슈나이더 일렉트릭이 선박 자동화 환경에 최적화된 HMI(Human Machine Interface) 설루션으로 ‘프로페이스(Pro-face) HMI GP6000’ 시리즈를 앞세워 스마트십 시장 공략에 속도를 내고 있다. 최근 해양 및 조선 산업은 IMO(국제해사기구)의 온실가스 규제 강화와 친환경 선박으로의 전환이라는 복합적인 과제에 직면해 있다. 특히, 선박의 디지털화와 자율 운항 기술 도입이 가속화되면서, 선원과 선박 시스템 간의 정보를 연결하고 제어하는 HMI의 역할이 중요해지고 있다. 이러한 흐름 속에서 슈나이더 일렉트릭은 해양 환경의 엄격한 요구사항을 충족시키고 스마트십(Smart Ship)의 완성도를 높이는 차세대 선박용 HMI인 '프로페이스 HMI GP6000’ 시리즈를 통해 해양 자동화 시장에서 입지를 강화하고 있다.     GP6000 시리즈는 해양 산업의 혹독한 운용 환경을 고려해 설계됐다. 극한의 온도 변화, 외부 충격, 염분과 습기, 직사광선 등 다양한 외부 요인에도 안정적으로 작동해 선박 및 해양 플랜트에서 요구되는 높은 내구성과 신뢰성을 갖춘 것이 특징이다. IP66F, IP67F, UL 50/50E 등 다양한 국제 방진·방수 규격을 충족하며, DIN 장착형은 -20°C~+60°C, 패널 장착형은 0°C~+60°C의 온도 범위에서도 문제없이 작동한다. 내부 구조는 강한 진동과 충격에 견딜 수 있도록 보강되었고, 강한 햇빛에서도 뛰어난 시인성을 확보하기 위해 안티글레어 시트를 옵션으로 제공한다. 또한 EMC 테스트를 통해 전자기 잡음에 대한 저항성도 입증받았다. 특히 GP6000 시리즈의 DC 모델은 DNV, NK, CCS EU RO MR, IACS UR E10 등 선박용 기자재에 필수로 요구되는 주요 글로벌 인증을 획득하여 다양한 해양 운항 환경에 유연하게 적용이 가능하다. 슈나이더 일렉트릭은 사용성 편의성도 GP6000 시리즈의 강점으로 내세운다. 장갑을 착용한 상태에서도 조작이 가능한 선택형 터치 모드를 지원해 선교나 엔진룸처럼 조작이 열악한 환경에서도 안정적인 제어가 가능하다. 또한, 0~100단계의 정밀한 밝기 조절 기능을 통해 암전 상태나 야간 운항 시에도 우수한 가시성과 안전성을 보장한다. 보안 측면에서는 프로페이스 커넥트(Pro-face Connect)를 기반으로 한 암호화 통신 기능, 부팅 시 보안 점검, 탬퍼-에비던트 씰(Tamper-Evident Seal) 등을 통해 장비의 무결성을 확보했다. 국제 산업 사이버 보안 표준인 IEC 62443을 준수하여, 선박 사이버 보안 규제에도 대응할 수 있다는 것이 슈나이더 일렉트릭의 설명이다. 지속가능성 또한 주요 설계 요소 중 하나다. 디스플레이와 I/O 유닛이 분리된 모듈형 구조로 유지보수가 간편하며, 원격 모니터링 및 직관적인 가이드 기반 트러블슈팅 기능을 통해 장애 대응 시간을 최소화한다. 에너지 효율 면에서도 평균 13%의 전력 절감 효과를 제공하며, 절전 모드에서는 최대 30%까지 에너지 사용을 줄일 수 있다. 더불어 저탄소 알루미늄과 바이오 플라스틱 사용, 100% 재활용 가능한 패키징을 통해 IMO의 환경 규제에도 부합하는 친환경 설계를 실현했다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 산업 및 공정 자동화 사업부의 채교문 본부장은 “프로페이스 HMI GP6000 시리즈는 국제 인증, 내구성, 사이버 보안 등 선박용 HMI에 요구되는 핵심 요소를 모두 갖춘 최적의 설루션”이라며, “특히 DNV 인증, IEC 62443 보안 대응, 모듈형 설계 등은 실제 해양 운용 현장에서 강력한 차별화 요소로 작용하고 있으며, 이를 기반으로 해양 자동화 시장에서의 입지를 더욱 강화해 나갈 계획”이라고 전했다.

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.

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.

대한민국 산업 현장의 AI 활용과 확산을 짚는 ‘제1회 산업AI EXPO’가 9월 3일 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 막을 올렸다. 개막식에는 산업통상자원부를 비롯해 HD현대 미래기술연구원 장광필 원장, LG CNS 박상엽 상무, 한국마이크로소프트 조원우 사장, 한국산업기술진흥원 민병주 원장, 한국전자기술연구원 신희동 원장, 한국산업단지공단 이상훈 이사장, 한국산업지능화협회 김도훈 회장, 한국생산성본부 박재영 부회장, 대한상공회의소 이종명 본부장, 한국산업기술시험원 송현규 본부장, NH농협은행 엄을용 부행장 등 정부·산업계 주요 인사가 참석해 산업AI 확산에 대한 협력 의지를 보였다.     이어 기업 수요 기반의 제조 데이터 공유·거래 활성화를 위한 업무협약이 체결됐다. 이번 협약은 데이터 표준 마련과 생태계를 조성하고자 산업부와 국가기술표준원, 14개 주요 업종 협회가 함께 참여했다. 또한 산업 디지털 전환과 AI 활용 촉진에 기여한 개인·단체를 대상으로 ‘2025년 산업 디지털 전환 및 인공지능 활용 촉진 유공자 포상’ 시상식도 열렸다. 이번 포상은 산업 전반의 경쟁력 제고를 위해 개인부문 16점, 단체부문 9점 등 총 25곳에 산업통상자원부 장관 표창이 수여됐다. 이번 엑스포 전시회에서는 제조업 등 산업 중심의 산업 AI(Vertical AI) 기술과 활용 사례가 전시됐다. ▲시장 예측 ▲공급망 효율화 ▲공정 최적화 ▲예지보전 ▲안전 ▲보안 등 산업 현장의 효율적인 AI 활용을 위한 핵심 프레임워크인 12대 산업 AI 태스크 기반 설루션과 적용사례를 선보인다. 전시회에서는 여러 업체가 산업 AI 신규 장비와 설루션을 론칭 및 공개했다. 특히 HD현대는 조선·건설기계 분야의 AI 도입 성공사례를 공유하며, 그룹사의 AIX(AI Transformation) 여정을 선보인다. 이밖에도 로봇과 온디바이스 AI 등 피지컬 AI 신기술도 최초 공개된다. 마이크로소프트, 다쏘시스템, HP코리아, 세일즈포스 등의 글로벌 기업이 국내 협력사들과 함께 참여하며 제조, 고객관리, 설계/디자인 등 분야의 글로벌 선도 AI 기술을 한국 시장에 맞춰 소개하며, 국내외 B2B 파이프라인 구축 및 글로벌 협력기회를 확대한다. 한편, 전시회 기간에는 ▲주요 기업의 AI 도입 사례와 비즈니스 모델을 공유하는 산업 AI 콘퍼런스 ▲참가기업의 신기술 발표 및 기술사업화 우수 사례를 소개하는 AI-Tech 세미나 ▲공급기업과 수요기업 간 파트너십 발굴을 지원하는 1:1 비즈매칭 ▲스타트업 IR 피칭, 투자 토크콘서트, 멘토링 프로그램 등으로 구성된 투자 네트워킹 ▲글로벌 네트워크가 참여해 신뢰성·안전·표준 등을 논의하는  산업 AI 국제인증포럼 등 산업 생태계 간 비즈니스 연결과 투자 활성화를 위한 다양한 비즈커넥트 프로그램도 운영된다. 참관객들은 도슨트 투어, LG사이언스파크 투어 프로그램, 참관객 이벤트 등 다양한 현장 프로그램도 참여할 수 있다. 산업 AI 테마별 도슨트 투어는 피지컬 · 온디바이스 AI, 제조 AI, AI 에이전트 등 테마별로 진행되는 전문 투어이며, LG사이언스파크 투어 프로그램은 LG 계열사들의 주요 설루션 및 생성형 AI 고객 맞춤형 산업 시찰 프로그램이다.  이번 행사를 주관한 한국산업지능화협회 이길선 전무이사는 “산업AI EXPO는 국내 최초의 버티컬AI 전시회로써 산업에서의 AI 활용 성공사례들이 대거 선보인다. 이 전시회는 산업의 AI 도입을 위한 공급·수요 간 매칭 플랫폼의 역할을 통해, 산업AI 생태계가 조성되어 산업 전반에 AI 확산이 가속화되고, 우리 산업의 글로벌 경쟁력이 강화될 것”이라고 말했다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   포토닉스 소자와 시스템 설계 및 해석이 가능한 광학 및 포토닉스 소자 시뮬레이션 소프트웨어 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical)은 오늘날 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 이번 호에서는 앤시스 루메리컬에 대한 간단한 소개부터 다양한 솔버에 대해 소개하고자 한다.   ■ 박건 태성에스엔이 SBU팀의 매니저로 포토닉스, 파동광학 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 루메리컬 앤시스 루메리컬은 포토닉스 소자, 프로세스 설계 및 재료 모델링을 위한 goldstandard 제품으로, 다양한 응용 분야에서 강력하고 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다. 또한 광학 소자와 시스템을 설계하고 분석하는데 있어 높은 성능을 보여준다. 앤시스 루메리컬은 <그림 1>과 같이 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이, 복잡한 포토닉스 소자 등 다양한 산업에서 활용되고 있다.   그림 1. 앤시스 루메리컬의 응용 분야   표 1. 앤시스 루메리컬 제품 및 솔버   앤시스 루메리컬 제품은 <표 1>과 같이 크게 디바이스 레벨(device level)과 시스템 레벨(system level)의 두 가지로 분류할 수 있다. 포토닉스 소자 설계 및 해석이 가능한 디바이스 레벨에는 광학적 해석을 하는 FDTD, 웨이브가이드(waveguide) 설계 및 해석에 특화된 모드(MODE), 전기적 특성 및 열적 특성 등 다양한 물리적 해석이 가능한 멀티피직스(Multiphysics)가 있으며, 설계한 포토닉스 소자를 회로 레벨에서 시뮬레이션 가능한 인터커넥트(INTERCONNECT)가 있다.   그림 2. 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용한 설계 예시   <그림 2>처럼 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용하여 소자를 설계하면 광학적 특성 해석 뿐만 아닌 광학적으로 생성된 전기, 열 특성 분석도 가능하다. 반대로 전기, 열, 양자적 특성으로 발생하는 광학적 특성도 해석이 가능하다.   앤시스 루메리컬 FDTD 앤시스 루메리컬 FDTD(Finite-Difference TimeDomain)는 시간 영역에서 맥스웰(Maxwell) 방정식을 직접 풀어 전자기파의 전파를 시뮬레이션한다. 이를 통해 전자기장의 시간적 변화를 정확하게 분석할 수 있다. FDTD를 통해 분석할 수 있는 결과는 근거리 전자기장, 원거리 전자기장, 반사 스펙트럼, 투과 스펙트럼, 흡수 스펙트럼, 포인팅(Poynting) 벡터 등이 있다. 앤시스 루메리컬 FDTD에는 FDTD, RCWA, STACK 등 총 세 가지의 솔버가 있다. FDTD는 RCWA와 STACK으로 수행하는 모든 해석이 가능하지만, 특정한 해석 구조와 조건에서 RCWA와 STACK 솔버를 사용한다면 FDTD보다 훨씬 빠른 속도로 해석이 가능하며 데이터 사용량도 줄일 수 있다.   그림 3. FDTD 솔버 선택 방법   <그림 3>처럼 서로 다른 굴절률을 가진 여러 층(다층 구조)에 평면파가 입사되는 조건에 대해 시뮬레이션할 때, 구조의 형태에 따라 적합한 솔버를 선택하면 해석 시간과 컴퓨터 자원을 효율적으로 쓸 수 있다. 다층박막 및 필름 같은 형태의 구조 : STACK 솔버 동일한 형태의 구조가 규칙성을 가지고, 반복적으로 배치된 와이어 그리드(wire grid) 및 창살(grating)같은 형태의 구조 : RCWA 솔버 주기성이 없는 랜덤한 형태의 구조 : FDTD 솔버     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (7)   심센터 히즈(Simcenter HEEDS)는 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 데에 도움을 준다. 이번 호에서는 모터의 성능 최적화를 위해 심센터 E-머신 디자인(Simcenter E-Machine Design)을 사용하여 모터 시뮬레이션의 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   심센터 E-머신 디자인(EMD)은 전기기기(e-machine) 설계를 위한 통합 설루션이다. EMD는 모터 및 발전기 설계 과정에서 요구되는 다양한 토폴로지(topology)를 지원하고, 자동화된 전처리/후처리 환경, 전자계-열 연동 해석, 시스템 및 다분야 설계 연계를 위한 확장성을 제공한다.   그림 1   EMD는 대표적으로 <그림 2>와 같은 토폴로지(SM : 동기모터, IM : 유도모터, SRM : 스위치드 릴럭턴스 모터, DCM : 직류모터, AFM : 축 플럭스 모터)를 모두 지원해, 실제 산업 현장에서 필요한 다양한 형태의 전기기기 개발을 한 플랫폼에서 수행한다.   그림 2   설계 과정 전반에 걸쳐 자동화된 전처리(pre-processing)와 후처리(post-processing) 도구를 제공해, 모델 설정에서 결과 해석까지 반복적인 수작업 부담을 최소화한다. 사용자는 빠른 모델링, 자동 메시 할당, 결과 데이터의 즉시 시각화 등 효율적인 설계 프로세스를 구현할 수 있다.   그림 3   전자계 분석과 열 해석을 연동할 수 있으므로, 전자기적 성능뿐만 아니라 실제 운전 조건에서의 온도 및 열적 거동까지 정밀하게 평가한다. 필요에 따라 시스템 해석(Amesim, FMU 등)을 병행해 구동 특성 및 제어 연계 분석도 확장할 수 있다.   그림 4   EMD는 상세 전자기 해석(detailed Emag), 열 및 유동 해석(thermal CFD), 진동 소음(NVH) 해석, 구조 해석 등 지멘스 심센터(Siemens Simcenter) 포트폴리오 내의 다양한 다분야/다중물리 해석 설루션과 직접 연동할 수 있다. 이를 통해 실제 제품 설계 환경에서 요구되는 복잡한 다중물리 연계 및 시스템 수준 평가까지 단일 워크플로에서 처리가 가능하다.   그림 5   종합적으로, 심센터 EMD는 전기기기 설계의 생산성, 신뢰성, 확장성을 극대화하며, 설계 초기 단계부터 상세 검증, 및 시스템 통합까지 모든 프로세스를 통합적으로 지원하는 강력한 모터 설계 검증 설루션이다.     ■ 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.

시뮬레이션·디지털 트윈·AI 결합해제품 개발의 미래 제시   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하는 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부가 9월 18일 유저 콘퍼런스인 ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 유저 콘퍼런스 코리아 2025’를 진행한다. 이 행사는 D&E 사업부의 기술과 전략을 집중 소개하고, 고객과의 협력을 강화하는 것을 주된 목적으로 한다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 D&E 사업부의 성 브라이언 사장은 이번 행사를 통해 AI 기반 시뮬레이션, 디지털 트윈, SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등 자사의 핵심 기술 역량을 공유하고, 디자인&엔지니어링의 미래 방향과 산업별 적용 사례를 폭넓게 전달할 것이라고 소개했다. 또한, 디자인&엔지니어링 분야에서 국내 시장 공략을 더욱 강화할 예정이라고 밝혔다. ■ 정수진 편집장     헥사곤 및 D&E 사업부에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율화 설루션 분야의 글로벌 기업으로, 데이터를 활용해 산업, 제조, 인프라, 안전, 모빌리티 전반에서 효율과 품질을 높이고 있다. 전 세계 50개국에 약 2만 4500명의 임직원이 근무하며, 매출은 약 54억 유로에 이른다. 그중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 전 과정에서 데이터를 기반으로 스마트 제조 환경을 지원한다. 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 내에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하고 있다. 헥사곤 D&E 사업부는 예측 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 엔지니어들이 가상 프로토타입으로 제품 및 프로세스를 검증·최적화할 수 있도록 지원하며, 물리적 프로토타입의 ‘구축 및 테스트’를 대체하여 제품 개발 효율을 높이고 있다.   헥사곤 D&E 사업부가 보유한 대표 설루션과 핵심 기술은 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 다양한 산업군에서 신뢰받는 CAE 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링 설루션을 제공한다. 주요 기술에는 선형·비선형 유한요소해석(FEA), 음향 해석, 유체-구조 연성해석(FSI), 다물체 동역학, 열 유동 해석, 최적화, 피로·내구성 해석, 전기기계식 드라이브라인 및 제어 시스템 시뮬레이션 등이 포함된다. 또한, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율주행 분석, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(SPDM), 디지털 트윈 구축, AI 기반 최적화 등 최신 기술을 꾸준히 개발하고 있다. 이러한 설루션을 통해 고객은 제품 설계를 최적화하고, 기존 물리적 프로토타입의 ‘빌드&테스트(build&test)’ 단계를 줄이며 개발 효율을 높일 수 있다.   헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션이 가진 차별점과 경쟁력을 소개한다면 가장 큰 강점은 디자인&엔지니어링 사업부와 헥사곤의 다른 계열사 사이의 긴밀한 협업이다. 이를 통해 헥사곤은 산업 전반을 아우르는 폭넓은 기술 포트폴리오와 글로벌 네트워크를 갖추고 있다. CAE 소프트웨어를 기반으로 센서, 측정 장비, 데이터 관리 플랫폼을 통합 제공함으로써 설계부터 생산, 검증까지 전 과정을 연결할 수 있는 엔드 투 엔드(end-to-end) 설루션을 제공한다. 또한, 각 산업 분야의 특화된 요구를 반영한 맞춤형 시뮬레이션 환경과, 전 세계 고객 사례를 기반으로 한 풍부한 기술 지원 역량은 헥사곤만의 독보적인 경쟁력이다. 이를 통해 고객은 단순한 툴 제공을 넘어 혁신적인 제품 개발 프로세스와 지속 가능한 제조 경쟁력을 확보할 수 있다.   ▲ 헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션   디지털 트윈과 시뮬레이션 기술을 중심으로 한 최신 디지털 엔지니어링 트렌드와 향후 시장 전망에 대해 소개한다면 최근 디지털 엔지니어링은 정밀도·속도·지속 가능성이라는 세 가지 축을 중심으로 진화하고 있다. 디지털 트윈은 단순한 가상 모델을 넘어, 실시간 센서 데이터와 AI 분석을 결합하여 예측, 최적화까지 가능한 지능형 운영 플랫폼으로 발전하고 있다. 특히, 클라우드 기반 협업 환경과 AI 자동화 기술이 결합되면서, 개발 속도 단축과 비용 절감 효과가 더욱 가속화되고 있다. 향후 시장은 지속 가능한 설계와 제조, 에너지 효율 향상, 규제 대응 등과 맞물려, 산업 전반에서 디지털 트윈과 고급 시뮬레이션의 도입이 필수화될 것으로 전망된다.   ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 컨퍼런스 코리아 2025’에서는 어떤 내용이 소개되는지 9월 18일 개최되는 헥사곤의 D&E 유저 콘퍼런스는 자동차, 항공, 방산, 조선, 전기·전자 등 주요 산업군의 엔지니어와 전문가들이 모여 글로벌 CAE 기술의 최신 트렌드와 산업별 실무 경험을 나누는 자리이다. 헥사곤의 글로벌 및 국내 임직원, 주요 파트너와 고객사가 발표자로 참여하여, 각자 현장에서 축적한 경험과 성과를 직접 공유한다. 이를 통해 AI 기반 시뮬레이션, SPDM 등 디지털 엔지니어링을 가속화하는 혁신 기술과 산업별 최전선에서의 적용 사례를 심도 있게 다룰 예정이다. 기조연설과 산업별 세션, 전시 부스를 통해 참석자는 최신 기술을 직접 체험하고, 업계 전문가들과 교류하며, CAE 기술의 미래 비전과 제조업 R&D의 혁신 방향을 함께 모색할 수 있다. 또한, 각 산업별로 실제 기술 과제와 시뮬레이션 적용 사례를 통해 헥사곤 디자인&엔지니어링 사업부의 최신 기술 전략이 현장 중심의 문제 해결과 개발 효율성 향상에 어떻게 기여하는지 구체적으로 소개된다. 항공 및 방위 산업 분야에서는 MSC 에이펙스(MSC Apex), 나스트란(Nastran), CAE퍼티그(CAEFatigue), 시뮤팩트 애디티브(Simufact Additive), 제너레이티브 디자인(Generative Design) 등을 활용한 항공기 피로해석, 발사체 구조 해석과 복합재 적용 사례가 소개된다. 자동차 산업 분야에서는 아담스(Adams), 로맥스(Romax), 디지매트(Digimat), VTD 등을 기반으로 NVH 해석, 자율주행 시뮬레이션, 전기차 제어 시스템 연계 구조 모델 개발 등 차량 성능 최적화를 위한 다양한 해석과 검증 사례가 발표된다. 전기·전자 산업 분야에서는 크래들 CFD(Cradle CFD), 액트란(Actran) 등을 이용한 전자기기 냉각 해석, 충돌 기반 진동·소음 해석, 고열 환경 신뢰성 확보 사례가 다뤄지며, 정밀하고 안정적인 제품 설계를 위한 시뮬레이션 기술이 강조된다. 조선 산업 분야에서는 해양 구조물과 배관 시스템 해석을 중심으로 배관 단납부의 기계적 물성 해석, 강관-구조 연계 설계 등 실무에 적용 가능한 구조 해석 사례가 발표된다.   이번 행사를 통해 헥사곤 D&E 사업부가 전달하고자 하는 핵심 메시지는 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 ‘데이터 기반의 연결과 자율화를 통한 지속 가능한 제조 혁신’을 핵심 철학으로 삼고 있다. 이번 유저 콘퍼런스에서는 단순한 기술 소개를 넘어, 고객·파트너·업계 전문가가 한자리에 모여 산업별 과제를 함께 논의하고 실질적인 해결 방안을 모색하는 협력의 장을 만들고자 한다. 또한 AI(인공지능), 디지털 트윈, 시뮬레이션 프로세스 혁신 등 최신 기술이 어떻게 제품 개발 주기를 줄이고 설계 최적화와 예측 정확도를 높이며, 지속 가능한 산업 생태계 구축에 기여하는지에 대한 내용도 공유할 예정이다.   향후 헥사곤 D&E 사업부의 중장기 사업 전략 및 기술 로드맵을 소개한다면 헥사곤 D&E 사업부는 2025년 하반기 및 그 이후에도 디지털 트윈과 AI 기반 시뮬레이션 고도화를 핵심 전략으로 삼고 있다. 이를 위해 ▲산업별 특화 디지털 트윈 플랫폼 개발 및 적용 확대 ▲클라우드 기반 시뮬레이션 및 협업 환경 강화 ▲AI·머신러닝을 활용한 자동화 설계 최적화 기능 확장 ▲지속 가능성(sustainability) 중심의 경량화·에너지 효율 설계 지원 ▲SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리)의 산업 전반 확산 등을 추진하고자 한다. 또한, 기존 제조업뿐만 아니라 반도체·에너지·스마트시티 등 신산업 분야로 설루션 적용 범위를 확대해, 고객이 제품 개발 주기와 비용을 혁신적으로 절감할 수 있도록 지원할 계획이다.   마지막으로 전하고 싶은 메시지가 있다면 헥사곤 D&E 사업부는 단순한 소프트웨어 공급사가 아니라, 산업 전반의 디지털 혁신을 함께 설계하고 구현하는 파트너이다. 고객·파트너·학계와 지속적인 협력과 지식 공유를 통해 설계와 제조의 효율과 품질을 극대화하고, 지속 가능한 미래 산업 생태계를 구축하는 데 기여하고자 한다. 이번 유저 콘퍼런스를 비롯해 다양한 교류의 장을 마련해 헥사곤의 글로벌 역량과 현장 경험을 적극적으로 공유하며, 한국 제조업의 경쟁력 강화와 차세대 엔지니어링 패러다임 전환을 함께 이끌어 나가고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5)   최근 다쏘시스템의 구조해석 소프트웨어인 아바쿠스(Abaqus)는 마모 현상을 보다 정밀하게 모델링하고 예측할 수 있도록 Contact Wear 기능을 도입하였다. 접촉해석에 Archard 마모 모델을 통합하여, 반복 접촉에 따른 재료 손실을 계산할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서는 아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용하여 반복 접촉과 마모가 주요 이슈인 타이어 트레드 및 브레이크 패드 부품을 대상으로 수행한 해석 사례를 소개한다.    ■ 강주연 다쏘시스템코리아의 구조해석 담당 기술 컨설턴트이다. 자동차/차량부품/전자기기 산업을 포함한 다양한 산업군에 구조해석 설루션을 적용하여 고객에게 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 임영빈 다쏘시스템의 SIMULIA support team에서 근무하고 있으며 서강대학교에서 기계공학 학부 및 석사과정을 마쳤다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   마모(wear)는 기계적 마찰이나 화학적 작용에 의해 접촉 표면의 재료가 점진적으로 손실되는 현상으로, 다양한 산업 분야에서 발생하는 대표적인 열화 메커니즘 중 하나이다. 특히, 반복적인 접촉을 통해 하중을 전달하거나 마찰을 견디는 부품에서는 마모 현상을 정량적으로 파악하고 예측하는 것이 제품의 수명과 성능을 유지하는 데 매우 중요하다. 제품의 성능을 사전에 예측하기 위해서는 수치해석적 접근이 활용되지만 마모는 재료의 물성, 온도, 접촉압력, 슬립속도 등의 다양한 변수에 의해 좌우되므로, 이러한 복합적인 영향을 고려한 정밀 해석을 수행하기란 쉽지 않다. 따라서, 실제 산업 현장에서는 마모 문제를 실험적 접근에 의존하거나, 수치해석을 활용하더라도 접촉압력이나 마찰 에너지를 마모 지표로 삼는 간접적인 평가 방식에 국한되는 경우가 많았다.   그림 1. 헬리컬 베벨 기어의 마모 해석   아바쿠스 Contact Wear 기능 소개 아바쿠스는 2024 FD01 버전부터 접촉 정의 시 Archard 마모 모델을 적용하여, 반복 접촉에 의해 누적되는 마모 현상을 수치적으로 예측할 수 있다. Archard 모델은 마모 속도(wear rate)가 접촉압력(contact pressure)과 슬립속도(sliding velocity)에 의해 결정된다는 물리적 특성을 기반으로 하며, 연속체 역학 수준에서 마모 현상을 표현하는 직관적이고 활용도 높은 모델이다. 아바쿠스는 <표 1>과 같이 Archard 모델의 다양한 변형식을 제공하며, 마모계수(wear coefficient)에 표면 마모거리, 접촉압력, 온도 등의 인자에 대한 의존성을 설정할 수 있다. 이를 통해 사용자는 시험 데이터를 기반으로 마모 거동을 정교하게 구현할 수 있으며, 복잡한 접촉 조건 하에서도 높은 예측 정밀도를 확보할 수 있다. <표 2>에는 아바쿠스의 버전 별 마모 기능 개발 이력이 요약되어 있으며, 지속적인 기능 개선을 통해 실무 적용성과 확장성을 강화하고 있다.   표 1. Variation of Archard’s model in Abaqus   그림 2. Surface wear property edit dialog   표 2. Development sequences of contact wear   Steady State Transport 해석을 활용한 마모 해석 사례 이번 호에서는 아바쿠스/스탠더드(Abaqus/Standard)의 Steady-State Transport(이하 SST) 해석을 통해 마모 속도를 산정하고, 이를 시간 증분으로 외삽하여 누적 마모량을 계산하였다. SST 해석은 회전체의 마찰 및 관성 효과를 고려하여 정상상태 롤링(rolling) 및 슬라이딩(sliding) 거동을 계산하는 기법으로, 해석 시간을 단축시키면서도 장기적인 반복 접촉에 따른 마모 거동을 효율적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.   타이어 트레드 마모 해석 사례 타이어 트레드(tread)의 마모는 주행 안정성, 제동 성능, 타이어 수명에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소 중 하나이다. 이번 호에서는 마모가 뚜렷하게 발생하는 조건인 제동(braking) 상화을 해석 조건으로 설정하였다. 제동 시 차량 속도가 타이어의 회전 속도보다 빠르기 때문에 타이어가 노면 위에서 끌리는(slipping) 현상이 발생하며, 이에 따라 마모가 빠르게 진행된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

#앤시스 #Ansys #오토모티브 #모빌리티   차세대 자동차 설계를 위한 해석 전략, 제조차 실무자가 직접 전합니다. 2025년 7월 16일(수), 수원컨벤션센터에서 열리는 Ansys Automotive Conference : BASE 2025에서는 현대자동차, 현대위아, HL만도의 실무자와 GM 출신 Ansys 전문가의 최신 해석 사례와 AI 기반 기술 적용 방법을 공유합니다. ✅관련 기사 보기: 앤시스, 현대차 구조 해석 솔루션 공급 우선협상대상자로 선정     ???? 놓치면 안 되는 세션! 현대차 유영민 책임: 전기차 배터리 하부 충돌 안전성 확보 해석 기법 적용 현대차 배근형 책임: 새로운 구조 해석 솔루션 검토 현대위아 박정훈 연구원:  기어박스 하우징 설계(해석) 최적화 대상 AI 적용 서울시립대 이승환 교수: AI 활용 자성체·전자기 시스템 해석 최적화 접근 Ansys 홍형주 박사 (前 GM 해석엔지니어) : 선진 차량 제조사 해석 업무 프로세스 *등록 시 Meet the Ansys Engineer를 사전에 신청하시면, 홍형주 박사님에게 궁금한 점을 직접 물어보실 수 있습니다.  Agenda ※ 행사 발표 자료들은 이후 별도로 제공되지 않습니다. 지금 등록하기 ▶ 아젠다 자세히 보기▶   Designed with Beefree