시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (12)   지난 호에서는 ‘무엇을 볼 것인가?’, ‘무엇을 믿을 것인가?’, ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’의 이야기의 두 번째 이야기로 ‘무엇을 믿을 것인가’에 관해서 다양한 주제를 바탕으로 생각해 보았다. 모든 것에는 다양한 관점이 존재하지만 가장 익숙하고 편안하게 느껴지는 것이 받아들이기 쉬운 것임을 알 수 있다. 믿고 싶은 것만 믿기보다는 실체를 제대로 파악하기 위한 시도가 필요해 보인다. 일상생활에서도 친숙함의 오류에 빠지기 쉽다. 이번 호에서는 생각보다 과학적이지 않은 과학, 과학적 이론과 법칙의 차이, 시작은 관찰부터, 유사성 관찰, 천동설과 지동설에 관해서 소개하고 ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’에 관해서 함께 생각하면서 연재를 마무리하고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 원자 모델의 시대에 따른 변화   생각보다 과학적이지 않은 과학 과학이라는 단어를 사전에서 찾아보면 ‘보편적인 진리나 법칙의 발견을 목적으로 한 체계적인 지식. 넓은 뜻으로는 학(學)을 이르고, 좁은 뜻으로는 자연 과학을 이른다’라고 설명하고 있다. 또한, 이러한 설명도 있다. 과학은 사물의 구조, 성질, 법칙 등을 관찰 가능한 방법으로 얻어진 체계적이고 이론적인 지식의 체계를 말한다. 좁게는 인류가 경험주의와 방법론적 자연주의에 근거하여 실험을 통해 얻어낸 자연계에 대한 자식을 의미한다. 과학자들은 자연계에서 관찰되는 현상을 과학적 방법에 따라 자연적인 (초자연적이지 않은) 이론으로 설명하려고 한다. 그렇다면 과학적인 방법이란 무엇일까? 연역과 귀납의 논리학을 바탕으로 관찰이론–실험–재현을 바탕으로 한 과학, 즉 자연과학에서 체계적이고 객관적인 방법으로 검증할 수 있는 질문에 관해 연구하는 방법이라고 소개되어 있다. 결국은 과학을 연구하는 사람들이 주장하는 내용을 이해하고 인정해야 한다는 이야기이다. 진실은 다수결로 결정되는 것은 아닐 텐데, 과연 이런 방법이 과학적인 방법이라고 단언할 수 있을까? 약간 고개가 갸우뚱해지는 설명이지만 심정적으로는 충분히 이해되는 말이다. <그림 1>에 원자 모델의 시대적 변화를 시간순으로 정리해 보았다. 우선 원자 모델이 출현하려면 ‘원자’라는 개념이 먼저 만들어져야 한다. 원자는 일상적인 물질을 이루는 가장 작은 단위이다. 일상적인 물질들은 원소로 구성되어 있으며, 화학 반응을 통해 더 쪼갤 수 없는 단위와 같은 의미로 사용된다. 모든 물질의 네 가지 상태인 고체(solid), 액체(liquid), 기체(gas), 플라스마(plasma)가 모두 원자로 이루어져 있다. ‘atom’이라는 단어는 언어적으로 고대 그리스어에 뿌리를 두고 있고, 그 추상적 개념은 이미 기원 전 5세기에 고대 그리스 철학자 데모크리토스가 사용한 것이다. 1803년 존 돌턴이 제안한 단단한 공의 모양을 한 원자 모델부터 이제까지 수많은 원자 모델이 제안되어 왔다. 현재는 1913년에 닐스 보어가 제안한 우주를 닮은 모델과 약 100년 전인 1926년에 에르빈 슈뢰딩거가 제안한 양자 모델이 주로 사용되고 있다. 많은 원자 모델이 실험 결과를 설명하는데 한계가 오면 실험 결과를 설명하기 위하여 새로운 모델이 제안되어 검증받는 방식으로 변화하여 오늘에 이르고 있다. 오늘의 상식이 언제까지 유효할지는 알 수 없다. 원자의 모습과 성질은 그대로인데 우리의 생각과 이해의 정도가 달라졌을 뿐이다.   과학적 이론과 법칙의 차이 과학 분야에서 이론, 법칙, 모델, 가설이라는 용어가 자주 등장한다. 어렴풋하게 의미는 알 것 같은데 명확하게 구분하는 것은 쉽지 않다. 사람마다 어떤 개념에 관한 생각과 동의 여부가 크게 다르기 때문이다.   그림 2. 과학적 이론과 법칙의 차이는?   <그림 2>에 과학적 이론과 법칙의 차이를 비교적 이해하기 쉽게 정리해 놓은 것이 있어서 소개한다. 이론은 어떤 현상이 어떻게, 왜 일어났는지를 설명하고 법칙은 현상이 무엇인지를 수식으로 설명하고 있다. 이론과 법칙 모두 같은 현상을 설명하고 있지만 이론은 많은 설명 가운데 하나이고, 법칙은 핵심을 정리한 것으로 많은 사람들의 증명을 통해서 동의를 얻은 것이라고 할 수 있다. 처음에는 현상의 관찰이나 단순한 발상에서 시작해서 어느 정도 경향성을 파악하는 단계에 다다르면 가설을 세우고 실험을 통해서 그 가설의 유효성을 검증하게 된다. 실험 결과에 대한 해석이 명확하고 현상의 본질을 간결하게 설명할 수 있다면 법칙으로 발전한다. 실험 결과에 대한 해석을 위하여 여러 가지 이론(모델)을 만들어 실험 결과가 잘 설명될 수 있도록 이론(모델)을 수정해가는 과정을 거쳐 완성도를 높여가게 된다.(그림 3)   그림 3. 과학적 개념의 점진적 변화를 통한 이론(모델)과 법칙의 형성 과정   시작은 관찰부터 우리가 알고 있는 모든 이론과 법칙은 현상의 관찰로부터 시작되었다고 해도 과언이 아니다. 때로는 단순한 논리적 사고로부터 시작된 것도 있지만, 결국은 실험을 통해서 검증되어야만 이론이나 법칙으로 인정받을 수 있기 때문이다. <그림 4>에 포유류 동물의 지역적 분포를 관찰하여 정리한 것을 예로 들었다. 지역별로 특징적인 동물들이 상당히 눈에 띈다. 인위적으로 동물을 이동시킨 것이 아니므로 오랜 시간에 걸쳐 자연스럽게 발생한 현상으로 보아야 할 것이다. 이렇게 관찰된 현상으로부터 왜 이런 특징이 생길 수밖에 없었는가를 추론하여 가설을 세우고, 타당성을 증명할 수 있는 추가적 실험이나 관찰을 통해서 가설을 입증해 가는 노력을 하였다. 호주 대륙처럼 다른 대륙과 멀리 떨어져 있는 경우라면, 오랜 기간 고립된 환경에서 환경에 맞는 독자적인 생태계가 형성된 것으로 추정하는 것이 논리적이다. 실제로 호주 대륙에는 다른 대륙에서는 볼 수 없는 캥거루, 태즈메이니아데빌, 코알라, 키위새 등이 서식하고 있다.   그림 4. 포유류 동물의 지역적 분포     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (2)   오늘날 제품 개발은 점차 복잡해지고 있으며, 다양한 기능·구조·성능 요구를 동시에 만족시켜야 한다. 이에 따라 전통적인 문서 중심의 시스템 엔지니어링 방식은 한계에 직면하고 있다. 문서 기반 방식은 사양, 인터페이스, 설계, 분석, 테스트 계획 등이 개별적으로 관리되어 추적성과 일관성이 부족하고, 변경 시 수작업이 많아 오류 가능성이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)’이 대두되었다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 연구소장   MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 요구사항, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 측면을 통합 시스템 모델로 표현하고 분석하여 개발 전 과정을 지원한다. SysML과 같은 표준 언어와 랩소디(Rhapsody), 카메오(Cameo), 카티아 매직(CATIA Magic) 등의 도구를 통해 모델은 단순한 도식이 아닌 설계·검증·분석의 핵심 매개체로 활용된다. MBSE는 첫째, 시스템 및 소프트웨어 개선을 지원한다. 요구사항을 명확히 시각화하여 이해도를 높이고, 아키텍처를 구조화해 통합을 용이하게 하며, 시뮬레이션 기반 사전 검증으로 설계 오류를 줄인다. 둘째, 협업과 커뮤니케이션 향상에 기여한다. 이해관계자 간 지식 격차를 줄이고, 교육 및 의사결정 도구로 활용되며, 프로젝트 참여도를 높인다. 또한, 고객·개발자·통합자·공급업체·규제기관 등 다양한 이해관계자가 참여하는 시스템 획득 과정에서 MBSE는 공통 언어로서 상호작용을 원활히 하고 요구사항 관리·검증·규제 대응까지 일관성을 제공한다. 특히 문서 기반과 MBSE 기반 방식을 비교하면, MBSE는 정보 표현의 일관성, 다중 뷰 제공, 자동화된 변경 영향도 분석, 품질 및 무결성 평가의 체계화를 가능하게 한다. 이는 복잡한 시스템의 개발 리스크를 줄이고, 비용 절감과 개발 기간 단축 그리고 신뢰성 확보에 직결된다. 결국 MBSE는 단순한 도구가 아니라, 가상 제품 개발(VPD)의 핵심 엔진으로서 차세대 제품 개발 패러다임을 뒷받침하는 전략적 전환임을 보여준다.   시스템 설명을 위한 SE 사례 과거의 시스템 엔지니어링(SE) 방식은 문서 중심(documents–centric)이었다. 이 방식에서는 시스템 사양(specifications), 인터페이스 요구사항(interface requirements), 시스템 설계(system design), 분석 및 트레이드오프(analysis & trade–off), 테스트 계획(test plans) 등의 주요 활동이 대부분 문서 형태로 작성되고 관리되었다. 이러한 문서들은 서로 연결성이 부족하고 변경 관리를 수동으로 수행해야 하는 한계가 있었다. 문서 간의 일관성을 유지하기 어려우며, 추적성(traceability)도 제한적이었다.   그림 1. 시스템 엔지니어링에서의 변화 모습   미래의 시스템 엔지니어링 방향은 모델 중심(model–centric)으로 전환되고 있다. 이 방식에서는 시스템 설명과 분석, 검증 활동이 모두 모델을 중심으로 수행된다. 모델은 다이어그램 형태로 시스템의 기능, 구조, 행동 등을 시각적으로 표현하며, 분석 도구 및 시뮬레이션 환경과 직접 연계할 수 있어 변경의 영향 분석이나 테스트 계획 수립 등도 자동화할 수 있다. 변화의 핵심은 방법론(methodology), 언어(language), 도구(tool)이며 이 변화의 중심에는 MBSE를 실현하기 위한 다음의 구성요소가 있다. 방법론은 예를 들어 OOSEM(Open-Source Systems Engineering Methodology)과 같은 절차적 방법론, 언어는 SysML(Systems Modeling Language)과 같은 표준화된 모델링 언어, 도구는 IBM 랩소디, 카메오 시스템즈 모델러(Cameo Systems Modeler), 카티아 매직 등의 모델링 도구가 있다. 이러한 구성 요소들이 유기적으로 연결되어 문서 대신 모델을 기반으로 시스템 설계를 설명하고 검증할 수 있도록 한다. 현재 시스템 엔지니어링은 문서 중심에서 모델 중심으로의 전환이 일어나고 있다. 이 변화는 단순히 표현 수단의 변화가 아니라, 시스템 개발의 추적성, 일관성, 자동화, 협업, 재사용성을 획기적으로 향상시키는 전략적 전환이며, 복잡한 시스템 개발을 보다 정밀하고 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 따라서 기존의 문서 기반 설명을 넘어서 모델 기반 설명이 필수인 시대에 들어섰음을 강조하고 있으며, SE 전환 전략의 방향성을 명확히 보여주는 대표 사례로 볼 수 있다.   시스템 모델링 시스템 모델링은 하나의 통합된 시스템 모델을 통해 제품 또는 시스템의 다양한 측면(기능, 구조, 성능, 요구사항 등)을 동시에 표현하고 분석할 수 있는 접근 방식이다. 이러한 통합 시스템 모델은 다음과 같은 여러 하위 모델로 구성된다. 요구사항 모델(requirement model)은 시스템이 충족해야 하는 기능적/비기능적 요구사항을 표현한다. 이는 모델링의 출발점이 되며, 모든 다른 모델은 이 요구사항을 만족시키기 위해 만들어진다. 기능/행동 모델(functional/behavioral model)은 시스템이 수행해야 하는 주요 동작을 시퀀스 형태로 정의한다. 예를 들어 Start → Shift → Accelerate → Brake와 같은 모델은 사용자 또는 시스템의 동작 흐름을 추상화한 것이며, 상태 전이 또는 유스케이스 기반 모델링에 해당한다. 성능 모델(performance model)은 시스템의 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 수식 기반의 모델이다. 예시로, 동력 방정식(power equations)과 차량 동역학(vehicle dynamics) 모델을 통해 제어 입력이 차량의 물리적 반응에 어떤 영향을 주는지 계산할 수 있다. 구조/컴포넌트 모델(structural/component model)은 시스템을 구성하는 하드웨어 또는 서브시스템 구조를 나타낸다. 예를 들어 Engine → Transmission → Transaxle(변속기 → 트랜스 액슬) 모델은 실제 구현 또는 설계를 위한 기반 구조를 제공한다. 기타 공학 해석 모델(other engineering analysis models)에는 상세 기술 모델들이 포함된다.   그림 2. 시스템 모델링의 핵심 개념과 구성 요소   이 외에도 질량 중심, 관성 모멘트 등 물리적 특성을 나타내는 Mass Property Model, 구조 강도 해석 등 Structural Model, 시스템 안전성 분석에 대한 Safety Model, 비용 예측 및 분석 모델인 Cost Model이 있다. 이러한 모델은 제품 개발의 신뢰성과 경제성을 확보하기 위해 중요한 도구이다. 따라서 통합 시스템 모델은 시스템의 여러 측면을 다루어야 한다. 즉, 단일한 관점(예 : 기능적 요구사항이나 하드웨어 구조)만 고려해서는 복잡한 시스템을 정확하게 설계하거나 검증할 수 없으며, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 분석 도메인을 통합적으로 연결한 모델링이 필요하다는 것을 강조한다. 이는 MBSE의 핵심 원리를 반영한 구조이며, 다양한 관점에서 시스템을 이해하고 최적화하기 위해 어떻게 통합 모델이 구성되는지를 시각적으로 잘 보여준다. 이러한 접근은 복잡한 시스템 설계 시 설계 리스크를 줄이고, 변경의 영향도를 분석하며, 개발 비용과 시간을 절감하는 데 필수이다. 모델링에도 도움이 된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   전기 집진기(Electrostatic Precipitator : ESP)는 화력발전, 제철소, 시멘트 공정 등 대규모 산업 설비에서 배출되는 미세입자를 제거하기 위해 널리 활용되는 환경 규제 대응 설비이다. 전기 집진기의 집진 과정에서 전기장(electric field)의 크기와 분포는 입자 충전 효율과 이송 특성, 그리고 절연 안전성까지 좌우한다. 특히 코로나 방전은 첨단부 주변 전계 집중에 의해 시작되기 때문에, 설계 초기 단계에서 전계 분포를 파악하고 관리하는 것이 성능과 신뢰성을 확보하는 핵심 요소이다. 이번 호에서는 앤시스 맥스웰(Ansys Maxwell)을 활용하여 전기 집진기 내부 전계 분포를 분석하고, 파라메트릭(parametric) 해석을 통해 전극 간격이 전계 특성에 미치는 영향을 살펴보고자 한다.   ■ 오승희 태성에스엔이 EBU-LF팀의 매니저로 전자기 해석 기술 지원 및 교육, 컨설팅 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   전기 집진기와 전계 해석의 필요성   그림 1. 전기 집진기의 내부 구조   산업 현장에서 발생하는 미세먼지 및 배기가스 처리 요구가 높아지면서, 전기 집진기는 발전, 제철소, 시멘트 공정 등에서 핵심적인 환경 설비로 자리 잡고 있다. 전기 집진기는 기체 내 미세 오염물을 제거하기 위한 설비로서, 외부로부터 유입된 오염물을 코로나 방전을 이용해 이온화하고 집진판으로 이송·포집하는 방식으로 작동한다. 이 과정에서 전계의 크기와 분포는 집진 효율을 결정하는 핵심 인자이다. 전기 집진기 내부에 높은 전계가 형성될 경우, 이온 생성이 활발해져 포집 효율이 증가하는 이점이 있다. 하지만, 코로나 역전리 확률이 증가하고, 전극 손상 확률이 증가하여 유지보수 난이도를 증가시킨다. 이에 반해 전계가 낮을 경우 입자가 하전되지 않아 포집 효율이 감소한다. 전계 분포적인 측면에서는 불균일한 전계 발생 시 불필요한 절연파괴가 발생할 수 있으며, 전계가 전체적으로 균일하게 분포할 경우 이온화 효율이 감소할 수 있다. 때문에 적절한 전계 형성을 위한 설계가 필수이다.   전기 집진기의 전극 구조 및 전계 특성 전기 집진기는 크게 방전극(discharge electrode)과 집진판(collecting plate)으로 구성된다. 전기 집진기의 기본 원리는 <그림 2>와 같다. 먼저, 분진이 포함된 공기가 전기 집진기 내부로 유입되면 방전극에 의해 분진이 이온화된다. 방전극은 분진을 이온화시키는 역할을 하기 때문에, 일반적으로 고전계가 집중될 수 있는 형상인 와이어 또는 스파이크 형상을 가진다. 방전극의 첨단부에서 국부 고전계가 형성되면 코로나 방전이 발생하고, 이로 인해 분진을 이온화시키게 된다. 이온화된 분진은 음전하를 띄게 되며 전기 집진기 내부 전계에 의해 반대극성을 띄고 있는 집진판으로 이동하게 되고, 집진판에 도달하면 전하를 방출하고 들러붙게 된다. 절연파괴를 방지하기 위한 설계 시에는 기본적으로 균일한 전계를 가지는 형상으로 설계를 진행한다. 하지만, 앞서 소개한 것처럼 전기 집진기에서는 균일 전계가 무조건적으로 좋은 성능을 의미하는 것은 아니다. 균일 전계는 포집 효율을 높이지만 이온화 효율은 감소시키기 때문에, 일부 영역에서는 의도적으로 고전계를 형성하는 형상으로 설계를 진행해야 한다. 따라서 설계 목표는 필요 영역에서 충분한 고전계를 확보하되, 절연부 손상을 방지하는 균형 설계라고 할 수 있다.   그림 2. 전기 집진기의 원리   앤시스 맥스웰 기반 전계 해석 모델 설정 방법 해석은 맥스웰 2D 정전기 솔버(Maxwell 2D Electrostatic Solver)를 사용하였다. 전기 집진기는 Z축 방향으로 구조가 일정한 경우가 많아 2D 단면 모델만으로도 기본 전계 특성 파악이 가능하다. 해석 모델은 <그림 3>과 같이 원형의 방전극과 평판 형태의 집진판, 그리고 공기 영역으로 구성하였다. 방전극에는 음의 고전압을 인가하고 집진판은 접지 조건으로 설정하였다. 전극 주변부는 공기(Air) 재질로 설정하였으며, 전극은 스테인리스 스틸(Stainless steel)로 정의하였다. 전기장 해석에서는 공기와 전극 등 해석 모델을 구성하는 모든 재료에 대해 상대유전율(εr) 및 도전율(σ)과 같은 전기적 물성이 필요하다. 이러한 물성은 전계 분포 및 전하 축적 특성에 직접적인 영향을 미치므로, 재료별 특성을 정확히 반영하는 것이 중요하다. 따라서 이번 호의 해석에서는 사용된 재질의 대표적인 유전 특성을 기반으로 물성을 설정하였으며, 각 물질의 유전율은 <그림 3>에 나타내었다. 메시(mesh)는 <그림 4>와 같이 설정하였으며, 어댑티브 메싱(Adaptive meshing) 기능을 활용하여 수렴 기준에 도달할 때까지 자동으로 정밀도를 높였다.   (a) 전극 배치 및 재질설정   (b) 영역(region) 설정 그림 3. 전기 집진기의 전극 배치 개념도   그림 4. 메시 형상     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (10)   지난 호까지 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)의 활용 방법을 살펴보았다. 이번 호에서는 연재의 마지막으로, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 될 AI 기반 운영 최적화에 대해 소개한다. AI 기반 ROM(Reduced Order Model, 차수 축소 모델)을 활용한 인프라 분야의 다양한 적용 방법과 최신 기술이 산업 현장에 어떻게 적용되고 있는지, 그리고 실제 비즈니스에서 어떠한 효율과 가치 창출이 이루어지고 있는지 살펴 본다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화제 10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   산업적 과제와 인공지능/자동화의 필요성 현재 산업 현장이 직면한 핵심 과제들을 ‘복잡성 증가’라는 관점에서 함께 살펴 보겠다.   그림 1   현대의 제조 공정은 수많은 제어 변수가 존재하고 실시간으로 변화한다. 설비의 미세한 이상 징후, 공정 파라미터의 예상치 못한 변동, 재료 특성의 미묘한 차이 등은 생산 환경에 즉각적인 영향을 미칠 수 있다. 이러한 실시간 상황 변화에 대한 늦은 예측과 대응은 불량률 증가, 생산성 저하, 그리고 예상치 못한 가동 중단으로 이어질 수 있다. 비용 및 효율의 관점에서 보면, 글로벌 경쟁 심화 속에서 비용 절감과 생산 효율 극대화는 모든 제조업체의 최우선 과제이다. 공정 최적화는 불량률 감소, 자원 낭비 최소화로 수익성을 개선하지만, 복잡한 공정에서 최적 조건을 찾는 데는 많은 시간과 시행착오가 따른다. 전통 방식이 가지는 한계는 기존의 시뮬레이션이나 수동 제어 방식이 오늘날의 복잡한 요구사항을 충족시키기 어렵다는 점이다. 방대한 계산 시간과 인적 오류 가능성, 그리고 신속한 대응의 한계는 명확하다. 이제 우리는 이러한 전통 방식의 한계를 넘어설, 빠르고 효율적인 새로운 접근 방식이 필요하다.   그림 2    <그림 2>는 복잡한 현대 산업 플랜트의 모습을 보여준다. 이 거대한 시설 안에서는 수많은 개별 공정이 유기적으로 연결되어 작동한다. 제품 생산의 시작부터 끝까지 모든 과정을 정확히 이해하고 제어하는 것이 생산 효율과 품질을 결정하는 핵심이다. 우리는 가상 모델을 통해 혼합기의 내부 유동 특성을 시각적으로 확인하고, (균일한 혼합이 이루어지는 데 걸리는 시간인 ‘Blend Time’과 혼합에 필요한 에너지인 ‘Power Number’같은) 핵심 성능 지표를 정확하게 계산할 수 있다. 이러 분석은 실제 설비에서 센서를 설치하거나 복잡한 실험을 수행하는 것보다 훨씬 빠르고 비용 효율적으로 그리고 더 안전하게 최적의 설계 및 운영 조건을 찾아낼 수 있게 해준다.   즉각적인 예측과 통찰력 실제 설비를 보면 우리가 직면한 일반적인 문제 상황이 있다. <그림 3>의 믹싱 탱크를 예로 들면, 내부의 유동 특성을 파악해야 하지만 새로운 센서를 설치하기 어렵거나 불가능한 경우이다. 탱크 내부에 센서를 설치하는 것은 비용이 많이 들고, 공정을 중단해야 하며, 위생 문제나 유지보수 문제 등 여러 제약이 따른다. 하지만 혼합 효율이나 반응 속도에 결정적인 영향을 미치는 내부 유동 특성을 모른다면 최적의 공정 운영은 불가능하다. 다행히도 유량, 유입 분율 등 주변의 ‘기존 물리 센서’를 통해 측정 가능한 정보는 있다. 하지만, 문제는 이 정보만으로는 우리가 정말 알고 싶은 내부의 ‘숨겨진 값’을 알 수 없다는 것이다. 이러한 도전을 해결하기 위한 설루션은 두 가지 핵심 단계로 이루어진다. 첫째, 믹싱 탱크와 그 주변 환경을 정확하게 나타내는 시뮬레이션 모델을 만든다. 이 모델은 탱크 내부의 복잡한 유동 현상을 물리 기반으로 정밀하게 재현할 수 있다. 둘째, 이 시뮬레이션 모델을 기반으로 예측 모델(predictive model)을 구축한다. <그림 3>에서 중앙의 믹싱 탱크 위에 인공신경망(neural network) 그림이 바로 이 예측 모델을 상징한다. 이 예측 모델은 기존 물리 센서 값(예 : 유량, 온도)을 입력받아, 우리가 직접 측정할 수 없는 내부 유동 특성(예 : 특정 지점의 농도, 전단율)을 실시간으로 계산하고 예측한다. 즉, 기존 데이터와 시뮬레이션 지식을 학습하여 ‘미지의 값’을 추론하는 것이다. 이러한 접근 방식의 가장 큰 ‘이점(benefit)’은 명확하다. ‘실시간 시뮬레이션 값이 물리 센서의 측정값을 대체할 수 있다’는 것이다. 이는 새로운 센서 설치에 드는 막대한 비용과 시간을 절약할 뿐만 아니라, 물리적으로 접근하기 어렵거나 위험한 공정 내부의 핵심 정보를 실시간으로 얻을 수 있게 해준다. 이것은 마치 탱크 안에 수많은 가상 센서를 설치한 것과 같다.   그림 3   <그림 3>의 오른쪽 위·아래 그림을 보면, 이 예측 모델이 어떻게 실제 산업 현장에서 ‘가상 센서’로 작동하며 PLC 시스템과 연동되는지 보여준다. 오른쪽 위의 그림은 예측 모델이 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러)와 통신하며 실시간으로 데이터를 주고받는 모습을 보여준다. 예측 모델이 계산한 내부 유동 값은 PLC로 전달되어 공정 제어에 활용될 수 있다. 그래프는 ‘계산된(calculated) 압력’과 ‘예측된(estimated) 압력’이 거의 일치함을 보여주며, 가상 센서의 정확도를 입증한다. 오른쪽 아래의 HMI(휴먼 머신 인터페이스) 화면은 이러한 예측된 값이 작업자에게 직관적으로 시각화되어 제공됨으로써, 실시간으로 공정 상태를 파악하고 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다는 것을 나타낸다. 결론적으로, 가상 모델은 단순한 시뮬레이션을 넘어 실제 공정의 ‘가상 센서’로 기능하며, 기존 센서의 한계를 극복하고 PLC 기반의 자동화 시스템과 완벽하게 통합되어 실시간으로 공정을 최적화할 수 있는 강력한 도구임을 보여준다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (5)   2025년 4월 PTC는 크레오 파라메트릭(Creo Parametric) 12 버전을 출시하며 설계–시뮬레이션–제조 전 과정의 기능을 개선하여 디지털 엔지니어링 환경을 강화하였다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12 버전에서 크레오 몰드 분석(Creo Mold Analysis : CMA) 익스텐션을 이용한 사출 성형 분석 방법을 알아보자.   ■  김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 몰드 분석 소개 CMA는 사출 성형 분석을 위한 크레오 파라메트릭 응용 프로그램이다. 크레오에서 설계–해석–검증이 하나의 플랫폼 내에서 이루어지는 통합된 사출 성형 분석 환경을 제공한다. 설계자는 크레오 파라메트릭에서 모델 형상을 수정하면 별도의 데이터 변환 없이 즉시 몰덱스3D(Moldex3D) 솔버를 이용한 분석을 수행할 수 있으며, 그 결과로 사출 제품의 제조에 관련된 성형 거동을 빠르게 확인하고 검토할 수 있다.   사용자 인터페이스 크레오 몰드 분석은 크레오의 기본 환경에 통합된 인터페이스를 제공한다. 이러한 통합 시뮬레이션 환경은 반복적인 설계 변경 시 파일 변환 및 메시 생성에 필요한 시간을 최소화하고, 해석-피드백 시간을 줄일 수 있으며, 금형 초기 설계 단계부터 생산성 향상과 품질 확보를 동시에 달성할 수 있도록 지원한다.      분석이 완료되면 크레오의 리본 도구를 이용하여 필요한 분석 결과를 그래픽 창에서 빠르게 확인하고 검토할 수 있다.   크레오 몰드 분석 프로세스 크레오에서 다음 절차에 따라 제품의 사출 성형성을 분석할 수 있다. 분석 모델 정의 → 재료 설정 → 게이트 설정 → 분석 조건 설정 및 분석 실행 → 결과 검토 → 보고서 생성   새로운 프로젝트 생성 도어 콘솔 부품의 사출 충진 패턴을 확인하고 사출 성형 결과를 검토해 보자.   분석 모델 정의 크레오에서 분석 모델을 오픈하고 성형 분석 결과에 불필요한 요소를 억제 혹은 제거하여 단순화 모델로 정의한다.     모델에서 사출 후공정에 추가되는 구멍, 표면 가공, 라운드 등의 작업 피처가 있을 경우 피처를 억제하고 몰드 분석을 진행한다. 성형 분석에 영향을 주지 않는 표면 각인, 라운드 등의 피처가 있을 경우 억제하면 메시 생성 시간을 줄이고 분석 시간을 최소화할 수 있다. 금형 캐비티의 레이아웃 구조와 러너 등은 제외하고 단순 모델을 기준으로 성형 분석을 진행한다.     크레오 파라메트릭 리본 도구에서 응용 프로그램 → 몰드 분석(Mold Analysis)을 클릭하여 분석을 실행한다.     그림과 같이 몰드 분석 모드로 전환되고 관련 리본 메뉴가 표시된다.     재료 설정 ‘분석 설정’ 그룹에서 ‘재료 설정’을 클릭하여 모델에 적용할 플라스틱 수지를 지정한다.     재료 설정 창의 재료 라이브러리에서 재료 유형, 제조사 및 등급을 확인하고 수지를 선택한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (28)   피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver)는 고급 다물리학 CFD(전산유체역학) 해석 엔진으로, 대형 소용돌이 시뮬레이션(LES)을 항공우주, 자동차, 터보 기계 분야의 주류로 확장한 기술이다. 고유의 스케일링 기능을 갖춘 피델리티 LES 솔버는 고도화된 유체 역학 문제를 정확하게 예측할 수 있도록 설계되어, 공기소음학, 공기역학, 연소, 열 전달 및 다상 흐름 문제 등 전통적으로 복잡한 CFD 문제를 해결한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   피델리티 LES 솔버의 주요 특징 고정밀 시뮬레이션 : 이 솔버는 공기소음학, 공기역학, 연소, 열 전달 및 다상 흐름 등 복잡한 유체 역학 문제를 해결하는 데 적합하며, 특히 정확도가 중요한 분야에서 큰 장점을 제공한다. 메시 생성 : 클리핑된 보로노이 다이어그램을 이용하여 폴리헤드럴 메시(mesh)를 빠르고 확장 가능하며, 복잡한 기하학적 형상을 처리할 수 있는 견고한 방법으로 생성한다. 사용자는 필요한 곳에 해상도를 조정하거나, 복잡한 기하학적 구조에 대해 낮은 해상도의 시뮬레이션을 실행하고, 움직이는 기하학도 시뮬레이션할 수 있다. 확장성 : CPU 기반 또는 GPU 기반 고성능 컴퓨팅 환경에서 높은 확장성을 제공하여, 큰 규모의 계산 집약적인 시뮬레이션을 수행할 때도 속도나 정확도를 희생하지 않고 처리할 수 있다. 고급 수치 방법 및 모델 : LES의 예측 정확성을 실현하려면 단순히 시간 의존성을 활성화하고 난류 모델을 변경하는 것 이상이 필요하다. 피델리티 LES 솔버는 안정성과 정확성을 높이기 위해 고급 수치 방법과 모델을 결합하여 다양한 시나리오에서 효과적으로 작동한다.   피델리티 LES 솔버의 적용 분야 항공우주 : 항공기 부품 주변의 흐름 역학을 예측하거나, 소음 발생을 이해하고, 공기역학 성능을 최적화하는 데 유용하다. 자동차 : 자동차 설계에서 공기 저항, 연소 모델링, 공기소음학 등의 시뮬레이션에 필수적인 도구이다. 터보 기계 : 터빈, 압축기 등과 같은 기계에서의 흐름을 정확히 시뮬레이션하여 효율성 및 신뢰성을 개선하는 데 도움을 준다. 피델리티 LES 솔버는 복잡하고 실제적인 시나리오에서 고급 CFD 설루션을 요구하는 엔지니어나 연구자에게 유용한 도구이다.   그림 1. 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)로 생성된 실물 크기 혼다 피트(Honda Fit)의 폴리헤드럴 메시   해석기는 다양한 유동 영역(저속 유동, 충격파를 동반한 고속 유동, 반응 유동 등)을 처리할 수 있도록 비정형 격자에 대한 이산 엔트로피 프레임워크(discrete entropy framework)를 일반화한 유한체적법(finite volume approach) 기반의 이산화(discretization) 기법을 사용한다. 이 방식은 복잡한 센서, 업윈딩 하이브리드화(upwinding hybridization), 또는 안정성을 위한 계수 조정 없이도 안정적이고 균일한 플럭스 이산화(flux discretization)를 가능하게 한다. 이 고유한 이산화 기법은 최신의 서브그리드 스케일 모델링(subgrid scale modeling) 및 벽면 모델링(wall modeling)과 결합되어, 격자 해상도에 대해 뛰어난 강인성을 가진 LES 기능을 제공한다.(그림 2)   그림 2. 샌디아 불꽃 D(Sandia Flame D) 실험 결과와 피델리티 LES 솔버의 다양한 격자 크기 결과 비교(위 : 온도 등고선, 아래 : 중심선 평균 및 RMS(평균제곱근) 온도)   공기역학(Aerodynamics) 피델리티 LES 솔버는 복잡한 형상의 공기역학력을 예측할 수 있으며, 저마하(low–Mach)에서 초음속(supersonic)에 이르기까지 다양한 유동 영역에서 정확한 예측이 가능하다. 예를 들어, 미세한 형상 설계 변경으로 인한 차량 항력 변화를 포착하거나(그림 3), 상용 항공기에서 높은 받음각(angle of attack) 조건에서의 실속(stall) 발생 시점을 정확히 식별할 수 있다.   그림 3. 피델리티 LES 솔버를 활용한 고정밀 CFD 시뮬레이션.(위 : 최대 양력, 실속(stall) 특성 및 분리 패턴 예측을 목표로 한 상용 항공기의 고정밀 시뮬레이션, 아래 : 자동차의 외부 공기역학 시뮬레이션)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

설계, 데이터로 다시 쓰다 (3)   데이터 보기를 황금처럼 봐야 할 시대가 왔다. 데이터를 활용해서 상상으로만 그리던 일이 현실이 되어가기에 너도나도 데이터를 모으기 시작했다. 이토록 소중한 데이터이기에 허투루 만들 수 없다. 좀 더 영리하고 전략적으로 접근할 필요가 있다. 이번 호에서는 데이터 생성을 위해 어떤 전략이 필요하고, 전략적으로 생성된 데이터가 어떤 활용 가치가 있는 지 설명하고자 한다.   ■ 최병열 피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다. 홈페이지 | www.pidotech.com   어떻게 확보할 것인가? 데이터는 돈이다 CFD(Computer Fluid Dynamics : 전산유체역학)가 무엇의 약자일까? 한번은 유동 분야의 저명하신 교수님께서 하신 농담이 기억이 난다. ‘Colorful Fluid Dynamics’라고 말이다. 유동 시뮬레이션 결과가 시각적으로 화려하다는 의미로 하신 농담이었지만 곰곰히 생각해 보면 시뮬레이션의 효과를 누리지 않는다면 단지 보고서 한 켠을 채우는 컬러풀한 그림이 될 수도 있겠다는 생각이 든다. VP(Virtual Prototyping : 가상 프로토타이핑)를 위해 구조, 열유체, 동역학, 제어 등의 다양한 분야의 CAE 소프트웨어를 도입하고 있다. CAE 소프트웨어를 통해 하나의 데이터를 생성해 내기 위해서는 해석 모델링부터 솔빙(solving), 결과 분석에 이르기까지 소프트웨어와 하드웨어 리소스를 활용해야 함은 물론 해석 전문가의 공수(M/H)도 투입되어야 하기에 상당한 비용이 든다고 볼 수 있다. 학회를 다녀보면 최적설계라는 타이틀의 논문 발표가 종종 있다. 실제로 최적화 알고리즘을 적용해서 최적해 탐색까지 도달하는 사례도 있는 반면, 1개 내지 2개의 설계변수 값을 바꿔가며 성능의 경향을 보고 성능이 가장 좋아지는 설계변수 값을 택하면서 최적설계를 했다고 하는 경우도 있다.(학문적으로는 1D 파라메트릭 스터디라고 부른다.) 하지만, 최적설계를 제대로 했든 안 했든 시뮬레이션으로부터 얻은 데이터로 설계 개선이라는 목적에 맞게 데이터를 활용했다는 점은 가치를 인정받을 만하다. 성능 평가를 위해 필요한 데이터는 한 개(시뮬레이션 1회)이다. 설계변수의 효과를 파악하기 위한 최소의 데이터 개수는 설계변수 개수에 1개의 데이터가 필요하다. 특정 설계변수의 경향을 파악하고 싶다면, 해당 설계변수의 범위를 구간으로 나누어 데이터를 뽑아 볼 수 있다. 현실적으로 설계변수는 여러 개가 존재하고 설계변수의 조합으로 성능이 개선되는 경우가 대부분이라서, 개별 설계변수의 효과를 보는 방식보다 설계변수들의 효과를 동시에 고려할 수 있는 데이터 샘플링 방법이 필요하다.   실험계획법이란 여러 개의 설계변수 효과를 동시에 고려하기 위해 활용되는 것이 실험계획법(DOE : Design of Experiments)이다. 실험계획법은 농업과 통계학의 만남으로 1920년대부터 사용되었다. 영국의 통계학자이나 생물학자인 로널드 A. 피셔가 창시자로 알려져 있다. 작물 수확량을 높이기 위한 실험을 진행하면서 단순한 반복보다 많은 정보를 획득할 수 있게 실험을 설계할 필요가 있었다. 실험계획법에 대한 피셔의 재미있는 일화가 있다. 그 당시 영국 사람들은 밀크티에 차와 우유를 따르는 순서로 맛의 차이가 있다 없다의 논쟁을 펼쳤다. 이에 논쟁의 결론을 내리기 위해 피셔는 다음과 같은 실험을 계획하였다.   그림 1. 실험계획법의 일화 – 차를 맛보는 여인(출처 : ChatGPT)   실험은 이렇다. 피셔는 8잔의 밀크티를 준비하였고 4잔은 차를 먼저, 나머지 4잔은 우유를 먼저 따랐다. 나머지 실험조건은 동일하게 하기 위해 같은 찻잔을 사용했고, 랜덤으로 여인에게 차를 맛보게 했다. 밀크티를 모두 마신 뒤 차를 먼저 따랐다고 판단되는 찻잔 4개를 선택하게 하였다. 이 실험 결과를 토대로 피셔는 차를 먼저 따른 밀크티의 개수(0~4) 별로 확률을 계산해 낼 수 있었다. 참고로, 이 실험의 결과 여인이 정확하게 4잔(차를 먼저 따른 밀크티)을 모두 골라냈다고 한다. 2차 세계대전 이후 품질 관리를 위해 실험계획법이 미국 제조업에 도입되었고, 1950년대 이후부터 다구치 겐이치가 강건설계의 개념과 함께 일본 제조업에 널리 적용하였다. 실험계획법은 경제성의 원칙과 궤를 함께 한다. 최소한의 데이터로 최대 효과를 얻겠다는 것이다. 실험계획법에는 다양한 기법이 존재하며, 대표적으로 FFD(Full Factorial Design : 완전조합법)와 LHD(Latin Hypercube Design)를 예로 들 수 있다. FFD는 주로 실제 실험에 많이 활용되었고, LHD는 시뮬레이션 기술이 발달함에 따라 전산 실험에 널리 활용되었다.   (a) FFD   (b) LHD 그림 2. 실험계획법의 종류   어떻게 활용할 것인가? 옥석 가리기 많은 최적설계 관련 연구나 논문을 검토하면서 공통적으로 파악되는 프로세스가 있다. 데이터도 돈이지만 설계 프로세스가 더 많은 데이터를 필요로 하는 이유는 설계변수 때문이다. 즉, 설계변수도 돈이다. 설계변수는 내가 개선하고자 하는 성능지수를 컨트롤할 수 있는 수단이기 때문에 많으면 많을수록 유리하겠지만, 현실적으로 가성비를 따져보지 않을 수 없다. 결론은 많은 설계변수 중 옥석을 가려내야만 한다. 적으면 적을수록 적은 데이터가 필요하므로 가성비가 올라가기 때문이다. 설계변수의 옥석을 가리기 위해 주로 사용되는 것이 민감도(sensitivity)이다. 민감도는 설계변수 변화에 따른 성능지수(목적함수나 구속조건)의 변화를 나타내는 기울기로 표현된다. 그 기울기가 크면 클수록 설계변수의 민감도가 커진다. 즉 설계변수를 조금만 변경해도 성능지수 값을 많이 변경시킬 수 있다는 의미이다. 민감도를 계산할 수 있는 다양한 방법이 존재한다. 다양한 방법이 존재한다는 의미는 각기 장단점을 가진다는 것이다. 크게는 국부 민감도(local sensitivity)와 전역 민감도(global sensitivity)로 나눌 수 있다. 현재 설계점에서 국한해서 설계변수의 민감도를 보는 것이 국부 민감도이고, 전체 설계 영역에서 성능지수에 미치는 영향을 통계적으로 분석하는 것이 전역 민감도이다. 당연히 전역 민감도가 많은 데이터를 필요로 한다. 통상적으로 어느정도 데이터를 확보할 수 있는 경우라면, 실험계획법으로 확보된 데이터로 전역 민감도 분석을 통해 설계변수의 옥석을 가리는 경우가 많다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

생성형 AI를 활용한 건축 분야 이미지 렌더링   생성형 AI(generative AI)는 텍스트와 이미지를 넘어 영상 제작까지 건축 시각화의 혁명을 일으키며, 누구나 쉽게 고품질 결과물을 만드는 ‘뉴노멀 시대’를 열었다. 기술의 보편화로 커뮤니케이션 방식은 혁신적으로 변화했지만, 결과물의 구조적·기능적 타당성을 검증하고 윤리적으로 활용하는 건축가의 비판적 사고와 주도적 역할은 여전히 필수이다.   ■  양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   시작하며 얼마전 서울시 여의도공원에 건립 예정인 (가칭)제2세종문화회관 건립 설계 공모 당선작이 발표되었다. 2023년 5월 디자인 공모를 시작으로 진행된 긴 여정이 종합건축사사무소 디자인캠프 문박 디엠피(dmp)의 계획안을 당선작으로 선정하며 마무리되었다. 관람자의 입장에서 여의도광장에 위치하는 대규모 공공 문화 시설을 어떠한 형태와 배치로 풀어냈는지 보는 재미도 있었다. 설계 공모 당선작 발표 과정에서 눈에 띄는 것은 당연히 계획안의 디자인이겠지만, 필자에게는 계획안을 표현한 투시도가 인상 깊었다. 지어진 건물의 주변 일상을 담은 거의 실사와 유사한(사진인 듯한) 투시도였다. 계절의 변화, 시간의 변화, 바라보는 위치의 변화에 따라 주변 실사에 투사된 이미지는 거의 현실처럼 보였다. 생성형 AI 기술이 발전되면서 실제와 가짜(fake)의 구분이 모호해졌다. 일반인이 쉽게 실제와 가짜의 경계에서 줄타기하는 결과물을 뽑아내는 시기에 프로들은 그 줄 넘어의 견고한 결과물을 만들어 내고 있다. 일반인이지만 얼리어답터들은 또 그것을 따라가고 있고. 이러한 시기에 dmp의 계획안 투시도는 건축 투시도가 어떠한 방향으로 가고 있는가를 보여준 사례라고 할 수 있겠다.   그림 1. 출처 : https://project.seoul.go.kr   그림 2. 출처 : https://project.seoul.go.kr   전통적 렌더링의 한계와 도전 건축 렌더링 작업은 오랫동안 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 빛과 그림자의 각도와 강도를 조절하고, 재료의 질감을 표현하며, 카메라와 타깃의 위치, 화면 비율, 카메라 렌즈를 정밀하게 제어하는 일련의 과정은 수개월 이상의 학습이 필요하며, 실제 프로젝트에서도 원하는 이미지를 얻어 내기 위해서는 많은 시행착오가 필요하다. 렌더링 작업의 복잡성은 단순히 소프트웨어 조작 능력을 넘어선다. 사진작가처럼 빛의 성질을 이해해야 하고, 3D 아티스트처럼 재질의 물리적 속성을 파악해야 하며, 영화 감독처럼 구도와 시점을 결정해야 한다. 하나의 프로젝트를 위해 수십 번의 테스트 렌더링을 실행하고, 각 렌더링마다 몇 시간씩 기다리는 것은 일상적인 풍경이었다. 브이레이(VRay), 루미온(Lumion)과 같은 전문 렌더링 소프트웨어를 능숙하게 다루기 위해서는 상당한 시간과 노력을 투자해야 했다. 학습을 통해 렌더를 돌릴 수 있게 되더라도, 실제 프로젝트에 사용할 정도의 수준에 도달하려면 수 년간의 실무 경험이 요구되었다. 필자가 대학에서 건축을 배우던 시절에는 렌더링 이미지를 잘 뽑는 순서대로 건축 설계를 잘한다는 말이 있을 정도였다. 이러한 높은 진입 장벽은 많은 건축가와 디자이너에게 렌더링은 어떤 느낌의 이미지가 나오는지 테스트하는 정도에 머물렀고, 그 이상은 외주 전문 업체에 의존하게 만들었다. 여기에는 비용 증가와 커뮤니케이션의 지연, 디자인 의도의 완벽한 전달의 한계라는 문제가 존재했다. 더욱이 렌더링 소프트웨어의 라이선스 비용은 소규모 스튜디오나 학생들에게 부담으로 작용했다. 전문가용 소프트웨어를 구동하기 위한 고성능 하드웨어 구입 비용까지 고려하면 진입 장벽은 더욱 높았다. 결과적으로 프로 수준의 건축 시각화는 자본과 기술을 갖춘 일부 전문가들의 영역이었다.   생성형 AI의 등장 생성형 AI의 등장은 이러한 풍경을 완전히 바꾸어 놓았다. 전 국민의 카톡 프로필 사진을 점령했던 챗GPT(ChatGPT)의 지브리 풍 프로필 이미지는 이전에 챗GPT를 사용해 보지 않은 이들을 유입시켰고, 기존 사용자에게는 유료화 전환을 이끌어냈다.(과금한 만큼 좋은 이미지가 나왔다.)  2025년 3월에 출시된 GPT-4o의 이미지 생성 기술은 건축 시각화의 접근 방식을 근본적으로 재정의했다고 할 수 있겠다. 너도나도 프로필 사진을 찍어내던 시기에 얼리어답터들은 다양한 건축적 실험을 통해 건축 이미지 생성의 다양한 방법을 제시하기 시작했다.   그림 3   그림 4   그림 5   그림 6   초기에는 다양한 실험과 건축 스케치를 보완하는 보조 도구로 시작했지만, 불과 몇 달 만에 새로운 디자인 결과를 뽑아내는 강력한 도구로 자리잡았다. 물론 이전에도 AI를 활용한 렌더링 기술은 존재했지만, GPT-4o만큼의 파급력은 없었다. 생성형 AI의 가장 혁명적인 측면은 전문 지식 없이도 고품질 이미지를 생성할 수 있다는 점이다. 간단한 손 스케치나 스터디 모형 사진을 업로드하고 단 한 줄의 텍스트를 입력하는 것만으로도, 과거라면 며칠이 걸렸을 전문가 수준의 렌더링 이미지를 몇 분 안에 얻을 수 있게 된 것이다. 이는 단순히 작업 속도의 향상을 넘어, 디자인 프로세스 자체의 변화를 의미한다. 과거에는 한 번의 고화질 렌더링에 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에, 여러 대안을 시각적으로 비교하는 것에 제약이 있었다. 하지만 생성형 AI는 이러한 제약을 제거했다. 이제 건축가, 디자이너는 수십 개의 디자인 대안을 거의 동시에 시각화하고, 실시간으로 비교하며, 대안들 사이에서 최적의 방향을 선택할 수 있게 되었다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (9)   건설 산업의 오랜 난제인 낮은 생산성과 비효율을 극복하기 위해, 이제는 단순한 자동화를 넘어선 근본적인 체질 개선이 필요하다. 이 글에서는 건설 프로젝트를 일회성 작업이 아닌 반복 가능한 ‘제품 생산’의 과정으로 재정의하는 ‘제품화’ 전략을 소개한다. 특히 서로 다른 공종을 하나의 지능형 템플릿으로 통합한 ‘복합공종모듈’이 어떻게 설계를 디지털 자산으로 전환하고, 시공 단계의 효율을 혁신하는지 짚어 본다.   ■ 김선중 다쏘시스템코리아의 AEC 산업 컨설턴트이다. 종합 건설사와 BIM 관련 경력을 바탕으로 다수의 국내 건설 산업 고객에게 디지털 트랜스포메이션을 위한 전략과 설루션의 활용 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   건설 산업의 비효율성과 ‘제품화’ 전략의 필요성 건축 설계자는 매 프로젝트마다 도면을 다시 그리고, 시공 단계에서는 공종 간 충돌(clash)을 피하기 위해 수정을 반복한다. 이런 비효율은 건설 산업의 고질적 문제다. 제조업은 지난 수십 년간 디지털 전환과 자동화를 통해 생산성을 끌어올렸지만, 건설 산업은 여전히 현장 중심의 비표준적 프로세스에 머물러 있다. 이를 개선하기 위한 기술로 BIM(건설 정보 모델링)과 프리패브(prefabrication)가 등장했다. 하지만, BIM은 여전히 설계 정보의 정합성을 확보하는 데 그치고, 프리패브는 공장에서의 품질을 높였지만 현장 연결성과 공종 간 데이터 연속성에는 한계를 보여왔다. 이제는 산업화된 건설(industrialized construction)의 새로운 전환이 필요하다. 그 시작은 단순한 자동화가 아닌, 설계·제조·시공을 하나의 체계로 연결하는 제품화(productization) 접근이 될 수 있다. 이 개념은 복잡한 건설 프로젝트를 ‘단발성 설계’가 아니라, 재사용 가능한 디지털 제품 모듈로 수행하는 것이다. 그리고, 그 중심에는 여러 공종을 통합하여 모듈 단위로 제작된 복합공종모듈(multi–trade module)이 있다. BIM은 건물의 형상과 정보를 3차원으로 표현하는 데 강점을 가진다. 그러나 여전히 설계–시공–운영 단계로 이어지는 일련의 생애주기에서 데이터의 연결성이 사라지고, 프로젝트마다 같은 작업을 반복하는 상황이 발생한다. 이는 유사 프로젝트 경험자의 경험에 의존하게 되는 구조적 한계로 이어져, 리소스 수급의 불균형에 따른 결과물의 품질까지 영향을 받게 된다. 제품화 전략은 이런 문제를 해결하기 위한 방법론이다. 쉽게 말해, 데이터를 한 번 쓰고 버리는 ‘소모품’이 아니라 ’반복 사용 가능한 디지털 자산(digital asset)’으로 관리하는 개념이다. 건설을 프로젝트 단위가 아닌 제품 단위(product unit)로 바라보며, 모델 안에 설계 규칙과 부품 구조를 포함시켜 다음 프로젝트에서도 그대로 활용할 수 있도록 한다. 이때 중요한 것이 제품 구조(product structure)와 설계 규칙 관리이다. 각 부품과 시스템을 위계적으로 정의하고, 그 관계를 데이터로 연결하면 프로젝트 전체가 하나의 논리 구조 안에서 작동할 수 있는데, 그 기술적 틀이 바로 복합공종모듈이다.   그림 1. 복합공종모듈로 설계 및 제작하여 설치 중인 벽체   복합공종모듈의 정의와 핵심 기술 복합공종모듈은 구조, 전기, 기계 등 서로 다른 공종이 하나의 설계 모듈 안에서 함께 정의된 통합 설계 단위다. 이 모듈은 단순한 부품 집합이 아니라, 각 공종 간 연결 규칙과 제약 조건이 미리 설정된 지능형 설계 템플릿(intelligent template)이다. 복합공종모듈의 특징 및 가능성은 다음과 같다. 첫째, 복합공종모듈은 규칙 기반 설계(parametric design)를 활용한다. 설계 요소 간의 관계를 수학적 규칙으로 정의해두면, 치수를 바꾸거나 객체의 위치를 옮기더라도 관련 형상이 자동으로 반응한다. 이 구조의 중심에는 뼈대 구조(skeleton structure), 즉 설계의 기준이 되는 참조 레퍼런스 프레임워크(reference framework)가 있다. 뼈대는 전체 모델의 축 역할을 하며, 하나의 기준점 변화가 관련 부품과 어셈블리에 즉시 반영되도록 한다. 결과적으로 설계자는 반복적인 수정 작업을 줄이고, 프로젝트 전반의 설계 품질과 일관성을 확보할 수 있다. 둘째, 공종 간 실시간 충돌 감지(clash detection)를 가능하게 한다. 기존 BIM 협업은 각 공종이 별도의 모델을 작성하고 마지막 단계에서 충돌 검토를 했다면, 복합공종모듈을 활용한 설계는 초기부터 여러 공종을 통합한 하나의 데이터 구조로 설계한다. 따라서, 공종 간 간섭을 자동으로 탐지하고 조정할 수 있어, 현장에서 발생하는 재작업과 시간 손실을 크게 줄인다. 셋째, 복합공종모듈은 설계, 제작, 시공 또는 조립의 전 과정에서 디지털 연속성(digital continuity)을 실현한다. 템플릿 안에는 형상 정보 외에도 자재 종류, 조립 순서, 제작 방식까지 포함되어 있는데 이는 다수의 프로젝트 참여를 바탕으로 산출된 지식과 노하우를 바탕으로 한다. 따라서 복합공종모듈에 담긴 설계 데이터가 곧 제조 및 시공 지침이 될 수 있다. 이는 기존 BIM 모델이 단순한 시각화 도구에 머무르지 않고, 실제 프로젝트에서 활용 가능한(buildable) 모델로 발전했음을 의미한다. 결과적으로 복합공종모듈은 설계 자동화, 데이터 일관성, 협업 효율성의 세 가지 측면에서 설계자의 생산성을 획기적으로 향상시킨다. 동일한 참조 모델 기반의 협업은 공종 간 의사소통 오류를 줄이고, 표준화된 템플릿 구조는 품질의 편차를 최소화한다. 이는 단순히 설계 효율의 문제가 아니라, 건설 산업을 제품 중심의 디지털 제조 프로세스로 전환시키는 출발점이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 세계적으로 주목받고 있는 팔란티어(Palantir)의 온톨로지 플랫폼 아키텍처를 소프트웨어 공학 관점에서 분석하고, 오픈소스 기술을 활용한 구현 방법을 정리한다. 팔란티어의 핵심은 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라, 통합하고 확장하는 개방성에 있다. 이번 호에서는 국방이나 제조 분야에서 팔란티어가 어떻게 검증된 오픈소스 기술 기반 위에 독자적인 온톨로지(ontology)라는 의미론적 추상화 계층을 구축했는지, 그리고 그 구조를 파헤쳐 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   팔란티어 아키텍처 팔란티어 아키텍처의 근간에는 ‘대체가 아닌 통합’이라는 철학이 있다. 이는 기업이 이미 막대한 투자를 한 데이터레이크, ERP, CRM과 같은 기존 IT 환경을 교체하는 대신, 이들을 하나로 묶고 그 가치를 증대시키는 플랫폼 역할을 하는 것이다. 이러한 철학은 아키텍처의 명확한 관심사 분리로 이어진다. 배포, 오케스트레이션, 데이터 처리와 같은 하위 계층은 의도적으로 쿠버네티스(Kubernetes), 스파크(Spark), 플링크(Flink) 등 보편적인 오픈소스 표준 위에 구축된다. 이를 통해 고객의 기존 기술 스택 및 엔지니어링 역량과 마찰 없이 통합된다. 반면, 온톨로지, AI 플랫폼(AIP)과 같은 상위 계층에는 팔란티어의 독자적인 지적 재산이 집중된다. 이 구조는 고객이 새로운 데이터베이스나 컴퓨팅 엔진이 아닌, 기존 자산과 상호 작용하는 새로운 패러다임을 구매하게 만들어 비즈니스 가치를 제안한다. 플랫폼의 안정성과 확장성은 두 가지 핵심 기술, 즉 자율 배포 시스템인 아폴로(Apollo)와 쿠버네티스 기반의 컨테이너 오케스트레이션 기판인 루빅스(Rubix)에 의해 뒷받침된다. 이 기반 위에서 데이터 통합 및 분석 플랫폼인 파운드리(Foundry), 국방 및 정보 분석에 특화된 고담(Gotham), 그리고 AI 모델을 온톨로지와 연결하는 AIP(Artificial Intelligence Platform)가 운영된다.   그림 1. 팔란티어 아키텍처 구조 개념도   그림 2. 국방 분야 서비스인 팔란티어 고담 플랫폼   그림 3. 서비스의 지속적인 자율 통합/배포(CI/CD)를 위한 팔란티어 아폴로   데이터 처리 워크플로 팔란티어의 워크플로는 이기종의 파편화된 데이터 소스를 연결하고, 이를 구조화된 지식으로 변환하여 온톨로지 모델로 변환한다.   데이터 수집 및 파싱 PDF, 문서, 이미지와 같은 비정형 데이터는 먼저 ‘미디어 셋(media sets)’이라는 파일 모음으로 수집된다. 데이터를 파싱하는 과정은 블랙박스가 아니다. 개발자는 파이썬(Python)이나 자바(Java) 변환과 저수준 파일 시스템 API를 사용하여 직접 파이프라인을 구축한다. 이는 결정론적이고, 테스트 가능하며, 버전 관리가 가능한 파이프라인을 통해 신뢰성과 거버넌스를 확보하는 엔지니어링 중심의 접근 방식이다. 더 나아가 AIP는 AI 기반 파싱 기능을 제공한다. 이는 사전 훈련되거나 맞춤화된 AI 모델(예 : NLP 모델)을 파이프라인 내에 통합하여 개체명 인식, 요약과 같은 정교한 작업을 수행하는 방식이다. 이 구조는 엔지니어가 견고한 데이터 파이프라인을 구축하고, AI 엔지니어가 그 안에 두뇌 역할을 하는 모델을 배포하는 효율적인 이중 계층 시스템을 만든다.   기반 처리 기술 이러한 데이터 변환 및 통합 로직은 독점 엔진에 종속되지 않는다. 모든 데이터는 아파치 파케이(Apache Parquet), 아브로(Avro)와 같은 표준 형식으로 저장되며, 대규모 배치 처리를 위한 아파치 스파크, 실시간 스트림 처리를 위한 아파치 플링크와 같은 오픈소스 런타임을 사용한다.   온톨로지 메타모델 온톨로지는 팔란티어의 핵심 차별화 요소로, 기업의 모든 데이터, 모델, 프로세스를 현실 세계의 대응물(공장, 고객, 제품 등)과 연결하는 의미론적, 동역학적 계층이다. 이는 기업의 ‘디지털 트윈(digital twin)’ 역할을 한다. 온톨로지의 개념은 객체 지향 프로그래밍(OOP)과 매우 유사하다. 객체(object)는 클래스(class)에 해당한다. 온톨로지의 ‘항공기’ 객체 유형은 OOP의 Aircraft 클래스와 같다. 속성(property)은 속성(attribute)에 해당한다. ‘항공기’ 객체의 ‘꼬리 번호’ 속성은 Aircraft 클래스의 tailNumber 속성과 같다. 연결(link)은 객체 간의 관계(association)에 해당한다. ‘조종사’가 ‘항공기’에 탑승한다는 연결은 Pilot 객체와 Aircraft 객체 간의 관계를 정의한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.