성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21)   이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스 밀레니엄 M1(Cadence Millennium M1) CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 자동차 생산량은 꾸준히 늘고 있지만, 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다.   그림 1   유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다.    난류의 모델링 기법 ‘난류’는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 몇 년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명한다. Direct Numerical Simulation(DNS) : DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다. Large-Eddy Simulation(LES) : 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다. Reynolds-Averaged Navier-Stokes Model(RANS) : RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다.   올바른 선택 : DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는 데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는 데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다.   그림 2    RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 설루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial  17　로봇이 달리는 시대, 인간은 어디로 달려가는가?   Hot Window  18 　캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석 : 디지털 트윈에 대한 기대 속에 실질적 도입과 확산 위한 노력 필요   Case Study  24　노트르담 대성당의 영광스러운 복원을 선보인 언리얼 엔진 라이팅　리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현 27　미래 모빌리티를 위한 자율주행 시뮬레이터, 모라이 심　실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   People & Company  30　AWS 황민선 파트너 세일즈 매니저, 에티버스 김준성 전무　AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   Focus  34　DN솔루션즈, 금속 3D 프린터 'DLX 시리즈'로 제조 혁신 선도한다 37　유니티, “게임을 넘어 다양한 산업으로, 3D 시각화와 AI 통해 혁신 지원” 40　델, ‘AI PC 시대’ 주도 선언… 통합 브랜드 제품 대거 출시   New Products  43　이달의 신제품   On Air 44　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계·시공 프로세스 변화와 대응 전략 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 공급망 관리로 산업 건설 프로젝트의 비효율 해소 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　의료 AI를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개   Column 48　트렌드에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　실용형 AI, 제조의 미래를 바꾸다   54　New Books    Directory  131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    Visualization  84　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2) / 최석영　AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신   AEC 56　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (6) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅳ 60　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈마누스 AI 에이전트의 설치, 사용 및 구조 분석 68　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2) / 천벼리　오토캐드 전환 지원과 AI 기반 생산성   범용 CAD  71　오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항 / 양승규　AI 기반 기능 및 성능이 향상된 오토캐드 2026   Reverse Engineering  78　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (5) / 유우식　변화와 흐름의 관찰   Mechanical  91　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2) / 최윤정　카티아 VMU를 활용한 설계 검증 혁신 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12) / 박수민　도면 기호 생성하기   Analysis  100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김혜영　앤시스 LS-DYNA의 리스타트 기능 및 활용 방법 104　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3) / 이종학　수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 110　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21) / 나인플러스IT　차세대 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션 115　MBSE를 위한 아키텍처–1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1) / 오재응　아키텍처 모델과 1D 모델의 전략적 연계   PLM  126　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (3) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (20)   터보 기계 설계 및 해석 분야에서 실제 적용 사례는 CFD 모델의 효율성과 적응성을 입증하는 증거이다. 이러한 애플리케이션은 고급 시뮬레이션 도구가 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여준다. 이러한 실제 시나리오를 살펴봄으로써 CFD 기술이 산업 발전에 미치는 직접적인 영향에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. 터보차저 컴프레서가 장착된 토요타 GT86 CS-R3 랠리카(왼쪽 상단)   토요타 모터스포츠의 터보차저 컴프레서 최적화 독일 쾰른에 위치한 고성능 엔진 및 섀시 설계 전문 기업으로 유명한 토요타 모터스포츠는 케이던스(Cadence)의 피델리티(Fidelity) 소프트웨어를 사용하여 터보차저 컴프레서의 효율성을 개선하는 야심찬 프로젝트를 수행했다.(그림 1) 이 작업은 터보차저 부품의 설계가 이미 고도화되어 있었기 때문에 쉽지 않은 과제였다. 실제 프로토타입을 제작하는 기존 방식은 소요 시간이 길어 부적절했기 때문에, 팀은 보다 혁신적인 접근 방식인 수치 최적화를 선택했다. 문제는 이미 재료의 구조적 한계에 근접해 작동하는 컴프레서 임펠러를 최적화해야 한다는 것이었다. 이를 위해서는 다분야 최적화 프로세스를 위해 CFD와 전산 구조 역학(CSM)을 통합하는 미묘한 접근 방식이 필요했다. 이 팀은 폰 미제스 응력을 안전 한도 내에서 유지하면서 등방성 효율, 총 압력 비율 및 작동 범위를 개선하기 시작했다. 토요타 모터스포츠는 임펠러의 다양한 측면을 정의하는 154개의 파라미터를 포함하는 최적화 프로젝트에 착수하여 케이던스의 피델리티 소프트웨어를 활용했다. 기본 설계에서 특정 파라미터를 유지하는 데 신중을 기하여 궁극적으로 33개의 주요 설계 변수에 집중했다. 여러 설계 반복에 걸쳐 메시 품질과 일관성을 보장하기 위해 피델리티 오토메시(Fidelity Automesh)를 사용하여 강력한 메시 전략을 구현했다. 이 최적화를 통해 <그림 2>에 자세히 설명된 대로 성능이 크게 향상되었다. 생성된 디자인 중 두 가지 디자인이 모든 공기역학적 및 구조적 목표를 충족하는 것으로 나타났다. 설계 D1은 압력비가 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다. 이러한 개선은 구조적 무결성을 보장하고 초크 질량 유량 요건을 유지하면서 달성되었다.   그림 2. 원래 지오메트리와 선택된 디자인(D1 및 D2)의 비교. 설계 D1은 압력 비율이 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다.   이 사례 연구는 터보차저 압축기 효율의 한계를 뛰어넘는 데 있어 다분야 CFD-CSM 최적화가 얼마나 효과적인지 보여준다. 토요타 모터스포츠의 접근 방식은 첨단 기술 개발에서 수치 최적화의 이점을 강조하여, 기존 방법으로는 실현 불가능한 설계 대안을 신속하게 탐색하고 평가할 수 있게 해준다. 이 프로젝트의 성공은 까다로운 모터스포츠 및 자동차 엔지니어링 영역에서 터보 기계 설계를 개선할 수 있는 통합 계산 방법의 잠재력을 반영한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  18　THEME. 디지털 전환으로 플랜트/조선 산업 경쟁력을 찾다 EPC 엔지니어링의 혁신을 위한 AI 기술 효율적 작업 환경과 미래 인력 운용 설루션으로서의 디지털 트윈 산업현장의 성공적인 DX를 위한 인사이트 공유 디지털 전환 생산 혁신의 마지막 퍼즐, 성과제   INFOWORLD   Editorial 17　제조 혁신의 나침반, 자율화와 지속가능성의 조화로 향한다   Case Study 31　유니티로 3D 건설 협업 애플리케이션을 구축한 오바야시　건설 프로세스에서 협업을 대중화하다   Focus 34　중소기업의 제품 개발 혁신을 이끄는 지멘스의 전략은? 36　클라우드·AI로 무장한 지스타캐드, 국내 CAD 시장 공략 가속화 38　로크웰 오토메이션, “전방위 AI 지원으로 자율 운영 공장을 구현한다” 40　2025 산업지능화 컨퍼런스, AI-산업 데이터 결합 통한 제조 혁신 제시 42　인텔, 고성능 AI PC 위한 프로세서 및 생태계 전략 소개 44　SIMTOS 2026, ‘AI 자율제조와 인재 연결’을 주제로 2026년 4월 킨텍스서 개최   On Air 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　무전원 IoT 센서를 활용한 스마트 공장 고도화 지원 방안 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계의 핵심과 실제 적용 사례 49　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬레이션과 디지털 트윈을 통한 전기차 시장 경쟁력 확보   Column 52　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　이제는 인공지능과 디지털 트윈의 만남이 필요하다 54　트렌드에서 얻은 것 No. 22 / 류용효　AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래   50　New Books Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   PLM 59　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (2) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　BPMN은 무엇일까?   AEC 62　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (5) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅲ 66　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈소스 LLM 기반 블렌더 모델링 AI 에이전트 개발하기 119　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (1) / 천벼리　아레스 캐드 2026의 새로운 기능   Visualization 70　전문 분야를 넘나들며 상상을 생동감 있게 디자인하기 / 장순규　기록에서 시청하는 문화를 이끄는 생성형 AI의 미래 74　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (1) / 최석영　AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 86　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (1) / 조희원, 남솔아　엔지니어링 데이터 기반으로 하이엔드 시각화 혁신하기   Reverse Engineering 80　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (4) / 유우식　정적 이미지와 동적 이미지   Analysis 91　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김지원　앤시스 플루언트를 이용한 혈류 해석 워크플로 94　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (20) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅴ 98　제품 개발 프로세스의 변화 이끄는 MBD / 오재응　가상 제품 개발에 적용하기 위한 MBD와 CAE의 차이 및 협업 104　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2) / 이종학　근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화   Mechanical 111　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (11) / 김주현　크레오 파라메트릭에서 파이핑 생성하기 Ⅱ       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

  디지털 전환(DX)이 가속화되면서 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체나 프로세스를 가상 환경에서 정밀하게 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 제조, 건설, 플랜트, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 활용되며 혁신을 이끌고 있습니다. 특히 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅 등의 기술과 결합해 실시간 모니터링, 예측 분석, 최적화 등을 가능하게 하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 디지털 트윈을 실현하는 핵심 기술로는 3D CAD(Computer Aided Design), CAE(Computer Aided Engineering), PLM(Product Lifecycle Management), IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 분석 등이 있습니다. 3D CAD는 물리적 제품을 정밀하게 모델링하는 데 사용되며, CAE는 제품의 동작을 시뮬레이션하고 최적화하는 데 활용됩니다. PLM은 제품의 전체 수명 주기를 관리하면서 디지털 트윈의 데이터 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에 IoT 센서를 통해 실시간 데이터를 수집하고, AI 기반 분석을 적용하면 더욱 정밀하고 예측 가능한 디지털 트윈 구현이 가능합니다. 디지털 트윈 구현에는 다양한 솔루션이 활용됩니다. CAD 및 CAE 소프트웨어는 설계와 시뮬레이션을 지원하고, PLM 시스템은 데이터를 통합·관리하는 역할을 합니다. 또한 그래픽, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 기술이 결합되면서 더욱 직관적인 디지털 트윈 환경이 만들어지고 있습니다. 국내외 다양한 디지털 트윈 솔루션들이 꾸준히 개발되고 진화하며, 각 산업 현장에서 핵심 도구로 활용되고 있습니다. 디지털 트윈은 단순한 시뮬레이션을 넘어, 실제 운영 데이터를 기반으로 지속적으로 업데이트되는 ‘살아있는 모델’을 제공합니다. 이를 통해 기업은 생산성과 효율성을 극대화할 수 있으며, 예측 유지보수, 비용 절감, 의사결정 지원 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 현재 디지털 트윈 기술은 스마트 팩토리 구축, 도시 계획 및 관리, 항공우주 산업의 유지보수 최적화, 의료 분야의 맞춤형 치료 및 수술 등 다양한 영역에서 활발히 도입되고 있으며, 앞으로 그 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 기대됩니다. 이에 발맞춰 정부와 산업계도 디지털 트윈 도입에 적극 나서고 있습니다. 스마트 시티 및 스마트 팩토리 구현을 위한 국가 차원의 디지털 전환 정책이 강화되고 있으며, 다양한 산업에서 디지털 트윈 기반의 연구 및 실증 프로젝트가 활발히 진행되고 있습니다. 산업통상자원부, 국토교통부 등 관련 정부 기관은 디지털 트윈을 활용한 제조 혁신 및 도시·인프라 관리에 관한 다양한 지원책을 마련하고 있으며, 기업들도 이에 발맞춰 생산성 향상과 비용 절감을 위한 전략을 추진 중입니다. 이번에 발간된 『디지털 트윈 가이드』는 한국산업지능화협회 PLM기술위원회, 캐드앤그래픽스, 그리고 2023년부터 매년 진행되고 있는 디지털 트윈 전문가 교육 참여 위원들의 공동 기획으로 제작된 결과물입니다. 이 책에서는 디지털 트윈의 기본 개념부터 핵심 기술, 최신 트렌드, 도입 전략, 실제 적용 사례까지 폭넓게 다루고 있습니다. 또한 주요 디지털 트윈 소프트웨어와 관련 기업 정보를 함께 수록하여, 기술의 현재와 미래를 조망하는 데 실질적인 도움을 드리고자 하였습니다. 이 책자는 다양한 분야의 전문가들이 함께 참여하여 다양한 시각과 이론을 담고 있습니다. 따라서 교과서적인 정론보다는 시장 전체를 조망할 수 있는 실용적 참고서로 활용되기를 기대합니다. 또한 디지털 트윈 관련 소프트웨어 및 기업 정보는 지속적으로 업데이트할 예정이니, 수록을 원하거나 변경이 필요한 경우 연락주시기 바랍니다. 디지털 트윈은 단순한 기술을 넘어 산업 혁신을 견인하는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다. 이 책이 디지털 트윈에 대한 이해를 높이고, 효과적인 도입을 위한 길잡이가 되기를 바랍니다. 2025년 3월  최경화 / 캐드앤그래픽스 국장   디지털 트윈 가이드의 구성 PART 1. 디지털 트윈 개론 PART 2. 디지털 트윈 핵심 기술 PART 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 PART 4. 디지털 트윈 최신트렌드 PART 5. 디지털 트윈 적용 사례 PART 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 PART 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트 PART 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트 이 책의 주요 저자 소개 공저 | 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외 참여업체(가나다 순) 가이아3D / 나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교 / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 아인스엔스엔씨 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블류에스(SWS) / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브솔루션 / 오토데스크코리아 / 오토폼엔지니어링코리아 / 원프레딕트 / 유니티코리아 / 유비씨 / 이로젠 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 디지털 인더스트리소프트웨어 / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 팀솔루션 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국디지털트윈연구소 / 한국알테어 / 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 / 헥사곤(Hexagon) ALI 후원기관 및 업체 앤시스코리아 / ETRI / KSTEP / 이에이트 / 나인플러스IT / 디엑스티 / 오토폼엔지니어링 / 이로젠 / 타임텍 / 헥사곤 ALI 상세내용보러가기

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (19)   터보 기계는 흐르는 유체와 회전하는 요소 사이에서 에너지 전달이 일어나는 기계에 초점을 맞춘 기계공학의 한 분야이다. 이러한 장치는 많은 산업 분야에서 중추적인 역할을 한다. 이번 호에서는 터보 기계의 시뮬레이션을 위한 솔버의 선택과 설정, 후처리 및 분석, 최적화 등의 과정을 살펴본다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   로터-스테이터 인터페이스 성능을 결정하고 잠재적인 문제를 식별하는 데 필수인 터보 기계의 회전 및 고정 구성 요소 간의 상호 작용을 모델링하는 방법에는 여러 가지가 있다. 다음에 설명된 방법은 동적 영역과 정적 영역 간의 정확한 흐름 전달을 보장하기 위해 로터-회전자 인터페이스를 올바르게 모델링하는 데에 사용된다.  혼합 평면 접근법 : 이 방법은 인터페이스 전반의 유동 특성을 평균화하여 회전 영역과 고정 영역 사이의 인터페이스를 모델링하는 데 사용되는 계산적으로 효율적인 정상 상태 근사치이다. 이 방법은 이들 영역 사이의 흐름을 효과적으로 ‘혼합’하여 안정된 인터페이스 조건을 제공하므로, 로터 블레이드가 고정자 베인을 통과할 때 발생하는 실제 불안정한 현상을 해결하지 않아 시뮬레이션을 단순화한다. 도메인 스케일링 방법 : 이 불안정 기법은 도메인의 물리적 치수를 스케일링하여 로터와 고정자 사이의 상대적인 움직임을 시뮬레이션하는 것이다. 다양한 회전 속도의 효과를 모델링하거나 전체 지오메트리를 명시적으로 모델링하지 않고 정수가 아닌 블레이드 수 비율을 맞추기 위해 자주 사용된다. 이 방법은 로터/스테이터 인터페이스 전체에 동일한 메시 주기성을 적용하여 양쪽에서 일관된 흐름 특성을 보장한다. 위상 지연 방법 : 이 방법은 주기성을 가정하고 도메인의 여러 세그먼트 간에 위상 변이를 적용하여 불안정한 회전자-회전자 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있다. 이 방법을 사용하면 전체 도메인의 불안정한 동작을 표현하면서 지오메트리의 일부를 시뮬레이션할 수 있으므로 계산 비용을 줄일 수 있다. 위상 지연 방식은 반복 패턴이나 주기적 대칭이 있는 경우에 특히 유용하다. 회전 기준 프레임(RRF) : RRF 방법은 로터와 함께 회전하는 기준 프레임에서 유동 방정식을 푸는 방식이다. 이 방법은 로터 동작의 물리적 시뮬레이션 없이도 구성 요소 회전으로 인한 흐름 효과를 시뮬레이션한다. 이 방법은 정상 및 비정상 시뮬레이션 모두에 사용할 수 있다. 정상 시뮬레이션에 사용할 경우 회전하는 부품과 정지된 부품 간의 통신을 위한 인터페이스 처리가 필요한 경우가 많으며, 이때 혼합 평면 접근법을 적용할 수 있다. 슬라이딩 메시 방법 : 이 기법은 과도 시뮬레이션에 사용되며 로터와 고정자 사이의 시간에 따라 변화하는 상호작용을 캡처할 수 있다. 로터 도메인의 메시가 고정자 도메인의 고정 메시와 관련하여 움직이거나 미끄러지므로 실제 회전 및 관련 불안정 유동 현상을 시뮬레이션할 수 있다. 다중 참조 프레임(MRF) : MRF는 회전하는 영역의 흐름을 평균화하는 정상 상태 접근 방식이다. 그러나 이 방법을 사용하면 시뮬레이션 도메인의 여러 영역이 서로 다른 기준 프레임에 있을 수 있다. 따라서 회전자 도메인은 회전하는 기준 프레임에 설정하고 고정자 도메인은 고정된 상태로 유지할 수 있다. 고정 회전자 접근법 : 로터와 스테이터 위치가 서로에 대해 고정되어 있는 정상 상태 근사치로, 시간의 스냅샷을 시뮬레이션한다. 슬라이딩 메시 방식보다 계산 비용이 저렴하지만 실제 과도 효과를 포착할 수 없다.   그림 1. 특정 경우와 일반적인 경우의 로터-스테이터 처리 순서도   <그림 1>의 순서도는 특정 유동 특성에 따라 정상 상태 계산에서 로터-스테이터 인터페이스 처리를 선택하기 위한 의사 결정 프로세스를 제공한다. 시뮬레이션에 회전하는 임펠러와 고정된 볼류트 케이스 사이의 상호작용이 포함된 경우, 상세한 국소 유동 변화를 포착하고 계면 전체의 질량, 운동량 및 에너지 보존을 국소적으로 보장하기 위해 국소 보수적 결합을 권장한다. 다음으로, 계면 근처에 충격파가 존재하여 유동장에 강한 영향을 미칠 수 있는 고구배 유동 특성인 경우 1D 또는 2D 비반사 경계 조건이 제안된다. 이러한 조건은 시뮬레이션 결과를 손상시킬 수 있는 경계에서 충격파의 인위적인 반사를 최소화하도록 설계되었다. 마지막으로, 인터페이스 근처에 충격파가 없는 경우 전체 비일치 혼합 평면 또는 보수적 결합 방법을 사용하는 것이 좋다. 완전 비일치 혼합면 방법은 계면 전체의 유동 특성을 평균화하므로 회전자-회전자 상호 작용의 상세한 시간 정확도 캡처가 중요하지 않은 경우에 적합하다. 보수적 결합 접근법은 메시 적합성 없이 인터페이스 전체에서 질량, 운동량 및 에너지를 보존해야 하는 시나리오에 이상적이며, 따라서 회전자 메시와 고정자 메시 간의 어느 정도의 정렬 불일치 또는 비적합성을 수용할 수 있다. <표 1>에는 안정된 시뮬레이션에 사용할 수 있는 다양한 로터-스테이터 인터페이스 처리 방법이 요약되어 있다.   표 1. 회전자-고정자 인터페이스 처리 방법     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　제조업의 디지털 전환, ‘사람 중심의 혁신’이 성패 가른다   Focus 18　플랜트 조선 컨퍼런스 2025, 산업 디지털 전환과 AI 혁신 비전을 찾다 24　오라클, “AI의 핵심은 데이터… 강력하면서 유연한 클라우드 기술로 AI 혁신 지원”   Case Study 26　건설 장비의 유지에 증강현실 활용한 HD현대인프라코어　산업 현장의 기술 통합 돕는 AR 가이던스   New Products 31　클라우드·AI·데이터 혁신 가속화를 위한 디지털 엔지니어링 설루션　앤시스 2025 R1 34　AI로 제품 개발 및 HPC 스케줄링 효율 향상　하이퍼웍스 2025 / HPC웍스 2025 36　클라우드 기반 ADAS 및 AD 개발 및 검증 설루션　Virtual Test Drive X 38　소프트웨어 개발 라이프사이클에 로코드와 AI 결합　멘딕스 10.18 40　다양한 산업 분야를 위한 실시간 시각화 기능 강화　트윈모션 2025.1 62　이달의 신제품   Culture 42　AI 스터디와 네트워크를 위한 스터디 모임 ‘AI 바우하우스랩’   Column 49　책에서 얻은 것 No. 24 / 류용효　2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라 52　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대에 나는 무엇을 아는가?   On Air 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업의 미래, 메가캐스팅 해석과 활용 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자율 제조의 핵심 기술, SDM과 AI의 만남 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털과 현실의 경계를 넘는 차세대 몰입형 협업 설계   54　News 60　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 65　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　세슘 기반 BIM IFC 가시화 방법과 3D 타일 구조 72　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (4) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅱ 177　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (11) / 천벼리　BIM 치수 체인   Mechanical 75　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (10) / 김주현　크레오 파라메트릭에서 파이핑 생성하기 Ⅰ   Reverse Engineering 84　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (3) / 유우식　관찰의 시점과 관점   Analysis 92　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (19) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅳ 97　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (1) / 이종학　AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 전상우　전자장비 방열을 위한 팬 단순화 원리와 해석 적용 방법 112　MBD를 성공적으로 도입하기 위한 비결 / 오재응　무엇을 위해서 모델을 활용하는가?   3D Printing 108　시제품 제작을 혁신하는 3D 프린팅 / 김진호　자동차 내장 부품의 디자인 검증용 시제품 개발 사례   PLM 120　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (1) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (18)   터보 기계는 흐르는 유체와 회전하는 요소 사이에서 에너지 전달이 일어나는 기계에 초점을 맞춘 기계공학의 한 분야이다. 이러한 장치는 많은 산업 분야에서 중추적인 역할을 한다.이번 호에서는 메시 작업 이후 유동 흐름 및 물리 모델을 설정하는 과정을 살펴본다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   흐름 및 물리 모델 설정 메시 프로세스를 완료한 후 흐름 및 물리 모델을 설정하는 것은 정확한 예측을 위한 토대를 마련하는 중요한 작업이다. 이 프로세스에는 미묘한 터보기계 흐름 역학을 포착하는 데 중요한 적절한 층류 또는 난류 모델을 선택하는 것이 포함된다. 또한 재료 특성 지정, 경계 조건의 신중한 구성, 초기 조건 설정이 수반된다. 이러한 세부 사항에 주의를 기울임으로써 시뮬레이션 프레임워크는 복제하고자 하는 실제 물리적 시나리오를 반영할 수 있도록 잘 준비될 것이다.   머티리얼 프로퍼티 정의 재료 속성을 올바르게 지정하면 다양한 작동 조건에서 유체 또는 고체 재료의 물리적 거동을 사실적으로 캡처할 수 있다. 다음에는 지정해야 할 주요 머티리얼 프로퍼티가 나열되어 있다.  밀도 및 점도 : 유체의 경우 이러한 특성은 특히 관성 및 흐름 저항 측면에서 흐름 거동에 영향을 미치므로 정확한 밀도와 점도를 지정하는 것이 중요하다.  열적 특성 : 여기에는 열 전달과 관련된 시뮬레이션에 필수적인 비열 용량과 열전도도가 포함된다.  압축성 : 가스의 경우 밀도와 압력의 변화를 정확하게 모델링하려면 압축성 계수가 필요하다.  탄성 및 가소성(고체 재료의 경우) : FSI와 관련된 시뮬레이션에서는 유체 힘에 대한 구조적 반응을 예측하기 위해 탄성 및 가소성과 같은 기계적 특성이 필요하다. 재료 특성은 온도, 압력 및 기타 환경 요인에 따라 변화하는 경우가 많다. 특히 다양한 작동 조건이 예상되는 시뮬레이션에서는 이러한 변화를 고려하는 것이 필수이다. 재료 특성이 부정확하면 실제 성능과 상당한 편차가 발생하여 설계 프로세스가 잘못될 수 있다.   유동 모델 선택 시뮬레이션의 물리적 특성을 반영하기 위해 재료 특성을 정의했다면, 다음 단계는 적절한 유동 모델링 접근 방식을 선택하고 구현하는 것이다. 터보 기계의 흐름은 본질적으로 불안정(unsteady)하며 3차원의 점성, 불안정 효과의 조합으로 설명할 수 있다. 그러나 터보 머신의 설계는 다열 상호 작용(예 : 전위 효과 및 파동 전파), 난류(예 : 와류 흘림 및 2차 흐름), 설계 외 효과(예 : 회전 실속 및 서지), 외부 왜곡(예 : 돌풍 및 발생 바람), 블레이드 진동(예 : 플러터 및 강제 응답) 같은 현상으로 인한 불안정한 효과를 무시하고 안정된 유동 해석에 기반하는 경우가 많다.  <그림 1>에 제시된 흐름 모델은 불안정성을 올바르게 모델링하는 데 필수이다.    그림 1. 주기성 및 안정성을 기반으로 터보 기계의 불안정성을 포착하는 흐름 모델   Large Eddy Simulation(LES) & Detached Eddy Simulation(DES) : 터보 기계의 불안정한 현상을 포착하는 충실도 높은 모델이다. LES는 큰 난기류 스케일을 해결하고 작은 난기류 스케일을 모델링한다. 반대로 DES는 단단한 벽 근처의 RANS 방법과 벽에서 떨어진 영역의 LES 방법을 혼합하여 더 큰 규모의 난류 소용돌이와 흐름 분리를 포착한다. 두 방법 모두 난류와 불안정한 흐름 역학에 대한 상세한 인사이트를 제공하지만 계산 비용이 높다.  Reynold-Average Navier-Stokes(RANS) : RANS는 터보 기계의 안정적인 흐름 조건을 시뮬레이션하는 데 이상적이다. 이 접근 방식은 시간에 따른 NS 방정식의 평균을 구하여 평균 흐름 거동에 대한 통찰력을 얻는다.  Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(URANS) : URANS는 시간에 따른 효과를 포착하기 위해 RANS 접근 방식을 확장한 것이다. 주기적 및 일시적인 실행 문제를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있다. 주기적 현상은 시간 평균 주기적 솔루션과 섭동을 포함하며, 과도 실행 문제는 일시적인 시작 및 종료 시나리오와 같은 불안정하고 비주기적인 현상과 관련이 있다.  Frequency Domain Method : 주기적인 불안정 현상을 시뮬레이션하기 위한 계산 방식이다. 시간에 따른 해를 계산하는 대신 진동 주파수를 고려함으로써 불안정성으로 인한 정상 상태 효과를 분석할 수 있다. 이 방법은 특히 블레이드 통과 효과와 같은 주기적 응답을 캡처하는 데 유용하며, 전체 과도 시뮬레이션에 비해 계산 비용을 절감할 수 있다.   난기류 모델링 레이놀즈 응력이라고 하는 NS 방정식의 비선형 항은 일반적으로 다양한 난류 모델을 사용하여 모델링한다. 난류는 속도 및 압력과 같은 유체 속성이 평균값 주변에서 무작위로 예측할 수 없는 변화를 보이는 것이 특징이다. 일반적으로 레이놀즈 수가 400에서 2000 사이의 임계값을 초과할 때 나타난다. 특히 산업용 애플리케이션의 95%에서 임계 레이놀즈 수가 이 임계값을 초과한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

    18　THEME. 2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장 조사 Part 1. 2025년 경제 및 주력산업 전망 Part 2. MDA/PDM 분야 Part 3. CAE 분야 Part. 4 AEC 분야 Part 5. 엔지니어링 소프트웨어 업계 인터뷰 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 성브라이언 사장 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아 오병준 대표이사   Infoworld   Editorial 17　트럼프 2기 시작, IT 업계의 지각 변동   On Air 53　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　2024 생성형 AI 트렌드 결산과 2025 전망 67　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대, 디지털 전환으로 여는 플랜트·조선 산업의 미래 68　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　2025년 엔지니어링 기술과 산업을 전망하다   Case Study 54　건축 산업의 혁신 지원하는 지리 공간 플랫폼　복잡한 3D 지리 공간 모델링을 실시간 시각화하는 세슘 58　30년 역사의 캐릭터 제작 기업, 젠틀 자이언트 스튜디오　적층제조 기술로 품질·효율 높이고 창의적 혁신 실현   People&Company 60　산업데이터스페이스 기술위원회 이영환 위원장　제조업 혁신 서비스와 수익모델 창출의 열쇠, ‘산업데이터스페이스’   Culture 62　비트리 갤러리, 선물 그리고 현재를 주제로 ‘Present is PRESENT’ 개최   Focus 65　오라클, 엑사데이터 X11M 통해 AI 시대의 DB 성능 기준 제시   Column 70　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　물리적 디지털 트윈이란 무엇인가 72　엔지니어링 분야의 AI 활용을 위한 제언 / 김충섭　AI에 대한 NI(자연지능)의 첫인상 74　트렌드에서 얻은 것 No. 20 / 류용효　무르익은 AI 시대, 인간을 위한 에이전트의 탄생   New Products 82　이달의 신제품   85　New Books 86　News   Directory 131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 88　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　전문 BIM 자료를 이해하는 대규모 언어 모델 파인튜닝하기 94　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (3) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅰ 97　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (10) / 천벼리　멀티뷰 블록   Reverse Engineering 100　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (2) / 유우식　암중모색   Mechanical 107　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (9) / 박수민　크레오 11의 모델 기반 정의 개선사항 112　제조 산업의 설계 혁신을 위한 ZWCAD LM & ZWCAD MFG / 지더블유캐드코리아　전문적인 기계 설계 프로세스의 조합   Analysis 114　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (18) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅲ 118　전고체전지의 성능·품질 향상을 위한 CAE 활용 / 하효준　Multiscale.Sim을 활용한 전고체전지의 제조 공정 해석 방법 123　디지털화 기반의 제조산업 혁신 전략 / 오재응　가상 엔지니어링과 모델 기반 개발에 CAE를 활용하는 방법       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (17)   이번 호에서는 메시 어댑테이션(mesh adaptation)의 개념을 살펴보고, 피델리티 2024.1(Fidelity 2024.1)의 최신 메시 적응 기능을 소개한다. 또한 케이던스 피델리티(Cadence Fidelity)의 메시 어댑테이션의 장점과 모범 사례를 공유하고, 피델리티 2024.1에서 메시 어댑테이션을 사용할 때 중요한 고려 사항을 중점적으로 다룬다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr     항공우주 및 방위 산업은 설계 프로세스를 가속화하는데 필수인 정확하고 효율적인 시뮬레이션을 보장하기 위한 과제를 계속 해결해 나가고 있다. 유동장 예측을 향상시키기 위해 메시 생성 프로세스를 자동화하는 다양한 기술이 개발되었다. 기존에는 전산 유체 역학(CFD)을 위한 메시를 생성하려면 물리학에 대한 깊은 이해와 복잡한 모범 사례를 준수해야 했기 때문에, 결과가 일관되지 않는 경우가 많았다. 이로 인해 특히 중요한 흐름 영역에서 성능이 과도하게 향상되거나 성능이 저하되는 그리드가 제대로 정제되지 않았다. 이 문제에 대한 잠재적인 해결책은 정확도를 개선하고 셀 수를 관리 가능한 수준으로 유지하는 아웃풋 기반 어댑티브 리메싱(Out-Put Based Adaptive Remeshing)이다.   메시 어댑테이션 소개 메시 조정에는 기존 메시를 변경하여 필수적인 흐름 특징을 보다 정확하게 캡처함으로써, 궁극적으로 계산 비용을 크게 늘리지 않고 시뮬레이션 결과를 개선하는 작업이 포함된다. 이 메시 조정 프로세스는 더 작은 셀 크기를 필요로 하는 중요한 흐름 특징이 있는 특정 영역을 타기팅하여 메시 개선 프로세스를 자동화한다. 이 최적화를 활용하면 정확도가 향상되고 관리 가능한 셀 수를 유지하여 전체 CFD 워크플로 처리 시간을 개선할 수 있다.   피델리티 2024.1의 메시 적용 피델리티 2024.1의 최신 업데이트는 피델리티 CFD의 밀도 기반 솔버(DBS) 기능을 향상시켜 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise) 및 피델리티 헥스프레스(Fidelity Hexpress) 메시로 어댑티브 리메싱을 수행할 수 있도록 한다. 이 메시 개선 방식은 정확도와 성능을 개선하기 위해 절단 오차 추정치를 사용한다. 이는 포인트 클라우드 데이터 파일(pcd 파일)을 내보내면 메시를 수정할 위치를 알려주어 워크플로를 조정할 수 있다. 또한 리메싱 프로세스를 자동화하기 위해 새로운 파이썬 스크립트(Python Script)가 개발되었다. 시뮬레이션을 설정할 때 사용자는 특정 파라미터를 사용하여 메시 적응 기능을 활성화할 수 있다. 이 기능을 선택하면 시뮬레이션이 끝날 때 pcd 파일이 생성된다. 피델리티 CFD에는 리메싱 프로세스를 자동화하는 파이썬 스크립트가 포함되어 있어 메시 적응 워크플로를 간소화한다. 수동으로 리메싱을 수행하고 적응된 메시로 시뮬레이션 설정을 재설정하는 작업은 시간이 많이 소요되는 문제점이 있다. 케이던스 피델리티에서 이 문제점을 해결하기 위해 만들어진 파이썬 스크립트는 시뮬레이션부터 피델리티 포인트와이즈 또는 피델리티 헥스프레스의 리메싱까지 모든 메시 적응 단계를 자동화하여 이 과정을 간소화한다. 이 스크립트를 실행하는 방법은 일괄 실행 또는 GUI에서 실행하는 두 가지가 있다. 사용자는 수행할 총 리메싱 횟수를 지정하고 지정된 횟수 동안 워크플로를 실행할 수 있다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.