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통합검색 "CG"에 대한 통합 검색 내용이 1,755개 있습니다
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미르, 팔레트 물류 자동화 지원하는 AI 기반 ‘MiR1200 팔레트 잭’ 자율이동로봇 출시
자율이동로봇(AMR) 제조업체인 미르(MiR)는 새로운 자율이동로봇인 ‘MiR1200 팔레트 잭(Pallet Jack)’을 출시한다고 밝혔다. 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin)으로 구동되는 첨단 AI 기반 팔레트 감지 기능이 적용된 MiR1200 팔레트 잭은 3D 비전을 이용해 팔레트를 식별하고, 높은 정밀도로 팔레트를 픽업 및 운송할 수 있다. MiR1200 팔레트 잭은 기존의 미르 AMR과 원활하게 통합이 가능하고, 미르의 데크 적재화물(Deck Load) AMR과 상호 운용되도록 설계됐다. 이를 통해 일반적으로 여러 현장에서 더 많은 로봇으로 복잡한 작업 흐름을 처리해야 하는 대규모 기업 고객에게 적합하다는 것이 미르의 설명이다.     MiR1200 팔레트 잭은 120만개 이상의 실제 및 합성 이미지를 학습한 솔루션으로 빠르고 정확한 팔레트 감지 기능을 지원한다. 높은 배터리 용량과 고속 충전 기능으로 연중무휴 작업 흐름에 적합하며, ISO 3691-4를 포함해 최신 제품 표준을 준수하도록 설계되어 다양한 환경에서 안전하게 사용할 수 있다.  라이다 및 3D 비전이 결합된 장애물 감지용 3D 센서는 바닥, 머리 위 및 주변의 장애물을 정밀하게 감지하여 정확하고 안전한 팔레트 배치를 지원하며, IP 52 등급과 견고한 바퀴로 까다로운 표면에서도 이동성을 제공하는 것도 특징이다. MiR1200 팔레트 잭의 3D 비전 기능은 특히 자동화가 어려운 복잡한 환경과 증가하는 노동력 부족으로 인해 자동화가 필요한 현장에서 기업이 자원 집약적인 자재관리 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 지원한다. MiR1200 팔레트 잭은 바닥에 떨어져 있는 물체나 머리 위의 장애물을 피하기 위해 경로를 동적으로 수정할 수 있다. 엔비디어 젯슨 AGX 오린 모듈에 내장된 GPU 및 여러 다른 프로세서의 전체 스택을 가속화하여 수많은 카메라와 라이다(LiDAR) 데이터를 실시간으로 처리할 수 있다. 좁은 공간에서도 쉽게 탐색이 가능한 이러한 능력은 기존 인프라 변경을 최소화하면서도 물류 효율성을 최적화하고, 적시에 팔레트를 운송하는데 적합하다. 미르의 장-피에르 하스우트(Jean-Pierre Hathout) 사장은 “미르의 광범위한 AMR에 최근 추가된 MiR1200 팔레트 잭은 기존 운송 솔루션의 크기와 무게는 물론, 운송 시나리오 범위를 대폭 개선함으로써 보다 다양한 적용 분야를 지원할 수 있게 되었다”면서, “또한 업계 선도적인 로봇 관리 툴인 미르 플릿(MiR Fleet)을 통해 모든 로봇을 원활하게 관리 및 통합하고, 미르 인사이트(MiR Insights)를 이용해 모니터링 및 최적화를 실현할 수 있다”고 전했다.
작성일 : 2024-03-25
엔비디아, “3D 콘텐츠도 생성형 AI로 만든다”
엔비디아가 비주얼 콘텐츠 제공업체를 위해 새로운 이미지 제어 기능인 3D 생성형 AI를 출시한다고 발표했다. 이는 비주얼 생성형 AI를 위한 멀티모달 아키텍처인 엔비디아 에디파이(NVIDIA Edify)에 기반하고 있다. 3D 애셋 생성은 에디파이가 개발자와 비주얼 콘텐츠 제공업체에 제공하는 최신 기능 중 하나로, 개발자가 AI 이미지 생성을 더욱 창의적으로 제어할 수 있도록 돕는다. 멀티미디어 콘텐츠 및 데이터 제공업체인 셔터스톡(Shutterstock)은 에디파이 아키텍처 기반으로 만들어진 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)에 대한 얼리 액세스를 제공한다. 에디파이 아키텍처는 크리에이터가 텍스트 프롬프트나 이미지를 사용해 가상 장면의 3D 오브젝트를 빠르게 생성할 수 있도록 한다. 비주얼 콘텐츠 크리에이터이자 마켓플레이스인 게티이미지(Getty Images)는 상업적으로 안전한 생성형 AI 서비스에 맞춤형 미세 조정 기능을 추가해 기업 고객이 각자의 브랜드 가이드라인과 스타일에 맞는 비주얼을 생성할 수 있도록 지원할 예정이다. 또한 이 서비스에는 고객이 생성된 이미지를 더욱 세밀하게 제어할 수 있는 새로운 기능이 추가된다. 엔비디아 GTC에서 발표된 추론용 마이크로서비스 모음인 엔비디아 NIM을 통해 개발자는 게티이미지와 셔터스톡에서 사전 훈련된 에디파이 모델을 API로 테스트해 볼 수 있다. 또한 엔비디아 DGX 클라우드에 구축된 AI 파운드리인 엔비디아 피카소(Picasso)를 통해 에디파이 아키텍처를 사용해 자체 생성형 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있다.     셔터스톡의 3D AI 서비스는 얼리 액세스로 제공된다. 이 서비스를 통해 크리에이터는 세트 드레싱(set dressing)과 아이디어 구상을 위해 가상 오브젝트를 생성할 수 있다. 이 기능을 사용하면 장면 프로토타입 제작에 필요한 시간을 줄일 수 있어, 아티스트는 캐릭터와 오브젝트 제작에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 크리에이티브 전문가는 이 도구를 사용해 텍스트 프롬프트나 참조 이미지에서 애셋을 빠르게 생성하고 인기 있는 3D 포맷 중에서 선택해 파일을 내보낼 수 있다. 에디파이 3D 기반 서비스에는 생성된 콘텐츠를 필터링하는 안전 장치도 내장되어 있다. 한편, 엔비디아는 에디파이의 확신을 위해 다양한 협력을 진행할 예정이라고 소개했다. 일례로, 엔비디아와 어도비(Adobe)는 에디파이를 기반으로 한 새로운 3D 생성 AI 기술을 수백만 명의 파이어플라이(Firefly)와 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 크리에이터에게 제공하기 위해 협력하고 있다. HP와 셔터스톡은 디자이너에게 다양한 프로토타입 옵션을 제공하는 에디파이 3D를 사용해 사용자 맞춤형 3D 프린팅을 개선하기 위한 협업을 GTC에서 선보였다. 셔터스톡의 3D AI 생성기를 사용하면 콘셉트를 빠르게 반복해 디지털 애셋을 만들 수 있다. HP는 자동화된 워크플로를 통해 디지털 애셋을 3D 프린팅 가능한 모델로 변환할 수 있으며, HP 3D 프린터는 이러한 모델을 실제 프로토타입으로 변환시켜 제품 디자인에 영감을 불어넣는다. 또한 셔터스톡은 텍스트나 이미지 프롬프트에서 생성된 360 HDRi 환경을 사용해 경량의 3D 장면을 조명하는 에디파이 기반 도구를 구축하고 있다. 다쏘시스템은 3D 콘텐츠 제작을 위한 애플리케이션인 3D익사이트(3DEXCITE)를 통해 CGI 스튜디오 카타나(CGI studio Katana)와 함께 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 기반으로 한 워크플로에 셔터스톡의 생성 360 HDRi API를 통합하고 있다.
작성일 : 2024-03-20
[넥스트폼 3월] 넥스트폼 3월 OpenFOAM / BARAM 사용자 교육 안내
              교육 소식 >             3월 OpenFOAM 사용자 교육 안내 >             3월 OpenFOAM 사용자 교육 안내 OpenFOAM에 관심은 있으나 첫 발을 내딛지 못한 고객 여러분께 도움을 드리고자 초보 사용자를 위한 예제 실습 위주의 교육을 진행합니다. OpenFOAM 소개, 사용방법 및 예제 실습을 통해 사용자의 OpenFOAM 숙련도를 높일 수 있도록 도와드립니다. 일정 : 3월 20일 ~ 22일 (링크)를 클릭하시면 3월 OpenFOAM 사용자 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                         3월 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 안내 >               BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 CFD 기본 이론, 개념, 과정과 예제 실습을 하며 CFD를 처음 접하시는 분들의 이해를 도와드립니다. 실습은 공개소스 S/W인 BARAM을 사용하기 때문에 교육 후에도 제한 없이 사용할 수 있습니다. 일정 : 3월 28일 ~ 29일 (링크)를 클릭하시면 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                         4월 HPC 교육 안내 >              CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 4월 CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육을 안내드립니다. [HPC 환경에서 CFD 및 AI 학습 방법] / [HPC 구축 실습을 통해 HPC 개념 이해] / [최적 성능을 도출 방안 및 효율적인 HPC 관리 방안]의 내용으로 교육이 진행됩니. 일정 : 4월 24일 ~ 25일 (링크)를 클릭하시면 CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                           일반 소식 >             19th OpenFOAM WORKSHOP (OFW) >   19th OpenFOAM WORKSHOP OpenFOAM 유저들의 국제 워크샵인 19th OpenFOAM WORKSHOP (이하 OFW)가 중국 북경에서 개최됩니다. 지난 18th O.F.W.에 이어 이번 19th OFW에서도 OpenFOAM을 활용한 다양한 CFD 해석 사례들이 발표될 예정입니다. 여러분들의 많은 관심 부탁드리겠습니다. 장소 : 중국 베이징대학교 일정 : 6월 25일 ~ 6월 28일 사전 등록 기간 : ~4월 30일 (링크)를 클릭하시면 19th OFW에 대한 보다 자세한 안내를 확인할 수 있습니다.             WHAT IS OPENFOAM? OpenFOAM은 오픈소스 CFD 소프트웨어이다. GNU GPL 라이센스를 사용하고 있어 누구나 자유롭게 사용이 가능하며 수정 및 재배포를 할 수 있다.       WHAT IS MESHLESS CFD? 질점격자 기반의 CFD해석 기법으로 FVM해석 기법의 보존성을 갖추고 있으며 전처리 작업시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.FAMUS는 무격자 기법의 CFD 해석 SW 입니다.       WHAT IS BARAM SERIES? BARAM은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM CFD 해석 프로그램입니다. 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM Solver와 Utility를 GUI 기반으로 사용이 가능합니다.           수신거부
작성일 : 2024-02-23
적층 가공 시뮬레이션, VERICUT Additive 
적층 가공 시뮬레이션, VERICUT Additive    주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : CGTech, www.CGtech.com ■ 자료 제공 : 씨지텍(CGTech), 031-389-6070, www.CGtech.co.kr   1. 주요 특징  절삭 가공과 적층 가공이 모두 이루어지는 하이브리드 공정 시뮬레이션 2. 주요 기능 및 도입 효과  ■ Laser activity, 전기, 소재 가공, 기체 흐름 등 검증: Additive 모듈은 CNC 장비 시뮬레이션을 통해 레이저 클래딩과 소재 디포지션을 검증한다.  VERICUT은 레이저의 파라미터를 읽고 각 작업/소재 종류에 맞는 레이저 전력량, 운반기체의 흐름, 금속 파우더 등을 제어한다. ■ 하이브리드 장비와 적층 가공 형상 간의 충돌 감지: VERICUT은 기계와 적층 가공 형상 간의 충돌 가능성을 감지한다.  적층 가공물이 제조되는 과정을 따라 하이브리드 레이저 장비와의 충돌을 검증을 진행하여 문제가 발생하기 전에 방지할 수 있다. ■ 에러, 보이드, 소재의 부적절한 위치 등 확인: VERICUT의 적층 모델은 단순한 ‘소재 디포지션’이 아니다. ‘Droplet’ 기술 덕분에 각 ‘drop’은 소재가 어떻게 쌓이는지에 대한 기록 정보를 담고 있다. 그래서 에러, 보이드, 소재의 부적절한 위치 등을 검증해 내는 시간을 클릭 한 번으로 단축할 수 있다. ■ 소재 디포지션과 장비 동작의 현실감 있는 시각화: Additive 모듈은 소재 디포지션 시뮬레이션이 절삭 공정과 구분되어 볼 수 있도록 해준다. 소재가 어떻게 어디에 놓이는지 공정의 단계별로 확실하게 볼 수 있어 성공적 적층 가공이 진행되도록 돕는다. ■ 5축 밀링, 터닝, 적층 레이저 신터링 지원: VERICUT의 검증 과정은 밀링, 터닝, 적층 레이저 신터링 등 모든 5축 장비의 복잡한 가공 과정을 확인한다. ■ 사용자가 적층 기능이 허용 범위 내인지 확인할 수 있다. VERICUT은 적층 가공과 절삭 가공을 자유롭게 순서와 상관없이 간단하게 교차할 수 있도록 해준다. 3. 기술 파트너  BeAM, HYBRID Manufacturing Technologies, MAZAK, OKUMA, Thermwood, 3D Hybrid Solutions 외 다수   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 
작성일 : 2024-02-12
포즈 드라이버 커넥트 : 사실적인 애니메이션을 빠르게 제작하는 툴세트
개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 마야에서 제작한 세컨더리 애니메이션을 언리얼 엔진으로 임포트 및 매칭, 마야용 및 언리얼 엔진용 플러그인 제공, 각 관절 세트에 대한 솔버 생성 및 옵션을 기반으로 포즈 보간 방식 결정, 포즈 및 솔버의 JSON 파일 익스포트 지원 등   고퀄리티 3D 캐릭터 제작에 있어 애니메이션의 사실감을 높이는 것은 매우 중요한 작업이다. 그 중 하나가 메인 애니메이션에 반응하여 메인 애니메이션을 향상하거나, 강조하는 세컨더리 애니메이션을 추가하는 것이다. 캐릭터의 세컨더리 애니메이션을 구성하는 예시로 애니메이터가 직접 제어하지 않고도 관절이 다른 관절에 반응하여 자연스럽게 움직이는 경우를 들 수 있는데, 캐릭터의 팔을 위아래, 앞뒤로 움직여 쇄골(빗장뼈)을 회전시키면 견갑골(어깨뼈) 등의 주변 관절도 실제와 같이 움직이는 것이다. 그 결과 더 그럴듯하고 디테일한 애니메이션이 만들어지며, 처음 한 번만 세팅하면 이후에는 자동으로 적용된다.   ▲ 이미지 출처: ‘세컨더리 애니메이션을 위한 신규 포즈 드라이버 커넥트 툴세트 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처   에픽게임즈가 출시한 ‘포즈 드라이버 커넥트(Pose Driver Connect)’는 사실적인 애니메이션을 빠르게 제작할 수 있는 툴세트이다. 오토데스크 마야(Autodesk Maya)에서 제작한 세컨더리 애니메이션을 언리얼 엔진으로 임포트하여 처음부터 다시 만들 필요 없이 일대일로 매칭하여 재현할 수 있으며, 이를 통해 작업 시간을 절약할 수 있다. 이 툴세트는 방사형 기저 함수(Radial Basis Function : RBF)를 사용하며, 마야용 포즈 랭글러(Pose Wrangler) 플러그인과 언리얼 엔진용 포즈 드라이버 커넥트 플러그인으로 구성되어 있다. 마야의 ‘Set Driven Key’ 기능을 사용해 본 적이 있다면 포즈 랭글러를 사용하는 기본 개념에 쉽게 익숙해질 수 있다. 쉽게 말해 관절을 한 방향으로 회전하고, 주변 관절을 움직여서 사실적인 디포메이션을 구현하며, 해당 지점에서 포즈를 만드는 방식으로 애니메이션을 제작한다. 그런 다음 주축(driver)이 되는 관절을 반대 방향으로 회전하고, 종속(driven)되는 관절을 움직여서 또 다른 포즈를 설정하는데, 다른 회전축을 대상으로 이러한 과정을 반복한다.   ▲ 세컨더리 애니메이션 적용 전 모습(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   ▲ 세컨더리 애니메이션 적용 후 모습(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   포즈 랭글러는 이러한 각 관절 세트에 대한 솔버를 생성하여, 설정할 수 있는 몇 가지 옵션을 기반으로 포즈 보간 방식을 결정한다. 그런 다음 FBX 클립으로 포즈와 함께 솔버를 JSON 파일로 익스포트할 수 있다. 중요한 점은, 포즈를 디폴트 포즈와의 델타값을 기반으로 선택적으로 익스포트할 수 있어 그 구성을 비슷한 캐릭터에 리타기팅할 수 있으므로 시간을 더욱 절약할 수 있다는 점이다. 언리얼 엔진에 포즈 드라이버 커넥트 플러그인을 설치하면 솔버와 포즈를 임포트하여 세컨더리 애니메이션을 재현할 수 있다. 애니메이션 블루프린트를 통해 정확히 동일한 연산을 적용하여 재현하는데, 그 결과 훨씬 짧은 시간 내에 게임, 애니메이션 또는 기타 리얼타임 콘텐츠용 고퀄리티 캐릭터를 만들 수 있다. 포즈 드라이버 커넥트는 메타휴먼 및 기타 스켈레톤 구성에서 작동하지만, 캐릭터 애니메이션 작업에만 제한되지는 않는다. 기본적으로 어떠한 오브젝트의 회전에 기반하여 모든 오브젝트의 트랜스포메이션(이동, 회전, 스케일 조절)을 구동할 수 있다. 게다가 해당 함수 기능은 블루프린트 비주얼 스크립팅과 파이썬(Python)을 통해 노출되므로, 파이프라인에 적합한 자동화를 통해 빌드할 수 있다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-02-01
인텔, 기업용 생성형 AI 솔루션 기업 ‘아티큘8’ 설립
인텔은 글로벌 투자 회사인 디지털브릿지 그룹(DigitalBridge Group)과 함께 기업 고객에게 최적화되며 안전한 풀스택 생성형 AI(generative AI) 소프트웨어 플랫폼을 제공하는 독립 회사인 ‘아티큘8 AI(Articul8 AI)’를 설립했다고 발표했다. 아티큘8의 플랫폼은 고객 데이터 학습 및 추론을 기업 보안 경계 내에서 제공하는 AI 기능을 제공한다. 또한 고객에게 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 배포 중에서 선택할 수 있는 옵션을 제공한다. 아티큘8은 인텔의 지적재산(IP)과 기술을 바탕으로 설립되었으며, 양사는 향후 시장 진출 기회를 전략적으로 모색하고 기업 내 생성형 AI 도입을 위해 적극적으로 협력할 예정이다. 인텔의 데이터 센터 및 AI 그룹의 부사장 겸 총괄이었던 아룬 수브라마니얀(Arun Subramaniyan)이 아티큘8의 초대 CEO로 선임됐다. 아티큘8이 제공하는 턴키 방식의 생성형 AI 소프트웨어 플랫폼은 빠른 속도와 보안 및 비용 효율성을 바탕으로 대기업 고객사의 AI 운용 및 확장을 지원한다. 아티큘8의 플랫폼은 인텔 제온 스케일러블(Intel Xeon Scalable) 프로세서와 인텔 가우디(Intel Gaudi) 가속기 등을 포함한 인텔 하드웨어 아키텍처에 최적화되어 출시되었지만, 추후 다양한 하이브리드 인프라를 지원할 예정이다. 아티큘8은 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)에 아티큘8 플랫폼을 배포하였고 현재 금융 서비스, 항공 우주, 반도체, 통신 등 높은 보안성과 분야별 전문 지식을 요하는 산업의 기업 고객을 대상으로 플랫폼을 확장해 나가고 있다고 밝혔다.     아티큘8은 디지털브릿지의 벤처 이니셔티브인 디지털브릿지 벤처스가 리드 투자사로 참여했으며, 인텔과 함께 핀캐피탈(Fin Capital), 마인드셋벤처스(Mindset Ventures), 커뮤니타스캐피탈(Communitas Capital), 자이언트립캐피탈(GiantLeap Capital), GS퓨처스(GS Futures), 자인그룹(Zain Group)등의 벤처 투자사도 참여했다. 업계 투자를 받고 있는 독립 회사인 아티큘8은 앞으로 자사의 시장 진출을 가속하고 보다 방대한 생성형 AI 생태계를 위해 제품군을 확대해 나갈 계획이다. 인텔의 팻 겔싱어(Pat Gelsinger) CEO는 “아티큘8은 AI 및 HPC 분야의 전문 지식과 기업용 생성형 AI 배포를 바탕으로 인텔을 비롯해 다양한 고객과 파트너로 이루어진 방대한 생태계에 실질적인 비즈니스 성과를 제공할 수 있는 유리한 입지에 있다”면서, “인텔이 AI 에브리웨어(AI Everywhere) 구현 가속화에 힘쓰고 있는 만큼, 앞으로 아티큘8과의 지속적인 협력을 기대한다”고 말했다. 디지털브릿지의 마크 간지(Marc Ganzi) CEO는 “현재 글로벌 기업들은 저마다 생성형 AI를 자사의 워크플로에 통합해야 하는 과제를 안고 있다. 아티큘8에서 구축한 확장 가능하고 배포가 용이한 생성형 AI 소프트웨어 플랫폼을 통해 기업들은 이미 자사의 데이터에서 가치를 실현하고 있다. 생성형 AI는 디지털 인프라를 촉진하는 중심축이 될 것이며, 디지털브릿지가 인텔과 함께 아티큘8의 성장을 도모할 수 있게 되어 기쁘다”고 말했다.
작성일 : 2024-01-08
클라우드 기반 CFD, SIMULIA Fluid Dynamics Engineer
클라우드 기반 CFD, SIMULIA Fluid Dynamics Engineer   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : Dassault System, www.3ds.com ■ 자료 제공 : 노드데이타, 02-595-4450, www.nodedata.com   SIMULIA(시뮬리아) Fluid Dynamics Engineer는 클라우드 기반의 CFD 툴로 내부 및 외부 흐름에 대한 유체 성능을 검증하며, 최적의 흐름 분포, 최소 압력 손실 및 난류를 시뮬레이션하여 제품의 성능을 평가할 수 있으며 이를 이용해 설계를 개선하여 최적을 설계를 이룰 수 있다. 일반적인 CFD(Computational Fluid Dynamics) 툴에서 사용하는 기본 이론인 RNAS 방정식(Reynolds Avergaged Navier-Stokes 방정식)을 활용하여 정확도와 효율성을 동시에 가지는 유동 해석 애플리케이션으로 고급 레벨의 솔루션이다. 3DEXPERIENCE 시뮬레이션 포트폴리오의 일부인 Fluid Dynamics Engineer는 모든 일반적인 정상 상태, 비정상 상태 유동 해석부터 음속 유동 해석, 혈액과 같은 비뉴턴 액체에 대한 해석이 가능하고, 팬이나 필터, 배플 등을 표현하기 위한 모델링 기법도 활용 가능하다.  또한 모든 분야에서 일반적으로 사용되며 계산의 정확성이 높은 대표적인 난류 모델인 SST k-Ѡ 난류 모델, Realizable k-ε 난류 모델, Spalart – Allmaras 난류 모델을 제공하여 상황에 맞는 난류 모델을 선택할 수 있어 더욱 정확한 시뮬레이션을 진행할 수 있다.  클라우드 기반의 애플리케이션으로 컴퓨터 CPU를 이용한 로컬 해석뿐 아닌 클라우드 리소스를 활용하는 클라우드 컴퓨팅으로 해석을 진행할 수 있어 상대적으로 빠른 시간에 해석 결과를 얻을 수 있으며, 사무실뿐 아닌 외부에서 하드웨어의 영향없이 해석의 세팅 및 진행과정 결과를 확인할 수 있다. 또한 실시간으로 협의 가능하여 작업 효율을 향상시킬 수 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 
작성일 : 2024-01-06
프론트 라이트 스캔 데이터의 역설계 작업 과정
포인트셰이프 디자인을 사용한 역설계 사례   포인트셰이프 디자인(PointShape Design)은 드림티엔에스에서 자체 개발한 3D CAD 기반의 역설계 소프트웨어로 CGM(CATIA) 커널이 적용되었으며, 사용자에게 친숙한 디자인 프로세스 및 사용자 인터페이스를 제공한다. 이번 호에서는 포인트셰이프 디자인을 활용해 프론트 라이트 부품의 3D CAD 모델을 쉽게 생성하는 방법에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 드림티엔에스, www.pointshape.com   이번 호에서 소개할 역설계 프로세스는 다음과 같다. 스캔 데이터 불러오기 및 정렬 스캔 데이터 단면 추출 및 스케치 모델링 툴과 편집 툴을 사용하여 3D 모델 작업  Analyzing 기능을 통한 설계 데이터 편차 확인  최종 설계 데이터 완성    스캔 데이터 불러오기 및 정렬(Import & Alignment) 3D 스캐너를 통해 취득한 스캔 데이터를 <그림 1>과 같이 프로그램에서 불러온다.  스캔 데이터의 좌표 정렬 상태는 스캔 당시 스캐너의 좌표를 기준으로 정렬되어 있는 상대좌표 상태이기 때문에, 스캔 데이터를 절대 좌표에 정렬한 후 역설계를 진행한다. 3-2-1 Alignment 기능을 사용하여 좌표 정렬할 스캔 데이터를 선택하고 평면, 벡터, 점을 순서대로 선택하여 스캔 데이터를 절대 좌표에 정렬한다.   그림 1   그림 2   스캔 데이터 단면 추출 및 스케치(Plane(Offset) - 2D Sketch) Ref. Plane의 오프셋(Offset) 기능을 사용하여 해당 위치에 2개의 평면을 생성한 후, 해당 평면을 스케치 평면으로 사용하여 단면 폴리라인(Polyline)을 각각 추출하고 추출된 단면 폴리라인을 따라 스케치한다. 스케치를 한 후 트림(Trim)을 하고 필렛(Fillet) 기능을 이용하여 라인을 다듬는다.    그림 3   그림 4   모델링 툴을 사용하여 3D 모델 작업 해당 부분을 스케치한 후 <그림 5~6>과 같이 익스트루드(Extrude) 기능을 사용하여 형상을 만든다.    그림 5   그림 6   스케치를 통해 해당 평면을 생성하고 폴리라인을 따라 스케치를 한 후, 트림 기능을 사용하여 라인을 다듬고 익스트루드 기능을 사용하여 형상을 만든다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-01-04
[케이스 스터디] 메타휴먼 애니메이터로 제작한 단편 영화 ‘Blue Dot’
고품질의 페이셜 애니메이션을 빠르게 생성해 영화 제작 프로세스 개선   세르비아의 3래터럴 팀은 단편 영화 ‘Blue Dot(블루 닷)’을 제작하는 과정에 메타휴먼 애니메이터(MetaHuman Animator)를 활용했다. 배우의 연기를 캡처해 디지털 휴먼으로 만들 수 있는 메타휴먼 애니메이터는 빠른 시간에 높은 퀄리티의 애니메이션을 만들 수 있게 했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   컴퓨터 그래픽의 세계에서 사실적인 디지털 휴먼을 제작하는 것은 오랜 염원이었다. 많은 사람들이 실제와 구분하기 어려운 디지털 휴먼의 스틸 이미지 제작에는 성공했지만, 디지털 휴먼 캐릭터가 연기할 때, 특히 실시간으로 렌더링되어야 할 때는 아직 ‘불쾌한 골짜기’ 현상이 종종 발생한다. 3래터럴과 큐빅 모션의 디지털 휴먼 전문가들을 비롯한 에픽게임즈의 메타휴먼 팀이 이 문제를 해결하기 위해 나섰다. 먼저, 메타휴먼 크리에이터를 활용하여 누구나 이용할 수 있는 사실적인 디지털 휴먼을 만들었고, 이후 메시 투 메타휴먼을 통해 캐릭터의 스컬프팅이나 실제 인물의 스캔을 기반으로 누구나 메타휴먼을 만들 수 있도록 함으로써 기술을 한 단계 발전시켰다.  에픽게임즈의 메타휴먼 팀은 아이폰이나 스테레오 헤드 마운트 카메라(HMC)로 배우의 연기를 캡처하고 몇 분 만에 메타휴먼의 고퀄리티 페이셜 애니메이션으로 변환하는 기능을 메타휴먼 애니메이터 최신 버전에 도입했다. 메타휴먼 애니메이터는 배우의 연기에 담긴 모든 뉘앙스를 디지털 캐릭터에 충실하게 재현하는데, 이는 기존에 전문가로 구성된 팀도 수개월이 걸렸던 작업이다. 메타휴먼 애니메이터를 개발하면서 이 툴을 최대한 활용해 보고자 세르비아 소재의 3래터럴 팀이 현지 아티스트 및 영화 제작자들과 협업하여 단편 영화 ‘Blue Dot’을 제작했다. 배우 라디보예 부크빅(Radivoje Bukvić)이 출연하고 이반 시작(Ivan Šijak)이 촬영 감독을 맡았다. 헤어를 비롯한 전체 시퀀스가 언리얼 엔진에서 렌더링되었고, 실시간으로 실행할 수 있다.  이 단편 영화는 메타휴먼 애니메이터를 통해 기존 영화 제작에서 흔히 볼 수 있는 창의적인 온세트 프로세스를 사용하여 연기를 연출하고 캡처함으로써 높은 퀄리티와 놀라운 임팩트를 선사하는 시네마틱을 제작할 수 있는 방법을 보여준다. 게다가 단시간에 완성된 애니메이션의 퀄리티가 무척 높았고, 최종적으로 다듬는 작업도 소수의 애니메이터만으로 가능했다.   ▲ ‘메타휴먼 쇼케이스 ‘Blue Dot’ 비하인드 스토리 | 언리얼 엔진’ 유튜브 영상   전통적인 영화 제작 기법을 디지털 프로덕션에 도입 프로젝트 진행을 위해 3래터럴은 커스텀 4D 스캔 기법을 사용하여 부크빅의 모습을 캡처했다. 3래터럴 팀은 이 데이터로 맞춤형 메타휴먼 릭을 제작했지만, 메타휴먼 애니메이터가 캡처한 연기로 만든 애니메이션 데이터는 메타휴먼 크리에이터 또는 메시 투 메타휴먼으로 만든 캐릭터를 포함하여 페이셜 리그가 해당 메타휴먼 페이셜 디스크립션 표준의 컨트롤 로직을 사용하는 모든 디지털 캐릭터에 적용할 수 있다. 작품은 완전히 디지털 방식으로 제작되어야 했지만, 시작과 팀원들은 프로세스 내내 전통적인 영화 제작 경험을 많이 활용했다. 실사 촬영과 똑같이 라이팅을 디자인하기 위해, 팀은 실제 조명을 가져와서 원하는 부크빅의 모습을 구현할 수 있도록 조정했다. 선택한 라이팅 구성을 언리얼 엔진에서 디지털로 재현한 후, 부크빅이 모션 캡처 세트에 있는 동안 라이팅이 배우의 애니메이팅된 메타휴먼을 어떻게 비추는지 빠르게 미리 보고, 필요하다면 바로 다른 테이크에 적용할 수도 있었다. 물론 실제 조명과는 달리 라이팅을 사후에 미세 조정할 수 있었다. 촬영 감독인 시작에게는 확실한 이점이었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   시작은 “세트장에 조명이 없어도 배우에게 비춰지는 조명의 결과를 확인하고, 나중에 조명을 바꿀 수 있다. 정말 작업하기 좋은 환경이다. 이 모든 것이 자연스럽게 느껴졌고 워크플로가 정말 대단하다”고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   사실감을 더하기 위해 돌리 트랙이 장착된 실제 영화용 카메라를 모션 캡처 스튜디오에 도입했다. 카메라는 부크빅의 몸은 물론 얼굴도 함께 추적했다. 이 모든 과정을 통해 팀은 언리얼 엔진에서 카메라 모션을 정밀하게 재현할 수 있었고, 부크빅의 메타휴먼은 카메라에 맞춰 연기할 수 있었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   부크빅은 “상상력은 연기의 중요한 동력이다. 내적 감정을 따르다 보면 카메라 앞에서 몸이 자연스럽게 움직인다. 이 작품을 통해 내면세계를 탐구하려 했고 결과는 훌륭했다”고 전했다.   내면까지 클로즈업 Blue Dot 팀의 핵심 과제는 동작이 거의 전적으로 캐릭터의 얼굴에 초점을 맞춰야 한다는 것이었다. 시작은 “클로즈업 샷은 영화의 기본이다. 시청자는 클로즈업 샷을 통해 캐릭터와 소통하고 감정을 주고받는다. 얼굴에서 모든 것이 드러나는 것”이라고 설명했다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   3래터럴의 우로스 시키미치(Uroš Sikimić) 사업 개발 리드는 이 과제가 어떻게 메타휴먼 애니메이터의 개발로 이어졌는지 설명했다. 시키미치는 “인간의 얼굴은 정말 복잡하다. 얼굴에 있는 모든 근육의 개별 움직임을 일일이 재현하는 것에서 그치지 않고, 그 모든 정보를 분석할 수 있을 정도로 강력한 툴이 필요했다”고 전했다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(관련 영상)   3래터럴의 알렉산드르 포포프(Aleksandar Popov) 아트 디렉터는 “가장 중요한 것은 당연히 눈이다. 눈이 전체적인 인상을 결정한다. 그래서 우리는 이런 예술적 관점에서 디자인하고, 나머지는 기술이 알아서 하도록 하기 위해 많은 노력을 기울였다”고 말했다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(관련 영상)   부크빅의 표정 연기는 스테레오 헤드 마운트 카메라로 촬영되었다. 비디오와 계산된 뎁스 데이터는 4D 솔버를 사용하여 메타휴먼 애니메이터에서 처리되었다. 이때 연기의 모든 세세한 디테일과 뉘앙스를 캡처했으며, 시선의 움직임을 재구성하기도 했다.  메타휴먼 애니메이터를 사용하면 결과물을 빠르게 검토할 수 있다. Blue Dot 팀은 필요하다면 언리얼 엔진에서 추가적인 미세조정을 할 수 있었지만, 메타휴먼 애니메이터의 애니메이션 결과물을 다듬는 데는 최소한의 작업만 필요했다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   부크빅은 “내 연기가 이렇게 자연스럽게 전달될 줄은 몰랐다. 세세한 디테일이 모두 담긴 것을 보고 깜짝 놀랐다”고 전했다. 빠르게 결과물을 얻을 수 있다는 점, 아티스트와 애니메이터, 배우 간의 반복 작업 프로세스가 가능하다는 점 그리고 캡처의 높은 퀄리티 등의 장점이 합쳐진 메타휴먼 크리에이터는 시네마틱 제작에 있어 강력한 툴이 되었다. 애니메이션 스튜디오는 이제 세트에서 배우와 함께 작업할 때 창의적인 직관력을 발휘하여 애니메이션 콘텐츠로 충실히 변환되는 연기를 연출함으로써 감동적인 시네마틱 작품을 만들 수 있다. 시작은 “이 기술을 활용한 결과물과 실제 카메라로 세트에서 촬영한 결과물의 퀄리티를 구분할 수 없을 정도다. 카메라 워크와 배우의 연기 그리고 관객이 장면에 몰입하도록 하는 요소가 하나도 빠짐없이 모두 담겨 있다”고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   아이폰으로 제작하는 고퀄리티 페이셜 애니메이션 메타휴먼 애니메이터의 장점 중 하나는 전문 스테레오 헤드 마운트 카메라나 고가의 하드웨어가 필요하지 않다는 점이다. 아이폰 12 이상과 데스크톱 PC로도 작업이 가능하기 때문에, 이미 가지고 있는 장비로 메타휴먼 캐릭터를 사용해 언리얼 엔진에서 자신만의 시네마틱을 만들 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-01-04