AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 오병준 한국지사장은 지난해 국내 대형 조선사의 차세대 설계 시스템 수주 등 굵직한 성과를 거뒀다고 소개했다. 그는 알테어 인수를 통한 기술 시너지와 엔비디아와 협력한 디지털 트윈 신제품으로 올해 제조 현장에 실질적인 가치를 제공하겠다고 밝혔다. 아울러 국내 기업에는 데이터 주권을 확보하고 작은 성공부터 만들어가는 실용적인 디지털 전환 전략을 주문했다. ■ 정수진 편집장     지난해 제조 시장의 분위기와 주요한 변화를 소개한다면? 2025년에는 많은 대기업이 지출을 통제하면서 제조 시장의 전반적인 경기가 좋은 편은 아니었지만, 하반기에 들어서면서는 많이 회복되어 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 입장에서는 목표를 달성할 수 있었다. 조선이나 일부 업종을 제외한 중소기업들은 여전히 큰 어려움을 겪었다.가장 큰 변화는 디지털 스레드(digital thread) 기반의 제조업 변환이 본격적으로 시작되었다는 점과, 알테어 인수 이후 AI 기반의 엔지니어링 프로세스 혁신을 지멘스가 주도하게 되면서 고객의 관심이 높아졌다는 것이다. 특히 BYD 등의 중국 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 제품 출시를 크게 앞당기는 것을 보면서, 국내 시장에서도 DX 전략 도입을 더욱 적극적으로 고민하는 환경으로 바뀌었다. 산업별로 살펴 보면, 항공/방산 분야에서는 무기를 수출할 때 예방 정비 데이터를 함께 납품해야 하는 트렌드에 따라 팀센터 SLM 기반의 MRO(유지·보수·운영) 데이터 체계 구축에 대한 수요가 늘었다. 가장 큰 성과는 조선 분야에서 HD현대와 4년간 공동 개발한 끝에 지멘스의 설루션이 차세대 설계 시스템으로 선정된 것이다. 향후 5년간 전환을 거쳐 2028년에는 실제 선박 설계에 투입될 예정이다. 반도체 기업들의 전사 프로젝트 역시 계속 확장되고 있다.   인수합병 등으로 제품 라인업과 타깃 산업군이 방대해졌는데 어떻게 정리할 수 있을지? 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 포트폴리오는 CAD 제품군인 디자인센터(Designcenter), 알테어 설루션을 포함한 시뮬레이션 제품군인 심센터(Simcenter), PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter), 제조 운영 관리를 위한 옵센터(Opcenter), AI/에이전트 플랫폼인 멘딕스(Mendix)와 래피드마이너(Rapidminer), HPC, IoT 등으로 구성된다. 이에 더해 최근 인수한 닷매틱스(Dotmatics)를 통해 바이오 산업의 SaaS(서비스형 소프트웨어) 분야도 본격 공략할 예정이다. 주요 타깃 산업은 자동차, 전기·전자, 반도체, 조선, 기계, 항공국방, 배터리, 의료기기, 에너지, 프로세스 산업 등 10여 개 이상이다. 건설 산업에서는 직접적인 제품 포트폴리오는 크지 않지만, 지멘스 스마트 인프라(SI) 사업부의 빌딩 관리 및 알테어 시뮬레이션을 통해 협업하고 있다.   알테어 인수를 포함해 내부 조직 및 세일즈 체계에는 어떤 변화가 있었는지? 지멘스는 2007년부터 약 45조 원을 투입해 수많은 인수합병을 진행해 왔다. 현재 알테어, 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스), 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 모두 합쳐 한국에만 600명이 넘는 직원이 근무 중이다. 내부적으로는 모든 제품을 총괄하는 어카운트 세일즈와 특정 설루션에 특화된 스페셜티 세일즈 조직이 긴밀히 협업하는 체계를 갖추고 있다. 알테어와의 법인 통합은 올해 7월경으로 예상되며, 기존에 별도로 움직이던 지멘스 EDA 조직도 글로벌 산하로 사업 관리가 통합되었다.   산업 분야에서 AI 기술의 적용 현황과 지멘스의 전략을 소개한다면? 엔지니어링 레벨에서는 설계 툴인 NX의 코파일럿(Copilot) 등 AI 기능이 자리를 잡았고, 알테어를 인수하면서 물리적 시뮬레이션을 데이터 기반으로 보완하는 피직스 AI(Physics AI) 적용 사례가 늘고 있다. 알테어의 인수는 AI 기반 혁신의 큰 모멘텀이 될 것으로 기대하고 있다. PLM 분야에서도 RAG(검색 증강 생성)를 통해 기업 내·외부의 데이터를 엮어 리포팅 공수를 줄이는 작업이 진행 중이다. 특히 향후 기대되는 분야는 온톨로지(ontology)이다. 온톨로지는 부품이나 장비 등 데이터가 가진 속성 간의 숨겨진 관계를 찾아내서 ‘지식 그래프(knowledge graph)’를 만들고, 전사적 뷰에서 프로세스를 연결해 부서 간에 데이터가 단절되는 사일로(silo)를 없애는 기술이라고 할 수 있다. 무리하게 전사 시스템 전체를 통합하려다 실패하는 경우가 적지 않은데, 이와 달리 지멘스는 제조산업의 도메인 지식을 바탕으로 품질 관리 시스템의 고도화처럼 특정 영역부터 시작하는 바텀업(bottom-up) 방식을 채택했다. 2026년부터는 실질적인 비즈니스 가치를 현장에서 입증해 나갈 계획이다.   ▲ 지멘스가 엔비디아와 함께 개발한 디지털 트윈 컴포저   구체적인 AI 접근법과 최근 발표한 신제품에 대해 소개한다면? 지멘스는 ▲NX 등 툴 자체에 내장된 엔지니어링 AI ▲래피드마이너 등을 활용해 전사 내·외부 데이터를 엮는 데이터 패브릭 기반 AI ▲멘딕스 플랫폼과 PLM을 엮어 프로세스 자동화를 돕는 디지털 스레드 기반 에이전틱 AI(agentic AI) 등 세 가지 핵심 영역에 집중해 AI 전략을 추진하고 있다. PLM은 단순 관리 시스템을 넘어 AI가 장착된 프로세스 중심의 혁신 플랫폼으로 변화할 것이다. 이와 함께 지난 CES 2026에서 엔비디아와 공동 발표한 ‘디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer)’를 올 6월에 출시할 예정이다. 기존의 공장 시뮬레이션이 단방향으로 이뤄졌다면, 이 설루션은 실제 공장 데이터와 가상의 모델 공장이 양방향으로 실시간 데이터를 주고받으며 AI가 둘 사이의 차이(gap)을 분석하고 최적화해주는 리얼타임 메타버스 설루션이다. 여타의 디지털 트윈 설루션이 가진 과도한 코딩의 한계를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.   최근 산업 분야별 비즈니스 트렌드와 기술 투자 현황에 대해서는 어떻게 보는지? 비용 절감과 제품 출시 시간 단축을 위해 가상 제품 개발(VPD), 디지털 트윈, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 등에 대한 관심과 투자가 크게 늘고 있다. 실제로 실제 제품을 사용하는 소음진동(NVH) 테스트 장비 시장은 정체되는 반면, 이를 가상화하는 시뮬레이션 투자는 증가하고 있다. 특히 시뮬레이션 데이터 관리(SPDM)에 대한 투자가 늘고 있는데, 지멘스의 팀센터 포 시뮬레이션(Teamcenter for Simulation)과 알테어가 가진 다중 시뮬레이션 및 HPC 호스팅 플랫폼인 알테어 원(Altair One)이 결합하면서 이 시장에서 경쟁력을 갖추게 되었다. 또한 디지털 매뉴팩처링(DM)을 통한 생산 프로세스 최적화도 현장에 깊이 자리 잡고 있는 상황이다.   새로운 기술이 등장하면서 기업에서는 이를 활용하는 데에 어려움도 느끼는 것 같다. 어떤 조언을 해 줄 수 있을지? 기술적인 호기심만으로 접근하지 말고 비즈니스 문제와 가치를 먼저 명확히 정의한 후에 투자를 결정해야 한다고 강조하고 있다. 또한 가장 중요한 것은 데이터의 소유권(ownership)을 절대 설루션 공급사에게 내주지 말아야 한다는 것이다. 특정 툴에 종속되지 않으려면 기업 스스로 전사 데이터 모델을 이해하는 데이터 아키텍트를 반드시 육성해야 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 기업들에게 실질적인 도움을 주기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 작년에 기업 임원급을 대상으로 ‘디지털 전환 아카데미’를 꾸준히 진행해 왔는데, 올해도 이런 활동을 이어갈 계획이다. 아카데미에는 한국타이어, LG이노텍, KG모빌리티 등 여러 국내 기업의 C 레벨 임원들이 직접 참석하고 있는데, 설루션 소개가 아닌 베스트 프랙티스와 문제 해결 경험담을 공유하면서 높은 참여율과 좋은 호응을 얻고 있다. 아카데미의 주된 목적은 수백억 원의 큰 투자나 거대 담론에 휩쓸리지 말고, 임원의 권한 내에서 당장 할 수 있는 작은 디지털 전환 과제부터 빠르게 실행할 수 있도록 독려하는 것이다.   2026년 국내 제조 시장 전망과 주요 비즈니스 계획을 소개한다면? 복잡한 대내외 환경 속에서도 주요 대기업들은 근본적인 혁신을 계속 추구할 것으로 보인다. 현대자동차 등의 오픈 이노베이션 가속화, 휴머노이드 로봇 산업의 성장, 전고체 배터리 등 신시장 혁신이 공격적으로 진행될 것으로 본다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 올 한 해 AI를 산업에 적용해 실질적인 비즈니스 효과를 검증하고 확산하는 데 집중하고자 한다. 특히 조선 분야를 중심으로 디지털 트윈 컴포저의 현장 적용을 지원할 예정이다. 미국이나 중국 기업들이 호기심을 갖고 빠르게 테스트해 보는 반면 국내 기업들은 실행 속도가 다소 느린 경향이 있다고 느끼는데, 앞으로는 실패를 두려워하지 않는 과감한 실험적 투자 문화가 자리 잡기를 바란다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

[CAE 컨퍼런스 2025] 발표자료 다운로드 안내입니다. CAE 컨퍼런스 2025이 지난 11월 7일 수원컨벤션센터에서 ‘시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로 성황리에 개최됐습니다. CAE 컨퍼런스 2025에서는 AI(인공지능)와 디지털 트윈(Digital Twin)의 융합을 통한 엔지니어링 혁신 및 가속화의 흐름을 짚었고, CAE 수요-공급업계 관계자를 위한 정보 교류의 장으로, ‘제7회 스마트 공장 구축 및 생산자동화전(SMATEC 2025)’과 동시 개최되었습니다. CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장인 연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 개회사에서 과거에는 설계, 해석, 생산 등 공학 영역 사이의 장벽이 허물어지고 기술 융합과 협업이 가속화되고 있다고 짚었다. 한편, AI는 엔지니어링 의사 결정 과정에서 가속화를 돕는 역할을 한다. 특히 물리적 현상을 파악하는 기술인 CAE는 데이터 부족이나 불확실성, 그리고 경험하지 않은 영역의 문제를 해결해야 할 때 AI와 상호보완적인 관계를 갖게 된다는 것이 이종수 교수의 분석이다. 그는 “AI와 CAE는 서로 부족한 부분을 채워주는 친구처럼 협력하고 있다. 이번 CAE 컨퍼런스의 주제인 AI와 디지털 트윈을 통해 이러한 융합이 더욱 촉진되기를 기대한다”고 전했다. [관련 기사]  [포커스] CAE 컨퍼런스 2025, AI·디지털 트윈 융합 통한 엔지니어링 혁신 전략 짚다 [아젠다] CAE 컨퍼런스 2025 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.    [CAE 컨퍼런스 2025] 유료결제 완료 후, 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는 CAE 컨퍼런스 2025 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(cae@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [CAE 컨퍼런스 2025] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : cae@cadgraphics.co.kr 문의 : CAE컨퍼런스사무국 (02-333-6900) [CAE 컨퍼런스 2025] 발표 제목 및 발표자 소개 00. [기조연설] 디지털 제조 혁신을 위한 Ansys End-to-End 솔루션 / 앤시스코리아 강태신 전무 01. [기조연설] 자율지능 에이전트를 위한 물리모델기반 시스템엔지니어링 & 생성적 산업인공지능 / 연세대학교 이종수 교수 02. 생성형 AI에서 Agentic AI까지: 자율설계의 미래 / 나니아랩스 강남우 대표 03. RBDO, 데이터 시대에 무결점설계를 향해… / 피도텍 최병열 연구위원 04. 시뮬레이션 기반 파우치형 배터리 동향과 실링 공정 최적화를 통한 신뢰성·안전성 강화 사례 / LG전자 문강석 책임 05. 클라우드 기반 CAE 혁신: AI로 가속화하는 차세대 엔지니어링 시뮬레이션 / AWS 전병승 Solutions Architect 06. CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화 / 한국알테어 이승훈 기술총괄 본부장 07. 입자기반 Multi-physics CAE 기술 : 유체유동 및 플라즈마 응용사례 / 메타리버테크놀러지 서인수 이사 08. TV제품의 CAE 자동화 및 AI활용 사례 / LG전자 장일주 책임 09. 고객 중심의 디지털 트윈 기술 – 승객 모니터링과 인체모델의 융합 / 현대자동차 한만용 책임연구원 >> CAE 컨퍼런스 2025 영상보기

주요 디지털 트윈 소프트웨어   디지털 트윈 솔루션, One Total Twin 개발 및 자료 제공 : 알테어, 070-4050-9200, www.altair.co.kr/one-total-twin   알테어(Altair)는 40년간 축적된 시뮬레이션 및 최적화 경험을 바탕으로 디지털 트윈 개발 분야에서 독보적인 전문성을 제공한다. 제조, 자동차, 항공우주, 에너지, 헬스케어, 건축 등 다양한 산업에서 활용되며, 설계 최적화, 유지보수, 운영 효율성 증대 등 다양한 문제를 해결한다. 이를 통해 조직은 경쟁력을 강화하고 디지털 전환을 가속화할 수 있다. 알테어의 디지털 트윈 솔루션인 One Total Twin은 제품, 시스템, 프로세스의 전체 수명 주기에 걸쳐 모델링, 시뮬레이션, 최적화를 지원하는 통합 솔루션이다. 이 솔루션은 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 데이터 분석, 사물인터넷(IoT) 기술을 결합한 하나의 플랫폼 형태로 제공한다. 이를 통해 사용자는 설계 초기 단계부터 운영 및 유지보수 단계까지 디지털 트윈 기술을 모든 라이프사이클에서 효과적으로 활용할 수 있다. 1. 주요 특징   알테어의 One Total Twin은 Altair One이라는 통합 디지털 트윈 게이트웨이를 통해 물리 기반 시뮬레이션, 데이터 기반 분석, 머신러닝, 실시간 IoT 기술을 결합하여 정밀한 디지털 트윈을 제공한다.  알테어가 제공하는 디지털 트윈 솔루션은 Altair HyperWorks, Altair RapidMiner, Altair HPCWorks 세 가지 제품군을 모두 포함한다. 이는 디지털 트윈 구축과 운영이 단일 기술이나 도구로 완성되지 않으며, 시뮬레이션, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 여러 기술이 결합되어야 효과적으로 구현되기 때문이다. ■ Altair HyperWorks : 디지털 트윈 모델 개발과 시뮬레이션을 위한 통합 소프트웨어다.  초기 설계부터 최적화까지의 과정을 디지털 트윈 기반으로 지원하여 제품의 성능을 예측하고 설계를 검증하는 데 적합하다. ■ Altair RapidMiner : 데이터 분석 및 머신러닝 플랫폼으로, 디지털 트윈 구축을 위한 데이터 기반 분석과 인공지능(AI) 모델 개발을 지원한다. 실시간 데이터 분석, 예측 유지보수, 시스템 성능 최적화와 같은 디지털 트윈 운영 단계에 최적화되어 있다. ■ Altair HPCWorks : 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼으로, 디지털 트윈의 대규모 시뮬레이션과 복잡한 계산 작업을 효율적으로 지원한다. 디지털 트윈의 정확한 분석과 모델 실행을 위해 필요한 컴퓨팅 리소스를 최적화한다. 3. 주요 기능   ■ Altair HyperWorks : 구조, 유체, 열, 전자기학 등 다양한 물리적 현상을 정밀하게 해석할 수 있는 엔지니어링 소프트웨어 제품군이다. 설계 초기 단계부터 물리 기반 접근법과 데이터 기반 모델링을 결합하여 최적화를 가능하게 하며, "What-if" 시나리오 분석을 통해 다양한 조건을 시뮬레이션한다. 다중 물리 시뮬레이션으로 복잡한 거동을 예측하고, 다물체 동역학 해석을 통해 시스템 안정성과 성능을 검증한다. 구조 최적화 및 경량화 도구와 전자기 및 열 해석 기능을 통합해 포괄적인 시스템 분석을 수행한다. ■ Altair RapidMiner : 실시간 데이터 분석과 예측 유지보수 기능을 지원하며, IoT 센서 데이터를 포함한 다양한 데이터 소스를 실시간으로 연결하고 분석한다. 자동화된 머신러닝(AutoML) 기능으로 복잡한 AI 모델을 자동으로 생성, 학습, 최적화하며, 노코드/로우코드 환경을 통해 데이터 분석 경험이 적은 사용자도 디지털 트윈 모델을 쉽게 개발하고 실행할 수 있다. ■ Altair HPCWorks :  고성능 컴퓨팅 환경을 통해 대규모 시뮬레이션과 데이터 집약적인 분석을 효율적으로 처리한다. 클라우드 기반 확장성과 온프레미스 서버 통합을 통해 컴퓨팅 리소스를 유동적으로 사용할 수 있으며, 자동화된 워크플로우 관리 기능으로 대규모 작업을 간소화하고 데이터 분석, 시각화, 모델 실행 과정을 통합적으로 관리한다. 4. 도입 효과 알테어의 디지털 트윈 기술은 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 데이터 분석, 사물인터넷(IoT) 기술을 결합해 Altair One에서 하나의 플랫폼 형태로 제공한다. 이를 통해 디지털 트윈 구축과 운영의 모든 단계를 하나의 플랫폼에서 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. ■ Altair HyperWorks : 설계 초기 단계에서 시뮬레이션과 최적화를 통해 제품의 성능과 신뢰성을 사전에 검증하여 설계 결함을 줄이고 개발 주기를 단축한다. 이를 통해 물리적 프로토타입 제작 및 테스트 비용을 절감하고, 고급 시뮬레이션으로 시스템 위험 요소를 사전에 분석해 더 나은 설계를 도출할 수 있다.  ■ Altair RapidMiner : 실시간 데이터 분석과 예측 유지보수를 통해 장비 고장을 예방하고 유지보수 비용을 절감하며, 실시간 모니터링과 분석으로 시스템 성능을 지속적으로 최적화한다. 또한 잔여 수명(RUL)을 연장해 자산 운영 효율성을 극대화하고 데이터 기반 인사이트로 더 나은 의사결정을 지원한다.  ■ Altair HPCWorks : 대규모 시뮬레이션 작업을 신속히 처리해 시간과 비용을 절감하며, 복잡한 시스템을 빠르고 정확하게 분석해 설계와 최적화 작업의 효율성을 높인다. 클라우드 기반 확장성과 자동화된 워크플로우를 통해 작업 대기 시간을 줄이고 팀 간 협업을 강화하며, 디지털 트윈 모델의 실행 속도와 정밀도를 높인다. ■ Altair One : 이러한 솔루션들을 단일 플랫폼으로 통합하여 설계부터 운영, 유지보수까지 디지털 트윈의 전체 수명 주기를 최적화한다. 물리 기반 시뮬레이션과 데이터 기반 분석을 결합한 신뢰도 높은 결과를 도출하며, 팀 협업 촉진과 리소스 관리 간소화를 통해 조직의 효율적인 디지털 전환을 실현할 수 있도록 돕는다. 5. 주요 고객 사이트 알테어 디지털 트윈 솔루션은 Ford, Tech Mahindra, Philips, Leonardo S.p.A., Assystem, Net One System, CNH Industrial, Fraunhofer IWU, Switch Mobility, Gruppo Cimbali 등 자동차, 항공우주, 제조, 중공업, 헬스케어, 에너지, 소비재 등 다양한 산업에서 도입되고 있으며, 각 산업의 특수한 요구에 맞춰 제품 설계, 운영 효율성, 유지보수, 성능 최적화 등을 지원한다. 이러한 솔루션은 기업의 디지털 전환과 지속 가능성 목표 달성에 기여하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

지멘스의 일원인 알테어가 차세대 설계 및 시뮬레이션 플랫폼 ‘알테어 하이퍼웍스 2026(Altair HyperWorks 2026)’을 발표했다. 이번 새 버전은 AI 기반 실시간 피드백, 강화된 멀티피직스 통합 기술을 핵심으로 대규모 제품 개발 과정에서 더욱 정교한 디지털 엔지니어링 환경을 지원한다.     하이퍼웍스 2026은 차세대 AI 기술을 적용해 적은 계산량으로도 고충실도 시뮬레이션 결과를 빠르게 확보할 수 있도록 했다. “특히 GPU 기반 차수 축소 모델링(ROM) 기술은 기존 해석 대비 최대 1000배 빠른 결과를 제공하며, 브라우저 기반 보안 환경에서 물리 기반 AI 모델을 실행할 수 있어 다양한 산업군에서 설계 초기 단계의 의사결정을 가속화한다”는 것이 알테어의 설명이다. 유체, 충돌, 복합 물리 문제에 대한 시뮬레이션 범위도 넓어졌다.   멀티피직스 해석 성능도 향상돼 열–유체, 전자기–구조 등 복합 거동을 단일 워크플로에서 해석할 수 있다. 배터리 안전성 평가, 고온 환경 분석, e-모터 최적화 등 차세대 산업 수요를 반영한 신규 기능이 추가됐으며, 전자기 해석 속도는 최대 40%, 전파 모델링 속도는 최대 20배 향상돼 자율주행, 항공, 국방 등 첨단 분야에서도 높은 성능을 발휘한다.   시각화 및 결과 분석 도구도 개선돼, 엔지니어가 설계 변경의 영향을 직관적으로 파악하고 팀 간 인사이트를 신속하게 공유할 수 있다. 입자, 유체, 재료 거동을 더욱 현실적으로 구현하는 신규 모델링 접근법이 적용됐으며, 동역학 기반 설계 탐색 환경이 개선돼 실시간 지오메트리 수정과 멀티윈도우 비교 기능을 통해 설계자 중심의 직관적 의사결정을 지원한다.   한편 하이퍼웍스는 항공, 자동차, 전자 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 항공 분야에서는 미국 항공기 스타트업 젯제로(JetZero)가 지멘스와의 협력 프로젝트에서 하이퍼웍스 제품군을 활용해 고효율 항공기 개발에 필요한 공력 성능을 빠르게 평가하며 핵심 의사결정을 이전보다 짧은 시간 안에 수행하고 있다. 알테어의 샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 최고기술책임자(CTO) 겸 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 총괄부사장은 “하이퍼웍스 2026은 AI, 자동화, 멀티피직스를 하나의 통합 플랫폼으로 연결해 설계·해석 프로세스를 본질적으로 혁신하는 제품”이라면서, “지멘스와의 기술 결합을 통해 세계적 수준의 AI 기반 시뮬레이션 포트폴리오를 완성하고, 고객이 보다 빠르고 정확한 제품 개발을 수행할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

‘CAE 컨퍼런스 2025’가 지난 11월 7일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. ‘시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로 한 CAE 컨퍼런스 2025에서는 AI(인공지능)와 디지털 트윈(Digital Twin)의 융합을 통한 엔지니어링 혁신 및 가속화의 흐름을 짚었다. 특히 CAE 기술이 AI 및 데이터 기술과 결합함으로써 제조 및 설계 분야의 복잡한 문제를 해결할 뿐만 아니라, 최적 설계를 넘어 자율 설계와 스마트 제조를 구현할 수 있는 가능성에 주목했다. ■ 정수진 편집장     CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장인 연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 개회사에서 과거에는 설계, 해석, 생산 등 공학 영역 사이의 장벽이 허물어지고 기술 융합과 협업이 가속화되고 있다고 짚었다. 한편, AI는 엔지니어링 의사 결정 과정에서 가속화를 돕는 역할을 한다. 특히 물리적 현상을 파악하는 기술인 CAE는 데이터 부족이나 불확실성, 그리고 경험하지 않은 영역의 문제를 해결해야 할 때 AI와 상호보완적인 관계를 갖게 된다는 것이 이종수 교수의 분석이다. 그는 “AI와 CAE는 서로 부족한 부분을 채워주는 친구처럼 협력하고 있다. 이번 CAE 컨퍼런스의 주제인 AI와 디지털 트윈을 통해 이러한 융합이 더욱 촉진되기를 기대한다”고 전했다.   디지털 제조 혁신을 가속화하는 CAE와 AI의 결합 앤시스코리아의 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 앤시스의 엔드 투 엔드 설루션’을 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 그는 최근 제조 트렌드의 변화와 스마트 공장의 필요성, 그리고 시뮬레이션의 핵심 역할을 설명했다. 강태신 전무는 IoT(사물인터넷), AI 등 4차 산업혁명 기술로 인한 리쇼어링(reshoring) 추세를 언급하면서, 스마트 공장의 핵심은 데이터의 연결성(connectivity)과 시뮬레이션을 통한 불량 예방이라고 강조했다. “시뮬레이션 기반 디지털 엔지니어링의 도입은 전체 수명 주기 비용을 줄이는 데 기여하며, 앤시스는 제품 설계부터 제조 공정까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드 시뮬레이션 설루션을 제공해 디지털 전환을 가속화한다”고 전한 강태신 전무는 국내 배터리 제조 공정에 시뮬레이션과 IoT 데이터를 결합한 디지털 트윈을 구축하여 생산성을 약 20% 향상하고 비용을 절감한 실제 사례를 소개했다. 또한 “스마트 공장의 도입은 이제 필수이며, 복잡한 것보다 작은 것부터 시작하여 성공을 확장하는 것이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 앤시스코리아 강태신 전무   연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리 모델 기반 시스템 엔지니어링 & 생성적 산업 인공지능’을 주제로 한 기조연설에서 “공학의 딜레마인 ‘정확성’과 ‘효율성’ 사이의 고민을 해소하고, 데이터가 부족한 ‘경험하지 않은 영역’ 문제를 해결하기 위해 물리 지식을 다루는 CAE와 AI의 협업이 필수라고 강조했다. 이종수 교수는 “물리 지식 기반의 CAE가 AI 모델의 가이드 역할을 함으로써, 빅데이터가 아니라 적은 데이터로도 AI 학습을 가속화하고 정확도를 높일 수 있다”고 설명했다. 이런 기술이 대형 화면 단차 분석의 도메인 적응이나 전기차 냉각 시스템 소음 저감 설계 등에서 복잡한 문제를 해결하고 새로운 설루션을 도출하는 데 적용되고 있다고 소개한 이종수 교수는 AI와 CAE가 서로 협력하는 것이 중요하다고 전했다.   ▲ 연세대학교 기계공학과 이종수 교수   차세대 엔지니어링 패러다임 : AI, 자율화, 클라우드 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI까지 : 자율 설계의 미래’를 주제로 한 발표에서 인구 감소 등으로 어려움을 겪는 제조업의 혁신을 위해 AI 도입이 필수라고 강조했다. 또한, 엔지니어링 설계의 패러다임이 AI를 도구로 쓰는 ‘생성형 설계’를 넘어, AI가 의사 결정권을 갖는 ‘자율 설계(autonomous design)’ 시대로 진화할 것이라고 전망했다. 강남우 대표는 “딥러닝이 복잡한 고차원 설계 문제를 해결하는 핵심 기술이며, 미래에는 AI가 스스로 최적의 워크플로를 생성하여 설계 전 과정을 자동화하는 자율 에이전트 AI(agentic AI) 플랫폼 구축이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   아마존웹서비스(AWS)의 전병승 설루션 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신 : AI로 가속화하는 차세대 엔지니어링 시뮬레이션’을 주제로 발표했다. 그는 전통적인 온프레미스 HPC 환경의 한계를 분석하면서, “클라우드는 무제한의 용량과 유연성, 비용 효율을 제공함으로써 CAE 워크로드의 개발 주기를 단축시킨다”고 설명했다. 또한 “AWS는 HPC 인프라 자원과 클러스터 구축 자동화 설루션을 제공한다. 나아가 클라우드를 통해 가속화된 엔지니어링 환경에 자율 에이전트 AI를 적용하여 시뮬레이션 자동화 및 엔지니어의 생산성을 극대화할 수 있다”면서, “AWS는 인프라부터 AI 개발 도구까지 지원하여 기업의 혁신을 돕는다”고 소개했다.   ▲ AWS 전병승 설루션 아키텍트   한국알테어의 이승훈 기술총괄 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’를 주제로 발표하면서, 엔지니어링 패러다임 변화에 대응하는 알테어의 핵심 전략을 제시했다. 이승훈 본부장은 “알테어는 메시리스 설루션으로 설계자의 시뮬레이션 접근성을 높이고, 멀티피직스 및 엔드 투 엔드 워크플로를 통합한다. 또한, 클라우드 기반의 협업 환경으로 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고, HPC 자원을 유연하게 확장하도록 돕는다”고 설명했다. 또한, “궁극적으로는 시뮬레이션 데이터를 활용하여 물리 AI(physics AI) 기반의 예측 모델을 구축하고, 복잡한 해석 결과를 수십 초 만에 도출하여 엔지니어링 시간을 확보하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ 한국알테어 이승훈 기술총괄 본부장   CAE의 난제 해결하는 첨단 기술 피도텍의 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’를 주제로 발표했다. 최병열 연구위원은 제조 오차나 재료 물성의 불확정성(uncertainty)을 설계 단계부터 반영하는 신뢰성 기반 설계 최적화(RBDO : Reliability-Based Design Optimization) 기술의 적용 필요성을 강조했다. 또한 “이 기술의 핵심 목표는 불확정 요인을 반영하여 최종 제품의 신뢰도를 극대화하는 것”이라면서, RBDO의 개념과 현재 엔지니어링 환경에서 필수인 이유, 그리고 현장에 효과적으로 적용하는 구체적인 방법을 제시했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   메타리버테크놀러지의 서인수 이사는 ‘입자 기반 멀티피직스 CAE 기술 : 유체유동 및 플라스마 응용사례’ 발표에서 격자 생성 없이 비정상 상태 해석에 효과적인 입자 기반 다중 물리 CAE 기술을 소개했다. 또한 CUDA HPC를 활용하여 해석 속도를 가속화했다고 밝혔다. 주요 응용 사례로 믹싱 공정, 프린터 토너 거동 등 고체 입자 해석, 기어박스 오일 거동이나 모터 냉각 시스템 등 유체 유동 해석, OLED 증착 및 반도체 식각 공정 등 고진공 플라스마 해석 분야에서의 적용을 제시한 서인수 이사는 “GPU 기반 자체 설루션이 기존 상용 툴로 풀기 어려운 복잡하고 특수한 CAE 난제를 해결하는 데 기여하고 있다”고 전했다.   ▲ 메타리버테크놀러지 서인수 이사   자동차 및 전자 산업의 디지털 트윈 적용 사례 LG전자의 문강석 책임연구원은 ‘시뮬레이션 기반 파우치형 배터리 동향과 실링 공정 최적화를 통한 신뢰성·안전성 강화 사례’ 발표에서 파우치형 배터리의 실링(sealing) 공정 최적화 사례를 소개했다. 문강석 책임연구원은 “배터리 실링은 열 전달, 상 변화, 구조 변형, 점성 유동 등의 다중물리 현상이 동시에 발생하기 때문에 해석이 어렵다”면서, “신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 실링 공정의 복잡한 물리적 거동을 CAE 기술로 분석했다”고 전했다. LG전자 연구팀은 기존 설루션의 한계를 극복하고자 솔버를 개선하고, 실험 데이터와 CAE 해석을 기반으로 두께 변화에 대한 수학적 모델링 및 최적화를 진행했다. 문강석 책임연구원은 이를 통해 실링 공정의 정량적 예측이 가능해져, 배터리의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있었다고 설명했다.   ▲ LG전자 문강석 책임연구원   LG전자의 장일주 책임연구원은 ‘TV 제품의 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’ 발표에서 “CAE의 핵심인 효율화 및 자동화를 달성하기 위해, 개발자들이 직접 사용할 수 있는 웹 기반의 CAE 자동화 시스템을 구축했다”고 소개했다. 그 한 가지 사례로 TV 스탠드와 헤드 블록의 구조/방열 성능을 예측해서 설계 단계에서 활용할 수 있도록 하는 TV 스탠드 안정성 예측 모델이 있는데, 몬테카를로 시뮬레이션과 딥러닝을 활용해 높은 신뢰도의 예측 결과를 빠르게 도출할 수 있었다. 또한 해석 시간이 3주 소요되던 포장 충격 예측에는 물리 기반 딥러닝 기법(PINNs)을 도입해 정확도를 높였다. 장일주 책임연구원은 “향후 TV 제품에 대해 약 15~20가지의 해석 항목을 모두 자동화해서 엔지니어링의 효율화를 이룰 계획”이라고 전했다.   ▲ LG전자 장일주 책임연구원   현대자동차의 한만용 책임연구원은 ‘고객 중심의 디지털 트윈 기술–승객 모니터링과 인체 모델의 융합’을 주제로 발표했다. 한만용 책임은 SDV(소프트웨어 중심 차량) 시대에 고객 중심 차량을 개발하기 위해서는 승객 데이터의 확보가 필수라고 강조하면서, “기존 디지털 모델과 달리 현실 데이터를 동기화하는 디지털 트윈 모델을 목표로 한다”고 소개했다. 현재는 승객 모니터링 시스템의 정보를 활용해서 관절의 위치를 파악하고, 인버스 다이나믹 모델을 통해 하중 정보를 계산하는 디지털 트윈 인체 모델을 구축하고 있는데, 한만용 책임연구원은 “체형 정보를 반영하여 충돌, 안락성 평가를 최적화하고, 실시간 피드백을 통해 승객 안전과 멀미 지수 예측 등 다양한 버추얼 테스트에 디지털 트윈 인체 모델을 활용할 계획”이라고 전했다.   ▲ 현대자동차 한만용 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

알테어가 자사의 데이터 분석 및 AI 플랫폼 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner)의 대규모 업데이트를 발표했다.   이번 업데이트는 에이전틱 AI, 데이터 관리 및 보안 체계 강화, 실시간 분석 자동화, 셀프서비스형 데이터 준비 기능을 향상해, 기업이 데이터 중심의 연결된 인텔리전스 환경을 구현할 수 있도록 지원한다.   새 버전은 사람의 통찰력, 자동화된 데이터 처리, 에이전틱 AI를 하나로 통합해 조직이 데이터를 실질적인 비즈니스 인사이트로 전환할 수 있도록 설계됐다. 알테어는 이를 통해 기업이 부서 간 데이터가 유기적으로 연결된 지능형 분석 생태계를 구축하도록 지원한다는 방침이다.     업데이트의 핵심은 AI를 통한 데이터 자동화와 분석 효율성 향상이다. 알테어 AI 클라우드(Altair AI Cloud)는 대규모 멀티 에이전트 시스템을 안전하게 운영할 수 있는 기반을 제공한다. 사용자는 대규모 언어 모델과 머신러닝 기술을 결합해 반복적인 분석 과정을 자동화하고, 여러 AI 에이전트가 협력해 데이터를 해석·검색·처리하도록 설정할 수 있다. 이를 통해 복잡한 분석 업무를 보다 직관적이고 효율적으로 수행할 수 있다.   데이터 거버넌스와 의미 분석 기능도 한층 고도화됐다. 알테어 그래프 스튜디오(Altair Graph Studio)는 AI가 데이터의 관계와 의미를 스스로 파악해 필요한 정보를 찾아내고 분석할 수 있도록 돕는다. 내장된 AI 도우미 기능은 데이터 구조 설계와 관리 과정을 단순화하며, 기업이 데이터를 안전하게 다루고 관련 규정을 준수할 수 있도록 지원한다.   데이터 전처리 및 시각화 기능도 강화됐다. 데이터 전처리 설루션 알테어 모나크(Altair Monarch)는 SQL Server, Oracle, MySQL 등 다양한 데이터베이스와의 연결성을 강화했으며, 데이터의 흐름과 변경 이력를 한눈에 파악하도록 지원한다. 시각화 설루션 알테어 판옵티콘(Altair Panopticon)은 네트워크 그래프 시각화 엔진과 자동 데이터 갱신 및 대시보드 안내 기능을 추가했다. 이를 통해 금융, 제조 등 실시간 데이터가 중요한 산업에서 신속하고 정확한 의사결정을 지원한다.   이 밖에도 알테어 SLC(Altair SLC)는 데이터브릭스 연결 기능과 클라우드 데이터 처리 지원을 강화해 기업이 보유한 기존 SAS 자산을 오픈 환경으로 손쉽게 이전할 수 있도록 했다. 이를 통해 다양한 분석 언어와 환경을 하나의 플랫폼에서 통합적으로 활용할 수 있으며, 기업의 데이터 분석 유연성과 효율성을 높였다.   샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 알테어 최고기술책임자(CTO) 겸 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 시뮬레이션 총괄은 “이번 업데이트는 알테어가 AI, 데이터 관리, 실시간 분석을 완전히 통합함으로써 기업의 데이터 활용 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있음을 보여주는 사례”라면서, “지멘스의 일원으로서 이러한 기술 발전을 더욱 가속화해 고객의 경쟁력 강화를 지원할 것”이라고 밝혔다.

CAE 컨퍼런스 행사장 모습(사진은 CAE 컨퍼런스 2024 전경) 국내 제조업의 디지털 전환을 이끌 ‘CAE 컨퍼런스 2025’가 오는 11월 7일(금) 수원컨벤션센터에서 열린다. 올해로 15회를 맞는 이번 행사는 ‘시뮬레이션의 미래: AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로, AI(인공지능)와 CAE(Computer Aided Engineering)의 융합이 만들어내는 산업 변화와 최신 기술 트렌드를 조명한다. 이번 행사는 월간 캐드앤그래픽스가 주최하고, CAE 컨퍼런스 준비위원회가 주관하며, ‘제7회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2025)’과 함께 개최된다.  올해 컨퍼런스에서는 디지털 트윈과 생성형 AI를 접목한 최신 시뮬레이션 기술이 집중적으로 다뤄진다. 앤시스코리아 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 Ansys End-to-End 솔루션’을 주제로, AI 기반 통합 시뮬레이션 전략을 통한 생산성 향상 방안을 제시한다. 연세대학교 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리모델 기반 시스템엔지니어링 & 생성적 산업인공지능’ 발표를 통해, 분포 외(OOD) 환경에서도 신뢰성을 확보하는 모델기반 접근법을 소개한다. 나니아랩스 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 Agentic AI까지: 자율설계의 미래’를 주제로, 스스로 설계 의사결정을 내리는 Agentic AI 기술과 설계 자동화 사례를 공개한다. 피도텍 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’ 발표를 통해 신뢰도 기반 최적설계의 최신 적용 사례를 다룬다.  또한 메타리버테크놀로지 서인수 이사는 'GPU 기반 입자해석기술(samadii)을 활용한 반도체·디스플레이 응용 사례'를, AWS 전병승 솔루션즈 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신’을 주제로 AI와 클라우드를 결합한 차세대 시뮬레이션 환경을 소개한다. 한국알테어 이승훈 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’ 발표를 통해 Meshless·Multi-Physics·Cloud 기술 트렌드와 AI 가속화 사례를 발표한다. LG전자 문강석 책임은 ‘파우치형 배터리 실링 공정의 시뮬레이션 최적화’, 장일주 책임은 ‘TV 제품 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’를 발표하며, 시뮬레이션이 제조 공정의 신뢰성과 효율성을 동시에 높이는 방법을 제시한다. 현대자동차 한만용 책임연구원은 ‘승객 모니터링과 인체모델의 융합을 통한 디지털 트윈 기술’을 통해 SDV(Software Defined Vehicle) 시대의 고객 중심 설계 혁신 사례를 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원장 이종수 교수는 “생성형 AI와 물리기반 모델의 결합이 가속화되며, 신뢰성 확보와 시뮬레이션 자동화가 산업의 핵심 이슈로 부상하고 있다”고 강조했다. 그는 이어 “AI·MLOps·클라우드 기반 시뮬레이션이 주도하는 새로운 패러다임 속에서, 지속가능하고 효율적인 제조 혁신 방향을 논의하는 장이 될 것”이라고 덧붙였다. 이번 컨퍼런스에는 현대자동차, LG전자, 앤시스코리아, 피도텍, 나니아랩스, 메타리버테크놀로지, AWS, 한국알테어 등 주요 제조기업과 CAE 솔루션 기업이 참여해 최신 기술과 사례를 공유한다. 또한 SMATEC 2025 전시회와의 연계로 다양한 CAE·AI·디지털 트윈 솔루션을 현장에서 직접 체험할 수 있다. 사전등록은 CAE 컨퍼런스 공식 홈페이지(www.cadgraphics.co.kr/cae)에서 가능하다. 한편, 10월 20일에는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서 프리뷰 방송이 진행되어, 한국기계연구원 박종원 단장과 태성에스엔이 김지원 이사가 CAE 기술의 방향성과 AI 융합 트렌드를 소개했다.   CAE 컨퍼런스 2025 발표자 - 연세대 이종수 / 앤시스코리아 강태신 /  나니아랩스 강남우 / 피도텍 최병열 / 메타리버테크놀러지 서인수 / AWS 전병승 / 한국알테어 이승훈 / 현대자동차 한만용 / LG전자 장일주 / LG전자 문강석