지멘스와 IBM은 양사의 장기적 협력관계를 확대하며 새로운 SLM(Service Lifecycle Management: 서비스 수명주기 관리) 솔루션을 출시한다고 발표했다.  이번에 출시되는 솔루션은 실제 유지보수 활동 및 자산의 성능 정보를 설계 의사 결정 및 현장 수정 단계로 전달함으로써 자산의 SLM을 최적화한다. 또한, 이 솔루션은 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오의 요소와 IBM 맥시모(Maximo)를 활용해, 장비 제조업체와 장비의 소유자/운영자 사이에 엔드-투-엔드 디지털 스레드(digital thread)를 구축한다.     OEM과 장비 소유자/운영자는 엔지니어링, 운영 및 유지보수 프로세스 간의 비효율적인 데이터 공유로 인해 운영 수명주기(operating lifecycle) 동안 자산의 성능과 신뢰성을 개선하는데 어려움을 겪을 수 있다. 지멘스와 IBM이 공동 출시한 이 SLM 솔루션은 OEM과 장비 소유자/운영자가 자산의 설계, 유지보수 및 서비스 방법을 다방면으로 개선할 수 있도록 단일 정보 소스를 생성한다. 또한, 이 솔루션을 통해 OEM은 고객들에게 유용한 애프터 마켓 서비스를 제공할 수 있다. 이 솔루션은 자산 관리와 제품 수명주기 관리(PLM) 기술을 통합함으로써, 소유자/운영자가 최신 정보를 확보할 수 있도록 지원한다. OEM은 이 솔루션을 통해 자산 성능, 유지보수, 현장에서의 고장에 대한 주요 데이터를 받을 수 있다. 제조업체는 IoT 기술을 활용해 마모 및 파손, 작동 조건, 부품 고장, 그 밖의 설계나 제조 업데이트를 초래하는 유형에 대한 인사이트를 확보할 수 있다. 이러한 데이터를 통해, 제조업체는 유지보수 비용을 낮추고, 위험부담을 줄이며, 자산 회복력(asset resiliency)을 개선할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건(Tony Hemmelgarn) CEO는 “IBM의 맥시모 엔터프라이즈 애셋 매니지먼트(Maximo Enterprise Asset Management) 소프트웨어는 엑셀러레이터 포트폴리오의 기능을 더욱 확장하는 핵심 기술을 제공해 주었다. 기업은 팀센터(Teamcenter)의 제품 구성 관리 기능을 활용함으로써 제품 설계, 제조 및 서비스를 통합하여 소프트웨어 투자를 극대화하는 동시에 다운타임을 최소화하고 품질 개선 및 재고 비용 절감을 한번에 이뤄낼 수 있다”고 설명했다.

PLM 전략 경영 컨설팅 및 리서치 회사인 심데이터(CIMdata)는 https://www.cimdata.com 2019년 전세계 PLM 시장에 대한 정보와 분석을 담은 'PLM 시장 및 솔루션 제공 업체 분석 보고서(PLM Market and Solution Provider Analysis Report)'를 발표했다. 심데이터의 스탠 프르지빌린스키(Stan Przybylinski) 부사장은 "전세계 PLM 시장은 2019년 155억 달러 규모로, 2018년 대비 7.7% 성장했다. 이는 심데이터가 당초 예상한 8.9%보다는 낮은 성장률"이라면서, "분야별로 보면, 서브스크립션으로 전환한 오토데스크의 성장 등에 따라 AEC 및 시뮬레이션&해석 분야가 두 자릿수의 증가세를 보였다. 제품 개발 소프트웨어가 포함된 '기타 툴(other tools)' 분야는 11.2%로 최근 수년간 높은 성장률을 거두었다"고 소개했다. 2019년 보고서에서 심데이터는 전체 PLM 시장의 성장이 이어질 것으로 예상했지만, 연초부터 전세계로 확산된 코로나19는 PLM을 포함한 모든 비즈니스에 영향을 주고 있다. 심데이터는 이번 보고서에서 PLM 시장이 2021년까지 이전과 같은 성장을 보이기 어려울 것이라면서도, 스마트 연결 제품(smart, connected product) 및 인더스트리 4.0의 중요성이 꾸준히 강조되면서 시장이 회복할 것으로 기대했다. 심데이터가 예상한 2024년까지의 연평균 성장률(CAGR)은 5.8%이며, 액수로는 682억 달러이다.     기업들은 메커니컬 CAD, 시뮬레이션 및 해석, 시각화와 협업, 건물 설계 등을 포함해 다양한 영역에서 다양한 유형의 솔루션에 대한 PLM 투자를 진행하고 있다. 심데이터는 이러한 다양성이 PLM 시장에서도 다양한 솔루션 공급업체에 영향을 주고 있으며, 시장 지배적인 공급업체가 나타나지 않는 배경이 되고 있다고 분석했다. 2019년에는 많은 공급업체가 PLM 관련 투자에 힘입어 상당한 수익을 거두었다. 심데이터의 보고서에 따르면 14개의 공급 업체가 5억 달러 이상의 PLM 관련 수익을 얻은 것으로 나타났다. 다쏘시스템, PTC, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 등 메이저 공급업체는 MCAD와 cPDm(포괄적 제품 개발 관리) 기술을 모두 제공하고 있으며, 오토데스크 및 케이던스(Cadence) 등은 특정 영역에 중점을 둔 소프트웨어 공급업체이다. 한편, 헥사곤(Hexagon)은 스스로를 PLM 회사로 보고 있지 않지만, 심데이터는 PLM 관련 비즈니스 매출로 구분해 10위로 올렸다. 심데이터는 "이런 경향은 직접 경쟁을 하지 않더라고 전체 PLM 시장에 참여하는 기업의 폭이 넓다는 것을 보여준다"고 덧붙였다.  

최적화된 결과를 제공하는 필라멘트 와인딩 소프트웨어 캐드필 (1)   수소연료전지전기차(FCEV) 안전성에 대한 소비자 관심이 증가하고 있는 가운데 압축수소가스를 저장할 수 있는 연료탱크 제작에도 관심이 집중되고 있다. 기존의 차량용 연료 탱크 경우 금속으로 이루어져 있어서 700 bar 고압의 수소 충전 시 금속 피로도가 발생되어 짧은 수명으로 이어진다. 그러므로 경량화 이점을 가지고 있는 동시에 복원력까지 뛰어난 복합재 형태인 섬유강화플라스틱 소재가 압축수소저장용기에 적합하다. 다양한 환경에서 압축수소저장용기의 안정성을 확보하기 위해서는 제품 설계에 대한 사전 검증 절차가 공정 및 구조 시뮬레이션을 통해 진행되어야 한다. 이번 호에서는 필라멘트 와인딩 공정의 전반적인 절차를 살펴보고, 공정 해석에 필요한 기능을 제공하는 캐드필(Cadfil) 소프트웨어를 소개한다. 배대령 씨투이에스코리아의 책임연구원으로 복합재 성형 및 소재물성 시험 관련 교육 및 기술 지원을 담당하고 있다. 재료연구소에서 4년간 근무하면서 항공, 자동차 분야의 복합재 성형 과제를 다수 수행하였다. 이메일 | drbae@c2eskorea.com 홈페이지 | www.c2eskorea.com   필라멘트 와인딩(filament winding) 공정은 1960년대 초반에 튜브 제작을 위해 처음 도입되었으며, 1970년대 후반에는 컴퓨터로 제어하는 장비를 사용하였다. 1980년대 초반부터는 보쉬, 화낙, NUM 및 지멘스와 같은 회사를 중심으로 CNC 와인딩 장비(제어 장비)가 도입되었으나, 금속 절단과 관련된 분야에 집중되었다. 최근 들어서는 환경 요인으로 인해 자동차 및 항공산업 전반에서 금속 위주의 부품보다는 복합재와 같은 경량화 소재에 대한 투자 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 복합재 제조 공정 중 하나인 필라멘트 와인딩이 다시 주목을 받고 있다.   그림 1. 필라멘트 와인딩 공정   필라멘트 와인딩(그림 1)은 회전 맨드릴이라는 제품 형상의 틀 위로 장력 하에 섬유를 감아 복합 구조물을 만드는 자동화된 복합재 제조공정이다. 두 개 이상의 운동 축이 있는 필라멘트 와인딩 장비에 의해 섬유가 감기면서 파이프, 파이프 조인트, 구동 축, 마스트, 압력 용기, 저장 탱크 등과 같은 다양한 제품을 제조하는데 사용된다. 또한, 다양한 유형의 부품 제조에 적합한 필라멘트 와인딩 장비도 동시에 구축되어 있다. 가장 간단한 와인딩 장비의 경우 맨드릴 회전과 캐리지 이동(보통 수평)의 두 축 운동이 포함되어 있다. LPG 또는 CNG 컨테이너와 같은 압력 용기의 경우 4축 와인딩 장비를 사용하는 것이 일반적이다. 축이 4개 이상인 장비는 고급 응용 분야에 사용할 수 있으며, 6축 와인딩 장비는 일반적으로 3개의 선형 축과 3개의 회전 축으로 구성되어 있다. 필라멘트 와인딩의 큰 장점은 연속 섬유를 사용하여 강도와 강성 모두에 대해 우수한 재료 특성을 얻을 수 있다는 것이다. 또한 필라멘트 와인딩은 복합재 제조를 위해 자동화된 프로세스 중 하나이므로 반복성이 높은 고품질 부품을 생산할 수 있다. 최적화된 복합재를 위해 섬유가 감기는 방향을 조절하며 60~80%의 높은 섬유 체적률 및 고품질의 내외부 표면을 제공할 수 있다. 필라멘트 와인딩 공정에 사용되는 재료는 복합재 제조 공정 중에서 가장 저렴하면서 간단한 형태로 이루어져 있으며 다음과 같은 재료가 제품 생산에 적용된다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(이하 지멘스 DI 소프트웨어)는 단국대학교와 스마트 제조 소프트웨어 교육을 위한 MOU를 맺고, 스마트 제조 분야의 전문 인력 양성을 위해 협력한다고 밝혔다. 이번 협력은 국내 제조 산업 혁신에 필요한 디지털 제조 기술의 교육 기반을 구축하고, 스마트 제조 기술 역량을 갖춘 전문 인재를 육성하기 위해 이뤄졌다. 이번 협력에 따라, 지멘스 DI 소프트웨어와 단국대학교는 소프트웨어 교육 과정과 교재를 공동 개발한다. 단국대학교는 지멘스 DI 소프트웨어 솔루션 기반의 스마트 제조 교육 과정 완성을 목표로, 2020년도부터 CAD, CAE, 최적 설계 등을 포함하는 디지털 트윈 과정을 개설한다. 지멘스 DI 소프트웨어는 단국대학교가 실시하는 소프트웨어 솔루션 교육 과정 운영에 필요한 NX, 심센터(Simcenter), 테크노매틱스(Tecnomatix) 등 솔루션을 적극 제공하고, 교육 과정을 수료한 수강생에게는 소프트웨어 교육 인증을 발행한다.     지멘스 DI 소프트웨어 코리아의 오병준 대표이사는 “단국대학교와 협력해 차세대 스마트 제조 인재 육성을 돕게 된 것을 기쁘게 생각한다. 4차 산업혁명 시대, 우리나라의 제조 경쟁력을 강화하기 위해서는 융합된 지식과 문제해결 역량을 갖춘 스마트 제조 인재 양성이 매우 중요하다. 이번 협력으로 통해 단국대 학생들이 제조 엔지니어링 분야의 전문 경험과 역량을 키워, 국내 제조 산업을 선도할 핵심 인재로 성장해 나갈 수 있도록 단국대학교와 긴밀하게 협력하고 지원을 계속해 나갈 계획”이라고 말했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   인공지능 딥러닝(deep learning) 기술은 여러 분야에 많은 영향을 미치고 있다. 딥러닝 모델링을 위해서는 수많은 학습데이터가 필요하다. 딥러닝에 필요한 학습데이터를 라벨링하는 작업은 노동집약적인 프로세스이다. 이번 호에서는 이미지 및 점군 데이터를 학습하기 위해 필요한 무료 라벨링(labeling) 도구를 소개한다.   ■ 강태욱 | 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 Engineering digest와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://sites.google.com/site/bimprinciple 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   라벨링은 딥러닝 모델에 입력되는 데이터에 대한 출력이 무엇인지를 정의하는 것을 말한다. 라벨링은 딥러닝 실행 결과물이 무엇이 되어야 하는지에 따라 달라진다. 입력 이미지를 단순히 종류별로 분류할 수도 있고, 입력 이미지에서 특정 객체의 경계를 출력으로 얻을 수도 있다. <그림 1>에서 고양이가 있는 부분을 분류한다면, 입력 이미지에서 출력 고양이 경계박스(boundary box)를 표시한 후, ‘cat’이라고 클래스 이름을 붙여야 한다.   그림 1. 라벨링하기 전후의 이미지 데이터   <그림 2>는 여러 차량을 라벨링하는 작업 중 일부 화면을 보여준다. 그림 2. 라벨링 도구 사용 사례   이 작업은 학습용 데이터를 준비하는 수많은 과정 중 하나이다. <그림 3>은 다른 관련 단계들을 보여주는 순서도이다.   그림 3. 딥러닝 개발 과정   학습데이터 준비 일반적으로 하나의 사진 이미지에 여러 객체를 라벨링하는 작업은 하나의 경계박스 클릭에 1~2초 정도 걸린다. 한 장당 평균 2~4개의 경계박스를 선택해야 할 경우, 400장이라면 대략 40분이 걸린다. 이 경우 라벨링 속도는 10장/분이고, 6초당 1장을 라벨링하는 수준이다. 딥러닝을 위해서는 수천장의 데이터가 필요하므로, 3000장을 준비하려면 약 8시간 정도 시간이 필요하다. 이 경우에도 경계박스가 작은 경우이고, 한 장에 많은 객체가 포함되어 있으면 그와 비례해서 많은 시간이 소요될 수 있다. 2차원 이미지에 비해 3차원 점군은 훨씬 더 많은 작업 시간이 필요하다. 라벨링 후에는 딥러닝 모델에 맞는 학습용 데이터 형식으로 변환되어야 한다. 이번 호에서는 이때 주로 잘 사용하는 라벨링 도구만 소개한다.

  개발 및 공급: 3D시스템즈코리아 주요 특징: 추가된 언롤링/리롤링 기능으로 복잡한 회전 부품에 새로운 모델링 워크플로 구현, 생산성 향상 및 다운스트림 CAD의 재사용 가능성 개선, 스크립팅 편집기 추가로 워크플로 효율성 개선   3D시스템즈는 간소한 워크플로를 통해 출시 시간을 누구보다 빠르게 앞당길 수 있는 기능과 설계자와 엔지니어가 디지털 도구를 사용해 정밀도를 높일 수 있는 기능을 추가한 새로운 버전의 Geomagic Design X(지오매직 디자인 X)와 Geomagic Wrap(지오매직 랩)을 발표했다.   Geomagic Design X 2020: 역설계 효율 및 정확도 개선 위한 기능 추가     3D시스템즈의 Geomagic Design X는 강력한 3D 스캔 처리 기능과 완전한 CAD 설계 기능을 결합하여 빠르고, 정확하고, 안정적인 역설계를 지원한다. 엔지니어는 복잡한 회전 부품을 소프트웨어의 최신 기능을 사용해 모델링 워크플로를 간소화할 뿐만 아니라 모델링 경로를 확장할 수 있다.  새롭게 출시된 Geomagic Design X 2020의 기능은 다음과 같다.    언롤링/리롤링  지금까지 피처가 포함된 회전 부품은 모델링이 매우 번거로웠다. CAD 소프트웨어는 다축 피처가 포함된 3D 회전 부품을 생성하는데 2D 환경을 사용하기 때문이다. 이러한 프로세스에서는 최종 부품에 이를 때까지 여러 차례 시도와 재가공이 필요한 경우가   많을 뿐만 아니라 종종 정밀도가 떨어지기도 한다.  최신 버전의 Geomagic Design X는 언롤링/리롤링(Unroll/Reroll) 기능이 추가되어 새로운 모델링 워크플로를 통해 복잡한 회전 부품 문제를 해결할 수 있다. 엔지니어가 여러 가지 메시 처리 도구로 구성된 종합 제품군을 사용해 메시를 언롤링해서 2D 스케치를 자동으로 추출한 다음 필요한 부분을 수정하고 추가 엔지니어링을 위해 스케치를 다시 롤링할 수 있다. 이 기능은 여러 차례 반복되는 시도와 재가공을 줄여 부품 정밀도, 효율성 및 다운스트림 유용성을 높여주는 효과가 있다.   선택적 서피싱  위상 최적화 부품을 비롯해 정밀 피처가 포함된 주조에서는 생성적 메시, 즉 3D 스캔을 CAD로 보내려면 고유한 문제가 발생한다. 하지만 Geomagic Design X 2020에 새롭게 추가된 선택적 서피싱(Selective Surfacing) 기능은 하이브리드 모델링 프로세스를 간소화하여 기존에 유기적인 피처와 각추형 피처로 인해 까다로웠던 부품에서도 손쉬운 워크플로를 제공한다. 그 밖에도 이 기능은 빠른 유기적 서피싱과 고정밀 피처 모델링 방법을 결합하여 생산성을 높이는 동시에 다운스트림 CAD의 재사용 가능성을 높이고 모델 정확도를 지속적으로 제어한다.     프레임워크 공개 3D시스템즈는 먼저 고객과 협업하여 응용 환경 요건을 분석한 후 솔루션을 개발해 요건을 해결하는 등 고객 중심 혁신 접근 방식을 고수하였다. 3D시스템즈는 여기서 멈추지 않고 조기에 특징이나 기능을 미리 살펴볼 수 있는 프레임워크를 공개하여 이러한 접근 방식에 박차를 가하고 있다.  Geomagic Design X 고객들은 이러한 프레임워크를 통해 유지보수 중에도 R&D 프로세스에 더욱 효율적으로 접근하여 혁신적인 기능을 조기에 살펴보고 피드백을 서로 공유할 수 있다. 새로운 플러그인 구조는 3D시스템즈가 고객 지원 요청을 빠르게 수집할 수 있는 토대가 될 뿐만 아니라 다양한 상황에서 고객의 비즈니스 크리티컬 요건을 더욱 효율적으로 지원할 수 있다.   Geomagic Wrap 2021: 설계 워크플로 가속화를 위한 고급 자동화 기능 제공     Geomagic Wrap은 3D 스캔 데이터와 가져온 파일을 3D 모델로 변환하기 때문에 다양한 산업의 다운스트림 엔지니어링 응용 분야에서 바로 사용할 수 있다. 3D시스템즈의 최신 버전인 Geomagic Wrap 2021에는 스크립팅 자동화, 텍스처 조작 등 설계 속도를 높여 출시 시간을 앞당길 수 있는 기능들이 새롭게 추가되었다.    스크립팅 자동화  Geomagic Wrap은 스크립팅 자동화 기능이 추가되어 엔지니어의 작업 효율을 높여줄 수 있는 제품이다. 최신 버전에는 스크립팅 편집기가 새롭게 추가되어 엔지니어가 각 응용 환경에 따라 자신에게 적합한 워크플로를 정의할 수 있다.  편집기는 엔지니어에게 매우 익숙한 프로그래밍 언어인 Python을 사용해 Geomagic Wrap에서 제공되는 맞춤형 기능과 상호작용한다. ‘자동완성’, ‘컨텍스트 하이라이트’ 등 정확한 3D 서피스 모델을 빠르게 설계하는데 효과적인 새로운 도구들이 더욱 손쉬운 사용자 경험을 제공하는 이유도 바로 여기에 있다. 이렇게 새로운 기능들은 회사의 지원 사이트에 실시간으로 호스팅되는 API Documentation을 통해 보완되기 때문에 고객이 지속적으로 업데이트되는 문서에 액세스할 수 있다.      텍스처 조작 도구 Geomagic Wrap 2021에는 텍스처 조작 도구가 새롭게 추가되어 색상 및 텍스처 스캔과 관련된 워크플로를 간소화한다. 엔지니어가 웹 스캔(scan-to-web) 워크플로 또는 디지털 자산 생성 과정에서 색상, 로고 또는 기타 복잡한 시각 요소가 포함된 객체를 스캔할 경우 서피스 텍스처를 조작하려면 일반적으로 이러한 스캔 파일을 편집하거나 재작업할 수 있는 소프트웨어 프로그램이 추가로 필요하다.  이번 최신 버전에는 더욱 강력한 텍스처 맵 조작 도구 세트가 추가되어 Geomagic Wrap에서 직접 복잡한 기하형상을 처리할 수 있다. 이렇게 강력한 기능들이 동일한 프로그램에 추가되면서 워크플로를 간소화할 뿐만 아니라 더욱 논리적인 고품질 텍스처 맵을 제작할 수 있게 되어 효율성을 높이고 설계 시간을 줄이는데도 효과적이다.     HD 메시 구성 새로운 HD 메시 구성 방법이 추가되어 포인트 클라우드에서 3D 데이터를 작성할 수 있는 강력한 기능을 제공한다. 특히 정보가 누락된 스캔이나 대용량 데이터 세트로 이어지는 스캔을 처리할 때는 3D 데이터를 작성하기 어렵다. HD 메시 구성 기능은 이러한 문제를 해결할 수 있도록 설계되어 엔지니어가 빈틈없는 메시를 생성할 수 있다.   기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

켄 코시엔다 지음 / 1만 6000원   전 세계 수십 억 명의 인구가 매일 사용하는 애플의 제품. 애플의 힘은 바로 ‘소프트웨어’에서 나온다. 그리고 그들만의 소프트웨어는 애플을 혁신의 아이콘으로 만든 스티브 잡스의 황금기부터 시작되었다. 이 책은 바로 그 시절, 초대 아이폰의 소프트웨어를 개발하는 데 앞장섰던 엔지니어인 켄 코시엔다가 말하는 애플의 아이디어 창조론을 담고 있다. 그중에서 특히 애플의 전성기 때 탄생한 아이폰의 뒷이야기, 스티브 잡스가 이끌던 애플의 황금기에 성립된 애플 고유의 업무 방식 등을 소프트웨어 개발 사례와 함께 이야기한다. 이제, ‘비밀 유지 규약’에 의해 오랫동안 수수께끼로 남아 있던 애플의 소프트웨어 개발 과정이 아이폰 담당 수석 엔지니어로 스티브 잡스와 함께 일하며 제품 개발에 늘 앞장섰던 켄 코시엔다에 의해 낱낱이 공개된다.

한국인프라가 7월 14일, 16일 양일간 CNG TV 온라인 방송을 진행한다. 먼저 7월 14일 진행되는 CNG TV에서는 엔비디아 DGX 시스템의 성능과 사용된 기술 그리고, 최근 출시된 DGX A100에 적용된 기술에 대해 소개한다. 엔비디아 DGX 시스템은 딥러닝과 AI 분석 가속화를 위한 목적으로 개발된 GPU 기반 슈퍼컴퓨터이다. 이는 하드웨어, 딥 러닝 소프트웨어 및 개발 도구가 완벽하게 통합 제공되는 애플리케이션 장비로 누구든 딥 러닝을 보다 신속하고 간단하게 실행할 수 있는 강력한 GPU 가속 컴퓨팅 성능을 제공하는 것이 특징이다. 또한 엔비디아 DGX 시스템은 사용자가 즉시 데이터 처리 시간을 단축하고 더 많은 데이터를 시각화하며, 딥 러닝 프레임 워크를 가속하고, 정교한 신경망을 쉽게 구축할 수 있다.     7월 16일 진행되는 방송에서는 Tesla T4의 성능 및 적용기술과 사용분야에 대해 소개한다. 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치) 기술력은 4차 산업혁명의 발전을 더욱 가속시키는 기술 혁신의 중요한 핵심이 되었다. 그 중에서도 T4 GPU는 Turing 아키텍처를 기반으로 하는 최신의 카드이며, 심층 학습 교육과 추론을 위해 특별히 설계되었다. T4 GPU는 고성능 컴퓨팅, 심층학습교육 및 추론, 기계학습, 데이터분석 및 그래픽을 포함한 다양한 작업을 가속화 하며, 에너지 효율적인 소비전력 70와트와 소형 PCle 폼 펙터로 주류 컴퓨터 환경에 최적화 되어 있고, 다중 정밀 튜링 텐서코어 및 새로운 RT 코어를 가지고 있다.     한편 CNG TV는 생방송으로 진행되며, 캐드앤그래픽스 홈페이지에서 사전등록 후 참여 가능하다.

한국에서 브릭스 캐드 입지 넓힌다… 파트너 관계도 강화할 것      스웨덴 IT 그룹 헥사곤(Hexagon) AB의 산하 기업인 브릭시스는 한국 내 브릭스캐드(BricsCAD) 영업을 책임질 브릭시스 이상훈 한국총괄을 새롭게 영입했다. 앞으로 브릭시스 비즈니스 활동의 전반을 총괄하게 될 이상훈 한국총괄은 그동안의 업계 경험을 바탕으로 브릭스캐드가 한국에서 입지를 넓힐 수 있도록 노력하겠다고 밝혔다. ■ 이예지 기자   브릭시스에 대해 소개한다면 2002년 벨기에 겐트라는 도시에 설립된 브릭시스는 오토데스크 서드파티 솔루션(3rd party solution)을 개발하는 회사로 시작했다. 브릭시스가 처음으로 제작한 제품은 DWG 파일 매니지먼트 툴인 ‘Bricsys 24/7’이다. 지금의 주력 제품인 브릭스캐드는 2005년에 V1이 출시됐으며, V20까지 발표되었다.  브릭시스는 한국에서는 잘 알려지지는 않았지만 DWG 베이스의 브릭스캐드 제품군을 시장에 출시한지 15년이 넘은 대안캐드 개발사이다. 2018년에는 헥사곤 AB(Hexagon AB) 그룹의 일원이 되었다.  브릭스캐드의 유저는 약 15만명이며, 전 세계 110여개 나라에 분포되어 있다. 브릭시스는 최근 유럽 위주의 영업전략을 수정해서 아시아 지역에 과감한 투자를 시작했으며, 작년 하반기에 먼저 투자된 일본의 경우에는 매분기 50% 이상의 고속 성장을 하고 있다.    ▲ 브릭스캐드   브릭시스의 주요 솔루션인 브릭스캐드에 대해 소개한다면 브릭스캐드의 베이직 제품으로는 ▲오토캐드 LT(AutoCAD LT)와 비슷한 사양인 ‘브릭스캐드 클래식(BricsCAD Classic)’과 ▲오토캐드와 비슷한 사양인 ‘브릭스캐드 프로(BricsCAD Pro)’가 있다. 또한 ▲브릭스캐드 프로에 파라메트릭(Parametric), 디포머블 3D 모듈러(Deformable 3D Modeler) 등 여러 가지 3D 기능이 포함된 ‘브릭스캐드 플래티넘(BricsCAD Platinum)’ ▲브릭스캐드 플래티넘에 BIM 설계 기능을 포함한 ‘브릭스캐드 BIM (BricsCAD BIM)’ 그리고 ▲브릭스캐드 플래티넘에 제조 관련 기능을 추가한 ‘브릭스캐드 매커니컬(BricsCAD Mechanical)’ 등이 있다. 그리고 이 모든 제품에서 생성되는 데이터 관리와 대규모 프로젝트 관리를 위한 cloud-based Common Data Environment (CDE)인 ‘Bricsys 24/7’이 있다. 브릭시스의 모든 제품은 완벽하게 오토데스크와 호환되며, 1500개 이상의 서드파티 애플리케이션을 사용할 수 있고, LISP(리스프) 또한 브릭스캐드 클래식 제품부터 완벽하게 사용할 수 있다.   CAD 솔루션으로서 브릭스캐드의 특징 및 여타 경쟁 솔루션과의 차별점이 있다면 브릭시스는 고객의 선택을 존중하기 위해 여러 가지 라이선스 정책을 제공하고 있다. 싱글, 볼륨 그리고 네트워크 라이선스를 서브스크립션과 영구 라이선스 버전 두 가지로 제공하고 있다. 타사 제품의 경우 BIM 프로젝트를 하기 위해서는 여러 가지 파일 형태의 디자인을 만들 수밖에 없는데, 브릭시스는 2D, 3D, BIM 파일이 모두 DWG 파일이라는 것이 특징이다. 거기에 보다 쉬운 BIM 설계, 3D 모델링을 위하여 머신러닝(machine learning), AI 등 첨단 기술을 적용하고 있다. CDE는 언제 어디서든 사용할 수 있게 만들어져 있으며, 고객이 원하면 프라이빗 클라우드(Private Cloud)도 가능하다.   ▲ 브릭스캐드 BIM   헥사곤의 전체 포트폴리오 또는 솔루션 전략에서 브릭스캐드는 어떤 위치에 있는지 헥사곤은 플랜트, 조선, 해양, 제조, 토목건축에 관련된 많은 솔루션과 MSC 소프트웨어 등 같은 CAE 솔루션, 라이카 지오시스템 등 다양한 솔루션을 보유하고 있는데, 브릭스캐드가 앞으로 그 모든 것의 기본적인 디자인 툴로 자리할 것으로 예상된다.   브릭스캐드의 국내외 주요 고객사를 소개한다면 국내 고객사는 대기업부터 중소기업까지 다양하다. 공개된 기업으로는 바스프(BASF), 히타치(Hitachi), 니폰 스틸(Nippon Steel), 타이코(Tyco), 보쉬(Bosch) 마쓰다(Mazda) 등이 있다. 마쓰다의 경우 2D부터 3D까지 광범위하게 사용 중이라는 것이 매우 인상적이다.   CAD 시장에서 최근 주목할 만한 동향이나 기술 이슈가 있다면 디지털 트윈(Digital twin), 제너레이티브 디자인(Generative Design), AI, 클라우드, IoT, 스마트 공장(Smart factory), BIM, CDE 등이 키워드라고 생각한다. 이러한 기술들은 아주 새로운 것은 아니지만, 천천히 고객 쪽에 실제로 적용되고 있다는 점이 주목할 만하다고 생각한다.   ▲ Brics-MECH   올해 제조/건축 시장 및 CAD 시장을 어떻게 전망하는지 작년 말이나 올해 초의 예상이 모두 빗나가는 아주 특이한 시기이다. 물론 코로나19 때문이지만 회복에는 생각보다는 시간이 걸릴 것 같다. 고객 입장에서 보면, 특히 서브스크립션 타입으로 솔루션을 사용 중인 고객은 올해는 매우 힘든 해라고 생각할 것이다. 이런 점에서 보다 경제적인 솔루션을 찾지 않을까 생각한다. 그리고 국내 고객은 실제로 사용하지 않는 특이한 기능 때문에 많은 추가 비용을 지불하고 비싼 솔루션을 사용하는 경향이 있었는데, 이러한 부분이 빠르게 사라지지 않을까 생각한다.   브릭시스 한국총괄로서 향후 국내 비즈니스 계획 및 목표에 대해 소개한다면 브릭시스는 아직은 작은 조직이기 때문에 한국에 독립된 지사가 없다. 향후 성공적으로 비즈니스를 통해 독립 오피스를 만들고 한국 지사를 설립할 수 있도록 노력할 계획이다.  또한 비즈니스 계획으로 가장 먼저 할 일은 파트너 네트워크를 강화하는 것이다. 파트너를 통해 국내 고객이 합리적인 비용으로 보다 생산적인 브릭스캐드를 선택할 수 있도록 도움을 주는 것이 목표이다.   기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.