산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8)   글로벌 제조 산업은 빠른 기술 진보와 디지털 전환 속에서 설계 복잡성, 비용 증가, 데이터 분산이라는 도전에 직면하고 있다. 자동차, 항공, 전자 등 주요 산업군의 기업들은 원가 절감과 품질 경쟁력 확보를 위해 부품 공용화(commonization)와 표준화(standardization)를 전략적으로 추진하고 있다. 그러나 다품종 소량 생산과 글로벌 협업이 일반화된 환경에서는, 단순한 텍스트 기반 속성 검색만으로 방대한 부품 데이터를 효율적으로 관리하기 어렵다. 중복 등록, 정보 누락, 비효율적 설계와 조달이 반복되며, 이는 곧 불필요한 비용과 품질 저하로 이어진다. 이러한 배경에서 AI 기반 3D 형상 분석 설루션은 설계·조달·품질 관리 전 과정을 아우르는 혁신 도구로 자리 잡고 있다.   ■ 이희라 다쏘시스템 NETVIBES 브랜드의 OnePart 설루션을 담당하는 기술 컨설턴트이다. 고객의 CAD 모델 및 데이터 자산을 연결하여 기업의 자산 활용 효율화 및 혁신적인 변화를 지원하는 업무를 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   표 1. 속성 기반 vs 3D 형상 기반 부품 관리 방식 비교   AI 기반 3D 형상 분석 설루션의 원리와 적용 방식 다쏘시스템의 넷바이브 원파트(NETVIBES OnePart, 온프레미스)와 파트서플라이(PartSupply, 클라우드) 설루션은 기업 내에 흩어진 CAD 및 메타데이터를 통합 관리하며, 형상+속성 기반 정밀 분석을 통해 중복 제거, 표준화, 재사용을 가능하게 한다. 주요 원리와 적용 방식은 다음과 같다.   데이터 수집 및 인덱싱 PLM, PDM, ERP 등 다양한 시스템에 흩어진 데이터 및 CAD를 수집 및 색인한다. 이희라다양한 CAD 포맷(표 2)을 지원하며 기업 내에 흩어져 있는 설계 자산을 별도의 변환 작업 없이 통합 관리할 수 있다.(그림 1)    그림 1. 3D 형상 기반 부품 검색·비교와 PLM·ERP 통합 연계   3D 형상 분석과 머신러닝 적용 각 부품의 3D 형상 정보를 기반으로 고유한 형상 시그니처를 생성한다. 이는 단순 텍스트 기반 조회가 아닌 3D CAD 모델의 형상 및 피처(예 : 복잡한 곡면, 홀, 볼륨, 길이 등) 등 기하 요소 기반으로 조회를 가능케하고 정량적으로 비교할 수 있다는 점에서 차별화된다. 또한 형상 시그니처 정보 기반으로 머신러닝 기술을 이용하여 비슷한 형상을 자동으로 분류하고, 클러스터링을 지원한다.(그림 2)   그림 2. AI 기반 3D 형상 유사 부품 클러스터링 결과   중복 제거와 표준품 지정 유사 부품군 내 대표 부품을 마스터 파트로 지정하고 조직 전체에 공유되어, 신규 설계나 부품 개발시 우선적으로 검토 및 적용이 가능하다.   속성·형상 통합 검색 형상 유사도 결과와 함께 여러 시스템에 흩어져 있는 소재, 중량, 원가, 승인 이력, 공정, 공급 업체 등 부품 관련 정보가 원파트 내에서 통합되어 제공된다.(그림 1) 참조 사용자는 3D 모델 유사 형상 검색 및 속성 기반 검색을 병행하여 최적의 부품을 빠르게 선택할 수 있다.   실질적 효과 실제 도입 기업은 데이터 검색 및 분석 시간을 연간 20~30% 단축하고, 신규 부품 개발 및 구매 비용을 크게 절감했다. 부품 재사용률이 높아지고 표준화 수준이 강화되며, 결과적으로 설계 품질과 생산성이 향상되는 효과가 입증되고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (4)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12.0(Creo Parametric 12.0) 버전에서 모델 기반 정의(Model-Based Definition : MBD) 기능의 최신 개선사항을 살펴보자. 크레오 MBD(Creo MBD)는 제품의 모든 제조 및 설계 정보를 3D 모델 안에 직접 입력하여, 별도의 2D 도면 없이도 명확하게 데이터를 전달할 수 있는 방법이다. 이번 업데이트에서는 기하공차 주석의 매개 변수 콜아웃, 주석 피처의 체계적 의미 정의, 기준 대상 전파, 치수 기준 기호 배치, 주석 관리 및 재사용, 패턴 서피스 검색, 원통축 치수 정의 등 여러 실무적 기능이 한층 강화되어 실제 업무 활용도가 크게 높아졌다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   기하 공차 콜아웃 지원 크레오 파라메트릭 12에서는 기하 공차의 추가 텍스트 필드에 매개 변수를 직접 입력하여 콜아웃을 자동 생성할 수 있다. 기하 공차를 선택하면 나타나는 추가 텍스트 패널에서 매개 변수를 지정할 수 있어, 이후 모델을 변경할 때마다 수동으로 텍스트를 수정하지 않아도 된다. 이로 인해 작업 과정의 효율성이 크게 높아지고, 실수 없이 일관된 공차 정보를 유지할 수 있다. 또한 해칭 디자이너를 드로잉 모드에서 사용할 수 있어 PAT 해칭 패턴 생성 및 편집도 가능해졌다.     콜아웃을 하기 위해 ‘도구’ 탭으로 이동하여 관계식을 열어준다. 관계식에서는 콜아웃 시 사용할 매개변수의 이름을 정하고 생성한다. 여기서는 ‘HOLE_PATTEN_ 98 · COUNT’로 생성한다.     생성한 매개변수를 관계식에 추가하고 목록에서 매개변수를 불러오는 옵션을 선택한다.  찾는 위치를 피처로 변경하여 불러오려는 구멍 패턴의 피처를 선택한다. 구멍 패턴에 생성되어 있는 매개변수가 리스트에 나타나고, 이 매개변수를 선택하여 선택한 항목 삽입을 눌러 관계식에 추가한다. 관계식에 매개변수가 추가가 되면  검증 버튼을 눌러 관계식을 검증하고, 생성했던 매개변수 HOLE_PATTEN_ COUNT 값이 업데이트되었는지 확인하고 관계식 창을 닫는다.     이제 사전에 생성된 기하공차를 선택하고  상단에 추가 텍스트를 눌러 콜아웃을 위해 생성한 매개변수를 입력한다. X &HOLE_PATTEN_COUNT를 입력하면 패턴 개수에 맞춰 구멍의 정보가 자동 기입된다. 패턴의 값을 변경하여 구멍의 개수가 달라지더라도 매번 수동으로 입력하는게 아니라 자동으로 반영되어 실수를 줄이고 쉽게 유지관리할 수 있다.   의도 체인을 활용한 주석 참조 수집 크레오 파라메트릭 12에서는 주석 피처 작성 시, 의도 체인을 주석 참조로 쉽게 수집할 수 있다. 그래픽 영역에서 목록 선택 또는 의도 체인 수집 기능을 활용해 여러 형상을 한 번에 주석 참조로 지정할 수 있어 보다 빠르고 효율적으로 작업할 수 있다.     주석 달기를 통해 생성한 주석 피처에 의도 체인으로 생성한 체인을 활용할 수 있게 되었다. 주석 피처에 체인 항목을 추가하기 위해 ‘확인’을 눌러 창을 닫는다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (2)   글로벌 제조 환경은 자율제조 AI(인공지능) 및 SDM(소프트웨어 정의 제조)로 전환하고 있다. 그러나 시시각각 급변하는 생산자원(4M2E) 메타 데이터와 OT 사이버 보안에 대한 국제 표준 준수 없이는 사상누각이 될 수 있다. 지난 호에서는 자율제조 AI 및 SDM 환경에서의 4M2E 생산자원 데이터 표준화에 대해 살펴보았다. 이번 호에서는 우리 수출 기업의 IEC 62443 산업용 사이버 보안 준비 현황을 짚고 정책 및 전략적 대응 방안은 무엇인지 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화 제2회 산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   ■ 차석근 에이시에스의 부사장이며 산업부 국표원 첨단제조 표준화 포럼 의장 및 산업부 산업융합 옴부즈만 위원을 맡고 있다.   대한민국 수출 제품의 IEC 62443 산업용 사이버 보안 준비 현황 및 과제 IEC 62443 표준의 이해와 글로벌 중요성 IEC 62443 표준의 개요 및 적용 범위 ISA/IEC 62443 표준 시리즈는 전자적으로 안전한 산업 자동화 및 제어 시스템(IACS)을 구현하고 유지하기 위한 요구사항과 프로세스를 정의하는 포괄적인 프레임워크를 제공한다. 이 표준은 보안에 대한 최적의 관행을 설정하고 보안 성능 수준을 평가하는 방법을 제시하며, 운영 기술과 정보 기술 간의 격차, 그리고 공정 안전과 사이버 보안 간의 격차를 해소하는 전체론적 접근 방식을 채택한다. 국제전기기술위원회(IEC)에 의해 ‘수평 표준’으로 인정받은 이 표준은 빌딩 자동화, 전력 생산 및 분배, 의료 기기, 운송, 화학 및 석유 및 가스 산업과 같은 OT를 사용하는 광범위한 산업에 적용되는 것으로 입증되었다. IEC 62443 표준은 IACS의 전체 수명 주기 동안의 보안을 다루며, 주요 이해관계자 그룹(자산 소유자, 자동화 제품 공급업체, 제어 시스템 설루션 및 구성 요소를 구축하고 유지 관리하는 통합업체, 제어 시스템 운영을 지원하는 서비스 공급업체)에 대한 요구사항을 정의한다. 이 시리즈는 일반 개념, 정책 및 절차, 시스템 요구사항, 구성 요소 요구사항을 다루는 여러 섹션으로 나뉜다. 또한, 의도하지 않은 오용부터 고도로 동기 부여된 정교한 공격에 대한 저항 수준을 나타내기 위해 네 가지 보안 수준(SL 0-4)을 정의한다. IEC 62443은 수평 표준으로서 UN의 승인을 받았으며, IACS를 사용하는 모든 산업 부문에 적용 가능하다. 또한, 특정 산업 부문 표준이 개발될 때 IEC 62443 표준이 보안 요구사항의 기초로 사용되어야 한다고 명시되어 있다. 이는 단순한 권고를 넘어선 중요성을 가진다. 특히 대한민국과 같은 수출 중심 경제에서 산업 자동화 및 핵심 인프라 부문에서 글로벌 경쟁력을 효과적으로 확보하려면, IEC 62443 준수는 사실상 필수적인 요구사항이 되고 있다. 이는 글로벌 시장의 기대치, 점점 더 엄격해지는 공급망 요구사항, 그리고 상호 운용 가능하고 입증 가능한 보안 시스템의 중요성에 의해 주도된다. 비준수는 점차 비관세 장벽으로 작용하여 시장 접근을 방해하고 명성을 손상시키며, 궁극적으로 수출 경쟁력을 저해할 것이다. 따라서 선제적인 채택은 전략적 필수 과제이다.   글로벌 시장 진출 및 경쟁력 확보를 위한 필수 요건 IEC 62443과 같은 국제 표준 준수는 글로벌 경쟁력을 강화하는 데 매우 중요하다. 이러한 표준은 제조업체 간의 일관성을 향상시켜, 제품 및 프로세스의 변동성을 줄이고 상호 운용성을 개선한다. 또한, 최적의 관행과 잘 정의된 보안 요구사항을 활용함으로써 개발 비용을 절감하고 제품을 객관적으로 비교하며 보안 기능을 측정하는 방법을 제공한다. 에이서스 IoT(ASUS IoT)와 같은 기업은 산업 자동화 시스템의 보안 개발 프로세스를 검증하는 IEC 62443-4-1 인증을 적극 확보하여 제품 수명주기 전반에 걸쳐 보안을 내재화하고 산업 등급의 신뢰성 및 장기 지원에 대한 약속을 강화하고 있다. 딜로이트가 언급했듯이, “사이버 보안은 운영 탄력성의 필수 부분이 되었다. IEC 62443 표준에 맞춰 기업은 생산 라인을 보호하고, 가동 중단 위험을 최소화하며, 글로벌 경쟁력을 강화하는 일관된 관행을 채택할 수 있다.” 오늘날 상호 연결된 산업 환경에서 사이버 보안은 더 이상 단순한 기술적 규정 준수 체크리스트가 아니라 전략적 비즈니스 필수 요소이다. 수출 제품의 경우, IEC 62443 준수는 단순한 위험 완화를 넘어 강력한 시장 차별화 요소가 되며, 특히 규제가 엄격하거나 보안에 민감한 시장에서는 시장 접근을 위한 전제 조건이 되고 있다. 이러한 표준을 선제적으로 채택하는 기업은 신뢰성을 입증하고 고객 위험을 줄이며, 복잡한 글로벌 공급망에 더 원활하게 통합됨으로써 상당한 경쟁 우위를 확보한다. 반대로, 입증 가능한 규정 준수 부족은 수출 기회를 심각하게 방해하고 신뢰할 수 있는 산업 기술 국가로서의 명성을 손상시킬 수 있다.   EU의 새로운 규제 동향(NIS 2, CRA, Machinery Regulation) 및 시사점 IEC 62443 표준은 NIS 2 지침, 사이버 복원력 법안(CRA), 그리고 새로운 기계류 규정과 같은 새롭고 진화하는 유럽 규정을 준수하는 데 포괄적인 지원을 제공한다. NIS 2 지침은 운영자가 사이버 공격으로부터 시스템을 보호하기 위한 조치를 구현하도록 의무화한다. CRA는 디지털 요소를 포함하는 제품에 대해 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 의무적인 보안 요구사항을 도입하므로 제조업체에 특히 큰 영향을 미친다. 이 법안은 보안 취약점이 발견될 경우 제조업체가 최소 5년 동안 소프트웨어 업데이트를 제공해야 하는 ‘주의 의무’를 요구한다. 새로운 기계류 규정은 기능 안전과 관련된 사이버 보안 측면을 강조하며, 기계 제조업체가 부패 방지 및 제3자의 악의적인 시도로 인한 위험한 상황 발생 방지를 포함한 보안 측면에서 기계가 규정을 준수함을 확인하도록 요구한다. 이러한 준수는 적합성 선언서에 공식적으로 확인되어야 하며 CE 마크로 눈에 띄게 표시되어야 한다. 규정을 준수하지 않는 기계는 더 이상 EU에서 판매될 수 없다. 유럽 연합과 같은 주요 수출 시장에서 NIS 2 및 CRA와 같은 엄격하고 법적 구속력이 있는 규정의 등장은 IEC 62443을 ‘강력히 권고되는’ 지침에서 이러한 시장에 디지털 요소를 포함하는 제품을 판매하려는 모든 기업에게 실질적이고 법적인 필수로 변화시킨다. 이러한 규제 압력은 IEC 62443, 특히 ‘설계에 의한 보안(security by design)’ 원칙의 채택을 크게 가속화하는 강력한 외부 동인으로 작용한다. 대한민국 수출업체의 경우, 이는 단순히 기술적으로 진보된 제품을 갖는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다는 것을 의미한다. 제품은 설계 단계부터 운영 수명 주기 전반에 걸쳐 입증 가능하게 안전하고 이러한 국제 표준을 준수해야 하며, 그렇지 않으면 시장 배제라는 심각한 결과를 초래할 수 있다.   표 1. IEC 62443 표준 시리즈 주요 구성 및 적용 영역     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

설계, 데이터로 다시 쓰다 (2)   머뭇거릴 틈이 없다. 우리가 디지털 전환에 적응할 때쯤 선두 그룹은 벌써 AI(인공지능) 시대를 대비하고 있다. AI 전문가들도 과거 수십년 간의 성장보다 최근 몇 년의 급속한 발전에 놀라면서도 이제는 예측하기 어려운 속도에 두려워하기까지 한다. 이번 호에서는 AI 시대를 맞이하기 위해 우리가 준비해야 할 것이 무엇인지 알아보고자 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   DX와 AX 지난 호에서 소개한 ‘중국제조 2025’ 정책에서 볼 수 있듯이, 향후 제조업의 성공 가능성을 높이는 방안 중 하나는 예측 기술의 발전이다. 강력한 드라이빙 포스(driving force)가 선진 기업에 적용되는 시뮬레이션, 데이터 생성 시스템, 최적설계 등의 효율적인 설계 프로세스를 구축할 수 있게 주도하였고, 인적, 물적, 정책적 지원을 뒷받침하면서 단숨에 AX(AI 전환)를 이끄는 선두 그룹에 탑승할 수 있는 기회를 제공하였다. 전통적인 개발 방식의 기업들이 도태되는 현실에서, 선두 그룹의 기업들은 DX(디지털 전환)에서 AX로의 전환을 신속하게 추진하고 있다. 뒤쳐져 있는 산업 구조를 재편할 수 있는 기회이지만 외면하면 경쟁에서 사라질 수도 있다는 위기감을 이들 기업은 명심하고 있다. 즉, 따라잡지 못하면 사라진다.    DX란? AX란? DX는 ‘디지털 전환’을 의미하고, 가상 프로토타이핑(Virtual Prototyping : VP)은 DX를 실행하기 위한 핵심 수단이 된다. 실제 물리적으로 손에 잡히는 것으로 측정하고 평가하던 방식(physical prototyping)을 가상의 공간에서 대체하는 방식으로 바뀌는 혁신이 이루어지고 있다. AX란 ‘AI transformation’의 약자로, 데이터 중심의 산업 변환을 의미한다. 엔지니어링의 핵심 가치는 예측하는 것이다. 현재 설계 안의 성능을 예측하고, 불량 가능성을 예측한다. DX 시대에서는 디지털 모델을 예측 도구로 삼았다면, AX 시대에서는 데이터를 예측 도구로 삼는다. 이제 DX를 넘어 AX가 빠르게 확산되고 있다.   그림 1. DX와 AX   휴머노이드 로봇을 예로 본다면, DX 시대에는 기본적인 동작 제어를 수학 모델로 프로그래밍하여 구현하던 방식이었다. 오랫동안 연구해 온 노하우가 주도하던 시대였다. 반면, AX 시대에서는 동작 데이터를 통한 학습으로 동작을 수행함에 따라 자연스러운 움직임이나 미세한 조작이 가능해졌다. 이제는 강화 학습을 통해 로봇이 유투브로 새로운 동작을 학습하는 시기에 접어들었다. 학습용 데이터를 확보할 수 있는 역량이 주도하는 시대로 변하고 있다.   그림 2. AX 시대로의 진입(출처 : The New York Times, Driverless Digest)   왜 DX에서 AX로 가야 하는가? 얼마전 미국 로스엔젤레스에서 웨이모(Waymo)의 자율주행 택시가 방화로 인한 화재로 전소되는 사건이 있었다. 정부 정책에 반대하는 시위대의 소행으로 추측된다. 2023년 이후 1년여 만에 자율주행 택시를 허가한 샌프란시스코의 운수업 시장에서 웨이모가 20%까지 점유율을 확대하면서 운전으로 생계를 이어가던 사람들에겐 상당한 위협으로 작용할 만큼 AI의 성장이 현실화되었다는 반증이다. 어느새 우리도 AX 시대로 진입하고 있다. 삼쩝삼, 닥터나우, 로톡, 타다와 같은 AI 플랫폼이 우리 주변에 자리잡고 있다. 세무사, 의사, 변호사, 운전기사의 직무를 위협하는 존재로 인식되어 거센 반발에 부딪혀 있지만 연이은 고소, 고발에 대한 무죄, 무혐의 판결이 늘어남에 따라 이제는 공생을 생각해야 할 시점이다. 제조 환경은 점점 더 복잡하고 불확실해지고 있다. 시장 변화의 속도는 빨라지고, 고객 요구는 다변화되고 있으며, 제품의 수명주기는 단축되고 있다. 이처럼 미래가 불확실할수록 데이터를 기반으로 한 예측과 시뮬레이션이 중요해진다. 최근에는 고성능 컴퓨팅 자원과 오픈소스 툴의 발달로 중소기업도 상대적으로 적은 비용으로 가상 환경을 구축할 수 있게 되었다.   성공 사례 엔비디아는 AI의 모든 스타일을 하나의 생태계에서 지원하여 산업 전반에 걸친 AI 설루션을 제공하는 리더이다. 엔비디아의 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)는 ‘AI가 실제 환경에서 움직이고 판단하는 것을 디지털 트윈 안에서 먼저 완전히 학습하고 테스트할 수 있게 해주는 설계 도구’이다. 다음의 몇 가지 성공 사례로 AX 시대가 도래 되고 있음을 소개하고자 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (1)   현대 자동차 시스템은 기계, 전기전자, 제어, 소프트웨어가 복합적으로 얽혀 있으며, 개발 초기에 잘못된 설계 판단은 품질 저하와 막대한 비용 증가로 이어진다. 이러한 복잡성을 극복하고 설계 품질을 확보하기 위한 해법으로 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)이 주목받고 있다. 이번 호부터 MBSE의 개념과 필요성을 개괄하고, 핵심 도구인 SysML(Systems Modeling Language)을 통한 시스템 설계, 분석, 검증 방법론을 소개한다. 특히, 전통적인 문서 중심 방식과 MBSE 방식의 차이를 명확히 비교하고, MBSE가 실제 산업에서 어떻게 적용되고 있는지를 살펴봄으로써 자동차 개발자 및 설계자들에게 MBSE 도입의 실천적 인사이트를 제공한다. 특히 자동차 산업과 같은 복잡한 메카트로닉스 제품 개발 현장에서 MBSE가 어떻게 제품 품질, 개발 효율성, 협업 구조, 추적 가능성 확보에 기여하는지를 설명하며, 문서 기반 방식과의 비교, 실제 적용 사례를 바탕으로 독자의 이해를 돕고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 연구소장   다분야 통합 시스템, 전기전자화, 자율주행 등으로 대표되는 산업 변화와 함께, 자동차 시스템은 과거보다 훨씬 높은 복잡성과 정밀한 협업이 요구된다. 개발 프로세스의 진화를 위해 기존의 텍스트 기반, 문서 중심 설계 프로세스는 다학제간 통합 설계 및 검증에 한계가 있으며, 이에 따라 모델 중심 설계 패러다임의 도입이 필요하다. 디지털 엔지니어링에 기반한 MBSE는 디지털 엔지니어링 기반 구축의 핵심으로, 설계 초기부터 시뮬레이션, 해석, 테스트, 생산까지 데이터 기반 통합이 가능하다. 자동차 산업 내 적용이 확산되고 있는 GM, 포드, 현대자동차 등 글로벌 OEM과 티어 1 기업들이 MBSE를 개발 표준으로 채택하고 있으며, 학계와 산업계 간의 공통 언어로서 SysML이 쓰이고 있다. 자동차는 더 이상 단일 기능 제품이 아니다. 자율주행, 커넥티비티, 전기 구동 시스템, HMI(휴먼–머신 인터페이스) 등 수많은 서브시스템이 실시간으로 동작하며 차량 전체 성능과 안전성에 영향을 미친다. 이러한 복잡한 시스템을 문서 기반으로만 설계하고 관리하기에는 한계가 있으며, 설계 오류가 뒤늦게 발견될 경우 개발 비용과 일정에 심각한 영향을 준다. 글로벌 OEM과 주요 부품사는 이 문제를 해결하기 위한 전략으로 모델 중심 접근 방식(MBE, MBSE)을 도입하고 있으며, 이는 설계의 디지털 전환(digital transformation)과 직결된다. 특히 자동차는 시스템 오브 시스템즈(System of Systems)의 대표적인 예로, 각 서브시스템의 요구사항, 구조, 인터페이스, 동작이 전체 시스템 설계와 정합성을 유지해야 한다. 이번 호에서는 MBSE의 핵심 원리와 적용 전략을 소개하고, 자동차 산업에의 실질적인 도입 가능성과 기대 효과를 독자와 공유하고자 한다. 특히, 설계자들이 단순한 도식 작성 수준을 넘어, 시스템적 사고에 기반한 설계 전략을 어떻게 구현해야 하는지에 대한 실천적 안내를 제공하고자 한다.   시스템 복잡성 관리를 위한 MBSE 현대의 자동차 시스템은 기계, 전기전자, 제어, 소프트웨어 등 다양한 기술이 융합된 복합 시스템으로, 개발 초기의 설계 오류는 품질 저하와 막대한 비용 증가로 이어질 수 있다. 이러한 시스템 복잡성과 설계 리스크를 효과적으로 관리하기 위해, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)이 핵심 접근법으로 주목받고 있다. 이번 호에서는 MBSE의 개념과 필요성을 개괄하고, 대표적 모델링 언어인 SysML을 활용한 요구사항 관리, 구조 및 행위 모델링, 성능 분석, 검증 및 검증(V&V)의 방법론을 소개한다. 특히 전통적인 문서 기반 개발 방식과 MBSE 방식의 차이를 비교하고, MBSE가 시스템 생애주기 전반에서 제공하는 장점—추적성 확보, 설계 오류의 조기 발견, 다분야 협업, 품질 향상—을 구체적인 사례와 함께 설명한다. 또한 모델 기반 접근을 성공적으로 구현하기 위해 요구되는 모델 목적 명확화, 충실도 설계, 범위 정의, 조직적 역량 강화 전략도 함께 제시한다. 이를 통해 자동차 산업에서의 복잡한 시스템 개발 환경에서 MBSE 도입을 고려하는 연구자와 실무자에게 실천적 인사이트를 제공하며, 디지털 전환 시대의 시스템 설계 패러다임 전환을 위한 이론적 기반과 적용 방안을 제시하고자 한다.   MBSE 접근을 위한 기본 지식 현대의 복잡한 공학 시스템은 다수의 구성 요소와 이들 간의 복잡한 상호작용을 포함하고 있으며, 이를 효과적으로 설계하고 분석하기 위해 추상화된 표현 수단으로서 모델(model)의 활용이 필수이다. 모델은 현실 세계의 개념, 물리적 현상, 구조 또는 시스템을 단순화한 표현으로, 설계 초기 단계에서부터 개발, 검증, 운영에 이르기까지 다양한 용도로 활용된다. 모델은 본질적으로 대상 시스템의 특성을 간결하고 체계적으로 표현하기 위해 고안된 추상화 도구이다. 이는 그래픽, 수학적, 또는 물리적 형식으로 구현될 수 있으며, 현실 세계의 복잡성을 제거하고 핵심 요소만을 반영함으로써 사용자의 이해를 돕는다. 특히 모델은 다음과 같은 목적을 가지고 사용된다. 첫째, 시스템이나 개념에 대한 이해를 촉진하고, 둘째, 다양한 설계 시나리오를 평가하여 의사결정을 지원한다. 셋째, 모델을 통해 실제 사건이나 시스템의 거동을 설명하고 제어하며 예측할 수 있다. 이러한 모델의 기능은 설계자의 직관을 보완하고, 정량적 분석에 기반한 설계를 가능하게 한다. MBSE는 모델 중심의 접근 방식을 기반으로 시스템 엔지니어링 활동을 체계화한 방법론이다. 이는 전통적인 문서 기반 시스템 개발 방식의 한계를 극복하고, 모델을 중심으로 요구사항, 기능, 구조, 성능 및 검증 활동을 연계함으로써 시스템 설계의 일관성과 추적성을 확보한다.   그림 1. 시스템 개발 전반에 걸쳐 모델을 활용하는 중요성과 적용 범위     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   폭발 성형은 이름 그대로 ‘폭발의 힘’을 이용해 금속을 원하는 형태로 만드는 가공법이다. 일반적인 프레스나 펀치 대신 폭발물에서 나오는 강력한 에너지를 활용한다는 점이 특징이다. 작업은 주로 물속에서 진행되며, 폭발 에너지가 물을 매개로 충격파로 전달되어 금속판을 순간적으로 변형시킨다. 이때 금속판은 아래에 놓인 금형의 모양을 그대로 따라가며 성형된다. 이 기술은 처음에는 항공우주와 항공기 산업에서 주로 사용되었지만, 최근에는 자동차 부품 생산에도 적용 범위가 넓어지고 있다. 이번 호에서는 앤시스 LS-DYNA의 S-ALE 기능을 활용해 폭발 성형 과정을 어떻게 해석할 수 있는지 소개해 보고자 한다.   ■ 장형진 태성에스엔이 MBU-M5팀의 수석매니저로, 구조해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   폭발 성형 해석 모델 <그림 1>은 폭발 성형 과정을 해석하기 위해 만든 모델을 보여준다. 우선 금형(die) 위에 접시 형태의 금속판(workpiece)을 올리고, 그 위 공간에는 물이 채워지도록 설정했다. 물의 중앙에는 구 모양으로 모델링한 TNT를 배치했으며, 약 0.027kg의 폭약이 사용되도록 구성했다. 모델의 맨 윗부분은 공기층으로 설정해 실제 환경과 유사하게 만들었다. 또한 해석 효율을 높이기 위해 전체 모델을 절반으로 나눈 ½ 대칭 모델을 적용하고, 잘라낸 면에는 대칭 조건을 부여했다. 각 파트의 재료 물성치는 Ansys Explicit Materials Library에서 제공하는 데이터(Structural Steel, Steel 1006, Air, Water, TNT)를 그대로 활용하였다.   그림 1. 폭발 성형 해석 모델   S-ALE Domain 및 Fill 설정 S-ALE Domain은 말 그대로 가스나 유체가 지정된 재료로 채워지고, 그 안에서 자유롭게 움직일 수 있는 영역을 뜻한다. 구조물과의 상호작용까지 고려하려면 이 영역이 해석 모델 전체를 감쌀 수 있도록 설정해야 한다. 이번 폭발 성형 해석에서는 공기층을 주 도메인으로 설정했으며, <그림 2>와 같이 전체 모델을 포함하도록 모델링을 진행했다. 또한, 상세 설정 창에서 ‘Reference Frame’을 ‘S-ALE Domain’으로 변경하였다.   그림 2. 공기층에 대한 S-ALE 도메인 설정   물과 TNT는 S-ALE 도메인 안을 채우는 재료로 설정된다. <그림 3>에서 보듯이 ‘Reference Frame’을 ‘S-ALE Fill’로 바꿔 지정해 주었다. 이때 모델링은 공기층과 따로 구분하지 않고 서로 겹치도록 진행한다. 이렇게 설정해 두면, 해석 과정에서 각 재료가 자동으로 해당 영역을 채우면서 자연스럽게 시뮬레이션이 이루어진다.   그림 3. 물과 TNT에 대한 S-ALE Fill 설정   S-ALE 영역 설정을 마친 뒤에는 격자 크기를 정해 주어야 한다. 이를 위해 <그림 4>와 같이 ‘S-ALE Mesh’를 추가하고, <그림 5>의 설정 창에서 도메인으로 지정한 공기층을 선택한 뒤 각 방향에 맞는 격자 크기를 입력한다. 격자는 가스나 유체의 움직임을 얼마나 세밀하게 표현할 수 있은 정밀해지지만, 반대로 해석 시간이 크게 늘어날 수 있다. 따라서 정확도와 효율 사이에서 균형을 맞추는 것이 핵심이다.   그림 4. S-ALE Mesh 추가   그림 5. S-ALE Mesh 설정   해석 조건 설정 S-ALE Domain의 가장 바깥쪽 면에는 유체가 밖으로 나가거나 막히도록 경계 조건을 줄 수 있다. 하지만, 이번 폭발 성형 모델에서는 물과 공기가 외곽을 통해 자연스럽게 흘러나가도록 별도의 조건을 두지 않았다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (4)   지난 호에서는 로코드 분석 설루션인 나임(KNIME)에 대해 알아보고 전력 판매량(Electric Power Sales) 예측에 대한 따라하기를 완성해 보았다. 나임을 활용해 코딩에 크게 의존하지 않으면서 비교적 쉽고 간단하게 데이터 분석을 수행할 수 있다는 것을 확인해 볼 수 있었다. 이번 호에서는 전형적인 데이터 분석 유형과는 좀 다른 과제에 도전해 보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 제3회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ 제4회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제5회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   대부분의 데이터 분석 과제는 데이터를 수집하고 정리하고 가공하는 과정이 복잡하고 어려운 경우가 많다. 특히 데이터에 대한 구조와 규칙을 이해하고 이를 정제하는 과정은 중요하지만 업무 성과로서 크게 돋보이지도 않는 경우도 종종 있다. 하지만 일단 제대로 정리해놓고 나면(전처리) 데이터를 활용하여 중요한 정보를 얻을 수도 있고 핵심적인 인사이트를 찾는 것도 용이할 수 있다. 어떤 면에서 진정한 데이터 분석 워크플로의 핵심 노하우는 머신러닝 분석 기술을 사용했는지가 아니라 데이터 전처리를 어떻게 수행해 왔는지에 달라질 수 있다고도 볼 수 있다. 그래서 이번 호에서는 다소 복잡해 보일수도 있지만 차량 부품(프런트 범퍼 빔) 파트에 대한 시뮬레이션 데이터 정리를 나임을 통해 정리해 나가는 방법을 보여주고자 한다. 분석 영역 : 차량 범퍼 빔(bumper beam) 파트 분석 데이터 : 시뮬레이션(CAE) 모델 데이터 유형 : NASTRAN(진동소음해석 분석을 위해 사용하는 솔버 포맷)  데이터 분석 목표 : 면적(area) + 체적(volume) 구하기   그림 1   시뮬레이션(CAE) 모델 및 나스트란(NASTRAN)에 대한 자세한 설명은 이번 호 내용의 범위를 벗어나기 때문에 넘어가도록 하겠다. <그림 1>의 차량 범퍼 빔 파트 모델은 삼각형 요소(tria element)와 사각형 요소(quad element)로 구성되어 있는데 상대적으로 삼각형 요소가 적으므로(26개) 삼각형 요소에 대한 면적을 구하는 과정을 진행해 보도록 하겠다.   그림 2   차량 범퍼 빔 파트 모델을 나스트란 포맷으로 익스포트(export)해 보면 <그림 3>과 같은 텍스트 형식으로 출력이 된다는 것을 알 수 있다. 노트패드++(Notepad++)같은 텍스트 에디터 소프트웨어를 통해 파일을 오픈할 수 있다. 설명을 용이하게 하기 위해 실제 데이터에서 일부만 샘플로 추출한 내용으로 설명하도록 하겠다. 참고를 위해 나스트란 데이터에 대한 설명을 간결하게 진행해 보자. GRID는 3차원 공간상의 점(point/node)을 나타내는 것으로 ID/좌표 X/좌표 Y/좌표 Z로 구성되어 있다.  CTRIA3는 공간상의 삼각형 요소를 나타내는 것으로 ID/PSHELL ID/GRID ID1/GRID ID2/GRID ID3로 구성되어 있다.  CQUAD4는 공간상의 사각형 요소를 나타내는 것으로 ID/PSHELL ID/ GRID ID1/GRID ID2/GRID ID3/GRID ID4로 구성되어 있다.  PSHELL은 요소들(elements)이 속한 그룹에 대한 정보로 ID/ MAT1 ID/두께 등의 정보로 구성되어 있다.  MAT1은 PSHELL이 속한 재질(material)에 대한 정보를 담고 있는 것으로 ID/탄성계수(elastricity)/포아송비(poisson ratio)/밀도(density)로 구성되어 있다. 나임을 실행하고 나서 처음으로 해야 할 일은 데이터를 불러오는 것이다. 지난 연재에서 설명한 것과 같이 CSV Reader 노드를 사용하면 편리하다.   그림 3   그림 4   그림 5     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (9)   이번 호에서는 자동차의 승차감과 연료 소모량 최소화를 위한 시스템 최적화를 위해 심센터 아메심(Simcenter Amesim)을 사용하여 차량의 다양한 시스템에 대한 변수를 제어하여 최적화의 목적을 달성하는 과정을 소개한다.   ■ 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 최적화 제10회 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   이번에 사용할 심센터 아메심은 오늘날의 복잡한 엔지니어링 환경을 위한 종합 시뮬레이션 플랫폼이다. 수 많은 설계자가 직면하고 있는 제품 설계의 성공 여부는 혁신적인 아키텍처를 통합하지 않으면 성능, 안전 및 효율에 대한 증가하는 요구 사항을 충족할 수 없다. 심센터 아메심은 광범위하고 강력한 모델링 기능을 통해 메카트로닉스 시스템(Thermal & Fluid, Mechanical, Electrification, Battery, Vehicle, Aerospace & Marine, Renewable Energies Control 등)을 분석할 수 있으며, 가상 테스트 환경을 통해 실제 프로토타입을 제작하기 전에 최적의 설루션을 발견할 수 있다. 심센터 아메심에서 제공하는 다중 물리 시스템 시뮬레이션 접근 방식은 단일 플랫폼에서 다양한 아키텍처와 기술을 사용하여 시스템 간 영향에 대한 완전한 분석을 수행하여 다양한 지표에 대한 시스템의 영향을 설계하고 평가할 수 있다. <그림 1>은 자동차 파워트레인 전동화를 위해 엔진, 변속기 및 열 통합과 관련된 모든 중요한 전기 서브시스템을 시뮬레이션하는 데 필요한 모델링을 나타낸다. 배터리 사이징, 전기 기계 설계, 아키텍처 생성부터 상세 설계를 포함한 통합까지 엔지니어링 작업을 지원하는 효율적인 모델링 워크플로를 구성할 수 있다.   그림 1   설계자는 심센터 아메심에서 제공하는 기능을 활용하여 기본 물리 현상을 심층적으로 이해할 수 있는 등 강력한 분석 도구를 통해 시뮬레이션에서 얻은 지식을 강화할 수 있다. 또한 앱을 사용하면 애플리케이션에 맞게 맞춤 제작된 사용자 인터페이스와 프로세싱의 유연성을 활용하여 시스템 분석을 강화할 수 있다. 또한 모든 기능을 갖춘 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 세트를 통해 스케치 생성을 자동화하고 시뮬레이션의 다양성을 추가할 수 있다. 시뮬레이션 자동화에는 파이썬(Python), 매트랩(MATLAB), 싸이랩(Scilab) 및 Visual Basic for Applications(VBA)와 같은 언어로 애플리케이션 프로그래밍을 지원하는 스크립트 세트를 제공한다. 이를 통해 배치 실행 설정, 복잡한 전처리 및 후처리 수행, 매개변수 연구 수행, 외부 애플리케이션 내 심센터(Simcenter) 모델 통합 등 모델과의 상호 작용을 자동화할 수 있다. 설계 또는 검증에서는 전체 동작에 직접적인 영향을 미치는 전역 파라미터에 액세스하여 설계 탐색, 최적화 및 견고성 분석을 위한 기능을 사용할 수 있고, 더 나아가서 고급 분석과 더 나은 자동화 프로세스 통합을 위해 HEEDS(히즈)를 활용하여 모델을 처리할 수 있다. 심센터 아메심은 시스템 라이프사이클 전반에 걸쳐 다양한 시뮬레이션 툴을 통합하여 디지털 연속성과 워크플로 효율을 향상시킨다. PLM 시스템 연결, 모델 기반 제어 개발 및 기능적 목업 인터페이스(FMI)를 사용한 상호 작용을 지원하며 머신 러닝, 선형 대수학 및 통계 기법으로 ROM(차수 축소 모델) 생성을 지원하여 실행 가능한 디지털 트윈으로 실시간 운영이 가능하므로 의사 결정 및 운영 효율이 향상된다. 임베디드 3D CFD는 열유체 시스템 모델에 대해서 연결된 커플링 시뮬레이션을 통해 3D와 1D 간에 상호 작용이 전달되어 시스템의 중요한 부분을 더욱 상세하게 해석할 수 있으므로 정확도, 설루션 안정성 및 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.  Simulation Based Characterization(SBC)을 사용하면 3D CFD를 사용하여 압력 강하 및 열 거동과 관련하여 구성 요소를 특성화하고 시스템 환경에 원활하게 통합되어, 전체 시스템 동작을 정확하게 분석할 수 있다. 차량 동역학 및 파워트레인 물리 거동을 포함하는 모델은 심센터 프리스캔(Simcenter PreScan)과 함께 사용하면 환경 및 센서 정보를 기반으로 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율 주행 시스템을 보완하고 대규모 시뮬레이션의 효율을 높여 안전, 승차감, 연료 및 전기 에너지 소비, 오염 물질 배출 평가를 수행할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27)   현재 시장에서는 정확성(Accuracy), 자동화(Automation), 속도(Acceleration), 인공지능(AI)과의 통합을 제공하는 CFD(전산 유체 역학) 설루션이 필요하며, 이러한 원리는 케이던스 피델리티 CFD(Cadence Fidelity CFD)의 근간을 이루는 원칙이다. 이번 호에서는 케이던스가 ‘CadenceLIVE 실리콘밸리 2024’ 이벤트에서 발표한 내용을 중심으로, ‘4A’로 통칭되는 이 네 가지 요소가 어떻게 차세대 멀티피직스 CFD 설루션으로서 케이던스 피델리티 CFD 소프트웨어의 입지를 다지는지에 대해 설명한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   오늘날 교통, 환경, 건강, 방위, 우주 시스템 등 산업 전반에 걸쳐 직면한 많은 혁신적 과제는 유체 역학에 대한 깊은 이해와 불가분의 관계에 있다. 예를 들어, 자동차 백미러 주변에서 발생하는 음향 소음은 측면 유리창의 재순환 유체 유도 압력 진동으로 인해 실내 소음 수준에 상당한 영향을 미칠 수 있다. CFD 코드를 사용하면 실험적 접근 방식에 비해 훨씬 적은 리소스를 필요로 하면서도 미러의 복잡한 디자인과 공기 흐름 거동을 고려하여 이러한 현상을 정확하게 예측하고 분석할 수 있다. 케이던스 피델리티 CFD는 단순한 솔버 제품군이 아니라 지난 5년 동안 전략적 인수와 유기적인 개발을 통해 발전해 온 광범위한 에코시스템이다. 이 에코시스템은 CFD 및 다중물리 CFD 영역 내에서 모델 구축, 해석 및 학습을 위해 설계된 포괄적인 범위의 도구와 기술을 포함한다. 정확성, 자동화, 가속, AI는 피델리티 CFD의 모든 제품의 원동력이며, 다음에서 몇 가지 예를 들어 간략히 설명한다.   그림 1. 피델리티 CFD의 상품   정확성 엔지니어가 직면하는 고질적인 문제 중 하나는, CFD를 사용하여 설계한 제품을 검증하고 인증하기 위해 물리적 테스트에 의존하는 것이다. 시뮬레이션 기술의 발전에도 불구하고, 최종 제품 검증에 필요한 탁월한 정확도를 달성하기 위해서는 물리적 테스트가 여전히 필수이다. 예를 들어 항공기 설계는 엄격한 안전 및 성능 표준을 충족하기 위해 엄격한 물리적 테스트를 거쳐야 한다. 하지만 대규모 와류 시뮬레이션(LES)과 같은 새로운 고급 방법론이 유망한 대안을 제시하고 있다. 계산이 까다롭기는 하지만 LES는 유체 흐름 현상을 포괄적이고 상세하게 표현한다. 이 방법은 실험에 가까운 수준의 정확도를 제공함으로써 시뮬레이션과 물리적 테스트 간의 격차를 해소하여 광범위한 물리적 테스트에 대한 의존도를 낮추고, 설계 및 인증 프로세스를 가속화할 수 있다.   그림 2. 접근 조건에서 저소음 OGV를 사용하는 SDT 팬의 실험(검은색 기호)과 LES(빨간색 선)의 소음 수준(PWL) 비교(Brès et al. 2023)   자동화 자동화는 CFD에서 없어서는 안 될 필수 요소이며, 특히 케이던스 피델리티 제품군에서 중요한 역할을 한다. 자동화는 파이썬(Python) 기반 스크립팅을 사용하여 CFD 워크플로 전반에 걸쳐 이루어지며, 최소한의 수동 개입으로 시뮬레이션에 대한 일관성과 제어를 보장한다. 이는 특히 반복적인 작업에서 상당한 효율 향상으로 이어진다. 자동차 전처리를 예로 들어보겠다. 자동차 설계에는 CAD 시스템에서 수십만 개의 부품이 포함된 매우 복잡한 지오메트리가 포함되며, 종종 누락된 요소가 있다. 피델리티 제품은 광범위한 자동화를 통해 이러한 워크플로를 간소화한다. CAD 임포트 프로세스는 내부 캐빈 요소를 효율적으로 필터링하고, 자동으로 중복을 감지하며, 중복 개체를 선택 및 삭제하고, 젖은 표면을 식별하고, 실링 표면을 생성한다. 예를 들어 자동 실링 기능을 사용하면 ‘습식 : Wet’(외부) 및 ‘건식 : Dry’(내부) 지점을 지정하여 틈새 및 조인트 충진 프로세스를 자동화함으로써 CFD 시뮬레이션을 신속하게 진행할 수 있다.   그림 3. 기술은 ‘습식’ 및 ‘건식’ 지점을 감지하고 표면과의 간격을 몇 분 안에 자동으로 밀봉한다.   보로노이 기반 그리드 생성은 높은 수준의 자동화를 활용하는 피델리티 CFD의 또 다른 뛰어난 기능이다. 이 기술은 복잡한 지오메트리 주위에 높은 수준의 메시를 생성하여 균일성을 보장하고 시뮬레이션 정확도와 수렴 속도를 높인다. 기존의 메시 생성 방식은 표면 근처에서 고품질 메시를 생성하지만, 레이어가 상호 작용할 때 품질이 낮은 메시를 생성하여 시뮬레이션 수렴 속도와 정확도에 영향을 미친다. 보로노이 기반 그리드 생성은 보다 일관되고 효과적인 설루션을 제공하여 전반적인 시뮬레이션 프로세스를 향상시킨다.   그림 4. 자전거 라이더 모델에 대한 보로노이 다이어그램 메시와 일반적인 RANS 메시의 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제조업의 미래를 위한 ZW3D 2026   ZW3D 2026은 기계/제조 분야에 특화된 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어이다. 제조업의 미래를 위한 올인원 CAD/CAM 통합 설루션을 지향하는 ZW3D 2026은 2D와 3D 데이터 모두를 활용하여 가공 데이터를 생성하고, 프로세스 최적화를 통해 디지털 전환과 스마트한 혁신을 가속화할 수 있다.   ■ 자료 제공 : 지더블유캐드코리아, www.zwsoft.co.kr   올인원 CAD/CAM 프로세스 최적화의 필요성 제조 산업 분야에서는 설계, 엔지니어링, 제작 전 과정을 얼마나 효율적으로 연계하는지가 기업의 경쟁력을 좌우한다. 하지만 여전히 많은 현장은 2D 도면 기반 작업에 의존하고 있으며, 복잡한 형상과 보다 정밀한 방식의 수요가 증가하면서 2D 작업 방식의 한계가 뚜렷하게 나타나고 있다. 분리된 CAD/CAM 시스템은 데이터 변환 과정에서 발생할 수 있는 데이터 손실이나 이를 복원하지 못해 생산성 저하와 품질 리크스로 직결되고, 곡면이나 자유 형상이 많은 부품은 2D 도면만으로 해석하는 데에 많은 시간과 노력이 필요하다. 또한 작업자 숙련도에 따라 가공 결과가 매우 달라지기도 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 설계와 가공이 단절 없이 연결되는 통합 설루션이 필수이다. ZW3D 2026은 통합된 CAD/CAM 소프트웨어 환경을 제공함으로써, 앞에서 언급한 프로세스의 문제를 획기적으로 개선할 수 있다.   ZW3D 2026의 산업별 특화 기능 2.5D 부품 가공 설루션 ZW3D CAM의 서드파티 모듈인 캠포커스(CAM Focus)는 2.5D 밀링 가공에 특화된 옵션으로, 기본 프로세스만으로도 작업이 가능하지만 캠포커스를 활용하면 더욱 효율적이고 체계적인 가공이 가능하다. 소재 정의, 좌표계 설정, 공구통 관리 등을 지원하는 설정 패널과 툴패스를 생성하는 2X 가공 패널, 그리고 도면 수정이나 정보 조회에 활용할 수 있는 곡선 편집 및 유틸리티 기능까지 하나의 환경에서 제공되어 작업 흐름을 단순화한다. 특히 2D 도면과 3D 모델을 구분하지 않고 동일한 방식으로 작업할 수 있어, 사용자는 보다 직관적이고 일관된 환경에서 가공을 수행할 수 있다.     설정 프로세스의 단축 ZW3D는 2D 도면을 불러오면 3D CAD 환경에서 작업이 시작된다. 도면의 불필요한 요소를 정리한 후, 간단한 버튼 클릭만으로 CAM 모드로 전환해 가공 작업을 진행한다. 가공 소재(스톡)와 좌표계(G54, G55 등) 설정도 직관적으로 이루어진다. 스톡(소재) 설정은 3D 모델이 있는 경우 자동으로 박스를 생성해주며, 도면의 경우 Z값을 입력하면 손쉽게 생성할 수 있도록 구성되어 있다. 좌표계 설정 또한 모델이나 스톡 기준으로 간편하게 원하는 지점을 선택하여 생성할 수 있다.     공구 DB에서는 공구통을 생성하고 자주 사용하는 공구를 등록해두고 툴패스 생성 시 사용할 수 있다. 공구에는 기본 정보뿐만 아니라 절삭 조건 피드와 스핀들 값도 입력해두고 툴패스 생성시 해당 값을 불러오도록 설정할 수 있다.     최적화된 부품 가공 프로세스 ZW3D는 다양한 가공 환경에 최적화된 툴패스를 제공한다. 윤곽 가공이나 포켓 가공 시, 사용자는 도면 또는 모델의 곡선을 선택해 가공 영역을 지정하고, 공구 선택과 가공 조건 입력까지 하나의 창에서 모두 설정할 수 있다. 포켓 및 윤곽 가공은 유형 선택 후 체인으로 영역을 지정하며, 공구와 조건을 설정하는 동시에 사전 드릴점을 지정해 해당 지점으로 안전하게 진입하도록 할 수도 있다. 또한, 동일한 창에서 추가 가공 기능을 활용해 기존 공구가 닿지 못한 영역만 자동으로 작은 공구로 잔삭 처리할 수 있다. 정삭 역시 공구와 조건만 설정하면 손쉽게 툴패스를 생성할 수 있다. 이처럼 캠포커스 인터페이스를 통해 모든 설정을 직관적으로 제어할 수 있으며, 불필요한 반복 작업을 줄여 CAM 작업 시간을 최소화하고 생산성을 높일 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.