어도비가 포토샵(Adobe Photoshop)과 파이어플라이(Adobe Firefly) 웹 애플리케이션에서 사용할 수 있는 크리에이티브 생성형 AI 모델군의 후속 릴리스인 어도비 파이어플라이 이미지 3 파운데이션 모델(Adobe Firefly Image 3 Foundation Model)의 베타 버전을 공개했다. 파이어플라이 이미지 3는 고품질 이미지 생성, 프롬프트 이해도 향상, 더 높은 수준의 디테일 및 다양성, 빠른 아이디어 구상과 표현에서의 개선 등 결과의 품질과 다양한 표현에 있어 고도화된 역량을 제공한다. 어도비의 최신 파이어플라이 모델은 향상된 조명, 위치, 디테일, 텍스트 표시 등을 통해 이전보다 한층 더 사실적인 품질을 제공한다. 사용자는 파이어플라이 웹 앱 내 텍스트를 이미지로(Text to Image) 모듈의 구조 참조 및 스타일 참조(Structure Reference and Style Reference)와 이미지의 종횡비를 확장하고 변경할 수 있는 생성형 채우기(Generative Fill) 모듈의 새로운 생성형 확장(Generative Expand) 기능에 파이어플라이 이미지 3를 활용할 수 있다. 파이어플라이는 2023년 3월 첫 선을 보인 이래 전 세계적으로 70억 개 이상의 이미지를 생성하는 데 사용됐다. 포토샵, 어도비 익스프레스(Adobe Express), 일러스트레이터(Adobe Illustrator), 서브스턴스 3D(Adobe Substance 3D), 어도비 인디자인(Adobe InDesign) 등 고객이 평소 사용하는 워크플로에 직접 통합할 수 있도록 구축된 파이어플라이는 1년 만에 이미지 편집, 템플릿 제작, 벡터 디자인, 3D 텍스처링 및 스테이징 작업을 눈에 띄게 개선시켰다. 또한 어도비는 새로운 파운데이션 모델을 출시할 때마다 크리에이터 커뮤니티에 베타 버전으로 기술을 공개하고 피드백을 통해 결과물을 발전시키고 있다.     파이어플라이 이미지3는 크리에이터가 비전을 보다 쉽게 실현하고 더 생산적으로 작업하며 고품질의 디테일한 이미지를 생성할 수 있도록 빠른 아이디어 구상과 실험을 위한 역량을 제공한다. 새로운 스타일 엔진으로 구동되는 파이어플라이 이미지 3의 자동 스타일화 역량 기능은 더욱 다양한 고품질 결과물을 제공해, 사용자가 생성하는 이미지의 스타일을 더 잘 제어하고 개인화할 수 있도록 지원한다. 새로운 스타일, 색상, 배경, 피사체 포즈 등을 포함한 이미지 결과물은 사용자에게 창의적인 아이디어를 위한 다양한 옵션을 제공하고 보다 빠른 탐색을 돕는다. 파이어플라이 이미지 3로 구동되는 구조 참조 및 스타일 참조 역량은 강화된 사용자 제어와 최첨단 시각적 품질을 제공한다. 사용자는 구조 참조를 통해 참조 이미지의 구조를 반영한 새로운 이미지를 빠르게 생성할 수 있어서, 완벽한 프롬프트를 작성해야 하는 시행착오를 줄일 수 있다. 또한 고품질의 결과물을 제공하는 스타일 참조를 활용해 맞춤화된 스타일을 생성할 수 있다. 이러한 역량의 결합으로 사용자는 이미지 구조와 스타일을 모두 참조해 아이디어를 빠르게 실현할 수 있다. 파이어플라이 이미지 3는 개선된 조명 및 포지션 등을 통해 더 높은 차원의 사진 품질을 제공한다. 특히 디테일한 이목구비와 다양한 분위기 및 표정을 반영한 인물 렌더링과 복잡한 구조물 및 군중을 표현하는 데 상당히 개선된 모습을 볼 수 있다. 또한 파이어플라이 이미지 3는 텍스트 프롬프트와 장면에 대한 이해도가 향상되어, 길고 복잡한 프롬프트를 정확하게 반영하고 보다 풍부한 디테일이 담긴 이미지를 생성할 수 있다. 이외에도 파이어플라이 이미지 3는 아이콘, 로고, 래스터 이미지 및 라인 아트를 빠르게 만들 수 있도록 결과물의 일러스트레이션도 대폭 개선했다.   어도비 파이어플라이는 어도비 스톡(Adobe Stock)과 같은 라이선스 콘텐츠를 학습했으며, 저작권 및 상표, 로고와 같은 다른 지적재산(IP)을 침해하지 않는 상업적 용도의 콘텐츠를 생성하도록 설계됐다. 베타 버전으로 제공되는 파이어플라이 이미지 3는 어도비 애플리케이션의 파이어플라이 구동 생성 크레딧(Generative Credits)을 포함한 유료 구독 플랜 또는 무료로 파이어플라이 웹 앱에서 이용 가능하다. 어도비의 일라이 그린필드(Ely Greenfield) 디지털 미디어 부문 최고기술책임자는 “1년여 만에 수백만 명의 크리에이터가 매일 아이디어를 구상하기 위해 사용하는 이미지 생성 툴로 자리잡은 파이어플라이는 아직 시작 단계에 불과하다”면서, “어도비는 이미지 3 파운데이션 모델을 통해 계속해서 최첨단 기술을 발전시키고 있다. 이 가운데 크리에이티브 커뮤니티는 이번 베타 버전을 활용해 무궁무진한 가능성을 발휘할 것으로 기대된다”고 말했다.

황윤정 지음 / 18,000원 / 이지스퍼블리싱     부제: 블로그 만들기부터 인플루언서 되기까지!   인공지능 시대에도 흔들리지 않는 블로그 운영법! 기획이 탄탄한 블로그는 절대 죽지 않는다! 네이버 블로그를 만드는 방법은 아주 간단하다. 하지만 무턱대고 블로그를 시작했다가는 헤매기 쉽다. 게다가 요즘은 인공지능, 생성형 AI들이 등장하면서 블로그 운영을 어떻게 해야 할까 고민하는 경우도 많다. 이 책에서는 이런 고민의 해결 방법으로 ‘블로그 기획’을 강조한다. 블로그의 목적(why), 목표(what), 대상(who)을 바로 세워야 운영하면서 길을 잃지 않고, 나만의 고유한 블로그를 만들 수 있기 때문이다. 네이버 알고리즘이 상위로 올리는 글에는 공통점이 있다. 이 책에서는 마케팅 전문 기업의 대표인 저자가 오랜 기간에 걸쳐 완성한 ‘상위 노출 글쓰기 원칙’을 배울 수 있다. 특히 도대체 어떻게 글을 써서 올려야 할지 막막한 분들을 위해 글쓰기 계획을 세우는 방법까지도 알려준다. 키워드 분석 방법과 글의 주제를 선정하는 방법, 제목 짓는 방법은 검색 상위 노출에 효과적이다. 그리고 보너스 코너에서는 하루에 한 개씩 쓰면 좋을 주제 100개까지 소개한다. 세계적인 디지털 마케팅 컨설팅 회사 백링코(backlinko.com)에서 사용하는 10가지 글쓰기 방법도 소개한다. 마케팅 실무자라면 놓치기 아까운, 노출이 잘 되는 활용 팁까지 확인해 볼 수 있다. 중소기업인이나 이제 막 매장을 연 소상공인은 시장에서 자리 잡기 어렵다. 하지만 네이버 블로그에서는 기업의 규모와 상관없이 대기업과 어깨를 나란히 할 수 있다. 이 책은 온라인 공간에서 브랜드를 효과 있게 홍보하는 방법을 꼼꼼하게 짚어 준다.  모든 SNS는 서로 연결되어 있다. ‘공유’와 ‘링크’를 타고 인스타그램의 사진이 블로그로, 블로그에서 인스타그램으로, 인스타그램에서 페이스북으로 쉬지 않고 흐른다. 이 흐름 자체가 곧 강력한 홍보 역할을 한다. 블로그를 중심으로 다양한 SNS를 얼기설기 엮으면 더 많은 방문자를 모아서 소통할 수 있다. 물론 모든 SNS 채널을 다 운영할 필요는 없다. 이 책에서 소개하는 소셜 미디어별 특징과 활용법을 이해하고 자신에게 맞는 SNS부터 시작하면 된다. 파워블로거도 모르는 서치 어드바이저 활용법 공개! 네이버에서 운영하는 서비스 외에 자신이 운영하는 웹 사이트나 SNS 채널을 서치 어드바이저에 등록하면 네이버 검색에 반영된다. 또한 등록한 웹 사이트와 SNS 채널이 잘 검색되는지 검색 현황을 관리할 수도 있다. 유튜브, 페이스북, 개인 홈페이지, 워드프레스 등 다양한 웹 사이트를 한꺼번에 운영하고 있다면  이 책의 안내에 따라 서치 어드바이저에 웹 사이트를 등록하기 바란다. ‘애드포스트’를 간단하게 설정하면 방문자 수, 조회 수에 따라 광고 수익을 낼 수 있다. 또한 자영업자가 운영하면 좋은 ‘스마트스토어’도 담았다. 사업자등록, 통신판매업신고 방법까지 친절하게 다루었으니 블로그로 수익을 내는 방법이 궁금하다면 잘 살펴보기 바란다.  

엔비디아가 새로운 엔비디아 RTX A400과 RTX A1000 GPU를 통해 RTX 전문가용 그래픽 제품을 확장하고, 디자인을 비롯한 AI 기반 생산성 워크플로를 강화한다고 밝혔다. 디자인과 생산성 애플리케이션 전반에 걸친 AI 통합이 새로운 기준으로 자리잡으면서 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다. 즉, 전문가와 크리에이터들은 프로젝트의 규모와 복잡성 또는 범위에 관계없이 향상된 컴퓨팅 성능을 활용해야 한다. 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반의 RTX A400과 RTX A1000 GPU는 이렇게 증가하는 수요를 충족하기 위해 개발됐으며, AI와 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확대해 전문가들이 일상적인 워크플로를 혁신하는데 필요한 도구를 제공한다.   ▲ 엔비디아 RTX A400   RTX A400 GPU는 RTX 400 시리즈 GPU에 가속화된 레이 트레이싱과 AI를 도입했다. 이 GPU는 AI 처리를 위한 24개의 텐서 코어(Tensor Cores)를 탑재해 기존 CPU 기반 솔루션을 넘는 성능을 제공한다. 이를 통해 전문가들은 지능형 챗봇, 코파일럿과 같은 최첨단 AI 애플리케이션을 데스크톱에서 직접 실행할 수 있다. 또한 GPU는 실시간 레이 트레이싱을 제공하므로 크리에이터는 생생하고 물리적 정확도가 높은 3D 렌더링을 제작할 수 있다. A400은 시리즈 최초로 4개의 디스플레이 출력을 지원해 금융 서비스, 명령과 제어, 유통, 운송과 같은 산업에 필수적인 고밀도 디스플레이 환경에 적합하다.   ▲ 엔비디아 RTX A1000   엔비디아 RTX A1000 GPU는 RTX 1000 시리즈 GPU에 처음으로 텐서 코어와 RT 코어를 도입했다. 이를 통해 전문가와 크리에이터를 위한 가속화된 AI와 레이 트레이싱 성능을 제공한다. A1000은 72개의 텐서 코어를 탑재해 이전 세대에 비해 업그레이드된 성능을 갖췄다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 도구에서 3배 이상 빠른 생성형 AI 프로세싱을 제공하며, 18개의 RT 코어는 그래픽과 렌더링 작업 속도를 최대 3배까지 높여 2D와 3D CAD, 제품과 건축 설계, 4K 비디오 편집과 같은 전문적인 워크플로를 가속화한다. 더불어 A1000은 이전 세대보다 최대 38% 더 많은 인코딩 스트림을 처리하고 2배 더 빠른 디코딩 성능을 제공하는 등 비디오 처리 능력을 높였다. 엔비디아 RTX A400과 A1000 GPU에 탑재된 2세대 RT 코어는 건축 도면, 3D 디자인, 콘텐츠 제작 등 모든 전문 워크플로를 위한 실시간 레이 트레이싱, 사실적인 물리 기반 렌더링과 시각화, 정확한 조명과 그림자 시뮬레이션으로 작업 품질을 높일 수 있다. 3세대 텐서 코어는 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다. 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. A400 GPU의 4GB와 A1000 GPU의 8GB GPU 메모리는 다양한 전문가용 요구 사항을 충족한다. 여기에는 기본적인 그래픽 디자인과 사진 편집부터 텍스처나 고해상도 편집, 데이터 분석이 필요한 까다로운 3D 모델링 등이 포함된다. 또한 이 GPU들은 이전 세대보다 메모리 대역폭이 증가해 데이터를 더 빠르게 처리하고 대용량 데이터 세트와 장면을 더 원활하게 처리할 수 있다. 7세대 인코드(NVENC)와 5세대 디코드(NVDEC) 엔진을 탑재한 새 GPU는 효율적인 비디오 처리를 기능을 제공한다. 이를 통해 초저지연으로 고해상도 비디오 편집, 스트리밍, 재생을 지원한다. 또한 AV1 디코드가 포함돼 더 많은 비디오 포맷을 더 효율적이고 원활하게 재생할 수 있다. A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W에 불과하며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션에 인상적인 기능을 제공한다.  엔비디아는 새로운 GPU가 최첨단 AI, 그래픽, 컴퓨팅 기능 등을 통해 사용자의 생산성을 높이고 창의적인 가능성을 열어준다고 전했다. 레이 트레이싱 렌더링과 AI가 포함된 고급 워크플로를 통해 전문가들은 작업의 한계를 뛰어넘고 놀라운 수준의 사실감을 구현할 수 있다. 기획 담당자들은 강력하고 에너지 효율적인 새로운 컴퓨팅 솔루션을 에지 배포에 사용할 수 있다. 크리에이터는 편집과 렌더링 속도를 높여 더욱 풍부한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있다. 건축가와 엔지니어는 아이디어를 3D CAD 개념에서 실제 디자인으로 원활하게 전환할 수 있다. 스마트 공간에서 작업하는 경우에는 공간 제약이 있는 환경에서 실시간 데이터 처리, AI 기반 보안, 디지털 사이니지 관리 등에 GPU를 사용할 수 있다. 또한 의료 전문가들은 더 빠르고 정밀한 의료 영상 분석을 수행할 수 있다.

AMD는 비즈니스 환경에서 높은 생산성과 프리미엄급 AI 및 연결 경험을 제공하는 새로운 기업용 모바일 및 데스크톱 AI PC 프로세서를 공개했다. 새로운 AMD 라이젠 프로 8040(Ryzen PRO 8040) 시리즈는 기업용 노트북과 모바일 워크스테이션을 위해 개발된 x86 프로세서이다. AMD는 비즈니스 사용자를 위한 AI 지원 데스크톱 프로세서인 AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 데스크톱 프로세서도 출시했다. 이 제품은 낮은 전력 소모로 첨단 성능을 제공하도록 설계되었다. AMD는 이번에 새롭게 공개된 일부 모델에 AMD 라이젠 AI(AMD Ryzen AI)를 탑재했다. 새로운 라이젠 AI 기반 프로세서는 CPU, GPU 및 전용 온칩 NPU(Neural Processing Unit)를 탑재한다. 전용 NPU의 경우 최대 16 TOPS의 연산 성능을 제공하며, 전체 시스템은 최대 39 TOPS로 이전 세대보다 향상된 전용 AI 프로세싱 성능을 제공한다. 새로운 라이젠 AI 지원 프로세서를 장착한 기업용 PC는 AI 기반 협업과 콘텐츠 제작, 데이터 및 분석 워크로드에서 더 높은 성능과 향상된 사용자 경험을 제공한다. 또한, AMD 프로 기술이 추가됨에 따라 IT 관리자들은 IT 운영을 간소화하고, 조직 전반에 걸쳐 보다 신속하게 PC를 구축할 수 있는 엔터프라이즈급 관리 기능을 사용할 수 있다. AMD는 정교한 공격으로부터 프로세서와 클라우드를 방어할 수 있는 통합 보안 기능 및 안정성과 신뢰성 및 플랫폼 수명을 갖춘 엔터프라이즈 소프트웨어 등의 이점을 제공한다고 전했다.     전문가용 노트북 및 모바일 워크스테이션을 위한 AMD 라이젠 프로 8040 시리즈 모바일 프로세서는 집약적인 비즈니스 및 AI 워크로드에 최적화된 효율과 프로세싱 성능을 제공한다. 이 프로세서는 까다로운 모바일 워크스테이션 애플리케이션에서 최대 30% 향상된 성능을 제공하는 4nm의 ‘젠 4(Zen 4)’ 아키텍처를 기반으로 하며, 최대 8개의 고성능 코어를 탑재한다. 일부 모델에는 AMD 라이젠 AI를 탑재하고 AMD RDNA 3 그래픽을 통합했는데, AMD는 “경쟁사 프로세서 대비 화상회의 시 84% 더 적은 전력으로 최대 72% 더 높은 성능을 제공한다”고 설명했다. 또한, 라이젠 프로 8040 시리즈 프로세서 기반 PC는 와이파이 7(WiFi-7) 기술도 활용할 수 있다. 시리즈 중 최상위 제품인 AMD 라이젠 9 프로 8945HS는 8개의 코어와 16개의 스레드, 24MB 캐시 및 라데온(Radeon) 780M 그래픽을 탑재하고 있다. 이 프로세서는 테크니컬 컴퓨팅, 멀티미디어 콘텐츠 제작, 개별 그래픽 등 리소스 집약적 애플리케이션에 필요한 연산 성능을 제공하며, 3D 렌더링, 비디오 인코딩 및 사진 편집 등과 같은 까다로운 그래픽 관련 워크로드를 처리한다. 기업용 데스크톱을 위한 AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 프로세서는 4nm 공정 기술을 기반으로 최대 8개의 고성능 젠 4 코어를 탑재했으며, 일부 모델은 전용 AI 엔진을 탑재하여 향상된 전력 및 효율과 몰입형 AI 경험을 제공한다.  AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 프로세서를 장착한 데스크톱은 주요 비즈니스 애플리케이션 및 데이터에 대한 보다 빠른 액세스와 초고속 데이터 전송, 원활한 워크플로를 위해 최신 DDR5 및 PCIe 4를 지원하며, 일부 모델은 와이파이 7 기반의 차세대 연결성도 제공한다. 라인업 중 최상위 제품인 AMD 라이젠 8700G 프로세서는 고성능 8 코어 16 스레드, 24MB 캐시 및 통합 AMD 라데온 780M 그래픽을 탑재한다. AMD 라이젠 8700G는 AMD의 성능 테스트에서 경쟁 제품 대비 더 적은 전력을 소모하면서도 최대 19% 향상된 성능을 제공하는 것으로 나타났다. AMD는 “AMD 라이젠 7 프로 8799G 프로세서를 탑재한 기업용 데스크톱은 특정 테스트를 기준으로 경쟁사 프로세서에 비해 최대 47% 향상된 시스템 성능과 3배 향상된 그래픽 성능을 제공한다”고 전했다. 새로운 라이젠 프로 8040 시리즈 모바일 프로세서는 2024년 2분기부터 HP와 레노버를 포함한 OEM 파트너사를 통해 공급될 예정이며, 라이젠 프로 8000 시리즈 데스크톱 프로세서는 2024년 2분기부터 OEM 파트너사인 HP와 레노버, 일부 채널 파트너 플랫폼을 통해 공급될 예정이다. AMD의 컴퓨팅 및 그래픽 그룹 총괄 책임자인 잭 후인(Jack Huynh) 수석 부사장은 “AMD는 최신 비즈니스 요구사항을 해결하기 위해 광범위한 AI 기술 포트폴리오를 제공하고 있다. 또한, 다양한 유형의 데스크톱과 모바일 PC에 더욱 뛰어난 성능과 효율성을 제공하기 위해 AI PC 리더십을 지속해서 확장하고 있다”면서, “AMD의 최신 프로 시리즈 프로세서는 프리미엄 컴퓨팅 경험에 대한 새로운 기준을 제시하고, 업계 선도적인 성능과 보안을 통해 기업들이 모든 PC에 AI 기능을 구축할 수 있도록 지원한다”고 밝혔다.

엔비디아가 구글 클라우드와 협력을 통해 전 세계 스타트업의 생성형 AI 애플리케이션과 서비스 개발 가속화를 지원한다고 발표했다. 양사의 이번 협력은 다양한 규모의 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는데 드는 비용을 절감하고 장벽을 완화하기 위해 공개된 일련의 발표들 중 가장 최근에 이뤄진 것이다.  특히 스타트업은 AI 투자에 대한 높은 비용으로 인해 많은 제약을 받고 있다. 이번 협업으로 엔비디아와 구글 클라우드는 클라우드 크레딧, 시장 진출 지원, 그리고 기술 전문 지식에 대한 접촉 기회 확대를 통해 고객에게 더 빠르게 스타트업의 가치를 제공하도록 지원한다. 1만 8000개 이상의 스타트업을 지원하는 엔비디아 인셉션 글로벌 프로그램의 회원은 특히 AI에 중점을 둔 스타트업의 경우 최대 35만 달러의 구글 클라우드 크레딧을 제공받고 구글 클라우드 인프라 사용 가속화 경로를 확보할 수 있다. 구글 포 스타트업 클라우드 프로그램 멤버는 엔비디아 인셉션에 가입해 기술 전문 지식, 엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(Deep Learning Institute) 과정 크레딧, 엔비디아 하드웨어와 소프트웨어 등을 이용할 수 있다. 또한 구글 포 스타트업 클라우드 프로그램의 스타트업 회원은 해당 분야에 관심이 있는 벤처 투자 기관에 노출될 기회를 주는 엔비디아 인셉션 캐피탈 커넥트(Inception Capital Connect) 플랫폼에 참여할 수 있다. 두 프로그램 모두에서 급성장한 신생 소프트웨어 제조업체는 구글 클라우드 마켓플레이스(Marketplace) 등록해 공동 마케팅, 제품 개발 가속화 지원을 우선적으로 받을 수 있다.     구글 딥마인드(DeepMind)는 지난 2월 최첨단 개방형 모델 제품군 젬마(Gemma)를 공개했는데,  엔비디아는 최근 구글과 협력해 모든 젬마 전용 엔비디아 AI 플랫폼에 대한 최적화를 실시했다. 젬마는 구글 딥마인드의 가장 뛰어난 모델인 제미나이(Gemini) 제작에 사용된 동일한 연구와 기술로 구축됐다. 양사의 긴밀한 협력으로 거대 언어 모델(LLM) 추론 최적화를 위한 오픈 소스 라이브러리 엔비디아 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 통해 엔비디아 GPU로 젬마를 실행, 젬마의 성능을 발전시켰다. 젬마 7B(Gemma 7B), 리커런트젬마(RecurrentGemma), 코드젬마(CodeGemma)를 포함한 젬마 모델 제품군은 엔비디아 API 카탈로그에서 사용 가능하며, 사용자는 이를 브라우저에서 사용하거나, API 엔드포인트로 프로토타입을 제작하거나, NIM을 통한 셀프 호스팅을 할 수 있다. 구글 클라우드를 사용하면 GKE와 구글 클라우드 HPC 툴킷으로 플랫폼 전반에 엔비디아 네모(NeMo) 프레임워크를 배포하기 쉬워진다. 이를 통해 개발자는 생성형 AI 모델의 훈련과 제공을 확장하고 자동화할 수 있으며, 개발 과정에 빠르게 착수하는 맞춤형 청사진을 통해 턴키 환경을 신속히 구축할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈의 일부인 엔비디아 네모는 구글 클라우드 마켓플레이스에서도 이용 가능하다. 이를 통해 고객들은 네모 및 기타 프레임워크에 쉽게 액세스해 AI 개발을 가속할 수 있다. 구글 클라우드는 엔비디아 생성형 AI 가속 컴퓨팅의 가용성 확대를 위해 5월 A3 메가(Mega)의 정식 출시를 발표했다. 이 인스턴스는 엔비디아 H100 텐서 코어(H100 Tensor Core) GPU로 구동되는 A3 가상 머신(VM) 제품군의 확장으로, A3 VM에서 GPU 대 GPU 네트워크 대역폭이 두 배로 늘었다. A3에 탑재된 구글 클라우드의 새로운 컨피덴셜(Confidential) VM에는 컨피덴셜 컴퓨팅에 대한 지원도 포함돼 있어, 고객이 H100 GPU 가속에 액세스하는 동안 코드를 변경하지 않고도 민감 데이터의 기밀성과 무결성을 보호하고 학습과 추론 도중 애플리케이션과 AI 워크로드를 보호할 수 있다. 이 GPU 기반 컨피덴셜 VM은 올해 미리보기로 제공될 예정이다. 한편, 블랙웰(Blackwell) 플랫폼에 기반한 엔비디아의 최신 GPU는 2025년 초에 엔비디아 HGX B200과 엔비디아 GB200 NVL72 등 두 가지 버전으로 구글 클라우드에 출시될 예정이다. HGX B200은 가장 까다로운 AI, 데이터 분석 그리고 고성능 컴퓨팅 워크로드를 위해 설계됐으며, GB200 NVL72는 차세대, 대규모, 조 단위의 매개변수 모델 학습과 실시간 추론을 위해 설계됐다. 엔비디아 GB200 NVL72는 각각 2개의 엔비디아 블랙웰 GPU와 엔비디아 그레이스 CPU(Grace CPU)가 결합된 36개의 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 900GB/s의 칩투칩(chip-to-chip) 인터커넥트를 통해 연결한다. 이는 하나의 엔비디아 NV링크(NVLink) 도메인에서 최대 72개의 블랙웰 GPU와 130TB/s의 대역폭을 지원한다. 통신 병목 현상을 극복하고 단일 GPU처럼 작동해 이전 세대 대비 30배 빠른 실시간 LLM 추론과 4배 빠른 트레이닝을 제공한다. 엔비디아는 지난 3월 생성형 AI의 요구사항에 최적화된 엔터프라이즈 개발자용 AI 플랫폼인 엔비디아 DGX 클라우드를 H100 GPU 기반의 A3 VM에서 사용할 수 있다고 발표했다. GB200 NVL72가 탑재된 DGX 클라우드는 2025년 구글 클라우드에서도 제공될 예정이다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4)   지난 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 광화문과 광화문 현판 복원 사례를 통해서 살펴 보았다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제와 사진 이미지 데이터베이스 구축의 필요성에 관해서 소개하였다. 또한 이미지 데이터베이스의 활용에 있어서 메타 데이터(meta data)와 올바른 태깅(tagging)의 중요성에 관해서 생각해 보았다. 이미지 데이터를 통한 역사 퍼즐을 풀어가는 데에서 발생할 수 있는 다양한 문제점을 예시하고, 다른 기록 자료와의 상호 검증 필요성도 강조하였다. 문화유산 복원의 정의와 현실적인 문제점 등에 관해서도 간단하게 소개하였다.  이번 호에서는 종이의 역사, 동아시아의 전통 종이, 한지 제지 공정, 한지의 다양한 명칭, 한지의 특징, 한지의 원료, 한지의 색상, 빛의 투과 특성, 전통 한지의 우수성에 관해서 간단하게 정리해 본다. 아울러 우리의 소중한 문화유산인 전통 한지에 관한 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴 본다. 한지 데이터베이스 구축에 있어서 어떠한 정보를 어떻게 정리하는 것이 앞으로 문화유산 분야에서의 활용에 도움이 될 것인가에 관해서 생각해 본다.    ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 한지의 다양한 활용 사례(서화, 책, 등, 한옥 문, 신발, 가방, 불경 등) 종이의 역사 종이의 역사를 소개하기에 앞서 우리의 전통 종이인 한지의 다양한 활용 사례를 <그림 1>에 소개하였다. 한지는 우리에게 익숙한 전통적인 서화, 책, 한옥 재료, 불경을 비롯하여 현대적인 디자인을 가미한 등의 갓, 신발, 가방 등 다양한 응용제품의 소재로 사용되고 있다. 전통적인 방법으로 만든 종이는 일반적으로 사용되는 양지(洋紙)와 달리 독특한 질감과 특성을 가지고 있어 문화유산의 보수, 서화 작품의 소재로 사용될 뿐만 아니라, 새로운 종이를 재질로 한 새로운 제품의 개발에도 활용될 가능성이 높아 각광받는 재료이다. 고대부터 그림 또는 문자를 바위, 벽돌, 동물 가죽, 나무, 대나무 조각 등 다양한 소재에 기록으로 남겨 두었다. 고대 이집트에서는 양가죽을 종이처럼 만든 양피지(羊皮紙, parchment)가, 아시아에서는 얇은 대나무 조각을 재료로 한 죽편(竹片)이 사용되었다. 기원전 3000년경에 고대 이집트에서는 파피루스(papyrus)라고 하는 풀의 섬유로 종이와 비슷한 것을 만들어 사용하였으며, 오늘날 영어에서 ‘종이’를 뜻하는 ‘paper’의 어원이 되었다. 양피지는 우리말로 번역하면서 양의 가죽으로 만들어 종이처럼 사용되는 물건을 종이에 비유하면서 한자로 종이를 의미하는 지(紙)가 붙었을 뿐, 실제로 종이는 아니다. 현재 사용되고 있는 종이는 식물에서 셀룰로스(cellulose, 섬유소)를 추출하여 얇은 평면의 막 형태로 만든 것이다. 종이를 처음으로 만든 사람은 중국의 채륜(蔡倫)으로 알려져 있다. 삼(麻 : 마), 아마(亞麻) 등에서 섬유를 분리하여 얇은 막의 형태로 걸러서 떠내어 건조시키는 방법으로 만들었다. 이러한 방법은 한국과 일본에도 전해져, 동아시아 각국에서는 지역에 자생하는 식물을 재료로 하여 종이를 만들어 사용하게 되었다. 종이의 발명으로부터 약 600년 후인 710년경에는 중국인 포로에 의해서 현재의 우즈베키스탄 사마르칸트까지 전파되었다. 12세기 즈음에 이르러 무어인이 종이 만드는 기술을 에스파냐에 도입하면서 점차 유럽에 전파되었다. 그 후 약 7세기 동안 유럽에서는 식물 섬유와 넝마를 원료로 수작업으로 유럽의 전통 종이가 만들어졌다. 산업혁명이 일어난 19세기에는 제지 작업의 기계화가 시작되었으며, 양지의 대량생산으로 이어졌다.    한국, 중국, 일본의 전통 종이 한국, 중국, 일본 모두 전통적인 방식의 수작업으로 전통 종이가 생산되고 있다. 한국의 전통 종이를 한지(韓紙), 중국의 전통 종이를 선지(宣紙, Xuan Zhi), 일본의 전통 종이를 화지(和紙, わし)라고 구별하여 부른다. 동아시아 삼국의 종이는 모두 오랜 역사와 전통을 가지고 있으며, 기본적으로 닥나무를 이용해 종이를 만드는 것은 비슷하지만 각국의 닥나무 품종, 제조 과정이나 첨가되는 재료들이 달라지면서 각 나라 전통 종이의 고유한 특징을 가지게 되었다.   그림 2. 동아시아 전통 종이의 명칭, 원료 및 특징   <그림 2>에 동아시아 전통 종이의 명칭과 특징을 간단하게 정리하여 소개하였다. 우리나라의 경우에도 한지를 만드는 공방이 전국 각지에 분포하고 있으며, 각 공방마다 다른 재료와 제지 공정으로 종이를 만들기 때문에 획일적으로 한지의 특징을 표현할 수는 없다. 다만 한국, 중국, 일본의 전통 종이의 일반적인 특징의 차이를 정리하면 다음과 같이 요약할 수 있다. 한지는 주로 닥나무를 원료로 만들어 보존성이 탁월하고 질기면서도 유연한 특징을 가지고 있다. 문자의 기록, 서화용뿐만 아니라 건축, 공예, 예술 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 한지는 중국이나 일본의 전통 종이 제지법과 다르게 한지 두 장을 서로 붙여서 한 장을 만드는 합지(合紙) 방식이 사용된다. 표면을 매끄럽게 하기 위한 도침(搗砧 : 종이나 가죽 따위를 다듬잇돌에 올려놓고 다듬어서 윤기가 나고 매끄럽게 함) 과정을 거치기도 한다.  중국의 선지는 죽피(竹皮), 마피(麻皮), 청단피(靑檀皮), 상피(桑皮)에 볏짚이나 밀짚 등을 섞은 원료로 만든다. 중국의 청단(靑檀)은 느릅나무과의 나무로 한반도에는 자생하지 않는 식물이다. 선지는 한지보다 섬유의 길이가 짧아 종이의 질은 약하지만, 먹 번짐이 고르고 우수하여 서화용으로 적합하다.  일본의 화지는 왜(倭)닥피, 안피(雁皮 : 산닥나무 껍질), 삼지(三枝) 닥피를 원료로 만들며, 부드럽고 유연하다. 종이를 쌍발 뜨기 방식으로 뜨기 때문에 얇은 종이를 여러 번 뜰 수 있어, 종이의 질을 균일하게 할 수 있는 특징이 있다. 표면 처리로 표면을 고르게 하여 섬세하다. 그러나 먹 번짐이 좋지 않아 먹을 이용하여 글을 쓰거나 그림을 그리는 것에는 그다지 적합하지는 못하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

언리얼 엔진과 에픽 에코시스템으로 이뤄낸 문화유산 디지털 경험   문화유산은 우리의 과거를 이해하고, 현재와 미래의 역사와 정체성을 보존하고 전해질 수 있도록 하는 중요한 자산이다. 이러한 대한민국의 문화유산 중 약 23만 점은 합법 또는 부당하게 반출되어, 이를 아카이빙하여 관리하고 가능한 경우 국내에 환수하려는 다양한 노력들이 이어지고 있다. 이런 노력의 일환으로 대한민국 정부는 최근 디지털 기술과 장비들의 발전에 힘입어 복잡하고 어려운 물리적 환수를 대체할 수 있는 ‘디지털 공유’라는 개념을 생각해 냈다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ‘디지털 공유’의 개념은 해외 박물관에 소장되어 있는 한국 예술품의 디지털 원형 데이터를 매우 정밀하게 구축하고, 이를 기반으로 실물 예술품을 감상하는 것과 같이 디지털로 실감 나는 콘텐츠를 개발하고 한국과 현지에 동시에 전시해 그 가치를 함께 공유하는 것이다. 이 개념을 처음으로 구체화한 프로젝트가 바로 ‘클리블랜드미술관(CMA) 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트’이다.   TRIC 및 CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트 소개 이 프로젝트를 수행한 TRIC(문화유산기술연구소)는 문화와 유산을 위한 디지털 기술 R&D와 그 활용 사업을 통해 새로운 가치를 창출하는 기업으로, 지난 10년 동안 인도네시아, 라오스, 튀르키예, 카자흐스탄, 일본, 이집트 등 전 세계의 주요 유산을 대상으로 디지털 아카이빙 및 콘텐츠를 개발해 모두가 누릴 수 있도록 서비스하고 있다. 최근에는 리얼타임 콘텐츠의 발전 덕분에 언리얼 엔진을 중심으로 파이프라인을 구축하며 클리블랜드 미술관의 프로젝트를 진행하고 있다.   ▲ TRIC가 진행한 다양한 프로젝트(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트는 미국 클리블랜드 미술관이 소장하고 있는 한국 문화유산의 디지털 원형 데이터를 구축하고 디지털 실감 콘텐츠를 제작하여 올 3월부터 한미 양국에서 동시에 전시하는 국제 협력 프로젝트다. 총 3년에 걸쳐 진행되고 있는 이 프로젝트는 1차년도인 2022년에 클리블랜드 미술관이 소장하고 있는 한국 유물 대표 13점을 디지털 아카이빙했고, 2차년도인 2023년에는 13점의 유물 중 대규모 전시 연출에 가장 적합한 칠보산도를 선정해 몰입적인 실감 콘텐츠로 제작했다. 그리고 3차년도인 올해 3월에는 한미 양국에 그 결과물을 선보이는 공동전시를 개최했다.    ▲ CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트 : 칠보산도(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   언리얼 엔진을 작업 파이프라인에 도입한 이유 예술품 데이터를 활용한 콘텐츠 구축 프로젝트는 디지털 버전의 예술품을 얼마나 실제와 동일하게 구현하는지 그 사실성이 가장 중요하다. 하지만 메시와 텍스처가 정밀할수록, 그리고 단일 예술품이 아닌 건축물을 구현할수록 데이터가 무거워지는 것은 필연적이기 때문에 기존에는 데이터 경량 및 최적화 작업에 많은 리소스를 투입했다. TRIC는 설립 초창기부터 다양한 미디어 기술을 통한 관람객과 예술 사이의 상호작용(인터랙션)을 중요하게 생각해 왔고, 물리적 센싱 기반의 콘텐츠나 VR 및 AR 등 실시간 인터랙티브 콘텐츠 개발을 주로 해 왔기 때문에 이러한 최적화 작업이 반드시 필요했다. 이 때문에 퀄리티를 그대로 보존하면서도 최소한의 작업으로 실시간 구동이 가능한 언리얼 엔진을 도입했다.   ▲ 언리얼 엔진으로 구현한 높은 정밀도의 디지털 유물(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   언리얼 엔진 5의 루멘과 나나이트를 활용하면 데이터의 디테일을 높은 비주얼 퀄리티로 구현할 수 있을 뿐만 아니라 리얼타임 제작에 필수였던 장시간의 최적화 작업에 대한 부담을 줄여 주었기 때문에, 적은 인원으로도 목표한 퀄리티의 결과물을 빠르게 도출할 수 있었다. 또한, 언리얼 엔진을 도입한 덕분에 기본 영상부터 복잡한 계산과 시뮬레이션을 요구하는 몰입형 다면 영상, 아나몰픽 영상 등 새로운 출력 방식의 콘텐츠 제작을 위한 작업 파이프라인까지 TRIC가 진행하고 있는 프로젝트 전반의 파이프라인을 단축할 수 있었다.   ▲ TRIC가 제작한 아나몰픽 영상(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   최근에 진행한 프로젝트의 파이프라인 CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트는 크게 13점의 유물을 스캔하여 디지털화하고, 칠보산도 실감 콘텐츠를 제작하는 2가지 작업으로 진행되었다. 이를 위해 스캔 작업에서는 리얼리티캡처를 전면적으로 활용하였고, 칠보산도 실감 콘텐츠 제작에서는 언리얼 엔진 중심의 파이프라인을 구축했다. 먼저 프로젝트 1차 연도에 진행한 디지털 데이터 구축 작업의 경우, 칠보산도를 포함하여 클리블랜드 박물관이 소장하고 있는 한국 유물 13점에 대한 초정밀 디지털 데이터를 구축했다. 일반적으로 정밀한 3D 스캔은 라이다 또는 구조광 스캐너 등의 전문 장비를 활용해 진행하는 경우가 많은데, 이번에는 유물이 해외에 있어 장비의 반입과 적절한 환경을 조성하기가 어렵다는 점 때문에 사진 측량 기반의 데이터를 생성하는 방식으로 제작했다. 그리고 이를 위해 TRIC가 예술품 데이터 구축 사업에서 대부분의 공간 및 오브젝트의 3D 데이터를 구축할 때 사용하는 리얼리티캡처를 사용했다. 유물마다 수천 장의 사진을 촬영한 후 리얼리티캡처로 메시를 생성했는데, 덕분에 높은 정밀도의 텍스처와 메시가 적용된 애셋을 구축할 수 있었다. 리얼리티캡처는 코로나19 팬데믹으로 독일 국경이 봉쇄된 상황에서 베를린의 건축사진가와 협업을 통해 샤를로텐부르크성 도자기 방 프로젝트를 성공적으로 마무리할 수 있게 해 주었던 핵심 툴이기도 하다.   ▲ 스캔된 13점의 실제 유물(위)과 디지털 버전(아래)(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   프로젝트 2차 연도에 진행한 실감 콘텐츠 제작 작업에서는 길게 펼쳐진 병풍 속에 그려진 칠보산을 3면으로 구성된 몰입형 스크린으로 옮겨, 전통 회화의 느낌을 그대로 살리면서 입체적인 공간감을 더하고자 했다. 이를 위해 먼저 카메라 로데이터를 활용해 폭당 수천 장의 이미지를 연결하여 방대한 기가픽셀 데이터를 구축했다. 모든 요소들을 객체별, 색역별, 층별로 분리해 별도의 레이어로 제작하고, 여기에 언리얼 엔진을 활용해 3차원 공간에 재배치한 후 촬영하는 방식을 통해 평면의 전통 회화 유물인 칠보산도에 입체감과 역동감을 부여하여 3D 콘텐츠로 재탄생시켰다.   ▲ 2D 병풍화를 레이어화하여 언리얼 엔진에서 3D 공간에 재배치(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   입체감 표현에 무엇보다 중요했던 것은 캐릭터의 윤곽선을 따라 붓 선의 느낌이 나도록 표현하는 것이었다. TRIC는 언리얼 엔진의 머티리얼 에디터를 통해 셰이더를 제작했고, 그 위에 종이 질감의 고퀄리티 텍스처를 메가스캔에서 다운로드 후 가공하여 캐릭터에 포스트 프로세싱 재질을 입혀주는 방식으로 제작했다. 그리고 역동감을 살리기 위해서 필요했던 포그는 언리얼 엔진의 나이아가라 플루이드로 제작했다. 덕분에 다른 오브젝트와 실시간으로 반응하는 시뮬레이션이 가능했고, 원하는 타이밍에 시퀀서를 통해 제어할 수 있었다. 또한, Open VDB를 활용했던 기존 방식보다 가볍고 필요한 수정을 즉시 작업할 수도 있었다. 이렇게 잘 만들어진 캐릭터와 이펙트를 3면으로 구성된 스크린으로 보여주기 위해 세 개의 카메라를 하나로 묶은 카메라 리그를 사용해 애니메이션을 효과적으로 한 번에 처리했고, 렌더링 역시 시퀀서에 배치된 세 개의 카메라를 동시에 렌더링할 수 있는 무비 렌더 큐로 개별 영상을 한 번에 출력했다.   ▲ 3개의 카메라로 동시에 렌더링하는 장면(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   언리얼 엔진과 에픽 에코시스템의 역할  칠보산도 실감 콘텐츠처럼 전통 회화 리소스를 활용한 콘텐츠에서는 동양 회화 특유의 심미적 감각과 화풍이 모든 요소와 장면에 일관적으로 유지되어야 하기 때문에, 모든 과정에서 정밀하게 컨트롤할 수 있는 제작 툴이 필요하다. 언리얼 엔진은 퍼포먼스의 제약 없이 콘텐츠 자체의 비주얼 퀄리티를 최대한 올리면서 나이아가라, 시퀀서 등으로 그 구성 애셋을 세밀하면서도 정확하게 컨트롤할 수 있는 환경을 제공했다. 또한, 언리얼 엔진 마켓플레이스와 메가스캔의 라이브러리에서 구름, 달, 안개, 바람, 비 등 다양한 자연 현상을 구현할 때 적합한 리소스를 빠르게 확보할 수 있었고, 리깅된 애니메이션 캐릭터를 전통 회화 스타일로 완전히 새롭게 입체화하는데 반드시 필요한 원화의 캐릭터 질감을 구현하는 데 적합한 고퀄리티의 셰이더, 텍스처 등도 제공하여 작업 시간을 줄일 수 있었다.   ▲ 전통 회화의 붓 선 셰이더 적용 여부 비교. 투명도 0.2(위), 투명도 0.8(아래)(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   무엇보다 언리얼 엔진의 리얼타임 렌더링이 프로젝트에 반드시 필요한 핵심 기술이었다. 이번 프로젝트의 경우, 콘텐츠 제작 기간이 2개월도 주어지지 않아 시간이 촉박했다. 그에 반해 3개의 스크린이 사다리꼴 모양으로 배치된 몰입형 스크린에서 콘텐츠를 구현하기 위해 3개의 버추얼 카메라로 촬영하여 매우 높은 해상도로 렌더링해야 했다. 이런 경우 관람객의 위치 및 화각에 따라 몰입도가 확연히 달라지기 때문에, 다양한 변수에 대응하며 반복적이고 섬세한 조정이 필요했다. 특히, 한국과 미국이라는 지구 정 반대편에 있는 양국 전문가들이 참여하다 보니 실시간 컨퍼런스 콜을 통해 세부 의견을 주고받아야 하는 상황이었는데, 언리얼 엔진을 통해 실시간으로 확인하고 조정할 수 있었기 때문에 소통 시간을 줄일 수 있었다. 또한, 최종 결과물의 퀄리티도 이미 제작 과정에서 미리 확인할 수 있었기 때문에 커뮤니케이션의 오류나 재작업 리스크가 거의 없었다. 만약 전통적인 방식으로 제작했다면 회의만 하다 정해진 프로젝트 기간이 다 되거나, 겨우 합의에 이르렀다 해도 퀄리티는 물론 기간 내에 제작하는 것조차 불가능했을 것이다.   ▲ TRIC가 해외 전문가들과 컨퍼런스 콜을 진행하는 모습(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   문화유산기술연구소의 향후 목표 및 나아갈 방향 단기적으로는 현재 수행하고 있는 CMA 소장 한국문화재 디지털 귀향 프로젝트와 이집트 문화유산 ODA(공적개발원조) 프로젝트를 성공적으로 마치는 것이 TRIC의 목표다. 장기적으로는 이러한 성과를 바탕으로 확보된 수많은 데이터와 리얼타임 콘텐츠를 연결하는 메타버스와 유사한 개념의 시대별 리얼타임 월드를 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해서 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템을 더욱 적극적으로 활용해 역사적으로 보존할 가치가 높은 도시의 시대별 모습을 입체적으로 복원해 나갈 계획이다. 그 일환으로, 우선 8세기 서라벌 전체를 리얼타임 월드로 구축하는 프로젝트를 언리얼 엔진을 활용하여 진행하고 있다. 신라의 왕경인 서라벌의 지형, 식생 등이 복원된 환경에서 건축, 도로, 사람, 역사적 사건 및 사회 등의 방대한 데이터를 하나의 플랫폼에서 마주하고, 발굴 및 연구 결과를 업데이트할 수 있다. 뿐만 아니라 이를 체험하며 교류할 수 있는 하나의 콘텐츠로서, 실사 수준의 퀄리티로 영화나 다큐멘터리 속의 장면도 그 자리에서 바로 만들어 낼 수 있다.   ▲ 서라벌 리얼타임 월드(위)와 나나이트 트라이앵글 시각화(아래)(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

어도비가 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly) 웹 애플리케이션의 ‘텍스트를 이미지로(Text to Image)’ 모듈에 구조 참조(Structure Reference) 역량을 도입하며, 한층 향상된 크리에이티브 제어를 지원한다고 발표했다. 파이어플라이의 새로운 구조 참조 역량은 파이어플라이 웹 애플리케이션에서 무료 및 유료 구독자 모두 사용 가능하다. 어도비 파이어플라이는 모든 기술 수준의 사용자가 탐색하고, 아이디어를 구상하며, 창의적인 비전을 실현할 수 있도록 지원한다. 출시 1주년을 맞이한 파이어플라이는 상업적으로 안전하게 사용할 수 있도록 설계된 크리에이티브 생성형 AI 모델군으로, 어도비에 따르면 지금까지 65억 개 이상의 이미지를 생성했다. 구조 참조는 기존 이미지의 구조를 새로 생성한 이미지에 쉽게 적용할 수 있도록 돕는다. 기존 이미지를 구조에 대한 참조 템플릿(structural reference template)으로 활용해 동일한 레이아웃의 여러 이미지 변형을 생성할 수 있어, 생각하는 것에 부합하는 결과물을 얻기 위해 완벽한 프롬프트를 작성해야 하는 시행착오 과정을 줄이는 것이 가능하다. 또한 스타일 참조 이미지를 가져와 프롬프트에 적용하는 파이어플라이의 기존 역량인 스타일 참조(Style Reference)와 구조 참조를 결합해, 사용자는 이미지의 구조와 스타일을 모두 참조하며 아이디어를 빠르게 구현할 수 있어 새로운 차원의 크리에이티브 제어가 가능하다.     파이어플라이로 구동되는 구조 참조는 텍스트를 이미지로 모듈의 다양한 상황에 적용될 수 있다. 예를 들어 기존 방의 사진이나 스케치를 업로드 후 ‘생성하기’ 버튼을 누르면 클릭 한 번으로 방의 전체적인 모습을 새롭게 디자인할 수 있으며, 그림을 사실적인 이미지로 구현하거나 반대로 이미지를 그림으로 표현하는 것도 가능하다. 뿐만 아니라 그림에 깊이, 질감, 조명, 색상 및 기타 요소를 추가해 생동감을 불어넣고, 흑백 이미지와 선 드로잉에 색을 입히고 구조는 동일하게 유지한 채 참조 이미지와 완전히 다른 새로운 피사체를 만들 수도 있다. 이처럼 구조 참조를 통해 크리에이터는 쉽게 작업을 수정하고, 마케터는 캠페인 전반에서 브랜드 가이드를 준수하는 다양한 이미지를 생성할 수 있으며, 디자이너는 완벽한 텍스트 프롬프트 없이도 이미지 레이아웃과 피사체의 구조 및 포즈를 간편하게 제작할 수 있다. 파이어플라이는 크리에이티브 워크플로에 직접 통합하게끔 설계돼, 아이디어 구상 및 실험에서 제작 단계까지 바로 이어질 수 있도록 지원한다. 지난 1년 간 어도비는 파이어플라이 역량을 어도비 포토샵(Photoshop), 익스프레스(Express), 일러스트레이터(Illustrator), 서브스턴스 3D(Substance 3D) 등 어도비 크리에이티브 클라우드(Adobe Creative Cloud) 애플리케이션에 네이티브로 통합하고 있다. 나아가 이미징, 벡터, 글꼴, 오디오, 영상, 3D 등 다양한 분야에서 높은 수준의 모델을 개발하며 어도비 제품의 워크플로를 향상시킨다는 계획이다.

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