• 회원가입
  • |
  • 로그인
  • |
  • 장바구니
  • News
    뉴스 신제품 신간 Culture & Life
  • 강좌/특집
    특집 강좌 자료창고 갤러리
  • 리뷰
    리뷰
  • 매거진
    목차 및 부록보기 잡지 세션별 성격 뉴스레터 정기구독안내 정기구독하기 단행본 및 기타 구입
  • 행사/이벤트
    행사 전체보기 캐드앤그래픽스 행사
  • CNG TV
    방송리스트 방송 다시보기 공지사항
  • 커뮤니티
    업체홍보 공지사항 설문조사 자유게시판 Q&A게시판 구인구직/학원소식
  • 디렉토리
    디렉토리 전체보기 소프트웨어 공급업체 하드웨어 공급업체 기계관련 서비스 건축관련 업체 및 서비스 교육기관/학원 관련DB 추천 사이트
  • 회사소개
    회사소개 회사연혁 출판사업부 광고안내 제휴 및 협력제안 회사조직 및 연락처 오시는길
  • 고객지원센터
    고객지원 Q&A 이메일 문의 기사제보 및 기고 개인정보 취급방침 기타 결제 업체등록결제
  • 쇼핑몰
통합검색 "환경"에 대한 통합 검색 내용이 15,185개 있습니다
원하시는 검색 결과가 잘 나타나지 않을 때는 홈페이지의 해당 게시판 하단의 검색을 이용하시거나 구글 사이트 맞춤 검색 을 이용해 보시기 바랍니다.
CNG TV 방송 내용은 검색 속도 관계로 캐드앤그래픽스 전체 검색에서는 지원되지 않으므로 해당 게시판에서 직접 검색하시기 바랍니다
[주영섭 칼럼] CES 2024가 우리 제조업에 던진 시사점
주영섭 특임교수 / 서울대학교 공학전문대학원(前 중소기업청장)   매년 1월 초 미국 라스베이거스에서 열리는 CES(소비자전자쇼)는 미래 기술 트렌드를 제시하는 세계 최대 기술 전시회라는 면에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. CES는 1967년 뉴욕에서 시작하여 초기에는 가전제품을 중심으로 열렸으나, 2000년대 들어 자동차 및 헬스케어 분야로 확대되고 최근 AI(인공지능), 5G/6G 통신, 로봇, 드론, 메타버스 등 디지털 기술을 물론 우주, 스마트 시티, 푸드테크, 블록체인 및 웹3.0 등 사실상 첨단기술 전 분야를 망라하고 있다. 세계가 디지털·그린·문명 대전환 시대를 맞이하고 과학기술이 국가와 기업의 명운을 좌우하는 기술패권 시대로 접어들면서 기술의 트렌드를 이해하고 기술 역량을 확보하는 것이 생존과 발전의 필수 요건이 되고 있다. CES가 기업인은 물론 정부 관계자들이 반드시 가봐야 하는 중요한 전시회가 되고 있는 이유다. 특히 작년부터 전 세계를 강타하고 있는 챗(Chat)GPT 등 생성형 AI가 CES 2024의 핵심 화두가 되면서 새해 세계인의 관심이 더욱 집중된 바 있다. 올해 CES 2024에는 153개국에서 4,300개사가 전시업체로 참여하여 작년 3,200개를 훨씬 상회하고 참관 인원도 13만 5천명으로 작년의 11만 5천명을 대폭 초과하는 성황을 이루었다. 국가별로 전시업체 수를 비교해 보면 1위는 주최국인 미국으로 1,201개, 2위는 중국으로 1,115개, 3위가 한국으로 784개다. 우리나라는 올해 작년의 598개 대비 대폭 증가한 역대 최다 전시업체 참여로 CES 주관기관이 올해 핵심 키워드가 ‘Korea’라며 향후 CES의 주도국으로 큰 기대감을 내비치고 있다. 과거 우리 기업의 CES 참가는 삼성, LG, 현대기아차 등 대기업 중심으로 이루어졌으나 최근 스타트업‧벤처 기업 참여의 증가세가 괄목할 만하다. 올해 600개사 참여로 역대 최다 기록이다. 전 세계 1,200개 스타트업 기업의 혁신 기술 경연장이 된 유레카관에 우리 스타트업 기업이 443개 참여하여 프랑스 180개, 일본 60개, 네덜란드 60개 등 다른 나라를 압도하였다. 향후 많은 개선의 여지는 있으나 우리 기업과 정부의 다년간의 스타트업 육성 및 글로벌화 의지에서 나온 고무적 성과다. CES를 주도하고 있는 첨단 기술분야가 사실상 제조업의 현재와 미래를 망라하고 있다. 전자·ICT, 반도체, 배터리, 모빌리티, 로봇, 바이오, 헬스케어, 우주항공 등이 모두 첨단 제조업이다. 구조적으로 수출 등 해외의존도가 높은 우리 경제에서 제조업의 중요성이 절대적인 만큼 CES의 중요성도 대단히 중요하다. 이러한 맥락에서 CES에서 우리 대기업 및 스타트업‧벤처 기업의 존재감과 활약의 대폭 확대는 중장기적으로 큰 전략적 의미를 가지고 있다고 하겠다.   CES 2024  전시회    CES 2024가 제시한 기술 트렌드 및 패러다임 혁신은 우리 기업에 많은 시사점을 던지고 있다. 먼저 ‘기술 중심’에서 ‘기술의 목적(Purpose) 중심’으로 패러다임이 전환되고 있음을 주목해야 한다. 즉, 기술을 위한 기술 혁신이 아니라 인류를 위한 기술 혁신이어야 한다는 목적 중심으로의 관점 전환이 중요하다. CES는 작년부터 ‘모두를 위한 인류 안보 (Human Security for All)’라는 핵심 슬로건을 제시하며 세계가 모두 함께 기술 혁신으로 인류의 문제를 해결하자고 역설했다. 환경, 식량, 의료, 경제, 개인 안전 및 이동, 공동체 안전, 정치적 자유의 7개 분야에 올해 AI 등 기술이 추가된 8개 분야에서 인류가 당면하고 있는 큰 위험으로부터 인류를 구해내기 위해서는 새로운 기술혁신이 필요하다는 것이다. 우리 제조업의 당면과제인 ‘빠른 추격자(Fast Follower)’에서 ‘선도자(First Mover)’로의 전환에 성공하려면 세계인에 새로운 시대정신 기반의 ‘인류를 위한 기술 혁신’을 제시할 수 있어야 한다. CES의 핵심 슬로건인 ‘모두를 위한 인류 안보’는 우리 제조업의 기술 혁신이 지향할 목적으로 의미가 크다. 다음으로 CES 2024의 핵심 키워드인 ‘AI 전환(AX)’과 ‘지속가능성’에 주목해야 한다. AX는 디지털 전환(DX)의 핵심으로 기존의 분류형·예측형 AI에 생성형 AI가 가세함으로써 모든 산업 및 기업에 AX는 필수적 기본이 되고 있다. AX는 연결·데이터·AI가 3대 핵심요소인 DX의 핵심이지 별개가 아님은 두말할 여지가 없다. 우리 모든 기업, 기관 및 정부의 AX가 시급하다. 기업의 AX는 두 가지로 추진되어야 한다. 하나는 AI를 기반으로 개인화 및 맞춤화 등을 포함한 제품 및 서비스의 혁신이고, 또 하나는 AI를 통한 업무 및 작업의 생산성과 효율성의 획기적 제고다. 올해 AI 기반의 제품 혁신에서는 ‘온 디바이스(On-Device) AI’가 크게 부각되었다. 스마트폰, PC 및 노트북, 자동차, 로봇, 가전제품에 AI를 올리기 위한 ‘온 디바이스 AI’가 급속도로 확산될 전망이다. 이에 따라 AI 반도체, 센서, 클라우드 및 데이터 인프라, 디바이스 등 AI 생태계 구축이 국가적 과제가 되고 있다. 지속가능성’은 ‘환경’과 ‘사회’의 두 방향으로 추구되고 있다. ‘환경의 지속가능성’은 그린 대전환(GX)의 핵심이며 CES 2024에서는 탄소중립을 목표로 친환경 소재, 순환경제, 재생에너지 인프라, 수소, 핵융합 등 대체에너지가 큰 주목을 받았다. ‘사회의 지속가능성’은 ESG(환경·사회·지배구조)의 중요 축이며 사회 양극화, 젠더, 노소, 인종, 소외계층 등 사회문제 해결에 기여하는 포용적 기술 혁신이 크게 부상하였다. 이 역시 우리 제조업에의 시사점이 크다. 끝으로, 협력의 중요성이다. 속도가 너무 빠른 기술 혁신과 목적 중심의 패러다임 전환에 따라 협력 및 융합이 필수적으로 요구되고 있다. CES 2024에서도 이종 업종 간은 물론 동종 업종 내에서도 다양한 협력 사례가 제시되었다. AI 생태계 구축, 연결의 상호호환성 표준 등이 좋은 예다. 역시 우리 제조업계가 많은 노력을 해야 할 대목이다.  
작성일 : 2024-05-08
에릭슨엘지, 통신사의 지속 성장과 수익 확대를 위한 5G 활용 방안 소개
통신 장비 기업 에릭슨엘지가 ’에릭슨 모빌리티 보고서 비즈니스 리뷰 2024’을 발간했다고 밝혔다. 이번 보고서는 통신사의 수익 확대를 위한 5G 기반 비즈니스 영역으로 ▲모바일 광대역 성능 향상 ▲고정형 무선인터넷(FWA) 및 무선 WAN(WWAN) 서비스 도입 ▲차별화된 커넥티비티 솔루션 제공 ▲ 5G 기반 산업 생태계 확장 등을 지목했다. 5G는 4G보다 향상된 모바일 광대역(eMBB) 서비스를 제공한다. 5G eMBB 서비스는 4G에 비해 최대 10배 더 많은 용량을 제공하며, 에너지 효율은 30% 이상 개선한다. 통신사는 이와 같은 효율화를 통해 투자 비용당 더 큰 가치를 창출할 수 있다. 통신사는 FWA 및 WWAN 서비스를 제공함으로써 더 높은 가입자당 평균 매출(ARPU)을 확보할 수 있다. 보고서는 5G FWA를 가장 성공적인 5G 서비스 중 하나로 꼽았다. 2023년 미국 고정 광대역 가입자 중 90%가 FWA 서비스를 선택했으며, 2029년 전 세계 통신사의 FWA 매출은 750억 달러로 전망된다. 아직 10억 명 이상의 가정과 기업이 광대역 서비스를 누리지 못하고 있다는 점을 고려하면 5G FWA 시장이 갖는 잠재력은 매우 크다고 할 수 있다. 또한, 통신사는 수익 개선을 위해 차별화된 커넥티비티 솔루션 기회를 발굴해야 한다. 기업에 5G 특화망을 제공하거나, 5G SA 전환 후 네트워크 슬라이싱(network slicing)으로 소비자·기업에게 차별화된 서비스를 공급하는 것이 이에 포함된다. 5G는 물류, 제조업 등 다양한 산업의 생산성을 높이는 데 핵심적인 역할을 한다. 실제로 CJ대한통운은 에릭슨엘지와 협력해 이천 2풀필먼트센터에 5G 특화망을 구축했다. 그 결과 와이파이를 이용했을 때와 비교해 생산성은 20% 향상되고, 설비투자(CAPEX)는 15% 감소하는 효과를 보였다. 에릭슨이 10개 산업 40개 특화망을 조사한 결과에 따르면 5G 특화망은 네트워크와 작업자 간 연결, 무인 장비, 센서 등에 활용되고 있다.     통신사는 네트워크 API의 잠재력에도 중점을 둬야 한다. 네트워크 API를 통해 개발자에게 고도화된 5G 기능을 제공하는 것은 혁신적인 앱 및 서비스 개발로 이어진다. 통신사, 기업, 개발자는 새로운 비즈니스 기회를 창출하고, 이를 통한 5G 생태계 확장을 기대할 수 있다. 이번 에릭슨 모빌리티 보고서 비즈니스 리뷰 2024에는 ▲통신사가 직면한 어려운 시장 환경 ▲소비자 대상 성공적인 5G 수익화를 위한 단계 ▲듀얼플레이(dual-play) 광대역 전략으로 경쟁하는 미국 통신사 ▲속도 차등 기반의 FWA로 가치 증대 ▲콘텐츠 사업자와의 파트너십을 통해 창출할 수 있는 새로운 비즈니스 모델 ▲네트워크 API를 활용해 가치와 수익화 기회를 창출하는 방법 ▲산업 생산성 향상시키는 5G 특화망 등 일곱 가지 주제가 포함됐다.  에릭슨의 프레드릭 예들링(Fredrik Jejdling) 네트워크 사업 부문장 겸 수석 부사장은 “이제 비즈니스 부문에서도 5G가 활용되기 시작했다”며, “4G의 도입은 모바일 앱 경제의 토대를 마련하고, 오늘날의 모바일 광대역 시장을 있게 했다. 이와 같이 통신사는 5G 네트워크의 우수한 기술을 활용해 수익성 있는 성장을 도모해야 할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2024-05-07
몽고DB, 생성형 AI로 최신 애플리케이션 구축 지원
몽고DB가 기업이 생성형 AI로 신속하게 최신 애플리케이션을 구축 및 배포하도록 지원하는 ‘몽고DB AI 애플리케이션 프로그램(MongoDB AI Applications Program : MAAP)’을 발표했다. 새롭게 선보인 MAAP은 기업 고객을 위한 몽고DB 및 파트너사의 전략적 자문과 전문 서비스를 비롯해 통합된 엔드투엔드 기술 스택을 제공한다. MAAP에는 컨설팅 및 파운데이션 모델(FM), 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공기업 등이 초기 파트너로 참여해 몽고DB와 함께 고객이 고도화된 AI 기반 애플리케이션으로 비즈니스의 어려움을 해결하도록 지원할 방침이다. 이를 위해 MAAP은 생성형 AI를 빠르고 효율적으로 애플리케이션에 도입하길 원하는 기업을 위해 필요한 기술 스택과 전문성을 제공하는 원스톱 솔루션으로 설계됐다. 모든 기업은 생성형 AI가 주도한 혁신 속에서 경쟁 우위를 점하고 고객의 높아진 기대치를 뛰어넘기 위해 애플리케이션 현대화를 추진하고 있다. 전 산업군의 기업이 새로운 기술 변화의 이점을 누리기 위해 나서고 있지만, 새로운 종류의 애플리케이션을 안전하고 안정적으로 구축, 배포 및 확장하는 데 필요한 데이터 전략과 기술을 갖추지 못한 경우가 많다. 이들 중 상당수는 확장이 불가능한 레거시 기술로 인해 비효율적인 데이터 작업 방식을 고수하고 있으며, 일부는 불필요한 복잡성과 비용을 야기하는 단일 목적의 볼트온(bolt-on) 솔루션을 사용하고 있다. 이러한 경우, 기업은 기존의 기술과 애드온(add-on) 솔루션으로 인해 장기적인 성공보다는 PoC(Proof of Concept) 수준의 단기적인 결과에 머물게 된다. 몽고DB가 새롭게 선보인 MAAP은 기업이 가진 비즈니스 문제를 파악하고 역추적하며, 솔루션을 신속하게 구축 및 반복해 혁신적인 생성형 AI 애플리케이션 생산에 최적화된 전략적 프레임워크와 전문 서비스, 기술 로드맵을 제공한다. 몽고DB는 통합 개발자 데이터 플랫폼에서 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있는 기술을 MAAP에 접목했으며, 이와 함께 컨설팅 및 FM, 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공 기업과의 파트너십을 기반으로 엔드 투 엔드 솔루션을 제공한다. 대표적으로 앤스로픽(Anthropic), 애니스케일(Anyscale), 아마존웹서비스(AWS), 코히어(Cohere), 크레달.ai(Credal.ai), 파이어웍스.ai(Fireworks.ai), 구글 클라우드(Google Cloud), 그래비티나인(gravity9), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 노믹(Nomic), 피어아일랜드(PeerIslands), 퓨어인사이트(Pureinsights), 투게더 AI(Together AI) 등 기업이 MAAP의 초기 파트너사로 참여해 고객에게 필요한 기술, 풀 서비스 및 전문가 지원을 제공한다. MAAP은 기업에 대한 고도로 맞춤화된 분석에 기반한다. 먼저 몽고DB 프로페셔널 서비스(MongoDB Professional Services)는 조직의 현재 기술 스택을 평가하고 고객과 협력해 해결해야 할 비즈니스 문제를 파악한다. 이어 컨설팅 파트너와 함께 전략적 로드맵을 개발하고 프로토타입을 신속하게 마련해 결과물이 고객의 기대에 부합하는지 검증하며, 이를 실제 운영 환경에서 사용할 수 있도록 완전하게 구축된 애플리케이션을 최적화한다. 고객은 필요에 따라 새로운 생성형 AI 기능을 개발하기 위한 몽고DB 프로페셔널 서비스를 계속 지원받을 수 있다. 기업은 조직 전반과 고객을 위한 애플리케이션에 배포된 새로운 기술이 예상대로 작동하며 민감한 데이터를 노출하지 않는다는 확신을 가질 수 있어야 한다. MAAP의 파트너사는 안전성과 신뢰성, 유용성을 보장하도록 설계된 FM을 제공한다. 기업은 FM을 강력한 거버넌스 제어와 자체 데이터를 사용하는 검색 증강 생성(RAG) 등의 기술과 결합함으로써 FM이 제공하는 데이터를 정확히 제어하고 정확도 개선에 필요한 컨텍스트를 제공하며 환각현상(hallucination)을 줄일 수 있다. 또한 기업은 MAAP 파트너를 통해 도메인별 사용 사례에 최적화된 미세 조정 및 추론 서비스도 사용하며, 앤스로픽, 코히어, 메타(Meta), 미스트랄(Mistral), 오픈AI(OpenAI) 등 모델을 기반으로 빠른 AI 모델 응답 시간을 확보할 수 있다. 이처럼 MAAP은 사용 사례에 필요한 생성형 AI 참조 아키텍처, 통합 기술, 규정 등 실무 중심의 전문 서비스를 제공해 의도대로 작동하는 안전한 고성능 애플리케이션을 구축할 수 있다. MAAP은 생성형 AI를 대규모로 도입할 준비가 되지 않은 기업에게 안전한 비공개 샌드박스 환경에서 진행되는 맞춤형 프로토타입 세션을 제공한다. 예를 들어 전략, 운영, IT, 소프트웨어 개발 등 조직의 여러 부서가 전문가 세션에 참여해 다양한 의견을 모으고, 생성형 AI를 통해 해결할 수 있는 내부 비즈니스 과제를 파악하는 데 맞춤형 MAAP을 활용할 수 있다. 나아가 몽고DB 프로페셔널 서비스가 주도하는 해커톤을 통해 솔루션을 공동 구축하고 내부 사용 사례에 대한 효과를 테스트한다. 즉, MAAP은 생성형 AI가 특정 비즈니스 문제를 해결하는 실질적인 솔루션을 신속하게 구축하는 데 필요한 교육, 리소스 및 기술을 제공한다. 몽고DB의 앨런 차브라(Alan Chhabra) 월드와이드 파트너 부문 수석부사장은 “기민함이 필요한 스타트업부터 탄탄한 입지를 구축한 글로벌 기업까지 몽고DB의 다양한 고객이 생성형 AI에 많은 관심을 보이고 있다. 이들은 몽고DB의 최신 기술과 포괄적인 서비스를 활용해 혁신적인 아이디어를 실제 애플리케이션으로 전환하고 있으나 일부 기업은 여전히 비즈니스 문제 해결을 위해 생성형 AI를 통합할 최상의 방법을 고민하고 있다”고 전했다. 또한, “MAAP은 강력한 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)와 몽고DB가 보유한 전문성 및 서비스, 그리고 생성형 AI 업계 리더들과의 전략적 파트너십을 통해 규모를 막론하고 모든 기업이 생성형 AI를 자신 있게 도입하고 구현할 수 있는 포괄적인 로드맵을 제공한다. 몽고DB와 파트너는 MAAP을 통해 고객의 생산성을 높이고 고객과의 상호 작용을 혁신하며 업계 발전을 주도하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
작성일 : 2024-05-07
IBM, 국내서도 AWS 마켓플레이스 소프트웨어 포트폴리오 확대
IBM은 한국을 포함한 전 세계 92개국에서 아마존웹서비스(AWS) 마켓플레이스를 통해 공급하는 자사 소프트웨어 포트폴리오를 확대한다고 발표했다. AWS 마켓플레이스는 AWS에서 가동되는 소프트웨어를 쉽게 찾고, 테스트, 구매, 배포할 수 있도록 독립 소프트웨어 벤더(ISV)의 수천 개 소프트웨어 목록을 제공하는 디지털 카탈로그다. 이미 IBM 소프트웨어가 제공되는 덴마크, 프랑스, 독일, 영국, 미국을 시작으로 서비스 국가가 확대되면서, 고객은 보다 간단한 구매 절차를 통해 AWS 약정 비용을 IBM 소프트웨어 구매에 사용해 효율을 높일 수 있다. 글로벌 시장조사기업 카날리스(Canalys)의 연구에 따르면 클라우드 마켓플레이스들은 지난 5년간 연평균 84% 성장률을 기록하며 450억 달러 규모로 성장할 것으로 예상돼 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장에서 가장 빠르게 발전하는 시장으로 부상했다. 마켓플레이스는 구매 주기 단축, 결제 통합, 소프트웨어 배포의 신속한 확장에 도움이 된다. 이번 발표를 통해 고객은 AWS 마켓플레이스에서 44개의 제품 라인업과 29개의 SaaS 제품 등 IBM의 인공지능(AI) 및 데이터 기술을 더 많이 이용할 수 있게 된다. 여기에는 기업이 AI 프로젝트를 구축, 확장 및 관리할 수 있도록 지원하는 왓슨x의 구성 요소가 포함되어 있다. 개방형 데이터 레이크하우스 구조에 구축된 맞춤형 데이터 저장소인 왓슨x.데이터와 AI 개발자를 위한 차세대 기업용 플랫폼인 왓슨x.ai를 이용할 수 있으며, IBM의 AI 어시스턴트인 왓슨x.어시스턴트와 왓슨x. 오케스트레이트도 이용할 수 있다. 왓슨x.거버넌스는 곧 출시될 예정이다. 다른 소프트웨어로는 IBM의 대표 데이터베이스인 데이터용 Db2 클라우드 팩과 앱티오(Apptio), 터보노믹(Turbonomic), 인스타나(Instana)를 포함한 자동화 소프트웨어 포트폴리오, IBM 보안 및 지속 가능성 소프트웨어 포트폴리오가 있다. 모두 AWS 기반의 레드햇 오픈시프트 서비스를 기반으로 구축되었다. 고객은 클라우드 중심 소프트웨어(cloud-native)를 통해 AWS에 소프트웨어를 배포할 수 있으며, SaaS 및 구독을 포함한 유연한 라이선싱을 통해 고객이 원하는 방식으로 쉽게 구매할 수 있다. 또한, IBM은 AWS 마켓플레이스에서 AWS 전용으로 설계된 15개의 새로운 IBM 컨설팅 전문 서비스 및 자산을 출시한다. 고객의 요구와 수요에 맞춰 데이터 및 애플리케이션 현대화, 보안 서비스, 맞춤형 산업별 솔루션에 중점을 두고 있으며, 일부 서비스에는 생성형 AI 기능이 포함된다. 또한 IBM 컨설팅은 2만 4000개의 AWS 인증과 최신 AWS 기술 전문가로 구성된 전담 팀을 통해 업계 모범 사례에 기반한 맞춤형 추천으로 고객을 지원할 예정이다. AWS의 매트 얀치신(Matt Yanchyshyn) AWS 마켓플레이스 및 파트너 서비스 총괄 매니저는 “IBM의 글로벌 확장은 양사의 전 세계 고객들에게 혁신의 기회를 열어줄 것”이라면서, “이제 고객들은 AWS 마켓플레이스의 속도와 간소화된 절차를 활용해 IBM의 최첨단 솔루션에 보다 쉽게 접근함으로써 디지털 혁신을 가속화하고 대규모 혁신을 추진할 수 있다. AWS와 IBM의 이번 협력 확대는 오늘날의 급변하는 환경에서 고객이 성공하는 데 필요한 도구와 리소스를 제공하려는 양사 공동의 노력이 반영된 것”이라고 말했다. IBM의 닉 오토(Nick Otto) 글로벌 전략적 파트너십 총괄은 “AWS 마켓플레이스에서 IBM 소프트웨어 포트폴리오의 가용성을 확대해 전 세계 기업들이 비즈니스 발전에 도움이 되는 다양한 IBM AI 및 하이브리드 클라우드 제품을 보다 간소화된 방식으로 활용할 수 있게 될 것”이라며, “AWS와의 협력은 고객의 요구를 충족하기 위해 다른 기업과 협력하여 고객이 IBM과 최대한 쉽게 비즈니스를 진행하고 혁신을 가속화하는 방법을 보여주는 대표적인 예”라고 말했다.
작성일 : 2024-05-03
아비바, 산업 인텔리전스 플랫폼 ‘커넥트’ 출시
아비바가 산업 인텔리전스 플랫폼인 ‘커넥트(CONNECT)’를 공개했다. 기존에 ‘아비바 커넥트’에서 ‘커넥트’로 변경된 이 플랫폼은 슈나이더 일렉트릭, RIB, ETAP 및 광범위한 파트너 공급업체의 애플리케이션의 연동을 지원하여 고객이 운영하고 있는 산업 생태계 전반의 인사이트를 통합하고, 지능형 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 고객은 각 분야의 의사결정권자가 신뢰할 수 있고 실행 가능한 인사이트를 기반으로 성과를 높이고 효율성을 최적화하는 동시에 지속가능성을 극대화하여 ROI를 높일 수 있다. 새롭게 출시된 커넥트는 전체 산업 라이프사이클을 실시간으로 아우르는 개방적이고 중립적인 디지털 플랫폼으로, 기본 데이터 서비스, 시각화 서비스, 모델링 및 분석 기능, 애플리케이션 개발 서비스와 더불어 서비스 및 사용 관리 기능을 제공한다. 데이터, 디지털 트윈, 산업 인공지능, 심층적인 도메인 전문 지식을 단일 환경 내에 통합하며, 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드 기반으로 고객이 역량을 손쉽게 확장하고 향상된의 지속가능성을 경험할 수 있도록 지원한다. 커넥트는 원격 자산, 아비바의 애플리케이션, 타사 데이터 소스를 하나의 안전한 단일 플랫폼으로 결합하여 산업 기업이 클라우드에 대한 기술 투자를 최대한 활용할 수 있도록 지원함으로써 고유한 산업 생태계를 구축할 수 있도록 한다. 아비바에 따르면 현재 전 세계에서 수만 명의 월간 액티브 유저가 커넥트를 사용하고 있다. 커넥트에서 지원되는 주요 제품으로는 아비바 파이(AVEVA PI) 시스템, AVEVA Operations Control(운영 제어), AVEVA Unified Engineering(통합 엔지니어링), AVEVA Advanced Analytics(고급 분석), AVEVA Asset Information Managament(자산 정보 관리), RIB CostX 등이 있다.     한편, 아비바는 새로운 산업 애플리케이션 시장의 기반을 형성하기 위해 커넥트 중심의 다양한 파트너십을 확대하고 있다고 전했다. 예를 들어, 아비바와 마이크로소프트는 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트와 마이크로소프트의 제조업 클라우드(Microsoft Cloud for Manufacturing)를 사용하여 생산 실행 데이터와 공급망 생산 계획 데이터를 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)에서 통합하고 컨텍스트화한다. 아비바의 캐스퍼 허즈버그(Caspar Herzberg) CEO는 “연결된 산업 경제 전략은 생태계 전반에서 글로벌 협업의 이점을 실현한다. 업계를 선도하는 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트를 통해 산업 조직에서는 가치 사슬에 대한 총체적인 이해를 바탕으로 모든 단계에서 실시간 혁신을 촉진할 수 있다. 분석과 AI로 강화된 고유의 강력한 데이터 에코시스템은 마찰이 발생하지 않는 단일 환경에서 탁월한 효율성을 제공하여, 더 스마트하게 엔지니어링하고, 더 효율적으로 운영하며, 수익성을 높일 수 있도록 지원한다”고 말했다. 또한 “커넥트는 산업 디지털 트랜스포메이션의 다음 물결(Industrial DX 2.0)을 가속한다. 클라우드에서 서비스되는 AI 기반 플랫폼이 산업 정보를 공유하고 통합하여 기업, 파트너 및 고객의 효율성, 생산성 및 지속 가능성을 향상시킨다. 워크플로 간소화부터 실시간 모니터링 및 제어, 원격 협업 개선, 산업 자산의 엔드 투 엔드 수명 주기 성능 극대화에 이르기까지 업계의 디지털 트랜스포메이션 요구 사항을 해결한다”고 덧붙였다.
작성일 : 2024-05-03
PyMAPDL의 기초부터 활용까지
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   파이앤시스(PyAnsys)는 파이썬(Python)을 활용하여 앤시스(Ansys) 제품을 사용할 수 있는 라이브러리를 뜻한다. 파이앤시스는 구조해석과 관련한 PyMAPDL, PyMechanical과 전처리 및 후처리에 대한 PyDPF가 있다. 이와 같은 라이브러리를 이용하면 파이썬 내에 있는 패키지와 함께 다양한 작업이 가능해진다. 이번 호에서는 파이앤시스 중에서도 PyMAPDL에 대한 사용 방법과 활용 예시를 소개하고자 한다.   ■ 노은솔 태성에스엔이 구조 3팀 매니저로 구조해석 및 자동화 프로그램에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | esnoh@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스에서 구조, 열, 음향 등 다양한 해석에 사용되는 유한요소 솔버 중 하나인 Mechanical APDL은 명령어를 기반으로 구동된다. 복잡한 연산이나 매개변수 설정 및 자동화 기능이 가능하기 때문에 여전히 많이 사용되고 있다. 하지만 앤시스 워크벤치(Ansys Workbench)의 제한적인 기능을 활용할 경우, 추가적으로 APDL 명령어를 사용해야 한다. 말하자면 APDL 명령어로 여러 기능을 구현할 수 있지만, 넓은 범위에서 적용하기에는 한계가 있는 것이다. 예로 머신러닝이나 딥러닝과 관련한 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow)나 케라스(Keras) 등은 APDL 명령어 내에서는 사용할 수 없으며, 파이썬과 APDL 연동에도 한계가 있다.  이 때 PyMAPDL 라이브러리를 사용하면 파이썬 내에서 APDL을 사용하기 때문에 활용도가 넓어진다. 이번 호에서는 PyMAPDL의 사용 방법과 활용 예시를 다뤄보고자 한다.    PyMAPDL 사용 방법 PyMAPDL은 파이썬에서 사용될 때 gRPC(Google Remote Procedure Call)를 기반으로 파이썬 명령어를 APDL 명령어로 변환하여 MAPDL 인스턴스(Instance)에 전송하고, 결과를 파이썬으로 다시 반환한다. 이러한 작업 과정 때문에 파이썬과 MAPDL 간 원활한 데이터 통신이 가능해지며, 다수의 MAPDL 인스턴스를 생성하여 다른 명령으로 동시 작업 또한 가능하다.   그림 1. PyMAPDL gRPC   먼저 PyMAPDL을 사용하기 위해서 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)이 설치되어 있어야 하며, 관련 라이선스를 보유하고 있어야 한다. 현재 파이앤시스 홈페이지에 따르면 파이썬 3.8 이상 버전을 지원하고 있으며, gRPC 기반으로 사용하기 위해서 앤시스 2021 R1 이상을 권장한다. 파이썬과 앤시스 모두 설치되어 있는 환경이라면 추가적으로 PyMAPDL 라이브러리를 설치해야 한다. 터미널 창에 ‘pip install ansys-mapdl-core’ 한 줄의 입력으로 쉽게 설치되며, 버전을 따로 지정하지 않을 경우 최신 버전으로 설치된다. PyMAPDL은 <그림 2>와 같이 ‘launch_mapdl’ 함수를 호출하여 사용한다. 이는 Mechanical APDL Product Launcher를 실행하는 것과 유사하다. 해당 함수를 활용할 때 입력 가능한 주요 인자들을 입력하여 작업 폴더 위치나 파일 이름, 계산 방식 및 라이선스 등을 지정할 수 있다.    그림 2. PyMAPDL 실행 명령어   기존에 APDL에서 육면체 형상을 모델링하여 요소를 생성하는 과정은 <그림 3>과 같이 작성되고, 동일한 작업을 PyMAPDL로는 <그림 4>와 같이 구성할 수 있다. 작성된 APDL과 PyMAPDL 명령어를 비교하면 형태가 매우 유사한 것을 볼 수 있다. 이 때 PyMAPDL은 파이썬에서 두 가지 방식으로 사용된다. 첫 번째는 ‘run’ 명령어를 활용하여 APDL 명령어를 스트링(string)으로 입력해 직접 실행하는 방법이며, 두 번째는 파이썬 명령어로 변환해서 처리하는 방법이다.   그림 3. MAPDL 모델링 및 요소 생성 예시   그림 4. PyMAPDL 모델링 및 요소 생성 예시     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
직스캐드의 포인트 클라우드 기능
복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2)   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 처음 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램으로, 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다.  이번 호에서는 혁신적인 디자인 경험을 제공할 수 있는 직스캐드 2024의 포인트 클라우드(point cloud, 점군) 기능에 대해 살펴본다.   ■ 이소연 직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 이메일 | tech@zyx.co.kr 홈페이지 | https://zyx.co.kr   그림 1. 포인트 클라우드의 예시   직스캐드 2024 버전에서는 디자인 및 엔지니어링 분야의 혁신이 더욱 확대되었다. 이번에 추가된 포인트 클라우드 기능은 사용자들에게 새로운 차원의 디자인 경험을 제공하며, 디자인 작업을 보다 직관적이고 효율적으로 만들어낸다. 포인트 클라우드 기능은 물체나 환경을 3차원 공간 상에 좌표로 표현한 데이터를 쉽게 가져와서 디자인 작업에 활용할 수 있다. 이는 레이저 스캐너나 카메라를 통해 취득된 데이터를 직스캐드에서 쉽게 작업하여 설계자들이 사진에 담을 수 없었던 현장을 그대로 볼 수 있게 됐다. 이 기능을 통해 사용자들은 건축물의 외형을 분석하고 수정하는데 사용할 수 있으며, 제조 엔지니어는 제품의 형태와 치수를 분석하여 제조 공정을 최적화할 수 있다. 또한, GIS 전문가는 지형 분석 및 지리 정보 시스템에 포인트 클라우드 데이터를 쉽게 통합하여 지형 모델링을 수행할 수 있다. 이 외에도 포인트 클라우드 기능은 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며, 사용자들에게 더욱 직관적이고 효율적인 경험을 제공한다. 직스캐드 2024의 새로운 포인트 클라우드 기능은 디자이너들의 창의성을 끌어올리고 혁신적인 디자인을 만들어내는데 도움이 될 것이다.   포인트 클라우드 사용하기 데이터 취득 포인트 클라우드를 만들기 위해서는 먼저 데이터가 필요하다. 레이저 스캐너, 구조 광 프로젝터, 드론 또는 스테레오 카메라와 같은 장비를 사용해야 된다. 이러한 장비로 물체나 환경을 촬영하고 측정하여 3D 좌표를 생성한다.   데이터 처리 현재 직스캐드 2024 버전에서는 6개의 확장자를 지원한다. (*.rcs, *.rcp, *.e57, *.las, *.laz, *.pts) 취득한 데이터를 변환하는 작업을 거치면 모델을 확인할 수 있다.   그림 2. 포인트 클라우드 변환   포인트 클라우드 시각화 데이터가 처리되면 포인트 클라우드를 시각화하여 확인할 수 있다.    분석 및 편집 시각화된 포인트 클라우드를 통해 색상 및 단면, 점의 크기와 세밀도를 필요에 따라 편집할 수 있다.   그림 3. 포인트 클라우드 편집   시뮬레이션 및 검증 디자인이 완료되면 시뮬레이션을 통해 제품이나 구조물의 특징을 확인할 수 있다. 이를 통해 디자인의 품질과 안정성을 확보할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
오픈AI CLIP 모델의 이해/코드 분석/개발/사용
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 생성형 AI의 멀티모달 딥러닝 기술 확산의 계기가 된 오픈AI(OpenAI)의 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training, 2021) 코드 개발 과정을 분석하고, 사용하는 방법을 정리한다.    ■ 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. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast CLIP은 구글이 개발한 자연어 번역 목적의 트랜스포머 모델, 비전 데이터 변환에 사용되는 VAE(Variational Autoencoder) 개념을 사용하여 멀티모달 학습 방식을 구현하였다. 이번 호에서는 그 과정을 설명하고 파이토치로 직접 구현하는 과정을 보여준다. CLIP을 이용하면 유튜브, 넷플릭스와 같은 영상에서 자연어로 질의해 해당 장면을 효과적으로 검색할 수 있다. 참고로, CLIP에서는 트랜스포머가 핵심 컴포넌트로 사용되었다. CLIP과 같이 트랜스포머가 자연어 번역 이외에 멀티모달의 핵심 기술이 된 이유는 비정형 데이터를 연산 가능한 차원으로 수치화할 수 있는 임베딩 기술의 발전과 트랜스포머의 Key, Query, Value 입력을 통한 여러 학습 데이터 조합이 가능한 특징이 크게 작용했다.    그림 1. 멀티모달 시작을 알린 오픈AI의 CLIP 모델(Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision, 2021)   트랜스포머와 VAE를 이용한 멀티모달 CLIP 네트워크를 좀 더 깊게 파헤쳐 보도록 한다. 앞서 설명된 트랜스포머, 임베딩과 관련된 개념에 익숙하다면, CLIP을 이해하고 구현하는 것이 그리 어렵지는 않을 것이다.    CLIP에 대한 이해 오픈AI에서 개발한 CLIP 모델은 공유 임베딩 공간 내에서 이미지 및 텍스트 형식을 통합하는 것을 목표로 했다. 이 개념은 기술과 함께 이미지와 텍스트를 넘어 다른 양식을 수용한다.(멀티모달) 예를 들어, 유튜브 등 비디오 애플리케이션 내에서 텍스트 검색 성능을 개선하기 위해 공통 임베딩 공간에서 비디오 및 텍스트 형식을 결합하여 모델을 학습시켰다. 사실, 임베딩 텐서를 잠재 공간(Latent Space)으로 이기종 데이터를 변환, 계산, 역변환할 수 있다는 아이디어는 VAE 기술, 구글의 트랜스포머 논문(2017)을 통해 개발자들 사이에 암시되어 있었다. 이를 실제로 시도해본 연구가 CLIP이다.  참고로, CLAP(Contrastive Language-Audio Pretraining)은 동일한 임베딩 공간 내에서 텍스트와 오디오 형식을 통합하는 또 다른 모델로, 오디오 애플리케이션 내에서 검색 기능을 개선하는 데 유용하다. CLIP은 다음과 같은 응용에 유용하다. 이미지 분류 및 검색 : CLIP은 이미지를 자연어 설명과 연결하여 이미지 분류 작업에 사용할 수 있다. 사용자가 텍스트 쿼리를 사용하여 이미지를 검색할 수 있는 보다 다양하고 유연한 이미지 검색 시스템을 허용한다. 콘텐츠 조정 : CLIP은 부적절하거나 유해한 콘텐츠를 식별하고 필터링하기 위해 이미지와 함께 제공되는 텍스트를 분석하여, 온라인 플랫폼의 콘텐츠를 조정하는 데 사용할 수 있다. 참고로, 메타 AI(Meta AI)는 최근 이미지, 텍스트, 오디오, 깊이, 열, IMU 데이터 등 6가지 양식에 걸쳐 공동 임베딩을 학습하는 이미지바인드(ImageBind)를 출시했다. 두 가지 모달리티를 수용하는 최초의 대규모 AI 모델인 CLIP은 이미지바인드 및 기타 다중 모달리티 AI 시스템을 이해하기 위한 전제 조건이다. CLIP은 배치 내에서 어떤 N×N(이미지, 텍스트) 쌍이 실제 일치하는지 예측하도록 설계되었다. CLIP은 이미지 인코더와 텍스트 인코더의 공동 학습을 통해 멀티모달 임베딩 공간을 만든다. CLIP 손실은 트랜스포머의 어텐션 모델을 사용하여, 학습 데이터 배치에서 N개 쌍에 대한 이미지와 텍스트 임베딩 간의 코사인 유사성을 최대화하는 것을 목표로 한다.  다음은 이를 설명하는 의사코드이다. 1. img_en = image_encoder(I)   # [n, d_i] 이미지 임베딩 인코딩을 통한 특징 추출  2. txtxt_emdn = textxt_emdncoder(T)    # [n, d_t] 텍스트 임베딩 인코딩을 통한 특징 추출 3. img_emd = l2_normalize(np.dot(img_en, W_i), axis=1)    # I×W 결합(조인트) 멀티모달 임베딩 텐서 계산 4. txt_emd = l2_normalize(np.dot(txtxt_emdn, W_t), axis=1)  # T×W 결합(조인트) 멀티모달 임베딩 텐서 계산 5. logits = np.dot(img_emd, txt_emd.T) * np.exp(t)   # I×T * E^t 함수를 이용한 [n, n]코사인 유사도 계산 6. labels = np.arange(n) 7. loss_i = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=0)  # 이미지 참값 logits과 예측된 label간 손실 8. loss_t = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=1)  # 텍스트 참값 logits과 예측된 label간 손실 9. loss = (loss_i + loss_t)/2   # 이미지, 텍스트 손실 평균값   실제 오픈AI 논문에는 <그림 2>와 같이 기술되어 있다.(동일하다.)   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
아레스 캐드 2025의 새로운 기능
데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2025 버전과 아레스 제품군의 새로운 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 인텔리코리아 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   이메일 | ares@cadian.com 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   오토캐드 호환성 - 전환을 용이하게 하는 개선된 UI 명령어 : OPTIONS     옵션 대화 상자는 모든 설정을 한데 모아 단위 및 사용자 설정을 포함해 쉽게 접근할 수 있다. 검색 기능이 강화되어 필요한 설정을 손쉽게 찾을 수 있게 개선되었다. 또한, 치수 스타일을 더욱 빠르게 조정할 수 있는 새로운 대화 상자가 추가되어 오토캐드처럼 세부 사항을 사용자 맞춤 설정할 수 있다. 검색 도구에는 사용자가 입력하기 시작하면 사라지는 ‘설정 검색’ 힌트 텍스트가 포함된 입력 상자가 있어, 정확하거나 부분적으로 일치하는 설정을 쉽게 찾을 수 있다. 사용자가 제안된 옵션 위로 마우스를 가져가면 해당 선택을 확인할 수 있는 상세 정보가 표시된다.  이번 버전에서는 오토캐드 사용자가 아레스로 부드럽게 전환할 수 있도록 치수 스타일 편집 기능이 오토캐드 인터페이스와 유사하게 개선되어, 사용자 정의가 더욱 직관적이고 간편해졌다.   인공지능 - 아레스 AI 어시스트 명령어 : ARESAIASSIST     오픈AI(OpenAI) 기반의 아레스 AI 어시스트(A3)는 다양한 언어로 아레스 사용자를 지원하는 인공지능이다. 기능 사용 방법 설명, 인터페이스 탐색, 질문 응답, 사용자 인터페이스 맞춤화, 변환 및 계산, 다양한 언어로의 텍스트 번역 등을 수행한다.  A3는 기본적으로 활성화되어 있으며, 필요에 따라 켜거나 끌 수 있다. 모든 사용자에게 유용하며, 특히 새 사용자는 트리니티(Trinity) 협업 기능과 BIM 기능 학습에서 도움을 받을 수 있다.   상호 운용성 - 아레스 커맨더의 시빌 3D 지원     오토데스크 시빌 3D(Civil 3D) 엔티티 지원을 새롭게 도입하여, 아레스 환경 내에서 시빌 3D 엔티티의 시각화를 가능하게 한다. 초기 버전은 제한된 기능을 제공하지만, 향후 릴리스를 통해 이 기능은 지속적으로 발전될 예정이다. 이러한 발전은 아레스 커맨더와 시빌 3D 간의 상호 운용성을 강화하여, 토목 공학 및 인프라 프로젝트의 설계와 문서화에 종합적인 솔루션을 제공할 것이다.   상호 운용성 - DWG에서 DGN으로 내보내기 명령어 : EXPORTDGN(DGNEXPORT)     DWG 파일을 DGN 형식으로 내보낼 수 있는 기능을 제공한다.  이 기능은 특히 벤틀리 시스템즈의 마이크로스테이션(MicroStation) 사용자나 프로젝트와이즈(ProjectWise)와 작업하는 고객에게 유용하며, 이를 통해 상호 운용성이 향상된다. DGN 파일은 토목 공학, 건축 등 다양한 분야에서 사용되며, 마이크로스테이션 및 인터그래프 소프트웨어의 주요 파일 형식이다. 아레스 커맨더의 이 기능은 단순한 파일 변환을 넘어 DWG와 DGN 형식 간 스타일 차이를 조정하고 이러한 설정을 저장하는 매핑 설정을 제공하여, 사용자가 더 세밀한 변환을 할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
언리얼 엔진 5.4 프리뷰 : 콘텐츠 생성의 퍼포먼스와 효율 강화
자료 제공 : 에픽게임즈 주요 특징 : 큰 메시 없이 높은 비주얼 퀄리티를 구현하는 나나이트 업데이트, 다양한 렌더링 성능 개선, 포트나이트의 모션 매칭 기능 포함, 컨트롤 릭과 시퀀서로 애니메이션 구현, 멀티 프로세스 쿠킹 속도 향상, 신규 오디오 인사이트 프로파일링 툴 제공, 프로시저럴 콘텐츠 생성 프레임워크 향상 등   에픽게임즈는 지난 3월 게임 개발자 콘퍼런스 GDC 2024의 오프닝 이벤트인 ‘스테이트 오브 언리얼(State of Unreal)’을 통해 ‘언리얼 엔진 5.4 프리뷰 1’ 출시 소식을 알렸다. 이 자리에서는 스카이댄스 뉴 미디어(Skydance New Media)의 새로운 앙상블 어드벤처 신작 ‘Marvel 1943 : Rise of Hydra’ 제작에 사용된 언리얼 엔진 5.4의 기능과 함께 UEFN(포트나이트 언리얼 에디터)에서 메타휴먼을 사용할 수 있게 됐다는 소식도 전해졌다.   ▲ 언리얼 엔진 5.4 프리뷰 1(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   언리얼 엔진 5.4 프리뷰 1 출시 먼저 언리얼 엔진 5.4 프리뷰 1이 4월 말에 정식 출시됐다. 언리얼 엔진 5.4에는 디스크에서 큰 메시를 만들지 않고도 훨씬 높은 비주얼 퀄리티를 구현할 수 있는 나나이트 테셀레이션과 같은 나나이트(Ninite)의 주요 업데이트를 비롯하여 다양한 렌더링 성능 개선에 대한 업데이트가 진행된다.  언리얼 엔진 5.4의 애니메이션에도 발전이 있었다. ‘포트나이트’ 챕터 5 출시 이후 모든 플랫폼의 포트나이트에 사용되어 온 모션 매칭 기능이 포함되어, 게임 속 캐릭터에 간단하고 효율적으로 애니메이션을 적용할 수 있게 되었다. 2024년 말에는 이번 키노트 데모에서 사용된 로코모션과 트래버스 데이터세트와 함께 하이엔드 모션 캡처 데이터로 제작된 500개 이상의 AAA급 애니메이션이 포함된 무료 샘플 학습 프로젝트도 무료로 공개할 예정이다. 또한 ‘레고 포트나이트’ 개발 과정에서 대대적인 테스트를 거친 덕분에 별도로 여러 애플리케이션에서 작업할 필요 없이 컨트롤 릭과 시퀀서로 게임에 애니메이션을 구현할 수 있다.  뿐만 아니라 이제 멀티 프로세스 쿠킹의 속도가 최대 3배까지 빨라져, 에디터에서 쿠킹 시 더 적은 양의 셰이더를 컴파일할 수 있다. 사운드 디자이너는 이제 강력한 차세대 오디오의 제작, 이해, 디버그를 지원하는 신규 오디오 인사이트 프로파일링 툴을 사용할 수 있게 되었다.  한편 엔진에서 제공되는 프로시저럴 콘텐츠 생성 프레임워크도 향상되었다. 이번에 출시되는 PCG 바이옴 제작 플러그인은 유연한 데이터 기반 툴의 구체적인 샘플로, 최신 업데이트에서 제공하는 체계적인 접근 방식을 통해 개발되었다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   스카이댄스 뉴 미디어가 선보이는 언리얼 엔진 5.4 기능 스카이댄스 뉴 미디어의 수상 경력에 빛나는 작가이면서 디렉터인 에이미 헤닉(Amy Hennig)과 그의 팀은 스테이트 오브 언리얼에서 새로운 앙상블 어드벤처 신작 ‘Marvel 1943 : Rise of Hydra’를 세계 최초로 선보였다. 스카이댄스는 리얼타임 시네마틱과 툴 데모를 진행하며 새로운 나나이트 및 볼류메트릭 렌더링 등 언리얼 엔진 5.4의 기능을 선보였다.    ▲ 스카이댄스가 GDC 2024에서 선보인 데모 영상   그의 팀은 나나이트 테셀레이션을 사용해 신에 높은 비주얼 퀄리티와 풍성한 디테일을 구현하고 애니메이션과 리얼타임 스트리밍을 지원하는 스파스 볼륨 텍스처로 메모리 사용량을 최소화하는 방법을 보여주었다. 불균질 볼륨이 셀프 섀도잉으로 시네마틱 퀄리티의 볼류메트릭 애셋을 렌더링하는 것과 단단한 표면에 그림자를 드리우고, 포그와 파티클과 같은 다른 반투명 이펙트와 합성되는 볼륨을 함께 선보였다. 스카이댄스는 최신 메타휴먼 애셋 표준과 메타휴먼 애니메이터를 사용해 배우의 강렬한 연기를 내러티브 속 주인공인 매력적인 애니메이션 캐릭터로 전환했다. 3래터럴 팀은 고해상도 4D 스캔을 활용해 메타휴먼 애셋의 퀄리티를 더욱 업그레이드하고, 스캔한 인물의 모습이 메타휴먼에 표현되도록 보정하는 방식으로 캐릭터 제작을 지원했다. 이 프로젝트는 스카이댄스의 베테랑 팀이 주도했으며 온전히 언리얼 엔진으로 제작되었다.   ▲ Marvel 1943 : Rise of Hydra(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   UEFN에 메타휴먼 도입 GDC 2023에서 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN)와 크리에이터 이코노미 2.0을 출시한 지 1년이 지났다. 그동안 크리에이터들은 8만 개가 넘는 UEFN 섬을 퍼블리싱했고, 에픽게임즈는 첫해에 3억 2000만 달러 이상의 참여 기반 수익금을 크리에이터에게 지급했다. 올해 GDC에서 에픽게임즈는 2024 로드맵을 통해 다양한 신규 기능을 소개했다. 우선 UEFN에 메타휴먼을 도입했다. 메타휴먼 크리에이터와 메타휴먼 애니메이터를 사용해 포트나이트 섬을 위한 고퀄리티 NPC를 손쉽게 제작하고 애니메이션을 적용할 수 있게 되었다. 메타휴먼 크리에이터는 UEFN 또는 언리얼 엔진에서 사용할 수 있도록 리깅된 사실적인 디지털 휴먼을 단 몇 분 만에 제작할 수 있는 무료 온라인 애플리케이션이다. 메타휴먼 애니메이터는 아이폰이나 스테레오 헤드마운트 카메라로 캡처한 영상을 메타휴먼용 고퀄리티 페이셜 애니메이션으로 변환한다. 메타휴먼 애니메이터로 만든 페이셜 애니메이션은 모든 메타휴먼 캐릭터 또는 UEFN에서 제공되는 포트나이트 캐릭터에 적용할 수 있다. 에픽게임즈는 크리에이터가 UEFN에서 메타휴먼으로 사실적인 환경에 실감 나는 휴먼 캐릭터를 구현하는 방법을 보여주는 탈리스만(Talisman) 데모도 공개했다. 이 데모에는 메타휴먼과 고퀄리티 환경이 포트나이트 섬의 룩 앤 필을 어떻게 완전히 바꿔놓았는지를 확인할 수 있다.   ▲ 탈리스만 데모 영상   또한, 신규 마블러스 디자이너(Marvelous Designer) 및 CLO의 지원을 통해 탈리스만 데모 속 메타휴먼의 역동적인 의상을 제작할 수 있게 됐다. UEFN 크리에이터는 마블러스 디자이너의 1년 무료 라이선스를 받을 수 있으며, 이 라이선스를 활용하면 새로운 언리얼 엔진 5.4 워크플로를 사용해 다이내믹 클로딩을 제작한 다음 UEFN 프로젝트로 임포트할 수 있다.   ▲ 탈리스만 데모(이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02