에픽게임즈 코리아는 ‘언리얼 페스트 서울 2025’가 성공적으로 개최됐다고 밝혔다. 언리얼 페스트는 개발자와 크리에이터에게 언리얼 엔진 및 에픽게임즈의 에픽 에코시스템을 구성하는 제품에 대한 최신 기술과 제작 경험을 공유하기 위해 에픽게임즈에서 매년 진행하는 글로벌 행사이다. 8월 25일~26일 서울 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 진행된 올해 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에는 1800여 명이 현장을 찾아, 언리얼 엔진 및 에픽 에코시스템 제품들의 최신 기술을 확인하고 다양한 산업에서의 혁신적인 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유했다. 온라인 중계 역시 전년 대비 전체 중계 세션이 50% 줄었음에도 불구하고 5000여 명의 시청자 수를 기록했다.     에픽게임즈 코리아 박성철 대표의 환영사와 함께 시작된 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에서는 에픽게임즈 팀 스위니 대표가 키노트를 통해 업계의 주요 트렌드를 짚어 보고, 언리얼 엔진 개발자를 위한 새로운 기회와 모든 크리에이터를 위한 리얼타임 3D 오픈 에코시스템을 에픽게임즈가 어떻게 구축해 나가고 있는지에 대한 인사이트를 공유했다. 이어, 빌 클리포드 언리얼 엔진 총괄 부사장이 게임을 넘어 다양한 산업 분야에서 크리에이터들이 언리얼 엔진을 활용해 창의적·기술적 한계를 어떻게 뛰어넘고 있는지 그리고 에코시스템의 미래에 대해 소개했다. 마지막으로, 마커스 와스머 개발 담당 수석 부사장은 최근 언리얼 엔진의 업데이트 내용을 뒤돌아보고 향후의 로드맵을 공유하면서 키노트 발표를 마무리했다. 이후 ▲‘더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모’ 속 기술 들여다보기 ▲언리얼 엔진 5.6으로 모바일 게임 개발하기 ▲일본 사례로 보는 UE5 그래픽 심층 인사이트 ▲나이아가라로 인터랙티브한 파티클 효과 제작해 보기 등의 게임 트랙 세션과 ▲ UE 5.6과 함께 확 달라진 메타휴먼 : 핵심 업데이트 알아보기 ▲언리얼 엔진 5 애니메이션 리타기팅의 미래 등의 미디어 & 엔터테인먼트 트랙 세션, 그리고 ▲ 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템을 통한 시뮬레이션 산업의 혁신과 같은 제조 및 시뮬레이션 트랙 세션 등 다양한 주제의 세션이 이틀에 걸쳐 진행됐다. 파트너사 세션도 진행됐다. 게임 트랙에서는 넥슨게임즈의 듀랑고 IP를 이용한 ‘프로젝트 DX’ 세션, 넷마블몬스터의 ‘몬길 : STAR DIVE’ 세션, 넥슨의 ‘낙원 : LAST PARADISE’ 세션, 스퀘어 에닉스의 라이팅 관련 세션 등 다양한 국내외 게임사들의 세션이 많은 관심을 얻었다. 또한, 애니메이션 ‘킹 오브 킹스’의 제작사 모팩스튜디오를 비롯해 메타로켓, Kong Studios, 사운드얼라이언스 등이 참여한 미디어 & 엔터테인먼트 트랙과 한국항공우주산업(KAI)과 비브스튜디오스, 현대자동차, 삼성중공업, 현대오토에버 등이 참여한 제조 및 시뮬레이션 트랙도 진행됐다.

3D CAD 데이터 경량화 및 디지털 트윈 포맷 변환 솔루션, DXE Traslator    ■ 개발 및 자료제공 : 팀솔루션, www.timsolution.io   최근 많은 기업에서 디지털 전환 과정에서의 3D 모델링 과정에 초기비용 부담과 편집 등의 활용이 어려운 한계를 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 팀솔루션은 3D CAD의 구조를 편집하는 솔루션을 출시했다. 이러한 솔루션을 이용하여 조선선박, 자동차, 반도체, 기계설비 등 제조산업의 고객사들은 초기 디지털 트윈 환경을 구현하는데 과도한 비용을 투자하지 않아도 되고, 실시간 데이터를 역동적으로 볼 수 있으며, 도입 이후 장기적 유지보수에도 효율적인 디지털 트윈 솔루션을 구현할 수 있다. 1. 제품의 주요 특징  팀솔루션의 주요 제품인 DXE Translator(딕시 트랜스레이터)의 가장 큰 특징은 고객이 이미 보유하고 있는 기업 자산인 3D CAD 데이터를 활용한다는 것이다. 이를 통해서 고객은 디지털 트윈 진입 장벽을 낮추는 동시에 정밀도 높은 디지털 트윈 구현이 가능하다. 2. 주요 기능 DXE Translator는 30여종의 3D CAD 데이터를 5가지 범용적 디지털 트윈 포맷으로 변환하는 한편, 3D CAD의 외형 추출, 구조 경량화, MESh 등의 형상경량화를 노코딩 환경으로 지원한다. 이는 전문지식을 갖춘 프로그래머가 아니더라도 3D 모델과 디지털 트윈에 대한 손쉬운 학습과 유지보수를 가능하게 한다. 3. 도입 효과 DXE Translator는 3D CAD 데이터의 구조 중에서 필요한 데이터만 추출하는 동시에 외형은 그대로 유지하여 방법을 채택했는데 이 덕분에 고객은 이 디지털 트윈 자산과 3D CAD 데이터를 여러번 재사용하는 것이 가능하다. 결국 고객은 프로젝트 단위별, 혹은 부서별 예산 지출이 아닌 전사적 디지털 전환 예산 사용을 통해 장기적이고 효율적인 디지털 트윈 운영이 가능하다. 4. 주요 고객 사이트 현대중공업, 한국조선해양, 현대자동차 등    상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

주요 디지털 트윈 소프트웨어 제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼, Smart Digital Twin 개발 및 공급 : 엠아이큐브솔루션, www.micube.co.kr    엠아이큐브솔루션은 제조 현장에서 생성, 수집되는 정보, 즉 데이터를 통합하고 지능화하는 스마트팩토리 및 자율제조 솔루션을 개발, 공급하고 있다. 당사는 제조실행시스템(MES) 구축을 주요 사업 영역으로 하여 2010년에 설립했다. 이후 전기∙전자, 반도체, 디스플레이, 이차전지, 기계∙설비, 자동차, 제철, 금속, 화학, 식품 등 주요 산업의 디지털 전환(DX)에 적용되는 설비 온라인 솔루션, 설비종합효율(OEE, Overall Equipment Effectiveness) 관리 솔루션, 제조 물류 자동화 솔루션, 제조 특화 AI 및 디지털 트윈 플랫폼을 차례로 자체 개발, 출시하였다. 1. 주요 특징 Smart Digital Twin(스마트 디지털 트윈)은 제조 데이터 통합 및 실시간 처리를 통해 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하여 가상 제조 현장에서의 공정, 설비 운영 시뮬레이션을 지원하는 제조 특화 디지털 트윈 플랫폼이다. 자동화된 가상 운영 시나리오를 수립하고 검증, 최적화하여 강건한 제조 현장 운영 시스템을 구축하는데 활용하며, 디지털 트윈 모델의 효율적 생성과 배포, 운영을 지원하는 다양한 가상 모델 개발 및 운영 도구를 제공한다. 기간 시스템, 외부 솔루션과의 연계를 통해 신속하고 정확한 업무 실행 및 안정성을 확보하여 실제 공장 운영 및 모니터링, 검증과 진단, 예측 업무를 수행한다. 2. 주요 기능 실시간 데이터 기반의 3D 인터랙티브 뷰 계층 구조를 활용하여 공장 및 설비의 운영 현황을 모니터링하고, 이를 바탕으로 공정 설비의 안정적인 운영과 예지 보전을 위한 AI 플랫폼 연계 방안을 지원한다. 수립된 다양한 가상 시나리오를 통해 최적의 공장 운영 방식을 도출하고, 동적∙정적 변경 사항을 적용하며 What-If 시뮬레이션을 통해 도출된 여러 방안을 검증하고 적용한다. 제조 현장의 핵심 성과 지표(KPI) 분석을 위해 수요, 품질, 안전 등의 예측 분석 결과를 시각화하고, 제조 환경의 조건 변화를 반영하여 최적의 생산 지표를 도출하며 데이터 기반 의사결정을 지원하는 종합 대시보드를 제공한다. 3. 도입 효과 디지털 트윈 플랫폼의 현장 적용을 통해 공장 라인 증설, 설비 신규 투자 등에 앞서 최적의 운영 방안을 가상 시뮬레이션 기반으로 미리 검증해 볼 수 있어 불필요한 투자에 따른 낭비를 예방하고 구축 기간을 단축한다. 제조 데이터의 실시간 수집, 처리, 분석 기반의 신속한 문제 파악과 예측, 의사결정 지원 시스템을 제공하는 국제 표준(ISO 23247) 기반 자율형 공장 구축 및 운영의 핵심 플랫폼이다. 4. 주요 고객 사이트 2022년 출시 이후 삼성SDI, 삼성전자, HL만도, 현대아이에이치엘, 동서기공, 조선내화, 전남테크노파크 등 전기∙전자, 이차전지, 자동차, 세라믹 등 주요 산업 내 제조 대기업과 기관에 적용 및 확산 중이다.      상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

한국레노버가 AI 기능을 강화하면서 실용성, 이동성, 보안성을 갖춘 차세대 인공지능(AI) PC ‘아이디어패드 슬림 3x(IdeaPad Slim 3x)’를 국내 공식 출시했다. 아이디어패드 슬림 3x는 퀄컴 스냅드래곤 X(Snapdragon X) 프로세서와 코파일럿(Copilot) 기능을 탑재한 AI PC다. 최대 45 TOPS의 NPU(신경망 처리 장치)를 기반으로 멀티태스킹, 화상 회의, 콘텐츠 실시간 최적화 등 다양한 AI 기능을 빠르고 스마트하게 수행한다. 기본 운영체제는 윈도우 11 홈이다. 한국레노버는 “대학생과 직장인 등 일상 속 다양한 작업을 실행하고, 실용성을 갖춘 AI PC를 찾는 사용자층을 고려해 시작가 80만원대의 합리적인 가격대로 선보인다”고 소개했다.      기본 디스플레이는 15.3인치 WUXGA(1920&tiMES;1200) 해상도의 IPS 패널로 NTSC 45% 색 재현율과 300니트 밝기, 눈부심을 줄여주는 안티글레어(Anti-Glare) 기능을 기본 탑재했다. OLED 패널 선택도 가능하며 최대 2.5K 해상도까지 지원한다. TUV 라인란드 로우 블루라이트 인증을 획득해 장시간 사용에도 눈의 피로를 최소화한다. 아이디어패드 슬림 3x는 AI PC의 보편화를 위해 일상 작업에 최적화된 휴대성과 내구성을 갖췄다. 최대 60Wh 용량의 배터리는 한 번 충전으로 최대 22시간(로컬 FHD 영상 재생 기준)까지 사용할 수 있으며, 급속 충전 기능을 통해 15분 충전으로 최대 2시간까지 사용할 수 있다. 여기에 슬림한 디자인과 약 1.5kg의 무게로 이동의 부담을 줄였다. 프리미엄 메탈 섀시를 적용한 제품 외관은 미국 국방부의 밀리터리 등급(MIL-STD-810H)을 통과하는 등 안정적인 사용 환경을 제공한다. 보안 기능도 강화했다. 상단에는 웹캠을 사용하지 않을 때 렌즈를 가릴 수 있는 프라이버시 셔터를 탑재해 사생활을 보호한다. 지문 인식 기능을 통해 빠르고 안전한 로그인이 가능하며, 향상된 보안 시스템이 개인 데이터와 PC를 보호한다. 노트북의 좌우 측면에는 디스플레이 연결을 위한 USB Type-C 단자, USB Type-A 단자, HDMI 1.4, 콤보 오디오 잭, SD카드 리더기 등을 배치해 연결성을 높였다. 와이파이(Wi-Fi) 7과 블루투스 5.4는 안정적인 무선 연결을 지원해 화상 회의, 스트리밍, 파일 전송 등 다양한 작업을 끊김 없이 지원한다. 전문가 도움 없이 추가 SSD 설치도 쉬워 여유로운 저장공간을 확보할 수 있다. 레노버는 고객 과실로 인한 파손에도 무상 수리를 지원하는 ‘우발적 손상 보장(ADP) 서비스’와 문제 발생 시 엔지니어가 직접 방문해 수리하는 온사이트(On-site) 서비스를 포함한 ‘프리미엄 케어’ 서비스를 각 1년간 지원한다. 한편, 한국레노버는 8월 5일부터 네이버 브랜드스토어에서 사전 예약을 실시하고, 신제품 출시를 기념한 프로모션을 진행한다고 밝혔다. 네이버 브랜드스토어에서 단독 출시하는 이번 제품을 구매하는 고객에게는 마우스와 마이크로소프트 M365 오피스 프로그램을 선착순으로 증정한다. 구매자 후기 이벤트도 진행한다. 1등에게는 레노버 태블릿을, 2등과 3등에게는 각각 레노버 모니터와 상품권 등 사은품을 제공한다. 한국레노버 신규식 대표는 “아이디어패드 슬림 3x는 AI 시대에 최적화된 코파일럿+ PC로, 학습, 업무, 창작 등 다양한 분야에서 더 많은 사용자가 보다 스마트하고 효율적으로 컴퓨팅 환경을 누릴 수 있도록 설계된 제품”이라며, “일상 속 AI PC 활용의 진입 장벽을 낮춘 이번 신제품 출시를 통해 단순한 작업 속도 향상을 넘어 사용자의 창의성과 몰입도까지 높이는 AI PC의 새로운 가치를 직접 체감하길 바란다”고 밝혔다.

생산 계획부터 운영까지 혁신하는 스마트 제조   제조 산업은 빠르게 변화하고 있으며, 이에 따라 생산성 향상과 유연한 운영을 위한 혁신이 요구되고 있다. 스마트 제조는 이러한 요구를 충족시키는 해답으로, 특히 생산 계획과 운영 단계의 최적화는 전체 공정 효율성에 큰 영향을 미친다. 이번 호에서는 스마트 제조 구현을 위한 핵심 전략으로서 생산 계획 및 운영을 혁신할 수 있는 ‘PINOKIO(피노키오)’ 설루션을 제시한다.   ■ 자료 제공 : 이노쏘비, www.pinodt.com   제조 산업 전반에서 디지털 트윈 기술이 핵심 전략으로 떠오르고 있다. 차세대 물류 디지털 트윈 설루션을 지향하는 PINOKIO는 최신 기술 흐름을 반영해 개발된 설루션으로, 기존 상용 시스템이 지닌 한계를 극복하고 스마트 제조 전환을 가속화하는 데 최적화된 기능을 제공한다. 기존의 디지털 전환(DX) 설루션이 주로 3D 모델링 및 시뮬레이션 등 기초 단계의 디지털 트윈 기술에서 출발한 반면, PINOKIO는 개발 목적을 현장의 대용량 데이터를 기반으로 실시간 물류 모니터링과 시뮬레이션 제공을 목표로 설계되었다. 이러한 기술적 차별성을 바탕으로 PINOKIO는 SK하이닉스, LG전자 등 대규모 혼류 생산 제조 현장에서 정합성과 예측 정확도 측면에서 검증을 완료했으며, 실제 도입을 통해 생산성과 운영 효율성 향상 등 실질적 성과를 입증했다. 최근에는 고성능 시뮬레이터까지 제품 라인업에 포함되면서, 기존 상용 설루션 대비 향상된 성능과 확장성을 갖춘 디지털 트윈 시스템으로 자리매김하고 있다. PINOKIO는 앞으로도 다양한 산업군의 요구에 대응하며, 제조업의 스마트화를 실현하는 핵심 플랫폼으로의 성장을 이어갈 계획이다.   제품 소개 AI 기반 제조 물류 혁신을 위한 디지털 트윈 플랫폼 PINOKIO는 전통적인 시뮬레이션을 넘어 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸친 통합 설루션을 제공한다.  PINOKIO는 세 가지의 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째, 물류 시뮬레이터 설루션 ‘Pino SIM(피노 SIM)’이다. 이는 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션, 결과 분석까지 지원하는 시뮬레이터로, ‘Pino Editor(피노 에디터)’라는 내장 도면 편집기와 레이아웃 설계 도구를 포함한다. 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 포괄적인 기능을 제공한다. 두 번째, 실시간 디지털 트윈 설루션 ‘Pino DT(피노 DT)’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과 인터페이스하여 대용량 데이터를 실시간으로 수집·처리하며, 실시간 모니터링, 미래 예측, 예지 보전 시뮬레이션까지 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 대응력을 높이고 의사결정에 도움을 준다. 세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI(피노 AI)’다. 대규모 언어 모델(LLM)과 전문 특화 언어 모델(sLLM)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자는 데이터를 직관적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법이 적용 가능해, 생산성과 품질 향상을 동시에 실현할 수 있다. 확장성 면에서도 PINOKIO는 주목할 만하다. 최근에는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 고급 시각화 플랫폼과의 연동을 지원하며, 파이썬(Python) 기반 개발 환경 확장도 가능해 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 용이하다. PINOKIO 설루션을 통해 제조 기업은 공정 및 물류의 사전 최적화, 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 고도화 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다.   PINOKIO의 특징 Pino SIM은 디지털 트윈 구축 시 미래 예측 시뮬레이터 역할을 수행할 뿐만 아니라, 공장 신설이나 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 필요한 상황에서 사전 물류 계획 수립과 최적 레이아웃 구성을 지원한다. 이를 통해 공정의 효율성과 안정성 확보를 가능케 하며, 제조 현장의 디지털 전환을 실질적으로 이끄는 핵심 도구로 자리잡고 있다.   그림 1. Pino SIM 작업 과정   Pino DT는 자체 개발한 최적화 시뮬레이션 및 모니터링 엔진을 기반으로, 실시간 데이터에 기반한 정밀한 의사결정과 미래 예측을 가능하게 하는 디지털 트윈 설루션이다. 특히, 시뮬레이션 이벤트 처리 횟수를 최소화한 구조로 설계되어, 불필요한 연산을 줄이고 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다는 점이 강점이다. 이를 통해 공정 변화나 예기치 못한 상황에도 유연하게 대응할 수 있으며, 작업자 개입 등 현장의 변수까지 반영한 고도화된 시뮬레이션이 가능하다. Pino DT는 실시간 운영 최적화와 미래 예측을 동시에 수행함으로써, 제조 현장의 민첩성과 안정성을 획기적으로 향상시키는 차세대 디지털 트윈 기반 물류 설루션으로 주목받고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   오늘날 도시화와 인구 증가에 따라 공동주택의 필요성이 증가함에 따라, 공동주택 건설은 지속적으로 연구되며 다양한 방식으로 발전해왔다. 그러나 벽, 바닥, 천장 등 구조물을 공유하는 특성상 층간 소음 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 층간 소음을 최소화하기 위한 다양한 차단 방법이 고안 및 시공되고 있지만, 충격음 저감 대책에 따른 소음 예측은 주택별로 구조물 형태나 저감 대책 등 다양한 변수를 고려해야 하기 때문에 해석만으로는 거의 진행되지 않고 실험 위주 혹은 병행하며 이뤄지고 있다. 이번 호에서는 기존 실험조건의 문헌에 맞춘 해석 모델을 생성하고, 충격음에 대해 예측하는 방법에 대해 소개하고자 한다.    ■ 이효행 태성에스엔이 MBU-F4 팀의 수석 매니저로 원자력, 엔지니어링, 건설, 시험기관 업체를 담당하고 있다. 담당 업무로는 구조해석의 기술지원 및 사내/사외 교육, 세미나, 용역 업무가 있다. 특화된 해석 분야는 구조해석 중 dynamics와 acoustic, geomechanic이며, 20년 넘게 앤시스를 사용하여 구조해석을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   바닥 충격음의 제도 변화 바닥 충격음을 최소화하고 건물 내부의 소음 환경을 개선하기 위해 다양한 기술과 방법이 도입되고 있다. 또한 건축물의 품질과 주민의 생활 편의성을 향상시키기 위해 제도 또한 시간이 흐름에 따라 변화하고 발전해왔다. 시기별로 바닥 충격음 제도는 다음과 같이 변화했다. 2003년 4월 22일 개정 정성적인 문구에서 정량적인 기준으로 변경 경량충격음은 58데시벨 이하, 중량충격음은 50데시벨 이하로 제한 표준바닥구조와 바닥 충격음 차단성능등급이 도입 2013년 5월 6일 개정 표준바닥구조의 슬래브 두께가 규정에 포함 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-1(뱅머신)로 측정, 평가는 역A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 2022년 8월 4일 개정 경량충격음 기준은 58dB 이하에서 49dB 이하로, 중량충격음 기준은 50dB 이하에서 49dB 이하로 강화 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-2(임팩트볼)로 측정, 평가는 A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 이와 같이 해석만으로 인증을 진행하는 경우는 없으며, 골조 완공 후 건축물의 내부에서 측정하여 인증을 진행한다.   해석 개요 대부분의 예측이 그렇지만, 특히나 바닥 충격음을 예측하기 위해서는 해석만으로는 어렵다. 따라서 실험과 병행해야 하며 해석에 대한 오차를 줄여야 한다. 이에 따라 다음과 같은 순서로 진행하는 것을 권장한다.   ① 바닥 충격음 실험 ② 실험과 유사한 해석 모델 구현 및 해석 ③ 고유진동수와 FRF를 비교 분석(필요에 따라 ②에서 다시 시작) ④ 발생 소음 상대 비교   구조물(구조 평면)이 달라질 경우 전달되는 충격에 따른 소음의 특성이 변화하며, 저감 대책에 변화가 필요할 수도 있다. 직접 실험을 진행하기 어렵기 때문에 참고자료 1)을 바탕으로 해석을 진행하였다. 해석 모델이 실험의 동특성을 유사하게 구현(<표 1>의 Test No. 1 & 2)되었음을 확인하였으며, <표 1>과 같이 해석 설정에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하고자 한다. 비교 대상은 다음과 같다. 구조물의 고유진동수와 FRF는 참고자료 1)과 유사하게 발생하도록 설정 단위하중을 가하여 참고자료 1)의 가속도 FRF와 유사하게 발생하는지 비교 단위하중을 가한 부분에 한하여 MSUP 방식과 FULL method와 소음 해석 결과를 비교 음향 해석을 위해 velocity mapping과 coupled-field FSI 방식의 소음 차이 확인 중량 충격(1500N)에 따른 소음 변화 확인 하중 면적에 따른 소음 변화 확인 뜬바닥 구조(바닥 마감 구조 시공)는 비교하지 않음   표 1. Hyper parameters design to train BIM-based LLM   해석 모델 참고자료 1)을 참고하여 다음과 같이 해석 모델을 생성하였다.    (a) Full   (b) Section  그림 1. 해석 모델   Room 내부 크기 : 4.5m&tiMES;5.1m&tiMES;2.7m(Slab 두께가 변경되더라도 receive room inner size는 동일) 벽체 두께 : 150mm     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 언리얼 엔진 통합 및 워크플로 간소화, 새로운 파라메트릭 보디 시스템, 신규 언리얼 엔진 의상 애셋, 고퀄리티 실시간 애니메이션 및 오디오 기반 애니메이션 제작 향상, 다양한 DCC 툴을 위한 플러그인 및 스타터 키트 모음 등   혁신적인 디지털 휴먼 툴세트인 메타휴먼(MetaHuman)이 얼리 액세스를 종료하고, 다양한 기능을 갖춘 새 버전을 출시했다. 에픽게임즈는 메타휴먼 5.6 출시를 통해 주요 기능을 새롭게 제공하는 한편, 메타휴먼의 활용 범위를 넓혀주는 새로운 라이선스 옵션과 통합 기능을 도입했다. 이제 메타휴먼 크리에이터는 언리얼 엔진에 통합되어 향상된 퀄리티는 물론 얼굴, 체형, 의상을 더욱 다양하게 확장할 수 있는 새로운 제작 워크플로를 제공한다. 메타휴먼 애니메이터 역시 업데이트되어 거의 모든 카메라 또는 오디오로 실시간 애니메이션을 생성하는 기능이 추가됐다.   그림 1. 이미지 출처 : ‘메타휴먼 시즐릴 | 언리얼 페스트’ 영상 캡처   메타휴먼 크리에이터 언리얼 엔진에서 메타휴먼 제작 메타휴먼 크리에이터가 이제 언리얼 엔진에 통합되어 크리에이터로부터 많은 요청을 받았던 기능을 제공한다. 더 이상 인스턴스를 기다리거나 제한된 세션 시간을 신경 쓸 필요가 없으며, 익스포트 과정이 신속한 어셈블리 단계로 대체되어 반복 작업이 더 빠르고 쉬워졌다. 파이프라인을 관리해야 하는 스튜디오의 경우 메타휴먼 크리에이터(MetaHuman Creator), 메타휴먼 애니메이터(MetaHuman Animator), 메시 투 메타휴먼(MESh to MetaHuman)이 이제 하나의 애플리케이션으로 통합되면서, 캐릭터 제작 워크플로가 간소화되고 로컬 애셋 관리가 한층 유연해지는 이점을 누릴 수 있게 됐다. 또한, 메타휴먼 크리에이터 툴의 풀 소스 코드 액세스가 제공되어 캐릭터 제작 파이프라인의 필요에 맞춰 툴을 확장하고 커스터마이징할 수 있으며, 자동 리깅과 텍스처 합성을 제공하는 클라우드 서비스를 통해 로컬 에디터 내 제작 워크플로가 향상된다.   그림 2. ‘Creator your MetaHumans’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 파라메트릭 보디 시스템 메타휴먼 크리에이터의 직관적인 페이스 제작 툴이 이제 보디 제작에도 확장됐다. 새로운 파라메트릭 보디 시스템은 광범위한 실제 스캔 데이터를 바탕으로 거의 무한대로 사실적인 체형을 생성할 수 있으며, 페이스 제작 때와 마찬가지로 스컬프팅하고 결합할 수 있다. 또한 키, 가슴, 허리, 다리 길이 등 다양한 신체 치수를 조정하거나 제한할 수 있어, 온라인 패션 쇼핑 등 다양한 용도에 맞춰 특정 비율의 메타휴먼을 제작할 수 있다.   그림 3. ‘MetaHuman body editing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 언리얼 엔진 의상 애셋 실제 사람처럼 메타휴먼도 의상이 필요하다. 그 선택의 폭 역시 넓을수록 좋다. 이제 DCC 앱에서 사실적인 메시 기반 의상을 제작하고, 새로운 언리얼 엔진 의상 애셋을 사용하여 메타휴먼을 위한 전체 의상 세트를 생성할 수 있다. 이 기능은 액세서리를 포함한 다양한 의상을 통합된 의상 애셋으로 구성할 수 있다. 다양한 신체 사이즈와 체형에 가장 잘 맞는 의상 애셋을 미리 제작할 수 있으며, 이는 캐릭터의 체형에 따라 자동으로 크기가 조정되므로 모든 신체에 맞는 의상을 생성한다. 의상은 메타휴먼 형식으로 패키징하여 팹 마켓플레이스와 제3자 마켓플레이스에서 구매하거나 판매할 수 있기 때문에, 누구나 사용할 수 있는 기성 메타휴먼 의상의 폭이 더욱 넓어진다.   그림 4. ‘MetaHuman clothing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 비주얼 퀄리티 메타휴먼은 최고의 퀄리티와 사실감을 구현할 수 있도록 지속적으로 발전하고 있다. 이를 위해 메타휴먼 데이터베이스의 실제 스캔 데이터가 확장되어, 더욱 다양한 캐릭터 메시 셰이프와 텍스처를 제공한다. 또한 스캔 데이터의 캡처 및 처리 기능도 향상되어 잡티와 같은 디테일까지 더욱 사실적으로 표현할 수 있다. 그 결과, 메타휴먼 크리에이터로 더욱 실감 나는 얼굴 텍스처를 구현하고 한층 다양한 캐릭터를 만들 수 있으며, 메시 투 메타휴먼을 사용하면 임포트한 메시나 캡처된 영상과 더욱 일치하는 메타휴먼을 만들 수 있다.   그림 5. 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   메타휴먼 애니메이터 웹캠과 스마트폰으로 제작하는 고퀄리티 실시간 애니메이션 메타휴먼 애니메이터를 사용하면 대부분의 웹캠과 다양한 스마트폰을 비롯한 모노 카메라로 배우의 연기를 캡처하고 언리얼 엔진에서 실시간으로 메타휴먼에 애니메이션을 적용할 수 있다. 기존에 지원되던 스테레오 HMC와 아이폰뿐만 아니라 이제 일부 안드로이드 스마트폰을 포함해 언리얼 엔진 라이브 링크와 연동되는 모든 카메라를 지원한다. 실시간 작업이 가능하기 때문에 라이브 공연이나 즉각적인 피드백이 필요한 촬영 현장에서도 메타휴먼은 배우와 완벽하게 동기화된다. 오프라인 작업 역시 프로젝트 요구 사항에 적합한 환경에서 계속 사용할 수 있다.   그림 6. ‘MetaHuman real-time animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 오디오 기반 애니메이션 이제 오디오만으로 리얼타임 애니메이션을 생성할 수 있어, 라이브 연기를 더욱 손쉽게 구현할 수 있게 됐다. 또한 메타휴먼 애니메이터는 오디오 화자의 감정을 분석해 더욱 실감 나는 애니메이션을 생성할 수 있으며, 이를 수동으로 조정해 특정 상황에 맞게 공감할 수 있는 메타휴먼의 연기를 제작할 수 있다. 메타휴먼 애니메이터는 오디오 기반 연기에 실제와 같은 머리 움직임까지 구현하여 더욱 사실적인 결과물을 즉시 만들어 낸다. <그림 7>은 감정을 수동으로 조정할 수 있는 오디오 기반 애니메이션을 보여준다. 윗줄은 왼쪽부터 행복, 슬픔, 혐오를, 아랫줄은 왼쪽부터 화남, 놀람, 두려움을 나타낸다.   그림 7. ‘MetaHuman audio-driven animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   어디에서든 활용할 수 있는 메타휴먼 메타휴먼을 언리얼 엔진뿐만 아니라 다른 엔진이나 크리에이티브 소프트웨어에서 사용할 수 있도록 언리얼 엔진 EULA에 새로운 라이선스 옵션이 추가돼, 이제 메타휴먼을 더 다양한 곳에서 만나볼 수 있다. 자세한 내용은 라이선스 페이지에서 확인할 수 있다. 확장된 메타휴먼 에코시스템에는 다른 디지털 콘텐츠 제작 툴의 플러그인 및 스타터 키트 모음이 추가되고 있으며, 여기에는 팹 마켓플레이스 통합도 포함된다.   마야용 메타휴먼 이번 메타휴먼 5.6 출시를 통해 3래터럴의 모든 파이프라인을 누구나 사용할 수 있게 됐다. 리깅 전문가는 마야(Maya)용 메타휴먼을 사용해 캐릭터의 표정을 세밀하게 조정하고 더욱 사실적으로 연출할 수 있다. 또한, 다른 메타휴먼 툴 및 워크플로와의 호환성은 그대로 유지하면서 동시에 마야의 메시 편집 툴세트와 스컬프팅 툴로 메타휴먼 메시를 직접 조작해, 메타휴먼 데이터베이스의 제한을 넘어 독특한 스타일라이즈드 캐릭터나 유사 인간형 캐릭터를 제작할 수 있다.   그림 8. ‘MetaHuman for Maya’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   그룸 아티스트는 이 플러그인으로 마야의 기존 XGen 시스템에서 생성한 메타휴먼 호환 그룸을 Alembic 파일로 익스포트할 수 있다.   후디니용 메타휴먼 후디니(Houdini)의 프로시저럴 툴세트를 활용해 메타휴먼을 위한 포니테일, 매듭, 둥근 올림머리, 땋은 머리, 도넛형 헤어와 같은 복잡한 헤어 스타일을 제작할 수 있다. 후디니용 메타휴먼 플러그인 및 스타터 키트로 후디니에서 메타휴먼 호환 그룸을 생성하고, Alembic 파일 포맷을 통해 언리얼 엔진으로 임포트해 메타휴먼에 손쉽게 적용할 수 있다.   그림 9. ‘MetaHuman for Houdini’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   팹에서 만나는 메타휴먼 모든 디지털 콘텐츠 크리에이터가 디지털 애셋을 검색, 공유, 구매 그리고 판매할 수 있는 에픽의 오픈 마켓플레이스인 팹(Fab)과 제3자 마켓플레이스에서 메타휴먼과 의상, 그룸 등 메타휴먼 호환 액세서리를 구매하고 판매할 수 있다. 5.6 이상의 버전에서 생성된 모든 메타휴먼은 동일한 공통 표준을 준수하기 때문에 여러 캐릭터에 애니메이션, 의상, 그룸을 재사용하고 공유할 수 있다. 이로써 누구나 어디에서든 사용할 수 있는 메타휴먼과 메타휴먼 호환 액세서리의 종류와 범위가 대폭 확대될 것으로 예상되며, 이를 통해 메타휴먼을 프로젝트에 더욱 빠르고 손쉽게 사용할 수 있을 것으로 전망된다.   그림 10. ‘MetaHuman on Fab’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 7월 9일 ‘NX 데이(NX Day)’ 행사를 진행했다. 이 자리에서는 지멘스의 제품 개발 설루션인 NX 및 NX X의 최신 업데이트가 소개됐다. 특히 AI 코파일럿, 소니와 협력을 통한 몰입형 엔지니어링, 제조를 위한 설계 기술, CAD와 통합된 시뮬레이션 등 지난 7월에 발표된 주요 기능에 초점을 맞춰 디지털 트윈 구현을 위한 NX의 발전된 내용을 소개했다. 지멘스는 향상된 NX가 클라우드 기반의 협업과 지속 가능한 설계까지 지원하면서 제품 개발 전반의 효율과 품질을 높일 수 있게 돕는다고 전했다. ■ 정수진 편집장   제품 개발의 포괄적인 가치 제공을 추구 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 안지훈 본부장은 NX 데이의 환영사에서 “기술이 더욱 스마트해지고 연결성이 복잡해지는 시대적 변화에 발맞춰, 지멘스는 고객이 제품 개발 및 제조 전반에서 더 빠르고 효율적으로 혁신을 이룰 수 있도록 지원하는 방안을 끊임없이 고민하고 있다”고 전했다. 지멘스는 올해 설계 전문성을 강화하기 위해 NX와 솔리드 엣지(Solid Edge)를 ‘디자인센터(Designcenter)’라는 단일 브랜드 아래 묶었다. 디자인센터는 지멘스의 통합 제품 포트폴리오인 ‘엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’의 일부로서, 시뮬레이션 및 테스트 설루션인 심센터(Simcenter), 제품 수명주기 관리(PLM) 설루션인 팀센터(Teamcenter), 운영 관리 설루션인 옵센터(Opcenter)에 이어 제품 설계 관련 기술을 아우르는 브랜드가 될 전망이다. 안지훈 본부장은 디자인센터가 제공하는 핵심 가치로 ▲합리적인 가격과 폭넓은 라인업을 통한 확장성 ▲설계, 해석(CAE), 제조(CAM)를 아우르는 포괄적인 기능 ▲히스토리 기반 및 동기식 기술 등 다양한 모델링 방식을 목적에 맞춰 제공하는 유연성을 꼽았다. NX는 인공지능(AI), 클라우드, 디지털 트윈, 디지털 스레드라는 네 가지 핵심 기술을 녹여 낸 엑셀러레이터의 일부로서, 단순한 3D 모델링을 넘어 AI 기반 자동화 등 시장이 요구하는 복합적인 기능을 갖춘 3D CAD를 지향한다는 것이 지멘스의 설명이다.    ▲ NX의 AI 기능 개발은 제품 개발을 위한 실용성에 초점을 맞추고 있다.   AI·클라우드·VR과 결합한 제품 개발의 미래 제시 NX는 6개월 단위로 새로운 버전을 출시하는 ‘지속적 릴리스(Continuous Release)’ 전략을 채택하고 있다. 핵심은 고객의 요구 사항을 빠르게 반영하면서, 과거의 데이터도 최신 버전에서 호환되도록 하여 안정성을 보장하는 것이다. 또한, 정식 출시 3개월 전 새로운 기능을 미리 체험하고 피드백을 제공할 수 있는 EAP(Early Adopter Program)를 운영하며 고객과의 소통을 강화하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 고창환 본부장은 “NX는 기구 설계의 효율이라는 기본에 충실한 MCAD 설루션”이라면서, 동시에 지멘스의 다양한 기술과 결합해 포괄적인 포트폴리오를 제공한다고 소개했다. 여기에는 팀센터 기반의 데이터 관리 및 협업, 멘토그래픽스(현 지멘스 EDA)의 기술을 반영한 MCADECAD 통합, AI 설계 자동화 및 클라우드 기반 설루션, 최근 지멘스가 인수한 알테어를 포함하는 심센터의 해석 기술 연동, 공장 자동화(PLC) 설루션과 연결한 가상 시운전 등이 포함된다. 또한, 고창환 본부장은 고객의 요구 사항을 반영해 NX에 탑재된 최신 기술을 다섯 가지로 나누어 소개했다. 협업 엔지니어링 : 클라우드 기반 설루션인 NX X는 사용자가 언제 어디서든 ID 로그인만으로 NX를 사용할 수 있는 환경을 제공한다. 특히 라이브 셰어(Live Share) 기능을 통해 여러 설계자가 하나의 부품에 대해 동시에 작업하면서 실시간으로 변경 사항을 공유하는 협업이 가능해졌다. 다분야 설계 : ‘시프트 레프트(Shift Left)’ 개념을 도입해 설계자가 해석 전문가의 도움 없이도 NX 내에서 직접 간단한 구조 및 유동 해석을 수행할 수 있다. 복셀(voxel) 방식을 이용해 메시가 필요 없는(MEShless) 해석 기술로 설계 변경에 따른 영향을 즉시 평가하여 개발 초기에 완성도를 높일 수 있다. 몰입형 환경 : 지멘스와 소니가 협력해 개발한 VR 헤드셋과 NX를 연동하면, 복잡한 데이터 변환 없이 설계 데이터를 가상현실에서 체험할 수 있다. VR 환경에서 간섭 체크, 단면 보기, 마크업 등 설계 검토 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사용자가 동시 접속하는 가상 회의도 지원한다. 나아가 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반의 팀센터 XR (Teamcenter XR)을 통해 더욱 사실적인 메타버스 환경을 제공한다. 인공지능 : NX의 AI는 ▲사용자 패턴을 학습해 다음 명령을 추천하는 적응형 AI(adaptive AI) ▲유사 형상을 자동 검색하거나 최적 설계를 제안하는 보조 AI(assistive AI) ▲자연어 명령에 기반한 모델링 추천과 요구 사양에 맞는 형상의 직접 생성을 지향하는 생성형 AI(additive AI) 등 3단계로 발전하고 있다. 지멘스는 제품 개발에서 직접 효과를 구현할 수 있는 실용적인 AI를 추구한다. 친환경 : 설계자가 재료, 형상, 제조 공정을 선택하면 예상되는 이산화탄소 배출량과 에너지 소비량, 재활용 효과 등을 리포트로 바로 확인할 수 있어 지속 가능한 제품 개발을 지원한다.   ▲ SaaS 설루션으로 제품 개발부터 협업까지 속도와 효율을 높인다는 것이 지멘스의 전략이다.   클라우드 기반의 SaaS(서비스형 소프트웨어)는 빠르게 변하는 기술 환경에서 제품 개발의 속도와 효율을 높이기 위한 새로운 기술로 여겨진다. 안지훈 본부장은 NX를 구독 기반의 SaaS 모델로 전환한 NX X는 인터넷만 연결되면 언제 어디서든 사용할 수 있으며, IT 인프라 투자나 복잡한 설치 과정에 대한 고민을 덜 수 있다고 전했다. NX X는 클라우드에서 NX의 핵심 기능을 제공하는 ‘NX X 에센셜(NX X Essential)’과 클라우드 저장/협업 공간인 ‘팀센터 셰어(Teamcenter Share)’의 결합으로 이뤄진다. NX X 에센셜은 CAD/CAE/CAM의 핵심 기능을 추린 웹 브라우저 기반 설루션이다. 동기식 기술이 적용된 다이렉트 모델링을 지원해 웹 환경에서 직관적인 형상 편집과 간단한 어셈블리 작업이 가능하다. 2.5축 CAM 프로그래밍과 G-코드 자동 생성 기능으로 웹에서 간단한 가공 경로를 생성 및 검증할 수 있으며, 응력, 처짐, 고유 진동수 등 단품에 대한 간단한 구조 해석을 태블릿이나 웹 브라우저에서 수행할 수 있다. 팀센터 셰어는 팀을 생성하고 내외부 관계자를 초대해 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 클라우드 기반의 협업 허브이다. 사용자당 200GB의 보안 클라우드 저장소를 무료로 제공하고, 웹 기반 뷰어를 통해 다양한 포맷의 3D 모델을 별도의 프로그램 설치 없이 직접 확인하거나 마크업과 의견 교환을 통해 신속한 의사결정을 지원한다. 데이터는 권한 기반의 링크로 공유해 보안을 유지하며, 로컬 폴더나 파일 서버와 데이터를 동기화하여 항상 최신 정보를 클라우드에 보관할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 6월 26일 ‘자율주행의 미래 : AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신’을 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 방송은 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 최승현 솔루션 영업대표, 김상중 프로(기술지원), 엄휘수 프로(프리세일즈 컨설턴트)가 참여해 실제 도로 기반의 가상 시뮬레이션, 생성형 AI 기술, 차량 동역학 모델링 연동 등 ADAS(첨단 운전자 보조시스템) 개발에 필요한 전 과정에 대해 상세히 설명했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 최승현 영업대표, 김상중 프로, 엄휘수 프로   시나리오 확장부터 인증까지 최승현 영업대표는 지멘스가 자율주행 기술 개발 전반을 아우르는 ‘엔드투엔드’ 전략을 갖추고 있다고 설명했다. DOE(실험 설계) 기반의 자동 시나리오 생성 도구와 HEEDS(히즈)를 통한 최적화 기능을 다양화하고 최적화할 수 있으며, 개발 후 단계에서는 통합플랫폼을 통해 형식 인증 절차까지 통합 지원한다고 소개했다.  Prescan(프리스캔), ADA, AMESim(아메심), HEEDS 등으로 구성된 통합 시스템은 각기 다른 개발 단계를 유기적으로 연결하며, 실시간 검증·모델 개발·리포트까지 자동화된 워크플로를 제공한다. 최승현 영업대표는 “지멘스는 시뮬레이션, 데이터 분석, AI 기반 자동화, 인증까지 모두를 아우르는 플랫폼을 통해 OEM뿐만 아니라 중소 자율주행 스타트업에게도 확장성과 유연성을 제공한다”고 강조했다.   ▲ 최승현 영업대표   AI 기반 시나리오 생성과 정밀 시뮬레이션의 진화 김상중 프로는 자율주행 개발에서 시뮬레이션이 가진 핵심적 역할을 강조하며, Simcenter Prescan과 Simcenter AMESim을 활용한 가상 검증 기술을 소개했다. 이는 실제 사고 사례를 기반으로 한 시나리오를 생성하고, 차량의 센서·제어 알고리즘·동역학 모델을 통해 정교하게 시뮬레이션하는 방식이다. 특히 AMESim은 FMU 연동을 통해 실제 차량의 물리적 반응을 더욱 정밀하게 묘사함으로써 개발 단계에서의 신뢰도를 높인다는 점에서 주목된다. 김상중 프로는 “위험한 시나리오를 실제로 테스트하는 것은 비효율적이고 위험하다. 시뮬레이션을 통해 가능한 모든 케이스를 검증해야 한다”고 설명했다.   ▲ 김상중 프로   실도로 데이터 자동화와 생성형 AI 접목 엄휘수 프로는 실주행 데이터를 기반으로 한 시나리오 자동 생성 솔루션 ‘Simcenter ADA’를 소개하며, 기존 수작업 중심의 시나리오 구축에서 벗어나 데이터 업로드만으로 유의미한 테스트 시나리오를 생성하고 검증할 수 있다고 이야기했다. 지멘스는 생성형 AI(GAI)를 활용해 주행 영상과 법규 문서를 학습시키고 시나리오를 자동 생성하여 시뮬레이션 분석이 가능하도록 기능을 개발 중이다. 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting) 기법 기술을 통해 현실에 가까운 시뮬레이션 비주얼도 구현 가능하다. 엄휘수 프로는 “엔지니어가 데이터를 가공하는데 시간을 쓰기보다 검증과 분석에 집중할 수 있게 도와주는 것이 ADA의 핵심 가치다”고 말했다.   ▲ 엄휘수 프로   자율주행을 위한 디지털 기반 개발 혁신 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 통합 ADAS 시뮬레이션 전략은 ‘개발 기간 단축, 비용 절감, 안전성 향상’이라는 자율주행 기술의 3대 과제를 해결할 수 있는 현실적 해법을 제시한다. 또 한, 물리 모델과 AI가 융합된 디지털 트윈 기반의 검증 체계는 차세대 차량 개발의 새로운 기준으로 부상하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   인공지능(AI)은 단순한 기술을 넘어 우리의 삶과 산업 전반을 재편하는 거대한 흐름이 되었고, 이 거대한 흐름 속에서 스마트 디지털 트윈(smart digital twin)과 디지털 스레드(digital thread)는 미래 혁신을 이끌 핵심 동력으로 될 것으로 생각된다. 이번 호 칼럼에서는 AI 시대에 이 두 가지 개념이 왜 필수인지 그 핵심 역할과 의미, 그리고 우리가 직면한 과제를 심층 조명하고자 한다. 미래 제품 개발의 최전선에는 스마트 디지털 트윈이 자리하고 있다. 이는 단순한 물리적 객체의 디지털 복제본을 넘어선다. 우리는 이를 ‘인공지능 중심 디지털 트윈 (AI defined digital twin)’이라고 부르며, 궁극적으로는 AI 에이전트 디지털 트윈으로 진화할 것으로 생각된다.   그림 1. 인공지능 중심의 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합(출처 : Lifecycle Insights)   스마트 디지털 트윈의 핵심은 미래 예측과 시뮬레이션 능력에 있다. 가상 환경과 인공지능 환경에서 미래 제품의 성능과 기능을 사전에 예측하고 다양한 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 우리는 현실 세계에서 발생할 수 있는 시행착오를 최소화하고 최적의 설계를 도출할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 자동차를 개발할 때 스마트 디지털 트윈은 수십만 가지의 주행 상황을 가상으로 재현하고 AI 모델을 훈련시켜 실제 도로에서의 안전성을 극대화할 수 있다. 이는 제품 개발의 시간과 비용을 획기적으로 절감할 뿐만 아니라, 혁신적인 제품의 출시를 가속화하는 핵심 역할을 수행한다. 그러나 스마트 디지털 트윈이 그 잠재력을 온전히 발휘하기 위해서는 거대한 양의 데이터가 끊김 없이 흐르고, 이 데이터가 의미 있는 정보로 변환되어 AI의 추론과 학습에 활용될 수 있는 환경이 조성되어야 한다. 바로 이 지점에서 디지털 스레드의 역할이 부각된다. 인공지능이 강화되는 스마트 디지털 트윈 환경에서 디지털 스레드는 단순한 연결을 넘어 혁신의 실핏줄과 같은 역할을 수행한다. 이는 정보의 단절, 즉 데이터 사일로(data silo)를 극복하고 정보의 흐름을 원활하게 하는 유일무이한 기술이다. 기존의 단절된 시스템과 프로세스 속에서는 데이터가 각자의 고립된 공간에 갇혀 효율적인 활용이 불가능했다. 디지털 스레드는 이러한 장벽을 허물고, 정보가 마치 혈액처럼 유기적으로 순환하며 지식으로 축적될 수 있도록 도와준다. 디지털 스레드의 핵심 기능은 크게 다섯 가지 유형의 단절된 데이터 사일로를 연결하는 데 있다. 첫째, 제품 수명주기(product lifecycle) 내 소통이다. 요구사항 정의에서부터 제품 스펙, 엔지니어링 BOM(Bill Of Materials), 제조 BOM, Bill of Process, 그리고 서비스 BOM에 이르기까지, 제품의 전 수명주기 단계에서 발생하는 모든 데이터가 디지털 스레드를 통해 끊김 없이 연결된다. 과거에는 각 단계별로 데이터가 사일로화되어 정보 흐름이 원활하지 못했고, 이는 곧 비효율적인 의사결정과 불필요한 재작업으로 이어졌다. 디지털 스레드는 이러한 문제점을 해결하여 제품 개발의 전 과정에서 일관된 정보와 최신 데이터를 공유할 수 있도록 한다. 둘째, 제품 수명주기 관리(PLM)와 인공지능 간의 소통이다. 제품 개발 환경에서 인간의 생각과 인공지능의 추론 기능 간에는 디지털 온톨로지(digital ontology)의 표준적 개념과 디지털 스레드를 통해 다양하고 복잡한 생각과 용어 등이 소통될 필요가 있다. 디지털 스레드는 복잡한 제품 구조, 기능, 요구사항 등을 AI가 이해하고 추론할 수 있도록 의미론적으로 연결하는 다리 역할을 한다. 이를 통해 AI는 단순한 데이터 분석을 넘어, 인간의 의도를 파악하고 창의적인 해결책을 제시하는 진정한 협력자가 될 수 있다. 셋째, 서로 다른 설루션 간의 소통이다. 소프트웨어 형상 관리 설루션, PLM, 요구사항 관리 설루션, 해석 데이터 관리 설루션 등 수많은 서로 다른 설루션이 존재하지만, 이들 간의 데이터 연동은 늘 골칫거리였다. 디지털 스레드는 이처럼 분리된 설루션을 메시(MESh) 관계로 연결하여 데이터가 원활하게 연동될 수 있도록 한다. 마치 거미줄처럼 촘촘하게 연결된 이 망은 각 설루션이 생성하는 데이터가 실시간으로 다른 설루션과 공유되고 활용될 수 있는 기반을 제공한다. 넷째, 서로 다른 조직 간의 소통이다. 마케팅 부서, 기본 설계 부서, 생산 부서, 그리고 최종 서비스 부서 등 각기 다른 용어와 문화를 가진 조직간의 소통은 늘 쉽지 않은 과제였다. 디지털 스레드는 이러한 소통 장벽을 허물고 협업을 원활하게 한다. 각 조직이 사용하는 용어와 개념을 디지털 스레드 위에서 표준화하고 연결함으로써, 오해를 줄이고 목표 지향적인 협업을 가능하게 하는 것이다. 이는 궁극적으로 조직 전체의 시너지를 극대화하고, 혁신적인 아이디어가 자유롭게 교환될 수 있는 환경을 조성한다. 다섯째는 세렌디피티(serendipity)이다. 이런 거미줄 같은 메시 관계에서 오는 네트워크된 지식(Networked Knowledge) 생태계는 이해당사자인 개발책임자, 엔지니어, 생산 엔지니어, 마케팅 전문가, 안전 전문가, 형상관리자 등에게 생각지 못한 발견과 창의적 환경을 제공하며, 자료를 찾는데 소모되는 엄청난 시간과 노력을 절감하게 하며 더 창조적인 작업에 투자할 수 있다.   그림 2. 제품 수명주기의 디지털 스레드 지식 그래프(knowledge graph)(출처 : Eigner Engineering Consult)   이처럼 디지털 스레드는 AI 시대, 특히 스마트 디지털 트윈 환경에서 데이터의 고립을 해소하고, 정보의 흐름을 최적화하며, 궁극적으로는 AI의 잠재력을 최대한으로 끌어내는 필수 기반 기술이라고 할 수 있다. 인공지능 시대에 디지털 스레드를 통한 창조성과 필연적 세렌디피티가 분야 전문가의 유일한 생존 전략이라고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 디지털 스레드는 여전히 많은 이에게 생소하고 도전적인 개념으로 여겨진다. 현장에서는 디지털 트윈 개발에 디지털 스레드가 필수임에도 불구하고 고객을 설득하기 쉽지 않다는 어려움을 토로한다. 심지어 일부 미국 전문가 사이에서는 ‘디지털 스레드 무용론’이 제기되기도 한다. 이러한 오해와 도전은 디지털 스레드가 가지는 혁신적인 속성 때문일 수 있다. 우리가 직면한 과제는 명확하다. 첫째, 설득의 어려움이다. 디지털 스레드의 필요성을 현장의 이해관계자에게 명확히 전달하고 공감대를 형성하는 것이 중요하다. 단기적인 효율 증대 뿐만 아니라 장기적인 관점에서 AI 시대의 경쟁 우위를 확보하는 핵심 요소임을 강조해야 한다. 둘째, 개념의 생소함과 도전적인 특성이다. 현재에도 디지털 스레드에 대해 정확하게 아는 사람이 드물며, 이는 비교적 생소하고 혁신적이며 도전적인 개념이기 때문이다. 따라서 이에 대한 지속적인 교육과 홍보, 그리고 성공 사례 발굴을 통해 이해의 폭을 넓혀야 한다. 그러나 이러한 도전에도 불구하고, 인공지능 시대에 스마트 디지털 트윈에서 디지털 스레드가 필요한 이유는 존재하는 것이 아니라 만드는 것이라는 관점에서 접근해야 한다. 이는 디지털 스레드가 단순히 현존하는 문제를 해결하는 도구를 넘어, 미래의 복잡한 인공지능 기반 시스템을 구축하고 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위한 능동적이고 필수적인 기반임을 시사한다. 디지털 스레드는 이미 존재하는 데이터나 시스템을 연결하는 수동적인 도구가 아니다. 그것은 미래에 우리가 만들어낼 혁신 제품과 서비스를 위한 데이터와 정보의 연결고리를 능동적으로 구축하는 의미를 가진다. AI 시대의 복잡성은 끊임없이 새로운 데이터 유형과 상호작용 방식을 요구할 것이다. 디지털 스레드는 이러한 변화에 유연하게 대응하며 새로운 연결고리를 지속적으로 생성하고 발전시키는, 살아있는 유기체와 같다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.