파수는 자사의 플래그십 콘퍼런스인 ‘FDI 2025 심포지움(Fasoo Digital Intelligence 2025 Symposium, 이하 FDI)’을 4월 22일 진행했다고 밝혔다. 파수는 이번 행사를 통해 생성형 AI 시대를 위한 AI 및 보안, 데이터 전략, 투자 효율성을 높이는 보안 접근법 등을 제시, 글로벌 AI·보안 기업으로의 면모를 드러냈다고 평가했다. 이번 FDI는 국내 기업 및 기관의 CIO, CISO 등 350여 명이 참가했다. 파수는 올해 ‘생성형 AI 혁명 : AI가 기업에 가져올 변화’를 주제로 삼고, 기업형 sLLM(경량 대규모 언어 모델), 데이터 관리/보호 방안, 공급망 관리, CPS(사이버 물리 시스템) 보안 등 다양한 세션을 통해 현재의 문제와 대응안 등의 인사이트를 나눴다. 파수의 조규곤 대표는 ‘GenAI 혁명을 위한 AI 전략’ 키노트에서 급속도로 발전되는 AI가 변화시키고 있는 비즈니스 및 업무 환경을 설명하고, 조직 내부에 구축하는 sLLM을 성공적으로 구축하기 위한 방안을 제시했다. 조 대표는 “성공적인 sLLM 구축을 위해서는 AI 시스템 인프라에 대한 지나친 투자 대신 AI를 위한 데이터 인프라 강화와 AI 거버넌스 구축에 신경써야 한다”고 조언했다. 또한 “더 발전된 모델이 매일 새롭게 출시됨에 따라 향후 유연하게 더 나은 신규 모델을 활용할 수 있도록 구축 단계부터 고려해야 한다”고 말했다.     이어 ‘기업형 GenAI, LLM Agent’ 발표를 진행한 윤경구 전무는 현재 LLM의 발전 현황과 방향성을 짚으면서 논리적 사고의 리즈닝(reasoning) 모델과 언어 모델의 한계를 벗어나는 에이전틱 LLM이 AI 혁명을 이끌 것으로 전망했다. 더불어 파수가 선보인 기업용 LLM ‘Ellm(엘름)’의 발전 현황과 다양한 세부 모델, 실제 고객 활용 사례를 소개하고 AI 활용을 위한 신규 설루션도 선공개했다.  이후에는 ▲악성메일 훈련/교육, 취약점 진단과 태세(Posture) 관리 ▲AI와 클라우드 시대의 데이터 보안 ▲소프트웨어 공급망 보안과 SBOM 생성 유통 검증 ▲CPS 보안 ▲GenAI 데이터 보안 전략 등의 세션이 진행됐다. 특히 ‘악성메일 훈련/교육, 취약점 진단과 태세 관리’ 발표에서는 효과적인 보안 투자를 위한 ‘보안 101’이 제시됐다. 이 발표에서는 보안 투자 확대에도 불구하고 보안 사고가 발생하는 원인으로 임직원들의 보안 훈련 부족과 취약점, 태세 관리 미비를 꼽고, 특히 데이터가 암호화되지 않은 경우 피해가 급증한다고 지적했다. 이에 따라 ‘기초/필수 과정’을 뜻하는 101을 차용한 ‘보안 101’으로 훈련, 암호화/백업, 취약점 분석, 태세 관리에 집중해 투자 효율성을 높일 수 있다고 설명했다.  파수가 제시하는 ‘보안 101’의 첫 단계는 먼저, 임직원들의 악성 메일 반복 훈련과 최신 자료 중심의 백업, 확대 적용된 암호화를 통한 사이버 위협 대응 능력 향상이다. 또한 컴플라이언스 대응에만 초점을 맞춘 취약점 진단이 아닌 IT 인프라, 공급망 애플리케이션, OT(운영기술)/CPS로 대상을 확대해 보안 사각지대를 최소화한다. 나아가 데이터(DSPM)를 비롯, 애플리케이션(ASPM)과 OT시스템(OSPM) 등의 태세 관리를 통해 자산 식별 및 분류, 실시간 탐지 및 대응, 지속적인 모니터링으로 보안을 강화할 수 있다. 한편 파수는 이번 FDI를 통해 소개된 다양한 설루션 및 서비스를 기반으로 글로벌 AI·보안 기업으로 거듭나겠다는 전략을 소개했다. 특히 본격적인 확산에 돌입한 구축형 sLLM Ellm의 신규 업데이트는 물론, GenAI 활용을 위한 설루션, 분야별 태세 관리 설루션 및 서비스 등을 연내 순차적으로 선보일 예정이다. 

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 고퀄리티 애니메이션 제작 워크플로 지원 기능 향상, 하드웨어 레이 트레이싱 기반 시스템 지원 강화, 버추얼 프로덕션을 위한 인카메라 VFX 툴세트 정식 버전 제공, 모바일 게임 개발 위한 모바일 포워드 렌더러의 기능 추가 등     이번에 출시된 언리얼 엔진 5.5는 애니메이션 제작, 버추얼 프로덕션, 모바일 게임 개발 기능이 크게 향상됐고, 렌더링, 인카메라 VFX, 개발자 반복 작업 등 많은 기능들을 정식 버전으로 제공한다. 또한 메가라이트와 같은 한계를 뛰어넘는 흥미롭고 새로운 혁신도 계속해서 선보였다.   애니메이션 언리얼 엔진 5.5는 에디터에서 고퀄리티 애니메이션 제작 워크플로를 지원하는 신규 및 향상된 기능을 제공하여 상황에 맞는 애니메이션을 제작할 수 있어, DCC 애플리케이션을 오가며 작업할 필요성이 줄어들었다. 또한, 애니메이션 게임플레이 제작 툴세트에도 새로운 기능이 추가되었다.   시퀀서 이번 버전에서는 언리얼 엔진의 비선형 애니메이션 에디터인 시퀀서가 크게 개선되어 직관적인 인터페이스를 제공하며, 더 나은 필터링과 속성을 더 쉽게 사용할 수 있게 됐다. 이를 통해 워크플로 피로도를 줄이고 생산성을 높일 수 있다.  또한, 원본이 훼손되지 않는 애니메이션 레이어가 추가되어 기존 DCC 애플리케이션에서만 볼 수 있었던 추가 제어 기능과 유연성을 제공한다. 이제 애니메이션 레이어의 애디티브 또는 오버라이드를 선택하고, 이 레이어의 가중치도 애니메이션할 수 있어 손쉽게 콘텐츠를 관리할 수 있다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   마지막으로, 인터랙티브 시네마틱 도중 플레이어의 선택에 따른 조건부 상태 변경, 게임플레이 시네마틱 내에서 오브젝트를 보다 섬세하게 제어하는 커스텀 바인딩 등과 같은 기능으로 다양한 다이내믹 시네마틱 시나리오를 작동하도록 설정하는 것이 더 쉬워졌다. 또한, 커브를 사용해 시퀀스의 타이밍을 워프하고, 서브시퀀스 또는 샷의 원점을 재배치할 수도 있다.   애니메이션 디포머 컨트롤 릭에서 애니메이션을 적용할 수 있는 애니메이션 디포머를 만들어 클릭 한 번으로 시퀀서의 캐릭터에 쉽게 적용할 수 있는 기능이 추가되어, 접촉 디포메이션이나 더 나은 카툰 스타일의 스쿼시 앤 스트레치(찌그러짐과 늘어남)같은 더욱 사실적인 애니메이션 이펙트를 제작할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   또한, 애니메이터 키트 플러그인에는 래티스, 카메라 래티스, 스컬프팅 등 기본 디포머 기능과 함께 바로 사용할 수 있는 다양한 컨트롤 릭이 포함되어 있으며, 애니메이션에 사용하거나 자신만의 릭으로 구동되는 디포머 또는 헬퍼 릭을 제작하는 데 예제로 활용할 수 있는 유틸리티 컨트롤 릭도 제공된다.   모듈형 컨트롤 릭 모듈형 컨트롤 릭(modular control rig)은 다양한 UI 및 UX 개선, 새로운 사족 보행 및 비클 모듈 그리고 기본 이족 스켈레톤 유형에 대한 지원과 함께 베타 버전으로 제공된다. 또한, 스켈레탈 에디터는 이제 더 빠르고 간소화된 페인팅 워크플로 및 가중치 편집 등 다양한 개선 사항과 함께 정식 버전으로 만나볼 수 있다.   메타휴먼 애니메이터 언리얼 엔진용 메타휴먼 플러그인 중 하나인 메타휴먼 애니메이터도 이번 버전에서 대폭 업그레이드됐다. 처음에는 실험 단계 기능으로 도입되었으나, 이제 오디오만으로도 얼굴 상단 부분의 표정 추론을 포함하여 고퀄리티의 페이셜 애니메이션을 생성할 수 있다. 이 로컬 오프라인 설루션은 다양한 음성 및 언어와 함께 작동되며, 다른 메타휴먼 애니메이터 입력과 함께 일괄 처리 및 스크립팅할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   뮤터블 캐릭터 커스터마이제이션 런타임에 동적으로 변경되는 콘텐츠를 개발하는 게임 개발자에게 큰 도움을 제공할 뮤터블(mutable) 캐릭터 커스터마이제이션 시스템이 새롭게 추가됐다. 이 시스템은 캐릭터, 동물, 소품, 무기 등의 다이내믹 스켈레탈 메시, 머티리얼, 텍스처를 생성하는 동시에 메모리 사용량을 최적화하고 셰이더 비용과 드로 콜 수를 줄여준다. 런타임에 콘텐츠를 수정하는 네이티브 툴과는 달리, 뮤터블에서는 많은 파라미터와 텍스처 레이어, 복잡한 메시 상호작용, GPU에 부하가 큰 텍스처 효과 등을 처리할 수 있는 심층적인 커스터마이징을 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   선택기 선택기도 정식 버전으로 제공된다. 복잡한 로직을 작성할 필요 없이 게임 상황에 따라 재생할 애니메이션을 선택할 수 있는 이 프레임워크는 이제 거의 모든 유형의 애셋을 지원하며, 단순한 랜덤 선택기부터 수천 개의 애니메이션을 관리하는 데이터베이스 기반의 로직까지 다양한 수준의 복잡성을 처리할 수 있다. 이러한 기능은 업데이트된 게임 애니메이션 샘플 프로젝트에서 사용해 볼 수 있다.   렌더링 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5의 높은 리얼타임 렌더링 퍼포먼스와 퀄리티를 제공하기 위해 지속적으로 노력하고 있다.   루멘 하드웨어 레이 트레이싱(Hardware Ray Tracing, HWRT) 기반 시스템에 많은 향상이 이루어지면서, 이제 하드웨어 지원을 제공하는 플랫폼에서 루멘을 60Hz로 실행할 수 있다. 이러한 개선을 통해 패스 트레이서 및 라이트 베이킹의 퍼포먼스와 기능도 향상될 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   패스 트레이서 물리적으로 정확한 DXR 가속 프로그레시브 렌더링 모드인 패스 트레이서는 이제 정식 버전으로 제공되어 비선형 애플리케이션 또는 모든 기능을 갖춘 실사 레퍼런스 이미지의 최종 픽셀을 제작할 때 높은 퀄리티를 제공한다. 이번 버전에서는 퍼포먼스 및 퀄리티 개선, 리눅스 지원, 스카이 애트머스피어 및 볼류메트릭 클라우드 등 다른 모든 정식 버전 기능을 지원한다.   ▲ Audi e-tron GT 모델(이미지 제공 : Audi Business Innovation)   서브스트레이트 언리얼 엔진 5.2에서 실험 단계로 선보인 머티리얼 제작 프레임워크인 서브스트레이트가 베타 버전으로 전환되어, 언리얼 엔진이 지원하는 모든 플랫폼과 기존 머티리얼의 모든 기능이 지원된다. 리얼타임 애플리케이션을 위해 최적화하는 작업이 진행 중이며, 선형 머티리얼 제작에는 정식으로 사용할 수 있다. 룩 개발 아티스트는 이 강력하고 유연한 프레임워크를 활용하여 오브젝트의 룩 앤 필을 더 제어할 수 있다.   무비 렌더 그래프 언리얼 엔진 5.4에서 실험 단계로 도입되었던 무비 렌더 그래프(Movie Render Graph, MRG)도 이번 버전에서 베타 버전으로 전환된다. 그래프 기반의 환경 설정 워크플로에 많은 노력을 통해 커스텀 EXR 메타데이터를 사용하는 기능, 컬렉션의 스포너블 지원과 같은 초기 사용자의 피드백을 기반한 개선점 그리고 오브젝트 ID 지원과 같은 기존 프리셋 구성의 호환성 향상 등을 제공한다. 또한, 이제 MRG의 렌더 레이어 기능에서 반투명 오브젝트, 나이아가라 FX, 불균질 볼륨, 랜드스케이프, 스카이 스피어를 사용할 필요가 없는 스카이 애트머스피어 등을 포함해 모든 애셋 유형을 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   마지막으로, MRG는 신규 실험 단계 기능인 패스 트레이서용 스파시오 템포럴 디노이저(denoiser)를 제공해 선형 시퀀스에 고퀄리티의 결과를 출력할 수 있다.   메가라이트 언리얼 엔진 5.5에서는 새로운 실험 단계 기능인 메가라이트를 미리 만나볼 수 있다. ‘빛의 나나이트’라고 불리는 메가라이트를 사용하면 신에 제약 없이 다이내믹한 그림자를 만드는 수백 개의 라이트를 추가할 수 있다. 이를 통해 라이팅 아티스트는 이제 콘솔과 PC에서 소프트 섀도와 함께 텍스처가 적용된 에어리어 라이트, 라이트 함수, 미디어 텍스처 재생, 볼류메트릭 섀도를 자유롭게 사용해 볼 수 있어 성능보다는 예술적인 부분에 집중할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   버추얼 프로덕션 언리얼 엔진은 버추얼 프로덕션을 위한 인카메라 VFX(ICVFX) 툴세트를 통해 전 세계 영화, TV, 광고 등 수많은 제작을 지원하고 있다. 언리얼 엔진 5.5는 여러 버전에 걸친 축적된 노력을 통해 ICVFX 툴세트를 정식 버전으로 제공하며, 버추얼 프로덕션 및 시각화를 위한 다른 기능도 향상되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   SMPTE 2110 언리얼 엔진의 SMPTE 2110 지원이 대표적인 예로, 이번 출시에서는 ICVFX 프로젝트의 요구사항에 맞춰 수많은 안정성 개선, 프레임록 손실 자동 감지 및 복구, 타임코드로 PTP 지원 추가, 2110 미디어에 대한 OCIO 지원, IP 비디오 신호 흐름에 대한 개선이 이뤄졌다.   카메라 캘리브레이션 카메라 캘리브레이션 솔버 역시 언리얼 엔진 5.5에서 정식 버전으로 제공되어, 렌즈 및 카메라 파라미터 추정 정확도가 크게 향상되었다. 이 작업을 바탕으로 이제 모든 카메라에 오버스캔이 내장되어, 렌즈 왜곡을 렌더링하거나 포스트 프로세싱 단계에서 카메라 셰이크 추가 등을 지원한다.    버추얼 스카우팅 언리얼 엔진 5.4에서 처음 도입된 버추얼 스카우팅 툴세트가 정식 버전으로 업데이트됐다. 이제 OpenXR 호환 HMD(오큘러스 및 밸브 인덱스 기본 지원)를 사용해 강력한 경험을 곧바로 활용할 수 있으며, 광범위한 API를 통한 새로운 커스터마이징도 제공한다. 이 툴세트에서는 새로운 VR 콘텐츠 브라우저와 애셋 배치, 블루프린트로 커스터마이징할 수 있는 트랜스폼 기즈모, 색상 보정 뷰파인더 등이 더욱 향상되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   컬러 그레이딩 패널 이전에는 ICVFX 에디터에서만 제공됐던 컬러 그레이딩 패널이 이제 언리얼 에디터의 일반 기능으로 사용할 수 있게 돼, 모든 언리얼 엔진 신에서 창의적으로 컬러를 보정할 수 있는 풍부하면서도 아티스트 친화적인 인터페이스를 제공한다. nDisplay로 작업하는 사람들만이 아니라 모든 아티스트에게 향상된 컬러 그레이딩 경험을 제공하는 이 패널은 포스트 프로세스 볼륨, 시네 카메라 및 색 보정 영역도 지원한다.    DMX 버추얼 프로덕션뿐만 아니라 방송 및 라이브 이벤트에도 적용할 수 있는 언리얼 엔진의 DMX 테크 스택 또한 정식 버전이 되어 향상된 컨트롤 콘솔, 픽셀 매핑, 컨플릭트 모니터를 제공한다. 또한, 이번 버전에서는 GDTF 규격을 DMX 플러그인에 추가하여 GDTF 및 MVR을 지원하는 제어 장치와 소프트웨어의 지원을 추가하는 등의 다양한 개선 사항을 제공한다.   모바일 게임 개발 언리얼 엔진은 플랫폼 측면에서도 모바일 및 크로스 플랫폼 AAA 게임 개발을 위한 최고의 엔진이 되고자 모바일 지원에 지속적으로 노력을 기울이고 있다. 모바일 포워드 렌더러에는 플랫폼의 비주얼 퀄리티를 높일 수 있는 다양한 신규 기능이 추가되었다. 또한, 이제 D-버퍼 데칼, 렉트 에어리어 라이트, 캡슐 섀도, 포인트 및 스포트라이트용 무버블 IES 텍스처, 볼류메트릭 포그, 나이아가라 파티클 라이트가 지원되며, 모바일 포워드와 디퍼드 렌더러 모두 스크린 스페이스 리플렉션을 사용할 수 있다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   뿐만 아니라 언리얼 엔진 5.4에서 도입된 런타임 자동 PSO(Pipeline State Object) 프리캐싱이 이제 기본 활성화되어, 수동 PSO 수집 워크플로에 대한 쉽고 빠른 대안을 제공한다. 모바일 프리뷰어의 경우 특정 안드로이드 디바이스 프로필을 캡처 및 프리뷰하는 기능과 반정밀도 16비트 플로트 셰이더를 에뮬레이션하여 오류를 쉽게 확인하고 대응할 수 있는 기능 등의 다양한 개선이 이뤄졌다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   개발자 반복 작업 언리얼 엔진 5.5를 통해 개발자의 빠른 반복 작업과 효율이 더 높은 퀄리티의 결과물을 만든다는 점을 잘 알고 있는 에픽게임즈는 크리에이터 경험의 규모와 비전을 충족하기 위해 언리얼 엔진의 데이터 처리 파이프라인을 지속적으로 발전시키고 있다. 언리얼 엔진 5.4에서 선보인 최적화된 신규 캐시 데이터 스토리지 및 네트워크 커뮤니케이션 아키텍처인 언리얼 젠 서버(Unreal Zen Server)가 이제 정식 버전으로 제공되어 공유 파생 데이터 캐시(Derived Data Cache, DDC)로 사용될 수 있다. 또한, 이번 버전에서는 젠 서버가 PC, 콘솔, 모바일 등의 타깃 플랫폼으로 쿠킹된 데이터의 스트리밍을 지원한다. 실험 단계로 도입된 이 신규 기능으로 개발 중에도 콘솔이나 모바일 등의 타깃 플랫폼에서 게임이 어떻게 보이고 작동하는지 보다 빠르고 쉽게 평가할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   이외에도 에디터 시스템과 쿠킹 프로세스에 최적화된 애셋 로딩 경로를 제공하는 언리얼 젠 로더, 더 빠른 C++ 및 셰이더 컴파일을 제공하는 언리얼 빌드 액셀러레이터(Unreal Build Accelerator, UBA), 더욱 효율적이고 확장 가능한 개발 워크플로를 제공하는 언리얼 호드 지속적 통합(CI) 및 원격 실행 등 다양한 기능을 이번 버전에서 정식 버전으로 제공한다.(UBA는 윈도우 호스트 머신에서 정식 버전으로 제공되며, 타 플랫폼에서는 현재 베타 단계로 제공된다.)   팹 통합 정식으로 출시된 새로운 통합 콘텐츠 마켓플레이스 팹(Fab)이 언리얼 엔진 5.5에 통합되어 퀵셀 메가스캔과 같은 개별 애셋을 신으로 직접 드래그 앤 드롭 할 수 있으며, 팹의 애셋 팩을 콘텐츠 브라우저에 추가할 수도 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

파수가 9월 12일 오전 ‘FDI 서밋 2023(Fasoo Digital Intelligence Summit 2023)’을 개최, AI 시대를 대비하기 위한 데이터 관리 및 보안 전략을 제시하고 관련 로드맵을 공개했다.  여의도 페어몬트 앰배서더 서울에서 개최된 FDI 2023은 ‘생성형 AI 시대를 준비하는 데이터 관리 및 보안 전략’을 주제로, 다양한 산업 분야의 기업과 기관 CIO 및 CISO 50여 명이 함께했다. 총 3개의 세부 세션으로 구성돼, ‘기업의 생성형 AI 활용 현황 설문조사 결과 분석’, ‘생성형 AI 시대의 데이터 관리 및 보안 전략’, ‘파수의 AI 현재와 미래’가 소개됐다.  먼저 이강만 파수 부사장이 발표한 첫번째 세션에서는 파수가 지난 7월 진행한 ‘생성형 AI 활용 현황’ 설문조사의 세부 결과가 공개됐다. 국내 보안, IT 담당자 1,012명이 참여한 설문 결과, 프라이빗 AI 서비스 도입에 대한 높은 관심에 비해 현실적인 준비는 부족한 것으로 나타났다. 특히 AI 학습을 위한 조직 내 ROT(Redundant, Obsolete, Trivial: 중복되고 오래된, 중요하지 않은) 데이터 관리에 대해 56%가 ‘관리 노력은 하지만 정확한 현황 파악은 되지 않고 있다’고 답했다. 관리되지 않는 ROT 데이터는 ‘민감정보 및 개인정보 유출’(63.1%, 중복응답)과 ‘데이터 관리 및 유지 비용’(48.5%) 등의 문제를 야기할 것으로 우려됐다.  두 번째 세션에서는 실제 조직에서 생성형 AI를 적용하기 위한 구체적인 모델별 문제점과 해결 방안을 나눴다. 발표를 맡은 김용길 파수 상무는 조직 내 생성형 AI도입을 위한 하이브리드 아키텍처를 제시하며, AI를 학습시킬 내부 데이터의 양과 질이 AI 활용의 성공을 결정한다고 강조했다. 또한 생성형 AI 언어 모델의 알고리즘 특성을 고려하면 최적의 학습 데이터 유형은 일반 텍스트형이며, 보통 조직 내에서 일반 텍스트의 90% 이상이 문서형 데이터로 존재한다고 설명했다. 이어 내부 비정형 문서 데이터의 자산화, 버전 관리, ROT 관리를 위한 최적의 방안으로 콘텐츠 가상화 기술을 제안하고, 해당 기술 기반의 차세대 문서관리 플랫폼 ‘랩소디(Wrapsody)’를 소개했다.  마지막 윤경구 파수 전무 세션에서는 AI 시대 데이터 관리와 보안을 위한 파수의 로드맵을 공개했다. AI기술 기반으로 비정형 데이터 내 개인정보를 식별 및 보호하는 ‘파수 AI-R Privacy(Fasoo AI Radar Privacy)’는 LLM 활용시 개인정보 유출을 방지한다. 올해 11월 경 출시될 ‘파수 AI-R DLP(Fasoo AI Radar DLP)’는 인증관리와 접근제어, 데이터 트랜잭션 모니터링 기능을 통해 생성형 AI로 내보내는 정보를 모니터링하고 제어할 수 있다. 또한 내년 초 선 뵐 예정인 기업용 프라이빗 LLM ‘파수 엔터프라이즈 LLM(Fasoo Enterprise LLM)’도 공개됐다. 한글과 영어를 기본 언어로 갖춘 거대 언어 모델인 파수 엔터프라이즈 LLM은 고객별 파인튜닝(미세 조정)을 지원한다.  조규곤 파수 대표는 “AI의 도입과 활용은 산업의 구분을 넘어 모든 기업과 기관에 가장 중요한 과제로 자리잡을 것이며, 이에 발빠른 내부 점검과 대응이 시급하다”며, “파수는 AI의 수준을 결정하는 학습 데이터의 관리 및 보안을 위한 솔루션 외에도, 내년 초에는 프라이빗 LLM도 선보이는 등, AI 활용을 위한 혁신 방안을 선제적으로 제시해 나갈 것”이라고 말했다.  

언리얼 엔진과 리얼리티캡처로 랜드마크의 오리지널 비전을 재현   인구 밀도가 높은 도시에서도 교외의 여유럽고 럭셔리한 라이프를 재현할 수 있는 방법이 있을까? 거리와 정원이 있고 이웃간 깊은 유대감이 있는 공동체 생활이 가능한 다층 구조물을 짓는 것이 과연 가능할까? 1960년대 초반, 모쉐 사프디(Moshe SaFDIe)라는 대담한 젊은 건축가가 이러한 프로젝트를 구상했다. 그 결과물이 바로 ‘해비타트 67(Habitat 67)’이다.  ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 출처 : 사프디 아키텍츠/네오스케이프   캐나다의 복합 주거 단지 해비타트 67은 싱가포르의 마리나 베이 샌즈와 캐나다 국립 미술관, 인도의 칼사 헤리티지 박물관 등의 건축물을 설계한 세계적 건축가 모쉐 사프디를 대표하는 건축물이다. 지금은 존경받는 건축가이자 도시 계획가가 된 사프디지만, 당시에는 자신의 비전이 얼마나 큰 것인지 알지 못했다. 해비타트 67은 수많은 건축가들에게 영감을 주었지만, 사실 원래 설계의 일부만 빛을 본 채 미완성의 꿈으로 남았었다. 그 한계를 뛰어넘는 디자인이 마침내 완성되었다. 미국의 크리에이티브 스튜디오 네오스케이프(Neoscape)가 사프디의 건축사무소 사프디 아키텍츠(SaFDIe Architects)와 협업해 에픽게임즈의 언리얼 엔진 5를 사용하여 리얼타임 렌더링 툴과 기법으로 마스터 플랜 원안을 가상 환경으로 구현했다.   디자인의 랜드마크 20세기의 가장 중요한 건물 중 하나인 해비타트 67은 맥길 대학교(McGill University)에서 석사 논문으로 시작되었다. 불과 23세의 나이에 사프디는 1967년 몬트리올 세계박람회에 새로운 복합 커뮤니티를 위한 아이디어를 제출했는데, 당시 이 박람회는 영감을 주는 프로젝트에 기회를 주는 행사로 유명했다. 세계박람회는 행사를 개최하기 위해 임시 구조물을 짓는 경우가 많지만, 1967년 캐나다에서는 참가자들이 삶의 방식을 재고할 수 있고 바로 철거되지 않는 무언가를 짓고자 했다. 해비타트 67은 바로 도시의 난개발이나 필요 없는 고층 타워로 스카이라인을 채우지 않는 새로운 유형의 주택을 만들기 위한 시범 프로젝트였다. 샤프디는 “내 아이디어는 주택을 연구하기 위해 떠난 북미 여행에서 시작되었다. 교외는 토지, 에너지, 교통수단이 너무 많이 쓰이기 때문에 장기적으로 내 아이디어를 실현할 수 없다는 결론에 도달했고, 아파트 건물을 재창조해서 정원을 만들고, 사생활을 보장하며, 탁 트인 도로로 접근성을 높여 삶의 질을 향상시켜 준다면, 사람들은 기꺼이 도시에 살기 원할 것이라고 생각했다”라고 당시를 회상했다. 복합 건물의 시초 중 하나인 해비타트 67은 주거 및 사무 공간, 호텔, 학교, 박물관 등을 자체 완비된 커뮤니티에 통합했다. 지금이야 일반적인 방식이지만 그 당시의 건축 트렌드와는 거리가 먼 파격적인 시도였다.   ▲ 이미지 출처 : 사프디 아키텍츠   샤프디는 “모든 집에는 옥상 테라스가 있다. 발코니가 아니라 하늘을 향해 열린 정원이다. 도시에서 교외 생활을 궁극적으로 실현한 것 같았다. 당시에는 1200가구의 커뮤니티를 짓는 데 4500만 달러가 들었을 텐데, 지금으로 치면 4억 5000만 달러 정도 되는 금액이었다”라고 말했다. 하지만 실제로 샤프디에게 주어진 예산은 1500만 달러였고, 때문에 해비타트는 3개의 피라미드에 158채의 주택을 짓는, 원래의 절반도 안 되는 규모로 축소되었다. 도심 주민에게 질 높은 삶을 제공한다는 비전은 이루어졌지만, 야심 찬 고층 커뮤니티를 만든다는 해비타트 67의 원래 구상은 극히 일부만이 구현되었다. 사프디의 미래 지향적인 비전의 핵심에는 현장에서 모듈별로 조립되는 조립식 아파트가 있었다. 원래 설계는 모듈을 20~30층 높이의 프레임형 타워처럼 쌓아 올리는 방식이었지만, 사프디는 모듈을 뒤로 젖히면 언덕 위에 있는 것처럼 각 아파트마다 정원과 하늘을 향해 열린 공간을 만들 수 있다는 사실을 깨달았다. 이 구조물은 지하의 안전한 공공장소 위에 떠 있으며, 4개 층마다 도로가 있다.   ▲ 이미지 출처 : 사프디 아키텍츠   컴퓨터 기술과는 거리가 먼 수십 년 전의 설계 과정은 하루 14시간씩 일하는 것이 일상일 정도로 매우 고된 노동이었다. 이런 상황에 레고(Lego)가 출시됐다. 레고는 모듈식이라 쌓을 수도 있고 조금씩 이동할 수도 있었는데, 샤프디는 레고의 이 시스템을 활용해 해비타트를 설계했다. 해비타트 67의 최종 건설은 건축물이 무너질 것이라고 주장하는 전통파 건축가들 사이에서 논란을 불러일으켰지만, 다행히도 반대론자들의 예상은 빗나갔다. 몬트리올 세계박람회에는 5000만 명이라는 기록적인 인파가 몰려들었고, 프로젝트는 완공되었다. 사프디는 이벤트 기간 내내 가족과 함께 해비타트 67의 한 아파트에서 지내기도 했다. 그렇게 해비타트 67은 대성공을 거두었고, 사프디는 건축계의 새로운 유명 인사가 되었다. 사프디는 “해비타트 67은 캐나다에 있는 건물 중 가장 오랫동안 사람들이 거주하고 있는 매우 살기 좋은 커뮤니티다. 사람들은 해비타트 67을 좋아하고, 살고 싶어한다”라고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : 사프디 아키텍츠/네오스케이프   해비타트67의 새로운 하루 해비타트 67이 살기 좋은 곳일 수도 있지만 동시에 여러 질문도 제기된다. “원래 디자인대로 완성되었다면 어땠을까? 주택에 대한 이러한 비전을 모든 사람이 누릴 수 있었을까? 여전히 그럴 수 있을까?”와 같이 이루지 못한 완성작에 대한 아쉬움이 담긴 질문이다. 네오스케이프는 이러한 질문에 답하기 위해 에픽게임즈의 언리얼 엔진 5에 오리지널 디자인을 구현하여, 새로운 세대 그리고 사프디에게 해비타트 67의 원래 모습을 실시간으로 경험할 수 있는 방법을 제공했다. 네오스케이프의 라이언 코헨(Ryan Cohen) 대표는 “에픽게임즈에서 해비타트 67을 완벽하게 구현해 달라는 요청을 했을 때 우리는 매우 흥분했다. 건축계에서 매우 중요한 프로젝트였기 때문”이라고 말했다. 네오스케이프는 세인트로렌스강 강변에서 눈에 띄게 뒤로 젖혀진 30층 높이의 거대한 타워를 모두 통합하는 사프디의 원래 구상을 시각화하기 위해 사프디 아키텍츠와 협력했다. 현재 84세인 모쉐 사프디에게 이 프로젝트는 당시 4500만 달러가 주어졌다면 어떻게 되었을지, 그리고 설계에 예상치 못한 문제는 없었는지를 확인할 수 있는 기회였다.   ▲ ‘SaFDIe Architects 및 Neoscape와 함께 힐사이드 샘플 프로젝트 탐색하기’ 영상   이는 최신 기술을 사용하더라도 매우 어려운 작업이었다. 네오스케이프는 해비타트 67의 미완성된 부분을 모델링하기 전에 기존 구조를 매핑하는 작업부터 시작해야 했다. 펄스 레이저로 거리를 측정하는 원격 센서인 라이다(LiDAR)와 카메라가 장착된 드론은 미리 프로그래밍된 경로를 따라 건물 주변을 촬영했다. 동시에 또 다른 드론은 4136개의 고해상도 이미지를 촬영하여 건물 내부의 모든 구조적 세부 사항을 수집했다. 그런 다음 이 세 가지 데이터 세트를 에픽의 리얼리티캡처 소프트웨어로 결합, 정렬 및 처리하여 해비타트 67의 정확하고 상세한 모델을 제작했다. 이는 네오스케이프가 프로젝트를 진행함에 있어 이상적인 출발점을 제공했을 뿐만 아니라, 다음 세대를 위해 해비타트 67의 현재 상태를 보존하여 전 세계 어디에서나 학생들이 언제라도 해비타트 67을 연구할 수 있는 방법을 제공했다. 사프디 아키텍츠와 네오스케이프는 맥길 대학교에 보관되어 있는 설계도를 바탕으로 3D 모델에 필요한 디테일을 제작하기 위해 디자인을 추가로 개발했다. 특히 여러 건물을 어떻게 조립하고 주차장과 연결하는지, 수경 시설과 정원이 어떻게 배치되고 기능하는지 그리고 보행자와 차량이 어디에서 연결될지에 주의를 기울였다.   ▲ 이미지 출처 : R-E-A-L.IT, Leo Films, Drone Services Canada Inc.(관련 영상)   사프디 아키텍츠의 팀은 처음 구상 후 50여 년이 지난 해비타트 67에 다시금 생명을 불어넣기 위해 여러 세대를 아우르는 노력의 일환으로 호텔, 학교, 사무 공간 등 단지 내 건물을 디자인하며 원래 기본 설계에는 없었던 다른 요소들을 추가로 정교하게 구현했다. 사프디 아키텍츠가 건물, 주변 경관, 공공 영역들을 먼저 디자인한 후, 네오스케이프는 이를 디지털 환경으로 옮겨 사용자들에게 더욱 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있게 되었다. 1961년에는 단지 콘셉트에 불과했던 것이 실현된 것이다. 사프디 아키텍츠의 자론 루빈(Jaron Lubin) 선임 파트너는 “오늘날 사프디 아키텍츠의 작업을 계속 발전시키는 많은 기본 원칙은 모두 해비타트 67에서 찾을 수 있다. 수년에 걸친 우리 프로젝트는 커뮤니티 육성, 빛, 공기, 녹지 공간에 대한 공평한 접근성 제공, 대규모 개발의 인간화라는 핵심 가치를 기반으로 발전해 왔으며, 이 모든 것이 해비타트 67에 구체화되어 있다. 최신 기술 덕분에 이러한 아이디어의 잠재력을 보여줄 수 있었는데, 이는 누구라도 이러한 아이디어를 실현시킬 수 있다는 것을 의미한다”라고 말했다.   에픽 에코시스템을 통한 시각화 네오스케이프는 작업의 규모가 확실히 방대했지만, 리얼타임 파이프라인이 매우 간결했기에 큰 도움이 됐다. 에픽 에코시스템의 몇 가지 툴만 있으면 복잡한 커스터마이징 없이도 시각화에 필요한 주요 사항을 전부 처리할 수 있었다. 특히 언리얼 엔진 5는 기존 DCC 소프트웨어에서는 불가능했던 규모와 충실도를 제공했다. 라이언 코헨은 “언리얼 엔진의 가장 큰 장점은 렌더링 버튼을 누르지 않아도 작업한 내용을 볼 수 있다는 점이다. 즉석에서 결과물을 평가할 수 있기 때문에 예술적인 부분에 집중할 수 있었다. 우리는 언리얼 엔진으로 건축 시각화의 한계를 뛰어넘고 싶었기에 정말 야심차게 도전했다”라고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : 사프디 아키텍츠/네오스케이프(관련 영상)   모델은 라이노(Rhino)와 3ds 맥스(3ds Max)에서 기본 머티리얼을 사용하여 제작한 후 데이터 임포트 툴세트인 데이터스미스를 통해 언리얼 엔진 5로 임포트했는데, 이는 몇 시간 심지어 며칠의 작업 시간을 절약해줬다. 언리얼 엔진으로 임포트한 후에는 나무와 식물, 일반 세트 드레싱과 같은 요소를 다양하면서도 산만하지 않게 적용했다. 네오스케이프는 신 전체에 개별 컬렉션을 사용하여 퍼포먼스 저하 없이 사실적인 룩을 구현할 수 있었다.   ▲ 이미지 출처 : 사프디 아키텍츠/네오스케이프(관련 영상)   신이 준비되자 개발팀은 언리얼 엔진 5가 현재 얼마나 많은 데이터를 처리하고 있는지 조사했다. 예를 들면, 네오스케이프가 만들어 낸 가상 해비타트 67은 45억 개 이상의 트라이앵글과 수천 개의 주거 유닛이 복합 구조물을 구성하고 있고, 배경에는 몬트리올도 자리하고 있다. 간단히 말해, 전체 신은 대부분의 렌더링 패키지가 처리할 수 있는 양보다 많았다. 네오스케이프는 부하를 줄이기 위해 실제 구조와 동일한 모듈식 건설 기법을 언리얼 엔진에도 도입했다. 이 과정에서 네이티브 라이노 그룹과 블록을 스태틱 메시로 변환하여 올바른 위치에 자동으로 배치하는 툴을 개발할 수 있었다.   ▲ 이미지 출처 : 사프디 아키텍츠/네오스케이프(관련 영상)   또한 네오스케이프는 대규모 신이 렌더링되는 방식을 근본적으로 바꿔주는 언리얼 엔진의 나나이트 기능을 활용하여 큰 성능 저하 없이 더욱 디테일하게 구현할 수 있었다. 레벨 오브 디테일(Level of Detail : LOD)이나 멀리 있는 나무에 카드를 사용하는 등 오래된 방식을 사용하지 않고도 수십억 개의 폴리곤을 추가할 수 있었다. 네오스케이프는 언리얼 엔진 5의 또 다른 기능인 루멘을 활용하여 디테일이 뛰어난 리얼타임 글로벌 일루미네이션을 구현하였는데, 이 기능이 너무 유용해서 기존의 패스 트레이서를 사용하지 않기로 했다. 또한 루멘은 실시간으로 빠르게 렌더링되기 때문에 아트 디렉션 프로세스를 바로 시작할 수 있었고, 팀이 실시간으로 검토하며 모델을 편집하고 어떤 라이팅 조건과 머티리얼 마감, 애니메이션이 가장 잘 어울리는지 결정할 수 있었다.   ▲ 패스 트레이서(왼쪽)와 루멘(오른쪽)(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   힐사이드 샘플 프로젝트 사프디는 “언리얼 엔진은 건축가를 위한 단순한 툴이 아니라, 완전히 새로운 세상에서 아이디어를 펼칠 수 있는 기회를 제공한다. 이것이 바로 우리가 도시를 만드는 방식을 다시 생각해야 하는 이유다. 이 모델을 대중들에게 공개함으로써 해비타트 67같은 집에서 살 수 있다는 아이디어를 실현하고자 하는 사람들의 열망을 키우는 데 도움이 되길 바란다”라고 말했다. 이제 힐사이드 샘플 프로젝트(Hillside Sample Project)를 통해 누구나 사프디가 처음 구상했던, 완성된 해비타트 67을 살펴볼 수 있다. 이 프로젝트를 고퀄리티 애셋 컬렉션으로 사용할 수 있고, 시네마틱에 통합하거나 또는 완전한 인터랙티브 데이터 세트로 학습할 수 있다. 에픽게임즈와 네오스케이프는 제작 과정에서 언리얼 엔진 5와 리얼리티캡처를 철저히 검증했다. 에픽게임즈의 카를로스 크리스테르나(Carlos Cristerna) 선임 제품 스페셜리스트는 “이 모델을 활용하여 기존 건축가에서부터 학생에 이르기까지 누구나 자신만의 해비타트 67을 디자인하며, 재미있게 즐기고 배우면서 나만의 아이디어를 구상해볼 수 있기를 바란다”라고 말했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

파수가 4월 19일 연례 고객 행사인 ‘파수 디지털 인텔리전스 2023(Fasoo Digital Intelligence 2023, 이하 FDI 2023)’을 진행했다. 기업 및 기관의 CIO, CISO 등 400여명의 고객이 참여한 이번 행사에서 파수는 AI 시대를 위한 보안 및 데이터 관리 전략을 제시했다. FDI 2023은 ‘Generative AI : Applications Risks and Data(생성형 AI : 애플리케이션, 리스크 그리고 데이터)’를 주제로 진행됐다. 파수는 키노트와 세부 세션을 통해 최근 주목받고 있는 AI로 인한 기회와 보안 위협을 짚어보고, 제로트러스트 보안과 개인정보보호, 애플리케이션 보안, 협업 등의 다양한 주제에 대한 현재의 문제점과 해결책을 나눴다. FDI 2023의 키노트에서 파수의 조규곤 대표는 “챗GPT로 주목받고 있는 생성형 AI를 앞으로 어떻게 활용하냐에 따라 기업의 핵심 경쟁력이 좌우될 것”이라며, “파수는 기업들이 제대로 AI를 활용할 수 있도록 신규 솔루션 등을 통해 적극 지원할 것”이라고 말했다. 조규곤 대표는 AI 활용을 위한 신규 솔루션으로 ‘F-PAAS(Fasoo Private AI Assistant Service, 파수 프라이빗 AI 어시스턴트 서비스, 가칭)’와  ‘파수 퍼블릭 AI 프록시(Fasoo Pubilc AI Proxy, 가칭)’를 소개했다.   F-PAAS는 기업 내부에 구축하는 통합적인 AI 지원 서비스로, 파수가 개발 중인 기업형 LLM(대규모 언어모델)을 활용해 보안, 개인정보 보호 등 정책 학습과 문서, 데이터 등 콘텐츠 학습 등이 가능하며 문서 작성, 회의 도우미 등 다양한 AI 활용 서비스를 제공한다. 파수 퍼블릭 AI 프록시는 인증관리와 접근제어, 데이터 트랜잭션 모니터링 기능을 제공해 기업이 외부의 퍼블릭 AI를 활용할 때 높은 안전성과 보안 수준을 제공한다. 파수 퍼블릭 AI 프록시는 연내, F-PAAS는 내년 FDI 공개를 목표로 개발 중이다. 이와 함께 조규곤 대표는 “기업이 AI 학습을 위해 사용하는 데이터셋이 곧 기업의 AI 수준을 결정할 것”이라며, “데이터셋의 수준 향상을 위해서는 기업이 보유 데이터를 실시간으로 누락없이 관리하면서 중복되거나 불필요한(ROT, Redundant, Obsolete, Trivial) 데이터를 최소화해야 한다”고 설명했다. 또한 이러한 데이터셋 관리를 위한 해결책으로 중복없이 최신 버전 기준으로 누락없는 데이터 관리가 가능한 ‘콘텐츠 가상화 인프라(VCI)’를 제시했다. 키노트 이후에는 ▲AI와 개인정보보호 ▲IT 인프라 효율을 극대화하기 위한 협업 플랫폼 ▲제로트러스트 데이터 보안 플랫폼 ▲애플리케이션 보안, 그 이상 ▲AI 시대의 매니지드 서비스와 SAT(Security Awareness Training) 등을 주제로 세부 세션이 진행됐다. ‘AI와 개인정보보호’ 세션에서는 AI 시대의 개인정보보호 방안으로 AI 기반 자연어 처리 기술의 ‘파수 AIR (Fasoo AI Radar, 파수 AI 레이더)’와 개인정보 비식별 솔루션 ‘애널리틱디아이디(AnalyticDID, ADID)’의 실제 적용 사례를 소개했다. 한편 FDI 2023 현장에서는 다양한 부스도 운영됐다. 부스에서는 개인정보보호를 위한 파수AI AIR와 ADID, 데이터 식별·분류 솔루션 '파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)' 외에도 엔터프라이즈 문서 플랫폼 ‘랩소디(Wrapsody)’와 외부 협업 플랫폼 ‘랩소디 에코(Wrapsody eCo)’, 업무용 메신저 ‘파이어사이드(Fireside)’, 애플리케이션 보안을 위한 스패로우 제품군, 악성메일 모의훈련 서비스 ‘마인드 셋(Mind-SAT)’ 등의 시연과 컨설팅이 제공됐다.

림 & 타이어 어셈블리   자율주행 및 스마트 모빌리티의 빠른 성장을 통한 대중화로 현대나 벤츠 등의 양산차를 구매하는 방법과 함께 고객의 요구사항에 맞게 제작하는 ‘소량 생산 및 고객 맞춤형 자동차’ 산업이 앞으로 다양한 자동차 생산방식의 변화가 예상된다. 우리나라도 ‘자동차관리법 시행규칙’을 개정하여, 소량생산 자동차에 적용되는 별도 인증제도를 활용하여 제작자가 보다 다양하고 특색 있는 자동차를 생산할 수 있도록 제도를 개선하였다.  이번 호부터 카티아를 사용하여 소량 및 고객맞춤형 생산에 적합한 ‘스마트 모빌리티 섀시 설계 방법론’에 대해 소개하고자 한다. 부품 활용 예제 파일은 캐드앤그래픽스 홈페이지의 자료창고에서 받을 수 있으며, 모델링 동영상도 참고하기 바란다. 예제 따라하기는 카티아 V5 R20 이상 버전을 추천한다. ■ 김인규 | 브이엔에스에서 엔지니어링 컨설팅업무를 담당하고 있으며, 대학교 및 기관에서 설계 강의를 하고 있다. ‘CATIA 스마트 모빌리티 섀시 설계하기’의 저자이다. 이메일 | e_vns@naver.com 카페 | https://cafe.naver.com/evns    스마트 모빌리티 섀시 설계 프로세스 및 방법론 소개 스마트 모빌리티와 같이 여러 개의 부품으로 조합된 시스템을 모델링하기 위해서는 차량 제원 및 크기를 결정하는 패키지 레이아웃 디자인을 먼저 설계한다. 이를 바탕으로 모듈 단위의 개별 부품을 모델링한다. 주요 부품은 <그림 1>과 같이 프레임 어셈블리(Frame Assy), 프런트/리어 서스펜션 시스템(FR/RR Suspension System), 림/타이어 어셈블리(Rim/Tire Assy)로 구성되어 있다.   그림 1. 스마트 모빌리티 시스템 구성도   패키지 레이아웃 디자인 패키지 레이아웃 디자인(Package Layout Design)은 스마트 모빌리티의 레이아웃 및 주요 구성 부품의 조립 및 체결되는 하드포인트를 지오메트리(Point, Line, Circle, Curve, Sketch)로 구성한 파일을 말한다. 연재에서는 2인승으로 정의하여 구성하였다.   (1) 2인승 스마트 모빌리티 패키지 레이아웃(차량 제원 등)을 설계하기 위해 전장, 전고, 전폭, 측간 거리, 윤간 거리 등을 지오메트리(점,선,면)로 모델링하여 차량의 크기를 정의한다.  

강석창 지음 / 2만 8000원 / 한빛미디어   초보자도 쉽게 다룰 수 있다고 알려진 스케치업이지만, 스케치업을 잘, 제대로, 확실하게 다루기는 어렵다.  초보자들은 스케치업의 기본 도형을 만드는 데서 그칠 뿐, 도형을 조합하거나 응용하는 훈련이 되어 있지 않기 때문이다.  이 책은 도형만 몇 개 그려보고 원하는 것을 만들지 못해 포기했던 스케치업 초보자들의 고민을 해결해주는 책이다.  3D 모델링에 대한 상세한 설명과 예제로 구성된 내용은 물론, 모델의 치수를 확인하면서 혼자서도 직접 만들어볼 수 있는 150여 개 이상의 트레이닝 예제를 제공한다.  기본기를 튼튼하게 쌓고 모델링과 렌더링을 반복 훈련하면서 무엇이든 만들 수 있는 스케치업 사용자로 거듭날 수 있다. 최신 버전으로 업데이트된 스케치업과 V-Ray에 완벽히 대응하였다.

주식회사 파수가 오는 4월 14일 ‘파수 디지털 인텔리전스 2021(Fasoo Digital Intelligence 2021, 이하 FDI 2021)’을 개최합니다. FDI는 데이터/애플리케이션 보안 주요 과제에 대한 파수의 인사이트와 기술력를 공유하는 연례 행사입니다. 올해도 코로나19 확산 방지를 위해 온라인 비대면 방식으로 진행되며, 홈페이지에서 사전 등록을 진행 중입니다.  

메탈3D는 타이어 금형 적층 해석 논문이 세계적인 시뮬레이션 잡지인 Engineering Reality 겨울호에 게재되었다고 밝혔다. 전세계적으로 대표적인 AM 시뮬레이션 소프트웨어는 Ansys-additive, MSC-additive 가 있다. 메탈3D는 한국적층제조사용자협회와 공동으로 진행을 하였는데, 한국적층제조사용자협회는 Ansys 소프트웨어 파트너, MSC 소프트웨어를 보유하여, 각 업체에 서비스를 제공하고 있다. 타이어 금형 제작 공정은 고도의 정밀도를 요하는 부분으로 메탈3D 프린팅시에 열변형이 일어나는 것을 AM 시뮬레이션을 통해서, 사전에 인지를 하여, 역변형을 주어서, 치수 정밀도를 맞추는 과정으로, MSC 소프트웨어를 통해서, 구현을 하여, 성공을 한 사례이다.   이 논문은 메탈3D의 CTO 가 쓴 미국 메탈3D 프린팅 교과서 Additive Manufacturing Applications for Metals and Composites (IGI Global,2020.1) 에도 일부 언급이 되었으나, 자세히 소개가 된 것은 이번이 처음이다. Engineering Reality 는 사용자 사례 연구, 투자수익에 대한 정보, 애플리케이션 및 산업 정보, 설계 및 엔지니어링 시뮬레이션의 사례 등을 포함한 CAE 시뮬레이션의 최신 정보를 담고 있는 잡지이다.  MSC Software Corporation의 한국지사로 1994년 설립된 한국엠에스씨소프트웨어는, 고객이 보다 좋은 제품을 생산할 수 있도록 CAE 소프트웨어, 기술지원과 엔지니어링 회사이다. AM 시뮬레이션 소프트웨어를 보급하는 회사로, 국내에 많은 업체에 설치되어 사용되고 있다. 존 F. 케네디 대통령의 달 탐사 계획에 따라, 미국항공우주국(NASA)에서는 우주선(아폴로)의 구조 안정성을 시뮬레이션하기 위해 범용 유한요소해석 프로젝트를 시행했다. 이 프로젝트를 통해 현재 Nastran(NAsa STRuctural ANalysis)으로 잘 알려진 유한요소해석 프로그램이 탄생했고, 이를 상용화하면서 개발자 2명의 이름을 딴 MSC(MacNeal-Schwendler Corporation) Software가 1963년 설립되었다. 유한요소해석 소프트웨어를 초석으로 이후 MSC는 선형, 비선형 유한요소해석, 다물체 동역학, 컨트롤 시스템과 그 외 많은 분야의 애플리케이션을 고객에게 제공하며, 다중통합시뮬레이션 소프트웨어의 리더로 성장하고 있다. MSC의 Patran, Adams, Marc, Dytran, MSC Fatigue, SimXpert, SimDesigner, SimManager, Easy5, Sinda, Actran 등은 자동차, 항공, 방위산업, 조선, 전자 등 대다수 산업 분야에서 산업 표준으로 사용되고 있다. 현재는 AM 시뮬레이션 소프트웨어 부분까지 확장하여, Ansys-additive 와 같이 쌍벽을 이루고 있다. MSC Software는 전세계 20개국에 지사를 보유하고 있으며, 1,000여명의 직원이 함께 일하고 있다.  메탈3D는 금속  3D 프린팅 전문업체로 현대중공업 납품 업체로 선정이 되었고, AM 시뮬레이션 개념을 도입해서 생산 관리를 하는 업체이다. 다운로드 : Simulating Reality    

[지멘스-백서] 화학 및 프로세스 산업에서의 CFD 시뮬레이션                   더 나은 설계를 더 빠르게 탐색: 화학 및 프로세스 산업에서의 다분야 시뮬레이션 및 설계 탐색   비교적 가치가 낮은 원재료를 가져와 반응기를 거쳐 고 가치 재료로 변환한 후 폐기물과 불필요한 제품을 분리하는 작업은 모든 화학 및 프로세스 산업의 기본 과정입니다. 이러한 고 가치 재료는 스마트폰용 터치 액정, 제약, 석유 파이프라인용 부식 방지제, 자동차용 페인트와 폼부터 항공기용 탄소 섬유에 이르는 다양한 산업에 새로운 기능을 제공합니다. 화학 및 프로세스 산업에서 수익성을 유지하려면 운영 우수성과 혁신에 대한 집중을 이어가며 프로세스 성능 예측, 에너지 및 프로세스 효율 최적화, 부산물 및 폐기물 감축, 차선 프로세스 문제 해결 등 영구적 과제를 해결해야 합니다.    다중 물리 시뮬레이션은 운영 우수성을 달성하기 위한 핵심 기술입니다. 다중 물리 CFD 시뮬레이션 및 설계 탐색 솔루션인 Simcenter STAR-CCM+는 대규모 운송 프로세스 (질량, 열 및 관성 전달)와 미규모 화학 프로세스 간 격차를 해소해 엔지니어가 제품과 수율에 미치는 대규모 프로세스의 영향에 대해 알아볼 수 있게 해 시뮬레이션 경험은 많지 않으나 프로세스 지식은 해박한 프로세스 엔지니어도 시뮬레이션을 사용할 수 있도록 지원합니다.    본 특별 보고서에서는 다음 사례를 비롯해 시뮬레이션의 가치를 보여주는 다양한 애플리케이션 예시를 집중 조명합니다:  새로운 컨셉트를 테스트 해 프로세스 요구사항을 충족할 수 있는 자유 실제 작동 조건과 규모로 아이디어 및 솔루션 테스트 예비 설계 및 파일럿 규모의 지식을 사용해 프로세스 확장 안내 한글 보고서 다운로드   Siemens Digital Industries Software 팔로우하기 © 2020 Siemens Industry Software Inc. 5800 Granite Parkway, Suite 600, Plano, TX 75024 USA | +1 800 498 5351 Siemens 및 Siemens 로고는 Siemens AG의 등록 상표입니다. 본 문서에 게재된 모든 로고, 등록상표 또는 서비스 마크는 해당 소유자의 자산입니다.