제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (3)   크레오 시뮬레이션 라이브(Creo Simulation Live)는 설계자 중심의 실시간 통합 해석 설루션으로, 빠르고 쉽게 구조·열·모달·유체 해석을 수행할 수 있는 설루션이다. 크레오 12.0 크레오 시뮬레이션 라이브에서는 더욱 향상된 기능으로 제품 개발 효율과 품질을 동시에 높일 수 있다. 이번 호에서는 크레오 12.0에서 추가된 패스너(fastener) 추가 및 예비 하중(preload) 조건 적용, 자동 접촉(contact) 감지 및 생성을 기반으로 하여 구조 해석을 진행해보자.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   이번 호에서는 다음과 같은 어셈블리를 해석해보자. 해석하고자 하는 모든 부품에 필요한 재료를 지정한다.     해석을 하기 위해 메뉴에서 ‘라이브 시뮬레이션’을 선택한다.     ‘시뮬레이션 추가’에서 원하는 해석 유형을 선택한다. 이번 호에서는 구조해석을 하기 위해 ‘구조 시뮬레이션 검토’를 선택한다.     어셈블리를 모두 해석하지 않고 원하는 부품만 해석하기 위해 ‘범위’를 통해 부품을 지정한다. ‘B02482.prt’, ‘B02400.prt’ 이 두 부품을 제외하고 나머지 부품을 모두 선택한다.     다음으로 제약조건을 설정해 보자. ‘고정’ 아이콘을 선택한다.     고정하고자 하는 서피스 면을 선택한 후 확인한다. 예제에서는 그림과 같이 네 개의 구멍을 선택한다.     다음으로는 베어링 하중을 부여한다. 크레오 12.0 라이브 시뮬레이션에서는 베어링 하중을 부여할 수 있다. 베어링 하중을 부여하는 경우 힘이 핀/구멍 연결로 적용되며, 하중 분포는 지정된 방향으로 원통의 절반에 걸쳐 자동으로 적용된다. 베어링 하중은 완전 원통형에서만 지원되고, 강도 및 방향의 기준으로 정의되거나 방향 컴포넌트의 기준으로만 정의될 수 있다. 베어링 하중을 부여할 수 있게 되면서 핀/구멍 연결 하중을 좀 더 정확하게 시뮬레이션할 수 있게 되었다. 메뉴에서 ‘베어링 하중’을 선택한다.     그림과 같이 ‘B02521.prt’의 안쪽 면을 참조로 선택한 후 방향에 값을 입력한다. 이번 호에서는 X 방향으로 ‘-500N’, Z 방향으로 ‘-200N’을 입력한 후 확인한다.     다음으로 두 번째 베어링 하중을 입력한다. 베어링 하중 아이콘을 선택한 후 이번에는 ‘GB6LASTSN001228.prt’의 서피스 면을 참조면으로 선택한다. 하중의 값은 X 방향으로 ‘-200N’, Z 방향으로 ‘50N’의 힘을 입력한 후 확인한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (8)   이번 호에서는 파이프 유로 형상 설계 최적화를 위해 NX CAD와 심센터 스타-CCM+(Simcenter STAR-CCM+)를 사용하여 CAD 치수 변수를 수정하며 유동해석의 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 과정을 소개한다. ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   이번에 사용할 심센터 스타-CCM+는 2006년에 첫 버전이 공개되었으며, 통합된 환경과 클라이언트-서버 접근 방식은 당시의 CFD 해석 방법에 새로운 패러다임을 제시했다. 첫 출시 이후 주요 기능이 빠르게 확장되었는데, 대표적으로 코드의 기반이 되는 ‘메시 파이프라인(mesh pipeline)’과, 산업용 CFD 최초로 다면체(polyhedral) 메시 기술을 도입한 점이 큰 변화였다. 2010년에는 컴퓨팅 하드웨어의 가격이 저렴해지는 반면, 라이선스 비용이 하드웨어 활용의 제약이 된다는 시장의 목소리를 반영해 ‘파워 세션(Power Session) 라이선스’를 도입하였고, 이를 통해 하나의 고정 비용으로 무제한 코어에서 대규모 병렬 해석을 수행할 수 있게 되어, 소프트웨어 사용 비용과 하드웨어 활용 간의 한계를 완전히 해소하는 사용 환경을 마련하였다. 2012년에는 업계 최초로 ‘오버셋 메시(overset meshes)’ 기능을 도입해 실제 현장에서 움직이는 격자 기반 해석을 더욱 직관적으로 구현할 수 있게 되었고, 2015년에는 산업용 CFD를 넘어 유체-구조 연성 등 진정한 다중물리 해석을 지원하기 위해 유한요소(finite elements) 해석 솔버를 통합했으며 전자기 해석까지 기능을 확장했다. 오늘날 스타-CCM+는 자동화 기능, 설계 탐색 도구, 포괄적인 다중물리 해석, 그리고 산업을 선도하는 데이터 분석 및 협업형 가상현실 환경까지 지원하며 그 성장을 지속하고 있다. 그 외에도 다양한 혁신적 진보를 이루었지만, 이 내용만으로도 지난 짧은 기간 내 스타-CCM+가 얼마나 빠르게 발전했는지 잘 보여준다고 할 수 있다.   그림 1   프로세스 자동화 다분야 설계 최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization) 수행 시 설계 및 분석에서 효율적인 데이터 교환 및 프로세스 연동이 필수이므로, 데이터를 신속하고 정확하게 받기 위해서는 다이렉트 인터페이스 포털(Direct Interface Portal)이 필요하다. HEEDS(히즈)에서는 심센터 스타-CCM+를 위한 포털(Portal)을 제공하므로 빠른 설정이 가능하다. 그림 2는 HEEDS에서 제공하는 다양한 설루션의 다이렉트 인터페이스 포털 목록이다.   그림 2   <그림 3>은 파이프 유로 설계 최적화 자동화 워크플로의 주요 단계와 각 툴의 역할을 요약한다.   그림 3   첫째, NX_CAD 포털에서는 HEEDS가 NX CAD의 파트 파일(*.prt)을 NX Expressions를 활용하여 변수(치수 등)를 자동으로 수정한다. 수정된 파이프 형상이 파라솔리드(parasolid) 형식(*.x_t)으로 내보내지는데, 이 파일에는 해석에 필요한 Named Face(경계면) 정보를 포함한다. 둘째, STAR-CCM+ 포털에서는 스타-CCM+ 해석 파일(*. sim)이 전달받은 신규 형상(*.x_t)을 읽고, 메시 업데이트와 경계조건 수정이 자동으로 적용된다. 이후 유동 해석이 수행된 뒤, 결과값은 HEEDS가 자동 추출한다. <그림 3>은 NX CAD와 스타-CCM+ 간의 입력/출력 파일 흐름, 형상 전송, 변수-응답 데이터 매핑 관계를 시각적으로 정리한다. 이처럼 각 단계를 자동화로 설정하면 설계 변수 변경부터 해석 실행 및 결과 평가까지 전체 최적화 과정을 빠르고 효율적으로 반복할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (26)   이번 호에서는 고속 제트 유동 시뮬레이션에서 마주하게 되는 주요 도전 과제를 설명한다. 또한 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver)의 기능을 소개하고, 이를 활용한 사례 연구를 통해 그 잠재력을 강조하고자 한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   초고속 제트 유동을 시뮬레이션하는 것은 기술적으로 매우 도전적인 과제이자 유체역학 분야의 흥미로운 최전선이다. 특히 초음속 및 극초음속 비행 기술이 발전함에 따라, 이러한 극한 속도에서의 복잡한 유동 거동을 이해하는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 마하 1 이상의 속도에서는 공기역학적 힘의 성질이 크게 변하며, 충격파가 발생한다. 이 충격파는 특정한 유동 패턴을 만들어내며, 이는 항공기의 성능, 안정성 및 기동성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 비행 속도가 마하 3을 넘어 특히 스크램제트 엔진이 작동하는 구간에 이르면, 마찰 및 압축으로 인해 발생하는 온도 변화가 섭씨 1500도 이상에 달할 수 있다. 이러한 극한의 열 환경은 설계 시 제대로 고려되지 않으면 재료 피로와 파손을 초래할 수 있다. 하지만 피델리티 LES 솔버(구 Cascade CharLES)와 같은 전산 유체역학(CFD) 도구의 발전으로, 연구자는 이제 고속 비행의 물리 현상을 과거에는 불가능했던 수준의 정밀도로 탐구할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 극한 조건을 정확히 시뮬레이션하려면 무엇이 필요할까? 수많은 시뮬레이션 과제를 어떻게 해결할 수 있을까?     고속 제트 유동 시뮬레이션의 도전 과제 고속 제트 유동을 시뮬레이션하는 것은 온도, 압력, 난류 간의 복잡한 상호작용으로 인해 상당한 어려움을 동반한다. 높은 레이놀즈 수에서는 난류가 매우 불규칙하게 변하기 때문에, 정확한 결과를 얻기 위해서는 강력한 알고리즘과 고성능 컴퓨팅 자원이 필수이다. 가장 큰 과제 중 하나는 압축성 효과를 포착하는 것이다. 고속 유동에서는 밀도 변화 및 충격파와의 상호작용이 유동의 거동을 극적으로 변화시키므로, 이를 정확히 모델링하는 것이 매우 중요하다. 또한 고속 제트 내부의 복잡한 유동 구조를 고려할 때 효과적인 난류 모델링이 필수이며, 정확성과 계산 효율 간의 균형을 찾는 것은 여전히 큰 도전 과제이다. 또 다른 핵심 요소는 열 전달과 수치적 안정성이다. 급격한 온도 구배(gradient)는 경계 조건의 정교한 정의를 요구하며, 그렇지 않으면 시뮬레이션 내에서 반사 오류(artifact)가 발생할 수 있다. 고해상도 수치 기법은 이러한 구배를 포착하는 데 필수이지만, 그만큼 계산 비용도 증가한다. 소음 예측 역시 중요한 과제이다. 제트 소음을 정확하게 예측하려면 유동 시뮬레이션과 함께 공력음향 모델을 통합하여, 다양한 환경에서의 음파 전파를 효과적으로 재현해야 한다. 여기에 연료 분사를 포함하면 혼합(mixing) 모델링이 추가로 필요하며, 이는 전체 제트 성능에 영향을 주는 핵심 요소로 작용한다. 또한, 실험 데이터와의 검증 문제도 간과할 수 없다. 실험적 기준이 제한적인 경우가 많기 때문에 시뮬레이션은 불완전한 데이터와 상이한 가정을 기반으로 진행되어야 하며, 이는 결과 검증을 어렵게 만든다. 이러한 모든 문제는 정교한 전산 도구와 안정적인 고성능 컴퓨팅 인프라가 필수임을 보여준다. 이를 통해 고속 제트 유동 시뮬레이션의 정확도와 효율을 동시에 향상시킬 수 있다.   해결책 : 피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버는 극초음속 및 초음속 유동 시뮬레이션을 위해 개발된 고충실도 전산 유체 역학(CFD) 분석 도구이다. 이 도구는 Large Eddy Simulation(LES)을 고속 항공우주 분야에 확장하여, 극한 유동 환경에서의 고유한 과제를 해결하도록 설계되었다. 고급 수치 기법, 고품질 격자 생성, 뛰어난 병렬 확장성을 결합하여 복잡한 유동을 정밀하게 예측할 수 있다. 다면체 격자 생성(polyhedral mesh generation) : 고급 클리핑 보로노이 다이어그램(clipped Voronoi diagrams)을 활용하여 복잡한 형상에서도 강력하고 효율적인 격자 생성을 지원한다. 이를 통해 정밀하고 확장 가능한 시뮬레이션이 가능하다. 확장성(scalability) : CPU 및 GPU 기반 고성능 컴퓨팅 환경 모두에서 원활하게 작동하도록 설계되어, 고해상도 결과를 빠르고 효율적으로 제공한다. 예측 중심 고충실도 시뮬레이션 : 최신 알고리즘을 통해 충격파 상호작용부터 음향파 전파에 이르기까지 고속 제트 유동의 복잡한 물리 현상을 정밀하게 재현할 수 있다.   사례 연구 : 비선형 음향파형 분석 피델리티 LES 솔버의 성능을 입증하기 위해, 고속 제트 유동을 시뮬레이션하고 그 음향 특성을 분석하는 사례 연구가 수행되었다. 이 연구의 주요 목적은 출구 마하수 3(Mach 3)의 제트 노즐에서 방출된 비선형 음향파형의 전파 현상을 분석하고, 그 결과를 실험 데이터와 비교·검증하는 데 있었다.   ▲ 고속 제트 유동에서의 누적 비선형 음향파형 왜곡 분석     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다   제품이 복잡해지면서 반도체 설계와 전체 시스템의 구현을 통합하는 엔지니어링이 필수가 됐다. 앤시스는 EDA(전자 설계 자동화) 기업 시높시스와 통합을 통해 제품 개발의 전체 과정을 단일 플랫폼으로 지원한다는 비전을 마련했다. 이와 함께 AI(인공지능) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 적용해, 전문가의 전유물이었던 시뮬레이션의 장벽을 허문다는 전략도 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장   ‘실리콘부터 시스템까지’ 아우르는 엔지니어링 시대 연다 제품이 점차 스마트해지고 복잡해지면서 물리 세계와 전자 세계의 만남이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 앤시스와 시높시스는 지난 7월 통합 완료를 발표했는데, 두 회사는 각자의 전문성을 결합해 반도체 칩 설계(실리콘)부터 최종 시스템에 이르는 전체 과정을 지원하는 통합 설루션을 제공할 계획이다. 앤시스의 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장은 “오늘날의 제품은 단순히 기능을 수행하는 것을 넘어 스스로 사고하고, 협업하며, 환경에 적응하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 이런 변화는 엔지니어링의 복잡성을 가중시키고 있으며, 반도체 설계와 물리적 시스템의 구현을 별개로 볼 수 없게 되었다”면서, “시뮬레이션 분야의 선도 기업 앤시스와 EDA 1위 기업 시높시스가 손을 잡은 것은 이런 시대적 요구에 부응하기 위한 것”이라고 설명했다. 맨들로이 부사장은 “시스템은 실리콘의 요구사항을, 실리콘은 시스템의 요구사항을 정확히 이해해야 한다”고 짚었다. 예를 들면, 자동차 기업이 자율주행 기능을 구현하기 위해서는 AI 반도체 설계를 고려해야 하고, 반도체 기업은 칩이 자동차에 쓰일지 데이터센터에 쓰일지에 따라 다른 접근법을 선택해야 한다는 것이다. 제품 개발을 위해 엔지니어링 시뮬레이션과 EDA의 긴밀한 상호작용이 필수가 되면서, 앤시스는 시높시스와의 통합이 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.   물리 기반 시뮬레이션을 EDA 흐름에 통합 양사 통합의 핵심 전략은 앤시스의 강점인 물리 기반 시뮬레이션을 시높시스의 EDA 설계 흐름에 통합하는 것이다. 이를 통해 차세대 인공지능(AI) 칩, 3D IC 등 고도의 반도체를 설계할 때 필수로 고려해야 하는 열, 구조 변형, 뒤틀림 같은 물리적 문제를 설계 초기 단계부터 해결할 수 있게 된다는 것이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 “특히 고대역폭 메모리(HBM)와 같이 여러 칩을 쌓는 ‘스택 구조’에서 이러한 통합 설루션의 가치가 크다. 앤시스는 이미 HBM의 전력 무결성, 열, 구조적 스트레스 분석 분야에서 삼성전자, SK하이닉스 등과 협력해왔다. 앞으로 시높시스와 함께 칩 설계 단계부터 최종 분석까지 아우르는 단일 플랫폼을 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. 앤시스와 시높시스는 조직을 통합하기보다는 각자의 비즈니스 운영 방식을 유지하며 시너지를 낼 수 있는 분야를 탐색하는 데 집중하고 있다. 시높시스가 소수의 반도체 기업을 깊이 있게 지원하는 반면, 앤시스는 수천 개의 다양한 산업군 고객을 보유하고 있어 사업 운영 방식에 차이가 있기 때문이라는 것이 박주일 대표의 설명이다. 그는 “다만, HBM 설루션처럼 시장의 요구가 높은 분야의 기술 통합은 더 빠르게 진행될 수 있다”고 덧붙였다. 앤시스는 시높시스와의 통합 설루션이 특히 복잡한 요구조건을 가진 첨단 산업에서 강점을 발휘할 것으로 보고 있다. 앤시스의 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장은 “이번 합병이 고객들에게 새로운 기술과 기회를 제공할 것으로 기대한다"면서, “물리 시뮬레이션과 EDA의 결합은 제품 개발의 어려운 과제를 해결하는 최고의 포트폴리오가 될 것”이라고 말했다.   ▲ 앤시스 월트 헌 부사장   AI로 엔지니어링의 문턱 낮춘다 앤시스는 인공지능(AI) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 통합해 시뮬레이션의 효율과 속도를 높이고, 전문가 수준의 지식이 필요했던 기술의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 복잡한 제품 개발 환경에서 더 많은 엔지니어가 시뮬레이션 기술을 쉽게 활용하도록 돕는 것이 앤시스 AI 전략의 핵심이다. 맨들로이 부사장은 “시뮬레이션은 고도의 전문 지식을 갖춘 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 하지만 디지털 전환이 가속화되면서 기업의 비용 절감과 시장 출시 기간 단축을 위해 시뮬레이션의 활용을 확대하려는 요구가 커졌다”면서, “앤시스는 전문 지식에 대한 의존도를 낮추고 더 많은 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 AI 기술이 탑재된 플랫폼을 제공하는 것을 최우선 과제로 삼고 있다”고 설명했다. AI 기술은 초기 머신러닝(ML) 기반의 최적화 도구를 넘어, 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 비서를 거쳐 완전히 자율화된 에이전틱 AI(agentic AI)로 나아가고 있다. 헌 부사장은 크게 네 가지 방향에서 AI를 앤시스 설루션에 적용하고 있다고 소개했다. 스마트 UI(사용자 인터페이스) : UI에 AI를 내장해 반복적인 작업을 자동화함으로써 엔지니어의 작업 효율을 높인다. 앤시스GPT(AnsysGPT) : 오픈AI의 기술을 기반으로 하는 앤시스GPT는 자연어 질의응답을 통해 사용자가 엔지니어링 문제에 대한 답을 더 빠르게 찾도록 돕는다. AI 내장 솔버 : 엔지니어링 해석의 핵심 엔진인 솔버 자체에 AI 기술을 통합해 문제 해결 속도를 이전보다 크게 높였다. 심AI(Ansys SimAI) : 과거의 방대한 시뮬레이션 데이터셋을 학습한 AI 솔버이다. 예를 들어, 기존에 일주일이 걸리던 자동차 외부 공기역학 해석 작업에 심AI를 활용하면 단 하루 만에 완료할 수 있다. 헌 부사장은 “앤시스GPT는 이미 2만여 고객사에서 활발히 사용되고 있으며, ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿’도 개발하고 있다. 이 코파일럿은 지난 50년간 축적된 앤시스의 제품 개발 지식을 LLM에 탑재한 형태이다. 유동, 구조, 전자기학 등 모든 분야의 엔지니어링 콘텐츠를 단일 플랫폼 안에서 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 될 것”이라고 소개하면서, “이런 혁신을 바탕으로 앤시스와 시높시스는 고객이 미션 크리티컬한 과제를 해결하고 AI 기반 제품과 서비스를 성공적으로 개발할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.   솔버 최적화와 클라우드로 컴퓨팅 인프라 부담 해결 시뮬레이션과 AI 기술은 모두 대량의 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 기업에서는 컴퓨팅 인프라의 구축과 운용에 대한 부담이 클 수밖에 없다. 헌 부사장은 “소프트웨어 최적화와 유연한 클라우드 지원을 통해 고객들이 인프라 제약 없이 혁신에 집중할 수 있도록 돕겠다”고 밝혔다. 우선 R&D 차원에서 앤시스는 자사 솔버의 코드를 전면 재작성하고 있다. CFD(전산 유체 역학)와 전자기를 비롯해 모든 분야의 솔버를 GPU(그래픽 처리 장치) 환경에서 구동되도록 최적화하는 것이 핵심이다. 또한, 앤시스는 AWS(아마존 웹 서비스) 및 마이크로소프트 애저(Azure)와 협력해 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 고객사가 대규모 해석과 같이 추가적인 컴퓨팅 성능이 필요할 경우 언제든지 클라우드 자원을 활용해 작업을 확장할 수 있도록 하겠다는 것이다. 헌 부사장은 “시높시스 역시 자체 클라우드를 통해 컴퓨팅 리소스를 제공하고 있는데, 향후 이를 통합하면 더욱 시너지를 낼 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 앤시스코리아 박주일 대표   한국은 가장 복잡한 제품 개발하는 전략적 요충지 앤시스코리아는 최근 몇 년간 두 자릿수의 성장세를 유지하고 있으며, 올해는 예년보다 더 큰 폭의 성장을 예상하고 있다. 박주일 대표는 “이런 성장의 배경에는 국내 시장의 확고한 디지털 전환(DX) 트렌드와 갈수록 복잡해지는 제품 설계 환경이 있다”고 짚었다. 그는 “한국 기업들은 반도체, 자동차, 조선, 항공우주 등 모든 산업 영역에서 최고 수준의 복잡한 제품을 설계하며 글로벌 기업과 경쟁하고 있으며, 그만큼 국내 고객의 기술적 요구 수준 또한 높다”면서, “앤시스 코리아는 높은 수준의 국내 고객 요구를 시뮬레이션 기술로 충족시키는 것을 최우선 과제로 삼고 있으며, 이를 위해 국내 리소스뿐만 아니라 글로벌 조직과의 긴밀한 협업을 통해 한국 시장과 고객을 적극 지원하고 있다”고 설명했다. 앤시스는 HBM, 3D IC와 같은 스택 구조 반도체의 전력 무결성, 열, 구조 변형 문제 해결을 위해 국내 반도체 기업들과 협력하고 있다. 그리고 고밀도 AI 칩을 개발하는 국내 스타트업들과도 협력을 진행 중이다. 우주 산업에서는 국내 스타트업과 협력해 인공위성의 수명과 성능을 위협하는 우주 잔해물 문제 해결을 돕고 있다. 또한, 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 국내 대기업을 중심으로 AI 기술이 탑재된 시뮬레이션 설루션 도입을 빠르게 진행 중이다. 맨들로이 부사장은 “한국 앤시스 고객의 만족도는 96.8%로 역대 최고치를 기록했으며, 이는 지난 몇 년간 꾸준히 상승해 온 결과이다. 앤시스는 이러한 높은 만족도에 큰 자부심을 가지고 있으며, 앞으로도 최고의 기술을 통해 한국 고객들을 지원하는 데 집중할 것”이라고 전했다.    ▲ 앤시스코리아는 9월 17일 연례 콘퍼런스 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2025’를 열고, 최신 기술 트렌드와 함께 자사의 비전, 신기술, 고객 사례를 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 8월 28일 CNG TV 웨비나를 통해 ‘개발 기간 단축을 위한 설계자향 해석 방안(CAD to CAE)’을 주제로, Simcenter FLOEFD(심센터 플로EFD) 기반의 최신 CFD(전산 유체 역학) 접근법을 소개했다. 이날 권중혁 대표, 김택민 대표, 안정근 프로가 발표자로 참여해 설계·해석 통합 프로세스를 중심으로 사례와 시연을 공유했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 권중혁 영업대표, 김택민 영업대표, 안정근 프로   설계자가 직접 활용 가능한 CAD 내장 CFD 이번 웨비나에서는 설계 초기 단계에서 CFD를 활용하는 ‘프런트로딩 CFD(Frontloading CFD)’의 필요성이 강조됐다. 심센터 FLOEFD는 NX, 솔리드 엣지, 카티아, 크레오 등 주요 CAD에 완전 내장되어 별도의 형상 단순화 과정 없이 곧바로 해석을 수행할 수 있다. 스마트셀(SmartCell) 기술과 안정적인 솔버를 기반으로 설계자도 손쉽게 CFD를 활용할 수 있다는 점이 차별화 요소다. 권중혁 영업대표는 “제품 개발에서 설계자향 해석은 이제 선택이 아닌 필수”라며, “CAD에 내장된 FLOEFD를 통해 설계 단계부터 성능을 검증하고 품질과 개발 속도를 동시에 높일 수 있다”고 강조했다. FLOEFD는 방산·항공우주, 자동차, 전자, 냉동공조 등 다양한 산업에 적용되고 있으며, SSD·스마트폰·ADAS 컨트롤러 등 실제 사례도 소개됐다.   파라메트릭 설계와 해석의 연계 김택민 영업대표는 NX 익스프레션(NX Expression)을 활용한 파라메트릭 설계 방안을 발표했다. NX 익스프레션은 변수와 수식을 통해 모델을 지능적으로 제어하며, 팀센터(Teamcenter) PLM과 연계해 제품 옵션과 규칙을 CAD 모델 변수에 직접 연결할 수 있다. FLOEFD와 결합 시 모델 변경이 자동으로 해석 조건에 반영돼 설계와 해석 간 불일치를 최소화한다. 김택민 영업대표는 “설계와 해석을 하나의 연속된 프로세스로 연결함으로써 생산성과 최적화 속도를 크게 높일 수 있다”고 강조했다.   IGBT 냉각 해석 시연 안정근 프로는 IGBT 냉각 해석 데모를 통해 FLOEFD의 실제 활용법을 소개했다. NX CAD 환경에서 곧바로 CFD를 수행할 수 있으며, 자동 체적 검출·위자드 기반 초기 설정·자동 메싱 등 편의 기능이 제공된다. 또한 DOE(실험계획법)와 HEEDS(히즈) 모듈을 통한 최적화 기능으로 다양한 설계안을 빠르게 비교할 수 있다. 안정근 프로는 “FLOEFD는 설계자가 직접 사용할 수 있는 쉽고 빠른 해석 솔루션으로, 초기 설계 단계에서 성능을 검증하는 프런트로딩 CFD의 장점을 극대화한다”고 말했다. 한편, 이번 웨비나는 설계와 해석의 간극을 줄이고, 제품 개발 속도를 높일 수 있는 CAD 내장 CFD의 실제 활용 전략을 제시해 관심을 모았다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 FLOEFD를 통해 설계자가 초기 단계부터 성능 검증과 최적화를 수행할 수 있도록 지원하며, 기업의 제품 경쟁력 강화를 돕고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   빠르게, 그리고 깊게 지난 2년간 필자는 정신없이 AI 지식을 흡수하고 수많은 설루션을 직접 사용했다. 신기함과 불편함이 뒤섞인 체험 끝에, 직감적으로 2025년이 인공지능 기술의 이정표가 될 것이라 확신하게 됐다.   거시 흐름, 지능형 자동화와 에이전트의 부상 인공지능(AI) 기술의 발전은 2024년을 기점으로 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 산업과 사회 전반의 혁신을 촉발하는 핵심 동력으로 자리 잡았다. 여러 분석가는 2024년이 AI 도입의 해였다면, 2025년은 AI가 기존 산업의 경계를 허물고 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 ‘혁신의 해’가 될 것으로 전망하고 있다. 이러한 변화의 물결 속에서 기업들은 막연한 기대감을 넘어, AI 기술을 통해 실질적인 비즈니스 가치(ROI)를 창출하는 데 집중하고 있다. 특히, 반복적이고 명확한 규칙 기반의 작업을 AI로 자동화함으로써 즉각적인 효율성 증대와 함께 투자 성과를 확보하는 전략이 부상하고 있다. 이러한 맥락에서 ‘지능형 자동화(intelligent automation)’는 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 워크플로를 자율적으로 처리하고 의사결정까지 내리는 단계로 진화하고 있다. 이는 ‘AI 에이전트’의 형태로 구현되며, 응용 AI의 차세대 진화로 주목받고 있다.  이러한 거시적 흐름 속에서 AI 기술의 3대 핵심 분야인 언어 모델, 이미지 및 영상 모델, 음성 모델의 최신 기술적 동향과 시장 변화를 심층적으로 분석하고, 나아가 이들 간의 융합 현상인 ‘멀티모달 AI’의 부상을 조망함으로써 비즈니스 리더와 기술 전문가에게 전략적 통찰을 만들어 봤다. 첫 번째, 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신은 대부분 ‘트랜스포머(transformer)’ 아키텍처에 기반을 두고 있다. GPT-4, LLaMA 2, Falcon 등 현재 시장을 선도하는 모델은 이 아키텍처를 활용하여 방대한 데이터 세트에서 인간 언어의 패턴과 구조를 학습한다. 트랜스포머는 언어 모델의 근간을 이루며, 그 영향력은 비단 텍스트에만 머무르지 않고, 오픈AI(OpenAI)의 최신 비디오 생성 모델인 소라(Sora)의 ‘디퓨전 트랜스포머’ 아키텍처에도 확장 적용되고 있다. 최근 LLM 훈련 방법론은 단순히 모델의 규모를 키우는 것을 넘어, 효율과 특화된 성능을 확보하는 방향으로 진화하고 있다. LLM 시장은 ‘규모’를 추구하는 초대형 모델(LLM)과 ‘효율’을 추구하는 소형 언어 모델(SLM)이 공존하는 양면적 발전 양상을 보인다. GPT-4o나 제미나이(Gemini)와 같은 초대형 모델은 뛰어난 범용성과 성능으로 시장을 선도하는 한편, 특정 산업이나 용도에 맞게 최적화된 SLM은 적은 비용과 빠른 속도를 무기로 틈새시장을 공략하고 있다. 이러한 이원화된 전략은 기업이 적용 업무의 성격에 따라 두 모델을 전략적으로 선택하거나 조합하는 하이브리드 접근법을 채택하도록 유도하고 있다. 두 번째, 최근 이미지 및 영상 생성 모델의 핵심 기술은 ‘디퓨전 모델(diffusion model)’이다. 이 모델은 기존의 생성적 적대 신경망(GAN)이 가진 ‘모드 붕괴(mode collapse)’ 문제를 해결하며 고품질의 다양하고 사실적인 이미지 생성을 가능하게 했다. 디퓨전 모델은 이미지에 점진적으로 노이즈를 추가한 뒤, 이 노이즈를 단계적으로 제거하며 깨끗한 이미지를 복원하는 방식을 사용한다. 이 기술은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 달리(DALL-E)와 같은 대표적인 서비스에 활용되고 있다. 대규모 언어 모델과 마찬가지로, 이미지 및 영상 모델 역시 규모의 확장과 효율의 최적화라는 상반된 흐름을 동시에 경험하고 있다. 디퓨전 모델은 모델의 규모가 클수록 더 좋은 성능을 보이지만, 그만큼 막대한 연산 자원과 느린 처리 속도라는 문제에 직면한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 모델 경량화와 처리 속도를 높이는 기술적 접근이 중요하게 다루어지고 있다. 이는 AI 기술의 상용화와 대중화를 위한 필수 단계이다. 영상 생성 기술은 미디어 및 엔터테인먼트 산업의 콘텐츠 창작 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 텍스트 입력만으로 원하는 비디오를 만들 수 있는 능력은 브레인스토밍을 가속화하고, 마케팅 자료, 게임 비주얼, 와이어프레임 및 프로토타입 제작 시간을 획기적으로 단축시켜 기업의 시장 대응력을 높인다. 특히, 전자상거래 기업은 AI 생성 이미지를 사용하여 다양한 제품 쇼케이스와 맞춤형 마케팅 자료를 대규모로 제작할 수 있다. 세 번째, 음성 모델은 크게 음성 신호를 텍스트로 변환하는 ‘음성 인식(ASR : Automatic Speech Recognition)’과 텍스트를 음성으로 변환하는 ‘음성 합성(TTS : Text-to-Speech)’ 기술로 구분된다. 딥러닝 기술의 발전은 이 두 분야에 혁명적인 변화를 가져왔다. 음성 인식(ASR) : 딥러닝 기반의 엔드 투 엔드 모델은 음향 모델링과 언어 모델링 과정을 통합하여 ASR의 정확도를 비약적으로 향상시켰다. 최신 시스템은 배경 소음을 제거하고 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하2025/10여 문맥을 이해함으로써 최대 99%에 가까운 정확도를 달성하고 있다. 이는 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 것을 넘어, 사용자의 의도를 정확히 이해하고 적절하게 대응하는 대화형 AI 시스템의 핵심 기반이 된다. 음성 합성(TTS) : 딥러닝 기반 모델은 기계적인 느낌을 벗어나 사람처럼 자연스럽고 운율이 담긴 목소리를 생성하는 데 큰 발전을 이루었다. 이는 텍스트 분석, 운율 모델링, 그리고 실제 음성 파형을 생성하는 ‘보코더(vocoder)’ 과정을 통해 이루어진다. 현대 음성 합성 기술의 발전 방향은 단순히 자연스러움을 넘어, 인간-기계 상호작용을 더욱 몰입감 있고 개인화된 경험으로 이끄는 데 있다. 감정 표현 TTS : 이는 기계에 감정을 부여하여 인간 언어와 더욱 유사한 음성을 생성하는 것을 목표로 한다. 기쁨, 슬픔, 분노 등 다양한 감정을 표현하는 음성 합성은 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만든다. 개인화된 음성 합성(Personalized TTS) : 이 기술은 약 1시간 분량의 데이터만으로 개인의 목소리를 복제하여 맞춤형 TTS를 만드는 연구 단계에 있다. 이는 부모의 목소리로 동화책을 읽어주는 등 감성적이고 따뜻한 응용 분야에 적용될 가능성을 열어준다.   감성으로 완성되는 기술 올해는 유난히 더운 것인지 아니면, 우리가 에어컨 환경에 너무 노출되어서 더위에 대한 저항력이 없어진 것인지는 모르지만 너무 더워서 정신적 활동이 힘들었다. 그 와중에 개인 자료를 정리하던 중에 개인적으로는 필자의 입사 이력서 사진을 우연히 찾아봤으나, 손상이 많이 되어서 인공지능으로 복원해 보기로 했다.     그림 1. 옛날 사진을 스마트폰으로 촬영한 이미지와 구글 인공지능으로 생성한 이미지   우선 스마트폰으로 이 사진을 찍은 다음 구글의 제미나이로 복원하고 다양한 모습으로 재현해 봤다. 그리고 동영상도 만들어 봤다. 아주 작고 희미한 흑백 사진이라고 우리의 머리속에 있는 이미지와 유사할 때까지 계속 보강된 이미지를 만들 수 있다. 그래서 최근에는 ‘포즈의 정리(Theorem of Pose)’라는 책을 구입해서 인공지능 생성 이미지 프롬프트를 본격적으로 연구해 보기로 했다.     그림 2. 구글 제미나이로 생성된 이미지   돌이켜보면 생각보다 빠른 속도다. 기술은 때로 불안과 경외를 동시에 불러온다. 그러나 확실한 것은, 인공지능이 우리의 감성을 자극하기 시작했다는 사실이다. 오래된 사진이 되살아나고, 목소리가 감정을 띠며, 텍스트가 움직이는 영상으로 변한다. 도입의 해를 지나 혁신의 해로 들어서는 지금, 우리는 효율을 넘어 의미를 설계해야 한다. AI는 결국, 우리 일과 삶의 이야기를 더 풍부하게 엮어내는 도구다. 기술이 감성을 만나 경험을 재편할 때, 진짜 혁신은 비로소 현실이 된다. 기업의 입장에서 2024년이 ‘도입의 해’였다면 2025년은 운영 방식 자체를 재정의하는 ‘혁신의 해’다. 기업은 막연한 기대가 아니라 ROI로 말하기 시작했고, 반복적·규칙 기반 업무를 AI로 자동화하여 즉각적인 효율과 투자 성과를 확보하는 전략이 주류로 부상했다. 그 중심에는 언어, 시각(이미지·영상), 음성이라는 세 가지 축과 이들을 촘촘히 엮어내는 멀티모달 AI가 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.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (9)   지난 호에서는 ‘개별 관찰’, ‘집단 관찰’, ‘확률과 통계’에 관한 주제의 세 번째 이야기로 ‘확률과 통계’에 관해서 생각해 보았다. 통계는 단순한 숫자놀음이지만 그 숫자를 어떻게 얻었는지 어떻게 해석해야 하는지를 고민하지 않고 사용하게 되면 의도와는 다르게 엉뚱한 결론에 도달할 수 있다. 룰렛 돌림판과 주사위의 경우를 예로 들어 확률과 통계에 관해서 생각해 보았다.  이번 호에서는 ‘작용, 반작용, 상호작용’을 주제로 주변에서 일어나는 일들을 조금 특별한 시각으로 바라보고자 한다. 뉴턴의 운동법칙, 작용, 반작용, 상호작용의 사전적 의미, 다양한 물리 현상, 생태계의 상호작용, 사회적 상호작용, 관점의 차이, 상관관계를 통해서 세상을 알아가는 방법 등을 예로 들어가며 이야기를 전개한다.   ■ 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. 분수대 위에서 작은 힘만 가해도 자유롭게 회전하는 돌로 만든 지구본   유체 베어링 오래전에 분수대 위에서 작은 힘만 가해도 자유롭게 회전하는 돌로 만든 지구본을 보고 신기해했던 기억이 있다.(그림 1) 마치 중력이 작동하지 않는 듯한 인상을 받았다. 지구본을 만든 돌의 무게를 상상하면 그런 느낌이 들 수밖에 없다. 기계적 베어링 대신에 물을 베어링으로 사용한 유체 베어링이 사용된 것이다. 유체 베어링(fluid bearing 또는 fluid dynamic bearing)은 베어링 표면 사이에서 빠르게 움직이는 가압 액체 또는 가스의 얇은 층에 의해 하중이 지지되는 베어링이다. 움직이는 부품 사이에 접촉이 없다. 부품 사이에 마찰이 없어 유체 베어링은 다른 많은 종류의 베어링보다 마찰, 마모 및 진동이 적은 것이 특징이다. 일부 유체 베어링은 올바르게 작동하는 조건에서는 부품의 마모가 거의 없다. <그림 1>의 경우에는 지구본이 완벽한 구의 형태가 되어야만 물이 베어링의 역할을 할 수 있다. 물이 지구본에 작용하는 중력을 거슬러 지구본을 들어올려야 하는데 지구본을 감싸고 있는 링(ring)과의 간격이 장소에 따라 차이가 있으면 압력이 고르게 걸리지 않게 된다. 따라서 무거운 지구본을 부양할 수 없게 되고 지구본을 자유롭게 회전시킬 수도 없다. 지구본이 떠 있는 상태에서 자유롭게 회전할 수 있다면 작은 힘으로 회전 방향과 속도를 바꿀 수 있다. 마찰력이 거의 없기 때문이다.   뉴턴의 운동법칙 고전역학에서 뉴턴의 운동법칙(Newton's laws of motion)은 물체의 운동을 세 가지의 원리로 설명한 물리 법칙이다.(그림 2) 영국의 수학자, 물리학자, 천문학자였던 아이작 뉴턴이 도입한 이 법칙은 고전역학의 기본 바탕을 이루고 있다. 라틴어로 1687년에 출판된 ‘자연철학의 수학적 원리(Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica, Mathematical Principles of Natural Philosophy)’라는 책에서 뉴턴의 운동법칙 세 가지가 소개되었다. 제1법칙은 ‘관성의 법칙’ 또는 ‘갈릴레이의 법칙’으로 불린다. 물체의 질량 중심은 외부 힘이 작용하지 않는 한 일정한 속도로 움직인다. 마찰이나 에너지 손실이 없다면 관성으로 속도가 유지된다. 즉, 물체에 가해진 알짜 힘(net force)이 0일 때 물체의 속도가 변하지 않으므로 질량 중심의 가속도는 0(a = 0, V : Constant)이다. 제2법칙은 ‘가속도의 법칙’으로 불린다. 물체의 운동량의 시간에 따른 변화율(가속도, a)은 그 물체에 작용하는 힘(F, 크기와 방향에 있어서)과 같다. 물체에 더 큰 알짜 힘이 가해질 수록 물체의 운동량 변화는 더 커진다.(F = ma) 물체에 힘을 가하면 힘이 가해진 물체는 운동량이 바뀐다. 제3법칙은 ‘작용과 반작용의 법칙’으로 불리며, 물체 A가 다른 물체 B에 힘을 가하면 물체 B는 물체 A에 크기는 같고 방향은 반대인 힘을 동시에 가한다.(FAB = -FBA ). ‘모든 작용에 대해 크기는 같고 방향은 반대인 반작용이 존재한다’라고 설명하기도 한다. 당연한 이야기같기도 하고 알 듯 말 듯한 이야기같기도 하다. 필자도 글을 쓰면서 아무리 간단한 사실도 언어를 사용해서 표현한다는 것이 얼마나 어려운 일인지 생각하게 된다. 실제로 언어로 표현된 많은 사실, 느낌, 감정이 얼마나 정확하게 표현된 것이고 그 의미를 얼마나 정확하게 이해할 수 있는지 의문스러울 때가 많다.   그림 2. 뉴턴의 세 가지 운동법칙   작용, 반작용, 상호작용의 사전적 의미 때로는 이미 잘 알고 있고 자주 사용하는 용어나 단어도 어떤 의미로 사용되는지 살펴보면 의외로 새로운 발견을 하게 되는 경우가 있다. 이번 기회에 작용, 반작용, 상호작용이라는 단어의 뜻을 사전에서 찾아보자. 작용(action) 어떠한 현상을 일으키거나 영향을 미침 [물리] 어떠한 물리적 원인이나 대상이 다른 대상이나 원인에 기여함 또는 그런 현상. 역학에서 물체 사이의 힘도 이 결과로 생긴다.  [철학] 현상학에서, 표상·의식·체험 따위의 심리적 과정에 있어서 대상의 의미 내용을 지향하는 능동적인 계기를 이르는 말 반작용(reaction)  어떤 움직임에 대하여 그것을 거스르는 반대의 움직임이 생겨남 또는 그 움직임 [물리] 물체 A가 물체 B에 힘을 작용시킬 때, B가 똑같은 크기의 반대 방향의 힘을 A에 미치는 작용. 한쪽에 미치는 힘을 작용이라 할 때, 그 다른 쪽에 미치는 힘을 이른다.  상호작용(interaction)  [생명] 생물체 부분들의 기능 사이나, 생물체의 한 부분의 기능과 개체의 기능 사이에서 이루어지는 일정한 작용 [사회] 일반 사람이 주어진 환경에서 다른 사람이나 사물과 서로 관계를 맺는 모든 과정과 방식     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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 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.

개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   스피라텍(SpiraTec) 그룹은 디지털 전환, 엔지니어링, 로봇 공학, 자동화 및 산업 IT를 전문으로 하는 공정 산업의 산업 공학 및 설루션 분야의 글로벌 플레이어이다. 스피라텍의 가상 커미셔닝 전문성은 제조사가 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 전 세계적으로 디지털화를 가속화하는 데 도움을 준다. 이번 호에서는 스피라텍이 고객이 주요 산업 과제를 해결하도록 돕는 방법과 유니티(Unity)를 기반으로 가상 커미셔닝을 위한 협업적이고 접근 가능한 설루션을 목표로 하는 오픈 소스 이니셔티브인 ‘오픈 커미셔닝’의 배경과 여정을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   ▲ 생산 라인의 디지털 트윈 : PLC 및 로봇 컨트롤러 통합으로 물질 흐름 시뮬레이션   산업이 디지털 전환을 가속화함에 따라 제조사는 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 비용을 줄이며 지속 가능성 목표를 달성해야 한다는 압박을 받고 있다. 이 모든 과정에서 단편화된 데이터, 구식 방법론 및 제한된 표준화로 어려움을 겪고 있다. 이러한 도전 과제는 더 스마트하고 통합된 설루션을 요구한다. 그리고 여기서 디지털 트윈과 가상 커미셔닝이 등장한다. 글로벌 디지털 트윈 시장은 수요가 급증하고 있다. 2024년에는 177억 3000만 달러로 평가되며, 2025년에는 244억 8000만 달러에서 2032년에는 2593억 2000만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 캡제미니 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)의 디지털 트윈 리포트에 따르면, 57%의 조직이 지속 가능성을 디지털 트윈 투자에 대한 주요 동력으로 언급하며, 51%는 이러한 기술이 환경 목표 달성에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 디지털 트윈 기술의 주요 응용 프로그램인 가상 커미셔닝은 디지털화의 게임 체인저로, 제조사가 실제 배포 전에 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있게 하여 자원 소비를 줄이고 비용을 절감한다.   가상 커미셔닝 이해하기 전통적으로 자동화에서 커미셔닝은 새로운 시스템(장치, 기계, 공장 등)을 완전 작동 가능한 생산 준비 상태로 만드는 과정을 의미한다. 과거에는 대부분의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 프로그래밍 및 시스템 테스트가 물리적 하드웨어가 제자리에 있어야 했으며, 이는 종종 비용이 많이 드는 지연과 막판 문제 해결을 초래했다. 가상 커미셔닝은 이 패러다임을 뒤집고 전체 커미셔닝 프로세스를 디지털 환경에서 복제한다. 실제 장치, 센서 및 액추에이터와 통신하는 대신, PLC는 디지털 트윈과 통신한다. 이는 실제 시스템의 동작을 정확하게 반영하는 에뮬레이션 모델이다. 중요하게도, 동일한 PLC 프로그램 코드는 가상 및 물리적 단계 모두에 사용되어, 물리적 하드웨어가 준비되면 코드 수정이나 막판 재작성 없이 원활한 인계를 보장한다.   ▲ 가상 커미셔닝 : 물리적 배포 전에 디지털 프로세스 시뮬레이션 및 최적화   가상 커미셔닝이 실제 가치를 제공하는 방법 효율성 향상 가상 커미셔닝은 현장 테스트와 물리적 프로토타입의 필요성을 줄여 시간과 비용을 절감한다. 또한 디지털 환경에서 팀이 신속하게 반복할 수 있도록 하여 개발 주기를 가속화하고 시장 출시 시간을 단축한다.   위험 감소 시뮬레이션을 통해 오류를 조기에 발견함으로써, 가상 커미셔닝은 비용이 많이 드는 실수의 위험을 줄인다. 더욱이, 팀이 위험한 작업을 디지털로 시뮬레이션할 수 있도록 하여 물리적 구현 전에 잠재적 위험을 제거함으로써 더 안전한 배포를 지원한다.   협업 및 혁신 현실적인 시뮬레이션은 교차 기능 팀 간의 더 나은 정렬을 촉진한다. 가상 공간에서 시스템을 시각화하고 상호작용함으로써 이해관계자는 더 깊은 통찰력을 얻고, 전반적인 커뮤니케이션을 향상시켜 창의성과 혁신을 촉진한다.   제약에서 능력으로 : 유니티로의 전환 스피라텍은 고객이 가상 커미셔닝을 운영에 원활하게 통합하도록 돕는 단일 목표를 추진해 왔다. 스피라텍은 제한된 확장성을 가진 폐쇄 시스템, 작은 사용자 커뮤니티 및 최소한의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)에 직면했다. 이러한 조건은 공급업체 종속을 촉진하고 프로젝트 위험을 증가시켰다. 이러한 제한은 종종 시간 지연을 일으키고, 고객이 필요로 하는 접근 가능하고 확장 가능한 설루션의 가능성을 없앴다. 유니티는 스피라텍의 큰 장애물을 극복하는 열쇠가 된 실시간 3D 엔진이다. 유니티의 편집기의 힘을 활용함으로써 스피라텍은 최첨단 물리학 및 렌더링 기능을 얻었을 뿐만 아니라, 디지털 트윈 모델 개발에 대한 전체 접근 방식을 근본적으로 변화시켰다. 유니티의 다양한 기술 및 기능은 여러 문제를 해결하고 스피라텍의 디지털 트윈 개발 프로세스를 형성하는 데 도움이 되었다. 프리팹 시스템 : 객체 지향적 접근 방식을 통해 재사용 가능한 구성 요소 라이브러리를 활용하여 디지털 트윈을 생성할 수 있다. 이는 다양한 프로젝트에서 일관된 품질을 유지하면서 개발 속도를 크게 가속화한다. 픽시즈(Pixyz) : CAD 데이터를 원활하게 가져오고 특정 메타데이터 및 고객 기준에 따라 디지털 트윈을 생성하기 위한 규칙 기반 워크플로를 설정할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI) 툴킷 : 편집기 및 런타임을 위한 UI 콘텐츠의 생성 및 향상을 가능하게 하여, 사용자 정의 도구 및 인터페이스에 대해 더 매끄러운 사용자 경험을 제공한다. 작업 시스템 : 복잡한 프로세스(예 : 유체 흐름, 대량 물질 이동 및 스트레스 모델링) 및 대규모 디지털 트윈 프로젝트의 효율적인 다중 스레드 시뮬레이션을 가능하게 한다. 분석기 및 저장 프로파일러 : 성능 병목 현상에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 배포 전에 프로젝트 품질을 최적화하고 개선할 수 있게 하며, 궁극적으로 고객에게 더 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다.   대규모 디지털 트윈 내부 : 창고 커미셔닝의 재구상 물류 회사의 창고 시뮬레이션을 특징으로 하는 성공 사례에서 스피라텍은 12개의 가상 PLC를 완전한 디지털 환경에 통합했다. 모델은 필드버스 에뮬레이션과 드라이브, 안전 모듈 및 RFID 리더와 같은 산업 구성 요소의 시뮬레이션을 특징으로 했다. 사용성을 높이기 위해 대규모 시뮬레이션에 최적화된 경량의 강력한 독립 실행형 *.exe 애플리케이션을 제공하는 맞춤형 사용자 인터페이스가 개발되었다. 또한 시스템은 창고 관리 시스템(WMS)과 원활하게 통합되어, 안전한 가상 환경에서 실시간 제품 데이터 관리를 위한 네이티브 텔레그램 통신을 가능하게 했다. 이는 물리적 기계가 존재하기도 전에 포괄적인 소프트웨어 검증을 보장하여 품질을 크게 향상시키고 배포 위험을 줄였다. 이 이니셔티브는 커미셔닝 시간을 30% 줄였다, 프로젝트 일정을 가속화하면서 비용과 위험을 줄였다. 효율성 향상을 넘어, 이는 부서 간 협업을 강화하여 비용 효율적인 반복 개발과 더 빠른 개념 증명 검증을 가능하게 했다.   ▲ 개방형 커미셔닝으로 구축된 창고 운영 시뮬레이션   효율을 넘어 : 시뮬레이션을 통한 지속 가능성 추진 가상 커미셔닝에 대한 대화는 종종 단축된 커미셔닝 시간과 개선된 협업에 초점을 맞추지만, 이러한 이점은 지속 가능성과 관련하여 특히 실질적인 비즈니스 가치로 직접 전환된다. 스피라텍은 고객과 협력하여 후속 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 트윈의 사용을 확장하기 시작했으며, 지속 가능성과 비용 절감의 잠재력은 크다. 프로세스를 간소화하고 고충실도 시뮬레이션을 활용함으로써 기업은 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. 장비 수명의 연장 : 시뮬레이션 데이터로 훈련된 예측 유지보수 알고리즘을 사용하여 조직은 마모를 최소화하고 비용이 많이 드는 교체 및 수리를 연기한다. 고장 감소는 유지보수 비용을 직접 낮추고 계획되지 않은 다운타임을 줄인다. 자원 소비의 절감 : 가상 환경에서 제어 논리와 워크플로를 검증함으로써, 팀은 에너지 사용을 줄이고 자재 낭비를 최소화하는 효율성 격차를 식별할 수 있다. 이러한 개선은 환경 목표를 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운영 비용을 줄인다. 시장 출시 시간의 가속화 : 가상 커미셔닝은 물리적 프로토타입과 긴 현장 테스트의 필요성을 최소화한다. 결과적으로 기업은 제품을 더 빠르게 출시하고, 시장 점유율을 더 빨리 확보하며, R&D 투자에 대한 더 빠른 수익을 실현할 수 있다. 현장 면적의 축소 : 더 적은 문제 해결 방문과 짧은 설치 시간은 여행 관련 배출가스와 비용을 줄인다. 이 혜택은 여러 글로벌 시설을 가진 조직에 대해 크게 확장된다.   미래를 함께 형성하기 : 커뮤니티 주도 이니셔티브 협업과 개방성이 가상 커미셔닝의 가장 큰 혁신을 이끌어낼 것이며, 이는 계속 발전할 것이다. 개방형 커미셔닝(open commissioning)을 통해 스피라텍은 단순히 도구를 공유하는 것이 아니라, 혁신적인 아이디어가 다듬어지고 테스트되며 실제 문제를 해결하는 데 적용될 수 있는 커뮤니티 주도 생태계를 구축하고 있다. 가장 흥미로운 발전은 아직 오지 않았다. 스피라텍의 다음 진화는 생성형 AI와 실시간 클라우드 시뮬레이션을 통합하고, 데이터 표준을 설정하며, 산업 연결성을 확장하는 것이다. 제조의 미래는 협업적이고, 데이터 기반이며, 친환경적으로 더 스마트하고 지속 가능한 산업 환경을 만들어 나가는 데 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.