산업 분야를 혁신하는 실시간 3D의 힘   디지털 혁신의 속도가 점점 더 빨라지면서 산업 분야와 고객들의 기대치도 순식간에 달라지고 있다. 여기에 확장현실과 생성형 AI(generative AI)가 변화에 불을 지피면서 디지털 혁신의 속도는 훨씬 더 빨라졌다.특히 팬데믹 기간에 전 세계의 기업은 점점 더 높아지는 고객의 기대치를 충족하기 위해 기술적으로 적응하고 혁신해야 했다. 몰입형 경험은 이러한 디지털 혁신을 최전선에서 이끌고 있으며 XR(확장현실), AR(증강현실), VR(가상현실) 덕분에 새로운 차원의 상호 작용과 참여가 가능해졌다.   ■ 자료 제공 : 유니티 코리아, https://unity.com/kr   XR은 AR 및 VR을 포함한 모든 범주의 현실 기술을 포괄하는 용어이다. AR은 현실 세계에 존재하는 사물에 컴퓨터로 생성된 정보가 덧씌워지는 인터랙티브 경험이다.  VR은 사용자를 완전한 디지털 환경으로 옮겨 놓는 완전 몰입형 경험이다.   원활하고 사실적인 가상 경험을 제공하는 실시간 3D 기술이 부상하며 이 트렌드가 더욱 대두하고 있다. 생성형 AI가 이 혁신적인 과정에 역동성을 더하면서 전에 없던 속도로 개발을 촉진하며 경계를 허물고 있다. AR, VR, XR 그리고 생성형 AI까지 빅테크 기업들이 투자하고 있는 지금, 끊임 없는 디지털 혁신의 물결은 우리가 디지털 세계를 경험하는 방법을 바꿀 뿐 아니라 고객이 무엇을 표준으로 여기는지에 대한 기준도 새롭게 세우고 있다. XR은 오랫동안 공상 과학의 전유물로 여겨져 왔지만, 이제는 의료부터 소매업까지 다양한 산업을 재구성하고 있다. 예를 들어 VR은 게임 분야를 넘어 직원 교육이나 건축 설계와 같은 영역에서도 활용되고 있다. AR은 고객이 제품을 구매하기 전에 일상에서 시각화해 볼 수 있도록 지원하여 쇼핑 경험을 개선하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. XR의 응용 사례는 무궁무진하다. 세일즈 분야에서 몰입형 환경으로 제품을 선보이면 고객 참여도와 판매 전환율을 크게 높일 수 있다. 제조 및 설계 분야에서는 XR을 활용하여 제품 개발과 프로토타이핑 프로세스를 간소화할 수 있다. 비즈니스 리더라면 혁신의 기회일 뿐만 아니라 거대한 변화가 전망되는 산업을 선도할 가능성을 열어 주는 90 · 이 새로운 기술에 주목해야 한다.     비즈니스의 판도를 바꾸는 실시간 3D 실시간 3D(RT3D) 기술은 가상 환경을 실시간으로 생성하고 상호 작용할 수 있는 동적 플랫폼을 제공하며 몰입형 경험을 혁신하는 중추로 자리잡았다. 정적이고 변경할 수 없는 사전 렌더링된 그래픽스와 달리, 실시간 3D 환경에서는 사용자가 실시간으로 디지털 환경과 상호 작용하며 해당 환경을 바꿀 수 있어 고도의 상호 작용과 커스터마이징이 가능한 경험을 구현할 수 있다. 특히 게임, 건축, 제조, 자동차, 소매업과 같은 분야에서는 가상 공간에서 탐색, 조작, 테스트하는 경험을 통해 이해도, 창의성, 참여도를 대폭 향상할 수 있으므로 더욱 큰 영향력을 발휘한다. 또한 실시간 3D를 활용하면 수술에서 비행기 조종까지 다양한 분야의 기술을 안전하고 통제된 환경에서 실습할 수 있어 시뮬레이터와 교육 모듈 개발에서도 중요한 역할을 한다. 실시간 3D 기술이 다양한 산업 분야에 통합됨에 따라 우리가 디지털 콘텐츠를 소비하는 방법이 한 단계 진화할 뿐 아니라, 몰입형 경험 부문에서 미래에 찾아올 혁신의 영역도 점차 확장되고 있다. 실시간 3D 기술은 혁신을 일으키는 원동력으로 부상하고 있으며, 비즈니스 리더들은 그 잠재력을 인지하고 이 기술을 전략적 이니셔티브의 핵심 요소로 통합하고 있다. 실시간 3D 기술은 주로 다음의 네 가지 방법으로 글로벌 기업의 운영에 긍정적인 영향을 미치고 있다.  몰입형 경험으로 성장 가속화 : 높은 정확도로 제품을 시각화할 수 있어 고객의 마음을 사로잡아 참여를 유도하고 판매량을 늘릴 수 있다. 경쟁이 치열한 환경에서 실시간 3D는 비즈니스 성장의 필수 원동력이 될 수 있다. 제품 개발 과정 간소화 : 실시간 3D 기술로 디자이너와 엔지니어가 반복 작업(iteration)을 빠르게 수행하고 설계 결함을 조기에 식별한 뒤 신속하게 수정할 수 있어 제품 설계 및 개발 과정의 효율이 향상된다. 덕분에 비용이 많이 드는 오류를 최소화하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있다. 또한 실시간 3D 플랫폼은 협업에 용이하므로 애셋 관리와 팀워크 과정이 개선되어 크리에이티브 프로세스를 신속히 진행하고 애자일 제작 파이프라인을 구현할 수 있다. 차별화된 고객 경험 : 기업은 실시간 3D를 활용하여 고객에게 독특하고 기억에 남는 인터랙티브 경험을 제공할 수 있다. 가상 쇼룸, 제품 커스터마이징, 몰입형 브랜드 스토리텔링을 통해 기업에 대한 고객의 활발한 참여를 촉진하여 전환율을 크게 높이고 장기적인 브랜드 충성도를 구축할 수 있다. 교육 및 기술 유지 수준 향상 : 교육도 실시간 3D가 빛을 발하는 분야이다. 실제 환경에서 생길 수 있는 위험 없이 실습 교육을 위한 사실적인 시뮬레이션과 시나리오를 제공할 수 있기 때문이다. 특히 복잡하고 위험 부담이 큰 환경에서 지식을 유지하고 실질적인 운영을 이해하는 데 도움이 된다. 이렇게 더욱 철저하고 효과적인 교육 방법을 활용하면 사람들의 목숨을 구하고, 업무 환경의 안전성을 향상하며, ESG(환경, 사회, 기업 지배 구조) 이니셔티브를 대폭 발전시키는 성과를 얻을 수 있다. 실시간 3D는 비즈니스를 변화시키는 강력한 요인이 될 수 있으므로 이러한 변화가 어떻게 실현되는지 파악해야 한다. 비즈니스 리더들은 다음 요소를 중심으로 실시간 3D를 통해 기업의 운영 방식을 재구성할 수 있다. 개선된 프로세스를 통한 비용 절감 : 실시간 3D 기술로 전체 워크플로를 시각화하여 병목 현상과 비효율이 발생하는 부분을 식별하고 제거할 수 있다. 사용하기 쉬운 몰입형 데이터 : 복잡한 데이터 세트를 최적화하여 실시간 인터랙티브 환경으로 시각화할 수 있으므로 오랜 시간을 들여 정적 시각화를 렌더링할 필요 없이 시나리오를 실행하고, 즉석에서 데이터를 분석하며, 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다. 연결성 및 협업 : 실시간 3D 기술로 탄생하는 공유 3D 공간은 직원과 고객이 실제로 만난 것처럼 협업할 수 있는 몰입형 환경이다. 이러한 공유 경험을 통해 지리적 제약에서 벗어나 세계 어디서나 애셋 디자인, 교육, 운영에 관해 협업할 수 있다. 차별화된 경험 : 기업은 최신 헤드셋 및 3D 기술을 활용하여 독특한 맞춤형 경험을 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객을 유치하고 직원 역량을 육성하는데 경쟁력을 확보할 수 있다. 직원용 몰입형 교육 모듈이든 고객용 인터랙티브 제품 데모든 실시간 3D를 통해 참여를 유도하고, 정보를 제공하며, 사람들의 마음을 사로잡는 매력적인 경험을 제작할 수 있다. 실시간 3D를 활용하는 기업은 혁신의 최전선에 설 수 있다. 단순히 일시적으로 경쟁 업체보다 우위에 서는 것이 아니라, 가장 영향력 있는 기술적 진보를 수용하여 기술 침체로 인해 발생할 수 있는 비용을 방지하고 장기적인 비전을 구축하는 것이다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (1)   이번 호부터는 우리가 세상을 어떻게 바라보고 어떻게 이해하는지에 관해서 생각해 보고자 한다. 어느 날 세상에 던져진 하나의 생명체로 태어나 살아가는 과정을 통해서, 세상을 관찰하고 세상을 대상으로 실험하면서 세상을 이해해 가는 과정을 제삼자의 관점에서 살펴보고자 한다. 모든 행동은 생명 유지를 위한 욕구로부터 시작되지만, 그 욕구를 어느 정도 만족하면 세상에 대한 호기심이 새로운 형태의 행동으로 나타나게 된다. 호기심으로부터 시작된 행동, 그 행동으로부터 전개되는 다양한 행위를 통한 학습 과정과 학습된 내용을 응용하는 과정을 1년간의 연재를 통해서 다양한 각도에서 살펴보도록 한다. 일상에서 무의식적으로 일어나는 일이지만 한 번쯤은 그러한 무의식적 행동을 제삼자의 관점에서 관찰하는 것도 의미가 있을 듯하여 이번 연재를 기획하게 되었다. 그 첫 번째 이야기는 ‘호기심’에 관한 이야기이다. 가벼운 마음으로 읽어주시길 바란다.   ■ 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. 호기심은 여러 가지 감각기관으로부터의 신호를 바탕으로 자신의 바깥 세계를 이해하기 위한 원동력이자 수단이다.   호기심 새롭고 신기한 것을 좋아하거나 모르는 것을 알고 싶어 하는 마음이 ‘호기심’이다. 모든 생명체는 세상에 태어나면서 바깥세상에 대한 정보를 탐색하고 적응해 가면서 생명 활동을 이어간다. 미생물, 식물, 동물, 인간에 이르기까지 공통적으로 적용되는 것이다. 모든 생명체에 해당하는 원초적인 욕망이다. 갓난아기, 어린이, 강아지, 새끼 고양이, 갓 부화한 애벌레까지도 주변 환경의 정보를 감지하고 그 정보를 바탕으로 위험한지, 안전한지, 이로운지, 해로운지를 순간적으로 파악할 수 있도록 경험이라는 데이터베이스를 축적해가면서 생명 활동을 이어간다.(그림 1) 호기심은 상상력을 풍부하게 하기도 하며, 새로운 목표를 정하고 그 목표를 향하여 도전하게 하는 원동력이 되기도 한다. <그림 2>는 실제로 일어날 수는 없지만 갖가지 상상의 조합으로 만들어진 이미지이다. 대기권 밖을 비행하는 우주선에서나 볼 수 있는 둥근 모양의 푸른색 지구와 크기의 비율로도 전혀 사리에 맞지 않는 반쯤 가려진 붉은 색 화성, 고양이 모양을 한 별자리까지 상상력을 자극한다, 나무 담장 위를 기어가는 거대한 애벌레까지…. 현실과 동떨어진 합성된 이미지이지만 자신의 경험과 지식을 바탕으로 이 모순된 이미지에서 각자의 방식대로 작자의 의도를 파악하려고 노력하는 자신을 발견하게 된다. 심지어는 자신만의 이미지를 합성해 보고 싶은 충동을 느낄 만큼 중독성까지 있다. 인간은 지적 호기심이 충만한 생명체이기 때문이다. 호기심은 가슴을 설레게 하며, 현상에 대한 이해와 상상력을 유발하기도 하고, 미지의 세계에 대한 도전의 동기를 부여하기도 한다.   그림 2. 호기심은 가슴을 설레게 하며 현상에 대한 이해와 상상력을 유발하고 도전의 동기를 부여한다.   상상을 현실로 만든 사례 필자를 비롯한 지구상의 모든 생명체는 지구에 살면서도 지구가 둥글다는 것을 육안으로 확인하지 못한다. 대기권 아래에서 평생을 살면서도 대기의 존재를 느끼는 일도 거의 없고, 중력의 영향으로 지구 중심으로 당겨져 지표면에 붙어 살면서도 중력을 체감하는 일이 거의 없다. 대기나 중력의 존재는 학습을 통해서 머릿속으로 개념을 이해할 뿐이다. 생명이 위협을 받을 때에서야 비로소 대기의 필요성과 중력의 위력을 체험하게 된다. 그러나 그러한 위험한 상황이 해소되면 또다시 망각하게 된다. 하늘을 보면 낮에는 해가 보이고 밤에는 달과 별이 보이지만, 그것이 얼마나 떨어져 있고 얼마나 큰 것인지 알 수 없다. 대낮에는 햇빛이 너무나도 강렬해서 해를 똑바로 바라보지도 못한다. 그믐날 밤에는 달빛도 거의 없어 별빛에만 의존해서 보아야 해서, 어둠 속에서 주변 물체의 존재를 확인하기도 어렵다. 도시의 경우 밤에도 각종 조명에 의한 빛 공해 때문에라도 밤하늘을 보는 일 자체가 많지 않다. 또한 지구와 다른 천체의 사이에는 무엇이 있는지 알지 못한다. 학교에서 교과서와 선생님의 설명을 통해서 그러려니 하는 경우가 대부분이다. 교과서를 집필한 사람이나 그 교과서를 사용해서 수업을 진행하던 선생님도 자신이 확인한 내용은 거의 없다. 그렇지만 시험 문제로 출제되고 모두가 그렇게 믿으니 그런가 보다 할 뿐이다. 상식은 이렇게 만들어지고 힘을 얻게 된다. 그 상식을 경계로 비상식 또는 몰상식한 사람이 가려진다. 때로는 사회성이 부족한 사람 또는 이단자로 비치기도 한다. 과연 그런 구별은 가능한 것일까? 역사 속의 몇 가지 사례로 살펴보자.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제조 산업의 설계와 가공 혁신을 위한 기술   지금의 제조업은 빠르게 변화하는 시장 환경 속에서 설계의 정밀성과 품질을 유지하면서도, 생산 단가를 낮춰야 하는 이중 과제에 직면해 있다. 고객의 요구는 점점 더 다양해지고 복잡해지는 반면, 시장 경쟁은 격화되며 생산성 향상이 절실한 상황이다. 이러한 변화 속에서 공장을 원활히 운영하고 수익성을 확보하기 위해서는 단순한 설계 도구를 넘어 효율적인 엔지니어링 설루션의 필요성이 날로 커지고 있다.    ■ 자료 제공 : 지더블유캐드코리아, www.zwsoft.co.kr   ZWCAD(지더블유캐드) LM, ZWCAD MFG, 그리고 ZW3D CAD/CAM은 이러한 제조업의 까다로운 요구를 충족시키는 강력한 도구로 자리잡았다. 이들 설루션은 정밀한 설계 품질을 유지하면서도, 작업 속도를 높이고 설계 및 가공 과정의 효율성을 극대화하여, 단가 절감과 품질 관리라는 상반된 목표를 동시에 달성할 수 있도록 지원한다. ZWCAD 제품군은 설계 데이터의 통합과 생산 공정 최적화를 통해 제조업체들이 경쟁력을 유지할 수 있는 기반을 제공하며, 공장 운영의 효율성을 새로운 차원으로 끌어올린다.   ZWCAD LM : 효율적인 2D 설계의 새로운 기준 ZWCAD LM은 2D CAD에 특화된 기능을 통해 제조업 설계의 생산성을 극대화한다. 6만 개 이상의 표준 부품과 기계 도구 라이브러리를 탑재해 설계자는 반복 작업의 부담을 줄이고 설계 품질의 표준화를 손쉽게 달성할 수 있다. 특히 100MB 이상의 대용량 도면 처리 능력은 대규모 프로젝트에서도 빠른 작업 속도를 제공하며, 안정적인 설계 환경을 보장한다. 설계 데이터를 체계적으로 관리할 수 있는 기능을 제공하여 설계자가 데이터의 일관성을 유지하며 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는다. 이는 단순한 도면 작성에서 그치는 것이 아니라, 제조 공정과 긴밀히 연계될 수 있는 설계 환경을 구축하는 데에 필수이다.   그림 1. 프레임 도곽 영역 설정   ZWCAD MFG : 기계 설계를 위한 특화된 도구 ZWCAD MFG는 ZWCAD LM의 기반 위에 제조업 설계를 위한 고급 엔지니어링 도구가 추가된 제품으로, 특히 정밀성과 효율성이 중요한 기계 설계 분야에서 강력한 성능을 발휘한다.  프레임 도곽 기능 : 설계 초기 단계부터 표준화된 도면 구성을 지원하며 도면의 크기, 축척 등의 요구 사항을 사전 설정하여 설계 오류를 줄이고 작업 속도를 높인다. 파워 치수와 기계 주석 : 공차, 끼워맞춤, 데이텀, 상세도 기능 등 기계 설계에서 필수인 주석 요소를 간편하게 추가하고 편집할 수 있어 정밀한 설계를 가능하게 한다. BOM 테이블 자동화 : 부품 번호를 기반으로 재료 목록을 생성하며, 설계 데이터와 제조 데이터를 통합적으로 관리할 수 있도록 지원한다.   그림 2. STEP 파일 불러오기     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

초보자에서 전문가까지 만족시키는 유동 해석 프로그램 시메릭스MP   시메릭스MP(SimericsMP)는 FVM 기반의 유동 해석 프로그램으로 cartesian 격자를 이용하여 정확하고 빠른 격자 생성 시간, MGI(mismatched grid interface)를 이용한 인터페이스 면 처리, 그리드 디포메이션(grid deformation)을 통한 고체의 움직임 모사 등의 특징을 가지고 있다. 그리고 널리 사용되는 CAD 프로그램에 애드인(add-in)되어 있어, CFD를 많이 접하지 않은 초보자부터 유동 해석을 전문으로 하는 엔지니어까지 넓은 범위를 만족시킬 수 있는 유동 해석 프로그램이다.    ■ 자료 제공 : 케이더블유티솔루션, www.kwtsolution.com   프로그램 구성 시메릭스MP 유동 해석 프로그램은 기능에 따라 다양하게 구성되어 있어 사용자가 사용 범위에 따라 다양하게 선택할 수 있다. 시메릭스MP : 기본 유동 해석 프로그램 시메릭스MP+ : 용적식 펌프를 전문으로 해석하는 유동 해석 프로그램 CAD 애드인 : 다양한 CAD 프로그램 내에서 직접 시메릭스MP 구동 시메릭스MP는 다양한 유동 해석에 적합하다. 기본적인 유동, 열전달, 캐비테이션 등을 쉽게 해석할 수 있으며 복잡한 형상의 유동 해석에 적합하다. 시메릭스MP+는 시메릭스MP에 다양한 템플릿(template)을 적용하여 용적식 펌프 해석, Marine을 통한 선박 해석 등 특수한 목적의 유동 해석에 적합하다. 예를 들면 <그림 1>과 같이 체적을 변형시켜 유동을 발생시키는 다양한 용적식 펌프의 경우, 격자의 생성과 체적의 변형 그리고 움직임에 대한 경계 조건 생성 등이 매우 복잡하고 어려운 것이 현실이다. 하지만 시메릭스MP+의 템플릿은 정지한 부분과 움직이는 부분의 경계 조건과 펌프 내부의 격자를 자동으로 생성해 주어 빠른 세팅을 가능하게 해 준다.     그림 1. 용적식 펌프 해석 예제   마지막으로 시메릭스MP는 다양한 CAD 프로그램에 포함되어 있다. NX, 크레오(Creo), 그리고 라이노(Rhinoceros) 등에 포함되어 있다. CAD 프로그램에 포함되어 있기 때문에 익숙한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 화면에서 해석이 가능하며, 해석에 익숙하지 않은 설계 엔지니어가 CFD를 시작할 때 유용하다.   프로그램 특징 시메릭스MP 프로그램의 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다.  빠른 격자 생성 MGI 정확한 Cavitation 모듈 시스템 전체 해석   빠른 격자 생성 <그림 2>는 자동차 전체와 엔진 내부의 격자 형태를 보여주고 있다. 자동차 전체 내부 격자를 생성하는 시간은 일반 PC에서 1시간 30분 정도로 짧은 시간에 가능하다. 이렇게 짧은 시간에 격자 생성이 가능한 이유는 격자의 밀집을 위한 조건 설정이 간단하고 바이너리 트리(binary tree) 형식을 이용하여 직교형 격자를 빠르게 생성하기 때문이다. 그리고 격자를 만든 후 벽면 부분을 잘라내기 때문에, 아무리 좁은 격자의 틈이라도 격자 생성이 어려운 복잡한 고체의 형상에도 격자를 빠르게 만들 수 있다.    그림 2. 시메릭스MP를 이용한 자동차 내부 격자 생성   MGI(mismatched grid interface) 다른 유동 해석 프로그램은 두 개의 다른 볼륨(volume)이 연결되어 격자를 이동시키며 해석하거나 다른 이종 격자를 통해 접합되어 있는 경우, 일반적으로 두 볼륨이 접합한 경계 면에서 양해적 방법(explicit method)으로 속도, 밀도 등의 물리량을 구하기 때문에 질량과 운동량이 보존되지 않아 수렴성이 나빠지고 결과의 정확도가 낮아지게 된다. 하지만 시메릭스MP는 두 볼륨의 접합면에서 매 반복(iteration)마다 접합면의 단면적을 계산하고 질량과 운동량 flux를 음해적 방법(implicit method)를 통해 정확히 계산하기 때문에, 수렴성과 정확도가 향상된다. 특히 유량의 변화를 정확히 해석해야 하는 경우 경계면에서의 양해적 방법(explicit method)으로 인한 에러를 최소화할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

모델 기반 개발의 추진 방법과 적용 사례   모델 기반 개발(MBD)이란 컴퓨터에 의한 시뮬레이션을 적극적으로 도입한 제품 개발의 수법이다. 이는 기존에 실물의 시제품 등에서 행해지던 동작이나 성능의 검증을 컴퓨터상에서 모델화해 시뮬레이션을 실시하는 것으로, 실기 검증의 횟수 삭감이 가능하게 되어, 제품 개발에 있어서의 기간 단축, 코스트 삭감, 품질 향상을 도모할 수 있다. 특히 자동차 분야와 항공 우주 분야를 중심으로 도입이 확산되고 있지만, 최근 가전·조선·산업기계 등의 각종 제조업에서도 도입이 진행되고 있다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   MBD 도입과 추진의 어려움 여러 제조 기업에서는 개발의 효율화를 주 목적으로 모델 베이스 개발(MBD)을 도입하고 있다. 한편으로 MBD 도입 추진 과정에서 툴의 도입이나 조직 체제의 정비를 실시했지만, 생각대로 추진할 수 없다고 하는 제조사의 어려움도 나타난다. MBD 도입 추진의 어려움은 어떤 곳에 있을까?  MBD 도입의 목적이 정해져 있지 않다 : 개발 기간의 단축, 비용·피드백의 삭감이라고 하는 MBD 도입 효과만을 목적화하고 있다. 수치화하기 쉬운 모델의 목표를 설정하고 그 효과를 검증해야 하는 중요성이 결여되어 있다. 어떤 제품을 개발하고 싶은지가 분명하지 않다. MBD가 무엇을 하는 것인지가 결정되지 않음 : MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) 또는 MBD라는 단어는 널리 알려져 있지만, 정확한 이해가 부족하다. MBD에서의 플랜트와 제어 모델의 연계가 어렵다 : MBD는 제어 개발에 적용(제어 로직 및 제어 대상 모델링)하는 것으로 시작한다. 플랜트 설계자에게는 1D-CAE 모델 제작에 있어서 ‘형상을 생각하지 않고 기능을 생각한다’는 것이 어렵다. 이 글에서는 세 번째의 포인트인 MBD, 그 중에서도 1D-CAE 영역에 있어서 플랜트와 제어의 연계 어려움을 해결하기 위한 사고방식을 에어컨의 설계 사례를 통해 소개하고자 한다.   제조기업에서 MBD를 도입하는 이유 플랜트와 제어 모델의 연계성은 제조기업에서 MBD의 도입과 추진을 어렵게 하는 포인트이다. 특히 1D-CAE 영역에서는 플랜트와 제어의 연계의 어려움을 해결하기 위한 사고방식을 도입하는 것이 핵심이다. 설계의 상류로 플랜트의 사양을 결정하고, 그 플랜트의 사양을 전제로 제어의 사양을 결정하는 이른바 ‘플랜트의 사양 존재의 제어 설계’가 되고 있는 현상이다. 또한 개발 후기에 플랜트의 사양 변경을 수반하는 피드백을 피하기 위해, 비교적 비용과 시간이 걸리지 않는 제어의 사양 변경을 강요하는 경우도 많다. 플랜트에 비해 제어의 자유도는 높을지 모르지만, ‘제어라면 무엇이든 할 수 있다’는 것은 아니고 한계가 있다. 그 한계를 고려하고 플랜트와 동등하게 제어의 목표를 배분함으로써 문제의 해결에 가까워지면, 제어 설계자에게도 MBD에 있어서 플랜트 설계자와 제휴하는 것의 장점은 크다고 생각한다.    MBD의 에어컨 설계 적용 사례 에어컨 설계의 사례를 이용한 MBD는 다음과 같은 진행 방식으로 실천하는 것을 염두에 두어야 한다.  어떤 모델을 만들면 좋을까(요구)를 생각한다.  요구사항을 충족하는 기능을 생각하고 기능을 모델링한다. 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 요구를 만족시키기 위한 시나리오(설계 구상)를 구축한다.  특히 기존 제품의 형상에 갇히지 않고 제품에 요구되는 기능을 생각하고 그 기능을 모델화한다는 생각이 중요하다. 앞에서 소개한 진행 방법에 따라 먼저 제품에 대한 요구 사항을 명확히 한다. 사용자의 다양한 목소리를 바탕으로 요구 사항을 정리해 나간다.(그림 1)   그림 1. 사용자의 다양한 목소리를 바탕으로 요구 사항을 정리   기능을 고려한 개발 기능 엔지니어링 ‘기능으로 생각하는 개발’이란, 기존과 같이 ‘목표 성능’을 기점으로 하는 것이 아니라 목표로 하는 ‘원 기능(있어야 할 모습, 본질적인 기능)’에 주목한 개발 수법이다. 제품 개발에 착수하기 전 ‘기능 개발’의 단계에서 물건의 형태에 얽매이지 않고 물리의 원리 원칙에 근거하는 모델의 작성·검증을 반복함으로써, 시스템·부품의 요구 기능을 실현하는 근거 있는 기술 시나리오(성공 시나리오)를 구축한다. 제품 개발 단계에서는 그 시나리오에 따라 시스템·부품의 형상·특성을 만들어낸다.(그림 2)   그림 2. 기능 엔지니어링 프로세스   기능 개발에서는 <그림 3>에 나타낸 요구조건의 문서를 작성하고 기능을 정의하여 기능에 대한 가설을 특정화하여 물리 특성〮상태량의 파악(해석실험〮시뮬레이션)을 실시한다. 이후에 기능을 검증한다. 또한 배분된 기능에 대해 타당성을 평가한다. 결과를 문서화하는 과정을 반복해서 검토한다. 즉 이 과정은 제품의 구체적인 형상이 없는 단계에서 근거가 있는 목표를 결정하는 구상설계를 반복하는 것에 해당한다.  한편 제품 개발에서는 시스템 요건을 명확히 하고 기구〮전기〮소프트웨어에 대한 시스템을 설계하여 프로토타입을 제작함으로써 기구·전기·소프트웨어 기능 수준의 달성을 확인한다. 또한 시스템 기능 수준 달성 여부를 확인하며 동시에 시스템 요건의 달성을 확인한다. 이렇게 실시함에 따라 제품의 목표를 달성할 수 있는 시나리오를 따라서 피드백 없이 개발을 추진한다.   그림 3. 기능을 고려한 개발 프로세스     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 iFSI 기능은 구조 연성 해석에서 매우 유용한 기능이다. 이번 호에서는 Thermo-elasticity Model을 적용한 바이메탈 열변형 해석 사례를 통해, 플루언트 iFSI 기능의 장단점을 살펴보고자 한다.    ■ 정세훈 태성에스엔이 FBU-F5팀의 수석 매니저로 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스에서 제공하는 FSI(Fluid-Structure Interaction : 유동-구조 연성 해석) 해석 방법은 크게 ‘extrinsic FSI’와 ‘intrinsic FSI’로 나뉜다. Extrinsic FSI는 CFD 및 메커니컬 솔버의 결과(유체-구조 상호작용 경계면에서의 압력, 열 및 변위)를 시스템 커플링 또는 External Data와 같은 별도의 프로그램을 통해 특정 반복(iteration)/시간(time)마다 주고받는 연성 해석 방법이다. 반면, ‘intrinsic FSI(iFSI)’는 별도의 커플링 프로그램 및 FEA 솔버 없이 앤시스 플루언트 솔버 단독으로 FSI 해석을 수행하는 방법으로, 앤시스 2019R1 버전에서 베타 기능으로 처음 소개되었으며 2020R1 버전에서 정식 기능으로 추가되었다. 2024R2 버전 기준으로, iFSI 해석 시에는 다음과 같은 제한 및 주의 사항이 있다. 다면체(polyhedral) 셀을 지원하지 않음 FSI 솔루션이 초기화 또는 시작된 경우 격자를 교체할 수 없음 유체와 고체 영역은 반드시 양면 벽(즉, wall/wall-shadow)에 의해 분리되어야 함 구조 모델을 활성화하려면 도메인에 적어도 하나의 고체 영역이 있어야 함 다음 동적 메시 옵션은 지원되지 않음 : in-cylinder, six DOF, 접촉 감지(contact detection)  Dynamic Mesh Zones 대화 상자에서 양면 벽(즉, 벽 또는 벽 그림자) 바로 옆의 유체 셀 영역(벽 대화 상자의 Adjacent Cell Zone 필드에 의해 표시됨)에 대해서만 선택 가능 DEFINE_PROFILE과 같은 다른 경계 조건 프로파일 또는 UDF는 사용할 수 없음 shell conduction, mesh adaption, mesh morpher, optimizer, adaptive time stepping 기능은 사용할 수 없음 구조 모델은 앤시스 워크벤치에서 앤시스 플루언트를 실행할 때 사용할 수 없음 선형 탄성(linear elasticity) 구조 모델은 고체 재료의 항복 강도를 초과하지 않는 응력 하중에 적합함   Thermal-elasticity Model thermal-elasticity model은 앤시스 플루언트 솔버에 탑재된 다음과 같은 구성 방정식을 통해 열하중에 의한 구조물의 변형을 예측하는 기능이다.   εt = total strain vector ∆T= T – Tref , Tref = Starting(reference) temperature  {α} = vector of coefficients of thermal expansion  {β} = vector of thermos elastic coefficients = [D]{α}  [D]  = elastic stiffness matrix <그림 1>에서 Energy Equation을 선택하고, <그림 2>와 같이 Structural Model에서 Thermal Effect 항목을 설정하면 해당 기능을 사용할 수 있다.   그림 1. Energy Equation 선택   그림 2. Structural Model 설정   바이메탈 열변형 해석 사례 <그림 3>은 유동장 내부의 바이메탈 변형량을 예측하기 위한 iFSI 해석 사례의 개략도이다.   그림 3. 바이메탈 연성 해석 개략도   이 사례에서 바이메탈 하부 재료(steel1)는 상부 재료(steel2)에 비해 더 높은 열팽창 계수를 가지고 있으며, 각 재료의 물성은 <표 1>과 같다. 유체는 이상기체로 가정했다. 바이메탈이 뜨거운 유체에 의해 가열되어 발생하는 열팽창과 굽힘 차이를 예측하기 위해 Thermal-elasticity Model을 적용한 iFSI 기법으로 해석을 진행했다.   표 1. 바이메탈 물성값     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (17)   이번 호에서는 메시 어댑테이션(mesh adaptation)의 개념을 살펴보고, 피델리티 2024.1(Fidelity 2024.1)의 최신 메시 적응 기능을 소개한다. 또한 케이던스 피델리티(Cadence Fidelity)의 메시 어댑테이션의 장점과 모범 사례를 공유하고, 피델리티 2024.1에서 메시 어댑테이션을 사용할 때 중요한 고려 사항을 중점적으로 다룬다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr     항공우주 및 방위 산업은 설계 프로세스를 가속화하는데 필수인 정확하고 효율적인 시뮬레이션을 보장하기 위한 과제를 계속 해결해 나가고 있다. 유동장 예측을 향상시키기 위해 메시 생성 프로세스를 자동화하는 다양한 기술이 개발되었다. 기존에는 전산 유체 역학(CFD)을 위한 메시를 생성하려면 물리학에 대한 깊은 이해와 복잡한 모범 사례를 준수해야 했기 때문에, 결과가 일관되지 않는 경우가 많았다. 이로 인해 특히 중요한 흐름 영역에서 성능이 과도하게 향상되거나 성능이 저하되는 그리드가 제대로 정제되지 않았다. 이 문제에 대한 잠재적인 해결책은 정확도를 개선하고 셀 수를 관리 가능한 수준으로 유지하는 아웃풋 기반 어댑티브 리메싱(Out-Put Based Adaptive Remeshing)이다.   메시 어댑테이션 소개 메시 조정에는 기존 메시를 변경하여 필수적인 흐름 특징을 보다 정확하게 캡처함으로써, 궁극적으로 계산 비용을 크게 늘리지 않고 시뮬레이션 결과를 개선하는 작업이 포함된다. 이 메시 조정 프로세스는 더 작은 셀 크기를 필요로 하는 중요한 흐름 특징이 있는 특정 영역을 타기팅하여 메시 개선 프로세스를 자동화한다. 이 최적화를 활용하면 정확도가 향상되고 관리 가능한 셀 수를 유지하여 전체 CFD 워크플로 처리 시간을 개선할 수 있다.   피델리티 2024.1의 메시 적용 피델리티 2024.1의 최신 업데이트는 피델리티 CFD의 밀도 기반 솔버(DBS) 기능을 향상시켜 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise) 및 피델리티 헥스프레스(Fidelity Hexpress) 메시로 어댑티브 리메싱을 수행할 수 있도록 한다. 이 메시 개선 방식은 정확도와 성능을 개선하기 위해 절단 오차 추정치를 사용한다. 이는 포인트 클라우드 데이터 파일(pcd 파일)을 내보내면 메시를 수정할 위치를 알려주어 워크플로를 조정할 수 있다. 또한 리메싱 프로세스를 자동화하기 위해 새로운 파이썬 스크립트(Python Script)가 개발되었다. 시뮬레이션을 설정할 때 사용자는 특정 파라미터를 사용하여 메시 적응 기능을 활성화할 수 있다. 이 기능을 선택하면 시뮬레이션이 끝날 때 pcd 파일이 생성된다. 피델리티 CFD에는 리메싱 프로세스를 자동화하는 파이썬 스크립트가 포함되어 있어 메시 적응 워크플로를 간소화한다. 수동으로 리메싱을 수행하고 적응된 메시로 시뮬레이션 설정을 재설정하는 작업은 시간이 많이 소요되는 문제점이 있다. 케이던스 피델리티에서 이 문제점을 해결하기 위해 만들어진 파이썬 스크립트는 시뮬레이션부터 피델리티 포인트와이즈 또는 피델리티 헥스프레스의 리메싱까지 모든 메시 적응 단계를 자동화하여 이 과정을 간소화한다. 이 스크립트를 실행하는 방법은 일괄 실행 또는 GUI에서 실행하는 두 가지가 있다. 사용자는 수행할 총 리메싱 횟수를 지정하고 지정된 횟수 동안 워크플로를 실행할 수 있다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (8)   지난 호에서 크레오 파라메트릭(Creo Parametric)의 기본 메커니즘 기능을 사용하여 어셈블리 모델에 연결 구속을 정의하고 메커니즘을 구현함으로써, 동작 간섭과 범위 등 모델의 운동학적 특성을 분석해 보았다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭의 메커니즘 다이내믹 옵션(MDO)을 사용하여 어셈블리의 이동 구성 요소에 스프링, 모터, 마찰 및 중력과 같은 동적 특성을 부여하고 힘과 가속도 등 동적 영향을 평가하여 구조 시뮬레이션을 진행하는 방법을 알아보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   메커니즘 다이내믹 옵션을 사용한 동적 시뮬레이션 다음 그림에서 항공기 램 에어 터빈 어셈블리는 사전에 동작 분석을 위한 메커니즘 연결을 정의하고 위치 및 운동학적 분석을 진행하였다.     크레오 파라메트릭에서 어셈블리의 동적 영향을 평가하기 위해 메커니즘 모드로 전환하고, 엑추에이터 모델에 스프링을 추가하여 동적 특성을 정의한다.     대시보드에서 ‘확장’ 스프링 유형을 선택하고 스프링 참조로 실린더 연결이 정의된 두 보디 사이에서 연결점을 선택한다. 대시보드에서 스프링 강성 계수(K)와 스트레치108 · 되지 않은 상태의 길이 값을 설정한다.     옵션에서 그래픽 화면에 표시되는 스프링 아이콘 지름을 정의하고 스프링 생성을 완료한다. 메커니즘에서 생성한 스프링은 모델이 동작하는 동안 그래픽 화면에 동적으로 애니메이션되며 어셈블리 피처로 생성되어 모델 트리와 메커니즘 트리 모두에서 확인하고 편집할 수 있다.     스프링에 추가된 실리더의 동작 축이 한계에 도달할 때 충격력을 시뮬레이션하기 위해, 동작 축에 복원 계수 및 마찰 등 동적 특성을 추가할 수 있다. 복원 계수는 동작의 한계점에 충돌 속도의 손실을 결정하는 계수 값이다. 0의 값은 모든 에너지가 흡수되고, 1의 값은 에너지가 손실되지 않고 완벽한 탄성력의 충돌로 가정한다.     필요할 경우 힘 모터, 토크와 댐퍼 등 동적 힘을 정의하고 중력과 시뮬레이션 초기 조건을 추가할 수 있다.     메커니즘에서 동적 속성 정의가 완료되면 메커니즘 분석을 생성하고 실행한다.     다음 그림의 메커니즘 모델은 별도의 힘을 적용하지 않고 스프링의 강성에 의한 동적 분석을 진행한다. 동적 분석은 힘에 대한 강체의 운동 관계와 강체의 평형 관계를 시뮬레이션하여 강체에 작용하는 힘, 강체의 질량과 강체의 운동에 대한 다양한 결과를 분석할 수 있다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 지난 연재를 통해 설명한 생성형 AI 기술을 바탕으로 BIM(건설 정보 모델링) 전문가 시스템을 개발하는 방법을 간단히 알아보도록 한다.    ■ 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   이 글에서는 LLM(대규모 언어 모델)과 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하여 BIM IFC(Industry Foundation Classes) 데이터의 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 BIM 지식 전문가 에이전트를 개발하는 방법을 소개한다. 이런 에이전트는 자연어 기반의 사용자 쿼리를 통해 필요한 정보를 신속하고 정확하게 제공하며, 건설 프로젝트의 전반적인 효율성을 높일 수 있다. 이 글에서 소개하는 방법은 RAG를 이용해 전문가 시스템을 개발하는 여러 가지 대안 중 하나임을 미리 밝힌다. IFC와 같은 포맷을 이용한 RAG와 LLM 사용 기법은 목적에 따라 구현 방법의 차이가 다양하다.    LLM RAG 기반 BIM 전문가 시스템 프로세스 현재 대중적인 목적으로 개발된 LLM 기술인 ChatGPT(오픈AI), Gemini(구글), Llama(메타), Phi(마이크로소프트)는 BIM의 일반적인 지식, 예를 들어 BIM 관련 웹사이트에서 공개된 일반적인 개념 설명, PDF에 포함된 텍스트를 학습한 모델을 제공하고 있다. 다만, 이들 LLM 도구는 BIM 모델링 정보를 담고 있는 IFC와 같은 특수한 데이터셋 파일은 인식하지 않는다. 현재는 PDF같은 일반적인 파일 형식만 검색 증강 생성을 지원하는 RAG 기술을 이용해, 도메인에 특화된 지식 생성을 지원한다. 이는 특정 도메인 지식을 훈련하기 위해 필요한 비용이 너무 과대하며, 도메인 지식을 모델 학습에 맞게 데이터베이스화하는 방법도 쉽지 않기 때문이다. 예를 들어, ChatGPT-4 모델을 훈련할 때 필요한 GPU 수는 엔비디아 A100×25,000개로 알려져 있으며, 학습에 100일이 걸렸다. A100 가격이 수천 만원 수준인 것을 감안하면, 사용된 GPU 비용만 천문학적인 금액이 소모된 것을 알 수 있다.  이런 이유로, LLM 모델을 전체 학습하지 않고 모델 중 작은 일부 가중치만 갱신하는 파인튜닝(fine-tuning), 범용 LLM는 운영체제처럼 사용하여 정보 생성에 필요한 내용을 미리 검색한 후 컨텍스트 프롬프트 정보로서 LLM에 입력해 정보를 생성하는 검색 증강 생성 기술인 RAG이 주목받고 있다. RAG는 <그림 1>과 같은 순서로 사용자 질문에 대한 답변을 생성한다.   그림 1. RAG 기반 BIM 전문가 시스템 작업 흐름(한국BIM학회, 2024)   RAG는 LLM에 입력하는 템플릿에 답변과 관련된 참고 콘텐츠를 프롬프트에 추가하여 원하는 답을 생성하는 기술이다. 이런 이유로, 답변에 포함된 콘텐츠를 처리하고, 검색하는 것이 매우 중요하다. LLM은 입력 프롬프트에 생성에 참고할 콘텐츠를 추가하지 못하면 환각 문제가 발생되는 단점이 있다. 각 RAG 단계는 검색이 가능하도록 데이터셋을 청크(chunk) 단위로 분할(split)하고, 데이터는 임베딩(embedding)을 통해 검색 연산이 가능한 벡터 형식으로 변환된다. 이 벡터는 저장 및 검색 기능을 가진 벡터 데이터베이스(vector database)에 저장된다. 사용자의 질문은 검색 알고리즘을 통해 벡터 데이터베이스에서 가장 근사한 정보를 포함하는 콘텐츠를 얻고, 프롬프트에 추가된 후 LLM에 입력된다. 그 결과 LLM은 원하는 답변을 출력한다. 이를 통해 학습하지 않은 전문 분야의 토큰을 인식하지 못하는 LLM이 원하는 결과를 생성할 수 있도록 한다.   BIM IFC 콘텐츠 데이터 구조 분석 앞서 살펴본 바와 같이 RAG 성능은 입력되는 데이터셋의 특징과 검색 알고리즘에 큰 영향을 받는다. 그러므로, 개방형 BIM 데이터 형식으로 사용되는 IFC의 특징을 분석하여 BIM RAG를 위한 데이터 처리 시 이를 고려한다. IFC 파일 구조는 STEP(ISO 10303), XML 스키마 형식을 준용한다. IFC는 객체지향 모델링과 그래프 모델 구조의 영향을 많이 받았다. 확장성을 고려해 BIM을 구성하고 있는 건축 객체의 부재들, 관계, 속성집합에 Instance ID 및 GUID(Globally 2025/1 Unique IDentifier)와 같은 해시값(hash)을 할당하고, 이들 간의 관계를 해시번호로 참조하여, 거대한 온톨로지 그래프 구조를 정의한다. <그림 2~3>은 이를 보여준다.   그림 2. IFC 객체 그래프 구조(Wall instance)   그림 3. IFC 그래프 구조 표현(강태욱, 2022)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (2)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian)의 최신 버전인 캐디안 2025 버전이 출시되었다. 이번 호에서는 캐디안 2025의 몇 가지 주요 기능 중에서 지난 버전에 추가되어 계속 유지되고 있는 라이브 업데이트(Live Update) 기능에 대해서 대해서 살펴보도록 하겠다.   ■ 최영석 캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   캐디안 2025 버전에서는 캐디안 2024 버전부터 지원된 라이브 업데이트 기능이 지원된다. 기존에 캐디안을 업데이트하기 위해서는 캐디안을 제거(uninstall)한 후 다시 설치(install)하는 과정이 반드시 필요했으며, 이 과정에서 기존의 작업환경(단축키, 메뉴, 도구모음 등)이 모두 초기화되는 불편함이 있었다. 라이브 업데이트 기능을 이용하면, 기존의 캐디안 프로그램을 삭제하지 않고도 최신 버전으로 즉시 업데이트가 되므로 매우 편리하다. 특히 캐디안 라이브 업데이트 기능의 경우, 마이크로소프트 윈도우와 비슷하게 백그라운드에서 업데이트 파일을 내려받은 후 캐디안을 실행할 때 업데이트를 진행하므로, 업데이트를 위해서 캐디안을 종료하지 않아도 되어서 작업자의 불편을 최소화하였다. 캐디안의 라이브 업데이트 기능을 이용하는 방법을 살펴보도록 하겠다.     라이브 업데이트 확인하기 기본적으로 캐디안의 라이브 업데이트 기능은 모두 백그라운드에서 자동으로 진행되며, 새로운 버전 확인 및 업데이트용 패치 파일 다운로드가 진행된다. 수동으로 캐디안의 라이브 업데이트 기능을 활성화하려면 다음의 순서대로 진행한다.   1. 시스템 트레이(알림 영역)에 표시되는 캐디안 업데이트(CADian Update) 아이콘을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한다.     2. 메뉴가 표시되면 위쪽의 ‘업데이트 확인’ 항목을 클릭한다.     3. 캐디안 업데이트 창이 표시되면서 현재 상태를 표시한다. ‘현재 업데이트 체크 중이거나 다운로드 중’이라는 표시가 나오면서 백그라운드에서 업데이트 가능 여부의 체크를 진행한다. 확인이 완료될 때까지 대기하거나 다른 작업을 진행할 수 있다.     4. 업데이트용 파일이 확인되면 ‘새 업데이트가 있다’는 메시지가 포함된 캐디안 업데이트 창이 표시된다. ‘확인’ 버튼을 클릭하면 패치 파일 다운로드가 시작된다.     5. 업데이트용 파일의 다운로드가 완료된 후 캐디안을 실행하면 그림과 같이 업데이트 알림 메세지가 표시된다. 업데이트를 연기하려면 ‘한 시간 동안 안보이기’ 또는 ‘하루 동안 안보이기’ 버튼을 클릭하고, 업데이트를 바로 진행하려면 ‘예’ 버튼을 클릭하여 업데이트를 실행한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.