CAE 컨퍼런스 행사장 모습(사진은 CAE 컨퍼런스 2024 전경) 국내 제조업의 디지털 전환을 이끌 ‘CAE 컨퍼런스 2025’가 오는 11월 7일(금) 수원컨벤션센터에서 열린다. 올해로 15회를 맞는 이번 행사는 ‘시뮬레이션의 미래: AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로, AI(인공지능)와 CAE(Computer Aided Engineering)의 융합이 만들어내는 산업 변화와 최신 기술 트렌드를 조명한다. 이번 행사는 월간 캐드앤그래픽스가 주최하고, CAE 컨퍼런스 준비위원회가 주관하며, ‘제7회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2025)’과 함께 개최된다.  올해 컨퍼런스에서는 디지털 트윈과 생성형 AI를 접목한 최신 시뮬레이션 기술이 집중적으로 다뤄진다. 앤시스코리아 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 Ansys End-to-End 솔루션’을 주제로, AI 기반 통합 시뮬레이션 전략을 통한 생산성 향상 방안을 제시한다. 연세대학교 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리모델 기반 시스템엔지니어링 & 생성적 산업인공지능’ 발표를 통해, 분포 외(OOD) 환경에서도 신뢰성을 확보하는 모델기반 접근법을 소개한다. 나니아랩스 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 Agentic AI까지: 자율설계의 미래’를 주제로, 스스로 설계 의사결정을 내리는 Agentic AI 기술과 설계 자동화 사례를 공개한다. 피도텍 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’ 발표를 통해 신뢰도 기반 최적설계의 최신 적용 사례를 다룬다.  또한 메타리버테크놀로지 서인수 이사는 'GPU 기반 입자해석기술(samadii)을 활용한 반도체·디스플레이 응용 사례'를, AWS 전병승 솔루션즈 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신’을 주제로 AI와 클라우드를 결합한 차세대 시뮬레이션 환경을 소개한다. 한국알테어 이승훈 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’ 발표를 통해 Meshless·Multi-Physics·Cloud 기술 트렌드와 AI 가속화 사례를 발표한다. LG전자 문강석 책임은 ‘파우치형 배터리 실링 공정의 시뮬레이션 최적화’, 장일주 책임은 ‘TV 제품 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’를 발표하며, 시뮬레이션이 제조 공정의 신뢰성과 효율성을 동시에 높이는 방법을 제시한다. 현대자동차 한만용 책임연구원은 ‘승객 모니터링과 인체모델의 융합을 통한 디지털 트윈 기술’을 통해 SDV(Software Defined Vehicle) 시대의 고객 중심 설계 혁신 사례를 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원장 이종수 교수는 “생성형 AI와 물리기반 모델의 결합이 가속화되며, 신뢰성 확보와 시뮬레이션 자동화가 산업의 핵심 이슈로 부상하고 있다”고 강조했다. 그는 이어 “AI·MLOps·클라우드 기반 시뮬레이션이 주도하는 새로운 패러다임 속에서, 지속가능하고 효율적인 제조 혁신 방향을 논의하는 장이 될 것”이라고 덧붙였다. 이번 컨퍼런스에는 현대자동차, LG전자, 앤시스코리아, 피도텍, 나니아랩스, 메타리버테크놀로지, AWS, 한국알테어 등 주요 제조기업과 CAE 솔루션 기업이 참여해 최신 기술과 사례를 공유한다. 또한 SMATEC 2025 전시회와의 연계로 다양한 CAE·AI·디지털 트윈 솔루션을 현장에서 직접 체험할 수 있다. 사전등록은 CAE 컨퍼런스 공식 홈페이지(www.cadgraphics.co.kr/cae)에서 가능하다. 한편, 10월 20일에는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서 프리뷰 방송이 진행되어, 한국기계연구원 박종원 단장과 태성에스엔이 김지원 이사가 CAE 기술의 방향성과 AI 융합 트렌드를 소개했다.   CAE 컨퍼런스 2025 발표자 - 연세대 이종수 / 앤시스코리아 강태신 /  나니아랩스 강남우 / 피도텍 최병열 / 메타리버테크놀러지 서인수 / AWS 전병승 / 한국알테어 이승훈 / 현대자동차 한만용 / LG전자 장일주 / LG전자 문강석

앤시스 CAE 해석 소프트웨어 공급업체 리스트 입니다. 이미지 출처 : 앤시스 앤시스코리아(Ansys Korea) (04631) 20F State Tower Namsan 100, Toegye-ro, Jung-gu, Seoul Republic of Korea Phone: 6009-0500 Fax: 02-6020-5745~7 https://www.ansys.com/ko-kr 다우데이타(DAOU DATA CORP.) 5F&11F, 311, Dongmak-ro Mapo-gu, Seoul South Korea Phone: +82 2 6991 1221 Fax: +82 2 3411 1305 Website: members.daoudata.co.kr Email: team_ansys@daoudata.co.kr 케이씨이아이(KCEI) 15F KOLON Billant 1 Cha, 30 Digital-ro 32-gil Guro-gu, Seoul 08390 South Korea Phone: +82 2 2103 4000 Fax: +82 2 2103 4050 Website: kcei.com Email: sales@kcei.com 코스테크(KOSTECH) Namjung City Plaza 1th #804 760 Janghang-dong Ilsandong-gu Goyang-si Gyeonggi-do, 10410 Korea Phone: +82 31 903 2061 Fax: +82 31 903 2076 Website: kostech.co.kr Email: sales@kostech.co.kr Support: kostech.co.kr/support 로터스 (LOTUS Technologies, Inc.) 22, Bongeunsa-ro 37-gil Gangnam-gu, Seoul South Korea Phone: +82 2 543 3991 Website: lotustech.co.kr Email: lotustech@lotustech.co.kr MDS 인텔리전스(MDS Intelligence) 9 Fl, Pangyo Seven Venture Valley, 17 Pangyo-ro 228beon-gil, Bundang-gu Seongnam-si, Gyeonggi-do South Korea Phone: +82 31 601 4006 Fax: +82 31 601 4013 Website: mdsit.co.kr Email: medini@mdsit.co.kr 모아소프트(MOASOFT) 422 Ogeum-ro, Songpa-gu Seoul 05770 (Yeonam Building 4F-6F) South Korea Phone: +82 10 3603 8801 Fax: +82 2 407 3511 Website: www.moasoftware.co.kr Email: info@moasoftware.co.kr 래디언트 솔루션(Radiant Solution Co., Ltd.) B-802, 583 Yangcheon-ro Gangseo-gu, Seoul, 07547 South Korea Phone: +82 2 2065 0726 Fax: +82 2 2065 0728 Website: www.radiantsolution.co.kr Email: optical@radiantsolution.co.kr 태성에스엔이(TAE SUNG Software & Engineering Inc.) 10F, 27, Seongsui-ro 7-gil Seongdong-gu, Seoul, 04780 South Korea Phone: 82-2-3431-2442 Fax: 82-2-2117-0017 Website: www.tsne.co.kr Email: marketing@tsne.co.kr 지원: https://www.tsne.co.kr/contact 에이블맥스(ableMAX) 234, Teheran-ro Gangnam-gu, Seoul South Korea Phone: +82 2 539 5212 Fax: +82 2 539 5213 Website: ablemax.co.kr Email: info@ablemax.co.kr Support: blog.naver.com/able   앤시스 공급 제품 리스트 보러가기   출처 : 앤시스코리아 https://www.ansys.com/ko-kr/contact-us * abc순

CNG TV 발표자 -  박종원 단장(한국기계연구원), 김지원 이사(태성에스엔이)   제조 엔지니어링의 핵심 화두인 CAE와 AI 융합, 디지털 트윈 기술의 미래를 조명하는 특별 방송이 마련된다. 캐드앤그래픽스는 2025년 10월 20일 오후 4시부터 5시까지 CNG TV 인터넷 방송을 통해 ‘시뮬레이션의 미래: AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’ 프리뷰 방송을 진행한다고 밝혔다. 이 방송은 11월 7일 수원컨벤션센터에서 개최되는 ‘CAE 컨퍼런스 2025’의 사전 공개 성격으로 기획됐다. 왜냐하면, 제조 산업의 디지털 전환(DX) 가속화 속에서 엔지니어들에게 최신 시뮬레이션 기술 트렌드와 실질적인 혁신 방안을 제시하고, 본 컨퍼런스에 대한 기대감을 높이기 위함이다. 이번 방송은 조형식 대표(디지털지식연구소)의 사회로, 박종원 단장(한국기계연구원)과 김지원 이사(태성에스엔이)가 발표자로 나설 예정이다. 이들 전문가는 어떻게 CAE의 방향성, 향후 전망, 트렌드에 대해 심도 있게 다룰 것인지를 소개한다. 특히 AI가 주도하는 CAE 환경 변화, 가상제품 개발, EDA 솔루션과의 통합 등 최신 기술 동향을 집중 조명한다. 또한, 한국기계연구원의 오픈소스 CAE 툴인 KIMM Cyber Lab의 개발 현황 및 발전 방향을 상세히 공개해 엔지니어링 생태계 혁신을 위한 실질적 정보를 제공할 계획이다. 본 방송은 어디서든 온라인을 통해 시청 가능하며, 참여를 원하면  등록링크를 통해 신청할 수 있다.    

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   터보기기 해석에 많이 쓰이는 앤시스 설루션으로 앤시스 CFX(Ansys CFX)가 있다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 이용하여 터보기기를 해석할 수 없는 것은 아니었지만, 굳이 애써서 할 필요성은 없었다. 하지만 플루언트의 GPU 솔버가 적극적으로 도입된 이 시점에서, GPU를 이용하여 터보기기를 해석할 수 있다면 해석 속도에 있어서 상당한 이점을 가져올 수 있다. 플루언트의 터보 워크플로(Turbo Workflow)는 사용자 편의성을 갖추어 손쉽게 터보기기 해석을 할 수 있도록 지원하고 있다. 플루언트의 터보 워크플로를 이용하여 터보기기를 해석하는 방법을 예제를 통하여 알아보자.   ■ 한성훈 태성에스엔이 FBU-F3팀에서 수석매니저로 근무하고 있으며, 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   해석 모델 이번 호에서 다루는 해석 모델은 TFD Hannover 축류압축기이며, <그림 1>과 같이 앞쪽에서부터 총 3 Rows(1.5 단)를 해석 대상으로 한다. 각 단은 IGV – Rotor – Stator로 구성되어 있다. 격자 파일은 플루언트 튜토리얼 turbo_workflow.zip을 다운로드하여 압축을 해제하면 얻을 수 있으며, 앤시스 터보그리드(Ansys TurboGrid)로 생성된 세 개의 파일(IGV.gtm, R1.gtm, S1.gtm)로 구성된다. IGV는 26개, Rotor는 23개, Stator는 30개로 이루어져 있으며, 해석에서는 주기 경계조건을 적용하여 각각 1개의 섹터만을 모델링한다.   그림 1. Schematic Rows   터보 워크플로 시작하기 터보 워크플로는 다음의 경로에서 터보 워크플로를 활성화하여야 시작할 수 있다. Domain → Turbomachinery → Turbo Workflow → Enable Workflow   그림 2. 터보 워크플로 활성화   활성화가 되면 <그림 3>과 같이 Workflow 작업 메뉴들이 생성된다.   그림 3. Turbo Workflow Task   Turbo와 관련된 환경설정 Cell과 Face zone 및 Turbo Topology에 적절한 영역을 할당하기 위해 연관성 설정을 수행한다. 이를 통해 플루언트가 특정 문자열 구성을 일정한 순서로 인식하도록 지시하여, 영역 매핑을 보다 쉽게 수행할 수 있다. File → Preference → Turbo Workflow에서 <그림 4>와 같이 세팅한다.   그림 4. Preference turbo workflow   Describe Component Component Type : Axial Compressor Component Name : hannover Number of Rows : 3 Row1 : name – igv, Type – stationary, #sectors – 26, End Wall Gap – no Row2 : name – r1, Type – rotating, #sectors – 23, End Wall Gap – yes Row3 : name – s1, Type – stationary, #sectors – 30, End Wall Gap – no   그림 5. Describe component     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.