제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (4)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12.0(Creo Parametric 12.0) 버전에서 모델 기반 정의(Model-Based Definition : MBD) 기능의 최신 개선사항을 살펴보자. 크레오 MBD(Creo MBD)는 제품의 모든 제조 및 설계 정보를 3D 모델 안에 직접 입력하여, 별도의 2D 도면 없이도 명확하게 데이터를 전달할 수 있는 방법이다. 이번 업데이트에서는 기하공차 주석의 매개 변수 콜아웃, 주석 피처의 체계적 의미 정의, 기준 대상 전파, 치수 기준 기호 배치, 주석 관리 및 재사용, 패턴 서피스 검색, 원통축 치수 정의 등 여러 실무적 기능이 한층 강화되어 실제 업무 활용도가 크게 높아졌다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   기하 공차 콜아웃 지원 크레오 파라메트릭 12에서는 기하 공차의 추가 텍스트 필드에 매개 변수를 직접 입력하여 콜아웃을 자동 생성할 수 있다. 기하 공차를 선택하면 나타나는 추가 텍스트 패널에서 매개 변수를 지정할 수 있어, 이후 모델을 변경할 때마다 수동으로 텍스트를 수정하지 않아도 된다. 이로 인해 작업 과정의 효율성이 크게 높아지고, 실수 없이 일관된 공차 정보를 유지할 수 있다. 또한 해칭 디자이너를 드로잉 모드에서 사용할 수 있어 PAT 해칭 패턴 생성 및 편집도 가능해졌다.     콜아웃을 하기 위해 ‘도구’ 탭으로 이동하여 관계식을 열어준다. 관계식에서는 콜아웃 시 사용할 매개변수의 이름을 정하고 생성한다. 여기서는 ‘HOLE_PATTEN_ 98 · COUNT’로 생성한다.     생성한 매개변수를 관계식에 추가하고 목록에서 매개변수를 불러오는 옵션을 선택한다.  찾는 위치를 피처로 변경하여 불러오려는 구멍 패턴의 피처를 선택한다. 구멍 패턴에 생성되어 있는 매개변수가 리스트에 나타나고, 이 매개변수를 선택하여 선택한 항목 삽입을 눌러 관계식에 추가한다. 관계식에 매개변수가 추가가 되면  검증 버튼을 눌러 관계식을 검증하고, 생성했던 매개변수 HOLE_PATTEN_ COUNT 값이 업데이트되었는지 확인하고 관계식 창을 닫는다.     이제 사전에 생성된 기하공차를 선택하고  상단에 추가 텍스트를 눌러 콜아웃을 위해 생성한 매개변수를 입력한다. X &HOLE_PATTEN_COUNT를 입력하면 패턴 개수에 맞춰 구멍의 정보가 자동 기입된다. 패턴의 값을 변경하여 구멍의 개수가 달라지더라도 매번 수동으로 입력하는게 아니라 자동으로 반영되어 실수를 줄이고 쉽게 유지관리할 수 있다.   의도 체인을 활용한 주석 참조 수집 크레오 파라메트릭 12에서는 주석 피처 작성 시, 의도 체인을 주석 참조로 쉽게 수집할 수 있다. 그래픽 영역에서 목록 선택 또는 의도 체인 수집 기능을 활용해 여러 형상을 한 번에 주석 참조로 지정할 수 있어 보다 빠르고 효율적으로 작업할 수 있다.     주석 달기를 통해 생성한 주석 피처에 의도 체인으로 생성한 체인을 활용할 수 있게 되었다. 주석 피처에 체인 항목을 추가하기 위해 ‘확인’을 눌러 창을 닫는다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (4)   지난 호에서는 로코드 분석 설루션인 나임(KNIME)에 대해 알아보고 전력 판매량(Electric Power Sales) 예측에 대한 따라하기를 완성해 보았다. 나임을 활용해 코딩에 크게 의존하지 않으면서 비교적 쉽고 간단하게 데이터 분석을 수행할 수 있다는 것을 확인해 볼 수 있었다. 이번 호에서는 전형적인 데이터 분석 유형과는 좀 다른 과제에 도전해 보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 제3회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ 제4회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제5회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   대부분의 데이터 분석 과제는 데이터를 수집하고 정리하고 가공하는 과정이 복잡하고 어려운 경우가 많다. 특히 데이터에 대한 구조와 규칙을 이해하고 이를 정제하는 과정은 중요하지만 업무 성과로서 크게 돋보이지도 않는 경우도 종종 있다. 하지만 일단 제대로 정리해놓고 나면(전처리) 데이터를 활용하여 중요한 정보를 얻을 수도 있고 핵심적인 인사이트를 찾는 것도 용이할 수 있다. 어떤 면에서 진정한 데이터 분석 워크플로의 핵심 노하우는 머신러닝 분석 기술을 사용했는지가 아니라 데이터 전처리를 어떻게 수행해 왔는지에 달라질 수 있다고도 볼 수 있다. 그래서 이번 호에서는 다소 복잡해 보일수도 있지만 차량 부품(프런트 범퍼 빔) 파트에 대한 시뮬레이션 데이터 정리를 나임을 통해 정리해 나가는 방법을 보여주고자 한다. 분석 영역 : 차량 범퍼 빔(bumper beam) 파트 분석 데이터 : 시뮬레이션(CAE) 모델 데이터 유형 : NASTRAN(진동소음해석 분석을 위해 사용하는 솔버 포맷)  데이터 분석 목표 : 면적(area) + 체적(volume) 구하기   그림 1   시뮬레이션(CAE) 모델 및 나스트란(NASTRAN)에 대한 자세한 설명은 이번 호 내용의 범위를 벗어나기 때문에 넘어가도록 하겠다. <그림 1>의 차량 범퍼 빔 파트 모델은 삼각형 요소(tria element)와 사각형 요소(quad element)로 구성되어 있는데 상대적으로 삼각형 요소가 적으므로(26개) 삼각형 요소에 대한 면적을 구하는 과정을 진행해 보도록 하겠다.   그림 2   차량 범퍼 빔 파트 모델을 나스트란 포맷으로 익스포트(export)해 보면 <그림 3>과 같은 텍스트 형식으로 출력이 된다는 것을 알 수 있다. 노트패드++(Notepad++)같은 텍스트 에디터 소프트웨어를 통해 파일을 오픈할 수 있다. 설명을 용이하게 하기 위해 실제 데이터에서 일부만 샘플로 추출한 내용으로 설명하도록 하겠다. 참고를 위해 나스트란 데이터에 대한 설명을 간결하게 진행해 보자. GRID는 3차원 공간상의 점(point/node)을 나타내는 것으로 ID/좌표 X/좌표 Y/좌표 Z로 구성되어 있다.  CTRIA3는 공간상의 삼각형 요소를 나타내는 것으로 ID/PSHELL ID/GRID ID1/GRID ID2/GRID ID3로 구성되어 있다.  CQUAD4는 공간상의 사각형 요소를 나타내는 것으로 ID/PSHELL ID/ GRID ID1/GRID ID2/GRID ID3/GRID ID4로 구성되어 있다.  PSHELL은 요소들(elements)이 속한 그룹에 대한 정보로 ID/ MAT1 ID/두께 등의 정보로 구성되어 있다.  MAT1은 PSHELL이 속한 재질(material)에 대한 정보를 담고 있는 것으로 ID/탄성계수(elastricity)/포아송비(poisson ratio)/밀도(density)로 구성되어 있다. 나임을 실행하고 나서 처음으로 해야 할 일은 데이터를 불러오는 것이다. 지난 연재에서 설명한 것과 같이 CSV Reader 노드를 사용하면 편리하다.   그림 3   그림 4   그림 5     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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유니티로 구현한 핵융합 디지털 트윈, V-KSTAR   핵융합 기술은 미래를 열어갈 수 있는 태양과 같은 에너지이지만 복잡한, 실험 데이터를 분석하고 이해하는 데 많은 시간이 소요된다. 트라이텍과 UNIST는 이러한 문제를 해결하기 위해 V-KSTAR 프로젝트를 추진했다. 이 프로젝트에서는 유니티의 디지털 트윈 기술을 활용해 직관적이고 효율적인 가상 핵융합 실험 플랫폼을 구현할 수 있었다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   가상 핵융합 디지털 트윈 플랫폼 : V-KSTAR 프로젝트 V-KSTAR는 한국핵융합에너지연구원(KFE)의 공동 과제인 핵융합 R&D의 일환으로, 가상 핵융합 기술 개발을 위한 디지털 트윈 플랫폼 개발 프로젝트이다. 이 프로젝트는 3차원 CAD 모델 기반의 가상 핵융합 시뮬레이션을 연산하는 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용하여 최적화된 가상 핵융합 모델 및 시뮬레이션 기술을 개발하고, 최적의 실험 결과를 도출하기 위한 가상 핵융합 시뮬레이션 통합 플랫폼 기술 개발을 목표로 한다. 핵융합 실험의 핵융합로인 토카막(Tokamak) 장치 내부에서 실시간으로 측정된 데이터의 가시화 모니터링, 시뮬레이션 데이터 분석 및 시각화, 데이터 추적 및 데이터 형상 관리 기능 등을 통해서 종합적인 파이프라인 관리 시스템을 구현하기 위한 가상 핵융합 기술 통합 플랫폼 개발 프로젝트이다. 핵융합 실험 과정에서 만들어지는 고온의 플라스마가 안정성을 가지고, 오래 유지되기 위해서는 자기력을 통해 플라스마의 모양과 위치를 고정시키는 것이 필요하다. V-KSTAR는 3차원 가상 핵융합 시뮬레이션의 반복 트레이닝을 통해 최적의 플라스마 형성 조건과 자기력 제어 기술을 확보하고, 실험을 통해서 플라스마 형상 및 장치 상태를 모니터링할 수 있는 통합 시스템 개발에 목적이 있다.   유니티의 시각화를 통한 핵융합 실험 장치의 개선 핵융합 실험 장치에서 실험 시 플라스마가 접촉하는 토카막 내부 타일은 플라스마로부터 열을 받아 온도가 상승하게 된다. 토카막 설비가 손상되는 것을 감지하고 정비해야 하는 문제에 대응하기 위해 각 타일의 온도를 색상과 수치로 표시하고 높은 수준으로 온도가 상승했을 경우에 경고 표시와 로그 기록을 남겨야 하는 필요성이 있었다.   그림 1. 토카막 내부 타일을 디지털 트윈으로 구현해낸 모습. 내부 타일의 온도를 실시간으로 색과 숫자로 확인할 수 있다.   핵융합 실험 장치에서 플라스마는 수억 도(℃)에 이르는 고온을 유지해야 하며, 이를 위해 고속 중성입자 빔을 플라스마에 조사하는 방법이 대표적으로 사용된다. 조사된 중성입자는 뜨거운 플라스마 내부에서 이온화되고, 플라스마와 충돌하며 에너지를 전달하고 전체 온도를 상승시킨다. 그러나 이온화된 후 충분한 에너지 전달을 하지 못한 일부 고속 이온은 플라스마 영역을 빠져나와 토카막 내벽에 충돌하게 되며, 이는 벽면 타일의 급격한 온도 상승과 손상으로 이어질 수 있다. 실제 실험에서는 이러한 손상을 막기 위해 장치 운전을 중단해야 하는 경우도 발생한다. 따라서 토카막 내부 타일의 온도를 실시간으로 색과 숫자로 표시하고, 온도가 일정 수준 이상 상승할 경우 경고를 발생시키며 로그를 기록하는 모니터링 체계가 필요하다. 나아가, 개발 팀은 물리적 트윈(physical twin)인 K-STAR 장치에서 고속 이온의 손실이 발생하는 위치를 실험 전 또는 실험 사이에 미리 파악하고, 내벽 손상을 최소화하기 위해 유니티 기반의 3차원 디지털 트윈인 ‘V-KSTAR’를 구축하였다. 이를 통해 입자 궤적을 추적하고 벽면과 고속 이온의 충돌을 시각화함으로써, 고속 입자 손실 메커니즘을 정밀하게 분석하고 장치 보호 및 실험의 안정성을 강화할 수 있게 되었다.   플라스마 발생 영역을 분석하기 위한 3차원 셰이더 구현 개발 팀은 유니티가 VR(가상현실), XR(확장현실)과 같은 여러 플랫폼과 호환성이 높고, 확장할 수 있는 통합 도구 제공이 잘 되어 있다는 점에 주목했다. 또한, C# 기반에서 프로젝트를 구성하기 때문에 개발 진입 장벽이 낮고 사례가 많아 개발에서 오는 리스크를 최소화할 수 있는 가능성이 많다는 점도 개발 프로젝트에 유니티를 선택하게 된 요인이 됐다. 유니티에서 플라스마는 흔히 도넛으로 알고 있는 토러스(torus, 원환면) 형태로 생성된다. 토러스를 수직으로 자른 단면의 경계를 기저로 하여 360도 회전을 통해 전체 플라스마 형상이 만들어진다. 토러스 내부는 구멍이 있고, 이 공간에 토카막 내벽이 위치하기 때문에 토러스가 내벽을 가리는 구조이다. 개발 팀은 투시가 가능하면서도 그 경계가 명확하게 시각화될 수 있도록 플라스마 셰이더를 구현했다. 또한 이중 노멀을 구현하여 카메라가 플라스마에 포함되어도 플라스마의 형상을 관찰할 수 있도록 하였다.   그림 2. 토러스 형태의 플라스마   핵융합 장치 시각화를 위해 선택한 유니티 플랫폼과 툴 개발 팀은 다양한 유니티 플러그인을 분석적 가시화에 활용했다. 예를 들어, CrossSection 플러그인을 활용하여 모델 내부 단면을 관찰할 수 있도록 하였으며, 토카막 장치를 360도로 회전시키며 원하는 각도에서 내벽과 외벽이 전체 장비와 어떻게 모양을 이루고 있는지를 한눈에 파악할 수 있는 기능을 구현했다.또한, 시간에 따른 부품별 온도 상태를 한 눈에 파악하기 위한 그래프를 그리는 데에도 Vectrosity와 같은 플러그인으로 원하는 기능을 쉽게 구현했다. 코드의 부분적인 교체와 유지 보수를 효율적으로 진행할 수 있도록 프로그램 모듈화를 진행할 때에도 유니티가 제공하는 Assembly Definition 기능을 활용해 손쉽게 프로그램을 체계적으로 모듈 단위로 분리할 수 있었다.   디지털 트윈 도입을 통한 핵융합 실험의 변화 V-KSTAR의 또 다른 기능은 실시간 데이터를 대용량으로 파일 포맷으로 기록하고 실제 실험이 끝나고 난 뒤 스트리밍 방식으로 실험 결과를 재현하는 것이다. 약 2~3분 단위의 실험은 샷넘버라는 고유 번호로 구분이 되고, 그 번호에 해당하는 플라스마 형상이 어떤 모양인지 확인하여 실험 설정의 최적값을 재사용할 수 있도록 돕는다. 설정 값과 그에 따른 실험 결과가 수많은 문서에 표와 숫자로 기록된 것을 연구자들이 읽고 이해해야 하는 일을 디지털 트윈이 빠르고 직관적인 방식으로 만들어 시간을 절약하는 효과가 있다. 실제 캠페인 현장에 가면 플라스마를 관찰할 수 있는 특수 카메라 영상이 흑백 모니터로 표시되고, 그 주변으로 수많은 센서 값에 대한 계기판이 벽면을 가득 채우고 있다. V-KSTAR는 한 눈에 파악하기 어려운 복잡한 수치 데이터를 가상 공간의 3D 모델에 다양한 색상으로 시각화하여, 마치 실제로 가까이서 관찰하는 것과 같은 직관적인 환경을 제공한다. 또한 플라스마 형상을 감지하는 센서 정보를 바탕으로 플라스마를 재구성하여, 특수 카메라의 제한된 시야에서는 관찰하기 어려웠던 전체적이고 동적인 모습을 제공하기 때문에 실험 결과에 대한 이해가 더욱 효율적이다. 따라서, V-KSTAR 프로젝트 도입을 통해 시뮬레이션 결과를 보다 빠른 시간에 분석하고, 연구자 간 시뮬레이션 결과를 공유하고 토론할 수 있는 가상 공간을 통해 연구의 진척도를 높일 수 있는 효과가 있다.   V-KSTAR 시각화 과정에서 유니티 활용의 효과 핵융합 실험의 특성 상 대규모의 그래픽 요소를 고성능을 유지하며 가시화하는 데는 일정한 한계가 있었다. 이로 인해 복잡한 데이터 시각화를 위해 일부 요소를 단순화해야 하는 경우가 발생했다. 하지만 유니티를 사용한 개발은 확실히 쉽고, 가볍고, 직관적인 면이 있다. 그래서 프로젝트 초기에 간단한 사용자 요구가 많을 때는 즉시 반영하여 해결하기에 적합했다. 개발 팀은 “핵융합 연구와 같은 전문 분야를 위한 유니티의 고성능 그래픽 설루션에 대한 자료와 사례가 더 풍부해지기를 기대한다”고 전했다.   V-KSTAR의 향후 기술 발전 방향 향후 프로젝트의 핵심 과제는 폭발적으로 증가하는 방대한 데이터를 기존의 렌더링 성능 수준에서 효과적으로 가시화하는 기술 개발이다. 이를 위해 컴퓨터의 그래픽 성능을 무제한에 가깝게 확장할 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어 측면의 방법을 발굴하여 프로젝트에 접목해야 할 것으로 보인다. 또한 개발 팀은 핵융합 실험을 위한 최적의 CAD 환경을 구현하기 위해, 설계–변환–시뮬레이션–피드백의 자동화된 워크플로를 실현할 수 있도록 V-KSTAR에 모델과 데이터의 자동 관리 시스템을 갖출 수 있도록 노력하고 있다. 개발 팀은 “향후에 진행되는 새로운 핵융합 실험 장치와 ITER 및 DEMO 장치에도 현재 개발되고 있는 플랫폼이 확장 적용될 것이며, AI를 접목하여 학습한 결과를 가시화하고 분석하는 연구가 장기적으로 진행될 것으로 예상된다”고 전했다. 또한, “AI를 도입한 V-KSTAR를 통해 핵융합 실험을 일부 대체할 수 있다면 실험 시간과 운영 비용을 절감하는데 보다 크게 기여할 것으로 기대된다. 유니티를 활용해 V-KSTAR를 원활하게 구현해냈기 때문에, 이 경험을 바탕으로 향후에도 유니티를 지속적으로 활용할 계획”이라고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지난 9월 11~12일 진행된 ‘코리아 그래픽스 2025’에서 에픽게임즈는 산업 전반에서 리얼타임 시각화가 어떻게 활용되고 있는지를 보여주는 사례를 소개했다. 또한, 이러한 변화 속에서 에픽게임즈가 제시하는 비전과 디지털 트윈에 활용되는 에픽게임즈의 기술을 선보였다.   디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션의 정의 디지털 트윈(digital twin)은 현실의 사물이나 시스템을 외형뿐만 아니라 물리적 특성까지 그대로 디지털로 재현하여, 가상 공간에서 성능을 분석하고 잠재적인 문제를 사전에 확인할 수 있는 기술이다. 디지털 트랜스포메이션(digital transformation) 또는 디지털 전환은 이러한 디지털 기술을 활용해 조직과 기업의 의사결정 방식을 혁신하고, 이를 통해 새로운 가치를 창출하는 과정을 의미한다. 이 글에서는 새로운 가치를 최종 소비자나 시장의 관점에 국한하지 않고, 기업이나 조직 내부에서 디지털 트윈을 활용해 생산 공정을 보다 효율적이고 간소화된 방식으로 개선하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내릴 수 있다면 그것 또한 디지털 트랜스포메이션의 범주에 포함된다고 본다.   리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션 사례 건축 산업 : 단순 렌더링에서 스마트 시티까지 건축 산업에서는 설계 데이터를 3D 데이터로 변환하고 이를 리얼타임으로 시각화하는 방식을 통해 리얼타임 기반 디지털 트윈이 시작됐다. 기존에는 3D 데이터를 활용해 미리 렌더링된 정적인 영상이나 순차적으로 보여주는 영상만 제작했지만, 언리얼 엔진과 같은 리얼타임 기술이 도입되면서 단순히 정보 전달을 넘어 이해관계자들이 더 명확하고 효과적인 커뮤니케이션을 할 수 있게 된 것은 물론 나아가 최종 고객들에게도 새로운 사용자 경험을 전달할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 더욱 가속화되어 현재는 커뮤니케이션 수단을 넘어 실제로 현실의 다양한 정보를 실시간으로 가상 3D 공간으로 가져와서 통합하고, 이를 이용하여 다시 현실의 건물과 공장, 도시를 관제하는 단계에 이르렀다. 예를 들어, 비전스페이스(Vision Space)의 스마트 공장 설루션은 공장의 3D 환경을 구축하고, 자동화 설비를 배치해 현실과 동일한 조건으로 가상 검증을 수행한다. 여기에 인공지능 시뮬레이터를 통합하면 물류 흐름과 생산 효율을 사전에 예측할 수 있다. 이처럼 ‘디지털 트윈 + AI’ 조합은 단순한 시각화 단계를 넘어 기업 경영의 근본을 바꾸는 디지털 트랜스포메이션으로 발전하고 있다.   그림 1. 비전스페이스   도시 개발 영역에서도 이러한 흐름은 더욱 두드러진다. 두바이나 아부다비 같은 중동의 주요 도시의 시각화에 사용된 프롭VR(Prop VR)의 사례를 보면, 단순 도시 계획이나 인프라 설립, 관광과 같은 도시 관리 측면에서의 효과를 넘어서 임대나 거주 여부를 결정하는 데 필요한 몰입형 정보를 제공함으로써 사용자 만족도와 경제적 가치를 동시에 높이고 있다. 실제로 중동의 고급 부동산 개발사인 DAMAC 프로퍼티같은 경우는 프롭VR과 협업 전 2400만 달러 규모였던 매출이 협업 후 4억 달러까지 10배 이상 확대되는 성과를 기록하기도 했다.   그림 2. 프롭VR   결국 단순히 정보 전달의 디지털 트윈을 넘어서 도시 구성원에게 좀 더 몰입감 있는 경험을 제공하고, 이를 통해 그들의 의사 결정을 좀 더 가치 있게 만든 디지털 트랜스포메이션의 사례라고 할 수 있다.   훈련 시뮬레이션 : 안전과 비용 혁신 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 특히 훈련 및 시뮬레이션 분야에 가장 큰 영향을 미치고 있다. 보잉(Boeing)은 항공기 정비 훈련 과정에 VR 시뮬레이션을 도입해 정비사가 실제 기체를 만지기 전에 가상 환경에서 반복 학습할 수 있도록 했다. 이는 안전성을 크게 높이는 동시에 비용도 절감하는 효과를 가져왔다.   그림 3. 보잉의 훈련 시스템   또한, 화재, 지진, 대규모 재해 대응 훈련에서도 XR(확장현실) 기술을 활용한 몰입형 시뮬레이션이 확산되고 있는데, 기존의 이론 중심 교육보다 훨씬 효과적인 학습 결과를 만들어내기 때문이다. 실제로 삼성 엔지니어링이나 대우조선 해양, 삼성전자 반도체 팹, 남동 화력 발전소를 포함하여 여러 산업 현장과 의료기관에서 이미 언리얼 엔진을 이용한 XR 훈련을 시행하고 있으며 높은 효과를 내고 있다.   그림 4. XR 직무 교육   시뮬레이션에서도 리얼타임의 도입은 큰 효과를 내고 있는데, 대표적인 사례로 한국항공우주산업(KAI)에서 구축한 디지털 트랜스포메이션이 있다. KAI는 수리온 헬기나 KF-21 전투기와 같이 직접 설계 및 제작한 여러 항공기의 훈련용 VR 시뮬레이터를 개발하여, 파일럿이 본격적인 훈련 이전에 실제 훈련 절차와 비행 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 도와주고 이를 통해 훈련의 전반적인 효과를 극대화했다. 또한 언리얼 엔진의 개방성을 통해 대규모 전술 훈련을 위한 강화 학습 기반의 AI 에이전트를 현재 훈련 시나리오에 통합하기도 했다.   그림 5. KAI의 VR 비행 시뮬레이터   뿐만 아니라 GIS 기반 지형 정보와 AI 시나리오를 접목해 실제 작전 환경에 가까운 훈련을 가능하게 했고, 더 나아가 정비 인력 교육에도 이를 적용하고 있다. 이는 디지털 트윈을 기반으로 GIS 지형 정보 처리부터 XR 기반 훈련 시뮬레이터는 물론 에이전트 AI까지 통합된 디지털 트랜스포메이션의 대표 사례라고 할 수 있다.   자동차 산업 : 전 공정을 아우르는 리얼타임 혁신 자동차 산업은 리얼타임을 통해 완전히 새로운 가치를 찾아가고 있는 핵심 산업이다. 대표적으로 로터스(Lotus)는 언리얼 엔진과 리얼타임을 디자인부터 엔지니어링, 마케팅, 그리고 HMI(휴먼–머신 인터페이스)를 통한 소비자 경험까지 전체 공정에 통합하여 디지털 트랜스포메이션을 이뤄낸 선도적인 기업 중 하나다. 로터스는 디자인 초기 단계부터 리얼타임 기술을 도입해 기존의 오프라인 중심 디자인 과정을 디지털 트윈 기반의 가상 환경으로 전환하면서, 언리얼 엔진의 사실적인 비주얼 퀄리티를 통해 VR 상에서 실사와 동일한 수준의 3D 데이터를 검증할 수 있게 되었고, 이를 통해 디자인 반복 작업이 가속화되었다. 이러한 리얼타임을 통한 디지털 트윈은 나아가 제조, 엔지니어링, 마케팅, HMI까지도 확장되었다. 특히 로터스는 전사적으로 단일 3D 데이터 세트를 공유하는 통합 파이프라인을 구축하고, 퍼포스 기반의 데이터 관리 체계를 도입했다. 이를 통해 불필요한 파일 생성과 관리 비용을 줄였고 그 결과 디자인과 엔지니어링 데이터가 완벽히 통합되어, 차량 개발 전 과정에서 훨씬 효과적으로 데이터를 공유할 수 있게 되었다. 또한 이는 고품질 마케팅 콘텐츠 제작에도 그대로 활용되었다.   그림 6. 로터스   로터스뿐만 아니라 GMC와 볼보(Volvo), 리비안(Rivian), 페라리(Ferrari), 포드(Ford), 소니(Sony)–혼다(Honda) 합작의 아필라(Afeela) 등 글로벌 주요 자동차 브랜드도 이미 HMI에 언리얼 엔진을 도입하고 있다. 이는 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라, 엔터테인먼트와 커넥티비티를 제공하는 콘텐츠 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다.   그림 7. 아필라 내부   그림 8. 언리얼 엔진 HMI 탑재 차량   한편, 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 단순한 3D 시각화를 넘어, 산업의 제품과 서비스를 사용자에게 새로운 경험을 제공하는 콘텐츠로 발전시키고 있다. 이를 통해 현실의 제품과 서비스가 가상공간에서도 새로운 가치를 창출해 나가고 있다. 흥미로운 사례로 페라리는 신형 하이브리드 296 GTB를 ‘포트나이트’ 게임 내에서 공개했다. 페라리는 단순한 차량 공개를 넘어 게임이라는 새로운 콘텐츠 환경에서 플레이어들이 실제로 운전하는 경험을 제공하여, 브랜드 가치를 확장하고 미래 세대 고객과의 접점을 마련하였다.   그림 9. 포트나이트에서 공개된 페라리 신형 하이브리드 296 GTB   에픽게임즈의 기술과 비전 디지털 트랜스포메이션이 성공적으로 정착되기 위해서는 보다 다양하고 매력적이며 풍부한 3D 콘텐츠의 공급이 필수이며, 그러기 위해서는 일반 산업 디자이너를 포함해 누구나 원하는 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경이 제공되어야 한다. 이를 실현하기 위해 에픽게임즈는 압도적인 리얼타임 렌더링 기술과 콘텐츠 제작 효율성 향상이라는 두 가지 측면에서 지속적으로 노력을 기울이고 있다.   나나이트 나나이트(Nanite)는 기존의 렌더링에서 상상하기 어려운 수준의 폴리곤을 추가적인 최적화나 작업 공정 없이 처리할 수 있는 기술이다. 일반적인 리얼타임 렌더러에서는 구동조차 불가능한 수조 개의 폴리곤으로 구성된 가상 공간을 게임기 플레이스테이션 5에서 60프레임으로 구동할 수 있게 되었다.   그림 10. 나나이트   루멘 트윈모션과 언리얼 엔진의 새로운 라이팅 시스템인 루멘(Lumen)은 별도의 라이트맵 빌드 없이도 고퀄리티 글로벌 일루미네이션 효과를 실시간으로 처리한다. 덕분에 라이팅에 대한 반복 작업에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있으며, 절약된 시간은 콘텐츠의 품질 향상에 집중할 수 있어 전반적인 퀄리티를 높일 수 있다.   그림 11. 루멘   월드 파티션 디지털 트윈에서 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 광활한 가상 공간 제작인데, 언리얼 엔진 5에서는 LWC(Large World Coordinates : 대규모 월드 좌표)를 통해 사실상 무한에 가까운 공간을 별도의 추가 작업 없이 충분한 정밀도로 엔진 상에서 구축할 수 있다. 게다가 다양한 GIS 데이터 프로토콜을 통합 지원하고, 특히 항공 시뮬레이션에서 필수적인 구형 좌표계도 기본 제공하기 때문에 어떤 목적의 가상 공간이라도 바로 만들 수 있다.   그림 12. 월드 파티션   프로시저럴 콘텐츠 생성 넓은 공간을 만들더라도 사람이 직접 디테일을 추가하고 애셋을 배치해야 한다면, 제작 비용이나 시간 때문에 사실상 광활한 가상 공간의 의미가 없어질 수 있다. 이러한 부분을 지원하기 위해 언리얼 엔진 5에서는 프로시저럴 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation : PCG)이라는 절차적 콘텐츠 생성 툴도 제공하고 있다. PCG 비주얼 스크립트를 이용하면 광활한 공간에 수백만 그루의 나무 식생, 바위, 지형 애셋, 절벽 등을 1~2초 만에 절차적으로 배치할 수 있다.   그림 13. PCG   FAB 무엇보다도 디지털 트윈에서 핵심은 바로 애셋 스토어이다. 디지털 트윈에서 필요한 애셋을 모두 직접 만드는 것은 사실상 불가능에 가깝기 때문이다. 에픽게임즈의 통합 애셋 스토어 FAB은 다른 어떤 애셋 스토어 보다도 높은 수준의 퀄리티를 가진 애셋을 제공하고 있으며, 고퀄리티의 애셋을 여러 방식으로 무료로 제공하기 때문에 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 큰 도움을 받을 수 있다.   그림 14. FAB   이외에도, 에픽게임즈는 역동적인 가상 공간 구축에서 핵심인 요소인 캐릭터 생성을 위해 메타휴먼을 제공하여 헐리우드 영화 수준의 포토리얼한 캐릭터를 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 바로 활용할 수 있다. 또한, 자신만의 랜드마크 데이터가 필요할 때는 직접 모델링하지 않고도 휴대폰이나 카메라를 통해 촬영한 데이터를 3D로 변환할 수 있는 리얼리티 스캔도 지원한다.   그림 15. 메타휴먼(왼쪽) 및 리얼리티스캔(오른쪽)   맺음말 지금까지 디지털 트윈과 리얼타임 기술이 디지털 트랜스포메이션을 어떻게 이끌고 있는지 그리고 에픽게임즈가 이를 지원하는 기술과 비전을 살펴보았다. 디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션은 이제 초기 개념 단계를 넘어 산업과 사회 전반에 깊숙이 자리 잡고 있다. 리얼타임 기술은 단순히 ‘보여주는 도구’가 아니라, 기업의 의사결정, 사용자 경험, 나아가 사회적 가치 창출까지 연결되는 인프라로 진화하고 있다. 에픽게임즈와 언리얼 엔진은 이러한 변화의 든든한 파트너로서, 더 많은 산업 분야에서 디지털 트랜스포메이션을 통해 미래를 설계할 수 있도록 기술적 토대를 제공할 것이다.   ■ 권오찬 에픽게임즈 코리아의 부장으로 시니어 에반젤리스트이다. 20여 년간 게임 개발에 몸담았으며, 최근에는 비게임 콘텐츠 산업을 비롯해 건축, 자동차, 제조, 시뮬레이션 등 다양한 일반 산업 분야에서 폭넓은 경험을 쌓고 있다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지난 9월 11~12일 진행된 ‘코리아 그래픽스 2025’에서 에픽게임즈는 산업 전반에서 리얼타임 시각화가 어떻게 활용되고 있는지를 보여주는 사례를 소개했다. 또한, 이러한 변화 속에서 에픽게임즈가 제시하는 비전과 디지털 트윈에 활용되는 에픽게임즈의 기술을 선보였다.   디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션의 정의 디지털 트윈(digital twin)은 현실의 사물이나 시스템을 외형뿐만 아니라 물리적 특성까지 그대로 디지털로 재현하여, 가상 공간에서 성능을 분석하고 잠재적인 문제를 사전에 확인할 수 있는 기술이다. 디지털 트랜스포메이션(digital transformation) 또는 디지털 전환은 이러한 디지털 기술을 활용해 조직과 기업의 의사결정 방식을 혁신하고, 이를 통해 새로운 가치를 창출하는 과정을 의미한다. 이 글에서는 새로운 가치를 최종 소비자나 시장의 관점에 국한하지 않고, 기업이나 조직 내부에서 디지털 트윈을 활용해 생산 공정을 보다 효율적이고 간소화된 방식으로 개선하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내릴 수 있다면 그것 또한 디지털 트랜스포메이션의 범주에 포함된다고 본다.   리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션 사례 건축 산업 : 단순 렌더링에서 스마트 시티까지 건축 산업에서는 설계 데이터를 3D 데이터로 변환하고 이를 리얼타임으로 시각화하는 방식을 통해 리얼타임 기반 디지털 트윈이 시작됐다. 기존에는 3D 데이터를 활용해 미리 렌더링된 정적인 영상이나 순차적으로 보여주는 영상만 제작했지만, 언리얼 엔진과 같은 리얼타임 기술이 도입되면서 단순히 정보 전달을 넘어 이해관계자들이 더 명확하고 효과적인 커뮤니케이션을 할 수 있게 된 것은 물론 나아가 최종 고객들에게도 새로운 사용자 경험을 전달할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 더욱 가속화되어 현재는 커뮤니케이션 수단을 넘어 실제로 현실의 다양한 정보를 실시간으로 가상 3D 공간으로 가져와서 통합하고, 이를 이용하여 다시 현실의 건물과 공장, 도시를 관제하는 단계에 이르렀다. 예를 들어, 비전스페이스(Vision Space)의 스마트 공장 설루션은 공장의 3D 환경을 구축하고, 자동화 설비를 배치해 현실과 동일한 조건으로 가상 검증을 수행한다. 여기에 인공지능 시뮬레이터를 통합하면 물류 흐름과 생산 효율을 사전에 예측할 수 있다. 이처럼 ‘디지털 트윈 + AI’ 조합은 단순한 시각화 단계를 넘어 기업 경영의 근본을 바꾸는 디지털 트랜스포메이션으로 발전하고 있다.   그림 1. 비전스페이스   도시 개발 영역에서도 이러한 흐름은 더욱 두드러진다. 두바이나 아부다비 같은 중동의 주요 도시의 시각화에 사용된 프롭VR(Prop VR)의 사례를 보면, 단순 도시 계획이나 인프라 설립, 관광과 같은 도시 관리 측면에서의 효과를 넘어서 임대나 거주 여부를 결정하는 데 필요한 몰입형 정보를 제공함으로써 사용자 만족도와 경제적 가치를 동시에 높이고 있다. 실제로 중동의 고급 부동산 개발사인 DAMAC 프로퍼티같은 경우는 프롭VR과 협업 전 2400만 달러 규모였던 매출이 협업 후 4억 달러까지 10배 이상 확대되는 성과를 기록하기도 했다.   그림 2. 프롭VR   결국 단순히 정보 전달의 디지털 트윈을 넘어서 도시 구성원에게 좀 더 몰입감 있는 경험을 제공하고, 이를 통해 그들의 의사 결정을 좀 더 가치 있게 만든 디지털 트랜스포메이션의 사례라고 할 수 있다.   훈련 시뮬레이션 : 안전과 비용 혁신 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 특히 훈련 및 시뮬레이션 분야에 가장 큰 영향을 미치고 있다. 보잉(Boeing)은 항공기 정비 훈련 과정에 VR 시뮬레이션을 도입해 정비사가 실제 기체를 만지기 전에 가상 환경에서 반복 학습할 수 있도록 했다. 이는 안전성을 크게 높이는 동시에 비용도 절감하는 효과를 가져왔다.   그림 3. 보잉의 훈련 시스템   또한, 화재, 지진, 대규모 재해 대응 훈련에서도 XR(확장현실) 기술을 활용한 몰입형 시뮬레이션이 확산되고 있는데, 기존의 이론 중심 교육보다 훨씬 효과적인 학습 결과를 만들어내기 때문이다. 실제로 삼성 엔지니어링이나 대우조선 해양, 삼성전자 반도체 팹, 남동 화력 발전소를 포함하여 여러 산업 현장과 의료기관에서 이미 언리얼 엔진을 이용한 XR 훈련을 시행하고 있으며 높은 효과를 내고 있다.   그림 4. XR 직무 교육   시뮬레이션에서도 리얼타임의 도입은 큰 효과를 내고 있는데, 대표적인 사례로 한국항공우주산업(KAI)에서 구축한 디지털 트랜스포메이션이 있다. KAI는 수리온 헬기나 KF-21 전투기와 같이 직접 설계 및 제작한 여러 항공기의 훈련용 VR 시뮬레이터를 개발하여, 파일럿이 본격적인 훈련 이전에 실제 훈련 절차와 비행 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 도와주고 이를 통해 훈련의 전반적인 효과를 극대화했다. 또한 언리얼 엔진의 개방성을 통해 대규모 전술 훈련을 위한 강화 학습 기반의 AI 에이전트를 현재 훈련 시나리오에 통합하기도 했다.   그림 5. KAI의 VR 비행 시뮬레이터   뿐만 아니라 GIS 기반 지형 정보와 AI 시나리오를 접목해 실제 작전 환경에 가까운 훈련을 가능하게 했고, 더 나아가 정비 인력 교육에도 이를 적용하고 있다. 이는 디지털 트윈을 기반으로 GIS 지형 정보 처리부터 XR 기반 훈련 시뮬레이터는 물론 에이전트 AI까지 통합된 디지털 트랜스포메이션의 대표 사례라고 할 수 있다.   자동차 산업 : 전 공정을 아우르는 리얼타임 혁신 자동차 산업은 리얼타임을 통해 완전히 새로운 가치를 찾아가고 있는 핵심 산업이다. 대표적으로 로터스(Lotus)는 언리얼 엔진과 리얼타임을 디자인부터 엔지니어링, 마케팅, 그리고 HMI(휴먼–머신 인터페이스)를 통한 소비자 경험까지 전체 공정에 통합하여 디지털 트랜스포메이션을 이뤄낸 선도적인 기업 중 하나다. 로터스는 디자인 초기 단계부터 리얼타임 기술을 도입해 기존의 오프라인 중심 디자인 과정을 디지털 트윈 기반의 가상 환경으로 전환하면서, 언리얼 엔진의 사실적인 비주얼 퀄리티를 통해 VR 상에서 실사와 동일한 수준의 3D 데이터를 검증할 수 있게 되었고, 이를 통해 디자인 반복 작업이 가속화되었다. 이러한 리얼타임을 통한 디지털 트윈은 나아가 제조, 엔지니어링, 마케팅, HMI까지도 확장되었다. 특히 로터스는 전사적으로 단일 3D 데이터 세트를 공유하는 통합 파이프라인을 구축하고, 퍼포스 기반의 데이터 관리 체계를 도입했다. 이를 통해 불필요한 파일 생성과 관리 비용을 줄였고 그 결과 디자인과 엔지니어링 데이터가 완벽히 통합되어, 차량 개발 전 과정에서 훨씬 효과적으로 데이터를 공유할 수 있게 되었다. 또한 이는 고품질 마케팅 콘텐츠 제작에도 그대로 활용되었다.   그림 6. 로터스   로터스뿐만 아니라 GMC와 볼보(Volvo), 리비안(Rivian), 페라리(Ferrari), 포드(Ford), 소니(Sony)–혼다(Honda) 합작의 아필라(Afeela) 등 글로벌 주요 자동차 브랜드도 이미 HMI에 언리얼 엔진을 도입하고 있다. 이는 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라, 엔터테인먼트와 커넥티비티를 제공하는 콘텐츠 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다.   그림 7. 아필라 내부   그림 8. 언리얼 엔진 HMI 탑재 차량   한편, 디지털 트윈을 활용한 디지털 트랜스포메이션은 단순한 3D 시각화를 넘어, 산업의 제품과 서비스를 사용자에게 새로운 경험을 제공하는 콘텐츠로 발전시키고 있다. 이를 통해 현실의 제품과 서비스가 가상공간에서도 새로운 가치를 창출해 나가고 있다. 흥미로운 사례로 페라리는 신형 하이브리드 296 GTB를 ‘포트나이트’ 게임 내에서 공개했다. 페라리는 단순한 차량 공개를 넘어 게임이라는 새로운 콘텐츠 환경에서 플레이어들이 실제로 운전하는 경험을 제공하여, 브랜드 가치를 확장하고 미래 세대 고객과의 접점을 마련하였다.   그림 9. 포트나이트에서 공개된 페라리 신형 하이브리드 296 GTB   에픽게임즈의 기술과 비전 디지털 트랜스포메이션이 성공적으로 정착되기 위해서는 보다 다양하고 매력적이며 풍부한 3D 콘텐츠의 공급이 필수이며, 그러기 위해서는 일반 산업 디자이너를 포함해 누구나 원하는 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경이 제공되어야 한다. 이를 실현하기 위해 에픽게임즈는 압도적인 리얼타임 렌더링 기술과 콘텐츠 제작 효율성 향상이라는 두 가지 측면에서 지속적으로 노력을 기울이고 있다.   나나이트 나나이트(Nanite)는 기존의 렌더링에서 상상하기 어려운 수준의 폴리곤을 추가적인 최적화나 작업 공정 없이 처리할 수 있는 기술이다. 일반적인 리얼타임 렌더러에서는 구동조차 불가능한 수조 개의 폴리곤으로 구성된 가상 공간을 게임기 플레이스테이션 5에서 60프레임으로 구동할 수 있게 되었다.   그림 10. 나나이트   루멘 트윈모션과 언리얼 엔진의 새로운 라이팅 시스템인 루멘(Lumen)은 별도의 라이트맵 빌드 없이도 고퀄리티 글로벌 일루미네이션 효과를 실시간으로 처리한다. 덕분에 라이팅에 대한 반복 작업에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있으며, 절약된 시간은 콘텐츠의 품질 향상에 집중할 수 있어 전반적인 퀄리티를 높일 수 있다.   그림 11. 루멘   월드 파티션 디지털 트윈에서 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 광활한 가상 공간 제작인데, 언리얼 엔진 5에서는 LWC(Large World Coordinates : 대규모 월드 좌표)를 통해 사실상 무한에 가까운 공간을 별도의 추가 작업 없이 충분한 정밀도로 엔진 상에서 구축할 수 있다. 게다가 다양한 GIS 데이터 프로토콜을 통합 지원하고, 특히 항공 시뮬레이션에서 필수적인 구형 좌표계도 기본 제공하기 때문에 어떤 목적의 가상 공간이라도 바로 만들 수 있다.   그림 12. 월드 파티션   프로시저럴 콘텐츠 생성 넓은 공간을 만들더라도 사람이 직접 디테일을 추가하고 애셋을 배치해야 한다면, 제작 비용이나 시간 때문에 사실상 광활한 가상 공간의 의미가 없어질 수 있다. 이러한 부분을 지원하기 위해 언리얼 엔진 5에서는 프로시저럴 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation : PCG)이라는 절차적 콘텐츠 생성 툴도 제공하고 있다. PCG 비주얼 스크립트를 이용하면 광활한 공간에 수백만 그루의 나무 식생, 바위, 지형 애셋, 절벽 등을 1~2초 만에 절차적으로 배치할 수 있다.   그림 13. PCG   FAB 무엇보다도 디지털 트윈에서 핵심은 바로 애셋 스토어이다. 디지털 트윈에서 필요한 애셋을 모두 직접 만드는 것은 사실상 불가능에 가깝기 때문이다. 에픽게임즈의 통합 애셋 스토어 FAB은 다른 어떤 애셋 스토어 보다도 높은 수준의 퀄리티를 가진 애셋을 제공하고 있으며, 고퀄리티의 애셋을 여러 방식으로 무료로 제공하기 때문에 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 큰 도움을 받을 수 있다.   그림 14. FAB   이외에도, 에픽게임즈는 역동적인 가상 공간 구축에서 핵심인 요소인 캐릭터 생성을 위해 메타휴먼을 제공하여 헐리우드 영화 수준의 포토리얼한 캐릭터를 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 바로 활용할 수 있다. 또한, 자신만의 랜드마크 데이터가 필요할 때는 직접 모델링하지 않고도 휴대폰이나 카메라를 통해 촬영한 데이터를 3D로 변환할 수 있는 리얼리티 스캔도 지원한다.   그림 15. 메타휴먼(왼쪽) 및 리얼리티스캔(오른쪽)   맺음말 지금까지 디지털 트윈과 리얼타임 기술이 디지털 트랜스포메이션을 어떻게 이끌고 있는지 그리고 에픽게임즈가 이를 지원하는 기술과 비전을 살펴보았다. 디지털 트윈과 디지털 트랜스포메이션은 이제 초기 개념 단계를 넘어 산업과 사회 전반에 깊숙이 자리 잡고 있다. 리얼타임 기술은 단순히 ‘보여주는 도구’가 아니라, 기업의 의사결정, 사용자 경험, 나아가 사회적 가치 창출까지 연결되는 인프라로 진화하고 있다. 에픽게임즈와 언리얼 엔진은 이러한 변화의 든든한 파트너로서, 더 많은 산업 분야에서 디지털 트랜스포메이션을 통해 미래를 설계할 수 있도록 기술적 토대를 제공할 것이다.   ■ 권오찬 에픽게임즈 코리아의 부장으로 시니어 에반젤리스트이다. 20여 년간 게임 개발에 몸담았으며, 최근에는 비게임 콘텐츠 산업을 비롯해 건축, 자동차, 제조, 시뮬레이션 등 다양한 일반 산업 분야에서 폭넓은 경험을 쌓고 있다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

게임 개발 엔진으로 시작한 유니티가 다양한 산업 분야의 혁신을 지원하는 실시간 3D 개발 플랫폼으로 확장되고 있다. 유니티는 자사의 인더스트리 설루션이 다양한 플랫폼에 맞춰 몰입감 있고 인터랙티브한 3D 경험을 구축 및 제공하는 데 필요한 핵심 기능을 제공한다고 소개했다. 또한 유니티는 디지털 트윈, 인공지능, XR(확장현실) 등을 통해 산업 분야의 가치를 키우기 위한 비전도 밝혔다. ■ 정수진 편집장   산업용 실시간 3D 위한 3단계의 엔드 투 엔드 설루션 유니티의 김범주 APAC 애드보커시 리더는 “지난 20년간 유니티는 연결, 속도와 유연성, 배포에 초점을 맞추고 기술을 개발해 왔다. 산업 데이터를 연결하고 활용하는 과정에서 허들을 낮추기 위해서는 데이터의 변환, 단순화 및 경량화, 접근성이 중요하다”고 전했다. 지난 9월 26일 열린 ‘유데이 서울 : 인더스트리’ 행사에서 유니티는 유니티는 산업 현장에서 실시간 3D 애플리케이션 개발을 지원하기 위해 연결(connect), 개발(create), 배포(deploy)의 세 단계로 구성된 엔드 투 엔드 설루션을 소개했다.   ▲ 산업 분야를 위한 유니티의 엔드 투 엔드 설루션   연결 단계에서는 CAD나 BIM(건설 정보 모델링) 등의 설계 데이터를 비롯해 산업 현장의 원시 데이터를 유니티가 활용할 수 있는 공용 포맷으로 변환하고 최적화하는 데에 초점을 맞추고 있다. 픽시즈(Pixyz)에서 이름을 바꾼 ‘유니티 애셋 트랜스포머(Unity Asset Transformer)’는 70가지 이상의 설계 파일 포맷을 지원하며, NURBS 데이터를 실시간 3D 설루션 개발에 적합한 가벼운 메시로 변환하고 최적화하는 툴이다. 클라우드 기반의 디지털 애셋 관리(DAM) 설루션인 ‘유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)’는 복잡한 3D 애셋의 업로드, 관리, 변환, 공유를 간소화한다. 이를 통해 설계 파일 및 애셋을 중앙 집중 관리하고 협업을 촉진할 수 있게 하는 데에 초점을 맞추었다. 개발 단계에서는 데이터를 가져온 후 ‘유니티 에디터(Unity Editor)’를 통해 3D 애플리케이션의 기능을 개발하게 된다. 장면 배치, 조명 조정, 상호작용 기능 프로그래밍(사용자 입력에 따른 반응 등), 멀티 유저 네트워킹 추가 등을 통해 사실적인 가상 환경을 구축할 수 있다. 김범주 리더는 “유니티는 C# 기반으로 개발자 풀이 넓고, 연결된 데이터를 원하는 설루션으로 빠르게 만들 수 있는 속도와 유연성이 강점”이라고 설명했다. 한편, 베타 서비스 중인 ‘유니티 스튜디오(Unity Studio)’가 향후 공개될 예정이다. 유니티 스튜디오는 코딩이나 무거운 소프트웨어 없이 웹 브라우저에서 간단한 3D 애플리케이션을 개발하고 공유할 수 있도록 진입 장벽을 낮춘 에디팅 도구이다. 배포 단계에서 유니티는 하나의 프로젝트로 다양한 플랫폼(PC, 모바일, 웹, XR 디바이스)에 애플리케이션을 빌드하고 배포할 수 있다는 점을 강조했다. 다양한 플랫폼에 손쉽게 배포할 수 있어서 관계자의 접근성이 확대되고 퍼포먼스 향상에 기여한다는 것이다. 또한, 런타임에 애셋 매니저와 같은 스토리지에서 데이터를 스트리밍하는 방식으로도 개발 및 실행이 가능하다. 김범주 리더는 “유니티는 다양한 디바이스 및 플랫폼을 지원하기 위한 투자를 이어가고 있다. 최근 산업 분야에서도 활발히 접목되고 있는 AI(인공지능)와 관련해서도 비용을 줄이고 개발 속도를 높이는 것이 중요한데, 유니티는 생성형 AI와 유니티를 결합한 개발 프로세스를 효율화하는 노력을 기울일 것”이라고 전했다.   ▲ 유니티 코리아 민경준 인더스트리 사업 본부장   몰입형·상호작용 경험으로 산업 현장의 혁신 이끈다 유니티 코리아의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 유니티의 기술로 구현한 디지털 트윈이 상호작용성(interactive)과 몰입형(immersive) 경험을 제공함으로써 비용 절감, 안전성 강화, 효율 향상 등의 이점을 산업 파트너들에게 제공하고 있다고 소개했다. HD현대인프라코어는 AR/VR을 활용한 이머시브 트레이닝 및 AR 가이던스를 개발했다. 중장비를 3D 애셋화하여 VR/AR 기반 몰입형 훈련에 활용하고, 복잡한 장비의 고장 위치를 AR로 시각화하여 현장 작업자에게 제공할 수 있도록 했다. 민경준 본부장은 “경량화된 3D 데이터를 배포해 다양한 디바이스에서 상호작용할 수 있도록 하고 있다”고 설명했다. 오바야시 건설은 디지털 트윈 기반 협업 플랫폼 ‘커넥티아’를 개발했다. 이 플랫폼은 BIM 데이터를 유니티 환경에서 3D화하여 클라우드 기반 애셋 매니저를 통해 통합 관리하고, 현장 작업자들이 접근할 수 있는 몰입형 협업 뷰어를 구현해 건설 현장의 워크플로를 개선할 수 있었다. 자동차 산업에서는 유니티 기술을 임베드한 HMI(휴먼–머신 인터페이스) 및 디지털 콕핏의 개발이 활발하다. 메르세데스–벤츠는 유니티의 실시간 3D 그래픽 기술을 도입한 차세대 HMI를 차량에 탑재하고 있다. BMW는 유니티 애셋 매니저를 활용한 클라우드 기반의 3D 애셋 통합 관리 플랫폼을 구축했고, 토요타는 유니티 기술을 HMI 개발 파이프라인에 통합하여 안정적이고 고성능의 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 경험을 제공한다. 현대자동차는 디지털 팩토리 환경을 자유롭게 수정하고 물류를 측정할 수 있는 디지털 가상 공장 ‘메타 팩토리’를 구축하고 있다.    AI 모델의 학습·검증 위한 ‘가상 테스트베드’ 유니티는 전 세계적인 AI 트랜스포메이션(AX) 물결 속에서, 자사의 실시간 3D 기술이 산업 전반의 AI 혁신을 위한 기반 기술의 역할을 할 것이라는 비전을 소개했다. 김범주 리더는 AI 개발에서 핵심적인 영역 중 하나는 시뮬레이션을 통한 가상 데이터를 얻는 능력과 AI 모델을 훈련시키는 능력이라고 짚었다. 그리고 “유니티의 실시간 3D 환경은 AI 모델을 학습시키고 검증하는 데 필요한 가상 테스트베드 역할을 수행한다”고 설명했다. 자율주행 시뮬레이션 플랫폼 개발 기업 모라이는 유니티의 가상 환경에서 자율주행 시스템을 훈련시키고 있으며, 다임리서치와 같은 기업은 유니티 환경에서 물리 기반 시뮬레이션을 활용하여 물류 로봇의 경로 최적화 및 작업 파이프라인 구축을 위한 AI 알고리즘을 개발 및 검증하고 있다. 또한, AI는 기업의 비용을 줄이고 개발 속도를 높이는 데 중요한 역할을 한다. 유니티는 실시간 3D 기술을 통해 몰입형 경험을 제공함으로써 물리적인 테스트 의존도를 줄여 비용을 절감하는 한편, AI를 활용하여 개발 과정 자체의 효율을 높이는 데 집중하고 있다. 김범주 리더는 “유니티는 산업용 소프트웨어 업체들이 추구하는 것처럼 통합된 독자 시스템을 제공하기보다는, 기존의 시스템을 보완하고 보강하는 역할에 집중하고 있다”고 설명했다. “유니티의 강점인 데이터 연결성, 빠른 개발 속도, 다양한 플랫폼 배포 능력은 AI 전환의 기반 기술이 된다. 특히 유니티는 시뮬레이션을 통한 AI 모델 훈련 및 가상 데이터 생성에 유리하며, 개발 과정의 효율을 위한 생성형 AI와의 협력에도 역량을 집중할 계획”이라고 덧붙였다.   ▲ 유니티 김범주 APAC 애드보커시 리더   AI 시대의 기반 기술로 산업 비즈니스 확장 유니티는 자사의 인더스트리 사업 규모가 글로벌 및 국내 시장에서 모두 꾸준히 확장되고 있다고 소개했다. 민경준 본부장은 “이러한 성장세는 단순히 기존 시장의 확대가 아니라, AI 트랜스포메이션(AX) 시대를 맞아 유니티의 핵심 기술력이 ‘기반 기술’로서 작용하기 때문에 가능한 것”이라고 밝혔다. 인더스트리 비즈니스 성장의 핵심 동력으로 유니티는 엔드 투 엔드 설루션을 강화하면서 기업의 비용 절감 및 AI 혁신에 기여하고 있다는 점을 꼽았다. 김범주 리더는 디지털 트윈 및 AI를 위한 데이터의 연결성을 강화하고, 넓은 개발자 생태계를 바탕으로 개발 속도와 유연성을 제공하면서, 멀티 플랫폼 배포를 지원함으로써 산업계에서 활용할 수 있는 시나리오를 기하급수적으로 늘릴 수 있을 것이라고 전했다.민경준 본부장은 한국 시장의 성장 잠재력을 높게 보았다. “우리나라는 전통적으로 제조업과 건설업이 강하며, 하이테크 영역에서 제조를 많이 하는 기업들이 포진해 있어 실시간 3D 설루션에 대한 수요가 많다. 이미 보유하고 있는 설계 파일과 애셋을 활용하여 새로운 가치를 창출하고자 하는 기회가 많고, 한편으로 국내외 공장을 늘리면서 원격 모니터링, 직원 교육 등 물리적 한계를 해결하고자 하는 수요도 늘고 있다”는 것이 민경준 본부장의 설명이다. 이와 함께 물리 AI(physical AI) 알고리즘을 개발하는 국내 기업들이 유니티의 가상 환경을 AI 모델 훈련 및 검증을 위한 테스트베드로 활용하는 추세가 늘고 있다고 덧붙였다. 김범주 리더는 “3D 데이터에서 새로운 가치를 만드는 방법론은 어려 가지가 있겠지만, 유효한 방법론 중 하나는 기존의 요소를 잘 융합하고 다양한 사람들이 데이터에 접근할 수 있는 환경을 갖추는 것이 아닐까 한다. 기존의 가치를 융합 및 변환하면서 모바일/웹/XR 등의 환경으로 확장하고, 고객층을 넓힘으로써 기업은 새로운 가치를 추구할 수 있을 것”이라고 전했다. 유니티는 국내 생태계를 개선하기 위한 SI 및 설루션 파트너 체계 구축에도 투자를 진행하고 있으며, 기술 지원, 컨설팅, 트레이닝 등을 폭넓게 지원하는 ‘석세스 플랜’을 통한 고객 지원도 꾸준히 강화할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2025년의 1월 컬럼을 쓰고 있었던 것이 어제 같은데 벌써 11월 칼럼을 쓰고 있는 자신을 바라보면서, 현재의 인공지능(AI)의 변화 속도에 정신 차릴 수 없는 많은 사람들을 바라본다.  2025년은 필자에게는 의미가 있는 해이고, 또한 사건과 사고가 많은 해였다. 필자의 디지털 라이프에서는 컴퓨터를 시작한 지 50년이 되는 해이고, 드디어 개인 디지털 스레드(digital thread)를 만들어서 필자의 인생 70년을 디지털 스레드로 연결해 봤고, 다양한 인공지능 도구를 가지고 옛날 사진이나 자료를 복원해 봤다. 다양한 AI 도구를 사용해 보면서 요즘은 ‘AI 춘추전국시대’라는 생각이 든다. <그림 1~3>은 인공지능 마인드세트와 원칙에 대해 각 설루션에서 생성한 이미지이다.   그림 1. 인공지능 마인드세트와 윈칙(챗GPT 이미지 생성)   그림 2. 인공지능 마인드세트와 윈칙(미드저니 이미지 생성)    그림 3. 인공지능 마인드세트와 윈칙(제미나이 이미지 생성)   그리고 현재 진행되는 인공지능의 다양한 발전을 지켜보면서, 어쩌면 우리의 방향이 거센 풍랑 속에 하루 하루를 견디어 가고 있는 것 같다. 어떤이는 도전을 하고 어떤이는 풍랑에 자신을 그저 맡겨버리는 지도 모르겠다. 수 만명의 사람이 인공지능에 대해서 나름대로 믿음을 가지고 이야기하지만, 모두 단편적인 이야기만 한다. 마치 새로운 기술이 모든 것을 다 해결할 것처럼 과장되고, 왜곡된 지식이 너무 많아서 전문가들도 혼란스럽다. 그러나 감각적이고 근시안적 결정은 철학과 원칙을 무시한 장기 전략의 부재를 가져온다. 2025년 후반기 필자의 관심사는 인공지능 개인 학습 전략, 인공지능의 개인 비즈니스 전략, 그리고 인공지능의 장기적 비전인 인공지능 마인드세트에 대해서 생각해 보는 것이다. 첫 번째는 인공지능 학습 전략이다. 최근의 기술 트렌드를 알아야 인공지능 학습 로드맵을 만들 수 있다. 2025년은 LLM(대규모 언어 모델)에 인공지능 이미지 생성과 음성 생성의 비즈니스가 시작한 해이고, 오픈AI의 사수와 구글의 반격 그리고 애플과 마이크로소프트의 정체라고 할 수 있다. 두 번째는 인공지능 비즈니스 전략이다. 시장이 전략이다. 이러한 도구를 가지고 돈을 어떻게 벌 것인가이다. 우선 최근의 에이전트 인공지능(agentic AI)는 개인의 지식을 비즈니스화할 수 있는 기회를 만들어 주고 있는 것 같다. 세 번째는 인공지능 시대의 장기적 비전이고 지속적인 우리 자신의 진화이다. 그래서 ‘AI 마인드세트(AI mindset)’에 대해서 생각해 봤다. AI 마인드세트는 인공지능 시대에 진화하는 인간 인식 능력을 위한 철학적 설계이다.  인공지능 시대의 도래는 단순히 기술적 효율의 증대를 넘어, 인간의 존재 방식과 사고방식에 대한 근본적인 철학적 전환을 요구한다. 이 변화의 중심에 인공지능 마인드세트가 있다. 이는 AI 기술을 활용하는 능력을 넘어, AI 시대에 적합한 사고방식, 윤리의식, 그리고 협업 태도까지 포괄하는 총체적인 사고체계이자 실천 원칙이다. AI 마인드세트는 궁극적으로 개인과 조직의 인식 능력을 근본적으로 확장하고 진화시키는 것을 목표로 한다.   AI : 단순한 도구를 넘어선 ‘확장된 자아’로의 철학적 인식 AI 마인드세트의 핵심은 인간과 AI의 관계를 재정립하는 데 있다. 우리는 AI를 더 이상 단순한 도구(tool)로 봐서는 안 되며, ‘사고의 파트너’ 또는 ‘공진화 파트너’로 인식해야 한다. 이러한 철학적 전환은 AI를 ‘인간의 인식 능력을 확장하는 인지적 프로스테시스(cognitive prosthesis)’로 바라보는 관점을 지향한다. 즉, AI는 인간의 사고 과정을 보조하고 확장하는 장치로 기능하며, AI와 함께 나의 사고, 기억, 창조 능력을 확장하는 ‘확장된 자아(extended self)’로 진화해야 한다.   가치 창출의 진화 : 생산성에서 통찰과 인식의 확장으로 디지털 마인드세트가 생산성 향상에 초점을 맞추고 문제 해결을 자동화와 최적화에 두었다면, AI 마인드세트는 가치 창출의 초점을 인식의 확장 및 새로운 가치 창출로 이동을 의미한다. 인간의 지적 활동 영역은 이제 예측, 창의, 통찰과 같은 고차원적인 인지 활동으로 이동해야 한다. AI가 방대한 데이터 처리와 최적화를 담당하는 동안, 인간은 AI와 함께 공동 창작, 의사결정, 탐구 과정을 수행함으로써 하이브리드 지능(hybrid intelligence) 관계를 구축하고 인지적 한계를 뛰어넘는 지적 결과물을 창출할 수 있게 된다.   질문력과 시스템적 사고 : 새로운 지적 경쟁력의 설계 AI 시대의 경쟁력은 ‘정답’이 아닌 ‘질문력’에 있다. AI 마인드세트는 질문을 ‘사고의 설계’로 간주하며, ‘AI에게 어떤 질문을 해야 더 나은 답을 얻을 수 있을까’를 고민하게 만든다. 이 실천은 프롬프트 엔지니어링으로 구체화되며, 인간이 원하는 결과를 얻기 위해 사고를 단계적으로 구조화하는 능력을 확장시킨다.   지속적 학습과 불확실성 포용을 통한 적응력 진화 AI 마인드세트는 학습과 실험을 개인과 조직의 기본 모드로 내재화할 것을 요구한다. 첫째, 기존 지식 중심 사고에서 벗어나 지속적 학습(learning over knowing/lifelong learning)과 자기갱신적 태도를 삶의 기본 모드로 삼아 빠르게 변하는 환경에 적응해야 한다. 둘째, 실험적 사고(experimental mindset)를 통해 정답보다 ‘가설 검증’과 ‘피드백 학습’을 중시하며, 완벽보다 빠른 시도와 개선을 반복하는 ‘fail fast, learn faster’ 모토를 실천해야 한다. 마지막으로, 불확실성을 포용하는(embrace uncertainty) 태도가 필수이다. 확정적 정답이 줄어드는 시대에 불확실성을 위협이 아닌 창조의 조건으로 인식하고, 모호함 속에서 의미를 탐색하는 능력을 길러야 한다. 이러한 적응력 진화는 개인을 넘어 조직 차원에서도 실패를 허용하고 학습을 장려하며 크로스 도메인 협업을 확산시키는 문화적 변화를 통해 집단 지성을 진화시킨다. 결론적으로, 인공지능 마인드세트는 기술적 숙련도를 넘어선 인간 존재의 근본적인 재설계 작업이다. 윤리적 감수성(stay ethical & human)을 바탕으로 인간 가치 중심의 판단을 유지하면서, AI를 협력자이자 확장된 자아로 삼아 인간의 인식 능력을 무한히 확장하는 것이야말로 이 시대의 전문가에게 요구되는 가장 중요한 임무가 될 것이다.   ■ 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.

[자료] 2025 KEA 에너지 편람 발행 : 2025. 6. 형식 : pdf 426 page 제작 : 한국에너지공단    편람 링크 https://kosata.org/2025-kea-에너지편람-게시     Ⅰ 국내·외 에너지현황 및 정책동향 PART I 국내·외 에너지현황 및 정책동향 세계 에너지현황 및 주요국 정책동향 세계 에너지수급 현황 및 전망 세계 재생에너지 시장 현황 및 전망 주요국 에너지효율 정책동향 해외 재생에너지 정책동향 주요국 탄소중립 정책동향 기후변화 대응동향 및 주요국 온실가스 감축목표 제1장 국내 에너지현황 및 정책동향 국가 에너지 수급 현황 국가 에너지이용합리화 정책 추진 체계 에너지 관련 정부계획 및 주요 내용 에너지 관련 법 주요 내용 에너지수요관리 및 신·재생에너지보금 관련 정책수단별 법적근거 일람표 [중략] -----