모델 기반 개발의 추진 방법과 적용 사례   모델 기반 개발(MBD)이란 컴퓨터에 의한 시뮬레이션을 적극적으로 도입한 제품 개발의 수법이다. 이는 기존에 실물의 시제품 등에서 행해지던 동작이나 성능의 검증을 컴퓨터상에서 모델화해 시뮬레이션을 실시하는 것으로, 실기 검증의 횟수 삭감이 가능하게 되어, 제품 개발에 있어서의 기간 단축, 코스트 삭감, 품질 향상을 도모할 수 있다. 특히 자동차 분야와 항공 우주 분야를 중심으로 도입이 확산되고 있지만, 최근 가전·조선·산업기계 등의 각종 제조업에서도 도입이 진행되고 있다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   MBD 도입과 추진의 어려움 여러 제조 기업에서는 개발의 효율화를 주 목적으로 모델 베이스 개발(MBD)을 도입하고 있다. 한편으로 MBD 도입 추진 과정에서 툴의 도입이나 조직 체제의 정비를 실시했지만, 생각대로 추진할 수 없다고 하는 제조사의 어려움도 나타난다. MBD 도입 추진의 어려움은 어떤 곳에 있을까?  MBD 도입의 목적이 정해져 있지 않다 : 개발 기간의 단축, 비용·피드백의 삭감이라고 하는 MBD 도입 효과만을 목적화하고 있다. 수치화하기 쉬운 모델의 목표를 설정하고 그 효과를 검증해야 하는 중요성이 결여되어 있다. 어떤 제품을 개발하고 싶은지가 분명하지 않다. MBD가 무엇을 하는 것인지가 결정되지 않음 : MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) 또는 MBD라는 단어는 널리 알려져 있지만, 정확한 이해가 부족하다. MBD에서의 플랜트와 제어 모델의 연계가 어렵다 : MBD는 제어 개발에 적용(제어 로직 및 제어 대상 모델링)하는 것으로 시작한다. 플랜트 설계자에게는 1D-CAE 모델 제작에 있어서 ‘형상을 생각하지 않고 기능을 생각한다’는 것이 어렵다. 이 글에서는 세 번째의 포인트인 MBD, 그 중에서도 1D-CAE 영역에 있어서 플랜트와 제어의 연계 어려움을 해결하기 위한 사고방식을 에어컨의 설계 사례를 통해 소개하고자 한다.   제조기업에서 MBD를 도입하는 이유 플랜트와 제어 모델의 연계성은 제조기업에서 MBD의 도입과 추진을 어렵게 하는 포인트이다. 특히 1D-CAE 영역에서는 플랜트와 제어의 연계의 어려움을 해결하기 위한 사고방식을 도입하는 것이 핵심이다. 설계의 상류로 플랜트의 사양을 결정하고, 그 플랜트의 사양을 전제로 제어의 사양을 결정하는 이른바 ‘플랜트의 사양 존재의 제어 설계’가 되고 있는 현상이다. 또한 개발 후기에 플랜트의 사양 변경을 수반하는 피드백을 피하기 위해, 비교적 비용과 시간이 걸리지 않는 제어의 사양 변경을 강요하는 경우도 많다. 플랜트에 비해 제어의 자유도는 높을지 모르지만, ‘제어라면 무엇이든 할 수 있다’는 것은 아니고 한계가 있다. 그 한계를 고려하고 플랜트와 동등하게 제어의 목표를 배분함으로써 문제의 해결에 가까워지면, 제어 설계자에게도 MBD에 있어서 플랜트 설계자와 제휴하는 것의 장점은 크다고 생각한다.    MBD의 에어컨 설계 적용 사례 에어컨 설계의 사례를 이용한 MBD는 다음과 같은 진행 방식으로 실천하는 것을 염두에 두어야 한다.  어떤 모델을 만들면 좋을까(요구)를 생각한다.  요구사항을 충족하는 기능을 생각하고 기능을 모델링한다. 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 요구를 만족시키기 위한 시나리오(설계 구상)를 구축한다.  특히 기존 제품의 형상에 갇히지 않고 제품에 요구되는 기능을 생각하고 그 기능을 모델화한다는 생각이 중요하다. 앞에서 소개한 진행 방법에 따라 먼저 제품에 대한 요구 사항을 명확히 한다. 사용자의 다양한 목소리를 바탕으로 요구 사항을 정리해 나간다.(그림 1)   그림 1. 사용자의 다양한 목소리를 바탕으로 요구 사항을 정리   기능을 고려한 개발 기능 엔지니어링 ‘기능으로 생각하는 개발’이란, 기존과 같이 ‘목표 성능’을 기점으로 하는 것이 아니라 목표로 하는 ‘원 기능(있어야 할 모습, 본질적인 기능)’에 주목한 개발 수법이다. 제품 개발에 착수하기 전 ‘기능 개발’의 단계에서 물건의 형태에 얽매이지 않고 물리의 원리 원칙에 근거하는 모델의 작성·검증을 반복함으로써, 시스템·부품의 요구 기능을 실현하는 근거 있는 기술 시나리오(성공 시나리오)를 구축한다. 제품 개발 단계에서는 그 시나리오에 따라 시스템·부품의 형상·특성을 만들어낸다.(그림 2)   그림 2. 기능 엔지니어링 프로세스   기능 개발에서는 <그림 3>에 나타낸 요구조건의 문서를 작성하고 기능을 정의하여 기능에 대한 가설을 특정화하여 물리 특성〮상태량의 파악(해석실험〮시뮬레이션)을 실시한다. 이후에 기능을 검증한다. 또한 배분된 기능에 대해 타당성을 평가한다. 결과를 문서화하는 과정을 반복해서 검토한다. 즉 이 과정은 제품의 구체적인 형상이 없는 단계에서 근거가 있는 목표를 결정하는 구상설계를 반복하는 것에 해당한다.  한편 제품 개발에서는 시스템 요건을 명확히 하고 기구〮전기〮소프트웨어에 대한 시스템을 설계하여 프로토타입을 제작함으로써 기구·전기·소프트웨어 기능 수준의 달성을 확인한다. 또한 시스템 기능 수준 달성 여부를 확인하며 동시에 시스템 요건의 달성을 확인한다. 이렇게 실시함에 따라 제품의 목표를 달성할 수 있는 시나리오를 따라서 피드백 없이 개발을 추진한다.   그림 3. 기능을 고려한 개발 프로세스     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

모라이가 항공안전기술원(KIAST)과 항공기 안전 기술 고도화 및 항공운항의 안전성 강화를 위해 협력한다고 밝혔다.  양사는 이를 위해 12월 12일 항공안전기술원 본원에서 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 항공안전기술원과 모라이가 상호 보유하고 있는 인적･물적 자원 및 정보를 공유하고 협력하여, 항공기 운항안전에 있어 위험요소의 식별·분석을 위한 기술 개발, 연구자료 공유, 상호교류와 지원을 통해 항공안전을 증진하기 위한 협력 체계를 구축하는 데에 목적이 있다.  양사는 항공기 운항 중 발생할 수 있는 잠재적 안전 저해 요인을 식별하고 이를 체계적으로 분석하여, 사고 예방을 위한 기술적 기준을 마련하고 운항 안전성을 강화하기 위한 방안을 도출할 계획이다. 항공안전기술원에서 수집한 데이터를 기반으로 모라이의 디지털 트윈 시뮬레이션을 활용할 수 있는 방안을 모색하여, 기존 항공 안전 관리 체계의 고도화를 위한 연구를 수행할 예정이다.   모라이는 자사의 유/무인 이동체 시뮬레이션 기술을 활용해 비행 자료 수집과 안전 저해 요인 분석을 위한 기술 지원을 제공하고, 관련 노하우를 항공안전기술원과 공유할 예정이다. 모라이는 현실 환경을 모사한 사실적인 디지털 트윈 환경을 제공하여, 이를 통해 가상 환경에서 다양한 테스트와 검증을 할 수 있으며, AI가 학습할 수 있는 데이터를 생성해 준다. 항공안전기술원은 수집된 비행 자료를 기반으로 안전 검토와 심층 분석을 수행하며, 분석 결과를 모라이와 공유하여 항공 안전 기술 개선에 기여할 예정이다. 또한, 양사는 항공 안전에 대한 인식을 제고하고 실질적인 기술 지식을 공유하기 위해 항공 안전 관련 세미나와 워크숍 등을 통해 협력의 폭을 확대할 계획이다.  이번 협약에 따라 모라이와 항공안전기술원은 항공기 운항 중 발생할 수 있는 다양한 안전 저해 요인을 공동으로 분석하며, 이를 통해 개선 방안을 도출할 계획이다. 모라이는 자사의 시뮬레이션 기술과 항공안전기술원의 안전 기술 연구 역량을 결합해 항공기 운항에 필요한 안전 기술을 고도화하고,향후 항공산업 전반에 적용 가능한 안전성 강화 기술을 개발할 예정이다.  모라이의 정지원 대표는 “모라이의 시뮬레이션 및 분석 기술을 활용해 항공안전기술원과 항공 안전을 강화할 수 있는 협력 기회를 갖게 되어 기쁘게 생각한다. 이번 협력을 통해 더욱 정밀한 항공 안전 관리 체계를 구축하고, 이를 바탕으로 항공 산업의 신뢰성과 안전성을 한층 높이며, 미래 항공 모빌리티의 발전에도 이바지할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.   

금속 적층제조의 최적화를 위한 앤시스 애디티브   이번 호에서는 금속 적층제조 공정의 파라미터 최적화 단계에서 활용할 수 있는 앤시스 애디티브(Ansys Additive)의 다양한 기능에 대해 소개하고자 한다.   ■ 박준혁 원에이엠 DfAM 팀의 선임연구원으로, 적층제조 특화 설계 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.oneam.co.kr   금속 적층제조(AM) 기법에서 공정 최적화 작업은 가변 가능한 파라미터 변수가 많아 최적화에 상당히 많은 시간과 비용이 소요된다. 앤시스 애디티브는 이러한 애로 사항을 개선하고자 직관적으로 적층 중 발생하는 변형 및 블레이드 크래시(blade crash)를 사전 예측하여 적층 실패를 줄여주는 애디티브 프린트(Additive Print) 기능과 single bead, porosity, microstructure 해석을 통해 효율적으로 공정 파라미터 최적화 작업을 수행할 수 있는 애디티브 사이언스(Additive Science) 기능을 제공한다.  이번 호에서는 금속 적층된 Al 합금의 single bead 해석을 통한 single bead 품질 안정영역 확보, porosity 해석을 통한 Hatch Distance 영역 확보, 마지막으로 microstructure 해석을 통한 소재 물성이 우수한 공정 파라미터 영역을 확보하는 방법 등 애디티브 사이언스의 기능에 대해 소개한다. 그리고, 해석 결과를 통해 통해 애디티브 사이언스를 활용하는 방안에 대해 소개하고자 한다.   금속 적층제조의 파라미터 해석을 위한 시뮬레이션 금속 적층제조 시장이 성장함에 따라 금속 적층제조 파라미터를 해석하기 위한 시뮬레이션 시장도 같이 성장하고 있다. 이번 호에서 활용하는 장비는 금속 적층제조 장비 시장의 70% 이상을 차지하는 L-PBF(Laser-Powder Bed Fusion) 방식으로, <그림 1>과 같이 분말을 한층 깔고 그 위로 선택적 레이저 조사를 통해 응고한 뒤 다시 분말을 한 층 더 도포하는 작업을 반복하여 제품을 생산하며, SLM(Selective Laser Melting)이라고도 부른다. 이 공정은 이러한 3차원 적층물 제작에 대해 기구적으로 명확한 메커니즘을 차용하고 있어, 공정 파라미터 최적화 및 변형에 대한 시뮬레이션을 적용하고자 하는 시도가 증가하는 추세이다.   그림 1. PBF(Powder bed fusion) 모식도   앤시스 애디티브는 크게 두 가지의 활용도를 갖는다. 첫 번째로 금속 적층제조에 대하여 미시적인 영역에서 공정 파라미터가 적층 제조물의 single bead, porosity, microstructure에 미치는 영향을 해석하는 애디티브 사이언스 기능이다. 이 해석 툴은 최소한의 실험을 통하여 직접 제조하지 않고도 해당 파라미터에서의 제조 품질을 예측할 수 있어, 적층제조 공정 최적화를 목표로 활용된다. 두 번째는 애디티브 프린트로, 거시적인 영역에서 적층 제조물의 잔류응력, 제조 중의 변형 예측, Blade Crash를 해석하고 이에 따른 보상 모델을 도출 및 서포트 보강을 통한 적층제조 안정성 확보에 목적이 있다. 애디티브 사이언스 기능은 시편 제조, 측정 및 해석 툴 활용 면에서 다양한 팩터(factor)를 제시하므로 전문 엔지니어에게 추천하며, 애디티브 프린트는 빠른 경향 분석 및 서포트 추가 등 한 번의 적층에 대한 안정성을 높이는데 적합하여 필드 엔지니어에게 사용을 권장한다. 기존 금속 적층제조 공정 파라미터 최적화를 수행하기 위한 시험은 <그림 2>와 같이 시편 제작부터 최종 단계인 광학 현미경 분석에 이르기까지 문헌에 의거한 파라미터 범위 선정, 시편 제작, 시편 절단. Polishing, Etching 등 복잡한 전처리 과정이 수반된다.    그림 2. 적층 공정 파라미터 분석 절차     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   이번 달 컬럼은 SAT 이노베이션 매니지먼트를 소개하기로 정했다. 각 SAT에는 세 가지의 방향성이 있고, 각 방향성은 세 가지 그룹을 가진다. 첫 번째인 S 그룹은 스마트(smart), 체계적인(systematic)이다. 이것은 체계적 접근을 의미한다. 그리고 소프트웨어 정의(software-defined)가 있다. 두 번째 A 그룹은 인공지능(artificial intelligence), 증강현실(augmented reality), 자동화(automation)이다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends) 그리고 변환(transformation)이고, 세 개의 그룹은 혁신경영(innovation management)으로 관리된다.   그림 1. SAT 그룹과 혁신 관리   <그림 1>은 세 개의 그룹과 각 그룹의 세 가지 키워드를 보여준다. 이것은 혁신경영으로 통합되며, 각 키워드는 디지털 스레드(digital thread)로 연결된다. 이것을 가지고 2025년에는 자세하게 통합시켜 보려고 한다.    SAT 이노베이션 매니지먼트 S Group 스마트(Smart) 체계적인(Systematic) 소프트웨어 정의(Software-Defined) A Group 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 증강현실(Augmented Reality, AR) 자동화(Automation) T Group 기술(Technology) 트렌드(Trends) 변환(Transformation) 혁신경영(Innovation Management) 스마트(smart)라는 용어는 스마트 공장이나 스마트 건설 분야에서 기술을 활용해 더 효율적이고, 자동화되고, 데이터 중심적인 운영을 의미한다. 예를 들어, 스마트 공장(smart factory)에서는 IoT 센서와 인공지능을 활용해 생산 과정을 모니터링하고 최적화할 수 있다. 스마트건설(smart construction)도 건축 현장에 사용되는 기술과 데이터를 통해 건설 과정을 효율적으로 관리하고 개선한다. 이런 ‘스마트’한 접근 방식은 효율성(efficiency)을 높이고 비용을 절감하며 품질을 향상시키는 데에 도움이 된다. 스마트의 특징은 몇 가지로 요약할 수 있다. 먼저 연결성(connectivity)이다. IoT 기기와 센서로 모든 요소가 네트워크로 연결된다. 그 다음은 데이터 수집 및 분석이다. 이 연결성을 통해 실시간 데이터가 수집되고, 인공지능과 같은 기술로 분석되어 더 나은 결정을 내릴 수 있다. 자동화(automation)도 중요한 특징이다, 이를 통해 사람의 개입 없이도 많은 프로세스가 자동으로 실행된다. 마지막으로, 유연성과 적응성이다. 스마트 시스템은 환경 변화나 새로운 데이터를 바탕으로 빠르게 대응하고 최적화한다. 그러나 스마트의 궁극적인 목표는 우리가 추구하는 가치를 실현하는 데에 있다. 효율성, 생산성, 안전성, 지속 가능성 등 다양한 가치가 스마트 기술을 통해 충족될 때, 진정한 스마트함이 완성된다. 결국, 기술 자체가 목적이 아니라 우리가 원하는 결과를 얻는 것이 스마트의 진정한 의미라고 할 수 있다. 스마트 시스템(smart system)을 구축하거나 도입할 때에는 체계적인 접근이 중요하다. 먼저 명확한 목적과 목표를 설정해야 하며, 현재 프로세스와 기술을 파악하고, 필요한 개선점을 찾아야 한다. 그런 다음 단계별로 구현 계획을 세우고, 성과를 모니터링하며 지속적으로 개선해야 한다. 이러한 체계적 접근은 스마트 시스템이 실제로 기대하는 효과를 발휘하도록 보장해 준다. 최적화가 현존 시스템의 효율성을 극대화하는 데에 초점을 두는 반면, 혁신(innovation)은 완전히 새로운 아이디어나 방법을 추구하는 것이다. 하지만 스마트 시스템에서의 최적화는 혁신의 중요한 부분이 될 수 있다. 왜냐면, 데이터를 분석하고 자동화하는 과정에서 새로운 통찰력과 가능성이 발견되기 때문이다. 따라서 스마트 시스템의 최적화는 혁신과 상반되는 것이 아니라, 오히려 혁신을 위한 발판이 된다. 그러나 스마트에서 가장 핵심 가치 중에 하나인 최적화는 혁신을 방해할 수도 있다. 혁신의 방해 요소 중에 하나가 정설(orthodoxy)이다. 이것은 그 분야에서 모든 사람이 의심하지 않고 믿는 신념적 지식이다. 이것은 혁신의 방해가 될 수도 있다. 예를 들어서 항공우주 분야에서 혁신적 사업가인 라이트 형제와 일론 머스크는 기존의 정설을 깨고 새로운 발상을 하였다. 라이트 형제는 공기보다 무거운 금속인 알루미늄을 최초로 사용해서 인류 최초의 비행에 성공하였고, 일론 머스크는 기존의 정설인 더 강력한 로켓 엔진을 연구하는 대신에 혁신적인 로켓 재사용으로 발사 비용을 획기적으로 낮추었다. 그러나 모든 기업에게 이러한 혁신적 접근이 필요한 것은 아니다. 혁신의 특성은 불확실성(uncertainty)과 리스크(risk)이다. 혁신 관리는 이런 위험 요소를 관리를 통해서 최대한 줄여나가는 것이다. 소프트웨어 정의(software-defined) 또는 소프트웨어 중심 접근 역시 혁신적인 방법론이다. 이것은 미래를 향하는 트렌드(trends)라고 할 수 있다. 소프트웨어 정의 시스템(software-defined system)은 하드웨어의 고정된 기능을 소프트웨어를 통해 유연하게 제어하고 관리하는 시스템을 의미한다. 예를 들어, 스마트폰이나 스마트 TV처럼 다양한 기능을 소프트웨어 업데이트로 추가하거나 변경할 수 있는 시스템이 이에 해당한다. 이런 시스템은 하드웨어의 수명을 늘리고, 사용자의 요구에 빠르게 대응할 수 있다. 그리고 이것은 우리의 물리적 세계의 물리적 실체(entity)를 디지털 세상의 디지털 실체로 가상화(virtualization)할 것이다. 최근에 유행하는 디지털 트윈(digital twin)은 소프트웨어 정의 시스템이 통합해서 본격적으로 디지털 가상화의 방향으로 발전될 것으로 보이고, 수년 후에는 메타버스의 개념과 다시 만날 것이다.   그림 2. 소프트웨어 정의와 가상화의 예시   소프트웨어 정의된 모든 것은 기존의 제한된 하드웨어에 종속되지 않고 소프트웨어로서 모든 기술을 획기적으로 변화시킨다. 가상화와 소프트웨어 정의의 시작은 네트워크였지만, 이제는 자동차와 이 세상의 모든 하드웨어를 가상화하려고 한다. 현재 가장 큰 관심사 중에 하나는 자동차의 가상화이다. 가상화의 최고 기업은 애플이고, 가상화의 선구자는 스티브 잡스이다. 아이폰, 아이팟, 애플 뮤직, 애플 스토어, 애플 워치 등은 가상화의 산물이다. 우리는 오랫동안 하드웨어 중심의 생각에서 새로운 소프트웨어 중심의 패러다임을 가지게 될 것이다. 그렇다고 우리가 물리적 세계를 무시할 수는 없다. 우리의 삶과 신체가 물리적이기 때문이다. 역설적이지만, 우리의 모든 생각이 추상적이면서도 결국 물리적인 뇌에 근간을 두고 있다는 것이다. 그러므로 디지털 기술이 점점 발전할 수록 스마트의 핵심은 디지털이나 최적화나 자동화가 아닌 물리적이고, 불확실성과 리스크를 관리하는 혁신 관리가 더 중요해질 것이다.   그림 3. 소프트웨어 정의   인공지능은 이미 모든 디지털 전환(digital transformation)과 우리의 일상에 막대한 영향을 미치고 있다. 최근 챗GPT의 가능성은 이전의 인공지능의 역할보다 흥미롭다. 이제는 개인의 인공지능을 사용하는 역량에 따라서 결과의 차이가 클 수 있다.  증강현실(augmented reality)에서는 가상현실과 달리 현실세계와 가상현실(virtual reality)을 모두 동시에 보여주기 때문에 우리는 아주 직관적으로 접근할 수 있다. 그러나 이 기술은 앞으로 지속적으로 발전할 것으로 예상된다. 자동화(automation) 역시 수 십 년 동안 지속되고 있지만, 자동화를 단순하게 최적화(optimization)의 개념으로 적용해서 노동자를 줄인다면, 기업이나 국가는 장기적으로는 소비를 죽이는 결과를 가져 올 수 있다. 이것에 대해서 한 세기 전에 조지프 슘페터가 주장하였다. 그는 “시장의 비즈니스 모델을 모방해서 최적화는 사람은 사업가(businessman)이고, 혁신으로 새로운 비즈니스 모델을 시작하는 사람은 기업가(entrepreneur)”라고 했다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends), 변환(transformation)이다. 현재 진행되고 있으나 통합적으로 관리되지 못하고 있다. 이 세 가지의 특징은 과거보다는 미래 진행이라는 것이다. 어떻게 보면 4차 산업혁명의 진행형이기도 하고 새로운 형태이기도 하다. 이것을 과거의 경험과 지식으로 관리하기에는 불확실성과 리스크가 존재한다. 이런 것들은 기존의 관리보다는 혁신 경영이 더 적합할 수 있다.   그림 4. 기술, 트렌드, 변환   결론적으로 현재는 뷰카(VUCA), 즉 변동적이고 복잡하며 불확실하고 모호한 사회 환경을 말한다. 변동성(volatility), 불확실성(uncertainty), 복잡성(complexity), 모호성(ambiguity)이 복합된 환경에서 점진적인 개선이나 최적화보다는 혁신적인 생각을 보다 비중 있게 해야 한다. 미래 산업은 항상 안주하지 않고 안 가본 길을 가야 한다. 강한 자보다는 새로운 환경의 게임 체인저가 돼야 한다. 기존의 브랜드보다는 새로운 카테고리를 만들어야 한다.   ■ 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.

구글코리아는 2024년 한 해 동안 가장 창의적이고 혁신적인 유튜브(YouTube) 캠페인을 선정하고 시상하는 글로벌 디지털 영상 광고제 ‘유튜브 웍스 어워즈 코리아(YouTube Works Awards Korea)’를 개최했다. 2024 유튜브 웍스 어워즈 코리아 전시장 구글이 주관하고 글로벌 마케팅 리서치 기업 칸타(Kantar)와 협력하여 매년 진행되는 ‘유튜브 웍스 어워즈’는 2019년 한국에서 시작되어 올해로 6회째를 맞았다. 전 세계 20여 개 국가에서 진행되는 이 시상식은 데이터 기반 심사를 통해 창의적이고 효과적인 유튜브 캠페인을 발굴하며, 업계의 혁신과 크리에이티브를 조명하는 대표적인 행사로 자리 잡았다. 올해는 총 11개 카테고리에서 수상작이 선정됐으며, 베스트 브랜딩(Best Branding) 부문에서 두 캠페인이 공동 수상해 총 13개 캠페인이 수상 명단에 이름을 올렸다. 특히 올해 신설된 ‘AI Pioneer(파이오니어)’ 부문은 광고 마케팅에서 AI의 창의적인 활용과 혁신을 기념하며 큰 주목을 받았다. 그랑프리 수상작 심사는 마케팅 캠페인의 효율성과 크리에이티브의 창의성을 각각 50%씩 반영한 기준에 따라 본선 심사위원단의 투표로 이루어졌다. 수상작들은 창의적인 콘텐츠 제작, 혁신적인 마케팅 전략, 그리고 비즈니스 성과를 중점으로 높은 평가를 받으며, 한국 광고 업계의 경쟁력을 한층 강화했다는 평가를 받았다. (왼쪽부터) 패널 세션에 참여하고 있는 김동길 디마이너스원 크리에이티브 디렉터 겸 공동대표, 박현우 이노레드 대표, 장준영 LG유플러스 마케팅전략담당 상무 이날 행사에서는 김동길 디마이너스원 공동대표, 박현우 이노레드 대표, 장준영 LG유플러스 마케팅전략담당 상무가 패널로 참여해 ‘AI를 만나 더욱 다채로워진 마케팅 세상’을 주제로 심도 있는 논의를 펼쳤다. 김경훈 구글코리아 사장   구글은 앞으로도 각 브랜드와 대행사의 성공 사례를 발굴하고 공유하며 광고 업계의 지속적인 혁신을 지원할 계획이다. 김경훈 구글코리아 사장은 환영사에서 "AI 기술이 빠르게 발전하며 우리 삶에 깊숙이 스며들고 있다"라며, "마케팅 분야에서도 놀라운 혁신이 이어지고 있다"고 말했다. 또한 "유튜브 웍스 어워즈는 단순한 시상식이 아니라 한국 마케터들의 뛰어난 역량과 열정을 공유하는 자리로 마련됐다"라며, "새로운 기술을 적극 수용하고 글로벌 트렌드를 선도하는 한국 브랜드들이 AI를 통해 성장하며 사랑받을 수 있도록 최선을 다해 지원하겠다"라고 덧붙였다. [2024 유튜브 웍스 어워즈 수상 명단] 카테고리 캠페인 이름 브랜드 미디어 대행사 제작 대행사 Best Branding: 신규 론치 부문 블록버스터 찜닭의 탄생 두찜 돌고래유괴단, 나스미디어 돌고래유괴단 Best Branding: 신규 론치 부문 시모나바밤바 런칭 : 신제품빌런 빙그레 런랩 프로덕선 : 볼드, 미디어렙사 : 메조미디 Best Branding: 브랜드 강화 부문 영어가 그냥 툭! 말해보카 말해보카 제일기획 키노플로우 Best Branding: 브랜드 강화 부문 엄마, 아빠 미안해 넥슨코리아 서든어택 광고대행사 - 이노션 / 미디어렙사 - 나스미디어 제작사 - 플랜잇프로덕션 Best Direct Action 잡코리아 원픽 : 잡코리아는 지금 잡코리아 중 잡코리아 제일기획 히어로 크리에이티브 Best Brand Fandom 지금부터 토스를 해킹합니다ㅣHELLSONIC 토스 토스(자체체작) 토스(자체제작) Best Brand Experience 삼양라면 초고압 세척기 캠페인 삼양라면 이노레드, 아이디엇 원더월 프로덕션, 올라운드 Best Multi-Screen 세상의 모든 체력, 익스트림 익스트림 이노레드 위피피 Best Shorts 컴투스 미니게임천국 론칭 캠페인 Com2us Wisebirds 파괴연구소 Best Creator Collaboration 학생 맞춤 어도비 신학기 Playlist: 혹시 포토샵 해본 적 있나? Adobe Ethan&Alice Marketing 너덜트, 킥서비스, 연고티비, 이십세들 Best AI Pioneer 세상에서 가장 늦은 졸업식 빙그레 디마이너스원 에피소드필름 Best Social Acts 엄마, 아빠 미안해 넥슨코리아 서든어택 광고대행사 - 이노션 / 미디어렙사 -나스미디어 제작사 - 플랜잇프로덕션 Best Social Acts 세상에서 가장 늦은 졸업식 빙그레 디마이너스원 에피소드필름

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 9월 23일 CNG TV는 ‘새로운 트렌드, 산업 데이터 스페이스와 제조업의 변화’를 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 웨비나에서는 산업 데이터 스페이스와 제조업의 변화에 대해 소개하고, 기업 차원에서 공급망 데이터의 가치 전환을 강조하는 논의가 이루어졌다. 웨비나의 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 건국대 임채성 교수, KPMG컨설팅 박문구 전무    이번 방송은 디지털지식연구소의 조형식 대표가 사회를 맡았으며, 건국대학교의 임채성 교수와 KPMG컨설팅의 박문구 전무가 산업 데이터 인터페이스의 중요성을 설명했다. 최근 10년 동안 기업 중심의 데이터 가치가 중요시되었다면, 이제는 공급망 중심의 데이터 가치로 전환되고 있음을 강조했다.  발표자들은 인더스트리 4.0의 궁극적인 목적이 데이터를 연결하여 혁신을 이루는 것이라며, 기업 간 데이터 연결의 어려움을 해결하기 위한 인프라의 필요성을 강조했다. 또한, 제조업의 디지털 전환이 필수적이며, 데이터 기반의 혁신이 중요하다고 주장했다.  지난 4월 독일에서 열린 ‘하노버 메세 2024’에서는 기계, 전자, 디지털, 에너지 산업의 선도 기업들이 모여 효율적이고 지속 가능한 산업 솔루션을 선보였다. 특히 AI 및 머신러닝, 탄소 중립 생산, 수소 및 연료 전지, 인더스트리 4.0 등과 같은 주제가 집중적으로 다뤄져 큰 관심을 끌었다.    ▲ 건국대학교 임채성 교수   임채성 교수는 “인더스트리 4.0은 기업 간의 데이터 연결을 통해 가치를 창출하는 혁신으로, 데이터 인프라 부족으로 인해 제대로 구현되지 않았다. 그러나 최근 자동차 산업에서는 공급망 혁신을 위해 데이터 스페이스 개념이 도입되고 있다. BMW, 벤츠 등 주요 기업 들이 이를 통해 탄소 측정 등의 사례를 시연하고 있다”고 설명했다.  박문구 전무는 “현대차와 기아차는 소비자 중심의 라이프스타일 데이터를 활용해 자율주행차와 스마트시티같은 미래 모빌리티 서비스를 준비 중이다. 이 과정에서 디지털 트윈 기술을 통해 공간의 이동 경로를 추적하고, 자율주행차를 위한 새로운 서비스를 계획하고 있다”고 언급했다.    ▲ KPMG컨설팅 박문구 전무    데이터 스페이스는 각 기업이 기밀 데이터를 노출하지 않고도 상호 신뢰를 바탕으로 데이터를 교환할 수 있는 구조를 제공한다. 기존의 데이터 댐과 달리, 개별적으로 데이터를 보유한 상태에서 필요시 데이터를 연결해 교환하는 접근 방식은 데이터 보안과 신뢰 문제를 해결하기 위한 기술적 기반을 갖추고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

델 테크놀로지스는 미션 크리티컬 워크로드를 위한 엔터프라이즈 스토리지인 ‘델 파워맥스(Dell PowerMax)’에 AI 기술을 적용해 효율성을 높이고 사이버 복원력을 강화하는 한편 보다 원활한 멀티클라우드 이동성을 제공하는 업데이트를 실시했다고 밝혔다. 빠르게 변화하는 디지털 세상의 속도에 맞추기 위해서는 시장 수요에 발맞추고 미래의 요구 사항을 예측할 수 있는 스토리지 설루션이 필요하다. 델 테크놀로지스는 이번 업데이트에서 성능을 최적화하고, 관리 부담을 줄이며, 사고를 사전에 예방하는 데에 도움이 되는 다양한 AI 활용 기술을 적용했다.     델 파워맥스는 AI를 활용해 패턴 인식 및 예측 분석을 통한 동적 캐시 최적화로 성능을 가속화한다. 이 과정에서 지연 시간은 줄이고 전반적인 작업 속도를 높일 수 있다. 지능형 임계값을 설정한 후 자율 상태 점검이 가능하여 수정 조치 및 자가 복구 기능을 제공하므로, 스토리지 용량이나 케이블 연결 등 문제가 발생하기 전에 해결할 수 있다. 또한, 파이버 채널 네트워크의 정체 현상을 신속하게 식별하고 근본 원인을 격리시켜 최대 8배 빠른 인시던트(incident) 해결이 가능하다. 생성형 AI 자연어 쿼리가 탑재된 델 AIOps 어시스턴트(Dell AIOps Assistant)는 빠르고 간편하게 인프라스트럭처를 최적화할 수 있도록 돕는다. 델은 “이번에 발표된 최신 릴리스는 92%의 RAID 효율성(RAID 6 24+2)을 바탕으로 전반적인 스토리지 효율성을 높이고 업계 최고 수준의 전력 및 환경 모니터링 기능을 제공한다”면서, “스토리지 어레이, 랙, 데이터 센터 등 각각의 세 가지 수준에 대한 전력 사용량을 추적하여 전력 효율을 개선하고 에너지 비용을 관리하는 등 에너지 소비를 효과적으로 절감할 수 있다”고 설명했다. 델 파워맥스에는 새로운 사이버 보안 기능이 추가되어 데이터 보호를 강화하고 공격 표면을 줄이며 사이버 공격으로부터 신속하게 복구할 수 있도록 지원한다. 파워맥스를 위한 사이버 복구 서비스(Cyber Recovery Services for PowerMax)가 새롭게 추가되어 사이버 공격에 대한 보호 기능을 제공하는데, 이는 맞춤형 설루션으로서 안전한 파워맥스 볼트(금고) 및 세분화된 데이터 보호 기능을 사용하여 빠르고 효율적인 복구를 보장하는 동시에 고객이 엄격한 규정 준수 목표를 달성할 수 있도록 돕는다. 델 파워맥스는 대규모 환경에 대한 고성능의 표준을 지속적으로 제시하며 현재와 미래의 요구사항 모두에 필요한 확장성을 제공한다. 델 파워맥스 8500(PowerMax 8500)은 최대 30% IOPS 성능 향상을 제공하며, 새로운 100Gb 이더넷 I/O 모듈로 최대 3배 빠른 GbE 연결을 지원한다. 새로운 64Gb 파이버 채널 I/O 모듈은 최대 2배 빠른 FC 연결을 지원한다. 이 밖에도 ‘스토리지 다이렉트 프로텍션(Storage Direct Protection)’ 기능을 통해 델 파워맥스와 ‘델 파워프로텍트(Dell PowerProtect)’를 연계하여, 효율적이고 안전하며 초고속으로 데이터를 보호할 수 있다. 이 기능은 하루 최대 1PB의 백업 및 하루 500TB의 복원을 제공한다. 한편, 델은 클라우드 스토리지인 ‘델 에이펙스 블록 스토리지(APEX Block Storage)로 파워맥스의 라이브 워크로드를 간편하게 이동할 수 있으며, 멀티홉(multi-hop) OS 전환을 통해 이러한 워크로드를 단일한 프로세스 내에서 현대화할 수 있다고 전했다. 파워맥스OS(PowerMaxOS) 10.2는 불균형한 메인프레임 워크로드의 IOPS 성능을 개선하고 지연 시간을 줄이며, 자동 학습 액세스 패턴 탐지를 통해 메인프레임용 사이버 침입 탐지(zCID)를 강화했다. IBM의 시스템 복구 부스트(System Recovery Boost)를 활용하여 계획된 또는 계획되지 않은 중단 시 더 빠르게 복구할 수 있다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI 시대에 맞춰 스토리지의 기준점도 빠르게 변화하고 있다. 델은 미션 크리티컬 워크로드를 위한 하이엔드 스토리지 파워맥스의 성능 효율성, 사이버 복원력, 멀티클라우드 이동성을 한층 강화함으로써 비즈니스 요구에 민첩하게 대응하고자 하는 고객들에게 새로운 차원의 스토리지 혁신을 제공한다”고 말했다.

에픽게임즈 코리아가 ‘언리얼 챌린지 2024’를 개최한다고 발표했다. 언리얼 챌린지 2024는 언리얼 엔진 5와 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN), 다양한 에픽 에코시스템 제품을 활용해 주제에 맞춰 자신만의 멋진 작품을 만들어 다른 크리에이터의 작품과 경쟁하는 콘테스트로, 9월 25일부터 10월 22일까지 4주간, 일반 및 학생 2개 부분으로 나눠 진행된다. 만 18세 이상의 언리얼 엔진 크리에이터라면 누구나 개인 자격으로 참여할 수 있다. 이번 챌린지의 주제는 ‘Beyond’로, 참가자는 공간과 차원, 시간, 내면 등 세상의 모든 것 그 너머에 대해 언리얼 엔진 5와 UEFN, 에픽 에코시스템 제품군에 자신의 상상력을 더해 직접 작품을 제작 및 제출하면 된다. 제출된 작품은 언리얼 엔진 5 기능 활용도, 비주얼 퀄리티, 연출의 완성도 및 독창성 등 세 가지 기준으로 심사를 거치게 되며, 수상작은 오는 11월 28일 에픽 라운지를 통해 발표된다. 작품 제작에 있어 지난 5월에 또 다시 전년도 기록을 경신했던 ‘시작해요 언리얼 2024’에서 학습한 인터랙티브 요소 및 애니메이션 등의 내용을 작품에 녹여내면 가산점이 부여된다. 1등 선정작에는 지포스 RTX 4070 SUPER가 부상으로 제공되며, 2등에게는 LG 27인치 스마트 모니터, 3등에게는 키크론 Q6 PRO MAX 키보드가 제공된다. 참가자 전원에게는 언리얼 티셔츠와 키캡을 증정한다. 참여를 원하는 크리에이터는 언리얼 엔진 5 또는 UEFN을 이용해 해상도 1920×1080 이상, 재생 시간 30초 이상의 영상을 제작한 후 자신의 소셜 채널에 #UE5챌린지2024 해시태그를 포함하여 영상을 게시한 후 에픽 라운지에서 신청서를 제출하면 된다. 참가자는 작품을 제작할 때 언리얼 엔진 마켓플레이스, 퀵셀 메가스캔, 메타휴먼, 아트스테이션, 스케치팹 등 에픽 에코시스템의 툴과 서비스를 활용한 모든 애셋과 자체 제작 또는 에픽 에코시스템 외 타 플랫폼의 애셋을 출처 명시 후 사용할 수 있다.  

1. 조사 목적 및 필요성 메타버스 시장의 선점을 목표로 하는 정책 수립을 위해 메타버스 시장과 최신 동향에 대한 연구가 필요성이 높아지고 있다. 메타버스는 커머스, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있으며, 우리 정부도 메타버스 산업을 육성하기 위한 다각적인 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 메타버스 시장의 초기 단계에서 현황을 파악하고, 새로운 산업 창출과 프로젝트 기획에 필요한 메타버스 동향과 이슈를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 통해 메타버스 관련 정보와 인사이트를 수요자와 공급자에게 제공하고 확산시키고자 한다. 메타버스 산업은 XR, 인공지능 등 기술의 발전과 비대면 생활의 증가로 인해 몰입형 경험에 대한 수요가 급격히 증가하면서 빠르게 확장되고 있다. 메타, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 기업들은 시장 선점을 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, 게임, 교육, 엔터테인먼트, 의료 등 다양한 산업에서 메타버스 관련 플랫폼과 서비스가 새롭게 등장하고 있다. 본 연구는 글로벌 시장조사기관의 메타버스 시장 규모와 전망 데이터를 바탕으로, 국내외 주요 기업들의 동향과 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안을 위한 기초자료를 제공하고, 메타버스 산업 발전에 기여하기 위해 글로벌 동향 정보를 산학연 종사자들에게 제공하는 것을 목표로 하고 있다.   2. 연구의 구성과 범위     본 연구는 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망, 산업 및 권역별 메타버스 시장 현황, 국내외 메타버스 기업 동향, 주요국 메타버스 정책 동향 그리고 최근 메타버스 주요 10대 이슈 동향으로 구성되어 있다. 제1장에서는 본 연구의 개요 및 메타버스의 개념을 정리하였다. 제2장에서는 메타버스 시장에 대한 조사 배경에 대하여 살펴보았다. 제3장에서는 메타버스 시장 동향을 세계 시장 규모에 대한 전망, 산업별 및 주요 권역별로 살펴본 후, 국내 메타버스 시장 규모와 전망을 확인하였다. 시장 통계 자료는 특정 자료 한가지에 의존하는 것을 지양하고 글로벌 시장조사기관인 Emergen Research, Markets and markets, Statista, Grand View Research에서 2023년 발간한 자료를 활용 및 다양한 기관에서 공개한 데이터를 활용하였다. 이밖에 소비자 수요, 산업계 현황 및 전망에 대해 글로벌 컨설팅기관 Accenture, Deloitte, EY등이 수행한 보고서도 자료로 활용하였다. 제4장에서는 2023년 국내외 메타버스 시장의 주요 사업자들의 동향을 살펴보았다. 제5장은 2023년 중국, EU, 미국, 영국, 일본, 중동 등 주요국에서 메타버스 산업 육성을 위해 발표한 주요 정책을 살펴보고, 이어서 한국의 메타버스 관련 정책도 살펴보았다. 마지막으로 제6장에서는 앞선 내용을 통해 도출된 내용을 요약 정리하고, 2023년 메타버스 산업 10대 주요 동향을 제시하고, 메타버스 관련 정책을 위한 시사점을 도출하였다. 3. 연구 내용 및 결과 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망   본 연구에서는 메타버스 시장 규모 및 전망을 분석하기 위해서 글로벌 주요 시장조사기관(Emergen Research, Markets and Markets, Statista, Grand View Research, 360iResearch)의 공개 데이터를 활용하였다.   글로벌 메타버스 시장 규모는 XR, 인공지능, 블록체인 등 디지털 기술의 급속한 발전, 코로나19 이후의 몰입형 세계에 대한 수요 증가, 다양한 산업에 메타버스 도입 증가로 인해 고성장이 전망된다. 특히, XR, HCI(Human Computer Interaction, 인간 컴퓨터 상호작용), 인공지능, 블록체인, 컴퓨터 비전, 엣지 및 클라우드 컴퓨팅, 미래 모바일 네트워크 등과 같은 기술 성장이 글로벌 메타버스 시장을 주도할 것으로 예측된다. 코로나19 팬데믹으로 인한 몰입형 세계에 관한 관심 증가로 XR 기술 기반 애플리케이션 및 디바이스에 대한 지속적인 수요가 확대되고, 기업과 개인이 몰입형 가상경험의 가치와 잠재력을 인식하면서 메타버스 시장의 성장 및 투자가 지속적으로 진행될 것으로 예상된다. 또한, XR 기반 게임 및 엔터테인먼트, 업무, 교육 등 다양한 분야에 가상경험에 대한 수요가 증가하면서 메타버스 시장이 성장할 것으로 예상된다. 특히, 메타, MS, 애플 등의 글로벌 기업들은 메타버스 구현을 위한 기술 개발과 플랫폼 및 서비스 제공에 앞장서며 시장을 견인할 것으로 예측된다. 이에 조사기관별 메타버스 시장 산정 및 방법론의 차이로 전망 수치의 차이는 있으나, 전반적으로 연평균 30%~40% 내외 수준의 지속적인 고성장을 예상한다. 산업별 메타버스 시장 규모 및 전망 산업별 메타버스 동향을 종합적으로 파악하기 위해 2023년 메타버스 관련 주요 시장 조사기관들의 공통 산업의 전망치를 비교·분석하였다. 교육 분야의 메타버스 시장은 아직 초기 단계에 있으나, 위에서 언급한 주요 글로벌 시장조사기관1)들은 공통으로 2022년부터 2030년까지 약 30%~50% 사이의 지속적인 고성장을 예측한다. 최근 메타버스 기술의 발전과 비대면 수요 증가로 메타버스의 교육 분야 활용이 증가하는 추세이다. 향후 교수자와 학생의 메타버스 활용 역량 향상, 메타버스 교육 및 훈련 콘텐츠와 XR 디바이스의 개선 등을 통해 메타버스 교육 시장 역시 꾸준히 성장할 것으로 전망된다.   소셜미디어 기업들은 다양한 형태로 메타버스 플랫폼 내 콘텐츠를 제공하여 수익을 창출하며 성장 중이며, 주요 시장조사기관들은 공통으로 이 시장이 2022년부터 2030년까지 약 35%~42% 사이로 지속적으로 성장할 것으로 예측된다. 메타버스 소셜 시장은 현실과 유사한 몰입감을 제공하며, 소셜미디어 기업이 새로운 수익모델을 모색하고 기업이 마케팅 수단으로 활용하는 등 다양한 성장 동인으로 인해 전망이 긍정적이다. 특히, 새로운 디지털 경험을 추구하는 Z세대의 높은 수요로 높은 시장 성장이 예상된다. 메타버스 엔터테인먼트 분야에 대한 시장 규모 및 전망은 음악, 영화 등 엔터테인먼트 산업 전반에서 메타버스 기술과 서비스가 도입 중이며, 공연, 콘서트, 전시회 등의 이벤트가 가상으로 재현되고 있기에 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 40% 이상의 높은 성장을 할 것으로 예측한다.   메타버스 업무지원 분야에 대한 시장 및 규모 전망은 팬데믹 이후 원격근무 체계가 확산하면서 생산성 높은 몰입형 근무 환경에 대한 필요성 증대로 크게 성장하였으며, 주요 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 30%~40% 사이로 꾸준히 성장할 것을 예측한다.   메타버스 제조 분야에 대한 시장 및 규모 전망은 생산성, 안전성, 효율성, 비용 절감 등을 목표로 제조업체의 디지털 트윈, AR/VR 등 주요 메타버스 기술 활용이 증가하는 추세이며, 주요 세계 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 34%~52% 사이로 꾸준한 성장을 예측한다. 메타버스 유통 분야는 몰입형 기술의 발전으로 메타버스 기반 가상 쇼핑몰 및 쇼룸 플랫폼 증가, 사용자의 디지털 아바타 활용 증가, 개인 맞춤형·상호 작용 경험 증가하고 있다. 이러한 성장요인을 바탕으로 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~46% 사이로 꾸준히 성장할 것을 예측한다.   마지막으로 메타버스 금융 분야에 대한 시장 규모 및 전망은 암호화폐 시장의 성장, 탈중앙화 금융(Decentralized Finance, DeFi) 플랫폼 확대, 몰입형 가상 뱅킹 수요 증가 등 성장요인을 기반으로 시장 기반 확대가 예측되며, 시장조사기관들은 향후 이 시장의 연평균 성장률이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~48% 사이에 이를 것으로 예상된다.   권역별 메타버스 시장 규모 및 전망 본 연구에서는 전 세계를 크게 5개 권역으로 나누어 살펴보았다. 북미 지역은 메타버스 기술 개발 및 혁신 분야의 선두 주자이며, 주요 기술 기업의 개발 및 투자 확대로 지속하여 성장 중이다. 주요 시장조사기관들은 향후 이 지역이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~45% 사이의 고성장을 할 것으로 예측한다. 유럽지역은 독일, 영국, 프랑스 등 기술 개발 분야의 선도 국가들은 제조 산업 응용 분야의 오랜 전통과 창의성을 바탕으로 메타버스 시장에서 강세를 보이고 있으며, 시장조사 기관들은 향후 해당 지역의 CAGR이 2022년부터 2030년까지 연간 약 36%~46%의 고성장을 예측한다. 한국을 비롯한 중국, 일본, 인도 등 아시아 태평양 지역은 적극적인 정부 지원, 주요 제조업체를 비롯한 메타버스 관련 기업 활동의 증가, 소비자의 높은 신기술 수용도, 안정적인 인터넷 인프라 등의 성장 동인을 기반으로 높은 성장률을 보일 것으로 예측된다. 주요 시장조사 기관들은 향후 해당 지역의 CAGR이 2022년부터 2030년까지 연간 약 43%~49%의 고성장을 예측한다 한편, 북미 및 아시아에 비해 상대적으로 중남미 지역의 시장 규모는 아직 작지만, 높은 젊은 인구 비중, 현지 기업의 투자 및 파트너십 확대, 인터넷 보급률 증가, 정부의 다양한 지원 등 시장 촉진 요인으로 인해 2030년까지 연평균 34~43% 사이의 성장을 예측한다. 또한, 아랍에미리트, 사우디아라비아 등 중동 및 아프리카 지역은 국가의 주도로 메타버스 정책 및 투자 확대, 높은 젊은 인구의 비중, 인터넷 보급률 증가, XR 기술 수용도 증가 등의 성장 동인을 기반으로 2030년까지 연평균 36~45% 사이의 성장을 예측한다. 국내의 메타버스 시장 규모 및 전망으로는 글로벌 IT 인프라 및 기술, 정부의 국제 경쟁력 확보를 위한 신기술 개발 지원 정책, 주요 기업 및 스타트업의 메타버스 관련 기술 투자, 소비자의 XR 기술에 대한 높은 관심 등이 성장 동력으로 작용하여 국내 지역의 CAGR은 2022년부터 2030년까지 연간 약 36%~52% 성장할 것이다.   메타버스 기업 동향 본 연구에서는 국내외 메타버스 주요 기업의 2023년 동향에 대해서 살펴보았다. 올해에는 다양한 XR 기기 공개 및 출시, 메타버스와 생성 AI와의 융합, 산업메타버스 추진 등 미래 시장 선도를 위한 투자를 지속 중이다. 한편, 국내 주요 메타버스 기업들은 소셜, 교육, 제조업 등 메타버스 플랫폼 도입, 메타버스 크리에이터 육성, 메타버스x생성AI 접목 등 고객 경험 고도화 및 수익모델 모색 중이다.     주요국 메타버스 정책 동향 주요 국가들은 XR 등의 메타버스 구현을 위한 핵심 기술에 중장기적 투자를 진행 중이며, 메타버스 시대에 대비한 산업 육성 지원을 위한 다양한 정책을 추진하여 사업환경 조성을 지원 중이다.  

엔비디아가 시그래프 2024(SIGGRAPH 2024)에서 오픈USD(Universal Scene Description)의 주요 발전 사항을 발표했다. 엔비디아는 이를 통해 로보틱스, 산업 디자인, 엔지니어링 분야에서 범용 3D 데이터 교환 프레임워크의 채택이 확대되고, 개발자들이 차세대 AI를 위해 고정밀 가상 세계를 구축할 수 있는 역량이 가속화될 것으로 기대하고 있다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼에서 구축된 새로운 오픈USD 기반 생성형 AI와 엔비디아 가속 개발 프레임워크를 통해, 더 많은 산업에서 산업 디자인과 엔지니어링 프로젝트를 시각화할 수 있게 됐다. 또한, 차세대 물리 AI와 로봇을 구축하기 위한 환경을 시뮬레이션할 수 있는 애플리케이션의 개발도 가능하다. 새로운 서비스에는 사용자 쿼리에 응답하기 위한 오픈USD 언어 생성, 오픈USD 파이썬(Python) 코드 생성, 3D 개체에 머티리얼 적용, 3D 공간과 물리학을 통해 디지털 트윈 개발을 가속화할 수 있는 AI 모델용 엔비디아 NIM 마이크로서비스가 포함된다. 아울러 로보틱스와 산업 시뮬레이션 데이터 형식과 개발자 도구에 대한 새로운 USD 커넥터를 통해 사용자는 대규모의 엔비디아 RTX 레이 트레이싱 데이터 세트를 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)로 스트리밍할 수 있다.     엔비디아가 개발한 오픈USD 개발용 생성형 AI 모델은 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공될 예정이다. 개발자는 이 모델을 통해 생성형 AI 코파일럿과 에이전트를 USD 워크플로에 통합해 3D 세상의 가능성을 넓힐 수 있다. 아울러 제조, 자동차, 로보틱스 등 새로운 산업 분야에서 USD의 도입을 가속화할 수 있다. 프리뷰로 제공되는 마이크로서비스로는 ▲일반적인 오픈USD 관련 질문에 응답하는 USD 코드 NIM(USD Code NIM) 마이크로서비스 ▲개발자가 자연어 또는 이미지를 입력해 오픈USD, 3D, 이미지 데이터 라이브러리를 검색할 수 있는 USD 검색 NIM(USD Search NIM) 마이크로서비스 ▲업로드된 파일의 오픈USD 릴리스 버전과의 호환성을 확인하고, 엔비디아 옴니버스 클라우드 API나 API를 기반으로 완전히 RTX로 렌더링된 경로 추적 이미지를 생성하는 USD 검증 NIM(USD Validate NIM) 마이크로서비스 등이 있다. 또한, 곧 출시될 새로운 마이크로서비스는 ▲공간 지능을 기반으로 일련의 텍스트 프롬프트에서 오픈USD 기반 장면을 합성할 수 있는 USD 레이아웃 NIM(USD Layout NIM) 마이크로서비스 ▲컴퓨터 지원 디자인 개체에 사실적인 머티리얼을 예측하고 적용하는 USD 스마트머터리얼 NIM(USD SmartMaterial NIM) 마이크로서비스 ▲포인트 클라우드 데이터(point-cloud data)에서 옴니버스 클라우드 API로 렌더링된 오픈USD 기반 메시를 생성하는 fVDB 메시 생성 NIM(fVDB Mesh Generation NIM) 마이크로서비스 ▲프레임 또는 연속된 프레임에서 AI 초해상도를 구현해 오픈USD 기반의 고해상도 물리 시뮬레이션을 생성하는 fVDB 물리 슈퍼-레스 NIM(fVDB Physics Super-Res NIM) 마이크로서비스 ▲옴니버스 클라우드 API를 사용해 오픈USD에서 대규모 NeRF를 생성하는 fVDB 신경방사장-XL NIM(fVDB NeRF(Neural Radiance Fields)-XL NIM) 마이크로서비스 등이 있다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장은 “중공업 분야의 생성형 AI 붐이 시작됐다. 최근까지 디지털 세계는 주로 크리에이티브 산업에서 사용돼 왔지만, 이제 엔비디아 NIM 마이크로서비스가 오픈USD에 향상된 기능과 접근성을 제공해 모든 종류의 산업에서 물리 기반 가상 세계와 디지털 트윈을 구축할 수 있게 됐다. 이로써 혁신을 주도하는 동시에 차세대 AI 물결인 로보틱스를 준비할 수 있게 됐다”고 말했다. 한편, 로보틱스 데이터 형식과 애플 비전 프로의 스트리밍을 위한 새로운 USD 커넥터 시리즈는 더 많은 산업에 오픈USD 상호 운용성과 고급 저작 기능의 가능성을 열어준다. 엔비디아와 지멘스는 오픈USD를 사용해 더 많은 산업 워크로드를 촉진하기 위해 협력을 확대하고 있다. 지멘스는 오픈USD 파이프라인을 자사의 시뮬레이션 기술 포트폴리오인 심센터(Simcenter)와 통합해 증거 기반 의사 결정과 주요 이해관계자 간의 협업을 지원할 예정이다. 이러한 통합으로 복잡한 시뮬레이션 데이터를 고품질의 사실적인 시각화로 구현해 실제 운영 환경 내에서 제품의 성능에 대한 깊은 통찰력을 제공할 수 있다. 이 작업은 팀센터(Teamcenter) PLM 포트폴리오에 옴니버스를 통합하려는 지멘스의 노력을 기반으로 이루어질 계획이다.