폼랩이 교육기관을 대상으로 특별 할인 프로모션을 실시한다. 폼랩은 학생, 교육자, 연구자들이 3D 프린팅 기술을 보다 쉽게 활용하도록 지원하는 것을 목표로 이번 프로그램을 마련했다고 밝혔다. 이번 혜택을 통해 교육기관은 고성능 SLA 및 SLS 3D 프린터를 저렴한 비용으로 도입할 수 있다. 할인 대상 설루션은 폼 4(Form 4) 및 폼 4B(Form 4B), 대형 SLA 3D 프린터인 폼 4L(Form 4L) 및 폼(Form 4BL), SLS 3D 프린터인 퓨즈 1+ 30W(Fuse 1+ 30W) 등이다.   ▲ 폼랩의 퓨즈 1+ 30W 에코시스템   폼랩은 이들 장비 및 일부 액세서리에 대해 10% 할인 혜택을 제공해, 교육 및 연구 현장에서 창의적인 실험과 혁신적인 프로젝트를 경제적으로 수행하도록 지원한다. 특히 교육기관은 폼랩의 OMM(Open Material Mode)을 무료로 사용할 수 있다. OMM은 일반적으로 고가의 라이선스가 필요하지만, 이번 혜택을 통해 교육기관은 추가 비용 없이 이를 활용할 수 있다. 또한 폼랩은 소재 대량 주문 시 할인 혜택을 제공하고, 교육기관 담당자와 연구자들이 3D 프린팅 품질을 직접 경험할 수 있도록 무료 샘플 파트를 지원한다. 이를 통해 교육기관은 실제 프린팅 결과물을 확인하고 연구 및 교육에 적합한 설루션을 선택할 수 있다. 폼랩코리아의 고유성 지사장은 “학생과 연구원에게 최신 기술을 제공하는 것은 미래의 리더를 양성하는 데 필수”라면서, “이번 교육기관 특별 가격 프로그램을 통해 더 많은 연구자와 교육자가 첨단 3D 프린팅 기술을 활용할 수 있기를 바란다”고 밝혔다.

AMD가 5세대 AMD 에픽 임베디드 프로세서(AMD EPYC Embedded)를 발표하면서 x86 임베디드 프로세서 포트폴리오를 강화한다. AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 CPU는 임베디드 시장을 겨냥한 제품으로, 첨단 컴퓨팅 기능과 제품 수명, 안정성, 시스템 복원성 및 임베디드 애플리케이션 개발의 용이성을 개선하는 특수 목적의 임베디드 기능을 균형 있게 제공한다. ‘젠 5(Zen 5)’ 아키텍처를 기반으로 하는 이 프로세서는 업계 최고 수준의 성능과 에너지 효율을 통해 네트워크, 스토리지 및 산업용 에지 시스템이 더 많은 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 지원한다. AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 프로세서는 단일 소켓에서 8~192개의 코어를 지원하며, 연산 집약적 임베디드 시스템을 위한 고성능을 제공한다. 높은 코어 밀도를 통해 네트워크 및 스토리지 워크로드에서 각각 최대 1.3배 및 1.6배 향상된 데이터 처리 능력을 갖추고 있으며, 네트워크 및 보안 방화벽 플랫폼, 스토리지 시스템 및 산업용 제어 애플리케이션에 적합한 성능을 제공한다. 특히, 일부 제품에 적용된 새로운 ‘젠 5c(Zen 5c)’ 코어 아키텍처는 최대 1.3배 늘어난 소켓 처리량, 경쟁 제품 대비 1.3배 향상된 와트당 성능을 제공한다. 또한, 소켓당 최대 6TB의 DDR5 메모리 용량, CXL 2.0으로 최대 160개의 PCIe Gen5 레인을 지원하는 확장된 I/O 연결을 통해 네트워크 및 스토리지 애플리케이션의 용량 확장 및 고속 데이터 전송을 가능하게 한다.     AMD는 에픽 임베디드 9005 시리즈 프로세서가 플랫폼의 신뢰성과 안정성, 보안성 및 수명 주기 강화를 위해 설계된 고급 임베디드 기능을 포함한다고 설명했다. AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 CPU는 7년의 긴 제품 제조 지원을 제공하여 시스템 개발사에 장기적인 제품 가용성을 보장한다. 또한 AMD는 현재 샘플링 중인 AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 CPU의 설계 수명 운영 목표를 5년에서 7년으로 연장하여 임베디드 시스템의 장기적인 제품 안정성을 보장할 계획이다.  에픽 임베디드 9005 시리즈는 내결함성 다중 호스트 구성에서 높은 가용성을 제공하기 위한 NTB(Non-Transparent Bridging) 기능을 포함한다. NTB는PCIe를 통해 활성화된 두 CPU 간의 데이터 교환을 가능하게 하여 장애 발생 시에도 지속적으로 작동할 수 있도록 네트워크 및 스토리지 시스템의 리던던시 및 장애 조치 기능을 개선한다. DRAM 플러시(DRAM Flush) 기능은 전원 장애 시 DRAM에서 비휘발성 메모리로 데이터를 플러싱하여 데이터 손실을 방지함으로써 필수 스토리지 배포의 안정성을 향상시킨다. 또한, 듀얼 SPI(Serial Peripheral Interface)는 고객이 보안 부트로더를 통해 플랫폼을 인증할 수 있도록 지원하며, 신뢰할 수 있는 실행 환경을 보장한다. 한편, AMD는 차세대 임베디드 프로세서의 시장 출시를 위해 시스코와 IBM 등 생태계 파트너 및 업계 주요 ODM과 OEM과 긴밀히 협력하고 있다고 덧붙였다. AMD는 현재 에픽 임베디드 9005 시리즈 프로세서의 얼리 액세스 고객을 대상으로 샘플을 제공하고 있으며, 양산 출하는 2025년 2분기 시작할 예정이다. AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 프로세서는 이전 세대 제품인 AMD 에픽 임베디드 9004 시리즈와 호환 가능한 SP5 소켓 폼팩터로 제공되어 간편한 업그레이드가 가능하다. AMD의 적응형 및 임베디드 컴퓨팅 부문을 총괄하는 살릴 라지(Salil Raje) 수석 부사장은 “AI 기반 네트워크 트래픽과 폭발적으로 증가하는 데이터 스토리지 요구 사항, 산업용 에지 컴퓨팅의 확장으로 인해 임베디드 플랫폼에서 더 높은 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다”고 설명했다. 또한 그는 “5세대 AMD 에픽 임베디드 프로세서는 업계 최상의 성능과 효율성, 긴 제품 수명 주기와 향상된 시스템 복원력을 제공해 임베디드 고객이 탁월한 시스템을 설계할 수 있도록 지원하고 까다로운 ‘올웨이즈 온’ 환경에서 지속적인 운영을 보장한다”고 밝혔다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (1)   이번 호부터 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 활용하는 방법을 살펴보고자 한다. AI 모델을 학습시키기 위해서는 AI 모델이 정확한 패턴을 학습할 수 있도록 고품질의 데이터를 사용해야 한다. 이번 호에서는 심센터 히즈의 어댑티브 샘플링(Adaptive Sampling)과 SHERPA를 활용하여 양질의 데이터를 효율적으로 생성하는 과정을 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   설계 업무에서 AI를 활용하는 이유 AI는 다양한 영역에서 업무를 보조할 수 있다. 이번 연재에서는 많은 양의 데이터를 분석하여 설계 변수와 제품 성능 간의 관계에서 패턴과 트렌드를 식별하고, 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 AI 모델을 학습시키는 것과 관련되어 있다. 잘 학습된 AI는 설계의 품질과 성능을 높이는 데 기여한다. 문제에 따라서는 기존 설계 패러다임에 도전하는 비정형적인 설계 설루션을 발견할 수 있다. 전반적으로는 설계 업무의 디지털 전환을 촉진하고, 전통적인 설계 방법의 한계를 극복하는 데 기여한다. 이는 설계의 효율성을 높이고, 혁신적인 설루션을 개발하는 데 도움을 준다.   AI 모델의 학습을 위한 데이터 AI 학습을 위해 필요한 데이터의 품질은 AI 모델의 성능과 정확성에 직접 영향을 미친다. 고품질의 데이터는 AI 모델이 정확한 패턴을 학습하고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 반대로, 저품질의 데이터는 모델의 성능을 떨어뜨리고 편향된 결과를 초래할 수 있다. 고품질의 데이터는 이러한 편향성을 줄이고 공정한 결과를 도출하는 데 기여한다. 데이터의 품질이 높을 수록 모델의 훈련 효율이 높아진다. 데이터가 일관성 있고 정확하면 모델이 더 빠르게 학습할 수 있다. 따라서 정확하고 일관성 있는 데이터는 모델이 올바른 결정을 내리는 데 필수이다.   시뮬레이션 데이터 생성의 자동화   그림 1   히즈는 제품 개발 프로세스에서 사용되는 다양한 설루션의 연결과 데이터 처리를 쉽게 진행할 수 있도록 자동화된 워크플로 구성환경을 제공한다. 상용 CAD 및 CAE 도구에 대한 광범위한 인터페이스를 사용하므로, 스크립트 개발이나 수동 조작 없이 많은 기술을 빠르고 쉽게 통합한다. 자동화된 워크플로에서는 서로 다른 모델링 및 시뮬레이션 간에 데이터를 자동으로 공유할 수 있다. 사용자는 프로세스의 자동화를 통해서 설계 공간 탐색을 보다 쉽고 효율적으로 수행할 수 있다. 사용자는 반복적인 업무를 벗어나 설계를 더 깊이 이해하고 성능 개선과 생산 품질 향상에 가장 적합한 조건을 선택하는 더 중요한 업무에 더욱 집중할 수 있다.    AI 학습 데이터 생성을 위한 예제 외팔보의 처짐 문제를 사용하여 데이터를 생성하고 AI 모델을 학습시키는 예제를 통해 기능을 비교해 보겠다. 외팔보의 체적을 최소화하는 최적화 문제를 다음과 같이 정의하였다. 빠른 계산을 위해 파이썬(Python)으로 계산한다.   그림 2    목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 MPa • 최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm  설계 변수 Length : 5000 mm  Load P : 6500 N  E : 200 MPa  H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm  h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm  b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm  b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm  외팔보의 체적, 응력, 처짐량은 다음의 관계식으로 계산한다.  Volume = [2*h1*b1 + (H – 2*h1)*b2]*L  Stress = P*L*H/(2*I)  Deflection = P*L3/(3*E*I)  where : I = 1/12*b2*(H-2*h1)^3 + 2*[1/12*b1*h13 + b1*h1*(H-h1) 2/4]   히즈 기본 설정 파이썬 포털(Python portal)을 사용하여 예제의 입력(input)/출력(output) 파일을 등록하였다.    그림 4   전통적인 실험계획법에 의한 데이터 생성 방법 <그림 6>과 같이 4개의 설계변수를 기반으로 전통적인 실험계획법으로 데이터를 생성해보겠다. 여기서는 3 Level의 Full factorial을 사용하여 81개의 데이터가 생성된다.   그림 6   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 BIM(건설 정보 모델링) 포맷 중 하나인 IFC(Industry Foundation Classes) 파일을 세슘(Cesium) 플랫폼에 3D 타일(tiles)로 가시화하는 방법을 간략히 설명한다. 세슘은 디지털 트윈 산업 표준 플랫폼으로 많이 알려져 있다. 이번 호에서는 BIM 가시화 방법을 설명하고, 마지막 부분에 3D 타일 개념과 구조를 간략히 소개한다. 참고로, 세슘에서 개발된 3D 타일은 3D 고속 렌더링을 위한 모델 구조와 렌더링 메커니즘을 제공한다. 이 기술은 현재 공간정보 산업 표준을 담당하는 OGC(Open Geospatial Consortium)와 유기적 협력을 통해 발전하고 있다.   그림 1. 세슘의 3D 타일 가시화 모습 예시   ■ 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   세슘은 구글 어스와 유사한 지구 스케일의 디지털 트윈 플랫폼이다. 이를 이용하면 도시 차원에서 분석하거나 실내 건물을 탐색하는 등의 유스케이스를 개발할 수 있다. 국내 대부분의 3차원 도시 플랫폼 기반 서비스에서 세슘이 사용되고 있다. 세슘은 디지털 트윈 모델을 다루기 위한 저작도구도 함께 제공한다. 개발자는 서비스에 필요한 메뉴 기능, 대시보드에 표출한 데이터 처리에만 신경을 쓰면 된다.   그림 2. 세슘 저작도구 예시   공간정보 기술을 연구하다 보면, 가끔 BIM 파일 포맷 중 하나 인 IFC를 세슘 위에 가시화해야 하는 경우가 종종 발생한다. 하지만 세슘은 IFC를 직접적으로 지원하지 않는다.   그림 3. IFC 추가 에러 발생 모습   세슘은 IFC를 포함한 모든 3D 모델 파일을 3D 타일로 변환해 업로드하도록 하고 있다. 이는 무거운 3D 모델의 가시화 성능을 고려한 것이다. 3D 타일은 웹에서 가시화하기에 무거운 3D 파일을 공간 인덱싱 기법을 이용해 Octree 형식으로 표현하고, 각 노트에 분할된 3D 모델의 부분을 담아둔다. 메시 간략화 기법을 이용해, 카메라가 모델을 비추는 거리에 따라 적절한 LoD(Level of Detail)의 메시를 보여준다. 이는 게임에서 FPS 성능을 올리기 위해 개발된 기법과 매우 유사하다. glTF(https://github.com/ KhronosGroup/glTF)는 3D 타일의 기본 형식이다. 세슘은 다양한 샘플 코드를 샌드캐슬(sandcastle)이란 플랫폼으로 제공하여 편리한 개발을 지원하고 있다.   그림 4. glTF 2.0 기능(3차원 점군, 텍스쳐, 모델 지원 예시)    그림 5. 세슘의 코드 예제   3D 타일 모델 변환 및 업로드 먼저, 다음 링크를 방문해 세슘 아이온(Cesium ion)에 가입한다. Cesium ion – Cesium(https://cesium.com/platform/ cesium-ion) 이후, 세슘의 API, 애셋(asset)을 관리하는 클라우드, 자바스크립트 기반 예제 등을 무료로 사용할 수 있다. 여기서 애셋이란 플랫폼에서 사용하는 GIS, BIM 등 모든 파일 및 데이터셋을 의미한다. 가입 후, <그림 6>의 화면에서 ‘New story’를 클릭해 애셋을 추가해 보자.   그림 6. 세슘 아이온 메뉴 화면   세슘은 3D 모델을 3차원 타일 형식으로 내부 표현한다. 이 형식을 지원하는 파일 포맷은 <그림 7>과 같다.    그림 7     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　제조업의 디지털 전환, ‘사람 중심의 혁신’이 성패 가른다   Focus 18　플랜트 조선 컨퍼런스 2025, 산업 디지털 전환과 AI 혁신 비전을 찾다 24　오라클, “AI의 핵심은 데이터… 강력하면서 유연한 클라우드 기술로 AI 혁신 지원”   Case Study 26　건설 장비의 유지에 증강현실 활용한 HD현대인프라코어　산업 현장의 기술 통합 돕는 AR 가이던스   New Products 31　클라우드·AI·데이터 혁신 가속화를 위한 디지털 엔지니어링 설루션　앤시스 2025 R1 34　AI로 제품 개발 및 HPC 스케줄링 효율 향상　하이퍼웍스 2025 / HPC웍스 2025 36　클라우드 기반 ADAS 및 AD 개발 및 검증 설루션　Virtual Test Drive X 38　소프트웨어 개발 라이프사이클에 로코드와 AI 결합　멘딕스 10.18 40　다양한 산업 분야를 위한 실시간 시각화 기능 강화　트윈모션 2025.1 62　이달의 신제품   Culture 42　AI 스터디와 네트워크를 위한 스터디 모임 ‘AI 바우하우스랩’   Column 49　책에서 얻은 것 No. 24 / 류용효　2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라 52　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대에 나는 무엇을 아는가?   On Air 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업의 미래, 메가캐스팅 해석과 활용 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자율 제조의 핵심 기술, SDM과 AI의 만남 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털과 현실의 경계를 넘는 차세대 몰입형 협업 설계   54　News 60　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 65　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　세슘 기반 BIM IFC 가시화 방법과 3D 타일 구조 72　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (4) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅱ 177　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (11) / 천벼리　BIM 치수 체인   Mechanical 75　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (10) / 김주현　크레오 파라메트릭에서 파이핑 생성하기 Ⅰ   Reverse Engineering 84　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (3) / 유우식　관찰의 시점과 관점   Analysis 92　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (19) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅳ 97　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (1) / 이종학　AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 전상우　전자장비 방열을 위한 팬 단순화 원리와 해석 적용 방법 112　MBD를 성공적으로 도입하기 위한 비결 / 오재응　무엇을 위해서 모델을 활용하는가?   3D Printing 108　시제품 제작을 혁신하는 3D 프린팅 / 김진호　자동차 내장 부품의 디자인 검증용 시제품 개발 사례   PLM 120　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (1) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

이 책은 BIM을 적용하는 공동주택사업의 설계 및 시공을 수행하는 자를 위해 발간되었습니다. BIM을 도입하면 설계 도면이 자동으로 추출되고 설계에 보다 많은 시간을 투자할 수 있다고 기대하지만, 그렇지 않은 것이 현실이기도 합니다. 본 가이드 개발의 주체인 한국토지주택공사 공공주택본부 주거혁신처, 대한건축학회, 어반플롯건축사사무소를 중심으로 산학연 연합체로 구성된 연구진은 그동안 실무경험과 연구 성과를 바탕으로 기존 2D도면의 한계성을 분석하고 BIM 도면이 갖추어야 하는 특성을 도출함으로써 BIM 도면에 대한 새로운 표현형식과 방법을 제안하였습니다. BIM 기술자가 아닌 건축가의 도구로서 BIM에 기반한 정보 활용과 다양한 노하우를 적극적으로 함께 공유하고자 합니다. 공동주택 설계 프로세스를 구현하고 있는 실무자들이 직접 BIM 데이터를 구축하고 샘플 도면을 추출함으로써 가이드의 내용을 검증하였습니다.본 가이드를 통해 공동주택사업에서 BIM을 활용할 경우 어떻게 전략과 계획을 수립하고, 어떻게 데이터를 구축하고 이로부터 도면 성과물을 만들 수 있을 것인지를 실무적 차원에서 큰 도움을 줄 것으로 기대하고 있습니다. 더불어 앞으로 보다 많은 사업에 적용함으로써 지속적으로 개선 사항을 도출하고 더 많은 데이터와 사례를 만들어 갈 예정입니다. 2024년 11월   LH 공동주택 BIM 설계도면 작성가이드 링크 바로가기 1_ LH 공동주택 BIM 설계도면 작성 가이드_최종.pdf (227.1MB)  2_ 부속서-1_공동주택 BIM 설계도면 작성 실무 매뉴얼.pdf (16.05MB)  2-1_ 공동주택 BIM 발주자 강의(BIM소개, 활용방법).mp4 (622.61MB)  2-2_ 공동주택 BIM 실무자 강의 1강_공동주택 설계 BIM 준비.mp4 (140.77MB)  2-3_ 공동주택 BIM 실무자 강의 2강_면적산출도면 작성.mp4 (75.7MB)  2-4_ 공동주택 BIM 실무자 강의 3강_인동거리검토도면 작성.mp4 (48.68MB)  2-5_ 공동주택 BIM 실무자 강의 4강_창호일람표 작성.mp4 (96.74MB)  2-6_ 공동주택 BIM 실무자 강의 5강_공간정보 활용.mp4 (165.96MB)  2-7_ 공동주택 BIM 실무자 강의 6강_경사로 작성 및 검토.mp4 (107.35MB)  2-8_ 공동주택 BIM 실무자 강의 7강_구조도면 작성.mp4 (162.51MB)  3-1_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_표제부.pdf (59.99MB)  3-2_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_단위세대 및 주거동.pdf (35.65MB)  3-3_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_부대시설 및 상세도.pdf (28.26MB)  3-4_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_구조-1.pdf (7.22MB)  3-4_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_구조-2.pdf (65.69MB)  4-1_ (기본설계) 공동주택 BIM 도면_표제부.pdf (59.97MB)  4-2_ (기본설계) 공동주택 BIM 도면_단위세대 및 주거동.pdf (23.92MB)  4-3_ (기본설계) 공동주택 BIM 도면_부대시설.pdf (16.75MB)  4-4_ (기본설계) 공동주택 BIM 도면_구조.pdf (39.57MB)  5_LH 공동주택 템플릿 v_1_0.rte (19.31MB) 

유니티가 오는 2월 17일과 20일 양일간 가산 휴넷캠퍼스와 판교 스타트업캠퍼스에서 ‘유니티 6 로드쇼(Unity 6 Roadshow)’를 개최한다고 밝혔다. ‘유니티 6 로드쇼’는 유니티 6의 주요 기능을 시연하고, 실질적인 인사이트를 공유하기 위해 마련됐다. 행사는 참가자 공통으로 진행되는 ‘유니티 6 오버뷰’ 세션부터 유니티 엔지니어 팀이 최신 기능을 시연하는 ‘데모 딥다이브 세션’으로 진행될 예정이다. 유니티는 각 세션의 말미에는 유니티 기술 전문가 및 개발자와의 심층 질의응답 시간을 마련해 심도 있는 기술적 인사이트를 공유하고, 프로젝트에 필요한 맞춤형 조언을 구할 수 있어 유니티 6에 대한 보다 깊은 이해의 장이 될 것이라고 설명했다.     ‘유니티 6 오버뷰’는 유니티의 양진석 리드 솔루션 엔지니어와 골드메탈 유니티 시니어 애드보킷이 연사로 나선다. 차세대 게임 엔진인 유니티 6의 새로운 기능을 비롯해 개발 효율 및 성과를 극대화하는 실무 활용 노하우에 대해 소개할 예정이다. ‘데모 딥다이브 세션’은 두 개로 나뉘어 동시에 진행된다. 첫 번째 세션은 ‘유니티 6의 GPU 기반 개선된 그래픽 성능’ 및 ‘UPR에 새롭게 추가된 렌더 그래프 및 셰이더 그래프, VFX 그래프 최신 기능’을 주제로 한다. 해당 세션은 유니티의 오지현 APAC 시니어 애드보킷과 박종태 시니어 소프트웨어 디벨롭먼트 컨설턴트가 담당한다. 두 번째 세션은 유니티의 신평호 시니어 테크니컬 어카운트 매니저가 유니티 6의 멀티플레이어 기능, 넷코드 기능 등에 대해 설명한다. 멀티플레이어 센터, 위젯, 플레이모드를 활용해 게임 제작 및 메가시티 메트로 샘플에서의 테스트 및 동작 환경 구축 방법 등을 탐구하는 시간을 가질 예정이다. 이밖에 실습 중심의 트레이닝 세션도 준비했다. 유니티의 이제민 시니어 파트너 엔지니어와 유니티 프로젝트의 성능 최적화 방법을 학습하는 시간으로 구성됐다. 유니티 코리아의 김보영 마케팅 본부장은 “유니티 6는 창작의 한계를 넘어 혁신을 실현할 기회를 제공하는 가장 유니티답고 완전한 설루션”이라며, “이번 로드쇼를 통해 유니티 6로 구현할 수 있는 다양한 가능성을 경험해보길 바란다”고 말했다. 한편, 2024년 10월 출시된 유니티 6는 개발자가 게임의 비주얼을 더욱 효과적으로 제어할 수 있도록 커스터마이징이 가능한 그래픽 렌더링, 전체 게임 개발 수명 주기를 단축하는 간소화된 멀티플레이어 게임 개발, 웹 브라우저에 최적화된 풍부한 게임 제작을 위한 강력한 툴을 제공하고 있다. 또한 유니티는 정식 출시 이후, 제품 및 엔지니어링 리소스를 장기적으로 투입해 기능 세트를 개선하고, 기술 업데이트를 지속하고 있다.

한국오라클이 게임프로, 럭스바이옴, 레이티스트케이, 맥케이, 위솝 등 국내 스타트업 5개사에 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 제공했다고 밝혔다. 5개사는 OCI 컴퓨트, 스토리지 서비스, 네트워킹 및 커넥티비티 서비스 등을 통해 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 스마트 설루션을 한층 더 고도화하며, 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화할 수 있는 기반을 마련했다. 이번에 OCI를 도입한 5개사는 SaaS 개발사로, 클라우드를 기반으로 게임, 유통, 광고, 바이오 등 다양한 산업 분야에서 AI와 머신러닝 기술을 활용한 서비스 개발에 성공했다. 또한 중소벤처기업부, 창업진흥원(KISED) 및 서울과학기술대학교와 함께 진행한 글로벌 기업 협업 프로그램 ‘미라클’을 통해 선정되어, 정부와 글로벌 기업의 협력을 통해 성장을 지원받고 글로벌 시장의 진출 기회를 모색할 수 있게 됐다.     데이터 기반 e스포츠 코칭 플랫폼 ‘게임 PT’를 운영하는 게임프로는 OCI를 통해 사용자 데이터를 정밀하게 수치화하고 분석하여 맞춤형 훈련 프로그램을 혁신하는 데 성공했다. 특히 OCI의 데이터 분석 기능을 통해 작업 효율성을 높였으며, 데이터 전처리(preprocessing) 과정에서 노이즈 데이터 검토 및 불균형 데이터 처리를 위한 업/다운 샘플링 공수를 크게 줄였다. 회사는 이를 통해 기존 서비스들이 단순히 인게임(in-game) 정보에 기반한 개선점을 제안하는 데 그쳤던 한계를 넘어, 승패 상관분석 및 딥러닝 기반 추천 시스템을 활용해 정량적 맞춤형 훈련 프로그램을 개발했다. 마이크로바이옴 신약 개발 전문 스타트업인 럭스바이옴은 유전체 분석을 통해 임상 적용이 가능한 마이크로바이옴(인체 내 미생물 생태계) 소재를 신속히 발굴할 수 있는 플랫폼을 보유하고 있다. 대용량 유전체 데이터와 대사체 연계를 통한 신약 후보물질 발굴 플랫폼 운영 과정에서 기존 분석 방식은 많은 시간이 소요됐으나, OCI를 도입한 후 고성능 인프라와 AI/ML 자동화 기술을 통해 데이터 처리 속도를 10배 이상 높였다. 또한, 클라우드 기반의 확장성을 기반으로 대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 환경을 구축하며 임상성공성이 높은 신약 후보물질의 발굴 효율성을 높였다. 해외 상품 소싱 및 관리 플랫폼 ‘키냅스’를 운영하는 레이티스트케이는 OCI 전환을 통해 현대적이고 확장 가능한 시스템 아키텍처를 구축했다. 키냅스의 상품 콘텐츠 자동화 설루션은 셀러들의 상품 등록 시간을 줄이고, AI 기반의 표준화된 상품 데이터 관리 기능을 제공한다. 특히 OCI 상의 생성형 AI 및 RAG 기술을 통해 상품 설명 생성과 키워드 추출 등 차별화된 AI 서비스를 구현했으며, 쿠버네티스 환경용 오라클 컨테이너 엔진(Oracle Container Engine for Kubernetes, OKE)  도입으로 기존 레거시 시스템을 현대화하고 클라우드 비용을 60% 절감했다. AI/빅데이터 전문 강소기업 맥케이는 생성형 AI 기술을 기반으로 맥락과 연속성을 부여한 이미지 생성 AI ‘MOAI’ 등의 설루션을 선보여 주목을 받고 있다. 맥케이는 생성형 AI 기반 서비스 운영에 필요한 고성능 GPU 및 스토리지를 확보하기 위해 OCI를 도입했으며, 합리적인 가격 옵션을 활용해 비용을 절감했다. 또한 생성형 AI 기반의 PPL(간접광고) 설루션인 reloAD 개발 및 MOAI 설루션의 고도화에 성공했다. 회사는 이를 통해 웹툰, 광고 대행사 등 다양한 분야와 성공적인 협업을 이뤄냈다고 평가했다. HR 설루션 플랫폼 기업 위솝은 소상공인 특화 HR 설루션 ‘샵솔’과 프랜차이즈 가맹점 운영관리 설루션 ‘프랜솔’을 운영 중이다. 프랜차이즈 고객사 확보 시 다수 가맹점의 직원 대량 유입으로 트래픽이 급증하는 구조에서, 고성능이면서도 비용 효율적인 클라우드 인프라가 필요했다. OCI로의 마이그레이션을 통해 클라우드 비용을 40% 절감하고 앱 성능을 개선하여 고객 만족도를 높였다. 한국오라클의 유중열 클라우드 사업부 부사장은 “이번 미라클 프로그램에 참여한 스타트업들의 OCI 도입 성공 사례는 오라클이 단순한 기술 제공을 넘어, AI와 데이터 중심의 혁신을 촉진하고 국내 유망 스타트업의 기술 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 데 중요한 역할을 하고 있음을 보여준다”면서, “오라클은 안정적인 고성능 클라우드 인프라와 차별화된 기술력을 통해 앞으로도 유망한 AI 스타트업의 핵심 파트너로서 혁신 생태계를 확장해 나갈 것”이라고 말했다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 고퀄리티 애니메이션 제작 워크플로 지원 기능 향상, 하드웨어 레이 트레이싱 기반 시스템 지원 강화, 버추얼 프로덕션을 위한 인카메라 VFX 툴세트 정식 버전 제공, 모바일 게임 개발 위한 모바일 포워드 렌더러의 기능 추가 등     이번에 출시된 언리얼 엔진 5.5는 애니메이션 제작, 버추얼 프로덕션, 모바일 게임 개발 기능이 크게 향상됐고, 렌더링, 인카메라 VFX, 개발자 반복 작업 등 많은 기능들을 정식 버전으로 제공한다. 또한 메가라이트와 같은 한계를 뛰어넘는 흥미롭고 새로운 혁신도 계속해서 선보였다.   애니메이션 언리얼 엔진 5.5는 에디터에서 고퀄리티 애니메이션 제작 워크플로를 지원하는 신규 및 향상된 기능을 제공하여 상황에 맞는 애니메이션을 제작할 수 있어, DCC 애플리케이션을 오가며 작업할 필요성이 줄어들었다. 또한, 애니메이션 게임플레이 제작 툴세트에도 새로운 기능이 추가되었다.   시퀀서 이번 버전에서는 언리얼 엔진의 비선형 애니메이션 에디터인 시퀀서가 크게 개선되어 직관적인 인터페이스를 제공하며, 더 나은 필터링과 속성을 더 쉽게 사용할 수 있게 됐다. 이를 통해 워크플로 피로도를 줄이고 생산성을 높일 수 있다.  또한, 원본이 훼손되지 않는 애니메이션 레이어가 추가되어 기존 DCC 애플리케이션에서만 볼 수 있었던 추가 제어 기능과 유연성을 제공한다. 이제 애니메이션 레이어의 애디티브 또는 오버라이드를 선택하고, 이 레이어의 가중치도 애니메이션할 수 있어 손쉽게 콘텐츠를 관리할 수 있다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   마지막으로, 인터랙티브 시네마틱 도중 플레이어의 선택에 따른 조건부 상태 변경, 게임플레이 시네마틱 내에서 오브젝트를 보다 섬세하게 제어하는 커스텀 바인딩 등과 같은 기능으로 다양한 다이내믹 시네마틱 시나리오를 작동하도록 설정하는 것이 더 쉬워졌다. 또한, 커브를 사용해 시퀀스의 타이밍을 워프하고, 서브시퀀스 또는 샷의 원점을 재배치할 수도 있다.   애니메이션 디포머 컨트롤 릭에서 애니메이션을 적용할 수 있는 애니메이션 디포머를 만들어 클릭 한 번으로 시퀀서의 캐릭터에 쉽게 적용할 수 있는 기능이 추가되어, 접촉 디포메이션이나 더 나은 카툰 스타일의 스쿼시 앤 스트레치(찌그러짐과 늘어남)같은 더욱 사실적인 애니메이션 이펙트를 제작할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   또한, 애니메이터 키트 플러그인에는 래티스, 카메라 래티스, 스컬프팅 등 기본 디포머 기능과 함께 바로 사용할 수 있는 다양한 컨트롤 릭이 포함되어 있으며, 애니메이션에 사용하거나 자신만의 릭으로 구동되는 디포머 또는 헬퍼 릭을 제작하는 데 예제로 활용할 수 있는 유틸리티 컨트롤 릭도 제공된다.   모듈형 컨트롤 릭 모듈형 컨트롤 릭(modular control rig)은 다양한 UI 및 UX 개선, 새로운 사족 보행 및 비클 모듈 그리고 기본 이족 스켈레톤 유형에 대한 지원과 함께 베타 버전으로 제공된다. 또한, 스켈레탈 에디터는 이제 더 빠르고 간소화된 페인팅 워크플로 및 가중치 편집 등 다양한 개선 사항과 함께 정식 버전으로 만나볼 수 있다.   메타휴먼 애니메이터 언리얼 엔진용 메타휴먼 플러그인 중 하나인 메타휴먼 애니메이터도 이번 버전에서 대폭 업그레이드됐다. 처음에는 실험 단계 기능으로 도입되었으나, 이제 오디오만으로도 얼굴 상단 부분의 표정 추론을 포함하여 고퀄리티의 페이셜 애니메이션을 생성할 수 있다. 이 로컬 오프라인 설루션은 다양한 음성 및 언어와 함께 작동되며, 다른 메타휴먼 애니메이터 입력과 함께 일괄 처리 및 스크립팅할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   뮤터블 캐릭터 커스터마이제이션 런타임에 동적으로 변경되는 콘텐츠를 개발하는 게임 개발자에게 큰 도움을 제공할 뮤터블(mutable) 캐릭터 커스터마이제이션 시스템이 새롭게 추가됐다. 이 시스템은 캐릭터, 동물, 소품, 무기 등의 다이내믹 스켈레탈 메시, 머티리얼, 텍스처를 생성하는 동시에 메모리 사용량을 최적화하고 셰이더 비용과 드로 콜 수를 줄여준다. 런타임에 콘텐츠를 수정하는 네이티브 툴과는 달리, 뮤터블에서는 많은 파라미터와 텍스처 레이어, 복잡한 메시 상호작용, GPU에 부하가 큰 텍스처 효과 등을 처리할 수 있는 심층적인 커스터마이징을 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   선택기 선택기도 정식 버전으로 제공된다. 복잡한 로직을 작성할 필요 없이 게임 상황에 따라 재생할 애니메이션을 선택할 수 있는 이 프레임워크는 이제 거의 모든 유형의 애셋을 지원하며, 단순한 랜덤 선택기부터 수천 개의 애니메이션을 관리하는 데이터베이스 기반의 로직까지 다양한 수준의 복잡성을 처리할 수 있다. 이러한 기능은 업데이트된 게임 애니메이션 샘플 프로젝트에서 사용해 볼 수 있다.   렌더링 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5의 높은 리얼타임 렌더링 퍼포먼스와 퀄리티를 제공하기 위해 지속적으로 노력하고 있다.   루멘 하드웨어 레이 트레이싱(Hardware Ray Tracing, HWRT) 기반 시스템에 많은 향상이 이루어지면서, 이제 하드웨어 지원을 제공하는 플랫폼에서 루멘을 60Hz로 실행할 수 있다. 이러한 개선을 통해 패스 트레이서 및 라이트 베이킹의 퍼포먼스와 기능도 향상될 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   패스 트레이서 물리적으로 정확한 DXR 가속 프로그레시브 렌더링 모드인 패스 트레이서는 이제 정식 버전으로 제공되어 비선형 애플리케이션 또는 모든 기능을 갖춘 실사 레퍼런스 이미지의 최종 픽셀을 제작할 때 높은 퀄리티를 제공한다. 이번 버전에서는 퍼포먼스 및 퀄리티 개선, 리눅스 지원, 스카이 애트머스피어 및 볼류메트릭 클라우드 등 다른 모든 정식 버전 기능을 지원한다.   ▲ Audi e-tron GT 모델(이미지 제공 : Audi Business Innovation)   서브스트레이트 언리얼 엔진 5.2에서 실험 단계로 선보인 머티리얼 제작 프레임워크인 서브스트레이트가 베타 버전으로 전환되어, 언리얼 엔진이 지원하는 모든 플랫폼과 기존 머티리얼의 모든 기능이 지원된다. 리얼타임 애플리케이션을 위해 최적화하는 작업이 진행 중이며, 선형 머티리얼 제작에는 정식으로 사용할 수 있다. 룩 개발 아티스트는 이 강력하고 유연한 프레임워크를 활용하여 오브젝트의 룩 앤 필을 더 제어할 수 있다.   무비 렌더 그래프 언리얼 엔진 5.4에서 실험 단계로 도입되었던 무비 렌더 그래프(Movie Render Graph, MRG)도 이번 버전에서 베타 버전으로 전환된다. 그래프 기반의 환경 설정 워크플로에 많은 노력을 통해 커스텀 EXR 메타데이터를 사용하는 기능, 컬렉션의 스포너블 지원과 같은 초기 사용자의 피드백을 기반한 개선점 그리고 오브젝트 ID 지원과 같은 기존 프리셋 구성의 호환성 향상 등을 제공한다. 또한, 이제 MRG의 렌더 레이어 기능에서 반투명 오브젝트, 나이아가라 FX, 불균질 볼륨, 랜드스케이프, 스카이 스피어를 사용할 필요가 없는 스카이 애트머스피어 등을 포함해 모든 애셋 유형을 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   마지막으로, MRG는 신규 실험 단계 기능인 패스 트레이서용 스파시오 템포럴 디노이저(denoiser)를 제공해 선형 시퀀스에 고퀄리티의 결과를 출력할 수 있다.   메가라이트 언리얼 엔진 5.5에서는 새로운 실험 단계 기능인 메가라이트를 미리 만나볼 수 있다. ‘빛의 나나이트’라고 불리는 메가라이트를 사용하면 신에 제약 없이 다이내믹한 그림자를 만드는 수백 개의 라이트를 추가할 수 있다. 이를 통해 라이팅 아티스트는 이제 콘솔과 PC에서 소프트 섀도와 함께 텍스처가 적용된 에어리어 라이트, 라이트 함수, 미디어 텍스처 재생, 볼류메트릭 섀도를 자유롭게 사용해 볼 수 있어 성능보다는 예술적인 부분에 집중할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   버추얼 프로덕션 언리얼 엔진은 버추얼 프로덕션을 위한 인카메라 VFX(ICVFX) 툴세트를 통해 전 세계 영화, TV, 광고 등 수많은 제작을 지원하고 있다. 언리얼 엔진 5.5는 여러 버전에 걸친 축적된 노력을 통해 ICVFX 툴세트를 정식 버전으로 제공하며, 버추얼 프로덕션 및 시각화를 위한 다른 기능도 향상되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   SMPTE 2110 언리얼 엔진의 SMPTE 2110 지원이 대표적인 예로, 이번 출시에서는 ICVFX 프로젝트의 요구사항에 맞춰 수많은 안정성 개선, 프레임록 손실 자동 감지 및 복구, 타임코드로 PTP 지원 추가, 2110 미디어에 대한 OCIO 지원, IP 비디오 신호 흐름에 대한 개선이 이뤄졌다.   카메라 캘리브레이션 카메라 캘리브레이션 솔버 역시 언리얼 엔진 5.5에서 정식 버전으로 제공되어, 렌즈 및 카메라 파라미터 추정 정확도가 크게 향상되었다. 이 작업을 바탕으로 이제 모든 카메라에 오버스캔이 내장되어, 렌즈 왜곡을 렌더링하거나 포스트 프로세싱 단계에서 카메라 셰이크 추가 등을 지원한다.    버추얼 스카우팅 언리얼 엔진 5.4에서 처음 도입된 버추얼 스카우팅 툴세트가 정식 버전으로 업데이트됐다. 이제 OpenXR 호환 HMD(오큘러스 및 밸브 인덱스 기본 지원)를 사용해 강력한 경험을 곧바로 활용할 수 있으며, 광범위한 API를 통한 새로운 커스터마이징도 제공한다. 이 툴세트에서는 새로운 VR 콘텐츠 브라우저와 애셋 배치, 블루프린트로 커스터마이징할 수 있는 트랜스폼 기즈모, 색상 보정 뷰파인더 등이 더욱 향상되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   컬러 그레이딩 패널 이전에는 ICVFX 에디터에서만 제공됐던 컬러 그레이딩 패널이 이제 언리얼 에디터의 일반 기능으로 사용할 수 있게 돼, 모든 언리얼 엔진 신에서 창의적으로 컬러를 보정할 수 있는 풍부하면서도 아티스트 친화적인 인터페이스를 제공한다. nDisplay로 작업하는 사람들만이 아니라 모든 아티스트에게 향상된 컬러 그레이딩 경험을 제공하는 이 패널은 포스트 프로세스 볼륨, 시네 카메라 및 색 보정 영역도 지원한다.    DMX 버추얼 프로덕션뿐만 아니라 방송 및 라이브 이벤트에도 적용할 수 있는 언리얼 엔진의 DMX 테크 스택 또한 정식 버전이 되어 향상된 컨트롤 콘솔, 픽셀 매핑, 컨플릭트 모니터를 제공한다. 또한, 이번 버전에서는 GDTF 규격을 DMX 플러그인에 추가하여 GDTF 및 MVR을 지원하는 제어 장치와 소프트웨어의 지원을 추가하는 등의 다양한 개선 사항을 제공한다.   모바일 게임 개발 언리얼 엔진은 플랫폼 측면에서도 모바일 및 크로스 플랫폼 AAA 게임 개발을 위한 최고의 엔진이 되고자 모바일 지원에 지속적으로 노력을 기울이고 있다. 모바일 포워드 렌더러에는 플랫폼의 비주얼 퀄리티를 높일 수 있는 다양한 신규 기능이 추가되었다. 또한, 이제 D-버퍼 데칼, 렉트 에어리어 라이트, 캡슐 섀도, 포인트 및 스포트라이트용 무버블 IES 텍스처, 볼류메트릭 포그, 나이아가라 파티클 라이트가 지원되며, 모바일 포워드와 디퍼드 렌더러 모두 스크린 스페이스 리플렉션을 사용할 수 있다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   뿐만 아니라 언리얼 엔진 5.4에서 도입된 런타임 자동 PSO(Pipeline State Object) 프리캐싱이 이제 기본 활성화되어, 수동 PSO 수집 워크플로에 대한 쉽고 빠른 대안을 제공한다. 모바일 프리뷰어의 경우 특정 안드로이드 디바이스 프로필을 캡처 및 프리뷰하는 기능과 반정밀도 16비트 플로트 셰이더를 에뮬레이션하여 오류를 쉽게 확인하고 대응할 수 있는 기능 등의 다양한 개선이 이뤄졌다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   개발자 반복 작업 언리얼 엔진 5.5를 통해 개발자의 빠른 반복 작업과 효율이 더 높은 퀄리티의 결과물을 만든다는 점을 잘 알고 있는 에픽게임즈는 크리에이터 경험의 규모와 비전을 충족하기 위해 언리얼 엔진의 데이터 처리 파이프라인을 지속적으로 발전시키고 있다. 언리얼 엔진 5.4에서 선보인 최적화된 신규 캐시 데이터 스토리지 및 네트워크 커뮤니케이션 아키텍처인 언리얼 젠 서버(Unreal Zen Server)가 이제 정식 버전으로 제공되어 공유 파생 데이터 캐시(Derived Data Cache, DDC)로 사용될 수 있다. 또한, 이번 버전에서는 젠 서버가 PC, 콘솔, 모바일 등의 타깃 플랫폼으로 쿠킹된 데이터의 스트리밍을 지원한다. 실험 단계로 도입된 이 신규 기능으로 개발 중에도 콘솔이나 모바일 등의 타깃 플랫폼에서 게임이 어떻게 보이고 작동하는지 보다 빠르고 쉽게 평가할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   이외에도 에디터 시스템과 쿠킹 프로세스에 최적화된 애셋 로딩 경로를 제공하는 언리얼 젠 로더, 더 빠른 C++ 및 셰이더 컴파일을 제공하는 언리얼 빌드 액셀러레이터(Unreal Build Accelerator, UBA), 더욱 효율적이고 확장 가능한 개발 워크플로를 제공하는 언리얼 호드 지속적 통합(CI) 및 원격 실행 등 다양한 기능을 이번 버전에서 정식 버전으로 제공한다.(UBA는 윈도우 호스트 머신에서 정식 버전으로 제공되며, 타 플랫폼에서는 현재 베타 단계로 제공된다.)   팹 통합 정식으로 출시된 새로운 통합 콘텐츠 마켓플레이스 팹(Fab)이 언리얼 엔진 5.5에 통합되어 퀵셀 메가스캔과 같은 개별 애셋을 신으로 직접 드래그 앤 드롭 할 수 있으며, 팹의 애셋 팩을 콘텐츠 브라우저에 추가할 수도 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

애즈락(ASRock)이 인텔 아크(Intel Arc) B580과 B570 GPU를 기반으로 한 신제품 라인업 ‘Steel Legend’와 ‘Challenger’ 시리즈 그래픽카드 3종을 공개했다. 애즈락의 신제품 인텔 아크 B 시리즈 그래픽카드는 Xe2-HPG 아키텍처를 기반으로 1440p와 1080p 해상도에서 고성능 게임 경험을 제공하며, 더 높은 성능과 높은 이미지 충실도를 위한 AI 강화 업스케일링과 게임 경험을 한 차원 높여주는 인텔 Xe 슈퍼 샘플링 기술(XeSS)을 통해 지금까지 선보인 아크 시리즈 그래픽카드 중 가장 진화한 기술이 적용됐다. 핵심 기술별 특징을 살펴보면 Intel XeSS Frame Generation과 Intel Xe Super Sampling(XeSS)는 더 높은 성능과 높은 이미지 충실도를 위한 AI 강화 업스케일링으로 게임 경험을 한 차원 높여주며, Intel Xe Low Latency 기술은 게임을 더욱 매끄럽고 빠르게 플레이할 수 있도록 한다. Intel Xe Matrix eXtensions(XMX) AI 엔진은 AI로 향상된 게임, 제작 및 미디어 생성을 가속화한다. 또한, Advanced Media Engine을 통해 AV1을 포함한 다양한 미디어 포맷의 빠른 트랜스코딩을 지원해 콘텐츠 제작 효율을 가속화한다. 애즈락 인텔 아크 B 시리즈 그래픽카드는 냉각 효율을 높이기 위한 스트라이프 링 팬과 축형 팬과 울트라 핏 히트파이프, 견고한 디자인의 메탈 백플레이트, 화려한 효과를 구현하는 Polychrome SYNC 조명 기술을 갖추고 있다.     애즈락 인텔 아크 B580 Steel Legend 12GB OC 모델은 사전 오버클럭된 최대 클럭 2800MHz 으로 동작하며, 12GB GDDR6 메모리(19Gbps)를 장착했다. 트리플 팬 디자인의 스트라이프 링 팬, 울트라 핏 히트파이프를 적용해 냉각 효율을 높였다. 후면 메탈 백플레이트는 구조적 강성을 높이고 PCB 휨을 방한다. Polychrome SYNC를 지원하는 ARGB 팬과 조명 패널을 통해 사용자가 조명 효과를 자유롭게 설정할 수도 있다. 화이트 테마의 PC 빌드를 선호하는 사용자를 위한 화이트 버전도 있다. 애즈락 인텔 아크 B580 Challenger 12GB OC 모델은 최대 클럭 2740MHz 으로 동작하며, 12GB GDDR6 메모리(19Gbps)를 탑재했다. 스트라이프 축 팬과 울트라 핏 히트파이프를 적용한 듀얼 팬 쿨링 설계를 적용 냉각했다. 특히 콤팩트한 듀얼 슬롯 디자인으로 케이스 호환성을 높였다. 프리 오버클럭을 지원하며 후면 메탈 백플레이트와 LED 인디케이터를 탑재해 내구성과 심미성을 모두 충족한다. 애즈락 인텔 아크 B570 Challenger 10GB OC 모델은 그래픽 클럭 최대 2600MHz 으로 동작하며, 10GB GDDR6 메모리(19Gbps)를 탑재했다. 스트라이프 축 팬과 울트라 핏 히트파이프를 적용한 듀얼 팬 설계가 열을 빠르게 제어하며, 견고한 메탈 백플레이트, 콤팩트한 듀얼 슬롯 디자인으로 케이스 호환성도 높다. 프리 오버클럭을 지원하며, 새롭게 디자인한 LED 인디케이터를 적용했다. 애즈락의 한국 홍보 및 마케팅을 담당하고 있는 김성현 실장은 “애즈락은 더욱 진화한 인텔 아크 B 시리즈 그래픽카드를 시장에 선보인다. 진화한 AI 기술에 게이밍을 위한 기술까지 담아낸 아크 B580 스틸 레전드 12GB OC, 아크 B580 챌린저 12GB OC, 아크 B570 챌린저 10GB OC 그래픽카드는 시스템 통합업체와 메인스트림 시장에서 높은 만족을 안겨줄 것”이라고 전했다.