어도비가 2025 어도비 크리에이티브 트렌드 보고서를 발표하면서, 2025년 트렌드를 이끌 비주얼 스타일과 테마를 제시했다. 기술에 대한 의존도가 점점 더 높아지는 가운데, 화면에서 벗어나 휴식을 취하려는 소비자의 니즈도 증가하는 추세다. 크리에이터 또한 일상 탈출과 현실 추구에 대한 욕구를 융합한 표현을 추구하며, 상상력과 초현실적인 새로운 비주얼, 유머, 몰입형 경험 등에 높은 관심을 보이고 있다. 이를 반영해 어도비는 2025년 한 해를 관통할 크리에이티브 트렌드로 ▲판타지와 현실의 메시업 ▲유머와 웃음 ▲타임 워프 ▲몰입의 세계 등 네 가지를 선정했다.   ▲ 2025 크리에이티브 트렌드 - 몰입의 세계(@Anastasiia)   ‘판타지와 현실의 메시업’은 일탈에 대한 인간의 욕구를 담은 상상력 풍부하고 비현실적인 비주얼을 통해 마법 같은 판타지 세계를 구현하는 현상을 반영한다. 이 트렌드를 통해 기술과 문화를 결합해 한계 없이 상상력을 펼칠 수 있는 크리에이티브의 미래를 엿볼 수 있다. 실제로 오늘날 전 세계 아티스트와 크리에이터는 자신의 아이디어를 표현하고 실현하며 크리에이티브를 혁신하는데 생성형 AI를 활용하고 있다. 이 같은 트렌드는 AI로 생성된 콘텐츠뿐 아니라, 전통적인 방식으로 제작되는 상업 프로젝트에서도 빈번히 확인할 수 있다. ‘유머와 웃음’ 트렌드는 유머를 통해 참여를 높이고 기억에 남는 콘텐츠를 통해 확인할 수 있으며,   브랜드 메시지에서도 이러한 흐름을 목격할 수 있다. 진지한 게시물보다 밈(meme)을 비롯한 재미있는 게시물이 소셜 플랫폼에서 더 많이 공유된다는 사실을 인지한 브랜드들은 더 많은 대중과 소통하기 위해 유머를 활용한 게시물을 제작하고 있다. 또한 온라인에서 통용되는 가볍고 유쾌한 어조를 사용함으로써 소비자와 더 가까운 관계를 구축하며 친근하고 인간적인 브랜드 이미지를 강조하고 있다. 해당 트렌드를 통해 크리에이터는 진지한 주제를 무겁게 전달하는 대신, 즐거우면서 의미 있는 동시에, 공유 가능한 경험으로 전환해 소비자의 참여도를 높일 수 있다. 우주 경제가 급성장하며 2040년까지 연간 약 1조 달러에 달하는 매출을 거둘 것으로 예상됨에 따라 레트로 퓨처리즘에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. 생성형 AI로 다양한 시대의 요소를 보다 쉽게 실험하고 결합할 수 있는 오늘날, ‘타임 워프(time warp)’ 트렌드는 고대 로마, 1920년대의 활기찬 분위기, 1970년대의 그루브한 매력 등 과거의 다양한 스타일을 미래지향적인 요소와 결합해 향수를 자극하는 동시에 신선한 미학을 창조한다. 이처럼 여러 시대를 재해석하고 새로운 방식으로 재구상하는 ‘타임 워프’ 트렌드는 해당 시대를 직접 경험하지 못한 과거에 관심과 흥미가 높은 Z세대에게 특히 주목받고 있다. 업무와 일상을 걸쳐 화면 속에서 보내는 시간이 길어지면서 다감각적 경험에 대한 수요도 커지고 있다. ‘몰입의 세계(immersive appeal)’는 몰입감 높은 예술 설치물과 테마파크에서부터 체험형 쇼핑에 이르기까지 즐거움과 경이로움을 선사하는 상호작용을 구현하고 있는 트렌드를 반영한다. 오감을 자극하는 경험 추구에 대한 소비자들의 니즈와 이를 충족시킬 수 있는 기술 발달에 힘입어, 세계관을 바탕으로 보다 몰입감 있는 마케팅 캠페인을 전개하는 브랜드 사례가 증가하고 있다. 대표적으로 블록버스터 영화와 몰입형 경험을 현실 세계와 연결한 이벤트, 다양한 테마의 바비코어(Barbie-core) 경험을 아우른 바비 마케팅을 들 수 있다. 이 같은 ‘몰입의 세계’ 트렌드는 소비자를 환상적인 상호작용 세계로 이끌며 보다 몰입감 있는 경험을 제공함으로써 화면 속에서 오는 피로를 해소시켜 준다.

지멘스 디지털 인더스트리는 산업 환경에서 엔지니어링을 지원하는 생성형 AI 기반 어시스턴트 ‘지멘스 인더스트리얼 코파일럿(Siemens Industrial Copilot)’의 새로운 주요 기능을 소개하면서, 티센크루프 오토메이션 엔지니어링(thyssenkrupp Automation Engineering)을 글로벌 고객으로 확보했다고 밝혔다. 지멘스 인더스트리얼 코파일럿은 자동화 엔지니어링 코드를 작성할 수 있는 생성형 AI 기반 설루션으로, 멀티모달 기능과 에이전트 기반 접근 방식을 통해 엔지니어에게 더욱 강력한 지원을 제공할 계획이다. 또한 제조 현장에서 사용되는 오퍼레이션용 인더스트리얼 코파일럿은 데이터 보안을 강화하기 위해 온프레미스 하드웨어-소프트웨어 패키지 형태로도 제공한다. 현재 산업 현장은 경쟁 심화와 숙련 인력 부족이라는 과제에 직면해 있다. 생성형 AI를 산업 현장에 도입하면 이러한 문제를 해결하고 생산성을 높일 수 있다. 가트너의 최신 보고서에 따르면, 2028년까지 개발자의 75%가 생성형 AI를 활용해 정기적으로 코드를 작성할 것으로 전망되며, 이는 2023년 초 10% 미만에서 크게 증가한 수치다. 티센크루프 오토메이션 엔지니어링은 전기차 배터리 품질 검사 장비에 엔지니어링용 코파일럿을 통합했으며, 2025년부터 글로벌 단위로 이를 확대 도입할 계획이다. 이 코파일럿은 티센크루프 엔지니어들의 TIA 포털 프로젝트 개발 및 PLC(Programmable Logic Controller)를 위한 구조화된 제어 언어(SCL) 코드를 보다 신속하게 작성할 수 있도록 지원한다. 또한 WinCC Unified에서 기계에 대한 HMI 그래픽을 생성함으로써 반복적이고 단조로운 작업을 줄이고, 프로세스를 최적화하며 혁신을 촉진한다. 독일 에를랑겐에 위치한 지멘스 스마트 공장은 납땜 장비에 오퍼레이션용 코파일럿을 도입했다. 이 코파일럿은 오류 메시지를 자연어로 변환하고, 관련 문서, 매뉴얼, 예비 부품 목록을 분석해 설루션을 제안한다. 이를 통해 기계 가동 중단 시간을 단축하고, 생산 병목 현상을 신속히 해결하며, 교대 근무 간의 업무 인수인계 효율성을 높인다.     오퍼레이션용 코파일럿은 제조 현장에 있는 작업자들이 기계와 직접 상호작용하며 유지보수, 오류 처리, 성능 최적화를 실현할 수 있도록 지원한다. 멀티모달 기능은 이미지를 분석하고 해석하며, 에이전트 기반 자동화를 통해 다양한 작업에서 생산성을 높인다. 데이터 보안을 보장하기 위해 오퍼레이션용 코파일럿은 온프레미스 시매틱(Simatic) 산업용 PC(IPC 1047E)와 함께 제공될 계획이다. 이 시스템은 엔비디아의 AI 엔터프라이즈 플랫폼 기반의 소프트웨어를 활용해 실시간 데이터 질의와 신속한 의사결정을 지원하며, 인터넷 연결 없이도 모든 데이터를 로컬 하드웨어에서 처리한다. 이를 통해 데이터 보안을 강화하고 고객 데이터가 필요한 시점과 장소에서 안전하게 활용될 수 있도록 한다. 엔지니어링용 코파일럿은 전기 설계를 위한 ECAD 문서의 수동 변경 사항을 자동으로 감지, 변환, 주석을 추가하며, 이를 TIA 포털 프로젝트에 적용하는 멀티모달 입력을 지원할 예정이다. 에이전트 개념은 복잡한 자동화 프로젝트를 소규모 작업으로 나누어 처리하며, 다양한 출처에서 정보를 수집해 목표를 이해하고 실행한다. 엔지니어는 이러한 에이전트를 활용해 전체 생산 프로세스를 투명하게 관리하며 최적의 작업 단계를 파악할 수 있다. 지난 2024년 7월부터 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 마켓플레이스에서 제공된 엔지니어링용 코파일럿 TIA Essential은 지멘스가 자동화 요소를, 마이크로소프트의 애저 OpenAI 서비스가 자연어 처리를 수행하는 것이 특징이다. 이를 통해 기업을 위한 성능, 데이터 보호 및 신뢰성을 제공한다.  티센크루프 오토메이션 엔지니어링의 롤프 귄터 니베르딩(Rolf-Günther Nieberding) CEO는 “지멘스와 오랜 협력을 통해 복잡한 프로젝트를 더 짧은 시간 안에 구현할 수 있었다. 인더스트리얼 코파일럿을 전반적으로 도입함으로써 우리뿐만 아니라 고객들에게도 더 큰 가치를 제공할 수 있을 것이라 확신한다”고 전했다. 지멘스 디지털 인더스트리의 레이너 브렘(Rainer Brehm) 공장 자동화 부문 CEO는 “지멘스의 도메인 전문성을 바탕으로 생성형 AI를 누구나 쉽게 활용할 수 있는 산업 등급 설루션으로 전환하고 있다”면서, “인더스트리얼 코파일럿은 자동화 엔지니어링 분야의 혁신적인 파트너로, 고객의 혁신, 생산성, 그리고 경쟁력 강화를 가속화할 것”이라고 말했다.

델 테크놀로지스가 2025년 기술 트렌드 전망을 발표하면서, 2025년에는 AI가 일상 생활과 업무 환경, 여가에 이르는 모든 영역에 핵심 기술로 자리 잡으며 미래를 재정의할 전망이라고 밝혔다. 델이 발표한 2025년 IT 기술 전망의 주요 내용은 ▲에이전틱 AI 아키텍처의 부상 ▲엔터프라이즈 AI가 개념 단계에서 실무 환경으로 확대 ▲소버린(sovereign) AI의 가속화 ▲AI와 신흥 기술의 융합 ▲AI 데이터센터를 위한 초고속 분산형 아키텍처 ▲AI PC가 분산 아키텍처의 중요한 역할 담당 ▲지속가능한 데이터센터로 비용 및 환경 문제 해결 노력 등이다. 델은 에이전틱 AI 아키텍처가 인간과 AI의 상호작용에 새로운 장을 열 것으로 전망된다. 상당수의 생성형 AI 도구가 AI 에이전트로서 기능하도록 진화하고 있으며, 사람이 AI 시스템과 소통하는 방식을 혁신적으로 변화시킨다는 것이다. 델 테크놀로지스의 최고 AI 책임자인 존 로즈(John Roese) 글로벌 CTO는 2025년에는 보다 발전된 형태의 에이전트가 등장할 것으로 전망했다. 그는 “자율적으로 작동하고, 자연어로 소통하며, 다른 에이전트 및 사람과 팀을 이루어 작업하는 등 상호 작용이 강화된 형태의 에이전트가 부상할 것”이라는 전망과 함께 “코딩, 코드 검토, 인프라 관리, 비즈니스 계획 및 사이버 보안과 같은 특정 기술을 수행하도록 AI가 세밀하게 조정되고 최적화될 것”이라고 내다봤다.     엔터프라이즈 AI는 기업이나 공공기관의 기관의 생산력 향상을 위해 가장 중요한 영역에서 가장 영향력 있는 프로세스에 AI 기술을 적용하는 것을 의미한다. 2025년에는 우선 순위를 중심으로 반복 가능한 명확한 접근 방식을 취하고, 턴키 형태로 정교하게 정의된 AI 플랫폼 및 AI 인프라 옵션이 등장함으로써, 엔터프라이즈 영역에 AI를 적용하는 과정이 더 간편해질 전망이다. 이를 실행하기 위해서는 상용화되어 있는 다양한 도구들을 선택할 수 있다. 델은 기업이 앞으로 더 선호하는 경로는 프라이빗 인프라에서 AI 도구를 구매하여 구현하는 방식일 것이라고 보고 있으며, 데이터 메시(data meshes)와 같은 데이터 현대화 툴을 구매하고 ‘델 AI 팩토리(Dell AI Factory)’와 같은 인프라 설루션으로 도입 및 구축을 간소화할 수 있다고 전했다. 소버린 AI란, 국가가 자체 인프라와 데이터를 사용하여 AI 가치와 차별화를 창출하고 현지의 문화, 언어 및 지적 재산에 부합하는 생태계를 설계하는 능력을 뜻한다. 일부 국가에서는 정부 전용 AI 시스템 대신 정부와 지역 민간 산업 모두를 지원하기 위해 컴퓨팅 파워와 데이터 용량에 대한 액세스를 제공하는 국가 AI 리소스를 개발하고 있다. 한편으로는 정부가 새로운 인프라를 구축하는 대신 민간 업계가 AI 생태계를 현대화하고 선도할 수 있도록 선제적으로 협력하여 공동 설계하고 장려하는 전략을 시도하는 국가도 있다. 델은 “소버린 AI를 위해 인프라, 데이터 관리, 인재 양성, 생태계 개발을 위한 투자가 증가하고 있으며, 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것”이라고 밝혔다. AI가 양자 컴퓨팅, 지능형 에지, 제로 트러스트 보안, 6G 기술, 디지털 트윈 등과 결합하면 전통적인 컴퓨팅의 한계를 극복함으로써 그 영향력이 더욱 커지며, 다양한 영역에서 혁신과 기존 과제의 해결을 위한 역동적인 환경을 조성한다. 델은 2026년 말에는 데이터센터 수요의 절반 이상이 AI 워크로드에서 발생하면서, AI 도입이 새로운 차원에 도달할 것으로 예상했다. AI의 빠른 도입과 함께 학습에서 추론으로의 전환도 이루어지고 있다. 학습과 달리 추론은 워크로드를 실행할 위치를 품질, 비용, 데이터, 보안 및 지연 시간에 따라 최적화하는 데 중점을 둔다. 이러한 변화와 함께 AI는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크를 각각 독립적으로 확장할 수 있는 초고속 분산형 아키텍처로 이동하고 있다. 이를 통해 기업과 기관에서는 비용을 절감하고, 사일로(silo)를 해소하며, 공급업체 종속을 방지할 수 있다. 2025년에는 데이터가 점점 더 분산되어 이로 인해 기업이 데이터에 맞춰 AI를 적용하는 위치도 변화할 전망이다. 데이터센터와 클라우드를 넘어 에지와 PC로 이동함에 따라, AI PC를 사용하면 데이터를 디바이스에서 직접 처리하여 클라우드에 의존하는 것보다 더 빠르고 비용 효율적이며 안전하게 처리할 수 있다. NPU(신경망 처리장치)가 탑재된 PC의 AI 도구와 애플리케이션은 모든 일상 업무를 지원하며 사용자와 함께 진화하여 요구를 예측하고 생산성을 높여준다. 델은 고성능의 CPU, GPU, NPU와 다양한 PC 실리콘 옵션이 등장하며 선택과 혁신의 폭이 그 어느 때보다 넓어질 것으로 전망했다. 에너지 비용의 상승과 특정 AI 워크로드의 에너지 수요 및 환경에 미치는 영향은 중대한 과제이다. 전 세계적으로 규제 요건이 더욱 엄격해지면서 새로운 수준의 요건이 등장하고 있다. 데이터센터의 경우 하드웨어 차원의 에너지 효율 혁신, 오래되거나 노후화된 장비의 책임 있는 폐기, 다양한 에너지원 사용을 통해 환경 영향을 최소화하고 수익을 극대화하는 노력이 요구된다. 대표적인 사례로는 액체 냉각 혁신이다. 최적화된 냉각판과 누출 감지 기술을 통해 안정성과 효율성을 높일 수 있다. 더 나은 효율성과 성능 최적화를 위한 워크로드 관리 및 모니터링 도구도 필수이다. 이러한 데이터를 분석하면 조직이 원하는 성능에 맞게 AI 설루션의 규모를 조정하고 요구 사항을 효과적으로 충족할 수 있다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “빅뱅이 은하와 별, 행성의 발전의 발판을 마련한 것처럼, AI의 급속한 성장은 새로운 기회와 산업, 생활과 업무 방식을 만들어내고 있다”고 말하며, “앞으로는 AI의 힘을 얼마나 활용할 수 있는지에 따라 경쟁력이 좌우될 것이며, 최신 정보와 적응 역량을 확보하는 것이 중요한 이유도 여기에 있다. 델 테크놀로지스는 고객이 AI 활용성에 우선순위를 두고 투자 효과를 극대화할 수 있도록 전폭적인 지원을 아끼지 않을 계획”이라고 말했다.

SimericsMP for NX CAD의 해석 과정 소개   시메릭스MP(SimericsMP)는 FVM 기반의 유동 해석 프로그램이다. 직교형(cartesian) 격자를 이용하여 정확하고 빠른 격자 생성 시간, MGI(mismatched grid interface)를 이용한 인터페이스 면 처리, 그리드 디포메이션(grid deformation)을 통한 형상 변화 등의 특징을 가지고 있다. 그리고 널리 사용되는 CAD 프로그램에 애드인(add in)되어 있어, CFD를 많이 접하지 않은 초보자부터 유동 해석을 전문으로 하는 엔지니어까지 넓은 범위를 만족시킬 수 있는 유동 해석 프로그램이다.    ■ 자료 제공 : 케이더블유티솔루션, www.kwtsolution.com   시메릭스MP의 특징은 빠른 격자 생성과 손쉬운 경계 조건 대입으로 정리할 수 있다.   빠른 격자 생성 <그림 1>은 자동차 전체와 엔진 내부의 격자 형태를 보여주고 있다. 자동차 전체 내부 격자를 생성하는 시간은 일반 PC에서 1시간 30분 정도로 짧은 시간에 가능하다. 이렇게 짧은 시간에 격자 생성이 가능한 이유는, 격자의 밀집을 위한 조건 설정이 간단하고 바이너리 트리(binary tree) 형식의 격자이기 때문에 직교형 격자를 빠르게 만든다. 그리고 격자를 만든 후 벽면 부분을 잘라내기 때문에 격자의 틈, 고체의 형상에 상관 없이 격자를 빠르게 만들 수 있다.    그림 1. 시메릭스MP를 이용한 자동차 내부 격자 생성   쉬운 NX 애드인 세팅 과정  Simerics MP 애드인을 설치하면 NX 메뉴에 SimericsMP가 나타나게 된다. 이 메뉴를 사용하여 유동 해석이 가능하다. 해석 과정은 다음과 같다.    CAD 불러오기    그림 2    <그림 2>에서 보면, CAD를 불러온 후 메뉴의 ‘SimericsMP’를 선택하면 왼쪽에 SimericsMP 메뉴가 나타나게 된다. 이 메뉴를 통해 물리 모델, 경계 조건 등 해석 조건을 세팅할 수 있다.   시뮬레이션 도메인 선정    그림 3   <그림 3>처럼 ‘Select SIM Domains’를 선택하면 CAD 면이 나타나고 볼륨 메시(Volume mesh)에 필요한 면을 선택해 준다.   유동 영역 및 격자 설정   그림 4    <그림 4>의 메뉴에서 유동 공간을 선정하면 선정된 공간에 대해서 유동 해석을 위한 격자를 생성해야 한다. 유동 공간이 만들어지면 왼쪽 창에 고체와 유체 공간이 분리되어 표시된다. ‘Generate Mesh’를 선택하면 격자를 생성할 수 있는 창(Mesh Generation)이 나타난다. 격자 생성 모드는 노멀 모드(normal mode)와 어드밴스드 모드(advanced mode)로 나누어진다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16)   터보 기계는 흐르는 유체와 회전하는 요소 사이에서 에너지 전달이 일어나는 기계에 초점을 맞춘 기계공학의 한 분야이다. 이러한 장치는 많은 산업 분야에서 중추적인 역할을 한다.이번 호에서는 지오메트리 준비를 위한 팁과 메시의 생성/변형/세분화에 대한 내용을 소개한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   효과적인 지오메트리 준비를 위한 팁 지오메트리 생성 후에는 안정적인 터보 기계 시뮬레이션을 달성하기 위해 효과적인 모델 준비가 필수이다. 이 프로세스를 관리하는 데 도움이 되는 팁을 다음과 같이 소개한다.  지오메트리 정리 및 수리 : CAD 모델에서 틈새, 겹침 또는 중복된 가장자리를 복구한다. 양질의 메시를 생성하려면 깨끗하고 빈틈없는 지오메트리가 필요하다.  메시 최적화 : 날카로운 모서리나 모서리에 필렛을 추가하고 지오메트리를 분할하여 로컬 메시를 세분화할 수 있도록 한다.  가능한 경우 단순화 : 연구 중인 유동 물리학에 필수적이지 않은 작은 피처와 디테일을 제거한다.  매개변수화 : 설계 연구를 위해 치수를 쉽게 변경할 수 있도록 지오메트리를 매개변수화한다. 이러한 팁을 따르면 엔지니어는 터보 기계 형상이 최고 수준의 표준에 맞게 준비되었다고 확신할 수 있다.   메시 생성 지오메트리 생성 및 준비 외에도 전처리에는 복잡한 형상을 위한 메시 생성이 포함되며, 이는 종종 터보 기계 CFD 워크플로의 병목 현상이 된다. 터보 기계 구성 요소의 복잡성과 작동의 동적 특성으로 인해, 정확한 시뮬레이션 결과를 얻기 위해서는 정밀하고 잘 구성된 메시가 필요하다. 자동화 및 템플릿 기반 접근 방식을 활용하면 이 단계의 효율성을 높이고 전반적인 생산성을 높일 수 있다.   메시 생성의 기본 사항 메시 생성은 계산 영역을 셀 또는 요소라고 하는 작은 영역으로 세분화하여 그 위에 지배 방정식을 푸는 프로세스이다. 잘 구성된 그리드는 필수적인 흐름 특징과 물리적 현상을 포착하는 정확하고 효율적인 터보 기계 시뮬레이션을 보장한다. [참고] 피델리티 오토메시를 통한 향상된 터보 기계 메싱 피델리티 오토메시(Fidelity Automesh) 소프트웨어 패키지는 회전 기계 메싱을 위한 툴로, 피델리티 오토그리드를 통한 자동화된 멀티블록 구조형 메싱과 피델리티 헥스프레스를 통한 비정형 메싱 기능을 제공한다. 모든 유형의 터보 기계 애플리케이션을 위한 템플릿을 갖춘 이 설루션은 메시 프로세스를 간소화하여 복잡한 지오메트리를 손쉽게 처리하고 고품질 메시를 빠른 시간 내에 제공한다. 피델리티 오토메시로 시뮬레이션 워크플로를 가속화하여 설계 혁신과 최적화에 집중할 수 있다.   그림 1. (a) 풍력 터빈의 구조화된 메시, (b) 로터 블레이드 팁의 하이브리드 메시   메시 유형 터보 기계 시뮬레이션에 사용되는 주요 메시 유형과 기법은 다음과 같다.  Structured : 일정한 간격의 그리드 포인트로 구성된 구조화된 메시(그림 1-a)는 일관된 패턴을 사용하며, 종종 격자형 구조와 유사하다. 예측 가능한 흐름 패턴이 있는 영역에서는 고품질 해상도를 제공하지만, 복잡한 지오메트리에서는 구현하기가 어려울 수 있다.  멀티블록 : 계산 도메인은 구조화된 격자로 개별적으로 메시 처리된 여러 개의 간단한 블록으로 나뉜다. 이 방법을 사용하면 복잡한 도형에 대해 국소적인 세분화가 용이하고 그리드를 쉽게 생성할 수 있다.  Unstructured : 이러한 메시는 불규칙한 패턴으로 구성되며 2D에서는 삼각형, 3D에서는 사면체로 구성되는 경우가 많다. 복잡한 형상에 적합한 비정형 메시는 복잡한 모델에 쉽게 적용할 수 있지만, 중요한 흐름 영역에서 해상도가 저하되는 경우가 있다.  Hybrid : 구조화된 메시와 구조화되지 않은 메시의 장점을 결합한 하이브리드 메시(그림 1-b)는 경계 레이어와 같이 더 높은 해상도가 필요한 영역에는 구조화된 그리드를 사용하고, 복잡한 기하학적 영역에는 구조화되지 않은 그리드를 사용한다.  Conformal : 이 기술은 지오메트리의 여러 부분에 걸쳐 메시가 연속되도록 하여 인접한 메시 블록 사이의 간격과 중첩을 제거한다. 컴프레서나 터빈의 블레이드와 같이 간격이 좁은 구성 요소 사이의 흐름을 정확하게 캡처하는 데에 필수이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 AI 업계에서 표준적으로 사용되고 있는 도구를 개발하는 W&B(Weights & Biases)를 소개하고, 이를 사용하는 방법을 소개한다. 그리고 건설, 제조와 같은 전통 엔지니어링 산업에서 생존을 위해 생각할 부분을 정리해 보고자 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 |  http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 |  www.facebook.com/groups/digestpodcast 모든 산업 분야에서 딥러닝으로 시작된 인공지능(AI) 기술 트랜드가 거세게 몰아치고 있다. 특히, 올해는 생성형 AI가 업무에 실질적으로 사용되기 시작했다. 생성형 AI는 다양한 업무 분야를 자동화하고 있어, ‘Job Killer’라 불릴 만큼 오피스에 많은 영향을 주고 있다. 이와 같이 기술이 전통적인 시장과 일자리를 축소하기도 하지만, 이번 호에서 소개할 W&B는 골드러시에서 역마차를 만들어 운영했던 웰스파고의 전략을 잘 실행한 스타트업이다.     W&B 기술 소개 딥러닝 모델을 개발하다 보면 수많은 종류의 데이터셋, 하이퍼모델 파라미터 튜닝 등으로 인해 관리해야 할 자료가 매우 복잡해진다는 것을 알게 된다. W&B는 이름 그대로 완벽한 모델 학습을 위해 필요한 딥러닝 모델의 가중치(weights)와 편향(biases)을 모니터링 및 관리할 수 있는 로그 도구이다. 즉, 딥러닝 모델 개발자를 위한 프로세스 로그 및 가시화 플랫폼을 제공한다.    그림 1. W&B(AI Summer)   매우 직관적인 이름을 가진 이 스타트업은 텐서보드(Tensorboard)와 비슷하지만, 적은 코드로 모델 개발에 많은 통찰력을 준다. W&B의 WandB 라이브러리를 사용하면 딥러닝 모델 학습 시 지저분하게 붙어 나가는 로그 처리를 간단한 함수 몇 개로 처리할 수 있고, 통합된 대시보드 형태로 다양한 모델 학습 품질 지표를 확인 및 비교할 수 있다. 이외에도 학습 모델 하이퍼 파라미터 관리와 튜닝 및 비교 보고서 생성 기능을 제공한다. 로그는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 포맷을 지원한다.    그림 2. W&B 딥러닝 모델 개발 프로세스 가시화 대시보드   이번 호에서는 딥러닝 모델 학습 로그 및 가시화 영역에 집중해 살펴본다. 글의 마무리에서는 W&B의 개발 배경도 간단히 알아본다.     사용법 다음 링크에 방문해 회원 가입한다.  wandb.ai website : https://wandb.ai 회원 가입한 후 <그림 3~4>와 같이 홈 메뉴에서 키 토큰 값을 얻어 복사한다. 이 키는 wandb API를 사용할 때 필요하다.   그림 3    그림 4   명령행 터미널에서 다음 명령을 실행해 wandb 파이썬 라이브러리를 설치한다.  pip install wandb     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

인텔은 인텔 아크 B-시리즈(Intel Arc B-Series) 그래픽 카드 신제품(코드명 배틀메이지)를 발표했다. 인텔 아크 B580 및 B570 GPU는 대다수의 게이머가 접근 가능한 가격대에서 동급 최고 수준의 성능과 최신 게이밍 기능을 제공하는 데에 초점을 맞추었으며, AI 워크로드를 가속화할 수 있도록 설계되었다. 인텔 Xe 매트릭스 익스텐션(XMX) AI 엔진이 포함되어 성능, 시각적 유동성 및 응답성을 향상시키는 3개 기술로 구성된 최신 XeSS 2를 지원한다. 인텔 아크-B시리즈 GPU는 인텔의 최신 Xe2 아키텍처를 사용하며, 향상된 효율성과 더 높은 코어당 성능을 제공하고 소프트웨어 오버헤드를 줄이도록 최적화되었다. 2세대 Xe-코어는 최신 워크로드에 필요한 견고한 컴퓨팅 성능을 제공하며 고성능 XMX AI 엔진을 포함하고 있다. 새로운 Xe-코어는 더 뛰어난 성능의 레이 트레이싱 유닛, 향상된 메시 셰이딩 성능, 향상된 주요 그래픽 기능 지원을 통해 최신 게임 엔진의 성능 효율성을 향상시켜 준다.     XeSS 2는 ‘XeSS 초해상도(XeSS Super Resolution)’, ‘XeSS 프레임 생성(XeSS Frame Generation)’, ‘Xe 저지연(Xe Low Latency)’의 세 가지 기술로 구성되었다. XeSS 초해상도는 지난 2년간 AI 기반 업스케일링을 제공해왔고, 현재 150개 이상의 게임을 지원하는 1세대 XeSS의 기반이 된 핵심 기술이다. 새로운 AI 기반 XeSS 프레임 생성은 광학 플로 및 모션 벡터 리프로젝션을 사용하여 보간(interpolated) 프레임을 추가해 더욱 유동적인 게이밍을 제공한다. 또한 새로운 Xe 저지연 기술은 게임 엔진과 통합되어 게이머의 입력에 더 빠르게 반응한다. 세 가지 기술이 모두 활성화된 XeSS 2는 초당 프레임(fps)을 최대 3.9배 이상 끌어올려 까다로운 AAA급 게임에서도 고성능을 제공할 수 있다는 것이 인텔의 설명이다. 새로운 인텔 아크-B 시리즈 GPU는 이전 세대 대비 Xe 코어당 성능은 70%, 와트당 성능은 50% 향상되었다. B580 GPU는 인텔 아크 A750 GPU와 비교시 1440p에서 평균 24% 더 빠르고 일부 게임에서는 최대 78% 더 빠른 속도를 보였다. 인텔은 “경쟁 제품과 비교 시 인텔 아크 B580 GPU가 가격 대비 최대 32%더 높은 성능을 제공한다”고 주장했다. 인텔 아크 B580은 12GB 전용 GPU 메모리를, 인텔 아크 B570은 10GB 전용 GPU 메모리를 탑재했으며, 게이머들은 AI 기반 XeSS 2 기술을 통해 1440p 초고화질 설정에서 고성능 게임을 기대할 수 있다. 한편, 새로운 인텔 그래픽 소프트웨어는 색상 및 스케일링 모드와 가변 주사율(VRR) 지원을 포함한 디스플레이 설정에 접근할 수 있게 하며, 프레임 제한 및 드라이버 수준의 저지연 모드를 포함한 3D 그래픽 설정도 제공한다. 성능 제어 기능으로는 기본 및 고급 오버클럭 설정과, 프레임 생성 및 지연 측정을 지원하는 오픈소스 프레젠트몬(PresentMon) 기반의 메트릭스 기능이 포함되며, 프레임 생성 및 지연 시간 측정도 지원된다. 인텔은 아크 B580 한정판 그래픽 카드 및 에이서, 애즈락, GUNNIR, 오닉스, 맥스썬, 스파클의 보드 파트너 모델이 12월 13일부터 구매 가능하다고 밝혔다. 시작 가격은 249 달러이다. 인텔 아크 B570 그래픽 카드는 2025년 1월 16일 219 달러부터 구매 가능하다. 인텔의 비비안 리엔(Vivian Lien) 클라이언트 그래픽 부문 총괄 매니저는 “새로운 인텔 아크 B-시리즈 GPU는 게이머를 위한 업그레이드 제품이다. 이 제품은 XeSS 2, 2세대 레이 트레이싱 엔진, XMX AI 엔진을 통한 뛰어난 1440p 게이밍 경험과 최고의 가격 대비 성능을 제공한다”고 전했다.

아마존웹서비스(AWS)는 11월 7일 열린 ‘AWS 인더스트리 위크 2024’에서 클라우드 기술과 디지털 전환이 산업 혁신에 어떻게 기여할 수 있는지 조명했다. 이번 인더스트리 위크에서는 6개 산업별 트랙 세션에서 40여 개의 강연을 통해 주요 기업의 혁신 사례와 클라우드/AI 전략이 발표됐으며, 30개 이상의 고객 사례 및 파트너사 데모를 포함해 다양한 디지털 혁신 사례를 공유했다. ■ 정수진 편집장     ‘AWS 인더스트리 위크 2024’는 리테일/소비재, 통신/미디어, 금융/핀테크, 제조/하이테크, 헬스케어/생명과학, 디지털 인더스트리 등 6개의 산업별로 트랙이 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 제조/하이테크 트랙에서는 ▲LG에너지솔루션의 Amazon Datazone을 활용한 데이터와 ML 거버넌스 혁신 전략 ▲Amazon Bedrock 생성형 AI가 바꿔 나가는 HL만도의 제조 업무 혁신 ▲LG전자의 생성형 AI로 진화한 고객 데이터 플랫폼 구축 경험기 ▲AWS IoT Greengrass를 활용한 HD현대마린솔루션의 통합항해시스템 고도화 ▲삼성전자 반도체 제조 공장 설계를 위한 클라우드 건설 디자인 플랫폼 구축 ▲안랩 XDR이 그리는 AI를 적용한 보안의 미래 등의 발표가 진행됐다. 또한 전시 부스에서는 홀로그램 아바타를 활용한 대화형 컨시어지, AI 고객센터와 기업 메시지 서비스, CCTV와 생성형 AI를 적용한 위험 감시 시스템, 화가의 화풍을 재현하는 인공지능 로봇, 자율주행이 가능한 딜리버리 로봇 등 다양한 산업 분야에서 AWS의 클라우드 및 인공지능(AI) 기술을 활용한 사례가 소개됐다.    ▲ 홀로그램 아바타를 활용한 대화형 컨시어지   ▲ 인공지능으로 화가의 화풍을 학습해 재현하는 로봇   ▲ 자율주행이 가능한 딜리버리 로봇   ▲ 생성형 AI로 CCTV의 영상을 판별하는 위험 감시 시스템   클라우드/AI를 활용한 제조산업 디지털 전환 전략 AWS의 정승희 엔터프라이즈 제조 영업 팀장은 제조/하이테크 트랙의 기조 연설에서 클라우드 도입의 비즈니스 성과, 데이터 전략의 중요성, 생성형 AI 활용 사례 등을 발표하며 디지털 전환의 방향성을 제시했다. 매킨지의 연구에 따르면, 제조산업의 성공적인 디지털 전환은 생산 최적화, 에너지 절감, 납기 준수, 신제품 출시 기간 단축 등의 성과를 가져온다. 그러나 데이터의 통합, 실시간 의사결정, 데이터 보안 등은 해결해야 할 과제이기도 하다. AWS는 디지털 전환을 위해 산업 데이터 패브릭(Industry Data Fabric) 프레임워크를 제안하면서, 디지털 전환의 성공을 위한 현대적인 산업 데이터 전략을 마련할 수 있도록 지원한다. 정승희 팀장은 “산업 데이터 패브릭은 디지털 전환을 위한 종합 프레임워크로, AWS와 파트너의 기술을 통합해 디지털 전환 과정에서 복잡성을 해소하고 단계적으로 디지털 전환을 추진할 수 있도록 돕는다”고 설명했다. AWS는 제조산업에서 클라우드를 활용해 얻을 수 있는 이점으로 설계/검증 시간의 단축, 협업 강화, 글로벌 공급망 데이터에 대한 실시간 접근 및 추적, 더 빠른 진단과 문제 해결, 정밀한 분석과 예지보전, 지속 가능성 확보, 스마트 제품과 서비스 개발 등을 꼽았다. 한편으로 AWS는 제조업 혁신의 핵심 도구로 떠오르는 생성형 AI에서 가장 큰 차별화 요소인 데이터의 중요성에 주목한다. 정승희 팀장은 “생성형 AI의 가치를 실현하기 위해서는 현대적인 데이터 아키텍처가 필요하다. AWS는 3단계의 생성형 AI 서비스 스택을 제공한다”고 설명했다. 이 3단계 스택은 ▲AI 기반 모델(foundation model)의 학습 및 추론을 위한 컴퓨팅 인프라     ▲아마존 베드락(Amazon Bedrock) 서비스를 통해 맞춤화된 AI 모델 ▲LLM과 기반 모델을 활용해 개발된 아마존 Q(Amazon Q)와 같은 애플리케이션 등으로 이뤄진다. 정승희 팀장은 “AWS는 클라우드와 생성형 AI 기술을 통해 제조업체가 효율성과 품질을 높이고 경쟁력을 강화하도록 돕는다”면서, “AWS 클라우드 기반의 데이터 기술을 활용하면 제조업체가 디지털 혁신을 통해 더 높은 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것으로 믿으며, 이를 위한 고객의 디지털 전환 여정을 적극 지원하고자 한다”고 전했다.    ▲ 산업 디지털 전환을 위한 AWS의 산업 데이터 패브릭     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

안전은 전기자동차(EV)에서 가장 중요한 관심사이다. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해, 배터리 설계 시 상정된 작동 조건에서 벗어날 경우 고장이 날 위험이 있다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 파괴로 이어지는 통제할 수 없는 발열 반응인 열폭주를 비롯한 부정적인 결과를 방지하는 데에 핵심 역할을 한다. BMS의 주요 기능으로는 전류, 전압 및 온도 모니터링, 과충전 및 과방전 방지, 셀 간 전하 밸런싱, 배터리의 충전 상태(SOC) 및 성능 상태(SoH) 추정, 배터리팩의 온도 제어 등이 있다. 이러한 기능은 전기자동차의 성능, 안전성, 배터리 수명, 사용자 경험에 영향을 미치므로 매우 중요하다. 예를 들어, BMS는 전압 한계를 넘는 과충전 및 과방전을 방지함으로써 배터리의 조기 노화를 방지하고, 차량이 수명 기간 동안 성능을 유지할 수 있도록 한다.    그림 1. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리의 높은 에너지 밀도는 배터리 설계 시 상정된 동작 조건에서 벗어나는 경우 고장이 날 위험이 있다.   BMS 개발에서 시뮬레이션의 이점 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다. 그리고 하드웨어 프로토타입을 제작하기 전에 데스크톱 시뮬레이션을 통해 새로운 설계 아이디어를 탐색하고 여러 시스템 아키텍처를 테스트한다. 데스크톱 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 BMS 설계의 기능적 측면을 검증할 수 있다. 예를 들어, 다양한 밸런싱 구성을 탐색해 적합성과 구성 간의 균형을 평가할 수 있다. 시뮬레이션은 요구사항 테스트에도 중요하게 작용한다. 엔지니어는 절연 이상이 있는 상황에서 올바른 접촉기의 거동을 검증할 수 있고, 하드웨어 테스트를 대체하기 위해 시뮬레이션을 통해 결함이 발생한 동안 시스템의 거동을 평가한다.    그림 2. 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다.   데스크톱 시뮬레이션을 사용해 설계가 검증되면, 엔지니어는 신속 프로토타이핑(RP)이나 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 자동으로 C 코드나 HDL 코드를 생성하고, 실시간으로 코드가 실행되는 BMS 알고리즘을 더욱 면밀히 검증할 수 있다. RP를 통해 BMS 알고리즘 모델에서 코드가 생성되며, 이는 프로덕션 마이크로컨트롤러의 기능을 수행하는 실시간 컴퓨터에 배포된다. 자동 코드 생성을 통해 모델에 적용된 알고리즘 변경 사항을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 실시간 하드웨어에서 테스트할 수 있다. HIL 테스트의 경우 BMS 알고리즘 모델이 아닌 배터리 플랜트 모델에서 코드가 생성되어 배터리팩, 능동 및 수동 회로 소자, 부하, 충전기 및 기타 시스템 컴포넌트를 나타내는 가상의 실시간 환경이 제공된다. 이 가상 환경을 통해 엔지니어는 실제 하드웨어 프로토타입을 개발하기 전에 실시간으로 BMS 컨트롤러의 기능을 검증할 수 있다.  시뮬레이션을 통해 엔지니어는 설계부터 코드 생성까지의 시간을 획기적으로 단축하고, 향상된 속도와 효율로 다양한 기술을 빠르게 모델링할 수 있다. 알티그린 프로펄션 랩(Altigreen Propulsion Labs)의 엔지니어들은 칼만 필터링 및 전류 적산법 등의 SOC 추정을 위한 다양한 기술을 모델링하고 반복적으로 테스트하기 위해 시뮬레이션 기반 접근 방식을 사용했으며, 포괄적인 접근 방식을 설계했다.  알티그린의 제어 시스템 책임자인 프라타메시 파트키(Prathamesh Patki) 수석 엔지니어는 “임베디드 코더(Embedded Coder) 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축되었다”면서, “그 어떤 것을 개념화하든, 실제 하드웨어에서 가장 짧은 시간 안에 그것을 실행할 수 있다”고 말했다.    BMS 개발에서 모델링 및 시뮬레이션 활용 사례 셀 특성화는 배터리 모델을 실험 데이터에 맞추는 과정이다. BMS 알고리즘은 배터리 모델을 사용해 SOC 추정을 위한 칼만 필터나 SOC에 따른 전력 제한, 과전압이나 저전압 조건을 피하기 위한 온도와 같은 제어 파라미터를 설정하기 때문에 정확한 셀 특성화가 필수이다. BMS 개발의 후반 단계에서는 엔지니어가 동일한 배터리 모델을 사용해 시스템 수준 폐순환(closed-loop) 데스크톱 및 실시간 시스템 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)와 같은 툴은 등가 회로, 전기화학 및 차수 축소 모델링(ROM : Reduced Order Modeling)을 비롯한 배터리 모델링에 대해 신경망을 사용한 다양한 접근 방식을 제공한다.  충전 속도는 EV 설계 및 도입에 있어서 핵심 성과 지표이다. 고속 충전의 높은 전력 수준은 배터리 재료에 스트레스를 주고 수명을 단축시키기 때문에, 최대 충전 속도와 배터리에 가해지는 스트레스를 최소화하기 위해 고속 충전 중 전력 프로필을 최적화하는 것이 필수이다. 이는 시뮬레이션과 최적화를 통해 달성되며, 이로써 충전 시간이 최소화되고 스트레스 요인을 허용 범위 내로 유지할 수 있다.  양산용 코드 생성은 자동차 산업의 인증 표준을 준수하는 BMS 설계 워크플로를 보완한다. 예를 들어, LG화학(현 LG에너지솔루션)이 볼보 XC90 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS를 개발했을 때 오토사(AUTOSAR)가 필수 표준이었다. LG화학은 BMS 알고리즘 및 거동을 설계 워크플로의 필수적인 부분으로 모델링하고 시뮬레이션하기로 결정했다. 각 소프트웨어 릴리스에서 발견된 소프트웨어 문제의 수는 약 22개에서 9개 미만으로 줄어 프로젝트 목표를 크게 웃돌았다. LG화학이 오토사를 사용하여 볼보를 위해 개발한 BMS는 ASIL C(Automotive Safety Integrity Level C)에 대한 ISO 26262 기능 안전 기반 인증을 취득했다.    맺음말 BMS 설계에서의 모델링과 시뮬레이션은 개발 주기를 단축하고, 비용을 절감하며, 더 안전하고 효율적인 EV를 실현할 수 있도록 지원한다. 엔지니어는 모든 가능한 동작 및 결함 조건에 대해 BMS 알고리즘을 실행함으로써, BMS 소프트웨어가 실제 시스템에서 해당 조건을 처리할 수 있다는 확신을 높이고 고비용 테스트의 필요성을 줄인다. 결국, 이러한 접근방식은 최종 제품이 업계 표준과 소비자 기대치를 뛰어넘도록 한다.    ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사이다. 홈페이지 | https://kr.mathworks.com  

에픽게임즈 코리아는 게임 개발자와 모든 산업의 크리에이터를 위해 다양한 툴세트와 기능을 새롭게 추가하고 개선한 언리얼 엔진 5.5 버전을 정식 출시했다고 밝혔다. 이번 언리얼 엔진 5.5 업데이트에서는 ▲애니메이션 제작 ▲렌더링 ▲버추얼 프로덕션 ▲모바일 게임 개발 ▲개발자 반복작업 등에서 향상이 이뤄졌다.     애니메이션 제작 영역에서는 에디터에서 고퀄리티 애니메이션 제작 워크플로를 지원하는 신규 및 향상된 기능을 제공하여 상황에 맞는 애니메이션을 제작할 수 있으므로, DCC 애플리케이션을 오가며 작업할 필요성이 줄어들었다. 또한, 애니메이션 게임플레이 제작 툴세트에도 새로운 기능이 추가됐다. 언리얼 엔진의 비선형 애니메이션 에디터인 ‘시퀀서’가 개선돼 더 나은 필터링과 속성을 더욱 쉽게 사용할 수 있어 인터페이스상에서 더 쉽게 제어할 수 있으며, 변경 유지 애니메이션 레이어가 추가되어 기존 DCC 애플리케이션에서만 볼 수 있었던 추가적인 제어 기능과 유연성을 제공한다. ‘조건부 상태 변경’, ‘커스텀 바인딩’ 등과 같은 기능으로 다양한 다이내믹 시네마틱 시나리오를 작동하도록 설정하는 것 역시 더욱 쉬워졌다. 컨트롤 릭에서 애니메이션을 적용할 수 있는 ‘애니메이션 디포머’를 만들어 클릭 한 번만으로 시퀀서의 캐릭터에 쉽게 적용할 수 있는 기능이 추가되어 더욱 사실적인 애니메이션 이펙트를 제작할 수 있다. 또한, 애니메이션에 바로 사용하거나 자신만의 릭으로 구동되는 디포머 또는 헬퍼 릭을 제작하는데 예제로 활용할 수 있는 ‘애니메이터 키트 플러그인’도 제공된다. 다양한 UI 및 UX 개선, 새로운 사족 보행 및 비클 모듈 등을 지원하는 ‘모듈형 컨트롤 릭’이 베타 버전으로 제공되며, 더 빠르고 간소화된 페인팅 워크플로 및 가중치 편집 등의 다양한 개선 사항이 포함된 ‘스켈레탈 에디터’를 정식 버전으로 만나볼 수 있다. 언리얼 엔진용 메타휴먼 플러그인 중 하나인 ‘메타휴먼 애니메이터’ 역시 향상됐다. 이제 오디오만으로 얼굴 상단 부분의 표정을 추론하여 고퀄리티의 페이셜 애니메이션을 생성할 수 있게 됐다. 로컬 오프라인 설루션으로서 다양한 음성 및 언어와 함께 작동되며, 다른 메타휴먼 애니메이터 입력과 함께 일괄 처리 및 스크립팅할 수 있다. 런타임에 동적으로 변경되는 콘텐츠를 개발하는 게임 개발자에게 도움이 될 ‘뮤터블 캐릭터 커스터마이제이션 시스템’도 새롭게 추가됐다. 이 시스템은 캐릭터, 동물, 소품, 무기 등의 다이내믹 스켈레탈 메시, 머티리얼, 텍스처를 생성하는 동시에 메모리 사용량을 최적화하고 셰이더 비용 및 드로 콜 수를 줄여주며, 많은 파라미터와 텍스처 레이어, 복잡한 메시 상호작용 등을 처리할 수 있는 심층적인 커스터마이징을 지원한다. 하드웨어 레이 트레이싱 기반 시스템에 많은 향상이 이루어지면서, 이제 하드웨어 지원을 제공하는 플랫폼에서 ‘루멘’을 60Hz로 실행할 수 있다. 또한, 물리적으로 정확한 DXR 가속 프로그레시브 렌더링 모드인 ‘패스 트레이서’가 정식 버전으로 제공되어, 비선형 애플리케이션 또는 모든 기능을 갖춘 실사 레퍼런스 이미지의 최종 픽셀을 제작할 때 높은 퀄리티를 제공한다. 5.2 버전에서 실험단계로 선보인 머티리얼 제작 프레임워크인 ‘서브스트레이트’가 베타 버전으로 전환되면서 이제 언리얼 엔진이 지원하는 모든 플랫폼과 기존 머티리얼의 모든 기능이 지원된다. 선형 머티리얼 제작에 정식으로 사용할 수 있으며, 룩 개발 아티스트는 이 프레임워크를 활용하여 오브젝트의 룩 앤 필을 더 제어할 수 있게 됐다. 5.4 버전에서 실험단계로 도입되었던 ‘무비 렌더 그래프’ 역시 베타 버전으로 전환되면서 커스텀 EXR 메타데이터를 사용하는 기능, 컬렉션의 스포너블 지원 그리고 오브젝트 ID 지원과 같은 기존 프리셋 구성의 호환성 향상 등을 제공한다. 또한, 패스 트레이서용 ‘스파시오 템포럴 디노이저’를 신규로 제공해 선형 시퀀스에 고퀄리티의 결과를 구현할 수 있다. 신에 제약 없이 다이내믹한 그림자를 만드는 수백 개의 라이트를 추가할 수 있는 ‘메가라이트’를 통해 라이팅 아티스트는 이제 콘솔과 PC에서 소프트 섀도와 함께 텍스처가 적용된 에어리어 라이트, 라이트 함수, 미디어 텍스처 재생, 볼류메트릭 섀도를 자유롭게 사용해 볼 수 있다. ‘SMPTE 2110’의 정식 지원으로 수많은 안정성 개선, 프레임록 손실 자동 감지 및 복구, 타임코드로 PTP 지원 추가 등에 대한 개선이 이뤄졌다. ‘카메라 캘리브레이션’ 솔버 역시 정식 버전으로 제공되면서 렌즈 및 카메라 파라미터 추정 정확도가 향상됐다. 또한, 5.4 버전에서 처음 도입되었던 ‘버추얼 스카우팅’ 툴세트도 정식 버전으로 업데이트됐다. 이제 OpenXR 호환 HMD를 사용해 강력한 경험을 곧바로 활용할 수 있으며, 광범위한 API를 통한 새로운 커스터마이징도 제공한다. 한편, 이전에는 ICVFX 에디터에서만 제공됐던 ‘컬러 그레이딩 패널’이 이제 언리얼 에디터의 일반 기능으로 사용할 수 있게 돼 nDisplay로 작업하는 사용자뿐만 아니라 모든 아티스트에게 향상된 컬러 그레이딩 경험을 제공하며, 포스트 프로세스 볼륨, 시네 카메라 및 색 보정 영역도 지원한다. ‘모바일 포워드 렌더러’에 플랫폼의 비주얼 퀄리티를 높일 수 있는 다양한 신규 기능이 추가됐다. 뿐만 아니라 5.4 버전에서 도입된 런타임 자동 PSO(Pipeline State Object) 프리캐싱이 이제 기본 활성화되어 수동 PSO 수집 워크플로에 대한 쉽고 빠른 대안을 제공한다. ‘모바일 프리뷰어’의 경우 모바일 게임 콘텐츠 개발에 도움이 되는 다양한 개선이 이뤄져, 특정 안드로이드 디바이스 프로필을 캡처 및 프리뷰하는 기능과 함께 반정밀도 16비트 플로트 셰이더를 에뮬레이션하여 오류를 쉽게 확인하고 대응할 수 있는 기능을 제공한다. 개발자 반복작업의 경우, 최적화된 신규 캐시 데이터 스토리지 및 네트워크 커뮤니케이션 아키텍처인 ‘언리얼 젠 서버’가 정식 버전으로 제공돼 공유 파생 데이터 캐시로 사용될 수 있다. 또한, 이번 버전에서는 젠 서버가 타깃 플랫폼으로 쿠킹된 데이터의 스트리밍을 지원해 개발 중에도 PC, 콘솔, 모바일 등의 타깃 플랫폼에서 게임이 어떻게 보이고 작동하는지 보다 빠르고 쉽게 평가할 수 있다. 또한, 에디터 시스템과 쿠킹 프로세스에 최적화된 애셋 로딩 경로를 제공하는 ‘언리얼 젠 로더’, 더 빠른 C++ 및 셰이더 컴파일을 제공하는 ‘언리얼 빌드 액셀러레이터’, 더욱 효율적이고 확장 가능한 개발 워크플로를 제공하는 ‘언리얼 호드 지속적 통합 및 원격 실행’ 등 다양한 기능이 정식 버전으로 제공된다. 에픽게임즈 코리아는 10월 정식 출시된 새로운 통합 콘텐츠 마켓플레이스 ‘팹’이 언리얼 엔진 5.5에 통합되어 퀵셀 메가스캔과 같은 개별 애셋을 신으로 직접 드래그 앤 드롭할 수 있으며, 팹의 애셋 팩을 콘텐츠 브라우저에 추가할 수 있게 됐다고 밝혔다.