디지털 스레드 사업 가속화… 다양한 산업으로 분야 확대   지난해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사는 기존에 전기전자, 자동차 분야 위주의 사업 구조에서 조선, 항공, 국방 등 다양한 산업으로 분야를 확장하면서 사업을 확대했다. 지난해 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)와 인더스트리얼 메타버스 전략을 본격화한 데 이어 올해도 디지털 스레드 사업의 가속화, xDT 솔루션을 통한 심센터(Simcenter) 시장 확대, 클라우드 비즈니스 확대 등을 통해 고객들에게 엔드 투 엔드 솔루션과 아키텍처를 제공해 나간다는 계획이다. ■ 최경화 국장      지난해 국내 제조 시장에도 많은 변화가 있었다. 귀사에서는 어떤 변화가 있었는가 지난해 전반적으로는 제조 경기가 좋지는 않았던 것 같다. 특히 중소기업들이 어려웠는데 올해도 그럴 것으로 예상하고 있다. 대기업들은 그래도 글로벌 경쟁력을 유지하고 발전시켜야 하기 때문에 지속적인 투자가 이루어지고 있다. 특히 배터리 산업은 주력 산업으로 떠올라서 관련 분야에서 많은 투자가 일어났다. 자동차 산업이 전기자동차로 넘어가면서 이러한 변화에 성공한 기업들은 비즈니스가 성장하고 있는데 이에 대응하지 못하는 기업들은 어려움이 있는 것 같다. 지멘스의 변화라면 기존에 전기전자, 자동차 분야 위주의 사업 구조에서 조선, 항공, 국방 등 다양한 인더스트리 분야로 확장되고 있다는 것이다. 또한 의료기기 분야로도 사업이 확대되고 있다.   지난해 귀사의 주요 화두는 무엇이었는가 지난해 우리의 화두는 크게 보면 MBSE와 인더스트리얼 메타버스 전략의 본격화라고 볼 수 있다. 마이크로소프트와 전략적 협약을 통해서 AI 관련한 협업을 진행했다. 마이크로소프트 팀즈와 팀센터의 PLM 기능을 결합해서 협업을 강화할 수 있도록 한 것 등이 주목할 만한 변화이다. 또한 AWS 기반의 클라우드 사업은 재작년부터 강화를 시작했기 때문에 올해도 계속 진행해 나갈 예정이다.   지난해 귀사의 비즈니스는 어떠했다고 볼 수 있는가  지멘스는 매출 관련 비즈니스에서 여러 가지 핵심 성과 지표(KPI)를 관리하고 있다. 2023년은 지멘스가 모든 KPI에 대한 목표를 달성한 성공적인 한 해였다. 디지털 스레드 비즈니스 영역에서 지멘스는 가전, 자동차 회사와 함께 MBSE 프로젝트를 수행해 성공적인 결과를 도출했다. 특히 지멘스의 MBSE 플랫폼이 미국 국방부 공군의 무기체계 획득 표준 플랫폼으로 선정되면서 국내 고객사들도 비즈니스 프로세스 개선을 위해 MBSE 적용을 고려하는 계기가 됐다. 비즈니스 측면에서는 3년 연속 두 자릿수 성장을 계속하고 있다. 아태지역 전체로도 우리나라가 성장률이 상당히 좋은 편이다. 대기업들은 자체적인 R&D 혁신에 대한 투자를 계속하기 때문에 우리가 거기에 발빠르게 대응을 잘 하고 있다고 보고 있다. 중소기업 쪽은 신규 어카운트 발굴을 위한 조직을 강화하고 있는데 이 부분이 많은 도움을 받고 있는 것 같다.  제품 솔루션별로 보면 지난해는 CAD, PLM, CAE 등이 전반적으로 고르게 성장했다. 미드레인지 분야에서는 지난해 중소기업들이 어려운 만큼 가격에 민감해서 솔리드 엣지 프로모션 프로그램을 통해 10년 전 가격 캠페인 등을 통해 성과를 거두었고, 일렉트리컬 전장 CAD 쪽에서 솔리드 엣지가 좋은 성과가 있었다. 매출 비중을 CAD, PLM, CAE 분야로 나누어 보면 CAE가 45%를 차지하고, CAD PLM, MOM 분야의 솔루션이 55% 정도라고 할 수 있다.  판매 형태는 영구 버전 판매와 서브스크립션, 하이브리드 SaaS(Hybrid SaaS)라고 해서 기간제와 클라우드를 혼합한 형태의 판매도 하고 있는데 고객의 선호도에 맞추어 진행하고 있다. 현재는 영구 버전이 30%, 하이브리드 SaaS와 서브스크립션이 70% 정도로 늘어나는 추세이다.  제품도 이제 클라우드 베이스로 제품이 출시되고 있다. STAR-CCM CFD 솔루션 같은 경우는 AWS 전용으로 퍼블릭 클라우드 제품이 나와 있고, 팀센터 X의 경우에도 조금 더 저렴한 중소기업용 버전이 3월에 나올 계획이다. 영구버전을 써야겠다고 하는 고객은 계약을 하고 있지만, 회사 전체의 정책은 SaaS 정책을 주안점으로 가져가고 있다.    지난해 빅딜이나 성공 사례가 있었다면 소개 바린다 주목할 만한 성과로는 SK하이닉스의 폴라리온(Polarion) 솔루션 도입을 들 수 있다. 이를 통해 SK하이닉스는 제품 개발 프로세스를 표준화하여 협업 효율을 높였다. 그 결과 제품 개발 시간이 20% 단축되고 품질은 15% 향상됐다. 제일 컸던 부분은 LG에너지솔루션이라고 할 수 있다. 재작년에 전략적으로 스마트 공장 관련 사업을 시작했으며, 마더 팩토리, 글로벌 팩토리라는 개념으로 확대 적용해 나가고 있다. LG에너지솔루션은 지멘스 솔루션 기반으로 표준화하고, 이를 글로벌하게 복제해 나가는 비즈니스 모델을 통해 큰 비즈니스로 확대해 나가고 있다. 또한 그냥 스마트 공장만 하는 게 아니라 반도체 배터리에 들어가는 배터리 설비를 디지털 트윈화하고 그 설비들을 디지털 프로세스화하고 플랜트 레벨까지 디지털 트윈화해서 최적화하는 프로젝트를 진행하고 있다. 그 다음 큰 프로젝트는 LG그룹의 공상평 프로젝트라고 할 수 있다. ALM, 요구사항 관리, PLM, FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)라고 해서 주로 품질 관리 쪽의 솔루션 부문에서 전사 그룹사 프로젝트를 진행하고 있다. S전자의 경우도 R&D 프로세스 혁신의 일환으로 가전사업부의 MBSE 기반 프로젝트를 지난해 진행한 바 있다. 모바일 사업부도 시뮬레이션 데이터 매니지먼트(SDM)라고 해서 해석 전문가들이 쓰는 다양한 툴의 데이터를 통합적으로 취합할 수 있는 플랫폼 사업을 수주했다.  HD현대와 조선 관련 차세대 CAD, PLM 프로젝트도 진행 중에 있다. 조선 분야에서는 오랫동안 타사의 CAD 플랫폼을 사용해 왔는데 더 나아가 십야드에서 배를 생산하는 현장을 디지털화하는 프로젝트를 진행 중에 있다. 그 일환으로 지난해 10월 현대중공업과 선박 설계부터 생산까지 모든 데이터를 관리하는 디지털 자동화 생산 시스템을 공동 개발하는 ‘공동 개발 프로젝트(JDP)’ 협약식을 진행했다. 프로세스 간 데이터 사일로로 인한 비효율을 줄이고 생산성 혁신을 달성하는 이 프로젝트가 완료되면 조선업계의 생산 패러다임을 바꿀 수 있는 디지털 혁신이 될 것으로 기대된다. 조선 분야 그 중에서도 상선 시장은 자동차만큼 큰 시장이다. 현대자동차가 300여개 협력업체가 있다면 조선 분야의 설계자와 엔지니어링 업체 수를 보면 거의 비슷한 수준이라고 생각된다. 전통적인 조선 CAD 솔루션은 CAD 중심으로 되어 있어 실제 생산 현장과 연계가 비효율적인 부분이 있었다. 생산현장의 인력 조달이 어려운 상황에서 중국과의 경쟁에서 살아남기 위해서는 설계에서 현장까지 심리스하게 자동화의 필요성이 제기되고 있고, 지멘스가 이에 강점이 있어 많은 변화가 예상된다.  현대자동차 비즈니스 관련해서는 예상대로 진행되지는 못했지만 지연되는 것으로 보고 있다. 리더십이 바뀌면서 투자 의사 결정이 번복되는 상황이 있었지만, 유지보수 계약이 끝나는 시점에서 또다른 기회가 있을 것으로 전망하고 있다.    귀사의 조직 및 인원 구성은 어떻게 되어 있고, 최근 변화가 있다면 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 한국에 두 개의 사업이 있다. 하나는 CAD, PLM을 하는 조직으로 관련 인원은 350여명이며, 멘토그래픽스를 인수한 EDA 사업부가 있는데 이 부문이 150명 정도 있어 합치면 500여명 정도 된다고 볼 수 있다. 내부적으로는 인더스트리 특화된 사업 구조를 강화하기 위해서 인더스트리 전문가를 좀 더 많이 영입했다. 과거에 주로 단품 위주로 영업을 했다면 이제는 디지털 스레드라는 개념 하에 특정 인더스트리의 엔드 투 엔드 프로세스를 통합할 수 있는 전문성을 가지고 고객의 디지털 전환을 돕고자 한다. 그래서 인더스트리에 특화된 사업 역량을 계속 강화하고 있다. 전기전자, 반도체, 자동차, 조선, 항공국방 등 5개 부문이 주력이라고 할 수 있는데 이에 집중해서 비즈니스를 개발하고 있다. 고객들도 과거에는 툴을 사서 특정 문제를 해결하고자 했다면 이제는 전사 효율화와 관련한 주문을 하고 있어서, 지멘스에서도 전사적인 솔루션의 아키텍처를 그려서 제안하는 형태로 발전하고 있다. 지멘스는 CAD부터 테스트 솔루션까지 엔드 투 엔드로 다양한 솔루션을 가지고 있기 때문에 전체적인 아키텍처를 그리는데 강점이 있다고 본다.   엔지니어링 솔루션과 관련해, 올해 귀사가 주목하고 있는 기술 트렌드나 시장 동향이 있다면 지멘스의 CAE 관련 솔루션은 다른 단품 업체들에 비하면 종합적으로 지원이 가능하다. 단품 위주의 솔빙보다는 시스템 퍼포먼스를 전체적으로 관리하고 해석을 하기 때문에, 복합적으로 해석을 활용하는 추세로 발전하고 있다. 엔지니어링 솔루션 영역에서는 심센터(Simcenter) 솔루션의 총체라고 할 수 있는 xDT(Executable Digital Twin) 기술에 집중하고 있다. xDT는 실제 제품이나 프로세스의 가상 복제본 역할을 하는 실행 가능한 디지털 트윈을 의미한다. 정적인 디지털 표현을 뛰어넘는 xDT에는 실시간 시뮬레이션 기능과 데이터 분석이 포함된다. 심센터는 1D, 3D, CFD, 전기전자, 컨트롤 등 다양한 멀티피직스 디지털 트윈 개발을 지원한다. 심센터가 지원하는 신경망과 AI 기술을 활용해 Dynamics rom(차수 축소 모델)을 생성, xDT 개발을 실현한다. xDT는 IoT 솔루션, Insights Hub 및 멘딕스(Mendix)와 원활하게 통합돼 제조 공정의 다양한 장비와 자산을 모니터링하고 분석함으로써 최적의 운영을 가능하게 한다. 그 결과 제조 공정의 운영 효율성이 향상돼 비용 절감으로 이어진다. 결과적으로 디지털 기술을 통해 제조 혁신을 실현할 수 있다. 지멘스는 고객이 xDT 기술을 직접 체험할 수 있도록 혼합기(mixing machine)에 xDT를 적용한 데모 장치인 심센터 믹서(Simcenter Mixer)를 개발했는데, 혼합기는 화학, 제약, 식음료, 화장품, 배터리 등 다양한 제조 공정에서 활용되고 있다.    올해 제조 시장에 대해서는 어떻게 전망하고 있는지 지멘스는 올해도 소프트웨어 매출의 긍정적인 성장을 예상하고 있다. 코로나19 팬데믹의 여파로 지멘스는 보다 유연하고 효율적인 프로세스 및 운영 방법을 적극적으로 모색하고 있다. 이러한 시장 수요에 발맞춰 다양한 디지털 스레드 방법론을 도입해 왔으며, 올해 여러 산업 분야에서 긍정적인 성과를 거둘 것으로 기대하고 있다. 또한, 클라우드 시장의 확장도 예상된다. 다양한 클라우드 제품이 출시되면서 새로운 기회와 시장이 창출되고 있다. 클라우드 기술은 유연성, 확장성, 비용 절감, 보안 등 다양한 이점을 제공하며 비즈니스 프로세스를 개선하고 혁신할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이러한 시장 트렌드에 발맞춰 변화하는 환경을 반영하고 프로세스 개선과 혁신을 원하는 기업의 니즈를 충족하는 혁신적인 클라우드 솔루션을 고객에게 지속적으로 제공하기 위해 최선을 다할 계획이다.    올해 귀사의 비즈니스 계획에 대해 소개 부탁드린다 지멘스는 올해 디지털 스레드 사업을 가속화해 기존 제품과 서비스를 디지털화함으로써 고객에게 보다 효율적이고 유연한 솔루션을 제공해 비즈니스 프로세스를 혁신하고 생산성을 향상시킬 예정이다. 또한 xDT 솔루션을 통해 심센터 시장을 연구 개발에서 제조/공정 시장으로 확대해 나갈 계획이다. 이와 함께 클라우드 기반 비즈니스를 확대하여 고객이 디지털 플랫폼을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원해 나갈 계획이다. 또한 한국에 디지털 트윈 허브를 만들고 전국의 기관들과 연결해서 디지털 트윈 베이스로 최적화하는 서비스를 제공할 계획이다. 이를 통해 디지털 스레드 사업을 가속화하고, 고객의 성공을 위한 신뢰할 수 있는 파트너가 되는 것을 목표로 하고 있다.      ■ '2022 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

물리 법칙을 학습하는 인공지능으로 시뮬레이션을 개선   최근 인공지능(AI)에 대한 관심이 높아짐에 따라 시뮬레이션 분야에서도 딥러닝을 적용하려는 움직임이 크다. 이번 호에서는 시뮬레이션에서 딥러닝을 어떻게 응용하고 있는지 살펴보고, DNN과 PINN 알고리즘을 응용한 두 가지 예시를 소개한다.   ■ 안지수 태성에스엔이 유동 2팀 매니저로 유동해석에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | jsan@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   신경망 기법에 대한 이해 시뮬레이션 분야에 인공지능을 적용하는 다양한 방법 중 하나는 딥러닝을 사용하는 것이다. 딥러닝은 기본적으로 신경망 기법을 기반으로 하며, 초기는 컴퓨팅 장비의 한계로 인해 간단한 구조의 단층 퍼셉트론을 사용하였다. 그러나 최근에는 컴퓨팅 장비 및 병렬 연산 능력의 발전으로 인해 대규모 데이터셋과 고성능 계산을 처리할 수 있는 환경이 조성되면서 생성형 인공지능, 설명 가능한 인공지능, AutoML 모델 등 다양한 알고리즘으로 발전할 수 있었다. 딥러닝의 대표적인 구조를 살펴보면 <그림 1>과 같이 입력층(Input), 은닉층(Function f:), 출력층(Output)으로 나눌 수 있다. 이 구조는 함수와 유사하게 작동하며, 입력층과 출력층에 데이터를 제공하면 은닉층을 스스로 찾아낸다. 은닉층의 구성을 살펴보면 노드와 노드를 잇는 선으로 표현된다. 각 노드에는 신호를 계산하는 활성화 함수가 포함되어 있으며, 이러한 노드들이 여러 층을 형성하여 최종적으로 은닉층을 구성하게 된다. 이 노드들은 서로 데이터를 전달하면서 반복적인 학습을 진행하고, 일정 기준을 달성하면 인공지능 모델이 생성된다. 딥러닝의 장점 중 하나는 입력과 출력에 사용할 원본 데이터 형태가 중요하지 않다는 것이다. 그림, 소리, 문자 등 다양한 형태의 데이터도 학습이 가능하다.   그림 1. 신경망 구조의 예   시뮬레이션 AI 접근 방식 소개 시뮬레이션에서 인공지능을 응용하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 이미 알고 있는 데이터를 기반으로 목표 값을 예측하는 방법이 있고, 두 번째는 데이터 없이 목표 값을 예측하는 방법이 있다. 물론 기술이 발전할수록 이 두 가지 방법은 상호보완적으로 진화하기 때문에 이분법적인 구분은 상대적으로 의미가 줄어든다. 그럼에도 불구하고, 이 두 가지 방법에 대한 이해는 다음 단계로 나아가기 위한 기반을 제공하기 때문에 각각의 방법을 소개한다.  첫 번째로, 데이터 기반 인공지능 예측 모델을 활용한 경우로는 앤시스 옵티스랭(Ansys OptiSLang)의 Adaptive Metamodel of Optimal Prognosis(AMOP) 기능이 있다. AMOP은 고전적 수치해석 및 통계 기법과 인공지능을 결합하여, 최적화를 위해 더 합리적인 기법을 찾아내는 기능을 제공한다. 이 방법이 데이터 기반인 이유는 원하는 정보를 얻기 위해 일부 데이터를 수집해야 하기 때문이다.(그림 2) 따라서 처음부터 알 수 없는 변수를 찾는 것보다는 차수 축소, 차원 축소, 시스템 최적화 등 rom(Reduced Order Models)과 같은 목적으로 활용된다.    그림 2. AMOP을 사용하기 위한 전처리 데이터   이와 같이 데이터 기반 인공지능 모델의 경우 어느 정도 시뮬레이션 시장에 나타나고 있다. 그러나, 두 번째 경우인 데이터 없이 예측 값을 출력하는 모델은 수치해석의 정확도를 유지하면서 빠른 결과 도출을 목표로 하기 때문에 아직 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 모델의 대표적인 알고리즘으로 PINN(Physics-Informed Neural Networks) 알고리즘이 있다. 기존 신경망 기법은 입력값과 결과값 사이의 물리적 상관관계를 고려하지 못하는데 반해, PINN은 물리적 상관관계를 바탕으로 결과값을 예측하기 때문에 다른 딥러닝 알고리즘에 비해 더욱 타당한 결과를 예측한다는 장점이 있다. 앤시스에서도 PINN 알고리즘을 응용하여 새로운 솔버를 개발 중에 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

유동 해석 소프트웨어, Simcenter FLOEFD   주요 CAE 소프트웨어 소개    ■ 개발 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, sw.siemens.com ■ 자료 제공 : 플로우마스터코리아, 02-2093-2689, www.flowsystem.co.kr / 델타이에스, 070-8255-6001, www.deltaes.co.kr   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 Simcenter FLOEFD는 Siemens NX, Solid Edge, CATIA V5, Creo, Solidworks와 같은 다양한 MCAD 소프트웨어 내에서 쉽고 빠르며, 강력하고 정확한 유체 흐름 및 열 전달 해석을 수행하기 위한 CFD 시뮬레이션 소프트웨어이다. Simcenter FLOEFD는 PLM 설계 환경에 내장되어 있으며, 고유한 자동화 기술을 통해 엔지니어가 전체 설계물의 결과를 CFD를 이용하여 Front Loading하고, 전체 프로세스에서 설계변수에 대한 연구를 수행할 수 있도록 지원한다. ‘Front Loading’은 엔지니어가 추세를 조사하고 덜 긍정적인 요소를 제거하는데 도움이 될 뿐만 아니라 전체 시뮬레이션 시간을 최대 75%까지 줄일 수 있는 설계 프로세스 초기 단계에 CFD 해석 프로세스를 수행하는 것을 의미한다. 1. 주요 특징 ■ Simcenter FLOEFD는 사용이 간편하다. 사용하는 CAD 환경 내에 설계 및 분석을 위한 CFD 소프트웨어를 플러그 앤 플레이로 만드는 설계 중심 시뮬레이션 도구이다. ■ Simcenter FLOEFD는 빠르다. 지능형 기술 및 자동화를 통해 복잡한 형상에 대한 전체 시뮬레이션 시간을 최대 75%까지 줄여 해석 영역을 빠르게 탐지하고, Digital Twin의 검증을 가능하게 한다. ■ Simcenter FLOEFD는 정확하다. 수천 명의 엔지니어가 Simcenter FLOEFD를 사용하여 자동차, 항공우주, 제조 및 전자를 비롯한 다양한 산업 분야에서 실제 엔지니어링 문제를 해결하고 있다. ■ Simcenter FLOEFD는 CFD의 대중화에 앞장서 왔다. FLOEFD는 SolidWorks Flow Simulation의 핵심 기술이다.(Simcenter FLOEFD는 SolidWorks Flow Simulation과 비교하여 몇 가지 추가 기능을 제공한다.)  2. 주요 기능 ■ External( ■ Compressible Gas, Liquid & Incompressible Fluid ■ Free, Forced and Mixed Convection ■ Boundary Layers, Including Wall Roughness Effects / Laminar & Turbulent Flows ■ Heat Transfer in Fluid, Solid & Porous Media ■ Isotropic, Unidirectional, Biaxial / Axisymmetrical and Orthotropic Thermal Conductivities ■ Non-Newtonian Liquids / Real Gases / Two-Phase Flow(Fluid & Particles) / Relative Humidity ■ Moving / Rotating Surfaces and/or Parts ■ Cavitation in Incompressible Water Flows / Steam Modeling with Condensation ■ 2 Resistor Components / Heat Pipes / Electrical Conditions / PCB Smartpart ■ Thermal Radiation Model(Absorption in semi transparent solids) ■ HVAC Comfort Parameters ■ Pre-Mixed / Non-Premixed Steady State Gaseous Combustion ■ High Mach Number Flow(M5-M30) ■ Advanced LED Modeling(2-Resistor and T3ster derived Compact Model) ■ ODB++ detailed PCB import(Explicit traces) / DELPHI multi-resistor network IC model ■ BCI-ROM(Reduced Order Modelling) ■ Electromagnetics(Low-Frequency) ■ Linear Stress and Modal Frequency Analysis 3. 도입 효과 Simcenter FLOEFD는 수치해석에 대한 전문적 지식을 요구하지 않아, CFD를 전문적으로 다루지 않는 조직에서도 충분히 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 5. 주요 고객 Simcenter FLOEFD의 주요 고객으로는 현대/기아자동차, 한국항공우주산업, 한화에어로스페이스, 포스코 건설 및 전세계적으로 수백 곳의 고객이 있다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

최적화 소프트웨어, ODYSSEE   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : CADLM, www.cadlm.org ■ 자료 제공 : 한국엠에스씨소프트웨어, 031-719-4466, www.mscsoftware.com/kr  한국시뮬레이션기술, 031-903-2061, www.kostech.co.kr   ODYSSEE(Optimal Decision Support System for Engineering and Expertise)는 기존 실험 또는 시뮬레이션 결과를 사용하여 기존 실험계획법을 기반으로 새로운 반응을 실시간으로 예측한다.  Machine learning, Optimization and robustness, Reduced Order Modelling(ROM) 엔진을 사용하는 Lunar, Nova, Quasar의 3가지 모듈로 구성되어 있다. ODYSSEE 엔진을 사용한 학습을 통하여 매우 정확한 근사 모델을 제공하여 계산에 소모되는 많은 비용에 대한 문제를 해결한다.    1. 주요 기능 ■ 과거 경험 또는 시뮬레이션을 사용하여 기존 실험계획법(DOE)을 기반으로 새로운 반응을 실시간으로 예측 ■ DOE를 생성 또는 개선 가능 ■ 반복적인 시뮬레이션(많은 소요시간)을 rom로 대체 가능 ■ 모든 결과에 솔루션, 풀 타임 히스토리를 제공하고 기존 FE 애니메이션을 기반으로 최적화 예측 모델의 애니메이션 재구성     ODYSSEE는 사용자가 다음과 같은 목적에 도달하도록 돕는다. ■ 설계 시간 단축에 기여하는 실시간 시뮬레이션 및 최적화 ■ 분석 시간과 계산 노력의 비용과 지연을 줄인다. ■ 지구 보호가 최우선인 시대에는 시뮬레이션 수행 및 데이터 저장 지연 측면에서 시뮬레이션 횟수를 최소화하고 효율적으로 활용하는 것이 중요하다.  ODYSSEE를 사용하면 고객은 몇 가지 시뮬레이션의 DOE를 사용하여 실시간(솔버 독립적)에 기반한 모든 시뮬레이션을 예측할 수 있다. (1) Computing ODYSSEE는 계산에 사용되는 CPU의 유효 개수를 줄이고, 소형 노트북에서도 실행할 수 있는 실시간 등가물로 모델을 대체함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있다. (2) Optimization 기존의 방법인 선정된 변수의 모든 조합을 계산하는 대신, Machine learning을 사용하게 되면 많은 계산이 필요하지 않다. ODYSSEE를 통한 총 계산의 수는 1~1000 또는 그 이상일 수 있지만, ODYSSEE의 강력한 최적화 방법은 수천 번의 계산을 몇 초 또는 몇 분 만에 수행할 수 있다. (3) Time ODYSSEE 기술은 real-time computing을 기반으로 한다. 따라서 매개변수 연구와 최적화를 위한 계산 시간이 거의 필요하지 않으며, 문제 해결의 가장 중요한 부분을 찾기 위한 데이터의 분석을 수행하게 된다. 분석을 통해 실시간으로 최적화 결과를 확인할 수 있으며, 변수 영향도와 최적화 결과를 ODYSSEE를 통해 생성하여 수행 결과를 간단히 출력해볼 수 있다.      좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

새로운 제품을 개발하는 과정에서 CAE는 설계 변경에 따른 영향을 신속하게 분석하고, 효율적인 생산 시뮬레이션도 가능케 한다. 특히 디지털 트윈, 스마트 공장, 디지털 제조 환경에 있어서 CAE는 ‘최적화’를 실현하기 위해 빼놓을 수 없는 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 지난 11월 10일, 수원컨벤션센터에서는 이러한 트렌드에 맞춰 최신 CAE 기술 및 솔루션 공유를 위한 ‘CAE 컨퍼런스 2023’이 열렸다. ■ 이성숙 기자     산업 디지털 전환 위한 CAE의 역할 짚다 올해로 13회를 맞은 ‘CAE 컨퍼런스 2023’은 CAE 수요-공급업계 관계자를 위한 정보 교류의 장으로, ‘제5회 스마트 공장 구축 및 생산자동화전(SMATEC 2023)’과 동시 개최되었다. 이번 컨퍼런스에서는 HD한국조선해양, 지멘스, 나니아랩스, 마이다스아이티, 앤시스코리아, 이에이트, LS일렉트릭, 페이스, LG전자 등 CAE 수요-공급기업이 대거 참여한 가운데, 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위한 CAE 활용 사례와 최신 CAE 관련 기술 트렌드, 그리고 CAE 기반의 스마트 공장 솔루션이 소개되었다.  CAE 컨퍼런스 2023 준비위원회 위원장을 맡은 KAIST 강남우 교수는 개회사를 통해 생성형 AI 기반의 산업 디지털 전환과 스마트 공장 구축에 있어서 중요한 역할을 해 온 CAE에 관해 소개하며, “이번 컨퍼런스가 디지털 트윈과 CAE의 미래를 연결하는 행사가 될 수 있도록 ‘CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’을 주제로 잡았다”고 전했다.   디지털 트윈을 구현하는 CAE 전략과 사례 소개 이번 컨퍼런스는 2개의 기조연설과 9개의 구축사례 및 최신 CAE 기술 트렌드 소개로 진행됐다. 첫 번째 기조연설에는 HD한국조선해양 류승협 상무가 연사로 나서 ‘자율운항선박을 위한 디지털 트윈 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 류승협 상무는 이번 발표를 통해 차세대 선박을 위한 기상 시운전 기술을 소개하고, 가상 물리 모델의 온라인화와 선박 데이터 연결을 통해 선원 훈련 및 선박 운영까지 확장하는 디지털 트윈 생태계 변화를 참석자들과 공유했다. 두 번째 기조연설자로 나선 KAIST 김탁곤 명예교수는 ‘디지털 트윈 기반 CAE 발전 방안’을 주제로, 디지털 트윈을 통해 얻은 다양한 실 체계 정보를 CAE 모델에 도입하는 방안과 이를 통한 CAE 해석의 다양성과 확장성에 관해 소개했다.    ▲ 조선 분야의 디지털 트윈 생태계 기술을 소개한 HD한국조선해양 류승협 상무   ▲ 디지털 트윈 정보와 CAE 모델의 연계를 설명한 KAIST 김탁곤 명예교수   다양한 분야의 CAE 성공사례 발표 CAE 응용 및 성공사례 발표는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 김현준 본부장이 첫 주자로 나섰다. ‘AI 기반의 화학 공정 디지털 트윈 엔드 투 엔드 솔루션 소개’를 주제로 한 김현준 본부장의 발표에서는, 화학 공정에서 많이 사용되는 교반기를 주제로 지멘스 솔루션의 엔드 투 엔드 연계를 통해 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기법이 어떻게 공정 운영 환경을 변화시킬 수 있는지를 보여주었다.  CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장이자 나니아랩스 대표인 강남우 교수는 ‘생성형 AI 기반 제품 설계 및 성능 예측 혁신’을 주제로 제조업 분야에 적용 가능성이 큰 다양한 딥러닝 활용 방안에 관해 소개했다. 이와 함께 생성형 AI를 활용한 3D 데이터 설계부터 성능 예측과 최적 설계까지 포괄적인 사례를 공유했다. 마이다스아이티의 김종성 프로는 ‘메시프리 기술을 활용한 설계 단계 CAE 구축 방안 및 주요 기업 적용 사례’ 발표를 통해, 요소망(메시) 없이 해석할 수 있는 메시프리(MeshFree) 기술과 이 기술을 기계 분야 설계 단계에 어떻게 적용하고 운영할 수 있는지를 주요 기업 적용 사례를 통해 소개했다. 앤시스코리아의 이정원 매니저는 ‘엔지니어링 시뮬레이션을 위한 AI/ML’을 주제로, 앤시스 제품군을 통해 활용할 수 있는 엔지니어링 시뮬레이션에서 인공지능/머신러닝 기법에 관한 사례 소개와 함께 미래 기술 개발 방향도 공유했다.    ▲ 화학 공정의 디지털 트윈 활용 사례를 소개한 지멘스 김현준 본부장   ▲ 생성형 AI 기반의 최적 설계 기술을 선보인 나니아랩스 강남우 대표   ▲ 기계 설계를 위한 메시프리 기술을 소개한 마이다스아이티 김종성 프로   ▲ 엔지니어링 시뮬레이션을 위한 AI/ML 기술을 소개한 앤시스코리아 이정원 매니저   AI 접목해 CAE의 가능성 넓힌다 이번 컨퍼런스에서는 CAE 활용 사례뿐만 아니라 산업 디지털 전환을 위한 다양한 AI 기반의 신기술이 대거 소개되었다. 이에이트의 김광원 솔루션연구기획그룹장은 ‘NFLOW + AI의 디지털 트윈 적용’을 주제로, 기존 CFD 해석의 시간적 한계를 극복할 수 있는 CFD + AI 기술의 디지털 트윈 적용 사례를 소개했다. LS일렉트릭의 유성열 매니저는 ‘LS일렉트릭의 클라우드 전략과 DX, AI 시뮬레이션 적용 사례’ 소개를 통해 디지털 전환에 빠르게 대응하기 위해 클라우드 컴퓨팅 기반의 개발 환경을 구축하여 CAx, IoT(사물인터넷), AI 등 다양한 디지털 기술을 융합하여 제품 경쟁력을 높이고 있는 LS일렉트릭의 변화를 소개했다. 페이스의 한우주 부사장은 ‘시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 솔루션 및 적용 사례 소개’라는 주제로 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 구축 솔루션인 페이스 트윈(PACE Twin)과 페이스 rom(PACE rom)에 관해 소개했다. KAIST의 이승철 교수는 ‘산업 현장에서의 AI 성공 전략과 물리 지식 기반 차수 축소 모델’을 주제로, 산업 AI 기술이 현장에서 성공하기 위한 핵심 전략과 CAE 계산 가속화를 위한 인공지능 기반 차수 축소 모델(ROM)을 소개했다. 마지막 발표를 맡은 LG전자의 김완수 책임연구원은 ‘열유동 서로게이트 모델을 이용한 건조기 성능 예측’을 주제로, 물리적 해석이 어려운 드럼 내부의 유동 및 수분 증발 현상을 모델링하기 위해 AI를 활용한 서로게이트 모델을 구성한 사례를 소개했다.   ▲ CFD와 AI를 결합한 디지털 트윈 활용범을 소개한 이에이트 김광원 솔루션연구기획그룹장   ▲ 클라우드 기반의 CAx 및 디지털 제품 개발 로드맵을 소개한 LS일렉트릭 유성열 매니저   ▲ 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 구축 기술을 소개한 페이스 한우주 부사장   ▲ 빠른 CAE를 위한 AI 기반 모델링 기술에 대해 발표한 KAIST 이승철 교수   ▲ 건조기의 열유동 해석을 위한 AI 모델 구축 사례를 소개한 LG전자 김완수 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   최근, 다양한 실험 및 해석에서 축적된 데이터와 인공지능 기술의 발전으로 데이터 기반 설계(Data-Driven Design)가 활성화되고 있다. 특히 해석 데이터를 기반으로 한 메타모델은 빠른 예측 속도의 장점을 이용해 반복적인 예측이 요구되는 최적 설계와 실시간 예측이 필요한 디지털 트윈 분야에서 주로 사용되며, 부품과 시스템의 통합 최적설계나 생산 품질 관리와 같은 다양한 분야로 활용 범위가 확장되고 있다. 이번 호에서는 간단한 사례를 통해 데이터 기반 설계에서 활용되는 딥러닝 기술과 해석 데이터를 이용한 메타모델을 소개한다. 그리고 딥러닝 프로그래밍 작업 없이 해석 데이터 기반 메타모델을 쉽게 생성할 수 있는 다양한 환경과 제작 방법부터, 생성된 메타모델을 다양한 환경에서 효율적으로 사용하기 위해 FMI(Functional Mock-up Interface) 기술로 제작하는 FMU(Functional Mock-up Unit)의 생성 및 사용법까지 다루도록 하겠다.   ■ 권기태 태성에스엔이의 EBU_LF팀 수석매니저로 해석자동화 업무 및 기술지원을 담당하고 있다. 이메일 | gtkweon@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   메타모델이란 우선, 메타모델의 정의와 활용에 대해 짚고 넘어가보자. 메타모델(metamodel)은 ‘모델의 모델’이라는 의미로, 복잡한 모델을 간소화하여 설명하거나 정의하는데 사용된다. 근사방법(approximation method)을 사용해 원래의 모델을 재모델링함으로써 만들어지는 간결한 형태의 모델을 의미한다. 이러한 메타모델의 정의나 활용은 적용되는 분야에 따라 다르게 사용된다. 우선 기계학습의 메타모델은 다른 기계학습 모델을 이해, 분석, 또는 간략하게 표현하기 위한 목적으로 사용되며, 소프트웨어 엔지니어링 분야에서는 UML을 통해 시스템의 구조와 속성을 추상화하고 표준화하는데 사용된다. 시뮬레이션 및 최적화 분야의 메타모델은 복잡한 시뮬레이션 모델이나 실제 세계의 시스템을 간단한 수학적 모델로 대체하며, 이를 통해 저렴한 비용과 짧은 시간 안에 다양한 시나리오 탐색이나 최적의 해를 찾는 데 활용된다. 시뮬레이션 및 최적화 분야에서도 메타모델은 목적이나 관점에 따라 여러 용어로 불린다. 가장 먼저, 복잡하거나 계산에 많은 비용이 소요되는 모델, 또는 실제 실험을 단순하고 효율적인 형태로 근사화한 모델이란 의미의 대리자 모델(surrogate model)이 있다. 더불어 고차원이나 복잡한 시스템의 동적 거동을 낮은 차원이나 작은 수의 변수를 사용하여 효과적으로 근사화하는 방식의 rom(Reduced-Order Modeling)이 있다. 또한 데이터를 사용하여 복잡한 시스템의 응답을 모델링하고 최적화하기 위한 통계적 방법이란 의미의 RSM(Response Surface Model)과 최적화 프로그램 안에서 시간이 많이 소요되는 CAE 시뮬레이션을 대신하여 사용되는 대리자 모델인 MOP(Meta-Model of Optimal Prognosis)란 용어도 사용되고 있다.   해석 데이터 기반 메타모델 컴퓨터 하드웨어의 발전과 함께 공학 설계 기술은 실험 중심의 설계에서 시뮬레이션 기반의 설계로 급속도로 전환되었다. 더욱이, 최근에는 실험과 해석에서 축적된 데이터와 인공지능 기술의 발전으로 데이터 기반 설계가 활성화되는 만큼, 데이터 기반 설계에서 사용되는 데이터 기반 메타모델의 중요성도 같이 증가하고 있다. 메타모델은 복잡한 시스템이나 모델을 간단히 표현하기 위해 확보된 데이터를 수학적 기법이나 인공지능 기술로 처리하여 제작한다. 특히, 인공지능과 시뮬레이션 기술의 발전으로 해석 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 메타모델이 주목을 받고 있다. 해석 데이터는 측정 데이터와 비교해 입력과 출력 데이터의 노이즈가 적고, 스크립트 자동화를 이용해 원하는 조건으로 데이터를 쉽게 확보할 수 있다는 장점이 있다. 딥러닝 기술을 이용한 메타모델은 복잡한 수학적 지식 없이 구현이 가능하며, 파이썬(Python) 환경에서 작업하기 때문에 파이썬의 강력한 기능을 효과적으로 활용할 수 있다.   메타모델의 활용 해석 데이터를 활용한 메타모델은 빠른 예측 속도의 장점을 활용하여 반복적이거나 실시간 예측이 필요한 분야에서 주로 사용된다. 그러나 해당 메타모델은 해석 데이터를 생성할 때 사용된 변수로만 입력 값이 제한되기 때문에, 설계인자가 고정된 상황에서만 적합하다는 단점이 있다. 이러한 메타모델의 장단점을 고려하여 활용 가능한 분야를 도출하면 <그림 1>과 같다. 설계 최적화 및 민감도 분석 : 반복적으로 사용되는 빠른 예측 복잡한 시스템의 최적설계 : 요소부품과 시스템의 통합적 최적설계에서 부품 메타모델 생산 품질 관리 : 설계가 확정된 후 생산 과정의 변동 관리 디지털 트윈 : 설비의 운용 효율을 최적화하기 위해 실시간 예측   그림 1. 디지털 엔지니어링의 구성 요소   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스코리아가 연례 행사인 ‘시뮬레이션 월드 코리아(Simulation World Korea) 2023’을 잠실 롯데호텔 월드에서 개최했다. 앤시스코리아의 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2023’에 맞춰 방한한 앤시스의 스티브 파이텔(Steve Pytel) 제품관리 총괄 부사장은 ‘AI 시대, 설계 기술의 진보(Advancing Design in an AI World)’를 주제로 기조 연설에 나섰다.     파이텔 부사장은 “다양한 산업 분야에서 애플리케이션 개발의 복잡성이 증가함에 따라 엔지니어링 과제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 사용하는 추세가 가속화되고 있다”고 짚었다. 앤시스는 글로벌 고객들의 디지털 엔지니어링 요구 사항들을 지원하기 위해 지난 2011년 이후 25개 관련 기업의 전략적 인수에 50억 달러 이상을 투자했다. 또한 10억 달러 이상의 R&D 투자를 통해 구조, 유체, 전자기, 시스템/회로, 광학 등 솔루션 포트폴리오를 확장해 왔다. 파이텔 부사장은 “앤시스 솔루션을 사용하는 모든 고객은 시뮬레이션에서 얻은 인사이트를 기반으로 모든 제품 설계를 철저히 검증할 수 있어, 생산성을 개선하며 민첩성을 높여 혁신을 가속화하고 궁극적으로 ‘시뮬레이션 리더십’을 확보할 수 있다”고 말했다. 이번 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2023’에서 앤시스는 혁신을 위한 5대 중점 분야인 수치 해석, HPC (고성능 컴퓨팅), 인공지능 및 머신러닝, 클라우드 및 디지털 엔지니어링에 대한 기술 지원 전략 및 계획을 발표했다. ▲수치 해석 기술을 위해 앤시스는 솔버의 체계적인 활용 방법, 지오메트리 및 메시, 형상 및 토폴로지 최적화, 진보된 분석론 제시, 멀티피직스 및 멀티스케일 등을 지원한다. ▲HPC 분야에서는 메모리 공유, MPI(매시지 패스 인터페이스)를 이용한 병렬 처리, 세분화된 GPU(Fine-grained GPUs) 처리, FPGA 및 AI 하드웨어나 퀀텀 컴퓨팅 등 새로운 아키텍처를 도입하고 있다. ▲AI(인공지능)/ML(머신러닝) 분야에서 앤시스는 솔버 가속, 솔버 설정, 하향식(톱다운)/상향식(버텀-업) 방법, rom(차수축소모델), LLM(거대언어모델) 등을 제공한다. ▲클라우드 분야에서는 클라우드 사용 강화, 네이티브 클라우드 제공, 클라우드 플랫폼 및 이를 이용한 협업, 오픈 API 및 개발자 에코시스템, 통일된 사용자 경험 등을 제공하며 ▲디지털 엔지니어링을 위해서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 디지털 엔지니어링의 요구 사항 및 아키텍처 연결, 안전 및 보안과 소프트웨어, 디지털 트윈, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 등을 제공한다.     앤시스는 이와 같은 중점 분야를 지원하는 기술로 시뮬레이션 가속화를 위한 GPU 솔버/HPC/양자 컴퓨터 활용 연구 개발을 지원하고 있으며, AI를 사용한 업무 효율화와 간소화를 위해서 다국어 AI 가상 비서(어시스턴트)인 '앤시스GPT(AnsysGPT)'를 제공한다고 밝혔다. 또한 자사 솔루션 포트폴리오 전반에 적용하여 광범위한 개발 에코시스템을 구축할 수 있는 오픈소스 파이썬(Python) API 소프트웨어 패키지인 ‘파이앤시스(PyAnsys)’와 마이크로 소프트 에저(Microsoft Azure) 및 AWS에서 구동되는 ‘앤시스 클라우드(Ansys Clould)’를 통해 고객이 보다 효과적으로 협업하고 보다 빠르게 혁신을 창출할 수 있도록 제품 업데이트 및 수많은 신규 기능을 추가하여 고객의 업무 환경 개선에 힘쓰고 있다고 소개했다. 특히, 국내 시장에서는 MBSE, 디지털 트윈과 같은 디지털 엔지니어링, AI 및 ML 분야의 수요가 많은 점을 인지하여 다양한 기업 고객이 혁신을 주도할 수 있도록 관련 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션 포트폴리오를 지속적으로 확장하고 있다. 앤시스에 따르면 국내 앤시스코리아 조직에는 100명 이상의 분야별 전문 엔지니어들이 고객을 지원하고 있으며, 2023년 고객 지원 시간은 이미 5150 시간을 넘어섰다. 또한 앤시스 솔루션을 충분히 활용할 수 있도록 고객을 대상으로 1750시간 이상의 대면 교육 및 7750시간 이상의 온라인 교육도 진행되었으며, 이러한 면밀한 고객 지원을 통한 올해 고객 만족도는 93.5%에 이른다. 파이텔 부사장은 “앞으로도 혁신적인 기술을 기반으로 하는 선도적인 시뮬레이션 솔루션 제공은 물론이고, 교육, 컨설팅, 기술 지원 등 고객들과 가장 가까운 곳에서 그들의 어려움을 파악하고, 함께 해결함으로써 한국 기업 고객들이 글로벌 시장에서도 혁신을 이끌어 갈 수 있도록 적극 협업할 계획”이라고 말했다. 앤시스코리아의 문석환 지사장은 “이번 시뮬레이션 월드 코리아 2023에는 역대 가장 많은 고객분들이 등록 및 참석할 정도로, 앤시스 및 시뮬레이션 기술에 대한 높은 관심을 확인할 수 있었다"라고 말하며, "앤시스는 글로벌 트렌드에 발맞춘 새로운 기술 개발 및 투자로 더욱 향상된 고객 경험을 제공하고자 하며, 활용 영역을 더욱 확장하여 의료제약, 항공우주 등 산업군에서의 활용도 적극 지원하고 있다. 내년에도 고객과의 활발한 협업을 통해 시뮬레이션이 혁신을 위한 필수 요소로 자리매김할 수 있도록 하겠다"고 전했다.

body, .maintable { height:100% !important; width:100% !important; margin:0; padding:0;} img, a img { border:0; outline:none; text-decoration:none;} p {margin-top:0; margin-right:0; margin-left:0; padding:0;} .ReadMsgBody {width:100%;} .ExternalClass {width:100%;} .ExternalClass, .ExternalClass p, .ExternalClass span, .ExternalClass font, .ExternalClass td, .ExternalClass div {line-height:100%;} img {-ms-interpolation-mode: bicubic;} body, table, td, p, a, li, blockquote {-ms-text-size-adjust:100%; -webkit-text-size-adjust:100%;} @media only screen and (max-width: 480px) { .rtable {width: 100% !important;} .rtable tr {height:auto !important; display: block;} .contenttd {max-width: 100% !important; display: block; width: auto !important;} .contenttd:after {content: ""; display: table; clear: both;} .hiddentds {display: none;} .imgtable, .imgtable table {max-width: 100% !important; height: auto; float: none; margin: 0 auto;} .imgtable.btnset td {display: inline-block;} .imgtable img {width: 100%; height: auto !important;display: block;} table {float: none;} .mobileHide {display: none !important;} }     If you can't read this email, please view it online   안녕하세요, 플로우마스터코리아 입니다. Flowmaster Korea 2023 Conference를 10월 13일 금요일에 예정하고 있습니다. Conference를 통하여 고객분들을 모시고 만남과 정보 교류의 시간을 갖는 것은 더 없는 행복이라 생각하며, Conference를 통하여 1D System 및 3D CFD Simulation에 대한 정보 교류의 시간 및 고객 여러분들의 만남의 장이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 이번 Conference에는 국내 산업분야 전문가분들의 1D System 및 3D CFD (Flomaster, Amesim, FLOEFD, STAR-CCM+) 에 대한 활용 사례 및 연구 사례 발표가 예정되어 있으니 고객 여러분들의 많은 관심과 참여 부탁드립니다. 관련하여 문의사항이 있으시면 언제든지 연락 주시기 바랍니다. 발표 및 기술관련 : 박종민 부장 02-2093-2685 / support@flowsystem.co.kr Conference 관련 : 한송이 과장 02-2093-2689 / mktg@flowsystem.co.kr 플로우마스터코리아 드림.   Conference 개요 / Information 일정 : 2023. 10. 13. 금요일 09:30 ~ 17:00 장소 : FKI Tower (여의도 전경련회관), 3층 에메랄드홀 참가비 무료 주차 가능   행사 내용 / Agenda 09:30 ~ 10:00   Registration     10:00 ~ 10:10   환영 인사     10:10 ~ 10:40   Key Note ● 유럽과 일본의 글로벌 자동차 OEM이 지멘스의 시스템 모델 개발 플랫폼을    도입한 사례와 효과 [ Siemens System Model Based Development ] * SIEMENS 최승현 영업대표     10:40 ~ 11:55   Presentation 1 ● rom Builder를 이용한 예측 모델 생성 * Flowmaster Korea_최종인 대리 ● Flomaster를 활용한 발전소 계통 운전 분석 * 한국수력원자력_허민웅 선임연구원 ● 한국형발사체 발사대시스템 산화제공급계의 발사체 산화제 충전 운용 설계     및 비행시험을 통한 충전 유량 검증 * 한국항공우주연구원_서만수 Senior researcher ● 전동기 냉각용 3차원 타겟팅 열교환기 개발 분야에 대한 FLOEFD 활용 * 제너진_박범용 대표이사 ● Amesim을 이용한 수소에너지 시스템 해석 소개 (연료전지 / 수전해) * Flowmaster Korea_채준희 이사     11:55 ~ 13:30   Lunch     13:30 ~ 15:00   Presentation 2 ● 1D System(Flomaster/Amesim등) 모델링 자동화 및 해석 자동화 구축 * Flowmaster Korea_박종민 부장 ● Update 예정 * 한국전력기술_이근우 차장 ● 저궤도 위성(다목적실용위성) 추진시스템 연료배관 유동해석 사례     [ 위성 추진시스템 유동해석 사례발표 ] * 한화에어로스페이스_서민교 선임연구원 ● 다누리호(달궤도선) 추진시스템 연료배관 유동해석 사례     [ 위성 추진시스템 유동해석 사례발표 ] * 한국항공우주연구원_김선훈 선임연구원 ● LNG ORV 시스템 열전달 모델 개발 및 FMU를 활용한 Transient 해석 * 포스코건설_이현철 차장 ● 열전달 및 물질전달을 포함하는 탱크 시스템 연동 해석 * Flowmaster Korea_이웅기 대표     15:00 ~ 15:30   Coffee Break     15:30 ~ 16:45   Presentation 3 ● 1D 3D Coupling 냉난방해석 * 현대자동차_김원식 책임연구원 ● LNG 연료선의 벙커링 시 유량 제어 * 삼성중공업_김성우 프로 ● LNG Fuelled Tanker 연료 공급 시스템 이중관 및 연료 준비실에서의    LNG Leakage에 관한Ventilation 검토 * 선박행양플랜트연구소_이다솜 전임설계원 ● 항공용 엔진 블리드 배관 유동해석 사례 * 한화에어로스페이스_전신영 박사 ● 외부 최적화 알고리즘을 이용한 Flomaster 배관망 시스템 최적화 * Flowmaster Korea_박종민 부장     16:45 ~ 17:00   시상 및 경품 추첨, Closing     상기 Agenda는 상황에 따라 변경될 수 있습니다.          

샤오미가 '샤오미 패드 6(Xiaomi Pad 6)'와 '레드미 패드 SE(Redmi Pad SE)' 등 두 가지 모델의 태블릿 PC를 출시한다고 밝혔다. 샤오미 패드 6는 RAM 6GB+ROM 128GB, RAM 8GB+ROM 128GB, RAM 8GB+ROM 256GB 등 세 가지 조합으로 제공되며, 출시가는 각각 42만 8000원, 44만 8000원, 47만 8000원이다. 레드미 패드 SE는 RAM 4GB+ROM 128GB, RAM 8GB+ROM 128GB의 두 가지 모델로 출시되며 각각 20만 8000원, 24만 8000원으로 제공된다. 두 태블릿 PC 모두 8월 31일부터 9월 6일까지 일주일동안 얼리버드 할인 혜택을 받을 수 있다. 샤오미 패드 6는 샤오미 라이트 스토어, 홈플러스 강서점의 오프라인 매장과 샤오미 네이버 브랜드 스토어, 쿠팡, 11번가, 지마켓, 옥션과 같이 다양한 온라인 채널에서 판매한다. 레드미 패드 SE는 쿠팡에서만 구매할 수 있다.   ▲ 샤오미 패드 6   샤오미 패드 6는 향상된 화면과 음질, 멀티태스킹 기능을 통해 효과적인 업무를 돕는다. 11인치 디스플레이는 WQHD+ 해상도에 144Hz 주사율을 지원하며, 돌비 비전(Dolby Vision)으로 정밀한 디테일까지 구현 가능한 선명한 화면을 제공한다. 또한, 독일 티유브이 라인란드(TÜV Rheinland)의 낮은 블루라이트 인증을 받았으며, 풀레인지 DC 디밍을 지원해 장시간 시청으로부터 시력을 보호한다. 또한, 쿼드 스테레오 스피커를 탑재하고 돌비 애트모스(Dolby Atmos) 음향 기술을 적용해 풍부한 오디오 경험을 제공한다. 스냅드래곤 870 프로세서로 구동돼 대용량의 게임과 파일을 원활하게 처리하거나 실행하며 강력한 성능을 제공한다. 33W 고속 충전을 지원하는 8840mAh의 배터리를 탑재했다. 업무 효율성을 향상할 수 있는 기능도 제공한다. 세 손가락으로 스와이프 동작을 하면 빠르게 분할 화면으로 전환돼 멀티태스킹이 가능하다. 분할 화면 모드에선 최대 4개의 앱을 동시에 열어 작업할 수 있다. 일부 앱에선 드래그 앤드 드롭 동작으로 손쉽게 텍스트, 이미지, 파일을 앱 간에 공유해 업무를 효율적으로 수행할 수 있다. 13MP 후면 카메라와 8MP 전면 카메라를 탑재했으며, 포커스프레임(FocusFrame) 기능으로 화상 회의 시 움직일 때도 인물에 초점을 정확히 맞춘다. 또한, 회의에서 누군가가 새로 참여하거나 퇴장할 때 카메라 렌즈가 자동으로 최적의 시야각을 확보한다. 4중 마이크 방향 감지 시스템으로 단일 발화자에게선 60°로, 여러 발화자가 있는 회의에선 360°로 음성을 감지한다. ‘컨퍼런스 툴(Conference Tools)’을 사용하면 화상 회의 관련해 여러 기능을 손쉽게 이용할 수 있다. 샤오미 패드 6는 그래비티 그레이, 골드, 미스트 블루의 세 가지 색상으로 출시된다. 또한, 블랙, 화이트, 블루 세 가지 색상의 전용 커버도 함께 판매한다. 샤오미 패드 6 키보드(Xiaomi Pad 6 Keyboard), 전용 보호 필름, 그리고 실제 종이에 쓰는 듯한 부드러운 사용감을 제공하는 샤오미 스마트 펜 2세대(Xiaomi Smart Pen 2nd generation)도 별도로 구매할 수 있다.  스마트펜, 키보드, 커버, 보호필름의 가격은 각각 9만 8800원, 8만 8800원, 2만 2800원, 1만 5800원이다.   ▲ 레드미 패드 SE   레드미 패드 SE는 11인치의 90Hz 주사율 FHD+ 디스플레이가 장착돼 부드러운 재생과 선명한 화질을 제공한다. 티유브이 라인란드의 낮은 블루라이트 인증과 풀레인지 DC 디밍을 갖춰 장시간 시청에도 편안함을 제공한다. 돌비 애트모스 음향 기술과 쿼드 스테레오 스피커는 몰입감 있는 오디오를 제공한다. 레드미 패드 SE는 라벤더 퍼플, 그라파이트 그레이, 민트 그린의 세 가지 색상의 메탈 유니보디 디자인 중 선택할 수 있다. 478g의 무게와 7.68mm의 두께로 휴대성을 높였고, 8000mAh 배터리를 탑재했다. 또한 5MP의 전면 카메라와 8MP의 후면 카메라를 탑재했으며 스냅드래곤 680 프로세서로 구동된다. 샤오미에서 자체 개발한 안드로이드 커스텀 UI인 미유아이(MIUI) Pad 14와 함께 사용하면 향상된 제스처 기능과 다양한 앱 기능을 통해 손쉽고 편안하게 사용할 수 있다.

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