슈퍼마이크로컴퓨터(SMCI)가 슈퍼클러스터 포트폴리오에 엔비디아 옴니버스 플랫폼용 플러그 앤 플레이 AI 인프라 솔루션을 새롭게 추가했다. 새로운 슈퍼클러스터 솔루션은 엔터프라이즈 규모에서 고성능 생성형 AI 기반 3D 워크플로를 제공한다. 또한 최신 슈퍼마이크로 엔비디아 OVX 시스템을 탑재했으며, 기업이 워크로드 증가에 따라 쉽게 확장할 수 있도록 지원한다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터를 출시하며 애플리케이션 최적화 AI 랙 솔루션 제품군을 확장했다. 다양한 전문가들이 제품 디자인부터 산업 디지털 트윈에 이르기까지 다양한 용도로 사용 가능한 컴퓨팅 집약적인 3D 워크플로에 의존하고 있다. 생성형 AI는 기존 3D 워크플로를 향상시키면서 새로운 애플리케이션 시대를 맞이하고 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터는 3D 및 AI의 다중 워크로드 요구사항에 맞춰 확장 가능한 인프라 구축을 간소화한다.     슈퍼마이크로 엔비디아 OVX 시스템은 클러스터 컴퓨팅 성능의 기본 빌딩 블록 역할을 한다. 각 시스템 노드는 최신 엔비디아 PCIe GPU를 최대 8개까지 탑재함으로써 높은 수준의 3D 성능을 제공하며 텐서 코어 및 트렌스포머 엔진을 통해 생성형 AI 성능을 지원한다. 시스템은 공기 흐름이 원활한 섀시 내에서 2700W 티타늄 레벨 PSU 4개로 구동되며, 고사용 시나리오에서도 안정성을 보장한다. 시스템당 최대 4개의 엔비디아 블루필드-3 SuperNIC 또는 4개의 엔비디아 커넥트X-7 NIC를 탑재해 400Gb/s의 네트워킹 속도와 함께 높은 확장성 및 보안성을 제공한다. 슈퍼마이크로의 4U PCIe GPU 시스템은 성능, 안정성, 확장성, 그리고 보안에 대한 검증 프로세스를 거쳤으며, 엔비디아의 인증을 받아 엔비디아 옴니버스를 활용한다. 기업은 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에서 전 세계에 구축된 오픈USD(OpenUSD) 생태계와 옴니버스 클라우드 API를 활용한 생성형 AI 기술을 비롯해 다양한 워크로드의 성능을 극대화할 수 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터는 상호 연결된 인프라 솔루션으로 개발자, 아티스트, 엔지니어 등이 필요에 따라 최고 수준의 GPU 컴퓨팅에 액세스할 수 있도록 지원하며, 가상 GPU에 대한 원활한 액세스 또는 전체 시스템 노드에 대한 베어메탈 액세스를 제공한다. 또한, 400Gb/s 고성능 네트워크 패브릭은 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 플랫폼을 지원한다. 이로 인해 맞춤형 LLM(대규모 언어 모델)을 개발하는 기업은 시스템 노드 전반에 걸쳐 결합된 GPU 메모리 풀을 활용할 수 있으며, 이는 대규모 AI 모델 훈련에 필수이다. 슈퍼마이크로의 랙 솔루션은 4개의 GPU부터 256개의 GPU 스케일러블 유닛까지 다양하며, 모든 규모의 기업에 맞춰 추가로 확장할 수 있다. 고객은 L12 레벨에서 테스트를 거쳐 철저하게 검증된 플러그 앤 플레이 랙을 제공받으며, 첫날부터 바로 사용할 수 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 고객의 요구 사항에 따라 다양한 크기와 옵션으로 구축될 수 있다. 시스템 노드는 시스템당 4개 또는 8개의 GPU를 탑재할 수 있다. 또, 배포 규모는 시스템 4개를 포함한 단일 랙부터 시스템 32개를 탑재한 5개의 랙까지 다양하다. 대규모 배포는 확장 가능한 장치를 통해 추가로 확대해 거의 모든 규모의 클러스터를 구축할 수 있다. 슈퍼마이크로의 찰스 리앙(Charles Liang) 사장 겸 CEO는 “AI의 등장으로 기업은 하나의 패키지에 모든 기능이 결합된 컴퓨팅 인프라를 찾고 있다”면서, “슈퍼마이크로가 그동안 3D 그래픽 및 애플리케이션 가속을 위한 GPU 최적화 제품을 개발하며 업계를 선도해왔다면, 이제는 AI를 위한 제품을 개발하는 중”이라고 전했다. 또한 “슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 엔비디아 L40S PCIe GPU를 최대 256개까지 확장 가능하며 엔비디아 옴니버스를 위해 상호 연결된 4U PCIe GPU 엔비디아 인증 시스템을 갖췄다. 생성형 AI 통합을 비롯해 옴니버스 플랫폼 전반에서 높은 성능을 지원한다. 슈퍼마이크로의 옴니버스용 슈퍼클러스터 개발은 단순한 제품 제공이 아닌, 애플리케이션 개발과 혁신의 미래를 향한 교두보가 될 것"이라고 설명했다.

공간 컴퓨팅(Spatial Computing) 산업 현황 보고서 - 작성자 : 한국저작권위원회 김영희 선임연구원   공간 컴퓨팅(Spatial Computing) 산업 현황 보고서 CONTENTS 1. 공간 컴퓨팅 개념 1. 공간 컴퓨팅 발전 과정 Ⅲ. 공간 컴퓨팅 주요 기술 N. 산업 동향 V. 시장 동향 Ⅵ. 정책 동향 Ⅶ. 활용 사례 [ 참고문헌 ]   상세내용 : 첨부파일 참조

1. 조사 목적 및 필요성 메타버스 시장의 선점을 목표로 하는 정책 수립을 위해 메타버스 시장과 최신 동향에 대한 연구가 필요성이 높아지고 있다. 메타버스는 커머스, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있으며, 우리 정부도 메타버스 산업을 육성하기 위한 다각적인 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 메타버스 시장의 초기 단계에서 현황을 파악하고, 새로운 산업 창출과 프로젝트 기획에 필요한 메타버스 동향과 이슈를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 통해 메타버스 관련 정보와 인사이트를 수요자와 공급자에게 제공하고 확산시키고자 한다. 메타버스 산업은 XR, 인공지능 등 기술의 발전과 비대면 생활의 증가로 인해 몰입형 경험에 대한 수요가 급격히 증가하면서 빠르게 확장되고 있다. 메타, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 기업들은 시장 선점을 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, 게임, 교육, 엔터테인먼트, 의료 등 다양한 산업에서 메타버스 관련 플랫폼과 서비스가 새롭게 등장하고 있다. 본 연구는 글로벌 시장조사기관의 메타버스 시장 규모와 전망 데이터를 바탕으로, 국내외 주요 기업들의 동향과 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안을 위한 기초자료를 제공하고, 메타버스 산업 발전에 기여하기 위해 글로벌 동향 정보를 산학연 종사자들에게 제공하는 것을 목표로 하고 있다.   2. 연구의 구성과 범위     본 연구는 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망, 산업 및 권역별 메타버스 시장 현황, 국내외 메타버스 기업 동향, 주요국 메타버스 정책 동향 그리고 최근 메타버스 주요 10대 이슈 동향으로 구성되어 있다. 제1장에서는 본 연구의 개요 및 메타버스의 개념을 정리하였다. 제2장에서는 메타버스 시장에 대한 조사 배경에 대하여 살펴보았다. 제3장에서는 메타버스 시장 동향을 세계 시장 규모에 대한 전망, 산업별 및 주요 권역별로 살펴본 후, 국내 메타버스 시장 규모와 전망을 확인하였다. 시장 통계 자료는 특정 자료 한가지에 의존하는 것을 지양하고 글로벌 시장조사기관인 Emergen Research, Markets and markets, Statista, Grand View Research에서 2023년 발간한 자료를 활용 및 다양한 기관에서 공개한 데이터를 활용하였다. 이밖에 소비자 수요, 산업계 현황 및 전망에 대해 글로벌 컨설팅기관 Accenture, Deloitte, EY등이 수행한 보고서도 자료로 활용하였다. 제4장에서는 2023년 국내외 메타버스 시장의 주요 사업자들의 동향을 살펴보았다. 제5장은 2023년 중국, EU, 미국, 영국, 일본, 중동 등 주요국에서 메타버스 산업 육성을 위해 발표한 주요 정책을 살펴보고, 이어서 한국의 메타버스 관련 정책도 살펴보았다. 마지막으로 제6장에서는 앞선 내용을 통해 도출된 내용을 요약 정리하고, 2023년 메타버스 산업 10대 주요 동향을 제시하고, 메타버스 관련 정책을 위한 시사점을 도출하였다. 3. 연구 내용 및 결과 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망   본 연구에서는 메타버스 시장 규모 및 전망을 분석하기 위해서 글로벌 주요 시장조사기관(Emergen Research, Markets and Markets, Statista, Grand View Research, 360iResearch)의 공개 데이터를 활용하였다.   글로벌 메타버스 시장 규모는 XR, 인공지능, 블록체인 등 디지털 기술의 급속한 발전, 코로나19 이후의 몰입형 세계에 대한 수요 증가, 다양한 산업에 메타버스 도입 증가로 인해 고성장이 전망된다. 특히, XR, HCI(Human Computer Interaction, 인간 컴퓨터 상호작용), 인공지능, 블록체인, 컴퓨터 비전, 엣지 및 클라우드 컴퓨팅, 미래 모바일 네트워크 등과 같은 기술 성장이 글로벌 메타버스 시장을 주도할 것으로 예측된다. 코로나19 팬데믹으로 인한 몰입형 세계에 관한 관심 증가로 XR 기술 기반 애플리케이션 및 디바이스에 대한 지속적인 수요가 확대되고, 기업과 개인이 몰입형 가상경험의 가치와 잠재력을 인식하면서 메타버스 시장의 성장 및 투자가 지속적으로 진행될 것으로 예상된다. 또한, XR 기반 게임 및 엔터테인먼트, 업무, 교육 등 다양한 분야에 가상경험에 대한 수요가 증가하면서 메타버스 시장이 성장할 것으로 예상된다. 특히, 메타, MS, 애플 등의 글로벌 기업들은 메타버스 구현을 위한 기술 개발과 플랫폼 및 서비스 제공에 앞장서며 시장을 견인할 것으로 예측된다. 이에 조사기관별 메타버스 시장 산정 및 방법론의 차이로 전망 수치의 차이는 있으나, 전반적으로 연평균 30%~40% 내외 수준의 지속적인 고성장을 예상한다. 산업별 메타버스 시장 규모 및 전망 산업별 메타버스 동향을 종합적으로 파악하기 위해 2023년 메타버스 관련 주요 시장 조사기관들의 공통 산업의 전망치를 비교·분석하였다. 교육 분야의 메타버스 시장은 아직 초기 단계에 있으나, 위에서 언급한 주요 글로벌 시장조사기관1)들은 공통으로 2022년부터 2030년까지 약 30%~50% 사이의 지속적인 고성장을 예측한다. 최근 메타버스 기술의 발전과 비대면 수요 증가로 메타버스의 교육 분야 활용이 증가하는 추세이다. 향후 교수자와 학생의 메타버스 활용 역량 향상, 메타버스 교육 및 훈련 콘텐츠와 XR 디바이스의 개선 등을 통해 메타버스 교육 시장 역시 꾸준히 성장할 것으로 전망된다.   소셜미디어 기업들은 다양한 형태로 메타버스 플랫폼 내 콘텐츠를 제공하여 수익을 창출하며 성장 중이며, 주요 시장조사기관들은 공통으로 이 시장이 2022년부터 2030년까지 약 35%~42% 사이로 지속적으로 성장할 것으로 예측된다. 메타버스 소셜 시장은 현실과 유사한 몰입감을 제공하며, 소셜미디어 기업이 새로운 수익모델을 모색하고 기업이 마케팅 수단으로 활용하는 등 다양한 성장 동인으로 인해 전망이 긍정적이다. 특히, 새로운 디지털 경험을 추구하는 Z세대의 높은 수요로 높은 시장 성장이 예상된다. 메타버스 엔터테인먼트 분야에 대한 시장 규모 및 전망은 음악, 영화 등 엔터테인먼트 산업 전반에서 메타버스 기술과 서비스가 도입 중이며, 공연, 콘서트, 전시회 등의 이벤트가 가상으로 재현되고 있기에 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 40% 이상의 높은 성장을 할 것으로 예측한다.   메타버스 업무지원 분야에 대한 시장 및 규모 전망은 팬데믹 이후 원격근무 체계가 확산하면서 생산성 높은 몰입형 근무 환경에 대한 필요성 증대로 크게 성장하였으며, 주요 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 30%~40% 사이로 꾸준히 성장할 것을 예측한다.   메타버스 제조 분야에 대한 시장 및 규모 전망은 생산성, 안전성, 효율성, 비용 절감 등을 목표로 제조업체의 디지털 트윈, AR/VR 등 주요 메타버스 기술 활용이 증가하는 추세이며, 주요 세계 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 34%~52% 사이로 꾸준한 성장을 예측한다. 메타버스 유통 분야는 몰입형 기술의 발전으로 메타버스 기반 가상 쇼핑몰 및 쇼룸 플랫폼 증가, 사용자의 디지털 아바타 활용 증가, 개인 맞춤형·상호 작용 경험 증가하고 있다. 이러한 성장요인을 바탕으로 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~46% 사이로 꾸준히 성장할 것을 예측한다.   마지막으로 메타버스 금융 분야에 대한 시장 규모 및 전망은 암호화폐 시장의 성장, 탈중앙화 금융(Decentralized Finance, DeFi) 플랫폼 확대, 몰입형 가상 뱅킹 수요 증가 등 성장요인을 기반으로 시장 기반 확대가 예측되며, 시장조사기관들은 향후 이 시장의 연평균 성장률이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~48% 사이에 이를 것으로 예상된다.   권역별 메타버스 시장 규모 및 전망 본 연구에서는 전 세계를 크게 5개 권역으로 나누어 살펴보았다. 북미 지역은 메타버스 기술 개발 및 혁신 분야의 선두 주자이며, 주요 기술 기업의 개발 및 투자 확대로 지속하여 성장 중이다. 주요 시장조사기관들은 향후 이 지역이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~45% 사이의 고성장을 할 것으로 예측한다. 유럽지역은 독일, 영국, 프랑스 등 기술 개발 분야의 선도 국가들은 제조 산업 응용 분야의 오랜 전통과 창의성을 바탕으로 메타버스 시장에서 강세를 보이고 있으며, 시장조사 기관들은 향후 해당 지역의 CAGR이 2022년부터 2030년까지 연간 약 36%~46%의 고성장을 예측한다. 한국을 비롯한 중국, 일본, 인도 등 아시아 태평양 지역은 적극적인 정부 지원, 주요 제조업체를 비롯한 메타버스 관련 기업 활동의 증가, 소비자의 높은 신기술 수용도, 안정적인 인터넷 인프라 등의 성장 동인을 기반으로 높은 성장률을 보일 것으로 예측된다. 주요 시장조사 기관들은 향후 해당 지역의 CAGR이 2022년부터 2030년까지 연간 약 43%~49%의 고성장을 예측한다 한편, 북미 및 아시아에 비해 상대적으로 중남미 지역의 시장 규모는 아직 작지만, 높은 젊은 인구 비중, 현지 기업의 투자 및 파트너십 확대, 인터넷 보급률 증가, 정부의 다양한 지원 등 시장 촉진 요인으로 인해 2030년까지 연평균 34~43% 사이의 성장을 예측한다. 또한, 아랍에미리트, 사우디아라비아 등 중동 및 아프리카 지역은 국가의 주도로 메타버스 정책 및 투자 확대, 높은 젊은 인구의 비중, 인터넷 보급률 증가, XR 기술 수용도 증가 등의 성장 동인을 기반으로 2030년까지 연평균 36~45% 사이의 성장을 예측한다. 국내의 메타버스 시장 규모 및 전망으로는 글로벌 IT 인프라 및 기술, 정부의 국제 경쟁력 확보를 위한 신기술 개발 지원 정책, 주요 기업 및 스타트업의 메타버스 관련 기술 투자, 소비자의 XR 기술에 대한 높은 관심 등이 성장 동력으로 작용하여 국내 지역의 CAGR은 2022년부터 2030년까지 연간 약 36%~52% 성장할 것이다.   메타버스 기업 동향 본 연구에서는 국내외 메타버스 주요 기업의 2023년 동향에 대해서 살펴보았다. 올해에는 다양한 XR 기기 공개 및 출시, 메타버스와 생성 AI와의 융합, 산업메타버스 추진 등 미래 시장 선도를 위한 투자를 지속 중이다. 한편, 국내 주요 메타버스 기업들은 소셜, 교육, 제조업 등 메타버스 플랫폼 도입, 메타버스 크리에이터 육성, 메타버스x생성AI 접목 등 고객 경험 고도화 및 수익모델 모색 중이다.     주요국 메타버스 정책 동향 주요 국가들은 XR 등의 메타버스 구현을 위한 핵심 기술에 중장기적 투자를 진행 중이며, 메타버스 시대에 대비한 산업 육성 지원을 위한 다양한 정책을 추진하여 사업환경 조성을 지원 중이다.  

효성인포메이션시스템은 히타치 밴타라(Hitachi Vantara)가 글로벌 시장조사기관 ESG(Enterprise Strategy Group)와 공동으로 생성형 AI 위한 기업 인프라(Enterprise Infrastructure for Generative AI: A Foundation for Success) 연구 보고서를 발간했다고 밝혔다. 이번 연구는 미국, 캐나다, 서유럽 지역의 IT 및 비즈니스 리더 800명을 대상으로 진행됐다. 보고서는 기업 운영 효율화부터 창의적 혁신 촉진에 이르기까지 생성형 AI가 전체 산업을 재편할 엄청난 잠재력을 보유하고 있다고 분석했다. 특히 생성형 AI의 성능을 극대화하고 조직 내 신뢰를 구축하기 위해서는 견고하고 확장 가능하며 안전한 인프라 기반이 필수라고 강조했다.     많은 기업이 생성형 AI의 잠재력을 인식하고 도입을 서두르고 있지만, 아직 목적에 맞게 완벽하게 구축하지 못하는 실정이다. 설문에 참여한 응답자의 97%는 생성형 AI를 최우선 과제라고 답했지만, 응답자의 44%만이 포괄적인 거버넌스 정책을 보유한 것으로 나타났다.  인프라와 데이터 생태계가 준비되어 있다고 답한 응답자는 37%에 그쳤다. 보고서는 조직 내 거버넌스, 인프라 준비, IT 인재 부족을 생성형 AI 전략과 실행의 장애물로 꼽았다. 생성형 AI 이니셔티브와 관련된 데이터를 저장하고 관리할 때 직면하는 가장 큰 과제로는 보안, 비용, 데이터 품질을 들었다. 이에 응답자의 71%는 생성형 AI 프로젝트 추진 전에 인프라를 현대화해야 한다고 동의했다.  많은 기업이 비용 절감형 인프라 옵션을 적극적으로 모색하고 있지만 개인정보 보호와 데이터 지연 문제도 주요 고려사항으로 보고 있다. 응답자의 81%가 생성형 AI로 애플리케이션을 구축하고 사용할 때 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수에 우려가 있다고 답했다. 77%는 생성형 AI 결과를 수용하기 전에 데이터 품질 문제를 해결해야 한다고 동의했다. 보고서는 생성형 AI의 효과를 높이기 위한 균형 잡힌 인프라 환경과 데이터 통합의 중요성도 조명했다. 96%의 응답자가 독점적인 대규모 언어 모델(LLM)의 대안을 선호하고, 86%의 응답자가 기존 생성 모델에 외부 데이터 소스를 검색하고 통합하는 방식을 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)을 활용할 계획이라 답변했다. 또한 응답자의 78%가 생성형 AI 솔루션 구축을 위해 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 혼합한 하이브리드 클라우드 환경을 사용할 계획이라고 밝혔다. 효성인포메이션시스템의 양정규 대표이사는 “생성형 AI의 진정한 힘을 이끌어 내려면 AI 모델의 훈련과 추론을 원활하게 수행할 강력한 데이터 인프라와 고성능 컴퓨팅 자원이 필요하다”면서, “글로벌 생성형 AI 기술력과 성공 사례를 통해 국내 고객이 생성형 AI의 진정한 잠재력을 열고 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 최상의 솔루션을 제안할 것”이라고 말했다.

인텔은 인텔 18A 공정 기반의 주력 제품인 AI PC용 프로세서인 ‘팬서 레이크(Panther Lake)’와 서버용 프로세서인 ‘클리어워터 포레스트(Clearwater Forest)’가 운영 체제를 성공적으로 부팅했다고 발표했다. 두 제품 모두 테이프 아웃(tape-out) 이후 두 분기 이내에 이와 같은 이정표를 달성했으며, 2025년에는 본격적인 생산에 들어갈 예정이다. 또한, 인텔은 2025년 상반기 중 첫 번째 외부 파운드리 고객이 인텔 18A 기반 제품을 테이프 아웃할 것으로 예상한다고 덧붙였다. 인텔은 지난 7월 18A 공정 설계 키트(PDK : Process Design Kit) 1.0을 배포했다. 이 설계 툴은 파운드리 고객이 인텔 18A에서 게이트올어라운드(GAA) 트랜지스터 아키텍처 ‘리본펫(RibbonFET)’과 후면 전력 공급 기술 ‘파워비아(PowerVia)’를 활용할 수 있도록 지원한다. 전자 설계 자동화(EDA) 및 지적 재산(IP) 파트너는 제품을 업데이트하여 고객이 최종 생산 설계를 시작할 수 있도록 지원하고 있다. 인텔은 “이러한 이정표는 인텔 파운드리가 파운드리 고객을 위해 GAA 트랜지스터 기술인 리본펫과 후면 전력 공급 기술인 파워비아를 모두 성공적으로 구현한 최초의 파운드리임을 보여준다”면서, “인텔 파운드리는 에코시스템 EDA 및 IP 툴과 공정 흐름을 활용하여 이러한 혁신적인 기술을 인텔 18A를 통해 모든 고객에게 제공한다”고 전했다. 또한, “인텔 파운드리는 탄력적이고 지속 가능하며 신뢰할 수 있는 제조 역량 및 공급망, 그리고 업계 최고의 첨단 패키징 기술을 모두 갖추고 있어 차세대 AI 솔루션을 설계하고 제조하는데 필요한 모든 요소를 제공한다. 이를 통해 더욱 효율적으로 확장되고 운영되는 차세대 AI 솔루션을 구현할 수 있다”고 덧붙였다.     추가적인 구성이나 수정 없이 운영 체제를 성공적으로 부팅함으로써, 팬서 레이크와 클리어워터 포레스트는 인텔의 최첨단 공정 기술인 인텔 18A의 안정성을 보여준다. 팬서 레이크 DDR 메모리 성능이 이미 목표 주파수에서 작동하고 있는 것도 이러한 안정성을 뒷받침한다. 2025년에 출시될 클리어워터 포레스트는 미래 CPU 및 AI 칩의 원형으로 리본펫, 파워비아, 포베로스 다이렉트 3D(Foveros Direct 3D)를 결합한 대량 생산 고성능 솔루션으로 향상된 집적도 및 전력 효율성을 제공한다. 또한, 클리어워터 포레스트는 인텔 3-T 베이스 다이 기술 기반의 주요 제품이다. 인텔 파운드리의 시스템 파운드리 접근 방식을 활용하여, 두 제품 모두 성능 대비 전력 소모, 트랜지스터 집적도 및 셀 활용도에서 상당한 개선을 이룰 것으로 예상된다. 리본펫과 파워비아 등의 인텔 18A 기술은 AI 컴퓨팅 발전에 필수인 더욱 향상된 프로세서 확장성과 효율성을 제공한다. 리본펫은 트랜지스터 채널 내 전류를 세밀하게 제어하여 칩 구성 요소의 추가적인 소형화를 가능하게 하면서 전력 누출을 줄인다. 이는 칩이 점점 더 고밀도화 됨에 따라 매우 중요한 요소로 작용한다. 파워비아는 전력 공급을 웨이퍼의 전면에서 분리하여 신호 경로를 최적화하고, 저항을 줄여 전력 효율성을 높인다. 이 두 기술이 결합됨으로써 미래 전자 기기의 컴퓨팅 성능과 배터리 수명이 크게 향상될 수 있다. 인텔은 이 두 기술에서 시장을 선도함으로써 전 세계 파운드리 고객들에게 큰 이점을 제공할 계획이다. 인텔 파운드리 서비스 총괄인 케빈 오버클리(Kevin O’Buckley) 수석 부사장은 “인텔은 AI 시대를 위한 다양한 시스템 파운드리 기술을 개척하고 있으며, 인텔과 파운드리 고객을 위한 차세대 제품에 필요한 혁신을 전방위적으로 제공하고 있다”면서, “우리는 이러한 진전을 고무적으로 생각하며, 2025년 인텔 18A를 시장에 선보이기 위해 고객들과 긴밀히 협력하고 있다”고 말했다.

앤시스코리아가 산업과 엔지니어링 전반에 걸친 디지털 혁신을 촉진할 수 있는 AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션 ‘앤시스 2024 R2(Ansys 2024 R2)’를 발표했다. 새롭게 선보이는 앤시스 2024 R2는 오늘날 등장하고 있는 복잡한 제품들에 대해, 제품 설계의 경계를 넘나들며 고객들이 다차원적인 인사이트를 얻도록 돕는 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 2024 R2는 해석시간을 단축하고 해석 처리 용량을 확장하며, 디지털 혁신을 지원하고, 하드웨어 유연성을 제공하는 등 기존 버전보다 한층 쉽고 강력해졌다. 또한 보다 향상된 워크플로 연동성을 통해 사용자들은 협업 효율과 생산성을 다방면으로 향상시킬 수 있다. 앤시스 2024 R2는 멀티피직스 워크플로를 간소화해, 여러 도메인에서 서로 다른 다양한 소프트웨어 기술을 연결하는 복잡한 과정을 간편하게 만든다. 이번 업데이트는 사용자가 복잡한 반도체 칩부터 전기차 파워트레인에 이르기까지 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 비용과 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 지원한다. 새로운 앤시스 HFSS-IC(Ansys HFSS-IC) 솔버는 오늘날의 복잡한 첨단 IC 설계 및 어드밴스드 패키징 기술에 따르는 문제의 해결을 가능하게 한다. 앤시스의 전자 및 반도체 기술을 통합한 새로운 고급 솔버는 전력(PI) 및 신호 무결성(SI) 분석에 사용되며, 테이프아웃(tapeout) 전에 IC의 사인오프(signoff)를 위한 전자기 정밀 분석에 높은 성능과 기술을 제공한다. 유저는 설계와 사인오프 분석의 반복(iteration)을 통해 차세대 IC 및 전자 장치에서 요구되는 고성능과 안정성을 제공한다.     점점 더 복잡해지는 멀티피직스 설계에 대한 요구는 자동차를 포함한 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있다. 기업들이 전기차(EV) 기술을 발전시키려고 노력하는 가운데, EV 모터의 소음·진동·마찰(NVH)의 최적화는 차량 성능과 안전에 매우 중요한 요소가 되고 있다. 전기 파워트레인(e-powertrain) 워크플로를 위한 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 구조 시뮬레이션 소프트웨어의 향상된 기능은, 보다 정확한 음향 시뮬레이션 의 테스트 상관관계를 제공하며 시뮬레이션 속도 개선을 통해, NVH 분석에 전반적인 생산성을 향상시킨다. 또한 앤시스 2024 R2에는 앤시스 지멕스(Ansys Zemax) 광학 시스템 설계 소프트웨어와 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 성능 분석 솔버 간의 원활한 데이터 호환 및 연동이 포함된다. 이를 통해 복잡한 필드와 파장이 있는 대규모 시스템의 광학 설계를 보다 효율적으로 평가하고 최적화할 수 있다. 예를 들어, 이 통합을 통해 광학 시스템의 미광 분석 워크플로를 간소화하여, 사용자가 광학 시스템의 렌즈 플레어, 빛 누출 및 광산란(light scattering)으로 인한 원치 않는 광효과를 분석하고 제거할 수 있다. 앤시스는 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI) 소프트웨어를 포트폴리오에 추가해 AI에 대한 새로운 활용 사례를 꾸준히 제공하고 있다. 앤시스 트윈AI 소프트웨어는 최첨단 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 인사이트와 멀티도메인(multidomain) 모델을 결합하여 정확성을 향상시킨다. 앤시스 2024 R2에는 클라우드 또는 엣지로 확장 배포할 수 있도록 지원하는 개선사항이 포함되어 있어, 고객이 실제 데이터에서 추가적인 인사이트를 확보할 수 있도록 돕는다. 앤시스 미션 AI+(Ansys Missions AI+) 솔루션은 앤시스 디지털 미션 엔지니어링(Digital Mission Engineering : DME) 제품군의 성능 향상을 위한 알고리즘을 제공하는 신기술이다. 엔지니어는 제어 모델을 기반으로 궤도 솔루션의 품질을 자동으로 평가하여 전문가 수준으로 분석할 수 있으며, 비행 루틴의 안정성도 향상시킬 수 있다. 앤시스 DME 솔루션이 AI를 도입함으로써, 다양한 시뮬레이션 전문 지식을 보유한 사용자가 쉽게 기술에 접근하고 배포할 수 있게 되었다. 또한 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합은, 나노미터 규모의 반도체 애플리케이션을 위한 설계 효율성을 창출하고 있다. 전자기 모델링 소프트웨어 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX)는 아날로그 및 무선통신용 초고주파(Radio Frequency IC : RF IC) 설계에서 전자기 커플링 문제를 완화하는 AI 기반의 IC 플로어플랜 최적화 솔루션이 포함되었으며, 이상적인 IC 레이아웃을 도출할 수 있게 되었다. 앤시스 랩터X 솔버의 강력한 성능과 AI의 결합을 통해 사용자들은 회로 면적을 줄이고 설계 시간을 몇 주에서 며칠로 단축할 수 있다. 앤시스 2024 R2는 확장성이 높은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 배포를 다양하고 쉽게 할 수 있는 것도 특징이다. 중앙처리장치(CPU)에서의 실행이 최적화되어 있는 첨단 솔버 기술 및 다양한 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어에 최적화되어 있는 솔루션들도 지속적으로 늘어나고 있다. GPU에 최적화된 솔루션 중에 하나로, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어로써 장거리 물체 감지를 위한 적응형 그리드 샘플링 기능을 갖추었다. 적응형 그리드 샘플링을 통해 사용자는 가상 주행 시나리오 내에서 특정 객체에 초점을 맞춰, 보다 타게팅된 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 주행 시나리오 내에 모든 데이터를 수집해 과샘플링을 초래하는 글로벌 샘플링과 비교할 때, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서의 향상된 기능은 동일하거나 더 나은 수준의 객체 감지 및 예측 정확성을 유지한다. 또한 향상된 GPU 가속 기술은 3배 빠른 시뮬레이션 속도와 6.8배 적은 GPU 메모리 소비를 제공한다. 유체 시물레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)는 AMD GPU와의 새로운 하드웨어 호환성을 강화하면서 보다 폭넓은 하드웨어 옵션을 지원한다. 음향, 반응 유동 또는 아음속/초음속(Subsonic/Transonic) 압축성 유동을 연구하는 사용자는 이제 다중 GPU 솔버를 활용해 물리 모델링 기능 확장과 함께 기하급수적으로 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 내장형 파라메트릭 최적화를 통해 설계 옵션에 대한 추가 탐색을 지원하는 소프트웨어 플랫폼 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)을 통해 더 많은 설게 옵션을 탐색할 수 있도록 지원하기도 한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2024 R2는 앤시스의 시뮬레이션 포트폴리오를 그 어느 때보다 더 깊고 넓고 스마트하게 함과 동시에 연결성을 강화하는 솔루션이 될 것이다. 고객들은 앤시스 R2를 통해 시스템 시뮬레이션에서 디지털 트윈에 이르기까지 보다 넓은 범주에서 광범위한 지원을 받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이처럼 앤시스가 제공하는 시뮬레이션 인사이트와 고객만족(Ansys Customer Excellence)팀이 제공하는 전문성을 바탕으로 진정한 혁신을 이룰 수 있기를 바란다”라고 말했다.

엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 와이어드(WIRED)의 로렌 구드(Lauren Goode) 테크 담당 기자와 함께한 시그래프(SIGGRAPH) 2024 좌담회에서 AI가 가져올 미래를 조망했다. 이날 젠슨 황은 가속 컴퓨팅이 에너지 효율성을 크게 향상시키고 있는 가운데, 비주얼 컴퓨팅에 뿌리를 둔 생성형 AI 혁명이 인간의 창의력을 극대화하고 있다고 말했다. 지난 7월 28일(일)부터 8월 1일(목)까지(현지시간) 미국 덴버에서 열린 글로벌 최대 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스인 시그래라프는 앞으로의 미래를 논의할 수 있는 최적의 자리였다. 젠슨 황은 “모든 사람이 AI 어시스턴트를 갖게 될 것이다. 모든 회사, 회사 내 모든 직무에 AI 어시스턴트가 등장할 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 생성형 AI가 인간의 생산성을 증폭시키는 것처럼, 이를 지원하는 가속 컴퓨팅 기술은 컴퓨팅의 에너지 효율을 더 높일 수 있다고 말했다. 그는 “가속화된 컴퓨팅은 동일한 작업을 수행하면서도 20배, 50배의 에너지를 절약할 수 있도록 도와준다. 사회적으로 가장 먼저 해야 할 일은 모든 애플리케이션을 가속화하는 것이며, 이를 통해 전 세계에서 사용되는 에너지의 양을 줄일 수 있다”고 말했다.   이날 좌담회는 엔비디아(NVIDIA)가 시그라프에서 발표한 내용에 이어 진행됐다.  엔비디아는 오픈USD(Universal Scene Description, OpenUSD), 3D 모델링, 물리, 재료, 로보틱스, 산업용 디지털 트윈, 물리 AI 등 다양한 워크플로우에 적합한 새로운 NIM 마이크로서비스 제품군을 소개했다. 이러한 발전은 개발자의 역량을 강화하는 것을 목표로 하며, 특히 DGX 클라우드(DGX Cloud)에 허깅페이스(Hugging Face) 추론 서비스 기능을 통합하는 데 중점을 뒀다. 또한 셔터스톡(Shutterstock)은 생성형 3D 서비스를 출시했으며, 게티이미지(Getty Images)는 엔비디아 에디파이(Edify) 기술을 사용해 제품을 업그레이드했다. AI와 그래픽 분야에서 엔비디아는 물리 생성형 AI 애플리케이션을 위해 설계된 새로운 오픈USD NIM 마이크로서비스와 레퍼런스 워크플로우를 공개했다. 여기에는 로봇 시뮬레이션 등을 위한 새로운 NIM 마이크로서비스를 통해 휴머노이드 로보틱스 개발을 가속화하는 프로그램이 포함된다. 마지막으로, 세계 최대 광고 에이전시인 WPP는 코카콜라 컴퍼니(The Coca-Cola Company)에 옴니버스(Omniverse) 기반 생성형 AI를 활용해 브랜드 신뢰도를 높이고, 다양한 산업 분야에서 발전된 엔비디아 AI 기술의 실제 적용 사례를 선보이고 있다. 젠슨 황과 로렌 구드는 비주얼 컴퓨팅이 컴퓨터 게임부터 디지털 애니메이션, GPU 가속 컴퓨팅, 그리고 가장 최근에는 대규모 AI 팩토리에 의해 구동되는 생성형 AI에 이르기까지 모든 것을 탄생시킨 과정을 살펴보며 대화를 시작했다. 이러한 모든 기술 발전은 상호 보완적으로 이루어진다. 예를 들어 로보틱스는 차세대 휴머노이드 로봇에 적용하기 전에 AI를 훈련할 수 있는 고급 AI와 사실적인 가상 세계가 필요하다. 젠슨 황은 로보틱스에는 AI를 훈련하는 컴퓨터, 물리적으로 정확한 시뮬레이션에서 AI를 테스트하는 컴퓨터, 로봇 자체에 탑재된 컴퓨터 등 3대의 컴퓨터가 필요하다고 설명했다. 그는 “훨씬 적은 에너지로 날씨를 예측하려는 과학 컴퓨팅, 이미지를 생성하기 위한 크리에이터와의 협업과 증강, 산업 시각화를 위한 가상 장면 생성 등 거의 모든 산업이 이 기술의 영향을 받게 될 것이다. 로봇 자율 주행 자동차 역시 생성형 AI에 의해 혁신될 것”이라고 말했다. 마찬가지로 오픈USD 표준을 기반으로 구축된 엔비디아 옴니버스 시스템도 생성형 AI를 활용해 세계 최대 브랜드가 자산을 생성하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 옴니버스는 브랜드 자산을 수집할 수 있다. 따라서 이러한 시스템은 옴니버스에 있는 브랜드 자산을 가져와 신중하게 선별된 브랜드 효과를 수집하고 복제할 수 있다.   최종적으로 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 거대 언어 모델(large language model, LLM) 등 이러한 모든 시스템이 결합돼 사람들이 모든 종류의 디지털 시스템과 상호 작용할 수 있도록 돕는 디지털 휴먼의 탄생이 기대된다. 젠슨 황은 “새롭게 발표할 내용 중 하나는 회사의 모든 직무를 보강할 디지털 에이전트, 즉 디지털 AI의 개념이다”라고 말하고, “이를 사용하는 가장 중요한 사례 중 하나는 고객 서비스이다. 미래에도 여전히 사람이 담당하는 일이 있겠지만, AI가 그 역할을 보조하게 될 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 다른 새로운 도구들과 마찬가지로 AI가 인간의 생산성과 창의성을 증폭시킬 것이라는 기대감과 함께 “이 도구로 어떤 이야기를 만들어 낼 수 있을지 상상해보자”고 말했다. #시그라프 #시그래프 #엔비디아

XR 콘텐츠 개발 과정에서 발견한 가능성과 교훈   공간 컴퓨팅의 새로운 시대가 열리고 있다. 개발자는 강력한 XR(확장 현실) 툴과 유연한 워크플로를 사용하여 상호작용을 추가하고, 그래픽스를 확장하거나 축소하고, 프로토타입을 제작하며, 에디터 내에서 테스트할 수 있다. 유니티는 2024 유니티 게임 업계 보고서에서 밝힌 바와 같이 XR 게임에 대한 수요가 늘어날 것으로 예상하고 있으며, 보고서 작성에 도움을 제공한 많은 스튜디오 또한 이러한 전망에 동의한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   유니티의 시니어 애드보킷 앤토니아 포스터는 아울케미 랩스(Owlchemy Labs)의 CEO 앤드루 아이헤와 만나 공간 컴퓨팅의 미래에 대한 전망과 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)용 앱 개발에 대한 실용적인 팁을 듣는 시간을 가졌다.   VR과 공간 컴퓨팅의 미래 앤토니아 포스터 : 미래에 대한 전망부터 이야기해 보겠다. VR과 공간 컴퓨팅의 미래를 어떻게 내다보고 있나?  앤드루 아이헤 : 우선 가장 큰 변화를 꼽자면, 도메인별 작업을 위한 일반적인 공간 컴퓨팅 환경으로 XR(확장현실) 기기를 사용하기 시작했다는 점이 있다. 애플 비전 프로 및 메타(Meta)의 운영체제 변화가 그러한 방향성을 선도하고 있다. 우리는 현재 매우 특수한 워크로드가 아닌 일반적인 워크로드에서 VR(가상현실)을 활용하는 패러다임의 변화를 적극적으로 수용하기 위해 노력하고 있다.  실제로 XR에서 작업하려면 어떻게 해야 할까? 우리는 기존 작업을 공간 환경 내의 동일한 패러다임으로 이전하려는 작업을 하고 있다. 아마 개발자들은 빠르게 적응할 것이며, 우리도 이러한 미디어의 범위와 깊이를 파악할 수 있을 것이다.  이 작업은 XR 기술의 유용성과 직관성을 발견할 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 이 업계에서 플랫폼은 이러한 지표 스펙트럼에 따라 분류되며, 채택 가능성이 가장 높은 플랫폼은 유용성과 직관성이 모두 높은 부류에 속한다. 우리는 VR을 통해 스마트폰과 PC, 스마트 TV처럼 매우 유용하고 직관적인 방향으로 발전해 나가고자 한다. 미래를 전망할 때 공간 컴퓨팅에 관한 아이디어는 VR을 더 유용하게 만드는 데 도움이 되지만, 아직은 실현 가능성을 더 높여야 할 필요가 있다. 어떻게 하면 될까? 플레이어가 가장 집중하는 플랫폼인 모바일에 맞춰 기본 입력 벡터를 변경해야 한다. 그런 다음 핸드 트래킹을 구현하고, 헤드셋의 무게를 줄이고, 광학 장치를 개선하여 사용성을 향상하는 데 집중해야 한다.   ▲ 아울케미 랩스의 직업 시뮬레이터(Job Simulator)   XR 기술 트렌드에 대한 전망 포스터 : 향후 몇 년 동안 XR에 영향을 줄 수 있는 다른 기술 트렌드는 무엇이라고 생각하는지?  아이헤 : 가우시안 스플래팅(gaussian splatting)이 인상적이다. 앞으로는 캡처와 애니메이션을 이해하는 수준이 더 높아질 것이라고 생각한다. 우리는 3차원 캡처와 관련하여 잘못된 문제를 해결했다. 공간과 카메라를 덮거나 광원 필드를 사용하면 된다고 생각했는데, 투명 가우시안(transparent gaussian)처럼 더 뛰어난 기술이 있다. 앞으로는 이 기술에 대한 연구와 최적화 방법을 찾는 데 많은 노력을 기울이게 될 것이다. AI도 큰 영향을 미치게 될 것 같다. 내가 기대하는 흥미로운 사용 사례 중 하나는 전체 프레임을 렌더링할 필요 없이 일부만 렌더링하는 것이다. 만약에 30% 정도만 렌더링하고 TPU(텐서 프로세싱 유닛)에 넘겨서 모든 이전 및 이후 데이터를 기반으로 나머지 부분을 채우도록 할 수 있다면 어떨까? 헤드셋에 탑재된 그래픽스 칩이 PC처럼 작동할 수 있을 것이다. 엔비디아 RTX에서 실제로 반사를 그렇게 구현한다는 점에서 이미 그러한 방향으로 나아가고 있다고 볼 수 있다.  또한 AI가 웨이트 페인팅의 공백을 메울 수도 있고, 생성형 AI가 트위닝(tweening)으로 가장 적합한 알고리즘을 대체할 수도 있다. 최적의 알고리즘에 구성 가능한 부분이 있고 각 부분 사이에 최적의 지점이 있다고 했을 때, 생성형 AI를 사용하여 중간에서 슬라이더를 움직이는 방식은 흥미롭고 유용하며 아티스트의 제어도 가능하다. 이러한 방식은 주요 포즈를 만드는 데 집중하고 트위닝에 시간을 낭비하고 싶지 않은 애니메이터에게 유용할 것이다. AI가 도와줄 것이며, 애니메이터는 결과물을 보고 정리하기만 하면 된다.   공간 컴퓨팅 개발자를 위한 조언 포스터 : XR 분야의 현재 트렌드를 바탕으로, 공간 컴퓨팅의 시대를 향해 나아가는 개발자에게 조언을 준다면? 아이헤 : 상호작용 디자인 관점에서 무언가와 상호작용하는 방식을 세분화해야 한다. 둥근 구멍에 네모난 못을 끼우느라 애쓰는 상황이 발생하면 안 된다. 개발자로서 곧바로 공간 컴퓨팅 분야에 뛰어들고 연구하고 싶겠지만, 나는 초보 개발자의 태도로 천천히 접근할 것을 권장한다. 시간을 충분히 들여 단계별로 올바른 기초를 구축하기를 바란다.  직업 시뮬레이터(Job Simulator)를 포팅할 때를 예로 들면, 우리는 먼저 운영체제 수준의 상호작용을 사용할 적절한 시점부터 고려했다. 비전 프로 버전에서는 스위프트UI(SwiftUI) 창을 띄울 때 핀치를 사용할 시점을 논의했다. 애플은 핀치의 사용 시점과 용도에 대해 매우 구체적인 가이드라인을 제공하기 때문에, 그 방식을 그대로 따랐다.  창과 상호작용하고 있지 않은 경우에는 3D 오브젝트와 상호작용하고 있는 것이다. 이때는 2D 모니터에서 보는 앱이라는 생각을 버리고 실제 오브젝트를 만드는 물리적인 제품 디자인처럼 생각해야 한다. 현실의 오브젝트 디자인 원칙을 따라 직관적인 방식으로 오브젝트를 디자인해야 한다는 말이다. 사용자 경험을 계속 테스트해야 한다는 점을 잊지 말고, 중요한 것은 현실의 공간에서 실제 사용자가 기기를 사용해 실제로 게임을 테스트할 때라는 사실을 염두에 두기를 바란다. 직접 해 보는 것이 중요하다. 핵심은 직접 기기를 들고 다른 사람과 상호작용해 보는 것이다. 시간을 충분히 투자하여 수정 작업을 진행하는 것이 좋다. 그리고 플랫폼에 따라 경험이 다르게 느껴질 수 있다. 사양이 다를 수도 있으므로 유연하게 대처해야 한다. 끝으로, VR의 특징이 탐색 방식에 있다는 점을 기억하기를 바란다. 우리 버전에서는 서랍이 닫혀 있는 책상에 앉아 서랍을 뒤지는 동작도 탐색에 포함된다. 각 오브젝트를 집어서 어떻게 작동하고 상호작용하는지 살펴보는 것도 흥미롭다. 플레이어가 이런 상호작용을 선호하는 주요 이유는 직접 사물을 집을 수 있고, 주변의 월드와 실제로 상호작용할 수 있으며, 월드가 어떤 느낌인지 확인해 볼 수 있기 때문이다. 멀리 떨어져 있거나 손에 쥐고 있지 않은 물건과는 상호작용하도록 구현하지 않는다.   ▲ 아울케미 랩스의 직업 시뮬레이터   포스터 : 공간 컴퓨팅에 관한 팁을 조금 더 세분화해서, 비전 프로용 게임을 개발하거나 포팅하려는 개발자에게는 어떤 조언을 해 줄 수 있는지? 작업 시뮬레이터를 포팅하며 이용 중인 유니티의 비전OS(visionOS) 지원에 대해서는 어떻게 생각하는지? 아이헤 : 우리는 유니티 및 애플과 긴밀하게 협력하며, 희망과 비전을 실현할 수 있는 최선의 방법을 찾기 위해 노력했다. 그 결과 직업 시뮬레이터를 비전 프로에서 매우 빨리 실행하게 되었고, iOS에서 빌드하는 작업과 유사하게 사용했다. 시간이 오래 걸렸던 작업은 완전한 몰입형 게임으로 만드는 일이었다. 유니티에서 함수를 호출해 원하는 출력을 애플 운영체제에 전달해야 했다. 그렇게 하기 전에는 평평한 창이 계속 나타났고, 창을 닫으면 게임이 종료되는 문제가 반복되었다.  우리는 완전한 몰입형 게임을 개발하는 중이었고, 일반적인 컴퓨팅 운영체제에서는 게임을 벗어난다는 개념이 생소했다. PC용으로 개발할 때는 플레이어가 X를 누르기만 하면 되기 때문에, 애플리케이션을 종료하는 두 번째 단계를 구현한 적이 없다. 메타 퀘스트(Quest)에 적용할 때도 게임은 실제로 실행 중이거나 그렇지 않은 두 가지 상태 중 하나였다. 그런데 비전 프로 기기에서는 게임이 백그라운드에서도 실행될 수 있었고, 따라서 애플리케이션을 실질적으로 종료하는 방법을 고안해야만 했다. 조언을 하자면, 항상 협조적이고 개방적인 태도를 유지할 필요가 있다. 지금 내가 겪는 병목 현상을 나중에 누군가가 해결해 줄 수도 있다. 당사자뿐만 아니라 커뮤니티 전체에 좋은 일이다. 우리는 토론 포럼에 활발하게 참여하고 있으며, 적극적으로 유니티에 지원을 요청하거나 유니티와 소통하고 있다. 이를 통해 커뮤니티의 다른 구성원에게도 도움이 되는 솔루션을 찾을 수 있다. 포럼에 버그 리포트를 제출하면서 비슷한 상황을 겪고 있는 다른 개발자들과 함께 작업하는 기회도 얻었다. 덕분에 학습 속도를 빠르게 높일 수 있었고, 개발에도 많은 도움을 받고 있다.   다음 프로젝트를 위한 교훈 포스터 : 마지막으로, 비전OS 개발과 관련해 얻은 교훈 중에서 다음 비전 프로 프로젝트에 적용할 수 있는 가장 가치 있는 교훈은 무엇인지? 아이헤 : 우리는 수년 동안 윈도우 PC와 안드로이드의 두 생태계에 있었다. 다른 애플 운영체제와 비슷한 점이 많은 비전OS용 앱 개발을 시작하며, 우리가 어떤 부분에서 잘못된 가정을 하고 잘못된 방식으로 운영체제에 의존했는지 알게 되었다. 더 잘할 수 있었던 부분도 알 수 있었다.  한 가지 더 명심해야 할 것은 페이스타임(Facetime)과 화면 공유로 디버깅 등을 비롯해 현재 겪고 있는 상황을 다른 사람에게 공유하는 기능의 가치이다. 애플리케이션이나 코드를 실행 중인 화면을 공유하면 다른 사람들이 상황을 정확하게 볼 수 있다. 다른 헤드셋을 사용할 때는 이 기능을 사용하기 어렵지만, 비전 프로를 사용하면 손쉽게 공유할 수 있다. 이것이 내가 줄 수 있는 가장 유용한 팁이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   이번 호에서는 지난 상반기 동안 쓴 7편의 칼럼을 챗GPT (ChatGPT)를 이용해서 정리하였다. 생각보다 잘 정리되었으며, 하반기에는 이를 기반으로 더 상세한 예시와 설명을 집필할 예정이다.    글로벌 경제와 지정학적 상황 2024년 한국 경제는 코로나19 팬데믹 이후의 기대와 달리 여러 글로벌 요인으로 인해 더욱 어려워질 것으로 예상된다. 러시아-우크라이나 전쟁과 최근의 이스라엘-하마스 갈등 등 다양한 지정학적 갈등이 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 상황 속에서도 인공지능, 특히 생성형 AI(generative AI)의 발전이 눈에 띄게 빠르게 이루어지고 있다. 2023년은 챗GPT의 해로 불릴 정도로 큰 변화를 가져왔으며, 이는 기술 혁신의 대표적인 예로 손꼽힌다.   인공지능의 발전과 기업의 대응 챗GPT와 같은 생성형 AI는 인터넷 환경을 혁신적으로 변화시키고 있다. 과거의 복잡한 검색 방식에서 벗어나, 단 한 번의 질문으로 해답을 찾는 챗GPT 환경은 모든 비즈니스 환경을 급격하게 변화시킬 가능성이 있다. 기업은 이러한 AI 환경에 우선적으로 투자하고 있지만, 생존을 위해서는 그 이상을 고려해야 한다. 데이터, 정보, 지식, 인사이트의 구조에서 지식 그래프와 디지털 스레드의 연결이 중요해지고 있으며, 수익화에 실패한 혁신은 지속될 수 없다.   디지털 대전환과 인공지능 대전환 디지털 대전환의 시대에서 인공지능 대전환(AI transformation)의 시대로 급격하게 변화하고 있다. 이는 인간이 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어를 공부하는 시대에서 기계가 인간의 언어를 이해하는 시대로의 전환을 의미한다. 이러한 변화는 과거 디지털 기술이 가져온 충격보다 더 강력할 수 있으며, 2024년은 인공지능 파괴적 혁신의 원년이 될 가능성이 높다. 상상력을 초월하는 변화가 일어나고 있으며, 구체적인 예측은 불가능하다. 이는 우리의 상상력이 경험에 바탕을 두고 있기 때문이다.   스마트 엔지니어링과 디지털 전환 스마트 엔지니어링은 첨단 기술과 지능형 시스템을 활용하여 제품 설계, 제조, 운영을 최적화하는 공학 접근법으로, 고객의 가치를 극대화하는 것을 목표로 한다. 이는 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 통합을 통해 성능을 향상시키고 유지보수를 간소화하며 사용자 경험을 개선하는 데 중점을 둔다. 2024년은 인공지능을 통해 인간의 감성과 지능을 증강하는 시대의 시작을 의미하며, 디지털 엔지니어링은 제품 수명 주기 전체를 걸쳐 디지털 모델과 시뮬레이션을 사용하는 공학 기법으로, 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 제품이 핵심이 될 것이다.   디지털 엔지니어링의 주요 구성 요소 디지털 엔지니어링은 복잡한 제품과 시스템의 설계 및 제조에 있어 중요하다. 여기에는 디지털 트윈, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 통합 데이터 환경(IDE), 가상 및 증강 현실(VR/AR), 오토메이션 및 AI 기술, 소프트웨어 정의 및 가상화 기술 등이 포함된다. 이를 통해 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 스레드가 중요한 자산으로 부상하고 있다. 디지털 트윈은 실제 제품의 가상 모델링을 통해 설계, 시뮬레이션, 테스트 및 운영을 지원하며, 디지털 스레드는 제품과 시스템의 연결과 지식의 흐름을 최적화하는 역할을 한다.   디지털 전환의 단계와 엔지니어링 디지털 전환은 단순한 기술적 변화가 아닌 조직 전반의 변화를 포함한다. 정보화(digitization), 디지털화(digitalization), 디지털 전환(digital transformation)의 세 단계로 이루어지며, 각각의 단계는 디지털 엔지니어링에서 중요한 역할을 한다. 디지털 제품 수명 주기 프레임워크를 통해 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 프로세스가 포함된 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브가 필요하다. 정보화 시대의 제품 개발 이니셔티브는 순환형이었으나, 현재의 디지털 기술과 4차 산업혁명에서는 무한 루프 형태로 변화하고 있다.   디지털 엔지니어링 이니셔티브 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 디지털 기술을 이용한 제품 개발 혁신을 위한 주도적 전략으로, 제품의 물리적 실체와 디지털 트윈, 소프트웨어 정의, PLM에 포함된 제품 개발 과정 및 정보 기술로 생성된 모든 제품 정보를 포함한다. 디지털 기술을 이용하여 제품의 다섯 가지 산출물에 대한 생성 전략이 디지털 엔지니어링 이니셔티브라고 할 수 있다. 이 이니셔티브는 제품 설계, 개발, 테스트, 생산 및 유지보수의 각 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다.   모델 기반 시스템 엔지니어링 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)은 복잡한 시스템의 설계와 관리를 위해 모델을 중심으로 하는 접근 방식이다. 이를 통해 설계자는 텍스트 기반 문서 대신 시각적 모델을 사용하여 시스템 요구 사항, 설계, 분석, 검증 및 유지보수를 체계적으로 관리할 수 있다. 이는 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 트윈과 함께 디지털 엔지니어링의 핵심 요소로 자리잡고 있다.   통합 데이터 환경 통합 데이터 환경(IDE)은 프로젝트의 모든 데이터와 정보를 중앙에서 관리하고 팀 간의 협업을 촉진하는 플랫폼을 제공한다. 이는 데이터의 일관성과 접근성을 향상시켜 프로젝트 관리의 효율을 높일 수 있다. 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합을 통해 제품 개발의 모든 단계에서 최적의 의사결정을 지원하며, 이는 디지털 엔지니어링의 중요한 요소이다.   가상 및 증강현실 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기술은 복잡한 제품의 설계와 테스트 과정에서 현실감 있는 시뮬레이션을 제공하여, 설계자와 엔지니어가 실제 환경에서 제품을 사용하는 것과 유사한 경험을 할 수 있게 한다. 이는 특히 훈련, 사용자 인터페이스 테스트 및 유지보수 계획에서 유용하다. 이러한 기술은 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 엔지니어링의 중요한 요소이다.   오토메이션 및 AI 기술의 통합 자동화 도구와 인공지능 알고리즘은 반복 작업을 최적화하고 복잡한 데이터 분석과 의사결정 과정에서 인간의 노력을 줄여준다. 이는 공정의 속도를 높이고 오류를 감소시키는 데에 기여할 것으로 예상된다. 이러한 기술은 디지털 엔지니어링의 중요한 요소이며, 제품 개발의 모든 단계에서 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 사용된다.   소프트웨어 정의와 가상화 기술 소프트웨어 정의 x(software-defined x)는 하드웨어로 수행하던 기능을 소프트웨어로 구현하는 것으로, 하드웨어와 소프트웨어를 표준화된 기능으로 연동하여 추상화하는 광의의 개념을 다양한 응용 서비스에 적용하는 것을 의미한다. 가상화 기술은 컴퓨터 리소스를 물리적 환경에서 분리하여 여러 가상 환경을 만들 수 있게 하며 IT 인프라의 효율성, 유연성, 비용 절감을 도모할 수 있다. 이러한 기술은 제품 개발 환경과 제품 자체 서비스에 모두 적용될 수 있다.   디지털 스레드의 중요성 디지털 스레드는 제품 개발과 엔지니어링에서 가장 중요한 자산으로, 제품과 시스템의 연결과 지식의 흐름을 최적화하는 역할을 한다. 디지털 트윈과 함께 디지털 엔지니어링의 핵심 요소로 자리잡고 있으며, 디지털 스레드 없이는 디지털 트윈도 실효성을 가질 수 없다. 디지털 스레드는 제품 관련 지식과 프로세스의 연결과 흐름을 최적화하며, 이는 디지털 엔지니어링의 발전에 중요한 역할을 한다.   ▲ 인생 폴딩 자전거의 디지털 지식 점퍼(digital knowledge jumper)   개인적 목표와 디지털 스레드의 활용 2024년의 개인적 목표는 챗GPT와 롬리서치를 활용한 증강 지능 시스템(augmented intelligence system)으로 새로운 비즈니스 모델을 만들어 수익을 창출하는 것과, 폴딩 전기 자전거를 통해 전국을 여행하는 것이다. 폴딩 자전거는 언제든지 접어서 열차나 고속버스로 이동할 수 있어 이동의 자유로움을 제공하며, 전기 자전거는 전기차를 공부하기 좋은 대상으로 사용할 계획이다. 개인의 삶에서도 디지털 스레드를 적용하여 더 현명한 결정을 하고 창조적인 삶을 살 수 있다.   인생 디지털 스레드 디지털 스레드는 개인 지식 관리에도 적용될 수 있다. 이를 인생 디지털 스레드(life digital thread)라 부르며 개인의 삶, 이벤트, 경험, 지식 관리, 시간 관리, 인간관계, 감정 등을 체계적으로 연결하여 관리할 수 있다. 디지털 스레드는 중복된 작업을 제거하고, 개인의 삶을 더욱 체계적이고 효율적으로 만들며, 더 나은 결정을 할 수 있도록 돕는다. 이는 개인의 창조적 삶을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다.   맺음말 디지털 엔지니어링과 인공지능의 융합을 통해 제품 개발 및 관리는 새로운 차원으로 전환되고 있다. 디지털 스레드는 제품과 시스템의 연결과 지식의 흐름을 최적화하는 중요한 요소로, 미래의 산업 발전에서 핵심 역할을 할 것이다. 이를 통해 기업과 개인은 더 효율적이고 혁신적인 방식으로 도전과제를 해결할 수 있을 것이다. 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 제품 개발의 모든 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다. 이를 통해 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합을 통해 최적의 의사결정을 지원한다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

메쎄 뮌헨은 2025년 6월 24일~27일 독일 뮌헨에서 공장자동화∙협동로봇 전시회 ‘오토매티카(Automatica)’가 2년 만에 개최된다고 밝혔다.  이번 전시회는 산업용 로봇, 협동로봇, 인공지능(AI), 머신비전, 센서, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 트윈, 자동화 조립 및 처리 기술 등을 다룬다. 전시회 주최사인 메쎄 뮌헨에 따르면 2025년 오토매티카는 7만 제곱미터의 면적에 40개국 800개 기업이 참가할 것으로 예상되며, 80개국에서 7만명의 방문객이 찾을 전망이다. 참가사 중에는 한국의 두산로보틱스와 HD현대로보틱스를 비롯해 ABB, 쿠카(KUKA), 화낙(Fanuc), 지멘스, 보쉬 렉스로스(Bosch Rexroth), 유니버설 로봇 등 글로벌 기업이 참가하여 미래 산업화 시대에서 저마다의 역할을 강조할 계획이다. 이는 오토매티카가 산업 동향을 파악하고 기술 혁신을 선도하는 핵심 플랫폼으로 기능하고 있음을 보여준다. 한편, 전문가들은 최근 한국의 로봇 산업이 세계 시장에서 빠르게 성장하고 있다고 평가한다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 한국은 제조업 로봇 밀도에서 4년 연속 세계 1위를 차지했다. 이를 반영하듯이 오토매티카에 참가 신청한 한국 기업 수는 2023년 전시회 대비 4배 가량 증가했다. 메쎄 뮌헨 관계자는 “내년 오토매티카를 통해 로봇 기술의 현주소를 확인하고 미래 비전을 공유하는 자리가 될 것”이라면서, “특히 한국 기업들의 참가가 늘어 글로벌 시장에서의 경쟁력을 입증할 좋은 기회가 될 것”이라고 전했다.