인텔은 전문가와 개발자를 위한 신규 그래픽 처리 장치(GPU) 및 AI 가속기 제품군을 컴퓨텍스 2025에서 공개했다. 이번에 발표된 신제품은 ▲AI 추론 및 전문가용 워크스테이션에 최적화된 구성으로 설계된 인텔 아크 프로 B60(Intel Arc Pro B60) 및 인텔 아크 프로 B50(Intel Arc Pro B50) GPU ▲기업 및 클라우드 환경의 AI 추론을 위한 확장 가능하고 개방형 설루션을 제공하는 인텔 가우디 3 AI 가속기(Intel Gaudi 3 AI accelerators) ▲인텔 플랫폼에 최적화된 로컬 기반 목적 특화형 AI 에이전트를 개발자가 직접 생성할 수 있도록 지원하는 인텔 AI 어시스턴트 빌더(Intel AI Assistant Builder) 등이다.   ▲ 인텔 아크 프로 B60 및 B50 GPU   Xe2 아키텍처 기반의 인텔 아크 프로 B60 및 B50 GPU는 Xe 매트릭스 확장(XMX) AI 코어와 고급 레이 트레이싱 유닛을 탑재해 크리에이터, 개발자, 엔지니어를 위한 고성능 컴퓨팅 기능을 제공한다. 인텔은 이 두 GPU를 통해 전문가용 GPU 라인업을 확대하며, 고부하 AI 추론 작업과 워크스테이션 애플리케이션에 적합한 설계를 적용했다. AI 지원 기능, 24GB/16GB 메모리, 멀티 GPU 확장성을 갖춘 아크 프로 B 시리즈는 크리에이터, AI 개발자, 전문가에게 유연하고 강력한 설루션을 제공한다. 이들 GPU는 AEC(건축, 엔지니어링, 건설) 및 AI 추론용 워크스테이션에 최적화되어 있으며, 다양한 ISV 인증과 최적화된 소프트웨어를 통해 높은 안정성과 성능을 제공한다는 것이 인텔의 설명이다. 인텔 아크 프로 B 시리즈의 GPU들은 윈도우에서 일반 및 전문가용 드라이버와 호환되며, 리눅스에서는 AI 배포를 간소화하기 위한 컨테이너 기반 소프트웨어 스택을 지원한다. 향후 기능 추가 및 성능 최적화도 순차적으로 적용될 예정이다.  고용량 메모리와 주요 소프트웨어 호환성을 갖춘 인텔 아크 프로 B 시리즈는 크리에이터와 AI 개발자에게 확장가능하면서도 비용 효율적인 설루션을 제공한다. 인텔은 AI 개발 과정에서 발생하는 여러 마찰 지점을 최소화하도록 설계된 워크스테이션급 인텔 제온(Intel Xeon) 기반 플랫폼(코드명 ‘Project Battlematix)도 공개했다. 이 플랫폼은 최대 8개의 인텔 아크 프로 B60 24GB GPU를 지원해, 최대 1500억 개 매개변수의 중형 AI 모델을 고정밀도로 구동할 수 있으며, 최대 192GB의 비디오 전용 메모리를 제공한다. 인텔 아크 프로 B60 GPU는 2025년 6월부터 애즈락(ASRock), 니르(Gunnir), 래너(Lanner), 맥선(Maxsun), 오닉스(Onix), 세나오(Senao), 스파클(Sparkle) 등 다양한 애드인 보드 파트너사를 통해 샘플링이 시작되며, 아크 프로 B50 GPU는 2025년 7월부터 리테이너 채널을 통해 구매할 수 있다.   ▲ 인텔 가우디 3 PCIe 카드   인텔 가우디 3 PCIe 카드는 기존 데이터센터 서버 환경에서 확장형 AI 추론을 지원한다. 라마(LLaMA)와 같은 AI 모델을 사용할 경우, 소규모 기업부터 대기업까지 다양한 고객이 확장 가능한 구성 덕분에 LLaMA 3.1 8B부터 LLaMA 4 스카우트(Scout), 매버릭(Maverick) 모델까지 유연하게 실행할 수 있다. 인텔 가우디 3 PCIe 카드는 2025년 하반기부터 제공될 예정이다. 인텔 가우디 3 랙 스케일 시스템의 레퍼런스 디자인은 유연성과 확장성을 염두하고 설계되어, 랙당 최대 64개의 가속기를 지원하며 8.2TB의 고대역폭 메모리를 지원한다. 개방형 및 모듈형 구조로 특정 벤더 종속을 방지하고, ‘케이블드 백플레인(cabled backplane)’과 ‘블라인드-메이트 2D 풀-랙’ 배선 방식 덕분에 설치와 유지보수가 한층 간편하며, 액체 냉각을 적용해 뛰어난 성능을 유지하면서도 총소유비용(TCO)을 효과적으로 관리할 수 있다.  가우디 랙 스케일 아키텍처는 대규모 AI 모델 실행에 최적화되어 있으며, 낮은 지연 시간의 실시간 추론 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 이러한 구성은 개방적이고 유연하며 안전한 AI 인프라 구축에 대한 인텔의 의지를 보여주며, 클라우드 서비스 제공업체(CSP)를 위한 맞춤형 설계와 OCP(Open Compute Project) 표준 설계를 모두 지원한다. CES 2025에서 처음 공개된 인텔 AI 어시스턴트 빌더는 인텔 기반 AI PC에서 맞춤형 AI 에이전트를 로컬 환경에서 구축하고 실행할 수 있도록 설계된 경량형 오픈 소프트웨어 프레임워크로, 현재 깃허브(GitHub)에서 제공되는 베타 버전을 통해 누구나 사용할 수 있다. AI 어시스턴트 빌더는 개발자와 파트너가 자사 조직 및 고객을 위한 AI 에이전트를 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 지원한다.

벡터 인포매틱(Vector Informatik)과 시높시스가 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 개발을 가속화하기 위한 전략적 협력을 발표했다. 양사는 이번 협력을 통해 벡터의 소프트웨어 팩토리 전문성과 시높시스의 전자 디지털 트윈 기술을 결합한 사전 통합 설루션을 제공한다. 이를 통해 자동차 제조업체는 소프트웨어 검증 과정을 앞당기고 개발 생산성을 개선하며, 차량 수명주기 전반에 걸쳐 소프트웨어 개발 및 배포 속도를 높일 수 있다. 자동차 업계는 기존의 순차적 설계 방식에서 벗어나 애자일(agile) 및 지속적인 개발 흐름(continuous development flow)으로 전환해야 하는 압박을 받고 있다. 이러한 변화는 차량의 복잡성이 증가하고, 다양한 플랫폼과 변종을 지원해야 하며, 기존 물리적 테스트 벤치의 한계를 극복하고, 협력업체와의 원활한 협업을 실현하는 데 필수이다. 기존 자동차 소프트웨어 툴체인 및 프로세스에서 발생하는 마찰을 해소하고, 고도로 자동화된 ‘시프트 레프트(shift-left : 개발 초반부터 테스트)’ 접근 방식을 통해 효율적이고 확장 가능한 소프트웨어 팩토리를 구축하는 것이 그 해결책이다. 벡터와 시높시스는 SDV 개발 역량을 결합하여 개발 비용을 절감하고, 소프트웨어 개발 속도를 가속화하며, 초기 컴플라이언스 검증부터 OTA(Over-The-Air) 업데이트 및 실시간 데이터 수집까지 소프트웨어 품질을 향상시키고자 한다. 우선, 자동차 전자 디지털 트윈 구현을 위한 필수인 오픈소스 라이브러리 SIL Kit(소프트웨어 인 더 루프(SIL) 기반의 검증 및 테스트 환경을 지원해 초기 단계에서 버그와 오류를 최소화)의 발전을 목표로 삼고 있다. 또한, 벡터의 AUTOSAR ECU용 임베디드 소프트웨어 ‘MICROSAR’ 및 CANoe(ECU 네트워크의 개발, 테스트, 시뮬레이션)를 시높시스의 Silver 및 Virtualizer Development Kits(VDKs)와 통합하여, SDV 아키텍처 내 모든 전자제어장치(ECU)를 위한 가상 ECU(vECU)를 즉시 사용할 수 있도록 지원할 계획이다.     시높시스의 톰 데 슈터(Tom De Schutter) 제품 관리 및 시장 그룹 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 차량으로의 전환은 자동차 제조업체들이 소프트웨어 개발 및 검증 방법론과 툴링을 근본적으로 재설계해야 한다는 것을 의미한다”면서, “시높시스는 50개 이상의 OEM 및 티어 1 공급업체가 우리의 가상 프로토타이핑 기술을 활용하는 등 글로벌 자동차 생태계의 신뢰받는 파트너로 자리 잡고 있다. 전자 디지털 트윈 기술 분야에서의 리더십과 벡터의 자동차 소프트웨어 툴 및 컴포넌트 전문성을 결합하여 자동차 산업 전반의 개발 속도를 가속화하고 효율성을 높일 것”이라고 밝혔다. 벡터 인포매틱의 마커스 에겐버거(Marcus Eggenberger) 소프트웨어 팩토리 부문 부사장은 “시높시스의 전자 디지털 트윈을 지원하는 가상화 설루션을 벡터의 소프트웨어 팩토리에 통합함으로써, 자동차 조직이 검증 및 검증 단계를 확장하고 SIL에서 HIL(Hardware-in-the-Loop)로의 전환을 원활하게 할 수 있다”고 설명하며, “이를 통해 OEM 및 소프트웨어 공급업체가 품질을 개선하고 비용을 절감할 수 있으며, 궁극적으로 자동차 산업에서의 혁신을 촉진할 것”이라고 덧붙였다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 사용자 학습 데이터 기반의 AI로 후처리 과정에서 심층 인사이트 제공, 시스템 아키텍처 모델러에 SysML v2 지원 추가해 협업 촉진 및 제품 설계 최적화 가속, HPC 라이선스 없이 엔터프라이즈급 CFD 기능 제공하는 앤시스 CFD HPC 얼티메이트 출시 등   앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 지원하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트는 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라면서, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   향상된 물리 솔버 제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(multi-physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 써멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도가 10배 향상됐다. 또한 진동음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱을 개선하며 자동화된 워크플로우 기능, 향상된 시뮬레이션 성능 등을 제공한다. 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착하며, 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다.   클라우드/HPC/GPU 클라우드 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며, 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU(multi-GPU) 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원한다. 또한, 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감하며 메싱 시간을 20% 줄인다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공하며, 반복 솔버(iterative solver)는 CPU 전용 솔버 대비 6배 빠른 속도를 구현한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있다. 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메카니컬 (Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다.   인공지능 앤시스는 인공지능(AI) 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구 지원을 통해 SimAI 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화한다. 앤시스 SimAI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스 실행 시간을 정밀하게 예측한다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여, 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   연결된 에코시스템 최첨단 연구개발(R&D) 환경에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 자동화 설계를 도입하여 연구개발 워크플로를 원활하고 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 앤시스 엔지니어링 설루션은 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춰 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 앤시스 모델센터(ModelCenter) MBSE 소프트웨어와 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(System Architecture Modeler : SAM)는 SysML v2 지원을 강화해 엔지니어링 조직 전반에서 제품 요구 사항의 접근성과 확장성을 높이고, 팀 간 협업을 더욱 긴밀하게 연결하여 개발 시간 단축에 기여한다. 앤시스 모델센터(ModelCenter)는 MBSE 연결성이 향상되어 호환성을 높였고, 카펠라(Capella) 커넥터 기능이 강화되었으며, 앤시스 적으로 제공한다. SAM과의 더욱 긴밀한 통합을 통해 검색, 저장 및 수정 기능을 보다 직관적으로 제공한다. 앤시스 미네르바(Ansys Minerva) 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 소프트웨어인 미네르바는 일반 커넥터 개선을 통해 외부 데이터 연동을 표준화하며, 업로드 전 문제점 검증을 가능케 하여 제품 생산 시간 및 비용 절감에 기여한다. 커넥터는 새로운 비동기 작업 실행 기능이 추가돼 엔지니어의 생산성을 개선한다.   기타 앤시스 2025 R1의 주요 특징 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang) 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어로 인터페이스, 분산 컴퓨팅, 고급 알고리즘 등 전반적인 개선으로 설계 워크플로의 유연성과 성능을 강화한다. 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군은 컴퓨터 이용 공학(CAE), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM) 등의 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하여, 그란타(Granta) 최종 사용자 인터페이스와 통합 인터페이스 간 일관된 사용자 경험을 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 내결함성 메싱(FaultTolerant Meshing : FTM)과 수밀 메싱(watertight meshing)에 적용된 작업 기반 성능을 개선해 메싱 속도를 가속화한다.  전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구로 앤시스 파워X(Ansys PowerX)를 제공한다.    ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 위한 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. 앤시스는 “AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트가 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망”이라고 전했다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환으로의 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.     제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(Multi-Physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 서멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도의 10배 향상, 진동-음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱 개선, 자동화된 워크플로 기능, 향상된 시뮬레이션 성능을 제공하며, 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착 및 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다. 클라우드 컴퓨팅, HPC 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원. 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감 및 메싱 시간 20% 단축하며, 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(finite element analysis, FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있으며, 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다. 또한, 앤시스는 AI 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다고 소개했다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 앤시스는 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구를 지원해 심AI(SimAI) 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화할 수 있도록 한다. 앤시스 심AI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스와 실행 시간을 정밀하게 예측할 수 있다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해, 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다. 한편, 앤시스는 자사의 엔지니어링 이루션이 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춤으로써 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다고 덧붙였다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 이외에도 앤시스 2025 R1에는 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어인 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang), CAE/CAD/PLM 등 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하는 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군, 메싱 속도를 높인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구인 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 등이 제공된다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라며, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀들도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (8)   지난 호에서 크레오 파라메트릭(Creo Parametric)의 기본 메커니즘 기능을 사용하여 어셈블리 모델에 연결 구속을 정의하고 메커니즘을 구현함으로써, 동작 간섭과 범위 등 모델의 운동학적 특성을 분석해 보았다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭의 메커니즘 다이내믹 옵션(MDO)을 사용하여 어셈블리의 이동 구성 요소에 스프링, 모터, 마찰 및 중력과 같은 동적 특성을 부여하고 힘과 가속도 등 동적 영향을 평가하여 구조 시뮬레이션을 진행하는 방법을 알아보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   메커니즘 다이내믹 옵션을 사용한 동적 시뮬레이션 다음 그림에서 항공기 램 에어 터빈 어셈블리는 사전에 동작 분석을 위한 메커니즘 연결을 정의하고 위치 및 운동학적 분석을 진행하였다.     크레오 파라메트릭에서 어셈블리의 동적 영향을 평가하기 위해 메커니즘 모드로 전환하고, 엑추에이터 모델에 스프링을 추가하여 동적 특성을 정의한다.     대시보드에서 ‘확장’ 스프링 유형을 선택하고 스프링 참조로 실린더 연결이 정의된 두 보디 사이에서 연결점을 선택한다. 대시보드에서 스프링 강성 계수(K)와 스트레치108 · 되지 않은 상태의 길이 값을 설정한다.     옵션에서 그래픽 화면에 표시되는 스프링 아이콘 지름을 정의하고 스프링 생성을 완료한다. 메커니즘에서 생성한 스프링은 모델이 동작하는 동안 그래픽 화면에 동적으로 애니메이션되며 어셈블리 피처로 생성되어 모델 트리와 메커니즘 트리 모두에서 확인하고 편집할 수 있다.     스프링에 추가된 실리더의 동작 축이 한계에 도달할 때 충격력을 시뮬레이션하기 위해, 동작 축에 복원 계수 및 마찰 등 동적 특성을 추가할 수 있다. 복원 계수는 동작의 한계점에 충돌 속도의 손실을 결정하는 계수 값이다. 0의 값은 모든 에너지가 흡수되고, 1의 값은 에너지가 손실되지 않고 완벽한 탄성력의 충돌로 가정한다.     필요할 경우 힘 모터, 토크와 댐퍼 등 동적 힘을 정의하고 중력과 시뮬레이션 초기 조건을 추가할 수 있다.     메커니즘에서 동적 속성 정의가 완료되면 메커니즘 분석을 생성하고 실행한다.     다음 그림의 메커니즘 모델은 별도의 힘을 적용하지 않고 스프링의 강성에 의한 동적 분석을 진행한다. 동적 분석은 힘에 대한 강체의 운동 관계와 강체의 평형 관계를 시뮬레이션하여 강체에 작용하는 힘, 강체의 질량과 강체의 운동에 대한 다양한 결과를 분석할 수 있다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (7)   크레오 파라메트릭(Creo Parametric)을 사용하여 설계 프로세스 초기에 메커니즘 디자인(MDX) 및 모션 분석의 핵심 기능을 활용할 수 있다. 어셈블리 모델에 핀/원통/슬라이드/볼 또는 기어/캠/슬롯과 같은 기계적 연결을 가상으로 표현하여 모델의 운동학적 동작을 분석하고, 간섭 및 모션 범위를 빠르게 확인할 수 있다. 크레오 파라메트릭의 확장 기능인 메커니즘 다이내믹 옵션(MDO)은 어셈블리의 이동 구성 요소에서 힘과 가속도를 시뮬레이션하고 스프링, 모터, 마찰 및 중력과 같은 동적 영향을 평가하고 분석할 수도 있다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11.0에서 항공기 램 에어 터빈 모델을 이용하여 어셈블리 메커니즘을 구현하고 분석하는 방법을 알아보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   메커니즘 연결을 사용하여 구성 요소 조립 크레오 파라메트릭에서 어셈블리 컴포넌트의 동작을 위해서는 연결 구속이 필요하다. 어셈블리 컴포넌트의 실제 동작 조건과 자유도를 고려하여 핀, 원통, 슬라이드 및 볼 등 다양한 유형의 연결 구속을 지정할 수 있다. 그림에서 프로펠러가 회전만 하는 경우 어셈블리 제약 조건에서 연결 유형으로 핀(Pin)을 선택하고, 회전 축과 수직한 변환 평면을 지정하여 축을 기준으로 회전 자유도를 가지는 컴포넌트를 표현할 수 있다.      유압 실린더나 엔진 피스톤과 같이 축 방향으로 직선 운동을 하는 컴포넌트는 연결 유형으로 슬라이더(Slider)를 선택하고, 중심 축과 고정 회전 평면을 지정하여 축 방향으로 하나의 직선 자유도를 가지는 연결을 정의할 수 있다.     연결 구속이 정의되면 그래픽 화면에 별도 아이콘이 표시되어 연결 유형과 동작 방향을 직관적으로 확인할 수 있다. 볼(Ball) 구속은 점과 점을 구속하고 3축을 기준으로 3개의 회전 자유도를 가지는 동작을 표현할 수 있다. 어셈블리 배치에서 새로운 세트를 클릭하여 다중 연결 구속을 정의할 수도 있다.     원통(Cylinder) 구속은 원통의 축과 축을 선택하여 고정하고 회전과 축 방향의 변환 자유도를 가지는 동작을 표현할 수 있다. 그림과 같이 다른 구속과 다중으로 연결을 정의하면 강체의 축 방향 이동이 제한되어 회전 자유도만 유지된다.     사전 정의된 고정 제약 조건에서 연결 전환을 클릭하여 연결 구속으로 자동 변환할 수 있다.      그림과 같이 두 축과 회전 방향이 고정된 구속을 전환하여 직선 자유도를 가지는 슬라이더(Slider) 연결로 빠르게 정의할 수 있다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아가 ‘엔비디아 AI 서밋 재팬’에서 토요타, 야스카와, 리케이 코퍼레이션 등 일본 기업의 사례를 소개하면서, 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 아이작(Isaac), 메트로폴리스(Metropolis)를 공급해 피지컬 AI와 산업용 AI를 혁신시키고 있다고 발표했다. 산업과 피지컬 AI 기반 시스템은 로봇 AI 모델 훈련, 테스트, 시뮬레이션, 배포를 가능하게 하는 세 가지 컴퓨터 설루션을 통해 가속화되고 있다. 토요타 공장에서 중금속을 운반하는 로봇. 공장에서 인간과 함께 일하는 야스카와의 로봇. 이러한 노력을 가상으로 진행하기 위해 리케이 코퍼레이션은 계획을 지원하는 디지털 트윈 툴을 개발하고 있다.  토요타는 로봇의 모션, 파지를 위한 물리 시뮬레이션에 엔비디아 옴니버스를 활용해 금속 단조 능력을 향상시키고 있다. 이를 통해 로봇이 단조 재료를 운반하는 방법을 훈련하는 데에 걸리는 시간을 단축할 수 있다. 토요타는 로봇의 작업 처리와 로봇 모션을 엔비디아 피직스(PhysX)의 정확도로 재현하는 것을 검증하기 위해 옴니버스를 사용하고 있다. 옴니버스는 현실 세계의 사물과 시스템의 물리적 특성을 정확하게 복제하는 공장과 기타 환경의 디지털 트윈 모델링을 지원한다. 이는 차세대 자율 시스템을 구동하기 위한 피지컬 AI 구축의 기반이 된다. 토요타는 옴니버스를 통해 질량 특성, 중력, 마찰 등을 모델링해 테스트의 물리적 표현과 결과를 비교할 수 있다. 이는 조작과 로봇 모션 작업에 도움이 될 수 있다. 또한 토요타는 고도의 기술이 필요한 문제에 대해 로보틱스로 선임 직원의 전문 지식을 복제할 수 있다. 뿐만 아니라 공장 직원이 금속 단조 생산 라인과 관련된 고온, 열악한 환경에서 작업할 필요가 없어 안전성과 처리량이 향상된다.   ▲ 이미지 제공 : 토요타   야스카와는 60만 대 이상의 로봇을 출하하고 자동차 산업용 로봇, 협동 로봇, 양팔 로봇 등 약 200개의 로봇 모델을 제공하는 선도적인 글로벌 로봇 제조업체이다. 야스카와는 작업 적응, 다용도성, 유연성을 갖춘 적응형 로봇 모토맨 넥스트(MOTOMAN NEXT)를 통해 새로운 시장으로 확장하고 있다. 모토맨 넥스트는 엔비디아 아이작과 옴니버스 플랫폼으로 구동되는 첨단 로보틱스를 기반으로 하며, 식품, 물류, 의료, 농업 산업을 위한 자동화를 제공하는 데에 주력하고 있다. 야스카와는 엔비디아 가속 라이브러리와 AI 모델의 레퍼런스 워크플로인 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Manipulator)를 사용해 산업용 로봇 팔에 AI를 통합해 광범위한 산업 자동화 작업을 완료할 수 있는 능력을 부여하고 있다. 야스카와는 정밀한 6D 포즈 추정, 추적을 위해 파운데이션포즈(FoundationPose)를 사용하고 있다. 이러한 AI 모델은 야스카와 로봇 팔의 적응력과 효율성을 향상시킨다. 아울러 모션 제어로 시뮬레이션에서 현실로의 전환을 가능케 해 다양한 산업 분야에서 복잡한 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 야스카와는 옴니버스 토대로 구축된 엔비디아 아이작 심(Sim) 기반의 디지털 트윈과 로봇 시뮬레이션을 채택했다. 이를 통해 야스카와의 로봇 설루션 개발과 배포를 가속화해 시간과 리소스를 절약하고 있다. 시스템 설루션 제공업체인 리케이 코퍼레이션은 제조 부문을 위한 공간 컴퓨팅과 확장 현실 기술을 전문으로 하는 기업이다. 이 기술 회사는 일본 제조 산업을 위한 디지털 트윈 애셋 라이브러리인 재팬 USD 팩토리(JAPAN USD Factory)를 개발했다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 개발된 재팬 USD 팩토리는 일본 전역의 제조 현장에서 일반적으로 사용되는 자재와 장비를 디지털 형태로 재현한다. 이를 통해 일본 제조업체들은 공장과 물류창고의 디지털 트윈을 보다 쉽게 구축할 수 있다. 리케이 코퍼레이션은 이러한 디지털 자산을 통해 제조 공정의 다양한 설계, 시뮬레이션, 운영 단계를 간소화해 디지털 트윈을 통한 생산성 향상을 목표로 하고 있다. 범용 3D 애셋 교환인 오픈USD(OpenUSD)로 개발된 재팬 USD 팩토리는 개발자가 팔레트와 랙과 같은 애셋 라이브러리에 액세스하게 해 툴과 워크플로 전반에 걸쳐 원활한 통합을 제공한다.

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.

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.