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  어도비가 크리에이티브 전문가의 빠르고 정밀하며 제어 가능한 작업을 지원하기 위해 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud)의 AI 에이전트 등 애플리케이션 전반에 걸친 100개 이상의 새로운 혁신을 공개했다. 어도비는 “크리에이티브 클라우드의 이번 업데이트를 통해 크리에이터의 업무 효율을 높이고 창작물의 수준을 높이는 데 도움을 줄 수 있는 AI 에이전트를 선보이는 한편, 최대 5배 빠른 성능 향상과 창작 과정 전반을 아우르는 다양한 혁신 기능을 추가했다”고 설명했다. 어도비는 오늘날 생성형 AI가 크리에이티브 전문가들을 지원하듯, AI 에이전트 역시 더욱 강력하고 생산적인 툴이 될 것이라고 믿는다. 최근 어도비는 에이전틱 AI에 대한 비전을 공개하며, 크리에이티브 전문가들이 자연어를 통해 포토샵에서 1000개 이상의 원클릭 액션에 접근하고, 새로운 기능을 배우면서 반복 작업을 손쉽게 처리하도록 지원하는 크리에이터 중심의 툴을 개발하고 있다고 밝혔다. 예를 들어, 포토샵(Photoshop)의 새로워진 액션 패널(Actions Panel, 베타)은 크리에이터에게 다양한 크리에이티브를 시도하도록 영감을 주는 스마트 추천을 제공하며, 여러 단계를 거치는 편집 과정을 선택할 수 있도록 돕는다. 단 한 번의 클릭으로 이러한 편집 과정을 실행할 수 있는 액션 패널은 향후 포토샵에 최초로 도입될 크리에이티브 AI 에이전트의 기반이 될 예정이다.     프리미어 프로(Primiere Pro)에 적용된 미디어 인텔리전스(Media Intelligence)는 에이전트 기반의 전문 영상 워크플로를 구축하는 토대를 마련한다. 미디어 인텔리전스는 콘텐츠 클립을 이해하고 각 프레임마다 사물과 장면 구성을 자동으로 인식하여, 편집 과정 중 시간 소모적인 작업을 해결하며 콘텐츠와 맥락을 파악해 몇 초 만에 필요한 정보를 찾을 수 있도록 지원한다. 또한, 어도비는 크리에이터가 압도적인 속도, 제어력, 정밀도로 작업할 수 있도록 크리에이티브 클라우드 앱 전반에 걸쳐 강력한 AI 혁신을 공개했다. 포토샵은 업그레이드를 통해 더 빠른 속도, 한층 스마트한 제안, 정밀한 디테일 작업을 위한 툴을 제공한다. 이번 업데이트에는 파이어플라이 구동 AI 기능이 추가됐는데, 텍스트를 이미지로(Text to Image)의 구성 참조(Composition Reference)는 참조 이미지와 동일한 구조와 시각적 배열을 가진 애셋을 생성하여 아이디어 구상을 위한 크리에이티브 제어력을 제공한다. 세부 사항 선택(Select Details)은 머리카락, 얼굴 특징, 의상 등을 보다 빠르고 직관적으로 선택할 수 있도록 지원하고, 색상 조정(Adjust Colors)은 이미지의 색조, 채도, 명도를 간편하게 조정할 수 있어 매끄럽고 즉각적인 색상 조정을 가능케한다.   일러스트레이터는 한층 향상된 속도와 함께 새로운 AI 생성 툴을 선보인다. 파이어플라이 구동의 생성형 모양 채우기(Generative Shape Fill) 및 텍스트를 패턴으로 기능은 디자이너가 디자인 프로세스를 빠르게 시작하고 자신만의 스타일로 콘셉트를 맞춤화할 수 있도록 돕는다. 또한 디자이너의 빠른 작업 수행을 지원하기 위해 메뉴 접근성을 향상시켰으며, 일러스트레이터 내 가장 인기 있는 효과들을 적용하는 속도도 최대 5배까지 높였다.     인디자인은 파이어플라이 구동 이미지 생성 기능과 함께 PDF파일을 인디자인 문서로 쉽게 변환하는 것과 같은 생산성 향상 기능을 제공한다. 생성형 채우기(Generative Fill, 베타)는 간단한 텍스트 프롬프트에서 벡터 그래픽을 아트웍으로 변환하며, 수학 표현식(Math Expressions)은 복잡한 수학 표기법을 레이아웃에 직접 배치할 수 있도록 해 크리에이터의 역량을 강화한다.   라이트룸(Lightroom)은 데스크톱과 모바일 앱 모두에서 사진을 편집하고 공유할 수 있는 새로운 툴을 선보인다. 라이트룸과 라이트룸 클래식(Lightroom Classic)에 새롭게 추가된 풍경 선택(Select Landscape) 기능은 물, 식물, 하늘 등과 같은 일반적인 풍경 요소를 자동으로 감지해 포토그래퍼가 마스크를 생성할 수 있도록 돕는다. 또한 라이트룸 모바일 및 웹에 도입된 새로운 공유 역량, 단체 사진을 정밀하고 간편하게 보정할 수 있는 퀵 액션(Quick Actions) 등의 기능도 업그레이드됐다.   프리미어 프로는 영상을 빠르게 생성, 편집 및 검색할 수 있는 툴을 제공한다. 정식 출시된 파이어플라이 구동 생성형 확장(Generative Extend)은 4K 및 세로형 동영상을 지원하여 바로 제작에 사용할 수 있다. 또한 캡션을 27개 언어로 즉시 번역하는 캡션 번역(Caption Translation) 등의 기능도 새롭게 선보인다.   어도비 프레스코(Adobe Fresco)는 이미지 콘텐츠 자격증명 내 포함할 수 있는 새로운 ‘생성형 AI를 사용하지 않은 창작물 태그(created without generative AI tag)’를 제공함으로써 제작자의 권리를 보호하는 한편, 소셜 미디어 계정에 직접 연결해 내보내기 할 수 있는 기능을 제공한다. 이외에도 어도비는 어도비 폰트 라이브러리(Adobe Fonts library)를 통해 고담, 헬베티카, 애리얼(Arial), 타임스 뉴 로만(Times New ROMan) 등 1500개 이상의 인기 폰트를 크리에이티브 클라우드 애플리케이션에 추가했다. 어도비의 디파 수브라마니암(Deepa Subramaniam) 크리에이티브 클라우드 제품 마케팅 부사장은 “어도비는 향상된 속도와 정밀도, 제어력, 유연성 및 놀라운 크리에이티브 역량을 제공하며, 크리에이티브 전문가들이 최고의 작업을 할 수 있도록 최상의 도구를 제공하는 데 주력하고 있다”면서, “앱 성능 향상, 고객 요청을 반영한 주요 생산성 기능, 파이어플라이 구동의 새로운 AI 기능을 통해 크리에이티브 전문가들이 창의성을 마음껏 발휘할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

앤시스가 인텔의 18A(1.8나노급) 공정 기술로 제조되는 첨단 반도체 설계를 위한 열 및 다중 물리 검증 도구 인증을 획득했다고 밝혔다. 이번 인증은 AI 칩, 그래픽처리장치(GPU), 고성능 컴퓨팅(HPC) 제품 등 고난이도 애플리케이션에 사용되는 반도체 시스템의 기능성과 신뢰성을 확보하는 데 핵심 역할을 한다. 또한, 앤시스와 인텔 파운드리(Intel Foundry)는 멀티다이 기반 3D 집적 회로(3D-IC) 시스템 구현에 활용되는 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge) 기술을 지원하는 포괄적인 다중 물리 검증 분석 플로를 공동 구축했다. 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC) 및 앤시스 토템(Ansys Totem)은 인텔 18A의 GAA(Gate-All-Around) 트랜지스터인 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia) 구조를 기반으로 전력 무결성과 신뢰성 분석 성능을 제공한다. 아울러 확장 가능한 전자기 시뮬레이션을 위해 HFSS-IC 제품군 내에 HFSS-IC Pro를 새롭게 선보였다. HFSS-IC Pro는 인텔 18A 프로세스 노드로 제작된 무선 주파수(RF) 칩, WiFi, 5G/6G 및 기타 통신 애플리케이션의 온칩 전자기(ElectROMagnetic, EM) 무결성 모델링에 대한 인증을 획득했다.     EMIB 기술은 고성능 마이크로프로세서, 이기종 통합 시스템 등 다양한 고성능 컴퓨팅 시스템에서 3D-IC 구현을 가능하게 하는 한편 다양한 종류의 칩을 유기적으로 연결해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능과 통합 수준을 높인다. 이번 다중 물리 플로에는 앤시스 레드호크-SC 일렉트로우써멀(Ansys RedHawk-SC Electrothermal)을 활용한 열 신뢰성 분석이 포함되어 있으며, 앤시스와 인텔 파운드리의 협력 범위를 확대해 실리콘 관통 전극(TSV)이 적용된 차세대 EMIB-T 기술까지 지원한다. EMIB-T 분석 플로는 HFSS-IC Pro와 앤시스의 에스아이웨이브(Anys SIwave)를 통한 신호 무결성 분석, 그리고 레드호크-SC 및 토템을 활용한 전력 무결성 분석까지 포괄하는 형태로 확장됐다. 레드호크-SC, 토템, HFSS-IC Pro의 인텔 18A 고성능 공정 노드(Intel 18A-P) 대상 인증 절차는 현재 진행 중이다. 고객은 최신 인텔의 공정 설계 키트(PDK, Process Design Kit)를 요청해 조기 설계 작업 및 IP 개발을 시작할 수 있다. 해당 설루션은 인텔 14A-E의 공정 정의 및 설계 기술 최적화(DTCO, Design Technology Co-Optimization)의 일환으로 포함되어 있다. 또한, 앤시스는 인텔 파운드리 액셀러레이터 얼라이언스(Intel Foundry Accelerator Alliance)의 일부인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 합류해, 상호운용 가능한 칩렛 설계 및 제조를 위한 보안 생태계 구축에 기여할 예정이다. 인텔의 석 리(Suk Lee) 파운드리 에코시스템 기술실 부사장 겸 총괄 매니저는 “멀티다이 어셈블리 방식은 칩 적층 및 설계 효율에 대한 업계의 관점을 변화시키고 있다. 앤시스의 시뮬레이션은 고객이 설계를 고정밀로 검증할 수 있도록 지원하며, 복구가 어려운 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 것”이라며, “칩렛 기술 발전을 위한 핵심 협력체인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 앤시스가 참여하고 있어 매우 기대하고 있다”고 밝혔다. 앤시스의 존 리(John Lee) 전자·반도체·광학 사업부문 총괄 부사장은 “앤시스의 다중 물리 시뮬레이션 설루션은 고객에게 높은 수준의 열, 신호, 전력, 기계적 무결성을 보장하며, 최고의 신뢰를 제공한다. 고객의 칩 설계 방식은 다양할 수 있지만, 정확하고 신뢰성 있는 도구에 대한 수요는 항상 존재하며, 이 지점에서 앤시스의 강점이 발휘될 것”이라며, “인텔 파운드리와의 협업을 강화하고 칩렛 얼라이언스에 합류함으로써, 앤시스는 개방형 및 상호운용 가능한 기술을 통해 엔지니어링 완성도 향상이라는 약속을 실천해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

유니티가 지난 4월 15일 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 진행했다. 2900여 명의 국내외 개발자 및 게임 업계 종사자들이 참석한 이번 행사에서 유니티는 자사의 최신 기술과 실제 적용 사례 등을 소개했다. 또한, 콘텐츠 개발을 위한 AI(인공지능) 비전과 비 게임 분야의 산업 시장을 겨냥한 전략도 밝혔다. ■ 정수진 편집장     개발 효율 향상과 커뮤니티 지원에 중점 두고 기능 개발 유니티 코리아 송민석 대표이사는 “지난 몇 년간 개발자 커뮤니티는 기술의 변화, 시장의 변화, 창작 과정의 어려움 등 많은 도전을 겪었지만, 그 과정에서 늘 새로운 가능성을 발견했다. 유니티 역시 그동안 많은 변화가 있었고, 개발자들의 격려와 조언이 큰 힘이 됐다”면서, “이번 유나이트에서는 개발자를 위한 생존 전략, 크리에이터 세션, 국내외 유니티 전문가의 기술 세션 및 다양한 산업에서 적용 가능한 기술과 사례를 제공하면서, 사용자의 프로젝트에 도움이 되고 영감을 주는 기회를 마련하고자 했다”고 전했다. 유나이트 서울 행사를 위해 처음으로 한국을 찾은 유니티의 맷 브롬버그(Matt BROMberg) CEO는 “한국은 유니티의 역사에서 매우 특별한 위치를 차지한다. 한국 개발자들이 만든 혁신적인 게임은 유니티의 가능성을 잘 보여줬다. 모바일뿐 아니라 최근 PC와 콘솔로까지 확대되는 한국 게임 개발자들의 새로운 도전은 전 세계적으로 주목받고 있다”면서 성능, 안정성, 크로스 플랫폼 지원을 더욱 강화하면서 개발자와 커뮤니티의 좋은 파트너가 되고자 한다고 밝혔다. 최신 버전인 유니티 6.1에서는 VRS(가변 레이트 셰이딩), GPU 처리 시간을 단축해 CPU 성능과의 균형을 유지하는 디퍼드+(Deffered+), 벌칸 디바이스 필터링 등의 기능을 통해 퍼포먼스 향상이 이뤄졌다. 한편, 유니티는 올해 다양한 새 기술과 고성능 기능을 제공하는 동시에 엔진의 근본적인 기술도 현대화할 예정이다. 그리고 엔진의 핵심 소스 코드에 닷넷(.NET) 프레임워크와 ECS(Entity Component System)를 적용하여 성능을 극대화하며, 콘텐츠 파이프라인도 현대화하여 개발자들이 더 빠르게 개발하고 반복 작업을 최소화할 수 있도록 지원할 계획이다. 브롬버그 CEO는 향후 개발 방향과 관련해서 새 업데이트를 출시 전 실제 환경에서 테스트한 후 제공할 것이며, 유니티 에디터 내에서 AI를 활용한 게임 개발을 지원하는 등 개발 효율을 높일 계획이라고 소개했다.   ▲ 유니티 맷 브롬버그 CEO   게임 개발 프로젝트에서 기술 검증 후 출시 전략 이와 관련해서 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석 부사장이 조금 더 자세히 설명했다. 그는 “유니티가 게임 개발자들로부터 가장 많이 받은 피드백은 플레이어의 경험이 더 안정적이고 뛰어나야 한다는 것이었다. 또한 개발 과정이 보다 빠르고 효율적이길 원했고, 복잡한 라이브 게임 개발에서 겪는 여러 문제들을 해결해 달라는 요청이 많았다”고 전했다. 이에 대응하기 위해 유니티는 ‘프로덕션 검증(production verification)’이라는 테스트 방식을 도입했다. 이는 실제 게임 개발 프로젝트에 최신 기술을 적용하여 검증하는 방식인데, 유니티는 몇몇 게임사와 협력해 기술 성능과 빌드 성공률을 높였다. 한편, 유니티는 코나미와 협력해 닌텐도 스위치 2용 게임인 ‘서바이벌 키즈(Survival Kids)’의 개발 과정 전반에 유니티 6 엔진을 적용했으며, 궁극적으로 게임의 기획부터 개발, 광고를 통한 수익화까지 전체 수명주기를 포괄하는 기술을 제공한다는 포부를 밝히기도 했다. 스미스 수석 부사장은 “이러한 협업과 게임 개발 경험은 유니티가 자체 기술과 서비스, 툴을 실제 개발 환경에서 테스트하고, 모든 기능이 철저히 검증되고 안정화된 상태에서 전달될 수 있도록 하는 데 목적이 있었다. 특히 애니메이션 시스템, 물리 엔진, DOTS(Data-Oriented Technology Stack) 기능의 성능과 안정성을 크게 높여 커뮤니티에 제공할 수 있게 되었다”고 전했다.   ▲ 유니티의 임원진이 참가한 기자간담회   개별 설루션 대신 AI 데이터가 모이는 플랫폼 추구 스미스 수석 부사장은 게임 및 시각 콘텐츠 개발에서 빠르게 확산되고 있는 AI와 관련한 로드맵도 소개했다. 2025년 하반기에 출시될 유니티 6.2 버전에서는 에디터 내에 직접 프롬프트 기반의 워크플로(pROMpt-based workflows)를 통합할 계획이다. 스미스 수석 부사장은 “반복 업무가 자동화되어 개발자들의 작업 시간을 크게 줄일 수 있고, 코드 디버깅과 C# 코드 자동 생성 기능도 추가되어 더욱 효율적인 작업 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다. 유니티의 AI 지향점은 개발자가 워크플로의 흐름에서 벗어나지 않고, 유니티 에디터 내에서 곧바로 AI 어시스턴트의 도움을 받을 수 있도록 한다는 것이다. 유니티의 플랫폼이 생성형 AI 데이터를 수집하는 중심이 될 수 있도록 하고, 코드, 텍스처, 애니메이션 등 AI로 생성된 다양한 애셋을 손쉽게 유니티 프로젝트에 통합하고 활용할 수 있는 프레임워크를 구축하고 있다는 것이 유니티의 설명이다. 스미스 수석 부사장은 “유니티의 기존 AI 설루션인 ‘뮤즈’나 ‘센티스’의 이름은 점차 쓰이지 않게 되고, 유니티 에디터 안에 AI를 자연스럽게 통합하는 방향으로 가게 될 것”이라고 전망했다.   산업 분야를 위한 실시간 시각화 및 데이터 활용 비전 소개 유니티는 게임, 비주얼 콘텐츠뿐 아니라 다양한 산업 영역으로 실시간 3D 시각화 기술을 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 유니티 코리아의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 “그 동안 산업 분야의 많은 기업이 제품 설계, 디자인, 제조부터 마케팅과 운영까지 정적인 3D 모델과 전통적인 워크플로에 의존해왔지만, 기술의 융합과 비즈니스의 디지털화가 빠르게 진행되면서 기업들이 일하는 방식, 클라우드 협업, 고객과의 상호작용 방식이 근본적으로 바뀌고 있다”고 전했다. 민경준 본부장은 이런 변화의 핵심 키워드로 ‘상호작용(interactive)’과 ‘몰입(immersive)’의 두 가지를 꼽았다. 두 가지 핵심 경험을 제공하는 기업만이 디지털 전환을 성공시킬 수 있다는 것이다. 그리고 이런 혁신이 가져올 수 있는 성과로 ▲고품질의 현실감 있는 3D 모델을 활용한 디자인과 프로토타이핑 과정의 간소화 ▲복잡한 3D 애셋과 설계 파일의 효율적인 최적화 및 생산 일정과 비용의 절감 ▲현실감 있는 시뮬레이션을 통해 위험도가 높은 산업군의 직원 교육의 빠르고 안전하며 효과적인 진행 ▲마케팅부터 판매까지 전 과정에서 인터랙티브 제품 구성 도구와 가상 경험으로 고객 전환율 향상 ▲모든 고객 접점에서 인터랙티브한 3D 경험을 적용해 참여도 향상 및 브랜드 차별화 실현 등을 소개했다.   ▲ 산업 분야에서 유니티의 혁신 성과   “몰입형 혁신은 리얼타임 3D를 기반으로 실현할 수 있다”고 짚은 민경준 본부장은 “연결(Connect), 개발(Create), 배포(Deploy) 등 세 가지 핵심 기능을 중심으로 하는 유니티의 산업용 설루션은 뛰어난 시각적 인터페이스를 제공하며, 많은 기업이 유니티를 활용하여 VR, AR, XR 애플리케이션, 제조 환경의 디지털 트윈, 고품질 프로덕트 컨피규레이터 등 다양한 핵심 애플리케이션을 개발하고 있다”고 전했다. 유니티는 차량용 인포테인먼트 시스템, 디지털 클러스터, 몰입형 UX(사용자 경험) 기반의 계기판, 디지털 미디어 시스템 등이 유니티로 제작되고 있다고 소개했다. 또한 현대자동차는 유니티 기반의 디지털 트윈 기술을 물류 및 스마트 공장 프로젝트에 적용하고 있으며, LG전자는 차량용 HMI 시스템을 유니티 기반으로 개발 중이다. 산업 분야의 데이터 활용에 대해 스미스 수석 부사장은 ‘애셋 매니저(Asset Manager)’라는 클라우드 기반 툴을 통해 다양한 산업용 데이터를 워크플로에 통합할 수 있도록 지원한다. 애셋 매니저는 데이터를 시각적으로 프리뷰하는 한편, 성능을 떨어뜨리지 않고 유니티 엔진에 적합한 형태로 변환할 수 있다. 이외에도 산업 시장을 위해 꾸준한 기술 개선 및 실무에 바로 적용 가능한 설루션을 선보일 것”이라고 밝혔다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티는 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 4월 15일 코엑스에서 진행했다. 이번 ‘유나이트 서울 2025’에서는 국내외 유니티 전문가들이 선보이는 다양한 사례 중심의 기술 세션과 최신 유니티 소식, 엔진 로드맵 등을 공유하는 자리가 마련됐다. 또한 다양한 산업 영역에 적용되는 유니티 활용 사례, 개발 노하우 등 실무에 도움이 될 만한 정보가 소개됐다. 이번 행사는 유니티 코리아 송민석 대표이사의 환영사를 시작으로 유니티의 맷 브롬버그(Matt BROMberg) CEO 겸 사장이 안정성, 성능, 크로스 플랫폼 지원에 대한 유니티의 의지를 담은 개회사를 전했다.     이어 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석부사장은 개발자의 피드백을 적극 반영하고 프로덕션 테스트 환경을 거친 ‘유니티 6(Unity 6)’의 주요 업데이트 로드맵을 공개했다. 유니티의 샘 로치(Sam Roach) 파트너 엔지니어링 디렉터는 4월 말 출시 예정인 유니티 6.1로 제작된 최신 리얼타임 데모 ‘판타지 킹덤’을 시연하며 유니티의 발전된 성능을 선보였다. '데이브 더 다이버'를 개발한 민트로켓의 황재호 대표는 유니티 엔진에 대한 견해와 유니티 6로 전환한 경험을 소개했다. ‘데이브 더 다이버’는 APV(Adaptive Probe Volume)를 통한 조명 워크플로 간소화, 프로젝트 오디터(Project Auditor)를 통한 성능 병목 구간 파악 등 유니티 6의 최신 기술을 통한 지속적인 개발 프로세스 최적화를 진행해왔는데, 황재호 대표는 개발 초창기부터 지금까지 효율적인 개발을 위해 유니티 엔진을 사용해온 경험을 소개했다.   유니티의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 자동차, 제조/건설, 커머스, 의료 등 다양한 산업에서 활용되는 유니티 사례와 3D 콘텐츠를 바탕으로 한 인터랙티브 경험의 효과 등에 대해 소개했다. 그리고,  LG전자 CTO 소속 최재복 리드는 유니티를 기반으로 차량용 3D HMI(휴먼-머신 인터페이스) 설루션을 개발한 사례를 발표했다. 유니티의 트레버 캠벨(Trevor Campbell) APAC 디맨드 광고 사업부 총괄은 앱 비즈니스 성장을 지원하기 위한 유니티 그로우 설루션 및 경쟁력에 대해 소개했다.     한편, 이번 유나이트 서울 2025에서는 유니티 기반 게임 프로젝트의 포스트모템 세션, 글로벌 업계 리더와 함께 성공적인 비즈니스 성장 전략을 나누는 ‘그로우 트랙(Grow Track)’ 세션, 다양한 데모 존 및 유니티로 제작한 인디 게임을 참관객에게 선보일 수 있는 ‘메이드 위드 유니티(Made With Unity) 존’, 유니티 전문가에게 실습 기반 피드백을 받을 수 있는 ‘핸즈온 트레이닝’ 등 다양한 프로그램이 진행됐다. 유니티는 ‘유나이트 서울 2025’의 키노트를 유니티 코리아 유튜브 채널을 통해 생중계했으며, 주요 세션은 5월 중 유니티 공식 유튜브 채널을 통해서 제공할 예정이다.

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앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   다양한 산업에서 제품 설계 및 안정성 평가를 위한 실험에 많은 비용과 노력이 소요됨에 따라, 가상의 공간에서 사용자가 원하는 실험 환경을 구성하여 결과를 도출하는 방식이 증가하고 있다. 또한, 해석을 많이 활용하지 않던 산업군에서도 시뮬레이션을 도입하는 단계에 있다. 그 중 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 해석과 임플란트 해석에 대한 수요가 증가하고 있다. 해석 결과를 바탕으로 안정성과 구조적 성능을 평가하고, 이를 임상 결과 데이터로 보완하는 과정이 이루어지고 있다. 이번 호에서는 3D 슬라이서(3D Slicer)와 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 활용하여 혈관 모델링부터 혈류 해석까지의 워크플로를 소개하고자 한다.   ■ 김지원 태성에스엔이 FBU-F1팀의 매니저로, 열 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   현재 대부분의 기업이 시뮬레이션을 적극 적용하고 있으며, 특히 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 분석은 혈관 협착증 및 인조혈관의 안정성과 구조적 성능을 평가하는 새로운 방법으로 중요한 역할을 한다. CT와 MRI 기술의 발달로 체내 모습을 3D 영상으로 시각화할 수 있게 되면서, 유체역학과 의학 간 융합 연구의 발전이 기대되고 있다. 특히 혈관 질환의 발생 원인을 규명하기 위해 혈류 해석을 기반으로 혈류 역학적 특성을 분석하는 추세다. 또한, 비침습적 방법을 활용하여 환자의 혈관을 진단하고 평가하는 기술이 주목받고 있다. 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 주요 혈관 모델링 툴을 활용한 혈관 추출 방법, 혈액의 물성치 설정, 그리고 경계 조건 설정 과정에 대해 다루고자 한다.   전처리(Pre-Processing) 대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스의 모델링 툴에는 환자의 3D CT 영상을 STL 파일로 직접 추출하는 기능이 존재하지 않는다. 따라서 이번 호에서는 상용 프로그램인 3D 슬라이서를 사용한다. 3D 슬라이서는 의료 이미징 데이터를 시각화하고 분석하는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼으로 영상 분석, 3D 모델링, 디자인 등을 통해 종합적인 의료 영상 처리를 수행하는 전문 소프트웨어다. 이를 통해 DICOM 파일을 기반으로 3D 형상을 추출할 수 있다.    그림 1. 3D 슬라이서에서 혈관 추출   <그림 1>은 3D 슬라이서를 이용하여 혈관을 추출한 과정이다. CT 촬영 시 혈관 조직을 명확하게 구분하기 위해 조영제를 주입하면, HU(Hounsfield Units) 수치로 표현되어 특정 HU 값 범위에서 혈관을 쉽게 추출할 수 있도록 구성된다. 또한, 유동 해석을 위해 격자를 생성하는 과정에서 모델링 단계에서 패싯(facet)을 스무딩(smoothing)하는 옵션을 적용하여 형상을 정리한다. 혈관 모델링이 완료된 후, DICOM 파일을 STL 파일로 변환한다.    대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스 스페이스클레임(Ansys SpaceClaim)에서 변환한 STL 파일을 가져오면 패싯을 확인할 수 있으며, 이를 볼륨(volume) 형태로 변환하는 과정을 진행한다. 볼륨 형태로 변환하기 위해 모델을 확인하면, <그림 2>와 같이 돌출되거나 뚫린 패싯 등 변환이 어려운 영역이 존재한다.   그림 2. Faulty facet areas   그림 3. Converting fROM facet to volume   솔브(Solve) 혈액 물성치 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 플루언트를 사용하며, 혈액의 거동을 수치적으로 해석하기 위해 혈액의 밀도와 점성 계수를 입력한다. 혈액은 전단 응력에 따라 점도가 변하는 비뉴턴 유체이며, 이러한 특성을 반영하기 위해 Carreau 모델을 적용한다. Carreau 모델은 비뉴턴 유체의 점성 거동을 정의하는 구성 방정식이며, 이는 <그림 4>의 수식과 같이 계산된다.   그림 4. Carreau 모델 수식     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 올라마(Ollama)와 오픈AI(OpenAI) GPT가 지원하는 오픈 소스 AI 모델을 블렌더(Blender)와 연결해 프롬프트 입력에 의한 자동 모델링 에이전트를 개발하는 방법을 설명한다. 이 연결을 통해 3D 모델링 작업 흐름을 간소화하고, 간단한 텍스트 프롬프트만으로 3D 장면을 생성하고 수정할 수 있다. 이번 호의 내용을 통해 이 프로세스를 직접 구현하는 방법을 이해하고, AI 에이전트 도구로서 LLM 모델의 역량을 평가할 수 있다.   ■ 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. 프롬프트 : ‘Generate 100 cubes along the line of a circle with a radius of 30. The color and size of each cube are random.’   개념 : 텍스트 기반 3D 모델링 ‘텍스트 기반 3D 모델링’이란, 사용자가 입력한 텍스트를 AI 모델이 분석하여 블렌더에서 실행할 수 있는 코드를 생성하고 이를 통해 3D 그래픽을 구현하는 방식이다. 텍스트 토큰을 조건으로 설정하여 메시 모델을 생성하는 방법도 존재하며, 이는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion : SD) 계열의 기술을 활용하는 경우가 많다. 그러나 SD 기반 모델은 정확한 크기와 위치를 지정하는 데 근본적인 한계를 가진다. 이번 호에서는 정확한 치수를 가진 모델을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으므로, SD 기반 모델에 대한 자세한 설명은 생략한다. 텍스트를 3D 모델로 변환하는 에이전트 도구는 CAD 툴과의 상호작용 방식을 개선할 가능성이 있으며, 그래픽 모델링의 진입 장벽을 낮추고 신속한 프로토타이핑이 가능할 수 있다.   실행 가능한 코드 다운로드 이번 호의 내용과 관련된 실행 가능한 코드는 깃허브(GitHub)에서 다운로드할 수 있으니 참고한다. GitHub 링크 : https://github.com/mac999/blender-llm-addin   라이브러리 설치 블렌더와 올라마를 설치해야 한다.   1. 블렌더 다운로드 : blender.org   2. 윈도우에서 올라마 다운로드 : https://ollama.com/download   3. 오픈 소스 LLM 모델 설치(터미널에서 실행) ollama pull llama3.2 ollama pull gemma2 ollama pull codellama ollama pull qwen2.5-coder:3b ollama pull vanilj/Phi-4   4. 필요한 라이브러리 설치 pip install pandas numpy openai ollama   블렌더의 파이썬(Python) 환경에서 라이브러리를 설치하려면, 블렌더 설치 경로에 맞게 다음을 실행해야 한다. cd "C:/Program Files/Blender Foundation/Blender /python/bin" ./python.exe -m ensurepip ./python.exe -m pip install pandas numpy openai ollama   코드 설명 블렌더 UI 패널 생성 사용자가 블렌더에서 직접 모델을 선택하고 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있도록 커스텀 UI를 생성한다. class OBJECT_PT_CustomPanel(bpy.types.Panel): 　bl_label = "AI Model Selector" 　bl_idname = "OBJECT_PT_custom_panel" 　bl_space_type = 'VIEW_3D' 　bl_region_type = 'UI' 　bl_category = "Gen AI 3D Graphics Model" 　def draw(self, context): 　　layout = self.layout 　　layout.label(text="Select Model:") 　　layout.prop(context.scene, "ai_model", text="") 　　layout.label(text="User PROMpt:") 　　layout.prop(context.scene, "user_pROMpt", text="") 　　layout.operator("object.submit_pROMpt", text="Submit")     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.