빌딩스마트협회는 지난 10월 28일 서울 논현동 건설회관에서 BIM 및 스마트 건설 콘퍼런스인 ‘빌드스마트 콘퍼런스 2025(buildSMART CONFERENCE 2025)’를 개최했다. 이번 콘퍼런스는 ‘AI를 품은 미래 건축과 건설 : 로봇과 모빌리티’를 주제로 빌딩스마트협회, 한국스마트건설융합학회, 희림건축이 공동 주최했으며, 제조형 스마트 건설 혁신을 주도할 OSC모듈러산업협회의 창립총회가 함께 진행되어 그 의미를 더했다. ■ 최경화 국장     AI, 로봇, 모빌리티가 이끌어갈 미래 건축과 도시 콘퍼런스 기조강연에서는 싱가폴 기술디자인대학교의 모한 라제쉬 엘라라(Mohan Rajesh Elara) 교수가 ‘도시와 로봇의 만남 : 도시 로봇공학의 기반 구축’을, 그림쇼(Grimshaw)의 정윤희 수석이 ‘적응형 도시 구축 : 재생 인프라를 위한 프레임워크’를, 경희대학교 황경은 교수가 ‘로봇 친화형 건축물 설계 시공 및 운영 관리 핵심 기술 개발’을 주제로 발표했다. 주제발표에는 AI(인공지능), 디지털 트윈, 로봇, UAM(도심 항공 모빌리티) 등 다양한 분야의 업계, 학계 전문가가 발표를 진행했다. 엑스와이지 황성재 대표, 희림건축 최현철 수석, 와이앤스페이드 이종걸 대표, 무브먼츠 윤대훈 대표, 연우에이치티 최준혁 대표, 인천대학교 이슬비 교수, 한국건설기술연구원 이상윤 연구위원, 조우아건축사사무소 김원준 소장이 다양한 주제로 발표를 진행했다. AI 로봇 기술기업 엑스와이지(XYZ) 황성재 대표는 ‘로봇으로 증강된 공간과 도시’ 강연에서 로봇과 인간이 공존하는 지능형 도시 인프라의 새로운 비전을 제시하고, 실제로 실증 중인 성수동 로봇빌딩 사례를 통해 그 현실적 가능성을 이야기했다. 경희대 황경은 교수는 ‘AI를 품은 건축의 미래 : 공간·서비스·기술이 움직이는 동적 플랫폼으로의 전환’을 제목으로 발표했다. 황 교수는 AI·로봇·모빌리티의 발전으로 건축이 더 이상 단순히 사람을 담는 ‘그릇’이 아니라, 데이터를 학습하고 스스로 작동하는 지능형 플랫폼으로 진화한다고 강조했다. 이러한 통합은 ‘로봇 친화형 건축’을 시작으로 All-Mobility 생태계로 확장되며, 건축은 정적 구조물이 아닌 지속적으로 작동하는 도시 인프라의 허브가 된다는 핵심 비전을 제시했다.   BIM 어워즈 2025 시상식 및 수상작 전시 콘퍼런스와 함께 BIM 공모전인 ‘BIM 어워즈 2025(BIM AWARDS 2025)’ 시상식 및 수상작 전시도 진행됐다. 빌딩스마트협회는 BIM 어워즈 2025에서 총 25점의 수상작을 선정했다. BIM 어워즈 2025에서는 ▲비전부문 비전상 한국가스기술공사 ▲일반부문 Construction 분야 대상(한국건설기술연구원장상) – 계룡건설산업, 무영씨엠건축사사무소, 아키탑케이엘종합건축사사무소 ▲일반부문 Desgin 분야 대상(빌딩스마트협회장상) – 정림건축종합건축사사무소 ▲일반부문 Small and Medium sized Project 분야 대상 – 유선엔지니어링건축사사무소 ▲학생부문 Design 분야 대상 – 원광대학교 박요한, 하승혁, 김태건 ▲학생부문 Design 분야 대상 – 조선대학교 임동현, 김서연 등이 선정됐다. 협회는 2009년부터 BIM 활성화에 기여한 단체 및 개인을 발굴하여 시상함으로써 한국 건설산업의 선진화 및 BIM 기술의 올바른 활용 및 확산을 위해 지속적으로 노력하고 있다. 자세한 내용은 빌드스마트 콘퍼런스 2025 행사페이지에서 확인할 수 있다.   ■ 같이 보기 : OSC모듈러산업협회 출범… 제조형 스마트 건설 혁신 시동     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

빌딩스마트협회는 10월 28일 건설회관에서 BIM 및 스마트건설 콘퍼런스인 ‘빌드스마트 콘퍼런스 2025(buildSMART CONFERENCE 2025)’를 개최한다고 밝혔다. 이번 콘퍼런스는 ‘AI를 품은 미래건축과 건설 : 로봇과 모빌리티’를 주제로 빌딩스마트협회와 한국스마트건설융합학회, 희림건축이 공동 주최한다. 기조강연에서는 싱가포르 기술디자인대학교의 모한 라제쉬 엘라라(Mohan Rajesh Elara) 교수가 ‘도시와 로봇의 만남 : 도시 로봇공학의 기반 구축’을, 그림쇼(Grimshaw)의 정윤희 수석이 ‘적응형 도시 구축 : 재생 인프라를 위한 프레임워크’를, 경희대학교 황경은 교수가 ‘로봇 친화형 건축물 설계 시공 및 운영 관리 핵심기술 개발’을 주제로 발표한다.  주제발표에는 AI(인공지능), 디지털 트윈, 로봇, UAM(도심 항공 모빌리티) 등 다양한 분야에서의 업계, 학계 전문가가 발표를 진행한다. 엑스와이지 황성재 대표, 희림건축 최현철 수석, 와이앤스페이드 이종걸 대표, 무브먼츠 윤대훈 대표, 연우에이치티 최준혁 대표, 인천대학교 이슬비 교수, 한국건설기술연구원 이상윤 연구위원, 조우아건축사사무소 김원준 소장이 다양한 주제로 발표할 예정이다. 또한, 이번 콘퍼런스에서는 지난 10월 2일 발표한 ‘BIM 어워즈 2025(BIM AWARDS 2025)’ 수상작에 대한 시상식을 진행하며, 수상 작품에 대한 전시도 함께 진행한다. 자세한 내용은 빌드스마트 콘퍼런스 2025 행사 페이지에서 확인할 수 있다.  

정부가 한국형 도심항공교통(K-UAM)의 기술 경쟁력 강화를 위해 2027년부터 2030년까지 총 4,000억 원 규모의 국가연구개발(R&D) 예비타당성 조사를 신청한다고 밝혔다. 이번 투자는 K-UAM 상용화를 앞당기고 글로벌 시장에서 기술 주도권을 확보하기 위한 선제적 조치로 주목받고 있다. 이미지 제작 : ChatGPT(DALL·E) K-UAM 안전운용 위한 핵심 기술 확보 국토교통부와 기상청은 이번 사업을 'K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) R&D'로 명명하고, 안전을 최우선으로 하는 기술 개발에 집중할 계획이다. 현재 항공체계로는 도심 고밀도 비행 상황에서 정밀한 관제 및 비행 지원에 한계가 있어, 이를 해결할 인공지능(AI) 기반 교통관리, 실시간 고해상도 맞춤형 기상 관측·예측, 버티포트 자동 운영 시스템 등이 핵심 과제로 포함됐다. 또한, UAM 기체 및 항행 시설 전반의 안전을 보장하는 공공 기술 역량 확보도 중요하게 다뤄진다. 3대 핵심 분야, 13개 과제에 집중 투자 이번 R&D 사업은 ▲AI 교통관리 ▲버티포트 자동화 ▲안전인증체계 등 3개 분야에서 안전운용을 위한 13개 과제를 포함하고 있다. 개별 과제뿐만 아니라, 실제 환경에서 기술을 연계하고 실증함으로써 완성도를 높이는 데 중점을 둘 예정이다. 또한, 개발 성과를 국제적 수준으로 검증하기 위한 실증용 기체도 도입할 계획이다. 이번 사업은 산·학·연 전문가 80여 명이 참여한 'UAM팀코리아'의 집단 지성을 통해 기획되었으며, 공청회를 거쳐 정교화 과정을 거쳤다. 국토부는 R&D 총괄을, 기상청은 고해상도 기상 관측·예측 모델 개발을, 울산시는 실증 테스트베드 구축을 각각 지원하며 중앙정부와 지방정부의 협업 모델을 구축했다. 국토교통부 강희업 제2차관은 "K-UAM을 국가 전략산업으로 육성해 기술 주도 성장을 달성하겠다"고 밝혔으며, 기상청 이미선 청장은 "도심 저고도에 특화된 기상 기술을 고도화하여 K-UAM의 안전한 운항을 지원하겠다"고 말했다. [참고자료]   K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) 기술개발 사업 개요    1. 개요    - 목적: K-UAM 본격 도심진입기 준비를 위한 미래지향적 기술성‧안전성‧수용성이 검증된 안전운용체계 핵심기술 고도화 및 시험평가·실증으로 新 항공교통체계 활성화 기반 조성에 기여    - K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) 기술개발(Real-world Integration and Scalable Evaluation): 기술고도화 → 시제품 개발 → 단위실증 → 연계실증시험 → 상용화 실증 → 상용화    - 기간/예산: '27~'30 / 4,288억 원 (국비 3,072·지방비 500·민간 716)      - 기존 선행사업('24~'26, 1천억) 성과를 기반으로 연계 추진 2. 선행 사업 예타 통과 (대안 : 단계별 추진)    - 선행사업 (1단계): 3년('24∼'26년), 1,007억 원 (국고 803, 민간 204), 중밀도 교통관리, 버티포트 운용, 인증체계(국토부), 기상관측·예측(기상청) 7개 과제 기본·상세설계 기술개발    - 정책제언: 선행사업(핵심기술개발, 1단계) 목표·성과(상세설계 및 시작품) 확인 후, 후속사업(실증(RISE)기술개발, 2단계) R&D(시제품 개발 및 단위·연계 실증) 추진 3. 사업구조    - 3개 전략분야 (1. AI 기반 항행·교통관리기술, 2. 버티포트 운용·지원기술, 3. 안전인증·실증기술) 13개* 연구과제로 구성      - 국토부 12개 (AI 기반 항행·교통관리·버티포트 운용·지원·안전인증·실증기술)      - 기상청 1개 (도심 저고도 기상관측·예측기술 고도화)  

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (6)   이번 호에서는 다쏘시스템의 소음·진동 설루션 웨이브6(Wave6)를 활용해 도심 항공 모빌리티와 수중 방사 소음에 적용한 사례를 살펴본다.   ■ 이현충 다쏘시스템코리아의 소음 진동 해석 담당 기술 컨설턴트이다. 자동차/항공/선박 산업을 포함한 다양한 산업군에 진동해석 설루션을 적용하여 고객에서 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   환경 소음 규제가 점차 강화됨에 따라 소음 저감 기술의 적용이 중요해지고 있다. 특히 차세대 교통 체계 산업인 도심 항공 모빌리티(UAM : Urban Air Mobility) 분야에서는 이착륙장 위치와 항로를 결정할 때 소음이 가장 중요한 고려 요소이다. 또한 해양 생태계 보호를 위해 국제해사기구(IMO)는 선박의 수중 방사 소음(URN : Underwater Radiated Noise) 저감을 위한 규제를 논의하고 있다. 이는 도심형 항공기와 선박 등 운송 수단의 설계 단계에서부터 시뮬레이션을 기반으로 한 정확한 예측을 요구한다. 웨이브6는 다쏘시스템의 소음·진동 설루션으로, 광대역 주파수에서 소음이 방사되는 현상을 시뮬레이션할 수 있다. 특히 환경 소음의 경우 넓은 영역으로 방사되는 소음을 예측해야 하는데, 이는 많은 해석 시간과 리소스를 필요로 한다. 효율적으로 환경 소음을 예측하기 위해 웨이브6의 공간 경사(Spatial Gradient) 통계 에너지 해석(SEA, Statistical Energy Analysis) 방법론을 적용할 수 있다. 이번 호에서는 항공기 프로펠러 소음 해석 예시와 수중 방사 소음 연구 사례를 통해 웨이브6의 활용법을 소개한다.   웨이브6 소음 해석 방법론 소음 해석 방법론을 설명하기 위해 차량 실내 소음을 예로 들어보자. <그림 1>과 같이 차량 실내 공간 내 다양한 위치에서 음압 레벨(SPL : Sound Pressure Level)을 예측하는 것이 목적이다. 투명한 흰색 표면은 내부 음장 공간의 경계이며, 회색 표면은 공간 내 음압 레벨을 시각화하기 위한 가시화용 표면이다. 마지막으로 파란색 표면은 공간 내 소리를 방사하는 사이드 글라스를 나타낸다. <그림 1-b>는 사이드 글라스가 진동에 의해 발생하는 실내 소음을 경계요소법(BEM : Boundary Element Method)과 공간 경사 통계 에너지 해석(SEA : Statistical Energy Analysis) 방법으로 예측한 결과이다. 가진원인 사이드 글라스 근처에서 높은 음압 레벨이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 경계요소법의 경우 주파수가 높아짐에 따라 높은 자유도(DOF : Degree of Freedom)를 필요로 하므로 해석 시간과 메모리 사용량이 크게 증가한다. 반면, 웨이브6의 공간 경사 통계 에너지 해석 기법은 훨씬 적은 메모리를 요구하며, 더 빠르게 해석 결과를 얻을 수 있다. 특히 환경 소음처럼 넓은 영역을 경계 요소법이나 유한 요소법(FEM : Finite Element Method)으로 해석하기 어려운 경우, 공간 경사 통계 에너지 해석 기법을 활용해 예측할 수 있다.   (a) 자동차 내부 공간   (b) 경계요소 해석 결과   (c) 공간경사 통계 에너지 해석 결과 그림 1   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 7월 10일 ‘Unity Tech Talk : 3D 애셋을 효율적으로 관리하는 최선의 선택, Unity Asset Manager!’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나에서는 클라우드 기반 3D 자산 관리 설루션인 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager, 이하 UAM)를 중심으로 디지털 트윈 개발 전략과 산업 적용 사례를 소개했다. 보다 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어, 메가존클라우드 홍동희 그룹장   3D 데이터 협업과 디지털 트윈 개발 가속화 이번 발표에는 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어와 메가존클라우드 홍동희 그룹장이 참여해 실무 중심의 기술 설명과 활용 사례를 공유했다. UAM은 복잡한 3D CAD 데이터를 손쉽게 업로드, 변환, 최적화, 공유할 수 있는 웹 기반 디지털 자산 관리 플랫폼이다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식으로 CAD 파일을 업로드한 뒤 자동으로 썸네일과 3D 프리뷰를 확인할 수 있고, 메시 클리닝·폴리곤 수 조절 기능으로 실시간 환경에서도 원활한 성능을 확보할 수 있다. 또한 버전 관리, 태그 기반 검색, 역할 기반 접근 제어도 가능하다. 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 “UAM은 개발자뿐 아니라 비개발자도 쉽게 활용할 수 있는 도구”라면서, “CAD 중심의 복잡한 애셋을 웹에서 바로 확인하고 공유할 수 있어, 디지털 트윈의 접근성과 협업 효율을 크게 높일 수 있다”고 말했다.   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어   산업 전반에 확장된 유니티의 3D 설루션 UAM은 BMW의 ‘3D 마인드’ 플랫폼에도 적용되어 실시간 협업, 버전 관리, 포맷 통합 문제를 해결한 바 있다. 유니티는 의료(수술 시뮬레이션), 건설(CAD 협업), 제조(제품 컨피규레이터), 자동차(HMI 시각화) 등 다양한 산업에서 활용되며, 교육비 절감(73%), 오류 감소(67%), 구매 전환율 증가(40%) 등의 성과를 실현하고 있다. 메가존클라우드 홍동희 그룹장은 “디지털 트윈은 단순한 시각화가 아니라, 의사결정의 정확도를 높이고 부서 간 협업을 가능하게 하는 전략적 도구”라며, “메가존클라우드는 데모, POC, 본 프로젝트 단계로 고객의 부담을 줄이고 성공적인 도입을 지원하고 있다”고 설명했다.   ▲ 메가존클라우드 홍동희 그룹장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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

실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   시뮬레이션은 어느새 산업에서 반드시 거쳐야 하는 단계로 자리잡았다. 이번 호에서는 자율주행 시뮬레이터 기술을 개발하는 모라이(MORAI)의 모라이 시뮬레이션 플랫폼(MORAI Simulation Platform)을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     모라이 시뮬레이션 플랫폼 모라이는 주로 ‘디지털 트윈’, ‘개발 도구’, ‘검증 도구’로 불리는 시뮬레이션 툴을 통해 자율주행 기술의 안전성과 신뢰성을 검증한다. 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 돌발 상황을 가상화한 환경에서 테스트하고 개발함으로써, 실제 도로에서의 복잡하고 위험한 테스트를 대신할 수 있다. 이를 통해 개발자는 안전하고 효율적으로 자율주행 시스템을 검증하고 개선할 수 있다. 모라이에서 개발한 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행, 자율 비행 등 자율 이동체를 테스트하고 개발할 수 있는 종합적인 미래 모빌리티 시뮬레이터이다. 이 솔루션은 자율주행 자동차, UAM(도심 항공 모빌리티), 무인 로봇, 무인 선박 등 다양한 차세대 모빌리티 산업에 적용되며, 자율주행 상용화를 가속화하는 핵심 가상 검증 플랫폼으로 주목받고 있다.   유니티를 도입하게 된 이유 유니티의 강력한 기능과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에, 짧은 시간 내에 모라이가 원하는 가상 환경 및 시뮬레이터를 개발할 수 있었다. 이는 특히 프로젝트의 초기 단계에서 도움이 되었다. 유니티를 통해 현실적이고 정교한 3D 시뮬레이션 환경을 구현함으로써, 자율주행 기술의 테스트와 검증 과정을 더욱 효율적이고 안전하게 수행할 수 있는 기능을 개발할 수 있었다. 이와 함께, 유니티의 커뮤니티와 풍부한 리소스는 문제 해결과 기술 향상에 도움이 되었다. 다양한 예제와 튜토리얼을 통해 개발자들이 빠르게 학습하고, 프로젝트에 필요한 기능을 구현할 수 있었다. 결과적으로, 유니티 도입 이후 모라이는 프로젝트의 개발 속도와 품질을 높였으며, 더 나은 자율주행 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있게 되었다.   플랫폼 구성 요소 기본적으로 가상 환경을 렌더링하고 사용자 인터페이스를 제공하는 베이스 플랫폼(Base Platform)이 중심을 이룬다. 이 베이스 플랫폼 위에 다양한 모듈이 결합되어, 정밀하고 현실적인 시뮬레이션 환경을 구현한다. 첫 번째로 정밀 지도 도로 모듈이 있다. 이 모듈은 실제 도로와 동일한 환경을 가상으로 재현하며, 자율주행 차량이 운행할 수 있는 도로 네트워크를 제공한다. 이를 통해 현실적인 도로 상황에서의 테스트와 검증이 가능하다.  두 번째로 차량 동역학(Vehicle Dynamics) 모듈이 있다. 이 모듈은 차량의 물리적 특성과 동역학을 시뮬레이션하여, 다양한 운전 조건에서 차량의 반응을 정확하게 모델링한다. 이를 통해 차량의 주행 성능과 안전성을 평가할 수 있다. 세 번째로 센서 모델(Sensor Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 자율주행 차량에 장착된 다양한 센서의 데이터를 시뮬레이션한다. 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서가 실제 환경에서 어떻게 작동하는지를 가상으로 재현하여, 센서의 정확도와 신뢰성을 검증할 수 있다. 네 번째로 교통 모델(Traffic Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 다양한 교통 상황을 시뮬레이션하여, 자율주행 차량이 실제 도로에서 마주할 수 있는 다양한 교통 상황을 가상으로 재현한다. 이를 통해 교통 혼잡, 돌발 상황, 보행자와의 상호작용 등을 테스트할 수 있다. 마지막으로 인터페이스(Interface) 모듈이 있다. 이 모듈은 외부 시스템과의 연동을 가능하게 하여, 다양한 테스트 시나리오와 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있게 한다. 이를 통해 개발자가 자율주행 시스템을 더 효과적으로 개발하고 검증할 수 있다. 이 모든 구성 요소가 결합되어, 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행 시스템의 개발, 테스트, 검증을 위한 강력한 도구로서의 역할을 수행한다.     가상환경과 현실의 차이를 최소화하기 위한 노력 모라이가 시뮬레이션 플랫폼을 구축하면서 가장 신경 썼던 부분은 현실과의 차이를 최소화하는 것이었다. 이를 위해 고충실도 시뮬레이션 환경을 제공하고, 실제 지도 데이터, 교통 데이터, 센서 데이터를 기반으로 가상과 실제 환경의 갭을 최소화하는 데 집중했다. 이를 위해 자율주행차가 실제 도로에서 맞닥뜨릴 수 있는 거의 모든 상황을 가상 환경에서 묘사할 수 있도록 다양한 요소 기술을 개발하고 있다. 이는 사람이 실제 도로에 나가지 않더라도 최대한 많은 테스트를 할 수 있도록 하기 위한 것이다. 예를 들어, 보행자 충돌 위험성 등 실제 도로에서 검증하기 어려운 시나리오를 수만 번 반복하여 테스트할 수 있다. 이를 통해 자율주행 개발 기업과 연구원들은 더욱 신뢰성과 안전성을 갖춘 검증을 할 수 있다. 또한, 가상과 실제 환경이 직접적으로 연계될 수 있도록 설계했다. 시뮬레이션이 실제 환경의 데이터와 상호작용할 수 있도록 하여, 개발자들이 현실적인 조건에서 자율주행 시스템을 테스트하고 개선할 수 있게 했다. 이와 같은 접근 방식은 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 사전에 예측하고 대응하는 데 도움이 된다.   모라이 시뮬레이션 플랫폼에 대한 고객의 니즈 우선 고객사들은 현실적인 그래픽과 정밀한 도로 환경을 원했다. 자율주행 차량은 다양한 도로 상황과 환경에서 운행되므로, 시뮬레이터가 실제 도로와 유사한 환경을 재현해야 한다. 이를 통해 개발자는 도시, 고속도로, 교외 지역 등 다양한 도로 상황에서 자율주행 시스템의 성능을 테스트할 수 있다. 또한 다양한 교통 상황과 돌발 상황을 시뮬레이션할 수 있어야 했다. 교통 혼잡, 보행자와의 상호작용, 돌발적인 장애물 등 실제 도로에서 발생할 수 있는 모든 상황을 가상 환경에서 재현하여, 자율주행 시스템이 어떻게 대응하는지 평가할 수 있어야 한다. 아울러, 고객사들은 다양한 센서 데이터를 필요로 했다. 자율주행 차량은 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서를 통해 주변 환경을 인식하기 때문에, 시뮬레이터는 이러한 센서의 데이터를 정확하게 생성하고, 실제 환경에서의 센서 성능을 재현할 수 있어야 한다.   개발 시 어려웠던 점과 해결 방법 자율주행 시뮬레이터를 개발하는 것은 다양한 기술을 통합해야 하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 기본적으로 3D 엔진에 대한 이해도가 필요하며, 그 위에 올라가는 센서, 차량 동역학, 통신 등 각각의 모듈에 대한 깊은 이해와 적절한 통합 과정이 필요하다. 이 과정에서 각 개발자의 이해도와 전문 분야가 다르기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이터로 통합하는 것이 가장 어려운 부분이었다. 다행히, 유니티는 이러한 다양한 요소들을 모두 통합할 수 있는 개발 환경을 제공했다. 각 모듈 개발자들이 개발할 때마다 바로 결과를 확인할 수 있었고, 다른 모듈에 대한 이해도를 높일 수 있었다. 이를 통해 각 모듈이 전체 시스템에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있었고, 빠르게 개발을 진행할 수 있었다. 또한, SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 정의 차량)와 UAM 등의 복잡한 시뮬레이션 환경을 구축하는 데 있어서도 유니티의 유연한 개발 환경이 도움이 되었다. 유니티의 그래픽 엔진과 실시간 데이터 처리 능력을 활용하여 현실과 유사한 고충실도의 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있었고, 이를 통해 다양한 테스트와 검증을 효율적으로 수행할 수 있었다.     모라이의 목표 모라이는 자율주행 시뮬레이션 시장에서 개발뿐만 아니라 검증과 인증까지 가능한 시뮬레이터를 제공하고자 한다. 앞서 설명한 대로 개발자들이 손쉽게 사용할 수 있는 가상 공간과 시뮬레이션 도구를 공급하여, 이 툴을 기반으로 빠르게 기술을 개발하고 정량적으로 시험 평가할 수 있도록 하는 것이 모라이의 목표이다. 또한, 모라이는 고객이 많은 노력을 들이지 않아도 바로 이해하고 현업에 적용할 수 있는 개발 도구를 제공하는 것을 중요하게 생각하고 있다. 이를 통해 고객은 복잡한 설정이나 학습 없이도 자율주행 기술을 개발하고 테스트할 수 있게 된다.  궁극적으로는 자율주행 자동차, UAM, 무인 로봇, 무인 선박 등 모든 무인 이동체의 기술 개발 및 통합 검증에 사용되는 도구가 되는 것이 모라이의 목표이다.  모라이의 공동설립자인 홍준 CTO는 “이 과정에서 유니티는 핵심 개발 도구로서 중요한 역할을 하고 있다. 유니티의 강력한 3D 엔진과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에 우리는 고품질의 시뮬레이션 환경을 빠르게 개발할 수 있다. 또한, 유니티의 지속적인 기술 지원과 업데이트는 우리가 최신 기술을 빠르게 도입하고, 고객의 요구에 맞는 기능을 신속하게 제공하는 데 큰 도움이 된다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.