캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 6일 CNG TV 웨비나는 ‘시뮬레이션과 디지털 트윈을 통한 전기차 시장 경쟁력 확보’를 주제로, 지멘스의 시뮬레이션 및 디지털 트윈 기술을 활용한 전기차 시장 경쟁력 강화 방안에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 제조업체가 직면한 도전 과제(환경 영향, 가속화된 성장, 규제 등)   전기차 시장의 성장 둔화와 규제 강화 속에서 OEM과 부품사는 기술 혁신과 시장 요구 충족이라는 과제에 직면해 있다. 이에 지멘스는 가상 개발 환경 구축, 설계 최적화, 생산 관리 등 다양한 설루션을 제공함으로써 이러한 어려움을 극복하는 동시에 전기차 시장의 경쟁력을 강화하고자 노력하고 있다.    지멘스, 전기차 시장 경쟁력에 초점 맞춰 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 최승현 영업대표는 “지멘스는 전기차 개발 프로세스 전반에 걸친 혁신을 통해 기업이 시장에서 성공할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있다”며, “이번 웨비나에서는 배터리 사이징, 열 관리, 모터 및 구동계 설계 등 전동화 차량 개발 전반에 걸쳐 지멘스의 기술력이 활용될 수 있음을 보여주고자 한다”고 말했다. 그는 전기차 시장의 둔화, 강력한 배출 규제, 관세 이슈 등의 어려움 속에서 지멘스가 시뮬레이션과 디지털 트윈 기술을 통해 시장 경쟁력을 확보할 방안을 제시했다. 또한 새로운 혁신 프로세스를 설계하고 최적화하는 과정에서 GM의 제로 프로토타입 개발과 같은 가상 개발이 중요하다고 소개했다. 또한 전기차의 배터리 사이징과 관련해서 차량 요구 사항에 맞춰 배터리 용량과 전압을 예측하고 검증하는 과정이 필수라고 말했다.   전기차 개발을 위한 디지털 트윈과 시뮬레이션 활용 전기차는 특정 주행 시나리오에서 냉각 전략 및 에너지 관리 효율성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 실시해야 한다. MIMO(멀티 인풋, 멀티 아웃풋) 개념을 적용한 통합 열 관리 시스템이 전기차에 탑재되며, 여러 냉각 및 난방 전략의 복합적 검증이 필요하다. 최승현 영업대표는 “3D 시뮬레이션을 통해 냉각 시스템 전략의 효율성을 검증함으로써 전기차의 에너지 관리가 최적화될 것으로 예상된다”며, “전기차 열 폭주 현상을 예측하고 이에 따른 안전한 설계를 통해 승객의 안전성을 확보할 수 있다”고 설명했다. 지멘스는 디지털 트윈 기술을 활용하여 열폭주와 관련된 설루션을 제공하며, 이를 통해 전기차 성능 및 안전성을 개선할 수 있도록 지원하고 있다. 지멘스의 PLM 시스템은 전기차 개발의 기본 구조를 형성하며, 각 요소의 아키텍처와 스펙을 정의하는 역할을 한다. 전기차의 성능을 검증하기 위해 모터, 인버터, 기어박스 등 여러 요소의 물리적 테스트가 필요하며, 이를 통해 최적화된 파워트레인을 개발할 수 있다. 또한, 프로젝트의 요구 사항과 스펙을 관리하며, 데이터 통합을 통해 개발 속도를 높이고 검증을 빠르게 수행할 수 있다. 최승현 영업대표는 “시뮬레이션 모델에서 다양한 시나리오를 검증하여 실제 주행 조건에서 발생할 수 있는 소음, 진동 등을 예측할 수 있는 체계를 구축한다”며, “지멘스는 디지털 트윈 모델과 실제 제어기를 연동하여 가상 환경에서 전동 카트를 운전하며 다양한 성능 특성을 테스트할 수 있도록 하고 있다”고 설명했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

기어박스/구동계/베어링 설계 해석, Romax     주요 CAE 소프트웨어 소개    ■ 개발 : Romax Technology, https://romaxtech.com ■ 자료 제공 : 한국엠에스씨소프트웨어, 031-719-4466, www.mscsoftware.com/kr 1. Romax Nexus Romax Nexus(로맥스 넥서스)는 기어박스뿐 아니라 전기-기계 시뮬레이션 분야의 시뮬레이션 플랫폼이다. 빠른 모델링과 디자인 콘셉트 해석으로부터 상세한 시뮬레이션 및 가상 제품 완성에 이르기까지 Romax Nexus 애플리케이션은 고객의 구동계와 변속기 개발 사이클과 연결되어 있다. Romax Nexus는 애플리케이션 구성을 위해 CAE 영역을 지능적으로 통합하였고, 이를 통해 개발 초기 단계부터 올바른 설계를 가능하게 한다. ■ Romax Concept : 구동계 아키텍처에 대한 신속한 모델 생성과 레이아웃 및 사이징을 통하여 설계 방향을 설정하고 개발 위험을 감소시킨다.  ■ Romax Enduro : 강건하고 내구성 있는 전기-기계 구동 시스템을 개발하기 위한 신뢰할 수 있는 구조 시뮬레이션 및 최적화 기능을 제공한다.  ■ Romax Spectrum : 기어 및 모터의 가진 특성을 포함한 전체 전동화 기어박스의 NVH 시뮬레이션을 수행할 수 있다.  ■ Romax Energy : 구동계와 변속기에 대한 전반적인 효율 예측 도구를 제공한다.  ■ Romax Spin : 구름 베어링에 대한 최신의 고급 시뮬레이션 환경을 제공하여 베어링 설계자와 응용 엔지니어 모두가 활용할 수 있다.  ■ Romax Evolve : 모터 설계자를 위한 전기-기계 시뮬레이션 환경을 제공한다.  모든 Romax Nexus 제품은 각 구성 요소의 엔지니어링 기반 파라메트릭 정의를 사용하여 전체 시스템에 통합된 접근 방식을 제공한다. 또한 주요 CAD 및 FEA 소프트웨어에 대한 인터페이스와 빠르고 사용하기 쉬운 모델링 프로세스를 제공하여, 개발 사이클 초기 단계에서도 CAE를 활용할 수 있으므로 원활한 설계 프로세스 진행이 가능하다. Romax Nexus의 장점은 다음과 같다: ■ 빠른 계산 속도 ■ 다양한 산업에서의 반복된 검증 ■ 단일 모델로부터 경험적 분석 및 유한요소 해석과의 통합 해석에 이르기까지 다양한 모델 수준의 신뢰성 검증에 적합 ■ 기어와 베어링에 대한 정교한 접촉 모델 제공  1. Romax Concept (1) 주요 기능 ■ 빠르고 직관적인 모델링 : CAD 시스템과의 연결과 사용하기 쉬운 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 다양한 레이아웃의 전체 시스템 구동계 시뮬레이션 모델을 몇 분 안에 신속하게 생성한다.  ■ 초기 단계 분석 : 개발 검토 중인 다양한 디자인 콘셉트의 성능을 분석하여 차량 성능, 내구성, 효율, NVH, 패키징, 무게, 비용 등과 같은 여러 개발 목표 간의 Trade-off를 관리한다. ■ 전체 시스템 내에서 구성 요소 설계 : 카탈로그 구성 요소를 선택하거나 기어비 및 매크로 지오메트리를 정의할 때 개발 초기부터 시스템 상호 작용을 고려할 수 있다. (2) 적용 효과 ■ 속도와 정확도가 적절하게 조화된 다양하고 혁신적인 레이아웃 탐색을 통해 개발 사이클 초기에 최적의 디자인을 선정할 수 있으며 결과적으로 개발 비용과 위험을 줄일 수 있다. ■ CAD와 MBD, CAE와 통합되는 유연한 도구로 개발 오류를 줄이고 프로세스를 간소화시킬 수 있으며 개발 제품을 시장에 조기 출시할 수 있다. ■ 제품 개발 초기 단계에서 엔지니어의 의사결정을 가능하게 하는 유용하고 전문적인 정보를 제공한다. 2. Romax Enduro  (1) 주요 기능 ■ 최신의 구성요소 분석 및 평가를 포함한 전기-기계 구동 시스템에 대한 빠르고 자동화된 구조 해석 시뮬레이션을 제공한다. ■ 기어 접촉과 굽힘, 베어링 수명, 샤프트 피로 및 스플라인 등급에 대한 DIN, ISO, AGMA 등과 같은 표준 데이터베이스를 포함하여 종합적인 부하운전 사이클에 대한 내구 해석을 수행한다. ■ 시스템 분석에 기반한 기어 및 스플라인의 매크로 및 마이크로 지오메트리 설계 도구와 기어 메시 접촉 및 이뿌리 응력 해석을 수행한다. ■ Full factorial, Monte Carlo, 민감도 분석, 최적화를 위한 유전 알고리즘, 외부 도구와 연결하기 위한 batch 작업 등을 이용하여 파라메트릭 분석을 수행한다. ■ 제품 개발의 모든 단계에 적합하도록 초기 개념으로부터 상세한 표현에 이르기까지 다양하고 신뢰할 수 있는 구성 요소 모델을 제공한다. (2) 적용 효과 ■ 높은 정확도 : 검증되고 신뢰할 수 있는 전체 시스템 구조 해석, 최신 베어링 강성 모델, 시스템의 모든 기어 메시를 고려한 전체 커플 시스템의 6자유도 기어 접촉 해석 기능을 제공한다. ■ CAE에 기반한 설계 : 유연한 형상 정의, CAD와의 통합, 빠른 시뮬레이션 및 결과 후처리를 통해 개념에서 상세 설계에 이르는 엔지니어링 인사이트를 제공한다. ■ 프로세스 자동화, 최적화 및 통합 : 반복적이고 자동화된 프로세스를 통한 시스템의 다중 속성 최적화를 제공하기 위하여 다른 Romax Nexus 제품 및 파트너 소프트웨어와 원활하게 연동된다. 3. Romax Spectrum (1) 주요 기능 ■ 진동 및 방사 소음에 대한 완전 통합형 파워트레인 모델링, 시뮬레이션, 분석 및 최적화 기능을 제공한다. ■ 동적 기어 가진 특성을 예측하기 위한 검증된 해석 기법과 고유한 유성 기어 시뮬레이션, 모터 가진을 계산하기 위한 전자기장 해석 소프트웨어와의 연결을 제공한다. ■ 시스템 진동 응답의 주파수 영역 시뮬레이션을 수행한다. ■ 내장된 소음 해석 솔버는 설계 목표를 검증하기 위한 자동화된 계산을 통해 비전문가도 복잡한 방사 소음 시뮬레이션을 수행할 수 있게 지원한다. (2) 적용 효과 ■ 민감한 NVH 시뮬레이션에 필요한 정확도와 인사이트를 제공하므로 엔지니어링 인사이트를 확보하고 설계를 개선할 수 있다. ■ 신속하고 검증된 직관적인 시뮬레이션 기법과 분석으로 개발 프로세스 초기부터 NVH를 고려한 CAE 기반 설계를 지원하므로, 엔지니어링 결정을 도우며 NVH 테스트 및 시제품 제작을 최소화할 수 있다. ■ 차량 NVH 시뮬레이션과 다물체 동역학 시뮬레이션, 전동기의 가진을 위한 표준 해석 도구들과 연결한다.   4. Romax Energy (1) 주요 기능 ■ 업계에서 널리 사용되는 방식 뿐 아니라 독자적 드래그 모델을 사용하여 종합적인 변속기 동력 손실 예측 계산을 지원한다. ■ 윤활유가 시스템 효율에 미치는 영향을 정확하게 예측할 수 있으며, 효율 최적화를 위하여 최적의 오일을 선택하고 시스템을 설계할 수 있다. ■ 매개변수(예 : 토크, 속도, 온도, 윤활유)가 시스템 효율에 미치는 영향을 조사하기 위한 파라메트릭 분석을 수행한다. ■ 연료 소모량 및 CO2 배출량을 계산한다. (2) 적용 효과 ■ 동력 손실을 예측할 수 있는 Romax Energy의 종합적인 효율 모델을 사용하여 설계를 안정적으로 개선함으로써 목표 효율을 달성할 수 있다. ■ 다양한 지오메트리 및 운전 매개변수가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 조사하고 이해함으로써, 고효율 설계를 위한 구성 요소를 설계하고 최적화한다. ■ FVA345 방법론을 기반으로 한 고급 윤활 모델 및 독자적 방법을 사용하여, 오일 첨가제와 마찰 저감제가 시스템 효율에 미치는 영향과 손실을 정확하게 예측한다.  5. Romax Spin  (1) 주요 기능  ■ 6만 개 이상의 SKF, Schaeffler, Timken, JTEKT, Nachi 베어링 데이터뿐 아니라 모든 내외부 치수 및 마이크로 지오메트리를 포함한 전체 볼 및 롤러 유형의 완전 맞춤형 베어링을 모델링 할 수 있다.  ■ 링 유연성, 틈새 및 압입, 예압, 내부 틈새, 마운팅 변형, 온도, 기타 조립 및 작동 속성을 정의한다.  ■ 전체 시스템 변형, 하중 분석 및 베어링 오정렬을 고려하여 요소 및 궤도 응력, 리브 접촉, 모서리 응력, 접촉 절단을 정확하게 예측한다.  ■ ISO/TS 16281과 같은 최신 수명 예측 기법을 적용한 고급 롤러 접촉 해석을 수행한다.  ■ 동적 특성을 분석하고 스키딩과 같은 비정상적인 파손 모드를 방지하기 위하여 시간 영역 시뮬레이션을 수행한다.  (2) 적용 효과  ■ 협업 작업 : Romax Spin은 베어링 개발 업체와 해당 고객사에서 널리 사용되는 소프트웨어로 양사간의 협업을 촉진하며 민감한 지적재산권을 보호할 수 있다.  ■ 고급 분석 알고리즘 : 설계 프로세스의 모든 단계에 사용할 수 있을 만큼 빠른 해석이 가능하며 접촉 응력 동작 특성 및 베어링 성능의 세부 사항, 수명에 미치는 영향을 상세히 포착할 수 있을 만큼 정확하다.  ■ 엔지니어링 인사이트 : 특정 응용분야에 적합한 최적의 베어링을 설계하거나 선정하고 베어링 파손현상을 이해하며 적절한 대응책을 파악한다.  6. Romax Evolve  (1) 주요 기능  ■ 광범위한 베어링 카탈로그, FE 구성 요소, 모터의 형상정보 및 가진 값을 가져오기 위한 전자기장 FE 소프트웨어와 CAD 패키지와의 연결 등 간편한 파라메트릭 구조 모델링을 지원한다.  ■ 모터 하우징 및 샤프트 변형에 대한 정적 해석을 신속하게 수행한다.  ■ 내구성 및 동력 손실의 관점에서 베어링을 평가하고 분석한다.  ■ 로터 샤프트 시스템의 로터 다이나믹스 특성을 계산하고 불균형 자기력(UMP)이 정적 및 동적 동작에 미치는 영향을 파악한다.  ■ 모터의 전기-기계적 가진 및 로터의 기계적 불균형 등을 고려한 모터의 NVH 해석을 수행한다.  ■ 내장된 소음해석 솔버를 통해 비전문가도 복잡한 방사 소음 시뮬레이션을 수행할 수 있다.  (2) 적용 효과  ■ 사용하기 쉽고 애플리케이션에 특화된 도구이며, 신뢰할 수 있는 전문 지식과 검증된 전기-기계 시스템 해석 기능을 바탕으로 모터 개발에 필수적인 구조 및 NVH 해석을 제공한다.  ■ 주요 전자기장 해석 소프트웨어에 대한 인터페이스 및 워크플로를 통해 기존 툴체인을 보완하고 개선한다.  ■ 모터 개발을 위한 CAE 기반 설계 프로세스 : 문제가 발생하기 전 예방할 수 있도록 개발 초기 단계부터 구조 및 NVH 성능을 고려한다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

제12회 CAE 컨퍼런스가 '디지털 트윈과 DX 그리고 미래 모빌리티’를 주제로, 11월 18일(금) 수원컨벤션센터에서 개최됐다. 이번 행사는 캐드앤그래픽스와 건국대학교 기계설계학과 4단계 BK21이 주최를 맡았다. 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법을 의미하는 ‘CAE(Computer Aided Engineering)’는 제품개발에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소로 자리매김하고 있다.  코로나19로 인한 사회 전반의 어려움을 극복하고 ‘포스트 코로나 시대’로 접어 든 현재, 제조 분야에서도 디지털 트윈과 디지털 전환이 가속화되고 있다. 특히 CAE를 기반으로 한 시뮬레이션 기술은 디지털 트윈의 구현 및 디지털 전환에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 기반으로 한 시뮬레이션 기술들이 다양한 산업 분야에 적용되고 있다. 올해 행사 기조발표에 나서는 현대중공업 안성찬 연구실장은 ‘탄소중립시대, 선박용 엔진에 대한 도전과 가상제품개발의 역할’을 주제로 선박용 엔진의 가상제품개발 방법론 및 그 역할에 대해 소개했다. 또 다른 기조발표에서 LG전자 박귀근 연구위원은 ‘DX 실현을 위한 제어 시스템 디지털 목업 기술 개발’ 주제로 제어 하드웨어 및 소프트웨어, 모터, 부하 모델을 이용한 제어 드라이브 디지털 목업 기술 구현 및 활용에 대해 소개한다. 현대모비스 최봉근 책임연구원은 ‘CAE 주도 제품 개발 프로세스의 혁신’을 주제로 CAE 조직이 운영하는 VT-Gate 및 이를 위해 진행된 해석 역량 개발을 소개하고, 검증 기반 의사 결정의 컨센서스가 요구하는 해석 기술을 제안한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 신성원 전무는 ‘전기자동차 개발을 위한 디지털 트윈 활용’을 주제로, 지멘스의 시뮬레이션 솔루션인 심센터를 이용한 전기자동차의 구동계 부품 개발에서부터 차량으로 통합 개발하는 방안을 소개한다. 이에이트 류제형 솔루션사업부문장은 ‘LBM 기술이 접목된 CFD 소프트웨어가 주목받는 이유’를 주제로, LBM(Lattice Boltzmann. Method, 격자 볼츠먼 생성법) 기반의 CFD 소프트웨어가 지닌 가능성 및 실제 적용 사례를 소개한다. 헥사곤 임태균 Future Mobility 팀장은 ‘다양한 산업분야에서 사용되는 다물리 현상에 대한 연성해석 사례’를 주제로, CFD(Computational fluid dynamics, 전산 유체 역학)를 기초로 이와 연관된 다물리현상에 대한 연성해석 사례 및 헥사곤의 디자인&엔지니어링 솔루션을 소개한다. 페이스 한우주 리드는 ‘시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 서비스를 제공하는 웹기반 클라우드 SaaS Platform ‘PACE on Cloud’ 소개’를 주제로, 오픈소스 CFD 소프트웨어인 OpenFOAM(오픈폼)과 차수 감소 모델(ROM) 서비스를 웹 기반으로 제공하는 PACE on Cloud 플랫폼 및 다양한 해석 사례를 소개한다. 앤시스코리아 김진희 차장은 ‘Ansys의 통합 광학 솔루션을 활용한 카메라 시스템 설계 및 해석’을 주제로, 카메라의 렌즈 및 CMOS 센서 설계부터 해석 및 시스템 단계의 검증까지 유기적으로 연결하는 워크플로를 소개한다. 서울대학교 항공우주공학과 이관중 교수는 ‘도심항공교통(UAM) 현황과 미래 과제’를 주제로, 최근 이목이 집중되고 있는 UAM의 운용 개념과 개발 현황 및 향후 상용화를 위한 주요 기술 이슈 등을 짚는다. 건국대학교 기계공학부 김창완 교수는 ‘다중물리해석을 이용한 외부 하중에 대한 배터리 손상 및 열폭주 해석’을 주제로, 전기자동차에 사용되는 리튬 이온 배터리의 외부 충격하중에 의한 손상 및 열폭주 해석 기법을 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원회 오재응 위원장(한양대학교 명예교수)은 “포스트 코로나 시대를 앞두고 어려움을 겪고 있던 제조산업이 다시 활력을 찾고 있다. 또한, 디지털 트윈과 디지털 전환에 대한 산업계의 관심은 꾸준히 늘었으며, 특히 자동차 산업에서는 미래 모빌리티 개발을 위한 고민과 노력이 활발하다”며, “인공지능(AI)과 클라우드, 빅데이터, 메타버스 등이 결합하면서 CAE 및 시뮬레이션 기술이 지속 발전하며 새로운 가능성을 제시하는 가운데, 올해 CAE 컨퍼런스에서는 국내 제조산업의 발전을 뒷받침할 수 있는 CAE 기술 트렌드 및 솔루션 활용법, 활용 사례들이 다양하게 소개될 예정이므로 많은 참여를 바란다”고 전했다. 이번 컨퍼런스에는 현대중공업, LG전자, 현대모비스 등 CAE를 활용하는 제조업체를 비롯해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 이에이트, 앤시스코리아, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(구 한국엠에스씨소프트웨어) 등 CAE 솔루션 제공 업체들이 참여해 CAE 분야의 기술 개발 현황과 트렌드 변화에 대해서 소개할 예정이다.  CAE 컨퍼런스 2022는 ‘제4회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2022)’ 전시회와 동시 개최된다. 이번 컨퍼런스와 연계해 전시회를 통해서도 다양한 CAE 관련 솔루션들을 접할 수 있을 전망이다.

국내 제조업계 경쟁력 강화를 위해 힘써온 CAE 컨퍼런스가 올해 12회째를 맞아 '디지털 트윈과 DX 그리고 미래 모빌리티’를 주제로, 11월 18일(금) 수원컨벤션센터에서 개최될 예정이다.  컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법을 의미하는 ‘CAE(Computer Aided Engineering)’는 제품개발에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 12회째를 맞은 이번 행사는 캐드앤그래픽스와 건국대학교 기계설계학과 4단계 BK21이 주최하고, CAE 컨퍼런스 준비위원회(위원장 오재응)가 주관을 맡았다.      코로나19로 인한 사회 전반의 어려움을 극복하고 ‘포스트 코로나 시대’로 접어 든 현재, 제조 분야에서도 디지털 트윈과 디지털 전환이 가속화되고 있다. 특히 CAE를 기반으로 한 시뮬레이션 기술은 디지털 트윈의 구현 및 디지털 전환에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 기반으로 한 시뮬레이션 기술들이 다양한 산업 분야에 적용되고 있다. 올해 행사 기조발표에 나서는 현대중공업 안성찬 연구실장은 ‘탄소중립시대, 선박용 엔진에 대한 도전과 가상제품개발의 역할’을 주제로 선박용 엔진의 가상제품개발 방법론 및 그 역할에 대해 소개한다.  또 다른 기조발표에서 LG전자 박귀근 연구위원은 ‘DX 실현을 위한 제어 시스템 디지털 목업 기술 개발’ 주제로 제어 하드웨어 및 소프트웨어, 모터, 부하 모델을 이용한 제어 드라이브 디지털 목업 기술 구현 및 활용에 대해 소개한다. 현대모비스 최봉근 책임연구원은 ‘CAE 주도 제품 개발 프로세스의 혁신’을 주제로 CAE 조직이 운영하는 VT-Gate 및 이를 위해 진행된 해석 역량 개발을 소개하고, 검증 기반 의사 결정의 컨센서스가 요구하는 해석 기술을 제안한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 신성원 전무는 ‘전기자동차 개발을 위한 디지털 트윈 활용’을 주제로, 지멘스의 시뮬레이션 솔루션인 심센터를 이용한 전기자동차의 구동계 부품 개발에서부터 차량으로 통합 개발하는 방안을 소개한다. 이에이트 류제형 솔루션사업부문장은 ‘LBM 기술이 접목된 CFD 소프트웨어가 주목받는 이유’를 주제로, LBM(Lattice Boltzmann. Method, 격자 볼츠먼 생성법) 기반의 CFD 소프트웨어가 지닌 가능성 및 실제 적용 사례를 소개한다. 헥사곤 임태균 Future Mobility 팀장은 ‘다양한 산업분야에서 사용되는 다물리 현상에 대한 연성해석 사례’를 주제로, CFD(Computational fluid dynamics, 전산 유체 역학)를 기초로 이와 연관된 다물리현상에 대한 연성해석 사례 및 헥사곤의 디자인&엔지니어링 솔루션을 소개한다. 페이스 한우주 리드는 ‘시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 서비스를 제공하는 웹기반 클라우드 SaaS Platform ‘PACE on Cloud’ 소개’를 주제로, 오픈소스 CFD 소프트웨어인 OpenFOAM(오픈폼)과 차수 감소 모델(ROM) 서비스를 웹 기반으로 제공하는 PACE on Cloud 플랫폼 및 다양한 해석 사례를 소개한다. 앤시스코리아 김진희 차장은 ‘Ansys의 통합 광학 솔루션을 활용한 카메라 시스템 설계 및 해석’을 주제로, 카메라의 렌즈 및 CMOS 센서 설계부터 해석 및 시스템 단계의 검증까지 유기적으로 연결하는 워크플로를 소개한다. 서울대학교 항공우주공학과 이관중 교수는 ‘도심항공교통(UAM) 현황과 미래 과제’를 주제로, 최근 이목이 집중되고 있는 UAM의 운용 개념과 개발 현황 및 향후 상용화를 위한 주요 기술 이슈 등을 짚는다. 건국대학교 기계공학부 김창완 교수는 ‘다중물리해석을 이용한 외부 하중에 대한 배터리 손상 및 열폭주 해석’을 주제로, 전기자동차에 사용되는 리튬 이온 배터리의 외부 충격하중에 의한 손상 및 열폭주 해석 기법을 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원회 오재응 위원장(한양대학교 명예교수)은 “포스트 코로나 시대를 앞두고 어려움을 겪고 있던 제조산업이 다시 활력을 찾고 있다. 또한, 디지털 트윈과 디지털 전환에 대한 산업계의 관심은 꾸준히 늘었으며, 특히 자동차 산업에서는 미래 모빌리티 개발을 위한 고민과 노력이 활발하다”며, “인공지능(AI)과 클라우드, 빅데이터, 메타버스 등이 결합하면서 CAE 및 시뮬레이션 기술이 지속 발전하며 새로운 가능성을 제시하는 가운데, 올해 CAE 컨퍼런스에서는 국내 제조산업의 발전을 뒷받침할 수 있는 CAE 기술 트렌드 및 솔루션 활용법, 활용 사례들이 다양하게 소개될 예정이므로 많은 참여를 바란다”고 전했다. 이번 컨퍼런스에는 현대중공업, LG전자, 현대모비스 등 CAE를 활용하는 제조업체를 비롯해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 이에이트, 앤시스코리아, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(구 한국엠에스씨소프트웨어) 등 CAE 솔루션 제공 업체들이 참여해 CAE 분야의 기술 개발 현황과 트렌드 변화에 대해서 소개할 예정이다.  CAE 컨퍼런스 2022는 ‘제4회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2022)’ 전시회와 동시 개최될 예정이다. 이번 컨퍼런스와 연계해 전시회를 통해서도 다양한 CAE 관련 솔루션들을 접할 수 있을 것으로 기대된다.  CAE 컨퍼런스  2022 사전등록은 CAE 컨퍼런스 홈페이지에서 신청할 수 있다.   CAE 컨퍼런스 2021 행사 사진   한편, 지난 10월 17일(월) 오후 4시 캐드앤그래픽스 지식방송 ‘CNG TV’에서는 ‘CAE 컨퍼런스 2022 프리뷰’ 방송을 진행했다. 이번 프리뷰 행사에는 에픽 강병식 전문위원, 이디앤씨 황순환 상무, 모아소프트 한은실 본부장이 출연하여 가상제품개발방향과 DX, 사출성형과 인공지능, 신뢰성 기술 등 CAE 분야의 변화와 앞으로의 방향에 대해 사전에 조망해 볼 수 있는 자리를 마련했다.   

책에서 얻은 것 No. 11   “한 가지 최고의 조언은, 어떻게 더 잘 해낼 수 있는지 끊임없이 생각하고 스스로에게 계속 질문을 던지세요.” - 일론 머스크   쉿 ! 미래차가 옵니다 40여 년을 자동차에 올인하고 은퇴하신 이우종 박사께서 ‘게임체인저 미래차가 온다’라는 책을 출간했다. 그는 “미래는 전기차가 만들어간다”라고 힘주어 말한다. 그 이유 중의 하나가 수소차에 있다. 수소차를 구현하는 기술 토대는 마련되었지만, 미래 차로서의 위상은 전기차와 비교해 크게 밀리는 실정이다. 기술이 문제가 아니라 다른 장애물 때문인데, 수소라는 기체를 얻는 비용이다. 수소 1톤을 얻기 위해 탄소 10톤을 배출하는 ‘탄소중립 역행’이라는 모순을 내포하고 있다. 그래서 미래차는 전기차라는 공식이 성립하는데, 전기차가 넘어야 할 산들은 주행거리, 가격, 충전 인프라, 충전 시간 등 4가지가 있다. 그 중에서 주행거리는 배터리의 무게와 비례하지만 지속적으로 늘어나고 있다. 가격은 낮아지는 경향을 보이다가 원재료 가격 폭등에 따라 다시 올라가고 있다. 여전히 이슈가 되고 있는 것은 충전 인프라와 충전 시간이다. 주유소처럼 3분이면 주유가 끝나는 시스템이 아니라 한 번 충전시 상황에 따라 오래 걸리기 때문에, 대중화로 가는데 상당한 걸림돌이 되고 있다. 하지만 이 부분도 2030년까지는 15분 이내로 줄어들면서 전기차가 전체 생산량에서 30%를 차지할 전망이라고 하니 지속적인 개선이 이루어지리라 본다. 전기차가 자동차 산업 대전환을 이루는 데 있어서 핵심은 차량 전동화, 자동차 회사의 배터리 내재화, 퍼스널 모빌리티, 초소형 전기차, 소재 공급망 관리와 전기 공급 방안 등이 있고, 전기차 보조금 정책은 반드시 일자리 창출로 이어져야 하다고 이우종 박사는 책에서 힘주어 언급했다. “당신이 할 수 있는 만큼 정말로 열심히 일하세요. 적어도 일주일에 80~100시간 가량 투자해야 합니다. 그게 성공에 가까이 가는 지름길입니다.” - 일론 머스크   미래 준비를 위한 질문들 수소차의 상용화를 막는 장애물은 무엇인가? 우리나라의 차량 전동화는 제대로 가고 있는가? 누가 배터리 경쟁의 주도권을 차지할 것인가? 어떻게 자율주행 생태계를 제대로 갖출 것인가? 왜 자동차 회사가 소프트웨어 역량을 확보해야 하는가? 자동차 산업은 어떤 변화에 직면해 있는가? 애플이 만드는 전기차는 어떻게 다를까? 왜 차량용 반도체 부족 사태가 일어났을까? 왜 차원이 다른 품질 정착이 필수여야 하는가? 왜 도면이 없는데 검토해야 하는가? 미래는 과거와 현재 없이는 오지 않기에, 우리는 미래를 위해 현재를 잘 다져야 할 것이다. 애플이 만드는 전기차는 어떻게 다를까? 테슬라의 전기차로 충격을 받은 기존 자동차 업계는 ‘애플 카’로 또 한 번 충격을 받지 않을까 생각된다. 그래서 40년 자동차맨이 들려주는 “미래차로의 변화는 이런 거야”라는 메시지는 더욱 귀를 기울이고 들여다 봐야 할 것이다. 미래는 전기차가 만들어간다. 저자는 레간자 개발 매니저로 출발하였다고 했는데, 그때 필자는 울산에서 레간자의 광고 동영상을 단체로 보고 고민하던 시절이었다. 레간자에 개구리가 등장하면서 ‘이렇게 조용한 차’라는 광고 멘트가 떴다. 쉿! 그 때 필자는 성우오토모티브 소속으로 현대자동차 시트사업부 시트설계팀(울산 효문단지)에 파견 근무 중이었는데, 레간자 때문에 개구리에도 관심을… 당시 개발 중이던 EF소나타가 영향을 많이 받았다.   이 책은 누가 읽어야 할까 미래차를 고민하는 분들, 전기차를 언제 사야 할까 고민하는 분들… 정부에서도 이런 책을 읽고 기업들의 변화를 어떻게 가져가야 할 지 고민했으면 좋겠다. 미래에는 철학이 굳건하고 그 위에 지식을 쌓는 것이 바람직한 미래상이지 않을까 하는 생각이 든다. 이 책은 40년 자동차맨의 자서전 + 과거와 미래를 조명하는 글 + 무엇을 고민해야 할지 제언하는 글들이 어우러져 있다. 한 권의 책에 잘 짜여진 내용이 맘에 든다. 특히, 현직에 계시면서 기고하신 글들이기에 당시의 시대적 흐름에서 판단했던 내용들이어서 더 와닿는다. 중요한 점은 저자가 LG가 미래 전기차의 핵심 부품들을 선점하는 데에 있어 1등 공신이기 때문이다.   그림 1. ‘게임체인저 미래차가 온다’, 이우종 지음, 클라우드나인   “기존 자동차 회사들은 전기차를 의심하는 시각에서 … 시험 생산만을 했을 때, 테슬라는 전기차에 올인했다. 테슬라가 ‘전기차는 전기차다워야 한다’라는 기조를 처음부터 유지한 것에 비하면 완전 하늘과 땅 차이다. 테슬라는 전기차 전용 플랫폼을 구축하고 전기차의 차별화된 측면, 즉 가속 성능, 공간 활용도, 승차감 및 조정 안정성, 차량 진동 소음 등의 장점을 극대화하였다. 하지만 타사는 기존 차량을 개조하는 데 급급하였다.“(‘게임체인저 미래차가 온다’ 56 페이지, 이우종) “좋은 피드백보다는 나쁜 피드백에 신경을 쓰고 그와 같은 피드백을 친구들에게 받을 수 있도록 노력해야 합니다. 그게 성공 비결 전부입니다.” -일론 머스크   ‘게임체인저 미래차가 온다’ 한 장의 서평 맵 필자는 이 책을 아주 즐겁게 읽었다. 그냥 술술 넘어가는 것이 이우종 박사님의 40년 자동차 인생의 자서전을 읽는 느낌이었다. 그리고 그는 어느 누구보다 자동차 산업의 최전선에서 엔지니어로서, 프로그램 매니저로서, 경영자로서 최선을 다한 역사의 산 증인이자, 현재 LG가 미래 자동차 부품의 최강자로 군림하게 한 원동력이다. 무엇보다 LG 그룹 총수를 설득하여 미래 자동차 산업을 직접 키운 장본인이다.   그림 2. ‘게임체인저 미래차가 온다’ 콘셉트 맵(by 류용효)   “정말 중요한 일이라면 역경이 닥쳐도 그 일을 계속해야 합니다.” - 일론 머스크 “자동차 산업은 그 어느 때보다 심각한 변화를 맞이하고 있다. 크게 연결성, 자율화, 공유화, 전동화로 요약할 수 있다. 이 중에서도 전동화가 그 중심에 있다. 전동화는 환경 규제 대응을 위해 수동적으로 태동했다. 토요타가 하이브리드차 구동계를 엔진과 모터로 구성하고 배터리를 장착한 게 계기가 됐다. 적극적 의미의 전동화는 테슬라에서부터 시작한다. 알다시피 테슬라는 전기차의 완전체를 만들어냈다. 전기구동의 장점을 살려 가속감과 진동 소음을 혁신하고 동시에 무게 배분을 차량 전후로 균등히 하고 무게중심을 낮춤으로써 승차감과 주행 안전성을 확 바꾸어놓았다. 이는 배터리 발전과 때를 같이하면서 상당한 반향을 일으켰다.”(‘게임체인저 미래차가 온다’ 56 페이지, 이우종)   SDV, 소프트웨어 중심으로 구동하는 이동수단 전기차와 함께 가는 미래차의 모습은 스마트카, 로봇카와 같이 소프트웨어를 중심으로 구동되는 차량인 SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 정의 차량)이다. 최근 몇 년간 자동차 업계의 변화는 빠르고 크다. 순수 전기차, 자율주행차, 스마트카 내지는 SDV와 같은 미래차로의 전환이 급속히 이루어지면서 그에 따른 여러 이슈가 떠오르기도 했다. 이 책에서는 그 중 대표적인 이슈인 애플 카와 차량용 반도체 부족 사태 등을 살펴보고 있다. 이제 자동차 산업은 IT 기술 산업과 경쟁할 수밖에 없게 됐다. 더욱이 미래차의 핵심으로 떠오른 배터리, 소프트웨어, 반도체, 통신 등은 자동차 산업이 그동안 지켜 온 고유의 강세 영역이 아니다. 자동차 회사가 주도권을 갖지 못한 영역에서, 그것도 익숙하지 않은 빠른 사이클의 기술 변화에 대처하기 위해서는 가죽을 벗기는 것과도 같은 혁신이 필요하다. 저자는 이에 대한 대안을 제시하고 있고, 또 국가적 차원에서 모빌리티 서비스 사업을 어떻게 이끌어나가면 좋을지에 대한 방안을 제시하고 있다. “실패는 하나의 옵션! 실패를 겪지 않는다면 충분히 혁신적이지 않았다는 증거입니다.” - 일론 머스크   MBSE를 통한 개발 시간과 비용 절감 2019년 4월 13일 오토모티브 아이큐(Automotive IQ)에 실린 피터 엘스(Peter Els)의 기사 “Model-based systems save development time and money”에 흥미로운 내용이 있어서 주요 내용을 인용하였다. 최신 승용차의 E/E 시스템은 최대 1억 라인의 코드가 되는데, 이는 F-35 전투기에 사용되는 것의 5배라고 한다.   그림 3. 출처 : IEEE Spectrum   일반적으로 70~100개의 마이크로 프로세서 기반 전자 제어 장치에서 실행되는 이 임베디드 소프트웨어는 신차 개발 시간의 최대 13%를 소비할 수 있다고 한다. 테슬라는 MCU, ECU의 숫자를 5개 이내로 대폭 줄였다. 모델 기반 개발로 전환해야 하는 필요성은 주로 개발 중에 수동 코딩 프로세스가 초래하는 고유한 복잡성에서 비롯된다. 코드의 크기뿐만 아니라 코드의 복잡한 응용 또한 전체 시스템 소프트웨어의 기능적 구조를 유지하는 것을 상당히 어렵게 만든다. 수동 코딩에서 소프트웨어 개발자는 기능보다 코드에 더 중점을 둔다. 또한 하드웨어 플랫폼 마이그레이션이 필요한 경우, 대규모 코드 기반을 다른 마이크로 컨트롤러로 이식하기가 매우 어렵다고 한다. 물리적(physical) 환경에는 물리적 시스템, 온보드 및 외부 센서, 통신 인터페이스 및 GPS 데이터에 액세스할 수 있는 개방형 환경에서 작동하는 기타 차량이 포함된다. 물리적 시스템과 관련된 운영 및 유지 관리 데이터는 모두 가상 환경에 제공되어 디지털 트윈의 가상 모델을 업데이트한다. 따라서 디지털 트윈은 물리적 트윈의 운영 컨텍스트도 반영하는 물리적 시스템의 정확한 최신 표현이 된다.   그림 4. 출처 : Intelligent Systems Technology   중요한 것은, 물리적 쌍둥이(physical digital twin)와의 관계는 물리적 쌍둥이의 판매 후에도 계속될 수 있으므로 시간 경과에 따른 각 물리적 쌍둥이의 성능 및 유지 관리 이력을 추적하고, 비정상적인 행동을 감지 및 보고하고, 유지 관리를 권장하거나 예약할 수 있다는 것이다. 이에 대한 좋은 예는 차량에서 방대한 양의 실제 데이터를 수집한 다음 향후 OTA 업데이트를 위한 소프트웨어 알고리즘을 업데이트하는 데 사용되는 테슬라의 오토파일럿(Autopilot)이다. 자동차 영역에서 복잡한 시스템의 모델 기반 개발의 이점으로 MBSE는 자동차 산업의 주요 업체에 의해 빠르게 출시되고 있다. 현재 자동차의 SLOC(Source Lines of Code)의 16%가 모델에서 생성된다. 이 수치는 OEM이 새로운 안전 및 인포테인먼트 기능을 도입하기 위해 서로 경쟁하면서, 동시에 배출 목표를 충족하기 위해 전기화를 늘리면서 빠르게 증가하고 있다. 이는 자율 주행 차량이 진화함에 따라 비용 효율적인 모델 기반 시스템 엔지니어링에 대한 요구가 대부분의 E/E 시스템에서 표준이 될 것임을 의미한다. 다음 호부터 몇 차례에 걸쳐서 ‘MBSE의 모든 것’ 시리즈를 연재하고자 한다.   류용효 디원에서 상무로 근무하고 있다. EF소나타, XG그랜저 등 자동차 시트설계업무를 시작으로 16년 동안 SGI, 지멘스, 오라클, PTC 등 글로벌 IT 회사를 거치면서 글로벌 비즈니스를 수행했으며, 다시 현장 중심의 플랫폼 기반 엔지니어링 서비스를 수행하고 있다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티로 복잡한 자율 작업 기계를 안전하게 설계하다   모든 산업에서 자동화가 일어나고 있다. 이제 공장 내 작업 현장에는 안전 케이지 안에서 정밀하고 반복적인 자동화 작업을 수행하는 로봇 팔이 배치되어 있다. 그리고 대형 창고에서는 정해진 경로를 따라 운전하며 물품을 가져오고 배달하는 로봇이 사용된다. 지하 광산에서는 대형 휠 로더가 작업자(사람)를 태우지 않은 상태로 사전에 프로그래밍된 경로를 따라 작업을 진행한다. 그러나 여전히 많은 산업 현장에서 실제 작업자와 사람의 노동력이 사용되고 있다. 건설이나 벌목, 채굴과 같은 산업 현장은 대개 구조화되지 않고 환경 변화가 심하며, 당연하게도 사람이 일하기 위험한 곳으로 꼽힌다. 이번 호에서는 유니티의 머신러닝용 실시간 3D 개발 플랫폼을 사용하여 엔지니어가 복잡한 자율 작업 기계를 안전하게 설계 및 개발하고, 테스트한 사례를 소개한다. ■ 자료제공 : 유니티코리아   ▲ 자동화된 작업과 자동화되지 않은 작업 : 공장의 단순하고 조직화된 환경과 지하 광산의 훨씬 복잡한 환경 비교   물리적 정확도의 중요성 Algoryx(알고릭스)는 10년 이상 중장비의 물리 시스템을 전체적으로 시뮬레이션해 왔다. Algoryx의 핵심 제품인 AGX Dynamics는 다물체 및 다영역 동역학의 수치 시뮬레이션용 SDK(소프트웨어 개발 키트)이다. Algoryx는 산업 분야에서 실질적인 문제를 해결하기 위해 이상적인 모델이 아닌 기본 물리 원칙을 따르고 복잡한 실제 세계를 모델링할 수 있는 수치해석 방법을 개발했다. 예를 들어 레일 등의 유간이나 탄소성 빔, 조인트의 한계 각도, 부서지기 쉬운 조인트, 구간 선형 모델 등을 고려하여 모델링할 수 있다.   ▲ 와이어   이는 모두 현실에서 일어날 수 있는 일반적인 현상으로, 적절하게 모델링하지 않으면 시뮬레이션을 통해 실제 문제를 해결할 수 없다. AGX Dynamics의 가변 타임 스테퍼를 사용하면 이상화되지 않은 모델의 충돌과 같은 불연속적이거나 원활하지 않은 물리적 현상을 실시간으로, 또는 더 빠르게 시뮬레이션할 수 있다. 각 타임 스텝마다 기하학적이고 전역적으로 상황을 해결하여 불연속적인 물리적 현상을 시뮬레이션할 수 있으며, 그 결과 매우 긴 시뮬레이션 시간을 거쳐 물리가 안정화된다. 대규모 희소 시스템을 기계적 정밀도로 해결할 수 있는 Algoryx의 신속한 직접 솔버(direct solver)와 함께 사용하면 특별한 작업 없이도 질량비가 높은 경직된 시스템을 시뮬레이션할 수 있다.   ▲ 케이블과 케이블 손상   ▲ 입자   기계 역학은 엔진 유형, 기어 박스, 차동 장치, 유압 장치, 타이어, 트랙 및 케이블이나 와이어 등 변형 가능한 물체를 비롯해 다양한 기계 구성 요소에 따라 달라지며 기계는 환경과 상호 작용할 수 있어야 한다. 배라면 물에 떠 있어야 하고 휠 로더라면 흙을 싣고 달려야 한다. 모든 구성 요소는 같은 프레임워크를 사용해 모델링되어 긴밀하게 결합된 통합 시뮬레이션으로 이어진다. 이와 같은 모델과 수치 해석의 조합은 최신 과학 논문을 기반으로 한다. 업계 파트너는 AGX Dynamics의 성능과 정확도를 신뢰하고 전문 교육용 시뮬레이터나 엔지니어링 툴에 AGX Dynamics를 사용한다. 작업자는 교육용 시뮬레이터에서 안전하고 효율적인 방식으로 기계를 제어하는 방법을 배운다. 모델의 정확도가 높아서 대체로 눈과 손의 협응력에 해당하는 작업자의 기량이 현실에도 잘 반영될 수 있다.   ▲ 터레인   ▲ 구동계와 타이어, 트랙   반면 엔지니어링 툴의 경우 조인트에 실제 가해지는 힘을 측정하거나 전기 구동계의 에너지 소비를 측정하는 등 기계가 환경과 상호 작용하는 동안 기계 역학을 심층적으로 분석해야 한다. 사용자는 현실에서도 동일하게 동작할 것이라는 확신을 주어 초기에 디자인 의사 결정을 내릴 수 있게 하는 시뮬레이션에 높은 가치를 둔다. 이제 AGX Dynamics와 유니티가 통합되었으므로 강력한 기능의 유니티 에디터를 이용해 기계와 환경 모델을 설정하고, 이를 AGX Dynamics로 시뮬레이션할 수 있다.   ▲ 유체 역학과 바람   시뮬레이션을 현실에 적용하기 차량의 작업을 자동화하는 것은 공장에서 픽앤플레이스(pick-and-place)를 계속 반복하는 로봇을 자동화하는 것보다 어렵다. 다양하게 바뀌는 환경으로 인해 문제가 복잡해질 뿐만 아니라 작업의 역학 관계도 복잡해진다. 매우 숙련된 작업자는 경험이 적은 이에 비해 차량과 상호 작용하는 물체의 역학 관계를 활용하여 작업 효율을 크게 개선할 수 있다. 무엇을 측정해야 하는지, 그리고 측정값을 차량 제어와 어떻게 연결하고 어떤 자동화 결정을 내려야 하는지는 해결하기 매우 어려운 문제이다. 실제 작업자는 곧잘 시야나 소리, 차량의 반동력 등 다양한 감각적인 요소를 기반으로 직감에 따라 결정을 내린다. 처음에는 교육 시뮬레이터에서 이후에는 실제 기계를 다루면서, 수천 시간 동안 달라 보이지만 유사한 상황을 다루며 직감이 형성된다. 교육 시뮬레이터는 실제 기계를 운전할 때 얻을 수 있는 경험을 성공적으로 전수하기 위해 정확한 물리를 시뮬레이션해야 한다.   ▲ 실제 교육 시뮬레이터(이미지 제공 : Oryx Simulations)   강화 학습은 기존 솔루션과 달리 최근 몇 년 동안 이와 같은 복잡한 환경을 파악할 수 있다는 가능성을 보여주었다. 강화 학습을 사용하면 자동화 엔지니어는 자동화 문제의 모든 부분을 개별적으로 해결한 다음 각 부분을 연결하지 않아도 된다. 해결해야 할 작업을 파악한 후, 해결에 사용할 수 있는 동작과 관찰 값을 정의한 다음 에이전트를 환경에 배치하여 주변을 살펴보고 문제를 해결하는 방법을 알아내도록 할 수 있다. 이론상으로는 쉬워 보이지만, 실제로는 하나의 작업을 해결하기 위해 살펴봐야 하는 환경이 매우 많고 훈련도 많이 필요하며, 실제 기계에서 강화 학습을 하기에는 위험하고 비용도 많이 든다. 그렇다면 해결책은 무엇일까? 실제 세계가 아닌 시뮬레이션에서 학습하는 것이다. 시뮬레이션에서는 기계에 손상이 가지도 않고 실시간보다 빠르게 시뮬레이션할 수 있으며 막대한 비용을 들이지 않고도 여러 시뮬레이션을 동시에 진행할 수 있다. 그러나 실제 작업자와 마찬가지로 학습된 경험을 시뮬레이션에서 실제 기계로 전달하여 유용하게 사용하려면 정확한 물리를 시뮬레이션해야 한다. 모델이 잘못된 경우 에이전트가 학습하는 솔루션이 현실에서는 작동하지 않을 수 있다.   ▲ 강화 학습을 구성하는 요소 예시   유니티 엔진과 유니티 머신러닝 에이전트(ML-Agents)를 사용하면 여러 에이전트를 사용하는 환경을 쉽게 모델링할 수 있다. Unity SystemGraph(유니티 시스템그래프)를 사용하여 에이전트가 주변 환경을 관찰하는 데 사용하는 다양한 시각 센서를 시뮬레이션할 수 있다. 처음에는 에이전트가 작업을 해결하기 위해 어떤 동작을 수행해야 하는지 알지 못하지만, 이전 상태-행동 변화를 기준으로 보상을 제공하면 ML-Agents의 강화 학습 알고리즘은 최대의 보상을 받을 수 있는 규칙을 찾고, 최종적으로는 에이전트가 작업을 해결할 수 있게 된다. 이를 빠르고 정확한 물리를 제공하는 유니티용 AGX Dynamics와 함께 사용하면 중장비를 모델링하고 훈련하여 시뮬레이션만 사용해 매우 복잡한 문제를 지능적이고 자율적으로 해결할 수 있다.   자율 벌목 작업 : 통나무 잡기 제어 스웨덴 우메오 대학의 Jennifer Andersson(제니퍼 앤더슨)은 Algoryx와 협력하여 강화 학습을 사용해 벌목용 크레인 작업자가 통나무를 잡는 동작을 자동화하는 방법을 연구했다. 숙련된 실제 작업자는 나무와 충돌하지 않으면서 울퉁불퉁한 땅을 다니며 벌목 기계의 하단에서 작동하는 크레인을 제어하여 여러 통나무를 잡을 수 있다. 이는 여러 구동기를 직관적이지 않은 방식으로 조정해야 하는 작업으로 작업자에게 정신적, 육체적 피로를 주는 작업이다. 유니티와 ML-Agents로 제작하고 유니티용 AGX Dynamics에서 시뮬레이션한 환경에서 강화 학습을 실행하여 에이전트는 통나무 하나를 잡기 위해 목재 운반 차량의 크레인에 달린 6개의 조인트를 개별적으로 제어하도록 훈련되었다. 최선의 제어 방식을 채택하여 97%의 확률로 통나무를 잡을 수 있었으며 전략과 주기가 숙련된 작업자와 유사했다. 예를 들어 에이전트는 목재를 집는 동안 하단에서 작동하는 집게의 흔들림을 활용할 수 있었으며, 주기는 개선되었지만 익히기 어려운 기술이다. 또한 연구를 통해 보상 함수에 에너지 최적화 목표가 있는 에이전트는 에너지 최적화 목표 없이 훈련된 에이전트에 비해 소비되는 에너지를 크게 줄이는 것으로 나타났다.   ▲ IROS 2021에서 발표한 실제 목재 잡기 동작과 가상 시뮬레이션 동작 비교(참고 영상)   지하 광산에서의 연속적으로 자율 적재하기 또 다른 예로 Algoryx는 세계적인 터널 건설 및 광산 개발 장비 제조업체인 Epiroc(에피록)과 협력하여 대형 지하 광산 휠 로더인 ST-18의 적재를 자동화했다. ST-18은 버킷에 18톤의 발파암을 적재할 수 있으며 전 세계의 많은 광산에서 매일 사용되고 있다. 지하 연층갱도를 앞으로 몰면 갱도 끝부분이 발파되어 다음 발파 전에 제거해야 하는 커다란 암석 파편(폐석) 더미가 생긴다. 시뮬레이션에서 에이전트는 뎁스 이미지를 사용하여 적재 위치를 계획하고, 이어서 여러 번 적재하는 동안 버킷을 효율적으로 채우도록 차량을 제어하게끔 훈련되었다. 에이전트는 스로틀, 스티어링, 버킷 들기 및 기울이기를 제어함으로써 적재 위치를 계획하고 버킷을 채울 뿐 아니라, 충돌을 피하고 차량이 미끄러지지 않게 운행할 수 있게 되었다. 최상의 결과는 보상 함수에 에너지 소비에 대한 페널티를 포함하여 얻은 것으로 평균적으로 최대 수용력의 75%를 채울 수 있었다. 유니티용 AGX Dynamics를 사용하면 엔지니어는 복잡한 자율 작업 기계를 안전하게 설계하고 개발하며 테스트할 수 있다. 앞선 예시는 Algoryx에서 머신러닝에 유니티 플랫폼을 사용한 수많은 사례 중 두 가지에 해당한다. Algoryx는 유니티와 함께 자동화하기 어려운 다양한 유형의 작업을 먼저 시뮬레이션하고 해결하여 더 나은 세상을 만들고 있다.   ▲ 훈련을 받은 후 작업을 해결하는 차량   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No.5   “작은 변화가 큰 차이를 만든다.(Small Change can make Big difference.)” - 파울 폴먼 회장, 유니레버   ESG는 짧게 끝날 유행이 아니다 1972년 뮌헨 올림픽 때 팔레스타인 무장단체의 테러로 이스라엘 선수 희생된 후 경기가 재개되면서, “경기는 계속돼야 한다”는 스포츠계의 명언이 나왔다. 기업도 ‘계속기업’을 당연한 전제로 삼는다. 당장 내일 또는 내년에 영업을 접을 생각이라면 진정한 기업이라고 보기 어렵다. 기업을 둘러싼 리스크는 셀 수 없이 많다. 그 중에서도 최근 글로벌 화두는 단연 ESG(환경·책임·투명경영)다. ESG를 못하는 기업은 앞으로 은행에서 돈을 빌리기 어려워진다. 극단적으로 ESG를 못해서 망하는 기업이 나오지 말라는 법도 없다.1 ESG가 실제로 우리의 현실 속에서 와닿지 않을 수도 있지만 최근의 기후 변화, 환경오염에 따른 생태계 변화, 전기차의 점유율 상승과 내연기관의 중단이 예상되고, 그에 따른 기업들의 행보도 예전과는 판이하게 다르게 접근하고 있다. 테슬라가 탄소배출권을 경쟁기업에 판 돈으로 국외 공장을 짓는다는 것은 이전의 경험과는 판이하게 다르다. 폭스바겐의 CEO는 자사 임원단 회의에 경쟁사인 테슬라의 일론 머스크를 초청하여 강연을 하였다. 예전에는 상상하기 어려운 광경을 우리는 매체를 통해 갈 수록 자주 접하지 않을까 생각된다. 그렇다면 과연 ESG는 어느날 하늘에서 떨어진 것인가? 이전에는 전혀 관심이 없었던 것일까? ESG를 무시하면 어떻게 되나? 이런 질문들을 생각해 보면서 이야기를 전개해 본다.   그림 1. 글로벌 기준 ESG 중요도(출처 : 전경련)2   그림 2. ESG 평가지표 중요도 비교(출처 : 전경련)2   전경련 보도자료2에 의하면, ESG로 타격을 받을 수출주력산업, 전망이 밝은 수출주력산업에 대해서 다음과 같이 언급하고 있다. 타격 받을 산업 : 석유제품(28.9%), 석유화학(26.7%), 철강(26.7%), 자동차(6.7%), 기타(11%) 전망 밝은 산업 : 반도체(28.9%), 이차전지(26.7%), 자동차(11.1%), 바이오(11.1%), 기타(22.2%) 자동차 부분에서는 타격이 6.7%, 밝은 전망은 11.1%라고 하는데, 자세한 내용이 궁금해진다.   ESG란 무엇인가 ESG라는 단어는 2004년 6월 유엔 글로벌 콤팩트가 20개 대형 금융기관과 함께 “기업들의 성공적인 경영을 위해서, 특히 주주들의 가치를 증가시키기 위해서 기업의 환경적인(E), 사회적인(S) 그리고 거버넌스(G) 측면의 이슈를 관리해야 한다”라고 밝히면서 처음 공식적으로 사용되었다. ESG 경영은 ‘Environment(환경)’, ‘Social(사회)’, ‘Governance(지배구조)’의 앞 글자를 따서 만들어진 단어로 기업이 친환경, 사회적 책임, 지배구조 개선 등을 고려해야 지속 가능한 경영을 할 수 있다는 의미를 가지고 있다. 환경, 사회, 지배구조 관련 이슈뿐만 아니라 기업의 재무성과 지속 가능성에 영향을 미칠 수 있는 모든 비재무적 요인들을 포함하기도 한다. Environment, 환경은 기후변화, 온실가스 배출, 자원 고갈, 폐기 및 오염, 산림 파괴 등을 고려하는 환경 보호 활동이다.  Social, 사회는 노동 환경, 건강 및 안전, 노사 관계 및 다양성, 사회적 약자 지원 등 사회적 책임을 강조하는 사회 공헌 활동이다. Governance, 지배구조는 뇌물 및 부패, 이사회의 다양성 및 구조 등 기업을 운영하는 지배구조를 개선하는 활동이다.3 “양념으로 얼룩진 흰 쌀밥을 감싸줄 수 있는 건 김 한 장이다.” - 김갑생할머니김 이 말을 인용해 “김 for Prime Life, ESG for Green Life”라고 할 수도 있을 것이다.   ESG 평가는 무엇이고 어떻게 하는가 ESG 평가 기준은 국가별, 기관별로 다르다. 해외 지수로는 MSCI의 ESG Leaders 지수, DJSI의 S&P ESG 지수, FTSE Russell의 FTSE4Good 지수 등이 있다. 국내의 ESG 평가 기관으로는 한국기업지배구조원(KCGS), 서스틴베스트, 대신경제연구소 등이 있다. 대표적으로 KCGS의 경우 투자자가 투자 의사결정 시 활용할 수 있도록 평가 등급 및 분석결과를 매년 발표한다. KCGS의 ESG 평가모형은 OECD 기업지배구조 원칙, ISO26000 등 국제기준 및 국내 법제 및 경영환경 등을 반영해 개발된 평가모형이다. KCGS는 기업공시나 뉴스 등을 통해 회사별 900개 이상의 기초 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 개별 기업의 ESG 위험 회피 시스템, 기업가치 훼손 이슈 등을 확인한다. 여기에 한국거래소 ESG 테마지수 5종의 종목 구성에 활용되기 때문에 기업 주가에도 직접적인 영향을 미치기도 한다. KCGS의 ESG 기본 평가는 기업 특성별로 분류 후에 가점방식을, 심화 평가는 부정적 ESG 이슈에 대한 감점 방식을 적용한다. 총 18개 대분류와 281개 핵심 평가 항목으로 구성돼 있다. 기본 평가에서 환경(E)는 저탄소 녹색성장 기본법을 바탕으로 업종별 차이에 따른 환경경영 관리능력과 성과를 평가하고, 환경 민감도를 적용한다. 사회(S)는 독점규제 및 공정거래에 관한 법률, 사회적 책임 세계 표준(ISO 26000)을 바탕으로 한다. 경영활동과 직·간접적 이해관계를 형성하고 있는 대상을 중심으로 하고, B2C, B2B, B2B IT 등의 업종으로 구분한다. 지배구조(G)는 상법 및 금융회사의 지배구조에 관한법률, OECD 기업지배구조 원칙 등을 고려해 지배구조 주요 장치별로 분류한다. 또한, 일반 상장사나 금융회사에 특화된 지배구조 요건을 고려하기도 한다. ESG 평가는 평가준비, 평가수행, 등급부여, 결과 분석 및 등급 조정 절차로 구성된다. ESG 평가는 각 3, 6월에 시작돼 모든 정기 등급은 10월에 부여된다. 평가 후 차년도 1, 4, 7월에 ESG 등급 위원회를 개최해 ESG 이슈를 반영한 등급으로 수시로 조정된다.4 “경기는 계속돼야 한다.” - 뮌헨 올림픽(1972)   ESG를 위한 디지털 전환 이니셔티브는 다쏘시스템은 ‘유럽 그린 디지털 연합(European Green Digital Coalition, 이하 EGDC)’에 창립 멤버로 가입했다고 발표했다. 유럽 그린 디지털 연합은 유럽 안팎에서 녹색경제와 디지털 혁신을 지원하자는 공동 미션을 가진 선도적인 기술 기업들이 최초로 설립한 유일무이한 형태의 연합이다.5 다쏘시스템은 자사 및 그룹사의 ESG에 대한 대응을 기반으로 얻은 경험을 통해 디지털 전환(DX) 이니셔티브를 물리적 실행의 가상화로 정의하고, ESG에 다음과 같이 도출하였다.6 환경(Environment) 기후변화 : 탄소배출, 탄소발자국 자연자원 : 물 소비 친환경 기회 : 친환경 기술, 그린빌딩 오염/폐기물 : 독성물질, 포장/전자 폐기물 사회(Social) 인적자원 : 건강&안전, 인적자원 개발 제조물 책임 : 제품안전/품질, 화학물질 안전, 개인정보 보안 기회 평등 : 커뮤니케이션, 건강 거버넌스(Governance) 관리 방식 : 이사회, 임직원 급여, 지배구조, 회계 행동 양식 : 비즈니스 윤리, 세금 투명성 다쏘시스템은 디지털 전환 이니셔티브인 물리적 실행의 가상화의 일환으로 버추얼 트윈 기술을 제시한다. 버추얼 트윈 기술은 자동차부터 도시, 인간의 심장까지 매우 복잡한 시스템을 모델링하여 여러가지 기능을 정확하게 시뮬레이션한다. 폭넓은 설계 옵션과 신속한 시제품 제작, 생산 프로세스 효율성 및 품질 대폭 개선을 지원해 아이디어를 바로 현실로 만들 수 있도록 돕는다.   버추얼 트윈 기술 스터디 노트 정리5 효과 : 생산비용 및 자원소모,탄소 배출량 절감 및 고객중심의 지속가능한 순환 비즈니스 모델 구축 활용처 : 모든 전기차 제조업체와 상위 제약 및 헬스케어 기업 90%에서 활용 전망 : 버추얼 트윈 시장 향후 5년간 36%의 연평균 성장률 예상(액센츄어) 건설 및 도시, 소비재, 운송 및 모빌리티, 생명과학, 첨단기술 등 5개 사용 사례에서 버추얼 트윈 기술을 활용하면 2030년까지 약 1조 3000억 달러 (약 1450조원)의 경제가치와 7.5기가톤의 이산화탄소 배출량(운송부문 1년 배출 CO2량과 유사) 감소 예상 “메타버스를 도입해 환경·사회·지배구조(ESG) 경영에 활용한다.” - 김회천 CEO, 남동발전   버추얼 트윈 기술을 활용한 탄소 배출량 저감 사례 다쏘시스템과 액센추어는 공동백서를 통해 실제 적용사례들을 분석했는데, 그 내용을 다음과 같이 같이 정리해 보았다.5   건설 및 도시 산업 분야 현상 : 상업 & 주거용 건물은 전 세계 에너지 수요의 약 40% 사용. 지속가능성의 관점에서 전 세계 온실가스 배출량의 약 3분의 1 차지 효과 : 건물 운영 비용을 절감하고 건물 내 에너지 관리를 개선해 건물 내 에너지 소비량을 30%~80% 감소할 수 있다는 연구결과 발표 사례 : 아덴그룹(Aden Group)은 중국 청두 상업 중심지에 버추얼 트윈 도입. 에너지 소비 예측 및 최적화를 통해 연간 에너지 소비를 20% 감축 목표   소비재 분야 효과 : 친환경 설계 제품이 80%의 개선 효과 사례 : 암코(Amcor, 호주)는 버추얼 트윈을 사용하여 견고하고 안전한 플라스틱병을 설계하고, 페트(PET) 수지 필요량을 연간 1억 파운드  (약 4500만kg, 쓰레기차 3500대 이상에 달하는 양) 이상 절감   운송 및 모빌리티 산업 분야 현상 : 자동차 제조업체의 65%가 시뮬레이션과 버추얼 트윈 기술을 활용하여 제품과 자산을 운영할 것으로 예상 효과 : 차량의 출시 시간 단축. 새로운 구동계, 경량 차체 설계 및 EV 배터리의 제작 비용을 낮추는데 기여. 제조 과정 중 배출되는 온실가스량을 감소시킬 있다는 것을 입증 사례 : 유럽 OEM은 버추얼 트윈 기술의 가상 설계와 검증을 기반으로 제품 개발 기간을 수 개월 단축, 연결 장애와 같은 내부 결함을 정확하게 예측하여 품질 개선   생명과학 산업 분야 효과 : 여러 시나리오의 생산 프로세스 시뮬레이션을 통해 제작 공정과 정확성을 높이고, 배출되는 폐기물의 양을 감소시킬 수 있음 사례 : 사노피의 프레이밍햄 공장은 버추얼 트윈 기술을 통한 실시간 데이터 캡처 및 분석이 가능해져 원격 제조를 최적화. 기존 공장의 생산 능력보다 80배 증가했으며, 연간 에너지 소비량 및 이산화탄소 배출량 80% 감소, 물 소모량 91% 감소, 화학물질 사용량 94% 감소, 폐기물 321톤 감소   첨단기술 분야 현상 : 2019년 전 세계 전자 폐기물 5360만 톤 중 겨우 17.4%만이 수거 및 재활용 효과 : 순환경제 원리 적용으로 전자 폐기물 증가 완화. 리퍼브 제품 및 재사용 증가로 추가 수익 창출. 폐기물 감소, 도시 에너지 효율 향상, 도시 교통에서 배출되는 온실가스 감소, 도시 대기 질 향상 및 건강 위험요인 감소 사례 : 싱가포르 정부는 도시 전체의 3D 가상현실 구현으로 모든 도시계획을 시뮬레이션하는 ‘버추얼 싱가포르’ 프로젝트 진행. 버추얼 트윈을 통해 도시 내 움직이는 모든 부분을 캡처하고 실시간으로 어떤 일이 일어나는지 추적. 도시 계획가들이 자원관리에서부터 건축패턴에 이르기까지 다양한 반응시험을 통해 안전하고 긍정적인 결과를 채택 “가상세계를 통해 현실을 바꿀 수 있다고 믿는다.” - 제시카 린들 부사장, 유니티   ESG와 메타버스의 관계 “자동차, 건축, 조선 등 어떤 산업군에 속한 비즈니스라도 가상 도구(virtual tools)를 활용해 탄소 배출량을 감축할 수 있습니다. 가상세계에 기존 비즈니스 운영 방식을 구축하고 이를 강화하거나 개선하는 방식으로 낭비를 줄이고 지속 가능성을 높일 수 있죠. ESG 경영에 ‘메타버스(metaverse)’가 활용될 수 있다는 겁니다.”  실시간 3D 개발 플랫폼 기업 ‘유니티’의 제시카 린들(Jessica Lindl) 소셜임팩트 부사장은 가상세계를 통해 현실을 바꿀 수 있다고 믿는다.8 한국남동발전은 공공기관 최초로 메타버스(Metaverse)를 도입해 ESG 경영에 활용한다고 한다. 코로나19의 장기화 속에서 기존의 업무 형태를 벗어난 새로운 업무 영역의 확대가 필요하다고 판단해 비대면 플랫폼인 메타버스 개발에 나섰고, 제페토(Zepeto) 플랫폼을 활용한 가상공간 'KOEN Village'를 개장해 운영 중이다. 이는 회의장, 행사장 등을 구현한 남동발전의 최초 메타버스로 최근 2호점까지 확대됐다. 남동발전은 앞으로도 다양한 테마를 적용해 메타버스 공간을 확장해 나간다는 방침이다.9 국토교통부 산하 제주국제자유도시개발센터(JDC)는 공기업 중 처음으로 디지털 플랫폼인 메타버스를 통해 ‘ESG 경영’을 선포했다. 메타버스 플랫폼을 활용해 ESG 경영 선언문을 낭독하고 3대 전략과 12개 추진과제를 발표했다. 친환경 기업활동과 사회적 책임 경영, 지배구조 개선을 통해 지속가능한 발전을 꾀한다는 경영전략이다. ‘국민과 함께하는 ESG 경영으로 지속가능한 JDC 실현’이라는 비전의 3대 추진전략으로 ▲안전·환경부문 선도(E) ▲사회적책임 확대(S) ▲투명경영 실현(G)을 발표했다.10 대부분 ESG 경영전략 수립 시 메타버스를 도입해 경영전략에 활용하다고 한다. 앞으로 이 부분은 시간을 두고 새로운 사례를 통해 더 알아볼 필요가 있다.   그림 3   ESG와 메타버스 관계 학습 맵 ESG, 메타버스 시대의 PLM 역할에 대해 한 장의 학습 맵으로 정리해 보았다. 앞으로 이 분야에 대한 연구와 자료들이 지속적으로 업데이트되고, 사례들도 새롭게 등장하리라 생각된다. 현재 언론이나 세미나에 나온 내용들을 바탕으로 주관적인 관점으로 정리해 보았다. 각 기업별 DX 이니셔티브에 의해 결과물들이 현실화되지 않을까 생각된다.   PLM의 역할 디지털 트윈, 메타버스를 넘어 ESG가 시장에서 중요하게 떠오른다. ESG에서는 특히 PLM의 역할이 더 중요해진다. ESG 지표, 평가, 기업가치 창출 경영을 하기 위하여 기업의 핵심 기술 정보들을 디지털로 PLM에서 잘 쌓아야 하기 때문에, 더욱 더 강화된 ESG를 위한 PLM으로 거듭나야 할 것이다. ESG의 지표, 평가에서 필요한 정보를 지속적으로 쌓을 수 있도록 PLM의 역량을 강화할 필요가 있다. 그리고 Virtual Twin Experience의 내용처럼 사물, 공간, 인간/자연의 버추얼 트윈 모델을 통하여, 팬데믹이 가속화한 가상세계에서의 삶으로 메타버스의 4가지 핵심 역량으로 이어져서 증강현실, 거울세계, 가상세계, 일상기록 등을 실현시킬 수 있을 것이다. 앞으로 지속적으로 학습해 보고, 공유하며 자신의 의견이 담긴 맵으로 만들어 보자.   참고자료 ‘[기자24시] ESG는 짧게 끝날 유행 아니다’, 매일경제 ‘글로벌 ESG 경영ㆍ투자 확산 대비 한국 기업 대응현황 및 주력산업 전망’, 전국경제인연합회 보도자료 ‘[2021 경영 트렌드] ESG 경영, 'ESG'란 무엇인가?’, 월드투데이 ‘ESG, 무슨 기준으로 평가하고 어떻게 검증하나’, 그린포스트코리아 ‘[ESG를 위한 DX] 지속가능경영 해법, 다쏘시스템의 ESG 전략은?’, 디지털 데일리 ‘‘유럽 그린 디지털 연합’ 창립 멤버로 가입… ESG 경영 강화’, 다쏘시스템 보도자료 ‘지속가능혁신을 위한 현실세상과 가상세상의 협응’, 다쏘시스템 양경란 상무, 2021 산업 디지털 전환 콘퍼런스(한국산업지능화협회) ‘메타버스의 대중화, 세계 기업들의 사회공헌 토대될 것’, 조선일보 ‘남동발전, 공공기관 최초 ESG 경영에 '메타버스' 도입’, 뉴스토마토 ‘“ESG, 기업 생존과 직결”…JDC, 메타버스 통해 '착한기업' 선포’, 파이낸셜뉴스   류용효 디원에서 상무로 근무하고 있다. EF소나타, XG그랜저 등 자동차 시트설계업무를 시작으로 16년 동안 SGI, 지멘스, 오라클, PTC 등 글로벌 IT 회사를 거치면서 글로벌 비즈니스를 수행했으며, 다시 현장 중심의 플랫폼 기반 엔지니어링 서비스를 수행하고 있다. (블로그)     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 트랜스포메이션이 모든 산업에서 혁신적인 변화를 가져오는 가운데, 자동차 산업에서도 디지털 기반의 비즈니스 변화와 이를 뒷받침하기 위한 제품 개발의 혁신이 요구되고 있다. 알테어가 9월 15일 진행한 연례 사용자 이벤트인 ‘알테어 테크놀로지 콘퍼런스 2021(ATC 2021)’에서, 국내 주요 완성차업체인 현대자동차는 자동차 연구개발 분야의 디지털 트랜스포메이션을 위한 기술 개발과 프로세스 구축에 대한 내용을 소개했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 현대자동차는 자동차의 전체 개발 프로세스를 디지털 기반으로 연결하는 변화를 추진하고 있다.(이미지 출처 : 현대.기아자동차)   자동차 엔지니어링의 디지털 트랜스포메이션 디지털 트랜스포메이션과 코로나19 등 변화에 따라 많은 기업이 지속 가능한 경쟁력을 갖기 위해 고민 중이다. 고객들이 제품을 소비하는 목적이 소유에서 경험으로 변화하면서, 제조기업의 비즈니스 모델도 일회성 제품 판매에서 구독(subscription) 기반의 지속적인 서비스 제공으로 바뀌고 있다. 이에 따라 많은 제조업체가 서비스 공급업체로 변화를 추구하는 추세다. 현대자동차 역시 지난 2019년 전통적 제조업체에서 ‘스마트 모빌리티 솔루션 공급사’로 전환하겠다는 비전을 소개했다. 친환경 자동차나 자율주행차, UAM(도심 항공 모빌리티) 등 모빌리티 디바이스와 통합 플랫폼 기반의 모빌리티 서비스를 결합한 솔루션 기업으로 거듭나겠다는 것이다. ATC 2021의 기조연설에서 현대자동차 버추얼이노베이션리서치랩의 한용하 연구위원은 “자율주행 시대를 맞아 자동차 개발의 복잡성이 더욱 커지고 있으며, 이에 대응하는 것은 수익 향상뿐 아니라 기업 생존의 문제로 심각하게 받아들이고 있다”고 전했다. 그리고, 자동차 R&D 영역의 디지털 트랜스포메이션을 위해 현대자동차가 추진하고 있는 ‘디지털 엔지니어링’ 전략을 소개했다. 현대자동차의 디지털 엔지니어링 전략은 제품 개발 초기의 요구사항부터 시스템/부품 단위의 설계 및 검증 그리고 양산까지 전체 개발 프로세스를 디지털 데이터 기반으로 연결하는 것이다. 이를 위해 ▲전체 개발 데이터를 디지털화하는 디지털 트윈 ▲디지털 데이터를 하나로 엮는 디지털 스레드 ▲데이터 기반의 가상 개발 방법론인 MBSE를 추진하고 있다는 것이 한용하 연구위원의 설명이다.   ▲ 디지털 트윈의 전사적 활용을 위한 ‘버추얼 개러지’   기능 모델부터 VR까지 엔지니어링을 위한 디지털 트윈 구축 현대자동차는 디지털 트윈을 디지털 트랜스포메이션의 핵심 수단으로 보고 있으며, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 모델링과 시뮬레이션을 일원화하는 체계를 만들어 디지털 트윈을 전사적으로 활용하는데 중점을 두고 있다. 이런 디지털 트윈을 연구개발 영역에 적용하기 위해 현대자동차가 만든 시스템이 ‘버추얼 개러지’이다. 버추얼 개러지는 시뮬레이션 모델이나 가상 차량 모델을 한 곳에 저장하고, 연구원은 연구에 필요한 최적의 가상 모델을 버추얼 개러지에서 선택해 사용할 수 있다.  한용하 연구위원은 “버추얼 개러지의 모델은 실물 프로토타입을 대체할 수 있는 버추얼 프로토타입을 지향하고 있다”고 전했다. 버추얼 프로토타입은 기능 기반의 1D 시뮬레이션 모델과 형상 기반의 3D 시뮬레이션 모델, 자동차의 공간감이나 조작 편의성 등을 평가할 수 있는 VR 평가 모델을 아우르고 있으며, 특히 VR 모델은 디지털 생산뿐 아니라 판매 카탈로그나 마케팅 등에도 활용할 수 있도록 제작되고 있다.   ▲ 디지털 스레드 개념의 R&D 데이터 허브   디지털 데이터를 연결하는 디지털 스레드 이런 버추얼 개러지를 완성하기 위한 전략이 디지털 데이터를 하나로 엮는 디지털 스레드(digital thread)이다. 데이터를 한 곳에 모으는 것뿐 아니라 이들 데이터를 연결하는 네트워킹 체계라고 볼 수 있다. 현대자동차가 디지털 스레드의 목표로 잡은 것은 자동차를 개발하는 과정에서 많은 부품과 복잡한 개발 프로세스 영역의 데이터를 표준화하고 투명하게 관리해서, 추적성을 확보하고 재활용까지 가능하도록 하는 것이다.  한용하 연구위원은 “현대자동차에서는 R&D 데이터 허브의 개념으로 디지털 스레드를 구현한 디지털 엔지니어링 센터를 운영하고 있다. 이 데이터 허브의 지향점은 개발 연구원 누구나 언제 어디서든 단일 소스의 신뢰할 만한 데이터를 편리하게 쓸 수 있는 시스템”이라고 설명했다.  또한, 그는 이런 디지털 스레드가 실현되면 자동차 제조사뿐 아니라 많은 협력업체가 양방향으로 데이터를 주고받으면서 소통할 수 있는 가상 데스크톱 인프라(VDI)나 생산과 판매 이후 자동차의 운행.작동 데이터를 실시간 모니터링하고 개발 단계에 피드백할 수 있는 ‘스마트 비클 모니터링’ 시스템 등이 가능해질 것으로 보았다.   MBSE 방법론으로 가상 개발 구현 현대자동차는 디지털 데이터 및 모델을 기반으로 하는 가상 자동차 개발의 핵심 방법론으로서 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)의 전면 적용을 추진하고 있다. 한용하 연구위원은 “MBSE는 복잡한 시스템 내부의 인풋과 아웃풋을 논리적으로 연결하고 전체적으로 조망하는 전체 아키텍처 모델을 만드는 것에서 시작한다. 그리고 요구사항의 세분화, 동적 거동의 정의, 시스템 단위의 목표 설정, 구조 설계, 검증 등 전체 엔지니어링 단계를 MBSE 방법론으로 정리하고자 한다”고 소개했다. 또한, 이런 MBSE 방법론을 다양한 분야에 적용하고 있다고 전했다. 기능 중심의 1D 시뮬레이션 모델과 3D 형상 기반의 CAE 모델의 통합 멀티 도메인/멀티 피직스/멀티 스케일 관점의 통합 기계.전기.열 해석 모델을 구성하고 커플링 해석하는 멀티피직스 해석 모듈 방식의 FMU(기능 목업) 모델을 시스템 아키텍처와 연결해 통합 관리하는 ‘지능형 제네릭 모델링’ 3D 모델에서 위상(topology) 최적화와 파라미터 스터디를 통해 최적 설계 데이터를 만드는 순차적 통합 최적화 변수조건에 대한 빅데이터를 구축하고 다양한 시나리오에 따른 해석 결과를 실시간으로 확인하는 머신러닝 기법 개발 시나리오/환경/로직/안전장비/승객실 등 개별 도메인의 안전성을 클라우드 환경에서 통합하는 자율주행 안전 시나리오 검토   ▲ MBSE 방법론을 적용한 자율주행 통합 안전 검토   변화하는 시뮬레이션 트렌드와 기술 활용 방법 짚어 한편, ATC 2021의 기조연설에서 LG전자의 홍철기 연구위원은 ‘자동차 전장부품 개발의 MCAE 활용 동향’에 대해 소개했다. 디지털 클러스터와 HUD, 주행 정보 디스플레이 등 자동차에 내장되는 전장부품에 늘어나고 C.A.S.E.(Connected, Autonomous, Sharing, Electrification)로 대표되는 자동차 산업의 변화가 이어지면서 자동차 내장부품에 대한 요구사항도 변화하고 있다. 발열 증가에 대비한 냉각 솔루션, 운행거리 증가에 따른 부품의 내구연한 및 강성의 향상, 전기 모터 구동계의 소음/진동 감소에 따른 내장 부품의 감성 측면 대책 등이 그것이다. 홍철기 연구위원은 “짧은 개발 기간에 변화하는 요구사항에 대응하려면 프로토타입을 만들지 않으면서 정확한 선행 예측을 효율적으로 할 수 있어야 한다”면서, “특히 CAE 엔지니어는 단순히 해석 결과를 분석하는 것이 아니라 신뢰성 분석을 통해 해석 결과의 정확도를 높이고, 그 결과를 CAD 설계 전 예측 단계에 반영할 수 있어야 한다. 또한 실물 테스트 전에도 예측/검토 결과를 활용해 전체 제품 개발의 문제점을 줄일 수 있을 것”이라고 전했다. 신뢰성 향상, 사전 검토, 개발기간 단축이 CAE 업무 변화를 위해 홍철기 연구위원이 꼽은 핵심 키워드이다. 10개의 발표 세션이 온라인으로 진행된 ATC 2021에서는 이외에도 국내 여러 기업의 기술발표 77편이 진행되었다. 자동차, 전기전자, 국방, 항공우주 등 산업군에서 알테어 시뮬레이션 기술의 활용 사례 및 솔루션 업데이트 등 내용도 소개됐다. 특히, 알테어는 통합 플랫폼인 ‘알테어 원(Altair One)’을 중심으로 시뮬레이션과 인공지능, 머신러닝, 클라우드 등 기술을 아우르는 자사의 플랫폼 비즈니스에 대한 비전을 제시했다.     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 트랜스포메이션이 모든 산업에서 혁신적인 변화를 가져오는 가운데, 자동차 산업에서도 디지털 기반의 비즈니스 변화와 이를 뒷받침하기 위한 제품 개발의 혁신이 요구되고 있다. 알테어가 9월 15일 진행한 연례 사용자 이벤트인 ‘알테어 테크놀로지 콘퍼런스 2021(ATC 2021)’에서, 국내 주요 완성차업체인 현대자동차는 자동차 연구개발 분야의 디지털 트랜스포메이션을 위한 기술 개발과 프로세스 구축에 대한 내용을 소개했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 현대자동차는 자동차의 전체 개발 프로세스를 디지털 기반으로 연결하는 변화를 추진하고 있다.(이미지 출처 : 현대.기아자동차)   자동차 엔지니어링의 디지털 트랜스포메이션 디지털 트랜스포메이션과 코로나19 등 변화에 따라 많은 기업이 지속 가능한 경쟁력을 갖기 위해 고민 중이다. 고객들이 제품을 소비하는 목적이 소유에서 경험으로 변화하면서, 제조기업의 비즈니스 모델도 일회성 제품 판매에서 구독(subscription) 기반의 지속적인 서비스 제공으로 바뀌고 있다. 이에 따라 많은 제조업체가 서비스 공급업체로 변화를 추구하는 추세다. 현대자동차 역시 지난 2019년 전통적 제조업체에서 ‘스마트 모빌리티 솔루션 공급사’로 전환하겠다는 비전을 소개했다. 친환경 자동차나 자율주행차, UAM(도심 항공 모빌리티) 등 모빌리티 디바이스와 통합 플랫폼 기반의 모빌리티 서비스를 결합한 솔루션 기업으로 거듭나겠다는 것이다. ATC 2021의 기조연설에서 현대자동차 버추얼이노베이션리서치랩의 한용하 연구위원은 “자율주행 시대를 맞아 자동차 개발의 복잡성이 더욱 커지고 있으며, 이에 대응하는 것은 수익 향상뿐 아니라 기업 생존의 문제로 심각하게 받아들이고 있다”고 전했다. 그리고, 자동차 R&D 영역의 디지털 트랜스포메이션을 위해 현대자동차가 추진하고 있는 ‘디지털 엔지니어링’ 전략을 소개했다. 현대자동차의 디지털 엔지니어링 전략은 제품 개발 초기의 요구사항부터 시스템/부품 단위의 설계 및 검증 그리고 양산까지 전체 개발 프로세스를 디지털 데이터 기반으로 연결하는 것이다. 이를 위해 ▲전체 개발 데이터를 디지털화하는 디지털 트윈 ▲디지털 데이터를 하나로 엮는 디지털 스레드 ▲데이터 기반의 가상 개발 방법론인 MBSE를 추진하고 있다는 것이 한용하 연구위원의 설명이다.   ▲ 디지털 트윈의 전사적 활용을 위한 ‘버추얼 개러지’   기능 모델부터 VR까지 엔지니어링을 위한 디지털 트윈 구축 현대자동차는 디지털 트윈을 디지털 트랜스포메이션의 핵심 수단으로 보고 있으며, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 모델링과 시뮬레이션을 일원화하는 체계를 만들어 디지털 트윈을 전사적으로 활용하는데 중점을 두고 있다. 이런 디지털 트윈을 연구개발 영역에 적용하기 위해 현대자동차가 만든 시스템이 ‘버추얼 개러지’이다. 버추얼 개러지는 시뮬레이션 모델이나 가상 차량 모델을 한 곳에 저장하고, 연구원은 연구에 필요한 최적의 가상 모델을 버추얼 개러지에서 선택해 사용할 수 있다.  한용하 연구위원은 “버추얼 개러지의 모델은 실물 프로토타입을 대체할 수 있는 버추얼 프로토타입을 지향하고 있다”고 전했다. 버추얼 프로토타입은 기능 기반의 1D 시뮬레이션 모델과 형상 기반의 3D 시뮬레이션 모델, 자동차의 공간감이나 조작 편의성 등을 평가할 수 있는 VR 평가 모델을 아우르고 있으며, 특히 VR 모델은 디지털 생산뿐 아니라 판매 카탈로그나 마케팅 등에도 활용할 수 있도록 제작되고 있다.   ▲ 디지털 스레드 개념의 R&D 데이터 허브   디지털 데이터를 연결하는 디지털 스레드 이런 버추얼 개러지를 완성하기 위한 전략이 디지털 데이터를 하나로 엮는 디지털 스레드(digital thread)이다. 데이터를 한 곳에 모으는 것뿐 아니라 이들 데이터를 연결하는 네트워킹 체계라고 볼 수 있다. 현대자동차가 디지털 스레드의 목표로 잡은 것은 자동차를 개발하는 과정에서 많은 부품과 복잡한 개발 프로세스 영역의 데이터를 표준화하고 투명하게 관리해서, 추적성을 확보하고 재활용까지 가능하도록 하는 것이다.  한용하 연구위원은 “현대자동차에서는 R&D 데이터 허브의 개념으로 디지털 스레드를 구현한 디지털 엔지니어링 센터를 운영하고 있다. 이 데이터 허브의 지향점은 개발 연구원 누구나 언제 어디서든 단일 소스의 신뢰할 만한 데이터를 편리하게 쓸 수 있는 시스템”이라고 설명했다.  또한, 그는 이런 디지털 스레드가 실현되면 자동차 제조사뿐 아니라 많은 협력업체가 양방향으로 데이터를 주고받으면서 소통할 수 있는 가상 데스크톱 인프라(VDI)나 생산과 판매 이후 자동차의 운행.작동 데이터를 실시간 모니터링하고 개발 단계에 피드백할 수 있는 ‘스마트 비클 모니터링’ 시스템 등이 가능해질 것으로 보았다.   MBSE 방법론으로 가상 개발 구현 현대자동차는 디지털 데이터 및 모델을 기반으로 하는 가상 자동차 개발의 핵심 방법론으로서 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)의 전면 적용을 추진하고 있다. 한용하 연구위원은 “MBSE는 복잡한 시스템 내부의 인풋과 아웃풋을 논리적으로 연결하고 전체적으로 조망하는 전체 아키텍처 모델을 만드는 것에서 시작한다. 그리고 요구사항의 세분화, 동적 거동의 정의, 시스템 단위의 목표 설정, 구조 설계, 검증 등 전체 엔지니어링 단계를 MBSE 방법론으로 정리하고자 한다”고 소개했다. 또한, 이런 MBSE 방법론을 다양한 분야에 적용하고 있다고 전했다. 기능 중심의 1D 시뮬레이션 모델과 3D 형상 기반의 CAE 모델의 통합 멀티 도메인/멀티 피직스/멀티 스케일 관점의 통합 기계.전기.열 해석 모델을 구성하고 커플링 해석하는 멀티피직스 해석 모듈 방식의 FMU(기능 목업) 모델을 시스템 아키텍처와 연결해 통합 관리하는 ‘지능형 제네릭 모델링’ 3D 모델에서 위상(topology) 최적화와 파라미터 스터디를 통해 최적 설계 데이터를 만드는 순차적 통합 최적화 변수조건에 대한 빅데이터를 구축하고 다양한 시나리오에 따른 해석 결과를 실시간으로 확인하는 머신러닝 기법 개발 시나리오/환경/로직/안전장비/승객실 등 개별 도메인의 안전성을 클라우드 환경에서 통합하는 자율주행 안전 시나리오 검토   ▲ MBSE 방법론을 적용한 자율주행 통합 안전 검토   변화하는 시뮬레이션 트렌드와 기술 활용 방법 짚어 한편, ATC 2021의 기조연설에서 LG전자의 홍철기 연구위원은 ‘자동차 전장부품 개발의 MCAE 활용 동향’에 대해 소개했다. 디지털 클러스터와 HUD, 주행 정보 디스플레이 등 자동차에 내장되는 전장부품에 늘어나고 C.A.S.E.(Connected, Autonomous, Sharing, Electrification)로 대표되는 자동차 산업의 변화가 이어지면서 자동차 내장부품에 대한 요구사항도 변화하고 있다. 발열 증가에 대비한 냉각 솔루션, 운행거리 증가에 따른 부품의 내구연한 및 강성의 향상, 전기 모터 구동계의 소음/진동 감소에 따른 내장 부품의 감성 측면 대책 등이 그것이다. 홍철기 연구위원은 “짧은 개발 기간에 변화하는 요구사항에 대응하려면 프로토타입을 만들지 않으면서 정확한 선행 예측을 효율적으로 할 수 있어야 한다”면서, “특히 CAE 엔지니어는 단순히 해석 결과를 분석하는 것이 아니라 신뢰성 분석을 통해 해석 결과의 정확도를 높이고, 그 결과를 CAD 설계 전 예측 단계에 반영할 수 있어야 한다. 또한 실물 테스트 전에도 예측/검토 결과를 활용해 전체 제품 개발의 문제점을 줄일 수 있을 것”이라고 전했다. 신뢰성 향상, 사전 검토, 개발기간 단축이 CAE 업무 변화를 위해 홍철기 연구위원이 꼽은 핵심 키워드이다. 10개의 발표 세션이 온라인으로 진행된 ATC 2021에서는 이외에도 국내 여러 기업의 기술발표 77편이 진행되었다. 자동차, 전기전자, 국방, 항공우주 등 산업군에서 알테어 시뮬레이션 기술의 활용 사례 및 솔루션 업데이트 등 내용도 소개됐다. 특히, 알테어는 통합 플랫폼인 ‘알테어 원(Altair One)’을 중심으로 시뮬레이션과 인공지능, 머신러닝, 클라우드 등 기술을 아우르는 자사의 플랫폼 비즈니스에 대한 비전을 제시했다.     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

CAE(Computer Aided Engineerng)에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 'CAE 가이드 V1'이 발간되었습니다.  컴퓨터 시스템을 이용하여 공학적인 해석을 수행하는 것을 의미하는 CAE는 구조해석 FEA(유한요소해석), CFD(전산유체역학), MBD(다물체동역학), 주조/금형/프레스 등 공정의 프로세스 시뮬레이션, 제품이나 프로세스의 최적화 등에서 광범위하게 쓰이고 있습니다.  'CAE 가이드 V1'에서는 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, CAE 분야별 이해에서부터 동향, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다. 이번 책자에는 자료를 제공한 70여 업체, 200여개의 제품들이 수록되었으며, 분야를 대표하는 분들의 인터뷰를 수록했습니다. CAE의 주요 적용 분야가 주로 제조 산업인 만큼 기계 관련 해석 제품군이 주류를 이루고 있으나 건축, 전기전자, 조선, 플랜트 등 다양한 산업에서 사용이 이루어지고 있는 만큼 관련 제품들도 수록했습니다.  이 책자는 CAE 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고 있습니다.. 추가 참여나 수정을 원하는 분은 연락주시기 바랍니다.(cadgraphpr@gmail.com)   ‘CAE 가이드 V1’ 목차 목차 Part 1. CAE의 이해와 트렌드 8    CAE 정의와 이해    민승재 12    CAE의 확장과 새로운 트렌드    이재규 16    헬스케어 산업의 기술 트렌드와 CM&S 적용 사례    나혜령 20    자동차 산업에서의 가상제품개발 혁신    이진희 25    사출성형 CAE 적확성 향상을 위한 실용적이고 과학적인 방법    황순환 30    동역학 시뮬레이션, 왜 필요한가?    차태로 34    다물체 동역학 사례    김상태 36    MBD 관점에서의 다물리 해석에 대한 접근법    신동협 Part 2. 분야별 CAE 동향 인터뷰 40    구조 해석    박노철 연세대학교 기계공학부 교수 41    동역학 해석      김성수 충남대학교 메카트로닉스공학과 교수 42    유동 해석    김종암 서울대학교 항공우주공학과 교수 46    사출성형 해석    이병옥 아주대학교 기계공학과 교수 48    진동/소음 해석    김양한 카이스트 기계공학과 명예교수 / SQAnd 의장 50    최적설계    최동훈 한양대학교 명예교수 / 피도텍 CEO 52    주조 해석    황호영 한국생산기술연구원 수석연구원 54    충돌성형 해석    김흥규 국민대학교 자동차공학과 교수 55    소성가공    홍석무 국립공주대 미래자동차 공학과 교수 56    가상제품개발(VPD)    박귀영 현대자동차 디지털엔지니어링센터 상무 58    전자기장 해석    김창완 건국대학교 기계공학부 교수 Part 3. 주요 CAE 소프트웨어 소개 60    Abaqus    멀티피직스 해석, 구조 해석 61    Actran     음향/소음 해석 64    Adams     동역학 해석 66    ADINA    멀티피직스 해석 67    AdvantEdge    절삭 해석 및 최적화 68    AFDEX    소성가공 성형 해석 69    ALSIM Paint Shop    도장 해석 70    Altair CFD    유동 해석 71    Altair EDEM    입자 해석 76    Altair Feko    전자기 해석 77    Altair Flux    전자기 해석 78    Altair HyperLife    피로 해석 79    Altair Inspire 제조 시뮬레이션 제품군    제조 공정 해석 80    Altair MotionSolve    다물체 동역학 해석 81    Altair OptiStruct    구조 해석 82    Altair Radioss    충돌 해석 83    Altair SimLab    멀티피직스 해석 84    Altair SimSolid    구조 해석 85    AMR    최적화 86    ANIFORM    복합소재 성형 해석 87    Ansys 3D 디자인 제품군    3D 디자인 88    Ansys Electromagnetics 제품군    전기전자 해석 90    Ansys Fluids 제품군    유동 해석 92    Ansys Optics & Virtual Reality 제품군    광학 해석 94    Ansys Platform 제품군    플랫폼 95    Ansys Structures 제품군    구조 해석 102    AnyCasting    주조 해석 96    ATENA    구조 해석 98    Autodesk CAE 솔루션    구조 해석, 사출성형 해석, 유동 해석, 최적화 100    AutoForm Assembly    박판성형 해석 103    AUTOPIPE    구조 해석 104    AVL CRUISE M    1D 해석 105    AVL eSUITE    멀티피직스 해석, 유동 해석 106    AVL EXCITE    다물체 동역학 해석 107    AVL FIRE M    유동 해석, 전자기장 해석 108    AVL VSM    다물체 동역학 해석 109    AxSTREAM    터보기계 해석 111    BARAM    유동 해석 112    BarracudaVR    유동 해석 66    BoltApp    볼트 해석 114    BruceEYE    인공지능 115    BruceMentor    인공지능 116    BruceSIM    인공지능 117    BruceTS    인공지능 118    Cadfil    필라멘트 와인딩 해석 120    CADMOULD & VARIMOS    유동 해석, 사출성형 해석 124    CAEfatigue    피로 내구 해석 122    CAESAR II    응력 해석 125    CAESES    최적화 128    Cast-Designer    주조 해석 126    Cast-Designer Weld    용접 해석 132    Ceetron Cloud Private, Ceetron Analyzer Desktop    클라우드 및 VR 131    CFD-ACE+    멀티피직스 해석 134    CFturbo        터보기계 설계 135    COMPRO    공정 해석 136    COMSOL Compiler    멀티피직스 해석 137    COMSOL Multiphysics    멀티피직스 해석 138    COMSOL Server    멀티피직스 해석 322    Coreform CUBIT    전처리     140    Cradle CFD     유동 해석 142    Creo Simulation Live    구조 해석, 열 해석 144    CST Studio Suite    전자기장 해석 145    DANTE    열처리 해석 146    DEFORM    소성 해석 147    Digimat    복합소재 모델링 148    Dynaform    판재성형 해석 150    Dytran     충돌 해석 151    Easy5     동역학 해석 152    EasyDesign    최적화 154    Endurica    피로내구 해석 156    ESPER    유동 해석 157    ExplainableD3    최적화 158    FAMUS    멀티피직스 해석, 유동 해석 159    fe-safe    피로 내구 해석 160    FJVPS    조립성 검증 162    FlowVision    유동 해석 163    FTI-FormingSuite     성형 해석 164    HyperWorks    유동 해석, 구조•충돌 해석, 단조•압출 해석 165    IC.IDO    가상 시뮬레이션 166    IDEA StatiCa    구조 해석 168    Isight    최적화 169    JMatPro    물성계산 170    J-OCTA    재료 물성 분석 172    K-SPEED    플라스마 해석 173    Laminate tools, PlyMatch    복합소재 드레이핑 해석 174    LS-DYNA    구조 해석 176    MAPS-3D    사출성형 해석 177    Marc     구조 해석 62    MaterialCenter     데이터 관리 185    MATLAB    수치 해석 178    MeshWorks    구조 해석, 충돌 해석, 진동소음 해석, 내구 해석 180    midas MeshFree    구조 해석 182    midas NFX    구조 해석, 유동 해석 184    Model.CONNECT    통합 시뮬레이션 플랫폼 186    Moldex3D    사출성형 해석 188    MOSES    구조 해석 190    MSC Apex     최적화 모델링 189    MSC CoSim     연동 해석 194    MSC Nastran     구조 해석 197    MSCOne     연동 해석 198    Multiscale Designer    복합재 해석 324    NFLOW    유동 해석 199    nTopology    구조 해석, 최적화 200    ODYSSEE    최적화 201    OpenBridge    구조 해석 202    OpenFOAM    유동 해석 203    PAM-COMPOSITES    복합재 해석 204    PAM-STAMP    사출성형 해석 206    Particleworks    유동 해석 205    Patran    모델링 208    PCB Module    구조 해석 209    PIAnO    최적화 210    PLAXIS    구조 해석 211    PowerFLOW    유동 해석 212    PreonLab    유동 해석 213    ProCAST    주조 해석 214    Production Module    절삭 해석 216    PV Elite    압력용기 해석 298    QForm    소성가공 성형 해석 218    QustomWeld    용접 해석 220    RecurDyn    동역학 해석 222    RNTier CAP    설계-해석 통합 플랫폼 223    RNTier CDP    설계-해석 통합 플랫폼 224    RNTier DLP    설계-해석 통합 플랫폼 322    Rocky DEM    입자 해석     226    Romax     기어박스/구동계/베어링 설계 해석 229    SACS    구조 해석 230    samadii/dem    멀티피직스 해석 231    samadii/em    전자기장 해석 232    samadii/plasma    멀티피직스 해석 233    samadii/sciv    멀티피직스 해석 234    ScaleX    클라우드 플랫폼 236    Simcenter 3D    멀티피직스 해석, 안전 시뮬레이션 240    Simcenter Amesim    멀티피직스 해석, 시스템 시뮬레이션 242    Simcenter Battery Design Studio    배터리 설계 244    Simcenter FLOEFD    유동 해석 246    Simcenter Flomaster    1D CFD 해석 249    Simcenter Flotherm    유동 해석 250    Simcenter HEEDS    설계 탐색 및 최적화 251    Simcenter MagNet    전자기장 해석 256    Simcenter Motorsolve    모터 개념설계 252    Simcenter Prescan    가상 주행 248    Simcenter SPEEDS    전기전자 해석 254    Simcenter STAR-CCM+    멀티피직스 해석, 유동 해석 257    SimericsMP    유동 해석 258    SimericsMP for Marine    유동 해석 259    SimericsMP for SOLIDWORKS    유동 해석 260    SimericsPD    유동 해석 261    SIMetrix/SIMPLIS    전자기장 해석 263    SimManager     데이터 관리 264    Simpack    동역학 해석 195    Simufact    소성/용접/성형 해석 265    Simulation X    멀티피직스 해석 266    SIMULIA Fluid Dynamics Engineer    유동 해석 267    SIMULIA Plastic Injection Engineer    사출성형 해석 268    Simulink    수치 해석 269    SOLIDWORKS Flow Simulation    유동 해석 270    SOLIDWORKS Plastics    사출성형 해석 271    SOLIDWORKS Simulation    구조 해석 272    STAAD    구조 해석 276    Stampack Advanced / Xpress    소성가공 성형 해석 274    Strand7    멀티피직스 해석 277    SYSTEMA    인공위성 해석 278    SYSWELD    용접 해석 277    Tdyn    구조 해석, 유동 해석, 내항성 해석 280    Teamcenter for Simulation(TCSim)    해석 데이터 관리 282    T-FLEX Analysis    구조, 열, 피로 해석 284    T-FLEX Dynamics    동역학 해석 277    THERMAL DESKTOP    열 유동 & 전달 해석 286    Tosca    최적화 287    True-Load    스트레인게이지 최적화 288    UM    동역학 해석 289    VA One    진동•소음 해석 290    VERICUT 시뮬레이션    가공 시뮬레이션 292    VERICUT Additive    적층 가공 시뮬레이션 293    VERICUT FORCE    최적화 294    VERICUT VCP/VCS    복합소재 적층 가공 시뮬레이션 295    VGSTUDIO MAX    산업용 컴퓨터 단층 촬영 296    Virtual Performance Solution    구조 해석, 충돌 해석 297    Virtual Seat Solution    시트 해석 298    Virtual Test Drive(VTD)     자율주행 시뮬레이션 300    VizGlow    멀티피직스 해석, 전기전자 해석, 플라스마 해석 301    wave6    진동-음향 해석 288    winLIFE    피로수명 해석 303    WoundSIM    복합재 해석 243    XFlow    유동 해석 304    ZWMeshWorks    구조 해석, 유동 해석, 전자기장 해석 306    ZWsim Structural    구조 해석 308    ZWSim-EM    전자기장 해석 310    맞춤형 통합 CAE 해석 시스템    통합 플랫폼 311    배터리 패키지 구조/냉각 해석 자동화 플랫폼    배터리 해석 315    중소기업을 위한 웹 기반 CAE 서비스 시스템    구조 / 유동 / 동역학 / 주조 / 사출성형 / 소성가공 등 해석 서비스 312    3D TIMON    사출성형 해석 316    3DEXPERIENCE Works Simulation    멀티피직스 해석 318    6SigmaDCX    유동 해석 320    6SigmaET    유동 해석 Part 4. CAE 관련 기기 소개 326    HP Z4 G4 / HP Zbook studio G8    워크스테이션 328    델 프리시전 7920 타워 / 델 프리시전 7560    워크스테이션 330    레노버 씽크스테이션 P620 / 씽크패드 P1 4세대    워크스테이션   Part 5. CAE 관련 업체 디렉토리 경원테크 노드데이타 넥스트폼 다쏘시스템코리아 델타아이티 델타이에스 디엔디이 DEP코리아 라온엑스솔루션즈 리스케일 마스터엔지니어 마이다스아이티 매스웍스코리아 메이븐 메타리버테크놀러지 모아소프트 벤틀리시스템즈코리아 브이엠테크 브이이엔지 브이피케이 선도솔루션 설아테크 센투스 솔루션랩 솔리드아이티 스페이스솔루션 쎄딕 씨에이이테크놀러지 신한무역 씨앤지소프텍 씨에이이테크놀러지 씨에이프로 씨지텍 씨투이에스코리아 아비바코리아 아이누리텍 알트소프트 애니캐스팅소프트웨어 앤시스코리아 앤플럭스 에스티아이씨앤디 에이블맥스 엠에프알씨 오비피이엔지 오토데스크코리아 오토폼엔지니어링 코리아 온스트림 옵티스엔지니어링 웍크온 시뮬레이션 이노액티브 이디앤씨 이에이트 인코스 인터그래텍 인피니크 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 최적설계 캣솔루션 케이앤솔루션 클루닉스 태성에스엔이 트리니티엔지니어링 펑션베이 프리즘 플로우마스터코리아 피도텍 하비스탕스 한국AVL 한국시뮬레이션기술 한국알테어 한국엠에스씨소프트웨어 한국이에스아이 한얼솔루션   355    CAE 관련기기 공급 업체 HP코리아 / 한국델테크놀로지스 / 한국레노버 356    CAE 관련 기관 소개 357    Part 6. 업체별 주요 CAE 소프트웨어 공급 제품 리스트     --------------------------------------------------- 책자 용량 문제로 파일 첨부가 되지 않아서  목차만 업로드 해드렸습니다. 결제 후 메일 ( info@cadgraphics.co.kr )  주시면  고해상도 파일을 메일로 보내드립니다.    메일 제목 : CAE가이드 V1 결제완료 파일요청 이름, 전화번호, 이메일   문의 : 02-333-6900, 도서판매 담당자, info@cadgraphics.co.kr     도서로 구입도 가능합니다. 책자 구입하러 가기 링크