자료 제공 : 에픽게임즈 주요 특징 : 큰 메시 없이 높은 비주얼 퀄리티를 구현하는 나나이트 업데이트, 다양한 렌더링 성능 개선, 포트나이트의 모션 매칭 기능 포함, 컨트롤 릭과 시퀀서로 애니메이션 구현, 멀티 프로세스 쿠킹 속도 향상, 신규 오디오 인사이트 프로파일링 툴 제공, 프로시저럴 콘텐츠 생성 프레임워크 향상 등   에픽게임즈는 지난 3월 게임 개발자 콘퍼런스 GDC 2024의 오프닝 이벤트인 ‘스테이트 오브 언리얼(State of Unreal)’을 통해 ‘언리얼 엔진 5.4 프리뷰 1’ 출시 소식을 알렸다. 이 자리에서는 스카이댄스 뉴 미디어(Skydance New Media)의 새로운 앙상블 어드벤처 신작 ‘Marvel 1943 : Rise of Hydra’ 제작에 사용된 언리얼 엔진 5.4의 기능과 함께 UEFN(포트나이트 언리얼 에디터)에서 메타휴먼을 사용할 수 있게 됐다는 소식도 전해졌다.   ▲ 언리얼 엔진 5.4 프리뷰 1(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   언리얼 엔진 5.4 프리뷰 1 출시 먼저 언리얼 엔진 5.4 프리뷰 1이 4월 말에 정식 출시됐다. 언리얼 엔진 5.4에는 디스크에서 큰 메시를 만들지 않고도 훨씬 높은 비주얼 퀄리티를 구현할 수 있는 나나이트 테셀레이션과 같은 나나이트(Ninite)의 주요 업데이트를 비롯하여 다양한 렌더링 성능 개선에 대한 업데이트가 진행된다.  언리얼 엔진 5.4의 애니메이션에도 발전이 있었다. ‘포트나이트’ 챕터 5 출시 이후 모든 플랫폼의 포트나이트에 사용되어 온 모션 매칭 기능이 포함되어, 게임 속 캐릭터에 간단하고 효율적으로 애니메이션을 적용할 수 있게 되었다. 2024년 말에는 이번 키노트 데모에서 사용된 로코모션과 트래버스 데이터세트와 함께 하이엔드 모션 캡처 데이터로 제작된 500개 이상의 AAA급 애니메이션이 포함된 무료 샘플 학습 프로젝트도 무료로 공개할 예정이다. 또한 ‘레고 포트나이트’ 개발 과정에서 대대적인 테스트를 거친 덕분에 별도로 여러 애플리케이션에서 작업할 필요 없이 컨트롤 릭과 시퀀서로 게임에 애니메이션을 구현할 수 있다.  뿐만 아니라 이제 멀티 프로세스 쿠킹의 속도가 최대 3배까지 빨라져, 에디터에서 쿠킹 시 더 적은 양의 셰이더를 컴파일할 수 있다. 사운드 디자이너는 이제 강력한 차세대 오디오의 제작, 이해, 디버그를 지원하는 신규 오디오 인사이트 프로파일링 툴을 사용할 수 있게 되었다.  한편 엔진에서 제공되는 프로시저럴 콘텐츠 생성 프레임워크도 향상되었다. 이번에 출시되는 PCG 바이옴 제작 플러그인은 유연한 데이터 기반 툴의 구체적인 샘플로, 최신 업데이트에서 제공하는 체계적인 접근 방식을 통해 개발되었다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   스카이댄스 뉴 미디어가 선보이는 언리얼 엔진 5.4 기능 스카이댄스 뉴 미디어의 수상 경력에 빛나는 작가이면서 디렉터인 에이미 헤닉(Amy Hennig)과 그의 팀은 스테이트 오브 언리얼에서 새로운 앙상블 어드벤처 신작 ‘Marvel 1943 : Rise of Hydra’를 세계 최초로 선보였다. 스카이댄스는 리얼타임 시네마틱과 툴 데모를 진행하며 새로운 나나이트 및 볼류메트릭 렌더링 등 언리얼 엔진 5.4의 기능을 선보였다.    ▲ 스카이댄스가 GDC 2024에서 선보인 데모 영상   그의 팀은 나나이트 테셀레이션을 사용해 신에 높은 비주얼 퀄리티와 풍성한 디테일을 구현하고 애니메이션과 리얼타임 스트리밍을 지원하는 스파스 볼륨 텍스처로 메모리 사용량을 최소화하는 방법을 보여주었다. 불균질 볼륨이 셀프 섀도잉으로 시네마틱 퀄리티의 볼류메트릭 애셋을 렌더링하는 것과 단단한 표면에 그림자를 드리우고, 포그와 파티클과 같은 다른 반투명 이펙트와 합성되는 볼륨을 함께 선보였다. 스카이댄스는 최신 메타휴먼 애셋 표준과 메타휴먼 애니메이터를 사용해 배우의 강렬한 연기를 내러티브 속 주인공인 매력적인 애니메이션 캐릭터로 전환했다. 3래터럴 팀은 고해상도 4D 스캔을 활용해 메타휴먼 애셋의 퀄리티를 더욱 업그레이드하고, 스캔한 인물의 모습이 메타휴먼에 표현되도록 보정하는 방식으로 캐릭터 제작을 지원했다. 이 프로젝트는 스카이댄스의 베테랑 팀이 주도했으며 온전히 언리얼 엔진으로 제작되었다.   ▲ Marvel 1943 : Rise of Hydra(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   UEFN에 메타휴먼 도입 GDC 2023에서 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN)와 크리에이터 이코노미 2.0을 출시한 지 1년이 지났다. 그동안 크리에이터들은 8만 개가 넘는 UEFN 섬을 퍼블리싱했고, 에픽게임즈는 첫해에 3억 2000만 달러 이상의 참여 기반 수익금을 크리에이터에게 지급했다. 올해 GDC에서 에픽게임즈는 2024 로드맵을 통해 다양한 신규 기능을 소개했다. 우선 UEFN에 메타휴먼을 도입했다. 메타휴먼 크리에이터와 메타휴먼 애니메이터를 사용해 포트나이트 섬을 위한 고퀄리티 NPC를 손쉽게 제작하고 애니메이션을 적용할 수 있게 되었다. 메타휴먼 크리에이터는 UEFN 또는 언리얼 엔진에서 사용할 수 있도록 리깅된 사실적인 디지털 휴먼을 단 몇 분 만에 제작할 수 있는 무료 온라인 애플리케이션이다. 메타휴먼 애니메이터는 아이폰이나 스테레오 헤드마운트 카메라로 캡처한 영상을 메타휴먼용 고퀄리티 페이셜 애니메이션으로 변환한다. 메타휴먼 애니메이터로 만든 페이셜 애니메이션은 모든 메타휴먼 캐릭터 또는 UEFN에서 제공되는 포트나이트 캐릭터에 적용할 수 있다. 에픽게임즈는 크리에이터가 UEFN에서 메타휴먼으로 사실적인 환경에 실감 나는 휴먼 캐릭터를 구현하는 방법을 보여주는 탈리스만(Talisman) 데모도 공개했다. 이 데모에는 메타휴먼과 고퀄리티 환경이 포트나이트 섬의 룩 앤 필을 어떻게 완전히 바꿔놓았는지를 확인할 수 있다.   ▲ 탈리스만 데모 영상   또한, 신규 마블러스 디자이너(Marvelous Designer) 및 CLO의 지원을 통해 탈리스만 데모 속 메타휴먼의 역동적인 의상을 제작할 수 있게 됐다. UEFN 크리에이터는 마블러스 디자이너의 1년 무료 라이선스를 받을 수 있으며, 이 라이선스를 활용하면 새로운 언리얼 엔진 5.4 워크플로를 사용해 다이내믹 클로딩을 제작한 다음 UEFN 프로젝트로 임포트할 수 있다.   ▲ 탈리스만 데모(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

책임감 있는 AI 활용 및 향상된 모델 훈련   이번 호에서는 AI를 활용해 실시간 3D 콘텐츠를 제작하는 툴인 유니티 뮤즈(Unity Muse)에서 결과를 생성하는 방법을 설명하고, 유니티의 모델 훈련 방법론 및 새로운 파운데이션 모델 두 가지를 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   유니티 뮤즈는 AI 기능을 바탕으로 사용자의 탐색, 아이디어 구상 및 반복 작업을 지원한다. 이러한 기능 중 텍스처(Texture) 및 스프라이트(Sprite)는 자연어와 시각적 입력을 애셋으로 변환한다. 뮤즈를 통해 유니티 에디터에 AI를 도입하면 아이디어를 가시적인 콘텐츠로 빠르게 구현할 수 있으므로, 비전을 더 손쉽게 실현할 수 있다. 프로젝트에 사용 가능한 실제 결과물로 변환할 수 있는 텍스트 프롬프트와 패턴, 색, 스케치를 이용하여 조정 및 반복 작업도 가능하다. 유니티는 뮤즈를 통한 스프라이트 및 텍스트 생성의 기반이 되는 AI 모델에 대한 훈련 기법을 혁신하는데 노력을 들였다. 이를 통해 안전하고 책임감 있으며 다른 크리에이터의 저작권을 존중하는 유용한 결과물을 제공하고자 한다.   AI 모델 훈련 유니티는 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능을 선보이면서, 유니티가 보유하거나 라이선스를 받은 독점 데이터를 기반으로 처음부터 훈련을 받은 두 가지 맞춤형 확산 모델도 개발하고 있다.   자체 콘텐츠 라이브러리 확장 데이터 증강은 유니티가 데이터 세트의 스케일과 다양성을 높이기 위해 사용하는 핵심 기술 중 하나로, 이 기술을 이용하여 유니티는 보유 중인 원본 데이터 샘플에서 많은 변형(variation)을 생성할 수 있다. 이러한 역량으로 훈련 세트를 더 풍부하게 만들 수 있으며, 모델이 한정된 샘플을 기반으로 일반화를 수행하는 기능을 향상할 수 있다. 아울러 지오메트리 변환, 색 공간 조정, 노이즈 삽입, 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 같은 생성형 모델을 통한 샘플 배리에이션 등의 기법을 사용해 데이터 세트를 종합적으로 확장한다. 최근 스테이블 디퓨전과 관련하여, 본래 인터넷에서 수집된 데이터를 기반으로 훈련된 모델이라는 이유로 윤리적인 면에서 우려가 발생한 바 있다. 유니티는 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능을 제작하면서, 자체적으로 소유하고 책임감 있게 선별한 원본 데이터 세트를 기반으로 잠재적 확산 모델 아키텍처를 처음부터 훈련하는 방식을 통해 사전 훈련된 모델에 대한 의존도를 낮췄다. 데이터 증강 기법의 일부로 스테이블 디퓨전 모델의 사용을 최소로 제한해 안전하게 사용함으로써, 유니티가 보유한 원본 애셋 라이브러리를 강력하고 다양한 결과물의 저장소로 확장할 수 있었다. 이러한 결과물은 고유하고 독창적이며, 저작권을 가진 어떠한 아트 스타일도 포함하지 않는다. 유니티는 또한 추가로 완화 조치를 적용했으며, 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능에 사용되는 유니티의 잠재적 확산 모델을 위한 훈련 데이터 세트는 인터넷에서 수집된 어떤 데이터도 포함하지 않는다. 다음은 앞에서 설명한 증강 기법을 통해 확장되는 콘텐츠의 예시이다.   그림 1   <그림 1>은 원본 데이터 샘플(왼쪽 상단)과 복합적인 증강 기법으로 얻은 합성 배리에이션이다. 두 가지 모두 노이즈 기반(색 공간 조정, 위에서 아래로) 및 생성 기반(왼쪽에서 오른쪽으로)이다. 기존 데이터를 증강한 이후에도 여전히 다양한 소재에서 채워야 하는 부분이 있었다. 이 작업을 위해 행동에 의미 있는 변화가 나타날 때까지 자체 콘텐츠로 스테이블 디퓨전을 훈련시켰다. 또한 이러한 파생 모델을 사용하여 사전 필터링된 소재 목록으로 완전히 새로운 합성 데이터를 만들었다.(그림 2)   그림 2   실제 인력에 의한 검토와 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하는 자동화된 추가 필터링을 이러한 소재 목록에 모두 적용함으로써, 유니티의 가이드 원칙을 위반하고 인식 가능한 아트 스타일, 저작권이 있는 머티리얼, 잠재적으로 유해한 콘텐츠가 전혀 포함되지 않은 데이터 세트를 만들겠다는 유니티의 목표에 맞지 않는 합성 이미지가 생성될 가능성을 차단했다. 그 결과 증강되고 완전한 대규모의 합성 이미지 데이터 세트 두 개가 만들어졌고, 여기에는 원치 않는 콘셉트가 포함되지 않았다는 확신이 있었다. 하지만 그러한 확신에도 불구하고, 유니티는 더 많은 필터링을 추가해 모델의 안전성을 보장하고자 했다.   안전하고 유용한 결과물을 위한 추가 데이터 필터링 가장 중요한 사항은 안전 및 개인정보와 부정적인 영향 없이 사용자를 지원하는 툴의 제공이었으므로, 유니티는 추가 데이터 세트 필터링을 위한 별도의 분류기 모델을 개발했다. 이 모델을 사용한 결과, 데이터 세트에 포함된 모든 콘텐츠가 유니티의 AI 원칙에 명시된 표준을 충족하고 추가적인 이미지 품질 검사를 통과할 수 있었다. 리뷰어 모델은 합성 이미지에서 다음 사항을 식별하는 역할을 함께 담당했다. 인식 가능한 사람의 특징이 포함되어 있지 않음 일반적이지 않은 어떤 아트 스타일도 포함되어 있지 않음 어떤 IP 캐릭터나 로고도 포함되어 있지 않음 허용될 수 있는 수준의 품질을 갖추고 있음 4개의 리뷰어 모델이 요구하는 신뢰도 높은 임계 수준을 하나라도 통과하지 못하는 이미지는 데이터 세트에서 폐기되었다. 가장 높은 신뢰도를 보이는 이미지만 필터를 통과해 최종 데이터 세트에 합류할 수 있도록 철저하게 주의를 기울이며, 모델의 결격 사유를 엄격하게 평가했다.   모델 소개 유니티의 유나이트 이벤트에서 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능에 대한 얼리 액세스가 발표되었다. 이러한 툴을 지원하는 모델의 첫 번째 반복 수정을 내부적으로 ‘Photo-Real-Unity-Texture-1’ 및 ‘Photo-Real-Unity-Sprite-1’이라고 한다. 이는 스타일화에 대한 기초적인 이해만 갖추도록 설계된 모델로, 주로 포토리얼리즘에 집중되어 있다. 모델을 프로젝트의 기존 스타일에 맞게 가이드하고 싶다면, 유니티의 스타일 훈련 시스템에 약간의 고유 레퍼런스 애셋을 제공하여 콘텐츠를 특정 아트 스타일로 생성하는 방법을 모델에 학습시킬 수 있다. 그렇게 하면 결과물 가이드를 위해 메인 모델과 함께 작동하는 소규모의 후속 모델이 생성된다. 이 소규모 후속 모델은 훈련 담당자나 그 조직에 공개되지 않으며, 유니티는 메인 모델 훈련에 이 콘텐츠를 사용하지 않는다. 포토리얼리즘에 중점을 두는 모델이기 때문에 유니티는 메인 모델을 수많은 다양한 스타일로 훈련시킬 필요가 없었다. 이 아키텍처를 통해 더 손쉽게 책임감 있는 AI를 향한 유니티의 약속을 지키면서 메인 모델을 훈련시킬 수 있으며, 크리에이터가 아트 수준을 더 세부적으로 제어하도록 할 수 있다. 이러한 모델은 시작에 불과하다. 뮤즈의 스마트한 역량은 점점 더 향상되어 더 나은 결과물로 이어질 것이며, 유니티는 그러한 과정에서 모델 향상 로드맵을 통해 모델을 더 높은 완성도로 이끈다는 비전을 내세운다.   Photo-Real-Unity-Texture-1 로드맵 유니티의 텍스처 모델은 모든 분야에서 유용하게 쓰일 수 있다. 큰 규모의 콘셉트를 인식하고 있으며, 이러한 모델을 통해 서로 관련이 없는 여러 콘셉트를 자유롭게 혼합하고 <그림 3>에서 볼 수 있는 ‘메탈 슬라임’ 또는 ‘파란색 크리스탈 유리 암석’ 같은 결과물을 구현할 수 있다.   그림 3   이 모델이 현 단계에서 유용하기는 하지만, 다양한 프롬프트와 입력 방식에 어떻게 반응하는지 학습해 본 결과 단일 단어로 구성된 프롬프트로는 고급 머티리얼 콘셉트를 구현하기 어려울 수도 있다는 사실을 알 수 있었다. 원하는 목표에 맞게 모델을 가이드하는 데에 도움이 되는 방법이 더 있지만, 유니티는 기본 프롬프트의 정확도를 높이고 새로운 모델 가이드 방법을 추가하는 방식으로 사용자가 모델을 계속 더 자유롭게 제어할 수 있도록 할 예정이다. 앞으로 컬러 피커, 추가적인 사전 제작 가이드 패턴, 자체 가이드 패턴 생성을 위한 개선된 시스템 및 기타 새로운 시각적 입력 방법을 추가할 계획이며, 이 모든 사항은 현재 실험 단계에 있다. Photo-Real-Unity-Texture-1에서 유니티가 가장 중점을 두는 사항은 성과가 저조한 머티리얼 콘셉트를 식별하고 모델 재훈련을 자주 실행하여 전반적인 품질과 기능을 지속적으로 개선하는 것이다. 툴 내 평가 시스템을 통한 사용자의 피드백은 유니티가 모델 기능에서 취약점을 식별하여 더 나은 툴을 만드는 데 도움이 된다. 유니티는 빈도 높은 훈련 일정으로 모델을 빠르게 개선하고, 모델의 사용성을 높이며, 머티리얼 분야에 대한 지식을 축적하고 있다.   Photo-Real-Unity-Sprite-1 로드맵 Photo-Real-Unity-Texture-1과 유사하게 유니티의 기본적인 스프라이트 모델은 전반적으로 유용하며 많은 콘셉트를 인식한다. 툴에 아직 빌트인 애니메이션 기능이 없기 때문에, 유니티는 초기에는 가장 흔하게 사용되는 정적 스프라이트 콘셉트의 품질을 극대화하는데 주력하기로 했다. 기본 모델의 원시 결과물을 <그림 4>에서 확인할 수 있다. 일반적인 사용 사례에서 이는 사용자 훈련 모델에 의해 특정 아트 스타일에 맞게 조정된다.   그림 4   정적 오브젝트는 이미 안정적이지만 유니티는 동물과 인간의 해부학적 정확도를 개선하기 위해 계속 노력하고 있다. 이러한 유형의 소재를 사용할 때 결과가 바람직할 수도 있지만, 사지가 늘어나거나 누락되는 경우 또는 안면이 왜곡되는 경우가 발생할 수도 있다. 이는 책임감 있는 AI 및 사용 가능한 데이터에 대한 엄격한 제한을 지향하는 유니티의 조치에 따른 부작용이라고 할 수 있다. 유니티는 개인정보 보호와 안전을 중요하게 인지하고 있으며, 이로 인해 초기 얼리 액세스 릴리스에서 일부 소재의 품질이 완벽하지 않을 수 있다. 완전히 공백인 스프라이트가 생성될 수도 있으며, 이는 시각적 콘텐츠 검수 필터에 따른 결과이다. 유니티는 Photo-Real-Unity-Sprite-1의 초기 출시 버전에서는 출력 필터링에 관해 신중하게 접근하는 방향을 택했으며, 이로 인해 일부 아트 스타일의 경우 필터링에서 1종 오류가 발생할 수 있다. 유니티는 지속적으로 피드백을 수렴하고 콘텐츠 필터를 개선하면서 점차 제한을 완화할 계획이다. 유니티는 피드백을 수렴하고 책임감 있는 자세로 계속 더 많은 데이터를 소싱하면서 전반적으로 모든 소재의 품질이 빠르게 향상될 것으로 기대하고 있다. Photo-Real-Unity-Sprite-1에도 Photo-Real-Unity-Texture-1과 유사하게 철저한 훈련 일정이 적용될 예정이다.   AI 강화 개발을 향한 유니티의 행보 뮤즈는 책임감 있고 타인의 독창성을 존중하는 방식으로 생성형 AI의 잠재력을 활용해 커뮤니티에 더 강력한 창작물 제어 권한을 부여하려는 유니티의 첫걸음이다. 이 제품은 사용자를 우선으로 고려하여 제작되었으며, 유니티는 사용자의 피드백을 기반으로 변화와 개선을 진행할 예정이다. 유니티는 콘텐츠 제작 업계에서 생성형 AI가 가지는 잠재적 영향력을 인식하며 중요하게 다루고 있다. 이 툴은 크리에이터를 대체하는 것이 아닌, 크리에이터의 역량을 강화하기 위한 노력의 결과이다. 유니티는 크리에이터가 더 많아질수록 세상은 더 매력적인 곳이 될 것이라고 믿으며, 뮤즈와 이를 지원하는 모델을 통해 이러한 사명을 계속 이어간다는 비전을 제시한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   데이터킷(Datakit)은 CAD 데이터 변환 프로그램인 크로스매니저(CrossManager)의 개발사로, 크로스매니저는 파트너사인 몰드케어를 통해 국내 공급되고 있다. 데이터킷의 필리프 블라슈(Philippe Blache) CEO는 다양한 설계 관련 정보의 변환과 상호운영성을 통해 제조·건축 등 산업 영역에서 더 많은 가치를 제공한다는 비전을 제시하고 있다. ■ 정수진 편집장    ▲ 데이터킷 필리프 블라슈 CEO   데이터킷은 어떤 회사인지 1994년 프랑스에서 설립된 데이터킷은 CAD, CAM, CAE, BOM, PLM, 계측, BIM, 건설 등 다양한 소프트웨어 간의 상호 호환 운용성(interoperability) 분야에 집중하고 있는 기업이다.  데이터킷의 데이터 변환 솔루션은 설계, 제조, 검사 및 보관 전반에 걸쳐 연결성을 구축하여, 제품 개발 프로세스의 디지털 전환을 가속화하고 시장 출시에 걸리는 시간을 줄인다. 데이터킷은 수년간 표준화 특히 STEP AP242 표준에 참여했으며, LOTAR(Long Term Archiving and Retrieval) 협회 워크숍 및 MBx 상호 운용성 포럼에 참여하고 있다. 또한 빌딩스마트(BuildingSMART)의 IFC 구현자 포럼 회원으로서 BIM 커뮤니티에도 참여하고 있다.   크로스매니저의 특징에 대해 소개한다면 크로스매니저를 사용하면 모델과 관련된 많은 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환이 가능하다. 크로스매니저는 ▲2D 도면, 3D B-Rep 및 메시(mesh) 표현을 비롯해 ▲부품, 어셈블리 및 색상/질감 등 속성과 ▲PMI(제품 제조 정보), FD&T(Functional Dimensioning and Tolerancing), GD&T(기하공차), 메타데이터, 자재/공급업체/비용 등 속성을 포함한 제품 제조 정보까지 다양한 정보를 변환할 수 있다. 또한 CAD 소프트웨어 별 고유(native) 파일 및 표준 형식 파일로 변환할 수 있는 수백 가지의 기능과 솔루션을 제공한다.   크로스매니저가 다른 솔루션과 차별화되는 점은 무엇인지 데이터킷은 30년 동안 상호 호환 운용성에 초점을 맞추고 있으며, 시장에서 가장 특별하고 폭넓은 경험을 제공하기 위해 R&D에 노력을 기울여 왔다. 크로스매니저 변환기를 사용하면 모델과 관련된 광범위한 데이터를 변환 및 보존할 수 있으며, 최신 버전의 CAD 소프트웨어와의 호환성을 위해 수백 가지 CAD별 고유 파일 및 중립 포맷에 대한 분기별 업데이트를 제공한다. 또한, 확장 가능한 단일 또는 멀티 포맷 라이선스, 컴퓨터나 서버에서 실행되는 고정/원격/플로팅 라이선스, 영구 또는 구독 라이선스 등 다양한 유형의 라이선스를 제공한다. 이외에 크로스매니저 어드밴스 버전에서는 자동화 프로세스 및 일괄 처리가 가능하다. 크로스매니저는 설계회사의 CAD 투 CAD(CAD-to-CAD) 변환에 가장 많이 사용되지만, 제조 또는 제조 부품의 정확성 확인, FEA(유한요소해석) 그리고 사실적인 렌더링, 시각화, 시뮬레이션, 메타버스, 견적 준비 등의 요구를 충족시키기 위한 기반으로도 사용된다.   ▲ 데이터킷의 크로스매니저는 다양한 네이티브 포맷 및 중립 포맷의 CAD 데이터를 변환하는 기능을 제공한다.   CAD 데이터 변환 솔루션의 성장세에 대해서는 어떻게 보는지 모델 기반 엔지니어링과 관련된 광범위한 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환에 대한 요구는 기업 내부 그리고 다른 기업 간에도 계속 늘어날 것으로 본다. 다른 한편으로는 이런 업무는 전문가들의 작업이 되고 있으며, 데이터킷과 같은 기업이 글로벌하면서 세부적으로 필요한 접근 방식을 지원할 수 있다. 또한, 다른 산업과 다른 작업 습관을 가진 BIM(빌딩 정보 모델링) 영역은 데이터 변환 시장에 거대한 성장 잠재력을 제공하고 있다. 형상과 치수뿐 아니라 다양한 정보를 포함하면서 CAD 데이터가 복잡해지고 있다. 이런 상황에서 CAD 데이터를 효과적으로 변환하고 활용하기 위해 필요한 점이 있다면 무엇이라고 보는지 우리는 사용자와 사용자의 의도에 초점을 맞춘다. 사용자의 프로필, 직업, 일하는 방식, 설계/제조/검사 파트나 어셈블리와 관련하여 사용자가 100%의 정확도와 최고의 성능을 기대하고 있는지, 아니면 설계에서 보관에 이르기까지 전체 제품 수명주기의 자동화를 개선하기 위해 기능, PMI 또는 2D 데이터와 같은 특정 데이터를 요구하는지를 알아야 한다.   최근에는 CAD 솔루션들이 자체적으로 데이터 호환에 관한 기능을 강화하고 있는데, CAD 데이터 변환 전용의 솔루션이 필요한 이유에 대해 소개한다면 실제로 많은 CAD 솔루션이 데이터 변환 기능을 제공한다. 데이터킷은 광범위한 시장에서의 경험과 인지도를 바탕으로, 우리의 솔루션 중 일부를 글로벌 소프트웨어 업체에 제공하고 있다. 또한 데이터킷의 솔루션은 최종 사용자에게 직접 제안된다. 최종 사용자를 위한 전용 솔루션이 크로스매니저이며, 임베디드 OEM 구매가 아닌 사용자가 필요로 하는 형식에 대한 파일 간 변환을 제공한다. 사실 설계 회사의 관점에서 보면, 파일을 읽고 선택한 형식으로 쓸 수 있도록 하는 것이 숙제이다. 크로스매니저를 사용하면 선택한 형식의 PMI와 같은 데이터를 포함된 파일이나 어셈블리를 읽고 쓸 수 있다는 점에서 확실한 가치를 가진다고 본다.   ▲ 데이터킷은 다양한 설계 정보의 변환 기능을 독립형 제품 및 CAD 플러그인으로 제공하고 있다.   한국 시장에 대한 전망과 한국 내 크로스매니저 비즈니스 계획에 대해 소개한다면 지난 3월에 한국을 비롯해 아시아 지역 각국의 파트너사를 만나 크로스매니저의 비즈니스를 위한 미팅을 진행했는데, 데이터킷의 기술 데이터 변환 솔루션이 한국 시장의 요구를 충족한다고 믿는다. 우리는 크로스매니저의 한국어 버전을 제공하고 있으며, 소프트웨어 공급업체와의 파트너십에 대해서도 자신감을 갖고 있다. 또한, 한국 파트너사인 몰드케어에서는 한국 내 기업에게 크로스매니저와 솔리드웍스 전용 플러그인을 공급하고 있다. 지난 한국 방문을 통해 몰드케어와 긴밀히 협력하기로 얘기를 나누었고, SIMTOS와 같은 전시회에 참가하는 등 시장 확대를 위해 더 많은 기회를 함께 모색하기로 했다. 우리는 한국 생산 현장의 작업자가 설계 . 생산 . 출시까지의 프로세스를 쉽게 도와주고, 제품의 품질을 보장하는 신뢰할 수 있는 데이터 변환 솔루션을 개발하고 있다고 확신한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     4월 5일 ‘뿌리산업 컨퍼런스’에서는 ‘뿌리산업 대전환, DX와 스마트팩토리’를 테마로 5편의 발표가 진행됐다. 한국생산기술연구원의 최태훈 연구소장은 ‘미래 산업환경 대응 지능화 뿌리기술’에 대해 발표했다. 디지털화(digitalization) 및 디지털 전환(DX)은 대량의 데이터를 수집/분석할 수 있는 기술로 꼽힌다. 주요 선진국은 매스 커스터마이제이션(대량맞춤생산) 및 퍼스널라이제이션(개인화)으로 대표되는 경제 패러다임의 변화에 대응하기 위해 DX 기술을 기반으로 생산 제조 시스템 및 서비스 시스템의 변화를 추진하고 있다. 데이터의 활용을 기반으로 서비스를 개인화/자동화하며 프로세스를 혁신하는 인더스트리 4.0과 스마트 공장이 대표적이다. 스마트 공장의 구성 요소로 ▲공장 내 모든 장비의 소통 ▲공장 내 모든 구성요소의 역할 파악과 협업 ▲자율 운영 등을 꼽은 최태훈 연구소장은 “스마트 공장의 목적과 활용도 측면에서 생산성 향상에 아직 집중하고 있는 것이 국내 뿌리기업의 현실”이라면서, 공정 최적화를 넘어 유연생산과 자율제조를 추진해야 한다고 짚었다. 또한 중견/중소기업의 디지털 전환 확산을 위해서는 대기업의 상생 노력 및 정부의 정책 고민도 중요하다고 덧붙였다.   ▲ 한국생산기술연구원 최태훈 연구소장   LG전자의 송시용 상무는 ‘스마트 팩토리 구축 여정과 사례’ 발표에서 “스마트 공장의 목적을 명확히 하고 긴 여정을 짧게 가져가는 것이 경쟁력이 될 것”이라고 전했다. 송시용 상무가 바라보는 스마트 공장은 새로운 생산 시스템의 초기 기획부터 구축, 안정화, 양산 운영까지 전체 라이프사이클의 경쟁력을 확보하는 수단이다. 이를 위해 양산 운영 단계까지 빠르게 도달하는 것이 스마트 공장 성공의 열쇠라는 것이다. 또한, 송시용 상무는 LG전자가 구축한 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’의 사례를 소개했다. 드림 팩토리는 양산 3년 전부터 초기 기획을 진행했고, 자동화를 위한 표준화와 공용화 등을 선결 과제로 추진했다. 이를 통해 제품 개발, 생산 시스템 및 SCM(공급망 관리), 공법 및 장비 등의 영역에서 자동화와 운영 최적화, AI 기반의 성능 예측과 실시간 설비 데이터 기반 고장 예지 등의 기능을 구축했다. 송시용 상무는 “생산 현장의 직접 영역 외에 간접 영역의 디지털 전환도 함께 추진해야 효용을 높일 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ LG전자 송시용 상무   현대자동차의 최영태 상무는 ‘현대자동차 HMGIS 스마트 팩토리 구축 사례 소개’에 대해 발표했다. 현대자동차는 미래 자동차 생산 기술을 연구 및 실증하기 위한 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGIS)를 구축했다. HMGIS는 현대자동차그룹의 스마트 공장 브랜드인 ‘이포레스트(E-FOREST)’를 실증하기 위한 테스트베드의 역할도 한다. 최영태 상무는 현대자동차가 추구하는 스마트 제조 플랫폼의 핵심 가치로 ▲휴머노이드 로봇 등을 활용한 자동화 ▲공장의 자율 운영 및 소프트웨어 정의 공장(SDF) ▲인체공학적인 스마트 공장 기술 ▲수소 에너지 기반의 넷제로 공장 등을 꼽았다. 또한, 스마트 공장 추진 사례로 ▲산업용 로봇/협동로봇, 머신비전, AI 기술을 활용한 조립 자동화 시스템 ▲자율주행, 통합 관제 기술 등을 활용한 경로 이송 물류작업의 자동화 시스템 ▲제조 현장의 데이터를 시각화/공유하는 IoT 기반의 팩토리 BI(비즈니스 인텔리전스) ▲데이터 분석/비전 품질 검사/생산 관련 정보 및 자동화 가이던스 제공 등을 위한 팩토리 AI를 소개했다.   ▲ 현대자동차 최영태 상무   에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래’에 대해 발표하면서 스마트 공장에 대한 큰 그림을 그리는 데에 도움이 될 만한 내용을 소개했다. 공작기계의 역사는 우리가 생각하는 것보다 오래 되어, 맷돌도 초보적인 공작기계로 볼 수 있을 정도이다. 이후 산업혁명 시기에는 증기기관 방적기가 등장하면서 의류의 생산성이 높아지고, 난방과 조리에 쓰고 남은 열을 활용할 수 있게 되면서 조리 기술이 발달하는 등 기계가 생활을 변화시키기도 했다. 특히 정밀가공 기술의 발전은 대포의 성능을 크게 높이면서 국제정세의 변화를 이끌었다. 비교적 최근에는 직렬 공정의 리스크에 대한 고민이 분산시스템과 CPS(사이버 물리 시스템) 등을 고민하게 했고, CNC 머신의 등장은 4차 산업혁명으로 이어지는 시작점이 되었다. 민태기 연구소장은 “이후에도 공작기계는 더 많은 산업과 우리 생활 가까이 자리잡고 있다”면서, “제조현장과 제품 생산의 미래는 성능과 생산성을 넘어 ‘우리의 삶을 어떻게 바꿀 것인가’라는 흥미와 관심이 주도할 것”이라고 전했다.   ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   산업통상자원 R&D전략기획단의 임영목 MD는 ‘산업 R&D 정책 방향’에 대한 발표에서 “우리 정부는 자유무역 체제 하에서 기술 패권, 생산성 강화, 디지털 전환과 같은 글로벌 환경 변화에 대응해야 한다는 측면에서 R&D 및 정책 모델의 전환을 추진 중”이라면서, “첨단 전략 기술, 혁신 인재, 개방형 혁신, 산업 융합, 스케일업 등의 키워드를 정책에 반영할 필요성이 커졌다”고 전했다. 정부는 파편적인 과제 지원에 그치지 않고 전략적인 목표 아래 다양한 전문 분야를 연결해 산업 혁신으로 이어질 수 있는 정책 거버넌스에 대한 고민을 하고 있다. 임영목 MD는 이런 흐름에서 향후 정부 R&D 지원 정책의 주된 방향으로 ▲고위험 차세대 기술에 대한 R&D 투자 집중 ▲기업 등 민간의 기술 수요자 중심으로 프로세스 변화 ▲ 산업 단위의 공통 핵심기술에 대한 투자 확대 ▲기업 수요 기반으로 전략적 글로벌 공동 연구 추진 ▲민관 공동투자 대상 기업의 스케일업 지원 ▲선진 연구자의 참여 및 성장 지원 등을 꼽았다.   ▲ 산업통상자원 R&D전략기획단 임영목 MD   같이 보기 : [포커스] 디지털 제조 컨퍼런스, 제조산업 혁신 전략과 디지털 트윈의 활용 방안 소개

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오토데스크는 건축, 엔지니어링, 건설 및 운영(AECO) 및 미디어 및 엔터테인먼트(M&E) 산업의 개방형 협업과 효율성 향상을 위해 네메첵 그룹과 상호운용성 계약을 체결했다고 발표했다. 이번 협약을 통해 양사는 클라우드 및 데스크톱 제품 간의 기존 상호운용성을 강화하고, 솔루션 간 원활한 정보 교환을 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 건물과 고속도로 등을 건설하거나 미디어 애셋을 제작할 때 클라우드 연결 도구로 작업하면 자동화를 강화하고 프로젝트의 모든 단계에서 더 나은 결정을 내릴 수 있는 인사이트를 얻을 수 있다. 하지만 소프트웨어와 파일의 비호환성으로 인해 사람, 프로세스, 데이터가 사일로화되어 비효율적인 워크플로를 초래하는 경우가 많다. 오토데스크와 네메첵의 워크플로를 최적화하면 하나의 클라우드 플랫폼 또는 데스크톱 애플리케이션에서 다른 애플리케이션으로 데이터를 보다 쉽게 전송할 수 있으므로 세부 정보를 적시에 적절한 사람에게 전달할 수 있게 된다. 이러한 상호운용성은 개방형 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 웹 서비스 세트인 오토데스크 플랫폼 서비스(APS)를 기반으로 하며, 이를 통해 네메첵의 디트윈(dTwin), 블루빔 클라우드(Bluebeam Cloud), BIM클라우드(BIMcloud) 및 BIM플러스(BIMplus)를 오토데스크의 포마(Forma), 퓨전(Fusion) 및 플로(Flow) 등 산업용 클라우드와 설계 솔루션에 연결할 수 있게 된다. 이를 통해 고객과 파트너는 각 솔루션에서 데이터와 기능을 연결할 수 있으므로 사용자는 자동화, AI 및 인사이트를 통해 프로젝트를 최적화하는 데 집중할 수 있다.     이번 상호운용성 계약은 건축 자산 산업에서 디지털 데이터의 접근성, 유용성, 관리 및 지속 가능성을 개선하여 BIM(빌딩 정보 모델링)의 이점을 확장하는 빌딩스마트의 오픈BIM(openBIM)과 같은 통합 및 개방형 산업 표준에 대한 노력을 보여준다. 사일로 없는 에코시스템을 구축하여 협업함으로써 팀은 엔드 투 엔드 워크플로에서 동일한 디지털 모델로 작업할 수 있다. 이번 계약에 따라 오토데스크와 네메첵 그룹은 양사의 API와 산업 클라우드에 대한 상호 액세스를 제공한다. 개발자는 오토캐드, 레빗, 3ds 맥스, 마야 등 오토데스크 솔루션과 오토데스크 포마, 오토데스크 건설 클라우드에 올플랜, 아키캐드, 블루빔, 맥슨 원, 벡터웍스 등 네메첵의 관련 클라우드 플랫폼과 솔루션과 비슷하게 액세스할 수 있게 된다. 이를 통해 양사는 기존의 데이터 교환을 개선하고 분야와 산업을 아우르는 새로운 데이터 중심 워크플로를 열 수 있을 것으로 기대하고 있다. 오토데스크의 에이미 번젤(Amy Bunszel) AEC 솔루션 부문 수석 부사장은 “오토데스크는 데이터를 활용하고 프로젝트 팀을 연결하는 개방형 통합 클라우드 기반 솔루션을 구축하는 데에 전념하고 있다”면서, “오토데스크의 클라우드 및 데스크톱 솔루션에 네메첵 상호 운용성을 확장하는 것은 고객의 워크플로를 최적화하고 더 나은 프로젝트 결과를 창출하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 전했다. 네메첵 그룹의 마크 네제(Marc Nézet) 최고 전략 책임자(CSO)는 “오픈BIM, 상호 운용성, 개방형 산업 표준을 지원하는 것은 네메첵 그룹의 DNA에 깊이 뿌리내리고 있다. 오토데스크와의 상호 운용성 계약은 고객이 모든 프로젝트 환경과 소프트웨어 에코시스템에서 작업할 수 있는 능력을 제공하여 궁극적으로 더 나은 건설 세계를 만들기 위한 행보”라고 설명했다.

데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 높은 개방성과 성능을 내세운 엔터프라이즈급 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘스노우플레이크 아크틱(Snowflake Arctic)’을 출시했다. 스노우플레이크의 전문가혼합(MoE) 방식으로 설계된 아크틱은 기업의 복잡한 요구사항 처리에도 최적화되어 SQL 코드 생성, 명령 이행 등 다양한 기준에서 최고 조건을 충족한다. 특히 아크틱은 무료로 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0 라이선스로, 스노우플레이크는 AI 학습 방법에 대한 연구의 자세한 사항을 공개하며 엔터프라이즈급 AI 기술에 대한 개방 표준을 제안했다. 또한 아크틱 LLM은 스노우플레이크 아크틱 모델군(Snowflake Arctic model family)의 일부로, 검색 사용을 위한 텍스트 임베딩 모델도 포함됐다. 오픈소스 모델인 아크틱은 코드 템플릿과 함께 추론과 학습방식을 선택할 수 있는 유연성도 제공한다. 사용자는 엔비디아 NIM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM), vLLM, 허깅페이스(Hugging Face) 등 기업이 선호하는 프레임워크로 아크틱을 사용하고 커스터마이징할 수 있다. 스노우플레이크 코텍스(Snowflake Cortex)에서는 서버리스 추론을 통해 아크틱을 즉시 사용할 수도 있다. 스노우플레이크 코텍스는 완전 관리형 서비스로, 허깅페이스, 라미니(Lamini), 마이크로소프트 애저, 엔비디아 API 카탈로그, 퍼플렉시티(Perplexity), 투게더 AI(Together AI) 등 다양한 모델 목록과 함께 데이터 클라우드에서 머신러닝 및 AI 솔루션을 제공한다. 아마존웹서비스(AWS)에서도 아크틱 사용이 가능해질 예정이다.     스노우플레이크는 기업이 각자의 데이터를 활용해 실용적인 AI/머신러닝 앱 제작에 필요한 데이터 기반과 최첨단 AI 빌딩 블록을 제공한다. 고객이 스노우플레이크 코텍스를 통해 아크틱을 사용할 경우 데이터 클라우드의 보안 및 거버넌스 범위 내에서 프로덕션급 AI 앱을 적정 규모로 구축하는 것이 더욱 쉬워진다.  아크틱 LLM이 포함된 스노우플레이크 아크틱 모델군에는 스노우플레이크가 최근 출시한 최첨단 텍스트 임베딩 모델 중 하나인 아크틱 임베드(Arctic embed)도 포함된다. 이 제품은 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스 커뮤니티에서 무료로 사용할 수 있다. 5가지 모델로 구성된 이 제품군은 허깅페이스에서 바로 사용할 수 있으며, 스노우플레이크 코텍스에 내장돼 프라이빗 프리뷰 형태로 공개될 예정이다. 유사 모델의 약 3분의 1 크기인 이 임베딩 모델은 높은 검색 성능을 발휘하도록 최적화되어, 기업들이 검색증강생성(RAG) 또는 시맨틱 검색 서비스의 일부로 고유의 데이터 세트를 LLM과 결합할 때 효과적이고 경제적인 솔루션을 제공한다. 스노우플레이크의 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO는 “스노우플레이크 AI 연구팀은 AI 분야 최전방에서 혁신을 이끌며 자사에 중요한 전환점을 마련했다”면서, “스노우플레이크는 오픈소스로 업계 최고 성능과 효율을 AI 커뮤니티에 공개하면서 오픈소스 AI가 지닌 가능성의 영역을 넓혀가고 있다. 고객에게 유능하면서도 믿을 수 있는 AI 모델을 제공할 수 있는 스노우플레이크의 AI 역량도 높아지고 있다”고 말했다.

한국와콤이 새로운 콘셉트의 ‘와콤 무빙크(Wacom Movink)’를 출시했다. 와콤 무빙크는 13.3형 풀 HD OLED 디스플레이와 초슬림, 초경량 디자인을 결합한 제품으로, 성능, 정밀도, 소프트웨어 선호도 등을 갖추면서 다양한 용도에 어울린다. 와콤의 첫 번째 OLED 액정 태블릿인 와콤 무빙크는 프로 라인업의 펜 와콤 프로 펜 3와 13.3형 풀HD OLED 디스플레이를 결합한 제품으로, 다양한 운영 체제와 호환을 지원하기 때문에 사용자가 원하는 다양한 소프트웨어와 운영 체제를 결합해도 성능과 정밀성을 제공한다. 와콤 무빙크는 컴팩트하고 휴대 가능한 솔루션을 찾고 있던 창작자의 작업실을 외부에서도 확장하게 해 주는 제품으로, 전문가 전용 소프트웨어나 컴퓨팅 성능 구현이 불가능한 스튜디오, 클라이언트 미팅, 학교, 집 등 다양한 장소를 이동하며 작업을 이어갈 수 있게 해준다. 420g의 무게와 가장 얇은 부분은 4mm의 두께를 갖춘 와콤 무빙크는 와콤의 액정 태블릿 중에서 가장 얇고 가장 가벼운 제품으로, 직전에 출시된 와콤 원 13 터치 제품에 비해 66% 얇고 55% 가볍다. 와콤 무빙크는 가방에 넣고 이동하더라도 견고함을 지닐 수 있도록 코닝 고릴라 글래스와 마그네슘 합금 보디로 만들어졌다.     와콤 무빙크는 창작 도구를 전문적인 프로 급 퍼포먼스를 내는 펜과 액정 제품으로 업그레이드 하려는 사용자들, 학생 및 프리랜서에게 적합하다. 13.3형 삼성 OLED 디스플레이를 채택해 풀 HD 해상도로 10비트 색상, 10만:1의 명암비, OLED의 특징인 완벽한 검은색을 구현한다. 창작자들은 풍부하고 깊은 검은색과 뛰어난 색상 정확도를 기대할 수 있고, 100% DCI-P3 및 95% 어도비 RGB 커버리지, 모니터의 색상 정확도를 의미하는 지표인 Delta E 값은 2 이하다. 또한, 와콤 무빙크는 팬톤(Pantone) 및 팬톤 스킨톤(Pantone SkinTone) 인증을 획득해 산업 표준에 맞게 공장에서 보정되며, 최대 2개의 사용자 정의 색상 프로필을 저장할 수 있다. 색상 컨트롤이 중요한 작업에는 와콤 컬러 매니저(Wacom Color Manager)로 하드웨어 보정도 가능하다. OLED 기술은 시각적 경험을 향상시키는데 그치지 않고 펜 온 스크린 경험도 끌어올렸다. OLED 디스플레이의 독특한 특성을 활용한 와콤 무빙크는 빠른 반응 시간, 펜 감지 높이도 증가, 감지할 수 없는 수준으로 좁혀진 시차를 보여준다. 또한, OLED 디스플레이에서 작업시에는 파장이나 빛샘 현상이 없고, 과도한 열이나 소음이 발생하지 않기 때문에 쾌적하고 조용하다. 와콤 무빙크는 전용 와콤 프로 펜 3를 제공한다. 슬림한 타입의 이 펜은 최신 신티크 프로 라인업에 제공되는 펜과 동일한 수준의 펜 경험을 제공한다. 강력한 붓질과 같은 스트로크부터 아주 얇은 선에 이르기까지 다양한 예술적 표현을 위한 정밀함과 기울기 감지 능력을 높였다. 또한, 가늘고 얇은 카본 샤프트의 펜심을 사용해 방해 요소 없이 가시성을 높여준다. 와콤 무빙크에 제공되는 와콤 프로 펜 3은 특별하게 설계된 디자인으로 펜 심 제거기와 3개의 교체용 펜 심을 보관할 수 있는 공간이 펜의 뒤쪽에 위치해 있어, 언제든 빠르게 펜 심을 교체할 수 있다. 와콤 무빙크는 윈도우, 맥OS, 크롬OS 및 안드로이드 운영 체제와 호환된다. 단일 USB-C 케이블을 통해 연결되며 연결 기기가 15W 이상의 전력 공급을 지원하는 경우 추가 케이블, 어댑터 및 전원 공급 장치가 필요 없다. 더욱 향상된 터치 기술을 통해 부드럽고 직관적인 입력이 가능하고, 와콤 액정 태블릿 중 가장 얇은 베젤에 단축키 설정과 여러 기능들을 실행할 수 있는 두 개의 사용자 설정 터치 키를 배치해 복잡함을 줄이는 작업 흐름 및 효율성을 향상시킬 수 있다. 와콤 무빙크는 지원되는 원격 데스크톱 연결 환경에서 작업을 향상시키는 솔루션인 ‘와콤 브릿지(Wacom Bridge)’를 지원한다. 와콤 무빙크 제품에 호환되는 액세서리인 ‘와콤 접이식 스탠드’는 가벼우면서 견고한 알루미늄 소재로 작업에 가장 편안한 20도 각도를 제공하며 휴대성과 사용성을 높였다. 또한 올인원 액세서리 패키지로 구성된 ‘와콤 무빙크 태블릿 슬리브’와 와콤 프로 펜 3를 넣어 다닐 수 있는 ‘와콤 롤업 케이스’ 등의 액세서리가 함께 발표됐으며, 와콤 무빙크를 위한 HDMI 컨버터도 곧 출시 예정이다. 와콤의 야노 코지(Koji Yano) 브랜드 비즈니스 부문 부사장은 “와콤 무빙크는 창작자들에게 새로운 가능성을 열어주기 위해 고안된 첫 번째 OLED 액정 태블릿이다. 경쟁력 있는 가격대로 여러 가지의 업그레이드 기능을 만나볼 수 있다”며, “시장 데이터에 따르면 디지털 크리에이터 3명 중 1명은 하나 이상의 창작용 펜 기기를 사용하고 있다. 이들은 실제 데스크톱 솔루션이나 작업실에서 하는 것과 동일한 조건의 휴대가 가능한 솔루션을 점점 더 찾고 있다. 와콤 무빙크는 성능, 정밀도, 경험에 대한 타협 없이 작업이 필요한 곳 어디든 이동할 수 있는 완벽한 솔루션이 될 수 있다”고 전했다.

다쏘시스템은 HD현대중공업 및 HD한국조선해양과 버추얼 트윈 기반의 설계-생산 일관화 통합 플랫폼 구축을 위해 전략적 협력을 진행한다고 밝혔다. 전략적 협력을 통해 3사는 버추얼 트윈 기반의 설계-생산 일원화, 생산 효율 향상 및 혁신을 위해 통합 플랫폼을 구축하는 것은 물론, 조선업의 일정 단축과 비용 절감, 고품질을 포함한 높은 건조 효율성 달성을 위해 협업할 예정이다. HD현대중공업은 선박 건조 분야에서 기술적 리더십을 강화하고 현재 조선해양산업이 직면한 최첨단/친환경 선박 개발, 제한된 인력, ESG 요구 등에 효과적으로 대응하기 위해 디지털 전환을 가속화하고 있다. 다쏘시스템은 세계 주요 조선소에 적용된 자사의 3D익스피리언스 기반 조선해양 전용 솔루션과 표준화된 프로세스를 활용하여, HD현대중공업이 추구하는 디지털 전환이 비즈니스 가치를 이끌어 낼 수 있도록 협력한다는 계획이다.     HD현대중공업의 전승호 기술본부장은 “HD현대중공업은 미래 첨단 조선소(Future of Shipyard : FOS) 비전 아래 스마트 십야드(Smart Shipyard) 구축을 추진하고 있으며, 이를 위해서는 과거의 설계 방법이 아닌 3D와 디지털 자산 기반의 디지털 트윈을 구축, 운영함으로써 스마트 쉽야드의 기반을 확고히 하고자 한다”면서, “다쏘시스템의 통합 플랫폼인 3D익스피리언스 활용에 대한 협력을 통해 HD현대중공업의 목표를 앞당겨 달성할 수 있기를 기대한다”고 말했다. HD한국조선해양의 이태진 DT혁신실장은 “모든 선박이 고객의 주문에 따라 맞춤으로 생산되는 조선 생산 현장은 4차 산업혁명의 최종 목적인 대량 맞춤생산(매스 커스터마이제이션)이 실현되어야 할 최적의 장소”라고 설명하면서, “항공, 자동차 등 양산 프로세스에서 좋은 성과를 거두고 있는 다쏘시스템의 버추얼 트윈과 3D익스피리언스 플랫폼의 활용이 디지털 트윈 기반의 미래 조선소를 개척하는데 도움이 될 수 있을 것”으로 본 MOU의 취지를 설명하였다. 다쏘시스템 코리아의 정운성 대표이사는 “HD현대중공업이 글로벌 리더로서 쌓아온 전문 지식과 노하우에 세계적으로 검증된 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼 기반 조선해양 솔루션을 접목함으로서 시너지 효과가 극대화될 것”이라며, “다쏘시스템은 계속해서 대한민국 선박 제조의 디지털화와 지속가능성 두 가지 목표를 동시에 지원할 것”이라고 말했다.