델 테크놀로지스는 AMD의 차세대 데스크톱 프로세서인 라이젠 7 9850X3D를 탑재한 2026년형 ‘에일리언웨어 에어리어-51(Alienware Area-51)’ 게이밍 데스크톱 신제품을 출시했다. 델 테크놀로지스는 고객의 다양한 요구사항에 최적화된 PC를 제공하기 위해 인텔, AMD, 퀄컴, 엔비디아 등 글로벌 반도체 기업과 협업하고 있다. 이번에 출시한 에일리언웨어 에어리어-51은 지난해 출시한 인텔 코어 울트라 9 프로세서 탑재 모델에 이어 AMD 라이젠 7 9850X3D 프로세서 구성을 추가한 게이밍 데스크톱 PC로, 하드코어 게이머의 선택의 폭과 성능 옵션을 확장했다. 1998년에 첫 선을 보인 에일리언웨어 에어리어-51은 에일리언웨어의 최상급 플래그십 게이밍 PC 라인업으로, 첨단 기술과 차별화된 디자인으로 진화를 거듭하며 최상급의 게이밍 경험을 선사한다.   이번 신제품은 최고의 성능과 확장성을 원하는 게이머들을 위한 80L 풀타워 케이스로, 수년간 게임 커뮤니티 유저 등의 다양한 고객 피드백을 바탕으로 제작 및 검증된 제품이다.      이번에 출시한 에일리언웨어 에어리어-51은 라이젠 7 9850X3D 프로세서 및 2세대 3D V-Cache 기술과 함께, 최대 엔비디아 지포스 RTX 5090 GPU를 지원한다. 또한 최대 200W 이상의 CPU 전력과 600W 전용 그래픽 전력 헤드룸을 확보해, 고사양 AAA 게임과 AI 기반 크리에이티브 작업에서 높은 속도와 안정성을 구현하며 에일리언웨어 제품군 중 역대급 성능을 발휘한다. ‘양압(Positive Pressure) 공기흐름’ 설계로 혁신적인 발열 관리도 지원한다. 섀시 내의 모든 팬이 안쪽을 향해 시원한 공기를 끌어들이고, 발생한 열은 후면의 패시브 배기구를 통해 자연스럽게 배출하도록 설계되어 시스템 성능을 최상으로 유지할 수 있다. 제품의 전면과 상단, 그리고 하단 흡기구에 분리 세척이 가능한 통합 필터를 탑재해 먼지 축적을 최소화하는 장치를 마련했으며, 내부에 360mm 수랭식 쿨러를 탑재했다.  델은 게이머와 파워 유저를 만족시키는 확장성과 사용자 편의 기능도 이 제품의 강점으로 내세운다. 에일리언웨어 에어리어-51은 최신 규격인 PCIe Gen5 그래픽 및 SSD 스토리지를 지원하는 에일리언웨어 전용 ATX 메인보드를 탑재했다. 최대 길이 450mm 및 4슬롯 두께의 GPU를 수용할 수 있어 그래픽 성능을 원활히 확장할 수 있도록 했다. 다양한 길이의 GPU를 수용할 수 있도록 위치 조정이 가능한 그래픽 카드 고정 메커니즘과 홀더가 탑재되었다. 스토리지는 3개의 M.2 SSD 슬롯과 3개의 추가 스토리지 캐디(2.5인치 2개, 3.5인치 1개)를 통해 최대 6개의 드라이브를 장착할 수 있다. 한편, 섀시 곳곳에 배치된 QR 코드를 통해 부품 업그레이드 및 유지관리 동영상 가이드를 간편하게 확인할 수 있다. 에일리언웨어 커맨드 센터에서 내부 부품 등을 포함한 7개 ‘에일리언FX(AlienFX)’ 조명 영역을 개별 커스터마이즈하고 프로필로 저장할 수 있으며, 강화유리를 적용한 측면 도어를 통해 감상할 수 있도록 설계해 심미적인 만족감을 높였다. 네트워크 측면에서는 2.5G 이더넷과 함께 차세대 Wi-Fi 7 및 블루투스 5.4를 지원해 끊김 없는 연결성을 보장한다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “에일리언웨어 에어리어-51은 최첨단 기술과 차별화된 디자인으로 에일리언웨어 브랜드의 품격을 담아낸 제품으로, 이번에 선보인 AMD 탑재 모델은 극한의 성능을 원하는 하이엔드 게이머들에게 최고의 선택지가 될 것”이라며, “향후에도 델 테크놀로지스는 성능, 냉각, 디자인, 확장성 등 게이머들의 다양한 니즈를 반영한 혁신적인 게이밍 설루션을 지속적으로 선보일 것”이라고 말했다.

슈나이더 일렉트릭이 레이싱 팀 ‘맥라렌 레이싱(McLaren Racing)’의 공식 에너지 테크놀로지 파트너로 선정됐다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭과 맥라렌 레이싱은 이번 협업을 통해 전 세계 레이싱 서킷 현장의 트랙사이드 전력 인프라부터 영국 워킹에 위치한 맥라렌 테크놀로지 센터(MTC) 본사의 에너지 인프라까지, 가장 극한의 환경에서도 최고의 성능을 구현할 수 있는 에너지 설루션을 공동 개발·적용할 계획이다. 이번 파트너십은 맥라렌 마스터카드 포뮬러1 팀을 시작으로 애로우 맥라렌 인디카 팀, 맥라렌 F1 아카데미, 그리고 맥라렌 유나이티드 오토스포츠 WEC 하이퍼카 팀 등 맥라렌 레이싱 산하 모든 주요 팀을 포괄하는 협업이다. 핵심은 데이터 인텔리전스, 혁신의 가속화, 엔지니어링 전문성이라는 공통의 가치에 기반하고 있다. 양사는 20년 이상 이어져 온 기존 공급업체 파트너십을 토대로, 성능과 안정성이 무엇보다 중요한 레이싱 환경에서 에너지 기술 혁신을 공동으로 추진한다. 구체적으로는 풍동, 제조 시설, IT 데이터센터 등 핵심 인프라 자산 전반에 걸쳐 에너지 운영을 최적화하고, 고신뢰 전력 시스템 구축을 통해 에너지 소비를 절감하는 한편, 첨단 에너지 기술을 기반으로 전기화(electrification)를 가속화할 방침이다. 또한 디지털 트윈 기술을 활용한 데이터 기반 인사이트를 확보함으로써 운영 효율과 지속가능성을 동시에 강화해 나갈 예정이다.     슈나이더 일렉트릭의 올리비에 블룸(Olivier Blum) CEO는 “레이싱은 첨단 에너지 및 디지털 기술의 가치를 증명하기에 가장 도전적인 환경이다. 맥라렌 레이싱은 모든 시스템을 극한까지 밀어붙이며, 바로 이 지점에서 슈나이더 일렉트릭의 성능, 신뢰성, 효율이 차이를 만든다. 맥라렌이 트랙 안팎에서 의지할 수 있는 ‘에너지 인텔리전스’를 제공하게 되어 자랑스럽다”고 전했다. 맥라렌 레이싱의 잭 브라운(Zak Brown) CEO는 “오랜 시간 쌓아온 신뢰를 바탕으로 슈나이더 일렉트릭을 공식 에너지 테크놀로지 파트너로 맞이하게 되어 기쁘다. 앞으로 슈나이더의 에너지 기술 전문성과 맥라렌의 퍼포먼스 철학을 결합시켜 운영 전반을 더욱 스마트하고 효율적으로 진화시켜 나갈 것”이라고 밝혔다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (11)   제조업 전반에서 PCF(Product Carbon Footprint)에 대한 관심은 해마다 빠르게 높아지고 있다. 그 배경에는 EU를 중심으로 한 환경 규제 강화가 있으며, 특히 제품 단위의 탄소 배출량 산정을 규제 대응을 위한 산출물로 요구하고 있다는 점이 핵심이다. PCF는 LCA(Lifecycle Assessment : 전 과정 평가)의 하위 개념이다. LCA가 원재료 채굴부터 생산, 사용, 폐기까지 제품 전 생애주기의 환경 영향을 종합적으로 평가하는 반면, PCF는 그 중에서도 ‘온실 가스 배출량(GHG)’에 초점을 맞춘다는 차이가 있다.   ■ 정유선 다쏘시스템코리아의 ENOVIA 브랜드 기술 컨설턴트이다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   그동안 많은 OEM은 매년 ESG 보고서를 공시하기 위해, 전통적인 LCA 컨설팅 업체에 외주를 맡겨왔다. 이 과정에서 기업은 특정 공정에 대한 데이터를 엑셀 파일 형태로 제공하고, LCA 컨설팅 업체는 공정의 전력 및 에너지 소비량, 폐수 배출량 등을 분석하는 결과를 다시 엑셀 파일로 전달하는 방식이 일반적이었다. 하지만 이러한 전통적인 LCA 컨설팅은 결과와 데이터가 파일 단위로 관리되어 연속성과 추적성이 떨어질 뿐 아니라, 민감한 공정 정보를 외부에 공유해야 하는 구조적인 보안 한계를 안고 있다. 더 나아가 이는 본질적으로 공정을 개선하고 최적화하는데 목적을 두고 있기 때문에, 분석 단위가 제품이 아닌 공정으로 설정하는 경우가 대부분이다. 핵심은, 이러한 접근 방식만으로는 제품 단위의 환경 영향을 정량적으로 파악하기 어렵다는 점이다. 하나의 공정에는 여러 제품이 동시에 관여하며, 개별 제품에 영향을 미치는 환경 영향을 명확히 식별하여 영향도를 분배하기가 까다롭기 때문이다. 결과적으로 기존 방식은 제품 단위 PCF 산정과 이를 요구하는 최근의 규제 대응에는 구조적인 한계를 가질 수밖에 없다.     다쏘시스템의 LCA 설루션은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘설계 단계’부터 제품의 환경 영향을 체크하여 이를 사전에 줄이고자 하는 데 목적이 있다. 시스템의 분석 단위 역시 공정이 아닌 제품(Product/BOM) 이며, 설계 과정에서 빈번하게 일어나는 소재나 중량의 변경, BOM(Bill of Materials : 자재 명세서) 구조 변경 등을 즉각 반영하여 시뮬레이션할 수 있다. 이는 단순한 사후 보고를 넘어, 설계 의사결정 단계에서부터 환경 성과를 고려할 수 있게 해준다는 점에서 기존 LCA 접근 방식과 본질적인 차별98 · 성을 갖는다. 다만 제품 단위의 LCA와 PCF 산정이 실제 규제 대응과 비즈니스 의사결정에 활용되기 위해서는, 공급망 전반에 걸친 데이터 연계와 신뢰성 있는 정보 교환이 필수이다. 이러한 배경 속에서 최근에는 OEM–부품사–소재사–서비스사까지 하나의 생태계로 구성하여, 제품 및 공정 관련 데이터를 안전하게 교환할 수 있도록 만든 산업 협력 플랫폼이 등장하고 있다. 독일 정부 주도로 자동차 산업용 데이터 네트워크를 구성한 카테나-X(Catena-X)가 대표 사례다. 카테나-X에는 BMW, 메르세데스-벤츠, 폭스바겐 등 주요 OEM이 참여하고 있으며, 각 기업의 데이터를 표준 프로토콜 기반으로 중앙 데이터베이스 없이 안전하게 공유하는 구조를 갖는다. 또한 제품 및 자산 정보를 디지털 트윈 표준 구조로 표현하고, 이를 기반으로 DPP(Digital Product Passport : 디지털 제품 여권)를 표준화해 적용할 계획을 가지고 있다.     제품 단위 PCF를 요구하는 다가올 미래의 규제 환경은 제조업의 역할과 책임을 설계 단계로 앞당기고 있다. 이는 환경 성과가 더 이상 생산 이후에 사후적으로 계산되는 지표가 아니라, 설계 단계에서 의사 결정에 직접 반영되어야 함을 의미한다. PLM 기반 LCA와 공급망 데이터 플랫폼의 결합은 이러한 규제를 대응하기 위한 가장 효과적인 설루션이며, EU 시장으로 수출을 하고 있거나 이를 준비 중인 기업에게는 해당 역량을 얼마나 빠르게 설계 프로세스에 내재화하느냐가 중요한 요소가 될 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (7)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12.0(Creo Parametric 12.0)에서 손상된 중립 파일(STEP, IGES 등)을 IDD (Import Data Doctor) 기능을 사용하여 솔리드화 하는 방법을 알아보자.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   IDD 기능은 이기종 CAD 데이터로부터 받은 IGES나 STEP 파일을 열었을 때 형상이 깨지거나 불완전하게 나타나는 문제를 해결한다. 크레오 12에서는 데이터 교환 기능이 강화되어 STEP AP242 Edition 3와 같은 최신 중립 포맷을 더 안정적으로 가져올 수 있으며, 이로 인해 IDD에서 처리해야 할 초기 오류가 줄어든다. 가져오기 피처를 마우스 우클릭하여 ‘정의 편집’을 선택하면 IDD 전용 리본 탭이 활성화되어 형상을 진단하고 수리할 수 있다. 이러한 개선으로 초보자도 손쉽게 깨진 형상을 솔리드 모델로 변환할 수 있으며, 후속 설계 작업에서 시간과 오류를 줄일 수 있다.   IDD의 솔리드 보디 가져오기 가져온 중립 파일의 형상을 기존 부품에 효율적으로 통합한다. 보디 추가, 형상 추가, 형상 제거, 서피스 추가의 네 가지 옵션을 제공하여 상황에 맞게 선택할 수 있다.      보디 추가 : 가져온 솔리드 보디를 새 멀티보디로 추가하여 독립 편집 가능  형상 추가 : 솔리드 형상을 기존 기본 보디에 병합하여 통합 모델 생성  형상 제거 : 선택된 보디에서 불필요한 형상 빠르게 제거  서피스 추가 : 가져온 피처의 서피스를 기존 부품에 추가   IDD의 아이콘별 기능 형상 문제를 체계적으로 진단하고 수정할 수 있는 도구들이다. 분석, 구조, 구속, 개선, 편집, 생성의 6개 카테고리로 나뉘어 있어 초보자도 단계별로 접근할 수 있다.     분석 결함 있는 형상, 커브의 품질, 거리, 길이 및 2면 각을 분석하고 모델과 함께 저장한다. 서피스의 곡률과 커브 및 서피스 편차를 평가한다.  : 커브의 곡률, 반지름 탄젠트를 분석한다.  : 커브의 음영처리 곡률을 분석한다.  : 커브 또는 서피스의 편차를 분석한다.  : 두 엔티티 사이의 거리를 측정한다.  : 2면 각을 측정한다.  : 커브와 서피스의 길이를 측정한다.  : 형상 결함을 확인한다.   구조 GTS(형상 및 토폴로지 구조) 트리에서 가져온 피처와 노드의 토폴로지 구조를 조작할 수 있다. GTS 트리에서 노드나 노드의 형상을 활성화, 분리, 결합, 축소, 제외 또는 숨기기 등의 기능을 제공한다.  활성화 : 노드 및 서피스 세트 활성화  : 활성 노드 및 서피스 세트 비활성화  분리 : 컴포넌트 또는 결합 노드의 서브 노드 세트 분리  : 컴포넌트 노드 분할  : GTS 트리에서 둘 이상의 노드 결합  : 유효한 퀼트를 표현하는 두 노드 병합  : 결합되거나 병합된 노드 축소  변환 : 원통, 평면, 밀어내기 및 회전으로 변환 결합으로 변환 : 병합된 노드를 결합된 노드로 변환 포함 : 제외된 서피스 노드 포함 제외 : 서피스 노드 제외   구속 가져온 형상에 탄젠트, 와이어프레임 및 동결된 구속을 적용한다. 간격과 슬라이버를 정의하여 와이어프레임에 추가한다. 또한 형상 고치기 중 원치않는 변경과 재 매개변수화를 방지하기 위해 서피스를 동결한다. 와이어프레임에 대한 탄젠트 구속을 추가하거나 제거한다.  간격 정의 : 결합시킬 서피스의 경계 식별  슬라이버 정의 : 제거할 좁은 서피스 식별  고정 : 서피스 동결  고정 해제 : 서피스 동결 해제  와이어프레임 추가 : 선택한 항목을 와이어프레임으로 추가  와이어프레임 제거 : 와이어프레임에서 항목 제거  탄젠트 추가 : 와이어프레임 상에서 서피스 간의 탄젠트 조건 추가  탄젠트 제거 : 와이어프레임 상에서 탄젠트 제약 조건 서피스 제거   ■ 참고 : 탄젠트 조건은 도구모음에서  옵션을 활성화를 한 경우에만 사용 가능하다.     개선 간격과 슬라이버 서피스를 찾아 제거한다. 가져온 퀼트에서 간격을 닫고 원치 않는 슬라이버 서피스를 제거하고, 충족되지 않는 토폴로지 연결 및 탄젠트 조건과 문제의 서피스를 고치고, 서피스를 확장 및 교차하여 경계 루프를 채운다.  고치기 : 충족되지 않은 토폴로지 연결과 탄젠트 조건 수정  일치 : 면이 네 개를 초과하는 문제 서피스, 충족되지 않은 토폴로지 연결 및 관련 탄젠트 조건 수정 닫기 : 와이어프레임 고치기 간격을 닫고 슬라이버 서피스를 제거하는 작업을 한번에 수행   편집 서피스, 모서리 및 커브의 형상을 편집한다. 서피스 정점 이동, 서피스 경계 수정 및 대체, 분석 서피스를 자유형 서피스로 변환, 자유형 서피스의 특성 수정, 외삽을 통해 서피스의 자연 도메인을 확장 또는 축소한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (4)   이번 호에서는 모델 기반 아키텍처(model-based architecture)를 통해 시스템을 이해하고 해석하는 과정의 중요성에 대해 살펴보고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   그림 1.모델 기반 아키텍처를 통해 시스템을 이해 및 해석하는 과정   시스템 엔지니어링에서는 요구사항을 충족시키기 위해 시스템 전체의 최적 가치를 도출할 수 있도록, 시스템의 개발이 이루어지기 이전 단계에서 신중한 선택과 분석이 요구된다.(그림 1) 이러한 작업은 시스템 엔지니어의 핵심 역할 중 하나로, 이를 통해 성능, 비용, 신뢰성 등 다양한 설계 목표를 동시에 만족시키는 최적의 시스템 구성을 도출할 수 있다. 하지만 복잡한 시스템에서는 구성 요소 간의 상호작용이 매우 복잡하고, 다양한 요소가 시스템 전체의 성능에 미치는 영향을 정확히 이해하는 것은 매우 어렵다. 이를 해결하기 위해 분석 중심의 아키텍처 모델링이 필요하다. 분석 중심 아키텍처 모델은 기존의 직관적이고 고정된 설계 접근법과 달리, 시스템 요구사항의 충족 여부를 판단할 수 있는 다양한 시나리오와 조건을 모델링하고, 이에 따른 시스템 특성의 변화를 예측할 수 있도록 한다. 이를 통해 명확히 정의되지 않았던 시스템 특성에 대한 분석을 가능하게 하며, 설계 초기 단계부터 전체 시스템의 성능 목표 달성 가능성을 평가할 수 있게 된다. 또한, 이러한 모델 기반 접근법은 요구사항과 시스템 구조 간의 연계성을 강화하고, 설계 및 운영 단계에서 다양한 대안을 분석하여 최적의 시스템 구성을 선택할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 설계 변경이 빈번한 복잡한 시스템 개발에서 비용과 시간을 절감하고, 품질을 확보하는 데 큰 도움이 된다. <그림 1>에는 실제 아키텍처 모델링 도구의 화면이 예시로 제시되어 있으며, 이를 통해 전체 시스템 구조, 시뮬레이션 조건, 분석 결과 등을 시각적으로 확인할 수 있음을 보여준다. 이와 같은 설명은 발표나 보고서에서 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)과 아키텍처 기반 분석의 필요성과 실질적인 이점을 전달할 때 효과적으로 활용할 수 있다.   MBSE 도구 기능 기반 확장   그림 2. 요구사항과 모델, 해석 간의 데이터 연동 기능   <그림 2>는 MBSE 도구 기능의 확장에서 특히 요구사항과 모델, 해석 간의 데이터 연동 기능이 강화되고 있는 추세를 설명하고 있다. MBSE의 도구 환경은 단순히 그래픽 모델링 수준을 넘어 요구사항과 모델, 해석 데이터 간의 통합을 목표로 점점 확장되고 있다. 특히 데이터 흐름과 분석 정보가 시스템 모델(SysML)과 유기적으로 연계됨에 따라, 다양한 분석 도구와의 연동이 가능해지고 있다. 예를 들어, 모델센터(ModelCenter)와 같은 상용 통합 해석 플랫폼은 SysML 모델을 MBSE PAK과 같은 패키지를 통해 해석 모델과 연결할 수 있도록 지원하며, 시스템 요구사항에서 해석까지 연계된 설계 평가를 가능하게 한다. 또한, 랩소디(Rhapsody) 또는 카티아 매직(CATIA Magic) 등의 MBSE 모델링 도구에서는 파라메트릭 다이어그램이나 해석 모델 내에서 매개변수(parameters) 기반 연산을 수행할 수 있으며, 이를 통해 요구사항에 대한 성능 확인과 설계 조건 충족 여부를 모델 기반으로 해석할 수 있다. <그림 2>는 시스템 모델(SysML)이 요구사항, 구조, 행동, 파라미터, 그리고 해석 도구와 어떻게 연결되는지를 보여주고 있다. 특히 해석 결과를 다시 요구사항 검증으로 피드백시키는 폐순환(closed-loop) 구조가 강조되고 있다. 이를 통해 시스템 설계자는 더 빠르고 신뢰성 높은 의사결정을 내릴 수 있다. 예를 들어보면, 최근 건조기 제품의 개발에서는 MBSE의 적용이 점차 확대되고 있으며, 단순한 그래픽 모델링을 넘어 요구사항과 모델, 해석 간 데이터 통합을 핵심으로 삼고 있다. 특히, 다양한 동작 시나리오(예 : 쾌속건조, 절전건조 등)에 따라 요구사항이 달라지는 건조기 시스템 특성상, 모델 간 유기적 연결과 해석 연동이 매우 중요하다. 건조기 설계에서는 SysML 기반의 시스템 모델을 통해 다음과 같은 다양한 요소를 모델링하고 해석에 연결한다. 요구사항 모델은 ‘건조 시간 60분 이내’, ‘소비 전력 700Wh 이하’, ‘잔여 수분율 5% 이하’ 등의 고객 요구사항을 정의한다. 구조 모델은 드럼, 히터, 송풍기, 제습센서 등의 구성요소와 상호 작용을 정의한다. 행위 모델은 센서 신호에 따른 히터 제어, 팬 속도 제어 등의 시퀀스를 모델링한다. 파라메트릭 모델은 ‘드럼 회전 속도’, ‘히터 출력’, ‘공기 유량’ 등의 매개변수를 통해 성능 예측과 해석이 가능하도록 한다. 이러한 모델은 모델센터 등의 해석 플랫폼과 연동되어, 실제 건조기의 에너지 소비량, 건조 시간, 습도 변화 등을 해석할 수 있다. 특히 SysML의 파라메트릭 다이어그램을 통해 해석 파라미터를 모델에 연결하고, 최적의 설계 조건을 도출하는 것이 가능하다. 예를 들어, 카티아 매직 안에서 SysML 파라메트릭 다이어그램을 기반으로 히터 출력과 팬 속도를 조절하여 건조 시간과 에너지 소비를 최소화하는 최적화 해석을 수행할 수 있으며, 이 결과는 요구사항 만족 여부를 자동으로 검증하는 구조로 구성된다. 결과적으로 MBSE는 건조기 개발 전반에서 모델, 해석, 요구사항 간의 통합 기반 의사결정 구조를 제공함으로써, 제품 개발 기간 단축, 성능 검증 강화, 설계 변경 대응 유연성 향상에 기여할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2)   이번 호에서는 유연한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반의 다중 도메인 엔지니어링 시뮬레이션 제품으로 새롭게 출시된 심센터 X 어드밴스드(Simcenter X Advanced)와 히즈(HEEDS)에서 새로워진 부분에 대해서 살펴본다. 이 클라우드 기반 설루션은 모든 과제를 해결하고 성능 엔지니어링의 힘을 발휘할 수 있도록 지원한다. ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   효율적인 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 활용의 필요성 엔지니어링 시뮬레이션은 제품 개발을 간소화하고 제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 시장에 출시하는 효율적인 방법을 제공한다. 그러나 다음과 같은 수많은 과제로 인해 시뮬레이션 소프트웨어 투자 효과를 극대화하지 못할 수 있다.   그림 1   라이선스 활용도 저하 : 데스크톱 소프트웨어에 대한 IT 지출의 활용도 저하나 낭비는 상당한 비용 요인이다. 이는 항상 가동 가능한 접근성과 유연한 사용을 위한 라이선싱 모델을 보장하는 배포 방법이 필요함을 의미한다. 시뮬레이션 비즈니스 사례 변화 : 오늘날 시뮬레이션의 핵심 가치 창출 요소는 시장 출시 기간 단축이다. 이는 시뮬레이션 프로세스 체인의 모든 요소를 가속화하여 시뮬레이션 처리량을 극대화해야 함을 의미한다. 복잡성의 폭발적 증가 : 하이테크 기업 관계자들은 제품 복잡성을 주요 과제로 꼽는다. 이러한 제품 복잡성은 엔지니어링 분야 간 장벽을 허물고 효과적이며 추적 가능한 협업을 촉진해야 할 필요성으로 이어진다. 이와 같은 이유로 엔지니어링 시뮬레이션 도구의 배포 및 활용 효율성을 극대화해야 한다. 이러한 경쟁력을 유지하려면 특히 다음과 같은 문제를 해결해야 한다. 배포, 라이선스 및 사용자 관리의 복잡성을 어떻게 줄일 수 있을까? 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 최적 활용을 어떻게 보장할 수 있을까? 엔지니어의 생산성을 극대화하기 위해 시뮬레이션 도구를 어떻게 제공할 수 있을까? 복잡한 제품을 다루고 디지털 스레드의 힘을 발휘하기 위해 엔지니어링 부서 간 장벽을 어떻게 허물 수 있을까? 심센터 X 제품을 IT 담당자 입장에서 살펴 보면, 간단하고 유연하며 관리하기 쉬운 라이선싱 모델을 통해 IT 소유 비용을 절감하고 소프트웨어 라이선스를 최대한 활용할 수 있고, 중앙 집중식 관리 콘솔을 활용하여 통합 클라우드 권한 부여를 통해 시뮬레이션 소프트웨어 사용자를 신속하고 쉽게 온보딩함으로써 소프트웨어 배포를 간소화하고 효율화할 수 있다. 해석 엔지니어 또는 CAE 팀 책임자의 입장에서는 AI 기술과 다중 물리 해석 협업, 내장형 데이터 관리로 생산성을 높일 수 있고, 주요 엔지니어링 시뮬레이션 분야(예 : 전산 유체 역학, 기계, 시스템 시뮬레이션, 다학제 설계 분석 및 최적화) 전반에 걸쳐 온디맨드 기능을 간편하게 언제 어디서나 이용할 수 있다.   그림 2   심센터 X는 산업 소프트웨어의 대규모 생태계에 통합된 설루션으로서 지멘스의 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 핵심 구성 요소로, 고객의 디지털화 여정을 가속화하는 촉매제 역할을 담당한다. 동시에 지멘스는 클라우드와 SaaS가 미래의 보편적인 사용 환경으로 전환될 것으로 판단하여 지멘스의 모든 포트폴리오를 빠르게 클라우드로 이전하고 있다. 이미 심센터 X는 지멘스 엑셀러레이터 SaaS 생태계의 핵심 구성 요소로 자리매김하며, NX X, 팀센터 X(Teamcenter X) 등 다양한 DISW 제품군과 함께 제공될 예정이다. 이러한 전략적 통합은 지멘스의 포괄적인 디지털 스레드 비전을 실현하기 위한 것으로, 모든 제품군에 걸쳐 원활하고 일관된 사용자 경험과 IT 팀을 위한 효율적인 라이선스 관리를 보장한다.   모든 것을 위한 단일 플랫폼 : 심센터 X와 지멘스 엑셀러레이터의 중앙 집중식 클라우드 라이선싱 다양한 엔지니어링 소프트웨어에 대한 라이선스 관리는 IT 팀에게 상당한 도전과 노력을 요구한다. 라이선스 서버 구성은 복잡해지고, 온프레미스 라이선스 배포는 오랜 시간이 소요되며, ‘익명’ 사용자 프로필로 인한 사용자 관리가 어렵다. 이 모든 것은 IT 부담을 최소화하고 라이선스 활용도를 최적화함으로써 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 투자 수익률(ROI)을 극대화하려는 목표 달성에 위험 요소가 된다. 좋은 소식은 심센터 X가 라이선스 관리를 간편하게 만든다는 점이다. 지멘스가 호스팅하고 소유하는 클라우드 기반 권한 부여 및 라이선스 관리 시스템을 통해, 심센터 X는 IT 관리자와 최종 사용자 모두에게 제품 사용 및 배포를 단순화시킬 수 있다. 새로운 라이선스를 기다리는 일은 이제 과거의 일이 되었다. 라이선스 관리자가 라이선스 파일을 생성, 검증 및 전송하는 번거로운 과정과 고객이 라이선스 서버를 설치 및 설정하는 과정은 이제 옛날 이야기다. IT 관리자가 지멘스 엑셀러레이터 어드민 콘솔(Siemens Xcelerator Admin Console)이라는 단일 통합 시스템을 통해 지멘스 엑셀러레이터 전반의 모든 제품을 관리할 수 있도록 한다. 라이선스의 사용도 특정 국가나 사무실에 국한된 것이 아니라, 전 세계 어디에서든 사용을 위해 할당할 수 있다. 더불어서 가격 책정 체계도 대폭 간소화되었다.   다분야 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 최적화를 간편하게 전산 유체 역학(CFD)부터 기계 및 시스템 시뮬레이션을 거쳐 다분야 설계 해석 및 최적화(MDAO)에 이르기까지, 심센터 X 어드밴스드는 엔지니어와 엔지니어링 팀이 다분야 시뮬레이션 및 최적화를 원활하게 설정하고 실행할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 웹 GUI에서 수행한 작업을 실시간으로 파이썬 스크립트로 기록하는 ‘앤시스 플루언트 웹 UI(Ansys Fluent Web UI)’의 활용 방법을 소개한다. 플루언트 웹 UI를 활용하면 사용자는 업무 자동화와 대규모 스터디를 위한 파이플루언트(PyFluent) 기반의 자동화를 더욱 효율적인 방식으로 시작하고 확장할 수 있다.   ■ 안지수 태성에스엔이 AE2팀의 매니저이며, CFD 엔지니어로 근무하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   업무 자동화, 대규모 파라메트릭 스터디, 최적 설계, AI 등 코드 응용의 중요성이 빠르게 증가하고 있다. 이러한 환경 속에서 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 파이썬(Python) 기반으로 제어할 수 있는 파이플루언트(PyFluent)는 분명 매력적인 도구이지만, 코딩에 익숙하지 않은 입문자들에게는 높은 진입 장벽이 존재한다. “GUI로 클릭하면 5분만에 끝나는 설정을 코드로 한 줄 한 줄 언제 작성하지?” 바로 이 간극이 자동화의 필요성을 느낌에도 불구하고 실전 도입이 어려운 이유다. 물론 기존의 로컬 플루언트 환경에서도 GUI 입력을 파이썬 스크립트로 변환하는 저널 레코딩(Journal Recording) 기능¹) 이 존재하지만, 이는 플루언트 메싱 모델(Fluent Meshing Mode)의 워크플로 작업(Workflow Task)에 국한된다는 한계가 있다. 특히 플루언트 솔버 모드(Fluent Solver Mode)에서는 GUI 기반의 레코딩 기능을 공식적으로 제공하지 않기 때문에 물리 모델 설정, 경계조건 입력, 수렴조건 변경, 모니터링 설정 등 설정 작업을 코드로 생성하려면 다음의 세 가지 방법 중 하나를 선택해야 하는 불편함이 있다. 플루언트 콘솔(Fluent Console)에서 직접 TUI 커맨드(Command) 구조를 찾아 파이플루언트 스크립트로 변환 매뉴얼에 제공된 예제 응용 직접 코드 작성 결국 GUI에서 몇 분이면 완료될 작업이 코드 작성 과정에서는 몇 시간 혹은 며칠까지 소요되는 역설적인 상황이 발생한다. 이러한 문제를 실질적으로 해결해 줄 수 있는 기능 중 하나가 바로 앤시스 플루언트 웹 UI(Ansys Fluent Web UI)이다. 앤시스 플루언트 웹 UI는 사용자가 웹 GUI에서 수행하는 작업을 실시간으로 파이썬 스크립트 형태로 기록할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 사용자는 ‘클릭 기반 코드 생성 → 필요한 부분 수정 → 확장’이라는 훨씬 효율적인 방식으로 파이플루언트를 시작할 수 있다.   앤시스 플루언트 웹 UI 실행 방법 앤시스 플루언트 웹 UI는 로컬 PC에서 실행 중인 플루언트 세션을 웹 기반 인터페이스로 외부에 공유하여, 다른 컴퓨터 환경에서도 웹 브라우저만으로 동일 세션을 원격 제어할 수 있도록 지원하는 기능이다. 이를 통해 별도의 설치 없이 접속 주소만으로 로컬 PC에 접근할 수 있으며, 여러 사용자가 동시에 같은 해석 화면을 확인하거나 협업할 수 있다. 2025 R1 버전까지는 플루언트 솔버 모드 웹 서버(Fluent Solver Mode Web Server)만 공식 지원하였으나, 2025 R2 버전부터는 플루언트 메싱 모드 웹 서버(Fluent Meshing Mode Web Server)도 정식 지원하며, 윈도우 10/11 및 리눅스 운영 체제에서 사용할 수 있다. 실행 방법은 다음 두 가지 중 하나를 선택하면 된다. Fluent Launcher 실행 → General Options → Start Web Server(그림 1) Fluent Meshing 또는 Solver Mode 실행 후 File → Application → Web Server → Start(그림 2) 플루언트 실행 후 콘솔(Console) 창에 생성되는 접속 주소를 웹 브라우저(크롬, 에지, 파이어폭스 등)에 입력하여 접속한다.   그림 1. 웹 UI 실행 방법 1   그림 2. 웹 UI 실행 방법 2   그림 3. 콘솔 – 접속 주소 확인   웹 UI는 <그림 4>와 같이 플루언트의 기능 구조에 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 특유의 직관적인 인터페이스 요소가 결합된 형태로 구성되어 있다. 하단 콘솔 영역에는 Python, Output 탭이 함께 제공되며, GUI 작업과 파이썬 스크립트(Python Script) 상태를 함께 확인할 수 있다. 또한 웹 UI에서 변경한 설정은 로컬 플루언트에도 동일하게 반영된다.   그림 4. 앤시스 플루언트 웹 UI     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   캐터필러(Caterpillar)의 자회사인 솔라 터빈즈(Solar Turbines)는 케이던스와 협력하여, 엔비디아가 지원하는 케이던스 기술을 활용함으로써 가스 터빈을 위한 확장 가능한 고충실도 반응 유동 시뮬레이션을 수행하고 있다. 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU에서 구동되는 GPU 가속 케이던스 피델리티 찰스 솔버(Cadence Fidelity Charles Solver)를 활용하여, 이제 10억 개 이상의 셀 그리드를 갖는 반응 유동 시뮬레이션을 하루 이내에 실행할 수 있게 되었다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   가속 컴퓨팅과 첨단 시뮬레이션 기술은 기존에 실험에 크게 의존하던 발전 산업에서 전례 없는 효율과 정밀성을 제공하며 판도를 바꾸고 있다. 복잡한 설계 특징과 여러 구성 요소를 가진 전체 규모의 산업 모델은 이제 GPU 가속 시뮬레이션을 통해 매우 높은 수준의 세부 사항까지 분석할 수 있게 되었다. 이를 통해 유동 물리, 화염(flame)–유동(flow) 상호작용, 그리고 최적의 설계를 얻기 위한 다양한 설계 구성의 평가가 가능해졌다.     왜 대규모 산업 모델에 스케일러블 고충실도 시뮬레이션이 필요한가? 최근에는 다양한 유동 조건에서 산업용 발전 시스템을 비용 효율적으로 최적화하기 위해 CFD(전산 유체 역학) 도구 사용이 증가하고 있다. 그러나 산업 현장에서 CFD의 활용은 종종 시스템의 개별 구성 요소를 분리된 상태로 시뮬레이션하는 데 제한되어 있다. 이후 이들 구성 요소가 제작·조립되지만, 전체 시스템의 성능이 기대에 미치지 못하는 경우가 종종 발생한다. 이러한 비효율은 시장 출시 시간과 비용을 증가시킨다. 널리 사용되는 RANS(Reynolds-averaged NavierStokes) 접근법은 유동 및 화염의 비정상성을 포착하는 데 본질적인 한계가 있어 복잡한 연소 현상을 처리하기 어렵다. 반면 LES(Large Eddy Simulation)는 시간적으로 변화하는 대규모 난류 구조를 정확하게 포착할 수 있어, 연소 불안정성을 예측하는 데 더 적합하다고 평가된다. 그러나 전체 규모의 산업 모델에 LES를 적용하려면 복잡한 유동 및 화염 구조(flow & flame), 복잡한 형상, 넓은 계산 영역을 해결해야 하므로 계산적으로 큰 도전이 된다. 이러한 한계는 대규모 모델을 효과적으로 처리할 수 있는 GPU 가속 스케일러블 LES 시뮬레이션 소프트웨어의 필요성을 강조한다. 이러한 기술을 사용하면 엔지니어가 물리 현상을 온전히 이해할 수 있으며, 더 나아가 구성 요소 간 상호작용이 전체 성능에 어떤 영향을 주는지도 파악할 수 있다. 시스템 전반의 복잡성을 처리할 수 있는 첨단 시뮬레이션 도구를 활용함으로써, 산업계는 더 나은 의사결정, 설계 주기 단축, 신뢰성 높은 결과를 달성할 수 있다.   대규모 반응 유동 시뮬레이션 수행 케이던스와 솔라 터빈즈가 엔비디아 기술을 활용해 협력한 사례는 대규모 반응 유동 시뮬레이션의 복잡성을 해결하기 위해 첨단 계산 기술을 활용한 예시이다.   아르콘 국립연구소와의 배기가스 재순환 연구 솔라 터빈즈의 토러스 60(Taurus 60) SoLoNOx 연소기에 대해, 아르곤(Argonne) 국립연구소와 협력하여 EGR(배기가스 재순환)이 연소 불안정성과 배출가스에 미치는 영향을 조사하기 위한 고충실도 시뮬레이션이 수행되었다.(Kabil et al., 2025)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.