3D프린팅연구조합은 7월 3일부터 4일까지 이틀간 경기도 고양시 킨텍스 제2전시관 301호에서 ‘AM KOREA 2025’ 컨퍼런스를 개최한다. 이번 행사는 적층제조(Additive Manufacturing, 이하 AM) 기술의 최신 산업 적용 사례와 항공우주 분야의 지속 가능한 미래를 조망하는 자리로 마련됐다. ‘AM KOREA’는 국내외 산학연 전문가 250여 명이 참여하는 대규모 기술 교류의 장으로, 첫날에는 반도체, 자동차, 전기전자 등 주요 산업에서 AM 기술의 응용 가능성과 기술적 도전을 다루며, 둘째 날에는 항공우주 산업과 K-방산을 주제로 한 심도 있는 발표가 이어진다. 1일차인 7월 3일에는 ‘AM 기술의 혁신과 응용 분야의 패러다임 전환’을 주제로, 미국 노스이스턴대학 Ahmed Busnaina 교수가 반도체 분야에서의 AM 기술을 소개할 예정이다. 이어 방위사업청 도윤희 과장이 K-방산 발전 전략을, 현대자동차 조영철 책임이 자동차 산업에서의 AM 기술의 한계와 극복 방안을 발표한다. 오후 세션에서는 중국 Truer Technology의 Luke Zhang 대표가 고수율·저비용 분말 제조기술을, 한국재료연구원 송상우 센터장이 원자력 소형모듈원자로(SMR) 부품 제조 전략을 설명한다. 이어 LG전자 박인백 팀장은 AM 기술을 활용한 전자제품 분야를, 성균관대학교 백상열 교수는 로봇에 대해 발표할 예정이다. 2일차에는 ‘지속 가능한 항공우주 산업과 K-방산 산업’을 주제로 한 세션이 이어진다. GE Aerospace 산하 Colibrium Additive의 Czek Hann Tan 이사는 항공분야 AM 산업화 경험을 공유하며, 독일 GEFERTEC사의 Sebastian Recke 이사는 WAAM 기술의 실증 적용 사례를 소개한다. 국내에서는 한화에어로스페이스 손인수 센터장과 두산에너빌리티 박재석 팀장이 각각 항공엔진과 우주발사체에서의 AM 기술 혁신 사례를 발표한다.  이번 컨퍼런스는 3D프린팅연구조합과 나노융합산업연구조합이 공동 주관하며, 반도체, 자동차, 항공우주 등등에 적용되는 첨단 AM 기술과 전략을 공유함으로써 AM 기반 제조 산업의 미래 비전을 제시할 것으로 기대된다.  3D프린팅연구조합 강민철 이사는 “이번 행사는 국내 AM 기술의 응용 확대와 글로벌 협력 기회를 모색하는 중요한 자리”라며 “산업계와 학계의 활발한 교류를 통해 제조업의 새로운 방향성을 모색하길 기대한다”고 밝혔다.  

엔비디아가 ‘스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint for smart city AI)’를 발표했다. 엔비디아는 이 블루프린트를 옴니버스, 코스모스(Cosmos), 네모(NeMo), 메트로폴리스(Metropolis)와 통합해 유럽의 도시에서 삶의 질을 개선시킬 것으로 기대하고 있다. 2050년까지 도시 인구는 두 배 증가할 것으로 예상된다. 이는 21세기 중반까지 도시 지역에 약 25억 명의 인구가 더해질 수 있음을 의미한다. 따라서 보다 지속 가능한 도시 계획과 공공 서비스의 필요성이 높아지고 있다. 전 세계 도시들은 도시 계획 시나리오 분석과 데이터 기반 운영 결정을 위해 디지털 트윈과 AI 에이전트를 활용하고 있다. 그러나 도시의 디지털 트윈을 구축하고 그 안에서 스마트 시티 AI 에이전트를 테스트하는 것은 복잡하며, 자원 집약적인 작업이다. 여기에는 기술적, 운영적 문제도 수반된다. 엔비디아가 공개한 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 이러한 문제를 해결하기 위한 것이다. 이 참조 프레임워크는 엔비디아 옴니버스, 코스모스, 네모, 메트로폴리스 플랫폼과 결합해 도시 전체와 주요 인프라에 물리 AI의 이점을 제공한다. 개발자는 이 블루프린트를 사용해 심레디(SiMReady)와 같이 시뮬레이션이 가능한 사실적 도시 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 이를 통해 도시 운영을 모니터링하고 최적화하는 AI 에이전트를 개발, 테스트할 수 있다. 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 완전한 소프트웨어 스택을 제공해, 물리적으로 정밀한 도시의 디지털 트윈에서 AI 에이전트의 개발, 테스트를 가속화한다.      엔비디아 옴니버스는 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 구축해 도시 규모에서 시뮬레이션을 실행한다. 엔비디아 코스모스는 사후 훈련 AI 모델을 위한 대규모 합성 데이터를 생성한다. 엔비디아 네모는 고품질 데이터를 큐레이션하며, 해당 데이터를 사용해 비전 언어 모델(vision language model, VLM)과 대규모 언어 모델(large language model, LLM)을 훈련하고 미세 조정한다. 엔비디아 메트로폴리스는 영상 검색과 요약(video search and summarization, VSS)용 엔비디아 AI 블루프린트를 기반으로 영상 분석 AI 에이전트를 구축, 배포한다. 이를 통해 방대한 양의 영상 데이터를 처리하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 중요한 인사이트를 제공한다.   이 블루프린트 워크플로는 세 개의 주요 단계로 구성된다. 먼저 개발자는 옴니버스와 코스모스를 통해 특정 위치와 시설의 심레디 디지털 트윈을 구축한다. 여기에는 항공, 위성, 지도 데이터가 활용된다. 이어서 엔비디아 타오(TAO)와 네모 큐레이터(Curator)를 사용해 컴퓨터 비전 모델, VLM 등 AI 모델을 훈련하고 미세 조정한다. 이로써 비전 AI 사용 사례에서 정확도를 높인다​. 마지막으로 이러한 맞춤형 모델에 기반한 실시간 AI 에이전트의 배포로 메트로폴리스 VSS 블루프린트를 사용해 카메라와 센서 데이터를 알림, 요약, 쿼리한다.  엔비디아는 스마트 시티 AI용 블루프린트를 통해 다양한 파트너가 엔비디아의 기술과 자사의 기술을 결합하고, 통합된 워크플로를 기반으로 스마트 시티 사용 사례를 위한 디지털 트윈을 구축, 활성화할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이 새로운 블루프린트를 최초로 활용하게 될 주요 기업에는 XXII, AVES 리얼리티, 아킬라, 블링시, 벤틀리, 세슘, K2K, 링커 비전, 마일스톤 시스템즈, 네비우스, 프랑스 국영철도회사, 트림블, 유나이트 AI 등이 있다. 벤틀리 시스템즈는 엔비디아 블루프린트와 함께 물리 AI를 도시에 도입하는 데 동참하고 있다. 개방형 3D 지리 공간 플랫폼인 세슘은 인프라 프로젝트와 항만의 디지털 트윈을 옴니버스에서 시각화, 분석, 관리하는 기반을 제공한다. 벤틀리 시스템즈의 AI 플랫폼인 블린시는 합성 데이터 생성과 메트로폴리스를 사용해 도로 조건을 분석하고 유지보수를 개선한다. 트림블은 건설, 지리 공간, 운송 등 필수 산업을 지원하는 글로벌 기술 회사이다. 이들은 스마트 시티의 측량, 지도 제작 애플리케이션을 위한 현실 캡처 워크플로와 트림블 커넥트(Connect) 디지털 트윈 플랫폼에 옴니버스 블루프린트의 구성 요소를 통합하는 방법을 모색하고 있다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어   디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼, WAiSER (와이저)   개발 및 자료 제공 : 한국디지털트윈연구소, 042-863-8090, www.kdtlab.kr   한국디지털트윈연구소는 KAIST 연구소기업으로, 빅데이터와 기계학습 기반 AI 기술과 전통적인 시뮬레이션 기법을 융합하여 디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼인 ‘WAiSER’를 상용화했다. WAiSER 플랫폼은 국방, 스마트시티, 에너지, 제조, 의료 등 다양한 분야에서 실체계만으로 해결할 수 없는 문제들을 가상 실험을 통해 분석, 예측 및 최적화를 가능하게 하는 고도화된 솔루션을 제공하며, 이를 통해 각 산업의 효율성을 극대화하고 데이터 기반 의사결정의 정확성을 향상시키고 있다. 1. 주요 특징   ■ 모델의 신뢰도 향상과 실체계와 연동하여 실체계의 변화를 반영할 수 있는 모델 학습/진화엔진 탑재 ■ 국제표준 기반으로 다양한 이종 디지털 트윈/시뮬레이션 모델, IoT/Bigdata/AI플랫폼, GIS/BIM/CAD, VR/AR/Metaverse등을 PoP(Platform of Platforms) 개념으로 유연하게 연동할 수 있는 개방형 플랫폼 ■ MFM(Muti-Fidelity Modeling)/MRM(Multi-Resolution Modeling) 지원 ■ FTS(Fast Time Simulation)/RTS(Real Time Simulation) 지원  ■ 역방향 시뮬레이션(Reverse Simulation) 기능 지원 2. 주요 기능 ■ IoT 등의 수단을 통해 실체계로부터 운영 데이터를 수집하거나 실체계 제어 명령 전달 등을 위한 인터페이스 ■ 가설적 모델을 기반으로 디지털 트윈 모델의 데이터와 실체계의 데이터가 일치하도록 디지털 트윈 모델 내부의 파라미터 또는 함수를 최적화하는 모듈 ■ 다수의 디지털 트윈 모델이 연동되어 실행되는 환경으로 확장하기 위한 병렬/분산 시뮬레이션 도구와의 인터페이스 지원 ■ 프레임 워크 기반 SW개발 형태로 모델을 개발할 수 있도록 플랫폼에서 정의하는 모델 클레스들의 템플릿 제공 ■ 연속시간 및 이산사건 모델이 혼합된 하이브리드 모델의 실행을 위해 2가지 엔진이 신호-이벤트(S-E) 변환기를 통해 혼합적으로 실행할 수 있도록 하이브리드 시뮬레이션 엔진 모듈 제공 ■ 사용자를 위한 그래픽 사용자 인터페이스 기능 3. 성공 사례 ■ 국방분야 War Game, 전투실험, 분석, 획득 업무 적용으로 실체계만으로 해결할 수 없는 문제를 해결 및 시간단축, 비용절감, 품질향상, 리스크 경감에 기여 ■ 교통신호제어 최적화, UAM 운영환경 디지털 트윈 사업을 통한 교통문제 해결에 기여 ■ 풍력발전량 예측, 댐 최적 방류량 산출 등 다양한 분야 문제 해결에 기여   4. 도입 효과 ■고 충실도(High Fidelity) 디지털 트윈 모델 구현 및 가상실험을 통한 미래 변화를 분석, 예측 및 최적화함으로써 실체계만으로 해결할 수 없는 문제 해결 및 지혜 수준의 서비스 제공  ■DBSE(Digital twin Based System Engineering) 적용으로 복잡하고 어려운 사회, 산업 문제들을 단순화하여 지혜롭게 해결할 수 있도록 지원   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

별에서 영감을 받은 지리 갤럭시 E8의 스마트 콕핏   갈릴레오 갈릴레이부터 에드윈 허블과 미국 항공우주국의(NASA)에 이르기까지 수많은 천문학의 선구자들을 매료시킨 밤하늘의 상상력을 담은 자동차가 있다. 갤럭시 E8(Galaxy E8)은 지리(Geely)의 플래그십 모델이자 브랜드 최초의 순수 전기차로, 인류의 우주에 대한 열정과 문명, 기술 혁신을 하나의 차체 안에 담아내고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   갤럭시 E8은 차량의 내/외부를 통해 유저 중심의 프리미엄 경험을 제공하도록 설계되었다. 공기역학적인 실루엣은 별빛을 연상시키는 반짝임으로 표현되며, 실내에는 경계 없는 8K 해상도를 지원하는 45인치 대형 스마트 스크린이 탑재된 디지털 콕핏 시스템을 갖추고 있다. 또한 퀄컴 스냅드래곤(Qualcomm Snapdragon) 8295 플래그십 콕핏 칩과 언리얼 엔진(Unreal Engine)을 기반으로 2D 및 3D 그래픽이 구현된다.   언리얼 엔진 기반 경험 언리얼 엔진은 이 차량의 인터페이스와 시각적 몰입감을 극대화하는 데 핵심 역할을 수행했다. 예를 들어, 시간의 흐름에 따라 앰비언트 조명이 자연스럽게 변화하도록 설계되었으며, 비가 오거나 눈이 내리는 날 사용자가 문을 열면 시뮬레이션된 별빛이 한쪽에서 다른 쪽으로 흐르며 몰입감 있고 분위기 있는 효과를 연출한다. 디지털 트윈 경험에서는 데스크톱을 통해 갤럭시 E8의 인터랙티브 3D 모델을 확인할 수 있으며, 이를 통해 헤드라이트, 도어, 창문, 트렁크 등의 기능을 직접 제어할 수 있다. 에어컨의 공기 흐름과 같은 세부적인 제어 기능 역시 언리얼 엔진 기반으로 설계되어 실시간 상호작용이 가능하다. 미니멀한 UI 디자인은 사용 편의성과 연속적이고 부드러운 인터랙티브 경험을 완성하며, 몰입감 있는 시청각 경험까지 제공한다.  지리 자동차 연구소(Geely Automobile Research Institute, 이하 GARI)의 스마트 콕핏 팀은 언리얼 엔진을 사용하여 몰입감 있고 지능적이며 안전한 콕핏 경험을 개발할 수 있었다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   지리 HMI의 도전 과제와 설루션 갤럭시 E8의 8K 디스플레이를 개발하는 과정에서 GARI 팀이 직면한 주요 도전 과제는 시스템 리소스를 최소화하면서도 실시간 성능과 뛰어난 비주얼 퀄리티를 동시에 구현하는 휴먼-머신 인터페이스(HMI)를 설계하는 것이었다. 이를 해결하기 위해 GARI 팀은 복합적인 전략을 마련하고 단계적으로 적용했다. 먼저, 다이내믹 프레임 전략을 도입하여 시각적 요소와 인터랙션 유형에 따라 프레임 레이트를 유동적으로 적용했다. 원활한 인터랙션을 위해 전경 요소는 25fps(초당 프레임)로 고정해 부드러운 반응성을 확보했으며, 상대적으로 우선순위가 낮은 시나리오에는 15fps, 5fps, 동결 모드로 구성된 3단계 프레임 전략을 적용함으로써 시스템 리소스를 효율적으로 분배했다. 다음으로 계층적 리소스 관리를 통해 8K 화면의 리소스에 2D 및 3D 애셋을 1:9 비율로 포함했다. 부드럽게 전환되고 지연 없는 경험을 만들기 위해 3D 자동차 모델만 메모리에 저장하고, 다른 모든 애셋은 백그라운드에서 조용히 로드되도록 했다. 마지막으로 인터랙티브 전략을 통해 시스템 반응성과 데이터 흐름의 안정성을 강화했다. HMI 시스템에서 발생하는 신호 소스는 HMI 내부 신호와 터치 입력으로 제한하고, 실시간으로 처리해야 할 신호와 사전에 저장된 데이터 링크를 명확히 구분했다. 또한 신호가 순서대로 도착하지 않거나 반복적으로 입력되는 경우에는 L2 캐싱 및 분류 시스템을 활용해 이를 체계적으로 관리함으로써, 인터페이스의 안정성과 효율을 높였다.   지리가 HMI 제작에 언리얼 엔진을 선택한 이유 지리의 HMI 프로젝트에서는 코드 수준에서의 광범위한 통합이 가능한 커스텀 운영 체제(Galaxy N-OS)의 개발이 필요했다. 이에 따라 GARI 팀은 기존 개발 툴보다 더 향상된 기능과 확장성을 제공할 수 있는 게임 엔진의 가능성에 주목하고, 다양한 상용 엔진을 면밀히 평가했다. 최종적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진을 선택했다. 그 결정의 핵심에는 언리얼 엔진의 리얼타임 렌더링 성능과 커스터마이징 가능성이 있었다. 특히 언리얼 엔진이 오픈소스로 제공된다는 점은 팀원들이 다양한 기능을 직접 개발하고 효과적으로 커스터마이징할 수 있도록 해 주었으며, 성능 최적화 측면에서도 높은 유연성을 확보할 수 있게 했다. 여러 리얼타임 렌더링 엔진을 검토한 결과, GARI 팀은 언리얼 엔진이 통합된 개발 도구 생태계와 렌더링 품질, 그리고 기본 DCC 작업부터 레벨 임포트까지의 과정을 간소화해주는 레벨 디자인 툴 등 포괄적인 개발 환경을 갖추고 있다는 점에서 가장 적합하다고 판단했다. GARI 팀이 특히 주목한 언리얼 엔진의 기능 중 하나는 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템이다. 이를 활용한 비주얼 프로그래밍으로 복잡한 인터랙션 로직을 시각적으로 설계하고 구현할 수 있게 하여, HMI 시스템 개발을 보다 직관적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 레벨, 노멀, 게임플레이, 머티리얼 블루프린트를 포함되어 있으며, 블루프린트 노드를 통해 로직, 머티리얼, 트랜지션 등을 빠르게 구현할 수 있어 POC(개념 검증) 단계는 물론 이후 프로젝트 엔지니어링의 효율성도 크게 향상된다. 또한 언리얼 엔진의 고급 렌더링 기능은 사실적인 사용자 인터페이스와 몰입감 있는 비주얼 효과 구현을 가능하게 하여 고퀄리티의 그래픽을 안정적으로 제공한다. 피직스 시뮬레이션 시스템은 현실의 물리 효과를 정밀하게 재현하여 차량 본체와의 인터랙션을 더욱 사실감 있게 구현하고, 몰입도를 높여준다. 여기에 더해, 언리얼 엔진은 PC, 게임 콘솔, 모바일 디바이스 등 다양한 플랫폼에 폭넓게 대응할 수 있어 개발된 HMI 시스템의 배포와 실행이 용이하다는 장점도 있다. 결론적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진의 도입이 HMI 경험의 혁신을 이끌었다고 평가하고 있다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto    HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능 HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능은 지리의 고유한 커스터마이징 프로세스 전반에 걸쳐 적용되었다. 이 프로세스는 콘셉트 제안, 요구사항 분석, 인터페이스 콘셉트 디자인, 3D 엔진 아트 복원, 엔진 소프트웨어 개발, 차량 기능 통합, 엔진 및 시스템 통합, 온보드 테스트 및 납품 등 여러 단계로 구성되어 있다. 지리는 전체 개발 과정에서 언리얼 엔진의 다양한 기능과 툴을 적극적으로 활용했다. 레벨(Level) 은 신(scene) 간의 매끄러운 전환과 원 테이크 기반의 연속적인 사용자 경험을 지원하며, 베리언트(Variant)는 런타임 중 애셋 관리를 간소화하고 처리 속도를 높이는 데 기여했다. 시퀀서(Sequencer)는 레벨 시퀀스와 함께 활용되어 트랜지션을 효율적으로 제어하고 애니메이션 제작을 보다 간편하게 수행할 수 있도록 도왔다. 또한 애니메이션과 머티리얼 개발에는 블루프린트를 폭넓게 사용했으며, 라이트맵과 포스트 프로세스 이펙트 등 다양한 기능을 통해 완성도 높은 HMI를 구현했다. 특히 8K 디스플레이 환경에서 고해상도 인터페이스를 안정적으로 구현하기 위해 최적화 작업이 중요했다. 초기 구동 시점과 실시간 사용자 인터랙션 중에도 시스템이 원활하게 작동하도록 하기 위해 지리는 언리얼 엔진의 여러 최적화 툴을 함께 사용했다. 언리얼 인사이트(Unreal Insights)를 통해 시작 시간을 단축하고, 언리얼 프론트엔드(Unreal Frontend)를 통해 전반적인 성능을 최적화했으며, 명령줄 기반의 디버깅 툴인 통계 시스템과 MeMReport를 활용하여 세부적인 성능 데이터를 분석했다. 또한, 언리얼 엔진의 기본 툴 외에도 스냅드래곤 프로파일러(Snapdragon Profiler)를 병행해 사용함으로써 개발 효율성과 분석 정확도를 높였다. 이와 함께 안드로이드 스튜디오 프로파일러(Android Studio Profiler), 안드로이드 디버그 브리지(Android Debug Bridge, ADB), 렌더독(RenderDoc), 부트차트(Bootchart), 비지박스(BusyBox) 등 Android 및 Linux 기반의 전문 툴도 적재적소에 활용했다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   앞으로의 계획 지리는 이번 프로젝트를 성공적으로 완료한 이후, 새로운 기술을 수용하고 HMI 혁신을 지속적으로 발전시키는 데 더욱 집중하고 있다. 앞으로 지리의 차세대 스마트 드라이빙 시스템에는 갤럭시 어시스트 드라이빙(Galaxy Assisted Driving), 자동 주차, 홈존 주차 지원 등 새로운 기능이 추가될 예정인데, 지리는 이를 통해 사용자 편의성과 주행 안전성을 한층 더 끌어올릴 수 있을 것으로 기대하고 있다. 장기적으로는 대형 AI 모델과 3D 엔진이 통합된 HMI 시스템이 운전 경험을 근본적으로 변화시킬 것으로 전망된다. 이러한 기술 혁신을 실현하기 위해서는 3D 엔진 개발자와 자동차 제조업체 간의 더욱 긴밀한 협업이 필수이다. 언리얼 엔진은 첨단 주행 기능을 시각적으로 구현하는 가상 뷰를 구축하는 데 핵심 역할을 수행하며, 커스텀 운영 체제 시스템의 거의 모든 요소에 긴밀하게 통합되어 HMI의 기능성과 사용자 경험을 동시에 향상시키고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔은 최첨단 그래픽 처리 장치(GPU) 기반 AI 시스템을 처리하기 위해 설계한 프로세서 3종을 인텔 제온 6(Intel Xeon 6) 시리즈에 추가해 출시한다고 발표했다. 새롭게 공개한 제품은 P-코어 기반 제품으로 PCT(Priority Core Turbo) 기술과 인텔 SST-TF(Intel Speed Select Technology-Turbo Frequency) 기능을 결합해, AI 워크로드에 필요한 CPU 코어 주파수를 상황에 맞춰 극대화함으로써 GPU 성능을 한층 끌어올린다. PCT 기술은 인텔 SST-TF 기능과 결합돼 AI 시스템 성능을 끌어올린다. PCT는 고우선순위 코어(HP 코어)에 터보 주파수를 동적으로 우선 할당해 더 높은 속도로 동작하도록 하며, 저우선순위 코어(LP 코어)는 기본 주파수로 작동해 CPU 자원을 효율적으로 분산한다. 이 기능은 순차적 또는 직렬 처리가 요구되는 AI 워크로드에 특히 효과적이며, GPU에 데이터를 더 빠르게 공급하고 전체 시스템 효율을 높이는 데 기여한다.     인텔은 제온 6 P-코어 프로세서가 모든 AI 시스템에 업계 최고 수준의 성능을 제공한다고 전했다. 이 프로세서는 CPU당 최대 128개의 P-코어를 탑재해, 복잡한 AI 작업도 균형 있게 처리할 수 있도록 워크로드를 효율적으로 분산한다. 메모리 속도가 최대 30% 향상되었으며, MRDIMM 및 CXL을 통해 높은 수준의 메모리 대역폭을 지원한다. 인텔 제온 6는 이전 세대 대비 최대 20% 더 많은 PCIe 레인을 제공해, I/O 집약적 워크로드에서 한층 더 빠른 데이터 전송을 지원하며, 신뢰성, 가용성, 유지보수 기능을 바탕으로 비즈니스 중단을 최소화하고 최상의 시스템 가동 시간을 제공한다. 그리고 인텔 첨단 벡터 확장(AMX)은 반정밀도 부동소수점(FP16) 연산을 지원해 AI 워크로드에서 효율적인 데이터 전처리와 주요 CPU 작업 수행을 가능하게 한다. 인텔은 기업들이 인공지능(AI) 수요 증가에 대응해 인프라를 고도화함에 따라, 고성능 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서가 성능과 에너지 효율을 모두 갖춘 최적의 설루션을 제공한다고 전했다. “다양한 데이터센터 및 네트워크 환경을 폭넓게 지원하며, AI에 최적화된 CPU 설루션 분야에서 인텔의 리더십을 한층 강화하고 있다”는 것이 인텔의 설명이다. 한편, 인텔은 이번에 공개된 제품군 가운데 제온 6776P가 엔비디아의 최신 AI 가속 시스템인 DGX B300의 호스트 CPU로 채택되었다고 발표했다. DGX B300에 탑재된 제온 6776P는 대규모 모델 및 데이터셋 운용에 필요한 메모리 용량과 대역폭을 제공하며, AI 가속화 시스템을 관리, 조율 및 지원하는데 중요한 역할을 한다. 인텔의 데이터센터 및 AI 그룹 임시 총괄인 카린 엡시츠 시갈(Karin Eibschitz Segal) 부사장(CVP)은 “새롭게 추가한 제온 라인업은 인텔 제온 6가 지닌 독보적 성능을 입증하며, 차세대 GPU 가속 AI 시스템에 가장 최적화된 CPU”라면서, “인텔은 엔비디아와의 협업을 강화해 업계 최고 수준의 AI 시스템을 제공하고, 산업 전반에서 AI 도입을 가속화할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

지난 4월 2일부터 5일까지 부산 벡스코와 경남 창원 DN솔루션즈 본사에서 열린 '제15회 DN솔루션즈 국제공작기계 전시회(DIMF 2025)'는 국내외 제조 업계의 이목을 집중시켰다. DN솔루션즈는 이번 전시회를 통해 첨단 공작기계와 자동화 설루션, 그리고 적층제조(Additive Manufacturing : AM)의 새로운 기술을 선보이며, 제조 혁신의 새로운 방향을 제시했다. ■ 박경수 기자   ▲ DIMF 2025가 열린 지난 4월 2일 부산 BEXCO 전시장   금속 적층제조의 미래, 새로운 DLX 시리즈 공개 DIMF는 DN솔루션즈가 1997년부터 격년으로 개최하는 자체 전시회로, 올해로 15회를 맞아 ‘공작기계 가공 공정 전반을 위한 오토메이션 플랫폼’을 주제로 열렸다. 총 50여 종의 첨단 공작기계와 자동화 설루션이 전시되어 관심을 모았는데, 국내외 고객 1000여 명을 포함한 5000여 명의 관람객이 다녀갔다. 이번 전시회의 하이라이트는 DN솔루션즈가 고성능 산업용 ‘금속 3D 프린터’로 알려진 LPBF(Laser Powder Bed Fusion) 방식의 금속 적층 장비 ‘DLX 시리즈(DLX 325, DLX 450)’를 최초로 공개한 것이다. 이 기술은 금속 적층제조 방식 중 발전된 기술이자 활용도가 높은 공법으로, 현재 금속 적층 시장의 약 80%를 차지하고 있다. DLX 450은 알루미늄 합금, 인코넬, 타이타늄 등 분말 소재를 활용해 최대 450×450×450mm 크기의 정밀 부품 제작이 가능하다. DLX 시리즈는 3D 프린팅 장비와 함께 적층제조 전반의 과정을 지원하는 맞춤형 소프트웨어를 함께 제공한다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “DN솔루션즈는 지금까지 반세기 동안 전 세계에 총 29만대의 공작기계를 판매했다”며, “우리는 이 같은 고객의 신뢰를 바탕으로, 전통적인 공작기계를 넘어 오토메이션 플랫폼이나 금속 적층 장비처럼 수요 산업의 전반을 혁신할 수 있는 설루션을 제시하고자 한다”고 밝혔다.   ▲ DN솔루션즈 김원종 대표가 적층제조로 제작된 부품을 설명하고 있다.   글로벌 시장 공략을 위한 전략적 투자 이들 소프트웨어는 ▲적층제조를 적용할 수 있는 부품을 찾아내고 ▲부품당 비용을 계산하며 ▲적층 시 필요한 최적 서포트를 설계하고 ▲신규 소재 공정을 개발하는 등의 기능을 통해 고객의 생산성과 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞췄다. 또한 DN솔루션즈는 적층제조 방식으로 제작된 복합가공기용 ‘밀링 스핀들 캡’ 부품도 전시해 관심을 모았다. 이 샘플은 적층제조 특화 설계를 통해 기존 방식 대비 약 20%의 성능 개선 효과를 보였다. 한편 DN솔루션즈는 금속 적층제조 분야의 글로벌 시장 공략을 위해 독일에 ‘적층제조 솔루션 센터(ASC)’를 새롭게 설립했다. 이 센터는 최적 부품 선정, 맞춤형 설계(DfAM), 공정 개발 및 생산·서비스까지 전 주기를 아우르는 시스템을 구축하여 유럽 시장을 적극 공략한다는 계획이다. 또한 인도의 금속 적층제조 장비·설루션 전문 기업인 인텍(INTECH Additive Solutions)과 전략적 투자 및 파트너십 계약을 체결하며, 아시아 시장에서도 입지 강화에 나섰다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “인텍과의 투자 협력을 통해 금속 절삭뿐만 아니라 금속 적층제조까지 포함해 장비, 공정 기술, 소프트웨어 전반의 설루션을 제공할 수 있게 되었다”며, “자동차, 항공우주, 의료기술, 전기전자 등 시장에서 복잡한 형상과 내부 구조, 소재 효율성을 요구하는 분야나, 반도체 산업 공급 업체를 포함한 다양한 제조업 고객의 성공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.   ▲ 제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025) 현장 모습   파트너십을 통한 성장과 전문성 강화 이번 파트너십으로 DN솔루션즈의 금속 절삭 가공 분야의 전문성과 인텍의 금속 적층제조를 위한 360도 종합 솔루션의 결합이 가능해졌다. 특히 DN솔루션즈는 금속 적층 분야에서 가장 활용도가 높고 발전된 기술인 레이저 파우더 베드 퓨전(LPBF) 기술을 추가하며 제품 포트폴리오를 확대할 수 있게 되었다. LPBF 기술은 금속 적층제조 시장의 약 80%를 차지하며, 금속 분말을 얇게 도포한 후 레이저를 이용하여 금속 분말을 선택적으로 응용 및 융합하여 적층하는 방식으로 작동한다. 적층을 위한 플랫폼이 아래로 이동하면서 추가 금속 분말이 도포되고 다시 용융(Melting) 및 융합(Fusion)하는 과정을 반복적으로 수행하여 점진적으로 최종 형상이 만들어지게 된다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “금속 적층 방식은 가공 후 조립 과정을 단축하고, 절삭으로 구현이 불가능한 형상을 만들 수 있어 무한한 혁신 가능성이 있다”며, “2030년까지 금속 적층제조와 절삭 가공의 시너지를 극대화하겠다”고 밝혔다.   인터뷰 : DN솔루션즈 적층제조 부문 부사장 비노 순타라쿠마란 박사     이번에 발표한 내용을 조금 더 자세히 설명한다면 적층제조, 자동화, 소프트웨어 세 가지를 하드웨어적으로 통합하여 고객 산업 제조를 가능하게 한다. 소프트웨어는 이를 연결하고, 서비스는 고객 여정 전반을 지원하는 것이 우리의 미션이다. 단순한 장비 공급을 넘어 통합 제조 플랫폼으로 진화하며, 고객의 제조 프로세스를 처음부터 끝까지 지원한다는 전략이다.   적층제조 기술이 절삭가공과 어떻게 시너지를 내고 있는지 시장에서는 고품질과 표준화를 기대한다. 우리는 절삭가공과 적층제조를 연결하는 프로세스 체인을 가능하게 하는 장비를 개발하고 있다. 기존 강점인 절삭가공 기술과의 하이브리드 제조 체인 구축을 통해 생산성과 품질을 동시에 향상시키는 전략을 추진 중이다.   DLX 시리즈의 소프트웨어는 어떤 기능을 제공하는지 현재 알고리즘 기반 소프트웨어를 운영하고 있고, 향후 프린팅에 적합한 데이터 판단 기능이 포함된 AI 기반의 소프트웨어로 진화해 나갈 계획이다.   후처리 공정이 어렵다고 이야기했는데, 어떤 점이 특히 어려운지 후처리는 전문 지식이 없이는 어렵다. 그래서 우리는 이를 쉽게 알려주고, 자동화할 수 있는 소프트웨어를 함께 제공한다. 적층제조 확산의 걸림돌인 후공정 난이도를 극복하기 위한 소프트웨어 자동화 설루션 개발이 핵심 전략이다.   내부적으로 레퍼런스 사례가 있다면 NX2000 장비를 도입해 내부 설계자가 기존 부품을 통합해 효율성을 20% 이상 향상시켰다. 이처럼 적층제조 도입이 성능 향상과 부품 최적화로 이어지는 검증된 성과가 있으며, 실질적 레퍼런스를 통해 시장 신뢰도를 확보해 나가고 있다.   글로벌 시장 진출 전략은 무엇인지 우리는 유럽, 미국, 한국에 팀을 운영 중이며 글로벌 확장 준비를 마쳤다. 가격 경쟁력과 다양한 애플리케이션 적응력을 갖추고 있다.   한국 제조업이 적층제조 시장에서 어떤 가능성을 가지고 있는지 한국은 반도체, 자동차 등 제조 강국이다. 적층제조는 이노베이션을 위한 핵심 기술이기 때문에, 곧 시장이 열릴 것이라 확신한다. 제조 인프라가 강한 한국은 적층제조 확산의 최적지이며, DN솔루션즈는 국내 산업에 이를 선도하는 포지셔닝을 유지해 나갈 계획이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 4월 7일 CNG TV는 줌(ZOOM) 방송을 통해 ‘의료AI 표준 환자를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개’를 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 방송에서는 VR 기반 시뮬레이션이 어떻게 의료진에게 위험 부담 없이 반복 훈련할 수 있는 환경을 제공하는지 살펴보는 시간이 마련됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ XR(확장현실)은 VR(가상현실), AR(증강현실), MR(혼합현실)을 모두 포괄하는 상위 개념으로 현실과 가상 세계를 연결하는 몰입형(immersive) 기술이다.   의료 AI와 가상현실 기반 임상 교육의 활용 이번 웨비나는 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원이 사회를 맡고, 조선대학교 치과대학 구강악안면외과 문성용 교수가 발표자로 참여했다. 문성용 교수는 의료 AI 표준 환자를 활용한 가상현실(VR) 기반 임상 실습 교육의 개발 내용과 활용 방안을 공유하며, VR 기술이 임상 및 교육 분야에서 몰입도를 높여 활용 가치가 높다는 점을 강조했다. 의료 AI 표준 환자를 활용한 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기반의 교육은 교육의 몰입도를 높이고 임상 시뮬레이션을 실현할 수 있는 기술이다. VR을 통해 3D 모델을 기반으로 종양 제거 수술 등 실습을 할 수 있으며, AR을 활용하여 수술 중 실시간 가이드 및 위치 표시가 가능하다. 국내외에서 VR 기반 실습이 도입되고 있으며, 특히 해부학 교육과 수술 술기 연습에 높은 활용도를 보이고 있다. 문성용 교수는 “VR 시뮬레이션을 통해 수술 계획을 수립하고 AR 내비게이션을 활용하여 실제 수술 정확도를 높일 수 있으며, VR 교육 콘텐츠는 학생들에게 수술 환경의 스트레스를 줄이고 반복 학습 기회를 제공하여 임상 능력을 향상시킨다”고 말했다. 또한 “AI 기반 가상 환자를 통해 문진 및 진단 능력을 평가하고, 햅틱 디바이스를 활용하여 실제와 유사한 촉각 경험을 제공함으로써 교육 효과를 극대화할 수 있다”고 소개했다.   VR 기반 의료 교육의 필요성과 효과 실제 수술 기회를 제공받기 어려운 상황에서 의사 수련생이나 레지던트가 술기를 익히는 과정에는 한계가 있다. 따라서 VR 교육 콘텐츠는 가상의 환자를 통해 수술을 실습하고 환자 모니터링을 2025/5기반으로 한 평가 시스템을 통해 교육 효과를 높일 수 있다. 적절한 교육 환경을 제공할 경우 의사의 술기 향상과 더 나은 환자 진료로 이어질 수 있다. 문 교수는 “VR 기반 교육은 해부학 지식을 효과적으로 전달하고, 수술 과정에서 발생할 수 있는 실수를 미리 경험하게 하여 안전성을 높인다”며, “가상현실을 활용한 훈련은 평가의 객관성을 높이고, 동일한 조건에서 교육을 진행할 수 있어 일관된 피교육자 평가가 가능하다”고 소개했다. 의료 분야의 시뮬레이션 솔루션을 시장에 성공적으로 도입하기 위해서는 질 높은 콘텐츠가 필요하며, 이와 함께 시장성에 대한 고민이 있어야 한다. VR 훈련 콘텐츠 개발 시 의료인의 주도적인 참여가 필수이며, 그렇지 않을 경우 디테일 부족으로 인해 실제 사용에 어려움이 있을 수 있다. 문 교수는 “디지털 트윈 개념을 활용한 시뮬레이터 개발이 가능하며, 이를 통해 실제 환자를 모델로 한 훈련이 이루어질 수 있다”며, “최신 기술을 활용하여 의료 분야에서의 발전 방향을 모색하고 전시회를 통해 정보 수집과 활용 방안 고민이 중요하다”고 강조했다.    ▲ 조선대학교 치과대학 구강악안면외과 문성용 교수   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.