AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (4)   이번 호에서는 AI를 활용한 영상 제작 과정 중 특수효과 부분을 대신할 수 있는가에 대해서 자세히 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.   그림 1. 다빈치 리졸브의 후반 제작 과정 이미지(www.blackmagicdesign.com/kr/products/ davinciresolve)    “AI를 활용하면 프롬프트가 특수효과이다.” 전통적인 영상 제작에서는 특수효과 하나를 만들기 위해 3D 모델링부터 애니메이션, 렌더링까지 수개월의 작업 시간이 필요했다. 하지만 AI 기반 프롬프트 시스템의 도입으로 복잡한 비주얼 이펙트를 텍스트 명령어만으로 실시간 생성할 수 있게 되었다. 이제 감독은 “중세시대 용이 하늘을 나는 장면을 만들어 주세요”라고 입력하면 몇 분 내에 완성된 시퀀스를 확인할 수 있어, 창작 과정에서 즉각적인 피드백과 수정이 가능해졌다. 기존에 대규모 VFX 팀이 담당했던 모션 그래픽 작업도 개인 크리에이터가 직관적인 언어로 구현할 수 있어, 제작 비용과 기간이 획기적으로 단축되었다. 결국 기술적 전문성보다는 창의적 아이디어와 스토리텔링 능력이 영상 제작의 핵심 경쟁력으로 자리잡는 패러다임 전환이 일어나고 있다.   이제 AI 크리에이터, 슈퍼워크 시대이다.   그림 2. 5초만에 만들어지는 이미지와 비디오 결과물   그림 3. 5초만에 만들어지는 이미지와 비디오 결과물   과거 영화 한 편을 완성하려면 촬영, 편집, 음향, VFX 등 각 분야별 전문 팀이 수개월간 협업해야 했지만, 이제 AI를 전문적으로 활용할 수 있는 소수의 인원으로 모든 제작 과정을 통합 관리할 수 있게 되었다. AI 영상 생성 도구로 원하는 장면을 즉석에서 만들고, 자동 편집 시스템으로 컷 편집과 색 보정을 처리하며, AI 음성 합성과 배경음악 생성까지 원스톱으로 해결하는 것이 현실이 되었다. 기존에는 불가능했던 개인의 창작 범위가 할리우드급 제작 수준까지 확장되면서, 소규모 팀이나 1인 크리에이터도 대작 수준의 콘텐츠를 독립적으로 완성할 수 있는 환경이 조성되었다. 이러한 변화는 콘텐츠 제작의 진입장벽을 대폭 낮춰, 누구나 자신만의 독창적인 영상 작품을 세상에 선보일 수 있는 민주화된 창작 생태계를 만들어 가고 있다.  결국 기술적 제약이 사라진 ‘슈퍼워크’ 시대에서는 순수한 상상력과 스토리텔링 역량이 크리에이터를 차별화하는 유일한 요소가 될 것이다. 필자가 영상 제작에서 특수효과 팀에 있을 때 활용되는 3D 프로그램들인 후디니, 애프터이펙트, 누크, 언리얼 엔진 등으로 제작된 이펙트 영상은 고가의 시스템과 전문성이 있어야 제작이 가능하며, 그 분야에 숙련도를 갖추기 위해서는 많은 시간이 필요했다. 생성형 AI 콘텐츠 제작의 전문성과 프롬프트만으로도 기존의 특수효과 표현 및 불가능한 장면도 가능하게 되었다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (7)   지난 호에서는 ‘개별 관찰’, ‘집단 관찰’, ‘확률과 통계’에 관한 주제의 첫 번째 이야기로 ‘개별 관찰’의 의미에 관해서 소개하면서, 어떤 경우에 개별 관찰이 가능하며 효과적인지에 관해서 생각해 보았다. 그리고 이후 소개할 집단 관찰의 의미와 효과를 생각하는 발판으로 삼고자 개별 관찰의 어려움과 한계를 강조하였다. 이번 호에서는 집단 관찰에 관한 이야기를 다루고자 한다. 압력, 온도, 비중, 밀도에 관한 이야기를 시작으로 기체, 액체, 고체의 성질과 온도에 따른 수축·팽창 현상을 살펴본다.   ■ 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. 압력은 단위면적에 작용하는 힘을 관찰하는 것   집단 관찰공기를 구성하는 질소(N₂)나 산소(O₂) 분자, 물을 구성하는 물 분자(H₂O), 분자를 구성하는 원자, 원자를 구성하는 양성자, 중성자, 전자 등을 하나씩 구별해서 관찰할 수 있을까? 그런 것이 가능하다면 ‘개별 관찰’이라고 할 수 있을 것이다. 그러나 여러 가지 원소나 물질이 합쳐져 이루어진 집단(예를 들면 사람, 동물, 물건, 집, 책 등)에 인격을 부여해서 관찰한다면 그것은 엄밀하게는 ‘집단’의 특성을 관찰하는 것이므로 ‘집단 관찰’이라고 해야 할 것이다. 일반적으로는 ‘여러 개체가 모인 집단’의 특성을 관찰하는 것도 집단 관찰로 보아야 할 것이다. 지난 호에서도 소개했지만, 대기압 15℃에서 1㎣(1μL)에 들어 있는 공기 분자의 수가 2.69경(京, 1016) 개에 달한다. 심지어 눈에는 보이지도 않는다. 어떻게 개별 관찰을 할 수 있을까? 바람이 부는 것도 장소 간의 압력 차에 의해서 생기는 것이다. 그 바람 속에도 1㎣(1μL)에 2.69경 개의 공기 분자가 들어 있을 것이며 흐름을 따라서 이동한다. 우리는 하루에 약 1만 1000L의 공기를 호흡한다. 1만 1000L는 491mole(몰)에 해당하며 2.96× 1026개의 공기 분자를 호흡작용으로 우리 몸에 빨아들이고 있다. 우리 몸이 대용량 기체 펌프를 보유하고 있는 셈이다. 압력에 관해서 생각해 보자. 압력은 단위 면적 당 수직으로 가해지는 힘이다.(그림 1) 이상기체 법칙은 이상적인 기체를 가정해서 기체 분자의 운동과 온도, 부피, 압력, 분자량과의 관계를 나타낸다. <그림 1>의 왼쪽 아래를 보면 고온 고압의 수증기가 계속 나오는데, 시간이 조금 지나면 눈에 보이지 않게 되고 공기 속으로 사라져 버린다. 원자 또는 분자 하나하나의 특성과 행동을 파악하는 것은 기초과학의 분야에서는 매우 흥미로운 주제이지만 실용적이지는 못하다. 적어도 물을 끓여서 고압의 수증기를 만들어 증기기관의 동력으로 사용하여 산업혁명을 가능하게 했던 것은 집단 관찰 덕분이라고 할 수 있을 것이다.   파스칼의 법칙 - 주사기의 법칙 파스칼의 원리, 파스칼의 법칙 또는 유체압력 전달 원리는 유체역학에서 폐관 속의 비압축성 유체 집단의 어느 한 부분에 가해진 압력의 변화가 유체 집단의 다른 부분에 그대로 전달된다는 내용이다. 이 원리는 프랑스 수학자 블레즈 파스칼(Blaise Pascal)이 정립했다. 그는 과학자나 수학자로 알려졌지만 물리학자, 통계학자, 발명가, 심리학자, 철학자, 신학자, 작가로도 활동했으며, 철학과 신학에 더 많은 시간을 사용했다고 한다. 예전에는 자동차 정비소에 가면 압축공기를 사용해서 자동차를 들어올리는 기구를 많이 볼 수 있었으나, 요즈음에는 대부분 전기로 구동하는 리프트(lift)가 사용되어 이런 원리를 체감하기 어렵다.(그림 2) 자동차 핸들, 유압식 자동차 리프트, 포크레인 등 유압을 사용한 많은 설비에 이러한 원리가 사용되고 있다. 간단하게 이야기하면 넓은 면적에 압력을 가해서 좁은 면적으로 멀리 보내는 주사기의 원리와 같다. 간단한 주사기의 법칙에 여러 가지 가정을 하고 경계조건을 정하고 공식으로 만들어서 논리적으로 소개하니, 그럴 듯한 물리학의 중요한 법칙으로 탈바꿈한 셈이다.  사실 모든 것은 알고 나면 간단한 것인데 알아가는 과정이 쉽지만은 않은 것이 현실이다.   그림 2. 파스칼의 법칙 또는 유체압력 전달의 원리를 설명한 모식도     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (4)   MRO(Maintenance, Repair, Overhaul or Operation)는 운영 중인 장비의 엔진, 장비, 부품 등에 대한 정비, 수리, 개조, 재생정비 등의 작업을 통해 안전성과 정시성, 신뢰성을 확보하기 위한 활동 및 산업을 통칭한다. 이번 호에서는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)을 활용하여 스마트 유지보수를 구현하는 가상 모델 기반의 엔드 투 엔드 유지보수 설루션을 소개한다.   ■ 최형완 다쏘시스템코리아 IC본부에서 A&D (Aerospace & Defense)부문 Technical Executive를 맡고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MRO 산업은 크게 민간 정비 사업과 군용 MRO 사업으로 나뉘며, 민간 정비 사업은 주로 항공 정비와 선박 정비로 구분한다. 민간 정비 사업 중 항공 부문의 2025년 전 세계 MRO 시장은 1230억 달러로 예상되며, 2034년에는 1640억 달러로 연 평균 3.2%의 성장률을 예상하고 있다. 우리 정부는 국내 항공 부문의 MRO 산업을 2030년까지 38억 달러(약 5조 원), 2만 3000명의 일자리를 창출하는 시장으로 키우겠다는 계획을 발표했다. 우리 나라 방산업계는 지난 2년 동안 우수한 기술력과 생산력을 바탕으로 303억 달러 규모의 무기 수출 계약을 체결하여 2년 연속 글로벌 방산 수출 상위 10위권 내로 진입하였다. 이에 따라 국내 방산업체들은 높아진 위상을 바탕으로 더 높은 수익을 장기적, 안정적으로 낼 수 있는 사업에 집중하고 있는데, 바로 MRO 산업이다. 보통 무기체계는 가격이 비싸고 한 번 도입하면 10년에서 30년 동안 사용하는 것이 일반적이다. 따라서 판매 후에도 지속적인 사후 관리 서비스를 요구하는 경우가 대부분이다. 현재 글로벌 방산 MRO 사업은 전체 무기체계 시장에서 60% 이상의 비중을 차지하는 것으로 알려져 있다. 이 시장을 위해서 국내 대형 방산업체인 KAI, 한화오션, 한화시스템, LIG넥스원도 MRO 전담 조직을 설립하여 적극 투자 중이다. 항공/방위 산업을 영위하는 90% 이상의 고객사는 다쏘시스템의 설루션을 사용하고 있으며, 다쏘시스템은 고객사의 엔드 투 엔드 프로세스를 지원하는 11개 산업 특화 설루션을 보유하고 지속적으로 발전시키고 있다. 이 중에서 운영/유지보수(Keep Them Operating) 특화 설루션은 장비의 가용성을 높이고 유지보수 비용을 줄이면서도 장비의 안정성을 높이는데 중점을 두고 있는 프로세스이다.   그림 1. 모델 기반의 스마트 유지보수   이러한 흐름 속에서 요즘은 장비 생애주기 중 유지보수(sustainment)가 핵심 프로세스로 자리잡고 있다. 운영자(항공사나 사용군), 서비스 제공자, OEM들은 장비의 유지보수 가용성을 보장하기 위해서 전통적인 정비 방식에서 모델 기반 정비(modelbased maintenance)로의 프로세스 전환에 대해 피할 수 없는 변화로 여기고 있다. 다쏘시스템은 전통적인 고립된 MRO 서비스 방식과는 다른, 스마트 유지보수(smart sustainment)로 프로세스를 변화시키고 향상시키는 포괄적인 엔드 투 엔드 모델 기반 유지보수 설루션을 제공한다. 다쏘시스템의 엔드 투 엔드 모델 기반 유지보수 설루션은 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)을 활용하여 MRO 프로세스를 가상(virtual) 환경에 투영할 수 있으며, 다음의 여섯 단계를 통하여 스마트 유지보수를 구현한다. 이러한 과정을 통해 우리는 더 나은 의사결정 지원을 받아 장비 가용성 증대와 유지보수 비용 절감이라는 목표를 달성할 수 있다.   엔드 투 엔드 디지털 연속성 첫 번째 단계는 장비의 지속적인 운영을 위한 엔드 투 엔드 디지털 연속성이다. 설계 데이터가 MBOM(제조 BOM)과 SBOM(서비스 BOM)까지 연결되어 있으며, 설계 및 엔지니어링 활동에서 서비스 엔지니어링 활동까지 완전한 디지털 연속성이 확보되고, 이러한 모든 활동은 3D익스피리언스 플랫폼 내에서 수행된다. 전용 애플리케이션을 통해 전용 EBOM(엔지니어링 BOM)에서 파생된 모델 기반 SBOM 구조를 생성할 수 있으며, 여기에 정비 작업, 서비스 키트, 예비 부품, 정비 지침 및 제조사 정비 공지문(service bulletin) 등 주요 서비스 기술 데이터를 포함시킬 수 있다. 또한, 레거시(기존) 장비의 유지보수 데이터도 플랫폼에 가져올 수 있다는 점도 중요하다. 이렇게 하면 유지보수 데이터 모델에 통합할 수 있으며, 플랫폼에서 설계된 장비뿐만 아니라 레거시 장비 전체도 플랫폼의 이점을 누릴 수 있다.   그림 2. 엔드 투 엔드 디지털 연속성     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (5)   지난 호에서는 BPMN(Business Process Modeling Notation)을 활용한 프로세스를 보다 폭 넓게 이해하기 위해 간략한 부품 개발 절차에 대한 프로세스를 작성해 보았다. 이번 호에서는 연재의 마지막 시간으로, 그동안 다루었던 개인 사용자 환경(클라이언트)에서 벗어나 서버 환경 특히 클라우드에서 BPMN을 활용하는 방법에 대해 알아보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 제2회 BPMN은 무엇일까? 제3회 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자 제4회 간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기 제5회 클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 가브리엘 데그라시 이탈리아 Esteco사의 프로젝트 매니저   지난 호에서 작성한 리프 스프링(leaf spring) 개발 프로세스는 이해관계자(참여자)를 3개 영역(Business layer – Business manager, Engineering layer – Engineering designer, Simulation layer – Simulation engineer)으로 구분하고 업무와 역할을 정의하였으며, 각각의 레이어에는 현재 해야 할 태스크를 확인하고, 다음 레이어에는 어느 시점에 업무 흐름이 전개되는지 그리고 어떤 역할을 수행해야 해야 하는지 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. BPMN을 이용하면서 업무의 흐름을 명확하고 자세하게 파악할 수 있고 서로 어떻게 연결되어 있는지도 이해할 수 있었을 것으로 생각된다.   그림 1. 리프 스프링 개발 프로세스   클라우드 서버 환경이 필요한 이유 이번 호에서는 서버 환경 특히 클라우드에서 BPMN을 활용하는 방법에 대해 알아보도록 하겠다. 우선 서버 환경이 왜 필요한지에 대해서 알아보면, 사실 서버 환경이 왜 필요한지에 대한 이유는 BPMN에만 국한된 문제는 아니다. 대부분의 도메인 영역에서 비슷한 이유가 있다고 볼 수 있는데, 우리는 BPMN에 대한 이야기를 다루고 있으니까 이와 관련된 예제를 가지고 생각해 보도록 하자.   철수는 리프 스프링 개발 프로세스에 참여하고 있는 프로젝트 매니저로, Camunada와 같은 클라이언트 툴을 사용하여 BPMN으로 프로세스를 작성하고 개인 PC에 저장하였다. 그리고 다른 참여자인 영희와 민수에게 해당 파일(LeafSprinngprocess.bpmn)을 이메일을 통해 전달하고 내용 확인을 요청하였다. 영희는 리프 스프링 개발 프로세스에 참여하고 있는 엔지니어링 디자이너이다. 영희는 철수에게 받은 LeafSpringprocess.bpmn 파일을 다운로드하고 오픈하여 프로세스를 검토하던 중에 특정 부분이 잘못 표시된 점을 발견하였다. 이를 수정하여 이메일 회신을 통해 전송하였는데, 저장을 할 때 변경 정보를 반영하기 위해 LeafSpringprocess_1. bpmn으로 파일 이름을 수정하였다. 다만 실수로 이전 버전인 LeafSpringprocess.bpmn을 메일에 첨부하였다. 그리고 바로 해외 출장 때문에 몇 주간 사무실에서 자리를 비우게 되었다. 민수는 리프 스프링 개발 프로세스에 참여하고 있는 시뮬레이션 엔지니어이다. 민수는 철수와 영희가 주고 받는 메일을 보면서 영희가 마지막으로 수정한 LeafSpringprocess.bpmn이 최종 버전이라 판단하고, 해당 파일을 다운로드하여 BPMN 프로세스를 확인하였다. 큰 문제는 없어 보였기에 프로세스 버전을 기준으로 업무를 수행하기 시작했다. 일주일 후에 철수는 리프 스프링 개발 프로세스에 변경 사항을 반영하기 위해 BPMN에 해당 내용을 반영하여 LeafSpringprocess_1. bpmn으로 저장하여 이메일로 전송하였다. 영희는 해외 출장 중이라 메일을 받기는 했는데, 시간 여유도 없고 사무실에 있는 개인 PC에 접속하기도 어려워서 상세 검토는 복귀 이후에 진행하기로 했다. 나중에 영희는 본인이 수정한 내용이 실수로 반영되지 않았다는 것을 알게 되었고, 전체 프로세스 업데이트에 대한 롤백이 필요하다는 것을 확인하였다. 민수는 LeafSpringprocess.bpmn에 따라 업무를 빠르게 수행하고 있었는데, 새로운 LeafSpringprocess_1.bpmn을 오픈하면서 그 동안 수행한 업무 일부는 새로 작업해야 한다는 것과 영희가 실수한 업데이트 버전이 본인의 작업을 전체적으로 재검토해야 한다는 것을 알게 되었다. 그러면서 공유가 좀 더 빠르게 실시간으로 진행되었다면 하는 아쉬움이 생겼다. 가상의 예제이긴 하지만 BPMN에 국한된 문제이기보다는 그동안 여러 참여자가 실시간 협업을 하면서 종종 마주하게 되는 것과 비슷하다고 볼 수 있다. 여기서 문제의 시작은 참여자들이 개별 PC에서 클라이언트 툴을 이용하여 작업하고 저장하고 관리하고 있다는 점이다. 서로의 소통은 이메일 또는 메신저를 활용하고 있으므로, 업무의 협업 관점에서 보면 부족한 측면이 많을 수 밖에 없는 것이 사실이다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 서버 환경이 구축되었고, 기술 발전을 거듭하여 이제는 클라우드 서버 환경으로 자리잡게 되었다. 이런 관점에서 보았을 때 우리가 지금까지 살펴 본 클라이언트 툴(Camunda 등)을 활용한 BPMN 프로세스 작성 및 관리는 개인 측면에서 부족함이 없을 수 있지만, 다른 참여자와의 공유 및 협업 측면에서는 아쉬운 부분이 존재한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제조산업의 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략   경제 불확실성이 커지는 가운데, 국내 제조업계는 디지털 전환과 AI 도입을 통해 위기를 극복해야 할 필요성에 직면했다. 디지털 트윈과 디지털 스레드 같은 신기술은 제품 개발부터 생산까지 전 과정의 효율을 높이고 비용을 절감하여 경쟁력을 강화하는 핵심 역량으로 주목을 받고 있다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아의 한국지사장이다. 30여년 이상 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다.SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   한국은 세계 12위 규모의 경제 대국으로 자동차, 전자, 철강, 미용, 퍼스널 케어 제품 등 주요 산업을 중심으로 대외무역부(Foreign Trade Department : FTD)에서 가장 빠르게 성장하고 있는 국가 중 하나다. 또한 한국은 미국의 여섯 번째로 큰 무역 파트너로, 수출 품목의 대다수가 가공된 공산품이다. 그러나 최근 미국의 자동차와 철강에 대한 25% 관세 부과로 인해 한국의 수출이 5.2% 감소했다.¹) 대한상공회의소의 최근 조사에 따르면, 국내 제조업체 2107개 중 60.3%가 미국발 관세 정책으로 영향을 받고 있다고 응답했다. 뿐만 아니라 반도체, 의료 장비, 전기 장비, 기계, 통신, 전자 산업을 영위하는 기업의 65% 이상도 영향을 받을 것으로 예상하고 있다.²) 이러한 경제적 불확실성 속에서 한국의 제조업체들은 어떻게 관세의 영향을 최소화할 수 있을까? AI(인공지능), 디지털 트윈 등 신기술을 도입하는 디지털 전환이 그 해답이 될 수 있다. 제조업체들은 품질 보증, 비용 절감, 낭비 최소화와 같은 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 현대적인 접근 방식으로 디지털화를 지목하고 있다. 스마트 공장 구축을 위해 시뮬레이션 소프트웨어를 적용하는 것이 가장 대표적이며, 많은 제조업체가 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스와 같은 기술을 쉽게 수용하고 있다. 나아가, 제조업체들은 포괄적인 디지털 트윈을 활용해 업계의 도전 과제를 관리하면서 경쟁력을 유지해야 할 것이다.   그림 1. 소프트웨어와 자동화를 포함한 제품, 생산의 원활한 통합을 통해 제조업체는 포괄적인 디지털 트윈으로 제품을 설계, 시뮬레이션, 테스트, 검증할 수 있다. 동시에 설계 주기를 단축하며 제품과 프로세스 품질을 최적화할 수 있다.(이미지 출처 : 지멘스)   포괄적인 디지털 트윈의 가치 디지털 트윈은 제품 최적화와 생산 시스템 증강을 모두 향상시킬 수 있는 혁신 기술이다. 확장 가능한 포괄적인 디지털 트윈을 통해 제품과 생산 수명 주기를 원활하게 통합할 수 있으며, 여기에는 소프트웨어와 자동화가 포함된다. 물리 기반 디지털 트윈이 ‘포괄적’이려면 기계, 전자, 전기 시스템, 소프트웨어 등 모든 제품 도메인을 통합하고 제조와 연결해 오늘날 스마트 제품과 프로세스를 완벽하게 파악할 수 있어야 한다. 포괄적인 디지털 트윈은 일관된 디지털 모델 세트로 구성되며, 이 디지털 모델 세트는 전체 제품, 생산 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 측면을 나타낸다. 디지털 트윈은 실물 제품과 함께 업데이트된다. 덕분에 제조업체는 생산 라인과 공급망 등의 활성 요소에 대응할 수 있다. 제조업체는 디지털 트윈을 통해 제품, 생산, 프로세스를 설계, 시뮬레이션, 테스트, 개선, 검증할 수 있다. 따라서 물리적 프로토타입에 소요되는 시간과 비용을 절감해 귀중한 자원을 절약할 수 있다. 실시간 시뮬레이션은 개선이 가능한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 테스트하며, 전체 시스템을 모니터링하는 데 도움을 준다. 포괄적인 디지털 트윈은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 보장하고 이를 생성, 유지하는 데 드는 노력을 최소화한다. 제조업체는 디지털 트윈을 도입해 신제품, 제조 시스템, 서비스 제공 또는 프로세스의 개발 수명 주기 초기에서부터 주요 활동을 전환할 수 있다. 이를 ‘시프트 레프트(shift-left)’ 방법론이라고 한다. 엔지니어링, 설계, 원가 계산, 기타 분석 활동에 시프트 레프트를 도입하면 수명 주기 초기에 귀중한 정보와 인사이트가 생성된다. 제조업체는 이를 이용해 즉시 품질을 개선할 수 있다. 즉, 포괄적인 디지털 트윈은 운영 비용을 절감하고, 예지보전을 촉진해 생산 중단 시간을 최소화하며, 처리량을 최적화한다. 동시에 제품과 성능의 전반적인 품질과 문제 해결을 개선할 수 있다. 이러한 시간, 비용 절감으로 제조업체는 시장 출시에 필요한 시간을 단축시킬 수 있다. 또한 포괄적인 디지털 트윈을 사용해 가상으로 새로운 제품 설계 구성을 탐색할 수 있어 경쟁 우위 달성이 가능하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (5)   심센터 히즈(Simcenter HEEDS)는 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 데에 도움을 준다. 이번 호에서는 심센터 히즈에서 해석 모델의 정확도를 높이기 위한 캘리브레이션(calibration) 분석에 대해 살펴본다.   ■ 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 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 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   지난 호까지 연재 내용에서는 스칼라 값을 최대화하거나 최소화하는 데에 최적화의 중점을 두었다. 그러나 목표 성능 곡선을 시뮬레이션 데이터와 실험 데이터의 일치 또는 규정된 제품 사양의 일치와 같이 목표 성능 곡선을 일치시키는 것이 목표인 경우가 많다. 그리고 제품 설계에서 시뮬레이션은 시간과 비용을 절약하며 성능 예측을 가능하게 하지만 시뮬레이션 결과는 종종 실험 측정 데이터와의 오차를 보인다.  이러한 오차는 여러 가지 원인에 기인한다. 첫째, 모델링 과정에서의 가정 및 이상화로 인해 실제 물리적 현상을 완벽하게 반영하지 못할 수 있다. 둘째, 재료 물성치나 경계 조건과 같은 입력 데이터의 불확실성 또는 부정확성이 결과에 영향을 미친다. 마지막으로, 해석 소프트웨어의 수치 해석 한계로 인해 미세한 차이가 발생할 수 있다. 이러한 오차를 줄이지 않고서는 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰성을 확보하기 어렵다. <그림 1>에서는 변형 속도에 민감한 폴리머 거동을 시뮬레이션으로 구현하기 위해 four-term Prony series의 Neo-Hookean 재료 모델에서 사용되는 5개의 재료 상수를 최적화하여, 재료의 실제 거동과 가장 잘 일치하는 계수를 식별하는 사례를 나타낸다.   그림 1   이러한 오차를 줄이기 위해 캘리브레이션(calibration) 분석이 필요하며, 이를 통해 모델의 정확도를 향상시킬 수 있다. 심센터 히즈의 ‘Curve Fit’ 기능을 활용하면 효율적인 최적화를 통해 캘리브레이션 과정을 자동화할 수 있다. 이번 호에서는 1차원 스프링-댐퍼 모델의 진폭 감쇄 곡선을 참조 곡선과 일치시키기 위해 심센터 히즈를 사용한 최적화 방법을 소개한다.   예제 - 1차원 스프링-댐퍼 모델 <그림 2>는 예제로 사용된 1차원 스프링-댐퍼 모델을 나타낸다.   그림 2   예제는 다음과 같은 변수를 가진다. 여기서 스프링 상수 k와 감쇠 계수 c는 시스템의 동적 특성을 결정하는 중요한 변수로 작용한다.  m = 1.0 # mass(kg)  k = 10.0 # spring constant(N/m)  c = 0.5 # damping coefficient(Ns/m)  F = 10.0 # external force(N) 파이썬(Python)을 사용하여 변위(x), 속도(v)를 (dx/dt = v), (dv/dt = (-c v - k x + F)/m) 관계로 10초 시간에 대해 진폭을 계산하며 결과를 <그림 3>과 같이 확인할 수 있다.   그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (14)   이번 호에서는 크레오 11.0 버전의 CSL(Creo Simulation Live, 크레오 시뮬레이션 라이브)에서 향상된 기능에 대해 알아보자.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술 지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   CSL은 설계 엔지니어가 설계를 진행할 때 전문가의 수준의 지식 없이도 친숙하게 실시간 시뮬레이션을 할 수 있는 프로그램이다. 결과의 값을 실시간으로 제공받아 설계 단계에서 필요한 부분을 빠르게 적용하고, 설계의 신뢰도를 높일 수 있다. 크레오 11.0의 CSL에서는 솔리드 지오메트리와 유체 간의 열 전달 기능을 확인하고, 동일한 시뮬레이션 내에서 공기와 물 같은 여러 유체 재료를 사용할 수 있다. 이번 호에서는 공기를 재료로 사용해보자. 예제에서는 공기가 지나가는 공간을 그림과 같이 정의하여 부품 조립까지 완료한 상태이다.     전체 부품을 확인한 후 ‘라이브 시뮬레이션’을 클릭한다. ‘시뮬레이션 추가’에서 ‘유체 시뮬레이션 검토’ 메뉴를 클릭한다.     그러면 그림과 같이 아이콘이 변경된다. ‘검토’ 탭에서 ‘복합 열 전달’도 클릭한 후 확인한다.     먼저 유체 도메인을 설정한다. 유체 도메인 아이콘을 클릭하고 ‘유체 도메인’ 항목을 선택한 후 미리 어셈블리한 ‘AIR_ MODEL.PRT’를 선택한다.     다음으로 유속 조건을 준다. 그 전에 안쪽의 단면을 확인한 후 서피스 면을 선택한다. 가운데 단면을 생성하여 보면 해칭 면이 있는 곳이 공기가 흐르는 공간이다.     모델을 통해 공기의 흐름 및 각 부품의 온도를 시뮬레이션한다. 유속 아이콘을 클릭한 후 서피스 및 값을 정의한다.     방향 및 강도의 값을 입력한 후 확인한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (23)   이번 호에서는 항공 음향 시뮬레이션의 다각적인 과제를 살펴보고, 이러한 복잡한 문제를 해결하는 데 케이던스의 피델리티 LES(Fidelity LES)가 도움을 주는 사례 연구를 소개한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1   항공 음향 시뮬레이션은 유체 역학의 복잡성과 음향 현상의 뉘앙스를 혼합하는 지루한 작업이다. 이 이중 영역의 과제는 광범위한 스케일부터 난류 속에서 음향 신호의 미묘한 구분까지 수많은 기술적 장애물로 가득 차 있다. 이러한 기술적 어려움을 극복하고 항공 음향 거동에 대한 이해를 높이려면 엔지니어와 연구자는 피델리티 LES와 같은 정교한 도구를 사용해야 한다.   항공 음향 시뮬레이션의 과제 항공 음향 시뮬레이션에는 상당한 어려움이 있다. 다음은 이러한 단점 중 일부이다. 광범위한 스케일 : 항공 음향 현상은 광범위한 공간적, 시간적 스케일을 포괄한다. 모든 스케일을 캡처하려면 미세한 그리드 해상도와 긴 시뮬레이션 시간이 필요하다. 음향파 진폭 : 항공 음향 신호는 난류 압력 변동보다 미묘한 경우가 많기 때문에 지배적인 흐름 구조와 구별하기가 어렵다. 원거리 전파 : 국부적인 공기역학 소스에 의해 생성된 소리는 먼 거리까지 전파될 수 있으므로 전체 도메인 시뮬레이션은 계산이 불가능할 정도로 복잡하다. 복잡한 지오메트리 : 실제 문제에는 항공기 엔진이나 차량 외관과 같은 복잡한 지오메트리가 포함되어 있어 유체 흐름과 사운드 전파 모델링이 복잡해지는 경우가 많다. 경계 조건 : 허위 반사나 비물리적 동작을 방지하려면 적절한 경계 조건을 선택하고 구현하는 것이 중요하다. 일시적인 특성 : 많은 문제가 불안정하고 과도 시뮬레이션이 필요하므로 계산 노력이 증가하고 통계 분석이 복잡해진다. 비선형 상호작용 : 높은 소음 수준은 비선형 공기역학적 및 음향학적 상호작용을 수반할 수 있어 추가적인 계산 리소스가 필요하다. 다중 물리 상호작용 : 일부 시뮬레이션은 열 전달이나 연소와 같은 다른 물리적 효과를 고려해야 하므로 설정이 복잡해진다. 수치적 소산 : 수치적 방법은 인위적인 소멸을 도입하여 관심 있는 음향 신호를 감쇠하거나 억제할 수 있다.   그림 2. 음속(마하 1)보다 빠르게 이동하는 초음속 제트기 시뮬레이션   더 빠르고 정확한 항공 음향 시뮬레이션을 위한 소프트웨어 올바른 시뮬레이션 소프트웨어를 선택하는 것은 실제 엔지니어링 과제와 항공 음향 분야의 기초 연구를 해결하는 데 있어 중요하다. 피델리티 LES는 항공 음향을 포함한 고충실도 유동 해석을 위한 최고의 툴이다. 이 소프트웨어는 고급 수치 기법과 모델을 통합하여 대형 와류 시뮬레이션(LES)을 활용하여 소산과 분산이 감소된 불안정한 흐름을 시뮬레이션한다. 유한 체적법에 기반한 다양한 솔버 공식을 사용하는 피델리티 LES는 저속, 고속 및 반응 유동을 포함한 다양한 유동 조건을 효과적으로 포착한다. 피델리티 LES는 고급 서브 그리드 및 벽 모델링을 통해 다양한 그리드 해상도에서 높은 성능을 제공한다. 거친 그리드에서도 흐름 현상을 정확하게 포착하여 CPU와 GPU 모두에서 효율과 확장성을 보여준다. 특히, V100 GPU 한 대가 약 400개의 인텔 스카이레이크(Skylake) 2018 CPU 처리 성능과 맞먹는 저 마하(low-Mach) 솔버를 구현한다. 엔지니어는 지오메트리 준비부터 결과 분석까지 모든 작업을 지원하는 사용자 친화적 애플리케이션인 피델리티 LES를 통해 전체 시뮬레이션 워크플로를 원활하게 관리할 수 있다.   그림 3. 인텔 스카이레이크 2018 CPU 코어 당 엔비디아 A100 및 V100 GPU와 같은 동등한 성능으로 다양한 흐름(flow) 시나리오에서 피델리티 LES를 사용할 수 있다.   피델리티 LES는 시뮬레이션 설정의 실시간 조정을 포함하여 복잡한 엔지니어링 모델에 대한 상세한 3D 뷰를 제공한다. 또한 사용자는 자동 제안이 포함된 명령어 용어집과 주요 지표를 추적하는 그래프를 활용할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

파이썬 활용 강화 및 p-h 선도 업그레이드   최근 차량 전문 1D 열 관리(thermal management) 소프트웨어인 KULI(쿨리)의 기능이 업데이트되었다. 더 범용적으로 활용 가능하도록 파이썬(Python)을 활용할 수 있는 파이썬 컨트롤러(Python controller)가 추가되었으며, A/C 시스템의 해석 결과를 볼 수 있는 p-h 선도 또한 시인성 및 그래픽 기능이 향상되었다. 이번 호에서는 KULI의 신규 기능에 대해 알아보도록 하겠다.   ■ 이대형 태성에스엔이 FBU-F2팀의 매니저로, 1D CFD인 KULI와 3D CFD인 앤시스 플루언트 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr    신규 기능 - 파이썬 컨트롤러 현재 가장 대중적이고 범용으로 사용되는 프로그램 언어는 파이썬일 것이다. 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법이 특징으로 데이터 분석, 웹 개발, AI등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 많은 오픈 소스 라이브러리 및 깃허브(GitHub)와 같은 다양한 커뮤니티를 가지고 있는 프로그램 언어다. 이러한 파이썬을 활용할 수 있는 파이썬 컨트롤러 기능은 KULI 17.1 버전에서 처음 도입되었다.(최신 버전 19.1, 2025 5월 릴리스) 기존에 KULI에서 지원하고 있는 COM object, Calculation controller 등 다양한 컨트롤러 컴포넌트의 조합으로 시스템 제어 로직을 작성하거나 써멀 매니지먼트(Thermal management) 최적화를 사용할 수 있었으나, 이번에 도입된 파이썬 컨트롤러를 이용하면 좀 더 적은 노력으로 더욱 확장된 기능을 이용할 수 있다.(그림 1)   그림 1. 파이썬 컨트롤러 사용 예시   파이썬 컨트롤러를 사용하기 위해서는 KULI advanced 모듈이 필요하며, 미리 구성되어 있는 ‘*.py’ 스크립트가 필요하다. 정상적인 구동을 위해서는 파이썬 설치가 되어 있어야 하며 KULI 버전에 따른 지원 가능한 파이썬 버전이 다르므로, 메뉴에서 Help → about KULI를 이용하여 지원되는 파이썬을 사용자가 직접 설치하여야 한다.(그림 2)   그림 2. KULI에서 지원하는 파이썬 버전 확인   사용하는 환경 상 여러 버전의 파이썬을 사용할 경우, KULI에서는 PATH 환경 변수에서 발견되는 첫 번째 파이썬을 기준으로 구동된다. 따라서 원활한 사용을 위해서는 PATH 환경 변수에서 다른 모든 버전을 제거하거나, KULI가 지원하는 파이썬 버전을 PATH의 첫 번째 위치에 두어야 한다. 파이썬 컨트롤러는 KULI thermal system circuit 상의 Signal path의 일부이므로 기존에 지원하고 있던 Calculation controller, PID controller, Characteristic curve 등과 동일한 방식으로 사용이 가능하다. 최소 1개 이상의 Input을 취하며 다양한 Output을 제공하게 된다. 파이썬 컨트롤러는 KULI의 해석 Iteration마다 반복적으로 스크립트(Script)를 호출하므로 Time step과 Iteration을 구분해야 하는 경우에는 스크립트 자체에서 정의해야 한다.(그림 3)   그림 3. 파이썬 스크립트 작동 순서   파이썬 컨트롤러를 사용하기 위해서는 파이썬 스크립트(Python script)가 반드시 필요하며, 이 스크립트는 KULI가 확인 가능한 경로에 존재해야 한다. 일반적으로는 현재 사용 중인 프로젝트 디렉토리 내에 있는 ‘PythonScripts’ 폴더에 저장하게 된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 유명한 프로세싱(processing) 도구를 파이썬(Python)으로 포팅한 p5를 알아보고, 이를 이용한 데이터셋 3D 가시화 방법을 확인해 본다. 또한 관련된 개발 프로세스를 이해하는 데 도움이 되는 간단한 예제를 설치, 코딩 및 실행하는 방법을 다룬다.   ■ 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   그림 1. p5 데모   실행 가능한 소스 코드는 다음 링크에서 다운로드할 수 있다. 깃허브 : https://github.com/mac999/llm-media-art-demo   p5 소개 p5 Python은 JavaScript 라이브러리 p5.js와 컴퓨터 그래픽 미디어아트에서 자주 사용되는 processing.org에서 영감을 받아 창의적인 코딩을 위해 설계된 라이브러리이다. 2D 및 3D 모두에서 그래픽, 애니메이션 및 대화형 프로그램을 구축하기 위한 간단한 API를 제공한다. p5는 파이썬을 지원하므로 pandas, numpy, 딥러닝 관련 라이브러리를 함께 사용해 가시화하기 편리하다.   그림 2   기본적으로 `p5py`는 `setup()`과 `draw()` 함수를 중심으로 프로그램의 구조를 구성한다. `setup()` 함수는 초기 설정을 담당하며, `draw()` 함수는 프레임마다 반복 호출되어 애니메이션이나 실시간 그래픽 표현을 가능하게 한다. 이를 통해 반복적이거나 시간 기반의 시각적 표현이 용이하게 된다. 그래픽 요소의 생성 및 조작이 매우 직관적이다. 예를 들어, `circle()`, `rect()`, `line()` 등의 함수는 간단한 인자 전달만으로 기본 도형을 화면에 출력할 수 있게 하며, `fill()`, `stroke()`, `background()` 등은 색상과 스타일 설정을 손쉽게 조절할 수 있게 한다. 마우스와 키보드 입력을 처리하기 위한 이벤트 함수도 포함되어 있다. `mousePressed()`, `keyPressed()` 등은 사용자와의 인터랙션을 가능하게 하며, 이를 통해 인터랙티브 아트, 시각적 피드백, 교육용 시뮬레이션 등을 손쉽게 개발할 수 있다. 이미지, 사운드, 텍스트 등 다양한 멀티미디어 요소도 지원한다. 이미지 로딩 및 출력은 `loadImage()`와 `image()`로, 텍스트 출력은 `text()`로 구현되며 각각의 요소는 다양한 좌표 기반 조정이 가능하다. 또한, NumPy와 같은 파이썬 과학계산 생태계와도 호환이 가능하여, 복잡한 수학적 계산이나 데이터 시각화 작업에 활용할 수 있는 확장성이 있다. 전반적으로 p5py는 예술가, 디자이너, 교육자, 프로그래밍 입문자를 위한 시각 중심의 프로그래밍 도구로서, 단순한 문법과 풍부한 기능을 통해 창의적 프로토타이핑을 효율적으로 지원하는 라이브러리이다. 상세한 내용은 다음 링크를 참고한다. https://github.com/p5py/p5 https://p5.readthedocs.io/en/latest/install.html   p5 Python 설치 시작하려면 컴퓨터에 파이썬이 설치되어 있어야 한다. 다음 단계에 따라 필요한 라이브러리를 설정한다.   1단계 : 파이썬 설치 파이썬 3.11이 설치되어 있는지 확인한다. 없다면 python.org에서 다운로드한다.   2단계 : p5 설치 pip를 사용하여 p5를 설치한다. pip install p5   3단계 : pandas 설치 CSV 파일을 처리하려면 라이브러리를 설치한다. pip install pandas   4단계 : 설치 라이브러리 검사 터미널에서 다음의 명령을 입력해 제대로 설치되었는지 확인한다. python -c "import p5" python -c "import pandas"     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.