에서도 효과적인 성능을 발휘하였다. 프로그램 라이선스와 비교 장비에 대한 프로그램 설치 제약으로 인해 특히 CPU를 주로 사용하는 CMA 해석의 경우 놀라울 정도의 효율성을 보여주는 것에 깜짝 놀라게 되었으며, CPU와 RAM을 복합적으로 사용하는 선형 해석에서는 가격 대비 높은 효율을 보여주었다고 생각한다. 경량의 제품을 통해 모바일 환경에서의 최적의 시스템 성능을 전달할 것이라 생각한다. 분명 같이 비교한 한 단계 높은 수준의 Z북 퓨리(ZBook Fury)와 동등한 사양을 만들고 테스트하면 좋겠지만, 환경적 한계로 진행하지 못한 점이 조금은 아쉽다. CFD의 결과를 검증해보기 위해 테스트는 시도해봤지만 나름의 한계를 느끼는 부분도 발견할 수 있었다. 장비 자체로 봐서는 HP Z북 울트라 G1a가 설계 엔지니어에게 효율적인 멀티태스킹 능력을 제공하여 엔지니어들에게 이상적인 도구가 될 것임은 분명하다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 노병수 APR 메디컬기구개발팀의 차장(시니어 메니저)이다. 치과 X-ray 장비, 바이오 장비 등의 의료 장비를 10년 이상 설계한 경험이 있고, 모바일 단말기 및 해충 장비 설계 경험도 갖고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

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개발 및 공급 : 스트라타시스 주요 특징 : ±50㎛ 출력 정확도, ±50㎛ 이내의 93% 이상의 반복성 및 최대 RA 3㎛의 표면 마감 평활도, 시간당 최대 20mm의 프린트 속도, 최대 300℃의 열변형 온도 지원, 다양한 고성능 3D 프린팅 재료 지원, 소량생산을 위한 설정 비용 및 툴링 비용 제거 등     스트라타시스가 자체 후가공 시스템인 오리진 큐어(Origin Cure)와 함께 사용할 수 있는 오리진 2 DLP(Origin Two DLP) 프린터를 출시한다. 이 솔루션은 기존의 적층제조 기술로는 달성할 수 없었던 정확성, 반복성 및 표면 마감을 제공하여 단기간 생산으로 사출성형 부품 수준의 품질에 대한 제조업체의 수요를 충족시키기 위해 출시됐다. 제조업의 대량생산 방식은 공급망 중단, 자재 부족, 소비자 선호도 변화 등의 도전과제가 있어 대량생산 비용을 상쇄할 수 있는 소량생산 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있었다. 이번에 스트라타시스에서 출시한 오리진 2는 적층제조 시 소량생산에 일반적으로 발생하는 높은 설정 비용 및 툴링 비용을 제거하며 고객의 정밀한 요구 사항을 충족하도록 설계됐다. 스트라타시스의 오리진 큐어를 사용하면 제조업체는 엄격한 품질 관리를 통해 최종 부품의 요구 사항을 충족할 수 있고 외부 업체에 대한 의존도가 줄어 내부생산이 가능하다. 예비 부품의 온디맨드 배송을 통해 재고 관리를 개선하고 창고 비용을 절감하며, 일관된 품질을 유지하면서 단일 공정으로 부품 제조를 통합할 수 있다. 오리진 큐어 솔루션은 커넥터, 항공우주, 자동차 등의 산업에 필수적인 ±50㎛ 수준의 정확도를 일관되게 달성하도록 설계됐다. 오리진 2 프린터는 실, 개스킷 하우징 및 윈도 부품과 같은 애플리케이션을 위해 ±50㎛ 이내의 93% 이상의 반복성과 최대 RA 3㎛의 표면 마감 평활도(바닥의 수평상태)를 달성하는 동시에 시간당 최대 20mm의 고속 프린트 속도를 유지한다. 오리진 2의 가열 챔버는 최대 300℃의 열변형 온도(HDT)로 재료를 안정적으로 프린트할 수 있어 다양한 고성능 애플리케이션에 적합하다. 385 나노미터 파장에서 작동하여 고온 레진부터 고점도 제형까지 광범위한 고성능 재료를 지원한다. 스트라타시스의 라니 하각(Rani Hagag) 의료 및 소비재 비즈니스 최고 책임자는 “적층 제조는 제조 현장의 모든 규모에서 생산의 핵심 요소로 성장했다”면서, “새로운 오리진 솔루션을 통해 소량 고정밀 부품을 필요로 하는 제조업체는 이제 요구 사항을 충족할 수 있는 대량 생산의 대안을 갖게 되었으며, 이는 이전에는 적층 제조로는 불가능했던 일”이라고 말했다. ABI리서치의 라이언 마틴(Ryan Martin) 수석 연구 책임자는 “제조업 부문에서 소량 생산을 위한 적층제조의 가치는 점점 더 커지고 있다”며, “제조업체는 소량 및 맞춤형 부품에 3D 프린팅을 사용하여 리드 타임과 폐기물을 줄이고 있고 이를 통해 제조 유연성과 비용 효율성이 향상되어 프로토타이핑과 주문형 생산을 모두 지원할 수 있다. 결과적으로 적층제조는 시장의 요구에 빠르게 적응하고 재고 비용을 절감하고자 하는 기업에게 실용적인 솔루션으로 입증되고 있다”고 강조했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.