실제 적용사례를 통해 알아보는 전공종 플랜트 BIM 설계 프로세스 글로벌 경기 침체의 영향으로 국내 반도체 설비 투자가 예상보다 더디게 진행되고 있습니다. 하이테크 플랜트 EPC사 및 엔지니어링 협력사에서는 수익성 개선과 비용 절감이라는 도전 과제를 마주하고 있습니다.  또한, 친환경 에너지에 대한 수요 증가에 따라 2차 전지 제조 공장 등 산업용 플랜트 프로젝트가 증가하는 추세로, 잦은 설계 변경과 짧은 공사 기간에 대응이 유리한 Revit 기반의 전공종 BIM 설계 전환에 대한 니즈도 계속해서 늘어나고 있습니다. 즉, 기존 인력과 IT 자원의 활용을 최대화하면서 동시에 향후 경기 회복 시 빠르게 프로젝트를 수주하고 설계를 진행할 수 있도록 BIM 전환에도 대비하여야 합니다. 본 웨비나에서는, AEC Collection에 포함된 다양한 제품을 활용하여, 플랜트 엔지니어링사에서 추가적인 3D 소프트웨어 비용을 절감하면서도 전공종 플랜트 Full BIM을 구현할 수 있는 방안을 제시합니다. 또한 여러 공종간의 협업을 효율화하여 공사 기간을 단축하고 인건비를 절감할 수 있는 다양한 방안을 함께 소개합니다. 지금 등록하세요! 자세히 보기         [웨비나 주요 아젠다] 플랜트 엔지니어링의 각 공종 단계별 도전과제와 해결 방안 플랜트 분야 전공종 BIM 도입 사례: 하이테크엔지니어링 플랜트 시공 BIM 프로세스 [웨비나 참석 대상] 플랜트 프로젝트에 유관된 MEP 엔지니어링 설계 실무자 플랜트 엔지니어링 프로젝트 매니저 배관 3D 설계를 Revit과 연계하여 다공종 협업을 효율적으로 구축하고자 하는 EPC 담당자 AEC Collection 활용도를 높이고자 하는 플랜트 엔지니어링/MEP 분야 사용자   *라이브 세션 참석이 어렵더라도 걱정하지 마세요! 웨비나를 등록하신 모든 분께는 세션 레코딩을 보내 드립니다. 지금 바로 등록하세요.        발표자 소개     조준연 부장 | Autodesk AEC Solution Engineer 카타르 국립박물관 등 시공BIM 실무 담당     이경미 이사 | SCK SCK AEC 사업부 (전) 포스코엔지니어링 화공 BIM Manager     조수민 | 하이테크엔지니어링 플랜트 건축분야 하이테크엔지니어링 BIM 실무 담당    

다쏘시스템이 애경산업과 협력하여 3D익스피리언스 플랫폼 기반 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템을 구축한다고 밝혔다.  애경산업은 1954년 설립 이래 지속적인 기술 혁신을 통한 신기술 기반의 고부가가치 제품 개발을 통해 뷰티와 라이프 케어의 혁신을 주도하는 생활뷰티 기업이다. 현재 국내뿐 아니라 글로벌 시장으로 확대를 가속화하며 사업 성장성을 지속적으로 강화하고 있다. 이번 다쏘시스템과의 PLM 시스템 구축은 디지털 시스템 강화를 통해 제품 개발 과정의 효율성을 높이고자 하는 애경산업과 PLM을 넘어 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 플랫폼을 지향하고, 엔드-투-엔드 비즈니스 실행과 데이터 협업을 위한 토털 플랫폼 솔루션을 제공하는 다쏘시스템의 시너지가 결합하며 성사됐다. 다쏘시스템은 “애경산업은 로레알, 클라랑스, P&G 등 다수 글로벌 기업들 및 동서식품, 삼성웰스토리, 롯데중앙연구소 등 국내기업 협업을 통해 축적한 다쏘시스템의 노하우와 기술력, 소비재 산업에 대한 전문성으로 다쏘시스템을 택했다”고 밝혔다. 이번 PLM 구축을 통해 애경산업은 ▲ NPD(New Product Development) 프로세스 및 프로젝트 관리 디지털화 ▲ 마케팅 업무 및 표시사항 관리 디지털화 ▲ 제품 정보, 포뮬레이션 통합 관리 및 연계성 확보 ▲ PLM 플랫폼을 통한 표준 업무지원 환경 마련 등을 이룰 전망이다. 다쏘시스템의 단일 플랫폼 기반으로 고도화된 PLM은 전사적인 디지털 트랜스포메이션을 가속화하고 빠르게 변화하는 소비자 트렌드에 대한 신속한 대응이 중요한 FMCG(Fast Moving Consumer Goods) 기업의 신제품 기획부터 상품 출시까지의 협업 중심 프로세스를 시스템화해 개선된 업무 효율성을 제공한다. 앞으로 애경산업은 구축될 PLM을 바탕으로 제품 정보와 개발 프로젝트 정보 간의 연계를 통한 양방향 추적성을 확보함으로써 제품 카테고리 기반으로 제품 및 프로젝트 정보를 구조화하고 정보 간의 연계성을 확보할 계획이다. 또한 개발 프로젝트에 표준 템플릿과 대시보드를 활용함으로써 표준화된 제품개발 프로세스 기반의 업무 수행을 가능케하고 개발 일정 관리와 협업에 효율성 향상을 기대하고 있다. 아울러 제품 개발 프로젝트의 실시간 모니터링을 통해서 이슈를 파악하고 빠른 의사결정을 지원한다. 원재료 관리와 제품배합 부분의 혁신성 증대도 주요한 목표 중 하나이다. 애경산업은 자재 유형별 통합 자재 마스터 구축을 통한 원재료 라이브러리를 활용하고 원재료에 대한 품질 이슈 발생 시 원재료 사용 정보에 대한 추적성을 확보할 계획이다. 뿐만 아니라 디지털화된 원재료 라이브러리 및 BOM 작성 활용에 의해 배합 BOM 구성 간소화가 가능해진다. 실험 배합비 및 양산 배합비 이력에 대한 관리와 활용도가 증대되어 제품 개발 단계별 배합비 및 배합 실험 데이터가 축적되고 시행착오를 줄이면서 응용제품에 대한 개발이 용이해진다. 소비재 산업에서 특히 중요한 표시기재사항에 대한 프로세스 개선도 이루어진다. 표시기재사항의 작성과 디자인, 검토 작업을 디지털화하여 빠르고 정확한 디자인 결과 검토 및 관리가 가능해진다. 기재 오류 사항을 발견하는 작업을 시스템화하여 오류와 비용 손실을 최소화한다.     애경산업 관계자는 “애경산업의 디지털 트랜스포메이션을 가속화하고, 부서 간 협업을 활성화하며, 제품개발 리드타임을 단축해 시장에서의 성과를 향상시킬 것으로 기대된다”면서, “애경산업을 사랑하는 고객들에게 최상의 경험을 전하기 위해 노력할 것”이라고 말했다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “다년간 다수의 글로벌 소비재 기업들과 협업해온 다쏘시스템과 글로벌 생활뷰티 기업 애경산업의 만남을 통해 단일 플랫폼 기반 PLM으로 애경산업의 혁신적이고 시장 선도적인 제품 개발을 지원하게 되어 매우 의미있게 생각한다”라며, “다쏘시스템은 앞으로도 화장품, 생활용품, 식품 등의 소비재 산업에 대한 전문성과 노하우를 바탕으로 K-컬쳐 기업이 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 디지털 트렌스포메이션을 돕는 든든한 지원군으로 최선을 다할 것”이라고 말했다.

이 메일이 보이지 않으면 링크를 클릭하시기 바랍니다. 7.30(화)까지 관람예약 시 정가 20,000원 → 무료관람 무료 관람신청 →  전시회 같이 갈래? 친구초대 기능 OPEN! 무료 친구초대 →   About ‘NextCon 2024’ 국내 최대 건설∙건축 전문 전시회 코리아빌드 건설 융복합 혁신 기술 특별전 행사명 : 코리아빌드-NextCon 2024 기간 : 2024. 7. 31(수)-8.3(토), 4일간 장소 : 코엑스(COEX) 주최 : ㈜메쎄이상, 서울신문 ✅ 주관 : (주)메쎄이상 전시품목 : 스마트건설&OSC, 스마트안전, 스마트홈&빌딩, 탄소중립&건설신기술∙신공법, 전기차 충전 인프라 홈페이지 바로가기 →   Line-up Preview ‘건설 융복합 혁신 기술의 장‘ ‘건설 전 과정에 적용되는 디지털&탄소중립 혁신 기술 스마트빌딩&홈을 위한 생활 혁신 솔루션 전체 참가기업 정보 → 2024 NextCon Conference 01. 건설 드론&로봇 컨퍼런스 건설 전 과정에 적용되는 드론 및 로봇 기술 활용 사례와 성과 공유를 통한 미래 건설 산업 발전 방향 모색 명칭 건설 드론&로봇 컨퍼런스 일시 2024. 7. 31(수) 10:40-13:50 장소 코엑스 B홀 내 NextCon Stage 주최 ㈜메쎄이상 분야 건설 드론 및 로봇 요소 적용사례 및 기술 컨퍼런스 건설 드론 : 3D 매핑 드론, 아전 모니터링 드론, 항공 측량 및 점검 드론 등 건설 로봇 : 로봇 관제 및 제어, 건설 현장 모니터링 로봇, 자율주행 로봇, 설계 자동화 및 측정 로봇 등 컨퍼런스 사전등록은 선착순 마감입니다. 프로그램 일정은 주최측 사정으로 변경될 수 있습니다. 컨퍼런스 무료참석 신청 →   02. 건설 데이터&플랫폼 컨퍼런스 효율적인 건설 현장 및 작업자 관리를 위한 지능형 건설 데이터&플랫폼 디지털 솔루션 소개 명칭 건설 데이터&플랫폼 컨퍼런스 일시 2024. 7. 31(수) 14:00-16:00 장소 코엑스 B홀 내 NextCon Stage 주최 ㈜메쎄이상 분야 건설 데이터 및 플랫폼 적용사례 및 기술 발표 건설 데이터 : BIM, 디지털트윈, GIS, 레이저 및 3D 스캐닝 등 건설 플랫폼 : 프로젝트 관리 도구, 협업툴, 문서 및 도면 관리 시스템, 작업자 안전관리, 리스크 관리 및 분석 도구 등 컨퍼런스 사전등록은 선착순 마감입니다. 프로그램 일정은 주최측 사정으로 변경될 수 있습니다. 컨퍼런스 무료참석 신청 →   건설 신기술 컨퍼런스 : Smart-Con 건설∙건축&생활 혁신을 위한 스마트 건설 기술 컨퍼런스 일시 : 2024. 8. 1(목) - 8. 2(금) 장소 : 코엑스 B홀 내 Next Stage 주최 : 서울신문, ㈜메쎄이상 무료참석신청 →  중대재해리스크 컨설팅&세미나 중대재해처벌법 대응을 위한 전략 컨설팅&세미나 일시 : 2024. 8. 1(목) 10:50-13:30 장소 : 코엑스 B홀 내 Next Stage 주최 : 한국인증센터, ㈜메쎄이상 무료참석신청 → Edu-Con : 중대재해처벌법 실무교육 소규모 사업장 중대재해 예방 및 관리체계 구축을 위한 실무교육 세미나 일시 : 2024. 8. 2(금) 10:30-12:10 장소 : 코엑스 3층 회의실 주최 : 건설기술교육원, ㈜메쎄이상 무료참석신청 →  Next SS[Start-Smart] Con 스마트 건설기술 동향을 통한 창업경험 공유 일시 : 2024. 8. 2(금) 13:00-17:20 장소 : 코엑스 B홀 내 Next Stage 주최 : 건설기술교육원, ㈜메쎄이상 무료참석신청 → 모든 프로그램의 신청은 선착순 마감입니다. 상세 일정은 주최측 사정으로 변경될 수 있습니다.   NextCon 2024 사무국 (주)메쎄이상 서울시 마포구 월드컵북로 58길 9 ES타워 (03922) H https://nextcon.kr/        F 02-6121-6439 E nextcon@esgroup.net  

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (3)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(Trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2025의 새로운 기능인 3D 비주얼 스타일(3D Visual Style)을 간단하게 알아보도록 하자.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   3D 비주얼 스타일 아레스 커맨더는 이제 오토캐드와 동일한 3D 비주얼 스타일을 지원한다. 오토캐드에서 특정 스타일로 설정된 3D 도면이 아레스 커맨더에서도 동일하게 표시되어 애플리케이션 간에 시각적 일관성을 보장한다. 비주얼 스타일을 사용하면 아레스 커맨더 사용자가 자신의 3D 프로젝트를 더 고품질의 시각적 스타일로 제작할 수 있다.   그림 1. 3D 가스 스테이션 도면   그림 2. Wireframe 비주얼 스타일 적용   그림 3. Hidden 비주얼 스타일 적용   그림 4. Conceptual 비주얼 스타일 적용   다양한 프로젝트 시나리오의 요구를 충족시키기 위해 사용자는 각 3D 모델을 적절한 외관으로 표현해야 한다. 예를 들어, 모델이 개념 설계 단계에 있을 때 사용자는 ‘스케치 외관’으로 디자인 팀에게 보여주고 싶어할 수 있다. 반면에 고객에게 보여줄 때는 ‘사실적 외관’으로 최종 3D 모델을 제시할 수 있다. 이렇게 다양한 외관은 모서리, 색상 및 음영의 표시를 변경하는 설정에 따라 달라진다. 이러한 설정 모음을 ‘비주얼 스타일’이라고 부르며, 이제 아레스 커맨더 2025에서 사용할 수 있다.   그림 5. 비주얼 스타일 팔레트 화면   아레스 커맨더 2025는 다음과 같이 기본 설정된 비주얼 스타일을 제시한다. 2D Wireframe : 그림을 선과 곡선만을 사용하여 표시하며, 음영이나 렌더링은 적용되지 않는다. Wireframe : 선과 곡선을 사용하여 3D 모델을 보고 편집하기에 적합한 스타일이다. Hidden : 숨겨진 선을 제거하여 보이는 선이 명확하게 보이도록 그림을 표시한다. Realistic : 사실적인 조명과 음영을 모델에 추가하여, 재료와 질감의 생생한 표현을 제공한다. Conceptual : 스타일화된 렌더링을 모델에 적용하여 윤곽과 형태를 강조한다. 개념 설계와 예술적 프레젠테이션에 유용하다. Shaded : 평면 음영을 사용하여 모델을 표시하며, 기하학적 형태의 시각적으로 만족스러운 표현을 제공한다. Shaded with Edges : 음영 처리된 표면과 보이는 가장자리를 결합하여 모델 내 객체의 경계를 정의하는 데에 도움을 준다. Shades of Gray : 다양한 회색 음영을 사용하여 다른 객체와 그 높이를 구분하여 표시하며, 단색이지만 효과적인 표현을 제공한다. X-Ray : 모든 객체를 투명하게 만들어 모델을 통해 볼 수 있게 한다. 복잡한 조립체를 분석하는 데에 도움이 된다. Sketchy : 손으로 그린 듯한 스케치 외관을 모델에 적용하여 더 예술적이고 비공식적인 모습을 제공한다.   3D Visual Styles support 실행하기   그림 6. Visual Styles 실행   리본 Drafting Annotation ribbon → View tab → Visual Styles panel → Visual Styles drop-down and Visual Styles Manager toggle button 3D Modeling ribbon → View tab → Visual Styles panel → Visual Styles drop-down and Visual Styles Manager toggle button CAD General ribbon → View tab → Visual Styles panel → Visual Styles drop-down and Visual Styles Manager toggle button  메뉴 : View menu → Visual Styles → Visual Styles drop-down options 명령어 : VISUALSTYLE     ■ 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.

설계부터 운영까지, AI와 BIM으로 건설산업 전반의 혁신 지원   인공지능(AI)이 다양한 영역에서 도입·활용되는 가운데, 건설산업에서도 인공지능을 어떻게 접목할 지에 대한 고민과 다양한 노력이 이어지고 있다. 이런 가운데, 트림블 코리아는 BIM(빌딩 정보 모델링)과 인공지능의 융합을 통해 건설산업의 혁신을 이끈다는 비전을 제시하고 있다.  트림블 코리아에서 영업 부문을 이끌고 있는 김동준 상무에게 건설산업에서 AI의 적용방안과 BIM의 전망에 대해 들어보았다. ■ 정수진 편집장   ▲ 트림블 코리아 김동준 상무   모든 산업에서 AI에 관심이 높은데, 건설산업의 AI 도입 동향은 어떤지 건설산업은 타 산업에 비해 새로운 기술의 도입이 빠른 산업 분야는 아니다. 그러나 건설산업에서도 AI에 대한 관심이 빠르게 늘고 있다. 건설산업에서 AI는 설계 최적화, 건설 현장 모니터링, 위험 관리, 예측 유지보수 등 다양한 분야에서 연구되고 있으며, 일부에서는 초기 단계에서 활용되고 있다.  AI 기술은 건설산업에서 프로젝트의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데에 큰 도움이 된다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 옵션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장하며, 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있다. 이 때문에 각 사업장에서는 AI에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 트림블은 국내 건설산업에서 AI 기술 도입에 관심이 매우 높은 것으로 보고 있다. 많은 건설사가 AI를 통해 프로젝트의 리스크를 최소화하고, 정확한 데이터 분석을 통해 더 나은 의사결정을 내리고자 한다. 특히, 드론과 결합한 AI 기술은 현장 데이터를 실시간으로 분석하여 현장의 위험 요소를 사전에 파악해 안전사고를 예방하거나, 프로젝트의 진행 상황을 정확히 파악해 리소스를 효율적으로 관리하는 데에 큰 도움을 주고 있다. 이러한 기술 도입은 고객의 요구를 충족시키고, 경쟁력을 강화하는데 필수라고 생각한다.   건설산업에서 AI의 구체적인 활용 방법은 무엇이라고 보는지 AI는 건설 프로젝트의 설계 단계부터 운영 단계까지 광범위하게 활용될 수 있다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 솔루션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장한다. 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있으며, 반복 작업을 자동화하여 노동력 부족 문제를 해결할 수도 있다.  그러나 AI를 도입하고 성공적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 점을 고려해야 한다. 데이터의 정확성과 품질 : AI는 고품질 데이터를 필요로 하기 때문에, 데이터 수집 및 관리에 신경을 써야 한다. 기술 인프라 : AI 솔루션을 실행하기 위한 강력한 기술 인프라가 필요하다. 교육과 훈련 : AI 기술에 대한 이해와 이를 활용할 수 있는 인력의 교육이 중요하다. 윤리적 고려 사항 : AI의 윤리적 사용과 개인정보 보호를 고려해야 한다.   트림블의 AI 전략은 무엇인지. 관련 기술 개발에 대해서도 소개바란다 트림블은 디지털 전환(DX) 및 커넥트 & 스케일(Connect & Scale) 전략과 긴밀히 연계하여 AI 기술을 활용한 혁신을 추진하고 있다. 이를 통해 디지털 콘텐츠 생성, 프로세스 자동화, 다양한 전문 분야에서의 역할 변화를 목표로 하고 있다. 또한, AI 기술의 효율적인 구현을 위해 전사적인 AI 전략을 수립하고 있다. 이 전략은 숙련된 인재 확보, 데이터 인프라 구축, 파트너십 강화, 투자 전략, 법적, 사이버 보안, 윤리적 지침 마련, 조직적 합의 등을 포함한다. 트림블의 AI 관련 기술 개발 방향으로는 ▲생성형 AI 기술을 통해 이미지/비디오/텍스트/3D 모델과 같은 디지털 콘텐츠를 생성하는 기술 개발 ▲생성형 AI를 다양한 도메인에 적용하여 새로운 아이디어 생성, 반복 작업 자동화, 맞춤형 콘텐츠 제공 ▲각 부서에 머신러닝 엔지니어를 배치하여 도메인의 미묘한 차이를 이해하고 소통하며, AI 기술의 적용 기회 발굴 ▲생성형 AI뿐만 아니라 기존의 예측 AI(predictive AI) 기술의 적극 활용 및 예측 AI와 생성형 AI의 결합을 통한 비즈니스 프로세스 최적화 등을 꼽을 수 있다. 트림블은 AI 기술을 통해 건설 산업의 혁신을 주도하고 있으며, 여러 방면에서 이를 실현하고 있다. 트림블의 AI 전략은 주로 데이터의 수집, 분석, 예측 모델을 통해 더 나은 의사결정을 지원하는 데에 중점을 두고 있다. 또한, 건설 현장의 위험 관리를 위해 AI를 활용해 작업자의 안전을 보장하고, 프로젝트의 위험 요소를 사전에 예측하여 관리한다. 이를 통해 프로젝트 팀은 한정된 시간과 자원을 가장 중요한 위험 요소에 집중할 수 있다. 특히, 트림블의 테클라 소프트웨어는 AI를 활용하여 설계 최적화와 데이터 관리에서 성과를 보여주고 있다. 테클라 스트럭처스는 AI를 통해 복잡한 구조 설계를 자동화하고, 테클라 모델 셰어링(Tekla Model Sharing)은 클라우드 기반의 협업을 통해 설계 데이터를 실시간으로 공유하고 관리할 수 있게 한다. 또한, 테클라의 AI 기술은 재료 선택, 상세 설계 작업, 설계 매개변수 최적화 등을 통해 지속 가능성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 결론적으로, 트림블은 AI를 통한 데이터 기반의 의사결정 지원, 작업 효율성 향상, 위험 관리 및 비용 절감을 목표로 관련 기술 및 솔루션을 지속적으로 개발하고 있다. 이러한 전략을 통해 트림블은 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고 있다.   국내 BIM 시장에서 최근의 주요한 이슈는 무엇인지 국내 BIM 시장의 주요 이슈로는 표준화와 데이터 통합을 꼽을 수 있다. 현재 각기 다른 플랫폼과 소프트웨어 간의 데이터 호환성 문제를 해결하기 위한 노력이 진행 중이다. 특히 우리나라 정부는 BIM의 표준화를 위해 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며, 이는 건설 산업의 디지털 전환을 가속하는 중요한 정책이다. 또한, 스마트 건설 솔루션의 도입이 활발히 이뤄지고 있으며, 이는 프로젝트 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 이러한 이슈는 BIM 기술의 확산과 활용을 더욱 촉진하고 있다.   국내에서 BIM이 어느 정도 자리를 잡고 있다고 보는지  국내에서 BIM은 이제 필수 기술로 여겨지고 있다. 많은 건설사와 설계사가 BIM을 도입해 프로젝트의 효율을 높이고자 하고 있으며, 정부 차원에서도 공공 프로젝트에 BIM을 의무화하는 등 BIM의 확산을 적극 추진하고 있다. 그러나 국내 건설업계의 BIM 도입 현황이나 적용 수준에 대해서는 긍정적으로 보기가 어렵다. 이유는 여러 가지가 있겠지만 광범위하고 분리된 작업 장소, BIM 인력 부족 및 노동자의 비연속성, 데이터의 통합 부족과 비연속성, 정책과 현실의 괴리, BIM에 대한 이해와 인식의 부족 등이 있다고 생각한다. 미국이나 싱가포르와 비교하면, 한국의 BIM 도입은 발전하고 있지만 아직 갈 길이 남아있다. 미국은 BIM 도입을 선도하는 국가 중 하나로 대규모 인프라 프로젝트에서 BIM을 적극 활용하고 있으며, 정부와 민간 모두에서 BIM 표준화와 교육 프로그램을 통해 BIM 기술의 확산을 지원하고 있다. 특히, 미국의 여러 주에서는 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며 정책이 현실을 뒷받침하고 있다. 이는 프로젝트의 효율과 품질을 높이는데 큰 기여를 하고 있다. 싱가포르는 아시아에서 BIM 도입이 가장 앞선 국가로 평가받고 있다. 싱가포르 정부는 2015년부터 모든 대형 건설 프로젝트에 BIM 사용을 의무화했으며, 이를 통해 건설 산업의 디지털 전환을 적극 추진해 왔다. 또한 싱가포르는 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC) 분야의 모든 이해관계자가 BIM을 쉽게 채택할 수 있도록 다양한 지원 프로그램과 교육을 제공하고 있다. 우리나라도 이런 선진국의 사례를 참고하여 BIM 기술의 도입과 활용을 더욱 확대해 나가야 한다고 본다. 특히 BIM 기술의 표준화와 데이터 통합, 그리고 관련 인력의 교육과 훈련에 집중함으로써 건설 산업의 효율과 경쟁력을 한층 더 높일 수 있을 것이다.    국내의 최근 BIM 고객사례를 소개한다면 트림블의 테클라 스트럭처스는 국내 여러 랜드마크 프로젝트에서 성공적으로 활용되고 있다. 현대산업개발은 진행되는 모든 아파트 현장에서 테클라 스트럭처스를 통해 3D 디지털 정보를 생성하고, 생성된 정보를 기반으로 설계의 오류를 찾고 시공 검토를 위한 의사 결정을 빠르게 진행한다. 모든 의사 결정이 반영된 완성도 높은 디지털 정보에서 정확한 도면, 물량과 같은 필요한 정보를 적시에 추출해 프로젝트에 적용하고, 트림블 커넥트(Trimble Connect)를 기반으로 설계자와 현장 작업자의 원활한 의사소통을 구현했다. 이는 트림블이 추구하는 프로젝트 진행 방식과 동일하다고 볼 수 있다.  이런 사례는 테클라 스트럭처스가 복잡하고 대규모의 건설 프로젝트에서 얼마나 효과적으로 사용될 수 있는지를 잘 보여준다. 트림블 코리아는 앞으로도 이러한 혁신적인 기술을 통해 국내 건설 산업의 발전을 지속적으로 지원할 것이다.   향후 트림블 코리아의 비즈니스 계획과 전략에 대해 소개한다면 트림블은 AI 및 BIM 기술을 통해 건설 산업의 디지털 전환을 촉진하고, 고객의 생산성을 극대화하며, 지속 가능한 건설을 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 트림블은 전 세계적으로 AI와 BIM 기술을 통합하여 프로젝트 관리, 설계, 시공, 유지보수 등 모든 단계에서 효율성을 높이고 비용을 절감하는 전략을 추진하고 있다. 트림블 코리아는 이러한 글로벌 전략을 바탕으로 특히 BIM의 기초가 되는 데이터를 생성하는 솔루션 사업에 중점을 두고 있으며, 국내 시공사의 공정관리 애로사항 및 의견을 청취하여 자체 개발한 클라우드 기반의 공정관리 대시보드인 트림블 커넥트 대시보드(Trimble Connect Dashboard)를 시공사에 공급하고 있다. 또한, 제작사를 대상으로 하는 제작 공정 관리 솔루션 및 건설산업 프로세스 전반을 지원하는 다양한 솔루션의 국내 출시를 준비하고 있다. 트림블 코리아는 다음과 같은 전략을 통해 국내 비즈니스를 확장할 계획이다. 테클라 스트럭처스 활용 확대 : 국내 대형 프로젝트에서 테클라 스트럭처스의 도입을 더욱 장려할 것이다. 그동안의 프로젝트에서 성공적인 활용 사례를 기반으로 더 많은 건설사가 테클라 스트럭처스를 도입할 수 있도록 지원할 것이다. 교육 및 지원 강화 : 테클라 스트럭처스 사용에 대한 교육 프로그램을 강화하고, 고객이 필요로 하는 기술 지원을 제공할 것이다. 이를 통해 사용자들이 테클라 스트럭처스의 다양한 기능을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것이다. 현지화된 솔루션 개발 : 한국 시장의 특성과 요구에 맞춘 현지화 BIM 솔루션을 개발하고 제공할 것이다. 이는 한국 건설 산업의 특수한 요구사항을 반영한 맞춤형 솔루션을 통해 더 나은 성과를 이끌어낼 수 있도록 할 것이다. 지속적인 솔루션 국내 출시 : 해외 시장에서 검증된 트림블의 다양한 솔루션을 국내에 출시해, 건설산업 프로젝트의 전반적인 프로세스에서 효율을 높일 것이다. 파트너십 및 협력 강화 : 국내 주요 건설사, 설계사, 교육기관, 서드파티 개발 파트너사와 협력을 강화해 BIM 기술의 확산과 활용을 촉진할 것이다. 이를 통해 BIM 기술의 도입과 정착을 더욱 가속할 것이다. 트림블 코리아는 이러한 전략을 통해 국내 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고, 고객의 성공을 지원하며, 지속 가능한 건설 환경을 조성하는 데 기여하고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AWS(아마존웹서비스)와 국내 AWS 총판인 에티버스(ETEVERS)는 6월 21일 제조 산업의 디지털 혁신을 주제로 ‘AWS 파트너 클라우드 솔루션 콘퍼런스’를 진행했다. 이번 행사에는 엔비디아, 메가존클라우드 외에도 KT, LG CNS, GS네오텍, LS ITC, LS 일렉트릭 등의 대기업 SI 계열사와 지멘스, 앤시스, 두산, 스노우플레이크 등 각 산업 분야 대표 기업들도 참여, 클라우드 사례를 소개하고 관련 제품을 전시했다. ■ 최경화 국장     이번 콘퍼런스에서는 AWS 파트너사의 전문성과 경험을 바탕으로 제조 산업의 중요 워크로드 혁신과 디지털 전환 사례들이 공유되었으며, AWS 클라우드 기반의 첨단 기술과 성공 사례, 제조 산업 혁신을 위한 노하우 등이 소개되었다. 행사의 첫 번째 기조연설에서는 AWS가 ‘제조 경쟁력 강화를 위한 클라우드 기반 제조 혁신 사례’와 ‘디지털 제조 혁신을 가속화하는 AWS 파트너 솔루션’에 대해 소개했다.  AWS의 정승희 제조 헤드(Head of Manufacturing)는 “빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷(IoT), 생성형 AI 등 다양한 클라우드 기술이 제품 설계, 공정 최적화, 수요 예측, 공급망 최적화, 새로운 비즈니스 모델에 적용되고 있다”면서, 제조업체 혁신 사례를 통해 얻은 비용 절감, 신제품 개발 주기 단축, 품질 향상 등의 구체적인 성과에 대해 소개했다. AWS의 김상현 제조 세일즈 수석 파트너(Senior Partner Sales for Manufacturing)는 “AWS는 고객의 신속한 클라우드 도입과 디지털 전환을 지원하기 위해 전 세계 수천 개의 파트너사와 협력하여 클라우드 기반의 제조 특화 솔루션을 제공하고 있다. 이를 통해 고객은 별도의 개발이나 인프라 구축 없이도 원하는 솔루션을 즉시 사용할 수 있으며, 기존의 온프레미스 솔루션도 클라우드로 이전하여 유연하게 운영할 수 있다”고 밝혔다. 에티버스의 김준성 전무는 ‘제조 고객을 위한 클라우드 전환 전략’에 대해 발표하면서 “지금 전 세계는 디지털 전환을 넘어서 현대화(Modernization) 및 생성형 AI(Gen AI)가 새로운 화두로 등장하고 있다. 제조 분야도 이러한 변화에서 예외일 수 없으며, 생존을 위해서는 클라우드를 기반으로 한 혁신적이고 획기적인 변화가 동반되어야 한다. 하지만, 우리는 아직도 클라우드로의 전환을 망설이고 있거나 효과적인 방법을 몰라 제대로 실행하지 못하고 있다”고 말했다. 또한, “에티버스는 1993년 설립된 이래 지난 해 1조 5000억원의 매출을 올렸으며, 5500여 협력 파트너를 가지고 있다”면서, 각 특화 분야별 전문 클라우드 파트너를 통한 클라우드 전환 방법 및 성공 사례를 통해 안정적이고 확실한 클라우드 전환 여정에 대해 소개하고, 파트너 비즈니스 효율을 높이는 디지털 전환 컨설팅을 제안했다.     메가존클라우드는 ‘작고 빠르게 시작하는 제조업의 생성형 AI 도입 전략’에 대해 소개했다. 메가존클라우드의 공성배 전무는 “생성형 AI는 정보 유출 또는 거버넌스 통제력 약화 등의 부작용이 우려되지만, 업무 생산성과 효율을 높이는 긍정적인 효과를 무시할 수 없는 단계에 진입했다. 생성형 AI 기술을 문화적으로 안착시키려면 조직 차원의 수용이 필요하고, 작은 영역부터 적용해 보는 것이 중요하다”면서, 그간의 경험 및 고객들과의 만남을 바탕으로 ‘작게 시작하여 점차 넓혀가는 방식’으로 기업을 위한 생성형 AI 도입을 제안했다. 엔비디아의 정구형 팀장은 ‘엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 활용한 제조 산업 디지털 트원 프로젝트 사례’에 대해 발표했다. 정구형 팀장은 “피지컬 AI로의 진화를 통해 AI가 현실 세계에서 우리와 상호 작용하는 미래가 다가오고 있다. 옴니버스는 기존 3D 툴을 대체하는 것이 아니라 하나로 연결하는 플랫폼으로, USD라는 공통 파일 포맷으로 3D 툴 간의 작업을 원활하게 연결하고, 실시간 협업을 도울 것”이라면서 옴니버스는 상황에 따라 무료 또는 유료로 제공된다고 밝혔다. 이후에는 스마트 매뉴팩처링, 엔지니어링 및 클라우드 HPC, 데이터 애널리틱스 및 생성형 AI 등 세 개 트랙이 진행되었다. 각 트랙에서는 위존, 미라콤, LG CNS, GS네오텍, LS ITC/LS 일렉트릭, IBM, 헥사곤, 지멘스, 앤시스, 비에스지파트너스, KT/KOSTECH, 넷앱, 두산디지털이노베이션, NDS, SDT, 오나인솔루션즈(09 Solutions), 디에스이트레이드, 스노우플레이크 등 다양한 업체에서 클라우드 관련 최신 기술과 제조 혁신 전략, 사례 등을 소개하고, 관련 제품을 전시했다. 이날 행사에 참석한 디원의 류용효 상무는 “비즈니스의 지형이 바뀌고 있는 것 같다. 이제 더 이상 클라우드를 논하지 않고 전통적인 제조 엔지니어링 비즈니스를 고집하는 시기는 지난 것 같다. 각 사의 기술 소개와 사례를 통해 구체적인 적용 방안에 대해 인사이트를 얻었다”고 말했다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   디지털 엔지니어링과 관련해 마케팅 측면에서 디지털 트윈(digital twin)이 최고라면, 제품 생산 측면에서는 디지털 스레드(digital thread)가 가장 가치가 있다. 디지털 트윈이 시각적이라면 디지털 스레드는 추상적인 개념이다. 그러므로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드를 시각적으로 표현하는 방법은 시각적 그림을 사용한다. 전통적 엔지니어링의 순환구조에서 무한루프 구조로 진화했으며, <그림 1>에서 보여 주는 것처럼 무한루프는 무수한 디지털 스레드로 연결되어 있다. 마치 우리의 뇌와 신경이 하나처럼 연결되어 있는 것을 상상하면 된다.    그림 1. 디지털 엔지니어링 제품 개발 무한루프와 디지털 스레드   디지털 엔지니어링 이니셔티브의 1 단계는 무한루프이며, 디지털 영역과 물리적 영역으로 되어 있다. 이것은 기존의 순환 제품수명주기와 차별된다. 그리고 이 무한루프 안에서 무수한 디지털 스레드와 연결되어 있다. 2 단계는 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 프로세스가 포함된 이니셔티브이다. 가장 간단한 디지털 제품 수명주기 구조는 디지털과 물리적으로 양분하는 것이다. 모든 디지털 엔지니어링에서 디지털 트윈이 필요한 것은 아니다. 현재 디지털 트윈이 필요 없거나 비용상 만들 필요가 없는 프로세스는 있지만, 디지털 스레드는 모든 디지털 엔지니어링에 중요한 요소이다.   그림 2. 단순한 디지털 제품 수명주기 프로세스(출처 : 조형식)   <그림 2>는 디지털 제품 수명주기 프로세스(Digital Product Lifecycle Process)를 나타내며, 이는 개념(concept)에서 폐기(disposal)까지 디지털 기술(digital technology)을 사용하여 제품을 설계, 개발 및 관리하는 방법을 설명한다. 이 과정은 무한루프로 표현되어 있으며, 이는 지속적이고 반복적인 특성을 나타낸다.   그림 3. 디지털 트윈과 디지털 스레드(출처 : 지멘스)   <그림 3>은 디지털 트윈에서 디지털 스레드에서의 데이터 흐름을 보여준다. 그러나 궁극적으로 디지털 스레드는 데이터의 스트림(data stream)뿐 아니라 지식의 흐름이 된다. 모든 제품 관련 지식과 프로세스의 연결과 흐름이 디지털 스레드의 최종 목적이다. 그러나 이 그림은 너무 추상적이고, 구체적으로 디지털 스레드에서 무엇을 해야 하며 어떤 자료 및 프로세스와 연결되는지에 대해서 불분명하다.   그림 4. 제품 수명주기와 디지털 스레드(출처 : Aras)   <그림 4>는 PLM 회사인 아라스(Aras)에서 오랫동안 주장하는 그림이다. 이 그림은 제품 수명주기에서 각 단계(phase)마다 기준 데이터의 항목을 연결하는 것을 보여 준다. 이전에도 엔터프라이즈 PLM에서는 추적성(traceability)이라는 특성으로 사용해 왔지만, 기존의 추적성과 디지털 스레드의 차이점은 양방향이라는 것이고 디지털 트윈에서는 실시간 양방향 연결이 필요하다.  그러나 이 자료는 자료의 추적성가 유사하며, 실제에서 디지털 스레드는 수많은 데이터, 지식, 정보와 메시 형태나 지식 그래프(knowledge graph)의 형태로 무수히 연결되어 있다. 이런 연결을 수작업으로 연결하기는 현실적으로 불가능하다.   그림 5. PLM과 디지털 스레드 로드맵(출처 : Prostep)   <그림 5>는 독일 프로스텝(Prostep)의 디지털 스레드 로드맵 자료이다. 몇 년 전부터 상용으로 사용할 수 있는 디지털 스레드이며, 장점은 기존의 다양한 CAD, CAE, PLM 등과 연결할 수 있다는 것이고, 단점은 이 회사의 인터페이스를 구입해서 연결해야 하는데 비용이 들 수 있다. 또한 이 모든 분야의 지식과 정보의 사일로 데이터를 누구가 어떻게 연결할 것인가 숙제이다.   <그림 4~5>는 기존의 PLM같은 선형 제품 수명주기를 전제로 발전한 것이기 때문에, 미래의 디지털 엔지니어링 수명주기에서는 발전이 필요해 보인다.  결론적으로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드는 가장 중요한 자산이라고 할 수 있다. 현재 주목받고 있는 디지털 트윈도 디지털 스레드가 없다면 사상누각일 수 있다. 그러나 디지털 스레드는 눈에 보이는 것이 아니기 때문에, 일반인의 관심이나 기업이 거액을 투자하기는 쉽지 않다. 또한 CAD, PLM 공급사도 디지털 스레드의 중요성을 인지하지만 비용이 많이 들고, 표준화하기도 어렵고, 잘못하면 비즈니스 주도권에도 영향을 미치기 때문에 디지털 스레드를 관망하고 있다. 디지털 스레드에 대해 가장 큰 관심을 보이는 분야는 미국 국방성이나 방위산업과 항공산업이다. 그러나 미래에 소프트웨어 정의 제품과 디지털 트윈, 산업용 인공지능같은 디지털 엔지니어링의 발전은 디지털 스레드에 달려 있다. 또한 디지털 스레드와 소프트웨어 정의, 디지털 트윈 작업의 복잡성 때문에 챗GPT나 생성형 인공지능의 도움 없이는 불가능하다.    그림 6. 인생 디지털 스레드    요즘은 나의 개인 지식 관리에 디지털 스레드를 적용해 보고 있다. 이것을 ‘인생 디지털 스레드(Life Digital Thread : LDT)’라고 이름붙였다. 1년 365일 100년이면 3만 6500 개의 ‘오늘’이 있다. 이것을 연결해 주는 것이 인생 디지털 스레드이다. 우리는 그냥 살다가 무엇이 어떻게 연결되어 있는지 모르고 죽는다. 아무리 오래 살아도 오늘은 처음이다. 그러나 모든 오늘을 연결할 수 있으면 우리는 더 현명할 결정을 할 수 있고, 더 좋은 창조적인 삶을 살 수 있다. 디지털 스레드를 우리의 삶, 인생, 이벤트, 경험, 지식 관리, 시간 관리, 인간관계, 감정 같은 정보에 적용할 수 있는 몇 가지 흥미로운 방법이 있다. 이를 통해 개인의 삶에서 더욱 체계적이고 효율적으로 연관성을 관리할 수 있다. 지난 기록을 조사해 보니 나의 일이나 삶에서 80% 이상이 중복이었다. 디지털 스레드는 이런 중복을 제거하는 데에 매우 효과적이라는 것을 깨닫고 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

현장에서 얻은 것 No.17   “LLM 공부해야 소용없어… 대신 차세대 AI에 집중해야” - 얀 르쿤(메타 AI 수석과학자)  페친으로 커넥팅되어 시작된 인연은 인공지능 프로젝트를 통해서 책까지 출판하는 기회를 얻었다. 이번 호의 내용은 그 여정에 대한 기록이다. 기록의 중요성을 또 한 번 느끼며, 만남과 인연의 중요함도 느꼈다.  그 모든 것의 중심에는 ‘관심’ 그리고 ‘깊이와 Hungry’가 있었다. 또한 ‘호기심’은 두말하면 잔소리이다.  그리고 나의 여정을 두 단어로는 ‘리더십’과 ‘인플루언서’로 정했다.    챗GPT에게 PLM에 대해 묻다 2023년 4월호 칼럼으로 ‘챗GPT-PLM 활용의 모습’에 대해 썼다. 그리고 1년이 흐른 지금 다시 한번 챗GPT(ChatGPT)에게 길을 물었다.  1년 전인 2023년 3월에는 챗GPT의 버전이 3.5였고, 2024년 6월는 챗GPT 4o가 등장했다. 2023년 3월 당시에는 “AI가 아니라 AI를 쓰는 기업이 기업을 대체할 것”이라는 말이 유행했다. 1년이 흐른 지금… 통하는 기업이 있고, 여전히 AI가 어떤 결과를 낳을지 오리무중인 기업도 있다. 그동안 큰 변화는 글로벌 관심거리로 학습과 진보 속에서 ‘두려움’이 많이 사라졌다. 또한, 현실적인 장벽이 많이 있다는 것도 드러났다. 1년 전에 ‘챗GPT-PLM 활용의 모습’을 물었을 때 상당히 혁신적이었다. 마치 뭔가 큰일을 낼 것 같이 희망에 찬 답변이었다. 1년이 흐른 지금 같은 질문을 던졌더니, 그때보다는 상당히 현실적인 답변을 내 놓는다.  다음에서 챗GPT와의 대화 내용의 결과를 정리한 리포트 형식으로 풀어가겠다.  “인공지능은 실험실 조수, 최종 결정은 인간이 해야”  - 데미스 허사비스(구글 딥마인드 CEO)    PLM과 챗GPT의 활용 방안 - 프롬프트와 진단 주요 산업군 및 목표를 정했다. 주요 산업군은 자동차, 항공산업, 전기 전자 산업, 의료기기로 한정했다. 독자는 경영진, 임원, 마케팅 담당자로 정했다. 리포트의 주요 목표는 기업에 효과적인 PLM과 챗GPT 활용 방안을 제시하는 것으로, 이에 맞춰 프롬프트를 작성했다.  먼저, 챗GPT는 PLM의 주요 문제점에 대해서 다음과 같이 요약해 주었다.  “PLM 시스템은 복잡한 제품 개발 과정에서 다양한 문제를 안고 있습니다. 이러한 문제점들은 다음과 같습니다. ■ 프로젝트 관리 : 복잡한 프로젝트 관리는 다양한 팀과 부서 간의 협업을 필요로 하며, 실시간 상태 업데이트와 정보 공유가 어렵습니다. ■ 데이터 정합성 : 다양한 부서와 시스템에서 데이터를 관리하다 보면 데이터의 일관성을 유지하는 데 어려움이 있습니다. ■ BOM 관리 : 제품의 BOM(Bill of Materials) 데이터를 정확하게 관리하는 것은 중요하지만, 잘못된 데이터는 생산 오류를 유발합니다. ■ 품질 관리 : 품질 검사와 문제 해결에 많은 시간과 비용이 소요됩니다. ■ 제품 설계 : 설계 변경 요청이 빈번하게 발생하며, 이를 관리하기 어렵습니다. ■ 상품 기획 : 시장 트렌드를 정확히 예측하고 고객의 요구를 반영하기 어렵습니다. ■ 공급망 관리 : 공급망의 복잡성으로 인해 지연과 비용 증가가 발생합니다. ■ 고객 서비스 : 고객 문의와 지원 요청을 효율적으로 처리하기 어렵습니다. ■ 교육 및 훈련 : 직원 교육과 훈련에 많은 시간과 비용이 소요됩니다. ■ 사양 관리 : 제품 사양의 관리 및 업데이트 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. ■ 디지털 제조 : 제조 과정의 디지털화와 스마트 제조 시스템 구현이 어렵습니다. ■ 데이터 보안 : PLM 시스템은 많은 기밀 데이터를 포함하고 있어 데이터 유출의 위험이 큽니다.”   각 문제에 대한 해결 방안 “PLM의 각 문제점에 대해 챗GPT를 활용한 해결 방안은 다음과 같습니다. ■ 프로젝트 관리 : 챗GPT를 통한 실시간 상태 업데이트, 자동 보고서 생성, 팀 간 의사소통 지원 ■ 데이터 정합성 : 챗GPT를 활용하여 데이터 입력 및 검증 자동화, 오류 감지 및 수정 제안 ■ BOM 관리 : 챗GPT를 통해 BOM 데이터의 정확성과 일관성을 유지하여 생산 오류를 줄임 ■ 품질 관리 : 챗GPT를 통해 품질 문제의 원인 분석, 해결책 제안, 품질 검사 자동화 지원 ■ 제품 설계 : 챗GPT를 사용하여 설계 변경 제안 및 피드백 수집, 팀 간 협업 지원 ■ 상품 기획 : 챗GPT를 통해 시장 트렌드 분석, 고객 피드백 수집 및 분석, 제품 기획 아이디어 제안 ■ 공급망 관리 : 챗GPT를 사용하여 공급망 데이터 분석, 공급업체와의 실시간 커뮤니케이션 지원, 문제 발생 시 빠른 대응 방안 제안 ■ 고객 서비스 : 챗GPT를 활용한 자동화된 고객 응대, 자주 묻는 질문(FAQ) 자동 응답, 고객 피드백 수집 및 분석 ■ 교육 및 훈련 : 챗GPT를 통한 맞춤형 교육 자료 제공, 훈련 프로그램 관리, 실시간 질문 응답 시스템 구축 ■ 사양 관리 : 챗GPT를 사용하여 사양 데이터의 자동 검증 및 업데이트, 사양 변경 내역 관리, 사양 관련 질문에 대한 실시간 응답 제공 ■ 디지털 제조 : 챗GPT를 활용하여 제조 데이터 분석, 예측 유지보수 시스템 구축, 제조 과정 최적화 및 문제 해결 지원 ■ 데이터 보안 : 챗GPT를 통해 데이터 보안 시스템 강화, 실시간 보안 모니터링, 보안 위협에 대한 빠른 대응 방안 마련”   PLM 데이터 학습 방안 “PLM 데이터는 폐쇄적이고 기밀 정보가 많기 때문에 챗GPT가 직접적으로 학습하는 것은 어렵습니다. 그러나 다음과 같은 방안을 통해 챗GPT가 PLM 데이터를 활용할 수 있습니다. ■ 프록시 데이터 사용 : 익명화된 데이터로 학습하여 민감한 정보를 보호합니다. ■ API 기반 접근 : API를 통해 실시간으로 데이터를 조회하고 분석할 수 있습니다. ■ 데이터 마스킹 및 샘플링 : 민감 정보를 제거한 샘플 데이터를 사용하여 학습합니다. ■ 온프레미스 학습 시스템 : 기업 내부에 AI 학습 시스템을 구축하여 폐쇄된 환경에서 안전하게 학습합니다. ■ 주기적인 데이터 피드백 루프 : 정기적으로 업데이트된 데이터를 반영하여 학습합니다.”   결론 “챗GPT는 PLM 시스템의 다양한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구입니다. 데이터를 정확하게 관리하고 실시간으로 분석하며, 효율적인 의사소통을 지원함으로써 PLM 시스템의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 데이터를 안전하게 관리하고, AI 모델의 정확성을 유지하기 위해 적절한 학습 방법과 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다. 챗GPT를 통해 PLM 시스템의 문제를 해결하고, 더 나은 제품 개발과 관리를 실현할 수 있을 것입니다.”   PLM의 핫 이슈는 정합성과 정보의 공개 시행착오에서 해답을 찾을 수 있으리라 생각한다. 갈 길은 정해졌다. PLM의 가장 큰 이슈는 정합성과 정보의 공개이다. 왜냐면 사람이 운영하기 때문에, PLM의 복잡성 그리고 추적성을 고려하면 사용자들이 체계적으로 잘 사용해야 가능하다. 챗GPT가 해 줄 일은 자명하다. 고자질을 잘 할 것 같다. 누가 어떤 것에 에러를 범했다. 설계 데이터, BOM 오류, 결재를 미룬 사람 등 기업 업무의 불편한 진실을 챗GPT와 같은 생성형 AI가 내부고발자 역할을 하지 않을까 생각된다. 즉, 생성형 AI는 나를 도와주는 비서일 뿐만 아니라 감시자 역할도 할 수 있을 거라 예상된다.  두려움의 대상이라고 생각해도 나쁘지 않다. 시스템으로 의도하지 않은 업무상 오류를 바로잡을 수 있는 절호의 기회이기 때문이다.  기업 내부의 이슈로는 부서간, 개인간의 이해관계가 있다. 각자 자기 일을 잘 하게 되면 무슨 문제가 있으랴.    ▲ PLM과 챗GPT의 활용방안(Map by 류용효) (클릭하시면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.