이에이트가 자체 개발한 디지털 트윈 플랫폼 NDX PRO를 플랜트, 기계, 자동차 등 제조 분야에 특화한 EPC(설계・조달・시공) 설루션을 출시했다고 발표했다. 지난 CES 2025에서 엔비디아는 물리적 AI 시스템을 지원하는 차세대 AI 플랫폼 코스모스(Cosmos)를 발표하며 데이터 활용의 새로운 가능성을 제시했다. 코스모스는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 플랫폼으로 자율주행, 로봇, 산업 IoT(사물인터넷) 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 입증하며 AI 기반 디지털 전환의 새로운 기준을 제시했다. 코스모스의 핵심은 물리적 디지털 전환에 있다. 코스모스는 실제 세계의 물리적 데이터를 디지털화하고 이를 분석하여 실시간으로 피드백을 제공함으로써 더 나은 의사결정을 가능하게 한다. 이에이트는 자사의 EPC 특화 디지털 트윈 설루션이 코스모스와 동일한 기술 철학을 바탕으로 제조 현장에서 물리적 객체의 데이터들을 효율적으로 수집하고, 변환 및 분석하여 디지털 트윈을 구축하는 데 중점을 둔다고 소개했다. 코스모스와 같은 물리 AI 플랫폼을 활용하기 위해서는 물리적 객체의 디지털 트윈 구축이 선행되는데, 여기에 이에이트의 EPC 설루션과 같은 제조 특화 디지털 트윈 기술이 활용된다는 것이다.     이에이트는 현재 조선해양, 중장비, 자동차 등 분야에서 파트너 기업과 제조 현장의 디지털 전환을 위한 프로젝트를 진행 중이며, 이 중에는 엔비디아 플랫폼 기반의 디지털 팩토리 프로젝트도 포함되어 있다. 이에이트의 EPC 설루션은 이러한 디지털 팩토리 프로젝트에 도입될 예정이다. 이에이트의 EPC 설루션은 설계, 조달, 시공의 전 과정을 포함하는 대규모 프로젝트 전반에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있고 수집된 데이터를 기반으로 한 디지털 트윈을 생성하여 다양한 제조 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 한다. 또한 이 제품은 오토캐드, 레빗, 아비바등 다양한 CAD 포맷을 지원하며, 빠르고 정확하게 각기 다른 유형의 2D/3D 도면 변환이 가능하다. 웹 기반 뷰어로 개발되어 PC, 태블릿, 모바일 환경에서 실시간으로 데이터를 확인할 수 있다는 편의성 또한 갖고 있다. 이에이트는 “타사의 디지털 트윈은 기존 시스템 제거 및 신규 시스템 설치 등으로 구축까지 5~10년까지 걸리는 데 반해, 이에이트의 설루션은 기존 시스템을 유지한 채로 다양한 데이터 유형을 연동시킬 수 있기에 구축 기간을 6개월~1년으로 단축시킨다”고 설명했다. 이에이트의 김진현 대표는 “EPC 산업의 디지털 전환은 단순한 데이터 관리의 차원을 넘어 물리적 객체를 디지털화 하여 EPC 산업의 더 나은 의사결정, 빠른 실행, 리스크 예측을 가능하게 한다. 이에이트는 EPC를 시작으로 다양한 산업에 특화된 제품 출시를 통해 디지털 대전환 시대를 선도할 것”이라고 전했다.

에픽게임즈가 영화의 도시 전주의 영화영상산업 발전을 위해 전주시, 전주정보문화산업진흥원과 업무협약(MOU)을 체결했다고 발표했다. 이번 MOU는 에픽게임즈와 전주시, 전주정보문화산업진흥원이 언리얼 엔진 5(UE5)의 버추얼 프로덕션 기술을 도입하여 전주시의 버추얼 프로덕션 산업 기반 조성을 위해 체결됐다. 이와 더불어, 버추얼 프로덕션 커리큘럼의 공동 개발 및 현장 학습 프로그램 지원을 통해 전주시의 인재를 양성하고, 지역 사회의 고용 및 창업 역량 등을 강화할 예정이다. 에픽게임즈의 언리얼 엔진은 게임, 영화, TV, 애니메이션, 건축, 자동차 등 여러 산업에서 첨단 콘텐츠, 인터랙티브 경험, 몰입형 가상세계 제작에 사용되고 있다. 영화 산업을 이끌고 있는 감독 및 스튜디오와 함께 개발된 언리얼 엔진 5는 영화 제작자들이 현실 세계와 디지털 세계를 결합하여 창의적인 비전을 실현할 수 있도록 돕는 버추얼 프로덕션 툴세트를 제공하고 있다.     전주시의 우범기 시장은 “이번 협약은 글로벌 기업과 지역이 버추얼 프로덕션 산업생태계 조성을 위해 상호 협력하는 성공적인 협업 모델이 될 것으로 예상한다”면서, “이번 협업 모델을 토대로 전주가 국내를 넘어 글로벌 경쟁력 확보까지 이어나갈 수 있기를 기대한다”고 말했다. 전주정보문화산업진흥원의 허전 원장은 “앞으로 전주시가 가진 다양한 문화 자산과 에픽게임즈의 기술력 그리고 진흥원의 매니지먼트 능력을 바탕으로 긴밀하게 협력하여 성공적인 협력 모델이 될 수 있도록 지원을 아끼지 않을 계획”이라면서, “언리얼 엔진의 버추얼 프로덕션 기술 도입을 통해 전주가 버추얼 프로덕션 산업의 핵심 거점으로 성장할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 말했다. 에픽게임즈 코리아의 박성철 대표는 “대한민국 3대 영화제 중 하나인 전주국제영화제가 개최되며 글로벌 영화영상산업 수도를 꿈꾸는 영화의 도시로 자리 잡은 전주시와 업무협약을 체결하게 돼 기쁘게 생각한다”면서, “에픽게임즈는 공동 개발 교육 커리큘럼을 통해 전주 지역의 전문 인력에게 언리얼 엔진의 최첨단 기술을 제공해 전주가 글로벌 영화 산업의 핵심 도시로 도약할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

엔비디아 젠슨 황, CES 2025서 ‘놀라운 속도’로 진보하는 AI 소개   CES 2025에서 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 AI와 컴퓨팅 기술의 미래를 조망했다.  젠슨 황은 1월 8일 90분간 이어진 연설에서 게이밍, 자율 주행차, 로보틱스, 그리고 에이전틱 AI(agentic AI)의 발전에 기여할 엔비디아의 최신 기술과 제품들을 공개했다. 라스베이거스 미켈롭 울트라 아레나에 6천 명이 넘는 관중이 운집한 가운데, 젠슨 황은 “AI가 놀라운 속도로 진보하고 있다”면서, AI의 발전 과정을 세 단계로 나눠 설명했다. “AI는 처음에 이미지와 단어, 소리를 이해하는 '인식형 AI(Perception AI)'에서 시작됐다. 이후 텍스트, 이미지, 소리를 생성하는 '생성형 AI(Generative AI)'가 등장했다. 그리고 이제 우리는 처리, 추론, 계획, 행동까지 가능한 물리적 AI(Physical AI) 시대에 접어들고 있다.” 젠슨 황은 이 변혁의 중심에 엔비디아 GPU와 플랫폼이 자리 잡고 있다고 강조하며, 엔비디아가 게이밍, 로보틱스, 자율 주행차 등 다양한 산업에서 혁신을 선도할 것이라고 전했다. 이번 기조연설에서는 엔비디아의 신제품과 기술이 공개됐다. 젠슨 황은 이를 통해 AI와 컴퓨팅 기술이 어떻게 미래를 재정의할지 상세히 설명했다. 엔비디아 코스모스(Cosmos) 플랫폼은 로봇과 자율 주행차, 비전 AI를 위해 새롭게 개발된 모델과 영상 데이터 프로세싱 파이프라인을 통해 물리적 AI를 발전시킬 것이다. 새로 출시될 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 기반 지포스(GeForce) RTX 50 시리즈 GPU는 놀랍도록 사실적인 비주얼과 전례 없는 성능을 제공한다.  이번 CES에 소개된 RTX PC용 AI 기초 모델에는 디지털 휴먼(digital human)과 팟캐스트, 이미지, 동영상 제작을 도울 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트가 포함된다. 엔비디아 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)는 주머니에 들어가는 소형 크기의 패키지로 개발자의 데스크톱에 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)의 강력한 성능을 제공한다. 엔비디아는 토요타와 협업하면서 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 기반의 엔비디아 드리아브 AGX 차내 컴퓨터로 안전한 차세대 차량 개발에 힘쓰고 있다.   젠슨 황은 30년에 걸친 엔비디아의 여정을 돌아보는 것으로 키노트를 시작했다. 1999년, 엔비디아는 프로그래머블 GPU(programmable GPU)를 개발했다. 그로부터 지금까지 현대적 AI가 컴퓨팅의 작동 방식을 근본적으로 바꿔놨다. “당시 GPU의 테크놀로지 스택 레이어 하나하나가 고작 12년만에 놀라운 혁신을 경험했다.”   지포스 RTX 50 시리즈의 그래픽 혁명 젠슨 황은 “지포스는 AI가 대중에게 다가가는 계기였고, 이제 AI는 지포스의 본진이 되고 있다”고 말했다. 이 같은 평가와 함께 젠슨 황은 지금껏 개발된 제품 중 가장 강력한 지포스 RTX GPU인 엔비디아 지포스 RTX 5090 GPU 를 소개했다. 지포스 RTX 5090은 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 초당 3,352조 개(TOPS)의 연산을 제공한다.  젠슨 황은 “바로 이것이 우리가 처음 선보이는 블랙웰 아키텍처의 지포스 RTX 50 시리즈”라며 소개를 시작했다. 젠슨 황은 검게 처리된 GPU를 높이 들어 보이며, 이 제품이 첨단 AI를 활용해 혁신적인 그래픽을 구현하는 방법을 설명했다. 그는 “이 GPU는 문자 그대로 야수라 할 만하다. 지포스 RTX 5090의 기계적 디자인조차 기적에 가깝다”며, 해당 그래픽 카드에 냉각 팬 두 개가 장착돼 있다고 언급했다.  이번 기조연설에서는 지포스 RTX 5090 시리즈를 변형한 제품들의 출시 소식도 알렸다. 지포스 RTX 5090과 지포스 RTX 5080 데스크톱 GPU가 오는 1월 30일에 공개된다. 지포스 RTX 5070 Ti와 지포스 RTX 5070 데스크톱은 오는 2월부터 만나볼 수 있다. 랩톱 GPU는 올 3월 출시 예정이다.  DLSS 4 는 DLSS 테크놀로지를 활용한 제품군 일체와 함께 작동하는 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 도입해 성능을 최대 8배까지 끌어올린다. 또한 엔비디아는 PC의 레이턴시(latency)를 75%까지 줄여주는 엔비디아 리플렉스(Reflex) 2 도 공개했다.  최신 DLSS의 경우, 우리가 계산하는 프레임마다 세 개의 프레임을 추가로 생성할 수 있다. 젠슨 황은 “그 결과 AI가 담당하는 계산이 크게 줄어들기 때문에 렌더링 성능이 크게 향상된다”고 말했다. RTX 뉴럴 셰 이더(RTX Neural Shaders)는 소형 신경망을 사용해 실시간 게이밍의 텍스처와 머티리얼, 빛을 개선한다. RTX 뉴럴 페이스(RTX Neural Faces)와 RTX 헤어(RTX Hair)는 생성형 AI로 얼굴과 머리카락의 실시간 렌더링을 개선해 더없이 사실적인 디지털 캐릭터를 만들어낸다. RTX 메가 지오메트리(RTX Mega Geometry)는 레이 트레이싱된 트라이앵글(triangle)의 개수를 100배까지 늘려 디테일을 강화한다.    코스모스로 진보하는 물리적 AI 젠슨 황은 그래픽의 발전상과 더불어 엔비디아 코스모스 월드 파운데이션 모델(world foundation model) 플랫폼을 소개하며, 이것이 로보틱스와 산업 AI를 크게 혁신할 것이라고 내다봤다.  그는 AI의 차세대 개척지는 물리적 AI가 될 것이라면서 이 순간을 대규모 언어 모델이 생성형 AI의 혁신에 미쳤던 거대한 영향에 비유하고 “챗GPT(ChatGPT) 같은 혁신의 순간이 로보틱스 분야 전반에 다가온 셈”이라고 설명했다.  젠슨 황은 거대 언어 모델(large language model)과 마찬가지로 월드 파운데이션 모델 또한 로봇과 AV 개발 촉진에 중요한 역할을 하지만, 이를 자체적으로 훈련할 수 있는 전문 지식과 자원을 모든 개발자가 갖추고 있는 것은 아니라고 진단했다.  엔비디아 코스모스는 생성형 모델과 토크나이저(tokenizer), 영상 프로세싱 파이프라인을 통합해 AV와 로봇 등의 물리적 AI 시스템을 강화한다.  엔비디아 코스모스의 목표는 AI 모델에 예측과 멀티버스 시뮬레이션 기능을 지원해 발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적의 행위를 선택할 수 있도록 하는 것이다.   젠슨 황의 설명에 따르면 코스모스 모델은 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 월드를 동영상 형태로 생성한다. 그는 “코스모스의 생성 작업은 실제 환경과 빛, 대상 영속성(object permanence) 등 AV와 로보틱스라는 고유한 활용 사례에 필요한 조건들을 최우선으로 고려한다”고 말했다. 1X와 애자일 로봇(Agile Robots), 어질리티(Agility), 피규어 AI(Figure AI), 포어텔릭스(Foretellix), 푸리에(Fourier), 갤봇(Galbot), 힐봇(Hillbot), 인트봇(IntBot), 뉴라 로보틱스(Neura Robotics), 스킬드 AI(Skild AI), 버추얼 인시전(Virtual Incision), 와비(Waabi), 샤오펑(XPENG) 등 로보틱스와 자동차 분야의 선도적인 기업들과 차량 공유 업체 우버(Uber)가 코스모스를 최초 도입했다.  또한 현대자동차 그룹은 엔비디아 AI와 옴니버스(Omniverse) 를 기반으로 더 안전하고 스마트한 차량을 개발하고, 제조를 강화하며, 최첨단 로보틱스의 활용성을 높인다. 코스모스는 오픈 라이선스로 깃허브(GitHub)에서 이용할 수 있다.    AI 기초 모델로 개발자 지원 엔비디아는 로보틱스와 자율 주행차 외에도 AI 기초 모델을 통해 개발자와 크리에이터를 지원한다.  젠슨 황은 디지털 휴먼과 콘텐츠 제작, 생산성과 개발성을 극대화하는 RTX PC용 AI 파운데이션 모델을 소개했다.  그는 “모든 클라우드에서 엔비디아 GPU를 사용할 수 있기 때문에 이 AI 기초 모델들 또한 모든 클라우드에서 실행이 가능하다. 모든 OEM에서 사용이 가능하므로 이 모델들을 가져다 여러분의 소프트웨어 패키지에 통합하고, AI 에이전트를 생성하며, 고객이 소프트웨어 실행을 원하는 어디에나 배포할 수 있다”고 전했다.  이 기초 모델들은 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되며, 신형 지포스 RTX 50 시리즈 GPU로 가속된다. 신형 지포스 RTX 50은 모델의 신속 실행에 필요한 기능을 갖추고 있으며, FP4 컴퓨팅 지원을 추가해 AI 추론을 2배까지 향상시킨다. 또한 생성형 AI 모델이 전 세대 하드웨어에 비해 더 적은 메모리 공간에서 로컬로 실행되도록 지원한다.   젠슨 황은 이처럼 새로운 툴이 크리에이터에게 어떤 잠재력을 갖는지 짚었다. 그는 “우리는 우리의 생태계가 활용할 수 있는 다양한 블루프린트를 만들고 있다. 이 모든 게 오픈 소스로 제공되므로 여러분이 블루프린트를 가져다 직접 수정해 사용할 수 있다”고 말했다.  엔비디아는 업계 최고의 PC 제조업체와 시스템 개발자들이 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 탑재하고 NIM을 지원하는 RTX AI PC를 내놓을 예정이다. 젠슨 황은 “AI PC들이 여러분 가까이로 찾아갈 예정”이라고 말했다. 엔비디아는 이처럼 개인 컴퓨팅에 AI 기능을 더하는 툴들을 제공하는 한편, 안전과 인텔리전스가 가장 중요하게 손꼽히는 자율 주행차 산업에서도 AI 기반 솔루션을 발전시키고 있다.   자율 주행 차량의 혁신 젠슨 황 CEO는 엔비디아 AGX 토르(Thor) 시스템 온 칩(SoC)을 기반으로 구축된 엔비디아 드라이브 하이페리온 AV(Hyperion AV) 플랫폼의 출시를 알렸다. 이 플랫폼은 생성형 AI 모델용으로 고안돼 기능 안전성과 자율 주행 기능을 강화한다.  젠슨 황은 “자율 주행차의 혁명이 찾아왔다. 자율 주행차 제작에는 로봇을 만들 때와 마찬가지로 세 대의 컴퓨터가 필요하다. AI 모델 훈련을 위한 엔비디아 DGX, 시험 주행과 합성 데이터 생성을 위한 옴니버스, 차내 슈퍼컴퓨터인 드라이브 AGX가 필요하다”고 말했다.  드라이브 하이페리온은 최초의 엔드-투-엔드(end-to-end) AV 플랫폼으로, 첨단 SoC와 센서, 차세대 차량용 안전 시스템, 센서 제품군과 액티브 세이프티(active safety)와 레벨 2 자율 주행 스택을 통합했다. 이 플랫폼은 메르세데츠 벤츠(Mercedes-Benz)와 JLR, 볼보자동차(Volvo Cars) 등 자동차 안전성 분야를 선도하는 기업들에 채택됐다.  젠슨 황은 자율 주행차의 발전에서 합성 데이터가 중요한 역할을 수행한다고 강조했다. 합성 데이터는 실세계 데이터에 한계가 존재하는 상황에서 자율 주행차 제조 단계에서의 훈련에 필수적이라고 설명했다.  엔비디아 옴니버스 AI 모델과 코스모스를 기반으로 한 이 같은 접근 방식은 “훈련 데이터의 양을 어마어마하게 늘리는 합성 주행 시나리오를 생성”한다.  엔비디아와 코스모스를 사용하는 엔비디아의 AI 데이터 공장은 “수백 개의 주행을 수십억 마일에 달하는 유효 주행으로 확장”함으로써 안전하고 진일보한 자율 주행에 필요한 데이터세트를 획기적으로 늘릴 수 있다.  젠슨 황은 “자율 주행차 훈련에 쓰일 방대한 데이터를 보유하게 될 것”이라고 덧붙였다.  세계 최대 자동차 제조사인 토요타는 안전 인증을 획득한 엔비디아 드라이브OS 운영 체제와 엔비디아 드라이브 AGX 오린(Orin)을 기반으로 차세대 차량을 생산할 것이라고 밝혔다.  젠슨 황은 “컴퓨터 그래픽이 놀라운 속도로 혁신을 이룩했듯 향후 몇 년 동안 AV 발전 속도 또한 엄청나게 빨라질 것으로 예상된다. 이 차량들은 기능 안전성과 진일보한 주행 지원 능력을 제공할 전망”이라고 말했다.    에이전트 AI와 디지털 제조 엔비디아와 협력사들은 효율적인 조사와 영상 검색, 요약을 통해 대용량 영상과 이미지를 분석할 수 있는 PDF 투 팟캐스트(PDF-to-podcast) 등 에이전틱 AI용 AI 블루프린트들을 출시했다. 이를 통해 개발자들이 어디서나 AI 에이전트를 구축, 테스트, 실행할 수 있도록 지원해왔다.  개발자는 AI 블루프린트를 활용해 맞춤형 에이전트를 배포하고 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화할 수 있다. 이 새로운 범주의 협력사 블루프린트는 엔비디아 NIM 마이크로서비스나 엔비디아 네모(NeMo) 등의 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 크루AI(CrewAI), 데일리(Daily), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases) 등 선도적인 제공자들의 플랫폼을 통합한다.  이와 더불어 젠슨 황은 라마 네모트론(Llama Nemotron)도 새롭게 발표했다.  개발자는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 고객 지원과 사기 탐지, 공급망 최적화 작업용 AI 에이전트를 구축할 수 있다.  엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되는 이 모델들은 가속 시스템 일체에서 AI 에이전트를 가속한다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 영상 콘텐츠 관리를 간소화해 미디어 업계의 효율성과 시청자 참여도를 높인다. 엔비디아의 신기술은 디지털 분야의 애플리케이션을 넘어 AI가 로보틱스로 물리적 세계를 혁신할 길을 열어주고 있다. 그는 “지금까지 말씀드린 지원 테크놀로지 일체를 바탕으로 우리는 향후 몇 년 동안 로보틱스 전반에서 엄청난 속도의 혁신과 놀라운 변화들을 만들어내게 될 것”이라고 말했다. 제조 분야의 합성 모션 생성을 위한 엔비디아 아이작(Isaac) GR00T 블루프린트는 기하급수적으로 많은 합성 모션 데이터를 생성해 모방 학습을 통한 휴머노이드 훈련에 도움을 줄 것이다. 젠슨 황은 엔비디아 옴니버스로 수백 만 개의 휴머노이드 훈련용 합성 모션을 생성해 로봇을 효율적으로 훈련시키는 것이 중요하다고 강조했다. 메가 블루프린트는 엑센츄어(Accenture)와 키온(KION) 같은 선진 업체들이 창고 자동화를 위해 채택한 로봇들의 대규모 시뮬레이션을 지원한다.  이러한 AI 툴을 바탕으로 엔비디아의 새로운 혁신, 일명 프로젝트 디지츠로 불리는 개인용 AI 슈퍼컴퓨터가 등장했다.                                                                                             엔비디아 프로젝트 디지츠 공개 젠슨 황은 개인 사용자와 개발자 모두에게 엔비디아 그레이스 블랙웰을 쥐여주게 될 엔비디아 프로젝트 디지츠 를 공개했다. 그는 “한 가지 더 보여드리고 싶은 게 있다. 약 10년 전에 시작된 이 놀라운 프로젝트가 아니었다면 이 같은 일은 절대로 불가능했을 것이다. 이는 우리 회사 내부에서 프로젝트 디지츠라 불리던 작업이다. 딥 러닝 GPU 인텔리전스 트레이닝 시스템(deep learning GPU intelligence training system)의 약어다”라며 소개를 시작했다. 그는 2016년 최초의 엔비디아 DGX 시스템이 오픈AI(OpenAI)에 제공되던 당시를 그리며 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨팅 개발을 향한 여정이 남긴 유산을 되새겼다. 그는 “그 덕분에 AI 컴퓨팅의 혁명이 가능했다는 건 분명한 사실”이라고 말했다. 새로 발표된 프로젝트 디지츠는 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 개발 미션을 더욱 발전시켰다. 젠슨 황은 “모든 소프트웨어 엔지니어, 모든 엔지니어, 모든 크리에이티브 아티스트, 오늘날 컴퓨터를 도구로 사용하는 모든 이들에게 AI 슈퍼컴퓨터가 필요해질 것”이라고 전했다. 젠슨 황은 10기가 그레이스 블랙웰 슈퍼칩으로 구동되는 프로젝트 디지츠가 엔비디아의 가장 작지만 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터라고 밝혔다. 젠슨 황은 “이것이 엔비디아의 최신 AI 슈퍼컴퓨터”라고 설명하며 프로젝트 디지츠를 선보였다. 그는 “이 제품은 엔비디아 AI 스택 전체를 구동한다. 엔비디아 소프트웨어 일체가 여기서 실행된다. DGX 클라우드 또한 마찬가지”라고 말했다.    소형이지만 강력한 프로젝트 디지츠는 오는 5월 출시를 앞두고 있다.    미래를 이끄는 엔비디아의 비전 젠슨 황은 연설을 마무리하며, 엔비디아가 30년간 혁신을 거듭해온 과정을 돌아보고,  “1999년 프로그래머블 GPU를 개발한 이후, 우리는 현대 AI가 컴퓨팅을 근본적으로 변화시키는 과정을 지켜봤다”고 말했다. CES 2025에서 공개된 엔비디아의 혁신들은 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어줄 것을 보여줬다. 젠슨 황의 말처럼, AI는 이미 우리의 일상 속 깊숙이 자리 잡았으며, 엔비디아는 그 중심에서 미래를 선도하고 있다.  

엔비디아가 현대자동차그룹과 전략적 파트너십을 맺고, AI와 산업용 디지털 트윈으로 안전하고 보안이 강화된 차세대 모빌리티를 위해 협력할 예정이라고 밝혔다. 현대자동차그룹은 생산 시설 최적화와 함께 소프트웨어 중심 차량과 로봇을 비롯한 주요 모빌리티 제품에 광범위한 AI 이니셔티브를 도입하고 있다. CES 2025 전시회에서 발표된 이번 협력을 통해 현대자동차그룹의 스마트 모빌리티 혁신은 엔비디아 가속 컴퓨팅, 생성형 AI, 디지털 트윈, 물리 AI 기술을 만나 한층 더 강화될 예정이다. 현대자동차그룹은 엔비디아의 데이터센터급 컴퓨팅과 인프라를 활용할 계획이다. 이를 통해 첨단 AI 모델을 훈련하고, 강력한 자율주행차 소프트웨어 스택을 구축하는 데 필수인 방대한 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다. 현대자동차그룹은 엔비디아 OVX 시스템에서 실행되는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 통해 기존 소프트웨어 툴 전반에 디지털 스레드를 구축할 예정이다. 이를 통해 디지털 트윈 환경에서 정확한 차량 설계와 프로토타이핑을 달성할 수 있다. 현대자동차그룹과 엔비디아는 이를 통해 엔지니어링 효율을 높이고, 비용을 절감하며, 출시 기간을 단축시킬 것으로 기대하고 있다.     또한, 현대자동차그룹은 자율주행 시스템 개발과 자율주행 애플리케이션 검증을 위한 시뮬레이션 환경을 구축하기 위해 엔비디아와 협력할 예정이다. 자율주행차의 안전한 배포에 있어 시뮬레이션의 중요성은 점점 더 커지고 있다. 시뮬레이션은 모든 가능한 날씨, 교통 상황, 위치는 물론 드물거나 위험한 시나리오에서 자율주행 기술을 안전하게 테스트할 수 있는 방법을 제공한다. 현대자동차그룹은 옴니버스 기술을 활용해 디지털 트윈과 같은 애플리케이션을 개발해 기존과 미래 제조 라인을 시뮬레이션으로 최적화할 예정이다. 이러한 디지털 트윈은 생산 품질을 개선하고 비용을 절감하며 전반적인 제조 효율을 높일 수 있다. 그리고 현대자동차그룹은 옴니버스를 기반으로 구축된 로보틱스 시뮬레이션 프레임워크인 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)을 사용해 공장에 안전하게 배치할 산업용 로봇을 제작하고 훈련할 수 있다. 엔비디아는 자동화 제조를 위한 AI 툴과 라이브러리를 통해 로보틱스 인텔리전스의 발전을 돕고 있다. 그 결과 현대자동차그룹은 물리적으로 정확한 가상 환경에서 산업용 로봇 훈련을 실시해 제조를 최적화하고 품질을 향상시킬 수 있다. 이는 로봇과 실제 환경 간의 상호작용을 보다 직관적이고 효과적으로 구현하는 동시에 로봇이 인간과 함께 안전하게 작업할 수 있도록 보장하는 데 도움을 준다. 현대자동차그룹의 GSO(Global Strategy Office) 본부장인 김흥수 부사장은 “현대자동차그룹은 로봇, 자율주행, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 AI 기술을 활용해 혁신적인 시도를 하고 있다. 엔비디아와의 협력을 통해 이러한 혁신을 내실화하고 가속화해, 미래 모빌리티를 선도하는 기업으로 도약할 것”이라고 말했다.

엔비디아가 CES 2025서 세 가지 컴퓨터 설루션을 위한 엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos)를 발표했다. 코스모스는 생성형 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model, WFM)과 고급 토크나이저(tokenizer), 가드레일, 가속화를 거친 영상 프로세싱 파이프라인으로 구성된 플랫폼이며, AV와 로봇 등의 물리 AI 시스템 개발을 촉진하고자 구축됐다. 자율주행차(AV)의 개발에는 세 가지 컴퓨터가 필요하다. 데이터센터에서 AI 기반 스택을 훈련하기 위한 엔비디아 DGX 시스템, 시뮬레이션과 합성 데이터 생성을 위해 엔비디아 OVX 시스템에서 구동하는 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 안전을 위해 실시간 센서 데이터를 처리하는 차내 컴퓨터인 엔비디아 AGX가 각각 있어야 한다. 이러한 목적으로 특별히 만들어진 풀 스택 시스템은 개발 주기의 지속을 가능하게 하면서, 성능과 안전성의 개선 속도를 높일 수 있다.     세 가지 컴퓨터 설루션에 코스모스가 추가되면서 개발자들은 사람이 운전한 수천 킬로미터의 주행 거리를 수십억 킬로에 달하는 가상 주행 거리로 변환해 훈련 데이터의 품질을 높이는 일종의 데이터 플라이휠(flywheel)을 갖게 됐다. 코스모스 WFM은 허깅 페이스(Hugging Face)와 엔비디아 NGC 카탈로그에서 오픈 모델 라이선스로 사용할 수 있다. 코스모스 모델은 곧 최적화된 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공될 계획이다. 엔비디아의 산자 피들러(Sanja Fidler) AI 리서치 부문 부사장은 “AV 데이터의 공장이라 할 만한 이 플라이휠은 차량 데이터 수집과 4D의 정확한 재구성, 그리고 AI를 활용해 훈련과 폐순환(closed-loop) 평가에 적합한 장면과 다양한 교통 상황을 생성한다. 엔비디아 옴니버스 플랫폼과 코스모스에 AI 모델을 보조적으로 사용하면 합성 주행 시나리오를 생성해 훈련용 데이터를 크게 증폭시킬 수 있다”고 말했다. 엔비디아의 놈 마크스(Norm Marks) 자동차 부문 부사장은 “물리 AI 모델의 개발은 예로부터 자원 집약적이고 비용이 많이 들었으며, 개발자가 실세계 데이터세트를 확보하고 필터링한 뒤 훈련에 맞춰 큐레이팅과 준비를 거쳐야 했다. 코스모스는 이 과정을 생성형 AI로 가속해 자율주행차와 로보틱스의 AI 모델을 더욱 빠르고 정확하게 개발하게 해 준다”고 전했다.

앤시스가 세계 최대 정보기술(IT)·전자 박람회 CES 2025에 참가해 차세대 모빌리티 기술 혁신을 위한 시뮬레이션 설루션을 선보인다고 밝혔다. 앤시스는 보다 안전하고 지능적이며 효율적인 차세대 모빌리티 구현을 가속화할 디지털 엔지니어링 설루션을 선보이기 위해 CES 2025에 참가한다. 앤시스는 자사의 포괄적인 설루션 라인업에 대한 혁신을 바탕으로 업계가 직면한 가장 시급한 과제를 해결하도록 지원하고 있다. 고객들은 앤시스의 시뮬레이션 설루션을 활용해 더 빠른 혁신과 생산성 향상을 실현, 물리적 프로토타이핑과 관련된 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있다. 향상된 안정성과 새로운 기능에 대한 수요에 대응하기 위해 보다 복잡해지는 엔지니어링 설계에도 불구, 개발 주기를 단축해야 한다는 압박으로 인해 차량 개발에 대한 기존의 방식은 이러한 수요를 감당하기 어렵게 되었다. 앤시스의 설루션은 워크플로를 연결 및 자동화하고 설계 주기를 단축하며 신뢰 가능한 설계 검증을 통해 개발 비용을 절감하고, 혁신을 가속화할 수 있도록 돕는다. 자동차 기업들은 더 짧은 주기, 더 복잡한 설계에 대한 증가하는 요구로 인해 설계안 생성에 어려움을 겪고 있다. 앤시스의 설루션은 설계 탐색과 최적화의 기회를 증대시켜 정확도 저하 없이 개발 속도를 향상, 이러한 문제를 해결하도록 지원한다. 또한 앤시스의 개방형 에코시스템은 클라우드 컴퓨팅과 AI 강화 및 디지털 트윈에 적합한 연결된(connected) 워크플로를 지원한다.      앤시스 부스에서는 ▲최적화를 통한 개발 가속화를 지원하는 앤시스 심AI(Ansys SimAI), 앤시스 콘셉트EV(Ansys ConceptEV), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)와 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint)를 비롯해 ▲커넥티드카 및 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 시뮬레이션 요구 사항을 충족하는 앤시스 퍼시브 EM(Ansys Perceive EM), 앤시스-코그나타-마이크로소프트의 협업에 기반한 센서 설계 테스트/검증 설루션 ▲수동, 능동 및 기능적 안전을 위한 설루션 등을 소개한다. 클라우드 기반의 생성형 AI 설루션인 앤시스 심AI는 엔비디아의 GPU를 활용해 물리 동작의 성능을 빠르게 그리고 쉽고 안정적으로 예측하도록 돕는 플랫폼이다. 유체역학, 열 및 전자기 성능, 구조변형 등을 포함한 애플리케이션에 대한 기존 시뮬레이션 결과를 사용해 학습할 수 있다. 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 제공되는 콘셉트EV는 전기차 파워트레인 시스템 개발을 가속화하고 교차 기능 팀이 소비자와 시장의 요구사항을 충족시킬 수 있도록 돕는다. 공학해석 설루션인 앤시스 디스커버리와 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 대규모 전산유체역학(CFD) 워크플로를 시각화 및 가속화하기 위한 실시간 컴퓨터 지원 엔지니어링 디지털 트윈을 제공한다. 앤시스 퍼시브 EM은 무선 주파수 채널 및 레이더 시그니처 시뮬레이션 소프트웨어로, 엔비디아와 결합해 가속화된 범 트레이싱 기반 전자기판 계산 솔버와 통합되어 전자기 계산을 빠르게 수행한다. 앤시스, 코그나타, 마이크로소프트는 제조업체와 공급업체가 웹 기반 플랫폼에서 인증된 센서 모델을 활용해 센서 설계를 테스트하고 검증할 수 있도록 지원한다. 또한, 앤시스의 설루션은 가상 프로토타이핑 및 안전 분석을 통해 차량 안전성 향상을 돕는다. 이는 사고 발생 시 탑승자의 안전을 보장하는 충돌 안전성, 사고를 방지하도록 돕는 능동 안전성 그리고 소프트웨어와 하드웨어가 의도한 대로 작동하는지 확인하는 기능적 안전성을 포괄한다. 이와 동시에 통합적인 워크플로를 통해 고객이 규제 요건을 충족할 수 있도록 지원한다.  앤시스의 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장은 “앤시스의 설루션은 고객들이 차세대 모빌리티의 편안함, 안전성 그리고 성능의 한계를 뛰어넘는 데에 기여하고 있다. 연결성을 강화하고 안전성을 보장하며, 개발을 가속화함으로써 앤시스는 모빌리티 혁신자들이 더 안전하고 효율적이면서 기술적으로 진일보한 차량을 만들 수 있도록 지원한다”면서, “앤시스와 함께한다면 기업들은 시장의 요구에 유연하게 적응하고 고객의 니즈를 신속하게 해결할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

산업 분야를 혁신하는 실시간 3D의 힘   디지털 혁신의 속도가 점점 더 빨라지면서 산업 분야와 고객들의 기대치도 순식간에 달라지고 있다. 여기에 확장현실과 생성형 AI(generative AI)가 변화에 불을 지피면서 디지털 혁신의 속도는 훨씬 더 빨라졌다.특히 팬데믹 기간에 전 세계의 기업은 점점 더 높아지는 고객의 기대치를 충족하기 위해 기술적으로 적응하고 혁신해야 했다. 몰입형 경험은 이러한 디지털 혁신을 최전선에서 이끌고 있으며 XR(확장현실), AR(증강현실), VR(가상현실) 덕분에 새로운 차원의 상호 작용과 참여가 가능해졌다.   ■ 자료 제공 : 유니티 코리아, https://unity.com/kr   XR은 AR 및 VR을 포함한 모든 범주의 현실 기술을 포괄하는 용어이다. AR은 현실 세계에 존재하는 사물에 컴퓨터로 생성된 정보가 덧씌워지는 인터랙티브 경험이다.  VR은 사용자를 완전한 디지털 환경으로 옮겨 놓는 완전 몰입형 경험이다.   원활하고 사실적인 가상 경험을 제공하는 실시간 3D 기술이 부상하며 이 트렌드가 더욱 대두하고 있다. 생성형 AI가 이 혁신적인 과정에 역동성을 더하면서 전에 없던 속도로 개발을 촉진하며 경계를 허물고 있다. AR, VR, XR 그리고 생성형 AI까지 빅테크 기업들이 투자하고 있는 지금, 끊임 없는 디지털 혁신의 물결은 우리가 디지털 세계를 경험하는 방법을 바꿀 뿐 아니라 고객이 무엇을 표준으로 여기는지에 대한 기준도 새롭게 세우고 있다. XR은 오랫동안 공상 과학의 전유물로 여겨져 왔지만, 이제는 의료부터 소매업까지 다양한 산업을 재구성하고 있다. 예를 들어 VR은 게임 분야를 넘어 직원 교육이나 건축 설계와 같은 영역에서도 활용되고 있다. AR은 고객이 제품을 구매하기 전에 일상에서 시각화해 볼 수 있도록 지원하여 쇼핑 경험을 개선하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. XR의 응용 사례는 무궁무진하다. 세일즈 분야에서 몰입형 환경으로 제품을 선보이면 고객 참여도와 판매 전환율을 크게 높일 수 있다. 제조 및 설계 분야에서는 XR을 활용하여 제품 개발과 프로토타이핑 프로세스를 간소화할 수 있다. 비즈니스 리더라면 혁신의 기회일 뿐만 아니라 거대한 변화가 전망되는 산업을 선도할 가능성을 열어 주는 90 · 이 새로운 기술에 주목해야 한다.     비즈니스의 판도를 바꾸는 실시간 3D 실시간 3D(RT3D) 기술은 가상 환경을 실시간으로 생성하고 상호 작용할 수 있는 동적 플랫폼을 제공하며 몰입형 경험을 혁신하는 중추로 자리잡았다. 정적이고 변경할 수 없는 사전 렌더링된 그래픽스와 달리, 실시간 3D 환경에서는 사용자가 실시간으로 디지털 환경과 상호 작용하며 해당 환경을 바꿀 수 있어 고도의 상호 작용과 커스터마이징이 가능한 경험을 구현할 수 있다. 특히 게임, 건축, 제조, 자동차, 소매업과 같은 분야에서는 가상 공간에서 탐색, 조작, 테스트하는 경험을 통해 이해도, 창의성, 참여도를 대폭 향상할 수 있으므로 더욱 큰 영향력을 발휘한다. 또한 실시간 3D를 활용하면 수술에서 비행기 조종까지 다양한 분야의 기술을 안전하고 통제된 환경에서 실습할 수 있어 시뮬레이터와 교육 모듈 개발에서도 중요한 역할을 한다. 실시간 3D 기술이 다양한 산업 분야에 통합됨에 따라 우리가 디지털 콘텐츠를 소비하는 방법이 한 단계 진화할 뿐 아니라, 몰입형 경험 부문에서 미래에 찾아올 혁신의 영역도 점차 확장되고 있다. 실시간 3D 기술은 혁신을 일으키는 원동력으로 부상하고 있으며, 비즈니스 리더들은 그 잠재력을 인지하고 이 기술을 전략적 이니셔티브의 핵심 요소로 통합하고 있다. 실시간 3D 기술은 주로 다음의 네 가지 방법으로 글로벌 기업의 운영에 긍정적인 영향을 미치고 있다.  몰입형 경험으로 성장 가속화 : 높은 정확도로 제품을 시각화할 수 있어 고객의 마음을 사로잡아 참여를 유도하고 판매량을 늘릴 수 있다. 경쟁이 치열한 환경에서 실시간 3D는 비즈니스 성장의 필수 원동력이 될 수 있다. 제품 개발 과정 간소화 : 실시간 3D 기술로 디자이너와 엔지니어가 반복 작업(iteration)을 빠르게 수행하고 설계 결함을 조기에 식별한 뒤 신속하게 수정할 수 있어 제품 설계 및 개발 과정의 효율이 향상된다. 덕분에 비용이 많이 드는 오류를 최소화하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있다. 또한 실시간 3D 플랫폼은 협업에 용이하므로 애셋 관리와 팀워크 과정이 개선되어 크리에이티브 프로세스를 신속히 진행하고 애자일 제작 파이프라인을 구현할 수 있다. 차별화된 고객 경험 : 기업은 실시간 3D를 활용하여 고객에게 독특하고 기억에 남는 인터랙티브 경험을 제공할 수 있다. 가상 쇼룸, 제품 커스터마이징, 몰입형 브랜드 스토리텔링을 통해 기업에 대한 고객의 활발한 참여를 촉진하여 전환율을 크게 높이고 장기적인 브랜드 충성도를 구축할 수 있다. 교육 및 기술 유지 수준 향상 : 교육도 실시간 3D가 빛을 발하는 분야이다. 실제 환경에서 생길 수 있는 위험 없이 실습 교육을 위한 사실적인 시뮬레이션과 시나리오를 제공할 수 있기 때문이다. 특히 복잡하고 위험 부담이 큰 환경에서 지식을 유지하고 실질적인 운영을 이해하는 데 도움이 된다. 이렇게 더욱 철저하고 효과적인 교육 방법을 활용하면 사람들의 목숨을 구하고, 업무 환경의 안전성을 향상하며, ESG(환경, 사회, 기업 지배 구조) 이니셔티브를 대폭 발전시키는 성과를 얻을 수 있다. 실시간 3D는 비즈니스를 변화시키는 강력한 요인이 될 수 있으므로 이러한 변화가 어떻게 실현되는지 파악해야 한다. 비즈니스 리더들은 다음 요소를 중심으로 실시간 3D를 통해 기업의 운영 방식을 재구성할 수 있다. 개선된 프로세스를 통한 비용 절감 : 실시간 3D 기술로 전체 워크플로를 시각화하여 병목 현상과 비효율이 발생하는 부분을 식별하고 제거할 수 있다. 사용하기 쉬운 몰입형 데이터 : 복잡한 데이터 세트를 최적화하여 실시간 인터랙티브 환경으로 시각화할 수 있으므로 오랜 시간을 들여 정적 시각화를 렌더링할 필요 없이 시나리오를 실행하고, 즉석에서 데이터를 분석하며, 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다. 연결성 및 협업 : 실시간 3D 기술로 탄생하는 공유 3D 공간은 직원과 고객이 실제로 만난 것처럼 협업할 수 있는 몰입형 환경이다. 이러한 공유 경험을 통해 지리적 제약에서 벗어나 세계 어디서나 애셋 디자인, 교육, 운영에 관해 협업할 수 있다. 차별화된 경험 : 기업은 최신 헤드셋 및 3D 기술을 활용하여 독특한 맞춤형 경험을 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객을 유치하고 직원 역량을 육성하는데 경쟁력을 확보할 수 있다. 직원용 몰입형 교육 모듈이든 고객용 인터랙티브 제품 데모든 실시간 3D를 통해 참여를 유도하고, 정보를 제공하며, 사람들의 마음을 사로잡는 매력적인 경험을 제작할 수 있다. 실시간 3D를 활용하는 기업은 혁신의 최전선에 설 수 있다. 단순히 일시적으로 경쟁 업체보다 우위에 서는 것이 아니라, 가장 영향력 있는 기술적 진보를 수용하여 기술 침체로 인해 발생할 수 있는 비용을 방지하고 장기적인 비전을 구축하는 것이다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

초보자에서 전문가까지 만족시키는 유동 해석 프로그램 시메릭스MP   시메릭스MP(SimericsMP)는 FVM 기반의 유동 해석 프로그램으로 cartesian 격자를 이용하여 정확하고 빠른 격자 생성 시간, MGI(mismatched grid interface)를 이용한 인터페이스 면 처리, 그리드 디포메이션(grid deformation)을 통한 고체의 움직임 모사 등의 특징을 가지고 있다. 그리고 널리 사용되는 CAD 프로그램에 애드인(add-in)되어 있어, CFD를 많이 접하지 않은 초보자부터 유동 해석을 전문으로 하는 엔지니어까지 넓은 범위를 만족시킬 수 있는 유동 해석 프로그램이다.    ■ 자료 제공 : 케이더블유티솔루션, www.kwtsolution.com   프로그램 구성 시메릭스MP 유동 해석 프로그램은 기능에 따라 다양하게 구성되어 있어 사용자가 사용 범위에 따라 다양하게 선택할 수 있다. 시메릭스MP : 기본 유동 해석 프로그램 시메릭스MP+ : 용적식 펌프를 전문으로 해석하는 유동 해석 프로그램 CAD 애드인 : 다양한 CAD 프로그램 내에서 직접 시메릭스MP 구동 시메릭스MP는 다양한 유동 해석에 적합하다. 기본적인 유동, 열전달, 캐비테이션 등을 쉽게 해석할 수 있으며 복잡한 형상의 유동 해석에 적합하다. 시메릭스MP+는 시메릭스MP에 다양한 템플릿(template)을 적용하여 용적식 펌프 해석, Marine을 통한 선박 해석 등 특수한 목적의 유동 해석에 적합하다. 예를 들면 <그림 1>과 같이 체적을 변형시켜 유동을 발생시키는 다양한 용적식 펌프의 경우, 격자의 생성과 체적의 변형 그리고 움직임에 대한 경계 조건 생성 등이 매우 복잡하고 어려운 것이 현실이다. 하지만 시메릭스MP+의 템플릿은 정지한 부분과 움직이는 부분의 경계 조건과 펌프 내부의 격자를 자동으로 생성해 주어 빠른 세팅을 가능하게 해 준다.     그림 1. 용적식 펌프 해석 예제   마지막으로 시메릭스MP는 다양한 CAD 프로그램에 포함되어 있다. NX, 크레오(Creo), 그리고 라이노(Rhinoceros) 등에 포함되어 있다. CAD 프로그램에 포함되어 있기 때문에 익숙한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 화면에서 해석이 가능하며, 해석에 익숙하지 않은 설계 엔지니어가 CFD를 시작할 때 유용하다.   프로그램 특징 시메릭스MP 프로그램의 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다.  빠른 격자 생성 MGI 정확한 Cavitation 모듈 시스템 전체 해석   빠른 격자 생성 <그림 2>는 자동차 전체와 엔진 내부의 격자 형태를 보여주고 있다. 자동차 전체 내부 격자를 생성하는 시간은 일반 PC에서 1시간 30분 정도로 짧은 시간에 가능하다. 이렇게 짧은 시간에 격자 생성이 가능한 이유는 격자의 밀집을 위한 조건 설정이 간단하고 바이너리 트리(binary tree) 형식을 이용하여 직교형 격자를 빠르게 생성하기 때문이다. 그리고 격자를 만든 후 벽면 부분을 잘라내기 때문에, 아무리 좁은 격자의 틈이라도 격자 생성이 어려운 복잡한 고체의 형상에도 격자를 빠르게 만들 수 있다.    그림 2. 시메릭스MP를 이용한 자동차 내부 격자 생성   MGI(mismatched grid interface) 다른 유동 해석 프로그램은 두 개의 다른 볼륨(volume)이 연결되어 격자를 이동시키며 해석하거나 다른 이종 격자를 통해 접합되어 있는 경우, 일반적으로 두 볼륨이 접합한 경계 면에서 양해적 방법(explicit method)으로 속도, 밀도 등의 물리량을 구하기 때문에 질량과 운동량이 보존되지 않아 수렴성이 나빠지고 결과의 정확도가 낮아지게 된다. 하지만 시메릭스MP는 두 볼륨의 접합면에서 매 반복(iteration)마다 접합면의 단면적을 계산하고 질량과 운동량 flux를 음해적 방법(implicit method)를 통해 정확히 계산하기 때문에, 수렴성과 정확도가 향상된다. 특히 유량의 변화를 정확히 해석해야 하는 경우 경계면에서의 양해적 방법(explicit method)으로 인한 에러를 최소화할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

모델 기반 개발의 추진 방법과 적용 사례   모델 기반 개발(MBD)이란 컴퓨터에 의한 시뮬레이션을 적극적으로 도입한 제품 개발의 수법이다. 이는 기존에 실물의 시제품 등에서 행해지던 동작이나 성능의 검증을 컴퓨터상에서 모델화해 시뮬레이션을 실시하는 것으로, 실기 검증의 횟수 삭감이 가능하게 되어, 제품 개발에 있어서의 기간 단축, 코스트 삭감, 품질 향상을 도모할 수 있다. 특히 자동차 분야와 항공 우주 분야를 중심으로 도입이 확산되고 있지만, 최근 가전·조선·산업기계 등의 각종 제조업에서도 도입이 진행되고 있다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   MBD 도입과 추진의 어려움 여러 제조 기업에서는 개발의 효율화를 주 목적으로 모델 베이스 개발(MBD)을 도입하고 있다. 한편으로 MBD 도입 추진 과정에서 툴의 도입이나 조직 체제의 정비를 실시했지만, 생각대로 추진할 수 없다고 하는 제조사의 어려움도 나타난다. MBD 도입 추진의 어려움은 어떤 곳에 있을까?  MBD 도입의 목적이 정해져 있지 않다 : 개발 기간의 단축, 비용·피드백의 삭감이라고 하는 MBD 도입 효과만을 목적화하고 있다. 수치화하기 쉬운 모델의 목표를 설정하고 그 효과를 검증해야 하는 중요성이 결여되어 있다. 어떤 제품을 개발하고 싶은지가 분명하지 않다. MBD가 무엇을 하는 것인지가 결정되지 않음 : MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) 또는 MBD라는 단어는 널리 알려져 있지만, 정확한 이해가 부족하다. MBD에서의 플랜트와 제어 모델의 연계가 어렵다 : MBD는 제어 개발에 적용(제어 로직 및 제어 대상 모델링)하는 것으로 시작한다. 플랜트 설계자에게는 1D-CAE 모델 제작에 있어서 ‘형상을 생각하지 않고 기능을 생각한다’는 것이 어렵다. 이 글에서는 세 번째의 포인트인 MBD, 그 중에서도 1D-CAE 영역에 있어서 플랜트와 제어의 연계 어려움을 해결하기 위한 사고방식을 에어컨의 설계 사례를 통해 소개하고자 한다.   제조기업에서 MBD를 도입하는 이유 플랜트와 제어 모델의 연계성은 제조기업에서 MBD의 도입과 추진을 어렵게 하는 포인트이다. 특히 1D-CAE 영역에서는 플랜트와 제어의 연계의 어려움을 해결하기 위한 사고방식을 도입하는 것이 핵심이다. 설계의 상류로 플랜트의 사양을 결정하고, 그 플랜트의 사양을 전제로 제어의 사양을 결정하는 이른바 ‘플랜트의 사양 존재의 제어 설계’가 되고 있는 현상이다. 또한 개발 후기에 플랜트의 사양 변경을 수반하는 피드백을 피하기 위해, 비교적 비용과 시간이 걸리지 않는 제어의 사양 변경을 강요하는 경우도 많다. 플랜트에 비해 제어의 자유도는 높을지 모르지만, ‘제어라면 무엇이든 할 수 있다’는 것은 아니고 한계가 있다. 그 한계를 고려하고 플랜트와 동등하게 제어의 목표를 배분함으로써 문제의 해결에 가까워지면, 제어 설계자에게도 MBD에 있어서 플랜트 설계자와 제휴하는 것의 장점은 크다고 생각한다.    MBD의 에어컨 설계 적용 사례 에어컨 설계의 사례를 이용한 MBD는 다음과 같은 진행 방식으로 실천하는 것을 염두에 두어야 한다.  어떤 모델을 만들면 좋을까(요구)를 생각한다.  요구사항을 충족하는 기능을 생각하고 기능을 모델링한다. 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 요구를 만족시키기 위한 시나리오(설계 구상)를 구축한다.  특히 기존 제품의 형상에 갇히지 않고 제품에 요구되는 기능을 생각하고 그 기능을 모델화한다는 생각이 중요하다. 앞에서 소개한 진행 방법에 따라 먼저 제품에 대한 요구 사항을 명확히 한다. 사용자의 다양한 목소리를 바탕으로 요구 사항을 정리해 나간다.(그림 1)   그림 1. 사용자의 다양한 목소리를 바탕으로 요구 사항을 정리   기능을 고려한 개발 기능 엔지니어링 ‘기능으로 생각하는 개발’이란, 기존과 같이 ‘목표 성능’을 기점으로 하는 것이 아니라 목표로 하는 ‘원 기능(있어야 할 모습, 본질적인 기능)’에 주목한 개발 수법이다. 제품 개발에 착수하기 전 ‘기능 개발’의 단계에서 물건의 형태에 얽매이지 않고 물리의 원리 원칙에 근거하는 모델의 작성·검증을 반복함으로써, 시스템·부품의 요구 기능을 실현하는 근거 있는 기술 시나리오(성공 시나리오)를 구축한다. 제품 개발 단계에서는 그 시나리오에 따라 시스템·부품의 형상·특성을 만들어낸다.(그림 2)   그림 2. 기능 엔지니어링 프로세스   기능 개발에서는 <그림 3>에 나타낸 요구조건의 문서를 작성하고 기능을 정의하여 기능에 대한 가설을 특정화하여 물리 특성〮상태량의 파악(해석실험〮시뮬레이션)을 실시한다. 이후에 기능을 검증한다. 또한 배분된 기능에 대해 타당성을 평가한다. 결과를 문서화하는 과정을 반복해서 검토한다. 즉 이 과정은 제품의 구체적인 형상이 없는 단계에서 근거가 있는 목표를 결정하는 구상설계를 반복하는 것에 해당한다.  한편 제품 개발에서는 시스템 요건을 명확히 하고 기구〮전기〮소프트웨어에 대한 시스템을 설계하여 프로토타입을 제작함으로써 기구·전기·소프트웨어 기능 수준의 달성을 확인한다. 또한 시스템 기능 수준 달성 여부를 확인하며 동시에 시스템 요건의 달성을 확인한다. 이렇게 실시함에 따라 제품의 목표를 달성할 수 있는 시나리오를 따라서 피드백 없이 개발을 추진한다.   그림 3. 기능을 고려한 개발 프로세스     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

3D 프린팅과 래티스 디자인의 결합   사람의 뼈와 벌집의 공통점은 래티스(lattice) 네트워크라는 공통된 프레임워크이다. 자연은 오랜 시간 동안 래티스와 같은 개방형 세포 구조를 활용해 왔으며, 외슬러(OECHSLER)는 이러한 원리를 3D 프린팅 기술에 적용해 혁신을 이루고 있다. 머티리얼라이즈 매직스(Materialise Magics) 소프트웨어를 기반으로, 외슬러는 고객 맞춤형 래티스를 설계하고, 첫 출력부터 완벽한 품질을 보장하는 작업을 수행해왔다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈     적층제조로 새로운 경계를 넘어서다 외슬러는 2010년 단순 프로토타입 제작에서 시작해, 2019년 연간 약 200만 개의 적층제조(AM) 제품을 대량 생산하며 혁신의 역사를 만들어가고 있다. 특히, 자전거 헬멧, 쿠션 카시트, 가구 등 다양한 산업군에서 복잡한 제품 설계를 통해 성장했다.  ‘혁신을 넘어선 이동’이라는 슬로건을 가진 외슬러는 래티스 구조와 적층제조 기술을 활용해 기존 제조 방식을 재정의하고 있다.   매직스가 제공하는 핵심 설루션 외슬러는 3D 프린팅 공정에서 매직스를 통해 효율성과 품질을 동시에 확보하고 있다.  디자인 수정 속도 : CAD 툴보다 약 4배 빠른 속도로 디자인을 조정할 수 있다.  빌드 실패 방지 : 설계 초기 단계에서 문제를 파악해 낭비와 비용을 절감한다.  효율적인 네스팅 : 프린터의 용량을 최대한 활용하면서도 우수한 품질을 유지한다. 외슬러의 안드레아스 크뇌헬(Andreas Knöchel) 프로그램 관리 책임자는 “매직스는 파우더 베드 융합(PBF) 기술을 사용해 프린팅 준비된 파트를 처리하며, 이는 첫 출력에서 성공적인 결과를 보장한다”고 설명했다.   ▲ 레티스에서 영감을 받은 3D 프린팅 가구(이미지 제공 : OECHSLER)   ▲ 레티스에서 영감을 받은 3D 프린팅 가구(이미지 제공 : OECHSLER)   래티스 데이터베이스 : 혁신의 기초 외슬러는 수많은 반복 작업과 테스트를 통해 강도, 강성, 다공성 기준을 충족하는 방대한 래티스 데이터베이스를 구축했다. 이를 통해 고객 맞춤형 래티스 설계를 효율적으로 제공하며, 3D 프린팅의 가능성을 확장하고 있다.    ▲ HP MJF 프린터를 사용하여 독특한 래티스 디자인을 3D 프린팅한다.(이미지 제공 : OECHSLER)   ▲ 래티스 데이터베이스와 3D 프린팅의 전문성을 통해 다양하고 복잡한 형상과 디자인을 제작할 수 있다.(이미지 제공 : OECHSLER)   성과와 미래 전망 외슬러는 3D 프린팅 백팩으로 2022년 레드닷 디자인 어워드에서 ‘베스트 오브 더 베스트’를, 2023년에는 잭 울프스킨과 협력해 레드닷 제품 디자인 어워드를 수상하며 업계의 주목을 받았다. 앞으로도 외슬러는 자동차, 가구 등 다양한 분야에서 3D 프린팅 기술을 통해 지속 가능한 성장을 이루고자 한다. AM 기술로 기존 제조 방식을 혁신하며 미래를 향한 발걸음을 내딛고 있다.   혁신의 열쇠가 된 매직스 외슬러 팀은 “매직스는 단순한 소프트웨어를 넘어선 핵심 설루션”이라고 강조한다. 3D 프린팅 설계, 조정, 최적화 과정에서 필수 도구로 자리 잡은 매직스는 외슬러의 혁신을 뒷받침하며, 적층제조의 새로운 가능성을 열어가고 있다.   ▲ 래티스에서 영감을 받아 자동차 용도에 맞게 맞춤 제작된 시트(이미지 제공 : OECHSLER)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.