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.

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앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   오늘날 도시화와 인구 증가에 따라 공동주택의 필요성이 증가함에 따라, 공동주택 건설은 지속적으로 연구되며 다양한 방식으로 발전해왔다. 그러나 벽, 바닥, 천장 등 구조물을 공유하는 특성상 층간 소음 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 층간 소음을 최소화하기 위한 다양한 차단 방법이 고안 및 시공되고 있지만, 충격음 저감 대책에 따른 소음 예측은 주택별로 구조물 형태나 저감 대책 등 다양한 변수를 고려해야 하기 때문에 해석만으로는 거의 진행되지 않고 실험 위주 혹은 병행하며 이뤄지고 있다. 이번 호에서는 기존 실험조건의 문헌에 맞춘 해석 모델을 생성하고, 충격음에 대해 예측하는 방법에 대해 소개하고자 한다.    ■ 이효행 태성에스엔이 MBU-F4 팀의 수석 매니저로 원자력, 엔지니어링, 건설, 시험기관 업체를 담당하고 있다. 담당 업무로는 구조해석의 기술지원 및 사내/사외 교육, 세미나, 용역 업무가 있다. 특화된 해석 분야는 구조해석 중 dynamics와 acoustic, geomechanic이며, 20년 넘게 앤시스를 사용하여 구조해석을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   바닥 충격음의 제도 변화 바닥 충격음을 최소화하고 건물 내부의 소음 환경을 개선하기 위해 다양한 기술과 방법이 도입되고 있다. 또한 건축물의 품질과 주민의 생활 편의성을 향상시키기 위해 제도 또한 시간이 흐름에 따라 변화하고 발전해왔다. 시기별로 바닥 충격음 제도는 다음과 같이 변화했다. 2003년 4월 22일 개정 정성적인 문구에서 정량적인 기준으로 변경 경량충격음은 58데시벨 이하, 중량충격음은 50데시벨 이하로 제한 표준바닥구조와 바닥 충격음 차단성능등급이 도입 2013년 5월 6일 개정 표준바닥구조의 슬래브 두께가 규정에 포함 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-1(뱅머신)로 측정, 평가는 역A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 2022년 8월 4일 개정 경량충격음 기준은 58dB 이하에서 49dB 이하로, 중량충격음 기준은 50dB 이하에서 49dB 이하로 강화 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-2(임팩트볼)로 측정, 평가는 A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 이와 같이 해석만으로 인증을 진행하는 경우는 없으며, 골조 완공 후 건축물의 내부에서 측정하여 인증을 진행한다.   해석 개요 대부분의 예측이 그렇지만, 특히나 바닥 충격음을 예측하기 위해서는 해석만으로는 어렵다. 따라서 실험과 병행해야 하며 해석에 대한 오차를 줄여야 한다. 이에 따라 다음과 같은 순서로 진행하는 것을 권장한다.   ① 바닥 충격음 실험 ② 실험과 유사한 해석 모델 구현 및 해석 ③ 고유진동수와 FRF를 비교 분석(필요에 따라 ②에서 다시 시작) ④ 발생 소음 상대 비교   구조물(구조 평면)이 달라질 경우 전달되는 충격에 따른 소음의 특성이 변화하며, 저감 대책에 변화가 필요할 수도 있다. 직접 실험을 진행하기 어렵기 때문에 참고자료 1)을 바탕으로 해석을 진행하였다. 해석 모델이 실험의 동특성을 유사하게 구현(<표 1>의 Test No. 1 & 2)되었음을 확인하였으며, <표 1>과 같이 해석 설정에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하고자 한다. 비교 대상은 다음과 같다. 구조물의 고유진동수와 FRF는 참고자료 1)과 유사하게 발생하도록 설정 단위하중을 가하여 참고자료 1)의 가속도 FRF와 유사하게 발생하는지 비교 단위하중을 가한 부분에 한하여 MSUP 방식과 FULL method와 소음 해석 결과를 비교 음향 해석을 위해 velocity mapping과 coupled-field FSI 방식의 소음 차이 확인 중량 충격(1500N)에 따른 소음 변화 확인 하중 면적에 따른 소음 변화 확인 뜬바닥 구조(바닥 마감 구조 시공)는 비교하지 않음   표 1. Hyper parameters design to train BIM-based LLM   해석 모델 참고자료 1)을 참고하여 다음과 같이 해석 모델을 생성하였다.    (a) Full   (b) Section  그림 1. 해석 모델   Room 내부 크기 : 4.5m×5.1m×2.7m(Slab 두께가 변경되더라도 receive room inner size는 동일) 벽체 두께 : 150mm     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

파이썬 활용 강화 및 p-h 선도 업그레이드   최근 차량 전문 1D 열 관리(thermal management) 소프트웨어인 KULI(쿨리)의 기능이 업데이트되었다. 더 범용적으로 활용 가능하도록 파이썬(Python)을 활용할 수 있는 파이썬 컨트롤러(Python controller)가 추가되었으며, A/C 시스템의 해석 결과를 볼 수 있는 p-h 선도 또한 시인성 및 그래픽 기능이 향상되었다. 이번 호에서는 KULI의 신규 기능에 대해 알아보도록 하겠다.   ■ 이대형 태성에스엔이 FBU-F2팀의 매니저로, 1D CFD인 KULI와 3D CFD인 앤시스 플루언트 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr    신규 기능 - 파이썬 컨트롤러 현재 가장 대중적이고 범용으로 사용되는 프로그램 언어는 파이썬일 것이다. 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법이 특징으로 데이터 분석, 웹 개발, AI등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 많은 오픈 소스 라이브러리 및 깃허브(GitHub)와 같은 다양한 커뮤니티를 가지고 있는 프로그램 언어다. 이러한 파이썬을 활용할 수 있는 파이썬 컨트롤러 기능은 KULI 17.1 버전에서 처음 도입되었다.(최신 버전 19.1, 2025 5월 릴리스) 기존에 KULI에서 지원하고 있는 COM object, Calculation controller 등 다양한 컨트롤러 컴포넌트의 조합으로 시스템 제어 로직을 작성하거나 써멀 매니지먼트(Thermal management) 최적화를 사용할 수 있었으나, 이번에 도입된 파이썬 컨트롤러를 이용하면 좀 더 적은 노력으로 더욱 확장된 기능을 이용할 수 있다.(그림 1)   그림 1. 파이썬 컨트롤러 사용 예시   파이썬 컨트롤러를 사용하기 위해서는 KULI advanced 모듈이 필요하며, 미리 구성되어 있는 ‘*.py’ 스크립트가 필요하다. 정상적인 구동을 위해서는 파이썬 설치가 되어 있어야 하며 KULI 버전에 따른 지원 가능한 파이썬 버전이 다르므로, 메뉴에서 Help → about KULI를 이용하여 지원되는 파이썬을 사용자가 직접 설치하여야 한다.(그림 2)   그림 2. KULI에서 지원하는 파이썬 버전 확인   사용하는 환경 상 여러 버전의 파이썬을 사용할 경우, KULI에서는 PATH 환경 변수에서 발견되는 첫 번째 파이썬을 기준으로 구동된다. 따라서 원활한 사용을 위해서는 PATH 환경 변수에서 다른 모든 버전을 제거하거나, KULI가 지원하는 파이썬 버전을 PATH의 첫 번째 위치에 두어야 한다. 파이썬 컨트롤러는 KULI thermal system circuit 상의 Signal path의 일부이므로 기존에 지원하고 있던 Calculation controller, PID controller, Characteristic curve 등과 동일한 방식으로 사용이 가능하다. 최소 1개 이상의 Input을 취하며 다양한 Output을 제공하게 된다. 파이썬 컨트롤러는 KULI의 해석 Iteration마다 반복적으로 스크립트(Script)를 호출하므로 Time step과 Iteration을 구분해야 하는 경우에는 스크립트 자체에서 정의해야 한다.(그림 3)   그림 3. 파이썬 스크립트 작동 순서   파이썬 컨트롤러를 사용하기 위해서는 파이썬 스크립트(Python script)가 반드시 필요하며, 이 스크립트는 KULI가 확인 가능한 경로에 존재해야 한다. 일반적으로는 현재 사용 중인 프로젝트 디렉토리 내에 있는 ‘PythonScripts’ 폴더에 저장하게 된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

DC 전류 밀도 분포를 이용한 PCB 수명 계산   전자기기의 수명 예측은 설계 초기 단계에서부터 고려해야 할 중요한 요소다. 특히 고전류, 고집적을 향해 발전하고 있는 요즘 환경에서는 더욱 중요해지고 있다. 이와 같은 수명 저하는 금속 배선의 열화로 인한 고장으로 이어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앤시스의 SI웨이브(Ansys SIwave)를 활용한 MTTF(Mean Time To Failure) 해석 기법이 주목받고 있다. 이는 전자가 이동할 때 생기는 전자 이동(electromigration) 효과를 반영하여 해당 장비의 수명을 예측하는 기법이다. 지금부터 MTTF의 원리와 그 해석 과정을 자세히 살펴보겠다.   ■ 배현진 태성에스엔이 EBU-HF 팀의 매니저로, SI/PI/ EMC 관련 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   그림 1. 전자 이동 현상(출처 : Electromigration – Wikipedia)   전류가 만드는 미세한 파괴, 전자 이동 전자기기가 점점 작고 정밀해지고 있다. 고성능을 구현하기 위해 수많은 배선이 좁은 공간에 배치되면서, 그 안을 흐르는 전류의 영향은 과거보다 훨씬 더 큰 문제가 되었다. 특히 전류가 흐르면서 금속 이온이 이동하는 현상, 즉 전자 이동(EM)은 반도체와 전자부품의 고장을 유발하는 주요 요인 중 하나다. <그림 1>을 보면 전자 이동으로 인한 이온의 움직임을 볼 수 있다. 이 현상으로 인해 <그림 2>와 같이 배선이 끊기거나, 뭉치거나, 심각한 열화가 발생할 수 있다.   그림 2. 실리콘 기반의 전자 이동 현상(출처 : Electromigration – Wikipedia)   이러한 문제를 미리 예측하고, 설계 단계에서 방지할 수 있다면 어떨까? 바로 이 지점에서 MTTF(Mean Time To Failure) 해석이 중요한 역할을 한다. 이번 호에서는 앤시스 SI웨이브를 활용한 MTTF 해석 기법을 통해, 어떻게 전자부품의 수명을 수치화하고 설계에 반영할 수 있는지를 설명한다.   전자 이동과 MTTF : 수명 예측의 수식적 기반 전자 이동 현상은 1960년대부터 알려져 왔다. 그 원리는 단순하다. 전류가 흐를 때 전자가 금속 내부의 이온과 충돌하며 미세하게 이온을 움직인다. 이 과정이 지속되면 배선 내부에 빈 공간(void)이나 응집(hillock)이 발생해 전기적 연결이 끊기거나 단락된다. 이처럼 매우 미세하지만 누적되는 변화가 수명 단축으로 이어진다. 이 현상을 정량적으로 예측하기 위해 사용되는 수식이 바로 ‘Black's Equation’이다.   여기서,  A : 실험 상수(재료와 형상에 따라 결정)  j : 전류 밀도 n : 전류 민감도 계수(보통 1~2)  Ea : 활성화 에너지(Activation Energy)  K : 볼츠만 상수(1.38×10^-23 J/K)  T : 절대 온도(K) 앞의 식을 통해 각 변수가 MTTF에 어떤 영향을 미치는지를 직관적으로 파악할 수 있다. 해석적으로 중요한 포인트는 전류 밀도와 온도가 수명에 큰 영향을 미친다는 점이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   해석을 하다 보면 사용자의 실수나 다른 외부 문제로 진행 중이던 해석이 중단되는 경우가 발생한다. 이러한 경우, 앤시스 LS-DYNA(엘에스 다이나)의 ‘리스타트(Restart)’ 기능을 활용하면 해석 시뮬레이션을 처음부터 다시 수행하지 않고 해석이 중단된 특정 시점부터 재시작할 수 있다. 또한 이미 완료된 해석에 대해 조건을 변경하여 해석 시뮬레이션을 이어서 진행할 수도 있다. 이번 호에서는 LS-DYNA의 리스타트 기능에 대해 소개하고, 예제를 통해 LS-PrePost(엘에스 프리포스트)와 워크벤치(Workbench) 환경에서 활용하는 방법을 알아본다.   ■ 김혜영 태성에스엔이 MBU팀에서 수석매니저로 근무하고 있으며, LS-DYNA 해석 기술지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   리스타트 해석의 수행 조건 리스타트 해석을 사용하기 위해서는 다음과 같은 조건이 필요하다.  동일한 실행 솔버(Executable)를 사용하는가?(예 : lsdyna_sp.exe)  동일한 CPU 개수인가?  Dump 파일이 생성되었는가? 덤프(Dump) 파일은 리스타트를 위한 바이너리 아웃풋(Binary Output) 파일로 특정 시점의 응력, 변형률, 변형량 등 해석 결과를 완전히 기록한다. LS-DYNA에는 두 가지 유형의 덤프 파일이 있다. 그 중 한 유형인 D3DUMP 파일은 특별히 설정하지 않아도 해석이 정상 종료되면 d3dump01 파일이 생성된다. 이 파일에 대하여 *DATABASE_BINERY_ D3DUMP 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 D3DUMP 파일을 주기적으로 생성할 수 있고, 생성된 파일 뒤에 숫자가 붙어 주기마다 증가하고 해석 폴더 내에서 d3dump01, d3dump02 등으로 확인할 수 있다. 다른 유형의 덤프 파일은 RUNRSF로 *DATABASE_BINERY_RUNRSF 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 파일을 생성하지만, NR 매개변수가 사용되지 않는 한 동일한 파일에 덮어씌워져서 생성된다. 이 두 가지 덤프 파일은 함께 사용할 수 있다. <그림 1>은 D3DUMP 파일을 주기적으로 저장하기 위한 *DATABASE_BINARY_D3DUMP 키워드 예시이다.   그림 1. D3DUMP 저장 간격 키워드 예시   리스타트 타입 LS-DYNA의 리스타트 타입(Restart Type)은 이전 해석에 이어서 수행하는 기능으로, 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 심플 리스타트(Simple Restart) 스몰 리스타트(Small Restart) 풀 리스타트(Full Restart) 그러면, 이전 해석에 이어서 진행해야 하는 몇 가지 상황에 따라 어떤 타입의 리스타트 기능을 사용하는지 알아보자.    실수로 해석창을 닫았어요! – 심플 리스타트 심플 리스타트는 종료시간(Termination Time) 이전에 해석이 중단된 경우에, 사용자가 설정한 주기마다 저장된 d3dump 파일을 사용하여 특정 시점부터 해석을 다시 시작하는 기능이다. 따라서 변경 사항이 없어 입력 파일(Keyword Input Deck)이 필요하지 않고 d3dump 파일만 활용한다.    그림 2. 일반적인 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 3. 일반적인 해석 실행 화면(CMD 창)   <그림 2>와 같이 LS-RUN을 사용하여 해석을 수행한 경우 <그림 3>과 같은 CMD 창이 팝업되고, 해석 진행에 따른 메시지를 바로 확인할 수 있다. <그림 1>의 키워드 예시처럼 사용자가 덤프 파일의 저장 주기를 미리 설정하였다면, CMD 창에 나타난 메시지처럼 지정된 주기인 5000 사이클마다 덤프 파일이 저장되고 있음을 알 수 있다.  만약 1만 사이클 이후 실수로 해석 CMD 창을 닫아 해석이 중단되었다면, d3dump02를 사용하여 리스타트 해석을 수행할 수 있다. <그림 4>처럼 LS-RUN의 Expression 설정에서 i=$INPUT 대신 r=d3dump02로 명령어를 수정하면 덤프 파일을 사용하여 해석을 이어갈 수 있다.   그림 4. 심플 리스타트 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 5. 심플 리스타트 해석 실행 화면(CMD창)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

태성에스엔이는 4월 24일 대전테크노파크 어울림플라자에서 첨단 항공우주 시뮬레이션 전략강화를 위한 ‘2025 태성에스엔이 위성·발사체 개발 기술 세미나’를 개최한다고 밝혔다. 이번 세미나는 ‘K-우주시대를 선도하기 위한 시뮬레이션 기술’을 주제로, 급변하는 글로벌 우주개발 시장 속에서 기술 경쟁력을 확보할 수 있는 다양한 해석 설루션과 시뮬레이션 전략을 공유하고, 위성 및 발사체, 광학 시스템, 멀티피직스 해석 등 우주 산업 전반의 설계 및 시뮬레이션 기술이 폭넓게 다뤄질 예정이다.  항공우주 산업 분야 위성 및 발사체 업계 종사자를 대상으로 한 이번 세미나에서는 한국항공우주연구원 소속 위성 및 발사체 분야의 전문가 강연을 통해 국내 우주개발의 현황과 발전 방향을 심도 있게 조망한다. 또한, 각 분야별 전문 엔지니어가 참여해 실제 산업 현장에서 활용되는 기술 사례와 설루션을 소개할 예정이다. 주요  발표로는 ▲우주탐사 개발 현황 및 전망 ▲우주발사체에서의 3D 프린팅 부품 개발 현황 ▲우주 산업을 위한 디지털 미션 엔지니어링 ▲우주 공학을 위한 시뮬레이션 설루션 등의 발표가 준비되어 최신 정보와 기술 인사이트가 공유된다. 태성에스엔이 관계자는 “이번 세미나는 우주 산업의 현재와 미래를 잇는 실질적인 기술 인사이트를 제공하는 자리가 될 것이며, 국내 항공우주 분야의 경쟁력 강화를 위한 다양한 기술적 대안이 공유될 것으로 기대한다”고 밝혔다.  

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   다양한 산업에서 제품 설계 및 안정성 평가를 위한 실험에 많은 비용과 노력이 소요됨에 따라, 가상의 공간에서 사용자가 원하는 실험 환경을 구성하여 결과를 도출하는 방식이 증가하고 있다. 또한, 해석을 많이 활용하지 않던 산업군에서도 시뮬레이션을 도입하는 단계에 있다. 그 중 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 해석과 임플란트 해석에 대한 수요가 증가하고 있다. 해석 결과를 바탕으로 안정성과 구조적 성능을 평가하고, 이를 임상 결과 데이터로 보완하는 과정이 이루어지고 있다. 이번 호에서는 3D 슬라이서(3D Slicer)와 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 활용하여 혈관 모델링부터 혈류 해석까지의 워크플로를 소개하고자 한다.   ■ 김지원 태성에스엔이 FBU-F1팀의 매니저로, 열 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   현재 대부분의 기업이 시뮬레이션을 적극 적용하고 있으며, 특히 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 분석은 혈관 협착증 및 인조혈관의 안정성과 구조적 성능을 평가하는 새로운 방법으로 중요한 역할을 한다. CT와 MRI 기술의 발달로 체내 모습을 3D 영상으로 시각화할 수 있게 되면서, 유체역학과 의학 간 융합 연구의 발전이 기대되고 있다. 특히 혈관 질환의 발생 원인을 규명하기 위해 혈류 해석을 기반으로 혈류 역학적 특성을 분석하는 추세다. 또한, 비침습적 방법을 활용하여 환자의 혈관을 진단하고 평가하는 기술이 주목받고 있다. 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 주요 혈관 모델링 툴을 활용한 혈관 추출 방법, 혈액의 물성치 설정, 그리고 경계 조건 설정 과정에 대해 다루고자 한다.   전처리(Pre-Processing) 대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스의 모델링 툴에는 환자의 3D CT 영상을 STL 파일로 직접 추출하는 기능이 존재하지 않는다. 따라서 이번 호에서는 상용 프로그램인 3D 슬라이서를 사용한다. 3D 슬라이서는 의료 이미징 데이터를 시각화하고 분석하는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼으로 영상 분석, 3D 모델링, 디자인 등을 통해 종합적인 의료 영상 처리를 수행하는 전문 소프트웨어다. 이를 통해 DICOM 파일을 기반으로 3D 형상을 추출할 수 있다.    그림 1. 3D 슬라이서에서 혈관 추출   <그림 1>은 3D 슬라이서를 이용하여 혈관을 추출한 과정이다. CT 촬영 시 혈관 조직을 명확하게 구분하기 위해 조영제를 주입하면, HU(Hounsfield Units) 수치로 표현되어 특정 HU 값 범위에서 혈관을 쉽게 추출할 수 있도록 구성된다. 또한, 유동 해석을 위해 격자를 생성하는 과정에서 모델링 단계에서 패싯(facet)을 스무딩(smoothing)하는 옵션을 적용하여 형상을 정리한다. 혈관 모델링이 완료된 후, DICOM 파일을 STL 파일로 변환한다.    대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스 스페이스클레임(Ansys SpaceClaim)에서 변환한 STL 파일을 가져오면 패싯을 확인할 수 있으며, 이를 볼륨(volume) 형태로 변환하는 과정을 진행한다. 볼륨 형태로 변환하기 위해 모델을 확인하면, <그림 2>와 같이 돌출되거나 뚫린 패싯 등 변환이 어려운 영역이 존재한다.   그림 2. Faulty facet areas   그림 3. Converting from facet to volume   솔브(Solve) 혈액 물성치 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 플루언트를 사용하며, 혈액의 거동을 수치적으로 해석하기 위해 혈액의 밀도와 점성 계수를 입력한다. 혈액은 전단 응력에 따라 점도가 변하는 비뉴턴 유체이며, 이러한 특성을 반영하기 위해 Carreau 모델을 적용한다. Carreau 모델은 비뉴턴 유체의 점성 거동을 정의하는 구성 방정식이며, 이는 <그림 4>의 수식과 같이 계산된다.   그림 4. Carreau 모델 수식     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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  디지털 전환(DX)이 가속화되면서 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체나 프로세스를 가상 환경에서 정밀하게 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 제조, 건설, 플랜트, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 활용되며 혁신을 이끌고 있습니다. 특히 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅 등의 기술과 결합해 실시간 모니터링, 예측 분석, 최적화 등을 가능하게 하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 디지털 트윈을 실현하는 핵심 기술로는 3D CAD(Computer Aided Design), CAE(Computer Aided Engineering), PLM(Product Lifecycle Management), IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 분석 등이 있습니다. 3D CAD는 물리적 제품을 정밀하게 모델링하는 데 사용되며, CAE는 제품의 동작을 시뮬레이션하고 최적화하는 데 활용됩니다. PLM은 제품의 전체 수명 주기를 관리하면서 디지털 트윈의 데이터 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에 IoT 센서를 통해 실시간 데이터를 수집하고, AI 기반 분석을 적용하면 더욱 정밀하고 예측 가능한 디지털 트윈 구현이 가능합니다. 디지털 트윈 구현에는 다양한 솔루션이 활용됩니다. CAD 및 CAE 소프트웨어는 설계와 시뮬레이션을 지원하고, PLM 시스템은 데이터를 통합·관리하는 역할을 합니다. 또한 그래픽, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 기술이 결합되면서 더욱 직관적인 디지털 트윈 환경이 만들어지고 있습니다. 국내외 다양한 디지털 트윈 솔루션들이 꾸준히 개발되고 진화하며, 각 산업 현장에서 핵심 도구로 활용되고 있습니다. 디지털 트윈은 단순한 시뮬레이션을 넘어, 실제 운영 데이터를 기반으로 지속적으로 업데이트되는 ‘살아있는 모델’을 제공합니다. 이를 통해 기업은 생산성과 효율성을 극대화할 수 있으며, 예측 유지보수, 비용 절감, 의사결정 지원 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 현재 디지털 트윈 기술은 스마트 팩토리 구축, 도시 계획 및 관리, 항공우주 산업의 유지보수 최적화, 의료 분야의 맞춤형 치료 및 수술 등 다양한 영역에서 활발히 도입되고 있으며, 앞으로 그 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 기대됩니다. 이에 발맞춰 정부와 산업계도 디지털 트윈 도입에 적극 나서고 있습니다. 스마트 시티 및 스마트 팩토리 구현을 위한 국가 차원의 디지털 전환 정책이 강화되고 있으며, 다양한 산업에서 디지털 트윈 기반의 연구 및 실증 프로젝트가 활발히 진행되고 있습니다. 산업통상자원부, 국토교통부 등 관련 정부 기관은 디지털 트윈을 활용한 제조 혁신 및 도시·인프라 관리에 관한 다양한 지원책을 마련하고 있으며, 기업들도 이에 발맞춰 생산성 향상과 비용 절감을 위한 전략을 추진 중입니다. 이번에 발간된 『디지털 트윈 가이드』는 한국산업지능화협회 PLM기술위원회, 캐드앤그래픽스, 그리고 2023년부터 매년 진행되고 있는 디지털 트윈 전문가 교육 참여 위원들의 공동 기획으로 제작된 결과물입니다. 이 책에서는 디지털 트윈의 기본 개념부터 핵심 기술, 최신 트렌드, 도입 전략, 실제 적용 사례까지 폭넓게 다루고 있습니다. 또한 주요 디지털 트윈 소프트웨어와 관련 기업 정보를 함께 수록하여, 기술의 현재와 미래를 조망하는 데 실질적인 도움을 드리고자 하였습니다. 이 책자는 다양한 분야의 전문가들이 함께 참여하여 다양한 시각과 이론을 담고 있습니다. 따라서 교과서적인 정론보다는 시장 전체를 조망할 수 있는 실용적 참고서로 활용되기를 기대합니다. 또한 디지털 트윈 관련 소프트웨어 및 기업 정보는 지속적으로 업데이트할 예정이니, 수록을 원하거나 변경이 필요한 경우 연락주시기 바랍니다. 디지털 트윈은 단순한 기술을 넘어 산업 혁신을 견인하는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다. 이 책이 디지털 트윈에 대한 이해를 높이고, 효과적인 도입을 위한 길잡이가 되기를 바랍니다. 2025년 3월  최경화 / 캐드앤그래픽스 국장   디지털 트윈 가이드의 구성 PART 1. 디지털 트윈 개론 PART 2. 디지털 트윈 핵심 기술 PART 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 PART 4. 디지털 트윈 최신트렌드 PART 5. 디지털 트윈 적용 사례 PART 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 PART 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트 PART 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트 이 책의 주요 저자 소개 공저 | 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외 참여업체(가나다 순) 가이아3D / 나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교 / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 아인스엔스엔씨 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블류에스(SWS) / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브솔루션 / 오토데스크코리아 / 오토폼엔지니어링코리아 / 원프레딕트 / 유니티코리아 / 유비씨 / 이로젠 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 디지털 인더스트리소프트웨어 / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 팀솔루션 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국디지털트윈연구소 / 한국알테어 / 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 / 헥사곤(Hexagon) ALI 후원기관 및 업체 앤시스코리아 / ETRI / KSTEP / 이에이트 / 나인플러스IT / 디엑스티 / 오토폼엔지니어링 / 이로젠 / 타임텍 / 헥사곤 ALI 상세내용보러가기