혼합현실 솔루션 생산성 향상 도구로 부상...MS, 산업별 혼합현실 시나리오 소개

"혼합 현실은 현실 세계에서 인간의 능력을 활용하는 새로운 기회를 제공한다. 이 기술은 오늘날 조직 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있으며, 작업 수행, 학습 및 유지, 협업을 혁신적으로 변화시키는 것으로 입증되었다. 실제로 IDC의 새로운 데이터에 따르면 증강 및 가상현실 시장은 2022년 말까지 3,721억 달러, 2025년 말까지 5,428억 달러에 이를 것으로 예상된다."

마이크로소프트의 홀로렌즈 2의 글로벌 제품 마케팅 관리자인 로난 젠킨스(Ronan Jenkins)가 혼합 현실(Mixed Reality)에 대한 주요 산업별 생산성 향상과 시나리오를 마이크로소프트 다이내믹 365 블로그를 통해 소개했다. 현재 마이크로소프트는 마이크로소프트 홀로렌즈 2, 마이크소프트 다이내믹 365 리모트 어시스트, 마이크로소프트 다이내믹 365 가이드를 활용한 혼합 현실 솔루션을 제공하고 있다.

포레스터가 진행한 마이크로소프트 홀로렌즈 2를 사용한 '혼합 현실의 TEI' 보고서에 따르면, 제조업에서 교육시간을 75% 단축하고 노동 시간당 평균 30달러를 절약한 것으로 조사됐다(위). 보건 의료 분야에서는 혼합 현실을 통해 80%의 소모품 사용을 줄여 교육 생당 4,000달러를 절약했다(아래). (자료:Microsoft)

 

혼합 현실은 실제 세계의 모습에 디지털 데이터와 이미지를 중첩시키는 기술로, 실제 장면과 가상의 장면을 결합해 실시간으로 상호작용하는 시각화된 정보를 제공한다. 이를 작업 수행, 교육, 의료, 건축 등의 분야에 적용하면, 실제와 가상을 결합한 정보를 통해 작업이나 학습 효율을 높일 수 있어, 산업별로 다양한 활용 방법이 개발되고 적용 분야가 조금씩 확대되고 있다.

마이크로소프트가 포레스터(Forrester)에 의뢰해 발간한 TEI(Total Economic Impact) 보고서에 따르면, 마이크로소프트 홀로렌즈 2가 3년 동안 177%의 ROI(Return On Investment)와 760만 달러의 NPV(Net Present Value)를 달성하고, 13개월의 투자 회수 기간을 제공한 것으로 밝혀졌다. 이러한 조사를 기반으로 로난 젠킨스는 혼합현실 솔루션을 적용할 수 있는 시나리오를 다음과 같이 소개했다.

제조업에서는 작업 수행에 혼합 현실을 사용해 75%의 교육 시간 단축과 노동 시간당 평균 30달러를 절약한 것으로 나타났다. 이를 기반으로 강사 없이 복잡한 제품의 조립 작업에 대한 교육, 3D 정보를 통해 중요한 정보에 접근 및 공유할 수 있는 원격 검사 및 감사를 통한 실시간 업무 처리, 현장 기술자와 전문가를 원격으로 연결해 협업할 수 있는 연결된 현장 서비스를 주요 시나리오로 제시했다.

교육 분야에서는 혼합 현실 솔루션을 활용해 한 명당 일 년에 520시간에 달하는 교육 시간을 15% 줄인 것으로 나타났다. 이는 증강 교육, 경험적 학습, 확장형 학습 및 연구 등의 시나리오를 통한 활용 범위 확장이 가능하다. 증강 교육은 3D 시각화를 활용한 교육, 경험적 학습은 교과서 개념을 물리적 환경에 통합한 실습, 확장형 학습 및 연구는 효율성을 향상하는 확장 가능한 연구 협업 모델을 의미한다.

보건 및 의료 분야에서는 소모품을 평균적으로 80% 줄여 교육생 한 명당 4,000 달러를 절약한 것으로 조사됐다. 시나리오 적용 분야는 3D 홀로그램을 활용해 치료 방법이나 향후 절차를 안내함으로써 환자나 보호자의 이해를 돕고 신뢰성을 높이는 홀로그램 환자 상담, 온라인 대화형 협업 환경을 통한 원격 전문가 상담, 단계별로 제시되는 홀로그램을 활용한 의료진 교육 등을 제시했다.

건축, 건설 및 엔지니어링 분야도 혼합 현실 시나리오가 다양하게 적용될 수 있는 분야다. 이 분야의 기업들은 재작업 시간을 75% 줄여 시간 당 44달러를 절약한 것으로 나타났다. 현장 작업자와 이해 관계자의 충돌을 예방할 수 있도록 사전에 문제를 식별할 수 있는 충돌 감지(Clash detection), 3D와 몰입형 시각화를 통한 모델 시연. 현장 작업자에게 작업 지침, 데이터 등을 시각화를 통해 제공해 작업 속도, 품질, 안정성을 향상시키는 자가 학습에 활용할 수 있다.

 

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