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디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션, Ansys Twin Builder

주요 디지털 트윈 소프트웨어 디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션, Ansys Twin Builder 개발 : Ansys, www.ansys.com 자료 제공 : Ansys Korea, 02-6009-0500, www.ansys.com Ansys Twin Builder는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용하여 실제 물리 시스템을 가상 환경에서 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 솔루션이다. 멀티피직스 시뮬레이션 기술을 기반으로 물리 모델과 실시간 센서 데이터를 결합하여 예측 유지보수 및 성능 최적화를 지원한다. 제조, 자동차, 항공우주, 전자, 에너지, 의료 등 다양한 산업에서 활용된다. 1. 주요 특징 (1) Physics 기반의 디지털 트윈 구축 IoT 데이터 및 시뮬레이션 모델을 결합하여 정밀한 디지털 트윈 모델 생성 (2) 실시간 시뮬레이션 및 예측 유지보수 지원 센서 데이터를 활용하여 장비의 고장 가능성 예측 및 유지보수 최적화 (3) 멀티피직스 통합 분석 전자기, 유체, 구조, 열 해석을 통합하여 복잡한 시스템 성능 분석 가능 (4) AI 및 머신러닝 연계 가능 OptiSLang을 활용한 AI 기반 최적화 및 데이터 분석 지원 (5) IoT 및 클라우드 플랫폼과 연계 AWS, Microsoft Azure, PTC ThingWorx 등 다양한 IoT 플랫폼과의 호환성 제공 2. 주요 기능 (1) 디지털 트윈 생성 및 실행 시뮬레이션 모델을 물리 데이터와 연결하여 실시간 가상 시뮬레이션 수행 (2) Model-Based Systems Engineering(MBSE) 지원 시스템 레벨 설계를 위한 MBSE 기반 시뮬레이션 제공 (3) 고급 시뮬레이션 및 자동화 MATLAB, Simulink, FMI 모델과 통합 가능하여 복잡한 시스템 해석 (4) PLM 및 데이터 관리 통합 Siemens Teamcenter, PTC Windchill 등 주요 PLM 시스템과 연계하여 제품 수명주기 관리 지원 (5) Predictive Maintenance 기능 내장 실시간 데이터 분석을 통해 유지보수 전략 개선 3. 도입 효과 ■ 설비 가동률 향상: 디지털 트윈을 활용한 사전 예측 유지보수로 시스템 다운타임 감소 ■ 제품 개발 기간 단축: 프로토타입 제작 없이 가상 환경에서 제품 설계 검증 가능 ■ 운영 비용 절감: 최적화된 유지보수 전략을 통해 운영 및 유지보수 비용 절감 ■ 설계 품질 향상: 실제 운영 데이터를 기반으로 제품 설계 개선 및 성능 최적화 4. 주요 고객 사이트 ■ 제조업: 두산 그룹, POSCO ■ 자동차: 현대자동차그룹, LS Automotive Technologies, HL Mando ■ 항공우주: Korea Aerospace Industries (KAI), Hanwha Aerospace ■ 반도체/전자: Samsung Electronics, SK Hynix, LG Electronics, Samsung Electro-Mechanics, Samsung Display, LG Display, LG Innotek, LX Semicon ■ 에너지: LG Energy Solution, SK On, Samsung SDI, Hyundai Electric & Energy Systems, Doosan Enerbility, Hanwha Solutions 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

작성일 : 2025-05-04

터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅳ

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21) 이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스 밀레니엄 M1(Cadence Millennium M1) CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 설명한다. ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr 자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 자동차 생산량은 꾸준히 늘고 있지만, 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다. 그림 1 유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다. 난류의 모델링 기법 ‘난류’는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 몇 년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명한다. Direct Numerical Simulation(DNS) : DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다. Large-Eddy Simulation(LES) : 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다. Reynolds-Averaged Navier-Stokes Model(RANS) : RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다. 올바른 선택 : DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는 데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는 데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다. 그림 2 RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 설루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다. ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-05-02

앤시스코리아, 대학생·대학원생 대상 시뮬레이션 경진대회 개최

앤시스코리아가 대학생 및 대학원생을 대상으로 시뮬레이션 경진대회인 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지 2025’를 개최한다고 밝혔다. 올해 처음 치러지는 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지’는 미래의 엔지니어를 꿈꾸는 대학생 및 대학원생을 위해 앤시스코리아가 기획한 아카데믹 경진대회다. 참가자들은 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어 중 하나 이상을 활용해 기술적인 문제를 해결하는 경험과 함께, 수상할 경우 다양한 특전을 받게 된다. 참가 신청은 이공계 및 공학을 전공한 대학생, 대학원생이라면 누구나 가능하다. 공식 홈페이지를 통해 오는 5월 23일까지 개인 또는 최대 3인의 팀 자격으로 지원서를 접수하면 된다. 참가 부문은 ▲구조 해석 ▲전자기 해석 ▲유체 해석 ▲열 해석 및 멀티피직스 ▲광학 해석 ▲최적 설계 및 AI 활용의 6개 부문으로 복수 선택이 가능하다. 신청 시 제목과 설명을 포함 국문 500자 이내의 연구 초록 등록이 필요하다. 접수 마감 이후 5월 26일부터 6월 20일까지는 챌린지 예선 기간으로, 참가자들은 해당 기간 내에 연구에 대한 최종 결과를 PPT 형식으로 작성해 제출해야 한다. 제출된 PPT를 바탕으로 심사가 이루어지며, 본선 진출자에 개별 연락하여 본선에 대해 안내할 예정이다. 본선은 7월 첫째 주에 치러지며 당일 발표 및 수상자 발표가 이어진다. 대상 수상 1팀에게는 장학금 300만 원과 함께 앤시스코리아 3개월 인턴십 기회 그리고 오는 9월 개최되는 시뮬레이션 콘퍼런스인 ‘앤시스 시뮬레이션 월드 코리아 2025’에서 발표자로 설 기회가 주어진다. 이외 최우수 혁신상 수상 1팀은 장학금 100만 원, 우수 해석상 수상 3팀은 장학금 50만 원을 각각 받을 수 있다. 또한, 본선 참가자 전원에게 앤시스 관련 기념품과 앤시스 시뮬레이션 월드 코리아 2025 내 전시 기회를 제공할 계획이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 “장래 엔지니어를 목표로 정진하고 있는 대학생과 대학원생들에게 앤시스의 시뮬레이션을 활용한 연구 기회와 함께 다양한 혜택을 드릴 수 있도록 본 챌린지를 마련하게 됐다”면서, “오늘날 당면한 다방면의 도전을 해결하기 위해 시뮬레이션은 필수로 자리매김한 만큼, 보다 많은 대학생 및 대학원생이 챌린지에 참가해 특별한 경험을 쌓을 수 있기를 바란다”고 밝혔다.

작성일 : 2025-04-28

스마트공장 공급기업 리스트(2310개사 명단)

중소벤처기업부_스마트제조혁신추진단 스마트공장공급기업 * 스마트공장사업관리시스템 (smart-factory.kr, 중소기업기술정보진흥원(기정원) 스마트공장추진단) 개방 데이터입니다. * 스마트제조혁신추진단 사업관리시스템에 등록되고 스마트 공장을 보급하는 공급기업에 대한 정보입니다. * 데이터 구성은 부여번호, 회사명, 대표자, 주소, 담당자, 담당자직위, 담당자 전화번호 순입니다. * 상세 데이터는 첨부 파일 참조 등록일 : 2024-04-11 기업명_1 기업명_2 기업명_3 기업명_4 피플앤드테크놀로지 이성 캠틱종합기술원 케이에스콘컨설팅지원단 한국인공지능제조이니셔티브 금화이엔에스 삼성물산앤텍 에이블에스티에이 인터테크 인텔리팅스 호인 경북테크노파크 서울테크노파크 남동기계 노르마 단디코리아 모비스 섹타나인 에이씨앤티시스템 엔텔스 오시에스티 조인피아정보 진성엠텍 커머스톤컨설팅 케이피엠 콤텍시스템 킨스미디어 포에스텍 )알엠에이 3디나라 Dev. 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지아이티 지아인홀딩스 지에스아이티엠 지에이치온 지엔소프트 지엔지소프트 지엔티소프트 지엔티피플 지엘티코리아 지엘파워 지오디에스(GODS) 지오디엑스 지오지에스 지원ENG 지음소프트 지이티 지인씨앤아이 지컴패니 지피헬스 진성알엔디 진승정보기술 진영에프에이 진흥기계 징코스테크놀러지 참바른기술 청아시스템 체킹 카멘스 카이엠 칸에스티엔 칼라토크 캐드윈시스템 케이데이터랩 케이디인터내셔널(KD) 케이베이스 케이아이티밸리 케이엠디지텍 케이지아이씨티 케이티에스 케이티하이텔 코너스톤테크놀러지 코닉오토메이션 코로아이 코론 코리아솔루션 코리아스마트시스템 코메스 코베스트 코비솔루션 코스카 코아글로벌 코아정보기술 코앤코시스템 코어엠 코오롱베니트 코코넛사일로 코코스소프트웨어협동조합 쿠라고아시아 쿤텍 큐브세븐틴 큐빅테크 큐시스템 큐이알피 크레스프리 크레플 크리샤 큰솔시스템 클라우드네트웍스 클래드코리아 클릭원스 키움소프트 타이거컴퍼니 타이아 태성테크놀 태진솔루션 태창기계공업 터크코리아 테라씨스템 테라앤금일 테라스트림 테스트웍스 테이아 테크앤아이코리아 텔스타 투윈시스템 트라이텍 트루메카 트리오엔지니어링 트리플렛 티쓰리큐 티아이에스 티에스아이코리아 티에스에스 티에스엔랩 티에이케이정보시스템 티엔씨파트너 티엔에스에이아이 티엠디 티오에스 티티아이 팀레피소드 팀에브리웨어 팁스밸리 파란소프트,포토솔루션 파워레이저 파워인사이트 파이오링크 파이팅랩 파인로봇 패스컴바인 퍼씨엠 평화하이텍 포메이션랩스 포스켄 포스코DX 포와이즈 포인트 포테닛 포휴먼테크 폴스타에프에이 푸른들소프트 푸름인더스트리 퓨처메인 프라임컴퓨터 프레임소프트 프로인스텍 프리즘 피디엠테크 피앤피어드바이저리(P&PAdvisory) 피엘지 피피에스 필리퍼 하나머티리얼즈 하드콘 하이네트서비스 하이로보틱스코리아 하이젠모터 하이텍앤솔 한국교정시험기술 한국도키멕대구공장 한국보싸드 한국생산성본부 한국소니전자 한국솔루션 한국스마트기술센터 한국아이엘에스 한국아즈빌 한국에어로소프트 한국오므론제어기기 한국요꼬가와전기 한국전기 한국전력정보 한국제일 한국코바텍 한국트럼프지엠비에이취 한국환경안전관리 한국후지냉기 한국후지필름비즈니스이노베이션 한독기술 한맥콘트롤즈 한빛에스아이 한솔피앤에스아이티서비스부문 한스마테크 한스코시스템즈 한양대학교산학협력단 한양로보틱스 한영디에스 한울시스템 해솔정보시스템 허브디티 헤리트 헬로우피플 현대오토에버 현대정보시스템 화담소프트 화인정보기술 효원기계 효원테크 효원텍 휴먼시스템 　　

작성일 : 2025-04-04

앤시스 플루언트를 이용한 혈류 해석 워크플로

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 다양한 산업에서 제품 설계 및 안정성 평가를 위한 실험에 많은 비용과 노력이 소요됨에 따라, 가상의 공간에서 사용자가 원하는 실험 환경을 구성하여 결과를 도출하는 방식이 증가하고 있다. 또한, 해석을 많이 활용하지 않던 산업군에서도 시뮬레이션을 도입하는 단계에 있다. 그 중 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 해석과 임플란트 해석에 대한 수요가 증가하고 있다. 해석 결과를 바탕으로 안정성과 구조적 성능을 평가하고, 이를 임상 결과 데이터로 보완하는 과정이 이루어지고 있다. 이번 호에서는 3D 슬라이서(3D Slicer)와 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 활용하여 혈관 모델링부터 혈류 해석까지의 워크플로를 소개하고자 한다. ■ 김지원 태성에스엔이 FBU-F1팀의 매니저로, 열 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr 현재 대부분의 기업이 시뮬레이션을 적극 적용하고 있으며, 특히 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 분석은 혈관 협착증 및 인조혈관의 안정성과 구조적 성능을 평가하는 새로운 방법으로 중요한 역할을 한다. CT와 MRI 기술의 발달로 체내 모습을 3D 영상으로 시각화할 수 있게 되면서, 유체역학과 의학 간 융합 연구의 발전이 기대되고 있다. 특히 혈관 질환의 발생 원인을 규명하기 위해 혈류 해석을 기반으로 혈류 역학적 특성을 분석하는 추세다. 또한, 비침습적 방법을 활용하여 환자의 혈관을 진단하고 평가하는 기술이 주목받고 있다. 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 주요 혈관 모델링 툴을 활용한 혈관 추출 방법, 혈액의 물성치 설정, 그리고 경계 조건 설정 과정에 대해 다루고자 한다. 전처리(Pre-Processing) 대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스의 모델링 툴에는 환자의 3D CT 영상을 STL 파일로 직접 추출하는 기능이 존재하지 않는다. 따라서 이번 호에서는 상용 프로그램인 3D 슬라이서를 사용한다. 3D 슬라이서는 의료 이미징 데이터를 시각화하고 분석하는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼으로 영상 분석, 3D 모델링, 디자인 등을 통해 종합적인 의료 영상 처리를 수행하는 전문 소프트웨어다. 이를 통해 DICOM 파일을 기반으로 3D 형상을 추출할 수 있다. 그림 1. 3D 슬라이서에서 혈관 추출 <그림 1>은 3D 슬라이서를 이용하여 혈관을 추출한 과정이다. CT 촬영 시 혈관 조직을 명확하게 구분하기 위해 조영제를 주입하면, HU(Hounsfield Units) 수치로 표현되어 특정 HU 값 범위에서 혈관을 쉽게 추출할 수 있도록 구성된다. 또한, 유동 해석을 위해 격자를 생성하는 과정에서 모델링 단계에서 패싯(facet)을 스무딩(smoothing)하는 옵션을 적용하여 형상을 정리한다. 혈관 모델링이 완료된 후, DICOM 파일을 STL 파일로 변환한다. 대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스 스페이스클레임(Ansys SpaceClaim)에서 변환한 STL 파일을 가져오면 패싯을 확인할 수 있으며, 이를 볼륨(volume) 형태로 변환하는 과정을 진행한다. 볼륨 형태로 변환하기 위해 모델을 확인하면, <그림 2>와 같이 돌출되거나 뚫린 패싯 등 변환이 어려운 영역이 존재한다. 그림 2. Faulty facet areas 그림 3. Converting from facet to volume 솔브(Solve) 혈액 물성치 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 플루언트를 사용하며, 혈액의 거동을 수치적으로 해석하기 위해 혈액의 밀도와 점성 계수를 입력한다. 혈액은 전단 응력에 따라 점도가 변하는 비뉴턴 유체이며, 이러한 특성을 반영하기 위해 Carreau 모델을 적용한다. Carreau 모델은 비뉴턴 유체의 점성 거동을 정의하는 구성 방정식이며, 이는 <그림 4>의 수식과 같이 계산된다. 그림 4. Carreau 모델 수식 ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-04-02

[칼럼] 이제는 인공지능과 디지털 트윈의 만남이 필요하다

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 지난 2월호 칼럼에서 필자는 현재 인공지능의 약점으로 현실의 물리적 특성에 대한 이해도가 떨어진다고 짚었다. 그래서 물리적 AI(physical AI)가 필요하다고 이야기한 적이 있다. 물리적 AI란 현실의 물리적 현상을 이해하는 인공지능을 의미한다. 최근의 발전된 대규모 언어 모델(LLM)과 지속적으로 발전하고 있는 인공지능 멀티모달이 우리를 놀라게 하고 있다. 그러나 인공지능 기술(AI technology)과 디지털 트윈 기술(digital twin technology)이 넘어야 할 큰 산이 있다. 인간들은 현실의 물리적 현상에 대해서 경험치가 풍부하다. 하지만 이 두 기술은 현실 세계에 대한 물리적 경험치가 많이 부족하다. 그래서 어떤 대답이나 결정이 현실 세계와 동떨어져서 사람들을 실망시키거나 놀라게 한다. 그래서 사전학습(pretraining)을 하기도 한다. 그러므로 물리적 AI와 물리적 디지털 트윈(physical digital twin)의 기술 결합이 필요하다. 최근에는 인공지능 분야에서 세계 기반 모델(world foundation model)에 관한 연구가 주목 받고 있다. 세계 기반 모델은 대규모 멀티모달 AI 모델로, 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 코드 및 시뮬레이션 데이터를 학습한 모델로, 현실의 물리적인 특성은 물론 사회적과 경험적, 문화적 특성을 이해할 수 있는 인공지능 모델이라고 할 수 있다. 이 기반 모델(foundation model)은 인공지능 분야에서 최근 관심을 받고 있는 개념으로, 다양한 물리적 환경과 현실 세계의 데이터를 기반으로 학습하여 세계를 이해하고 예측하는 대규모 AI 모델을 의미한다. 이 모델은 현실 세계의 물리 법칙, 사회적 상호작용, 환경적 요소 등을 통합적으로 이해하고 시뮬레이션할 수 있도록 설계된다. 물리적 디지털 트윈은 디지털 트윈을 세계 기반 모델로 학습시킨 디지털 트윈이라고 할 수 있다. 현재 디지털 디지털 트윈의 의사결정이 빅데이터나 기계 학습 수준이라면 이것은 딥러닝이라고 할 수 있다. 딥러닝은 전이학습(transfer learning)이나 추론(reasoning)이 가능하다. 현재의 디지털 트윈 개발 환경은 몇 년 전의 챗GPT같은 인공지능 기반 모델이 나오기 전과 비슷하다. 산업 분야 별로 표준화도 없고, 각각의 필요에 따라서 매번 개발해야 하고, 다시 재사용하는 부분도 상대적으로 적어서 개발 비용이 사용자의 기대감에 비해서 매우 비싸고, 저렴한 것은 범용성이 거의 없는 편이다. 그리고 디지털 트윈 내부의 의사결정 법칙을 만들거나 인공지능에 필요한 빅 데이터와 학습 데이터 비용이 많이 필요하다. 그림 1. 물리적 인공지능과 물리적 디지털 트윈의 결합(출처 : 챗GPT로 생성) 제품 개발과 생산과 유지보수 분야에서 디지털 트윈과 AI의 결합은 많은 장점이 있다. 디지털 트윈과 AI를 결합하면 각 기술의 장점을 극대화할 수 있다. 향상된 예측 및 분석 : AI는 디지털 트윈이 수집한 데이터를 분석하여 더 정확한 예측을 제공할 수 있다. 예를 들어, AI는 장비의 장애를 예측하거나, 성능 저하를 조기에 감지하는 데 사용될 수 있다. 자동화된 의사결정 : AI는 디지털 트윈 데이터를 기반으로 더 효율적이고 자동화된 의사결정을 가능하게 한다. 이를 통해 프로세스를 최적화하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있다. 연속적인 학습 및 개선 : 디지털 트윈은 지속적으로 데이터를 수집하고, AI는 이 데이터로부터 지속적으로 학습하며, 시스템의 성능을 개선한다. 사용자 맞춤형 경험 : AI는 디지털 트윈을 통해 수집된 사용자 데이터를 분석하여 맞춤형 사용자 경험을 제공할 수 있다. 만약에 이것이 가능하다면 제품 개발에 필요한 수많은 도면과 CAD 파일과 CAE 작업이 혁신적으로 줄 수 있을 것이다. 물리적 디지털 트윈과 물리적 AI의 추론과 시뮬레이션으로 대체할 수 있다. 그리고 다양한 시나리오가 적용된 결과물은 동영상으로 생성해서 볼 수 있다. 물리적 인공지능과 물리적 디지털 트윈의 기술 통합은 제조 산업 분야에 엄청난 게임 체인저가 될 수 있다. 요즘 각광을 받고 있는 딥시크(DeepSeek)처럼 일반 PC에서 사용할 수 있는 오픈소스의 AI에 물리적인 특성을 이해하는 디지털 멀티모달 AI 모델과 디지털 트윈이 중소기업과 개인 엔지니어가 사용할 수 있는 수준이 된다면, 진정한 인공지능 중심의 5차 산업혁명이 올 수 있다. 이것은 모든 엔지니어에게 새로운 경험이 될 수 있다. ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2025-04-02

알테어, 엔비디아 옴니버스 블루프린트와 통합해 실시간 디지털 트윈 협업 환경 구현

알테어가 자사의 클라우드 플랫폼인 ‘알테어원’에 엔비디아의 ‘옴니버스 블루프린트’를 통합했다고 밝혔다. 옴니버스 블루프린트는 엔비디아가 개발한 실시간 디지털 트윈 구축을 위한 참조 워크플로이다. 이번 통합으로 사용자는 복잡한 시뮬레이션과 디지털 트윈을 실시간으로 시각화하고 구축할 수 있으며, 별도의 설정 없이 다양한 사용자와 함께 협업할 수 있다. 이제 사용자는 알테어원 내에서 옴니버스 블루프린트를 즉시 활용할 수 있으며, 구축한 디지털 트윈은 클라우드와 온프레미스 환경 어디서든 손쉽게 배포할 수 있다. 알테어원은 모든 데이터를 메타데이터와 함께 체계적으로 관리해 설계 반복 시에도 유연하게 대응할 수 있도록 지원한다. 특히 알테어의 인공지능(AI) 기반 해석 설루션인 ‘알테어 피직스AI’를 함께 활용할 경우, 기존에 며칠씩 걸리던 물리 해석 작업을 수 초 내지는 수 분 내로 단축할 수 있다. 실시간 협업도 중요한 차별점이다. 사용자는 디지털 트윈 환경에서 여러 사용자와 동시에 설계를 진행하고, 가상 환경에서 실시간으로 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 특히 3D 설계, AI, 레이 트레이싱 기술이 결합된 몰입형 업무 환경을 제공하며, 클라우드 기반의 고품질 렌더링과 스트리밍 기능을 통해 복잡한 시스템 통합도 간소화된다. 알테어는 충돌 및 낙하 테스트 등 고난도 해석 작업에서도 시뮬레이션 속도와 협업 효율을 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 이번 협업은 엔비디아의 GPU 가속, NIM 마이크로서비스, 옴니버스 플랫폼 등 최신 기술을 기반으로 하며, 알테어는 이를 바탕으로 시뮬레이션, AI, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 자사의 핵심 역량을 단일 플랫폼에 집약해 디지털 엔지니어링의 새로운 표준을 제시할 계획이다. 엔비디아의 티모시 코스타 CAE 및 CUDA-X 부문 수석 디렉터는 “디지털 트윈 기술은 산업을 재편하고 있다”면서, “알테어 사용자는 이제 엔비디아의 첨단 기술을 기반으로 더욱 효율적이고 실질적인 디지털 엔지니어링을 구현할 수 있을 것”이라고 말했다. 알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “엔비디아의 블랙웰 가속기, AI, 옴니버스 기술을 알테어원에 통합함으로써 고객은 디지털 트윈과 시뮬레이션을 보다 빠르고 직관적으로 운영할 수 있게 됐다”면서, “이번 통합은 데이터, AI, 시뮬레이션을 하나의 워크플로로 연결해 디지털 엔지니어링 혁신을 실현하는 중요한 전환점이 될 것”이라고 강조했다. 한편 알테어는 옴니버스 블루프린트 통합 외에도 주요 제품에 엔비디아 기술을 적용해 성능 향상을 지속하고 있다. 알테어의 구조해석 설루션인 ‘알테어 옵티스트럭트’는 GPU 가속 라이브러리 cuDSS를 도입해 CPU 및 GPU에서 해석 성능을 개선했다. 또한 알테어의 주요 전산유체해석(CFD) 소프트웨어가 블랙웰 플랫폼에서 최대 1.6배의 속도 향상을 기록했고, 입자 해석 시뮬레이션 소프트웨어인 ‘알테어 이뎀’은 기존 32코어 CPU 대비 최대 40배 빠른 시뮬레이션 속도를 달성한 바 있다.

작성일 : 2025-03-27

앤시스, 자사 소프트웨어 2종에 엔비디아 옴니버스 통합

앤시스가 시뮬레이션 성능 향상을 위해 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 자사 소프트웨어를 통합한다고 밝혔다. 오는 3분기부터 엔비디아 옴니버스와 통합될 소프트웨어는 유체 시뮬레이션 소프트웨어 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)와 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors) 등 2종이다. 앤시스는 “이번 통합을 바탕으로 데이터 수집 자동화와 고정밀 모델을 구현해 시뮬레이션 프로세스를 간소화하고 보다 깊이 있는 인사이트를 제공할 것으로 기대된다”면서, “이를 통해 엔지니어가 시뮬레이션의 결과를 의사 결정권자, 제품 이해관계자 및 잠재 고객에게 전달 시의 부담도 덜게 될 것으로 보인다”고 전했다. 시뮬레이션을 위한 대량의 데이터를 준비하려면 데이터의 품질, 상호운용성, 유연성을 확보해야 한다. 이는 일반적으로 사용자가 하나의 시뮬레이션 모델에 대한 매개변수를 준하기 위해 여러 소프트웨어를 사용함을 의미한다. 또한 모델의 매개변수화 이후 시각화를 위해 추가적인 전문 도구 및 지식이 필요한 경우가 많다. 앤시스의 소프트웨어는 엔비디아 옴니버스를 활용함으로써 3D 신(scene) 데이터의 상호운용성, 확장성 및 모듈성을 강화시킬 수 있는 개방형 생태계를 제공한다. 옴니버스를 통해 고객은 시뮬레이션 데이터를 쉽게 준비할 수 있으며, 이는 특히 앤시스 AV 액셀러레이트 센서에서 유용하게 활용할 수 있다. 사용자는 앤시스의 인터페이스 내에서 몰입감 있고 사실적인 모델을 렌더링할 수 있어 실시간 협업을 지원하고, 결과를 더욱 효과적으로 전달할 수 있다. 이에 더해 사용자가 앤시스 설루션 포트폴리오 전반에 적용해 광범위한 개발 생태계를 구축할 수 있는 오픈 소스 파이썬(Python) API 소프트웨어 패키지인 파이앤시스(PyAnsys)는 시뮬레이션 데이터를 자동으로 포맷하기 때문에, 시뮬레이션 실무자와 개발자는 엔비디아 옴니버스에 구축된 자체 앱 내에서 시뮬레이션을 쉽게 사용자 지정 및 자동화할 수 있다. 일례로 아스팔트 도로 건설, 골재 처리 및 콘크리트 생산을 위한 특수 장비를 제조하는 아스텍 인더스트리스(Astec Industries)는 앤시스 소프트웨어를 사용해 아스팔트 드럼 건조기와 수소 버너를 설계 및 최적화하고 있다. 아스텍 인더스트리스의 첨단 기술 디렉터인 앤드류 홉스(Andrew Hobbs) 박사는 “앤시스 플루언트에 옴니버스가 통합되면서 복잡한 물리 시뮬레이션을 시각화할 수 있게 되어 당사와 고객 모두 장비가 어떻게 작동하는지 직관적으로 파악, 놀라울 정도로 디테일한 인사이트를 얻을 수 있었다”면서, “장비의 내부처럼 실제 관측이 불가능한 환경을 시뮬레이션함으로써 제품이 실제로 어떻게 작동할 것인지에 대한 이해를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 성능과 효율을 극대화해 최적화된 설계가 가능해졌다. 이로써 고객들에게 혁신적인 장비와 경쟁력을 제공할 수 있어 만족스럽다”고 말했다. 앤시스의 셰인 엠스와일러(Shane Emswiler) 제품 부문 수석 부사장은 “지금의 디지털 엔지니어링은 직관적이고 효율적이며 또 혁신적인 제품을 설계하기 위해 기술 간 호환성에 더욱 의존하고 있다. 앤시스는 이에 발맞춰 엔비디아와의 협력을 지속 강화해 고객이 시뮬레이션의 결과를 실제처럼 구현, 기존에는 얻기 힘들었던 인사이트를 확보할 수 있도록 지원하고 있다”면서, “이 모든 과정을 앤시스의 익숙한 인터페이스에서 손쉽게 수행할 수 있다는 점이 프로젝트의 일정을 단축하고 제품을 더 빠르게 시장에 출시하는 데에 큰 도움을 줄 것으로 기대한다”고 말했다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장은 “엔비디아 옴니버스의 강력한 시각화 기능과 앤시스 소프트웨어의 예측 정확도를 결합하면 시뮬레이션 인사이트에 대한 접근성을 확대하는 강력한 디지털 엔지니어링 환경을 구축할 수 있다”고 말했다.

작성일 : 2025-03-26

앤시스, 엔비디아와 협업으로 볼보자동차 CFD 시뮬레이션 속도 향상

앤시스가 엔비디아, 볼보자동차와 협력해 공기역학 시뮬레이션 분야에서 우수한 성과를 달성했다고 밝혔다. 앤시스는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU 8개를 시뮬레이션 솔버에 활용하고 CPU 코어를 메싱에 적용한 결과, 전체 시뮬레이션 실행 시간을 기존 24시간에서 6.5시간으로 단축했다. 앤시스는 이번 성과를 통해 반복적인 설계 작업을 가능케 하며, 배터리 전기차(BEV) 최적화 연구를 더욱 심도 있게 지원하고 개발 기간 단축과 시장 출시 속도 가속화에 기여할 것이라고 밝혔다. 또한, 이번 협업이 자동차 산업을 비롯한 항공우주, 모터스포츠, 소비자 전자제품 등 정밀한 유체 흐름 시뮬레이션이 요구되는 다양한 산업 분야에서 새로운 기준을 제시할 것으로 기대하고 있다. 볼보자동차는 전기차 배터리 성능 향상을 위해 고성능 컴퓨팅(HPC)과 전산유체역학(CFD)을 적극 활용하고 있다. 특히, 전기차의 주행 거리 향상에 큰 영향을 미치는 공기역학적 항력(aerodynamic drag)을 최소화하는 작업이 중요한 과제로 떠오르고 있는 가운데, 이를 최적화하기 위해 정밀한 시뮬레이션이 필수로 요구된다. 그러나 고정밀도의 CFD 시뮬레이션은 상당한 시간과 연산 자원을 요구하며, 높은 비용이 소요되는 동시에 최적화 기회가 제한되는 한계점이 있다. 앤시스와 볼보자동차는 EX90 전기자동차의 에너지 효율성 및 주행거리 향상을 위해 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 엔비디아 블랙웰 GPU 8개로 확장해 메싱에 1시간, 솔버에 5.5시간이 소요되는 최적화된 엔드 투 엔드 워크플로를 구현했다. 기존에 2016개의 CPU 코어를 사용해 동일한 시뮬레이션을 실행한 경우와 비교하면 솔버 실행 시간이 2.5배 빨라진 것이다. 이러한 기술 결합은 볼보자동차가 CFD 시뮬레이션을 하루에 여러 차례 반복 실행하고, 다양한 설계 변수를 평가해 설계 최적화를 획기적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 시뮬레이션 프로세스 속도가 빨라짐에 따라 볼보자동차는 배출가스 저감, 주행거리 연장, 효율성 향상 등 국제표준시험방식(WLTP)의 핵심 기준을 더욱 효과적으로 충족할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 볼보자동차의 토르비욘 비르둥(Torbjörn Virdung) CFD 기술 총괄 책임자는 “앤시스 시뮬레이션을 활용하면 기존 방식보다 더욱 빠르게 설계를 최적화하고 가상 테스트까지 수행할 수 있다”며, “제품 효율을 높이기 위해서는 우리가 사용하는 툴과 설루션의 성능을 우선적으로 점검해야 한다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 플루언트는 정밀한 분석이 가능한 데다 엔비디아의 인프라를 통해 계산 속도까지 대폭 향상돼 다양한 설계 옵션을 더욱 빠르고 폭넓게 검토할 수 있어, 결과적으로 우리가 최적의 차량 설계를 단기간에 구현할 수 있게 됐다”고 덧붙였다. 앤시스의 셰인 엠스와일러(Shane Emswiler) 제품 부문 수석 부사장은 “이번 사례는 GPU 기반의 시뮬레이션이 혁신을 촉진하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있음을 보여준다”며, “정밀한 모델링과 빠른 연산 속도를 결합한 GPU 가속 시뮬레이션을 통해 고객은 보다 많은 시뮬레이션을 수행하고 최상의 성능을 가진 제품을 개발할 수 있다”고 말했다. 엔비디아의 팀 코스타(Tim Costa) CAE EDA 및 양자 부문 수석 이사는 “앤시스와 볼보자동차의 이번 협력은 엔비디아의 최신 블랙웰 인프라 설루션이 지닌 뛰어난 성능과 확장성을 엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 입증한 것”이라며, “엔비디아는 앤시스와 같은 소프트웨어 파트너와 함께 컴퓨터 기반 엔지니어링의 미래를 선도하고 있으며, 전에 없던 뛰어난 성능과 높은 확장성을 제공해 고객들이 복잡한 엔지니어링 과제를 해결할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

작성일 : 2025-03-24

엔비디아, “블랙웰 플랫폼으로 CAE 소프트웨어 최대 50배 빨라진다”

엔비디아가 미국 새너제이에서 열린 GTC에서 주요 CAE 소프트웨어 공급업체들이 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 플랫폼을 도입해 자사 시뮬레이션 도구를 최대 50배까지 가속화한다고 발표했다. 이들 공급업체에는 앤시스, 알테어, 케이던스, 지멘스, 시높시스 등이 포함된다. 가속화된 CAE 소프트웨어와 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리 그리고 성능을 최적화하는 블루프린트를 병용하면 자동차, 항공우주, 에너지, 제조, 생명과학 분야 제품의 개발 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 설계 정확도는 높이면서 에너지 효율을 유지할 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다. 소프트웨어 제공업체는 고객이 실시간 인터랙티브 기능을 갖춘 디지털 트윈을 개발하도록 지원할 수 있으며, 이제 엔비디아 블랙웰 기술을 통해 이를 가속화할 수 있다. CAE 소프트웨어 업계에서는 자사 소프트웨어에 블랙웰을 통합하는 생태계가 확장되고 있다. 여기에는 대표적으로 알테어, 앤시스, 비욘드매스, 케이던스, 콤솔, 엔지스(ENGYS), 플렉스컴퓨트, 헥사곤, 루미너리 클라우드, M-스타, 오토데스크 계열사인 나바스토, 뉴럴 콘셉트, 엔톱, 리스케일, 지멘스, 심스케일, 시높시스, 볼케이노 플랫폼스 등이 있다. 케이던스는 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 가속 시스템을 활용해 항공기의 이착륙 시뮬레이션이라는 전산유체역학(CFD)의 대형 과제를 해결하고 있다. 케이던스는 단일 엔비디아 GB200 NVL72 서버에서 케이던스 피델리티(Fidelity) CFD 솔버를 사용해 수십억 개의 셀 시뮬레이션을 24시간 이내에 실행했다. 이는 기존의 수백만 개 코어를 가진 CPU 클러스터에서도 며칠이 지나야 완료가 가능한 작업이었다. 이 혁신을 바탕으로 항공우주 산업은 더 안전하고 효율적인 항공기를 설계하면서도, 비용이 많이 드는 풍동 실험 횟수는 줄여 출시까지 걸리는 시간을 단축할 수 있을 전망이다. 리스케일이 새롭게 출시한 CAE 허브(CAE Hub)를 활용하면 엔비디아 기술과 더불어 다수의 독립 소프트웨어 공급업체가 개발한 쿠다 가속 소프트웨어에 간편하게 접속할 수 있다. 리스케일 CAE 허브는 클라우드에서 엔비디아 GPU와 엔비디아 DGX Cloud(DGX 클라우드)에 기반한 유연하고 향상된 성능의 컴퓨팅과 AI 기술을 제공한다. 고속 항공기를 만드는 붐 슈퍼소닉(Boom Supersonic)은 리스케일 CAE 허브에서 실시간 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)와 블랙웰 가속 CFD 솔버를 사용할 예정이다. 이를 통해 새로운 초음속 항공기 설계와 최적화에 나설 계획이다. 제품 개발 주기의 대부분이 시뮬레이션에 기반한 붐 슈퍼소닉은 블랙웰 GPU로 가속화된 리스케일 플랫폼을 통해 다양한 비행 조건을 테스트하고 시뮬레이션을 반복하며 요구 사항을 개선할 전망이다. 실시간 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 현재 일반적으로 사용이 가능하며, 리스케일 CAE 허브에도 포함돼 있다. 이 블루프린트는 엔비디아 쿠다-X 라이브러리와 엔비디아 피직스네모 AI, 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 통합했다. 더불어 물체 부근의 공기 움직임을 연구하는 외부 공기역학을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 최초로 추가했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “엔비디아 블랙웰에서의 쿠다 가속 물리 시뮬레이션은 실시간 디지털 트윈을 개선하고 엔지니어링 프로세스 전반을 재구상하고 있다. 사실상 모든 제품이 물리적으로 구현되기 훨씬 전에 디지털 트윈으로 먼저 생성되고 생명력을 얻을 날이 다가오고 있다”고 말했다.

작성일 : 2025-03-20