AI 기반의 스마트 제조 및 디지털 전환 지원 강화 계획   헥사곤은 한국에서 세 개의 독립적인 디비전을 운영 중이며, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 이 중에서도 가장 큰 비즈니스 유닛이다.  헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 지난 해 3D 시스템즈의 리버스 엔지니어링 소프트웨어인 지오매직을 인수함으로써 자사 측정 설루션과의 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 데이터 기반 기술 혁신 및 넥서스를 중심으로 한 플랫폼 통합을 통해 고객맞춤형 정보를 제공해 나간다는 계획이다.  ■ 최경화 국장     헥사곤이 인수 합병을 통해 업계 주요 기업으로 입지를 굳히고 있다. 본사 및 계열사에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율 기술을 결합한 디지털 리얼리티 설루션 분야의 글로벌 리더이다. 헥사곤은 데이터를 활용하여 산업, 제조, 인프라, 공공 부문 및 모빌리티 애플리케이션 전반에서 효율, 생산성, 품질, 안전성을 높이고 있다. 헥사곤 내 전체 계열사는 총 8개이며, 이 중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 가장 큰 매출을 이끌고 있다. 한국에는 총 3개의 계열사가 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부(디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 분야에서 데이터를 활용하여 스마트한 제조 지원)와 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부(플랜트 설계 및 자산관리 설루션 제공) 그리고 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아(건축이나 토목 등에서 GIS 정보를 취득해 효율적인 제조 설루션 제공)가 국내 고객을 위한 디지털 리얼리티 설루션을 제공하고 있다. 국내에서 매출 규모는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부가 전체 매출 규모 중 50%, 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부가 30%, 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아가 20%를 차지하고 있다.   지난 해 국내 제조 시장에 대해서 평가힌다면 2024년은 기술 혁신과 지속 가능한 제조 공정에 대한 강한 의지가 돋보인 한 해로 평가된다. 디지털화와 스마트 제조 시스템에 대한 투자가 확대되며, 특히 자동화, 로보틱스, 데이터 분석을 활용한 효율적인 제조 환경 구축이 주요 트렌드로 자리 잡았다. 많은 제조업체가 디지털 전환을 통해 효율성을 높이고 비용 절감을 목표로 하는 전략을 적극 추진하였다. 특히 디지털 혁신은 ESG 경영, 국경 탄소세, 자동차 산업 등과 밀접하게 연결되며 제조업계의 중요한 과제로 부상했다. 산업별로는 항공 및 방산 분야가 K-방산 성장과 지정학적 이슈로 두드러졌으며, 전자 및 반도체 산업도 안정적인 성과를 보였다. 반면 자동차 산업은 주요 전환기를 맞아 성장이 제한적이었으나, 신기술과 친환경 차량 개발에 대한 투자가 지속되고 있다.   지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 비즈니스 성과 및 주요한 변화에 대해 소개한다면 지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 주요 성과는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 고객들이 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 디지털 전환 지원이다. 이를 위해 넥서스(Nexus) 플랫폼을 통해 헥사곤 설루션뿐만 아니라 이종 소프트웨어를 간단하게 연동할 수 있는 환경을 제공하고, 보다 정확하고 효율적인 제조 공정을 지원했다. 두 번째는 제품 혁신이다. 헥사곤은 3D 측정 시스템과 품질 관리 설루션을 통해 시장에서 두각을 나타냈으며, 인공지능(AI)과 머신러닝을 접목해 제조 품질을 개선하는 데 기여했다. 이러한 기술적 진보 덕분에 고객들은 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있었다. 또한, 최근 CAE 업계에서 지각 변동이 일어나는 가운데, 헥사곤은 이를 기회로 삼아 시장에서의 입지를 더욱 공고히 하고자 노력하고 있다. 디지털 전환을 손쉽게 접근하고 관리할 수 있는 플랫폼을 만드는 데 의미를 두고 있으며, 이를 통해 고객의 니즈를 적극적으로 충족시키고 있다. 지난 해 성공 사례로는 아담스 리얼타임(Adams Real Time)을 활용한 현대자동차의 고성능 차량 개발 사례를 들 수 있다. 이 프로젝트는 기존 대비 더 적은 비용과 짧은 시간 안에 고성능 차량을 개발할 수 있도록 지원하며, 헥사곤의 기술이 실제 고객 환경에서 얼마나 효과적인지를 잘 보여준다. 또한, 작년에는 구미전자정보기술원(GERI), 금오공대, 경남대, 울산 경남 혁신 플랫폼 등과 MOU를 체결하며 구미 및 경남 지역의 제조 산업 지원에 적극 나섰다. 이러한 협력을 통해 지역 산업단지의 디지털화와 미래지향적 전환을 돕고 있다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 산업분야별 및 제품군별 성과에 대해 소개한다면 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부는 크게 세 개로 나누어볼 수 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부별 비중은 측정 설루션 사업부가 45%, 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부가 40%, 생산 소프트웨어 설루션 사업부가 15% 정도이다. 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부는 구조 분석, 음향 시뮬레이션, 시스템 동역학, 열 유동 해석, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 시뮬레이션, 자율주행 분석 등 다양한 CAE 소프트웨어를 제공한다. 이러한 설루션은 제품 설계 단계를 최적화하며, 기존의 ‘Build & Test’ 과정을 생략할 수 있도록 지원해 개발 시간을 단축하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 생산 소프트웨어 설루션 사업부는 금속, 목재, 기타 재료를 다루는 CAD, CAM, CNC 시뮬레이션 소프트웨어로 구성되어 있으며, 제조업체가 가공 경로를 최적화하고 효율적인 생산 계획을 세울 수 있도록 돕고 있다. 특히 디지털 트윈 기술을 활용한 CNC 시뮬레이션은 실제 가공 환경을 그대로 재현해 충돌 오류를 사전에 방지하고 가공 시간을 단축할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았다. 측정 설루션 사업부는 3차원 측정기, 암 측정 장치, 레이저 트래커, 광학 스캐너 등을 통해 고정밀 데이터를 제공하여 품질 관리를 최적화한다. 또한, 자동화된 측정 및 스캔 설루션을 통해 생산성과 정밀도를 높이고 있다. 이를 지원하는 Q-DAS 통계적 공정 관리 소프트웨어와 데이터 관리 소프트웨어는 제조 과정에서의 데이터를 분석하고 품질 개선에 기여하고 있다. 자동차 산업에서 헥사곤은 스마트 제조와 품질 관리 설루션을 통해 큰 성과를 거두었다. 특히 차량 부품의 정밀 측정과 품질 관리에 강점을 보였으며, 고객 맞춤형 플랫폼 설루션을 제공하여 효율성을 높였다. 항공 우주 산업에서는 고도화된 3D 측정 및 품질 검사 설루션을 제공하며, 항공기 부품 및 구조물의 고정밀 검사를 통해 성과를 보였다. 기타 산업 분야에서도 헥사곤은 전반적인 제조 공정에 대한 최적화 설루션을 제공하며, 다양한 산업에서 경쟁력을 갖추고 있다. 금속 가공 및 플라스틱 산업에서도 수요가 증가하고 있다. 이처럼 헥사곤은 각 사업부의 강점을 바탕으로 디지털 전환을 지원하며, 제조업체의 생산성과 품질을 한층 더 높이는 데 기여하고 있다.   지난 해 헥사곤 포트폴리오에 추가되거나 업데이트된 설루션이 있다면 헥사곤은 지난 해 다양한 신제품 출시와 기존 설루션의 업그레이드를 통해 포트폴리오를 강화했다. 이러한 신제품과 업그레이드를 통해 헥사곤은 제조업의 디지털 전환과 효율성 향상을 적극 지원하고 있다. 프로플랜 AI(ProPlan AI)는 AI 기반의 자동화 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 최대 75% 단축한다. 이 설루션은 넥서스 플랫폼에 통합되어 제조 현장의 효율성을 높인다. 또한 독일 프라운호퍼 연구소와 협력하여 전기화학 시뮬레이션 기술을 통합한 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다. 이를 통해 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있다. 스캐닝 자동화 설루션 및 측정 장비 관련해서는 SIMTOS 2024에서 업그레이드된 스캐너 제품과 국내 기업과 공동 개발한 스캐닝 자동화 설루션, 새롭게 출시된 측정 장비를 공개한 바 있다. 이를 통해 고정밀 생산 가공 라인 프로세스를 개선할 수 있다. 넥서스 플랫폼은 제조기업의 협업 역량 강화를 위해 다양한 설루션을 구동할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 헥사곤은 AI 기능을 활용하여 제조업 협업을 강화하는 전략을 제시해 나가고 있다.   넥서스에 대한 소개와 적용 사례가 있다면 넥서스 플랫폼은 헥사곤이 선보이고 있는 디지털 제조 설루션이다. 쉽게 설명하자면, 넥서스는 고객들이 원하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 정보화할 수 있는 도구라고 할 수 있다. 마이크로소프트 오피스가 다양한 문서 프로그램을 호환할 수 있는 것처럼, 누구나 직관적으로 사용할 수 있는 플랫폼이라는 점에서 강점을 가지고 있다. 특히, 이 플랫폼은 제조업체가 생산 공정의 모든 데이터를 통합 관리할 수 있도록 돕고, 이종 소프트웨어와 하드웨어를 간단히 연동할 수 있도록 SDK(소프트웨어 개발 키트)와 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 제공한다. 기존 API가 개발자에게 복잡하게 느껴질 수 있는 부분이 있었다면, 넥서스는 간소화된 접근 방식을 제공해 고객이 더 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었다. 넥서스의 가장 큰 특징은 산업별 맞춤형 설루션이다. 자동차, 항공, 방산 등 다양한 산업에서 넥서스가 주목받는 이유는, 각각의 산업 특성에 최적화된 데이터 통합 및 분석 기능을 제공하기 때문이다. 자동차 대기업을 포함해 많은 고객들이 넥서스의 가능성에 큰 관심을 보이고 있는 상황이다. 넥서스 확산과 적용을 위해 2024년 12월에 한국-스웨덴 전략 산업 서밋을 진행한 바 있다. 이 자리에서 국내 주요 기관들과 산업단지 디지털 전환을 위한 MOU를 체결했는데, 한국 산업단지의 디지털 대전환을 하는데 넥서스가 지원될 수 있도록 협의하고 있다. 이러한 MOU를 포함해 넥서스가 실질적으로 제조업의 변화를 어떻게 이끌어낼 수 있는지 더 많은 사례가 생길 것으로 보고 있다. 넥서스는 단순히 데이터를 보여주는 플랫폼이 아니라, 고객들에게 더 나은 의사결정을 돕고 그들의 아이디어와 비전을 실현할 수 있는 중요한 도구가 될 것이다. 앞으로도 넥서스는 디지털 전환과 데이터 통합의 중심에서 중요한 역할을 할 것이라고 생각한다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 국내 조직 변화와 인수된 회사에 대해 소개한다면 헥사곤의 국내 조직은 현재 계속해서 확장되고 있다. 특히, 제조업의 디지털 전환을 지원하는 데 특화된 설루션을 제공하는 팀이 점차 강화되고 있다. 최근에는 데이터 과학과 AI 기술을 다룰 수 있는 전문가들이 많이 합류하면서, 디지털 전환과 관련된 역량이 크게 향상되고 있는 상황이다. 고객 지원 측면에서도 변화가 있다. 헥사곤은 고객지원 및 기술지원 팀을 확충해 고객이 헥사곤 설루션을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있다. 이를 통해 고객 만족도를 한층 더 높이는 데 중점을 두고 있다. 최근 중요한 변화 중 하나는 3D시스템즈의 지오매직(Geomagic) 소프트웨어를 인수한 것이다. 지오매직은 3D 계측 및 리버스 엔지니어링 시장에서 독보적인 기술을 보유하고 있는 소프트웨어 제품군이다. 이를 통해 헥사곤은 해당 시장에서의 리더십을 더욱 공고히 하고, 고객에게 혁신적이고 포괄적인 설루션을 제공할 수 있는 발판을 마련했다고 볼 수 있다. 결과적으로 국내 조직의 확장과 전문가 그룹의 강화 그리고 중요한 인수합병을 통해 헥사곤은 앞으로도 고객에게 더 큰 가치를 제공하고, 제조업 디지털 전환을 이끄는 데에 중심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다.   올해 국내 제조 시장에 대해 전망한다면 CAE 시장은 현재 많은 지각변동이 일어나고 있는 분야이다. 단순히 제품 단위로만 보면 이미 포화상태에 가까운 시장이라고 할 수 있어서, CAE만으로는 경쟁력을 유지하기 어려운 상황이다. 중요한 건 이 시장을 어떻게 더 효율적으로 운영하느냐에 대한 해답인데, 헥사곤은 이를 위해 넥서스 플랫폼을 중심으로 전략을 구상하고 있다. CAE의 제품과 기능 자체는 여전히 중요하지만, 더 큰 패러다임 변화가 필요하다고 본다. 단순히 개별 소프트웨어를 활용하는 것을 넘어 플랫폼 기반으로 통합하여 CAE 데이터를 응용하고 활용할 수 있는 환경을 만들어야 한다고 생각한다. 헥사곤은 넥서스를 통해 이러한 방향성을 제시하고, 고객들이 새로운 시각에서 CAE를 접근할 수 있도록 돕고자 한다.   올해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 주목하는 시장 흐름이나 기술 이슈가 있다면 2025년에는 제품 단위 판매에서 벗어나 데이터 기반의 넥서스 플랫폼 강화에 주력할 계획이다. 이전에는 제품 판매가 중심이었다면, 올해는 넥서스를 활용한 협업과 데이터 통합이 핵심이 될 것이다. 산업군에서는 기존 제조업의 디지털 전환(DX)을 가속화하는 데 주력하고 있다. 우주·항공·방산 산업, 자동차, 전자 분야들의 산업에서 헥사곤 설루션의 활용이 계속 확대될 것으로 기대한다. 또한, 공공사업 분야에서도 많은 기회가 열릴 것으로 보이는데, 구미와 창원 산업단지처럼 미래지향적이고 디지털화된 산업단지 구축에 지속적으로 지원할 예정이다. 헥사곤은 AI와 넥서스 플랫폼을 통해 제조업체에게 스마트한 디지털 전환 설루션을 제공하며, 고객이 효율성과 경쟁력을 갖출 수 있도록 돕고자 한다. 2025년은 이러한 플랫폼 전략이 본격적으로 결실을 맺는 해가 될 것이라 기대하고 있다.   제조 산업에서 AI의 활용 전망은 어떻게 보고 있는지 AI는 이제 제조 산업에서 필수 요소라고 생각한다. 과거에는 자동화가 주요 트렌드였다면, 이제는 그 단계를 넘어선 지능화된 제조 환경이 요구되고 있다. 단순히 자동화된 공정을 넘어, 데이터 기반으로 스스로 판단하고 최적의 결과를 만들어낼 수 있는 자율적인 제조 환경이 필요하다는 것이다. 헥사곤은 AI와 데이터 분석을 통해 이러한 제조 공정의 효율성을 높이는 데 집중하고 있다. 특히, 헥사곤의 넥서스 플랫폼은 계속 업데이트 되고 있으며, AI 기술을 활용하여 제조업체가 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하고 활용할 수 있도록 지원을 넓혀가고 있다. 이 플랫폼은 클라우드 시스템으로 운영되며, 일반 사용자들에게도 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공한다. 대표적인 예로 올해 초에 출시되는 프로플랜 AI를 들 수 있다. 이 제품은 넥서스 플랫폼에서 작동하는 AI 기반의 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축시킨다. 이는 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 실제 제조 공정에서 가시적인 성과를 만들어내는 사례라고 할 수 있다. 결국 AI는 제조 산업에서 효율성과 경쟁력을 높이는 핵심 기술이며, 헥사곤은 이러한 기술을 활용해 고객들이 한 단계 더 나아갈 수 있도록 돕고자 한다.   올해 신제품 출시 또는 기술 포트폴리오 확장 계획이 있다면 앞서 소개한 것처럼 2025년에는 AI 기반의 스마트 제조 설루션을 더욱 발전시킬 것이다. 제조업체들이 디지털 전환을 가속화하고, 생산성 및 품질 향상을 실현할 수 있도록 지원하고자 한다. 또한, 클라우드 기반의 넥서스 플랫폼을 통해 데이터 통합 및 분석 기능을 강화하여, 다양한 산업 분야에 맞춤형 설루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.   향후 국내 제조 분야 전략이나 비즈니스 계획이 있다면 헥사곤의 국내 제조 분야 전략은 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째는 국내 공공사업을 중심으로 제조업의 디지털 전환을 지원하는 것이다. 이를 통해 국가 산업의 경쟁력을 강화하는 데 기여하고자 한다. 둘째는 고객 맞춤형 설루션을 제공하여 비용 효율성과 통합성을 극대화하는 방향으로 비즈니스를 확대하고 있다. 헥사곤의 핵심 경쟁력 중 하나인 넥서스 플랫폼이 가지고 있는 강점을 살려 국내 제조업체들이 디지털 전환과 생산성 향상을 실현할 수 있도록 다양한 지원을 이어갈 계획이다. 결론적으로, 헥사곤은 고객 중심의 기술과 전략을 통해 국내 제조 분야에서 의미 있는 변화를 만들어간다는 계획이다.      ■ ‘2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사’에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

안전은 전기자동차(EV)에서 가장 중요한 관심사이다. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해, 배터리 설계 시 상정된 작동 조건에서 벗어날 경우 고장이 날 위험이 있다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 파괴로 이어지는 통제할 수 없는 발열 반응인 열폭주를 비롯한 부정적인 결과를 방지하는 데에 핵심 역할을 한다. BMS의 주요 기능으로는 전류, 전압 및 온도 모니터링, 과충전 및 과방전 방지, 셀 간 전하 밸런싱, 배터리의 충전 상태(SOC) 및 성능 상태(SoH) 추정, 배터리팩의 온도 제어 등이 있다. 이러한 기능은 전기자동차의 성능, 안전성, 배터리 수명, 사용자 경험에 영향을 미치므로 매우 중요하다. 예를 들어, BMS는 전압 한계를 넘는 과충전 및 과방전을 방지함으로써 배터리의 조기 노화를 방지하고, 차량이 수명 기간 동안 성능을 유지할 수 있도록 한다.    그림 1. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리의 높은 에너지 밀도는 배터리 설계 시 상정된 동작 조건에서 벗어나는 경우 고장이 날 위험이 있다.   BMS 개발에서 시뮬레이션의 이점 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다. 그리고 하드웨어 프로토타입을 제작하기 전에 데스크톱 시뮬레이션을 통해 새로운 설계 아이디어를 탐색하고 여러 시스템 아키텍처를 테스트한다. 데스크톱 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 BMS 설계의 기능적 측면을 검증할 수 있다. 예를 들어, 다양한 밸런싱 구성을 탐색해 적합성과 구성 간의 균형을 평가할 수 있다. 시뮬레이션은 요구사항 테스트에도 중요하게 작용한다. 엔지니어는 절연 이상이 있는 상황에서 올바른 접촉기의 거동을 검증할 수 있고, 하드웨어 테스트를 대체하기 위해 시뮬레이션을 통해 결함이 발생한 동안 시스템의 거동을 평가한다.    그림 2. 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다.   데스크톱 시뮬레이션을 사용해 설계가 검증되면, 엔지니어는 신속 프로토타이핑(RP)이나 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 자동으로 C 코드나 HDL 코드를 생성하고, 실시간으로 코드가 실행되는 BMS 알고리즘을 더욱 면밀히 검증할 수 있다. RP를 통해 BMS 알고리즘 모델에서 코드가 생성되며, 이는 프로덕션 마이크로컨트롤러의 기능을 수행하는 실시간 컴퓨터에 배포된다. 자동 코드 생성을 통해 모델에 적용된 알고리즘 변경 사항을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 실시간 하드웨어에서 테스트할 수 있다. HIL 테스트의 경우 BMS 알고리즘 모델이 아닌 배터리 플랜트 모델에서 코드가 생성되어 배터리팩, 능동 및 수동 회로 소자, 부하, 충전기 및 기타 시스템 컴포넌트를 나타내는 가상의 실시간 환경이 제공된다. 이 가상 환경을 통해 엔지니어는 실제 하드웨어 프로토타입을 개발하기 전에 실시간으로 BMS 컨트롤러의 기능을 검증할 수 있다.  시뮬레이션을 통해 엔지니어는 설계부터 코드 생성까지의 시간을 획기적으로 단축하고, 향상된 속도와 효율로 다양한 기술을 빠르게 모델링할 수 있다. 알티그린 프로펄션 랩(Altigreen Propulsion Labs)의 엔지니어들은 칼만 필터링 및 전류 적산법 등의 SOC 추정을 위한 다양한 기술을 모델링하고 반복적으로 테스트하기 위해 시뮬레이션 기반 접근 방식을 사용했으며, 포괄적인 접근 방식을 설계했다.  알티그린의 제어 시스템 책임자인 프라타메시 파트키(Prathamesh Patki) 수석 엔지니어는 “임베디드 코더(Embedded Coder) 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축되었다”면서, “그 어떤 것을 개념화하든, 실제 하드웨어에서 가장 짧은 시간 안에 그것을 실행할 수 있다”고 말했다.    BMS 개발에서 모델링 및 시뮬레이션 활용 사례 셀 특성화는 배터리 모델을 실험 데이터에 맞추는 과정이다. BMS 알고리즘은 배터리 모델을 사용해 SOC 추정을 위한 칼만 필터나 SOC에 따른 전력 제한, 과전압이나 저전압 조건을 피하기 위한 온도와 같은 제어 파라미터를 설정하기 때문에 정확한 셀 특성화가 필수이다. BMS 개발의 후반 단계에서는 엔지니어가 동일한 배터리 모델을 사용해 시스템 수준 폐순환(closed-loop) 데스크톱 및 실시간 시스템 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)와 같은 툴은 등가 회로, 전기화학 및 차수 축소 모델링(ROM : Reduced Order Modeling)을 비롯한 배터리 모델링에 대해 신경망을 사용한 다양한 접근 방식을 제공한다.  충전 속도는 EV 설계 및 도입에 있어서 핵심 성과 지표이다. 고속 충전의 높은 전력 수준은 배터리 재료에 스트레스를 주고 수명을 단축시키기 때문에, 최대 충전 속도와 배터리에 가해지는 스트레스를 최소화하기 위해 고속 충전 중 전력 프로필을 최적화하는 것이 필수이다. 이는 시뮬레이션과 최적화를 통해 달성되며, 이로써 충전 시간이 최소화되고 스트레스 요인을 허용 범위 내로 유지할 수 있다.  양산용 코드 생성은 자동차 산업의 인증 표준을 준수하는 BMS 설계 워크플로를 보완한다. 예를 들어, LG화학(현 LG에너지솔루션)이 볼보 XC90 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS를 개발했을 때 오토사(AUTOSAR)가 필수 표준이었다. LG화학은 BMS 알고리즘 및 거동을 설계 워크플로의 필수적인 부분으로 모델링하고 시뮬레이션하기로 결정했다. 각 소프트웨어 릴리스에서 발견된 소프트웨어 문제의 수는 약 22개에서 9개 미만으로 줄어 프로젝트 목표를 크게 웃돌았다. LG화학이 오토사를 사용하여 볼보를 위해 개발한 BMS는 ASIL C(Automotive Safety Integrity Level C)에 대한 ISO 26262 기능 안전 기반 인증을 취득했다.    맺음말 BMS 설계에서의 모델링과 시뮬레이션은 개발 주기를 단축하고, 비용을 절감하며, 더 안전하고 효율적인 EV를 실현할 수 있도록 지원한다. 엔지니어는 모든 가능한 동작 및 결함 조건에 대해 BMS 알고리즘을 실행함으로써, BMS 소프트웨어가 실제 시스템에서 해당 조건을 처리할 수 있다는 확신을 높이고 고비용 테스트의 필요성을 줄인다. 결국, 이러한 접근방식은 최종 제품이 업계 표준과 소비자 기대치를 뛰어넘도록 한다.    ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사이다. 홈페이지 | https://kr.mathworks.com     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다고 발표했다. 이 설루션은 독일의 프라운호퍼 연구소(프라운호퍼 ITWM)의 전기화학 시뮬레이션 기술과 헥사곤의 멀티피직스 및 측정 소프트웨어를 결합한 것이다. 헥사곤은 새로 출시한 배터리 설계 설루션이 이 설루션이 새로운 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 이를 통해 국내 배터리 산업의 기술 향상과 글로벌 시장 내 경쟁력 강화를 적극 지원할 계획이다. 헥사곤은 “가상 실험실을 통한 비용 절감, 생산성 향상, 다양한 배터리 전기화학 반응에 대한 시뮬레이션 능력 등을 제공함으로써 국내 기업들의 기술 경쟁력을 한층 높일 것”이라고 전했다. 새로운 배터리 셀 개발은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정이다. R&D 단계에서는 이론 원리에 기반한 실험계획법(DoE)의 과정이 필요하며, 이는 많은 시행착오와 반복작업이 요구되는 실험실에서의 실제 테스트를 통해 검증된다. 또한, 셀 제조 과정의 여러 단계가 불량률과 배터리 성능에 영향을 미칠 수 있어 세심한 관리가 요구된다. 헥사곤의 새로운 전기화학 배터리 설계 설루션은 프라운호퍼 ITWM의 배터리 및 전기화학 시뮬레이션 도구(Battery and Electrochemistry Simulation Tool : BEST) 솔버를 헥사곤의 디지털 재료 제품군 중 하나인 디지매트(Digimat)에 통합한다. 이를 통해 다양한 배터리 유형에 대해 내부 구조와 성분을 자세히 시뮬레이션하고, 제조 공정의 영향을 고려한 효율적인 다중물리 기반 셀 설계 탐색을 지원한다. 또한 배터리 설계에 필요한 다양한 재료 정보를 제공하고, CT 스캔을 통해 배터리 내부를 분석할 수 있는 기능을 통해 배터리의 물리적 특성 분석 및 배터리 설계 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.     새로운 설루션을 활용한 가상 실험실은 ▲입자 크기 분포와 탄소 바인더 분포 등 적절한 재료와 구성 최적화를 통한 에너지 효율, 수명, 최적 충전 프로토콜 등 성능 향상 ▲헥사곤의 산업용 3D 측정 소프트웨어인 ‘VGSTUDIO Max’를 활용하여 제조된 셀의 내부 구조를 CT 스캔하여 역설계하고, 이를 통해 제조 공정이 셀 미세구조에 미치는 영향을 검토 ▲배터리 에이징 및 셀 설계의 안전성 영향 조사를 통한 배터리 관리 시스템의 최적 충전 프로토콜 개발 등과 같은 주요 기능을 제공한다. 배터리 셀의 설계와 개발은 소재, 전기화학반응 설계, 기계적 설계, 제조 공정 간의 복잡한 상충 관계로 인해 상당한 어려움이 있는 영역이다. 헥사곤은 프라운호퍼 ITWM과의 파트너십을 통해 R&D 팀이 더 나은 성능의 배터리 셀을 설계하고, 프로토타입 단계에서 빠른 피드백을 받아 더 신속하게 개발할 수 있도록 도울 수 있게 됐다고 설명했다. 이를 통해 복잡한 과정의 많은 부분을 시행착오에 의존하던 개발 프로세스를 개선할 수 있다는 것이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 수밤 셋(Subham Sett) 멀티피직스 부문 부사장은 “배터리 성능과 품질은 특히 자동차 시장에서의 제품 경쟁력에 큰 영향을 미치는 차별화 요소”라며, “헥사곤은 열 관리 및 열폭주 시뮬레이션에 투자해오고 있으며, 이번 설루션 출시로 인해 많은 제조기업에서 배터리 셀 내 다중물리 상호작용에 대해 전체적인 관점의 분석을 가능하게 한다”고 말했다. 프라운호퍼 ITWM의 요헨 차우슈(Jochen Zausch) 박사는 “우리는 헥사곤의 혁신적인 재료 모델링 소프트웨어에 프라운호퍼 ITWM의 신뢰도 높은 BEST 배터리 전기화학 솔버 기능을 도입하기 위해 훌륭한 기술 협력을 이뤘다”면서, “이러한 포괄적인 시뮬레이션 워크플로를 통해 새로운 배터리 혁신이 빠르게 추진되기를 기대한다”고 말했다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 4월 15일 CNG TV는 ‘배터리 산업 동향과 설계 및 시뮬레이션 기술’을 주제로 다뤘다. 배터리 산업은 탄소중립과 지속 가능한 에너지 전환의 필요성에 따라 높은 성장세를 보이고 있어 주목받고 있다. 또한 급증하는 전기차 수요와 환경 문제에 대한 관심, 원가 절감 등 차세대 배터리 개발을 위한 배터리 최적화 설계와 시뮬레이션 기술에도 관심이 집중되고 있다. 자세한 내용은 다시 보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 중앙대학교 문장혁 교수, 모아소프트 장윤혁 부장    중앙대학교 에너지시스템공학부 문장혁 교수는 ‘다물리, 다차원 모델링을 통한 리튬이차전지의 전기화학-기계적 분석’을 주제로 발표했다. 리튬이차전지의 기계적인 해석을 시작으로 리튬금속전지, 전고체전지 등 배터리 해석을 위한 다물리와 기계적인 모델링, 그리고 멀티스케일 시뮬레이션 등에 대해서 설명한 문장혁 교수는 “리튬이차전지를 해석하려면 기계적인 이슈를 살펴봐야 하는데, 학교로 오게 되면서 다양한 배터리 과제를 수행하다 보니 리튬금속전지는 물론 전고체전지까지 다양한 배터리 해석들을 진행하고 있다”고 말했다. 그는 또 “배터리를 제조한다면 멀티스케일 시뮬레이션을 해야 하는데, 소재 수준에서부터 셀을 만들고, 셀을 어셈블리해서 팩까지 만들어야 하는 다양한 스케일의 공정들이 있다”며, “배터리 산업이 발전하면 각 스케일에 맞는 설계가 우선되어야 하는데, 기존에 소재를 다루어 왔던 사람들은 컴퓨터를 통한 설계가 익숙하지 않기 때문에 설계적 이슈 설명에 많은 시간과 노력이 필요했다”고 이야기했다.   ▲ 중앙대학교 에너지시스템공학부 문장혁 교수   모아소프트 DT사업부 장윤혁 부장은 ‘배터리 산업 동향과 설계 및 시뮬레이션 기술’을 주제로, 현재 사용하는 기기들로부터 전기화했을 때 어떤 부분을 어떻게 고려해야 하는지에 대해 소개했다. 또한 그에 따른 배터리 관련 규정에 어떤 식으로 대응할 지, 배터리의 성능이나 배터리 스펙을 어떤 규정에 맞춰야할 지 등 배터리 산업에서 고려해야 할 사항을 설명했다. 배터리 안전 기능에 대해 장윤혁 부장은 “배터리의 수명을 디지털 트윈을 통해 체크하고, 테스트 데이터로 수명을 예측하고 있다”며, “안전한 기능 판단 후 BMS(배터리 관리 시스템) 코딩을 통해 모델을 구현하고, 시뮬레이션을 통해 시스템을 검토하고 있다”고 말했다. 그는 또 “고밀도 기술 혁신과 메트릭을 활용해 고장 정의하는 것이 중요하다”며, “소프트웨어로 3D 시뮬레이션을 통한 체크가 필요하다”고 설명했다. 한편 배터리 분야에서도 인공지능(AI)가 적극적으로 도입되면서 에너지 관련해 큰 가능성이 열릴 것으로 전망되고 있다. 특히 배터리는 화학 소재와 기계, 전기 등 다양한 산업 분야를 아우르는 종합적인 전문지식이 요구되고 있어 배터리 전문가에 대한 수요도 크게 늘어날 것으로 보인다.   ▲ 모아소프트 장윤혁 부장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

시뮬레이션으로 포괄적이면서 실행 가능한 디지털 트윈 구현   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(이하 지멘스 DISW)는 지난 7월 6일 심센터 사용자 이벤트인 ‘심센터 데이 2023’을 진행했다. 지멘스 DISW는 자사의 시뮬레이션 및 테스트 제품군을 심센터(Simcenter) 브랜드로 통합해 제공하고 있는데, 제품 개발을 위한 디지털 엔지니어링에서 심센터의 시뮬레이션 역량을 더욱 비중 있게 활용한다는 전략을 추진하고 있다. ■ 정수진 편집장   제조의 디지털화와 심센터 많은 기업이 제품 혁신, 맞춤화, 신제품 출시를 혁신의 중요한 요소로 여기고 있다. 이런 요소는 제품 개발에서 복잡성과 지속가능성을 우선 과제로 만들고 있다. 또한, 기업 내부 및 외부 생태계를 포함해 전체 제품 수명주기에서 새로운 프로세스가 요구된다. 이와 관련한 해결 방안으로 꼽히는 것이 디지털화이다. 현실과 디지털 세계를 융합하는 디지털화는 디지털 트윈(digital twin)과 디지털 스레드(digital thread)를 핵심 요소로 삼는다. 디지털 트윈은 신뢰성, 종합성, 포괄성이 중요하고, 디지털 스레드는 개념부터 설계-엔지니어링-생산-운영까지 매끄러운 디지털 데이터의 흐름을 확보하는 것이 필요하다. 지멘스 DISW의 마우리지오 파로디 전략적 고객 관계 부문 부사장은 “지멘스 DISW는 포괄적인 디지털 트윈, 맞춤화 및 적용 가능한 접근법, 유연하고 개방된 생태계를 디지털화의 성공축으로 보고 있다. 그리고 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오 및 시뮬레이션 중심의 심센터 솔루션 제품군을 설계하고 개발하는 과정에서 이를 반영하고 있다”고 전했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 마우리지오 파로디 전략적 고객 관계 부문 부사장   전체 수명주기에 걸쳐 통합과 연결 지원 심센터는 지멘스의 시뮬레이션 및 테스트 제품군의 통합 브랜드이자 포트폴리오이다. 심센터가 해결하고자 하는 주요한 과제는 ▲물리적인 시제품을 만들기 전에 문제를 해결하고 ▲설계 의사결정에서 확신을 주며 ▲설계 프로세스를 가속화하면서 ▲시뮬레이션 및 테스트 데이터와 프로세스를 업데이트하는 것이다. 파로디 부사장은 “심센터는 시뮬레이션과 테스트 영역에서 업계 최고의 기술을 제공하는 것이 목표이다. 시뮬레이션의 중요성과 신뢰도가 꾸준히 높아지고 있지만, 시뮬레이션만으로 모든 문제를 해결할 수는 없다. 시뮬레이션과 물리적 테스트가 같은 프로세스 안에서 통합되는 것이 중요하다”고 짚었다. 심센터가 추구하는 다분야 엔지니어링은 복잡한 메카트로닉스 시스템으로 구성되는 제품을 효과적으로 시뮬레이션하기 위해 중요한 기술이다. 또한 심센터는 시뮬레이션/테스트 기술뿐 아니라 전문성을 가진 인력을 확보해 산업별 전문성과 모범사례를 제공하고 있다. 마지막으로, 앞서 소개한 특징을 바탕으로 심센터는 전체 수명주기에 걸친 통합과 연결을 지원한다.   디지털 트윈을 강화하는 시뮬레이션 지멘스 DISW는 ‘포괄적 디지털 트윈(comprehensive digital twin)’을 강조해 왔다. 이는 설계(가상 제품 개발)/생산(디지털 매뉴팩처링)/운영(실시간 상태 모니터링)을 아우르면서 제품의 전체 라이프사이클을 커버하는 디지털 트윈이다. 여기서 한 발 더 나아가, 지멘스 DISW는 ‘실행 가능한 디지털 트윈(xDT)’이라는 개념을 제시했다. 핵심은 시뮬레이션 모델 중심의 디지털 트윈을 확장해 기계/공정/설비의 디지털 모델링에 센서 데이터를 결합하는 것이다. 이런 xDT는 실시간 시뮬레이션과 제어를 구현할 수 있으며, 전체 수명주기를 커버하면서 모든 사용자가 활용할 수 있게 된다. 파로디 부사장은 “디지털 트윈을 설계나 엔지니어링 단계뿐 아니라 생산과 운영 단계에서 사용하려면 xDT가 필요하다”면서, 제품 개발/생산/운영 단계에서 xDT를 제공하겠다는 비전을 소개했다. 개발 단계에서는 인공지능(AI)과 머신러닝을 접목해 모델 기반의 가상 테스트나 시스템 테스트에서 사람의 개입을 최소화할 수 있다. 생산 단계에서는 개발 데이터를 에지 디바이스로 연결해 문제가 발생할 때 빠르게 대응할 수 있다. 운영 단계에서는 클라우드 기반으로 실시간 모니터링이 가능하다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 패트릭 니븐 유체 및 열 제품 관리 부문 이사   제품 개발의 전.후방으로  시뮬레이션의 영역 확장 지멘스 DISW의 패트릭 니븐 유체 및 열 제품 관리 부문 이사는 배터리 설계를 중심으로 심센터의 역할과 가치를 소개했다. 전기자동차 배터리 시장은 오는 2030년까지 8년간 연평균 30% 이상 성장하면서 수요가 크게 늘어날 것으로 전망된다. 한편으로 안전성, 원가, 소재 등의 어려움을 극복하는 것이 과제로 꼽히는데, 심센터 포트폴리오는 배터리의 전체 수명주기에 걸쳐 다양한 시뮬레이션의 활용을 지원한다. 심센터는 배터리 셀에 대해 높은 정밀도의 3D 전기화학-열 시뮬레이션을 제공한다. 열 관리도 중요한데, 심센터는 열폭주 현상을 예측하기 위한 시뮬레이션이 가능하다. 또한 심센터는 전체 제품 성능의 관점에서 승객의 안락성이나 주행 품질 등을 시뮬레이션할 수 있으며, 배터리의 패키징이나 탑재 방식에 대해서 NVH, 구조 강성, 소재 등의 측면에서 검토할 수 있도록 돕는다. 니븐 이사는 “심센터 포트폴리오는 배터리의 전체 수명주기를 아우르는 엔드 투 엔드 솔루션을 제공한다”면서, “이런 포트폴리오를 바탕으로 향후 빠른 성장을 기대하고 있으며, 한국 시장에서도 셀/장비/소재 등 배터리 생태계를 대상으로 한국 내 기업이 글로벌 성장을 할 수 있도록 파트너십 등 다양한 전략을 추진할 것”이라고 밝혔다. 한편으로, 시뮬레이션의 미래에 대해 니븐 이사는 설계 사이클의 앞단에서 설계 변경 비용을 줄이는 동시에, 시뮬레이션 데이터를 기반으로 xDT의 구축을 지원하는 양방향으로 발전할 것이라고 전망했다. 또한, “이를 위해서는 전체 워크플로에 걸쳐 디지털 스레드의 유연성을 높이고 데이터의 재사용을 지원할 필요가 있다”면서, “시장의 흐름이 클라우드 솔루션으로 옮겨가면서 원격근무/분산근무가 확산되고, 시뮬레이션의 접근성에 대한 요구도 더욱 늘어날 것”이라고 짚었다.   디지털 엔터프라이즈를 가속화한다 지멘스는 기존에 갖고 있던 여러 시뮬레이션 및 테스트 제품군을 심센터 브랜드로 통합하고, 이를 통해 기업의 디지털 엔터프라이즈 전환을 지원한다는 전략을 진행 중이다. 파로디 부사장이 꼽은 심센터 플랫폼화의 이점으로는 ▲개발 단계에서 문제를 예측할 수 있는 복잡성 모델링 ▲설계와 관련한 의사결정에서 확신을 높일 수 있는 지능형 설계 탐색 공간 ▲계산 시간 단축 및 통합된 워크플로를 통한 개발 프로세스 향상과 더욱 빠른 시장 출시 ▲여러 영역의 성능 사이에 생길 수 있는 트레이드오프에 대한 다중 속성 최적화 및 다면적 평가 등이 있다. 파로디 부사장은 “고객에게 단일 브랜드를 제시하는 것은, 복잡한 문제를 해결하는 솔루션 파트너로서 역할을 강화하겠다는 의지를 보여준다”고 덧붙였다. 한편으로, 산업계 전반에서 진행되는 클라우드 전환과 관련해, 지멘스 DISW 또한 심센터를 비롯한 자사 솔루션의 SaaS화를 꾸준히 진행하고 있다. 지멘스 DISW의 차별점에 대해서 파로디 부사장은 “지멘스는 디지털 엔터프라이즈의 일부로서 전략적으로 차별화된 SaaS를 추구한다. 단일 PLM 아키텍처를 기반으로 데이터의 흐름과 협업을 원활하게 진행하도록 지원하며, 이를 바탕으로 SaaS 부분에서 좋은 실적과 고객 피드백을 얻고 있다. 지난 2분기 실적을 보면, SaaS 전환이 당초 예상보다 빠르게 진행되는 흐름이 나타난다”고 소개했다.   ▲ 지멘스 DISW는 디지털 트윈과 디지털 스레드를 통한 디지털화 전략에 심센터의 시뮬레이션/테스트 역량을 통합하고자 한다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

대한기계학회 가상제품개발연구회는 6월 23일 서울 포스코타워-역삼 이벤트홀에서 산업체 담당자 200여 명이 참석한 가운데 ‘디지털 전환으로의 여정(Journey to the Digital Transformation (from DE to DX)’ 2023 춘계 세미나를 성황리에 개최했다. 앤시스코리아와 공동 주최한 대한기계학회 가상제품개발연구회 2023 춘계 세미나는 기업의 제품개발 및 생산기술 관점에서 성공적인 디지털 트랜스포메이션(전환)을 위해 시뮬레이션 기술을 활용하여 제품 기획과 개발 및 출시의 전 단계에서 성능과 안전성 등을 정확하게 평가할 수 있는 다양한 방법론을 소개하여 참석자들의 큰 호응을 얻었다. 다양한 분야의 전문가와 함께 최신 국내외 업계 동향과 성공 사례, 기술 트렌드 등을 공유하는 자리도 마련되었다. 가상제품개발연구회는 2020년 하반기 발족하였으며, 많은 기업들이 디지털 전환(DX)의 필요성을 절감하며 노력을 기울이고 있으나 시뮬레이션 기술 위주의 디지털 엔지니어링(DE) 기반 구축에 어려움을 느끼고 있는 상황에서 방향 제시와 아이디어를 함께 고민해 오고 있다. 이날 세미나에서는 삼성전자 DS부문 CTO 설비기술연구소 시뮬레이션랩장 김성협 마스터가 ‘반도체 제조에서의 디지털 트윈(Digital Twin) 전략’을 주제로 디지털 트윈 목표에 맞춘 정밀하게 작성한 시나리오의 완성도, 풍부한 가상 FAB 데이터베이스, 운영 효율 및 실시간성(Real-time) 확보 방안을 발표했다. 김성협 마스터는 “반도체 산업에서 구현되고 있는 디지털 트윈을 구체화한다면, 대상이 되는 실제(Physics)와 가상(Cyber)의 FAB, 그리고 이 둘을 연결하는 양 방향의 정보 흐름을 추가한 4가지 요소로 구성된다. 이는 실제 FAB, 필요한 제반 사항을 분석하기 위한 시나리오 DB로 구축된 가상 FAB, 실제 현상을 감지하는 센서와 이 정보를 전환하여 전송하는 IoT 기기, 가상 FAB에서 목적에 맞게 계산된 분석 결과를 실제 FAB에 구현하는 엑츄에이터(Actuator) 등이다”라고 말하며, “디지털트윈의 성공을 위해서는 정확히 무엇을 할 것인지를 정밀하게 시나리오를 작성하고, 가상 FAB 데이터베이스를 다량 확보하여, 운영 효율 및 실시간성 확보를 위한 정확한 시뮬레이션 수행이 필수적이다”라고 강조했다. 또한 HD한국조선해양 디지털융합센터장 류승협 상무는 ‘자율운항선박을 위한 디지털트윈 전략’을 주제로 자사의 선박 가상 시운전 기술을 소개하면서, 가상 물리 모델의 온라인화와 선박 데이터 연결을 통해 선원 훈련 및 선박 운영까지 확장하는 디지털트윈 생태계를 제시했다. 류승협 상무는 “세계적인 탈탄소화 및 디지털 혁신의 선박 시장 경쟁 흐름에서 HD현대그룹은 세계 최초의 자율운항 태평양 횡단과 디젤·LNG·배터리 복합 동력원 기반의 울산 태화호 DC 전기추진여객선의 성공적 건조 등 차세대 선박 시장을 대비하고 있다. 이 과정에서 초도 기술의 실증 방법으로 HD한국조선해양의 선박 가상 시운전 기술이 적용되었다. 또한 선박데이터 기반 설계, 훈련, 운영 전반의 디지털트윈 생태계를 구축하여 비즈니스 경쟁력을 확보하였다”라고 말하며, “전세계 조선·해양 산업계에서 기업 내부를 넘어서 추진되고 있는 ‘모델 기반 엔지니어링 오픈 생태계’를 기반으로 선박 연료 다변화 및 추진체계 다양화 시장 요구에 부응할 수 있는 환경을 구축해야 할 시점이다”라고 밝혔다. 이날 세미나에서는 앤시스코리아 사업 개발팀의 임석용 이사가 ‘버추얼트윈 기반 디지털 혁신 전략’을 주제로 한 발표를 통해, 가상 공간에 제품을 똑같이 구현하는 ‘디지털 트윈’ 단계를 넘어, 충돌 테스트처럼 각종 동작과 물성 변화까지 현실처럼 구현할 수 있는 기술인 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’이 반도체, 로봇, 자동차, 철도, 자율주행, 의료, 조선, 항공, 국방 및 우주까지 적용범위가 크게 확대되고 있는 상황에서, 각 산업분야의 다양한 활용사례를 통해 버추얼트윈의 도입 및 활용 상황, 실제 효과 등을 구체적으로 소개했다. 앤시스코리아 임석용 이사는 “지난 1970년대에 CAE는 대기업이나 연구기관에서 주로 사용되었고, 1990년대 CAD 보급과 함께 더욱 접근성이 좋아졌다. 이러한 CAE는 2010년대 초부터 현재까지 다양한 기술의 융합과 상호 연결성이 강조되는 4차산업혁명의 시기에 매우 중요한 기술로 인식되고 있다”라고 말하며, “앤시스는 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 글로벌 리더 기업으로서, 지난 1970년 설립 이후 현재까지 다물리 시뮬레이션 솔루션과 이를 통한 버추얼 트윈(Virtual Twin) 구현 기술을 제공하고 있다. 이러한 버추얼 트윈은 제품 개발, 생산, 운용 및 유지보수에 필요한 모든 구성요소를 가상으로 구현하고, 이러한 가상 시제품을 이론적으로는 무한대로 생성, 시뮬레이션 할 수 있어, 궁극적으로는 재화나 서비스를 만들기 위해 필요한 자원을 줄이는 고효율과 저비용의 혁신을 돕는다”라고 강조했다. LG에너지솔루션 김용일 담당은 전기자동차용 배터리 제품개발을 위한 시뮬레이션 기술의 활용이라는 제목으로 발표했다. 전기자동차용 배터리 제품개발은 셀 소재 발굴을 위한 원자 단위 해석부터 전기적 성능을 예측하는 전기화학 모델링, 발열 및 냉각성능 평가를 위한 열유동해석, 모듈/팩의 구조적 신뢰성 검증을 위한 구조해석, 슬러리 믹싱과 슬롯코팅 거동 예측을 위한 점탄성 유체해석, 스마트 팩토리 구축을 위한 동역학 해석, 건식 전극 등 신공정 개발을 위한 분체해석까지 다양한 스케일의 시뮬레이션 기술을 활용하고 있다. 이번 발표에서는 LG에너지솔루션에서 활용하고 있는 성능 예측 및 가상검증기술들의 소개와 함께 향후 차세대 배터리 개발에 필요한 기술들이 소개되었다. 또한 부산대 백승훈 교수가 HlLs를 이용한 High Fidelity Simulation이라는 제목으로 발표했으며, 현대로템 조석제 책임연구원이 철도차량 특화된 가상제품개발과 실용화에 대해 소개했다. 발표 이후 이어진 패널토론 세션에는 삼성전자, 현대조선해양, LG에너지솔루션, LG전자 등에서 참석한 8명의 패널이 참여하여 각 분야에서 바라보는 DX (Digital Transformation)의 의미와 추진 방향, 가상제품개발 체계 구축을 위한 핵심 기술 의견 및 연구 현황과 계획, 기존 CAE의 변환 방향을 주제로 90분간 토론을 진행하여 많은 관심을 받았다..    

이 글에서는 외부 충격 하중에 의한 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 열폭주 현상을 예측할 수 있는 해석 기법의 선행 연구와 필자가 개발한 해석 기법을 간략하게 소개하고자 한다.   리튬이온 배터리의 충격 하중에 의한 열폭발 해석의 필요성 리튬이온 배터리(LIB)는 고에너지 밀도와 긴 수명의 장점으로 인하여 전기자동차(EV)와 에너지 저장 장치(ESS) 등에 널리 사용되고 있다. 특히, 하이브리드 자동차(HEV) 또는 전기 자동차에 사용되는 차량용 리튬이온 배터리의 수요가 증가하는 추세이다. 그러나 차량용 리튬이온 배터리의 수요가 증가하면서 외부 충격 하중에 의해 유발되는 리튬이온 배터리의 성능 감소 및 열폭주(thermal runaway) 문제가 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해서는 외부 충격 하중에 의한 열폭주 메커니즘을 구현할 수 있는 해석 기법을 개발하고 적용하는 것이 중요하다.   그림 1. 리튬이온 배터리 수요 예측   차량 단위에서 외부 충격에 의해 발생하는 배터리 모듈/팩의 과도한 변형은 배터리 셀의 변형으로 이어진다. 배터리 셀의 변형은 셀 내부 양극과 음극의 접촉을 막고 리튬이온의 이동을 위해 구성된 분리막의 파손을 유발한다. 분리막의 파손은 양극과 음극을 맞닿게 하여 내부 단락(internal short circuit)을 야기한다. 내부 단락이 발생한 배터리 셀에서는 급격한 전압 강하와 온도 상승으로 인한 열폭주 현상이 발생한다. 내부 단락으로 인한 열폭주로 일어나는 차량 화재 사고는 큰 인명 피해를 유발할 수 있기 때문에, 이러한 위험을 예방하기 위해 SAE J2464, IEC-62133, UN0 R100, UN 38.3, GB/T 31485와 같은 전기 자동차용 리튬이온 배터리 시험 표준이 존재한다. 이러한 시험 표준을 통해 외부 충격 하중을 모사할 수 있는 충격, 충돌, 낙하 등의 다양한 기계적 하중 조건에 대한 안전성을 충족하도록 요구된다. 그러나 외부 충격 하중과 같은 기계적 오용(mechanical abuse)에 의해 셀 내부에서부터 발생하는 열폭주의 원인을 파악하거나 더 나아가 이를 예측하는 것은 매우 어렵다. 또한, 전기화학적 반응에 의해 작동하는 리튬이온 배터리의 기계적 오용에 의한 열폭주 발생 메커니즘을 파악하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 실험에서 파악되는 물리적 현상을 전산 수치 해석을 통해 모사하여 외부 충격 하중과 같은 기계적 오용에 의한 열폭주 메커니즘을 정확히 분석하고 예측할 수 있는 수치 해석 기법에 대한 연구가 중요하다.     그림 2. 리튬이온 배터리 셀 파손에 의한 EV 화재 사고   리튬이온 배터리 균질화 모델의 한계 리튬이온 배터리 셀의 화재나 열폭주는 분리막의 파손으로 인한 단락으로부터 시작되므로, 리튬이온 배터리 셀에 기계적 하중이 가해질 때의 단락 발생 시점과 위치를 예측하는 것이 중요하다. 따라서 배터리 셀 내부의 단락에 따른 기계적 거동을 예측할 수 있는 유한요소 모델(finite element model)을 개발하는 다양한 연구가 수행되고 있다. 초기에 Sahraei 연구진에 의해 배터리 셀의 균질화(homonized) 모델이 개발되었다. 그들은 소형 파우치 셀의 기계적 특성을 예측하기 위해 준 정적 하중 범위에서의 두께 방향 압축, 구형 펀치 압입, 면내 압축 및 삼점 굽힘의 기계적 실험을 수행하였다. 기계적 실험을 통해 시간에 따른 반력, 변위 및 전압을 측정하였고, 반력과 전압이 동시에 하락하는 시점을 단락의 발생 시점으로 정의하였다. 이후, 측정된 하중-변위 곡선과 crushable foam 재료를 이용하여 배터리 셀의 균질화된 유한요소 모델(homonized finite element model)을 구성하였다. 배터리 셀 균질화 모델은 구형 펀치에 대한 기계적 실험의 반력 수준과 내부 단락 시점을 정확하게 예측하였다. 이후 그들은 파우치 셀에 대한 단락을 집중적으로 분석하기 위해 소형, 중형, 대형 파우치 셀에 대한 다양한 지름의 구형 펀치 압입 시험과 시뮬레이션을 수행하였다. 그러나 배터리 셀 균질화 모델은 열 폭주와 관련된 셀의 기계적 수준의 단락 발생 시점을 정확하게 예측할 수 있지만, 단락 이후 전기와 열적 반응에 대한 예측은 어렵다.   그림 3. 균질화 배터리 셀 모델의 구성 및 구형 펀치 압입 해석   리튬이온 배터리 RS 모델의 한계 배터리 셀의 균질화 모델과 달리 약 165개의 레이어로 구성된 파우치 셀을 음극 집전체, 음극, 분리막, 양극, 양극 집전체인 5개의 레이어로 구성한 Representative Sandwich(RS) 모델이 Zhang의 연구진에 의해 개발되었다. Zhang 연구진은 일방향(one-way) 기계-전기-열 연성 해석 RS 배터리 셀 모델을 이용하여 파우치 셀에 대한 준정적 상태에서의 구형 펀치 압입 해석을 수행하였다. 파손 기준에 대해서는 최대 압축 변형률을 기준으로 분리막의 파손을 정의하였고, Sahraei 연구진의 실험 결과를 기반으로 RS 배터리 셀 모델을 검증하였다. RS 배터리 셀 모델은 기계적 변형에 따른 전류 밀도, 온도 분포 및 전기적 단락에 의한 열폭주 현상을 정확하게 예측할 수 있다. 이후, Zhang 연구진은 RS 배터리 셀 모델을 개선하여 다중물리 현상이 발생하는 리튬이온 배터리의 기계적 변형, 전기, 열 응답을 동시에 해석할 수 있는 양방향(two-way) 기계-전기-열 연성 해석 RS 모델을 개발하였다. 이를 통해 배터리 셀의 기계적 변형으로 인한 전기, 열해석을 동시에 수행하였다. 그들은 전극과 분리막의 재료 모델을 crushable foam에서 modified honeycomb으로 변경하였으며, 전극 사이의 거리를 기준으로 전기적 단락을 정의하여 기계적 하중에 의한 전기적, 열적 응답을 성공적으로 예측하였지만, 리튬이온 배터리의 화학적 용량은 고려하지 않았기 때문에 충전량에 따른 전기적, 열적 응답의 차이는 고려하지 못한다.   그림 4. RS 배터리 셀 모델의 구성 및 구형 펀치 압입 해석   리튬이온 배터리의 정확한 열폭주 예측 시점을 위한 NDL 모델 및 해석 기법 개발 이후, Lee와 Kim은 열폭주 및 용량 손실을 정확하게 구현할 수 있는 양방향으로 비선형 기계-전기화학-열 연성 해석이 가능한 Nonlinear Detailed Layered(NDL) 배터리 셀 모델을 개발하였다. 6, 7 NDL 배터리 셀 모델은 균질화 모델 및 RVE(Representative Volume Element) 배터리 셀 모델과 달리 배터리 셀의 레이어에 따른 세부적인 기계적 특성을 고려하여 기계적 응답에 대한 정확성의 한계를 극복하였으며, 이를 통하여 열폭주 및 용량 손실을 정확하게 구현하였다. NDL 배터리 셀 모델은 리튬이온 배터리 레이어의 개수와 두께를 실제와 동일하게 구성한다. 또한, 양극 집전체, 양극, 분리막, 음극, 음극 집전체 재료의 이방성과 변형 속도로 인한 경화 특성과 같은 재료 비선형 특성을 고려하여, 분리막 파손으로 유발되는 내부 단락으로 인한 전압 강하, 온도 상승을 정확하게 예측한다.   그림 5. 배터리 셀 모델의 비선형기계-전기화학-열 연성해석 프로세스   NDL 배터리 셀 모델의 비선형 기계 모델에서는 기계적 변형과 양극과 음극의 접촉으로 인한 내부 단락을 계산한다. 전기화학 모델은 Randle circuit들로 구성되며 전압과 전류뿐만 아니라 에너지 총량을 고려하여 내부 단락으로 인한 발열을 계산한다. 열 모델은 전기화학 모델에서 계산된 줄열, 가역, 비가역 화학 반응을 열원으로 시간에 따른 온도를 계산한다. 열 모델에서 계산된 온도 변화는 다시 화학 반응과 기계적 열팽창에 영향을 미친다. 이후, 연구진은 NDL 배터리 셀 모델을 이용하여 세 가지 압입 시험에 의한 하중-변위 곡선, 내부 단락 발생 순간 및 위치, 파손 형태를 시험과 비교하여 검증하였다. NDL 배터리 셀 모델은 기존의 균질화 및 RVE 배터리 셀 모델 대비 구형 압자의 지름이 증가함에 따른 V, W 형태의 파손 단면 형상을 보다 정확하게 예측하였으며, 기계적 변형과 분리막 파손 메커니즘을 매우 정확히 예측하였다.   맺음말 리튬이온 배터리의 외부 충격 하중은 배터리 셀에서의 내부 단락을 발생시킨다. 그리고 배터리 셀 내부에서 발생되는 단락은 결국 열폭주를 일으킨다. 내부 단락에 의한 열폭주를 예측하기 위한 다양한 해석 기법이 개발되었다. 초기에 개발된 것은 기계적 변형에 의한 내부 단락 시점을 예측할 수 있는 균질화 배터리 셀 모델이었다. 또한 기계적 변형에 의해 발생되는 내부 단락을 예측할 뿐만 아니라 전기, 열 응답을 분석할 수 있는 RS 배터리 셀 모델이 개발되었다. 이후, 기계적 비선형을 고려하여 내부 단락을 정확하게 예측하고 전기화학, 열 응답을 양방향으로 동시에 고려할 수 있는 NDL 셀 모델이 개발되었다. 이러한 배터리 셀의 해석 기법에 대한 연구를 통해 외부 충격 하중에 의해 발생할 수 있는 열폭주를 정확하게 예측함으로써, 위험한 실험을 최소화하면서 안전한 리튬이온 배터리를 설계 및 개발하고 전기 자동차의 외부 충격에 대한 안전성을 확보할 수 있다.   그림 6. NDL 배터리 셀 모델을 이용한 비선형 기계-전기화학-열 연성 해석. (a) 비선형 기계적 특성, (b) 전기화학적 특성, (c) 열적 특성   ■ 이 글의 내용은 2022년 11월 18일 진행된 ‘CAE 컨퍼런스 2022’의 발표 내용을 정리한 것이다.   참고문헌 Kim., C.W., Yang, H.I., Lee, S.G., Lee, D.C. Metamodel-Based Optimization of a Lithium-Ion Battery Cell for Maximization of Energy Density with Evolutionary Algorithm, J. Electrochem. Soc., 2019, 166(2), A211. Lee, D.C., Lee, K.J., Kim, C.W. Optimization of a lithium-ion battery for maximization of energy density with design of experiments and micro-genetic algorithm, Int. J. Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, 2020, 7(4), 829-836. Lee, D.C., Lee, J.J., Kim, J.S., Kim, C.W. Thermal behaviors analysis of 55 Ah large-format lithium-ion pouch cells with different cell aspect ratios, tab locations, and C-rates, App. Therm. Eng., 2020, 175, 115422. Kim, J.S., Lee, J.J., Lee, D.C., Kim, C.W. Optimization for maximum specific energy density of a lithium-ion battery using progressive quadratic response surface method and design of experiments, Scientific reports, 2020, 10(1), 1-11. Lee, J.J., Kim, J.S., Chang, H.K., Lee, D.C., Kim, C.W. The effect of tab attachment positions and cell aspect ratio on temperature difference in large-format libs using design of experiments, Energies, 2020, 14(1), 116. Lee, J.J., Kim, J.S., Lee, D.C., Chang, H.K., Kim, C.W. Design optimization of tab attachment positions and cell aspect ratio to minimize temperature difference in 45-Ah LFP large-format lithium-ion pouch cells, App. Therm. Eng., 2021, 182, 116143. Lee, D.C., Kim, C.W. Detailed Layered Nonlinear Finite Element Analysis for Lithium-Ion Battery Cells to Predict Internal Short Circuits Due to Separator Fractures under Hemisphere Indentation, J. Electrochem. Soc., 2020, 167, 120511. Lee, D.C., Kim, C.W. Two-way nonlinear mechanical-electrochemical-thermal coupled analysis method to predict thermal runaway of lithium-ion battery cells caused by quasi-static indentation, J. Power Sources, 2020, 228678. Kim, J.S., Lee, D.C., Lee, J.J., Kim, C.W. Optimization of Lithium-Ion Battery Pouch Cell for Maximization of Energy Density while Preventing Internal Short Circuit Caused by Separator Failure under Crush Load, J. Electrochem. Soc., 2021, 168, 030536. Yoo, D.H., Park, J.H., Moon, J.M., Kim, C.W. Reliability-Based Design Optimization for Reducing the Performance Failure and Maximizing the Specific Energy of Lithium-Ion Batteries Considering Manufacturing Uncertainty of Porous Electrodes, Energies, 2021, 14(19), 6100. Park, J.H., Yoo, D.H., Moon, J.M., Yoon, J.H., Park J.T., Lee, S.A., Lee, D.H., Kim, C.W. Reliability-Based Robust Design Optimization of Lithium-Ion Battery Cells for Maximizing the Energy Density by Increasing Reliability and Robustness, Energies, 2021, 14(19), 6236. Moon J.M., Chang H.K., Lee, J., Kim, C.W. Prediction of Internal Circuit and Mechanical-Electrical-Thermal Response of Lithium-Ion Battery Cell with Mechanical-Thermal Coupled Analysis, Energies, 2022, 15(3), 929. Chang, H.K., Lee J., Kim, C.W. A statistical analysis of thermal characteristics of 55-Ah large-format LIB pouch cell with different tab-type, tab size, and tab position, Case Studies in Therm. Eng., 2022, 30, 101777.   김창완 건국대학교 기계공학부 교수이다. 미국 Univ. of Texas at Austin에서 소음 진동에 대학 박사 학위를 취득하고, 다단계부분구조합성법을 이용한 NVH 해석 알고리즘 AMLS 기법을 개발했다. 다양한 산업제품에 대한 다중물리해석 및 최적설계 연구를 수행하였으며, 최근에는 전기모터에 대한 전자기-구조진동-다물체동역학 연성 해석 기법과 배터리에 대한 전기화학-열-비선형구조 연성 해석에 대한 연구에 집중하고 있다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

CAE 컨퍼런스 2022 발표 내용 정리 (10)   ‘CAE 컨퍼런스 2022’가 지난 11월 18일 수원컨벤션센터에서 열렸다. ‘제4회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2022)’과 함께 진행된 이번 CAE 컨퍼런스에서는 ‘디지털 트윈과 DX 그리고 미래 모빌리티’를 주제로, 다양한 산업분야에 적용되면서 디지털 전환의 핵심 요소로 자리잡고 있는 CAE 및 시뮬레이션 기술의 발전상과 적용 사례가 폭넓게 소개됐다. ■ 정수진 편집장   ▲ 건국대학교 김창완 교수   ‘CAE 컨퍼런스 2022’에서 건국대학교의 김창완 교수는 ‘다중물리해석을 이용한 외부 하중에 대한 배터리 손상 및 열폭주 해석’의 연구 내용에 대해 발표했다. 배터리는 복합재료의 구조물로 되어 있기 때문에, 이를 고려한 전기화학-열-비선형 구조의 연성 해석 기법이 필요하다는 것이 김창완 교수의 설명이다. 그는 “초기 연구는 전기화학 및 열유동 수치해석 기법에 집중됐으나, 이후 기계적 변형을 고려한 수치해석 기법에 대한 연구가 진행되었다. 이런 해석 기법은 현재 여러 상용 소프트웨어에서도 지원하고 있다”고 소개했다. 충돌과 같은 외부 하중으로 인해 생기는 배터리의 열폭주나 분리막 파손을 제대로 모사하기 위해서는 ▲재료 관점에서 음극재, 양극재, 분리막 등의 특성을 제대로 반영해야 하고 ▲비선형 기계-전기화학-열의 연성 해석 기법 적용해야 하며 ▲배터리 시험에 대한 국제 규정에 맞춘 해석 방법을 마련해야 한다는 것이 김창완 교수의 설명이다. 또한 김창완 교수는 기존 해석 모델의 한계를 극복할 수 있는 NDL(Nonlinear Mechanical Detailed Layered)  모델에 대해서도 소개했다. 이는 재료의 비선형성을 고려하고 전류 집전판과 분리막의 물성치를 적용한 인장시험 모델이다. 이를 활용해 시뮬레이션을 진행해 실제 실험 결과와 비슷한 파손 각도와 단면 형상을 얻을 수 있었다고 한다. 김창완 교수는 “NDL 모델은 배터리의 충돌뿐 아니라 과충전시 온도 분포의 불균일성 예측, 배터리 팩의 냉각 최적설계, 냉각 수로의 최적설계 등에도 활용할 수 있다”고 밝혔다.   같이 보기: [포커스] CAE 컨퍼런스 2022, 제조산업의 디지털 전환을 위한 CAE의 발전과 활용방안 소개 (1) 친환경 선박 엔진의 개발을 위한 CAE와 디지털 전환 (2) 하드웨어와 소프트웨어를 포괄하는 디지털 목업 (3) CAE가 주도하는 제품 개발 프로세스 구축 (4) 제품 개발 라이프사이클을 최적화하는 디지털 트윈 (5) 입자 기반 유체해석 기술의 발전 기대 (6) 다물리 연성 해석으로 제품 개발 역량 강화 (7) 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 플랫폼 개발 (8) 광학 시스템의 효과적인 개발 위한 시뮬레이션 (9) 실현 가능한 UAM 개발을 위한 기술 과제 (10) 배터리의 손상을 다중물리해석으로 검토

Global Preference Center 에 방문하신 후 프로필 작성을 완료하시면 관련된 Siemens의 정보를 받아 보실 수 있습니다. 시뮬레이션을 통한 전기/하이브리드 차량 엔지니어링 및 설계 On-Demand Webinar 시뮬레이션을 통한 차세대 파워트레인 설계 전자 기계 및 배터리 팩과 같은 EV 및 주요 구성 요소의 물리적 개발 및 테스트는 비용과 자원이 필요하게 됩니다. 이 온라인 세미나에서는 시뮬레이션을 통해 열적으로 효율적인 시스템을 개발하여 연구, 해석 및 테스트를 최소화하고 이러한 시스템의 동작을 해석하는 방법에 대해 설명합니다. 우리는 가능한 최상의 예측을 제공하기 위해 전자기기의 전자기장, 열 전달과 유동 그리고 배터리에서의 전기화학, 열 전달과 유동을 결합한 다중물리 탐색을 할 수 있습니다. 개발 초기 단계에서 부터 잠재적인 문제를 식별하고 시스템의 무결성을 유지하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오. 웨비나 보기 Follow Siemens    © 2018 Siemens Product Lifecycle Management Software Inc.5800 Granite Parkway, Suite 600, Plano, TX 75024 USA | +1 800 498 5351enterprise.korea.plm@siemens.comSiemens 및 Siemens 로고는 Siemens AG의 등록 상표입니다. 본 문서에 게재된 모든 로고, 등록상표 또는 서비스 마크는 해당 소유자의 자산입니다.

멀티스케일&멀티피직스 CAE의 확산으로 시장 확대 노린다 알트소프트(http://altsoft.co.kr)는 11월 17일 서울 양재동 aT센터에서 '콤솔 콘퍼런스 2017 서울' 행사를 개최했다. 알트소프트는 다양한 분야에서 활용할 수 있는 멀티피직스 CAE 기술과 사례를 소개하면서, 4차 산업혁명 시대에 변화하는 CAE 트렌드에 주목해 시장을 더욱 넓힐 계획이다. ■ 정수진 편집장 해석 기능 향상과 함께 모듈/인터페이스 확대 지속 이번 콤솔 콘퍼런스에서는 멀피피직스 CAE 솔루션인 콤솔 멀티피직스(COMSOL Myltiphysics)의 업데이트 내용과 함께 다양한 적용사례가 소개되었다. 콤솔 멀티피직스는 모듈을 통해 구조/소음, 열유동, 전자기장, 화학반응 등을 해석할 수 있고, 전용 인터페이스를 이용해 다양한 MCAD 및 ECAD 프로그램과 연결할 수 있는 것이 특징이다. 콤솔 프랑스의 니콜라 위크(Nicolas Huc) 제품 매니저는 "콤솔 멀티피직스는 다양한 물리현상 인터페이스와 수학 인터페이스, 모델 데이터베이스 및 앱을 탑재하였으며, 전세계 100여 명의 개발자가 코드 개발을 진행하면서 사용자의 요구사항을 반영해 해석 품질을 높이도록 노력하고 있다"고 소개했다. 지난 3월 출시된 콤솔 멀티피직스 5.3 버전은 대형 모델을 다루는 퍼포먼스가 향상되었다. 또한 정전기학(electrostatics) 및 부식(corrosion)의 해석에 BEM(Boundary Element Method) 기법을 적용했고, CFD 솔버의 사용자 친화성 및 효율을 높였다. 모델링 방법론을 제공하는 모델 빌더, 인터랙티브 그래픽 오브젝트를 제공하는 애플리케이션 빌더 등의 개선도 이뤄졌다. 시뮬레이션 앱을 배포/실행/관리하는 플랫폼인 콤솔 서버(COMSOL Server)는 클러스터 세팅 및 앱 사용량을 모니터링할 수 있는 로그 파일 지원을 지원한다. 연말 국내 출시될 콤솔 멀티피직스 5.3a 버전은 컴포넌트 및 물리현상 인터페이스의 복사&붙여넣기 및 삽입 기능을 제공하며, BEM 기법이 AC/DC 자기장과 어쿠스틱스 해석에도 적용된다. 플라스마 해석을 위한 새 기법인 CCP(Capacitively-Coupled Plasmas)와 모델 간소화(model reduction)를 위한 신규 프레임워크 등의 추가가 이뤄질 것으로 보인다. 다양한 영역에서 더욱 폭넓은 CAE의 활용 방법 소개 올해 콤솔 콘퍼런스에서는 ▲전극도자절제술용 전극 수치해석 ▲음향파를 이용한 입자 조작 ▲달 지반공학관련 수치해석연구 ▲초고압 가스 스페이서의 형상 최적설계 ▲용융탄산염 연료전지의 전기화학, 열전달 해석 ▲용융파괴를 포함한 2차원 불안정 탄성 유동의 전산 모델링 ▲투명망토, 포토닉스 및 에너지 하베스팅 등 메타물질 응용기술 등에 대한 콤솔 멀티피직스 활용 사례가 발표되었다. 이와 함께 열유동, 전자기장, 구조/소음, 화학/전기화학 등 분야에 초점을 맞춘 기술 세미나가 진행되고, 한국을 포함해 보스턴, 로테르담 등 해외의 포스터 세션 전시도 이뤄져 콤솔 멀티피직스의 다양한 적용 방법을 살펴볼 수 있었다. 알트소프트 김찬홍 대표이사는 "4차 산업혁명으로 제품 개발 및 CAE 트렌드가 변화하고 있다. 자동차, 조선 등 전통적인 제조분야 외에 바이오/메디컬 등 다양한 영역에서 다양한 스케일의 멀티피직스 시뮬레이션에 대한 요구와 활용이 늘어나는 추세"라면서 "콤솔 멀티피직스는 이전부터 작은 부품의 멀티피직스 해석 등 새로운 CAE 영역을 꾸준히 모색해 왔는데, 이러한 환경의 변화가 좋은 기회로 작용하고 있다. 중견/중소기업에서 CAE에 대한 관심이 높아지고 실제 비즈니스 성과로도 이어지고 있다"고 소개했다.  기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.