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.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 기계/제조 분야에 특화된 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어, 제품 설계를 위한 특화 기능을 바탕으로 설계 엔지니어링 과정의 효율을 향상, 기계 및 장비 분야에 필요한 대용량 파일 처리 속도 향상, 스마트 구속을 통한 설계 자동화, 2D CAD와 싱크로나이즈를 통해 2D & 3D 설계 협업 최적화 등 공급 : 지더블유캐드코리아   설계 자동화와 도면 연동으로 통합 워크플로 실현 복잡하고 유기적으로 연결된 설계-제조 환경에서 엔지니어는 단순한 모델링을 넘어 변화에 즉각 반응하는 데이터 흐름과 반복 작업 없는 설계, 그리고 설계 의도와 도면 간의 일관성을 요구받고 있다. ZW3D 2026은 이러한 현실적 과제를 해결하기 위해 기존의 단순한 설계 도구에서 벗어나, 설계(CAD) – 검증(CAE) – 제조(CAM) 프로세스의 연속성을 가지기 위해 통합된 플랫폼으로 탈바꿈하고 있다. 이번 ZW3D 2026 버전에서 주목할 만한 점은, 설계자가 수동으로 반복하던 구속 조건 설정을 자동화하고, 제품 설계에 필요한 조립 구조를 클릭 몇 번으로 생성할 수 있도록 자동화 프로세스로 최적화한 부분이다. 여기에 20만개의 부품에 이르는 대용량 어셈블리 환경에서도 안정적인 렌더링과 임포트(import) 속도를 제공하며, 3D 모델의 변경 사항이 DWG 기반의 2D 도면에 실시간으로 반영되는 싱크로나이즈(synchronize)를 통해 설계 일관성과 도면의 정확성을 동시에 확보할 수 있게 되었다. 이러한 기능적 업데이트는 단지 속도 차원에서의 효율화가 아니며, 설계 변경이 잦은 제품 개발 프로세스에서 데이터간 발생되는 오류를 줄이고, 반복 작업 시간을 줄이며 무엇보다 유기적인 설계 협업 관계를 끝까지 유지시킬 수 있는 기반을 제공한다. ZW3D 2026은 2D CAD 전용 소프트웨어인 ZWCAD와 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어인 ZW3D 간의 플랫폼을 통합하여 활용할 수 있는 통로를 구축한 첫 번째 설루션이다. 아직까지도 실제 현업에서 많이 사용하는 *.dwg나 *.dxf와 같은 2D 확장자를 3D 데이터와 연결함으로써 보다 빠른 제조 도면을 생산할 수 있기 때문에, 더욱 최적화된 2D & 3D 통합을 이뤄낸 설루션이 될 것이다. 이를 통해 설계 데이터와 사용자 액션 간의 실시간 연결성이 확보되고, 반복 작업은 자동화되며, 엔지니어는 복잡한 제품 설계를 보다 스마트하고 빠르게 완성할 수 있는 환경을 갖추게 되었다.     신기능 : 설계 워크플로를 혁신하는 생산성 향상 기능 ZW3D 2026은 설계자와 엔지니어의 생산성을 높이기 위해 다양한 신규 기능을 도입했다.   새로운 엔지니어링 기능(마운팅 보스, 립/홈, 스냅 후크) 기계·제품 설계에 요구되는 '마운팅 보스, 립/홈, 스냅 후크’ 등 다양하고 실용적인 엔지니어링 기능이 추가되었다. 마운팅 보스는 플라스틱 및 금속 부품의 고정 구조 설계에 최적화되었으며, 립 기능은 구조적 강성을 강화하는 데 유용하다. 스냅후크 기능은 부품 간 결합을 간소화하며, 특히 플라스틱 사출 성형 설계에서 정밀한 조립이 가능하도록 지원한다. 이러한 기능은 표준화된 템플릿과 함께 제공되어 설계 초기 단계에서부터 시간을 절약할 수 있다.     새로운 슬롯 기능과 나사산 기능의 향상(지능형 구속 조건 추론) 슬롯 및 나사산 생성 기능도 대폭 강화되었다. 이전까지는 사용자가 직접 프로파일을 생성해야 하는 과정이 필요했지만, 새롭게 도입된 슬롯 기능을 통해 복잡한 형상의 슬롯(직사각형, 곡선, 도브테일 등)을 간단한 클릭으로 생성할 수 있다. 그리고, 지능형 구속 조건 추론을 통해 슬롯의 위치와 방향을 자동으로 최적화한다.     나사산 기능 또한 ISO, DIN, ANSI 등 다양한 표준 프로파일을 지원하며, 지능형 추론 알고리즘을 통해 나사산의 피치와 깊이를 자동 조정한다. 이를 통해 나사산 모델링 시간이 약 35% 단축되었으며, 설계 정확도가 향상되었다.     압축 파일 열기(압축 파일에서 직접 임포트) ZW3D 2026은 ZIP, RAR 등 압축 파일에서 설계 데이터를 직접 임포트할 수 있는 기능을 새롭게 추가했다. 이를 통해 사용자는 별도의 압축 해제 과정 없이 대용량 데이터를 신속히 불러와 작업을 시작할 수 있다. 특히, 외부 협력업체와 공유되는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하며, 데이터 로딩 시간이 기존 대비 약 40% 단축되었다. 이 기능은 복잡한 프로젝트 환경에서 즉시 작업이 가능하다는 점에서 워크플로 간소화에 큰 기여를 한다.     향상된 기능 : 더 빠르고 스마트하게 ZW3D 2026은 기존 기능의 성능을 개선하여 사용자 경험을 한층 강화했다.   판금 변환(원 클릭으로 시트메탈 설계 워크플로 혁신)     소비자 제품의 복잡한 판금 설계는 산업 스타일의 시각적인 니즈를 충족하기 위해 빈번한 설계 변경을 요구하며, 이는 후속 엔지니어링 작업을 복잡하게 만들고 수동 변환 과정에서 시간 소모와 오류를 일으킨다. 판금 모듈에 새롭게 추가된 ‘판금 변환’ 기능은 단 한 번의 클릭으로 복잡한 솔리드 모델이나 외부 판금 부품을 즉시 편집 가능한 판금 형상으로 변환하며, 자동으로 굽힘 영역을 수집하고 정의한다. 새롭게 추가된 벤트, 컷아웃, 루버, 엠보싱과 같은 기능을 활용하여 복잡한 판금 구조 생성을 간소화할 수 있으며, 실제 사례에서 가전제품 케이스 설계 시간을 최대 50% 단축했다.   스마트한 구속 조건 추론 스마트 구속 조건 추론 기능은 어셈블리 설계 과정에서 컴포넌트 선택 시 적합한 구속 조건을 자동으로 추천한다. 자주 사용하는 조건은 시스템이 학습하여 제안하고, 여러 부품을 한 번에 그룹 구속 설정하는 것도 가능하다. 개선된 알고리즘은 과구속 문제를 최소화하며, 구속 조건 충돌 관리자 탭을 통해 문제가 발생한 부품을 직관적으로 확인하고 수정할 수 있다. 이 기능은 최대 20만 부품으로 구성된 대규모 어셈블리에서도 안정적인 성능을 제공하며, 구속 설정 시간을 약 30% 줄였다.     설계 효율 향상(대용량 파일 처리 및 다중 솔리드 도면 작업 속도 향상) 수천~수만 개 부품으로 구성된 대용량 어셈블리 데이터에서도 불러오기/렌더링/저장 속도가 향상되었다. ZW3D 2026은 최적화된 데이터 처리 엔진을 통해 최대 20만 부품의 어셈블리 파일 로딩 속도를 이전 버전 대비 약 50% 단축했다. 또한, 다중 솔리드 도면 작업 시 렌더링 및 편집 속도가 약 40% 개선되어, 복잡한 설계 데이터의 수정과 검토가 더욱 원활해졌다. 이는 중장비, 산업 설비, 금형 설계 등 대규모 프로젝트에서 특히 효과적이다.   자동 도면 생성으로 2D 도면 워크플로 혁신 비표준 장비 설계 프로젝트에서는 수천~수만 개의 2D 도면 생성이 전체 프로젝트 주기의 최대 30%를 차지하며, 이는 설계 프로세스의 주요 병목 지점이다. ZW3D 2026은 자체 Z3RRW 확장자 기반의 자동 도면 생성 기능과 주석 기능을 통해 이러한 문제를 해결한다. 엔지니어는 단일 템플릿 설정만으로 치수와 공정 테이블을 일괄 생성할 수 있으며, 3D 모델 변경 시 해당 2D 도면이 자동으로 갱신되어 수작업을 최소화한다. 실제 사례에서 사출 성형 프로젝트의 도면 업데이트 시간이 4시간에서 3분으로 단축되었고, 15만 개 부품의 공장 레이아웃 프로젝트에서는 최적화된 투영 엔진으로 도면 뷰 생성 시간이 5분에서 1분으로 줄어들었다. 이로써 복잡한 워크플로에서도 도면 출력의 정확성과 일관성을 유지하며, 생산성을 높일 수 있다.     핵심 신기능 : 2D 싱크로나이즈(2D/3D 도면 시트 연동) ZW3D 2026의 핵심 기능인 2D 싱크로나이즈(2D Synchronize)는 2D 도면과 3D 도면 간의 실시간 동기화를 지원한다. 이 기능은 3D 모델(참조 파트)의 변경 사항을 2D 도면에 자동으로 동기화하고 변경된 치수가 연동된 도면에 자동 적용되도록 한다. ZWCAD에서 데이터 연동을 하려면 ‘치수’ 메뉴에서 ‘관련된 DWG/DXF’ 옵션을 활성화하여 생성된 2D 및 3D 도면에 연동성을 부여하고 ‘DWG/DXF로 동기화’ 버튼을 클릭하면, 연동된 DWG/DXF 도면에 변경 사항이 즉시 반영된다. 즉, DWG/DXF 파일로 다시 내보내지 않고도 설계 변경 사항과 주석이 실시간으로 업데이트되어 재작업 프로세스를 줄이고 작업 효율이 향상된다. 이를 통해 설계 일관성을 유지하면서 수정 작업 시간을 약 60% 절감할 수 있다. 또한, 협업 환경에서 다수의 설계자가 동시에 2D 및 3D 데이터를 수정하더라도 충돌을 최소화하며, 2D/3D 설계 데이터 공유를 지원하여 협업 효율을 높였다.     ZW3D 2026은 기존 사용자들이 겪던 불편을 해소하고, 최신 설계 트렌드를 반영한 지능적이고 실용적인 기능 개선에 중점을 두었다. 압축 파일 직접 열기, 원클릭 판금 변환, 스마트 구속 조건 추론, 자동 도면 생성, 그리고 2D 싱크로나이즈를 통한 2D/3D 실시간 연동은 설계 환경의 유연성과 효율을 높인다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 원클릭으로 전문 지식에 접근 가능한 AI 기반 어시스턴트 지원, AI+ 기능이 탑재된 7종 제품을 통한 시뮬레이션 효율 및 접근성 향상, 데이터 관리 및 워크플로 자동화 강화를 통한 AI 통합 효과 향상 등   앤시스는 자사 전 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 속도와 접근성을 크게 향상시키는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높인다. 특히, 초기 설계 단계에서의 스마트한 의사결정을 가능하게 하여, 차세대 위성부터 데이터센터 설계에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 다양한 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원한다.   ▲ 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 워크플로 전반의 생산성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 AI 기반 기술을 새롭게 선보인다.   물리 기반 AI로 직관적인 시뮬레이션 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)’을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 니디 체펠(Nidhi Chappell) AI 인프라 부문 부사장은 “마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합을 통해 엔지니어들은 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 앤시스의 깊이 있는 엔지니어링 전문성을 활용함으로써 생산성을 높이고 혁신을 가속화할 수 있다”고 전했다. 2025 R2는 앤시스 포트폴리오 전반에 AI 기능을 추가했다. 이를 통해 충실도가 높은 시뮬레이션을 자동으로 생성, 검증 및 최적화하여 모델 생성 속도를 높이고, 수동 작업을 줄이며 인적 오류를 줄일 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근 가능 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도는 17배 향상, 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도 개선으로 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션 최적화 이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다.   데이터 처리 및 자동화를 통한 AI 활용 극대화 앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 40개 이상의 파이썬(Python) 라이브러리를 포함한 파이앤시스(PyAnsys) 컬렉션은 신규 도구인 파이에스티케이(PySTK) 및 파이켐킨(PyChemkin)을 통해 앤시스 설루션과의 자동화 연동을 강화 및 다양한 산업 애플리케이션 내 생산성·효율성 강화 웹 기반 협업 플랫폼인 앤시스 메디니 사이버 보안(Ansys medini Cybersecurity) SE는 위협 분석 및 취약점 관리 자동화 통해 사이버 보안 리스크 최소화 SysML v2 기반 웹 플랫폼 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(Ansys System Architecture Modeler : SAM)를 통한 소프트웨어·안전·시뮬레이션 통합, 포괄적 MBSE 구현 지원 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은, 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 대표 사례로, 에너지 효율형 모터 제어 설루션 분야의 글로벌 선도 기업인 댄포스 드라이브(Danfoss Drives)는 앤시스의 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템 설계를 검증하고, 성능 최적화, 에너지 절감, 운영 신뢰성 향상 등 산업 전반의 지속 가능한 혁신적인 드라이브 기술을 구현하고 있다. 댄포스 드라이브의 가상 설계·테스트·최적화 총괄 책임자인 마이클 라우르센(Michael Laursen)은 “파이앤시스는 사용자 맞춤형 자동화, 시스템 통합, 확장성을 구현하는 핵심 도구이다. 개방형 생태계를 기반으로 다양한 툴을 유기적으로 연결하고 AI 기능을 접목함으로써 설계부터 최적화까지의 워크플로를 가속화할 수 있다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 기술은 디지털 설계 프로세스를 고도화하는 동시에 빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 비용 절감과 제품 개발 기간 단축에도 실질적으로 기여하고 있다”고 전했다.   현실을 모사하는 고성능 물리 시뮬레이션 정교한 물리 모델과 시뮬레이션 기술은 복잡한 설계 과제를 해결하는 데 필수이다. 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다. 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 신규 혼합 솔버는 대형 과도 모델의 연산 속도 향상 및 시간에 따른 열 변화 분석 지원 복잡한 적층형 전자 시스템 메싱 작업의 자동화 및 속도·정확도·사용성 향상, 신규 메싱 플로 기능을 통한 수작업 간소화 앤시스 록키(Ansys Rocky) 및 프리플로우(Ansys FreeFlow)를 통한 고급 다물리(multiphysics) 연성 해석 기능 제공, 열·유체-구조·전자기 결합을 포함한 상세 시뮬레이션 및 성능 최적화 지원 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 디버깅 툴을 통한 반도체 전력 소자의 설계 시간 단축, 기생 성분 이슈의 신속한 식별, 설정 간소화 및 효율적인 2D 메싱 작업 지원 RF 전력 분야의 기업인 앰플리온은 앤시스의 고급 시뮬레이션 기술을 활용해 4G LTE 및 5G NR 인프라는 물론 산업, 과학, 의료, 방송, 항법, 안전 무선통신용으로 사용되는 고신뢰·고성능 GaN 및 LDMOS 설루션을 설계하고 있다. 앰플리온의 모델링 및 특성화 그룹 팀장인 비토리오 쿠오코(Vittorio Cuoco, Ampleon) 박사는 “전자기, 열, 기계 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 제어하며 RF 전력 제품을 설계하는 일은 매우 까다로운 과제”라며, “앤시스의 설루션은 이러한 복잡성을 정면으로 해결할 수 있는 정밀한 시뮬레이션을 제공해 설계 리스크를 줄이고 제품 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며, 그 결과는 성능 향상, 에너지 절감, 그리고 더 높은 효율성이라는 측면에서 크다”라고 전했다. 이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 온디맨드 방식의 기술을 적극 활용함으로써, 기업은 디지털 전환을 보다 수월하게 실현할 수 있다.   클라우드 기반 시뮬레이션 통한 디지털 전환 가속 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 극대화한다. 이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있으며, 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다. 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak) 및 플루언트 GPU 솔버(Fluent GPU Solver)를 통한 전자 냉각 시뮬레이션 연산 속도 최대 2.5배 향상, 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 웹 인터페이스에서는 제한적 GPU 솔버 기반의 실시간 모니터링 기능 제공 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 메싱 기능 개선을 통한 시뮬레이션 신뢰도 및 품질 향상, GPU 기반의 셋업 속도 개선으로 더 빠르고 안정적인 해석 환경 구현 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute)의 온디맨드(on-demand) HPC 성능이 앤시스 스피오스(Speos) 및 루메리컬 FDTD(Lumerical FDTD) 포함한 6종 제품에 적용, 별도 설치나 IT 지원 없이 고성능 클라우드 환경 활용 가능     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  18ㅤTheme. PLM과 AI로 가속화하는 제조 디지털 전환의 미래 Ⅱ 제조산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제 / 조영임 AI 혁신을 기회로 : SAP의 통합형 PLM 전략 / 고건 미래 제조 패러다임의 전환 : SDM 기반 자율 제조의 도래 / 박한구 엔비디아 옴니버스만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현 / 김건우 패스트 포워드 디지털 전환과 제품 개발 / 윤중근 소프트웨어 정의 자동화가 바꾸는 산업의 미래 / 김건   Infoworld   Editorial 17ㅤAI 시대, 그래픽 산업과 한국 기업의 대응 전략은?   People&Company 39ㅤ헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 성 브라이언 사장ㅤ시뮬레이션·디지털 트윈·AI 결합해 제품 개발의 미래 제시 42ㅤ한국기계가공학회 안동규 회장ㅤ뿌리기술로 미래 제조 혁신 이끈다   Case Study 44ㅤKAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템ㅤ비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로 47ㅤ가상 커미셔닝으로 산업 과제를 해결하는 스피라텍ㅤ개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   Focus 50ㅤ넥스트콘 2025에서 만난 건설 디지털 전환의 미래   New Product 52ㅤ사용자 경험 혁신하는 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어ㅤZW3D 2026 57ㅤAI·스마트 자동화 기반의 차세대 디지털 엔지니어링 설루션ㅤ앤시스 2025 R2 60ㅤ이달의 신제품   On Air 63ㅤ캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계ㅤAI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래   Column 70ㅤ디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식ㅤ인생 디지털 스레드 : 삶의 모든 ‘오늘’을 연결하는 새로운 패러다임 72ㅤ현장에서 얻은 것 No. 22 / 류용효ㅤ나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅰ – 나만의 지식 지도를 그리다   64ㅤNew Books 66ㅤNews   Directory 123ㅤ국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 75ㅤ새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (10) / 최영석ㅤ유틸리티 기능 소개 Ⅷ 78ㅤ데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (6) / 천벼리ㅤ모바일 CAD 아레스 터치의 새로운 기능 116ㅤBIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱ㅤ바이브 코딩 지원 멀티 에이전트 코덱스의 사용법   Mechanical 80ㅤ제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (2) / 김성철ㅤ부품 모델링 개선 사항   Reverse Engineering 86ㅤ시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (9) / 유우식ㅤ작용, 반작용, 상호작용   Analysis 93ㅤ앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박건ㅤ포토닉스 소자 시뮬레이션을 위한 앤시스 루메리컬 98ㅤ산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (6) / 이현충ㅤ시뮬리아 웨이브6를 활용한 환경 소음 시뮬레이션 100ㅤ로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (2) / 윤경렬, 김도희ㅤ데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 106ㅤ최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (7) / 이종학ㅤ프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 113ㅤ성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25) / 나인플러스ITㅤ처리 시간이 10시간 미만인 LES 워크플로         캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

유니티가 유니티 6의 두 번째 업데이트인 ‘유니티 6.2(Unity 6.2)’ 정식 버전을 출시했다. 이번 업데이트는 데이터 중심의 안정성 개선, AI 기반 생산성 극대화, 최신 플랫폼 개발 환경 강화 등 개발자들이 한층 더 합리적이고 효율적으로 창작할 수 있는 생태계 확장에 초점을 뒀다.     먼저, 유니티는 개발자가 유니티 생태계 전반에서의 데이터 수집, 관리, 사용 등을 파악하고 통제할 수 있도록 새로운 ‘개발자 데이터 프레임워크(Developer Data Framework)’를 제공한다. 이 프레임워크는 각 프로젝트 내에서 데이터가 활용되는 방식을 개발자에게 투명하게 보여주고, 세부적으로 직접 제어할 수 있는 기능을 지원한다. 또한 다양한 기기에 걸쳐 프로젝트의 성능과 안정성을 실시간으로 모니터링하는 데 도움을 주는 ‘향상된 진단 기능’을 제공한다. 충돌 및 ANR(Application Not Responding) 등에 대한 문제를 빠르게 진단하고, 심층적인 데이터를 제공함으로써 더 원활한 게임 플레이와 플레이어 유지율 향상에 도움을 준다. 유니티 6.2부터 에디터에 통합된 ‘유니티 AI(Unity AI)’는 번거로운 작업 자동화, 애셋 생성 등 개발 워크플로 간소화 및 가속화를 지원한다. 컨텍스트 기반 ‘어시스턴트(Assistant)’ 기능을 통해 개발자들은 자세한 내용을 설명하지 않고도 프로젝트 애셋을 프롬프트로 드래그하면 게임 오브젝트, 스크립트, 프리팹 등에 대해 신속한 지원을 받을 수 있다. 스크립트나 오류 메시지 등 문제를 더 쉽게 파악하고 해결하는 ‘콘솔 오류 디버그’ 기능도 제공한다. 아울러 오브젝트 생성, 애셋 배치, 신 설정 자동화를 비롯해 스프라이트, 텍스처, 애니메이션, 사운드 등 다양한 플레이스홀더 애셋을 워크플로 내에서 매끄럽게 생성하고 활용할 수 있다. 일정 기준 이상의 광원이나 리지드보디(Rigidbody, 게임 개체의 물리적 속성을 시뮬레이션하는 데 사용되는 구성 요소)가 없는 오브젝트를 손쉽게 검색하고, 이름·레이어·컴포넌트 등을 일괄 수정 및 정리하는 것도 가능하다. 현재 유니티 AI는 베타 버전으로 제공하며, 개발자 커뮤니티 피드백을 바탕으로 더욱 고도화해 나갈 예정이다. 유니티 6.2는 ‘안드로이드 XR 패키지(Android XR package)’를 통해 관련 애플리케이션 제작에 필요한 안정적이고 완성도 높은 기반을 제공한다. 핸드 메시를 시각화해 오클루전에 활용할 수 있으며, URP(Universal Render Pipeline)에서 후처리 효과에 대한 GPU 부하를 줄여 색 보정 및 비네팅과 같은 이미지 효과를 보다 실용적으로 구현할 수 있다. 또한 디스플레이의 주사율을 동적으로 조정하는 기능을 지원해 더욱 매끄러운 성능을 제공한다. 이밖에 ▲맞춤형 에디터 기반 그래프 툴을 구축할 수 있도록 지원하는 API 프레임워크 ‘그래프 툴킷’ ▲자동으로 LOD(Level of Detail)를 생성해 반복 수정 작업을 최소화하는 ‘메시 LOD’ ▲몰입형 XR 및 게임 환경을 위한 사용자 인터페이스(UI)를 직접 렌더링할 수 있는 ‘월드 스페이스 UI’ 등의 기능도 제공한다.

인공지능 기반 CAD 개발사 캐디안이 오피스 소프트웨어 기업인 폴라리스오피스와 손잡고, 도면과 문서 시장의 AI 전환(AX)을 본격화한다고 밝혔다. 캐디안은 폴라리스오피스와 함께 ‘AI 기반 CAD 디지털 문서 혁신을 위한 전략적 업무협약’을 체결했다. 이번 협약은 양사의 기술력과 노하우를 바탕으로 도면 중심의 버티컬 AI(vertical AI) 기술을 공동 개발하고, 산업 맞춤형 AI 서비스를 확대하기 위한 협력의 일환이다. 폴라리스오피스는 클라우드 기반의 문서 작성, 편집, 공유 기능을 제공하는 글로벌 오피스 소프트웨어 기업으로, 전 세계 1억 3500만 명 이상의 사용자를 보유하고 있다. AI 기술과 협업 기능을 접목해 더욱 효율적인 업무 환경을 구현하고 있다. 캐디안은 지난 1998년 오토캐드를 대체하는 대안 CAD를 출시한 이후 기술력과 시장 경쟁력을 키워왔다. 최근에는 객체 인지(object detection)와 의미 분할(semantic segmentation) 등 AI 기반 설계 기술 개발에 주력하고 있다. 이번 협약을 통해 양사는 ▲산업별 맞춤형 설계·문서 워크플로 구축 ▲AI 기반 도면 및 문서 자동화 기술 개발 ▲오피스와 CAD 통합 서비스 공동 기획 ▲해외 시장 공동 진출 및 확대 등 다양한 협력을 추진할 계획이다. 특히 제조, 건설 등 도면과 문서가 유기적으로 연결되는 산업을 중심으로, 고객 맞춤형 AI 설루션을 제공할 계획이다. 캐디안 관계자는 “이번 협력을 통해 AI 기술이 CAD 실무에 실질적으로 기여할 수 있는 기반을 마련할 것”이라며, “기술 협업과 공동 마케팅을 강화해 공공 및 산업 전반에서 업무 효율을 높이는 실용적인 AI 설루션을 제공하겠다”고 밝혔다.  

엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스인 ‘시그라프(SIGGRAPH) 2025’에서, 아마존 디바이스 앤 서비스(Amazon Devices & Services)가 엔비디아 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔다. 아마존 디바이스 생산 시설에 이달 도입된 이 설루션은 시뮬레이션 우선 접근 방식을 적용한 ‘제로 터치(zero-touch)’ 제조 방식을 구현했다. 제로 터치의 핵심은 로봇 팔이 다양한 장비의 제품 품질을 자율적으로 검사하고, 새로운 제품을 생산 라인에 통합하도록 훈련하는 과정 전체를 하드웨어 변경 없이 합성 데이터를 기반으로 수행하는 것이다. 이를 위해 아마존 디바이스가 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반의 디지털 트윈을 결합했다. 모듈형 AI 기반 워크플로를 통해 기존보다 더 빠르고 효율적인 검사를 진행하며, 제조업체의 워크플로를 간소화해 신제품을 소비자에게 전달하는 시간을 줄일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     또한, 이 설루션은 공장 작업대와 장비의 사실적인 물리 기반 표현에 기반한 합성 데이터를 생성해 로봇 운영을 위한 ‘제로샷(zero-shot)’ 제조를 가능하게 한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서 AI 모델의 성능을 높이는 데에 쓰이며, 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서의 AI 모델 성능 격차를 최소화할 수 있다. 엔비디아는 “제로샷 제조를 통해 물리적 프로토타입 없이도 다양한 제품과 생산 공정을 유연하게 처리할 수 있는 범용 제조 시대를 향한 중요한 도약을 이뤄냈다”고 평가했다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 변경만으로 한 제품의 감사 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환할 수 있으며, 더 빠르고 제어가 용이한 모듈화 제조 파이프라인을 구축했다. 이를 위해 엔비디아의 아이작(Isaac) 기술 제품군을 활용한다. 아마존은 신규 장치가 도입되면 CAD 모델을 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 엔비디아 아이작 심(Sim)에 적용한다. 아이작 심은 각 장치의 CAD 모델을 통해 물체 및 결함 탐지 모델 훈련에 필수인 5만 개 이상의 합성 이미지를 생성한다. 이후 엔비디아 아이작 ROS를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔 궤적을 생성하고 조립부터 테스트, 포장, 검사까지 모든 과정을 구성한다. 로봇이 작업 환경을 이해하고 충돌 없는 궤적을 생성하는 데에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(Jetson AGX Orin) 모듈에서 실행되는 쿠다(CUDA) 가속 동작 계획 라이브러리 엔비디아 cu모션(cuMotion)이 사용된다. 또한, 500만 개의 합성 이미지로 훈련된 엔비디아의 파운데이션 모델 파운데이션포즈(FoundationPose)는 로봇이 장비의 정확한 위치와 방향을 파악하도록 돕는다. 파운데이션포즈는 사전 노출 없이도 새로운 물체에 맞춰 일반화할 수 있어, 모델 재훈련 없이 다양한 제품 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 한편, 이 기술을 더욱 빠르게 개발하기 위해 아마존 디바이스 앤 서비스는 AWS 배치(Batch)와 아마존 EC2 G6 인스턴스를 통해 분산 AI 모델 훈련을 수행했으며, 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Bedrock)으로 제품 사양 문서를 분석해 공장 내 고수준 작업과 특정 검사 테스트 사례를 계획했다. 아마존 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore)는 생산 라인 내 다중 공장 작업대를 위한 자율 워크플로 계획에 사용되며, 3D 설계와 표면 특성 등 멀티모달 제품 사양 입력을 처리할 수 있다.

한국후지필름비즈니스이노베이션(한국후지필름BI)이 8월 20일~23일까지 일산 킨텍스에서 열리는 ‘K-PRINT 2025’에 참가한다고 밝혔다. ‘K-PRINT 2025’는 디지털 인쇄, 라벨, 패키지, 텍스타일, 사인(Sign) 산업까지 다양한 인쇄 분야를 아우르는 전시회로, 인쇄 산업의 최신 기술과 미래 비전을 한눈에 조망할 수 있는 행사다. 한국후지필름BI는 이번 전시에서 ‘스포트라이트 온 스팟 컬러즈(Spotlight on Spot Colours)'와 ‘스마트 DX 설루션(Smart DX Solution)'을 주제로, 차별화된 별색 인쇄 기술과 업무 자동화를 위한 DX 전략을 선보인다. 부스를 방문하는 참관객은 창의적인 컬러 표현이 가능한 인쇄 장비부터, 실질적인 생산성 향상을 이끄는 비즈니스 설루션까지 다양한 기술을 체험할 수 있다. 전시 부스에서는 생동감 있는 별색 인쇄를 구현하는 6컬러 디지털 인쇄기 ‘레보리아 프레스(Revoria Press) PC1120’, 공간 효율성과 별색 인쇄 기능을 갖춘 5컬러 인쇄기 ‘레보리아 프레스 SC285S’, 프리프레스(Prepress) 워크플로 자동화 설루션 ‘레보리아 XMF 프레스레디(Revoria XMF PressReady)’, 그리고 가변 데이터 편집이 가능한 비즈니스 문서 자동화 설루션 ‘OL 커넥트 데스크톱’ 등 다양한 장비와 소프트웨어가 소개된다. 이외에도 한국후지필름BI는 RPA(로봇 프로세스 자동화), AI, 클라우드 기반의 다양한 비즈니스 설루션을 통해, 인쇄를 넘어 기업 전반의 생산성과 운영 효율을 극대화하는 디지털 전환 전략을 함께 제시할 예정이다.     전시 기간 동안 부스 내에서는 하루 3회에 걸쳐 장비 및 설루션 데모 프로그램이 진행된다. 시연 내용은 ▲가변 데이터 처리 및 프리프레스 자동화 ▲디지털 인쇄기 제품 소개 ▲생산 공정 효율화 설루션 등으로 구성되어, 현장에서 제품과 기술을 직접 확인할 수 있는 기회를 제공한다. 한편, 전시 첫날인 8월 20일 킨텍스 제2전시장 컨퍼런스룸에서는 ‘디지털 인쇄, 새로운 지평을 열다’를 주제로 특별 세미나가 열린다. 세미나는 ▲‘젯프레스(Jet Press) 1160CF’ 제품 소개 ▲RPA 기반 스마트 인쇄 공정 자동화 전략 ▲AI·클라우드 기반 지능형 인쇄 설루션 접근법 ▲IT 인프라 및 사이버 보안 전략 등 총 4개의 주제로 구성된다. 한국후지필름BI의 하토가이 준 대표는 “이번 ‘K-PRINT 2025’에서는 별색 인쇄 기술이 구현하는 차별화된 출력 품질과 업무 전반의 생산성을 높여줄 다양한 비즈니스 설루션을 선보일 예정”이라며, “앞으로도 인쇄 산업의 디지털 전환을 선도하며, 고객의 비즈니스 성장과 혁신을 지원하는 든든한 파트너가 되겠다”고 밝혔다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (5)   생성형 AI를 활용한 음악 작곡 분야는 2022년부터 2025년에 걸쳐 급속한 발전을 보이고 있다. 특히 몰입형 사운드 기술과의 결합을 통해 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 이번 호에는 연재의 마지막 회로 AI 음악 작곡의 핵심 기술과 서비스 소개, AI 음악 마스터링 등을 소개하면서 실감 미디어 분야의 공간적, 감각적 음향 경험을 만드는 생성형 AI를 활용한 몰입형 사운드를 조명한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.   그림 1. 생성형 AI를 활용한 대표적인 작곡 서비스 스노(Suno, https://suno.com)   AI 음악 작곡의 핵심 기술 발전 현재 AI 음악 작곡의 주요 기술로는 트랜스포머 기반의 언어 모델을 음악에 적용한 뮤직LM(MusicLM), 뮤즈넷(MuseNET), 그리고 최근 등장한 스노(Suno)와 같은 플랫폼이 있다. 이들은 기존의 MIDI 기반 작곡을 넘어서 보컬의 목소리 톤, 음성, 성별 등을 조절할 수 있고, 간단하게 프롬프트 또는 음악 스타일을 텍스트로 적용하면 원하는 스타일의 음악을 작곡할 수 있다. 기존의 영화 제작과 쇼츠 작업에서는 작곡가와 함께 음악을 작업했으나, 지금은 AI와 협업하여 작업하고 있는 것이 현실화되었다. 공간을 연구하는 실감 미디어 분야와 XR(확장현실)에서는 몰입형 음향이 요구되며, 실제 게임과 미디어 아트 전시에서 많이 활용된다.   그림 2. 생성형 AI를 활용한 유튜브 힐링 음악 제작(https://youtu.be/lvLpGuhGgR4)   스노는 2022년에 설립했으며, 4명의 공동 창립자 마이클 슐만(Michael Shulman), 게오르그 쿠스코(Georg Kucsko), 마틴 카마초(Martin Camacho), 키넌 프레이버그(Keenan Freyberg)에 의해 시작되었다. 창립자들은 AI 오디오 분야가 미개척지이며 성장 가능성이 있다고 생각하여 뛰어들었다. 이후 마이크로소프트와의 파트너십을 통해 널리 알려지고 사용되었다. 영상과 쇼츠에 필요한 음악을 직접 만들 수 있다는 장점과 함께 2025년 7월 프로 버전에 편집 기능이 추가되어, 마치 영상 편집 프로그램처럼 특정한 부분을 편집 수정할 수 있게 됐다. 생성형 AI의 비디오 서비스만큼 AI 음악 사업도 업데이트가 자주 일어나며, 새로운 스타트업과 특화된 서비스가 나타나고 있다.   그림 3. 스노에 음악 편집 기능이 추가되었다.   간단하게 작곡을 AI로 만들고 싶다면 스노에서 10곡이 무료로 지원되며, 무료 버전에서는 상업적으로 이용할 수는 없다. 하지만 유료 버전에서는 상업적 작업에 활용이 가능하며 음악 플랫폼에 곡을 등록할 수도 있다.   그림 4. 무료로 음악을 만들 수 있는 사이트 유디오(Udio , www.udio.com)   스노처럼 작곡 서비스를 제공하는 사이트는 아이바(AIVA), 유디오(Udio), 사운드로(Soundraw) 등이 있으며, 만들어진 곡을 AI 마스터링하는 서비스도 있다. 글로벌하게 가장 많이 사용되는 서비스를 기준으로 단계별 과정을 설명한다.   그림 5. 많이 활용하는 마스터링 사이트 랜더(LANDR)의 업로드 과정(https://app.landr.com)   음악 제작에서 마지막 작업인 마스터링도 최종 결과물을 마스터링 서비스에 업로드하면 곡을 분석하고 원하는 부분을 체크하여 마스터링하며, 특정 부분만 수정하여 결과물을 만들 수 있는 제작 과정으로 구성된다. 심플하며 커스터마이징도 가능한 UI 및 UX를 적용하고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.