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통합검색 "자원"에 대한 통합 검색 내용이 2,930개 있습니다
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액센츄어, 공장과 창고를 ‘소프트웨어 정의 시설’로 바꾸는 ‘피지컬 AI 오케스트레이터’ 출시
액센츄어가 제조업체들이 기존 및 미래의 공장과 창고를 혁신하여 소프트웨어 정의 시설로 전환할 수 있도록 돕는 설루션인 ‘피지컬 AI 오케스트레이터(Physical AI Orchestrator)’를 출시했다. 이 클라우드 기반 설루션은 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse), 엔비디아 메트로폴리스(NVIDIA Metropolis), 그리고 액센츄어의 AI 리파이너리(AI Refinery) 플랫폼의 AI 에이전트를 결합한다. 소프트웨어 정의 시설에서는 가상 복제본이 물리적인 자동화 공장이나 창고 및 장비를 미러링한다. 이러한 라이브 디지털 트윈은 문제를 감지하고 정확한 물리학을 사용해 잠재적인 공정 변경의 영향을 실시간으로 시뮬레이션한다. 그다음 AI 에이전트가 통찰력을 정확한 지침으로 변환하여, 물리적 공장이 변화하는 수요, 품질 또는 일정에 적응할 수 있도록 한다. 제조업체는 피지컬 AI 오케스트레이터를 통해 컨베이어, 산업용 및 모바일 로봇부터 작업 현장 및 창고 레이아웃에 이르기까지, 계획되거나 기존의 물리적 자산에 대한 라이브 디지털 트윈을 구축하고 이를 물리적 대상에 연결할 수 있다.     피지컬 AI 오케스트레이터는 ▲리얼리티 캡처 ▲AI 에이전트 ▲비전 분석 ▲자산 커넥터 ▲XR 확장 등의 기능을 제조업체에 제공한다. 리얼리티 캡처(Reality capture)는 공장 및 장비의 디지털 트윈을 생성하기 위한 자동화 AI 기반 프로세스 세트이다. 비디오와 스캔 데이터가 사실적인 3D 모델로 변환되어 레이아웃 변경을 감지하고 디지털 트윈을 최신 상태로 유지한다. AI 에이전트는 과거 프로젝트의 전문 지식을 바탕으로 새로운 생산 라인을 설계, 시뮬레이션, 설치하는 등의 전체 과정에서 엔지니어를 지원한다. 비전 분석(Vision analytics) 기능은 정확한 시뮬레이션 실행에 필요한 시설 내 작업자, 차량, 자재 이동과 같은 실시간 비디오 데이터를 캡처하고 수집한다. 자산 커넥터(Asset connectors)는 기존 장비를 플러그 앤 플레이 방식으로 시뮬레이션에 통합하며, XR 확장(XR extensions) 기능은 고품질 증강 환경에서 디지털 트윈과 상호 작용하고 공유 가상 공간에서 훈련 및 협업을 가능하게 한다. 액센츄어는 피지컬 AI 오케스트레이터를 초기에 도입 기업들이 측정 가능한 이점을 확인했다고 전했다. 이 설루션은 제품 설계 비용과 신규 공장 건설을 위한 자본 비용을 낮추고 더 높은 공장 계획 정확도를 제공하도록 설계되었다. 네트워크 및 데이터 설루션 제공업체인 벨덴(Belden)은 피지컬 AI 오케스트레이터를 사용하여 지속적인 작업을 방해하지 않으면서 로봇 주변에 안전 구역을 생성하는 가상 안전 펜스(virtual safety fence) 설루션을 개발했다. 이 설루션은 에지 AI(edge AI)를 사용해 시설 내 작업자, 차량, 로봇의 움직임과 장비 경로를 센티미터 수준의 정밀도로 감지하고 모델링한다. 이를 통해 사람이 로봇의 작업 구역에 들어가면 로봇이 자동으로 중지되거나 경로가 변경된다. 한 소비재 제조업체는 이 회사는 피지컬 AI 오케스트레이터를 사용해 창고 운영의 디지털 트윈을 구축하여 작업자 이동, 피킹(picking) 비율, 컨베이어 시스템을 분석해 처리량 격차와 레이아웃 비효율을 파악했다. 디지털 트윈은 레이아웃 설계 및 자원 배분에 대한 조정을 권장했다. 그 결과 컨베이어 흐름을 최적화하여 처리량이 20% 향상되었고, 반복적인 시행착오 재설계를 없애 자본 지출을 15% 절감했다. 액센츄어 인더스트리 X(Industry X)의 프라사드 사티야볼루(Prasad Satyavolu) 디지털 엔지니어링 및 제조 서비스 미주 지역 책임자는 “피지컬 AI 오케스트레이터는 물리적 공간을 위한 두뇌 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스 기술과 액센츄어 AI 리파이너리로 구동되는 이 설루션은 소프트웨어 정의 공장을 구현하고, 에이전틱 AI(agentic AI)와 피지컬 AI(physical AI)를 제조 구조의 일부로 만들도록 설계되었다”고 전했다. 또한 “우리는 이미 이 설루션이 전 세계 고객에게 빠르고 지속적인 이점을 제공하는 것을 목격하고 있다. 이는 특히 미국 기업들에 해당하는데, 미국에서는 제조 혁신이 재산업화(reindustrialization)의 전제 조건이기 때문”이라고 덧붙였다.
작성일 : 2025-11-03
슈나이더 일렉트릭, 에너지/지속가능성 과제 해결 돕는 글로벌 자문 서비스 출범
슈나이더 일렉트릭이 글로벌 자문 서비스인 ‘SE 어드바이저리 서비스(SE Advisory Services)’를 공식 출범했다. 전 세계 전력 수요가 2030년까지 연평균 3% 이상 증가할 것으로 예상되는 가운데, 탈탄소 전환에 대한 압력이 커지면서 기업 운영은 점점 더 어려워지고 있다. 여기에 불안정한 글로벌 무역 환경과 복잡해진 공급망 구조가 더해지면서, 기업들은 기존보다 한층 통합적이고 전략적인 대응이 필요한 상황에 놓여 있다. SE 어드바이저리 서비스는 에너지 효율과 지속가능성, 그리고 기술 혁신 측면에서 기업과 개인이 당면한 과제를 효과적으로 해결할 수 있도록 슈나이더 일렉트릭의 맞춤형 설루션을 제공하는 글로벌 자문 서비스이다. 이는 슈나이더 일렉트릭이 오랜 기간 쌓아온 컨설팅 역량을 한층 고도화한 것으로, 기존의 개별 자문 서비스를 넘어 전략 수립과 실행, 소프트웨어 등의 디지털 설루션 제공까지 포괄적으로 아우르는 통합형 컨설팅 서비스를 지향한다. 엔드 투 엔드 접근 방식을 통해 에너지 및 기술 전환을 가속화하고, 기업이 미래 변화에 유연하게 대응할 수 있는 지속가능한 운영 체계를 구축하도록 지원한다.     특히 슈나이더 일렉트릭 자문 서비스는 기업 전체의 전략적 과제부터 사업장 단위의 운영까지 네 가지 핵심 영역을 중심으로 컨설팅을 제공한다. 먼저 ▲지속가능한 비즈니스 및 산업 전환(Sustainable Business & Industrial Transformation) 영역에서 디지털 전환과 탈탄소화, 재생에너지 조달 및 저탄소 인프라와 순환경제체계 구축 등을 통해 에너지 효율 향상과 관련된 프로세스 전반은 물론 핵심 산업의 선도적인 혁신을 지원한다. ▲리스크 관리 및 회복탄력성(Risk Management & Resilience) 영역에서는 에너지 시장의 변동성 및 사이버 보안, 기후변화 등 대내외 리스크로부터 조직을 온전히 보호하고, 관련 리스크 발생 시 회복력을 높일 수 있도록 돕는다. 또한 ▲자원 및 자산 성과(Resource & Asset Performance) 확보에 초점을 맞춘 자문을 통해 전략적인 자원 및 자산 관리를 바탕으로 기업의 노력이 지속적으로 유지될 수 있도록 하여 미래 시장에 대한 성장 동력을 갖추도록 한다. 이 모든 서비스는 슈나이더 일렉트릭의 핵심 역량인 ▲지능형 소프트웨어(Intelligent Software) 영역과 연결하여AI 기능이 내장된 특화 소프트웨어를 적용함으로써 자문 결과물의 연결성과 실효성을 한 단계 더 높은 수준으로 제고할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭의 프레드릭 고드멜(Frédéric Godemel) 에너지 관리 사업부 부사장은 “슈나이더 일렉트릭의 자문 서비스는 그간 에너지 관리 및 산업 자동화 분야에서 축적한 컨설팅 역량을 하나로 통합한 서비스다. 이 서비스를 통해 고객이 에너지 및 지속가능성, 기술 혁신 등과 관련된 긴급한 과제를 해결할 수 있도록 적극 지원할 계획”이라며, “앞으로 꾸준히 양질의 자문 서비스를 제공함으로써 고객의 넷제로(Net Zero) 달성을 향한 탈탄소 여정에 분명한 길을 제시하고자 한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-30
아마존, “한국 클라우드 인프라에 7조 원 추가 투자 계획”
아마존웹서비스(AWS)는 2025년부터 2031년까지 한국 내 AI 및 클라우드 컴퓨팅 기술 지원을 위한 데이터센터 인프라 확충에 7조 원(약 50억 달러)을 추가 투자할 계획이라고 발표했다. AWS는 현재까지 한국 클라우드 인프라에 5조 6000억 원(40억 달러) 이상을 투자해왔으며, 2031년까지 아마존의 국내 총 투자 규모는 12조 6000억 원(90억 달러)을 넘어설 전망이다. AWS의 확장된 인프라는 국내 기업이 머신러닝과 분석부터 복잡한 업무를 자율적으로 처리할 수 있는 새로운 AI 에이전트(AI agent)에 이르기까지 AI의 모든 기능을 폭넓게 활용할 수 있도록 지원한다. AWS는 AI 도입 여정의 어느 단계에 있든 기업이 안정적이고 확장 가능한 기반 위에서 혁신을 이어갈 수 있도록 지원하고 있다고 소개했다. AWS의 하이메 발레스(Jaime Vallés) 아시아·태평양·일본(APJ) 총괄 부사장은 “7조 원 규모의 이번 신규 투자는 모든 규모의 한국 기업의 디지털 전환을 지원하고 한국이 글로벌 AI 강국으로 도약하는 데 기여하고자 하는 우리의 장기적 약속을 더욱 공고히 하는 것”이라며, “AWS는 세계적 수준의 데이터센터 인프라를 확장함으로써 한국의 기술적 미래에 투자하고 있다. 한국 기업이 가장 발전된 컴퓨팅 성능과 특화된 AI 도구를 활용해 빠르게 혁신하고, 생성형 AI가 제공하는 막대한 기회를 활용할 수 있도록 지원하게 되어 기쁘다”라고 말했다. 김정관 산업통상자원부 장관은 “AWS의 대규모 AI 인프라 투자는 한국이 글로벌 AI 강국으로 도약하는 데 크게 기여할 것”이라며, “생산성 정체와 글로벌 보호무역 확산 등 우리 산업이 직면한 위기를 극복하기 위해서는 AI 전환(AX)이 유일한 해법이며, AWS가 구축할 AI 인프라는 산업 전반의 AX를 가속화한다는 점에서 더욱 의미가 크다. 정부는 국내외 기업들이 AI 인프라 확충과 AX 확산을 위한 적극적인 투자와 비즈니스 활동을 전개할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다. 이번 신규 투자는 AWS가 한국의 국가 AI 기반 강화를 위해 SK그룹과 협력하에 추진 중인 ‘울산 AI 존’에 대한 투자를 포함한다. 2027년 운영을 시작할 예정인 이 AI 특화 시설은 SK그룹이 건설을 담당하고, AWS는 자사의 AI 및 클라우드 역량을 한국 고객에게 제공할 계획이다. 한편, AWS는 빠르게 성장하는 스타트업부터 대기업, 주요 정부 기관에 이르기까지 수천 개의 한국 고객들이 자사의 기술을 활용해 AI 여정을 가속화하고 비용을 절감하며 민첩성을 높이고 혁신을 추진하고 있다고 전했다. AWS는 고성능 컴퓨팅 인프라와 특화된 AI 하드웨어에 대한 전략적 투자를 확대해, 향후 생성형 AI와 에이전틱 AI(agentic AI) 혁신을 위한 기술적 기반을 구축하고 있다. 여기에는 트레이니움(Trainium)과 인퍼런시아(Inferentia) 칩과 같은 특수 목적 하드웨어를 갖춘 고도의 보안 인프라부터, 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 통해 앤트로픽, 오픈AI 등이 제공하는 100개 이상의 AI 모델에 접근하고, AI 에이전트를 통해 경쟁력을 강화하는 것까지 포함된다. AWS는 한국의 조직들이 안전하고 대규모로 AI 혁신을 가속화할 수 있도록 필요한 도구와 서비스를 제공하고 있다고 소개했다. AWS코리아 함기호 대표는 “다년에 걸친 이번 투자 계획은 한국의 디지털 전환 여정을 지원하고자 하는 AWS의 확고한 의지를 보여준다”며, “확장된 클라우드 인프라는 모든 규모의 국내 기업이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하고, 데이터 주권을 유지하면서 첨단 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원할 것이다. 이번 투자를 통해 한국 경제에 기여하고, 대규모 AI 혁신을 가능하게 하며, 사회 전반에 실질적인 혜택을 제공하게 되어 기쁘다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-29
알테어, GPU·AI·양자컴퓨팅 지원하는 ‘HPC웍스 2026’ 출시
  알테어가 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 클라우드 플랫폼 ‘알테어 HPC웍스(Altair HPCWorks) 2026’을 발표했다. 이번 업데이트는 그래픽처리장치(GPU) 통합 및 활용도 강화, 인공지능(AI)·머신러닝 지원 확대, 고도화된 리포팅 기능을 통해 HPC 환경의 가시성과 효율성을 향상시켰다. 최신 버전은 AI 워크로드를 중심으로 설계돼 GPU와의 통합성을 강화했다. 업데이트된 쿠버네티스 커넥터 및 주피터 노트북 연동 기능을 통해 AI 및 머신러닝 모델 학습 환경을 효율적으로 지원하며, 엔비디아, AMD, 인텔 GPU 가속기를 폭넓게 지원한다. IT 관리자는 향상된 GPU 탐색 및 리포팅 기능을 통해 GPU 리소스를 손쉽게 통합하고 최적화할 수 있다. AI 기반 자동화 기능도 대폭 강화됐다. HPC웍스 2026은 AI 기반 메모리 자원 예측 기능을 통해 작업 제출 및 자원 활용을 최적화하고, 지능형 스케줄링 및 메모리 선택 기능으로 HPC 워크로드의 효율성을 극대화한다. 사용자는 복잡한 정보기술(IT) 지식 없이도 빠르게 결과를 얻을 수 있다. 양자 컴퓨팅 지원도 강화됐다. 새로 출시된 버전은 전통적인 방식의 HPC와 양자 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 워크플로를 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 신용카드 사기 거래 탐지와 같이 복잡하고 동적인 패턴을 분석하는 작업에 활용할 수 있다. 알테어 HPC웍스 2026은 자사 AI 플랫폼인 알테어 래피드마이너와의 연계를 통해 맞춤형 AI 모델 학습과 워크로드 자동화를 지원한다. 또한 리포트·대시보드 확장, 윈도우 전용 데스크톱 클라이언트 제공, 스트리밍 API 등으로 IT 운영 효율을 강화했다. 알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “기술 환경이 빠르게 진화함에 따라 알테어는 AI, 머신러닝, 데이터 분석, EDA(전자설계자동화), 양자 컴퓨팅 등 최신 워크로드를 완벽히 지원하도록 설루션을 발전시키고 있다”면서, “지멘스의 일원으로서 향후 이러한 기술력을 더욱 가속화할 예정”이라고 말했다.
작성일 : 2025-10-23
지멘스-두카티, 모터사이클 기술 연구 개발 통합 및 최적화 위해 파트너십 확대
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 두카티 코르세와의 기술 파트너십 협약을 향후 2년간 갱신한다고 발표했다. 더불어 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 플랫폼이 더욱 강력하고 안전하며 지속 가능한 모터사이클을 만들고자 하는 두카티의 사명을 달성하는데 어떠한 중요한 역할을 해왔는지 소개했다. 두카티의 연구개발팀이 채택한 지멘스 엑셀러레이터에는 다양한 소프트웨어와 기능이 포함된다. 폴라리온(Polarion) 소프트웨어는 요구사항 파악과 관리 기능을 제공하며, 디자인센터 NX(Designcenter NX) 소프트웨어는 혁신적인 설계를 지원한다. 팀센터(Teamcenter) 소프트웨어는 설계 및 엔지니어링 데이터를 두카티의 ERP(전사 자원 관리) 시스템에 연결하는 디지털 스레드 백본 역할을 수행함으로써 부서 간 협업과 중앙집중식 데이터 동기화를 가능하게 한다. 심센터(Simcenter) 소프트웨어와 심센터 테스트랩(Simcenter Testlab) 소프트웨어를 통해 두카티 코르세는 가상 시뮬레이션을 수행하고 디지털 시뮬레이션을 주말 레이스 동안 트랙에서 수집한 데이터와 물리적 테스트 과정과 통합할 수 있게 됐다. 아울러 지멘스의 설루션은 설계 및 엔지니어링을 생산 단셰로 연결하는 데에도 중요한 역할을 하는데, 지멘스의 파이버심(Fibersim) 소프트웨어는 복잡한 카본 파이버(탄소섬유) 부품의 개발 기간을 단축할 수 있도록 지원한다. 두카티는 모터사이클 레이싱 트랙에서 우위를 점유하는 것은 물론, 지멘스 엑셀러레이터를 통해 모터 레이싱과 일반 도로용 바이크 사업을 연결하고 있다. 팀센터는 이 둘을 하나로 연결하는 중추 역할을 하고 있다.     두카티 모터 홀딩의 피에트로 마파(Pietro Mappa) CAD/PLM 매니저는 “지멘스 엑셀러레이터 덕분에 레이싱 세계의 데이터를 일반 도로용 바이크 세계로 완벽히 공유해 개발 시간을 단축할 수 있었다. 일반 모터사이클과 레이싱 양쪽의 기계, 전자, 소프트웨어 팀은 협업과 데이터 공유를 위한 단일 도구를 갖게 됐다. 더 이상 부서 간 장벽은 존재하지 않으며, 트랙 엔지니어와 차량 설계 엔지니어가 함께 협업할 수 있는 단일 통합 환경을 구축하게 됐다”고 설명했다. 두카티 모터 홀딩의 마시밀리아노 베르테이(Massimiliano Bertei) CTO는 “지멘스와의 파트너십은 현재의 당면과제를 해결하는 데 도움이 됐을 뿐만 아니라 레이스 트랙과 글로벌 시장에 대한 앞으로의 도전에도 완벽하게 대비할 수 있는 기반을 마련해 줬다. 우리는 혁신을 기본 원칙으로 삼아, 항상 최고의 경쟁력을 유지할 수 있는 기술 파트너와 함께 꾸준히 성공을 이어나갈 준비가 돼 있다. 레이싱 세계에서는 마지막 순간까지 바이크를 수정할 수 있는 능력이 매우 중요하다. 예를 들어, 경기가 있는 주말에는 지멘스의 기술을 사용해 원격으로 새로운 부품을 설계한 다음, 이를 트랙으로 보내 3D 프린터로 출력할 수 있다”고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랑코 메갈리(Franco Megali) 이탈리아, 이스라엘, 그리스 지역 부사장 겸 CEO는 “두카티와의 협업은 디지털 전환이 레이싱 트랙을 위한 최첨단 기술을 개발하고 이러한 인사이트를 더욱 광범위한 산업 분야에 신속히 적용하는 데 어떻게 기여하는 지를 보여주는 사례이다. 이는 여러 분야의 팀이 협업해 기업 전체에서 놀라운 속도로 혁신을 달성할 수 있도록 지원하는 지멘스 엑셀러레이터의 힘을 보여주는 완벽한 예시”라고 말했다.
작성일 : 2025-10-15
국가핵심기술 지정 등에 관한 고시 개정안 시행
산업통상자원부(이하 산업부)는 10월 2일 목요일, '국가핵심기술 지정 등에 관한 고시' 개정안을 시행했다. 이번 개정안은 지난 5월 행정예고를 통해 발표되었으며, 의견수렴과 규제심사 등의 절차를 거쳐 최종 확정되었다. 국가핵심기술은 기술적·경제적 가치가 높아 해외로 유출될 경우 국가안보와 국민경제 발전에 중대한 악영향을 초래할 수 있는 기술을 의미한다. 산업부가 산업기술보호위원회를 거쳐 해당 기술을 지정하고 보호하고 있다. 신규 지정 기술 및 보호 범위 변경 내용 이번 개정안 시행으로 총 3개 분야의 3개 기술이 국가핵심기술로 신규 지정되었고, 6개 분야의 15개 국가핵심기술의 범위 및 표현이 변경되었다.   신규 지정 기술 (3개) 새롭게 국가핵심기술로 지정된 기술은 다음과 같다: 전기전자 분야: 적층세라믹콘덴서(MLCC) 제조 관련 기술 금속 분야: 아연 제련 관련 기술 우주 분야: 위성레이더(SAR) 제조 및 신호처리 관련 기술 변경되는 국가핵심기술 (15개)   기존 기술 중 보호 범위가 확대되거나 내용이 수정된 기술은 총 15개이다. 주요 변경 사항으로는 5G 고도화 기술까지 보호 범위가 확대되었으며, 초대형 컨테이너선 관련 일부 기술이 제외되고, 단위 수정 등이 이루어졌다. 이 기술들은 반도체, 조선, 정보통신 등 6개 분야에 걸쳐있다. 기술 보유 기관의 의무 사항 강화   신규 지정되거나 범위가 변경된 국가핵심기술을 보유한 기관은 '산업기술의 유출방지 및 보호에 관한 법률'에 따라 강화된 보호 조치를 취해야 한다. 주요 의무 사항은 다음과 같다: 보호구역 설정: 핵심기술 관련 시설 및 구역에 대한 철저한 관리 취급인력 구분 및 관리: 기술 취급 인력에 대한 체계적인 관리와 보안 유지 해외 기술 이전 시 사전 심사: 해당 기술을 해외로 이전하려는 경우 정부의 사전 심사를 반드시 받아야 한다. 향후 지속적인 기술 보호 관리 계획   산업부는 국가핵심기술의 지정, 변경, 해제 작업을 지속적으로 추진할 계획이라고 밝혔다. 기술의 보호 필요성을 산업정책적 관점에서 면밀히 검토하여, 보호가 필요한 기술은 적기에 지정하고 보호 필요성이 낮아진 기술은 과감하게 해제할 방침이다. 이를 위해 산업부는 기술의 국가안보적 및 국민경제적 가치 등을 평가하여 대상 기술을 선정할 예정이며, 수요조사를 포함한 구체적인 내용은 향후 산업부 홈페이지 등을 통해 발표될 예정이다.     「국가핵심기술 지정  등에  관한  고시」  개정안  주요  내용 1.  신규지정 : 3개  분야  3개  기술 분  야 국가핵심기술명 전기전자 (1개) 21uF/mm3   이상  초고용량밀도  MLCC  설계,  공정  및  제조  기술 금속 (1개) 아연제련공정에서의  저온  저압  헤마타이트  공정  기술 우주 (1개) 1m이하  해상도의  SAR  탑재체   제작  및  신호처리  기술   2.  변경 : 6개  분야  15개  기술 분  야 현행  기술명 개정  기술명 반도체 (1개) LTE/LTE_adv/5G  Baseband Modem LTE/LTE_adv/5G/5G_adv  Baseband   설계기술 Modem  설계  기술 자동차·철도 (1개) 자율주행자동차  핵심  부품·시스템 설계  및  제조기술  (단,  상용화   3년 이내의   카메라   시스템,   레이더 시스템,   라이더   시스템   및 정밀위치탐지  시스템에  한함) 자율주행자동차  핵심  부품·시스템 설계  및  제조  기술  (단,  상용화   3년 이내의   카메라,   레이더,   라이더   및 정밀측위모듈 및  제어시스템에 한함) 금속 (4개) 항복강도 700MPa급  이상  철근  및 인장강도 650MPa급  이상  형강  제조 기술  [저탄소강(0.4%  C이하)으로 전기로  방식에  의해  제조된  것에  한함] 항복강도 700MPa급  이상  철근  및 인장강도 650MPa급  이상  형강  제조 기술  [저탄소강(0.4wt.%  C이하)으로 전기로  방식에  의해  제조된  것에  한함]   고가공용  망간(10%  Mn  이상)  함유 특수강   제조기술 고망간(10wt.%  Mn  이상)  함유 특수강   제조  기술   합금원소  총량  4% 이하의   기가급 고강도   철강판재  제조기술 합금원소  총량  4wt.% 이하의 기가급   고강도   철강판재  제조  기술   저니켈(3%  Ni  이하)  고질소(0.4%  N 이상)  스테인리스강  제조기술 저니켈(3wt.%  Ni  이하)  고질소(0.4wt.% N  이상)  스테인리스강 제조  기술 조선 (3개) 고부가가치 선박(초대형컨테이너선, 저온액화탱크선,  빙해화물선, 친환경연료 추진선,  전기추진선 등) 고부가가치 선박(저온액화탱크선, 빙해화물선,  전기추진선,  WIG선  등)   및  해양시스템(해양작업선,  해양구조물 및  해양플랜트 등)  설계기술 및  해양시스템(해양작업선,  해양구조물 및  해양플랜트 등)  설계  기술   선박용  핵심기자재 제조기술(BWMS 제조기술,   WHRS  제조기술,   SCR  및 EGCS 등  대기오염원  배출저감 기자재   제조  기술) 선박용  핵심기자재 제조  기술(BWMS 제조  기술,  WHRS  제조  기술,  SCR, EGCS, OCCUS  등  대기오염원 배출저감  기자재   제조  기술)   친환경연료(저탄소 및  무탄소)  운반  및 추진선박용 연료공급장치,  화물운영 시스템,  재액화  및  재기화장치 등 설계,  공정  및  제조  기술 친환경연료(저탄소  및  무탄소)   운반 및  추진선박용 연료공급장치, 화물·BOG  운영시스템의  설계와 제조  기술 정보통신 (4개) 기지국  소형화  및  전력을  최소화하는 PA  설계  기술 무선장치에 활용가능한 전력증폭기 설계  기술   LTE/LTE_adv/5G  계측기기 설계기술 LTE/LTE_adv/5G/5G_adv  계측기기 설계  기술   SDN(소프트웨어 정의  네트워크) 구현을  위한  광통신  핵심  기술 차세대  패킷  광  전달망  구현을  위한 광통신  핵심  기술   5G  시스템(빔포밍/MIMO  및 이동통신망)  설계  기술 5G  및  5G_adv  시스템(빔포밍/MIMO 및  이동통신망)  설계  기술 로봇 (2개) 제조  공정에서 작업영역을 공유하는 다중  제조  로봇  운영  소프트웨어 기술 제조  및  물류  환경에서 다중의 로봇을   운영하는  소프트웨어  기술   영상  감시  기반  다중  이동로봇 통합통제 기술 이동형  감시·정찰  로봇  통합통제 기술
작성일 : 2025-10-12
AI 팩토리 M.AX 얼라이언스, 2030 제조 AI 최강국 향한 혁신 가속화
산업통상부는 10월 1일 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스 전략 회의를 개최하고, 대한민국 제조업의 인공지능 전환(M.AX)을 통한 2030 제조 AI 최강국 도약을 위한 성과와 전략을 점검했다. 삼성전자, 현대자동차, LG엔솔, 삼성중공업 등 국내 대표 제조 기업들이 한자리에 모여 제조 혁신의 의지를 다졌다. 김정관 장관은 "AI 시대는 속도와의 전쟁이다. AI 팩토리는 빠르게 세계 1위를 도전할 수 있는 분야"라며, "정책과 자원을 집중해 순풍을 만들겠다"고 밝혔다.   AI 팩토리 선도사업, 2030년까지 500개로 대폭 확대 AI 팩토리 선도사업은 제조 공정에 AI를 접목해 생산성을 획기적으로 높이고 제조 비용과 탄소 배출 등을 감축하는 핵심 프로젝트이다. 이날 회의를 계기로 삼성전자, 현대자동차, LG전자, LG엔솔, SK에너지, HD현대중공업, 농심 등 업종 대표 기업들이 신규 참여를 확정했다. 이에 따라 현재 102개인 AI 팩토리 선도 사업은 2030년까지 500개 이상으로 확대될 계획이다. 주요 기업들은 AI 팩토리를 통해 혁신적인 성과를 목표로 했다. 삼성전자는 AI를 통해 HBM(고대역폭메모리반도체)의 품질을 개선한다. HBM은 ’28년까지 연평균 100% 이상 급성장이 기대될 정도로 각광받는 AI 반도체이다. 삼성전자는 현재 전반적으로 사람이 수행중인 HBM 불량 식별 공정에 AI를 도입할 계획이다. AI가 발열검사 영상, CT 이미지 등을 분석해 품질검사의 정확도를 99% 이상 높이고, 영상·이미지 등의 비파괴 검사를 통해 검사시간도 25% 이상 단축할 것으로 기대된다. HD현대중공업은 함정 MRO용(Maintain 유지보수, Repair 수리, Overhaul 정비) 로봇 개발을 추진한다. 보통 선체의 10% 면적에 따개비·해조류 등의 오염물질이 부착되면 연료소비가 최대 40%까지 증가한다. HD현대중공업은 숙련공에 의존하던 해양생물 제거, 재도장 등의 작업을 AI 로봇에 맡겨, MRO효율을 80% 이상 향상시키고 작업자 안전사고 등을 방지할 계획이다. 현대자동차는 셀방식 생산방식에 핵심이 되는 AI 다기능 로봇팔을 개발한다. 자동차산업은 소품종 대량생산의 컨베이어벨트 방식에서, 제품별로 공정을 다르게 적용해 유연생산이 가능한 셀기반 방식으로 전환되고 있다. 현대차는 힌지·도어 조립, 용접품질 검사 등 다양한 공정을 자율적으로 수행가능한 AI 로봇팔을 공정에 도입하여, 시장수요 변화에 신속히 대응하고 생산성을 30% 이상 높일 계획이다. 농심은 라면 제조설비에 AI 기반 자율정비 시스템을 도입한다. 원료공급, 제면, 포장 등의 라면 제조공정은 연속작동 설비가 많아 한 부분의 예기치 못한 고장으로 생산라인 전체가 중단될 수 있다. 이에 각 공정별로 다양한 이상 징후를 조기에 탐지하는 자율정비 시스템을 도입해 설비 효율성을 10% 이상 제고하고, 유지보수 비용은 10% 이상 절감할 계획이다. 현재까지 AI 팩토리 선도사업에 참여중인 업종별 주요기업 자동차 반도체 전자(가전 등) 철강 조선 현대차, LG이노텍, 한국타이어, 기아 삼성전자, 케이씨텍, 이수페타시스 LG전자, 쿠첸, LS전선 포스코, KG스틸, 대한제강 삼성중공업, HD현대삼호 항공·방산 식품·바이오 이차전지 석유화학·섬유 기계·건설 대한항공, KAI. 한화시스템 농심, 삼양식품, 한국콜마 LG에너지솔루션, 삼성SDI SK에너지, GS칼텍스, 코오롱 HD현대건설기계, 코넥 휴머노이드 로봇, 금년부터 제조 현장 실증 본격 투입 AI 팩토리 전략의 한 축으로, 제조 현장 휴머노이드 로봇 투입을 위한 실증 계획도 공개되었다. 금년에는 디스플레이, 조선, 물류 등 6개 현장에 휴머노이드가 투입된다. 분야 수요기업 공급기업 휴머노이드 주요 과업 디플 삼성디스플레이 레인보우로보틱스 레이저 장비내 렌즈교체, 검사 JIG 교체 작업 등 조선 HD현대미포 에이로봇 각종 상황과 이음 형태에 맞는 용접 작업 수행   삼성중공업 에이로봇 다양한 장애물, 협소 공간, 비평탄면 등 극복을 통해 자율 이동하며 용접·청소 등 가전 LG전자 로브로스 인간 수준 핸들링 작업 및 보행을 바탕으로 가전제품 공장 내 조립·운송 화학 SK에너지 홀리데이로보틱스 석유화학 제품 검사, 유압/가스 밸브 등 조작, 시료 제조, 검사 시료 운송 등 수행 유통 CJ대한통운 레인보우로보틱스 피킹·분류·검수·포장 등 복잡한 물류 작업 동작을 다양한 상품에 맞게 자율적으로 수행 산업부는 올해부터 2027년까지 100개 이상 휴머노이드 실증 사업을 통해 핵심 데이터와 기술을 확보하고, 2028년부터는 본격적인 양산 체계에 돌입할 계획이다. 선도사업 성과 가시화, 세계 최고 업종별 제조 AI 모델 개발 착수 현재까지 진행된 AI 팩토리 선도 사업에서는 이미 가시적인 성과가 도출되고 있다. GS칼텍스는 AI를 통해 정유 공정 데이터를 분석해 연료 비용을 20%가량 감축했으며, 온실가스 배출 저감 효과도 달성했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접 검사·조립 작업시간을 12.5% 단축했다. 반도체 기업인 대덕전자와 신한다이아몬드는 AI 도입으로 기존 육안 품질 검사 시간을 각각 90%, 30% 단축하는 성과를 보였다. 이러한 성과를 바탕으로 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스는 세계 최고 수준을 목표로 하는 업종별 특화 제조 AI 모델 개발에 착수했다. 제조 AI에 특화된 전문가를 비롯해 뉴욕대 조경현 교수, 멜버른대 한소연 교수 등 초거대 AI 모델 전문가 23명이 공동으로 참여한다. 개발된 모델은 2028년 완료를 목표로 하며, 제조 현장 배포 시 기업들은 개발 비용 50%, 개발 시간 40%를 줄일 수 있을 것으로 기대했다. '다크 팩토리' 구현 위한 AI 팩토리 사업 확대 전략 산업부는 AI 팩토리 사업을 확대·개편해 내년부터 완전 자율형 AI 공장인 AI 팩토리(다크 팩토리) 건설에 필요한 기술 개발과 실증 사업을 추진한다. 제조 공정뿐 아니라 공장 설계, 시생산, 공급망 관리, 물류, A/S 등 제조 전 단계를 아우르는 AI 모델을 개발·확산할 계획이다. 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황이 강조한 디지털 트윈을 활용한 '가상공장(Virtual Factory)' 구현을 전략의 한 축으로 삼았다. 가상공장을 통해 기업은 시스템 변경, 설비 고장, 공급망 변동 등 다양한 상황에서 공정 가동을 미리 테스트하고, 실제 공장과 연동해 모니터링, 예지 보전, 원격 제어 등에 활용할 수 있게 된다. 이러한 기술을 바탕으로 2030년까지 우리나라가 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 발돋움하는 것을 목표로 관련 전략을 수립했다.
작성일 : 2025-10-11
[무료 다운로드] 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화
자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (1)   글로벌 제조 환경은 자율제조 AI(인공지능) 및 SDM(소프트웨어 정의 제조)로 전환하고 있다. 그러나 시시각각 급변하는 생산자원(4M2E) 메타 데이터와 OT 사이버 보안에 대한 국제 표준 준수 없이는 사상누각이 될 수 있다. 앞으로 2회에 걸쳐 이에 대응하기 위한 방법을 소개하고자 한다.이번 호에서는 자율제조 AI 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화와 관련된 도전과 기회를 종합적으로 분석한다.   ■ 연재순서 제1회 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화 제2회 산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   ■ 차석근 에이시에스의 부사장이며 산업부 국표원 첨단제조 표준화 포럼 의장 및 산업부 산업융합 옴부즈만 위원을 맡고 있다.   글로벌 제조 환경은 인공지능(AI) 기반의 자율제조와 소프트웨어 정의 제조(SDM : Software Defined Manufacturing)로의 전환을 통해 전례 없는 혁신을 경험하고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 경쟁력 향상이라는 막대한 잠재력을 내포하고 있다. 그러나 이러한 혁신의 완전한 실현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용, 특히 4M2E(Man, Machine, Material, Method, Environment, Energy) 생산자원 데이터의 표준화에 달려 있다. 동시에, IT(정보 기술)와 OT(운영 기술) 시스템의 융합이 가속화되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 더욱 노출되고 있으며, 이는 IEC 62443과 같은 국제 산업용 사이버 보안 표준 준수의 중요성을 증대시키고 있다. 이번 연재에서는 자율제조 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화의 필요성과 기술 동향을 심층 분석하고, 대한민국 수출 제품의 IEC 62443 산업용 사이버 보안 준비 현황과 당면 과제를 짚어보고자 한다. 특히 국내 중소기업이 겪는 인력, 예산, 노후 설비 등의 애로사항과 공급망 보안의 중요성을 강조한다. 이러한 분석을 바탕으로, 데이터 표준화와 사이버 보안 역량을 동시에 강화하여 국가 경쟁력을 제고하고 안전한 글로벌 시장 참여를 보장하기 위한 구체적인 정책적 및 전략적 대응 방안을 제안한다. 이는 기술 개발 지원, 인력 양성, 중소기업 맞춤형 프로그램 확대, 그리고 국제 협력 강화를 포함하는 포괄적인 접근 방식을 제시한다.   자율제조 및 SDM 시대의 도래와 산업 혁신 글로벌 제조 산업은 인공지능(AI)과 소프트웨어 정의 제조(SDM)의 발전으로 심오한 변화를 겪고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 전반적인 경쟁력의 향상을 약속한다. 미국 국립과학재단(NSF)의 지원을 받아 개발된 마빌라(MaVila)와 같은 새로운 AI 모델은 공장 내부를 ‘보고’ ‘대화’할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이러한 역량은 지능적이고 적응력 있는 제조 시스템으로의 중요한 도약을 의미한다. 한편, SDM은 경직된 하드웨어 중심의 자동화를 유연한 소프트웨어 중심 아키텍처, AI 기반 지능, 그리고 제어 및 데이터 흐름을 최적화하는 모듈형 산업 플랫폼으로 대체하고 있다. 이러한 운영 기술 인프라의 현대화는 제조 부문의 전반적인 경쟁력을 향상시키는 데 필수이다. SDM의 핵심은 하드웨어, 연결성, 스토리지, 보안 및 IT와 OT 환경 전반에 걸쳐 내장된 지능을 포함한 제조의 모든 측면을 체계적으로 최적화하고 현대화하는 데 있다.   생산자원 데이터 표준화 및 산업용 사이버 보안의 핵심 과제 자율제조 및 SDM의 완전한 구현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용에 크게 의존한다. 그러나 수많은 센서, 기계 및 시스템에서 생성되는 파편화된 데이터는 종종 표준화가 부족하여 관리, 통합 및 분석이 어렵다. 이러한 데이터 파편화는 생산성을 높이고 효율성을 개선하며 비용을 절감하기 위한 산업 데이터의 완전한 활용을 방해한다. 특히 다양한 세대의 기계에서 발생하는 광범위하고 이질적인 데이터 소스를 가진 기업의 경우, 표준화된 라벨링의 부재는 데이터 관리 및 활용을 더욱 복잡하게 만든다. 동시에, 이러한 첨단 제조 환경에서 IT 및 OT 시스템이 융합되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 점점 더 노출되고 있으며, IEC 62443과 같은 국제 표준 준수를 통한 강력한 사이버 보안은 필수이다. 사용자 질의는 특히 대한민국 수출 제품의 이 분야에서의 잠재적인 ‘준비 미비’를 강조하며, 이는 국가 산업 전략에 있어 중요한 과제를 부각시킨다.   자율제조 및 SDM의 개념과 데이터의 중요성 AI 기반 자율제조의 발전과 데이터 활용 인공지능은 다양한 분야를 근본적으로 변화시키고 있으며, 제새로운 AI 모델은 공장 환경에 특화되어 개발되고 있다. 이 모델들은 공장 내 시각 및 언어 기반 데이터로부터 직접 학습하여 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이렇게 내부적이고 제조 특화된 데이터 중심 접근 방식은 더욱 스마트하고 적응력 있는 제조 시스템을 구축하여 경제 부문을 더욱 효과적으로 지원하는 데 매우 중요하다. 궁극적인 목표는 작업자의 역량을 강화하고, 생산성을 높이며, 치열한 글로벌 시장에서 국가의 입지를 강화하는 것이다. AI가 진정한 자율제조를 가능하게 하려면 일반적이거나 파편화된 데이터에 의존할 수 없다. 복잡한 시스템, 장비 및 워크플로에 대한 깊이 있는 실시간 이해가 요구된다. 이는 데이터가 단순히 수집되는 것을 넘어, AI가 기계가 읽을 수 있고 실행 가능한 형태로 맥락화되고 표준화되어야 함을 의미한다. 만약 AI 모델이 파편화되고 비표준화된 데이터로 학습된다면, 정확하고 관련성 높은 정보를 제공하고 자율적인 조정을 수행하는 능력이 심각하게 제한되어 자율제조의 본질적인 약속을 저해할 수 있다. 따라서 제조 분야에서 AI의 성공과 신뢰성은 입력 데이터의 품질, 일관성 및 표준화에 직접적으로 비례하며, 이는 AI 기반 자율성을 위한 데이터 표준화의 근본적인 중요성을 강조한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
고충실도 제트 유동 시뮬레이션으로 항공우주 산업 혁신
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.
작성일 : 2025-10-01