‘디지털 트윈과 4차 산업혁명’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2017(http://www.cadgraphics.co.kr/cae)’이 지난 11월 23일 서울 코엑스에서 열렸다. 이번 행사에서는 제조산업에서 4차 산업혁명을 실현하기 위한 핵심 요소로서 CAE의 역할을 짚어보고, CAE 관련 기술 동향과 최신 적용 사례 등을 폭 넓게 살펴볼 수 있는 기회가 마련되었다. / 정수진 편집장

4차 산업혁명은 제조산업에도 기존의 제품 개발 및 생산방법을 바꾸는 큰 폭의 변화를 요구하고 있다.  화의 중심은 개발/생산 프로세스에 다양한 디지털 기술이 본격적으로 접목되는 것이며, 제품이나 공장 의 온전한 디지털 모델을 만드는 디지털 트윈(digital twin)은 이러한 변화를 나타내는 대표적인 개념으로 꼽힌다. 설계/생산을 가상 환경에서 검증하는 CAE는 디지털 트윈을 구현하기 위한 중요한 기술로 중요성이 커지고 있다.

이번 CAE 컨퍼런스 2017에서는 디지털 트윈을 위한 CAE의 활용방안과 적용사례를 살펴보는 한편, 다양한 디지털 기술이 제품 개발과 검증에 어떻게 활용될 수 있을지에 대해 논의하는 자리가 마련되었다.

기조연설에서 현대자동차 박종찬 연구위원은 ‘4차산업혁명 시대의 차량개발 방향과 CAE의 역할’에 대해 소개했다. 연결성(connectivity)과 지능화(intelligence)를 핵심으로 하는 4차 산업혁명은 제조업 분야에서 2010년대 초반부터 꾸준히 제시되어 온 키워드이다. 박종찬 연구위원은“ 제조산업에서 4차 산업혁명의 핵심은 디지털 트윈이라고 볼 수 있으며, 이는 실제와 가상의 통합을 통해 사물이 자동/지능적으로 제어되는 사이버-물리 시스템(CPS)으로 구현된다”고 짚었다.

자동차 개발을 위해 필요한 가상 모델로는 ▲동력/연비/냉각성능 등의 도메인 모델 ▲운전패턴이나 환경 대처, 연비 등을 파악할 수 있는 운영 모델 ▲모재/결합부/작동품 등의 내구해석 모델 ▲과부하나 마모 등을 검토하는 결함 탐지 모델 등의 디지털 모델 등이 있다. 박종찬 연구위원은 “현대자동차의 경우 이러한 디지털 모델을 결합해 차량의 성능과 신뢰성을 높이고 고장예지까지 할 수 있도록 노력하고 있다. 또한 양산 이후 차량의 예측진단 및 후속 차량 개발에 반영할 수 있는 프로세스 개선을 추진 중”이라고 소개했다.

이러한 디지털 개발 프로세스에서 CAE는 개발 초기에 가상 테스트를 통해 차량의 성능과 다양성을 확보할 수 있는 효과적인 기술로 꼽힌다. 특히 각 영역별 시뮬레이션뿐만 아니라 통합 시스템 모델을 구축한다면 시스템 단위의 성능 설계나 차량 단위 성능 개발 모델로 활용할 수 있다. 이러한 점을 고려해 가상 차량 개발 프로세스를 기반으로 하는 성능설계 기술 로드맵을 갖추는 것이 현대자동차가 추진하는 CAE 활용의 주요한 방향이다.

한양대학교 최동훈 교수(피도텍 CEO)는 ‘인공지능을 통한 데이터 중심의 설계’ 기술에 대해 소개했다. 기존의 공학설계 방법이 실험 위주였다면, 최근에는 시뮬레이션 기반의 설계가 확산되고 있다. 최동훈 교수는 “한 발 더 나아가 축적된 산업 빅데이터와 인공지능을 활용한 ‘데이터 중심 설계(data driven design)’가 미래의 공학설계 기술이 될 것”이라고 전망했다.

인공지능(AI)은 자율주행 자동차, 이미지/음성 인식, 자연어 처리 등 적용 분야를 넓히면서 주목을 받고 있으며, 인공지능의 학습을 위한 프로그래밍 기법인 머신러닝(machine learning)은 인공지능을 지탱하는 중요한 기술이다. 효과적인 학습 모델의 개발과 컴퓨팅 성능의 향상, 학습할 수 있는 디지털 데이터의 증가, 머신러닝을 위한 오픈 프레임워크의 등장 등은 인공지능이 더욱 확산될 수 있는 기반을 마련하고 있다.

최동훈 교수는 “데이터 중심 설계는 실험/해석/경험 등의 빅데이터를 축적하고, 이를 바탕으로 머신러닝을 위한 메타모델을 생성한 후, 데이터 애널리틱스나 예측, 최적화 등에 활용할 수 있다”고 설명했다. 이 가운데 메타모델을 생성하는 단계는 오픈소스 프레임워크 및 머신러닝 알고리즘을 선택하고 사용자 정의 파라미터를 결정하는 등의 과정이 필요한데, 사람의 노하우를 기반으로 결정하는 것이 어려운 부분 중 하나로 꼽힌다.

최동훈 교수는 “인공지능을 활용해 산업체의 설계 엔지니어도 효과적으로 사용할 수 있는 머신러닝 기술을 개발하고 있다”고 소개했다. 여기에는 오픈소스 및 자체 개발한 머신러닝 알고리즘, 피처 추출 기술, 사용자 정의 파라미터 및 머신러닝 모델의 최적화 기술 등이 포함된다.

4차 산업혁명이 제조 경쟁력을 위해 중요한 요소로 떠오르고 있는 반면, 중견/중소기업의 경우 대기업 이상으로 4차 산업혁명에 대응하기 위한 고민이 깊다. 중소기업청장을 지낸 고려대학교 주영섭 석좌교수는“ CAE를 잘 활용하는 것만으로도 4차 산업혁명에 한 발 더 가까워질 수 있다”고 전했다.

제조산업에서는 초연결과 CPS가 4차 산업혁명의 핵심 키워드로 자리잡고, 개인화/맞춤화가 강조되면서 기업의 규모보다 속도와 유연성이 중요해지는 것이 4차 산업혁명이 만드는 변화의 핵심이다. 주영섭 석좌교수는“ 우리 제조산업이 글로벌 경쟁력을 높이기 위한 마스터 플랜을 마련해야 한다. 또한 4차 산업혁명에 대응하기 위해 혁신 스타트업과 중소기업의 중점 육성, 기술혁신 가속, 사람 중심의 비즈니스 모델 혁신, 제조혁신 가속 등이 요구된다”고 짚었다.

그는 또한 “한국의 글로벌 시장 포지션 및 제조 환경에 맞는 스마트 공장을 위한 목표과 전략이 필요하며, 특히 제조 프로세스에서 쓰임새가 넓어지고 있는 CAE를 중심으로 4차 산업혁명의 기반 기술과 연계에 주목할 필요가 있다. 이러한 관점에서 중소/벤처기업의 기술 혁신을 위한 정부의 R&D 투자도 확대되기를 바란다”고 전했다.

두산인프라코어 장한기 기술원장은 “시뮬레이션과 제품의 연결, 제품과 생산의 연결, 장비 간 및 장비와 현장의 연결, 제품과 서비스의 연결 등은 제조산업이 더 많은 부가가치를 만들어 낼 수 있게 한다”면서 이러한 변화를 이끌어내는 디지털 트윈은 제품을 생산하고 판매하는 것에 그치지 않고 제조기업의 근본적인 비즈니스 변화를 이끌 수 있을 것으로 전망했다.

디지털 트윈은 건설 현장에서도 구현되고 있다: 작업 대상과 장비, 그리고 장비의 시뮬레이션 모델이 연결됨으로써 장비의 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있게 되었다. 또한 설계 프로세스에서는 제품 정보와 생산 정보가 연결되어 디지털로 사전 조립 검증이 가능하다. 이 분야에서는 각 분야별로 발전해 온 해석/검증 기술을 연결하는 것이 앞으로의 과제로 꼽힌다.

장한기 기술원장은 “두산인프라코어는 건설 장비의 구조/동역학/유압 해석에 더해 GPU 연산 및 입자해석 기술을 활용해 흙과 같은 작업물에 대한 시뮬레이션도 진행하고 있다”고 소개했다. 동역학-구조-입자-엔진-유압 시스템의 해석이 서로 연결됨으로써 건설 장비의 작업에 대한 통합 시뮬레이션이 가능해졌다. 통합 시뮬레이션은 작업 하중 및 구조 안전성 평가, 가상 리그 테스트, 버킷 설계 최적화, 작업자 안전성 향상 등의 테스트를 가상으로 진행할 수 있다.

한국HP 정운영 상무는 워크스테이션뿐만 아니라 3D 프린터와 스캐너, VR 디스플레이 등 다양한 제품으로 변화하는 제조산업의 하드웨어 트렌드 및 자사의 솔루션을 소개했다. 인텔 코어i9(Core i9)과 AMD 라이젠(Ryzen) 등 고성능 CPU의 등장은 워크스테이션의 성능을 높이는 동시에 작업 환경을 바꿀 수 있는 가능성을 더욱 넓혔다. 정운영 상무는 “높아진 CPU 성능은 제조기업의 업무 프로세스를 개선할 수 있다. CPU의 코어 수가 늘면서 설계나 해석 작업을 하나씩 진행하는 것이 아니라, 여러 건의 설계나 해석을 동시에 실행할 수 있게 되었다”고 설명했다.

워크스테이션의 향상된 성능은 설계/해석 작업뿐 아니라 최근 관심이 높아지고 있는 3D 프린팅과 3D 스캐닝, V R(가상현실)/AR(증강현실), 머신러닝 등에도 활용할 수 있다. 이들 신기술이 제품 개발 프로세스에 접목될 수 있는 가능성이 높아진 것이다.

정운영 상무는 “HP는 데스크톱 워크스테이션 라인업을 리뉴얼하면서 설계/해석 작업의 특성에 따라 속도와 성능의 선택 폭을 더욱 넓혔다. 또한 산업용 3D 프린터와 백팩 형태의 VR 워크스테이션 등 새로운 하드웨어를 통해 제품 개발/생산 프로세스의 변화를 지원한다”고 소개했다.

이번 CAE 컨퍼런스 2017에서는 2개 트랙, 12편의 세션 발표를 통해 다양한 CAE 기술 및 솔루션과 활용사례가 소개되어, 최근 CAE 분야의 흐름과 적용방법에 대해 살펴볼 수 있는 자리가 마련되었다. 또한 CAE, 클라우드, 워크스테이션, 그래픽 하드웨어 등 다양한 기술을 체험할 수 있는 부스 전시, CAE 분야 VIP 간담회 등의 프로그램도 진행되었다.

  - 해양플랜트 분야 CAE 활용 및 개발현황(한국해양과학기술원 이강수 박사)

  - 시뮬레이션 데이터 관리 시스템의 구축 및 운영(이래오토모티브 김대업 수석부장)

  - 슈퍼컴퓨팅 모델링 & 시뮬레이션(KISTI 가상설계센터 김재성 센터장)

  - 범용 클라우드 기반 CAE 플랫폼 구축 및 활용(LS산전 유성열 책임)

  - 멀티피직스 이슈에 대한 최적 설계 검증 프로세스(경신 김병우 과장)

  - RF 관련 CAE 적용 사례 및 RF 구조해석(인천대학교 강승택 교수)

  - 해석 프로세스 자동화와 설계 탐색 사례(지멘스 PLM 소프트웨어 김호건 박사)

  - 실무에서 활용하는 최적설계 기술(한양대학교 민승재 교수)

  - CAE 시뮬레이션을 통한 3D 프린팅 결과물의 정확한 예측(한국엠에스씨소프트웨어 황인혁 부장)

  - 자율주행 자동차를 위한 ADAS 기술과 시뮬레이션의 적용(앤시스코리아 윤준식 부장)

  - 사출금형에서의 3D 프린팅 및 CAE 활용(한국생산기술연구원 이성희 공학박사)

  - 반도체 제조용 플라즈마 공정 해석을 위한 시뮬레이션(경원테크 유동훈 수석연구원)