BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 생성형 AI의 멀티모달 딥러닝 기술 확산의 계기가 된 오픈AI(OpenAI)의 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training, 2021) 코드 개발 과정을 분석하고, 사용하는 방법을 정리한다.    ■ 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. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast CLIP은 구글이 개발한 자연어 번역 목적의 트랜스포머 모델, 비전 데이터 변환에 사용되는 VAE(Variational Autoencoder) 개념을 사용하여 멀티모달 학습 방식을 구현하였다. 이번 호에서는 그 과정을 설명하고 파이토치로 직접 구현하는 과정을 보여준다. CLIP을 이용하면 유튜브, 넷플릭스와 같은 영상에서 자연어로 질의해 해당 장면을 효과적으로 검색할 수 있다. 참고로, CLIP에서는 트랜스포머가 핵심 컴포넌트로 사용되었다. CLIP과 같이 트랜스포머가 자연어 번역 이외에 멀티모달의 핵심 기술이 된 이유는 비정형 데이터를 연산 가능한 차원으로 수치화할 수 있는 임베딩 기술의 발전과 트랜스포머의 Key, Query, Value 입력을 통한 여러 학습 데이터 조합이 가능한 특징이 크게 작용했다.    그림 1. 멀티모달 시작을 알린 오픈AI의 CLIP 모델(Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision, 2021)   트랜스포머와 VAE를 이용한 멀티모달 CLIP 네트워크를 좀 더 깊게 파헤쳐 보도록 한다. 앞서 설명된 트랜스포머, 임베딩과 관련된 개념에 익숙하다면, CLIP을 이해하고 구현하는 것이 그리 어렵지는 않을 것이다.    CLIP에 대한 이해 오픈AI에서 개발한 CLIP 모델은 공유 임베딩 공간 내에서 이미지 및 텍스트 형식을 통합하는 것을 목표로 했다. 이 개념은 기술과 함께 이미지와 텍스트를 넘어 다른 양식을 수용한다.(멀티모달) 예를 들어, 유튜브 등 비디오 애플리케이션 내에서 텍스트 검색 성능을 개선하기 위해 공통 임베딩 공간에서 비디오 및 텍스트 형식을 결합하여 모델을 학습시켰다. 사실, 임베딩 텐서를 잠재 공간(Latent Space)으로 이기종 데이터를 변환, 계산, 역변환할 수 있다는 아이디어는 VAE 기술, 구글의 트랜스포머 논문(2017)을 통해 개발자들 사이에 암시되어 있었다. 이를 실제로 시도해본 연구가 CLIP이다.  참고로, CLAP(Contrastive Language-Audio Pretraining)은 동일한 임베딩 공간 내에서 텍스트와 오디오 형식을 통합하는 또 다른 모델로, 오디오 애플리케이션 내에서 검색 기능을 개선하는 데 유용하다. CLIP은 다음과 같은 응용에 유용하다. 이미지 분류 및 검색 : CLIP은 이미지를 자연어 설명과 연결하여 이미지 분류 작업에 사용할 수 있다. 사용자가 텍스트 쿼리를 사용하여 이미지를 검색할 수 있는 보다 다양하고 유연한 이미지 검색 시스템을 허용한다. 콘텐츠 조정 : CLIP은 부적절하거나 유해한 콘텐츠를 식별하고 필터링하기 위해 이미지와 함께 제공되는 텍스트를 분석하여, 온라인 플랫폼의 콘텐츠를 조정하는 데 사용할 수 있다. 참고로, 메타 AI(Meta AI)는 최근 이미지, 텍스트, 오디오, 깊이, 열, IMU 데이터 등 6가지 양식에 걸쳐 공동 임베딩을 학습하는 이미지바인드(ImageBind)를 출시했다. 두 가지 모달리티를 수용하는 최초의 대규모 AI 모델인 CLIP은 이미지바인드 및 기타 다중 모달리티 AI 시스템을 이해하기 위한 전제 조건이다. CLIP은 배치 내에서 어떤 N×N(이미지, 텍스트) 쌍이 실제 일치하는지 예측하도록 설계되었다. CLIP은 이미지 인코더와 텍스트 인코더의 공동 학습을 통해 멀티모달 임베딩 공간을 만든다. CLIP 손실은 트랜스포머의 어텐션 모델을 사용하여, 학습 데이터 배치에서 N개 쌍에 대한 이미지와 텍스트 임베딩 간의 코사인 유사성을 최대화하는 것을 목표로 한다.  다음은 이를 설명하는 의사코드이다. 1. img_en = image_encoder(I)   # [n, d_i] 이미지 임베딩 인코딩을 통한 특징 추출  2. txtxt_emdn = textxt_emdncoder(T)    # [n, d_t] 텍스트 임베딩 인코딩을 통한 특징 추출 3. img_emd = l2_normalize(np.dot(img_en, W_i), axis=1)    # I×W 결합(조인트) 멀티모달 임베딩 텐서 계산 4. txt_emd = l2_normalize(np.dot(txtxt_emdn, W_t), axis=1)  # T×W 결합(조인트) 멀티모달 임베딩 텐서 계산 5. logits = np.dot(img_emd, txt_emd.T) * np.exp(t)   # I×T * E^t 함수를 이용한 [n, n]코사인 유사도 계산 6. labels = np.arange(n) 7. loss_i = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=0)  # 이미지 참값 logits과 예측된 label간 손실 8. loss_t = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=1)  # 텍스트 참값 logits과 예측된 label간 손실 9. loss = (loss_i + loss_t)/2   # 이미지, 텍스트 손실 평균값   실제 오픈AI 논문에는 <그림 2>와 같이 기술되어 있다.(동일하다.)   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

에이수스(ASUS)가 최신 인텔 CPU를 탑재한 14인치 프리미엄 비즈니스 노트북인 ‘엑스퍼트북 CX5403 크롬북 플러스(ExpertBook CX5403 Chromebook Plus)‘를 선보인다. 엑스퍼트북 CX5403 크롬북 플러스는 에이수스가 처음 선보이는 크롬북 플러스 라인업으로, 프리미엄 비즈니스 노트북이다. 엔터프라이즈급 생산성과 보안 기능, 내구성, 초경량 디자인 등을 통해 직장인 및 비즈니스에 최적화됐다는 점을 내세운다.     이 제품은 최신 14세대 인텔 코어 울트라 7 프로세서 및 최대 16GB 램을 탑재해 작업 처리 속도를 높였다. 최대 512GB PCI 익스프레스 M.2 드라이버 스토리지가 탑재돼 있어 대용량 파일 저장도 가능하다. 이용자들은 제품에 내장된 구글 워크스페이스(Google Workspace)를 활용할 때, 와이파이가 없는 환경에서도 파일 동기화를 통해 구글 문서, 시트 및 슬라이드에 언제든 접근 및 수정할 수 있다. 2개의 썬더볼트4 USB-C 포트, USB 타입-A, HDMI 2.1, 마이크로 SD 카드 슬롯 등의 포트를 지원하며, 최대 3개의 4K 외부 디스플레이에 연결 가능하다. 또한 포그 실버(Fog silver) 컬러의 디자인과 함께 1.3kg의 무게, 1.69cm의 보디 두께로 휴대성을 높였으며, 한 번 충전으로 최대 10시간까지 사용 가능해 하이브리드 근무, 미팅, 출장 등 이동이 잦은 직장인에게 최적화된 제품이다. 여기에 미국 밀리터리 등급(MIL-STD 810H) 표준에 따라 내구성을 보장한다. 이 제품에 탑재된 14인치 디스플레이는 최대 500니트의 밝기와 100% DCI-P3 색상을 지원한다. 또 16:10의 화면 비율과 89% 스크린 대 보디 비율이 적용된 3면 나노 엣지 디스플레이를 채택했으며, 디스플레이 표면에 올레포빅(Oleophobic) 코팅 처리가 돼 있어 지문이나 얼룩이 잘 묻지 않는다. 비즈니스 업무에 필수로 요구되는 보안 환경도 갖췄다. 노트북 도난 방지를 위해 자물쇠를 부착할 수 있는 켄싱턴 락 슬롯, 생체 인식 로그인을 지원하는 지문 인식 센서 및 물리적 웹캠 실드를 탑재했으며, 구글 타이탄(Titan-C2) 보안 칩을 지원하는 엔터프라이즈급 보안성을 제공한다.

K-콘텐츠가 전 세계에서 높은 인기를 얻으면서 더 빠르고 높은 성능을 가진 시스템이 필요하게 되었다. 특히, 최신 콘텐츠는 직접 현장에서 촬영하는 것보다 생성한 배경을 투영하고 그 배경 앞에서 배우가 연기를 펼치거나, 없는 장면을 사실에 가깝게 그래픽으로 생성해내야 하는 경우가 많아지고 있다. 그리고 이를 뒷받침하기 위해 이전보다 훨씬 높은 사양의 시스템이 요구되고 있다. 여기에 시뮬레이션이나 제품 또는 건설/인테리어 등을 위한 CAD는 이전보다 훨씬 큰 규모의 작업물로 인해 작업 효율을 보다 높이기 위해서는 고사양의 시스템을 갖추는 것이 추천된다.  ■ 자료 제공 : AMD 코리아   얼마 전 SWSX 행사에서 연사로 초청받은 AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 웨타 FX(Weta FX)의 데이비드 콘리(David Conley) 수석 VFX 프로듀서를 초청했다. 여기서 콘리 프로듀서는 “VFX 스튜디오가 실시간 처리 및  실시간 렌더링을 할 때 AMD같은 회사가 만든 제품의 도움 없이는 콘텐츠 제작이 불가능하다”고 이야기했다. 그 만큼 고성능을 갖춘 하드웨어는 이미 영화 시장에 큰 영향을 주고 있다고 볼 수 있다. 또한, 영상 제작 등에 이미 AI를 활용하는 사례가 늘어나고 있다는 점도 발표를 통해 확인할 수 있다.   ▲ SXSW의 Dr. Lisa Su Fireside Chat에서 ‘RYZEN AI’ 예시 데모   이 밖에도 오픈AI(OpenAI)가 발표한 ‘소라(Sora)’의 경우 사실에 가까운 동영상을 AI가 그려줄 수 있다는 것을 보여줌으로써, 이제 AI를 영상 분야에 확실히 접목시키는 시대가 도래하고 있음을 알렸다고 볼 수 있다. 이렇게 빠르게 변화하는 시장에 대응하기 위해 AMD에서는 워크스테이션 사용자를 위한 CPU 라인업으로 스레드리퍼(Threadripper) 및 스레드리퍼 프로(Threadripper PRO) 제품군을 수년에 걸쳐 출시해왔다.   ▲ AMD 스레드리퍼 프로 프로세서   현재 가장 최신 제품은 7000 스레드리퍼 시리즈와 7000WX 스레드리퍼 프로 시리즈라고 볼 수 있다. 이들 제품은 각각 4채널/8채널의 높은 메모리 채널 수를 제공하고, 각각 최대 1TB/2TB의 고용량 메모리를 지원한다. 해당 제품군 중 가장 높은 성능을 갖춘 라이젠 스레드리퍼 프로 7995WX(Ryzen Threadripper PRO 7995WX) 제품의 최대 코어 수는 96코어이며, 스레드는 192개에 이른다. 최대 클럭은 5.1Ghz로 멀티코어 이상으로 단일 코어 성능도 높다. 여기에 넉넉한 486MB의 캐시 메모리를 탑재했다. 이 프로세서를 원활하게 사용하려면 라이젠 스레드리퍼 7000 시리즈는 TRX50 메인보드를 사용해야 하며, 라이젠 스레드리퍼 프로 7000 시리즈의 경우 TRX 50 또는 WRX90 칩셋 기반의 메인보드 사용이 요구된다. 이전 세대 제품인 라이젠 스레드리퍼 프로 5000 시리즈는 WRX80 칩셋 기반의 메인보드를 사용해야 한다.   ▲ 스레드리퍼 프로세서 호환 메인보드와 라이젠 스레드리퍼 프로세서   그래픽카드의 경우 전문가용 제품인 라데온 프로 W7000(Radeon PRO W7000) 시리즈가 현재 가장 최신 제품군으로, 칩렛 방식을 적용해 보다 효율성을 높였다. 이 중 가장 높은 성능을 가진 제품은 라데온 프로 W7900 제품이다.   ▲ AMD 라데온 프로 W7900 그래픽카드   최근 전문가용 소프트웨어 및 AI를 통한 콘텐츠를 생성할 때, 큰 규모의 프로젝트 또는 고용량/고해상도 이미지 및 동영상 생성을 위해 고용량 메모리가 탑재된 그래픽카드를 요구하는 경우가 있다. 라데온 프로 W7900 제품의 경우 48GB GDDR6 ECC 고용량 메모리를 탑재했으며 이를 통해 전문가들이 필요로 하는 충분한 사양을 지원한다. 또한, 최신 디스플레이 규격인 DP 2.1 버전을 지원해, 8K 해상도 디스플레이에서도 충분한 대역폭을 통해 높은 주사율까지 지원할 수 있다. 또한, CAD 도면을 볼 때 화면 전환 시 해상도를 조절해 더 빠르고 부드러운 화면 전환을 도와주는 AMD 라데온 프로 뷰포트 부스트(AMD Radeon PRO Viewport Boost) 기능을 제공한다. 화면 전환 시 해상도를 낮춰 하드웨어가 원활하게 시점을 전환할 수 있도록 해 주며, 시점 전환이 멈추면 해상도를 원래 해상도로 자동 복원시킴으로써, 전환 시의 끊김을 최소화하고 더욱 부드러운 시점 전환이 가능하도록 돕는 기능이다. 그렇다면 실제로 워크스테이션급 제품을 사용해 시스템을 구성하고, 주요 벤치마크 프로그램을 사용했을 때 어느 정도의 성능을 발휘할 수 있는지 직접 테스트를 통해 확인해 보았다. 테스트에는 다음과 같은 사양의 시스템이 사용되었다. CPU : AMD RYZEN Threadripper PRO 7995WX, 7965WX, 5995WX, 5965WX 쿨러 : Thermaltake TOUGHLIQUID 360 ARGB TRX40 메인보드 : ASRock WRX90 WS, ASUS Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI RAM : Micron DDR5-4800 RDIMM 64GB x 8ea, Micron DDR4-3200 8GB x 8ea VGA : AMD RADEON PRO W7900 파워 서플라이 유닛(PSU) : Micronics Performance II HV 1000W + SuperFlower SF-750F14MT LEADEX SILVER SSD : Micron Crucial T500 M.2 NVMe 2TB 테스트를 위해 사용된 소프트웨어는 총 6종으로, 다음과 같다. SPECVIEWPERF 2020 v3.1 CINEBENCH R24.1.0 V-RAY 6.0 BLENDER BENCHMARK 4.0.0 KEYSHOT VIEWER BENCHMARK 11.3.2 DAVINCI RESOLVE 18.6.2     각종 CAD 관련 프로그램을 테스트해 주는 SPECviewperf 2020의 최신 버전인 v3.1을 기준으로, CPU로 인한 성능 편차는 거의 느끼기 힘든 수준이라고 볼 수 있다. 대부분의 프로그램이 CPU의 성능이 일정 수준 이상인 경우 그래픽카드 성능이 전체 성능에 더 높은 영향을 미치는데, 사용된 그래픽카드는 라데온 프로 W7900으로 동일했기 때문에 오차범위 수준의 결과를 보인 것으로 판단된다.     CPU 성능을 렌더링하는 성능을 측정하는데 많이 활용되는 시네벤치(Cinebench)의 최신 버전인 R24를 사용한 벤치마크에서, 싱글 코어 기준으로 이전 세대 제품인 스레드리퍼 프로 5000 시리즈 제품보다 스레드리퍼 프로 7000 시리즈 제품이 전체적으로 높은 성능을 보였다. 특히 96코어를 갖춘 7995WX의 경우 멀티코어 성능에서 6400점 이상의 높은 점수를 기록했으며, 싱글코어 점수에서 이전 세대 대비 20% 정도 더 높은 성능을 보였다.     3D 그래픽 제작 및 렌더링을 지원하는 무료 툴인 블렌더(Blender)를 활용해 시스템 성능을 측정할 수 있는 블렌더 벤치마크 4.0.0(Blender Benchmark 4.0.0)으로 시스템 성능을 테스트했을 때, 동일한 코어를 갖추고 있더라도 이전 세대 대비 스레드리퍼 프로 7000 시리즈 제품들이 전체적으로 다소 높은 성능을 보였다. 특히 스레드리퍼 프로 5995WX 대비 스레드리퍼 프로 7995WX의 코어 수는 1.5배 늘어났지만, 실제 성능은 2배에 약간 못 미치는 수준의 성능 차이를 확인할 수 있었다.     렌더링 소프트웨어 중 하나인 브이레이(V-Ray)를 기반으로 하는 V-Ray 벤치마크 기준으로 스레드리퍼 프로 5995WX보다 스레드리퍼 7995WX의 성능이 2배 가까이 높은 것으로 측정되었다. 동일한 코어 수를 가진 스레드리퍼 프로 5965WX와 7965WX간의 성능 차이도 30% 이상으로, 상당히 높은 성능 차이를 보이는 것을 확인할 수 있다.      광선 추적 렌더링이 가능한 키샷(Keyshot)을 기반으로 뷰어를 통해 벤치마크 기능을 제공하는 Keyshot Viewer 11.3.2에서 벤치마크를 구동했을 때, 가장 높은 코어 수를 갖춘 스레드리퍼 프로 7995WX는 18.12의 점수를 기록했다. 앞서 테스트했던 브이레이 및 블렌더 테스트만큼의 차이를 보이지는 않았으나, 여전히 이전 세대 대비 최신 스레드리퍼 프로 7000 시리즈의 작업 효율이 높다는 것이 벤치마크를 통해 증명되었다고 볼 수 있다.      동영상 편집에서 최근 각광을 받고 있는 다빈치 리졸브(Davinci Resolve)를 활용해 PugetSystems에서 제공하는 벤치마크를 활용하여 테스트를 진행했을 때, 코어 수에 따른 유의미한 성능 차이는 발견할 수 없었으나 세대별 성능 차이는 약 15% 정도 있는 것으로 파악되었다. 이 소프트웨어도 테스트 시 그래픽카드 의존도가 높기 때문에 동일한 라데온 프로 W7900 그래픽카드를 사용한 환경임을 감안했을 때 성능 차이가 크지 않았으나, 일부 테스트 항목에서 CPU의 싱글코어 성능 차이에 따른 성능 차이가 있었던 것으로 판단된다.     라이젠 스레드리퍼 프로 제품군은 단일 CPU에 최대 96코어 192스레드를 지원하고 5GHz의 이상의 높은 클럭으로 동작하므로, 가장 높은 성능의 워크스테이션을 구축하는 경우 다른 대안이 마땅치 않다. 여기에 라데온 프로 W7000 시리즈 그래픽카드를 추가한다면 AMD에서 제공하는 대부분의 기능을 활용할 수 있어 더욱 높은 작업 효율을 기대할 수 있을 것으로 보인다.

멀티피직스 해석, Strand7   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 정보 : Strand7 Pty Ltd, www.strand7.com  ■ 자료 제공 : 씨앤지소프텍, 02-529-0841, www.cngst.com Strand7(스트랜드7)은 복잡한 모델을 정확하게 분석하기 위한 고도의 자동화된 모델링 기능을 이용하여 구조, 열, 전자기 및 유체, 동역학 등을 포함하는 멀티피직스 문제를 간편하게 분석할 수 있는 유한요소 모델링 기능과 강력한 해석 솔버를 제공하고 있는 범용 유한요소 해석 소프트웨어이다. 2. 주요 특징 (1) 파라메트릭 및 기하 모델링 직관적이고 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스는 전체 모델링 프로세스를 처음부터 끝까지 작업이 가능하다. 번거로운 Geometry 수정 작업을 거치지 않고 바로 모델링 작업을 수행할 수 있으며, 국부적인 영역에 대한 메시 사양을 정의와 CAD와의 커플링을 통해 CAD에서 정의한 영역 및 파라미터 정보를 가져올 수 있다.  (2) General Equation Input 수학 방정식을 사용하여 다양한 수식 데이터를 입력할 수 있다. (3) 모델 호환 DXF, IGES, STEP, Stereo-Lithography file Import / Export MSC/NASTRAN, ANSYS, STAAD-Pro, SAP2000 file Import / Export. (4) 요소 및 재료 Strand7은 1D Beam, 2D Plate & Shell, 3D Brick, Con-tact, Cable, Damper 등의 다양한 요소 및 전 세계 다양한 규격의 Beam Library를 제공한다. Strand7은 Isotropic, Orthotropic, Anisotropic, Lami-nate, Rubber, Carbon Fiber, Glass, Timber, Fluid, Soil 및 사용자정의 재료 물성을 지원한다.   (5) Automatic Mesh Generation Strand7에는 매우 직관적이고 간편한 강력한 자동 Mesh Generation 기능이 포함되어 있다. 이 기능은 자동 Mesh Generation 기능을 이용하여, 2D Plate/Shell 모델링이나 3D Brick 모델링을 매우 빠르고 간편하게 생성할 수 있다. (6) Verification Tools 복잡한 매시와 수치 입력 데이터의 검증을 그래픽을 통하여 체크할 수 있는 툴로, 구조물에 입력 오류나 입력 위치 등을 그래픽 Contour를 사용하여 사용자가 쉽게 검증하고 찾을 수 있도록 제공한다. (7) API 함수 기능 Strand7 API (응용 프로그래밍 인터페이스)를 사용하면 외부 컴퓨터 프로그램을 통해 Strand7과 상호 작용할 수 있다. Strand7 API에서 지원되는 언어는 C, C ++, C #, Pascal, Delphi, Visual Basic, FORTRAN, Matlab, Python 등 Win-dows DLL 파일을 동적으로 구성할 수 있는 모든 프로그램 언어이다. (8) 해석 기능 Strand7은 정적해석, 동적해석, 재료비선형해석, 열전달과 열응력해석까지 매우 다양한 해석을 수 행할 수 있다. Strand7의 Solver 기능은 다음과 같다. - Linear & Nonlinear Static - Natural Frequency - Response Spectra and Harmonic Dynamic - Linear and Nonlinear Transient Dynamic - Linear and Nonlinear Buckling - Heat Transfer & 콘크리트 수화열 - Collapse, 피로도 & Creep  - 대변형 해석 (현수교, 사장교, Cable Structure) - Laminated 복합소재 해석 - 막구조(Membrane) 해석 - 이동하중 해석 (영향선 및 영향면) - 시공단계별 해석 - 지반 해석 (9) Post Processing Strand7은 해석된 결과를 응력도, 변위, Cutting Plane, 그래프, 레포트 등의 다양한 플롯 기능과 3차원 애니메이션 기능을 통해 명확하고 정확한 분석이 가능하다.   3. 적용 분야 Strand7은 건축/토목 강구조, 콘크리트 구조, 지반구조물 등에 활용 가능하고, 중공업 분야와 기계 분야, 항공기/선박디자인, 의용공학, 전자기, 복합소재 등 다양하고 광범위한 분야의 설계 분야에서 활용이 기능하다. 4. 지원 전략 Strand7 지속적인 연구, 개발과 벤치마크 테스트를 통한 검증결과를 및 검증 문서와 예제 파일 사용자에게 제공하고 어떠한 에러 발생시, 사용자에게 문제 해결을 위한 즉각적인 기술 지원을 한다. Strand7은 프로그램에서 사용된 각종 유한요소이론에 대한 설명과 정보들을 자세하게 기술한 Theoretical 매뉴얼을 제공하여 사용자로 하여금 해석 결과에 대한 신뢰도를 더욱 높일 수 있게 한다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 자연어 처리(NLP : Natural Language Processing) 오픈소스 기반 도구를 활용한 논문 검색 및 분석 방법을 소개한다. 이 방법을 통해 비정형적인 문서 등에서 필요한 정보를 추출하는 텍스트 데이터 마이닝 기능을 구현하고, 통찰력 있는 정보 모델을 얻을 수 있다.   ■ 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. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 논문 클러스터링 분석 예시   LitStudy LitStudy(https://nlesc.github.io/litstudy)는 과학 문헌 분석을 위한 파이썬(Python) 라이브러리이다. 주피터 노트북을 사용할 수 있다. 이 라이브러리는 논문 메타데이터로부터 가시화, 네트워크 분석, 자연어 처리 등을 지원한다.   과학 논문으로부터 메타데이터 추출 필터링, 선택, 주석 처리 통계 데이터 생성 bibliographic 네트워크 생성 NLP(NaturalLanguageProcessing)를 사용한 토픽 생성 Scopus, SemanticScholar, CrossRef, arXiv, DBLP, IEEE Xplore, SpringerLink, CSV, bibtex, RIS 등 저널 API나 메타데이터 소스를 지원한다.   이 라이브러리는 문헌조사되어 다음과 같이 정리한 데이터셋에서 다양한 통계적 문헌 분석과 차트를 출력할 수 있다.   예 : IEEE 문헌 메타데이터 일부 "DocumentTitle",Authors,"AuthorAffiliations","Publication Title",DateAddedToXplore,"PublicationYear","Volume","Issue","Start Page","EndPage","Abstract","ISSN",ISBNs,"DOI",Funding Information,PDFLink,"AuthorKeywords","IEEETerms","INSPEC ControlledTerms","INSPECNon-ControlledTerms","Mesh_ Terms",ArticleCitationCount,PatentCitationCount,"Reference Count","License",Online Date,Issue Date,"Meeting Date","Publisher",DocumentIdentifier   예 : springer 문헌 메타데이터 일부 AcomparativestudyofGPUprogrammingmodelsandarchi­tecturesusingneuralnetworks →TheJournalofSupercomputing→→61→3→10.1007/ s11227-011-0631-3 → Vivek K. PallipuramMohammad BhuiyanMelissaC.Smith→2012 →http://link.springer.com/article/10.1007/s11227-011­0631-3 → Article   설치는 다음과 같다. pip install litstudy (pip install git+https://github.com/NLeSC/litstudy)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  최근 CAE 업계의 트렌드를 반영, 업데이트된 용어들이 수록되었습니다. 많은 관심 부탁드립니다.   ■ 한국기계산업진흥회, 마이다스아이티, CAE 용어집 편찬위원회 지음(조진래, 김흥규, 한성렬 외) ■ 정가 20,000원  ■ 총 페이지 : 382쪽(올 컬러) ■ 책 사이즈 : 152*225 ■ 이엔지미디어 펴냄(문의 : 02-333-6900, www.cadgraphics.co.kr ) ■ 출간일 : 2019년 9월 2일 ■ ISBN: 979-11-86450-19-2   컴퓨터 기술의 발달로 이제는 실제 존재하지 않는 제품의 성능이나 효과까지 시뮬레이션을 통해 모의시험 할 수 있는 시대가 열렸다. 이를 가능하게 하는 기술이 CAE(컴퓨터 활용 공학 : Computer Aided Engineering)다. CAE는 CAD로 작성한 모델을 직접 만들기 전에 컴퓨터를 이용해 검토하고 데이터에 반영함으로써 신제품 개발기간의 단축과 원가를 획기적으로 줄일 수 있는 수단으로, 사전검증을 통해 프론트로딩(Front Loading)을 가능하게 한다. 이를 활용하면 시제품이나 완제품 생산의 시간과 비용을 대폭 절약할 수 있어서 경쟁력을 확보할 수 있기 때문에 산업혁신을 불러올 핵심 기술로 꼽히고 있으며, 4차 산업혁명으로 일컫는 제조업 혁신의 뒤에는 VPD(가상 제품 개발), 가상물리시스템(CPS)을 가능하게 하는 CAE가 있다. CAE의 영역은 점점 확대되고 있으며, 가장 많이 사용되는 자동차, 전자, 중공업 등 제조분야 이외에도 건축, 의료, 에너지 등 대부분의 산업분야에서 사용되고 있다. 최근 들어 CAE 소프트웨어의 가격 인하와 기술의 발전, 쉽게 사용할 수 있는 환경, 그리고 이를 활용할 수 있는 인재 양성을 위한 CAE 자격증과 교육기관 확대 등이 이루어지면서 CAE 분야에도 민주화, 대중화의 바람이 불고 있다. 그럼에도 불구하고 CAE 분야에서 사용되는 용어는 외국어를 기반으로, 소수 전문가들만 이해하는 기술 언어로 인식되면서 대중화의 걸림돌이 되어 온 것도 사실이다. 은 CAE 분야에서 사용되는 용어들이 소수 엔지니어들의 전유물이 아니라 관련 분야 종사자들에게 원활한 의사소통과 지식교류를 통해 보다 원활하게 관련 내용을 이해하고 적용할 수 있도록 하기 위해 만들어졌다. 이 책에서는 CAE 분야에 종사하는 설계자 및 해석 엔지니어는 물론 입문자들도 관련 분야의 기술을 이해할 수 있도록 간단한 용어 정의에서 추가적인 해설에 이르기까지 정리하였다. 또한 전문 용어에 대한 이해를 통해 부가적인 공학적인 지식을 습득할 수 있도록 많은 내용을 할애하고 관련 그림도 추가하였다. CAE 용어집은 어느 한 사람이 만든 결과물이 아니라 관련 업계 관계자들이 혼연일체가 되어 공통분모를 추출하고 이를 정리한 작업이라는 점에서 의미가 있다 할 것이다. 이 용어집은 첫 번째 기획인 만큼 CAE 분야의 다양한 영역 중에서 모든 분야를 다루지는 못했고, 범용, 구조, 유동, 소성가공, 사출성형 등 대표적으로 많이 쓰이는 분야를 우선 다루었다. 향후에는 CAE 전 분야에서 지침이 될 수 있는 내용을 담을 수 있도록 분야를 확대해 나갈 계획이다. 이 책은 난이도에 따라 CAE 분야에 입문하는 설계자나 실무초보자를 위한 파트와 해석실무에 익숙하거나 깊이 있는 지식을 원하는 전문가를 위한 파트로 분야별로 구분하여 총 두 개의 파트로 구성되었다. 같은 단어임에도 불구하고 분야에 따라 용어가 다른 의미로 사용되는 경우 일반 용어 코너에 정리하고 분야별로 의미를 적었다. 단어의 검색이 필요할 경우 용어집 뒤에 수록되어 있는 찾아보기를 활용할 수 있다. 새롭게 제작된 개정판에서는 원론적인 CAE와 조금 거리가 있을 수 있으나 CAE 업계에서 많이 사용되는 용어들을 추가하였다. CAE의 영역이 고전적인 영역에서 다른 분야와 융합되고 확장되는 상황을 반영하고자 했다. 1. 이 책의 특징 - CAE 분야에서 자주 사용하는 용어 해설 - 범용, 구조해석, 유동해석, 사출성형, 소성가공, 주조해석 분야의 용어 정리 -. 간단한 용어정의에서부터 해설까지 이해를 돕는 책 - 국내 CAE 분야 대표업체 및 기관들이 힘을 모아 함께 만든 책 - CAE 분야 최신 용어 수록 2. 이 책의 목차 Part 1 CAE 입문자를 위한 용어 해설   일반 용어   Part 2 CAE 분야별 용어 해설   구조해석    유동해석   사출성형   소성가공   주조해석  찾아보기 3. 이 책을 쓴 사람들 ■ 주요 참여 기관 : 한국기계산업진흥회, 마이다스아이티, 캐드앤그래픽스 ■ 편찬위원 : 조진래 홍익대학교 교수, 김흥규 국민대학교 교수, 한성렬 공주대학교 교수 ■ 도움주신 기관 및 업체들(가나다순) 다쏘시스템코리아, 메카솔루션,  앤시스코리아, 엠에프알씨, 오토데스크코리아, 이디앤씨, 지멘스, 태성에스엔이, 펑션베이, 피도텍, 한국생산기술연구원, 한국알테어, 한국엠에스씨소프트웨어, 한국이에스아이(가나다순) 수록 용어 목차 찾아보기 (용어 / 페이지번호) ㄱ 가상 제품 개발 8 가소화 246 가스 벤트 342 가스 빼기 342 가스사출성형해석 247 가이드 318 가진응답 해석 144 간섭하는 메시 요소 246 감쇠계수 145 감쇠비 146 감차적분 9 강결합 연동 기법 216 강성행렬 10 강제 변위 147 강제진동 148 강체 318 강체 요소 149 강체운동 150 개량차분법 342 갭 요소 151 검사 체적 217 검증 12 게이트 11 게이트 고화 248 게이팅 시스템 342 격자 볼츠만법 216 결정 고분자 248 결정화 248 결정화도 249 겹치는 메시 요소 249 경계 비선형 13 경계요소법 14 경계조건 15 경계층  216 경계층 효과 217 경계치 문제 16 경도 318 경화 17 계면열전달 342 고무-패드 성형 318 고분자 250 고성능 컴퓨팅  18 고유진동 152 고유진동수 153 고정 핀 319 공정 변수 250 공정 제어 250 공진 154 공칭응력 155 과다 구속 19 과보압 251 관재 굽힘 319 관재 액압 성형 319 구성 방정식 20 구조 감쇠 156 구조해석 21 굽힘 응력 157 굿맨의 피로 방정식 158 균열모드 159 균열선단 160 균형 유동 251 그래픽 사용자 인터페이스 21 극도 수렴 22 근사해 23 금속 유동선 319 금형 320 금형 보정 320 금형 온도 252 기록 파일 24 기하 비선형 25 기하 치수 및 공차 26 기하학적 경화 161   ㄴ 나비어-스토크스 방정식 217 난류 소산 217 난류 와류 218 난류 운동에너지 218 난류 유동 26 난류 거동 342 내냉금 342 내냉금특성 343 내부유동 219 내연적 알고리즘 320 내연적 증분 26 내절점법 343 냉각 단계 252 냉각 시간 253 냉각 채널 27 냉간 성형 320 냉금 343 냉금크기 343 너브 곡면 28 넌 리턴 밸브 253 네트워크 러너 254 뉴마크 기법 29 뉴턴 유체 220 뉴턴-랩슨 방법 30 니야마 343   ㄷ 다단 공정 320 다목적 최적설계 31 다물체 동역학 162 다상 유동 221 다중 공정 321 다중 물리해석 32 다중 복합재료 321 다중 스케일 해석 33 다중 하중 케이스 34 다층사출성형해석 255 단방향 연성해석 221 단조 해석 321 닫힘  221 담금질 320 대류 열전달 35 대류계수 36 대칭 경계조건 37 대칭 면 321 동시이중사출성형해석 256 동압  222 동적 상사성 223 동점성 224 동해석 163 드래프트  343 드러커-프라하 항복기준 164 드로우비드 321 등가 변형률 38 등가변형률 속도 39 등가응력 39 등고선 선도  224 등방 경화 322 등방 경화법칙 165 등방-이동 경화 322 등온 해석 323 등온도 곡선법 343 등치면 166 디스크 또는 다이어프램 게이트 254 디지털 트윈 40 딥 드로잉 323   ㄹ 라그랑지 승수법 41 라그랑지 접촉 39 란스 224 란초스 알고리즘 42 램 257 러너 344 러너 시스템 257 레이놀즈 수 43, 44 레이놀즈 응력 226 레이스트랙 효과 258 레일리 수 225 롤 성형 324 룽게-쿠타 방법 45 리바 요소 167 리브 258   ㅁ 마모 모델 324 마스터 요소 46 마이너 누적손상 법칙 168 마찰 모델 324 마텐자이트 변태 324 마하수 226 매니폴드 에지 259 맹압탕 344 메시 47 메시 간섭 259 메시 밀도 260 메시 세밀화 48 메시 재구성 49 메시 크기 51 멜드 라인 260 멤브레인 요소 169 명시적 시간적분 50 모깎기 324 모드 형상 173 모드응답해석 170 모드절단 171 모드해석 172 모멘텀 방정식 344 모서리 게이트 261 목적함수 51 몰드설계/주형설계 344 무압탕 344 무요소법 52 무탕도 344 무한요소 46 문니-리브린 모델 174 물성치 데이터 344 미드플레인 메시 262 미성형 262 미세다공 성형해석 263 민감도 해석 175   ㅂ 바우싱거 효과 325 반결정 264 반복 계산 226 반복해석 345 반사 대칭 53 반올림 오차 226 반원형 게이트 264 반원형 러너 264 발산 227 방향 벡터 54 배럴 265 배럴 용량 265 배플 266 배향 267 밸브 게이트 268 버블 269 버블러 269 번 마크 270 벌칙 방법 54 벌칙 접촉 55 범용 유한요소해석 프로그램 56 베르누이 방정식 227 베르누이의 원리/베르누이 정리 345 벡터 출력 57 벽 법칙  227 변태유기소성 325 변형 270 변형률 55 변형률 경화 176 변형률 에너지 177 변형률 텐서 55 병렬연산 58 보 요소 178 보스 271 보압 단계 271 보압 시간 271 보압 절환 272 보의 끝단부 해제 179 보이드 272 복굴절해석 273 부피 성형 325 분말사출성형해석 274 분산분석 59 분할면 275 블랭크 326 블랭크 홀더 326 블랭크 홀딩력 326 비 매니폴드 에지 275 비가압계 345 비결정성 고분자 275 비등온 해석 326 비선형 해석 60 비압입계 345 비압축성 326 비압축성 유동 228 비연관 유동법칙 327 비열 59 비점성 유동 229 비접합 메시 61 비정상 유동 229 빼기구배 62   ㅅ 사다리꼴 러너 276 사면체 요소 63 사용자 좌표계 64 사이클 시간 276 사출 금형 278 사출 속도 276 사출 시간 276 사출 압축 성형 해석 277 사출 주입점 278 사출량 279 사출압 279 상부 압탕 345 상호간섭 접근법 229 색상 범례 65 서크 백 279 선 요소 66 선형해석 67 설계변수 68 설계이력 기반 CAD 시스템 69 섬유 배향 280 성형 조건 281 성형 해석 327 성형한계도 327 성형한계선 327 세장면 70 속도 분포 229 속도 제어 단계 281 속도손실계수 345 손상 328 손상 모델 328 손실계수 346 솔리드요소 328 수 모델 346 수동 메시 71 수렴률 72 수송 방정식 229 수지 이름 281 수지 종류 281 수직 탕구 346 수축 282 수치적분 69 순환대칭 73 쉘 요소 74 스크루 282 스탬핑 328 스톱 핀 282 스트로크 75 스트립캐스팅 346 스프루 283 스프링 328 스프링 요소 180 스프링백 329 스피닝 329 시간 간격 76 시간 증분 75 시간적분 77 시뮬레이션 수명주기 관리 79 시차제 솔버 229 신경회로망 78 실험계획법 78 싱크 마크 283    O 아음속 229  RMS 출력 81 압력 구배 284 압력 제어 단계 284 압력 프로파일 285 압력-체적-온도(pvT) 285 압축성 모델 286 압축성 유동 230 압탕 겸용 347 압탕 계산  347 압탕 계수 347 압탕 모양 347 압탕 설계 347 압탕 수량 347 압탕 슬리브 348 압탕 원리 348 압탕 위치 348 압탕 조건 348 압탕 중량 348 압탕 체적 348 압탕 크기 349 압탕 형상 349 압탕 효과 349 액압 성형 329 약결합 연동방법 230 양방향 연성해석 230 언더컷 287 업데이트된 라그랑지법 82 에너지 방정식  231  SMAC법 349  S-N 선도 181 에어 트랩 288 에이엘이 연계법 83 엠보싱 330 역대칭 모델 84 연계해석 84 연속방정식 349 열 저하 288 열간 성형 330 열전달 349 열해석 182 예측 엔지니어링 분석 79  Ogden 모델 183 오버플로우 349 오일러 기술법 231 오일러 방정식 232 오일러-라그랑지 연계법 233 오차평가 85 온간 성형 330 온도 강하 349 온도 구배 350 온도 구배법 350 온도 손실 350 온도 회복법 350 와도 230 와이어 프레임 86 완화 거리 233 외냉금 350 외냉금 설계 350 외냉금 형태 350 외부 유동 233 요소 75 요소 분할 351 요소 자유도 87 요소 차수 88 요소 크기 89 용융 온도 288 용탕 헤드 351 운동량 방정식 233 원형 러너 289 원형 스프루 289 웰드 라인 289 위상 최적설계 184 위저드 90 유동 박리 234 유동 선 351 유동 정지 온도 290 유동 제어 351 유동 해석 351 유동 현상 351 유동응력 330 유령 입자 234 유로 290 유사 대칭 91 유선 234 유연다물체 동역학 96 유적선 235 유전자 알고리즘 92 유지 단계 290 유체 속도 351 유체-구조 연계해석 185 유체역학 351 유-피 혼합기법 92 유한요소 93 유한요소법 93 유한차분법 94 유한체적법 95 유효 변형률 330 유효 변형률 속도 330 유효 응력 330 응고해석 352 응력   95 응력 완화 331 응력 텐서 95 응력-변형률 선도 186 응력복원 187 응력집중계수 188 응력해석 352  E-N 선도 190 이동 경화 331 이동 경화법칙 189 이방성 331 이종접합 판재 332 인게이트 352 인장 성형 332  1차원 시뮬레이션 96 일체식 접근법 235 임계하중 191 입자 235 입자 완화 유체역학법 235 입자법 97   ㅈ 자동 메시 99 자유도 100 자유표면 235 자중 해석 332 자코비 방법 101 잠열계산 352 잠입 경계법 236 재료 물성치 102 재료 비선형 103 재료 좌표계 104 재시작 기능 105 적응적 유한요소해석 106 적층제조 시뮬레이션 107 전단 291 전단 마찰 332 전단 발열 291 전단 변형 292 전단 응력 292 전단율 293 전산유체역학 236 전압 236 전자기 성형 333 전자기 유체역학 236 전처리기 108 절단 333 절단 금형 333 절단면 선 333 절점 109 절점 자유도 110 절환 293 점도 294 점도 모델 294 점도 지수 294 점성 237 점성 유동 238 점성 저층 239 접선계수 행렬 111 접촉쌍 112 접촉해석 113 정렬 격자 239 정상 유동  239 정수압 239 정체 현상 295 정해석 114 제이-적분법 192 제팅 295 제한된 게이트 296 조회 115 종횡 비 261 좌굴 하중계수 193 좌굴 해석 101 좌굴모드 194 주 변형률 333 주 응력 116 주/부 변형률 334 주/부 응력 334 주름 334 주물/주조 353 주조 352 주조 변형 353 주조공정용 소프트웨어 353 주조해석 353 주파수 응답 해석 195 중립면 오프셋 196 중심 게이트 297 중앙차분법 117  G √R법 353  Z-형탕구 354 지배방정식 118 직교 이방성 197 직사각형 게이트 297 직사각형 러너 298 직접 냉금 354 직접차분법 354 질량행렬 198 집중질량 199 찌그러진 요소 119   ㅊ 차분법 354 차분화 354 처리기 120 천이 메시 121 천이 온도 298 첨단 운전자 보조 시스템 122 체력 118 체적 메시 299 초기 조건 200 초소성 성형 334 초음속 239 초크 354 초탄성 재료 201 최대 비틀림 에너지 이론 202 최대 수직응력 이론 203 최대 전단응력 이론 204 최소자승법 118 최적설계 124 추천 성형 구간 299 축대칭 모델 125 충격손실 355 충격파 240 충전 355 충전 단계 300 충전 말단 300 충전 시간 301 충전 시작 301 충전성 355 충전제 301 충진 거동 355 충진 시간 355 취출 301 취출 온도 302 취출 핀 302 측면 압탕 355 측면 코어 303 층류 123 칠 벤트 355   ㅋ 캐비티 303 커널 함수 241 컴퓨터 이용 공학 80 케이-입실론(k-ε) 난류 모델  241 코란트 수 241 코란트 조건식 241 코어 304 코어 핀 304 콜드 슬러그 305 콜드 슬러그 웰 305 쿠션 306 쿨롱 마찰 126 크랭크-니컬슨 기법 126 클라우드 컴퓨팅 18   ㅌ 탄성계수 205 탄성-완전소성 모델 206 탄-소성 334 탕구 방안 356 탕구 설계 356 탕구 속도 356 탕구 형상 356 탕구계 356 탕구비 356 탕도 356 탕도 계산 356 탕도 유속 357 탕류 속도/주입 속도 357 탕류 주입컵 357 탕류 해석 357 탕주불량/ 주탕불량/미충진 357 탕흐름 357 테이퍼진 원형 게이트 306 테이퍼진 원형 러너 307 테이퍼진 원형 스프루 307 테이퍼진 원형 호 게이트 308 테일러 용접 판재 335 토털 라그랑지언 방법 127 통합최적설계 128 트러스 요소 207 특이요소 130 특징 형상 131   ㅍ 판재 335 판재 성형 335 판재 액압 성형 336 판재성형 해석 336 패치면 131 팬 게이트 308 퍼지 309 펀치 금형 336 편향 메시 132 평면 응력 문제 133 평면변형률 문제  336 포텐셜 유동 242 폭발 성형 337 폰미제스 응력 134 표면 메시 309 프란틀 수 243 프론탈 솔버 135 프루드 수 244 프리로드 208 프린지 출력 136 프와송 비 209 플래시 310 플랜지 성형 337 플랜징 금형 338 피로수명 210 피로해석 211 피어싱 338 핀 포인트 게이트 310 필렛 133   ㅎ 하중 스텝 212 핫스탬핑 338 항복 기준 338 항복 함수 339 항복응력 137 해의 수렴성 138 해의 안정성 139 허용응력 357 헤밍 339 형개 시간 311 형상 입력 358 형상 최적설계 213 형상계수 358 형상변화 인자 358 형상비 133 형상적응형 냉각 312 형체력 311 호퍼 313 혼합 격자 244 혼합률 244 홀딩 해석 339 화학적발포성형해석 314 확산  243 환상형 게이트 313 환상형 러너 315 후처리기 140 후크의 법칙 214   A  adaptive finite element method 106  ADAS; Advanced Driver Assistance Systems 122  Additive Manufacturing simulation 107  air trap  288  ALE coupling  83  allowable stress 357  amorphous polymers  275  analysis of variance, ANOVA 59  anisotropy 331  annular gate  313  annular runner  315  anti-symmetry model 84  approximate solution 23  aspect ratio 133, 261  auto mesh 99  axisymmetric model 125    B  baffle  266  balanced flow  251  barrel  265  barrel capacity  265  baushinger effect 325  beam element 178  beam end release 179  bending stress 157  Bernoulli equations  227  Bernoulli principle 345  BHF(Blank Holding Force) 326  Bi-Injection molding analysis 256  birefringence analysis 273  blank 326  blank holder 326  blind riser 344  body force 118  boss  271  boundary condition 15  boundary element method 14  boundary layer 216  boundary layer effect 217  boundary nonlinearity 13  boundary value problem 16  bubble  269  bubbler  269  buckling analysis 101  buckling load factor 193  buckling mode 194  bulk metal forming 325  burn mark  270    C  CAE 80  casting 353  casting analysis 353  casting software 353  casting strains 353  cavity  303  center gate  297  central difference method 117  CFD; computational Fluid Dynamics 236  Chemical blowing agent injection molding analysis 314  chill 343  chill size 343  chill vent 355  choke 354  Circular runner  289  Circular sprue  289  circular tapered arc gate  308  circular tapered runner  307  circular tapered sprue  307  clamp forced  311  closure 221  cloud computing 18  Co-Injection molding analysis 255  cold forming 320  cold slug  305  cold slug well  305  compressibility model  286  compressible flow  230  Conformal cooling 312  constitutive relation 20  contact analysis 113  contact pair 112  continuity equation 349  contour plots 224  control volume 217  convection coefficient  36  convective heat transfer 35  convergence rate 72  cooling channel 27  cooling stage  252  cooling time  253  core  304  core pin  304  coulomb friction 126  coupled analysis 84  Courant criterion  241  Courant number/CFL number  241  crack mode 159  crack tip 160  Crank-Nicolson scheme 126  critical load 191  crystalline polymers  248  crystallinity  249  crystallization  248  cure  17  cushion  306  cycle time  276  cyclic symmetry 73    D  damage 328  damage model 328  damping coefficient 145  damping ratio 146  dead head 351  deep drawing 323  degree of freedom 100  design history based CAD system 69  design of experiments 78  design variable 68  die compensation 320  difference method 354  diffusion 243  digital twin 40  direct chill 354  direction vector 54  disc or diaphragm gate  254  distorted element 119  divergence 227  draft 343  draft / pattern draft 62  draft angle  62  Draker-Prager yielding criterion 164  drawbead 321  dynamic analysis 163  dynamic pressure 222  dynamic similaritude  223    E  edge gate  261  effective strain 330  effective strain rate 330  effective stress 330  ejection  301  ejection temperature  302  ejector pins  302  elastic modulus 205  elastic-perfectly plastic model 206  elast-plastic 334  element  75  element degree of freedom 87  element division 351  element order 88  element size 89  embossing 330  EMF(electro magnetic forming) 333  E-N diagram 190  end of fill  300  energy equation 231  enforced displacement 147  equivalent strain 38  equivalent strain rate 39  equivalent stress 39  error estimation 85  Euler description  231  Euler equations  232  Euler-Lagrange coupling  233  excitation response analysis 144  explicit time integration 50  explosive forming 337  external chill 350  external chill design 350  external chill form 350  external flows 233    F  family abbreviation  281  family name  281  fan gate  308  fatigue analysis 211  fatigue life 210  feeding effect 349  fiber orientation  280  filler  301  fillet  133  filleting 324  filling 355  filling motion 355  filling stage  300  filling time  301, 355  finite difference method 94, 354  finite element 93  finite element method 93  finite volume method 95  flanging forming/flanging 337  flanging tool 338  flash  310  FLC(forming limit curve) 327  FLD(forming limit diagram) 327  flow analysis 351  flow control 351  flow line 351  flow path  290  flow separation  234  flow stress 330  fluid dynamics 351  fluid flow phenomena 351  fluidity 357  fluid-structure coupled analysis  185  forced vibration 148  forging simulation 321  form factor 358  forming simulation 327  Foundry 352  free surface  235  free vibration 152  frequency response analysis 195  friction model 324  fringe plot 136  frontal solver 135  Froude number 244    G  G √R method 353  gap element 151  Gas injection molding analysis 247  gas vent 342  gate  11  gate freeze  248  gating system 342, 356  GD&T; Geometric Dimensioning and Tolerancing 26  general-purpose FEM program 56  genetic algorithm 92  geometric stiffening 161  geometry nonlinearity 25  ghost particle 234  Goodman fatigue equation 158  governing equations 118  gradient mesh 132  gravity simulation 332  GUI; Graphical User Interface 21  guides 318    H  hardening 17  hardness 318  heat loss 350  heat recovery law 350  heat transfer 349  hemming  339  hesitation  295  holding simulation 339  holding stage  290  Hooke’s law 214  hopper  313  hot forming 330  hot stamping 338  HPC; High Performance Computing 18  hybrid grid 244  hydrodynamic pressure  239  hydroforming / aquadraw forming 329  hyperelastic material 201    I  immersed boundary method 236  implicit algorithm 320  implicit increment 26  incompatible mesh 61  incompressibility 326  incompressible flow  228  infinity element 46  ingate 352  initial condition 200  Injection compression molding analysis 277  injection location  278  injection mold  278  injection pressure  279  injection time  276  injection velocity  276  injection volume  279  interaction approach 229  Interactive Analysis 345  interface heat transfer 342  internal flow  219  intersecting mesh elements  246  inviscid flow  229  isosurface 166  isothermal analysis 323  isothermal transformation method 343  isotropic hardening 322  isotropic hardening rule 165  isotropic-kinematic hardening 322  iteration 226    J  Jacobi method 101  jetting  295  J-integral method 192    K  kernel function 241  kinematic hardening 331  kinematic hardening rule 189  kinematic viscosity  224    L  Lagrange contact 39  Lagrange multiplier method 41  laminar flow 123  laminar flow  123  Lanczos algorithm 42  latent heat calculation 352  lattice Boltzmann method 216  law of the wall 227  least square method 118  line element 66  linear analysis 67  load step 212  locator pin 319  log file 24  loss factor 346  lumped mass 199    M  Mach number  226  magnetohydrodynamics MHD 236  major/minor strain 334  major/minor stress 334  manifold edge  259  manual mesh 71  martensitic transformation 324  mass matrix 198  master element 46  material coordinate system 104  material nonlinearity 103  material properties 344  material property 102  maximum normal stress theory 203  maximum shear stress theory 204  maximum torsional energy theory 202  MDO; Multidisciplinary Design Optimization 128  meld line  260  melt temperature  288  membrane element 169  mesh  47  mesh density  260  mesh intersection  259  mesh refinement 48  mesh size 51  meshfree method 52  metal flow line 319  Micro cellular injection molding analysis 263  midplane mesh 262  Minor cumulative damage rule 168  misrun 357  mixture fraction 244  modal analysis 172  modal response analysis 170  mode cut-off 171  mode shape 173  mold design 344  mold open time  311  mold temperature  252  moment equation 233  momentum equation 344  monolithic approach 235  Moonley-Rivlin model 174  multi operation 321  multi ply material 321  multibody dynamics 162  multi-load case 34  multiobjective optimization 31  multiphase flow 221  multi-physics analysis 32  multi-scale analysis 33  multi-stage operation 320    N  natural frequency 153  Navier-Stokes equations  217  near symmetry 91  network runners  254  neural network 78  neutral plane offset 196  Newmark method 29  Newtonian fluid  220  Newton-Raphson method 30  niyama 343  nodal degree of freedom 110  node 109  no-flow temperature  290  nominal stress 155  Non-associated flow rule 327  non-isothermal analysis 326  nonlinear analysis 60  non-manifold edge  275  non-return valve  253  numerical integration 69  NURB surface 28    O  objective function 51  Ogden model 183  one-way coupling 221  optimum design 124  orientation  267  orthotropy 197  over constraint 19  over flow 349  overlapping mesh elements  249  overpacking  251    P  packing stage  271  packing time  271  parallel computing 58  particle 235  parting plane  275  patch surface 131  pathline 235  Paticle Dynamics 97  peculiar feature 131  penalty contact 55  penalty method 54  piercing 338  pin point gate  310  plane-strain problem 336  plane-stress problem 133  plastication  246  Poisson’s ratio 209  polymer  250  postprocessor 140  potential flow  242  pouring cup 357  pouring cup velocity 357  Powder injection molding analysis 274  Prandtl number  243  predictive engineering analysis 79  preferred molding window  299  preload 208  preprocessor 108  pressure controlled stage  284  pressure gradient  284  pressure profile  285  pressure-volume-temperature(pvt)  285  principal strain 333  principal stress 116  principle stress 116  process control  250  process parameters  250  processing conditions  281  processor 120  punch 336  purging  309    Q  quenching 320  query 115    R  racetrack effect  258  ram  257  RANS, Reynolds averaged Navier Stokes 224  Rayleigh number 225  rebar element 167  rectangular gate  297  rectangular runner  298  reduced integration 9  reflective symmetry 53  remeshing 49  resonance 154  restart function 105  restricted gate  296  Reynolds number 44  Reynolds number  43  Reynolds stress 226  rib  258  rigid body 318  rigid body motion 150  rigid element 149  riser calculation 347  riser design 347  riser sleeve 348  riserless 344  RMS output 81  roll forming 324  round-off error 226  rubber-pad forming  318  Runge-Kutta method 45  runner 344, 356  runner calculation 356  runner system  257  runner velocity of flow 357  runnerless 344    S  screw  282  segregated solver 229  semicircular gate  264  semicircular runner  264  semicrystalline  264  sensitivity analysis 175  shape optimization 213  shear  291  shear friction 332  shear heating  291  shear rate  293  shear strain  292  shear stress  292  sheet 335  sheet hydro forming 336  sheet metal forming simulation/stamping simulation 336  sheet metal forming/stamping 335  shell element 74  shock loss 355  shock wave  240  short shot  262  shrinkage  282  side core 303  side riser 355  silver surface 70  singular element 130  sink mark  283  SLM; Simulation Lifecycle Management 79  SMAC method 349  smoothed particle hydrodynamics, SPH 235  smoothing length 233  S-N diagram 181  SOLA-VOF 346  solid element 328  solidification analysis 352  solution convergence 138  solution stability 139  specific heat  59  spinning 329  spring element 180  springback 329  springs 328  sprue 283, 346  sprue design 356  sprue ratio 356  sprue shape 356  spure velocity 356  St Venant principle 65  stamping 328  start of fill  301  static analysis 114  steady flow 239  stiffness matrix 10  stop pin  282  strain 55  strain energy 177  strain hardening 176  strain tensor 55  streamlines 234  stress 95  stress analysis 352  stress concentration factor 188  stress recovery 187  stress relexation 331  stress tensor 95  stress-strain diagram 186  stretch forming  332  strip casting 346  stroke 75  stroke  75  strong coupling 216  structural analysis 21  structural damping 156  structured grid 239  subsonic 229  suck back  279  super convergence 22  superplastic forming 334  supersonic 239  surface mesh 309  switchover  293  symmetric boundary condition 37  symmetry plane 321    T  tailored blank 332  tangent stiffness matrix 111  tapered arc gate  306  temperature drop 349  temperature gradient 350  temperature gradient law 350  tetrahedron element 63  thermal analysis 182  thermal degradation 288  time increment 75  time integration 77  time step 76  tooling 320  top riser 345  topology optimization 184  total Lagrangian method 127  total pressure 236  transition mesh 121  transition temperature  298  transport equation 229  trapezoidal runner  276  triming curve 333  trimming 333  trimming tool / trimming die 333  TRIP(Transformation induced plasticity) 325  truss element 207  tube bending 319  tube hydroming 319  turbulent dissipation 217  turbulent eddy  218  turbulent flow  26  turbulent kinetic energy 218  TWB(tailor welded blank) 335  two-way coupling 230    U  undercut  287  unsteady flow 229  u-p mixed method 92  updated Lagrangian method 82  user coordinate system 64    V  valve gate  268  vector plot 57  velocity controlled stage  281  velocity of flow 351  velocity Profiles 229  velocity to pressure switchover  272  vent 342  verification 12  viscosity 237, 294  viscosity index  294  viscosity model  294  viscous flow  238  viscous sub layer 239  voids  272  volume mesh  299  von Mises stress 134  vorticity 230  VPD; Virtual Product Development 8    W  warm forming 330  warpage  270  water model 346  weak coupling 230  wear model 324  weld line  289  wire frame 86  wizard 90  wrinkling 334    Y  yield criterion 338  yield function 339  yield stress 137    Z  z-type spure 354   숫자 1D simulation 96  

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   요즘 세계적으로는 ‘챗GPT(ChatGPT)’ 열풍이 대단하다. 이것은 메타버스 열풍과는 좀 다르다. 메타버스 열풍은 특정 몇몇 사람과 미디어에서 선도된 경향과 직접 관계도 없는 NFT 및 ESG가 끼면서 사용자의 관심이 급격히 냉각하였다. 그러나 챗GPT 열풍은 사용자로부터 오는 것이다. 사람마다 차이는 있겠지만, 이것은 나의 47년 디지털 삶에 있어서 컴퓨터, PC, 인터넷, 스마트폰 같은 급의 충격이라고 생각된다. 챗GPT에 대해서 격하게 반응하는 세 종류의 사람들이 있다. 챗GPT가 자신에게 엄청난 기회가 왔다고 생각하는 사람들이다. 꿈 깨야 한다. 모든 사람들에게 기회이자 위협이다. 챗GPT가 놀랍지만, 못하는 것을 찾아서 떠드는 사람들이다. 인공지능 자체를 모르는 사람들이다. 인공지능이 항상 정답을 말한다는 잘못된 인식이 우리 사회에 있다. 인공지능에 엄청난 오답이 있다. 그것을 지속적으로 발전해 가는 것이 인공지능의 비전이다. 챗GPT가 가짜뉴스와 비도덕적이 될 수 있다고 하는 두려워하는 사람들이다. 현재도 가짜 뉴스를 퍼뜨리는 것은 기계가 아니라 사람이다. 당장 유튜브에도 엄청나게 많은 가짜뉴스와 비도덕적인 내용이 있다.   그림 1. 챗GPT(이미지 출처 : 오픈AI)   결론적으로 모든 AI의 책임은 컴퓨터나 소프트웨어 아니라 사람이다. 그리고 AI에서 나온 정보도 사용할 것인가 아닌가 역시 인간인 우리들의 몫이다. 인공지능이 발전할 수록 인간의 자연지능(natural intelligence)과 결합된 증강지능(augmented intelligence)이 필요하다고 생각한다. 챗GPT는 GPT-3.5를 기반으로 하는 대화형 인공지능 챗봇이다. 챗GPT는 오픈AI(OpenAI)가 개발한 프로토타입 대화형 인공지능 챗봇이다. 챗GPT는 대형 언어 모델 GPT-3의 개선판인 GPT-3.5를 기반으로 만들어졌으며, 지도학습(supervised learning)과 강화학습(reinforcement learning)을 모두 사용해 파인 튜닝되었다. 챗GPT는 생성 사전교육 트랜스포머(Generative Pre-trained Transformer) 와 챗(chat)의 합성어이다. 챗GPT는 2022년 11월 프로토타입으로 시작되었으며, 다양한 지식 분야에서 상세한 응답과 정교한 답변으로 인해 집중받았다. 다만, 정보의 정확도는 중요한 결점으로 지적되고 있다. 다른 챗봇들과 달리 챗GPT는 주고받은 대화와 대화의 문맥을 기억할 수 있으며, 모종의 보고서나 실제로 작동하는 파이썬 코드를 비롯해 인간과 같은 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수 있다. 일부 저술가는 챗GPT가 놀라울 만큼 인간적이고 상세한 글을 생성할 수 있으며, 이 문제가 학계에서 심각한 문제가 될 수 있다 평가했다. 전작인 ‘인스트럭트GPT(InstructGPT)’에 비해 챗GPT는 위험하고 부정직한 답변을 가능한 한 회피하도록 설계되었다.   그림 2. 챗GPT의 경쟁자들이 몰려온다.   메릴랜드 대학의 부교수인 톰 골드스타인(Tom Goldstein)은 작년 12월에 트위터로 챗GPT를 하루 실행하는 비용이 10만 달러(약 1억 2000만 원) 정도로 추정한다고 했다. 현재는 얼마나 올랐을까? 챗GPT로 올해 2억 달러(약 2462억 원), 2024년 말까지 10억 달러(약 1조 2300억 원)의 매출을 올릴 것으로 예상된다고 한다. 현재 오픈AI의 기업 가치가 약 290억 달러(약 35조 7000억 원)라고 한다. 뉴욕타임스 기사에 따르면, 오픈AI가 챗GPT 연구개발에 30억 달러(약 3조 7000억 원) 정도 돈을 쓴 거 같다. 인공지능을 만들고 운영하기 위해서 점점 더 많은 돈이 필요한 시대가 되는 것 같다. 구글은 ‘바드(Bard)’라는 이름의 대화형 챗봇을 출시하였지만, 커다란 실수를 저질렀다. 인간의 글을 설득력 있게 모방하는 매우 인기 있는 언어 앱인 챗GPT의 제작자에게 수십억 달러를 투자한 마이크로소프트와 인공지능 대결을 벌일 것이라고 밝혔다. 구글이 오픈AI와 마이크로소프트의 연합을 추격하기는 쉽지 않을 것 같다. 올해의 목표는 나의 개인 지식 데이터베이스와 챗GPT를 연결해서 비즈니스 혁신을 하는 것이다. 단기적으로는 챗GPT가 다른 개발자들에게 위협이 되지만, 장기적으로는 모든 인공지능 개발자가 챗GPT의 발전으로 사라지는 현상이 발생할 수도 있다.   그림 3. 챗GPT 가 모든 개발자의 위협이다.   챗GPT에게 이런 질문을 했다. “챗GPT 같은 초거대 AI의 출현은 작은 AI 개발업체에게는 기회일까, 위협일까?” 대답은 다음과 같다. “소규모 AI 개발자에게는 기회이자 위협이 될 수 있습니다. 한편으로는 챗GPT와 같은 AI 거대 기업의 등장으로 AI 기술의 가시성이 높아져 이 분야에서 더 많은 투자와 성장 기회로 이어져 소규모 AI 개발자에게 도움이 될 수 있습니다. 반면에 자원과 시장 점유율 측면에서 이러한 거대 기업의 우위는 소규모 AI 개발자가 경쟁하고 투자 기회를 찾기 어렵게 만들 수 있습니다. 궁극적으로 소규모 AI 개발자가 이러한 변화에 적응하고 고유한 강점과 기능을 활용하여 시장에서 성공하는 방식에 달려 있습니다.” 원론적인 이야기이지만, 나 역시 같은 생각을 하고 있다. 주위에 많은 작은 AI 업체들이 있고, 네이버도 세계 시장에서 보면 작은 업체일 수 있다. 자신들이 기회가 왔다고 하지만 사실 지금보다 더 힘들어질 가능성이 더 크다. 어느 시대에도 초기에는 수 많은 작은 업체에게 기회가 왔지만, 결국 빅 1과 2~3개의 글로벌 기업으로 시장이 정리된다. 챗GPT, GPT는 오픈AI가 만든 알고리즘과 고유 용어로 다른 회사들이 사용할 수 없다. 샴페인과 스파클링 와인처럼, 오직 오픈AI만 이 용어를 사용할 수 있다. 수 많은 사람의 머리에 각인이 되어버려서 첨단 비즈니스에서 선점이 얼마나 중요한가를 알 수 있다. 일 년 전 GPT-2부터 사용했지만, 본격적으로 괜찮아진 것은 작년 GPT-3부터이다. 현재 챗GPT는 GPT-3.5라고 알려져 있다. 남보다 조금 더 안다고, 조금 더 앞서간다고 유행에 편승하거나 자만하지 말고, 진짜 핵심 지식에 정진해야 한다. 가능한 챗GPT를 나의 삶이나 일에 많이 사용할 계획이다. 최근에 챗GPT를 이용해서 디지털 트윈 정의 언어(DWDL) 모델링을 하였다. 챗GPT에게 간단한 전기 선풍기 디지털 트윈을 DWDL로 만들어 달라고 하면 <그림 4>와 같이 코딩의 결과를 만들어준다.   그림 4. 전기 선풍기 디지털 트윈의 DWDL 예시   그런 다음 자신이 원하는 컴퓨터 언어로 코딩도 해 준다. 이제는 상상력의 세상이 되고 있다. 이 밖에 다양한 시도를 하고 있다. 우리의 일상에서는 배보다 배꼽이 크다. 라면을 먹고 스타벅스에서 라면보다 비싼 커피 한 잔 할 수 있다. 챗GPT 열풍은 자연 언어 처리(NLP)를 먹고, 자연 언어 처리는 인공지능을 먹고, 인공지능은 컴퓨터 공학 전체를 잠식하고 있다. 어쩌면 현재의 디지털 전환도 챗GPT 열풍에 잠식될 수 있다. 나의 가상회사(virtual company)에 새로운 디지털 직원(digital worker)들을 뽑았다. 이전의 에버노트 부장과 롬리서치 차장, 그리고 신입사원 챗CPT이다. 챗CPT라는 직원은 아직 인턴이라서 월급을 주지 않고 있지만, 일을 잘하면 월급으로 한 20 달러 정도 줄 예정이다. 이 신입사원은 내가 놀거나 자고 있을 때도 열심히 일하는 것 같다. 일은 잘 하는 것 같은데, 내가 일을 시킬 때 질문을 잘 해야 잘 알아 듣고 일을 잘 하는 것 같다. 앞으로 여러 디지털 직원을 지속적으로 고용할 예정이다. 4대보험과 고정비가 안 들어가서 좋다. 내가 직원들을 너무 착취하는 것은 아닐까? 나중에 디지털 회식을 해야겠다. 이번에는 챗GPT와 GPT-3 직원을 영입했다. 이 두 디지털 직원은 비슷한 친척이지만, 완전히 다른 직원이다. 그 밖에도 이번에 강력한 몇몇 디지털 직원을 영입했지만, 영업 비밀이다. 그러나, 나의 인생의 목적은 일이 아니라 예술이다. 올해 GPT로 사업을 하지만, GPT로 예술을 시작할 예정이다. 상반기는 GPT를 이용한 미술 작업이고 하반기는 GPT를 이용한 음악 작곡이다. 미술 작업은 어느 정도 감을 잡고 있지만, 음악 작곡 분야는 많이 공부해야 할 것 같다. 일단 나는 열풍을 싫어한다. 이런 열풍을 타고 싶어하지도 않고, 이런 열풍으로 돈을 벌고 싶지도 않다. 나는 단지 호기심이 많고 미래에 대비하는 것을 좋아한다. 챗GPT 열풍으로 많은 사람들이 똑똑해지고 있고, 검색 지식 정보가 아닌 생성 지식 정보가 넘칠 것으로 예상된다. 오늘도 인터넷 신문에 실린 전문가 컬럼을 역으로 챗GPT에게 질문을 했더니 전문가 컬럼 수준과 유사하거나 그 이상을 대답해 주고 있다. 당신이 작가라면 우선 챗GPT와 의논해 보는 것이 신상에 좋을 것이다. 챗GPT 시대 이후에는 생성 지식 정보가 많다는 것은 정보와 생각의 노이즈 또는 교란이 많아질 수 있다는 뜻이기도 하다. 우리의 비즈니스에서 가장 중요한 것은 결정이다. 결정에는 많은 지식과 정보, 첩보, 지혜, 경험, 사고가 필요하다. 이런 상황을 미리 대비해야 한다. 워렌 버핏 회장이 “물이 빠지면 누가 발가벗고 수영을 하고 있었는지 알 수 있다”고 말했다. 챗GPT로 조합된 타인의 지식의 물이 빠지면, 누가 진정한 독창적 지식을 가지고 있는지 알 수 있을 것이다.   조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ◼︎ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

새로운 IBM 파운데이션 모델 기술, 지리 정보 파악 위해 미국 항공우주국의 지구 과학 데이터 활용 IBM과 미국 우주항공국(이하 NASA)의 마샬우주비행센터 (Marshall Space Flight Center)는 NASA의 방대한 지구 및 지형 공간 과학 데이터로부터 새로운 지식과 정보를 발견하는 데 IBM의 인공지능(AI) 기술을 사용하기로 했다고 밝혔다. 이번 협업은 NASA의 지구 관측 위성 데이터에 AI 파운데이션 모델 기술을 적용하는 최초의 사례가 될 것이다. 파운데이션 모델은 적용 범위가 지정되지 않은 광범위한 데이터 세트를 학습한 AI 모델로 다양한 작업에 사용 가능하며, 한 상황에 관한 정보를 다른 상황에도 적용할 수 있다. 이 모델을 통해 지난 5년간 자연어 처리(natural language processing, NLP) 기술 분야가 빠르게 발전해왔다. IBM은 언어 이외의 영역에도 파운데이션 모델을 적용하는 데 앞장서고 있다. 과학자들이 우리 행성을 연구하고 관찰할 수 있게 해주는 지구 관측 기술이 발달함에 따라 관련 데이터가 전례 없이 빠른 속도와 방대한 규모로 수집되고 있다. 이러한 방대한 데이터 리소스에서 지식을 추출하려면 창의적이고 혁신적인 접근 방식이 필요하다. 이번 협업의 목표는 연구자들이 이러한 대규모 데이터 세트로부터 정보와 지식을 더 쉽게 분석하고 도출할 방법을 제공하는 것이다. IBM의 파운데이션 모델 기술은 지구의 과학적 이해를 높이고, 기후 관련 문제에 더 빠르게 대응하기 위해 이 데이터를 검색하고 분석하는 속도를 높일 수 있다. IBM과 NASA는 지구 관측에서 통찰력있는 정보를 얻기 위해 여러가지 신기술을 개발할 계획이다. 이를 위해 IBM의 지형 공간 정보(geospatial intelligence) 파운데이션 모델은 지구 궤도 위성에서 수집한 토지 피복 (지표면에 존재하는 물질 및 그 분포 상황) 및 토지 이용 변화 기록인 NASA의 HLS(Harmonized Landset-Sentinel-2) 데이터 세트를 학습하게 된다. 이 파운데이션 모델 기술은 페타바이트 규모의 위성 데이터를 분석하여 자연재해, 주기적 작물 수확량, 야생 동물 서식지 등 각종 현상의 지리적 발자국(geographic footprint) 변화를 파악하게 된다. 이는 우리 행성의 환경 시스템을 분석하는데 중요한 역할을 할 것이다.   이번 협업에서 기대되는 또 하나의 결과는 지구 과학 문헌 자료를 쉽게 검색할 수 있도록 구축하는 것이다. IBM에서 개발한 자연어 처리 모델은 문헌을 정리하고 새로운 지식을 더 쉽게 찾을 수 있도록 약 30만 건의 지구 과학 논문을 학습했다. 레드햇(Red Hat)의 오픈시프트(OpenShift) 소프트웨어에서 학습한 최대 규모의 AI 워크로드 중 하나를 보유한 본 학습 완료 모델은 IBM의 오픈 소스 다국어 질의응답 시스템인 프라임QA(PrimeQA)을  사용한다. 지구 과학용 새로운 언어 모델은 연구자들에게 리소스를 제공하는 것 외에 NASA의 과학 데이터 관리 및 감독 프로세스에도 적용될 수 있다. 이번 협약에 따라 추진될 수 있는 또 다른 IBM NASA공동 프로젝트로 대기 관측 데이터 세트인 MERRA2를 사용하여 날씨 및 기후 예측을 위한 파운데이션 모델을 개발하는 작업이 있다. 이 협업은 향후 10년간 포용적이고 투명한, 협업 기반의 개방적 과학 커뮤니티를 조성하려는 NASA 오픈 소스 과학 이니셔티브의 일환이다.  

HP가 세계 최대 가전/IT 제품 박람회인 CES 2023에서 새로운 제품과 솔루션을 대거 공개했다. HP는 발전된 하드웨어 및 소프트웨어를 통해 향상된 하이브리드 업무 및 게이밍 환경은 물론 지속가능성까지 아우르는 혁신적인 사용자 경험을 제공한다는 방침이다.   HP 코리아 김대환 대표는 “하이브리드 업무 환경은 사용자에게 유연성과 자유로움을 선사한 반면 지속적으로 생산성 및 연결성 문제를 제기한다”라며 “다양한 업무에 최적화된 HP 드래곤플라이 G4(Dragonfly G4)부터 최상의 오디오 경험을 위한 폴리 보이저 프리 60(Poly Voyager Free 60) 시리즈, 뛰어난 생산성을 제공하는 HP 엘리트 시리즈 모니터에 이르기까지, 이번 CES 2023 제품군은 HP의 강력한 PC 에코시스템과 혁신성을 바탕으로 설계되어 하이브리드 환경에서도 보다 높은 생산성을 제공한다. 이와 동시에 HP는 세계에서 가장 지속가능한 PC 포트폴리오를 구축하기 위해 노력 중이다”라고 전했다.   하이브리드 업무 환경에 최적화된 HP 드래곤플라이 프리랜서 인구가 급증하고 2027년에는 미국 노동 인구의 50% 이상이 프리랜서로 근무할 것으로 전망되는 가운데, HP는 수상 경력을 보유한 드래곤플라이 포트폴리오의 신제품을 선보이며 프리랜서 근무자들에게 향상된 하이브리드 업무 경험을 제공한다. 멀티태스킹과 무거운 워크로드 실행하는 프리랜서 사용자들은 이와 같은 고성능 기능을 기반으로 기반 최적화된 업무 환경을 구축할 수 있다. HP 드래곤플라이 폴리오(HP Dragonfly Folio)는 8MP 카메라를 탑재한 최초의 컨버터블 노트북으로 하이브리드 업무 에코시스템에 최적화된 비즈니스 노트북이다. 잦은 화상 회의 환경에 맞춰 인공지능(AI) 기반 노이즈 감소 기술, 사용자 얼굴이 화면에서 벗어나지 않도록 하는 오토 프레임 기능,  어두운 환경에서도 최적의 상태로 화면 밝기를 조정해주는 로우 라이트 조정 기능 등의 다양한 최신 기술이 탑재되어 제공되고 업무 방식에 따라 3가지 형태의  폼팩터로 활용할 수 있다. 하드웨어 기반의 엔드포인트 보안이 탑재되어 어디서든 안전하게 데이터를 보호하고, 무선 충전 방식의 스타일러스 펜이 탑재되어 사용자에게 최적화된 협업 경험을 제공한다. 언제 어디서든 최적의 업무 생산성 유지 HP 조사에 따르면 전체 근무자의 77%가 하이브리드 업무 형태를 선호하는 것으로 나타나고 기업들의 하이브리드 업무를 유지할 것으로 예상됨에 따라 생산성 문제가 지속적으로 대두되고 있다. 많은 직원들이 업무에 최적화된 PC 시스템을 원하지만 대부분의 사무실 환경에는 오래된 제품이 설치돼 있어 직원들의 업무 피로도를 가중시키고 생산성을 저하한다. 이에 HP는 안전, 보안, 생산성에 대한 우려 없이 언제 어디서든 업무 생산성을 유지할 수 있는 새로운 기기와 솔루션을 선보였다. HP 드래곤플라이 G4, HP 엘리트북(EliteBook) 1040 G10, HP 엘리트x360(Elite X360) 1040 G10는 회의 및 협업 솔루션 HP 프레즌스(HP Presence)를 통해 새롭고 직관적인 화상 회의 기능과 향상된 협업 경험을 제공한다. •    멀티 카메라 경험: 듀얼 비디오 스트리밍과 카메라 전환을 지원해 화면 속 화면(PIP, picture-in-picture) 또는 나란히 보기(side-be-side) 방식으로 얼굴, 사물, 발표 자료 등을 동시에 송출할 수 있다. 이번 신제품은 비즈니스 노트북으로는 세계 최초로 두 개의 카메라를 동시에 지원한다. •    자동 카메라 선택: 지능형 기술을 기반으로 사용자가 주시하는 카메라를 선택해 회의 참가자들과 시선이 어긋나는 일 없이 원활하게 소통하도록 도움을 준다. •    HP 키스톤 보정(HP Keystone Correction): 원터치로 카메라 화면을 자동 크롭하고 병합(flatten)해 화이트보드 또는 서류를 손쉽게 공유할 수 있도록 지원한다. ·    HP 비 라이트 백(Be Right Back) 기능: 사용자 카메라 화면을 정지 이미지로 전환해 회의 흐름을 끊지 않고 잠시 휴식을 취하거나 다른 급한 업무를 처리할 수 있다. 사용자가 하루 종일 기기를 사용하는 경우가 많음에 따라, HP는 성능과 전력의 균형을 최적화하는 새로운 기능도 발표했다. •    인텔리전트 하이버네이트(Intelligent Hibernate): 사용자 패턴을 기반으로 업무 종료 시 자동으로 기기를 절전 모드로 전환해 배터리 사용을 최소화한다. 이렇게 축적된 사용자 데이터를 기반으로 PC 사용 주기를 예측하고 다음 날 즉시 기기를 구동할 수 있도록 대기 모드를 실행한다. ·    스마트 센스(Smart Sense): AI를 기반으로 PC 사용 패턴을 학습해 열 관리 기능을 최적화하고, 기기 소음 및 발열을 감소시켜 보다 편안한 작업 환경과 적합한 기기 성능을 지원한다. 한편, 최신 HP 드래곤플라이 및 엘리트 1000 시리즈 PC는 이산화탄소 배출 감소를 위해 제품 케이스에 90%의 재활용 마그네슘과 스피커에 5%의 해양 플라스틱(Ocean-bound plastics)를 사용했으며 폐식용유와 같은 바이오 원료 소재를 활용해 제작됐다. 장치의 모든 외부 포장재는 100% 지속 가능하며 23개국에서 EPEAT에서 골드 등급을 취득, ENERGY STAR 및 TCO 인증을 받았다. 재택 및 사무실을 오가는 하이브리드 근무 환경에서 업무 경험은 각자의 업무 스타일에 최적화된 도구와 기술에 영향을 받는다. 직원들은 개별적으로 선호하는 도구를 적절히 사용해 업무의 생산성과 편리함을 높일 수 있다. HP는 새로운 모니터, 액세서리, 서비스를 발표하며 PC 에코시스템을 발전해나가고 있다. 21.5~44.5인치 디스플레이 크기에 다양한 옵션을 보유하고 있는 HP 엘리트 시리즈 G5 모니터는 세련된 외관으로 가정과 사무실 등 어느 환경에나 잘 어울리게 디자인됐다. 해당 시리즈는 근무자들이 하이브리드 근무 환경에서도 업무의 집중도 및 연결성을 유지할 수 있도록 4K 해상도, 커브드 울트라와이드 디스플레이, 99% sRGB와 더불어 이에 적합한 액세서리 등 다양한 옵션을 제공한다. 사용자는 HP 아이 이지(Eye Easy)를 통해 블루 라이트를 감소시켜 보다 편안한 작업이 가능하며, 앰비언트 라이트 센서(Ambient Light Sensor)로 화면 밝기를 자동으로 조정할 수 있다. HP E45c G5 모니터는 세계 최초의 45인치 슈퍼 울트라 와이드 듀얼 QHD 커브드 모니터로 보다 몰입감 있는 작업 환경을 제공한다. 새로운 버츄얼 듀얼 디스플레이(Virtual Dual Display) 기능을 통해 44.5인치 대형 모니터 한 대로 기존 24인치 QHD 모니터 두 대로 가능했던 작업을 대체 가능하다. HP 엘리트 시리즈 G5 모니터는 모든 제품의 약 90%를 커피 찌꺼기, 재활용 알루미늄과 같은 지속가능한 소재를 활용해 제작됐다. HP는 영상 장비 전문업체 폴리(Poly)의 오디오 기술을 활용한 하이브리드 라이프스타일용 프로급 무선 이어버드 ‘폴리 보이저 프리 60 시리즈’ 라인업을 선보였다. 해당 시리즈는 컨퍼런스 콜, 음악 감상 등 사용 형태에 관계 없이 ‘적응형 액티브 노이즈 캔슬링(Adaptive Active Noise Canceling)’과 바람 소리 등 외부 소음을 제거하는 ‘윈드스마트(WindSmart)’ 기술이 적용돼 장시간동안 환경에 구애받지 않고 편리하게 사용할 수 있다. 완충 시 최대 5시간의 통화가 가능하며, 스탠다드 버전에는 10시간의 추가 통화 시간을 제공하는 충전 케이스가, ‘폴리 보이저 프리 60+( Poly Voyager Free 60+)’에는 스마트 충전 케이스가 포함되어 있다. 스마트 충전 케이스는 볼륨 조절 및 음소거 기능을 손쉽게 사용하고 배터리 수명 및 통화 상태를 직관적으로 확인할 수 있는 OLED 터치스크린 디스플레이가 탑재됐으며, 기내 엔터테인먼트 시스템에 적합한 3.5mm 오디오 잭이 있다. 또한, ‘폴리 렌즈 모바일 앱(Poly Lens Mobile App)’을 통해 사용자는 디바이스 설정을 개인화하고 IT 팀은 인사이트를 모니터링 및 관리할 수 있다. 현대적인 디자인으로 설계된 해당 제품은 카본 블랙과 화이트 샌드, 2가지 색상 옵션으로 출시됐다. HP 620/625 FHD 웹캠은 사용자에게 최상의 비디오 및 오디오 경험을 제공한다. 줌(Zoom) 인증을 받은 해당 제품은 듀얼 소음 감소 마이크(Dual Noise-reduction Microphones), 시야 조절과 더불어 자동 초점, AI 기술로 참석자의 얼굴이 화면 중앙에 위치하도록 조정하는 ‘페이스 프레이밍(face framing)’, 배경 조명 밝기 증가 등의 비디오 기능을 탑재했다. 이와 함께 윈도우 헬로(Windows Hello) 안면 인식 호환성을 통해 쉽고, 빠르고, 안전하게 로그인할 수 있다. 해당 제품은 360도 회전 및 90도 수직 각도 조절이 가능해 유연성이 높을 뿐만 아니라, 제품의 71%가 재생 플라스틱으로, 포장재의 100%가 재생 가능한 소재로 제작돼 지속가능성도 고려했다. HP 710 충전식 무소음 마우스(HP 710 Rechargeable Silent Mouse)는 사용자가 어느 곳에서든 컴팩트한 디자인, 무소음 클릭, 최대 90일의 배터리 수명으로 작업할 수 있게 해주는 제품으로 60%가 재생 플라스틱으로 제작됐다. 사용자는 6개의 프로그래밍 가능한 단축 버튼을 설정해 작업 속도를 극대화하고 멀티 OS 환경에서 3개의 장치를 오가며 원활하게 작업할 수 있다. 해당 제품은 인텔 이보 인증 노트북에 최적화되도록 설계돼, 인텔 이보 플랫폼 기반의 제품과 연결 시 끊김없이 안정적으로 사용 가능하다. HP 탄소 중립 컴퓨팅 서비스(HP Carbon Neutral Computing Services)는 고객들이 HP 비즈니스 PC를 사용하며 탄소 배출량을 줄일 수 있는 두 가지 옵션을 제공해 저탄소 미래에 기여하고 있다. 고객들은 해당 서비스를 통해 제품 생산, 배송, 사용 과정에서 발생되는 탄소를 줄여 PC의 수명이 다할 때까지 탄소 중립 상태를 유지할 수 있다. 또한, 높은 수준의 탄소 상쇄 서비스를 적용함으로써 제품 제조 단계부터 PC 사용 단계까지 탄소 중립 달성을 가속화할 수 있도록 지원한다. 한편, HP는 매년 ‘지속가능한 영향 보고서(Sustainable Impact Report)를 발표해 자사 제품의 탄소중립성과 지속가능성을 파악할 수 있도록 하고 있다. 새로운 재활용 소재 사용해 지속가능성의 혁신을 지원하는 HP 컨슈머 PC 신제품 HP는 2019년부터 현재까지 10억 파운드 규모 이상의 재활용 소재를 사용했다. 세계 최대 규모의 지속가능한 PC 포트폴리오를 보유한 HP는 제품군을 확장해 나가며 지속가능한 미래를 위한 신제품과 포장재를 선보이고 있다. HP는 혁신적이고 차별화된 컨슈머 기기를 선보이는 가운데, 지속가능성에 대한 접근성을 높였다. HP 14 및 15.6인치 노트북은 인텔 또는 AMD 프로세서가 탑재됐으며, 해양 플라스틱, 재생(PCR) 플라스틱, 재활용 금속을 사용한 휴대성 높은 디자인으로 설계됐다. HP 14인치 노트북 PC – 에코(Eco) 에디션은 최대 25%의 재생 플라스틱을 활용해 더욱 지속가능한 디자인을 제공한다. 또한, 기기 하단 커버에 폐식용유와 같은 바이오 순환형 원료가 사용됐으며, 지속가능한 소재로 제작된 제품 포장재는 100% 재활용이 가능하다. 새롭게 발표된 컨슈머 노트북은 에너지효율등급 평가 인증 ‘에너지스타(Energy Star)’ 인증, EPEAT 실버(Silver) 등급을 획득하였으며, 에코 에디션은 EPEAT 골드 등급을 획득했다. HP 24 및 27인치 올인원 PC는 세계 최초로 재활용된 커피찌꺼기를 작은 반점 형태의 디자인적 요소로 활용하는 등 독특한 소재를 활용한 혁신적인 프레임으로 HP 올인원 제품 중 가장 뛰어난 지속가능성을 보여준다. 테두리 40% 이상에 PCR 플라스틱을, 암 스탠드 75%에 재활용 알루미늄을, 스탠드 베이스에는 100% 재생 폴리에스터를 사용한 해당 제품은 에너지스타 인증 및 EPEAT 골드 등급을 획득했다. 포장재 역시 지속가능한 재료로 만들어져 전부 다시 재활용 가능하며, 포장재 크기가 62% 감소해 화물 팔레트당 최대 66% 더 많은 기기를 적재할 수 있어 탄소 발자국 감소에 기여하고 있다. 기기 수명이 다했을 경우 HP 중고 제품의 수거·재판매·재활용을 지원하는 ’HP 플래닛 파트너스(HP Planet Partners)’를 통해 제품을 재사용 또는 재활용할 수 있도록 지원한다. 클라우드 기술이 적용된 OMEN 게이밍 글로벌 게임 산업이 지속적으로 성장하고 있는 가운데, HP는 OMEN 게이밍 허브를 통해 클라우드 게임 서비스를 선보이고 있으며, 윈도우 PC 제조업체로는 최초로 클라우드 게임 서비스 ‘엔비디아 지포스 나우(NVIDIA GeForce NOW)’ 솔루션을 제품에 적용했다. 게이머들은 접속 PC에 관계없이 클라우드 게임 서비스 내에서 트리플 A 게임부터 인디 게임까지 1,450개 이상의 게임을 즐길 수 있어 다양한 게임에 접근이 간편해졌다. 또한, OMEN의 게임 런처 서비스 ‘마이게임즈(My Games)’와 리소스 및 OS 설정 변경이 가능한 ‘OMEN 옵티마이저(Optimizer)’로 보다 향상된 성능과 주사율로 로컬 게임을 즐길 수 있게 됐다. 오멘 17은 최대 13세대 인텔 코어i9-13900HX 프로세서와, 데스크톱 수준의 게임을 플레이하기 위해 오멘 템페스트 쿨링 시스템을 사용하는 최신 엔비디아 지포스 그래픽 카드를 추가해 HP의 최고성능 게이밍 노트북으로 자리 잡았다. OMEN 노트북은 HP 최초로 광학 기계식 키보드를 갖춘 노트북으로, 기존 키보드보다 25배 더 빠른 덕분에 게이머들은 장소에 관계없이 쉽고 간편하게 게임을 플레이할 수 있다. 오멘 40L 및 45L 데스크톱은 최대 13세대 인텔6000 코어 i9-13900K 프로세서와 엔비디아4000 지포스 RTX4090을 통해 4K 해상도와 높은 주사율을 제공해 경쟁형 게임을 즐기는 게이머들에게 몰입도 높은 플레이 환경을 제공한다. OMEN 45L 은 본체 상단에 일체형 수냉쿨러를 갖춘 CPU 냉각 솔루션 ‘OMEN 크라이오 챔버(OMEN Cryo Chamber)’를 적용해 프로세서 오버클럭을 위한 여분의 헤드룸을 확보했다.  OMEN 25L 데스크톱은 최신 13세대 인텔 프로세서 코어 프로세서로 업그레이드돼 보다 빠르게 게임을 실행할 수 있다.  

국제 사회에서 강력한 온실가스 규제가 진행됨에 따라 기존의 화석 연료 사용이 제한되면서, 오랜 기간 각종 기계장치의 독보적인 동력원 역할을 담당해 온 내연기관의 위상은 급격히 흔들리고 있다. 이미 자동차 시장은 내연기관의 종말을 선언하고 배터리, 연료전지 등 대체 동력원으로 빠르게 전환하고 있으며, 조선/해운업계도 온실가스의 배출 감축에 대한 전방위적 압박을 받고 있다. 다만, 선박용 엔진의 경우 높은 에너지 밀도를 대체할 동력원을 찾기는 여전히 어려운 상황이며, 따라서 저탄소 및 무탄소 연료의 사용이 거의 유일한 대안으로 여겨지고 있다. 현대중공업에서는 <그림 1>과 같이 이미 저탄소 연료를 사용한 세계 최초의 4-Stroke 메탄올 엔진에 대한 선급 인증을 2022년 9월 취득하여 기술력을 입증한 바 있으며, 수소 및 암모니아 엔진 등 미래 친환경 선박 엔진 개발에도 박차를 가하고 있다. 이러한 급변하는 다양한 연료에 대한 시장의 수요에 대응하기 위해 제품의 개발 속도는 갈수록 가속화되고 있다. 이 글에서는 탄소 중립 시대에 선박용 엔진의 미래에 대해 논의하고, 신속한 제품 개발을 위한 가상 제품 개발(Virtual Product Development, 이하 VPD) 기술의 발전 방향 및 그 역할에 대해 살펴보고자 한다.   그림 1. 현대중공업의 세계 최초 선박용 4-Stroke 메탄올 엔진 개발   탄소 중립 시대, 선박용 엔진의 도전과 역할 자동차 및 건설 장비 등 육상의 기계장치에 사용되는 동력원은 이미 급격한 전동화가 진행 중이다. 매스컴에서는 이들 산업계 전반에서 더 이상 내연기관의 설 자리가 없어질 것이라 전망하고 있다. 즉, 기존의 디젤 및 가솔린 엔진은 빠르게 배터리 또는 연료전지로 대체될 전망이다. 선박 및 해운분야의 대외 환경 역시 녹록치 않다. 국제해사기구(IMO : International Maritime Organization)에서는 2016년 NOx 규제를 시작으로 2017년 선박평형수 규제, 2020년 SOx 규제를 발효했다. 나아가 최근에는 2030년 CO2 Emission 40% 감축 및 2050년까지 온실가스(Green House Gas : GHG) 50% 감축 목표를 제시함과 더불어, 구체적인 규제 방안을 모색 중이다. 조선사는 이러한 규제에 적절히 대응하면서도 제반 비용(Total Cost Ownership : TCO)을 최소화하는 효율적인 친환경 해법을 해운사에 제시해야 하는 도전에 당면해 있다. DNV Maritime(2020)의 조사에 따르면 선박의 탈탄소화는 이미 임계점을 항해 가고 있다. 유럽연합(EU)은 탈탄소화를 위해 2030년까지 CO2 배출량의 55%를 감축한다는 목표를 제시하였으며, IMO에서는 기술적 조치인 현존선 에너지 효율지수(EEXI : Energy Efficiency Existing Index)와 운항적 조치인 탄소 집약도 지수(CII : Carbon Intensity Indicator)를 도입하여 신조 선박뿐만 아니라 약 3만 척 이상의 현존 선박에 대해서도 규제를 확대하였다. 그러나 이러한 국제사회의 친환경 규제에 대한 근본적인 해법으로 배터리나 연료전지가 아닌 LNG, 메탄올, 암모니아 등 친환경 연료 엔진을 사용한 새로운 탄소 중립선박을 제시한 것에 주목할 필요가 있다. 선박 엔진분야에서 친환경 연료 엔진이 대안으로 주목받고 있는 이유는 첫째, 탈탄소화에 대응 가능한 다양한 기술들이 이미 존재하기 때문이다. 이미 단기적으로 저탄소 연료의 하나인 액화천연가스(Liquefied Natural Gas : LNG)를 이용한 내연기관의 보급이 확대되고 있으며, 중장기적으로는 순탄소배출량이 제로인 E-Fuel을 내연기관 또는 연료전지에 적용하는 것이 가장 현실적인 대안으로 논의되고 있다. 둘째, 현존하는 배터리 기술로는 대형 상선에 대한 전기 추진 동력을 얻기 힘들기 때문이다. 9th AVL Large Engine Techdays (2021)에 따르면, 1만 4770 TEU급 컨테이너 선을 기준으로 아시아-유럽 노선에 소요되는 약 7000톤의 HFO 연료를 대체하기 위해서는 약 16만 톤의 배터리가 필요한 것으로 나타났다. 이를 부피로 환산해 보면 거의 컨테이너 화물과 유사한 수준의 배터리 저장공간이 추가로 필요하게 된다. 이러한 문제점을 감안하면 현실적으로 친환경 연료가 CO2 감축률이 가장 높은 대안일 것으로 판단된다. 대형 선박의 수명주기(life cycle)가 25년~30년인 점을 감안하면, 2050년까지 CO2 저감 목표 달성을 위해 주어진 시간은 매우 짧다. 현대중공업에서는 기존의 LNG뿐만 아니라 메탄올, 암모니아, 수소 등의 탄소 중립연료 및 수전해와 연료전지까지 2025년까지 상용화를 목표로 경험해보지 못한 다양한 제품을 동시다발적으로 신속히 개발해야 하는 어려움에 직면해 있다.   선박용 엔진 개발의 특성과 가상 제품 개발의 필요성 선박용 엔진은 크게 선박 내에 전기를 공급하는 발전용 엔진과 프로펠러와 연결되어 선박의 추진동력을 얻는 추진용 엔진으로 구분할 수 있다. 6000 시간 내외의 비교적 작은 수명을 요구하는 자동차와는 달리 선박용 엔진은 12만~18만 시간 이상의 수명이 필요하며, 그 크기와 제작/시험 비용 때문에 시제품 제작과 개발시험을 통한 설계 검증이 매우 어렵다. 또한 자동차와 달리 선박용 엔진은 기본적으로 중후 장대한 수주 산업으로 선박별로 요구하는 조건이 매우 상이하여 ‘초소량, 초다품종’이라는 독특한 특성을 갖는다. 이에 따라 선박용 엔진 개발은 발전용의 경우에는 대표 기통에 대해서만 시제품 제작/검증 후 양산을 실시하고 있으며, 추진용 엔진의 경우에는 심지어 수주 후 초도 제작 및 검증까지 실시한다. 이러한 비즈니스 특성상 근본적으로 선박용 엔진의 개발은 시뮬레이션 기술에 전적으로 의존할 수 밖에 없는 구조이며, 이에 국내 최초로 독자개발된 H21/32 힘센엔진(1MW급 선박 발전용 디젤엔진) 모델부터 많은 시뮬레이션을 통해 연구개발이 이루어졌다.   그림 2. 엔진 개발 트렌드 및 가상 제품 개발 적용 방안 1   그림 3. 엔진 개발 트렌드 및 가상 제품 개발 적용 방안 2   그림 4. 엔진 개발 트렌드 및 가상 제품 개발 적용 방안 3   기존 엔진 개발에 비교적 충분한 연구개발 시간이 주어진 것과 달리, 탄소 중립 연료 엔진 개발은 글로벌 환경규제에 대한 시한이 정해져 있으며 다양한 연료에 대한 제품 개발이 동시에 이루어져야 하므로 연구개발의 속도가 그 무엇보다 중요해진 상황이다. <그림 2~4>와 같이 디젤 엔진 라인업 구축에 12년이 걸린데 비해 Gas/DF 엔진의 구축은 6년이 소요되는 등 시뮬레이션 기반 설계 기술은 점진적으로 발전하고 있으나, 앞서 언급한 메탄올 엔진의 경우 개발기간이 단 1.5년에 불과했으며 향후 신규 제품에 대한 개발 기간은 더욱 단축이 필요할 것으로 보인다. 이러한 시장 환경의 빠른 변화에 대응하기 위해 VPD 기술은 한 번 더 큰 도약이 필요한 시점에 도달했다. 이를 위해서 기존의 시뮬레이션 기반 개념 설계 프로세스를 더욱 합리화하고, 시뮬레이션과 계측 데이터를 다각도로 활용하여 다기종설계에 대한 양산 품질 예측을 고도화해야 하며, 이를 통해 궁극적으로는 개념 설계와 양산단계의 문제 해결 부하를 동시에 줄여야 한다. 구체적으로는 기존의 개발 절차에서 탈피하여 VOC 및 품질 문제를 개발 프로세스에 적극 반영하고, 기존에 축적된 데이터베이스 및 경험으로부터 트렌드 등의 정보도 개발 프로세스에 융합되어야만 한다. 또한, 기존의 시스템화 한계, 동일 타입 기통별 특성, 초소량 다품종 등 설계 제약사항은 각각 표준화 로직을 시스템화하고 예측 확장 기술 및 핵심(core) 기술을 통해 해결해야 한다. 이렇게 시뮬레이션 주도 설계(simulation-driven design) 기술을 고도화하여 궁극적으로 시뮬레이션 결과의 시험 대체, 초소량 및 초다품종, 품질 문제 대응이 필요하며, 설계 검증 목적으로만 주로 활용되던 계측 결과도 데이터베이스 기반 모델 개발, 개념 설계 방향 정립 및 테스트 효율 증가 목적 등에 활용 가능한 데이터 주도 설계(data-driven design)의 개념으로 확장을 통해 VPD 기술에 대한 변화를 모색해야만 한다. 이러한 시뮬레이션 및 데이터 주도 설계(simulation & data driven design)는 궁극적으로는 설계 및 표준화에 대한 절차를 융합해 주는 역할을 목표로 해야만 한다.   그림 5. 개념 설계 및 양산 설계 단계의 가상 제품 개발 방법론 적용 사례 1   그림 6. 개념 설계 및 양산 설계 단계의 가상 제품 개발 방법론 적용 사례 2   디지털 엔지니어링과 VPD <그림 5~8>과 같이 이미 선박용 엔진의 각 개발 과정에서 이러한 VPD 기반 디지털 엔지니어링(digital engineering)의 다양한 접목이 시도되고 있다. 개념 설계 단계에서는 기존에는 계측 데이터에만 의존하여 수개월씩 소요되던 엔진 흡배기 포트 설계 기간을 최근에는 플랫폼화를 통한 해석 데이터 기반 설계로 1일 이내로 단축하였다. 또한, 위상 최적화를 통한 베이스프레임의 경량화 개념 설계나 기통과 무관한 엔진 블록 mother model의 위상 최적화를 통한 신속한 다기통 양산 설계 기술에도 디지털 엔지니어링이 활용되고 있다. 시제품 TAT(Type Approval Test) 및 양산 과정에도 역시 시뮬레이션과 데이터를 접목한 VPD 기술이 활발히 적용 중이다. 대표적으로 DF 엔진의 메탄슬립 저감을 위해 물리적 모델(physics model)이 아닌 테스트 기반 메타 모델을 통해 가상 최적화를 수행하여 최적 운전점을 도출하였다. 또한, 디젤 엔진의 성능에 영향을 끼치는 다양한 환경 조건(고도, 기온 등)을 고려하여 성능을 예측하기 위한 시뮬레이션 기반 성능 메타 모델 프로그램을 개발하여 엔진의 실시간 성능 견적이 가능토록 하였다. 그 이외에도 Digital Twin in SiLS 기반 온보드 가상 시운전 및 제어 파라미터 자가 튜닝을 통한 원격 커미셔닝에 인건비 및 시간을 대폭 절감하였다.   그림 7. 개념 설계 및 양산 설계 단계의 가상 제품 개발 방법론 적용 사례 3   그림 8. 개념 설계 및 양산 설계 단계의 가상 제품 개발 방법론 적용 사례 4   스마트 전환(Smart Transformation) 이와 같은 노력에도 불구하고, 여전히 박용엔진의 B2B(Business to Business) 특성 상 다품종 소량생산 방식의 한계로 인해 양산 설계의 모든 데이터를 개발 단계에서 확보하기 어려운 근본적인 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해서는 결국 A/S 단계의 풍부한 고객 데이터를 확보하여 개발 프로세스에 접목하는 과정이 필요하다. 현대중공업 엔진연구소에서는 <그림 9>와 같이 기존의 시뮬레이션 및 데이터 주도 설계를 통한 디지털 전환(digital transformation)과 더불어, 고객으로부터 수집된 A/S 정보를 제품 개발에 접목하는 아날로그 전환(analog transformation), 그리고 이 두 그룹을 연결한 스마트 전환(smart transformation)의 전략을 수립하여 선박용 엔진 시장에 적합한 가상 제품 개발 방법론의 방향으로 나아가고자 한다. 이를 위해 현대중공업에서는 SmartLab, Hi-BRAIN, SMART-LiGHT, Hi-EMS 등 연구개발부터 제품 인도 후까지 각 개발 단계별로 데이터 취득 플랫폼을 시스템화하여 방대한 기술 데이터를 확보하고 있으며, 이러한 빅데이터(big data)를 기반으로 궁극적으로는 기계의 자가 학습 및 AI(인공지능) 기반 제품 설계를 하는 스마트 엔진 5.0(Smart Engine 5.0)으로 나아갈 중장기 목표의 달성에 매진하고 있다.   그림 9. 현대중공업 엔진연구소의 스마트 전환 전략   맺음말 선박 추진 분야에서 내연기관은 미래에도 여전히 주도적 역할을 할 것으로 예상되고 있어, 바로 지금이 탈탄소 목표를 위해 대체 연료 엔진을 개발하고 친환경 시장을 선점할 수 있는 골든 타임으로 생각된다. 반면, 조선 해양 산업 분야 고객의 요구는 갈수록 다양화 및 세분화되고 있어, 기존의 제품 개발 프로세스로는 고객 맞춤형 제품의 적기 공급에 한계가 있다. 현대중공업 엔진연구소는 디젤 엔진과 Gas/DF 엔진 개발을 거쳐 축적된 해석 기술과 양산/개발 데이터의 디지털 전환 및 빅데이터 플랫폼 기반 사용자 경험을 제품 개발에 융합함으로써, 다양한 고객 수요에 부합하는 신속하고 신뢰성 있는 제품 개발 기술의 경쟁력을 확보할 계획이다.   ■ 이 글의 내용은 2022년 11월 18일 진행된 ‘CAE 컨퍼런스 2022’의 발표 내용을 정리한 것이다.   안성찬 현대중공업 엔진연구소의 상무로, 중속 발전/선박용 국산 HiMSEN 엔진 개발을 위한 내구, 방진 및 트라이볼로지 설계기술 개발을 주도했다. 최근에는 환경규제 대응을 위한 친환경 엔진 개발 및 신모델 개발 효율 극대화를 위한 가상제품개발 연구에 매진하고 있다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.