캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 3월 11일 ‘Virtual Engineering 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스’를 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 케이던스 디자인 시스템즈 정승원 팀장, 김진식 팀장, 이재욱 매니저, 임태균 팀장   건설 장비 산업의 변화와 도전 과제 이번 웨비나의 사회를 맡은 정승원 팀장은 최근 MSC 소프트웨어와 케이던스 디자인 시스템즈의 합병을 언급하며, 반도체(electronic)와 기계(mechanical) 시스템 설계의 통합 시너지를 강조했다. 최근 건설 장비 산업은 전동화(electrification)와 자율주행, 그리고 디지털 전환이라는 거대한 변화의 물결 속에 있다. 설계 단계부터 가상 환경을 활용하여 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 ‘가상 엔지니어링(virtual engineering)’은 이제 선택이 아닌 핵심 경쟁력이다. 특히 반도체 설계(EDA)와 기계 시스템 해석(CAE) 기술의 통합은 모든 제품이 전자제품화되는 현 상황에서 복합 시스템의 최적화를 가능하게 한다. 정승원 팀장은 “반도체로 대표되는 전자 설계와 기계 시스템 설계의 통합 시너지를 통해, 전기·전자와 기계 시스템을 아우르는 완성도 높은 설루션을 제공할 수 있게 되었다. 건설 장비가 AI와 전동화가 결합된 복합 시스템으로 진화함에 따라, 신뢰성 있는 데이터를 확보하고 가상 개발 기술을 적용하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.   ▲ ‘건설 장비 산업 트렌드 및 도전과제’에 대해 발표한 정승원 팀장   다물체 동역학 기반의 장비 성능 및 안정성 검증 건설 장비는 험지 작업이 많아 하중 변화가 극심하며 전복 등 안전사고 위험이 상존한다. 이를 극복하기 위해 ‘아담스(Adams)’를 활용한 다물체 동역학(MBD) 해석이 중추적인 역할을 수행한다. 가상 환경에서 장비의 작업 시나리오를 구현하고 각 부품에 걸리는 동적 하중을 정확히 산출함으로써, 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증할 수 있다. 이러한 데이터는 구조 해석과 피로 해석의 신뢰도를 결정짓는 기초가 되며, 장비의 안정성과 신뢰성을 확보하는 데 기여한다.   ▲ ‘건설기계 및 중장비 분야에서의 다물체 동역학 사례’를 주제로 발표한 김진식 팀장   김진식 팀장은 “가상 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증하여 안전하고 신뢰성 높은 장비를 개발할 수 있다. 아담스 리얼타임 기술을 활용하면 가상 모델을 하드웨어와 직접 연동하여 제어 로직 검증 및 고장 진단까지 물리적 시제품 없이 완벽하게 수행할 수 있다”고 말했다.   전동화 구동계의 효율과 내구성 최적화 이재욱 매니저는 전동화 건설 장비의 핵심인 구동계 설계 설루션 ‘로맥스(Romax)’를 소개했다. 엔진 소음이 사라지면서 기어와 베어링에서 발생하는 고주파 소음(NVH)이 새로운 문제로 떠오름에 따라, 시스템 전체의 거동을 고려하면서도 개별 부품의 미세한 마찰까지 예측할 수 있는 하이브리드 모델링 방식이 강조된다. 이를 통해 에너지 손실을 최소화하고 장비 수명을 연장할 수 있다. 특히 개념 설계 단계부터 상세 설계까지 하나의 설루션으로 제공되어 개발 기간 단축과 비용 절감을 동시에 실현한다. 이재욱 매니저는 “기어와 베어링의 미세한 정렬 불량까지 정밀하게 시뮬레이션하여 에너지 손실을 최소화하고 장비의 수명을 획기적으로 늘리는 것이 구동계 설계의 핵심이다. 로맥스의 하이브리드 모델링은 전체 시스템의 거동을 신속하고 정확하게 예측하여 구성 요소 간의 상호작용을 명확히 이해하게 돕는다”고 전했다.   ▲ ‘로맥스 소프트웨어 설루션’을 주제로 소개한 이재욱 매니저   배터리 수명과 안전을 위한 열 관리 설루션 마지막 세션에서는 전동화 장비의 동력원인 배터리의 효율과 안전을 위해 ‘크래들 CFD(Cradle CFD)’를 활용한 열 관리 전략이 필수라는 설명이 이어졌다. 배터리는 온도에 매우 민감하여 가혹한 건설 현장에서 큰 힘을 쓸 때 발생하는 열 부하를 제어하는 것이 성공의 열쇠다. 고도화된 CFD 기술은 복잡한 장비 내부의 격자 생성 시간을 획기적으로 단축하며, 열 이동 경로를 직관적으로 파악하여 최적의 냉각 성능을 확보한다. 이는 최근 이슈가 되는 배터리 열 폭주 현상을 예측하고 방지하는 데 결정적인 역할을 한다. 임태균 팀장은 “건설 장비는 가혹한 환경에서 큰 힘을 써야 하기에 배터리 열 부하가 매우 크며, 고도화된 CFD 기술로 최적의 냉각 성능을 확보하는 것이 전동화 성공의 열쇠다. 열 관리에 있어 열 이동 경로를 직관적으로 파악하는 것은 병목 현상을 해결하고 시스템의 안정성을 확보하는 가장 기본적인 기능이다”라고 이야기했다.   ▲ ‘고신뢰성 확보를 위한 열 관리’를 주제로 발표한 임태균 팀장   통합 설루션이 이끄는 스마트 건설의 미래 이번 웨비나는 전동화와 AI라는 거대한 흐름 속에서 건설 장비 개발이 더 이상 기계 설계에만 머무를 수 없음을 명확히 보여주었다. 설계 초기 단계부터 시스템 전체를 아우르는 통합 시뮬레이션 환경을 구축하는 것은 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 핵심 경쟁력이다. 각 분야 전문가들이 강조한 ‘심리스(seamless) 워크플로’는 제품의 품질 향상은 물론, 숙련된 기술자의 노하우를 디지털 자산화하여 미래 기술로 계승하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국공작기계산업협회가 주최하는 ‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’이 4월 13일~17일 일산 킨텍스(KINTEX) 제1, 2전시장에서 개최된다. 전체 전시 면적이 102,431㎡에 이르는 이번 행사는 ‘AI Autonomous Manufacturing Meets Talent(AI 자율제조, 인재와 연결하다)’를 주제로 내걸었다. 전 세계 35개국에서 1300개 기업이 참가하며 규모는 6000부스에 이른다. SIMTOS 사무국은 5일간 해외 방문객 5000명을 포함해 약 10만 명의 참관객이 전시장을 찾을 것으로 전망하고 있다. 한국공작기계산업협회의 박재현 사업본부장은 3월 10일 열린 기자간담회에서 “행사를 한 달 앞둔 시점에서 사전등록자가 전회 대비 20% 이상 늘어나 코로나19 이전 수준을 회복할 수 있을 것”이라고 기대감을 나타냈다.   ▲ 기자간담회에서 한국공작기계산업협회 박재현 사업본부장이 SIMTOS 2026에 대해 소개했다.   킨텍스 제1전시장에는 금속절삭 및 금형기술관, 소재부품 및 제어기술관, 툴링 및 측정기술관이 마련된다. 절삭가공 장비부터 핵심 부품과 제어기술, 공구 및 측정 설루션까지 생산제조 기술의 흐름을 한눈에 확인할 수 있다. ‘금속절삭 및 금형기술관’에는 DN솔루션즈, 스맥, 위아공작기계, 화천기계 등 국내 주요 기업과 화낙, 한국야마자키마작 등 글로벌 기업이 참가한다. 이들 기업은 머시닝센터, 터닝센터, CNC 자동선반, 복합가공기 등 최신 장비를 소개한다. 특히 CNC 국산화 기술개발을 위해 설립된 합작법인 ‘KCNC(케이씨엔씨)’가 참가해 국내 CNC 기술력을 선보일 예정이다. ‘소재부품 및 제어기술관’은 장비 성능을 결정하는 핵심 유닛과 지능화 제어기술을 집중적으로 다룬다. 공작기계 유닛, 이송 및 구동계, 모터와 센서, 제어시스템 등이 전시된다. 삼천리기계, 서암기계공업, 한성GT 등 국내 기업과 지멘스, NSK 등의 글로벌 기업이 참여한다. ‘툴링 및 측정기술관’에서는 정밀 절삭공구와 첨단 측정 설루션이 소개된다. 한국야금, 와이지-원, 한국OSG 등 국내 공구기업과 미쓰도요, 헥사곤, 칼자이스, 마르포스 등 글로벌 기업이 참여한다. 이들은 비접촉 품질관리 기술과 머신비전, 3차원 스캐닝 시스템 등을 선보인다. 제1전시장이 금속절삭가공 기반의 정밀 설루션 중심이라면 제2전시장 9~10홀은 판금과 소성가공 중심이다. 이곳은 대면적과 대출력 생산기술을 아우르는 공간으로 꾸며진다. ‘절단가공 및 용접기술관’과 ‘프레스 및 성형기술관’에서는 레이저, 워터젯, 로봇용접 등 고효율 기술이 전시된다. 에이치케이, 트럼프, 아마다 등 주요 기업이 디지털 기반의 자동화 기술을 선보인다. 프레스 및 성형 분야에서도 글로벌 기업과 국내 전문기업이 참여해 자동화 흐름을 제시한다. 킨텍스 제2전시장 7~8홀에서 운영되는 로봇 및 디지털제조기술 특별전(M.A.D.E. in SIMTOS)은 미래 제조 플랫폼을 보여준다. AI 자율제조 시대의 핵심 기술이 이곳에 집약된다. 인터엑스, 레인보우로보틱스, 뉴로메카 등 국내 기업과 글로벌 로봇 기업이 참여해 디지털 트윈, AI 공장, MES, 통합 자동화 설루션, 3D 프린팅, 엔지니어링 소프트웨어 등 제조 DX 전주기 기술을 선보인다. 특별전 내 ‘Machine on AI 테마관’에서는 글로벌 표준 기반의 AI 자율제조 실증 시연이 진행된다. 이를 통해 장비 중심의 전시를 넘어 데이터 기반 자율제조로 확장되는 기술 흐름을 현장에서 직접 확인할 수 있다. SIMTOS 2026 기간에는 다양한 부대행사가 열린다. 글로벌 제조 트렌드 공유부터 신제품 발표회, 첨단 기술 정보 교류까지 전문가와 실무자를 위한 프로그램이 운영된다. 글로벌 제조 AX 혁신 콘퍼런스는 ‘AI-Driven Next-Generation Manufacturing’이라는 주제로 열린다. 10개 세부 주제별로 60여 개의 세션이 발표된다. 피지컬 AI, 디지털 트윈, 다크팩토리 등 최신 트렌드와 수요산업의 혁신 전략을 공유한다. 생산제조 분야 여성 인재를 위한 ‘여성 엔지니어 네트워크 포럼’도 열린다. 산업계 여성 리더의 강연과 멘토링 프로그램이 진행된다. ‘오픈스테이지 세미나’에서는 참가업체의 혁신적인 신제품과 신기술이 발표된다. 이 밖에도 채용 플랫폼인 커리어커넥트가 온·오프라인으로 운영된다. 바이어 상담회(MatchMaking4U), 테크니컬 가이드 투어, 스마트 스탬프 투어 등 참관객을 위한 참여형 프로그램도 마련된다. SIMTOS 사무국은 “글로벌 제조업은 데이터 기반 의사결정과 AI 융합 기술이 경쟁력을 좌우하는 전환기에 놓여 있다”면서, “SIMTOS 2026은 대한민국 제조혁신의 방향을 가늠하는 전략적 플랫폼으로서, 글로벌 기술 트렌드를 분석하고 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 자리가 될 것이다. 절삭가공부터 로봇과 디지털 제조까지 전 공정을 아우르는 통합 플랫폼 SIMTOS를 통해 제조업의 미래를 준비하길 바란다”고 전했다.

케이던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems)의 일원이 된 MSC Software(구 Hexagon D&E)의 시뮬레이션 기술을 기반으로, 스마트 건설장비의 가상 개발(Virtual Development) 및 설계 검증 사례를 공유하는 자리가 마련된다. 최근 건설장비 산업은 탄소 저감, 소음 규제 등 강화되는 환경 규제와 AI·IoT 기술 발전에 따라 전동화 및 친환경 기술 도입이 가속화되고 있다. 특히 작업 현장의 안전과 생산성을 높이기 위한 자율주행 및 지능화 기술에 대한 요구가 커지면서, 설계 초기 단계부터 실제 작업 조건을 반영해 시스템 거동과 성능을 예측하는 CAE(Computer-Aided Engineering) 기반 검증 환경이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 3월 11일(수) 오후 2시 ~ 3시 30분까지 진행되는 이번 웨비나에서는 시뮬레이션 환경을 활용한 가상 개발 전략을 중심으로 ▲건설장비 시스템 동역학 ▲자율주행 기술 ▲전동화 구동계 설계 검증 ▲CFD 기반 열관리 해석 등 CAE 통합 적용 전략과 구체적인 설계 검증 사례를 상세히 소개할 예정이다. 온라인으로 진행되는 웨비나는 사전등록 후 무료 시청할 수 있다.

펑션베이가 지난 10월 13일 ‘2025 리커다인 유저 콘퍼런스’를 진행했다. 이번 콘퍼런스에서는 모델링 속도 개선, 해석 정확도 및 활용성 강화, 결과 분석 용이성 등을 중점으로 다물체 동역학 해석 설루션 리커다인 2026(RecurDyn 2026) 버전의 신기능을 소개했다. 또한 입자법 기반 CFD(전산 유체 역학) 소프트웨어인 파티클웍스 8.2(Particleworks 8.2) 버전의 기능 개선과 함께 사용자 서브루틴의 활용법, 모터 모델링 및 제어 기법, 하모닉 드라이브의 MFBD(유연 다물체 동역학) 해석 기법 등의 기술 발표가 이뤄지는 등 엔지니어링 시뮬레이션 기술의 최신 동향과 적용 사례를 전했다. ■ 정수진 편집장     해석의 신뢰도와 사용자 편의성 강화한 리커다인 2026 펑션베이 기술사업팀의 김진수 수석은 펑션베이가 자체 개발하고 있는 리커다인 2026의 핵심 기능을 소개했다. 사용자 모델링 효율과 해석 정확도를 강화한 이번 버전은 접촉(contact), 조인트(joint), 요소(element) 등 물리 현상 재현 능력을 고도화하고, 최신 AI 기술을 도입해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다. 우선, 해석의 신뢰도를 좌우하는 접촉 기능이 향상됐다. 패치 사이즈의 하한 제한을 없애 미세한 설정이 가능해졌으며, 이를 통해 더욱 정교한 지오메트리 조정이 가능하다. 특히 지오 콘택트(geo contact)에는 ‘단위 면적당 강성’과 ‘압력 스플라인’ 입력 방식이 추가되어, 브레이크 패드와 같이 면적에 따라 압력이 변하거나 비선형적 압력 관계를 가진 모델의 해석 정확도가 높아졌다. 조인트 영역에서는 스크류 조인트에 프리로드 기능을 추가해 오일 피스톤 등의 마찰 거동을 현실적으로 구현하며, 유연체(FFlex) 해석 시 더미 보디의 질량을 자동 보정해 물리적 간섭을 최소화했다. 주목할 점은 생성형 AI 기술의 도입이다. 리커다인 2026은 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 ‘리커다인 어시스턴트’ 베타 버전을 탑재했다. 김진수 수석은 “복잡한 표현식(expression) 예제 생성이나 사용법 안내를 AI가 지원함으로써 모델링의 진입 장벽을 낮췄다”고 설명했다. 후처리(포스트 프로세싱)의 효율도 개선됐다. 애니메이션 일시 정지 상태에서 즉각적인 파라미터 확인과 노드 데이터 추적이 가능해졌고, 최대 5개 주파수의 진동 모드를 동시에 비교 재생하거나 셸(shell) 요소의 두께 위치별 응력을 확인하는 기능이 추가됐다. 이 외에도 내구 해석 결과 통합, 2배 빨라진 기어 해석용 패치 구속 모델링 등을 통해 엔지니어의 업무 생산성을 높이는 데 주력했다.   ▲ 리커다인 2026에서 베타로 탑재된 LLM 기반의 AI 어시스턴트   입자 해석의 정밀도·효율 높인 파티클웍스 8.2 펑션베이가 국내 공급하는 입자법 기반 CFD 소프트웨어인 파티클웍스는 지난 10월 8.2 버전을 선보였다. 펑션베이 기술사업팀의 김태영 책임은 “이번 업데이트는 기체와 액체의 상호작용을 다루는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기능의 고도화와 대규모 해석을 위한 전용 모델 도입, 열 해석 영역 확장을 통해 정확도와 효율을 강화했다”고 밝혔다. 가장 큰 변화는 기체와 액체 간의 양방향(2-way) 커플링 지원이다. 뭉쳐진 유체인 액적과 LBM 격자 간의 상호작용을 직접 계산하여, 액적과 기류가 서로 주고받는 영향을 반영할 수 있다. 이를 통해 빗방울이나 소방수 살포 같은 복잡한 유동을 더욱 현실적으로 모사할 수 있게 됐다. 눈이나 먼지가 쌓이는 현상을 다루는 ‘부착/적층 모델’도 추가됐다. 파티클웍스 8.2에서는 해석 효율이 더욱 개선됐다. FVM(유한체적법) 연동 시 MPS는 싱글, FVM은 더블 프리시즌으로 계산하는 하이브리드 방식을 도입해 속도와 안정성을 확보했다. 김태영 책임은 “불필요한 격자 생성을 줄이고 결과 파일 크기를 최대 85% 축소해 대용량 해석의 부담을 덜었다”고 설명했다. 또한 억 단위 입자를 처리하는 토목·해일 해석용 ‘EIMPS’ 모델을 도입해 메모리 효율과 속도를 높였다. 열 해석 분야에서는 고체-액체-기체 간 상호 열전달을 단일 솔버로 통합 지원하며, 방향별 열 전도도 입력 기능을 더해 복합적인 열전달 현상을 정밀하게 해석할 수 있게 됐다.   동역학 해석의 한계 극복 위한 기술과 사례 소개 이번 콘퍼런스에서는 리커다인의 기술적 깊이와 확장성을 선보이는 발표와 함께 자동차, 로보틱스, 전력 설비, 인공위성 등 다양한 산업 분야의 활용 사례가 소개됐다. 펑션베이 기술사업팀의 이정한 수석은 ‘리커다인 유저 서브루틴(user subroutine) 사용법’을 주제로, 파도의 힘과 같은 특수 물리 현상을 사용자가 직접 구현하거나 복잡한 모델을 수식화하여 해석 속도를 단축하는 노하우를 공유했다. 장성일 책임은 ‘코링크(CoLink) 모터 드라이버를 연동한 모터 모델링’ 기법을 소개하면서, 기계와 제어 시스템이 결합된 메카트로닉스 분야로의 기술 확장을 강조했다. 전용우 팀장은 로봇 구동계의 핵심인 ‘하모닉 드라이브(harmonic drive)의 모델링 및 정밀 해석 기법’을 발표하면서, 해석 시간 단축과 정확도 확보를 동시에 달성하는 해법을 제시했다. 펑션베이는 이들 발표를 통해 리커다인이 다룰 수 있는 CAE 기술의 스펙트럼과 해결 능력을 포괄적으로 제시했다. 또한, 동역학 해석을 넘어 복합 물리 현상과 정밀 제어 시스템까지 아우르는 통합 설루션으로 나아가고자 하는 리커다인의 미래 방향성을 제시했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.