엔비디아가 LG AI연구원의 엑사원 3.0(EXAONE 3.0)에 H100 GPU와 네모(NeMo) 프레임워크가 활용됐다고 밝혔다. 엑사원 3.0은 네모 프레임워크 위에서 LG AI연구원의 독자 기술로 개발되고 학습됐다. 엑사원 3.0은 지난 8월에 발표된 LG AI연구원의 최신 AI 파운데이션 모델로, 한국어와 영어, 코딩 등 13개 벤치마크 점수 순위에서 1위를 차지했다. 특히 메타(Meta)의 라마(Llama) 등 글로벌 동급 규모의 오픈소스 AI 모델 대비 한국어와 영어에서도 우수한 벤치마크 성능을 확보했다. 연구 목적으로 누구나 자유롭게 활용할 수 있는 엑사원 3.0은 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM) SDK를 기반으로 효율적인 비용으로 모델을 배포할 수 있도록 지원한다.      또한 LG 그룹사 내에서도 엑사원은 다양하게 활용되고 있다. LG유플러스에서는 엑사원 기반의 통신, 플랫폼 데이터 특화의 생성형 AI인 익시젠(ixi-GEN)을 출시한 바 있다. 이번에 출시된 엑사원 3.0은 다양한 목적에 맞게 구성된 엑사원 3.0 언어모델 라인업 중에서 7.8B 인스트럭션 튠드(Instruction Tuned) 모델을 오픈소스로 공개한 것이다.  엔비디아 네모는 어디서든 생성형 AI 모델을 구축, 맞춤화, 배포할 수 있는 엔드 투 엔드 프레임워크다. 엔비디아는 생성형 AI용 엔비디아 네모를 통해 엔드 투 엔드 파이프라인, 투자 대비 수익률(ROI) 증가, 가속화된 성능 등 다양한 이점을 경험할 수 있다고 소개했다. 텐서RT-LLM은 엔비디아 AI 플랫폼에서 최신 LLM의 추론 성능을 가속화하고 최적화하는 오픈 소스 라이브러리다. 이는 엔비디아 GPU에서 프로덕트 배포를 위한 고성능을 제공한다. 한편, LG AI연구원은 엑사원 3.0을 바탕으로 개발된 엔터프라이즈 AI 에이전트(Enterprise AI Agent)인 챗엑사원(ChatEXAONE)도 공개했다. LG 그룹사를 대상으로 오픈 베타 서비스로 우선 출시된 챗엑사원은 기업 사용자의 업무 효율성을 높이고 전문가 수준의 인사이트를 제공한다.

오토데스크가 9월 11일 그래비티 서울 판교 오토그래프 컬렉션에서 게임 기업의 혁신 사례와 업계 트렌드를 공유한 ‘게임 어드밴스 서밋(Game Advance Summit)’ 콘퍼런스를 개최했다고 밝혔다. 오토데스크는 이번 게임 어드밴스 서밋을 통해 급변하는 게임 시장에서 생존을 넘어 글로벌 업계를 선도하기 위한 최신 트렌드 및 방법을 함께 탐색하는 자리를 마련했다. 게임 개발 업계 관계자와 게임 산업의 미래를 준비하는 학생을 위해 글로벌 게임 기업의 혁신 사례를 통한 시장 주도 방법, 시장 대응을 위한 고품질 게임 개발의 새로운 기술과 성공 전략에 대한 인사이트를 공유했다. 이번 행사는 정부 주도 게임교육기관인 게임인재원과 함께 진행했다.     행사는 오토데스크 김건준 영업 대표의 오프닝과 스퀘어 에닉스(SQUARE ENIX) 이와부치 에이타로 리드 테크니컬 아티스트의 세션으로 시작됐다. 김건준 영업 대표는 최근 게임 개발 업계의 주요 트렌드로 ▲멀티플랫폼 게임 개발 증가 ▲고품질 게임에 대한 수요 및 기대 증가 ▲지속적인 게임 복잡성 증가 ▲투자 시간 및 비용 증가 등을 제시하며 오토데스크 솔루션을 통한 효율적 대응 방안에 대해 설명했다. 미디어 및 엔터테인먼트 제작 파이프라인 전반에 걸쳐 인력, 워크플로 및 데이터를 연결하는 클라우드 기반 플랫폼인 오토데스크 플로우(Autodesk Flow)와 오토데스크 AI(Autodesk AI) 등을 활용해 작업 속도를 향상하고, 반복 작업의 효율성을 개선함으로써, 고객이 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원한다는 것이 핵심이다. 촬영된 영상 속 사람의 움직임을 AI가 분석해 3D 캐릭터에 반영하는 원더 다이내믹스(Wonder Dynamics) 등을 예로 들었다. 이와부치 리드 테크니컬 아티스트는 ‘파이널 판타지 16’의 제작 과정에서 높은 퀄리티를 유지하며 작업량과 복잡성을 줄일 수 있었던 효율적인워크플로우 구축 방법을 주제로 이야기를 풀어 나갔다. 파이널 판타지 16 제작에는 방대한 양의 장면이 필요한데, 이 과정에서 효율성을 높이기 위해 작업 프로세스를 12단계로 분류했다고 말했다. 작업 프로세스를 단계별로 세분화하여 시각화 및 구체화함으로써 각 공정의 진행 상황을 파악하고 문제 발생 시 신속한 대처가 가능했다고 설명했다. 그는 눈물과 바람처럼 특수한 영상을 제작하기 위해서 영상 제작을 위한 자체 편집 프로그램인 컷 에디터(Cut Editor)를 비롯해 오토데스크의 모션 빌더(Motion Builder)와 마야(Maya)를 사용했다고 설명했다. 모션 빌더와 마야는 3D 작업 및 미디어 제작을 위한 DCC(디지털 콘텐츠 제작) 도구로, 모션 캡처 데이터나 환경 데이터는 주로 모션 빌더와 마야에서 생성된다. 이와부치 리드 테크니컬 아티스트는 게임 엔진에서 필요한 데이터는 컷 에디터 내에서 설정해야 하기 때문에, 캐릭터의 중심 위치나 동작 타이밍 컷을 맞추기 위해서는 DCC 툴인 모션 빌더, 마야와 컷 에디터를 긴밀하게 연동시키는 것이 중요하다고 강조했다. 이어 효과적인 프로젝트 관리를 위한 플로 프로덕션 트래킹(Flow Production Tracking)의 사용 사례를 소개했다. 에픽게임즈 코리아의 시니어 에반젤리스트인 권오찬 부장은 실시간으로 3D 콘텐츠를 시각화하고 상호작용할 수 있는 오토데스크의 리얼타임 기술이 가져올 콘텐츠 제작 파이프라인의 혁신과 메타버스, 그리고 크리에이터를 위한 비전을 주제로 발표했다. 권오찬 부장은 버추얼 아티스트 ‘아뽀키’, ‘플레이브’ 등을 언급하며 게임 산업과 비게임 산업에서의 언리얼 엔진 도입 사례를 통해 리얼타임이 어떻게 미래의 콘텐츠를 변화시킬 지에 대해 논의하고, 이러한 변화 속에서 에픽게임즈와 오토데스크가 크리에이터를 지원하기 위해 어떠한 노력들을 하고 있는지 이야기했다. 오토데스크코리아는 “세계적으로 게임 산업의 규모가 점점 커지고 콘텐츠 다양성 및 리얼리즘을 추구하는 만큼 더욱 정교하면서도 AI 기반 워크플로를 통한 효율적인 개발이 중요해지고 있다. 이번 게임 어드밴스 서밋이 업계에 대한 이해와 산업 트렌드에 대한 유의미한 인사이트를 나눌 좋은 기회가 됐길 바란다”면서, “오토데스크는 향후 게임 개발자의 생산성 향상과 더불어 이들의 창의성을 구현하는 도구를 제공하여, 게임 산업의 업무 효율성을 증대와 발전을 이룰 수 있도록 적극적으로 노력할 것”이라고 전했다.

스노우플레이크는 기업이 강력한 AI 애플리케이션을 대규모로 쉽게 활용 및 구축할 수 있도록 스노우플레이크 코텍스 AI(Snowflake Cortex AI)에서 메타의 라마 3.1에 대한 호스팅을 개시한다고 발표했다. 라마 3.1은 다중 언어 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)의 컬렉션이다. 이번에 출시한 서비스에는 메타에서 가장 큰 규모이자 강력한 성능의 오픈소스 LLM인 라마 3.1 405B가 제공된다. 스노우플레이크는 실시간의 고처리량 추론을 구현함은 물론 강력한 자연어 처리 및 생성 애플리케이션의 보편화를 증진하는 추론 시스템 스택을 개발하고 오픈 소싱한다. 스노우플레이크의 AI 리서치팀은 추론 및 파인튜닝에 대해 라마 3.1 405B를 최적화함으로써 서비스 개시 첫날부터 거대한 128K 컨텍스트 윈도를 지원한다. 동시에 기존 오픈소스 솔루션에 비해 엔드 투 엔드 지연시간은 최대 3분의 1로 낮아지고 처리량은 1.4배 높아진 실시간 추론을 구현한다. 또한, 코텍스 AI에서 하나의 GPU 노드만을 사용해 거대 모델을 미세 조정할 수 있어 개발자와 사용자 모두에게 비용과 복잡성을 완화해준다. 메타와 협력을 통해 스노우플레이크 고객은 AI 데이터 클라우드에서 메타의 최신 모델에 원활하게 액세스하고 파인튜닝하여 배포할 수 있다. 스노우플레이크는 사용이 간편하고 효율성 및 신뢰도 높은 방법은 물론, 기본적으로 내장된 신뢰도 및 안전성에 대한 포괄적인 접근방식을 제공한다.     스노우플레이크 AI 리서치팀은 AI 커뮤니티에 정기적으로 기여하고 최첨단 LLM 기술 구축 방식에 대한 투명성을 높여 오픈소스 혁신의 한계를 넓혀가고 있다. 또한, 라마 3.1 405B의 출시와 더불어 딥스피드(DeepSpeed), 허깅페이스(HuggingFace), vLLM 및 보다 폭넓은 AI 커뮤니티와의 협업을 통해 자사의 초거대 LLM 추론 및 파인튜닝 시스템 최적화 스택을 오픈 소스화하고 있다. 이러한 혁신을 통해 수천억 개의 매개변수 모델에 대한 오픈소스 추론 및 파인튜닝 시스템에 필요한 새로운 최첨단 솔루션을 구축한다. 초거대 모델의 규모 및 메모리에 대한 요구사항은 실시간 유스케이스에 요구되는 저지연성 추론과 비용 효율을 위한 높은 처리량, 그리고 다양한 엔터프라이즈급 생성형 AI 유스케이스에 필요한 긴 컨텍스트 지원을 실현하고자 하는 사용자에게 있어 상당한 도전 과제다. 모델 및 활성 상태 저장에 대한 메모리 요구사항도 파인튜닝을 어렵게 하며, 훈련을 위한 모델의 상태에 맞춰야 하는 대규모 GPU 클러스터에 데이터 과학자가 액세스할 수 없는 경우도 빈번하다. 스노우플레이크는 초거대 LLM 추론 및 파인튜닝 시스템 최적화 스택은 고급 병렬화 기술과 메모리 최적화를 통해 복잡하고 고비용의 인프라가 없어도 효율적인 AI 처리가 가능하다고 설명했다. 라마 3.1 405B의 경우 스노우플레이크의 시스템 스택은 단일 GPU 노드 하나로도 실시간의 고처리량 성능을 발휘하고 다중 노드 설정 전반에 걸쳐 128k 개의 거대한 컨텍스트 윈도를 지원한다. 이러한 유연성은 차세대 하드웨어와 레거시 하드웨어 모두에 유효해, 보다 광범위한 기업들이 이용할 수 있다. 또한 데이터 과학자들이 전보다 적은 개수의 GPU 상에서 복합 정밀 기술을 사용해 라마 3.1 405B를 파인튜닝할 수 있으므로 대규모 GPU 클러스터에 대한 필요성이 사라진다. 이에 따라 기업들은 강력한 엔터프라이즈급 생성형 AI 애플리케이션을 보다 편리하고 효율적이며 안전하게 채택하고 배포할 수 있다. 스노우플레이크의 AI 리서치팀은 기업들이 이러한 유스케이스를 코텍스 AI에서 쉽게 적용할 수 있도록 모델 증류, 안전 가드레일, 검색 증강 생성(RAG), 합성 데이터 생성 등 파인튜닝에 최적화된 인프라도 개발했다. 한편, 스노우플레이크는 코텍스 AI에 구축된 모든 LLM 애플리케이션 및 자산을 유해한 콘텐츠로부터 더욱 강도 높게 보호하기 위해 업계 선도 기업과 협업하고 있다고 전했다. 메타의 모델 또는 AI21 랩스(AI21 Labs), 구글, 미스트랄 AI(Mistral AI), 레카(Reka) 및 스노우플레이크 등이 제공하는 LLM을 통해 스노우플레이크 코텍스 가드를 일반인들이 이용할 수 있도록 공개하고 있다는 것이다. 스노우플레이크의 비벡 라구나단(Vivek Raghunathan) AI 엔지니어링 부사장은 “스노우플레이크의 AI 리서치팀은 기업과 오픈 소스 커뮤니티가 라마 3.1 405B 등의 최첨단 오픈 모델을 적극 활용해 효율 극대화를 위한 추론 및 파인튜닝을 가능하게 한다”면서, “스노우플레이크는 메타의 첨단 모델을 스노우플레이크 코텍스 AI를 통해 고객에게 직접 제공할 뿐만 아니라, 더 폭넓은 생태계에서 AI를 고도화하기 위해 128K 컨텍스트 윈도와 다중노드 추론, 파이프라인 병렬화, 8비트 부동 소수점 양자화 등을 지원하는 새로운 연구 및 오픈소스 코드로 기업과 AI 커뮤니티의 역량을 강화하고 있다”고 말했다.

에픽게임즈 코리아는 ‘언리얼 페스트 2024’의 트랙별 전체 세션 및 세션 상세 내용을 공개했다고 밝혔다. 언리얼 페스트는 에픽게임즈 임직원 및 외부 전문가들이 개발자 및 크리에이터들에게 언리얼 엔진 및 에픽게임즈의 에코시스템을 구성하는 제품들에 대한 최신 기술을 소개하고 혁신적인 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유하는 자리다. 8월 28일~29일 서울 잠실의 롯데호텔 월드에서 개최되는 올해 언리얼 페스트는 ‘게임 : 프로그래밍’, ‘게임 : 아트 및 공통’, ‘영화 & TV, 애니메이션, 방송’ 그리고 ‘건축 및 기타’ 등 4개의 산업별 트랙에서 40여 개의 역대 최다 세션이 준비될 예정이다. 코로나 팬데믹 이후 처음으로 전 일정이 모두 오프라인으로 진행되며, 일부 세션은 온라인으로 동시 중계된다.     공개된 세션 내용을 살펴보면, 먼저 게임 트랙에서는 ▲출시와 함께 대량의 아이템 제작 방법과 차세대 콘솔에서 각 아이템을 표현하기 위한 베이킹 프로세스 및 머티리얼 활용법 등 ‘철권 8’의 캐릭터 커스터마이징 개발에 대해 살펴보는 ‘‘철권 8’ 출시와 동시에 12,000개 아이템 공개! 캐릭터 커스터마이징 아이템 제작과 차세대 콘솔 대응 방법’ 세션을 비롯해 ▲시프트업에서 올 상반기 글로벌 흥행에 성공한 ‘스텔라 블레이드’와 관련해 ‘‘스텔라 블레이드’ VFX : 차세대 FX를 위한 나이아가라’, ‘‘스텔라 블레이드’ 화려함과 성능의 조화 : 스타일리시 액션 게임의 전투 시스템, 비주얼, 그리고 최적화' 세션을 진행한다.  ▲크래프톤의 ‘inZOI’ 개발팀에서는 ‘‘inZOI’의 도시 제작과 캐릭터 페이셜 릭’ 세션을 통해 실시간으로 변화하는 ‘inZOI’의 환경에서 실내외 라이팅을 구현한 방법과 나나이트와 인스턴스 스태틱 메시를 사용하여 도시의 디테일을 보존하면서도 쾌적한 플레이가 가능하도록 최적화한 방법 그리고 ‘inZOI’ 개발에 메타휴먼을 활용한 방법 등에 대해 소개한다.  ▲하운드13은 ‘‘드래곤 소드’ : 데디케이티드 서버 최적화와 비용 절감 사례’ 세션을 통해 ‘드래곤 소드’의 안정적인 멀티 플레이를 위해 활용한 언리얼 데디케이티드 서버의 성능 및 네트워크 최적화 방법을 설명한다. 이와 함께 ▲‘나나이트의 여정’ ▲‘서브스트레이트 : 사실적인 재질 표현을 위한 차세대 머티리얼 시스템 알아보기’ ▲‘프로시저럴 콘텐츠 생성 프레임워크(PCG) : 바이옴 코어 플러그인으로 손쉽게 활용하고 최신 기능 이해하기’ ▲‘모션 매칭 : 자연스러운 애니메이션 손쉽게 구현하기’ ▲‘컨트롤 릭과 시퀀서를 활용한 효율적인 애니메이션 워크플로’ 등 언리얼 엔진 5를 대표하는 최신 기능 관련 세션들도 준비돼 있다. 영화 & TV, 애니메이션, 방송 트랙에서는 ▲BTS의 리더 RM의 뮤직비디오 제작 사례를 통해 버추얼 프로덕션의 혁신적인 제작 방식과 과정 등을 살펴보는 ‘RM ‘Come Back to Me’ 시네마틱 뮤직비디오로 살펴보는 버추얼 프로덕션의 혁신적인 콘텐츠 제작 방식’ 세션과 ▲언리얼 엔진의 버추얼 프로덕션 기능을 이용한 제22대 국회의원 선거 개표방송 ‘MBC 선택 2024’ 무대 제작과정에 대해 소개하는 ‘‘MBC 선택 2024’를 통해 알아보는 nDisplay를 활용한 애너모픽 콘텐츠 제작' 세션이 진행된다. 또한 ▲버추얼 아티스트 ‘아뽀키’, ‘오바’, ‘도주’, ‘르샤’의 라이브 방송 경험을 바탕으로 버추얼 캐릭터를 위한 라이브 방송 제작 과정을 소개하는 ‘버추얼 아티스트 ‘아뽀키’의 라이브 방송 시스템’ ▲‘플레이브’ WAY 4 LUV 뮤직비디오의 제작 과정을 룩뎁 아트를 중심으로 살펴보고, 지난 1년 동안의 블래스트 영상 제작 파이프라인의 주요 개선점에 대해 설명하는 ‘‘플레이브’의 WAY 4 LUV 뮤직비디오 제작기’ 등 버추얼 아티스트들에 대한 강연이 진행된다. 이와 함께 ▲언리얼 엔진 5 파이프라인으로 최소한의 인력으로 TV 애니메이션 시리즈 11부작을 제작한 과정을 소개하는 ‘언리얼 엔진 파이프라인이 처음인 회사를 위한 TV 애니메이션 시리즈 제작 과정’ ▲장편 애니메이션 ‘미스터 로봇’을 제작하면서 구축한 제작 파이프라인 및 제작 노하우를 공유하는 ‘‘미스터 로봇’ : 장편 애니메이션 제작 파이프라인과 제작 노하우’ 등 애니메이션 관련 세션들도 진행된다. 에픽게임즈에서는 ▲언리얼 엔진 5.4에 추가된 모션 디자인을 위한 새로운 툴세트인 모션 디자이너의 새롭고 흥미로운 세계를 소개하는 ‘언리얼 엔진 5.4 모션 디자이너’ ▲언리얼 엔진의 최신 업데이트와 시각화, 인카메라 VFX, 포스트 프로덕션 등 언리얼 엔진 5.5의 버추얼 프로덕션 로드맵을 미리 살펴보는 ‘영화&TV, 애니메이션, 방송을 위한 언리얼 엔진 로드맵’ 등의 세션을 준비했다. 건축 및 기타 트랙에서는 ▲트윈모션의 최신 기능을 활용해 건축, 자동차, 제품 디자인 등에서 포토리얼한 시각화를 빠르게 구성하는 방법에 대해 알아보는 ‘트윈모션으로 다양한 산업에서 손쉽게 포토리얼한 시각화 제작하기’ ▲언리얼 엔진 5의 리얼타임 기술을 사용하여 기존 오프라인 렌더러를 사용하던 건축 관련 콘텐츠 제작에서 탈피해 얻는 기술적 장점과 비용 절감 효과에 대해 살펴보는 ‘언리얼 엔진을 활용한 효율적인 건축 콘텐츠 제작 사례’ 세션이 진행된다. ▲언리얼 엔진을 활용한 광범위 도심 디지털 트윈 구현 방법에 대해 살펴보는 ‘언리얼 엔진을 활용한 광역 도심 디지털 트윈 구현과 활용’ ▲탄소중립을 달성하기 위한 혁신적인 건물 에너지 관리 시스템 구축 사례와 이에 활용된 언리얼 엔진의 디지털 트윈 기술에 대해 알아보는 ‘탄소중립을 향한 도전 : 언리얼 엔진 디지털 트윈’ 등 다양한 산업은 물론 일상생활에까지 확장되고 있는 디지털 트윈 관련 세션도 준비돼 있으며, ▲에픽의 에코시스템 제품군을 활용한 디지털 에셋 데이터의 제작과 근현대물 디지털 복원 관련 다양한 사례를 설명하는 ‘트윈모션, 리얼리티캡처를 활용한 근현대물 기록 보존과 활용 사례’와 ▲언리얼 엔진을 활용한 공장과 물류센터 통합관리 서비스와 사례를 살펴보는 ‘AI와 디지털 트윈을 활용한 공장과 물류센터 통합 관리 서비스’ 등의 세션도 진행된다. 이외에도 ▲언리얼 엔진 개발자들이 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN)로 쉽게 전환할 수 있도록 그 유사점과 차이점에 대해 살펴보는 ‘언리얼 엔진 개발자를 위한 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN)’ ▲직접 경험한 UEFN에서의 성공 사례를 중심으로 2024년부터 대두되고 있는 UGC 산업에 대한 분석과 함께 Watch-Play 크로스 미디어 전략을 공유하는 ‘UGC는 게임 산업의 미래가 될 것인가? UEFN 성공 사례를 중심으로’ ▲UEFN의 툴, 포트나이트 플랫폼 그리고 UGC 성공 사례에 대해 소개하는 ‘UEFN : UEFN 및 포트나이트 에코시스템 소개’ 등 에픽의 에코시스템 기술 중 하나인 포트나이트 언리얼 에디터에 대한 세션도 마련돼 있다.

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.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 캐릭터 애니메이션을 위한 툴세트 업데이트, 나나이트 연산 머티리얼을 통한 변수 레이트 셰이딩 도입, 렌더링 퍼포먼스 개선 및 셰이더 컴파일 최적화, 파생 데이터 캐시를 위한 클라우드 스토리지 시스템 지원, 분산 컴파일 솔루션인 언리얼 빌드 액셀러레이터 추가 등   ▲ 언리얼 엔진 5.4 기능 하이라이트 영상   언리얼 엔진 5.4가 정식 출시됐다. 이번 버전은 게임 개발자와 모든 산업 분야의 크리에이터를 위해 퍼포먼스, 비주얼 퀄리티, 생산성에 대한 신규 기능과 개선 사항을 제공하며, 에픽게임즈가 ‘포트나이트’ 챕터 5, ‘로켓 레이싱’, ‘포트나이트 페스티벌’, ‘LEGO 포트나이트’를 제작하고 출시하기 위해 내부적으로 사용한 툴세트를 선보였다.   애니메이션 캐릭터 리깅 및 애니메이션 제작 이번 버전에서는 언리얼 엔진의 기본 애니메이션 툴세트가 대폭 업데이트되었다. 더 이상 여러 외부 애플리케이션에서 번거롭게 작업할 필요 없이, 엔진에서 직접 캐릭터를 쉽고 빠르게 리깅하고 애니메이션을 제작할 수 있게 되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   신규 실험 단계 기능인 ‘모듈형 컨트롤 릭’을 활용하면 복잡하고 세분화된 그래프 대신 이해하기 쉬운 모듈형 파트로 애니메이션 릭을 제작할 수 있다. ‘자동 리타기팅’은 이족보행 캐릭터 애니메이션을 재사용할 때 뛰어난 결과물을 더 쉽게 얻을 수 있다. 또한, ‘스켈레탈 에디터’가 확장되고 새로운 디포머 기능 세트들이 추가되어 ‘디포머 그래프’를 더 손쉽게 이용할 수 있다. 애니메이션 제작 측면에서는 애니메이션 툴세트를 보다 직관적이고 강력하게 만드는 동시에 워크플로를 간소화하는 데 중점을 두었다. 새로운 실험단 계 기능인 ‘기즈모’, 개편된 ‘애님 디테일’, ‘컨스트레인트’ 시스템 업그레이드 및 향상, 애님 클립에 애니메이션을 추가하는 과정을 대폭 간소화시켜 주는 신규 기능인 ‘레이어드 컨트롤 릭’ 등을 제공한다. 뿐만 아니라 언리얼 엔진의 비선형 애니메이션 에디터인 ‘시퀀서’는 시퀀서 트리의 다양한 측면에서 가독성과 사용성이 대폭 향상되었다. 이번 버전에 도입된 다른 신규 기능 중에는 ‘키프레임 스크립트’ 방식도 추가되어, 커스텀 애니메이션 툴 제작의 가능성이 열리게 되었다.   애니메이션 게임플레이 이전 버전에서 실험 단계 기능으로 도입되었던 ‘모션 매칭’이 정식 버전이 되었다. 이 기능은 ‘포트나이트 배틀 로얄’에서 철저한 테스트를 거쳐 모바일부터 콘솔까지 모든 플랫폼에서 100개 이상의 캐릭터와 NPC에 적용되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   모션 매칭은 애니메이션 기능을 위한 확장 가능한 차세대 프레임워크이다. 런타임에서 애니메이션 클립을 선택하고 전환하기 위해 복잡한 로직을 사용하는 대신, 게임 내 캐릭터의 현재 모션 정보를 키로 사용하여 상대적으로 큰 규모의 캡처된 애니메이션 데이터베이스를 검색하는 방식을 활용한다. 또한, 이번 버전에서는 언리얼 엔진의 애니메이터 친화적인 툴세트를 강력하고 뛰어난 성능과 메모리 확장이 가능한 툴로 만드는 데 중점을 두었으며, 개발자가 내부에서 일어나는 작업을 파악할 수 있는 디버깅 툴세트를 추가했다. 게임플레이 측면에서도 ‘선택기’를 추가하여, 이제 게임 컨텍스트를 활용해 애니메이션을 선택할 수 있게 되었다. 이 시스템은 변수를 사용해 선택을 알리고, 이 선택에 따라 변수를 설정하여 게임플레이 로직에 다시 정보를 제공할 수 있다.   렌더링 나나이트 언리얼 엔진 5의 가상화된 마이크로폴리곤 지오메트리 시스템인 ‘나나이트(Ninite)’는 원본 메시를 변경하지 않고도 렌더링 시 균열이나 범프 같은 미세한 디테일을 추가할 수 있게 해주는 신규 실험 단계 기능 ‘테셀레이션’을 시작으로 지속적인 향상이 이루어지고 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   나나이트 연산 머티리얼을 통한 ‘변수 레이트 셰이딩(Variable Rate Shading : VRS)’의 도입으로 퍼포먼스가 대폭 향상되었으며, 랜드스케이프에 도로를 생성하는 것과 같은 작업에 유용한 ‘스플라인 메시 워크플로’도 지원된다. 또한, UV 보간을 비활성화하는 신규 옵션을 활용하면 버텍스 애니메이션 텍스처를 월드 포지션 오프셋 애니메이션에 사용할 수 있게 되어, 이제 ‘AnimToTexture’ 플러그인을 나나이트 지오메트리와 함께 사용할 수 있다.   템포럴 슈퍼 해상도 이번 버전에서 ‘템포럴 슈퍼 해상도(Temporal Super Resolution : TSR)’의 안정성과 성능이 향상되어, 타깃 플랫폼에 관계 없이 예측 가능한 결과물을 얻을 수 있게 되었다. 그 중 새로운 히스토리 리저렉션 휴리스틱과 픽셀 애니메이션을 사용하는 머티리얼에 플래그를 지정하는 기능 덕분에 고스팅 현상이 감소되었다. 또한, TSR의 비헤이비어(behavior)를 더 손쉽게 미세조정하고 디버깅할 수 있는 ‘신규 시각화 모드’를 추가했고, 타깃 퍼포먼스에 따라 제어할 수 있도록 엔진 퀄리티 설정에 다양한 신규 옵션도 추가됐다.   렌더링 퍼포먼스 에픽게임즈는 60Hz 경험을 목표로 하는 많은 개발자를 위해 언리얼 엔진 5.4의 렌더링 퍼포먼스 향상에 노력을 기울였다. 이를 통해 더 높은 수준의 병렬화를 지원하기 위한 시스템 리팩터링과 하드웨어 레이 트레이싱에 GPU 인스턴스 컬링이 추가되어, 이제 추가적인 프리미티브 유형과 최적화된 패스 트레이서의 이점을 활용할 수 있게 되었다. 또한, 셰이더 컴파일도 더욱 최적화되어 프로젝트 쿠킹 시간이 눈에 띄게 향상되었다.   무비 렌더 그래프   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   언리얼 엔진 5.4는 단방향 콘텐츠를 제작하는 크리에이터를 위해 무비 렌더 큐에 실험 단계 기능으로 주요 업데이트를 선보였다. ‘무비 렌더 그래프(Movie Render Graph : MRG)’로 불리는 이 신규 노드 기반 아키텍처를 통해 사용자는 단일 샷을 렌더링하는 그래프를 구성하거나, 대규모 아티스트 팀의 경우 복잡한 멀티샷 워크플로 전반에 걸쳐 확장하도록 설계할 수 있다. 그래프는 파이프라인 친화적이며 스튜디오는 파이썬 훅(Python Hook)으로 툴을 제작하고 자동화할 수 있다. MRG에는 ‘렌더 레이어’가 제공되어 전경과 배경 요소를 분리하는 등 포스트 컴포지팅을 위한 고퀄리티 요소를 손쉽게 생성할 수 있으며, 패스 트레이서와 디퍼드 렌더러를 모두 지원한다.   AI 및 머신러닝 신경망 엔진 언리얼 엔진 5.4에는 ‘신경망 엔진(NNE)’이 실험 단계 기능에서 베타 기능으로 업데이트되었다. NNE는 에디터와 런타임 애플리케이션을 모두 지원하며, 개발자는 사전 트레이닝된 신경망 모델을 로드하여 효율적으로 실행할 수 있다. 사용 예시로는 툴링, 애니메이션, 렌더링, 피직스 등이 있으며, 이들은 플랫폼 및 모델 지원별로 각기 다른 요구사항을 갖추고 있다. NNE는 필요에 따라 백엔드를 쉽게 교체할 수 있도록 공통 API를 제공하여 이러한 다양한 요구사항을 해결한다. 또한, 서드파티 개발자가 플러그인에서 NNE 인터페이스를 구현할 수 있도록 확장성 훅 역시 제공된다.   개발자 반복 작업 클라우드 및 로컬 파생 데이터 캐시 이번 출시를 통해 새롭게 선보이는 ‘언리얼 클라우드 DDC’는 언리얼 엔진 파생 데이터 캐시(DDC)를 위한 자체 호스팅 클라우드 스토리지 시스템이다. 여러 장소에 분산된 사용자와 팀을 위해 설계된 이 기능을 사용하면, 공용 네트워크 연결을 통해 언리얼 엔진 캐시 데이터를 효율적으로 공유할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   유지보수가 용이하고 안정적이며 접근성이 뛰어난 이 솔루션은 여러 지역에 걸쳐 언리얼 클라우드 DDC로 호스팅되는 엔드포인트 간에 데이터를 자동으로 복제하여, 사용자가 언제나 가장 가까운 엔드포인트에 접속할 수 있도록 지원한다. OIDC 로그인 및 인증으로 보호되는 이 시스템은 에픽게임즈의 AWS를 통해 실전 검증을 마쳤으며, 애저(Azure)에 대한 디플로이 가이드라인을 함께 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   또한, 이번 버전에서는 새로운 ‘언리얼 Zen Storage’ 서버 아키텍처를 사용하여 로컬 DDC가 향상되었다. 이를 통해 데이터 컨디셔닝 퍼포먼스가 향상된 것은 물론, 에디터 로드 시간이 더욱 빨라졌다. 또한, 에디터에서 플레이(PIE) 워크플로가 제공되며 캐시 쓰기, 제거, 데이터 복제 방지를 더욱 효과적으로 제어할 수 있다.   멀티 프로세스 쿡 언리얼 엔진 5.3에 베타 기능으로 도입되었던 ‘멀티 프로세스 쿡’이 이제 정식 버전으로 제공된다. 이 기능을 통해 개발자는 콘텐츠를 내부 UE 포맷에서 플랫폼별 포맷으로 변환할 때 추가 CPU 및 메모리 리소스를 활용할 수 있어, 빌드 팜 서버 또는 로컬 워크스테이션에서 쿠킹된 결과물을 얻는 데 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있다.   언리얼 빌드 액셀러레이터 이번 버전에서 새롭게 선보이는 ‘언리얼 빌드 액셀러레이터(Unreal Build Accelerator : UBA)’는 C++를 위한 확장 가능한 분산 컴파일 솔루션으로, 언리얼 빌드 툴 및/또는 언리얼 호드의 원격 실행(연산 작업) 시스템과 함께 빌드 컴파일 시간을 단축하는 데 사용된다. 현재 베타 기능인 UBA는 이번 버전에서 C++ 컴파일 작업을 위한 윈도우 OS를 지원하며, 네이티브 맥OS 및 리눅스 지원은 프로세스 유휴 감지 및 셰이더 컴파일과 함께 실험 단계로 제공된다.   미디어 및 엔터테인먼트 모션 그래픽 언리얼 엔진 5.4는 복잡한 2D 모션 그래픽 제작용 전문 툴로 구성된 새로운 ‘모션 디자인 모드’를 실험 단계 기능으로 선보였다. 주요 방송사의 프로덕션 테스트와 피드백을 바탕으로 개발된 이 기능은 모션 디자이너에게 향상된 사용자 경험과 지속적인 생산성을 제공하고자 설계되었으며, 3D 클로너, 이펙터, 모디파이어, 애니메이터 등을 포함한 포괄적인 툴세트를 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   버추얼 프로덕션 버추얼 프로덕션을 도입하는 영화 제작자들은 이제 정식 버전으로 제공되는 언리얼 엔진의 버추얼 카메라 툴에서 이루어진 업데이트와 함께 기존 iOS 플랫폼은 물론 이제 안드로이드까지 지원되어 많은 혜택을 누릴 수 있게 되었다. 또한, 맥OS용 언리얼 엔진에서도 버추얼 카메라 워크플로가 완전히 지원된다. 이 모바일 애플리케이션은 ‘언리얼 VCam’이라는 새로운 이름으로 애플 앱 스토어 및 구글 플레이에서 다운로드할 수 있다. VR 스카우팅에서는 ‘XR 크리에이티브 프레임워크’를 활용하는 완전히 커스터마이징이 가능한 새로운 툴키트를 실험 단계 기능으로 선보였다. 이를 통해 오큘러스(Oculus)와 밸브 인덱스(Valve Index) 등의 OpenXR HMD를 지원하여 기존 버추얼 스카우팅 툴키트보다 대폭 향상된 사용자 경험을 제공한다.  ICVFX의 경우, 새로운 ‘뎁스 오브 필드’ 보정 기능을 통해 nDisplay로 렌더링된 디지털 콘텐츠의 DOF 감쇠량을 영화 카메라에 보이는 대로 정확히 제어할 수 있어, 더 나은 클로즈업 뷰티 샷을 얻을 수 있게 되었다. 또한, ‘멀티 프로세스 내부 프러스텀’을 추가하여 영화 카메라로 보이는 장면을 더 많은 GPU와 하드웨어 리소스로 분할 렌더링할 수 있으며, SMPTE 2110 지원에 대한 다양한 안정성 및 개선 사항을 추가했다.    리눅스 지원 리눅스를 사용하는 스튜디오도 해당 플랫폼에서 향상된 에디터 안정성을 경험할 수 있으며, 실험 단계로 제공되는 벌칸(Vulkan) 레이 트레이싱 지원을 통해 많은 이점을 누릴 수 있다.   의상 시뮬레이션 USD 임포터 패널 클로스 에디터에 새로운 USD 임포터가 추가되면서, ‘Marvelous Designer’ 또는 ‘CLO’에서 의상과 시뮬레이션 파라미터를 임포트하여 단 몇 분 만에 실시간으로 시뮬레이션을 구성할 수 있게 되었다. 자동 시뮬레이션 그래프 설정, 스키닝, 레벨 오브 디테일(LOD) 생성 기능과 함께 이 새로운 워크플로를 사용하면 관련 경험이 없는 사용자도 언리얼 엔진 캐릭터의 사실적인 의상을 제작할 수 있도록 지원한다.   그 외 개선 사항 언리얼 엔진 5.4의 신규 기능과 향상된 기능 관련한 전체 내용을 확인하려면 출시 노트를 참고하면 된다. 언리얼 엔진 5.4 출시 노트 : https://dev.epicgames.com/documentation/ko-kr/unreal-engine/unreal-engine-5.4-release-notes   비게임 분야를 위한 새로운 가격 모델 출시 에픽게임즈는 2023년 미국 뉴올리언스에서 열린 ‘언리얼 페스트’에서 2024년부터 일반 산업 분야를 위한 시트 기반의 엔터프라이즈 소프트웨어 가격 모델을 제공하겠다고 발표한 바 있다. 이번 언리얼 엔진 5.4 출시와 함께 에픽게임즈는 비게임 분야를 위한 새로운 시트 기반의 언리얼 구독 플랜을 출시했다. 가격 변경 사항은 언리얼 엔진 5.3 또는 그 이전 버전을 사용하는 신규 또는 기존 사용자에게는 적용되지 않으며, 5.4 버전 이상을 사용할 사용자에게만 적용된다. 각 시트는 언리얼 엔진 5.4 및 구독 기간 동안 출시되는 후속 버전과 함께 언리얼 엔진과 호환되는 창작 툴인 ‘트윈모션(Twinmotion)’과 ‘리얼리티캡처(RealityCapture)’까지 세 개 제품을 한 명의 사용자가 이용할 수 있도록 제공된다. 또한, 세 개의 제품을 모두 사용할 수 있는 30일 무료 체험판도 제공된다. 보다 더 자세한 내용은 언리얼 엔진 홈페이지에서 확인할 수 있다. 한편, 이번 언리얼 엔진 5.4 출시를 기점으로 트윈모션과 리얼리티캡처도 이제 학생, 교육자, 개인 사용자 그리고 회사의 연간 총매출이 100만 달러 미만인 경우 모두 무료로 사용할 수 있다. 에픽게임즈는 다양한 산업 분야의 팀들이 고퀄리티 3D 경험을 효율적으로 제작할 수 있도록 트윈모션과 리얼리티캡처를 구독 플랜에 포함하여 제공하며, 2025년 말까지 두 제품을 언리얼 엔진에 완전히 통합할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 5월 21일 CNG TV는 ‘디모아 Manufacturing Day’를 주제로, 디모아의 협력사인 머티리얼라이즈, 브릭시스, 유니티코리아 3개 업체가 발표자로 참가해 미래를 선도해 나가고 있는 제조업에서 어떻게 혁신적인 기술들이 활용하고 있는지 소개했다. 자세한 내용은 다시 보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 부장, 머티리얼라이즈 서혜린 차장, 브릭시스 한규식 책임, 유니티코리아 전영재 컨설턴트   이번 방송의 첫 번째 발표자인 머티리얼라이즈 서혜린 차장은 ‘3D 프린팅 산업과 효율적인 3D 프린팅을 위한 솔루션 . Magics’를 주제로 이야기했다. 머티리얼라이즈는 220여대 이상의 산업용 3D 프린터로 30가지 이상의 재료, 180가지 이상의 후처리 서비스를 제공하는 유럽 최대 단일 사이트 3D 프린팅 공장을 운영하고 있다.  서혜린 차장은 “머티리얼라이즈 제조 부서에서는 실제로 3D 프린팅을 진행하며 우리에게 필요한 소프트웨어 솔루션을 가장 먼저 개발해 테스트하고 있으며, 이렇게 개발한 소프트웨어를 전 세계 3D 프린터 사용자들에게 공급하고 있다”고 말했다. 또한 “92% 이상의 메이저 메탈 3D 프린팅 장비 제조사 및 68% 이상의 메이저 산업용 3D 프린팅 장비 제조사가 머티리얼라이즈의 솔루션을 사용하고 있다”고 덧붙였다.   한편 서혜린 차장은 “3D 프린팅 노하우를 집약시킨 매직스(Magics)라는 툴을 통해 디자인 단계부터 3D 프린팅 후 품질관리 단계까지 성공적인 적층제조 프로세스를 만드는 역할을 하고 있다”며, “3D 프린팅 데이터 준비의 표준 소프트웨어인 매직스는 하나의 솔루션을 통해 3D 프린팅 프로세스에 생산성 향상과 재료 및 시간 절감, 파트 품질 향상을 모두 성취할 수 있다”고 설명했다. 두 번째 발표자인 브릭시스 한규식 책임은 올인원 CAD 소프트웨어인 브릭스캐드 메카니컬(BricsCAD Mechanical)에 대한 소개와 함께 데모시연을 진행했다. 한규식 책임은 현재 제조업에서 겪고 있는 도전 과제를 브릭스캐드 메카니컬로 어느 정도 해소할 수 있을지에 대해 설명했다. 브릭시스는 브릭스캐드(BricsCAD)와 브릭시스24/7(Bricsys 24/7)라는 두 가지 브랜드로 비용 효율적인 최신 기술의 CAD, BIM, 기계설계 및 협업 프로그램을 공급하고 있는 글로벌 기업이다. 4년 전에 핵사곤의 그룹사로 합류했고, CAD를 전문적으로 공급하고 있다. 한국에서는 4년 전에 지사가 설립되어 브릭스캐드 비즈니스를 진행하고 있다.   한규식 책임은 “지난 2002년부터 CAD와 관련된 서드파티 개발과 함께 자체 CAD 엔진을 개발해 왔기 때문에, CAD에서 많이 사용되는 DWG 파일 포맷에 대한 이해도가 높다. 또한 CAD 엔진을 개발하는 한편 IFC 파일 포맷도 같이 개발하고 있다”고 설명했다.  마지막으로 유니티코리아 전영재 컨설턴트는 ‘유니티 디지털 트윈 성숙도 모델 및 유니티 클라우드를 활용한 3DP’에 대해 소개했다. 전영재 컨설턴트는 유니티에서 바라보고 있는 디지털 트윈은 어떤 것인지, 디지털 트윈 성숙도 모델이란 어떤 것인지에 대해 소개했다. 또한 디지털 트윈을 구축하기 위해서 기반 기술이 되는 데이터 변환 파이프라인, 그리고 이런 변환 파이프라인과 같이 사용할 수 있는 유니티 클라우드의 애셋 매니저 기능, 마지막으로 유니티를 이용해서 구축한 디지털 트윈 사례를 설명했다. 한편, 디모아에서는 5월과 6월에 올인원 CAD 소프트웨어인 브릭스캐드(BricsCAD)와 실시간 3D 경험 최적화 솔루션인 유니티에 대한 특별 프로모션을 진행 중이라고 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  유니티가 유니티의 최신 버전 엔진인 ‘유니티 6(Unity 6)’ 프리뷰 버전을 출시했다고 밝혔다. 유니티 6 프리뷰(이전 명칭은 2023.3 테크 스트림)는 올해 출시되는 유니티 6 정식 버전의 개발 사이클에서 마지막 릴리스에 해당하며, 유니티는 지난 2023년 11월 유나이트에서 엔진 명명 규칙을 업데이트한다고 발표한 바 있다. 유니티 6 프리뷰는 테크 스트림 릴리스와 동일하게 구성되어 있으며, 지원되는 릴리스이므로 개발자들은 탐색 중이거나 프로토타이핑 단계에 있는 프로젝트에서 최신 기능과 업데이트된 기능을 미리 사용해 볼 수 있다. 유니티 6 프리뷰에서는 ‘URP(Universal Render Pipeline : 유니버설 렌더 파이프라인)’와 ‘HDRP(High Definition Render Pipeline : 고해상도 렌더 파이프라인)’의 성능이 크게 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 드로어(GPU Resident Drawer)를 사용하면 복잡한 수동 최적화를 거치지 않고도 규모가 크고 풍부한 월드를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 고사양 모바일 기기, PC, 콘솔 등의 플랫폼에서 복잡한 대형 씬을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화할 수 있다. URP용 렌더 그래프(Render Graph)는 새로운 렌더링 프레임워크 및 API로, 렌더 파이프라인의 유지 관리와 확장을 간소화하고 렌더링 효율성과 성능을 향상시킨다. 또한, 새로운 렌더 그래프 뷰어(Render Graph Viewer) 툴을 사용해 엔진의 렌더 패스 생성과 프레임 리소스 사용량을 에디터 내에서 직접 분석하고 렌더 파이프라인 디버깅과 최적화 과정을 간소화할 수 있다.   ▲ 복잡한 대형 신을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화한다.   이번 유니티 6 프리뷰 출시를 통해 탁월한 조명 전환을 구현하기 위해 저작 워크플로 개선, 스트리밍 기능 확장, 제어 및 플랫폼 도달률(Reach) 확장 등의 개선이 이루어졌다. ‘APV 시나리오 블렌딩(APV Scenario Blending)’을 URP로 확장하여, 낮과 밤을 전환하거나 방에서 불을 켜고 끄는 상황에 대한 ‘베이크된 프로브 볼륨 데이터(baked probe volume data)’를 손쉽게 블렌딩할 수 있도록 더 광범위한 플랫폼을 지원한다. 특히, 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. 대규모의 동적인 월드를 렌더링하려면 무엇보다 성능이 중요하므로 URP와 HDRP의 ‘스피드트리(SpeedTree)’ 초목 렌더링을 최적화했으며, 신규 GPU 상주 드로어를 활용했다. 유니티 6 프리뷰는 멀티플랫폼 개발 워크플로를 최적화하고 가장 인기 있는 플랫폼 전반에서 도달률을 향상하는 것을 목표로 데스크톱과 모바일, 웹 및 XR에서 향상된 멀티플랫폼 기능을 제공한다. 우선, 새로운 빌드 프로필 기능을 통해 그 어느 때보다 유연하고 효율적으로 빌드를 관리할 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. 안드로이드 및 iOS 브라우저 지원이 유니티 6 프리뷰에 추가되었다. 이제 모든 웹에서 유니티 기반 게임을 실행할 수 있으며, 브라우저 게임을 데스크톱 플랫폼으로 제한해 개발하지 않아도 된다. WebGPU 백엔드 얼리 액세스도 제공해, 앞으로 유니티 웹 게임의 그래픽스 렌더링 정확도를 높일 수 있을 전망이다. 유니티 6 프리뷰를 통해 유니티는 ARKit, ARCore, 비전OS(visionOS), 메타 퀘스트(Meta Quest), 플레이스테이션VR(Playstation VR), Windows Mixed Reality 등 잘 알려진 XR 플랫폼을 지원한다. 유니티 6 프리뷰는 혼합 현실, 손 및 시선 입력, 개선된 시각적 정확도 같은 최신 크로스 플랫폼 기능을 포함하고 있다. 유니티 6 프리뷰는 간단한 엔드투엔드 통합 솔루션으로 멀티플레이어 게임의 제작, 출시, 성장을 가속화하는 기능을 선보인다. 유니티는 패키지 레지스트리에서 사용할 새로운 ‘실험 단계 멀티플레이어 센터(Experimental Multiplayer Center)’ 패키지를 제작했다. 멀티플레이어 센터는 멀티플레이어 개발을 시작할 수 있도록 안내하는 간소화된 가이드 툴로, 멀티플레이어 사양에 따른 인터랙티브 가이드, 리소스와 교육 자료에 대한 액세스, 그리고 멀티플레이어 기능을 빠르게 배포하고 간단하게 실험할 간편한 방법을 제공한다. 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 있으며, 센티스는 최근 성능과 사용 초기 경험 간소화에 집중하여 개선이 이루어졌다.

한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.