다쏘시스템은 한국 지사의 에너지 경영 시스템이 국제표준화기구(ISO)의 기준을 충족해 에너지 경영 시스템 국제표준 인증 ‘ISO 50001’을 획득했다고 밝혔다. 다쏘시스템은 “그동안 프랑스 본사가 추진해 온 글로벌 이니셔티브의 일환으로 각국 에너지 규제를 체계적으로 준수하며 에너지 효율을 극대화하는 지속가능성 전략을 꾸준히 추진해 온 결과에 힘입어, 다쏘시스템코리아가 글로벌 기준에 부합하는 에너지 관리 역량을 입증한 성과”라고 평가했다. ISO 50001은 국제표준화기구가 제정한 에너지 경영 시스템의 표준 규격이다. 전 세계적으로 대두되고 있는 기후 변화에 대해 조직이 얼마나 준비되어 있으며 어떻게 대응하고 있는지를 평가하는 기준으로, 에너지 사용 목표 수립을 비롯해 에너지 절감과 효율 향상을 위해 업무 프로세스를 구축하고 체계적으로 관리하는 기업에게 인증을 부여한다. 에너지 효율과 탄소 저감 노력은 기업 평가의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 따라서 국제적으로 공인된 ISO 50001 인증을 취득한 기업은 에너지 관리에 체계적으로 접근하고, 탄소 배출 저감에 적극적으로 노력한다는 것을 의미한다. 다쏘시스템코리아는 “이번 ISO 50001 인증은 국제 수준의 에너지 경영 체계와 지속 가능성 실천 역량을 공식적으로 인정받은 것이며, 이는 단순한 비용 절감이나 환경 성과 향상을 넘어, 이해관계자 신뢰 확보와 글로벌 시장 경쟁력 강화 측면에서도 중요한 의미를 갖는다”고 전했다.     다쏘시스템은 버추얼 트윈 기술의 정수인 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼을 통해 항공과 자동차, 제조, 생명과학 등 산업 전반의 디지털 전환을 지원하는 AI 기업이다. 특히 제품과 자연, 인간의 삶이 조화를 이루는 지속 가능한 미래를 설계할 수 있는 기술을 통해 생성형 경제 시대에 발맞춰 기업과 산업의 지속가능한 혁신을 지원하고 있다. 다쏘시스템은 전세계적인 지속가능성 흐름에 따라 그간 ▲전문적인 에너지 규제 모니터링 서비스 운영 ▲에너지 소비 모니터링을 위한 핵심 성과지표(KPI) 설정 ▲고효율 장비 및 서비스 구매 장려 ▲재생 가능 전력(green electricity) 도입 ▲운영 전반에 에너지 효율 개념 통합 등의 활동을 실천해왔다. 아울러 신규 사업장 확보 시에는 지역별 친환경 건축 인증을 획득한 건물을 우선적으로 고려하여 유럽 지역은 BREEAM, 미주 및 아시아는 LEED, 호주는 NABERS 기준을 적용해 에너지 효율과 친환경 요소를 반영하고 있다. 한편, 다쏘시스템은 다양한 활동을 통해 지속가능한 에너지 분야에 관한 노력을 이어가고 있다고 소개했다. 다쏘시스템은 올해 3월 ‘오직 사람이 만들어 나간다’ 이니셔티브의 분야로 에너지를 꼽았다. 이 이니셔티브는 버추얼 트윈 기술이 지속 가능한 에너지 설루션 개발과 에너지 전환 가속화에 어떤 역할을 하는지에 대한 인식을 높이고, 에너지 혁신에 대한 대중의 참여를 촉진하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 도시 환경에서 에너지 효율을 높이고, 청정 에너지 설루션을 탐색하며, 모든 사람이 에너지 혁신에 참여할 수 있도록 독려하고자 한다  다쏘시스템코리아 역시 이러한 글로벌 이니셔티브에 발맞춰 매년 에너지 교육 자료를 통해 임직원의 에너지 사용 인식을 높이고 있다. 또한 회의실 조명 소등, 미사용 공간의 에어컨 전원 차단 등 일상적인 실천을 통해 에너지 효율 개선과 탄소 저감에 참여하고 있다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “현재 에너지 효율과 탄소 저감 노력이 기업 평가의 중요한 요소로 자리 잡고 있는 만큼, 이번 다쏘시스템코리아의 ISO 50001 인증은 우리의 에너지 관리 체계가 국제적으로 인정받은 중요한 성과”라면서, “앞으로도 다쏘시스템은 보다 체계적이고 적극적인 탄소 저감 활동을 이어나가, 생성형 경제 시대에 발맞춰 지속가능한 미래와 산업을 선도하는데 최선을 다할 것”이라고 말했다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25)   이번 호에서는 사용자가 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise)와 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver, 이전 명칭 CharLES)를 사용하여 LES 워크플로의 이점을 누릴 수 있는 방법에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   대규모 와류 시뮬레이션(LES)은 최근 전산 유체 역학(CFD)에서 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 급증은 주로 제한된 설계 공간, 긴 실행 시간, 물리학 감소 등 기존의 레이놀즈 평균 나비에 스토크(RANS) 기반 CFD에 내재된 트레이드오프 때문이다. 코드 설계 및 컴퓨팅 아키텍처의 발전으로 경계층 분리, 항공 음향, 연소 등 복잡한 산업 문제에 대해 LES(Large-Eddy Simulation, 대형 와류 시뮬레이션)와 같은 고충실도 시뮬레이션을 구현할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰도를 높여줄 뿐만 아니라, GPU 컴퓨팅 아키텍처의 활용을 통해 LES 솔버의 성능을 크게 향상시켰다. 이러한 개선으로 이제 LES 워크플로를 실제 엔지니어링 작업에 적용하여 10시간 미만의 처리 시간을 달성할 수 있게 되었으며, 이를 통해 LES는 생산 수준의 CFD 환경에서 실용적인 선택이 될 수 있게 되었다.   ▲ CFD Prediction for High-Lift Aerodynamics(Slotnick, 2019)   피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버가 고충실도 LES 시뮬레이션에서 갖는 장점은 다음과 같이 네 가지로 볼 수 있다. 보로노이 다이어그램 기반 대규모 병렬 메시 환경 강력하고 비선형적으로 안정적인 수치 체계 및 고급 물리 모델 대규모 데이터 세트를 위한 신속한 시각화 및 심문 확장 가능한 GPU 상주 다중 물리 유동 솔버     전처리는 전체 정확도에 큰 영향을 미치고 일반적으로 전체 워크플로 시간의 약 75~80%를 차지하기 때문에 CFD 워크플로에서 매우 중요한 단계이다. 이 단계에서 CFD 사용자를 지원하기 위해 피델리티 LES는 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)라는 고급 메시 툴을 개발했다. 이 툴은 정확도를 개선하고 메시 품질 지표를 향상하는 데 필요한 시간을 단축하여 전처리 워크플로를 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었다. 피델리티 스티치는 LES를 위한 보로노이 다이어그램 기반 볼륨 메시 툴이다. 보로노이 다이어그램은 유클리드 거리를 기반으로 한 고유한 파티션이다. 이 메시 프로세스에는 두 가지 입력이 있다. 첫 번째 입력은 피델리티 스티치가 다이어그램을 클립하는 데 사용할 수밀하고 매니폴드한 표면 메시를 가져오는 것이다. 두 번째 입력은 사이트 생성이다. 토폴로지는 사이트 배치와 해당 사이트 스텐실과 서피스 메시의 교차점을 생성한 결과물이다. 그러면 스티치가 임의의 다면체 셀을 직접 생성한다.     로이드 알고리즘은 반복적으로 메시를 평활화하는 데 사용된다. 이 스무딩 절차는 벽에 가까운 정렬을 유리하게 만들고 고해상도가 필수적인 인터페이스에서 셀 볼륨을 보다 균일하게 분배한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

오토데스크가 GS건설과 함께 현장 검측 프로세스를 디지털화하고 실질적인 업무개선 성과를 달성했다고 밝혔다. 오토데스크는 건설 전용 통합 플랫폼인 ‘오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud : ACC)’를 통해 다양한 현장에서 문서 관리 및 협업 체계의 디지털 전환을 지원하고 있다. 대표 사례 중 하나로는 5개 동, 483세대 규모의 ‘안양자이더포레스트’ 공동주택 현장이 꼽힌다. GS건설은 수작업으로 처리되던 검측 업무를 ACC 주요 모듈인 오토데스크 독스(Autodesk Docs) 및 오토데스크 빌드(Autodesk Build) 기반으로 디지털화했다. 그 결과, 건당 평균 30분 이상 걸리던 검측 문서 준비 시간이 약 8분으로 단축(73% 감소)되었으며, 1000세대 기준으로 약 3666시간(458일)에 이르는 업무 시간을 단축했다. GS건설이 검측 업무 건당 평균 20장씩 출력하던 종이 문서는 전자화하면서 연간 약 20만 장의 출력물 절감 효과도 함께 확인했다. 특히, ACC 기반 공통 데이터 환경(CDE)을 통해 사내외 현장 인력 모두가 고사양 장비나 별도 프로그램 설치 없이 웹 기반으로 최신 BIM 모델과 도면을 열람할 수 있어 현장 간 협업 효율이 향상됐다. 감리단 제출을 위한 검측 보고서도 전자 서명으로 대체되며 수기 작성 및 출력 업무를 없애, 문서 오류 및 누락 리스크를 줄이는 데 기여했다.     GS건설 BIM팀은 프로젝트 초기 현장에 상주하며 사용자의 빠른 적응 및 안정적인 시스템 정착을 지원했다. 또한 감리단, 외부 감사 등을 위한 정형화된 보고서 출력을 자동화하기 위해 ACC의 API를 활용한 PDF 자동 생성 모듈도 자체 개발했다. GS건설은 이번 프로젝트를 통해 CDE의 가능성을 단순 문서 관리 수준을 넘어 데이터 기반 플랫폼으로 확장하고 있다. 과거에는 공사 현황 공유용 보고서를 별도 작성했으나, 디지털 전환을 통해 ACC 대시보드에서 검측 건수, 진행 층수 등 주요 지표를 실시간 시각화해 제공한다. 이를 통해 모든 관계자가 동일한 데이터를 바탕으로 협업할 수 있도록 지원한다. 프로젝트 관련 사진과 영상도 모두 한곳에 저장돼 검색과 활용이 용이하며, 작업 이력은 자동으로 로그화되어 절차의 가시성과 투명성을 확보했다. GS건설 BIM팀의 조재영 파트장은 “CDE 도입 이후 웹 로그인만으로도 최신 도면과 BIM 모델을 즉시 열람할 수 있어 부서 간 협업 환경이 개선됐다”고 설명하며, “이번 프로젝트 경험을 기반으로 데이터 중심의 디지털 전환을 지속 추진하며 프로젝트 전반에서의 업무 혁신을 이룰 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 오토데스크코리아 박범수 본부장은 “GS건설과의 프로젝트 사례는 ACC 플랫폼을 기반으로 한 디지털 건설 전환의 대표적인 성공 모델”이라며, “프로세스 혁신과 자동화, 데이터 중심 협업 체계를 통해 건설 산업의 새로운 기준을 제시할 수 있도록 지속적인 기술 지원과 협업을 이어가겠다”고 밝혔다.

제조 산업 공정 최적화 솔루션 기업인 인이지(INEEJI) 는 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)과 AI 예측 기술력을 바탕으로 제조업 및 다양한 산업의 생산성과 효율성을 향상시켜 공정 수율을 개선하는 데 중점을 두고 있다. 주요 기술로는 세계 최고 수준의 설명가능 인공지능 기술력과 예측 정확도를 집약한 AI 예측 솔루션 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)와 원자재, 환율, 날씨, 소비자 행동 등 주요 경제 지표를 바탕으로 비즈니스 전반에 활용 가능한 클라우드 기반 AI 예측 서비스인 Cloud AI EEJI(이:지)가 있다.   인이지(INEEJI)는 2019년 설립되어, 세계적 수준의 AI 예측 솔루션을 통해 제조 산업 공정의 최적화를 실현하는 기업이다. 별도의 하드웨어 설치 없이 소프트웨어만으로 적용 가능한 AI 예측·제어 가이던스 솔루션을 제공하며 제조업의 디지털 전환과 공정 효율화에 앞장서고 있다.  (1) INFINITE OPTIMAL SERIES 인이지의 대표 AI 예측 솔루션인 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)는 공정의 문제를 정확하게 예측하고, 작업자가 쉽게 이해할 수 있도록 가이던스를 제공하여 공정을 최적의 상태로 운영할 수 있도록 지원한다. 주요 고객사는 철강, 시멘트, 화학, 정유 등 다양한 제조 산업에 걸쳐 있으며, 주요 핵심 공정에 적용되어 제조 공정의 품질 개선, 생산성 향상, 에너지 절감을 돕고 있다. 일본을 포함한 글로벌 시장에서 성공적인 프로젝트 사례를 확보하며 입지를 다지고 있다. INFINITE OPTIMAL SERIES는 제조 공정 데이터를 기반으로 품질과 생산성을 개선하고 에너지를 절감할 수 있는 AI 예측 기반 공정최적화 솔루션이다. 이 솔루션은 시계열 데이터 분석과 설명가능 AI 기술을 활용하여 예측 결과와 근거를 명확히 전달하며 철강, 시멘트, 화학 등 다양한 제조 산업에서 생산성과 품질 개선 효과를 실현하고 있다.  세계적인 인공지능 학술대회인 ICML, AAAI, KDD등을 통해 기술력을 인정받으며, 최근에는 AI 모델이 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 변수가 현재의 의사 결정에 중요한 영향을 미치는지 그 기여도를 선별하고 예측 정확도를 산출하는 딥러닝 설명 과정 입력 기여도 측정 기술(NeurIPS 2022)로 세계 최고 수준의 기술력으로 인정받았다. (2) Cloud AI EEJI Cloud AI EEJI[이:지]는 기업이 보유한 데이터 기반 인사이트 도출 및 주요 지표 예측을 통한 폭넓은 활용을 지원하며, 다양한 경제적·환경적 요인을 통합적으로 분석하는 강점을 갖추고 있다. 인이지의 기술력은 산업별 맞춤형 AI 솔루션 설계, 데이터 수집, 모델 개발, 현장 적용 및 통합 운영까지 아우르는 end-to-end 서비스로 제공되며, 고객의 디지털 전환과 공정 혁신을 효과적으로 지원한다. EEJI는 경제 지표, 수요 예측, 원자재 가격 분석 등 비즈니스 데이터에 가장 적합한 최적의 예측 모델을 제공한다. EEJI는 API를 통해 손쉽게 연동되며, 고객사가 데이터 활용도를 극대화할 수 있도록 지원한다. 두 솔루션 모두 사용자의 비즈니스와 제조 공정의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 설계되었다. 관련 트렌드 및 전망 (1) 산업 AI 기술 및 지속가능성 글로벌 기술 패권 시대에 제조업이 국가 경쟁력의 중심으로 떠오르고 있으며, 미국은 제조 기술의 약점인 생산성을 첨단 기술로 극복하고 첨단 제조업으로의 전환을 준비하고 있다. AI는 제조업에서 생산성 향상, 에너지 효율 증대, 인력 운용 최적화, 제품 품질 개선 등 주요 과제를 해결하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 산업 AI 기술은 제조업에서 실시간 데이터 분석을 통해 공정을 최적화하고 설비의 유지보수를 사전에 예측하는 방향으로 발전하고 있다. 특히 석유화학, 시멘트, 제철 등 대규모 공정을 보유한 산업에서는 에너지 효율 향상과 운영 비용 절감을 위한 AI 활용이 필수적이다. 기업들은 산업별 맞춤형 모델과 거버넌스 전략을 통해 AI를 도입하고 있으며, 기존 AI/ML 기법과의 조합을 통해 한계점을 보완하고 있다. 또한, AI 기술을 활용해 에너지 절감과 탄소 배출 저감을 실현하는 솔루션은 제조업계에서 중요한 과제로 자리 잡고 있으며, 관련 기술 수요는 꾸준히 증가하고 있다. (2) 설명가능 AI의 중요성 설명가능 AI(Explainable AI)는 AI의 의사결정 과정을 명확히 드러내 신뢰를 구축하는 핵심 기술로, 제조업 등 산업 분야에서 중요성이 높아지고 있다. 주요 정부와 규제 기관은 책임감 있는 AI 활용을 위해 투명성과 신뢰성을 강화하는 정책을 추진하고 있으며, 이를 통해 사용자와 이해관계자가 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있는 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다. 인이지는 설명가능 AI 기술을 활용해 산업 현장에서 AI 의사결정 과정을 투명하게 제시하며, 신뢰와 책임감을 강화하고 있다. 이로써 윤리적이고 책임감 있는 AI 활용을 지원하며, 산업계의 지속가능한 디지털 전환에 기여하고 있다. 비즈니스 전개 방향 인이지는 ‘인간(人)을 이(利)롭게 하는 인공지능(知)’이라는 기업 비전 아래 철강, 시멘트, 정유, 화학, 발전, 유리 제조 등 주요 제조 공정에서 AI 예측 가이던스의 실효성을 입증하며 국내 레퍼런스를 확대하는 동시에 산업 현장에서 제조 품질을 향상시키고 기업 성장 촉진에 매진하고 있다. 2025년 코스닥 상장을 목표로 하고 있지만, 궁극적인 목표는 Siemens와 같은 세계적인 기술 기업으로 도약하는 것이다. 최근 인이지는 국내 제조 기업들과의 협력 경험을 바탕으로 일본 시장 진출 1년 만에 주요 제조사들과 실증 프로젝트를 성공적으로 진행하며 글로벌 확장을 가속화하고 있다. 일본의 지요다 강철 공업과의 AI 공정 실증 실험을 시작으로, 제강, 시멘트, 생활가전 제조사 네 곳에 AI 예측 솔루션을 도입하고 운영을 확정했다. 일본을 시작으로 독일, 대만 등 글로벌 제조 강국으로 시장을 확대해 나가며 글로벌 시장에서 AI 예측 기술의 혁신성과 실효성을 입증하며 세계적인 AI 예측 전문 기업으로 자리매김하고자 한다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어 제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼, Smart Digital Twin 개발 및 공급 : 엠아이큐브솔루션, www.micube.co.kr    엠아이큐브솔루션은 제조 현장에서 생성, 수집되는 정보, 즉 데이터를 통합하고 지능화하는 스마트팩토리 및 자율제조 솔루션을 개발, 공급하고 있다. 당사는 제조실행시스템(MES) 구축을 주요 사업 영역으로 하여 2010년에 설립했다. 이후 전기∙전자, 반도체, 디스플레이, 이차전지, 기계∙설비, 자동차, 제철, 금속, 화학, 식품 등 주요 산업의 디지털 전환(DX)에 적용되는 설비 온라인 솔루션, 설비종합효율(OEE, Overall Equipment Effectiveness) 관리 솔루션, 제조 물류 자동화 솔루션, 제조 특화 AI 및 디지털 트윈 플랫폼을 차례로 자체 개발, 출시하였다. 1. 주요 특징 Smart Digital Twin(스마트 디지털 트윈)은 제조 데이터 통합 및 실시간 처리를 통해 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하여 가상 제조 현장에서의 공정, 설비 운영 시뮬레이션을 지원하는 제조 특화 디지털 트윈 플랫폼이다. 자동화된 가상 운영 시나리오를 수립하고 검증, 최적화하여 강건한 제조 현장 운영 시스템을 구축하는데 활용하며, 디지털 트윈 모델의 효율적 생성과 배포, 운영을 지원하는 다양한 가상 모델 개발 및 운영 도구를 제공한다. 기간 시스템, 외부 솔루션과의 연계를 통해 신속하고 정확한 업무 실행 및 안정성을 확보하여 실제 공장 운영 및 모니터링, 검증과 진단, 예측 업무를 수행한다. 2. 주요 기능 실시간 데이터 기반의 3D 인터랙티브 뷰 계층 구조를 활용하여 공장 및 설비의 운영 현황을 모니터링하고, 이를 바탕으로 공정 설비의 안정적인 운영과 예지 보전을 위한 AI 플랫폼 연계 방안을 지원한다. 수립된 다양한 가상 시나리오를 통해 최적의 공장 운영 방식을 도출하고, 동적∙정적 변경 사항을 적용하며 What-If 시뮬레이션을 통해 도출된 여러 방안을 검증하고 적용한다. 제조 현장의 핵심 성과 지표(KPI) 분석을 위해 수요, 품질, 안전 등의 예측 분석 결과를 시각화하고, 제조 환경의 조건 변화를 반영하여 최적의 생산 지표를 도출하며 데이터 기반 의사결정을 지원하는 종합 대시보드를 제공한다. 3. 도입 효과 디지털 트윈 플랫폼의 현장 적용을 통해 공장 라인 증설, 설비 신규 투자 등에 앞서 최적의 운영 방안을 가상 시뮬레이션 기반으로 미리 검증해 볼 수 있어 불필요한 투자에 따른 낭비를 예방하고 구축 기간을 단축한다. 제조 데이터의 실시간 수집, 처리, 분석 기반의 신속한 문제 파악과 예측, 의사결정 지원 시스템을 제공하는 국제 표준(ISO 23247) 기반 자율형 공장 구축 및 운영의 핵심 플랫폼이다. 4. 주요 고객 사이트 2022년 출시 이후 삼성SDI, 삼성전자, HL만도, 현대아이에이치엘, 동서기공, 조선내화, 전남테크노파크 등 전기∙전자, 이차전지, 자동차, 세라믹 등 주요 산업 내 제조 대기업과 기관에 적용 및 확산 중이다.      상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

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.

차량용 모빌리티 소프트웨어 기업인 아이비스는 산업통상자원부가 추진하는 ‘데이터 기반 로봇 서비스 실증 평가 기술 개발’ 과제에 참여한다고 밝혔다. 이 과제는 로봇 서비스의 완성도를 높이기 위해 가상의 국가로봇테스트필드 실증 환경에서 로봇 서비스 기술의 성능을 과학적·정량적으로 검증하고, 가상환경 기반 테스트 기법을 통해 실증 비용 및 시간 부담을 줄일 수 있는 평가 인프라를 구축하는 것이 목표다. 국가로봇테스트필드는 산업통상자원부와 한국로봇산업진흥원이 주관하는 대규모 실증 기반 인프라로, 실내외 복합 환경에서 다양한 로봇 서비스의 성능을 과학적·정량적으로 검증할 수 있도록 설계된 테스트베드이다. 로봇 서비스는 환경, 운용 조건, 사용 목적에 따라 성능이 달라질 수 있기 때문에, 상용화 전 단계에서의 객관적이고 표준화된 검증 체계가 필수이다. 특히 공공안전, 물류, 의료 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 로봇 서비스의 정량적 성능 검증은 실제 도입 및 확산을 결정짓는 핵심 기준이 되며, 실증 비용과 시간을 절감할 수 있는 가상환경 기반 평가 기법의 중요성 또한 커지고 있다. 아이비스는 이번 과제에서 로봇 서비스 실증을 위한 데이터 수집·전송·시각화·분석 기술을 개발하는 역할을 수행한다. 특히, 다양한 로봇 시스템에서 발생하는 운용 데이터를 수집하고 이를 기반으로 실시간 상태 모니터링, 데이터 표준화 인터페이스, 성능 평가 기준에 따른 분석 환경을 구현하는 소프트웨어를 개발할 계획이다. 또한 데이터 전송을 위한 통신 프로토콜 정의, 가상환경 연동을 위한 시간 가속·감속 처리 기술 등도 아이비스의 주요 개발 항목에 포함된다.     그동안 로봇 서비스 성능 검증은 표준화된 절차나 객관적인 지표가 부족해, 개별 기업의 자체 기준에 의존해 왔다. 아이비스는 이번 과제를 통해 이러한 한계를 극복하고, 데이터 기반 평가 방식으로 전환함으로써 평가의 효율성과 정확성을 동시에 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 아이비스는 클라우드 기반 차량 통합 관제 시스템, 자율주행 로봇 실증 서비스, 디지털 클러스터 및 인포테인먼트 소프트웨어 개발 등에서 축적해 온 실증형 소프트웨어 개발 경험을 바탕으로 이번 과제의 핵심 기능 개발을 담당하며, 로봇 서비스 성능의 객관적 평가와 검증 체계 고도화에 기여할 계획이다. 또한 실외 자율주행, 스마트시티, 무인이동체 통합관제 등 다양한 실증 환경과 연계해, 데이터 기반 평가 기술의 상용화를 위한 역량을 강화해 나가고 있다. 아이비스의 남기모 대표는 “로봇 서비스가 상용화되기 위해서는 다양한 환경에서 신뢰할 수 있는 평가 체계가 뒷받침되어야 한다. 이번 과제를 통해 아이비스는 데이터 수집부터 시각화, 분석, 검증에 이르는 전 과정을 통합할 수 있는 기술을 개발하고, 실증 기반의 소프트웨어 역량을 로봇 서비스 분야로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로도 아이비스는 차량 및 모빌리티 소프트웨어 분야에서 쌓아온 경험을 바탕으로, 스마트 모빌리티와 로보틱스가 융합되는 미래 서비스 환경에서 핵심적인 기술 기반을 제공해 나가겠다”고 덧붙였다.

지멘스 스마트 인프라(Siemens Smart Infrastructure)는 마이크로소프트와 빌딩의 사물인터넷(IoT) 데이터 접근 방식을 혁신하기 위한 협력 계약을 맺었다고 발표했다. 이번 협력으로 지멘스의 디지털 빌딩 플랫폼인 빌딩 X(Building X)와 마이크로소프트의 멀티클라우드 관리 플랫폼인 애저 아크(Azure Arc) 기반의 마이크로소프트 애저 IoT 오퍼레이션(Microsoft Azure IoT Operations) 간의 상호운용성이 확보된다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션 간의 상호운용성은 2025년 하반기부터 시장에 출시될 예정이다. 빌딩 X는 고객이 빌딩 운영을 디지털화, 관리, 최적화하도록 지원하여 지속 가능하고 자율적이며 수익성 있는 애셋을 위한 길을 열어주는 디지털 빌딩 플랫폼이다. 이는 고객이 더 쉽고, 더 빠르고, 더 큰 규모로 디지털 전환을 가속할 수 있도록 지원하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 일부이다. 애저 IoT 오퍼레이션은 에지 디바이스를 연결하는 동시에 데이터를 통합하는 도구와 인프라를 제공해, 기업이 운영을 최적화하고 IoT 환경의 잠재력을 활용할 수 있도록 지원한다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션의 상호운용성은 상업용 빌딩, 데이터센터, 고등 교육 시설 전반에 걸친 기업 고객이 IoT 기반 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 지속가능성과 운영을 강화하는 데 필요한 정보를 제공한다. 이는 대형 빌딩의 하위 시스템을 이루는 난방, 환기, 공조(HVAC) 시스템, 밸브, 액추에이터와 같은 애셋의 온도, 압력, 실내 공기질과 같은 데이터 포인트를 클라우드로 가져와 자동 온보딩 및 모니터링을 가능하게 한다. 또한 공급업체 전반에 걸쳐 개방형 표준에 기반한 IoT 데이터 통합 사례 중 하나로서, 고객이 에너지 모니터링 및 공간 최적화와 같은 자체 사용 사례를 직접 개발할 수 있도록 지원한다. 양사의 협력은 대규모의 복합 건물 자산을 운영하거나, 에너지 소비가 많고 중단 없는 운영이 필수인 분야에서 효과를 낼 수 있을 것으로 보인다. 지멘스는 “원클릭 디바이스 온보딩과 효율적인 데이터 교환은 고객에게 IoT 아키텍처를 설계할 수 있는 독보적인 자유를 제공할 것이다. 지멘스의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소는 단일 공급업체 생태계에 국한되지 않고 원활하게 통합될 수 있다”고 소개했다.     이번 협력은 하드웨어 및 소프트웨어의 메타데이터와 인터페이스를 기술하는 월드 와이드 웹 컨소시엄(W3C)의 웹 오브 띵스(Web of Things : WoT), 그리고 클라우드로의 데이터 통신을 위한 OPC UA를 포함한 개방형 산업 표준을 활용한다. 지멘스와 마이크로소프트는 접근성, 상호운용성, 개인정보보호, 보안에 기반한 산업 구축을 돕는 표준과 가이드라인을 개발하는 W3C와 OPC 재단의 회원사이기도 하다. 지멘스의 수잔네 자이츠(Susanne Seitz) 스마트 인프라 빌딩 부문 CEO는 “마이크로소프트와의 이번 협력은 개방형 표준과 상호운용성을 통해 고객이 IoT의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 하자는 우리의 공동 비전을 반영한다”고 말했다. 그는 “개선된 데이터 접근성은 포트폴리오 관리자에게 에너지 효율성 및 소비량과 같은 중요 지표에 대한 세분화된 가시성을 제공할 것”이라면서, “IoT 데이터가 종종 단절되어 있는 상황에서, 이 정도 수준의 투명성은 빌딩 운영을 최적화하고 지속가능성 목표를 달성하려는 업계에 혁신적인 변화를 가져올 것”이라고 덧붙였다. 마이크로소프트의 에리히 반스테트(Erich Barnstedt) 기업 표준 그룹 수석 이사 겸 아키텍트는 “지멘스는 상호운용성과 개방형 IoT 표준에 대한 마이크로소프트의 중점 사항을 공유한다. 이번 협력은 IoT 데이터를 더욱 실행 가능하게 만드는 중요한 진전”이라면서, “마이크로소프트의 전략은 업계 리더와 협력해 고객에게 IoT 설루션에 대한 더 많은 선택권과 제어권을 부여하려는 우리의 약속을 강조한다”고 밝혔다.