검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'3D 데이터'통합검색 결과 입니다. (7건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

"실제 공간을 3D 데이터로"…디케이시스템, 라이다로 설계·시설 관리 지원

디케이시스템이 실제 공간을 스캔해 3차원 데이터로 기록하는 라이다 장비를 선보였다. 건축·토목부터 문화재와 실내 설비까지 공간 정보를 디지털화해 설계와 유지보수에 활용하도록 지원한다. 디케이시스템은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 휴대형 라이다와 근접 라이다 등 공간 스캔 장비를 소개했다. 회사는 측량 장비에서 출발해 라이다 기반 공간 데이터 수집 분야로 사업을 넓혀왔다. 현장에서는 전시 공간을 직접 스캔한 데이터를 컴퓨터 화면으로 보여줬다. 부스 주변 구조와 천장 타일 형태 등을 3차원으로 확인할 수 있도록 실제 공간을 디지털 데이터로 구현했다. 수집한 데이터는 공간의 현황을 파악하고 설계에 활용할 수 있다. 건축정보모델링(BIM)으로 가공하면 시설의 유지보수와 관리에도 사용할 수 있다는 설명이다. 디케이시스템 관계자는 “스캔한 데이터로 설계를 하거나 BIM으로 만들어 유지보수 관리에 활용할 수 있다”고 말했다. 활용 분야는 건축·측량·토목과 설비, 문화재, 산림 등이다. 회사는 문화재 기록과 실내 공간·설비 분야에서 장비가 사용되고 있으며 건축 분야에도 납품한 사례가 있다고 설명했다. 관계자는 “라이다 분야로 넘어오면서 활용 분야가 굉장히 많아졌다”며 “건축과 토목뿐 아니라 설비나 문화재, 산림 쪽에서도 쓰인다”고 밝혔다. 디케이시스템은 이번 전시를 통해 공간 스캔 기술을 알리고 관련 수요가 있는 기업을 찾는 데 주력하고 있다. 도입 대상은 대규모 기업에 한정되지 않으며 공간 데이터가 필요한 소규모 기업도 장비를 활용할 수 있다는 설명이다. 디케이시스템 관계자는 “아직 보편화되지 않은 만큼 이런 솔루션이 있다는 것을 최대한 많이 알리고자 한다”고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다.

2026.10.07 15:44류승현 기자

인텔, 256코어 '다이아몬드 래피즈'로 AI 데이터센터 정조준

인텔이 매년 8월 열리는 반도체 업계 연례 행사 '핫칩스 2026'을 통해 내년 출시할 차세대 데이터센터용 '다이아몬드 래피즈' 프로세서 세부 구조를 공개했다. 다이아몬드 래피즈는 최대 256개의 P(퍼포먼스) 코어와 1.28GB 최종레벨캐시(LLC), 12800MT/s 고대역폭 메모리를 지원하는 프로세서다. 인텔은 단순히 코어 수를 늘리는 데 그치지 않고 CPU 코어와 메모리·입출력(I/O)을 분리한 뒤 3D 적층과 칩렛 인터페이스로 연결하는 새로운 구조를 적용했다. 인텔이 처음 제품에 적용한 '팬아웃 패브릭' 구조를 기반으로 컴퓨트 빌딩 블록(CBB)을 필요한 만큼 확장하고 중앙의 패브릭 허브를 통해 메모리와 I/O를 통합하는 방식이다. 제온6부터 시작된 '칩렛 전환'…다이아몬드 래피즈로 확대 인텔은 5세대 제온 프로세서까지 모든 구성 요소를 한 다이(Die) 안에 넣는 모놀리식 설계를 꾸준히 유지했다. 그러나 2024년 출시한 제온6 프로세서부터는 생산 공정의 수율 등을 감안해 CPU 코어를 최대 3개 타일에 분할해 집적하는 방식으로 전환했다. 올해 정식 출시한 E(에피션트) 코어 기반 제온6+(클리어워터 포레스트) 부터는 CPU 코어를 구성하는 타일을 분리한 구조를 적용했다. 다이아몬드 래피즈 역시 제온6+와 비슷하게 설계됐다. CPU 코어를 최대 64개 모을 수 있는 '컴퓨트 빌딩 블록(CBB)' 4개, 그리고 입출력과 메모리를 관리하는 '패브릭 허브' 등으로 구성됐다. CPU 코어는 CBB, 메모리·I/O는 패브릭 허브에 배치 컴퓨트 빌딩 블록은 다시 CPU 코어만 모은 '코어 칩렛', 캐시 메모리와 패브릭 허브 연결을 담당하는 '베이스 타일' 등 두 개로 구성된다. 코어 칩렛에는 최대 16개 코어를 담을 수 있다. 64코어를 구성하려면 코어 칩렛 4개를 모아야 한다. 인텔은 "한 베이스 타일 당 코어 칩렛 수, 그리고 프로세서 당 컴퓨트 빌딩 블록 수는 요구 성능이나 전력 소모 등에 맞춰 조절 가능하다"고 설명했다. 패브릭 허브는 컴퓨트 빌딩 블록을 제어하고 PCI 익스프레스 6.0 128레인, 16채널 DDR5 메모리 입출력을 담당한다. 각종 연산을 가속하는 가속기, 메모리 컨트롤러도 함께 내장된다. 모든 구성 요소에 인텔 자체 공정 적용 다이아몬드 래피즈의 모든 생산 공정과 패키징은 인텔 파운드리 자체 역량을 활용한다. 컴퓨트 빌딩 블록의 기초가 되는 베이스 타일은 극자외선(EUV) 기반 인텔 3-T, CPU를 담은 코어 칩렛은 인텔 18A-P 공정에서 생산된다. 인텔 3-T는 2024년 공개된 3나노급 '인텔 3' 공정을 기반으로 반도체를 수직으로 쌓아올리는 것을 고려해 실리콘 관통전극(TSV)을 추가한 파생 공정이다. 이미 제온6+의 베이스 타일로도 활용됐다. 인텔 18A-P는 작년 말부터 양산에 들어간 1.8나노급 '인텔 18A'를 데이터센터용 CPU와 AI·고성능컴퓨팅(HPC) 생산에 맞도록 개선했다. 인텔 18A 대비 같은 전력 적용시 9% 더 높은 성능을 낸다. 또 성능이 같을 경우 전력 소비를 최대 18% 절감할 수 있다. 3D 적층에 UCIe-S까지... 칩렛 연결 방식도 바꿨다 베이스 타일과 코어 칩렛을 연결하는 데는 인텔 반도체 적층 기술 '포베로스 3D 다이렉트'가 적용됐다. 두 반도체 사이 구리 접점을 직접 맞닿게 해 저항을 줄이는 가장 최신 기술이다. 컴퓨트 빌딩 블록과 패브릭 허브 등 다이 간 연결에는 UCIe-S 16G를 이용한다. UCIe(유니버설 칩렛 인터커넥트 익스프레스)는 서로 다른 제조사와 공정에서 생산된 반도체를 연결할 수 있는 개방형 표준이다. 인텔은 이미 평면상의 반도체를 연결할 수 있는 EMIB 기술을 가지고 있다. 그러나 UCIe-S는 일반 반도체 기판의 배선만으로 각종 신호와 데이터를 연결해 생산 비용과 복잡도를 줄일 수 있다는 이점을 지녔다. UCIe-S를 이용해 인텔 이외 회사에서 생산된 AI 가속기 등을 연결하기 위한 가능성도 열어뒀다. 레지스터 32개로 늘리고 AI 명령어도 강화 다이아몬드 래피즈에는 인텔과 AMD 협업의 결과물 중 하나인 '고급성능확장(APX)'도 포함된다. CPU 안에서 일반적인 연산을 담당하는 '범용 레지스터(GPR)'를 현행 16개에서 최대 32개까지 늘려 더 많은 값을 저장하고 불필요한 데이터 입출력을 줄였다. APX는 기존 x86 서버용으로 설계된 소프트웨어와 호환성도 확보하고 있다. 인텔은 "다이아몬드 래피즈 등 새 프로세서에 맞게 소프트웨어를 다시 컴파일만 하면 늘어난 레지스터를 활용해 성능 향상을 기대할 수 있다"고 설명했다. AI 연산 등에 쓰이는 명령어인 AVX 10.2는 FP8(실수 8비트), FP16(실수 16비트), BF16 등 고성능 처리에 최적화됐다. CPU의 역할 변화에 대응한 '모듈화' 다이아몬드 래피즈의 핵심은 256코어라는 숫자보다 모듈화에 있다. 인텔은 모놀리식 다이에서 타일 구조로 이동한 뒤, 코어·캐시·I/O를 각각 최적의 공정에서 생산하고 패키지 단계에서 하나의 프로세서로 결합하는 방향으로 진화했다. 이는 AI 데이터센터에서 CPU의 역할이 단순한 범용 연산을 넘어 GPU·AI 가속기·메모리 확장 장치를 연결하고 제어하는 방향으로 확대되고 있음을 보여준다. 다이아몬드 래피즈는 내년 출시 예정이다. 경쟁사인 AMD는 한 발 앞서 2나노급 공정에서 생산한 차세대 에픽 프로세서 '베니스'를 3분기부터 시장에 공급 예정이다. 실제 성능과 전력 효율 등에서 두 제품간 점유율 경쟁이 벌어질 전망이다.

2026.08.28 15:01권봉석 기자

코아시아세미, 국내 DSP 업계 첫 3D IC 패키지 적용 SoC 양산

국내 디자인하우스 업계에서 3차원 집적회로(3D IC) 패키지를 적용한 시스템반도체 첫 양산 사례가 나왔다. 코아시아세미는 국내 디자인하우스 중 최초로 3D IC 패키지가 적용된 시스템온칩(SoC)의 양산에 돌입했다고 11일 밝혔다. 3D IC 패키지는 실리콘관통전극(TSV) 등 수직 연결 기술을 적용해 로직 SoC와 메모리 등 여러 다이(Die)를 수직으로 쌓는 기술이다. 기존 2D나 2.5D 구조보다 메모리 대역폭이 높고 데이터 이동 효율이 우수해 최근 차세대 인공지능(AI) 반도체 분야에서 핵심 기술로 꼽힌다. 맞춤형 설계 비중이 크고 제조 공정이 복잡해 양산 난이도가 높은 것으로 알려져 있다. 이번에 양산에 들어간 제품은 웨이퍼 위에 웨이퍼를 직접 붙이는 'WoW(Wafer-on-Wafer) 하이브리드 본딩' 기술이 적용됐다. 로직 SoC 위에 맞춤형 D램 복수 개를 수직 적층한 구조다. 다이를 개별 적층하는 CoW(Chip-on-Wafer) 방식 대비 층간 거리를 줄여 대용량 데이터 처리 성능을 향상시켰다. 코아시아세미는 지난 1월 3D IC 패키지 프로젝트를 착수한 이후 개발을 거쳐 양산 체제를 구축했다. 회사는 현재 3D 패키지를 적용한 추가 프로젝트의 개발 막바지 단계를 진행 중이며, 글로벌 고객사들과 관련 협력을 논의하고 있다. 신동수 코아시아세미 대표이사는 "3D 패키지 등 차세대 시스템반도체는 설계 역량과 함께 파운드리, OSAT 등 공급망 관리 역량이 필수적"이라며 "글로벌 고객과의 개발 및 공급 협력을 지속 확대하겠다"라고 말했다.

2026.08.11 16:36전화평 기자

텔레픽스, AI·컴퓨터 비전 국제 학회서 '두각'

우주 AI 종합 솔루션 기업 텔레픽스(대표 조성익)의 위성영상 기반 3D 복원 기술 등 논문 5편이 AI·컴퓨터 비전 국제 학회 'CVPR 2026'서 두각을 드러냈다. 텔레픽스는 9일 'CVPR 2026'에서 기술 연구 논문 5편이 선정돼 발표됐고, 이 가운데 2편은 각각 메인 트랙 논문과 워크숍 최고논문상 2위를 차지했다고 9일 밝혔다. CVPR은 미국 IEEE(전자전기학회)가 주최하는 AI·컴퓨터 비전 분야 국제 학술대회다. 구글, 메타, MIT 등 글로벌 빅테크와 주요 연구기관이 참여한다. 올해 'CVPR 2026'은 지난 3일부터 7일까지 미국 덴버에서 열렸다. 올해는 총 1만6092편의 논문이 접수됐고, 이 중 4090편이 최종 채택됐다. 경쟁률은 평균 4대1정도 된다. 텔레픽스의 메인 트랙 발표 논문은 'BOLT(저랭크 전이학습)' 연구 결과다. 미국 애리조나주립대와 공동으로 진행했다. 이 기술은 계절·날씨·지역 변화 등 새로운 환경에서도 AI가 소량의 데이터만으로 빠르게 적응할 수 있도록 했다. 지구 관측 워크숍에서는 최고논문상 2위를 차지한 논문도 배출했다. 이 논문은 GeoGS(지리공간 기반 3D 복원 기술)과 관련한 기술로, 소수 위성 영상만으로 정밀한 3D 지형 모델을 자동 복원할 수 있다. 기존 AI 기반 3D 복원은 위성과 같은 극한 관측 환경에서 구조가 불안정해지는 문제가 있었다. 텔레픽스는 위성 특화 사진측량 기법을 AI 내부에 결합해 이를 해결했다. 이 기술은 재난 대응, 도시 인프라 분석, 국방 지형정보 구축 등 다양한 공간정보 분야에 활용할 수 있다. 이외에 텔레픽스는 ▲칼만 필터링 기반 위성 궤도상 자세 추정 온보드 AI 기술 ▲우주 환경 특화 데이터셋 연구 결과 ▲위성 스테레오 매칭용 고정밀 합성 데이터셋 기술 등을 공개했다. 권다롱새 텔레픽스 최고데이터과학자는 "이번에 발표한 논문 5편은 위성을 직접 운용하며 현장에서 부딪혀온 문제들을 연구로 풀어낸 결과물"이라며 "이번 성과를 샛챗, 테트라플렉스 등 자사의 핵심 제품에 직접 반영해 실용적인 위성 AI 솔루션으로 이어갈 계획"이라고 말했다.

2026.06.09 15:49박희범 기자

美 어플라이드, TSMC와 차세대 반도체 기술 공동 개발

어플라이드 머티어리얼즈(AMAT)는 대만 파운더리 TSMC와 30년 이상의 협력 관계를 바탕으로 차세대 AI 시대를 위한 반도체 기술 개발과 상용화를 가속화하는 새로운 혁신 파트너십을 체결했다고 12일 발표했다. 양사는 실리콘밸리에 위치한 어플라이드 EPIC(Equipment and Process Innovation and Commercialization) 센터에서 데이터센터부터 엣지까지 에너지 효율적인 성능을 구현하기 위한 재료공학, 장비 혁신, 공정 통합 기술을 공동으로 개발할 계획이다. 게리 디커슨 어플라이드 머티어리얼즈 회장 겸 CEO는 “어플라이드와 TSMC는 반도체 기술의 최전선에서 혁신을 이끌겠다는 공동의 신뢰와 의지를 바탕으로 오랜 기간 긴밀히 협력해왔다”며 “EPIC 센터에서 양사의 팀을 한데 모아 파트너십을 더욱 강화하고, 반도체 제조 로드맵의 전례 없는 복잡성에 대응하기 위한 기술 개발을 가속화할 것”이라고 말했다. 미위제 TSMC 수석 부사장 겸 공동 최고운영책임자(Co-COO)는 “반도체 디바이스 아키텍처가 세대를 거듭하며 진화함에 따라 재료공학과 공정 통합에 대한 요구 수준이 높아지고 있다”며 “글로벌 규모의 AI 과제에 대응하기 위해서는 업계 전반의 협력이 필수적이다. 어플라이드 머티어리얼즈의 EPIC 센터는 차세대 기술을 위한 장비와 공정 준비를 가속하는 데 이상적인 환경을 제공한다”고 밝혔다. 양사는 EPIC 센터 협력을 통해 첨단 로직 스케일링의 핵심 과제 해결을 위한 재료공학 혁신을 공동 추진한다. 우선 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요 증가에 대응해 첨단 로직 노드 전반에서 전력·성능·면적을 지속 개선하는 공정 기술을 개발한다. 또한 복잡해지는 3D 트랜지스터 및 인터커넥트 구조를 정밀하게 형성하는 신소재와 차세대 제조 장비를 선보일 계획이다. 이와 함께 디바이스 아키텍처가 수직 적층 및 고도 스케일링화됨에 따라 수율과 변동성 제어, 신뢰성을 높이는 첨단 공정 통합 기술 혁신에도 집중할 방침이다. 프라부 라자 어플라이드 머티어리얼즈 반도체 제품 그룹(SPG) 사장은 “첨단 파운드리 기술 발전을 위해서는 새로운 협력 및 혁신 모델이 필요하다”며 “TSMC는 EPIC 센터의 창립 파트너로서 어플라이드의 혁신 팀과 차세대 장비에 우선적으로 접근해 기술 개발에서 양산으로의 전환을 가속화할 수 있을 것”이라고 강조했다. 실리콘밸리에 위치한 어플라이드의 신규 EPIC 센터는 약 50억 달러 규모로 미국 내 역대 최대 첨단 반도체 장비 R&D 투자 시설로 평가된다. 올해 가동을 목표로 하는 이 센터는 초기 연구 단계부터 대규모 양산까지 혁신 기술의 상용화 기간을 획기적으로 단축하도록 설계됐다. 칩 제조사들은 안전한 협업 환경에서 어플라이드의 R&D 포트폴리오에 조기 접근하고 학습 주기를 단축해 차세대 기술의 양산 전환을 앞당길 수 있다. 또한 EPIC 센터의 공동 혁신 프로그램은 어플라이드에 멀티 노드 관점의 가시성을 제공해 R&D 투자 방향을 정교화하고 R&D 생산성과 가치 창출을 동시에 높인다.

2026.05.12 08:45장경윤 기자

삼성전자, IBM 차세대 프로세서에 '3D 패키징' 양산 공급

삼성전자가 첨단 패키징 기술로 IBM과의 협력을 강화한다. IBM이 최근 출시한 차세대 프로세서에 3D 적층 기술을 성공적으로 양산 공급한 것으로 파악됐다. 27일 업계에 따르면 IBM은 삼성전자 7나노미터(nm) 공정 및 3D 패키징을 적용한 'Power11(P11)' 칩을 이달 공식 출시했다. P11은 IBM의 자체 아키텍처를 기반으로 한 서버용 CPU다. 654mm² 면적에 총 300억개의 트랜지스터를 집적했다. 이전 세대인 P10 대비 클럭 속도가 향상됐으며, 프로세서 당 최대 25% 더 많은 코어를 추가할 수 있도록 설계됐다. IBM 자료에 따르면 P11은 삼성전자 파운드리 7나노 공정을 채택했다. 이전 P10과 같은 공정이지만, 삼성전자의 3D 패키징 기술을 통해 'ISC(Integrated Stack Capacitor; 통합형 적층 커패시터)'를 도입해 차별점을 뒀다. 커패시터는 전하를 일시적으로 저장할 수 있는 전자부품이다. 회로에 전류가 일정하게 흐르도록 조절하고 부품 간 전자파 간섭현상을 막아준다. 기존 커패시터는 PCB(인쇄회로기판)나 첨단 패키징에서 중간 기판 역할을 담당하는 인터포저 위에 부착돼 왔다. 반면 ISC는 커패시터를 패키지 내부로 끌어들여, 칩 아래에 직접 배치한다. 커패시터와 칩간 거리가 가까워지면서 더 많은 전력을 빠르게, 그리고 안정적으로 보낼 수 있게 된다. 삼성전자는 ISC를 3D 패키징을 통해 집적했다. 웨이퍼 상에 ISC를 만들고 그 위에 IBM의 프로세서를 올린 뒤, TSV(실리콘관통전극)로 연결해 TC(열압착) 본딩을 진행하는 방식이다. IBM은 이를 2.5D 패키징으로 기술했으나, 삼성전자는 ISC와 칩을 수직 적층했다는 점에서 3D 패키징으로 정의하고 있는 것으로 알려졌다. 이로써 IBM은 전공정 변화 없이도 최첨단 패키징 기술 도입을 통해 프로세서 성능을 한 단계 끌어올리게 됐다. 삼성전자 역시 3D 패키징 적용으로 자사 파운드리 기술력을 강화했다는 점에서 의미가 있다. 반도체 업계 관계자는 "제품 특성 상 P11의 출하량이 많지는 않을 것으로 보이나, 삼성전자 입장에서는 3D 패키징을 안정적으로 양산 공급했다는 점에서 긍정적"이라며 "첨단 패키징의 중요성이 대두되고 있는 만큼 고객사 확장에 도움이 될 것"이라고 설명했다.

2025.07.27 10:09장경윤 기자

[AI 리더스] 엔닷라이트, '움직이는 CAD'로 설계 한계 돌파…로봇 AI 진화 앞당긴다

"제품 하나를 디자인하려면 기획, 스케치, 실제 설계를 수없이 반복해야 했습니다. 시간과 비용이 엄청났죠. 이에 우리는 텍스트나 이미지 한 장이면 인공지능(AI)이 '실제 작동하는' 3D 설계도를 순식간에 만들어내도록 했습니다. 제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 데이터 생성까지 한 번에 해결하는 시대를 연 것입니다." 김선태 엔닷라이트 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 최근 기자와의 인터뷰에서 이같이 선언했다. 그의 말에는 3D 기술로 산업 현장의 가장 본질적인 문제를 정면으로 돌파하고 있다는 자신감이 묻어났다. 21일 업계에 따르면 AI 기술의 발전에도 불구하고 로보틱스나 디지털 트윈 등 복잡한 산업에 즉시 적용 가능한 '고품질 3D 데이터'가 절대적으로 부족해 AI 전환이 더딘 상황이다. 이러한 과제를 해결하기 위해 지난 2020년 설립된 AI 기반 3D 기술 기업 엔닷라이트가 독자적인 해법을 제시하며 주목받고 있다. 엔닷라이트의 접근법은 보기 좋은 이미지를 만드는 수준을 넘어선다. 실제 제조와 시뮬레이션이 가능한 컴퓨터 지원 설계(CAD) 데이터를 AI로 직접 생성하는 데 집중하는 것이다. 핵심 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'는 이 설계 자동화 기술을 AI 학습용 합성 데이터 생성과 결합해 산업 현장의 오랜 병목 현상을 해결하고 있다. '설계 노가다'의 종말…디자이너는 창의력에 '집중' 엔닷라이트가 가장 먼저 정조준한 문제는 전통적인 제품 설계 과정의 고질적인 비효율성이었다. 기획과 스케치, 엔지니어의 CAD 도면 작업을 오가는 과정은 최소 수 주에서 수개월이 걸리는 지난한 반복 작업이었다. 이 회사의 '트리닉스'는 이 해묵은 과제를 AI로 자동화한다. 사용자가 "슬라이딩 도어가 있는 금속 캐비닛을 만들어줘" 같은 자연어 텍스트나 이미지를 입력하면 AI가 이를 해석해 곧바로 제조 가능한 3D CAD 모델을 생성하는 식이다. 김 CTO는 "단순히 외형만 흉내 내는 것이 아니라 부품 계층 구조와 물리적 작동이 가능한 관절까지 포함된 진짜 산업용 설계 결과물을 만들어낸다"고 설명했다. 트리닉스의 강점은 여기서 그치지 않는다. 한번 생성된 모델을 사용자가 다시 '편집'할 수 있다는 점은 기존 생성형 AI와 차원을 달리하는 지점이다. 김 CTO는 "보통의 생성형 AI는 한번 결과물을 만들면 그걸로 끝이지만 우리는 AI와 대화하듯 설계를 발전시킬 수 있다"며 "일례로 AI에게 '밸브 핸들이 2개인 3D 모델'을 생성하게 한 뒤 그 결과물을 보고 '이 모델에서 핸들만 3개로 늘려줘'라고 텍스트로 추가 요청하면 다른 부분은 그대로 둔 채 핸들만 3개로 즉시 수정해준다"고 설명했다. 이러한 '대화형 수정' 기능은 사용자의 세밀한 요구사항을 즉각적으로 반영할 수 있게 한다. 매번 처음부터 다시 모델링해야 하는 수고를 덜어줘 디자인의 완성도를 높이는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 것이다. "가위는 접히고, 텀블러 뚜껑은 열려야"…진짜 시뮬레이션의 '시작' 이같이 트리닉스가 생성하는 3D 모델의 핵심은 모든 부품이 개별적으로 분리되고 경첩이나 서랍의 슬라이딩 같은 관절 구조를 포함하는 데 있다. 이 덕분에 안경이 접히고 가위가 교차하며 전자레인지 문이 열리는 등 실제 제품과 동일하게 작동하는 '살아있는' 3D 모델 생성이 가능해진 것이다. 이 시뮬레이션 가능한 데이터는 로봇 AI 학습에 결정적인 역할을 한다. 로봇이 현실 세계에서 다양한 물체를 조작하는 법을 배우려면 수많은 형태의 데이터가 필요하다. '트리닉스'는 원본 데이터 하나만으로 수만 가지 변형된 형태의 '움직이는' 3D 데이터를 대량 생성해 로봇을 훈련시킬 수 있다. 김 CTO는 "제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 3D 시뮬레이션 데이터 생성까지 한번에 해결하는 것"이라며 "이것이 바로 두 기술이 만나는 핵심 지점"이라고 밝혔다. 더불어 "이 모든 과정의 자동화는 결국 디자이너와 엔지니어들이 반복적인 '노가다' 업무에서 해방돼 더 창의적인 기획에 집중하게 만든다"며 "사람을 대체하는 것이 아니라 생산성을 극대화해 더 나은 제품을 더 빨리 만들도록 돕는 것이 기술의 핵심"이라고 강조했다. 엔비디아도 인정한 기술력…산업계 전반으로 확장되는 협력 엔닷라이트의 기술력은 이미 글로벌 최고 파트너사와의 협력으로 증명되고 있다. 특히 엔비디아와의 인연은 지난 2022년부터 이어져 온 깊은 신뢰 관계에 기반한다. 이 회사의 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'에 합류한 이후 엔닷라이트는 자체 3D 엔진을 엔비디아 '옴니버스'와 연동하며 기술을 고도화했다. 특히 김 CTO는 지난 3월 미국에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스 'GTC 2025'에서 참가해 극소수의 국내 스타트업만 참여한 포스터 세션에서 '트리닉스'의 합성 데이터 생성 기술을 발표했다. 그는 "당시 현장에서 대부분의 합성 데이터 기술이 2D 이미지 기반이었다"며 "우리는 3D 모델의 메시 레벨에서 직접 결함을 생성하고 시뮬레이션하는 방식을 보여 다들 크게 놀라워했다"고 말했다. 이같은 기술력을 바탕으로 엔닷라이트는 국내 유수의 제조, 로보틱스 등 분야의 핵심 기업들과의 협력을 넘어 최근에는 국방, 의료, 물류 등 다양한 산업으로까지 협력 논의를 빠르게 확장하고 있다. 여러 산업 분야의 리딩 기업들이 먼저 협업을 요청해오고 있을 정도다. 동시에 회사는 3D 데이터 기반의 협업 솔루션 '서피(Surfee)'도 제공한다. '트리닉스'로 생성된 CAD 모델을 웹상에서 여러 사람이 함께 보며 실시간으로 피드백을 주고받는 도구다. 이를 통해 디자이너와 엔지니어, 기획자 간의 소통 비용을 획기적으로 줄여 전체 개발 워크플로우를 완성한다. 김 CTO는 "창업 초기부터 꿈꿔온 '3D 콘텐츠의 대중화'를 AI로 실현하고 있다"며 "설계의 장벽을 허물어 만든 데이터가 다시 산업 AI를 발전시키는 선순환을 통해 모든 산업의 지능화를 앞당길 것"이라고 강조했다.

2025.07.21 11:18조이환 기자