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통합검색 "물리학"에 대한 통합 검색 내용이 180개 있습니다
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작용, 반작용, 상호작용
시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (9)   지난 호에서는 ‘개별 관찰’, ‘집단 관찰’, ‘확률과 통계’에 관한 주제의 세 번째 이야기로 ‘확률과 통계’에 관해서 생각해 보았다. 통계는 단순한 숫자놀음이지만 그 숫자를 어떻게 얻었는지 어떻게 해석해야 하는지를 고민하지 않고 사용하게 되면 의도와는 다르게 엉뚱한 결론에 도달할 수 있다. 룰렛 돌림판과 주사위의 경우를 예로 들어 확률과 통계에 관해서 생각해 보았다.  이번 호에서는 ‘작용, 반작용, 상호작용’을 주제로 주변에서 일어나는 일들을 조금 특별한 시각으로 바라보고자 한다. 뉴턴의 운동법칙, 작용, 반작용, 상호작용의 사전적 의미, 다양한 물리 현상, 생태계의 상호작용, 사회적 상호작용, 관점의 차이, 상관관계를 통해서 세상을 알아가는 방법 등을 예로 들어가며 이야기를 전개한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 분수대 위에서 작은 힘만 가해도 자유롭게 회전하는 돌로 만든 지구본   유체 베어링 오래전에 분수대 위에서 작은 힘만 가해도 자유롭게 회전하는 돌로 만든 지구본을 보고 신기해했던 기억이 있다.(그림 1) 마치 중력이 작동하지 않는 듯한 인상을 받았다. 지구본을 만든 돌의 무게를 상상하면 그런 느낌이 들 수밖에 없다. 기계적 베어링 대신에 물을 베어링으로 사용한 유체 베어링이 사용된 것이다. 유체 베어링(fluid bearing 또는 fluid dynamic bearing)은 베어링 표면 사이에서 빠르게 움직이는 가압 액체 또는 가스의 얇은 층에 의해 하중이 지지되는 베어링이다. 움직이는 부품 사이에 접촉이 없다. 부품 사이에 마찰이 없어 유체 베어링은 다른 많은 종류의 베어링보다 마찰, 마모 및 진동이 적은 것이 특징이다. 일부 유체 베어링은 올바르게 작동하는 조건에서는 부품의 마모가 거의 없다. <그림 1>의 경우에는 지구본이 완벽한 구의 형태가 되어야만 물이 베어링의 역할을 할 수 있다. 물이 지구본에 작용하는 중력을 거슬러 지구본을 들어올려야 하는데 지구본을 감싸고 있는 링(ring)과의 간격이 장소에 따라 차이가 있으면 압력이 고르게 걸리지 않게 된다. 따라서 무거운 지구본을 부양할 수 없게 되고 지구본을 자유롭게 회전시킬 수도 없다. 지구본이 떠 있는 상태에서 자유롭게 회전할 수 있다면 작은 힘으로 회전 방향과 속도를 바꿀 수 있다. 마찰력이 거의 없기 때문이다.   뉴턴의 운동법칙 고전역학에서 뉴턴의 운동법칙(Newton's laws of motion)은 물체의 운동을 세 가지의 원리로 설명한 물리 법칙이다.(그림 2) 영국의 수학자, 물리학자, 천문학자였던 아이작 뉴턴이 도입한 이 법칙은 고전역학의 기본 바탕을 이루고 있다. 라틴어로 1687년에 출판된 ‘자연철학의 수학적 원리(Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica, Mathematical Principles of Natural Philosophy)’라는 책에서 뉴턴의 운동법칙 세 가지가 소개되었다. 제1법칙은 ‘관성의 법칙’ 또는 ‘갈릴레이의 법칙’으로 불린다. 물체의 질량 중심은 외부 힘이 작용하지 않는 한 일정한 속도로 움직인다. 마찰이나 에너지 손실이 없다면 관성으로 속도가 유지된다. 즉, 물체에 가해진 알짜 힘(net force)이 0일 때 물체의 속도가 변하지 않으므로 질량 중심의 가속도는 0(a = 0, V : Constant)이다. 제2법칙은 ‘가속도의 법칙’으로 불린다. 물체의 운동량의 시간에 따른 변화율(가속도, a)은 그 물체에 작용하는 힘(F, 크기와 방향에 있어서)과 같다. 물체에 더 큰 알짜 힘이 가해질 수록 물체의 운동량 변화는 더 커진다.(F = ma) 물체에 힘을 가하면 힘이 가해진 물체는 운동량이 바뀐다. 제3법칙은 ‘작용과 반작용의 법칙’으로 불리며, 물체 A가 다른 물체 B에 힘을 가하면 물체 B는 물체 A에 크기는 같고 방향은 반대인 힘을 동시에 가한다.(FAB = -FBA ). ‘모든 작용에 대해 크기는 같고 방향은 반대인 반작용이 존재한다’라고 설명하기도 한다. 당연한 이야기같기도 하고 알 듯 말 듯한 이야기같기도 하다. 필자도 글을 쓰면서 아무리 간단한 사실도 언어를 사용해서 표현한다는 것이 얼마나 어려운 일인지 생각하게 된다. 실제로 언어로 표현된 많은 사실, 느낌, 감정이 얼마나 정확하게 표현된 것이고 그 의미를 얼마나 정확하게 이해할 수 있는지 의문스러울 때가 많다.   그림 2. 뉴턴의 세 가지 운동법칙   작용, 반작용, 상호작용의 사전적 의미 때로는 이미 잘 알고 있고 자주 사용하는 용어나 단어도 어떤 의미로 사용되는지 살펴보면 의외로 새로운 발견을 하게 되는 경우가 있다. 이번 기회에 작용, 반작용, 상호작용이라는 단어의 뜻을 사전에서 찾아보자. 작용(action) 어떠한 현상을 일으키거나 영향을 미침 [물리] 어떠한 물리적 원인이나 대상이 다른 대상이나 원인에 기여함 또는 그런 현상. 역학에서 물체 사이의 힘도 이 결과로 생긴다.  [철학] 현상학에서, 표상·의식·체험 따위의 심리적 과정에 있어서 대상의 의미 내용을 지향하는 능동적인 계기를 이르는 말 반작용(reaction)  어떤 움직임에 대하여 그것을 거스르는 반대의 움직임이 생겨남 또는 그 움직임 [물리] 물체 A가 물체 B에 힘을 작용시킬 때, B가 똑같은 크기의 반대 방향의 힘을 A에 미치는 작용. 한쪽에 미치는 힘을 작용이라 할 때, 그 다른 쪽에 미치는 힘을 이른다.  상호작용(interaction)  [생명] 생물체 부분들의 기능 사이나, 생물체의 한 부분의 기능과 개체의 기능 사이에서 이루어지는 일정한 작용 [사회] 일반 사람이 주어진 환경에서 다른 사람이나 사물과 서로 관계를 맺는 모든 과정과 방식     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
처리 시간이 10시간 미만인 LES 워크플로
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25)   이번 호에서는 사용자가 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise)와 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver, 이전 명칭 CharLES)를 사용하여 LES 워크플로의 이점을 누릴 수 있는 방법에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   대규모 와류 시뮬레이션(LES)은 최근 전산 유체 역학(CFD)에서 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 급증은 주로 제한된 설계 공간, 긴 실행 시간, 물리학 감소 등 기존의 레이놀즈 평균 나비에 스토크(RANS) 기반 CFD에 내재된 트레이드오프 때문이다. 코드 설계 및 컴퓨팅 아키텍처의 발전으로 경계층 분리, 항공 음향, 연소 등 복잡한 산업 문제에 대해 LES(Large-Eddy Simulation, 대형 와류 시뮬레이션)와 같은 고충실도 시뮬레이션을 구현할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰도를 높여줄 뿐만 아니라, GPU 컴퓨팅 아키텍처의 활용을 통해 LES 솔버의 성능을 크게 향상시켰다. 이러한 개선으로 이제 LES 워크플로를 실제 엔지니어링 작업에 적용하여 10시간 미만의 처리 시간을 달성할 수 있게 되었으며, 이를 통해 LES는 생산 수준의 CFD 환경에서 실용적인 선택이 될 수 있게 되었다.   ▲ CFD Prediction for High-Lift Aerodynamics(Slotnick, 2019)   피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버가 고충실도 LES 시뮬레이션에서 갖는 장점은 다음과 같이 네 가지로 볼 수 있다. 보로노이 다이어그램 기반 대규모 병렬 메시 환경 강력하고 비선형적으로 안정적인 수치 체계 및 고급 물리 모델 대규모 데이터 세트를 위한 신속한 시각화 및 심문 확장 가능한 GPU 상주 다중 물리 유동 솔버     전처리는 전체 정확도에 큰 영향을 미치고 일반적으로 전체 워크플로 시간의 약 75~80%를 차지하기 때문에 CFD 워크플로에서 매우 중요한 단계이다. 이 단계에서 CFD 사용자를 지원하기 위해 피델리티 LES는 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)라는 고급 메시 툴을 개발했다. 이 툴은 정확도를 개선하고 메시 품질 지표를 향상하는 데 필요한 시간을 단축하여 전처리 워크플로를 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었다. 피델리티 스티치는 LES를 위한 보로노이 다이어그램 기반 볼륨 메시 툴이다. 보로노이 다이어그램은 유클리드 거리를 기반으로 한 고유한 파티션이다. 이 메시 프로세스에는 두 가지 입력이 있다. 첫 번째 입력은 피델리티 스티치가 다이어그램을 클립하는 데 사용할 수밀하고 매니폴드한 표면 메시를 가져오는 것이다. 두 번째 입력은 사이트 생성이다. 토폴로지는 사이트 배치와 해당 사이트 스텐실과 서피스 메시의 교차점을 생성한 결과물이다. 그러면 스티치가 임의의 다면체 셀을 직접 생성한다.     로이드 알고리즘은 반복적으로 메시를 평활화하는 데 사용된다. 이 스무딩 절차는 벽에 가까운 정렬을 유리하게 만들고 고해상도가 필수적인 인터페이스에서 셀 볼륨을 보다 균일하게 분배한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[케이스 스터디] 가상 커미셔닝으로 산업 과제를 해결하는 스피라텍
개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   스피라텍(SpiraTec) 그룹은 디지털 전환, 엔지니어링, 로봇 공학, 자동화 및 산업 IT를 전문으로 하는 공정 산업의 산업 공학 및 설루션 분야의 글로벌 플레이어이다. 스피라텍의 가상 커미셔닝 전문성은 제조사가 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 전 세계적으로 디지털화를 가속화하는 데 도움을 준다. 이번 호에서는 스피라텍이 고객이 주요 산업 과제를 해결하도록 돕는 방법과 유니티(Unity)를 기반으로 가상 커미셔닝을 위한 협업적이고 접근 가능한 설루션을 목표로 하는 오픈 소스 이니셔티브인 ‘오픈 커미셔닝’의 배경과 여정을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   ▲ 생산 라인의 디지털 트윈 : PLC 및 로봇 컨트롤러 통합으로 물질 흐름 시뮬레이션   산업이 디지털 전환을 가속화함에 따라 제조사는 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 비용을 줄이며 지속 가능성 목표를 달성해야 한다는 압박을 받고 있다. 이 모든 과정에서 단편화된 데이터, 구식 방법론 및 제한된 표준화로 어려움을 겪고 있다. 이러한 도전 과제는 더 스마트하고 통합된 설루션을 요구한다. 그리고 여기서 디지털 트윈과 가상 커미셔닝이 등장한다. 글로벌 디지털 트윈 시장은 수요가 급증하고 있다. 2024년에는 177억 3000만 달러로 평가되며, 2025년에는 244억 8000만 달러에서 2032년에는 2593억 2000만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 캡제미니 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)의 디지털 트윈 리포트에 따르면, 57%의 조직이 지속 가능성을 디지털 트윈 투자에 대한 주요 동력으로 언급하며, 51%는 이러한 기술이 환경 목표 달성에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 디지털 트윈 기술의 주요 응용 프로그램인 가상 커미셔닝은 디지털화의 게임 체인저로, 제조사가 실제 배포 전에 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있게 하여 자원 소비를 줄이고 비용을 절감한다.   가상 커미셔닝 이해하기 전통적으로 자동화에서 커미셔닝은 새로운 시스템(장치, 기계, 공장 등)을 완전 작동 가능한 생산 준비 상태로 만드는 과정을 의미한다. 과거에는 대부분의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 프로그래밍 및 시스템 테스트가 물리적 하드웨어가 제자리에 있어야 했으며, 이는 종종 비용이 많이 드는 지연과 막판 문제 해결을 초래했다. 가상 커미셔닝은 이 패러다임을 뒤집고 전체 커미셔닝 프로세스를 디지털 환경에서 복제한다. 실제 장치, 센서 및 액추에이터와 통신하는 대신, PLC는 디지털 트윈과 통신한다. 이는 실제 시스템의 동작을 정확하게 반영하는 에뮬레이션 모델이다. 중요하게도, 동일한 PLC 프로그램 코드는 가상 및 물리적 단계 모두에 사용되어, 물리적 하드웨어가 준비되면 코드 수정이나 막판 재작성 없이 원활한 인계를 보장한다.   ▲ 가상 커미셔닝 : 물리적 배포 전에 디지털 프로세스 시뮬레이션 및 최적화   가상 커미셔닝이 실제 가치를 제공하는 방법 효율성 향상 가상 커미셔닝은 현장 테스트와 물리적 프로토타입의 필요성을 줄여 시간과 비용을 절감한다. 또한 디지털 환경에서 팀이 신속하게 반복할 수 있도록 하여 개발 주기를 가속화하고 시장 출시 시간을 단축한다.   위험 감소 시뮬레이션을 통해 오류를 조기에 발견함으로써, 가상 커미셔닝은 비용이 많이 드는 실수의 위험을 줄인다. 더욱이, 팀이 위험한 작업을 디지털로 시뮬레이션할 수 있도록 하여 물리적 구현 전에 잠재적 위험을 제거함으로써 더 안전한 배포를 지원한다.   협업 및 혁신 현실적인 시뮬레이션은 교차 기능 팀 간의 더 나은 정렬을 촉진한다. 가상 공간에서 시스템을 시각화하고 상호작용함으로써 이해관계자는 더 깊은 통찰력을 얻고, 전반적인 커뮤니케이션을 향상시켜 창의성과 혁신을 촉진한다.   제약에서 능력으로 : 유니티로의 전환 스피라텍은 고객이 가상 커미셔닝을 운영에 원활하게 통합하도록 돕는 단일 목표를 추진해 왔다. 스피라텍은 제한된 확장성을 가진 폐쇄 시스템, 작은 사용자 커뮤니티 및 최소한의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)에 직면했다. 이러한 조건은 공급업체 종속을 촉진하고 프로젝트 위험을 증가시켰다. 이러한 제한은 종종 시간 지연을 일으키고, 고객이 필요로 하는 접근 가능하고 확장 가능한 설루션의 가능성을 없앴다. 유니티는 스피라텍의 큰 장애물을 극복하는 열쇠가 된 실시간 3D 엔진이다. 유니티의 편집기의 힘을 활용함으로써 스피라텍은 최첨단 물리학 및 렌더링 기능을 얻었을 뿐만 아니라, 디지털 트윈 모델 개발에 대한 전체 접근 방식을 근본적으로 변화시켰다. 유니티의 다양한 기술 및 기능은 여러 문제를 해결하고 스피라텍의 디지털 트윈 개발 프로세스를 형성하는 데 도움이 되었다. 프리팹 시스템 : 객체 지향적 접근 방식을 통해 재사용 가능한 구성 요소 라이브러리를 활용하여 디지털 트윈을 생성할 수 있다. 이는 다양한 프로젝트에서 일관된 품질을 유지하면서 개발 속도를 크게 가속화한다. 픽시즈(Pixyz) : CAD 데이터를 원활하게 가져오고 특정 메타데이터 및 고객 기준에 따라 디지털 트윈을 생성하기 위한 규칙 기반 워크플로를 설정할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI) 툴킷 : 편집기 및 런타임을 위한 UI 콘텐츠의 생성 및 향상을 가능하게 하여, 사용자 정의 도구 및 인터페이스에 대해 더 매끄러운 사용자 경험을 제공한다. 작업 시스템 : 복잡한 프로세스(예 : 유체 흐름, 대량 물질 이동 및 스트레스 모델링) 및 대규모 디지털 트윈 프로젝트의 효율적인 다중 스레드 시뮬레이션을 가능하게 한다. 분석기 및 저장 프로파일러 : 성능 병목 현상에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 배포 전에 프로젝트 품질을 최적화하고 개선할 수 있게 하며, 궁극적으로 고객에게 더 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다.   대규모 디지털 트윈 내부 : 창고 커미셔닝의 재구상 물류 회사의 창고 시뮬레이션을 특징으로 하는 성공 사례에서 스피라텍은 12개의 가상 PLC를 완전한 디지털 환경에 통합했다. 모델은 필드버스 에뮬레이션과 드라이브, 안전 모듈 및 RFID 리더와 같은 산업 구성 요소의 시뮬레이션을 특징으로 했다. 사용성을 높이기 위해 대규모 시뮬레이션에 최적화된 경량의 강력한 독립 실행형 *.exe 애플리케이션을 제공하는 맞춤형 사용자 인터페이스가 개발되었다. 또한 시스템은 창고 관리 시스템(WMS)과 원활하게 통합되어, 안전한 가상 환경에서 실시간 제품 데이터 관리를 위한 네이티브 텔레그램 통신을 가능하게 했다. 이는 물리적 기계가 존재하기도 전에 포괄적인 소프트웨어 검증을 보장하여 품질을 크게 향상시키고 배포 위험을 줄였다. 이 이니셔티브는 커미셔닝 시간을 30% 줄였다, 프로젝트 일정을 가속화하면서 비용과 위험을 줄였다. 효율성 향상을 넘어, 이는 부서 간 협업을 강화하여 비용 효율적인 반복 개발과 더 빠른 개념 증명 검증을 가능하게 했다.   ▲ 개방형 커미셔닝으로 구축된 창고 운영 시뮬레이션   효율을 넘어 : 시뮬레이션을 통한 지속 가능성 추진 가상 커미셔닝에 대한 대화는 종종 단축된 커미셔닝 시간과 개선된 협업에 초점을 맞추지만, 이러한 이점은 지속 가능성과 관련하여 특히 실질적인 비즈니스 가치로 직접 전환된다. 스피라텍은 고객과 협력하여 후속 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 트윈의 사용을 확장하기 시작했으며, 지속 가능성과 비용 절감의 잠재력은 크다. 프로세스를 간소화하고 고충실도 시뮬레이션을 활용함으로써 기업은 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. 장비 수명의 연장 : 시뮬레이션 데이터로 훈련된 예측 유지보수 알고리즘을 사용하여 조직은 마모를 최소화하고 비용이 많이 드는 교체 및 수리를 연기한다. 고장 감소는 유지보수 비용을 직접 낮추고 계획되지 않은 다운타임을 줄인다. 자원 소비의 절감 : 가상 환경에서 제어 논리와 워크플로를 검증함으로써, 팀은 에너지 사용을 줄이고 자재 낭비를 최소화하는 효율성 격차를 식별할 수 있다. 이러한 개선은 환경 목표를 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운영 비용을 줄인다. 시장 출시 시간의 가속화 : 가상 커미셔닝은 물리적 프로토타입과 긴 현장 테스트의 필요성을 최소화한다. 결과적으로 기업은 제품을 더 빠르게 출시하고, 시장 점유율을 더 빨리 확보하며, R&D 투자에 대한 더 빠른 수익을 실현할 수 있다. 현장 면적의 축소 : 더 적은 문제 해결 방문과 짧은 설치 시간은 여행 관련 배출가스와 비용을 줄인다. 이 혜택은 여러 글로벌 시설을 가진 조직에 대해 크게 확장된다.   미래를 함께 형성하기 : 커뮤니티 주도 이니셔티브 협업과 개방성이 가상 커미셔닝의 가장 큰 혁신을 이끌어낼 것이며, 이는 계속 발전할 것이다. 개방형 커미셔닝(open commissioning)을 통해 스피라텍은 단순히 도구를 공유하는 것이 아니라, 혁신적인 아이디어가 다듬어지고 테스트되며 실제 문제를 해결하는 데 적용될 수 있는 커뮤니티 주도 생태계를 구축하고 있다. 가장 흥미로운 발전은 아직 오지 않았다. 스피라텍의 다음 진화는 생성형 AI와 실시간 클라우드 시뮬레이션을 통합하고, 데이터 표준을 설정하며, 산업 연결성을 확장하는 것이다. 제조의 미래는 협업적이고, 데이터 기반이며, 친환경적으로 더 스마트하고 지속 가능한 산업 환경을 만들어 나가는 데 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
확률과 통계
시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (8)   지난 호에서는 개별 관찰, 집단 관찰, 확률과 통계에 관한 주제의 두 번째 이야기로 ‘집단 관찰’에 관한 이야기를 소개하였다. 압력, 온도, 비중, 밀도의 개념에 관한 이야기를 시작으로 기체, 액체, 고체의 성질과 온도에 따른 수축·팽창 현상에 이르기까지 집단 관찰이라는 시각에서 자연현상을 생각해 보았다. 이번 호에서는 개별 관찰, 집단 관찰, 확률과 통계에 관한 주제의 세 번째 이야기로 ‘확률과 통계’에 관해서 생각해 보기로 한다. 통계는 장단점을 숙지하고 활용하면 매우 유용하지만, 가정과 약점을 이해하지 못하고 사용하게 되면 의도와는 다르게 엉뚱한 결론에 도달할 수 있다. 몇 가지 구체적 사례를 바탕으로 확률과 통계에 얽힌 이야기를 소개하고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 확률은 때로는 호의적이고 때로는 적대적이다. 우연일까 필연일까?   확률 확률(probability)은 어떤 일이 일어날 가능성 또는 개연성으로, 일어날 가능성이 있는 비율이나 빈도로 표현한다.(그림 1) 확률은 수학적으로 계산된 확률과 실제로 일어난 일을 바탕으로 계산한 경험적 확률이 있다. 모든 경우의 수에 대해 그 일이 일어날 경우의 수를 수학적으로 계산한 것을 수학적 확률이라고 한다. 수학적 확률은 모든 경우의 수 중에서 어떤 일이 일어날 경우의 수를 비율로 나타낸다. 예를 들어 정육면체인 주사위는 6개의 동일한 크기와 각도를 가지고 있어 주사위를 던졌을 때 나타날 수 있는 눈의 모든 경우의 수는 6이다. 그중에 어떤 눈이 나올 확률은 1/6이다. 반대로 경험적 확률은 실제로 주사위 던지기를 무수히 반복했을 때 나타난 확률로 경험을 바탕으로 추측한 값이다. 수학적 확률은 물리학, 화학, 생물학 등의 과학 분야와 다양한 공학 분야를 비롯하여 스포츠, 도박, 복권 추첨과 같은 분야에서도 활용되고 있다. 다루는 대상이 무수히 많은 원자, 분자, 전자 등의 경우 통계 역학에서 이를 확률적으로 계산하고, 물질과 에너지의 상호 작용을 양자 역학에서는 확률로 계산한다. 확률은 비율로 표시하면 0에서 1 사이의 값을 갖는다. 확률 0은 그 일이 절대로 일어나지 않는다는 0%를 의미하고, 확률 1은 그 일이 100% 일어난다는 것을 의미한다.   수학적 확률   그림 2. 확률과 경우의 수   룰렛 돌림판과 정육면체 주사위를 사용하여 수학적 확률을 계산해 보자. 룰렛 돌림판은 6등분되어 있고 주사위도 6면이 있다.(그림 2) 따라서 룰렛의 화살이 어떤 영역에서 멈출 확률은 1/6이다. 주사위 또한 어느 눈이 나올 확률은 1/6이다. 물론 룰렛 돌림판의 축이 한 가운데 있어서 어느 특별한 곳이 멈추기 쉽게 되어 있지 않다는 것이 전제조건이다. 주사위 또한 마찬가지로 어느 특별한 눈이 나오기 쉽게 되어 있지 않다는 것이 전제된다. 확률 0은 정해진 경우의 수 가운데 어떤 일이 일어나지 않는다는 것을 의미하지만, 예상 외의 일이 일어날 가능성까지 없다고 할 수는 없다. 실제로 룰렛 돌림판의 점수는 가는 선으로 구획된 칸을 기준으로 계산되지만, 화살표가 칸 사이의 눈금에서 멈추는 일도 있다. 이런 일은 룰렛 돌림판의 점수 체계에서 계산된 수학적 확률은 0이지만, 실제 게임에선 종종 발생한다. 이것은 점수 체계가 각 칸의 점수로만 계산하고 화살표가 눈금 위에 멈추는 경우는 고려하지 않았기 때문이다. 눈금 선의 두께를 고려하여 화살이 선 위에 멈출 가능성까지 고려하여 확률을 계산할 수도 있다. 눈금의 두께는 다른 칸의 각도에 비해서 매우 작으므로 선위에 화살이 멈출 확률은 매우 작을 것이다. 비슷한 사례는 주사위의 한 면이 지면에 닿지 않고 기울어져 있는 경우를 들 수 있다. 윷놀이에서 경우의 수와 확률을 계산할 때도 윷가락이 완전하게 엎어지거나 젖혀지지 않아 판정이 애매한 일도 생긴다. 그런 애매한 조건까지 고려한 경우의 수를 정확하게 판단해서 확률을 계산하는 것은 쉽지 않다.   n 개의 주사위로 나올 수 있는 숫자 주사위 하나의 경우는 1부터 6까지 1/6의 확률로 나올 수 있으리라는 것은 쉽게 이해할 수 있다. 주사위 두 개를 던질 때의 경우의 수와 확률은 어떻게 될까? <그림 3>처럼 모든 숫자의 조합을 표로 정리해서 보면, 두 개의 주사위에서 나온 숫자의 합은 2부터 12까지의 숫자가 나올 수 있으며 숫자에 따라서 확률이 달라진다. 이것도 수학적 확률에 지나지 않는다. 실제로 두 개의 주사위를 던져 보면 왼쪽의 확률 분포가 되지는 않는다. 상당히 많은 실험을 해야 비슷한 분포가 될 것이다.   그림 3. 두 개의 주사위를 던져서 나오는 수의 합     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
시높시스, 앤시스 인수 완료… 반도체부터 시스템까지 통합 제품 개발 역량 강화
시높시스(Synopsys)가 앤시스(Ansys) 인수를 완료했다고 발표했다. 2024년 1월에 양사의 합병이 발표된 후 이번에 인수 작업이 완료되면서, 시높시스와 앤시스는 실리콘 설계, IP 및 시뮬레이션·해석 분야의 선도 기술을 결합해 제공할 수 있게 됐다. 시높시스는 앤시스와 통합으로 고객이 AI 기반 제품을 신속하게 혁신할 수 있도록 지원하고, 310억 달러 규모로 추산되는 전체 시장에서 우위를 점할 수 있을 것으로 보고 있다. 시높시스는 제품이 실제 환경에서 어떻게 작동할지에 대해 강화된 통찰력을 제공함으로써 엔지니어들이 제품을 혁신하고, 출시 기간과 비용을 단축하며, 제품 품질을 개선할 수 있도록 꾸준히 지원할 계획이다. 또한 앤시스와 통합을 통해 반도체, 하이테크, 자동차, 항공우주, 산업 등 다양한 산업 분야의 고객에게 전체론적인 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있을 것으로 보고 있다. 시높시스는 2026년 상반기까지 멀티다이(multi-die) 첨단 패키징을 포함해 전체 EDA 스택에 걸쳐 다중물리(멀티피직스)를 융합하는 첫 통합 기능을 제공할 것으로 예상한다. 통합 로드맵에는 자동차 및 기타 산업을 위한 복잡한 지능형 시스템의 테스트 및 가상화를 발전시키기 위한 통합 설루션도 포함된다.     시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “수십 년 동안 시높시스는 칩 혁신을 이끌어온 실리콘 설계 및 IP 분야에서 획기적인 발전을 이뤄왔다. 지능형 시스템 개발의 복잡성이 증가함에 따라 AI로 강화되고 전자공학과 물리학이 더 깊이 통합된 설계 설루션이 요구된다”면서, “앤시스의 선도적인 시스템 시뮬레이션 및 분석 설루션을 시높시스의 일부로 통합함으로써, 엔지니어링 팀의 역량을 폭넓게 극대화하고 실리콘에서 시스템에 이르는 혁신에 불을 지필 수 있게 됐다”고 전했다. 합병아 완료되면서 앤시스의 아제이 고팔(Ajei Gopal) 전 CEO와 앤시스 이사회 멤버였던 라비 비자야라가반(Ravi Vijayaraghavan)은 시높시스 이사회에 합류하게 된다. 고팔은 “반세기 동안 앤시스는 여러 산업의 혁신가들이 시뮬레이션 및 분석의 예측 능력을 통해 한계를 뛰어넘을 수 있도록 지원해왔다”면서, ”두 회사는 공통의 문화 및 성공적인 파트너십을 공유하며, 이제 혁신가들이 인류 발전을 이끌도록 힘을 실어준다는 공동의 사명을 갖게 됐다. 시높시스 이사회의 일원으로서 이 사명을 수행하게 되기를 기대하며, 신속하고 성공적인 통합을 예상한다”고 말했다.
작성일 : 2025-07-21
집단 관찰
시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (7)   지난 호에서는 ‘개별 관찰’, ‘집단 관찰’, ‘확률과 통계’에 관한 주제의 첫 번째 이야기로 ‘개별 관찰’의 의미에 관해서 소개하면서, 어떤 경우에 개별 관찰이 가능하며 효과적인지에 관해서 생각해 보았다. 그리고 이후 소개할 집단 관찰의 의미와 효과를 생각하는 발판으로 삼고자 개별 관찰의 어려움과 한계를 강조하였다. 이번 호에서는 집단 관찰에 관한 이야기를 다루고자 한다. 압력, 온도, 비중, 밀도에 관한 이야기를 시작으로 기체, 액체, 고체의 성질과 온도에 따른 수축·팽창 현상을 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 압력은 단위면적에 작용하는 힘을 관찰하는 것   집단 관찰공기를 구성하는 질소(N₂)나 산소(O₂) 분자, 물을 구성하는 물 분자(H₂O), 분자를 구성하는 원자, 원자를 구성하는 양성자, 중성자, 전자 등을 하나씩 구별해서 관찰할 수 있을까? 그런 것이 가능하다면 ‘개별 관찰’이라고 할 수 있을 것이다. 그러나 여러 가지 원소나 물질이 합쳐져 이루어진 집단(예를 들면 사람, 동물, 물건, 집, 책 등)에 인격을 부여해서 관찰한다면 그것은 엄밀하게는 ‘집단’의 특성을 관찰하는 것이므로 ‘집단 관찰’이라고 해야 할 것이다. 일반적으로는 ‘여러 개체가 모인 집단’의 특성을 관찰하는 것도 집단 관찰로 보아야 할 것이다. 지난 호에서도 소개했지만, 대기압 15℃에서 1㎣(1μL)에 들어 있는 공기 분자의 수가 2.69경(京, 1016) 개에 달한다. 심지어 눈에는 보이지도 않는다. 어떻게 개별 관찰을 할 수 있을까? 바람이 부는 것도 장소 간의 압력 차에 의해서 생기는 것이다. 그 바람 속에도 1㎣(1μL)에 2.69경 개의 공기 분자가 들어 있을 것이며 흐름을 따라서 이동한다. 우리는 하루에 약 1만 1000L의 공기를 호흡한다. 1만 1000L는 491mole(몰)에 해당하며 2.96× 1026개의 공기 분자를 호흡작용으로 우리 몸에 빨아들이고 있다. 우리 몸이 대용량 기체 펌프를 보유하고 있는 셈이다. 압력에 관해서 생각해 보자. 압력은 단위 면적 당 수직으로 가해지는 힘이다.(그림 1) 이상기체 법칙은 이상적인 기체를 가정해서 기체 분자의 운동과 온도, 부피, 압력, 분자량과의 관계를 나타낸다. <그림 1>의 왼쪽 아래를 보면 고온 고압의 수증기가 계속 나오는데, 시간이 조금 지나면 눈에 보이지 않게 되고 공기 속으로 사라져 버린다. 원자 또는 분자 하나하나의 특성과 행동을 파악하는 것은 기초과학의 분야에서는 매우 흥미로운 주제이지만 실용적이지는 못하다. 적어도 물을 끓여서 고압의 수증기를 만들어 증기기관의 동력으로 사용하여 산업혁명을 가능하게 했던 것은 집단 관찰 덕분이라고 할 수 있을 것이다.   파스칼의 법칙 - 주사기의 법칙 파스칼의 원리, 파스칼의 법칙 또는 유체압력 전달 원리는 유체역학에서 폐관 속의 비압축성 유체 집단의 어느 한 부분에 가해진 압력의 변화가 유체 집단의 다른 부분에 그대로 전달된다는 내용이다. 이 원리는 프랑스 수학자 블레즈 파스칼(Blaise Pascal)이 정립했다. 그는 과학자나 수학자로 알려졌지만 물리학자, 통계학자, 발명가, 심리학자, 철학자, 신학자, 작가로도 활동했으며, 철학과 신학에 더 많은 시간을 사용했다고 한다. 예전에는 자동차 정비소에 가면 압축공기를 사용해서 자동차를 들어올리는 기구를 많이 볼 수 있었으나, 요즈음에는 대부분 전기로 구동하는 리프트(lift)가 사용되어 이런 원리를 체감하기 어렵다.(그림 2) 자동차 핸들, 유압식 자동차 리프트, 포크레인 등 유압을 사용한 많은 설비에 이러한 원리가 사용되고 있다. 간단하게 이야기하면 넓은 면적에 압력을 가해서 좁은 면적으로 멀리 보내는 주사기의 원리와 같다. 간단한 주사기의 법칙에 여러 가지 가정을 하고 경계조건을 정하고 공식으로 만들어서 논리적으로 소개하니, 그럴 듯한 물리학의 중요한 법칙으로 탈바꿈한 셈이다.  사실 모든 것은 알고 나면 간단한 것인데 알아가는 과정이 쉽지만은 않은 것이 현실이다.   그림 2. 파스칼의 법칙 또는 유체압력 전달의 원리를 설명한 모식도     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-07-01
PTC, 설계 속도·생산성·협업 강화하는 ‘크레오 12’ 출시
  PTC는 제조업체가 최고의 설계를 더 짧은 시간에 제공할 수 있도록 지원하는 크레오(Creo) CAD 설루션의 최신 버전인 ‘크레오 12’를 발표했다. 크레오 12는 설계, 시뮬레이션 및 제조 기능에 수백 가지의 개선 사항을 도입하여 팀이 더 스마트하게 작업하고, 더 많은 작업을 수행하며, 더 효과적으로 협업할 수 있도록 지원한다. 크레오 12는 기능 사전 설정, 다중 보디 부품에서 구동되는 어셈블리, 판금 설계 및 고급 표면 처리 모듈에 대한 업데이트와 같은 사용자 요청 기능을 제공한다. 품질 저하 없이 복합재 개발을 가속화하는 고급 복합재 설계 및 제조 도구가 개선 및 추가되어, 복합재 구조를 설계하고 생산하기 위한 정밀도와 성능을 제공한다. 이번 버전에는 AI 기반 생성형 설계(generative design) 기능에 열 물리학이 추가되었으며, 앤시스 실시간 시뮬레이션의 자동 접촉 생성 기능을 통해 설계를 더 빠르게 반복하고 최적화할 수 있다. 전기화를 위한 설계 기능도 향상되었는데, 크레오 어셈블리 설계의 강점을 케이블 하네스로 가져와 협업을 단순화하고 하네스 어셈블리의 복잡성을 줄여준다. 또한 크레오 12는 크레오 모델과 윈칠(Windchill) PLM 설루션의 엔지니어링 재료 데이터 간에 새로운 연결 기능을 도입한다. 이를 통해 재료 선택 및 탄소 발자국을 포함한 관련 환경 영향에 대한 가시성을 높여 지속 가능성 이니셔티브를 지원한다. PTC는 클라우드 기반 협업 및 권한 부여 도구를 제공하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 버전인 크레오 플러스(Creo+)의 최신 버전도 사용 가능하다고 전했다.
작성일 : 2025-06-09
개별 관찰
시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (6)   지난 호에서는 변화와 흐름의 본질부터 응용에 이르기까지 구체적인 사례를 소개하였다. ‘변화와 흐름의 관찰’ 방법과 관찰된 결과를 어떻게 가시화 또는 시각화하는지 구체적인 사례를 함께 생각해 보았다. 동영상의 활용, 열전달 경로, 소리(음파), 유체의 시각화 사례를 살펴보았다. 이번 호에서는 ‘개별 관찰’, ‘집단 관찰’, ‘확률과 통계’에 관한 이야기를 시작하면서, 첫 번째로 ‘개별 관찰’에 관해서 소개하고자 한다. ‘개별 관찰’은 어떤 경우에 가능하며 효과적인지에 관해서 생각해 보고, 다음 호에 소개할 ‘집단 관찰’의 의미를 생각하는 발판으로 삼고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 개별 관찰의 목적은 무엇이며 어디까지 가능할까?   개별 관찰 개별 관찰은 개인이나 사물의 따로 구별해서 관찰하고 기록하는 작업이다. 사회과학, 교육, 의료 등 맞춤형 서비스가 필요한 다양한 분야에서 활용된다. 공장에서도 제품 검사와 공정 관리에서 개별 관찰은 필수이다. 개별 관찰이 적용되는 분야와 사례를 몇 가지 들어보면 다음과 같다. 유아 교육 : 아동의 발달, 관심 및 학습 스타일 조사 건강 관리 : 환자가 겪고 있는 문제나 어려움의 확인 사회과학 : 그룹의 문화, 신념 및 관행의 이해 제품 검사 : 공장에서 생산된 제품의 품질 검사 공정 관리 : 생산 공정 각 단계에서의 기준 관리 개별 관찰은 자신의 감정에 기반하기보다는 객관적이고 설명적이어야 하며, 주관적인 가치 판단은 피해야 한다. 관찰 내용을 구체적으로 설명하고 정량화할 수 있어야 하며, 반복적인 관찰로 재현성을 확인해야 한다. 이처럼 개별 관찰은 목적부터가 개체 간의 차이를 인정하는 것부터 출발한다.(그림 1) 모든 개체는 물질(substance)로 이루어져 있다. 모든 물질은 그것을 구성하는 원소(element) 또는 원자(atom)의 집합체이다. 물질을 이루는 기본적인 성분을 나타내는 원소는 추상적인 의미이고, 물질을 이루는 가장 작은 입자라는 구체적인 개념이면서 양을 셀 수 있는 것은 원자이다. 원소는 화학적 방법으로는 더 간단한 순물질로 분리할 수 없는, 모든 물질을 구성하는 기본적 요소라고 정의된다. 원자핵 내의 양성자 수로 원자 번호를 정하여 사용하고 있다. 원자핵 내의 양성자의 수와 원자 번호는 같다. 양자의 수는 같지만, 중성자의 수가 다른 동위 원소도 원자 번호는 같다. 중성 원자는 양성자의 개수와 전자의 개수가 같다. 현재까지는 원자 번호 1번인 가장 가볍고 작은 기체인 수소(H, Hydrogen)부터 준금속(semi-metal) 고체인 오가네손(Og, Oganesson)까지 118종이 알려져 있다. 원자 번호와 이름은 정해놓았지만, 아직 발견되지 않은 원소도 두 종류가 있다. 미발견 원소는 119번 우누넨늄(Uue, Ununennium)과 120번 운비닐륨(Ubn, Unbinillium)이다.   아보가드로의 법칙 아보가드로의 법칙으로 유명한 아메데오 아보가드로(Amedeo Avogadro)는 이탈리아의 물리학자이자 화학자이다. 아보가드로 법칙은 ‘온도와 압력이 같다면 일정 부피 안에 들어 있는 입자 수는 기체의 종류와 무관하다’는 법칙이다. 실제로는 이상 기체에서만 성립한다. 아보가드로 수(Avogadro constant)는 입자 수를 물질량과 관계짓는 비례상수로 6.02214076×10²³mol−¹이다. 1기압, 0℃ 조건에서 22.4L의 이상 기체의 원자의 수에 해당한다.(그림 2) 고체와 액체의 경우에는 원자량에 해당하는 무게가 되면 해당 원자가 아보가드로 수만큼 있다는 의미가 되고, 밀도에 따라서 체적이 정해진다. 아보가드로 수는 1865년 오스트리아의 과학자 요한 요제프 로슈미트(Johann Josef Loschmidt)가 이상 기체 법칙을 이용해 1㎤ 내에 들어있는 입자 개수를 계산한 값을 사용해서 구한 것이다. 이런 역사적 배경 때문에 아보가드로 수를 독일어권에서는 ‘로슈미트 수(Loschmidt constant)’라고 부르기도 한다.  아보가드로 수 : 1 mole(22.4L)의 기체 입자 수, 6.02×1023 개 로슈미트 수 1㎤(1mL)의 기체 입자 수, 2.69×1019 개 1㎣(1μL)의 기체 입자 수, 2.69×1016 개 비록 눈에는 보이지도 않는 공기이지만 1㎣(1μL)에 2.69경(京, 1016)개, 1㎤(1mL)에 2690경 개, 1 mole(22.4L)에 6020해(垓, 1020)개의 입자가 움직이고 있다. 평소에는 써 본 적도 없는 수를 동원해야 겨우 표현할 수 있는 어마어마한 개수의 입자가 있는 셈이다. 이렇게 많은 입자를 하나씩 구별해서 ‘개별 관찰’이 가능할까? 가능하다고 하더라도 얼마나 쓸모가 있을까?   그림 2. 아보가드로의 가설과 아보가드로 수     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-06-04
알테어, 'ATC Korea 2025' 성료… AI 기반 디지털 전환 전략과 산업별 혁신 사례 조명
알테어가 지난 5월 23일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 '알테어 테크놀로지 컨퍼런스 코리아 2025(ATC 2025)'를 성공적으로 개최했다. 이번 행사에는 삼성전자, 현대자동차, LG전자, 현대모비스, HD현대중공업, 한국항공우주산업(KAI), LG이노텍, HD현대미포조선 등 전자, 자동차, 항공우주, 조선 등 각 산업을 대표하는 기업들의 엔지니어 및 오피니언 리더 1천여 명이 참석해 첨단 기술과 실제 혁신 사례를 공유했다. 올해로 23회를 맞은 ATC 2025에서는 ▲인공지능(AI) 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 AI ▲구조 ▲시뮬레이션 기반 설계 ▲전기화 및 전자 시스템 설계 ▲기업 솔루션 ▲유체 역학 ▲다중 물리학 등 총 8개 트랙에서 61개의 발표가 진행되며, 엔지니어링 및 설계 과정에서의 혁신과 최적화 방안이 소개되었다. 한국알테어 김도하 지사장은 환영사에서 "ATC 2025는 알테어의 AI 기술이 다양한 산업 현장에서 실질적으로 활용되고 있다는 점을 보여주는 자리였으며, 특히 올해는 실제 적용 사례와 인사이트를 폭넓게 공유할 수 있어 더욱 뜻깊었다"며, "앞으로도 고객의 기술적 도전 과제를 함께 해결하며, 더 큰 가치를 창출해 나가기를 기대한다"고 말했다. 한편, 최근 알테어는 산업용 소프트웨어 글로벌 선도기업 지멘스(Siemens)에 인수되며, 시뮬레이션 및 산업용 AI 분야의 기술력을 더욱 확장하게 되었다. 알테어의 기술은 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오에 통합되고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국 지사장은 기조연설을 통해 "지멘스와 알테어의 전략적 통합은 디지털 전환을 가속화하는 데 있어 매우 중요한 이정표"라며, "양사의 협업을 통해 전 제품 수명주기를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 AI 기반 디지털 트윈을 실현하고, 모든 산업에 실질적인 가치를 제공할 수 있을 것"이라고 말했다. 알테어 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 "디지털 엔터프라이즈는 더 이상 미래의 개념이 아닌 지금 당장의 필수 전략이며, 이러한 기술들이 제품 개발을 가속화하고 운영 효율성을 높이는 핵심 동력이 되고 있다"며, "알테어의 시뮬레이션, 인공지능(AI), 고성능컴퓨팅(HPC) 기술이 지멘스 엑셀러레이터 플랫폼에 통합되면서, 시뮬레이션과 산업용 AI 분야에서의 리더십을 한층 강화하게 될 것"이라고 강조했다. 이번 ATC 2025는 산업별 디지털 전환과 AI 기반 엔지니어링 혁신의 실제 적용 사례를 공유하는 장으로, 알테어와 지멘스의 협업이 가져올 산업 전반의 변화에 대한 기대감을 높여 주었다.
작성일 : 2025-05-23
쌔스, SAS 이노베이트 2025, 인간-AI 협업 시대 여는 혁신 기술 공개
SAS, ‘SAS 이노베이트 2025’에서 인간-AI 상호작용 가능한 AI 에이전트 등 혁신 기술 공개   SAS(쌔스)가 5월 6일부터 9일(현지시간)까지 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 연례 컨퍼런스 ‘SAS 이노베이트 2025(SAS Innovate 2025)’에서 최신 AI 및 데이터 분석 기술 혁신과 다양한 비즈니스 사례를 선보였다. SAS 이노베이트는 전 세계 산업 전문가와 오피니언 리더들이 한자리에 모여 인사이트를 공유하는 자리다. 투명한 의사결정을 위한 맞춤형 인간-AI 상호작용 지원 ‘AI 에이전트’ 공개 인간의 개입 없이 AI 시스템이 스스로 의사결정을 내리고 조치를 취하는 시대가 점차 다가오고 있다. 이러한 AI 에이전트의 빠른 발전에 발맞춰 SAS는 책임 있는 혁신(responsible innovation)을 기반으로 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래를 구축하고 있다. SAS는 자사의 데이터 및 AI 플랫폼 SAS 바이야(SAS® Viya®)에서 구동되는 SAS 인텔리전트 디시저닝(SAS® Intelligent Decisioning)을 통해 AI 에이전트를 설계, 배포, 확장할 수 있도록 지원한다고 발표했다. 이는 인간과 AI 간의 자율성 균형을 맞추고, 의사결정 과정에 대한 설명 가능성과 거버넌스를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 의사결정 시 윤리적 기준을 반영하는 AI 에이전트 첨단 기술 리서치 기관인 더 퓨처럼 그룹(The Futurum Group)의 AI 소프트웨어 및 도구 부문 닉 페이션스(Nick Patience) 부사장은 "SAS의 에이전트 기반 AI 접근 방식은 자율적인 의사결정과 윤리적 거버넌스 간의 중요한 균형을 맞추고 있다"라며, "SAS의 지능형 에이전트는 단순한 기술적 진보를 넘어 책임감 있는 엔터프라이즈 AI 도입을 위한 실용적인 프레임워크로서, 이는 조직이 빠르게 진화하는 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 요소"라고 강조했다. SAS 바이야의 에이전틱 AI 프레임워크는 AI 에이전트의 설계 및 제공 방식을 정의하는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 한다. 첫째, 의사결정이다. SAS는 강력한 결정론적 분석(deterministic analytics)과 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)의 유연성 및 추론 능력을 결합한 하이브리드 접근 방식을 채택하고 있다. 이를 통해 SAS 고객은 규제 산업에서 요구되는 비즈니스 기준과 규칙을 준수하면서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 둘째, 인간과 AI의 균형이다. SAS는 업무의 복잡성, 리스크, 비즈니스 목표에 따라 AI 에이전트의 자율성과 인간 개입 수준을 기업이 직접 조정할 수 있도록 지원한다. AI 에이전트는 반복적인 데이터 기반 작업에서 완전히 자율적으로 운영될 수 있으며, 인간은 감독, 윤리적 판단, 전략적 방향을 제시하는 역할을 수행할 수 있다. 셋째, 거버넌스다. SAS의 내장된 거버넌스 프레임워크를 활용하여 기업은 윤리 기준과 데이터 프라이버시를 준수하면서 비즈니스 가치 및 규제 심사에 부합하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. SAS 바이야가 이끄는 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래 SAS 바이야는 데이터 수집 및 분석부터 AI 에이전트 구축, 배포, 모니터링에 이르기까지 AI 에이전트 여정의 모든 단계를 포괄적으로 지원한다. 또한, 지속적인 성과 추적, 거버넌스 및 보안을 보장하며, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 효율적인 방식으로 AI 에이전트를 관리할 수 있도록 돕는다. SAS는 수십 년간 축적해온 신뢰성 있는 거버넌스 경험을 바탕으로 모든 에이전트에 감사 가능성(auditability), 편향 탐지, 규제 준수 기능을 제공한다. 향후 SAS는 에이전틱 AI 로드맵에 따라 SAS 바이야에 코파일럿 생산성 어시스턴트를 통합할 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 사용자는 더욱 빠르고 스마트하게 수작업을 줄이고, 기업 논리에 기반하여 업무를 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 더불어 SAS는 자사의 뛰어난 산업 전문성을 바탕으로 데이터 엔지니어링, 공급망 최적화 등 다양한 업종별 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있는 사전 구성된(pre-packaged) 산업 특화 지능형 에이전트도 제공할 예정이다. 이는 기업들이 통제력과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 가치 실현을 가속화하는 데 기여할 것으로 보인다. 마리넬라 프로피(Marinela Profi) SAS 글로벌 AI 시장 전략 부문 리드는 “SAS 바이야는 단순히 행동하는 에이전트를 넘어, 분석, 비즈니스 규칙, 적응성에 기반하여 목적성 있는 의사결정을 내리는 에이전트를 구축한다”며, “거버넌스를 준수하며 의사결정에 집중한 SAS의 통합 프레임워크를 통해 AI 에이전트가 기업의 핵심 차별화 요소로 자리 잡을 것”이라고 전망했다. SAS, 비즈니스 병목 해소 위한 맞춤형 AI 모델 공개 SAS는 산업별 솔루션에 대한 10억 달러 투자의 일환으로 새로운 AI 모델 포트폴리오를 발표했다. 각 산업별로 즉시 적용 가능하거나, 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 학습이 가능한 AI 모델들은 다양한 규모의 기업 환경에 쉽게 통합하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 현재 제공 중인 주요 AI 모델로는 ▲(전 산업) AI 기반 개체 식별 및 문서 분석 모델 ▲(헬스케어) 약물 복약 순응도 위험 모델 ▲(제조) 전략적 공급망 최적화 모델 ▲(공공) 식량 지원 결제 무결성 모델 및 판매세 세금 규정 준수 모델 등이 있다. 올해에는 ▲(금융) 결제 및 카드 거래 판별 모델 ▲(헬스케어) 의료비 지급 적정성 검증 모델 ▲(제조) 근로자 안전 모니터링 모델 ▲(공공) 개인 소득세 납세 준수 모델 등 새로운 모델들이 추가로 출시될 예정이다. 뿐만 아니라 SAS는 데이터 과학자들이 데이터 레이크(data lake)를 구축하고 정교화하는 데 소요되는 시간을 단축하기 위해 데이터 준비 과정을 자동화하고, 모델이 실시간으로 작동할 수 있도록 지원하는 사전 구축된 AI 에이전트(AI agent)도 향후 제공할 계획이다. SAS, 에픽게임즈의 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈으로 제조업 혁신 지원 SAS는 포트나이트로 유명한 미국 게임사 에픽게임즈(Epic Games)의 실시간 3차원(3D) 창작 툴인 언리얼 엔진(Unreal Engine)과 SAS의 강력한 AI 및 고급 분석 기술을 결합한 디지털 트윈(digital twin)을 통해 제조 산업의 핵심 프로세스 혁신을 지원하고 있다. 이를 통해 제조업체는 시뮬레이션된 가상 환경에서 새로운 전략을 실험하고 효과적인 방식을 실제 공정에 적용할 수 있게 된다. 미국 종합 제지 및 포장 제조 기업 조지아-퍼시픽(Georgia-Pacific)은 AGV(Automated Guided Vehicle: 무인운송차량) 운용을 포함한 기타 생산 프로세스를 최적화하기 위해 SAS 기술이 적용된 디지털 트윈을 활용하고 있다. SAS는 에픽게임즈가 개발한 모바일 앱 리얼리티스캔(RealityScan)을 활용하여 조지아-퍼시픽 서배너 공장의 실제와 똑같은(photorealistic) 렌더링 이미지를 캡처하고, 이를 언리얼 엔진에 통합했다. 언리얼 엔진과 결합된 SAS의 분석 기술은 실제 생산 라인에 영향을 주지 않고 공정을 정밀하게 조정할 수 있도록 지원하여, 비용 절감과 제품 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다. 언리얼 엔진은 정교한 물리 시뮬레이션, 차세대 라이팅, 굴절 표면 효과를 제공하여 매우 사실적이고 세밀한 디지털 모델 구현을 가능하게 한다. 이를 통해 제조업체는 디지털 환경에서 공정을 시각화하고 상호작용하며, SAS의 고급 AI 기술과 결합되어 더욱 정확한 예측과 향상된 비즈니스 의사결정을 도출할 수 있다. 기업들은 시간과 비용이 많이 소요되는 실제 환경 테스트 없이 언리얼 엔진과 SAS의 분석 기술을 결합한 디지털 환경에서 정교하고 정확한 디지털 트윈을 활용하여 잠재적인 문제를 사전에 발견하고 해결할 수 있다. SAS, “글로벌 기업 5곳 중 3곳, 양자 AI 투자 및 도입 검토” SAS가 최근 실시한 글로벌 설문조사에 따르면, 양자 컴퓨팅(quantum computing)과 양자 AI(quantum AI)는 AI 이후의 차세대 혁신 기술로 주목받고 있으며, 전체 응답자의 60% 이상이 양자 AI에 적극적으로 투자하거나 도입을 검토 중인 것으로 나타났다. 동시에 비즈니스 리더들은 양자 AI 도입의 주요 장애 요인으로 ▲높은 비용(38%) ▲기술에 대한 이해 및 지식 부족(35%) ▲실제 적용 사례에 대한 불확실성(31%) 등을 지적했다. 이는 양자 AI에 대한 관심은 높지만, 실제 비즈니스에 활용하기 위해서는 명확한 로드맵과 실용적인 가이드가 필요하다는 점을 시사한다. SAS는 이러한 요구에 발맞춰 고객과의 파일럿 프로젝트, 양자 AI 연구, 양자 컴퓨팅 분야의 선도 기업들과의 협력을 통해 양자 기술의 효과적인 도입을 지원하고 있다. 특히 복잡한 양자 시장이나 물리학적 원리를 깊이 이해하지 않아도 누구나 양자 기술을 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 데 주력하고 있다. 현재 SAS는 양자 어닐링(quantum annealing) 시스템을 개발하는 디웨이브 퀀텀(D-Wave Quantum), 초전도 기반 양자 컴퓨팅을 선도하는 IBM, 중성 원자 기반 컴퓨팅 기술을 보유한 큐에라 컴퓨팅(QuEra Computing)과 협력하고 있으며, 이들의 기술을 자사 연구와 고객 프로젝트에 적극적으로 활용하고 있다.   SAS 바이야 혁신으로 속도·생산성·신뢰성 향상   이 외에도 SAS는 SAS 바이야(SAS® Viya®) 데이터 및 AI 플랫폼의 새로운 성능 향상을 발표했다. 이번 성능 개선은 최신 AI 기술 발전을 기반으로 인간의 생산성과 의사결정 능력을 확장하고 향상시키는 데 초점을 맞추었다. 새롭게 출시되었거나 곧 출시 예정인 SAS 바이야의 주요 기능은 다음과 같다. SAS 데이터 메이커(SAS Data Maker): 작년 비공개 프리뷰를 통해 처음 소개된 SAS의 안전한 합성 데이터 생성기 ‘SAS 데이터 메이커’는 조직이 데이터 개인 정보 보호 및 부족 문제를 해결하는 동시에 프로세스를 간소화하고 리소스를 절약하는 데 기여한다. SAS가 최근 합성 데이터 분야의 선두 기업인 헤이지(Hazy)의 주요 소프트웨어 자산을 인수하면서 개발 속도가 더욱 빨라졌으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. SAS 관리형 클라우드 서비스: SAS 바이야 에센셜즈(SAS Viya Essentials): 중소기업을 위해 올해 초 출시된 관리형 클라우드 서비스 패키지인 ‘SAS 바이야 에센셜즈’는 소규모로 즉시 사용 가능한 호스티드 관리형 서비스 형태로 제공되어 SAS 바이야 도입의 장벽을 낮춘다. SAS 바이야 코파일럿(SAS Viya Copilot): SAS 바이야 플랫폼에 내장된 AI 기반 대화형 어시스턴트인 ‘SAS 바이야 코파일럿’은 강력한 개인 비서 역할을 수행하여 개발자, 데이터 과학자 및 비즈니스 사용자 모두의 분석 작업 및 업무 효율성을 높인다. SAS 바이야 코파일럿은 현재 개별 초대를 통한 비공개 프리뷰로 제공되고 있으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. 초기 코파일럿 제품의 주요 기능에는 SAS 사용자를 위한 AI 기반 모델 개발 및 코드 지원이 포함된다. 애저 AI 서비스(Azure AI Services)를 기반으로 구축된 코파일럿은 SAS와 마이크로소프트 파트너십의 중요한 결과물이다. SAS 바이야 워크벤치(SAS Viya Workbench): 2024년에 출시된 SAS 바이야 워크벤치는 개발자, 데이터 과학자 및 모델러의 작업 속도와 효율성을 크게 향상시키는 클라우드 기반 코딩 환경이다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 또는 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 통해 SAS 또는 파이썬(Python) 코드를 사용하여 데이터 관리, 분석 및 모델 개발을 용이하게 수행할 수 있다. 2025년의 새로운 기능으로는 R 코딩 지원, SAS 엔터프라이즈 가이드(SAS Enterprise Guide) 개발 환경 지원이 추가되었으며, 기존 AWS 마켓플레이스뿐만 아니라 마이크로소프트 애저 마켓플레이스(Microsoft Azure Marketplace)에서도 이용 가능하게 되었다.  
작성일 : 2025-05-10