영화의 복잡한 샷에서 빠른 반복 작업을 지원한 언리얼 엔진   1930년대 미시시피 델타를 배경으로 한 ‘씨너스 : 죄인들(Sinners)’은 인종 분리 및 차별을 명시적으로 인정하던 짐크로(Jim Crow)법 시대, 미국 남부의 고향으로 돌아온 쌍둥이 형제가 초자연적인 악과 마주하게 되는 이야기를 그린 공포 영화이다. 이 영화는 고도의 기술력이 필요한 시퀀스 촬영을 활용했다. 스티칭 기법을 사용해 IMAX(아이맥스)로 촬영한 장면들을 정교하게 이어 붙여 마치 한 호흡처럼 전개되는 음악 몽타주를 구성했으며, 시대 고증에 충실하면서도 영화적 완성도를 갖춘 대규모 기차 도착 장면도 구현해야 했다. 이 모든 작업을 빠듯한 제작 환경 속에서 진행하는 것은 쉽지 않았다. 이를 위해 팀은 언리얼 엔진을 중심으로 구축된 리얼타임 시각화 워크플로를 적극 활용했다. 언리얼 엔진을 단순한 프리비즈 툴 역할을 넘어서, 실제 촬영이 시작되기 훨씬 전부터 아이디어를 탐색하고 조율하며, 제작진의 방향을 맞출 수 있는 공동 창작 공간으로 역할을 수행했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈     영화 제작 파이프라인의 재구성 일반적인 VFX 워크플로에서는 아티스트들이 파이프라인의 후반부에 합류하는 경우가 많아, 연출 방향이 대부분 확정된 뒤에야 샷 작업을 시작하게 된다. ‘씨너스 : 죄인들’이 아카데미상을 수상한 데에는 바라붐!(Baraboom) 의 마이클 랄라(Michael Ralla) VFX 슈퍼바이저와 에미상 수상자인 페페 발렌시아(Pepe Valencia) 시각화 슈퍼바이저가 큰 기여를 했다. ‘씨너스 : 죄인들’ 제작 팀에 참여한 마이클 랄라 VFX 슈퍼바이저는 이렇게 스토리와 동떨어진 상태에서 작업하게 되는 상황을 피하고자 했다. 그는 “컴포지터로 일하다 보면 보통 파이프라인의 마지막 단계에서 작업하게 된다. 원래의 연출 의도를 충분히 이해하지 못한 채, 다른 사람이 이미 만들어 놓은 작업을 마무리해야 한다”고 말했다.     언리얼 펠로우십을 통해 언리얼 엔진을 경험한 뒤, 랄라는 다른 접근 방식을 발견했다. 시각화를 실시간으로 이뤄내고, 영화 제작진과 긴밀하게 협업하며, 단순한 기술 구현을 넘어 스토리를 위해 활용하는 방식이었다. 이러한 생각은 페페 발렌시아 시각화 슈퍼바이저의 생각과도 일치했다. 발렌시아는 스토리텔러의 관점으로 시각화에 접근하고자 했기 때문이다. 랄라가 처음 연락했을 때, 발렌시아는 예산이나 일정에 대해 묻지 않고 대신 이렇게 물었다. ”대본을 읽어볼 수 있을까요?” 그 한마디가 전체 협업의 분위기를 결정지었다.   처음부터 맞춰진 공통의 방향성 ‘씨너스 : 죄인들’에서 가장 인상적인 장면 중 하나는 1930년대 미시시피의 주크 조인트를 배경으로 한 몽환적인 핵심 뮤지컬 시퀀스다. 이 장면에서는 마일스 케이튼이 연기한 새미의 블루스 공연을 계기로, 흑인 음악의 여러 시대가 뒤섞이며 시간의 경계를 넘나드는 순간이 펼쳐진다. 랄라는 “처음 대본을 읽었을 때, 가장 눈에 띈 독특한 장면은 ‘초현실적 몽타주’라고 하는 시퀀스였다. 새미가 무아지경에 빠진 듯 연주를 시작하면, 어느 순간 역사를 가로지르는 경험을 하게 된다”고 말했다. 이 초현실적 몽타주는 서아프리카의 드럼 연주부터 블루스, 펑크, 힙합까지 아우르며 마치 영혼을 불러내는 의식처럼 펼쳐진다.     그 장면은 대본을 읽는 순간 생생하게 눈앞에 그려졌지만, 각자가 머릿속에 떠올린 모습은 조금씩 달랐다. 대표적으로 랄라는 몽타주 속 인물을 반투명한 유령처럼 떠다니는 존재로 상상했다. 랄라는 “그 장면에 대해 다른 사람들과 이야기해 보니, 다들 ‘그게 무슨 뜻이죠?’라는 반응이었다”고 말하기도 했다. 팀 전체가 같은 그림을 공유하고 이 시퀀스가 품은 다양한 예술적 시도를 함께 탐색할 방법이 필요했다. 여기서 언리얼 엔진이 진가를 발휘했다. 언리얼 엔진은 누구나 이해할 수 있는 공통의 언어가 되어, 시퀀스를 함께 확인하고 바로 재생해볼 수 있게 해주었다. 발렌시아는 대본, 프로덕션 디자인 팀이 촬영한 평면도, 촬영 감독이 손으로 그린 카메라 경로, 그리고 여러 세대에 걸친 등장 인물 목록 등 몇 가지 자료만으로 언리얼 엔진에서 시퀀스 제작을 시작했다.   ▲ 언리얼 엔진 웹사이트 영상 캡처   이에 단 이틀 만에 첫 번째 시각화 버전이 완성되었다. 빠른 제작 속도는 각자의 해석을 두고 논쟁하는 대신, 모든 부서가 동일한 시퀀스를 함께 보면서 무엇이 잘 작동하고 무엇이 그렇지 않은지를 아직 수정이 가능한 시점에 논의할 수 있게 되었다. 추가 샷을 요청하는 편집 팀부터 릭 설치 공간과 배치를 계획하는 그립 팀까지 여러 부서에서 이 작업을 통해 각자의 문제를 해결할 수 있었다. ‘프리비즈’는 더 이상 단순한 하나의 결과가 아니었다. 랄라는 프리비즈가 “제작 전반에 걸쳐 활용하는 시각화”라고 설명했다.   빠른 문제 발견 언리얼 엔진을 활용한 기술적 시각화 덕분에 팀은 모든 계획을 실제 촬영과 동일한 조건에서 테스트하고, 잠재적 문제를 사전에 찾아낼 수 있었다. 초현실적 몽타주는 하나의 롱테이크처럼 느껴지도록 설계됐지만, 실제 촬영은 65mm IMAX 필름으로 진행되었다. 크고 무거운 카메라를 사용해야 했고, 필름 롤 길이에도 제한이 있었으며, 안무 및 동선 설계 역시 매우 복잡했다. 언리얼 엔진에서 시퀀스를 시각화함으로써 팀은 필름 길이상 촬영을 끊고 이어붙여야 할 스티치 지점을 미리 파악했다. 화면을 빠르게 돌려 전환하는 기법인 휩 팬 같은 전형적인 트릭에 기대지 않고 전환 방식을 설계했으며, 스테디캠 동선을 실제 물리적 제약에 맞춰 테스트할 수 있었다. 음악과 퍼포먼스 비트에 맞춰 타이밍을 맞춰보는 것도 가능했다. 촬영 현장에서 발견하기엔 너무 늦거나 해결하기엔 너무 어려웠을 문제를 언리얼 엔진 덕분에 조기에 찾아낼 수 있었다.     새로운 버전이 하루에 하나씩 나올 정도로 반복 작업도 매우 빠르게 이뤄졌다. 덕분에 제작진은 아이디어를 과감히 시도해 보고 무엇이 문제인지 확인한 뒤, 비용이 많이 드는 본격적인 촬영에 들어가기 전에 촬영을 다시 설계할 수 있었다. 랄라는“잘 안 되면, 빠르게 실패하고 넘어가면 된다”고 말했다. 길이가 제한된 고가의 IMAX 필름으로 작업하는 환경에서 아이디어를 시험해 보고 폐기하는 건 비용이 너무 많이 든다. 언리얼 엔진은 필름을 사용하기도 전에 다양한 아이디어를 탐색할 수 있는 길을 열어주었다. 속도는 제작 전 준비 단계에서뿐 아니라 실제 촬영 현장에서도 중요하게 작용했다. 기차 촬영 당시, 랄라는 휴대폰으로 레퍼런스 영상을 바로 찍어 발렌시아에게 전달하며 CG 기차를 추가한 빠른 시각화 버전을 요청했다. 발렌시아는 언리얼 엔진과 언리얼 엔진 마켓플레이스(현재 팹) 애셋을 사용해 다음 날 의사 결정에 사용할 수 있을 만큼 빠르게 결과를 만들었다. 중요한 건 완성도 높은 픽셀이 아니라, ‘과연 의도대로 작동할까?’라는 질문에 답하는 것이었다. 빠른 시각화는 곧 빠른 결정으로 이어졌다. 랄라는 아이디어가 의도대로 작동한다는 확신이 생기는 순간 지체 없이 다음 촬영으로 넘어갈 수 있었다고 말했다. 카메라를 실시간으로 움직이고, 화면을 공유하며, 아이디어를 즉시 조정하는 빠른 프로토타입 방식이 언리얼 엔진을 하나의 창작 공간으로 만들었다. 언리얼 엔진은 시간과 비용을 본격적으로 쏟아붓기 전에 다양한 결정을 미리 시험해 볼 수 있는 환경을 만들었다.     확신을 갖고 기획한 복잡한 샷 ‘씨너스 : 죄인들’에서 제작된 언리얼 엔진 기반 시각화는 일반적인 프리비즈 과정과 달리 촬영이 시작된 후에도 계속 활용되었다. 편집 과정에서 비어 있는 부분을 보완하는 데 활용됐고, 제작 후반에는 대체 샷을 탐색하는 데도 쓰였으며, 포스트 프로덕션 전반에 걸쳐 연출 의도를 유지하는 데 도움을 주었다. 편집자 마이클 쇼버(Michael Shawver)는 컷을 구성하기 위해 시각화 샷을 요청하고, 이를 임시 컷이자 편집 계획을 세우는 도구로 활용했다. 사실상 이 영화의 VFX 작업 중 상당 부분은 촬영 팀이 세트장에 들어가기 전부터 이미 시작되고 있었다. 랄라와 발렌시아에게 ‘씨너스 : 죄인들’에서 언리얼 엔진을 활용한다는 것은, 스토리에 대한 명확하고 공통된 이해를 제작 초기부터 만들어 모든 부서가 최고의 결과를 낼 수 있도록 하는 것을 의미했다. 랄라는 “연출 의도를 최대한 많은 사람들에게, 최대한 빨리 전달해야만 한다. 그래야 모두가 같은 방향을 바라볼 수 있다”고 말했다. 언리얼 엔진은 팀이 더 빠르게 움직이고, 더 긴밀하게 협업하며, 야심 찬 아이디어를 확신을 가지고 실행할 수 있도록 뒷받침했다. 이는 리얼타임 워크플로가 영화 제작 방식뿐만 아니라, 가장 중요한 연출적 선택이 내려지는 시점 자체를 바꾸고 있음을 보여준다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

이재 지음 / 2만 2000원 / 비엘북스   생성형 AI 도구인 '나노바나나'를 활용하여 누구나 전문가 수준의 비주얼 콘텐츠를 제작할 수 있도록 돕는 실전 가이드북이 새로 나왔다. 이 책은 복잡한 이론보다는 100가지의 구체적인 예제를 통해 사용자가 직접 기능을 체험하며 익힐 수 있도록 구성되어 있다는 점이 특징이다. 이 책의 가장 큰 특징은 '경험 중심의 학습'을 지향한다는 점이다. 지루한 원리 설명 대신 실행 버튼을 누르는 순간부터 실습이 시작되도록 설계되어 있으며, 브랜드 로고 제작부터 광고 썸네일, 사진 복원 등 현무에서 즉시 활용 가능한 예제들을 담고 있다. 또한, 미드저니(Midjourney)와 같은 기존 AI 도구들이 가진 한계를 보완하는 워크플로우를 제시하여, 뭉개진 텍스트 복구나 캐릭터의 일관성 유지와 같은 고급 테크닉을 초보자의 눈높이에서 설명한다. 기술적인 측면에서는 단순한 이미지 생성을 넘어 '디테일의 완성'에 집중한다. 카메라의 로우 앵글이나 더치 앵글 같은 연출법은 물론, 제품과 액체의 상호작용, 조명과 그림자의 자동 일치 등 전문적인 이미지 퀄리티를 결정짓는 미세한 요소들을 다루는 법을 배울 수 있다. 나아가 구글 FLOW를 이용한 영상 제작이나 3D 렌더링 변환까지 다루고 있어 생성형 AI의 확장성을 폭넓게 경험하게 한다. 이 책에서 소개하는 나노바나나 활용법은 크게 네 가지 영역으로 구분된다. 첫째, 이미지 수정 및 복원 기술이다. AI가 생성한 이미지 내의 뭉개진 텍스트를 완벽하게 복구하거나, 불필요한 사물과 사람을 자연스럽게 지우는 법을 배운다. 또한 흑백 사진을 자동으로 컬러링하거나 저해상도의 사진을 선명한 프로필 사진으로 보정하는 실무 기술이 포함되어 있다. 둘째, 배경 및 스타일의 자유로운 변환이다. 인물은 그대로 유지한 채 배경만 특정 장소로 교체하거나, 여름 풍경을 눈 내리는 겨울로 바꾸는 계절 변경법을 익힐 수 있다. 실사 사진을 라인 드로잉으로 바꾸는 등의 화풍 변환과 낮과 밤의 시간대 변경도 가능하다. 셋째, 캐릭터 및 콘텐츠의 일관성 유지이다. 한 장의 캐릭터 이미지를 바탕으로 다양한 각도의 턴어라운드 시트를 제작하거나, 동일한 캐릭터에게 여러 가지 감정을 입히는 법을 배운다. 이는 웹툰이나 브랜드 캐릭터 마케팅을 준비하는 사용자에게 매우 유용한 기능이다. 넷째, 전문적인 광고 및 제품 디자인 연출이다. 제품 이미지를 자연스러운 배경에 합성하면서 그림자와 조명을 일치시키고, 모델이 들고 있는 상품을 다른 것으로 교체하는 등 고효율의 마케팅 콘텐츠 제작법을 다룬다. 영문 텍스트를 한글로 수정하거나 건축 도면을 바탕으로 3D 조감도를 기획하는 등의 심화 활용법도 제시된다. 특히 이 책은 프롬프트 입력이 막막한 입문자부터 업무 속도를 높이려는 디자이너, 저비용 고효율의 홍보물이 필요한 1인 창업자 모두에게 실질적인 솔루션을 제공하는 지침서가 될 것이다.

HP는 4월 28일 신제품 출시 기자간담회를 열고, 인공지능(AI) 기반의 업무 환경 비전으로 ‘AI가 바꾸는 일의 미래’를 발표했다. HP는 이번 행사에서 폭넓은 차세대 AI PC와 워크스테이션 포트폴리오를 공개하며, AI 기술이 일하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 방향성을 제시했다. HP는 AI의 확산과 하이브리드 근무의 일상화로 업무 환경이 복잡해지는 상황에서 생산성과 관리 효율을 높이는 데 집중하고 있다. 특히 AI가 개별 기능을 넘어 업무 흐름 전반에 영향을 미친다고 보고, 디바이스 간 연결과 경험의 통합을 핵심 화두로 내세웠다. HP에 따르면 이러한 변화의 중심에는 대규모 데이터 처리가 가능한 AI 워크스테이션과 스스로 업무를 이해하고 실행하는 ‘에이전트형 AI’가 있다. 이번 간담회에서 HP는 온디바이스 기반 로컬 AI 플랫폼인 ‘HP IQ’를 처음으로 선보였다. HP IQ는 사용자 업무 흐름을 이해하고 문서 요약, 업무 자동화, 파일 정리 등을 기기 내에서 직접 수행하는 지능형 플랫폼이다. 데이터가 외부로 전송되지 않는 구조를 갖춰 보안성을 높였으며 기기 간 연결을 자동으로 인식해 끊김 없는 업무 경험을 지원한다. HP 코리아의 강용남 대표는 “AI는 이제 단순한 기능을 넘어 일하는 방식 자체를 다시 정의하고 있다”면서, “HP는 PC와 프린터, 협업 디바이스 등 사무 환경 전반을 아우르는 포트폴리오를 기반으로 각 기기가 하나의 지능형 시스템처럼 연결되는 일의 미래를 만들어가고 있다”고 말했다. HP 코리아의 소병홍 전무 또한 PC가 단순한 디바이스를 넘어 업무 경험을 연결하는 플랫폼으로 진화하고 있다고 덧붙였다.     새롭게 공개된 HP 엘리트북(EliteBook) X G2 AI PC는 최대 85 TOPS NPU 성능을 지원하는 차세대 제품이다. 로컬 환경에서 빠른 AI 연산이 가능하며, 최대 28시간 지속되는 배터리를 탑재해 하이브리드 업무 환경에 적합하도록 설계됐다. 이 제품은 다양한 소프트웨어 파트너와 협업해 문서 작성과 콘텐츠 제작에 바로 활용할 수 있는 AI 기능을 제공한다. HP는 사용자의 역할과 업무 방식에 맞춰 제품군을 세분화했다. 협업 중심 사용자를 위한 엘리트북 8 G2 시리즈, 기업 및 공공기관용 엘리트북 6 G2 시리즈, 중소기업을 위한 프로북(ProBook) 4 G2 시리즈, 데스크톱 형태의 엘리트데스크(EliteDesk) 8 G2 시리즈 등을 함께 출시했다. 이들 제품은 AI 기반 업무 자동화 기능을 지원하며 ‘HP 울프 시큐리티(Wolf Security)’를 통해 보안성을 확보했다. 고성능 연산이 필요한 전문가용 워크스테이션 라인업도 강화했다. 데스크톱 워크스테이션인 HP Z8 퓨리(Fury) G6i는 최대 4개의 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰 GPU를 지원해, AI 개발이나 시뮬레이션 등 고난도 작업에 최적화됐다. 모바일 워크스테이션인 HP Z북(ZBook) X G2i와 Z북 8 G2 시리즈는 이동 중에도 3D 설계와 렌더링 작업을 수행할 수 있는 성능을 갖췄다. 특히 HP Z북 X는 최대 128GB 메모리를 탑재해 복잡한 프로젝트 효율을 높였다. 한편, HP는 GPU를 공유해 로컬 디바이스의 한계를 확장하는 ‘HP Z 부스트’ 설루션도 소개했다. HP는 앞으로 AI가 에이전트형으로 진화함에 따라 관련 플랫폼을 고도화해 조직의 디지털 전환을 지원할 계획이다. 또한 제품 설계와 공급망 전반에서 환경 영향을 줄이는 지속가능성 전략도 함께 추진하고 있다고 밝혔다.

  INFOWORLD   Focus 17　제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축 22　매스웍스, “MBD와 AI 결합으로 설계 복잡성 줄이고 신뢰성 높인다” 25　“화려한 기술보다 탄탄한 데이터가 우선”… 제조 AI 전환의 실질적 해법은 28　유니티 스튜디오, 노코드와 웹 기반으로 산업용 3D 제작 문턱 낮춘다 31　세일즈포스, ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 제시… 슬랙이 핵심 업무 운영체제 된다   People & Company 34　옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사　산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   Case Study 36　다이슨 워시G1의 모델 기반 설계 도입 사례 / 이웅재　시스템 레벨 시뮬레이션, 일상 가전의 개발 방식까지 바꾸다 39　시각화 워크플로로 구현하는 리얼타임 스토리텔링　영화의 복잡한 샷에서 빠른 반복 작업을 지원한 언리얼 엔진 42　데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신　3D 애셋 데이터를 위한 SSOT 구축   New Products 50　이달의 신제품   Column 53　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　보이지 않는 뇌 56　트렌드에서 얻은 것 No. 30 / 류용효　AI 에이전트 이후의 시대, ‘판단하는 시스템’의 탄생   48　New Books   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 58　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (6) / 최영석　사각형 작도 외 62　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (1) / 최하얀　아레스 커맨더 2027이 제시하는 새로운 CAD 작업 방식 65　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　루비 온 레일즈 기반 빌딩 모니터링 서비스 개발 방법   Mechanical 72　엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다 / 오병준　디지털 전환이 이끄는 항공우주 시스템 엔지니어링의 미래 76　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (10) / 박수민　크레오 파라메트릭 12.0으로 애니메이션 생성하기   Analysis 81　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 황정필　앤시스 아쿠아를 이용한 LNG 운반 선박의 운동 해석 방법 90　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (5) / 이종학　심센터 HEEDS 2604 업데이트 96　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (7) / 오재응　모델 기반 시스템 엔지니어링의 모델링 도구 104　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스　IT  홀더의 지속 가능한 해상풍력 설치 접근법   PLM 100　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3) / 이종혁　데이터 온톨로지 기반 3D 모델의 지능화     2026-5-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

  트림블코리아는 4월 28일 서울 코엑스에서 ‘BIM 이노베이션 콘퍼런스 2026’을 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 건설, 구조, 설계 분야 전문가 300여 명이 참석해 건설 기술의 현재와 미래를 논의하고 산업의 방향성을 모색하는 자리다. 올해 콘퍼런스는 ‘AI가 건축 환경에 가져올 실질적인 변화’를 주제로 정했다. 설계부터 시공까지 전 과정에서 AI가 비즈니스 가치를 창출하는 방안을 집중적으로 조명한다. 특히 AI를 단순한 기술 트렌드를 넘어 건설 산업의 방식 자체를 재정의하는 핵심 동력으로 바라보고, 실제 업무 환경에서의 변화와 적용 가능성에 초점을 맞췄다. 트림블코리아에 따르면 AI는 설계의 정밀도를 높이고 현장 안전을 강화하며 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하는 수준으로 진화하고 있다. 이번 행사는 이러한 변화가 개별 기술을 넘어 건설 산업 전반의 업무 흐름과 비즈니스 구조에 어떤 전환을 만드는지 구체적으로 제시할 예정이다. 현장에서는 트림블의 ‘에이전트 AI 및 활용 방안’이 처음으로 공개된다. 테클라를 활용한 철골 모델 자동화 AI 설루션의 실시간 시연과 스케치업 AI(SketchUp AI)를 이용한 자동 모델링 및 렌더링 기능도 소개한다. 이를 통해 설계와 시공을 연결하는 스마트 워크플로의 실제 구현 모습을 확인할 수 있다. 사용자 친화적인 인터페이스로 변화한 테클라 2026(Tekla 2026)의 신규 기능도 함께 공개한다. 국내 주요 기업의 실무 사례 발표도 이어진다. CJ건설, 인터컨스텍, 커스시스템, 시스트라 등이 참여해 공사 관리, 강교 용접 및 모델링 자동화, 철근 공사 물량 관리 등을 설명한다. 테클라를 활용해 생산부터 시공까지 종이 도면 없이 철근 시공을 완료한 해외 사례도 공유한다. 이를 통해 AI와 스마트 건설 기술이 실제 프로젝트 현장에서 거둔 성과를 전달할 예정이다. 트림블코리아의 박완순 사장은 “AI는 이제 건설 산업에서 선택이 아닌 필수 경쟁력으로 자리 잡고 있다”면서, “이번 콘퍼런스를 통해 설계부터 시공까지 전 과정에서 AI가 만드는 실질적인 변화와 이를 비즈니스 성과로 연결하는 방법을 구체적으로 확인할 수 있을 것”이라고 전했다.

전주기 AX 통합 플랫폼 ‘OCTOPUS’로 산업 AI 혁신 앞당긴다   AI는 이제 로봇의 몸을 빌려 물리적 제조 현장에서 움직이기 시작했다. 글로벌 제조업은 산업현장이 자동화되는 인더스트리 4.0을 넘어 인간과 기술이 공존하는 인더스트리 5.0 시대로 진입하고 있다. 특히 올해 글로벌 빅테크 기업들이 앞다퉈 제시한 ‘피지컬 AI’는 AI가 물리적 세계를 직접 제어하는 시대의 도래를 알렸다. 제조업 디지털화의 중심도 변하고 있다. 과거 스마트 팩토리가 ‘연결’과 ‘자동화’를 중심으로 했다면, 현재의 자율제조는 ‘지능화’와 ‘자율 판단’으로 무게중심이 이동하고 있다. 유비씨(UVC, www.uvc.co.kr)는 전주기 AX(AI Transformation) 통합 플랫폼 ‘OCTOPUS’(옥토퍼스)를 통해 이러한 변화를 이끌고 있다.   유비씨 조규종 대표 8개 개별 솔루션을 하나로 통합한 전주기 AX 플랫폼 ‘OCTOPUS’ 유비씨는 2010년 설립 당시 기계와 로봇 간 데이터 통신 기술에 집중했다. 이후 3D 렌더링 엔진 기술을 결합하며 스마트 팩토리와 디지털트윈 솔루션으로 사업영역을 확장했다. 최근에는 이러한 역량에 AI 기술을 융합하며 제조 현장의 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX)까지 아우르는 전주기 통합 솔루션 OCTOPUS를 완성했다. OCTOPUS는 엣지(Edge), 데이터 허브(Data Hub), 트윈(Twin), 시뮬레이터(Simulator), AI 허브(AI Hub), 에이전틱 AI(Agentic AI), 피지컬 AI(Physical AI), 로봇 허브(Robot Hub) 등 8개 솔루션으로 구성된다. 8개의 개별 솔루션을 하나의 전주기 AX 플랫폼에 통합한 OCTOPUS는 이름 그대로 문어의 특징을 닮았다. 글월 문(文)자를 쓰는 문어는 예부터 ‘바다의 선비’로 불리던 똑똑한 생명체다. 문어의 지능적 두뇌는 스스로 학습하는 AI를, ▲ 유비씨 조규종 대표 예리한 눈은 정밀 모니터링을, 독립적으로 움직이는 8개의 팔은 분산지능을, 민감한 피부는 이상 감지를 상징한다. OCTOPUS는 8개 솔루션이 유기적으로 연결되어 데이터 수집-통합-시각화-검증–학습–예측–제어의 전 과정을 수행한다. 나아가 이를 다시 생산 계획에 반영하는 완벽한 순환 구조를 구현했다. 작동 방식은 다음과 같다. 현장의 엣지가 이기종 설비에서 데이터를 수집하면, 데이터 허브가 이를 AI가 학습할 수 있는 형태로 정제한다. 트윈은 실시간 3D로 현장을 시각화하고, 시뮬레이터는 반복 실험을 통해 최적의 조건을 탐색한다. AI 허브는 공정을 학습하고, 학습된 데이터를 바탕으로 에이전틱 AI가 24시간 자율 의사결정을 수행한다. 피지컬 AI는 로봇과 설비를 정밀 제어하고, 로봇 허브가 다수의 로봇을 통합 관제한다. 기존의 제조 IT·시뮬레이션·AI 솔루션은 전문 인력이 아니면 접근 자체가 어려울 정도로 진입 장벽이 높았다. OCTOPUS는 이 문제를 플랫폼 설계 단계부터 완전히 다르게 접근했다. 데이터 수집, 시뮬레이션, AI 분석, 디지털 트윈, 로봇 제어 등 각기 다른 카테고리로 분리되어 있던 기능들을 하나의 흐름과 하나의 화면, 하나의 언어로 통합한 것이다. 특히 LLM 기반 자연어 인터페이스를 적용해 “생산 라인을 한 대 더 늘리면 어떻게 될까?”, “이 공정에서 병목이 생기는 이유가 뭐지?” 등의 질문만으로 시뮬레이션과 AI 분석, 가상 검증 결과를 제시한다. AI 예측을 실제 설비제어까지 연결하는 M.AX 시대 많은 AI 솔루션이 데이터를 분석하고 예측 결과를 보여주는데 그친다. 그러나 진정한 제조 A I전환, 즉 ‘M.AX(Manufacturing AX)’를 실현하려면 AI의 판단이 실제 설비나 로봇의 동작으로 직접 이어져야 한다. 문제는 현장에서 AI가 내린 결정을 설비 제어에 바로 적용하는 것을 극도로 꺼린다는 점이다. 안전 문제, 예상치 못한 오작동에 대한 우려, 그리고 책임 소재에 대한 불안감 때문이다. 유비씨는 디지털 트윈과 피지컬 AI를 결합한 독자적인 아키텍처로 문제 해결에 나섰다. 가상 환경에서 AI 모델을 충분히 학습시키고, 수천 번의 시뮬레이션을 통해 안전성과 효과를 검증한 후에만 실제 현장에 적용하도록 설계한 것이다. 이를 통해 환경 변화와 예외 상황에도 흔들리지 않는 안정적이고 신뢰할 수 있는 자율 운영을 실현해 나간다. 유비씨 조규종 대표는 “AI가 브레인이라면 DT는 AI의 명령을 실질적으로 수행하는 중추 신경계다. 유비씨는 디지털 트윈 기반의 피지컬 AI 기업을 향해 나아가고 있다”고 설명한다. 이어 “제조업에서 AI 기반 디지털 트윈이 지금 가장 큰 가치를 만드는 분야는 제조·생산·물류 현장의 ‘협업’을 지능화하는 영역이다. 로봇이 혼자 똑똑해지는 것보다 더 어려운 건 로봇이 제조 설비와 함께 상황을 이해하고, 여러 로봇이 스스로 역할을 나누며, 필요하면 작업자와도 안전하게 함께 일하도록 만드는 일이다”라고 덧붙였다. 유비씨가 정의하는 피지컬 AI는 인지-계획-실행으로 이어지는 구조를 기반으로 한다. 물리적 환경과 설비 상태를 실시간으로 인지하고, 운영 목표와 제약 조건을 반영해 행동을 계획한 뒤, 이를 실제 로봇과 설비의 동작으로 실행하는 전 과정을 설계하고 있다. 이 과정에서 디지털 트윈은 피지컬 AI가 학습할 수 있는 합성 데이터(Synthetic Data)를 제공하는 핵심 환경 역할을 담당한다. 나아가 OCTOPUS 피지컬 AI 솔루션을 중심으로 자율제조 영역에서 사업을 확장하는 모습이다. 조 대표는 “국내 탑티어 로봇 제조사 두 곳과 협업을 통해 실제 제조 현장 적용이 가능한 피지컬 AI 기술의 실증과 고도화를 진행하고 있다”면서, “이를 통해 제조 AX 분야의 선도 기업으로 입지를 공고히 해 나갈 것”이라고 밝혔다.   ■ 캐드앤그래픽스 최경화 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 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 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 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 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Ansys 주요 특징 : 엔지니어링 프로세스를 하나로 연결하는 통합 시높시스–앤시스 워크플로 제공, 생성형 AI와 에이전틱 엔지니어링 기능으로 설계 탐색 가속/전처리 자동화/시스템 수준 인사이트 확보 지원, 확장된 디지털 트윈 역량 및 연결된 모델링 워크플로로 시스템 전반에 대해 리얼월드 기반의 인사이트 제공 강화 등 공급 : 앤시스 코리아   ‘앤시스 2026 R1(Ansys 2026 R1)’은 시높시스와 앤시스가 보유한 공학 역량을 결합해, 시높시스-앤시스 통합 기능을 본격적으로 선보인다. 앤시스 2026 R1은 시뮬레이션 AI 포트폴리오를 확장해 학습 효율을 높이는 AI 강화 트레이닝 제공과 함께 고급 AI 기능도 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 초기 개발 단계에서 시스템 수준 인사이트를 확보함과 동시에 물리 시험 의존도를 줄이며, 소프트웨어 중심 제품이 고도화되는 환경에서도 성능 최적화를 보다 효율적으로 추진할 수 있게 됐다.   ▲ 출처 : 시높시스   시스템 인지 엔지니어링의 미래를 가속하는 공동 설루션 앤시스 2026 R1은 시스템 복잡성 증가, AI 기반 제품 수요 확대, 그리고 산업 전반의 조기 검증 전환이 맞물리며 변화하는 엔지니어링 환경에서 새로운 흐름의 출발점이 될 것으로 전망된다. 시높시스는 이러한 변화에 대응하기 위해, 시높시스와 앤시스의 주요 기술을 연동해 하나의 통합된 시스템처럼 작동하도록 지원한다. 이를 통해 초기 설계 탐색을 가속하고 도메인 간 협업을 강화하며, 주요 산업 전반에서 더 깊은 인사이트를 제공하는 고효율 워크플로를 제시한다. 이번 앤시스 2026 R1에 포함된 신규 시높시스-앤시스 공동 설루션은 다음과 같다. 시높시스 VC 펑셔널 세이프티 매니저(Synopsys VC Functional Safety Manager, VC FSM)와 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)가 시스템 수준과 실리콘 수준 안전 분석을 연결하는 엔드 투 엔드 기능 안전 워크플로로 연동된다. 이를 통해 시스템 안전 엔지니어와 칩 안전 검증 엔지니어 간 협업이 간소화되며, 시스템부터 칩까지 추적성(traceability)이 자동화된다. 또한 도구 간 수작업 데이터 공유를 줄여 자동차 및 항공우주 안전 등 핵심 적용 분야에서 시간 절감 효과를 기대할 수 있다. 시높시스 퀀텀ATK(Synopsys QuantumATK)와 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta MI) 플랫폼이 소재 워크플로로 통합되어 원자 스케일부터 엔터프라이즈까지 이어지는, 소재 발굴, 신소재 개발, 제조 공정 개선을 지원한다. 검증된 소재 물성치를 그란타 MI로 직접 내보낼 수 있어 소재 과학자와 설계 엔지니어 간 협업 효율이 높아진다. 또한 반복 가능하고 재사용 가능한 워크플로를 통해 정제되고 일관된 소재 레코드를 구축함으로써 초기 단계에서 성능 예측과 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 시높시스 옵토컴파일러(Synopsys OptoCompiler)와 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)가 디바이스 수준 포토닉 설계와 고급 시스템 수준 광학 시뮬레이션을 연결하는 설계 워크플로로 통합된다. 또한 Verilog-A 모델 생성 자동화와 도구 간 광학 거동 일관성 확보를 통해 디바이스 설계자와 시스템 수준 포토닉 엔지니어 간 협업을 강화한다. 이를 통해 설계·시뮬레이션 환경 간 수작업 데이터 변환을 줄이고, 고도화된 포토닉 애플리케이션에서 시간 절감과 신뢰성 향상을 지원한다. 앤시스 스케이드(Ansys SCADE) 모델 기반 소프트웨어 개발 설루션에 더해, 시높시스는 제어 소프트웨어를 위한 테스트 자동화 설루션 TPT를 제공한다. SCADE는 안전 필수 소프트웨어 개발 환경을 제공하고, TPT는 테스트 생성·실행·분석을 자동화해 설계 반복을 가속하고 조기 검증을 강화하며 복잡한 제어 소프트웨어 품질 향상을 지원한다. 두 설루션을 결합하여 ADAS, 전동화 파워트레인, 비행 제어, 엔진 제어, 항공전자 등 미션 크리티컬 제어 시스템 개발에서 수작업 검증 부담을 줄이고 자동화 수준을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   AI 기반 디지털 엔지니어링으로 더 빠르고 스마트한 설계 반복 지원 앤시스 2026 R1은 생성형 AI와 에이전틱 기능을 도입해, 검증을 가속하고 설계 탐색을 확대하며 복잡한 워크플로의 자동화를 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 개발 전체 과정에서 더 빠르고 스마트한 인사이트를 확보할 수 있다. 앤시스 지옴AI(Ansys GeomAI) 지오메트리 플랫폼은 생성형 AI 기반의 개념 설계 탐색을 통해, 지오메트리 콘셉트를 보다 창의적이고 효율적으로 빠르게 생성·평가·개선할 수 있도록 지원한다. 레퍼런스 설계로부터 직접 학습함으로써 초기 혁신을 가속하는 동시에, 엔지니어링 의도를 보존해 AI가 생성한 콘셉트가 예측 가능하고 신뢰할 수 있으며 후속 검증 단계로 자연스럽게 이어질 수 있도록 돕는다. 또한 메시 에이전트는 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)에서 탐색적 사용으로 제공되는 신규 기능으로, 모델 전처리 과정에서 발생하는 메싱 실패 원인을 진단하고 해결하는 데 도움을 준다. 검증된 개선 절차를 기반으로 엔지니어를 안내해 자동화 전처리에 대한 신뢰를 높인다. 현재 초기 고객 평가 단계에 있는 ‘디스커버리 검증 에이전트’는 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)에 탑재돼, 수십 년간 축적된 공학 전문성을 바탕으로 문맥 정보와 산업 모범 사례를 활용해 설정 이슈를 선제적으로 식별한다. 이를 통해 엔지니어가 작업을 더 빠르게 진행하고 비용이 큰 실수를 줄이며, 초기부터 더 높은 성능의 설계를 만들 수 있도록 지원한다. 앤시스 2026 R1의 추가 AI 업데이트 사항은 다음과 같다. 앤시스 SimAI(Ansys SimAI) 시뮬레이션 플랫폼은 두 가지 제공 형태를 지원한다. 기존 제품인 앤시스 SimAI 프리미엄 SaaS와, 로컬 데이터 저장이 필요한 프로젝트를 위해 데스크톱 환경에서 사용할 수 있도록 설계된 앤시스 SimAI Pro가 포함된다. 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)의 SimAI 커넥터를 통해 학습 데이터 생성, AI 학습, 최적화 및 설계 스터디까지 엔드투엔드 워크플로를 구현할 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)이 메디니 애널라이즈, 앤시스 모델센터(Ansys ModelCenter), 앤시스 록키(Ansys Rocky)에서 제공돼 사용자 인터페이스 내에서 지능형 AI 가이드 지원을 제공한다. 옵티스랭과 디스커버리 간 신규 통합으로 민감도 분석과 원클릭 최적화를 지원하는 AI-레디 워크플로가 제공된다. 이를 통해 엔지니어는 메카니컬, 플루언트 또는 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak)에서 개념을 검증하기 전에, 초기 단계에서 더 빠르게 설계 대안을 탐색할 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   리얼월드 디지털 트윈으로 시스템을 연결하고 성능 최적화 앤시스 2026 R1에서 확장된 디지털 트윈 혁신은 물리적 프로토타이핑 이전 단계에서 사용자들이 더 깊은 리얼월드 인사이트를 확보할 수 있도록 지원한다. 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI)는 시뮬레이션 데이터와 센서·테스트 정보를 더 정교하게 얼라인하는 신규 퓨전 모델링 방식과, 대규모 시계열 모델링 및 학습 효율을 강화하는 템포럴 퓨전 트랜스포머를 도입했다. 또한 트윈AI ROM(차수 축소 모델) 위저드는 고정밀 ROM의 생성 및 배포를 제공하여 리얼타임 디지털 트윈 제공을 가속한다. 또한, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 신규 GPU 가속 멀티스펙트럴 광 전파 엔진과 엔비디아 옴니버스와의 통합 확대를 포함한 기능 강화를 통해 통합된 3D 디지털 트윈 파이프라인을 구현한다. 이를 통해 시나리오 전반에서 더 물리적으로 정확한 카메라 동작, 표면 반사 그리고 엣지케이스 재현성을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상   소니 픽처스 이미지웍스는 넷플릭스 흥행작인 ‘케이팝 데몬 헌터스’의 제작에 언리얼 엔진을 도입해 제작 파이프라인을 혁신했다. 제작 초기 단계부터 최종 렌더링 수준의 비주얼을 확인하며 창작자의 의도를 정교하게 시각화한 것이 핵심이다. 특히 유니버설 신 디스크립션(USD) 기반의 워크플로를 구축해 프리비즈와 레이아웃 과정의 효율을 높여 시네마틱한 완성도를 극대화했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ‘케이팝 데몬 헌터스’는 단순한 영화가 아니라, 하나의 문화적 현상이다. 이 넷플릭스 오리지널 애니메이션 영화는 조회 수 2억 3600만 회를 기록하며 넷플릭스 역사상 가장 인기 있는 영화로 자리잡았을뿐만 아니라, 사운드트랙 또한 빌보드 핫 100 차트 역사상 처음으로 네 곡이 동시에 톱 10에 오르는 전례 없는 기록을 세웠다. 소니 픽처스 애니메이션이 제작한 이 애니메이션은 빠른 액션 전개, 대규모 군중 연출, 콘서트 규모의 라이팅이 결합된 작품으로, 기존의 레이아웃과 프리비즈 방식으로는 결과를 사전에 판단하기 어려웠다. 액션, 라이팅, 머티리얼, 이펙트가 시네마틱한 관점에서 각각 따로가 아니라 서로 유기적으로 결합되어 어떻게 작동하는지를 확인하는 것이 핵심적인 연출 결정의 기준이었기 때문이다. 이를 제작 초반부터 가능하게 하기 위해, 소니 픽처스 이미지웍스 팀은 파이프라인 시작 단계에서 창작 의도를 보다 온전히 시각화할 수 있는 방법이 필요했고, 그 해답으로 언리얼 엔진을 선택했다.   더 빠르게 구현하는 최종 픽셀 수준의 비주얼 ‘케이팝 데몬 헌터스’는 비밀리에 초자연적 위협으로부터 세상을 수호하는 케이팝 걸 그룹 헌트릭스의 이야기를 그린다. 기상천외한 판타지 액션으로 가득한 이야기 속에서, 특히 목욕탕을 배경으로 한 액션 시퀀스는 소니 픽처스 이미지웍스에게 중요한 전환점이었다. 이 장면에서 주인공들은 새로운 라이벌 보이 밴드이자 정체를 숨긴 악령들인 사자 보이즈와 맞서던 중, 물귀신의 기습을 받는다. 소니 픽처스 이미지웍스의 제이슨 볼드윈(Jason Baldwin) 리얼타임 슈퍼바이저는 목욕탕에서 벌어지는 액션 시퀀스는 정말 놀라웠다며, “머티리얼 표현을 극대화해 모든 요소가 젖어 있고 반사되고 안개가 낀 느낌을 제대로 구현할 수 있었기 때문”이라고 밝혔다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   이 시퀀스에서 소니 픽처스 이미지웍스의 레이아웃 팀은 처음으로 실시간 볼류메트릭을 사용해, 수증기가 자욱하게 깔리고 부드럽게 확산되는 라이팅이 증기 사이를 스며드는 목욕탕 특유의 분위기를 구현했다. 이 음산한 환경 속에서 혼란스럽고 긴박한 난투극이 벌어지며, 팀은 안개와 수증기가 가득한 공간에서 빠르고 격렬한 전투 연출을 구현해야 하는 과제에 직면했다. 소니 픽처스 이미지웍스의 애덤 홈즈(Adam Holmes) 비주얼라이제이션 총괄은 “언리얼 엔진을 처음 접한 레이아웃 아티스트 한 명이 약 일주일 만에 이 메인 액션 신(scene)의 기본 레이아웃인 블록아웃을 완성했다”고 설명했다. 이 초기 블록아웃을 통해 팀은 복잡한 액션 동선, 독창적인 카메라 워크, 그리고 검이 악령을 폭발시키는 모든 시각 효과까지 함께 구현할 수 있었고, 해당 신이 지향하는 시네마틱한 비전을 생생하게 표현할 수 있었다. 라이팅, 머티리얼, 분위기, 카메라가 유기적으로 작동하는 방식을 제작 초기 단계부터 확인할 수 있었기 때문에, 팀은 시퀀스의 감정적 톤을 설정해 나갈 수 있었다. 젖은 타일의 광택, 수증기의 밀도, 빠르게 전개되는 카메라 워크는 긴장감과 스펙터클을 극대화하며 액션 신에 드라마와 몰입감을 더했다. 궁극적으로 이러한 초기 시각화 작업은 시퀀스의 최종적인 예술적 효과를 한층 끌어 올리는 역할을 수행했다. 볼드윈은 “레이아웃 단계에서 모든 요소가 최종 렌더에 가까운 수준으로 함께 결합되는 모습을, 게다가 그렇게 빠르게 세팅할 수 있다는 점이 정말 놀라웠다”고 말했다.   마야, 언리얼 엔진, USD를 연결하는 파이프라인 오토데스크의 마야(Maya)와 언리얼 엔진간의 워크플로는 소니 픽처스 이미지웍스의 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 애니메이션 파이프라인의 핵심 기반이었다. 홈즈는 “마야 파이프라인에서 개발한 애니메이션 릭을 언리얼 엔진으로 가져오는 과정은 매우 중요하고, 이를 자동화하기 위해 여러 스크립트를 만들었다”고 설명했다. 레이아웃 샷의 애니메이션 작업이 완료되면 이를 다시 마야로 보내서 적용할 수 있으며, 레이아웃 아티스트가 완성한 모든 작업을 그대로 유지할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   이 워크플로는 소니 픽처스 이미지웍스가 유니버설 신 디스크립션(Universal Scene Description : USD)을 본격적으로 도입하면서 한 단계 더 발전했다. USD를 활용함으로써 내부 툴과 언리얼 엔진 간에 애셋 이동 과정이 더 빠르고 일관되게 이루어질 수 있었다. 볼드윈은 “이제 모델링 단계에서 애셋을 기존 파이프라인에 보내면, 이 데이터를 USD를 통해 매우 손쉽고 안정적으로 언리얼 엔진으로 가져왔다가 다시 내보낼 수 있다”라고 전했다. 소니 픽처스 이미지웍스에게 이러한 방식의 작업은 아티스트들이 사용하는 크리에이티브 툴 간의 반복 작업에 큰 변화를 가져왔다. 소니 픽처스 이미지웍스의 황종환 리얼타임 파이프라인 슈퍼바이저는 “초기에는 시퀀스 하나를 익스포트하는 데만 6~8시간이 걸렸다. 하지만 소스 코드에 접근할 수 있다는 점이 큰 전환점이 되었다. 그 덕분에 작업 시간을 30분으로 줄일 수 있었고, 지금은 시퀀스를 5분 만에 익스포트한다”고 설명했다.   캐릭터, 군중, 콘서트 라이팅의 확장 팀은 언리얼 엔진의 컨트롤 릭을 활용해 수십 명의 캐릭터 애니메이션을 엔진에서 직접 제작했다. 소니 픽처스 이미지웍스의 릴리아 라이(Lillia Lai) 리깅 개발 리드는 “언리얼 엔진에서 컨트롤 릭을 구성하기로 한 이유는 실행 속도가 매우 빠르기 때문이다. 하나의 신에서 필요하다면 최대 20명에서 30명에 이르는 여러 캐릭터를 동시에 다룰 수 있다”고 말했다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   ‘케이팝 데몬 헌터스’에서 세 명의 주인공은 각 시퀀스마다 서로 다른 커스텀 의상을 착용한다. 이를 위해 소니 픽처스 이미지웍스는 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템을 활용해 의상과 액세서리를 즉시 교체할 수 있는 캐릭터 시스템을 구축했다. 이 시스템은 무작위로 조합된 다양한 캐릭터로 가득 찬 대규모 군중을 제작할 때 그 진가를 발휘했다. 라이는 “단 하나의 체형과 여러 헤어스타일만 만들면 된다. 그런 다음 원하는 조합으로 헤어스타일과 의상을 교체하고, 이를 언리얼 엔진의 폴리지 모드와 결합해 공연장 전체를 빠르게 채울 수 있었다”고 설명했다. 폴리지 모드는 원래 언리얼 엔진 신에 식물과 나무를 손쉽게 배치하기 위해 설계된 기능이다. 팀은 이 기능을 공연장에 모인 군중을 구현하는 데 적용하면서, 폴리지 모드 툴을 활용하는 새로운 방법을 발견할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   공연장 신을 방대한 규모의 다양한 관객으로 채우는 것은 물론, 프리비즈 단계부터 콘서트 전체 라이팅이 환경에 미치는 영향을 직접 탐색할 수 있었다. 홈즈는 “그 효과를 제대로 시각화할 수 있는 유일한 방법은 언리얼 엔진을 사용하는 것이었다”고 말했다. 프리비즈 아티스트들은 파이프라인의 마지막 단계가 아니라 시작 단계에서부터 아름답고 놀라운 신을 구성할 수 있었으며, 소니 픽처스 애니메이션과 이미지웍스의 크리에이티브 팀은 그 어느 때보다 다양한 시각적 옵션을 확보할 수 있었다. 아티스트는 콘서트가 어떤 느낌일지 상상하는 대신, 공연의 에너지와 규모를 실시간으로 대응하며 각 노래의 감정적 임팩트를 극대화하기 위해 안무, 무대 연출, 라이팅을 조정할 수 있었다. 이 기술로 팀은 시작 단계부터 더 큰 스케일과, 한층 강화된 시네마틱한 환경을 구현했다. 볼드윈은 “이런 경험은 난생 처음이었다”라고 놀라움을 표현했다. 이 콘서트 신에서 수백 개의 라이팅에 애니메이션을 적용한 뒤, 이미지웍스 팀은 이를 USD를 통해 파운드리(Foundry)의 카타나(Katana)로 익스포트할 수 있는 플러그인을 제작했고, 그 결과 언리얼 엔진과 카타나 간 라이팅을 거의 일대일에 가깝게 일치시킬 수 있었다. 홈즈는 “프레임마다 키를 베이킹하지 않고도 카타나에서 언리얼 엔진 애니메이션을 유지할 수 있도록 F 커브를 익스포트하는 방식을 개발했다. 그렇게 하면 수천 프레임에 달하는 불필요한 데이터가 추가로 생성되지 않는다”고 설명했다. 원본 라이팅 커브를 유지함으로써 프리비즈부터 최종 라이팅까지 콘서트의 리듬과 에너지를 그대로 유지할 수 있었다. 이를 통해 아티스트들은 복잡한 애니메이션을 다시 제작할 필요 없이 반복 작업을 이어갈 수 있었다. ‘케이팝 데몬 헌터스’에서의 이러한 라이팅 실험을 통해 이미지웍스는 리얼타임과 기존 라이팅 워크플로 간의 경계를 확장할 수 있었다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   차세대 애니메이션 파이프라인 구축 ‘케이팝 데몬 헌터스’는 강력한 최첨단 기술이 애니메이션 제작 방식을 어떻게 혁신하고 있는지를 보여주는 대표적인 사례이다. 이 프로젝트에서 소니 픽처스 이미지웍스는 CG 레이아웃 파이프라인 전반을 재정비해 다양한 영역을 현대화했으며, 리얼타임 기술과 USD 프레임워크를 결합해 이전에는 불가능했던 방식으로 부서 간 협업을 이뤄냈다. 홈즈는 “이번 작품에서 구축한 기반 덕분에 현재와 향후 프로젝트에서 레이아웃과 프리비즈 과정의 속도와 효율이 20~25% 가량 향상될 것으로 기대하고 있다”고 전했다. 볼드윈은 “언리얼 엔진이 무엇을 할 수 있는지, 우리가 무엇을 해낼 수 있는지 알고 있었기 때문에 그대로 실행에 옮겼다. 그 결과 현재는 매우 견고한 파이프라인을 구축하게 되었다”고 설명했다.   ▲ 소니 픽처스 이미지웍스 제공   소니 픽처스 이미지웍스 팀은 신 개발 방식을 간소화하고 파이프라인을 재정립함으로써 퍼포먼스와 스케일, 그리고 시각적인 에너지에 더욱 집중할 수 있었으며, 이는 ‘케이팝 데몬 헌터스’의 핵심인 역동적인 스토리텔링을 뒷받침했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.