캔바, 한국 첫 브랜드 캠페인 공개…일상 속 창의력 발휘 조명 신입사원의 캔바   세계 유일의 올인원 비주얼 커뮤니케이션 및 협업 플랫폼 캔바(Canva)가 한국 시장을 겨냥한 첫 브랜드 캠페인을 공개하며 국내 사용자들과의 소통 강화에 나섰다. ‘뭐든지 만든다’는 핵심 메시지를 담은 이번 캠페인은 지난 5월 1일과 5일, 두 편의 감각적인 영상을 통해 공개되어 창의력이 업무에서 일상까지 매 순간을 특별하게 변화시키는 놀라운 힘을 보여준다. 한국 업무 문화에서 영감…일상 속 창의력 발휘하는 캔바 활용법 제시 이번 캠페인은 한국 특유의 활기차고 열정적인 업무 문화에서 영감을 받아 제작되었다. 영상은 신입사원의 풋풋한 시작부터 워킹맘의 바쁜 일상까지, 캔바를 통해 삶의 다양한 영역에서 창의력을 발휘하는 다채로운 모습을 생생하게 담아냈다. 이는 디자인의 힘을 모든 이들에게 제공하고자 하는 캔바의 핵심 가치를 다시 한번 강조하며, 창의력이 변화와 혁신, 그리고 사람 간의 연결을 촉진하여 개인의 잠재력을 극대화하고 아이디어를 현실로 구현하는 데 캔바가 어떤 역할을 하는지 효과적으로 보여준다. "신입사원의 캔바" 편…능숙한 캔바 활용으로 아이디어 현실화 캠페인의 첫 번째 영상인 "신입사원의 캔바"는 열정 넘치는 신입 마케터의 설레는 첫 출근 날을 그린다. 영상 속 신입사원은 캔바의 직관적인 다양한 도구들을 활용하여 시선을 사로잡는 SNS 게시물, 흥미로운 릴스 영상, 설득력 있는 프레젠테이션 자료 등을 막힘없이 제작해나간다. 태블릿과 데스크톱을 자유롭게 넘나들며 아이디어를 생생하게 구현하는 모습과 함께, 제작한 콘텐츠가 성공적으로 바이럴되는 순간을 보여주며 캠페인의 핵심 메시지인 “좋아하는 거라면 뭐든지 만든다”를 효과적으로 전달한다.   "워킹맘의 캔바" 편…따뜻한 감성으로 전하는 마음 두 번째 영상 "워킹맘의 캔바"는 바쁜 업무 마감과 육아를 캔바를 통해 여유롭고 창의적으로 병행하는 워킹맘의 따뜻한 일상을 섬세하게 담아냈다. 영상 속 엄마는 캔바의 편리한 화이트보드 기능과 프레젠테이션 기능을 활용하여 중요한 제안서를 성공적으로 준비하는 프로페셔널한 모습을 보여준다. 동시에, 가장 아끼는 인형을 잃어버려 슬픔에 빠진 딸을 위해 동일한 도구를 사용하여 인형의 상상 속 모험 이야기를 담은 감성적인 디지털 동화책을 직접 만들어 선물한다. 이는 직장 상사의 마음뿐만 아니라 딸의 마음까지 사로잡는 감동적인 순간을 연출하며, “전하고 싶은 마음까지 뭐든지 만든다”는 캔바의 캠페인 메시지를 시청자들에게 깊이 각인시킨다. 한국 시장 성장세 발맞춰 사용자 관계 강화 이번 브랜드 캠페인은 한국 사용자들과의 관계를 더욱 돈독히 하고자 하는 캔바의 적극적인 의지를 보여주는 중요한 이정표가 될 것으로 보인다. 실제로 지난해 캔바의 국내 월간 활성 사용자 수는 놀랍게도 두 배 이상 증가했으며, 개인 사용자뿐만 아니라 기업 및 교육 분야에서도 캔바의 입지는 꾸준히 확대되고 있다. 김대현 캔바 코리아 지사장은 “이번 캠페인은 한국 사용자들이 실제 일상 속에서 캔바를 어떻게 활용하고 있는지에 대한 진솔한 이야기를 담고자 노력했다”며 “캔바는 사용자들이 창의성을 발휘하여 일상의 부담감을 덜고, 평범한 작업들을 더욱 의미 있고 만족스러운 경험으로 변화시킬 수 있도록 돕는다. 우리는 창의력이 개인의 잠재력을 무한히 확장시킨다고 믿으며, 캔바를 통해 모든 사람들이 자신의 창의력에 쉽게 접근하여 생산성과 정서적인 교감을 높일 수 있도록 꾸준히 지원할 것”이라고 강조했다. 한편, 이번 캠페인은 광고대행사 이노션(Innocean)과의 긴밀한 협력을 통해 제작되었으며, ‘모두가 디자인할 수 있는 세상(Empowering the world to design)’이라는 캔바의 핵심 미션을 효과적으로 전달하는 동시에 캔바의 다양한 기능들을 자연스럽게 녹여냈다는 평가를 받고 있다. 캠페인 영상은 현재 TV와 다양한 디지털 플랫폼을 통해 활발하게 방영되고 있다.   캔바는 어떤 회사? 2013년 호주에서 설립된 캔바는 디자인 경험이 없는 초보자부터 전문가까지 누구나 쉽고 빠르게 전문가 수준의 디자인 결과물을 만들 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 직관적인 인터페이스와 방대한 템플릿, 이미지, AI 기반 도구를 제공하며, 개인 작업은 물론 팀 협업에도 최적화된 환경을 자랑한다. 현재 190개국 이상에서 1억 7천만 명 이상의 사용자를 확보하며 세계적인 디자인 플랫폼으로 성장했다.    

SAS, ‘SAS 이노베이트 2025’에서 인간-AI 상호작용 가능한 AI 에이전트 등 혁신 기술 공개   SAS(쌔스)가 5월 6일부터 9일(현지시간)까지 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 연례 컨퍼런스 ‘SAS 이노베이트 2025(SAS Innovate 2025)’에서 최신 AI 및 데이터 분석 기술 혁신과 다양한 비즈니스 사례를 선보였다. SAS 이노베이트는 전 세계 산업 전문가와 오피니언 리더들이 한자리에 모여 인사이트를 공유하는 자리다. 투명한 의사결정을 위한 맞춤형 인간-AI 상호작용 지원 ‘AI 에이전트’ 공개 인간의 개입 없이 AI 시스템이 스스로 의사결정을 내리고 조치를 취하는 시대가 점차 다가오고 있다. 이러한 AI 에이전트의 빠른 발전에 발맞춰 SAS는 책임 있는 혁신(responsible innovation)을 기반으로 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래를 구축하고 있다. SAS는 자사의 데이터 및 AI 플랫폼 SAS 바이야(SAS® Viya®)에서 구동되는 SAS 인텔리전트 디시저닝(SAS® Intelligent Decisioning)을 통해 AI 에이전트를 설계, 배포, 확장할 수 있도록 지원한다고 발표했다. 이는 인간과 AI 간의 자율성 균형을 맞추고, 의사결정 과정에 대한 설명 가능성과 거버넌스를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 의사결정 시 윤리적 기준을 반영하는 AI 에이전트 첨단 기술 리서치 기관인 더 퓨처럼 그룹(The Futurum Group)의 AI 소프트웨어 및 도구 부문 닉 페이션스(Nick Patience) 부사장은 "SAS의 에이전트 기반 AI 접근 방식은 자율적인 의사결정과 윤리적 거버넌스 간의 중요한 균형을 맞추고 있다"라며, "SAS의 지능형 에이전트는 단순한 기술적 진보를 넘어 책임감 있는 엔터프라이즈 AI 도입을 위한 실용적인 프레임워크로서, 이는 조직이 빠르게 진화하는 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 요소"라고 강조했다. SAS 바이야의 에이전틱 AI 프레임워크는 AI 에이전트의 설계 및 제공 방식을 정의하는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 한다. 첫째, 의사결정이다. SAS는 강력한 결정론적 분석(deterministic analytics)과 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)의 유연성 및 추론 능력을 결합한 하이브리드 접근 방식을 채택하고 있다. 이를 통해 SAS 고객은 규제 산업에서 요구되는 비즈니스 기준과 규칙을 준수하면서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 둘째, 인간과 AI의 균형이다. SAS는 업무의 복잡성, 리스크, 비즈니스 목표에 따라 AI 에이전트의 자율성과 인간 개입 수준을 기업이 직접 조정할 수 있도록 지원한다. AI 에이전트는 반복적인 데이터 기반 작업에서 완전히 자율적으로 운영될 수 있으며, 인간은 감독, 윤리적 판단, 전략적 방향을 제시하는 역할을 수행할 수 있다. 셋째, 거버넌스다. SAS의 내장된 거버넌스 프레임워크를 활용하여 기업은 윤리 기준과 데이터 프라이버시를 준수하면서 비즈니스 가치 및 규제 심사에 부합하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. SAS 바이야가 이끄는 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래 SAS 바이야는 데이터 수집 및 분석부터 AI 에이전트 구축, 배포, 모니터링에 이르기까지 AI 에이전트 여정의 모든 단계를 포괄적으로 지원한다. 또한, 지속적인 성과 추적, 거버넌스 및 보안을 보장하며, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 효율적인 방식으로 AI 에이전트를 관리할 수 있도록 돕는다. SAS는 수십 년간 축적해온 신뢰성 있는 거버넌스 경험을 바탕으로 모든 에이전트에 감사 가능성(auditability), 편향 탐지, 규제 준수 기능을 제공한다. 향후 SAS는 에이전틱 AI 로드맵에 따라 SAS 바이야에 코파일럿 생산성 어시스턴트를 통합할 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 사용자는 더욱 빠르고 스마트하게 수작업을 줄이고, 기업 논리에 기반하여 업무를 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 더불어 SAS는 자사의 뛰어난 산업 전문성을 바탕으로 데이터 엔지니어링, 공급망 최적화 등 다양한 업종별 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있는 사전 구성된(pre-packaged) 산업 특화 지능형 에이전트도 제공할 예정이다. 이는 기업들이 통제력과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 가치 실현을 가속화하는 데 기여할 것으로 보인다. 마리넬라 프로피(Marinela Profi) SAS 글로벌 AI 시장 전략 부문 리드는 “SAS 바이야는 단순히 행동하는 에이전트를 넘어, 분석, 비즈니스 규칙, 적응성에 기반하여 목적성 있는 의사결정을 내리는 에이전트를 구축한다”며, “거버넌스를 준수하며 의사결정에 집중한 SAS의 통합 프레임워크를 통해 AI 에이전트가 기업의 핵심 차별화 요소로 자리 잡을 것”이라고 전망했다. SAS, 비즈니스 병목 해소 위한 맞춤형 AI 모델 공개 SAS는 산업별 솔루션에 대한 10억 달러 투자의 일환으로 새로운 AI 모델 포트폴리오를 발표했다. 각 산업별로 즉시 적용 가능하거나, 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 학습이 가능한 AI 모델들은 다양한 규모의 기업 환경에 쉽게 통합하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 현재 제공 중인 주요 AI 모델로는 ▲(전 산업) AI 기반 개체 식별 및 문서 분석 모델 ▲(헬스케어) 약물 복약 순응도 위험 모델 ▲(제조) 전략적 공급망 최적화 모델 ▲(공공) 식량 지원 결제 무결성 모델 및 판매세 세금 규정 준수 모델 등이 있다. 올해에는 ▲(금융) 결제 및 카드 거래 판별 모델 ▲(헬스케어) 의료비 지급 적정성 검증 모델 ▲(제조) 근로자 안전 모니터링 모델 ▲(공공) 개인 소득세 납세 준수 모델 등 새로운 모델들이 추가로 출시될 예정이다. 뿐만 아니라 SAS는 데이터 과학자들이 데이터 레이크(data lake)를 구축하고 정교화하는 데 소요되는 시간을 단축하기 위해 데이터 준비 과정을 자동화하고, 모델이 실시간으로 작동할 수 있도록 지원하는 사전 구축된 AI 에이전트(AI agent)도 향후 제공할 계획이다. SAS, 에픽게임즈의 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈으로 제조업 혁신 지원 SAS는 포트나이트로 유명한 미국 게임사 에픽게임즈(Epic Games)의 실시간 3차원(3D) 창작 툴인 언리얼 엔진(Unreal Engine)과 SAS의 강력한 AI 및 고급 분석 기술을 결합한 디지털 트윈(digital twin)을 통해 제조 산업의 핵심 프로세스 혁신을 지원하고 있다. 이를 통해 제조업체는 시뮬레이션된 가상 환경에서 새로운 전략을 실험하고 효과적인 방식을 실제 공정에 적용할 수 있게 된다. 미국 종합 제지 및 포장 제조 기업 조지아-퍼시픽(Georgia-Pacific)은 AGV(Automated Guided Vehicle: 무인운송차량) 운용을 포함한 기타 생산 프로세스를 최적화하기 위해 SAS 기술이 적용된 디지털 트윈을 활용하고 있다. SAS는 에픽게임즈가 개발한 모바일 앱 리얼리티스캔(RealityScan)을 활용하여 조지아-퍼시픽 서배너 공장의 실제와 똑같은(photorealistic) 렌더링 이미지를 캡처하고, 이를 언리얼 엔진에 통합했다. 언리얼 엔진과 결합된 SAS의 분석 기술은 실제 생산 라인에 영향을 주지 않고 공정을 정밀하게 조정할 수 있도록 지원하여, 비용 절감과 제품 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다. 언리얼 엔진은 정교한 물리 시뮬레이션, 차세대 라이팅, 굴절 표면 효과를 제공하여 매우 사실적이고 세밀한 디지털 모델 구현을 가능하게 한다. 이를 통해 제조업체는 디지털 환경에서 공정을 시각화하고 상호작용하며, SAS의 고급 AI 기술과 결합되어 더욱 정확한 예측과 향상된 비즈니스 의사결정을 도출할 수 있다. 기업들은 시간과 비용이 많이 소요되는 실제 환경 테스트 없이 언리얼 엔진과 SAS의 분석 기술을 결합한 디지털 환경에서 정교하고 정확한 디지털 트윈을 활용하여 잠재적인 문제를 사전에 발견하고 해결할 수 있다. SAS, “글로벌 기업 5곳 중 3곳, 양자 AI 투자 및 도입 검토” SAS가 최근 실시한 글로벌 설문조사에 따르면, 양자 컴퓨팅(quantum computing)과 양자 AI(quantum AI)는 AI 이후의 차세대 혁신 기술로 주목받고 있으며, 전체 응답자의 60% 이상이 양자 AI에 적극적으로 투자하거나 도입을 검토 중인 것으로 나타났다. 동시에 비즈니스 리더들은 양자 AI 도입의 주요 장애 요인으로 ▲높은 비용(38%) ▲기술에 대한 이해 및 지식 부족(35%) ▲실제 적용 사례에 대한 불확실성(31%) 등을 지적했다. 이는 양자 AI에 대한 관심은 높지만, 실제 비즈니스에 활용하기 위해서는 명확한 로드맵과 실용적인 가이드가 필요하다는 점을 시사한다. SAS는 이러한 요구에 발맞춰 고객과의 파일럿 프로젝트, 양자 AI 연구, 양자 컴퓨팅 분야의 선도 기업들과의 협력을 통해 양자 기술의 효과적인 도입을 지원하고 있다. 특히 복잡한 양자 시장이나 물리학적 원리를 깊이 이해하지 않아도 누구나 양자 기술을 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 데 주력하고 있다. 현재 SAS는 양자 어닐링(quantum annealing) 시스템을 개발하는 디웨이브 퀀텀(D-Wave Quantum), 초전도 기반 양자 컴퓨팅을 선도하는 IBM, 중성 원자 기반 컴퓨팅 기술을 보유한 큐에라 컴퓨팅(QuEra Computing)과 협력하고 있으며, 이들의 기술을 자사 연구와 고객 프로젝트에 적극적으로 활용하고 있다.   SAS 바이야 혁신으로 속도·생산성·신뢰성 향상   이 외에도 SAS는 SAS 바이야(SAS® Viya®) 데이터 및 AI 플랫폼의 새로운 성능 향상을 발표했다. 이번 성능 개선은 최신 AI 기술 발전을 기반으로 인간의 생산성과 의사결정 능력을 확장하고 향상시키는 데 초점을 맞추었다. 새롭게 출시되었거나 곧 출시 예정인 SAS 바이야의 주요 기능은 다음과 같다. SAS 데이터 메이커(SAS Data Maker): 작년 비공개 프리뷰를 통해 처음 소개된 SAS의 안전한 합성 데이터 생성기 ‘SAS 데이터 메이커’는 조직이 데이터 개인 정보 보호 및 부족 문제를 해결하는 동시에 프로세스를 간소화하고 리소스를 절약하는 데 기여한다. SAS가 최근 합성 데이터 분야의 선두 기업인 헤이지(Hazy)의 주요 소프트웨어 자산을 인수하면서 개발 속도가 더욱 빨라졌으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. SAS 관리형 클라우드 서비스: SAS 바이야 에센셜즈(SAS Viya Essentials): 중소기업을 위해 올해 초 출시된 관리형 클라우드 서비스 패키지인 ‘SAS 바이야 에센셜즈’는 소규모로 즉시 사용 가능한 호스티드 관리형 서비스 형태로 제공되어 SAS 바이야 도입의 장벽을 낮춘다. SAS 바이야 코파일럿(SAS Viya Copilot): SAS 바이야 플랫폼에 내장된 AI 기반 대화형 어시스턴트인 ‘SAS 바이야 코파일럿’은 강력한 개인 비서 역할을 수행하여 개발자, 데이터 과학자 및 비즈니스 사용자 모두의 분석 작업 및 업무 효율성을 높인다. SAS 바이야 코파일럿은 현재 개별 초대를 통한 비공개 프리뷰로 제공되고 있으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. 초기 코파일럿 제품의 주요 기능에는 SAS 사용자를 위한 AI 기반 모델 개발 및 코드 지원이 포함된다. 애저 AI 서비스(Azure AI Services)를 기반으로 구축된 코파일럿은 SAS와 마이크로소프트 파트너십의 중요한 결과물이다. SAS 바이야 워크벤치(SAS Viya Workbench): 2024년에 출시된 SAS 바이야 워크벤치는 개발자, 데이터 과학자 및 모델러의 작업 속도와 효율성을 크게 향상시키는 클라우드 기반 코딩 환경이다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 또는 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 통해 SAS 또는 파이썬(Python) 코드를 사용하여 데이터 관리, 분석 및 모델 개발을 용이하게 수행할 수 있다. 2025년의 새로운 기능으로는 R 코딩 지원, SAS 엔터프라이즈 가이드(SAS Enterprise Guide) 개발 환경 지원이 추가되었으며, 기존 AWS 마켓플레이스뿐만 아니라 마이크로소프트 애저 마켓플레이스(Microsoft Azure Marketplace)에서도 이용 가능하게 되었다.  

  서비스나우(ServiceNow)가 연례 최대 규모의 고객 및 파트너 행사인 ‘K25(Knowledge 2025)’에서 새로운 서비스나우 AI 플랫폼을 공개했다. 이번 플랫폼은 엔비디아(NVIDIA), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google), 오라클(Oracle) 등 전략적 파트너들과의 통합을 강화하며, 기업들이 AI, 에이전트, 모델을 전사적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 이번 플랫폼은 엔비디아(NVIDIA), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google), 오라클(Oracle) 등 전략적 파트너들과 통합을 한층 강화하고, 플랫폼 전반에 걸친 혁신을 통해 전사적 통합 운영을 가속화한다. 어도비(Adobe), 앱티브(Aptiv), 북미아이스하키리그(NHL), 비자(Visa), 웰스 파고(Wells Fargo) 등 글로벌 선도 기업들은 이미 서비스나우 AI를 활용해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하고 있다. AI 혁신으로 기업 운영 최적화 전 산업에 걸쳐 선도기업들은 복잡한 과제를 안고 있다. 그 배경에는 분산된 시스템, 일관성 없는 데이터, AI 전략의 부재, 제한된 자원 속에서 더 많은 성과에 대한 압박이 있다. AI 혁신은 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 변화시켜 회복탄력성, 효율성, 비용 절감은 물론, 기술 부채와 예측 불가능성 해소에 기여한다. 하지만 이러한 혁신을 성공적으로 이끌기 위해서는, 미래를 대비한 플랫폼과 함께 AI 에이전트를 적극 수용하려는 명확한 비전과 실행 의지가 필요하다. AI를 선제적으로 도입한 기업들은 이미 조직 전반에서 생산성을 높이며 가시적인 성과를 내고 있다. 재무적 효과도 뚜렷하다. 서비스나우 엔터프라이즈 AI 성숙도 지수(Enterprise AI Maturity Index)[1]에 따르면, AI 에이전트를 도입한 조직의 55%가 수익성이 개선된 것으로 나타났으며, 도입을 고려하지 않는 조직은22%에 그쳤다. 20년 이상의 자동화 경험과 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우 문제를 해결해온 검증된 성과를 바탕으로, 서비스나우 AI 플랫폼은 사람을 위한 AI 도입을 검토하는 기업들에게 게임 체인저로 자리매김하고 있다. 빌 맥더멋(Bill McDermott) 서비스나우 회장 겸 CEO는 “서비스나우는 서비스나우 AI 플랫폼을 통해 기업 혁신의 새로운 시대를 열고 있다. 우리는 산업, 에이전트, 워크플로우를 막론하고 AI의 잠재력을 실현하고 있다”고 말했다. 이어 그는 “수십 년 동안 CEO들은 기술이 비즈니스 혁신의 속도를 높이길 기대해 왔다. 이제 이 차세대 아키텍처를 통해 통합된 기업을 실시간으로 운영할 수 있는 기반을 마련했다. 서비스나우는 AI, 데이터, 워크플로우를 단일 플랫폼에서 조율할 수 있는 유일한 기업이다. 지금이야말로 서비스나우를 21세기의 AI 운영 체제로 삼아 미래의 기회를 현실로 만들 때다”라고 강조했다. 전 세계 선도 기업들은 이미 서비스나우의 AI 에이전트를 활용해 운영 방식, 혁신 전략, 서비스 제공 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 글로벌 기업들의 AI 도입 사례 · 어도비는 IT 및 업무 환경 전반에 걸쳐 자동화를 가속화하기 위해 서비스나우의 AI 에이전트를 도입해 혁신과 성장을 추진하고 있다. 비밀번호 재설정, 인증서 관리 등 반복적인 요청에 AI 에이전트를 적용해 티켓(지원 요청) 발생 건수를 줄이고, 처리 시간을 단축하며, 직원 생산성을 향상시키고 있다. 어도비는 AI 에이전트 도입을 확대할 계획이다. · 앱티브와 서비스나우는 핵심 산업 분야에서 지능형 자동화와 운영 회복력을 함께 강화하고 있다. 서비스나우 AI 플랫폼의 기술력과 앱티브의 엣지 인텔리전스(edge intelligence)를 결합해 자동화 수준과 운영 효율을 높이기 위한 파트너십 체결을 최근 발표했다. · 북미아이스하키리그(NHL)는 조직의 운영을 간소화하기 위해 서비스나우 AI를 적극 도입하고 있다. 이를 통해 직원들이 보다 신속하게 문제를 해결할 수 있도록 돕고, 경기장 기술진이 경기 당일 경험을 개선함으로써 수백만 팬들에게 더욱 향상된 서비스를 제공하고 있다. · 웰스 파고는 랩터DB(RaptorDB)와 서비스나우 AI를 함께 도입해 복잡한 워크플로우를 자동화하고, 실시간 데이터 처리 환경을 구축해 AI 기반 의사결정을 전사적으로 강화하고 있다. · 비자는 서비스나우와 공동 개발한 AI 기반 분쟁 해결 시스템인 ‘서비스나우 분쟁 관리(ServiceNow Disputes Management)’를 도입할 예정이다. 이 시스템은 서비스나우 플랫폼 상에서 운영되며, AI 에이전트 기능을 탑재하고 있다. 이번 제품 출시의 성공에 힘입어 비자는 서비스나우의 AI 기술을 활용해 자체 관리형 분쟁 처리 서비스(Managed Dispute Services)를 제공할 계획이다. 서비스나우 AI 플랫폼 주요 기능 새롭게 재구성된 서비스나우 AI 플랫폼은 인텔리전스, 데이터, 오케스트레이션을 통합하고, 스마트한 대화형 AI 참여 계층(AI Engagement Layer)을 통해 파일럿 단계를 넘어 실제 업무에 AI를 본격 적용할 수 있도록 돕는다. 이 AI 참여 계층은 서비스나우의 놀리지 그래프(Knowledge Graph), 워크플로우 데이터 패브릭(Workflow Data Fabric), AI 에이전트 패브릭(AI Agent Fabric)을 기반으로 하며, 여러 시스템에 걸쳐 복잡한 업무를 처리할 수 있도록 지원한다. 각 요소들은 모두 기업 내 데이터 시스템과 에이전트 기반 프레임워크와 연결돼, 조직 전반의 AI 활용을 뒷받침한다. 이번 플랫폼 혁신은 파트너십 확대, 수천 개의 즉시 활용 가능한 AI 에이전트, 그리고 ‘서비스나우 AI 컨트롤 타워(AI Control Tower)’ 출시를 비롯해, AI 기술을 중심으로 한 서비스나우 생태계의 확장을 본격화하고 있다. 서비스나우는 AI 플랫폼과 함께 이 강력한 기능들을 도입해, AI의 가치를 기업 전반으로 확장하고 있다. 주요 신기술 및 파트너십은 다음과 같다. · AI 컨트롤 타워: 서비스나우 및 타사 AI 에이전트, 모델, 워크플로우를 단일 플랫폼에서 관리, 통제, 보호하며 실질적 가치를 실현할 수 있도록 지원하는 중앙 통합 지휘 센터로, 원활한 협업, 강력한 통제, 전사적 자동화를 가능하게 한다. · AI 에이전트 패브릭: 기업 내 AI 에이전트 생태계를 위한 소통의 기반으로, 다양한 도구, 팀, 공급업체 전반에서 AI 에이전트 간 협업을 지원한다. 마이크로소프트, 엔비디아, 구글, 오라클 등과 같은 파트너들과의 매끄러운 연동을 지원하며, 서비스나우, 파트너, 내부 팀이 구축한 에이전트와 오케스트레이터가 컨텍스트를 공유하고 작업을 조율하며 기업 생태계 전반에서 결과를 이끌어낸다. · 차세대 CRM: 판매, 주문 처리, 고객 서비스를 하나의 플랫폼으로 통합한 AI 기반의 고도화된 CRM 솔루션. 수동적인 고객 지원에서 벗어나, 고객 여정 전반에 걸친 능동적이고 전략적인 고객 관리가 가능하다. 구성·가격·견적(CPQ)부터 주문 이행, 고객 지원, 계약 갱신까지 전 과정을 아우르며, 현대 비즈니스 환경에 최적화된 CRM 경험을 제공한다. · 아프리엘 네모트론 15B(Apriel Nemotron 15B): 서비스나우와 엔비디아가 공동 개발한 새로운 추론형 대형 언어 모델(LLM)로, 대규모 AI 에이전트 구현을 위해 설계됐다. 이 언어 모델은 우수한 성능, 비용 효율성, 높은 확장성을 갖추고 있으며, 뛰어난 정확도와 낮은 지연 시간, 저렴한 추론 비용을 통해 더 빠르고 효과적인 AI 에이전트를 구현할 수 있도록 지원한다. AI 교육 및 인재 양성 서비스나우는 서비스나우 유니버시티(ServiceNow University)를 새롭게 출시해 기업의 AI 활용 역량을 강화하고, 인재 양성을 지원한다. 이번 AI 플랫폼 공개로 서비스나우는 AI, 데이터, 워크플로우를 단일 플랫폼에서 조율하는 기업으로 자리매김하고 있다. AI 기반 기업 운영 혁신이 더욱 가속화될 것으로 기대된다.

인텔은 IBM 클라우드가 클라우드 서비스 제공사로는 처음으로 인텔 가우디 3(Intel Gaudi 3) AI 가속기 기반 상용 서비스를 제공한다고 밝혔다. 인텔은 이로써 클라우드 서비스 고객이 고성능 인공지능 역량을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원하고, AI 특화 하드웨어의 높은 비용 장벽을 낮출 수 있을 것이라고 밝혔다. 이번 IBM 클라우드 상용화는 가우디 3의 첫 대규모 상업 배포이다. 양사는 IBM 클라우드에서 인텔 가우디 3를 활용해 고객이 합리적인 비용으로 생성형 AI를 테스트·혁신·배포하도록 돕는 것을 목표로 하고 있다. 가트너의 최근 조사에 따르면 2025년 전 세계 생성형 AI 관련 지출은 2024년 대비 76.4% 증가한 6440억 달러에 이를 전망이다. 가트너는 “생성형 AI가 IT 지출 전 영역에 변혁적 영향을 미치고 있으며, 이에 따라 AI 기술이 기업 운영과 소비재에 필수 요소로 자리 잡을 것”이라고 분석했다. 많은 기업이 생성형 AI와 같은 도구가 자동화·워크플로 개선·혁신 촉진 등에 분명한 이점이 있다는 것을 알고 있으나, AI 애플리케이션 구축에는 막대한 연산 능력이 필요하고 대개의 경우 고가의 특화된 프로세서를 요구하기 때문에 많은 기업들은 AI 혜택을 누리지 못하고 있다.     인텔 가우디 3 AI 가속기는 개방형 개발 프레임워크를 지원하면서 생성형 AI·대규모 모델 추론·파인튜닝 등에 대한 폭발적인 수요를 충족하도록 설계됐으며, 멀티모달 LLM(대규모 언어 모델)과 RAG(검색 증강 생성) 워크로드에 최적화되어 있다. IBM 클라우드는 다양한 기업 고객, 특히 금융 서비스, 의료 및 생명 과학, 공공 부문 등 규제 산업에 종사하는 고객에게 서비스를 제공한다. 현재 가우디 3는 독일 프랑크푸르트, 미국 워싱턴 D.C., 택사스 댈러스의 IBM 클라우드 리전에 적용되어 사용할 수 있다. 가우디 3은 IBM의 광범위한 AI 인프라스트럭처 제품에도 통합되고 있다. 고객들은 현재 IBM VPC(가상 프라이빗 클라우드)의 IBM 클라우드 가상 서버를 통해 가우디 3를 사용할 수 있으며, 2025년 하반기부터 다양한 아키텍처에 배포할 수 있다. 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)와 IBM 왓슨엑스 AI 플랫폼(IBM’s watsonx AI platform)에 대한 지원은 이번 분기 내 가능해질 예정이다. 인텔의 사우라브 쿨카니(Saurabh Kulkarni) 데이터센터 AI 전략 담당은 “인텔 가우디 3 AI 가속기가 IBM 클라우드에 도입되며 기업 고객에게 추론 및 파인 튜닝을 위해 최적화된 성능으로 생성형 AI 워크로드를 확장할 수 있도록 지원하게 되었다”면서, “이번 협력은 전 세계 기업이 AI를 더 쉽게, 비용효율적으로 구현할 수 있도록 지원하려는 양사의 공동 노력의 일환”이라고 밝혔다. IBM의 사틴더 세티(Satinder Sethi) 클라우드 인프라스트럭처 서비스 총괄은 “더 많은 데이터 처리 능력과 더 높은 성능 구현은 전 세계 고객의 AI 도입을 촉진할 것”이라며 “인텔 가우디 3는 고객에게 AI의 하드웨어에 대한 더 많은 선택권과 더 많은 자유, 더 비용 효율적인 플랫폼을 제공해준다”고 밝혔다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   해석을 하다 보면 사용자의 실수나 다른 외부 문제로 진행 중이던 해석이 중단되는 경우가 발생한다. 이러한 경우, 앤시스 LS-DYNA(엘에스 다이나)의 ‘리스타트(Restart)’ 기능을 활용하면 해석 시뮬레이션을 처음부터 다시 수행하지 않고 해석이 중단된 특정 시점부터 재시작할 수 있다. 또한 이미 완료된 해석에 대해 조건을 변경하여 해석 시뮬레이션을 이어서 진행할 수도 있다. 이번 호에서는 LS-DYNA의 리스타트 기능에 대해 소개하고, 예제를 통해 LS-PrePost(엘에스 프리포스트)와 워크벤치(Workbench) 환경에서 활용하는 방법을 알아본다.   ■ 김혜영 태성에스엔이 MBU팀에서 수석매니저로 근무하고 있으며, LS-DYNA 해석 기술지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   리스타트 해석의 수행 조건 리스타트 해석을 사용하기 위해서는 다음과 같은 조건이 필요하다.  동일한 실행 솔버(Executable)를 사용하는가?(예 : lsdyna_sp.exe)  동일한 CPU 개수인가?  Dump 파일이 생성되었는가? 덤프(Dump) 파일은 리스타트를 위한 바이너리 아웃풋(Binary Output) 파일로 특정 시점의 응력, 변형률, 변형량 등 해석 결과를 완전히 기록한다. LS-DYNA에는 두 가지 유형의 덤프 파일이 있다. 그 중 한 유형인 D3DUMP 파일은 특별히 설정하지 않아도 해석이 정상 종료되면 d3dump01 파일이 생성된다. 이 파일에 대하여 *DATABASE_BINERY_ D3DUMP 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 D3DUMP 파일을 주기적으로 생성할 수 있고, 생성된 파일 뒤에 숫자가 붙어 주기마다 증가하고 해석 폴더 내에서 d3dump01, d3dump02 등으로 확인할 수 있다. 다른 유형의 덤프 파일은 RUNRSF로 *DATABASE_BINERY_RUNRSF 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 파일을 생성하지만, NR 매개변수가 사용되지 않는 한 동일한 파일에 덮어씌워져서 생성된다. 이 두 가지 덤프 파일은 함께 사용할 수 있다. <그림 1>은 D3DUMP 파일을 주기적으로 저장하기 위한 *DATABASE_BINARY_D3DUMP 키워드 예시이다.   그림 1. D3DUMP 저장 간격 키워드 예시   리스타트 타입 LS-DYNA의 리스타트 타입(Restart Type)은 이전 해석에 이어서 수행하는 기능으로, 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 심플 리스타트(Simple Restart) 스몰 리스타트(Small Restart) 풀 리스타트(Full Restart) 그러면, 이전 해석에 이어서 진행해야 하는 몇 가지 상황에 따라 어떤 타입의 리스타트 기능을 사용하는지 알아보자.    실수로 해석창을 닫았어요! – 심플 리스타트 심플 리스타트는 종료시간(Termination Time) 이전에 해석이 중단된 경우에, 사용자가 설정한 주기마다 저장된 d3dump 파일을 사용하여 특정 시점부터 해석을 다시 시작하는 기능이다. 따라서 변경 사항이 없어 입력 파일(Keyword Input Deck)이 필요하지 않고 d3dump 파일만 활용한다.    그림 2. 일반적인 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 3. 일반적인 해석 실행 화면(CMD 창)   <그림 2>와 같이 LS-RUN을 사용하여 해석을 수행한 경우 <그림 3>과 같은 CMD 창이 팝업되고, 해석 진행에 따른 메시지를 바로 확인할 수 있다. <그림 1>의 키워드 예시처럼 사용자가 덤프 파일의 저장 주기를 미리 설정하였다면, CMD 창에 나타난 메시지처럼 지정된 주기인 5000 사이클마다 덤프 파일이 저장되고 있음을 알 수 있다.  만약 1만 사이클 이후 실수로 해석 CMD 창을 닫아 해석이 중단되었다면, d3dump02를 사용하여 리스타트 해석을 수행할 수 있다. <그림 4>처럼 LS-RUN의 Expression 설정에서 i=$INPUT 대신 r=d3dump02로 명령어를 수정하면 덤프 파일을 사용하여 해석을 이어갈 수 있다.   그림 4. 심플 리스타트 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 5. 심플 리스타트 해석 실행 화면(CMD창)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항   이번 호에서는 지난 3월 출시된 오토캐드(AutoCAD)의 40번째 제품인 ‘오토캐드 2026(코드네임 Watt)’에서 새로 추가된 기능과 변경 및 개선된 사항을 살펴보도록 하자.   ■ 양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com    시작 오토캐드 2026의 스플래시 이미지(Splash image)는 이전 버전과 달리 완전히 새롭게 디자인되었다. 2026 버전은 오토데스크의 40주년을 기념하여 특별한 스플래시 이미지와 함께 시작된다.   그림 1   최초 실행 시 시작 탭이 활성화되며, 아래쪽의 메뉴를 선택하여 ‘학습(LEARN)’, ‘작업(CREATE)’ 화면으로 이동할 수 있다. 학습 화면에는 새로워진 사항에 대한 동영상 도움말, 시작하기 비디오, 기능 비디오, 학습 팁, 온라인 지원 메뉴가 표시되며, 작업 화면에서는 시작하기, 최근 문서, 알림, 오토데스크 독스(Autodesk Docs) 연결 메뉴가 표시된다.   그림 2   성능 향상 오토캐드 2026은 이전 버전에 비해 놀라운 성능 향상을 제공한다.  파일 열기 속도 : 최대 11배 향상 애플리케이션 시작 속도 : 4배 향상 대용량 도면 처리 : 50% 더 빠른 렌더링 및 처리 네트워크 환경 : LAN/네트워크 환경에서 DWG 파일 작업 시 특히 더 빠른 속도   DWG 파일 포맷 오토캐드 2026은 오토캐드 2025와 동일한 DWG 파일 포맷인 ‘AutoCAD 2018 Drawing’을 사용한다. DWG 버전 2018 이후에는 계속 같은 포맷을 유지 중이다.    DWG 버전 코드 AC1032 : AutoCAD 2018-2026  AC1027 : AutoCAD 2013/2014/2015/2016/2017  AC1024 : AutoCAD 2010/2011/2012  AC1021 : AutoCAD 2007/2008/2009  AC1018 : AutoCAD 2004/2005/2006  AC1015 : AutoCAD 2000/2000i/2002    AI 기반 기능 오토캐드 2026에는 설계 프로세스를 혁신적으로 변화시키는 여러 AI 기반 기능이 추가되었다.   오토데스크 어시스턴트   그림 3   그림 4   오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 대화형 AI 기반 디지털 어시스턴트로, 오토캐드 작업 중 발생하는 질문에 자연어로 응답한다. 이전 버전보다 더 정확하고 맥락을 이해하는 응답을 제공한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

유니티가 지난 4월 15일 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 진행했다. 2900여 명의 국내외 개발자 및 게임 업계 종사자들이 참석한 이번 행사에서 유니티는 자사의 최신 기술과 실제 적용 사례 등을 소개했다. 또한, 콘텐츠 개발을 위한 AI(인공지능) 비전과 비 게임 분야의 산업 시장을 겨냥한 전략도 밝혔다. ■ 정수진 편집장     개발 효율 향상과 커뮤니티 지원에 중점 두고 기능 개발 유니티 코리아 송민석 대표이사는 “지난 몇 년간 개발자 커뮤니티는 기술의 변화, 시장의 변화, 창작 과정의 어려움 등 많은 도전을 겪었지만, 그 과정에서 늘 새로운 가능성을 발견했다. 유니티 역시 그동안 많은 변화가 있었고, 개발자들의 격려와 조언이 큰 힘이 됐다”면서, “이번 유나이트에서는 개발자를 위한 생존 전략, 크리에이터 세션, 국내외 유니티 전문가의 기술 세션 및 다양한 산업에서 적용 가능한 기술과 사례를 제공하면서, 사용자의 프로젝트에 도움이 되고 영감을 주는 기회를 마련하고자 했다”고 전했다. 유나이트 서울 행사를 위해 처음으로 한국을 찾은 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO는 “한국은 유니티의 역사에서 매우 특별한 위치를 차지한다. 한국 개발자들이 만든 혁신적인 게임은 유니티의 가능성을 잘 보여줬다. 모바일뿐 아니라 최근 PC와 콘솔로까지 확대되는 한국 게임 개발자들의 새로운 도전은 전 세계적으로 주목받고 있다”면서 성능, 안정성, 크로스 플랫폼 지원을 더욱 강화하면서 개발자와 커뮤니티의 좋은 파트너가 되고자 한다고 밝혔다. 최신 버전인 유니티 6.1에서는 VRS(가변 레이트 셰이딩), GPU 처리 시간을 단축해 CPU 성능과의 균형을 유지하는 디퍼드+(Deffered+), 벌칸 디바이스 필터링 등의 기능을 통해 퍼포먼스 향상이 이뤄졌다. 한편, 유니티는 올해 다양한 새 기술과 고성능 기능을 제공하는 동시에 엔진의 근본적인 기술도 현대화할 예정이다. 그리고 엔진의 핵심 소스 코드에 닷넷(.NET) 프레임워크와 ECS(Entity Component System)를 적용하여 성능을 극대화하며, 콘텐츠 파이프라인도 현대화하여 개발자들이 더 빠르게 개발하고 반복 작업을 최소화할 수 있도록 지원할 계획이다. 브롬버그 CEO는 향후 개발 방향과 관련해서 새 업데이트를 출시 전 실제 환경에서 테스트한 후 제공할 것이며, 유니티 에디터 내에서 AI를 활용한 게임 개발을 지원하는 등 개발 효율을 높일 계획이라고 소개했다.   ▲ 유니티 맷 브롬버그 CEO   게임 개발 프로젝트에서 기술 검증 후 출시 전략 이와 관련해서 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석 부사장이 조금 더 자세히 설명했다. 그는 “유니티가 게임 개발자들로부터 가장 많이 받은 피드백은 플레이어의 경험이 더 안정적이고 뛰어나야 한다는 것이었다. 또한 개발 과정이 보다 빠르고 효율적이길 원했고, 복잡한 라이브 게임 개발에서 겪는 여러 문제들을 해결해 달라는 요청이 많았다”고 전했다. 이에 대응하기 위해 유니티는 ‘프로덕션 검증(production verification)’이라는 테스트 방식을 도입했다. 이는 실제 게임 개발 프로젝트에 최신 기술을 적용하여 검증하는 방식인데, 유니티는 몇몇 게임사와 협력해 기술 성능과 빌드 성공률을 높였다. 한편, 유니티는 코나미와 협력해 닌텐도 스위치 2용 게임인 ‘서바이벌 키즈(Survival Kids)’의 개발 과정 전반에 유니티 6 엔진을 적용했으며, 궁극적으로 게임의 기획부터 개발, 광고를 통한 수익화까지 전체 수명주기를 포괄하는 기술을 제공한다는 포부를 밝히기도 했다. 스미스 수석 부사장은 “이러한 협업과 게임 개발 경험은 유니티가 자체 기술과 서비스, 툴을 실제 개발 환경에서 테스트하고, 모든 기능이 철저히 검증되고 안정화된 상태에서 전달될 수 있도록 하는 데 목적이 있었다. 특히 애니메이션 시스템, 물리 엔진, DOTS(Data-Oriented Technology Stack) 기능의 성능과 안정성을 크게 높여 커뮤니티에 제공할 수 있게 되었다”고 전했다.   ▲ 유니티의 임원진이 참가한 기자간담회   개별 설루션 대신 AI 데이터가 모이는 플랫폼 추구 스미스 수석 부사장은 게임 및 시각 콘텐츠 개발에서 빠르게 확산되고 있는 AI와 관련한 로드맵도 소개했다. 2025년 하반기에 출시될 유니티 6.2 버전에서는 에디터 내에 직접 프롬프트 기반의 워크플로(prompt-based workflows)를 통합할 계획이다. 스미스 수석 부사장은 “반복 업무가 자동화되어 개발자들의 작업 시간을 크게 줄일 수 있고, 코드 디버깅과 C# 코드 자동 생성 기능도 추가되어 더욱 효율적인 작업 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다. 유니티의 AI 지향점은 개발자가 워크플로의 흐름에서 벗어나지 않고, 유니티 에디터 내에서 곧바로 AI 어시스턴트의 도움을 받을 수 있도록 한다는 것이다. 유니티의 플랫폼이 생성형 AI 데이터를 수집하는 중심이 될 수 있도록 하고, 코드, 텍스처, 애니메이션 등 AI로 생성된 다양한 애셋을 손쉽게 유니티 프로젝트에 통합하고 활용할 수 있는 프레임워크를 구축하고 있다는 것이 유니티의 설명이다. 스미스 수석 부사장은 “유니티의 기존 AI 설루션인 ‘뮤즈’나 ‘센티스’의 이름은 점차 쓰이지 않게 되고, 유니티 에디터 안에 AI를 자연스럽게 통합하는 방향으로 가게 될 것”이라고 전망했다.   산업 분야를 위한 실시간 시각화 및 데이터 활용 비전 소개 유니티는 게임, 비주얼 콘텐츠뿐 아니라 다양한 산업 영역으로 실시간 3D 시각화 기술을 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 유니티 코리아의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 “그 동안 산업 분야의 많은 기업이 제품 설계, 디자인, 제조부터 마케팅과 운영까지 정적인 3D 모델과 전통적인 워크플로에 의존해왔지만, 기술의 융합과 비즈니스의 디지털화가 빠르게 진행되면서 기업들이 일하는 방식, 클라우드 협업, 고객과의 상호작용 방식이 근본적으로 바뀌고 있다”고 전했다. 민경준 본부장은 이런 변화의 핵심 키워드로 ‘상호작용(interactive)’과 ‘몰입(immersive)’의 두 가지를 꼽았다. 두 가지 핵심 경험을 제공하는 기업만이 디지털 전환을 성공시킬 수 있다는 것이다. 그리고 이런 혁신이 가져올 수 있는 성과로 ▲고품질의 현실감 있는 3D 모델을 활용한 디자인과 프로토타이핑 과정의 간소화 ▲복잡한 3D 애셋과 설계 파일의 효율적인 최적화 및 생산 일정과 비용의 절감 ▲현실감 있는 시뮬레이션을 통해 위험도가 높은 산업군의 직원 교육의 빠르고 안전하며 효과적인 진행 ▲마케팅부터 판매까지 전 과정에서 인터랙티브 제품 구성 도구와 가상 경험으로 고객 전환율 향상 ▲모든 고객 접점에서 인터랙티브한 3D 경험을 적용해 참여도 향상 및 브랜드 차별화 실현 등을 소개했다.   ▲ 산업 분야에서 유니티의 혁신 성과   “몰입형 혁신은 리얼타임 3D를 기반으로 실현할 수 있다”고 짚은 민경준 본부장은 “연결(Connect), 개발(Create), 배포(Deploy) 등 세 가지 핵심 기능을 중심으로 하는 유니티의 산업용 설루션은 뛰어난 시각적 인터페이스를 제공하며, 많은 기업이 유니티를 활용하여 VR, AR, XR 애플리케이션, 제조 환경의 디지털 트윈, 고품질 프로덕트 컨피규레이터 등 다양한 핵심 애플리케이션을 개발하고 있다”고 전했다. 유니티는 차량용 인포테인먼트 시스템, 디지털 클러스터, 몰입형 UX(사용자 경험) 기반의 계기판, 디지털 미디어 시스템 등이 유니티로 제작되고 있다고 소개했다. 또한 현대자동차는 유니티 기반의 디지털 트윈 기술을 물류 및 스마트 공장 프로젝트에 적용하고 있으며, LG전자는 차량용 HMI 시스템을 유니티 기반으로 개발 중이다. 산업 분야의 데이터 활용에 대해 스미스 수석 부사장은 ‘애셋 매니저(Asset Manager)’라는 클라우드 기반 툴을 통해 다양한 산업용 데이터를 워크플로에 통합할 수 있도록 지원한다. 애셋 매니저는 데이터를 시각적으로 프리뷰하는 한편, 성능을 떨어뜨리지 않고 유니티 엔진에 적합한 형태로 변환할 수 있다. 이외에도 산업 시장을 위해 꾸준한 기술 개선 및 실무에 바로 적용 가능한 설루션을 선보일 것”이라고 밝혔다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.