인텔은 메타(Meta)의 최신 LLM(대규모 언어 모델)인 라마 3.1(Llama 3.1)에 데이터센터, 에지 및 클라이언트 AI 제품 전반에 걸친 성능 데이터 및 최적화를 제공한다고 밝혔다. 인텔은 ‘AI 에브리웨어’ 전략을 위해 AI 소프트웨어 생태계에 지속적으로 투자하고 있으며, 새로운 모델이 인텔의 AI 하드웨어에 최적화되도록 보장하고 있다. 메타는 지난 4월 라마 3 출시에 이어, 7월에는 현재까지 가장 성능이 뛰어난 모델인 라마 3.1을 출시했다. 라마 3.1은 공개적으로 사용 가능한 가장 큰 파운데이션 모델인 라마 3.1 405B(4천 50억개 모델)를 포함해 다양한 규모와 기능에서 여러 새로운 업데이트 모델을 제공한다. 이 새로운 모델들은 파이토치(PyTorch) 및 인텔 파이토치 익스텐션(Intel Extension for PyTorch), 딥스피드(DeepSpeed), 허깅 페이스 옵티멈 라이브러리(Hugging Face* Optimum libraries), vLLM 등 개방형 생태계 소프트웨어를 통해 인텔 AI 제품에서 활성화 및 최적화된다. 또한 생태계 전반에서 최고의 혁신을 활용하는 개방형, 멀티 벤더, 강력하고 컴포저블한 생성형 AI 솔루션을 만들기 위한 LF AI 및 데이터 재단(LF AI & Data Foundation)의 새로운 오픈 플랫폼 프로젝트인 OPEA(Open Platform for Enterprise AI) 역시 이 모델들을 지원한다. 라마 3.1 다국어 LLM 컬렉션은 8B, 70B, 405B 크기(텍스트 인/텍스트 아웃)의 사전 학습 및 조정(인스트럭션 튜닝)된 생성 모델 컬렉션으로, 모든 모델은 8개 구술어에 걸쳐 긴 컨텍스트 길이(128k)를 지원한다. 라마 3.1 405B는 일반 지식, 조작성, 수학, 도구 사용 및 다국어 번역에 있어 최첨단 기능을 갖추고 있다. 이를 통해 커뮤니티는 합성 데이터 생성 및 모델 증류(model distillation)와 같은 새로운 기능을 활용할 수 있게 될 것이다. 한편, 인텔은 생성형 AI 및 대형 언어 모델(LLM)의 고성능 가속을 위한 가우디(Intel Gaudi) 가속기 및 일반 컴퓨팅의 유비쿼터스 백본 역할을 하는 인텔 제온(Intel Xeon) 프로세서, 클라이언트와 에지에서 높은 온디바이스 AI 추론 성능을 제공하는 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) 프로세서 및 인텔 아크(Intel Arc) 그래픽이 탑재된 AI PC를 포함해 인텔 AI 제품 포트폴리오 상에서의 라마 3.1 모델 초기 성능 측정 결과를 소개했다.   ▲ 16대의 인텔 가우디 가속기 상에서의 라마 3.1 405B 추론 결과   ▲ 5세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서 상에서의 라마 3.1 추론 지연 시간   ▲ 인텔 아크 GPU가 내장된 인텔 코어 울트라 7 165H 기반의 AI PC에서 라마 3.1 추론 다음 토큰 대기 시간

최근 그래픽 디자인 분야에서 생성형 AI 도구의 활용이 급격히 증가하고 있다. 이들 도구는 디자이너들이 더 창의적이고 효율적으로 작업할 수 있도록 돕고 있으며, 다양한 분야에서 큰 인기를 끌고 있다. 이번 기사에서는 그래픽 작업에 유용한 주요 생성형 AI 도구들을 소개한다. 1. Stable Diffusion(스테이블 디퓨전) 이미지 출처 : 스테이블 디퓨전 홈페이지 Stability AI에서 개발한 Stable Diffusion은 텍스트에서 이미지를 생성하는 능력이 뛰어나며, 다양한 용도로 활용될 수 있다. 특히 커스터마이즈된 이미지 생성에 유용하여, 광고나 브랜딩 작업에 많이 사용된다. 무료이나 사용이 까다롭다는 평이 있다.   2. MidJourney(미드저니) MidJourney는 주로 예술적이고 독특한 이미지를 생성하는 데 사용된다. 다양한 스타일의 작품을 만들 수 있어 디지털 아티스트들 사이에서 특히 인기가 많다. 예술 작품에서 광고 디자인까지 폭넓게 활용된다.   3. DALL-E (달리)   OpenAI에서 개발한 DALL-E 3는 텍스트 설명을 바탕으로 고화질 이미지를 생성할 수 있는 도구다. 예술적 표현이나 창의적인 작업에 널리 사용되며, 사용자들의 상상력을 현실로 바꾸어 주는 역할을 한다.   4. Adobe Firefly (어도비 파이어플라이) Adobe의 생성형 AI 도구인 Firefly는 텍스트에서 이미지를 생성하거나, 이미지에서 텍스트를 생성하는 등 다양한 기능을 제공한다. Adobe의 다른 제품들과의 통합이 강점으로, 전체 디자인 프로세스를 더욱 원활하게 만들어준다.   5. Artbreeder Artbreeder는 유전자 알고리즘을 사용하여 이미지를 조합하고 변형하는 기능을 제공하는 도구다. 특히 캐릭터 디자인이나 환경 디자인에 유용하며, 사용자가 원하는 스타일의 이미지를 쉽게 만들어낼 수 있다. 6. Adobe Sensei Adobe의 Creative Cloud 제품군에 통합된 AI 도구인 Sensei는 이미지 향상, 객체 선택 및 마스킹, 패턴 인식 등 다양한 작업을 자동화하여 디자인 프로세스를 간소화한다. 이를 통해 디자이너들은 더욱 효율적으로 작업할 수 있다. 7. Canva (캔바) Canva는 사용하기 쉬운 인터페이스와 함께 AI 기반의 디자인 도구를 제공하여 배경 제거, 이미지 업스케일링, 색상 팔레트 생성 등을 지원한다. 비전문가도 손쉽게 고퀄리티 디자인을 만들 수 있어 많은 인기를 끌고 있다. 8. Designs.ai Designs.ai는 로고 생성, 비디오 제작 등 다양한 디자인 작업을 지원하는 종합적인 AI 도구다. 머신러닝 기능을 통해 복잡한 디자인 작업을 간단하게 처리할 수 있으며, 소규모 기업이나 개인 디자이너들에게 유용하다. 9. Khroma Khroma는 AI를 사용하여 색상 팔레트를 생성하고, 디자이너가 선호하는 색상 조합을 기반으로 맞춤형 팔레트를 추천한다. 색상 선택이 중요한 디자인 작업에서 특히 유용하다.   10. 무료 컬러링 페이지 생성기 챗GPT 무료 컬러링 페이지 생성기는 사용자가 원하는 주제나 스타일에 맞춘 컬러링 페이지를 생성해준다. 교육용이나 취미 활동으로 활용할 수 있다. 이 도구들은 그래픽 디자이너, 디지털 아티스트, 마케팅 전문가 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 창의적인 작업을 더욱 효율적이고 혁신적으로 만들어주고 있다. 생성형 AI 도구의 발전은 앞으로도 그래픽 디자인 분야에 많은 변화를 가져올 것으로 기대된다.  

어도비가 전문 디자인 애플리케이션인 어도비 일러스트레이터(Adobe Illustrator)와 어도비 포토샵(Adobe Photoshop)의 혁신을 통해 일상적인 크리에이티브 워크플로를 가속화하고 크리에이터에게 더 많은 권한을 부여한다고 발표했다. 이번 업데이트로 일러스트레이터는 전문 디자이너와 일러스트레이터가 브랜드 그래픽, 로고 및 아이콘, 제품 패키지, 마케팅 제작물, 패턴 제작 등 아이디어 구상부터 제작에 이르는 작업 전반에서 비전을 더욱 쉽고 빠르게 실현할 수 있는 새로운 방식을 제공한다. 새로워진 포토샵은 크리에이티브 전문가가 디자인 콘셉트를 반복적으로 적용해 애셋을 빠르게 제작하고 차별화된 색상 및 스타일로 복잡한 맞춤형 결과물을 효율적으로 제작하도록 지원한다.   ▲ 일러스트레이터의 ‘텍스트를 패턴으로’ 기능   일러스트레이터에서 크리에이티브 워크플로 가속화를 위한 새로운 툴로 생성형 모양 채우기(Generative Shape Fill)가 베타로 제공된다. 이를 통해 디자이너는 상황별 작업 표시줄(Contextual Taskbar)에서 텍스트 프롬프트를 입력해 모양에 상세한 벡터를 빠르게 추가할 수 있다. 생성형 모양 채우기는 크리에이터가 더욱 빠르게 강력하고 정밀한 작업을 하도록 설계된 최신 파이어플라이 벡터 모델(Firefly Vector Model, 베타)로 구동된다. 이 밖에도 치수 도구(Dimension Tool), 목업(Mockup, 베타), 상황별 작업 표시줄, 리타입(Retype), 향상된 선택 도구, 텍스트를 패턴으로(Text to Pattern, 베타), 스타일 참조(Style Reference) 등 새롭게 추가된 혁신 기능과 워크플로 개선으로 디자이너는 시간을 절약하면서 원하는 작업에 집중할 수 있다. 포토샵에는 주요 크리에이티브 워크플로를 가속화하고 반복적인 작업을 간소화해줄 선택 브러시 도구(Selection Brush Tool) 및 조정 브러시 도구(Adjustment Brush Tool)와 향상된 타입 도구(Type Tool) 및 상황별 작업 표시줄 등 직관적인 기능이 추가됐다. 이를 통해 디자이너는 이미지를 선택, 합성 및 조정하거나 글꼴 작업 시 새로운 차원의 생산성과 정밀도, 제어를 경험할 수 있다. 뿐만 아니라 어도비 파이어플라이 이미지 3 모델(Adobe Firefly Image 3 Model)로 구동되는 이미지 생성(Generate Image)을 통해 새로운 방식의 아이디어 구성과 창작이 가능하다.   ▲ 포토샵의 선택 브러시 도구   이번 일러스트레이터 및 포토샵 업데이트를 통해 그래픽, 패션, 인테리어, 일러스트레이션 등 다양한 분야의 디자이너는 워크플로를 한층 가속화하고, 콘셉트를 구상 및 반복하는 과정에서 생산성을 높이며 작업에 재미를 더할 수 있다. 새롭게 발표된 툴은 다양한 버전의 광고 및 마케팅 그래픽 제작부터 디지털 드로잉 및 일러스트레이션, 패션 실루엣에 패턴 추가, 영감 및 무드 보드 제작까지 모든 디자인 워크플로에서 사용 가능하다. 디자이너는 신규 툴을 이용해 다양한 패턴과 디자인 옵션으로 제품 패키징을 테스트하고, 계절에 맞춘 광고를 탐색하며, 다양한 목업 조합을 기반으로 제품을 디자인할 수 있다.  어도비 파이어플라이는 디자이너가 AI를 크리에이티브 어시스턴트로 사용할 수 있도록 일러스트레이터 및 포토샵에서 ▲일러스트레이터의 새로운 생성형 모양 채우기 ▲텍스트를 패턴으로 기능 ▲스타일 참조 ▲포토샵의 이미지 생성 ▲포토샵 생성형 채우기(Generative Fill)의 세부 사항 향상(Enhance Detail) 등 다양한 생성형 AI 혁신을 제공한다. 이 밖에 디자이너가 생산성을 높이고 창작에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 크리에이티브 워크플로를 가속화하는 일러스트레이터와 포토샵의 혁신 기능이 추가됐다. 어도비의 애슐리 스틸(Ashley Still) 디지털 미디어 부문 수석 부사장은 “일러스트레이션, 디자인, 사진 등의 분야에 종사하는 많은 크리에이티브 사용자들이 아이디어 구상과 디자인, 제작 전반에서 생산성을 극대화하고 워크플로를 가속화할 수 있도록 가장 혁신적인 기능을 제공하는 어도비의 툴을 신뢰한다”면서, “어도비는 일러스트레이터와 포토샵의 기존 워크플로에 직접 내장된 새로운 혁신 기능을 통해 디자이너가 작업 속도를 높이고 드로잉, 디자인 뿐 아니라 크리에이티브 비전 실현 등 가장 자신있는 업무에 집중할 수 있는 새로운 방식을 선사한다”고 말했다.

  오픈 미디어아트 그룹 A.DAT의 6번째 전시인 '생성AI x ART' 전시회가 한전아트센터 갤러리(양재역 인근)에서 8월 1일부터 7일까지 개최된다.  2014년에 구성된 A.DAT(Advanced Design & Artist Team)는 건축, 예술, 기술을 융합한 미디어 아트를 추구하는 그룹이다.  A.DAT는 아트로 사회적 메시지를 전달하는 데 관심이 많은 건축가, 예술가, 작가, 엔지니어가 모여 매년 새로운 기술을 ART로 표현하려는 시도를 하고 있다. 올해 6번째 전시회에서는 최근 사회적 화두가 되고 있는 생성형 AI도구를 활용한 다양한 작품을 선보일 예정이다. 이번 전시회는 작년에 이어, AI와 ART의 관계를 스테이블 디퓨전 기반 텍스트, 이미지, 영상 생성AI 기술과 미디어로 사회적 메시지와 스토리를 만들 예정이다. 오프닝(8월 3일 토요일 오후 3시)에는 다과와 함께 작가들의 작품 아이디어와 개발 과정을 담은 이야기 나눔 시간, 예술에 활용되는 생성AI의 뒷면, 메커니즘과 ART TREND에 대한 세미나가 준비되어 있다. 이번 전시 멤버로는 강태욱, 최석영, 김현수, 이승항, 임진택, 정성철, 조춘익, 강선우 등이 참여하며, All BIM Technologies 김호중 대표가 후원한다. 전시 관람은 무료이다. 생성AI와 ART의 통섭에 관심이 많은 분들이 교류하는 장이 될 것으로 기대된다. 전시 장소: 한전아트센터 갤러리 (양재역 인근) 전시 기간 : 2024년 8월 1일(목)~8월 7일(수) 오프닝 행사 : 2024년 8월 3일(토) 오후3시  

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2)   PTC 매스캐드 프라임(Mathcad Prime)은 엔지니어링 계산을 수행하고 분석 및 공유하는 엔지니어링 수학 소프트웨어이다. 매스캐드 프라임은 수학적인 표기법, 호환 기능 그리고 개방적인 구조로 사용하기 쉽고, 엔지니어링 설계와 공학 프로세스에 최적화할 수 있도록 구성되었다. 이번 호에서는 2024년 4월 출시된 PTC 매스캐드 프라임 10.0에서 업데이트된 기능에 대해 살펴보고자 한다.    ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com     매스캐드 프라임은 7.0을 시작으로 매년 새롭게 출시되고 있다. 각 버전 별로 어떤 기능들의 차이가 있는지에 대해서는 표를 통해 소개한다.     응용 프로그램 업데이트 매스캐드 프라임 10.0은 기존 제품 사용자와 새로운 사용자 모두에게 유용한 응용 프로그램이 업데이트되었다. 매스캐드 프라임 10.0에서는 이제 워크시트에 고급 컨트롤을 삽입하고 사용할 수 있게 되었다. 고급 컨트롤은 워크시트에 삽입하여 매스캐드 워크시트와 상호 작용할 수 있도록 하는 컨트롤 구조이다. 고급 컨트롤 유형은 여섯 가지이다. 목록 상자, 확인란, 텍스트 상자, 라디오 버튼, 슬라이더 및 버튼이다.     고급 컨트롤 유형을 워크시트에 삽입해 보자.  입력/출력 탭으로 이동하고 ‘고급’을 클릭한 후 원하는 컨트롤 유형을 선택한다. 예제에서는 먼저 목록 상자를 클릭한다. 워크시트에 그림과 같이 항목이 나오면 정의 값 ‘a’를 입력한다.     빈 공간에 ‘a=’을 입력하면 ‘1’이 자동 입력된다. 텍스트 상자에서 ‘Two’, ‘Three’를 선택하면 a의 값도 변경되는 것을 볼 수 있다.     필요한 경우 텍스트 상자의 내용도 편집할 수 있다. 텍스트 상자를 선택한 후 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 ‘편집’을 클릭한다.     스크립트 편집기에서 ListBox 부분의 값을 변경한다.     변경 후 ‘적용’을 클릭하면 그림과 같이 텍스트 상자의 표시 값이 변경된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (4)   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 처음 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램으로, 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다.  이번 호에서는 도면 작업의 정확성과 효율성을 높일 수 있는 직스캐드 2024의 파일 비교 기능을 살펴보고자 한다.   ■ 이소연  직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 홈페이지 | https://zyx.co.kr   직스캐드 2024의 파일 비교 기능 직스캐드 2024의 ‘도면 파일 비교’ 기능은 두 개의 도면을 비교하여 차이점을 명확하게 보여주는 도구이다. 이 기능은 다음과 같은 여러 가지 장점을 제공한다.   그림 1. 파일 비교 화면   리비전 관리 용이 도면 파일 비교 기능을 사용하면 기존 도면과 수정된 도면을 쉽게 비교할 수 있어 리비전 관리가 훨씬 수월해진다. 버전 별 도면의 차이를 확인하여 어떤 부분이 수정되었는지 한눈에 파악할 수 있다.    수정 사항의 직관적 확인 수정된 부분은 구름형 박스와 설정된 색으로 표시된다. 사용자는 설계 변경 사항을 시각적인 형태로 빠르게 이해하고 확인할 수 있다.    비교 도면 저장 및 공유 사용자는 비교된 도면 파일을 별도로 저장하고 팀원들과 쉽게 공유할 수 있다. 이를 통해 협업이 더욱 원활해지고, 변경 사항에 대해 명확하게 소통할 수 있다.    수정 내용의 즉시 반영 기존 도면에 수정된 내용을 즉시 반영할 수 있는 기능도 제공한다. 수정 사항을 확인한 후, 필요한 변경 사항을 도면에 바로 적용할 수 있어 작업 효율이 향상된다.    그림 2. 객체 가져오기 기능 실행   여러 줄 문자 편집 기능 소개 직스캐드 2024에서는 여러 줄 문자 편집 기능의 접근성을 개선했다. 사용자는 메뉴 바의 문자 편집기를 통해 편리하게 텍스트를 수정할 수 있다.   그림 3. 메뉴 바 문자 편집기   다양한 텍스트 스타일 지원 직스캐드는 글꼴 스타일, 굵은 글꼴, 기울임 글꼴, 밑줄 등 다양한 텍스트 스타일을 지원한다. 사용자는 워드 문서처럼 손쉽게 텍스트를 편집할 수 있다.    그림 4. 문자 편집     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

GPT 시대의 교육과 학습   이 글은 라인테크시스템에서 지난 5월 30일 진행한 ‘BIM Shift 2024 세미나’에서 한국디지털교육원 김진만 원장이 발표한 'BIM Education in New ERA'의 발표자료를 AI의 General Purpose Technology 관점에서 재구성하였다.   ■ 양승규  캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   그림 1. 라인테크시스템 BIM Shift 2024 세미나   한국디지털교육원 한국디지털교육원은 라인테크시스템에서 2018년 1월에 개설한 교육원으로, 건설 산업 전반의 설계, 시공, 운영 시 사용되는 플랫폼 소프트웨어의 교육과 컨설팅을 전문으로 하는 기관이다. 단순한 소프트웨어 사용법 교육 외에 실용적으로 할 수 있는 교육을 목표로 운영 중이며, 2024년 현재까지 약 500명의 수강생을 배출하였다. 협회, 학교, 설계사, 건설사, IT 기업 등 다양한 분야와 상호 업무 협약을 체결하였다. 빌딩스마트협회의 BIM 자격시험, 오토데스크 인증 자격제도인 ACU(AutoCAD Certified User) 관련 교육도 운영하고 있다. 최근에는 건설 AI 전문 해외 기관과 협업하여 관련 기술과 지식을 국내에 전파하려고 노력 중이다.   그림 2. 한국디지털교육원(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   범용 인공지능 시대의 개막 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)가 세상에 나오고 5000만 명이 이용하는데 걸린 시간은 단 2달에 불과했다. 비슷한 사용자 규모에 이르는데 인터넷이 7년, 유튜브가 4년이 걸린 것에 비하면 정말 빠른 시간에 확산되었다고 볼 수 있다. 범용 인공지능을 목표로 만들어진 AI 모델인 GPT(Generative Pre-Trained Transformer)를 필두로 한 AI 기술이 우리 삶에 매우 빠르게 스며들었다. 인터넷 포털을 이용한 검색 활동이 GPT AI를 통한 프롬프트 활동으로 변화되고 있는 것이 대표적인 AI 범용 기술 사용의 사례이다. 건설 분야에서도 관련 AI 프로그램이 1000개가 있다고 하니 건설 분야도 예외는 아니다.   그림 3. 범용 인공지능 시대의 개막(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   대표적인 범용 AI AI는 이미지 생성, 정보 검색, 연구자료 탐색 등 우리 삶에 밀접한 부분에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 대표적인 AI 솔루션은 다음과 같다. Midjourney : 텍스트로 된 설명문으로 이미지를 생성하는 AI OpenArt : 텍스트로 이미지를 생성하는 AI Perplexity : 정보 검색 및 공유에 특화된 AI SCISPACE : 연구논문을 탐색하고 이해를 도와주는 AI CONNECTED PAPERS : 학술 논문을 시각적으로 탐색하고 판별할 수 있는 AI draw.io : 다양한 유형의 다이어그램을 작성해주는 AI   그림 4. 범용 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   건설 분야 AI 건설 분야에도 다양한 AI 기술이 있으며 대표적인 것은 다음과 같다. Codesign : 스케치로 디자인을 발전시켜 생성형 AI로 확장시키는 앱 Skema : 기존 워크플로와 원활하게 통합시켜 생산성을 향상 TogaLl.AI : 도면에서 공간과 기능을 자동으로 감지, 측정, 비교, 라벨링 CodeComply.AI : 도면을 위한 맞춤형 데이터 구조를 생성하여 규정 미준수 항목을 자동으로 생성 CONIX.AI : Zoning 계획, 2D 평면 계획, 가구 배치 계획, MEP 계획, 입면 및 3D 모델 대안 생성 KREOD : DfMA 원리와 첨단 지능형 자동화를 결합한 첨단 기술 솔루션 InspectMind : 휴대폰으로 현장 정보를 캡처하고 AI가 검사 보고서를 생성 Kolega : 디자인으로 매스 콘셉트 디자인 및 환경 분석 Designbotic : 시선 추적 장치를 사용한 디자인, 공간 분석의 맥락에서 뇌파 측정 방법 개발   그림 5. 건설 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   일자리의 변화 새로운 기술이 등장하면 그에 따라 새로운 일자리가 생겨나고, 기존의 기술이 새로운 기술로 대체되면서 기존의 일자리가 사라진다. 세계 경제 포럼의 ‘일자리의 미래’ 보고서(Future of Jobs, 2023)에 따르면 AI 기술로 인해 8300만 개의 일자리 소멸되고 6200개가 생성된다고 한다.  KIET(산업연구원)의 ‘AI시대 본격화에 대비한 산업인력양성 과제 : 인공지능 시대 일자리 미래와 인재양성 전략’ 보고서(2024)에 따르면 인공지능 도입으로 대체될 일자리는 327만 개로 추정된다. 보고서는 특히 제조업, 건설업 등 국내 주요 산업에서 일자리 소멸 위험이 클 것으로 전망했으며, 인공지능이 대체 가능한 일자리는 2022년 기준 327만 개로 추정했다. 산업 비중이 높은 건설업과 같은 분야에서 일자리 소멸 문제가 심각할 것이라는 예측이다.     ■ 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.