HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)는 소형 폼팩터로 설계된 미니 워크스테이션이다. 테스트에 사용된 장비는 AMD 라이젠(Ryzen) AI Max+ PRO 395 프로세서(16 코어, 32 스레드, 최대 5.1GHz) 와AMD 라데온(Radeon) 8060S 내장 그래픽, 64GB LPDDR5x 메모리, NVMe SSD 2TB 구성을 갖추고 있다. 썬더볼트 4, 미니 디스플레이포트 2.1, 10GbE LAN, USB-A(10Gbps), USB-C(40Gbps), 와이파이 7을 지원하며, 내장형 300W 전원 공급장치가 포함되어 있어 별도의 어댑터 없이 바로 사용할 수 있다. 최대 128GB 메모리 확장, 8TB 듀얼 NVMe 스토리지, RAID 구성, 그리고 ISV 인증과 MIL-STD 810H 내구성 기준을 충족해 전문 워크스테이션으로서의 안정성을 확보했다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 제품 사진   직접 마주한 첫인상은 단순히 ‘작다’는 한 마디로 표현하기 어려웠다. 박스를 열자마자 느껴진 크기는 갤럭시 폴드 스마트폰과 비슷했고, 책상 위 공간도 거의 차지하지 않았다. 전원선을 연결하자마자 바로 부팅되며, 데스크톱이라기보다 정교하게 만들어진 소형 기기 하나를 설치한 느낌에 가까웠다. 손바닥만한 본체가 조용히 구동되는 모습을 보며, ‘이 작은 장비가 과연 얼마나 버텨줄까’ 하는 기대감이 자연스럽게 따라왔다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 데스크톱 위에 갤럭시 폴드 6를 올려놓은 놓은 모습   광고에서 흔히 볼 수 있는 AEC 소프트웨어 시연 화면은 대개 단순한 차량 모델이나 소규모 건축물이다. 시연 화면은 화려하고 매끄럽지만, 실제 토목 BIM 엔지니어가 다루는 데이터는 다르다. 도로, 철도, 교량, 항만과 같은 메가 규모의 모델이 대상이며, 수십만에서 수억 개 단위의 객체가 얽혀 있는 데이터가 일상적으로 다뤄진다. 필자가 주목한 것은 바로 이 점이었다. “작은 본체가 과연, 이러한 초대형 데이터를 견딜 수 있는가?” 현장이나 합사 파견 시 주로 노트북을 사용하지만, 무거운 모델을 검토하고 복잡한 시뮬레이션을 돌리면 한계를 드러내기 마련이다. 따라서 이번 테스트에서는 소형 데스크톱인 HP Z2 미니 G1a를 파견 장비로 실제 활용할 수 있는지 여부를 검증하고자 했다. 단순히 문서 작업이나 뷰어 확인에 그치지 않고, BIM 모델링, 시뮬레이션, 데이터 가공, 시연 등 실무 프로젝트와 동일한 조건을 적용해 성능을 확인했다. 이번 리뷰에서는 장비가 어느 정도까지 버텨주는지, 그리고 어떤 한계를 드러내는지를 프로젝트별로 기록했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a 테스트 프로젝트 요약   테스트 1 - 베트남 Starlake Tay Ho Tay(나비스웍스)    ▲ 나비스웍스 단지 전체 모델 검토 기능 테스트   이번 테스트는 단지·도로·관로 등 복합 시설물 모델을 대상으로 나비스웍스(Navisworks)의 정적 모델 취합 및 검토 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 테스트 환경에서는 마이크로스테이션(MicroStation)으로 제작된 여러 개의 3D 모델 파일을 나비스웍스로 동시에 불러와, 하나의 장면 안에서 구조 정합성과 좌표 일치 여부를 확인했다.  HP Z2 미니 G1a에서의 구동 결과는 기대 이상으로 안정적이었다. 복수의 모델을 동시에 불러와도 시스템이 멈추거나 끊기는 현상은 없었으며, 로딩 이후에도 화면 회전과 확대·축소 시 반응 속도가 일정하게 유지되었다. 각 객체의 형상 확인, 단면 전환, 재질 적용, 뷰 이동 등 일반적인 모델 취합 및 검토 작업이 모두 원활하게 수행되었다. 특히 여러 모델이 중첩된 복잡한 단지 구조에서도 그래픽 품질 저하나 노이즈 현상이 발생하지 않았다. 뷰 전환 시에도 지연 없이 매끄럽게 이어져, 실시간 회의나 발주처 브리핑 환경에서도 무리 없이 사용할 수 있었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 나비스웍스의 대규모 모델 취합 및 형상 검토 기능을 안정적으로 처리할 수 있는 수준의 성능을 보여주었다.   테스트 2 - 이라크 Khor Al Zubair 침매터널(레빗)   ▲ 레빗 철근 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 해저 밑바닥면에 구조물을 설치하는 침매터널(Immersed Tunnel) 구조물을 대상으로 수행되었다. 침매터널은 일반적인 굴착식 터널과 달리, 해저에 미리 제작된 콘크리트 세그먼트를 정밀하게 가라앉혀 연결하는 방식이다. 따라서 설계·시공 단계에서 철근 배치의 정확도와 세그먼트 간 접합부(Key Segment) 형상 정합성이 핵심 검토 항목이 된다. 테스트는 레빗(Revit) 환경에서 철근 모델링 파일을 직접 열어 모델 검토 및 수정 기능을 확인하는 시나리오로 진행되었다. PC 세그먼트 한 구간을 선택해 내부 철근 배근을 확인하고, 일부 보조철근의 위치를 수정하여 간섭 반응과 반응 속도를 측정했다.  HP Z2 미니 G1a에서 모델을 로드하는 데에는 약 30분이 소요되었다. 모델 크기와 철근 데이터의 밀도를 고려하면 이는 현실적인 수준이다. 모델이 완전히 열리고 나서는 클릭 한 번에 약 10초 정도의 지연이 있었으나, 시스템이 멈추거나 종료되는 일은 없었다. 철근 객체의 선택, 이동, 피복값 수정 등의 기본 편집 과정이 모두 수행 가능했으며, 시스템 안정성 면에서는 충분히 실무 검토용으로 사용할 수 있는 수준이었다. 철근 모델링은 단순히 주근만이 아니라 보조철근, 전기·기계 매립부, 세그먼트 간 피복 간격까지 반영해야 하므로 수정 과정이 빈번하다. 이번 테스트에서 HP Z2 미니 G1a는 이 복잡한 구조를 다루는 동안 메모리 한계나 그래픽 깨짐 없이 끝까지 버텼다. 작업 속도가 빠르다고 표현하기는 어렵지만, 소형 워크스테이션으로서 대형 레빗 철근 모델을 안정적으로 열고 편집할 수 있다는 점은 인상적이었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 Revit의 철근 모델 검토 및 수정 작업에서 실무 활용이 가능한 수준의 안정성을 보여주었다.   테스트 3 - 동부재정 4공구(블렌더)   ▲ 블렌더 락볼트 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 동부간선지하도로 구간의 락볼트(rock bolt) 모델 검토 및 수정 기능을 확인하기 위해 진행됐다. 이 구간은 GTXA, GTX-C, 성남–강남, 삼성–동탄, 위례–신사 등 여러 도시철도 및 도로 프로젝트가 인접해 있어, 공사 간섭이 빈번하게 발생하는 구간이다. 실제로 락볼트가 인접 공구의 구조물과 충돌하는 사례가 확인되어, 문제 구간을 단면화하고 일부 모델을 직접 수정해야 했다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 블렌더(Blender) 환경에서 수행하였다. 레빗과 다이나모(Dynamo)로 생성된 락볼트 모델은 스크립트 기반으로 제작되어, 개별 객체만 직접 수정하면 기존 자동화 코드가 깨질 위험이 있었다. 이 때문에 버텍스(정점) 편집이 자유로운 블렌더를 이용해, 시각적으로 간섭 부위를 잘라내고 재형성하는 방식으로 접근하였다. 테스트 시 약 6만 개의 락볼트 모델을 포함한 전체 파일을 불러오는 데 약 30분이 소요되었다. 로딩 과정은 길었지만, 모델이 완전히 열린 이후에는 뷰 회전·확대·축소가 안정적으로 유지되었으며, 버텍스 단위 편집에서도 시스템이 멈추거나 지연되는 현상은 발생하지 않았다. 단일 객체 수정, 형상 재조정, 도면화를 위한 분할 단면 추출 과정이 모두 정상적으로 수행되었고, GPU 가속을 사용하는 뷰포트에서 화면 품질 저하도 없었다. 레빗·나비스웍스가 구조 중심의 정적 검토 도구라면, 블렌더는 자유도 높은 3D 편집기다. HP Z2 미니 G1a는 이 편집 자유도를 실제 토목 모델링 작업에서도 유지할 만큼의 그래픽·CPU 성능을 보여주었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대규모 락볼트 모델의 검토·수정 업무에서도 안정적인 작업 환경을 제공하는 수준의 성능을 보였다. 다중 객체를 로딩한 뒤에도 프레임 저하가 크지 않았으며, 블렌더의 버텍스 편집 기능을 활용한 국부 수정 테스트에서 실무 투입이 가능한 반응성과 내구성을 확인할 수 있었다.   테스트 4 - GTX-B 민간투자사업(인프라웍스)   ▲ 인프라웍스 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 테스트   이번 테스트는 GTX-B 민자사업 구간(총 연장 약 80 km)을 대상으로 진행되었다. 테스트 목적은 대용량 지형 데이터와 위성 사진을 통합한 후, 인프라웍스(InfraWorks)의 모델 임포트 및 뷰어 성능을 검증하는 것이다. 이 프로젝트는 국토지리정보원으로부터 제공받은 현황 도면과 위성사진 데이터의 총 용량이 약 100GB에 달했다. 이전까지 수행한 대부분의 철도·터널 BIM 업무보다 데이터 규모가 훨씬 컸으며, 필자가 처음으로 ‘기존 BIM 워크플로로는 처리 효율이 한계에 달한다’는 사실을 체감한 사례였다. 이후 유사 규모의 프로젝트에서는 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형 데이터를 기반으로 단순화한 방식이 더 효율적이라는 판단을 내리는 계기가 되었다. 테스트는 시빌 3D(Civil 3D)와 래스터 디자인(Raster Design)에서 좌표계 및 기준점을 세팅한 데이터를 인프라웍스에 불러와 확인하는 방식으로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서 모델 로드를 시작하자, 인프라웍스의 타일 로딩 방식이 구간별로 작동하여 데이터가 점진적으로 표시되었다. 전체 80 km 구간이 완전히 로딩되기까지 약 5분이 소요되었으며, 이후 뷰 이동이나 확대·축소, 태그 생성, 노선 추가 등의 작업은 끊김 없이 매끄럽게 동작했다. 특히 고해상도 위성 사진을 겹쳐 놓은 상태에서도 프레임 저하가 거의 없었고, 장시간 뷰 이동을 반복해도 과열이나 랙 현상이 나타나지 않았다. 이전 세대 노트북에서 동일 데이터를 열 때 수시로 멈춤이 발생했던 점을 고려하면, 소형 데스크톱 장비로 이 정도의 안정성을 확보한 것은 인상적이다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 인프라웍스에서의 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 검증을 충분히 통과했다. 100GB급 지형 데이터를 실시간으로 불러오고 탐색하는 환경에서도 안정적으로 동작했으며, 국토·철도·터널 분야의 대용량 시각화 검토용 장비로 활용하기에 적합한 수준임이 확인되었다.   테스트 5 – 경산지식산업센터(다이나모)   ▲ 다이나모 기반 관로 자동 모델링 스크립트 실행 테스트   이번 테스트는 경산지식산업센터 단지 프로젝트의 관로 자동 모델링 프로세스를 검증하기 위해 수행되었다. 단지형 프로젝트의 경우, 우수·오수·상수 등 각 관로의 담당사가 서로 달라 조율 과정에서 도면 교환만으로 수많은 시간이 소요된다. 이를 3D 모델로 통합하면 공정 간섭 검토와 협의가 신속하게 이루어지며, 전체 공기를 단축할 수 있다. 테스트는 기존에 구축해 둔 다이나모(Dynamo) 스크립트의 실행 성능과 안정성을 확인하는 방식으로 진행되었다. 해당 스크립트는 각 관로별 데이터베이스를 CSV 파일 형태로 불러와, 물량산출 양식에 맞는 형식으로 자동 모델링을 수행하도록 설계되어 있다. 약 600개의 관로 데이터를 처리해야 했으며, 스크립트 실행 후 전체 모델이 완성되는 데 약 2분이 소요되었다. HP Z2 미니 G1a는 스크립트 실행 중에도 메모리 과부하나 뷰 응답 지연이 거의 발생하지 않았다. CSV 로드, 파라미터 매칭, 객체 자동 생성 등 일련의 과정이 매끄럽게 진행되었으며, 모델 생성 중 다른 창으로 전환하거나 병행 작업을 수행해도 시스템 반응이 안정적으로 유지되었다. 이전 노트북 환경에서 동일 스크립트를 실행할 때 20~30분이 걸리던 것을 감안하면, 처리 속도 면에서도 체감 개선이 있었다. 다이나모는 BIM 자동화의 핵심 도구로, CPU·RAM 활용도가 높은 편이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 데이터 기반 자동 모델링 작업에서도 안정성과 연속성을 유지할 수 있는 성능을 보여주었다. 결론적으로, 이 제품은 다이나모를 활용한 중규모 자동화 모델링 업무에서도 실무 투입이 가능한 수준의 연산 성능을 제공했다. 단순한 뷰어 수준을 넘어, 스크립트 실행 및 대량 객체 생성 단계까지 안정적으로 처리할 수 있음을 확인했다.   테스트 6 - 양평–이천 1공구(시빌 3D)    ▲ 시빌 3D 코리더 기반 도로·토공 모델 수정 테스트   이번 테스트는 양평–이천 1공구 교차로 구간의 도로 및 토공 모델 수정 작업을 대상으로 진행되었다. 이 현장은 기존 도로가 운행 중인 상태에서 양측에 신설 교량과 램프가 동시에 시공되는 복합 교차로 구간으로, 작은 설계 변경이 전체 토공·선형·편경사에 즉각적인 영향을 주는 복잡한 구조를 갖는다. 테스트는 시빌 3D의 코리더(Corridor) 모델 수정 기능을 중심으로 진행되었다. 기존에 구축된 도로 모델에서 선형(Alignment)을 일부 이동시켜, 연결된 측점(Point)과 타깃(Target) 요소들이 자동으로 재계산되는 반응을 확인하였다. 이 과정은 실제 설계 변경 상황에서 빈번히 발생하는 업무이며, 연계된 여러 참조 모델들이 동시에 반응해야 정확한 결과를 얻을 수 있다.  HP Z2 미니 G1a에서의 성능은 인상적이었다. 시빌 3D는 평면선형, 종단곡선, 표준횡단면, 편경사까지 모두 반영된 도로 모델링을 처리해야 하므로, 코리더를 크게 구성할수록 연산 부담이 커진다. 필자는 평소 물량산출 단계에서 코리더를 세분화하지 않고 하나의 대형 코리더로 구성하는 방식을 선호하는데, 이번 테스트에서도 동일 조건으로 적용하였다. 결과적으로 약 5분 내에 전체 코리더가 수정 완료되었고, 램프선형 2개와 메인선형 1개가 포함된 복합 모델이 정상적으로 갱신되었다. 로딩 및 재계산 중 팬 소음은 있었지만, 화면 지연이나 모델 깨짐 현상은 나타나지 않았다. 특히 선형 변경 직후 횡단면과 편경사 데이터가 자동으로 반영되는 과정이 부드럽게 이어져, 실시간 설계 검토용으로도 충분히 사용 가능한 안정성을 보였다. 시빌 3D는 고도의 파라메트릭 모델 구조로 인해 변경 연산이 무거운 편이나, HP Z2 미니 G1a는 이러한 연속 연산 작업을 무리 없이 처리했다. 결론적으로, 이 장비는 코리더 기반 도로 모델 수정 및 토공 검토 작업에서 실무 수준의 연산 안정성과 응답 속도를 제공했다. 복잡한 연계 데이터 구조를 가진 프로젝트에서도 모델링 작업이 매끄럽게 이어졌다는 점이 특히 인상적이었다.   테스트 7 - 압해화원 2공구(나비스웍스)   ▲ 나비스웍스 공정 시뮬레이션 뷰어 테스트   이번 테스트는 도로 및 교량 시공 구간의 공정 시뮬레이션 기능을 검증하기 위해 수행되었다. BIM 분야에서 공정(4D) 시뮬레이션은 단순한 모델 시각화를 넘어, 시간 요소를 결합해 시공 순서를 가시적으로 표현하는 기술이다. 설계 중심의 4D는 ‘무엇이 지어지는가’를 보여주고, 시공 중심의 4D는 ‘어떻게 시공되는가’를 보여주며, 감리 관점에서는 ‘어떻게 하면 안전하게 시공할 수 있는가’를 검토하는 도구로 활용된다. 이번 테스트에서는 기존에 구축되어 있던 공정 연동 모델을 나비스웍스 시뮬레이트(Navisworks Simulate) 환경에서 실행시켜, 공정 시뮬레이션의 재생 속도와 뷰 전환 안정성을 확인하였다. 테스트 과정은 단순했지만, 4D 뷰어의 핵심은 시각적 매끄러움과 타임라인 재생의 일관성에 있다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 공정 애니메이션이 처음부터 끝까지 지연이나 프레임 드롭 없이 부드럽게 재생되었다. 재생 중 모델 회전·확대·축소·시점 이동을 병행해도 화면이 끊기지 않았으며, 공정 단계 전환 시 오브젝트의 색상 변화나 투명도 조절 효과도 자연스럽게 이어졌다. 테스트 동안 CPU 사용률은 일정하게 유지되었고, 팬 소음은 있었지만 발열로 인한 성능 저하는 없었다. 이전 테스트(1~6)가 모델 검토와 수정 중심이었다면, 이번 테스트부터는 시각적 시뮬레이션 성능과 렌더링 안정성에 초점을 맞춘 항목을 다룰 예정이다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 공정 시뮬레이션 뷰어로서의 안정성과 시각적 완성도 면에서 충분히 실무 활용이 가능한 수준을 보여주었다.   테스트 8 - 남양주왕숙지구 국도47호선 이설(트윈모션)   ▲ 트윈모션 주행 시뮬레이션 렌더링 성능 테스트   이번 테스트는 남양주 왕숙지구 국도 47호선 이설 구간의 복합 교차로(IC)를 대상으로 진행되었다. 이 구간은 터널, 지하차도, 램프, 분기부가 하나의 구조물 내에 집중되어 있는 복합 노드로, 설계 단계에서부터 구조 간섭이 빈번히 발생했던 구간이다. BIM 모델을 기반으로 한 시각적 검토 과정에서, 실제 차량의 주행 경로와 주행 표면을 3D 환경에서 구현하여 상부 보고 시 설득력을 강화한 사례이기도 하다. 테스트는 트윈모션(Twinmotion) 환경에서 기존에 구축된 주행 시뮬레이션 파일을 불러와 재생하는 방식으로 진행되었다. 주요 검토 항목은 렌더링 과정의 프레임 안정성, 뷰 이동 반응성, 그리고 카메라 전환 시 딜레이 여부였다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 전체 시뮬레이션이 매끄럽게 재생되었으며, 렌더링 과정에서의 끊김이나 프레임 드랍이 관찰되지 않았다. 특히 차량 궤적을 기존 설계값보다 높여 시뮬레이션 범위를 인위적으로 확장했을 때에도, 예상과 달리 렌더링이 흔들리지 않고 안정적으로 구동되었다. 시점 전환이나 장면 이동 시에도 지연이 거의 없었으며, 복합 IC 구조물의 터널·램프·교차부 간 연결성이 시각적으로 명확히 유지되었다. 이 테스트는 단순한 뷰어 수준을 넘어, 실제 주행 경로를 포함한 3D 시뮬레이션의 실시간 렌더링 처리 능력을 확인하는 것이 목적이었다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 트윈모션 기반 주행 시뮬레이션에서도 안정적인 그래픽 처리 성능과 렌더링 지속성을 입증했다. 특히 복잡한 교차로 구간에서 여러 객체가 동시에 움직이는 장면에서도 프레임 유지율이 높았으며, 실무 프레젠테이션용 장비로도 손색이 없는 수준이었다.   테스트 9 - 천안 환경 클러스터(리얼리티스캔)   ▲ 리얼리티스캔 드론 사진 기반 자동 3D 모델링 테스트   이번 테스트는 천안 환경 클러스터 매립지 현장에서 촬영한 드론 사진을 활용하여, 리얼리티스캔(RealityScan)의 사진 기반 자동 3D 모델링 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 시공 단계에서는 대부분의 현장이 드론 촬영 허가를 보유하고 있으며, 현장 실측 자료를 국토지리정보원 데이터와 비교·보정하여 다양한 지형 검토를 수행한다. 이번 테스트는 이러한 실무 과정과 동일한 조건으로 진행되었다. 테스트 절차는 단순했다. 현장에서 촬영한 약 300장의 드론 이미지를 리얼리티스캔에 불러와 자동 모델링을 수행하였다. 필자가 소프트웨어적으로 개입할 부분은 거의 없었으며, 프로그램이 사진 정합, 포인트 생성, 메시 재구성, 텍스처 합성을 모두 자동으로 처리했다. HP Z2 미니 G1a에서의 결과는 매우 인상적이었다. 약 1시간 만에 전체 모델링이 완료되었으며, 생성된 모델의 정확도는 도면 및 정사사진 수준에 준했다. 같은 데이터셋을 개인용 고성능 노트북에서 처리했을 때 약 5시간이 소요되었던 것을 감안하면, 처리 속도가 약 5배 가까이 단축된 셈이다. 프로세스 중 중단이나 에러 메시지 없이 안정적으로 작업이 완료되었으며, 모델 텍스처 품질 또한 균일했다. 리얼리티스캔은 드론 이미지 처리 시 GPU 및 CPU 연산이 복합적으로 작동하는 프로그램이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 사진측량(Photogrammetry) 기반의 연속 연산 작업에서도 안정성과 속도를 모두 확보했다. 특히 본체가 작음에도 불구하고 장시간 연산 중 발열 제어가 우수하여, 팬 속도는 상승했지만 스로틀링(성능 저하) 현상은 전혀 없었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 필드에서 촬영한 이미지를 즉시 처리하고 결과를 시각화해야 하는 BIM–현장 융합형 워크플로에 특히 효율적이었다.   테스트 10 - 이라크 Al Faw Grand Port(시빌 3D)   ▲ 시빌 3D 해저 지표면 토공 모델링 및 물량산출 테스트   이번 테스트는 Al Faw Grand Port 프로젝트의 해저 지반 데이터를 활용해, 시빌 3D 기반 토공 모델링 및 물량산출 기능을 검증하기 위해 수행되었다. 항만 공사에서의 토공은 일반적인 육상 토공과 달리, 해저 지반의 형상이 복잡하고 데이터 정밀도가 높기 때문에 연산 부담이 매우 크다. 이번 테스트에서도 라이다(LiDAR) 스캔으로 취득한 등고선 간격 3cm의 초정밀 해저면 데이터를 활용하였다. 테스트 절차는 단순했다. 시빌 3D에서 해당 지표면 데이터를 불러온 뒤, 설계 구간만큼의 절취·성토 영역을 모델링하고, 그 구간의 물량을 자동 산출하도록 설정하였다. 즉, 토공 모델링–수량 산출까지의 전형적인 워크플로우를 실제 데이터로 재현한 테스트였다. HP Z2 미니 G1a에서 토공 모델링 단계는 약 2시간 이내에 완료되었다. 등고선 간격이 매우 촘촘했음에도 불구하고, 삼각망(TIN) 생성과 표고 반영 과정은 정상적으로 진행되었다. 그러나 이후 수행된 물량산출 단계에서는 연산이 종료되지 않았다. 시빌 3D의 특성상 계산을 완전히 마치려면 장시간이 필요하며, 연산이 멈춘 것이 아니라 시간만 충분히 주면 결과가 생성되는 구조다. 그러나 이번 테스트는 실무 환경을 가정한 단기 검증이었기 때문에, 하루가 지나도 결과가 출력되지 않아 실용적 한계로 판단하고 중단하였다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초고밀도 해저 지반 데이터를 활용한 토공 모델링 단계까지는 안정적으로 처리 가능했으며, 물량산출처럼 장시간 연산이 필요한 작업에서는 현실적인 작업 효율을 고려한 분할 처리 전략이 필요한 것으로 판단된다.   테스트 11 - 가덕도신공항(파이썬, 팬더스)   ▲ 대용량 SPT 지반 데이터 전처리 및 분류 테스트   이번 테스트는 가덕도 신공항 건설 예정지의 지반 데이터베이스(SPT 값)를 파이썬(Python) 환경에서 전처리하는 실험으로 진행되었다. 이 프로젝트는 파랑이 강한 연약지반 위에 활주로와 부지를 조성해야 하는 난공사로, 시공 이전 단계에서 방대한 지반 검토가 이루어진다. 특히 00연구실에서 제공받은 DB는 좌표별 SPT(Standard Penetration Test) 값을 포함한 약 1억 개의 데이터 포인트로 구성되어 있었다. 이로 인해 일반적인 엑셀이나 CSV 편집기에서는 불러오기조차 불가능했다. 필자는 이 과정에서 엑셀이 약 108만 줄 이상은 열 수 없다는 한계를 처음 체감하기도 했다. 테스트는 파이썬의 팬더스(Pandas) 라이브러리를 사용해 1억 줄의 데이터를 불러온 후, 지반 평가 기준에 따라 다섯 가지 유형(VL, L, MD, D, VD)으로 자동 분류하는 방식으로 진행되었다. 연산은 HP Z2 미니 G1a의 로컬 환경에서 수행되었으며, 데이터는 외부 SSD에서 직접 불러왔다. 테스트 결과는 매우 안정적이었다. 약 15분 만에 전체 데이터가 다섯 개 그룹으로 분류 완료되었으며, 중간 단계에서 메모리 오류나 지연 현상은 발생하지 않았다. CPU 점유율은 일정하게 유지되었고, 작업 중 다른 프로그램을 병행 실행해도 시스템 응답성 저하가 없었다. 특히 팬더스가 메모리 내에서 직접 배열을 처리함에도 불구하고, HP Z2 미니 G1a는 데이터 로드 – 필터링 – 그룹화 – 저장까지 전체 프로세스를 안정적으로 처리했다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대용량 CSV·DB 전처리 작업에서 실무에 투입 가능한 수준의 연산 성능과 안정성을 확보하고 있었다. 1억 줄 규모의 지반 데이터를 단시간에 분류할 수 있었던 점은, 토목·지반·측량 등 데이터 중심 엔지니어링 업무에서 파이썬 기반 자동화 환경에도 충분히 대응 가능한 워크스테이션임을 입증한 결과였다.   테스트 12 - 평택오송 1공구(클라우드컴페어)   ▲ 클라우드컴페어 포인트클라우드(LAS) 분할(Clipping) 테스트   이번 테스트는 평택–오송 고속철도 1공구 구간의 라이다(LiDAR) 드론 스캔 데이터를 활용해, 클라우드컴페어(CloudCompare)의 포인트클라우드 분할(Clipping) 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 이 프로젝트는 기존 고속철도가 운행 중인 상태에서 양측에 새로운 철도를 신설하는 사업으로, 모든 시공 작업이 기존 선로의 안정성을 저해하지 않도록 수행되어야 한다. 이를 위해 전 구간(약 10km)에 대한 고정밀 드론 스캔이 이루어졌으며, 취득된 LAS 데이터의 용량은 약 40GB에 달했다. 테스트는 클라우드컴페어 환경에서 해당 LAS 데이터를 불러와, 시뮬레이션 현황에 필요한 구간만 선택하여 잘라내고, 분할된 데이터를 별도 파일로 추출하는 시나리오로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트 결과, 데이터 로딩에 약 30분이 소요되었다. 전체 포인트 수가 매우 많아 초기 로딩 단계에서는 일시적인 프리징(멈춤) 현상이 있었으나, 로드가 완료된 이후에는 시점 이동 및 확대·축소가 안정적으로 가능했다. 이후 약 400m×400m 구간을 불린(Boolean) 연산으로 분할·추출하는 데 10분 내외가 소요되었으며, 연산 도중 프로그램이 중단되거나 강제 종료되는 일은 없었다. 포인트클라우드 데이터의 밀도가 매우 높아 화면 전환 시 프레임 드랍이 있었으나, 작업 안정성 자체는 유지되었다.  결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 40GB 규모의 라이다 LAS 데이터를 활용한 포인트클라우드 분할·추출 작업을 실무 수준에서 수행할 수 있는 안정성을 보여주었다. 초기 로딩 시간이 다소 길긴 했으나, 작업 중 중단 없이 끝까지 클리핑을 완료한 점에서 대용량 3D 스캔 데이터 처리용 소형 워크스테이션으로 충분히 실용적임이 확인되었다.   테스트 13 - 사우디아라비아 NEOM Spine Concrete Corridor(세슘, 시빌 3D, 언리얼 엔진)   ▲ 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 연계 기반 초장거리 토공 뷰어 테스트   이번 테스트는 사우디아라비아 NEOM 프로젝트의 Spine Concrete Corridor 구간(총 연장 약 108km)을 대상으로 진행되었다. 해당 프로젝트는 전 세계적으로 주목받은 초대형 도시개발 계획의 일부로, 초장거리 선형 구조를 가지고 있어서 광범위한 지형 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 워크플로 검증이 필요했다. 이에 세슘(Cesium) 지형 데이터를 시빌 3D에서 토공 모델로 가공하고, 이를 언리얼 엔진(Unreal Engine)으로 이관하여 시각적 뷰어를 구성하는 전체 절차를 테스트하였다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 제한된 시간 내에 일부 구간만을 대상으로 수행되었다. 전 구간(108km)을 처리하지는 않았지만, 세슘에서 시빌 3D로의 데이터 임포트, 토공 모델 생성, 언리얼 엔진으로의 시각화 이관이 모두 정상적으로 진행되었다. 좌표 변환, 메시 생성, 텍스처 반영 등 각 단계에서 프로그램 오류나 멈춤 현상은 발생하지 않았다 언리얼 엔진으로의 모델 이관 후에도 기본적인 뷰어 작동은 안정적이었다. 단순화된 토공면 상태에서도 카메라 이동, 회전, 조명 변경이 자연스럽게 수행되었고, 시각적 품질도 유지되었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초장거리 지형 데이터를 활용한 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 통합 워크플로를 실무 수준에서 안정적으로 수행할 수 있는 성능을 보였다. 대규모 토공 뷰어 구축이나 초장거리 인프라 프로젝트의 시각화 단계에서도 충분히 활용 가능한 장비임이 확인되었다.   견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 이민철 대우건설 토목사업본부 토목국내기술팀의 선임이다. BIM 기반 토목 설계 및 시공 데이터 검증, 시뮬레이션 자동화, 디지털 트윈 구축 업무를 담당하고 있으며, 다수의 대형 인프라 프로젝트에서 실무 중심의 BIM 엔지니어링 프로세스를 연구·적용하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔은 연말 시즌에 맞춰 AI 경험을 소개하는 ‘인텔 팝업 스토어’를 강남역 오퍼스 407에 론칭하고, 11월 1일부터 한 달간 오픈한다고 밝혔다. 인텔 팝업 스토어는 서울을 비롯해 뉴욕, 런던, 뮌헨, 파리 등 전 세계 5개 도시에서 한 달간 운영하는 쇼케이스의 일환으로, 아시아에서는 유일하게 서울 강남에서 오픈한다. PC 제조사에서 주요 유통 채널까지 인텔의 글로벌 파트너인 삼성, LG, 에이서, 에이수스, 델, HP, MSI, 마이크로소프트는 물론 국내 주요 유통 채널인 쿠팡, G마켓, 네이버쇼핑과 함께 진행하며, 국내 데스크톱 브랜드인 포유컴과 퍼플랩도 참여한다. 이 곳에서는 인텔 AI PC 기반의 새로운 기능과 애플리케이션 등 스마트한 AI 경험들을 한자리에서 체험할 수 있으며, 팝업 기간동안 쿠팡, G마켓, 네이버쇼핑 등에서 프로모션하는 제품을 직접 구입할 수 있다.      10월 29일 기자간담회에서 인텔의 최고 매출책임자 및 글로벌 세일즈 마케팅 총괄인 그렉 언스트(Greg Ernst) 부사장은 인텔 글로벌 팝업스토어 프로그램 소개와 함께 최신 인텔 코어 울트라 시리즈를 포함한 클라이언트 제품 전략을 공유했다. 인텔은 2023년 첫 번째 AI PC를 선보이고 제품 라인업을 계속 확장해 나가는 한편, 350개 이상의 ISV와 협력해 약 500개의 고유한 AI 기능을 개발하면서 AI PC 분야를 이끌고 있다. 이어진 인텔 파트너 세션에서는 지지큐, 한컴, 업스테이지에서 AI PC용 애플리케이션 소개 및 활용 사례를 공유했다. 업스테이지의 최홍준 부사장은 Solar LLM 모델로 클라우드 연결 없이도 생산성을 강화할 수 있는 온디바이스 AI 구현 사례를, 지지큐의 이용수 대표는 게임용 AI 코칭 서비스를, 한컴 김연수 대표는 공공 부문 시장을 공략할 지능형 문서 작성 도구인 한컴어시스턴트를 소개했다. 또한 인텔과의 협업에 대해 공유하면서, 다양한 분야에서 AI를 활용해 생산성과 성능을 높일 수 있는 PC 경험을 소개했다. 인텔의 그렉 언스트(Greg Ernst) 세일즈 마케팅 그룹 총괄은 “연말 시즌을 맞아 한국의 주요 유통 채널 및 기술 파트너들과 함께 한국 소비자들에게 AI 기반 경험을 선보이게 되어 기쁘다. AI는 우리 모두에게 놀라운 일상의 경험을 선사할 잠재력을 가지고 있으며, 이번 쇼케이스를 통해 소비자들은 인텔과 파트너사가 창작, 게임, 업무, 학습, 소통을 위한 새로운 방식을 어떻게 구현하고 있는지 직접 체험해 볼 기회가 될 것“이라며, “한국은 인텔에게 빠르게 기술을 받아들이는 소비자와 핵심 기술 파트너를 연결해 주는 중요한 거점이다. 인텔이 제공하는 AI PC의 혁신적인 잠재력을 한국 소비자들이 직접 체험할 수 있는 팝업 스토어를 선보이게 되어 기쁘다”고 밝혔다.

워크스테이션은 콤팩트한 외형 속에 데스크톱급 성능을 담아낸 전문가용 시스템이다. 단순한 소형 PC와 달리, 3D·영상·AI·엔지니어링 등 고성능이 필요한 크리에이터와 전문 작업자를 위해 설계된 것이 특징이다. 이번 리뷰에서는 실제 소프트웨어 워크플로와 AI·LLM 테스트까지 다양한 관점에서 심층 평가를 진행했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a   하드웨어 및 설치 환경 HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)의 가장 큰 강점 중 하나는 강력한 하드웨어 스펙이다. AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(AMD Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서(16코어 32스레드, 3.00GHz), 최대 128GB LPDDR5X 메모리, 8TB NVMe SSD, 그리고 16GB VRAM을 탑재한 라데온 8060S(Radeon 8060S) 통합 그래픽 등, 동급 소형 워크스테이션에서는 보기 힘든 구성을 갖췄다. 특히 메모리는 최대 128GB까지 확장 가능하며, 이 중 최대 96GB를 그래픽 자원에 독점 할당할 수 있다. 듀얼 NVMe 및 RAID 지원으로 대용량 데이터 처리와 안정성을 확보했으며, 50TOPS에 달하는 NPU 성능 덕분에 AI 추론 등 최신 워크로드도 소화할 수 있다. 테스트는 윈도우 11 프로 기반, 64GB RAM과 16GB 라데온 8060S, 듀얼 NVMe SSD가 장착된 구성으로 진행됐다.   ▲ HP Z2 미니 G1a의 하드웨어 스펙   전문 소프트웨어 워크플로 직접 HP Z2 미니 G1a를 사용해 본 첫 인상은 “미니 사이즈에서 이 정도 성능이라니?”였다. 크기는 작지만, 성능은 결코 작지 않았다. 시네마 4D(Cinema 4D)로 복잡한 3D 신을 제작하고, 지브러시(ZBrush)에서 대형 폴리곤 모델링과 서브툴 멀티 작업을 해 보니 작업 흐름이 부드럽고, 장시간 동작에도 다운이나 랙 없이 꾸준한 성능으로 작업할 수 있었다. 시네벤치(Cinebench), 시네마 4D, 지브러시, 애프터 이펙트(After Effects), AI 생성형 이미지·영상, LLM 실행 등 전 영역에서 성능 저하를 체가하기 어려웠다. 시네마 4D에서는 수십만~수백만 폴리곤에 달하는 대형 3D 신 파일을 불러오고, 뷰포트 내 실시간 조작이나 배치 렌더링, 애니메이션 키프레임 작업에서 CPU 기반 멀티스레드 성능이 큰 장점을 발휘했다. 시네벤치 2024 멀티코어 점수는 1832점으로, 애플의 M1 울트라보다 높은 수치를 달성해 전문 사용자에게 매력적인 대안이 될 것으로 보인다.   ▲ 시네마 4D에서 테스트   애프터 이펙트 환경에서는 GPU 가속 지원이 부족한 점에도 불구하고, 강력한 CPU 성능 덕분에 고해상도(4K) 다중 레이어 영상 합성, 이펙트, 복수 트랙 편집에서도 랙이나 끊김 없이 작업을 이어갈 수 있었다. 시네마 4D, 지브러시, 콤피UI(ComfyUI) 등과의 멀티태스킹 환경에서도 리소스 병목 없이 쾌적하게 여러 프로그램을 병행 실행하는 것이 가능했다.   ▲ 애프터 이펙트에서 테스트   아이언캐드 대형 어셈블리 테스트 엔지니어링 현장에서 요구되는 대형 어셈블리 작업을 검증하기 위해 동료와 함께 아이언캐드(IronCAD)로 2만여 개(2만 1800개)에 달하는 파트가 포함된 820MB 대용량 CAD 파일을 로딩해 테스트를 진행했다. 이 워크플로는 최근 산업·기계 설계 현장에서 자주 마주치는 극한 환경을 그대로 반영한 조건이었다. 테스트 결과, HP Z2 마니 G1a의 평균 FPS는 약 19로 측정됐다. 이는 노트북용 RTX2060 GPU가 내는 실제 CAD 작업 성능과 동등한 수준에 해당한다. 고용량 모델의 빠른 불러오기, 실시간 3D 뷰 조작, 개별 파트 속성 편집 작업에서 큰 병목이나 지연 없이 효율적인 사용 경험을 확인했다. 대형 파일임에도 불구하고 시스템 자원 부족이나 다운 없이 멀티태스킹 환경에서도 안정적으로 작업이 이어지는 점이 인상적이었다.   ▲ 아이언캐드에서 테스트   AI 및 LLM 활용 AI 작업이나 LLM 실행에서도 강점이 명확했다. 콤피UI에서 Wan2.2, Video-wan2_2_14B_t2v 같은 고사양 텍스트-비디오 생성 모델도 무리 없이 돌릴 수 있었고, LM 스튜디오(LM Studio)와 올라마(Ollama) 기반의 대형 LLM 역시 빠른 추론 속도를 보여줬다. NPU(50TOPS)의 연산 가속과 64GB RAM의 넉넉함 덕분에, AI 모델 로컬 실행/추론에서 항상 안정적인 환경이 보장된다는 느낌이다. 오픈소스 AI 이미지 생성이나 텍스트-비디오 워크플로도 CPU-메모리 조합만으로 병목 없이 부드럽게 동작했다. 쿠다(CUDA)를 지원하지 않는 환경의 한계로 일부 오픈소스 AI 툴은 실행에 제약이 있었으나, CPU와 NPU 조합만으로도 로컬 기반 AI 이미지 생성 및 텍스트-비디오 워크플로에서 동급 대비 빠르고 매끄러운 결과를 보였다.    ▲ 콤피UI에서 테스트   LLM 분야에서는 LM 스튜디오와 올라마를 이용해 7B~33B 규모의 다양한 대형 언어 모델을 구동했다. 64GB RAM과 50TOPS NPU의 지원 덕분에 GPT-3.5, 라마 2(Llama 2) 등 대용량 파라미터 기반의 모델도 실제 업무에서 실시간 질문-응답, 코드 자동완성, 문서 요약 등에 무리 없이 활용 가능했다.   ▲ LLM 테스트   통합 메모리 아키텍처 효과 Z2 미니 G1a의 최고 강점은 UMA(통합 메모리 아키텍처)에 있다. 이 기술은 시스템 메모리(RAM)의 상당 부분을 GPU 연산에 직접 할당해, 기존 분리형 GPU VRAM 성능의 한계를 극복한다. 실제로 탑재된 메모리(64GB~128GB 중 구매 옵션에 따라 선택)를 GPU에 최대 96GB까지 독점적으로 할당할 수 있으며, 복잡한 3D·그래픽 집약적 프로젝트 처리와 생성형 AI·LLM 등의 작업에서 병목 없이 고효율 워크플로를 경험할 수 있었다.   실사용·테스트를 위한 리뷰 환경 제품 리뷰 당시 64GB RAM 탑재 모델을 기준으로, 기본 설정에서는 16~32GB를 GPU에 할당해 일반 CAD·3D·AI 작업을 진행했다. 또한 고해상도 3D 렌더나 생성형 AI 영상 작업에서는 BIOS/소프트웨어에서 48~50GB까지 VRAM 할당을 수동 조정해 본 결과, 대형 프로젝트 파일에서 뷰포트 프레임 저하나 메모리 부족 경고 없이 안정적인 작업 환경을 제공했다. 반대로 GPU에 할당하는 메모리를 늘리면 고용량 데이터 병목이 해결되고, 3D 뷰포트 FPS나 AI 추론 속도 및 이미지 품질·정확도가 확실히 향상되는 것이 일관되게 확인되었다. 실제 기업 환경에서는 128GB 모델을 쓰면 최대 96GB까지 VRAM 할당이 가능하므로 GPU 메모리 병목이 무의미해지고, 기존 미니PC와는 비교할 수 없는 확장성과 작업 안전성을 확보할 수 있다.   아쉬운 점 첫째, 테스트용으로 받았던 장비에서는 HDMI 단자의 부재로 미니 DP로 모니터를 연결해야 했는데, 이는 테스트했던 데모 제품의 기본 옵션에 해당한다. 하지만 HP Z2 미니 G1a는 기업용/구매 시 고객 요구에 따라 HDMI 포트를 포함한 맞춤형 Flex I/O 슬롯 옵션 구성이 가능하다고 한다. 실제로 HP 공식 문서 및 판매 페이지에 따르면, 썬더볼트4(Thunderbolt4), USB-C, 미니 DP 외에도 HDMI를 Flex IO 슬롯에 추가할 수 있으므로, 다수의 모니터·TV·AV 장비로 연결해 사용하는 환경에서도 문제없이 세팅할 수 있다. 둘째, GPU가 AMD 라데온 기반이기 때문에 엔비디아 CUDA를 필요로 하는 GPU 가속 작업(예 : Redshift GPU 렌더러, 딥러닝 프레임워크)은 아예 테스트 자체가 불가능하다. AI, 3D, 영상 워크플로에서 CUDA 생태계를 사용하는 환경에서는 제품 선택 전 미리 확인이 필요하다. 셋째, 고부하 작업 시 팬 소음이 다소 발생할 수 있으므로 조용한 사무실 환경이라면 쿼이엇 모드 설정이 필요하다.   결론 및 추천 HP Z2 미니 G1a 워크스테이션은 한정된 공간에서 고성능이 필요한 크리에이티브 및 AI 전문가, 엔지니어, 디지털 아티스트에게 탁월한 선택지가 될 수 있다. 실제로 써보면, 공간 제약이 있는 환경에서도 3D 모델링, 영상 편집, 생성형 AI, LLM 추론 등 고사양 멀티태스킹을 안정적으로 병행할 수 있었고, 기업용 보안, ISV 인증, 최신 네트워크까지 갖췄다. 다양한 작업을 동시에 손쉽게 처리할 수 있다는 점에서 미니 데스크톱 중에서도 실전 현장에 ‘매우 쓸 만한’ 최상위 선택지라고 생각이 든다. 비록 CUDA 미지원 및 HDMI 포트 부재라는 한계가 있지만, CPU·메모리 중심의 워크플로에선 동급 최고 수준의 안정성과 성능을 보여준다. 최신 AI 및 LLM, 3D·영상·컴포지팅 등 멀티태스킹이 잦은 전문 분야라면 이 제품이 오랜 기간 든든한 실전 파트너가 될 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 배현수 부장 마루인터내셔널(맥슨 한국총판) 기술지원팀, AI 크리에이터, 모션그래픽 디자이너     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘코리아 그래픽스 2025’가 지난 9월 11~12일 온라인으로 진행됐다. ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로 열린 ‘코리아 그래픽스 2025’에서는 급변하는 기술 트렌드 속에서 AI(인공지능)와 3D 시각화가 산업과 문화 전반에 미치는 영향력을 조명했다. 또한 AI 기술의 실질적인 적용 사례와 잠재력을 통해, AI가 단순한 도구를 넘어 창의적 동반자로 진화하는 흐름을 짚었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)     AI·3D 시각화 기술의 현재와 미래를 짚다 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이 진행됐다. 에픽게임즈 코리아의 권오찬 시니어 에반젤리스트는 ‘리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템’을 주제로 발표했다. 그는 디지털 트윈을 통한 시각화가 건축, 도시 계획, 훈련 시뮬레이션, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 혁신적인 의사결정을 이끌어내는 사례를 소개하면서, 3D 인터랙티브 콘텐츠로의 전환을 강조했다. 권오찬 시니어 에반젤리스트는 “에픽게임즈는 이러한 변화를 성공적으로 지원하기 위해 나나이트, 루멘, 라지 월드 코디네이터, 절차적 콘텐츠 생성 툴 같은 리얼타임 렌더링 기술과 함께 메타휴먼, 애셋 스토어, 리얼리티 스캔 2.0 등 풍부한 에코시스템을 제공한다”고 밝혔다.   ▲ 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트   HP 코리아의 차성호 이사는 ‘AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례’를 발표했다. 워크스테이션은 R&D, 금융, 데이터 과학, AI 등의 분야에서 성능과 안정성을 겸비한 비즈니스 제품군으로 자리잡고 있다. 차성호 이사는 HP의 AI 워크스테이션이 40 TOPS 이상의 NPU(신경망 처리장치)와 코파일럿 키를 탑재하고 있으며, 대량의 그래픽 메모리를 바탕으로 솔리드웍스, 오토데스크 레빗, D5 렌더 등 ISV 애플리케이션에서 높은 생산성 향상을 보인다고 소개했다. 또한, 프로그램과 목적에 따른 최적 하드웨어 선택의 중요성을 강조하면서, “HP는 데모 프로그램을 통한 성20 · 능 검증 기회를 제공한다”고 덧붙였다.   ▲ HP 코리아 차성호 이사   에스엘즈의 정재헌 대표는 ‘AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술’을 주제로, 2020년 캐나다 ‘어그멘티드 그라운드’ 프로젝트의 AR 원격 시공 경험을 비롯해 자체 개발한 추론형 AI로 BIM 모델 이미지를 학습하여 고객사의 MEP 설계 노하우의 보안을 유지하면서 자동 배관 설계를 진행한 사례를 소개했다. 또한 ‘증강 휴먼’ 기술이 피지컬 AI 기반의 ‘증강 로봇’으로 진화하는 여정도 공유했다. 정재헌 대표는 “초기 AR 디바이스 탑재를 넘어 휴머노이드 로봇 및 드론에도 공간 지능 기술을 적용 중이며, 드론에서 수신한 GNSS 좌표를 기반으로 BIM 모델을 고정밀 증강하여 실시간 현장 영상 위에 데이터를 매핑하는 데 성공했다”고 밝혔다.   ▲ 에스엘즈 정재헌 대표   유니티코리아의 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 ‘유니티 애셋 매니저로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업’에 대해 발표했다. 그는 “유니티가 디자인 및 프로토타입 작업 간소화, 비용 절감, 브랜드 경험 강화 등 산업 전반에 몰입감 있고 인터랙티브한 경험을 제공한다”고 설명했다. 오픈 플랫폼인 유니티는 카티아, 솔리드웍스 등 70여 종의 CAD 포맷을 지원하며 애셋 관리, 버전 관리와 함께 20여 종 이상 플랫폼 빌드를 제공하는 엔드 투 엔드 설루션을 제공한다. 또한 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)는 클라우드 기반에서 대용량 CAD/3D 데이터를 효율적으로 관리하며, AI 태깅, 버전 관리, 데이터 스트리밍 기능을 통해 실시간 협업 환경을 구축한다.   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어   메가존클라우드의 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장은 ‘CAD와 유니티의 만남 : 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신’을 발표했다. 그는 “유니티의 실시간 렌더링, 인터랙티브 기능, 멀티플랫폼 배포 능력이 정밀한 설계에 강점을 가진 CAD에 새로운 가치를 부여하고 수익화할 수 있다”고 강조했다. 또한, 가상 복제본 생성부터 AI 결합을 통한 완전 자율화까지 디지털 트윈의 진화 과정을 설명하며, “유니티는 디지털 트윈 개발을 위한 최적의 플랫폼”이라고 전했다. 유니티의 에코시스템을 활용해 기업은 새로운 비즈니스 영역을 창출하고, 개인은 CAD와 유니티를 겸비한 전문가로서 경쟁력을 강화할 수 있다는 것이 그의 설명이다.   ▲ 메가존클라우드 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장   캐디안의 한명기 상무는 ‘AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성 방안 및 적용 설루션 소개’를 주제로 발표를 진행했다. 한명기 상무는 “캐디안은 1990년 설립된 국산 CAD 개발 기업으로, 2020년에는 AI CAD 개발을 선언하며 설계 도면 생성 과정의 어려움을 해결하는 데에 AI를 접목했다”고 설명했다. 캐디안은 최근 전통 목조 건축의 손도면을 2D/3D 도면화하는 ‘CADian TWArch’를 개발하여 불국사 복원 가상 설계에 적용했으며, 올해 연말 출시 예정이다. 또한, 현대 건축을 위한 ‘CADian AI-CE’는 JPG, PDF, DWG 등 다양한 도면에서 벽체, 창호, 룸 정보 등을 AI로 탐지하여 도면을 재생성하고 BOM을 산출한다. 한명기 상무는 “캐디안 AI CAD의 미래는 스마트 블록, 디자인 어시스턴트, 인스펙션 시스템 등 기능 강화와 함께 궁극적으로 AI 에이전트를 통한 ‘말로 설계하는 세상’을 목표로 한다”고 전했다.   ▲ 캐디안 한명기 상무   이노시뮬레이션의 이지선 CTO는 ‘모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래’를 전망했다. 그는 XR 기술이 나와 외부 세계를 소통하는 모든 통로를 대체하는 기술이며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술과 밀접하다고 정의했다. 그리고 운전 시뮬레이터, 가상 훈련, HMI 검토, 가상 품평, AR HUD 등 다양한 모빌리티 XR 응용 사례를 소개하며 개발 기간과 비용 절감 효과를 강조했다. 이지선 CTO는 “AI와 XR 기술의 결합은 모빌리티 무인화 시대를 가속화할 것”이라면서, “이노시뮬레이션은 AI 개발 툴을 활용하여 AI와 모빌리티가 혼합된 시뮬레이션 시스템을 연구 개발 중”이라고 소개했다.   ▲ 이노시뮬레이션 이지선 CTO   디자인과 제조의 미래를 만드는 생성형 AI 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다. LG CNS의 정용기 선임은 ‘Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안’에 대한 발표에서, 생성형 AI 기술에 기반한 LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 소개했다. 이를 활용하면 디자인 과정에서 아이디어 구상 시간을 단축하는 등의 프로세스 개선을 통해 비주얼 콘텐츠의 생성 시간과 비용을 50% 이상 줄여줄 수 있다는 것이 정용기 선임의 설명이다. 또한, LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 탑재한 COP(Content Optimization Platform)도 소개했다. COP는 이미지 생성 및 편집, 배경 제거/교체/확장, 부분 수정 등의 기능을 제공하며, 특화 학습을 통해 고객사의 특정 스타일을 반영한 마케팅 이미지를 생성한다. 정용기 선임은 “COP는 제품의 디테일을 유지하면서 다양한 연출 컷을 만들 수 있으며, 향후 매체별 배너 이미지 자동 생성 기능을 개발 중”이라고 밝혔다.   ▲ LG CNS 정용기 선임   아이스케이프의 조세희 대표는 ‘이미지부터 3D까지 : 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작’을 주제로 발표했다. 조세희 대표는 AI를 활용한 영상 콘텐츠 제작 과정을 실무 사례와 함께 소개하면서, “영상 제작은 스토리보드, 키 이미지 생성, 영상화, 음악 생성, 편집의 5단계로 진행되며, AI가 텍스트, 이미지, 오디오, 3D 모델 등 다양한 콘텐츠를 생성한다”고 설명했다. 또한, 3D 오브젝트를 활용해 가상 공간에서 영상을 만들고, 미드저니의 옴니 레퍼런스와 페이스 스왑, 일레븐랩스를 이용해 가상 인간의 일관된 이미지와 음성을 제작하는 과정도 시연했다. 조세희 대표는 “AI는 생산성을 높일 수 있는 도구이지만, 영상 구조, 조명, 연출 등의 기본 지식은 필수”라고 짚었다.   ▲ 아이스케이프 조세희 대표   AI팩토리의 김태영 CEO는 ‘크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용 및 ‘바이브 코딩’ 발표를 통해 엔트로픽의 클로드 코드(Claude Code)를 활용해서 AI와 협업하여 코드를 작성하고 실행하는 방법을 시연했다. 바이브 코딩(vibe coding)은 대화식으로 사용자가 원하는 내용을 AI 에이전트에게 전달하면 AI가 코딩을 수행하는 방식이다. “요구사항 명세서 역할을 하는 파일을 통해 더욱 상세한 지시가 가능하다”고 소개한 김태영 CEO는 발표 중 실제 라이브 시연을 통해 상품 소개 웹 페이지를 제작하고, AI가 텍스트와 이미지를 자동 생성하여 콘텐츠를 풍부하게 만드는 과정을 선보였다.   ▲ AI팩토리 김태영 CEO   IUM SPACE의 이윰 대표는 ‘AI 툴로 구현하는 비주얼 세계 : 실무 적용과 아트워크 융합 사례’를 주제로 발표했다. 생성형 AI 시대의 진정한 창의성은 ‘세계관 디자인’에 있다고 짚은 이윰 대표는 미드저니의 스타일 레퍼런스 기능을 통해 42억 개의 스타일 시드를 탐색하며 “각 시드가 담고 있는 고유한 세계관을 이해하는 것이 중요하다”고 설명했다. 또한, 인간의 상상력과 AI의 지능을 결합하여 고유한 스타일과 이야기를 만드는 과정을 소개했다. 이윰 대표는 “AI는 의미를 생성하지 않으므로, 인간 창작자가 의미를 부여하고 다양한 이미지를 통합하여 스토리를 완성하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ IUM SPACE 이윰 대표   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)

  [행사] 새 정부 건설산업 활력 촉진 동력 : 규제 개혁 대전환 세미나 발표자료 발표 : 2025. 8. 20. 형식 : pdf 28+32+36 Page 주관 : 한국건설산업연구원 https://www.cerik.re.kr/report/seminar/3001     ​ㅇ 새 정부 경제 회복의 핵심역활을 담당해야 할 건설산업의 활력 제고 유도  ​ㅇ 건설산업 재탄생(Rebirth)의 밑거름을 마련하기 위해 합리적 규제관리 체계로 전환 모색    발표자료 첨부   

캐드앤그래픽스에서 HP Z2 Mini G1a 데스크톱 성능을 체험 리뷰하실 리뷰어를 찾습니다. 리뷰 기사는 캐드앤그래픽스 2025년 10월호에 실릴 예정이며, 리뷰용 제품을 받으신 후 실제로 사용해 보시고, 9월 12일(금요일)까지 리뷰 원고를 보내 주시면 됩니다. (Z2 Mini G1a 데스크탑과 24인치 모니터 배송 예정) 잡지에 실리는 리뷰 기사에 대해서는 소정의 원고료를 드립니다. 리뷰를 원하시는 분은 간단한 자기소개 및 사용하시는 소프트웨어에 관한 내용을 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 보내주세요. - 제목 :  HP Z2 미니 G1a 리뷰어 지원 - 보내실 내용 : 간단 약력 등 자기소개, 사용 소프트웨어, 전화/메일/소속 (참고할 만한 기고 이력이나 블로그 링크 등 있을 경우 같이 기재) - 모집기간 : 선정시(선착순, 이력 검토 후 선정) - 모집 마감되었습니다. 문의 : 02-333-6900 리뷰어 모집 대상  :  제조, 건축, 엔지니어링 분야 엔지니어(캐드, CAE, 3D 디자인 및 렌더링 등 사용자)     ------------------------------------------------------------------------------------------------------ HP Z2 Mini G1a 데스크톱 워크스테이션 소개   HP Z2 Mini G1a는 컴팩트한 크기에 강력한 성능을 담은 미니 워크스테이션으로, 복잡한 3D 디자인, 그래픽 프로젝트, 로컬 AI 모델(LLM) 환경에 적합합니다. 최고 사양의 AMD Ryzen™ AI Max+ PRO 시리즈 프로세서(최대 16코어/32스레드, 5.1GHz 부스트, 64MB 캐시)가 장착되며, 내장 그래픽(최대 AMD Radeon™ 8060S)을 통해 별도의 외장 GPU 없이도 GPU 가속 3D 작업 및 AI 추론을 실행할 수 있습니다. 최대 128GB LPDDR5x 통합 메모리 중 96GB까지 그래픽 갯수에 할당 가능하므로, 여러 개 전문 애플리케이션을 동시에 실행해도 병목 현상이 적습니다. 스토리지는 NVMe M.2 SSD 슬롯 2개를 사용해 최대 8TB까지 확장 가능하며, RAID 0/1을 지원합니다. 연결성도 우수합니다. Thunderbolt™ 4 USB-C 포트, Mini DisplayPort 2.1, 10GbE LAN, Wi-Fi 7 등 최신 포트를 모두 지원하며, 내부 전원 어댑터(300W 내장)로 외부 어댑터 없이 간결한 설치가 가능합니다. 냉각 설계는 대형 방열판과 팬 조합, 3D 메쉬 흡기 구조 등으로 내부 발열을 최소화합니다. 시스템 RAM은 납땜되어 교체는 불가능하지만, 두 개의 PCIe Gen4 M.2 슬롯으로 저장장치 확장이 자유롭습니다. Geekbench 6 기준 CPU 멀티코어 점수 약 17,210점, GPU OpenCL 점수 91,591점을 기록하며, 최신 워크스테이션 수준의 성능을 입증했습니다. ISV 인증과 HP Wolf Security(BIOS~OS)로 전문적인 워크플로우와 기업 보안, 안정성까지 제공합니다. 작은 공간, 고성능 AI·그래픽 작업, 3D 디자인, 콘텐츠 크리에이션, 엔터프라이즈 환경에 모두 어울립니다. 공식 제품 정보는 HP 웹사이트(https://www.hp.com/kr-ko/workstations/z2-mini-a.html)에서 확인할 수 있습니다.     참고 후기 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (1) - AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (2) - 설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 7월 11일 ‘모바일에서 데스크톱 GPU 성능 구현이 가능한 HP 고성능 AI 워크스테이션 및 사용기 소개’를 주제로 웨비나를 개최했다. HP가 선보인 차세대 고성능 AI 모바일 워크스테이션 ‘Z북 울트라(ZBook Ultra)’는 데스크톱 수준의 그래픽 성능을 노트북에 구현했다. 웨비나에서는 HP코리아 차성호 이사와 감성놀이터 최석영 대표가 제품의 특징과 실제 활용 사례를 공개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 이사, HP코리아 차성호 이사, 감성놀이터 최석영 대표   AI 시대를 위한 고성능 모바일 컴퓨팅의 해답 HP는 웨비나를 통해 고성능 모바일 AI 워크스테이션 ‘Z북 울트라’를 공개했다. 이번 신제품은 최대 96GB 그래픽 메모리, 55 TOPS MPU 성능, 총 125 TOPS 통합 성능을 구현해 데스크톱 수준의 AI 컴퓨팅 성능을 제공한다. 특히 ISV 인증을 획득해 산업 현장의 전문 소프트웨어와의 호환성을 확보했다. HP코리아 차성호 이사는 “AI 기술 확산에 따라 로컬 디바이스에서의 고성능 처리 수요가 증가하고 있으며, Z북 울트라는 모바일에서 이를 충분히 감당할 수 있는 제품”이라며, “워크플로 복잡성, 보안 이슈, 빠른 결과 요청 등 AI 시대의 업무 변화에 최적화된 성능과 안정성을 제공한다”고 말했다. Z북 울트라는 AMD의 라이젠 AI 프로세서(최대 16코어, 80MB 캐시)와 라데온 800M 시리즈 그래픽 유닛을 기반으로 설계되었다. DDR5X 메모리 아키텍처를 통해 CPU와 GPU가 최대 128GB를 공유하며, 이 중 최대 96GB를 그래픽 메모리로 할당할 수 있다. 이는 데스크톱 워크스테이션에서 고가의 그래픽 카드 두 개를 장착해야 가능한 성능에 맞먹는다. 또한 AI 컴패니언 앱을 탑재해 인터넷 없이도 요약, 번역, 질의 응답이 가능한 온디바이스 AI 기능을 제공하며, 듀얼 팬 및 증기 챔버 냉각 구조로 발열도 최소화했다.     AI 영상 제작자의 실사용 리뷰…“가볍고 빠르다” 감성놀이터 최석영 대표는 실제 제품을 활용한 AI 콘텐츠 제작 사례를 소개하며 “Z북 울트라는 이동성과 고성능을 동시에 갖춘 드문 워크스테이션”이라고 평가했다. 최석영 대표는 AI 기반의 이미지 생성, 언리얼 엔진을 활용한 시네마틱 영상 제작, 메타휴먼 캐릭터 작업 등에서 빠른 렌더링 속도와 끊김 없는 실시간 미리보기를 경험했다고 밝혔다. 특히 최 대표는 “기존에는 고성능 작업을 위해 데스크톱을 들고 다녔지만, Z북 울트라는 그 필요를 완전히 대체할 수 있었다”며 “AI 영화, 영상 편집, 3D 디자인, 리얼타임 엔진 기반 작업이 가능한 휴대형 워크스테이션으로, AI 콘텐츠 제작자들에게 강력히 추천하고 싶다”고 말했다. Z북 울트라는 고사양 GPU, 풍부한 메모리, 강력한 냉각 시스템, 온디바이스 AI 기능을 갖춘 전문가용 워크스테이션으로 AI 개발을 비롯해 3D 렌더링, 미디어 엔터테인먼트 산업의 모바일 업무 환경 혁신을 예고하고 있다. 데스크톱의 성능과 노트북의 휴대성을 동시에 요구하는 전문 작업자들에게 새로운 대안이 될 전망이다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG)가 AI 전문 기업 모레(Moreh), 글로벌 반도체 기업 AMD와 함께 AI 인프라 혁신 방향을 제시하는 세미나 ‘Lenovo Tech Day-Smarter HPC for All’을 개최하고, AI 시대에 최적화된 데이터센터 인프라와 AI 추론 성능 최적화 설루션의 하반기 론칭 계획을 공동 발표했다. 고성능 AI 추론을 제공할 수 있는 레노버, 모레, AMD의 공동 통합 설루션은 레노버·AMD의 고성능 인프라와 모레의 AI 최적화 소프트웨어 기술이 결합된 형태로, 실제 고객 환경에서 검증된 성능과 유연한 확장성을 기반으로 AI 프로젝트의 성공 가능성을 높여준다. 구체적으로는 레노버의 유연한 고성능 AI 인프라 플랫폼에 AMD의 고성능 CPU 및 GPU, 그리고 모레의 GPU 가상화·스마트 라우팅 기반 AI 최적화 기술이 결합되어, 특정 플랫폼 종속성을 벗어난 인프라 환경을 구현해 AI 추론 성능을 최대 2배 이상 향상시키는 성과를 보여주었다. 이번 행사에서는 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아의 김윤길 부장이 발표자로 나서, ‘IT 인프라의 미래’를 주제로 레노버의 전략 및 설루션을 소개했는데, AI 워크로드에 최적화된 레노버의 최신 서버 포트폴리오와 HPC(고성능 컴퓨팅) 설루션이 상세하게 공유되었다. AMD 에픽(EPYC) 프로세서 기반 시스템의 성능과 AI ISV(독립 소프트웨어 벤더) 모레의 AI 추론 성능 최적화 기술이 이를 더욱 강화한다는 점이 강조되었다.     이번 행사는 AI 모델 개발과 서비스 확산의 핵심 과제로 떠오르고 있는 인프라의 효율과 독립성 확보 방안을 공유하고 고도화된 AI 인프라 구현을 위한 전략을 논의하는 장으로 마련되었으며, 주요 기업 고객 및 업계 관계자 약 60여 명이 참석했다. 세 파트너사는 향후에도 지속적인 기술 협력과 공동 마케팅 활동을 통해 국내 AI 인프라 시장에서의 입지를 더욱 강화해 나갈 계획이다. 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아의 윤석준 부사장은 “AI 산업의 성장과 함께 고객이 요구하는 인프라 환경 역시 빠르게 진화하고 있다”면서, “이번 협력은 AI 워크로드 최적화를 위한 실제적인 인프라 구축 모델을 제시하며, 레노버가 지향하는 AI 혁신의 방향을 보여주는 좋은 사례”라고 말했다.