실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   시뮬레이션은 어느새 산업에서 반드시 거쳐야 하는 단계로 자리잡았다. 이번 호에서는 자율주행 시뮬레이터 기술을 개발하는 모라이(MORAI)의 모라이 시뮬레이션 플랫폼(MORAI Simulation Platform)을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     모라이 시뮬레이션 플랫폼 모라이는 주로 ‘디지털 트윈’, ‘개발 도구’, ‘검증 도구’로 불리는 시뮬레이션 툴을 통해 자율주행 기술의 안전성과 신뢰성을 검증한다. 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 돌발 상황을 가상화한 환경에서 테스트하고 개발함으로써, 실제 도로에서의 복잡하고 위험한 테스트를 대신할 수 있다. 이를 통해 개발자는 안전하고 효율적으로 자율주행 시스템을 검증하고 개선할 수 있다. 모라이에서 개발한 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행, 자율 비행 등 자율 이동체를 테스트하고 개발할 수 있는 종합적인 미래 모빌리티 시뮬레이터이다. 이 솔루션은 자율주행 자동차, UAM(도심 항공 모빌리티), 무인 로봇, 무인 선박 등 다양한 차세대 모빌리티 산업에 적용되며, 자율주행 상용화를 가속화하는 핵심 가상 검증 플랫폼으로 주목받고 있다.   유니티를 도입하게 된 이유 유니티의 강력한 기능과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에, 짧은 시간 내에 모라이가 원하는 가상 환경 및 시뮬레이터를 개발할 수 있었다. 이는 특히 프로젝트의 초기 단계에서 도움이 되었다. 유니티를 통해 현실적이고 정교한 3D 시뮬레이션 환경을 구현함으로써, 자율주행 기술의 테스트와 검증 과정을 더욱 효율적이고 안전하게 수행할 수 있는 기능을 개발할 수 있었다. 이와 함께, 유니티의 커뮤니티와 풍부한 리소스는 문제 해결과 기술 향상에 도움이 되었다. 다양한 예제와 튜토리얼을 통해 개발자들이 빠르게 학습하고, 프로젝트에 필요한 기능을 구현할 수 있었다. 결과적으로, 유니티 도입 이후 모라이는 프로젝트의 개발 속도와 품질을 높였으며, 더 나은 자율주행 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있게 되었다.   플랫폼 구성 요소 기본적으로 가상 환경을 렌더링하고 사용자 인터페이스를 제공하는 베이스 플랫폼(Base Platform)이 중심을 이룬다. 이 베이스 플랫폼 위에 다양한 모듈이 결합되어, 정밀하고 현실적인 시뮬레이션 환경을 구현한다. 첫 번째로 정밀 지도 도로 모듈이 있다. 이 모듈은 실제 도로와 동일한 환경을 가상으로 재현하며, 자율주행 차량이 운행할 수 있는 도로 네트워크를 제공한다. 이를 통해 현실적인 도로 상황에서의 테스트와 검증이 가능하다.  두 번째로 차량 동역학(Vehicle Dynamics) 모듈이 있다. 이 모듈은 차량의 물리적 특성과 동역학을 시뮬레이션하여, 다양한 운전 조건에서 차량의 반응을 정확하게 모델링한다. 이를 통해 차량의 주행 성능과 안전성을 평가할 수 있다. 세 번째로 센서 모델(Sensor Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 자율주행 차량에 장착된 다양한 센서의 데이터를 시뮬레이션한다. 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서가 실제 환경에서 어떻게 작동하는지를 가상으로 재현하여, 센서의 정확도와 신뢰성을 검증할 수 있다. 네 번째로 교통 모델(Traffic Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 다양한 교통 상황을 시뮬레이션하여, 자율주행 차량이 실제 도로에서 마주할 수 있는 다양한 교통 상황을 가상으로 재현한다. 이를 통해 교통 혼잡, 돌발 상황, 보행자와의 상호작용 등을 테스트할 수 있다. 마지막으로 인터페이스(Interface) 모듈이 있다. 이 모듈은 외부 시스템과의 연동을 가능하게 하여, 다양한 테스트 시나리오와 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있게 한다. 이를 통해 개발자가 자율주행 시스템을 더 효과적으로 개발하고 검증할 수 있다. 이 모든 구성 요소가 결합되어, 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행 시스템의 개발, 테스트, 검증을 위한 강력한 도구로서의 역할을 수행한다.     가상환경과 현실의 차이를 최소화하기 위한 노력 모라이가 시뮬레이션 플랫폼을 구축하면서 가장 신경 썼던 부분은 현실과의 차이를 최소화하는 것이었다. 이를 위해 고충실도 시뮬레이션 환경을 제공하고, 실제 지도 데이터, 교통 데이터, 센서 데이터를 기반으로 가상과 실제 환경의 갭을 최소화하는 데 집중했다. 이를 위해 자율주행차가 실제 도로에서 맞닥뜨릴 수 있는 거의 모든 상황을 가상 환경에서 묘사할 수 있도록 다양한 요소 기술을 개발하고 있다. 이는 사람이 실제 도로에 나가지 않더라도 최대한 많은 테스트를 할 수 있도록 하기 위한 것이다. 예를 들어, 보행자 충돌 위험성 등 실제 도로에서 검증하기 어려운 시나리오를 수만 번 반복하여 테스트할 수 있다. 이를 통해 자율주행 개발 기업과 연구원들은 더욱 신뢰성과 안전성을 갖춘 검증을 할 수 있다. 또한, 가상과 실제 환경이 직접적으로 연계될 수 있도록 설계했다. 시뮬레이션이 실제 환경의 데이터와 상호작용할 수 있도록 하여, 개발자들이 현실적인 조건에서 자율주행 시스템을 테스트하고 개선할 수 있게 했다. 이와 같은 접근 방식은 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 사전에 예측하고 대응하는 데 도움이 된다.   모라이 시뮬레이션 플랫폼에 대한 고객의 니즈 우선 고객사들은 현실적인 그래픽과 정밀한 도로 환경을 원했다. 자율주행 차량은 다양한 도로 상황과 환경에서 운행되므로, 시뮬레이터가 실제 도로와 유사한 환경을 재현해야 한다. 이를 통해 개발자는 도시, 고속도로, 교외 지역 등 다양한 도로 상황에서 자율주행 시스템의 성능을 테스트할 수 있다. 또한 다양한 교통 상황과 돌발 상황을 시뮬레이션할 수 있어야 했다. 교통 혼잡, 보행자와의 상호작용, 돌발적인 장애물 등 실제 도로에서 발생할 수 있는 모든 상황을 가상 환경에서 재현하여, 자율주행 시스템이 어떻게 대응하는지 평가할 수 있어야 한다. 아울러, 고객사들은 다양한 센서 데이터를 필요로 했다. 자율주행 차량은 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서를 통해 주변 환경을 인식하기 때문에, 시뮬레이터는 이러한 센서의 데이터를 정확하게 생성하고, 실제 환경에서의 센서 성능을 재현할 수 있어야 한다.   개발 시 어려웠던 점과 해결 방법 자율주행 시뮬레이터를 개발하는 것은 다양한 기술을 통합해야 하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 기본적으로 3D 엔진에 대한 이해도가 필요하며, 그 위에 올라가는 센서, 차량 동역학, 통신 등 각각의 모듈에 대한 깊은 이해와 적절한 통합 과정이 필요하다. 이 과정에서 각 개발자의 이해도와 전문 분야가 다르기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이터로 통합하는 것이 가장 어려운 부분이었다. 다행히, 유니티는 이러한 다양한 요소들을 모두 통합할 수 있는 개발 환경을 제공했다. 각 모듈 개발자들이 개발할 때마다 바로 결과를 확인할 수 있었고, 다른 모듈에 대한 이해도를 높일 수 있었다. 이를 통해 각 모듈이 전체 시스템에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있었고, 빠르게 개발을 진행할 수 있었다. 또한, SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 정의 차량)와 UAM 등의 복잡한 시뮬레이션 환경을 구축하는 데 있어서도 유니티의 유연한 개발 환경이 도움이 되었다. 유니티의 그래픽 엔진과 실시간 데이터 처리 능력을 활용하여 현실과 유사한 고충실도의 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있었고, 이를 통해 다양한 테스트와 검증을 효율적으로 수행할 수 있었다.     모라이의 목표 모라이는 자율주행 시뮬레이션 시장에서 개발뿐만 아니라 검증과 인증까지 가능한 시뮬레이터를 제공하고자 한다. 앞서 설명한 대로 개발자들이 손쉽게 사용할 수 있는 가상 공간과 시뮬레이션 도구를 공급하여, 이 툴을 기반으로 빠르게 기술을 개발하고 정량적으로 시험 평가할 수 있도록 하는 것이 모라이의 목표이다. 또한, 모라이는 고객이 많은 노력을 들이지 않아도 바로 이해하고 현업에 적용할 수 있는 개발 도구를 제공하는 것을 중요하게 생각하고 있다. 이를 통해 고객은 복잡한 설정이나 학습 없이도 자율주행 기술을 개발하고 테스트할 수 있게 된다.  궁극적으로는 자율주행 자동차, UAM, 무인 로봇, 무인 선박 등 모든 무인 이동체의 기술 개발 및 통합 검증에 사용되는 도구가 되는 것이 모라이의 목표이다.  모라이의 공동설립자인 홍준 CTO는 “이 과정에서 유니티는 핵심 개발 도구로서 중요한 역할을 하고 있다. 유니티의 강력한 3D 엔진과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에 우리는 고품질의 시뮬레이션 환경을 빠르게 개발할 수 있다. 또한, 유니티의 지속적인 기술 지원과 업데이트는 우리가 최신 기술을 빠르게 도입하고, 고객의 요구에 맞는 기능을 신속하게 제공하는 데 큰 도움이 된다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AI 기반의 스마트 제조 및 디지털 전환 지원 강화 계획   헥사곤은 한국에서 세 개의 독립적인 디비전을 운영 중이며, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 이 중에서도 가장 큰 비즈니스 유닛이다.  헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 지난 해 3D 시스템즈의 리버스 엔지니어링 소프트웨어인 지오매직을 인수함으로써 자사 측정 설루션과의 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 데이터 기반 기술 혁신 및 넥서스를 중심으로 한 플랫폼 통합을 통해 고객맞춤형 정보를 제공해 나간다는 계획이다.  ■ 최경화 국장     헥사곤이 인수 합병을 통해 업계 주요 기업으로 입지를 굳히고 있다. 본사 및 계열사에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율 기술을 결합한 디지털 리얼리티 설루션 분야의 글로벌 리더이다. 헥사곤은 데이터를 활용하여 산업, 제조, 인프라, 공공 부문 및 모빌리티 애플리케이션 전반에서 효율, 생산성, 품질, 안전성을 높이고 있다. 헥사곤 내 전체 계열사는 총 8개이며, 이 중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 가장 큰 매출을 이끌고 있다. 한국에는 총 3개의 계열사가 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부(디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 분야에서 데이터를 활용하여 스마트한 제조 지원)와 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부(플랜트 설계 및 자산관리 설루션 제공) 그리고 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아(건축이나 토목 등에서 GIS 정보를 취득해 효율적인 제조 설루션 제공)가 국내 고객을 위한 디지털 리얼리티 설루션을 제공하고 있다. 국내에서 매출 규모는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부가 전체 매출 규모 중 50%, 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부가 30%, 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아가 20%를 차지하고 있다.   지난 해 국내 제조 시장에 대해서 평가힌다면 2024년은 기술 혁신과 지속 가능한 제조 공정에 대한 강한 의지가 돋보인 한 해로 평가된다. 디지털화와 스마트 제조 시스템에 대한 투자가 확대되며, 특히 자동화, 로보틱스, 데이터 분석을 활용한 효율적인 제조 환경 구축이 주요 트렌드로 자리 잡았다. 많은 제조업체가 디지털 전환을 통해 효율성을 높이고 비용 절감을 목표로 하는 전략을 적극 추진하였다. 특히 디지털 혁신은 ESG 경영, 국경 탄소세, 자동차 산업 등과 밀접하게 연결되며 제조업계의 중요한 과제로 부상했다. 산업별로는 항공 및 방산 분야가 K-방산 성장과 지정학적 이슈로 두드러졌으며, 전자 및 반도체 산업도 안정적인 성과를 보였다. 반면 자동차 산업은 주요 전환기를 맞아 성장이 제한적이었으나, 신기술과 친환경 차량 개발에 대한 투자가 지속되고 있다.   지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 비즈니스 성과 및 주요한 변화에 대해 소개한다면 지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 주요 성과는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 고객들이 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 디지털 전환 지원이다. 이를 위해 넥서스(Nexus) 플랫폼을 통해 헥사곤 설루션뿐만 아니라 이종 소프트웨어를 간단하게 연동할 수 있는 환경을 제공하고, 보다 정확하고 효율적인 제조 공정을 지원했다. 두 번째는 제품 혁신이다. 헥사곤은 3D 측정 시스템과 품질 관리 설루션을 통해 시장에서 두각을 나타냈으며, 인공지능(AI)과 머신러닝을 접목해 제조 품질을 개선하는 데 기여했다. 이러한 기술적 진보 덕분에 고객들은 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있었다. 또한, 최근 CAE 업계에서 지각 변동이 일어나는 가운데, 헥사곤은 이를 기회로 삼아 시장에서의 입지를 더욱 공고히 하고자 노력하고 있다. 디지털 전환을 손쉽게 접근하고 관리할 수 있는 플랫폼을 만드는 데 의미를 두고 있으며, 이를 통해 고객의 니즈를 적극적으로 충족시키고 있다. 지난 해 성공 사례로는 아담스 리얼타임(Adams Real Time)을 활용한 현대자동차의 고성능 차량 개발 사례를 들 수 있다. 이 프로젝트는 기존 대비 더 적은 비용과 짧은 시간 안에 고성능 차량을 개발할 수 있도록 지원하며, 헥사곤의 기술이 실제 고객 환경에서 얼마나 효과적인지를 잘 보여준다. 또한, 작년에는 구미전자정보기술원(GERI), 금오공대, 경남대, 울산 경남 혁신 플랫폼 등과 MOU를 체결하며 구미 및 경남 지역의 제조 산업 지원에 적극 나섰다. 이러한 협력을 통해 지역 산업단지의 디지털화와 미래지향적 전환을 돕고 있다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 산업분야별 및 제품군별 성과에 대해 소개한다면 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부는 크게 세 개로 나누어볼 수 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부별 비중은 측정 설루션 사업부가 45%, 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부가 40%, 생산 소프트웨어 설루션 사업부가 15% 정도이다. 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부는 구조 분석, 음향 시뮬레이션, 시스템 동역학, 열 유동 해석, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 시뮬레이션, 자율주행 분석 등 다양한 CAE 소프트웨어를 제공한다. 이러한 설루션은 제품 설계 단계를 최적화하며, 기존의 ‘Build & Test’ 과정을 생략할 수 있도록 지원해 개발 시간을 단축하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 생산 소프트웨어 설루션 사업부는 금속, 목재, 기타 재료를 다루는 CAD, CAM, CNC 시뮬레이션 소프트웨어로 구성되어 있으며, 제조업체가 가공 경로를 최적화하고 효율적인 생산 계획을 세울 수 있도록 돕고 있다. 특히 디지털 트윈 기술을 활용한 CNC 시뮬레이션은 실제 가공 환경을 그대로 재현해 충돌 오류를 사전에 방지하고 가공 시간을 단축할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았다. 측정 설루션 사업부는 3차원 측정기, 암 측정 장치, 레이저 트래커, 광학 스캐너 등을 통해 고정밀 데이터를 제공하여 품질 관리를 최적화한다. 또한, 자동화된 측정 및 스캔 설루션을 통해 생산성과 정밀도를 높이고 있다. 이를 지원하는 Q-DAS 통계적 공정 관리 소프트웨어와 데이터 관리 소프트웨어는 제조 과정에서의 데이터를 분석하고 품질 개선에 기여하고 있다. 자동차 산업에서 헥사곤은 스마트 제조와 품질 관리 설루션을 통해 큰 성과를 거두었다. 특히 차량 부품의 정밀 측정과 품질 관리에 강점을 보였으며, 고객 맞춤형 플랫폼 설루션을 제공하여 효율성을 높였다. 항공 우주 산업에서는 고도화된 3D 측정 및 품질 검사 설루션을 제공하며, 항공기 부품 및 구조물의 고정밀 검사를 통해 성과를 보였다. 기타 산업 분야에서도 헥사곤은 전반적인 제조 공정에 대한 최적화 설루션을 제공하며, 다양한 산업에서 경쟁력을 갖추고 있다. 금속 가공 및 플라스틱 산업에서도 수요가 증가하고 있다. 이처럼 헥사곤은 각 사업부의 강점을 바탕으로 디지털 전환을 지원하며, 제조업체의 생산성과 품질을 한층 더 높이는 데 기여하고 있다.   지난 해 헥사곤 포트폴리오에 추가되거나 업데이트된 설루션이 있다면 헥사곤은 지난 해 다양한 신제품 출시와 기존 설루션의 업그레이드를 통해 포트폴리오를 강화했다. 이러한 신제품과 업그레이드를 통해 헥사곤은 제조업의 디지털 전환과 효율성 향상을 적극 지원하고 있다. 프로플랜 AI(ProPlan AI)는 AI 기반의 자동화 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 최대 75% 단축한다. 이 설루션은 넥서스 플랫폼에 통합되어 제조 현장의 효율성을 높인다. 또한 독일 프라운호퍼 연구소와 협력하여 전기화학 시뮬레이션 기술을 통합한 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다. 이를 통해 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있다. 스캐닝 자동화 설루션 및 측정 장비 관련해서는 SIMTOS 2024에서 업그레이드된 스캐너 제품과 국내 기업과 공동 개발한 스캐닝 자동화 설루션, 새롭게 출시된 측정 장비를 공개한 바 있다. 이를 통해 고정밀 생산 가공 라인 프로세스를 개선할 수 있다. 넥서스 플랫폼은 제조기업의 협업 역량 강화를 위해 다양한 설루션을 구동할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 헥사곤은 AI 기능을 활용하여 제조업 협업을 강화하는 전략을 제시해 나가고 있다.   넥서스에 대한 소개와 적용 사례가 있다면 넥서스 플랫폼은 헥사곤이 선보이고 있는 디지털 제조 설루션이다. 쉽게 설명하자면, 넥서스는 고객들이 원하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 정보화할 수 있는 도구라고 할 수 있다. 마이크로소프트 오피스가 다양한 문서 프로그램을 호환할 수 있는 것처럼, 누구나 직관적으로 사용할 수 있는 플랫폼이라는 점에서 강점을 가지고 있다. 특히, 이 플랫폼은 제조업체가 생산 공정의 모든 데이터를 통합 관리할 수 있도록 돕고, 이종 소프트웨어와 하드웨어를 간단히 연동할 수 있도록 SDK(소프트웨어 개발 키트)와 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 제공한다. 기존 API가 개발자에게 복잡하게 느껴질 수 있는 부분이 있었다면, 넥서스는 간소화된 접근 방식을 제공해 고객이 더 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었다. 넥서스의 가장 큰 특징은 산업별 맞춤형 설루션이다. 자동차, 항공, 방산 등 다양한 산업에서 넥서스가 주목받는 이유는, 각각의 산업 특성에 최적화된 데이터 통합 및 분석 기능을 제공하기 때문이다. 자동차 대기업을 포함해 많은 고객들이 넥서스의 가능성에 큰 관심을 보이고 있는 상황이다. 넥서스 확산과 적용을 위해 2024년 12월에 한국-스웨덴 전략 산업 서밋을 진행한 바 있다. 이 자리에서 국내 주요 기관들과 산업단지 디지털 전환을 위한 MOU를 체결했는데, 한국 산업단지의 디지털 대전환을 하는데 넥서스가 지원될 수 있도록 협의하고 있다. 이러한 MOU를 포함해 넥서스가 실질적으로 제조업의 변화를 어떻게 이끌어낼 수 있는지 더 많은 사례가 생길 것으로 보고 있다. 넥서스는 단순히 데이터를 보여주는 플랫폼이 아니라, 고객들에게 더 나은 의사결정을 돕고 그들의 아이디어와 비전을 실현할 수 있는 중요한 도구가 될 것이다. 앞으로도 넥서스는 디지털 전환과 데이터 통합의 중심에서 중요한 역할을 할 것이라고 생각한다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 국내 조직 변화와 인수된 회사에 대해 소개한다면 헥사곤의 국내 조직은 현재 계속해서 확장되고 있다. 특히, 제조업의 디지털 전환을 지원하는 데 특화된 설루션을 제공하는 팀이 점차 강화되고 있다. 최근에는 데이터 과학과 AI 기술을 다룰 수 있는 전문가들이 많이 합류하면서, 디지털 전환과 관련된 역량이 크게 향상되고 있는 상황이다. 고객 지원 측면에서도 변화가 있다. 헥사곤은 고객지원 및 기술지원 팀을 확충해 고객이 헥사곤 설루션을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있다. 이를 통해 고객 만족도를 한층 더 높이는 데 중점을 두고 있다. 최근 중요한 변화 중 하나는 3D시스템즈의 지오매직(Geomagic) 소프트웨어를 인수한 것이다. 지오매직은 3D 계측 및 리버스 엔지니어링 시장에서 독보적인 기술을 보유하고 있는 소프트웨어 제품군이다. 이를 통해 헥사곤은 해당 시장에서의 리더십을 더욱 공고히 하고, 고객에게 혁신적이고 포괄적인 설루션을 제공할 수 있는 발판을 마련했다고 볼 수 있다. 결과적으로 국내 조직의 확장과 전문가 그룹의 강화 그리고 중요한 인수합병을 통해 헥사곤은 앞으로도 고객에게 더 큰 가치를 제공하고, 제조업 디지털 전환을 이끄는 데에 중심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다.   올해 국내 제조 시장에 대해 전망한다면 CAE 시장은 현재 많은 지각변동이 일어나고 있는 분야이다. 단순히 제품 단위로만 보면 이미 포화상태에 가까운 시장이라고 할 수 있어서, CAE만으로는 경쟁력을 유지하기 어려운 상황이다. 중요한 건 이 시장을 어떻게 더 효율적으로 운영하느냐에 대한 해답인데, 헥사곤은 이를 위해 넥서스 플랫폼을 중심으로 전략을 구상하고 있다. CAE의 제품과 기능 자체는 여전히 중요하지만, 더 큰 패러다임 변화가 필요하다고 본다. 단순히 개별 소프트웨어를 활용하는 것을 넘어 플랫폼 기반으로 통합하여 CAE 데이터를 응용하고 활용할 수 있는 환경을 만들어야 한다고 생각한다. 헥사곤은 넥서스를 통해 이러한 방향성을 제시하고, 고객들이 새로운 시각에서 CAE를 접근할 수 있도록 돕고자 한다.   올해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 주목하는 시장 흐름이나 기술 이슈가 있다면 2025년에는 제품 단위 판매에서 벗어나 데이터 기반의 넥서스 플랫폼 강화에 주력할 계획이다. 이전에는 제품 판매가 중심이었다면, 올해는 넥서스를 활용한 협업과 데이터 통합이 핵심이 될 것이다. 산업군에서는 기존 제조업의 디지털 전환(DX)을 가속화하는 데 주력하고 있다. 우주·항공·방산 산업, 자동차, 전자 분야들의 산업에서 헥사곤 설루션의 활용이 계속 확대될 것으로 기대한다. 또한, 공공사업 분야에서도 많은 기회가 열릴 것으로 보이는데, 구미와 창원 산업단지처럼 미래지향적이고 디지털화된 산업단지 구축에 지속적으로 지원할 예정이다. 헥사곤은 AI와 넥서스 플랫폼을 통해 제조업체에게 스마트한 디지털 전환 설루션을 제공하며, 고객이 효율성과 경쟁력을 갖출 수 있도록 돕고자 한다. 2025년은 이러한 플랫폼 전략이 본격적으로 결실을 맺는 해가 될 것이라 기대하고 있다.   제조 산업에서 AI의 활용 전망은 어떻게 보고 있는지 AI는 이제 제조 산업에서 필수 요소라고 생각한다. 과거에는 자동화가 주요 트렌드였다면, 이제는 그 단계를 넘어선 지능화된 제조 환경이 요구되고 있다. 단순히 자동화된 공정을 넘어, 데이터 기반으로 스스로 판단하고 최적의 결과를 만들어낼 수 있는 자율적인 제조 환경이 필요하다는 것이다. 헥사곤은 AI와 데이터 분석을 통해 이러한 제조 공정의 효율성을 높이는 데 집중하고 있다. 특히, 헥사곤의 넥서스 플랫폼은 계속 업데이트 되고 있으며, AI 기술을 활용하여 제조업체가 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하고 활용할 수 있도록 지원을 넓혀가고 있다. 이 플랫폼은 클라우드 시스템으로 운영되며, 일반 사용자들에게도 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공한다. 대표적인 예로 올해 초에 출시되는 프로플랜 AI를 들 수 있다. 이 제품은 넥서스 플랫폼에서 작동하는 AI 기반의 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축시킨다. 이는 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 실제 제조 공정에서 가시적인 성과를 만들어내는 사례라고 할 수 있다. 결국 AI는 제조 산업에서 효율성과 경쟁력을 높이는 핵심 기술이며, 헥사곤은 이러한 기술을 활용해 고객들이 한 단계 더 나아갈 수 있도록 돕고자 한다.   올해 신제품 출시 또는 기술 포트폴리오 확장 계획이 있다면 앞서 소개한 것처럼 2025년에는 AI 기반의 스마트 제조 설루션을 더욱 발전시킬 것이다. 제조업체들이 디지털 전환을 가속화하고, 생산성 및 품질 향상을 실현할 수 있도록 지원하고자 한다. 또한, 클라우드 기반의 넥서스 플랫폼을 통해 데이터 통합 및 분석 기능을 강화하여, 다양한 산업 분야에 맞춤형 설루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.   향후 국내 제조 분야 전략이나 비즈니스 계획이 있다면 헥사곤의 국내 제조 분야 전략은 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째는 국내 공공사업을 중심으로 제조업의 디지털 전환을 지원하는 것이다. 이를 통해 국가 산업의 경쟁력을 강화하는 데 기여하고자 한다. 둘째는 고객 맞춤형 설루션을 제공하여 비용 효율성과 통합성을 극대화하는 방향으로 비즈니스를 확대하고 있다. 헥사곤의 핵심 경쟁력 중 하나인 넥서스 플랫폼이 가지고 있는 강점을 살려 국내 제조업체들이 디지털 전환과 생산성 향상을 실현할 수 있도록 다양한 지원을 이어갈 계획이다. 결론적으로, 헥사곤은 고객 중심의 기술과 전략을 통해 국내 제조 분야에서 의미 있는 변화를 만들어간다는 계획이다.      ■ ‘2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사’에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

  시 간  내 용 09:00 – 09:30 등록 09:30 – 09:50 개회사 및 산학공동협약식(대한CAE협회, 공주대 LINC사업단) 09:50 – 10:20 CAE 기반 통합최적설계 - 한양대 최동훈 교수 10:20 – 10:50 Intel CAE Common Platform 소개 - 인텔 박종섭 이사 10:50 – 11:20 Realistic simulation for composites - 다쏘시스템 박준 전무 11:20 – 11:50 데이터 해석 기술을 활용한 개발/제조 경쟁력 강화 - 삼성SDI 김제익 수석연구원 11:50 – 12:10 기업지원 프로그램 설명회(공주대 LINC사업단) 12:10 – 13:00 점심 식사 트랙 구분 Track A Track B 13:00 – 13:30 유체, 구조 및 다물체 동역학을 연동한 추진시스템 통합 설계 및 해석 기법에 대한 연구 건국대 김창완 교수 CAE용 서버도입 Know-How와 디자인 가이드 인텔 손영락 이사 13:30 – 14:00 Simulation-Driven Auto Component Development @ Kdac 한국델파이 김대업 팀장   Paradigm change in CFD led by open-source codes 서울대 이신형 교수   14:00 – 14:30 법공학의 시뮬레이션 활용 및 적용 사례 국과수 김의수 박사 파이썬을 이용한 CAE 프로그래밍 활용 한화 한혁섭 선임연구원  14:30 – 14:50 휴식 및 부스 관람 15:00 – 15:30 자동차용 휠 베어링의 중량 최적화 일진글로벌 이승표 부장 주조해석에 의한 자동차, 가전, 조선 부품의 불량절감 및 생산성 향상 애니캐스팅 김성빈 대표  15:30 – 16:00 클라우드 CAE플랫폼 구축 및 서비스 현황 생산기술연구원 조상현 박사 크린 룸 설비 내 시뮬레이션을 통한 기류 및 파티클 관리 기술 델타이에스 원영수 대표   16:00 – 16:20 휴식 및 부스 관람 16:20 – 16:50 CAE를 이용한 LNG선 구조 안전성 평가– 2차 방벽을 중심으로 삼성중공업 한상민 수석연구원 Maple / MapleSim을 활용한 배터리 모델링 해석방안 사이버넷시스템즈코리아 안현두 차장   16:50 – 17:20 우주개발 CAE 적용 및 발전 방향 한국항공우주연구원 주광혁 달탐사연구실 실장  전자기형 진동 에너지하베스터 설계를 위한 전자기 해석 및 최적화 한국기계연구원 이한민 선임연구원   17:20 – 17:50 대학원생 우수 사례 발표 17:50 – 18:00 경품 추첨 및 폐회  

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7)   이번 호에서는 다물체 동역학 해석(MBS) 소프트웨어인 심팩(Simpack)의 전반적인 기능과 성능 및 주요 적용 분야를 소개하고자 한다.  심팩은 이미 일본/미국/유럽과 같은 선진국 및 전 세계적으로 자동차, 철도, 풍력 등 핵심 산업에서 널리 사용되고 있으며, 국내에서도 점차 도입되면서 다물체 동역학계를 선도하려는 움직임을 보이고 있다. 심팩은 기존의 다물체 동역학 해석 프로그램이 수행할 수 없었던 복잡한 시스템에 대한 접근성을 높이고, 개념 설계부터 최종 제품까지 일관된 해석을 제공함으로써 비용 절감, 성능 예측, 제품 성능 향상 등의 다양한 가치를 제공할 수 있게 되었다.    ■ 임상혁 다쏘시스템코리아 시뮬리아 브랜드팀에서 다물체 동역학 해석 기술을 담당하고 있는 인더스트리 프로세스 컨설턴트이다. 한국항공대학교 학사와 석사 과정을 마쳤다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   다물체 동역학 해석(MBS : Multi-body Simulation)이란 자동차, 철도, 풍력 터빈 등 기계 시스템의 거동 및 하중을 구현, 예측 및 최적화하는데 사용하는 해석을 말한다. 보통 하나의 시스템은 여러 개의 단품으로 이루어지는데, 각각의 단품은 시스템의 일부가 될 때 단품 자체일 때와는 다른 거동 및 다양한 하중을 받는다. 전체 시스템의 거동 및 하중을 예측하기 위해서, 그리고 각 단품에 작용하는 하중을 예측하고 이를 최소화하기 위해서 시스템 전체에 대한 해석은 반드시 필요하다. 심팩은 1987년도에 독일 우주항공센터(DLR)와 MAN Technology에 의해 처음 개발이 시작되어 1993년도에 상용화를 개시하였다. 이후로 BMW, 다임러, JLR, 지멘스, 알스톰, 베스타스 등 자동차, 레일, 풍력 터빈 산업 관련 기업에 의해 선택을 받아왔으며 2014년도에 다쏘시스템의 일원이 되었다.   그림 1   심팩의 특징 실시간 시뮬레이션 심팩의 가장 큰 특징은 실시간(real-time) 시뮬레이션 능력이 탁월하며, 고유의 빠르고 강인한 솔버로 인해 경쟁 제품이 따라올 수 없을 정도의 실시간 시뮬레이션 수행 능력을 보여준다는 것이다. 심팩은 기존의 많은 제품들이 사용하는 사전 정의된(predefined) 템플릿 모델 방식이 아닌 3D로 구현된 상세 모델을 그대로 사용한다. 따라서, 실시간 구현을 위한 선형화와 같은 별도의 모델 단순화가 불필요하다. 실시간 시뮬레이션에는 유연체를 포함한 고주파 및 고자유도 모델도 사용 가능하며, 비선형 또는 주파수에 의존하는 부싱(bushing)이나 고무 마운트까지도 별도의 선형화와 같은 단순화 없이 사용이 가능하다. 이는 단순화 작업 시간을 줄여줄뿐만 아니라, 시뮬레이션 모델 검증 시 흔히 발생하는 모델 변수 외의 다른 경우의 수를 줄여주어 모델 검증을 용이하게 해 준다. 또한, 단순한 해석부터 전혀 다른 성격의 해석, 그리고 복잡한 해석까지 동일한 단일 모델을 이용하여 해석할 수 있게 되어 결과의 일관성을 보장한다.    그림 2    NVH 해석 심팩은 상세 드라이브트레인 모델링(기어, 베어링, 샤프트 등) 요소를 바탕으로 구동 시스템의 내부에서 발생하는 가진력 해석을 수행할 수 있다. 이와 더불어 고주파 영역에서의 정확한 해석이 가능한 솔버 및 다양한 라이브러리로 제공되는 분석 기법(주파수 분석, Campbell diagram 등)을 바탕으로 NVH 해석이 가능하다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      ■ 같이 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개   이번 ‘CAE 컨퍼런스 2024’에서는 최신 CAE 기술 및 인공지능 기술의 흐름, 산업에서의 적용 사례 등이 소개됐다. 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘로코드 AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례’ 발표를 통해, 제조 도메인 전문가가 설계안을 효과적으로 생성하고 예측하며 최적화하는 데에 도움을 줄 수 있는 로코드(low-code) AI 플랫폼인 AslanX에 대해 설명했다. AslanX는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 비전문가도 쉽게 활용할 수 있다는 점을 특징으로 내세운다. 실제 사례를 통해 AslanX의 유용성을 소개한 강남우 대표는 “로코드 AI 플랫폼은 복잡한 설계 과정을 간소화하여 제조업체가 빠르게 효율적인 설계안을 생산할 수 있도록 지원하고, 데이터 기반 예측 기능을 통해 기업이 설계 효율을 높이면서 잠재적인 위험 요소를 미리 발견해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   HP의 김태화 P3D 매니저는 ‘HP 3D 프린팅 자동화 설루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션’이라는 주제 발표를 통해 “과거 3D 프린팅 기술은 주로 시제품 제작에 쓰였지만, 지금은 최종 부품 생산에도 점점 더 많이 활용되고 있으며 앞으로 그 비중이 더욱 커질 것”이라고 전망했다. 김태화 매니저는 이러한 변화에 대응하기 위해 HP의 젯 퓨전 5600(Jet Fusion 5600) 3D 프린터와 자동화 시스템을 소개했다. 젯 퓨전 5600은 생산 속도와 품질을 동시에 향상시키고, 고객 맞춤형 파라미터 조정 기능을 통해 다양한 요구를 충족시킬 수 있도록 설계되었다. 김태화 매니저는 “젯 퓨전 3D 프린터를 중심으로 한 자동화 시스템은 비용 절감과 생산성 향상을 지원하며, 고객 요구에 맞는 맞춤형 제조 환경을 제공한다”고 전했다.   ▲ HP 김태화 P3D 매니저   피도텍의 최병열 연구위원은 ‘최적설계 대중화를 위한 AADO 기술’을 소개했다. 최적설계의 개념을 ‘최소한의 자원으로 최대의 결과를 도출하는 과정’으로 설명한 최병열 연구위원은 최적 설계 기술의 필요성이 늘면서 많은 기업이 최적화 도구에 대한 필요성을 느끼고 있지만, 접근성을 높이는 것이 해결 과제라고 짚었다. 최병열 연구위원은 “기존 최적설계 기술의 복잡한 접근 방식을 간소화해 모든 엔지니어가 접근할 수 있도록 할 방법을 고민했다”면서, “그 결과 탄생한 AADO(AI Aided Design Optimization)는 AI와 데이터 분석, 비주얼라이제이션 기술을 결합해 최적 설계 도구의 혁신 방안을 제시하고, 이를 통해 엔지니어가 더 효율적으로 설계 문제를 해결할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   케이더블유티솔루션의 변성준 이사는 ‘CAD와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신’ 발표에서 “CFD(전산 유체 역학)가 제품 설계 과정에서 필수 요소로 자리잡고 있으며, CAD와 CFD의 통합은 설계 시간 절약과 데이터 분석의 정확성을 높여 기업 경쟁력에 기여한다”고 설명했다. 변성준 이사가 소개한 SimericsMP for NX는 NX CAD에 통합된 유한 체적법(FVM) 기반의 CFD 소프트웨어로, CAD 환경에서 직접 CFD 해석을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 변성준 이사는 “SimericsMP for NX는 격자 생성 시간을 줄이고 정확도를 높이면서, 복잡한 형상에서 해석의 일관성을 유지하는 것이 특징”이라고 소개했다.   ▲ 케이더블유티솔루션 변성준 이사   LG전자의 박우철 책임연구원은 ‘가전 개발에서 CAE와 AI 활용’에 대해 발표를 진행했다. LG전자는 제품 개발 프로세스에서 동역학 해석과 진동 해석을 통해 제품의 품질을 확보하고, 극한 시나리오에 품질을 검증하는 등에 CAE를 활용하고 있다. “머신러닝은 이점과 함께 실행 과정의 복잡성도 갖고 있다”고 짚은 박우철 책임연구원은 “AI의 적용 가능성을 높이기 위해 설계와 생산 과정에서 신뢰성 있는 데이터를 확보하고, 해석 결과의 일관성을 확보할 방법을 고민해야 한다”고 전했다. 또한 AI를 도입하는 과정에서 초기 투자 비용, 데이터 확장성, 전문 인력의 확보 등을 고려할 필요가 있다고 덧붙였다.   ▲ LG전자 박우철 책임연구원   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이종학 프로는 ‘제품 개발과 검증의 가속화를 위한 심센터 AI 설루션’에 대해 발표했다. 이종학 프로는 “AI 기술을 활용한 자동화 설루션은 제품 설계와 실험 과정에서 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있다”고 전했다. 지멘스의 시뮬레이션 포트폴리오인 심센터(Simcenter) 내에 탑재된 AI 기능을 소개한 이종학 프로는 “반복적인 작업의 자동화를 구현하기 위해서는 제품 개발 프로세스의 단계에서 사용할 데이터의 수집 및 흐름을 체계적으로 구성해야 한다. 또한 AI 모델을 활용해 최적의 디자인을 찾는 과정에서 최적화 알고리즘을 적용해 반복 작업을 효율적으로 관리하고, 그 결과에서 유의미한 인사이트를 도출하는 과정이 중요하다”고 전했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로   현대자동차의 김용대 글로벌R&D마스터는 ‘모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼 개발 프레임워크’에 대해 소개했다. 전기차 타이어의 경우, 배터리와 차량의 무게가 늘어남에 따라 스트레스 및 성능에 있어 새로운 요구사항이 발생한다. 이에 대응해 타이어의 재설계가 필요한데, 김용대 마스터는 “초기 개발 단계에서 가상 모델을 기반으로 하는 새로운 방식이 필요하며, 이를 통해 실물 타이어에 의존하는 전통적인 접근에서 벗어나는 것도 고민해야 한다”고 말했다. 김용대 마스터는 “다양한 미래 모빌리티 환경에 적응하기 위해 시스템 엔지니어링 관점을 통합할 필요성이 있다”면서, “데이터 기반 의사결정을 통해 협력사와의 관계를 더욱 견고히 하고, 통합된 시스템으로 전환해 타이어 및 완성차 개발의 완성도를 높여야 할 것”이라고 덧붙였다.   ▲ 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터   현대모비스의 정원태 책임연구원은 ‘NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례’ 발표를 통해 “기술의 발전이 CAE의 변화와 새로운 접근 방식을 요구하고 있다”면서, 데이터 중심의 AI 및 머신러닝의 활용 가능성과 함께 도전 과제를 극복하기 위한 방법론을 소개했다. 전기차의 복합 시스템 모델링 방법과 자유도 문제 해결, 모달 모델을 통한 복잡한 시스템의 간소화, 머신러닝 기법을 활용한 모터의 품질 예측 등 사례를 소개한 정원태 책임연구원은 “고전적 방법론과 AI, 머신러닝 기술의 결합은 더 빠르고 정확한 모델링을 가능케 하며, 디지털 트윈 기술은 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데에 도움을 준다”면서, 모델링과 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 효과적인 문제 해결을 위해 꾸준히 고민할 것을 당부했다.   ▲ 현대모비스 정원태 책임연구원

‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      CAE 컨퍼런스 2024 준비위원회의 위원장인 KAIST 강남우 교수(나니아랩스 대표)는 개회사에서 “사전 학습된 대규모 모델의 활용이 활발해지면서, AI로 할 수 있는 일이 무궁무진해지고 있는 것 같다. 한편으로 CAE와 제조 분야에서는 어떻게 AI를 활용해야 할 것인지에 대해 아직 의문점이 많다”면서, “최고 전문가들이 현장의 소리를 전하는 CAE 컨퍼런스 2024에서 이런 의문을 풀고 AI와 제조 혁신을 위한 인사이트와 아이디어를 얻을 수 있기를 바란다”고 전했다.   제조 혁신을 위한 통섭의 중요성 에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 판타레이’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “애플이 ‘기술과 리버럴 아트의 교차점’을 강조한 이후, 우리나라에서는 ‘리버럴 아츠’를 인문학으로 해석해 인문학 열풍이 일었다. 하지만 ‘리버럴 아츠’는 중세 대학의 교양 과목인 문법, 수사학, 논리학, 산술, 기하학 등을 포함하며, 단순히 인문학에 국한되지 않는다. 기술 혁신에 대한 이러한 오해를 바로잡을 필요가 있다”고 강조했다. 기술 혁신의 목적은 생산성 향상이며, 이는 공정의 변화를 통해 이루어졌다. 석기 시대에서 청동기, 철기 시대로의 변환, 증기기관을 활용한 대형 철갑선과 방적기의 등장 등은 모두 생산성 차이에 따른 제조 공정의 혁신이 사회와 역사를 근본적으로 변화시킨 사례이다. 민태기 연구소장은 “우리 중소기업에게 제조 혁신은 생존의 문제이기도 하다. AI를 활용하는 것은 기존 편견을 극복하고 새로운 영역을 개척하는 데 초점을 맞춰야 한다”며, “우리 제조산업의 미래는 디지털 기술을 활용한 제조 혁신에 달려 있다. 이를 위해 정밀 공학과 창의적 사고의 융합으로 새로운 성장 동력을 만들어야 한다”고 전했다.    ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   AI/ML과 디지털 플랫폼을 통한 CAE 혁신 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 전완호 본부장은 ‘AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼을 통한 CAE 혁신 전략’을 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 디지털 전환을 “데이터와 프로세스를 디지털화하여 생산성과 창의성을 극대화하는 과정”으로 정의하며, “센서 기반의 실제 데이터를 활용하는 것이 해석 데이터만 사용하는 것보다 더 정확하고 유용하다”고 강조했다. 헥사곤은 센서를 통해 실제 세계의 형상을 디지털 환경으로 가져와 설계와 시뮬레이션을 거쳐 다시 실제 세계로 반영하는 ‘디지털 리얼리티 설루션’을 내세운다. 전완호 본부장은 AI와 머신러닝을 활용한 축소 차수 모델(ROM)을 이용해 데이터를 실시간으로 예측하고 활용함으로써 디지털 트윈의 운영 효율을 높이는 기술과 사례를 소개했다. 그리고 “헥사곤은 다양한 데이터를 통합하는 넥서스(Nexus) 플랫폼을 통해 CAE, 제조, 품질 관리 등 여러 팀이 협업할 수 있는 환경을 제공한다”고 전했다. 통합 플랫폼과 AI/머신러닝을 결합해 실시간 시뮬레이션과 디지털 트윈을 운영하고, 데이터의 수집부터 해석, 최적화, 협업까지 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 관리함으로써 디지털 전환을 더욱 효과적으로 추진할 수 있다는 것이 전완호 본부장의 설명이다.    ▲ 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부   SDV 전환과 소프트웨어 품질 강화 전략 현대오토에버의 박경훈 실장은 ‘SDV 체계 전환 및 차량 소프트웨어 품질 경쟁력 강화 방안’을 주제로 기조연설을 진행했다. 자동차는 이동 수단에서 벗어나 소프트웨어 중심의 차량(SDV)으로 변화하고 있다. 차량의 전자화와 함께 서비스와 사용자 경험을 중시하게 되면서 소프트웨어의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 자동차 업계는 소프트웨어의 품질을 높이고, 출시 시간을 줄이면서, 시장 점유율을 확보하기 위해 핵심 기능을 빠르게 구현하고 테스트하는 애자일(agile) 방식의 개발 체계로 전환하고 있으며, OTA 업데이트를 통해 지속적으로 소프트웨어를 개선하고 있다. 박경훈 실장은 “오토에버는 이러한 산업 변화에 따라 국제 표준 및 컴플라이언스를 준수하는 개발 환경을 구축하고, 가상 검증 및 지속적인 테스트 체계를 도입하고 있다”고 소개했다. 가상 검증은 제어기를 가상화하여 테스트를 앞당기고 품질을 높이는 방식으로, 전통적인 개발 뒷단에서의 문제를 앞단에서 발견하여 해결하는 데에 중점을 두고 있다. 이를 위해 오토에버는 클라우드 기반의 검증 체계를 구축했고, 클라우드 컴퓨팅을 활용한 다양한 테스트 시나리오의 자동화를 통해 시간과 비용 절감을 추진하고 있다는 것이 박경훈 실장의 설명이다.    ▲ 현대오토에버 박경훈 실장   타이어 개발의 디지털 트윈 시스템과 생산 최적화 금호타이어의 김기운 전무는 ‘타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축’에 대해 기조연설을 진행했다. 그는 4차 산업혁명 시대 타이어의 기술 진화 방향으로 IoT 센서, 빅데이터 분석, AI 예측 모델, 로보틱스를 활용한 공장 자동화를 짚으면서, 이를 통해 타이어 개발과 생산 과정을 디지털화하고 최적화하는 것이 목표라고 짚었다. 금호타이어는 설계부터 성능 평가, 최적화까지 전체 과정을 디지털화하고 자동화하는 타이어 디지털 트윈 시스템을 구축 중이다. 이 시스템은 ▲타이어 단면 및 트레드 패턴의 자동 설계 ▲빅데이터와 CAE 기술을 이용한 타이어 성능 예측 ▲AI와 유한 요소 해석(FEM)을 통한 설계 최적화 그리고 ▲시뮬레이션을 통한 타이어 성능 가상 평가 등 네 가지 모듈로 구성된다.김기운 전무는 “디지털 트윈을 통해 개발자가 쉽게 성능 평가 결과를 확인하고 빠르게 제품 개발을 진행할 수 있어, 개발 시간 단축과 비용 절감을 기대할 수 있다”고 설명하며, “앞으로 제조 공정에도 디지털 전환을 적용하고, 차량 동역학 해석을 업그레이드하여 드라이빙 시뮬레이터까지 예측하고자 한다”고 전했다.   ▲ 금호타이어 김기운 전무   ■ 이어 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024 발표 내용 정리     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  18　THEME. 제조·건축 디자인의 미래를 그리는 인공지능과 디지털 트윈 AI 주도의 디자인을 바라보는 관점 : 프로세스와 사례 중심으로 / 고성찬 생성형 AI와 제조 디자인의 현재 그리고 미래 / 유훈식 이미지 생성을 넘어 : 모빌리티 디자인에서 생성형 AI의 동향과 숙제 / 박현준 제조 및 건설 산업의 패러다임을 바꾸는 디지털 트윈의 혁신 / 이문규 디지털 혁신의 시대, 건축가와 엔지니어를 위한 협업 도구 / 이경선 제조 산업의 디지털 트윈을 위한 리얼타임 렌더링 / 진득호   INFOWORLD   Editorial 17　2024년을 되돌아보며 : AI, 산업을 재정의하다   People&Company 45　시각화 콘텐츠 제작을 위한 토털 설루션 제공하는 맥슨　지브러시, 시네마4D, 레드 자이언트로 만나는 새로운 크리에이티브 경험   Case Study 68　항공기 부품 제조 혁신에 기여하는 적층제조　3D 프린팅으로 만들어진 GE의 LEAP 연료 노즐 70　산업 분야에서 효과적인 협업을 돕는 몰입형 3D 기술　몰입형 3D 협업 앱으로 워크플로 및 생산성 개선   Column 86　현장에서 얻은 것 No.19 / 류용효　익숙함을 넘어 편리함으로 90　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 /조형식　스마트에서 혁신으로   Focus 48　CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 53　빌드스마트 콘퍼런스 2024, AI/로봇공학/디지털 도구를 통한 건설의 미래 탐색 56　다쏘시스템, “버추얼 트윈으로 지속 가능한 디지털 전환 이끈다” 58　앤시스, “시뮬레이션과 AI의 결합 및 접근장벽 낮추는 기술 개발 강화할 것” 73　AWS, 인더스트리 위크 통해 산업의 디지털 전환과 클라우드 혁신 전략 제시 76　인텔, AI PC 위한 프로세서와 생태계로 혁신의 문을 열다 78　연세대와 IBM의 양자 혁명 : 한국 첫 양자컴퓨터 설치의 의미와 미래 80　콘진원, ‘AI로 만나는 새로운 콘텐츠 세상’... AI 콘텐츠 페스티벌 2024 개최   New Products 60　제조 및 기계 설계를 위해 최적화된 CAD 설루션　ZWCAD LM 2025 / ZWCAD MFG 2025 64　온프레미스 기반의 AI 알고리즘 솔루션　Stochos 66　통합 디지털 콘텐츠 마켓플레이스　팹   On Air 82　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업에서의 다중소재 접합 및 조립 해석 기술 동향 83　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조산업의 디지털 혁신을 위한 헥사곤 설루션 활용 전략 84　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　클라우드 기반 데이터 리비전과 GIS 통합 설루션 85　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　마커리스 증강 및 자동 라우팅 기술을 통한 미래 BIM 전략   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 93　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　딥러닝 모델 개발 프로세스 기록/분석/가시화 및 모델 튜닝하기 98　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (8) / 천벼리　BIM 도면의 상세 보기 132　디지털 데이터의 정리에 관하여 / 양승규　효율과 생산성을 높이기 위한 파일 관리 팁 136　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (1) / 최영석　최신 버전의 주요 기능 소개   Reverse Engineering 101　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12) / 유우식　안료 데이터베이스   Mechanical 110　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (7) / 김성철　메커니즘 디자인 소개   Analysis 115　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 118　금속 적층제조의 최적화를 위한 앤시스 애디티브 / 박준혁　적층 공정의 파라미터 최적화를 위한 애디티브 사이언스 기능 124　SimericsMP for NX CAD의 해석 과정 소개 / 케이더블유티솔루션　CAD 프로그램 내부에서 유동 해석 직접 진행하기 128　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7) / 임상혁　개념 설계부터 최종 제품까지 다물체 동역학 해석을 위한 심팩       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

펑션베이는 지난 10월 18일 ‘2024 리커다인 유저 콘퍼런스’를 개최했다. 이번 콘퍼런스는 다물체 동역학 소프트웨어 리커다인(RecurDyn) 및 입자법 소프트웨어 파티클웍스(Particleworks)와 관련된 최신 트렌드와 혁신 기술을 공유하는 장으로 마련됐다. 이번 행사에서 펑션베이는 자사의 대표 제품인 동역학 해석 소프트웨어 리커다인의 최신 버전과 입자법 CFD 소프트웨어 파티클웍스의 최신 기능을 선보였다. 특히 리커다인 2025 버전에서는 접촉 및 유연체 해석 관련 솔버의 성능이 강화되어, 복잡한 엔지니어링 문제에 대해 더욱 정확하고 효율적인 해석이 가능해졌다. 펑션베이는 마찰에 의해 발생하는 열을 고려한 시뮬레이션 기능의 추가를 중점 소개하면서, “기존의 리커다인 열해석 기능 및 파티클웍스와의 양방향 열해석과 시너지를 내어 자동차, 항공우주, 로봇공학 등 다양한 산업 분야에서 설계 개선 효과를 강화할 할 것”이라고 기대했다. 또한, 강화된 포스트 프로세스(후처리) 기능인 ‘리커다인 포스트(RecurDyn Post)’의 신기능을 통해 사용자의 데이터 분석 및 시각화 작업이 한층 더 수월해질 것이라고 전했다.     이번 콘퍼런스에서는 제품 소개 외에 실제 사용자가 궁금해하는 실용적인 기술 팁도 공유되었다. 접촉 파라미터 활용법, 리커다인 메셔(RecurDyn Mesher)를 이용한 효율적인 메시 생성 방법, 그리고 수식을 활용한 빠르고 효율적인 케이블 모델링 기법 등이 소개되었다. 또한 토요타 자동차, 현대자동차를 비롯해 세메스, LG전자, HD현대사이트솔루션, 포스코홀딩스, LG마그나, 효성, 공주대학교 등 국내외 기업과 학계에서 리커다인과 파티클웍스를 활용한 혁신적인 사례를 소개했다.  행사를 주관한 펑션베이 마케팅팀의 김상태 팀장은 “이번 콘퍼런스를 통해 우리의 최신 기술이 실제 산업 현장에서 어떻게 혁신을 이끌어내고 있는지 생생하게 확인할 수 있었다. 그리고, 참가자들의 열정적인 반응을 보며 우리의 기술이 미래 엔지니어링의 새로운 지평을 열어가고 있다는 확신을 갖게 되었다”고 밝혔다. 또한 “앞으로도 펑션베이는 고객과 긴밀히 소통하면서 더욱 혁신적이고 실용적인 설루션을 개발해 나갈 것이며, 이를 뒷받침할 교육과 기술 서비스에도 노력을 아끼지 않을 것”이라고 덧붙였다.

대한기계학회 2024 학술대회에서 만나는 다쏘시스템 다가오는 11월 6일(수)부터 9일(토)까지 제주국제컨벤션센터에서 열리는 대한기계학회 2024년 학술대회에 다쏘시스템이 참여합니다. 이번 학술대회에는 약 2,800명의 기계공학자 및 기술자가 참가하며, 1,200여 편의 논문 발표와 다양한 강연, 포럼, 경진대회 등 흥미로운 프로그램이 준비되어 있습니다. 다쏘시스템 부스에서는 다물체 동역학(MBS) 시뮬레이션 기술을 직접 만나볼 수 있는 Simpack기술 데모가 전시될 예정입니다. 행사 자세히 보기 Simpack이란? Simpack은 다쏘시스템이 제공하는 다물체 동역학(MBS: Multi-Body Simulation) 소프트웨어로, 기계 시스템의 동적 거동을 정확하게 분석하고 예측하는 도구입니다. 이 솔루션은 복잡한 기계적 구성 요소들의 상호작용을 시뮬레이션하여 설계 과정에서 발생할 수 있는 문제를 조기에 파악하고 최적화합니다. 행사 자세히 보기 Simpack 영상 보기

개발 및 공급 : 펑션베이 주요 특징 : 지속적인 솔버 개발을 통한 접촉 기능 향상, 마찰열을 고려한 유연 다물체 동역학 해석, 열전도 및 열응력을 고려한 동역학 해석 개선, DriveTrain 툴킷 개선 등  사용 환경(OS) : 64비트 윈도우 10/11    2024년 11월, 리커다인 2025(RecurDyn 2025)가 새롭게 출시되었다. 지속적인 솔버 개선을 통해 이번 버전에서도 다양한 솔버 관련 기능이 강화되었다. 접촉 성능이 향상되었으며, 유연체를 포함한 동역학 모델의 열해석이 강화되었다. 또한, 드라이브트레인(DriveTrain)의 지속 개발을 통해 이번에도 기능 개선이 이루어졌다.  이러한 개선 사항들을 좀 더 자세히 소개하면 다음과 같다.    솔버 기능 강화  지오 콘택트 개선  리커다인의 강력한 접촉 요소인 지오 콘택트(Geo Contact)의 다양한 성능이 향상되었다. 특히 접촉점의 수가 자주 변경되는 접촉 모델에 대해 보다 안정적이고 정확한 해석을 수행할 수 있다. 또한, Sliding & Stiction 마찰 옵션을 모든 지오 콘택트에서도 사용할 수 있도록 개선되었다. 이를 통해 지오 콘택트를 이용한 접촉 모델에서도 Stiction 옵션을 이용하여 미끄러짐이 없는 정지 마찰 상태를 시뮬레이션할 수 있다.  그리고 강체의 접촉에 대해서도 컨투어(contour)를 통해 Sliding Velocity와 Pressure Velocity 결과를 확인할 수 있게 되어, 접촉 모델에서 마모 특성을 효율적으로 분석할 수 있다.    그림 1. 접촉점의 수가 자주 변경되는 경우 MPM 옵션 사용 권장    프리미티브 콘택트 개선 각 형상에 대한 전용 접촉 요소로서 빠르고 정확한 접촉 계산이 가능한 프리미티브 콘택트(Primitive Contact)에 대해서도 개선이 이루어졌다. 토러스(torus)와 실린더(cylinder) 형상에 대한 전용 접촉 요소인 Tours In Cylinder Contact가 새롭게 추가되어, Tripod Type CV Joint와 같은 시스템에서 더욱 빠르고 정확한 접촉 해석을 수행할 수 있다.    그림 2. Tours In Cylinder Contact를 이용한 Tripod CV Joint    또한, Cone To Cylinder Contact 사용 시 콘(cone)과 실린더의 면과 면 간 접촉도 고려할 수 있도록 개선되었다. 그리고 모든 프리미티브 콘택트에 대하여 Force Vector, Normal Force, Friction Force에 대한 시각적인 표시가 되도록 개선되었다.    그림 3. Cone To Cylinder Contact    지오 롤 콘택트  롤러(실린더)에 시트를 감는 롤 투 롤(roll to roll) 시스템을 위한 전용 접촉 요소인 지오 롤 콘택트(Geo Roll Contact)가 새롭게 추가되었다. 유연체에 대한 전용 접촉으로 유연체로 구성된 시트의 두께 정보와 감겨 있는 횟수를 활용하여, 시트가 롤러에 감기는 현상을 빠르게 해석할 수 있다.    그림 4. 지오 롤 콘택트를 이용한 시트 적층 해석   이 기능을 이용하면 롤 투 롤 시스템에서 시트 적층 시 발생하는 시트의 장력 변화, 시트의 적층에 따른 두께 증가에 의한 거동 변화 등을 고려한 해석을 빠르게 수행할 수 있다.    MFBD 기능 강화  프릭션 히트  지오 콘택트를 통해 유연체에 접촉 마찰로 인해 발생하는 열을 고려한 해석을 수행할 수 있게 되었다. 지오 콘택트에 추가된 프릭션 히트(Friction Heat) 기능을 이용하여 접촉에 의한 마찰로 인해 발생하는 열과 열전도에 의한 열응력을 고려한 MFBD(Multi Flexible Body Dynamics : 유연 다물체 동역학) 해석을 수행할 수 있다.    그림 5. 프릭션 히트를 이용한 브레이크의 마찰열 해석   열해석 개선 유연체의 열전도에 의한 열응력을 동역학 해석에 실시간으로 적용할 수 있는 FFlex Thermal에 대하여 열해석에 소요되는 시간을 줄이기 위한 기능이 추가되었다. FFlex 보디의 열변형 고려 여부를 선택할 수 있게 함으로써, 열해석 시 해석 시간을 단축할 수 있다. 또한, 새롭게 추가된 서멀 부스트(Thermal Boost) 옵션을 이용하여 온도장의 정상 상태에 빠르게 도달시킴으로써, 보다 효율적인 해석을 수행할 수 있다.    그림 6   Patch Constraint  Patch Constraint 기능이 새롭게 추가되어 두 유연체를 연결할 수 있게 되었다. 이 기능을 통해 두 FFlex 보디가 접합된 것처럼 모델링하고 시뮬레이션할 수 있다.    그림 7. Patch Constraint를 이용한 유연체 접합    제어 기능 강화  코링크의 파이썬 기능 개선  리커다인의 다물체 동역학 해석 환경에 통합된 제어 해석 툴킷 인 코링크(CoLink)의 파이썬(Python) 기능이 개선되었다. 기본으로 내장된 파이썬 패키지에 넘파이(NumPy)가 추가되었으며, 기본 내장된 파이썬 외에도 사용자가 설치한 파이썬 패키지를 지정하여 활용할 수 있게 개선되었다.  또한, 리커다인 리눅스 스탠드얼론 솔버(RecurDyn Linux Standalone Solver)를 사용할 때에도 코링크의 파이썬을 사용할 수 있게 되었다.    툴킷 기능 강화  드라이브트레인 개선  리커다인 드라이브트레인 툴킷의 GearKS로 만든 기어쌍에 대한 Mesh Stif fness를 확인할 수 있게 개선되었다. 또한 BearingKS로 만든 베어링에 대한 Rotational Resistance 기능이 추가되어, 축 방향 회전에 대한 베어링의 구름 저항을 고려한 해석을 수행할 수 있다.    그림 8. 기어쌍에 대한 Mesh Stiffness      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.