메타버스: 초기 과대광고부터 비즈니스에서의 적극적 활용까지

행복감에서 실천으로: 비즈니스 세계의 메타버스

물리적 현실과 디지털 현실이 융합된 가상 공간인 메타버스(Metaverse)가 최근 중요한 화두가 되었습니다. 이른바 '가트너 하이프 사이클(Hype Cycle)'의 대표적인 사례다. 이 곡선은 기술이 초기 과대 광고 이후 최종적으로 생산적인 사용 단계에 들어가기 전에 어떻게 실망 단계를 거치는지 설명합니다. 초기의 행복감이 가라앉고 "실망의 계곡"에 도달한 후, 메타버스는 이제 "깨달음의 길"에 있습니다. 이는 메타버스가 회사의 점점 더 많은 영역에서 목표 지향적이고 지속 가능한 방식으로 사용되고 있음을 의미합니다.

새로운 파트너십 및 사용 사례: 산업 메타버스의 선구자인 T-Systems와 Nvidia

T-Systems는 칩 제조업체인 Nvidia와의 파트너십을 통해 Metaverse의 산업적 활용을 향한 중요한 발걸음을 내디뎠습니다. 이번 협력은 '산업용 메타버스(Industrial Metaverse)' 기술을 통해 산업계의 디지털 변혁을 진전시키는 것을 목표로 한다. 이번 협업의 핵심은 Nvidia의 Omniverse 플랫폼입니다. Omniverse는 인공지능(AI)을 활용한 모델 개발에 특히 적합한 확장 가능하고 미래 지향적인 개발 환경을 기업에 제공합니다. 이 플랫폼은 사실적이며 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 제공할 뿐만 아니라 높은 상호 운용성을 제공하여 다른 Metaverse 플랫폼과 확실히 차별화됩니다. 이는 데이터 소스와 기존 시스템을 원활하게 통합하고 관리할 수 있음을 의미합니다.

Omniverse 플랫폼의 중요한 장점은 소위 합성 데이터를 생성하는 기능입니다. 시뮬레이션은 실제 데이터를 얻기 어렵거나 데이터 보호 요구 사항이 중요한 응용 분야에 이상적인 기반을 제공합니다. 예를 들어, 실제 장치에 위험을 주지 않고 가상 공간에서 기계의 다양한 결함을 테스트할 수 있습니다. 가상 시나리오와 혼란을 극복할 수 있는 이러한 능력은 기업이 더 빠르고 비용 효율적으로 혁신을 개발하고 테스트할 수 있음을 의미합니다. 따라서 Industrial Metaverse는 새로운 기계와 프로세스를 실제로 구현하기 전에 광범위하게 테스트하고 최적화할 수 있는 환경을 조성합니다.

메타버스 사용의 추가 사례: Bosch, Siemens 및 자동차 산업

Bosch는 메타버스 기술에 집중적으로 참여하는 또 다른 회사입니다. 여기서는 특히 제품 수명주기 관리(PLM) 최적화, 즉 설계, 제조부터 유지보수, 폐기까지 전체 제품 수명주기 관리에 중점을 둡니다. Bosch는 확장 현실(XR)과 가상 현실(VR)을 사용하여 도구, 인프라, 공급업체 및 소프트웨어를 효율적으로 연결하는 기능을 만들었습니다. XR과 VR을 사용하면 디자인과 모델을 가상으로 경험할 수 있을 뿐만 아니라 실제 프로토타입 없이도 다양한 시나리오와 변경 사항을 경험할 수 있습니다.

이러한 디지털화의 결과로 더욱 효율적이고 비용 효율적인 제품 개발이 가능해졌습니다. 피드백과 제안된 변경 사항을 보다 신속하게 구현할 수 있으므로 공급업체와의 협업은 XR 및 VR을 통해 최적화됩니다. Deutsche Bahn, 에너지 회사인 RWE, 자동차 제조업체인 BMW와 Mercedes도 Metaverse 솔루션을 사용하여 생산, 유지 관리 또는 고객 서비스 등의 프로세스를 최적화합니다. 가상 시뮬레이션과 몰입형 기술을 사용하면 현실적으로 높은 비용이나 위험이 수반되는 시나리오를 플레이할 수 있습니다. 예를 들어 Deutsche Bahn의 경우 이는 철도 시스템의 유지 관리 작업을 실제 환경에서 구현하기 전에 가상으로 테스트할 수 있음을 의미합니다.

Siemens는 특히 Erlangen 장비 공장에서 Industrial Metaverse의 잠재력을 인식했습니다. 여기에서는 다양한 부서 간의 협업을 개선하기 위해 몰입형 레이아웃 계획이 사용됩니다. 또한 Siemens는 AI 및 XR 지원 교육을 위해 합성 데이터를 사용합니다. 결과는 인상적입니다. 최적화된 계획과 가상 교육 환경의 사용을 통해 생산량은 증가하고 에너지 소비는 감소했습니다. Siemens의 Amberg 전자 공장에서는 거의 100%의 생산 품질이 달성되었습니다. 이는 Metaverse가 단순한 속임수가 아니라 업계에 실질적인 이점을 제공한다는 분명한 증거입니다.

적합:

• 산업용 메타버스 디지털 트윈: Siemens Xcelerator와 NVIDIA는 기업 솔루션인 Omniverse에서 디지털 트윈을 구축하고 있습니다.
• 생산 중인 산업용 메타버스 및 디지털 트윈: Mercedes-Benz는 NVIDIA Omniverse를 사용하여 가상 공장을 구축합니다.

메타버스에서 AI와 합성 데이터의 역할

인공지능은 메타버스의 맥락에서 중요한 역할을 합니다. AI를 사용하면 가상 세계를 실시간으로 분석하고 대응할 수 있는데, 이는 자율 시스템 분야에서 특히 중요합니다. 합성 데이터를 사용하면 대량의 실제 데이터에 의존하지 않고도 기계가 학습할 수 있습니다. 이는 자율주행차나 복잡한 산업 시스템 개발 등 다양한 분야에서 장점이 됩니다. 이를 통해 시스템이 실제 작동에 사용되기 전에 위험이나 과제에 대비하는 다양한 시나리오와 환경을 시뮬레이션할 수 있습니다.

이에 대한 예는 통제된 가상 환경에서 기계를 제어하도록 훈련된 AI 훈련 모델을 사용하는 것입니다. 이런 환경에서 문제가 발생하면 AI 모델은 이에 대응하는 방법을 학습합니다. 이 프로세스는 실제 기계에서 동일한 교육을 수행하는 것보다 훨씬 효율적이고 안전합니다. AI, 합성 데이터 및 메타버스의 결합은 기계와 시스템이 현실에 대비할 수 있는 일종의 "훈련 캠프"를 가능하게 합니다. 이는 업계에서 시간과 비용을 절약하는 동시에 안전성을 높이는 혁신적인 방법입니다.

산업계 메타버스의 과제와 미래 전망

유망한 가능성에도 불구하고 메타버스는 도전에 직면해 있습니다. 가장 큰 것 중 하나는 기존 IT 구조에 통합하고 데이터 호환성을 보장하는 것입니다. 많은 회사에서는 메타버스에서 사용하도록 설계되지 않은 오래된 시스템을 보유하고 있습니다. 따라서 메타버스 기술을 도입하려면 기존 IT 인프라에 대한 광범위한 조정과 투자가 필요한 경우가 많습니다. 또 다른 문제는 데이터 보호입니다. 특히 가상 환경에서 개인 데이터를 사용하거나 시뮬레이션하는 경우 더욱 그렇습니다.

또 다른 측면은 표준화 문제입니다. 현재 다양한 회사가 자체 Metaverse 솔루션을 개발하고 있지만 서로 호환되지 않는 경우가 많습니다. 그러나 장기적으로는 서로 다른 플랫폼과 시스템 간의 포괄적이고 원활한 상호 운용성을 가능하게 하기 위해 통일된 표준을 만드는 것이 필요합니다. 이러한 표준의 개발은 메타버스의 잠재력을 최대한 활용하고 다양한 시스템과 기술이 조화롭게 함께 작동할 수 있는 "가상 세계"를 만드는 데 매우 중요합니다.

이러한 과제에도 불구하고 업계에서 메타버스의 잠재력은 엄청납니다. 전문가들은 메타버스가 장기적으로 기업 환경의 필수적인 부분으로 발전할 것이라고 가정합니다. 적용 분야는 가상 교육 및 교육부터 생산 프로세스 시뮬레이션, 실제 기계 및 시스템의 정확한 가상 표현을 가능하게 하는 프로토타입 및 디지털 트윈 개발까지 다양합니다. 이러한 기술은 효율성을 높이고 비용을 절감할 뿐만 아니라 에너지 소비를 줄이고 작업장 안전을 향상시킬 수 있습니다.

산업의 미래를 개척하는 메타버스

메타버스는 기업이 일하고 혁신하는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. T-Systems, Nvidia, Bosch, Siemens 등의 사례를 보면 Metaverse가 이미 다양한 분야에서 성공적으로 사용되고 있음을 알 수 있습니다. 이를 통해 가상 교육 환경, 생산 프로세스 최적화, 위치와 국경을 넘어 보다 효과적인 협업이 가능해집니다. 메타버스는 단순히 지나가는 트렌드가 아니라, 미래 산업의 기반을 마련할 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.

AI, XR 및 합성 데이터가 발전함에 따라 메타버스는 향후 몇 년 동안 경제에 훨씬 더 깊은 흔적을 남길 것입니다. 기술적, 경제적 여건이 조성되었습니다. 이제 메타버스의 잠재력을 최대한 활용하고 인식하는 것은 기업의 몫입니다.

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한때 혁명적인 디지털 개척지로 환영받았던 메타버스의 개념은 다양한 수준의 열정을 보여왔습니다. 초기의 과대광고는 어느 정도 줄어들었지만 메타버스는 잊혀진 추세와는 거리가 멀습니다. 오히려 특히 산업 응용 분야와 소매, 교육, 엔터테인먼트 등 특정 영역에서 실질적인 가치를 보여주는 방식으로 진화하고 있습니다.

메타버스: 과대 광고에서 실제 적용까지

메타버스는 사용자가 아바타를 사용하여 실시간으로 상호 작용하는 상호 연결된 가상 공간의 네트워크인 인터넷의 3D 버전으로 생각할 수 있습니다. 이는 종종 게임 및 사회적 경험과 연관되어 있지만 그 잠재력은 이러한 영역을 훨씬 뛰어넘습니다. 메타버스는 이제 증강현실(AR), 가상현실(VR), 인공지능(AI), 디지털 트윈 등의 기술을 통해 제조, 도시계획, 의료, 소매 등 산업에 통합되고 있습니다.

현재 산업 응용

1. 산업용 메타버스

산업계가 메타버스 도입을 주도하고 있다. Siemens 및 BMW와 같은 회사는 물리적 자산의 가상 복제본인 디지털 트윈을 사용하여 생산 프로세스를 시뮬레이션하고 유지 관리 요구 사항을 예측하며 운영을 최적화합니다. 예를 들어, Siemens Energy는 가동 중지 시간을 줄이고 효율성을 높이기 위해 발전소의 가상 모델을 개발했습니다. 산업용 메타버스는 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 2029년까지 시장 가치가 2,286억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

2. 지능형 제조

제조에 디지털 트윈과 AR/VR 기술을 통합하면 글로벌 팀 간의 실시간 모니터링, 예측 유지 관리 및 향상된 협업이 가능해집니다. 이를 통해 실제 프로토타입과 관련된 비용이 절감되고 제품 개발 주기가 가속화됩니다. 자동차 회사는 이러한 도구를 사용하여 생산 전에 차량 성능을 시뮬레이션하고 효율성과 지속 가능성을 모두 향상시킵니다.

3.. 도시계획과 스마트시티

도시 계획자는 도시 환경의 대규모 시뮬레이션을 위해 메타버스를 사용합니다. 도시의 디지털 트윈은 에너지 소비 패턴을 시각화하고 장기적인 지속 가능성 목표를 위해 인프라를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이는 관련자가 향후 개발에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

소매 및 고객 충성도

소매 부문에서도 VR과 AR을 통해 몰입형 쇼핑 경험을 창출함으로써 메타버스의 적용을 모색하고 있습니다. 가상 매장을 통해 고객은 고도로 개인화된 환경에서 옷을 입어보거나 제품과 상호 작용할 수 있습니다. 기업이 이러한 몰입형 경험에 막대한 투자를 함에 따라 Metaverse 생태계 내의 소매 부문은 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

교육 및 훈련

Metaverse는 가상 캠퍼스 또는 몰입형 교육 환경을 만들어 교육 및 기업 교육을 위한 새로운 기회를 열어줍니다. 이러한 플랫폼을 통해 직원들은 특히 복잡한 기계가 사용되는 에너지 또는 제조와 같은 산업에서 물리적 위험 없이 실습 학습을 수행할 수 있습니다.

도전과 미래의 가능성

애플리케이션이 증가함에도 불구하고 몇 가지 과제는 여전히 남아 있습니다.

높은 비용

AR/VR 하드웨어와 같이 완전히 몰입형 메타버스 경험에 필요한 인프라는 설치 및 유지 관리 비용이 많이 들 수 있습니다.

상호 운용성

다양한 가상 플랫폼에서 원활한 경험을 제공하는 것은 여전히 ​​기술적인 장애물로 남아 있습니다. 그러나 서로 다른 디지털 생태계 간의 상호 운용성을 향상하려는 노력이 있습니다.

안전 문제

더 많은 경제 활동이 메타베럼(예: 가상 화폐, NFT)으로 이동함에 따라 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아지고 있습니다.

그럼에도 불구하고 성장 잠재력은 여전히 ​​크다. 글로벌 메타버스 시장은 AI, 블록체인 기술의 발전과 몰입형 디지털 경험에 대한 소비자 수요 증가로 인해 2033년까지 2조 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.

변화하는 풍경

메타버스를 둘러싼 초기의 과대광고는 식었을지 모르지만 잊혀진 추세는 아닙니다. 제조, 도시 계획, 소매, 교육 등의 산업에서는 이미 초기 Metaverse 솔루션의 혜택을 누리고 있습니다. AI, 디지털 트윈, AR/VR 도구와 같은 구현 기술이 계속해서 성숙해짐에 따라 메타버스는 산업 프로세스와 일상 생활에 더욱 통합될 가능성이 높습니다.

메타버스는 일시적인 추세로 치부되기보다는 여러 분야에서 점차 그 가치를 입증하고 있습니다. 완전한 잠재력이 실현되려면 아직 수년이 걸릴 수 있지만, 현재 개발을 보면 다양한 산업 전반에 걸쳐 미래의 디지털 상호 작용을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것임을 알 수 있습니다.

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