알테어 (ALTAIR)  웨비나 무료 초대  ATCx 설계자를 위한 쉽고 빠른 시뮬레이션 2025. 05.15 (목) 오후 2시 | 글로벌 온라인 이벤트 #CAE #캐드 #시뮬레이션 #3D프린팅 #EDA  

디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다.  디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.   ▲ 철도 네트워크의 디지털 트윈 구축하는 독일 디지털 철도(이미지 출처 : 엔비디아)   1. 디지털 전환과 디지털 트윈 디지털 전환(Digital Transformation: DX)은 비즈니스 전 과정에 ICT 기술을 도입하여 전사적 업무, 생산 기술, 제품 등을 디지털화 한 후 이를 기반으로 가상 실험이 가능한 디지털 환경을 구축하는 것이다.  디지털 전환의 궁극적 목적은 기업 이윤 극대화에 필요한 업부/생산 효율성 및 제품 부가 가치 증대를 위한 다양한 창의적 대안들을 가상 실험을 통해 평가한 후 그 결과를 비즈니스 전 과정에 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 디지털 전환은 조달 시스템, 생산 시스템, 물류 시스템 등 스마트 팩토리 구성요소들의 자원 할당 및 운용에 대한 다양한 대안들을 가상 실험을 통해 평가할 수 있는 환경을 구축하여야 한다. 그렇다면, 비즈니스 전 과정을 가상 실험하기 위해서는 무엇이 필요할까?  가상 실험을 하기 위해서는 먼저 가상 실험 대상(예: 제조 공장)을 선정하고, 다음으로, 가상 실험 시나리오(예:새로운 제조 장비 도입)가 필요하며 시나리오를 수행할 모델(예: 제조 공정 시뮬레이션 모델)이 필요하다. 이러한 가상 실험을 위한 모델이 디지털 트윈이며 이런 이유로 많은 사람들이 디지털 트윈을 DX의 Key(Richard Marchall, 2017), DX의 Enablers(Reterto Saracco, 2019), DX의 Central(Vijay Ragjumathan, 2019), DX의 Steppingstone(Harry Forbes, 2020), DX의 Pillar(Fransesco Belloni, 2020)라고 지적하였다.   2. 디지털 트윈의 정의 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 및 시스템에 대한 복제본으로 정의[Wiki 사전]되며, 복제본이란 대상 체계의 운용 데이터, 지형/공간/형상 정보 및 동작/운용 법(규)칙을 컴퓨터 속에 디지털화 해 놓은 것을 의미한다. 예를 들면, 제조 공장의 디지털 트윈은 제조 공장의 운용 데이터, 제조 공장의 공간/형상 정보, 그리고 제조 장비 동작 및 공정 모델이 컴퓨터 속에 복제된 것이 될 것이다. 디지털 트윈과 대상 체계가 쌍둥이기 때문에 쌍둥이 중 누가 먼저 태어났느냐에 따라 디지털 트윈의 이름을 다르게 붙이기도 한다. 대상 체계가 존재하기 전에 만들어진 디지털 트윈을 디지털 트윈 프로토타입(Prototype) 그리고 대상 체계가 만들어진 후 복제된 디지털 트윈을 디지털 트윈 인스턴스(Instance)라고 부른다. 디지털 트윈 프로토타입은 대상 체계 설계 단계에서 활용되며 디지털 트윈 인스턴스는 대상 체계의 운용 분석에 활용되는 것이 일반적이다. 디지털 트윈 인스턴스(실 체계의 복제본)와 디지털 트윈 프로토타입(실 체계의 설계 모델)이 모두 존재할 수도 있지만 디지털 트윈 프로토타입 없이 디지털 트윈 인스턴스만 존재할 수도 있다. 디지털 트윈 프로토타입과 인스턴스가 모두 존재한다면 인스턴스는 프로토타입에 실 체계 운용 정보가 반영되어 진화(성장)된 트윈으로 볼 수 있다. 3. 디지털 트윈 구축 목적 디지털 트윈의 구축 목적은 대상 실 체계와 디지털 트윈을 연동 운용함으로써 실 체계 관련 이해 당사자에게 지혜 수준의 혁신적 서비스를 제공할 수 있는 핵심 도구/수단으로 활용하기 위함이다. 데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다. 융합 빅 데이터는 AI-통계/공학 분석도구들을 이용하여 실 세계의 구성요소인 자산, 사람, 운용 프로세스들의 다양한 결합에 대한 분석/예측 및 체계 운용 최적 대안(최적화)을 찾는데 활용될 수 있다. 아울러, 융합 빅 데이터는 실 세계를 가상 환경에서 현실감 있게 표출할 수 있는 다양한 장비/장치와 VR/AR/XR/메타버스 관련 ICT 기술과의 융합 인터페이스를 통해 오락, 관광, 교육 훈련, 체험 등에 활용될 수 있다.     디지털 트윈의 복제 대상은 실 체계의 운용 데이터, 공간/형상 정보 및 실 체계에 포함된 객체들의 행위 모델 등 3가지이다. 운용 데이터는 실 체계에 설치된 IoT 장비로부터 획득이 가능하다. 공간/형상 정보는 서비스 목적에 따라 GIS, BIM 혹은 3D CAD 중 한 가지 이상을 결합하여 사용한다. 객체 행위 모델은 다양한 시나리오를 가상 실험하기 위한 시뮬레이션 모델을 사용하지만 서비스 목적에 따라서는 운용 데이터를 학습한 데이터 모델을 사용할 수도 있다. 구성요소 중 일부만을 사용한 디지털 트윈은 나머지 구성요소를 사용하지 않음으로 인한 한계점에 봉착하게 된다. 예를 들면, 실 체계 운용 데이터 복제만으로 구성된 IoT 기반 디지털 트윈은 수집된 데이터를 분석할 수는 있지만, 실 체계를 시각화한 지형/공간 상에 데이터를 표출할 수 없을 뿐만 아니라 실 체계와는 다른 가상 데이터를 입력한 시뮬레이션을 수행할 수 없다. 마찬가지로, 지형/공간 정보 만으로 구성된 디지털 트윈은 실 체계에서 일어나는 지형/공간 정보의 변화를 실 시간으로 반영할 수 없으며 시뮬레이션을 통한 실 체계의 현상 분석 및 미래 예측이 불가능 하다.      디지털 트윈의 효율적인 활용을 위해서는 위의 세 가지 구성요소 모두를 개발 및 운용할 수 있는 통합 플랫폼이 바람직하지만 국내외적으로 표준화된 디지털 트윈 플랫폼은 존재하지 않는다. 디지털 트윈의 특성 상 3가지의 디지털 트윈 구성요소 각각을 개발하는 독립적인 플랫폼을 사용하여 구성요소를 개발한 후 이들을 연동하여 운용하는 것이 효율적이다.  구체적으로는, 먼저, 디지털 트윈 개발 목적에 맞게 운용 데이터를 수집하는 IoT 플랫폼, 지형/공간 정보를 구축하는 지형/공간정보 플랫폼 및 모델링 시뮬레이션 플랫폼들을 이용하여 각 구성요소를 개발한다. 다음으로, 개발된 세 가지 구성요소를 실행하는 플랫폼들을 연동 운용하는 PoP(Platform of Platforms) 구조를 사용할 수 있다. PoP 구조는 디지털트윈의 목적에 부합되는 모든 디지털트윈을 개발/운용할 수 있는 플랫폼으로써 신뢰성 및 경제성(개발 기간 및 비용) 면에서 효율적인 구조이다. PoP 구조를 사용할 경우 플랫폼들 사이의 연동을 위한 데이터 모델과 API의 국제적인 표준화가 요구되며 데이터 모델의 표준은 대상 시스템에 따라 달라질 수 있다.  디지털 트윈을 실제 시스템에 대한 문제 해결 목적으로 사용하기 위해서는 대상 시스템에 대한 다양한 질문의 답을 디지털 트윈을 통해서 얻을 수 있는 서비스가 제공되어야 한다. OR 이론의 창시자 중 한 명으로 경영 과학 이론가인 R.L.Ackoff 교수는 사람이 생각하는 내용을 데이터, 정보. 지식, 지혜 등 4가지로 분류하였다. 데이터는 단순한 심벌(숫자나 문자)을 말하지만 정보는 ‘who’, ‘what’, ‘where’, ‘when’을 답할 수 있고, 지식은 ‘how’를 답할 수 있고, 지혜는 ‘why’를 답할 수 있어야 한다고 정의하였다. 디지털 트윈의 서비스 수준을 Ackhoff 교수의 분류법에 매핑 시킨다면 정보 수준 서비스는 시스템 분석(현상, 기능 등), 지식 수준 서비스는 시스템 예측(행위, 성능 등) 그리고 지혜 수준 서비스는 시스템 최적화(운용 최적화 등) 및 진단(수명 진단 등)에 해당한다. 예를 들어, 교통 시스템에 대한 다양한 질문을 답하기 위해 교통 디지털 트윈을 만들었다고 하자. 정보 서비스의 예는 현재 교통 시스템의 현상을 분석하는 것으로 어느 위치의 현재 시간대에 단위 시간당 교차로 통과 차량 대수가 얼마인지에 대한 답을 하는 서비스이다. 지식 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 얼마가 되는지를 예측하는 질문에 대한 답을 하는 서비스이다. 지혜 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 최소가 되는 최적화된 경로가 어떤 것인지의 질문에 대한 답을 하는 서비스이다.    4. 디지털 트윈의 구성요소 디지털 트윈의 3 가지 구성요소 중 행위 모델은 목적에 따라 데이터 모델과 시뮬레이션 모델로 대별된다. 데이터 모델은 실 체계에서 수집된 데이터들 사이의 상관관계를 기계학습하여 얻어진 모델(예: 인공신경망)로서 지식 서비스를 위한 시스템 행위 예측에 한계점을 가지고 있다. 구체적으로, 데이터 모델은 학습된 데이터 영역에서는 미래 예측이 가능하지만 학습된 영역 밖의 데이터에 대한 예측은 불가능 하다. 뿐만 아니라 학습 시와 예측 시의 시스템 운용 조건이 달라질 경우에도 예측이 불가능하다. 앞서 예시한 교통 디지털 트윈으로 데이터 모델을 사용할 경우 학습 시 도로 상황(운행 시간, 사고 발생 유무 등)이 예측 시 도로 상황과 동일하지 않으면 소요 시간 예측의 정확도가 보장되지 않는다. 더욱이, 시스템 변수 사이의 상관 관계로 표현된 데이터 모델은 변수 사이의 인과 관계가 필요한 시스템의 최적화 및 고장 진단 등에는 활용할 수 없다. 이러한 데이터 모델의 서비스 한계를 극복하기 위해서는 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 구축은 대상 시스템에 대한 도메인 지식과 이를 표현하는 지배 법칙에 대한 수학적/논리적 표현 방법을 이해해야 하므로 데이터 모델에 비해 고 비용이 요구된다. 따라서, 디지털 트윈의 행위 모델은 대상 시스템의 서비스 목적과 수준에 따라 다르게 선택될 수 있다.    5. 디지털 트윈의 발전 전망  디지털 트윈의 향후 발전 전망은 문제 해결과 가상 체험 및 빅 데이터 분야로 대별할 수 있다. 문제 해결 분야에서 디지털 트윈의 대상은 분석, 예측, 최적화/진단 대상이 되는 모든 시스템 분야로서 산업(제조, 생산, 물류, 식물공장 등), 공공(교통, 환경, 금융 등), 의료(진단, 인공장기, 가상수술 등), 재난안전(안전점검, 피해분석, 대피훈련 등), 국방(군사훈련, 국방분석, 무기체계 획득 등)등을 포함한다.  현재 디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.  가상 체험 분야는 디지털 트윈이 실 세계 혹은 가상 세계를 움직이는 다양한 시나리오를 정형화한 지배 법칙(모델)을 실행(시뮬레이션)하는 수단으로 활용될 전망이다. 이러한 지배법칙 실행은 실제 세계와 가상 세계의 구별 없는 가상 체험을 목표로 하는 메타버스의 서비스 콘텐츠를 제공한다. 따라서, 메타버스 발전을 위해서 메타버스의 서비스 컨텐츠를 제공하는 디지털 트윈 발전이 필수적으로 향후 메타버스와 디지털 트윈은 동시에 발전할 전망이다.  빅 데이터 분야에서는 디지털 트윈의 가상 실험을 통해 실 체계에서는 물리적/경제적 이유로 수집 불가능한 다양한 빅 데이터를 생성하는데 활용될 전망이다. 유의미한 빅 데이터 생성을 위해서는 실 체계에서 수집 가능한 데이터를 사용하여 디지털 트윈 모델의 검증이 선행된 후 실 체계에서 수집 불가능한 데이터 생성을 위한 가상 실험이 설계되어야 한다. 디지털 트윈을 사용한 빅 데이터 생성은 시스템 기능 검증, 예지 진단 및 기계학습 등과 같은 부가가치가 높은 데이터 생성에 집중되어 미래 데이터 구독 시장 활성화에 기여할 전망이다.   김탁곤 명예교수  KAIST 전기전자공학부  

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2)   DWG 호환 CAD인 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(Trinity) CAD라고 부른다.  이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2026 버전(4월1일 출시)의 높은 생산성과 오토캐드에서의 쉬운 전환, 아레스 커맨더에 탑재된 AI 기반 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.  홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   생산성 향상과 오토캐드에서의 손쉬운 전환 새로워진 시작 탭과 UI 구성     아레스 커맨더를 실행하면 가장 먼저 눈에 띄는 변화는 새롭게 구성된 Start(시작) 탭이다. 이제 사용자는 매일 작업을 시작할 때 더욱 직관적이고 편리한 방식으로 업무를 시작할 수 있다. 기존의 복잡한 다이얼로그 창 대신, 핵심 기능들이 한눈에 보이도록 정리된 간결하고 환영하는 분위기의 인터페이스가 사용자를 맞이한다. 새로운 Start 탭은 Home(홈), My Setup(내 설정), Learn More(학습) 의 세 가지 섹션으로 구성되어 있으며, 초보자부터 숙련된 사용자까지 누구나 필요한 기능을 빠르게 찾을 수 있도록 설계되었다. 각 섹션에서는 프로젝트 시작, 개인 설정, 학습 자료 접근 등 다양한 기능을 직관적으로 제공하여, 사용자 경험을 한층 더 향상시킨다. 아레스 캐드를 처음 접하는 국내 사용자도 이 새로운 인터페이스 덕분에 보다 빠르게 적응하고, 효율적으로 작업을 시작할 수 있다.   더욱 직관적으로 개선된 리본 메뉴와 작업 공간 구성     사용자 편의성과 전체적인 작업 경험 향상을 위해, 아레스 커맨더는 리본 메뉴 레이아웃과 작업 공간 옵션을 정교하게 다듬었다. 우선, 리본 메뉴 최적화(Ribbon Optimization)를 통해 각 탭의 구성 방식을 개선했다. 명령어가 보다 체계적으로 분산되어 배치됨으로써, 불필요한 혼잡함은 줄이고 명령 접근성을 높였다. 특히 Home 탭은 자주 사용하는 핵심 명령어들에 집중되어 있어, 일상적인 작업의 효율성을 더욱 높여준다. 새롭게 구성된 리본과 작업 공간 덕분에, 초보 사용자도 쉽게 필요한 기능을 찾고 숙련자 역시 더 빠른 작업 흐름을 경험할 수 있다. 아레스 커맨더는 사용자 중심의 CAD 환경을 지향하며, 한국 사용자에게도 익숙하고 쾌적한 설계 환경을 제공한다.   그래디언트와 패턴을 위한 상황별 리본 메뉴 제공     아레스 커맨더는 선택한 객체나 작업 상황에 따라 관련 도구만을 표시해주는 ‘상황별 리본(Contextual Ribbon)’ 기능을 통해 작업 효율을 한층 더 끌어올렸다. 이 기능은 사용자가 필요한 명령어를 일일이 찾아다니는 시간을 줄여주어, 보다 빠르고 직관적인 작업 흐름을 가능하게 한다. 이번 업데이트에서는 기존의 해치(Hatch) 리본에 이어, 그래디언트(Gradient) 와 패턴(Pattern)에 대한 새로운 상황별 리본 메뉴가 추가되었다. 이들 기능은 각각 그래디언트 채우기와 패턴 디자인을 보다 정밀하고 빠르게 조정할 수 있도록 도와주며, 시각적으로 완성도 높은 결과물을 손쉽게 만들어낼 수 있도록 해 준다. 이처럼 아레스 커맨더는 사용자의 작업 맥락을 이해하고 그에 맞는 도구만을 깔끔하게 보여줌으로써, 초보자부터 전문가까지 모두가 생산성 높은 CAD 환경을 경험할 수 있도록 설계되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

유니티가 지난 4월 15일 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 진행했다. 2900여 명의 국내외 개발자 및 게임 업계 종사자들이 참석한 이번 행사에서 유니티는 자사의 최신 기술과 실제 적용 사례 등을 소개했다. 또한, 콘텐츠 개발을 위한 AI(인공지능) 비전과 비 게임 분야의 산업 시장을 겨냥한 전략도 밝혔다. ■ 정수진 편집장     개발 효율 향상과 커뮤니티 지원에 중점 두고 기능 개발 유니티 코리아 송민석 대표이사는 “지난 몇 년간 개발자 커뮤니티는 기술의 변화, 시장의 변화, 창작 과정의 어려움 등 많은 도전을 겪었지만, 그 과정에서 늘 새로운 가능성을 발견했다. 유니티 역시 그동안 많은 변화가 있었고, 개발자들의 격려와 조언이 큰 힘이 됐다”면서, “이번 유나이트에서는 개발자를 위한 생존 전략, 크리에이터 세션, 국내외 유니티 전문가의 기술 세션 및 다양한 산업에서 적용 가능한 기술과 사례를 제공하면서, 사용자의 프로젝트에 도움이 되고 영감을 주는 기회를 마련하고자 했다”고 전했다. 유나이트 서울 행사를 위해 처음으로 한국을 찾은 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO는 “한국은 유니티의 역사에서 매우 특별한 위치를 차지한다. 한국 개발자들이 만든 혁신적인 게임은 유니티의 가능성을 잘 보여줬다. 모바일뿐 아니라 최근 PC와 콘솔로까지 확대되는 한국 게임 개발자들의 새로운 도전은 전 세계적으로 주목받고 있다”면서 성능, 안정성, 크로스 플랫폼 지원을 더욱 강화하면서 개발자와 커뮤니티의 좋은 파트너가 되고자 한다고 밝혔다. 최신 버전인 유니티 6.1에서는 VRS(가변 레이트 셰이딩), GPU 처리 시간을 단축해 CPU 성능과의 균형을 유지하는 디퍼드+(Deffered+), 벌칸 디바이스 필터링 등의 기능을 통해 퍼포먼스 향상이 이뤄졌다. 한편, 유니티는 올해 다양한 새 기술과 고성능 기능을 제공하는 동시에 엔진의 근본적인 기술도 현대화할 예정이다. 그리고 엔진의 핵심 소스 코드에 닷넷(.NET) 프레임워크와 ECS(Entity Component System)를 적용하여 성능을 극대화하며, 콘텐츠 파이프라인도 현대화하여 개발자들이 더 빠르게 개발하고 반복 작업을 최소화할 수 있도록 지원할 계획이다. 브롬버그 CEO는 향후 개발 방향과 관련해서 새 업데이트를 출시 전 실제 환경에서 테스트한 후 제공할 것이며, 유니티 에디터 내에서 AI를 활용한 게임 개발을 지원하는 등 개발 효율을 높일 계획이라고 소개했다.   ▲ 유니티 맷 브롬버그 CEO   게임 개발 프로젝트에서 기술 검증 후 출시 전략 이와 관련해서 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석 부사장이 조금 더 자세히 설명했다. 그는 “유니티가 게임 개발자들로부터 가장 많이 받은 피드백은 플레이어의 경험이 더 안정적이고 뛰어나야 한다는 것이었다. 또한 개발 과정이 보다 빠르고 효율적이길 원했고, 복잡한 라이브 게임 개발에서 겪는 여러 문제들을 해결해 달라는 요청이 많았다”고 전했다. 이에 대응하기 위해 유니티는 ‘프로덕션 검증(production verification)’이라는 테스트 방식을 도입했다. 이는 실제 게임 개발 프로젝트에 최신 기술을 적용하여 검증하는 방식인데, 유니티는 몇몇 게임사와 협력해 기술 성능과 빌드 성공률을 높였다. 한편, 유니티는 코나미와 협력해 닌텐도 스위치 2용 게임인 ‘서바이벌 키즈(Survival Kids)’의 개발 과정 전반에 유니티 6 엔진을 적용했으며, 궁극적으로 게임의 기획부터 개발, 광고를 통한 수익화까지 전체 수명주기를 포괄하는 기술을 제공한다는 포부를 밝히기도 했다. 스미스 수석 부사장은 “이러한 협업과 게임 개발 경험은 유니티가 자체 기술과 서비스, 툴을 실제 개발 환경에서 테스트하고, 모든 기능이 철저히 검증되고 안정화된 상태에서 전달될 수 있도록 하는 데 목적이 있었다. 특히 애니메이션 시스템, 물리 엔진, DOTS(Data-Oriented Technology Stack) 기능의 성능과 안정성을 크게 높여 커뮤니티에 제공할 수 있게 되었다”고 전했다.   ▲ 유니티의 임원진이 참가한 기자간담회   개별 설루션 대신 AI 데이터가 모이는 플랫폼 추구 스미스 수석 부사장은 게임 및 시각 콘텐츠 개발에서 빠르게 확산되고 있는 AI와 관련한 로드맵도 소개했다. 2025년 하반기에 출시될 유니티 6.2 버전에서는 에디터 내에 직접 프롬프트 기반의 워크플로(prompt-based workflows)를 통합할 계획이다. 스미스 수석 부사장은 “반복 업무가 자동화되어 개발자들의 작업 시간을 크게 줄일 수 있고, 코드 디버깅과 C# 코드 자동 생성 기능도 추가되어 더욱 효율적인 작업 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다. 유니티의 AI 지향점은 개발자가 워크플로의 흐름에서 벗어나지 않고, 유니티 에디터 내에서 곧바로 AI 어시스턴트의 도움을 받을 수 있도록 한다는 것이다. 유니티의 플랫폼이 생성형 AI 데이터를 수집하는 중심이 될 수 있도록 하고, 코드, 텍스처, 애니메이션 등 AI로 생성된 다양한 애셋을 손쉽게 유니티 프로젝트에 통합하고 활용할 수 있는 프레임워크를 구축하고 있다는 것이 유니티의 설명이다. 스미스 수석 부사장은 “유니티의 기존 AI 설루션인 ‘뮤즈’나 ‘센티스’의 이름은 점차 쓰이지 않게 되고, 유니티 에디터 안에 AI를 자연스럽게 통합하는 방향으로 가게 될 것”이라고 전망했다.   산업 분야를 위한 실시간 시각화 및 데이터 활용 비전 소개 유니티는 게임, 비주얼 콘텐츠뿐 아니라 다양한 산업 영역으로 실시간 3D 시각화 기술을 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 유니티 코리아의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 “그 동안 산업 분야의 많은 기업이 제품 설계, 디자인, 제조부터 마케팅과 운영까지 정적인 3D 모델과 전통적인 워크플로에 의존해왔지만, 기술의 융합과 비즈니스의 디지털화가 빠르게 진행되면서 기업들이 일하는 방식, 클라우드 협업, 고객과의 상호작용 방식이 근본적으로 바뀌고 있다”고 전했다. 민경준 본부장은 이런 변화의 핵심 키워드로 ‘상호작용(interactive)’과 ‘몰입(immersive)’의 두 가지를 꼽았다. 두 가지 핵심 경험을 제공하는 기업만이 디지털 전환을 성공시킬 수 있다는 것이다. 그리고 이런 혁신이 가져올 수 있는 성과로 ▲고품질의 현실감 있는 3D 모델을 활용한 디자인과 프로토타이핑 과정의 간소화 ▲복잡한 3D 애셋과 설계 파일의 효율적인 최적화 및 생산 일정과 비용의 절감 ▲현실감 있는 시뮬레이션을 통해 위험도가 높은 산업군의 직원 교육의 빠르고 안전하며 효과적인 진행 ▲마케팅부터 판매까지 전 과정에서 인터랙티브 제품 구성 도구와 가상 경험으로 고객 전환율 향상 ▲모든 고객 접점에서 인터랙티브한 3D 경험을 적용해 참여도 향상 및 브랜드 차별화 실현 등을 소개했다.   ▲ 산업 분야에서 유니티의 혁신 성과   “몰입형 혁신은 리얼타임 3D를 기반으로 실현할 수 있다”고 짚은 민경준 본부장은 “연결(Connect), 개발(Create), 배포(Deploy) 등 세 가지 핵심 기능을 중심으로 하는 유니티의 산업용 설루션은 뛰어난 시각적 인터페이스를 제공하며, 많은 기업이 유니티를 활용하여 VR, AR, XR 애플리케이션, 제조 환경의 디지털 트윈, 고품질 프로덕트 컨피규레이터 등 다양한 핵심 애플리케이션을 개발하고 있다”고 전했다. 유니티는 차량용 인포테인먼트 시스템, 디지털 클러스터, 몰입형 UX(사용자 경험) 기반의 계기판, 디지털 미디어 시스템 등이 유니티로 제작되고 있다고 소개했다. 또한 현대자동차는 유니티 기반의 디지털 트윈 기술을 물류 및 스마트 공장 프로젝트에 적용하고 있으며, LG전자는 차량용 HMI 시스템을 유니티 기반으로 개발 중이다. 산업 분야의 데이터 활용에 대해 스미스 수석 부사장은 ‘애셋 매니저(Asset Manager)’라는 클라우드 기반 툴을 통해 다양한 산업용 데이터를 워크플로에 통합할 수 있도록 지원한다. 애셋 매니저는 데이터를 시각적으로 프리뷰하는 한편, 성능을 떨어뜨리지 않고 유니티 엔진에 적합한 형태로 변환할 수 있다. 이외에도 산업 시장을 위해 꾸준한 기술 개선 및 실무에 바로 적용 가능한 설루션을 선보일 것”이라고 밝혔다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 4월 7일 CNG TV는 줌(ZOOM) 방송을 통해 ‘의료AI 표준 환자를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개’를 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 방송에서는 VR 기반 시뮬레이션이 어떻게 의료진에게 위험 부담 없이 반복 훈련할 수 있는 환경을 제공하는지 살펴보는 시간이 마련됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ XR(확장현실)은 VR(가상현실), AR(증강현실), MR(혼합현실)을 모두 포괄하는 상위 개념으로 현실과 가상 세계를 연결하는 몰입형(immersive) 기술이다.   의료 AI와 가상현실 기반 임상 교육의 활용 이번 웨비나는 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원이 사회를 맡고, 조선대학교 치과대학 구강악안면외과 문성용 교수가 발표자로 참여했다. 문성용 교수는 의료 AI 표준 환자를 활용한 가상현실(VR) 기반 임상 실습 교육의 개발 내용과 활용 방안을 공유하며, VR 기술이 임상 및 교육 분야에서 몰입도를 높여 활용 가치가 높다는 점을 강조했다. 의료 AI 표준 환자를 활용한 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기반의 교육은 교육의 몰입도를 높이고 임상 시뮬레이션을 실현할 수 있는 기술이다. VR을 통해 3D 모델을 기반으로 종양 제거 수술 등 실습을 할 수 있으며, AR을 활용하여 수술 중 실시간 가이드 및 위치 표시가 가능하다. 국내외에서 VR 기반 실습이 도입되고 있으며, 특히 해부학 교육과 수술 술기 연습에 높은 활용도를 보이고 있다. 문성용 교수는 “VR 시뮬레이션을 통해 수술 계획을 수립하고 AR 내비게이션을 활용하여 실제 수술 정확도를 높일 수 있으며, VR 교육 콘텐츠는 학생들에게 수술 환경의 스트레스를 줄이고 반복 학습 기회를 제공하여 임상 능력을 향상시킨다”고 말했다. 또한 “AI 기반 가상 환자를 통해 문진 및 진단 능력을 평가하고, 햅틱 디바이스를 활용하여 실제와 유사한 촉각 경험을 제공함으로써 교육 효과를 극대화할 수 있다”고 소개했다.   VR 기반 의료 교육의 필요성과 효과 실제 수술 기회를 제공받기 어려운 상황에서 의사 수련생이나 레지던트가 술기를 익히는 과정에는 한계가 있다. 따라서 VR 교육 콘텐츠는 가상의 환자를 통해 수술을 실습하고 환자 모니터링을 2025/5기반으로 한 평가 시스템을 통해 교육 효과를 높일 수 있다. 적절한 교육 환경을 제공할 경우 의사의 술기 향상과 더 나은 환자 진료로 이어질 수 있다. 문 교수는 “VR 기반 교육은 해부학 지식을 효과적으로 전달하고, 수술 과정에서 발생할 수 있는 실수를 미리 경험하게 하여 안전성을 높인다”며, “가상현실을 활용한 훈련은 평가의 객관성을 높이고, 동일한 조건에서 교육을 진행할 수 있어 일관된 피교육자 평가가 가능하다”고 소개했다. 의료 분야의 시뮬레이션 솔루션을 시장에 성공적으로 도입하기 위해서는 질 높은 콘텐츠가 필요하며, 이와 함께 시장성에 대한 고민이 있어야 한다. VR 훈련 콘텐츠 개발 시 의료인의 주도적인 참여가 필수이며, 그렇지 않을 경우 디테일 부족으로 인해 실제 사용에 어려움이 있을 수 있다. 문 교수는 “디지털 트윈 개념을 활용한 시뮬레이터 개발이 가능하며, 이를 통해 실제 환자를 모델로 한 훈련이 이루어질 수 있다”며, “최신 기술을 활용하여 의료 분야에서의 발전 방향을 모색하고 전시회를 통해 정보 수집과 활용 방안 고민이 중요하다”고 강조했다.    ▲ 조선대학교 치과대학 구강악안면외과 문성용 교수   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

최지영 지음 / 22000원 / 이지스퍼블리싱 <된다! 조회수 터지는 유튜브 쇼츠 만들기>는 특히 AI 도구를 활용한 영상 제작부터 수익화 전략까지 유튜브 채널 운영을 위한 전 과정을 체계적으로 안내한다. 특히 유튜브 쇼츠를 처음 시작하는 사람이나, 영상 촬영과 편집 경험이 없어도 브루(VRew)와 챗GPT를 활용해 어떻게 영상을 기획하는지, 대본은 어떻게 작성하고, 편집까지 영상 콘텐츠를 만들고 업로드하는 일련의 과정을 차근차근 제대로 배울 수 있다. 또한, 영상 콘텐츠 주제를 찾는 데 어려움을 겪고 있는 기존 유튜브 채널 사용자들을 위해 인기 있는 주제 100가지를 제공해 주어 콘텐츠 아이디어 발굴에도 많은 도움이 된다. 유튜브 알고리즘을 이해하고 최적화하는 방법도 상세히 설명되어 있다. 비드아이큐(VidIQ)를 활용한 키워드 분석과 SEO 설정 방법을 통해 영상의 노출도를 높이는 방법에 대해서도 소개되어 있다. 특히 유튜브 채널을 운영에 따른 수익화를 기대하고 있는데, 영상 중간에 등장하는 광고만으로도 수익을 창출할 수 있다고 생각했다면 오산이다. 유튜브 파트너 프로그램, 유튜브 쇼핑, 제휴 마케팅 등 다양한 방법으로 유튜브 채널 운영을 통한 수익 창출 아이디어와 활용법에 대해서 제대로 파악해 보자.

다쏘시스템은 4월 17일 열린 ‘2025 KEY ESG & 지속가능성 포럼 (2025 KEY ESG & Sustainability Forum)’에 공식 후원사로 참여해, 디지털 기술을 기반으로 한 ESG 전략과 지속가능한 에너지 전환을 위한 비전을 제시했다고 전했다. ‘한국과 유럽의 변화하는 환경 속 에너지 믹스와 지속가능 금융’을 주제로 개최된 이번 포럼은 KEY(Korea Europe & You), 한국경제인협회, 고려대학교 EU 장모네 센터가 공동 주최하고, 크레디 아그리콜 CIB, 다쏘시스템코리아가 공동으로 후원했다. 포럼에는 ESG 전문가, 정부 관계자, 에너지 업계 대표, 금융 산업 리더 등 한-EU 양측 주요 인사 백 여명이 참석했다. 개회식에서는 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사를 비롯해 KEY의 이준(필립 리) 이사장, 제랄드 마스네(Gérald Massenet) 크레디 아그리콜CIB 한국 대표가 환영사를 전했으며, 포럼의 폐회사는 박영선 전 중소벤처기업부 장관이 맡아 한국-유럽 협력의 중요성과 디지털 기술 기반 ESG 전략의 실천적 가치를 강조했다. 첫 번째 세션에서는 다쏘시스템코리아 신사업 담당 김현 파트너가 ‘ESG 규제 대응을 위한 기술 중심 전략’을 주제로 발표를 진행했다. ESG가 단순한 규제 준수를 넘어 기업 스스로 주도하는 자발적 대응의 시대로 전환되고 있으며, 이에 따라 기술을 활용한 실질적인 개선이 무엇보다 중요하다고 강조했다. 이어 3D익스피리언스 플랫폼을 사례로 들어, ESG 데이터의 신뢰성 확보, 공급망의 투명성 강화, 제품 생애주기 전반의 탄소 배출 저감을 위한 기술 적용 방향을 제시하였다. 이어진 라운드테이블 1에서는 다쏘시스템을 비롯한 한국과 유럽의 에너지 및 정책 전문가들이 참여해 ‘에너지 전환 시대 : 도전과 대응 전략’을 주제로 심도 있는 논의를 이어갔다. 지정학적 리스크와 정책 불확실성 속에서도, 민간 기업들이 디지털 시뮬레이션과 AI 기반 기술을 통해 탄소중립 전략을 어떻게 조정해 나가고 있는지 구체적인 사례가 공유되었다. 이번 포럼은 기술 중심의 ESG 전략과 지속가능한 금융 구조를 매개로, 한국과 유럽이 각자의 강점을 결합해 실현 가능한 협력 모델을 모색할 수 있는 가능성을 확인한 자리였다. 특히 유럽의 정책 경험과 한국의 기술력 및 산업 기반이 만나, 에너지 전환과 ESG 이행의 실효성을 높일 수 있는 다양한 아이디어가 제시되었다. 포럼의 폐회사를 맡은 박영선 전 중소벤처기업부 장관은 “지속가능한 미래를 위해서는 한국-EU 간의 긴밀한 협력이 필요하며, 이번 포럼이 양측의 실질적인 협력을 증진하는 중요한 계기가 될 것으로 기대한다”며, “ESG 경영과 에너지 전환에 대한 지속적인 관심과 함께, 실질적인 행동이 병행되어야 할 것”이라고 말했다. 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 “이번 포럼은 기술이 ESG 과제를 현실적인 전략으로 전환시키는 강력한 동력임을 다시 한번 확인한 자리였다”며, “다쏘시스템은 앞으로도 디지털 플랫폼을 통해 한국 기업들이 지속가능한 미래로 나아갈 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다.  

유니티는 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 4월 15일 코엑스에서 진행했다. 이번 ‘유나이트 서울 2025’에서는 국내외 유니티 전문가들이 선보이는 다양한 사례 중심의 기술 세션과 최신 유니티 소식, 엔진 로드맵 등을 공유하는 자리가 마련됐다. 또한 다양한 산업 영역에 적용되는 유니티 활용 사례, 개발 노하우 등 실무에 도움이 될 만한 정보가 소개됐다. 이번 행사는 유니티 코리아 송민석 대표이사의 환영사를 시작으로 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO 겸 사장이 안정성, 성능, 크로스 플랫폼 지원에 대한 유니티의 의지를 담은 개회사를 전했다.     이어 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석부사장은 개발자의 피드백을 적극 반영하고 프로덕션 테스트 환경을 거친 ‘유니티 6(Unity 6)’의 주요 업데이트 로드맵을 공개했다. 유니티의 샘 로치(Sam Roach) 파트너 엔지니어링 디렉터는 4월 말 출시 예정인 유니티 6.1로 제작된 최신 리얼타임 데모 ‘판타지 킹덤’을 시연하며 유니티의 발전된 성능을 선보였다. '데이브 더 다이버'를 개발한 민트로켓의 황재호 대표는 유니티 엔진에 대한 견해와 유니티 6로 전환한 경험을 소개했다. ‘데이브 더 다이버’는 APV(Adaptive Probe Volume)를 통한 조명 워크플로 간소화, 프로젝트 오디터(Project Auditor)를 통한 성능 병목 구간 파악 등 유니티 6의 최신 기술을 통한 지속적인 개발 프로세스 최적화를 진행해왔는데, 황재호 대표는 개발 초창기부터 지금까지 효율적인 개발을 위해 유니티 엔진을 사용해온 경험을 소개했다.   유니티의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 자동차, 제조/건설, 커머스, 의료 등 다양한 산업에서 활용되는 유니티 사례와 3D 콘텐츠를 바탕으로 한 인터랙티브 경험의 효과 등에 대해 소개했다. 그리고,  LG전자 CTO 소속 최재복 리드는 유니티를 기반으로 차량용 3D HMI(휴먼-머신 인터페이스) 설루션을 개발한 사례를 발표했다. 유니티의 트레버 캠벨(Trevor Campbell) APAC 디맨드 광고 사업부 총괄은 앱 비즈니스 성장을 지원하기 위한 유니티 그로우 설루션 및 경쟁력에 대해 소개했다.     한편, 이번 유나이트 서울 2025에서는 유니티 기반 게임 프로젝트의 포스트모템 세션, 글로벌 업계 리더와 함께 성공적인 비즈니스 성장 전략을 나누는 ‘그로우 트랙(Grow Track)’ 세션, 다양한 데모 존 및 유니티로 제작한 인디 게임을 참관객에게 선보일 수 있는 ‘메이드 위드 유니티(Made With Unity) 존’, 유니티 전문가에게 실습 기반 피드백을 받을 수 있는 ‘핸즈온 트레이닝’ 등 다양한 프로그램이 진행됐다. 유니티는 ‘유나이트 서울 2025’의 키노트를 유니티 코리아 유튜브 채널을 통해 생중계했으며, 주요 세션은 5월 중 유니티 공식 유튜브 채널을 통해서 제공할 예정이다.

제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 연혁 03. 조사 개요 04. 조사 대상 및 모집단 구축 05. 주요 조사 내용 06. VR·AR산업 분류 07. 데이터 검증 08. 조사 회수 결과 제 2 장 조사결과 01. 응답기업 일반현황 02. 기업현황 03. 매출&판매 04. 수출 05. 인력 현황 06. 산업 현황 07. R&D 현황 제 3 장 부록 01. 용어해설 02. VR·AR산업 분류체계 연계표 및 해설서 03. 조사결과표 04. 조사표   발행일 :   2025.03.28 페이지 : 140

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (1)   소셜 미디어의 부상으로 인해 다양한 마케팅 콘텐츠에 대한 수요가 급격히 증가하면서, 제품을 표현하는 방식도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 기존의 CGI(Computer Generated Imagery) 방식은 새로운 비주얼 모델을 처음부터 제작해야 하므로 이러한 속도를 따라가기 어렵다. 또한, 제품을 직접 제작하고 촬영하는 방식은 많은 시간과 비용이 소요된다. 이에 따라 기업들은 제작 효율을 극대화하고, 보다 신속하고 확장 가능하며 비용 효율적인 콘텐츠 생산을 위해 혁신적인 기술을 모색하고 있다. 이번 호에서는 3D익사이트(3DEXCITE) Tech-stack이 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 어떻게 설계 모델을 직접 콘텐츠로 변환하고 생성형 AI(Gen-AI) 기반 시각화(비주얼라이제이션)를 활용하는지 알아보겠다.   ■ 조희원 다쏘시스템의 테크니컬 컨설턴트로, 3년째 3DEXCITE 브랜드 기술 부문을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 남솔아 다쏘시스템의 3DEXCITE 브랜드 세일즈 익스퍼트 스페셜리스트로, 5년째 클라우드 및 제조소프트웨어 IT 영업 & 사업개발 부문에 종사하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   그림 1   3D익사이트와 버추얼 트윈 3D익사이트는 설계자가 설계한 제품 CAD 모델을 그대로 이용하여 콘텐츠를 위한 버추얼 트윈을 생성한다. 효율적인 데이터 변환 프로세스를 통해 카티아(CATIA)와 같은 설계 프로그램에서 생성된 엔지니어링 데이터를 상용 데이터로 변환시키므로, 버추얼 트윈은 제품을 100% 정확하게 표현할 수 있다. 이 프로세스는 하이엔드 시각적 해상도를 유지하면서 지적 재산을 보호할 수 있도록 설계 데이터를 변경하는 역할을 한다.   3D익사이트의 데이터 변환 과정 엔지니어링 제품 데이터 통합 • 다양한 CAD 데이터를 수집 및 통합 • 카티아, 에노비아(ENOVIA), 시뮬리아(SIMULIA) 데이터 활용 머티리얼(Material) 라이브러리 준비(그림 2) • 표준화된 머티리얼 라이브러리 구축   그림 2   데이터 준비 작업 생성(그림 3) 의미적 데이터 식별 및 테셀레이션 수행   그림 3    데이터 준비 작업 처리(그림 4) 제품 데이터 오픈 및 매개변수 구성   그림 4   제품 정확성 강화(그림 5) 실제 제품 특성을 반영하여 머티리얼 할당 및 매핑   그림 5   모델 성능 평가(그림 6) FPS, 메모리 사용량, 폴리곤 수 분석   그림 6    제품 정확성 검토(그림 7)  가상 리뷰 환경에서 최종 검토 수행   그림 7    최종 제품 내보내기 3DXML 및 STEP 형식으로 최적화된 데이터 제공 Commercial Twin 제작 완료(그림 8) AR, VR, 실시간 플랫폼을 위한 몰입형 경험 제공   그림 8     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.