시스템 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다   아폴로 프로그램에서 시작된 시스템 엔지니어링은 오늘날 항공우주 및 방위 산업의 핵심 방법론으로 자리 잡았다. 하지만 소프트웨어 중심의 기체 구조와 급증하는 상호작용으로 인해 기존 방식은 한계에 직면해 있다. 이제 기업은 시스템 모델링 언어인 SysML v2와 인공지능(AI), 포괄적 디지털 트윈을 결합한 총체적 설루션으로 디지털 전환을 가속해 미래 경쟁력을 확보해야 한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원 등 IT 업계에 30여 년 이상 몸 담으며 쌓아온 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 바탕으로 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 진두지휘하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   ▲ 제공 : 지멘스   우주비행사의 달 착륙과 지구 귀환을 성공적으로 이끈 아폴로(Apollo) 프로그램은 인류 역사상 가장 위대한 성과 중 하나로 평가된다. 아폴로 프로그램을 통해 개발된 다양한 기술은 오늘날 우리의 일상 속에서 널리 활용되고 있는데, 무선 헤드셋, 집적회로, 이메일, 무선 공구 등이 대표적인 예다. 이 글에서는 아폴로 프로그램의 수많은 유산 가운데 한 가지에 초점을 맞추고자 한다. 바로 엔지니어가 종종 간과하곤 하는 ‘시스템 엔지니어링(systems engineering)’이다. 당시 NASA가 개발한 로켓은 전례 없는 규모의 복합 시스템이 결합된, 그 시대 가장 정교하고 복잡한 기계였다. NASA 엔지니어들은 로켓 내 모든 시스템을 유기적으로 작동시키기 위해 새로운 엔지니어링 방법론이 필요하다는 사실을 깨달았고, 그렇게 시스템 엔지니어링이 탄생했다. 시스템 엔지니어링은 아폴로 로켓의 복잡성을 체계적으로 분석하고 각 시스템을 유기적으로 통합함으로써 성공적인 발사를 가능하게 했다. 이후 시스템 엔지니어링은 우주 분야를 넘어 항공우주 및 방위(A&D) 산업 전반에서 혁신을 이끌며, 새로운 항공기와 우주선 개발을 견인하는 핵심 요소로 자리 잡았다.   ▲ 시스템 엔지니어링은 우주 분야에서 시작돼 A&D 산업 전반으로 확대됐다.(제공 : C. Fredrickson Photography/Getty Images)   시스템 엔지니어링은 제품의 복잡성을 낮추는 데 기여해왔지만, 그 자체로는 상당히 복잡한 개념이다. 엔지니어링 영역들은 기업이 인식하는 것만큼 긴밀하게 통합돼 있지 않을 가능성이 있다. 일부 기업은 두 엔지니어링 영역 간 인터페이스에서 문제가 발생하기 전까지 자사의 통합 수준이 어느 정도인지조차 제대로 인식하지 못하기도 한다. 이러한 문제는 전통적인 문서 기반 방법론이 모델 기반 시스템 엔지니어링으로 전환된 이후에도 여전히 이어지고 있다. 이 같은 통합 미비는 설계 오류를 초래하고 일정 지연의 위험을 높인다. 이러한 위험은 오늘날 항공기와 우주선에 새로운 전자 기술과 소프트웨어 시스템이 대거 탑재되고 복잡성이 크게 증가함에 따라 갈수록 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 변화가 없다면, 현재의 시스템 엔지니어링 접근 방식만으로는 항공우주 산업의 급격한 복잡성 증가에 대응하기 어려울 것이다. 따라서 앞으로 시스템 엔지니어링은 보다 총체적인 접근 방식으로 진화해 엔지니어링 영역 간 상호운용성과 협업을 강화해야 한다. 이를 위해 기업은 디지털 전환에 투자하고 SysML v2, AI(인공지능), 포괄적 디지털 트윈과 같은 핵심 기술을 활용해 엔지니어들이 혁신을 가속할 수 있는 새로운 프로세스를 익히도록 해야 한다.   항공우주의 새로운 패러다임 오늘날 생산되는 항공기와 우주선은 아폴로 시대에 개발된 기체와는 완전히 다르다. 민항기와 제트기부터 로켓과 위성에 이르기까지, 모든 것이 점점 더 소프트웨어 중심 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 첨단 기계·전기 시스템은 물론, 새로운 전자 기술과 소프트웨어까지 폭넓게 통합되고 있다. 이러한 첨단 시스템은 이전 세대의 기체에 비해 훨씬 높은 수준의 복잡성을 만들어낸다. 특히 기체 내 다른 시스템과의 상호작용이 늘어나면서 전체적인 복잡성은 더욱 확대되고 있다. 예를 들어, 20년 전만 해도 엔지니어는 하나의 기계 시스템에서 발생하는 100여 개의 상호작용만 관리하면 됐고, 이는 스프레드시트에 손쉽게 정리할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 반도체 칩 하나만으로도 수만에서 수십만 개에 이르는 상호작용이 발생할 수 있다.   ▲ 보다 고도화된 전자 기술과 소프트웨어 통합으로 새로운 항공우주 시스템의 복잡성이 커졌다.(제공 : santofilme/Getty Images)   A&D는 여러 엔지니어링 영역 간 통합이 필수인 산업이다. 한 영역에서 변경이 발생하면 이를 수용하기 위해 다른 영역에서도 추가 변경이 필요할 가능성이 높다. 최근 전자 기술과 소프트웨어의 비중이 커지면서 이러한 변경의 규모와 영향력은 더욱 확대되고 있다. 따라서 영역 통합의 격차를 식별하고 해소하기 위해 시스템 엔지니어링 접근 방식 역시 보다 총체적으로 발전해야 한다.   SysML v2를 통한 격차 해소 총체적인 시스템 엔지니어링 전략을 수립하려면 엔지니어 간 새로운 협업 프로세스를 지원하는 도구가 필요하다. SysML (Systems Modeling Language) v2가 이러한 역할을 수행할 수 있다. 이전 버전인 SysML v1은 엔지니어가 작업을 효율적으로 모델링하고 설명할 수 있는 새로운 방식을 제시했다. 그러나 모델을 구축하고 관리하는 방식이 매우 엄격해 상호운용성 측면에서는 한계가 있었다. 반면 SysML v2는 더욱 직관적인 모델링 접근 방식을 제공하며, 다양한 모델링 방법론을 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터 교환을 훨씬 수월하게 수행할 수 있다. 결과적으로, SysML v2는 엔지니어링 영역 간 정보를 개방적으로 공유할 수 있는 표준 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 일관성을 높이고 통합 시스템 아키텍처 개발을 가능하게 한다. 물론 SysML v2의 효과는 이를 활용할 수 있는 인재 양성이 병행될 때 비로소 실현될 수 있다. 다행히 다양한 모델링 방법론을 수용할 수 있는 특성은 진입 장벽을 낮추고, 엔지니어가 새로운 시스템 엔지니어링 전략을 보다 쉽게 배우고 참여할 수 있도록 한다. 이는 시스템 엔지니어링의 총체적 발전과 민주화에도 기여한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] ‘제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축     4월 17일 진행된 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 인력 부족과 공급망 재편이라는 위기 상황에서 소재·부품·장비 및 뿌리산업이 나아갈 방향이 제시되었다. 이날 진행된 다섯 편의 발표에서는 정부의 소부장 R&D 지원 정책과 더불어 반도체, 항공 엔진, 자동차 부품 등 핵심 산업 현장에서 AI 설루션을 통해 공정 신뢰성을 높이고, 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 아키텍처로 진화하려는 구체적인 추진 전략이 소개되었다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장   한국산업기술기획평가원의 정민하 본부장은 ‘2026년 소부장 R&D 정책지원 방향’ 발표를 통해, 정부의 핵심적인 소부장 산업 R&D 지원 방향을 제시했다. 그는 “과거 무역 분쟁에서 비롯된 소부장이라는 개념이 이제는 국가 안보와 직결된 거대한 공급망의 관점으로 진화했다”면서, 탄탄한 공급망 관리의 중요성을 역설했다. 정부는 경제 안보 위기에 맞서 으뜸기업, 슈퍼을, 도전기업 등 촘촘한 맞춤형 지원 제도를 마련했다. 특히 네덜란드의 반도체 장비 기업인 ASML처럼 글로벌 시장에서 독보적인 경쟁력을 갖춘 절대 강자를 육성하는 ‘슈퍼을’ 제도를 통해 파격적인 장기 R&D 자금을 지원한다. 또한 우수한 기술력을 지닌 전문 기업이 벤처 캐피털 투자를 쉽게 받도록 돕는 도전기업 제도도 정비 중이다. 정민하 본부장은 “우리 제조업의 근간인 소부장 기업들이 이러한 정책적 마중물을 발판 삼아, 글로벌 공급망의 주역으로 당당히 도약하기를 기대한다”고 전했다.   ▲ 성균관대학교 권석준 교수   성균관대학교 공과대학 부학장인 권석준 교수는 ‘제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화전략’에 대해 발표했다. 반도체 소부장 산업에 불어닥친 제조 AX의 거대한 파도를 짚은 권석준 교수는 “거대 기술 기업들이 단순히 반도체 설계를 넘어 제조 영역까지 직접 관여하면서 맞춤형 AI 반도체 생태계를 주도하고 있다”고 분석하면서, “이에 따라 기존 소부장 기업들 역시 설계와 제조의 경계가 허물어지는 새로운 공급망 재편에 빠르게 대응해야 한다”고 짚었다. 권석준 교수는 “LLM(대규모 언어 모델) 기반의 거대 AI 모델이 현장으로 왔을 때 이것을 이어줄 수 있을 만한 다리(브리지)가 아직은 확립돼 있지 않다”고 지적하면서, 현장의 복잡한 인과관계를 AI가 파악하기 위해 파편화된 현장의 데이터를 통일된 사전처럼 묶어내는 온톨로지 구축과 이를 바탕으로 한 지식 네트워크 형성이 필수라고 전했다. 또한 차세대 AI 반도체의 핵심 과제인 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 소재 발굴부터 패키징 공정까지 AI를 적극 도입해야 한다고 강조했다. “수많은 후보 물질을 단기간에 탐색해 내고 디지털 트윈 모델로 실제 양산의 위험을 최소화하는 치밀한 전략이 치열한 글로벌 반도체 경쟁에서 살아남을 강력한 무기가 될 것”이라는 것이 권석준 교수의 전망이다.   ▲ DN솔루션즈 엄재홍 상무   DN솔루션즈의 엄재홍 상무는 ‘공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로 : AX를 통한 제조 플랫폼의 진화’를 주제로 발표를 진행했다. “사람의 개입 없이 가동되는 완전 자동화 다크 팩토리(dark factory) 환경에서, 기계가 주변과 스스로 소통하고 제어하지 못하면 결국 사람이 공정의 병목이 된다”고 짚은 엄재홍 상무는 “공작 기계가 단순한 장비를 넘어 지능형 자율 에이전트(agent)로 근본적인 진화를 이뤄야 한다”고 강조했다. 또한, 그는 인공지능이 LLM을 넘어 스스로 상황을 판단하고 물리적 행동을 수행하는 에이전틱 AI(agentic AI)와 피지컬 AI로 급격히 발전하고 있다고 짚으면서, 이런 흐름에 발맞춰 제조산업 역시 소프트웨어 중심의 뼈대를 갖춰야 한다고 전했다. 마치 스마트폰이나 최신 자동차처럼 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 새로운 기능이 추가되고 성능이 끊임없이 진화하는 제조 환경이 필수라는 의미다. 또한 엄재홍 상무는 진정한 자율 제조 생태계의 완성을 위해서는 하드웨어 자체가 능동적이고 똑똑한 주체로 거듭나야 한다고 덧붙였다.   ▲ 화신 이기동 상무   화신의 이기동 상무는 ‘AI 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략’ 발표에서, 자동차 부품 생산 현장의 경험을 바탕으로 자율 제조의 필요성을 짚었다. “고객의 품질 요구 수준은 계속해서 높아지는 반면 숙련공은 은퇴하고 새로운 인력 확보는 점점 어려워지면서, 기존처럼 사람이 현장을 통제하는 방식은 분명한 한계에 직면했다”는 이기동 상무는 “화신은 2030년 자율 제조 완성을 목표로 내세우며, 다가올 AI 시대에 발맞춰 2년 전 전담 연구소를 설립하고 본격적인 체질 개선에 돌입했다”고 소개했다. 이러한 변화는 현장 곳곳에서 실질적인 성과로 나타나고 있다. 과거 수차례 실패했던 용접 비전 검사는 AI와 결합해 성공적으로 안착했고, 방대한 사내 기술 문서를 찾아 분석해 주는 AI 에이전트를 도입해 업무 효율을 끌어올렸다. 나아가 가상 공간에서의 레이아웃 자동 생성은 물론, 스스로 궤적을 찾아내는 자율 용접 로봇의 도입을 준비하고 있다. 이기동 상무는 “AI 기반 자율 제조는 단순 기술 도입에 그치지 않고 기업의 생존과 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심 전략”이라고 강조하면서, “막연한 첨단 기술의 나열이 아니라 자사의 현실과 시스템에 꼭 맞는 AI를 찾아 단계적으로 적용하는 것이 치열한 글로벌 경쟁에서 살아남을 강력한 무기”라고 전했다.   ▲ 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원   한화에어로스페이스의 송덕용 수석연구원은 ‘항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략’에 대해 발표했다. 항공기용 가스 터빈 엔진의 코어는 1500℃가 넘는 가혹한 환경을 견뎌야 하므로, 미세한 결함도 치명적인 사고로 직결된다. 따라서 비행 중 어떠한 상황에서도 굳건히 견딜 수 있는 완벽한 신뢰성 확보가 절대적이다. 송덕용 수석연구원은 “이를 위해 수많은 공정 개발과 까다로운 엔진 승인 절차, 방대한 데이터베이스 구축이 뒷받침되어야 한다”고 설명했다. 송덕용 수석연구원은 “과거 정말 항공 관련 소재 부품은 수입에 의존하는 경우가 많았다. 타 산업 대비 항공 소재 기술력이 낮았던 것이 사실”이라면서도, “하지만 현재는 정부와 산학연이 긴밀히 협력하여 2035년까지 핵심 소재 부품 생태계를 자립하겠다는 확고한 로드맵을 그려가고 있다”고 소개했다. 또한, “첨단 항공 엔진 국산화는 단순한 부품 대체를 넘어 진정한 자주국방을 완성하는 핵심 열쇠”라면서, “머지않아 대한민국이 세계에서 일곱 번째로 항공 엔진을 독자 제작하여 글로벌 하늘을 누비는 날을 기대해 본다”고 전했다.

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 실무 중심의 통합형 BIM 솔루션, GstarBIM 개발 : Gstarsoft, www.gstarcad.net 자료 제공 : 모두솔루션, 02-857-0974, https://gstarcad.co.kr   GstarCAD(지스타캐드) 개발사인 Gstarsoft(지스타소프트)는 본격적인 BIM 시장 개척을 위해 Hawk3D를 설립하고, Cadline의 ARCHLine.XP를 인수·통합해 30년 이상 축적된 BIM 기술 기반의 GstarBIM을 선보였다. 이를 통해 BIM 시장에서 새로운 성장 활로를 본격적으로 열어가고자 한다. 1. 주요 특징  GstarBIM의 가장 큰 특징은 실무 중심의 통합성이다. 건축 설계, 인테리어 설계, 문서화, 시각화 기능을 하나의 플랫폼으로 통합해 설계 단계별로 분리되던 작업을 하나의 흐름으로 연결한다. 또한 DWG 기반 데이터 호환과 GstarCAD 연계를 통해 2D 설계 자산을 유지하면서 단계적으로 BIM을 도입할 수 있는 환경을 제공하며, 기존 설계 환경을 완전히 바꾸지 않고도 BIM을 실무에 적용하려는 조직에 현실적인 대안을 제시한다. 2. 주요 기능 (1) 건축 설계를 위한 BIM 모델링 (Architectural Design) GstarBIM은 벽체, 기둥, 보, 슬래브, 지붕, 계단, 램프, 커튼월 등 주요 건축 요소를 지능형 BIM 객체(Intelligent Object)로 모델링할 수 있으며, 각 객체는 파라메트릭 구조와 속성 정보를 포함한다. 이를 통해 설계 변경 시 모델과 연계된 도면·치수·물량 정보가 자동으로 갱신되어 변경 대응에 따른 반복 업무를 줄일 수 있다.  또한 기존 2D 도면(DWG)을 기반으로 BIM 모델을 생성할 수 있어, 기존 CAD 설계 흐름을 유지하면서 BIM으로 확장하는 워크플로우 구성이 가능하다. 대지(Site) 및 매싱(Massing) 설계를 통해 초기 단계부터 BIM 기반 검토를 수행할 수 있으며, MEP 요소를 건축 모델과 함께 3D로 검토하고 간섭 검토 기능을 통해 충돌 요소를 설계 단계에서 사전 확인하는 데 활용할 수 있다.  (2) 인테리어 설계를 위한 전용 BIM 기능(Interior Design) GstarBIM은 인테리어 설계 실무를 고려한 전용 기능을 제공한다. Room Maker로 공간 구성을 빠르게 정의하고, 문·창호·가구·전기 설비·마감 요소 등을 파라메트릭 방식으로 배치할 수 있어, 설계안을 빠르게 구성하고 반복 검토하기에 유리하다.  타일링(Tiling) 기능은 벽·바닥 면적을 기준으로 타일 패턴을 자동 계산하고, 자재 효율을 고려한 배치를 지원한다. Furniture Configurator 및 Smart Object 기능으로 가구를 구성 요소 단위로 설계·관리할 수 있으며, Trimble 3D Warehouse 등 외부 라이브러리 연계를 통해 다양한 객체를 활용할 수 있다. 또한 IES 데이터를 활용한 조명 시뮬레이션으로 실제 조도 환경을 고려한 설계 검토가 가능하다.  (3) BIM 기반 자동 문서화(Documentation) GstarBIM은 BIM 모델과 연계된 자동 문서화 기능으로 설계 실무의 효율을 높인다. Auto Dimensioning을 통해 도면 전체 또는 선택 영역의 치수를 일괄 생성할 수 있으며, 설계 변경 시 2D 도면과 3D 모델이 자동 동기화되어 문서 수정 부담을 줄인다.  또한 BIM 객체의 속성 정보를 기반으로 자동 물량 산출 및 수량 계산이 가능해, 변경이 잦은 프로젝트에서도 물량 정보의 정확성과 일관성을 유지할 수 있다. 레이어 및 출력 관리 기능을 통해 다양한 도면 출력 요구에 대응함으로써, 설계·시공·협업 단계에서 필요한 문서를 체계적으로 관리할 수 있다.  (4) 설계 커뮤니케이션을 위한 시각화(Visual Design) GstarBIM은 설계 의도를 명확히 전달하고 협업 효율을 높이기 위한 시각화 기능을 제공한다. 실사 표현, 페이퍼 모델 스타일, 3D 섹션 박스, 2D 도면과 3D 뷰의 중첩 표현 등 다양한 방식으로 설계 내용을 직관적으로 검토할 수 있다.  360도 파노라마 뷰와 가상 투어를 통해 직관적으로 검토할 수 있으며, 보행·비행·경로 애니메이션 및 공정 시뮬레이션으로 설계 및 시공 단계를 시각적으로 표현할 수 있다. 내장된 실시간 렌더링과 D5 Render 연계를 통해 고품질 시각화 결과물도 효율적으로 생성할 수 있다.  3. 활용 분야 GstarBIM은 설계·문서·시각화가 연결되는 통합 워크플로우를 통해 스마트 건설 DX 환경에서 다음과 같은 분야에 활용될 수 있다. ■ 건축 설계 사무소: 개념 설계~실시설계, 대지/매싱 검토, MEP 간섭 검토 및 문서화 자동화 ■ 인테리어 설계·시공: 공간 구성, 마감·가구·조명(IES) 설계 및 고객 커뮤니케이션 강화 ■ 리노베이션·리퍼비시: 기존 도면(및 현장 데이터) 기반 BIM 전환, 기존 건축물 설계 검토 ■ 단계적 BIM 도입 조직: DWG 파일과 GstarCAD 연계로 2D 자산을 유지하며 점진적 BIM 전환   상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  

#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내    이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   ＊ 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver

앤시스를 인수한 시높시스가 미국 NASA의 차세대 달 탐사 프로젝트인 아르테미스 프로그램을 지원하기 위해 기술 협력을 확대한다고 밝혔다. 시높시스는 EMA 및 시지엄과 손잡고 달 환경에서 사용할 우주복의 안전성 분석과 통신 시스템 개발을 돕고 있다. 시높시스는 NASA 존슨 우주센터 및 글렌 연구센터와 협력해 달 표면에서 발생하는 전하 축적 현상을 분석한다. 또한 디지털 트윈 기반의 가상 달 환경을 활용해 통신 네트워크 구축을 검증하고 있다. 시높시스에 따르면 이러한 시뮬레이션 기술은 실제 장비를 제작하기 전 단계에서 성능을 검증함으로써 개발 위험을 줄이고 임무의 신뢰성을 높이는 데 기여한다.     EMA와 함께 진행하는 전자기 시뮬레이션은 달 환경의 정전기가 우주유영 시스템과 전자 장비에 미치는 영향을 파악하는 데 중점을 둔다. 달의 토양과 마찰하며 생기는 대전 현상이나 우주 플라스마 환경에서의 정전기 방전은 통신과 생명 유지 장치에 문제를 일으킬 수 있다. 시높시스는 앤시스 차지 플러스 설루션을 사용해 다층 구조로 된 우주복 내부의 전하 흐름을 3차원으로 해석하고 있다. 이 데이터는 EMA 연구소의 실험 결과와 병행하여 정밀한 검증 체계를 갖추는 데 쓰인다. 통신 분야에서는 시지엄과 협력해 달의 3D 지형 데이터를 바탕으로 한 디지털 트윈 환경을 구축했다. 시높시스의 전자기 해석 도구인 앤시스 HFSS 등을 활용해 우주복과 로버에 장착된 안테나의 성능을 분석하고 통신 연결성을 평가한다. NASA 글렌 연구센터는 이 기술을 통해 달의 크레이터나 암석 지형 때문에 생기는 통신 음영 지역을 미리 찾아내고 효율적인 네트워크 설계를 진행하고 있다. 전 NASA 국장이자 시높시스 산하 AGI 어드바이저인 짐 브라이든스타인은 “하드웨어 제작 이전에 가상 환경에서 설계를 모델링하고 테스트하는 디지털 엔지니어링 기술은 혁신을 가속화하는 핵심 요소”라고 밝혔다. 아르테미스 프로그램은 단순한 달 탐사 재개를 넘어 인류가 우주에 지속 가능한 기반을 구축하는 것을 목표로 삼고 있다.

슈나이더 일렉트릭이 4월 20일~24일 독일 하노버에서 열리는 세계 최대 규모의 산업 박람회인 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 전시에서 전기화와 개방형 소프트웨어 정의 자동화, 디지털 인텔리전스를 결합한 산업 현장의 해결 방안을 제시한다. 특히 마이크로소프트와 AWS, 인텔, HPE 등 주요 기술 기업과 협력해 기술 간 연계를 강화하고 산업 환경에서 측정 가능한 성과를 내는 데 집중할 계획이다.     슈나이더 일렉트릭의 전시 부스는 2026년 산업계의 주요 화두인 ▲운영 효율 향상과 ▲노후 시스템 개선 ▲인력 부족 및 숙련도 격차 해소 ▲데이터와 사이버 보안 ▲에너지 효율 및 전기화 등의 핵심 과제를 중심으로 운영한다. 각 전시 구역에서는 실제 고객 사례를 바탕으로 라이브 데모와 파트너 기술을 선보이며 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공한다. 첫 번째 구역에서는 처음으로 공개하는 폭스보로 SDA(Foxboro SDA)와 에이전틱 AI 등 소프트웨어 정의 자동화 기술을 통해 유연한 운영 환경을 보여준다. 에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트 인사이트 월(EcoStruxure Automation Expert (EAE) Insights Wall)을 활용해 수처리 관리 과정을 시연하고 제어와 데이터, AI를 통합한 운영 방식을 소개한다. 두 번째 구역에서는 ETAP(이탭)을 활용해 전력 운영을 최적화하는 방안을 설명한다. 세 번째 구역은 전력과 공정 데이터를 통합해 설계부터 운영까지 전 주기를 최적화하는 통합 데모를 전시한다. 네 번째 구역에서는 다중 로봇과 AI 기반 분석을 결합한 자동화 설루션을 선보이며, 마지막 다섯 번째 구역에서는 디지털 트윈을 이용한 공항 운영과 공조 제어 사례, 사이버 보안 아키텍처를 통한 산업 운영 전략을 공유한다. 박람회 기간 중에는 글로벌 리더들의 발표도 이어진다. 20일에는 장 파스칼 트리쿠아 슈나이더 일렉트릭 이사회 의장이 AI를 통한 유럽의 기회를 주제로 패널 토론에 참여해 디지털 및 에너지 전환 방향을 논의한다. 21일에는 아비바의 카스파 헤르츠버그 CEO가 데이터 기반의 산업 혁신과 비즈니스 가치 창출 방안에 대해 발표한다. 같은 날 글로벌 미디어와 산업 애널리스트를 대상으로 한 쇼케이스를 열어 산업 난제를 경쟁력으로 전환하는 구체적인 사례를 설명할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 행사에서 고객이 겪는 실제 문제에 초점을 맞춰 파트너 혁신 사례와 적용 사례를 함께 보여준다고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭 관계자는 “단순한 비전 제시에 그치지 않고 실질적인 성과로 이어지는 결과를 직접 확인할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

PTC는 BMW 그룹이 차세대 디지털 엔지니어링의 핵심 기반으로 자사의 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 설루션인 코드비머(Codebeamer)를 도입했다고 밝혔다. BMW 그룹은 이번 도입을 통해 수백 개의 시스템에 흩어져 있던 기존 요구사항 관리 환경을 코드비머 기반의 단일 통합 데이터 모델로 전환한다. 코드비머는 현재 BMW 그룹 전사 차원의 요구사항 관리 표준 설루션으로 쓰이고 있다. 이 설루션은 단일 공유 데이터 모델을 바탕으로 기계와 전기, 소프트웨어 등 모든 영역에 걸쳐 일관된 프로세스와 강화된 추적성을 제공한다. 이러한 통합 환경은 메카트로닉스 기반의 통합 개발을 가능하게 하고 협력사와의 협업 효율성을 높인다. 또한 BMW 그룹이 추진하는 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 워크플로 도입을 위한 확장 기반을 마련하는 역할도 한다. PTC는 코드비머를 포함한 자사 포트폴리오를 통해 인텔리전트 제품 수명주기 비전을 실현하고 있다. 이를 통해 제조 기업이 엔지니어링 단계에서 제품 데이터 기반을 구축하고 AI 기반의 디지털 전환을 가속화하도록 돕는다. PTC는 제품 데이터를 폭넓게 활용하면 기업의 품질 향상과 출시 기간 단축, 복잡성 관리와 규제 대응 역량 강화에 도움이 된다고 설명한다.     PTC의 로버트 다다 최고수익책임자는 “BMW는 디지털 엔지니어링 분야에서 리더십을 보여주고 있다”면서, “코드비머로 요구사항 관리를 중앙화함으로써 통합 메카트로닉스와 AI 주도 엔지니어링을 위한 견고한 데이터 기반을 구축하고 미래 자동차 혁신을 효과적으로 지원하게 됐다”고 말했다. PTC 코리아의 김도균 대표는 “BMW 그룹의 이번 결정은 국내 자동차 업계에도 시사하는 바가 크다”면서, “디지털 엔지니어링 환경을 구현하려는 국내 자동차 업계의 움직임에 맞춰 코드비머 도입을 적극적으로 추진하고 PTC 설루션 포트폴리오를 통해 고객의 혁신을 지원하겠다”고 덧붙였다.

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2)   이번 호에서는 다쏘시스템의 LBM 기반 CFD 설루션인 파워플로(PowerFLOW)를 활용하여, 하중 및 회전에 의해 변형되는 트레드 타이어를 반영한 정밀 유동 예측 워크플로를 제시한다. 드라이브에어(DrivAer) 모델 적용을 통해 접지면과 사이드월 돌출부 형상 변화가 차량 항력 및 후류 구조에 미치는 영향을 분석하고, 실제 주행 조건을 고려한 차세대 공력 최적화 설계 프로세스의 방향성을 제안한다.   ■ 고석원 다쏘시스템의 유동해석 컨설턴트로, 국내 완성차 업체의 공력 및 공력소음 분야 CFD 프로젝트 수행 및 기술 지원을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   EV(전기자동차) 시대에 접어들면서 공력 성능은 단순한 항력 계수(Cd : Drag Coefficient) 저감의 문제가 아니라, 에너지 효율과 주행거리 경쟁력을 결정하는 핵심 설계 변수로 자리잡았다. 특히 고속 주행 영역에서는 타이어 주변에서 형성되는 복잡한 와류 구조가 전체 항력에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재까지 많은 외부 유동해석은 계산 효율과 모델 단순화를 이유로 강체 타이어 형상을 가정해왔다. 실제 주행 조건에서는 차량 하중과 회전에 의해 타이어 접지면이 평탄화되고, 트레드 패턴이 국부적으로 변형된다. 이러한 기하학적 변화는 경계층 발달과 박리 위치, 그리고 후류 구조에 직접적인 영향을 미친다. 그럼에도 불구하고 설계 단계에서 이러한 변형 효과는 충분히 반영되지 못하는 경우가 많다. 이 간극은 단순한 수치 오차를 넘어, 설계 의사 결정의 신뢰성 문제로 이어질 수 있다. 기존의 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics) 접근에서는 회전 조건을 MRF(Moving Reference Frame) 혹은 LRF(Local Reference Frame) 기법을 구현하고, 접지부는 이상적인 평면 조건으로 단순화한다. 이 방식은 빠른 비교 분석에는 적합하지만, 접지부 인근의 비대칭 유동 구조와 시간에 따라 변화하는 와류 변동을 충분히 재현하기 어렵다. 특히 하중에 의해 형성되는 접지부 형상 변화는 타이어 하부 압력 분포를 바꾸고, 이는 차체 하부 유동과 상호작용하며 항력 특성에 영향을 미친다. 고속 주행 시에는 원심력에 의한 외경 변화까지 더해져 형상 변형이 복합적으로 발생한다. 따라서 현실 기반 공력 예측을 위해서는 타이어 변형을 포함한 해석 전략이 요구된다.   파워플로 기반 정밀 유동 예측 방법론 이번 호에서는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기반 CFD 설루션인 파워플로를 활용하여 하중 및 회전 변형을 반영한 해석 환경을 구축하였다. 차량 모델은 <그림 1>과 같이, 오픈소스 표준 차체 형상인 드라이브에어 모델을 적용하였다. 타이어 형상은 단순 강체 모델과 실제 하중 조건을 반영한 변형 트레드 타이어 모델을 사용하였다. 변형 형상은 파워플로의 전처리 모듈인 파워델타(PowerDELTA)를 통해 구현되었으며, <그림 2>와 같이 정적 하중에 의해 형성되는 접지면(contact patch)과 사이드월 돌출부(bulge)를 기하학적으로 재현하였다. 수치해석 방법에는 회전하는 타이어에 IBM(Immersed Boundary Method)을 적용하여 타이어 인근에서 시간에 따라 변화하는 유동 구조와 후류 거동을 정밀하게 분석하였다.   그림 1. 드라이브에어 차량 형상   그림 2. 접촉면과 돌출부의 형상(왼쪽 : 접촉면, 오른쪽 : 돌출부)   해석 케이스 구성 해석 케이스는 변형 타이어의 적용 유무와 <그림 3>에 나타낸 바와 같이, 타이어 변형 효과를 체계적으로 비교하기 위해 다음 세 가지 인자를 독립적으로 변화시켰다. 사이드월 돌출부(bulge, B) 횡방향 삽입각(slip angle, α) 접지면 폭(contact patch width, W)   그림 3. 변형 타이어 인자 변화 조건   각 변수 변화에 따른 항력 특성 및 후류 구조 변화를 비교함으로써, 설계 관점에서 지배적인 인자를 도출하고자 하였다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9)   크레오 플로 어낼리시스(Creo Flow Analysis)는 설계자가 CAD 환경 내에서 직접 유체 흐름과 열 전달을 시뮬레이션하여 제품의 성능을 즉각적으로 검증하고 최적화할 수 있게 돕는 통합 CFD 설루션이다. 크레오 플로 어낼리시스는 별도의 데이터 변환 없이 크레오 모델에서 직접 해석을 수행하므로, 설계를 수정하면 해석 모델도 즉시 업데이트된다. 그리고 전문가가 아니더라도 마법사 방식의 설정을 통해 메시(mesh) 생성부터 결과까지 단계별로 진행할 수 있으며, 독자적인 알고리즘을 통해 복잡한 형상에 대해서도 비교적 빠른 계산 결과를 제공한다. 크레오 플로 어낼리시스는 내·외부 유동 분석을 통한 압력 강하 및 속도 분포 확인은 물론, 전도·대류·복사를 모두 고려한 정밀한 열전달 해석 기능을 제공한다. 특히 최신 크레오 12.0에서는 전기장 및 음향 해석 기능까지 추가되어, 더욱 폭넓은 물리적 현상을 하나의 환경에서 통합적으로 검증할 수 있다.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   이번 호에서는 인버터 어셈블리의 예를 통해 유체 도메인 생성부터 열, 유동해석을 진행해보자. 먼저 어셈블리를 열고 각 부품의 필요한 재료를 모두 설정한다.     유동해석을 위해 메뉴에서 응용 프로그램 → Flow Analysis를 클릭한다.     새 프로젝트를 생성하여 이름 및 어셈블리 단순화 표현을 선택한다.     프로젝트를 생성하면 그림과 같이 해석 트리가 생성된다.     해석을 위해 유체 도메인을 생성한다.     크레오 플로 어낼리시스는 설계 형상에서 유체 영역을 자동으로 추출하고 설계 변경 시 실시간으로 업데이트하여, 번거로운 모델링 작업 없이 유체 도메인을 생성할 수 있다. ‘오프닝’을 클릭하여 공기가 유입되고 나가는 두 면을 Ctrl 키를 누르고 선택한다.     두 면을 모두 선택하고 ‘확인’을 클릭하면 그림과 같이 자동으로 구멍이 모두 선택된다.     구멍을 모두 확인한 후 ‘확인’을 클릭한다. 모델 트리를 보면 그림과 같이 두 부품이 추가된 것을 볼 수 있다.     이제 시뮬레이션 도메인 선택 아이콘을 클릭하여 각 영역을 지정한다.     ‘유체 도메인 추가’를 클릭한 후 모델 트리에서 ‘INVERTER_ FLUID_1.PRT’를 클릭한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.