앤시스코리아는 가속 컴퓨팅 및 생성형 AI 기반의 차세대 시뮬레이션 솔루션 개발을 위해 엔비디아와 협력을 확대한다고 밝혔다. 양사간 협력 확대를 통해 앤시스는 최첨단 기술을 융합해 6G 통신 기술을 고도화하고 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 통해 자사의 솔버를 강화할 전망이다. 또한, 앤시스의 소프트웨어에 엔비디아 AI를 통합하고 물리 기반 디지털 트윈을 개발하며, 엔비디아 AI 파운드리 서비스로 개발된 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 예정이다. 앤시스는 최근 포트폴리오 전반에 걸쳐 데이터 상호운용성을 강화하고 향상된 그래픽과 비주얼 렌더링을 제공하기 위해 오픈USD 얼라이언스(AOUSD)에 가입했다. 앤시스는 이미 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 플랫폼에 기반한 엔비디아 드라이브 심(NVIDIA DRIVE Sim)에 앤시스 AV엑셀러레이트 오토노미(Ansys AVxcelerate Autonomy)를 연동했으며 앤시스 STK(Ansys STK), 앤시스 LS-DYNA(Ansys LS-DYNA), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 퍼시브 EM(Ansys Perceive EM) 등의 추가 연동을 검토하고 있다. 이를 통해 강화된 상호운용성을 바탕으로 사용자는 광범위한 수준에 걸친 다양한 시뮬레이션 과제를 해결할 수 있다. 앤시스는 엔비디아와 협력을 통해 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야의 수치 연구를 발전시켜 사용자가 업계 전반에 걸쳐 설계 주기를 단축하고, 보다 복잡화된 제품을 제공할 수 있도록 지원할 계획이다. 앤시스는 다중 시뮬레이션 솔루션 강화를 위해 엔비디아 H100 텐서 코어(NVIDIA H100 Tensor Core) GPU를 활용하며 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 기반 프로세서와 엔비디아 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchips)을 앤시스 포트폴리오 전반에 우선 도입한다. 여기에는 플루언트, LS-DYNA, 앤시스 전자 제품 및 반도체 제품이 포함된다. 동시에 엔비디아는 반도체 툴을 포함한 앤시스 기술을 활용해 가상 모델과 데이터 센터 설계를 강화, 궁극적으로 앤시스 솔버 성능을 가속화할 예정이다.     앤시스는 엔비디아 6G 리서치 클라우드 (NVIDIA 6G Research Cloud) 플랫폼을 최초로 채택한 기업 중 하나로, 연구자이 무선 액세스 네트워크(RAN) 기술용 AI를 발전시킬 수 있도록 포괄적인 제품군을 제공한다. 앤시스 HFSS로 구동되는 새로운 솔버 ‘앤시스 퍼시브 EM 솔버(Ansys Perceive EM solver)’는 6G 기술 개발 속도를 높이도록 설계된 엔비디아 6G 리서치 클라우드를 기반으로 한다.  앤시스는 최신 AI 기술로 소프트웨어 제품을 강화하기 위해 물리 기반의 머신러닝(ML)을 위한 엔비디아 모듈러스(NVIDIA Modulus) 프레임워크를 연구 중이다. 이 작업은 앤시스 AI+ 제품군 내에서 효율 최적화, 민감도 분석, 견고한 설계 등 향상된 기능을 제공하는 것을 목표로 한다. 또한, 앤시스는 LLM 개발을 발전시키고 설정 및 사용을 단순화하여 시뮬레이션의 대중화를 촉진하기 위해 엔비디아 AI 파운드리(NVIDIA AI foundry) 채택을 검토 중이다. 앤시스 솔루션에 맞춤화된 미래 LLM은 전문적인 가상 지원을 제공하여 새로운 고객의 시뮬레이션 사용 사례를 창출할 잠재력을 제공한다. 앤시스는 생성형 AI를 보다 쉽고 비용 효율적이며 신속하게 개발할 수 있는 도구를 제공하는 엔비디아 네모(NVIDIA NeMo) 플랫폼을 활용할 계획이다. 앤시스의 아제이 고팔(Ajei Gopal) CEO는 “엔비디아와의 협력 확대를 통해 가속 컴퓨팅과 생성형 AI의 새로운 지평을 열 수 있게 되었다”며, “엔비디아 옴니버스의 역동적인 영역 내에서 우리의 고객들이 가상과 현실을 연결함으로써 미래 기술 개발을 비롯한 혁신을 현실화해 우리 시대의 가장 시급한 엔지니어링 과제를 해결할 수 있을 것이라 믿어 의심치 않는다”고 밝혔다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “앞으로 제조되는 모든 제품에는 디지털 트윈이 적용될 것이다. 중공업 업계 내 전세계의 설계자와 엔지니어는 현재 시뮬레이션 엔진으로 앤시스를 사용하고 있다”며, “우리는 앤시스와 협력하여 이러한 대규모 작업에 가속 컴퓨팅 및 생성형 AI를 제공하고, 엔비디아 옴니버스 디지털화 기술로 앤시스의 선도적인 물리 기반 시뮬레이션 도구를 확장할 수 있도록 협력을 이어갈 것”이라고 말했다.

엔비디아가 엔비디아 옴니버스 클라우드(NVIDIA Omniverse Cloud)를 API로 제공한다고 발표했다. 엔비디아는 이를 통해 소프트웨어 제조업체의 전체 에코시스템에 걸쳐 산업용 디지털 트윈 애플리케이션과 워크플로 제작을 위한 플랫폼의 범위를 확장한다. 개별적으로 또는 함께 사용할 수 있는 새로운 옴니버스 클라우드 API는 5개로 ▲오픈USD(OpenUSD) 데이터의 레이 트레이싱 RTX 렌더링을 생성하는 USD 렌더(Render) ▲사용자가 오픈USD 데이터를 수정하고 상호 작용할 수 있는 USD 라이트(Write) ▲장면 쿼리와 인터랙티브 시나리오를 활성화하는 USD 쿼리(Query) ▲USD 변경 사항을 추적하고 업데이트를 제공하는 USD 노티파이(Notify) ▲사용자, 도구, 세상을 연결해 여러 장면에서 협업할 수 있도록 지원하는 옴니버스 채널 등이다. 개발자는 다섯 개의 새로운 옴니버스 클라우드 API를 사용해 핵심 옴니버스 기술을 직접 쉽게 통합할 수 있다. 여기에는 디지털 트윈을 위한 기존 설계와 자동화 소프트웨어 애플리케이션, 로봇이나 자율 주행 차량과 같은 자율 머신의 테스트와 검증을 위한 시뮬레이션 워크플로 등이 있다. 로봇, 자율 주행 차량, AI 기반 모니터링 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 개발자들은 엔드투엔드 워크플로를 가속화하고자 노력하고 있다. 센서 데이터는 인식부터 계획과 제어에 이르기까지 전체 스택의 자율성을 훈련하고 테스트와 검증을 하는 데 매우 중요한 부분이다. 옴니버스 클라우드 API는 포어텔릭스(Foretellix)의 포어티파이(Foretify) 플랫폼, 칼라(CARLA), 매스웍스(MathWorks) 등 시뮬레이션 툴과 애플리케이션으로 이루어진 개발자 에코시스템과, 포비아 헬라(FORVIA HELLA), 루미나(Luminar), 씨크(SICK AG), 소니 세미컨덕터 솔루션즈(Sony Semiconductor Solutions)와 같은 센서 솔루션 제공업체를 연결한다. 이를 통해 고충실도의 물리 기반 센서 시뮬레이션으로 풀 스택을 훈련과 테스트를 실현한다.     엔비디아는 글로벌 산업용 소프트웨어 업체 중 일부가 자사의 소프트웨어 포트폴리오에 옴니버스 클라우드 API를 도입하고 있다고 소개했다. 그 중에는 앤시스, 케이던스, 다쏘시스템의 3D익사이트(3DEXCITE), 헥사곤, 마이크로소프트, 로크웰 오토메이션, 지멘스, 트림블 등이 있다. 지멘스는 클라우드 기반 제품 수명주기 관리(PLM) 소프트웨어인 팀센터 X(Teamcenter X)와 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 플랫폼에 옴니버스 클라우드 API를 채택하고 있다. 엔비디아는 이 소프트웨어가 설계 데이터를 엔비디아 생성형 AI API에 연결한 다음, 옴니버스 RTX 렌더링을 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다고 설명했다. 앤시스도 옴니버스 클라우드 API를 채택했다. 자율 주행 차량용 앤시스 AV엑셀러레이트(Avxcelerate), 6G 시뮬레이션용 앤시스 퍼시브 EM(Perceive EM), 앤시스 플루언트(Fluent) 등의 엔비디아 가속 솔버에서 데이터 상호운용성과 RTX 시각화를 지원한다. 케이던스는 기업이 데이터 센터를 물리적으로 구축하기 전에 디지털 트윈에서 먼저 설계, 시뮬레이션, 최적화할 수 있도록 자사의 케이던스 리얼리티(Reality) 디지털 트윈 플랫폼에 옴니버스 클라우드 API를 도입하고 있다. 다쏘시스템은 콘텐츠 제작용 3D익사이트 애플리케이션에서 스토리텔링 제작을 강화하기 위해 옴니버스 클라우드 API와 셔터스톡(Shutterstock) 3D AI 서비스를 채택하고 있다. 트림블은 이 API를 활용해 트림블 모델 데이터와 함께 인터랙티브 엔비디아 옴니버스 RTX 뷰어를 사용할 계획이다. 헥사곤은 USD 상호운용성을 통해 자사의 현실 캡처 센서와 디지털 현실 플랫폼을 엔비디아 옴니버스 클라우드 API와 통합할 예정이다. 로크웰 오토메이션은 옴니버스 클라우드 API를 사용해 RTX 지원 시각화를 강화할 계획이다. 옴니버스 클라우드 API는 올해 말 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)에서 엔비디아 A10 GPU의 자체 호스팅 API 또는 엔비디아 OVX에 배포된 관리형 서비스로 제공될 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “제조되는 모든 제품에는 디지털 트윈이 적용될 것이다. 옴니버스는 물리적으로 사실적인 디지털 트윈을 구축하고 운영하기 위한 운영체제이다. 옴니버스 와 생성형 AI는 50조 달러 규모의 중공업 시장을 디지털화하기 위한 기반 기술”이라고 전했다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   SPH는 라그랑지언(Lagrangian) 기법을 활용한 유동해석 방법으로, 자유표면이 있는 다상유동해석에 적합하다. 앤시스 2022 R2 버전의 첫 소개 이후 신규 버전이 나올 때마다 업그레이드되고 있는 앤시스 로키(Ansys Rocky)의 SPH 기능을 통해, 플루언트(Ansys Fluent)가 없어도 DEM-CFD 커플링 해석이 가능해졌다. 이번 호에서는 DEM-CFD 커플링(coupling) 해석에 대한 새로운 접근 방법을 통해 기존과의 차이점, SPH 소개 및 설정 방법, 활용 예를 알아보자.    ■ 박성근 태성에스엔이 유동 1팀 수석매니저로 유동 및 입자해석에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | sgpark@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   “플루언트가 없는데… 로키로 DEM-CFD 커플링이 가능하다고요?” 아직 해당 방법을 모르는 분들께 종종 듣는 말이다.  SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)는 앤시스 로키 2022 R2 버전에서 정식으로 출시된 유동해석 방법으로, DEM-CFD 커플링 해석도 가능하다. 먼저 기존 DEM-CFD 커플링 방법은 크게 ▲LBM ▲1-Way Constant ▲1-Way Fluent Steady ▲1-Way Fluent Transient ▲2-Way Fluent ▲Semi-Resolved(2-Way Fluent)로 나누어진다. 여기에 로키에 새롭게 추가된 유동 해석 방법인 SPH로 플루언트 없이 DEM-CFD 커플링 해석이 가능하게 된 것이다.  SPH의 장점은 CPU와 GPU 모두 사용 가능하고 특히 멀티 GPU를 이용할 경우 매우 빠른 해석이 가능하다는 것이다. 또한 다상 해석의 경우 일반 CFD 대비 하나의 상만 해석을 하기 때문에 해석 시간을 크게 감소시킬 수 있다. 이번 호에서는 SPH에 대한 소개와 설정 방법, 그리고 활용 예에 대해 알아보고자 한다.    SPH란? 로키의 SPH는 LBM처럼 내장된 유동해석 방법으로, 비압축성 유동의 weakly compressible에 적합하여 mach number가 0.1보다 작을 때 유리하다. 일반적인 CFD와 달리, SPH는 라그랑지언 기법을 이용해 격자 생성이 필요 없는 해석으로 로키의 DEM 해석방법과 유사하다. 이때 SPH 요소는 유체의 물리적 특성을 갖기 때문에, 압력 및 점성력을 통해 이웃 요소와 상호 작용하는 작은 유체 조각으로 정의할 수 있으며, 불규칙한 간격을 가지는 노드 점의 유한 집합으로 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 방정식을 해결하기 위한 보간점(interpolation point)으로 사용된다. 이러한 SPH는 자유표면이 있는 다상 유동 및 SPH-DEM 커플링 해석에 적합하기 때문에 slurry mill, sloshing, wave breaker 해석이 가능하며, 표면 장력을 고려할 경우 spray, washing machine 해석에 적용할 수 있다. <그림 1>은 slurry mill로 SPH-DEM 커플링 해석을 이용한 예이다.   그림 1. SPH-DEM 커플링 해석 예   이러한 커플링 해석의 경우 DEM 입자가 SPH 요소 크기보다 매우 커야 하며, <그림 2>와 같이 DEM 입자 내부에 SPH 요소를 배치하여 솔리드(solid)-플루이드(fluid)간 상호작용을 처리한다. 이때 내부 SPH 요소는 연관된 인공질량, 밀도 및 속도를 가지며, 입자 표면에서 미끄럼 방지조건을 충족할 수 있게 모델링되어 있다.   그림 2. DEM 입자 내 SPH 요소   그렇다면 SPH의 장점은 무엇일까? 앞서 말했듯 SPH는 CPU와 GPU 모두 사용 가능하며, 특히 멀티 GPU를 이용할 경우 매우 빠른 해석이 가능하다. 또한 다상해석의 경우 일반 CFD 대비 하나의 상만 해석을 하기 때문에 해석 시간을 크게 줄일 수 있다.  이 기능은 로키에 내장되어 있어 다양한 모션과 같이 사용할 수 있기 때문에, 플루언트보다 넓은 분야에 대한 유동 해석이 가능하다. 다만, 라그랑지언 기법을 이용하여 SPH 요소의 위치를 각 시간별로 저장하기 때문에 HDD의 용량이 많이 필요하다는 주의점이 있다.   SPH 설정 방법 이제 SPH 해석을 위한 물성치 및 입/출구 조건, 설정방법에 대해 알아보자.   SPH Fluid Materials  SPH는 하나의 유체 물성만 설정하여 사용할 수 있다. 예를 들어 물과 공기 두 개의 상이 존재할 때 SPH는 물의 거동만 해석하고, 나머지 영역은 공기로 가정한다. <그림 3>과 같이 기본값은 water의 물성치로 설정되어 있으며, 열전달 모델을 활성화할 때 열전도도와 비열을 설정할 수 있다. Sound Speed는 일반적인 유체에서의 Sound Speed를 의미하는 것은 아니며, 해석 영역 내 최대 속도보다 10배 이상의 값을 사용하는 것을 권장한다. Sound Speed는 Time Step Size의 결정에 영향을 미친다.   그림 3. Material 내 Default Fluid 설정     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 수치 기능 향상 및 성능 개선, 다양한 분야의 엔지니어링 솔루션 결합, 고급 물리 솔버 강화, 확장 가능한 GPU 기반 컴퓨팅 지원, 원활한 제품 개발 워크플로 지원 등     제품 설계 및 개발 지원 솔루션인 앤시스 2023 R2(Ansys 2023 R2)는 엔지니어링 팀이 원활하게 협업하고 시뮬레이션 속도를 높일 수 있어 혁신을 주도할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 이번 버전에서는 향상된 수치 기능, 성능 개선, 다양한 분야의 엔지니어링 솔루션을 결합하여 고급 물리 솔버, 확장 가능한 GPU 기반 컴퓨팅, 원활한 워크플로를 갖출 수 있도록 지원한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2023 R2 솔루션은 반도체 제조업체부터 전기 자동차 제조업체, 자율 항공기 개발자까지 모든 조직들이 디지털 트랜스포메이션에 필수적인 확장 가능한 디지털 엔지니어링 워크플로를 운영할 수 있도록 지원한다”면서, “가상 설계 및 개발은 산업 전반의 선도적인 조직에서 혁신의 최전선에 있으며, 앤시스는 이를 실현하는 데 도움을 주고 있다”고 말했다.   반도체 및 전기전자 해석 강화 반도체용 다중-물리 사인오프 솔루션인 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC)는 열 해석 워크플로를 가속화한다. IC 설계를 위한 EM 시뮬레이션 및 모델링 체인으로 앤시스 고주파 구조 시뮬레이터(HFSS), Ansys Q3D Extractor 기생 추출(parasitic extraction) 분석, 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX) EM 솔버를 통합한다. 또한 Ansys EMC Plus(기존 Ansys EMA3D Cable)는 완전한 전자파 적합성(EMC : electromagnetic compatibility) 워크플로를 제공한다. 2023 R2의 새로운 통합 기능을 통해 엔지니어는 점점 더 복잡해지는 제품 요구 사항 속에서 첨단 기술 과제를 효율적으로 해결할 수 있다.   다양한 산업 분야의 디지털 엔지니어링 지원 의료, 자동차, 항공우주와 같은 특정 산업 분야에서도 앤시스 2023 R2의 디지털 엔지니어링 워크플로의 이점을 누릴 수 있다. 전체 EV 파워 일렉트로닉스 전열 워크플로는 신호 무결성, 전력 무결성 및 EMI 분석을 위한 Ansys SIwave-CPA와 기생 추출 툴인 Ansys Q3D Extractor를 통해 전력 IC부터 패키지, 보드에 이르는 솔루션을 제공한다. 또한 전기차 설계자는 시뮬레이션을 사용하여 사운드를 시각화하고 통합된 Ansys Motion 및 Ansys Sound 워크플로를 통해 브랜드를 정의하는 음향을 모델링할 수 있다. 항공우주 및 방위 산업과 자동차 산업의 엔지니어는 조직 전반의 중앙 안전 프로젝트 허브 역할을 하는 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze) 2023 R2의 새로운 디지털 안전 협업 플랫폼의 이점을 누릴 수 있다. 새로운 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager) 웹 애플리케이션은 기존 데스크톱 클라이언트를 대체하여 메디니 안전 및 사이버 보안 프로젝트의 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원한다.   HPC 및 GPU 컴퓨팅 활용 향상 앤시스 2023 R2를 사용하면 온프레미스 및 클라우드에서 고성능 컴퓨팅(HPC)을 통해 대규모 작업을 실행하고 하드웨어 용량 제한을 극복할 수 있다. 향상된 솔버 알고리즘은 GPU를 활용하여 시뮬레이션 속도를 높인다. 앤시스 2023 R2의 유동해석 제품 라인은 추가 산업 시뮬레이션을 GPU에서 기본적으로 실행할 수 있도록 지원하여 해석 시간과 총 전력 소비를 줄인다. 예를 들어 2023 R2는 슬라이딩 메시, 압축성 흐름 및 와류 소산 모델 연소 시뮬레이션에 대한 멀티 GPU 지원을 확장한다. 즉, 내연 기관, 원심 펌프 및 팬, 터보차저 및 압축기, 교반 탱크 및 원자로, 유압 기계류의 해석은 이제 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 멀티 GPU 솔버를 통해 강화됐다. 시뮬레이션 기반 3D 설계 툴인 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)는 실시간 해석을 통해 예측 정확도가 더욱 향상되었으며, 얇은 구조물에 대한 GPU 메모리 요구량을 최대 10배까지 줄였다. 디스커버리의 서브디비전 지오메트리 모델링은 복잡한 부품을 생성하고 편집하는 새로운 방법을 제공하여 사용자가 토폴로지 최적화 결과를 포함하여 많은 인기 있는 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델에 대한 'what-if' 변경 결과를 거의 즉시 확인할 수 있도록 지원한다. 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 시스템 설계 소프트웨어도 GPU 가속을 활용하여 이제 레이 트레이싱(ray tracing)을 사용하는 광학 시뮬레이션을 지원한다. 또한 Speos는 GPU 가속을 통해 3D 조도를 지원하므로 설계자는 빛의 기여도를 더 잘 분석할 수 있다. 광자 수준에서 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 시뮬레이션 툴은 유한차분 시간 도메인(FDTD) 솔버에 새로운 익스프레스 모드를 추가하여 사용자가 NVIDIA GPU로 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 지원한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아는 제품 설계 및 개발 지원 솔루션인 '앤시스 2023 R2’을 발표했다. 앤시스 2023 R2는 엔지니어링 팀이 원활하게 협업하고 시뮬레이션 속도를 높일 수 있어 혁신을 주도할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 이번 버전에서는 향상된 수치 기능, 성능 개선, 다양한 분야의 엔지니어링 솔루션을 결합하여 고급 물리 솔버, 확장 가능한 GPU 기반 컴퓨팅, 원활한 워크플로를 갖출 수 있도록 지원한다.     반도체용 다중-물리 사인오프 솔루션인 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC)는 열 해석 워크플로를 가속화한다. IC 설계를 위한 EM 시뮬레이션 및 모델링 체인으로 앤시스 고주파 구조 시뮬레이터(HFSS), Ansys Q3D Extractor 기생 추출(parasitic extraction) 분석, 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX) EM 솔버를 통합한다. 또한 Ansys EMC Plus(기존 Ansys EMA3D Cable)는 완전한 전자파 적합성(EMC : electromagnetic compatibility) 워크플로를 제공한다. 2023 R2의 새로운 통합 기능을 통해 엔지니어는 점점 더 복잡해지는 제품 요구 사항 속에서 첨단 기술 과제를 효율적으로 해결할 수 있다. 의료, 자동차, 항공우주와 같은 특정 산업 분야에서도 앤시스 2023 R2의 디지털 엔지니어링 워크플로의 이점을 누릴 수 있다. 전체 EV 파워 일렉트로닉스 전열 워크플로는 신호 무결성, 전력 무결성 및 EMI 분석을 위한 Ansys SIwave-CPA와 기생 추출 툴인 Ansys Q3D Extractor를 통해 전력 IC부터 패키지, 보드에 이르는 솔루션을 제공한다. 또한 전기차 설계자는 시뮬레이션을 사용하여 사운드를 시각화하고 통합된 Ansys Motion 및 Ansys Sound 워크플로를 통해 브랜드를 정의하는 음향을 모델링할 수 있다. 항공우주 및 방위 산업과 자동차 산업의 엔지니어는 조직 전반의 중앙 안전 프로젝트 허브 역할을 하는 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze) 2023 R2의 새로운 디지털 안전 협업 플랫폼의 이점을 누릴 수 있다. 새로운 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager) 웹 애플리케이션은 기존 데스크톱 클라이언트를 대체하여 메디니 안전 및 사이버 보안 프로젝트의 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원한다. 앤시스 2023 R2를 사용하면 온프레미스 및 클라우드에서 고성능 컴퓨팅(HPC)을 통해 대규모 작업을 실행하고 하드웨어 용량 제한을 극복할 수 있다. 향상된 솔버 알고리즘은 GPU를 활용하여 시뮬레이션 속도를 높인다. 앤시스 2023 R2의 유동해석 제품 라인은 추가 산업 시뮬레이션을 GPU에서 기본적으로 실행할 수 있도록 지원하여 해석 시간과 총 전력 소비를 줄인다. 예를 들어 2023 R2는 슬라이딩 메시, 압축성 흐름 및 와류 소산 모델 연소 시뮬레이션에 대한 멀티 GPU 지원을 확장한다. 즉, 내연 기관, 원심 펌프 및 팬, 터보차저 및 압축기, 교반 탱크 및 원자로, 유압 기계류의 해석은 이제 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 멀티 GPU 솔버를 통해 강화됐다. 시뮬레이션 기반 3D 설계 툴인 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)는 실시간 해석을 통해 예측 정확도가 더욱 향상되었으며, 얇은 구조물에 대한 GPU 메모리 요구량을 최대 10배까지 줄였다. 디스커버리의 서브디비전 지오메트리 모델링은 복잡한 부품을 생성하고 편집하는 새로운 방법을 제공하여 사용자가 토폴로지 최적화 결과를 포함하여 많은 인기 있는 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델에 대한 'what-if' 변경 결과를 거의 즉시 확인할 수 있도록 지원한다. 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 시스템 설계 소프트웨어도 GPU 가속을 활용하여 이제 레이 트레이싱(ray tracing)을 사용하는 광학 시뮬레이션을 지원한다. 또한 Speos는 GPU 가속을 통해 3D 조도를 지원하므로 설계자는 빛의 기여도를 더 잘 분석할 수 있다. 광자 수준에서 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 시뮬레이션 툴은 유한차분 시간 도메인(FDTD) 솔버에 새로운 익스프레스 모드를 추가하여 사용자가 NVIDIA GPU로 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 지원한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 "앤시스 2023 R2 솔루션은 반도체 제조업체부터 전기 자동차 제조업체, 자율 항공기 개발자까지 모든 조직들이 디지털 트랜스포메이션에 필수적인 확장 가능한 디지털 엔지니어링 워크플로를 운영할 수 있도록 지원한다"면서, "가상 설계 및 개발은 산업 전반의 선도적인 조직에서 혁신의 최전선에 있으며, 앤시스는 이를 실현하는 데 도움을 주고 있다"고 말했다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   풍력발전기와 같은 대형 구조물은 구조적 안정성 측면에서 풍하중을 고려해야 한다. 이 때, 풍하중 해석은 유체 압력에 의한 구조물의 변형을 고려하기 때문에 FSI(Fluid-Structure Interaction) 해석을 수행해야 한다. 이번 호에서는 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)만을 이용하여 FSI 해석을 수행할 수 있는 IFSI(Intrinsic FSI) 방법에 대해 알아보도록 하겠다.   ■ 안홍석 태성에스엔이 FBU-F4팀의 매니저로, 중공업/제철/플랜트 산업군에서 Ansys Fluent 및 Discovery 등을 담당하고 있다. 이메일 | hsahn@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 제품군을 이용한 풍하중 평가방법 먼저, IFSI에 대해 알아보기 전에 앤시스 제품들을 이용한 풍하중 평가방법에 대해 알아보고자 한다. 일반적으로 풍하중과 같은 FSI 해석을 하기 위해서는 유동해석 프로그램인 앤시스 플루언트에서 계산한 데이터를 구조해석 프로그램인 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)로 전달하여 해석하는 방법이 있다.(1-Way FSI 기준) 하지만, 이 방법은 두 개의 프로그램(앤시스 플루언트, 앤시스 메커니컬)을 사용할 수 있는 라이선스와 다룰 수 있는 지식이 필요하기 때문에, 비용과 시간이 많이 필요하다는 단점이 있다.   그림 1. 일반적인 1-Way FSI 해석 방법 및 결과   다른 대안으로는 유동해석의 압력 분포로부터 취약지점을 예측하는 방법이 있다. 앤시스 플루언트는 경계면에 작용하는 압력값을 이용해 특정 방향 및 지점을 기준으로 작용하는 Force와 Moment를 구할 수 있다. 하지만 이 방법을 이용해서 구조물에 걸리는 하중을 구해도 물성치를 초과하는 응력(Stress)을 확인할 수 없기 때문에, 직관적으로 풍하중을 평가하기에는 제약이 있다.   그림 2. 앤시스 플루언트를 이용한 압력분포 해석 결과   그림 3. 앤시스 플루언트를 이용한 Force report   또 다른 대안은 디스커버리 AIM(Discovery AIM)을 사용하는 방법이다. 디스커버리 AIM은 한 개의 플랫폼 안에서 구조, 유동, 전자기 등의 해석을 수행할 수 있고, 1-Way FSI와 같은 연성해석도 지원한다. 한 개의 플랫폼 안에서 사용하기 때문에, 사용법을 배운다면 플래그십 제품인 앤시스 플루언트와 앤시스 메커니컬의 해석 정확도에 준하는 결과를 얻을 수 있었지만, 아쉽게도 앤시스 2021 R1 버전을 마지막으로 현재 출시되고 있지 않다. 마지막은 이번 호에서 설명하고자 하는 IFSI를 이용한 방법이다. 앤시스 플루언트의 IFSI(Intrinsic FSI)는 앤시스 2019 R1 버전부터 지원하고 있는 기능이며, 앤시스 플루언트에 내장되어 있는 구조 모델(Structure Model)을 의미한다. 앤시스 플루언트 사용 환경에 익숙한 사용자가 별도의 라이선스 구매 없이 구조해석을 할 수 있다는 장점이 있다. 앤시스 플루언트 IFSI는 ▲유체 압력에 의한 구조물의 변형을 해석할 수 있는 1-Way FSI와 ▲그러한 구조물의 변형에 의해 유동장이 바뀌는 부분을 해석할 수 있는 2-Way FSI 모두를 지원하고 있다. 또한, Steady와 Transient 해석에서도 기능을 지원하고 있다.   그림 4. 앤시스 플루언트 IFSI를 이용한 1-Way FSI 해석 결과     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  15　THEME. 디지털 전환으로 플랜트/조선 산업의 지속가능한 미래를 열다   디지털 트윈 기술로 기업의 생존이 가능한가? / 최우영 BIM 기반의 메가프로젝트 디지털 트랜스포메이션 / 전동휘 스마트십 플랫폼 공동구축 추진 현황 및 방향 / 이정렬 도면 인식 기술을 통한 엔지니어링 정보의 디지털화 / 김도형 에너지 산업의 지속가능성을 위한 디지털 전환 여정 / 박진성, 유준우 3D 광대역 스캐너의 발전과 조선 분야 활용 사례 / 김지한 플랜트/조선 산업의 클라우드 적용 사례 및 DX 동향 / 김종찬   INFOWORLD Case Study 44　언리얼 엔진에 피직스 시뮬레이션을 도입한 알고릭스　고품질 그래픽의 다물체 동역학 시뮬레이션 엔진 개발 48　컴퓨터 비전과 AI 기술의 만남　데이터와 AI로 인간 중심의 컴퓨터 비전을 구현   People & Company 52　헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 성 브라이언 사장　새 오피스와 함께 비즈니스 통합... 스마트 제조와 디지털 혁신 위한 생태계 넓힌다 54　한국생산제조학회 김병희 회장　생산제조기술 분야 선도 학회로서 혁신 위한 청사진 제시   New Products 56　워크플로 향상된 구조 BIM 소프트웨어　테클라 2023 59　코드의 동적 테스트 및 모델 기반 설계를 단순화　매트랩 2023a / 시뮬링크 2023a 62　해상도 및 패턴 처리량 늘린 주얼리 전용 3D 프린터　프로젯 MJP 2500W 플러스 88　이달의 신제품   Focus 64　지스타캐드 한국 시장 10만 카피 판매 돌파… 모두솔루션과 함께 2D 캐드 시장 입지 강화 66　2023 스마트공장·자동화산업전, ‘연결된 스마트 공장’ 주제로 성료 68　2023 산업지능화 컨퍼런스, ‘AI·디지털트윈, 산업의 미래를 바꾸다’를 주제로 개최 70　로크웰 오토메이션, “OT 경험과 IT 기술 접목해 스마트 공장 플랫폼 제공” 73　인터몰드 2023에서 살펴 본 3D 프린팅 및 CAD/CAE/CAM 트렌드 76　한국공작기계산업협회, 'SIMTOS 2024' 참가설명회서 주요 행사 계획 발표   Column 78　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　챗GPT 비즈니스의 기회 80　지속가능한 제품 설계로 보다 나은 비즈니스 구축하기 / 오병준 83　트렌드에서 얻은 것 No. 16 / 류용효　챗GPT-PLM 활용의 모습   On Air 92　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　챗GPT, AI가 가져올 산업의 변화   90　New Books   CADPIA   AEC 93　레빗에서 알아 두면 아주 유익한 꿀팁 시리즈 (17) / 장동수　pyRevit 애드인 기능을 사용해서 수정 기호를 손쉽게 적용하는 방법 96　새로워진 캐디안 2023 살펴보기 (6) / 최영석　Express Tools, 수정 기능 소개 99　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2023 (11) / 천벼리　지정된 요소 세트 정렬 102　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　ChatGPT-3 인공지능 기반 자동 프로그래밍 사용기   Reverse Engineering 106　이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (4) / 유우식　무게 측정   Mechanical 113　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 9.0 (9) / 김성철　향상된 모델 기반 정의 기능   Analysis 118　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 안홍석　앤시스 플루언트 IFSI를 이용한 풍하중 해석   PLM 122　제조기업의 미래를 위한 PLM 이야기 (3) / 김성희　마케팅 요소와 제품 정보를 관리할 수 있는 PLM   Machine Learning 125　자율주행의 인지 성능 향상을 위한 데이터셋 생성 기술 (1) / 김은정　자율주행의 인지 성능을 위한 데이터셋의 역할 및 요건    

개발 : Ansys 주요 특징 : 새로운 클라우드 옵션과 여러 GPU의 최적화된 사용을 통해 복잡한 제품을 보다 빠르게 시뮬레이션할 수 있도록 지원, 협업 MBSE 워크플로를 지원해 시뮬레이션의 이점 확장, AI/ML 등 고급 기술의 통합을 통해 효율성 및 사용자 경험 향상 등 공급 : 앤시스코리아     앤시스코리아는 다분야 엔지니어링 및 R&D 팀에 보다 폭넓은 이점을 제공하는 새로운 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션 ‘앤시스 2023 R1(Ansys 2023 R1)’을 발표했다. 앤시스 2023 R1은 성능 개선, 다분야 워크플로 통합, 혁신적인 기능 등을 제공해 기업들이 획기적인 차세대 제품 설계 시에 이전의 통합 과제 및 복잡성 문제를 빠르게 해결할 수 있도록 지원한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “설계 엔지니어들은 시뮬레이션을 활용함으로써 의사결정을 신속하게 내리고 최적의 방향을 선택하여 시장의 리더가 될 수 있다”면서, “이번에 발표한 최신 솔루션은 더 높은 정밀도와 효율적인 워크플로, 클라우드 확장성을 제공하여 엔지니어들의 생산성을 향상시켜준다”고 말했다.   ▲ 정확한 측정과 시각적인 표현을 통해 복잡한 광학 및 포토닉스 문제를 쉽게 해결하고, 최상의 성능을 발휘하도록 설계를 개선할 수 있다.(이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처)   시뮬레이션 성능 향상 앤시스의 구조(Structures) 제품군은 사용자들이 보다 정확한 예측과 함께, 사용자 정의가 가능하고 효율적인 시뮬레이션 분석을 수행할 수 있는 새로운 기능들을 제공한다. 예를 들어, 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 새로운 기능을 통해 사용자들은 AI(인공지능)/ML(머신러닝)을 기반으로 시뮬레이션 실행에 필요한 컴퓨팅 비용과 시간을 결정할 수 있다. 또한, 앤시스 2023 R1은 고성능 컴퓨팅(HPC)으로 하드웨어가 가진 용량의 한계를 극복하고, GPU를 활용하는 향상된 솔버 알고리즘을 채택하여 사용자들이 대규모의 고정밀 시뮬레이션을 보다 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. CFD(전산유체역학) 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 멀티-GPU 플루언트 솔버 정식 버전은 폭넓은 애플리케이션에 멀티 GPU의 기능을 구현하여 해결 시간과 총 전력 소비를 줄여준다. 이 버전은 ‘species transport’, ‘non-stiff reacting flows’, ‘LES(Large Eddy Simulation)를 위한 수치 향상’에 대한 지원을 추가로 제공한다. AWS 기반의 앤시스 게이트웨이(Ansys Gateway)는 개발자, 설계자, 엔지니어들이 장소에 구애받지 않고 웹 브라우저를 통해 다양한 장치에서 앤시스의 모든 시뮬레이션 및 컴퓨터 이용 공학(CAD/CAE) 프로젝트를 관리할 수 있도록 해준다. 이 새로운 릴리스를 통해 설계 팀은 가상 머신과 HPC 클러스터를 신속하게 생성하거나 리사이징이 가능하며, 기업 환경에 액세스할 수 있는 유연한 통합 인증(single sign-on) 및 AWS 클라우드 구독을 통한 효율적인 팀 액세스가 가능하다.   ▲ 앤시스 2023 R1은 적층제조(AM) 사용자를 위한 툴셋을 지속적으로 확장하여 설계, 시뮬레이션 및 제조 워크플로를 간소화한다.(이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처)   워크플로 통합 및 자동화 앤시스 2023 R1은 재료, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(Simulation Process and Data Management : SPDM), 최적화, MBSE(Model-Based Systems Engineering : 모델 기반 시스템 엔지니어링) 기능을 기반으로 지능형 워크플로 자동화 및 협업을 지원함으로써 엔지니어링 효율성을 높여준다. 앤시스 커넥트 제품군(Ansys Connect product collection)은 다양한 엔지니어링 팀을 위해 최신의 프로세스,툴 및 데이터를 보다 쉽게 연결할 수 있는 사용 편의성과 새로운 통합 기능을 제공하며, 사용자 경험을 향상시킨다. 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)의 시뮬레이션 툴체인(simulation toolchains) 최적화를 통해 엔지니어들은 최적의 설계를 신속하게 탐색하여 업무효율성을 향상시킬 수 있다. 앤시스 모델센터(Ansys ModelCenter)의 MBSE를 위한 트레이드 연구에도 이와 동일한 최적화 알고리즘이 실행된다. 플루언트 사용자들은 앤시스 미네르바(Ansys Minerva)의 SPDM 솔루션을 함께 활용하여 보다 스마트한 협업 및 데이터 관리가 가능하며, 옵티스랭을 통해 최적화를 진행할 수도 있다.   ▲ 하이브리드 디지털 트윈을 통해 머신러닝 기반 분석과 물리 기반 접근 방식을 결합하고, 예측 분석을 사용하여 높은 정확도를 얻을 수 있다.(이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처)   제품 개발 프로세스 전반의 혁신 앤시스는 반도체 부문에서 전력 무결성, 신호 무결성, 열 안정성 사인오프를 위해 TSMC의 3Dblox Reference Flow에 포함된 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC) 및 RedHawk-SC Electrothermal을 기반으로 3D-IC 다중 물리 분야의 시뮬레이션 기능을 제공한다. RedHawk-SC Electrothermal을 위한 새로운 열 해석 방법은 절반의 메모리를 사용해 복잡한 설계를 보다 효율적으로 처리할 수 있다. 앤시스 파워아티스트(Ansys PowerArtist)의 업데이트된 RTL 전력 예측 가능성(predictability)은 성능 및 예측 정확도를 향상시킨다. 데이터베이스 크기를 30% 줄인 레드호크-SC는 엔지니어들이 복잡한 설계를 보다 효율적으로 해결하고 RedHawk-SC에서 2배 빠른 과도(transient) 시뮬레이션으로 문제 해결에 드는 시간을 단축할 수 있도록 지원한다. 앤시스 그란타(Ansys Granta)는 앤시스 게이트웨이에서 활용 가능한 재료 에코-데이터 및 툴을 제공하여 보다 비용 효율적이고 지속 가능한 제품을 위한 최적화된 물성 선택을 가능하게 한다. 앤시스 전자 제품군(Ansys Electronics collection)을 통해 사용자들은 개별 3D 구성요소 셀을 병렬로 조정하여 유한 크기 (finite-sized) 안테나 어레이 시뮬레이션을 가속화할 수 있다. 이 기술은 위성 통신, 자동차 레이더, 항공 우주 애플리케이션용 안테나를 설계하는 조직에 이점을 제공한다.   ▲ 앤시스 2023 R1의 전자기 해석은 시뮬레이션 성능, 메시, 다른 앤시스 툴과의 통합, 자동화된 워크플로 및 모델링 기능의 개선 등이 이뤄졌다.(이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처)   ▲ 그란타는 향상된 UX 및 데이터로 효율성과 통합을 개선하는 동시에, 자동차 부터 5G 안테나까지 다양한 분야에서 더욱 정확한 시뮬레이션을 지원한다.(이미 지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처)     ◼︎ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  앤시스코리아가 다분야 엔지니어링 및 R&D 팀에 보다 폭넓은 이점을 제공하는 새로운 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션인 ‘앤시스 2023 R1(Ansys 2023 R1)’을 발표했다. 앤시스 2023 R1은 성능 개선, 다분야 워크플로 통합, 혁신적인 기능 등을 제공해 기업들이 획기적인 차세대 제품 설계 시에 이전의 통합 과제 및 복잡성 문제를 빠르게 해결할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2023 R1의 구조(Structures) 제품군은 사용자들이 보다 정확한 예측과 함께 사용자 정의가 가능하고 효율적인 시뮬레이션 분석을 수행할 수 있는 새로운 기능들을 제공한다. 예를 들어, 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 새로운 기능을 통해 사용자들은 AI/ML을 기반으로 시뮬레이션 실행에 필요한 컴퓨팅 비용과 시간을 결정할 수 있다. 또한, 앤시스 2023 R1은 고성능 컴퓨팅(HPC)으로 하드웨어가 가진 용량의 한계를 극복하고, GPU를 활용하는 향상된 솔버 알고리즘을 채택하여 사용자들이 대규모의 고정밀 시뮬레이션을 보다 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. CFD(전산유체역학) 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 멀티-GPU 솔버 정식 버전은 폭넓은 애플리케이션에 멀티 GPU의 기능을 구현하여 해결 시간과 총 전력 소비를 줄여준다. 이 버전은‘species transport’, ‘non-stiff reacting flows’, ‘LES(Large Eddy Simulation)를 위한 수치 향상’에 대한 지원을 추가로 제공한다. AWS 기반의 앤시스 게이트웨이(Ansys Gateway)는 개발자, 설계자, 엔지니어들이 장소에 구애 받지 않고 웹 브라우저를 통해 어떤 장치에서든 앤시스의 시뮬레이션 및 CAE 프로젝트를 관리할 수 있도록 해준다. 이 새로운 릴리스를 통해 설계 팀은 가상 머신과 HPC 클러스터를 신속하게 생성하거나 리사이징이 가능하며, 기업 환경에 액세스할 수 있는 유연한 통합 인증(single sign-on) 및 AWS 클라우드 구독을 통한 효율적인 팀 액세스가 가능하다. 앤시스 2023 R1은 재료, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(simulation process and data management, SPDM), 최적화, MBSE 기능을 기반으로 지능형 워크플로 자동화 및 협업을 지원함으로써 엔지니어링 효율성을 높여준다. 앤시스 커넥트 제품군(Ansys Connect product collection)은 다양한 엔지니어링 팀을 위해 최신의 프로세스, 툴 및 데이터를 보다 쉽게 연결할 수 있는 탁월한 사용편의성과 새로운 통합 기능을 제공하며, 사용자 경험을 향상시킨다. 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)의 시뮬레이션 툴 체인(simulation toolchains) 최적화를 통해 엔지니어들은 최적의 설계를 신속하게 탐색하여, 업무효율성을 향상시킬 수 있다. 앤시스 모델센터(Ansys ModelCenter)의 MBSE를 위한 트레이드 연구에도 이와 동일한 최적화 알고리즘이 실행된다. 플루언트 사용자들은 앤시스 미네르바(Ansys Minerva)의 SPDM 솔루션을 함께 활용하여 보다 스마트한 협업 및 데이터 관리가 가능하며, 옵티슬랭(optiSLang)을 통해 최적화를 진행할 수도 있다. 앤시스는 반도체 부문에서 전력 무결성, 신호 무결성, 열 안정성 사인오프를 위해 TSMC의 3Dblox Reference Flow에 포함된 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC) 및 RedHawk-SC Electrothermal을 기반으로 3D-IC 다중 물리 해석을 지원한다. RedHawk-SC Electrothermal을 위한 새로운 열 해석 방법은 절반의 메모리를 사용해 복잡한 설계를 보다 효율적으로 처리할 수 있다. 앤시스 파워아티스트(Ansys PowerArtist)의 업데이트된 RTL 전력 예측 가능성(predictability)은 성능 및 예측 정확도를 향상시킨다. 데이터베이스 크기를 30% 줄인 RedHawk-SC는 엔지니어들이 복잡한 설계를 보다 효율적으로 해결하고 RedHawk-SC에서 2배 빠른 과도(transient) 시뮬레이션으로 문제 해결에 드는 시간을 단축할 수 있도록 지원한다. 앤시스 그란타(Ansys Granta)는 앤시스 게이트웨이에서 활용 가능한 재료 에코-데이터 및 툴을 제공하여 보다 비용 효율적이고 지속 가능한 제품을 위한 최적화된 물성 선택을 가능하게 한다. 앤시스 전자 제품군(Ansys Electronics collection)을 통해 사용자들은 개별 3D 구성요소 셀을 병렬로 조정하여 유한 크기(finite-sized) 안테나 어레이 시뮬레이션을 가속화할 수 있다. 이 기술은 위성 통신, 자동차 레이더, 항공 우주 애플리케이션용 안테나를 설계하는 조직에 이점을 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “설계 엔지니어들은 시뮬레이션을 활용함으로써 의사결정을 신속하게 내리고 최적의 방향을 선택하여 시장의 리더가 될 수 있다”면서, “이번에 발표한 최신 솔루션은 더 높은 정밀도와 효율적인 워크플로, 클라우드 확장성을 제공하여 엔지니어들의 생산성을 크게 향상시켜준다”고 말했다.

PyFluent 소개 : 플루언트를 위한 파이썬   앤시스 플루언트(Ansys Fluent)에서 파이썬(Python)의 사용이 가능해짐에 따라 플루언트의 커스터마이징 영역이 더욱 확장되었다. 덕분에 파이썬을 이용하여 단순히 플루언트를 컨트롤하는 것뿐만 아니라, 파이썬이 가지고 있는 방대한 라이브러리를 이용하여 플루언트를 완전히 새로운 방식으로 사용할 수도 있다. 이번 호에서는 앤시스 2022 R2 버전에서 첫 출시된 PyFluent(파이플루언트)를 자세히 알아보도록 하자. ■ 이종원 | 태성에스엔이의 유동 3팀 매니저로, 항공/방산의 유동 해석 및 Discovery를 담당하고 있다. 이메일 | jwlee@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   PyFluent는 플루언트를 위한 파이썬 라이브러리로 앤시스 2022 R2 버전에서 처음 출시되었다. PyFluent는 파이썬 환경 내에서 플루언트를 사용할 수 있게 해 주는 PyAnsys 생태계의 일부로, 다른 PyAnsys 라이브러리 및 외부의 파이썬 라이브러리를 사용할 수 있도록 해준다. 따라서 파이썬을 잘 다루는 엔지니어에겐 희소식이 될 것 같다. 예를 들어 <그림 1>과 같이 단순히 애플리케이션을 통해 플루언트를 조작하는 것뿐 아니라, 새로운 방식으로 플루언트를 사용하거나 재구성할 수도 있기 때문이다. PyFluent와 관련한 자세한 내용은 <그림 2>와 같이 PyAnsys 웹페이지(https://docs.pyansys.com)에서 확인할 수 있다. PyAnsys 공식 웹사이트에서는 PyFluent 매뉴얼 및 관련 예제를 제공하고 있으며, 지속적으로 업데이트되어 최신의 PyFluent 정보를 확인할 수 있으니 참고하도록 하자.   그림 1. 애플리케이션을 활용한 플루언트 조작   그림 2. PyAnsys 공식 웹사이트