시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (2)   시뮤텐스(SIMUTENCE)의 시뮤필(SimuFill)은 성형 프로세스 모델링을 위한 기존 소프트웨어 아키텍처(아바쿠스 및 몰드플로우 플러그인)를 개선하여 고급 압축 및 사출 성형 분석이 가능하다. 시트 몰딩 컴파운드(SMC), 장섬유 강화 열가소성 수지(LFT) 및 유리 매트 열가소성 수지(GMT)의 압축 성형은 단섬유 섬유 복합재에 가장 많이 적용되는 제조 공정 중 하나이다. 그러나 이러한 재료를 성형하면 부분적으로 채워진 캐비티(미충진 영역)가 수반될 수 있어, 섬유 배향의 변화와 같은 흐름에 따른 효과 분석이 필요하다. ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   시뮤필(SimuFill) 제품을 통해 제공되는 몰드플로우 애드온(Moldflow Add-on)은 PVT 거동을 경화도의 함수로 모델링할 수 있으며, 각각 열가소성 수지와 열경화성 수지의 결정화 및 경화 동역학을 예측하는 것이 포함된다.   LFT 스트랜드에 대한 섬유 배향 초기화 유동 길이가 충분히 짧은 경우 초기 섬유 배향은 최종 섬유 배향에 큰 영향을 미친다. LFT 스트랜드(strands)에서 국부적인 섬유 배향은 불균일하며 압출 공정을 통해 결정된다. 시뮤필을 사용하면 분석 방정식을 사용하여 LFT 스트랜드의 로컬 섬유 배향을 초기화할 수 있다.     결정화 및 경화 동역학 시뮤필을 사용하면 열가소성 재료(LFT, GMT)의 결정화 역학과 열경화성 재료(SMC)의 경화 역학을 예측할 수 있다. 이는 결정화/경화도를 초기 조건으로 고려하여 금형 충진 및 부품 변형/스프링을 정확하게 예측할 수 있다. 시뮤필은 아바쿠스(Abaqus)의 후 변형 분석용 추가 기능인 시뮤워프(SimuWarp)에서도 사용되는 몰드플로우용 Nakamura-Ziabicki 모델(결정화 모델)을 제공한다.     PVT 모델링 PVT 거동의 정확한 모델링은 열 신장 및 수축으로 인한 잔류 변형률을 정확하게 예측하는 데에 중요하다. 잔류 변형은 잔류 응력과 변형을 유발한다. 시뮤필은 열가소성 수지와 열경화성 수지 모두에 대한 경화도의 함수로서 PVT 거동을 예측하기 위한 정교한 모델을 제공한다.     프레스 톤수 최적화 프레스 톤수는 제조에 매우 중요하고 자본 투자에 있어 비용을 유발하는 요소이다. 복잡한 재료 거동, 설계 반복 및 처리 전략은 필요한 공정 톤수에 큰 영향을 미친다. 시뮤필을 사용한 성형 시뮬레이션은 공정력을 신뢰할 수 있는 추정을 가능하게 하므로 자본 투자를 줄이는 데에 핵심 역할을 한다.     초기 Charge 성형 대부분의 시뮬레이션 접근 방식은 재료 흐름이 시작되기 전에 복잡한 초기 Charge 구성의 성형을 포착하지 못한다. 시뮤필을 사용하면 복잡한 초기 Charge 구성을 설명하기 위해 재료 성형 및 재료 흐름을 예측하는 순차적 접근 방식이 가능하다. 초기 Charge 구성을 고려하고 최적화하면 완전한 금형 충진과 공정 시간 단축이 보장된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9)   이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스의 밀레니엄 M1 CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰, 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 2022년 전 세계 자동차 생산량은 5.7% 증가하여 8540만 대를 생산할 것으로 예상된다. 그러나 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다. 유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다.      유체의 난류 모델링 난류는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 수년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명하면 다음과 같다.   직접 수치 시뮬레이션(DNS) DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다.   대규모 와류 시뮬레이션(LES) 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도, 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다.   레이놀즈-평균 나비에-스토크스 모델(RANS) RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다.   올바른 선택 - DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다. RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 솔루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2)   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 처음 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램으로, 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다.  이번 호에서는 혁신적인 디자인 경험을 제공할 수 있는 직스캐드 2024의 포인트 클라우드(point cloud, 점군) 기능에 대해 살펴본다.   ■ 이소연 직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 이메일 | tech@zyx.co.kr 홈페이지 | https://zyx.co.kr   그림 1. 포인트 클라우드의 예시   직스캐드 2024 버전에서는 디자인 및 엔지니어링 분야의 혁신이 더욱 확대되었다. 이번에 추가된 포인트 클라우드 기능은 사용자들에게 새로운 차원의 디자인 경험을 제공하며, 디자인 작업을 보다 직관적이고 효율적으로 만들어낸다. 포인트 클라우드 기능은 물체나 환경을 3차원 공간 상에 좌표로 표현한 데이터를 쉽게 가져와서 디자인 작업에 활용할 수 있다. 이는 레이저 스캐너나 카메라를 통해 취득된 데이터를 직스캐드에서 쉽게 작업하여 설계자들이 사진에 담을 수 없었던 현장을 그대로 볼 수 있게 됐다. 이 기능을 통해 사용자들은 건축물의 외형을 분석하고 수정하는데 사용할 수 있으며, 제조 엔지니어는 제품의 형태와 치수를 분석하여 제조 공정을 최적화할 수 있다. 또한, GIS 전문가는 지형 분석 및 지리 정보 시스템에 포인트 클라우드 데이터를 쉽게 통합하여 지형 모델링을 수행할 수 있다. 이 외에도 포인트 클라우드 기능은 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며, 사용자들에게 더욱 직관적이고 효율적인 경험을 제공한다. 직스캐드 2024의 새로운 포인트 클라우드 기능은 디자이너들의 창의성을 끌어올리고 혁신적인 디자인을 만들어내는데 도움이 될 것이다.   포인트 클라우드 사용하기 데이터 취득 포인트 클라우드를 만들기 위해서는 먼저 데이터가 필요하다. 레이저 스캐너, 구조 광 프로젝터, 드론 또는 스테레오 카메라와 같은 장비를 사용해야 된다. 이러한 장비로 물체나 환경을 촬영하고 측정하여 3D 좌표를 생성한다.   데이터 처리 현재 직스캐드 2024 버전에서는 6개의 확장자를 지원한다. (*.rcs, *.rcp, *.e57, *.las, *.laz, *.pts) 취득한 데이터를 변환하는 작업을 거치면 모델을 확인할 수 있다.   그림 2. 포인트 클라우드 변환   포인트 클라우드 시각화 데이터가 처리되면 포인트 클라우드를 시각화하여 확인할 수 있다.    분석 및 편집 시각화된 포인트 클라우드를 통해 색상 및 단면, 점의 크기와 세밀도를 필요에 따라 편집할 수 있다.   그림 3. 포인트 클라우드 편집   시뮬레이션 및 검증 디자인이 완료되면 시뮬레이션을 통해 제품이나 구조물의 특징을 확인할 수 있다. 이를 통해 디자인의 품질과 안정성을 확보할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   데이터킷(Datakit)은 CAD 데이터 변환 프로그램인 크로스매니저(CrossManager)의 개발사로, 크로스매니저는 파트너사인 몰드케어를 통해 국내 공급되고 있다. 데이터킷의 필리프 블라슈(Philippe Blache) CEO는 다양한 설계 관련 정보의 변환과 상호운영성을 통해 제조·건축 등 산업 영역에서 더 많은 가치를 제공한다는 비전을 제시하고 있다. ■ 정수진 편집장    ▲ 데이터킷 필리프 블라슈 CEO   데이터킷은 어떤 회사인지 1994년 프랑스에서 설립된 데이터킷은 CAD, CAM, CAE, BOM, PLM, 계측, BIM, 건설 등 다양한 소프트웨어 간의 상호 호환 운용성(interoperability) 분야에 집중하고 있는 기업이다.  데이터킷의 데이터 변환 솔루션은 설계, 제조, 검사 및 보관 전반에 걸쳐 연결성을 구축하여, 제품 개발 프로세스의 디지털 전환을 가속화하고 시장 출시에 걸리는 시간을 줄인다. 데이터킷은 수년간 표준화 특히 STEP AP242 표준에 참여했으며, LOTAR(Long Term Archiving and Retrieval) 협회 워크숍 및 MBx 상호 운용성 포럼에 참여하고 있다. 또한 빌딩스마트(BuildingSMART)의 IFC 구현자 포럼 회원으로서 BIM 커뮤니티에도 참여하고 있다.   크로스매니저의 특징에 대해 소개한다면 크로스매니저를 사용하면 모델과 관련된 많은 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환이 가능하다. 크로스매니저는 ▲2D 도면, 3D B-Rep 및 메시(mesh) 표현을 비롯해 ▲부품, 어셈블리 및 색상/질감 등 속성과 ▲PMI(제품 제조 정보), FD&T(Functional Dimensioning and Tolerancing), GD&T(기하공차), 메타데이터, 자재/공급업체/비용 등 속성을 포함한 제품 제조 정보까지 다양한 정보를 변환할 수 있다. 또한 CAD 소프트웨어 별 고유(native) 파일 및 표준 형식 파일로 변환할 수 있는 수백 가지의 기능과 솔루션을 제공한다.   크로스매니저가 다른 솔루션과 차별화되는 점은 무엇인지 데이터킷은 30년 동안 상호 호환 운용성에 초점을 맞추고 있으며, 시장에서 가장 특별하고 폭넓은 경험을 제공하기 위해 R&D에 노력을 기울여 왔다. 크로스매니저 변환기를 사용하면 모델과 관련된 광범위한 데이터를 변환 및 보존할 수 있으며, 최신 버전의 CAD 소프트웨어와의 호환성을 위해 수백 가지 CAD별 고유 파일 및 중립 포맷에 대한 분기별 업데이트를 제공한다. 또한, 확장 가능한 단일 또는 멀티 포맷 라이선스, 컴퓨터나 서버에서 실행되는 고정/원격/플로팅 라이선스, 영구 또는 구독 라이선스 등 다양한 유형의 라이선스를 제공한다. 이외에 크로스매니저 어드밴스 버전에서는 자동화 프로세스 및 일괄 처리가 가능하다. 크로스매니저는 설계회사의 CAD 투 CAD(CAD-to-CAD) 변환에 가장 많이 사용되지만, 제조 또는 제조 부품의 정확성 확인, FEA(유한요소해석) 그리고 사실적인 렌더링, 시각화, 시뮬레이션, 메타버스, 견적 준비 등의 요구를 충족시키기 위한 기반으로도 사용된다.   ▲ 데이터킷의 크로스매니저는 다양한 네이티브 포맷 및 중립 포맷의 CAD 데이터를 변환하는 기능을 제공한다.   CAD 데이터 변환 솔루션의 성장세에 대해서는 어떻게 보는지 모델 기반 엔지니어링과 관련된 광범위한 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환에 대한 요구는 기업 내부 그리고 다른 기업 간에도 계속 늘어날 것으로 본다. 다른 한편으로는 이런 업무는 전문가들의 작업이 되고 있으며, 데이터킷과 같은 기업이 글로벌하면서 세부적으로 필요한 접근 방식을 지원할 수 있다. 또한, 다른 산업과 다른 작업 습관을 가진 BIM(빌딩 정보 모델링) 영역은 데이터 변환 시장에 거대한 성장 잠재력을 제공하고 있다. 형상과 치수뿐 아니라 다양한 정보를 포함하면서 CAD 데이터가 복잡해지고 있다. 이런 상황에서 CAD 데이터를 효과적으로 변환하고 활용하기 위해 필요한 점이 있다면 무엇이라고 보는지 우리는 사용자와 사용자의 의도에 초점을 맞춘다. 사용자의 프로필, 직업, 일하는 방식, 설계/제조/검사 파트나 어셈블리와 관련하여 사용자가 100%의 정확도와 최고의 성능을 기대하고 있는지, 아니면 설계에서 보관에 이르기까지 전체 제품 수명주기의 자동화를 개선하기 위해 기능, PMI 또는 2D 데이터와 같은 특정 데이터를 요구하는지를 알아야 한다.   최근에는 CAD 솔루션들이 자체적으로 데이터 호환에 관한 기능을 강화하고 있는데, CAD 데이터 변환 전용의 솔루션이 필요한 이유에 대해 소개한다면 실제로 많은 CAD 솔루션이 데이터 변환 기능을 제공한다. 데이터킷은 광범위한 시장에서의 경험과 인지도를 바탕으로, 우리의 솔루션 중 일부를 글로벌 소프트웨어 업체에 제공하고 있다. 또한 데이터킷의 솔루션은 최종 사용자에게 직접 제안된다. 최종 사용자를 위한 전용 솔루션이 크로스매니저이며, 임베디드 OEM 구매가 아닌 사용자가 필요로 하는 형식에 대한 파일 간 변환을 제공한다. 사실 설계 회사의 관점에서 보면, 파일을 읽고 선택한 형식으로 쓸 수 있도록 하는 것이 숙제이다. 크로스매니저를 사용하면 선택한 형식의 PMI와 같은 데이터를 포함된 파일이나 어셈블리를 읽고 쓸 수 있다는 점에서 확실한 가치를 가진다고 본다.   ▲ 데이터킷은 다양한 설계 정보의 변환 기능을 독립형 제품 및 CAD 플러그인으로 제공하고 있다.   한국 시장에 대한 전망과 한국 내 크로스매니저 비즈니스 계획에 대해 소개한다면 지난 3월에 한국을 비롯해 아시아 지역 각국의 파트너사를 만나 크로스매니저의 비즈니스를 위한 미팅을 진행했는데, 데이터킷의 기술 데이터 변환 솔루션이 한국 시장의 요구를 충족한다고 믿는다. 우리는 크로스매니저의 한국어 버전을 제공하고 있으며, 소프트웨어 공급업체와의 파트너십에 대해서도 자신감을 갖고 있다. 또한, 한국 파트너사인 몰드케어에서는 한국 내 기업에게 크로스매니저와 솔리드웍스 전용 플러그인을 공급하고 있다. 지난 한국 방문을 통해 몰드케어와 긴밀히 협력하기로 얘기를 나누었고, SIMTOS와 같은 전시회에 참가하는 등 시장 확대를 위해 더 많은 기회를 함께 모색하기로 했다. 우리는 한국 생산 현장의 작업자가 설계 . 생산 . 출시까지의 프로세스를 쉽게 도와주고, 제품의 품질을 보장하는 신뢰할 수 있는 데이터 변환 솔루션을 개발하고 있다고 확신한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 지난 3월 열린 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 생산 최적화부터 디지털 전환과 지속가능성을 위한 자사의 기술을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산/제어 설비부터 클라우드 및 AI(인공지능) 소프트웨어까지 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 바탕으로 제조기업의 빠른 디지털 전환을 지원한다는 비전을 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조 혁신을 위해 클라우드와 AI에 대한 관심 증가 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 로크웰 오토메이션의 연례 스마트 제조 리포트 내용을 인용해 “에너지 비용, 물가, 인건비의 상승에 대응하기 위한 자동화와 최적화가 제조산업이 꼽은 주요 과제였다. 또한, 많은 기업이 기술 투자를 늘릴 계획을 갖고 있는데, 기술 투자 분야 중에서는 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)가 몇 년간 각광을 받고 있다. 제조 플랫폼을 쉽고 일관된 방식으로 배포하는 데에 기업들이 관심을 가진 것으로 볼 수 있다”고 소개했다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 물가 상승과 인력 부족 문제에 대응해 생산성을 높이기 위한 목적으로 기업들이 AI에 대한 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 및 인과추론 AI가 많은 관심을 받고 있으며, 이미 투자 성숙 단계에 접어든 기업도 적지 않은 상황이다. 로크웰 오토메이션의 설문조사에서는 응답 기업의 85%가 AI 도입 계획이 있다고 답했다. 제조산업에서 AI를 활용하는 목적으로는 품질 개선, 사이버 보안, 로보틱스, 경로 최적화, AMR(자율 이동 로봇) 등이 꼽히면서, AI는 산업 자동화의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다.   ▲ 공장의 VR 시뮬레이션을 위한 로크웰 오토메이션의 에뮬레이트3D 플랫폼   스마트한 디지털 제조의 지향점은 자율 운영 공장 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표이사는 “전 세게 디지털 전환 시장은 작년 9372억 달러 규모이고, 오는 2032년에는 7조 33억 달러까지 성장할 것”이라면서, “특히 제조 시스템과 공장이 많은 아시아 태평양 지역은 시장 비중은 낮지만 가장 빠르게 성장할 전망”이라고 소개했다. 이런 성장세의 배경으로는 최신 기술의 발전과 함께 코로나19 이후 비즈니스 운영의 디지털화에 대한 요구가 늘어난 점이 꼽힌다. 로크웰 오토메이션이 제조 디지털 전환의 핵심으로 꼽은 것은 ‘스마트 제조’이다. 스마트 제조는 생산 최적화, 직원 역량 강화, 탄력성 구축, ,지속가능성 추진, 트랜스포메이션 가속화 등의 비즈니스 결과를 목표로 한다.  로크웰 오토메이션은 미래의 자동화 공장이 사람의 개입을 최소화하면서 스스로 학습하고 최적화하는 형태가 될 것으로 보고 있다. 또한, 자동화 역량의 개선과 적응형 기술의 결합을 통해 자율 운영 공장으로 진화할 것으로 전망한다. 울드리지 사장은 “로크웰 오토메이션은 산업 자동화 및 디지털 전환 분야의 전문 기업으로서 산업 트렌드를 이해하고 기술 전문성을 갖추고 있다. 이런 역량을 바탕으로 최근의 주요한 트렌드인 자율 운영 분야에 대응하고 있다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 제조 엔지니어와 데이터 과학자의 참여를 통해 AI 기술을 내재화하고 있으며, 다양한 기술을 추가할 수 있는 비선형성과 알고리즘 기반의 최적화를 지원한다. 또한, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 칩으로 제조 데이터를 분석하고 자율 운영 공장으로 발전시켜 나간다는 계획을 소개하기도 했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 스마트공장·자동화산업전에서 디지털 제조를 위한 자사의 기술을 소개했다.   디지털 제조를 위한 기술 포트폴리오 제공 로크웰 오토메이션은 디지털 제조를 위한 자사의 핵심 역량으로 신규 공장 설계, 자동화 및 제어, 생산 물류, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 등 폭넓은 기술 포트폴리오를 소개했다. 공장 및 생산 라인의 설계를 위해서 로크웰 오토메이션은 시뮬레이션 기반으로 공장을 건설하기 전에 테스트와 최적화를 할 수 있는 에뮬레이트3D(Emulate3D) 플랫폼을 제공한다. 자동화/제어 영역에서는 챗GPT(ChatGPT)로 빠르게 제어 코드를 생성하고, 개별 제어기에 AI를 내장해 빠른 문제 해결을 지원한다. 생산 물류 분야에서는 AI를 활용해 AGV(무인 운반 차량)의 효율적인 이동 경로를 생성하거나 이동형 로봇, 독립 카트 등의 기술을 적용해 창고 . 생산 시설 . 창고의 사이클을 자동화할 수 있도록 돕는다. 에지/클라우드를 위해서는 드라이버/PLC/에지에 AI를 탑재해 다수의 현장을 한 곳에서 관리하거나 ERP와 연결하는 등의 이점을 제공한다. 또한 MES(제조 실행 시스템), 데이터 애널리틱스 및 시각화 등을 위한 제조 산업 클라우드를 지원한다. 사이버 보안도 클라우드와 AI의 도입 과정에서 중요한 요소인데, 로크웰 오토메이션은 고객사의 시스템 구축 및 운영을 위해 직접 모니터링을 지원하며 엔지니어링 서비스와 원격 모니터링을 연중 무휴로 제공하고 있다. 이용하 대표이사는 국내 스마트 공장의 시장 가능성에 대해서 긍정적으로 전망했다. 또한 “무엇보다 디지털 전환은 빠르게 시작하는 것이 중요하다. 로크웰 오토메이션은 공장의 설계와 운영, 사이버 보안, 유지보수를 위한 폭넓은 솔루션과 서비스를 제공한다. 또한 디지털 전환을 위한 기술, 인력, 경험, 사례를 갖고 있는 것도 강점이다. 이를 바탕으로 제조산업 고객의 디지털 전환을 효과적으로 지원할 것”이라고 전했다. 울드리지 사장은 “한국은 디지털 기술 도입의 선두주자라고 생각한다. AI, 클라우드, 에지 등의 기술 개발에 있어서도 한국이 글로벌 시장을 선도하면서 회복탄력성을 갖춘 제조 환경을 확산시키는 데에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이다스아이티가 지난 4월 16일 CAE 기술 콘퍼런스인 ‘MTS SQUARE 24’를 개최했다. ‘사람을 위한 기술, 새로운 세상과 연결’을 테마로 한 이번 이벤트에서 마이다스아이티는 자사의 CAE 기술 로드맵을 소개하는 한편, CAE 기술 연구와 활용 사례 및 첨단 기술의 미래에 대한 인사이트 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     CAE의 진입장벽 낮추는 기술 개발 이번 행사에서 마이다스아이티 김종성 프로는 “시뮬레이션의 목적은 설계 단계에서 많은 문제점을 컴퓨터 소프트웨어를 통해 발견하고 해결하는 것”이라면서, 설계자가 손쉽게 활용할 수 있는 CAE 솔루션과 기술 개발 방향에 대해 소개했다. 디지털 전환, ESG(환경·사회적 책임·거버넌스) 등 시대 변화에 따라 시뮬레이션의 필요성이 늘고, 설계자의 시뮬레이션 활용도 확대되고 있다. 김종성 프로는 “한편으로 CAE가 발전하면서 CAE 소프트웨어가 공부해야 하는 학습의 대상이 되었다”고 짚었다. CAE를 효과적으로 수행하고 결과를 이해하기 위해서는 공학 지식을 바탕으로 해석을 위한 수치해석 모델을 만들어야 한다. 또한, 원활한 해석을 할 수 있도록 해석 대상을 작게 나누는 메시(mesh)를 만들어야 한다는 점도 CAE의 접근성을 떨어뜨리는 한계로 지적되어 왔다. 김종성 프로는 “이를 해소하기 위해 마이다스아이티는 메시프리(meshfree) 기술을 적용한 ‘마이다스 메시프리’를 개발했다”고 소개했다. 마이다스 메시프리는 형상을 불러오고 해석 조건을 설정한 후 해석을 진행해 결과를 분석하는 3단계 프로세스를 제공한다. 또한 설계 변경 내용을 빠르게 반영하는 오토 업데이트를 제공하면서 전반적인 해석 퍼포먼스를 높이는 데에 주력했다. 마이다스아이티는 향후 마이다스 메시프리에서 스폿 용접, 라인 용접, 볼트 정의 등을 자동 연결할 수 있는 연결성을 강화할 계획이다.     기업의 시뮬레이션 문화 정착에 기여할 것 또한, 마이다스아이티는 최적설계를 위한 다분야 통합 솔루션인 ‘마이다스 NFX’를 제공한다. 지난 2008년 공급을 시작한 마이다스 NFX는 유동해석 . 구조해석 . 위상최적화를 연계할 수 있고, 실무에서 많이 쓰이는 핵심 기능의 편의성을 높이는 방향으로 개발되고 있다. 김종성 프로가 소개한 마이다스 NFX의 개발 방향은 편의성, 연결성  기술지원 강화 등이다. 마이다스  NFX는 UI(사용자 인터페이스)와 워크플로를 더욱 직관적이면서 간결하게 만들 예정이다. 파트간 연결 기능이나 열유동 . 열응력 해석 연계 등 해석 분야간 연결성을 높이는 한편, 나스트란, 아바쿠스, 앤시스 등의 CAE 솔루션과의 호환성도 강화할 계획이다. 김종성 프로는 “마이다스 NFX는 지금까지 1000여 라이선스를 공급하면서, 연구자가 아닌 엔지니어 중심의 개발로 블루오션 시장을 공략하고 있다. 마이다스 NFX를 통해 기업의 시뮬레이션 문화 정착과 제품 개발 실무자의 역량 강화에 기여하고자 한다”고 전했다.   신규 패키지 및 AI 가술 지원 등 로드맵 소개 마이다스아이티는 기술지원을 강화할 계획인데, 여기에는 기술지원에 AI(인공지능)를 활용하는 것도 포함된다. 마이다스아이티가 축적한 기술자료와 다양한 분야의 해석 보고서, 기술지원 문건 등을 AI가 학습해 효과적인 고객 지원이 가능할 것이라는 설명이다. 김종성 프로는 “테스트 결과 사용자의 요구에 맞춰 기술문서, 보고서, 동영상 등 다양한 자료를 제공할 수 있어 AI의 가능성을 확인했다”면서, “향후 기존 소프트웨어에 AI 기술지원 기능을 결합할 계획도 있다”고 소개했다. 이외에, 김종성 프로는 마이다스 NFX와 마이다스 메시프리 및 기술 지원을 결합한 ‘마이다스 MTS’ 패키지도 소개했다. 마이다스 MTS는 실무에서 많이 쓰이는 해석 작업을 하나의 라이선스로 활용할 수 있다는 점을 내세운다.     사람을 위한 기술과 함께 살아가는 방법 고민 이번 MTS SQUARE 24 행사에서는 ‘사람과 AI’, ‘사람과 시뮬레이션’, ‘사람을 위한 기술’ 등의 주제로 국내 연구자들의 CAE 기술 개발 내용이 소개되었으며, 발전하는 기술을 어떻게 이해하고 활용해야 할 지에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 기회가 마련됐다. 아주대학교의 이진우 교수는 생성적 설계(제너레이티브 디자인) 기법을 활용해 새로운 음향 특성을 가진 메타구조체를 개발한 내용을 소개했고, 영남대학교의 유기수 교수는 전기자동차 배터리의 열거동과 열폭주 현상을 CAE로 예측하기 위한 방법론을 소개했다. 건국대학교의 김창완 교수는 꾸준히 확대되고 있는 다중물리해석(멀티피직스 해석)이 발전하고 있는 방향에 대해 짚었다. 자동차부품산업진흥재단의 김명섭 전문위원은 국내 제조산업의 지속 성장을 위한 디지털 전환의 필요성과 추진 전략을 설명했다. 경희대학교의 김상욱 교수는 더 이상 피할 수 없는 AI와 사람의 ‘공존’을 위해 어떤 가치를 추구해야 할 지 짚고, UCLA의 데니스 홍 교수는 로봇 기술의 본질은 결국 사람을 위한 것이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

워크스테이션은 렌더링과 해석 등 전문 분야에 쓰이고 있으며, 최근에는 성장하는 인공지능 분야에도 대응하고 있다. 이런 분야에서 많은 양의 데이터를 빠르게 처리하기 위한 워크스테이션의 성능은 꾸준히 중요한 요구사항 중 하나로 여겨지고 있다. 특히 핵심 연산을 담당하는 CPU 코어의 수가 많을 수록 워크스테이션의 전반적인 성능도 높아진다. 한국레노버는 AMD CPU를 탑재한 씽크스테이션(thinkStation) 워크스테이션의 신제품을 발표하면서, 늘어난 CPU 코어로 더 높은 성능을 제공한다는 점을 강조했다. ■ 정수진 편집장     최대 96코어의 라이젠 스레드리퍼 프로 CPU 탑재 레노버는 2023년 6월 인텔 CPU 기반의 씽크스테이션 P5/P7/PX 라인업을 출시했는데, 이번에 발표된 씽크스테이션 P8은 큰 틀에서 이들 제품과 비슷한 특징을 갖고 있다. 가장 큰 차이점이라면 AMD의 라이젠 스레드리퍼 프로 7000WX(Ryzen Threadripper PRO 7000WX) 시리즈 CPU를 탑재했다는 것이다. 씽크스테이션 P8은 스레드리퍼 프로 7945WX부터 7995WX까지 CPU를 선택할 수 있는데, 가장 높은 사양의 7995WX는 96 코어 192 스레드를 제공한다. 씽크스테이션 PX에서 선택할 수 있는 최고 사양인 인텔 제온 플래티넘 8490H의 60 코어보다 많다.  AMD코리아의 김홍필 이사는 스레드리퍼 프로 7000WX 시리즈가 늘어난 코어 수를 바탕으로 더 높은 성능을 제공한다고 소개하면서. 특히 렌더링이나 시뮬레이션 등의 작업에서는 CPU 코어의 수가 작업 속도에 많은 영향을 준다고 짚었다. “2D CAD에서는 코어 수가 작업 속도에 주는 영향이 상대적으로 적지만, 최근에는 제조뿐 아니라 건설 설계에서도 2D에서 3D CAD로 전환이 일어나고 있다. 또한 시뮬레이션의 사용이 확대되면서 CPU 성능에 대한 요구가 늘고 있다”는 것이 김홍필 이사의 설명이다.   고성능 워크스테이션을 위한 구조 설계 및 성능 제공 또한 씽크스테이션 P8은 AMD 라데온 프로 W7900 등 하이엔드 GPU를 3개까지 탑재할 수 있고, PCIe Gen 5 슬롯, 8채널 메모리 아키텍처 등 고사양 워크스테이션을 위한 기능을 지원한다. 고성능의 하드웨어인만큼 열이 많이 발생하게 되는데, 씽크스테이션 P8은 P5/P7/PX과 마찬가지로 고성능 스포츠카 업체 애스턴마틴과 함께 설계한 섀시 디자인으로 이를 해결하고자 했다. 한국레노버의 이형우 상무는 “씽크스테이션 P8은 CPU, GPU, 저장장치 및 파워 섹터로 내부 공간을 나누고 각 섹터별로 냉각팬을 장착했다. CPU 팬과 서멀 장치를 이중으로 구성하고, CPU의 위아래에 4개씩 메모리 슬롯이 있어서 효율적인 열 관리가 가능하다. 전반적으로 공기 흐름이 원활하도록 내부를 디자인하면서, 내부 컴포넌트를 손쉽게 탈부착 및 교체할 수 있게 했다”고 설명했다. 씽크스테이션 P8은 타워형 데스크톱 워크스테이션이면서 데이터센터에도 유연하게 적용할 수 있도록 랙 구성에 최적화됐다. 밀스펙 테스트를 거쳐 내구성과 안정성을 확보하고, ISV 인증을 통해 산업별 전문 소프트웨어를 안정적으로 사용할 수 있도록 한다. 이외에 원격으로 워크스테이션을 사용하도록 돕는 TGX 솔루션을 통해 원격 업무에 대응할 수 있게 했다.   ▲ 레노버는 효율적인 열 관리를 위해 씽크스테이션 P8의 내부를 디자인했다.   AI 시장에 대응해 워크스테이션 비즈니스 성장 추진 한국레노버의 신규식 대표는 “워크스테이션은 시뮬레이션을 통해 자연세계의 새로운 지식을 얻고 이를 산업에 적용하는 데에 중요한 역할을 하고 있다”면서, “특히 챗GPT가 등장하면서 워크스테이션 시장에서도 생성형 AI가 주요한 이슈로 떠오르고, 이에 대응하려는 노력이 강화되고 있다. 생성형 AI와 LLM(대규모 언어 모델) 등을 중심으로 워크스테이션 시장이 성장할 것으로 보인다”고 전했다. AI는 빠르게 발전하고 있으며 모든 기업이 AI 관련 활동을 확대하고 있다. 컴퓨팅 성능이 발전하면서 AI가 본격적으로 구현되고 있는 상황인데, AI 서비스를 배포하기 전에 워크스테이션으로 테스트를 하거나 서버와 데이터센터가 아닌 워크스테이션에서 AI 환경을 구현하려는 움직임도 확산되는 것으로 보인다. 레노버는 이런 흐름이 워크스테이션 시장에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대하고 있다. 신규식 대표는 레노버의 강점으로 글로벌 공급망과 함께 비즈니스 전략의 실행 능력을 꼽았다. 비슷한 전략이라도 하드웨어/소프트웨어 파트너 및 워크스테이션 전문 파트너와 협력해 효과적으로 실행할 수 있는 것이 레노버의 차별점이라는 설명이다. 또한 신규식 대표는 레노버의 워크스테이션 비즈니스가 꾸준히 성장하고 있다면서, 전반적인 성장 모멘텀을 확보해 올해는 시장 평균보다 높은 성장률을 목표로 삼고 있다고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 호 칼럼에서 디지털 수명 주기 프레임워크에 대해서 설명하였다. 일반적으로 프레임워크(framework)는 복잡한 문제를 해결하거나 복잡한 구조를 구축할 때 기반으로 쓰이는 기본 구조를 말한다. 디지털 엔지니어링은 매우 복잡한 문제를 해결해야 한다. 특히 제품 개발과 동시에 제품의 디지털 트윈(digital twin)도 개발해야 한다.  이것은 제품 개발에서 두 가지 트윈인 물리적 트윈과 디지털 트윈을 동시해 개발해야 하는 것을 의미하며, 이것을 모두 충족할 수 있는 디지털 스레드(digital thread) 환경을 구축해야 한다. 또한 최근에 화두로 부상하고 있는 소프트웨어 정의 x 또는 소프트웨어 중심 x(software-defined x)의 프로세스를 포함해야 한다.    그림 1. 디지털 제품/시스템 수명주기 프레임워크    <그림 1>의 프레임워크에서는 지식과 기술의 영역으로 정의한 네 가지 스피어(sphere)로 크게 분류하였다.  각 스피어는 고유의 특성이 있어서 그 분야의 전문 특성과 지식이 있다. 또한 각 스피어 사이에는 보이지 않는 경험과 지식과 패러다임의 벽이 존재한다. 스피어를 사용한 이유는 보이지 않는 장벽을 가지고 있기 때문이다. 첫 번째 영역은 제품 또는 시스템으로 대표되는 물리적 스피어(physical sphere)이며, 제품 부품으로 구성되어 있다. 이것을 가상 스피어와 비교한다면 디지털 트윈이 되는 것으로 공장에서 직접 생산되는 물리적 실체(physical entity)이다. 두 번째는 가상 스피어(virtual sphere)이다. 디지털 트윈은 가상 스피어로 가상세계(virtual world)이며 현실세계(real world)의 제품이나 시스템과 연동된다. 이것은 물리적 스피어의 경험과 지식 그리고 감각과 패러다임이 존재한다. 단지 소프트웨어 코딩 지식이나 제품의 물리적 지식이나 경험이 있다고 자동적으로 가상 스피어의 디지털 트윈을 만들 수 있는 것이 아니다. 세 번째는 정보 스피어(information sphere)로 현재까지 제품 개발에 핵심적 역할을 하고 있는 산업용 소프트웨어(industrial software) 영역이다. 이곳에는 다양한 컴퓨터 지원 개발 기술(CAx : Computer-Aided Everything)이 있으며, 대표적으로 컴퓨터 지원 설계 시스템(CAD), 컴퓨터 지원 제조(CAM), 컴퓨터 지원 해석 시스템(CAE) 등으로 제품의 데이터와 정보를 생성한다. 생성된 데이터는 제품 수명주기 관리(PLM) 시스템 안에서 자동화되고 저장된다.  네 번째는 사이버 스피어(cyber sphere)로 소프트웨어 중심 x의 영역이다. 주로 코딩의 영역으로 물리적 기능을 가상화(virtualization)하는 영역이다.    그림 2. 네 가지 스피어   가상 스피어와 사이버 스피어는 디지털 영역(digital domain)이지만, 정보 스피어는 물리적 영역(physical domain)과 디지털 영역으로 구분된다. 왜냐면 디지털 목업(digital mockup)이나 시뮬레이션(simulation)도 있지만 아직도 이 영역에서 물리적 시험(physical test) 등이 많이 필요하며, 미래에도 완전히 디지털화(digitalization)하기에는 갈 길이 멀다. 앞으로 가장 발전할 분야는 사이버 스피어 분야이다. 현재는 소프트웨어 정의 x로 발전 중이지만, 가까운 미래에는 소프트웨어 플랫폼(software platfom)으로 발전할 가능성이 높다.  그러나 새로운 기술과 접근 방법에는 리스크가 많다. 이런 리스크 관리를 하지 않으면 제품 개발이나 엔지니어링 분야에서 크게 낭패를 볼 수 있다. 다른 비즈니스 분야의 디지털 전환이나 인공지능 분야와 다르게 산업 분야는 리스크(risk)가 소비자나 사용자에게 엄청난 파급효과가 있다.   최근 보잉의 사례에서 보는 것과 같이 과도한 디지털 전환으로 아날로그 지식 엔지니어를 해고하는 바람에 엄청난 위기를 가져오고 있다. 지난 1월 보잉 737 맥스 항공기의 문짝이 비행 중 뜯어져 나가는 사고가 발생했다. 알고 보니 조립 과정에서 아예 나사를 빼먹었기 때문이라는 사실이 드러나 충격을 줬다. 보잉이 지난 20년 동안 비용 절감을 위해 아웃소싱을 대폭 확대하면서 숙련된 엔지니어들이 떠났고, 결국 심각한 항공기 품질 저하로 이어졌다.   지난 4차 산업혁명의 초기에 제너럴 일렉트릭(GE)은 디지털 트윈 사업을 제일 먼저 시작했다. 야심차게 시작한 프레딕스(Predix) 플랫폼은 실패하였고, GE 디지털 회사는 다른 회사에게 팔려갔다. 2000년대 초에도 지엠(GM) 자동차가 CAD와 PLM에 지나치게 의존하다가 기업이 어려워진 적이 있다. 기술은 어디까지 기술적 역량이지, 인간의 다양한 역량을 대체할 수 없다. 이런 사례는 현재 진행 중인 디지털 전환과 인공지능 전환(AI transformation)에 대해서 많은 교훈을 준다. 대부분 실제 경험보다는 연구만 하는 학자나 미디어에서 아직 리스크가 많은 기술에 대해 지나치게 낙관적으로 접근한다. 기술 낙관론이라는 낙관주의 편향(optimism bias)이다. 실제 산업계에서는 이런 것이 커다란 위험요소가 된다.    결론적으로 이런 접근방법에서 가장 중요한 것은 속도보다는 방향성이다.  네 가지 스피어에서 접근방법은 각 스피어의 지식과 경험과 패러다임이 어떻게 연결 및 연동할 것인가에 대한 구체적인 방법과 도구를 발굴해야 한다. 그리고 이에 대한 디지털 전략과 디지털 리스크를 만들어야 한다. 그러므로 이런 프레임워크를 사용해서 구체적인 실행 목록을 만드는데 사용할 수 있다. “완벽한 형태는 공이며, 모든 것은 구체에서 시작한다.(The perfect form is the sphere, and everything originates from the sphere.)” - 플라톤   ■ 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.