스트라타시스가 치과용 3D 프린팅 제품인 덴타젯 XL(DentaJet XL)을 출시한다고 발표했다. 덴타젯은 더 큰 용량의 레진 카트리지, 대형 프린트 트레이, 초고속 모드, 최소한의 후처리 워크플로를 통해 실험실과 치과기공소의 생산성을 높이고 비용을 절감하도록 설계됐다.   새로운 폴리젯 다중재료 3D 프린터인 덴타젯은 사용자의 개입을 최소화하면서 생산 환경에 작동하도록 설계됐다. 4배 더 큰 레진 카트리지 및 핫스왑으로 대규모의 프린팅 작업에서도 중단 없는 인쇄가 가능하며, 그랩캐드 프린트(GrabCAD Print) 소프트웨어를 통해 인쇄 준비 시간이 대폭 단축되고 장비 관리가 통합된다. 아울러 초고속 모드로 클리어 얼라이너 아치의 생산 속도가 최대 30%까지 향상되었으며, 서포트 제거를 위해 검증된 새로운 고속 대량 배치 후처리 워크플로와 통합할 수 있는 것은 물론 이중 재료 인쇄를 통해 두 가지 재료를 한 번에 인쇄하여 출력량을 늘릴 수 있다.     경제성도 강화됐다. 연구소는 덴타젯 XL의 고급 소프트웨어 프린트 준비 및 프린트 관리 기능과 무인 프린트 및 경화 기능을 통해 인건비를 최대 90%까지 절감할 수 있다. 아울러 새로운 인쇄 모드와 더 큰 카트리지를 도입하여 부품당 비용을 최대 67%까지 절감할 수 있다.   스트라타시스는 덴타젯 XL의 출시에 앞서 제품을 통해 나온 생산 결과를 공개했다. 6시간 30분 만에 최대 16개의 임플란트 케이스(수술 가이드 및 모델) 제작이 가능하며, 4시간 31분 만에 최대 102개의 크라운 및 브릿지 모델 제작, 6시간 37분 만에 최대 28개의 교정 모델 제작, 2시간 14분 만에 최대 36개의 얼라이너(투명교정 장치) 아치 제작이 가능하다.    스트라타시스의 로넨 레비(Ronen Lebi) 치과 부문 부사장은 “이번에 출시한 스트라타시스 덴타젯 XL 솔루션은 품질 저하 없이 대량의 애플리케이션을 제공해야 하는 디지털 치과 기공소를 위해 특별히 설계되었으며, 연관 산업에서 증가하는 시장 수요를 충족하기 위해 필요한 인력을 대체할 수 있도록 도와준다”면서, “이 솔루션은 현재까지 개발된 제품 중 가장 효율적인 생산 솔루션으로, 매우 정확한 크라운 및 브리지, 임플란트, 얼라이너 모델과 수술용 가이드를 대규모로 동시에 생산할 수 있도록 설계됐다”고 전했다.

[PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024] 발표자료 다운로드 안내입니다. 올해 20회째를 맞은 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024(구 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스’)’가 지난 6월 13일~14일까지 온라인으로 진행됐습니다. ‘DX를 위한 디지털 트윈, AI와 PLM’을 주제로 한 이번 PLM 컨퍼런스에서는 제조산업 전반의 혁신과 재도약을 위해 디지털 트윈과 AI 등 첨단 기술의 활용 방안을 모색하고, 디지털 전환(DX) 시대에 PLM의 새로운 가치를 발견할 수 있는 기회로 마련됐습니다. 이번 행사에 참여해 주신 모든 분들께 감사드립니다. [PLM/DX 컨퍼런스 2024 관련 기사]  한국산업지능화협회 PLM기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 교수는 인사말에서 “과거에는 설계/제조 정보의 생성, 관리, 활용 등이 구조적이고 전형적인 방법에 의존해 왔다. 한편, 최근 생성형 AI 특히 GPT의 출현으로 인해 PLM의 역할이 재조명되고 있다”고 짚었다. GPT의 기반인 생성형 초거대 언어 모델(LLM) 등을 통하여 유연적이고 비정형적인 방법이 가능해지고, 자연어 기반의 대화형 인터페이스가 가능해져 설계/제조의 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. 또한, 서효원 교수는 “LLM을 기반으로 설계/제조 현장의 핵심 이슈인 데이터의 연결, 하이퍼링크 통합 등의 자동화가 가능해지며, 이를 통해 과거 PLM 적용에 있어서 문제로 여겨졌던 부분을 해결할 수 있다는 기대가 커지고 있다”고 전했다. [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1) [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2) [아젠다] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.  [PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는' PLM/DX 컨퍼런스 2024' 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(plm@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [PLM/DX 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : plm@cadgraphics.co.kr 문의 : PLM컨퍼런스사무국 (02-333-6900) [PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024]  아젠다 1일차 [개회사] 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장(카이스트 교수)  [기조연설] Automotive Industry의 새로운 지평선에서 / HL만도 배홍용 CTO 개발 · 양산 Lifecycle 품질 관리의 발전 방향 / LG CNS SINGLEX 정현길 위원 LS 일렉트릭 디지털 스레드 적용 사례 및 PTC AI 혁신 전략 / PTC코리아 이봉기 상무  프로세스 산업에서의 Digital Twin 적용 사례 / 아비바코리아 강창훈 상무 PLM/DX/디지털 트윈 사례 / TYM (티와이엠) 김대용 CDO AI 및 Cloud 기술을 활용한 Teamcenter의 미래 PLM: 디지털 쓰레드의 역할 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장 [기조연설] 모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래 / 한국항공우주연구원 황창전 UAM연구부장 2일차 [격려사] 한국CDE학회 유병현 회장(한국과학기술연구원) [기조연설] AI를 품은 제조업의 서비스 혁신 / SK경영경제연구소 김지현 부사장 [기조연설] 다양한 산업에서 적용되는 Vision AI의 현재와 미래 / 씨이랩 이문규 책임리더  기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현 / 아이지피넷 윤정두 차장 MULTI-CAD 환경에서의 협업방안 / 다쏘시스템코리아 에노비아 브랜드 세일즈 부문 정유선 대표 사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안 / 스노우플레이크 박경호 영업대표 디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안 / 팀솔루션 서경진 상무 생성형 AI 동향과 제조엔지니어링 적용 방법 / 연세대학교 송경우 교수

다쏘시스템이 애경산업과 협력하여 3D익스피리언스 플랫폼 기반 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템을 구축한다고 밝혔다.  애경산업은 1954년 설립 이래 지속적인 기술 혁신을 통한 신기술 기반의 고부가가치 제품 개발을 통해 뷰티와 라이프 케어의 혁신을 주도하는 생활뷰티 기업이다. 현재 국내뿐 아니라 글로벌 시장으로 확대를 가속화하며 사업 성장성을 지속적으로 강화하고 있다. 이번 다쏘시스템과의 PLM 시스템 구축은 디지털 시스템 강화를 통해 제품 개발 과정의 효율성을 높이고자 하는 애경산업과 PLM을 넘어 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 플랫폼을 지향하고, 엔드-투-엔드 비즈니스 실행과 데이터 협업을 위한 토털 플랫폼 솔루션을 제공하는 다쏘시스템의 시너지가 결합하며 성사됐다. 다쏘시스템은 “애경산업은 로레알, 클라랑스, P&G 등 다수 글로벌 기업들 및 동서식품, 삼성웰스토리, 롯데중앙연구소 등 국내기업 협업을 통해 축적한 다쏘시스템의 노하우와 기술력, 소비재 산업에 대한 전문성으로 다쏘시스템을 택했다”고 밝혔다. 이번 PLM 구축을 통해 애경산업은 ▲ NPD(New Product Development) 프로세스 및 프로젝트 관리 디지털화 ▲ 마케팅 업무 및 표시사항 관리 디지털화 ▲ 제품 정보, 포뮬레이션 통합 관리 및 연계성 확보 ▲ PLM 플랫폼을 통한 표준 업무지원 환경 마련 등을 이룰 전망이다. 다쏘시스템의 단일 플랫폼 기반으로 고도화된 PLM은 전사적인 디지털 트랜스포메이션을 가속화하고 빠르게 변화하는 소비자 트렌드에 대한 신속한 대응이 중요한 FMCG(Fast Moving Consumer Goods) 기업의 신제품 기획부터 상품 출시까지의 협업 중심 프로세스를 시스템화해 개선된 업무 효율성을 제공한다. 앞으로 애경산업은 구축될 PLM을 바탕으로 제품 정보와 개발 프로젝트 정보 간의 연계를 통한 양방향 추적성을 확보함으로써 제품 카테고리 기반으로 제품 및 프로젝트 정보를 구조화하고 정보 간의 연계성을 확보할 계획이다. 또한 개발 프로젝트에 표준 템플릿과 대시보드를 활용함으로써 표준화된 제품개발 프로세스 기반의 업무 수행을 가능케하고 개발 일정 관리와 협업에 효율성 향상을 기대하고 있다. 아울러 제품 개발 프로젝트의 실시간 모니터링을 통해서 이슈를 파악하고 빠른 의사결정을 지원한다. 원재료 관리와 제품배합 부분의 혁신성 증대도 주요한 목표 중 하나이다. 애경산업은 자재 유형별 통합 자재 마스터 구축을 통한 원재료 라이브러리를 활용하고 원재료에 대한 품질 이슈 발생 시 원재료 사용 정보에 대한 추적성을 확보할 계획이다. 뿐만 아니라 디지털화된 원재료 라이브러리 및 BOM 작성 활용에 의해 배합 BOM 구성 간소화가 가능해진다. 실험 배합비 및 양산 배합비 이력에 대한 관리와 활용도가 증대되어 제품 개발 단계별 배합비 및 배합 실험 데이터가 축적되고 시행착오를 줄이면서 응용제품에 대한 개발이 용이해진다. 소비재 산업에서 특히 중요한 표시기재사항에 대한 프로세스 개선도 이루어진다. 표시기재사항의 작성과 디자인, 검토 작업을 디지털화하여 빠르고 정확한 디자인 결과 검토 및 관리가 가능해진다. 기재 오류 사항을 발견하는 작업을 시스템화하여 오류와 비용 손실을 최소화한다.     애경산업 관계자는 “애경산업의 디지털 트랜스포메이션을 가속화하고, 부서 간 협업을 활성화하며, 제품개발 리드타임을 단축해 시장에서의 성과를 향상시킬 것으로 기대된다”면서, “애경산업을 사랑하는 고객들에게 최상의 경험을 전하기 위해 노력할 것”이라고 말했다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “다년간 다수의 글로벌 소비재 기업들과 협업해온 다쏘시스템과 글로벌 생활뷰티 기업 애경산업의 만남을 통해 단일 플랫폼 기반 PLM으로 애경산업의 혁신적이고 시장 선도적인 제품 개발을 지원하게 되어 매우 의미있게 생각한다”라며, “다쏘시스템은 앞으로도 화장품, 생활용품, 식품 등의 소비재 산업에 대한 전문성과 노하우를 바탕으로 K-컬쳐 기업이 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 디지털 트렌스포메이션을 돕는 든든한 지원군으로 최선을 다할 것”이라고 말했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 랭체인(LangChain) 아키텍처와 동작 방법을 분석한다. 현재 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 인공지능 챗봇 서비스 개발 등에 대중적으로 사용되는 랭체인은 LLM(Large Language Model : 대규모 언어 모델) 통합과 PDF 등 다양한 데이터 소스를 지원하여 LLM 모델 활용성을 극대화한다. 이 글을 통해 LLM 서비스 개발에 필요한 랭체인의 아키텍처와 동작 원리를 이해할 수 있을 것이다.   ■ 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 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   랭체인은 LLM에 원하는 결과를 얻을 수 있도록 다양한 프롬프트 입력 및 구조화된 출력, RAG, 튜닝과 같은 기능을 제공하는 라이브러리다. 랭체인 설치는 다음과 같이 진행할 수 있다.  pip install langchain   랭체인의 기본 사용법 랭체인은 모델 입출력, 데이터 검색, 에이전트 지원, 체인, 컨텍스트 메모리 기능을 제공하며, LCEL(LangChain Expression Language)을 이용해 각 구성요소를 유기적으로 연결시킬 수 있다. LCEL은 유닉스 파이프라인 개념을 차용했다. 다음은 LCEL의 예시를 보여준다.  from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.schema import BaseOutputParser # LCEL 예시 chain = ChatPromptTemplate() | ChatOpenAI() | CustomOutputParser() 이와 더불어 목적에 맞는 다양한 프롬프트 템플릿, 구조화된 출력을 제공한다. from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser json_prompt = PromptTemplate.from_template(     "Return a JSON object with `birthdate` and `birthplace` key that answers the following question: {question}" ) json_parser = SimpleJsonOutputParser() # JSON 파서 # 프롬프트, 모델, 파서 체인 생성 json_chain = json_prompt | model | json_parser  # 유닉스 파이프라인 개념 차용함. result_list = list(json_chain.stream({"question": "When and where was Elon Musk born?"})) print(result_list)   그림 2   랭체인 구조 분석 패키지 구조 랭체인 구조를 분석하기 위해, 깃허브(GitHub)의 랭체인 소스코드를 다운로드한 후 UML로 모델링해 본다. 주요 패키지는 <그림 3>과 같다.  랭체인 소스코드 : https://github.com/langchain-ai/langchain   그림 3   cli는 랭체인의 커맨드 라인 인터페이스(command line interface), core는 랭체인의 핵심 구현 코드가 정의된다. 이 부분은 <그림 4>와 같은 패키지로 구성된다.    그림 4   참고로, 이 패키지들은 <그림 5>의 일부이다.   그림 5. 랭체인 v.0.2.0 패키지   LCEL 언어 동작 구조 이 중에 핵심적인 것만 분석해 본다. 우선, LCEL의 동작 방식을 위해 어떤 디자인 패턴을 구현하였는지 확인한다. 이 부분은 runnables 패키지가 담당한다. 이 언어는 유닉스의 파이프라인 처리를 다음과 같이 흉내낸다.  z = a | b | c z.stream('abc') 이를 위해 파이썬(Python) 문법을 적극 사용하고 있다. 우선 ‘|’ 연산자를 오버로딩(overloading)하기 위해, 파이썬 Runnable 클래스를 정의해 ‘__or__’ 연산자를 구현한다. 이 연산자는 self object와 right object 두 객체를 입력받아 리스트를 만든 후 리턴하는 역할을 한다. 앞의 예시에서 보면, ‘a | b’를 실행 가능한 객체 리스트로 만들어 리턴한다. 결론적으로 a, b, c 객체를 리스트로 만들고 이 리스트를 z에 할당한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

GPT 시대의 교육과 학습   이 글은 라인테크시스템에서 지난 5월 30일 진행한 ‘BIM Shift 2024 세미나’에서 한국디지털교육원 김진만 원장이 발표한 'BIM Education in New ERA'의 발표자료를 AI의 General Purpose Technology 관점에서 재구성하였다.   ■ 양승규  캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   그림 1. 라인테크시스템 BIM Shift 2024 세미나   한국디지털교육원 한국디지털교육원은 라인테크시스템에서 2018년 1월에 개설한 교육원으로, 건설 산업 전반의 설계, 시공, 운영 시 사용되는 플랫폼 소프트웨어의 교육과 컨설팅을 전문으로 하는 기관이다. 단순한 소프트웨어 사용법 교육 외에 실용적으로 할 수 있는 교육을 목표로 운영 중이며, 2024년 현재까지 약 500명의 수강생을 배출하였다. 협회, 학교, 설계사, 건설사, IT 기업 등 다양한 분야와 상호 업무 협약을 체결하였다. 빌딩스마트협회의 BIM 자격시험, 오토데스크 인증 자격제도인 ACU(AutoCAD Certified User) 관련 교육도 운영하고 있다. 최근에는 건설 AI 전문 해외 기관과 협업하여 관련 기술과 지식을 국내에 전파하려고 노력 중이다.   그림 2. 한국디지털교육원(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   범용 인공지능 시대의 개막 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)가 세상에 나오고 5000만 명이 이용하는데 걸린 시간은 단 2달에 불과했다. 비슷한 사용자 규모에 이르는데 인터넷이 7년, 유튜브가 4년이 걸린 것에 비하면 정말 빠른 시간에 확산되었다고 볼 수 있다. 범용 인공지능을 목표로 만들어진 AI 모델인 GPT(Generative Pre-Trained Transformer)를 필두로 한 AI 기술이 우리 삶에 매우 빠르게 스며들었다. 인터넷 포털을 이용한 검색 활동이 GPT AI를 통한 프롬프트 활동으로 변화되고 있는 것이 대표적인 AI 범용 기술 사용의 사례이다. 건설 분야에서도 관련 AI 프로그램이 1000개가 있다고 하니 건설 분야도 예외는 아니다.   그림 3. 범용 인공지능 시대의 개막(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   대표적인 범용 AI AI는 이미지 생성, 정보 검색, 연구자료 탐색 등 우리 삶에 밀접한 부분에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 대표적인 AI 솔루션은 다음과 같다. Midjourney : 텍스트로 된 설명문으로 이미지를 생성하는 AI OpenArt : 텍스트로 이미지를 생성하는 AI Perplexity : 정보 검색 및 공유에 특화된 AI SCISPACE : 연구논문을 탐색하고 이해를 도와주는 AI CONNECTED PAPERS : 학술 논문을 시각적으로 탐색하고 판별할 수 있는 AI draw.io : 다양한 유형의 다이어그램을 작성해주는 AI   그림 4. 범용 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   건설 분야 AI 건설 분야에도 다양한 AI 기술이 있으며 대표적인 것은 다음과 같다. Codesign : 스케치로 디자인을 발전시켜 생성형 AI로 확장시키는 앱 Skema : 기존 워크플로와 원활하게 통합시켜 생산성을 향상 TogaLl.AI : 도면에서 공간과 기능을 자동으로 감지, 측정, 비교, 라벨링 CodeComply.AI : 도면을 위한 맞춤형 데이터 구조를 생성하여 규정 미준수 항목을 자동으로 생성 CONIX.AI : Zoning 계획, 2D 평면 계획, 가구 배치 계획, MEP 계획, 입면 및 3D 모델 대안 생성 KREOD : DfMA 원리와 첨단 지능형 자동화를 결합한 첨단 기술 솔루션 InspectMind : 휴대폰으로 현장 정보를 캡처하고 AI가 검사 보고서를 생성 Kolega : 디자인으로 매스 콘셉트 디자인 및 환경 분석 Designbotic : 시선 추적 장치를 사용한 디자인, 공간 분석의 맥락에서 뇌파 측정 방법 개발   그림 5. 건설 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   일자리의 변화 새로운 기술이 등장하면 그에 따라 새로운 일자리가 생겨나고, 기존의 기술이 새로운 기술로 대체되면서 기존의 일자리가 사라진다. 세계 경제 포럼의 ‘일자리의 미래’ 보고서(Future of Jobs, 2023)에 따르면 AI 기술로 인해 8300만 개의 일자리 소멸되고 6200개가 생성된다고 한다.  KIET(산업연구원)의 ‘AI시대 본격화에 대비한 산업인력양성 과제 : 인공지능 시대 일자리 미래와 인재양성 전략’ 보고서(2024)에 따르면 인공지능 도입으로 대체될 일자리는 327만 개로 추정된다. 보고서는 특히 제조업, 건설업 등 국내 주요 산업에서 일자리 소멸 위험이 클 것으로 전망했으며, 인공지능이 대체 가능한 일자리는 2022년 기준 327만 개로 추정했다. 산업 비중이 높은 건설업과 같은 분야에서 일자리 소멸 문제가 심각할 것이라는 예측이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 유니티 주요 특징 : 렌더링을 위한 URP와 HDRP의 성능 향상, 조명 기능 개선, 풍부한 환경 렌더링의 정확성 향상, 멀티 플랫폼 지원 개선, XR 입력 및 상호작용 간소화, AI를 활용한 동적 런타임 경험 제공 등     유니티 6(Unity 6) 프리뷰 버전(이전 명칭은 2023.3 테크 스트림)은 2024년 출시되는 유니티 6 정식 버전의 개발 사이클에서 마지막 릴리스에 해당하며, 유니티 2023.1과 2023.2 버전에서 릴리스된 기능을 포함한다. 유니티는 2023년 11월 진행된 ‘유나이트’ 이벤트에서 명명 규칙을 업데이트한다고 발표한 바 있다. 유니티 6 프리뷰는 테크 스트림 릴리스처럼 구성되어 있으며, 지원되는 릴리스이므로 탐색 중이거나 프로토타이핑 단계에 있는 프로젝트에서 최신 기능과 업데이트된 기능을 미리 사용해 볼 수 있다. 정식 제작 중인 프로젝트에는 향상된 안정성과 지원이 제공되는 유니티 2022 LTS릴리스를 사용하는 것이 좋다.   렌더링 성능 향상 유니티 6 프리뷰에서는 URP(유니버설 렌더 파이프라인)와 HDRP(고해상도 렌더 파이프라인)의 성능이 향상되어 여러 플랫폼 전반에서 제작 속도를 높일 수 있다. 콘텐츠에 따라 다르지만, CPU 워크로드를 30~50%까지 줄이는 동시에 다양한 플랫폼 전반에서 더 원활하고 빠르게 렌더링할 수 있다. 새로운 GPU 상주 드로어를 사용하면 복잡한 수동 최적화를 거치지 않고도 규모가 크고 풍부한 월드를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 고사양 모바일 기기, PC, 콘솔 등의 플랫폼에서 복잡한 대형 신(scene)을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화할 수 있다.   ▲ 복잡한 대형 신을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화한다.   GPU 상주 드로어와 함께 GPU 오클루전 컬링 또한 프레임마다 오버드로되는 양을 줄여 게임 오브젝트의 성능을 향상시킨다. 즉, 렌더러가 보이지 않는 오브젝트를 드로하느라 리소스를 낭비하지 않게 한다. GPU 오클루전 컬링은 GPU 기반 접근 방식을 통해 신에서 보이지 않는 오브젝트를 렌더링하지 않게 한다.  STP(시공간 포스트 프로세싱)로 GPU 성능을 최적화하고 시각적 품질과 런타임 성능을 높일 수 있다. STP는 저해상도에서 렌더링된 프레임을 정확도 손실 없이 업스케일링하도록 설계되어, 플랫폼에 다양한 성능 수준과 화면 해상도로 일관적인 고품질 콘텐츠를 제공할 수 있다. STP는 데스크톱과 콘솔 전반에서, 무엇보다도 컴퓨팅 가능한 모바일 기기에서 URP 및 HDRP 모두와 호환된다.   ▲ STP는 GPU 성능을 최적화하고 시각적 품질과 런타임 성능을 높인다.   URP용 렌더 그래프(Render Graph)는 새로운 렌더링 프레임워크 및 API로, 렌더 파이프라인의 유지 관리와 확장을 간소화하고 렌더링 효율성과 성능을 높인다. 최신 시스템에는 특히 타일 기반(모바일) GPU에서 메모리 대역폭 사용량과 에너지 소비를 줄이기 위한 네이티브 렌더 패스의 자동 병합 및 생성 같은 핵심 최적화 기능이 다양하게 추가되었다. 또한 새로운 렌더 그래프 API를 통해 커스텀 패스 추가 워크플로를 간소화할 수 있기 때문에, 사용자는 커스텀 래스터와 커스텀 패스로 렌더 파이프라인을 확장하고 새로운 컨텍스트 컨테이너를 사용하여 필요한 파이프라인 리소스에 모두 안전하게 액세스할 수 있다. 마지막으로, 새로운 렌더 그래프 뷰(Render Graph Viewer) 툴을 사용해 엔진의 렌더 패스 생성과 프레임 리소스 사용량을 에디터 내에서 직접 분석하고, 렌더 파이프라인 디버깅과 최적화 과정을 간소화할 수 있다.   ▲ 렌더 그래프 뷰를 사용하여 렌더 파이프라인, 패스, 리소스를 분석한다.   URP의 포비티드 렌더링(Foveated Rendering) API를 사용하면 포비티드 렌더링 수준을 설정하여 사용자 주변의 중거리/원거리 정확도를 낮추는 대신 GPU 성능을 높일 수 있다. 유니티 6 프리뷰에서는 두 가지 새로운 포비티드 렌더링 모드를 사용할 수 있다. 고정 포비티드 렌더링(Fixed Foveated Rendering)의 경우 스크린 공간 중앙 영역의 품질이 높아지고, 시선 추적 포비티드 렌더링(Gazed Foveated Rendering)에서는 시선 추적을 통해 스크린 공간에서 품질을 높여야 할 영역을 결정한다. 포비티드 렌더링 API는 오큘러스 XR(Oculus XR) 플러그인을 사용하는 메타 퀘스트(Meta Quest), 그리고 소니 플레이스테이션 VR2(Sony PlayStation VR2) 플러그인과 호환되며, OpenXR 플러그인에 대한 지원이 곧 추가될 예정이다.   ▲ 시선이 집중되는 영역의 품질을 높이는 방법으로 GPU 성능을 향상하여, VR에서 시각적 품질을 높이고 프레임 속도를 개선한다.   HDRP 및 URP에서의 볼륨 프레임워크 향상으로 모든 플랫폼에서 CPU 성능이 최적화되어 저사양 하드웨어에서도 실행이 가능하다. 이제 URP에서도 HDRP처럼 전반적으로 향상된 사용자 인터페이스를 사용하여 전역 볼륨과 품질 수준별 볼륨을 설정할 수 있다. 또한 이제 손쉽게 URP용 커스텀 포스트 프로세싱 효과와 함께 볼륨 프레임워크를 사용하여 커스텀 안개와 같은 효과를 직접 제작할 수 있다.    ▲ URP 커스텀 포스트 프로세싱   조명 개선 사항 APV(적응적 프로브 볼륨)는 유니티에서 전역 조명을 구현하는 새로운 방법을 제공한다. 라이트 프로브를 통해 빛을 받는 오브젝트의 저작(authoring) 및 반복 작업(iteration)을 더 간소화했으며, 시간대 시나리오나 스트리밍 등의 새로운 작업을 수행할 수 있다. 유니티 2023.1 및 2023.2 테크 스트림 릴리스에서 제공된 APV의 개발을 기반으로, 유니티 6 프리뷰에서는 탁월한 조명 전환을 구현하기 위해 저작 워크플로 개선, 스트리밍 기능 확장, 제어 및 플랫폼 도달률(Reach) 확장 등의 개선이 이루어졌다.  APV 시나리오 블렌딩을 URP로 확장하여, 낮과 밤을 전환하거나 방에서 불을 켜고 끄는 상황에 대한 베이크된 프로브 볼륨 데이터를 손쉽게 블렌딩할 수 있도록 더 광범위한 플랫폼을 지원한다. 여러 조명 시나리오를 베이크한 다음 런타임에 블렌딩할 수 있다. 이 기능은 프로브 볼륨 데이터에만 적용된다. 반사 프로브, 라이트맵, 광원 위치 또는 강도와 같은 기타 요소는 직접 조정해야 한다.  URP와 HDRP에서 모두 지원하는 APV 스카이 오클루전을 사용하면 가상 환경에 시간대별 조명 시나리오를 적용하여 APV 시나리오 블렌딩에 비해 다양한 컬러 배리에이션으로 하늘의 정적 간접 조명을 구현할 수 있다. 스카이 오클루전을 사용하면 APV 시나리오 블렌딩에 비해 다양한 컬러 배리에이션으로 하늘의 정적 간접 조명을 구현할 수 있다.  이제 APV 디스크 스트리밍이 URP에서 비컴퓨트(non-compute) 경로를 지원하며, AssetBundles 및 Addressables 지원 또한 활성화되었다.  Probe Adjustment Volumes 툴을 활용하여 APV 콘텐츠를 미세 조정하고 빛 번짐 효과를 해결할 수 있다. 이러한 볼륨 내부의 프로브에 대해 샘플 카운트 오버라이드 및 프로브 무효화 등을 조정할 수 있다. 조정 볼륨의 영향을 받지 않는 라이트 프로브는 숨길 수 있고, 이제 영향을 받는 프로브의 프로브 조명 데이터만 미리 확인할 수 있으며, Probe Volume 및 Probe Adjustment Volume 컴포넌트에서 곧바로 베이크할 수 있다. 마지막으로, C# Light Probe Baking API가 추가되어 이제 한 번에 베이크할 프로브의 개수를 제어하여 실행 시간과 메모리 사용량 간의 균형을 맞출 수 있다.    더 정확하고 풍부한 환경 유니티 6 프리뷰는 HDRP에서 프로젝트의 시간대 시나리오를 더 사실적으로 구현할 수 있도록 일몰과 일출의 하늘 렌더링을 개선하였다. 또한 먼 거리의 안개를 보완하기 위해 오존층 지원과 대기 산란이 추가되었다. 커스틱을 샘플링하여 볼류메트릭 광원의 빛줄기를 생성하는수중 볼류메트릭 포그 지원이 추가되어 물의 표현도 개선되었다. 성능 최적화 측면에서는 CPU로 시뮬레이션을 모사하는 대신, 몇 프레임이 지연되며 GPU에서 시뮬레이션을 다시 읽어 오는 옵션이 추가되었다. 혼합 트레이싱 모드가 포함된 투명한 표면 지원도 추가되어, 물과 같은 표면을 터레인이나 초목과 함께 렌더링할 때 레이트레이싱과 스크린 공간 효과를 혼합할 수 있다. 대규모의 동적인 월드를 렌더링하려면 무엇보다 성능이 중요하므로 URP와 HDRP의 SpeedTree 초목 렌더링을 최적화했으며, 앞에서 언급한 새로운 GPU 상주 드로어를 활용한다.   VFX 그래프 아티스트 워크플로 유니티 프리뷰 6에서는 VFX 아티스트가 더 많은 플랫폼에 효율적으로 도달할 수 있도록 툴과 URP 지원을 개선했다. VFX 그래프 프로파일링 툴을 사용하면 VFX 아티스트는 메모리와 성능에 대한 피드백을 받고, 그래프 내에서 최적화할 부분을 찾아서 특정 효과를 미세 조정하고 성능을 극대화할 수 있다.   ▲ VFX 그래프 프로파일링 툴   셰이더 그래프 키워드의 지원을 받아 VFX 셰이더를 제작할 수 있으며, URP 뎁스 및 컬러 버퍼를 사용하여 빠른 충돌이나 월드 내 파티클 생성을 위해 URP로 더 복잡한 효과를 만들 수 있다. VFX 그래프의 개념과 기능을 학습할 수 있도록 제작된 VFX 애셋 모음인 신규 학습 템플릿으로 VFX 그래프를 빠르게 시작할 수 있다.   셰이더 그래프 아티스트 워크플로 유니티 6 프리뷰에는 셰이더 그래프 사용자들이 많이 겪는 고충을 해결하기 위해 편집이 가능한 키보드 단축키, 그래프에서 가장 GPU 사용량이 많은 노드를 빠르게 식별할 수 있는 히트맵 컬러 모드를 추가하였으며, 실행 취소/재실행 또한 더 빨라졌다.   ▲ 노드의 상대적 GPU 비용을 보여 주는 히트맵 컬러 모드   여러 셰이더 그래프 애셋이 담긴 신규 노드레퍼런스 플을 사용할 수 있다. 샘플에 포함된 각 그래프는 하나의 노드를 설명하고, 내부적으로 작동하는 수학을 요약하며, 가능한 노드 사용 방법에 대한 예시를 포함한다.    멀티 플랫폼 개선 사항 유니티 6 프리뷰는 멀티 플랫폼 개발 워크플로를 최적화하고 인기 있는 플랫폼 전반에서 도달률을 향상하는 것을 목표로 데스크톱과 모바일, 웹 및 XR에서 향상된 멀티 플랫폼 기능을 제공한다.   빌드 창 편의성 향상 및 새로운 빌드 프로필 새로운 빌드 프로필 기능을 통해 더욱 유연하고 효율적으로 빌드를 관리할 수 있다. 각 프로필에서 빌드 설정을 구성하는 것 외에 이제 서로 다른 신 목록을 넣어 빌드의 콘텐츠를 커스터마이즈할 수 있어, 게임에서 가장 선보이고 싶은 신이 사용된 고유의 플레이 가능한 데모를 여러 개 만들 수 있다. 또한 플레이어 설정에서 볼 수 있는 스크립팅에 더해 어떤 프로필이든 정의하는 커스텀 스크립팅을 설정할 수 있으며, 이를 통해 빌드와 에디터 플레이 모드의 기능과 동작을 미세 조정할 수 있다. 버티컬 슬라이스(시연 버전)를 만들거나 플랫폼별로 동작을 다르게 설정하려 할 때 이 기능을 활용할 수 있다. 프로필마다 플레이어 설정 오버라이드를 추가하여 플랫폼 모듈에 맞게 설정을 커스터마이즈할 수 있다. 이 기능을 이용하면 프로필마다 다른 퍼블리싱 설정을 손쉽게 구성할 수 있다. 전반적으로 이 최신 기능을 사용하면 에디터에서의 빌드 관리 방식을 커스터마이즈하기 위해 커스텀 빌드 스크립트를 사용해야 하는 빈도를 낮출 수 있다. 마지막으로, 에디터에서 플랫폼을 쉽게 확인할 수 있도록 플랫폼 브라우저를 추가했다. 플랫폼 브라우저에서 Unity가 지원하는 모든 플랫폼을 확인하고 원하는 플랫폼의 빌드 프로필을 생성할 수 있다.   ▲ 유니티 6의 새로운 빌드 프로필 창   웹 런타임으로 모바일 게임 도달률 향상 안드로이드 및 iOS 브라우저 지원이 유니티 6 프리뷰에 추가되었다. 이제 모든 웹에서 유니티 게임을 실행할 수 있으며, 브라우저 게임을 데스크톱 플랫폼으로 제한해 개발하지 않아도 된다. 또한 게임을 네이티브 앱의 웹 뷰에 임베드하거나, 유니티의 프로그레시브 웹 앱 템플릿을 사용해 고유한 바로 가기와 오프라인 기능을 가진 네이티브 앱처럼 게임이 작동하도록 구현할 수 있다. 모바일 기기 컴파스 지원과 GPS 위치 트래킹 같은 기능이 추가되어, 게이머가 플레이하는 플랫폼에 맞게 대응하도록 웹 게임을 구현할 수 있다. Emscripten 3.1.38 툴체인 업데이트와 부호 확장 명령 코드, 트랩 없는 부동 소수점-정수 변환, 벌크 메모리, BigInt, Wasm 테이블, 네이티브 Wasm 예외, Wasm SIMD와 같은 새로운 WebAssembly 언어 기능 모음을 통한 최신 WebAssembly 2023 지원을 통해 웹 게임을 미세 조정할 수 있다. 또한 WebAssembly 2023은 힙 메모리를 4GB까지 지원하므로 최신 하드웨어에서 더 많은 RAM을 사용할 수 있다.   ▲ 아이폰 15 프로의 사파리에서 실행되는 유니티의 2D 샘플 프로젝트 해피 하비스트(Happy Harvest)   유니티 6 프리뷰에는 최신 안드로이드 툴, 즉시 사용 가능한 자바(Java) 17 지원, 안드로이드 앱 번들에 디버그 심볼을 추가하는 기능 등을 비롯한 더 많은 모바일 개선 사항이 포함된다. 이를 통해 구글 플레이 스토어(Google Play Store)에 제출하는 시간을 절약하고 플레이 콘솔(Play Console)에서 항상 스택트레이스 정보를 확인할 수 있다.   WebGPU 백엔드 얼리 액세스 WebGPU 백엔드의 실험 단계 지원을 도입하는 것은 웹 기반 그래픽스 가속의 중대한 이정표로서, 앞으로 유니티 웹 게임의 그래픽스 렌더링 정확도를 도약시키는 디딤돌이 될 것이다. WebGPU는 컴퓨트 셰이더 지원과 같은 최신 GPU 기능을 웹에 노출하고 활용하려는 목적으로 설계되었다. WebGPU는 새로운 웹 API로서, 다이렉트X 12(DirectX 12), 벌칸(Vulkan), 메탈(Metal)과 같은 네이티브 GPU API를 통해 내부적으로 구현하는 최신 그래픽스 가속 인터페이스를 데스크톱 기기에 따라 제공한다. WebGPU 그래픽스 백엔드는 여전히 실험 단계이므로 정식 제작에 사용하는 것은 권장하지 않는다.   ▲ GPU(컴퓨트) 스키닝의 장점을 활용해 높은 프레임 속도를 유지하면서 로봇들의 골격 위에 스킨을 메시 처리한 데모   유니티 에디터의 ARM 기반 윈도우 기기 지원 유니티는 2023.1에서 ARM 기반 윈도우 기기에 대한 지원을 제공하여 새로운 하드웨어로 타이틀을 가져올 수 있게 했다. 유니티 6 프리뷰를 통해 유니티 6에서 ARM 기반 윈도우 기기에 대한 네이티브 유니티 에디터 지원을 제공한다. 따라서 이제 ARM 기반 기기의 성능과 유연성을 활용하여 유니티 게임을 제작할 수 있다.   다이렉트X 12 백엔드 개선 사항 유니티의 다이렉트X 12 그래픽스 백엔드가 정식으로 제작에 사용 가능하며, DX12를 지원하는 윈도우 플랫폼을 타깃으로 제작할 때 사용할 수 있다. 이번 변경에 앞서 렌더링 안정성과 성능에 대한 포괄적인 향상이 이루어진 바 있다. 유니티 에디터와 유니티 플레이어는 DX12에서 Split Graphics Jobs를 사용하여 향상된 CPU 성능의 혜택을 누릴 수 있다. 성능 향상 수준은 신의 복잡도와 제출되는 드로 콜 횟수에 따라 다를 수 있다.     무엇보다도 DX12 그래픽스 API는 광범위한 최신 그래픽스 성능을 지원할 수 있으므로, 유니티의 레이트레이싱 파이프라인 같은 차세대 렌더링 기법을 사용할 수 있다. 조만간 그래픽스에서 머신러닝에 이르는 DX12의 고급 기능을 활용하여, 높은 수준의 정확도와 성능을 실현할 수 있을 것이다.   마이크로소프트 GDK 패키지로 마이크로소프트 플랫폼 생태계 도입 마이크로소프트와 유니티의 지속적인 파트너십 덕분에 이제 유니티 6 프리뷰와 2022 LTS, 2021 LTS에서 2개의 새로운 마이크로소프트 GDK 패키지를 이용할 수 있다. Microsoft GDK Tools와 Microsoft GDK API 패키지를 동일한 구성 및 코드 베이스로 마이크로소프트 게이밍 플랫폼에서 사용할 수 있다. 이 패키지를 사용하면 사용자 ID, 플레이어 데이터, 소셜, 클라우드 스토리지 등의 엑스박스(Xbox) 서비스를 활용할 때와 같은 코드를 사용하여, 윈도우 및 엑스박스같은 마이크로소프트 게이밍 플랫폼에서 더욱 손쉽게 게임을 빌드할 수 있다. 통합 마이크로소프트 GDK 패키지를 사용하면 공유 코드 베이스와 API를 통한 빌드 프로세스 자동화 기능을 활용하여 마이크로소프트 플랫폼에서 게임을 제작할 수 있다. 패키지에 포함된 다양한 기능을 선보이는 새로운 샘플도 제공된다. 이전에는 엑스박스 콘솔과 윈도우의 마이크로소프트 스토어를 타깃으로 삼는 경우 마이크로소프트와 유니티에서 제공하는 별도의 GDK 패키지를 설치하는 것이 지침이었다. 그렇게 하려면 타깃으로 삼은 각 마이크로소프트 플랫폼별로 다른 코드 브랜치를 관리해야 했다. 새로운 마이크로소프트 GDK 패키지를 사용하면 그럴 필요가 없다. 또한 이제 빌드 서버에서 직접 API로 MicrosoftGame.config 파일을 수정할 수 있다. 유니티 6의 새로운 빌드 프로필 기능과 함께 사용하면 하나의 프로젝트만으로도 손쉽게 마이크로소프트 게이밍 생태계에 게임을 공개할 수 있다.   ▲ 유니티 패키지 관리자의 새로운 마이크로소프트 GDK API(1단계) 및 마이크로소프트 GDK 툴즈(2단계). 유니티 패키지 관리자에서 직접 마이크로소프트 GDK 패키지를 설치하고 마이크로소프트 GDK를 사용해 개발을 시작할 수 있다.   XR 경험 유니티는 AR킷(ARKit), AR코어(ARCore), 비전OS(visionOS), 메타 퀘스트, 플레이스테이션 VR, 윈도우 MR(Windows Mixed Reality) 등 많이 알려진 알려진 XR(확장현실) 플랫폼을 지원한다. 유니티 6 프리뷰는 혼합 현실, 손 및 시선 입력, 개선된 시각적 정확도 같은 최신 크로스 플랫폼 기능을 포함한다. 이제 향상된 템플릿에 이러한 많은 최신 기능이 통합되어 더 빠르게 시작할 수 있다.   현실 세계를 게임에서 구현하기 기존 게임을 혼합 현실로 확장하려 할 때나 아니면 완전히 새로운 게임을 제작하려는 경우에도 AR 파운데이션(AR Foundation)을 사용하면 크로스 플랫폼 방식으로 현실 세계를 플레이어 경험에 통합할 수 있다. 유니티 6 프리뷰에는 AR코어에서의 이미지 안정화 지원을 추가하였으며, 메타 퀘스트(Meta Quest)와 같은 혼합 현실 플랫폼을 대상으로 메시 및 바운딩 박스 기능 등에 대한 지원을 개선했다.   ▲ 최신 AR 파운데이션 메시 기능   XR 입력 및 상호작용 상호작용을 간소화할 수 있도록 XRI(XR Interaction Toolkit) 3.0에 여러 주요 개선 사항이 추가되었다. 그중에서도 Near-Far Interactor라는 새로운 인터랙터는 프로젝트에서 인터랙터의 동작을 커스터마이즈할 때 유연성과 모듈성을 향상시킬 수 있다.  새로운 Input Reader의 추가로 XRI 입력 처리 방식이 개선되었으며, 이를 통해 입력 프로세스가 간소화되고 다양한 입력 유형 전반에서 코드의 복잡도가 줄어든다. 마지막으로, 크로스 플랫폼 방식으로 게임 내 키보드를 구현하고 커스터마이즈할 수 있도록 새로운 가상 키보드 샘플을 출시할 계획이다.   고유의 손 제스처 손을 사용하여 콘텐츠와 상호작용하도록 하는 플랫폼이 점점 더 많아지는 추세이다. 유니티의 XR Hands 패키지를 사용하면 커스텀 손 제스처(예 : 엄지 척, 엄지 다운, 가리키기)나 일반적인 오픈XR 손 제스처를 구현할 수 있다. 샘플이 포함되어 있어 빠르게 작업을 시작할 수 있다. 손 모양과 제스처의 제작, 미세 조정 및 디버깅을 위한 툴이 함께 지원되므로 더 많은 사용자를 대상으로 폭넓은 콘텐츠를 제공할 수 있다.   시각적 정확도 향상 게임의 시각적 정확도를 향상하려는 방법의 하나로 현재 실험 단계 패키지로만 이용할 수 있는 Composition Layers 기능이 있다. 이 기능은 런타임의 합성 레이어에 대한 네이티브 지원을 사용하여 텍스트, 비디오, UI 및 이미지를 더욱 양호한 품질로 렌더링하고, 더 선명한 텍스트, 뚜렷한 윤곽선을 비롯해 전반적으로 더 나은 결과물을 제공하는 동시에 아티팩트도 상당히 줄일 수 있다.   멀티플레이어 제작 간소화 유니티 6 프리뷰는 간단한 엔드 투 엔드 통합 솔루션으로, 멀티플레이어 게임의 제작, 출시, 성장을 가속한다. 실험 단계 멀티플레이어 센터 유니티는 패키지 레지스트리에서 사용할 새로운 실험 단계 멀티플레이어 센터(Experimental Multiplayer Center) 패키지를 제작했다. 멀티플레이어 센터는 멀티플레이어 개발을 시작할 수 있도록 안내하는 간소화된 가이드 툴이다. 에디터의 중심에 있는 이 가이드를 활용하면 프로젝트별 요구 사항에 맞는 유니티 툴과 서비스에 액세스할 수 있다.  멀티플레이어 센터는 프로젝트의 멀티플레이어 사양에 따른 인터랙티브 가이드, 리소스와 교육 자료에 대한 액세스, 그리고 멀티플레이어 기능을 빠르게 배포하고 간단하게 실험할 간편한 방법을 제공한다.   멀티플레이어 플레이 모드 유니티 에디터 내에서 각 프로세스 전반의 멀티플레이어 기능을 테스트해 볼 수 있는 멀티플레이어 플레이 모드(Multiplayer Play Mode) 1.0 버전이 릴리스되었다. 디스크의 동일한 소스 애셋을 사용하면서 하나의 개발 기기에서 최대 4명의 플레이어(기본 에디터 플레이어 및 가상의 플레이어 3명)를 동시에 시뮬레이션할 수 있다. 멀티플레이어 플레이 모드를 사용하면 프로젝트를 빌드하고, 로컬에서 실행하고, 서버-클라이언트 관계를 테스트하는 데 걸리는 시간을 단축하는 멀티플레이어 개발 워크플로를 구축할 수 있다.   ▲ 멀티플레이어 플레이 모드는 개발 과정에서 멀티플레이어 게임을 테스트하기 위한 설정 시간을 단축하고 빠른 반복 루프를 유지한다.   멀티플레이어 툴즈 멀티플레이어 툴즈(Multiplayer Tools) 패키지를 2.1.0 버전으로 업데이트하며, 새로운 디버깅 시각화 툴인 네트워크 신 비주얼라이제이션(Network Scene Visualization)을 추가했다. 네트워크 신 비주얼라이제이션(NetSceneVis)은 멀티플레이어 툴즈 패키지에 포함된 강력한 툴로, 유니티 에디터 신 뷰에서 프로젝트를 보며 메시 셰이딩이나 텍스트 오버레이와 같은 시각화 기능을 통해 오브젝트별 네트워크 커뮤니케이션을 시각화하고 디버깅할 수 있다.   Netcode for GameObjects용 실험 단계 분산형 권한 새로운 Experimental Multiplayer Services SDK 0.4.0 버전(com.unity.services.multiplayer)과 함께 사용할 때의 분산형 권한 모드를 Netcode for GameObjects 2.0.0-exp.2 버전(com.unity.netcode.gameobjects)에 추가했다. 분산형 권한 모드에서는 클라이언트가 게임 세션에서 생성된 넷코드(Netcode) 오브젝트에 대해 분산된 소유권/권한을 가진다. 넷코드 시뮬레이션 워크로드는 클라이언트 전반에 분산되며, 네트워크 상태는 유니티가 제공하는 고성능 클라우드 백엔드를 통해 조율된다.   넷코드 포 엔티티즈 게임 오브젝트가 디버그 바운딩 박스를 렌더링할 수 있도록 지원하여 넷코드 포 엔티티즈(Netcode for Entities) 경험을 개선했다. 또한 코드를 수정할 필요 없이 커스터마이즈할 수 있는 넷코드 설정 변수 대부분이 포함된 NetCodeConfig ScriptableObject를 추가했다.   데디케이디드 서버 패키지 프로젝트를 별도로 만들지 않아도 프로젝트에서 서버와 클라이언트 역할을 전환하도록 허용하는 데디케이디드 서버(Dedicated Server) 패키지를 출시했다. 멀티플레이어 역할을 사용하면 클라이언트 및 서버 전반에 게임 오브젝트와 컴포넌트를 배분할 수 있다.  멀티플레이어 역할로 각 빌드 타깃에서 사용할 멀티플레이어 역할(클라이언트, 서버)을 결정할 수 있다. 이는 다음과 같이 구성된다. 콘텐츠 선택 : 여러 멀티플레이어 역할을 대상으로 포함하거나 제거할 콘텐츠(게임 오브젝트, 컴포넌트)를 선택하는 UI 및 API를 제공한다. 자동 선택 : 여러 멀티플레이어 역할에서 자동으로 제거되어야 할 컴포넌트 유형을 선택하는 UI 및 API를 제공한다. 안전성 확인 : 멀티플레이어 역할에서 오브젝트를 제거하여 발생할 수 있는 잠재적인 널(null) 참조 예외를 감지하기 위한 경고를 활성화한다. 이 패키지에는 데디케이디드 서버 플랫폼 개발에 추가로 필요한 최적화 및 워크플로 개선 사항도 포함된다.   Experimental Multiplayer Services SDK Experimental Multiplayer Services SDK는 유니티 6 프리뷰에서 개발하는 게임에 온라인 멀티플레이어 요소를 한 번에 추가할 수 있는 솔루션이다. UGS(Unity Gaming Services)를 기반으로 릴레이(Relay) 및 로비(Lobby) 서비스의 여러 기능을 새로운 단일 ‘세션’ 시스템으로 결합한 솔루션으로, 빠르게 플레이어 그룹의 연결 방식을 정의할 수 있도록 지원한다. Experimental Multiplayer Services SDK 0.4.0 버전(com.unity.services.multiplayer)을 사용하면 P2P(peer-to-peer) 세션을 생성하고 플레이어가 참여 코드, 활성 세션 목록 검색 또는 ‘빠른 참여’ 기능 등 다양한 방법으로 참여하도록 구현할 수 있다.   유니티 6 프리뷰의 멀티플레이어 유니티 6 프리뷰에 포함된 많은 기능은 아직 실험 단계에 있으며, 아직 정식 제작에 사용할 수는 없다. 유니티 6가 완전한 지원 경험을 갖출 수 있도록 사용자의 피드백을 바탕으로 해당 기능을 빠르게 사전 릴리스 및 릴리스 단계로 전환할 예정이다.   엔티티 워크플로 개선 사항 유니티 6 프리뷰는 ECS 워크플로를 간소화하고 사용자가 흔히 겪는 어려움을 해결한다. 이러한 노력의 하나로, 유니티는 향후 엔티티와 게임 오브젝트 워크플로가 통합되는 상황에 대비하여 엔티티의 저장 방식을 변경했다. 이제 엔티티 ID가 전역적으로 고유의 값을 가지며, 한 엔티티 시스템에서 다른 시스템으로 원활하게 옮길 수 있다. 이러한 변경이 ECS 워크플로에 영향을 주지는 않지만, 항상 정확한 엔티티를 표시하므로 디버깅 시 모호함을 줄일 수 있다. 또한 유니티 2022 LTS에 제공된 최신 ECS 개선 사항이 유니티 6 프리뷰에도 적용되었다. ECS 1.1 : 주요 물리 콜라이더 워크플로 및 성능 개선, ECS 프레임워크 전반에서 80개 이상의 수정 사항 ECS 1.2 : 에디터 워크플로 전반의 편의성 및 성능 개선, 직렬화, 베이킹, 50개 이상의 수정 사항 및 유니티 6 호환성   AI를 활용한 동적 런타임 경험 제공 유니티 6 프리뷰에는 런타임에 AI 모델을 통합하는 뉴럴 엔진인 유니티 센티스(Unity Sentis)가 포함된다. 센티스를 통해 오브젝트 인식, 스마트 NPC, 그래픽스 최적화 같은 새로운 AI 기반 기능을 활용할 수 있다. 센티스는 최근에 성능과 사용 초기 경험 간소화에 집중하여 개선이 이루어졌다.   성능 이제 유니티 에디터에서 AI 모델 가중치 양자화(FP16 또는 UINT8)를 지원하므로 필요한 경우 모델 크기를 최대 75%까지 줄일 수 있다. 모바일 게임을 출시하는 경우 상당한 절약 효과를 볼 수 있다. 모델 스케줄링 속도 또한 2배 향상되었고, 메모리 누수와 가비지 컬렉션은 줄어들었다. 마지막으로, 이제 더 많은 ONNX 연산자를 지원한다.   시작하기 프로젝트에 적합한 AI 모델을 더 쉽게 찾을 수 있도록, 유니티는 대규모 60만 개 이상의 AI 모델을 보유한 AI 모델 허브인 허깅 페이스(Hugging Face)와 협력 관계를 맺었다. 이제 센티스에서 ‘바로 사용할 수 있는’ AI 모델을 즉시 찾을 수 있으므로 손쉬운 연동이 가능하다.  적합한 모델을 찾았으면 이제 게임에 연결해야 한다. 더 쉽게 연결할 수 있도록 유니티는 AI 모델을 제작, 수정, 연결하는 데 활용할 새로운 Functional API를 도입했다. 직관적이고, 안정적이며, 인퍼런스에 최적화된 API이다. 메모리 관리 및 스케줄링 전반을 제어하기 위해 완전히 커스터마이즈할 수 있는 낮은 레벨의 API가 필요하다면 Backend API를 계속 사용할 수 있다.   생산성 및 기능성 향상 유니티 엔진은 비주얼 스크립팅에서부터 UI 툴킷까지 사용자의 생산성과 기능성을 향상하기 위한 다양한 툴을 제공한다. 기존 툴에 더해 유니티 6 프리뷰에서는 특히 프로파일링 툴 포트폴리오에 두 가지 업데이트가 추가되었다.   메모리 프로파일러 유니티 6 프리뷰에서는 메모리 프로파일러(Memory Profiler)와 관련해 두 가지 주요 업데이트가 적용되었다. 우선, 기존에는 분류되지 않았던 그래픽스 메모리가 이제 측정되며 리소스별 보고가 이루어진다.(예 : 렌더 텍스처 및 컴퓨트 셰이더) 그리고, 상주 메모리에 대한 정보가 더 자세히 보고된다. 예를 들어 디스크로 전환되는 메모리는 더 이상 여기에 포함되지 않는다. 이러한 업데이트는 특히 네이티브 메모리 사용량을 파악하기 어렵다는 사용자의 직접적인 피드백을 해결한다.   ▲ 업데이트된 메모리 프로파일러     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

자료 제공 : 에픽게임즈 주요 특징 : 애니메이션 시퀀스 미디어 유형 밈 액션캠 카메라 추가, 최대 5개의 렌더 레이어로 익스포트 지원, 사용자 애셋 임포트 및 신규 폴리지 마스터 머티리얼 적용 가능, 고품질의 신규 패브릭 마스터 머티리얼 제공, 신규 스캐터링 툴 지원, 루멘 및 패스 트레이서 향상 등   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   건축, 영화 & TV, 자동차, 제품 디자인 등 다양한 산업 분야의 디자이너를 위한 새로운 기능과 향상된 기능을 제공하는 트윈모션 2024.1(Twinmotion 2024.1)이 출시됐다. 다양한 기능이 추가 및 향상된 트윈모션 2024.1은 학생, 교육자, 개인 사용자 그리고 연간 총매출이 100만 달러 미만인 회사는 무료로 사용할 수 있으며, 홈페이지에서 30일 무료 체험판도 제공된다.   트윈모션 2024.1의 주요 신규 기능 애니메이션 시퀀스 툴 트윈모션 2023.2에서 애니메이션 파일 임포트 기능을 선보인 데 이어, 이번 버전에서는 새로운 시퀀스 미디어 유형과 액션캠 카메라를 제공하여 애니메이션 파일 작업을 훨씬 더 쉽게 할 수 있게 됐다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(참고 영상)   이러한 툴을 함께 사용하면 애니메이션 파일을 활용해 복잡한 영상을 제작할 수 있다. 시간에 따라 카메라 위치 키프레임을 정확하게 추가할 수 있는데, 카메라의 이동을 일시정지하거나 이동 속도를 높이거나 낮출 수 있다. 그리고 일정한 카메라 속도를 위해 키프레임의 시간이 자동으로 조정된다. 또한 미디어 프리뷰 창에서 애니메이션 카메라의 경로를 확인할 수도 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(참고 영상)   렌더 레이어 기존의 오프라인 렌더러는 다운스트림 컴포지팅(예 : 라이브 액션 영상 통합) 또는 포스트 프로세스의 향상을 위해서 신(scene)의 요소를 여러 레이어로 분리하는 기능을 오랫동안 지원해 왔다. 트윈모션 2024.1에서는 레이어 ID를 애셋에 할당하고, 뷰티 패스와 더불어 최대 5개의 별도 렌더 레이어로 익스포트할 수 있다. 또한 레이어를 투명도를 포함해 익스포트(PNG 또는 EXR)하거나 기본 흑백 마스크로 익스포트할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(참고 영상)   임포트한 애셋의 스마트 폴리지 트윈모션의 라이브러리는 다양한 종류의 나무와 관목을 제공하고 있다. 이러한 모든 애셋에는 바람과 계절에 따른 색상 변화, 낙엽, 쌓인 눈 등 스마트 이펙트가 포함되어 있다. 이제는 나만의 애셋을 임포트하고 새로운 폴리지 마스터 머티리얼을 적용하여, 사실적인 반투명도는 물론 동일한 이펙트를 모두 적용할 수 있다. 머티리얼의 경우 계절에 따른 색상 변화와 낙엽 이펙트를 위해 그레이디언트를 선택할 수 있으며, 다양한 품종의 나무를 지원한다. 나뭇잎, 꽃, 열매 등에 별도의 머티리얼을 적용할 수 있어 이러한 요소의 색상 변화와 시기를 완전히 제어할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   고퀄리티 패브릭 표준 및 얇은 패브릭을 렌더링할 때는 다른 방식이 필요하다. 신규 패브릭 마스터 머티리얼을 사용하면 업데이트된 두 가지 셰이딩 모델 중 하나를 선택하여 면, 린넨, 실크, 울, 폴리에스터, 벨벳 등의 다양한 직물을 고퀄리티로 시뮬레이션할 수 있다. 사용자들의 편의를 위해 트윈모션 라이브러리에 10가지 신규 패브릭이 추가됐다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(참고 영상)   신규 스캐터링 툴 트윈모션은 이미 브러시로 신에 애셋을 페인팅하거나 전체 표면에 흩뿌리는 기능을 제공하고 있다. 이번 버전에서는 신에서 정의된 경로나 영역을 더 쉽게 채울 수 있으며, 완전히 자연스러워 보이게 만들거나 어느 정도 제한적으로 보이도록 만들 수 있다. 몇 번의 클릭으로 스페이싱 툴을 사용해 열린 경로를 생성하거나, 에어리어 툴로 닫힌 경로를 만들어 선택한 애셋을 경로에 자동으로 적용할 수 있다. 그런 다음 밀도, 기타 요소를 원하는 대로 조정하면 된다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   필름백 옵션 이제 영화 제작자는 일반적인 실제 카메라의 센서 또는 필름 프레임 크기에 맞춰 카메라 뷰를 제한하는 것은 물론 높이 및 너비에 커스텀 값을 적용할 수 있다. 이를 통해 트윈모션에서 프레임한 샷을 실제 촬영에서도 구현할 수 있는데, 이는 정확한 프리비즈에 있어 필수적인 기능이다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   루멘 및 패스 트레이서 향상 이번 버전에서는 하드웨어 레이 트레이싱 성능이 개선되어, 루멘(Lumen)과 패스 트레이서(Path Tracer) 모두 향상되었다. 루멘의 경우 추가적인 글로벌 퍼포먼스 최적화가 이루어졌으며, 더 많은 라이트가 지원되고, 이제 리플렉션과 리프랙션에 캡처되는 반투명 메시를 통해 고퀄리티의 결과물을 제공한다. 한편 패스 트레이서의 경우 셰이더 컴파일과 데칼 및 볼류메트릭 포그 성능이 최적화되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   새로운 블룸 컨트롤 실제 카메라를 통해 밝은 빛을 보면 블룸이라는 이펙트를 볼 수 있다. 이번 버전에서는 블룸 강도를 조정하고 12가지 패턴 텍스처를 선택하여 스타버스트 이펙트를 만들 수 있는 새로운 컨트롤을 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   앰비언트 오클루전 텍스처  이제 머티리얼에 앰비언트 오클루전(Ambient Occlusion : AO) 텍스처를 추가할 수 있고, AO 텍스처를 퀵셀, 스케치팹, glTF 애셋에서 기본적으로 임포트할 수 있다. 이를 통해 표준 또는 루멘 모드에서 렌더링할 때 모델의 그림자 부분을 강화하여 대비 효과를 구현할 수 있다.   예측할 수 있는 애니메이션 경로에 따라 휴먼 및 캐릭터, 차량 등의 애니메이션에 ‘랜덤 시드’ 값을 추가하여 익스포트한 미디어에서 동일한 애니메이션 시퀀스를 생성하고 재생할 수 있다. 또한 랜덤 시드를 조정하여 결과물을 변경할 수도 있다.   정교한 애니메이션 신 그래프에서 하나의 애니메이터를 다른 애니메이터의 부모로 지정하여 애니메이터(로테이터 및 트랜슬레이터)를 결합하는 새로운 기능을 제공한다. 이를 활용해 회전하는 로터로 이륙하는 헬리콥터나 태양계와 같이 한층 정교한 애니메이션을 만들 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

코리안소프트 3D사업부 지음 / 35,000원 / 도서출판 청담북스 키샷은 전세계적으로 널리 사용되는 렌더링 소프트웨어로, 라이노, 크레오, 솔리드웍스, 3Dmax, Maya, ZBrush, SketchUp 등 많은 모델링 소프트웨어와 호환되고 가격적으로 저렴한 가성비 높은 제품이다. 그동안 매년 버전업이 되면 서 기능이 향상되었으며 이번 2024버전에서는 GPU 작업향상, 네트웍렌더링 작업 자동정리, 카메라 키프레임, 씬 압축시간 단축 등 새로운 기능이 추가 되었다. 이 책은 기존의 책보다 더 상세하게 키샷의 모든 기능을 분야별로 상세히 다루고 설명하고 있다. 처음부터 하나씩 읽어가며 따라하다 보면 누구나 쉽게 키샷의 기능을 익힐 수 있다. 이미 키샷을 사용하는 분이라면 자기가 필요로 하는 부분만 읽어도 도움이 된다. 또한 www.Keyshot.com 에는 튜터리얼과 자료를 다운로드 할 수 있기 떄문에 책과 같이 활용한다면 본인이 원하는 좋은 작품을 만들 수 있을 것이다. 그리고 이번에는 초급자를 위한 유튜브 영상과 각 단계별로 상세한 활용가이드를 수록하여 키샷을 배우고 익히는데 큰 도움이 될 것이다.  

3D 측정 솔루션 공급사인 크레아폼(Creaform)이 산업계 측정 트렌드를 공유하는 한편 실제 적용 사례를 소개하는 ‘크레아폼 코리아 이노베이션 포럼 2024’를 6월 13일 개최했다. 크레아폼 이노베이션 포럼은 3년 연속 개최되고 있는 오프라인 행사로, 올해는 ‘3D 측정으로 혁신하는 제조 산업의 미래’라는 주제로 진행됐다. 이번 포럼에서는 ▲디지털 측정의 혁신 ▲고객 애플리케이션별 3차원 측정 솔루션 활용 사례와 솔루션 선택 가이드 ▲3D 스캐너 활용 자동차 용접부 인라인 품질검사 자동화 솔루션 ▲버티컬 마우스 조작 성능 개선을 위한 솔루션 및 ▲측정 자동화 혁신을 위한 안내 등의 내용이 소개됐다. 최근 크레아폼은 ‘혁신의 실현’이라는 신규 브랜딩을 발표했다. 새 브랜딩에 대해 크레아폼은 “직관적인 스캔 및 측정을 통한 만족감, 스캐너를 통한 고객 문제 해결에 주목하면서, 혁신적인 기술을 활용한 하드웨어, 소프트웨어, 엔지니어링 서비스를 제공하겠다는 의지를 담았다”고 설명했다.   ▲ 핸디스캔 블랙+ 엘리트   한편, 이번 행사에서는 크레아폼의 신제품도 소개됐다. 핸디스캔 블랙+ 엘리트(HandySCAN BLACK+|Elite)와 핸디스캔 실버(HandySCAN SILVER), 핸디스캔 실버 엘리트(HandySCAN SILVER|Elite)는 향상된 정밀도와 사용자 경험을 제공할 수 있도록 설계됐다. 핸디스캔 블랙+ 엘리트는 0.020mm + 0.015mm/m의 최적화된 공간 정확도를 사용할 수 있게 됐다. 또한 새롭게 추가된 플렉스 볼륨(Flex Volume)을 통해 더 큰 스캐닝 측정 볼륨을 제공하며, 근거리(200mm)에서 원거리(700mm)까지 스캔 가능 거리를 손쉽게 조정할 수 있다. 핸디스캔 실버 시리즈는 제품 개발에 특화된 3D 스캐너로 인체공학적 디자인과 함께 해상도가 향상돼 복잡한 형상 스캔을 지원하며, 다양한 표면 유형을 측정할 수 있도록 해 활용도를 높였다.   ▲ 메트라스캔 블랙+   광학 CMM 3D 스캐너인 메트라스캔 블랙+(MetraSCAN BLACK+)와 메트라스캔 블랙+ 엘리트(MetraSCAN BLACK+|Elite)는 ISO 10360 인증을 추가하여 정교한 측정을 요구하는 품질 관리에 특화된 제품으로, 대형 부품을 간단하고 정확하게 측정하는 기능을 강화했다. ‘자동화 키트 솔루션’은 크레아폼의 핸드헬드 3D 스캐너 라인업을 자동화 측정 솔루션으로 변환하고 코봇, 디지털 트윈 소프트웨어 및 워크스테이션과 결합해 경제적인 품질 관리 경험을 제공하는 하이브리드 솔루션이다.   ▲ 자동화 키트 솔루션   크레아폼 사업부의 김건아 본부장은 이번 행사에 대해 “최근 화두인 디지털 트윈과 함께 제조업 측정 혁신 기술을 담은 신제품 소개와 제조 산업에 적용하고 있는 측정 산업계의 노력을 활발히 공유하는 기회가 되었다”고 평가했다.

산업 부문에서 지속가능성 목표를 달성하기 위해 그린 수소(reen hydrogen)는 매우 중요하다. 지멘스는 수소 생산 확대를 가속화하기 위해, 생성형 인공지능(AI)을 기반으로 한 소프트웨어 도구로 수소 산업의 기업을 지원할 예정이라고 밝혔다. 지멘스는 새로운 솔루션이 수소 생산 공장의 설계, 엔지니어링 및 자동화를 단순화함으로써 수소 생산을 빠르게 늘리는 데에 도움이 될 것으로 보고 있다. 지멘스의 ‘하이드로젠 플랜트 컨피규레이터(Hydrogen Plant Configurator)’는 생성형 인공지능을 기반으로 한 지능형 챗봇으로, 사용자가 수소 생산을 위한 공장 설계를 생성할 수 있도록 한다. 이 컨피규레이터는 반복 과정을 거치면서 사용자가 원하는 생산 공장의 설계 특성을 제공한다. 그런 다음 시스템 유닛과 연결의 정밀한 레이아웃까지 원활한 블록 흐름(flow) 다이어그램을 인공지능으로 생성한다. 또한, 인공지능은 가능한 전력 소비나 열 발생, 핵심 구성요소의 포괄적인 목록 등의 공장별 주요 사항을 예측할 수 있다. 이렇게 생성된 데이터는 공장의 기본 콘셉트를 나타내며, 이를 지멘스의 코모스(Comos) 및 지프롬스(gProms)와 같은 엔지니어링 및 시뮬레이션 소프트웨어로 전송하여 배관 및 계장 다이어그램을 자동으로 생성할 수 있다. 지멘스 프로세스 자동화 부문의 액슬 로렌즈(Axel Lorenz) CEO는 “산업의 탈탄소화에 매우 중요한 그린 수소는 예측 가능한 미래 동안 희소한 자원이 될 것이기 때문에, 생산 용량의 확대를 가속화하는 것이 더욱 중요하다”면서, “생성형 인공지능은 수소 생산의 중요한 단계에서 상당한 시간과 비용을 절약하는 데에 도움을 줄 수 있다. 하이드로젠 플랜트 컨피규레이터를 통해 더욱 지속 가능한 수소 공장을 계획하고 운영하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌으며, 효율적인 생산을 위한 기반을 마련할 수 있다”고 전했다.     또한, 지멘스는 수소 공장의 프로젝트 계획 단계에 관한 AI 기반 도구도 출시할 예정이다. 코모스 AI 엔지니어링 어시스턴트는 자연어 설명을 기반으로 장비 사양과 다이어그램을 생성하고, 모델과 도면을 자동으로 완성하거나 수정할 수 있다. 이 도구는 엔지니어링의 교차 도메인 단계나 교차 제품 워크플로 동안 모델, 도면 및 정보 구조를 변환함으로써 지원할 수 있으며, 예를 들어 지멘스의 시밋(Simit)과 같은 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 것이다. 또한, 사용자는 코모스 AI를 통해 엔지니어링 관련 제품에서 정보를 검색할 수 있으며, 자신이 입력한 프롬프트 또는 어시스턴트가 제안한 정보를 통해 검색할 수 있다. 이 어시스턴트는 문서, 사양 또는 기술 세부 사항에 대한 답변을 제공한다. 이미지를 입력하거나 스캔본, PDF를 입력하면 관련 자원을 제공하고 이를 정밀한 다이어그램 및 모델로 변환할 수도 있다. 수소 공장의 프로세스 자동화를 단순화하기 위해, 지멘스는 시매틱(Simatic) PCS neo 분산 제어 시스템을 위한 모듈인 SFC 제너레이션(SFC Generation)을 출시한다. 이 모듈은 프로세스 제어 시스템에 통합되어 생성형 인공지능을 사용하여 순차 기능 차트(SFC)를 생성할 수 있다. 이 차트는 프로세스 로직을 시각적으로 표현해, 사용자가 복잡한 워크플로를 쉽게 관리할 수 있도록 한다. 이는 특정 프롬프트를 기반으로 하거나 모듈의 채팅 창에 서술형 프로세스 설명을 복사할 수도 있다. 지멘스는 하이드로젠 플랜트 컨피규레이터는 2024년 말부터 지멘스의 엑셀러레이터 마켓플레이스(Xcelerator Marketplace)에서 이용할 수 있으며, 코모스 AI와 SFC 제너레이션은 2025년 초부터 이용할 수 있을 것이라고 밝혔다.