지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 진보된 최신 반도체 패키징 2.5D 및 3D 기술과 기판을 사용하여 ASIC 및 칩렛의 계획 및 이기종 통합을 위한 빠르고 예측 가능한 경로를 제공하는 소프트웨어인 이노베이터3D IC (Innovator3D IC)를 발표했다.  지멘스의 Innovator3D IC는 설계 계획, 프로토타이핑 및 예측 분석을 위한 통합 데이터 모델을 갖춘 전체 반도체 패키지 어셈블리의 디지털 트윈을 구축하기 위한 통합 콕핏(consolidated cockpit)을 제공한다. 이 콕핏은 물리적 설계, 다중 물리 분석, 기구 설계, 테스트, 사인오프, 제조 출시까지 모든 과정을 지원한다. 지멘스의 Innovator3D IC는 전력과 신호, 열, 기계적 응력 분석 도구를 통합함으로써 세부 설계 구현 전에 문제를 식별, 방지, 해결하는 동시에 신속한 '가정(what-if)' 탐색을 가능하게 한다. 이러한 전환적 접근 방식은 비용과 시간이 많이 소요되는 다운스트림 재작업이나 최적이 아닌 결과를 방지할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 AJ 인코르바이아(AJ Incorvaia)전자 보드 시스템(Electronic Board Systems) 부문 수석 부사장은 "지멘스는 이미 지멘스 엑셀러레이터의 일부로 가장 포괄적인 반도체 패키징 관련 기술 포트폴리오를 보유하고 있었다"라고 말하며, "이러한 기술을 Innovator3D IC와 결합함으로써 고객은 무어(Moore) 이상을 실현할 수 있다"라고 말했다. Innovator3D IC는 지멘스의 Aprisa 소프트웨어 디지털 IC 배치 및 경로 기술, XpeditionPackage Designer 소프트웨어, Calibre 3DThermal 소프트웨어, 기구 설계용 NX™ 소프트웨어, Tessent 테스트 소프트웨어, 인터칩렛 DRC, LVS 및 테이프아웃 사인오프용 Calibre 3DSTACK 소프트웨어를 사용하여 ASIC, 칩렛 및 인터포저(Interposer) 구현을 지원한다. Innovator3D IC는 계층적 디바이스 계획 방식을 사용하여 수백만 개의 핀이 포함된 고급 2.5D/3D 통합 설계의 엄청난 복잡성을 처리한다. 설계는 정교함과 구현 방법을 제어하는 속성을 가진 기하학적으로 분할된 영역으로 표현된다. 이를 통해 중요한 업데이트를 신속하게 구현하는 동시에 특정 영역에 분석 기법을 일치시켜 실행 시간이 지나치게 길어지는 것을 방지할 수 있다. 계층적 인터페이스 배선 경로 계획은 칩렛 인터페이스와 핀 할당을 더욱 최적화한다. Innovator3D IC는 산업용 소프트웨어인 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오와 통합되어 있지만 개방형 아키텍처를 통해 타사 포인트 솔루션과의 통합도 지원한다. Innovator3D IC의 핵심 요소는 3Dblox, LEF/DEF, Oasis 및 인터페이스 IP 프로토콜(예: UCIe 및 BoW)과 같은 산업 표준 형식을 지원한다. ‘Open Compute Projects Chiplet Design Exchange’ 워킹 그룹(OCP CDX)에 적극적으로 참여하여 새로운 상용 칩렛 에코시스템에서 제공할 표준화된 칩렛 모델을 직접 사용할 수 있다. Innovator3D IC는 2.5D 및 3D 통합에 국한되지 않고 인터포저(유기, 실리콘 또는 유리), ABF 빌드업, RDL 기반의 칩 퍼스트 또는 라스트 등 모든 선도적이고 새로운 반도체 통합 방법론과 플랫폼을 계획하고 프로토타입을 제작할 수 있으며, ‘Deca Technologies’ 회사의 적응형 패터닝 프로세스(adaptive patterning process)에 대한 지원도 포함한다. 또한 패널 레벨 패키징(PLP), 임베디드 또는 레이즈드 실리콘 브리지, 시스템 인 패키지(SiP) 및 모듈에 대한 인증도 받았다.   Innovator3D IC 솔루션은 IMEC가 개발한 시스템 기술 공동 최적화(STCO) 방법론 프로세스를 기반으로 설계되었으며 프로토타이핑 및 계획, 설계, 승인/제조 핸드오프 전반에 걸쳐 활용되며 종합적인 검증 및 신뢰성 평가로 마무리된다. 지멘스는 5백만 개 이상의 핀 설계에서 최적의 용량과 성능을 달성하기 위해 광범위한 멀티스레딩 및 멀티코어 기능을 사용하는 차세대 전자 시스템 설계(NGESD) AI 기반 사용자 경험(UX) 기술을 사용하여 Innovator3D IC를 개발했다. 인텔 파운드리의 석 리(Suk Lee) 에코시스템 기술실(Ecosystem Technology Office) 부사장 겸 GM은 "EMIB와 같은 고급 이기종 통합 플랫폼의 경우 예측 분석 기능을 갖춘 통합 플로어플래닝 및 프로토타이핑 콕핏이 필수적이다"라고 말하며, "지멘스 EDA와의 협력을 통해 우리는 Innovator3D IC를 고급 통합 플랫폼의 중요한 설계 기술 구성 요소로 보고 있다"라고 말했다. Innovator3D IC는 2024년 후반에 출시될 예정이다. 지멘스의 Innovator3D IC 소프트웨어에 대한 자세한 내용은 홈페이지에서 확인할 수 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 : ZWSOFT 주요 특징 : 2D CAD 전용 소프트웨어, 대용량 도면 파일 처리 속도 개선, STEP 파일 호환 지원, PDF 불러오기 편의성 강화, 플롯 기능 개선, 기계 설계 특화 모듈 출시 등 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아가 기계/제조 분야에서 다방면으로 활용할 수 있는 2D CAD 전용 소프트웨어 지더블유캐드 2025(ZWCAD 2025)를 출시했다. ZWCAD는 지더블유소프트(ZWSOFT)에서 지속적으로 개발 및 업데이트를 진행하고 있으며, 국내 공급 및 지원을 담당하고 있는 지더블유캐드코리아는 제조 분야에서 2D CAD, 3D CAD/CAE/CAM 라인업을 확장시키고 있다. 특히 모든 제품군이 영구 라이선스로 보급되어, 타 소프트웨어의 라이선스 정책 및 고가의 소프트웨어를 대체할 수 있는 제품군으로 주목받고 있다. 이번에 출시된 ZWCAD 2025는 본격적으로 3D 기능에 대한 퍼포먼스가 향상됐다. STEP 파일에 대한 호환이 가능해지면서, 기계 부품 및 전기/전자, 장비를 포함한 플랜트 설비까지 대용량 데이터에 대한 불러오기 기능이 강화되었다. 또한 PDF 불러오기 기능에 대한 편의성 강화와 플롯(Plot) 기능이 개선되었다. 기계 설계 특화 모듈인 ZWCAD MFG 2025가 함께 출시됐다. 범용적인 2D 설계 기능 뿐만 아니라 특화 제품에 대한 신기능으로 템플릿 설정을 위한 프레임 셋업, 레이아웃, 그리고 조립도를 위한 BOM 및 기계기호 설정 등 다양한 설계 기능이 향상됐다. 그리고 국제 규격에 알맞은 부품 라이브러리 뿐만 아니라 KS규격을 추가적으로 선보인다. 이를 통해 기존 대비 효율성을 약 40% 이상 확보할 수 있다.   ZWCAD 2025의 신기능 ZWCAD 2025는 2D/3D 기능, 인터페이스, API, 인더스트리 모듈 등 여러 개선된 내용을 포함한다. 2025 버전부터는 32비트 환경에 대한 업데이트가 더 이상 지원되지 않고, 64비트 환경의 제품만 업데이트 및 지원한다. 앞으로 ZWCAD는 2~3개월마다 새로운 업데이트 패키지가 출시되며, 관련 패치는 자동 업데이트로 처리할 수 있다. 신규 버전의 주요 업데이트 사항은 다음과 같다.   향상된 2D/3D 기능 PDF 파일을 ZWCAD 상에서 첨부하거나 삽입하여 사용할 수 있다. 또한 PDF 언더레이가 포함된 도면의 이동, 확대/축소, 가져오기 속도, PDF에서 문자 가져오기의 최적화 등 다양한 기능의 효율이 개선되었다. 이 부분에 대해 타 소프트웨어와 비교한 사항은 다음과 같다.   ▲ 도면의 PDF 언더레이를 이용한 이동 속도 비교   출력(Plot)의 경우, PDF 및 물리적 프린터를 사용하는 부분에서 효율성을 향상시키고, 출력된 PDF 파일의 크기를 대폭 감소시킨다.  연관 배열 생성 및 편집에서 일부 오류가 있는 경우, 별도의 ZRX 도구가 제공된다. 이 도구를 사용하려면 ‘AuditArray.zrx’ 파일을 첨부 파일로 로드하고, AUDITARY 명령을 실행할 수 있다.  도면 검토를 위해 구름 수정 기호를 편리하게 사용할 수 있도록 별도 객체가 추가되었다. 사용자는 해당 그립을 드래그하여 모양을 편집하고 길이를 수정할 수 있다.   ▲ 그립을 통한 구름 수정 기호 편집   표준 LISP(리스프) 파일을 FAS 및 VLX 형식으로 직접 로드할 수 있도록 지원하고, LISP 호환성을 향상시키고 포맷 변환을 제거하여 개발 효율성을 높일 수 있다.   ▲ FAS/VLX 애플리케이션 로드   기계 부품 및 다양한 3D 데이터를 가져오기 위한 STEP 파일 가져오기 기능과 더불어 객체에 대한 시각화 스타일 등 여러 부가 옵션이 추가되었다. 지원되는 STEP 형식은 AP203과 AP214이며, 일반적인 설계 데이터뿐만 아니라 설비 및 플랜트에서 사용되는 대용량 데이터도 가져올 수 있는 디스플레이 최적화를 탑재했다. 이 밖에도 3D 모델링의 작업 공간과 편의 기능이 강화되었다.   ▲ ZWCAD 2025에서 불러온 플랜트 설비 데이터   ▲ 새로운 3D 객체 시각화 스타일   인터페이스 최적화 전반적인 리본 메뉴에서 슬라이드 아웃, 드래그, 플로팅과 같은 추가 패널 기능을 제공한다. CUI와 결합된 인터페이스는 사용자의 커스터마이징 수준을 향상시킬 수 있어, 더욱 빠른 드로잉을 가능하게 한다.    ▲ 슬라이드 아웃 패널   또한 특성, 도면층 관리자, 외부 참조, 디자인 센터, 도구 팔레트, 계산기 등 사용자가 자유롭게 개별 패널을 자동으로 병합하고 숨길 수 있어, 설계를 위한 작업 공간을 확장하도록 지원한다. 여러 도면을 열 때 다른 모니터에 참조 도면으로 표시하도록, 개별적인 탭을 프로그램 밖으로 드래그할 수 있는 기능도 추가된다.   ▲ 특정 도면을 새 창으로 이동     ■ 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.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ HL만도 배홍용 CTO, 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국산업지능화협회 PLM기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 교수는 인사말에서 “과거에는 설계/제조 정보의 생성, 관리, 활용 등이 구조적이고 전형적인 방법에 의존해 왔다. 한편, 최근 생성형 AI 특히 GPT의 출현으로 인해 PLM의 역할이 재조명되고 있다”고 짚었다. GPT의 기반인 생성형 초거대 언어 모델(LLM) 등을 통하여 유연적이고 비정형적인 방법이 가능해지고, 자연어 기반의 대화형 인터페이스가 가능해져 설계/제조의 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. 또한, 서효원 교수는 “LLM을 기반으로 설계/제조 현장의 핵심 이슈인 데이터의 연결, 하이퍼링크 통합 등의 자동화가 가능해지며, 이를 통해 과거 PLM 적용에 있어서 문제로 여겨졌던 부분을 해결할 수 있다는 기대가 커지고 있다”고 전했다.   ▲ 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 서효원 위원장(KAIST 교수)   이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다.   ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   변화에 대응하기 위한 자동차 산업의 혁신 노력 행사 첫째 날인 6월 13일 기조연설에서 HL만도의 배홍용 CTO는 ‘오토모티브 인더스트리의 새로운 지평선에서’라는 주제로, 자동차 산업이 최근 겪고 있는 변화와 대응 방향에 대해 소개했다. 전기자동차(EV)의 성장세는 분명해 보인다. 전기자동차의 성장에 따라 DC-DC 컨버터, 차저, 구동용 모터, 인버터 관련 기업은 호황을 기대하는 반면 전기자동차에는 쓰이지 않는 엔진, 트랜스미션, 스타터, 클러치, 토크 컨버터 관련 기업은 변화에 따른 충격에 대비할 필요성을 느끼고 있다. 자율주행에 대해서는 긍정적 전망과 부정적 전망이 뒤섞여 있지만, 장기적으로 변화의 물결은 피할 수 없을 전망이다. 높은 개발 비용과 생산 비용, 법규 마련의 지연, 그리고 낮은 기술적 성숙도로 인해 본격적인 자율주행의 도입은 당초 기대보다는 늦어질 것으로 보인다. 전통적인 자동차 외에 친환경 동력과 근거리 주행을 특징으로 하는 마이크로 모빌리티는 착실히 성장하면서 산업계에서도 대응을 강화하고 있으며, 소프트웨어 정의 차량(SDV)은 하드웨어 공급사인 OEM뿐 아니라 소프트웨어 공급사까지 참여하는 새로운 산업 생태계를 만들고 있다. HL만도에서도 ‘데이터 주도’와 ‘자동차의 통합 제어’라는 두 개의 축을 중심으로 개발 및 사업을 전개하고 있다. 배홍용 CTO는 “자동차 산업이 복잡해지고 변경 빈도가 높아지는 상황에서, 프로세스를 가볍게 만들고 신뢰성을 확보하는 것이 과제가 되고 있다”면서, “설계와 검증을 세분화하면서 효율적인 개발 방법을 마련할 필요성이 커지고 있다. 또한 AI의 도입, 디지털 전환(DX), 협업 및 자동화 플랫폼 등 다양한 영역에 걸친 산업 생태계의 노력이 요구된다”고 전했다.   ▲ HL만도 배홍용 CTO   UAM이 가져 올 생태계의 파괴적 혁신 한국항공우주연구원(KARI)의 황창전 UAM연구부장은 ‘모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래’를 주제로 한 기조연설을 진행했다. UAM(도심 항공 모빌리티)은 수직이착륙이 가능한 전기 항공기(eVTOL)뿐 아니라 퍼스트 마일부터 라스트 마일까지 커버하는 모빌리티 서비스(MaaS), 도심내 이착륙장, 간편한 시큐리티 체크인, 자율주행 등 다양한 기술과 산업이 연관된 개념이다. 2019년에 약 200개의 UAM 비행체가 개발되었는데 현재는 1000개로 크게 늘었으며, 모건 스탠리는 2040년 UAM 시장 규모를 1조 5000억 달러로 전망하고 있다. 이처럼 UAM은 모빌리티 분야에서 파괴적인 변화(disruptive change)를 이끄는 ‘게임 체인저’가 되고 있다. 다양한 산업 분야를 포괄하는 만큼 eVTOL 개발, 비행 제어 소프트웨어, 교통 관리 체계, 버티포트 인프라, 통신망과 내비게이션 등에 걸친 산업계의 기술 확보 움직임과 함께 정부의 지원 로드맵도 진행 중이다. 황창전 부장은 “산업화에 성공하면 항공기, MRO(유지 . 보수 . 운영), 운항 관리 등 세 가지 기술을 토털 패키지화해서 수출도 가능하며, 이런 기술의 개발 과정에 PLM이나 디지털 전환을 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다.   ▲ 한국항공우주연구원 황창전 UAM연구부장   제품 개발과 생산 분야의 디지털 혁신 노력 소개 LG CNS SINGLEX 정현길 위원은 ‘개발·양산 라이프사이클 품질 관리의 발전 방향’을 주제로 한 발표에서 LG 그룹의 품질 관리 프로세스 구축 과정과 향후 발전 방향에 대해 소개했다.  LG 그룹의 개발 품질 관리 솔루션 프로젝트를 통해 구축된 싱글렉스(SINGLEX) 플랫폼은 제품 기획부터 마케팅, 영업, 구매, 제조, 물류, R&D/품질, 고객 서비스, HR, 경영 관리, 보안, IT 관리 등 총 32개 영역의 서비스를 제공한다. 이 가운데 R&D/품질 영역은 ▲개발 프로젝트를 관리하는 PMS ▲양산 품질을 관리하는 QMS ▲위험 재발 방지 활동을 지원하는 FMA ▲소프트웨어 프로젝트를 관리하는 ALM ▲시스템의 범위 및 현황을 연계하여 전체 업무를 관리할 수 있는 SPM  등 5개의 주요 시스템으로 이루어져 있다. 정현길 위원은 “솔루션의 완성도를 위해서 약 28만 건의 품질 검증과 수많은 현업 전문가의 의견을 반영해서 1500건 이상의 업그레이드를 실시했다. 그 결과 현재 LG 그룹 계열사에서 완성도 높은 서비스를 이용하고 있고, 이를 기반으로 대외 사업으로 확대를 추진 중”이라고 전했다.   ▲ LG CNS SINGLEX 정현길 위원   PTC코리아의 이봉기 상무는 ‘LS 일렉트릭 디지털 스레드 적용 사례 및 PTC AI 혁신 전략’에 대해 발표했다.  디지털 스레드의 기본 개념은 가치사슬 전반에 걸쳐서 필요한 대상에게 필요한 시점에 필요한 맥락으로 정보를 제공하기 위해, 전체 라이프사이클에 걸쳐서 물리적 세계와 디지털 세계의 정보를 엮어주는 것이다. 디지털 스레드의 궁극적인 목표는 기업 전체 가치사슬의 최적화이다. 이런 관점에서 최근의 디지털 전환 프로젝트가 보이는 한계를 해소할 수 있는 대안으로 디지털 스레드가 주목받고 있다. 이봉기 상무는 “디지털 전환 프로젝트가 성공하기 위해서는 디지털 스레드의 개념을 잘 이해하고, 이를 기업 전체의 목표와 부합하도록 연계하는 것이 중요하다”면서, “이를 통해 엔지니어링 단계를 넘어 제조 효율성, 서비스 최적화, 제품 운영 관리 등 기업의 가치사슬 전반에 걸쳐 기업의 디지털 전환을 이룰 수 있을 것”이라고 전했다. 또한, “PTC는 SaaS(서비스형 소프트웨어)와 생성형 AI 등의 기술에 대해서도 디지털 스레드를 기반으로 기업의 비즈니스 목표 달성을 지원할 수 있는 방향으로 접근하고 있다”고 덧붙였다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   아비바코리아의 강창훈 상무는 ‘프로세스 산업에서의 디지털 트윈 적용 사례’에 대해 발표했다. 정유, 화학 등 프로세스 산업은 긴 라이프사이클을 갖고 있으며, 많은 인원과 대형 설비가 투입되는 자본집약적 성격을 갖고 있다. 공정 자체도 물리화학적인 변화를 포함하고 있으며 복잡한 것이 특징이다. 프로세스 산업은 자동화와 플랫폼화를 거쳐 데이터 기반의 실시간 최적화 등의 방향으로 발전해 왔는데, 최근에는 IoT(사물인터넷), AI, 디지털 트윈이 활발히 도입되고 있는 상황이다. 강창훈 상무는 “특히 2D/3D 설계와 시공 데이터를 통합하고 조회할 수 있는 엔지니어링 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고 있는 것이 주요한 흐름”이라고 전했다. 플랜트 사용자들은 실시간 모니터링과 분석을 통해 유기적으로 협업할 수 있으며, 궁극적으로 데이터 기반의 의사결정 환경을 구축할 수 있다. 또한 운영 데이터를 활용해 AI/머신러닝 기반의 설비 예측 분석을 통해 설비의 이상징후를 조기에 감지하며, AI를 활용하여 디지털 트윈에 구축된 다양한 정보에 신속하게 접근하는 챗봇을 활용할 수도 있다.   ▲ 아비바코리아 강창훈 상무   TYM의 김대용 CDO는 TYM의 ‘PLM/디지털 전환/디지털 트윈 구축 사례’를 소개했다.  트랙터, 콤바인, 이양기 등 농기계와 디젤엔진에 이르는 제품을 개발/생산하고 있는 TYM은 PLM으로 대표되는 제품 지능화, 스마트 공장과 관련된 공정 최적화, 고객 경험을 강화하는 스마트 서비스 등을 중심축으로 삼아 디지털 전환을 추진 중이다. TYM이 설정한 PLM의 목적은 ‘고객 가치를 창출하고 고객 맞춤형 제품 개발의 리드 타임을 줄이기 위해서 프론트로딩을 할 수 있는 통합 R&D 인프라를 구축하는 것’이다. 또한 TYM은 제품/부품의 형상과 공장 데이터를 유기적으로 연결하는 디지털 트윈을 구축하고 있다. 디지털 트윈을 기반으로 트랙터 조립 공정의 실시간 상태를 모니터링하고 현장 데이터를 수집할 수 있도록 했다. 김대용 CDO는 “이외에도 TYM은 RTLS를 이용해서 파트너사 및 협력사 사이에 공급망 현황이나 재고 현황 데이터를 실시간 수집/분석하고 시각화하는 AI 서비스의 연구개발을 진행 중”이라고 전했다.   ▲ TYM(티와이엠) 김대용 CDO   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한석주 본부장은 ‘AI 및 클라우드 기술을 활용한 팀센터의 미래 PLM : 디지털 스레드의 역할’이라는 주제로 발표를 진행했다. PLM은 업무의 효율 향상에 중점을 두고 진화를 계속하고 있다. 제조산업에서 제품을 개발하는 라이프사이클의 속도를 높이는 것이 중요하게 여겨지고 있으며, 이에 맞춰 PLM은 과거의 CAD 데이터 관리를 넘어 디지털 스레드를 기반으로 해서 제품 개발 사이클을 가속화하는 형태로 발전하고 있다는 것이 한석주 본부장의 설명이다. 한석주 본부장은 “지멘스는 디지털 전환을 가속화하기 위한 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 ‘엑셀레이터’를 통해 제품을 이제 디자인하고, 현실화하고, 최적화하는 전체 폐순환(closed-loop) 라이프사이클을 가속화할 수 있도록 지원한다”고 소개했다. 또한 “지멘스는 인더스트리 디지털 스레드, 클라우드, 인더스트리 메타버스를 통해서 PLM의 효율을 더욱 강화할 수 있게 돕고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장   관련 기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

PIX4D 국내 공식 총판사인 이에이트가 PIX4DKorea 공식 홈페이지를 오픈하고 본격적인 제품 홍보 및 판매지원 활동에 나선다고 밝혔다. PIX4D는 드론, 항공, 스마트폰으로 획득한 이미지로 자동 측량 및 3D 초정밀 공간 정보를 구현하는 솔루션을 보유한 글로벌 기업이다. PIX4D의 솔루션은 건설ㆍ정밀농업ㆍ에너지ㆍ국방ㆍ스마트시티ㆍ재난대응ㆍ안전 분야에 접목 가능하며, 현재 이에이트가 진행하고 있는 건설 에너지 관리 시스템, 스마트시티, 국방, EPC 사업 등에 접목되어 시너지 효과를 보이고 있다. 한편, 이에이트는 PIX4DKorea 공식 홈페이지 오픈 기념으로 ‘특별 할인가 제품 패키지 한정 판매 프로모션’을 진행한다. PIX4D의 대표 제품을 패키지로 묶어 최대 20% 할인된 가격으로 구매할 수 있는 프로모션으로, 해당 제품들을 기존 가격 대비 약 300만원 정도 더 저렴한 가격으로 구매할 수 있다. 선착순으로 한정 수량은 판매하는 이번 프로모션은 이벤트 기간 중 제품 구매자에 한해 추가 혜택도 지원받을 수 있다. PIX4Dmatic + PIX4Dsurvey 및 PIX4Dmapper + PIX4Dsurvey 등 두 가지로 구성된 프로모션 제품을 구매하는 경우 온라인 프로젝트 관리가 가능한 80만원 상당의 PIX4Dcloud 이용권을 무상으로 지원한다. 이에이트는 이를 통해 PIX4Dcloud의 원활한 커뮤니케이션 지원 및 현장 모니터링 기능까지 더한 ‘PIX4D 통합 사진측량 솔루션’을 경험할 수 있다고 전했다.     패키지 제품 구성이 PIX4D를 대표하는 신속 · 정확한 이미지 기반 매핑 및 3D 모델링 제품 ‘PIX4Dmatic’과 정밀한 지형 분석 및 손쉬운 벡터 데이터 추출 제품인 ‘PIX4Dsurvey’로 구성된 것에 대해 이에이트는 “PIX4D의 소프트웨어들이 함께 사용되는 경우가 더 많고,소비자에게도 결합된 PIX4D 제품의 강력한 효과를 전달하는 것이 이번 프로모션 진행 목적이자 PIX4D 파트너로서 중점을 두는 부분이기 때문”이라고 밝혔다. 특히, PIX4D의 핵심 제품인 PIX4Dmatic은 ‘전문 드론 및 지상 매핑을 위한 차세대 사진 측량 소프트웨어’라는 점을 내세우면서, 기존 사진측량 분야의 다양한 한계점을 극복한 차별화를 내세운다. 고정밀 포인트 클라우드 생성과 센티미터 이하의 정확도 등 그 기술력을 인정받아 전문가 및 전 세계 다양한 기업에서 활용되고 있다. 전문가 수준의 기술력을 사진측량 전문가가 아닌 누구라도 손쉽게 사용할 수 있도록 해당 분야 전문가와의 협업을 통해 직관적인 인터페이스로 전달하는 것 또한 PIX4D 제품의 장점 중 하나이다. 이에이트 역시 기존 디지털 트윈 모델 구현에서 한 단계 더 나아간 3D 모델링 구현 및 활용에 PIX4D의 관련 기술을 적용해 새로운 제품을 출시할 예정이다. 이에이트는 이 제품을 활용하면 3D 모델에 다양한 공간정보를 포함할 수 있기 때문에, 작업 흐름의 끊김이나 지체 없이 3D모델에서 2D 정보, CAD 연동 등의 작업을 몇 번의 클릭을 통해 수월하게 진행할 수 있을 것으로 보고 있다.

한국레노버가 AI를 지원하는 모바일 워크스테이션 신제품 5종을 출시했다고 밝혔다. 새롭게 선보인 제품은 인텔 프로세서를 탑재한 ▲씽크패드 P1 7세대 ▲씽크패드 P16v i 2세대 ▲씽크패드 P14s i 5세대 ▲씽크패드 P16s i 3세대와 AMD 프로세서가 장착된 ▲씽크패드 P14s 5세대 등 총 5종이다. 다섯 제품 모두 AI 기술 기반으로 향상된 성능과 생산 역량을 갖춰 제조/자동차/건설/미디어&엔터테인먼트/의료 등 다양한 산업 전문가의 효율과 혁신을 높이고, AI 모델 개발 및 적용에 대한 새로운 니즈를 충족시키는 데에 초점을 맞추고 있다. 프리미엄 알루미늄 섀시로 디자인된 씽크패드 P1 7세대는 머신러닝 집약적인 작업을 위해 설계된 제품이다. 높은 휴대성과 성능을 겸비해 장소에 구애 받지 않고 업무를 수행할 수 있다. 최대 인텔 코어 울트라 9 프로세서와 내장형 NPU, 엔비디아 RTX 3000 에이다(Ada) 제너레이션 GPU로 강력한 파워와 성능을 갖춰 AI 집약적 워크로드를 지원한다. 액체 금속 열 설계로 냉각 성능을 높여 복잡한 작업도 장시간 최대 성능으로 수행할 수 있다.  씽크패드 P1 7세대는 LPDDR5x LPCAMM2 메모리를 탑재했다. LPCAMM2는 레노버와 협업으로 미국 마이크론이 선보인, 빠르고 에너지 효율적인 PC용 모듈형 메모리 솔루션이다. DDR5 SODIMM 대비 유효 전력 소비량이 최대 61% 적고 공간을 64%까지 줄였다. 단일 모듈로 더 높은 대역폭과 듀얼 채널 지원을 제공해 모바일 워크스테이션과 AI PC 업무에 효과적이라는 것이 레노버의 설명이다.   ▲ 씽크패드 P1 7세대   최신 인텔 코어 울트라 프로세서를 장착한 씽크패드 P16v i 2세대, 씽크패드 P14s i 5세대, 씽크패드 P16s i 3세대는 CPU, NPU, 내장형 GPU로 구성된 통합 멀티 프로세서 패키지로, 100여 개 애플리케이션에 대한 AI 작업 성능을 최적화한다. 씽크패드 P16v i 2세대는 듀얼 방열 구조의 고급 냉각 시스템으로 대량의 워크로드와 효율적인 멀티태스킹에 필요한 높은 성능을 장시간 보여준다. 씽크패드 P14s i 5세대는 가벼운 무게와 휴대성을 갖췄으며 이동 중에도 탁월한 성능을 제공한다. 씽크패드 P16s i 3세대는 16인치 섀시에 성능과 휴대성을 효과적으로 안배했다.   ▲ 씽크패드 P14s 5세대   AMD 라이젠 AI가 통합된 라이젠 프로 8040 HS-시리즈 프로세서의 씽크패드 P14s 5세대는 14인치 사이즈로 최고 성능을 제공한다. 최신 라이젠 AI 기반 프로세서는 전 세대 대비 3.5배 증가한 처리 속도로 높은 수준의 생성형 AI를 제공함으로써 AI 기반 협업과 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등에서 사용자 경험을 높여준다. 레노버는 최대 96GB 메모리, 2TB 저장장치, AMD 라데온 그래픽으로 오토캐드, 레빗, 솔리드웍스 같은 애플리케이션을 높은 성능으로 구동할 수 있다고 소개했다. 16:10 비율의 최대 2.8K OLED 디스플레이는 3M 광학 필름 솔루션을 적용해 400니트(nit) 밝기를 최대 16% 적은 전력으로 지원한다. 블루라이트 저감 기술을 적용하고, 엑스 라이트(X-Rite) 팬톤 인증을 받아 색상을 정밀하게 표현한다. 필요 시 터치 옵션 추가로 편리하게 사용할 수 있다. 모바일 워크스테이션 신제품 5종은 모두 ISV(독립소프트웨어개발업체) 인증을 받았다.  미 육군 납품 규정 밀스펙(MIL-SPEC)을 통과해 내구성이 뛰어나며, 씽크쉴드(ThinkShield) 보안 솔루션으로 안정성과 보안성을 모두 갖췄다. 한국레노버의 신규식 대표는 “이동 작업 비중이 높은 전문가를 위해 설계된 씽크패드 P 시리즈는 레노버의 워크스테이션 설계 노하우에 뛰어난 AI 성능과 휴대성을 더했다”면서, “글로벌 빅테크 기업과 협업으로 성능과 전력 효율이 모두 향상된 신제품을 통해 창의성을 발휘해야 하는 전문가와 엔지니어, 데이터 과학자는 언제 어디서나 복잡한 워크로드를 처리할 수 있을 것”이라고 전했다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (10)   케이던스 셀시우스 스튜디오(Cadence Celsius Studio)는 전자 시스템의 열 해석과 열 응력, 전자 제품 냉각을 해결하기 위한 AI 기반 열 플랫폼이다. 현재 제공되는 제품은 대부분 포인트 툴 솔루션으로 구성되어 있지만, 셀시우스 스튜디오는 전기 및 기계/열 엔지니어가 형상 단순화, 조작, 변환 없이 단일 플랫폼 내에서 동시에 설계 및 해석할 수 있는 통합 플랫폼으로 완전히 새로운 접근 방식을 도입했다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   셀시우스 스튜디오는 전열 공동 시뮬레이션, 전자 냉각, 열 응력을 하나의 솔루션으로 통합한다. 또한 설계 중 다중 물리 분석으로 셀시우스 스튜디오를 원활하게 사용할 수 있으므로, 설계자는 설계 프로세스 초기에 열 무결성 문제를 발견하고 이상적인 열 설계를 발견하기 위해 생성형 AI 최적화와 새로운 모델링 알고리즘을 효율적으로 활용할 수 있다. 그 결과 협업이 개선되고 설계 반복이 줄어들며 예측 가능한 설계 일정이 가능해지는 간소화된 워크플로를 통해 처리 시간을 단축하고 출시 기간을 단축할 수 있다.   셀시우스 스튜디오의 주요 이점 셀시우스 스튜디오는 복잡한 열 해석, 열 응력, 전자 냉각 등의 문제를 해결할 수 있다.    매끄러운 통합 셀시우스 스튜디오는 케이던스의 버추소, 알레그로, 이노베이티브, 옵티멀리티 및 AWR 구현 기술과 통합된다.   디자인 인사이트 전체 설계 공간을 빠르고 효율적으로 탐색하여 최적의 설계에 수렴할 수 있도록 통합된 옵티멀리티 AI(Optimality AI) 기반 기술을 통해 지원한다.   시스템 레벨의 열 해석 전체 시스템 분석을 위해 유한 요소법(FEM)과 전산 유체 역학(CFD)을 결합한다.   생산성 향상 기존 솔루션보다 최대 10배 빠른 성능을 달성하는 대규모 병렬 실행을 제공한다.   셀시우스 스튜디오의 솔루션 구성 전열(Electrothermal) 해석 셀시우스 스튜디오는 다양한 ECAD 및 MCAD 파일 형식을 지원하며, 전기 및 열 시뮬레이션을 위한 재료 및 부품 관리자를 제공한다. 정적 및 과도 전열 공동 시뮬레이션을 모두 제공하며 케이던스의 클래리티, 시그리티, 스펙터 솔버와 원활하게 통합된다.     기구 응력(Mechanical Stress) 셀시우스 스튜디오는 선형 및 비선형 재료 구조 모델뿐만 아니라 뒤틀림 및 응력 분석을 위한 정적 및 준정적 솔버, 수분 솔버, 고온고습(HTHH) 분석을 지원한다. 설계자는 설계 조립 공정과 재료 고장 및 신뢰성 분석을 위한 다단계 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 3D-IC 뒤틀림/응력 시뮬레이션을 위한 글로벌 및 로컬 모델이 있다.     머신러닝/인공지능(ML/AI) 셀시우스 스튜디오는 열 설계 및 관리를 위한 AI 기반 최적화와 DFM 검증을 위한 몬테카를로 분석 및 민감도 연구, 열 RC 및 컴팩트 모델 생성 및 네트워크 시뮬레이션을 통합한다. 메타모델 칩/패키지/서버는 빠른 열 성능, 특성화 및 평가를 제공한다.   전자 냉각(Electronic Cooling) 셀시우스 스튜디오는 전체 전자 시스템의 열 효율을 최적화하기 위한 전자 냉각 시뮬레이션을 제공한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 애플리케이션별 집적 회로(ASIC) 및 시스템 온 칩(SoC)에서 신경망 가속기의 상위수준합성(HLS) 솔루션인 캐터펄트 AI NN(Catapult AI NN)을 발표했다.  캐터펄트 AI NN은 AI 프레임워크에서 신경망 기술(neural network description)에서 시작하여 C++로 변환하고, 이를 반도체칩 설계의 프로그램 언어인 베릴로그(Verilog) 또는 VHDL의 RTL(register transfer level) 가속기로 합성하여 실리콘에서 전력, 성능 및 면적(PPA)에 최적화된 하드웨어 설계를 변환 및 최적화시켜 구현할 수 있도록 지원하는 솔루션이다. 캐터펄트 AI NN은 머신 러닝 하드웨어 가속을 위한 오픈 소스 패키지인 hls4ml과 상위수준합성(HLS)을 위한 지멘스의 캐터펄트 HLS 소프트웨어를 결합시켰다. 캐터펄트 AI NN은 미국 에너지부 산하 연구소인 페르미연구소(Fermilab) 및 기타 hls4ml의 주요 기여자들과 협력하여 개발되었으며, 맞춤형 실리콘의 전력, 성능 및 면적에 대한 머신러닝 가속기 설계의 고유한 요구 사항을 해결한다.     AI(인공지능)의 실행시간 및 머신러닝 작업이 기존 데이터센터는 물론, 소비자 가전부터 의료 기기까지 모든 분야로 이전됨에 따라, 전력 소비를 최소화하고 비용을 절감하며 최종 제품의 차별화를 극대화하기 위한 ‘적절한 크기의’ AI 하드웨어에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 대부분의 머신러닝 전문가들은 합성 가능한 C++, Verilog 또는 VHDL보다는 텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras)와 같은 반도체칩 설계 프로그램 언어 도구로 작업하는 것이 더 익숙하다. AI 전문가가 적절한 크기의 ASIC 또는 SoC 구현으로 머신러닝 애플리케이션을 가속화할 수 있는 간편한 방법이 지금까지는 없었다. 머신러닝 하드웨어 가속을 위한 오픈 소스 패키지인 hls4ml를 사용하면 텐서플로우와 파이토치, 케라스 등과 같은 AI 프레임워크에 기술된 신경망에서 C++를 생성하여 이러한 간극을 매울 수 있다. 그런 다음 C++를 FPGA, ASIC 또는 SoC 구현을 위해 배포할 수 있다. 캐터펄트 AI NN은 hls4ml의 기능을 ASIC 및 SoC 설계로 확장한다. 여기에는 ASIC 설계에 맞게 조정된 특별한 C++ 머신 러닝 함수의 전용 라이브러리가 포함되어 있다. 설계자는 이러한 함수를 사용하여 C++ 코드로 구현함에 있어 지연 시간 및 리소스 절충을 통해 PPA를 최적화할 수 있다. 또한 설계자는 이제 다양한 신경망 설계의 영향을 평가하고 하드웨어에 가장 적합한 신경망 구조를 결정할 수 있다.  캐터펄트 AI NN은 현재 얼리 어댑터들이 사용 가능하며, 2024년 4분기에 모든 사용자가 사용할 수 있게 될 예정이다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 모 모바헤드(Mo Movahed) 상위수준설계, 검증 및 전력 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “소프트웨어 신경망 모델을 하드웨어로 구현하기 위해 수작업으로 변환하는 과정은 매우 비효율적이고 시간이 많이 걸리며 오류가 발생하기 쉽다. 특히 특정 성능, 전력 및 면적에 맞춘 하드웨어 가속기의 변형을 만들고 검증할 때 더욱 그렇다”면서,  “과학자와 AI 전문가가 신경망 모델 설계와 같은 산업 표준 AI 프레임워크를 활용하고 이러한 모델을 전력, 성능 및 면적(PPA)에 최적화된 하드웨어 설계를 위해 원활하게 합성할 수 있도록 지원함으로써 AI 및 머신러닝 소프트웨어 엔지니어에게 완전히 새로운 가능성의 영역을 개척하고 있다. 새로운 캐터펄트 AI NN 솔루션을 통해 개발자는 소프트웨어 개발 과정에서 최적의 PPA를 위한 신경망 모델을 자동화하고 동시에 구현할 수 있어 AI 개발의 효율성과 혁신의 새로운 시대를 열 수 있다”고 전했다.

  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.