오토데스크 웨비나 - AutoCAD 2026 What's New? 신기능 소개   올해 업데이트된 AutoCAD 기능들이 궁금하신가요? 이번 웨비나에서는 오토데스크의 전문가가 AI와 최신 기능을 통해 2D, 3D 설계 및 제도 경험을 어떻게 개선할 수 있는지 보여드립니다. 통합되고 연결된 설계 경험을 통해 협업 능력을 향상하세요. AutoCAD 2026 업데이트 후 진행되는 첫 웨비나이니, 가장 먼저 등록하셔서 도움이 되는 정보를 받아가세요! AutoCAD 2026의 새로운 기능:  CENTERLAYER(시스템 변수) GDI 출력 향상 GPU 텍스트 FASTSHADEDMODE(시스템 변수) 향상 성능 개선: 래스터 이미지 – 네트워크 활동 정보 (Activity Insights) 스마트 블록: 검색 및 변환 (Smart Blocks: Search and Convert) 스마트 블록: 탐지 및 변환 (Smart Blocks: Detect and Convert) 연결된 지원 파일 (Connected Support Files) 표식 가져오기 및 표식 도우미 (Markup Import & Assist) AutoCAD Web 2026의 새로운 기능   상세내용 보러가기

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.  

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앤시스가 인텔의 18A(1.8나노급) 공정 기술로 제조되는 첨단 반도체 설계를 위한 열 및 다중 물리 검증 도구 인증을 획득했다고 밝혔다. 이번 인증은 AI 칩, 그래픽처리장치(GPU), 고성능 컴퓨팅(HPC) 제품 등 고난이도 애플리케이션에 사용되는 반도체 시스템의 기능성과 신뢰성을 확보하는 데 핵심 역할을 한다. 또한, 앤시스와 인텔 파운드리(Intel Foundry)는 멀티다이 기반 3D 집적 회로(3D-IC) 시스템 구현에 활용되는 EMIB(EmbedDED Multi-Die Interconnect Bridge) 기술을 지원하는 포괄적인 다중 물리 검증 분석 플로를 공동 구축했다. 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC) 및 앤시스 토템(Ansys Totem)은 인텔 18A의 GAA(Gate-All-Around) 트랜지스터인 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia) 구조를 기반으로 전력 무결성과 신뢰성 분석 성능을 제공한다. 아울러 확장 가능한 전자기 시뮬레이션을 위해 HFSS-IC 제품군 내에 HFSS-IC Pro를 새롭게 선보였다. HFSS-IC Pro는 인텔 18A 프로세스 노드로 제작된 무선 주파수(RF) 칩, WiFi, 5G/6G 및 기타 통신 애플리케이션의 온칩 전자기(Electromagnetic, EM) 무결성 모델링에 대한 인증을 획득했다.     EMIB 기술은 고성능 마이크로프로세서, 이기종 통합 시스템 등 다양한 고성능 컴퓨팅 시스템에서 3D-IC 구현을 가능하게 하는 한편 다양한 종류의 칩을 유기적으로 연결해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능과 통합 수준을 높인다. 이번 다중 물리 플로에는 앤시스 레드호크-SC 일렉트로우써멀(Ansys RedHawk-SC Electrothermal)을 활용한 열 신뢰성 분석이 포함되어 있으며, 앤시스와 인텔 파운드리의 협력 범위를 확대해 실리콘 관통 전극(TSV)이 적용된 차세대 EMIB-T 기술까지 지원한다. EMIB-T 분석 플로는 HFSS-IC Pro와 앤시스의 에스아이웨이브(Anys SIwave)를 통한 신호 무결성 분석, 그리고 레드호크-SC 및 토템을 활용한 전력 무결성 분석까지 포괄하는 형태로 확장됐다. 레드호크-SC, 토템, HFSS-IC Pro의 인텔 18A 고성능 공정 노드(Intel 18A-P) 대상 인증 절차는 현재 진행 중이다. 고객은 최신 인텔의 공정 설계 키트(PDK, Process Design Kit)를 요청해 조기 설계 작업 및 IP 개발을 시작할 수 있다. 해당 설루션은 인텔 14A-E의 공정 정의 및 설계 기술 최적화(DTCO, Design Technology Co-Optimization)의 일환으로 포함되어 있다. 또한, 앤시스는 인텔 파운드리 액셀러레이터 얼라이언스(Intel Foundry Accelerator Alliance)의 일부인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 합류해, 상호운용 가능한 칩렛 설계 및 제조를 위한 보안 생태계 구축에 기여할 예정이다. 인텔의 석 리(Suk Lee) 파운드리 에코시스템 기술실 부사장 겸 총괄 매니저는 “멀티다이 어셈블리 방식은 칩 적층 및 설계 효율에 대한 업계의 관점을 변화시키고 있다. 앤시스의 시뮬레이션은 고객이 설계를 고정밀로 검증할 수 있도록 지원하며, 복구가 어려운 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 것”이라며, “칩렛 기술 발전을 위한 핵심 협력체인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 앤시스가 참여하고 있어 매우 기대하고 있다”고 밝혔다. 앤시스의 존 리(John Lee) 전자·반도체·광학 사업부문 총괄 부사장은 “앤시스의 다중 물리 시뮬레이션 설루션은 고객에게 높은 수준의 열, 신호, 전력, 기계적 무결성을 보장하며, 최고의 신뢰를 제공한다. 고객의 칩 설계 방식은 다양할 수 있지만, 정확하고 신뢰성 있는 도구에 대한 수요는 항상 존재하며, 이 지점에서 앤시스의 강점이 발휘될 것”이라며, “인텔 파운드리와의 협업을 강화하고 칩렛 얼라이언스에 합류함으로써, 앤시스는 개방형 및 상호운용 가능한 기술을 통해 엔지니어링 완성도 향상이라는 약속을 실천해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

엔비디아가 오라클에 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU를 지원해 에이전틱 AI와 추론 모델의 혁신을 가속화하고 있다고 밝혔다. 오라클은 자사 데이터센터에 수랭식 엔비디아 GB200 NVL72 랙을 최초로 도입하고 최적화했다. 현재 수천 개의 엔비디아 블랙웰 GPU가 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)와 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure : OCI)를 통해 고객이 사용할 수 있도록 배치되고 있다. 이는 차세대 추론 모델과 AI 에이전트 개발과 실행을 지원한다. 오라클이 도입한 GB200에는 고속 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(Quantum-2 InfiniBand)와 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet) 네트워킹이 포함된다. 이를 통해 확장 가능하고 저지연 성능을 구현하며, 엔비디아와 OCI 소프트웨어와 데이터베이스 통합의 풀스택을 지원한다. OCI는 엔비디아 GB200 NVL72 시스템을 최초로 도입한 기업 중 하나이다. OCI는 세계 최대 규모의 블랙웰 클러스터를 구축하려는 계획을 갖고 있다. OCI 슈퍼클러스터(Supercluster)는 10만 개 이상의 엔비디아 블랙웰 GPU로 확장해 전 세계적으로 급증하는 추론 토큰과 가속 컴퓨팅 수요를 충족할 예정이다. 지난 몇 주 사이 오픈AI(OpenAI)를 비롯한 여러 기업에서 새로운 추론 모델을 출시하면서 AI 혁신은 빠른 속도로 계속되고 있다.     엔비디아는 “OCI의 사례는 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 시스템이 전 세계적으로 본격 가동되기 시작한 최신 사례이다. 이는 클라우드 데이터센터를 대규모 인텔리전스를 제조하는 AI 팩토리로 탈바꿈시키고 있다”고 설명했다. 이러한 새로운 AI 팩토리는 36개의 엔비디아 그레이스 CPU와 72개의 엔비디아 블랙웰 GPU를 결합한 랙 스케일 시스템인 엔비디아 GB200 NVL72 플랫폼을 활용한다. 이를 통해 고급 AI 추론 모델 기반의 에이전틱 AI를 위한 고성능과 에너지 효율을 제공한다. OCI는 모든 규모의 고객에게 블랙웰을 제공할 수 있는 유연한 배포 옵션을 지원한다. 여기에는 공공, 정부, 소버린 클라우드는 물론 OCI 전용 리전(DEDicated Region)과 OCI 알로이(Alloy)를 통한 고객 소유의 데이터센터까지 포함된다. 한편 새로운 GB200 NVL72 랙은 엔비디아 DGX 클라우드에서 사용할 수 있는 첫 번째 시스템이다. 엔비디아 DGX 클라우드는 OCI와 같은 주요 클라우드에서 AI 워크로드를 개발하고 배포하기 위해 소프트웨어, 서비스, 기술 지원을 제공하는 최적화된 플랫폼이다. 엔비디아는 추론 모델 훈련, 자율주행차 개발, 칩 설계와 제조 가속화, AI 도구 개발 등 다양한 프로젝트에 이 랙을 사용할 예정이다. GB200 NVL72 랙은 현재 DGX 클라우드와 OCI에서 사용할 수 있다.

캐디안이 4월 23일~25일 일본 도쿄에서 열리는 ‘2025 일본 도쿄 춘계 IT 전시회(Japan IT Week Spring)’에 참가해 자사의 주요 CAD 설루션을 선보인다고 밝혔다. 캐디안은 이번 전시회에서 ▲전통 목조 건축 전용 설계 툴 ‘TW-Arch’ ▲DWG 기반 범용 설계 CAD ‘캐디안(CADian)’ ▲AI 기반 물량산출 솔루션 ‘AI-CE’ 등 자사의 대표 제품을 출품한다. 특히 캐디안은 국가유산청의 지원을 받아 ETRI(한국전자통신연구원), 고려대학교 건축문화유산연구실, 울산과학기술원(UNIST), 한국플랫폼서비스기술과 공동으로 개발한 ‘TWArch Pro(Traditional Wooden Architecture)’를 일본 시장에 본격적으로 소개할 계획이다.     TWArch Pro는 AAD(AI AiDED Design) 기반 전통 목조 건축 설계 도구로, 설계가 까다로운 공포계(지붕 하중 지지 구조)를 포함한 전통 목조 건축물 전체를 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 지원한다. 손으로 그린 전통 목조 건축 도면 이미지를 AI가 자동 분석해 부재를 탐지하고, 위치와 관계를 추론하여 부재 목록을 생성하며, 2차원 도면을 2D·3D 디지털 모델로 자동 변환할 수 있는 것이 특징이다. 또한 TWArch는 CADian 위에서 구동되므로 오토캐드(AutoCAD) 사용자에게 익숙한 DWG 도면 파일의 열람과 편집은 물론 동일한 명령어와 단축키, 인터페이스를 지원해 별도의 학습 없이도 바로 사용 가능한 게 특징이다. 한글, 영어, 일본어, 중국어(간체/번체), 헝가리어 등 다양한 언어도 지원한다. 캐디안의 한명기 상무는 “이번 전시회를 통해 AI 기반 CAD 기술의 새로운 가능성을 일본 시장에 적극적으로 알릴 계획”이라며, “특히 전통 건축 분야에서의 TWArch는 일본 내 목조 건축 설계 시장에서도 높은 관심을 끌 것으로 기대한다.”고 밝혔다.

어도비가 AI를 활용해 영상 및 오디오 클립을 즉시 생성하고 길이를 확장할 수 있는 프리미어 프로(Premiere Pro)의 생성형 확장(Generative Extend)과 테라바이트급 푸티지에서 특정 클립을 몇 초 만에 빠르게 찾아내는 AI 구동 미디어 인텔리전스(Media Intelligence)를 출시했다. 상업적으로 안전하게 사용할 수 있는 파이어플라이 비디오 모델로 구동되는 생성형 확장을 통해 편집자는 4K 및 가로, 세로형 영상, 오디오 클립과 함께 길이를 조절할 수 있어, 푸티지 내 부족한 부분을 채우는 방식을 혁신적으로 개선할 수 있다. 또한 애프터 이펙트(After Effects)는 향상된 성능과 3D 도구를 제공하며, 프레임닷아이오(Frame.io)는 저장, 대본, 다양한 문서 형식을 지원하도록 업그레이드됐다. 이번에 공개된 생성형 확장과 미디어 인텔리전스는 어도비 크리에이티브 커뮤니티에서 높은 기대를 모은 영상 역량으로, 수년간의 연구와 베타 고객의 피드백을 거쳐 정식 출시됐다. 또한 프리미어 프로에 다국어 캡션 생성을 자동화하는 AI 구동 캡션 번역(Caption Translation) 기능도 새롭게 추가되어, 영상 전문가들이 전 세계 시청자들과 더 손쉽게 소통할 수 있도록 지원한다. 뿐만 아니라, 카메라로 촬영한 RAW 영상 및 로그(LOG) 푸티지를 프리미어로 가져오는 즉시 해당 클립을 HDR 또는 SDR로 자동 변환해, 색 보정 작업의 정확도를 높이는 프리미어 색상 관리(Premiere Color Management)도 정식 출시됐다. 프리미어 프로의 전반적인 성능 향상과 더불어, 이러한 신규 기능들은 편집 작업을 더욱 빠르고 효율적으로 만들어준다.     4K 및 세로형 영상을 지원하는 생성형 확장 정식 출시로, 영상 편집 시 종종 발생하는 짧은 클립으로 인한 편집 문제를 쉽게 해결할 수 있다. 전문 편집 툴인 생성형 확장 기능은 클립의 길이를 늘려 푸티지의 영상 또는 오디오 공백을 채우고 장면 전환을 매끄럽게 하며 샷을 길게 유지해 완벽한 타이밍의 편집을 가능케한다. 클릭 및 드래그만으로 사실적인 영상과 오디오를 확장할 수 있어, 품질 저하 없이 타임라인을 유연하게 조정할 수 있다. 또한 세로형 영상도 지원해, 편집자는 별도의 프레임 재조정 없이 소셜미디어에 최적화된 콘텐츠를 쉽게 제작하고 내보낼 수 있다. 생성형 확장은 상업적으로 안전한 파이어플라이 비디오 모델로 구동된다. AI 생성 콘텐츠에 대한 투명성을 높이고자, 생성형 확장으로 제작된 콘텐츠 결과물에는 디지털 미디어의 '영양 성분 표시'와 같은 역할을 하는 콘텐츠 자격증명(Content Credentials)이 첨부된다. 프리미어 프로 및 애프터 이펙트 업그레이드를 통해 영화 제작자는 몇 초 내로 테라바이트 크기의 푸티지를 검색하고 시각 효과 및 모션 그래픽 워크플로를 간소화할 수 있게 됐다. 프리미어 프로의 AI 구동 미디어 인텔리전스 기능은 편집자가 프로젝트 푸티지를 다루는 방식을 근본적으로 바꾸고 시간을 절약한다. 번거로운 수동 검색을 대신해 미디어 인텔리전스는 개체, 위치, 카메라 각도, 촬영 날짜, 카메라 유형 등 메타데이터를 포함한 클립 콘텐츠를 자동 인식해 편집자가 필요할 때 원하는 장면을 찾을 수 있도록 돕는다.  프리미어 프로의 AI 구동 캡션 번역(Caption Translation)은 몇 초 만에 캡션을 27개 언어로 번역할 수 있는 기능으로, 수동 번역으로 인해 속도가 느려지고 워크플로가 중단되거나 비용이 추가되는 상황을 개선한다. 또한 프리미어 프로는 새로운 컬러 시스템을 제공해, 기존 대비 더 높은 정확도와 일관된 색상을 구현하고 거의 모든 카메라의 로그 영상을 HDR및 SDR 콘텐츠로 자동 변환한다. 이를 통해 편집자는 푸티지 편집 작업을 빠르게 시작하고 완벽한 피부 톤, 보다 생생한 색상, 향상된 다이내믹 레인지(Dynamic Range)로 어느 때보다 쉽게 멋진 영상을 제작할 수 있다. 애프터 이펙트는 고성능 미리보기 재생(High-Performance Preview Playback)을 통해 모든 컴퓨터에서 전체 컴포지션을 어느 때보다 빠르게 재생할 수 있게 됐고, 애니메이션 환경 조명(Animated Environment Light) 등 확장된 3D 툴로 보다 빠르고 사실적인 3D 합성을 지원한다. 애프터 이펙트의 HDR 모니터링(HDR Monitoring) 기능은 HDR 콘텐츠를 정확하게 재생하고 작업함으로써 더욱 밝고 생동감 있는 모션 디자인 작업을 할 수 있다. 크리에이티브 팀에 따라 조정할 수 있는 프레임닷아이오 V4의 확장된 스토리지는 다양한 클라우드 플랫폼에 파일을 저장해, 워크플로 분절 없이 방대한 양의 미디어를 한곳에서 협업할 수 있도록 지원한다. 많은 크리에이티브 팀이 대규모 콘텐츠 제작과 빠르게 증가하는 수요에 대응하는 데 어려움을 겪고 있는 가운데, 프레임닷아이오 V4는 스크립트, 촬영지 사진, 원본 미디어 등 모든 것을 단일 플랫폼에서 저장, 관리, 협업 및 배포할 수 있도록 돕는다. 프레임닷아이오에는 스크립트, 브리핑 문서, 예산, 제안서, 장면 세부 묘사, 스토리보드 및 기타 제작 자료에 대한 협업을 지원하는 확장된 텍스트 문서 검토 툴(ExpanDED text document review tools), 영상 및 오디오 파일을 빠르게 텍스트로 변환할 수 있는 대본 생성(Transcription generation, 베타), 편집 중인 콘텐츠를 보호할 수 있도록 영상, 이미지 및 문서에 적용 가능한 맞춤형 텍스트 워터마크, 대규모 팀의 사용자 그룹 관리자가 워크스페이스 및 프로젝트 전반에서 대량 사용자 접근 권한을 자동화할 수 있는 접근 허용 그룹(Access Groups, 베타) 등의 기능이 제공된다. 이 밖에도 어도비는 고성능 미리보기 재생 엔진, 강력한 신규 3D 모션 디자인 툴, HDR 모니터링 등 애프터 이펙트의 신규 기능도 공개했다. 또한 프레임닷아이오 V4 업그레이드에는 팀 단위로 사용 가능한 확장 스토리지가 포함돼, 워크플로 단절 없이 편집 중인 작업물과 완성된 애셋을 자유롭게 공유하고, 관리, 정리할 수 있도록 지원한다. 어도비의 애슐리 스틸(Ashley Still) 디지털 미디어 부문 총괄 겸 수석 부사장은 “4K에서 가능한 생성형 확장 기능과 AI 구동 미디어 인텔리전스를 활용해, 프리미어 프로 이용자들이 어떤 상상력을 자극하는 다채로운 영상을 만들어낼지 기대된다”면서, “파이어플라이의 강력한 성능과 어도비의 첨단 AI 역량을 통해 영상 편집의 새 지평을 열고 있으며, 이용자들이 가장 중요한 일, 즉 생동감 있고 매력적인 스토리텔링에 온전히 집중할 수 있도록 돕고 있다”고 말했다.

제품 개발 프로세스의 변화를 이끄는 MBD   MBD(모델 기반 개발)는 자동차 업계에서 화제가 되고 있는 가상 시뮬레이션이다. 기존의 방식보다 비용 절감과 개발 공정의 단축을 실현할 수 있다. MBD는 자동차 업계를 중심으로 제조 현장에서 주목을 받고 있는 개발 방법이다. 이번 호에서는 MBD의 정의, MBD의 중요성 및 CAE와의 차이, MBD의 장점과 단점을 설명한다.    ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   MBD는 ‘모델 기반 개발’ MBD(Model Based Development)는 컴퓨터에 현실과 동일한 모델을 만들고 개발 및 검증하는 방법이다. 가상 시뮬레이션에 의해 개발의 효율화를 실현할 수 있다. 종래의 개발이나 검증에서는 종이의 사양서를 확인하면서 설계하고 완성 후에 사양서를 보면서 검증하는 사이클이었지만, MBD는 매트랩(MATLAB), 시뮬링크(Simulink) 등의 소프트웨어를 사용해 컴퓨터 상에 ‘움직이는 사양서’라고 불리는 모델을 만들고 개발과 검증을 동시에 진행한다. 매트랩과 시뮬링크의 차이점은 다음과 같다. 매트랩 : 수치 계산이나 데이터 해석 등에 적합 시뮬링크 : 시뮬레이션이나 테스트 환경 구축 등에 적합 MBD에서 제어 장치 및 제어 대상을 모델화하여 그 모델에 기반한 개발을 수행하는 기법으로, 매트랩/시뮬링크를 이용한 모델을 작성하고 검증하는 프로세스를 <그림 1>에 나타낸다.   그림 1. 매트랩/시뮬링크를 이용해 모델을 작성하고 검증하는 프로세스   따라서 지금까지의 개발 방법과 달리 제품을 만들지 않고 검증할 수 있게 되므로, 테스트나 분석을 여러 번 반복하여 품질 향상으로 연결된다. 또한 검증에 소요되는 비용과 비용을 줄일 수 있다는 것도 큰 장점이다.(그림 2)   그림 2. 모델 기반 개발 프로세스   MBD는 주로 자동차 업계 등에서 중요시되고 있는 개발 방법 실제로 자동차를 만들어 검증을 반복하면 막대한 비용이 들기 때문에, MBD로 업무를 진행하고 있는 케이스는 적지 않다. 또한 자동차 업계뿐만 아니라 항공 업계와 우주 산업, 의료 기기, 산업용 로봇 등에서도 도입되고 있다. 요즘에는 자율 운전이나 환경에 대한 배려 등 니즈의 변화나 다양화가 진행되고, 자동차의 제조도 복잡해지고 있다. 경쟁사보다 뒤떨어지지 않도록 개발 사이클을 가속화하는 것도 드물지 않다. 배기가스 규제 등을 클리어할 필요도 있다. 이러한 배경으로 비용 절감과 개발 프로세스의 단축화를 실현할 수 있는 MBD는 주목을 받고 있다. 한편, MBD가 맞지 않는 분야도 있다. 예를 들어, 스마트폰의 앱이나 오피스 워크에서 이용하는 소프트웨어 등 제어를 수반하지 않는 소프트웨어 개발에는 적합하지 않다. MBD는 실제 기계의 품질 향상과 시스템 안전을 위해 효과적이지만, 이러한 소프트웨어는 실제 기계가 필요하지 않기 때문이다.   CAE와의 차이 MBD는 컴퓨터에서 검증을 수행하는 CAE(Computer AiDED Engineering)와 유사한 기술이지만, 각각의 사용 목적이 다르다. CAE의 경우 온도나 진동 등에 변화를 더해 시뮬레이션하는 방법이지만, MBD는 모델을 활용해 제품의 타당성을 검증한다. 엄밀히 말하면 개발 시점에서 CAE를 적용하고 품질 향상과 개발 기간을 단축하는 것이 MBD이다. CAE는 시뮬레이션하고 설계에 피드백하기 때문에 설계의 업스트림에 위치하지 않는다.   MBD에는 다양한 이점이 있음 MBD의 주요한 이점은 개발 단계에서 시뮬레이션을 할 수 있고 개발 기간을 줄일 수 있다는 것이다. 여기에서는 MBD의 장점을 자세히 살펴본다.   즉시 시뮬레이션 가능 MBD의 장점은 기존 개발 프로세스보다 조기에 시뮬레이션을 할 수 있다는 것이다. MBD는 종이의 사양서가 아니고, 움직이는 사양서가 되는 모델을 만들어 개발도 검증도 곧바로 행할 수 있다. 모델을 작성함으로써 기존의 방식으로 필요했던 시뮬레이션에 걸리는 공수가 줄어들어 횟수를 늘려 품질 향상으로 이어질 것이다. 또한, 시뮬레이션에 관여하는 인건비를 줄일 수 있는 메리트도 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.