지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 포뮬러 1(Formula 1)에서 오랜 기술 파트너십을 이어온 오라클 레드불 레이싱(Oracle Red Bull Racing)과의 협력 20주년을 맞았다고 밝혔다. 지멘스와의 협력을 통해 오라클 레드불 레이싱은 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)를 기반으로 한 엔지니어링 인프라를 구축하고, 차량 설계와 제조를 최적화하면서, 설계 시간을 단축해 왔다. 오라클 레드불 레이싱은 2004년부터 지멘스 엑셀러레이터의 산업용 소프트웨어 포트폴리오를 기반으로 엔지니어링 인프라를 구축했다. 이후 물류 과제, 설계 복잡성 증가, 부품 수 증가, 연간 수천 건의 엔지니어링 변경 사항을 효과적으로 관리하고 제조 반복성을 개선했다. 레드불 테크놀로지(Red Bull Technology)는 지멘스 엑셀러레이터와 포괄적인 디지털 트윈 기술을 사용해 포뮬러 1 레이싱 시즌의 극심한 압박 속에서도 레이싱 차량을 설계, 반복, 제조해 경기에서 팀의 성공을 지속적으로 견인하고 있다. 오라클 레드불 레이싱 팀은 지멘스 엑셀러레이터를 통해 프로세스를 디지털 방식으로 변환했다. 그 범위는 엔지니어링 변경을 신속하게 실행하고 관리하는 방법을 재창조하는 것부터 신속한 부품 설계, 복합 부품 개발, 와이어 하네스 엔지니어링을 지원하는 최신 제품 엔지니어링 기술 채택에 이르기까지 포괄적이다. 레드불 레이싱 팀은 테크니컬 센터와 레이싱 경기 사이의 트랙사이드에서 지속적으로 부품을 설계, 제조하고 나아가 적층제조까지 진행하고 있다.     구체적으로 살펴보면, 오라클 레드불 레이싱은 지멘스의 포괄적인 디지털 트윈 기술을 활용해 포뮬러 1이 요구하는 빠른 속도의 챔피언십 위닝 카(winning car)를 설계, 테스트, 검증, 제조하고 있다. NX 소프트웨어를 사용해 부품 설계 주기 시간을 300% 단축했고, 복잡한 형상 모델링 기능을 통해 차체 설계를 위한 반복 작업당 처리 속도가 1000% 빨라졌다. NX의 생성형 설계 기능을 사용해 구조적 지지와 냉각 부품에 최적화된 설계를 생성함으로써, 설계 시간을 2주에서 2일로 단축한 것도 눈에 띈다. 오라클 레드불 레이싱의 엔지니어링 팀은 팀센터(Teamcenter) 소프트웨어를 사용해 경기 시즌마다 수천 건의 설계 변경을 수행하고 모두 관리하고 릴리스하며, 차량당 약 1만 개의 고유 부품을 추적한다. 또한, 전 세계 각 트랙에서 요구하는 다양하고 구체적인 차량 구성을 관리하며, 설계 변경에 대한 승인 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축했다. 또한, 지멘스의 파이버심(Fibersim) 포트폴리오가 지원하는 복합재 설계와 제조를 통해 설계에서 납품까지 걸리는 시간을 30% 단축했다. 엔지니어링 팀은 심센터(Simcenter) 소프트웨어, NX, 파이버심을 결합해 각 드라이버를 최적의 위치에서 지원하는 맞춤형 시트를 제작했다. 이를 통해 경기 중 피로를 줄이고 제어력을 향상시켰다. 와이어 하네스 설계와 개발에는 지멘스의 캐피털(Capital) 소프트웨어를 사용해, 물리적 프로토타입이 없는 작업 방식으로 전환했다. 이를 통해 초기 개발 속도를 300% 높이고, 변경 주문 해결을 500% 개선하면서, 품질과 통합 가시성을 향상시킬 수 있었다. 레드불 포드 파워트레인 팀은 2026년 사양의 지속 가능한 고속 동력 장치를 개발하고 있다. 이때 설계와 검증을 지원하기 위해 지멘스의 심센터 스타-CCM+(Simcenter STAR-CCM+) 소프트웨어의 시뮬레이션과 테스트 기능을 활용하고 있다. 오라클 레드불 레이싱의 크리스천 호너(Christian Horner) CEO 겸 단장은 “우리는 지멘스와 함께 그 아이디어를 어느 때보다 빠르게 현실화할 수 있는 디지털 백본(backbone)을 갖췄다. 지멘스의 툴은 엔지니어가 자유롭게 혁신하고 적응하며 민첩성을 유지할 수 있도록 지원한다. 이는 포뮬러 1에서 승패를 가를 수 있는 요소이다. 지멘스와의 파트너십은 매 시즌 우리를 새로운 차원으로 끌어올려 준다”고 전했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 벤 시스(Ben Sheath) 영국과 아일랜드 지역 부사장 겸 매니징 디렉터는 “처음부터 레드불 레이싱과 함께 일한 것은 개인적으로나 회사적으로 놀라운 여정이었다. 레드불 레이싱이 포뮬러 1의 강자로 성장하는 과정을 지켜보면서 지멘스의 기술이 핵심적인 역할을 했다는 사실에 큰 자부심을 느낀다. 양사는 한계를 뛰어넘는 파트너십을 구축해 왔으며, 그 모든 과정을 함께 할 수 있어 기쁘다”고 말했다.

구글이 새로운 에이전트 시대를 위한 ‘에이전트형(agentic) AI 모델’인 ‘제미나이 2.0’을 출시했다. 제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 제공하여 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 코드 등 다양한 형태의 정보를 자연스럽게 이해하고 처리할 수 있다.  구글은 “제미나이 2.0는 지금까지 선보인 모델 중 가장 뛰어난 성능을 자랑한다”면서, “리서치, 보고서 작업 등 다양한 방면의 복잡한 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 기능을 갖춘 AI 시대를 본격적으로 열어갈 것”이라고 밝혔다.  제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 바탕으로 이용자 경험을 혁신할 뿐 아니라, 개발자에게도 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 툴을 제공한다. 전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱과 모바일 웹에서 제미나이 2.0을 사용할 수 있다. 데스크톱과 모바일 웹의 모델 드롭다운 메뉴에서 ‘2.0 플래시 실험 버전’을 선택하면 채팅에 최적화된 제미나이 2.0을 바로 사용해 볼 수 있으며, 이는 제미나이 모바일 앱에도 곧 적용될 예정이다.     제미나이 2.0을 기반으로 새롭게 개선된 ‘프로젝트 아스트라(Project Astra)’는 다국어 대화, 구글 툴(구글 검색, 구글 렌즈, 맵스 등) 사용, 최대 10분 동안의 대화를 기억하는 향상된 메모리, 빠른 응답 속도 등의 기능을 제공한다. 구글은 이러한 기능을 구글의 AI 어시스턴트인 제미나이 앱 등 구글 제품은 물론, 다른 폼 팩터에도 도입할 계획이다.  ‘프로젝트 마리너(Project Mariner)’는 웹 브라우저에서 작동하는 에이전트 프로토타입으로, 픽셀 및 텍스트, 코드, 이미지, 양식과 같은 웹 요소를 포함해 브라우저 화면의 정보를 이해하고 추론한 다음, 실험적인 크롬 확장 프로그램(Chrome extension)을 통해 해당 정보를 활용해 작업을 완료한다. 개발자를 위한 AI 에이전트인 ‘줄스(Jules)’는 깃허브(GitHub) 워크플로에 직접 통합돼 개발자의 지시와 감독 하에 이슈를 처리하고, 계획을 세우고 실행하는 기능을 제공한다.  구글은 제미나이 2.0을 사용해 비디오 게임의 가상 세계 탐색을 지원하는 에이전트를 구축했다. 이 에이전트는 화면의 동작만을 기반으로 게임에 대해 추론하고, 실시간 대화를 통해 다음에 무엇을 해야 할지 제안할 수 있다. 가상 게임의 동반자 역할은 물론, 구글 검색을 활용해 웹 상의 풍부한 게임 지식을 제공할 수도 있다. 이 외에도 구글은 제미나이 2.0의 공간 추론 기능을 로봇 공학에 적용해 물리적 세계에서 도움을 줄 수 있는 에이전트를 실험하고 있다. 한편, 구글은 제미나이 2.0가 구글 검색의 AI 개요(AI Overview) 기능에도 적용되어, 고급 수학 방정식, 멀티모달 쿼리, 코딩 등 더욱 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하도록 개선될 예정이라고 밝혔다.  전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱 및 모바일 웹에서 제미나이 앱을 통해 제미나이 2.0 플래시(Gemini 2.0 Flash) 실험 버전을 AI 어시스턴트로 사용할 수 있다. 제미나이 2.0 플래시 실험 모델은 구글 AI 스튜디오(Google AI Studio) 및 버텍스 AI(Vertex AI)를 통해 모든 개발자가 사용할 수 있다. 개발자들은 제미나이 2.0을 활용하여 텍스트, 오디오 및 이미지를 포함한 통합 응답을 생성하고, 구글 검색 및 코드 실행과 같은 툴을 활용하는 애플리케이션을 구축할 수 있다.

엔비디아가 2025년 AI가 가져올 각 산업 분야의 혁신에 대해 전망했다. 엔비디아의 전문가들은 멀티모달 모델이 업계의 혁신과 효율성을 가속화할 것이라고 예측했다. 생성형 AI는 올해 조직의 모든 분야에서 큰 주목을 받았다. 이에 따라 산업 전반에서 이를 활용해 혁신과 창의성을 증진하고, 고객 서비스를 개선하며, 제품 개발을 변화시키고, 의사소통을 강화하는 방법에 대한 논의가 활발히 이루어졌다. IDC에 따르면, 전 세계 기업은 내년에 AI 설루션에 3070억 달러를 지출할 것으로 예상된다. 또한, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6320억 달러까지 증가할 것으로 보인다. IDC는 AI가 2030년까지 전 세계 누적 경제에 19조 9000억 달러의 영향을 미칠 것이며, 2030년 전 세계 GDP의 3.5%를 견인할 것이라고 예측했다. 그러나 AI의 빠른 발전에도 불구하고 일부 기업과 스타트업은 여전히 실험과 사일로화된 프로젝트에 집착하며 AI 도입에 느리게 대응하고 있다. 이는 AI의 혜택이 기업, 사용 사례, 투자 수준에 따라 다르기 때문이다. 하지만 신중한 접근 방식은 낙관적인 태도로 전환되고 있다. 포레스터 리서치(Forrester Research)의 2024 AI 현황 설문조사에 참여한 응답자의 3분의 2는 조직의 AI 이니셔티브가 성공하려면 투자 수익률이 50% 미만이어야 한다고 답했다. 다음으로 주목할 만한 것은 에이전틱 AI이다. 이는 자율적이거나 ‘추론’하는 형태의 AI로, 다양한 언어 모델, 정교한 검색 증강 생성(RAG) 스택, 고급 데이터 아키텍처를 사용해야 한다.     엔비디아는 2025년 주목할 만한 AI 트렌드로 ▲효율적인 추론 설루션에 대한 수요도 증가 ▲양자 컴퓨팅의 오류 수정 및 양자 하드웨어 성능 향상 ▲AI의 창의성과 다양성 강화 ▲산업 인프라와 도시 계획의 재검토 ▲AI 에이전트의 효율을 극대화하는 AI 오케스트레이터의 증가 ▲기업의 데이터를 탐색 방식을 바꾸는 AI 쿼리 엔진 ▲기업에게 고성능 추론을 필수로 만드는 에이전틱 AI ▲데이터를 인텔리전스로 처리하기 위한 AI 팩토리 확장 등을 꼽았다. 엔비디아는 에이전틱AI(agentic AI)의 시대가 열리면서, 여러 모델로 구성된 복잡한 시스템에서 거의 즉각적인 응답에 대한 수요가 증가할 것으로 전망했다. 이에 따라 고성능 추론은 고성능 훈련 인프라만큼이나 중요해질 전망이다. 그리고 IT 리더는 실시간 의사 결정을 위한 성능을 제공하기 위해, 에이전틱 AI의 수요에 맞추어 확장 가능하고 특수 목적에 맞게 구축되고 최적화된 가속 컴퓨팅 인프라를 필요로 할 것이다. AI를 통한 건설, 엔지니어링, 디자인 혁신도 보다 활발히 진행될 전망이다. 엔비디아는 건설, 엔지니어링, 디자인 산업에 맞춤화된 생성형 AI 모델이 증가할 것이며, 이는 효율성을 높이고 혁신을 가속화할 것이라고 보았다. 건설 분야에서는 에이전틱 AI가 현장 센서와 카메라에서 수집한 방대한 양의 건설 데이터를 해석해 더 효율적인 프로젝트 일정과 예산 관리로 이어지는 인사이트를 제공한다. AI는 24시간 현실 캡처 데이터(라이다, 사진 측량, 레디언스 필드)를 평가하고 품질, 안전, 규정 준수에 대한 중요한 인사이트를 도출해 오류와 작업장 부상을 줄일 수 있다. 엔지니어의 경우, 물리 정보 신경망에 기반한 예측 물리학은 홍수 예측, 구조 엔지니어링, 건물 내 개별 방이나 층에 맞춘 공기 흐름 설루션을 위한 전산유체역학(CFD)을 가속화해 설계 반복을 단축한다. 디자인 분야에서는 RAG(검색증강생성)를 통해 건물 디자인과 시공을 위한 정보 모델링이 현지 건축법을 준수하는지 확인할 수 있다. 이는 디자인 초기 단계에서 규정을 준수할 수 있도록 한다. 확산 AI 모델은 건축가와 디자이너가 키워드 프롬프트와 대략적인 스케치를 결합해 고객 프레젠테이션을 위한 풍부하고 상세한 개념 이미지를 생성할 수 있게 해 개념 설계와 부지 계획을 가속화한다. 이로써 연구와 디자인에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 엔비디아는 거의 모든 산업에서 AI를 사용해 사람들의 생활과 여가를 즐기는 방식을 향상시키고 개선할 준비를 하고 있다고 보고 있다. 농업 분야에서는 AI를 사용해 식품 공급망을 최적화하고 식량 공급을 개선할 것이다. 예를 들어, AI는 개별 농장의 다양한 작물에서 발생하는 온실가스 배출량을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 분석은 공급망에서 온실가스를 줄이는데 도움이 되는 설계 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 한편, 교육 분야의 AI 에이전트는 개인의 모국어로 말하고 특정 과목의 교육 수준에 따라 질문하거나 답변하는 등 학습 경험을 개인화할 수 있다. 엔비디아는 국가와 산업계에서 AI가 경제의 다양한 측면을 자동화해 세계 인구가 감소하는 가운데서도 현재의 생활 수준을 유지하는 방법을 모색하기 시작할 것으로 보았다. 이러한 노력은 지속 가능성과 기후 변화에도 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 농업 산업은 밭을 관리하고 해충과 잡초를 기계적으로 제거할 수 있는 자율 로봇에 투자하기 시작할 것이다. 이는 살충제와 제초제의 필요성을 줄여 지구를 더 건강하게 유지하고, 다른 의미 있는 기여를 위한 인적 자본을 확보할 수 있다. 도시 계획 사무소에서 자율주행차를 고려하고 교통 관리를 개선하기 위한 새로운 사고 방식을 기대할 수도 있다. 장기적으로는 AI가 전 세계의 시급한 과제인 탄소 배출량 감축과 탄소 저장을 위한 설루션을 찾는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 기업의 AI 팩토리(AI factory)는 원시 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 변환한다. 2025년에는 기업이 이러한 AI 팩토리를 확장해 방대한 양의 과거, 합성 데이터를 활용할 것이다. 이를 통해 소비자 행동과 공급망 최적화부터 금융 시장의 움직임, 공장과 물류창고의 디지털 트윈에 이르기까지 모든 것에 대한 예측과 시뮬레이션을 생성할 것이다. AI 팩토리는 초기 채택자들이 미래 시나리오에 대응하는데 그치지 않고 이를 예측하고 구체화하는 데 도움이 되는 핵심 경쟁 우위로 자리 잡을 것이다.

엑스리얼이 기술적 업그레이드를 제공하는 시네마틱 AR 글라스 ‘엑스리얼 원(XREAL One)’을 공개했다. 엑스리얼 원은 자체 개발한 공간 컴퓨팅 칩 X1을 탑재하여 물리적 스크린과 동일한 공간 디스플레이 경험이 가능하다. 2025년 출시 예정인 AI 카메라로 사진 및 비디오 촬영 그리고 AI 기능을 사용할 수 있으며, 독일 TÜV 라인란드의 눈 건강 인증을 획득해 안전성을 더했다. 엑스리얼 원은 글라스에 내장된 X1 칩을 사용해 3DoF 공간 컴퓨팅이 가능한 시네마틱 AR 글라스다. X1 공간 컴퓨팅 코프로세서를 통해 접속이 가능한 기기에 공간 디스플레이를 생성한다. X1는 광학 투과형(OST) AR 글라스용 최초의 맞춤형 칩으로, 120Hz에서 최대 3ms에 불과한 매우 짧은 M2P(Motion-to-Photon) 지연 시간을 제공해 블러 현상이나 이미지 지연 없이 부드럽고 안정적인 공간 스크린을 구현한다. 엑스리얼 원은 X1이 제공하는 M2P 지연 시간, 공간 앵커링(물리적 디스플레이와 동일하게 디스플레이를 공간에 고정하는 기능) 및 이미지 안정성을 특징으로 내세운다.     사용자는 어느 각도에서나 1080p 풀 HD에 준하는 영상을 경험할 수 있다. 엑스리얼 원은 버드베스 광학 방식 렌즈 디자인을 채택하여 50도 시야각(FoV)을 달성해 엑스리얼 에어2(XREAL Air 2) 시리즈보다 20.7% 더 넓은 디스플레이 영역을 구현한다. 또한 수평 IPD 옵션을 통해 흐릿한 부분 없이 편안함과 착용감을 경험할 수 있다. 아울러 소프트웨어 기반으로 IPD를 조절할 수 있는 기능이 포함되어 있으며, 3단계로 템플 각도를 조절할 수 있어 착용자가 자신에게 맞는 수직 IPD 설정을 찾을 수 있다. 엑스리얼 원은 120Hz의 화면 주사율과 각각 600 니트의 최대 밝기를 지원해 열악한 조명 환경에서도 이미지를 선명하고 생생하게 구현한다. 아울러 안경의 버튼을 터치해 렌즈를 어둡게 또는 밝게 조절하는 엑스리얼의 일렉트로크로믹 디밍 기능이 탑재되어 몰입감 제어가 가능하다. 또한 눈의 피로도를 감소하고 더 높은 자외선 차단이 가능함을 인정받아 2개의 새로운 TÜV 라인란드 인증을 획득했다. 엑스리얼 원은 강한 햇빛 아래에서도 디스플레이의 가장자리부분까지 선명하고 높은 해상도를 보장하고 눈의 편안함(5스타)을 인증받았으며, 로 블루라이트 및 플리커 프리에 대한 TÜV 라인란드 인증도 획득했다. 연결성과 사용성을 강화한 점도 특징이다. 엑스리얼 원은 아이폰, 안드로이드 기기, 스팀덱, 원도우 PC, 맥북 그리고 게임 콘솔 등 USB-C 포트를 통한 비디오 출력이 가능한 대부분의 기기에 연결할 수 있다. 사용자는 엑스리얼 원으로 다양한 기기에서 물리적인 디스플레이와 동일한 공간에 고정된 디스플레이를 자유롭게 사용할 수 있으며, 오른쪽 템플 아래쪽의 오렌지색 X 버튼을 누르면 팔로 모드, 앵커 디스플레이 모드 간의 전환과 메뉴 설정을 할 수 있다. 화면은 32:9 비율의 울트라 와이드 모드를 지원하며, 화면 크기, 화면 거리, 스태빌라이저, 사이드 스크린, 밝기 조절, 디스플레이 최적화, 색온도, 2D/3D 전환, IPD 조정, 볼륨 및 사운드 설정, 버튼 매핑 설정, 센서 보정, 언어 설정, 튜토리얼 및 공장 초기화 등 글라스 사용자 지정 옵션이 제공된다. 엑스리얼 원의 무게는 84그램으로, 이전 세대보다 튼튼한 마그네슘 합금 프론트 셸이 사용됐다. 교체 가능한 프론트 프레임은 사용자가 AR 글라스의 외관을 맞춤화할 수 있도록 다양한 악세서리를 제공할 예정이며, 템플 디자인은 무게 분산에 최적화되어 콧대에 가해지는 압력을 줄이고 이전 세대보다 더욱 균형 잡힌 디자인을 구현했다. AR 글라스 템플에는 근거리 및 원거리 전용 알고리즘이 적용된 4개의 마이크 레이아웃이 있어, 거리에 상관 없이 선명하게 음성을 마이크를 통하여 전달할 수 있다. 엑스리얼의 쉬츠(Chi Xu) CEO는 “이제 AR 글라스의 공간 화면은 하루 종일 실제 모니터를 대체할 수 있는 시점에 도달했다”면서, “3년이 넘는 첨단 연구 개발을 통해 개발된 X1 칩을 통해 사용자는 가볍고 휴대 가능한 시네마틱 가상화면을 일상에서 만나볼 수 있게 되었으며, 이는 엑스리얼이 항상 상상해 오고 전 세계 고객이 가장 기다려온 공간 컴퓨팅 기술의 정점”이라고 말했다. 엑스리얼 원은 네이버 스마트 스토어와 엑스리얼 코리아 공식 판매처를 통해 예약 구매가 가능하며, 예약 구매 기간은 2025년 1월 12일까지다. 글라스 단독 구매시 가격은 68만원이며, 예약구매 기간에 글라스 및 엑스리얼 허브 추가 구매시 2만 5천원 할인이 적용된다. 기존 엑스리얼 글라스 시리즈 구매자는 3만원의 추가 할인이 적용된다.

PTC는 자사의 애플리케이션 라이프사이클 관리(ALM) 설루션인 코드비머(Codebeamer)를 기반으로 마이크로소프트 및 폭스바겐 그룹과 협력하여 생성형 인공지능(AI) 코파일럿을 개발한다고 발표했다. 코드비머 코파일럿은 소프트웨어 엔지니어가 제품 요구사항을 보다 효율적으로 생성 및 관리하고, 이를 테스트/검증 및 릴리스할 수 있도록 지원하여 물리적 제품의 소프트웨어 개발을 강화할 예정이다. 코드비머 코파일럿의 개발은 폭스바겐 그룹이 자사의 브랜드와 차량 프로젝트 전반에 걸쳐 코드비머를 도입하면서 이루어졌다. PTC와 폭스바겐 그룹은 마이크로소프트와 협력하여 애저 AI(Microsoft Azure AI)의 기능을 코드비머에 통합하여 생성형 AI의 가치를 극대화한다는 계획이다.     폭스바겐 그룹의 IT 엔지니어링 책임자인 로버트 카트너(Robert Kattner)는 “애저 AI를 코드비머에 통합함으로써 새로운 사양과 테스트 케이스를 생성하는데 도움을 받을 수 있으며, 중복사항을 제거하고 기존의 품질 기준에 따라 요구사항의 품질을 개선할 수 있다”면서, “또한 기존 IT 시스템의 참조 요구사항을 가져오는 과정을 지원함으로써 요구사항 가져오기, 검토 및 작성 시간을 줄여 생산성을 높일 것”이라고 전했다. PTC의 케빈 렌(Kevin Wrenn) 최고 제품 책임자는 “생성형 AI를 통해 고객이 문제를 해결하고 시장 기회를 활용할 수 있도록 돕고 있다”면서, “폭스바겐 그룹 및 마이크로소프트와의 협력을 통해 생성형 AI 기술을 실질적으로 적용할 수 있는 기회를 얻고, 최첨단 기술을 시장에 제공할 수 있게 되었다”고 밝혔다. 마이크로소프트의 다얀 로드리게스(Dayan Rodriguez) 제조 및 모빌리티 부문 부사장은 “제조 분야는 생성형 AI 사례에 있어 엄청난 잠재력을 지니고 있다”면서, “코드비머 코파일럿은 생성형 AI가 복잡하고 시간이 많이 소요되는 제품 개발 프로세스를 단순화하고 효율적으로 만들 수 있음을 보여주는 중요한 사례”라고 밝혔다. 코드비머 코파일럿은 2025년 초 일부 PTC 사용자에게 베타 버전으로 제공될 예정이다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12)   지난 호에서는 1920년대에 발견되어 재활용 참기름병으로 사용되었던 백자가 1997년에 조선을 대표하는 국보가 된 ‘백자청화철채동채초충문병’의 화려한 외출 과정을 소개하였다. 개인의 경험을 바탕으로 한 안목감정에 의한 축적되기 어려운 도자기에 관한 정보를 어떻게 검증하고 체계적으로 정리해 나가야 할 것인가에 관해서 생각해 보았다. 도자기의 분류, 명명법, 각종 분석법의 원리와 한계에 관해서 소개하였다. 도자기 제작 시대, 지역, 재료, 제작방법 등 다양한 관점에서 데이터베이스에 담아내야 할 것인가에 대해서도 고민해 보았다. 이번 호에서는 올해의 주제였던 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례에 관한 기고를 마무리하면서 마지막 분야로 단청, 불화, 초상화, 등에 사용된 전통 안료에 관해서 살펴보고, 안료의 색상을 어떻게 안료 데이터베이스로 표현하고 기록할 것인가에 관해서 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 2008년 2월 10일의 화재 후에 재건된 광화문의 낮과 밤의 모습(2014년 촬영). 단청으로 채색된 광화문의 야경은 조명과 어우러져 어둠 속에서 화려한 색상으로 재탄생한다.   색 색(色)이라는 단어를 사전에서 찾아보면 다음과 같이 정의하고 있다.  빛을 흡수하고 반사하는 결과로 나타나는 사물의 밝고 어두움이나 빨강, 파랑, 노랑 따위의 물리적 현상. 또는 그것을 나타내는 물감 따위의 안료. 일반인이 이해하기 쉽게 간단 명료하게 잘 정리되어 있지만, 빛에 대한 개념이 사람마다 다를 것이므로 같은 문장의 설명을 읽고도 각자 다른 생각을 할 수도 있다. 빛의 밝기와 파장 분포에 관한 정보가 없는 상태에서 빛이라고 하면 각자의 경험에 바탕을 두고 생각하게 되기 때문이다. 같은 옷을 입어도 아침, 점심, 저녁, 밤, 실내, 실내, 날씨, 조명 상태에 따라서 우리 눈에 비치는 색은 전혀 다르게 보이기 때문이다. 만약 형광 성분이 있는 물체라면 우리의 상상을 초월한 색으로 나타날 수도 있다.  <그림 1>에 2008년에 화재로 전소된 숭례문(남대문)을 재건한 것을 2014년의 어느 날 낮과 밤에 촬영한 사진을 소개하였다. 숭례문에는 화려한 색상의 단청이 입혀져 있다. 일반 상식으로 생각하면 낮에 단청이 더 멋지게 보일 것 같지만, 주변이 밝고 햇빛이 위에서 아래로 비추기 때문에 지붕에 가려진 단청은 지붕의 그늘에 가려지기도 하고 햇빛의 간접 조명 효과로 인하여 그다지 화려하게 보이지 않는다. 이와는 반대로 야간에는 주변이 어둡고 조명이 아래에서 위쪽으로 비추고 있어 지붕 아래쪽의 단청이 화려하게 나타난다. 물론 조명의 광원을 다르게 하여 광원의 파장 분포가 달라지면 겉으로 드러나는 색상도 달라지게 된다. 이렇게 조명 조건에 따라서 나타나는 색상이 달라진다면 색을 어떻게 정의해야 할까? 큰 건물의 넓은 면적에 단청을 칠할 때 어떻게 단청 색을 균일하게 칠할 수 있을까? 단청이 마르기 전과 마른 후의 색상은 다르기 마련인데, 경험적으로 마르기 전과 마른 후의 색상 차이를 터득하고 건물 천체를 수 개월간 칠해서 완성한 단청의 색상이 비교적 균일하게 보이는 것도 대단한 기술이라 하겠다.  낮에 촬영한 사진은 석축에 지붕의 그림자가 드리우고 있지만, 밤에는 아래쪽에서 조명이 이루어져 지붕의 그림자는 사라진다. 화재 후 복원된 석축은 오래된 돌과 새로 끼워 놓은 돌이 섞여 있어 얼룩 무늬가 나타난다. 낮에 촬영한 사진과 밤에 촬영한 사진을 비교해 보면 조명 조건에 따른 색상의 영향을 쉽게 이해할 수 있다. 지붕 없이 단청이 자외선이 강한 햇빛에 장시간 노출되면 단청이 변색되고 단청의 수명도 짧아지게 된다. 단청이 오래 유지되는 것은 광물성 천연 안료를 사용한 것 외에도 높은 에너지의 자외선을 포함한 직사 태양광이 지붕에 의해서 가려져 있기 때문이다.    안료 물체는 그 자체가 빛을 흡수, 반사, 산란하면서 빛의 종류에 따라 고유의 색을 띄게 된다. 고유의 색을 다르게 보이게 하기 위하여 다른 색상을 띄게 하는 물질을 덧씌우기 위한 것이 안료이다. 마치 화장품과도 같은 역할을 하는 물체이다.  다음에 안료의 정의와 화학적 특징에 따른 분류를 정리해 보았다. 안료는 크게 무기안료와 유기안료로 구별할 수 있다. 분자 구조에 탄소 원자가 없는 광물이나 금속, 금속 산화물 또는 금속염이 무기안료이고, 색상 범위에 제한이 있으나 안정성과 안전성이 뛰어나다. 유기안료는 탄소, 수소 및 산소 원자를 포함하는 탄소화합물로, 천연 또는 합성 원료에서 추출하게 되며 물감이나 페인트처럼 넓은 범위의 색상을 얻을 수 있다. 유기안료는 무기안료에 비해서 안정성이 낮고 안전성이 문제가 되기도 한다.  안료는 화학 구조에 따른 분류 이외에 색상, 형태, 용도에 따라 분류하기도 한다. 여성이 사용하는 화장품의 종류만 보아도 안료가 색상, 형태, 용도, 효과에 따라서 분류되어 일상생활에서 구별되고 있는지 쉽게 알 수 있다. 여성용 색조 화장품을 예로 들면 BB크림, 파운데이션, 파우더, 컨실러, 립스틱, 아이섀도, 아이브로, 아이라이너, 마스카라, 불러셔 등 다양한 안료를 사용한 제품이 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.