DJI가 ‘DJI 매빅 4 프로(DJI Mavic 4 Pro)’를 새롭게 선보였다. 매빅 4 프로는 새롭게 개발된 100MP 핫셀블라드(Hasselblad) 센서와 대형 CMOS 듀얼 망원 카메라를 360° 회전이 가능한 인피니티 짐벌에 탑재한다. 또한 최대 51분의 비행 시간, 향상된 전방위 장애물 감지 기능 및 30km HD 영상 전송 기능 등을 바탕으로 콘텐츠 크리에이터가 창작의 한계를 뛰어넘는 데 기여하는 제품이다.     매빅 4 프로는 28mm, 70mm 및 168mm의 초점거리의 트리플 카메라 시스템을 탑재해, 광활한 와이드 앵글 풍경부터 정밀한 망원 클로즈업까지 다양한 구도로 촬영이 가능하다. 세 카메라 모두 듀얼 네이티브 ISO 퓨전 기술을 적용해 고·저감도 영역을 자연스럽게 결합하며, 최대 5 프레임의 RAW 이미지 스태킹 촬영을 지원한다. 또한 사용자가 지정 가능한 프리 파노라마 및 피사체 초점 유지 기능을 통해 일관된 고화질 이미지를 안정적으로 제공한다. 메인 카메라인 4/3 CMOS 핫셀블라드 카메라는 새롭게 개발된 100MP 센서를 탑재해, 디테일과 선명도를 한층 강화한 이미지를 구현한다. 또한 핫셀블라드 고유의 천연색 설루션(HNCS)을 적용해 높은 색상 충실도를 제공하며, 촬영 후에도 편집 유연성을 지원한다. f/2.0 ~ f/11의 가변 조리개를 통해 저조도 환경에서도 깨끗한 촬영이 가능하고, 10-레이 스타버스트(Starburst) 효과도 구현할 수 있다. 70mm 중간 망원 카메라는 48MP 12mm(1/1.3 인치) 센서와 f/2.8 조리개를 채택했으며, 새로운 이미지 처리 엔진을 통해 향상된 화질을 제공한다. 70mm 초점 거리는 피사체를 강조하는 압축된 원근감을 연출해 인물 사진이나 차량을 중심으로 회전하며 촬영하는 오빗 무빙 등 역동적 장면 연출에 적합하다. 168mm 망원 카메라는 50MP 10.6mm(1/1.5 인치) 센서와 f/2.8의 조리개를 갖추었으며 망원 광학에 맞게 특별히 최적화된 짐벌 알고리즘을 활용하여 장거리 항공 촬영에서 높은 안정성과 화질을 제공한다. 망원 카메라의 긴 초점거리는 원근감을 줄여 피사체를 더욱 선명하게 부각시키며, 정밀한 클로즈업 촬영을 지원한다. 또한, 프리 파노라마(Free Panorama) 기능을 통해 광각으로는 광활한 스카이라인을, 망원으로는 복잡한 도시 풍경을 담아낼 수 있다. 세 개의 카메라 모두 4K/60fps HDR 영상을 지원하며, 핫셀블라드 메인 카메라는 6K/60fps HDR 영상 촬영과 최대 약 16스톱의 인상적인 다이내믹 레인지를 지원한다. 중거리 망원 및 망원 카메라는 각각 14스톱과 13스톱의 다이내믹 레인지를 제공한다. 또한, 재생 속도를 낮춰 극적인 긴장감과 시각적 효과를 더하고자 하는 이들을 위해 핫셀블라드 메인 카메라와 중거리 망원 카메라는 4K/120fps, 망원 카메라는 4K/100fps 고속 촬영을 각각 지원한다. 모든 카메라는 10비트 D-Log, D-Log M 및 HLG 색상 프로파일을 지원해 일관된 색상 표현을 보장한다. 매빅 4 프로는 DJI 드론 최초로 360° 회전이 가능한 짐벌을 탑재했다. 최대 70°까지 상향 촬영이 가능해 전례 없는 촬영 앵글을 구현한다. ‘더치 앵글’ 같은 드라마틱한 샷을 직접 촬영하거나, 공중에서의 스토리텔링을 완전히 보다 유연하고 창의적을 방식으로 재해석할 수 있는 강력한 도구다. 매빅 4 프로는 6개의 고성능 저조도 어안 센서와 듀얼 프로세서를 기반으로 고해상도 환경 인지 능력을 제공한다. 저조도 상황에서도 최대 18m/s의 속도로 전방위 장애물 감지가 가능하며. 협곡이나 도심 등 위성 신호가 약한 지역에서도 정확한 위치 제어가 가능하다. 또한, 실시간 비전 포지셔닝과 지도 생성 기능으로 충분한 조도가 확보된 상태에서 비행경로를 자동으로 학습하고 GPS 신호 없이도 복귀 비행을 할 수 있다. 매빅 4 프로의 ActiveTrack 360° 기능은 어두운 환경에서도 피사체를 안정적으로 추적한다. 피사체가 다리 위에 서 있거나 수풀 등에 부분적으로 가려진 경우에도 초점을 유지하며, 방향 인식 기능을 통해 차량 감지 거리도 최대 200m까지 확장했다. 매빅 4 프로는 공기역학적 설계, 고효율 추진 시스템, 95Wh 배터리를 통해 최대 51분의 비행, 최고 속도 90km/h, 최대 41km의 비행 거리를 지원한다. 장소 탐색, 기동 연습, 타임랩스 촬영, 망원 렌즈로 파노라마 촬영 등 다양한 상황에서도 충분한 비행 시간을 확보했다는 것이 DJI의 설명이다. 또한, 차세대 전송 기술인 DJI O4+ 전송 시스템을 통해 최대 30km 거리까지 10비트 HDR 이미지 전송을 할 수 있으며, 도심처럼 간섭이 많은 환경에서도 안정적인 연결을 지원한다. DJI의 페르디난드 울프(Ferdinand Wolf) 제품 경험 디렉터는 “이전 모델을 출시했을 당시 하나의 드론에 트리플 카메라 시스템을 최초로 도입해 콘텐츠 제작자들이 한 번의 탭만으로도 다양한 구도에서 촬영하는 것을 가능하게 했다"며, “이번에 출시하는 매빅 4 프로는 360° 회전 인피니티 짐벌을 통해 촬영 옵션을 한층 확장했다. 이 제품이 열어갈 새로운 시네마틱 가능성과 창의적 실험에 큰 기대를 걸고 있다”고 밝혔다.

레노버는 ‘레노버 테크 월드 상하이 2025’에서 게이머와 게임 개발자 모두를 위한 고성능 게이밍 노트북 ‘리전 9i(Legion 9i)’를 공식 발표했다. 이번 신제품은 최고 수준의 게임 플레이 뿐만 아니라 게임 개발 및 콘텐츠 창작 작업까지 지원한다. 리전 9i는 게임을 즐기는 것은 물론 자신만의 게임 디자인을 구현하고자 하는 게임 개발자, 비주얼 아티스트, 3D 전문가를 위해 설계된 디바이스다. 리전 9i는 최대 4K 해상도의 18인치 퓨어사이트(PureSight) 디스플레이를 적용했으며, 2K 3D 옵션을 선택하면 별도의 헤드셋이나 3D 디스플레이 없이도 3D 콘텐츠를 구현할 수 있다. 시선 추적 기술과 렌티큘러 렌즈를 적용한 3D 디스플레이는 특수 안경 없이 입체감을 제공하며, 레노버 3D 스튜디오(Lenovo 3D Studio)를 통해 다양한 영상, 이미지, 스트리밍 콘텐츠 등을 3D로 감상할 수 있다. 또한 30여개의 게임과 여러 제작 앱을 위한 3D 디스플레이도 지원한다. 듀얼 모드 기능으로 4K에서 240Hz 주사율, FHD에서는 최대 440Hz 주사율을 구현해 빠르고 부드러운 그래픽 경험을 제공하며 93%의 화면 대 본체 비율은 몰입감을 높인다.     AI 워크플로의 도입으로 게임 개발의 진입 장벽이 점점 낮아지고 있다. 리전 9i는 AI 기반 하드웨어와 소프트웨어를 통해 AAA 스튜디오 개발자부터 게이머까지 누구나 신속하게 개발 및 플레이 할 수 있도록 지원한다. ‘레노버 AI 코어 칩(Lenovo AI Core chip)’과 ‘레노버 AI 엔진+(Lenovo AI Engine+)’는 사용자의 시나리오에 맞춰 성능을 자동으로 최적화한다. ‘레노버 리전 스페이스(Lenovo Legion Space)’는 AI를 활용해 RGB 조명을 게임 사운드와 화면에 동기화한다. 새로운 6스피커 사운드 시스템에 시각적 몰입감을 더해 한층 깊이 있는 게이밍 환경과 생생한 분위기를 더한다. 또한 AI 기능을 지원하는 ‘게임 코치(Game Coach)’, ‘게임 클립 마스터(Game Clip Master)’, ‘게임 컴패니언(Game Companion)’ 기능은 게이머가 실력을 향상시키고 콘텐츠를 손쉽게 제작·공유할 수 있도록 지원한다. 리전 9i는 RAM 슬롯 4개, SSD 슬롯 4개(이 중 하나는 PCIe Gen 5)를 탑재해 스튜디오급 성능을 제공한다. 최대 192GB 듀얼 채널 DDR5 RAM을 지원해 복잡한 렌더링과 래스터화 작업 속도를 높이고 고사양 게임 및 대용량 창작 작업에도 충분한 성능을 보장한다. 저장공간은 최대 8TB SSD 스토리지까지 확장 가능해 게임과 크리에이티브 자산을 효율적으로 보관할 수 있다. 99.99Wh의 대용량 배터리를 탑재해 회의, 발표, 현장 작업 등 다양한 환경에서 자유로운 사용이 가능하다. 인텔 코어 울트라 9 275HX 프로세서(Intel Core Ultra 9 275HX)와 최대 엔비디아 지포스 RTX 5090(NVIDIA GeForce RTX 5090) GPU를 결합해 CPU·GPU 합산 최대 280W에 이르는 성능을 제공한다. 또한, 발열 및 소음을 최소화하는 ‘레노버 리전 콜드프론트(Lenovo Legion Coldfront)’는 베이퍼 챔버, 하이퍼 챔버, 쿼드 팬 구조와 함께, Wi-Fi 카드·SSD·RAM 전용 냉각 팬을 배치해 고부하 작업 시에도 발열을 효과적으로 제어한다. 퍼포먼스 모드의 280W 출력 환경에서도 48dB 이하의 저소음을 유지한다. 리전 9i는 고유하고 독창적인 디자인을 내세운다. 상판에 사용된 ‘포지드 카본(Forged Carbon)’은 8겹의 항공 등급의 탄소 섬유를 수작업으로 겹겹이 쌓은 방식으로 제작돼 알루미늄보다 가볍고 강도가 뛰어나며, 수작업 공정 덕분에 제품의 상판은 각기 다른 패턴을 지닌다. 노트북의 뒷면에는 HDMI와 DC 인 포트가 배치되어 있다. 왼쪽 측면에는 고속 장치, 스토리지, 디스플레이 연결을 위한 썬더볼트 5(Thunderbolt 5) 포트가 있어 확장성을 제공한다. 레노버 인텔리전트 디바이스 그룹의 준 오우양(Jun Ouyang) 소비자 부문 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 “최고의 게이밍 노트북은 최고 사양을 필요로 하는 게임에서도 완벽한 성능을 발휘해야 한다. 리전 9i는 이 기대에 부응하는 새로운 표준을 제시하는 제품”이라며, “최상급 하드웨어와 차세대 AI 소프트웨어 혁신을 결합해 몰입감 있는 게임 환경은 물론, 게임 개발자, AI 엔지니어, 디자이너들에게 작업에 필요한 속도와 성능, 그리고 2K 3D 옵션까지 제공한다”고 말했다.

로크웰 오토메이션이 제약 및 바이오제약 산업을 위한 차세대 제조 실행 시스템(MES) 설루션인 ‘팩토리토크 파마스위트(FactoryTalk PharmaSuite 12.00)’을 출시했다고 밝혔다. 이 설루션은 엄격한 규제가 요구되는 생명과학 분야의 특수한 필요를 충족하고, 제조업체가 시스템을 보다 민첩하고 확장 가능하게 운영할 수 있도록 설계됐다. 현재 제약 및 바이오제약 업계는 디지털화를 통해 규정 준수를 유지하면서도 신속한 시장 대응과 유연한 생산 체계 확보를 요구받고 있다. 이에 대해 업계 협의체인 바이오포럼(BioPhorum)은 기존 MES 시스템의 도입 난이도, 유연성 부족, 높은 비용 등의 문제를 지적한 바 있다. 로크웰 오토메이션은 “이러한 업계의 도전과제에 대한 실질적 해답으로 파마스위트 12.00을 선보이며, 규제 환경에 최적화된 디지털 제조 플랫폼의 새로운 표준을 제시했다”고 전했다. 파마스위트 12.00의 주요 기능으로는 ▲클라우드 기반 배포 ▲설정 자동화 툴(MICKA) ▲모듈형 설계 ▲중앙 집중형 모니터링 툴 ▲강화된 사이버보안 ▲향상된 업그레이드 엔진이 있다. 이 설루션은 모듈형 아키텍처 기반으로 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 등 다양한 환경에서 유연하게 배포할 수 있어, 운영 효율성과 글로벌 확장성을 동시에 확보할 수 있다는 것이 로크웰 오토메이션의 설명이다. 또한, 새로운 설정 자동화 툴과 강화된 사이버보안 프레임워크는 검증 비용 및 시간을 절감하고, 엄격한 규정 준수와 데이터 무결성 요구사항을 충족하는 데 기여할 수 있다.     파마스위트 12.00의 클라우드 기반 배포는 리눅스 모듈을 통해 쿠버네티스(Kubernetes) 환경을 지원함으로써, 보다 빠르고 안정적인 시스템 설치 및 유지 관리를 가능하게 한다. 이를 통해 제조업체는 복잡한 시스템 셋업에 대한 부담을 줄이고 배포 속도를 가속화할 수 있다. 새롭게 도입된 설정 자동화 툴인 MICKA는 설치 및 검증 과정을 자동화하여 반복적이고 수작업이 필요한 작업을 최소화하여 규제 환경에서 운영의 효율을 높인다. 여기에 더해, 모듈형 설계를 적용함으로써 다양한 생산 환경에 유연하게 대응할 수 있으며, 시스템의 표준화를 통해 글로벌 확장 및 관리가 용이하다. 또한, 중앙 집중형 모니터링 기능은 문제를 조기에 감지하고 신속한 대응을 가능하게 해 운영 중단 리스크를 최소화하며, 생산 품질 유지에 기여한다. 이와 함께, 산업 표준에 기반한 보안 개발 프로세스를 적용해 데이터 무결성과 규정 준수를 강화했으며, 향상된 업그레이드 엔진을 통해 최신 기능과 보안 패치를 간편하게 적용할 수 있어 시스템을 지속적으로 최적화할 수 있다. 로크웰 오토메이션의 마틴 페트릭(Martin Petrick) MES 부문 비즈니스 관리자는 “파마스위트 12.00은 생명과학 제조업체가 디지털 제조 환경을 구축함에 있어 성능과 보안, 규정 준수, 확장성 측면에서 새로운 기준을 제시하는 설루션”이라며, “클라우드를 포함한 다양한 배포 옵션을 통해 제조업체는 더욱 빠르고 유연하게 운영을 확장하고, 글로벌 출시 및 검증 절차를 간소화할 수 있다”고 전했다.

산업데이터 스페이스와 제조업의 미래   우리나라가 새로운 성장동력을 만들기 위해서는 산업데이터에 주목할 필요가 있다. 우리나라의 산업데이터 활용 잠재력은 매우 크다. 국내에는 이미 다양한 산업분야의 데이터 플랫폼이 구축되어 운영 중이다. 산업데이터의 잠재력을 성장 동력으로 연결하려면 공공기관과 기업 내부에 쌓여 있는 방대한 데이터를 끄집어내고 기관 간에 데이터의 공유와 연계를 이루는 데이터인프라 구축이 무엇보다 필요하다.    (이미지 출처 : 123RF) 기업은 물론 한 국가의 산업경쟁력도 디지털 전환(DX)을 빼놓고는 얘기할 수 없는 시대가 되었다. 디지털 전환은 인공지능, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등 디지털 기술을 모든 사업영역에 적용함으로써 조직문화, 비즈니스 모델과 프로세스 등에 근본적인 변화를 일으켜서 새로운 가치를 만들어내는 것을 의미한다. 디지털 전환을 통해 재화나 서비스의 생산부터 소비에 이르는 일련의 경제활동들이 지능화되고 효율화되고 있다.  보스톤 컨설팅 그룹(Boston Consulting Group)의 연구조사에 따르면 디지털 선도기업들은 디지털 후발기업들에 비해 수익성장률(earnings growth)이 1.8배 더 높고 총 기업가치(total enterprise value) 성장률은 2배 이상이라고 한다. 또한, 세계적 시장조사기관인 Statista에 따르면 전세계 디지털전환기업의 생산액은 2018년 13.5조 달러에서 2023년 53.3조 달러로 증가하면서 전세계 GDP의 절반을 넘어섰다. 한편, 디지털기업은 글로벌 시장을 주도하고 있다. 지난 2008년 전세계 시가총액 10대 기업의 절반은 CNPC, 엑손모빌 등과 같은 에너지기업이었으나 지금은 애플, 마이크로소프트, 아마존, 알파벳(구글), 테슬라, 엔비디아, 메타(페이스북) 등 7개의 디지털기업이 그 자리를 차지하고 있다.  데이터의 90%는 산업데이터이나 60∼80%가 활용되지 못하고 사장 디지털 전환의 중심에는 데이터가 자리잡고 있다. 디지털기술을 적용하여 분산된 데이터를 가치 있게 변환시키는 것이 디지털 전환의 핵심이기 때문이다. 기업내부에 쌓여 있는 경험과 노하우를 데이터화하고 이러한 데이터를 분석하면 비즈니스를 효율적으로 운영하거나 새로운 비즈니스를 만들어낼 수 있다. 구글, 페이스북, 아마존 등은 방대한 데이터를 모을 수 있는 고유 플랫폼을 보유하고 있다. 이들은 플랫폼 이용자들의 거래방식, 소비패턴 등의 데이터를 인공지능으로 분석하여 고객의 요구를 확인하거나 새로운 비즈니스기회를 찾아가며 물류, 금융, 헬스케어, 클라우딩 등으로 사업영역을 확장해왔다. 데이터는 크게 개인정보데이터와 산업데이터로 구분해볼 수 있다. 개인정보데이터는 개인의 취향, 동선, 사회관계, 소비행동 등으로 검색, SNS, 간편지불 등의 과정에서 생성된다.  GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)는 개인정보 데이터를 활용하여 오늘날 시가총액 기준 글로벌 10대 기업으로 성장할 수 있었다. 한편, 산업데이터는 제품개발, 생산, 유통, 소비 등 산업활동 전과정에서 생성되며 전체 데이터의 90%를 차지하고 있다.  산업데이터는 연구개발(R&D)에서 생산, 유통‧마케팅에 이르는 모든 밸류체인에서 생산성과 부가가치를 높이고, 새로운 제품과 서비스를 창출하며, 더 나아가 새로운 산업을 만드는 데 활용될 수 있다. 그러나 아직까지 세계적으로 산업데이터는 활용도가 높지 않으며 산업데이터 분야에 GAFA와 같은 지배적 사업자도 나타나고 있지 않다.  시장조사기관인 forrester research에 따르면 기업내 축적된 데이터중 60∼73%는 사용되지 않고 있다고 한다. EU 집행위원회도 산업데이터의 80%가 전혀 사용되고 있지 않다고 한다. 산업 데이터가 기업의 영업비밀을 포함하고 있는 데다, 각 기업 간의 데이터 형식과 호환성이 없어 데이터를 공유하고 협력하는 데 어려움이 있기 때문이다. 그러나 한편으로 보면 그 만큼 성장잠재력은 크다. 2022년 EU 집행위원회에 따르면 데이터법(Data Act)으로 산업데이터 활용이 제도적으로 보완되면 2028년까지 2,700억 유로(407조원)의 추가 GDP 창출을 기대할 수 있다고 한다.  미국과 중국이 세계 데이터 과점, EU와 일본은 산업데이터에 주력 현재 세계 데이터시장은 개인정보를 중심으로 GAFA가 장악해가고 있다. 미국 정부는 GAFA 등 플랫폼기업이 글로벌 시장에서 데이터를 지속적으로 수집하고 활용할 수 있도록 디지털 통상(Digital Trade)에 발 벗고 나서고 있다.  2017년 미무역대표부(USTR)가 매년 발간하는 국별 무역장벽보고서에 별도의 디지털무역장벽분야가 새롭게 만들어진다. 2018년 11월 체결된 미국·멕시코·캐나다협정(USMCA)에는 처음으로 디지털통상 챕터가 신설되고 데이터이전 자유화, 데이터지역화 금지, 소스코드 공개금지 등의 규범이 담긴다. 2019년 10월에는 최초의 독자적인 국제조약이면서 USMCA보다 더욱 개방된 모습으로 미일간 디지털통상협정(USJDTA)이 체결되었다. 한편, 2019년부터 시작된 WTO 디지털통상협상 과정에서 미국은 모든 서비스에서 데이터이동 자유화를 강력하게 주장하고 있다.  세계의 공장이자 14억 인구를 가진 중국에서는 전세계 데이터의 1/4 이상이 생성되고 있으며 알리바바, 텐센트, 바이두 등이 중국내 데이터시장을 주도해 가고 있다. 중국 정부는 2019년 데이터를 토지, 노동, 자본, 기술과 함께 새로운 국가 생산요소로 규정하고 데이터 활용에 적극적으로 개입하고 있다. 지난 2023년 10월에는 데이터의 유통과 개인정보, 보안 등을 위해 국가데이터국을 설치하여 데이터 통제를 강화한 바 있다. 여기에 네트워크안전법, 개인정보보호법, 데이터안전법 등 법률을 제정하여 자국내 데이터의 해외반출을 엄격하게 규제하고 있다. EU는 미중 IT기업의 데이터 과점에 대응하고 산업의 경쟁력을 확보하기 위한 데이터정책에 집중한다. 특히, 아마존, 구글 등 거대 미국 클라우드 기업으로부터 자신들의 기술 노하우를 지키고 자율성을 확보하는 것을 목표로 삼는다. 이를 위해, EU는 2020년 EU 데이터전략을 발표하고 여기서 유럽 공통 데이터 스페이스(European Common Data Spaces)를 제시한다. 데이터 스페이스는 데이터들이 원래 있던 곳에 있으면서 필요할 때마다 공유될 수 있도록 하는 공간을 의미한다. 구체적으로 가이아-X, 카테나-X, 매뉴팩처링-X 프로젝트 등이 추진되고 있다. 가이아-X는 각 산업 분야를 연결하는 가장 포괄적인 데이터 스페이스이고, 카테나-X는 가이아-X 중 자동차산업의 공급망간에 데이터를 교환·공유함으로써 경쟁력을 높이는데 목표를 두고 있다. 일본은 세계 최고수준 로봇, 센서를 바탕으로 공장자동화 등의 제조현장에서 데이터를 충분히 확보하고 있다. 이에 애플이나 구글 등 미국 디지털기업의 개인정보데이터에는 못 따라가지만, 강력한 제조업을 기반으로 한 산업데이터 경쟁력을 키우기 위해 역량을 집중하고 있다. 2016년 관민 데이터활용 기본법, 2017년 데이터 거래규정, 2018년 생산성향상 특별조치법 등의 제정을 추진하였으며, 지난해 4월 우라노스 에코시스템(Ouranos Ecosystem)을 출범시켜 산업계 전반에 데이터공유와 연계를 꾀하고 있다.  산업데이터의 공유와 활용을 늘리기 위한 인프라 구축 나서야 우리나라는 세계가 주목하는 경제성장을 이룩했다. 1960∼1980년대 정부주도로 철강, 석유화학 등의 산업을 육성하고 1990∼2000년대 세계화와 중국성장을 수출 확대로 연결시켰다. 그러나 최근 대외적 여건을 보면 산업의 성장엔진은 식어가고 수년 내 수출 절벽이 현실화될 수도 있어 우려스럽다. 외적으로는 미중 패권경쟁 격화, 선진국의 산업정책 부활, 보호무역 확산 등으로 글로벌가치사슬(GVC)이 급속하게 파편화, 블럭화되면서 우리의 미래 먹거리와 수출시장을 위협하고 있다. 중국은 첨단산업에서 자급률을 높이고 있고, 미국, 일본, EU 등 선진국들도 반도체, 배터리 등 첨단산업 육성에 열을 올리면서 우리산업이 설자리를 점점 좁혀오고 있다. 대내적으로도 활로가 보이지 않는다. 지난 20년간 주력 수출품목의 변화가 없는 등 산업 역동성이 사라지고 있다. OECD 최하위 출산율과 고령화로 생산가능인구가 줄어드는 가운데, 학생들은 공대를 포기하고 의대로 진로를 바꾸고 있다. 심각한 데이터 규제로 인공지능, 메타버스와 같은 미래 새로운 산업의 발전 기반도 취약한 상태다. 국제경영개발원(IMD)에 따르면 우리나라 기업의 빅데이터 활용순위는 26위로 한참 뒤져 있다. 새로운 성장동력을 만들기 위해서는 산업데이터에 주목할 필요가 있다. 우리나라의 산업데이터 활용 잠재력은 매우 크다. 반도체‧조선 세계 1위, 석유화학‧철강‧로봇 세계 5위, 자동차 세계 7위의 세계적인 제조기반에 5G 등 세계 최고 수준의 ICT 인프라를 보유하고 있어 디지털 기술을 제조업에 접목하기가 수월하다. 연구개발-조달-생산-유통-소비에 이르는 가치사슬(Value chain) 전반에 디지털 전환(DX)을 확산시키면 디지털 제조강국으로 도약할 수 있다.  한편, 우리나라 의료기술과 정보 또한 세계 최고 수준이다. 데이터, 개인정보에 대한 과감한 규제완화가 이루어진다면 원격의료, 디지털 헬스케어 분야에서 제2의 반도체신화를 기대해 볼 수도 있다. 여기에 세계 최고 수준의 ICT 인프라에 혁신역량을 집중한다면 스마트제조, 스마트팜과 같은 새로운 혁신서비스가 수출의 중심이 될 수도 있을 것이다.   국내에는 이미 다양한 산업분야의 데이터 플랫폼이 구축되어 운영 중이다 그러나 플랫폼 참여자는 개인정보, 영업비밀 보호 등 데이터 공유나 거래시 발생할 수 있는 위험부담으로 양질의 데이터 제공에 소극적일 뿐 아니라 표준화, 상호운용성 등 데이터 공유·활용을 위한 토대도 부족한 실정하다. 데이터는 크기가 클수록 그리고 서로 다른 데이터가 융합될수록 더욱 큰 가치를 창출하는 네트워크 효과가 있다. 산업데이터의 잠재력을 성장 동력으로 연결하려면 공공기관과 기업 내부에 쌓여 있는 방대한 데이터를 끄집어내고 기관 간에 데이터의 공유와 연계를 이루는 데이터인프라 구축이 무엇보다 필요하다. 그리고 구축된 인프라가 제대로 작동하기 위해서는 수익을 창출하고 창출된 수익이 모든 참여자에게 돌아갈 수 있고 참여자들이 안전하게 데이터를 공유·거래할 수 있으며 개방적이고 투명한 표준방식으로 데이터가 연계될 수 있어야 할 것이다. 미국과 중국이 거대 플랫폼 기업을 앞세워 세계 데이터 시장을 장악하고 있다. EU는 2014년부터 산업데이터를 중심으로 공유와 연계 플랫폼 구축에 나서고 있으며 일본이 그 뒤를 잇고 있다. 우리나라는 2022년 산업디지털전환촉진법이 제정되고서야 산업데이터 활용기반 구축이 본격화된다. 이 법에 따라 지난 2023년 1월 제1차 산업디지털전환 종합계획이 수립되었고 산업전반에 인공지능(AI)을 내재화시키는 프로젝트가 진행되고 있다. 그러나 다른 나라들에 비해 많이 뒤져 있다. 산업데이터의 공유·활용을 위한 프로젝트를 서둘러야 할 것이다. 이를 통해 대한민국의 산업이 한층 더 도약하고, GAFA를 뛰어 넘는 산업데이터 거인이 우리나라에서 탄생할 수 있기를 기대해 본다.   김용래 교수 경희대학교 첨단기술비즈니스학과 전 특허정장  

SAS, ‘SAS 이노베이트 2025’에서 인간-AI 상호작용 가능한 AI 에이전트 등 혁신 기술 공개   SAS(쌔스)가 5월 6일부터 9일(현지시간)까지 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 연례 컨퍼런스 ‘SAS 이노베이트 2025(SAS Innovate 2025)’에서 최신 AI 및 데이터 분석 기술 혁신과 다양한 비즈니스 사례를 선보였다. SAS 이노베이트는 전 세계 산업 전문가와 오피니언 리더들이 한자리에 모여 인사이트를 공유하는 자리다. 투명한 의사결정을 위한 맞춤형 인간-AI 상호작용 지원 ‘AI 에이전트’ 공개 인간의 개입 없이 AI 시스템이 스스로 의사결정을 내리고 조치를 취하는 시대가 점차 다가오고 있다. 이러한 AI 에이전트의 빠른 발전에 발맞춰 SAS는 책임 있는 혁신(responsible innovation)을 기반으로 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래를 구축하고 있다. SAS는 자사의 데이터 및 AI 플랫폼 SAS 바이야(SAS® Viya®)에서 구동되는 SAS 인텔리전트 디시저닝(SAS® Intelligent Decisioning)을 통해 AI 에이전트를 설계, 배포, 확장할 수 있도록 지원한다고 발표했다. 이는 인간과 AI 간의 자율성 균형을 맞추고, 의사결정 과정에 대한 설명 가능성과 거버넌스를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 의사결정 시 윤리적 기준을 반영하는 AI 에이전트 첨단 기술 리서치 기관인 더 퓨처럼 그룹(The Futurum Group)의 AI 소프트웨어 및 도구 부문 닉 페이션스(Nick Patience) 부사장은 "SAS의 에이전트 기반 AI 접근 방식은 자율적인 의사결정과 윤리적 거버넌스 간의 중요한 균형을 맞추고 있다"라며, "SAS의 지능형 에이전트는 단순한 기술적 진보를 넘어 책임감 있는 엔터프라이즈 AI 도입을 위한 실용적인 프레임워크로서, 이는 조직이 빠르게 진화하는 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 요소"라고 강조했다. SAS 바이야의 에이전틱 AI 프레임워크는 AI 에이전트의 설계 및 제공 방식을 정의하는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 한다. 첫째, 의사결정이다. SAS는 강력한 결정론적 분석(deterministic analytics)과 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)의 유연성 및 추론 능력을 결합한 하이브리드 접근 방식을 채택하고 있다. 이를 통해 SAS 고객은 규제 산업에서 요구되는 비즈니스 기준과 규칙을 준수하면서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 둘째, 인간과 AI의 균형이다. SAS는 업무의 복잡성, 리스크, 비즈니스 목표에 따라 AI 에이전트의 자율성과 인간 개입 수준을 기업이 직접 조정할 수 있도록 지원한다. AI 에이전트는 반복적인 데이터 기반 작업에서 완전히 자율적으로 운영될 수 있으며, 인간은 감독, 윤리적 판단, 전략적 방향을 제시하는 역할을 수행할 수 있다. 셋째, 거버넌스다. SAS의 내장된 거버넌스 프레임워크를 활용하여 기업은 윤리 기준과 데이터 프라이버시를 준수하면서 비즈니스 가치 및 규제 심사에 부합하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. SAS 바이야가 이끄는 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래 SAS 바이야는 데이터 수집 및 분석부터 AI 에이전트 구축, 배포, 모니터링에 이르기까지 AI 에이전트 여정의 모든 단계를 포괄적으로 지원한다. 또한, 지속적인 성과 추적, 거버넌스 및 보안을 보장하며, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 효율적인 방식으로 AI 에이전트를 관리할 수 있도록 돕는다. SAS는 수십 년간 축적해온 신뢰성 있는 거버넌스 경험을 바탕으로 모든 에이전트에 감사 가능성(auditability), 편향 탐지, 규제 준수 기능을 제공한다. 향후 SAS는 에이전틱 AI 로드맵에 따라 SAS 바이야에 코파일럿 생산성 어시스턴트를 통합할 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 사용자는 더욱 빠르고 스마트하게 수작업을 줄이고, 기업 논리에 기반하여 업무를 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 더불어 SAS는 자사의 뛰어난 산업 전문성을 바탕으로 데이터 엔지니어링, 공급망 최적화 등 다양한 업종별 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있는 사전 구성된(pre-packaged) 산업 특화 지능형 에이전트도 제공할 예정이다. 이는 기업들이 통제력과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 가치 실현을 가속화하는 데 기여할 것으로 보인다. 마리넬라 프로피(Marinela Profi) SAS 글로벌 AI 시장 전략 부문 리드는 “SAS 바이야는 단순히 행동하는 에이전트를 넘어, 분석, 비즈니스 규칙, 적응성에 기반하여 목적성 있는 의사결정을 내리는 에이전트를 구축한다”며, “거버넌스를 준수하며 의사결정에 집중한 SAS의 통합 프레임워크를 통해 AI 에이전트가 기업의 핵심 차별화 요소로 자리 잡을 것”이라고 전망했다. SAS, 비즈니스 병목 해소 위한 맞춤형 AI 모델 공개 SAS는 산업별 솔루션에 대한 10억 달러 투자의 일환으로 새로운 AI 모델 포트폴리오를 발표했다. 각 산업별로 즉시 적용 가능하거나, 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 학습이 가능한 AI 모델들은 다양한 규모의 기업 환경에 쉽게 통합하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 현재 제공 중인 주요 AI 모델로는 ▲(전 산업) AI 기반 개체 식별 및 문서 분석 모델 ▲(헬스케어) 약물 복약 순응도 위험 모델 ▲(제조) 전략적 공급망 최적화 모델 ▲(공공) 식량 지원 결제 무결성 모델 및 판매세 세금 규정 준수 모델 등이 있다. 올해에는 ▲(금융) 결제 및 카드 거래 판별 모델 ▲(헬스케어) 의료비 지급 적정성 검증 모델 ▲(제조) 근로자 안전 모니터링 모델 ▲(공공) 개인 소득세 납세 준수 모델 등 새로운 모델들이 추가로 출시될 예정이다. 뿐만 아니라 SAS는 데이터 과학자들이 데이터 레이크(data lake)를 구축하고 정교화하는 데 소요되는 시간을 단축하기 위해 데이터 준비 과정을 자동화하고, 모델이 실시간으로 작동할 수 있도록 지원하는 사전 구축된 AI 에이전트(AI agent)도 향후 제공할 계획이다. SAS, 에픽게임즈의 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈으로 제조업 혁신 지원 SAS는 포트나이트로 유명한 미국 게임사 에픽게임즈(Epic Games)의 실시간 3차원(3D) 창작 툴인 언리얼 엔진(Unreal Engine)과 SAS의 강력한 AI 및 고급 분석 기술을 결합한 디지털 트윈(digital twin)을 통해 제조 산업의 핵심 프로세스 혁신을 지원하고 있다. 이를 통해 제조업체는 시뮬레이션된 가상 환경에서 새로운 전략을 실험하고 효과적인 방식을 실제 공정에 적용할 수 있게 된다. 미국 종합 제지 및 포장 제조 기업 조지아-퍼시픽(Georgia-Pacific)은 AGV(Automated Guided Vehicle: 무인운송차량) 운용을 포함한 기타 생산 프로세스를 최적화하기 위해 SAS 기술이 적용된 디지털 트윈을 활용하고 있다. SAS는 에픽게임즈가 개발한 모바일 앱 리얼리티스캔(RealityScan)을 활용하여 조지아-퍼시픽 서배너 공장의 실제와 똑같은(photorealistic) 렌더링 이미지를 캡처하고, 이를 언리얼 엔진에 통합했다. 언리얼 엔진과 결합된 SAS의 분석 기술은 실제 생산 라인에 영향을 주지 않고 공정을 정밀하게 조정할 수 있도록 지원하여, 비용 절감과 제품 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다. 언리얼 엔진은 정교한 물리 시뮬레이션, 차세대 라이팅, 굴절 표면 효과를 제공하여 매우 사실적이고 세밀한 디지털 모델 구현을 가능하게 한다. 이를 통해 제조업체는 디지털 환경에서 공정을 시각화하고 상호작용하며, SAS의 고급 AI 기술과 결합되어 더욱 정확한 예측과 향상된 비즈니스 의사결정을 도출할 수 있다. 기업들은 시간과 비용이 많이 소요되는 실제 환경 테스트 없이 언리얼 엔진과 SAS의 분석 기술을 결합한 디지털 환경에서 정교하고 정확한 디지털 트윈을 활용하여 잠재적인 문제를 사전에 발견하고 해결할 수 있다. SAS, “글로벌 기업 5곳 중 3곳, 양자 AI 투자 및 도입 검토” SAS가 최근 실시한 글로벌 설문조사에 따르면, 양자 컴퓨팅(quantum computing)과 양자 AI(quantum AI)는 AI 이후의 차세대 혁신 기술로 주목받고 있으며, 전체 응답자의 60% 이상이 양자 AI에 적극적으로 투자하거나 도입을 검토 중인 것으로 나타났다. 동시에 비즈니스 리더들은 양자 AI 도입의 주요 장애 요인으로 ▲높은 비용(38%) ▲기술에 대한 이해 및 지식 부족(35%) ▲실제 적용 사례에 대한 불확실성(31%) 등을 지적했다. 이는 양자 AI에 대한 관심은 높지만, 실제 비즈니스에 활용하기 위해서는 명확한 로드맵과 실용적인 가이드가 필요하다는 점을 시사한다. SAS는 이러한 요구에 발맞춰 고객과의 파일럿 프로젝트, 양자 AI 연구, 양자 컴퓨팅 분야의 선도 기업들과의 협력을 통해 양자 기술의 효과적인 도입을 지원하고 있다. 특히 복잡한 양자 시장이나 물리학적 원리를 깊이 이해하지 않아도 누구나 양자 기술을 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 데 주력하고 있다. 현재 SAS는 양자 어닐링(quantum annealing) 시스템을 개발하는 디웨이브 퀀텀(D-Wave Quantum), 초전도 기반 양자 컴퓨팅을 선도하는 IBM, 중성 원자 기반 컴퓨팅 기술을 보유한 큐에라 컴퓨팅(QuEra Computing)과 협력하고 있으며, 이들의 기술을 자사 연구와 고객 프로젝트에 적극적으로 활용하고 있다.   SAS 바이야 혁신으로 속도·생산성·신뢰성 향상   이 외에도 SAS는 SAS 바이야(SAS® Viya®) 데이터 및 AI 플랫폼의 새로운 성능 향상을 발표했다. 이번 성능 개선은 최신 AI 기술 발전을 기반으로 인간의 생산성과 의사결정 능력을 확장하고 향상시키는 데 초점을 맞추었다. 새롭게 출시되었거나 곧 출시 예정인 SAS 바이야의 주요 기능은 다음과 같다. SAS 데이터 메이커(SAS Data Maker): 작년 비공개 프리뷰를 통해 처음 소개된 SAS의 안전한 합성 데이터 생성기 ‘SAS 데이터 메이커’는 조직이 데이터 개인 정보 보호 및 부족 문제를 해결하는 동시에 프로세스를 간소화하고 리소스를 절약하는 데 기여한다. SAS가 최근 합성 데이터 분야의 선두 기업인 헤이지(Hazy)의 주요 소프트웨어 자산을 인수하면서 개발 속도가 더욱 빨라졌으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. SAS 관리형 클라우드 서비스: SAS 바이야 에센셜즈(SAS Viya Essentials): 중소기업을 위해 올해 초 출시된 관리형 클라우드 서비스 패키지인 ‘SAS 바이야 에센셜즈’는 소규모로 즉시 사용 가능한 호스티드 관리형 서비스 형태로 제공되어 SAS 바이야 도입의 장벽을 낮춘다. SAS 바이야 코파일럿(SAS Viya Copilot): SAS 바이야 플랫폼에 내장된 AI 기반 대화형 어시스턴트인 ‘SAS 바이야 코파일럿’은 강력한 개인 비서 역할을 수행하여 개발자, 데이터 과학자 및 비즈니스 사용자 모두의 분석 작업 및 업무 효율성을 높인다. SAS 바이야 코파일럿은 현재 개별 초대를 통한 비공개 프리뷰로 제공되고 있으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. 초기 코파일럿 제품의 주요 기능에는 SAS 사용자를 위한 AI 기반 모델 개발 및 코드 지원이 포함된다. 애저 AI 서비스(Azure AI Services)를 기반으로 구축된 코파일럿은 SAS와 마이크로소프트 파트너십의 중요한 결과물이다. SAS 바이야 워크벤치(SAS Viya Workbench): 2024년에 출시된 SAS 바이야 워크벤치는 개발자, 데이터 과학자 및 모델러의 작업 속도와 효율성을 크게 향상시키는 클라우드 기반 코딩 환경이다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 또는 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 통해 SAS 또는 파이썬(Python) 코드를 사용하여 데이터 관리, 분석 및 모델 개발을 용이하게 수행할 수 있다. 2025년의 새로운 기능으로는 R 코딩 지원, SAS 엔터프라이즈 가이드(SAS Enterprise Guide) 개발 환경 지원이 추가되었으며, 기존 AWS 마켓플레이스뿐만 아니라 마이크로소프트 애저 마켓플레이스(Microsoft Azure Marketplace)에서도 이용 가능하게 되었다.  

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2)   영상 제작은 수작업 중심의 접근 방식에서 디지털화와 함께 컴퓨터 기반의 자동화된 워크플로까지 변화했다. 최근에는 AI 기술과 멀티모달 제작 방식이 결합되어 콘텐츠 제작의 효율과 창의성을 극대화하고 있다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.    이미지와 영상 제작을 위한 기존의 제작 방식   그림 1. ‘달리는 열차(Arrival of a Train at La Ciotat)’, 뤼미에르 형제, 1896   아날로그 제작 방식 : 개념과 흐름 디지털 도구가 도입되기 전에, 이미지와 영상 제작은 사전 기획과 여러 단계에 걸친 수작업 과정을 기반으로 한 접근 방식을 따랐다. 이 과정에서 기획자는 제작자와 협력하여 구체적인 제작을 위한 기획 단계를 만들어 낸다. 모든 작업은 계획적으로 이루어지며, 각 단계에서 창작자의 직접적인 개입과 섬세한 조정이 이루어진다. 디지털 도구가 상용화되기 전에는 스토리보드 작성, 레이아웃 결정, 시나리오 등이 기획 단계에서 만들어졌다. 영화용 카메라로 장면을 촬영하고, 촬영 감독과 조명 팀이 각종 기기를 수동으로 조작하며 원하는 장면을 구현한다. 후반 작업에서는 필름을 절단하고 이어 붙여 편집하며, 음향은 따로 녹음하여 영상을 보완한다. 이러한 방식은 기술적인 장치뿐만 아니라 창작자의 기술과 창의성에 크게 의존하며, 디지털화가 이루어지기 전까지 오랜 시간 이어져 온 기본적인 영상 제작 방식이다.   그림 2. ‘달나라 여행(Le Voyage dans la Lune)’, 1902   ‘달나라 여행’ 작품은 아이디어가 스토리보드화되어 영상화되는 전형적인 제작 과정으로 만들어졌다. 영상 제작 과정을 3단계로 보통 나누어지는데, 좀 더 자세히 5단계로 구조화하여 설명한다.  기획 단계 디자인 및 촬영 준비 제작 단계 후반 작업 단계 배포 및 관리 기존의 제작 방식은 오랜 기간 창작자의 창의적 역량을 극대화하고, 하나의 결과물을 정교하게 다듬는 데 중점을 둔 체계적인 접근법이었다. 하지만 이 과정은 기술적 도구와 인력이 많이 요구되며, 비용과 시간이 많이 들었다. 이러한 점에서 기존 제작 방식은 디지털화를 통해 새로운 워크플로로 발전하게 되었다.   디지털 도구의 도입과 디지털화된 제작 방식   그림 3. The iconic ship · ‘스타워즈’의 특수 효과,1977   디지털 도구의 도입 이후, 이미지와 영상 제작은 큰 변화를 겪으며 효율성과 창의성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 접근 방식을 채택하게 되었다. 디지털화된 제작 방식은 전통적인 수작업 기반 방식에서 벗어나, 컴퓨터와 소프트웨어를 활용한 자동화 및 고도화된 기술을 중심으로 이루어진다.  이 과정은 기획, 디자인 및 촬영 준비, 제작 단계, 후반 제작 단계, 배포 및 관리 등 여러 단계로 나뉘며, 각 단계마다 디지털 기술이 어떻게 적용되는지 구체적으로 살펴볼 수 있다.    그림 4. ‘아바타’의 제임스 카메론 감독   필자가 영화를 공부하던 1997년에는 전통적인 아날로그 제작 방식을 공부하면서 비디오 캠코더가 나왔으며, 촬영과 후반 제작 과정에서 디지털화가 가속화되었다. 컴퓨터의 발전과 응용 프로그램의 향상에 힘입어, ‘스타워즈’가 아날로그 촬영을 디지털화하고 CG를 추가하여 다시 상영하였다. 아날로그 제작 방식과 디지털 제작 방식 믹스되는 부분이 있었으며, 2000년대 이후 점차 디지털화되어 갔다. 현재의 방식은  촬영, 편집, 후반 제작 과정 모두 디지털화(데이터로 저장)하여 제작되고 있다. 디지털화된 제작 방식에 모션 캡처나 리얼타임 엔진을 활용한 가상 프로덕션 등 새로운 기술이 적용되고 있다. 대표적인 예로 영화 ‘아바타’의 혁신을 말할 수 있다. ‘아바타’는 디지털 기술과 혁신된 모션 캡처 방식을 활용하여 영화 제작 방식을 혁신적으로 변화시켰다. 특히, 3D 촬영 기술과 모션 캡처 기술을 통해 캐릭터와 환경을 사실감 있게 재현하며 영화의 몰입감을 극대화했다. 이러한 시각적 혁신은 3D 영화의 새로운 가능성을 열었고, 3D 영화의 인기를 끌어올리는 데 큰 역할을 했다. 또한, 디지털 환경 디자인과 가상 세트를 활용하여 판도라라는 상상의 세계를 창조했으며, 이는 다른 영화가 디지털 가상 세트를 활용하는 데 영향을 미쳤다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   시뮬레이션은 어느새 산업에서 반드시 거쳐야 하는 단계로 자리잡았다. 이번 호에서는 자율주행 시뮬레이터 기술을 개발하는 모라이(MORAI)의 모라이 시뮬레이션 플랫폼(MORAI Simulation Platform)을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     모라이 시뮬레이션 플랫폼 모라이는 주로 ‘디지털 트윈’, ‘개발 도구’, ‘검증 도구’로 불리는 시뮬레이션 툴을 통해 자율주행 기술의 안전성과 신뢰성을 검증한다. 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 돌발 상황을 가상화한 환경에서 테스트하고 개발함으로써, 실제 도로에서의 복잡하고 위험한 테스트를 대신할 수 있다. 이를 통해 개발자는 안전하고 효율적으로 자율주행 시스템을 검증하고 개선할 수 있다. 모라이에서 개발한 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행, 자율 비행 등 자율 이동체를 테스트하고 개발할 수 있는 종합적인 미래 모빌리티 시뮬레이터이다. 이 솔루션은 자율주행 자동차, UAM(도심 항공 모빌리티), 무인 로봇, 무인 선박 등 다양한 차세대 모빌리티 산업에 적용되며, 자율주행 상용화를 가속화하는 핵심 가상 검증 플랫폼으로 주목받고 있다.   유니티를 도입하게 된 이유 유니티의 강력한 기능과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에, 짧은 시간 내에 모라이가 원하는 가상 환경 및 시뮬레이터를 개발할 수 있었다. 이는 특히 프로젝트의 초기 단계에서 도움이 되었다. 유니티를 통해 현실적이고 정교한 3D 시뮬레이션 환경을 구현함으로써, 자율주행 기술의 테스트와 검증 과정을 더욱 효율적이고 안전하게 수행할 수 있는 기능을 개발할 수 있었다. 이와 함께, 유니티의 커뮤니티와 풍부한 리소스는 문제 해결과 기술 향상에 도움이 되었다. 다양한 예제와 튜토리얼을 통해 개발자들이 빠르게 학습하고, 프로젝트에 필요한 기능을 구현할 수 있었다. 결과적으로, 유니티 도입 이후 모라이는 프로젝트의 개발 속도와 품질을 높였으며, 더 나은 자율주행 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있게 되었다.   플랫폼 구성 요소 기본적으로 가상 환경을 렌더링하고 사용자 인터페이스를 제공하는 베이스 플랫폼(Base Platform)이 중심을 이룬다. 이 베이스 플랫폼 위에 다양한 모듈이 결합되어, 정밀하고 현실적인 시뮬레이션 환경을 구현한다. 첫 번째로 정밀 지도 도로 모듈이 있다. 이 모듈은 실제 도로와 동일한 환경을 가상으로 재현하며, 자율주행 차량이 운행할 수 있는 도로 네트워크를 제공한다. 이를 통해 현실적인 도로 상황에서의 테스트와 검증이 가능하다.  두 번째로 차량 동역학(Vehicle Dynamics) 모듈이 있다. 이 모듈은 차량의 물리적 특성과 동역학을 시뮬레이션하여, 다양한 운전 조건에서 차량의 반응을 정확하게 모델링한다. 이를 통해 차량의 주행 성능과 안전성을 평가할 수 있다. 세 번째로 센서 모델(Sensor Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 자율주행 차량에 장착된 다양한 센서의 데이터를 시뮬레이션한다. 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서가 실제 환경에서 어떻게 작동하는지를 가상으로 재현하여, 센서의 정확도와 신뢰성을 검증할 수 있다. 네 번째로 교통 모델(Traffic Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 다양한 교통 상황을 시뮬레이션하여, 자율주행 차량이 실제 도로에서 마주할 수 있는 다양한 교통 상황을 가상으로 재현한다. 이를 통해 교통 혼잡, 돌발 상황, 보행자와의 상호작용 등을 테스트할 수 있다. 마지막으로 인터페이스(Interface) 모듈이 있다. 이 모듈은 외부 시스템과의 연동을 가능하게 하여, 다양한 테스트 시나리오와 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있게 한다. 이를 통해 개발자가 자율주행 시스템을 더 효과적으로 개발하고 검증할 수 있다. 이 모든 구성 요소가 결합되어, 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행 시스템의 개발, 테스트, 검증을 위한 강력한 도구로서의 역할을 수행한다.     가상환경과 현실의 차이를 최소화하기 위한 노력 모라이가 시뮬레이션 플랫폼을 구축하면서 가장 신경 썼던 부분은 현실과의 차이를 최소화하는 것이었다. 이를 위해 고충실도 시뮬레이션 환경을 제공하고, 실제 지도 데이터, 교통 데이터, 센서 데이터를 기반으로 가상과 실제 환경의 갭을 최소화하는 데 집중했다. 이를 위해 자율주행차가 실제 도로에서 맞닥뜨릴 수 있는 거의 모든 상황을 가상 환경에서 묘사할 수 있도록 다양한 요소 기술을 개발하고 있다. 이는 사람이 실제 도로에 나가지 않더라도 최대한 많은 테스트를 할 수 있도록 하기 위한 것이다. 예를 들어, 보행자 충돌 위험성 등 실제 도로에서 검증하기 어려운 시나리오를 수만 번 반복하여 테스트할 수 있다. 이를 통해 자율주행 개발 기업과 연구원들은 더욱 신뢰성과 안전성을 갖춘 검증을 할 수 있다. 또한, 가상과 실제 환경이 직접적으로 연계될 수 있도록 설계했다. 시뮬레이션이 실제 환경의 데이터와 상호작용할 수 있도록 하여, 개발자들이 현실적인 조건에서 자율주행 시스템을 테스트하고 개선할 수 있게 했다. 이와 같은 접근 방식은 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 사전에 예측하고 대응하는 데 도움이 된다.   모라이 시뮬레이션 플랫폼에 대한 고객의 니즈 우선 고객사들은 현실적인 그래픽과 정밀한 도로 환경을 원했다. 자율주행 차량은 다양한 도로 상황과 환경에서 운행되므로, 시뮬레이터가 실제 도로와 유사한 환경을 재현해야 한다. 이를 통해 개발자는 도시, 고속도로, 교외 지역 등 다양한 도로 상황에서 자율주행 시스템의 성능을 테스트할 수 있다. 또한 다양한 교통 상황과 돌발 상황을 시뮬레이션할 수 있어야 했다. 교통 혼잡, 보행자와의 상호작용, 돌발적인 장애물 등 실제 도로에서 발생할 수 있는 모든 상황을 가상 환경에서 재현하여, 자율주행 시스템이 어떻게 대응하는지 평가할 수 있어야 한다. 아울러, 고객사들은 다양한 센서 데이터를 필요로 했다. 자율주행 차량은 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서를 통해 주변 환경을 인식하기 때문에, 시뮬레이터는 이러한 센서의 데이터를 정확하게 생성하고, 실제 환경에서의 센서 성능을 재현할 수 있어야 한다.   개발 시 어려웠던 점과 해결 방법 자율주행 시뮬레이터를 개발하는 것은 다양한 기술을 통합해야 하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 기본적으로 3D 엔진에 대한 이해도가 필요하며, 그 위에 올라가는 센서, 차량 동역학, 통신 등 각각의 모듈에 대한 깊은 이해와 적절한 통합 과정이 필요하다. 이 과정에서 각 개발자의 이해도와 전문 분야가 다르기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이터로 통합하는 것이 가장 어려운 부분이었다. 다행히, 유니티는 이러한 다양한 요소들을 모두 통합할 수 있는 개발 환경을 제공했다. 각 모듈 개발자들이 개발할 때마다 바로 결과를 확인할 수 있었고, 다른 모듈에 대한 이해도를 높일 수 있었다. 이를 통해 각 모듈이 전체 시스템에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있었고, 빠르게 개발을 진행할 수 있었다. 또한, SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 정의 차량)와 UAM 등의 복잡한 시뮬레이션 환경을 구축하는 데 있어서도 유니티의 유연한 개발 환경이 도움이 되었다. 유니티의 그래픽 엔진과 실시간 데이터 처리 능력을 활용하여 현실과 유사한 고충실도의 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있었고, 이를 통해 다양한 테스트와 검증을 효율적으로 수행할 수 있었다.     모라이의 목표 모라이는 자율주행 시뮬레이션 시장에서 개발뿐만 아니라 검증과 인증까지 가능한 시뮬레이터를 제공하고자 한다. 앞서 설명한 대로 개발자들이 손쉽게 사용할 수 있는 가상 공간과 시뮬레이션 도구를 공급하여, 이 툴을 기반으로 빠르게 기술을 개발하고 정량적으로 시험 평가할 수 있도록 하는 것이 모라이의 목표이다. 또한, 모라이는 고객이 많은 노력을 들이지 않아도 바로 이해하고 현업에 적용할 수 있는 개발 도구를 제공하는 것을 중요하게 생각하고 있다. 이를 통해 고객은 복잡한 설정이나 학습 없이도 자율주행 기술을 개발하고 테스트할 수 있게 된다.  궁극적으로는 자율주행 자동차, UAM, 무인 로봇, 무인 선박 등 모든 무인 이동체의 기술 개발 및 통합 검증에 사용되는 도구가 되는 것이 모라이의 목표이다.  모라이의 공동설립자인 홍준 CTO는 “이 과정에서 유니티는 핵심 개발 도구로서 중요한 역할을 하고 있다. 유니티의 강력한 3D 엔진과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에 우리는 고품질의 시뮬레이션 환경을 빠르게 개발할 수 있다. 또한, 유니티의 지속적인 기술 지원과 업데이트는 우리가 최신 기술을 빠르게 도입하고, 고객의 요구에 맞는 기능을 신속하게 제공하는 데 큰 도움이 된다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현   화재로 큰 피해를 입은 파리의 노트르담 대성당이 5년에 걸친 복원 끝에 재개관했다. 복원된 성당을 더욱 돋보이게 한 프로젝션 매핑 작업은 언리얼 엔진의 실시간 렌더링 기술을 활용해 역사적 건축물을 사실적이고 정교하게 되살린 혁신적인 사례로 주목받고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV    2019년 4월, 파리의 상징인 노트르담 대성당에서 끔찍한 화재가 발생했다. 건물 처마 밑에서 시작된 불길은 곧 첨탑과 목조 지붕 대부분을 집어삼키며 다음 날 아침까지 밤새 타올랐다. 이후 장대한 복원 프로젝트가 진행되었으며, 5년에 걸쳐 1200명 이상의 인원이 재건에 힘을 쏟았다. 채석장 작업자와 목수, 모르타르 제조자, 석공 등 숙련된 장인이 고용되어 12세기 건축 당시와 똑같은 재료와 기법으로 대성당을 재건했다.  2024년 12월, 잿더미에서 부활한 노트르담 대성당의 재개관식이 TV 시청 황금 시간대에 방송되었다. 프랑스 텔레비지옹(France Télévisions)은 복원된 대성당의 영광스러운 모습을 선보이기 위해 비디오 매핑 회사인 코스모 AV(Cosmo AV)에 의뢰했고, 코스모 AV는 프로젝션 매핑 전문가 앙투안 부르구앵(Antoine Bourgouin)에게 재개관식을 위한 멋진 건축 라이팅을 제작해 달라고 요청했다.   ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV   언리얼 엔진을 사용한 프로젝션 매핑 지난 2010년, 앙투안 부르구앵은 거대한 트롱프뢰유를 보여줄 캔버스로 건물을 사용하는 데 처음 관심을 갖게 되었다. 트롱프뢰유는 ‘눈속임’이라는 뜻의 프랑스어로, 2차원 표면에 3차원 공간과 물체를 표현하는 극사실적인 착시 기법을 나타내는 미술 용어다. 이는 주로 회화에서 관람자가 그림 속의 사물이나 공간을 실제처럼 인식하도록 속이는 기법을 일컫는다. 초기에는 이러한 종류의 작업을 구현할 수 있는 툴이 시중에 없어, 건물의 윤곽과 규모에 맞는 비주얼을 제작하려면 직접 컴퓨터 프로그램을 개발해야 했다. 하지만 부르구앵은 비디오 프로젝터 컨트롤러와 같은 역할을 하는 소프트웨어인 모듈로 플레이어(Modulo Player)를 사용하여 벽이나 건물과 같은 표면에 영상을 투영하여 재생하고, 각 표면에 맞게 영상을 정밀하게 변형시키고 조정할 수 있도록 했다. 특히, 부르구앵은 이 과정에 리얼타임 기술을 도입하여 프로젝션 매핑 기술을 더욱 발전시키고 있다. 전통적인 비디오 매핑은 사전 녹화된 영상을 투영하는 방식이었지만, 부르구앵은 언리얼 엔진을 사용해 개발한 비주얼을 실시간으로 건물에 투영한다. 이러한 혁신적인 아이디어로 그는 플레이어의 스마트폰을 게임 패드처럼 사용하는 비디오 게임을 제작하겠다는 아이디어로 메가그랜트를 지원하게 되었다. 이러한 아이디어를 실현하고자 부르구앵은 코스모 AV의 CEO이자 인텐스시티(IntensCity)의 공동 설립자인 피에르 이브 툴로(Pierre-Yves Toulot)를 만났다.    ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV   3D 모델에 라이팅 매핑 코스모 AV는 프랑스 국영 텔레비전 방송사인 프랑스 텔레비지옹으로부터 노트르담 대성당 재개관을 위한 프로젝션 매핑 비주얼 제작을 의뢰받았다. 그 요청 중 하나는 대성당의 외관을 돋보이게 할 아름다운 라이팅 연출을 제작하는 것이었다. 툴로와 부르구앵은 이전에도 비슷한 프로젝트에서 협업한 적이 있었는데, 특별하면서도  우아함이 필요한 작업에서는 뛰어난 전통 건축 라이팅 디자이너인 장 프랑수아 투샤(Jean-François Touchard)의 기술을 활용했다. 툴로가 노트르담 프로젝트에 부르구앵과 투샤를 합류시킨 것은 당연한 결정이었다. 먼저 부르구앵은 노트르담 대성당의 3D 스캔 모델을 언리얼 엔진으로 가져왔고, 이 과정은 FBX 파일을 임포트하는 것만큼이나 간단했다. 부르구앵은 “언리얼 엔진과 나나이트(Ninite) 기술 덕분에 이제는 임포트한 메시의 폴리곤 밀도에 더 이상 신경 쓰지 않아도 된다. 노트르담 모델은 400만 개의 트라이앵글로 구성된 메시 구조였지만, 현재 언리얼 엔진에서는 이 정도의 폴리곤 수를 아주 쉽게 처리할 수 있다”고 말했다. 나나이트는 언리얼 엔진 5의 가상화된 지오메트리 시스템으로, 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 방대한 양의 폴리곤으로 구성된 디테일한 3D 모델을 제작할 수 있다. 이 시스템은 활용해 대성당의 매우 정밀한 메시를 렌더링하는 데 쓰였으며, 가장 작은 디테일까지 정확하게 구현할 수 있었다. 팀은 대성당의 모든 디테일을 강조하기 위해 3D 모델에 옴니 라이트, 스포트 라이트, 렉트 라이트 등 500개의 라이트를 배치했다. 이 라이트는 강도와 온도, 색상이 조화를 이루도록 하는 것이 중요했다. 부르구앵은 “조작해야 하는 라이트의 수량이 이 프로젝트에서 가장 큰 과제였다. 하지만 즉석에서 바로 만든 블루프린트를 사용하고 라이트 액터에 태그를 지정하여 다른 그룹을 나누는 방식으로 매우 원활하게 작업할 수 있었다”고 설명했다. 툴로는 아트 디렉터 역할을 했고, 장 프랑수아는 대성당의 디테일한 부분에 대한 라이팅을 실제로 구현하는 데 전문성을 발휘했다. 팀은 조각상마다 두세 개의 스포트 라이트를 배치하고 그림자를 세심하게 조작하여 조각상의 형태와 입체감을 강조했다. 또한, IES(Illuminating Engineering Society)의 라이트 프로파일을 사용해 3D 라이팅이 실제 라이트처럼 각 아치와 발코니, 기타 건축 요소의 디테일과 정확하게 일치하도록 했으며, 깊이를 강조하기 위해 라이트 온도를 조정했다. 라이팅 구성을 이미지로 렌더링한 다음 모듈로 플레이어 시스템과 연결된 30대의 고광도 파나소닉(Panasonic) 비디오 프로젝터를 사용하여 노트르담 대성당에 투영했다.   ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV   메가라이트와 루멘 활용 노트르담 프로젝트에서 팀은 사전 녹화된 영상을 대성당에 투영할 예정이었지만, 리얼타임 기술을 사용하면서 라이팅 디자인에서 많은 이점을 얻을 수 있었다. 라이팅이 실제 건물에서 어떻게 보일지 테스트하기 위해 팀은 현장에서 언리얼 엔진으로 3D 모델을 바로 업데이트하여, 대성당에서 즉시 결과를 확인하고 필요에 따라 조정할 수 있었다. 부르구앵은 언리얼 엔진으로 작업을 완성할 수 있었던 주요 이유로 나나이트와 결합된 강력한 라이팅 시스템의 성능을 꼽았다. 부르구앵은 “라이트 수가 많은 하이 폴리곤 메시에서 직관적인 편집 방식(WYSIWYG)으로 원활하게 작업할 수 있었다. 이로써 기존의 3D 모델링 소프트웨어에서처럼 렌더링 결과를 상상할 필요가 없었다”고 말했다. 또한 최근 언리얼 엔진 5.5에 출시된 강력한 신규 기능인 메가라이트에 대해서도 높이 평가했다. 메가라이트는 아티스트가 신(scene)에 다이내믹 섀도를 드리우는 수백 개의 라이트를 추가할 수 있게 해주는 실험적인 도구다. 언리얼 엔진의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 및 리플렉션 기능인 루멘과 함께 사용하면 매우 사실적인 라이팅을 구현할 수 있다. 부르구앵은 “메가라이트는 상당히 유용한 기능 중 하나였다. 실시간으로 그림자를 유지하면서 수백 개의 라이트로 작업할 수 있었다. 루멘을 보완하는 환상적인 기능”이라고 말했다.   되찾은 노트르담의 영광 툴로, 장 프랑수아와 함께 한 부르구앵의 라이팅 작업은 파리에서 가장 유명한 기념물 중 하나인 대성당의 재개관식에서 중요한 역할을 했다. 언리얼 엔진 덕분에 팀은 복원가들의 놀라운 작업을 빛내고 노트르담 대성당의 영광스러운 모습을 선보일 수 있었다. 부르구앵은 “파리의 노트르담 대성당은 프로젝션 매핑 작업을 하는 사람들이라면 누구나 꿈꾸는 건물 중 하나다. 이 작업에 기여할 수 있32 · 어서 정말 큰 영광이었다”라고 말했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

유니티가 지난 4월 15일 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 진행했다. 2900여 명의 국내외 개발자 및 게임 업계 종사자들이 참석한 이번 행사에서 유니티는 자사의 최신 기술과 실제 적용 사례 등을 소개했다. 또한, 콘텐츠 개발을 위한 AI(인공지능) 비전과 비 게임 분야의 산업 시장을 겨냥한 전략도 밝혔다. ■ 정수진 편집장     개발 효율 향상과 커뮤니티 지원에 중점 두고 기능 개발 유니티 코리아 송민석 대표이사는 “지난 몇 년간 개발자 커뮤니티는 기술의 변화, 시장의 변화, 창작 과정의 어려움 등 많은 도전을 겪었지만, 그 과정에서 늘 새로운 가능성을 발견했다. 유니티 역시 그동안 많은 변화가 있었고, 개발자들의 격려와 조언이 큰 힘이 됐다”면서, “이번 유나이트에서는 개발자를 위한 생존 전략, 크리에이터 세션, 국내외 유니티 전문가의 기술 세션 및 다양한 산업에서 적용 가능한 기술과 사례를 제공하면서, 사용자의 프로젝트에 도움이 되고 영감을 주는 기회를 마련하고자 했다”고 전했다. 유나이트 서울 행사를 위해 처음으로 한국을 찾은 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO는 “한국은 유니티의 역사에서 매우 특별한 위치를 차지한다. 한국 개발자들이 만든 혁신적인 게임은 유니티의 가능성을 잘 보여줬다. 모바일뿐 아니라 최근 PC와 콘솔로까지 확대되는 한국 게임 개발자들의 새로운 도전은 전 세계적으로 주목받고 있다”면서 성능, 안정성, 크로스 플랫폼 지원을 더욱 강화하면서 개발자와 커뮤니티의 좋은 파트너가 되고자 한다고 밝혔다. 최신 버전인 유니티 6.1에서는 VRS(가변 레이트 셰이딩), GPU 처리 시간을 단축해 CPU 성능과의 균형을 유지하는 디퍼드+(Deffered+), 벌칸 디바이스 필터링 등의 기능을 통해 퍼포먼스 향상이 이뤄졌다. 한편, 유니티는 올해 다양한 새 기술과 고성능 기능을 제공하는 동시에 엔진의 근본적인 기술도 현대화할 예정이다. 그리고 엔진의 핵심 소스 코드에 닷넷(.NET) 프레임워크와 ECS(Entity Component System)를 적용하여 성능을 극대화하며, 콘텐츠 파이프라인도 현대화하여 개발자들이 더 빠르게 개발하고 반복 작업을 최소화할 수 있도록 지원할 계획이다. 브롬버그 CEO는 향후 개발 방향과 관련해서 새 업데이트를 출시 전 실제 환경에서 테스트한 후 제공할 것이며, 유니티 에디터 내에서 AI를 활용한 게임 개발을 지원하는 등 개발 효율을 높일 계획이라고 소개했다.   ▲ 유니티 맷 브롬버그 CEO   게임 개발 프로젝트에서 기술 검증 후 출시 전략 이와 관련해서 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석 부사장이 조금 더 자세히 설명했다. 그는 “유니티가 게임 개발자들로부터 가장 많이 받은 피드백은 플레이어의 경험이 더 안정적이고 뛰어나야 한다는 것이었다. 또한 개발 과정이 보다 빠르고 효율적이길 원했고, 복잡한 라이브 게임 개발에서 겪는 여러 문제들을 해결해 달라는 요청이 많았다”고 전했다. 이에 대응하기 위해 유니티는 ‘프로덕션 검증(production verification)’이라는 테스트 방식을 도입했다. 이는 실제 게임 개발 프로젝트에 최신 기술을 적용하여 검증하는 방식인데, 유니티는 몇몇 게임사와 협력해 기술 성능과 빌드 성공률을 높였다. 한편, 유니티는 코나미와 협력해 닌텐도 스위치 2용 게임인 ‘서바이벌 키즈(Survival Kids)’의 개발 과정 전반에 유니티 6 엔진을 적용했으며, 궁극적으로 게임의 기획부터 개발, 광고를 통한 수익화까지 전체 수명주기를 포괄하는 기술을 제공한다는 포부를 밝히기도 했다. 스미스 수석 부사장은 “이러한 협업과 게임 개발 경험은 유니티가 자체 기술과 서비스, 툴을 실제 개발 환경에서 테스트하고, 모든 기능이 철저히 검증되고 안정화된 상태에서 전달될 수 있도록 하는 데 목적이 있었다. 특히 애니메이션 시스템, 물리 엔진, DOTS(Data-Oriented Technology Stack) 기능의 성능과 안정성을 크게 높여 커뮤니티에 제공할 수 있게 되었다”고 전했다.   ▲ 유니티의 임원진이 참가한 기자간담회   개별 설루션 대신 AI 데이터가 모이는 플랫폼 추구 스미스 수석 부사장은 게임 및 시각 콘텐츠 개발에서 빠르게 확산되고 있는 AI와 관련한 로드맵도 소개했다. 2025년 하반기에 출시될 유니티 6.2 버전에서는 에디터 내에 직접 프롬프트 기반의 워크플로(prompt-based workflows)를 통합할 계획이다. 스미스 수석 부사장은 “반복 업무가 자동화되어 개발자들의 작업 시간을 크게 줄일 수 있고, 코드 디버깅과 C# 코드 자동 생성 기능도 추가되어 더욱 효율적인 작업 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다. 유니티의 AI 지향점은 개발자가 워크플로의 흐름에서 벗어나지 않고, 유니티 에디터 내에서 곧바로 AI 어시스턴트의 도움을 받을 수 있도록 한다는 것이다. 유니티의 플랫폼이 생성형 AI 데이터를 수집하는 중심이 될 수 있도록 하고, 코드, 텍스처, 애니메이션 등 AI로 생성된 다양한 애셋을 손쉽게 유니티 프로젝트에 통합하고 활용할 수 있는 프레임워크를 구축하고 있다는 것이 유니티의 설명이다. 스미스 수석 부사장은 “유니티의 기존 AI 설루션인 ‘뮤즈’나 ‘센티스’의 이름은 점차 쓰이지 않게 되고, 유니티 에디터 안에 AI를 자연스럽게 통합하는 방향으로 가게 될 것”이라고 전망했다.   산업 분야를 위한 실시간 시각화 및 데이터 활용 비전 소개 유니티는 게임, 비주얼 콘텐츠뿐 아니라 다양한 산업 영역으로 실시간 3D 시각화 기술을 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 유니티 코리아의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 “그 동안 산업 분야의 많은 기업이 제품 설계, 디자인, 제조부터 마케팅과 운영까지 정적인 3D 모델과 전통적인 워크플로에 의존해왔지만, 기술의 융합과 비즈니스의 디지털화가 빠르게 진행되면서 기업들이 일하는 방식, 클라우드 협업, 고객과의 상호작용 방식이 근본적으로 바뀌고 있다”고 전했다. 민경준 본부장은 이런 변화의 핵심 키워드로 ‘상호작용(interactive)’과 ‘몰입(immersive)’의 두 가지를 꼽았다. 두 가지 핵심 경험을 제공하는 기업만이 디지털 전환을 성공시킬 수 있다는 것이다. 그리고 이런 혁신이 가져올 수 있는 성과로 ▲고품질의 현실감 있는 3D 모델을 활용한 디자인과 프로토타이핑 과정의 간소화 ▲복잡한 3D 애셋과 설계 파일의 효율적인 최적화 및 생산 일정과 비용의 절감 ▲현실감 있는 시뮬레이션을 통해 위험도가 높은 산업군의 직원 교육의 빠르고 안전하며 효과적인 진행 ▲마케팅부터 판매까지 전 과정에서 인터랙티브 제품 구성 도구와 가상 경험으로 고객 전환율 향상 ▲모든 고객 접점에서 인터랙티브한 3D 경험을 적용해 참여도 향상 및 브랜드 차별화 실현 등을 소개했다.   ▲ 산업 분야에서 유니티의 혁신 성과   “몰입형 혁신은 리얼타임 3D를 기반으로 실현할 수 있다”고 짚은 민경준 본부장은 “연결(Connect), 개발(Create), 배포(Deploy) 등 세 가지 핵심 기능을 중심으로 하는 유니티의 산업용 설루션은 뛰어난 시각적 인터페이스를 제공하며, 많은 기업이 유니티를 활용하여 VR, AR, XR 애플리케이션, 제조 환경의 디지털 트윈, 고품질 프로덕트 컨피규레이터 등 다양한 핵심 애플리케이션을 개발하고 있다”고 전했다. 유니티는 차량용 인포테인먼트 시스템, 디지털 클러스터, 몰입형 UX(사용자 경험) 기반의 계기판, 디지털 미디어 시스템 등이 유니티로 제작되고 있다고 소개했다. 또한 현대자동차는 유니티 기반의 디지털 트윈 기술을 물류 및 스마트 공장 프로젝트에 적용하고 있으며, LG전자는 차량용 HMI 시스템을 유니티 기반으로 개발 중이다. 산업 분야의 데이터 활용에 대해 스미스 수석 부사장은 ‘애셋 매니저(Asset Manager)’라는 클라우드 기반 툴을 통해 다양한 산업용 데이터를 워크플로에 통합할 수 있도록 지원한다. 애셋 매니저는 데이터를 시각적으로 프리뷰하는 한편, 성능을 떨어뜨리지 않고 유니티 엔진에 적합한 형태로 변환할 수 있다. 이외에도 산업 시장을 위해 꾸준한 기술 개선 및 실무에 바로 적용 가능한 설루션을 선보일 것”이라고 밝혔다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.