반도체 설루션 기업인 르네사스 일렉트로닉스가 중국 베이징에 피지컬 AI 및 로보틱스 연구소를 공식 개소했다고 발표했다. 이번에 구축된 전용 연구 공간은 고객이 차세대 로봇 시스템을 실증하고 검증하며 공동 개발할 수 있는 환경을 제공한다. 아울러 개념 증명(PoC) 단계부터 대규모 현장 배포에 이르기까지, 르네사스의 피지컬 AI 전략을 실행하는 핵심 거점으로 기능하게 된다. 피지컬 AI는 인공지능이 디지털 환경을 넘어 물리적 세계에서 동작하는 시스템으로 확장되는 차세대 AI 진화 단계를 뜻한다. 기존 디지털 AI 애플리케이션과 달리, 피지컬 AI 시스템은 실시간으로 결정론적 동작을 수행하며 안전하게 인식하고 판단해 행동해야 한다. 특히 휴머노이드로 대표되는 로보틱스는 피지컬 AI의 전형적인 사례로 꼽히며, 임베디드 프로세싱, 센싱, 액추에이션, 전력 관리, 소프트웨어, 개발 도구 등의 유기적인 통합이 필수이다.     이번 연구소 설립은 르네사스가 지난 7월 1일 출범한 피지컬 AI 사업부의 뒤를 잇는 행보로, 피지컬 AI를 핵심 중장기 성장 동력으로 육성하려는 르네사스의 의지를 한층 강화한 조치다. 연구소는 하드웨어와 소프트웨어, AI 모델링, 제어, 전원 공급, 센싱, 시스템 수준 검증 체계를 하나로 아울러 설루션 개발부터 실제 배치까지 이어지는 엔지니어링 전 과정을 뒷받침한다. 단순히 완제품을 전시하는 수준을 넘어, 고객의 요구와 생태계 자원, 첨단 기술을 잇는 플랫폼으로서 통합 로보틱스 설루션의 검증과 공동 개발을 이끌 계획이다. 르네사스는 두뇌 및 모션 제어, 센싱, 액추에이션, 전력 관리를 비롯한 핵심 시스템 영역 전반을 아우르는 폭넓은 포트폴리오를 바탕으로, 피지컬 AI와 휴머노이드 로보틱스 시장을 공략하고 있다. 자동차 및 산업 분야에서 수십 년간 쌓아온 노하우를 기반으로 하드웨어 기술에 기능 안전, 에지 AI, 클라우드 기반 전자 개발 플랫폼인 르네사스 365(Renesas 365)를 결합함으로써 고객이 더욱 안전하고 지능적이며 확장성 높은 로봇 시스템을 설계할 수 있도록 지원한다. 르네사스의 이보 마로코 UX 부문 총괄 부사장은 “휴머노이드 로봇이 고도화되고 복잡해짐에 따라, 하드웨어와 소프트웨어 시스템이 완벽하게 연동되어야 한다는 요구가 커지고 있다”고 짚었다. 이어 “현재 르네사스는 휴머노이드 로봇 부품 명세서(BOM)의 약 30%를 공급할 수 있는 수준이지만, 제어, 전력, 센싱, AI, 소프트웨어 및 생태계 설루션 전반의 강점을 바탕으로 이를 70%까지 확대할 기회를 엿보고 있다”면서, “새 연구소를 통해 고객이 전체 시스템을 완벽히 검증하고 차세대 로보틱스 혁신의 도입 속도를 높이도록 지원할 것”이라고 덧붙였다. 르네사스 중국 지사의 이본 류 총괄 부사장은 “중국은 두터운 고객층과 긴밀한 협력 생태계, 종합적인 공급망 서비스 시스템을 바탕으로 로보틱스 혁신과 도입을 이끌고 있다”고 설명했다. 아울러 “르네사스는 베이징 연구소와 보유 기술 역량을 활용해 고객, 생태계 협력사, 대학, 스타트업과 긴밀히 협력할 것”이라며, “이 연구소는 중국 시장 내 주요 전략의 일환으로서 피지컬 AI 시스템의 엔지니어링 구현을 크게 앞당길 것”이라고 강조했다.

실시간 주행 정보 시각화에서 AI 기반 차량 제어까지   자동차 산업은 계기판과 인포테인먼트를 넘어 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), AI(인공지능), 차량 제어를 하나의 디지털 콕핏으로 통합하는 방향으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화 속에서 실시간 렌더링 엔진은 단순한 그래픽 기술을 넘어 차량용 사용자 경험(HMI)을 구현하는 핵심 개발 플랫폼으로 자리잡고 있다. 에픽게임즈는 리얼타임 렌더링과 AAA급 비주얼 퀄리티를 자동차 콕핏에 구현한다는 비전 아래 2019년 휴먼 머신 인터페이스(Human-Machine Interface : HMI) 이니셔티브를 시작했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   200만 대 이상의 차량으로 확산된 언리얼 엔진 기반 디지털 콕핏 이니셔티브 시작 당시 대부분의 HMI는 기본적인 ADAS와 중앙 디스플레이 인터페이스를 중심으로 구성된 기능 중심의 시스템이었다. 에픽게임즈는 기존 HMI 개발 과정에서 분리돼 있던 디자인과 기능 구현을 하나의 리얼타임 워크플로로 연결하고자 했다. 이를 통해 UI 디자이너가 2D·3D 인포테인먼트 경험을 직접 제작하고, 빠른 반복 작업과 실시간 기능 통합을 거쳐 결과물을 검증할 수 있도록 하는 것을 목표로 했다. 특히 언리얼 엔진 HMI는 UI 디자이너와 소프트웨어 엔지니어가 동일한 개발 환경에서 협업할 수 있도록 지원한다. 디자이너가 제작한 UI와 3D 콘텐츠를 실제 차량 환경에서 즉시 확인하고, 기능 구현과 디자인 변경을 반복적으로 검증할 수 있어 개발 효율을 높일 수 있다. 이러한 리얼타임 워크플로는 디자인과 엔지니어링 간의 협업 방식을 변화시키는 요소로 평가받고 있다.     이후 언리얼 엔진 HMI는 초기 개념 검증 단계를 넘어 실제 양산 차량으로 빠르게 확대됐다. 현재 언리얼 엔진 HMI는 포드, 제너럴 모터스, 리비안, 지리, 로터스, 링컨, 볼보 등 주요 완성차 브랜드 35종 이상의 자동차 모델에 적용됐으며, 전 세계 200만 대 이상의 차량에서 리얼타임 엔진 기반 디지털 대시보드가 구동되고 있다. 나아가, 지난 2월 미국에서 개최된 세계 최대 정보기술·가전 전시회 CES 2026에서 공개된 사례들은 언리얼 엔진 HMI가 앞으로 어떻게 발전할 수 있는지에 대한 비전을 보여줬다. 완성차 기업과 반도체 팹리스(fabless) 기업, 소프트웨어 개발사들은 언리얼 엔진을 활용해 HMI와 ADAS, AI, 인포테인먼트, 차량 제어를 통합하고 실제 차량용 하드웨어에서 구동하는 다양한 디지털 콕핏 기술을 선보였다.     퀄컴과 언리얼 엔진, 디지털 콕핏의 양산 기반 확대 CES에서 퀄컴은 차량용 플랫폼에서 언리얼 엔진 기반 HMI를 구현한 사례를 공개됐다. 퀄컴 테크놀로지스는 스냅드래곤 콕핏 엘리트와 스냅드래곤 라이드 엘리트 플랫폼을 통해 퀄컴 아드레노 GPU 및 AI 기능과 언리얼 엔진을 결합했다. 하드웨어 기반 레이 트레이싱과 언리얼 엔진의 루멘 글로벌 일루미네이션 시스템을 활용해 차량 내 디스플레이에서 사실적인 조명과 그림자를 구현하고, 다양한 테마로 콕핏 화면을 커스터마이징하는 경험을 선보였다. 스냅드래곤 디지털 섀시 콘셉트 차량에는 여러 AI 에이전트가 탑재됐다. 노면 상태가 악화되면 ADAS AI 에이전트가 관련 정보를 보조 AI 에이전트에 전달하고, 보조 에이전트가 이를 운전자에게 알리는 방식이다. 이후 차량 설정을 자동으로 조정해 승차감을 개선하는 등, 복수의 AI 에이전트가 차량 정보와 HMI를 통해 연계되는 시나리오도 제시됐다. 에픽게임즈와 퀄컴의 협력은 전시용 데모를 넘어 자동차 제조사의 개발 및 양산 환경과도 연결된다. 양사는 언리얼 엔진을 퀄컴의 통합 차량용 제품군인 스냅드래곤 디지털 섀시에 직접 탑재하는 HMI 설루션으로 파트너십을 확대했다. 이에 따라 스냅드래곤 디지털 섀시를 채택한 자동차 제조사는 사전 통합·최적화된 언리얼 엔진 기능을 활용해 차세대 디지털 콕핏을 보다 쉽게 개발하고 차량에 적용할 수 있다.     퀄컴 플랫폼에서 구현된 디지털 콕핏 사례 아처마인드(ArcherMind)는 CES에서 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 구동되는 45인치 디지털 콕핏 데모를 공개했다. 언리얼 엔진으로 제작된 이 HMI는 ADAS와 인포테인먼트 터치스크린, 동승자 화면으로 구성됐다. 사용자는 화면에 구현된 3D 차량을 통해 문을 여닫거나 차량 색상과 실내조명을 변경할 수 있으며, 음성 명령으로 에어컨을 조작하거나 지도에서 위치를 검색할 수도 있다. 아처마인드의 데모는 실내 카메라와 AI 어시스턴트를 결합한 기능도 선보였다. 카메라가 운전자의 표정을 감지하면 AI가 이에 맞는 음악을 추천하고, 탑승 인원 수를 인식해 인근 식당을 검색하거나 해당 인원에 맞춰 예약을 지원하는 방식이다. 이는 차량 상태뿐 아니라 운전자와 탑승자의 상황까지 HMI에 반영하려는 개발 방향을 보여준다. 이카엑스(ECARX)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 SoC 기반의 단일 플랫폼에서 언리얼 엔진 5 디지털 콕핏과 ADAS를 동시에 구현했다. 화면에 나타난 차량의 3D 디지털 트윈을 통해 문과 엔진 후드를 열거나 차체 색상, 휠과 스포일러 디자인, 실내조명, 오디오 설정을 실시간으로 변경할 수 있도록 했다. 이카엑스는 전체 데모를 한 달 만에 제작해 언리얼 엔진 5와 스냅드래곤을 활용한 HMI 개발 속도를 보여줬다. 코테이(Kotei) 역시 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 실행되는 언리얼 엔진 5 기반 HMI를 공개했다. 두 개의 화면에 걸쳐 ADAS 및 주차 시각화, 차량 색상과 실내 분위기 변경, 인터랙티브 테마를 구현했으며, 별도의 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈을 통해 ADAS 시뮬레이션과 테스트 환경도 함께 제시했다.     AMD 기반 단일 시스템으로 구현한 차세대 디지털 콕핏 에픽게임즈와 AMD는 CES에서 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈를 기반으로 한 차세대 HMI 경험을 소개했다. 이 데모는 하나의 언리얼 엔진 5 실행 인스턴스에서 디지털 콕핏의 모든 픽셀을 초당 60프레임으로 구동하며, 여러 디스플레이와 기능을 하나의 통합된 리얼타임 환경으로 처리할 수 있음을 보여줬다. 이 시스템에는 통합 디지털 콕핏과 2D·3D 내비게이션, ADAS 시각화뿐 아니라 합성 데이터를 활용한 AI 시스템 학습, 크로미움(Chromium) 기반 제3자 애플리케이션 실행, 차량 내 게임과 음성 인식 어시스턴트 등의 기능이 포함됐다. 디지털 콕핏에서 ‘로켓 리그’와 같은 게임을 실행하고, 음성으로 HMI 전반의 기능을 안내하는 등 차량 내 디스플레이를 정보 전달 장치에서 상호작용형 디지털 공간으로 확장했다. 이는 하나의 차량용 컴퓨팅 환경에서 그래픽과 인포테인먼트, ADAS, AI 기능을 통합하려는 자동차 산업의 방향과 맞닿아 있다. 에픽게임즈와 AMD는 이러한 환경에서 새로운 HMI 기능을 실제 양산 제품 수준의 안전한 조건에서 테스트하고 개선할 수 있다는 점을 제시했다.     실제 양산 차량에서 확인된 언리얼 엔진 HMI CES에서 공개된 기술의 의미는 이미 양산 차량에 적용된 언리얼 엔진 HMI 사례와 함께 볼 때 더욱 분명해진다. 대표적으로 지리 갤럭시 E8은 퀄컴 스냅드래곤 콕핏 플랫폼과 언리얼 엔진을 활용해 45인치 8K 디스플레이에서 2D·3D 그래픽을 구현했다. 사용자는 차량의 3D 디지털 트윈을 통해 헤드라이트와 도어, 창문, 트렁크를 제어할 수 있으며, 에어컨의 공기 흐름과 같은 차량 기능도 언리얼 엔진 기반 인터페이스에서 조작할 수 있다. 리비안은 R1T 전기 픽업트럭의 1세대와 2세대에 언리얼 엔진 기반 HMI를 적용했다. 2세대 R1에서는 적용 범위를 운전석 디스플레이에서 인포테인먼트 시스템까지 확대했다. 운전자가 주행 모드를 변경하면 화면 속 차량과 주변 환경이 자연스럽게 전환되고, 구름과 식물 등 3D 환경이 계속 움직인다. 디자인팀과 엔지니어링팀은 모두 언리얼 엔진으로 작업해 새 UI 경험을 6개월 만에 완성했다.     포드는 7세대 머스탱을 시작으로 익스플로러와 익스페디션, 링컨 내비게이터 등으로 언리얼 엔진 기반 HMI를 확대했다. 머스탱에서는 주행 모드와 계기판, 게이지, 시동 제어, 앰비언트 라이트, 개인 맞춤 기능을 하나의 HMI로 구현했다. 이후에는 전체 차량 제어와 ADAS 시각화, 동적 UI·UX로 적용 범위가 확장되면서 언리얼 엔진이 포드와 링컨의 디지털 콕핏 전략을 지원하는 기술로 자리 잡았다.   HMI 경쟁의 핵심은 ‘구현 가능성’ 자동차 HMI 경쟁은 이제 디스플레이 크기나 그래픽 퀄리티만으로 결정되지 않는다. 퀄컴은 스냅드래곤 차량용 플랫폼과 언리얼 엔진을 결합해 HMI와 ADAS, AI 기능을 연결하고 있으며, AMD 기반 데모는 하나의 언리얼 엔진 5 인스턴스에서 디지털 콕핏의 여러 화면과 기능을 통합해 구동하는 방향을 제시했다. 동시에 리비안과 지리, 포드·링컨 등 실제 차량 적용 사례는 언리얼 엔진 기반 HMI가 이미 양산 환경에서 활용되고 있음을 보여준다. 언리얼 엔진의 역할도 HMI 시각화 툴에서 차량 제어와 ADAS, AI, 디지털 트윈을 연결하는 개발 기반으로 확대되고 있다. 앞으로 자동차 HMI의 경쟁력은 화려한 화면을 구현하는 데 그치지 않고, 디자인과 엔지니어링을 얼마나 빠르게 연결해 차량용 하드웨어에서 안정적으로 실행하고 양산으로 이어갈 수 있는지에 따라 달라질 전망이다. 전 세계 200만 대 이상의 차량에서 축적된 양산 경험과 CES에서 확인된 최신 기술 사례는 언리얼 엔진 기반 디지털 콕핏이 미래 콘셉트를 넘어 자동차의 핵심 사용자 경험으로 자리 잡고 있음을 보여준다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

현장에서 얻은 것 No. 26     프롤로그 — 광교의 어느 여름 저녁 2026년 7월 24일, 미래 모빌리티 셀럽 모임 ‘미모셀(MIMOCELL)’의 7월 정모가 열렸다. 장소는 경기도 용인시에 최근 문을 연 ‘더핏(THE PIT)’이었다. 730평 규모의 이 공간은 자동차 튜닝 전문 제조사 네오테크가 만든 첫 번째 직영점이다. 문을 열고 들어서는 순간, 이곳이 단순한 매장이 아니라는 것을 직감했다. 1층과 지하 1층의 플래그십 튜닝 작업장에서는 슈퍼카부터 내수차까지 장착과 세팅, 정비가 원스톱으로 이루어지고 있었고, 쇼룸의 ‘PIT WALL’ 너머로는 고객이 자기 차의 작업 과정을 직접 지켜볼 수 있었다. 카페와 미디어 라운지, 스파르코와 미니 GT가 입점한 MD숍, 파트너 기술 교육장까지 — 제조에서 도매, 소매에 이르는 통합 경험이 한 장소에 구현되어 있었다. ‘PIT’라는 이름은 F1 경주에서 경주차가 타이어를 교체하고 정비를 받는 그 피트에서 왔다. 기술력의 정점이자 세팅의 중심을 상징하는 이름이다. 이준명 대표는 이곳을 “매장이 아닌, 살아있는 레퍼런스(reference store)”라고 불렀다. 현장의 고객 목소리(VOC)가 R&D로 직결되는 기술 허브이자, 해외 바이어에게 ‘이렇게 운영하면 된다’를 실물로 보여주는 글로벌 확장의 실증 엔진이라는 것이다. 이날 저녁, 이 공간의 미디어 라운지에서 필자는 최근 몇 년간 들었던 그 어떤 디지털 전환 강연보다 강렬한 발표를 들었다.   주권을 소유한 제조 브랜드, 네오테크 네오테크는 2006년 7월에 설립된 자동차 튜닝 1세대 기업이다. 경북 김천에 본사와 공장을 두고, 약 50명의 직원이 자동차 애프터마켓용 서스펜션(코일오버)과 고성능 브레이크 시스템(NF 시리즈), 스테빌라이저와 하체 링크류를 개발·생산한다. 부품 개발부터 생산, 품질 검증까지 직접 책임지는 국내 대표 퍼포먼스 섀시 전문 제조사다. 숫자가 이 회사의 궤적을 말해준다. 2025년 매출 101억 원(2024년 96억 원), 2019년부터 2024년까지의 매출 성장률 398%, 전국 800개 이상의 파트너 튜닝샵·정비소 네트워크, 그리고 13개국 수출에 2025년 수출액 약 22억 원. 100억 규모의 중소기업이지만 미국, 캐나다, 호주, 홍콩, 중국 등으로 판로를 넓히며 자동차 튜닝의 세계적 브랜드로 커 나가고 있는 전형적인 강소기업이다. 이준명 대표는 이날 발표에서 네오테크의 정체성을 세 가지 ‘주권’으로 정리했다. 첫째, 브랜드 주권 — 직접 판다. 자사몰과 직영점(THE PIT), 자체 미디어(GridZero)로 고객과 직접 연결되는, 딜러에 의존하지 않는 D2C 구조다. 둘째, 제조 주권 — 직접 만든다. HMLV(다품종 소량) 커스터마이징 제조로 수백 개 차종에 대응하며, 튜닝을 넘어 모빌리티 OE와 방산 섀시까지 같은 공장에서 소화한다. 현대모비스, 오토노머스 A2Z와의 협력이 그 확장의 증거다. 셋째, 운영 주권 — 직접 구축한다. 자체 개발한 MES와 그룹웨어, 그리고 AI 운영체계(AI-SAOS)로 외부 SaaS에 종속되지 않고 데이터·로직·프로세스를 모두 내부 자산으로 소유한다. 가업 승계와 투자 유치, 해외 개척을 차례로 이뤄내고 이제 수도권 광교에 깃발을 꽂은 이 회사의 이야기는 그 자체로 흥미로웠다. 그러나 이날 발표의 진짜 주제는 세 번째 주권, 즉 ‘운영 주권’이 어떻게 만들어졌는가였다.   여러분의 회사입니다. 하지만 여러분의 데이터입니까? 발표의 첫 슬라이드가 스크린에 떠올랐을 때, 장내가 조용해졌다. “여러분의 회사입니다. 하지만 여러분의 데이터입니까?” 이준명 대표는 담담하게 말을 이었다. 그룹웨어, MES, ERP — 우리 회사의 데이터라고 믿고 있는 그 데이터는 사실 설루션 업체의 서버에 있는, 업체를 통해서만 접근 가능한 ‘업체의 데이터’일 뿐이라는 것이다. 화면에는 네오테크에서 각 설루션 업체로 화살표가 뻗어나가고, 그 끝에 데이터가 매달려 있는 다이어그램이 그려져 있었다. 데이터의 주인이 회사가 아니라 설루션이라는, 뒤집힌 구조의 시각화였다. 네오테크의 현실도 다르지 않았다. 근태·메일·전자결재는 다우오피스, 프로젝트 진행과 수주·업무공유는 플로우, 거래명세서와 회계는 이카운트, 생산 현장은 스마트팩토리 지원사업으로 구축한 세아소프트의 커스텀 MES, 그리고 ‘일부’ 자료만 자체 NAS에 저장되어 있었다. 다섯 개의 시스템, 다섯 개의 데이터 섬이었다. “이 다섯 시스템은 과연 융합될 수 있었을까요? 그렇다면 대기업은 왜 자사 시스템을 직접 개발할까요?” 버튼 하나만 옮겨도, API 하나만 요청해도 비용이 발생하고, 새로운 개발 요청은 수천만 원이 든다. 데이터는 각 설루션 회사의 것이고, 결국 직원들이 각 시스템의 데이터를 수작업으로 조합해 대표에게 보고하는 구조가 된다. 이 대표는 “네오테크도 마찬가지였습니다”라고 인정했다. SaaS 구독의 편리함 뒤에 숨어 있는 종속의 구조를 이렇게 정면으로 짚어낸 발표를, 필자는 오랜만에 들었다.   첫 투자를 받은 후 — 대표가 대답하지 못한 질문 전환점은 2025년 7월에 찾아왔다. 네오테크가 첫 투자를 유치한 것이다. 축하할 일이었지만, 그날부터 수시로 들어오는 질문과 보고 요청이 이 대표를 시험대에 올렸다. 거래처별 채권·채무 현황을 실시간으로 볼 수 있는가. 채권 회수 기간은 며칠인가. 평균 납기는 며칠이고, 제품별 납기는 얼마나 차이가 나는가. 외주처의 입고 납기는 평균 얼마나 지연되고 있는가. 누가 회사에서 가장 활발하게 활동하고 있는지, 그 사람이 지금 무슨 일을 하고 있는지 아는가. 이 대표의 고백은 솔직했다. “나는 모든 숫자를 ‘대략’, ‘감으로’ 알고 있었다.” 그리고 청중을 향해 물었다. “노트북 제출 없이, 지 금 이 자리에서 대답할 수 있는 분 계십니까?” 이 질문 앞에서 자유로운 경영자가 몇이나 될까. 20년째 회사를 경영해 온 대표조차 투자자의 기본적인 질문에 즉답할 수 없는 상황 — 이것이 시스템을 다섯 개나 쓰고 있는 중소기업의 실제 모습이었다. 문제는 시스템의 부재가 아니라 데이터 흐름의 단절이었고, 더 근본적으로는 데이터 주권의 부재였다. 필자가 제조기업의 PLM·ERP 혁신 프로젝트 현장에서 늘 마주하는 문제의식과 정확히 같은 지점이었다. 도구는 있다. 그러나 데이터가 흐르지 않고, 흐른다 해도 그 데이터의 주인이 내가 아니다.   바이브 코딩으로 다시 설계하다 — 네오테크의 AI-SAOS 여기서 이준명 대표가 택한 길이 이날 발표의 백미였다. 그는 설루션 업체에 수천만 원짜리 커스터마이징을 요청하는 대신, AI와 함께 직접 만들기 시작했다. 이날 강연의 제목 그대로 ‘바이브 코딩(vibe coding)으로 개발한 네오테크 그룹웨어·MES’였다. 바이브 코딩은 자연어로 의도를 전달하면 AI가 코드를 생성하고, 사람은 방향을 잡고 검증하며 빠르게 반복하는 개발 방식이다. 이 대표는 아이디어에서 서비스 구현까지의 실제 경험과 노하우를 공유했는데, 그 결과물이 놀라웠다. 근태와 전자결재를 담는 그룹웨어, 김천 공장의 생산 현장을 담는 MES, 그리고 이들을 관통하는 AI 운영체계 ‘AI-SAOS’까지 — 흩어져 있던 다섯 개의 데이터 섬이 네오테크 내부 자산으로 통합되어 가고 있었다. 투자자의 질문에 ‘감’이 아니라 데이터로 답하는 경영, 이 대표는 이것을 ‘눈에 보이는 경영’, 투명경영이라고 불렀다. 그리고 이 투명성은 내부 경영에 그치지 않는다. 13개국의 글로벌 바이어들과 함께 성장하려면 회사의 상태를 데이터로 보여줄 수 있어야 하고, THE PIT라는 실증 매장과 자체 구축한 AI 운영체계는 그 신뢰의 인프라가 된다. 제조 강소기업이 브랜드 강화를 넘어 토털 설루션을 만들어 가는 것 — 이것이 글로벌 기업으로 가는 첫 단추라는 생각이 들었다. 발표를 들으며 필자가 특히 주목한 것은 ‘기술 도입’과 ‘업무 혁신’의 차이였다. 많은 기업이 AI를 도입한다. 그러나 네오테크는 AI를 도입한 것이 아니라, AI로 자기 문제를 풀었다. 현대자동차의 국재창 책임연구원도 같은 지점을 짚었다. 아무리 바이브 코딩을 적극적으로 활용한다 해도 이처럼 짧은 시간 안에 실제 업무에 적용 가능한 수준의 결과물을 구현하는 것은 결코 쉬운 일이 아니며, 기술을 단순히 도입하는 것을 넘어 실질적인 업무 혁신으로 연결한 점이 큰 의미로 다가왔다는 소감이었다.     현장의 반향 — 그리고 나눔으로 이어지는 혁신 발표가 끝난 뒤의 분위기는 감동과 놀라움, 그 자체였다. 매출 500억 규모 중소기업의 경영자문을 맡고 있는 김준완 컨설턴트는 MES와 ERP 때문에 방향을 잡지 못해 어려워하던 차에, 이 대표의 적극적인 열의와 구성원들의 오픈 마인드가 조화를 이루어 ‘눈에 보이는 경영’을 실현하고 있는 모습에 놀랐다며 좋은 영감을 얻었다고 했다. 이 모임을 주선한 에이스웍스 박승범 대표는 가업승계, 투자유치, 해외 개척에 이어 수도권 광교에 깃발을 꽂은 네오테크가 완전히 인상적이었다며 앞으로가 더욱 기대된다고 화답했다. 필자 역시 질문을 많이 던진 참석자 중 하나였다. SaaS 구독 서비스가 갖는 구조적 어려움과, 그 속에서 네오테크만의 비장의 무기를 만들어 가는 여정 — 니즈를 찾아 네오테크만의 색깔을 입히는 것이야말로 오늘날 AI가 가야 할 방향이 아닐까 싶었다. 이날 필자는 AI 기술로 기업의 구축 설루션을 A부터 Z까지 만들 수 있겠다는 희망을 보았고, 동시에 ‘사람이 미래인 이유’도 다시 확인했다. AI는 고민하지 않는다. 무엇이 문제인지 정의하고, 왜 데이터 주권이 내게 없는지 의심하고, 그것을 되찾겠다고 결심하는 것은 결국 사람의 몫이다. 네오테크는 그 고민을 시스템으로 녹여 실제로 적용하는 모습을 보여주었다. 더 감동적인 대목은 그다음이었다. 이준명 대표는 자신의 성과에 그치지 않고, 비슷한 어려움을 겪고 있는 다른 기업들에게 자신의 경험과 노하우를 아낌없이 나누고 있었다. 이날의 발표 자체가 그 나눔의 실천이었다. 소매 매장이 생기면서 주 7일을 일하고, 세미나 당일에도 자정까지 고객을 응대하고 다음 날 아침 예약 차량 때문에 다시 출근하는 대표 — 그러면서도 “많은 진심 어린 조언과 관심이 저뿐만 아니라 팀원들에게도 큰 도움이 됐다”며 함께 커 나가겠다는 그의 인사에서, 이 회사가 왜 젊고 강한지를 보았다.   에필로그 — 현장에서 얻는 것 돌아오는 길에 이날의 발표를 곱씹었다. 네오테크가 던진 질문은 사실 모든 제조기업을 향한 것이다. ‘여러분의 회사입니까? 그렇다면 여러분의 데이터입니까?’ 디지털 전환의 담론은 흔히 ‘어떤 설루션을 도입할 것인가’에서 출발한다. 그러나 네오테크의 사례는 질문의 순서를 바꾸라고 말한다. 먼저 물어야 할 것은 ‘나의 문제는 무엇이고, 그 문제를 풀기 위한 데이터의 주인은 누구인가’이다. 대기업은 오래전부터 자사 시스템을 직접 개발해 왔다. 이제 생성형 AI와 바이브 코딩의 시대 가 열리면서, 그 길이 45명 규모의 중소기업에게도 열렸다. 수천만 원의 커스터마이징 견적서 앞에서 좌절하던 중소기업 대표가, AI 를 파트너 삼아 자기 회사에 꼭 맞는 시스템을 직접 만들 수 있는 시대가 온 것이다. 물론 모든 기업이 네오테크처럼 할 수 있는 것은 아니다. 대표의 문제 정의 능력, 구성원의 오픈 마인드, 그리고 끝까지 밀어붙이는 실행력이 전제되어야 한다. 그러나 방향만큼은 분명하다. AI 시대의 경쟁력은 도구의 보유가 아니라 데이터 주권의 소유에서 나오고, 혁신은 기술의 도입이 아니라 문제의 해결에서 완성된다. ‘대표자는 문제를 해결할 수 있어야 한다’는 이준명 대표의 명제는, 그래서 튜닝 회사의 이야기를 넘어 이 시대 모든 경영자를 향한 화두로 남았다. F1의 피트에서 경주차는 멈추는 것이 아니라 더 빨리 달리기 위해 정비를 받는다. 광교의 THE PIT에서 필자는 한 강소기업이 데 이터 주권이라는 새 타이어로 갈아 끼우고 글로벌 트랙으로 다시 출발하는 장면을 목격했다. 신차를 뽑으면 꼭 이곳에 맡기고 싶다는 생각과 함께, 경정비를 넘어 차량의 상태를 살펴주는 ‘주치의’ 같은 브랜드로 커 가기를 응원하며 — 오리지널을 넘어서는 업그레이드(UPGRADE BEYOND THE ORIGINAL), 네오테크의 다음 랩(lap)이 기대된다.   ■ 류용효 디원 PLM기술본부에서 상무로 재직 중이며, 페이스북 ‘류용효컨셉맵 연구소’ 리더, CNGTV 지식방송 전문위원으로 활동하고 있다. PTC코리아, 오라클, 지멘스 PLM 등을 거치며 PLM과 프로세스 컨설팅 분야에서 일해 왔다. 저서로 ‘베테랑 기획자의 바이브코딩 도전기’가 있다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에이수스는 휴대성과 인공지능(AI) 기능을 결합한 초슬림 노트북 ‘비보북 S14(Vivobook S14)’를 출시한다고 밝혔다. 비보북 S14는 이동이 잦은 직장인과 학생 등 휴대성과 생산성을 함께 고려하는 사용자를 겨냥한 코파일럿+ PC 규격 제품이다. 약 1.28kg의 무게와 1.49cm의 두께를 갖춘 금속 보디 구조를 적용해 휴대성을 높였다.     프로세서로는 퀄컴 스냅드래곤 X를 탑재했다. 내장된 퀄컴 헥사곤 NPU는 최대 45 TOPS의 AI 연산 성능을 제공해 코파일럿을 비롯한 다양한 온디바이스 AI 작업과 멀티태스킹을 원활하게 처리한다. 메모리는 최대 16GB LPDDR5X, 저장장치는 최대 256GB PCIe 4.0 NVMe SSD를 지원하며, 와이파이 6E와 블루투스 5.3 기반의 무선 연결 환경을 지원한다. 디스플레이는 14인치 16:10 화면비의 WUXGA(1920×1200) OLED 패널을 장착했다. 100% DCI-P3 색 영역과 100만 대 1 명암비, 0.2ms 응답 속도를 지원해 문서 작업뿐 아니라 콘텐츠 감상과 제작 작업에서도 정밀한 화면을 구현한다. 독일 기술검사협회인 TUV 라인란드 인증을 받은 저청색광(로우 블루라이트) 기술을 적용해 장시간 사용에 따른 눈의 피로도 줄였다. 배터리는 50Wh 용량을 탑재해 최대 30시간까지 사용할 수 있으며, 기본 제공되는 68W USB-C 어댑터를 이용하면 약 49분 만에 60%까지 충전할 수 있다. 보안과 사용자 편의 기능도 함께 강화했다. AI 카메라와 풀HD IR 웹캠 기반의 윈도우 헬로 얼굴 인식 기능을 지원하며, 윈도우 패스키와 마이크로소프트 플루톤 보안 프로세서를 적용했다. 사용자의 시선과 움직임을 감지해 화면 밝기와 잠금 상태를 자동으로 조절하는 기능도 포함했다. 이와 함께 USB 3.2 2세대 C타입 포트 2개와 USB 3.2 1세대 A타입 포트 2개, HDMI 2.1, 오디오 콤보 잭 등 다양한 연결 단자를 갖췄다. 미국 국방부 군사 표준 규격인 MIL-STD 810H 내구성 기준을 충족했으며, 180도 개폐 힌지와 에르고센스(ErgoSense) 키보드, 코파일럿 전용 키 등을 갖췄다. 비보북 S14는 매트 그레이와 라이트 블루 2가지 색상으로 출시되며, 9월 1일부터 에이수스 공식 온라인 스토어와 네이버 브랜드 스토어에서 단독 판매된다.

국토교통부와 금융위원회 등 관계부처는 2026년 8월 13일 전월세 및 매매시장 안정을 위해 수도권에 23만호 이상의 주택을 추가로 공급하고 청년 등 실수요자에 대한 금융지원을 강화하는 종합 대책을 발표했다. 이번 대책은 주택 공급 물량과 속도를 혁신하고 공급 생태계를 복원하기 위해 마련되었다. 정부는 5년간 수도권 135만호 착공 목표의 이행력을 높이기 위해 신규 택지 10만호를 포함하여 수도권에 23만호 이상의 주택을 추가로 공급할 계획이다. 이를 위해 공공택지 최단기 착공 모델을 구축하여 발표에서 착공까지 걸리는 기간을 기존 68개월에서 37개월로 단축한다. 또한 조기 착공하는 주택 사업에 대해 세제와 금융, 규제 상의 파격적인 인센티브를 부여하여 공급 시차를 최소화할 방침이다. 수도권 주택 공급의 대부분을 차지하는 민간 부문의 회복을 위해 이주비 대출 지원과 재개발 사업 동의율 완화 등 정비사업 활성화를 추진한다. 다세대와 다가구 등 일반주택 공급 확대를 위해 건축 규제를 합리화하고 세제 특례를 부여한다. 이과 함께 부동산PF 보증 공급과 자금 지원을 대폭 확대하여 PF 사업장의 원활한 사업 재개를 지원하고 주택 공급을 뒷받침한다. 공공분양 물량의 약 15%를 지분적립형과 수익공유형 등 부담 가능한 주택으로 공급한다. 보편형 공공임대주택 유형을 신설하고 청년 보편형 전세임대 제도를 도입하여 청년과 신혼부부 등의 주거 사다리를 강화한다. 또한 일관된 수요 관리 기조를 유지하면서도 청년층을 위한 맞춤형 주거 지원을 확대하여 실수요자의 자금 애로를 해소할 계획이다. 대책의 속도감 있는 이행을 위해 국무총리 주재의 범정부 주택 신속공급 점검회의를 신설하고 국무총리가 직접 신속 공급 일정을 점검한다. 주택 신속공급 실무회의와 신속 공급 혁신단이 현장에서 밀착 지원하며, 주택공급 상황판을 설치하여 사안별과 지구별로 빈틈없이 관리할 예정이다. 별첨1. ｢전월세 및 매매시장 안정을 위한 주택 신속공급 방안｣ 안건(국토부) 별첨2. ｢부동산 시장 안정을 위한 금융 종합대책｣ 안건(금융위)   #수도권주택공급 #주택신속공급 #부동산금융대책 #국토교통부 #금융위원회 #공공택지 #부동산PF #청년주거지원 #정비사업완화 #주택시장안정

슈나이더 일렉트릭이 AMD와 손잡고 AMD 헬리오스(Helios) 랙스케일 설루션 레퍼런스 디자인을 공동 개발하고 검증을 완료했다고 밝혔다. 이번 레퍼런스 디자인은 고밀도 AI 인프라를 더 빠르고 안정적으로 구축할 수 있도록 지원하는 청사진으로 양사 협력의 첫 결과물이다. 새롭게 공개된 레퍼런스 디자인은 AMD 헬리오스 랙스케일 설루션의 대규모 연산 환경을 지원하기 위해 개발된 첫 번째 레퍼런스 디자인이다. 슈나이더 일렉트릭은 컴퓨팅 성능과 인터커넥트 대역폭, 메모리 용량, 시스템 통합 기술의 발전을 바탕으로 고객이 전력 효율을 유지하면서도 더 크고 복잡한 AI 워크로드를 처리할 수 있다고 설명했다. AMD 헬리오스 레퍼런스 디자인은 시설 전력, 시설 냉각, IT 공간, 라이프사이클 소프트웨어 등 4개 기술 영역에 대한 세부 정보를 제공한다. 데이터센터 설계자와 운영자는 사전에 검증된 설계 기준을 바탕으로 전력, 냉각, IT 인프라를 보다 효율적으로 설계할 수 있으며, 구축 계획 수립부터 운영까지의 복잡성을 줄일 수 있다. 신규 데이터센터 구축 시 최대 10만 4000kW IT 용량까지 확장할 수 있는 모듈형 멀티 클러스터 구조를 지원하며, 랙당 최대 246kW의 고밀도 AI 워크로드를 처리할 수 있다. 냉각 측면에서는 모티브에어(Motivair) 기반 CDU와 공랭·수랭 하이브리드 방식을 결합한 첨단 액체 냉각 기술을 적용해 최대 84%의 열을 제거할 수 있도록 설계됐다.     이와 함께 이탭(ETAP) 및 에코스트럭처 IT 디자인 CFD(EcoStrUXure IT Design CFD)를 활용해 전력 및 열 설계를 검증하고, 전력 디지털 트윈(Electrical Digital Twin) 기능을 통해 인프라 성능을 모델링, 분석, 관리할 수 있도록 지원한다. 아베바 유니파이드 오퍼레이션 센터(AVEVA Unified Operations Center)와 연동해 실시간 모니터링과 운영 가시성을 제공하며, 전력, 냉각, IT 인프라 전반의 시스템 최적화를 지원한다. 슈나이더 일렉트릭은 이러한 설계를 통해 전 부하 기준 전력 사용 효율성(PUE) 약 1.12 수준의 에너지 효율을 구현할 수 있다고 전했다. 이번 레퍼런스 디자인은 미국 시장을 대상으로 ANSI 표준에 따라 검증을 마쳤으며, 향후 글로벌 시장 적용을 위해 IEC 표준까지 검증 범위를 확대할 계획이다. AMD 데이터센터 설루션 비즈니스 그룹의 포레스트 노로드 총괄 부사장은 “AI 인프라는 AI 공장으로 빠르게 진화하고 있으며 이를 위해서는 컴퓨팅, 네트워킹, 전력, 냉각을 처음부터 함께 설계해야 한다”면서, “슈나이더 일렉트릭과 공동 개발한 검증된 레퍼런스 디자인을 통해 고객이 고밀도 AI 환경을 보다 빠르게 구축하고 시스템 통합 리스크를 줄이는 동시에 더욱 높은 확장성과 효율을 확보할 수 있을 것”이라고 전했다. 슈나이더 일렉트릭 시큐어 파워 및 데이터센터 사업부의 마니쉬 쿠마르 총괄 부사장은 “오늘날 기업들은 AI 인프라를 계획 단계부터 구축까지 더 빠르고 낮은 리스크로 연결할 수 있는 AI 지원 레퍼런스 디자인을 필요로 한다”면서, “AMD와의 협업을 통해 첨단 AI 컴퓨팅 플랫폼과 에너지 기술, 실제 데이터센터 구축을 연결하는 엔지니어링 기반 레퍼런스 디자인을 제공함으로써 고객이 보다 높은 신뢰성과 효율, 속도를 바탕으로 확장 가능한 고밀도 AI 환경을 구축할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

IBM은 데이터센터의 공간과 비용 제약을 해결하기 위한 IBM z17 및 리눅스원(LinUXONE) 5의 신규 구성을 발표했다. IBM이 Z 및 리눅스원 전 제품군에 걸쳐 단일 프레임과 랙 마운트 구성을 모두 제공하는 것은 이번이 처음이다. 확장된 IBM z17 및 리눅스원 5 포트폴리오는 다양한 배포 옵션을 제공하며, IBM의 대표 시스템이 갖춘 성능과 보안, 에코시스템 기준을 동일하게 적용했다. 새롭게 추가된 단일 프레임 및 랙 마운트 구성은 기업이 비즈니스 요구에 맞춰 인프라를 유연하게 배치할 수 있도록 지원하며, 운영 효율성을 높이는 데 기여한다.     새로운 IBM z17 및 IBM 리눅스원 5 구성은 최대 82개 코어와 18TB 메모리를 지원한다. IBM은 기존 대비 코어 수는 약 20%, 메모리 용량은 약 12% 확대되었다고 밝혔다. IBM z17 ME2는 단일 프로세서 구성에서도 전속도 IBM z/OS 환경을 지원하며, 워크로드 및 시스템 구성에 따라 차이는 있지만 IBM z16 A02 대비 코어당 최대 10% 높은 처리량을 제공한다는 것이 IBM의 설명이다. 고객은 IBM 장비와 타사 장비를 함께 배치해 데이터센터 환경에 맞는 최적의 구성을 구축할 수 있다. IBM z17 단일 프레임은 IBM 랙과 지능형 전력분배장치를 포함한 일체형 구성으로 제공되며, IBM z17 랙 마운트는 고객이 자체 표준 랙에 IBM Z 구성요소를 직접 설치할 수 있도록 지원한다.     이번 시스템은 IBM 텔럼(Telum) II 프로세서, 레드햇 오픈시프트 AI(Red Hat OpenShift AI), IBM 스파이어(Spyre) 가속기를 기반으로 고도화된 멀티모델 AI 추론 기능을 제공한다. 이를 통해 트랜잭션 처리 과정에서 예측형 AI와 생성형 AI를 활용할 수 있다. 한편, IBM은 IBM Z 및 IBM 리눅스원 시스템의 유연성을 바탕으로, 고객의 인프라 운영 간소화와 플랫폼 운영에 필요한 전문 기술 부담 완화는 물론, 기존 비즈니스 워크로드의 활용 가치 제고를 지원하는 새로운 소프트웨어 및 관리 기능도 발표했다. 아울러 IBM z17 및 리눅스원 록호퍼 5에는 양자내성암호 기반 보안 기능이 기본 제공되며, IBM 크립토 디스커버리 앤 인벤토리의 신규 기능은 기업 전반의 암호화 체계를 통합적으로 파악할 수 있도록 지원한다. IBM z17 단일 프레임 및 랙 마운트 구성, IBM 리눅스원 록호퍼 5, IBM 리눅스원 5 익스프레스는 8월 12일 정식 출시된다. IBM의 톰 맥퍼슨 Z 및 리눅스원 총괄은 “미션 크리티컬 워크로드가 빠르게 증가하면서 기업은 성능과 AI 통합, 인프라 규모 사이에서 어려운 선택을 해야 하는 상황”이라면서, “새로운 IBM Z 및 IBM 리눅스원 시스템은 기업이 워크로드를 가장 적합한 환경에서 운영할 수 있도록 지원하는 한편, 더 많은 조직이 이러한 기술을 활용할 수 있도록 접근성을 높일 것”이라고 말했다.

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.

정나래 지음 / 2만 2000원 / 한빛미디어   생성형 AI의 등장으로 문서의 초안을 작성하는 일은 한결 수월해졌지만, 이를 그대로 실무에 활용하기에는 한계가 따른다. 문맥이 어색하거나 논리적 흐름이 매끄럽지 못해 핵심 메시지가 묻히는 경우가 잦기 때문이다. 이 책은 AI가 작성한 초안을 한 번 더 다듬어 실제 업무에 통용되는 완성도 높은 문서로 탈바꿈시키는 방법을 제시하는 실무 글쓰기 가이드다. 단순히 AI 프롬프트를 나열하거나 기능을 소개하는 데 그치지 않는다. 독자와 목적을 고려한 문서 설계부터 정보의 구조화, 문장 다듬기, 그리고 최종 퇴고에 이르기까지 실무자가 반드시 알아야 할 글쓰기 원칙을 단계별로 상세히 짚어준다. 회의록, 이메일, 공지문 등 일상적인 업무 문서부터 기술 문서, 가이드, 매뉴얼, 번역 및 현지화 문서에 이르기까지 매일 접하는 다양한 문서 양식을 중심으로 설명하여 독자가 곧바로 실무에 적용할 수 있도록 돕는다. 특히 카카오에서 기술 문서와 UX 텍스트를 전문적으로 다듬어 온 테크니컬 라이터가 저자로 나서, 설득력 있고 명확한 문서 완성 노하우를 아낌없이 공유한다. 또한 독자의 편의를 위해 유형별 업무 문서에 맞춘 프롬프트 템플릿과 체크리스트 24종을 수록하여, 한 권으로 끝내는 실무 글쓰기 툴킷을 제공한다. AI가 작성한 티가 나는 어색한 글로 고민하는 직장인이라면, 이 책을 통해 AI를 단순한 초안 작성 도구를 넘어 완성도 높은 문서를 함께 완성해 나가는 든든한 실무 파트너로 활용하는 방법을 터득할 수 있을 것이다.