오토데스크가 오토데스크 플로 스튜디오(Autodesk Flow Studio) 내에 새로운 생성형 AI 모델인 ‘원더 3D(Wonder 3D)’를 출시했다. 과거 원더 스튜디오(Wonder Studio)로 알려졌던 클라우드 기반 플랫폼인 오토데스크 플로 스튜디오는 AI를 활용해 모션 캡처, 카메라 트래킹, 캐릭터 애니메이션 등 복잡한 VFX 작업을 자동화한다. 이번에 선보인 원더 3D는 아티스트와 스튜디오, 크리에이터가 텍스트와 이미지를 편집 가능한 3D 자산으로 더 빠르고 직관적으로 변환할 수 있도록 설계됐다. 3D 캐릭터와 오브젝트를 제작하는 과정은 그동안 상당한 수작업이 필요한 복잡한 영역이었다. 원더 3D는 텍스트 투 3D(Text to 3D), 이미지 투 3D(Image to 3D), 텍스트 투 이미지(Text to Image) 기능을 통해 단순한 텍스트나 참조 이미지 만으로도 3D 자산을 생성할 수 있도록 한다. 생성된 결과물은 프로젝트에 맞춰 정교하게 다듬거나 재구성해 다시 사용할 수 있어 초기 구상부터 실제 제작에 이르는 워크플로를 단축한다. 캐릭터와 소품 제작 시간을 줄이고 제작팀의 병목 현상을 해결함으로써 창의적인 의도나 유연성을 유지하면서도 3D 제작의 진입 장벽을 낮췄다.     원더 3D는 크리에이터가 기술적인 부담에서 벗어나 스토리텔링에 집중할 수 있도록 돕는다. ▲텍스트 투 3D는 텍스트 프롬프트를 입력하면 편집 가능한 3D 캐릭터나 생명체, 소품으로 변환한다. 크리에이터가 구상한 내용을 설명하면 기하학적 구조와 질감이 포함된 상세한 3D 자산을 생성하며, 이를 다양한 프로젝트에서 재사용할 수 있다. ▲이미지 투 3D는 스케치나 참조 이미지, 콘셉트 아트를 텍스트가 포함된 3D 모델로 바꾼다. 한 장의 이미지로도 편집 가능한 자산을 만들 수 있으며 개발 과정에 따라 형태나 질감, 구조를 자유롭게 조정할 수 있다. ▲텍스트 투 이미지는 몇 초 만에 콘셉트 비주얼을 생성해 캐릭터나 장면, 스타일을 탐색하게 돕는다. 가장 뛰어난 아이디어를 선택해 3D 워크플로로 직접 가져와 추가 개발을 진행할 수 있다. ▲제작된 결과물은 USD, STL, OBJ 파일 형식으로 내보낼 수 있다. 이를 통해 다양한 소프트웨어에서 추가 작업을 이어가거나 3D 프린팅, 물리적 프로토타입 제작, 실제 모델 제작 등 온·오프라인을 넘나드는 활용이 가능하다. 원더 3D는 제작팀이 짧은 시간 안에 더 많은 콘텐츠를 제공해야 하는 압박 속에서 제작 공정을 간소화하고 새로운 창의적 가능성을 열어준다. 전문 스튜디오는 캐릭터와 소품의 프로토타입을 빠르게 제작할 수 있고, 버추얼 프로덕션 및 XR 팀은 사용 가능한 3D 모델로 장면을 신속하게 채울 수 있다. 인디 개발자나 취미 활동가들도 대규모 팀 없이 고품질 3D 자산을 구축할 수 있으며, 마케팅 팀은 캠페인이나 클라이언트 시연을 위한 3D 모델을 유연하게 제작할 수 있다. 생성형 AI와 편집 가능한 워크플로를 결합한 원더 3D는 제어력과 품질을 유지하면서 제작 속도를 높인다. 오토데스크는 이를 통해 오토데스크 플로 스튜디오가 3D 제작을 위한 접근성 높은 입문점이자 디지털과 물리적 워크플로를 아우르는 강력한 프로토타이핑 도구가 될 것으로 기대하고 있다. 오토데스크의 자회사인 원더 다이내믹스의 공동 설립자 니콜라 토도로비치(Nikola Todorovic)는 “3D 자산 제작은 전통적으로 많은 수작업이 필요한 어려운 과정이었다”면서, “원더 3D는 이러한 고충을 해결하고 모든 숙련도의 크리에이터가 제작 속도를 늦추지 않고도 신속하게 3D 자산을 생성하고 반복 작업할 수 있도록 돕기 위해 개발했다”고 밝혔다.

이번 리뷰는 HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)를 활용해 실제 CAE 실무 환경에서의 성능을 검증한 기록이다. 14인치의 컴팩트한 폼팩터에 탑재된 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(AMD Ryzen AI Max PRO) 프로세서와 통합 메모리 시스템이 복잡한 전처리부터 후처리까지의 해석 루틴을 얼마나 안정적으로 수행하는지 분석하였다. 실무자의 관점에서 이동성과 전문가급 시뮬레이션 성능의 조화를 직접 확인해 보았다.   리뷰 배경 HP Z북 울트라 G1a는 14인치의 워크스테이션급 특성을 넣은 노트북이다. AMD 라이젠 AI 맥스 프로 시리즈 프로세서 기반으로, CPU와 GPU가 하나의 메모리 풀을 공유하는 통합 메모리 아키텍처를 전면에 내세운다. 제품 소개 기준으로 최대 128GB 통합 메모리 구성이 가능하며, 이 중 최대 96GB까지를 GPU 전용 메모리로 할당해 그래픽 작업에서 병목을 줄이는 방향으로 설계되었다. 이 노트북을 처음 마주한 인상은 워크스테이션이라는 단어와 외형이 잘 연결되지 않는다는 점이었다. CPU 성능은 AMD 라이젠 AI 맥스 + 395를 기반으로 그래픽은 라데온 8060S(Radeon 8060S)로 확인된다. 이 정도의 성능을 노트북에서 볼 수 있다는 점에서 시뮬레이션을 당장이라도 돌려봐야겠다고 판단하였다.   그림 1. HP Z북 울트라 G1a   HP Z북 울트라 G1a는 14인치급의 얇은 노트북 형태라 이동이 쉽고, 포트 구성도 업무용에 딱 맞춰져 있다. 특히 HDMI 2.1, 썬더볼트 4(USB-C) 등 USB-C 포트를 3개 보유하고 있다. 외부 모니터 연결이나 현장, 회의실 등 이동이 잦은 사용자라면 노트북 자체의 무게 관점에서는 엄청난 점수를 주게 된다. <그림 2>의 왼쪽은 Z북 울트라 G1a의 상판 디자인이다. 그레이 톤에 로고 중심의 미니멀함이 인상이 강하고, 표면 마감도 업무용 워크스테이션답게 차분한 편이다. <그림 2>의 오른쪽 사진은 휴대성 체감을 주기 위해 12.9형 아이패드 프로를 함께 놓고 비교한 장면이다. 태블릿을 키보드 위에 올려두면 느껴지듯, 본체의 면적이 아이패드 프로급과 크게 동떨어지지 않아 가방에서 차지하는 부피 부담이 생각보다 적다. 실제로 태블릿을 넣던 공간에 함께 운용하기 수월했고, 연구실과 세미나실처럼 이동이 잦은 환경에서 편리함을 만들어주는 크기였다.   그림 2. HP Z북 울트라 G1a의 외관(왼쪽) 및 태블릿과의 크기 비교(오른쪽)   CAE 해석 관련 제품 시연 CAE 해석 관련 제품 시연을 보면 대개는 깔끔한 브래킷 한 개, 공기 층이 크게 없는 외부 유동, 혹은 요소 수를 의도적으로 낮춘 모델로 구성된다. 하지만 실제 대학원 연구나 현업 엔지니어가 사용하는 모델은 굉장히 높은 밀도의 요소 수를 가지고 있는 경우가 대부분이다. CAE 해석은 계산 시간만으로는 평가하기 어렵다. 실제로는 모델을 가져오고, 형상을 단순화하고, 메시를 증가시키고, 수렴을 잡고, 결과를 후처리하고, 마지막으로 보고서까지 정리하는 과정이 하나의 루틴으로 이어진다. 이 루틴 중 어느 구간에서든 시스템이 멈추거나 응답성이 크게 떨어지면, 그 순간부터는 업무가 끊기게 된다. 필자는 구조/유동 해석을 병행하는 대학원생 연구원으로서, 이번 대여 장비를 단순 벤치마크가 아닌 실제 연구 및 과제에서 수행하는 순서 그대로 테스트해보기로 했다. 목표는 명확하다. 다음의 두 가지를 중점으로 검토하였다. 전처리부터 후처리까지, 끊김 없이 반복 수행 가능한가? 구조 해석(선형/비선형)과 유동 해석(정상/과도)을 섞었을 때도 안정적으로 유지되는가? 이번 리뷰는 실제 진행했던 해석 프로젝트를 기반으로 진행하였다. 대외비로 인해 전체 형상보다 해석 진행에 맞춘 단순화 모델을 사용하였다. CFD 유동 해석 1건을 먼저 수행해 시스템의 기본 워크플로 안정성을 우선 확인한 뒤, 본 테스트인 XY 스테이지 프로젝트로 넘어가는 방식으로 구성했다. 세 가지 테스트는 해석 솔버 진행 시 해석 엔지니어가 체감하기에 가장 어려움을 겪는 상황에 대해 상세하게 설명하는 것을 목표로 한다. 해석 엔지니어는 대부분 직접 모델링, 전처리에서 후처리까지 모두 진행하기 때문에, 이 모든 과정에서 HP Z북 울트라 G1a의 성능이 성과를 좌우할 수 있다. 이에 따라 대표적인 해석 방법 세 가지(유동, 정적, 열적 해석)을 선정하였다.   그림 3. 분야별 테스트 계획   테스트 1 : 유체 시뮬레이션 전처리(앤시스)   그림 4. 전처리 메시 작업(노트북 자체 화면)   첫 번째 테스트는 유체 해석으로 시작했다. 대상은 다수의 오리피스(Orifice)가 배열된 에어베어링 타입 유동 형상으로, 단순히 솔버만 돌리는 것이 아니라 전처리부터 해석, 후처리까지 모든 워크플로를 수행하였다. 이 유형의 모델은 형상 자체도 복잡하지만, 메시 해상도를 올리는 순간부터 작업감이 급격하게 달라진다. 특히 요소 수가 많아지면 워크벤치(Workbench)에서 해당 프로젝트에 접근하는 ‘클릭 한 번’부터 초기 반응이 늦어지는 경우가 흔하다. 즉, 실제 체감 성능은 메시 창 진입부터 차이가 드러난다. Z북 울트라 G1a의 흥미로운 점은 소음 특성이다. 동일한 워크로드를 워크스테이션급 컴퓨터에서 수행할 때는 팬의 소음이 뚜렷하게 들릴 정도로 동작하는 경우가 있었는데, 이번 테스트에서 수행할 때는 메시 작업창을 여는 순간 짧게 팬이 동작하는 느낌이 있다가, 이후에는 지속적으로 소음이 커지지 않고 비교적 낮은 수준으로 유지되는 느낌을 받았다. 필요한 구간에서만 짧게 소음이 개입하니, 작업하는 엔지니어 입장에서는 안정감을 받으며 작업을 할 수 있었다.   그림 5. 앤시스 워크벤치 프로젝트(유체 해석)   유체 해석 파트는 한 번 돌려서 끝이 아니라, 워크벤치에서 여러 케이스를 동시에 관리하는 형태로 구성했다. <그림 5>처럼 Fluid Flow 시스템을 다수 배치하고, 각 시스템을 Geometry, Mesh, Setup, Solution, Results 순서의 단계로 동일한 구조로 유지한 뒤 케이스별로 필요한 변경만 최소화하여 반복 실행했다. 연구실에서 실제로 유동 해석을 수행할 때는 한 조건으로 끝나기보다 간극, 입력조건, 수치 설정을 바꿔가며 다음 케이스로 넘어가는 일이 일반적이기 때문에, 이번 리뷰에서도 그 흐름을 그대로 가져갔다. 이번 구성의 핵심은 파라미터 기반 분기이다. 간극 조건을 여러 파라미터 케이스로 나누어 두고, 수치 설정을 달리한 케이스도 별도로 두어 같은 프로젝트 내에서 연속적으로 비교할 수 있도록 구성했다. 동일한 방식으로 여러 케이스를 파이프로 연결하여 시뮬레이션했을 때, 데스크톱 워크스테이션에서는 약 5시간, Z북 울트라 G1a에서는 약 7시간 정도가 소요되었다. 실제 솔버에 사용한 코어 수는 동일하게 맞추어 진행했다.(비교에 사용한 데스크톱 워크스테이션 사양은 13세대 인텔 코어 i7-13700KF(16코어/24스레드), RAM 128GB, 엔비디아 RTX A4000(전용 16GB)이다.) 시간 차이는 장비 구성 차이(특히 메모리 용량 등)에서 발생할 수 있으며, 이번 파트에서는 다중 케이스 구성을 프로젝트 단위로 묶어 하나의 파라미터 사이클을 중단 없이 완주했다는 점에 의미를 두었다.   테스트 1-1 : 유체 시뮬레이션(앤시스)   그림 6. 플루언트 해석 단계   이번 테스트는 플루언트 시스템을 구성한 뒤, 실제 설정과 실행은 플루언트 내부에서 진행했다. 실제 유체 해석을 경험하였을 때, CFD 솔버 창 로드가 가장 느리게 뜬다. 이 구간이 실무적으로는 가장 시간을 많이 쓰는 편이다. 이유는 체감 병목이 반드시 솔버에만 있지 않기 때문이다. 큰 메시를 불러오고, 화면에 표시하고, 경계면을 선택하고, 설정 탭을 오가며 저장 및 갱신하는 과정에서 프리징이 발생하면, 계산 시간이 짧더라고 작업은 길어진다. 이 노트북에서는 이 작업이 굉장히 깔끔하다. 예를 들어 Fluid 형상을 Solid로 바꾸는 경우에는 물성 자체를 바꾸기 때문에 체감상 30~50초 정도 지연이 발생했다. 하지만 그 외의 모든 대부분의 기능은 끊김 없이 설정 변경이 가능했다. 팬 소음도 이전과 같이 임포트 시 및 솔버 작동 시를 제외한 부분에서는 거의 들리지 않았다.   그림 7. 유체 해석 결과 컨투어   이번 테스트에서는 해석 대상에서 계산된 압력 분포를 보여준다. 워크스테이션급 노트북에서 이 정도 규모의 모델을 끝까지 수렴시키고, 후처리까지 안정적으로 가져갈 수 있었다는 점에서 굉장히 큰 장점을 느꼈다. 특히 컨투어(contour)가 계단형처럼 깨지지 않고 등압선이 부드럽게 이어지는 점이 비교를 위해 해석을 동일하게 진행한 데스크톱 워크스테이션에서 확인할 수 있는 그래픽과 동일한 수준이다. 압력 분포뿐만 아니라 실제 산업에서 요구하고 검토해야 하는 유동 관련 모든 후처리를 모두 확인할 수 있었다. 노트북 한 대로 연구 및 업무에서 필요한 해석의 한 사이클인 전처리, 해석, 후처리까지를 노트북에서 완주할 수 있었다는데 의미가 있다.   테스트 2 : XY 스테이지 정해석(솔리드웍스 & 앤시스)   그림 8. 시뮬레이션 대상인 XY 스테이지 모델링   시뮬레이션을 수행하기 위해, 연구실에서 실제로 다루는 XY 스테이지의 실물 크기와 구성 방식을 최대한 반영하여 모델링을 진행하였다. 단순한 데모 형상이 아니라, 연구 환경에서 반복적으로 부딪히는 조건을 고려해 임포트, 단순화, 해석용 형상 정리를 여러 번 반복하는 방식으로 접근했다. 모델링 단계에서 가장 먼저 확인한 것은 ‘한 번이라도 흐름이 끊기지 않는지‘였다. 모델링 툴에서 가장 문제가 되는 상황은 복잡한 형상을 다룰 때 화면의 프리징이나 입력 지연인데, 이번 작업에서는 XY 스테이지를 구성하는 형상을 만들고 수정하는 과정에서 눈에 띄는 버벅임이 거의 발생하지 않았다. 단순히 고사양 CPU와 GPU가 있다라는 의미가 아니라, 실제로 커서 이동, 스케치 입력, 피처 생성과 같이 모델링 진행 시 기본적인 동작이 꾸준하게 유지되는지가 체감하는 성능을 결정한다. 이러한 관점에서 작업감이 안정적이었다. 특히, 해석 툴(앤시스 워크벤치)을 완전히 종료하지 않고 백그라운드에 실행해 둔 상태에서 모델링을 병행했을 때다. 일반적으로 해석 툴을 켜 둔 채로 CAD 작업을 하면 메모리나 리소스 점유로 인해서 스케치가 끊기거나 곡선 입력이 느려지는 경험을 하는 경우가 많다. 반면 Z북 울트라 G1a은 워크벤치가 백그라운드에 올라간 상태에서도 솔리드웍스에서 스케치를 그리고 곡선을 생성하는 과정이 딜레이 없이 매끄럽게 이어진다. 하지만 아무래도 해석 솔버를 모든 코어를 사용해서 돌려놓으면 솔버가 돌아가는 동안 솔리드웍스에서 약간의 프리징이 발생한다. 사용자는 해석 솔버 상에서 직접적으로 코어의 개수를 할당해줄 수 있는데, 코어를 조절하여 4코어는 CAD 툴, 4코어는 해석 툴과 같이 나누어 작업을 진행할 때 큰 버벅거림 없이 조작이 가능했다. 코어를 나눴기 때문에 솔버 시간 지연은 발생하지만, 동시 작업이 깔끔하게 진행되는 것 자체로도 해석 엔지니어에게는 큰 장점으로 느껴진다.   테스트 2-1 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 9. 앤시스 워크벤치 프로젝트(정해석, 열해석, 모달해석)   이번 테스트는 여러 파이프로 연결된 워크벤치를 구동하는데, 서로 다른 해석 시스템을 한 프로젝트 안에서 연결한다는 점이 중요하다. 실제 연구나 업무 환경에서는 한 번 만든 CAD를 기반으로 정적 강성, 열 영향, 진동 특성을 연속으로 확인하는 경우가 많고, 이때 프로젝트가 분리되어 있으면 형상 수정이나 단순화가 생길 때마다 각 해석을 따로 업데이트해야 해서 시간이 굉장히 지연된다. 상단의 메인 플로는 세 가지로 구성했다. 정적 구조로 기본 강성과 변위를 확인하고, 같은 지오메트리를 기반으로 열 조건을 부여하였을 때 온도 분포를 점검한 다음, 모달로 고유 진동수와 모드 형상을 확인하는 흐름이다. 이 구조로 구성하면 형상 단순화나 치수 수정이 생겼을 때 업데이트 프로젝트(Update Project) 한 번으로 메인 3개의 해석의 기반 데이터가 함께 따라온다. 실무에서는 굉장히 많은 파라미터를 연속적으로 연결해 두어야 하는데, 이는 노트북으로 해석할 때 중요한 작업 흐름을 끊지 않는 운영 방식으로 직결된다.   테스트 2-2 : XY 스테이지 정해석 메시 작업(앤시스)   그림 10. XY 스테이지 모델링 전처리(메싱)   전처리 작업에서의 메시 작업은 실사용에서는 메시 직후 작업이 끝나는 경우가 거의 없다. 접촉 및 구속을 다시 확인하거나, 특정 부위를 더 촘촘히 쪼개거나, 단순화가 부족한 부분을 다시 CAD로 되돌려 수정하는 등 ‘다시 돌아가는’ 작업이 필연적으로 발생한다. 이때 중요한 건 계산 성능보다도 프로젝트가 계속 이어지는지 여부다. 메시가 늘어난 상태에서 트리 이동, 특정 파트 및 면 선택 같은 동작이 불규칙하게 멈추면 이후 단계에서 재 메시나 후처리로 넘어가는 속도가 눈에 띄게 떨어진다. 이번 구성에서는 메시를 1mm로 굉장히 작게 분할하여도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 형태는 두드러지지 않았다.   테스트 2-3 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 11. XY 스테이지 정해석 컨투어   이번 테스트는 Static Structural의 결과가 Mechanical에서 로드되어, 컨투어로 시각화되었다. 계산 후 결과를 불러와 렌더링하고, 필요한 뷰를 만들고, 캡처 가능한 상태로 정리하는 후처리 루틴이 매끄럽게 진행되었다. 현업과 연구에서 시간은 계산에서만 쓰이지 않는다. 결과를 열고, 표시 항목을 바꾸고, 시점을 정리하고 캡처하는 과정이 반복된다. 특히 조립체 모델에서는 내가 보고 싶은 위치에 대한 시점 찾기 과정에서 버벅임이 심한 경우가 대다수다. 이번 테스트에서는 결과 컨투어를 띄운 이후 확대 및 회전 등 기본 조작을 수행하며 캡처 가능한 상태로 정리하는 흐름으로 진행되었고, Z북 울트라 G1a에서 충분히 프로젝트 관리가 가능하였다. 해석 솔버 작동 시간은 유체 해석급으로 복잡한 메시와 연산량이 요구되지는 않았기에 10분 이내로 해석은 완료되었다.   테스트 3 : XY 스테이지 열해석(앤시스)   그림 12. XY 스테이지 열해석 컨투어   이번 테스트의 경우 정상상태 열 해석의 결과 화면이며, 각각 온도와 열량 결과 항목을 표시하였다. 이번 테스트는 정적, 열 해석을 각각 돌린 것이 아니라 워크벤치에서 하나의 프로젝트를 묶어 반복 업데이트하는 형태로 운영하였다. 실제 해석 업무에서 체감 생산성을 좌우하는 것은 솔버의 단발적인 성능만이 아니다. 경계조건인 열원, 대류, 접촉 등을 수정하고, 다시 업데이트한 뒤, 동일한 뷰에서 결과를 재확인 및 캡처하는 과정을 반복하면서 목표하는 컨투어가 나오고, 분석한 결과와 동일한지 확인하는 과정이 정말 중요하다. 열 해석은 15분 이내 수준에서 비교적 빠르게 완료되었다. 이 정도 솔버 시간이 확보되면 열원 크기나 경계조건 같은 변수를 바꿔가며 파라미터 시뮬레이션 형태로 반복 실행하는 운영도 현실적인 선택지가 된다.   테스트 4 : AMD 소프트웨어를 통한 해석 속도 개선 테스트   그림 13. 아드레날린 에디션 그래픽 설정   Z북 울트라 G1a는 AMD 전용 그래픽 드라이버 및 그래픽 옵션 설정을 통합 관리하는 소프트웨어 아드레날린 에디션(Adrenalin Edition)을 적용할 수 있는데, 이를 통해 <그림 13>과 같이 Gaming → Graphics 메뉴에서 그래픽 옵션을 선택할 수 있다. 이 화면은 본래 게임 환경을 대상으로 한 옵션이 포함되어 있으나, 이번 테스트에서는 해석에 필요한 더 조밀한 메시와 대형 형상들의 결과 표시를 검토하는 상황에서 실무자의 뷰포트 조작이 더 부드러워지는지, 또는 반대로 표시 지연이 발생하는지 확인하는 목적으로 진행된다.   테스트 4-1 : 메시 사이즈 조밀화 구간 작업감 검증 테스트   그림 14. A : 메시 1mm Sizing 적용 시   그림 15. B : 메시 0.5mm Sizing 적용 시   앞선 테스트 2-2(메시 작업)에서 강조했던 포인트는 단순히 메시가 생성되느냐가 아니었다. 실사용에서 메시 작업은 직후에 끝나는 경우가 거의 없고, 모델을 다시 손보거나(형상 수정과 구속 변경), 특정 부위만 더 촘촘히 쪼개거나(Refine), 조건은 바꿔 반복 수행하는 과정이 기본 루틴이 된다. 이때 체감상 생산성을 좌우하는 건 계산 성능만이 아니라 메시가 늘어난 상태에서도 트리 이동, 파트 및 면 선택, 화면 회전과 같은 기본 조작이 끊기지 않고 이어지는지에 있다. 한 번 버벅거림이 시작되면, ‘재메시 – 솔브 – 후처리’로 넘어가는 전체 흐름이 눈에 띄게 느려진다는 점이 있다. 이번 테스트 4에서는 AMD의 아드레날린 에디션 소프트웨어를 설치한 뒤, 그래픽 옵션을 적용한 상태에서 해석 프로그램 메시 조밀화 구간의 작업감을 다시 확인하는 형태로 진행했다. 메시 사이즈를 낮춰 요소 수가 증가하는 상황에서 안정성이 유지되는지 체크하는 것을 목적으로, 테스트는 기존 프로젝트 흐름을 유지하되 메시 사이즈를 다르게 적용하여 비교했다. 비교 조건은 A와 B로 메시를 생성한 후 화면 회전과 줌, 그리고 트리 이동과 특정 파트의 면 선택 등을 반복하였다. 결과적으로 조밀화 자체가 부담인 B 조건에서도 멈춤이 덜한 것을 확인하였다. 이 작업에서 핵심 부담은 결국 작업의 흐름이 끊기는 것이다. 이번 설정에서는 조밀한 메시에서도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 패턴은 보이지 않았다. 메시 사이즈를 0.5mm까지 낮춰도 조작이 꺾이지 않는다는 점과 아드레날린 설정 적용 이후 메시 상태에서의 화면 반응성이 안정적으로 유지되는 방향으로 체감되었다.   테스트 4-2 : 모달해석 테스트   그림 16. 모달해석 결과 화면(모드 형상 컨투어)   아드레날린 설정 후, 기존 XY 스테이지 프로젝트 흐름에 모달해석을 추가로 수행했다. 특히 모달해석은 결과 확인 과정에서 모드 형상 확인, 애니메이션 재생, 값 확인 및 캡처를 반복 수행하게 되는데, 그래픽과 솔버 시간 감소를 확인하기 위해 필수적으로 해석을 진행하였다. 모달해석 결과는 Mechanical에서 바로 로드되어 모드(Mode) 별 주파수 테이블과 함께 표시되었고, 결과 항목을 전환해도 화면 반응이 끊기지 않았다. 특히 모달해석에서는 에니메이션 재생을 수행했을 때 조작이 툭툭 끊기는 것 없이 안정적으로 확인이 가능하였다. 이어서 모달해석은 다른 구조 해석이나 열 해석과는 상이하게 경계 조건에 따라 솔버 시간이 3~4배는 더 걸리게 된다. 아드레날린 설정을 통해 그래픽 끊김이 발생하지 않는 선에서 옵션을 변경하여 솔버를 진행하였을 때 소요되는 결과를 확인하였다.   그림 17. 아드레날린 에디션 적용 전/후 솔브 시간 비교   <그림 17>에서 확인할 수 있듯이 동일 모달해석 케이스에서 약 32분에서 23분으로 솔버 시간이 줄어드는 결과를 확인했으며, 약 9분 31초 수준으로 29% 수준의 시간 단축을 통해 솔버 사용 속도가 눈에 띄게 증가했음을 확인하였다. 이 차이는 단일 요인(그래픽 옵션)만으로 원인을 단정하기는 어렵지만, 단일 해석 설정에서 아드레날린 에디션 적용 이후 동일 케이스를 반복 수행했을 때 솔버 시간이 감소하는 경향이 확인되었다는 점에서 의미가 있었다. 특히 연구 및 실무 환경에서는 모달해석을 단독으로 한 번만 돌리는 경우가 드물고, 메시 조정과 결과 확인이 반복되기 때문에, 5~10분 단위의 차이도 누적되면 전체 작업 흐름에 영향을 준다. 이번 테스트에서는 그 누적이 실제로 체감될 정도로 줄어들었고, 속도 개선 가능성을 확인할 수 있었다. XY 스테이지 테스트는 한 번 만든 지오메트리를 워크벤치에서 계속 돌릴 때, 실제로 프리징 없이 곧바로 다음 루프로 넘어갈 수 있는지를 확인하는 과정이었다. 기본 테스트(테스트 1~3)만으로도 Z북 울트라 G1a은 해석자로서 굉장히 만족스러웠고, 특히 작업 흐름을 끊어버리는 프리징이 거의 없었다는 점에서 큰 점수를 주고 싶었다. 여기에 추가로 테스트 4인 AMD 아드레날린 에디션 적용 후의 작업 흐름도 함께 확인하였다. 조밀 메시에 대한 결과 화면처럼 그래픽적으로 무거워지는 구간에서도 전체 해석 흐름이 무너지지 않는지를 다시 점검하였고, 추가로 수행한 모달 해석에서도 결과 확인 과정이 한 번에 이어지는 형태로 진행됐다. 특히 솔버 시간 측면에서는 동일 케이스에서 소요시간이 감소하는 결과도 확인되어, 단순하게 돌아간다는 수준을 넘어 반복 수행 관점에서 체감 효율을 한 단계 더 끌어올릴 여지가 있다는 인상을 받았다. 결국 해석 실무자 입장에서 중요한 것은 케이스를 최적화하기 위해 나누고 설정을 바꾸고 결과를 정리하는 과정을 포함해 작업자가 하루 동안 수행하는 작업을 노트북에서 유지할 수 있는가에 있다. 이번 리뷰는 그 과정이 끊기지 않는지에 초점을 두고 진행했고, 추가 테스트 적용 결과까지 포함해 그 목적에 맞는 형태로 마무리되었다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 정수진 한국공학대학교 메카트로닉스공학과 석사과정으로, CAE 해석 및 설계 검증, 시뮬레이션 최적화, 멀티피직스 관련 연구과제를 담당하고 있으며, 주로 구조, 열, 유체 시뮬레이션 기반 해석 연구를 진행하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국레노버가 프리미엄 노트북·데스크톱 시장을 겨냥한 11세대 요가(Yoga) 신제품 4종을 국내 공식 출시했다. 새롭게 선보인 제품은 ▲요가 슬림 7i 울트라 아우라 에디션 ▲요가 프로 7i 아우라 에디션 ▲요가 7a 투인원(2-in-1) ▲요가 AIO i 아우라 에디션이다. 전 제품에 OLED 디스플레이를 적용한 것은 물론, AI 기반 사용자 경험을 중심으로 완성도를 한층 강화했다. 특히 인텔과의 다년간 파트너십을 통해 디자인된 아우라 에디션(Aura Edition)은 스마트 모드(Smart Modes), 스마트 쉐어(Smart Share), 스마트 케어(Smart Care) 등 다양한 AI 기능을 통해 사용자와 상호작용하며 더 똑똑하게 일하고, 자유롭게 창작할 수 있도록 지원한다.   ▲ 요가 슬림 7i 울트라 아우라 에디션   마그네슘 알루미늄 합금 소재로 디자인된 요가 슬림 7i 울트라 아우라 에디션은 약 975g의 보디에 고성능을 갖춘 프리미엄 노트북이다. 최대 인텔 코어 울트라 X9 프로세서와 인텔 아크 그래픽을 탑재했으며, 최대 40W 열설계전력(TDP)과 최대 9600MHz LPDDR5X 메모리를 지원해 고부하 작업도 안정적으로 처리한다. 배터리 모드에서도 AI 기반 성능 최적화를 통해 안정적인 작업 환경을 유지하며, 75Wh 대용량 배터리로 장시간 사용이 가능하다. 디스플레이는 14인치 2.8K 퓨어사이트 프로 POLED를 적용해 최대 120Hz 고주사율과 1100니트 밝기를 지원하며, Delta E<1 수준의 색 정확도로 전문 크리에이터 작업에 최적화됐다. 콘텐츠 제작을 지원하는 AI 소프트웨어 '플릭리프트(FlickLift)'와 멀티 터치 기능으로 생산성도 높였다. 사용자 편의 기능도 강화했다. 썬더볼트 4 포트 3개와 와이파이 7을 지원하며, 작동 소음은 최대 22dB로 조용한 환경에서도 쾌적하게 사용할 수 있다. 외관에는 서로 다른 파장의 UV를 활용한 3단계 표면 처리 공정을 적용해 부드러운 촉감과 높은 내구성을 동시에 확보했으며, 오염에 강한 특성까지 갖춰 프리미엄 디자인 완성도를 높였다.   ▲ 요가 프로 7i 아우라 에디션   요가 프로 7i 아우라 에디션은 차세대 터치패드 ‘포스패드(Force Pad)’와 ‘요가 펜 2세대(Yoga Pen Gen 2)’를 통해 한층 정교하고 직관적인 작업 환경을 제공한다. 포스패드는 스마트 센서를 기반으로 즉시 드로잉 패드로 전환돼 별도의 장비 없이도 정밀한 작업이 가능하다. 와콤 AES 3.0 수준의 기술이 적용된 요가 펜 2세대는 4096단계 필압과 부드러운 필기감을 바탕으로 스케치부터 디자인, 아이디어 구현까지 크리에이티브 작업 전반을 지원한다. 또한 최대 인텔 코어 울트라 9 386H 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 5070 GPU를 탑재해 영상 편집, 3D 렌더링, 그래픽 디자인, AI 워크로드까지 폭넓게 대응하며, 92.5Wh 배터리 용량으로 장시간 안정적인 작업 환경을 지원한다. 디스플레이는 15.3인치 2.5K OLED 퓨어사이트 프로 패널을 적용했다. 최대 165Hz 주사율과 1100니트 밝기, 디스플레이 HDR 트루 블랙 1000 인증을 통해 깊이 있는 명암 표현을 구현한다. TÜV 라인란드 로 블루라이트 및 아이세이프(Eyesafe) 인증으로 장시간 작업 시에도 눈의 부담을 줄였다.   ▲ 요가 7a 투인원   요가 7a 투인원은 학습과 창작, 일상적인 생산성을 모두 아우르는 AI 기반 컨버터블 노트북이다. 14인치 2.8K 퓨어사이트 프로 OLED 디스플레이에 360도 회전 힌지를 적용해 노트북, 태블릿, 텐트, 디스플레이 모드는 물론, 펜 작업에 최적화된 캔버스 모드까지 유연하게 활용할 수 있다. 또한 요가 펜 2세대은 필기·스케치·노트 작성 등 다양한 작업을 지원한다. 성능 면에서는 AMD 라이젠 AI 400 시리즈 프로세서를 탑재해 AI 연산 성능과 전력 효율을 동시에 확보했다. 코파일럿+(Copilot+) PC 플랫폼을 기반으로 학습, 문서 작업, 콘텐츠 제작 등 일상 환경에서 직관적인 AI 경험을 제공한다.   ▲ 요가 AIO i 아우라 에디션   요가 AIO i 아우라 에디션은 세련된 플로팅 디자인과 프리미엄 OLED 디스플레이를 결합한 올인원 PC로, 홈 스튜디오 환경에 최적화된 크리에이티브 경험을 제공한다. 4면 슬림 베젤 설계로 화면 몰입감을 극대화했으며, 공간과 어우러지는 디자인으로 인테리어 완성도를 높였다. 31.5인치 4K OLED 디스플레이는 최대 1000니트 밝기와 165Hz 고주사율을 지원한다. 주변 환경에 맞춰 디스플레이 밝기를 조절하는 어댑티브 라이팅(Adaptive Lighting) 기능은 사용 환경에 최적화된 시각적 몰입감을 제공한다. 요가 11세대 노트북 제품은 고객 과실로 인한 파손에도 무상 수리를 지원하는 ‘우발적 손상 보장(ADP) 서비스’와 365일, 24시간 상시 대기하는 전문 엔지니어와 전화, 이메일, 채팅 등을 통해 최적의 솔루션을 신속하게 제공하는 ‘프리미엄 케어 서비스’를 각 2년간 지원한다. 요가 AIO i 아우라 에디션은 엔지니어가 직접 방문해 수리를 제공하는 온사이트(On-site) 서비스를 1년간 지원한다. 한국레노버 신규식 대표는 “요가 11세대 신제품은 OLED 디스플레이와 AI 기반 사용자 경험을 중심으로 완성도를 한층 강화해, 효율적인 작업 환경과 높은 수준의 창작 경험을 동시에 만족시키는 라인업”이라며, “앞으로도 초경량 노트북부터 고성능 크리에이터 PC, 올인원 데스크톱까지 다양한 사용 환경을 아우르며 프리미엄 PC 시장에서의 입지를 더욱 넓혀 나갈 것”이라고 밝혔다.

네메첵 그룹에 속한 CAD 및 BIM 소프트웨어 공급업체 벡터웍스가 모폴리오(Morpholio)를 인수했다고 밝혔다. 모폴리오는 아이폰 및 아이패드용 앱인 모폴리오 트레이스(Morpholio Trace), 모폴리오 보드(Morpholio Board), 모폴리오 저널(Morpholio Journal)을 개발한 업체다. 이번 인수는 초기 개념 구상과 스케치부터 문서화 및 납품에 이르는 전체 디자인 과정을 지원하며, 건축가와 인테리어 디자이너 등 창의적인 전문가에게 직관적인 도구를 제공하려는 양사의 목표를 진전시키는 것이다. 모폴리오는 벡터웍스의 AI 기능을 기반으로 생산 단계에서 바로 사용 가능한 AI 기능과 스케치, 무드보드, 프레젠테이션을 위한 AI 워크플로 로드맵을 제공한다. 모폴리오 트레이스는 건축가와 디자이너를 위한 올인원 드로잉 앱으로, 축척을 인식하는 스케치, 레이어, 마크업 기능을 제공하며 벡터웍스 모델 및 도면과 호환된다. 모폴리오 보드는 인테리어 디자이너와 스타일리스트를 위한 무드보드 및 제품 큐레이션 도구를 제공하여 영감을 세련된 결과물로 바꿔준다. 모폴리오 저널은 유연한 디지털 스케치북이자 노트로, 디자이너가 어디서나 아이디어를 기록하고 이를 전체 프로젝트 워크플로에 반영할 수 있게 돕는다.     인수 이전부터 벡터웍스와 모폴리오는 모폴리오 앱과 벡터웍스 클라우드 서비스(Vectorworks Cloud Services) 간의 연결성을 높이기 위해 협력해 왔다. 합병 이후 두 회사는 하나의 팀으로서 데스크톱 기반의 디자인 중심 BIM 및 CAD 기술과 애플 기기에서의 직관적인 모바일 스케치, 마크업, 무드보드, 저널링 기능을 통합하게 된다. 모폴리오가 벡터웍스 제품군에 합류함에 따라 고객은 구상과 실행 사이를 더욱 원활하게 연결할 수 있다. 모바일 기기에서 스케치와 반복 작업을 수행하면서 벡터웍스 디자인 파일 및 문서와 긴밀한 연결을 유지할 수 있게 된 것이다. 이는 디자이너가 실제로 생각하고 작업하는 방식에 맞춰 세심하게 설계된 도구를 제공하려는 벡터웍스의 의지를 보여준다. 기존 모폴리오 사용자는 이전과 동일하게 앱을 사용할 수 있으며, 애플 앱스토어를 통해 구독을 유지할 수 있다. 벡터웍스는 향후 모폴리오 트레이스와 보드에서 여러 기기를 사용하는 대규모 사무실을 위한 새로운 서비스를 도입할 계획이다. 벡터웍스의 제이슨 플레처(Jason Pletcher) CEO는 “소프트웨어가 디자이너의 창의성을 방해하는 것이 아니라 향상시켜야 한다는 믿음을 모폴리오와 공유하고 있다”면서, “벡터웍스의 CAD 및 BIM 플랫폼과 모폴리오의 모바일 스케치 및 프레젠테이션 전문성을 결합해 기초를 강화하고 도구의 기능을 확장함으로써, 고객이 워크플로에서 더 큰 자유와 자신감, 창의적 통제력을 얻게 될 것”이라고 강조했다. 모폴리오의 마크 콜린스(Mark Collins) 공동 창립자는 “향후 수년간 스케치, 마크업, BIM, AI가 원활하게 작동하여 더 풍부한 디자인 경험을 지원할 기회가 올 것이다. 이것이 디자인의 본질을 잃지 않으면서 새로운 창의적 능력을 여는 방법”이라고 전했고, 안나 케노프(Anna Kenoff) 모폴리오 공동 창립자는 “지난 10년 동안 아이패드와 애플 펜슬은 건축가와 디자이너에게 창의적 르네상스를 불러일으켰다. 모폴리오는 그 시대를 정의하기 위해 설립되었으며, 이제 디자인 산업의 차세대 기술 혁명을 이끌 준비가 되었다”고 밝혔다. 네메첵 그룹의 기획 및 디자인 부문 책임자인 수닐 판디타(Sunil Pandita) 올플랜 CEO는 “네메첵 그룹의 일원으로서 벡터웍스의 모폴리오 인수는 AEC(건축, 엔지니어링, 건설) 분야 고객에게 지능적이고 연결된 개방형 설루션을 제공하려는 전략의 중요한 단계”라면서, “시간이 흐름에 따라 네메첵의 다양한 애플리케이션을 사용하는 디자이너들이 모폴리오의 기능을 활용할 수 있도록 확장할 잠재력이 크다”고 전했다.

에이서가 인텔 코어 울트라 시리즈 3 프로세서(팬서레이크)를 탑재한 AI 코파일럿+ PC(Copilot+ PC) 노트북 라인업을 공개하며, 프리미엄부터 메인스트림까지 전 제품군에 걸친 AI PC 포트폴리오를 확장했다고 밝혔다. 이번에 공개된 라인업은 프리미엄 AI 노트북 ‘스위프트 AI’ 시리즈와 일상·업무 중심의 메인스트림 ‘아스파이어 AI’ 시리즈로 구성된다. 모든 모델은 윈도우 11 기반 코파일럿+ PC 환경과 온디바이스 AI 성능을 바탕으로, 학습·업무·콘텐츠 제작·크리에이티브 작업 전반에서 한층 향상된 사용자 경험을 제공한다. 에이서 AI 코파일럿+ PC 라인업은 에이서의 AI 기반 소프트웨어 기능을 탑재해 일상적인 사용 경험을 강화한다. 에이서 인텔리전스 스페이스(Acer Intelligence Space)는 개인화된 AI 허브로 주요 기능과 AI 도구 접근을 간소화하며, 에이서 퓨리파이드뷰(PurifiedView)와 에이서 퓨리파이드보이스(PurifiedVoice)는 화상 회의 시 영상 품질 개선과 AI 노이즈 캔슬링을 통해 선명한 커뮤니케이션 환경을 제공한다. 또한 에이서 마이 키(Acer My Key)를 통해 자주 사용하는 앱과 기능을 단축 실행할 수 있으며, 코파일럿+ PC 환경에서는 실시간 번역을 지원하는 라이브 캡션(Live Captions), 화면 콘텐츠를 인식해 작업을 돕는 클릭 투 두(Click to Do), 음성 기반 코파일럿 보이스(Copilot Voice), 맥락 인식 기반의 코파일럿 비전(Copilot Vision) 등 윈도우 11의 AI 기능을 직관적으로 활용할 수 있다.   ▲ 에이수스 스위프트 16 AI   스위프트 AI 시리즈는 이동성과 성능을 중시하는 크리에이터와 전문가를 위한 프리미엄 AI 노트북으로, 스위프트 16 AI, 스위프트 엣지 AI, 스위프트 고 AI로 구성된다. 스위프트 16 AI는 에이서의 플래그십 AI 노트북으로, 인텔 코어 울트라 X9 388H 프로세서와 인텔 아크 B390 그래픽을 탑재했다. 16:10 비율의 햅틱 터치패드(175.5×109.7mm)는 MPP 2.5 스타일러스 입력을 지원해 스케치·모델링·편집 등 AI 기반 크리에이티브 작업을 직관적으로 수행할 수 있다. VESA DisplayHDR True Black 500 인증을 받은 16인치 3K OLED 터치 디스플레이(120Hz, DCI-P3 100%)와 DTS:X Ultra 듀얼 스피커, FHD IR 카메라를 탑재해 몰입감 있는 작업 환경을 제공한다. 스위프트 엣지 14 AI와 스위프트 엣지 16 AI는 MIL-STD 810H 밀리터리 등급 내구성을 충족하는 슬림·경량 AI 노트북이다. 스위프트 엣지 14 AI는 무게 1kg 미만, 두께 13.95mm로 높은 수준의 휴대성을 제공하며, 두 모델 모두 최대 인텔 코어 울트라 9 386H 프로세서와 최대 3K OLED 터치 디스플레이를 지원한다. 스위프트 고 14 AI와 스위프트 고 16 AI는 성능과 휴대성, 가격 경쟁력을 균형 있게 갖춘 프리미엄 슬림 노트북으로, OLED 디스플레이 옵션과 180도 풀 플랫 힌지 설계를 적용해 업무와 콘텐츠 소비에 적합하다. 아스파이어 14 AI와 아스파이어 16 AI는 일상적인 학습과 업무, 콘텐츠 소비를 위한 메인스트림 AI 노트북으로 최대 인텔 코어 울트라 9 386H 프로세서를 탑재해 멀티태스킹과 생산성 성능을 강화했으며, 최대 32GB 메모리와 최대 2TB PCIe Gen4 SSD를 지원한다. 16:10 화면비의 WUXGA 디스플레이를 기본으로 최대 120Hz 주사율을 지원하며, OLED 및 터치 옵션을 제공해 사용 목적에 따라 선택할 수 있다. 슬림·경량 디자인과 180도 풀 플랫 힌지 설계를 적용해 협업과 콘텐츠 공유 환경에서도 활용도를 높였다. 썬더볼트 4, HDMI 2.1, 와이파이 6E 등 다양한 연결성을 제공한다.

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (6)   크레오 파라메트릭(Creo Parametric)의 서피스 모델링(Surface Modeling) 기능은 일반적인 솔리드 모델링으로는 구현하기 어려운 복잡하고 부드러운 형태를 만드는 데 유용하게 사용된다. 서피스 모델링은 곡률이 연속적이고, 유기적인 형태를 정밀하게 제어하며 생성할 수 있다. 이번 호에서는 크레오 서피스 기능을 이용하여 모델링을 생성해본다.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   서피스 모델링을 이용하여 주로 자동차의 외장 부품, 항공기 부품, 소비재(가전, 휴대폰 등), 의료 기기, 금형 등 디자인이 중요한 제품을 생성한다. 크레오 파라메트릭은 서피스 모델링을 위해 다양한 도구와 기능을 제공하며 디자이너와 엔지니어가 원하는 형태를 자유롭게 구현할 수 있다. 서피스 모델링은 우리가 기본적으로 사용하는 파라메트릭 서피싱(Parametric Surfacing), 자유형 커브 및 서피스를 빠르고 쉽게 생성할 수 있는 스타일 기능의 ISDX, 다각형 제어 메시를 사용하여 부드럽고 잘 정의된 B 스플라인 서피스를 쉽고 빠르게 생성할 수 있는 프리스타일(Freestyle) 등으로 나누어 볼 수 있다. 예제에서는 그림과 같이 만들고자 하는 부품의 이미지를 가져와 서피스 모델을 생성한다.   ▲ 정면 이미지   ▲ 측면 이미지   먼저 새 부품을 생성한 후 이미지를 삽입한다. 보기 탭에서 모델 디스플레이 → 이미지를 선택한다.     가져오기 아이콘을 클릭한 후 이미지를 삽입하고 싶은 평면을 선택한다. 먼저 FRONT 평면을 선택한 후 정면 이미지를 가져온다. 이미지의 크기 및 위치를 정의한 후 화면을 클릭한다.     다음으로는 측면 이미지를 가져온다. 가져오기 아이콘을 클릭한 후 RIGHT 평면을 선택하여 측면 이미지를 가져온다. 이미지를 가져왔는데 그림과 같이 방향이 맞지 않으면 회전하여 이미지의 방향을 맞춰준다.     정면 이미지를 고려하여 측면 이미지의 크기와 위치를 정의한다. 이미지를 가져올 때 RIGHT 평면을 선택하였기 때문에, 측면 이미지가 가운데 평면에 있는 것을 볼 수 있다. 만약 이미지를 이동하기를 원한다면 수직 이동 아이콘을 이용하여 위치를 설정할 수 있다.     이미지 가져오기를 모두 마치고 ‘확인’을 클릭한다. 두 이미지를 바탕으로 3D 모델을 생성해 보자. 기본 베이스 피처로는 가변 단면 스윕을 생성한다. 가변 단면 스윕을 생성하기 위해 필요한 커브를 생성한다. FRONT 평면에 스케치를 한다. 그림을 보고 형상의 위 아래 부분에 중심선을 그어주고, 외곽 라인을 스플라인으로 그려 준다. 스플라인 생성 시 처음과 끝만 지정한 후 스케치된 선을 후에 수정한다.     선을 더블 클릭하면 그림과 같이 스플라인을 수정할 수 있다. 제어점을 이용하여 그림의 외곽 라인대로 스플라인을 수정한다. 다른 라인도 제어점을 수정하여 이미지에 맞게 라인을 생성한다.       ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   지난 2년 사이 생성형 AI 기술은 ‘신기한 실험’ 단계를 넘어 이제 상업적 영상 제작의 핵심 도구로 자리 잡았다. 12월 15일 진행된 CNG TV에서는 아이엠케이(IMK) 김민호 대표와 오지훈 크리에이터가 ‘생성형 AI 영상 제작 기술의 변화와 제작 노하우’를 주제로, 급변하는 AI 기술 트렌드와 실제 현업에서의 활용 사례를 공유했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 아이엠케이 김민호 대표, 오지훈 크리에이터   생성형 AI 출시 2년 후, 영상 제작의 변화 아이엠케이 김민호 대표는 지난 2년간의 AI 비디오 기술 발전사를 짚으며 “AI 영상 기술은 이미 특이점을 넘었다”고 평가했다. 2023년 초 런웨이(Runway)의 Gen-1이 등장했을 때만 해도 낮은 화질로 인해 상업적 활용보다는 가능성을 확인하는 단계였다. 그러나 이후 특정 피사체의 움직임을 제어할 수 있는 ‘모션 브러시’ 기능이 등장하며 통제 가능성이 열렸고, 2024년 2월 오픈AI의 소라(Sora)가 공개되면서 물리 법칙을 이해한 고품질 영상 제작이 가능해졌다. 김 대표는 “과거 메타버스 시대에는 가상 공간을 꾸미는 데 막대한 비용이 들었지만, 이제는 AI가 그 효율을 극대화하고 있다”며, “현재는 런웨이 Gen-3, 구글 비오(Veo), 클링(Kling) 등 빅테크와 스타트업이 치열하게 경쟁하며 기술 상향 평준화를 이룬 상태”라고 설명했다. 또한 정지된 이미지 위에 화살표로 이동 경로를 그리면 자동차가 해당 방향으로 움직이는 드로 투 비디오(Draw-to-Video) 기술과 말 한 마디로 날씨를 바꾸는 에디트 투 비디오(Edit-toVideo) 기술이 상용화 단계에 왔음을 강조했다.   그림판 낙서도 작품으로… 실전 제작 오지훈 크리에이터는 복잡한 프롬프트 없이도 그림판 수준의 스케치를 활용해 고퀄리티 영상을 만드는 실전 워크플로를 시연했다. 그는 구글 제미나이(Gemini) 기반의 나노 바나나 프로(Nano Banana Pro)를 활용해 대략적인 스케치를 고품질 실사 이미지로 변환하고, 이를 다시 영상 생성 AI인 클링(Kling) 등에 입력해 움직임을 부여하는 과정을 공개했다. 오 작가는 “사람 간의 소통에서도 말보다 그림이 빠르듯, AI에게도 이미지는 가장 강력한 언어”라며, “그림 실력이 부족해도 자신의 의도를 시각화할 수 있다면 누구나 크리에이터가 될 수 있다”고 강조했다. 또한 현업에서 추천하는 가성비 좋은 툴로 이미지 생성에는 미드저니와 나노 바나나, 영상 생성에는 클링을 꼽았다.   연출의 혁명 ‘스토리 자동화’와 미래 전망 두 전문가는 기술의 발전에도 불구하고 인간 크리에이터의 역할은 여전히 중요하다고 입을 모았다. 김민호 대표는 “이제는 연출자의 지시 없이도 AI가 시청자의 취향을 파악해 스토리를 만들고 영상을 생성하는 ‘스토리 자동화’ 단계로 진입하고 있다”면서, “2026년에는 AI로 제작된 중·장편 영화가 등장하고, 넷플릭스 등 OTT 플랫폼에서도 AI 콘텐츠가 본격화될 것”이라고 전망했다. 오지훈 크리에이터는 “AI에게 구체적인 경험(예 : 반려동물과의 추억)을 이야기했을 때 공감 능력의 한계를 느꼈다”면서, “기술이 발전할수록 사람만이 느낄 수 있는 고유한 감성을 콘텐츠에 녹여내는 기획력과 디테일한 수정 능력이 크리에이터의 경쟁력이 될 것”이라고 조언했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

생성형 AI를 활용한 건축 분야 이미지 렌더링   생성형 AI(generative AI)는 텍스트와 이미지를 넘어 영상 제작까지 건축 시각화의 혁명을 일으키며, 누구나 쉽게 고품질 결과물을 만드는 ‘뉴노멀 시대’를 열었다. 기술의 보편화로 커뮤니케이션 방식은 혁신적으로 변화했지만, 결과물의 구조적·기능적 타당성을 검증하고 윤리적으로 활용하는 건축가의 비판적 사고와 주도적 역할은 여전히 필수이다.   ■  양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   시작하며 얼마전 서울시 여의도공원에 건립 예정인 (가칭)제2세종문화회관 건립 설계 공모 당선작이 발표되었다. 2023년 5월 디자인 공모를 시작으로 진행된 긴 여정이 종합건축사사무소 디자인캠프 문박 디엠피(dmp)의 계획안을 당선작으로 선정하며 마무리되었다. 관람자의 입장에서 여의도광장에 위치하는 대규모 공공 문화 시설을 어떠한 형태와 배치로 풀어냈는지 보는 재미도 있었다. 설계 공모 당선작 발표 과정에서 눈에 띄는 것은 당연히 계획안의 디자인이겠지만, 필자에게는 계획안을 표현한 투시도가 인상 깊었다. 지어진 건물의 주변 일상을 담은 거의 실사와 유사한(사진인 듯한) 투시도였다. 계절의 변화, 시간의 변화, 바라보는 위치의 변화에 따라 주변 실사에 투사된 이미지는 거의 현실처럼 보였다. 생성형 AI 기술이 발전되면서 실제와 가짜(fake)의 구분이 모호해졌다. 일반인이 쉽게 실제와 가짜의 경계에서 줄타기하는 결과물을 뽑아내는 시기에 프로들은 그 줄 넘어의 견고한 결과물을 만들어 내고 있다. 일반인이지만 얼리어답터들은 또 그것을 따라가고 있고. 이러한 시기에 dmp의 계획안 투시도는 건축 투시도가 어떠한 방향으로 가고 있는가를 보여준 사례라고 할 수 있겠다.   그림 1. 출처 : https://project.seoul.go.kr   그림 2. 출처 : https://project.seoul.go.kr   전통적 렌더링의 한계와 도전 건축 렌더링 작업은 오랫동안 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 빛과 그림자의 각도와 강도를 조절하고, 재료의 질감을 표현하며, 카메라와 타깃의 위치, 화면 비율, 카메라 렌즈를 정밀하게 제어하는 일련의 과정은 수개월 이상의 학습이 필요하며, 실제 프로젝트에서도 원하는 이미지를 얻어 내기 위해서는 많은 시행착오가 필요하다. 렌더링 작업의 복잡성은 단순히 소프트웨어 조작 능력을 넘어선다. 사진작가처럼 빛의 성질을 이해해야 하고, 3D 아티스트처럼 재질의 물리적 속성을 파악해야 하며, 영화 감독처럼 구도와 시점을 결정해야 한다. 하나의 프로젝트를 위해 수십 번의 테스트 렌더링을 실행하고, 각 렌더링마다 몇 시간씩 기다리는 것은 일상적인 풍경이었다. 브이레이(VRay), 루미온(Lumion)과 같은 전문 렌더링 소프트웨어를 능숙하게 다루기 위해서는 상당한 시간과 노력을 투자해야 했다. 학습을 통해 렌더를 돌릴 수 있게 되더라도, 실제 프로젝트에 사용할 정도의 수준에 도달하려면 수 년간의 실무 경험이 요구되었다. 필자가 대학에서 건축을 배우던 시절에는 렌더링 이미지를 잘 뽑는 순서대로 건축 설계를 잘한다는 말이 있을 정도였다. 이러한 높은 진입 장벽은 많은 건축가와 디자이너에게 렌더링은 어떤 느낌의 이미지가 나오는지 테스트하는 정도에 머물렀고, 그 이상은 외주 전문 업체에 의존하게 만들었다. 여기에는 비용 증가와 커뮤니케이션의 지연, 디자인 의도의 완벽한 전달의 한계라는 문제가 존재했다. 더욱이 렌더링 소프트웨어의 라이선스 비용은 소규모 스튜디오나 학생들에게 부담으로 작용했다. 전문가용 소프트웨어를 구동하기 위한 고성능 하드웨어 구입 비용까지 고려하면 진입 장벽은 더욱 높았다. 결과적으로 프로 수준의 건축 시각화는 자본과 기술을 갖춘 일부 전문가들의 영역이었다.   생성형 AI의 등장 생성형 AI의 등장은 이러한 풍경을 완전히 바꾸어 놓았다. 전 국민의 카톡 프로필 사진을 점령했던 챗GPT(ChatGPT)의 지브리 풍 프로필 이미지는 이전에 챗GPT를 사용해 보지 않은 이들을 유입시켰고, 기존 사용자에게는 유료화 전환을 이끌어냈다.(과금한 만큼 좋은 이미지가 나왔다.)  2025년 3월에 출시된 GPT-4o의 이미지 생성 기술은 건축 시각화의 접근 방식을 근본적으로 재정의했다고 할 수 있겠다. 너도나도 프로필 사진을 찍어내던 시기에 얼리어답터들은 다양한 건축적 실험을 통해 건축 이미지 생성의 다양한 방법을 제시하기 시작했다.   그림 3   그림 4   그림 5   그림 6   초기에는 다양한 실험과 건축 스케치를 보완하는 보조 도구로 시작했지만, 불과 몇 달 만에 새로운 디자인 결과를 뽑아내는 강력한 도구로 자리잡았다. 물론 이전에도 AI를 활용한 렌더링 기술은 존재했지만, GPT-4o만큼의 파급력은 없었다. 생성형 AI의 가장 혁명적인 측면은 전문 지식 없이도 고품질 이미지를 생성할 수 있다는 점이다. 간단한 손 스케치나 스터디 모형 사진을 업로드하고 단 한 줄의 텍스트를 입력하는 것만으로도, 과거라면 며칠이 걸렸을 전문가 수준의 렌더링 이미지를 몇 분 안에 얻을 수 있게 된 것이다. 이는 단순히 작업 속도의 향상을 넘어, 디자인 프로세스 자체의 변화를 의미한다. 과거에는 한 번의 고화질 렌더링에 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에, 여러 대안을 시각적으로 비교하는 것에 제약이 있었다. 하지만 생성형 AI는 이러한 제약을 제거했다. 이제 건축가, 디자이너는 수십 개의 디자인 대안을 거의 동시에 시각화하고, 실시간으로 비교하며, 대안들 사이에서 최적의 방향을 선택할 수 있게 되었다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

텐센트는 AI 기반 차세대 3D 모델링 툴을 제공하는 훈위안(Hunyuan) 3D 생성 엔진을 글로벌 출시한다고 발표했다. 이번 출시를 통해 사용자는 텍스트 설명, 이미지, 스케치 등 멀티모달(multimodal) 입력만으로 고품질 3D 애셋을 즉시 생성할 수 있게 됐다. 텐센트는 이를 통해 기존 수일에서 수주까지 소요되던 제작 기간을 몇 분으로 단축하고, 전통적 워크플로의 복잡성도 해소할 것으로 기대하고 있다. 훈위안 3D 인터내셔널 플랫폼은 전무가 수준의 모델 편집 및 조정 기능을 제공하며, OBJ 및 GLB와 같은 주요 3D 포맷 출력을 지원한다. 또한, 유니티, 언리얼 엔진, 블렌더 등 전문 소프트웨어와도 손쉽게 연동되어 다양한 워크플로에 유연하게 적용할 수 있으며, 생성된 3D 애셋을 실제 프로젝트에 즉시 활용할 수 있다. 훈위안 3D는 ▲자연어 기반 설명으로 스타일, 형태, 소재 등 정밀하게 반영한 3D 모델을 생성하는 텍스트 투 3D(Text-to-3D) ▲최대 네 장의 멀티뷰 이미지를 업로드하여 형태, 질감을 갖춘 높은 정확도의 3D 모델을 재현하는 이미지 투 3D(Image-to-3D) ▲간단한 스케치를 기반으로 색상, 분류, 소재 등 텍스트 속성을 추가해 완전한 3D 모델로 변환하는 스케치 투 3D(Sketch-to-3D) ▲삼각형 및 사각형 폴리곤을 모두 지원하며, 효율적 렌더링 및 기술 표준 준수를 위해 메시 토폴로지(mesh topology)를 자동 최적화하는 스마트 토폴로지(Smart Topology) 등의 멀티모달 입력 방식을 지원한다.     또한, 텐센트의 클라우드 사업 부문인 텐센트 클라우드는 글로벌 기업 고객을 대상으로 훈위안 3D 모델 API를 제공한다. 기업은 게임 개발, 이커머스 프로모션, 영상 특수효과, 광고 제작, 소셜미디어 콘텐츠 제작, 3D 프린팅 등 다양한 워크플로에 고급 3D 생성 기능을 손쉽게 통합할 수 있다. 훈위안 3D 글로벌 버전 사용자는 매일 20회의 무료 생성이 가능하며, 텐센트 클라우드를 통해 훈위안 3D 모델 API를 연동한 기업 사용자는 3D 애셋 생성에 사용할 수 있는 200 크레딧을 무료로 제공받는다. 텐센트가 자체 개발한 생성형 AI 대형 모델 훈위안 3D는 훈위안 시리즈 중에서도 가장 발전된 모델로 평가된다. 2024년 11월 오픈소스 3D 모델로 공개된 이래 현재까지 허깅페이스(Hugging Face)에서 누적 300만 건 이상의 커뮤니티 다운로드를 기록했다. 훈위안 3D 시리즈는 이후 지속적인 업데이트를 통해 생성 품질과 모델링 정확도를 향상시켜왔다. 현재 훈위안 3D 3.0은 오브젝트 중심의 고품질 3D 애셋 제작에 특화되어 있으며, 훈위안 3D 월드(Hunyuan3D World) 모델은 대규모 인터랙티브 환경 구축을 지원해 게임, VR, 디지털 콘텐츠 제작 분야에서 새로운 창작 가능성을 열고 있다. 현재 중국 본토에서는 글로벌 실시간 3D 엔진 기업 유니티 차이나(Unity China), 소비자용 3D 프린팅 기업 뱀부랩(Bambu Lab), AI 콘텐츠 제작 플랫폼 립립(Liblib) 등 150개 이상의 기업이 텐센트 클라우드를 통해 훈위안 3D 모델을 도입했다.