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NC AI, '바르코 3D 2.0' 공개…게임 넘어 피지컬AI 인프라 노린다
[경제일보] NC AI(대표 이연수)가 3D 생성 AI 플랫폼 ‘바르코 3D(VARCO 3D) 2.0’을 공개하고 글로벌 3D 제작 시장 공략에 나선다. 단순히 3D 모델을 생성하는 기술 경쟁을 넘어 실제 콘텐츠 제작 공정에 AI를 적용해 생산성을 높이는 실무형 플랫폼으로 고도화했다는 점이 핵심이다. NC AI는 1일 최신 생성 AI 모델을 적용한 바르코 3D 2.0을 공개한다고 밝혔다. 바르코 3D는 텍스트나 이미지를 기반으로 3D 모델을 생성하는 AI 서비스다. 회사 측은 국내에서 자체 3D 생성 AI 모델을 기반으로 상용 서비스를 운영하는 사례라는 점을 강조하고 있다. 이번 업데이트의 핵심은 ‘커스텀 워크플로’ 기능이다. 사용자는 이미지 생성, AI 어시스턴트, 3D 생성, 텍스처 변환, 후처리 등 여러 기능을 노드 단위로 조합해 프로젝트 목적에 맞는 제작 공정을 설계할 수 있다. 반복되는 작업을 하나의 워크플로로 저장하고 다시 불러와 사용할 수 있어 제작 시간을 줄이는 구조다. 게임과 콘텐츠 제작 현장에서는 같은 스타일의 3D 애셋을 반복적으로 만들어야 하는 일이 많다. 기획 단계에서 여러 시안을 빠르게 만들고 피드백에 따라 형태나 색감, 재질을 수정하는 과정도 잦다. 바르코 3D 2.0은 저장된 워크플로를 활용해 기존 제작 공정을 재사용하고 수정 사항을 빠르게 반영하도록 했다. 파츠 단위 생성과 수정도 강화됐다. 복잡한 캐릭터나 오브젝트를 의상, 장식, 장비 등 구성 요소별로 나눠 생성할 수 있다. 여러 요소를 한꺼번에 만들 때 발생하는 형태 왜곡을 줄이고 필요한 부분만 개별 수정할 수 있다는 설명이다. 전체 모델을 다시 생성하지 않아도 돼 아트팀과 기획팀의 반복 작업 부담을 낮출 수 있다. 협업 기능도 포함됐다. 완성된 워크플로를 팀원과 공유하면 실무에서 검증된 제작 파이프라인을 프로젝트 전반에 적용할 수 있다. 개인 작업자의 노하우를 조직의 공용 자산으로 축적하고 여러 작업자가 동일한 기준으로 3D 애셋을 생산하는 방식이다. 콘텐츠 제작이 대형화되는 흐름에서 품질 일관성을 확보하기 위한 기능으로 볼 수 있다. 모델 성능도 고도화했다. 바르코 3D 2.0은 입력 이미지의 실루엣과 비례를 안정적으로 반영하고 복잡한 장식 요소가 있는 오브젝트도 정교하게 구현하도록 개선됐다. 최대 4K 텍스처를 지원해 색감, 재질감, 표면 패턴, 마모 흔적 등 시각 요소의 표현력을 높였다. NC AI는 Uni3D 등 주요 형상 유사도 평가에서 높은 성능을 기록했다고 설명했다. 이번 업데이트는 게임과 콘텐츠 산업을 넘어 피지컬AI와 디지털 트윈으로 확장하는 기반이기도 하다. 피지컬AI와 디지털 트윈은 현실의 공장, 설비, 로봇, 부품을 가상 공간에 정밀하게 구현해야 한다. 산업용 애셋을 모듈 단위로 만들고 규격 변경을 빠르게 반영할 수 있다면 시뮬레이션과 로봇 학습 환경 구축에 활용될 수 있다. NC AI는 후속 기능도 예고했다. 생성된 3D 메시 표면을 자동으로 전개해 UV 맵을 만드는 ‘AI UV 언랩’ 기능을 추가하고 향후 PBR 텍스처와 AI 리토폴로지 기능으로 실무 활용성을 높일 계획이다. 올해 3분기에는 미세 형상 표현을 강화한 ‘바르코 3D 2.0 울트라’ 모델도 공개할 예정이다. 이연수 NC AI 대표는 “이번 바르코 3D 2.0 업데이트는 단순한 생성형 AI를 넘어 실무자들의 3D 콘텐츠 제작 파이프라인 자체를 혁신하는 데 중점을 뒀다”며 “고품질 3D 애셋 제작의 표준을 제시하고 피지컬AI와 디지털 트윈 등 다양한 산업 분야로 적용을 확대해 나가겠다”고 말했다. 한편 3D 생성 AI의 경쟁은 빠른 생성 속도에서 실제 제작 공정에 쓸 수 있는 품질과 통제력으로 옮겨가고 있다. 게임사는 비용 절감과 제작 속도 향상을 원하고 제조·로봇 산업은 정밀한 가상 자산을 필요로 한다. 바르코 3D 2.0의 과제는 벤치마크 성능을 넘어 현장 작업자가 반복해서 쓰는 도구로 자리 잡는 일이다. AI가 만든 3D 모델이 시안에 머물지 않고 개발과 시뮬레이션, 디지털 트윈의 기반 자산이 될 때 NC AI의 기술도 산업 플랫폼으로 평가받을 수 있다.
2026-07-01 10:51:28
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NC AI, 미디어 특화 AI 사업 확장…K-미디어 콘텐츠 제작 혁신한다
[경제일보] NC AI가 방송 제작 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 본격적으로 나선다. 자체 AI 기술력을 기반으로 방송 콘텐츠 제작 전 과정을 지원하는 플랫폼 사업을 추진하며 미디어 산업 특화 AI 사업 영역 확대에 속도를 내고 있다. 16일 NC AI는 MBC, NHN클라우드, 데이터메이커와 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 'AX 원스톱 바우처 사업'에 선정됐다고 밝혔다. 이번 사업은 AI 솔루션과 데이터, 클라우드 인프라를 통합 지원해 기업의 AX를 촉진하는 정부 지원 사업이다. 단순 솔루션 도입을 넘어 기획 단계부터 데이터 구축, AI 개발, 서비스 운영까지 연계해 산업 현장 혁신을 추진하는 것이 특징이다. NC AI는 이번 사업을 시작으로 게임 산업을 넘어 방송·미디어 분야까지 AI 사업 영역을 확대하게 된다. 특히 60년 이상 축적된 MBC의 방송 제작 노하우와 NC AI의 자체 AI 파운데이션 모델을 결합해 콘텐츠 제작 과정 전반의 효율화를 추진한다는 계획이다. 최근 미디어 산업은 글로벌 K-콘텐츠 수요 확대에도 불구하고 광고 시장 위축과 제작비 상승이라는 이중 부담에 직면해 있는 것으로 알려졌다. 특히 편집과 자막, 더빙, 화면해설 등 포스트프로덕션 영역은 여전히 수작업 비중이 높아 제작 비용과 시간이 집중적으로 소요되는 대표적인 병목 구간으로 꼽힌다. 컨소시엄은 이러한 문제를 해결하기 위해 방송 영상 속 인물과 발화, 감정, 장면 맥락 등을 통합적으로 이해할 수 있는 '미디어 온톨로지' 체계를 구축할 예정이다. 온톨로지는 정보와 개념 간 의미적 관계를 구조화해 컴퓨터가 이를 이해하고 활용할 수 있도록 만든 지식 체계다. 이번 사업에서 구축되는 미디어 온톨로지는 영상 속 인물의 행동과 대사, 감정 변화, 장소와 사건의 관계 등을 연결해 AI가 콘텐츠의 흐름과 의미를 종합적으로 이해하도록 하는 핵심 기술 기반 역할을 수행한다. NC AI는 사업의 핵심 기술 개발사로 참여한다. 온톨로지 엔진 설계와 개발, AI 모델 파인튜닝, SaaS 플랫폼 구축, API 개발 등을 담당하며 자사 미디어 특화 AI 솔루션 '바르코'를 제작 워크플로 전반에 적용할 계획이다. 최종적으로는 미디어 온톨로지 기반의 맥락 인지 AI 편집, AI 다국어 더빙, 시각장애인용 AI 화면해설 등 3종의 SaaS 애플리케이션을 개발한다. NC AI는 이를 통해 콘텐츠 제작 현장의 생산성을 높이고 후반 제작 비용 절감 효과를 기대한다고 설명했다. 특히 AI 다국어 더빙 기술은 K-콘텐츠의 글로벌 유통 확대에도 활용될 전망이다. 기존에는 언어별 현지화 과정에 상당한 시간과 비용이 소요됐지만 AI 기반 자동화가 가능해질 경우 해외 서비스 속도를 높이고 제작 부담을 줄일 수 있기 때문이다. 이번 사업은 방송 제작 현장에 AI를 접목하는 실증 사업을 넘어 향후 미디어 산업 전반으로 확장 가능한 SaaS 사업 모델이 될 수 있을 것으로 분석된다. 방송사뿐 아니라 OTT 사업자와 콘텐츠 제작사, 미디어 플랫폼 등으로 적용 범위를 넓힐 수 있어서다. 또한 AI 기반 화면해설 기능은 시각장애인 등 정보 접근 취약계층의 콘텐츠 이용 환경 개선에도 기여할 것으로 기대된다. 제작 효율화와 공공성 확대를 동시에 달성할 수 있는 AI 활용 사례로 평가받고 있다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 사업은 AI를 활용한 제작 효율화와 글로벌 사업 확대, 미디어 접근성 향상이라는 산업적·사회적 가치를 동시에 실현하는 의미 있는 프로젝트"라며 "방송 콘텐츠에 특화된 미디어 온톨로지와 멀티모달 AI 기술을 바탕으로 국내 미디어 산업의 AX를 선도하고 K-콘텐츠 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.
2026-06-16 08:39:30
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엔씨 이어 크래프톤도 AI 경쟁 참전…크래프톤, 멀티모달 AI '라온' 공개
[경제일보] 크래프톤이 자체 AI 모델 브랜드를 공개하며 게임업계의 인공지능(AI) 경쟁이 본격화되고 있다. 엔씨가 게임 산업의 AI 활용에 가장 앞서가는 것으로 평가되는 가운데 게임사들이 AI 기술을 단순 연구 수준을 넘어 실제 개발·서비스 전반에 적용하면서 AI 기반 게임 산업 경쟁이 빠르게 확대되는 모습이다. 2일 크래프톤은 AI 모델 브랜드 '라온'을 론칭하고 음성 지원 대규모 언어 모델(LLM), 실시간 음성 대화 모델, 텍스트-음성 변환(TTS) 모델, 비전 인코더 등을 글로벌 플랫폼 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. AI의 발전으로 인해 기존 대비 게임 제작 비용은 최대 10분의 1 수준으로 줄고 개발 속도는 최대 60배까지 빨라지고 있는 것으로 나타나고 있다. 원재호 앵커노드 대표는 지난 2월 열린 'AI&게임 산업 포럼'에서 "과거에는 수개월에서 1년 이상 걸리던 작업을 단 6일만에 완료했다"며 AI의 유용성을 설명했다. 이에 크래프톤도 AI 모델 브랜드인 '라온'을 론칭하는 등 AI 사업에 뛰어든 것으로 풀이된다. 특히 데이터 수집부터 모델 학습, 성능 평가까지 파운데이션 모델 개발 전 과정을 자체적으로 수행했다는 점에서 AI 기술 내재화를 진행한 것으로 분석된다. 이번에 공개된 모델은 '라온-Speech', '라온-SpeechChat', '라온-OpenTTS', '라온-VisionEncoder' 등 4종이다. 음성 이해·생성, 실시간 음성 대화, 음성 합성, 이미지 이해 기능을 포함해 멀티모달 AI 역량을 확보한 것이 특징이다. 라온-Speech는 90억 파라미터 규모 음성 언어 모델로 음성 텍스트 변환, 음성 기반 질의응답 등 다양한 태스크에서 사용 가능하도록 설계됐고, 라온-SpeechChat은 실시간 양방향 대화가 가능한 풀 듀플렉스 기술을 적용해 사용자와 자연스럽게 대화가 가능하다. 또한 라온-OpenTTS는 공개 음성 데이터 기반으로 학습된 텍스트-음성 변환 모델이며, 라온-VisionEncoder는 이미지 정보를 AI가 이해 가능한 형태로 변환하는 비전 인코더다. 크래프톤이 멀티모달 AI 모델을 공개한 것은 향후 게임 개발과 서비스 전반에 AI를 적용하기 위한 전략으로 풀이된다. 음성 기반 NPC, 자동 스토리 생성, 실시간 캐릭터 상호작용 등 새로운 게임 경험 구현이 가능해지기 때문이다. 최근 글로벌 게임업계에서도 AI 도입이 빠르게 확산되고 있다. 생성형 AI를 활용한 NPC 대화, 자동 콘텐츠 제작, 개발 자동화 등 AI 기반 게임 제작 방식이 새로운 흐름으로 자리 잡고 있다. 게임 개발 비용 증가와 콘텐츠 제작 속도 경쟁이 심화되면서 AI 도입 필요성도 커지고 있다. 최근 엔씨는 자체 AI 기술을 외부에 개방하며 산업 생태계 확장에 나섰다. 이를 위해 별도 AI 전문 법인 NC AI를 설립하고 AI 기반 제작 솔루션을 상용화했다. NC AI의 대표 솔루션인 'VARCO' 라인업은 게임 제작 전반을 자동화하는 것이 특징이다. 2D 이미지를 3D 모델로 자동 변환하는 VARCO 3D, 이미지 기반 사운드 생성 기능을 제공하는 VARCO Sound, 게임 특화 번역 기능을 지원하는 VARCO Trans 등이 포함된다. NC AI는 해당 기술을 통해 제작 시간은 최대 75%까지 단축하고 사운드 및 현지화 비용도 크게 줄일 수 있다고 설명했다. 임수진 NC AI 상무는 'AI&게임 산업 포럼'에서 "지난해 기술 검증을 마쳤고 올해는 AI 기반 게임이 본격적으로 시장에 등장하는 원년이 될 것"이라며 "AI는 개발 효율성을 높이는 것을 넘어 게임 제작 방식 자체를 바꾸는 핵심 기술"이라고 말했다. 크래프톤도 지난해 개인용 AI 비서 KIRA를 공개하는 등 AI 에이전트, CPC(Co-Playable Character) 등 AI 기반 상호작용 기술을 개발해 게임 적용을 추진하고 있다. 게임사별로 AI 기술 적용 방향이 다양해지면서 AI 중심 경쟁이 본격화될 전망이다. 게임사들이 자체 AI 모델 확보에 나서면서 향후 AI 기반 게임 콘텐츠 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 분석된다. 특히 음성·대화·시각 인식 기술이 결합된 AI 캐릭터와 자동 콘텐츠 생성 기술이 차세대 게임 경험의 핵심 요소로 부상할 것으로 전망된다. 이강욱 크래프톤 CAIO는 "이번 '라온' 모델 시리즈 공개는 AI 기술 역량을 축적해 나가는 과정의 중요한 이정표"라며 "대규모 학습 데이터와 핵심 모델을 오픈소스로 공유해 연구자와 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 하고 멀티모달 기술 발전과 국내 AI 생태계의 성장에 기여하기를 기대한다"고 말했다.
2026-04-02 16:59:04
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