산업통상자원부는 친환경 선박 기자재 업체 파나시아에서 ‘2차 K-조선 기술 얼라이언스(Tech-Alliance)’를 개최하고, 조선산업의 중장기 기술개발 청사진인 「K-조선 초격차 비전 2040」을 발표하였다. 이 자리에서 K-조선의 미래 10대 선도 플래그쉽 프로젝트에 대해 민관이 합동으로 2조 원을 투자하기로 결정했다. K-조선 초격차 비전 2040 주요 내용   K-조선 초격차 VISION 2040 산업부는 ‘2040년 세계 최고 조선 기술 강국’이라는 비전하에 세 가지 주요 목표를 설정하였다.  첫째, ‘선박건조 강국’을 넘어 ‘조선해양 엔지니어링 및 기자재 강국’으로 도약하고, 둘째, ‘노동 기반 선박 건조 시스템’을 ‘자동화 기반 선박 건조 시스템’으로 혁신하며, 셋째, 친환경, 디지털, 스마트 세 가지 분야에서 100대 코어 기술(351개 세부기술)을 선별하여 확보할 계획이다. 친환경 기술 친환경 기술 분야에서는 2040년까지 탄소 배출 제로 선박 기술 포트폴리오를 완성하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 수소와 암모니아 등 친환경 연료 추진 기술과 친환경 혁신 기자재, 원유 및 가스 등 전통 해양 플랜트를 넘어 수소와 암모니아 등의 미래 연료 생산 플랜트 기술 개발을 추진한다. 또한, LNG선을 이어갈 액화수소 운반선 화물창과 대형 전기 추진선박 등의 원천기술 확보와 상용화를 위해 역량을 집중할 계획이다. 디지털 기술 디지털 기술 분야에서는 2040년까지 공정 무인화율 50%를 목표로 설정하였다. 설계, 생산, 야드 운영 등 전 공정의 자동화 기술을 확보하기 위해 용접 및 도장 자동화 기술과 협동 로봇 기술을 우선 개발할 계획이다. 중장기적으로는 24시간 가동 가능한 자동화 선박 블록 공장 기반 기술을 확보하고 시험 공장(Test Bed) 구축도 추진할 예정이다. 스마트 기술 스마트 기술 분야에서는 2040년 완전 자율운항 선박 상용화를 목표로 무인 항해에 필요한 센서, 기자재, 통합 운영 시스템 등의 기술을 확보할 계획이다. 또한, 승조원의 업무를 휴먼-로봇이 보조할 수 있는 기술과 비상상황을 대비할 수 있는 안전 확보 기술 개발도 병행된다. 10대 플래그쉽 프로젝트 K-조선의 미래 먹거리를 책임질 10대 플래그쉽 프로젝트로는 암모니아 추진선, 액화수소 운반선, 선박용 탄소포집 시스템, 자율운항 선박 플랫폼, 무인 자율제조 공정 등이 포함된다. 이들 프로젝트는 혁신적이고 도전적인 기술개발, 실증(트랙레코드 확보), 표준화까지 지원하여 LNG선을 이을 새로운 성장동력으로 집중 육성할 계획이다. 이를 위해 민관이 원팀으로 향후 10년간 최소 2조 원 이상을 투자할 계획이다. 조선 3사는 생산공정의 효율성 개선을 위한 현장 애로 해소가 절실하다는 인식을 공유하고, 용접 협동 로봇, 가상현실(VR) 활용 근로자 교육 시스템, 외국인 근로자 작업 지원 인공지능(AI) 쳇봇, 조선사-협력사 생산 협업 플랫폼 개발을 우선적으로 추진하기로 했다. 이들 기술이 적용될 경우 생산성 제고는 물론 작업 안전이 크게 개선될 것으로 기대된다. K-조선 미래 10대 선도 플래그쉽(SHIP) 프로젝트

  철도설계지침 및 편람(KR CODE) 노반, 궤도편 개편 및 제,개정 - CODE 명칭 : KR C-02010 철도계획 등 89개 KR CODE - 개정(시행)일 : 2024. 6. 4. - 개정근거: 심사기준처-715(2024. 6. 4.)   경 과 조 치 이 "철도설계지침 및 편람" 이전에 이미 시행 중에 있는 설계용역이나 건설공사에 대하여는 발주기관의 장이 인정하는 경우 종전에 적용하고 있는 우리공단 "철도설계지침 및 편람"을 그대로 사용할 수 있습니다. 일 러 두 기 ○ 사용자의 이용 편의를 위하여 첵 단위로 구성된 "철도설계지침" 및" 편람"을 국제적인 방식에 맞게 체계를 코드별로 변경하였습니다. 또한, 코드에 대한 해설 및 목차역할을 하는 KR CODE 2012, 각코드 별로 기준 변경사항을 파악할 수 있도록 Review Chart 및 Record History를 제정하였습니다. ○ 이번 개정된 "철도설계지침 및 편람"은 개정 소요가 발생할 때마다 각 항목별로 수정되어 공단 EPMS, CPMS에 게시될 것이니 설계적용 시 최신판을 확인 바랍니다. ○ "철도설계지침 및 편람"에서 지침에 해당하는 본문은 설계 시 준수해 야하는 부분이고, 해설(이전 편람) 부분은 설계용역 업무수행의 편의 를 제공하기 위해 작성한 참고용 기술도서입니다. 여기서, 제목부분의 편람은 각 코드에서의 해설을 총칭한 것입니다.   목 차 1. 목적 2. 적용범위 3. 관계법령, 지침 및 기준 4. 용어의 정의· 5. 주요 스마트 건설기술 해설 1. 일반사항 해설 2. 스마트 안전장비 해설 3. 기존 철도사업 주요 스마트 건설기술 적용사례· (1) BIM(Building Information Modeling/Management) (2) OSC(Off-Site Construction)- (3) 건설 자동화· (4) 디지털 센싱 및 스마트 모니터링· (5) 스마트 안전장비· (가) 건설안전 종합관리 시스템· (나) 위힘요소 모니터링 장비… (다) 작업위험 경보알림 장비· (라) 구조물위험 경보알림 장비· (마) 장비위험 경보알림 장비· (바) 근로자 안전관리 장비· (사) 스마트 안전교육 시스템· (6) 디지털 측량기술… (7) 기타… 해설 4. 스마트 건설기술 적용을 위한 체크리스트 RECORD HISTORY   철도설계지침 및 편람 다운로드 하러가기

#스피드웍스 #솔리드웍스_자동화 #캐드 #솔리드아이티 #다운로드 '스피드웍스(SpeedWorks)'는 단순 반복 업무를 획기적으로 줄여 설계 기간은 단축하고, 설계자의 업무 효율성을 끌어올릴 수 있는 프로그램으로 솔리드아이티에서 개발한 솔리드웍스 서드파티로, 3차원 CAD 프로그램인 솔리드웍스의 확장팩이다.  스피드웍스(SpeedWorks)는 설계자가 업무 능률을 극대화할 수 있도록 일괄 작업, 모델링, 도면 작성, 파일 관리 등 4개 카테고리로 기능들이 구성돼 설계 작업 도구를 지원한다. 이를 통해 설계 시간 단축은 물론 휴먼 에러 방지, 리소스 절감, 정확도 향상 등의 효과를 기대할 수 있다.   아래 내용이 보이지 않으면 <여기>를 클릭해 주시기 바랍니다.  

마이크로소프트와 한국폴리텍대학 부산캠퍼스는 7월 4일 고교생과 대학생을 대상으로 한 해커톤 행사인 '마이크로소프트 클라우드 AI 경진대회'를 개최했다고 밝혔다. 이번 경진대회는 ‘AI Express 부산’ 사업의 일환으로 한국폴리텍대학 부산캠퍼스 소프트웨어융합과 주도로 진행됐다. ‘AI Express 부산’은 한국폴리텍대학과 마이크로소프트가 지역 기술 격차를 해소하고자 2023년 9월부터 한국폴리텍대학을 중심으로 마이크로소프트 클라우드 AI 기술을 전파하기 위한 교육 지원사업으로 특히 부산 지역을 중심으로 진행되었다. 이 사업은 부산 지역의 특성화고등학교를 대상으로 한 교사 연수 및 학생 교육, 한국폴리텍대학 부산캠퍼스에는 마이크로소프트 클라우드 AI 정규과정 및 특강을 개설해 AI 교육의 저변을 확대하기 위한 것이다. 이번 해커톤 행사에는 부산기계공고, 부산소프트웨어마이스터고와 부산진여상 등 부산지역 특성화고를 대표하는 학교들과 한국폴리텍대학 학생들이 참가, 마이크로소프트 애저(Azure) 클라우드에 있는 도구를 사용해 다양한 개체 감지와 이미지 분류 AI 모델을 만들어 발표하는 식으로 진행됐다. 대회에 참여한 학생들은 마이크로소프트 클라우드 AI 교육을 받은 후에 팀을 구성해 출전했다. 교육 과정에서 학생들은 인공지능 설계자로서 가져야 할 윤리에 대해서 학습했고 클라우드에 대한 체험을 했다. 학생들은 경진대회 참가를 위해 5인 내외의 팀을 결성, 팀워크를 발휘하고 서로 아이디어를 공유해 주변 생활에서 활용할 수 있는 실용적인 모델을 구현하는 기회를 가졌다. 해커톤은 학생들이 직접 발표하고 서로 질의응답을 받는 형식으로 진행되었으며, 마이크로소프트의 인공지능 6대 원칙을 반영해 개발자로서 반드시 지켜야 할 윤리 적용 여부, 창의적 문제 해결성 및 실현 가능성을 위주로 심사가 이뤄졌다.  경진대회 결과 학교 매점의 결제 시스템에 사용할 수 있는 물품 인식 모델을 제시한 부산소프트웨어 마이스터고 COPPA팀이 대상을 수상했다. 이 외에도 애완견의 품종을 식별하는 AI 모델, 분리수거 물품 식별기, 헬멧 감지기, 화재감지 및 대피방향 안내 모델, 장애인을 위한 바코드 인식기, 멸종위기종 개체감지 모델 등 다양한 모델이 출품되었다. 특히 부산기계공고에서는 AI기술을 기계 분야에 적용하기 위해 개체감지 모델을 이미 학교에서 학습했던 아두이노와 OCR기술과 연계하여 적용해 내는 완성물을 선보이기도 했다.     대상을 차지한 부산소프트웨어 마이스터고 COPPA팀의 강시우 학생은 “마이크로소프트 애저의 커스텀비전을 사용하여 AI를 학습하였는데 기존의 텐서플로우와 같은 코딩을 사용하는 것보다 쉽게 구현되고 실생활에서 느꼈던 불편한 점을 AI 모델을 사용해 클라우드 기술을 적용했다”고 말했다. 이번 해커톤 대회를 참관한 각 학교 선생님들은 이번 대회에 참여한 모든 학생들이 팀을 이루어 밤낮을 가리지 않고 열심히 모델을 만드는 과정을 보면서 이러한 교육이 학교 교육에도 정착되기를 바란다는 의지를 밝혔다. 특히 이번 경진대회 개최를 주도한 한국폴리텍대학 부산캠퍼스 소프트웨어융합과 학과장 김강현교수는 “클라우드 AI 저변 확대를 위한 교육지원사업 및 경진대회를 공동으로 주최하여 준 마이크로소프트에 감사를 드리며 향후 학생뿐만 아니라 신중년 및 재직자 등 다양한 사람들에게 클라우드 AI 교육 기회가 제공되기를 바란다”고 밝혔다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 랭체인(LangChain) 아키텍처와 동작 방법을 분석한다. 현재 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 인공지능 챗봇 서비스 개발 등에 대중적으로 사용되는 랭체인은 LLM(Large Language Model : 대규모 언어 모델) 통합과 PDF 등 다양한 데이터 소스를 지원하여 LLM 모델 활용성을 극대화한다. 이 글을 통해 LLM 서비스 개발에 필요한 랭체인의 아키텍처와 동작 원리를 이해할 수 있을 것이다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   랭체인은 LLM에 원하는 결과를 얻을 수 있도록 다양한 프롬프트 입력 및 구조화된 출력, RAG, 튜닝과 같은 기능을 제공하는 라이브러리다. 랭체인 설치는 다음과 같이 진행할 수 있다.  pip install langchain   랭체인의 기본 사용법 랭체인은 모델 입출력, 데이터 검색, 에이전트 지원, 체인, 컨텍스트 메모리 기능을 제공하며, LCEL(LangChain Expression Language)을 이용해 각 구성요소를 유기적으로 연결시킬 수 있다. LCEL은 유닉스 파이프라인 개념을 차용했다. 다음은 LCEL의 예시를 보여준다.  from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.schema import BaseOutputParser # LCEL 예시 chain = ChatPromptTemplate() | ChatOpenAI() | CustomOutputParser() 이와 더불어 목적에 맞는 다양한 프롬프트 템플릿, 구조화된 출력을 제공한다. from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser json_prompt = PromptTemplate.from_template(     "Return a JSON object with `birthdate` and `birthplace` key that answers the following question: {question}" ) json_parser = SimpleJsonOutputParser() # JSON 파서 # 프롬프트, 모델, 파서 체인 생성 json_chain = json_prompt | model | json_parser  # 유닉스 파이프라인 개념 차용함. result_list = list(json_chain.stream({"question": "When and where was Elon Musk born?"})) print(result_list)   그림 2   랭체인 구조 분석 패키지 구조 랭체인 구조를 분석하기 위해, 깃허브(GitHub)의 랭체인 소스코드를 다운로드한 후 UML로 모델링해 본다. 주요 패키지는 <그림 3>과 같다.  랭체인 소스코드 : https://github.com/langchain-ai/langchain   그림 3   cli는 랭체인의 커맨드 라인 인터페이스(command line interface), core는 랭체인의 핵심 구현 코드가 정의된다. 이 부분은 <그림 4>와 같은 패키지로 구성된다.    그림 4   참고로, 이 패키지들은 <그림 5>의 일부이다.   그림 5. 랭체인 v.0.2.0 패키지   LCEL 언어 동작 구조 이 중에 핵심적인 것만 분석해 본다. 우선, LCEL의 동작 방식을 위해 어떤 디자인 패턴을 구현하였는지 확인한다. 이 부분은 runnables 패키지가 담당한다. 이 언어는 유닉스의 파이프라인 처리를 다음과 같이 흉내낸다.  z = a | b | c z.stream('abc') 이를 위해 파이썬(Python) 문법을 적극 사용하고 있다. 우선 ‘|’ 연산자를 오버로딩(overloading)하기 위해, 파이썬 Runnable 클래스를 정의해 ‘__or__’ 연산자를 구현한다. 이 연산자는 self object와 right object 두 객체를 입력받아 리스트를 만든 후 리턴하는 역할을 한다. 앞의 예시에서 보면, ‘a | b’를 실행 가능한 객체 리스트로 만들어 리턴한다. 결론적으로 a, b, c 객체를 리스트로 만들고 이 리스트를 z에 할당한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 유니티 주요 특징 : 렌더링을 위한 URP와 HDRP의 성능 향상, 조명 기능 개선, 풍부한 환경 렌더링의 정확성 향상, 멀티 플랫폼 지원 개선, XR 입력 및 상호작용 간소화, AI를 활용한 동적 런타임 경험 제공 등     유니티 6(Unity 6) 프리뷰 버전(이전 명칭은 2023.3 테크 스트림)은 2024년 출시되는 유니티 6 정식 버전의 개발 사이클에서 마지막 릴리스에 해당하며, 유니티 2023.1과 2023.2 버전에서 릴리스된 기능을 포함한다. 유니티는 2023년 11월 진행된 ‘유나이트’ 이벤트에서 명명 규칙을 업데이트한다고 발표한 바 있다. 유니티 6 프리뷰는 테크 스트림 릴리스처럼 구성되어 있으며, 지원되는 릴리스이므로 탐색 중이거나 프로토타이핑 단계에 있는 프로젝트에서 최신 기능과 업데이트된 기능을 미리 사용해 볼 수 있다. 정식 제작 중인 프로젝트에는 향상된 안정성과 지원이 제공되는 유니티 2022 LTS릴리스를 사용하는 것이 좋다.   렌더링 성능 향상 유니티 6 프리뷰에서는 URP(유니버설 렌더 파이프라인)와 HDRP(고해상도 렌더 파이프라인)의 성능이 향상되어 여러 플랫폼 전반에서 제작 속도를 높일 수 있다. 콘텐츠에 따라 다르지만, CPU 워크로드를 30~50%까지 줄이는 동시에 다양한 플랫폼 전반에서 더 원활하고 빠르게 렌더링할 수 있다. 새로운 GPU 상주 드로어를 사용하면 복잡한 수동 최적화를 거치지 않고도 규모가 크고 풍부한 월드를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 고사양 모바일 기기, PC, 콘솔 등의 플랫폼에서 복잡한 대형 신(scene)을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화할 수 있다.   ▲ 복잡한 대형 신을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화한다.   GPU 상주 드로어와 함께 GPU 오클루전 컬링 또한 프레임마다 오버드로되는 양을 줄여 게임 오브젝트의 성능을 향상시킨다. 즉, 렌더러가 보이지 않는 오브젝트를 드로하느라 리소스를 낭비하지 않게 한다. GPU 오클루전 컬링은 GPU 기반 접근 방식을 통해 신에서 보이지 않는 오브젝트를 렌더링하지 않게 한다.  STP(시공간 포스트 프로세싱)로 GPU 성능을 최적화하고 시각적 품질과 런타임 성능을 높일 수 있다. STP는 저해상도에서 렌더링된 프레임을 정확도 손실 없이 업스케일링하도록 설계되어, 플랫폼에 다양한 성능 수준과 화면 해상도로 일관적인 고품질 콘텐츠를 제공할 수 있다. STP는 데스크톱과 콘솔 전반에서, 무엇보다도 컴퓨팅 가능한 모바일 기기에서 URP 및 HDRP 모두와 호환된다.   ▲ STP는 GPU 성능을 최적화하고 시각적 품질과 런타임 성능을 높인다.   URP용 렌더 그래프(Render Graph)는 새로운 렌더링 프레임워크 및 API로, 렌더 파이프라인의 유지 관리와 확장을 간소화하고 렌더링 효율성과 성능을 높인다. 최신 시스템에는 특히 타일 기반(모바일) GPU에서 메모리 대역폭 사용량과 에너지 소비를 줄이기 위한 네이티브 렌더 패스의 자동 병합 및 생성 같은 핵심 최적화 기능이 다양하게 추가되었다. 또한 새로운 렌더 그래프 API를 통해 커스텀 패스 추가 워크플로를 간소화할 수 있기 때문에, 사용자는 커스텀 래스터와 커스텀 패스로 렌더 파이프라인을 확장하고 새로운 컨텍스트 컨테이너를 사용하여 필요한 파이프라인 리소스에 모두 안전하게 액세스할 수 있다. 마지막으로, 새로운 렌더 그래프 뷰(Render Graph Viewer) 툴을 사용해 엔진의 렌더 패스 생성과 프레임 리소스 사용량을 에디터 내에서 직접 분석하고, 렌더 파이프라인 디버깅과 최적화 과정을 간소화할 수 있다.   ▲ 렌더 그래프 뷰를 사용하여 렌더 파이프라인, 패스, 리소스를 분석한다.   URP의 포비티드 렌더링(Foveated Rendering) API를 사용하면 포비티드 렌더링 수준을 설정하여 사용자 주변의 중거리/원거리 정확도를 낮추는 대신 GPU 성능을 높일 수 있다. 유니티 6 프리뷰에서는 두 가지 새로운 포비티드 렌더링 모드를 사용할 수 있다. 고정 포비티드 렌더링(Fixed Foveated Rendering)의 경우 스크린 공간 중앙 영역의 품질이 높아지고, 시선 추적 포비티드 렌더링(Gazed Foveated Rendering)에서는 시선 추적을 통해 스크린 공간에서 품질을 높여야 할 영역을 결정한다. 포비티드 렌더링 API는 오큘러스 XR(Oculus XR) 플러그인을 사용하는 메타 퀘스트(Meta Quest), 그리고 소니 플레이스테이션 VR2(Sony PlayStation VR2) 플러그인과 호환되며, OpenXR 플러그인에 대한 지원이 곧 추가될 예정이다.   ▲ 시선이 집중되는 영역의 품질을 높이는 방법으로 GPU 성능을 향상하여, VR에서 시각적 품질을 높이고 프레임 속도를 개선한다.   HDRP 및 URP에서의 볼륨 프레임워크 향상으로 모든 플랫폼에서 CPU 성능이 최적화되어 저사양 하드웨어에서도 실행이 가능하다. 이제 URP에서도 HDRP처럼 전반적으로 향상된 사용자 인터페이스를 사용하여 전역 볼륨과 품질 수준별 볼륨을 설정할 수 있다. 또한 이제 손쉽게 URP용 커스텀 포스트 프로세싱 효과와 함께 볼륨 프레임워크를 사용하여 커스텀 안개와 같은 효과를 직접 제작할 수 있다.    ▲ URP 커스텀 포스트 프로세싱   조명 개선 사항 APV(적응적 프로브 볼륨)는 유니티에서 전역 조명을 구현하는 새로운 방법을 제공한다. 라이트 프로브를 통해 빛을 받는 오브젝트의 저작(authoring) 및 반복 작업(iteration)을 더 간소화했으며, 시간대 시나리오나 스트리밍 등의 새로운 작업을 수행할 수 있다. 유니티 2023.1 및 2023.2 테크 스트림 릴리스에서 제공된 APV의 개발을 기반으로, 유니티 6 프리뷰에서는 탁월한 조명 전환을 구현하기 위해 저작 워크플로 개선, 스트리밍 기능 확장, 제어 및 플랫폼 도달률(Reach) 확장 등의 개선이 이루어졌다.  APV 시나리오 블렌딩을 URP로 확장하여, 낮과 밤을 전환하거나 방에서 불을 켜고 끄는 상황에 대한 베이크된 프로브 볼륨 데이터를 손쉽게 블렌딩할 수 있도록 더 광범위한 플랫폼을 지원한다. 여러 조명 시나리오를 베이크한 다음 런타임에 블렌딩할 수 있다. 이 기능은 프로브 볼륨 데이터에만 적용된다. 반사 프로브, 라이트맵, 광원 위치 또는 강도와 같은 기타 요소는 직접 조정해야 한다.  URP와 HDRP에서 모두 지원하는 APV 스카이 오클루전을 사용하면 가상 환경에 시간대별 조명 시나리오를 적용하여 APV 시나리오 블렌딩에 비해 다양한 컬러 배리에이션으로 하늘의 정적 간접 조명을 구현할 수 있다. 스카이 오클루전을 사용하면 APV 시나리오 블렌딩에 비해 다양한 컬러 배리에이션으로 하늘의 정적 간접 조명을 구현할 수 있다.  이제 APV 디스크 스트리밍이 URP에서 비컴퓨트(non-compute) 경로를 지원하며, AssetBundles 및 Addressables 지원 또한 활성화되었다.  Probe Adjustment Volumes 툴을 활용하여 APV 콘텐츠를 미세 조정하고 빛 번짐 효과를 해결할 수 있다. 이러한 볼륨 내부의 프로브에 대해 샘플 카운트 오버라이드 및 프로브 무효화 등을 조정할 수 있다. 조정 볼륨의 영향을 받지 않는 라이트 프로브는 숨길 수 있고, 이제 영향을 받는 프로브의 프로브 조명 데이터만 미리 확인할 수 있으며, Probe Volume 및 Probe Adjustment Volume 컴포넌트에서 곧바로 베이크할 수 있다. 마지막으로, C# Light Probe Baking API가 추가되어 이제 한 번에 베이크할 프로브의 개수를 제어하여 실행 시간과 메모리 사용량 간의 균형을 맞출 수 있다.    더 정확하고 풍부한 환경 유니티 6 프리뷰는 HDRP에서 프로젝트의 시간대 시나리오를 더 사실적으로 구현할 수 있도록 일몰과 일출의 하늘 렌더링을 개선하였다. 또한 먼 거리의 안개를 보완하기 위해 오존층 지원과 대기 산란이 추가되었다. 커스틱을 샘플링하여 볼류메트릭 광원의 빛줄기를 생성하는수중 볼류메트릭 포그 지원이 추가되어 물의 표현도 개선되었다. 성능 최적화 측면에서는 CPU로 시뮬레이션을 모사하는 대신, 몇 프레임이 지연되며 GPU에서 시뮬레이션을 다시 읽어 오는 옵션이 추가되었다. 혼합 트레이싱 모드가 포함된 투명한 표면 지원도 추가되어, 물과 같은 표면을 터레인이나 초목과 함께 렌더링할 때 레이트레이싱과 스크린 공간 효과를 혼합할 수 있다. 대규모의 동적인 월드를 렌더링하려면 무엇보다 성능이 중요하므로 URP와 HDRP의 SpeedTree 초목 렌더링을 최적화했으며, 앞에서 언급한 새로운 GPU 상주 드로어를 활용한다.   VFX 그래프 아티스트 워크플로 유니티 프리뷰 6에서는 VFX 아티스트가 더 많은 플랫폼에 효율적으로 도달할 수 있도록 툴과 URP 지원을 개선했다. VFX 그래프 프로파일링 툴을 사용하면 VFX 아티스트는 메모리와 성능에 대한 피드백을 받고, 그래프 내에서 최적화할 부분을 찾아서 특정 효과를 미세 조정하고 성능을 극대화할 수 있다.   ▲ VFX 그래프 프로파일링 툴   셰이더 그래프 키워드의 지원을 받아 VFX 셰이더를 제작할 수 있으며, URP 뎁스 및 컬러 버퍼를 사용하여 빠른 충돌이나 월드 내 파티클 생성을 위해 URP로 더 복잡한 효과를 만들 수 있다. VFX 그래프의 개념과 기능을 학습할 수 있도록 제작된 VFX 애셋 모음인 신규 학습 템플릿으로 VFX 그래프를 빠르게 시작할 수 있다.   셰이더 그래프 아티스트 워크플로 유니티 6 프리뷰에는 셰이더 그래프 사용자들이 많이 겪는 고충을 해결하기 위해 편집이 가능한 키보드 단축키, 그래프에서 가장 GPU 사용량이 많은 노드를 빠르게 식별할 수 있는 히트맵 컬러 모드를 추가하였으며, 실행 취소/재실행 또한 더 빨라졌다.   ▲ 노드의 상대적 GPU 비용을 보여 주는 히트맵 컬러 모드   여러 셰이더 그래프 애셋이 담긴 신규 노드레퍼런스 플을 사용할 수 있다. 샘플에 포함된 각 그래프는 하나의 노드를 설명하고, 내부적으로 작동하는 수학을 요약하며, 가능한 노드 사용 방법에 대한 예시를 포함한다.    멀티 플랫폼 개선 사항 유니티 6 프리뷰는 멀티 플랫폼 개발 워크플로를 최적화하고 인기 있는 플랫폼 전반에서 도달률을 향상하는 것을 목표로 데스크톱과 모바일, 웹 및 XR에서 향상된 멀티 플랫폼 기능을 제공한다.   빌드 창 편의성 향상 및 새로운 빌드 프로필 새로운 빌드 프로필 기능을 통해 더욱 유연하고 효율적으로 빌드를 관리할 수 있다. 각 프로필에서 빌드 설정을 구성하는 것 외에 이제 서로 다른 신 목록을 넣어 빌드의 콘텐츠를 커스터마이즈할 수 있어, 게임에서 가장 선보이고 싶은 신이 사용된 고유의 플레이 가능한 데모를 여러 개 만들 수 있다. 또한 플레이어 설정에서 볼 수 있는 스크립팅에 더해 어떤 프로필이든 정의하는 커스텀 스크립팅을 설정할 수 있으며, 이를 통해 빌드와 에디터 플레이 모드의 기능과 동작을 미세 조정할 수 있다. 버티컬 슬라이스(시연 버전)를 만들거나 플랫폼별로 동작을 다르게 설정하려 할 때 이 기능을 활용할 수 있다. 프로필마다 플레이어 설정 오버라이드를 추가하여 플랫폼 모듈에 맞게 설정을 커스터마이즈할 수 있다. 이 기능을 이용하면 프로필마다 다른 퍼블리싱 설정을 손쉽게 구성할 수 있다. 전반적으로 이 최신 기능을 사용하면 에디터에서의 빌드 관리 방식을 커스터마이즈하기 위해 커스텀 빌드 스크립트를 사용해야 하는 빈도를 낮출 수 있다. 마지막으로, 에디터에서 플랫폼을 쉽게 확인할 수 있도록 플랫폼 브라우저를 추가했다. 플랫폼 브라우저에서 Unity가 지원하는 모든 플랫폼을 확인하고 원하는 플랫폼의 빌드 프로필을 생성할 수 있다.   ▲ 유니티 6의 새로운 빌드 프로필 창   웹 런타임으로 모바일 게임 도달률 향상 안드로이드 및 iOS 브라우저 지원이 유니티 6 프리뷰에 추가되었다. 이제 모든 웹에서 유니티 게임을 실행할 수 있으며, 브라우저 게임을 데스크톱 플랫폼으로 제한해 개발하지 않아도 된다. 또한 게임을 네이티브 앱의 웹 뷰에 임베드하거나, 유니티의 프로그레시브 웹 앱 템플릿을 사용해 고유한 바로 가기와 오프라인 기능을 가진 네이티브 앱처럼 게임이 작동하도록 구현할 수 있다. 모바일 기기 컴파스 지원과 GPS 위치 트래킹 같은 기능이 추가되어, 게이머가 플레이하는 플랫폼에 맞게 대응하도록 웹 게임을 구현할 수 있다. Emscripten 3.1.38 툴체인 업데이트와 부호 확장 명령 코드, 트랩 없는 부동 소수점-정수 변환, 벌크 메모리, BigInt, Wasm 테이블, 네이티브 Wasm 예외, Wasm SIMD와 같은 새로운 WebAssembly 언어 기능 모음을 통한 최신 WebAssembly 2023 지원을 통해 웹 게임을 미세 조정할 수 있다. 또한 WebAssembly 2023은 힙 메모리를 4GB까지 지원하므로 최신 하드웨어에서 더 많은 RAM을 사용할 수 있다.   ▲ 아이폰 15 프로의 사파리에서 실행되는 유니티의 2D 샘플 프로젝트 해피 하비스트(Happy Harvest)   유니티 6 프리뷰에는 최신 안드로이드 툴, 즉시 사용 가능한 자바(Java) 17 지원, 안드로이드 앱 번들에 디버그 심볼을 추가하는 기능 등을 비롯한 더 많은 모바일 개선 사항이 포함된다. 이를 통해 구글 플레이 스토어(Google Play Store)에 제출하는 시간을 절약하고 플레이 콘솔(Play Console)에서 항상 스택트레이스 정보를 확인할 수 있다.   WebGPU 백엔드 얼리 액세스 WebGPU 백엔드의 실험 단계 지원을 도입하는 것은 웹 기반 그래픽스 가속의 중대한 이정표로서, 앞으로 유니티 웹 게임의 그래픽스 렌더링 정확도를 도약시키는 디딤돌이 될 것이다. WebGPU는 컴퓨트 셰이더 지원과 같은 최신 GPU 기능을 웹에 노출하고 활용하려는 목적으로 설계되었다. WebGPU는 새로운 웹 API로서, 다이렉트X 12(DirectX 12), 벌칸(Vulkan), 메탈(Metal)과 같은 네이티브 GPU API를 통해 내부적으로 구현하는 최신 그래픽스 가속 인터페이스를 데스크톱 기기에 따라 제공한다. WebGPU 그래픽스 백엔드는 여전히 실험 단계이므로 정식 제작에 사용하는 것은 권장하지 않는다.   ▲ GPU(컴퓨트) 스키닝의 장점을 활용해 높은 프레임 속도를 유지하면서 로봇들의 골격 위에 스킨을 메시 처리한 데모   유니티 에디터의 ARM 기반 윈도우 기기 지원 유니티는 2023.1에서 ARM 기반 윈도우 기기에 대한 지원을 제공하여 새로운 하드웨어로 타이틀을 가져올 수 있게 했다. 유니티 6 프리뷰를 통해 유니티 6에서 ARM 기반 윈도우 기기에 대한 네이티브 유니티 에디터 지원을 제공한다. 따라서 이제 ARM 기반 기기의 성능과 유연성을 활용하여 유니티 게임을 제작할 수 있다.   다이렉트X 12 백엔드 개선 사항 유니티의 다이렉트X 12 그래픽스 백엔드가 정식으로 제작에 사용 가능하며, DX12를 지원하는 윈도우 플랫폼을 타깃으로 제작할 때 사용할 수 있다. 이번 변경에 앞서 렌더링 안정성과 성능에 대한 포괄적인 향상이 이루어진 바 있다. 유니티 에디터와 유니티 플레이어는 DX12에서 Split Graphics Jobs를 사용하여 향상된 CPU 성능의 혜택을 누릴 수 있다. 성능 향상 수준은 신의 복잡도와 제출되는 드로 콜 횟수에 따라 다를 수 있다.     무엇보다도 DX12 그래픽스 API는 광범위한 최신 그래픽스 성능을 지원할 수 있으므로, 유니티의 레이트레이싱 파이프라인 같은 차세대 렌더링 기법을 사용할 수 있다. 조만간 그래픽스에서 머신러닝에 이르는 DX12의 고급 기능을 활용하여, 높은 수준의 정확도와 성능을 실현할 수 있을 것이다.   마이크로소프트 GDK 패키지로 마이크로소프트 플랫폼 생태계 도입 마이크로소프트와 유니티의 지속적인 파트너십 덕분에 이제 유니티 6 프리뷰와 2022 LTS, 2021 LTS에서 2개의 새로운 마이크로소프트 GDK 패키지를 이용할 수 있다. Microsoft GDK Tools와 Microsoft GDK API 패키지를 동일한 구성 및 코드 베이스로 마이크로소프트 게이밍 플랫폼에서 사용할 수 있다. 이 패키지를 사용하면 사용자 ID, 플레이어 데이터, 소셜, 클라우드 스토리지 등의 엑스박스(Xbox) 서비스를 활용할 때와 같은 코드를 사용하여, 윈도우 및 엑스박스같은 마이크로소프트 게이밍 플랫폼에서 더욱 손쉽게 게임을 빌드할 수 있다. 통합 마이크로소프트 GDK 패키지를 사용하면 공유 코드 베이스와 API를 통한 빌드 프로세스 자동화 기능을 활용하여 마이크로소프트 플랫폼에서 게임을 제작할 수 있다. 패키지에 포함된 다양한 기능을 선보이는 새로운 샘플도 제공된다. 이전에는 엑스박스 콘솔과 윈도우의 마이크로소프트 스토어를 타깃으로 삼는 경우 마이크로소프트와 유니티에서 제공하는 별도의 GDK 패키지를 설치하는 것이 지침이었다. 그렇게 하려면 타깃으로 삼은 각 마이크로소프트 플랫폼별로 다른 코드 브랜치를 관리해야 했다. 새로운 마이크로소프트 GDK 패키지를 사용하면 그럴 필요가 없다. 또한 이제 빌드 서버에서 직접 API로 MicrosoftGame.config 파일을 수정할 수 있다. 유니티 6의 새로운 빌드 프로필 기능과 함께 사용하면 하나의 프로젝트만으로도 손쉽게 마이크로소프트 게이밍 생태계에 게임을 공개할 수 있다.   ▲ 유니티 패키지 관리자의 새로운 마이크로소프트 GDK API(1단계) 및 마이크로소프트 GDK 툴즈(2단계). 유니티 패키지 관리자에서 직접 마이크로소프트 GDK 패키지를 설치하고 마이크로소프트 GDK를 사용해 개발을 시작할 수 있다.   XR 경험 유니티는 AR킷(ARKit), AR코어(ARCore), 비전OS(visionOS), 메타 퀘스트, 플레이스테이션 VR, 윈도우 MR(Windows Mixed Reality) 등 많이 알려진 알려진 XR(확장현실) 플랫폼을 지원한다. 유니티 6 프리뷰는 혼합 현실, 손 및 시선 입력, 개선된 시각적 정확도 같은 최신 크로스 플랫폼 기능을 포함한다. 이제 향상된 템플릿에 이러한 많은 최신 기능이 통합되어 더 빠르게 시작할 수 있다.   현실 세계를 게임에서 구현하기 기존 게임을 혼합 현실로 확장하려 할 때나 아니면 완전히 새로운 게임을 제작하려는 경우에도 AR 파운데이션(AR Foundation)을 사용하면 크로스 플랫폼 방식으로 현실 세계를 플레이어 경험에 통합할 수 있다. 유니티 6 프리뷰에는 AR코어에서의 이미지 안정화 지원을 추가하였으며, 메타 퀘스트(Meta Quest)와 같은 혼합 현실 플랫폼을 대상으로 메시 및 바운딩 박스 기능 등에 대한 지원을 개선했다.   ▲ 최신 AR 파운데이션 메시 기능   XR 입력 및 상호작용 상호작용을 간소화할 수 있도록 XRI(XR Interaction Toolkit) 3.0에 여러 주요 개선 사항이 추가되었다. 그중에서도 Near-Far Interactor라는 새로운 인터랙터는 프로젝트에서 인터랙터의 동작을 커스터마이즈할 때 유연성과 모듈성을 향상시킬 수 있다.  새로운 Input Reader의 추가로 XRI 입력 처리 방식이 개선되었으며, 이를 통해 입력 프로세스가 간소화되고 다양한 입력 유형 전반에서 코드의 복잡도가 줄어든다. 마지막으로, 크로스 플랫폼 방식으로 게임 내 키보드를 구현하고 커스터마이즈할 수 있도록 새로운 가상 키보드 샘플을 출시할 계획이다.   고유의 손 제스처 손을 사용하여 콘텐츠와 상호작용하도록 하는 플랫폼이 점점 더 많아지는 추세이다. 유니티의 XR Hands 패키지를 사용하면 커스텀 손 제스처(예 : 엄지 척, 엄지 다운, 가리키기)나 일반적인 오픈XR 손 제스처를 구현할 수 있다. 샘플이 포함되어 있어 빠르게 작업을 시작할 수 있다. 손 모양과 제스처의 제작, 미세 조정 및 디버깅을 위한 툴이 함께 지원되므로 더 많은 사용자를 대상으로 폭넓은 콘텐츠를 제공할 수 있다.   시각적 정확도 향상 게임의 시각적 정확도를 향상하려는 방법의 하나로 현재 실험 단계 패키지로만 이용할 수 있는 Composition Layers 기능이 있다. 이 기능은 런타임의 합성 레이어에 대한 네이티브 지원을 사용하여 텍스트, 비디오, UI 및 이미지를 더욱 양호한 품질로 렌더링하고, 더 선명한 텍스트, 뚜렷한 윤곽선을 비롯해 전반적으로 더 나은 결과물을 제공하는 동시에 아티팩트도 상당히 줄일 수 있다.   멀티플레이어 제작 간소화 유니티 6 프리뷰는 간단한 엔드 투 엔드 통합 솔루션으로, 멀티플레이어 게임의 제작, 출시, 성장을 가속한다. 실험 단계 멀티플레이어 센터 유니티는 패키지 레지스트리에서 사용할 새로운 실험 단계 멀티플레이어 센터(Experimental Multiplayer Center) 패키지를 제작했다. 멀티플레이어 센터는 멀티플레이어 개발을 시작할 수 있도록 안내하는 간소화된 가이드 툴이다. 에디터의 중심에 있는 이 가이드를 활용하면 프로젝트별 요구 사항에 맞는 유니티 툴과 서비스에 액세스할 수 있다.  멀티플레이어 센터는 프로젝트의 멀티플레이어 사양에 따른 인터랙티브 가이드, 리소스와 교육 자료에 대한 액세스, 그리고 멀티플레이어 기능을 빠르게 배포하고 간단하게 실험할 간편한 방법을 제공한다.   멀티플레이어 플레이 모드 유니티 에디터 내에서 각 프로세스 전반의 멀티플레이어 기능을 테스트해 볼 수 있는 멀티플레이어 플레이 모드(Multiplayer Play Mode) 1.0 버전이 릴리스되었다. 디스크의 동일한 소스 애셋을 사용하면서 하나의 개발 기기에서 최대 4명의 플레이어(기본 에디터 플레이어 및 가상의 플레이어 3명)를 동시에 시뮬레이션할 수 있다. 멀티플레이어 플레이 모드를 사용하면 프로젝트를 빌드하고, 로컬에서 실행하고, 서버-클라이언트 관계를 테스트하는 데 걸리는 시간을 단축하는 멀티플레이어 개발 워크플로를 구축할 수 있다.   ▲ 멀티플레이어 플레이 모드는 개발 과정에서 멀티플레이어 게임을 테스트하기 위한 설정 시간을 단축하고 빠른 반복 루프를 유지한다.   멀티플레이어 툴즈 멀티플레이어 툴즈(Multiplayer Tools) 패키지를 2.1.0 버전으로 업데이트하며, 새로운 디버깅 시각화 툴인 네트워크 신 비주얼라이제이션(Network Scene Visualization)을 추가했다. 네트워크 신 비주얼라이제이션(NetSceneVis)은 멀티플레이어 툴즈 패키지에 포함된 강력한 툴로, 유니티 에디터 신 뷰에서 프로젝트를 보며 메시 셰이딩이나 텍스트 오버레이와 같은 시각화 기능을 통해 오브젝트별 네트워크 커뮤니케이션을 시각화하고 디버깅할 수 있다.   Netcode for GameObjects용 실험 단계 분산형 권한 새로운 Experimental Multiplayer Services SDK 0.4.0 버전(com.unity.services.multiplayer)과 함께 사용할 때의 분산형 권한 모드를 Netcode for GameObjects 2.0.0-exp.2 버전(com.unity.netcode.gameobjects)에 추가했다. 분산형 권한 모드에서는 클라이언트가 게임 세션에서 생성된 넷코드(Netcode) 오브젝트에 대해 분산된 소유권/권한을 가진다. 넷코드 시뮬레이션 워크로드는 클라이언트 전반에 분산되며, 네트워크 상태는 유니티가 제공하는 고성능 클라우드 백엔드를 통해 조율된다.   넷코드 포 엔티티즈 게임 오브젝트가 디버그 바운딩 박스를 렌더링할 수 있도록 지원하여 넷코드 포 엔티티즈(Netcode for Entities) 경험을 개선했다. 또한 코드를 수정할 필요 없이 커스터마이즈할 수 있는 넷코드 설정 변수 대부분이 포함된 NetCodeConfig ScriptableObject를 추가했다.   데디케이디드 서버 패키지 프로젝트를 별도로 만들지 않아도 프로젝트에서 서버와 클라이언트 역할을 전환하도록 허용하는 데디케이디드 서버(Dedicated Server) 패키지를 출시했다. 멀티플레이어 역할을 사용하면 클라이언트 및 서버 전반에 게임 오브젝트와 컴포넌트를 배분할 수 있다.  멀티플레이어 역할로 각 빌드 타깃에서 사용할 멀티플레이어 역할(클라이언트, 서버)을 결정할 수 있다. 이는 다음과 같이 구성된다. 콘텐츠 선택 : 여러 멀티플레이어 역할을 대상으로 포함하거나 제거할 콘텐츠(게임 오브젝트, 컴포넌트)를 선택하는 UI 및 API를 제공한다. 자동 선택 : 여러 멀티플레이어 역할에서 자동으로 제거되어야 할 컴포넌트 유형을 선택하는 UI 및 API를 제공한다. 안전성 확인 : 멀티플레이어 역할에서 오브젝트를 제거하여 발생할 수 있는 잠재적인 널(null) 참조 예외를 감지하기 위한 경고를 활성화한다. 이 패키지에는 데디케이디드 서버 플랫폼 개발에 추가로 필요한 최적화 및 워크플로 개선 사항도 포함된다.   Experimental Multiplayer Services SDK Experimental Multiplayer Services SDK는 유니티 6 프리뷰에서 개발하는 게임에 온라인 멀티플레이어 요소를 한 번에 추가할 수 있는 솔루션이다. UGS(Unity Gaming Services)를 기반으로 릴레이(Relay) 및 로비(Lobby) 서비스의 여러 기능을 새로운 단일 ‘세션’ 시스템으로 결합한 솔루션으로, 빠르게 플레이어 그룹의 연결 방식을 정의할 수 있도록 지원한다. Experimental Multiplayer Services SDK 0.4.0 버전(com.unity.services.multiplayer)을 사용하면 P2P(peer-to-peer) 세션을 생성하고 플레이어가 참여 코드, 활성 세션 목록 검색 또는 ‘빠른 참여’ 기능 등 다양한 방법으로 참여하도록 구현할 수 있다.   유니티 6 프리뷰의 멀티플레이어 유니티 6 프리뷰에 포함된 많은 기능은 아직 실험 단계에 있으며, 아직 정식 제작에 사용할 수는 없다. 유니티 6가 완전한 지원 경험을 갖출 수 있도록 사용자의 피드백을 바탕으로 해당 기능을 빠르게 사전 릴리스 및 릴리스 단계로 전환할 예정이다.   엔티티 워크플로 개선 사항 유니티 6 프리뷰는 ECS 워크플로를 간소화하고 사용자가 흔히 겪는 어려움을 해결한다. 이러한 노력의 하나로, 유니티는 향후 엔티티와 게임 오브젝트 워크플로가 통합되는 상황에 대비하여 엔티티의 저장 방식을 변경했다. 이제 엔티티 ID가 전역적으로 고유의 값을 가지며, 한 엔티티 시스템에서 다른 시스템으로 원활하게 옮길 수 있다. 이러한 변경이 ECS 워크플로에 영향을 주지는 않지만, 항상 정확한 엔티티를 표시하므로 디버깅 시 모호함을 줄일 수 있다. 또한 유니티 2022 LTS에 제공된 최신 ECS 개선 사항이 유니티 6 프리뷰에도 적용되었다. ECS 1.1 : 주요 물리 콜라이더 워크플로 및 성능 개선, ECS 프레임워크 전반에서 80개 이상의 수정 사항 ECS 1.2 : 에디터 워크플로 전반의 편의성 및 성능 개선, 직렬화, 베이킹, 50개 이상의 수정 사항 및 유니티 6 호환성   AI를 활용한 동적 런타임 경험 제공 유니티 6 프리뷰에는 런타임에 AI 모델을 통합하는 뉴럴 엔진인 유니티 센티스(Unity Sentis)가 포함된다. 센티스를 통해 오브젝트 인식, 스마트 NPC, 그래픽스 최적화 같은 새로운 AI 기반 기능을 활용할 수 있다. 센티스는 최근에 성능과 사용 초기 경험 간소화에 집중하여 개선이 이루어졌다.   성능 이제 유니티 에디터에서 AI 모델 가중치 양자화(FP16 또는 UINT8)를 지원하므로 필요한 경우 모델 크기를 최대 75%까지 줄일 수 있다. 모바일 게임을 출시하는 경우 상당한 절약 효과를 볼 수 있다. 모델 스케줄링 속도 또한 2배 향상되었고, 메모리 누수와 가비지 컬렉션은 줄어들었다. 마지막으로, 이제 더 많은 ONNX 연산자를 지원한다.   시작하기 프로젝트에 적합한 AI 모델을 더 쉽게 찾을 수 있도록, 유니티는 대규모 60만 개 이상의 AI 모델을 보유한 AI 모델 허브인 허깅 페이스(Hugging Face)와 협력 관계를 맺었다. 이제 센티스에서 ‘바로 사용할 수 있는’ AI 모델을 즉시 찾을 수 있으므로 손쉬운 연동이 가능하다.  적합한 모델을 찾았으면 이제 게임에 연결해야 한다. 더 쉽게 연결할 수 있도록 유니티는 AI 모델을 제작, 수정, 연결하는 데 활용할 새로운 Functional API를 도입했다. 직관적이고, 안정적이며, 인퍼런스에 최적화된 API이다. 메모리 관리 및 스케줄링 전반을 제어하기 위해 완전히 커스터마이즈할 수 있는 낮은 레벨의 API가 필요하다면 Backend API를 계속 사용할 수 있다.   생산성 및 기능성 향상 유니티 엔진은 비주얼 스크립팅에서부터 UI 툴킷까지 사용자의 생산성과 기능성을 향상하기 위한 다양한 툴을 제공한다. 기존 툴에 더해 유니티 6 프리뷰에서는 특히 프로파일링 툴 포트폴리오에 두 가지 업데이트가 추가되었다.   메모리 프로파일러 유니티 6 프리뷰에서는 메모리 프로파일러(Memory Profiler)와 관련해 두 가지 주요 업데이트가 적용되었다. 우선, 기존에는 분류되지 않았던 그래픽스 메모리가 이제 측정되며 리소스별 보고가 이루어진다.(예 : 렌더 텍스처 및 컴퓨트 셰이더) 그리고, 상주 메모리에 대한 정보가 더 자세히 보고된다. 예를 들어 디스크로 전환되는 메모리는 더 이상 여기에 포함되지 않는다. 이러한 업데이트는 특히 네이티브 메모리 사용량을 파악하기 어렵다는 사용자의 직접적인 피드백을 해결한다.   ▲ 업데이트된 메모리 프로파일러     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스코리아가 6월 11일 연례 기술 콘퍼런스인 ‘매트랩 엑스포 2024 코리아’를 진행했다. 이번 행사에서는 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(SIMULINK) 등 자사 솔루션을 활용한 제품 개발 향상 방안과 활용사례가 소개됐는데, 매스웍스는 디지털 엔지니어링과 MBD(모델 기반 설계)가 향후 제품 개발의 핵심이 될 것이라고 강조했다. ■ 정수진 편집장   디지털 엔지니어링의 중심, MBD 매트랩 엑스포는 매스웍스의 고객과 기술 전문가들이 인공지능, 전동화, 무선 및 신호처리 등 주요 기술 트렌드에 대한 모범 사례와 인사이트를 공유하는 종합 기술 콘퍼런스이다. 작년에는 온 . 오프라인 하이브리드 행사로 진행됐는데, 올해는 오프라인 행사로 진행하면서 규모를 키웠다는 것이 매스웍스코리아의 설명이다. 매스웍스의 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 인더스트리 디렉터는 이번 행사에서 ‘디지털 엔지니어링을 위한 MBD의 영향력과 방향’에 대해 소개하면서, “디지털 엔지니어링의 핵심은 모델 중심, 데이터 통합, 팀 문화의 변혁이며 이런 디지털 엔지니어링의 근간에는 MBD가 있다”고 짚었다.   ▲ 디지털 엔지니어링과 MBD의 가치를 설명한 매스웍스 아룬 멀퍼 디렉터   통합된 MBD 플랫폼으로 제품 개발의 복잡성 해결 매스웍스가 바라보는 MBD는 설계 데이터뿐 아니라 제품에 관련된 다양한 데이터를 디지털 모델로 활용하는 것이다. 폭넓은 데이터의 복잡성을 처리하기 위해 모델링과 시뮬레이션(M&S)을 활용하고, 물리 모델링/신호 처리/소프트웨어 등 다양한 영역을 통합 처리하는 것이 매스웍스가 바라보는 MBD의 역할이다. 멀퍼 디렉터는 “디지털 엔지니어링의 개념을 많은 기업에서 도입하고 있으며, 이를 실현하기 위한 수단으로 MBD에 주목하고 있다”고 설명했다.  개발해야 하는 제품 시스템이 복잡해지면서 다양한 엔지니어링 기술이 투입되는데, 여러 엔지니어링 분야 사이에는 요구되는 전문지식이 달라서 커뮤니케이션과 협업이 어려운 경우가 생긴다. MBD는 엔지니어링의 상위 단계에서 가상 플랫폼으로 시스템을 검증할 수 있도록 해서 이를 해결할 수 있다는 것이 매스웍스의 설명이다. 가상 환경에서 제품을 개발하는 것뿐 아니라 현실 데이터를 기반으로 가상 모델의 파라미터를 튜닝할 수 있다는 것도 매스웍스가 내세우는 MBD의 이점이다. 멀퍼 디렉터는 “복잡성은 예상하지 못한 문제의 원인이 되는 경우도 많다. 매스웍스는 수백만 개의 시뮬레이션을 클라우드에서 동시에 수행해서 복잡성을 처리할 수 있도록 한다. 또한, 다양한 툴과 환경을 사용할 수 있는 플랫폼을 제공해 매스웍스뿐 아니라 더 넓은 생태계를 활용할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   디지털 엔지니어링 위한 자율화, 연결성, 전동화에 대응 자율화(autonomous), 연결성(connectivity), 전동화(electrification) 등 산업 애플리케이션 트렌드는 엔지니어의 개발 업무에도 영향을 주고 있다. 이런 상황에서 매스웍스는 시스템 엔지니어링의 성장, 소프트웨어 중심 개발의 확대, 인공지능(AI)의 활용 등이 엔지니어링 업무의 주요한 흐름이 될 것으로 보고 있다. 멀퍼 디렉터는 디지털 엔지니어링을 성공시키기 위해 매스웍스가 제공하는 기술 요소를 다음과 같이 소개했다. 모든 것의 자동화 : 자동화는 MBD의 근간이 되어 왔다. 이제는 연산 기술과 소프트웨어를 결합해 라이프사이클 전체의 관리를 자동화해야 한다. 복잡한 시스템으로의 확장 : 컴포넌트/서브시스템에서 나아가 복잡한 시스템 아키텍처를 설계하기 위해 소프트웨어 중심의 아키텍처(Soffware-Oriated Architecture : SOA)가 필요하다. 코드 생성 자동화 : 이는 MBD의 장점 중 하나이다. 이미 수천에서 수백만 라인의 코드를 자동으로 생성해 만든 제품이 일상에서 쓰이고 있다. 매스웍스는 인피니온 등 반도체 기업과 파트너십을 통해 이를 지원한다. 결함의 조기 방지 : MBD의 핵심 가치 중 하나는 포괄적으로 결함을 빠르게 검증 및 제거하는 것이다. 매스웍스는 디자인/테스트/코드/인증 등 여러 단계서 결함 검증 툴을 제공하며, 이를 통해 더욱 초기 단계에서 결함을 수정하기 위한 투자를 진행할 수 있다. 앱 표준 소프트웨어 워크플로 : 국내서는 현대자동차, 국방과학연구소 등에서 이를 활용하고 있다. 컨티넨탈은 매트랩으로 산출물 처리, 요구사항 관리, 코드 제작 등을 수행하면서 워크플로를 향상시켰다. 클라우드 기반 설계 및 시뮬레이션 : 매스웍스는 시뮬링크에서의 코드 생성부터 시높시스 환경에서의 검증까지 AWS 클라우드에서 구동할 수 있도록 지원한다. 인공지능을 활용한 설계 : 코드 자동 생성에 인공지능과 ROM(축소 차수 모델)을 사용하거나, 제품 설계 후 인공지능을 칩이나 클라우드에 배포할 수 있다. 매스웍스는 단일 생태계를 통해 파이썬 . 매트랩 . 오픈소스 코드 배포의 자동화까지 지원한다.   ▲ 매스웍스가 제시하는 AI와 MBD의 결합   한편, 매스웍스코리아의 이종민 대표이사는 “한국 지사인 매스웍스코리아는 자동차, 통신, 국방 등 산업을 핵심 시장으로 삼아 지난 20년간 꾸준히 성장하면서, 매년 비즈니스 목표를 달성하고 있다”면서, “매스웍스는 새로운 기능을 꾸준히 추가하면서 타깃 산업을 넓히고 있다. 특히 최근에는 시뮬링크와 인공지능을 결합해 AI 시뮬레이션을 구현하는 데에 초점을 맞추고 있다”고 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클이 에이펙스(APEX) 로코드(low-code) 개발 플랫폼의 최신 릴리스에 새롭게 추가되는 AI 기능을 발표했다. 오라클 에이펙스의 에이펙스 AI 어시스턴트(APEX AI Assistant)는 애플리케이션 개발 과정을 간소화하여 개발자들이 풍부한 기능을 갖춘 대규모 미션 크리티컬 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 돕는다.  에이펙스 AI 어시스턴트의 자연어 프롬프트를 사용하면 원하는 기능 및 구성 요소 지정, SQL 문 자동 생성, 원클릭 디버그 수정, 테이블 이름 자동 저장, 기존 애플리케이션에 즉시 사용 가능한 대화형 인터페이스 추가 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 오라클 에이펙스는 오라클 데이터베이스 및 오라클 자율운영 데이터베이스를 비롯한 모든 오라클 데이터베이스 서비스에서 무상으로 지원되는 기능으로, 무료 체험이 가능하다. 오라클 에이펙스는 선언적 개발 방식을 제공함으로써 복잡한 기존의 코딩 방식을 대체한다. 이를 통해 1/100 수준의 적은 코드량과 20배 빨라진 속도로 미션 크리티컬 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있도록 지원한다. 오라클 에이펙스는 이미 2100만 개 이상의 애플리케이션 구축에 활용된 바 있으며, 다양한 글로벌 산업 분야에서 85만 명 이상의 개발자가 활용하고 있다. 오라클은 “에이펙스는 오라클 데이터베이스(Oracle Database) 및 오라클 자율운영 데이터베이스 (Oracle Autonomous Database)를 비롯한 모든 오라클 데이터베이스 서비스에 포함되어 있으며, 탁월한 애플리케이션 성능과 함께 업계 최고 수준의 안전성, 가용성, 확장성을 제공한다”고 설명했다. 예를 들어, 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)의 AI 벡터 검색(AI Vector Search) 기능과 오라클 에이펙스를 함께 활용하면 문서, 이미지, 기타 비정형 데이터에 대한 시맨틱 검색과 비공개 비즈니스 데이터 검색을 한 번에 수행할 수 있다.     오라클 에이펙스가 새롭게 선보이는 향상된 AI 기능으로는 에이펙스 AI 어시스턴트,  앱 생성 어시스턴트,  대화형 AI 인터페이스 등이 있다. 자연어 사용자 프롬프트로부터 유효한 SQL문을 생성하는 ‘에이펙스 AI 어시스턴트’는 개발자 대신 SQL 구문을 기억하고, SQL 쿼리 작성을 자동화한다. 기존 코드에 대한 설명을 제공하고, 간단한 클릭만으로 적용 가능한 코드 버그 수정안을 제안하여 개발자가 반복적인 코딩 작업에서 벗어날 수 있도록 지원한다. ‘앱 생성 어시스턴트(Create App Assistant)’는 자연어 사용자 프롬프트로 원하는 속성과 기능을 지정하여 새로운 애플리케이션 청사진(blueprints)을 생성할 수 있는 기능이다. 개발자는 이 기능을 활용하여 신규 애플리케이션 개발을 간소화하고, 기본적인 코딩 작업 대신 고유한 맞춤형 애플리케이션 기능 제작에 에너지 및 리소스를 집중할 수 있다. ‘대화형 AI 인터페이스(Conversational AI dialogs)’는 즉시 사용 가능한 대화형 인터페이스를 기존 애플리케이션에 간단히 추가하여 최종 사용자가 애플리케이션과 자연어로 대화할 수 있도록 지원하는 기능이다. 개발자는 이 기능을 활용하여 생성형 AI 또는 자연어 처리 구성 요소를 처음부터 직접 구축할 필요 없이 더욱 풍부한 인앱(in-app) 경험을 제공할 수 있다. 오라클의 마이크 히치와(Mike Hichwa) 소프트웨어 개발 담당 수석 부사장은 “매일 SQL문을 작성하는 개발자의 입장에서 사용 빈도가 떨어지는 테이블 및 열의 이름이나 구문을 직접 기억한다는 것은 무척 어려운 일이다. 개발자에게 있어 맥락에 맞는 열 이름 결정, 조인(JOIN), 복잡한 구문 생성 등의 기능을 지원하는 AI 어시스턴트는 진정 획기적이라 할 수 있다”면서, “예를 들어, ‘미국의 캔자스시티와 위치타 지점으로 가장 최근에 배송하고 남은 라지 사이즈의 핑크색 티셔츠를 모두 보여줘’와 같이 평범한 자연어를 입력하면 에이펙스 AI 어시스턴트가 이를 자동화하여 정확한 결과를 보여 주게 된다”고 설명했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)는 제조와 현장 운영을 간소화하기 위한 차세대 브라우저 기반 엔지니어링 앱인 젤 X(Zel X) 소프트웨어를 발표했다. 젤 X는 제조, 운영, 협업, 설계, 시뮬레이션을 위한 소프트웨어를 포괄적이면서도 가벼운 브라우저 기반 솔루션으로 통합해 즉각적인 가치를 창출하는 데에 초점을 두고 있다. 지멘스의 기술을 기반으로 개발된 젤 X는 NX와 공통 아키텍처를 공유하며, 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 플랫폼의 일부로 제공된다. 이 솔루션은 브라우저 기반 단일 통합 솔루션으로 운영, 설계, 제조, 협업 등의 기능을 제공한다. 젤 X는 상호작용형 대시보드를 통해 프로젝트와 작업 상태를 실시간으로 모니터링하고 추적하며, 모든 기기에서 알림을 통해 작업 현장별 지침을 확인할 수 있다. 젤 X에는 고객으로부터의 인바운드와 공급업체로의 아웃바운드 모두에서 RFQ(Request-for-Quote)를 지원하는 도구도 포함된다. 젤 X는 지멘스의 3D CAD 모델링 기술을 브라우저로 가져와 견적, 제조, 설비 설계를 위해 간소화된 3D CAD를 제공하며, 파라솔리드(Parasolid) 기반 데이터 변환 도구와 지멘스의 3D AI 기반 예측 모델링 기능을 결합했다. 이를 통해 설계자와 영업 엔지니어는 불러온 설계 데이터를 열고 편집해 설계와 도면을 빠르게 생성하고, 기존 모델을 수정하거나 제안서를 변경할 수 있다.     지멘스 심센터(Simcenter) 솔루션 기반의 클라우드 시뮬레이션 기능을 사용하면 설계 프로세스에 참여하는 모든 사람이 기기의 컴퓨팅 성능에 관계없이 간단한 해석을 신속하게 수행할 수 있어 직접적인 설계 결정이 원활해진다. 또한 최적화를 통한 부품/소재 선택도 가능하다. 더불어 젤 X는 NX, 솔리드 엣지(Solid Edge), 심센터 등 지멘스의 기계 설계 및 시뮬레이션 솔루션과 호환되며 확장성을 높였다. 젤 X는 웹 기반의 통합 CAD/CAM 툴셋을 제공한다. 간소화된 3D CAD 기반 프로그래밍을 통해 설계자와 엔지니어링 담당자가 보다 단순한 프리즘 부품을 작업할 때 2.5축 CAM에 액세스할 수 있다. 더불어 계획 변경에 따라 어떤 장치에서든 유연하게 설정을 조정하거나 G 코드를 편집할 수 있다. 더 복잡한 작업을 위해 기존의 다른 CAM 라이선스를 자유롭게 활용할 수 있으며, 지멘스의 제조 솔루션인 NX CAM으로 확장할 수 있다. 젤 X는 언제 어디서나 어떤 기기에서든 즉시 실행해 사용할 수 있으며, 클라우드 기반 프로젝트 저장과 협업 기능을 제공한다. 이 솔루션은 지멘스의 엑셀러레이터 포트폴리오에 공통적으로 사용되는 동일한 팀센터(Teamcenter) 기반 핵심 플랫폼을 토대로 구축됐다. 이 플랫폼은 세계 유수의 혁신가들에게 신뢰할 수 있는 데이터 관리 기능과 함께 팀센터 셰어(Teamcenter Share) 앱을 통한 데이터 공유와 협업 기능을 제공한다. 젤 X를 통해 고객은 내부 팀, 고객, 파트너, 공급업체를 포함한 공급망을 SSOT(Single Source of Truth)로 통합할 수 있다. 데이터의 엔지니어링 시각화와 마크업, 증강 현실(AR) 시각화, 작업 관리(칸반 보드 기능과 추적 포함)를 통해 더욱 강화됐다. 지멘스 DISW는 이 모든 것이 강력하고 안전한 데이터와 수명주기 관리 백본을 기반으로 한다고 덧붙였다. 젤 X 솔루션은 설계와 제조 간소화를 위한 기본 툴인 스탠다드 레벨(Standard Level)과 시뮬레이션, 더 많은 데이터 관리 기능, 설계 툴이 추가된 어드밴스드 레벨(Advanced Level)로 제공되며, 30일 무료 체험판도 제공된다. 지멘스 DISW의 존 밀러(John Miller) 메인스트림 엔지니어링 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “제조업계는 요구 사항에 최적화됨과 동시에 필요한 곳 어디에서나 즉시 사용할 수 있는 개방적이고 유연한 툴셋을 필요로 한다. 젤 X는 제조, 운영, 설계, 시뮬레이션, 협업 영역에 걸쳐 지멘스의 전문성과 기술 리더십을 결합해 브라우저로 고객이 요구하는 차세대 기능을 제공한다. 젤 X는 혁신과 경쟁 우위를 확보하는 데 필요한 모든 프로세스를 즉시 지원하는 툴셋을 통해 빠르게 변화하는 기업들을 지원한다”고 전했다.