매스웍스는 엔지니어, 과학자, 연구원의 생산성을 높이고 개발을 가속화하는 매트랩(MATLAB)용 생성형 AI 어시스턴트 ‘매트랩 코파일럿(MATLAB Copilot)’을 출시했다. 매트랩 및 시뮬링크 릴리스 2025b(Simulink Release 2025b, R2025b)에서 제공되는 매트랩 코파일럿은 매트랩 환경 내에서 코딩, 디버깅, 학습을 간소화하도록 설계되었다. 매트랩 코파일럿은 개발 워크플로 전반에 걸쳐 사용자를 지원하는 지능형 기능을 제공한다. 사용자는 매트랩 코파일럿 채팅(MATLAB Copilot Chat)에서 질문을 하고 매스웍스 문서와 실제 코드 예제를 기반으로 답변을 받아, 매트랩 환경을 벗어나지 않고도 신뢰할 수 있고 상황에 맞는 정보에 빠르게 접근할 수 있다. 사용자가 매트랩 편집기(MATLAB Editor)를 사용할 때 코파일럿이 자동 완성과 코드 예측을 제안하거나 자연어로 작성된 설명으로부터 코드를 생성하여, 더 빠른 개발과 더 효율적인 프로토타이핑을 가능하게 한다. 매트랩 코파일럿은 익숙하지 않은 코드를 설명하고, 주석을 추가하며, 오류 설명을 명확히 설명하고, 매트랩 테스트(MATLAB Test)를 사용하여 테스트를 생성하기도 한다. 이러한 기능은 디버깅 시간을 줄이고, 코드 품질을 향상시키며, 팀 간 더 빠른 온보딩과 협업을 지원한다.     매스웍스 엔지니어링 부서의 로이 루리(Roy Lurie) 부사장은 “매트랩 코파일럿은 사용자가 프로그래밍이 아닌 엔지니어링과 연구에 집중할 수 있도록 지원한다는 매스웍스의 오랜 접근 방식을 이어간다”면서, “기존 매트랩 워크플로에 생성형 AI를 직접 통합함으로써 매트랩 코파일럿은 매트랩과 시뮬링크를 엔지니어링 혁신 플랫폼으로 강화하여, 수백만 명의 엔지니어와 과학자가 세계에서 가장 혁신적인 엔지니어링 시스템을 설계하고 구축할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 매스웍스의 세스 디랜드(Seth DeLand) 생성형 AI 부문 수석 제품 마케팅 매니저는 “매트랩 코파일럿은 엔지니어, 과학자, 연구원들이 이미 익숙하고 신뢰하는 매트랩 환경 안에서 그대로 활용할 수 있도록 설계되었다”면서, “이는 코드를 더 빠르게 작성할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 전체 개발 프로세스를 더 직관적이고, 협력적이며, 궁극적으로 더 강력하게 만드는 것이다. 앞으로 사용자들이 매트랩 코파일럿을 어떻게 활용할지 기대된다”고 말했다.

매스웍스는 한국전자통신연구원(ETRI)이 매스웍스의 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용하여 직교형 레이더 신호 송수신용 실시간 신호처리 모듈을 개발했다고 발표했다. 이 모듈은 내셔널인스트루먼트(NI) FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반 레이더 에뮬레이션 동작을 가속화한다. ETRI 입체통신연구소의 전파연구본부는 소출력 레이더 시스템에서 동작하는 직교형 레이더 신호 송수신이라는 복잡한 신호 처리 과제를 해결하기 위해, 매트랩과 시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계(MBD) 접근 방식을 도입했다. 이를 통해 알고리즘을 시스템 수준에서 설계하고 검증한 뒤 자동 HDL 코드 생성과 하드웨어 구현까지 가능해졌으며, FPGA 기반 실시간 처리 시스템의 개발 효율성과 구현 정확도를 동시에 향상시켰다. 실시간 신호처리 모듈을 개발하는 과정에서 ETRI 연구팀은 그래픽 프로그래밍 환경을 이용한 기존의 CPU 기반 실행 방식만으로는 정해진 시간 내에 다중 신호를 동시에 분석하고 처리해야 하는 성능 요구사항을 충족할 수 없음을 확인했다. 신호 간섭을 줄이기 위한 정합 필터 뱅크(matched filter bank)와 같은 병렬 처리 알고리즘은 실시간 실행이 필요했고, 직교 신호 수신기는 파이프라인 구조로 구현되어야 했다. 이에 연구팀은 이러한 성능 목표 달성을 위해 NI FPGA로의 전환이 필수라고 판단했다. 그러나 매트랩 알고리즘을 HDL 코드로 변환하는 과정은 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬웠으며, 특히 알고리즘이 변경될 때마다 수동으로 코드를 업데이트해야 하는 문제가 있었다.  또한, 알고리즘과 HDL 코드 간의 구조적 불일치로 인해 디버깅 과정이 복잡해졌다.     이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 알고리즘을 시뮬링크 모델로 변환한 후 HDL 코더(HDL Coder)를 통해 HDL 코드를 자동 생성하는 워크플로를 선택했다. 이러한 접근 방식을 통해 아키텍처, 고정소수점 데이터 타입, 구현 방법 등 FPGA 구현을 위한 다양한 설계 옵션을 쉽게 평가할 수 있었다. 또한 매스웍스의 HDL 베리파이어(HDL Verifier)를 활용해 생성된 HDL 코드와 원본 알고리즘의 동작을 코시뮬레이션을 통해 비교함으로써, 시스템 수준에서의 동작 검증과 성능 테스트를 효과적으로 수행했다. ETRI는 기존의 수동 코딩 워크플로 대비 HDL 코드 구현과 검증에 소요되는 시간과 노력을 약 50% 절감할 수 있었다. 더 나아가, 알고리즘 설계자와 하드웨어 엔지니어 간의 워크플로를 통합하여 반복 작업을 줄이고 인적 오류를 최소화했다. ETRI는 머신러닝 기반 알고리즘이 포함된 향후 프로젝트에서도 동일한 방식으로 HDL Coder를 활용한 자동 코드 생성을 적극 적용할 계획이다. 한국전자통신연구원 전파연구본부의 책임연구원인 김형중 박사는 “매트랩 펑션 블록(MATLAB Function blocks)을 사용하면 주요 알고리즘 코드 대부분을 별도 작업 없이 그대로 사용할 수 있어 특히 유용하다”면서, “HDL 전문 지식이 없어도 HDL 코더를 사용해 알고리즘을 HDL 코드로 쉽게 변환할 수 있었다”고 설명했다. 매스웍스코리아의 정승혁 애플리케이션 엔지니어는 “한국전자통신연구원의 직교형 레이더 신호 개발에서복잡한 신호처리 알고리즘을 FPGA 하드웨어로 효율적으로 구현하는 데 매트랩과 시뮬링크가 핵심 역할을 했다. 이번 성과는 매스웍스의 모델 기반 설계 접근법이 한국의 첨단 연구개발 프로젝트에서 실질적인 혁신을 가능하게 한다는 것을 보여준다”면서, “매스웍스는 앞으로도 한국의 선도적인 연구기관들과 지속적인 협력을 통해 차세대 기술 개발에 적극 지원할 것”이라고 말했다.

매스웍스는 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 매트랩(MATLAB) 및 매트랩 병렬 서버(MATLAB Parallel Server) 호스팅 서비스 제공을 위한 협약을 체결했다고 발표했다. 양 기관은 한국과학기술정보연구원 국가슈퍼컴퓨팅센터의 HPC(고성능 컴퓨팅) 서비스 고도화를 위한 협력을 진행할 계획이다. 매트랩 사용자들은 국가슈퍼컴퓨팅센터의 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 대규모 데이터 처리, 복잡한 연산, 인공지능 모델 학습 등을 수행할 수 있게 됐다. 사용자들은 컴퓨터 상에서 제공되는 가상 환경을 통해 복잡한 기술적 설정 없이도 원격으로 작업을 제출하고 슈퍼컴퓨터의 병렬 컴퓨팅 기능에 접근할 수 있다. 이번 협약을 통해 교육 및 연구 기관뿐만 아니라 기업 사용자들도 개인 또는 기관에서 보유한 매트랩과 매트랩 병렬 서버 라이선스를 활용할 수 있게 됐다. 또한 매스웍스는 세미나와 워크숍을 통해 연구자들의 고성능 컴퓨팅 활용을 지원하고 기술 교육을 제공할 예정이다.     매스웍스의 김광식 상무는 “이번 협약은 ‘과학과 공학의 발전을 가속화한다’는 매스웍스의 미션을 실현하는 중요한 발걸음”이라면서, “매트랩을 통해 대규모 데이터 처리와 AI 모델 학습이 필요한 학계와 산업계의 연구자들이 슈퍼컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것”이라고 말했다. 국가슈퍼컴퓨팅본부의 박찬열 본부장은 “매스웍스와의 협력을 통해 핵심 연구 인프라인 고성능 컴퓨팅 자원을 기반으로 더욱 다양한 연구 환경을 제공함으로써 국내 연구자들의 연구 생산성이 향상되길 기대한다”면서, “앞으로도 KISTI는 국내 과학기술 발전을 위해 세계적 수준의 컴퓨팅 인프라를 제공하고 연구자 지원을 강화해 나갈 것”이라고 말했다.

매스웍스는 미국 뉴잉글랜드의 에너지 기업인 에버소스 에너지(Eversource Energy)와 협력해 재생에너지 통합을 지원하는 시스템 계획 프로세스를 구축했다고 밝혔다. 전기차, 히트펌프, 태양광 패널 등 친환경 에너지의 확산으로 전력 배전망 계획에 불확실성이 커지는 가운데, 에버소스는 포춘 글로벌 500대 기업이 수백만 개의 전력망 시나리오를 확률과 위험도에 따라 분석하고 우선순위를 정할 수 있는 확률론적 조류 계산(PLF : Probabilistic Load Flow) 시스템을 개발했다. 미국의 에너지 전환 과정에서의 핵심 과제는 재생에너지 발전 설비를 안정적으로 전력망에 통합하는 것이다. 미국 에너지정보청(EIA)에 따르면 2025년에는 26GW(기가와트), 2026년에는 22GW 규모의 태양광 설비가 추가될 것으로 전망하고 있다. 에버소스는 기존의 전통적 시나리오 기반 모델링으로는 미래 전력망 수요에 대응하기 어렵다고 판단하고, 확률론적 조류 계산(PLF) 자동화를 전력 시스템 분석에 통합했다. 이를 통해 에버소스는 수많은 시나리오를 시뮬레이션하고, 배전망 모델링 역량을 향상시키는 한편, 필요한 데이터 분석 역량 강화를 위한 투자도 적극 지원하고 있다.     에버소스는 확률론적 조류 계산(PLF) 시스템 구축을 위해 매트랩(MATLAB)을 주요 개발 환경으로 활용했다. 매트랩은 수치 연산 병렬 처리 기능을 제공해 다중 코어 CPU 및 GPU 클러스터에 효율적으로 작업을 분산시킬 수 있도록 지원했으며, 이를 통해 에버소스는 대규모 시뮬레이션과 데이터 분석을 신속하게 수행할 수 있었다. 또한 매트랩 액티브X(ActiveX) 서버를 활용해 추가 프로그래밍 언어 없이 매트랩과 DNV 시너지 일렉트릭 솔버(DNV Synergi Electric Solver) 간 직접 통신을 구현했다. 확률론적 모델링에 필수적인 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 역시 매트랩을 통해 구현됐다. 이를 통해 입력 변수들의 확률 분포에서 무작위로 값을 선택해 다양한 시나리오를 평가할 수 있다. 또한 매트랩의 데이터 시각화 도구는 PLF 시뮬레이션 결과를 직관적으로 분석하고, 다양한 조건 하에서 전력망 성능을 시각화하여 잠재적인 문제를 발견하고 개선 영역을 식별하는 데 기여했다. 매스웍스의 토니 레논 심스케이프(Simscape) 제품 마케팅 매니저는 “현대 시스템 계획에서 증가하는 요구사항은 도전인 동시에 기회로 작용한다”면서, “에버소스는 매트랩과 매스웍스의 컨설팅 서비스를 통해 인프라 투자 전략을 최적화하고, 잠재적 문제를 선제적으로 대응해 안정적이고 효율적인 에너지 공급 체계를 구축했다”고 말했다. 에버소스의 존 크레소 고급 예측 및 모델링 수석 엔지니어는 “현재 뉴잉글랜드 지역에서 진행 중인 대규모 에너지 전환으로 배전망 계획이 매우 복잡해졌다. 이러한 환경에서 고객에게 안전하고 안정적인 서비스를 제공하는 것이 매우 중요하다”며, “새롭게 구축한 PLF 설루션을 통해 시뮬레이션 시간을 95% 단축하고, 전력망 신뢰도를 정밀하게 평가하며, 데이터 기반으로 최적의 인프라 투자 결정을 내릴 수 있게 됐다. 이를 통해 잠재적 문제를 선제적으로 해결할 수 있는 역량을 확보했다”고 말했다.

매스웍스(MathWorks)는 국내 대학생들이 인공지능(AI) 실무 역량을 강화하고, 다양한 산업 분야에서의 AI 기술 활용 가능성을 확대할 수 있도록 ‘제5회 매트랩(MATLAB) 대학생 AI 경진대회’를 개최한다고 밝혔다. 국내 대학교에 재학 중인 대학생 및 대학원생이라면 누구나 개인 또는 팀으로 참가할 수 있다. 오는 5월 30일까지 참가 신청을 받으며, 예선에서는 프로젝트 주제 설명과 매트랩을 활용한 솔루션 구현 계획을 제출해야 한다. 최종 우승자는 9월에 발표될 예정이다. 이번 대회 참가자들에게는 AI 기반 시스템을 구현할 수 있도록 매트랩과 시뮬링크(Simulink)를 포함한 다양한 매스웍스 제품들을 자유롭게 사용할 수 있다. 또한 매스웍스는 예선 통과자를 대상으로 매스웍스 엔지니어가 직접 진행하는 온라인 교육을 개최할 예정이다. 온라인 교육에서는 ‘딥러닝 온램프(Deep Learning Onramp)’와 같은 자기 주도형 온라인 교육과정을 활용해 학생들이 매트랩의 다양한 기능을 보다 쉽게 탐색하고, 실제 프로젝트의 완성도를 높일 수 있는 실용적인 방법을 제공받는 기회가 마련될 예정이다. 올해로 5회째를 맞이한 본 대회는 대학생들이 매트랩과 시뮬링크를 활용해 실생활의 다양한 문제를 창의적으로 해결하고, AI 기술을 실질적으로 적용할 기회를 제공하기 위해 마련됐다. 2021년 첫 개최 이후, 매해 참가자 수, 참가 주제, 매스웍스 툴의 활용도 면에서 꾸준한 성장세를 보이고 있으며, 특히 작년 대회에서는 1인 가구, 고령화, 교통, 환경 등 사회적 변화에 대응하는 시의성 높은 프로젝트들이 실질적인 응용 가능성과 기술적 우수성을 선보였다.  최종 결선에 진출한 세 팀에게는 각각 1등 200만 원, 2등 100만 원, 3등 50만 원의 우승 상금이 수여된다. 심사는 매스웍스의 AI 전문가들이 진행하며 AI 모델 구축의 타당성 및 혁신성 등을 종합적으로 검토할 예정이다. 특히 올해에는 매트랩을 비롯한 매스웍스 툴 활용 능력을 중점적으로 심사해 참가자들의 기술 역량과 문제 해결 능력을 다각도로 분석할 계획이다.  김경록 매스웍스코리아 교육 기관 세일즈 매니저는 “매트랩과 시뮬링크는 AI와 엔지니어링을 통합하는 강력한 플랫폼으로, 매스웍스코리아는 학계 및 산업계와 긴밀히 협력하여 기술 확산과 인재 양성에 힘쓰고 있다”며 “이번 경진대회 참가자들은 매스웍스가 제공하는 다양한 툴과 교육 콘텐츠를 활용해 실제 산업에 적용 가능한 AI 프로젝트를 직접 구현해볼 수 있다. 이를 통해 참가자들은 실무 역량을 키우고 미래 AI 전문가로 성장하는 발판을 마련할 수 있을 것"이라고 말했다.   제5회 매트랩 대학생 AI 경진대회에 대한 자세한 사항 및 참가 신청은 매스웍스코리아 홈페이지에서 확인할 수 있다.

매스웍스가 4월 8일 ‘매트랩 엑스포 2025 코리아(MATLAB EXPO 2025 Korea)’를 개최했다고 발표했다. 행사에는 1500명 이상의 국내외 기술 전문가, 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink) 사용 고객이 참석해 다양한 산업 분야의 최신 기술 및 엔지니어링 트렌드를 확인했다. 이번 행사는 매스웍스의 아비 네헤미아(Avi Nehemiah) 설계 자동화 소프트웨어 부문 총괄 디렉터와 한화로보틱스 정병찬 대표이사의 기조연설로 시작됐다. 아비 네헤미아 디렉터는 기조연설에서 소프트웨어 정의 시스템(Software-defined systems)의 가치와 구현 방법을 심도 있게 다뤘다. 발표에 따르면, 모델 기반 설계(Model-Based Design)를 통해 요구사항부터 아키텍처, 기능, 구현, 테스트까지 이어지는 디지털 스레드를 구축하고, AI와 데이터 기반 기능, 클라우드 활용을 통해 하드웨어 변경 없이도 새로운 기능을 제공할 수 있다. 이러한 접근 방식은 자동차, 산업 기계, 의료 시스템 등 다양한 산업 분야에서 제품의 가치를 높이고 사용자 경험을 향상시키는 핵심 요소로 자리잡았다. 정병찬 대표이사는 ‘로봇, 혁신으로 일상과 산업을 재창조하다’라는 제목의 기조연설에서 로봇 기술의 현재와 미래를 조망했다. 정병찬 대표이사에 따르면 로봇 기술이 제조업을 넘어 서비스, 의료, 농업 등 다양한 분야로 확장되고 있다. 발표에 따르면 이러한 확장은 인공지능과 로봇 기술의 발전과 결합되어 산업 생태계에 상당한 영향을 미칠 잠재력을 갖는다. 매트랩 엑스포 2025 코리아의 기술 세션은 알고리즘 개발 및 AI, 전동화, 모델 기반 설계, AI 응용 엔지니어링, 모빌리티, 무선 및 위성 등 6개 트랙으로 구성됐다. 삼성전자, 현대자동차, SK텔레콤, 한국전력연구원 등 국내 첨단 기술 기업들이 참가해 매트랩과 시뮬링크의 활용 사례를 공유했다.     행사장의 데모 부스에서는 다양한 산업 분야의 기술이 소개됐다. 자동차 분야에서는 모델 기반 설계의 데브옵스(DevOps) 환경 통합 설루션을 전시했다. 또한 매스웍스는 요구사항 관리부터 시스템 아키텍처 설계, 소프트웨어 개발과 검증까지의 CI 환경 구축 방안을 시연했다. 무선 분야에서는 언리얼 엔진을 활용한 사실적 위성 시나리오 시각화 사례에 대한 핸즈온 데모를 통해 AI 기반 모델링 기법을 체험할 수 있게 했다. 참석자들은 정적 및 동적 검증을 위한 통합 플랫폼인 폴리스페이스(Polyspace) 제품군을 통한 코드 기반 검증 과정도 확인할 수 있었다. 아카데믹 부스에서는 세종대학교, 단국대학교, 카이스트, 인하대학교, 전북대학교, 창원대학교, 한국공학대학교 등 여러 대학의 연구 사례가 소개되었는데, 그중 인하대학교 임베디드 제어 연구실(ECL)은 ‘신속 제어 프로토타이핑 시스템 및 첨단 제어 기술’을 발표했다. 인하대학교 ECL은 자체 개발한 경량 신속 제어 프로토타이핑 시스템(LW-RCP)을 활용해 시뮬링크 기반의 블록 다이어그램 프로그래밍으로 제어 시스템을 설계하고 실시간 제어기를 구현하는 방법을 설명했다. 특히 2단 도립진자 시스템의 실시간 제어 시연에서는 최적제어와 강화학습 기반 제어를 활용한 기술을 시연했다. 매스웍스코리아의 이종민 대표는 "이번 매트랩 엑스포는 참석자들과 함께 국내 엔지니어링 분야의 미래를 확인할 수 있는 뜻깊은 행사였다”면서, “매스웍스는 앞으로도 AI, 전동화, 모빌리티 등 다양한 산업 분야의 기술 발전을 지원해 국내 산업의 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 전했다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 18일 CNG TV는 ‘시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계의 핵심과 실제 적용 사례’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나에서는 모델 기반 설계(MBD)의 개념과 함께, 시뮬링크(Simulink)를 사용한 제어 시스템 모델 개발 및 적용 방법이 소개됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 매스웍스 유재흥 애플리케이션 엔지니어와 한재훈 애플리케이션 엔지니어   이번 CNG TV에서 매스웍스는 시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계(MBD)의 핵심 원리와 실제 적용 사례를 소개했다. 시뮬링크는 동적 시스템과 제어 알고리즘을 효과적으로 시뮬레이션할 수 있는 모델링 도구로, 실제 물리적 시험보다 빠르고 안전하게 그리고 비용 효율적으로 설계를 검증할 수 있는 장점이 있다. 매스웍스코리아의 한재훈 애플리케이션 엔지니어는 “시뮬레이션을 활용하면 실제 환경에서 수행하기 어렵거나 위험한 시험을 안전하게 반복 수행할 수 있어, 개발 초기에 문제를 조기에 발견하고 수정하는 것이 가능하다”고 강조했다. 이번 웨비나에서 발표된 주요 예제는 태양열 발전 시스템이었다. 이 시스템은 태양광 패널이 태양의 움직임을 정확히 추적할 수 있도록 모터를 통해 제어하여 발전 효율을 극대화하는 방식이다. 시뮬링크를 사용하여 모터 및 패널의 물리 시스템 모델링부터 제어기 설계, 시스템 통합 및 검증까지 전 과정이 진행되었다. 특히 자동 코드 생성 기능을 활용하여 프로토타입 설계 과정을 빠르게 진행할 수 있었다. 이에 대해 한재훈 엔지니어는 “자동 코드 생성으로 인해 개발자가 직접 코딩할 때 발생할 수 있는 인적 오류를 크게 줄일 수 있다”고 설명했다.   ▲ 물리적 프로토타입은 비용이 많이 들고 반복 주기가 느리다.    현실적인 시스템 모델링에 필요한 파라미터 추정 기능에 대한 설명도 이어졌다. 이 과정에서 실제 물리적 시험 데이터를 이용해 모델 응답과의 차이를 줄여나가는 방법이 시연되었다. 한재훈 엔지니어는 “파라미터 추정 과정에서 모델의 정확도를 높이기 위해 적절한 범위를 설정하는 것이 중요하다”고 전했다. 한편 산업 현장에서의 실제 성공 사례도 소개됐다. 대표적인 성공 사례로, 나사(NASA)는 마하 10 속도의 초고속 비행기 제어 시스템 개발에 시뮬링크를 활용하여 첫 시도부터 성공적인 결과를 거둔 바 있다. 한국항공우주연구원(KARI)은 항공 소프트웨어 표준인 DO-178 준수를 위한 소프트웨어 개발 과정 일부를 자동화함으로써, 소프트웨어 품질 향상과 개발 효율성을 동시에 확보했다. 닛산은 자동차 엔진 제어 소프트웨어 개발 기간을 대폭 단축하여 비용 효율을 크게 높이는 성과를 거두었다. 시뮬링크 기반의 모델 기반 설계 방식이 팀 협업 및 유지보수 측면에서 우수한 성과를 보이고 있다. 요구 사항이 빈번하게 변경되는 환경에서도 변경사항을 명확히 추적하고, 자동화된 검증 기능을 통해 보다 신속하고 정확한 대응이 가능하다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스가 인텔의 자회사인 알테라(Altera)와 함께 알테라 FPGA(프로그래머블 반도체)의 무선 개발 가속화를 위한 협력 계획을 발표했다. 이를 통해 무선 시스템 엔지니어는 AI 기반 오토인코더를 사용해 채널 상태 정보(CSI) 데이터를 압축하고, 프론트홀 트래픽과 대역폭 요구사항을 크게 줄일 수 있게 된다. 또한 5G 및 6G 무선 통신 시스템을 다루는 엔지니어는 사용자 데이터 무결성을 보장하고, 무선 통신 시스템의 신뢰성과 성능 표준을 유지하는 동시에 비용을 절감할 수 있을 것으로 예상된다. 매스웍스는 알테라 FPGA에 특화된 AI 및 무선 개발을 강화하는 포괄적인 툴 제품군을 제공한다. ‘딥러닝 HDL 툴박스(Deep Learning HDL Toolbox)’는 FPGA 하드웨어에서 딥러닝 신경망을 구현하고자 하는 엔지니어의 요구사항을 충족한다. 딥러닝 HDL 툴박스는 ‘HDL 코더(HDL Coder)’의 기능을 활용함으로써, 사용자는 효율적인 고성능 딥러닝 프로세서 IP 코어를 커스터마이즈하고 구축 및 배포할 수 있다. 이는 표준 네트워크와 레이어를 지원함으로써 무선 애플리케이션의 성능과 유연성을 높인다. FPGA AI 스위트는 오픈비노(OpenVINO) 툴킷을 통해 널리 사용되는 산업 프레임워크의 사전 훈련된 AI 모델을 활용하여 알테라 FPGA에서 버튼 하나로 맞춤형 AI 추론 가속기 IP를 생성할 수 있도록 지원한다. 또한 FPGA AI 스위트는 FPGA 개발자가 쿼터스(Quartus) 프라임 소프트웨어 FPGA 플로를 사용해 AI 추론 가속기 IP를 FPGA 설계에 원활하게 통합할 수 있게 한다. 개발자들은 딥러닝 툴박스와 오픈비노 툴킷을 결합해 알테라 FPGA에서 AI 추론을 최적화할 수 있는 과정을 간소화할 수 있다.     알테라의 마이크 피튼(Mike Fitton) 버티컬 시장 담당 부사장 겸 총괄 매니저는 “매스웍스와 알테라의 협력을 통해 기업은 5G RAN(무선 접속 네트워크)에서 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)에 이르기까지 다양한 5G 및 6G 무선 통신 애플리케이션에 AI의 강력한 힘을 활용할 수 있게 됐다”면서, “개발자는 알테라의 FPGA AI 스위트(suite)와 매스웍스 소프트웨어를 활용해 알고리즘 설계부터 하드웨어 구현에 이르는 워크플로를 간소화하고, AI 기반 무선 시스템이 현대 애플리케이션의 엄격한 요구사항을 충족하도록 보장할 수 있게 됐다”고 말했다. 매스웍스의 후만 자린코우브(Houman Zarrinkoub) 수석 제품 매니저는 “AI 기반 압축은 통신 산업에 있어 매우 강력한 기술”이라며, “매스웍스 소프트웨어는 AI 및 무선 개발을 위한 강력한 기반을 제공한다. 무선 엔지니어는 매스웍스 툴과 알테라의 FPGA 기술을 통합해 고성능 AI 애플리케이션과 첨단 5G 및 6G 무선 시스템을 효율적으로 개발할 수 있다”고 말했다.

매스웍스코리아가 3월 18일(화) 오후 2시부터 1시간 동안 CNG TV 웨비나를 통해 'Simulink(시뮬링크)를 활용한 모델 기반 설계의 핵심과 실제 적용 사례'를 주제로, 모델 기반 설계의 개요와 Simulink를 사용하여 실제 제어 시스템 모델을 개발하는 방법에 대해 발표한다. 또한  Simulink를 활용한 구체적인 예시를 통해 모델 기반 설계의 실질적인 적용 방법도 소개될 예정이다. 참고로, 모델 기반 설계는 요구되는 개발 표준을 준수하면서도 복잡한 임베디드 시스템 개발 시 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과적인 방법이다. 이를 통해 요구사항에서 구현까지 Digital Thread를 형성하여 추적성을 확보하고, 설계 알고리즘의 가독성을 향상시키며, 개발 초기 단계에서 시뮬레이션을 통해 물리적 시험에 투입되는 자원을 절약할 수 있다.  이번 웨비나는 사전등록을 통해 무료로 시청할 수 있다. Simulink를 활용한 구체적인 예시를 통해 모델 기반 설계의 실질적인 적용 방법들을 확인해 보시기 바란다.