앤시스는 자율주행차 시대에 요구되는 안전성과 성능을 충족하는 전자식 파워 스티어링 시스템(EPS : Electronic Power Steering system) 개발을 위해 폭스바겐과 협력하고 있다고 소개했다. 자율주행차, 차량 공유 및 배송 서비스가 머지않아 일상 속에서 주류 기술로 자리잡을 것으로 전망된다. 맥킨지 미래 모빌리티 센터는 자율주행 기술이 오는 2035년까지 3000억~4000억 달러의 수익을 창출할 수 있을 것으로 내다봤다. 이는 자율주행차 개발에 투자하고 있는 완성차 제조업체(OEM) 및 티어 공급업체에게 긍정적인 신호로 해석된다. 다만 이러한 기술이 본격적으로 상용화되기 위해서는 새로운 기술 역량의 확보는 물론, 안정성과 관련된 다양한 우려를 해소할 수 있는 능력이 성공의 핵심으로 작용할 것이다. 폭스바겐은 EPS를 개발하면서 급변하는 자동차 산업 환경과 자율주행 기술의 진화에 발맞춰 혁신을 추진하고 있다. 특히, EPS의 성능과 안전성을 빠르게 개선해 관련 요구 사항의 임계값을 충족시키는 동시에, 자사 브랜드 고유의 정확하고 반응성이 뛰어난 핸들링 성능을 강화하기 위해 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어를 적극 도입하고 있다. EPS는 다양한 주행 시나리오에서 스티어링 프로세스를 정밀하게 제어할 수 있는 복잡한 기능을 갖추고 있다. 이러한 진화 덕분에 최신 자동차는 차선 유지 보조 시스템, 고속도로 주행 시나리오의 일시적 자율주행, 자동 주차 그리고 무인 호출 기능까지 다양한 자동화 기술을 탑재하고 있다. 앞으로의 발전 방향은 ‘스티어-바이-와이어(Steer-by-wire)’ 시스템으로 나아갈 것으로 예상된다. 이 시스템은 운전자와 앞바퀴 간의 기계적 연결 없이도 차량을 제어할 수 있도록 하며, SAE 레벨 3 이상의 고도 자율주행을 실현하는 핵심 기술로 주목받고 있다.   ▲ 폭스바겐 프리미엄 플랫폼용 전자식 스티어링 시스템의 주요 사양   승차감과 핸들링을 좌우하는 스티어링 시스템 개발은 폭스바겐의 차량 설계에서 핵심적인 역할을 담당한다. 차량 주행 중의 변화는 대부분 소프트웨어 기능에 의해 밀리초 단위로 정밀하게 조정되며, 운전자가 무의식적으로 감지하는 미세한 차이가 성능에 대한 인식으로 이어지는 경우가 많다. 특히, 운전자의 직접적인 입력이 제한되는 자율주행차에서는 더욱 복잡하게 작용한다. 현재 폭스바겐은 프리미엄 플랫폼 전기차에 적용 가능한 첨단 모듈형 스티어링 시스템을 개발 중이다. 이러한 시스템은 스티어링 보조 기능의 갑작스러운 상실이나 예기치 못한 스티어링을 포함한 자율주행 관련 위험을 효과적으로 완화한다. 또한, 자율주행 환경에서 요구되는 EPS 시스템의 복잡성에 대응하기 위해 폭스바겐은 다양한 물리 영역을 아우르는 테스트를 수행하고 있다. 이는 약 150명의 엔지니어가 75만 줄의 코드를 기반으로 8000개 이상의 요구 사항을 만족시키는 소형 전자 제어 장치(ECU)에 대한 테스트, 유효성 검토 및 검증 작업을 책임지고 있다. 이러한 작업은 고성능이면서도 비용 효율적인 ECU의 개발을 가능케 한다. 특히 폭스바겐은 테스트 시나리오 전반에 걸친 시간 및 비용 부담을 최소화하고 개발 속도와 효율성을 동시에 확보하기 위해 제품과 프로세스 전반의 간소화를 적극적으로 추진하고 있다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너(Soeren Schreiner) 수석 애플리케이션 엔지니어는 “자율주행 기술처럼 복잡성과 변동성이 높은 분야에서는 적응력이 뛰어난 설루션이 필수이다. 동시에 비용 효율성과 안전성 또한 충족되어야 한다. 특히 안전은 전체 개발 비용에서 가장 큰 비중을 차지하는 요소 중 하나”라고 강조했다. 자율주행 기술의 복잡한 시스템의 안전성을 보장하기 위해, 폭스바겐 엔지니어들은 국제적 안전 표준을 충족하는 방식으로 시스템 소프트웨어를 개발했음을 적극적으로 입증해야 한다. 이를 위해 폭스바겐은 차량용 전기·전자(E/E) 시스템의 기능적 안전을 규정한 국제 표준 ISO 26262를 기반으로, 가장 높은 수준의 안전 등급인 ASIL-D를 준수하고 있다. ASIL-D는 EPS와 같은 안전 필수 시스템의 설계·개발 시 적용되는 핵심 프레임워크다. 또한, 폭스바겐의 스티어링 시스템은 자동차 임베디드 소프트웨어 개발의 글로벌 품질 기준인 ASPICE(Automotive SPICE)의 레벨 2(L2) 요구 사항을 충족해야 한다. ASPICE L2는 차량 소프트웨어 개발 표준의 이행 여부를 평가해, 신뢰 가능한 결과물을 일관되게 제공할 수 있는지를 검증하는 체계다. 이러한 표준을 만족시키기 위해 폭스바겐은 앤시스의 시스템 및 소프트웨어 아키텍처 설계(SCADE Architect), 주요 임베디드 소프트웨어를 위한 모델 기반 개발 환경(SCADE Suite), 임베디드 소프트웨어 테스트(SCADE Test) 및 소프트웨어 라이프 사이클 관리(SCADE LifeCycle) 등 다양한 개발 도구를 활용해 엔드 투 엔드 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계 툴체인을 구축했다. 이 새로운 툴체인은 소프트웨어 개발 및 배포 효율성을 높이는 동시에, 고난도 안전 제약 기준을 충족해야 하는 시스템 내에서 ISO 26262 ASIL-D 및 ASPICE L2를 준수할 수 있도록 지원한다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너 수석 애플리케이션 엔지니어는 “폭스바겐과 함께 개발한 이번 워크플로는 효율성과 유연성을 모두 갖춘 것이 특징이다. 이 프로세스를 통해 복잡한 다단계 소프트웨어 아키텍처 모델을 정의하고 유지하면서도 설계 모델과 기능 테스트 간의 자동 동기화, 전체 개발 과정에 걸친 요구사항 추적성 확보가 가능해졌다”라고 설명했다.

시제품 제작을 혁신하는 3D 프린팅   소재와 정밀도 등의 측면에서 3D 프린팅 기술이 빠르게 발전하면서, 최근에는 산업 분야에서 3D 프린팅의 활용 가능성이 더욱 커지고 있다. 이 글에서는 자동차 산업에서 내장 부품의 사례를 통해  3D 프린팅을 기반으로 한 정밀 설계와 고급 후처리 기술의 결합 방안을 소개한다.   ■ 김진호 케이티씨의 대표로 3D 프린터 판매 및 제작 서비스를 하고 있다. 인하대학교 공과대학원 기계공학과를 졸업했다. 홈페이지 | www.ktc3d.com   그림 1. 3D 프린터로 제작한 다양한 부품   3D 프린팅, 제조 산업의 혁신을 이끌다 3D 프린팅 기술은 처음 등장했을 때만 해도 단순한 신기술로 여겨졌다. 하지만 최근 몇 년간 기술이 급격히 발전하면서 이제는 플라스틱뿐만 아니라 금속, 세라믹, 복합 소재 등 다양한 재료를 다룰 수 있게 되었다. 정밀도 역시 향상되어, 산업용 부품 생산에도 적극적으로 활용되고 있다. 자동차 업계에서도 이러한 3D 프린팅의 잠재력에 주목하고 있으며, 특히 내장 부품 디자인 검증 과정에서 활용도가 높아지고 있다. 고객의 복잡한 요구를 반영한 맞춤형 디자인이 필요해짐에 따라 3D 프린팅 기술의 유연성과 효율성은 자동차 내장 부품 제작의 필수 도구로 자리 잡고 있다.   다양한 산업에서 3D 프린팅 활용 확장 3D 프린팅 기술은 자동차 산업뿐만 아니라 항공우주, 의료, 패션 등 다양한 산업으로 빠르게 확산되고 있다.(그림 2) 이 기술은 복잡한 기하학 구조를 가진 부품을 신속하게 제작할 수 있어, 제조업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어주고 있다. 예를 들어 항공우주 산업에서는 경량화된 구조물과 맞춤형 부품을 제작하는데 사용되며, 의료 분야에서는 환자 맞춤형 임플란트와 보조 기구를 제작하는 데 활용된다.   그림 2. 항공우주 분야에서 각광 받는 3D 프린팅 기술   특히 3D 프린팅의 큰 장점은 설계에서 제작까지 프로세스를 단축시켜 제품 개발 주기를 빠르게 하고 품질 향상에 기여하는 것은 물론, 비용 절감 효과를 가져온다는 점이다. 이를 통해 디자인 시뮬레이션과 프로토타이핑 단계에서 얻을 수 있는 이점이 크며, 최종 제품에 대한 신뢰성을 높일 수 있다. 자동차 내장 부품 제작에서도 이 기술의 다양한 응용이 이루어지고 있으며, 점차 더 많은 부품이 3D 프린팅으로 제작될 가능성이 높아지고 있다.   NC 가공을 넘어선 3D 프린팅의 가능성 전통적인 NC(수치제어) 가공 방식은 오랫동안 자동차 내장 부품 제작의 주력 기술이었지만, 한계도 존재한다. 복잡한 내부 구조를 제작하기 어렵고, 재료 낭비가 심하며, 공구가 물리적으로 접근할 수 없는 형상은 제작이 힘들다. 이와 달리 3D 프린팅은 층층이 쌓아 올리는 방식이기 때문에 복잡한 구조를 가진 부품도 한 번에 제작할 수 있다. 필요한 만큼만 재료를 사용하므로 재료 낭비가 거의 없고, 복잡한 언더컷(undercut) 형상도 쉽게 구현할 수 있어 디자이너의 의도를 완벽히 반영할 수 있다. 또한, 여러 부품을 동시에 제작할 수 있어 개발 기간을 크게 단축시킨다.   그림 3. 제작 후 취출 중인 3D 프린팅 제작물   최근에는 NC를 이용한 시제품 제작에서만 가능했던 고급 후처리 공법이 3D 프린팅 제품에도 적용되면서, 자동차 내장 부품의 디자인 검증이 한층 더 정밀해졌다. 이를 통해 고객의 요구에 맞춘 고품질의 시제품 제작이 가능해졌다. 이렇게 3D 프린팅 제작물에 새롭게 적용되는 후처리 기술은 숙련된 3D 프린팅 전문가와 함께 작업하는 것이 좋은데, 프로젝트 진행 시 고려해 볼 사항은 다음과 같다.   전문가와 함께 작업하면 좋은 점 고객의 니즈 반영 : 설계 단계부터 후처리 과정까지 고객과 소통하며 고객이 원하는 방향으로 진행 정확한 최종 치수 확보 : CAD에서 사전 조립성을 검토함으로써 최종 제품이 원래 의도한 치수와 정확히 일치 시행착오 감소 : 사전에 정확한 조정이 이루어져 재작업의 필요성이 감소 제작 시간 단축 : 정확한 초기 설계로 전체 시제품 제작 과정이 더 효율적으로 진행됨 지금부터 앞서 설명한 3D 프린팅 제작물에 새롭게 적용되는 후처리 기술을 스티어링 휠 디자인 제품을 제작한 사례를 통해 하나씩 살펴보겠다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

소성가공의 이해와 동향   홍석무 교수는 뮌헨공대에서 자동차 소성 분야 박사학위를 수행했으며, 삼성전자 글로벌기술센터에서 금속성형기술 파트장을 역임했다. 학회활동으로 기계학회, 자동차학회, 소성학회에서 주로 활동하고 있고, 저서로는 소성가공공정의 거시적 모델링, 소성가공시물레이션, 전산이용설계, 프레스 성형 이론 및 해석, 재료 역학 등이 있다. 최근 고급 소성이론 기반 CAE 및 재료 물성 결정 등의 연구과제를 수행하고 있다. 소성가공이란 무엇인가. 여러 가지 금속 가공법 중에서 절삭하는 가공법과 비절삭 가공법으로 크게 나누고, 비절삭 가공은 넓은 범주로 금속성형가공, 분말가공, 세라믹 및 유리성형, 플라스틱 성형 등이 포함된다. 금속 재료의 특성 중 재료에 탄성한계를 넘어서 외력을 가하면 내부 응력에 의해 복원되지 않는 영구적인 변형이 남는 것을 소성 변형(塑性 變形, plastic deformation)이라고 하는데 공구, 금형 등을 이용하여 금속의 소성 변화를 유도하는 성형가공(Forming)을 소성가공이라 한다. 소성가공은 주로 어떠한 분야에서 응용되고 있는가. 소성가공은 기계 부품 전반에 거쳐 응용된다. 특히, 자동차 부품에 많이 사용된다. 소성 가공은 압연(rolling), 압출(extrusion), 인발(Wire Drawing), 단조(Forging), 판재 성형(Sheet metal forming) 등의 가공법으로 세부 구분된다. 예를 들어 자동차 한 대를 만들 때 소성가공을 거치는 재료·부품은 60%가 넘는 비중을 차지한다. 원가에서 차지하는 비율은 최소 35% 이상이고 차체 섀시(뼈대), 스티어링 휠(핸들), 범퍼 빔 등 구조물·부품은 전부 소성가공을 거치게 된다. 자동차뿐 아니라 항공기, 선박, 철도, 건설장비, 중공업, 발전소, 휴대폰, TV 등 거의 모든 산업기기·부품에 활용된다고 볼 수 있을 것이다. 소성가공의 이점은 무엇인가. 소성가공은 절삭가공에 비해 조직이 치밀하고 강한 성질을 갖게 되고 주조 공정에 비해 치수가 정확한 장점을 갖게 된다. 특히, 자동차 및 전자 제품 분야에서 소성가공은 금형을 이용하기 때문에 대량 생산 및 생산성에 가장 큰 이점을 가지게 된다. 소성가공 분야의 트렌드 소성가공 분야뿐만 아니라 전체 제조기술 분야에서는 환경규제강화, 에너지 부족 심화, 고령화 등의 트렌드에 맞춰 자원 고갈에 대응하기 위한 기술. 공정 개발에 집중하고 있다. 자동차 분야에서는 자동차 차체 경량화에 맞춘 고강도 철강의 소성 가공(예를 들어 hot press forming)과 경량 합금 소재의 소성가공 기술개발(고강도 알루미늄 합금의 가공 기술)이 이루어지고 있다. 소성가공 관련 향후 전망 국내 소성 가공의 매출액은 세계 4위권의 수준으로 높은 기술을 보유하고 있다. 하지만, 노동집약적인 생산 기술에서 벗어나 자동화, 디지털화를 위한 전환이 필요하다. 독일과 일본 등은 미래형 제조기술개발에 힘을 쏟고 시장지향형 구조로의 산업 전환을 진행해 왔다. 국내에서도 스마트 매뉴팩처링 기술 지원을 통해 자동화, 생산성 향상, IoT, 빅데이터, 인공지능화 과제를 통해 현장의 현장의 숙련된 기술자의 경험적 기술을 디지털화 및 소성가공의 스마트화에 노력을 많이 하고 있다. CAE 분야의 발전을 위한 제언이 있다면. 구조해석 범용 소프트웨어(ABAQUS, Ansys, MSC 등) 소성 가공 특화 프로그램으로는 단조와 판재성형으로 크게 구분되며, 대표적인 단조 소프트웨어로는 디폼(DEFORM), 포지(Forge), AFDEX 등이 있으며 판재 성형 분야로 팜스탬프(PAMSTAMP), LS-DYNA, 오토폼(Autoform) 등이 사용되고 있다. 이러한 소프트웨어들이 대기업에서 많이 사용되고 있지만 중견 및 중소 기업에서는 인력 및 소프트웨어 비용이 큰 부담으로 작용하여 널리 사용되지 않는 실정이다. 국가 정책으로 소부장 대학 지원 과제 또는 국가 무료 지원 사업을 통해 널리 사용되기를 희망한다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

섀시 프레임 어셈블리 Ⅳ   이번 호에서는 스마트 모빌리티 차량의 스티어링 링키지와 조립되는 ‘프레임 어셈블리-스티어링 및 서프트’ 설계 방법론에 대해 살펴보고자 한다. 스티어링을 지지하는 프레임의 주요 부품은 사각 파이프와 스티어링 휠을 고정하는 브래킷 그리고 프레임을 지지하는 멤버 등으로 구성되며, 각 부품의 모델링 방법론에 대해 설명하고자 한다.  예제 파일은 캐드앤그래픽스 홈페이지의 자료창고에서 받을 수 있으며, 모델링 강좌 동영상을 참고하기 바란다. 예제 따라하기는 카티아 V5 R20 이상 버전을 추천한다.   ■ 김인규 | 브이엔에스에서 엔지니어링 컨설팅업무를 담당하고 있으며, 대학교 및 기관에서 설계 강의를 하고 있다. ‘CATIA 스마트 모빌리티 섀시 설계하기’의 저자이다. 이메일 | e_vns@naver.com 카페 | https://cafe.naver.com/evns    FRAME-STEERING ASSY/FRAME-SUPPORT ASSY 설계 프로세스 및 모델링 방법론 소개 FRAME-STEERING ASSY는 FRAME-CTR ASSY에 볼트로 체결하고, 종방향의 강성을 보강하기 위해 FRAME-SUPPORT ASSY 구조물을 별도로 모델링하여 조립한다. 주요 구성부품 및 조립방법은 <그림 1>과 같다.   그림 1     FRAME-STEERING ASSY 설계 프로세스 및 모델링 방법론 소개 FRAME-STEERING ASSY는 프레임 및 스티어링 컬럼과 조립되는 부품으로 멤버와 마운트 플레이트/브래킷으로 구성되며, 센터 프레임과 볼트로 체결한다. 사용하는 주요 부재는 다음과 같다. ■ 사각 파이프(40×40×2.0) : FRAME STEERING-MEMBER ■ 철판 6T : FRAME STEERING-MOUNT PLATE NO.01/02/03  

유니티로 복잡한 자율 작업 기계를 안전하게 설계하다   모든 산업에서 자동화가 일어나고 있다. 이제 공장 내 작업 현장에는 안전 케이지 안에서 정밀하고 반복적인 자동화 작업을 수행하는 로봇 팔이 배치되어 있다. 그리고 대형 창고에서는 정해진 경로를 따라 운전하며 물품을 가져오고 배달하는 로봇이 사용된다. 지하 광산에서는 대형 휠 로더가 작업자(사람)를 태우지 않은 상태로 사전에 프로그래밍된 경로를 따라 작업을 진행한다. 그러나 여전히 많은 산업 현장에서 실제 작업자와 사람의 노동력이 사용되고 있다. 건설이나 벌목, 채굴과 같은 산업 현장은 대개 구조화되지 않고 환경 변화가 심하며, 당연하게도 사람이 일하기 위험한 곳으로 꼽힌다. 이번 호에서는 유니티의 머신러닝용 실시간 3D 개발 플랫폼을 사용하여 엔지니어가 복잡한 자율 작업 기계를 안전하게 설계 및 개발하고, 테스트한 사례를 소개한다. ■ 자료제공 : 유니티코리아   ▲ 자동화된 작업과 자동화되지 않은 작업 : 공장의 단순하고 조직화된 환경과 지하 광산의 훨씬 복잡한 환경 비교   물리적 정확도의 중요성 Algoryx(알고릭스)는 10년 이상 중장비의 물리 시스템을 전체적으로 시뮬레이션해 왔다. Algoryx의 핵심 제품인 AGX Dynamics는 다물체 및 다영역 동역학의 수치 시뮬레이션용 SDK(소프트웨어 개발 키트)이다. Algoryx는 산업 분야에서 실질적인 문제를 해결하기 위해 이상적인 모델이 아닌 기본 물리 원칙을 따르고 복잡한 실제 세계를 모델링할 수 있는 수치해석 방법을 개발했다. 예를 들어 레일 등의 유간이나 탄소성 빔, 조인트의 한계 각도, 부서지기 쉬운 조인트, 구간 선형 모델 등을 고려하여 모델링할 수 있다.   ▲ 와이어   이는 모두 현실에서 일어날 수 있는 일반적인 현상으로, 적절하게 모델링하지 않으면 시뮬레이션을 통해 실제 문제를 해결할 수 없다. AGX Dynamics의 가변 타임 스테퍼를 사용하면 이상화되지 않은 모델의 충돌과 같은 불연속적이거나 원활하지 않은 물리적 현상을 실시간으로, 또는 더 빠르게 시뮬레이션할 수 있다. 각 타임 스텝마다 기하학적이고 전역적으로 상황을 해결하여 불연속적인 물리적 현상을 시뮬레이션할 수 있으며, 그 결과 매우 긴 시뮬레이션 시간을 거쳐 물리가 안정화된다. 대규모 희소 시스템을 기계적 정밀도로 해결할 수 있는 Algoryx의 신속한 직접 솔버(direct solver)와 함께 사용하면 특별한 작업 없이도 질량비가 높은 경직된 시스템을 시뮬레이션할 수 있다.   ▲ 케이블과 케이블 손상   ▲ 입자   기계 역학은 엔진 유형, 기어 박스, 차동 장치, 유압 장치, 타이어, 트랙 및 케이블이나 와이어 등 변형 가능한 물체를 비롯해 다양한 기계 구성 요소에 따라 달라지며 기계는 환경과 상호 작용할 수 있어야 한다. 배라면 물에 떠 있어야 하고 휠 로더라면 흙을 싣고 달려야 한다. 모든 구성 요소는 같은 프레임워크를 사용해 모델링되어 긴밀하게 결합된 통합 시뮬레이션으로 이어진다. 이와 같은 모델과 수치 해석의 조합은 최신 과학 논문을 기반으로 한다. 업계 파트너는 AGX Dynamics의 성능과 정확도를 신뢰하고 전문 교육용 시뮬레이터나 엔지니어링 툴에 AGX Dynamics를 사용한다. 작업자는 교육용 시뮬레이터에서 안전하고 효율적인 방식으로 기계를 제어하는 방법을 배운다. 모델의 정확도가 높아서 대체로 눈과 손의 협응력에 해당하는 작업자의 기량이 현실에도 잘 반영될 수 있다.   ▲ 터레인   ▲ 구동계와 타이어, 트랙   반면 엔지니어링 툴의 경우 조인트에 실제 가해지는 힘을 측정하거나 전기 구동계의 에너지 소비를 측정하는 등 기계가 환경과 상호 작용하는 동안 기계 역학을 심층적으로 분석해야 한다. 사용자는 현실에서도 동일하게 동작할 것이라는 확신을 주어 초기에 디자인 의사 결정을 내릴 수 있게 하는 시뮬레이션에 높은 가치를 둔다. 이제 AGX Dynamics와 유니티가 통합되었으므로 강력한 기능의 유니티 에디터를 이용해 기계와 환경 모델을 설정하고, 이를 AGX Dynamics로 시뮬레이션할 수 있다.   ▲ 유체 역학과 바람   시뮬레이션을 현실에 적용하기 차량의 작업을 자동화하는 것은 공장에서 픽앤플레이스(pick-and-place)를 계속 반복하는 로봇을 자동화하는 것보다 어렵다. 다양하게 바뀌는 환경으로 인해 문제가 복잡해질 뿐만 아니라 작업의 역학 관계도 복잡해진다. 매우 숙련된 작업자는 경험이 적은 이에 비해 차량과 상호 작용하는 물체의 역학 관계를 활용하여 작업 효율을 크게 개선할 수 있다. 무엇을 측정해야 하는지, 그리고 측정값을 차량 제어와 어떻게 연결하고 어떤 자동화 결정을 내려야 하는지는 해결하기 매우 어려운 문제이다. 실제 작업자는 곧잘 시야나 소리, 차량의 반동력 등 다양한 감각적인 요소를 기반으로 직감에 따라 결정을 내린다. 처음에는 교육 시뮬레이터에서 이후에는 실제 기계를 다루면서, 수천 시간 동안 달라 보이지만 유사한 상황을 다루며 직감이 형성된다. 교육 시뮬레이터는 실제 기계를 운전할 때 얻을 수 있는 경험을 성공적으로 전수하기 위해 정확한 물리를 시뮬레이션해야 한다.   ▲ 실제 교육 시뮬레이터(이미지 제공 : Oryx Simulations)   강화 학습은 기존 솔루션과 달리 최근 몇 년 동안 이와 같은 복잡한 환경을 파악할 수 있다는 가능성을 보여주었다. 강화 학습을 사용하면 자동화 엔지니어는 자동화 문제의 모든 부분을 개별적으로 해결한 다음 각 부분을 연결하지 않아도 된다. 해결해야 할 작업을 파악한 후, 해결에 사용할 수 있는 동작과 관찰 값을 정의한 다음 에이전트를 환경에 배치하여 주변을 살펴보고 문제를 해결하는 방법을 알아내도록 할 수 있다. 이론상으로는 쉬워 보이지만, 실제로는 하나의 작업을 해결하기 위해 살펴봐야 하는 환경이 매우 많고 훈련도 많이 필요하며, 실제 기계에서 강화 학습을 하기에는 위험하고 비용도 많이 든다. 그렇다면 해결책은 무엇일까? 실제 세계가 아닌 시뮬레이션에서 학습하는 것이다. 시뮬레이션에서는 기계에 손상이 가지도 않고 실시간보다 빠르게 시뮬레이션할 수 있으며 막대한 비용을 들이지 않고도 여러 시뮬레이션을 동시에 진행할 수 있다. 그러나 실제 작업자와 마찬가지로 학습된 경험을 시뮬레이션에서 실제 기계로 전달하여 유용하게 사용하려면 정확한 물리를 시뮬레이션해야 한다. 모델이 잘못된 경우 에이전트가 학습하는 솔루션이 현실에서는 작동하지 않을 수 있다.   ▲ 강화 학습을 구성하는 요소 예시   유니티 엔진과 유니티 머신러닝 에이전트(ML-Agents)를 사용하면 여러 에이전트를 사용하는 환경을 쉽게 모델링할 수 있다. Unity SystemGraph(유니티 시스템그래프)를 사용하여 에이전트가 주변 환경을 관찰하는 데 사용하는 다양한 시각 센서를 시뮬레이션할 수 있다. 처음에는 에이전트가 작업을 해결하기 위해 어떤 동작을 수행해야 하는지 알지 못하지만, 이전 상태-행동 변화를 기준으로 보상을 제공하면 ML-Agents의 강화 학습 알고리즘은 최대의 보상을 받을 수 있는 규칙을 찾고, 최종적으로는 에이전트가 작업을 해결할 수 있게 된다. 이를 빠르고 정확한 물리를 제공하는 유니티용 AGX Dynamics와 함께 사용하면 중장비를 모델링하고 훈련하여 시뮬레이션만 사용해 매우 복잡한 문제를 지능적이고 자율적으로 해결할 수 있다.   자율 벌목 작업 : 통나무 잡기 제어 스웨덴 우메오 대학의 Jennifer Andersson(제니퍼 앤더슨)은 Algoryx와 협력하여 강화 학습을 사용해 벌목용 크레인 작업자가 통나무를 잡는 동작을 자동화하는 방법을 연구했다. 숙련된 실제 작업자는 나무와 충돌하지 않으면서 울퉁불퉁한 땅을 다니며 벌목 기계의 하단에서 작동하는 크레인을 제어하여 여러 통나무를 잡을 수 있다. 이는 여러 구동기를 직관적이지 않은 방식으로 조정해야 하는 작업으로 작업자에게 정신적, 육체적 피로를 주는 작업이다. 유니티와 ML-Agents로 제작하고 유니티용 AGX Dynamics에서 시뮬레이션한 환경에서 강화 학습을 실행하여 에이전트는 통나무 하나를 잡기 위해 목재 운반 차량의 크레인에 달린 6개의 조인트를 개별적으로 제어하도록 훈련되었다. 최선의 제어 방식을 채택하여 97%의 확률로 통나무를 잡을 수 있었으며 전략과 주기가 숙련된 작업자와 유사했다. 예를 들어 에이전트는 목재를 집는 동안 하단에서 작동하는 집게의 흔들림을 활용할 수 있었으며, 주기는 개선되었지만 익히기 어려운 기술이다. 또한 연구를 통해 보상 함수에 에너지 최적화 목표가 있는 에이전트는 에너지 최적화 목표 없이 훈련된 에이전트에 비해 소비되는 에너지를 크게 줄이는 것으로 나타났다.   ▲ IROS 2021에서 발표한 실제 목재 잡기 동작과 가상 시뮬레이션 동작 비교(참고 영상)   지하 광산에서의 연속적으로 자율 적재하기 또 다른 예로 Algoryx는 세계적인 터널 건설 및 광산 개발 장비 제조업체인 Epiroc(에피록)과 협력하여 대형 지하 광산 휠 로더인 ST-18의 적재를 자동화했다. ST-18은 버킷에 18톤의 발파암을 적재할 수 있으며 전 세계의 많은 광산에서 매일 사용되고 있다. 지하 연층갱도를 앞으로 몰면 갱도 끝부분이 발파되어 다음 발파 전에 제거해야 하는 커다란 암석 파편(폐석) 더미가 생긴다. 시뮬레이션에서 에이전트는 뎁스 이미지를 사용하여 적재 위치를 계획하고, 이어서 여러 번 적재하는 동안 버킷을 효율적으로 채우도록 차량을 제어하게끔 훈련되었다. 에이전트는 스로틀, 스티어링, 버킷 들기 및 기울이기를 제어함으로써 적재 위치를 계획하고 버킷을 채울 뿐 아니라, 충돌을 피하고 차량이 미끄러지지 않게 운행할 수 있게 되었다. 최상의 결과는 보상 함수에 에너지 소비에 대한 페널티를 포함하여 얻은 것으로 평균적으로 최대 수용력의 75%를 채울 수 있었다. 유니티용 AGX Dynamics를 사용하면 엔지니어는 복잡한 자율 작업 기계를 안전하게 설계하고 개발하며 테스트할 수 있다. 앞선 예시는 Algoryx에서 머신러닝에 유니티 플랫폼을 사용한 수많은 사례 중 두 가지에 해당한다. Algoryx는 유니티와 함께 자동화하기 어려운 다양한 유형의 작업을 먼저 시뮬레이션하고 해결하여 더 나은 세상을 만들고 있다.   ▲ 훈련을 받은 후 작업을 해결하는 차량   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스(Ansys)가 개선된 시뮬레이션 기술과 획기적인 고성능 컴퓨팅 성능을 지원하여 글로벌 엔지니어링 팀에게 새로운 가능성을 제시하는 Ansys 2021 R1을 출시했다. 앤시스 2021 R1이 지원하는 시뮬레이션 솔루션은 제품 안전성과 신뢰성 및 성능에 대한 통찰력을 제공하여 이를 통해 새로운 수준의 협업이 가능하다. 규모나 업종과 상관없이 현재 모든 기업은 전통적인 제품 개발 프로세스에서 벗어나, 더욱 혁신적인 프로세스를 구축하고자 한다. Ansys 2021 R1은 간소화된 워크플로와 향상된 제품 기능이 특징으로, 엔지니어가 이전에는 불가능하다고 생각했던 설계 및 제품 개발 목표를 달성할 수 있는 기회를 제공한다. Ansys 2021 R1을 사용하면 엔지니어가 기술적인 제약으로 인해 대안을 따로 고려하거나 설계 비용과 위험을 증가시키는 워크플로로 타협할 필요가 없어진다.   ▲ 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)는 유체 및 고체 열 동작을 쉽게 예측할 수 있는 자동화 유체, 고체, 열 분석을 지원한다.   Ansys 2021 R1은 이전에는 어려웠던 대규모 전자파 시스템 시뮬레이션을 위한 기능 업데이트를 제공하는 동시에, 높아진 효율성과 확장성 또한 제공한다. 컴포넌트를 암호화하는 것도 가능하기 때문에 공급 업체는 독점적인 3D 컴포넌트 설계를 공유하고 정확도(fidelity)가 높은 시뮬레이션을 만들 수 있다. 더불어, Ansys 2021 R1은 3D 멀티-다이(multi-die) 시스템과 함께 신호 무결성, 전력 무결성, 열과 기계적 응력에 대한 포괄적인 분석을 지원하여 반도체 엔지니어링의 경계를 강화하는 것이 특징이다. 열-기계적 응력과 변형은 3D-IC 패키지를 손상시킬 수 있지만, 앤시스의 주력 기술을 활용하면 사용자는 제품 수명과 신뢰성을 높일 수 있다. 또한 앤시스 클라우드(Ansys Cloud)와 결합해 더 빠른 시뮬레이션과 더 간단해진 워크플로, 추가 솔버 기능 구동이 가능해져 회사의 규모와 상관없이 시뮬레이션에 액세스할 수 있게 되었다. 앤시스 클라우드의 개선으로 Ansys Fluids와 Structures 및 Electronics를 사용하고 있는 고객들도 컴퓨팅 문제를 신속하게 해결할 수 있다. 특히 최근 주목받고 있는 자율주행 차량 및 전기차 산업의 경우, 선도기업들이 개발 속도를 가속화하면서 가장 최우선 과제로 안전을 꼽고 있다. Ansys 2021 R1은 자율주행 차량의 안전성을 향상시키기 위해 폐순환(closed-loop) 시뮬레이션 검증과 결합된 실시간 물리 기반 레이더 센서 기능을 포함한 자율주행 차량용 포괄적 센서 솔루션을 제공한다. 새로운 스캐닝 및 회전식 라이다(lidar) 모델도 자율주행 시뮬레이션의 신뢰성을 높이는데 도움을 준다. 또한 앤시스의 임베디드 시스템 및 소프트웨어 솔루션을 통해 더욱 효율적인 팀 구성원간의 커뮤니케이션이 가능해지고, 인증에 드는 비용을 절감할 수 있다. 이를 통해 자동차 부품 소프트웨어 분야의 국제 표준인 오토사(AUTOSAR) 자동차 소프트웨어 컴포넌트에 대한 개선된 모델링 및 코드 생성 유연성을 제공하고, 군용 항공 전자 기기에 대한 FACE 기술 표준 3.0 에디션을 지원한다.   ▲ 스캐닝 및 회전 라이다 모델을 통해 센서 시뮬레이션 기능을 확장하여, 자율주행차 시뮬레이션의 신뢰성을 높였다.   마지막으로 앤시스의 최첨단 시스템 안전 솔루션은 잠재적인 시스템 장애가 발생할 수 있는 위치를 정확하게 파악하여 소프트웨어 안전 검토 프로세스를 간소화하고 더욱 향상된 자율주행 차량 및 전기차의 안전 분석이 가능하다. 이번에 출시된 새로운 버전은 전기차 개발을 더욱 포괄적으로 지원한다. 새로운 배터리 설계 툴을 활용함으로써 엔지니어가 차세대 배터리를 개발하기 위해 재료 선택을 최적화할 수 있고, 새로운 전기차 파워트레인 라이브러리는 전기화된 구성 요소의 시스템 시뮬레이션 속도를 높일 수 있다. 이외에도 전기차 운전시 안전성을 향상시키는 차량 고급 운전자 보조 시스템(ADAS)에 경보음이 추가되고 엔지니어가 배터리 압착, 냉각, 네일 침투 및 모듈 압착 등 다양한 시나리오를 해결할 수 있도록 지원하는 등 새로운 소프트웨어 개선사항이 포함되었다. 고객의 새로운 요구사항과 점점 더 촉박하게 주어지는 제품 개발 일정 때문에 엔지니어링 팀은 시스템 레벨의 문제부터 기본 컴포넌트 레벨의 물리학에 이르기까지 전례 없이 다양한 새로운 과제를 해결해야 한다. 앤시스는 애널리티컬 그래픽스(Analytical Graphics, Inc.)의 인수를 통해 컴포넌트 레벨부터 고객의 전체 미션까지 시뮬레이션을 지원하는 포괄적인 솔루션을 제공할 수 있게 됐다. Ansys 2021 R1은 또한 팀이 제품 설계 프로세스 초기에 보다 현명한 결정을 내릴 수 있도록 세부적인 물리학 수준에서 경계를 계속 확장하여, 제품 품질과 신뢰성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있는 실수를 방지할 수 있도록 지원한다. 또한 Ansys 2021 R1을 사용하면 아라스(Aras)가 운영하고 앤시스 미네르바(Ansys Minerva)가 제공하는 최신 버전의 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리를 통해 재택근무가 활성화된 환경에서 엔지니어링 팀이 보다 쉽게 프로젝트를 협업할 수 있다. 향상된 워크플로를 통해 초보 엔지니어도 이 소프트웨어를 신속하게 사용하는 방법을 배우고 전문가 사용자 간의 데이터 공유를 개선할 수 있다.   ▲ 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)을 사용하여 스티어링 구성 요소를 시뮬레이션한 티센크루프 프레스타   이외에도 이번 버전에서는 전자 제품 냉각 및 열 관리 장치의 설계와 평가를 위해 유체 및 고체 열 동작을 쉽게 예측할 수 있는 자동화된 유체 고체 열 해석과 같은 기능을 통해 새로운 차원의 설계 탐구를 주도한다. 최근 자동차 부품 및 소비재에 많이 사용되고 있는 Short fiber 강화 복합재에 대한 사출 성형과 구조 시뮬레이션 사이의 격차를 해소하는 부분도 향상되었다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 부사장 및 총괄 책임자는 “Ansys 2021 R1은 글로벌 커뮤니티의 미래를 형성할 제품을 개발하는 데 필요한 업계 최고의 기술을 모든 규모의 기업과 엔지니어링 팀에게 제공할 것”이라고 밝혔다. 그리고, "Ansys 2021 R1은 엔지니어가 이전에는 상상할 수 없었던 혁신을 개척할 수 있도록 고유한 기능을 제공하므로 고객들은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있을 뿐 아니라 조직의 시장 진출 경로를 매우 빠르게 단축시킬 것"이라고 강조했다.

▲ 부가티의 하이퍼 스포츠카 볼리드(출처 : 부가티)   스포츠카 제조업체 부가티가 자사의 신형 모델인 볼리드(Bolide)를 만드는데 쓰인 3D 프린팅 컴포넌트 및 기술을 소개했다. 부가티의 신기술 부서에서는 SLM(선택적 레이저 용융) 방식의 금속 3D 프린팅 기술을 활용해 속이 빈 복잡한 형상의 내장 부품을 가볍고 단단하게 만드는 연구를 진행해 왔다. 이렇게 개발된 3D 프린팅 부품은 부가티의 하이퍼 스포츠카에 점차 더 많이 쓰이고 있다. 부가티는 3D 프린팅 기술과 생체공학의 원리를 접목해 복잡한 3차원 구조의 컴포넌트를 개선하고 있다고 설명했다. 벽이 얇거나 속이 비어 있거나 미세하게 가지가 나 있는 뼈의 구조를 자동차 부품 설계에 도입했고, 최대 0.4mm의 벽 두께로 무게가 가벼우면서도 높은 강성을 가진 부품을 3D 프린팅으로 제작했다.  부가티는 변속기 유체 저장소(fluid reservoir) 옆에서 물을 이송하는 소형의 고압 펌프 콘솔을 금속 3D 프린팅으로 만들어 2016년부터 생산된 시론(Chiron) 스포츠카에 장착했다. 2018년에는 3D 프린팅으로 만든 티타늄 브레이크 캘리퍼를 선보였고, 티타늄 3D 프린팅과 코일 탄소로 만든 하이브리드 기능 어셈블리를 개발했다. 부가티는 "3D 프린팅 컴포넌트가 매우 가볍고 견고하면서 내구성이 높아서 생산 차량에 사용하기에 적합하다"고 설명했다.   ▲ 볼리드의 리어 윙 마운트 브래킷(출처 : 부가티)   작년 10월 첫 선을 보인 볼리드 스포츠카에도 여러 곳에 3D 프린팅 소재와 제조 공정이 쓰인다. 볼리드는 실험적 성격을 가진 레이싱카 형태의 자동차로, 부가티는 다양한 첨단 기술을 볼리드에 적용했다. 부가티는 세 단계의 높이로 프론트 윙을 장착할 수 있는 브래킷을 티타늄으로 3D 프린팅했다. 이 마운팅 브래킷은 내부가 비어 있고 벽 두께는 0.7mm, 무게는 600g인데 최대 800kg의 공기역학 다운포스(downforce)를 견딜 수 있게 만들어졌다.  리어 윙의 다운포스는 320km/h에서 최대 1.8톤에 이르는데, 볼리드의 리어 윙은 중앙 카본 핀을 통해 리어 프레임과 연결된다. 리어 윙과 리어 프레임을 연결하는 핀의 안쪽에는 내부에는 핀을 윙에 연결하기 위해 3D 프린팅 티타늄 부품이 있는데, 이 부품의 무게는 325g이다.    ▲ 불리드의 스티어링 칼럼 브래킷(출처 : 부가티)   볼리드에는 스티어링 칼럼의 장착을 위한 브래킷에도 3D 프린팅을 적용했다. 이 브래킷은 통합 대시 보드 지지대, 스티어링 칼럼을 관통하는 지지 깃(collar), 2개의 송풍구로 이뤄져 있는데, 모든 컴포넌트는 경량의 중공(hollow) 구조로 설계되었고, 벽의 두께는 0.5mm이다. 볼리드의 프론트 액슬(axle)과 리어 액슬은 더블 위시본(double wishbone) 방식의 휠 제어 기능을 갖고 있는데, 액슬에 들어가는 로커(rocker) 제어 브래킷을 티타늄으로 3D 프린팅했다. 3D 프린팅 브래킷의 벽 두께는 0.4mm이고 무게는 각각 95g에 불과하다. 부가티는 "모든 3D 프린팅 요소의 인장 강도는 1250N/㎟이며, 특수 열처리 공정을 사용하여 최소 19%의 높은 파괴 변형률과 함께 높은 인장 강도를 달성했다"고 소개했다.

현대자동차가 스마트 모빌리티 솔루션 기업으로의 성공적 전환을 가속화한다. 현대자동차는 전기차, UAM(도심 항공 모빌리티), 자율주행, 연료전지 등 핵심 미래사업 전략 및 혁신적 모빌리티 솔루션 제공과 수소 생태계 이니셔티브를 위한 새로운 2025 전략을 공개했다. 온라인을 통해 개최된 ‘CEO 인베스터 데이’에서 이원희 사장은 “코로나 팬데믹이라는 어려운 경영환경 속에서도 펀더멘털 개선 노력과 적극적인 위기 경영을 통해 어려움을 극복하고, 수익성 하락 최소화 및 주요 시장에서의 점유율 확대 등의 노력을 이어왔다”며 “전기차 판매 글로벌 톱3 달성, 세계 최초의 수소상용차 출시 등 미래 시장 변화에도 적극적으로 대응한 한 해였다”고 말했다. 이어 “이번 CEO 인베스터 데이를 통해 현대차의 핵심 미래 경쟁력인 전기차, UAM, 수소연료전지 시스템, 자율주행 전략에 대해 소개함으로써 미래 기술 전략 방향성을 확인할 수 있는 자리를 마련했다”고 덧붙였다. 이번 행사에서 이원희 사장은 새로운 2025 전략 및 중장기 재무 목표에 대해서도 설명했다. 전기차 부문의 경우 2021년 아이오닉 5 출시를 시작으로 전기차 라인업을 본격 확대하고 글로벌 주요시장에서 전 라인업 전동화를 추진하는 등 중장기 전동화 시장 리더십을 확보하고 2040년 글로벌 시장 점유율 8~10%를 달성한다는 계획이다. UAM 부문의 경우 승객 및 화물을 아우르는 포괄적 제품군 구축, 항공용 수소연료전지 파워트레인 개발 추진 등을 통해 UAM 생태계 구축 및 리더십 확보에 주력한다. 자율주행 부문의 경우 2021년부터는 레벨 2 수준의 부분 자율주행 기술에 OTA(Over-The-Air) 업데이트 기능을 추가하며 2022년부터는 레벨 3 수준의 부분 자율주행 기술을 양산차에 적용할 계획이다. 글로벌 기업들과 협업을 통해 레벨 4, 5 수준의 완전 자율주행 기술 개발도 지속한다. 수소연료전지 부문의 경우 수소연료전지 시스템 브랜드 ‘HTWO(에이치투)’를 선보이며 글로벌 사업 본격화 및 수소 생태계 확장에 나설 계획이며 이를 통해 2030년 70만기의 수소연료전지를 시장에 판매한다는 목표다. 또한 모빌리티 솔루션 기업으로서 고객에게 혁신적 이동 경험을 제공하고 삶의 질을 높이는 UAM(Urban Air Mobility, 도심 항공 모빌리티) 개발에 더욱 집중해 인간 중심의 모빌리티 패러다임 전환을 실현하고 미래 시장 선점에 힘쓴다. 이외에도 현대차가 레벨 3 수준의 부분 자율주행 기술을 2022년 출시되는 양산차에 적용한다. 아울러 글로벌 기업들과 협업 및 실증사업을 통해 레벨 4, 5 수준의 완전 자율주행 기술 상용화에도 박차를 가한다. 우선 현대차는 현재 양산차에 적용 중인 레벨 2 수준의 고속도로 주행 보조(HDA) 기능을 발전 시켜, 운전자가 스티어링 휠을 잡지 않아도 주행이 가능한 레벨 3 수준의 자율주행 기능을 2022년 선보인다. 주차 및 출차 시 주변에 저속 이동 중이거나 정지한 보행자 외에 일반 장애물까지 인식대상을 확대하고 후방은 물론 전방과 측방까지 인식영역을 넓힌 주차 충돌방지 보조(PCA), 기존 초음파센서 외에 카메라를 이용한 영상 인식을 추가해 주차 공간 인식율 높여 보다 다양한 환경에서의 주차를 돕는 원격 스마트 주차 보조(RSPA2) 등도 2021년경에 양산할 계획이다. 또한 현대차는 세계 최고 수준의 기술력을 보유한 수소연료전지 시스템 브랜드 ‘HTWO(에이치투)’를 선보이며 글로벌 사업 본격화 및 수소 생태계 확장에도 박차를 가한다.   현대차 이원희 사장이 2025 전략을 발표하고 있다.   주요 미래 기술 전략에 대한 설명과 함께, 이날 현대차는 2019년 발표했던 2025 전략을 한 단계 발전 시켜 공개했다. 새로운 2025 전략은 위의 3대 사업구조를 핵심 축으로 △완성차사업 경쟁력 제고 및 전동화 선도 △모빌리티 서비스사업 기반 구축 △수소 생태계 이니셔티브 확보 등을 3대 전략 방향으로 설정했다. 스마트 모빌리티 디바이스 및 서비스 사업에 있어서는, 고객 데이터 기반의 최적화된 차량과 서비스 제공을 목표로 밸류체인, 제품, 사업 모델 등 전 부문의 디지털 전환을 가속화할 계획이다. 이를 위해 우선 버추얼 개발 프로세스 도입 확대, 시장 기반의 상품 기획, 스마트 팩토리 구축, 전 권역 비대면 판매 및 서비스 채널 확대 등 밸류체인 전 영역에서의 디지털 역량을 고도할 계획이다. 밸류체인 디지털화를 통해 고객에게 전달되는 제품에는 무선 소프트웨어 업데이트 기능인 OTA(Over-the-Air) 및 고객이 필요에 따라 소프트웨어 기능을 선택적으로 구매할 수 있는 FoD(Feature on Demand) 서비스를 적용하고, 향후 모셔널과 공동 개발한 고도의 자율주행 기능을 탑재할 예정이다. 또한 통합 모빌리티 플랫폼 기반의 서비스 사업을 본격화하고 지역 커뮤니티 기반의 모빌리티 서비스 제공 범위를 확대하는 한편, 차량 데이터를 활용한 부가가치 창출 비즈니스 모델을 다각화할 계획이다. 새로운 사업구조의 한 축인 수소(H2) 솔루션 사업에서는 수소연료전지 차량 개발을 넘어 수소연료전지 시스템 기술을 고도화하고 사업을 확대함으로써, 그룹의 수소 생태계 이니셔티브를 확보한다. 단순히 수소연료전지 시스템을 타 완성차 업체와 제휴, 판매하는 것을 넘어 선박, 기차, UAM 등 전 수송영역에서 기존 내연기관을 대체하는 핵심으로 자리 잡도록 할 계획이며 이를 위해 업계 최고 수준의 내구성과 효율성을 갖춘 수소연료전지 시스템 개발에 주력한다. 현대차는 이러한 2025 전략을 통해 고객의 모든 시간을 가치 있게 만드는 것을 목표로 스마트 모빌리티 솔루션 기업으로의 전환 및 새로운 수소 사업의 성공적 안착을 지속적으로 추진한다는 계획이다.

인텔과 VM웨어(VMware)가 가상화된 무선접속망(RAN, Radio Access Network)용 통합 소프트웨어 플랫폼 개발을 위해 협력한다고 밝혔다. 인텔과 VM웨어는 기존 LTE와 향후 5G 네트워크에서 가상화 도입을 가속화하기 위해 협력한다는 방침이다. 통신 서비스 제공업체(CoSP)가 5G 네트워크 출시를 지원하기 위해 네트워크를 개선함에 따라, 소프트웨어 정의 가상 인프라를 채택하는 업체가 증가하고 있다. CoSP들은 이미 코어 네트워크를 가상화해 운영 비용을 개선하고 서비스를 더 빨리 시장에 출시할 수 있게 됐다. 인텔과 VM웨어는 양사의 협력 확대로 CoSP가 서비스 개발주기를 단축하고 다양한 서비스로 쉽게 확대할 수 있기를 기대한다. 많은 CoSP들은 유연성과 선택권, 프로그래머빌리티(programmability)를 더할 수 있는 개방적이고 분할된 RAN 아키텍처를 도입하고 있다. 이를 통해 세밀한 무선 자원 제어와 동적 슬라이싱(Dynamic slicing)이 필요한 새로운 서비스를 제작ž배치해 클라우드 게임, 클라우드 제어 로봇과 같은 차별화된 경험을 제공할 수 있기 때문이다. 인텔과 VM웨어는 이번 협력을 통해 구현 가능한 가상화 RAN 솔루션 제작에 필요한 단계를 간소화하고 수월한 통합을 가능하게 할 예정이다. 인텔과 VM웨어는 통신 장비 제조업체, OEM, RAN 소프트웨어 제공업체 등을 포함하는 광범위한 에코시스템과 협력해 CoSP가 특정 사용 사례를 해결하는데 있어 vRAN 플랫폼 위에 보다 쉽게 구축할 수 있도록 지원할 예정이다. 인텔과 VM웨어는 이번 협력의 일환으로 프로그래밍 가능한 개방형 인터페이스를 구축한다. 본 개방형 인터페이스는 인텔의 FlexRAN 소프트웨어 레퍼런스 아키텍처와 VM웨어 RAN 지능형 컨트롤러(VMWare RAN Intelligent Controller, RIC)를 활용한다. 이를 통해 인공지능/머신러닝을 사용한 혁신적인 무선 네트워크 기능을 개발해 실시간 리소스 관리, 트래픽 스티어링(traffic steering), 동적 슬라이싱을 지원할 예정이다. 인텔과 VM웨어는 이번 협력으로 새로운 5G 버티컬 사용사례의 출시를 위한 최적화된 체감품질(QoE)을 제공한다는 방침이다. 댄 로드리게즈(Dan Rodriguez) 인텔 부사장 겸 네트워크 플랫폼 그룹 총괄은 “많은 CoSP가 새로운 5G 서비스를 출시함에 따라 민첩성을 높이기 위해 네트워크 가상화의 이점을 RAN으로 확장하고 있으나, 소프트웨어를 통합하는 것은 다소 복잡할 수 있다”며 “CoSP는 통합된 vRAN 플랫폼과 인텔, VM웨어의 선도적인 기술 및 전문 지식을 결합해 네트워크 엣지에 있는 혁신적인 서비스 구축에 소요되는 시간을 단축할 수 있다.”고 말했다. 쉐카 아이야(Shekar Ayyar) VM웨어 부사장 겸 텔코 및 엣지 클라우드 부문 총괄 사장은 “전 세계 CoSP들은 VM웨어의 텔코 클라우드(Telco Cloud) 플랫폼을 기반으로 수 많은 코어 네트워크 기능을 구현 및 관리한다. 소프트웨어 정의 인프라를 RAN으로 확장 시, 단일 플랫폼에서 모든 네트워크 기능을 제공하는 것은 엄청난 이점이 있다”며 “CoSP는 통합 플랫폼을 통해 코어에서 RAN에 이르기까지 동일한 텔코 클라우드 아키텍처에 새로운 네트워크 기능을 배치, 5G 네트워크 전반에서 서비스를 보다 효율적으로 제공하는데 필요한 규모와 민첩성을 확보할 수 있다.”고 말했다.