태성에스엔이가 9월 11일 aT센터 5층 그랜드홀에서 'CAE x AI 세미나 2024'를 개최했다. 이번 기술 세미나에는 300명 이상의 참석자들이 발표장을 가득 채웠다.  태성에스엔이는 시뮬레이션 기반 AI의 기초이론과 사례를 비롯해  AI 기능을 Ansys 해석 프로그램에 접목시켜 보다 빠르고 효율적인 해석 결과를 도출할 수 있는 방안을 모색해 보는 시간을 마련했다.  특히 Ansys SimAI, Ansys GPT 등 최신 트렌드를 반영한 AI/ML 기술 적용방법, 적용사례 등 CAE 해석 관련 최신 기술을 비롯해 설계 엔지니어가 꼭 알아야 할 활용 팁에 대해서도 다양한 팁들을 소개해 관심을 모았다.  노을솔 매니저와 김도현 매니저는 '기초 이론과 사례로 살펴보는 인공지능'을 주제로 발표했고, 윤진환 이사는 '태성에스엔이와 Ansys의 AI 기술과 고객 서비스'를 주제로 이야기했다.  권기태 수석매니저는 '태성에스엔이가 제공하는 시뮬레이션 데이터 기반 AI/ML 서비스'를 주제로 소개했고, Daniel Soukup는 'On-premise 기반의 AI 프로그램인 Stochos의 기술과 응용사례'를 주제로 발표했다. 이외에도 이동욱 매니저는 'Ansys 최적화 전용 프로그램인 optiSlang에서 AI 사용방법'을 소개하는 등 총 10개의 세션이 진행됐다.

복잡한 구조물의 안전성 및 성능 검증   SDC 베리파이어(SDC Verifier)는 구조 해석과 설계를 위한 고급 소프트웨어로, 복잡한 구조물의 안전성과 성능을 검증하는데 필수적인 도구이다. SDC 베리파이어는 엔지니어링 분야에서 구조 해석을 수행하는 전문가들에게 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하여, 설계 과정의 효율성과 품질을 극대화한다.    ■ 권순재 태성에스엔이 MBU-M4팀에서 매니저로 근무하고 있으며, 구조 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   SDC 베리파이어의 기능     자동화된 코드 검증 다양한 국제 표준(Eurocode, AISC, NORSOK 등)을 기반으로 구조물의 안전성과 표준 준수 여부를 자동으로 검증한다.   피로 해석 반복 하중에 대한 구조물의 피로 수명을 예측하고, 피로 손상을 평가하여 구조물의 장기적인 신뢰성을 확인한다.   하중 조합 다양한 하중 조건을 조합하여 가장 불리한 하중 상황을 식별하고, 이에 대한 구조적 안전성을 평가한다.   자동 보고서 생성 클릭 몇 번으로 완전한 엔지니어링 보고서를 생성한다. 보고서에는 상세한 계산 과정과 결과가 포함되어 있어, 검증의 투명성과 신뢰성을 높여준다.   자동 최적화 도구 다양한 설계 변수(예 : 부재 크기, 재료, 형상)를 자동으로 조정하여 최적의 설계 솔루션을 찾는 자동 최적화 도구를 제공한다. 이를 통해 사용자는 반복적인 수작업 없이 최적의 설계를 도출할 수 있다.   통합 환경 FEA(Finite Element Analysis) 소프트웨어와 통합되어 앤시스(Ansys), 피맵(Femap), 심센터(Simcenter) 등의 시뮬레이션 도구와 연동하여 사용 가능하다.   SDC 베리파이어의 장점 시간 절약 자동화된 프로세스를 통해 수작업으로 진행되는 복잡한 계산을 간소화하여, 프로젝트 기간을 단축시킨다.   절감 효과 효율적인 검증 과정을 통해 불필요한 재작업을 줄이고, 설계 단계에서의 오류를 최소화한다.   신뢰성 국제 표준을 기반으로 한 철저한 검증을 통해 구조물의 안전성과 성능을 보장한다.   사용 편의성 직관적인 인터페이스와 상세한 튜토리얼을 제공하여, 초보자도 쉽게 사용할 수 있다.   다양한 프로그램과 연계 SDC 베리파이어 포 앤시스 SDC 베리파이어 포 앤시스(SDC Verifier for Ansys)는 앤시스 환경에서 ACT(Ansys Customization Toolkit)를 통하여 모듈 형태로 작업이 가능하다. 이 모듈은 앤시스의 FEA(유한 요소 해석) 기능을 활용하여 복잡한 구조 해석을 수행하고 검증하는 데에 최적화되어 있다.     주요 기능 자동화된 코드 검증 피로 해석 하중 조합 분석 자동 보고서 생성 앤시스와의 통합 환경 제공     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   맥스웰(Ansys Maxwell)과 모터캐드(Ansys Motor-CAD)는 모터의 전자기장 해석에 자주 쓰이는 소프트웨어이다. 이번 호에서는 맥스웰과 모터캐드의 연성해석에 대해 2024년도 업그레이드 내용을 소개하겠다.   ■ 이상현  태성에스엔이 EBU-LF팀의 매니저로 전자기장 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   맥스웰과 모터캐드의 비교 소개 맥스웰은 유한요소해석으로 전기기기, 전력소자, 전자기기, 케이블, 버스바(busbar) 등의 전자기장 해석 솔루션을 제공한다. 모터캐드는 모터 설계를 위한 다양한 솔루션을 제공하며 전문적인 사용자 인터페이스를 갖추고 있다.  <그림 1>은 앤시스 제품을 이용한 모터의 해석 흐름을 보여준다. 모터캐드는 물리 기반의 전문 솔루션으로, 해석을 진행하기 이전에 모터의 개념 설계(concept design)에 사용하는 것을 추천한다. 다중물리 솔루션과 열전달 솔루션의 시너지 효과와 함께 모터의 성능을 정확하고 빠르게 예측할 수 있다. 그리고 앤시스의 모터캐드와 맥스웰 해석을 이용하여 모터 설계 환경 구축 및 전자기 특성 개선을 할 수 있다. 그리고 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)과 CFD를 이용하여 진동/소음, 응력, 방열 해석 등을 할 수 있고, 이는 시스템 전체 검증 및 통합 환경에 적용시킬 수 있다.   그림 1. 앤시스 제품을 이용한 모터 해석 흐름    맥스웰과 모터캐드는 모터의 전자기장 해석을 할 수 있다는 공통점이 있다. 차이점은 맥스웰은 전자기장 해석만 가능하고 모터캐드는 전자기장과 열, 구조 해석이 가능하여 다물리장을 고려한 모터 성능 예측이 가능하다. 그리고 맥스웰은 자유로운 모델링으로 모터뿐만 아니라 변압기, 인덕터, 센서, 액추에이터, 배터리 등의 다양한 제품을 해석할 수 있지만 모터캐드는 회전기기만 해석 가능하다. 추가로 모터캐드는 2D 기반의 형상을 지원하기 때문에 Radial Flux 모터만 해석이 가능하고 AFPM과 같은 Axial Flux 모터는 지원하지 않는다. 맥스웰은 2D, 3D 해석이 가능하기 때문에 모든 형태의 모터 해석이 가능하다. 대신에 모터캐드는 유한요소해석을 위한 세팅이 맥스웰에 비해서 자동으로 되어 있는 것이 많아서, 사용하기가 간편하고 해석 시간도 빠르다는 장점이 있다.   앤시스 모터캐드 2024의 업그레이드 내용 2024 업그레이드의 주된 내용은 모터 디자인과 해석 정확도, 해석 시간 단축이다. 디자인 부분에서는 파이썬(Python)을 이용하여 기존에 정해져 있던 형상을 사용자가 좀 더 자유롭게 변경 가능하고 회전자에 방사 방향으로 오일 스프레이 쿨링이 추가되었다. 해석 정확도 부분에서는 맥스웰의 자기장 해석 결과를 모터캐드의 랩 모듈(Lab Module)로 불러와서 효율맵 해석이 가능해졌다. 이 기능은 영구자석형 모터와 권선계자형 모터, SynRM 이 세 가지 모터만 현재까지 가능하다. 그리고 모달(Modal) 해석에서 강성, 고유 진동수, 댐핑 계수의 값을 튜닝할 수 있게 추가되어 실제 측정 데이터나 다른 해석 결과 데이터를 기반으로 튜닝할 수 있다. 마지막으로 해석 속도를 더 증가시키고자 멀티스레딩(multi-threading) 설정이 랩 모듈에도 추가되었다. 이 기능은 Emag 모듈에만 있었는데 랩 모듈에도 추가되면서 효율맵을 만들 때 좀 더 빠르게 계산이 가능하다. 맥스웰이나 앤시스의 다른 툴은 멀티 코어 해석 시 따로 HPC 라이선스가 필요하지만, 모터캐드는 기본으로 사용 가능하다. Thermal Transient 해석 솔버도 알고리즘을 업데이트하여 기본적인 해석 속도가 향상되었다. 이번 호에서는 해석 정확도에서 맥스웰과 모터캐드 연성해석 부분을 다룬다. <그림 2>는 모터캐드와 맥스웰의 연성해석으로 효율맵을 출력하는 흐름을 나타낸다. 가장 먼저 맥스웰에서 모터(Motor) 해석이 가능한 디자인을 먼저 만들어 놓고, 모터캐드에서 맥스웰 파일을 불러온다. 불러온 후 몇 가지 세팅을 한 다음에 ‘Build Model’을 누르면 자동으로 맥스웰 파일이 실행되면서 변수화 해석을 진행하게 된다. 변수화 해석이 종료되면 맥스웰 결과 데이터를 모터캐드로 자동으로 불러와서 효율맵을 출력해준다.   그림 2. 모터캐드와 맥스웰 연성해석 흐름     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

#태성에스엔이 #CAE교육 #유동, 구조, 전자기장 이론 단 4시간에 CAE 기본기 완성! 유동, 구조, 전자기장 핵심이론과 AI 시대의 CAE 동향까지 만나보세요   이 내용이 보이지 않으신다면 여기를 눌러주세요!   왜 기본기가 중요할까요? 35년 이상 전통을 가진 태성에스엔이에서 오랜 노하우를 녹여 해석의 기본기를 다질 수 있는 세미나를 준비했습니다. 태성에스엔이의 CAE Academy 교육 중 가장 인기 많은 강좌를 아시나요? 바로 기본 교육 입니다. 예비 엔지니어도, 신입 엔지니어도, 10년 이상 경력직 엔지니어도 해석의 기본에 대한 니즈가 있더라고요. 단 4시간에 유동/구조/전자기장 해석의 기본기를 복기하고 싶다면 꼭 참석하세요. CAE에 대한 관심과 레벨업을 위한 갈증이 있으신 분이라면 모두 환영합니다! AI의 시대, 기본만 다루냐구요? AI와 Ansys 유동/구조/전자기장 해석을 접목시켜 새로운 해석을 만들어내는 방법부터 해석의 기본 이론과 실제 현업에서 사용되고 있는 기술사례까지! 엔지니어가 가장 궁금해 하는 내용을 그야말로 All-in-One 코스로 준비했습니다. 국내 유일, 최고 등급 [Ansys Apex Channel Partner] 태성에스엔이가 하루완성 CAE : 유동해석, 구조해석, 전자기장 해석의 기본기 다지기 프로젝트를 시작합니다.     ✔️#세미나별 #핵심 키워드 유동해석 : 6월 12일(수) #실내유동 #열전달 #공력해석 #Meshing #다상유동 #운동해석 #AI와 CFD 동향   구조해석 : 7월 4일(목) #재료 비선형 #진동해석 #피로수명 #해석 실무사례 #설계 #AI와 구조해석 동향   전자기장해석 : 7월 25일(목) #EMI·EMC #모터전자장 #SI·PI·EMC #변압기 #안테나 #방열해석 #AI접목   세미나 장소 : 포스코타워 역삼 3F 이벤트홀 *위 내용은 내부 사정에 따라 변경될 수 있으니 자세한 사항은 홈페이지에서 확인하세요!

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   CPU를 이용한 해석을 진행할 때 여러 개의 코어(core)를 사용하여 병렬 연산을 진행하기 때문에, 성능은 낮아지고 전력 소모량은 늘어나는 단점이 존재한다. 반면 GPU를 이용할 경우, 수백 개의 작은 코어를 사용하기 때문에 단순 작업 병렬화로 인해 CPU보다 높은 효율을 보인다.  앤시스 2023R1에서는 GPU가 적용된 앤시스 네이티브 GPU 솔버(Ansys Native GPU Solver)가 출시되었다. 이번 호에서는 앤시스 플루언트 GPU 솔버(Ansys Fluent GPU Solver)의 소개를 비롯해 사례 및 해석 시간 비교부터 결과까지 확인해보자.   ■ 김은자 태성에스엔이 FBU에서 근무하고 있으며, 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   GPU의 병렬연산을 활용하는 해석 솔버 우리가 해석해야 하는 내용은 점점 더 복잡해지고 보다 어려워졌으며 보다 많은 해석을 필요로 하고 있다. 그리고 보다 빠른 시간 안에 정확한 결과를 얻고자 한다. 앤시스에서는 계산 시간을 단축하기 위하여 HPC(High Performance Computing) 기능을 유상으로 제공하며, 일반적으로 HPC는 CPU를 이용하여 병렬 연산을 수행한다. 싱글 코어를 기준으로 CPU는 큰 코어를 사용하여 처리 속도가 빠르고 다양한 작업을 한꺼번에 수행할 수 있으나, 여러 개의 코어를 사용하여 병렬 연산을 할 경우에는 성능이 떨어지고 전력 소모량은 증가하는 문제가 발생한다. GPU는 CPU와 다르게 수백 개의 작은 코어를 사용하기 때문에, 병렬 연산 시 많은 코어로 단순 작업을 병렬화하여 CPU보다 나은 효율을 보인다.  앤시스는 CPU 병렬 연산의 문제점을 해결하고자 GPU를 도입하려 노력하였으나, GPU는 CPU와 계산 방식이 다르기 때문에 기존의 CPU 솔버에 GPU를 적용시키기에는 어려움이 있었다. 하지만 앤시스는 GPU를 활용하기 위하여 많은 노력을 해왔으며, 앤시스 2023R1에서 앤시스 네이티브 GPU 솔버를 정식 출시하였다.   플루언트 네이티브 GPU 솔버 앤시스 플루언트 네이티브 GPU 솔버는 GPU가 국부적인 연산에만 참여하는 것이 아니라, 전체 연산에 참여하여 효율이 향상된 솔버이다. 사용자들이 알고 있는 일반적인 플루언트 솔버와는 다른 솔버이다.   그림 1. 앤시스 플루언트 네이티브 솔버   플루언트 CPU 솔버와 플루언트 네이티브 GPU 솔버는 어떤 차이가 있을까? CPU는 코어로 구성되어 있고, GPU는 많은 CUDA(쿠다) 코어가 포함된 SMs(Streaming Multiprocessors)으로 구성되어 있다. 병렬 연산을 위하여 앤시스 HPC(Ansys HPC) 기능을 사용하고자 한다면 CPU의 경우 코어 수를 기반으로 하며, GPU의 경우 SMs 수를 기반으로 한다. 앤시스의 HPC 1 Task는 CPU의 1코어를 지원하며, GPU의 경우 1 SMs를 지원한다. GPU의 개수가 아닌 SMs 숫자를 기반으로 앤시스 HPC를 사용한다.  앤시스 HPC 기능을 사용하여 플루언트 CPU 솔버(인텔 스카이레이크 48코어)와 플루언트 GPU 솔버(싱글 GPU)의 병렬 연산 성능을 비교해보자.    그림 2. 계산 시간 비교   <그림 2>는 200만개 정도의 격자 수를 가진 자동차 외부 유동 사례를 비교한 결과이다. <그림 2>에서는 스카이레이크 48코어와 GPU 카드(5종)의 계산 시간을 비교하였다. GPU 카드가 나열된 순서대로 계산 속도가 향상되었음을 알 수 있다. 인텔 스카이레이크 48코어에 비해 엔비디아 테슬라(Tesla) P100은 약 2.6배, 테슬라 V100은 약 4.6배, 테슬라 A100은 약 7.8배의 속도 향상을 보인다.  플루언트 CPU 솔버와 성능을 비교한 GPU 카드의 정보는 <표 1>과 같다.   표 1. GPU 카드 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   파이앤시스(PyAnsys)는 파이썬(Python)을 활용하여 앤시스(Ansys) 제품을 사용할 수 있는 라이브러리를 뜻한다. 파이앤시스는 구조해석과 관련한 PyMAPDL, PyMechanical과 전처리 및 후처리에 대한 PyDPF가 있다. 이와 같은 라이브러리를 이용하면 파이썬 내에 있는 패키지와 함께 다양한 작업이 가능해진다. 이번 호에서는 파이앤시스 중에서도 PyMAPDL에 대한 사용 방법과 활용 예시를 소개하고자 한다.   ■ 노은솔 태성에스엔이 구조 3팀 매니저로 구조해석 및 자동화 프로그램에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | esnoh@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스에서 구조, 열, 음향 등 다양한 해석에 사용되는 유한요소 솔버 중 하나인 Mechanical APDL은 명령어를 기반으로 구동된다. 복잡한 연산이나 매개변수 설정 및 자동화 기능이 가능하기 때문에 여전히 많이 사용되고 있다. 하지만 앤시스 워크벤치(Ansys Workbench)의 제한적인 기능을 활용할 경우, 추가적으로 APDL 명령어를 사용해야 한다. 말하자면 APDL 명령어로 여러 기능을 구현할 수 있지만, 넓은 범위에서 적용하기에는 한계가 있는 것이다. 예로 머신러닝이나 딥러닝과 관련한 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow)나 케라스(Keras) 등은 APDL 명령어 내에서는 사용할 수 없으며, 파이썬과 APDL 연동에도 한계가 있다.  이 때 PyMAPDL 라이브러리를 사용하면 파이썬 내에서 APDL을 사용하기 때문에 활용도가 넓어진다. 이번 호에서는 PyMAPDL의 사용 방법과 활용 예시를 다뤄보고자 한다.    PyMAPDL 사용 방법 PyMAPDL은 파이썬에서 사용될 때 gRPC(Google Remote Procedure Call)를 기반으로 파이썬 명령어를 APDL 명령어로 변환하여 MAPDL 인스턴스(Instance)에 전송하고, 결과를 파이썬으로 다시 반환한다. 이러한 작업 과정 때문에 파이썬과 MAPDL 간 원활한 데이터 통신이 가능해지며, 다수의 MAPDL 인스턴스를 생성하여 다른 명령으로 동시 작업 또한 가능하다.   그림 1. PyMAPDL gRPC   먼저 PyMAPDL을 사용하기 위해서 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)이 설치되어 있어야 하며, 관련 라이선스를 보유하고 있어야 한다. 현재 파이앤시스 홈페이지에 따르면 파이썬 3.8 이상 버전을 지원하고 있으며, gRPC 기반으로 사용하기 위해서 앤시스 2021 R1 이상을 권장한다. 파이썬과 앤시스 모두 설치되어 있는 환경이라면 추가적으로 PyMAPDL 라이브러리를 설치해야 한다. 터미널 창에 ‘pip install ansys-mapdl-core’ 한 줄의 입력으로 쉽게 설치되며, 버전을 따로 지정하지 않을 경우 최신 버전으로 설치된다. PyMAPDL은 <그림 2>와 같이 ‘launch_mapdl’ 함수를 호출하여 사용한다. 이는 Mechanical APDL Product Launcher를 실행하는 것과 유사하다. 해당 함수를 활용할 때 입력 가능한 주요 인자들을 입력하여 작업 폴더 위치나 파일 이름, 계산 방식 및 라이선스 등을 지정할 수 있다.    그림 2. PyMAPDL 실행 명령어   기존에 APDL에서 육면체 형상을 모델링하여 요소를 생성하는 과정은 <그림 3>과 같이 작성되고, 동일한 작업을 PyMAPDL로는 <그림 4>와 같이 구성할 수 있다. 작성된 APDL과 PyMAPDL 명령어를 비교하면 형태가 매우 유사한 것을 볼 수 있다. 이 때 PyMAPDL은 파이썬에서 두 가지 방식으로 사용된다. 첫 번째는 ‘run’ 명령어를 활용하여 APDL 명령어를 스트링(string)으로 입력해 직접 실행하는 방법이며, 두 번째는 파이썬 명령어로 변환해서 처리하는 방법이다.   그림 3. MAPDL 모델링 및 요소 생성 예시   그림 4. PyMAPDL 모델링 및 요소 생성 예시     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   앤시스 차지 플러스(Ansys Charge Plus)는 재료의 충전과 방전 현상을 분석하기 위한 시뮬레이션 프로그램으로, 2021년에 국내에 처음 도입되었다. 앤시스 차지 플러스를 이용하면 그동안 해석하기 어려웠던 Air ESD(비접촉 정전기 방전)를 쉽고 간단하게 해석할 수 있다. 이번 호에서는 Air ESD의 영향을 평가하고 방전을 방지하거나 줄이기 위한 앤시스 차지 플러스의 사용법에 대해 간단하게 소개하고자 한다.   ■ 김대현 태성에스엔이 EBU HF팀 매니저로 RF/Antenna 해석 및 Ansys EMC & Charge Plus에 대한 기술지원을 담당하고 있다. 이메일 | dhkim22@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 차지 플러스는 EMA3D Charge의 후속 버전으로, 2021년 9월에 출시되었다. 앤시스 차지 플러스는 앤시스의 다른 전자기장, 유동 제품군과 연동이 용이하고, 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) GUI를 사용하여 프로그램 접근성이 뛰어나다. 앤시스 차지 플러스는 항공우주, 전기전자, 자동차 산업과 같은 다양한 분야에서 대전, 입자 이동, 아크(arc) 등의 문제를 예방하거나 해결할 수 있다. 또한, 멀티피직스 시뮬레이션을 통해 플라스마 및 ESD와 관련된 다양한 현상을 정확하고 빠르게 해석할 수 있고, Air ESD 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.   앤시스 차지 플러스 소개 앤시스 차지 플러스는 과거 ‘EMA3D Charge’라고 불리던 시뮬레이션 툴이 리뉴얼되어 ‘차지 플러스’로 이름이 바뀌었다. 간략하게 소개를 하자면 ‘앤시스 EMC 플러스(Ansys EMC Plus)’와 ‘앤시스 차지 플러스(Ansys Charge Plus)’로 구분된다. EMC 플러스의 경우 플랫폼 단위에서 Electromagnetic Cable을 모델링 혹은 EMC 해석을 진행할 때 유용한 시뮬레이션 소프트웨어이고, 차지 플러스는 다수의 솔버를 이용한 멀티피직스 해석이 가능한 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 차지 플러스는 시간 도메인(time domain) 솔버를 사용하여 공기, 재료의 표면 및 내부 아크를 분석하고, FEM Electromagnetics, Fluid, Particle 솔버를 통해 플라스마 환경을 해석한다. 차지 플러스는 디스커버리 GUI를 사용하여 기존의 사용자들이 쉽고 빠르게 CAD 모델을 단순화하고, 시뮬레이션 환경의 정의 및 해석을 진행할 수 있다. <그림 1>은 앤시스 차지 플러스의 GUI를 나타낸 그림이다. 앤시스 차지 플러스의 GUI는 앤시스 디스커버리와 동일하게 구성되어 있고, 사용자의 편의를 위해 <그림 2>와 같이 어두운 테마(Dark Theme)와 밝은 테마(Light Theme)를 제공하여 사용자는 취향과 환경에 맞게 테마를 선택할 수 있다.   그림 1. 앤시스 차지 플러스 GUI   그림 2. 앤시스 차지 플러스 테마   ESD란 ESD(Electrostatic Discharge)는 정전기 방전이라고 하며 양극과 음극으로 대전된 물체가 접촉하여 일시적으로 전하의 이동이 발생하는 현상을 의미한다. 주로 건조한 환경에서 발생하며, 두 물체 사이의 전압 차이가 크면 공기 또는 다른 매질을 통해 전하가 이동하여 방전 현상이 생길 수 있다. 이 방전은 짧은 시간 동안 매우 높은 전류를 생성할 수 있어 전자 부품이나 회로에 손상을 입히고, 특히 반도체나 집적 회로와 같이 민감한 전자제품에 심각한 손상을 가할 수 있다. ESD는 접촉 방식과 비접촉 방식이 있다. 비접촉 방식 ESD는 물체에 직접적으로 접촉하지 않아도 정전기 방전이 발생할 수 있는 경우를 말하며, 주로 물체가 전하로 충전된 상태로 서로에게 근접할 때 발생한다. 예를 들어, 사람의 손이 전자 부품 근처에 오는 것만으로도 전자 부품 주변의 공기가 충분히 전하를 이동시키고 공기를 통해 정전기 방전이 발생할 수 있다. 비접촉식 ESD는 주로 공기나 다른 매질을 통해 전하가 이동하고 이로 인해 방전이 발생한다. 접촉식의 경우 앤시스 HFSS를 통한 해석이 가능하나, 비접촉식 즉 Air ESD의 경우는 HFSS를 통한 해석이 쉽지 않았다. 그러나 앤시스 차지 플러스가 출시되면서 <그림 3>과 같은 ESD 웨이브폼(Waveform)을 사용하여 Air ESD를 간단한 설정을 통해 해석이 가능하게 되었다.   그림 3. ESD 웨이브폼   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   이번 호에서는 국제 조명 위원회(CIE)의 CIE 171:2006 테스트를 거쳐 광학 모델링 소프트웨어로서 정확성을 인증받은 앤시스 스페오스(Ansys Speos)를 활용하여, 최근 자동차 램프에 많이 적용되고 있는 라이트 가이드(light guide)의 설계 방법 및 해석 방법에 대하여 소개하고자 한다.   ■ 최낙정 태성에스엔이 SBU팀 매니저로 광학 프로그램에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 스페오스 소개 앤시스 스페오스(Ansys Speos)는 자동차, 전자 제품, 조명, 레이저 및 머신 비전, 항공 우주, 생물 의학 연구 분야의 글로벌 기업이 사용하는 광학 시스템 최적화 및 검증을 위한 전문 해석 솔루션이다. 광학 부품의 정밀한 해석을 위해 인간의 시각 능력을 반영하여 해석 및 다양한 분석 기능을 제공하며, 광 성능 분석에 기본이 되는 광도, 조도, 휘도 분석 이외에도 색상, 재료, 질감, 눈부심 효과 등이 고려된 가시성 분석이 가능하다.   ▲ 앤시스 스페오스를 통해 해석된 자동차 점등 이미지   또한, OPD(Optical Part Desing) 기능을 활용하여 라이트 가이드, 프리폼 렌즈(freeform lens) 등 다양한 형태의 렌즈를 손쉽게 설계하고, GPU를 사용한 시뮬레이션이 가능하기 때문에 설계부터 해석까지 시간과 비용을 절감할 수 있다.   ▲ 앤시스 스페오스에서 제공하는 다양한 OPD 기능   라이트 가이드란 라이트 가이드(light guide)는 기본적으로 사용자가 원하는 목표 지점까지 광손실을 최소화하여 빛을 보내기 위한 광학 구조물이다. 램버시안 분포로 나오는 빛을 믹싱(mixing)하여 균일하게 만들어 주는 역할을 하기도 하고, 사용자의 목적에 따라 프리즘 옵틱을 적용하여 광원부를 노출시키지 않고 사용자가 원하는 빔 패턴을 만들 수 있어 심미성과 성능을 모두 확보해야 할 때 많이 사용되고 있다.   ▲ 자동차 DRL(Daytime Running Lamp)에 적용된 라이트 가이드   라이트 가이드의 설계 과정 앤시스 스페오스를 활용하면 라이트 가이드를 손쉽게 설계할 수 있다. 기본적으로 라이트 가이드를 생성하기 위해서는 형상 프로파일(profile)과 가이드 커브(guide curve)를 정의해야 한다. 해당 인자를 통해서 원하는 형상으로 라이트 가이드의 베이스를 만들어 줄 수 있다. 라이트 가이드의 베이스를 만들었다면, 빔 패턴을 사용자의 목적에 맞게 만들기 위해서 프리즘 옵틱을 설계해야 한다. 프리즘 옵틱의 설계의 경우 설계 인자가 약 10개 정도 되어 사용자가 원하는 빔 패턴을 만드는데 용이하게 활용할 수 있다. 또한, 효율을 향상시키거나 LED 적용 개수에 따라 라이트 가이드의 입사부 형상에 변화를 주기도 한다. 라이트 가이드의 초기 설계가 완료되었다면, 각 부품에 대한 물성치와 광원, 센서에 대한 정의를 완료한 후 시뮬레이션을 통해 원하는 수준의 광학 성능이 나왔는지 초기 성능 분석을 진행한다. 초기 성능 분석을 통해 만족하지 못한 성능을 보완해주기 위해 스페오스 내에 있는 최적화 도구를 활용하여 최적화 타깃(target) 값을 정의하고 설계 주요 파라미터들을 선정하여 각 파라미터에 대한 최적화를 진행한다. 최적화 완료 후 다시 한 번 시뮬레이션을 진행하여 원하는 수준의 배광 성능이 나왔는지, 점등 필링은 괜찮은지 등을 확인하고 최종적으로 라이트 가이드에 대한 설계를 완료한다.   ▲ 앤시스 스페오스를 활용한 라이트 가이드 설계 단계   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.