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통합검색 "압축"에 대한 통합 검색 내용이 710개 있습니다
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이에이트, 향상된 디지털 트윈 구현하는 NFLOW 3.0 출시
이에이트(E8)는 자사의 유체 시뮬레이션 소프트웨어 ‘NFLOW 3.0(엔플로 3.0)’을 출시하면서, 다양한 산업 분야에서의 디지털 트윈 구현을 한층 더 향상시킬 수 있게 되었다고 밝혔다.   NFLOW는 그동안 스마트시티, 수자원 관리, 이차전지 제조, 재난재해 대응, 군중 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용되어 왔다. 폭우로 인한 데이터 센터의 침수 예방 시뮬레이션을 수행하고, 이차전지 핵심소재 제조 공정에 적용하여 제조 공정 시뮬레이션을 수행하였으며, 지하철역과 같은 복잡한 건축 공간에서 발생하는 고밀도 군중 이동 패턴을 분석하여 군중 밀도가 높을 때의 위험 요소를 사전에 식별하고 안전 대책을 마련하는 데 기여하였다.   이에이트는 최신 버전인 NFLOW 3.0이 기존 적용 사례를 기반으로 기능이 대폭 향상되어, 더욱 정밀하고 효율적인 시뮬레이션을 제공할 수 있게 되었다고 소개했다. NFLOW 3.0은 CAD 기반 시뮬레이션 기능을 강화해 건축 및 설비 구조가 복잡한 스마트빌딩 내에서도 더 정확하고 효율적인 시뮬레이션이 가능하다. 기존의 표면 격자만 표현되던 형식 외에 치수, 계층 구조, 부품 구조 등 설계 정보가 세밀히 들어간 CAD 파일을 직접 불러올 수 있어, 설계 데이터를 그대로 활용할 수 있게 되었다. 또한, 구조물의 형태에 따라 필요한 부위만 고해상도로 세밀화할 수 있는 멀티 레이어(multi-layer) 격자 기능을 통해 냉난방 덕트, 배관, 기계실 등 주요 구간을 정밀하게 해석할 수 있다.   스마트빌딩의 에너지 흐름을 고려한 공조 시스템(HVAC) 해석에도 최적화된 기능이 추가되었다. NFLOW 3.0은 비압축성 유동의 밀도 변화와 체적 팽창률을 제어해 더 정밀한 흐름 해석이 가능하며, 온도·농도·속도 등 다성분 유동 해석이 가능해 실내 온열 환경 예측에 효과적이다. 또한, 모니터링 기능도 탑재해 시뮬레이션 과정 중 데이터 형태만으로 수렴 상태 및 물리량 변화를 시각적으로 확인 가능하여 효율적인 시뮬레이션 관리와 신속한 의사결정이 가능하다.   NFLOW 3.0이 내세우는 또 다른 강점은 회전체 및 자유 표면 유동에 대한 정밀 해석 능력이다. 오버셋 그리드(overset grid) 기능을 활용하면 프로펠러, 믹서, 교반기 등 회전 구조물을 포함한 산업용 시스템을 격자 재생성 없이도 정교하게 해석할 수 있으며, 계산 안정성과 속도 모두를 확보할 수 있다. 이러한 기능은 조선해양, 화학 플랜트, 중장비 설계 등 회전체 중심의 산업에서 생산성과 설계 효율을 동시에 높이는 데 기여한다.   또한, 프리 서피스(free surface) 해석 기능은 기체 영역을 계산하지 않고도 유체 표면의 움직임을 정밀하게 재현할 수 있어 댐 붕괴, 도시 침수, 슬로싱 및 파동 해석 등에 적합하다. 실제 지형 기반 시뮬레이션에서도 높은 정합성과 예측 정확도를 보여주며, 도시 인프라와 재난 대응 시스템 구축에도 핵심 기술로 작용할 수 있다.   NFLOW 3.0은 이러한 기능 개선을 통해 기존의 다양한 산업 분야에서의 적용 경험을 바탕으로, 더욱 정밀하고 효율적인 시뮬레이션 설루션을 제공할 수 있게 되었다. 이에이트는 NFLOW 3.0을 기반으로 산업별 디지털 트윈 도입을 가속화하고, 스마트 제조와 재난 대응, 에너지 효율화 등 다양한 분야에서 실질적인 가치를 창출해 나갈 계획이다.   이에이트 관계자는 “피지컬 AI의 시대가 도래하면서 디지털 트윈 공간 상에서 수행하는 시뮬레이션의 중요도가 더욱 커지고 있고, 요구하는 정확도 및 정밀도 또한 높아지고 있다. NFLOW 3.0은 당사의 3D 시뮬레이션 기술을 집약한 설루션으로서 곧 AI CFD 설루션도 출시할 예정”이라면서, “한층 진화한 시뮬레이션 기반 디지털 트윈의 미래를 보여줄 것”이라고 전했다.
작성일 : 2025-05-30
레드햇, “모델/AI 가속기/클라우드 전반에 걸쳐 엔터프라이즈 AI 배포 가속화 지원”
레드햇은 레드햇 AI 인퍼런스 서버(Red Hat AI Inference Server), 레드햇 AI 서드파티 검증 모델 및 라마 스택(Llama Stack)과 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, 이하 MCP) API의 통합 그리고 엔터프라이즈 AI 포트폴리오 전반에 걸친 주요 업데이트를 통해 엔터프라이즈 AI에서 고객 선택권을 지속적으로 확대한다고 발표했다. 이러한 개발을 통해 레드햇은 조직이 AI 도입을 가속화하는 데 필요한 역량을 더욱 강화하는 동시에 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 생성형 AI 제품 배포에 있어 고객에게 더 많은 선택과 신뢰를 제공한다. 포레스터(Forrester)에 따르면 오픈소스 소프트웨어는 기업 AI 활동을 가속화하는 촉매제가 될 것이다. AI 환경이 점점 더 복잡하고 역동적으로 성장함에 따라 레드햇 AI 인퍼런스 서버 및 서드파티 검증 모델은 효율적인 모델 추론과 레드햇 AI 플랫폼의 성능에 최적화된 검증 AI 모델 컬렉션을 제공한다. 레드햇은 라마 스택 및 MCP를 비롯한 생성형 AI 에이전트 개발을 위한 신규 API 통합을 더해 배포 복잡성을 해결하고 높은 제어력과 효율성으로 AI 이니셔티브를 가속화할 수 있도록 지원한다. 레드햇은 AI 포트폴리오에 새로운 레드햇 AI 인퍼런스 서버가 포함되면서, 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 더 빠르고 일관되며 비용 효율적인 추론을 대규모로 제공할 것으로 보고 있다. 이 핵심 기능은 레드햇 오픈시프트 AI(Red Hat OpenShift AI) 및 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI(Red Hat Enterprise Linux AI, 이하 RHEL AI)의 최신 출시에 통합되었으며, 독립형 설루션으로도 제공되어 지능형 애플리케이션을 더 효율적이고 유연하며 높은 성능으로 배포할 수 있다. 허깅페이스(Hugging Face)에서 제공되는 레드햇 AI 서드파티 검증 모델은 기업이 특정 요구사항에 적합한 모델을 쉽게 찾을 수 있도록 지원한다. 레드햇 AI는 검증된 모델 컬렉션과 배포 가이드를 제공해 모델 성능 및 결과 재현성(reproducibility)에 대한 고객 신뢰를 높인다. 레드햇으로 최적화된 일부 모델은 모델 압축 기술을 활용해 크기를 줄이고 추론 속도를 높여 자원 소비와 운영 비용을 최소화한다.  레드햇 AI는 메타(Meta)가 처음 개발한 라마 스택과 앤트로픽(Anthropic)의 MCP를 통합해 사용자에게 AI 애플리케이션 및 에이전트 구축과 배포를 위한 표준화된 API를 제공한다. 현재 레드햇 AI에서 개발자 프리뷰로 제공되는 라마 스택은 모든 생성형 AI 모델 전반에서 vLLM 추론, 검색 증강 생성(RAG), 모델 평가, 가드레일 및 에이전트 기능에 액세스할 수 있는 통합 API를 제공한다. MCP는 API, 플러그인, 데이터 소스를 연결하는 표준 인터페이스를 제공함으로써 에이전트 워크플로에서 외부 도구와의 통합을 지원한다. 레드햇 오픈시프트 AI(v2.20)의 최신 버전은 ▲최적화된 모델 카탈로그 ▲쿠브플로우 트레이닝 오퍼레이터(KubeFlow Training Operator) 기반의 분산 학습 ▲기능 저장소(Feature store) 등 생성형 AI 및 예측형 AI 모델을 대규모로 구축, 학습, 배포, 모니터링할 수 있는 추가 기능을 포함한다.  또한, RHEL AI 1.5는 레드햇의 기본 모델 플랫폼에 새로운 업데이트를 제공함으로써 대규모 언어 모델(LLM)의 개발, 테스트 및 실행을 지원한다. RHEL AI 1.5의 주요 기능은 ▲구글 클라우드 마켓플레이스(Google Cloud Marketplace) 가용성 제공 ▲스페인어, 독일어, 프랑스어 및 이탈리아어를 위한 향상된 다국어 기능 제공 등이다.   래드햇 AI 인스트럭트랩 온 IBM 클라우드(Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud)서비스도 출시됐다. 이 신규 클라우드 서비스는 모델 맞춤화 과정을 더욱 간소화하여 확장성과 사용자 경험을 개선하며 기업이 고유한 데이터를 더 쉽고 높은 수준의 제어하에 활용할 수 있도록 지원한다.
작성일 : 2025-05-26
DJI, 창의적인 항공 촬영을 위한 신제품 드론 ‘매빅 4 프로’ 출시
DJI가 ‘DJI 매빅 4 프로(DJI Mavic 4 Pro)’를 새롭게 선보였다. 매빅 4 프로는 새롭게 개발된 100MP 핫셀블라드(Hasselblad) 센서와 대형 CMOS 듀얼 망원 카메라를 360° 회전이 가능한 인피니티 짐벌에 탑재한다. 또한 최대 51분의 비행 시간, 향상된 전방위 장애물 감지 기능 및 30km HD 영상 전송 기능 등을 바탕으로 콘텐츠 크리에이터가 창작의 한계를 뛰어넘는 데 기여하는 제품이다.     매빅 4 프로는 28mm, 70mm 및 168mm의 초점거리의 트리플 카메라 시스템을 탑재해, 광활한 와이드 앵글 풍경부터 정밀한 망원 클로즈업까지 다양한 구도로 촬영이 가능하다. 세 카메라 모두 듀얼 네이티브 ISO 퓨전 기술을 적용해 고·저감도 영역을 자연스럽게 결합하며, 최대 5 프레임의 RAW 이미지 스태킹 촬영을 지원한다. 또한 사용자가 지정 가능한 프리 파노라마 및 피사체 초점 유지 기능을 통해 일관된 고화질 이미지를 안정적으로 제공한다. 메인 카메라인 4/3 CMOS 핫셀블라드 카메라는 새롭게 개발된 100MP 센서를 탑재해, 디테일과 선명도를 한층 강화한 이미지를 구현한다. 또한 핫셀블라드 고유의 천연색 설루션(HNCS)을 적용해 높은 색상 충실도를 제공하며, 촬영 후에도 편집 유연성을 지원한다. f/2.0 ~ f/11의 가변 조리개를 통해 저조도 환경에서도 깨끗한 촬영이 가능하고, 10-레이 스타버스트(Starburst) 효과도 구현할 수 있다. 70mm 중간 망원 카메라는 48MP 12mm(1/1.3 인치) 센서와 f/2.8 조리개를 채택했으며, 새로운 이미지 처리 엔진을 통해 향상된 화질을 제공한다. 70mm 초점 거리는 피사체를 강조하는 압축된 원근감을 연출해 인물 사진이나 차량을 중심으로 회전하며 촬영하는 오빗 무빙 등 역동적 장면 연출에 적합하다. 168mm 망원 카메라는 50MP 10.6mm(1/1.5 인치) 센서와 f/2.8의 조리개를 갖추었으며 망원 광학에 맞게 특별히 최적화된 짐벌 알고리즘을 활용하여 장거리 항공 촬영에서 높은 안정성과 화질을 제공한다. 망원 카메라의 긴 초점거리는 원근감을 줄여 피사체를 더욱 선명하게 부각시키며, 정밀한 클로즈업 촬영을 지원한다. 또한, 프리 파노라마(Free Panorama) 기능을 통해 광각으로는 광활한 스카이라인을, 망원으로는 복잡한 도시 풍경을 담아낼 수 있다. 세 개의 카메라 모두 4K/60fps HDR 영상을 지원하며, 핫셀블라드 메인 카메라는 6K/60fps HDR 영상 촬영과 최대 약 16스톱의 인상적인 다이내믹 레인지를 지원한다. 중거리 망원 및 망원 카메라는 각각 14스톱과 13스톱의 다이내믹 레인지를 제공한다. 또한, 재생 속도를 낮춰 극적인 긴장감과 시각적 효과를 더하고자 하는 이들을 위해 핫셀블라드 메인 카메라와 중거리 망원 카메라는 4K/120fps, 망원 카메라는 4K/100fps 고속 촬영을 각각 지원한다. 모든 카메라는 10비트 D-Log, D-Log M 및 HLG 색상 프로파일을 지원해 일관된 색상 표현을 보장한다. 매빅 4 프로는 DJI 드론 최초로 360° 회전이 가능한 짐벌을 탑재했다. 최대 70°까지 상향 촬영이 가능해 전례 없는 촬영 앵글을 구현한다. ‘더치 앵글’ 같은 드라마틱한 샷을 직접 촬영하거나, 공중에서의 스토리텔링을 완전히 보다 유연하고 창의적을 방식으로 재해석할 수 있는 강력한 도구다. 매빅 4 프로는 6개의 고성능 저조도 어안 센서와 듀얼 프로세서를 기반으로 고해상도 환경 인지 능력을 제공한다. 저조도 상황에서도 최대 18m/s의 속도로 전방위 장애물 감지가 가능하며. 협곡이나 도심 등 위성 신호가 약한 지역에서도 정확한 위치 제어가 가능하다. 또한, 실시간 비전 포지셔닝과 지도 생성 기능으로 충분한 조도가 확보된 상태에서 비행경로를 자동으로 학습하고 GPS 신호 없이도 복귀 비행을 할 수 있다. 매빅 4 프로의 ActiveTrack 360° 기능은 어두운 환경에서도 피사체를 안정적으로 추적한다. 피사체가 다리 위에 서 있거나 수풀 등에 부분적으로 가려진 경우에도 초점을 유지하며, 방향 인식 기능을 통해 차량 감지 거리도 최대 200m까지 확장했다. 매빅 4 프로는 공기역학적 설계, 고효율 추진 시스템, 95Wh 배터리를 통해 최대 51분의 비행, 최고 속도 90km/h, 최대 41km의 비행 거리를 지원한다. 장소 탐색, 기동 연습, 타임랩스 촬영, 망원 렌즈로 파노라마 촬영 등 다양한 상황에서도 충분한 비행 시간을 확보했다는 것이 DJI의 설명이다. 또한, 차세대 전송 기술인 DJI O4+ 전송 시스템을 통해 최대 30km 거리까지 10비트 HDR 이미지 전송을 할 수 있으며, 도심처럼 간섭이 많은 환경에서도 안정적인 연결을 지원한다. DJI의 페르디난드 울프(Ferdinand Wolf) 제품 경험 디렉터는 “이전 모델을 출시했을 당시 하나의 드론에 트리플 카메라 시스템을 최초로 도입해 콘텐츠 제작자들이 한 번의 탭만으로도 다양한 구도에서 촬영하는 것을 가능하게 했다"며, “이번에 출시하는 매빅 4 프로는 360° 회전 인피니티 짐벌을 통해 촬영 옵션을 한층 확장했다. 이 제품이 열어갈 새로운 시네마틱 가능성과 창의적 실험에 큰 기대를 걸고 있다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-05-14
변화와 흐름의 관찰
시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (5)   지난 호에서는 ‘정적 이미지’와 ‘동적 이미지’에 관하여 정의하고 두 이미지의 차이를 살펴보았다. 이미지 센서의 입장에서 바라본 ‘관찰의 시점과 관점’에 관한 몇 가지 사례를 들어가며 구체적으로 생각해 보았다. 또한 정적 이미지에 시간 요소를 비롯한 새로운 차원의 요소를 추가하는 방법의 고안과 활용의 필요성을 강조하였다. 이번 호에서는 정적 이미지와 동적 이미지의 활용이라는 측면에서 ‘변화와 흐름의 관찰’ 방법과 관찰된 결과를 가시화 및 시각화하는 구체적인 사례를 함께 생각해 보기로 한다. 변화와 흐름의 본질부터 응용에 이르기까지 구체적인 사례를 소개한다.   ■ 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. 당구공 움직임 궤적의 가시화   변화와 흐름의 본질‘변화’는 사물의 성질, 모양, 상태 따위가 바뀌어 달라지는 것을 의미하고, ‘흐름’은 흐르는 것, 또는 한 줄기로 잇따라 진행되는 현상을 비유적으로 이르는 말로 일상적으로 사용된다. 두 가지 개념 모두 시간과 관계가 있다. 시간 역시 흐름의 하나이다. 다만 시간은 불가역적으로 과거로 돌아갈 수 없다. 시간이 실재하는 것인가 하는 것은 철학적인 이야기에 가깝다. 다만 시간의 특성을 이해하고 여러 가지 현상을 관찰하면 변화와 흐름을 발견하게 된다. 우리도 시간의 흐름과 더불어 나이를 먹고 늙어 간다. 모든 생명체에게 공통된 현상이다. 눈으로 확인하기도 어려운 현상이나 추상적인 주제에 관해서 설명하기보다는 눈으로 확인할 수 있는 것이 이해하기 쉽다.  당구는 경도가 높은 압축 플라스틱 재질로 만든 공을 사용하는 경기이다. 당구공은 충돌 시의 반발계수가 1에 가까운 완전 탄성체이다. 따라서 당구공끼리 충돌하는 것은 두 물체가 부딪친 후에도 운동 에너지의 합이 변하지 않는 ‘완전 탄성충돌’에 가깝다. 정면에서 충돌할 경우 운동량 보전 법칙이 성립하여 공이 서로의 속도를 교환한다. 물리법칙을 이해하고 공을 치는 방향과 힘을 조절해서 다른 공을 맞히는 게임이다. 공을 치게 되면 공이 움직이게 되니 시시각각으로 위치와 속도가 달라진다. 즉 시간에 따른 위치 변화와 흐름이 발생한다.  <그림 1>은 당구대의 위쪽에 고정된 카메라로 노란 당구공을 쳐서 초록색 당구공을 오른쪽 위 귀퉁이에 넣는 장면을 촬영한 동영상에서 적당한 시간 간격으로 프레임을 발췌하여 합성한 이미지를 소개하였다. 하나의 이미지에서는 같은 시간 간격으로 프레임을 발췌하여 합성한 것이므로, 여러 개의 노란색 공의 위치는 같은 시간 간격으로 촬영된 것이다. 녹색 공 또한 마찬가지이다. 같은 색 공 사이의 간격이 넓은 것은 공의 이동 속도가 빨랐다는 것을 의미하고, 간격이 좁은 것은 그 공의 이동 속도가 빠르지 않았음을 의미한다. 공과 공 사이의 거리를 측정해서 프레임 간의 시차로 나누면 해당 구간의 속도를 구할 수도 있다. 고속으로 촬영해서 이미지를 합성하면 공이 전부 연결되어 공이 지나간 궤적을 그려낼 수 있을 것이다. 이러한 이미지를 합성해서 변화와 흐름을 시각화하는 방법을 포함해서 다양한 방법이 활용되고 있으며, 앞으로도 새로운 개념의 방법도 나타날 것으로 기대한다. 어떤 방법들이 고안되었으며 활용되고 있는지 살펴보도록 한다.   일상적으로 사용되는 흐름을 측정하는 기기 흐름에는 무엇이 있을까? 바람이 불면 공기의 흐름이 있고 강에는 물이 흐른다. 보도에는 사람들의 흐름이 있고 도로에는 차량의 흐름이 있다. 비가 오거나 눈이 내리는 것도 자연스러운 물의 순환(흐름)이다. 일상생활에서도 흐름을 측정하는 기기들이 셀 수 없이 많이 있다. 전류계, 전력량계(적산전력계), 수도 계량기, 도시가스 계량기, 온수 미터 등이다.(그림 2) 실험용 전류계는 실시간으로 흐르는 전하량을 전류로 표시하고 있다. 전체적으로 얼마나 사용했는지는 알 수 없다. 전류가 흐르지 않으면 그 순간 0을 표시하기 때문이다. 전체적인 흐름의 양을 알려고 하면 시시각각의 흐름을 적산해서 표시해야 한다. 전력량계(적산전력계), 수도 계량기, 도시가스 계량기, 온수 미터는 사용량을 적산하는 방식을 채용하여 사용량에 맞춰 요금을 부과하는 방식이다.  흥미롭게도 여기에서 소개한 흐름을 측정하는 모든 기기는 전선이나 배관을 통해서 흐르는 것이다. 전기는 누전되지 않는 한 전선을 벗어나서 흐르는 일이 없다. 물과 가스 또한 누수 또는 가스의 누출이 없는 상태에서 사용한다. 즉 모든 흐름의 측정은 폐쇄회로에서 이루어진다. 그런 의미에서 <그림 1>의 당구대 평면 상의 당구공 위치 변화를 동영상 정보를 바탕으로 추적한 사례는 특이한 경우로 볼 수 있다.    그림 2. 주변에서 흔히 볼 수 있는 흐름을 측정하는 기기     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-05-02
터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅴ
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (20)   터보 기계 설계 및 해석 분야에서 실제 적용 사례는 CFD 모델의 효율성과 적응성을 입증하는 증거이다. 이러한 애플리케이션은 고급 시뮬레이션 도구가 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여준다. 이러한 실제 시나리오를 살펴봄으로써 CFD 기술이 산업 발전에 미치는 직접적인 영향에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. 터보차저 컴프레서가 장착된 토요타 GT86 CS-R3 랠리카(왼쪽 상단)   토요타 모터스포츠의 터보차저 컴프레서 최적화 독일 쾰른에 위치한 고성능 엔진 및 섀시 설계 전문 기업으로 유명한 토요타 모터스포츠는 케이던스(Cadence)의 피델리티(Fidelity) 소프트웨어를 사용하여 터보차저 컴프레서의 효율성을 개선하는 야심찬 프로젝트를 수행했다.(그림 1) 이 작업은 터보차저 부품의 설계가 이미 고도화되어 있었기 때문에 쉽지 않은 과제였다. 실제 프로토타입을 제작하는 기존 방식은 소요 시간이 길어 부적절했기 때문에, 팀은 보다 혁신적인 접근 방식인 수치 최적화를 선택했다. 문제는 이미 재료의 구조적 한계에 근접해 작동하는 컴프레서 임펠러를 최적화해야 한다는 것이었다. 이를 위해서는 다분야 최적화 프로세스를 위해 CFD와 전산 구조 역학(CSM)을 통합하는 미묘한 접근 방식이 필요했다. 이 팀은 폰 미제스 응력을 안전 한도 내에서 유지하면서 등방성 효율, 총 압력 비율 및 작동 범위를 개선하기 시작했다. 토요타 모터스포츠는 임펠러의 다양한 측면을 정의하는 154개의 파라미터를 포함하는 최적화 프로젝트에 착수하여 케이던스의 피델리티 소프트웨어를 활용했다. 기본 설계에서 특정 파라미터를 유지하는 데 신중을 기하여 궁극적으로 33개의 주요 설계 변수에 집중했다. 여러 설계 반복에 걸쳐 메시 품질과 일관성을 보장하기 위해 피델리티 오토메시(Fidelity Automesh)를 사용하여 강력한 메시 전략을 구현했다. 이 최적화를 통해 <그림 2>에 자세히 설명된 대로 성능이 크게 향상되었다. 생성된 디자인 중 두 가지 디자인이 모든 공기역학적 및 구조적 목표를 충족하는 것으로 나타났다. 설계 D1은 압력비가 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다. 이러한 개선은 구조적 무결성을 보장하고 초크 질량 유량 요건을 유지하면서 달성되었다.   그림 2. 원래 지오메트리와 선택된 디자인(D1 및 D2)의 비교. 설계 D1은 압력 비율이 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다.   이 사례 연구는 터보차저 압축기 효율의 한계를 뛰어넘는 데 있어 다분야 CFD-CSM 최적화가 얼마나 효과적인지 보여준다. 토요타 모터스포츠의 접근 방식은 첨단 기술 개발에서 수치 최적화의 이점을 강조하여, 기존 방법으로는 실현 불가능한 설계 대안을 신속하게 탐색하고 평가할 수 있게 해준다. 이 프로젝트의 성공은 까다로운 모터스포츠 및 자동차 엔지니어링 영역에서 터보 기계 설계를 개선할 수 있는 통합 계산 방법의 잠재력을 반영한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
[케이스 스터디] 유니티로 3D 건설 협업 애플리케이션을 구축한 오바야시
건설 프로세스에서 협업을 대중화하다   일본의 건설회사인 오바야시(Obayashi)는 유니티 엔진과 픽시즈(Pixyz), 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager) 등의 설루션을 사용해 모든 수준의 관계자가 어디서나 3D 모델에 즉각적으로 액세스하고 사용할 수 있는 3D 협업 뷰어와 애플리케이션을 구축했다.약 20곳의 건축 현장에서 6개월간 시범 사업을 진행한 오바야시는 모든 직원이 기술 수준에 관계없이 3D 모델에 쉽게 액세스하고 사용할 수 있는 협업 환경으로 업계 표준을 높이고 있다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     오바야시는 오래 전부터 프로젝트의 기획 및 디자인 단계에서 3D 모델을 활용했다. 그러나 건설 단계에서 이러한 3D 모델을 효과적으로 구현하려는 경우 큰 과제가 있다. 바로 고성능 기기나 전문 기술 없이도 모든 작업자가 대규모 3D 모델에 액세스할 수 있도록 하는 것이었다. 이를 해결하기 위해 오바야시는 유니티의 실시간 3D 설루션으로 전환하여 몰입형 3D 협업 애플리케이션인 커넥티아(CONNECTIA)를 개발했다. 이 애플리케이션의 주요 성과는 다음과 같다.  저사양 PC에서도 대규모 BIM(건설 정보 모델링) 및 포인트 클라우드 3D 모델의 효율적인 렌더링 고급 3D 소프트웨어 기술이 없는 작업자도 손쉽게 사용할 수 있는 사용자 친화적 UI 조사를 진행한 14개 현장 중 71%는 근시일 내에 1인당 월 10시간 이상을 단축할 것으로 예상 커넥티아 애플리케이션의 개발 과정과 오바야시가 데이터 접근성 문제를 극복하기 위해 이 애플리케이션을 어떻게 활용했는지 자세히 알아보자.  “유니티는 말 그대로 ‘건설 현장의 3D 모델을 게임처럼 다룰 수 있게 한다’는 개념을 실현한다.” – 유아사 도모히데 매니저, 오바야시   오바야시의 설루션 : 커넥티아 커넥티아는 모든 현장 작업자가 3D 모델에 액세스하고 이를 실용적으로 사용하도록 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 오바야시의 설루션이다. 이 설루션을 개발하기 전 오바야시는 기존 BIM 소프트웨어를 주로 활용하여 모델을 구축, 시각화 및 수정했다. 하지만 다음과 같은 문제가 있었다.  하드웨어 문제 : 저사양 PC에서는 대규모 BIM 및 포인트 클라우드 3D 모델을 다루기가 어렵다. 소프트웨어 문제 : 비기술 부문 직원들은 소프트웨어의 복잡성으로 인해 어려움을 겪는 경우가 많았고, 따라서 시간과 리소스가 많이 소요되는 추가 교육이 필요했다. 커넥티아는 오바야시의 기존 3D 모델을 통합하여 직관적인 통합 플랫폼 역할을 한다. 이를 통해 다양한 분야와 배경의 팀원 간 인터랙티브 협업과 3D 모델의 실시간 수정이 훨씬 더 쉬워진다. 개발 프로세스에서 유니티의 설루션은 크게 세 가지 측면으로 중요한 역할을 했다.     애셋 시각화 및 관리 최적화 오바야시는 디테일 수준(LOD) 및 텍스처 압축과 같은 유니티의 고급 렌더링 기술을 활용하여 CAD, BIM, 포인트 클라우드와 같은 복잡한 3D 데이터 소스를 몰입형 협업 애플리케이션 내에서 시각화할 수 있는 즉시 사용 가능한 애셋으로 변환했다. 메타데이터는 건설 작업에서 3D 모델의 가치와 유용성, 수명을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 오바야시는 픽시즈를 통해 데이터를 애플리케이션에 통합하는 동안 필수 메타데이터를 보존했다. 또한, 픽시즈와 포인트 클라우드 데이터의 호환성 덕분에 오바야시는 기존 BIM 및 CAD 데이터로는 불가능한 수준의 디테일과 정확도를 실시간으로 구현할 수 있었다. 유니티 애셋 매니저는 오바야시의 건설 프로젝트 전반에서 BIM 데이터를 관리하는 중앙 집중식 허브 역할을 한다. 애셋 매니저의 주요 장점 중 하나는 데이터 변환과 버전 관리를 자동으로 처리할 수 있다는 점이다. 이러한 자동화를 통해 오바야시 개발 팀의 부담이 크게 줄어들었으며, 수동 변환이나 다양한 파일 포맷에 대한 개별 지원이 필요하지 않게 되었다. 유니티 애셋 매니저와 커넥티아의 통합 덕분에 추가 개발 작업 없이 3D 모델에 대한 업데이트를 애플리케이션에 쉽게 푸시할 수 있다. 관계자는 이러한 실시간 동기화를 통해 최신 프로젝트 정보에 즉각적으로 액세스하여 협업을 강화하고, 오래된 데이터로 인한 오류의 위험을 줄일 수 있다.   개발 가속화 오바야시는 유니티에서 제공하는 사전 빌드된 프로젝트를 통해 개발을 시작하여 신속하게 커넥티아를 제작했다. 이를 통해 밑작업을 추가로 진행하지 않고도 완전한 기능을 제공하는 사전 구축 몰입형 협업 툴을 활용할 수 있었다. 사전 설정된 환경과 애셋이 포함되어 있어 반복적인 설정 작업이 필요 없기 때문에, 개발 일정을 단축하고 개발자도 처음부터 핵심 기능에 집중할 수 있다. 사전 구축된 프로젝트의 모듈식 디자인 덕분에 오바야시는 필요에 따라 기능을 손쉽게 교체하고 새로운 기능을 추가할 수 있었다. 오바야시에서 추가한 기능은 다음과 같다.  세부 측정 : 중장비 개발을 위한 공간이 충분한지 확인하는 등, 현장 계획 및 의사 결정에 필수적인 데이터를 제공하는 공간 치수를 정밀하게 분석할 수 있도록 지원한다. SSO 로그인 : 마이크로소프트 TIS(Treasury Intelligence Solutions)와 통합을 지원한다. 일정 조정 : 관계자가 시간 경과에 따른 공사 진행 상황을 시각화하여, 실시간 데이터를 기반으로 일정과 리소스를 선제적으로 조정할 수 있다. 실시간 뷰 : 작업자가 실제 건설 현장의 상황을 실시간으로 시각화하여 팀이 효율적으로 작업할 수 있도록 지원한다.   데이터의 접근성 높이기 커넥티아 애플리케이션은 최소한의 그래픽스 기능만 갖춘 기기에서도 3D 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 관계자 간의 협업을 강화하도록 만들어졌다. 따라서 고성능 기기를 다루지 못할 수 있는 현장 작업자도 이를 통해 중요한 프로젝트 정보는 계속 확인할 수 있다. 오바야시가 유니티를 사용하기로 한 결정적인 이유는 접근성을 보장하는 데 필요한 유니티의 광범위한 플랫폼 지원이었다. 유니티의 플랫폼 확장성을 활용하면 모바일, 데스크톱, AR/VR 등 다양한 기기에서 몰입도 높은 경험을 구현할 수 있다. 이러한 기능으로 사용자는 경험을 공유하고, 3D 공간 컨텍스트에서 모델을 확인하며, 사무실에서 근무하는 관계자와 현장 운영을 원활하게 연결할 수 있다. 또한 커넥티아에는 협업을 더욱 강화하고 모든 관계자가 프로젝트 전반에 걸쳐 일관성을 유지할 수 있도록 하는 다양한 기능이 포함되어 있다. 오브젝트 배치 기능 : 사용자는 이 기능을 통해 3D 환경에서 상호 작용 방식으로 모델을 배치, 정렬, 제거할 수 있으므로 시공 계획을 종합적으로 검토하고 프로젝트 상태를 효율적으로 전달할 수 있다. 주석 기능 : 3D 환경 내에서 오브젝트에 대한 주석을 작성하고, 답글을 달고, 편집하고, 보관할 수 있다.     향후 계획 오바야시는 이 애플리케이션을 사용하여 모델을 제작하고 완성하는 데 드는 노력과 비용을 크게 줄인다는 계획이다. 오바야시는 AI 기능을 통합하여 데이터를 분석하고 반자동식 예비 조사를 수행함으로써 건설 계획 프로세스를 간소화할 수 있는 방안을 구상하고 있다.  “건설 현장의 실시간 정보를 더 많이 확보하면 원격으로 안전 관리 및 품질 관리를 구현할 수 있다. 커넥티아는 이러한 비전에 반드시 필요한 첫 번째 이니셔티브이다.” - 모리 유스케 매니저, SEIBU NUMABUKURO JV CONSTRUCTION OFFICE     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
매스웍스-알테라, “AI로 5G/6G 무선 시스템 개발 가속화”
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.
작성일 : 2025-03-25
Multiscale.Sim을 활용한 전고체전지의 제조 공정 해석 방법
전고체전지의 성능·품질 향상을 위한 CAE 활용   이번 호에서는 Multiscale.Sim(멀티스케일심)을 사용하여 전고체전지의 제조 공정에서 고품질, 고성능의 제품을 생산할 수 있도록 해석적으로 접근하는 방법을 알아보겠다.   ■  하효준 태성에스엔이 MBU-M1팀의 수석매니저로 전기전자, 반도체, 헬스케어 관련 구조 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   최근 전기차에 많이 사용되고 있는 리튬이온전지(lithium ion battery)는 충전이 쉽고 에너지 밀도가 뛰어나 실용적이지만, 구성 재료 중 하나인 전해질이 가연성 액체로 외부 충격에 의한 화재나 폭발 등과 같은 열 폭주 이슈가 발생하고 있다.   그림 1. 전고체전지와 리튬이온전지(LIB)의 구조   리튬이온전지의 대체품으로 각광받고 있는 전고체전지(solid state battery)는 <그림 1>과 같이 전지 양극과 음극의 사이에 전해질이 액체가 아닌 분말 형태의 불연성 고체로 대체되어 매우 안정적인 특징이 있는 차세대 배터리이다. 이러한 전고체전지는 기존 리튬이온전지에 비해서 낮은 이온 전도도를 갖는 단점이 있는데, 이는 전고체전지의 전해질이 고체로 이루어져 있어서 자유롭게 모양을 변경할 수 없기 때문이다. 이에 대한 대책으로 전해질을 분말로 분쇄하여 적용하며, 분말 형태로 적용이 되면 입자의 배열이 제품의 특성에 큰 영향을 미치는 인자이다. 고성능의 전고체전지를 개발하기 위해서는 이온이 잘 움직일 수 있는 높은 부피비율과 공극이 없는 고체전해질 층을 만들고, 분말을 구성하는 입자들 사이에 완전한 접촉을 갖게 하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 각 공정별 최적 조건을 찾는 것이 필요하며, Multiscale.Sim이 이에 대한 대책이 될 수 있다. Multiscale.Sim을 사용하면 상위 공정 결과를 하위 공정으로 전달하여 좀 더 정확한 평가가 가능하며, DEM과 FEM을 방법을 연결해 줄 수 있는 인터페이스를 가지고 있어서 이를 고려할 수 있다.   전고체전지의 제조 공정 전고체전지의 제조 공정은 여러 방법으로 접근 가능하지만, 널리 알려진 방법은 <그림 2>와 같이 습식과 건식 두 가지로 나눌 수 있다.   그림 2. 전고체전지의 제조 공정   먼저 습식 제조 공정은 혼합(mixing), 도포(coating), 건조(drying), 압축(press)의 네 단계로 이루어져 있으며 혼합 공정부터 재료는 슬러리 형태의 액상으로 존재한다. 그리고 도포와 건조 공정을 거치면서 다시 입자 형태로 돌아간 후 압축 공정을 거쳐 제작된다. 습식 공정은 일반적으로 액체 상태로 공정이 시작되기 때문에 얇은 두께의 필름 형태로 제작이 가능하며, 이에 따라서 시트형 배터리에 주로 사용된다. 건식 제조 공정은 혼합(mixing), 충전(filling), 압축(press)의 세 단계로 이루어져 있다. 혼합과 충전 공정에서 재료는 아직 입자의 형태로 존재하기 때문에 입자의 비율, 공극의 정도, 충전된 형태 등에 따라서 재료의 성질이 달라질 수 있다. 이에 따라 입자의 거동 및 특성을 분석하는 것이 <그림 3>과 같이 중요한 인자이다.   그림 3. 입자의 구성에 따른 전고체전지의 성능 예시   건식 공정과 습식 공정 모두 장단점을 가지고 있지만, 이번 호에서는 건식 제조 공정 기반으로 알아보고자 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-02-04
터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅲ
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (18)   터보 기계는 흐르는 유체와 회전하는 요소 사이에서 에너지 전달이 일어나는 기계에 초점을 맞춘 기계공학의 한 분야이다. 이러한 장치는 많은 산업 분야에서 중추적인 역할을 한다.이번 호에서는 메시 작업 이후 유동 흐름 및 물리 모델을 설정하는 과정을 살펴본다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   흐름 및 물리 모델 설정 메시 프로세스를 완료한 후 흐름 및 물리 모델을 설정하는 것은 정확한 예측을 위한 토대를 마련하는 중요한 작업이다. 이 프로세스에는 미묘한 터보기계 흐름 역학을 포착하는 데 중요한 적절한 층류 또는 난류 모델을 선택하는 것이 포함된다. 또한 재료 특성 지정, 경계 조건의 신중한 구성, 초기 조건 설정이 수반된다. 이러한 세부 사항에 주의를 기울임으로써 시뮬레이션 프레임워크는 복제하고자 하는 실제 물리적 시나리오를 반영할 수 있도록 잘 준비될 것이다.   머티리얼 프로퍼티 정의 재료 속성을 올바르게 지정하면 다양한 작동 조건에서 유체 또는 고체 재료의 물리적 거동을 사실적으로 캡처할 수 있다. 다음에는 지정해야 할 주요 머티리얼 프로퍼티가 나열되어 있다.  밀도 및 점도 : 유체의 경우 이러한 특성은 특히 관성 및 흐름 저항 측면에서 흐름 거동에 영향을 미치므로 정확한 밀도와 점도를 지정하는 것이 중요하다.  열적 특성 : 여기에는 열 전달과 관련된 시뮬레이션에 필수적인 비열 용량과 열전도도가 포함된다.  압축성 : 가스의 경우 밀도와 압력의 변화를 정확하게 모델링하려면 압축성 계수가 필요하다.  탄성 및 가소성(고체 재료의 경우) : FSI와 관련된 시뮬레이션에서는 유체 힘에 대한 구조적 반응을 예측하기 위해 탄성 및 가소성과 같은 기계적 특성이 필요하다. 재료 특성은 온도, 압력 및 기타 환경 요인에 따라 변화하는 경우가 많다. 특히 다양한 작동 조건이 예상되는 시뮬레이션에서는 이러한 변화를 고려하는 것이 필수이다. 재료 특성이 부정확하면 실제 성능과 상당한 편차가 발생하여 설계 프로세스가 잘못될 수 있다.   유동 모델 선택 시뮬레이션의 물리적 특성을 반영하기 위해 재료 특성을 정의했다면, 다음 단계는 적절한 유동 모델링 접근 방식을 선택하고 구현하는 것이다. 터보 기계의 흐름은 본질적으로 불안정(unsteady)하며 3차원의 점성, 불안정 효과의 조합으로 설명할 수 있다. 그러나 터보 머신의 설계는 다열 상호 작용(예 : 전위 효과 및 파동 전파), 난류(예 : 와류 흘림 및 2차 흐름), 설계 외 효과(예 : 회전 실속 및 서지), 외부 왜곡(예 : 돌풍 및 발생 바람), 블레이드 진동(예 : 플러터 및 강제 응답) 같은 현상으로 인한 불안정한 효과를 무시하고 안정된 유동 해석에 기반하는 경우가 많다.  <그림 1>에 제시된 흐름 모델은 불안정성을 올바르게 모델링하는 데 필수이다.    그림 1. 주기성 및 안정성을 기반으로 터보 기계의 불안정성을 포착하는 흐름 모델   Large Eddy Simulation(LES) & Detached Eddy Simulation(DES) : 터보 기계의 불안정한 현상을 포착하는 충실도 높은 모델이다. LES는 큰 난기류 스케일을 해결하고 작은 난기류 스케일을 모델링한다. 반대로 DES는 단단한 벽 근처의 RANS 방법과 벽에서 떨어진 영역의 LES 방법을 혼합하여 더 큰 규모의 난류 소용돌이와 흐름 분리를 포착한다. 두 방법 모두 난류와 불안정한 흐름 역학에 대한 상세한 인사이트를 제공하지만 계산 비용이 높다.  Reynold-Average Navier-Stokes(RANS) : RANS는 터보 기계의 안정적인 흐름 조건을 시뮬레이션하는 데 이상적이다. 이 접근 방식은 시간에 따른 NS 방정식의 평균을 구하여 평균 흐름 거동에 대한 통찰력을 얻는다.  Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(URANS) : URANS는 시간에 따른 효과를 포착하기 위해 RANS 접근 방식을 확장한 것이다. 주기적 및 일시적인 실행 문제를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있다. 주기적 현상은 시간 평균 주기적 솔루션과 섭동을 포함하며, 과도 실행 문제는 일시적인 시작 및 종료 시나리오와 같은 불안정하고 비주기적인 현상과 관련이 있다.  Frequency Domain Method : 주기적인 불안정 현상을 시뮬레이션하기 위한 계산 방식이다. 시간에 따른 해를 계산하는 대신 진동 주파수를 고려함으로써 불안정성으로 인한 정상 상태 효과를 분석할 수 있다. 이 방법은 특히 블레이드 통과 효과와 같은 주기적 응답을 캡처하는 데 유용하며, 전체 과도 시뮬레이션에 비해 계산 비용을 절감할 수 있다.   난기류 모델링 레이놀즈 응력이라고 하는 NS 방정식의 비선형 항은 일반적으로 다양한 난류 모델을 사용하여 모델링한다. 난류는 속도 및 압력과 같은 유체 속성이 평균값 주변에서 무작위로 예측할 수 없는 변화를 보이는 것이 특징이다. 일반적으로 레이놀즈 수가 400에서 2000 사이의 임계값을 초과할 때 나타난다. 특히 산업용 애플리케이션의 95%에서 임계 레이놀즈 수가 이 임계값을 초과한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-02-04
엔비디아, AI 기능으로 RTX GPU 성능 높이는 ‘엔비디아 앱’ 출시
엔비디아가 엔비디아 앱(NVIDIA APP)을 공식 출시했다고 밝혔다. 이 앱은 지포스(GeFroce) RTX GPU를 사용하는 콘텐츠 제작자, 지포스 게이머, AI 애호가를 위한 지원 플랫폼이다. 엔비디아 앱은 GPU 제어 센터를 제공해 사용자가 모든 GPU 설정을 한 곳에서 액세스할 수 있도록 지원한다. 사용자는 이 앱을 통해 최신 드라이버로 업데이트하거나 엔비디아 지싱크(G-SYNC) 모니터 설정을 구성하는 것부터, RTX 비디오를 통해 AI 비디오 향상 기능을 활용하고 특별한 AI 기능을 갖춘 엔비디아 앱을 찾는 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 또한, 성능을 개선하고 워크플로를 간소화하는 새로운 업데이트가 엔비디아 RTX 리믹스(RTX Remix)에 적용됐다. 엔비디아 앱은 다양한 애플리케이션, 기능, 도구를 통해 지포스 RTX GPU의 성능을 높인다. 엔비디아 앱은 최신 스튜디오 드라이버(Studio Driver)가 제공되면 자동으로 사용자에게 알림을 제공한다. 개발자와의 협업을 통해 미세 조정된 이 그래픽 드라이버는 크리에이티브 애플리케이션에서 성능을 높이고, 안정성을 제공하기 위해 광범위한 테스트를 거쳤다. 드라이버는 매달 한 번씩 출시된다.     수백만 명의 사용자는 엔비디아 브로드캐스트(Broadcast) 앱을 통해 사무실과 기숙사 방을 홈 스튜디오로 변화시켰다. 이 앱은 AI 기반 기능을 통해 고가의 전문 장비 없이도 오디오와 비디오 품질을 개선할 수 있도록 도와준다. 또한, 사용자 친화적이고 거의 모든 앱에서 작동한다. 아울러 노이즈와 음향 에코 제거(Noise and Acoustic Echo Removal), 가상 배경(Virtual Background), 아이 콘택트(Eye Contact), 자동 프레임(Auto Frame), 비네트(Vignettes), 비디오 노이즈 제거(Video Noise Removal)와 같은 AI 기능이 포함된다. 엔비디아 RTX 리믹스는 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 기반으로 한 모딩 플랫폼으로, 사용자가 게임 애셋을 캡처하고, 생성형 AI 툴로 머티리얼을 자동으로 향상시키게 해준다. 또한, 레이 리컨스트럭션(Ray Reconstruction) 기능을 갖춘 DLSS 3.5 지원을 포함한 풀 레이 트레이싱으로 멋진 RTX 리마스터를 제작할 수 있게 돕는다. 엔비디아 캔버스(Canvas)는 AI를 사용해 간단한 붓질을 사실적인 풍경 이미지로 변환한다. 아티스트는 배경을 빠르게 생성하거나 콘셉트 탐색 속도를 높여 더 많은 아이디어를 시각화할 수 있다. 엔비디아 앱에는 디스플레이, 비디오, GPU 옵션을 위한 원스톱 대상인 시스템(System) 탭이 포함된다. 또한 브라우저에서 스트리밍되는 모든 비디오를 향상시키는 AI 기능인 RTX 비디오(RTX Video)도 제공된다. RTX 비디오 슈퍼 레졸루션(RTX Video Super Resolution)은 AI를 사용해 업스케일링 시 압축 아티팩트를 제거하고 가장자리를 선명하게 해 지포스 RTX GPU에서 비디오 스트리밍을 향상시킨다. RTX 비디오 HDR은 모든 표준 다이내믹 레인지 비디오를 구글 크롬, 마이크로소프트 엣지, 모질라 파이어폭스 또는 VLC 미디어 플레이어에서 재생할 때 생생한 하이 다이내믹 레인지(HDR)로 변환한다. HDR은 더욱 생생하고 역동적인 색상을 구현해 게임과 콘텐츠 제작을 개선한다. 이때 호환 가능한 HDR10 모니터가 필요하다. 스트리밍하거나 녹화된 게임 세션을 향상시키고자 하는 콘텐츠 제작자는 AI 기반 게임 필터로 새롭게 디자인된 엔비디아 앱의 오버레이(Overlay) 기능에 액세스할 수 있다. 프리스타일(Freestyle) RTX 필터를 사용하면 라이브 스트리머와 콘텐츠 제작자가 재미있는 포스트 프로세싱 필터를 적용해 색상과 채도를 조정하고 콘텐츠의 느낌과 분위기를 바꿀 수 있다. 또한, 프리스타일 RTX 게임 필터와 함께 앱별로 시각적 선명도를 향상시키는 RTX 다이내믹 바이브런스(RTX Dynamic Vibrance)가 추가됐다. 화면에서 색상이 더욱 돋보이고, 색상 뭉개짐이 최소화돼 이미지 품질과 몰입감을 유지한다. 이 필터는 지포스 RTX GPU의 텐서 코어(Tensor Core)를 통해 가속화돼 시청자가 액션을 더 쉽게 즐길 수 있도록 한다. 프리스타일 RTX 필터는 게이머가 실시간 포스트 프로세싱 필터를 통해 좋아하는 게임의 시각적 미학을 개인화할 수 있도록 지원한다. 이 기능은 1200개 이상의 게임 라이브러리와의 호환성을 제공한다. 새로운 RTX 리믹스 업데이트는 모더들에게 대폭 향상된 모드 성능과 모드 제작 프로세스를 간소화하는 품질 개선 사항을 제공한다. RTX 리믹스는 개발 중인 실험적 기능을 테스트할 수 있도록 지원한다. 새로운 스테이지 매니저(Stage Manager)가 도입돼 장면의 모든 메시, 텍스처, 조명, 요소들을 실시간으로 쉽게 확인하고 변경할 수 있다. 모더들은 엔비디아 앱 런처에서 RTX 리믹스를 통해 리믹스의 기능에 직접 액세스할 수 있다. 엔비디아 앱을 통해 RTX 리믹스 모더는 더 빠른 시작 시간, 더 낮은 CPU 사용량, 최적화된 사용자 인터페이스로 업데이트를 직접 제어할 수 있는 이점을 누릴 수 있다.
작성일 : 2024-11-13