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HP Z북 울트라 G1a 리뷰 - CAE 실무 해석 프로젝트 성능 검증
Stonex X70GO : 현장을 디지털화하는 차세대 하이브리드 스캐닝 설루션
엠피니티 : 3D 형상 분석과 사용자 행동 학습으로 제조 의사결정 지원
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Stonex X70GO : 현장을 디지털화하는 차세대 하이브리드 스캐닝 설루션
개발 : Stonex 주요 특징 : 동적·정적 스캔을 결합한 하이브리드 스캐닝 모드, 내장 SSD로 실시간 결과 확인 및 처리, 강력한 SLAM 알고리즘 및 안전성, 휴대폰에서 실시간 프리뷰 지원 등 자료 제공 : 지오시스템     Stonex X70GO 핸드스캐너는 복잡한 설치 과정 없이 걸어 다니는 것만으로도 70m 측정 범위 내에서 초당 20만 포인트의 정밀한 3D 데이터를 신속하게 취득할 수 있는 스캐닝 설루션이다. 관성 항법 모듈(IMU), 고성능 컴퓨터와 저장 시스템이 통합되어 있어, 현장을 3D 디지털화하는 데이터 취득 속도와 정밀도, 사용자 편의성을 모두 갖춘 ‘현장을 디지털화하는 차세대 설루션’이라는 점을 내세운다.   주요 특징 하이브리드 스캐닝(X-Whizz 모드) 이동하면서 빠르게 데이터를 수집하는 SLAM 스캔(동적 스캔)과 모노포드 등에 장착하여 특정 지점을 고해상도로 정밀하게 스캔하는 고정 스캔(정적 스캔)이 결합되어 있다. 속도를 요구하는 신속한 스캔 작업 외에도 디테일이 요구되는 상황에서는 정지 상태에서 데이터를 취득하는 기능이 결합되어, 더 높은 밀도와 고해상도의 데이터를 제공하는 작업에 적합하다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   실시간 결과 확인 및 처리 512GB의 내장 SSD가 탑재되어 있어 데이터 수집 완료 후 현장에서 시스템을 통해 즉시 매핑 결과를 출력할 수 있고, 현장에서 바로 데이터를 확인할 수 있다.   강력한 SLAM 알고리즘 및 안전성 현장을 이동하면서 70미터의 측정 범위에서 초당 20만 포인트 데이터를 수집하는 데이터 획득 능력을 갖추었으며, 1200만 화소의 비주얼 카메라와 RGB 카메라가 통합되었다. 이에 따라 구조적 질감이 약한 환경에서도 SLAM 알고리즘이 안정적으로 작동해 고해상도의 색상 데이터를 제공하며, 휴대폰에서 실시간 프리뷰를 지원한다.   주요 기능 기준점 측정 데이터 취득 시 지면이나 벽면의 기준점(control points)을 함께 수집하여, 스캐닝 데이터 후처리 시 정밀한 지오레퍼런싱(georeferencing)을 할 수 있다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   360° 회전 스캐닝 헤드 전방위 시야각(360°H, -7~52°V)을 확보하여 빠짐없는 데이터 수집이 가능하다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   고해상도 텍스처 매핑 1200만 화소 카메라를 통해 포인트 클라우드에 실제 색상을 입혀 현실감 있는 3D 모델을 생성한다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   RTK 모듈 확장성 옵션으로 제공되는 RTK(실시간 측량) 모듈을 추가하면, GNSS 위치 정보를 SLAM 알고리즘에 결합하여 더욱 정확한 글로벌 좌표 기반의 데이터를 얻을 수 있다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   전문 후처리 소프트웨어 윈도우 기반의 GOpost 및 Cube-3d 소프트웨어를 통해 노이즈 제거, 필터링, 포인트 클라우드 최적화 및 타사 CAD/BIM 시스템과의 호환을 지원한다.   주요 고객 사이트 건설, 건축사사무소 등에서 건축 구조 검토를 위해 시간이 많이 소요되는 고가의 고정식 스캐너를 대체하여 합리적인 가격대인 핸드스캐너 X70GO를 적용하고 있다. 넓은 면적의 재건축 현장에 빠른 시간에 3D 측량이 가능하고 보상 기준 등에 활용할 수 있다.     활용 분야 숲, 지하 공간 및 터널(GNSS 수신 불가 지역) 복잡한 지형의 숲이나 동굴, 터널 내부 등 GNSS 연결이 불가능한 지역의 실내나 지하에서 라이다(LiDAR)와 관성 측정 장치(IMU)를 활용한 SLAM 기술만으로 자신의 위치를 파악하고 정확한 매핑을 수행할 수 있다.     ▲ 이미지 제공 : Stonex   현장 매핑 및 건축물 기록 70m의 데이터 취득 범위와 하이브리드 스캐닝 모드(X-Whizz)를 통해 넓은 광산, 토목 건설 현장의 토공량 계산이나 현장 진척도를 모니터링할 수 있다. 이외에도 주변 경관을 빠르게 스캔하고, 문화재 건축물 등의 세부사항 등을 고해상도로 정밀하게 기록하여 도면화하거나 3D 디지털 자료를 구축할 수 있다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   복잡한 산업 플랜트 및 설비 수많은 파이프, 시설물 및 복잡한 구조물이 있는 환경에서는 고정된 위치에 한정하지 않고 현장을 이동하며 걸어 다니는 것만으로도 원하는 지역 전체의 3D 데이터를 수집할 수 있어 작업 시간을 단축할 수 있다.     ▲ 이미지 제공 : Stonex     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
정수진 작성일 : 2026-03-05 조회수 : 128
HP Z북 울트라 G1a 리뷰 - CAE 실무 해석 프로젝트 성능 검증
이번 리뷰는 HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)를 활용해 실제 CAE 실무 환경에서의 성능을 검증한 기록이다. 14인치의 컴팩트한 폼팩터에 탑재된 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(AMD Ryzen AI Max PRO) 프로세서와 통합 메모리 시스템이 복잡한 전처리부터 후처리까지의 해석 루틴을 얼마나 안정적으로 수행하는지 분석하였다. 실무자의 관점에서 이동성과 전문가급 시뮬레이션 성능의 조화를 직접 확인해 보았다.   리뷰 배경 HP Z북 울트라 G1a는 14인치의 워크스테이션급 특성을 넣은 노트북이다. AMD 라이젠 AI 맥스 프로 시리즈 프로세서 기반으로, CPU와 GPU가 하나의 메모리 풀을 공유하는 통합 메모리 아키텍처를 전면에 내세운다. 제품 소개 기준으로 최대 128GB 통합 메모리 구성이 가능하며, 이 중 최대 96GB까지를 GPU 전용 메모리로 할당해 그래픽 작업에서 병목을 줄이는 방향으로 설계되었다. 이 노트북을 처음 마주한 인상은 워크스테이션이라는 단어와 외형이 잘 연결되지 않는다는 점이었다. CPU 성능은 AMD 라이젠 AI 맥스 + 395를 기반으로 그래픽은 라데온 8060S(Radeon 8060S)로 확인된다. 이 정도의 성능을 노트북에서 볼 수 있다는 점에서 시뮬레이션을 당장이라도 돌려봐야겠다고 판단하였다.   그림 1. HP Z북 울트라 G1a   HP Z북 울트라 G1a는 14인치급의 얇은 노트북 형태라 이동이 쉽고, 포트 구성도 업무용에 딱 맞춰져 있다. 특히 HDMI 2.1, 썬더볼트 4(USB-C) 등 USB-C 포트를 3개 보유하고 있다. 외부 모니터 연결이나 현장, 회의실 등 이동이 잦은 사용자라면 노트북 자체의 무게 관점에서는 엄청난 점수를 주게 된다. <그림 2>의 왼쪽은 Z북 울트라 G1a의 상판 디자인이다. 그레이 톤에 로고 중심의 미니멀함이 인상이 강하고, 표면 마감도 업무용 워크스테이션답게 차분한 편이다. <그림 2>의 오른쪽 사진은 휴대성 체감을 주기 위해 12.9형 아이패드 프로를 함께 놓고 비교한 장면이다. 태블릿을 키보드 위에 올려두면 느껴지듯, 본체의 면적이 아이패드 프로급과 크게 동떨어지지 않아 가방에서 차지하는 부피 부담이 생각보다 적다. 실제로 태블릿을 넣던 공간에 함께 운용하기 수월했고, 연구실과 세미나실처럼 이동이 잦은 환경에서 편리함을 만들어주는 크기였다.   그림 2. HP Z북 울트라 G1a의 외관(왼쪽) 및 태블릿과의 크기 비교(오른쪽)   CAE 해석 관련 제품 시연 CAE 해석 관련 제품 시연을 보면 대개는 깔끔한 브래킷 한 개, 공기 층이 크게 없는 외부 유동, 혹은 요소 수를 의도적으로 낮춘 모델로 구성된다. 하지만 실제 대학원 연구나 현업 엔지니어가 사용하는 모델은 굉장히 높은 밀도의 요소 수를 가지고 있는 경우가 대부분이다. CAE 해석은 계산 시간만으로는 평가하기 어렵다. 실제로는 모델을 가져오고, 형상을 단순화하고, 메시를 증가시키고, 수렴을 잡고, 결과를 후처리하고, 마지막으로 보고서까지 정리하는 과정이 하나의 루틴으로 이어진다. 이 루틴 중 어느 구간에서든 시스템이 멈추거나 응답성이 크게 떨어지면, 그 순간부터는 업무가 끊기게 된다. 필자는 구조/유동 해석을 병행하는 대학원생 연구원으로서, 이번 대여 장비를 단순 벤치마크가 아닌 실제 연구 및 과제에서 수행하는 순서 그대로 테스트해보기로 했다. 목표는 명확하다. 다음의 두 가지를 중점으로 검토하였다. 전처리부터 후처리까지, 끊김 없이 반복 수행 가능한가? 구조 해석(선형/비선형)과 유동 해석(정상/과도)을 섞었을 때도 안정적으로 유지되는가? 이번 리뷰는 실제 진행했던 해석 프로젝트를 기반으로 진행하였다. 대외비로 인해 전체 형상보다 해석 진행에 맞춘 단순화 모델을 사용하였다. CFD 유동 해석 1건을 먼저 수행해 시스템의 기본 워크플로 안정성을 우선 확인한 뒤, 본 테스트인 XY 스테이지 프로젝트로 넘어가는 방식으로 구성했다. 세 가지 테스트는 해석 솔버 진행 시 해석 엔지니어가 체감하기에 가장 어려움을 겪는 상황에 대해 상세하게 설명하는 것을 목표로 한다. 해석 엔지니어는 대부분 직접 모델링, 전처리에서 후처리까지 모두 진행하기 때문에, 이 모든 과정에서 HP Z북 울트라 G1a의 성능이 성과를 좌우할 수 있다. 이에 따라 대표적인 해석 방법 세 가지(유동, 정적, 열적 해석)을 선정하였다.   그림 3. 분야별 테스트 계획   테스트 1 : 유체 시뮬레이션 전처리(앤시스)   그림 4. 전처리 메시 작업(노트북 자체 화면)   첫 번째 테스트는 유체 해석으로 시작했다. 대상은 다수의 오리피스(Orifice)가 배열된 에어베어링 타입 유동 형상으로, 단순히 솔버만 돌리는 것이 아니라 전처리부터 해석, 후처리까지 모든 워크플로를 수행하였다. 이 유형의 모델은 형상 자체도 복잡하지만, 메시 해상도를 올리는 순간부터 작업감이 급격하게 달라진다. 특히 요소 수가 많아지면 워크벤치(Workbench)에서 해당 프로젝트에 접근하는 ‘클릭 한 번’부터 초기 반응이 늦어지는 경우가 흔하다. 즉, 실제 체감 성능은 메시 창 진입부터 차이가 드러난다. Z북 울트라 G1a의 흥미로운 점은 소음 특성이다. 동일한 워크로드를 워크스테이션급 컴퓨터에서 수행할 때는 팬의 소음이 뚜렷하게 들릴 정도로 동작하는 경우가 있었는데, 이번 테스트에서 수행할 때는 메시 작업창을 여는 순간 짧게 팬이 동작하는 느낌이 있다가, 이후에는 지속적으로 소음이 커지지 않고 비교적 낮은 수준으로 유지되는 느낌을 받았다. 필요한 구간에서만 짧게 소음이 개입하니, 작업하는 엔지니어 입장에서는 안정감을 받으며 작업을 할 수 있었다.   그림 5. 앤시스 워크벤치 프로젝트(유체 해석)   유체 해석 파트는 한 번 돌려서 끝이 아니라, 워크벤치에서 여러 케이스를 동시에 관리하는 형태로 구성했다. <그림 5>처럼 Fluid Flow 시스템을 다수 배치하고, 각 시스템을 Geometry, Mesh, Setup, Solution, Results 순서의 단계로 동일한 구조로 유지한 뒤 케이스별로 필요한 변경만 최소화하여 반복 실행했다. 연구실에서 실제로 유동 해석을 수행할 때는 한 조건으로 끝나기보다 간극, 입력조건, 수치 설정을 바꿔가며 다음 케이스로 넘어가는 일이 일반적이기 때문에, 이번 리뷰에서도 그 흐름을 그대로 가져갔다. 이번 구성의 핵심은 파라미터 기반 분기이다. 간극 조건을 여러 파라미터 케이스로 나누어 두고, 수치 설정을 달리한 케이스도 별도로 두어 같은 프로젝트 내에서 연속적으로 비교할 수 있도록 구성했다. 동일한 방식으로 여러 케이스를 파이프로 연결하여 시뮬레이션했을 때, 데스크톱 워크스테이션에서는 약 5시간, Z북 울트라 G1a에서는 약 7시간 정도가 소요되었다. 실제 솔버에 사용한 코어 수는 동일하게 맞추어 진행했다.(비교에 사용한 데스크톱 워크스테이션 사양은 13세대 인텔 코어 i7-13700KF(16코어/24스레드), RAM 128GB, 엔비디아 RTX A4000(전용 16GB)이다.) 시간 차이는 장비 구성 차이(특히 메모리 용량 등)에서 발생할 수 있으며, 이번 파트에서는 다중 케이스 구성을 프로젝트 단위로 묶어 하나의 파라미터 사이클을 중단 없이 완주했다는 점에 의미를 두었다.   테스트 1-1 : 유체 시뮬레이션(앤시스)   그림 6. 플루언트 해석 단계   이번 테스트는 플루언트 시스템을 구성한 뒤, 실제 설정과 실행은 플루언트 내부에서 진행했다. 실제 유체 해석을 경험하였을 때, CFD 솔버 창 로드가 가장 느리게 뜬다. 이 구간이 실무적으로는 가장 시간을 많이 쓰는 편이다. 이유는 체감 병목이 반드시 솔버에만 있지 않기 때문이다. 큰 메시를 불러오고, 화면에 표시하고, 경계면을 선택하고, 설정 탭을 오가며 저장 및 갱신하는 과정에서 프리징이 발생하면, 계산 시간이 짧더라고 작업은 길어진다. 이 노트북에서는 이 작업이 굉장히 깔끔하다. 예를 들어 Fluid 형상을 Solid로 바꾸는 경우에는 물성 자체를 바꾸기 때문에 체감상 30~50초 정도 지연이 발생했다. 하지만 그 외의 모든 대부분의 기능은 끊김 없이 설정 변경이 가능했다. 팬 소음도 이전과 같이 임포트 시 및 솔버 작동 시를 제외한 부분에서는 거의 들리지 않았다.   그림 7. 유체 해석 결과 컨투어   이번 테스트에서는 해석 대상에서 계산된 압력 분포를 보여준다. 워크스테이션급 노트북에서 이 정도 규모의 모델을 끝까지 수렴시키고, 후처리까지 안정적으로 가져갈 수 있었다는 점에서 굉장히 큰 장점을 느꼈다. 특히 컨투어(contour)가 계단형처럼 깨지지 않고 등압선이 부드럽게 이어지는 점이 비교를 위해 해석을 동일하게 진행한 데스크톱 워크스테이션에서 확인할 수 있는 그래픽과 동일한 수준이다. 압력 분포뿐만 아니라 실제 산업에서 요구하고 검토해야 하는 유동 관련 모든 후처리를 모두 확인할 수 있었다. 노트북 한 대로 연구 및 업무에서 필요한 해석의 한 사이클인 전처리, 해석, 후처리까지를 노트북에서 완주할 수 있었다는데 의미가 있다.   테스트 2 : XY 스테이지 정해석(솔리드웍스 & 앤시스)   그림 8. 시뮬레이션 대상인 XY 스테이지 모델링   시뮬레이션을 수행하기 위해, 연구실에서 실제로 다루는 XY 스테이지의 실물 크기와 구성 방식을 최대한 반영하여 모델링을 진행하였다. 단순한 데모 형상이 아니라, 연구 환경에서 반복적으로 부딪히는 조건을 고려해 임포트, 단순화, 해석용 형상 정리를 여러 번 반복하는 방식으로 접근했다. 모델링 단계에서 가장 먼저 확인한 것은 ‘한 번이라도 흐름이 끊기지 않는지‘였다. 모델링 툴에서 가장 문제가 되는 상황은 복잡한 형상을 다룰 때 화면의 프리징이나 입력 지연인데, 이번 작업에서는 XY 스테이지를 구성하는 형상을 만들고 수정하는 과정에서 눈에 띄는 버벅임이 거의 발생하지 않았다. 단순히 고사양 CPU와 GPU가 있다라는 의미가 아니라, 실제로 커서 이동, 스케치 입력, 피처 생성과 같이 모델링 진행 시 기본적인 동작이 꾸준하게 유지되는지가 체감하는 성능을 결정한다. 이러한 관점에서 작업감이 안정적이었다. 특히, 해석 툴(앤시스 워크벤치)을 완전히 종료하지 않고 백그라운드에 실행해 둔 상태에서 모델링을 병행했을 때다. 일반적으로 해석 툴을 켜 둔 채로 CAD 작업을 하면 메모리나 리소스 점유로 인해서 스케치가 끊기거나 곡선 입력이 느려지는 경험을 하는 경우가 많다. 반면 Z북 울트라 G1a은 워크벤치가 백그라운드에 올라간 상태에서도 솔리드웍스에서 스케치를 그리고 곡선을 생성하는 과정이 딜레이 없이 매끄럽게 이어진다. 하지만 아무래도 해석 솔버를 모든 코어를 사용해서 돌려놓으면 솔버가 돌아가는 동안 솔리드웍스에서 약간의 프리징이 발생한다. 사용자는 해석 솔버 상에서 직접적으로 코어의 개수를 할당해줄 수 있는데, 코어를 조절하여 4코어는 CAD 툴, 4코어는 해석 툴과 같이 나누어 작업을 진행할 때 큰 버벅거림 없이 조작이 가능했다. 코어를 나눴기 때문에 솔버 시간 지연은 발생하지만, 동시 작업이 깔끔하게 진행되는 것 자체로도 해석 엔지니어에게는 큰 장점으로 느껴진다.   테스트 2-1 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 9. 앤시스 워크벤치 프로젝트(정해석, 열해석, 모달해석)   이번 테스트는 여러 파이프로 연결된 워크벤치를 구동하는데, 서로 다른 해석 시스템을 한 프로젝트 안에서 연결한다는 점이 중요하다. 실제 연구나 업무 환경에서는 한 번 만든 CAD를 기반으로 정적 강성, 열 영향, 진동 특성을 연속으로 확인하는 경우가 많고, 이때 프로젝트가 분리되어 있으면 형상 수정이나 단순화가 생길 때마다 각 해석을 따로 업데이트해야 해서 시간이 굉장히 지연된다. 상단의 메인 플로는 세 가지로 구성했다. 정적 구조로 기본 강성과 변위를 확인하고, 같은 지오메트리를 기반으로 열 조건을 부여하였을 때 온도 분포를 점검한 다음, 모달로 고유 진동수와 모드 형상을 확인하는 흐름이다. 이 구조로 구성하면 형상 단순화나 치수 수정이 생겼을 때 업데이트 프로젝트(Update Project) 한 번으로 메인 3개의 해석의 기반 데이터가 함께 따라온다. 실무에서는 굉장히 많은 파라미터를 연속적으로 연결해 두어야 하는데, 이는 노트북으로 해석할 때 중요한 작업 흐름을 끊지 않는 운영 방식으로 직결된다.   테스트 2-2 : XY 스테이지 정해석 메시 작업(앤시스)   그림 10. XY 스테이지 모델링 전처리(메싱)   전처리 작업에서의 메시 작업은 실사용에서는 메시 직후 작업이 끝나는 경우가 거의 없다. 접촉 및 구속을 다시 확인하거나, 특정 부위를 더 촘촘히 쪼개거나, 단순화가 부족한 부분을 다시 CAD로 되돌려 수정하는 등 ‘다시 돌아가는’ 작업이 필연적으로 발생한다. 이때 중요한 건 계산 성능보다도 프로젝트가 계속 이어지는지 여부다. 메시가 늘어난 상태에서 트리 이동, 특정 파트 및 면 선택 같은 동작이 불규칙하게 멈추면 이후 단계에서 재 메시나 후처리로 넘어가는 속도가 눈에 띄게 떨어진다. 이번 구성에서는 메시를 1mm로 굉장히 작게 분할하여도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 형태는 두드러지지 않았다.   테스트 2-3 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 11. XY 스테이지 정해석 컨투어   이번 테스트는 Static Structural의 결과가 Mechanical에서 로드되어, 컨투어로 시각화되었다. 계산 후 결과를 불러와 렌더링하고, 필요한 뷰를 만들고, 캡처 가능한 상태로 정리하는 후처리 루틴이 매끄럽게 진행되었다. 현업과 연구에서 시간은 계산에서만 쓰이지 않는다. 결과를 열고, 표시 항목을 바꾸고, 시점을 정리하고 캡처하는 과정이 반복된다. 특히 조립체 모델에서는 내가 보고 싶은 위치에 대한 시점 찾기 과정에서 버벅임이 심한 경우가 대다수다. 이번 테스트에서는 결과 컨투어를 띄운 이후 확대 및 회전 등 기본 조작을 수행하며 캡처 가능한 상태로 정리하는 흐름으로 진행되었고, Z북 울트라 G1a에서 충분히 프로젝트 관리가 가능하였다. 해석 솔버 작동 시간은 유체 해석급으로 복잡한 메시와 연산량이 요구되지는 않았기에 10분 이내로 해석은 완료되었다.   테스트 3 : XY 스테이지 열해석(앤시스)   그림 12. XY 스테이지 열해석 컨투어   이번 테스트의 경우 정상상태 열 해석의 결과 화면이며, 각각 온도와 열량 결과 항목을 표시하였다. 이번 테스트는 정적, 열 해석을 각각 돌린 것이 아니라 워크벤치에서 하나의 프로젝트를 묶어 반복 업데이트하는 형태로 운영하였다. 실제 해석 업무에서 체감 생산성을 좌우하는 것은 솔버의 단발적인 성능만이 아니다. 경계조건인 열원, 대류, 접촉 등을 수정하고, 다시 업데이트한 뒤, 동일한 뷰에서 결과를 재확인 및 캡처하는 과정을 반복하면서 목표하는 컨투어가 나오고, 분석한 결과와 동일한지 확인하는 과정이 정말 중요하다. 열 해석은 15분 이내 수준에서 비교적 빠르게 완료되었다. 이 정도 솔버 시간이 확보되면 열원 크기나 경계조건 같은 변수를 바꿔가며 파라미터 시뮬레이션 형태로 반복 실행하는 운영도 현실적인 선택지가 된다.   테스트 4 : AMD 소프트웨어를 통한 해석 속도 개선 테스트   그림 13. 아드레날린 에디션 그래픽 설정   Z북 울트라 G1a는 AMD 전용 그래픽 드라이버 및 그래픽 옵션 설정을 통합 관리하는 소프트웨어 아드레날린 에디션(Adrenalin Edition)을 적용할 수 있는데, 이를 통해 <그림 13>과 같이 Gaming → Graphics 메뉴에서 그래픽 옵션을 선택할 수 있다. 이 화면은 본래 게임 환경을 대상으로 한 옵션이 포함되어 있으나, 이번 테스트에서는 해석에 필요한 더 조밀한 메시와 대형 형상들의 결과 표시를 검토하는 상황에서 실무자의 뷰포트 조작이 더 부드러워지는지, 또는 반대로 표시 지연이 발생하는지 확인하는 목적으로 진행된다.   테스트 4-1 : 메시 사이즈 조밀화 구간 작업감 검증 테스트   그림 14. A : 메시 1mm Sizing 적용 시   그림 15. B : 메시 0.5mm Sizing 적용 시   앞선 테스트 2-2(메시 작업)에서 강조했던 포인트는 단순히 메시가 생성되느냐가 아니었다. 실사용에서 메시 작업은 직후에 끝나는 경우가 거의 없고, 모델을 다시 손보거나(형상 수정과 구속 변경), 특정 부위만 더 촘촘히 쪼개거나(Refine), 조건은 바꿔 반복 수행하는 과정이 기본 루틴이 된다. 이때 체감상 생산성을 좌우하는 건 계산 성능만이 아니라 메시가 늘어난 상태에서도 트리 이동, 파트 및 면 선택, 화면 회전과 같은 기본 조작이 끊기지 않고 이어지는지에 있다. 한 번 버벅거림이 시작되면, ‘재메시 – 솔브 – 후처리’로 넘어가는 전체 흐름이 눈에 띄게 느려진다는 점이 있다. 이번 테스트 4에서는 AMD의 아드레날린 에디션 소프트웨어를 설치한 뒤, 그래픽 옵션을 적용한 상태에서 해석 프로그램 메시 조밀화 구간의 작업감을 다시 확인하는 형태로 진행했다. 메시 사이즈를 낮춰 요소 수가 증가하는 상황에서 안정성이 유지되는지 체크하는 것을 목적으로, 테스트는 기존 프로젝트 흐름을 유지하되 메시 사이즈를 다르게 적용하여 비교했다. 비교 조건은 A와 B로 메시를 생성한 후 화면 회전과 줌, 그리고 트리 이동과 특정 파트의 면 선택 등을 반복하였다. 결과적으로 조밀화 자체가 부담인 B 조건에서도 멈춤이 덜한 것을 확인하였다. 이 작업에서 핵심 부담은 결국 작업의 흐름이 끊기는 것이다. 이번 설정에서는 조밀한 메시에서도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 패턴은 보이지 않았다. 메시 사이즈를 0.5mm까지 낮춰도 조작이 꺾이지 않는다는 점과 아드레날린 설정 적용 이후 메시 상태에서의 화면 반응성이 안정적으로 유지되는 방향으로 체감되었다.   테스트 4-2 : 모달해석 테스트   그림 16. 모달해석 결과 화면(모드 형상 컨투어)   아드레날린 설정 후, 기존 XY 스테이지 프로젝트 흐름에 모달해석을 추가로 수행했다. 특히 모달해석은 결과 확인 과정에서 모드 형상 확인, 애니메이션 재생, 값 확인 및 캡처를 반복 수행하게 되는데, 그래픽과 솔버 시간 감소를 확인하기 위해 필수적으로 해석을 진행하였다. 모달해석 결과는 Mechanical에서 바로 로드되어 모드(Mode) 별 주파수 테이블과 함께 표시되었고, 결과 항목을 전환해도 화면 반응이 끊기지 않았다. 특히 모달해석에서는 에니메이션 재생을 수행했을 때 조작이 툭툭 끊기는 것 없이 안정적으로 확인이 가능하였다. 이어서 모달해석은 다른 구조 해석이나 열 해석과는 상이하게 경계 조건에 따라 솔버 시간이 3~4배는 더 걸리게 된다. 아드레날린 설정을 통해 그래픽 끊김이 발생하지 않는 선에서 옵션을 변경하여 솔버를 진행하였을 때 소요되는 결과를 확인하였다.   그림 17. 아드레날린 에디션 적용 전/후 솔브 시간 비교   <그림 17>에서 확인할 수 있듯이 동일 모달해석 케이스에서 약 32분에서 23분으로 솔버 시간이 줄어드는 결과를 확인했으며, 약 9분 31초 수준으로 29% 수준의 시간 단축을 통해 솔버 사용 속도가 눈에 띄게 증가했음을 확인하였다. 이 차이는 단일 요인(그래픽 옵션)만으로 원인을 단정하기는 어렵지만, 단일 해석 설정에서 아드레날린 에디션 적용 이후 동일 케이스를 반복 수행했을 때 솔버 시간이 감소하는 경향이 확인되었다는 점에서 의미가 있었다. 특히 연구 및 실무 환경에서는 모달해석을 단독으로 한 번만 돌리는 경우가 드물고, 메시 조정과 결과 확인이 반복되기 때문에, 5~10분 단위의 차이도 누적되면 전체 작업 흐름에 영향을 준다. 이번 테스트에서는 그 누적이 실제로 체감될 정도로 줄어들었고, 속도 개선 가능성을 확인할 수 있었다. XY 스테이지 테스트는 한 번 만든 지오메트리를 워크벤치에서 계속 돌릴 때, 실제로 프리징 없이 곧바로 다음 루프로 넘어갈 수 있는지를 확인하는 과정이었다. 기본 테스트(테스트 1~3)만으로도 Z북 울트라 G1a은 해석자로서 굉장히 만족스러웠고, 특히 작업 흐름을 끊어버리는 프리징이 거의 없었다는 점에서 큰 점수를 주고 싶었다. 여기에 추가로 테스트 4인 AMD 아드레날린 에디션 적용 후의 작업 흐름도 함께 확인하였다. 조밀 메시에 대한 결과 화면처럼 그래픽적으로 무거워지는 구간에서도 전체 해석 흐름이 무너지지 않는지를 다시 점검하였고, 추가로 수행한 모달 해석에서도 결과 확인 과정이 한 번에 이어지는 형태로 진행됐다. 특히 솔버 시간 측면에서는 동일 케이스에서 소요시간이 감소하는 결과도 확인되어, 단순하게 돌아간다는 수준을 넘어 반복 수행 관점에서 체감 효율을 한 단계 더 끌어올릴 여지가 있다는 인상을 받았다. 결국 해석 실무자 입장에서 중요한 것은 케이스를 최적화하기 위해 나누고 설정을 바꾸고 결과를 정리하는 과정을 포함해 작업자가 하루 동안 수행하는 작업을 노트북에서 유지할 수 있는가에 있다. 이번 리뷰는 그 과정이 끊기지 않는지에 초점을 두고 진행했고, 추가 테스트 적용 결과까지 포함해 그 목적에 맞는 형태로 마무리되었다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 정수진 한국공학대학교 메카트로닉스공학과 석사과정으로, CAE 해석 및 설계 검증, 시뮬레이션 최적화, 멀티피직스 관련 연구과제를 담당하고 있으며, 주로 구조, 열, 유체 시뮬레이션 기반 해석 연구를 진행하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
정수진 작성일 : 2026-03-05 조회수 : 200
HP Z북 울트라 G1a 리뷰 : AI 엔지니어가 살펴본 모바일 워크스테이션의 새로운 기준
HP Z북 울트라 G1a는 고성능 AI 작업과 3D 제작을 동시에 염두에 둔 14인치 모바일 워크스테이션이다. 이 글에서는 필자가 실제로 자주 사용하는 AI 리서처와 3D 제작 작업 시나리오를 바탕으로, 기존에 사용해 온 게이밍 노트북과 비교하면서 HP Z북 울트라 G1a의 장단점을 조명해보고자 한다.   HP Z북 울트라 G1a(ZBook Ultra G1a)는 프로세서 성능과 메모리 용량에 명확하게 집중한 구성을 취함으로써, 기존의 노트북 선택 방법과는 다른 노선을 제시한다. 일반적으로 노트북을 선택할 때 대부분의 사용자는 성능, 휴대성, 가격, 배터리 지속 시간, 확장성 등 여러 요소를 종합적으로 고려한다. 그러나 특정 작업 환경에서는 이러한 균형 중심의 접근이 오히려 비효율로 작용하기도 한다. 대용량 데이터 전처리, 로컬 AI 추론, 3D 콘텐츠 제작과 같이 CPU와 메모리 자원 의존도가 높은 워크로드에서는, 그래픽 성능이나 휴대성보다 연산 자원과 메모리 용량이 작업 효율을 결정짓는 핵심 요소가 되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 바로 이러한 관점에서 색다른 접근법을 채택한 기기라고 볼 수 있다. AMD의 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서를 탑재해 128GB에 달하는 대용량 메모리를 제공하는 반면, 그래픽 카드는 외장 GPU가 아닌 내장 그래픽으로 구성된 14인치 노트북이다. 이처럼 극명하게 갈린 사양 구성은 과연 AI 개발과 3D 콘텐츠 제작이라는 두 가지 작업을 모두 감당할 수 있는 선택지일까?   제품 개요 워크스테이션은 일반적으로 크고 무거운 데스크톱 형태로, ‘들고 다니는 기기’와는 거리가 멀다는 인식이 강하다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a는 이러한 고정관념을 벗어나, 14인치 폼팩터 안에 워크스테이션급 성능을 담아냈다. 앞서 언급했듯 이 제품은 AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395 프로세서와 라데온 8060S(Radeon 8060S) 그래픽을 기반으로 설계되었으며, 최대 128GB LPDDR5x 메모리와 대용량 NVMe SSD를 탑재했다. 정량적인 하드웨어 스펙상 무게는 약 1.57~1.59kg으로, 여타 게이밍 노트북과 비교해도 크게 무겁지 않은 수준이다. 실제로 가방에 넣어 휴대했을 때도 다른 노트북에 비해 체감 무게가 과하게 느껴지지는 않았다. 기기 양쪽에는 USB-C 타입 포트 2개(충전 포트 포함)를 비롯해 HDMI, USB-A 타입 단자, 3.5mm 이어폰 단자가 배치되어 있어, 워크스테이션으로서 요구되는 기본적인 확장성도 충분히 갖추고 있다.   디자인 본격적인 사용기에 앞서 디자인을 살펴보자. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말도 있듯이, 매일 사용하는 기기는 사용자의 마음에 들 정도로는 아름다워야 한다. HP Z북 울트라 G1a의 디자인은 간결하고 군더더기 없었다. 특히, 전반적인 제품의 마감 품질이 높다는 것이 느껴졌다. 처음 노트북이 닫힌 상태에서 보았을 때는 매끄럽고 둥근 디자인의 겉모습이 단정하다는 느낌이 들고, 화면을 열어 전원을 켰을 때에는 베젤이 얇고 깔끔하여 프로페셔널하다는 인상을 준다. 디자인에서 가장 좋았던 점은 키보드이다. 처음에는 짙은 회색의 평범한 플라스틱 소재로 느껴졌지만, 사용하다 보니 키보드의 키감이 좋을 뿐만 아니라 이물질이 잘 묻지 않는 코팅으로 되어 있어 사용 시 편리했다. 외부 작업 중 노트북을 열었을 때, 손때 묻은 키보드를 다른 사람에게 드러내는 것이 걱정인 사람이라면 이 노트북의 키보드 마감이 더욱 마음에 들 것이라 생각한다. 또한 카메라에는 오픈·클로즈 방식의 물리적 커버가 적용되어, 노트북 내장 웹캠을 사용하지 않을 때는 완전히 가릴 수 있다. 사소해 보일 수 있지만, 사용자를 고려한 세심한 설계라는 점에서 인상 깊은 부분이었다.   그림 1. 노트북 전면. 디자인이 깔끔하고 단정하여 외부 미팅에도 무난하게 사용할 수 있었다.   AI 및 데이터 전처리 워크로드 이제 AI 엔지니어의 관점에서 이 제품을 살펴보자. AI 제품 개발 과정에서 절실하게 체감하는 주요 요소 중 하나는 CPU 메모리의 여유이다. 모델 학습은 클라우드 GPU나 서버 자원을 활용하는 경우가 많아졌지만, 탐색적 데이터 분석, 실험을 위한 데이터 전처리는 대부분 로컬 환경에서 수행해야 하기 때문이다. 따라서 CPU 성능과 GPU 성능 둘 중 하나를 선택해야 한다면, 많은 사람들의 예상과 달리 GPU보다는 CPU를 선택하는 것이 합리적이다. CPU 메모리가 여유가 있다면 데이터셋을 실험 가능한 요건에 맞춰 수정 및 조정하는 것이 조금 더 편리해질 뿐만 아니라, 데이터셋 전처리와 동시에 다른 작업이 가능하기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a의 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 대용량 데이터 전처리와 모델 로딩 과정에서 매우 안정적인 모습을 보였다. 텍스트·이미지 데이터 전처리 작업에서 메모리 부족 현상은 거의 발생하지 않았으며, 기존에 사용하던 게이밍 노트북(32GB RAM, RTX 4060 기준) 대비 체감상 약 절반 수준의 시간으로 작업을 마칠 수 있었다. 이는 대규모 로컬 데이터셋을 다루는 리서처에게 매우 중요한 요소다. AI 허브나 대학·연구기관에서 제공하는 공공 데이터셋의 경우 단일 데이터셋만으로도 수백 GB를 훌쩍 넘기는 경우가 많고, 이를 포맷에 맞게 전처리하는 데 상당한 시간이 소요되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 메모리의 양이 크기 때문에, 작업 중간 중간에 메모리 부족으로 인해 컴퓨터가 멈추거나 작업 수행 완료를 위해 컴퓨터를 손 놓고 기다리는 일 없이 여유롭게 전처리를 수행할 수 있었다. 몇 가지 사례를 들어보면, 첫째 <그림 2>와 같이 데이터의 압축 해제, 복사와 같은 간단한 작업에서 매우 빠른 처리 속도를 보여주었다. 데이터 전처리 성능을 실험하기 위해 활용한 ‘음식 분류’ 데이터셋의 경우, 각 클래스마다 1천 개의 고화질 사진이 저장되어 있어 전체 용량이 1TB에 육박하는 매우 큰 데이터셋이다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a에서는 30GB 용량의 데이터를 압축 해제하는 데 8분밖에 소요되지 않았고, 일관적으로 140MB/s 전후의 속도를 유지하였다. 이는 HP Z북 울트라 G1a의 메모리 대역폭 확대, 멀티채널 구성 안정성 증가가 큰 영향을 미쳤기 때문으로 생각할 수 있다. 일반적인 환경에서는 압축 해제 단계에서 CPU 처리 속도가 병목으로 작용하여, 저장장치가 충분한 성능을 갖추고 있음에도 불구하고 연속적인 읽기·쓰기 작업이 지연되는 현상이 발생하기도 한다.   그림 2. 대용량 데이터의 전처리에도 빠른 속도를 유지하였고, 프로그램 운용에 여유가 있었다.   반면, HP Z북 울트라 G1a에서는 향상된 프로세서 구조와 메모리 서브시스템을 통해 병목이 제거되었으며, 그 결과 압축 해제와 동시에 디스크 I/O가 지속적으로 최대 대역폭에 가깝게 활용될 수 있었다. 이로 인해 사용자 관점에서는 압축 해제뿐 아니라 파일 복사 속도까지 향상된 것처럼 느껴져 직접적으로 작업 효율 향상이 체감되었다. 기존의 게이밍 노트북이 동일한 작업을 수행하는데 평균 60MB/s의 속도로 약 12분 정도가 소요된 것을 고려하면, 이 작업이 전체 데이터셋에 적용될 때 얼마만큼의 작업 시간을 아낄 수 있을 지 기대해 볼 만하다. 둘째, 파이썬 코드를 활용한 데이터 전처리에서도 높은 성능 개선을 보여주었다. CSV 파일을 활용하여 3D 복셀 데이터를 만드는 작업을 수행하는 코드를 기준으로 실험해보았다. 이는 앞에서와 동일하게 CPU·메모리에 집중된 작업을 할 때의 효율을 검사하기 위한 실험으로, 동일한 SVC 파일을 대상으로 데이터의 시각화를 수행하였을 때를 비교한 것이다. 결과적으로, HP Z북 울트라 G1a는 평균적으로 75FPS(초당 프레임)를 유지하였고, 시각화된 데이터를 360도 회전시켜 확인하는 데에 큰 문제가 없었다. 반면, 기준이 된 다른 기기는 평균 42FPS를 유지하고, 시각화된 데이터를 360도로 회전시켜 확인하는 데 약간의 로딩이 필요했다. 특히, 시각화 결과물을 회전하는 과정에서 약간의 버벅임과 끊김이 발생하여 데이터를 세부적으로 확인할 때 약간의 어려움이 따랐다. 기준 기기 또한 일반적인 사무용 노트북을 기준으로 보았을 때보다는 훨씬 빠르고 원활한 데이터 전처리 성능을 보여주었으나, HP Z북 울트라 G1a는 전처리뿐 아니라 시각화 데이터 인터랙션에서도 안정적으로 동작함으로써 실시간에 가까운 시각화 환경을 제공했다는 점에서 차별화된 사용 경험을 제공하였다.   그림 3. 3D 복셀화에 소요된 시간과 프레임률을 tqdm으로 측정한 결과. 동일한 작업을 수행하는 데 HP Z북 울트라는 75FPS, 기준 기기(HX370 CPU, 32RAM)는 42FPS의 성능을 보여주었다.   로컬 AI 추론 로컬 AI 추론 작업에서도 HP Z북 울트라 G1a는 충분히 인상적인 성능을 보여주었다. 로컬 AI 세팅에는 올라마(Ollama)를 사용하였다. 올라마는 다양한 오픈소스 LLM을 간편히 사용할 수 있게 하는 프로그램으로 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 환경을 지원하며 CLI 및 GUI 환경을 모두 지원하여 확장성이 좋다. 또한, 로컬에서 REST API 형태로 모델을 노출할 수 있어 파이썬(Python), 노드.js(Node.js), 자바(JAVA(Spring)), 랭체인(LangChain) 등과 연동이 용이하며, 프로토타입 서비스 제작 및 온디바이스 AI, 사내 전용 LLM 구축을 위해 다양하게 쓰인다. 필자는 윈도우에서 GUI 기반의 올라마 클라이언트를 설치하여 로컬 AI 추론을 수행하였으며, 엔비디아 그래픽 카드 드라이버(CUDA 포함)를 설치하지 않고 올라마를 구동하였다. 이 지점에서 HP Z북 울트라 G1a의 프로세서의 특장점이 드러난다. 바로 SoC(System on a Chip) 설계를 통해 프로세서 자체에서 CPU·GPU·NPU를 통합하여 활용한다는 것이다. 따라서 이 워크스테이션을 사용하는 사람은 일반적으로 말하는 CPU-Only와 같이 GPU 드라이버를 따로 설치하지 않더라도, AI 추론 및 훈련을 수행할 때 GPU·NPU를 사용하는 것과 같은 효과를 체감할 수 있다.   그림 4. 올라마의 공식 홈페이지. 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 OS를 지원하며 오픈소스로 활용 가능한 LLM 모델의 가중치를 제공하여 로컬 추론을 가능하게 하는 프로그램이다.   올라마를 활용해 중·대형 언어 모델(gpt-oss:120B)과 소형 언어 모델(qwen3:8B)을 각각 다운로드한 뒤, 동일한 조건에서 추론 시간을 비교해 보았다. 결과는 예상 이상이었다. 중·대형 언어 모델의 추론에는 (약간의 쿨링 소음이 발생하였지만) 약 10초가 소요되었고, 소형 언어 모델 역시 약 13초 내외로 추론을 마쳤다. 비교 대상으로 사용한 다른 노트북에서는 중·대형 모델이 추론 도중 오류를 일으켰고, 소형 모델조차 358초가 걸렸던 점을 감안하면 상당한 차이다. ‘메모리 용량 차이가 얼마나 크겠어’라고 생각한 필자의 판단을 무색하게 만들 정도로, 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 로컬 AI 추론 환경에서 분명한 강점으로 작용했다. 이러한 특성은 AI 개발자에게만 국한된 장점은 아니다. 성능이 검증된 오픈소스 언어 모델을 노트북에 직접 탑재해 휴대할 수 있다는 것은, 인터넷 연결이 원활하지 않은 환경에서도 개인화된 AI 비서를 여러 개 운용하며 작업을 이어갈 수 있음을 의미한다. 로컬 환경에서의 AI 활용 가능성을 실질적인 수준으로 끌어올렸다는 점에서, HP Z북 울트라 G1a의 방향성과 장점이 명확히 드러나는 지점이었다.   그림 5. qwen3:8b로 로컬 추론을 수행한 결과   그림 6. gpt-oss:120b로 로컬 추론을 수행한 결과   3D 작업 워크플로 다음은 3D 작업 워크플로로 넘어가 보자. 필자가 주로 사용하는 캐릭터 크리에이터(Character Creator), 지브러시(Zbrush) 등을 통하여 내장 그래픽만을 가지고 있음에도 ‘충분히 작업이 가능한가?’라는 요소를 살펴보고, 다음으로는 고화질을 요구하는 3D 게임을 실행시켜 성능을 테스트해 보았다. 먼저, 리얼루션(Reallusion)의 캐릭터 크리에이터 5 소프트웨어를 설치하여 작업 가능 여부를 확인해 보았다. 이 소프트웨어는 사실적 묘사를 담은 메타 휴먼을 만들기 위한 소프트웨어이다. 얼굴, 체형, 옷 및 장신구 같은 다양한 요소를 조합하는 자유도가 높고, 피부 결이나 머리카락 같은 요소까지 섬세하게 구현해야 하기 때문에 일반적인 게이밍 노트북에서도 원활한 작업이 어려운 소프트웨어 중 하나이다. 실제로, 필자가 보유한 게이밍 노트북 기기에서는 동일한 작업을 수행하며 컴퓨터가 다운되는 경우가 종종 있었고, 새로운 스킨으로 교체하거나 요소를 변형할 때 1 ~ 5분 정도의 로딩 타임을 요구했다.   그림 7. 캐릭터 크리에이터로 작업하는 모습   그러나, HP Z북 울트라 G1a에서는 로딩 시간이 1 ~ 3분 이하로 줄어드는 모습을 보여주었을 뿐만 아니라, 컴퓨터가 다운되는 경우도 발생하지 않아 상당히 쾌적하게 작업을 진행할 수 있었다. 물론 다루는 데이터의 크기 자체가 큰 만큼 약간의 로딩 시간은 피해갈 수 없었으나, 대부분 1분 이내의 로딩으로 작업이 완료되어 작업 완료를 기다리는 시간이 줄어들었다. 다음으로는 지브러시를 통해 추가 검증을 진행하였다. 지브러시의 경우 매끄러운 표면을 위해 의도적으로 폴리곤을 많이 나누면서 메모리 부하가 발생하는 경우가 많은데, <그림 8>과 같이 복잡한 인간형 모델링, 특히 상업적으로 판매 가능한 정도의 모델링을 테스트하였음에도 데이터의 로드 및 조형에 시간이 소요되지 않고 바로 진행할 수 있는 정도의 원활함을 보여주었다.   그림 8. 매끄러운 곡선으로 폴리곤의 수가 많아지더라도 원활히 처리하는 모습을 볼 수 있다.   마지막으로, 3D 게임을 통해 성능을 확인하였다. 대상이 된 게임은 ‘호그와트 레거시’로, 언리얼 엔진으로 만들어졌으며 비교적 실사화 스타일의 그래픽, 다양한 파티클 사용으로 고난도의 그래픽 컨트롤을 요구하는 게임이다. 게임에서는 플레이를 진행하며 기기의 사양을 자동으로 측정하여 적절한 그래픽 옵션을 정해주는데, 이 기기는 자동으로 중간 단계의 그래픽 옵션으로 세팅되는 것을 확인하였다.   그림 9. 기기 옵션을 자동으로 분석하여 적절한 수준의 그래픽 구현. 이 기기는 중간 옵션을 배정받았다.   물론 기존의 작업에 비해 3D 게임을 진행할 때는 기기의 쿨링팬 소음이 두드러지게 들리는 편이었다. 앞서 수행한 작업에서는 쿨링이 필요하지 않거나, 쿨링이 필요하더라도 비교적 짧고 조용하게 한 번의 ‘쏴아아’하는 소리가 들렸다면, 3D 게임을 실행 중일 때는 지속적인 쿨링 소음이 발생하였기 때문이다. 그러나, 여기에서도 HP Z북 울트라 G1a의 탁월한 점을 발견할 수 있었다. 그것은 바로 ‘소음이 발생하는 만큼 쿨링이 잘 되고 있다’는 점이다. 랩톱을 주로 사용하는 사용자는 공감하겠지만, 일부 랩톱의 경우 쿨링 소음이 큰데도 불구하고 쿨링이 제대로 되지 않아 기기 아래쪽의 키보드 부분이 상당히 뜨거워지는 경우가 잦다. 그러나 이 기기는 소음이 크더라도 쿨링이 확실히 진행되고 있었고, 피부에 장시간 접촉시킬 수 있을 정도의 발열만 있었다. 아울러, 게임 내의 실사화 그래픽은 모두 끊기는 부분 없이 자연스럽게 재생되었고, 게임 진행에 이상이 없이 원활히 진행되었다.   그림 10. 그림 내 실사화 시나리오 중 그래픽 재현성이 좋은 부분의 캡처. 왼쪽의 바다 물결 표현, 전면의 포그 표현 등이 끊기지 않고 자연스럽게 재생되었다.   맺음말 HP Z북 울트라 G1a는 AI 리서처와 3D 제작 작업을 병행하는 사용자에게 모바일 워크스테이션으로서 분명한 가치를 지닌 기기다. 이 제품의 구성은 모든 요소를 고르게 끌어올리기보다는, 프로세서와 메모리 성능에 명확하게 힘을 준 제품이다. 이에 사용 목적이 분명한 사용자에게 강점으로 작용한다. AI 전처리, 로컬 추론, 3D 제작 작업과 같이 CPU·메모리 의존도가 높은 워크로드에서는 이러한 설계 방향이 체감 성능으로 직결되기 때문이다. 그런 의미에서 HP Z북 울트라 G1a는 특히 다음과 같은 사용자에게 추천하고 싶다. 첫째, 대용량 데이터 전처리가 일상적인 AI 엔지니어, 둘째, 3D 콘텐츠 제작 과정에서 초안과 검증 단계의 결과물을 빠르게 만들어야 하는 사용자, 셋째, 이 모든 작업을 데스크톱이나 서버에 의존하지 않고 모바일 환경에서도 이어가야 하는 사용자다. HP Z북 울트라 G1a를 사용하는 사용자라면, 적어도 서버급 연산을 요구하는 극단적인 작업을 제외하고는 대부분의 실무 환경에서 성능으로 인한 제약을 체감할 일은 드물 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 박정은 AI 융합 분야 연구자이자 엔지니어로, 컴퓨터 비전, 게임 엔진, 머신러닝, 딥러닝 기반 실무를 수행하며 대용량 AI 데이터 전처리와 AI 실험 파이프라인을 설계·운용해왔다. 필적, 운동학, 감정 인식 중심의 AI 프로덕트 R&D를 수행하며, 모바일 워크스테이션 환경에서 CPU·GPU 자원을 밀도 있게 활용하는 실험 구조를 활용하였다. 산업 연계 교육 현장에서 연구와 실무를 연결하는 엔지니어이자 교육자로 활동하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
박정은 작성일 : 2026-02-04 조회수 : 1844
엠피니티 : 3D 형상 분석과 사용자 행동 학습으로 제조 의사결정 지원
개발 및 공급 : 어바스 주요 특징 : 3D 형상과 요구조건을 기반으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 등 제조 공정 추천, 기계적 특성을 통계 레이어로 구조화하고 사용자 행동 데이터를 결합해 최적 소재 추천, 수행사 가중치를 기반으로 견적과 배분 시나리오 자동 산출 등   엠피니티(MPNITE)는 사용자가 업로드한 3D 형상 데이터를 기반으로, 제조 공정 추천, 스마트 레이어(smart layer) 기반 소재 추천, 수행사 가중치 기반 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 제공하는 제조 의사결정 지원 소프트웨어이다. 적용 분야는 3D 프린팅 중심의 시제품 제작 및 소량 생산, 공정 선택이 중요한 제조 외주 업무 전반이며, 공정 후보로 FDM, SLA, SLS, MJF, 등을 추천 대상으로 둔다.   엠피니티의 특징 엠피니티의 핵심은 ‘가능 여부 판정’ 수준을 넘어, 형상과 요구조건을 바탕으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 선택까지 연동한다는 점이다.     형상 분석 기반 공정 추천 3D 형상을 복셀(voxel), EDT, 기하학 피처로 분석해 두께 분포, 형상 복잡도, 부품 용도 특성까지 자동 판정 후 공정을 추천한다.     스마트 레이어 기반 소재 추천 8가지 기계적 특성을 7개 통계 레이어로 구조화한 스마트 레이어에 사용자 행동 데이터를 결합해 최적의 소재를 추천한다.   수행사 가중치 기반 동적 견적 및 배분 MOQ, 일정, 장비 유휴율과 변동성, 수행사 장비 및 소재 특성, 품질 이력, 마진 경쟁력 등을 가중치로 반영해 견적과 배분 시나리오를 자동 산출한다.   엠피니티의 구성 기술 신고서 기준 제품 구성은 네 개의 축으로 정리된다. 사용자 인터페이스 : 3D 도면 업로드, 실시간 뷰어, 견적서 및 분석 리포트 제공 분석 엔진(core) : 3D 파일 정규화, 복셀화 및 EDT 연산, 공정 적합성 판정 모듈 매칭 엔진 : 공정 및 소재 룰 데이터베이스, VPS(위험 조정) 및 정합성 스코어링 모듈 관리자 및 데이터베이스 : 공급사 프로파일, 소재 및 장비 라이브러리, 주문 및 로그 관리   엠피니티의 주요 기능 제품 소개(동작 흐름) 서비스 흐름은 ‘업로드 → 분석 → 후보 도출 → 공급사 랭킹 → 동적 견적 → 발주 및 학습’으로 설계된다. 특히 공급사 랭킹 단계에서 VPS와 설비 적합도를 평가하고, 견적 단계에서 실시간 유휴율을 반영해 최종 견적을 산출하는 점이 강조된다.     타 설루션과의 차이점 현재 타사의 설루션은 이전 데이터를 학습한 딥러닝 기반 실시간 설계 분석을 통하여 자사가 보유한 장비의 역량에 맞는 공정과 소재를 지원 하는 방식으로 ‘자사 장비 중심’의 제작 서비스를 지원하는 온라인 제조 서비스에 초점을 맞추고 있다. 반면 엠피니티는 ‘제조 의사결정 지원 엔진의 통합’ 자체가 차별 포인트로 정리된다. 형상 분석 기반 AI를 통하여 이 형상에 어떤 공정이 적합한지를 추천한다. 스마트 레이어 기반 정적 데이터시트와 사용자 행동 학습에 기반한 알고리즘으로 소재를 추천한다. 수행사 가중치, 장비 유휴율 등을 반영한 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 자동화한다. 이상의 세 가지가 현재까지의 온라인 제조 설루션과의 핵심 차이점이다.   향후 계획 및 지원 전략 학습 고도화 : 주문 결과와 사용자 선택 데이터를 다시 AI 학습에 반영하는 루프를 강화해 추천 정확도와 납기 신뢰도를 높이는 방향 공정 및 소재 라이브러리 확장 : 공정 및 소재 후보군 자동 도출 단계의 폭을 넓혀 적용 산업군을 확대 수행사 네트워크 확대 : 수행사 가중치 모델에 품질 이력과 납기, 부하율 등 운영 데이터를 더 촘촘히 반영   주요 고객 제품 개발 및 R&D 조직, 시제품을 반복 제작하는 기업 및 연구소 3D 데이터는 있으나 공정 및 소재 선택 경험이 부족한 비전문 사용자(스타트업, 개인 개발자 포함) 외주 제작을 운영하는 구매 및 생산관리 담당자(견적 비교, 납기 리스크 관리 수요) 제조 수행사(유휴 장비 활용, 물량 배분을 통한 가동률 개선 수요)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
정수진 작성일 : 2026-02-04 조회수 : 1528
쉽고 빠른 도면관리 클라우드, 코너스톤 도면관리 클라우드
주요 PLM 소프트웨어 소개 쉽고 빠른 도면관리 클라우드, 코너스톤 도면관리 클라우드   개발 및 자료 제공 : 코너스톤테크놀러지, 070-7019-9871, www.csttec.com/dms    주요 특징 코너스톤 도면관리 클라우드는 제조, 건축, 토목, 플랜트 등 설계를 하는 기업이 사용하기에 편리하고 효율적인 도면관리 솔루션을 클라우드로 제공한다. 코너스톤 도면관리는 표준화된 기능과 빠른 성능을 갖추며, 초기 구축 비용이 필요 없어 경제적인 솔루션으로 PMS ‧ SCM ‧ MES ‧ CRM 등의 확장 기능을 추가할 수 있다. 홈페이지(www.csttec.com/dms)에 접속하여 30일 무료체험을 할 수 있고 유료로 전환하여 계정당 월 2만원으로 사용할 수 있다. 주요 기능 (1) 도면(파일) 관리 탐색기를 실행하여 PC에 있는 폴더와 도면(파일) 그대로 코너스톤에 업로드한다. 다양한 검색조건을 활용하여 도면을 바로 검색하고, 변경이력을 관리함으로써 언제 어디서든 도면의 최신 버전과 변경이력을 바로 확인할 수 있다. 보안을 강화하기 위해 도면(파일)의 이력 관리로 열람/수정/다운로드/출력 등의 사용 기록을 확인할 수 있을 뿐 아니라 폴더별로 사용자나 부서의 접근 권한을 통제할 수 있다. (2) 도면 뷰어 2D 도면은 코너스톤에 등록되면 자동으로 이미지 변환 작업이 이뤄지는데 웹 뷰어를 통해 도면을 확인할 수 있다. 출력, 확대/축소, 회전, 색반전 기능은 물론 마크업 기능도 있어서 설계검토 등을 위해 현장에서 사용하기에 편리하다. (3) 업무(전자결재) & 캘린더 등록한 도면을 승인하고 외부에 배포할 수 있는 기능으로 그룹웨어의 전자결재와 비슷하다. 기업에서 필요한 템플릿을 만들어서 단계 및 프로세스를 정의하면 이러한 절차에 따라 업무가 진행되도록 한다. 결재 도착, 댓글 등의 알림 메일을 통해 해야 할 일을 놓치지 않도록 도와준다. 이는 캘린더 기능과도 연결되어 업무의 작업시간과 일정을 관리할 수 있다. (4) 대시보드 클라우드 요금, 로그인 이력, 파일 사용이력 등 다양한 현황 정보를 그래프로 한 눈에 확인할 수 있다. 그래프를 클릭하여 상세한 데이터 목록을 확인하고 엑셀 다운로드도 가능하다. (5) 조직도 사내 조직도와 연락처를 한 눈에 볼 수 있는 조직도 앱에서는 사용 중인 라이선스와 역할을 조회/관리할 수 있으며, 부서 및 사용자 정보를 편집/삭제할 수 있다. (6) 게시판 폴더 형태의 게시판으로 폴더별로 권한을 설정하여 공유 범위를 설정할 수 있다. 새로운 내용이 추가되거나 변경되었을 때 로그인 시 팝업 알림이 표시되어 중요한 소식과 정보를 빠르고 효율적으로 공유할 수 있다. 파일 기능과 연동되어 파일 앱에 등록된 파일을 게시글을 통해 공유할 수 있다.  활용 방안과 기대 효과 도면관리 클라우드로 다양한 업종에서 활용되는 방안이나 기대되는 효과도 다르다. 건축/토목/플랜트에서는 수만장의 도면을 현장에서 태블릿으로 열람하고 확대/축소/마크업 기능을 활용하여 도면을 이용하여 내부와의 협업 환경이 개선된다.  설비/금형 등 수주형 제조업과 자동차/전기 등 양산형 제조업에서는 도번으로 조회하여 최신 버전을 바로 확인함으로써 업무의 효율성이 증가하고, 내부 승인과 외부 배포를 통해 어떤 절차를 통해 어떤 곳으로 공유되었는지 확인할 수 있다. 보안을 중요시하는 공공기관이나 방산업체의 경우에는 폴더와 도면의 권한 설정 등으로 접근을 통제하여 외부 유출을 방지하고 데이터를 자산화하여 체계적인 관리가 가능해진다. 지속적인 개선과 고객 지원 코너스톤은 고객 사용자들의 요구사항을 수용하여 현업에서 필요로 하는 유용한 기능으로 구성하였다. 지금도 고객으로부터 듣는 다양한 피드백을 받아 시장에서 요구하고 솔루션과 부합하는 내용이라면 지속적으로 반영하여 개선하고 있다. 유튜브 채널을 통해 어플리케이션 별로 사용하는 방법을 소개하고, 개념과 같은 지식 전반을 알려주기 위해서 블로그 채널을 운영하고 있다. 또한, 고객이 사용하면서 겪는 다양한 문의 및 불편사항을 청취하는 헬프 데스크를 운영하여 고객을 지원하고 있다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 
최경화 작성일 : 2026-01-18 조회수 : 2230
디지털 트윈 솔루션, One Total Twin
주요 디지털 트윈 소프트웨어   디지털 트윈 솔루션, One Total Twin 개발 및 자료 제공 : 알테어, 070-4050-9200, www.altair.co.kr/one-total-twin   알테어(Altair)는 40년간 축적된 시뮬레이션 및 최적화 경험을 바탕으로 디지털 트윈 개발 분야에서 독보적인 전문성을 제공한다. 제조, 자동차, 항공우주, 에너지, 헬스케어, 건축 등 다양한 산업에서 활용되며, 설계 최적화, 유지보수, 운영 효율성 증대 등 다양한 문제를 해결한다. 이를 통해 조직은 경쟁력을 강화하고 디지털 전환을 가속화할 수 있다. 알테어의 디지털 트윈 솔루션인 One Total Twin은 제품, 시스템, 프로세스의 전체 수명 주기에 걸쳐 모델링, 시뮬레이션, 최적화를 지원하는 통합 솔루션이다. 이 솔루션은 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 데이터 분석, 사물인터넷(IoT) 기술을 결합한 하나의 플랫폼 형태로 제공한다. 이를 통해 사용자는 설계 초기 단계부터 운영 및 유지보수 단계까지 디지털 트윈 기술을 모든 라이프사이클에서 효과적으로 활용할 수 있다. 1. 주요 특징   알테어의 One Total Twin은 Altair One이라는 통합 디지털 트윈 게이트웨이를 통해 물리 기반 시뮬레이션, 데이터 기반 분석, 머신러닝, 실시간 IoT 기술을 결합하여 정밀한 디지털 트윈을 제공한다.  알테어가 제공하는 디지털 트윈 솔루션은 Altair HyperWorks, Altair RapidMiner, Altair HPCWorks 세 가지 제품군을 모두 포함한다. 이는 디지털 트윈 구축과 운영이 단일 기술이나 도구로 완성되지 않으며, 시뮬레이션, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 여러 기술이 결합되어야 효과적으로 구현되기 때문이다. ■ Altair HyperWorks : 디지털 트윈 모델 개발과 시뮬레이션을 위한 통합 소프트웨어다.  초기 설계부터 최적화까지의 과정을 디지털 트윈 기반으로 지원하여 제품의 성능을 예측하고 설계를 검증하는 데 적합하다. ■ Altair RapidMiner : 데이터 분석 및 머신러닝 플랫폼으로, 디지털 트윈 구축을 위한 데이터 기반 분석과 인공지능(AI) 모델 개발을 지원한다. 실시간 데이터 분석, 예측 유지보수, 시스템 성능 최적화와 같은 디지털 트윈 운영 단계에 최적화되어 있다. ■ Altair HPCWorks : 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼으로, 디지털 트윈의 대규모 시뮬레이션과 복잡한 계산 작업을 효율적으로 지원한다. 디지털 트윈의 정확한 분석과 모델 실행을 위해 필요한 컴퓨팅 리소스를 최적화한다. 3. 주요 기능   ■ Altair HyperWorks : 구조, 유체, 열, 전자기학 등 다양한 물리적 현상을 정밀하게 해석할 수 있는 엔지니어링 소프트웨어 제품군이다. 설계 초기 단계부터 물리 기반 접근법과 데이터 기반 모델링을 결합하여 최적화를 가능하게 하며, "What-if" 시나리오 분석을 통해 다양한 조건을 시뮬레이션한다. 다중 물리 시뮬레이션으로 복잡한 거동을 예측하고, 다물체 동역학 해석을 통해 시스템 안정성과 성능을 검증한다. 구조 최적화 및 경량화 도구와 전자기 및 열 해석 기능을 통합해 포괄적인 시스템 분석을 수행한다. ■ Altair RapidMiner : 실시간 데이터 분석과 예측 유지보수 기능을 지원하며, IoT 센서 데이터를 포함한 다양한 데이터 소스를 실시간으로 연결하고 분석한다. 자동화된 머신러닝(AutoML) 기능으로 복잡한 AI 모델을 자동으로 생성, 학습, 최적화하며, 노코드/로우코드 환경을 통해 데이터 분석 경험이 적은 사용자도 디지털 트윈 모델을 쉽게 개발하고 실행할 수 있다. ■ Altair HPCWorks :  고성능 컴퓨팅 환경을 통해 대규모 시뮬레이션과 데이터 집약적인 분석을 효율적으로 처리한다. 클라우드 기반 확장성과 온프레미스 서버 통합을 통해 컴퓨팅 리소스를 유동적으로 사용할 수 있으며, 자동화된 워크플로우 관리 기능으로 대규모 작업을 간소화하고 데이터 분석, 시각화, 모델 실행 과정을 통합적으로 관리한다. 4. 도입 효과 알테어의 디지털 트윈 기술은 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 데이터 분석, 사물인터넷(IoT) 기술을 결합해 Altair One에서 하나의 플랫폼 형태로 제공한다. 이를 통해 디지털 트윈 구축과 운영의 모든 단계를 하나의 플랫폼에서 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. ■ Altair HyperWorks : 설계 초기 단계에서 시뮬레이션과 최적화를 통해 제품의 성능과 신뢰성을 사전에 검증하여 설계 결함을 줄이고 개발 주기를 단축한다. 이를 통해 물리적 프로토타입 제작 및 테스트 비용을 절감하고, 고급 시뮬레이션으로 시스템 위험 요소를 사전에 분석해 더 나은 설계를 도출할 수 있다.  ■ Altair RapidMiner : 실시간 데이터 분석과 예측 유지보수를 통해 장비 고장을 예방하고 유지보수 비용을 절감하며, 실시간 모니터링과 분석으로 시스템 성능을 지속적으로 최적화한다. 또한 잔여 수명(RUL)을 연장해 자산 운영 효율성을 극대화하고 데이터 기반 인사이트로 더 나은 의사결정을 지원한다.  ■ Altair HPCWorks : 대규모 시뮬레이션 작업을 신속히 처리해 시간과 비용을 절감하며, 복잡한 시스템을 빠르고 정확하게 분석해 설계와 최적화 작업의 효율성을 높인다. 클라우드 기반 확장성과 자동화된 워크플로우를 통해 작업 대기 시간을 줄이고 팀 간 협업을 강화하며, 디지털 트윈 모델의 실행 속도와 정밀도를 높인다. ■ Altair One : 이러한 솔루션들을 단일 플랫폼으로 통합하여 설계부터 운영, 유지보수까지 디지털 트윈의 전체 수명 주기를 최적화한다. 물리 기반 시뮬레이션과 데이터 기반 분석을 결합한 신뢰도 높은 결과를 도출하며, 팀 협업 촉진과 리소스 관리 간소화를 통해 조직의 효율적인 디지털 전환을 실현할 수 있도록 돕는다. 5. 주요 고객 사이트 알테어 디지털 트윈 솔루션은 Ford, Tech Mahindra, Philips, Leonardo S.p.A., Assystem, Net One System, CNH Industrial, Fraunhofer IWU, Switch Mobility, Gruppo Cimbali 등 자동차, 항공우주, 제조, 중공업, 헬스케어, 에너지, 소비재 등 다양한 산업에서 도입되고 있으며, 각 산업의 특수한 요구에 맞춰 제품 설계, 운영 효율성, 유지보수, 성능 최적화 등을 지원한다. 이러한 솔루션은 기업의 디지털 전환과 지속 가능성 목표 달성에 기여하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
최경화 작성일 : 2025-12-21 조회수 : 3428
플랜트 운영 및 엔지니어링을 위한 디지털 트윈, Universal Plant Viewer (UPV)
주요 디지털 트윈 소프트웨어 플랜트 운영 및 엔지니어링을 위한 디지털 트윈, Universal Plant Viewer (UPV) 개발 : CAXperts GmbH, www.caxperts.com 자료 제공 : 플랜트에셋, 02-854-0846, www.plantasset.com   플랜트에셋은 육상 플랜트, 조선해양, 건설산업의 엔지니어링 단계부터 O&M 단계까지 설비 수명 주기 관리에 필요한 고도화된 IT솔루션과 전문 서비스를 제공할 목적으로 설립되었다. 당사는 무결성 설계와 데이터 우선 프로세스를 지원하는 엄격한 설계 품질 검사, 마스터 데이터 구축 및 프로젝트 협업을 전문으로 하는 최신 소프트웨어 솔루션과 전문 서비스를 제공한다. 기술 혁신에 대한 통찰력과 열정을 가진 구성원들의 꿈과 노력으로 성장하는 플랜트에셋은 EPC, O&M 솔루션 분야에서 세계적인 기술력을 보유한 글로벌 선도기업으로 성장하기 위해 계속 노력하고 있다. 당사는 2012년부터 독일 디지털 트윈 선두 주자인 CAXperts GmbH의 파트너로서 한국의 고객에게 CAXperts 소프트웨어를 제공하고 있다.  1. 유니버설 플랜트 뷰어: 디지털 트윈 허브의 진화 산업 기술의 빠르게 변화하는 환경 속에서 CAXperts의 유니버설 플랜트 뷰어(UPV)는 혁신적인 기술로 자리잡고 있다. 원래 플랜트 데이터를 시각화하는 도구로 시작된 UPV는 이제 완전히 통합된 디지털 트윈 허브로 발전하여, 플랜트 생애 주기 전반에 걸쳐 협업과 최적화를 강화하는 역할을 하고 있다. 2. 통합된 디지털 모델의 힘 UPV는 다양한 플랜트 데이터를 하나의 포괄적인 디지털 모델로 통합한다. 이 모델에는 다음과 같은 데이터가 포함된다. ■ 3D 모델 ■ 배관 및 계기 다이어그램(P&ID) ■ 레이저 스캔 ■ 도면 및 문서 ■ 다양한 출처의 데이터 UPV의 차별화된 점은 이러한 자원들이 무선 통합되어 언제 어디서나, 어떤 기기에서든 접근할 수 있다는 점이다. 윈도 PC, iOS, 안드로이드 또는 웹브라우저를 통해 UPV는 항상 적절한 정보를 제공한다. 3. 기능이 풍부한 에코시스템   UPV의 최신 버전은 기존 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 하는 최첨단 기능을 제공한다. 1D, 2D, 3D, 심지어 4D의 애니메이션 및 시간 기반 분석을 포함한 다양한 차원에서 기능을 확장하고 있습니다. 주요 기능은 다음과 같다: (1) 지원되는 플랫폼 UPV는 여러 플랫폼에서 호환되어, 지리적으로 분산된 팀들이 협업할 수 있도록 합니다. (2) 3D 및 2D 소스 Smart 3D, PDS, PDMS, E3D, Navisworks와 같은 다양한 형식을 지원함으로써 UPV는 3D 모델의 시각화와 상호작용을 강화한다. 또한, 2D 측면에서는 지능형 P&ID 와 기타 도면을 통합하여 완전한 데이터 정합성을 보장한다. (3) 레이저 스캔 및 개념 설계 정밀한 3D 환경을 제공하는 지능형 레이저 스캔 통합은 물리적인 플랜트와 디지털 트윈 간의 격차를 좁히고, 개념 설계 도구는 빠른 프로토타입 제작과 반복적인 개발을 가능하게 한다. (4) 데이터 처리, 연결 및 보고 UPV의 고급 데이터 관리 기능은 모든 정보가 동기화되고 실행 가능한 상태로 유지되도록 한다. 플랫폼의 연결 기능은 다양한 데이터 포인트를 연결하여 정보에 기반한 의사 결정을 용이하게 한다. 맞춤형 보고 도구는 복잡한 데이터셋에서 유용한 인사이트를 도출할 수 있도록 지원한다. (5) 앱 컨트롤 및 고급 통합 UPV의 가장 큰 발전 중 하나는 '앱 컨트롤' 기능입니다. 이는 외부 시스템과의 통합을 통해 특정 워크플로우 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있어, UPV를 진정한 디지털 트윈 플랫폼으로 만든다.  (6) 4D 애니메이션 4D 기능의 도입은 시간적 차원을 추가하여, 사용자들이 프로세스, 건설 일정 및 운영 시나리오를 시뮬레이션할 수 있게 한다. 이 몰입감 있는 경험은 보다 나은 계획과 시각화를 돕는다. (7) 협업 및 효율성 향상 UPV의 사용자 친화적인 인터페이스와 종합적인 기능은 플랜트 생애 주기 동안 모든 이해관계자에게 없어서는 안 될 도구입니다. 모든 플랜트 데이터를 중앙 집중화된 허브에서 제공함으로써, 정보의 장벽을 줄이고, 커뮤니케이션을 강화하며, 운영 효율성을 촉진한다. 4. 결론   유니버설 플랜트 뷰어는 더 이상 단순한 시각화 도구가 아니다. 그것은 디지털 트윈 혁명의 핵심적인 축이 되었다. UPV의 강력한 기능 세트, 광범위한 호환성, 사용 용이성에 대한 지속적인 노력은 그것이 현대 산업 운영에서 중요한 자산으로 남게 만든다. UPV를 통해 CAXperts는 더 스마트하고, 더 연결된 플랜트를 위한 길을 열고 있으며, 조직들이 데이터의 전체 잠재력을 발휘할 수 있도록 돕고 있다.
최경화 작성일 : 2025-12-20 조회수 : 3467
헥사곤의 제조기업 차세대 설비자산관리솔루션, HxGN EAM
주요 디지털 트윈 소프트웨어   헥사곤의 제조기업 차세대 설비자산관리솔루션, HxGN EAM 개발 : Hexagon, www.hexagon.com 자료 제공 : 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스 사업부, https://hexagon.com/ko/company/divisions/asset-lifecycle-intelligence   30년 이상의 경험과 지속적인 혁신을 바탕으로 구축된 HxGN EAM(Enterprise Asset Management) 은 중요한 설비 자산 성능 문제를 해결하는 데 필요한 모든 기능을 제공한다. HxGN EAM은 현재와 미래의 제조 플랜트 효율성을 높일 수 있는 업계 최고의 전략적 설비 자산 관리 솔루션이다. 1. HxGN EAM 제공 가치 HxGN EAM은 기업의 다양한 요구사항을 지원하도록 설계되었다. 또한 아마존 웹 서비스(AWS) 클라우드 플랫폼을 기반으로 한다. 즉, 매우 안정적인 가동 시간이 확보되고 탄력적으로 수요 처리가 가능하다. 필요할 때마다 추가 컴퓨팅 성능이 제공되기 때문이다. 또한 클라우드 기반 플랫폼의 기본 제공 확장성이 있기 때문에 솔루션은 조직이 성장함에 따라 함께 확장될 수 있다. HxGN EAM은 쉽게 확장 가능하고 고도로 구성 가능하지만 즉시 사용할 수 있는 산업별 에디션으로 대부분의 사용자 요구를 즉시 충족시킬 수 있다. 이 솔루션은 설비 자산 구조 및 작업 지시에서 모바일 및 GIS 기능에 이르기까지 필요한 모든 정보를 적시에 제공한다. HxGN EAM을 사용하면 설비 자산 수명을 연장하고 안전성을 높이며 수익성을 개선하는 더 나은 전략적인 결정을 내릴 수 있다. 2. HxGN EAM 특장점 • 유연한 클라우드 배포  • 단일 디지털 트윈 솔루션 아키텍처의 통합 설비 자산 수명 주기 분석을 바탕으로 신뢰성, 높은 가동 시간 및 운영 효율성 증대 • 설비 투자 계획과 결합된 예측, 예방, 조건 기반 및 위험 기반 유지 보수 역량으로, 최적 비용으로 효율적인 유지 보수 전략 수행이 가능 • 지속 가능성, 복구 능력 및 안전을 강화하는 고성능 디지털 플랫폼 3. HxGN EAM 도입 효과 HxGN EAM을 통해 고객사는 다음의 성과를 달성했다. ■ 초과 유지보수, 인건비 및 계약자 비용 최대 50% 감소 ■ 생산 중단 시간 20% 감소 ■ 보증 비용 회수율 50% 증가 ■ 재고 수준 30% 감소 ■ 재고 유지 비용 20% 감소 ■ 재료비 10% 절감 ■ 구매 프로세스 비용 50% 절감 ■ 업무 생산성 20% 향상     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
최경화 작성일 : 2025-12-20 조회수 : 3435
산업용 디지털 트윈 플랫, DTDsquare
주요 디지털 트윈 소프트웨어   산업용 디지털 트윈 플랫, DTDsquare   개발 및 공급 : 이안, 02-571-2344, www.iaan.co.kr   DTDsquare는 당사가 자체 개발한 첨단 산업용 디지털 트윈 플랫폼인 DTDesigner의 중심 솔루션으로, 산업 시설의 설계, 시공, 운영 전 과정에 걸쳐 통합적이고 실시간으로 디지털화를 실현한다. BIM(Building Information Modeling) 데이터를 기반으로 하여, 물리적 자산을 정밀하게 디지털 세계에 구현하는 툴로서 생산성 향상과 효율적인 자산 관리를 가능하게 한다. 1. 주요 특징  (1) 통합 디지털 플랫폼 설계부터 운영까지 산업 시설의 전 생애주기를 관리할 수 있는 통합 디지털 트윈 환경을 제공한다. (2) BIM 데이터 기반 BIM(Building Information Modeling) 데이터를 활용하여 물리적 자산을 정밀하게 디지털화, 정확한 시뮬레이션과 분석이 가능하다. (3) AR 기술 연동 증강현실(AR) 기술과 결합해 현장에서 실시간으로 디지털 정보를 확인하고 활용하여 업무 효율성을 향상시킨다. (4) 유연한 확장성 다양한 산업 환경에 맞추어 유연하게 적용할 수 있으며, 필요에 따라 추가적인 기능 확장 및 사용자 맞춤형 커스터마이징을 통해 더욱 특화된 솔루션을 제공하는 모듈형 구조를 적용하였다. (5) 실시간 협업 실시간 협업을 위한 다수의 사용자가 동시에 협업할 수 있는 중심 플랫폼으로, 다른 작업 환경에서 협업 시에도 동일한 정보를 바탕으로 의사결정을 신속하게 수행할 수 있다. 이는 모든 참가자가 실시간으로 변경 사항을 확인하고 즉각적으로 반응할 수 있도록 지원하여, 팀 전체의 일관성과 효율성을 극대화한다. 2. 주요 기능 (1) 시뮬레이션 반도체, 디스플레이, 이차전지 등 하이테크 산업 시설과 건축, 토목 등의 BIM 데이터를 DTDsquare를 통해 정밀한 시뮬레이션을 수행한다. 다양한 시나리오를 테스트하여 최적화된 운영 방안을 도출할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 기반으로 실제 운영 성과를 극대화한다. (2) 전 생애주기 관리 설계, 시공, 운영, 유지보수 전 과정에서 BIM 데이터를 활용하여 중앙화된 데이터 관리, 실시간 모니터링, 협업 강화, 시뮬레이션 최적화, 데이터 분석을 통해 효율적인 관리와 신속한 의사결정을 지원한다. (3) 실시간 설비 모니터링 실시간으로 설비의 상태를 모니터링하여 수집된 데이터를 통합적으로 확인할 수 있다. 이상 징후를 조기에 감지하고, 이를 기반으로 예지보전 전략 수립이 가능하며 이런 데이터 분석 결과를 통해 에너지 사용 최적화, 생산성 향상 및 비용 절감 방안을 도출하여 운영 성과를 향상시킨다. (4) 맞춤형 솔루션 제공 각 산업의 독특한 특성과 요구에 맞춘 맞춤형 디지털 트윈 솔루션을 제공하여 최적의 결과를 도출한다. 이러한 결과들은 각각의 기업이 더 경쟁력 있고 효율적으로 운영될 수 있게 도와주며, 장기적으로는 비즈니스 성공을 촉진한다. 3. 도입 효과 (1) 생산성 향상 디지털 트윈을 통해 설계부터 운영까지 모든 단계를 최적화하여 전반적인 생산성을 크게 향상시킵니다. DTDsquare 기능들을 통해 작업 효율성을 극대화하고, 시간과 자원의 낭비를 최소화한다. (2) 비용 절감 가상 시뮬레이션을 통해 잠재적인 문제를 사전에 발견하고 해결함으로써 유지보수 비용과 운영 비용을 절감할 수 있다. 효율적인 자원 관리와 예지보전을 통해 불필요한 비용 발생을 방지한다. (3) 의사결정 지원 실시간 데이터를 활용하여 더 정확하고 신속한 의사결정을 지원합니다. 이를 통해 조직의 운영 효율성을 개선하고, 데이터 기반의 인사이트를 제공하여 전략적 계획 수립과 운영 최적화를 촉진한다.  (4) 시설 수명 연장 정밀한 디지털 자산 관리를 통해 시설의 유지보수와 개선이 용이해져 시설의 수명을 연장할 수 있다. 지속적인 성능 모니터링을 통해 장기적인 시설 운영을 가능하게 한다. (5) 안전성 강화 디지털 트윈 환경을 통해 현장 작업자의 안전 인식을 높이고, 사고 예방에 기여한다. 시뮬레이션된 안전 시나리오를 통해 실질적인 대응 능력을 향상시킨다. (6) 경쟁력 강화 디지털 혁신을 통해 시장에서의 경쟁력을 강화하고, 검증된 기술력을 기반으로 신뢰성을 높인다. 최신 기술의 도입과 지속적인 혁신을 통해 변화하는 시장 환경에 신속하게 대응하며, 고객에게 높은 품질의 서비스를 제공하여 경쟁 우위를 확보한다. 4. 주요 고객 삼성전자, 삼성디스플레이, 삼성SDI, 삼성 SDS, 하이닉스, SKT, 포스코 A&C, 포스코 DX, 포스코 퓨처엠, 한국전력기술 등.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
최경화 작성일 : 2025-12-20 조회수 : 3391
실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼, Unity Industry (유니티 인더스트리)
주요 디지털 트윈 소프트웨어   실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼, Unity Industry (유니티 인더스트리) 개발 및 자료 제공 : 유니티 www.unitysquare.co.kr   세계를 선도하는 실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼을 제공하는 유니티(Unity)는 자동차, 제조, 정부, 건축 설계, 에너지 등 다양한 산업 분야 기업들이 AR(증강현실), VR(가상현실), 모바일, 데스크톱 및 웹에 대한 맞춤형 실시간 3D 경험을 구축하고 제공함에 있어 필요한 모든 것을 제공한다.  1. 주요 특징  Unity 에디터를 바탕으로 제공되는 Unity Enterprise 기반 Pixyz의 데이터 수집 파이프라인, Unity Cloud 제품 및 서비스 생태계에 대한 엔터프라이즈급 액세스, 전담 Customer Success 리소스 등이 모두 포함되어 있어 ‘휴먼 머신인터페이스(HMI)’부터 제품 시각화, 세일즈 컨피규레이터, 스마트 팩토리, 디지털 트윈, 시뮬레이션에 이르기까지 모든 기기에서 몰입도 높은 인터랙티브 실시간 3D 경험으로 전환 가능하다. 2. 주요 기능 유니티의 가장 큰 장점은 산업 분야만을 전담 지원하는 인더스트리 석세스(Industry Success)를 통해 기업이 필요한 역량을 확보할 수 있도록 맞춤형 솔루션을 제공한다. 300시간이 넘는 온디맨드 교육 엑세스를 통해 기업의 기술력을 높이고, 전담 파트너 매니저를 배치해 신속한 문제 해결 및 목표 달성을 위한 전략적 파트너십을 지원하고 있다. 또한, 픽시즈 플러그인(Pixyz Plugin) 사용이 가능해 3D 데이터 워크플로 최적화가 가능하며, 40개 이상 3D, 캐드(CAD), BIM 파일 유형을 자사의 실시간 3D 플랫폼으로 가져올 수 있다.  AR앱을 효율적으로 제작할 수 있도록 지원하는 유니티 마스(Unity Mar)는 Unity 에디터 내의 일반적인 언어 저작(authoring) 툴, 사용하기 쉬운 템플릿 및 다양한 테스트 환경을 통해 콘텐츠 개발을 가속화하며, iOS, Android 및 HoloLens를 지원하는 크로스 플랫폼 경험을 쉽게 출시할 수 있다.   3. 주요 고객 사이트 다양한 산업분야의 글로벌 기업들이 유니티와의 협업을 통해 디지털 전환에 따른 기술 고도화를 주도하고 있다.  자동차/교통 분야로는 현대자동차 디지털 가상공장 ‘메타팩토리’를 포함, 벤츠·BMW·아우디·볼보·제네시스·만도 등 다양한 글로벌 기업들이 참여, VR, 시물레이션, 설계구현 등 다양한 고객의 몰입형 경험 구축에 적용하고 있다.  건설/설계/제조 분야에서는 대우조선해양, 삼성중공업, 현대두산인프라코어, 한국조선해양 등 국내 대표적인 AEC 기업들과 협업을 통해 3D 디자인 및 엔지니어링 사전 시뮬레이션 등에 적용, 업무 효율성을 극대화하고 있다. 벤쿠버 국제공항(YVR)은 북미공항 최초로 실시간 3D 디지털 트윈 구축함으로써 특정 시간, 어떤 위치에서도 선제적으로 대응할 수 있는 시뮬레이션이 가능해졌으며, 네덜란드 항공사 KLM은 항공사 최초로 VR기반의 조종사 훈련 애플리케이션을 개발해, 항공교육의 표준 교육방법을 제시하고 있다.  HR 월링포드는 선박과 항구의 도선사 기술을 향상하고 교육프로그램 제공시간을 단축하기 위한 맞춤형 시뮬레이터 기반 교육을 제공하고 있으며, 트래밴코어 애널리틱스는 성과를 개선하는 몰입형 교육을 위해 지게차 운전자를 위한 가상 몰입형 교육을 개발했고, DB Systel은 핵심 증강 현실 솔루션으로, 철도 산업의 전문성에 게임 기술을 연동하고 다양한 사고방식과 기술을 융합했다.  의학 분야에서도 유니티를 이용한 몰입형 교육 솔루션을 적극 활용하고 있다. VirtaMed는 복잡한 수술 훈련 시나리오를 재현한 LaparoS 시뮬레이터를 개발해 의사들이 수술 훈련방식을 혁신하였으며, 신시내티 어린이 병원은 환자별 해부학적 구조 및 생리학적 구조의 가상 복제본인 인터랙티브 ‘휴먼 디지털 트윈’ 제작, 외과 의사가 다양한 수술법을 안전하게 테스트할 수 있도록 지원했다.  OSSO VR은 의료 실습형 XR을 통해 몰입형 교육 환경을 구축, 학습 속도와 기억력을 향상하고, 수술 전문성을 높이며, 기술 적용 능력을 최대 300%까지 증가시켰으며, Avatar Medical Vision은 실제 환자 의료 이미지와 관련하여 복잡한 해부학적 구조를 학습하는 전문 의료 애플리케이션에 XR 기술을 구현했다. Rady 어린이 병원도 의료 이미지의 몰입도 및 접근성을 향상시킨 의료용 소프트웨어 애플리케이션을 개발했다.    상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
최경화 작성일 : 2025-12-20 조회수 : 3499
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