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통합검색 "HMI"에 대한 통합 검색 내용이 296개 있습니다
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[유니티 컨퍼런스] 산업 디지털 트윈 혁신을 Unite Seoul 2026에서 만나보세요
 브라우저에서 보기       조선·해양부터 제조 AI까지 산업 현장의 디지털 트윈 혁신을 Unite Seoul 2026에서 선점하세요   올해 Unite Seoul 2026은 조금 특별합니다. 이번엔 글로벌 스케일입니다. Unity CEO가 직접 서울 무대에 서고, 더 빠른 빌드, AI 워크플로우, Unity Industry Roadmap, 유명 기업의 Industry case study까지 Unity의 미래 방향 전체가 전 세계를 통틀어 서울에서 최초로 공개됩니다.    매년 해외 컨퍼런스 소식을 뒤늦게 접해야 했던 한국 크리에이터들에게 가장 먼저 혁신을 선점 할 단 한번의 기회를 전해 드립니다.      최근 산업계의 가장 큰 화두는 단연 '현장 중심의 디지털 트윈(DT)'입니다.  Unite Seoul 2026에서 단순한 개념 검증을 넘어, 실제 자동차, 조선, 제조 현장에서 검증된 강력한 기술을 한눈에 만나보실 수 있습니다. 국내 최고 권위의 기술 컨퍼런스 Unite Seoul 2026에서 산업용 디지털 트윈부터 차세대 HMI까지, 유니티가 세상과 산업을 움직이는 실증 사례들을 직접 확인해 보세요.   ? 행사 개요   행사명 : Unite Seoul 2026   일시 : 2026년 7월 21일 10:00 - 18:00   장소 : 서울 강남구 영동대로 513, COEX 그랜드볼룸 · 아셈볼룸 · 오디토리움   주최 : 유니티 테크놀로지스코리아    Industry 핵심 세션 미리보기 조선·해양 분야의 CAD Model 활용 Pipeline 및 XR 콘텐츠 개발 사례 선박 건조 과정에 실제로 사용되는 무거운 CAD Model을 XR 콘텐츠에 효율적으로 이식하고 활용하기 위한 Pipeline 구축 노하우를 공개합니다. 조선·해양 분야의 실제 XR 콘텐츠 개발 및 현장 적용 사례를 만나보세요.   제조 AI를 위한 Unity 디지털 트윈 기반 합성 데이터 파이프라인 제조 AI 현장 적용의 가장 큰 병목이었던 '신뢰성 있는 산업 데이터와 정밀 Annotation 확보' 문제를 해결합니다. 협동로봇 기반 HRC 환경을 대상으로 Unity Digital Twin에서 실제 로봇 궤적과 멀티뷰 센서 환경을 완벽히 재현하고, 합성 데이터(Synthetic Data)를 자동 생성하는 기술과 실무 인프라 활용 가능성을 공유합니다.   Unity Industry Roadmap 디지털 트윈부터 차세대 HMI(Human-Machine Interface)까지, 산업 전반의 패러다임을 바꿀 유니티 인더스트리의 최신 로드맵과 미래 비전을 제시합니다. Unite Seoul 2026 등록하러 가기   [단독] 망설이면 매진! 키노트 오픈기념 마지막 할인! ​ 키노트 오픈기념 마지막 할인혜택을 드립니다. 이제 더이상 없을 마지막 기회!  지금 바로 등록하시고 Unite Seoul 2026에 참석할 수 있는 마지막 기회를 선점하세요!   캐드앤그래픽스 뉴스레터 구독자 대상 키노트 오픈 기념 50% 할인  아래 등록하기 링크를 클릭하신 후, 결제 단계에서 위 시크릿 코드를 입력하시면 즉시 50% 할인이 적용됩니다. 한정된 수량으로 조기 마감될 수 있으니 지금 바로 등록을 완료하세요!  아젠다 보기
작성일 : 2026-07-10
[유니티] 산업 디지털 트윈 혁신을 Unite Seoul 2026에서 만나보세요(7/21)
#유니티 #유나이트서울2026 #디지털트윈혁신  브라우저에서 보기  조선·해양부터 제조 AI까지 산업 현장의 디지털 트윈 혁신을 Unite Seoul 2026에서 선점하세요   올해 Unite Seoul 2026은 조금 특별합니다. 이번엔 글로벌 스케일입니다. Unity CEO가 직접 서울 무대에 서고, 더 빠른 빌드, AI 워크플로우, Unity Industry Roadmap, 유명 기업의 Industry case study까지 Unity의 미래 방향 전체가 전 세계를 통틀어 서울에서 최초로 공개됩니다.    매년 해외 컨퍼런스 소식을 뒤늦게 접해야 했던 한국 크리에이터들에게 가장 먼저 혁신을 선점 할 단 한번의 기회를 전해 드립니다.      최근 산업계의 가장 큰 화두는 단연 '현장 중심의 디지털 트윈(DT)'입니다.  Unite Seoul 2026에서 단순한 개념 검증을 넘어, 실제 자동차, 조선, 제조 현장에서 검증된 강력한 기술을 한눈에 만나보실 수 있습니다. 국내 최고 권위의 기술 컨퍼런스 Unite Seoul 2026에서 산업용 디지털 트윈부터 차세대 HMI까지, 유니티가 세상과 산업을 움직이는 실증 사례들을 직접 확인해 보세요.    행사 개요   행사명 : Unite Seoul 2026   일시 : 2026년 7월 21일 10:00 - 18:00   장소 : 서울 강남구 영동대로 513, COEX 그랜드볼룸 · 아셈볼룸 · 오디토리움   주최 : 유니티 테크놀로지스코리아    Industry 핵심 세션 미리보기 조선·해양 분야의 CAD Model 활용 Pipeline 및 XR 콘텐츠 개발 사례 선박 건조 과정에 실제로 사용되는 무거운 CAD Model을 XR 콘텐츠에 효율적으로 이식하고 활용하기 위한 Pipeline 구축 노하우를 공개합니다. 조선·해양 분야의 실제 XR 콘텐츠 개발 및 현장 적용 사례를 만나보세요.   제조 AI를 위한 Unity 디지털 트윈 기반 합성 데이터 파이프라인 제조 AI 현장 적용의 가장 큰 병목이었던 '신뢰성 있는 산업 데이터와 정밀 Annotation 확보' 문제를 해결합니다. 협동로봇 기반 HRC 환경을 대상으로 Unity Digital Twin에서 실제 로봇 궤적과 멀티뷰 센서 환경을 완벽히 재현하고, 합성 데이터(Synthetic Data)를 자동 생성하는 기술과 실무 인프라 활용 가능성을 공유합니다.   Unity Industry Roadmap 디지털 트윈부터 차세대 HMI(Human-Machine Interface)까지, 산업 전반의 패러다임을 바꿀 유니티 인더스트리의 최신 로드맵과 미래 비전을 제시합니다. Unite Seoul 2026 등록하러 가기 [단독] 망설이면 매진! 키노트 오픈기념 마지막 할인! ​ 키노트 오픈기념 마지막 할인혜택을 드립니다. 이제 더이상 없을 마지막 기회!  지금 바로 등록하시고 Unite Seoul 2026에 참석할 수 있는 마지막 기회를 선점하세요!   캐드앤그래픽스 뉴스레터 구독자 대상 키노트 오픈 기념 50% 할인 시크릿 코드     아래 등록하기 링크를 클릭하신 후, 결제 단계에서 위 시크릿 코드를 입력하시면 즉시 50% 할인이 적용됩니다. 한정된 수량으로 조기 마감될 수 있으니 지금 바로 등록을 완료하세요!  아젠다 링크
작성일 : 2026-07-09
[케이스 스터디] 타깃 고객이 사용하는 플랫폼에 인터랙티브 3D 배포하기
더 광범위한 타깃에게 창작물을 선보이는 방법   이번 호에서는 관계자 또는 고객이 사용하는 플랫폼이나 기기에 관계없이 이러한 경험을 제공하는 방법을 살펴본다. 배포란 결국 양질의 경험과 이를 활용한 장점을 누릴 사람들 사이에 존재하는 최종적인 마찰 요인을 제거하는 것이다. 이번 호의 내용은 사용자가 중앙 집중화되고 연결된 3D 애셋 라이브러리를 보유하고 있으며, 타깃 사용 사례에 맞게 경험을 구축 및 최적화했음을 전제로 한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   ▲ 이미지 제공 : Esri   실시간 3D 경험이 아무리 세련되고 효과적이더라도, 그 유용성은 누가 어디에서 액세스할 수 있는지에 따라 달라진다. 3D 애셋 라이브러리를 연결하고 표준화한 뒤 모델을 타깃 용도에 맞게 최적화했다면, 마지막 단계는 이러한 경험을 필요한 곳, 즉 데스크톱, 모바일, 웹, XR(확장현실) 헤드셋 및 HMI(휴먼-머신 인터페이스) 시스템 전반에 제공하는 것이다. 유니티 인더스트리 커스터머 석세스 부문의 헤닝 린 시니어 디렉터는 “물론 데스크톱 및 모바일과 같은 가장 일반적인 플랫폼에 배포하기가 가장 쉽다. 하지만 XR과 VR(가상현실)은 폼팩터가 그다지 다양하지 않기 때문에 조금 까다로울 수 있다. HMI는 모든 OEM이 다르게 구현하기 때문에 좀더 복잡하다”고 말한다. XR 헤드셋을 사용한 심층 교육 워크스루를 주최하든, 디자인 계획에 대해 협업을 진행하거나 매력적인 고객 경험을 제공하든, 각 플랫폼에는 고유한 강점과 약점, 그리고 활용처가 있다. 웹은 접근성이 뛰어나고, XR·VR은 몰입도를 최대화할 수 있는 최적의 선택이며, 데스크톱과 모바일은 일상적인 사용 면에서 유용하고, HMI는 임베디드 인텔리전스를 제공한다. 이제 목표는 이러한 디자인을 필요로 하는 사람들에게 제공하는 것이다.     최종적인 마찰 요인 : 실험실과 현장 간의 격차 해소 많은 사람이 비슷한 상황을 겪어 봤을 것이다. 인터랙티브 3D 제품 데모는 고사양 워크스테이션에서는 멋지게 보이지만, 공장 현장의 중급 태블릿에서 실행하면 올바르게 작동하지 않는다. 프레임 속도가 급격히 떨어지고, 다운로드가 지연되며, 조명이 강한 환경에서는 XR 트래킹도 끊기고, 다양한 관계자들이 가치를 느끼기도 전에 파일럿 버전이 멈춘다. 여기서 핵심은 이러한 경험이 무조건 ‘잘못된’ 것은 아니라는 점이다. 다만 적절한 방식으로 올바른 곳에 배포되지 않고 있을 뿐이다. 유니티의 사라 래시 산업 부문 시니어 VP 겸 제너럴 매니저는 “많은 조직에서 문제가 되는 것은 제한적인 개발자 리소스 풀이나 자금에 대한 접근성이다. 그래서 POC(proof of concept : 개념 검증) 단계에서 막히는 팀도 많다”면서, “그런 일이 발생하면 반복 작업을 수행하거나 필요한 사항을 변경할 수 있는 역량이 제한된다. 유니티에서는 이를 고려하여 기술을 담당하지 않는 팀도 유니티 애플리케이션에서 아이디어를 구상하고 스스로 디자인 및 반복 작업 프로세스를 시작할 수 있는 유니티 스튜디오(Unity Studio) 설루션을 출시했다”고 말했다.     기술적인 관점에서 배포가 실패하는 데에는 몇 가지 일반적인 이유가 있다. 성능 불일치는 경험이 타깃 하드웨어에 최적화되지 않았을 때 발생한다. 일반적으로 고사양 워크스테이션을 사용하여 경험을 구축하고 프로토타이핑하지만, 모바일, 웹, 스마트폰 또는 XR과 같은 저사양 플랫폼에 맞게 경험을 조정할 수도 있어야 한다. 기기 호환성과 배리에이션으로 인해, 특정 기기에서는 경험이 원활하게 작동하지만 다른 기기에서는 그렇지 않을 수 있다. 경험은 동일한 유형의 시스템(서로 다른 웹 브라우저, 스마트폰, GPU) 간에도 크게 다를 수 있다. 실질적인 조건의 다양성도 방해가 될 수 있다. 예를 들어 일반적인 실험실 환경에서는 XR 애플리케이션이 잘 작동할 수 있지만, 최적화되지 않았다면 밝은 조명의 공장에 배치되는 순간 모션 트래킹이 불안정해질 수 있다. 대규모 프로젝트의 경우, 확장성 문제는 견고한 멀티플랫폼 또는 멀티유저 아키텍처의 부족으로 인해 발생하는 경향이 있다. 예를 들어 CDN(콘텐츠 전송 네트워크)은 여러 대형 모델의 동시 다운로드를 처리하지 못할 수 있다. 마지막으로 인적 요인도 있다. 최종 사용자에 대해 충분한 교육이나 지원이 이루어지지 않으면 도입률이 낮을 수 있다. 겉보기에 사소해 보이는 문제라도 사용자가 바람직하지 않은 우회 방법을 찾게 만들거나 고객이 경쟁사로 돌아서게 만드는 결과로 이어진다. 물론 일부 기기는 다른 기기보다 대응하기 더 어려울 수 있지만, 이는 용도와 원하는 결과에 따라 다르다. 웹 브라우저는 보편적으로 사용되고 있음에도 불구하고 대응이 비교적 어려운 플랫폼에 속하는데, 그 이유는 대부분 제한된 메모리와 전용 GPU의 부재이다. XR 헤드셋(AR 또는 VR)의 경우 성능과 착용감 측면 모두에서 과제를 안고 있다. 차량이나 어셈블리 라인에서 사용되는 임베디드 HMI 시스템은 고도로 맞춤화된 하드웨어에서 실행되는 경향이 있으며, 그래픽스 처리 측면에서는 최상의 성능을 기대하기 어렵다. 이렇게 산적한 과제는 많지만, 배포 준비 상태를 테스트하고 필요에 따라 최적화할 수 있는 확실한 방법이 있다. 적절한 실제 환경의 타깃 기기에서 가능한 한 일찍 자주 테스트를 수행하면 출시 전에 모든 문제를 해결할 수 있다. 린은 “무엇이든 더 일찍 테스트할 수록 최종 제작물 배포가 더 쉬워진다”면서, “중요한 순간에 배포가 문제없이 이루어지도록 실제 엔드포인트에서 미리 테스트해야 한다. 예를 들어, 임베디드 HMI나 XR처럼 복잡한 기기 유형부터 시작해 하드웨어 패턴과 요구 사항을 정확히 파악한 다음, 이를 바탕으로 반복 작업을 통해 개선해 나가야 한다”고 설명했다.     모든 기기 및 최종 사용자를 고려하여 성능에 맞게 최적화 배포는 타깃 기기를 선택하고 그에 맞게 대응하며, 경험을 통해 원하는 결과를 달성하는 툴체인을 최적화하는 작업이다. 권한이 있는 단일 3D 모델은 여러 LOD를 계획하고, 적절한 조명을 적용하며, 기기 유형과 그 성능에 맞춰 물리 설정을 조정할 수 있도록 하면 어떤 플랫폼에서도 잘 작동할 수 있다. 린은 “달성하고자 하는 목표에 따라 다르지만, 어느 정도의 타협을 통해 좋은 결과를 얻을 수 있다. HMI와 XR에서도 마찬가지다. 모든 엔드포인트를 미리 파악하고, 고사양 엔드포인트에 대해 충실도 수준을 일정 수준으로 높이는 것이 중요하다”고 말한다.   ▲ 이미지 제공 : Prespective   웹 : 누구나 원활하게 접근할 수 있는 환경 웹만큼 넓은 도달 범위와 높은 접근성을 제공하는 플랫폼은 없다. 대부분의 웹 브라우저는 HTML5, CSS, 자바스크립트(JavaScript)를 모두 지원한다는 점에서 대체로 상호 호환성이 높다. 동시에, 최신 브라우저 역시 다운로드 용량, 메모리 사용량, 시작 시간과 관련해서는 거의 비슷한 한계를 공유하고 있다. 하지만 대다수의 사용자를 지원하려면 플러그인 없이 3D 그래픽스를 렌더링해야 하며, 이를 위해서는 충분한 하드웨어 성능이 필요하다. 예를 들어 통합 GPU로는 비교적 가벼운 신(scene)을 처리할 수 있지만, 페이로드 셰이더 복잡도가 더 높아지면 대부분의 중급 노트북이나 모바일 기기에서 속도가 느려지게 된다. 특히 고객이 직접 사용한다면 초기 로드 시간을 매우 중요한 자산으로 간주해야 한다. 일반적인 광대역 연결에서 경험이 몇 초 안에 로드되지 않으면 사람들은 계속 머무르지 않을 가능성이 높다. 더 복잡한 애셋의 경우, 모든 것을 한 번에 로드하려고 하기보다는 필요에 따라 여러 LOD를 스트리밍하는 것이 가장 좋다. 기기의 다양성에도 주의해야 한다. 내장형 그래픽스가 탑재된 구형 노트북에서는 사용 경험에 끊김이나 지연이 발생하는 특이 사례가 드러날 수 있다. 이러한 문제를 피하려면 중급 사양의 여러 기기에서 테스트하고, 지원되지 않는 기능에 대해 폴백 옵션을 설정하며, 일반적인 시청 환경에서는 30FPS 이상을 목표로 하는 것이 필요하다. 목표로 삼을 것 : 여러 LOD를 활용하여 텍스처 크기를 적극적으로 관리하고, 보이지 않는 내부 요소의 메시를 제거하거나 단순화하며, 유리, 금속, 페인트, 패브릭처럼 핵심 디테일 영역이 드러나는 ‘대표’ 표면과 상호 작용을 우선적으로 로드하는 스트리밍 콘텐츠 로딩을 적용한다.   ▲ 이미지 제공 : Google Maps   XR : 안정성이 뒷받침되어야 하는 몰입 경험 VR 및 AR(증강현실) 등의 확장현실 경험은 실습 교육이나 복잡한 워크스루처럼 공간적 이해가 중요한 경우 강점을 보인다. 반면 조금만 성능이 떨어져도 바로 문제가 드러난다는 단점도 있다. 대부분의 스탠드얼론 헤드셋은 비교적 고사양이지만 모바일급 칩셋을 사용하며, 사용자의 불편감과 멀미를 방지하려면 높은 수준의 안정적인 프레임 속도가 필요하다. 일반적으로 경험은 해당 기기의 네이티브 주사율로 렌더링되어야 하며, VR 헤드셋의 경우 이는 대체로 90Hz 또는 120Hz이고 FPS로 환산해도 동일하다. 편안한 VR 헤드셋 경험을 제공하려면 72FPS를 최소 기준으로 고려하는 것이 좋다. AR 요구 사항은 타깃 기기에 따라 크게 달라진다. AR의 경우 사용자의 편안함 측면에서 VR과 비슷한 기준이 적용되므로, 72FPS 이상의 안정적인 프레임 속도를 목표로 하는 것이 중요하다. 휴대폰이나 태블릿에서 AR은 카메라 피드와 SLAM(동시적 위치 추정 및 지도 작성)을 렌더 루프에 통합한다. 따라서 최신 기기에서는 60FPS를 목표로 하되, 30FPS 이상을 엄격히 유지해야 한다. 다만 야외 조명과 서멀 스로틀링이 여전히 문제가 될 수 있으므로, 다이내믹 해상도와 쉽게 접근 가능한 기능 토글을 통해 적응성이 높은 경험을 계획해야 한다. 목표로 삼을 것 : 대부분의 경우 미리 베이크된 조명을 사용하고, 저사양 XR 헤드셋이나 모바일 AR 경험을 지원해야 하는 경우 여러 LOD와 단순화된 셰이더를 활용한다.   ▲ 이미지 제공 : CollabXR   데스크톱 : 높은 성능이 요구되는 경험 데스크톱은 세부적인 분석이나 멀티모달 검토에 이상적이지만, 반드시 최고급 GPU를 필요로 하지는 않는 다양한 시나리오에도 활용된다. 일상 업무에서의 디자인 승인, 품질 점검, 안전 가이드, 제조 계획과 같은 작업에서는 높은 충실도를 제공하기보다 신속한 상호 작용과 명확한 검사가 가능한 툴이 유용할 수 있다. 따라서 타깃 기기는 중급 외장 GPU나 최신 내장 그래픽스만으로도 간단한 작업이 가능한 경우가 많다. 이 경우에는 단면 보기(내부를 드러내는 절단면), 측정(스냅 기능을 기반으로 한 정확한 치수 측정), 분해도(부품 설명이 포함된 단계별 어셈블리 뷰)와 같은 결정론적 검토 툴을 우선적으로 고려해야 한다. 대규모 어셈블리 렌더링이나 복잡한 시뮬레이션과 같이 더 무거운 내부 워크로드의 경우에는 워크스테이션급 전용 GPU나 원격 GPU 리소스가 일반적이다. 그러나 모든 최종 사용자가 그렇게 비용이 많이 드는 기기를 필요로 하는 것은 아니다. 고도로 복잡한 콘텐츠를 제작하는 팀에게는 고사양 로컬 하드웨어가 여전히 독보적인 위치를 차지하지만, 소비자에게는 GPU 서버에서 스트리밍되는 세션이 훨씬 더 비용 효율적이다. 목표로 삼을 것 : 타깃 기기에서 일관된 프레임 속도를 유지하면서 안정적으로 유지되는 가장 높은 품질을 기본값으로 설정한다. 결정론적 검토 툴과 온디맨드 스트리밍을 사용하고, 입력에 대한 반응성을 우선적으로 고려한다.     임베디드 HMI : 신뢰성과 즉각적인 명확성 HMI는 제품 자체에 3D를 가져온다. 차량 내 디스플레이, 산업용 관리 패널, 의료 기기 등의 환경에서는 극사실적인 표현보다 가동 시간과 예측 가능성이 훨씬 더 중요하다. 이러한 용도에서는 오퍼레이터가 시간에 민감한 결정을 내려야 하는 경우가 많으며, 대부분의 임베디드 타깃은 서비스 라이프 사이클이 길고 제약이 있는 하드웨어에서 실행된다. 어셈블리 라인과 차량의 임베디드 기기 는 수년간 안정적으로 유지되어야 하므로 소프트웨어가 제한적인 하드웨어 예산을 관리하는 역할을 해야 한다. 일반적인 활용 사례로는 어셈블리 라인의 설정 작업, 단계별 유지 보수 안내 및 교육 또는 로보틱스 시스템에서의 로봇 팔 운동학, 작업 가능 범위, 접근 금지 구역 시각화 등이 있다. 자동차 분야에서는 인터랙티브 3D가 첨단 운전자 지원 시스템에 활용될 수 있다. 이 경우에는 가독성과 부드러운 움직임이 무엇보다 중요한 요소이다. 이는 많은 의료 및 실험실 기기에도 해당되며, 여기서는 규제 및 안전 요구 사항으로 인해 기준이 더욱 엄격해진다. 목표로 삼을 것 : 단순화된 지오메트리와 미리 베이크된 조명은 성능 요구 사항과 로딩 시간을 크게 줄여주며, 벤더의 장기 지원은 임베디드 기기에 대한 지속적인 지원을 보장한다.     지속적인 성공을 위한 배포 운영 및 확장 최고 사양의 기기를 기준으로 디자인한 뒤, UI 요소를 복사하여 인터페이스 전반에 붙여넣고 높은 성능을 요구하는 애셋을 초기 단계에 과도하게 로드하여 저사양 기기를 지원하려고 하는 경우가 많다. 그러나 적절한 엔드 투 엔드 플랫폼을 사용하면 이러한 함정을 피할 수 있다. 자동 스케일링을 사용하고 필요 시 무거운 애셋을 스트리밍할 경우, 경험이 갑작스럽게 끊기는 대신 점진적으로 성능이 저하되도록 할 수 있다. 이렇게 하면 새로고침을 어느 정도 예측할 수 있어 비즈니스 연속성을 보장할 수 있다. 유니티의 프로파일링 툴은 특히 이러한 문제에 대응할 수 있도록 설계되었다. 린은 “유니티는 애셋 로딩 시간, 시작 시간 등을 모니터링한다. 이러한 요소는 HMI 배포에서 특히 중요하다. 실제 기기에서 모델이 어떻게 동작하는지에 대한 양질의 실시간 피드백이 필요하기 때문”이라고 말했다. 초기 배포는 시작에 불과하며, 특히 제작 라인이나 작업 현장의 실시간 디지털 트윈과 같은 프로젝트의 동적인 특성을 고려하면 더욱 그렇다. 성공적인 대규모 운영을 위해서는 버전 불일치 없이 콘텐츠를 제공할 수 있는 예측 가능한 방식, 올바르게 작동하거나 그렇지 않은 요소를 파악할 수 있는 텔레메트리, 문제를 일으키지 않으면서 신속하게 조치를 취할 수 있게 해주는 거버넌스가 필요하다. 린은 “장기적인 롤아웃 전략은 다른 소프트웨어와 거의 동일하다고 생각한다. 물결처럼 단계적으로 확장하면서 가장 가치 있는 분석 자료를 제공할 수 있는 엔드포인트와 사용자를 타게팅하여 프로세스 초기에 버그나 누락된 기능을 식별하고, 다음 사용자나 기기로 롤아웃하기 전에 해결하는 것”이라면서, “결국에는 완전한 일반 액세스 단계에 도달하게 될 것이며, 그때쯤이면 버그는 최소화되고 사용자 경험의 품질은 극대화될 것”이라고 말했다. 이를 위해서는 업데이트 사이클, 기기 텔레메트리, 거버넌스, 장기 지원에 세심한 주의를 기울여야 한다. 린은 “세션 길이와 도입률 같은 요소를 추적하고, 가능하면 경험의 품질과 같은 사항에 대해 최종 사용자로부터 직접 피드백을 구해야 한다”고 권장한다.   ▲ 이미지 제공 : Random42   콘텐츠 제공 및 롤아웃 단계적 롤아웃은 특히 수백 명에서 수천 명의 최종 사용자를 타기팅할 때 효과적이다. 고객 대상 경험이나 여러 공장과 시설에 걸친 대규모 프로젝트라면 단일 현장이나 타깃 사용자 그룹에서 시작하여 문제를 모니터링한 뒤 규모를 확장해 나가는 것이 좋다. 이렇게 하면 예상치 못한 문제의 영향을 완화하고 훨씬 더 쉽게 관리할 수 있다. 또한 원격 설정을 사용하여 애플리케이션이나 경험을 모든 사람에게 배포하되, 특정 기능은 선택한 위치나 사용자 그룹에 대해서만 활성화할 수도 있다. 이밖에도 적절한 CDN을 사용하 여 더 큰 모델을 사전에 캐싱함으로써 네트워크 측면을 계획하고, 주요 업데이트나 다운로드는 혼잡하지 않은 시간대로 설정해 첫날 병목 현상이 발생하는 것을 막을 수 있다.   중요한 기기 데이터 올바른 텔레메트리 데이터를 수집하지 않으면 경험을 통해 원하는 결과를 얻고 있는지 판단하기 어렵다. 누가 경험을 이용하고 있는지, 경험이 의도한 대로 작동하고 있는지를 확인하는 핵심 질문에 대한 답을 찾으려면 도입 및 참여 지표를 트래킹해야 한다. 세션 길이와 사람들이 다시 돌아오는 빈도를 추적하면 프로젝트 성공에 대한 전반적인 감을 얻을 수 있다. 그러나 지속적인 개선과 통합을 위해서는 품질과 성능을 아우르는 더 심층적인 지표가 필요하다. 교육 시뮬레이션과 같은 특정 워크플로의 경우, 교육 단계를 시작한 사용자 대비 이를 완료한 사용자의 비율을 확인할 수 있도록 간단한 워크플로 단계를 정의해야 한다. 또한 기기 유형별로 세분화하여 추가적인 주의가 필요한 그룹이 있는지 확인할 필요가 있다.   ▲ 이미지 제공 : Visionaries 777   ▲ 이미지 제공 : Vodafone Deutschland   복잡하지 않은 거버넌스 거버넌스는 중단과 위험을 완화하기 위해 누가 업데이트를 관리하는지, 롤아웃이 어떻게 구성되는지에 대한 명확한 규칙을 설정하는 것이다. 이상적으로는 각 릴리스마다 지정된 승인자와 백업을 두고, 결정되는 모든 내용을 공유된 곳에 기록해야 한다. 또한 라이브로 전환할 요소는 점검을 거쳐야 하지만, 이러한 절차를 지나치게 복잡하게 하지 않도록 해야 한다. 민감한 데이터를 포함하여 규정 준수 및 보안 검토를 필요로 하는 사례를 제외하면, 타깃 기기에서의 성능 점검과 제품 및 운영 팀의 승인만으로도 충분한 경우가 많다.   장기 및 커뮤니티 지원 하드웨어, 드라이버 및 운영 환경은 항상 장기적인 안정성을 계획하고 새로운 플랫폼과 업데이트가 출시될 때마다 이에 대응할 수 있도록 배포 전략을 조정해야 한다. 특히 장기 지원을 제공하는 전문 산업 벤더와 협력하면, 쉽게 업그레이드할 수 없는 임베디드 HMI가 탑재된 고사양 산업용 시스템에서도 이전 버전의 기기를 계속 지원할 수 있다. 오픈 소스 툴과 애셋도 제공하는 벤더도 많으므로, 검증된 애셋을 재사용하고, 릴리스 및 업데이트 노트를 트래킹하며, 높은 수준의 드라이버, 툴, 기기 및 활용 사례별 지침에 대한 내부 기술 자료를 관리하여 커뮤니티를 지원 체계의 일부로 활용할 수 있다.   시작하기 : 단계별 배포 계획 여러 관계자와 고객이 사용하는 플랫폼에 인터랙티브 3D 경험을 배포하면 어떤 기기에서든 새로운 차원의 정보를 제공할 수 있다. 최첨단 교육 시뮬레이션을 호스팅하든, 데스크톱과 모바일 전반에서 디자인 협업을 수행하든, 웹 브라우저용 고객 경험을 구축하든, 적절한 플랫폼을 선택하면 어떤 타깃 환경에서도 최적화된 결과를 얻을 수 있다. 이를 달성하는 데 필요한 내용을 요약하면 다음과 같다. 다양한 관계자를 기기 및 사용자 컨텍스트에 연결한다. 플랫폼별 성능 벤치마크를 정의한다. 문제를 조기에 식별할 수 있도록 제한된 수의 플랫폼에서 파일럿 버전을 배포한다. 콘텐츠 제공 및 텔레메트리를 설정한다. 업데이트와 지원을 위한 거버넌스 역할을 수립한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-07-02
유니티, 유니티 생태계 전반 아우르는 ‘유나이트 서울 2026’ 7월 개최
유니티가 오는 7월 21일 진행하는 글로벌 개발자 콘퍼런스 ‘유나이트 서울 2026’의 전체 세션 라인업을 공개했다. 이번 행사는 아이디어의 시작부터 글로벌 성공까지 모든 창의적 여정을 지원하는 ‘원 유니티 플랫폼’ 비전을 중심으로 유니티 생태계의 확장성과 혁신성을 경험할 수 있는 다양한 세션과 부대 행사로 구성된다. 올해 행사에는 유니티 본사의 제품 개발 담당자들이 직접 참석해 최신 기술과 로드맵을 공유한다. 제이슨 맨(Jason Mann) 테크니컬 프로덕트 매니지먼트 VP, 제임스 스톤(James Stone) 테크니컬 프로덕트 매니지먼트 시니어 디렉터, 크리스 하든(Chris Harden) 프로덕션 베리피케이션 디렉터 등이 글로벌 제품 전략과 기술 방향성을 전달할 예정이다. 유니티 AI, 그래픽, 2D 등 주요 기술 세션을 통해 AI 기반 개발 워크플로, 유니티 6.6 기준 그래픽 최적화, 올해 강화되는 2D 기능과 최신 업데이트도 다룬다.     국내외 주요 게임 개발사의 유니티 활용 사례도 공개된다. ‘로드나인’, ‘명일방주 : 엔드필드’, ‘슈퍼로봇대전 Y’ 등 글로벌 히트 타이틀을 중심으로 Core CLR 전환, 렌더링 아키텍처 재구축, 마이그레이션 등 실제 개발 과정에서 축적된 기술 노하우가 공유될 예정이다. 이와 함께 슈퍼센트의 AI 기반 게임 개발 파이프라인, 사이버 에이전트의 AI 코딩 시대 대규모 프로젝트 설계 전략, 인디 개발사 아이엠게임의 전략 게임 ‘마스터 오브 피스’ 개발 사례도 소개된다. 게임 수익화와 성장, 유니티 AI 기반 개발 워크플로를 다루는 세션에는 유니티 본사 담당자들이 직접 참여한다. 니키 리(Nikki Li) 스태프 프로덕트 매니저와 맥스 로파트(Max Ropart) 시니어 프로덕트 매니저는 유니티의 머신러닝 기반 사용자 확보 플랫폼 ‘유니티 벡터’의 주요 성과와 향후 기능 로드맵을 소개한다. 막심 플랜타디(Maxime Plantady) 프린시플 AI 엔지니어는 새로운 유니티 AI 기능을 활용해 아이디어 탐색, 개발 작업 분할, 프로젝트 변경 전 검토 과정을 보다 안전하고 효율적으로 지원하는 방안을 공유할 예정이다. 인더스트리 분야는 작년에 이어 올해도 다양한 세션과 전시가 진행된다. 삼성중공업과 한국생산기술연구원이 주요 연사로 참석하며, 일본을 대표하는 글로벌 자동차 기업들의 실제 HMI 양산 케이스와 기술 노하우를 소개하는 세션도 준비되어 있다. 핸즈온 트레이닝도 더욱 큰 규모로 마련된다. 유니티 AI, 스리핑, 최적화, 레벨플레이, 유니티 스튜디오 등 총 5개 프로그램을 통해 유니티 주요 설루션을 실무 관점에서 체험할 수 있으며, 게임 및 XR 분야 전문가들이 참여하는 파이어사이드 챗도 진행된다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “유나이트 서울 2026은 아이디어의 시작부터 개발, 성장, 수익화, 엔터프라이즈 확장에 이르기까지 크리에이터의 여정을 하나로 연결하는 자리”라면서, “다양한 프로그램을 통해 참석자들이 유니티의 통합 플랫폼으로서의 가치와, 크리에이터들이 서로 영감을 나누고 새로운 도전에 나아갈 수 있도록 돕는 생태계로서의 역할을 경험할 수 있기를 바란다”고 전했다.
작성일 : 2026-06-09
[케이스 스터디] 실시간 협업과 시뮬레이션의 가치를 구현하는 팀 셋업 전략
연결된 데이터를 인터랙티브 3D 경험으로 전환   이번 호에서는 풍부하고 몰입감 있는 3D 환경을 만들고 협업하기 위한 팀 셋업과 관련한 전문가의 조언을 제공한다. 지난 호에서는 관리되는 중앙 집중형 3D 애셋 라이브러리를 구축하고 계층 구조와 메타데이터를 임포트 및 보존하여 기반을 마련하는 방법을 안내했다. 다음 단계는 해당 데이터를 판매하는 제품, 실행 중인 시뮬레이션 또는 모니터링하는 시설을 재현하는 몰입형 인터랙티브 경험으로 전환하는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     디자인 검토나 교육 시뮬레이션이 데이터의 부족으로 인해 실패하는 경우는 드물다. 대개 실패의 원인은 한자리에 모인 사람들이 데이터를 동일한 방식으로 경험하지 못하는 데 있다. 엔지니어링팀 은 단면도와 공차 누적 자료를 가져오고, 제조팀은 어셈블리 라인의 스냅샷을 보여 주며, 제품팀은 이해관계자의 이해를 돕기 위해 슬라이드를 제시한다. 이러한 프레젠테이션 자체에는 문제가 없지만, 각자가 서로 다른 프레임에 기반을 두고 있으며 서로 다른 출처의 데이터를 가져온다. 또한 특정 사용자 역할에만 중요한 일부 내용만을 전달한다. 각 팀은 자신의 기준에서는 옳을 수 있지만, 전달되는 정보가 정확하고 관련성이 있으며 최신 상태인지 모두가 확신하지는 못하기 때문에 중요한 질문이 계속해서 남게 된다. 하지만 여러 팀에게 동일한 3D 모델을 제시하면 얘기가 달라진다. 어셈블리가 움직이고, 공차 수준이 반영되며, 점검 패널이 열리고, 문제가 며칠이 아니라 몇 초 만에 드러난다. 이렇게 하면 사람들은 동일한 SSOTT(single source of truth)를 기반으로 같은 부분을 식별하고, 테스트하고, 의사 결정을 내릴 수 있다. 이번 호에서는 이러한 유형의 경험을 만드는 방법을 소개한다.   ▲ 이미지 제공 : ABB   병목 현상 : 연결된 모델, 누락된 경험 아무리 잘 정리되어 있더라도 원시 3D 모델만으로는 그 자체로 가치를 창출하지 못한다. 애셋 라이브러리를 구축했다면, 다음 단계는 해당 모델에서 최종 사용자가 필요로 하는 것을 제공하는 경험을 만드는 것이다. 이 단계에서 흔히 발생하는 마찰 요인은 다음과 같다. 사람들이 동일한 모델에 대해 갖는 서로 다른 기대치 : 엔지니어는 기능 면에서의 정확성을 기대하고, 교육 담당자는 절차를 가르치기 위한 명확성과 현실성을 필요로 하며, 고객은 이해하기 쉽고 매력적인 시각 자료를 원한다. 동적인 문제를 전달하지 못하는 정적 출력 : 스크린샷이나 슬라이드 자료로는 동작 중 충돌이나 부자연스러운 툴 경로 등을 보여 줄 수 없으며, 시퀀스 오류는 동작을 단계별로 실행하거나 작업을 직접 수행해 보는 경우에만 확인할 수 있다. ‘전부 아니면 전무’식의 현실주의 : XR 헤드셋에서 최대한의 디테일을 추구하면 프레임 속도가 급격히 떨어져 불편한 경험을 초래할 수 있다. 반대로 디테일을 지나치게 제거하면 신뢰를 잃을 위험이 있다. 미적 요소를 가지고 논쟁하기보다는, 필요한 용도에서 반드시 정확하게 구현해야 하는 요소에 집중해야 한다. 일관적이지 않은 기기 간 경험 : 워크스테이션에서 원활하게 실행되는 작업도 헤드셋이나 모바일 기기에서는 불안정할 수 있다. 지나치게 높은 해상도의 텍스처, 요구 사양이 높은 셰이더 또는 베이킹되지 않은 조명과 같은 요소는 라이브 데모나 교육 시뮬레이션 직전에 쉽게 수정하기가 어렵다. 이러한 문제에는 공통점이 있다. 바로 모두가 함께 직접 확인하고 다뤄 볼 수 있는 공유된 시각이 부족하다는 것이다. 모델을 최종 결과물이 아닌 출발점으로 삼으면 원하는 결과에 집중하고 해당 타깃과 기기에 맞게 디자인할 수 있다.     인터랙티브 요소가 확실한 성과로 이어지는 순간에 집중 화려한 그래픽스와 모든 세부 사항까지 고려한 완전한 시뮬레이션이 모든 워크플로에 필요한 것은 아니다. 최상의 결과는 사용 사례를 이해하고 그에 맞게 경험을 조정하는 과정에서 나온다. 인터 랙티브 3D는 산업 전반에 폭넓게 적용되는 영역에서 가장 큰 성과를 내는 경향이 있다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “성과를 낼 수 있는 영역은 사용자가 달성하고자 하는 목표에 따라 달라진다”면서, “무엇보다도 달성하고자 하는 결과를 먼저 정의하는 것이 중요하다. 어떤 팀에게는 몰입형 디자인 검토, XR 기반 현장 배치 검토, 또는 고객이 다양한 옵션을 직접 둘러볼 수 있는 웹 컨피규레이터처럼 영향력이 큰 활용 사례가 첫 번째 성과가 될 수 있다”고 전했다. 네 가지 주요 활용 사례 유형을 간단히 살펴보겠다.   교육 및 시뮬레이션 효과적인 시뮬레이션은 학습 성과와 안전성을 크게 향상시킬 수 있지만, 이는 몰입도, 정확성, 신뢰도에 달려 있다. 효과적으로 구축된 교육 시뮬레이션에서는 올바른 절차 순서, 결과에 대한 체감, 그리고 각 단계를 뒷받침하는 논리를 보여 준다. 예를 들어 시뮬레이션을 사용하여 지게차나 크레인 운전자를 교육할 경우, 하중의 흔들림과 관성을 통해 동영상으로는 절대 구현할 수 없는 방식으로 운전자의 판단력을 훈련시킨다. 유지 관리 작업에서는 실질적인 액세스 경로와 오류에 대한 실시간 피드백을 제공하여 신규 기술자가 생산적으로, 무엇보다도 안전하게 작업할 수 있는 자신감을 기를 수 있다. 교육 시나리오에 적합하며 신뢰할 수 있고 정확한 동작이 중요하다. 타깃 헤드셋이나 태블릿에서의 명확한 시각적 신호와 안정적인 프레임 속도가 미적 요소보다 훨씬 중요하기는 하지만, 그래도 시뮬레이션에는 실제 환경이나 오브젝트를 반영해야 한다.   ▲ 이미지 제공 : I-CAR   3D 협업 및 디자인 검토 디자인 검토에서 인터랙티브 기능은 말로만 하는 토론을 직접 보여 주고 확인하는 방식으로 바꿀 수 있어야 한다. 이처럼 성과가 높은 사용 사례에서는 엔지니어, 디자이너 및 관계자가 실시간 3D로 디자인을 검토하여 오류를 더 일찍 발견하고 더 빠른 반복 작업을 통해 개선할 수 있다. 검토자는 변형(variant) 간에 전환할 수 있어야 하며, 부품을 전체 동작 범위로 움직여 충돌 여부를 확인하고, 레이어를 제거하여 컨텍스트 내 간극을 점검할 수 있어야 한다. 모두가 같은 시점에 같은 관점으로 같은 것을 바라보면 더 현명한 의사 결정이 훨씬 빠르게 이루어진다. 시각적 완성도는 대체로 선택 사항이지만, 사실적인 움직임과 정확한 디테일은 필수이다. 부품이 충돌 없이 얼마나 이동하는지를 보여주는 것과 같은 정확한 크기와 움직임이 무엇보다 중요하다. 가드레일을 해제하거나 셀프 서비스 모드를 활성화하여 문제 및 최악의 시나리오를 보여 주는 등의 간단한 위험 토글을 포함할 수도 있다.   ▲ 이미지 제공 : Facebook Reality Lab   인간−기계 인터페이스 운영 어셈블리 라인 제어 화면이든 차량 내 디스플레이든, HMI(휴먼−머신 인터페이스) 애플리케이션에서는 명확성이 가장 중요하다. 운영자는 현재 상황을 파악하고 다음에 취해야 할 조치를 알아야 하므로, 이러한 경우에는 경량 3D가 더 적절할 수 있다. 또한 사용자가 HMI를 통해 상호 작용하는 많은 임베디드 시스템은 그래픽스 처리 능력이 제한적이므로, 높은 수준의 시각적 정확도가 기술적으로 실현 가능하지 않은 경우가 많다. 한편 상황이 변할 때 운영자에게는 대응할 시간이 몇 초밖에 없을 수 있으므로, 반응성 및 가독 성과 같은 요소는 타협할 수 없다. 지연이 발생하거나 읽기 어려운 UI 요소가 있을 경우 오류, 다운타임 또는 안전 사고로 이어질 수 있다. 타깃 하드웨어에서 즉시 렌더링되는 경량 3D 모델을 사용하는 것이 좋다. 단순화된 메시, 사전에 베이크된 조명 및 고대비 머티리얼은 성능 부담을 줄여 주며, 일반적인 HMI 활용 사례에서 모델의 가독성을 유지한다.    ▲ 이미지 제공 : Mercedes-Benz Group Media   고객 경험 및 컨피규레이터 고객들은 관심 있는 제품과 가상으로 상호 작용할 수 있을 때 더 많은 시간을 할애하고 더 빠르게 결정을 내린다. 제품을 회전시키거나 확대/ 축소해 보고, 옵션을 변경하거나 증강현실(AR)을 통해 자신의 주변 환경에 배치해 볼 수도 있기 때문이다. 중요한 요소를 충실하게 재현할 때 신뢰성이 높아지므로, 머티리얼과 조명은 사실적이어야 하며 움직이는 부품도 실제와 동일하게 작동해야 한다. 하지만 화려한 비주얼을 선호하는 고객이라도, 프레임이 끊기거나 로딩이 길어지기를 원하지는 않는다. 고객 경험에서 가장 중요한 이른바 ‘히어로’ 요소를 우선적으로 고려해야 한다. 이는 유리, 금속, 페인트, 직물과 같이 디테일이 핵심적인 영역을 의미한다. 중간급 사양 기기에서의 빠른 로딩 시간도 중요하므로, 여러 디테일 수준(LOD)을 고려할 필요가 있다.   ▲ 이미지 제공 : Audi & Govar Studios    최상의 결과를 위해서는 앞에서 소개한 기본 사례 중 하나를 선택하여 단일 시나리오부터 시작하는 것이 좋다. 타깃 고객에게 가장 중요한 활용 사례를 구축한 다음, 연결된 동일한 3D 모델을 활용하여 다양한 기본 및 기타 용도로 확장할 수 있다.   정확성을 고려하여 디자인하되, 성능을 고려하여 구축할 것 신뢰와 확신은 두 가지에서 비롯된다. 신(scene)은 올바르게 보여야 하며, 최종 사용자가 실제로 사용하는 기기에서도 현실 세계와 동일하게 작동해야 한다. 설득력 있고 사용하기 쉬운 3D 경험을 만들기 위해서는 시각적 요소, 상호 작용, 통합의 세 가지 계층으로 구성된 접근 방식을 취하는 것이 좋다.   ▲ 이미지 제공 : TomTom   시각적 요소 : ‘실현 가능한 최소한의 사실성’을 고려한 조정 특정 경험에 적합한 시각적 디테일 수준을 찾는 것은 가장 어려운 요소에 속한다. 최종 사용자에게 최상의 경험을 제공하고 싶겠지만, 동시에 해당 경험을 전달할 기기의 성능도 고려해야 한다. 한편, 시각적 요소의 품질이 낮으면 충분한 의미를 전달하지 못할 수 있다. 반면 낮은 프레임 속도는 반응성이 떨어지고 몰입도가 낮은 경험을 초래한다. 필요 이상으로 사실적인 시각적 요소를 만들어 과도한 엔지니어링이 이루어지는 상황을 피해야 한다. 예를 들어, 중간급 사양의 VR 헤드셋에서 실행할 내부 교육 경험을 위해 초고해상도 텍스처를 몇 주 동안 제작할 필요는 없다. 교육생은 그 추가적인 디테일을 알아차리지 못할 수도 있지만, 성능 지연은 분명히 느낄 것이다. 팀이 CAD 어셈블리의 모든 세부 사항과 내부 컴포넌트를 실시간 신으로 임포트하는 경우에도 과도한 엔지니어링이 발생하며, 이는 해당 디테일이 보이지 않거나 경험에 필요하지 않더라도 마찬가지이다. 그러나 특히 고객을 대상으로 하는 경험에서는 시각적 요소의 엔지니어링이 미흡한 것 역시 해가 된다. 예를 들어, 로 폴리 모델과 흐릿한 텍스처를 사용하는 제품 데모는 보기에도 좋지 않을 뿐만 아니라, 제품을 제대로 선보이지 못해 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한 사용자가 반드시 확인해야 하는 중요한 경고 레이블이나 안전 장치를 생략한 교육 시뮬레이션처럼, 이해에 영향을 주는 디테일이 누락되는 경우도 미흡한 엔지니어링에 해당한다. 최종 사용자가 시뮬레이션을 신뢰하지 못하거나 혼란을 느낀다면 현실과 지나치게 동떨어져 있기 때문일 가능성이 높다. 실현 가능한 최소한의 사실성을 목표로 삼는 것이 가장 좋다. 원하는 결과를 달성하는 데 필요한 최소 수준의 시각적 정확도를 구현해야 한다. 또한, 의사 결정에 정보를 제공하거나 영향을 미치기 위해 반드시 정확하게 유지되어야 하는 요소가 무엇인지 파악해야 한다. 여기에는 머티리얼, 모양, 조명 신호 또는 그 외의 요소가 있을 수 있다. 기능과 품질을 전달하는 작은 신으로 시작하고, 의미 를 담고 있는 지오메트리 구조는 유지해야 한다. 그다음 지원하려는 가장 낮은 사양의 타깃 기기에서 경험을 테스트하고, 추가 프레임 여유가 있을 때만 디테일을 더하는 방식으로 진행한다. 유니티의 헤닝 린 인더스트리 커스터머 석세스 시니어 디렉터는 “모든 것이 극사실적일 필요는 없다. 실사에 가까운 스트리밍은 매우 비용이 많이 들며, 사실성을 20%만 줄여도 대부분의 사람들은 그 차이를 알아차리지 못한다. 충분한 정도의 수준으로 조정하고 중요한 곳에 프레임을 활용해야 한다”고 전했다.   ▲ 이미지 제공 : Travancore Analytics    상호 작용 : 실제처럼 느껴지는 경험 제공 대부분의 산업 분야 활용 사례에서 상호 작용은 시각적 사실성보다 더 중요하다. 따라서 중력, 충돌, 유체 역학과 같은 현실 세계의 규칙을 따르는 3D 경험을 만들어야 한다. 물론 이로 인해 복잡도와 계산 비용도 증가한다. 예를 들어 교육 성과는 현실 세계에서의 동작에 따라 결정되지만, 이러한 동작을 사전에 베이크된 프리셋만으로 모방하기는 어렵다. 신입 직원에게 크레인 조작을 교육하는 경우, 시뮬레이션에서 하중의 흔들림, 마찰, 관성과 같은 요소를 정확히 전달해야 한다. 반면 복잡한 물리 계산이 과할 수 있는 경우도 있다. 예를 들어, 제품 데모에서 문이 열리고 닫힐 때 어떤 일이 일어나는지를 시뮬레이션하고자 한다면 간단한 애니메이션으로도 충분하다. 이는 항상 동일하게 보이겠지만, 변동성이 필요하지 않다면 문제가 되지 않는다. 경첩이 고장났을 때 어떤 일이 발생하는지까지 고객이 확인할 필요는 없기 때문이다. 하지만 엔지니어링 팀은 어떤 일이 발생하는지 확인해야 할 수 있다. 최상의 결과를 얻으려면 물리 요소를 선택적으로 사용하고, 교육적 또는 경험적 가치를 더하는 부분에만 적용해야 한다. 그 외 변동성이 필요하지 않은 부분에는 계산 부담이 훨씬 적은 간단한 스크립트 애니메이션을 사용해도 좋을 것이다. 예를 들어, 기기 어셈블리에 관한 교육 시뮬레이션에서는 나사를 조이는 과정에서 부품이 실제처럼 충돌하는 모습을 보여 주도록 물리를 적용해야 할 수 있다. 반면, 패널이 열리거나 표시등이 켜지는 등 중요하지 않은 동작에는 사전 설정된 애니메이션을 사용할 수 있다. 헤닝 린 시니어 디렉터는 “예를 들어 운전 시뮬레이터처럼 까다로운 활용 사례가 있다고 가정해 보자. 이 경우 유니티의 실시간 비주얼을 전용 물리 시뮬레이터와 함께 사용할 수 있다. 현실감을 떨어뜨리지 않으면서도 프레임 속도를 높게 유지하려면, 결정론적 분명성이 필요하지 않을 때 간단한 애니메이션을 사용할 수 있다”고 전했다.   통합 : 제작물을 계속 움직이게 만들기 정적인 모델은 상호 작용이 가능해지고 컨텍스트 데이터와 연결되면 강력한 3D 작업 공간으로 변한다. 목표는 디자인 리뷰의 승인, 출시 전 문제를 확인하기 위한 점검 경로, 또는 교육 시뮬레이션 중 특정 작업과 같이 중요한 순간에 사실성을 반영하는 것이다. 정적인 모델에 컨텍스트와 의미를 부여하는 경우 3D가 아닌 다른 데이터 소스의 데이터를 통합할 수 있다. 많은 산업 환경에서 가장 영향력 있는 통합 방식 하나는 실시간 IoT(사물인터넷) 또는 센서 데이터를 3D 경험에 직접 연결하는 것이다. 예를 들어, 작업 현장의 어셈블리 라인에서 IoT 텔레메트리 데이터를 통합하면 시뮬레이션을 통해 현재 온도, 속도 및 압력을 전달할 수 있다. 교육 및 R&D 애플리케이션에서는 연결된 센서를 통해 수집된 실제 텔레메트리 데이터가 운영 인식과 의사 결정 역량을 향상시킨다. 그 밖에 유용한 통합 대상으로는 PLM(제품 수명주기 관리), ERP(전사 자원 관리) 및 유지 관리 데이터베이스와 같은 엔터프라이즈 시스템 등이 있다. 3D 모델을 이러한 데이터 소스에 연결하면 정보를 통합하고 협업을 개선할 수 있으며, 디자인 승인이나 점검 요청과 같은 영역에서 발생하는 반복 작업을 줄일 수 있다. 애셋 데이터베이스에서 모델을 열자마자 ERP 시스템에서 해당 모델의 유지 관리 이력과 재고 상태를 즉시 가져온다고 생각해 보자. 산업별로 보다 특화된 연동 사례도 찾아볼 수 있다. 예를 들어 석유 및 가스, 건설 또는 스마트 시티 계획 분야에서는 GIS(지리 정보 시스템) 및 지도 데이터를 통합하여 3D 모델을 실제 지도 좌표 위에 오버레이하거나, BIM(건설 정보 모델링) 데이터를 지리 공간 컨텍스트에 추가하여 여러 관계자가 프로젝트를 현장의 맥락에서 확인하도록 할 수 있다. 유틸리티 및 에너지 기업은 풍력 터빈이나 변전소의 3D 모델 위에 SCADA(감시 제어 및 데이터 수집) 텔레메트리와 일기 예보를 오버레이할 수 있다. 물류 및 창고 관리 분야에서는 혼잡 상황 등을 파악하기 위해 실시간 교통 데이터와 히트맵을 통합할 수 있다. 헤닝 린 시니어 디렉터는 “유니티를 사용하면 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 또는 OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture)와 같은 업계 표준 프로토콜을 사용하여 IoT 데이터를 시뮬레이션에 손쉽게 통합할 수 있다. 온도 오버레이, 실시간 유동 인구 또는 차량 트래픽 등 무엇이든 가능하다”고 짚었다.     입증 : 다양한 관계자의 신뢰 강화 아무리 잘 만들어진 경험이라도, 팀에서는 가치 증명을 보여 주는 성과를 측정해야 한다. 예를 들어 교육 성과는 전문성 확보 시간이나 오류 감소 등, 협업은 디자인 검토 사이클 시간, CX는 전환 지표 등의 KPI로 측정할 수 있다. 이러한 성과를 측정하기 위해서는 간단한 사용 기록, 단계 완료 여부 또는 상호 작용 빈도를 활용할 수 있다. 최상의 결과를 얻으려면 프로젝트당 하나의 주요 KPI를 선택하고 목표로 삼을 기준선을 설정하는 것이 필요하다. 또한 팀에는 자신이 만든 결과물이 시간이 지나도 계속 안정적으로 유지되고 활용될 수 있다는 확신이 필요하다. 그렇기 때문에 유니티의 3년 LTS와 같은 장기 지원 약정의 가치가 중요한 것이다. 이러한 장기 지원은 안정성, 업데이트, 전문가의 가이드를 제공하여 기업이 고립된 상태에서 실험하고 있는 것처럼 느끼지 않도록 할 수 있다. 유니티는 여러 산업 전반에 걸친 수천 명의 실무자 커뮤니티를 통해 집단 지성과 오픈 소스 툴 및 애셋을 활용할 수 있게 한다는 점에서도 신뢰를 보장한다. 사라 래시 수석 부사장은 “기술 분야에 속하지 않는 사용자도 노코드 웹 기반 플랫폼인 유니티 스튜디오(Unity Studio)를 통해 애셋을 가져와 기본적인 신을 구축하고 시뮬레이션을 생성할 수 있다. 교육 관리자, 아티스트 및 공장 관리자도 개발자에게 의존하지 않고 몰입형 애플리케이션을 제작할 수 있게 된다”고 설명했다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면, 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상적으로 사용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 등 무엇이든 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 제작함으로써, 통합된 3D 애셋 라이브러리의 가치를 신속히 입증할 수 있다. 30일 이내에 할 수 있는 일들을 간단히 정리해 보면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선택한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 퍼블리시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-06-04
아비바, AI 내재화한 산업 소프트웨어 혁신 발표
아비바는 이탈리아 밀라노에서 개최된 연례 콘퍼런스 ‘아비바 월드 2026’ 행사에서 산업 소프트웨어 포트폴리오 전반에 걸친 대규모 제품 혁신을 발표했다. 이번 업데이트는 산업 조직이 운영 데이터를 더욱 빠르고 간편하게 활용해 더 나은 의사결정, 강화된 규제 준수, AI 기반 지능형 운영을 실현하도록 지원하는 데 초점을 맞추고 있다. 산업 전체에 AI 도입 압력이 커지는 가운데, 복잡한 규제 환경, 지속가능성 요구, 노후 인프라, 단절된 데이터 등 다양한 도전 과제가 발생하고 있다. 시장조사기관 가트너의 전망에 따르면, 2026년까지 AI 준비 데이터가 갖춰지지 않은 AI 프로젝트의 60%가 중단될 것이라고 밝힌 바 있다. 아비바의 롭 맥그리비 최고제품책임자는 “산업 기업에게 필요한 것은 의지가 아니라 인프라”라면서, “운영 데이터, 엔지니어링 데이터, 워크플로, 규제 준수 체계가 하나로 연결되지 않은 상황에서는 AI의 잠재력을 안전하게 확장하기 어렵다. 이번 혁신은 산업 기술 스택 전반의 이러한 격차를 해소하는 데 초점을 맞추고 있다”고 말했다. 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트(CONNECT)는 스노우플레이크, 서비스나우 등 주요 엔터프라이즈 데이터 플랫폼과의 통합을 확대한다. 이를 통해 고객은 기존 분석, AI, 자동화, 머신러닝 도구에서 고품질 OT 데이터를 직접 활용할 수 있다. 커넥트는 2027년 1분기 중 대규모 업데이트가 실시될 예정이며, 여기에는 디지털 트윈 구축, 확장, 운영을 가속화하는 산업 지식 그래프가 포함된다. 지식 그래프는 실제 산업 자산 간의 관계 및 속성을 모델링해 운영 맥락을 보존하거나 강화하며, AI 기반 분석을 통해 문제 해결과 의사결정을 더욱 신속하게 지원한다. 지식 그래프는 에이전틱 AI 기반 트윈 빌더를 통해 기존 데이터 소스를 표준 데이터 모델에 자동 매핑하며, 데이터 계보와 거버넌스를 보장해 신뢰할 수 있는 의사결정을 가능하게 한다. 또한 2026년 2분기에는 크로서 인수로 확보한 ‘플로우스’를 커넥트에 통합한다. 플로우스는 800개 이상의 커넥터를 제공하며, 실시간 데이터 정제, 필터링, 변환을 위한 파이프라인 구축을 간소화해 데이터옵스 및 하이브리드 아키텍처를 대폭 개선한다. 커넥트의 데이터 관리, 시각화, AI 기능에 플로우스, 트윈 빌더, 지식 그래프를 결합함으로써 AI에 최적화된 데이터 기반의 산업 디지털 트윈 구현 속도를 높일 수 있다는 것이 아비바의 설명이다. 아비바는 산업 현장의 운영자 인터페이스부터 엔지니어링 데스크톱까지, 관련 팀에서 실제로 일하는 도구와 워크플로에 AI를 직접 내장하고 있다. 이를 통해 작업 방식의 변화 없이 더 빠르고 정확한 의사결정을 지원한다. 2026년 6월부터 ‘아비바 오퍼레이션 컨트롤’ 업데이트가 적용되며, HMI, SCADA, 엔터프라이즈 시스템을 커넥트로 통합해 운영 전 계층을 아우르는 단일 시각화 환경을 제공한다. 또한 HMI와 SCADA 플랫폼에 C# 및 파이선 네이티브 지원이 추가되어, AI 알고리즘을 에지에서 직접 실행해 실시간 지능형 의사결정을 가능하게 한다. 오픈 포맷 템플릿, 데이터 모델, 그래픽은 생성형 AI 애플리케이션의 기반으로 활용되어 엔지니어링 시간을 기존 수개월에서 수일로 단축할 수 있다고 아비바는 전했다. 향후 아비바는 모델 컨텍스트 프로토콜 통합과 AI 서버, 클라이언트 관리 기능을 온프레미스 및 클라우드 환경 모두에 확대해, 대규모 언어 모델과 엔터프라이즈 AI 플랫폼이 맥락화된 운영 데이터를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 더불어 아비바는 올해 행사에서 ‘유니파이드 엔지니어링’에 탑재된 AI 도구 시연을 선보였다. 여기에는 산업 AI 어시스턴트, 생성형 설계 AI 어시스턴트, 예측 설계 AI 어시스턴트, 지능형 포인트 클라우드 프레임워크 등이 포함된다. 엔지니어는 이제 브라우저에서 직접 유니파이드 엔지니어링을 사용할 수 있으며, 클라우드와 온프레미스 프로젝트 데이터가 완전히 통합된다. 2026년 2분기에는 커넥트 기반 플로우스가 유니파이드 엔지니어링에 통합되며, 2026년 4분기에는 선박 설계를 위한 ‘유니파이드 엔지니어링 마린’ 버전이 출시되어 선체 설계, 의장, 2D 도면 제작을 단일 환경에서 처리할 수 있게 된다. 아비바는 ‘아비바 PI 시스템’ 포트폴리오 전반에 걸친 일련의 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트는 고충실도 운영 데이터를 보다 쉽게 활용하고, 더욱 확장 가능하며, AI 워크로드를 지원할 수 있도록 하는 동시에, 규제 산업에서 요구하는 보안 및 데이터 거버넌스 기준을 유지하는 데 초점을 맞췄다. 주요 혁신 사항으로는 기업 규모의 분석 및 AI 집약적 워크로드를 지원할 수 있도록 ‘아비바 PI 서버’의 성능과 확장성을 대폭 강화한 점이 포함된다. 또한 커넥트로 PI 서버 데이터를 보다 효율적으로 이동할 수 있도록 대량 데이터 전송 기능과 전사적 관리 기능을 간소화했으며, 아비바 어댑터의 설정 및 확장을 손쉽게 할 수 있는 새로운 웹 기반 관리 환경도 제공한다. 아비바 PI 비전은 추이 분석, 탐색, 사용성 측면에서 기능이 강화되어, 대규모 PI 데이터 환경에서도 필요한 인사이트를 더욱 신속하게 도출할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 ‘아비바 PI 오딧 리포터’가 새롭게 공개됐다. 이 설루션은 코그니잔트와의 협업을 통해 개발된 웹 기반 감사 추적 검토 및 보고 설루션으로, 규제 준수와 데이터 감사 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다.
작성일 : 2026-05-22
AI 기반 설계 적산 자동화 솔루션, CADian AI-CE
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   AI 기반 설계 적산 자동화 솔루션, CADian AI-CE   ■ 개발 및 자료 제공 : 캐디안(CADian), 02-323-0286, www.cadian.com   AI-CE는 국내 CAD·BIM 소프트웨어 전문 기업인 캐디안(CADian Inc.)이 개발한 AI 기반 설계·적산 자동화 솔루션으로, 2D 도면 이미지 및 DWG 파일을 인공지능 기술로 분석하여 설계 정보 추출, 재작성(Re-Drawing), 수량 산출(BOM) 및 비용 산정까지 지원하는 스마트 건설 솔루션이다. 기존 건설·엔지니어링 업무에서는 도면 해석과 정보 입력, 적산 작업이 인력 의존적으로 수행되어 많은 시간과 오류가 발생해 왔다. AI-CE는 이러한 반복적이고 비효율적인 업무를 AI로 자동화함으로써 설계–시공–적산 단계 전반의 생산성과 정확도를 동시에 향상시키는 것을 목표로 한다. 1. 주요 특징  AI-CE의 핵심 특징은 이미지 및 DWG 도면을 모두 인식·분석할 수 있는 AI 엔진을 기반으로 한다는 점이다. Object Detection, Semantic Segmentation, OCR 등 다양한 AI 인식 기술을 활용해 도면 내 객체, 공간, 문자 정보를 자동으로 추출하며, 이를 통해 도면의 의미 정보를 구조화한다. 또한 추출된 정보를 바탕으로 Re-Drawing, 공간 인지, 객체 인지, BOM 자동 산출까지 연계 처리할 수 있어 설계 및 적산 업무의 자동화를 실현한다. 이러한 기능은 기존 수작업 중심의 업무 프로세스를 AI 중심의 데이터 기반 프로세스로 전환하는 데 핵심적인 역할을 한다. 2. 주요 기능 AI-CE는 도면 내 정보 인지를 기반으로 다양한 응용 기능을 제공한다. 2D 도면 이미지 및 DWG 파일을 인식하여 객체, 공간, 문자 정보를 자동 추출하고, 이를 활용해 Re-Drawing 도면을 생성할 수 있습니다. 또한 자동 적산 기능을 통해 객체별 수량 정보를 산출하고 BOM(Bill of Material)을 자동 생성하며, 비용 산정 및 예산 계산까지 연계 가능하다. 소방, 배관, 전기·설비, 플랜트(P&ID) 등 다양한 전문 분야 도면에 적용 가능하며, 2D 도면 인식 결과를 기반으로 3D 데이터 생성 및 연계 활용도 지원한다. 3. 도입 효과 AI-CE 도입을 통해 기업은 도면 해석, 재작성, 적산에 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. AI 기반 자동 인식과 데이터 추출을 통해 인적 오류를 최소화하고, 설계 정보의 일관성과 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한 설계 변경 시에도 자동화된 재분석과 수량 산출이 가능해, 변경 대응 속도가 빨라지고 업무 리드타임이 크게 감소한다. 이는 스마트 건설 및 디지털 전환을 추진하는 조직에서 실질적인 비용 절감과 생산성 향상 효과로 이어진다. 4. 주요 고객 사이트 AI-CE는 스마트 건설 및 디지털 엔지니어링 환경을 추진 중인 건설사, 엔지니어링사, 설계사무소, 적산 전문 기업, 플랜트·설비 설계 조직 등을 주요 고객 대상으로 한다. 특히 대규모 도면을 기반으로 반복적인 적산·검토 업무가 발생하는 프로젝트, CDE 및 스마트 건설 플랫폼 구축 사업, BIM·AI 기반 자동화 솔루션 도입을 추진하는 고객 환경에서 높은 활용 가치를 제공한다. AI-CE는 설계와 적산을 연결하는 AI 기반 핵심 솔루션으로, 스마트 건설 생태계 전반에서 적용 가능한 확장성을 갖추고 있다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2026-05-17
[케이스 스터디] 3D 애셋 데이터를 위한 SSOT 구축
데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신   본격적인 3D 협업을 위한 첫 단추는 흩어진 데이터를 효율적으로 통합하는 팀 환경을 구축하는 것이다. 이번 호에서는 공통 라이브러리에 모든 3D 데이터 소스를 연결하고, 엔지니어링부터 운영 단계까지 모든 팀이 3D 애셋에 안전하게 접근하면서 데이터 임포트 시 정보 손실을 최소화하는 방법을 소개한다. 목표는 새로운 툴을 배포하는 것 자체가 아니라, 부가 가치를 창출하지 않는 작업에 소요되는 시간을 줄이고 액세스 권한 및 규정 준수 정책을 적용할 때 발생하는 불필요한 관리 복잡성을 없애는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     대부분의 산업 팀은 방대한 3D 애셋 데이터를 보유하고 있지만, 이러한 데이터는 여러 사일로에 분산되어 서로 다른 조직이 소유하고 있어 재사용하기가 어렵다. 이와 관련해 데이터가 서로 다른 곳에 있으면 사람들은 서로 다른 사실을 기반으로 결정을 내리게 되기 때문에 문제가 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자는 엔지니어링 팀에서 이전에 라인 레이아웃을 업데이트했다는 사실을 모르고 신입 직원에게 VR 시뮬레이션을 그대로 제공할 수 있다. 결국 교육 담당자는 교육을 중단하고 최신 데이터를 반영하여 업데이트하거나, 신뢰할 수 없는 콘텐츠로 교육을 계속 진행할 수밖에 없다. 둘 다 시간과 신뢰성 면에서 비용이 발생하게 된다. 해결책은 모든 3D 애셋을 위한 단일 저장소를 구축하여 계층 구조와 메타데이터를 온전히 유지하면서, 필요한 사람에게만 승인된 모델에 대한 액세스 권한을 부여하는 것이다. 모두가 동일한 라이브러리에서 애셋을 가져오면 버전 불일치가 해결되고 재작업의 필요성이 없어지며, 누가 무엇을 변경했는지에 대한 가시성도 확보할 수 있다.   단절의 원인 : 분산된 데이터와 중복 작업 산업 데이터는 어디에나 존재하지만, 서로 연결되어 있는 경우는 별로 없다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “디자이너나 건축가는 CAD나 BIM(건설 정보 모델링)에 액세스할 수 있지만, 엔지니어는 해당 소프트웨어를 사용하지 않는 경우가 있어 결국 팀이 모델을 처음부터 다시 만드는 상황이 발생한다”고 전했다. 이런 사일로(silo) 현상은 운영 또는 기술적 격차로 인해 발생하는 경우가 많다. 예를 들어 엔지니어링 팀은 CAD 파일을 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템에 저장할 수 있는 반면, 다른 팀은 사본을 별도의 드라이브나 앱으로 익스포트하므로 결국 동일한 애셋의 여러 버전이 존재하게 된다. 래시 수석 부사장은 “가장 흔한 문제는 동일한 모델의 두 가지 다른 버전으로 작업하는 것이다. 이러면 사실상 재작업을 할 수밖에 없게 된다”고 말했다. 어쩔 수 없이 여러 플랫폼, 툴, 포맷을 사용해야 하는 경우도 많지만, 이는 애셋을 추적하고 공유하는 작업을 어렵게 만든다. 그 결과 생산성이 저하되고 올바른 애셋을 찾는 데 몇 시간씩 허비하게 되며, 어떤 것이 정확한 버전인지 쉽게 알 수 없기 때문에 이미 존재하는 애셋을 다시 만드는 일까지 발생한다. 유니티 산업 고객 성공 부문의 시니어 디렉터인 헤닝 린은 “중복의 위험이 높으면 재작업이 필요한 경우가 많아진다. 애셋이 서로 일치하지 않고 팀이 동일한 소스 파일로 작업하지 않기 때문”이라고 설명했다. 이러한 불일치는 교육이나 납품 같은 후속 단계에서 드러나며, 이는 재작업, 일정 지연, 일관성 없는 경험으로 이어져 애셋 관리의 복잡성을 키운다. 그러나 그로 인한 대가는 기술적인 영역에 그치지 않는다. 이는 부서 간 신뢰뿐만 아니라 브랜드와 고객 간의 신뢰까지 약화시킬 수 있다. 결국 교육 담당자는 신규 직원을 위한 온보딩이 길어지고 일관성이 없어지더라도, 오래 되거나 검증되지 않은 모델로 세션을 시작하는 것을 피하고 싶어 한다. 다른 팀은 생산성을 유지하기 위해 ‘섀도(shadow)’ 라이브러리를 구축하게 되고, IT 팀은 통제되지 않는 환경을 보호하고 관리하느라 분주해진다. 이처럼 공통된 기반이 없으면 모든 신규 프로젝트를 처음부터 다시 시작해야 한다.   연결 대상 : 중요한 데이터를 보존하는 중앙화된 저장소 구축 3D 애셋 라이브러리는 여러 툴과 플랫폼에 걸쳐 있을 가능성이 높기 때문에, 기존에 보유한 모델을 활용하려면 먼저 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)와 같이 중앙화된 저장소로 모든 데이터를 임포트해야 한다. 이렇게 하면 이미 보유하고 있는 애셋을 다시 만들 필요가 없다. 린 시니어 디렉터는 “유니티를 활용하면 관련된 모든 데이터를 선호하는 방식으로 높은 품질을 유지하며 임포트할 수 있다. 사실상 업계에서 유니티가 지원하지 못하는 파일 포맷은 거의 없다”면서, “데이터를 통합된 포맷으로 변환하고, 필요에 따라 보강하며 모든 변경 사항을 추적하면 애셋의 전체 라이프사이클 동안 관리가 훨씬 쉬워진다”고 전했다.     데이터를 통합하기 전에, 무엇을 왜 연결하는지를 먼저 이해해야 한다. 대부분의 산업용 3D 파이프라인은 구조와 우선순위가 서로 다른 네 가지 주요 데이터 소스에서 데이터를 가져온다. CAD 모델은 보통 PLM 시스템에 저장되며 부품, 어셈블리, 기계적 프로퍼티에 대한 기본 기준이 되는 데이터 소스이다. BIM 모델은 건물 및 인프라 데이터를 포함하고, 풍부한 공간 및 규정 준수 관련 메타데이터를 갖추고 있으며, 보통 BIM 소프트웨어나 AEC   (건축, 엔지니어링 및 건설) 저장소에 저장된다. 디지털 콘텐츠 제작 툴에서 생성된 메시는 마케팅, 교육, 사용자 경험 등의 영역에서 사용되는 시각화 애셋을 포함하며, 기술적 디테일보다는 시각적 정확도에 최적화된 경우가 많다. XR(확장현실) 및 VR(가상현실) 애플리케이션에서 흔히 사용되는 포인트 클라우드(점군)와 스캔 데이터는 레이저 스캐닝이나 사진 측량 등을 통해 캡처된 데이터를 포함한다. 각 소스는 동일한 실물 애셋(제품, 어셈블리 라인, 전체 시설)을 서로 다른 관점에서 표현한다. 여기에는 기능, 공간, 형상이 포함되며, XR용 포인트 클라우드의 경우 실제로 구축된 물리적 상태가 이에 해당한다. 애셋 라이브러리 규모에 따라 우선순위를 정해야 하므로 팀에서 가장 많이 재사용하는 모델부터 시작하는 것이 좋다. 출처와 관계 없이 공통으로 필요한 사항은 임포트 과정에서 컨텍스트를 유지하는 것이다. 중요한 메타데이터가 손실되면 결국 재작업을 진행해야 하기 때문이다. 임포트 전에는 절대 손실되어서는 안 되는 메타데이터 필드를 식별한다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하도록 해야 한다”고 덧붙였다. 일부 필드는 항상 온전하게 유지되어야 한다. 부품 번호, 버전 코드 또는 고유 ID와 같은 식별자를 사용하면 애셋의 진위 여부를 확인하기 위해 원본 소스로 추적하는 작업이 더 쉬워진다. 병합된 메시가 아닌 계층 구조 및 그룹 메타데이터는 부품이 어떻게 결합되는지, 시설이 어떻게 구성되는지를 보여 주며, 엔지니어가 필요에 따라 부품을 분리하거나 교체할 수 있도록 돕는다. 밀도나 인장 강도와 같은 머티리얼 및 단위 정보, 이름이나 공급업체와 같은 설명 정보를 활용하면 애셋이 올바른 형상과 동작을 유지하도록 할 수 있다. 이러한 세부 정보를 보존하면 모델을 다양한 애플리케이션 전반에서 유용하게 사용할 수 있지만, 그렇지 않으면 목적과 단절된 단순 참고용 이미지에 불과하게 된다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하게 만들어야 한다”고 조언했다.     애셋 임포트를 위한 처리 애셋은 임포트 전과 임포트 과정에서 적절한 가공을 거쳐야 하며, 저장소의 상태를 양호하게 유지하기 위해 피해야 할 몇 가지 일반적인 함정이 있다. 이는 3D 데이터 세트가 극도로 복잡해질 수 있는 대규모 제조나 건설 분야에서 특히 중요하다. 예를 들어, 공장 전체의 디지털 트윈이나 자동차의 전체 모델은 수만 개, 혹은 수십만 개의 부품으로 구성될 수 있다. 이 경우 가장 강력한 소프트웨어와 하드웨어에도 부담이 가해질 수 있기 때문에 마이크로칩, 커넥터, 기계 부품과 같은 더 작은 논리적 그룹으로 분해하면 임포트 작업을 효율적으로 관리할 수 있다. 유니티의 애셋 트랜스포머 툴킷(Asset Transformer Toolkit)과 같이 3D 데이터를 준비하는 소프트웨어는 널리 사용되는 다양한 CAD 및 BIM 포맷을 지원하고, 구조와 메타데이터를 보존하며, 필요에 따라 임포트 과정에서 모델을 자동으로 단순화하고 표준화함으로써 이러한 과제를 해결하도록 설계되었다. 예를 들어, 직원 교육을 위한 XR 시뮬레이션과 같은 실시간 활용 사례에서는 원본 CAD 파일에 포함된 모든 볼트나 리벳이 필요하지 않다. 여기서 중요한 것은 작업을 수행하는 데 충분한 현실감의 수준이다. 린 시니어 디렉터는 “최종 활용 지점에 따라 폴리곤 수를 소폭에서 최대 90%까지 줄일 수 있다”고 밝혔다.   ▲ 유니티 애셋 트랜스포머 플러그인   목표는 성능과 사용성을 최적화하기 위해 모델을 최대한 가볍게 유지하는 것이다. 교육 및 시뮬레이션 활용 사례에서는 매끄러운 프레임 속도를 유지하면서 최대한 높은 시각적 정확도를 달성하는 것이 목표이다. 헤드셋의 새로고침 속도와 일치하는 안정적인 프레임 속도를 목표로 해야 하며, 그보다 낮을 경우 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 3D 협업 및 디자인 리뷰에서는 일반적으로 엔지니어가 체결 요소나 인터페이스 등을 검토할 수 있도록 높은 기능적 디테일을 요구한다. 높은 폴리곤 수에 대한 부담을 더 원활하게 관리할 수 있도록, 가까운 거리에서만 렌더링되는 하위 어셈블리에 디테일 수준(LOD)을 사용하는 것이 좋다. 임베디드 시스템 및 산업 제어 장치와 같은 인간–기계 인터페이스는 그래픽 처리 성능이 제한적인 경우가 많으므로, 최대한 낮은 복잡도를 목표로 하고 미리 베이크된 조명과 단순한 셰이더를 사용하는 것이 좋다. 고객 경험 애플리케이션은 타깃 기기의 다양성이 매우 크기 때문에 최적화가 어려울 수 있다. 시각적 정확도와 로딩 시간 사이의 균형을 목표로 하고, 중간급 사양의 모바일 기기와 주요 웹 브라우저에서 검증해야 한다. 일반적인 원칙으로는, 지원 계획이 있는 기기 중에서 가장 성능이 낮은 기기를 기준으로 단순화된 모델부터 테스트하는 것이 좋다. 그 후 성능이 허용하는 범위 내에서만 디테일을 추가하여 배포 후 모델이 과도하게 커져 수정해야 하는 상황을 피해야 한다. 예를 들어 임포트 단계에서 LOD를 생성하면 모든 애셋이 확장 가능한 디테일을 갖추게 되어, 향후 더 다양한 기기와 활용 사례에 유연하게 대응할 수 있다. 다만, 보편적으로 정해진 올바른 폴리곤 수는 없다. 중요한 것은 타깃 기기에서 프레임 속도와 로딩 시간 목표를 안정적으로 달성하는 방법이다. 린 시니어 디렉터는 “같은 애셋이라도 폴리곤 수는 수백만 개에서 수십만 개까지 줄어들 수 있다. 중요한 것은 모든 메타데이터가 연결된 동일한 소스 파일을 계속 사용하고 있다는 것”라고 전했다.   ▲ 제공 : HERE HMI   활용성 갖추기 : 거버넌스, 접근성 및 버전 관리 구축 애셋을 임포트하고 적절한 크기로 조정하고 나면, 다음 단계는 필요한 모든 역할에서 애셋에 안전하게 액세스하고 애셋을 쉽게 찾을 수 있도록 만드는 것이다. 이때 목표는 팀이 애셋을 어디서 찾아야 하는지 명확히 알면서도 관련 없는 애셋으로 인해 부담을 느끼지 않도록 하는 단일 라이브러리를 선별하는 것이다. 이를 위해서는 업무 속도를 저해하지 않으면서도 모든 업데이트가 프로젝트 전반에 반영되도록 완전한 감사 추적을 유지할 수 있는 권한 기반의 액세스 모델이 필요하다.   RBAC(역할 기반 액세스 제어) 린 시니어 디렉터는 “보통은 애셋의 임포트와 생성을 감독하는 관리자가 있고, 그 아래에 작업자와 검토자 역할이 있으면 충분하다”면서, 액세스 권한을 단순하게 유지할 것을 권장했다. 예를 들면 관리자는 구조와 표준을 정의하고, 사용자와 리텐션을 관리하며, 버전을 승인하거나 아카이브 처리할 수 있다. 이 사용자 그룹은 가능한 한 작게 유지하는 것이 좋다.     그 다음 계층에는 디자이너, 작업자, 편집자가 있을 수 있다. 이들은 새로운 애셋을 임포트하고 메타데이터를 편집하며 업데이트를 게시할 수 있으며, 필요 시 관리자 승인을 받아 작업을 수행할 수 있다. 이들이 라이브러리를 일상적으로 유지 관리하게 된다. 마지막으로 소비자 역할이 있는 직원은 승인된 애셋을 검색, 미리 보기 및 다운로드할 수 있지만, 수정하거나 게시할 수는 없다. 역할 기반 액세스 제어는 보안 측면에서도 매우 중요하다. 많은 산업용 3D 애셋 라이브러리에는 매우 민감한 정보가 포함되어 있으며, 그 중 일부는 규제 대상이 되기도 한다. 예를 들어 정부, 항공우주 또는 방위 분야의 수출 통제 설계 데이터는 엄격한 ‘알아야 할 필요성(need-to-know)’ 원칙, 완전한 감사 용이성, 엄격히 통제된 환경에서의 배포를 요구하는 연방 규정을 준수해야 한다. 린 시니어 디렉터는 규제가 엄격한 산업에서 운영하는 경우 가상 프라이빗 클라우드 배포를 사용할 것을 권장했다. 산업 분야와 관계 없이 반드시 지켜야 하는 내용은 다음과 같다. 항상 최소 권한의 원칙을 기본으로 하는 RBAC를 사용한다. 사용하는 플랫폼에서 전송 중인 데이터와 저장된 데이터를 모두 암호화한다. 버전별로 포괄적인 감사 로그와 승인 상태를 유지한다. 민감한 작업을 위해 프로젝트를 분리하고, 필요할 경우 데이터 상주 옵션을 적용한다.   ▲ 유니티 애셋 매니저 웹 인터페이스   버전 관리 및 감사 용이성 거버넌스는 보안과 규정 준수만을 의미하는 것이 아니라, 액세스와 활용을 용이하게 하기 위한 애셋 관리 표준화도 포함한다. 실제로 대부분의 거버넌스 문제는 모두가 모든 것을 바꿀 수 있거나, 누구도 아무것도 바꿀 수 없는 두 가지 극단적인 상황 중 하나에서 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자가 엔지니어링 팀이 막 승인한 모델을 덮어쓸 수도 있다. 이는 반드시 부주의 때문이라기보다는, 대부분 명확한 버전 관리 체계의 부재로 인해 발생한다. 린 시니어 디렉터는 “동일한 애셋의 여러 브랜치 버전이 존재하는 경우가 많다. 이 모든 것을 일관적이고 표준화된 방식으로 관리해야 한다”고 조언했다. 여기서 버전 관리가 중요한 역할을 한다. 목표는 변경 사항이 명확하고, 되돌릴 수 있으며, 확실한 의도를 가지고 이루어지도록 하는 것이다. 결국 활용 가능한 애셋 라이브러리는 정기적으로 변경될 수밖에 없다. 공장의 디지털 트윈은 매주 레이아웃이 조금씩 조정될 수 있고, 교육 프로그램은 차세대 XR 헤드셋 출시를 앞두고 새로운 모델로 업데이트될 수 있다. 선형적인 버전 이력(v1.0, v1.1 등)과 애셋 상태(초안, 검토 중, 승인됨, 폐기됨 등)를 적용하여, 라이브러리를 계속해서 변화하는 SSOT(Single Source of Truth)로 관리해야 한다. 많은 산업 환경에서 엔지니어링 팀은 공식 설계를 위한 원본 CAD 파일을 유지 관리한다. 그러나 시각화 또는 교육 팀은 일반적으로 특정 목적에 맞게 최적화된 동일한 모델의 실시간 버전을 사용한다. 이러한 애셋은 병합이 아니라 연결되어야 하며, 그렇지 않으면 시각화용 모델이 어떤 CAD 버전에서 파생되었는지 알 수가 없다. 예를 들면 엔지니어링 팀이 도면을 업데이트하더라도 몇 달 전에 제작된 교육용 모델에는 이전 버전이 그대로 반영되어 있을 수 있으며, 이 사실을 아무도 모를 수 있다. 이는 감사 용이성을 훼손하고 잘못된 설정으로 학습하는 등의 오류로 이어질 수 있다는 점에서 문제가 된다. 모델 변형(variant)의 경우, 단순히 새로운 이름으로 복사본을 만드는 대신 해당 범위와 목적에 따라 태그를 지정하는 것이 좋다. 예를 들어 자동차 제조업체는 지리적 지역, 운전석 위치 폼 팩터 기준으로 태그를 지정할 수 있다. 이렇게 하면 기본 부품이 변경될 때 어떤 변형을 업데이트해야 하는지 정확히 알 수 있다. 마찬가지로 교육에 사용되는 단순화된 모델과 같은 특정 기본 모델의 파생 모델이 있다면, 이를 파생 모델로 표시하되 원본 소스와 해당 CAD 수정 버전에 대한 참조를 유지해야 한다. 이렇게 하면 교육 담당자가 XR/VR 시뮬레이션에 사용되는 단순화된 메시를 엔지니어링 팀의 공식 원본과 혼동하지 않게 된다. 물론 이처럼 세분화된 수준의 버전 관리도 사용성을 높이는 데 매우 중요하지만, 대규모로 구현하기는 매우 어렵기 때문에 자동화가 필수이다. 최신 3D 애셋 매니저(3D Asset Manager)는 일반적으로 대량 작업을 수행하기 위한 커맨드 라인 인터페이스(CLI)뿐만 아니라 새로 임포트 또는 업데이트된 애셋에 대한 메타데이터, 미리보기 및 태그를 생성하는 이벤트 기반 자동화 기능을 포함한다.   ▲ 애셋 매니저 팩토리   적절한 애셋 매니저를 통해 수행할 수 있는 운영 변경 사항의 간단한 체크리스트는 다음과 같다. 관리자, 작업자, 소비자로 구성된 3 역할 모델을 도입한다. 추가 승인이 필요한 프로젝트에는 승인 역할을 추가한다. 애셋 ID, 수정 번호, 원본 소스, 소유자 및 승인 상태와 같은 필수 메타데이터 필드를 매핑하고, 대부분의 사용자에게 기본적으로 승인된 뷰를 설정한다. 배리언트 및 파생 모델에 명확한 레이블을 지정하고 가능한 경우 업데이트를 자동화하여, CAD 수정 버전을 해당 실시간 대응 항목과 연결한다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상 업무에 적용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 또는 그 밖의 목적으로 실제 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 만들어 통합 3D 애셋 라이브러리의 가치를 빠르게 입증할 수 있다. 30일 이내에 수행할 수 있는 작업을 간단히 요약하면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선정한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 게시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
[케이스 스터디] 2025년을 빛낸 유니티 고객 성공 사례
실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   2025년은 혁신으로 가득한 한 해였다. 유니티의 파트너들은 다양한 산업 분야에서 획기적인 성과를 이뤄냈다. 자동차 산업에서 차량 내 경험을 혁신하는 것부터 의료 및 제조 분야의 새로운 영역을 개척하기까지, 고객들은 유니티를 활용하여 대담한 아이디어를 현실로 만들어 냈다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   자동차 산업의 거침없는 혁신   자동차 산업은 2025년에 디지털 혁신을 가속화했으며, 유니티의 고객들이 이러한 추세를 주도했다. 실시간 3D 기술은 더 이상 미래지향적인 개념이 아니라 최신 차량 디자인, 엔지니어링 및 차량 내부 경험의 핵심 요소이다. 자동차 산업의 리더들은 유니티를 활용하여 더 효율적인 워크플로를 구축하고 고객에게 더욱 몰입도 높은 경험을 제공했다. 대표적인 성공 사례로 BMW 그룹에서는 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)를 사용하여 복잡한 3D 애셋을 성공적으로 관리하며 디지털 성장을 추진했다. 글로벌 제조업체에게 방대한 디지털 애셋 라이브러리를 관리하는 것은 큰 부담이 된다. BMW는 이 프로세스를 간소화하면서 일관성을 유지하고 개발 사이클을 가속화했다. 이렇게 하면 더 빠르게 반복 작업을 수행하고 더 신속하게 탁월한 품질로 시장을 혁신할 수 있다.   ▲ 출처 : 도요타 자동차   ▲ 출처 : BMW 그룹   마찬가지로 도요타와 렉서스는 차세대 HMI(인간–기계 인터페이스) 개발의 경계를 넓혔다. 이들은 유니티를 통해 직관적이면서도 풍부한 시각적 정보를 기반으로 운전자와 탑승자 모두를 만족시킬 수 있는 차량 내부 시스템을 디자인했다. 또한 메르세데스 벤츠는 차량 내부 경험의 완성도를 높이는 데 계속해서 집중하며, 몰입도 높고 반응성이 뛰어난 인터페이스를 개발하여 주행 경험의 품질을 한층 더 끌어올리고 있다.   의료 및 생명과학 분야의 혁신적인 발전 의료 산업은 환자의 치료 결과를 개선하고, 의학적 교육을 강화하며, 복잡한 생물학적 데이터를 시각화하는 데 기술을 활용하면서 발전을 지속해 왔다. 유니티의 실시간 3D 기능은 이러한 발전의 핵심으로, 수술 시뮬레이터부터 인터랙티브 환자 교육 플랫폼까지 모든 것을 구축할 수 있는 툴을 제공한다.   ▲ 출처 : 메드트로닉   2025년, 필립스는 의료 현장에서 일상 생활까지 이어지는 의료 혁신을 계속해서 선도했다. 이들의 성공 사례는 몰입형 기술이 임상 절차와 가정 내 환자 치료를 모두 지원하여 의료 접근성과 효과를 높일 수 있음을 보여 준다. 또한 메드트로닉(Medtronic)은 유니티를 사용하여 로봇 수술용 디지털 트윈을 구축했다. 이러한 가상 복제본을 활용하면 정밀도 높은 데이터 기록, 플레이백 및 시각화를 통해 외과의들이 기술을 개선하고 시술 성공률을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 랜덤42   랜덤42(Random42)는 의료 시각화 분야에서 큰 도약을 이루며 새로운 가능성을 보여 주었다. 이들은 유니티를 활용하여 복잡한 생물학적 프로세스를 정확하게 시각화함으로써 과학 및 의학 관련 정보를 전달하는 방식을 혁신하고 있다. 연구자, 의사 및 환자들은 이러한 발전을 통해 질병의 메커니즘과 새로운 치료법의 가능성을 더 손쉽게 이해할 수 있다.   더 스마트하고 빠르고 효과적인 제조 방식 효율, 안전성, 혁신은 제조업의 핵심 요소이다. 유니티 고객들은 실시간 3D가 이 세 가지 목표를 모두 달성하는 데 얼마나 효과적인지를 보여 주었다. 직원 교육부터 공장 현장 시뮬레이션까지, 유니티는 제조업체가 생산의 미래를 구축해 나가도록 지원하고 있다.   ▲ 출처 : SEW 유로드라이브 & 리얼버추얼.아이오   SEW 유로드라이브(SEW-EURODRIVE)는 유니티를 모비킷 맞춤형 심인터페이스(MOVIKIT Custom SimInterface) 및 리얼버추얼.아이오(realvirtual.io)에 통합하여, 엔지니어가 위험 부담 없는 디지털 트윈 환경에서 자동화 로직을 테스트하고 개선할 수 있도록 함으로써 가상 시운전에 혁신을 가져왔다. 이러한 접근 방식 덕분에 시운전 시간을 70% 단축하여 ROI를 더 빠르게 달성하고 현장 물류 오류를 최소화할 수 있게 되었다.   ▲ 출처 : 지멘스 & 에듀케이션XR   인력 교육 분야에서도 진전이 있었다. 지멘스는 몰입형 XR(확장현실) 교육 모듈을 통해 전기 분야 인력의 교육 방식을 혁신하여, 안전하고 확장 가능하며 효과적인 학습 경험을 제공한다. 비슷하게 브리지스톤 아메리카(Bridgestone Americas)는 자체 개발 VR 애플리케이션으로 엔지니어링 운영을 혁신하여, 팀이 공유 가상 공간에서 협업하고 문제를 해결할 수 있게 함으로써 실물 프로토타입과 출장의 필요성을 줄였다.   리테일 및 고객 참여에서의 혁신 리테일 산업 환경은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하며, 고객 참여가 성공의 열쇠라고 할 수 있다. 많은 리테일 브랜드가 유니티를 통해 독특하고 개인화된 인터랙티브 경험을 구축하여 고객의 관심을 사로잡고 성과를 창출하고자 했다.   ▲ 출처 : 콜러   콜러(Kohler)는 고객 참여를 확대하기 위해 인상적인 3D 콘텐츠를 제공하기 시작했다. 제품 카탈로그를 인터랙티브 3D 애셋으로 변환하여 제공하기 때문에, 고객은 집에서도 편안하게 제품을 상세히 살펴보고 더 확실한 구매 결정을 내릴 수 있다.   ▲ 출처 : 렌 키친스   렌 키친스(Wren Kitchens)는 유니티를 통해 디자인 및 시각화 프로세스를 개선하여, 고객에게 향후 주방의 명확한 모습을 보여 주는 동시에 자체 운영 워크플로를 최적화했다. 이는 몰입형 경험이 고객 만족도와 비즈니스 효율을 동시에 높일 수 있는 방법을 보여 주는 사례이다.   미래의 몰입형 월드 구축 유니티는 산업의 경계를 넘어 스마트 시티 및 상호 연결된 가상 월드를 포함한 차세대 디지털 경험의 기반을 제공하고 있다. 이처럼 야심찬 프로젝트에는 방대한 데이터 세트를 처리하고 실시간 성능을 제공할 수 있는 플랫폼이 필요하며, 유니티 고객은 이러한 과제를 성공적으로 해결했다. 동적 스마트 디지털 트윈 구축 분야에서는 큰 폭의 진전이 있었다. 스마트 디지털 트윈 프로젝트에서는 실제 데이터를 활용하여 몰입형 시뮬레이션을 구축함으로써, 계획 담당자가 교통 체계를 모델링하고 환경 영향을 분석하며 더욱 긴밀하게 연결된 시설을 설계할 수 있도록 지원한다. 아크GIS(ArcGIS)와 유니티의 협업에 따른 결과로, 코퍼스 크리스티 항구와 디 액셀러레이션 에이전시(The Acceleration Agency)는 실제 데이터와 창의적인 비전을 결합하여 지리적으로 정확하면서도 풍부한 디지털 트윈을 구축할 수 있었다.   ​​​​​​​ ▲ 출처 : 루비   루비(ROUVY)는 유니티를 통해 실제 동영상, 3D 데이터, 라이브 센서 입력을 초현실적인 증강현실(AR) 루트로 블렌딩하여 실내 사이클링에 혁신을 가져왔다. 루비 루트 크리에이터(ROUVY Route Creator)와 같은 기능을 통해 사용자는 자신이 직접 촬영한 동영상과 GPS 데이터를 ‘실제로 주행할 수 있는’ AR 라이딩 경험으로 변환할 수 있으며, 그 결과 매주 20TB에 달하는 새로운 콘텐츠가 추가된다. 톰톰(TomTom)은 맵 디자인 및 시각화 워크플로에 주력하며, 유니티를 활용하여 가상 월드에 자동차 내비게이션 소프트웨어를 결합한 시뮬레이션 환경을 구축한다.   ▲ 출처: 구글 맵스   구글 맵스(Google Maps)는 안드로이드 XR용 몰입형 뷰로 내비게이션을 재정의하여 사용자가 도시, 랜드마크, 장소를 세밀한 3D 디테일로 둘러볼 수 있는 방법을 제공했다. 유니티 기반의 이 애플리케이션은 2D 맵에서 몰입도 넘치는 경험으로 매끄럽게 전환되며, 여행 계획과 탐험에 있어 높은 완성도를 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02
[피플&컴퍼니] 아비바 스티브 르완 부사장, 에릭 첸 부사장
데이터와 AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   전 세계 제조 산업은 급변하는 환경에서 복잡한 과제를 안고 있다. 이에 대해 아비바는 데이터 통합과 글로벌 파트너 생태계를 기반으로 한 ‘집단 대응’을 핵심 전략으로 제시한다. 아비바의 스티브 르완(Steve Lewarne) 채널 프로그램 총괄 부사장과 에릭 첸(Eric Chen) APAC 파트너 비즈니스 총괄 부사장은 공장과 공급망을 관통하는 데이터를 하나로 모으고 AI(인공지능) 기술을 결합해 의사결정의 질을 높이는 스마트 제조 전략을 소개했다. 또한, 개방형의 파트너 생태계를 통해 국내 제조산업의 디지털 전환(DX)을 뒷받침하겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 아비바 스티브 르완 부사장(왼쪽)과 에릭 첸 부사장(오른쪽)   스마트 제조를 위해 아비바가 제시하는 핵심 기술 스택은 무엇인지? 아비바 기술의 핵심은 개방적이고 중립적인 커넥트(CONNECT) 플랫폼이다. 이 플랫폼은 다양한 데이터와 시스템을 하나로 통합하는 기반 역할을 수행한다. 플랫폼 내부에는 플랜트 설계 및 설비 구축 정보를 저장하는 엔지니어링 데이터베이스와, 현장의 에지 환경 데이터를 실시간 스트리밍하는 아비바 파이 시스템(AVEVA PI System)이 연계되어 있다. 공장 운영 단계에서는 HMI SCADA(스카다) 시스템과 공정 성능을 최적화하는 디지털 트윈 설루션이 활용된다. 설계부터 운영, 최적화에 이르는 전 과정의 워크플로에는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 내재화된다. 이를 통해 사용자는 새로운 방식으로 공장 운영에 대한 통찰력을 얻고, 문제의 신속한 해결은 물론 예측 분석과 프로세스 시뮬레이션 등의 지원을 받을 수 있다.   아비바가 플랫폼 기술을 통해 추구하는 혁신 가치는 어떤 것인지? 협업을 바탕으로 가치 사슬 전반의 효율을 극대화하는 것이 핵심이다. 복잡한 과제에 대응하기 위해 공장 내부 데이터뿐만 아니라 공급망 정보를 한곳에 모아 집단적으로 대응하는 것이 중요하다. 이를 통해 특정 설비에 문제가 발생했을 때 외부 협력사와 데이터를 즉각적이고 안전하게 공유해 문제를 신속히 해결하도록 지원할 수 있다. 운영 기술과 전사적 IT 데이터의 통합을 통한 의사결정 역량 강화도 중요한 가치다. 파트너 기술을 연계해 재무, 인사, 시장 정보 등 폭넓은 맥락을 생산 데이터와 통합하며 시스템 복잡성을 추상화해 사용자가 직관적인 인사이트를 얻도록 돕는다. 특히 워크플로에 내재된 AI 기술은 신규 인력이 가치를 창출하는 시간을 줄이고 은퇴하는 숙련자의 지식을 시스템에 자산화하여 인력 부족 및 고령화 문제에 대응하게 해준다. 운영 측면에서는 프로세스와 장비 운영을 최적화해 에너지 사용량과 폐기물을 줄이고 환경적 영향을 최소화해 규제 준수를 돕는다. 마지막으로 ‘진화적 접근(evolutionary approach)’을 통해 고객이 기존 시스템을 전면 교체하지 않고도 혁신을 이룰 수 있는 유연성을 제공하며, 특정 벤더에 종속되지 않는 생태계를 조성하고 있다.   아비바의 기술 스택에 적용된 AI에 대해 소개한다면? 아비바의 AI 기술은 단순한 단일 애플리케이션 형태가 아니라 설계부터 최적화까지 전체 프로세스와 워크플로 전반에 깊숙이 녹아 있다. 아비바는 상황과 목적에 맞춘 다중 모드 AI를 지원하며 생성형 AI나 에이전틱 AI 등 적합한 방식을 제공한다. 현장에서는 생성형 AI 어시스턴트를 통해 의사결정권자나 운영자가 자동화 시스템과 대화하듯 소통하며 정보를 파악할 수 있다. AI는 맥락에 맞춰 공정 데이터를 알기 쉽게 제공해, 사용자가 새로운 방식으로 운영 인사이트를 얻고 문제의 근본 원인을 빠르게 해결하도록 돕는다. 또한, 에이전틱 AI는 공장 상황을 지속적으로 모니터링하다가 편차가 발생하면 사전에 알림을 제공하며, 프로세스 시뮬레이션이나 설비 예지보전 등에도 쓰인다.   아비바의 글로벌 파트너 생태계 및 파트너 전략에 대해서 소개한다면? 아비바는 전 세계 5000개 이상의 글로벌 파트너와 협력하고 있다. 파트너 유형은 세 가지로 구분된다. ▲현지 시장에서 설루션을 판매하고 기술 지원을 제공하는 세일즈 및 서포트 파트너 ▲애플리케이션 개발 및 시스템 통합(SI)을 제공하는 SI 파트너 ▲기술을 자사 설루션에 내재화해 판매하는 OEM 및 MSP 파트너 등이다. 아비바가 파트너 중심 성장 전략을 강화하는 이유는 산업계의 복잡성에 대응하기 위해서다. 플랫폼을 현장에 최적화하기 위해서는 특정 산업 분야의 전문성과 현지 실행 역량을 갖춘 파트너의 역할이 필수이다. 아비바 혼자 모든 역량을 제공할 수 없기 때문에, 개방적인 커넥트 플랫폼을 통해 파트너들이 맞춤형 앱을 구축하게 함으로써 고객의 선택권을 넓힌다. 결과적으로, 파트너 생태계와의 협력은 고객의 디지털 전환(DX) 여정을 단축시키는 강력한 원동력이 된다.   한국 시장에서 아비바의 파트너 전략은 어떻게 전개할 계획인지? 과거 한국 시장은 미국이나 유럽 등 선진 시장의 성공 사례를 수입하여 도입하는 입장이었지만, 한국 파트너들의 역량이 크게 높아져 현재는 훌륭한 성공 사례를 다수 구축하는 단계로 발전했다. 대표적인 성과로, 국내 대형 반도체 고객사가 아비바의 포트폴리오를 활용해 리버스 엔지니어링으로 디지털 모델을 구축하고 성공적인 전환을 이룬 사례가 있다. 한국 내 파트너 생태계를 더욱 탄탄히 다지기 위해 아비바는 다각적인 전략을 추진 중이다. 파트너가 맞춤형 설루션을 더 잘 제공하도록 기술 교육, 공동 피오씨(개념 증명), 기술 인증 등 지원 서비스를 제공한다. 한국에서 검증된 성공 사례를 아시아태평양 지역으로 전파하고, 해외 사례를 한국에 소개하며 상호 시너지를 내고자 한다.   향후 한국의 제조 시장에 대한 전망과 비즈니스 계획에 대해 소개한다면? 아비바는 한국의 스마트 제조 시장이 급성장하는 전환점을 맞이했다고 보며 제조업 분야에서 큰 폭의 성장이 일어날 것으로 전망한다. 이에 따라 반도체, 자동차, 전기차(EV) 배터리 산업을 중점 공략 산업으로 정하고 파트너십과 설루션 적용을 집중 확대하고 있다. 한국 반도체 시장은 자본 투자가 활발하고 여전히 엄청난 잠재력을 가진 시장이라고 본다. 연간 약 8%의 성장이 예측될 만큼 최우선 순위 공략 대상이다. 자동차와 EV 배터리 분야 역시 대규모 투자가 집중되고 있어 강력한 성장세가 기대되는 핵심 분야다. 아비바는 이러한 주요 산업의 까다로운 요구사항을 충족할 수 있는 검증된 맞춤형 설루션을 보유하고 있다. 실제로 한국과 대만의 대형 반도체 기업과 한·일 양국의 대형 자동차·EV 배터리 기업들이 설계부터 운영까지 전 과정에 아비바 설루션을 도입해 성공적으로 디지털 전환을 추진 중이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02