엔비디아가 소형 생성형 AI 슈퍼컴퓨터 신제품인 ‘젯슨 오린 나노 슈퍼 개발자 키트(Jetson Orin Nano Super Developer Kit)’를 공개했다. 엔비디아는 소프트웨어 업그레이드를 통해 이전 모델에 비해 성능을 높이고 가격은 낮췄다고 밝혔다. 손바닥만한 크기의 새로운 엔비디아 젯슨 오린 나노 슈퍼 개발자 키트는 상업용 AI 개발자부터 취미로 AI를 다루는 사람, 학생에 이르기까지 다양한 사람들에게 생성형 AI 기능과 성능을 제공한다. 가격은 기존의 499달러에서 249달러로 인하됐다. 이 제품은 이전 모델에 비해 생성형 AI 추론 성능이 1.7배 향상됐고, 성능은 67 INT8 TOPS로 70% 증가했으며, 메모리 대역폭은 102GB/s로 50% 증가했다. 젯슨 오린 나노 슈퍼는 검색 증강 생성(RAG) 기반의 대규모 언어 모델(LLM) 챗봇 생성, 시각적 AI 에이전트(AI agent) 구축, AI 기반 로봇 배포 등에 적합한 설루션을 제공한다. 젯슨 오린 나노 슈퍼는 생성형 AI, 로보틱스, 컴퓨터 비전 기술 개발에 관심이 있는 사람들에게 적합하다. AI 세계가 작업별 모델에서 파운데이션 모델로 이동함에 따라 아이디어를 현실로 전환할 수 있는 접근 가능한 플랫폼도 제공한다. 젯슨 오린 나노 슈퍼의 향상된 성능은 모든 인기 있는 생성형 AI 모델과 트랜스포머 기반 컴퓨터 비전을 위한 이점을 제공한다.     개발자 키트는 젯슨 오린 나노 8GB 시스템 온 모듈(SoM)과 레퍼런스 캐리어 보드로 구성돼 에지 AI 애플리케이션 프로토타입에 적합한 플랫폼을 제공한다. 이 SoM은 텐서 코어가 포함된 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 GPU와 6코어 Arm CPU를 갖추고 있어, 여러 개의 동시 AI 애플리케이션 파이프라인과 고성능 추론을 용이하게 한다. 또한, 최대 4개의 카메라를 지원할 수 있으며 이전 버전보다 더 높은 해상도와 프레임 속도를 제공한다. 젯슨은 로보틱스를 위한 엔비디아 아이작(Isaac), 비전 AI를 위한 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis), 센서 처리를 위한 엔비디아 홀로스캔(Holoscan)을 비롯한 엔비디아 AI 소프트웨어를 실행한다. 합성 데이터 생성을 위한 엔비디아 옴니버스 리플리케이터(Omniverse Replicator)와 NGC 카탈로그에서 사전 훈련된 AI 모델을 미세 조정하기 위한 엔비디아 타오 툴킷(TAO Toolkit)을 사용하면 개발 시간을 단축할 수 있다. 한편, 엔비디아는 새로운 젯슨 오린 나노 슈퍼에 제공되는 소프트웨어 업데이트가 이미 젯슨 오린 나노 개발자 키트를 보유하고 있는 사용자의 생성형 AI 성능도 향상시킨다고 밝혔다. 1.7배의 생성형 AI 성능을 향상시키는 소프트웨어 업데이트는 젯슨 오린 NX와 오린 나노 시리즈 시스템 모듈에서도 사용할 수 있다. 기존 젯슨 오린 나노 개발자 키트 소유자는 지금 바로 젯팩 SDK(JetPack SDK)를 업그레이드해 향상된 성능을 활용할 수 있다. 엔비디아는 “젯슨 생태계 파트너는 추가적인 AI와 시스템 소프트웨어, 개발자 도구, 맞춤형 소프트웨어 개발을 제공한다. 또한, 카메라와 기타 센서, 캐리어 보드, 제품 설루션을 위한 설계 서비스도 지원 가능하다”고 덧붙였다.

유니버설 로봇의 킴 포블슨(Kim Povlsen) CEO가 한국을 찾아 협동로봇 기술의 비전과 내년 비즈니스 계획을 소개했다. 2005년 덴마크에서 시작된 유니버설 로봇은 2008년 상용화된 협동로봇을 판매한 이래 현재까지 전 세계적으로 9만대 이상의 협동로봇을 판매했다. 유니버설 로봇은 자사의 e-시리즈 협동로봇이 8만 5000시간의 평균 무고장 시간(MTBF)을 기록했다는 점을 내세운다. 11월 29일 진행된 기자간담회에서 포블슨 CEO는 “유니버설 로봇이 2016년 한국에 진출한 이래 계속해서 유니버설 로봇에게 한국은 중요한 시장”이라면서, 2025년에는 국내에 ‘UR 서비스 및 수리센터’를 공식적으로 열고 기존 및 신규 고객 모두에게 유니버설 로봇의 차별화된 고객 경험을 제공하는 한편 한국에 대한 투자를 더욱 확대할 예정이라고 밝혔다. 이 서비스 센터는 덴마크, 미국, 중국, 멕시코, 인도에 이어 우리나라에 오픈하는 것이다.   대한민국은 현재 전 세계 로봇 설치의 6% 및 전 세계 협동로봇 판매의 4.4%를 차지하는 세계 4위의 산업용 로봇 시장이며, 직원 1만 명당 사용 로봇 대수가 1012대이다. 이는 전 세계 평균의 6배가 넘는 수준이다. 포블슨 CEO는 “2050년에는 국내 노동 가능 인구가 약 1300만 명 줄어들 것으로 예상되며, 점점 높아지고 있는 협동로봇에 대한 인식과 더불어 협동로봇이 대한민국의 산업 곳곳에서 인구 고령화, 노동력 부족을 해결할 수 있도록 지원할 예정”이라고 밝혔다. 유니버설 로봇은 현재 국내에서 자동차, 조선, 반도체, 기계, 2차전지 등 산업의 자동화에 집중하고 있다. 특히 조선산업에서는 협동로봇 용접 설루션의 가능성을 확인했으며, HD현대삼호중공업은 유니버설 로봇의 협동로봇을 도입해 용접 자동화에 나섰다.      또한 포블슨 CEO는 올해 출시한 ‘UR AI 액셀러레이터’에 대해서도 소개했다. 그는 유니버설 로봇의 모토인 ‘누구나, 언제나, 어디서나 사용할 수 있는’ 자동화 기술의 핵심은 첨단의 기능을 단순하게 유지하는 것이며, 물리 AI는 이미 로봇공학의 판도를 바꾸는 존재로 입증되고 있다고 강조했다. 유니버설 로봇과 엔비디아가 3년간의 협업을 통해 개발한 UR AI 액셀러레이터는 바로 사용할 수 있는 하드웨어 및 소프트웨어 툴킷으로 협동로봇에서 고급 AI 애플리케이션을 구현할 수 있도록 지원하며, 개발자가 AI 애플리케이션을 커스텀화하고 AI 제품의 출시 기간을 단축할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 것이 특징이다. 한편, 유니버설 로봇은 협동로봇을 통한 산업의 혁신과 함께 인력 양성을 통한 로봇 교육에도 힘을 기울이고 있다. 유니버설 로봇 아카데미는 현재 전 세계 25만 명 이상이 온∙오프라인으로 교육을 받고 있으며, 국내에서는 약 5000명이 이용 중이라는 것이 포블슨 CEO의 설명이다. 포블슨 CEO는 “유니버설 로봇은 19년이 넘는 시간동안 사용자 친화적인 설계, 신뢰할 수 있는 고품질 부품, 엄격한 테스트를 진행해 왔으며, 이는 전 세계 사용자에게 혁신적인 자동화를 제공하고 고객의 삶을 더 나은 방향으로 바꾸어나가는 여정이었다”며, “유니버설 로봇은 세계 최고의 협동로봇 기업으로써 앞으로도 매순간 최고의 고객 경험을 제공하고, 한국 기업의 자동화 여정을 도울 것”이라고 밝혔다.

유니버설 로봇이 11월 21일 창원 그랜드 머큐어 앰배서더 호텔에서 ‘코봇 이노베이션 포럼’을 개최한다고 밝혔다. ‘코봇 이노베이션 포럼’에서는 유니버설 로봇을 활용한 효율적인 생산성 혁신 사례를 소개한다. 또한 HRT시스템의 김만구 대표, 한국 폴리텍대학 로봇캠퍼스 공재성 교수, HD현대중공업 최준태 상무 등의 고객사가 연사로 직접 참여해 유니버설 로봇을 활용한 실제 고객 성공사례를 발표한다. 유니버설 로봇의 공식 대리점인 HRT시스템은 오랜 기간 축적된 경험과 레퍼런스를 기반으로 국내 다양한 산업 부문의 고객들에게 협동로봇을 활용한 공정 자동화 설루션을 제공하고 있다. ‘유니버설로봇 공인인증 교육센터’를 운영하고 있는 한국 폴리텍대학 로봇캠퍼스 공재성 교수는 로봇 및 AI 산업 분야 맞춤형 인력 양성 및 산학 교류 활성화를 위한 협력 사례를 공유할 예정이다. HD현대중공업은 선박 블록 제작 적용 사례를 발표할 예정이다.      유니버설 로봇은 최근 로봇팔의 무게중심이 최적화되는 지점을 찾아 ‘기반 하중’을 35kg으로 5kg 늘렸다. UR20과 UR30의 엔드 이펙터를 포함한 총 페이로드는 각각 25kg, 35kg으로 현존하는 협동로봇 중 가장 무거운 무게를 들 수 있는 사양이라는 것이 유니버설 로봇의 설명이다. 한편, 유니버설 로봇은 최근 협동로봇을 위한 AI 설루션인 ‘UR AI 액셀러레이터’를 발표했다. UR AI 엑셀러레이터는 상업 및 연구용으로 설계되어 개발자에게 협동로봇 애플리케이션 구축, 연구 가속화, AI 제품 출시 시간 단축을 위한 확장 가능한 플랫폼을 제공한다. UR AI 액셀러레이터는 내장된 데모 프로그램을 통해 UR의 플랫폼을 활용해 포즈 추정, 추적, 물체 감지, 경로 계획, 이미지 분류, 품질 검사, 상태 감지 등의 기능을 구현한다. 유니버설 로봇은 AI 툴킷 공개와 함께 자사의 차세대 소프트웨어 플랫폼인 ‘폴리스코프 X(PolyScope X)‘에 AI 내재화를 가속화할 예정이다.

개발 및 공급 : 펑션베이 주요 특징 : 지속적인 솔버 개발을 통한 접촉 기능 향상, 마찰열을 고려한 유연 다물체 동역학 해석, 열전도 및 열응력을 고려한 동역학 해석 개선, DriveTrain 툴킷 개선 등  사용 환경(OS) : 64비트 윈도우 10/11    2024년 11월, 리커다인 2025(RecurDyn 2025)가 새롭게 출시되었다. 지속적인 솔버 개선을 통해 이번 버전에서도 다양한 솔버 관련 기능이 강화되었다. 접촉 성능이 향상되었으며, 유연체를 포함한 동역학 모델의 열해석이 강화되었다. 또한, 드라이브트레인(DriveTrain)의 지속 개발을 통해 이번에도 기능 개선이 이루어졌다.  이러한 개선 사항들을 좀 더 자세히 소개하면 다음과 같다.    솔버 기능 강화  지오 콘택트 개선  리커다인의 강력한 접촉 요소인 지오 콘택트(Geo Contact)의 다양한 성능이 향상되었다. 특히 접촉점의 수가 자주 변경되는 접촉 모델에 대해 보다 안정적이고 정확한 해석을 수행할 수 있다. 또한, Sliding & Stiction 마찰 옵션을 모든 지오 콘택트에서도 사용할 수 있도록 개선되었다. 이를 통해 지오 콘택트를 이용한 접촉 모델에서도 Stiction 옵션을 이용하여 미끄러짐이 없는 정지 마찰 상태를 시뮬레이션할 수 있다.  그리고 강체의 접촉에 대해서도 컨투어(contour)를 통해 Sliding Velocity와 Pressure Velocity 결과를 확인할 수 있게 되어, 접촉 모델에서 마모 특성을 효율적으로 분석할 수 있다.    그림 1. 접촉점의 수가 자주 변경되는 경우 MPM 옵션 사용 권장    프리미티브 콘택트 개선 각 형상에 대한 전용 접촉 요소로서 빠르고 정확한 접촉 계산이 가능한 프리미티브 콘택트(Primitive Contact)에 대해서도 개선이 이루어졌다. 토러스(torus)와 실린더(cylinder) 형상에 대한 전용 접촉 요소인 Tours In Cylinder Contact가 새롭게 추가되어, Tripod Type CV Joint와 같은 시스템에서 더욱 빠르고 정확한 접촉 해석을 수행할 수 있다.    그림 2. Tours In Cylinder Contact를 이용한 Tripod CV Joint    또한, Cone To Cylinder Contact 사용 시 콘(cone)과 실린더의 면과 면 간 접촉도 고려할 수 있도록 개선되었다. 그리고 모든 프리미티브 콘택트에 대하여 Force Vector, Normal Force, Friction Force에 대한 시각적인 표시가 되도록 개선되었다.    그림 3. Cone To Cylinder Contact    지오 롤 콘택트  롤러(실린더)에 시트를 감는 롤 투 롤(roll to roll) 시스템을 위한 전용 접촉 요소인 지오 롤 콘택트(Geo Roll Contact)가 새롭게 추가되었다. 유연체에 대한 전용 접촉으로 유연체로 구성된 시트의 두께 정보와 감겨 있는 횟수를 활용하여, 시트가 롤러에 감기는 현상을 빠르게 해석할 수 있다.    그림 4. 지오 롤 콘택트를 이용한 시트 적층 해석   이 기능을 이용하면 롤 투 롤 시스템에서 시트 적층 시 발생하는 시트의 장력 변화, 시트의 적층에 따른 두께 증가에 의한 거동 변화 등을 고려한 해석을 빠르게 수행할 수 있다.    MFBD 기능 강화  프릭션 히트  지오 콘택트를 통해 유연체에 접촉 마찰로 인해 발생하는 열을 고려한 해석을 수행할 수 있게 되었다. 지오 콘택트에 추가된 프릭션 히트(Friction Heat) 기능을 이용하여 접촉에 의한 마찰로 인해 발생하는 열과 열전도에 의한 열응력을 고려한 MFBD(Multi Flexible Body Dynamics : 유연 다물체 동역학) 해석을 수행할 수 있다.    그림 5. 프릭션 히트를 이용한 브레이크의 마찰열 해석   열해석 개선 유연체의 열전도에 의한 열응력을 동역학 해석에 실시간으로 적용할 수 있는 FFlex Thermal에 대하여 열해석에 소요되는 시간을 줄이기 위한 기능이 추가되었다. FFlex 보디의 열변형 고려 여부를 선택할 수 있게 함으로써, 열해석 시 해석 시간을 단축할 수 있다. 또한, 새롭게 추가된 서멀 부스트(Thermal Boost) 옵션을 이용하여 온도장의 정상 상태에 빠르게 도달시킴으로써, 보다 효율적인 해석을 수행할 수 있다.    그림 6   Patch Constraint  Patch Constraint 기능이 새롭게 추가되어 두 유연체를 연결할 수 있게 되었다. 이 기능을 통해 두 FFlex 보디가 접합된 것처럼 모델링하고 시뮬레이션할 수 있다.    그림 7. Patch Constraint를 이용한 유연체 접합    제어 기능 강화  코링크의 파이썬 기능 개선  리커다인의 다물체 동역학 해석 환경에 통합된 제어 해석 툴킷 인 코링크(CoLink)의 파이썬(Python) 기능이 개선되었다. 기본으로 내장된 파이썬 패키지에 넘파이(NumPy)가 추가되었으며, 기본 내장된 파이썬 외에도 사용자가 설치한 파이썬 패키지를 지정하여 활용할 수 있게 개선되었다.  또한, 리커다인 리눅스 스탠드얼론 솔버(RecurDyn Linux Standalone Solver)를 사용할 때에도 코링크의 파이썬을 사용할 수 있게 되었다.    툴킷 기능 강화  드라이브트레인 개선  리커다인 드라이브트레인 툴킷의 GearKS로 만든 기어쌍에 대한 Mesh Stif fness를 확인할 수 있게 개선되었다. 또한 BearingKS로 만든 베어링에 대한 Rotational Resistance 기능이 추가되어, 축 방향 회전에 대한 베어링의 구름 저항을 고려한 해석을 수행할 수 있다.    그림 8. 기어쌍에 대한 Mesh Stiffness      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　가을이다, 책과 함께 떠나보자   Case Study 18　 자전거 개발의 혁신을 추구하는 피나렐로　금속 3D 프린팅으로 부품 경량화와 고난도 설계 달성 20　부동산 시장에 변화를 일으키고 있는 베로　디지털 트윈으로 부동산 개발부터 관리까지 시각화   Focus 23　코리아 그래픽스 2024, 생성형 AI와 3D 기술이 이끄는 디자인 혁신 비전 소개 28　헥사곤 ALI, “디지털 혁신의 핵심은 데이터의 가치 확장” 30　SAP, “비즈니스 혁신 위한 AI의 가능성 더욱 넓힌다” 32　시놀로지, 기업 시장 겨냥한 스토리지 및 백업 설루션으로 국내 시장 성장세 강화 34　유니티, “산업 분야의 실시간 3D 및 디지털 트윈 구축과 활용 지원 확대”   New Products 37　동역학 솔버 기능 강화 및 툴킷 개선　리커다인 2025 40　제품 개발 가속화하는 3D 설계/엔지니어링 애플리케이션　솔리드웍스 2025 42　AI 적용한 전기 CAD 솔루션　일렉트릭스 AI 44　초고속∙대형 포맷의 SLA 3D 프린터　폼 4L 46　차세대 기업용 PC를 위한 AI 프로세서　라이젠 AI 프로 300 시리즈 58　이달의 신제품   On Air 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　새로운 트렌드, 산업 데이터 스페이스와 제조업의 변화 49　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　전기/전장 부문 DX의 장애 요소와 해결 방안 제시 50　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략   Column 51　책에서 얻은 것 No.23 / 류용효　AI 트렌드 2025 : 세 권의 책을 통해 본 미래 전망 54　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　스마트 혁신 엔지니어링   60　New Books 62　News   Directory 131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　대규모 언어 모델의 핵심 개념인 토큰, 임베딩과 모델 파인튜닝에 대해 74　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (11) / 최영석　캐디안 2024 SE 자료실의 리스프 소개 118　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (7) / 천벼리　아레스 캐드 2025의 실시간 협업   Visualization 78　기업용 AR 및 VR의 놀라운 효과 / 유니티 코리아　산업 분야에서 혼합현실을 통해 측정 가능한 결과를 도출하는 방법   Reverse Engineering 84　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (11) / 유우식　도자기 데이터베이스   Analysis 95　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 정준영　ASME BPVC, Section-VIII, Division-2, 5.4 항에 근거한 좌굴 해석 108　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (6) / 이아라　모드심을 통한 자동차 B-필러 개념 설계 적용방안 검토 114　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (15) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅰ 121　화제가 되고 있는 모델 기반 개발을 함께 배우기 / 오재응　모델 기반 개발의 이점과 진행 과정에서의 해결 과제   Mechanical 102　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (6) / 박수민　크레오 파라메트릭 11의 인터페이스 개선사항   PLM 127　영업 성공 리더십 – 솔루션/가치 영업 활동 프로세스 (2) / 홍승철　솔루션을 ‘소울루션’으로 : B2B 솔루션/가치 영업 활동 프로세스       캐드앤그래픽스 2024년 11월호 목차 - 생성형 AI와 3D 기술이 이끄는 디자인 혁신 비전 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

유니버설 로봇이 AI 기반 협동로봇 애플리케이션 개발 활성화를 앞당길 하드웨어 및 소프트웨어 툴킷 ‘UR AI 액셀러레이터’를 발표했다. 유니버설 로봇의 첫 번째 AI 솔루션인 UR AI 액셀러레이터는 상업 및 연구용으로 설계되어 개발자들에게 협동로봇 애플리케이션 구축, 연구 가속화, AI 제품 출시 시간 단축을 위한 확장 가능한 플랫폼을 제공한다. UR AI 액셀러레이터는 엔비디아 젯슨 오린(NVIDIA Jetson Orin) 시스템 온 모듈에서 실행되는 엔비디아 아이작 가속 라이브러리 및 AI 모델을 기반으로 하며, 고품질의 오벡 제미니 335Lg 3D(Orbbec Gemini 335Lg 3D) 카메라가 포함되어 있다. 엔비디아 가속 라이브러리와 로봇 팔을 위한 AI 파운데이션 모델 모음인 아이작 매니퓰레이터(Isaac Manipulator)는 개발자가 로봇 솔루션에 가속화된 성능과 최첨단 AI 기술을 도입할 수 있는 기능을 제공한다. 아이작 매니퓰레이터를 사용하면 협동로봇 팔이 물체를 보고, 잡고, 이동하는 방법을 학습할 수 있다.     유니버설 로봇은 이번 AI 툴킷 공개와 함께 차세대 소프트웨어 플랫폼인 ‘폴리스코프 X(PolyScope X)‘에 AI 내재화를 가속화할 예정이다. 폴리스코프 X는 유연성과 확장성을 높여 산업 전반의 협동로봇 자동화 애플리케이션에 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 유니버설 로봇의 e 시리즈 코봇과 차세대 코봇인 UR20 및 UR30 사용자는 하드웨어 업그레이드 후 폴리스코프 X 플랫폼 사용이 가능하다.  UR AI 액셀러레이터는 내장된 데모 프로그램을 통해 UR의 플랫폼을 활용하며 포즈 추정, 추적, 물체 감지, 경로 계획, 이미지 분류, 품질 검사, 상태 감지 등의 기능을 구현한다. 폴리스코프 X를 통해 지원되는 UR AI 액셀러레이터는 개발자가 원하는 툴셋, 프로그래밍 언어, 라이브러리를 자유롭게 선택할 수 있으며 자신만의 프로그램을 만들 수 있는 유연성도 제공한다. 유니버설 로봇의 킴 포블슨(Kim Povlsen) CEO는 “UR AI 액셀러레이터를 통해 파트너가 새롭고 혁신적인 AI 솔루션을 개발 및 배포하는 데 필요한 모든 것을 제공할 것”이라면서, “우리는 이미 AI 코봇 애플리케이션을 시장에 출시하는 선도적인 플랫폼이며, 이제 그 경계를 더욱 넓히고 있다“고 강조했다. 테라다인 로보틱스의 제임스 데이비슨(James Davidson) 최고 AI 책임자는 “이번에 출시된 유니버설 로봇 AI 액셀러레이터는 AI가 실제로 변화를 가져올 수 있는 분야를 위해 구축되었으며, UR 플랫폼에서 솔루션을 구축하는 경우 배포 시간을 단축하는 동시에 AI 기반 솔루션 개발의 위험을 줄여준다”면서, “물리적 AI를 완전히 새로운 차원으로 끌어올린다는 목표를 가진 AI 액셀러레이터는 UR의 파이프라인에 있는 일련의 AI 기반 제품 및 기능 중 가장 먼저 출시되는 제품으로, 로봇 공학에 대한 접근성을 그 어느 때보다 높이는 데에 초점을 맞추고 있다”고 말했다.

엔비디아가 PC 환경에서 인공지능(AI)을 활용하기 위한 자사의 기술과 활용사례를 소개했다. 엔비디아는 PC 기반의 AI가 클라우드의 대규모 AI로 대응하기 어려운 분야에서 시장을 창출할 수 있을 것으로 보고 있으며, PC 환경에서 생성형 AI의 개발과 활용을 지원하는 다양한 기술을 제공할 계획이다. ■ 정수진 편집장   PC 기반 AI의 성장세 이어질 것 지금까지의 AI 기술 발전에서는 클라우드 기반의 대규모 연산 기술이 큰 비중을 차지해 왔다. 대규모 AI 모델과 애플리케이션의 경우에 클라우드에서 구동하는 것이 유리하지만, 모든 것을 클라우드에서 실행할 수는 없다. 인터넷에 연결되지 않은 상황에서는 클라우드에 액세스할 수 없다. 게임이나 비디오 스트리밍의 경우에는 때로 속도보다 지연 시간이 더 중요할 수도 있다. 대용량의 원본 이미지 파일이나 비디오 파일을 업로드/다운로드하는 데에는 긴 시간이 걸리기 때문에 클라우드에 모든 것을 업로드하기가 어렵고, 보안이 중요한 정보를 클라우드에 저장하고 싶지 않을 수도 있다. 클라우드는 서버 비용을 지불해야 하기 때문에, PC에서 작업을 수행하는 것이 비용 효율적일 수도 있다. 엔비디아의 제프리 옌(Jeffrey Yen) APAC 테크니컬 마케팅 시니어 디렉터는 “PC에서 AI의 수요 증가에 따라 AI 연산을 처리할 수 있는 더 가벼운 프로세서인 NPU(신경망 처리 유닛)가 시장 기회를 창출하고 있는 것도 주목할 만하다”고 전했다. NPU는 항상 켜져 있어야 하고 전력을 적게 소비해야 하는 가벼운 사용 사례에 적합하다. 반면 게임이나 콘텐츠 생성 등 더 많은 AI 사용 사례를 위해서는 NPU보다 성능이 높은 GPU를 활용할 수 있다. 옌 시니어 디렉터는 “GPU와 NPU를 탑재한 AI PC는 테크 역사에서 중요한 발전 중 하나로 모든 주요 애플리케이션에 통합되고 있으며, 미래에는 거의 모든 사용자에게 영향을 미칠 것”이라고 짚었다.   ▲ NPU, PC GPU, 데이터 센터 GPU 기반 AI의 차이점   PC AI 앱 개발의 과제 해결 지원 옌 시니어 디렉터는 많은 주목을 받고 있는 생성형 AI(generative AI)가 윈도우 PC 애플리케이션 개발자에게 기회와 함께 과제를 안겨주고 있다고 짚었다. 개발자는 고품질의 다양한 오픈소스 생성형 AI 모델을 활용해 새로운 것을 창조할 수 있지만, 윈도우 애플리케이션은 특정 애플리케이션에 맞는 구체적이고 타기팅된 응답이 필요하다는 것이다. 이 때문에 개발자는 오픈소스 모델을 그대로 사용하기보다는 필요에 맞게 조정하고 최적화하는 작업을 해야 한다. 또 PC 하드웨어에서 실행할 수 있도록 모델을 최적화하는 것도 필요하다. 이를 위해 엔비디아는 ‘RTX AI 툴킷(RTX AI Toolkit)’을 제공해 개발자가 AI를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 지원한다. RTX AI 툴킷은 AI 모델의 커스텀화, 최적화, 배포 등의 프로세스를 단순화한다. RTX AI 툴킷을 사용해 최적화된 모델은 더 빠르고 RTX 50 시리즈 GPU가 탑재된 랩톱 PC에서도 실행할 수 있는 수준이 된다는 것이 옌 시니어 디렉터의 설명이다. 또한, 엔비디아 AI 추론 관리자(NVIDIA AI Inference Manager : AIM)는 추론 관리와 관련된 두 가지의 주요 작업을 수행한다. 첫 번째는 AI 모델이 포함된 모든 파일과 데이터를 PC에 올리는 것이고, 두 번째는 추론이 어디서 이루어지는지 결정하는 데에 도움을 주는 것이다. 이를 위해 AIM은 다양한 백엔드 및 하드웨어를 위한 통합 인터페이스 API를 제공한다.   ▲ PC 앱의 AI 통합을 지원하는 엔비디아의 RTX AI 툴킷   다양한 PC AI 기술 활용사례 소개 엔비디아는 RTX 및 텐서 코어(Tensor Core)의 도입과 함께 AI 기술의 개발을 꾸준히 진행해 왔다. 2018년에는 게이밍을 위한 DLSS(딥러닝 슈퍼 샘플링) 기술을 발표했고, 2019년에는 크리에이터를 위한 ‘엔비디아 스튜디오 SDK’를 선보였다. 이후에도 방송 및 영상 콘텐츠, 화상회의, 비디오 스트리밍 등 다양한 분야에 AI 기술을 적용하고 있다.  옌 시니어 디렉터는 게임 및 영상 분야를 중심으로 엔비디아의 AI 기술 활용 사례를 소개했다. 엔비디아는 최근 AI 추론을 위한 마이크로서비스인 NIM을 적용한 디지털 휴먼을 발표했는데, NIM은 PC와 클라우드에서 최적화되었으며, AI 툴킷을 사용하여 조정되었다. 프로젝트 G-어시스트(Project G-Assist)는 게이머가 게임을 배우는 데에 필요한 시간과 노력을 줄여주는 AI 도우미이다. 게임 내 상황 맥락을 실시간으로 파악해 플레이에 유용한 가이드를 제공하고, 시스템의 튜닝과 성능 최적화를 지원한다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델 기반의 이미지 생성 프로그램인 콤피UI(ComfyUI)에 RTX 가속을 지원해, RTX 랩톱에서 더욱 빠르게 이미지를 생성할 수 있게 됐다. 메이저 영상 애플리케이션인 VLC와 다빈치 리졸브(Davinci Resolve)에 RTX 비디오(RTX Video)가 적용돼 AI 기반으로 HDR 영상 재생 및 편집이 향상됐다. 한편, 옌 시니어 디렉터는 지포스 RTX 그래픽카드를 더 작은 사이즈의 PC에 탑재할 수 있는 스몰 폼 팩터(SFF) 이니셔티브를 도입했다고 전했다. 이를 통해 엔비디아는 SFF에 맞춰진 RTX 그래픽카드의 크기와 형태에 관한 정보를 제공하고, 사용자가 PC를 조립할 때 호환성을 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 옌 시니어 디렉터는 “앞으로 AI는 보이지 않는 곳에서 사람이 인식하지 못한 채 더 편하게 쓸 수 있는 방향으로 발전할 것”이라면서, 게임과 영상 외에도 다양한 분야에서 RTX AI를 활용할 수 있다고 밝혔다. NIM이 레고 블록처럼 애플리케이션과 결합해 더 쉽게 AI를 사용하도록 돕고, 실시간 데이터 처리에서 NPU보다 높은 성능의 GPU를 활용해 품질을 높일 수 있다는 것이다. 옌 시니어 디렉터는 “텍스트 생성, 코딩, 화상회의 등에서 빠른 처리 속도는 더 많은 시도를 가능하게 함으로써, 더 나은 최종 결과물을 얻을 수 있게 한다”고 짚었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 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.

  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)는 모든 규모의 기업에 업계 선도 기술을 제공하는 새로운 제품 엔지니어링용 클라우드 기반 솔루션인 NX X 소프트웨어를 발표했다. NX X는 클라우드 기반 산업 소프트웨어 포트폴리오인 서비스형 Siemens Xcelerator의 핵심이다. 업계 최고의 제품 엔지니어링 기능을 서비스로 제공함으로써 사용자가 리소스를 확보, 확장하고 혁신에 집중할 수 있도록 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 제품 엔지니어링 소프트웨어 부문 수석 부사장인 밥 호브록(Bob Haubrock)은 "NX X을 통해 클라우드 기반 협업 엔지니어링 환경으로 전환이 가능하다. 고객은 업무 방식을 변경하지 않고도 지적 재산을 유지하고 혁신적인 작업을 중단 없이 계속할 수 있다. 클라우드 전환 과정은 간편하게 설계되어 있어, 고객들이 쉽게 적응할 수 있도록 지원한다. NX X는 고객이 기업 발전을 위한 협업 혁신의 기회를 모색하는 데 주력할 수 있도록 돕는다"고 말했다. NX X는 중앙 집중식 클라우드 라이선스 관리, 구성, 기능 제공을 통해 IT 요구 사항을 간소화한다. 기업의 필요에 따라 NX X를 데스크톱에 설치하거나 AWS 클라우드 서비스를 통해 NX를 웹으로 스트리밍할 수 있으므로 이는 다양한 지역에 있는 팀에게 최고의 유연성을 제공할 수 있다. 더불어 NX와 완전히 통합된 안전한 데이터 관리 기능도 제공한다. 이를 통해 NX X 인터페이스에서 직접 제품 데이터 관리, 변경 관리, 릴리스 워크플로우, 실시간 협업 검토(댓글 달기, 보기/마크업 포함)를 수행할 수 있다. 지멘스 Teamcenter® X 소프트웨어의 데이터와 제품수명주기관리(product lifecycle management, PLM) 기능을 사용해 구축된 NX X는 기업들이 보다 강력한 PLM 기능을 도입할 수 있는 명확하고 원활한 경로를 제공한다. 더불어 서비스형 Siemens Xcelerator의 일부로서 Teamcenter Share 앱을 통해 클라우드 기반 애드혹(ad hoc) 데이터 공유, 외부 협력 단체와의 협업 기능을 지원한다. 영국에 기반을 둔 e-모빌리티 기술 스타트업인 Helixx는 안전하고 저렴한 무배출 최종 마일 전기차를 전 세계 어디서나 가상으로 제작할 수 있는 Helixx Mobility Hubs를 통해 제공하기 위한 비전을 실현하기 위해 NX X를 도입했다. 헬릭스 CEO 겸 공동 설립자인 스티브 페그(Steve Pegg)는 "헬릭스는 글로벌 설계를 바탕으로 현지에서 소형 상용 전기차를 제조해 교통 체증이 심한 도시의 이동성 품질과 기준을 혁신하기 위해 설립됐다. 필요에 따라 때와 장소에 구애받지 않고 최첨단 제품 엔지니어링 소프트웨어와 관련 디지털 트윈에 액세스하는 것은 우리의 비전을 달성하는 데 필수적이다. 지멘스의 NX X는 클라우드를 통해 NX의 모든 기능을 제공해 당사와 파트너들이 실시간 설계와 제조 데이터에 즉시 액세스할 수 있게 지원한다.  지속 가능한 모빌리티와 운송의 미래를 구축하는 것은 어려운 일이다. 하지만 지멘스의 NX X를 자사 툴킷의 핵심 부분으로 삼아 이러한 과제를 정면으로 해결하고 더 깨끗한 미래를 구축할 수 있다"고 말했다. 지멘스의 NX X는 현재 사용 가능하다. 여기에서 지멘스의 NX X에 대한 자세한 정보와 이 제품이 클라우드 기반 제품 엔지니어링과 협업의 강력한 기능을 제공하는 방법에 대해 알아볼 수 있다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)는 영남대학교와 함께 전기차융합부품 분야를 선도하는 미래 전기자율차 융합부품산업 생태계를 주도할 인재 양성을 위한 MOU(양해각서)를 체결했다고 밝혔다. 헥사곤은 실무형 인재 양성을 위한 헥사곤 솔루션 지원 및 지속적 협력을 약속했으며, 이번 협약을 바탕으로 미래차 분야의 공동 연구 및 교육, 세미나 등의 학술·교육 협력과 영남지역의 미래 모빌리티 분야 경쟁력 확보를 위한 물적·인적 교류를 추진할 계획이다. 영남대학교 미래자동차공학과는 교육부가 지원하는 ‘지자체-대학 협력기반 지역혁신사업(RIS)'에 참여하고 있으며, 대구경북혁신대학(DGM) 전기차융합부품트랙 운영을 통하여 미래차 분야의 융복합 인재를 양성하고 있다. 이번 MOU 체결을 통해 해당 트랙에 참여하는 영남대학교를 비롯한 대구·경북 지역 대학교의 학생들은 헥사곤의 자율주행 시뮬레이션 솔루션인 ‘가상 테스트 드라이브(VTD)’를 비롯한 디자인 엔지니어링 솔루션의 라이선스를 지급받고, 실무 밀접한 솔루션 활용 실습을 진행할 예정이다. 또한 헥사곤은 오는 6월 24일부터 28일까지 대구경북혁신대학 전기차융합부품트랙에 참여하는 학생들이 자사 솔루션 사용법을 배우고 실무 활용 예시를 접할 수 있는 특강을 개최한다. 여름방학 기간 중 진행되는 강의는 헥사곤의 엔지니어가 직접 진행하며, 학생들에게 지급된 VTD와 ‘아담스(Adams)’ 등의 자사 디자인 엔지니어링 솔루션을 활용할 계획이다. 헥사곤의 VTD는 도로 및 철도 기반 시뮬레이션을 위한 통합 툴킷으로, 복잡한 교통환경과 센서 시뮬레이션을 제공해 자율주행 시스템 개발과 검증에 필요한 전체 환경을 구성하도록 지원한다.     영남대학교의 권성진 미래차융합전공 주임교수는 “국내 모빌리티 산업의 경쟁력 강화에 필수적인 차세대 전기자율차 융합부품분야 전문가를 양성하기 위해 실무와 밀접한 교육 프로그램 개발이 필요하다”며, “제조업의 디지털 전환을 선도하고 있는 헥사곤과의 협력을 통해 학생들이 현업에서 사용되는 제조 솔루션들을 미리 접하고, 지역인재의 경쟁력 강화에 실질적인 도움을 받길 바란다”고 말했다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아의 홍흥섭 채널세일즈그룹 본부장은 “헥사곤은 많은 국내 대학과 산학 협력을 통해 차세대 인재 양성을 위한 지원을 아끼지 않고 있다”면서, “영남대와 지속적인 협력을 통해 학생들이 헥사곤의 솔루션을 실무에서 활용할 수 있도록 지원하고, 영남 지역의 미래 모빌리티 제조 분야의 기술 경쟁력 강화와 디지털 전환에 기여할 수 있도록 적극 노력하겠다”고 전했다.