유니티 엔진이 산업군에 미치는 영향 물어보니

2023. 10. 9. 08:00
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 -APAC 인더스트리 서밋 2023 진행 -AI와 디지털트윈 인사이트 제시 인공지능(AI)과 디지털트윈은 자동차 업계에서도 화두로 떠오르고 있다.

자동차를 넘어 폭 넓은 산업군에서 유니티 엔진 활용 방안과 목표 등을 자세히 설명하며 AI와 디지털트윈의 발전 가능성을 확인했다.

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 -APAC 인더스트리 서밋 2023 진행
 -AI와 디지털트윈 인사이트 제시

 인공지능(AI)과 디지털트윈은 자동차 업계에서도 화두로 떠오르고 있다. 시간과 비용을 극단적으로 줄일 수 있고 다양한 변수에 신속한 대응이 가능하기 때문이다. 이에 유니티는 수요를 충족하고 미래 변화를 주도하기 위해 나서고 있다. 지난 5일 열린 APAC 인더스트리 서밋 2023에서는 현실적인 방법과 해결책을 제시하며 기대를 키웠다. 자동차를 넘어 폭 넓은 산업군에서 유니티 엔진 활용 방안과 목표 등을 자세히 설명하며 AI와 디지털트윈의 발전 가능성을 확인했다. 다음은 인더스트리 서밋에서 전문 패널들과 나눈 일문일답.


 -유니티는 한국 시장에서 어떤 의미가 있나
 "한국의 산업은 혁신적인 것으로 알려져 있다. 실시간 3D를 이용한 디지털 트윈과 이를 통해 결과물을 구현하기 위해서는 한국이 최적의 국가라고 생각했다. 현재 한국에서도 산업 분야에 많은 청년들이 진출하고 있다. 이러한 청년들도 한때는 게이머였고 게임을 개발한 경험도 있을 것이다. 때문에 이미 자연스럽게 쌓아 놓은 경험을 토대로 현업에서 일을 하면 굉장히 좋은 시너지를 낼 수 있을 것이라 생각한다. 유니티는 이미 개발한 엔진과 관련 기술, 정보 제공을 통해 다양한 산업 분야에서 도움을 줄 수 있으며 긍정적인 결과물을 낼 수 있을 것이다"

 -AI가 산업계에서 어떻게 활용될 것으로 보나
 "AI가 게임에서 시작해 산업으로 넘어갈 때를 생각해보면 시뮬레이션이 굉장히 중요한 분야로 사용되고 있다. 하지만 이것이 전부는 아니라고 생각한다. 산업에서의 대표 사례를 하나 말하자면 자동차다. 판매와 관련한 트레이닝을 제공할 수 있다. 트랙터 운전을 하는 것은 굉장히 어려운 작업이다. 하지만 유니티 뮤즈를 활용하면 AI와 자연스럽게 대화를 하면서 어떻게 운전해야 가장 적합할지 등에 대한 교육을 받을 수 있다.

 이 외에 건설에서의 사례도 있다. 건설에서 가장 어려운 부분은 설계했던 것들을 실제로 구현하는 작업이다. 예를 들어 와이어링이나 배관 등과 관련해 정보가 누락돼 비용과 예산을 초과하는 경우가 굉장히 많다. 하지만 XR을 이용한다면 실제처럼 구현한 방을 돌아다니며 직접 눈으로 확인하고 정보를 체크할 수 있다. 이런 사례처럼 뮤즈를 사용했을 때 AI와 자연스러운 대화를 통해 산업 분야의 작업 환경이 훨씬 더 자연스러워지고 유용해지기 때문에 많은 이점이 있다.

 첨언하자면 우리가 프로그램을 구동하면서 현실 공간을 인식하는데 도움을 받거나, 데이터를 훈련시켜 새로운 미래를 예측하는데 사용될 수 있다. 이런 과정들은 공장이나 건물을 만들고, 운영하는데 활용이 될 수 있다. 때문에 디지털 트윈에 AI를 적용하는 것은 점점 가속화될 것이다"

 -산업 분야에서는 새로운 기술을 도입하기 위해 기존의 업무 과정을 바꾸는 것이 부담이 될 수 있을 것 같다. 어떤 견해를 가지고 있나
 "많은 기업들과 대화를 할 때 이러한 문제에 직면을 하게 된다. 유니티는 이와 관련해 아주 오랜 기간 어떻게 하면 기술을 가지고 가장 큰 영향을 효율적으로 산업에 미칠 수 있는지 고민해왔다. 그래서 기술로 다양하고 무궁무진한 일들을 할 수 있지만 이런 야심찬 것에 도전을 먼저하기보다는 최소한 몇 개의 정보만으로도 눈으로 볼 수 있는 것들을 보여줄 수 있는 형태로, 거기서부터 추진할 수 있게 만들어주고자 한다. 이렇게 하면 기업의 라이프 스타일을 방해하지 않고도 많은 이익을 제공할 수 있다. 이 같은 철학을 가지고 협업을 시작해왔다"

 -산업 현장에서 AI는 계속 학습을 하고 있는데 일관성이 없다는 단점이 언급되고 있다. 해결하기 위한 노력은
 "해결은 간단하다. AI를 사용을 고도화해 늘리는 것이다. 결국 문제가 되는 것은 머신 러닝, 머신을 훈련시킬 때 사용되는 데이터의 질이다. 시뮬레이션도 마찬가지다. 우리도 많은 기업들과 이런 대화를 계속하고 있는데 보다 효율적으로 문제를 해결하는 AI 툴을 제공할 수 있다고 생각한다"

김성환 기자 swkim@autotimes.co.kr

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