리어 서스펜션 시스템 Ⅱ   이번 호에서는 스마트 모빌리티 차량의 리어 서스펜션 시스템(RR SUSPENSION SYSTEM)의 주요 구성 부품 중 하나인 리어 너클-좌(RR KNUCKLE-LH) 부품의 설계 방법론에 대해 설명하고자 한다. 예제 파일은 캐드앤그래픽스 홈페이지(www.cadgraphics.co.kr)의 자료창고에서 받을 수 있으며, 모델링 강좌 동영상을 참고하기 바란다. 예제 따라하기는 카티아 V5 R20 이상 버전을 추천한다.   ■ 김인규 | 브이엔에스에서 엔지니어링 컨설팅업무를 담당하고 있으며, 대학교 및 기관에서 설계 강의를 하고 있다. ‘CATIA 스마트 모빌리티 섀시 설계하기’의 저자이다. 이메일 | e_vns@naver.com 카페 | https://cafe.naver.com/evns    RR KNUCKLE-LH 시스템 구성도 및 모델링 방법론 소개 RR KNUCKLE-LH 구성 부품은 <그림 1>과 같이 RR KNUCKLE, BUSH로 구성되어 있다. 설계 절차는 하향식(top-down)으로 모델링해야 하며, 마스터 스켈레톤 디자인의 지오메트리를 참조해서 복합 파트 모델링한다.    그림 1   2. RR KNUCKLE-LH : 마스터 지오메트리 모델링 (1) 마스터 스켈레톤 디자인에서 생성한 참조 지오메트리를 <그림 2>와 같이 카티아에서 파일을 변환한다.(파일 : RR KNUCKLE-LH.igs)   그림 2   (2) 파일 : RR KNUCKLE-LH.igs에서 변환된 지오메트리를 참조하여, 상대 부품과 조립 및 체결에 필요한 지오메트리(plane, point, line)을 생성한다.  ***따라하기 포맷 끝 ■ 조립 및 체결되는 부분을 고려하여, <그림 3>과 같이 마스터 지오메트리를 생성한다. ■ 앞에서 생성한 지오메트리는 상대부품과 어셈블리할 때 참조하여 사용한다.  

생산 계획·운영 단계에서 스마트 제조 혁신 지원   이번 호에서는 제조 생산·운영의 최적화를 달성하기 위해 통합된 환경에서 디지털 트윈을 쉽게 구축할 수 있는 PINOKIO(피노키오) 솔루션에 대해 살펴보고자 한다. ■ 조강훈 카를로의 책임연구원으로, 9년째 시뮬레이션 및 디지털 트윈 분야의 엔지니어로 일하고 있다. 이메일 |  yeonjae70@carlo.co.kr 홈페이지 주소 | www.carlo.co.kr   디지털 트윈(digital twin)의 사전적 의미는 스마트 산업 전반에 걸쳐 통상적으로 사용되고 있지만, 제조 산업에 적용한 사례는 조금 다른 접근 방법이 필요하다. 제조 산업에서 디지털 트윈의 역할은 크게 두 가지로 분류해 볼 수 있다. 첫 번째는 현장과의 실시간 데이터 연동을 통한 모니터링의 역할, 두 번째는 미래 예측 및 조기 대처를 통해 제조 생산·운영을 최적화하는 역할이다. 두 번째 역할은 다시 목적에 따라 ①주기적인 시뮬레이션을 이용하여 미래 예측 및 조기 대처를 통한 제조 생산·운영의 최적화 ②이상 상황에 대한 빅데이터를 수집하여 다양한 AI 로직을 적용한 생산·운영의 최적화로 분류할 수 있다.  생산·운영의 최적화를 달성하기 위해 많은 기업들은 하나의 통합된 환경이 아닌 각각 다른 솔루션을 활용하는 경우가 대부분이며, 실제 현장과의 정합성이 다른 결과를 초래하기 때문에 진정한 의미의 최적화를 달성하기 어려운 실정이다. 카를로(CARLO)는 제조 생산·운영의 최적화를 달성하기 위해 통합된 환경에서 디지털 트윈을 쉽게 구축할 수 있는 PINOKIO 솔루션을 소개하고 있다.   대용량 데이터 처리 및 실시간 모니터링 시스템 : PINOKIO 실시간 모니터링의 목적은 현장 상황을 보다 신속·정확하게 파악하고 선제적으로 대응하기 위한 것이다. 디지털 트윈 전문 기업들은 실시간 모니터링이 가능한 솔루션들을 시장에 선보였다. 대부분은 로봇의 기하학적인 분석, 엔진의 역학 분석 등 단일 부품 및 설비에 초점이 맞춰져 있지만, 대규모의 제조 생산 라인에 적용된 사례는 드문 것이 사실이다. 몇 가지 사례는 실제로 제조 현장에 있는 듯한 현실감 있는 3D 애니메이션을 제공한다. 하지만 생산·운영의 최적화를 위해서는 현장에서 발생하는 대용량의 데이터를 수집하여 실시간 연동 모니터링이 구현되어야 한다.  PINOKIO는 MES와 센서에서 발생하는 대용량 데이터를 실시간으로 처리하여 현장의 모습을 가시화한다. 또한, 처리된 데이터는 제조 현황과 운영 단계에서의 예측 시뮬레이션에 사용되며 그 결과가 대시보드 형태로 제공된다.   시뮬레이션 성능 가속 시뮬레이션에서는 이벤트의 개수가 속도의 큰 영향을 미치는 요소이다. PINOKIO는 이벤트의 개수를 최적화하여 최소한의 이벤트로 시뮬레이션이 가능하도록 기존의 상용 솔루션보다 성능을 개선하였다. 또한 솔루션에 포함된 알고리즘을 계산 속도의 이점이 있는 C 및 C++ 언어로 구현하여 기존 솔루션들에 비해 2만평 규모의 공장에서 약 70배의 향상된 성능을 검증하였다.   그림 1. PINOKIO의 엔진   PINOKIO의 작업 프로세스 PINOKIO는 모니터링 엔진을 통해 현장의 MES와 센서 데이터를 집계하고 현장과 동일한 물류의 흐름을 실시간 모니터링할 수 있다. MES와 연동하여 수집한 데이터로 디지털 트윈 모델을 생성하여 물류 흐름을 가시화하고, 사용자가 설정한 시간 주기마다 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)을 백그라운드로 수행한다. 실시간 라인의 상황을 반영한 시뮬레이션은 제품의 공정 택트 타임(tact time)보다 짧은 시간 안에 결과를 확인할 수 있다. PINOKIO는 제조 현장과 동일한 상황을 디지털 트윈화하고 계획 시점이 아닌 운영 시점에 시뮬레이션을 통해 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.   그림 2. 센서 데이터를 활용한 디지털 트윈 구축 예시  

리어 서스펜션 시스템 Ⅰ   이번 호에서는 스마트 모빌리티 차량의 리어 서스펜션 시스템(RR SUSPENSION SYSTEM)의 주요 구성 부품 중 하나인 로어암-리어(LOWER ARM-RR)에 대한 설계 방법론에 대해 설명하고자 한다. 예제 파일은 캐드앤그래픽스 홈페이지(www.cadgraphics.co.kr)의 자료창고에서 받을 수 있으며, 모델링 강좌 동영상을 참고하기 바란다. 예제 따라하기는 카티아 V5 R20 이상 버전을 추천한다.   ■ 김인규 | 브이엔에스에서 엔지니어링 컨설팅업무를 담당하고 있으며, 대학교 및 기관에서 설계 강의를 하고 있다. ‘CATIA 스마트 모빌리티 섀시 설계하기’의 저자이다. 이메일 | e_vns@naver.com 카페 | https://cafe.naver.com/evns    LOWER ARM-RR 시스템 구성도 및 모델링 방법론 소개 LOWER ARM-RR 구성 부품은 <그림 1>과 같이 PNL-UPR, PNL-LWR, BUSH로 구성되어 있다. 설계 절차는 하향식(top-down)으로 모델링해야 하며, 마스터 스켈레톤 디자인의 지오메트리를 참조해서 복합 파트 모델링한다.    그림 1   2. LOWER ARM-RR : 마스터 지오메트리 모델링 (1) 마스터 스켈레톤 디자인에서 생성한 참조 지오메트리를 <그림 2>와 같이 카티아 프로그램에서 파일을 변환한다.(파일 : LOWER ARM-RR.igs)   그림 2   (2) LOWER ARM-RR.igs 파일에서 변환된 지오메트리를 참조하여, 상대 부품과 조립 및 체결에 필요한 지오메트리(Plane, Point, Line)를 생성한다.   

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 9.0 (1)   PTC는 매년 크레오의 새 릴리즈를 출시하고 있다. 올해 4월 출시된 크레오 파라메트릭 9.0(Creo Parametric 9.0)은 사용자 제안 사항을 기반으로 다수의 기능을 개선하여 더욱 빠르게 최적의 설계를 완성할 수 있도록 한다. 크레오 파라메트릭 9.0에서는 설계 엔지니어들이 자주 사용하는 사용성 및 생산성 기능 향상 뿐만 아니라 인체공학적 모델링, 모델 기반 정의, 제너레이티브 설계, 시뮬레이션 그리고 적층 및 절삭 가공 등 다양한 부분의 기능이 향상되었다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 9.0의 주요 향상 기능을 알아보자. ■ 김성철 |  디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | sckim@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com   사용성 및 생산성 향상 크레오 파라메트릭 9.0은 새로운 사용자 제안을 반영하여 일상 업무에서 작업을 간소화하고 설계를 더 빨리 생성할 수 있도록 지원한다.  모델 트리는 유용성 및 사용자 경험을 위한 사용자 인터페이스를 개선하였다. 트리 아이콘 및 도구 모음이 모델 트리 상단에 배치되어 트리 명령을 보다 빠르게 액세스하고 제어할 수 있으며, 현대화된 트리 필터로 항목별로 명확한 필터 정의가 가능하다.       개선된 설계 트리와 새로운 퀼트/바디 진화 트리로 설계 의도를 보다 명확하게 구조화하고, 선택 항목에 대한 연관 관계를 더 빠르게 파악하여 기여 목록을 더 쉽게 제어할 수 있도록 개선되었다.     새로운 서피스 분할 기능은 서피스 영역을 분할하여 시뮬레이션에서 제약 조건과 하중을 적용하거나 제조 주석 참조로 지정하여 명확한 의미론적 참조를 정의할 수 있다.    

GCRI   이번 호에서는 이전 버전의 Creo Parametric(크레오 파라메트릭) 응용 프로그램에서 최신 버전에서 생성된 파일을 여는 방법에 대해서 알아보자. 상호 운용성 커널인 GRANITE 기반의 GCRI(Granite Cross Release Interoperability : 교차 릴리스 상호 운용성)를 통해 사용자는 이전 릴리스를 사용할 수 있다. ■ 심미연 | 디지테크 기술지원팀의 부장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | mysim@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com       GCRI 방법에서는 모델의 지오메트리, 속성 및 매개변수가 유지된다.  기존 기능은 모델 트리에 읽기 전용으로 표시된다. 모델 데이터를 이전 버전 형식으로 저장하는 호환성 모드는 파라메트릭 모델 데이터의 복잡성으로 인해 불가능하다. GCRI는 PTC의 GRANITE 상호 운용성 커널을 기반으로 한다. GRANITE 커널은 지오메트리, 지오메트리 속성, 레이어 정보, 사용자 정의 매개변수 및 크레오의 *.prt 또는 *.asm 파일에 대해 Pro/ENGINEER Wildfire 3.0 릴리스부터 PTC는 교차 릴리스를 지원하는 GRANITE 플러그인 모듈을 제공한다.  커널 부분은 최소한의 모델 정의이며, 모든 데이터 변환의 일부로 논리적으로 제한이 있지만 어셈블리, 연관성 및 피처 기록 정보를 유지하면서 모델 데이터로 교환할 수 있다. 도면, 레이아웃 및 제조 모델에 대해서는 지원하지 않는다. GCRI를 사용하지 않는 한 이전 버전에서는 최신 버전에서 생성된 모델을 열 수 없다. 프로엔지니어 와일드파이어 3.0(Pro/ENGINEER Wildfire 3.0)부터 크레오 6.0까지 구현된 GRANITE 기반 GCRI 기능을 사용하고, 크레오 7.0부터는 새로 도입된 멀티보디(Multi Body) 기능으로 인해 GCRI가 제거되어 더 이상 지원되지 않는다. ■ 크레오 6.0 모델은 GCRI를 사용하여 크레오 5.0에서 열 수 있다. ■ 크레오 7.0 및 향후 릴리스 모델은 GCRI를 이용하여 이전 버전에서 열 수 없다.   크레오 7.0의 경우 중립 파일 형식인 *.neu를 사용하여 최신 버전의 파일을 저장하고 해당 중립 파일을 이전 버전에서 열 수 있다. 이 방법으로 모델 트리에서 피처 정보에 액세스할 수 없지만, 이러한 모델은 ATB(Associative Topology Bus) 기능으로 가져올 수 있다. 크레오 6.0 이하 버전의 GCRI를 이용하는 방법과 크레오 7.0 이상의 Neutral 파일 형식을 이용하는 방법에 대해서 각각 알아보자.  

프런트 서스펜션 시스템 Ⅱ   이번 호에서는 스마트 모빌리티 차량의 프런트 서스펜션 시스템(FR SUSPENSION SYSTEM)의 주요 구성 부품 중 하나인 프린트 너클 어셈블리(FR KNUCKLE ASSY)에 대한 설계 방법론을 설명하고자 한다. 예제 파일은 캐드앤그래픽스 홈페이지의 자료창고에서 받을 수 있으며, 모델링 강좌 동영상을 참고하기 바란다. 예제 따라하기는 카티아 V5 R20 이상 버전을 추천한다.   ■ 김인규 | 브이엔에스에서 엔지니어링 컨설팅업무를 담당하고 있으며, 대학교 및 기관에서 설계 강의를 하고 있다. ‘CATIA 스마트 모빌리티 섀시 설계하기’의 저자이다. 이메일 | e_vns@naver.com 카페 | https://cafe.naver.com/evns    FR KNUCKLE ASSY-LH 시스템 구성도 및 모델링 방법론 소개 FR KNUCKLE ASSY 구성 부품은 <그림 1>과 같이 FR KNUCKLE, FR KNUCKLE ARM, BUSH, BUSH-BALL JOINT로 구성되어 있다. 설계 절차는 하향식(top-down)으로 모델링해야 하며, 마스터 스켈레톤 디자인의 지오메트리를 참조해서 복합 파트 모델링한다.    그림 1   FR KNUCKLE ASSY-LH 모델링 방법론 (1) 마스터 스켈레톤 디자인에서 생성한 참조 지오메트리를 <그림 2>와 같이 카티아에서 파일을 변환한다.(파일 : FR KNUCKLE-LH.igs)   그림 2

FMX를 활용하여 이기종 CAD 데이터를 편집하기   이번 호에서는 크레오 8.0(Creo 8.0)에서 이기종 CAD 데이터를 가져와 FMX(Flexible Modeling Extension) 기능을 활용하여 쉽고 간편하게 수정/편집하고 크레오로 데이터화하여 추가 편집을 쉽게 하는 방법에 대하여 알아보자. ■ 박수민 | 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | smpark@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com   이기종 CAD 데이터를 크레오에서 어셈블리하기     ‘열기’를 통해 어셈블리 데이터를 불러온다.     불러온 어셈블리에 이기종 CAD 데이터를 조립하기 위해 어셈블 기능을 선택하고, 필터 유형에서 가져오려는 이기종 CAD의 유형으로 변경해 이기종 CAD 데이터를 불러온다.     이기종 CAD 데이터를 가져올 때 부품과 어셈블리 중에 알맞은 유형을 선택하고, 아래의 옵션 중 필요한 옵션들에 체크하여 불러온다.     어셈블리의 제약 조건을 정의하여 어셈블을 완료한다.

프런트 서스펜션 시스템 Ⅰ   이번 호에서는 스마트 모빌리티 차량의 프런트 서스펜션 시스템(FR SUSPENSION SYSTEM) 설계 방법론에 대해 살펴보고자 한다. 프런트 서스펜션 시스템의 주요 구성 부품 중 하나인 프런트 로어 암, 링크 암 부품에 대해 하향식(top-down) 설계 절차 및 모델링 방법론에 대해 설명하고자 한다. 예제 파일은 캐드앤그래픽스 홈페이지의 자료창고에서 받을 수 있으며, 모델링 강좌 동영상을 참고하기 바란다. 예제 따라하기는 카티아 V5 R20 이상 버전을 추천한다.   ■ 김인규 | 브이엔에스에서 엔지니어링 컨설팅업무를 담당하고 있으며, 대학교 및 기관에서 설계 강의를 하고 있다. ‘CATIA 스마트 모빌리티 섀시 설계하기’의 저자이다. 이메일 | e_vns@naver.com 카페 | https://cafe.naver.com/evns    FR SUSPENSION SYSTEM 설계 프로세스 및 모델링 방법론 소개 프런트 서스펜션 시스템(FR SUSPENSION SYSTEM)의 주요 구성 부품은 프런트 너클을 기준으로 로어 암, 허브, 디스크, 에어 서스펜션 모듈이 볼트로 조립된다. 주요 구성 부품에 대한 구성도는 <그림 1>과 같다.   그림 1   FR LOWER ARM ASSY-LH 구성도 프런트 로어 암 어셈블리 구성 부품은 <그림 2>와 같이 프런트 로어 암, 링크 암, 댐퍼 모듈로 구성되어 있다. 설계 절차는 하향식으로 모델링해야 하며, 마스터 스켈레톤 디자인의 지오메트리를 참조해서 복합 파트 모델링한다.   

섀시 프레임 어셈블리 Ⅳ   이번 호에서는 스마트 모빌리티 차량의 스티어링 링키지와 조립되는 ‘프레임 어셈블리-스티어링 및 서프트’ 설계 방법론에 대해 살펴보고자 한다. 스티어링을 지지하는 프레임의 주요 부품은 사각 파이프와 스티어링 휠을 고정하는 브래킷 그리고 프레임을 지지하는 멤버 등으로 구성되며, 각 부품의 모델링 방법론에 대해 설명하고자 한다.  예제 파일은 캐드앤그래픽스 홈페이지의 자료창고에서 받을 수 있으며, 모델링 강좌 동영상을 참고하기 바란다. 예제 따라하기는 카티아 V5 R20 이상 버전을 추천한다.   ■ 김인규 | 브이엔에스에서 엔지니어링 컨설팅업무를 담당하고 있으며, 대학교 및 기관에서 설계 강의를 하고 있다. ‘CATIA 스마트 모빌리티 섀시 설계하기’의 저자이다. 이메일 | e_vns@naver.com 카페 | https://cafe.naver.com/evns    FRAME-STEERING ASSY/FRAME-SUPPORT ASSY 설계 프로세스 및 모델링 방법론 소개 FRAME-STEERING ASSY는 FRAME-CTR ASSY에 볼트로 체결하고, 종방향의 강성을 보강하기 위해 FRAME-SUPPORT ASSY 구조물을 별도로 모델링하여 조립한다. 주요 구성부품 및 조립방법은 <그림 1>과 같다.   그림 1     FRAME-STEERING ASSY 설계 프로세스 및 모델링 방법론 소개 FRAME-STEERING ASSY는 프레임 및 스티어링 컬럼과 조립되는 부품으로 멤버와 마운트 플레이트/브래킷으로 구성되며, 센터 프레임과 볼트로 체결한다. 사용하는 주요 부재는 다음과 같다. ■ 사각 파이프(40×40×2.0) : FRAME STEERING-MEMBER ■ 철판 6T : FRAME STEERING-MOUNT PLATE NO.01/02/03  

AM 스튜디오를 활용한 금속 3D 프린팅   이번 호에서는 새롭게 등장한 PBF 머신을 지원하는 데이터 전처리 소프트웨어인 AM 스튜디오(AM-Studio)의 특징과 워크플로에 대하여 살펴보고자 한다. ■ 유병주  태성에스엔이 적층제조센터(DfAM)의 소장이다. 구조해석 분야의 오랜 경험과 통찰력을 바탕으로 금속적층제조 분야의 설계, 해석 및 3D 프린팅 소재, 제품에 대한 연구를 총괄하며 다양한 국책지원사업에 참여하고 있다. 이메일 | bjyoo@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr ■ 황우진 태성에스엔이 적층제조센터(DfAM)의 전문가로서 설계부터 제작까지 수반되는 Additive Solutions 전문 해석을 담당하고 있다. AM 교육 담당과 함께 DfAM 및 제조 성공 사례를 발굴하며 DfAM의 표준을 제시하고 있다. 이메일 | hwj3237@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   금속 PBF 기술과 전처리기의 등장 금속 적층제조(Additive Manufacturing)에 관심이 있는 분들이라면 한번쯤은 EOS의 DMLS, GE 애디티브(GE Additive)의 LaserCUSING, SLM 솔루션즈(SLM Solutions)의 SLM 그리고 3D시스템즈의 DMP를 들어보았을 것이다. 세계적으로 유명한 금속 적층제조 장비 제작사와 각 제작사가 보유한 적층제조 기술을 의미한다. 이러한 기술을 하나로 묶어서 ASTM F2792에서는 PBF(Powder Bed Fusion) 방식으로 명명하고 있다.  PBF로 명명되는 금속분말 적층제조 방법의 뿌리는 1995년으로 거슬러 올라간다. 이 때 지금까지 유명한 2개의 이름이 세상에 드러나게 되었다. 첫 번째는 EOSINT M250이라는 세계 최초의 금속 적층제조 머신이다. 이 장비는 독일 EOS의 DMLS(Direct metal Laser Sintering) 기술을 이용하여 PBF 장비를 최초로 시장에 출시한 것이다. 한편 독일 프라운호퍼 레이저 기술 연구소(Fraunhofer ILT)에서 3명의 연구원이 SLM(Selective Laser Melting)이라는 기술로 특허를 출원하였다. 1년 뒤 ILT SLM 프로세스에 대한 기본 특허를 받았으며, 이후 이 연구를 진행한 공동발명가들이 창업 또는 스핀오프를 하면서 우리가 알고 있는 여러 PBF 전문 회사들이 생겨나게 되었다. 이러한 이유에서 SLM이라는 특허 기술은 회사의 이름뿐만 아니라 PBF를 표현하는 다른 이름으로 널리 사용되고 있다. PBF 머신의 발전과 함께 소프트웨어(여기서는 데이터 전처리기, data pre-processor)도 빠르게 개발되었다. 대표적인 전처리기는 머티리얼라이즈(Materialise)의 매직스(Magics)이다. 머티리얼라이즈는 시장의 흐름과 고객의 요구에 맞추어 꾸준히 제품을 개발하였다. 현재까지 여러 특색 있는 PBF 머신 개발회사가 생겨난 것에 비해, 데이터 전처리는 머티리얼라이즈의 매직스가 독점적 위치를 차지하고 있다.  2010년대 후반에 이르러 유럽에서는 전처리기 시장에서 새로운 움직임이 일어났다. 이 중 하나는 CADS의 AM 스튜디오(AM-Studio)의 등장이다. 이 전처리기의 개발 역사는 PBF 장비의 예처럼 흥미롭다. 2016년에 독일 SLM 솔루션즈와 CADS간의 합작투자회사인 ‘SLM 솔루션즈 소프트웨어(SLM Solutions Software)’가 설립되었다. 이 합작회사는 2018년에 데이터 전처리 소프트웨어인 Additive Designer(애디티브 디자이너)를 출시하였다. 2019년 CADS가 SLM 솔루션즈 소프트웨어의 전체 지분을 인수하면서 합작은 종료되었으며, CADS의 100% 자회사인 ‘CADS 애디티브(CADS Additive)’로 이름을 변경하게 된다. 인수 후 1년 뒤인 2020년에 CADS 애디티브는 스탠드얼론(stand-alone) 프로그램인 AM 스튜디오를 출시하였다. CADS에 따르면 AM 스튜디오는 EOS, SLM 솔루션즈, 트럼프(Trumpf), 디엠지 모리(DMG Mori) 머신과 완벽한 호환을 이룬다고 한다. 이로써 PBF 장비를 운영하고 있거나 앞으로 고려 중인 고객에게는 데이터 전처리기에 대한 선택권이 하나 더 추가되었다.   AM 스튜디오의 특징과 기능 금속 3D 프린팅에 있어서 제작을 위한 최적의 배치와 서포트 설계는 매우 중요한 단계로서, 설계한 제품이 금속 3D 프린팅을 통해 정상적인 완성품이 되어 나오는 데에 중요한 역할을 한다. 이제부터 AM 스튜디오를 활용하여 금속 3D 프린팅 배치 최적화 및 서포트 설계 방법을 소개하고자 한다. 먼저 AM 스튜디오는 사용자가 배치 및 서포트 설계부터 네스팅(nesting), 빌드 전략(build strategy) 설정 및 슬라이싱 뷰어까지 전 과정을 쉽게 접근하고 다룰 수 있는 프로그레스 바(Progress Bar) GUI로 이루어져 있으며, 프로그레스 바의 순서대로 작업을 진행하는 워크플로를 가지고 있다.(그림 1)   그림 1. AM 스튜디오의 워크플로