파수가 AI 혁신(AX)을 지원하는 기업으로 정체성을 강화하기 위해 ‘파수AI(Fasoo AI)’로 사명을 변경했다고 전했다. 2000년 설립 이후 데이터 보안 및 관리 시장에서 활동해 온 파수는 이번 사명 변경을 통해 기존 보안 영역을 넘어 AI, 데이터, 거버넌스 전반을 아우르는 AI 전문 기업으로 거듭나겠다는 전략이다. 파수AI는 2022년 생성형 AI 기반 개인정보보호 설루션을 시작으로 기업용 거대 언어 모델(LLM)인 ‘엘름(Ellm)’을 출시하며 AI 사업을 확대해 왔다. 최근에는 미국 법인과 현지 AI 기업 컨실릭스(Konsilix)의 합병을 통해 기업용 AI 설루션 기업인 ‘심볼로직(Symbologic)’ 출범을 앞두고 있어 글로벌 AX 시장 공략도 본격화할 계획이다. 파수AI의 조규곤 대표는 “보안 기업을 넘어 AI 기업으로 재탄생한다는 의지를 담아 창사 26년 만에 사명을 변경했다”며, “그동안 쌓아온 데이터 관리 역량에 AI를 더해 고객이 AX에 이르는 가장 안전하고 효율적인 길을 제시하겠다”고 밝혔다.     한편, 파수AI는 사명 변경 후 첫 공식 행보로 오는 4월 15일 서울 여의도 페어몬트 앰버서더 서울에서 연례 고객 콘퍼런스 ‘FDI 심포지움(FDI Symposium) 2026’을 개최한다. ‘지속가능한 AI 혁신(Sustainable AI Transformation)’을 주제로 열리는 이번 콘퍼런스에서 파수AI는 안전한 AX 실현을 위한 구체적인 전략과 사례를 발표한다. 조규곤 대표를 비롯해 심볼로직의 롭 마라노(Rob Marano) 최고경영자(CEO) 등이 참여해 글로벌 AX 및 AI 보안 구축 사례를 공유할 예정이다. 세부 세션에서는 국내 기업에 최적화된 AX 지원 설루션과 컨설팅, AI 시대의 데이터 인프라 전략 등이 소개된다. 또한 장일수 스패로우(Sparrow) 대표가 AI를 활용한 소프트웨어 공급망 보안 방안을 발표하며, 현장 부스에서는 파수AI의 주요 설루션 시연도 진행된다. 조규곤 대표는 “이번 행사는 파수AI의 변화된 방향성과 역할을 구체적으로 보여주는 자리가 될 것”이라며, “AI 전환을 준비하는 기업들에게 실질적인 통찰력을 제공하겠다”고 말했다.

이번 리뷰는 HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)를 활용해 실제 CAE 실무 환경에서의 성능을 검증한 기록이다. 14인치의 컴팩트한 폼팩터에 탑재된 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(AMD Ryzen AI Max PRO) 프로세서와 통합 메모리 시스템이 복잡한 전처리부터 후처리까지의 해석 루틴을 얼마나 안정적으로 수행하는지 분석하였다. 실무자의 관점에서 이동성과 전문가급 시뮬레이션 성능의 조화를 직접 확인해 보았다.   리뷰 배경 HP Z북 울트라 G1a는 14인치의 워크스테이션급 특성을 넣은 노트북이다. AMD 라이젠 AI 맥스 프로 시리즈 프로세서 기반으로, CPU와 GPU가 하나의 메모리 풀을 공유하는 통합 메모리 아키텍처를 전면에 내세운다. 제품 소개 기준으로 최대 128GB 통합 메모리 구성이 가능하며, 이 중 최대 96GB까지를 GPU 전용 메모리로 할당해 그래픽 작업에서 병목을 줄이는 방향으로 설계되었다. 이 노트북을 처음 마주한 인상은 워크스테이션이라는 단어와 외형이 잘 연결되지 않는다는 점이었다. CPU 성능은 AMD 라이젠 AI 맥스 + 395를 기반으로 그래픽은 라데온 8060S(Radeon 8060S)로 확인된다. 이 정도의 성능을 노트북에서 볼 수 있다는 점에서 시뮬레이션을 당장이라도 돌려봐야겠다고 판단하였다.   그림 1. HP Z북 울트라 G1a   HP Z북 울트라 G1a는 14인치급의 얇은 노트북 형태라 이동이 쉽고, 포트 구성도 업무용에 딱 맞춰져 있다. 특히 HDMI 2.1, 썬더볼트 4(USB-C) 등 USB-C 포트를 3개 보유하고 있다. 외부 모니터 연결이나 현장, 회의실 등 이동이 잦은 사용자라면 노트북 자체의 무게 관점에서는 엄청난 점수를 주게 된다. <그림 2>의 왼쪽은 Z북 울트라 G1a의 상판 디자인이다. 그레이 톤에 로고 중심의 미니멀함이 인상이 강하고, 표면 마감도 업무용 워크스테이션답게 차분한 편이다. <그림 2>의 오른쪽 사진은 휴대성 체감을 주기 위해 12.9형 아이패드 프로를 함께 놓고 비교한 장면이다. 태블릿을 키보드 위에 올려두면 느껴지듯, 본체의 면적이 아이패드 프로급과 크게 동떨어지지 않아 가방에서 차지하는 부피 부담이 생각보다 적다. 실제로 태블릿을 넣던 공간에 함께 운용하기 수월했고, 연구실과 세미나실처럼 이동이 잦은 환경에서 편리함을 만들어주는 크기였다.   그림 2. HP Z북 울트라 G1a의 외관(왼쪽) 및 태블릿과의 크기 비교(오른쪽)   CAE 해석 관련 제품 시연 CAE 해석 관련 제품 시연을 보면 대개는 깔끔한 브래킷 한 개, 공기 층이 크게 없는 외부 유동, 혹은 요소 수를 의도적으로 낮춘 모델로 구성된다. 하지만 실제 대학원 연구나 현업 엔지니어가 사용하는 모델은 굉장히 높은 밀도의 요소 수를 가지고 있는 경우가 대부분이다. CAE 해석은 계산 시간만으로는 평가하기 어렵다. 실제로는 모델을 가져오고, 형상을 단순화하고, 메시를 증가시키고, 수렴을 잡고, 결과를 후처리하고, 마지막으로 보고서까지 정리하는 과정이 하나의 루틴으로 이어진다. 이 루틴 중 어느 구간에서든 시스템이 멈추거나 응답성이 크게 떨어지면, 그 순간부터는 업무가 끊기게 된다. 필자는 구조/유동 해석을 병행하는 대학원생 연구원으로서, 이번 대여 장비를 단순 벤치마크가 아닌 실제 연구 및 과제에서 수행하는 순서 그대로 테스트해보기로 했다. 목표는 명확하다. 다음의 두 가지를 중점으로 검토하였다. 전처리부터 후처리까지, 끊김 없이 반복 수행 가능한가? 구조 해석(선형/비선형)과 유동 해석(정상/과도)을 섞었을 때도 안정적으로 유지되는가? 이번 리뷰는 실제 진행했던 해석 프로젝트를 기반으로 진행하였다. 대외비로 인해 전체 형상보다 해석 진행에 맞춘 단순화 모델을 사용하였다. CFD 유동 해석 1건을 먼저 수행해 시스템의 기본 워크플로 안정성을 우선 확인한 뒤, 본 테스트인 XY 스테이지 프로젝트로 넘어가는 방식으로 구성했다. 세 가지 테스트는 해석 솔버 진행 시 해석 엔지니어가 체감하기에 가장 어려움을 겪는 상황에 대해 상세하게 설명하는 것을 목표로 한다. 해석 엔지니어는 대부분 직접 모델링, 전처리에서 후처리까지 모두 진행하기 때문에, 이 모든 과정에서 HP Z북 울트라 G1a의 성능이 성과를 좌우할 수 있다. 이에 따라 대표적인 해석 방법 세 가지(유동, 정적, 열적 해석)을 선정하였다.   그림 3. 분야별 테스트 계획   테스트 1 : 유체 시뮬레이션 전처리(앤시스)   그림 4. 전처리 메시 작업(노트북 자체 화면)   첫 번째 테스트는 유체 해석으로 시작했다. 대상은 다수의 오리피스(Orifice)가 배열된 에어베어링 타입 유동 형상으로, 단순히 솔버만 돌리는 것이 아니라 전처리부터 해석, 후처리까지 모든 워크플로를 수행하였다. 이 유형의 모델은 형상 자체도 복잡하지만, 메시 해상도를 올리는 순간부터 작업감이 급격하게 달라진다. 특히 요소 수가 많아지면 워크벤치(Workbench)에서 해당 프로젝트에 접근하는 ‘클릭 한 번’부터 초기 반응이 늦어지는 경우가 흔하다. 즉, 실제 체감 성능은 메시 창 진입부터 차이가 드러난다. Z북 울트라 G1a의 흥미로운 점은 소음 특성이다. 동일한 워크로드를 워크스테이션급 컴퓨터에서 수행할 때는 팬의 소음이 뚜렷하게 들릴 정도로 동작하는 경우가 있었는데, 이번 테스트에서 수행할 때는 메시 작업창을 여는 순간 짧게 팬이 동작하는 느낌이 있다가, 이후에는 지속적으로 소음이 커지지 않고 비교적 낮은 수준으로 유지되는 느낌을 받았다. 필요한 구간에서만 짧게 소음이 개입하니, 작업하는 엔지니어 입장에서는 안정감을 받으며 작업을 할 수 있었다.   그림 5. 앤시스 워크벤치 프로젝트(유체 해석)   유체 해석 파트는 한 번 돌려서 끝이 아니라, 워크벤치에서 여러 케이스를 동시에 관리하는 형태로 구성했다. <그림 5>처럼 Fluid Flow 시스템을 다수 배치하고, 각 시스템을 Geometry, Mesh, Setup, Solution, Results 순서의 단계로 동일한 구조로 유지한 뒤 케이스별로 필요한 변경만 최소화하여 반복 실행했다. 연구실에서 실제로 유동 해석을 수행할 때는 한 조건으로 끝나기보다 간극, 입력조건, 수치 설정을 바꿔가며 다음 케이스로 넘어가는 일이 일반적이기 때문에, 이번 리뷰에서도 그 흐름을 그대로 가져갔다. 이번 구성의 핵심은 파라미터 기반 분기이다. 간극 조건을 여러 파라미터 케이스로 나누어 두고, 수치 설정을 달리한 케이스도 별도로 두어 같은 프로젝트 내에서 연속적으로 비교할 수 있도록 구성했다. 동일한 방식으로 여러 케이스를 파이프로 연결하여 시뮬레이션했을 때, 데스크톱 워크스테이션에서는 약 5시간, Z북 울트라 G1a에서는 약 7시간 정도가 소요되었다. 실제 솔버에 사용한 코어 수는 동일하게 맞추어 진행했다.(비교에 사용한 데스크톱 워크스테이션 사양은 13세대 인텔 코어 i7-13700KF(16코어/24스레드), RAM 128GB, 엔비디아 RTX A4000(전용 16GB)이다.) 시간 차이는 장비 구성 차이(특히 메모리 용량 등)에서 발생할 수 있으며, 이번 파트에서는 다중 케이스 구성을 프로젝트 단위로 묶어 하나의 파라미터 사이클을 중단 없이 완주했다는 점에 의미를 두었다.   테스트 1-1 : 유체 시뮬레이션(앤시스)   그림 6. 플루언트 해석 단계   이번 테스트는 플루언트 시스템을 구성한 뒤, 실제 설정과 실행은 플루언트 내부에서 진행했다. 실제 유체 해석을 경험하였을 때, CFD 솔버 창 로드가 가장 느리게 뜬다. 이 구간이 실무적으로는 가장 시간을 많이 쓰는 편이다. 이유는 체감 병목이 반드시 솔버에만 있지 않기 때문이다. 큰 메시를 불러오고, 화면에 표시하고, 경계면을 선택하고, 설정 탭을 오가며 저장 및 갱신하는 과정에서 프리징이 발생하면, 계산 시간이 짧더라고 작업은 길어진다. 이 노트북에서는 이 작업이 굉장히 깔끔하다. 예를 들어 Fluid 형상을 Solid로 바꾸는 경우에는 물성 자체를 바꾸기 때문에 체감상 30~50초 정도 지연이 발생했다. 하지만 그 외의 모든 대부분의 기능은 끊김 없이 설정 변경이 가능했다. 팬 소음도 이전과 같이 임포트 시 및 솔버 작동 시를 제외한 부분에서는 거의 들리지 않았다.   그림 7. 유체 해석 결과 컨투어   이번 테스트에서는 해석 대상에서 계산된 압력 분포를 보여준다. 워크스테이션급 노트북에서 이 정도 규모의 모델을 끝까지 수렴시키고, 후처리까지 안정적으로 가져갈 수 있었다는 점에서 굉장히 큰 장점을 느꼈다. 특히 컨투어(contour)가 계단형처럼 깨지지 않고 등압선이 부드럽게 이어지는 점이 비교를 위해 해석을 동일하게 진행한 데스크톱 워크스테이션에서 확인할 수 있는 그래픽과 동일한 수준이다. 압력 분포뿐만 아니라 실제 산업에서 요구하고 검토해야 하는 유동 관련 모든 후처리를 모두 확인할 수 있었다. 노트북 한 대로 연구 및 업무에서 필요한 해석의 한 사이클인 전처리, 해석, 후처리까지를 노트북에서 완주할 수 있었다는데 의미가 있다.   테스트 2 : XY 스테이지 정해석(솔리드웍스 & 앤시스)   그림 8. 시뮬레이션 대상인 XY 스테이지 모델링   시뮬레이션을 수행하기 위해, 연구실에서 실제로 다루는 XY 스테이지의 실물 크기와 구성 방식을 최대한 반영하여 모델링을 진행하였다. 단순한 데모 형상이 아니라, 연구 환경에서 반복적으로 부딪히는 조건을 고려해 임포트, 단순화, 해석용 형상 정리를 여러 번 반복하는 방식으로 접근했다. 모델링 단계에서 가장 먼저 확인한 것은 ‘한 번이라도 흐름이 끊기지 않는지‘였다. 모델링 툴에서 가장 문제가 되는 상황은 복잡한 형상을 다룰 때 화면의 프리징이나 입력 지연인데, 이번 작업에서는 XY 스테이지를 구성하는 형상을 만들고 수정하는 과정에서 눈에 띄는 버벅임이 거의 발생하지 않았다. 단순히 고사양 CPU와 GPU가 있다라는 의미가 아니라, 실제로 커서 이동, 스케치 입력, 피처 생성과 같이 모델링 진행 시 기본적인 동작이 꾸준하게 유지되는지가 체감하는 성능을 결정한다. 이러한 관점에서 작업감이 안정적이었다. 특히, 해석 툴(앤시스 워크벤치)을 완전히 종료하지 않고 백그라운드에 실행해 둔 상태에서 모델링을 병행했을 때다. 일반적으로 해석 툴을 켜 둔 채로 CAD 작업을 하면 메모리나 리소스 점유로 인해서 스케치가 끊기거나 곡선 입력이 느려지는 경험을 하는 경우가 많다. 반면 Z북 울트라 G1a은 워크벤치가 백그라운드에 올라간 상태에서도 솔리드웍스에서 스케치를 그리고 곡선을 생성하는 과정이 딜레이 없이 매끄럽게 이어진다. 하지만 아무래도 해석 솔버를 모든 코어를 사용해서 돌려놓으면 솔버가 돌아가는 동안 솔리드웍스에서 약간의 프리징이 발생한다. 사용자는 해석 솔버 상에서 직접적으로 코어의 개수를 할당해줄 수 있는데, 코어를 조절하여 4코어는 CAD 툴, 4코어는 해석 툴과 같이 나누어 작업을 진행할 때 큰 버벅거림 없이 조작이 가능했다. 코어를 나눴기 때문에 솔버 시간 지연은 발생하지만, 동시 작업이 깔끔하게 진행되는 것 자체로도 해석 엔지니어에게는 큰 장점으로 느껴진다.   테스트 2-1 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 9. 앤시스 워크벤치 프로젝트(정해석, 열해석, 모달해석)   이번 테스트는 여러 파이프로 연결된 워크벤치를 구동하는데, 서로 다른 해석 시스템을 한 프로젝트 안에서 연결한다는 점이 중요하다. 실제 연구나 업무 환경에서는 한 번 만든 CAD를 기반으로 정적 강성, 열 영향, 진동 특성을 연속으로 확인하는 경우가 많고, 이때 프로젝트가 분리되어 있으면 형상 수정이나 단순화가 생길 때마다 각 해석을 따로 업데이트해야 해서 시간이 굉장히 지연된다. 상단의 메인 플로는 세 가지로 구성했다. 정적 구조로 기본 강성과 변위를 확인하고, 같은 지오메트리를 기반으로 열 조건을 부여하였을 때 온도 분포를 점검한 다음, 모달로 고유 진동수와 모드 형상을 확인하는 흐름이다. 이 구조로 구성하면 형상 단순화나 치수 수정이 생겼을 때 업데이트 프로젝트(Update Project) 한 번으로 메인 3개의 해석의 기반 데이터가 함께 따라온다. 실무에서는 굉장히 많은 파라미터를 연속적으로 연결해 두어야 하는데, 이는 노트북으로 해석할 때 중요한 작업 흐름을 끊지 않는 운영 방식으로 직결된다.   테스트 2-2 : XY 스테이지 정해석 메시 작업(앤시스)   그림 10. XY 스테이지 모델링 전처리(메싱)   전처리 작업에서의 메시 작업은 실사용에서는 메시 직후 작업이 끝나는 경우가 거의 없다. 접촉 및 구속을 다시 확인하거나, 특정 부위를 더 촘촘히 쪼개거나, 단순화가 부족한 부분을 다시 CAD로 되돌려 수정하는 등 ‘다시 돌아가는’ 작업이 필연적으로 발생한다. 이때 중요한 건 계산 성능보다도 프로젝트가 계속 이어지는지 여부다. 메시가 늘어난 상태에서 트리 이동, 특정 파트 및 면 선택 같은 동작이 불규칙하게 멈추면 이후 단계에서 재 메시나 후처리로 넘어가는 속도가 눈에 띄게 떨어진다. 이번 구성에서는 메시를 1mm로 굉장히 작게 분할하여도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 형태는 두드러지지 않았다.   테스트 2-3 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 11. XY 스테이지 정해석 컨투어   이번 테스트는 Static Structural의 결과가 Mechanical에서 로드되어, 컨투어로 시각화되었다. 계산 후 결과를 불러와 렌더링하고, 필요한 뷰를 만들고, 캡처 가능한 상태로 정리하는 후처리 루틴이 매끄럽게 진행되었다. 현업과 연구에서 시간은 계산에서만 쓰이지 않는다. 결과를 열고, 표시 항목을 바꾸고, 시점을 정리하고 캡처하는 과정이 반복된다. 특히 조립체 모델에서는 내가 보고 싶은 위치에 대한 시점 찾기 과정에서 버벅임이 심한 경우가 대다수다. 이번 테스트에서는 결과 컨투어를 띄운 이후 확대 및 회전 등 기본 조작을 수행하며 캡처 가능한 상태로 정리하는 흐름으로 진행되었고, Z북 울트라 G1a에서 충분히 프로젝트 관리가 가능하였다. 해석 솔버 작동 시간은 유체 해석급으로 복잡한 메시와 연산량이 요구되지는 않았기에 10분 이내로 해석은 완료되었다.   테스트 3 : XY 스테이지 열해석(앤시스)   그림 12. XY 스테이지 열해석 컨투어   이번 테스트의 경우 정상상태 열 해석의 결과 화면이며, 각각 온도와 열량 결과 항목을 표시하였다. 이번 테스트는 정적, 열 해석을 각각 돌린 것이 아니라 워크벤치에서 하나의 프로젝트를 묶어 반복 업데이트하는 형태로 운영하였다. 실제 해석 업무에서 체감 생산성을 좌우하는 것은 솔버의 단발적인 성능만이 아니다. 경계조건인 열원, 대류, 접촉 등을 수정하고, 다시 업데이트한 뒤, 동일한 뷰에서 결과를 재확인 및 캡처하는 과정을 반복하면서 목표하는 컨투어가 나오고, 분석한 결과와 동일한지 확인하는 과정이 정말 중요하다. 열 해석은 15분 이내 수준에서 비교적 빠르게 완료되었다. 이 정도 솔버 시간이 확보되면 열원 크기나 경계조건 같은 변수를 바꿔가며 파라미터 시뮬레이션 형태로 반복 실행하는 운영도 현실적인 선택지가 된다.   테스트 4 : AMD 소프트웨어를 통한 해석 속도 개선 테스트   그림 13. 아드레날린 에디션 그래픽 설정   Z북 울트라 G1a는 AMD 전용 그래픽 드라이버 및 그래픽 옵션 설정을 통합 관리하는 소프트웨어 아드레날린 에디션(Adrenalin Edition)을 적용할 수 있는데, 이를 통해 <그림 13>과 같이 Gaming → Graphics 메뉴에서 그래픽 옵션을 선택할 수 있다. 이 화면은 본래 게임 환경을 대상으로 한 옵션이 포함되어 있으나, 이번 테스트에서는 해석에 필요한 더 조밀한 메시와 대형 형상들의 결과 표시를 검토하는 상황에서 실무자의 뷰포트 조작이 더 부드러워지는지, 또는 반대로 표시 지연이 발생하는지 확인하는 목적으로 진행된다.   테스트 4-1 : 메시 사이즈 조밀화 구간 작업감 검증 테스트   그림 14. A : 메시 1mm Sizing 적용 시   그림 15. B : 메시 0.5mm Sizing 적용 시   앞선 테스트 2-2(메시 작업)에서 강조했던 포인트는 단순히 메시가 생성되느냐가 아니었다. 실사용에서 메시 작업은 직후에 끝나는 경우가 거의 없고, 모델을 다시 손보거나(형상 수정과 구속 변경), 특정 부위만 더 촘촘히 쪼개거나(Refine), 조건은 바꿔 반복 수행하는 과정이 기본 루틴이 된다. 이때 체감상 생산성을 좌우하는 건 계산 성능만이 아니라 메시가 늘어난 상태에서도 트리 이동, 파트 및 면 선택, 화면 회전과 같은 기본 조작이 끊기지 않고 이어지는지에 있다. 한 번 버벅거림이 시작되면, ‘재메시 – 솔브 – 후처리’로 넘어가는 전체 흐름이 눈에 띄게 느려진다는 점이 있다. 이번 테스트 4에서는 AMD의 아드레날린 에디션 소프트웨어를 설치한 뒤, 그래픽 옵션을 적용한 상태에서 해석 프로그램 메시 조밀화 구간의 작업감을 다시 확인하는 형태로 진행했다. 메시 사이즈를 낮춰 요소 수가 증가하는 상황에서 안정성이 유지되는지 체크하는 것을 목적으로, 테스트는 기존 프로젝트 흐름을 유지하되 메시 사이즈를 다르게 적용하여 비교했다. 비교 조건은 A와 B로 메시를 생성한 후 화면 회전과 줌, 그리고 트리 이동과 특정 파트의 면 선택 등을 반복하였다. 결과적으로 조밀화 자체가 부담인 B 조건에서도 멈춤이 덜한 것을 확인하였다. 이 작업에서 핵심 부담은 결국 작업의 흐름이 끊기는 것이다. 이번 설정에서는 조밀한 메시에서도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 패턴은 보이지 않았다. 메시 사이즈를 0.5mm까지 낮춰도 조작이 꺾이지 않는다는 점과 아드레날린 설정 적용 이후 메시 상태에서의 화면 반응성이 안정적으로 유지되는 방향으로 체감되었다.   테스트 4-2 : 모달해석 테스트   그림 16. 모달해석 결과 화면(모드 형상 컨투어)   아드레날린 설정 후, 기존 XY 스테이지 프로젝트 흐름에 모달해석을 추가로 수행했다. 특히 모달해석은 결과 확인 과정에서 모드 형상 확인, 애니메이션 재생, 값 확인 및 캡처를 반복 수행하게 되는데, 그래픽과 솔버 시간 감소를 확인하기 위해 필수적으로 해석을 진행하였다. 모달해석 결과는 Mechanical에서 바로 로드되어 모드(Mode) 별 주파수 테이블과 함께 표시되었고, 결과 항목을 전환해도 화면 반응이 끊기지 않았다. 특히 모달해석에서는 에니메이션 재생을 수행했을 때 조작이 툭툭 끊기는 것 없이 안정적으로 확인이 가능하였다. 이어서 모달해석은 다른 구조 해석이나 열 해석과는 상이하게 경계 조건에 따라 솔버 시간이 3~4배는 더 걸리게 된다. 아드레날린 설정을 통해 그래픽 끊김이 발생하지 않는 선에서 옵션을 변경하여 솔버를 진행하였을 때 소요되는 결과를 확인하였다.   그림 17. 아드레날린 에디션 적용 전/후 솔브 시간 비교   <그림 17>에서 확인할 수 있듯이 동일 모달해석 케이스에서 약 32분에서 23분으로 솔버 시간이 줄어드는 결과를 확인했으며, 약 9분 31초 수준으로 29% 수준의 시간 단축을 통해 솔버 사용 속도가 눈에 띄게 증가했음을 확인하였다. 이 차이는 단일 요인(그래픽 옵션)만으로 원인을 단정하기는 어렵지만, 단일 해석 설정에서 아드레날린 에디션 적용 이후 동일 케이스를 반복 수행했을 때 솔버 시간이 감소하는 경향이 확인되었다는 점에서 의미가 있었다. 특히 연구 및 실무 환경에서는 모달해석을 단독으로 한 번만 돌리는 경우가 드물고, 메시 조정과 결과 확인이 반복되기 때문에, 5~10분 단위의 차이도 누적되면 전체 작업 흐름에 영향을 준다. 이번 테스트에서는 그 누적이 실제로 체감될 정도로 줄어들었고, 속도 개선 가능성을 확인할 수 있었다. XY 스테이지 테스트는 한 번 만든 지오메트리를 워크벤치에서 계속 돌릴 때, 실제로 프리징 없이 곧바로 다음 루프로 넘어갈 수 있는지를 확인하는 과정이었다. 기본 테스트(테스트 1~3)만으로도 Z북 울트라 G1a은 해석자로서 굉장히 만족스러웠고, 특히 작업 흐름을 끊어버리는 프리징이 거의 없었다는 점에서 큰 점수를 주고 싶었다. 여기에 추가로 테스트 4인 AMD 아드레날린 에디션 적용 후의 작업 흐름도 함께 확인하였다. 조밀 메시에 대한 결과 화면처럼 그래픽적으로 무거워지는 구간에서도 전체 해석 흐름이 무너지지 않는지를 다시 점검하였고, 추가로 수행한 모달 해석에서도 결과 확인 과정이 한 번에 이어지는 형태로 진행됐다. 특히 솔버 시간 측면에서는 동일 케이스에서 소요시간이 감소하는 결과도 확인되어, 단순하게 돌아간다는 수준을 넘어 반복 수행 관점에서 체감 효율을 한 단계 더 끌어올릴 여지가 있다는 인상을 받았다. 결국 해석 실무자 입장에서 중요한 것은 케이스를 최적화하기 위해 나누고 설정을 바꾸고 결과를 정리하는 과정을 포함해 작업자가 하루 동안 수행하는 작업을 노트북에서 유지할 수 있는가에 있다. 이번 리뷰는 그 과정이 끊기지 않는지에 초점을 두고 진행했고, 추가 테스트 적용 결과까지 포함해 그 목적에 맞는 형태로 마무리되었다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 정수진 한국공학대학교 메카트로닉스공학과 석사과정으로, CAE 해석 및 설계 검증, 시뮬레이션 최적화, 멀티피직스 관련 연구과제를 담당하고 있으며, 주로 구조, 열, 유체 시뮬레이션 기반 해석 연구를 진행하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔은 클라이언트 워크스테이션용 신제품인 ‘인텔 제온 600(Intel Xeon 600)’ 프로세서를 발표했다. 이번에 출시한 워크스테이션 프로세서는 코어 수를 최대 86코어로 늘리고 PCle 연결성, 더 빠른 메모리 속도 지원, 그리고 역대 최대 향상된 전력 효율을 포함해 전 세대 포트폴리오 대비 광범위하게 개선되었다. 새로운 인텔 제온 600 워크스테이션 프로세서는 데이터 사이언스·AI 개발, 엔지니어링 시뮬레이션·시각화, 미디어 및 엔터테인먼트 콘텐츠 제작 등 다양한 작업에 이점을 제공한다. 주요 이점에는 이전 세대 프로세서 대비 멀티 스레드(MT) 성능이 크게 향상되었으며, 더욱 강력해진 I/O 성능, 유무선 연결성 개선, 고급 AI 훈련 및 추론 워크로드 지원 확장 등을 포함한다. 인텔 3 공정 기술과 레드우드 코브+(Redwood Cove+) 코어 아키텍처에 기반한 인텔 제온 600 워크스테이션 프로세서는 제품 라인 전반에 걸쳐 코어 수를 늘렸다. 86코어 제온 698X와 이전 세대 64코어 W3595X를 비교시 기존 전력 소비 목표 대비 최대 61% 향상된 멀티 스레드 성능을 제공하는 등 성능이 크게 향상되었다.     워크스테이션용 인텔 제온 600 프로세서는 최대 86코어와 4.8GHz의 터보 주파수를 제공한다. 이를 통해 이전 세대 대비 싱글 스레드(ST) 성능은 최대 9%, 멀티 스레드(MT) 성능은 최대 61%까지 향상되었다. 그리고 인텔 AMX(Intel AMX)에 FP16 데이터 타입 지원이 추가되어 AI 학습 및 추론 성능이 개선되었다. 이전 세대 대비 AI 및 머신러닝(ML) 워크로드에서 최대 17% 더 빠른 속도를 제공한다. 제온 600은 최대 128개의 CPU PCIe 5.0 레인을 지원한다. 이를 통해 멀티 GPU, SSD, 네트워크 카드 등 복잡한 워크플로우에 필요한 플랫폼 확장성을 보장한다. 또한, 최대 8채널 DDR5 RDIMM(6400 MT/s)을 지원하여 이전 세대(4800 MT/s) 대비 대역폭을 높였다. 새롭게 추가된 DDR5 MRDIMM은 최대 8000 MT/s의 속도를 지원하여, 메모리 집약적인 워크로드의 성능을 향상시킨다. 이외에도 ECC 메모리와 RAS 기술을 지속적으로 지원하여 기업의 핵심 데이터 무결성을 유지하고 시스템 신뢰성을 보장하며, 업계 최고 수준의 프로세서 튜닝(오버클러킹) 기능을 통해 고성능 컴퓨팅 역량을 극대화한다. 내장 인텔 와이파이 6E 지원 및 외장 인텔 와이파이 7 지원을 통해 최상급의 네트워크 환경을 제공하며, 하드웨어 수준에서 강화된 보안 기능(멀티 키 메모리 암호화)과 펌웨어 버전 관리, 인텔 원클릭 복구(Intel One-Click Recovery)를 포함한 광범위한 인텔 vPro 기술 등을 통해 기업 환경에서 더욱 신속하고 용이한 시스템 배포 및 관리가 가능하도록 한 것도 특징이다. 인텔은 워크스테이션용 인텔 제온 600 프로세서가 2026년 3월 말부터 OEM 및 SI 파트너사를 통해 공급되며, 주요 소매점에서도 박스형 정품 프로세서 형태로 공급된다고 밝혔다. 인텔의 헥터 게바레즈(Hector Guevarez) 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) 워크스테이션 부문 디렉터는 “다양한 산업 분야에서 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 날로 증가하고 있는 상황에서, 인텔 제온 600 워크스테이션 프로세서를 통해 전문가들의 일상 업무에 필요한 플랫폼을 제공할 수 있다”면서, “높은 성능 효율, 확장된 AI 컴퓨팅 기능, 다양한 인텔 vPro 기술, 강력한 플랫폼 연결성을 갖춘 이 플랫폼은 하이엔드 워크스테이션만이 제공할 수 있는 성능과 역량이 필요한 전문가에게 최적의 선택”이라고 밝혔다.

  주식회사 파수가 서비스형 AI 사용을 위한 민감정보 관리 솔루션인 AI-R DLP의 신규 버전을 출시하며 AI 보안 시장 선점에 나섰다. 이번에 고도화된 AI-R DLP는 챗GPT 등 생성형 AI 서비스 활용 시 발생할 수 있는 개인정보 및 기업 기밀 유출을 방지하며, 특히 국가 망 보안체계(N2SF) 보안 정책을 반영해 공공기관의 안전한 AI 도입을 지원한다. 망 분리 환경에서도 안전한 생성형 AI 활용 기반 마련 최근 생성형 AI 사용이 급격히 증가하면서 프롬프트에 입력되는 민감 정보 유출에 대한 우려가 깊어지고 있다. 일부 조직은 보안을 위해 퍼블릭 AI 접속을 전면 차단하기도 하지만, 이는 업무 혁신과 기업 경쟁력을 저해하는 요소가 된다. 파수의 AI-R DLP는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 서비스 이용 과정에서 입력되는 데이터를 실시간 모니터링하여 핵심 기술, 영업 비밀, 개인정보 등의 유출을 사전에 차단한다. LLM 기술 기반의 정교한 민감정보 검출 및 N2SF 대응 이번 업데이트의 핵심은 데이터 검출 역량의 강화다. AI-R DLP는 기존의 정규식 기반 검출에서 벗어나 인공지능 기반의 자연어 처리(NLP)와 파수 자체 딥러닝 기술을 활용한다. 이를 통해 복잡한 문장 속에서도 문맥을 이해하여 개인정보를 식별해낸다. 특히 기업의 영업기밀이나 공공기관의 N2SF 정책에 따른 데이터 검출 기능이 추가되었다. 파수 고유의 대형언어모델(LLM) 기술을 적용하여 자연어로 설정된 맞춤형 기준에 따라 기밀 정보를 광범위하게 검출할 수 있다. 이는 N2SF의 보안등급(CSO)에 따른 데이터 통제를 가능하게 하여 공공 분야의 디지털 전환을 앞당길 것으로 기대된다. 사용자별 맞춤형 정책 설정 및 감사 기능 강화 AI-R DLP는 조직의 운영 규정에 맞춰 부서나 사용자별로 검사 대상과 후처리 정책을 유연하게 설정할 수 있다. 모든 프롬프트 문답 로그를 보관해 사후 감사 자료로 활용할 수 있으며, 개인정보나 기밀정보를 과다하게 전송하는 사용자가 발생할 경우 관리자에게 즉시 알림을 전달해 필요한 조치를 취하게 한다. 현재 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 주요 AI 서비스를 지원하고 있으며 지원 대상을 지속적으로 확장할 계획이다. 고동현 파수 상무는 파수의 AI-R DLP가 AI 활용의 걸림돌인 민감정보 유출 우려를 해소하고 기업 및 공공기관의 경쟁력 강화를 도울 것이라고 밝혔다. 또한 구축형 LLM 플랫폼인 Ellm과 개인정보보호 솔루션인 AI-R Privacy 등을 통해 AI 시대에 필수적인 보안 솔루션을 지속적으로 제시하며 시장을 공략할 것이라고 덧붙였다.  

펑션베이가 지난 10월 13일 ‘2025 리커다인 유저 콘퍼런스’를 진행했다. 이번 콘퍼런스에서는 모델링 속도 개선, 해석 정확도 및 활용성 강화, 결과 분석 용이성 등을 중점으로 다물체 동역학 해석 설루션 리커다인 2026(RecurDyn 2026) 버전의 신기능을 소개했다. 또한 입자법 기반 CFD(전산 유체 역학) 소프트웨어인 파티클웍스 8.2(Particleworks 8.2) 버전의 기능 개선과 함께 사용자 서브루틴의 활용법, 모터 모델링 및 제어 기법, 하모닉 드라이브의 MFBD(유연 다물체 동역학) 해석 기법 등의 기술 발표가 이뤄지는 등 엔지니어링 시뮬레이션 기술의 최신 동향과 적용 사례를 전했다. ■ 정수진 편집장     해석의 신뢰도와 사용자 편의성 강화한 리커다인 2026 펑션베이 기술사업팀의 김진수 수석은 펑션베이가 자체 개발하고 있는 리커다인 2026의 핵심 기능을 소개했다. 사용자 모델링 효율과 해석 정확도를 강화한 이번 버전은 접촉(contact), 조인트(joint), 요소(element) 등 물리 현상 재현 능력을 고도화하고, 최신 AI 기술을 도입해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다. 우선, 해석의 신뢰도를 좌우하는 접촉 기능이 향상됐다. 패치 사이즈의 하한 제한을 없애 미세한 설정이 가능해졌으며, 이를 통해 더욱 정교한 지오메트리 조정이 가능하다. 특히 지오 콘택트(geo contact)에는 ‘단위 면적당 강성’과 ‘압력 스플라인’ 입력 방식이 추가되어, 브레이크 패드와 같이 면적에 따라 압력이 변하거나 비선형적 압력 관계를 가진 모델의 해석 정확도가 높아졌다. 조인트 영역에서는 스크류 조인트에 프리로드 기능을 추가해 오일 피스톤 등의 마찰 거동을 현실적으로 구현하며, 유연체(FFlex) 해석 시 더미 보디의 질량을 자동 보정해 물리적 간섭을 최소화했다. 주목할 점은 생성형 AI 기술의 도입이다. 리커다인 2026은 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 ‘리커다인 어시스턴트’ 베타 버전을 탑재했다. 김진수 수석은 “복잡한 표현식(expression) 예제 생성이나 사용법 안내를 AI가 지원함으로써 모델링의 진입 장벽을 낮췄다”고 설명했다. 후처리(포스트 프로세싱)의 효율도 개선됐다. 애니메이션 일시 정지 상태에서 즉각적인 파라미터 확인과 노드 데이터 추적이 가능해졌고, 최대 5개 주파수의 진동 모드를 동시에 비교 재생하거나 셸(shell) 요소의 두께 위치별 응력을 확인하는 기능이 추가됐다. 이 외에도 내구 해석 결과 통합, 2배 빨라진 기어 해석용 패치 구속 모델링 등을 통해 엔지니어의 업무 생산성을 높이는 데 주력했다.   ▲ 리커다인 2026에서 베타로 탑재된 LLM 기반의 AI 어시스턴트   입자 해석의 정밀도·효율 높인 파티클웍스 8.2 펑션베이가 국내 공급하는 입자법 기반 CFD 소프트웨어인 파티클웍스는 지난 10월 8.2 버전을 선보였다. 펑션베이 기술사업팀의 김태영 책임은 “이번 업데이트는 기체와 액체의 상호작용을 다루는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기능의 고도화와 대규모 해석을 위한 전용 모델 도입, 열 해석 영역 확장을 통해 정확도와 효율을 강화했다”고 밝혔다. 가장 큰 변화는 기체와 액체 간의 양방향(2-way) 커플링 지원이다. 뭉쳐진 유체인 액적과 LBM 격자 간의 상호작용을 직접 계산하여, 액적과 기류가 서로 주고받는 영향을 반영할 수 있다. 이를 통해 빗방울이나 소방수 살포 같은 복잡한 유동을 더욱 현실적으로 모사할 수 있게 됐다. 눈이나 먼지가 쌓이는 현상을 다루는 ‘부착/적층 모델’도 추가됐다. 파티클웍스 8.2에서는 해석 효율이 더욱 개선됐다. FVM(유한체적법) 연동 시 MPS는 싱글, FVM은 더블 프리시즌으로 계산하는 하이브리드 방식을 도입해 속도와 안정성을 확보했다. 김태영 책임은 “불필요한 격자 생성을 줄이고 결과 파일 크기를 최대 85% 축소해 대용량 해석의 부담을 덜었다”고 설명했다. 또한 억 단위 입자를 처리하는 토목·해일 해석용 ‘EIMPS’ 모델을 도입해 메모리 효율과 속도를 높였다. 열 해석 분야에서는 고체-액체-기체 간 상호 열전달을 단일 솔버로 통합 지원하며, 방향별 열 전도도 입력 기능을 더해 복합적인 열전달 현상을 정밀하게 해석할 수 있게 됐다.   동역학 해석의 한계 극복 위한 기술과 사례 소개 이번 콘퍼런스에서는 리커다인의 기술적 깊이와 확장성을 선보이는 발표와 함께 자동차, 로보틱스, 전력 설비, 인공위성 등 다양한 산업 분야의 활용 사례가 소개됐다. 펑션베이 기술사업팀의 이정한 수석은 ‘리커다인 유저 서브루틴(user subroutine) 사용법’을 주제로, 파도의 힘과 같은 특수 물리 현상을 사용자가 직접 구현하거나 복잡한 모델을 수식화하여 해석 속도를 단축하는 노하우를 공유했다. 장성일 책임은 ‘코링크(CoLink) 모터 드라이버를 연동한 모터 모델링’ 기법을 소개하면서, 기계와 제어 시스템이 결합된 메카트로닉스 분야로의 기술 확장을 강조했다. 전용우 팀장은 로봇 구동계의 핵심인 ‘하모닉 드라이브(harmonic drive)의 모델링 및 정밀 해석 기법’을 발표하면서, 해석 시간 단축과 정확도 확보를 동시에 달성하는 해법을 제시했다. 펑션베이는 이들 발표를 통해 리커다인이 다룰 수 있는 CAE 기술의 스펙트럼과 해결 능력을 포괄적으로 제시했다. 또한, 동역학 해석을 넘어 복합 물리 현상과 정밀 제어 시스템까지 아우르는 통합 설루션으로 나아가고자 하는 리커다인의 미래 방향성을 제시했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 기계/제조 분야에 특화된 올인원 설루션인 ZW3D에 통합된 CAE 소프트웨어, 구조/유체/전자기장 해석 등 다양한 전문 해석 도구 제공. 설계 환경에서 직관적이며 빠른 검증 과정과 데이터 일관성을 통해 제품 개발 과정의 시간 단축과 품질 향상을 실현 공급 : ZWCAD KOREA   해석 전문가를 위한 ZWSIM 해석 플랫폼 ZWSOFT의 ZWSIM은 여러 산업 분야의 문제를 해결하기 위해 개발된 통합 CAE 시뮬레이션 플랫폼이다. ZWSIM은 엔지니어가 제품 개발 초기 단계에서 가상 시뮬레이션을 통해 성능을 예측하고, 잠재적인 결함을 파악하여 설계를 최적화할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발 기간을 단축하고, 시제품 제작 비용을 절감하며, 제품의 전반적인 품질과 신뢰성을 향상시키는 전문 프로그램이다. 초기에는 구조 해석 설루션인 ‘ZWSIM Structural’로 시작했으나, ZWSIM의 포트폴리오를 지속적으로 확장하여 유체(fluid), 음향(acoustics), 광학(optics) 등 더욱 광범위한 물리 영역을 포괄할 수 있는 다중 물리(multiphysics) 해석 플랫폼으로 발전하고 있다. 이는 단일 현상뿐만 아니라 여러 물리적 요인이 복합적으로 작용하는 복잡한 문제를 하나의 플랫폼에서 해결할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.      제품 개발 과정에 필수인 CAE 도구, ZW3D에 통합 복잡한 제품 개발을 지속적으로 영위하는 기업은 3D 모델링을 설계하는 업무보다 그 이후 과정에 더 많은 시간을 투자할 수 밖에 없다. 제작 단계에서 설계 수정이 반영되면서 3D 데이터의 연속성은 필수이기 때문에 2D 도면과 3D 모델링은 연관성이 있고, 구조적 안전성과 열/피로 같은 현실 조건을 설계 단계에서 미리 점검해야 한다. 이러한 문제를 해결하고자 전문 해석자를 위한 ZWSIM 브랜드의 CAE 플랫폼에서 다져 온 역량을 바탕으로, ZW3D 플랫폼에 구조와 유동 해석 소프트웨어를 단계적으로 통합하여 제품 개발의 전 과정을 실현하도록 통합 출시했다.  3D CAD에 통합된 CAE 기능을 통해 설계 환경에서 3D 데이터를 불러온 후, 해석을 위한 모델 전처리 작업과 하중 및 구속조건을 정의하고, 결과를 확인한 뒤 설계 수정을 통해 재검증하는 프로세스를 지원한다. 특히 경향성 파악을 위해 메시 작업도 간결하게 처리할 수 있기 때문에 설계자가 직접 반복 검증을 주도할 수 있게 된다. 여기에 형상 이력과 결과 이력을 함께 축적하면, 변경 사유와 판단 근거가 한 줄기로 이어져 각 제품별 품질 회고가 쉬워진다.    Structural & Flow에서 지원하는 해석의 범위 실무에서 자주 받는 질문은 정형화되어 있다. ‘이 형상이 버틸 수 있는가’, ‘고유 진동수는 어디에 걸리는가’, ‘열 변형이 생기면 체결부는 안전한가’, ‘반복 하중에서 수명은 어떠한가’와 같은 질문이다. ZW3D Structural(ZW3D 스트럭처럴)은 이러한 질문을 정면으로 다룬다. 선형/비선형을 포함한 정적 구조 해석, 고유진동수와 모드를 구하는 모달 해석, 정상/과도 조건의 열전달 해석, 시간 응답을 보는 암시적(implicit) 동역학, 낙하/충격 같은 고변형에 적합한 명시적(explicit) 동역학, 그리고 피로 해석까지 설계 단계에서 필요한 줄기를 폭넓게 지원한다. 피로는 상수/가변/조화/시간 단계/랜덤 진동 등 다양한 케이스를 포괄해 전장/가전/장비처럼 반복 하중이 일상적인 제품에 유용하다. 하중과 구속을 절차대로 적용하는 멀티스텝 해석을 통해 실제 시험 절차를 시뮬레이션에 그대로 옮길 수 있다. 또한 실무에서 자주 쓰는 기능이 빠지지 않고 배치되어 있다는 점이 중요하다. 좌굴, 볼트 프리텐션, 접촉 마찰, 과도 열 등 튜토리얼 성격의 자료가 함께 제공되어 해석 도입의 기초를 마련하는 데 도움이 된다. 여기에 결과 리포트 자동화 기능을 결합하면 스냅샷, 형상 상태, 경계 조건을 일관된 양식으로 남길 수 있어 검토 회의가 간결해진다. 한편 구조해석만으로 해결하기 어려운 냉각, 유동, 온도장 같은 복합적인 문제 영역을 검증하기 위한 설루션인 유동 해석 소프트웨어 ZW3D Flow(ZW3D 플로)를 지원한다.      1974년 영국의 브라이언 스폴딩(Brian Spalding) 교수에 의해 설립된 컨설팅 및 소프트웨어 기업인 CHAM(Concentration, Heat And Momentum) Limited에서 개발한 전산유체역학 분야의 범용 CFD 소프트웨어 피닉스(PHOENICS)를 2023년에 ZW 제품군의 포트폴리오로 추가하면서, ZWSIM Flow를 출시했다.      이를 ZW3D에 네이티브로 통합하여 설계 모델과 동일한 좌표/단위/형상 상태에서 유동과 열을 바로 계산하고, 그 결과를 구조 해석으로 자연스럽게 넘길 수 있게 했다. 예를 들어, 팬 위치나 덕트 단면을 바꾸며 온도 분포가 어떻게 달라지는지, 그 변화가 체결부 응력과 변형에 어떤 영향을 주는지를 한 자리에서 추적할 수 있다. 형상/유동/열/구조의 연계가 끊김 없이 돌아가므로 설계 의도 변화가 결과에 미치는 경향을 빠르게 파악할 수 있다. 초기 콘셉트 단계에서는 단순화한 경계 조건으로 빠른 비교를, 상세 설계 단계에서는 실제 재질/접촉/제약을 반영해 정밀 계산을 수행하는 식의 단계적 접근이 유효하다.   설계자가 주도하는 구조적 실무형 접근 자동차 계기판의 광원 백패널을 예로 들 수 있다.  한여름 갇힘 조건을 가정해 내부 발열과 냉각 조건으로 온도 상승을 해석한다. 결과를 바탕으로 열팽창과 응력 집중을 확인하고 필요 시 체결부 인근의 리브/보스 형태를 조정한다. 수정 모델을 기준으로 속도 변화와 노면 조건을 반영해 모달 해석을 수행하고 취약 주파수 대역을 파악한다. 수명/피로 분석으로 국부 설계 변경의 효과를 검증한다. 사고 시나리오에 따른 충돌 하중을 대입해 최종 설계 사양을 확정한다.     이 모든 과정이 ZW3D의 단일 환경에서 수행된다. 추가 프로그램 없이 설계/해석 평가/설계 변경/재검증까지 같은 문맥에서 진행되므로, 현업에서 빈번한 히스토리 단절과 모델 호환 문제에서 자유로울 수 있다. 팀 협업에서는 동일 모델을 공유하며 검토 내역을 일관되게 축적할 수 있어 관리 효율이 높아진다.   메시 전략과 요소 선택의 체계화 메시는 수렴성과 정확도를 동시에 좌우한다. 곡률 기반 세분화, 접촉부 국부 정렬, 두께 대비 요소 크기 규칙 같은 기본 원칙을 지키면 불필요한 자유도 증가를 피하면서 신뢰 가능한 결과를 얻을 수 있다. 얇은 판/셸 구조는 셸 요소와 두께 오프셋을, 두꺼운 실체는 솔리드 요소와 적절한 적분점을 적용하는 식으로 형상/요소 대응을 표준화하면 셋업 편차가 줄어든다. 초기 단계에서는 자동 메시로 빠르게 경향을 보고, 핵심 부품만 지역 정렬로 보완하는 혼합 전략이 생산적이다.     접촉과 비선형, 수렴성을 높이는 쉬운 해법 해석 난이도는 대개 접촉, 대변형, 재료 비선형에서 결정된다. ZW3D Structural은 이 영역의 수렴을 안정화하기 위해 여러 솔버 선택지를 제공한다. 복잡한 이론을 일일이 지정하지 않아도 자동 해법 선택으로 고유치 계산, 대형 시스템을 위한 해법, 점진적 반복법 등을 상황에 맞게 배치한다. 메시 품질 관리, 접촉 정의, 하중 단계 설계가 함께 맞물리면 설계/해석 반복 속도가 체감될 만큼 빨라진다. 동시에 해석이 ZW3D 커널을 직접 참조하기 때문에 보강 리브 위치 조정이나 두께/재질 변경 같은 수정이 포맷 변환이나 재메시 없이 이어진다. 미세한 차이로 인한 불필요한 잡음을 줄이고 의사결정의 신뢰도를 높일 수 있다. 접촉 안정화를 위한 마찰 계수 스윕, 하중 단계 분할, 요소 품질 검사 같은 절차를 체크리스트로 상시화하면 재작업률을 낮출 수 있다.      다양한 결과 분석 방식과 자동 리포트 해석은 수치만 맞는다고 끝이 아니다. 시험치와의 상호 검증, 경계 조건 민감도, 메시 독립성 검토를 기본 절차로 포함해야 한다. ZW3D Structural에서는 결과 필터, 절단면, 등가응력/주응력 뷰, 변형 과장 보기 등을 일관된 뷰포트로 저장해 재사용할 수 있다. 표준 리포트 서식을 팀에서 공유하면 프로젝트 간 비교가 수월해지고, 승인 사이클이 짧아진다. 색상 범례와 최대/최소 위치, 안전계수 표기를 통일하면 커뮤니케이션 오류가 줄어든다.   해석의 대중화를 향해 : Easy/Affordable/Powerful 지더블유캐드코리아는 해석 제품에서 쉬운 사용성(Easy), 합리적 가격(Affordable), 현업 검토를 통과하는 결과 품질(Powerful)을 일관되게 강조해 왔다. 설계자가 평소 쓰는 도구 안에서 해석을 습관처럼 돌리고, 필요할 때만 전문 해석 팀이나 외부 툴로 심화하는 구조가 더 합리적이라는 관점을 제시했다. 중소 규모 개발 팀일수록 이 균형이 일정과 완성도를 좌우한다. 도입 장벽이 낮을수록 반복은 빨라지고, 반복이 빨라질수록 판단의 질은 높아진다. 교육은 기능 나열보다 실제 부품을 활용한 반복 실습이 효과적이며, 한두 개의 대표 제품군을 선정해 표준 조건과 리포트 양식을 먼저 고정하는 방식이 안정적이다.    ‘기능 수’보다 체감되는 실무 가치 중심 전문 해석자에게는 기능의 세목이 중요할 수 있으나, 일반 설계자에게 더 중요한 것은 폭넓은 범위를 범용적으로 다룰 수 있는가이다. 정적/모달/열/동역학/피로, 그리고 접촉/비선형/단계 해석이 하나의 지도처럼 이어지고, 메시 품질, 결과 가시화와 리포트, 적절한 해법과 수렴 옵션 등 실무형 도구가 설계 품질 향상으로 곧바로 체감되도록 구성했다. 기계적 조작의 부담을 줄이고 설계 의도를 중심에 둔 빠른 가설/검증/수정 루틴을 장착하는 데 초점을 맞췄다. 도입 이후에는 파일 전송과 포맷 변환에 소요되던 시간을 줄이고, 그 시간을 설계 대안 탐색과 리스크 선제 차단에 재투자하는 선순환을 만드는 것이 핵심이다.   통합형 CAD/CAE/CAM 설루션을 통해 기대하는 지점 ZW3D Structural & Flow 제품이 겨냥하는 핵심은 빠른 반복과 데이터 일관성이다. ZWSIM이 축적한 신뢰를 바탕으로 설계자에게 한 화면에서 닫히는 검증 루프를 제공한다. 유동과 구조를 오가며 현실에 가까운 하중 시나리오를 초기부터 반영하고, 그 결과를 도면과 가공까지 끌고 가는 흐름을 정착시킨다.이 흐름이 자리잡을수록 설계 팀은 비용과 시간을 낮추면서 판단의 질을 끌어올릴 수 있다. 현장에서도 해석이 특별한 이벤트가 아니라 매일의 루틴으로 자리 잡을 때 제품 품질과 실행 속도가 함께 높아진다. ZW3D에 추가된 CAE 제품군들은 그 지점을 향해 설계/해석/제조를 단단히 엮는 역할을 수행한다. 결국 중요한 것은 도구 자체가 아니라 팀이 동일한 모델과 동일한 근거로 더 빠르게 합의에 이르는 역량이며, ZW3D 통합 해석 환경은 바로 그 역량을 키우는 기반이 된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

젠하이저가 프리미엄 헤드폰 ‘HDB 630’을 출시한다고 밝혔다. 이 제품은 젠하이저의 레퍼런스 라인업인 HD-6 시리즈 중 중립적인 사운드를 지향한 HD 650의 사운드 튜닝을 계승해 깨끗하고 균형 잡힌 중역대와 섬세한 보컬, 자연스러운 고음을 구현한다. 신제품은 아일랜드 툴라모어에 위치한 젠하이저의 첨단 생산시설에서 생산하는 SYS38 다이내믹 트랜스듀서에 HDB 630을 위해 개발한 새로운 어쿠스틱 시스템을 탑재하여, 기존 블루투스 헤드폰과 차별화된 해상도를 제공하는 것이 특징이다.     HDB 630은 단말기의 스펙과 상관없이 최고 음질의 코덱으로 상향 전송하는 USB-C 타입의 BTD700 동글을 함께 제공한다. 이를 통해 단말기의 스펙과 상관없이 모든 사운드를 AptX Adaptive 코덱으로 즐길 수 있고, 무선 연결 시에도 스냅드래곤이 인증한 24bit/96kHz의 고해상도 사운드를 감상할 수 있다. HDB 630에는 젠하이저의 초고가 헤드폰 시스템 ‘HE 1’에 적용된 ‘크로스피드(Crossfeed)’ 기능이 적용됐다. 크로스피드는 스피커로 음악을 들을 때 좌우 스테레오 신호가 공기 중에서 자연스럽게 섞이는 현상을 헤드폰에 적용한 기술로, 이를 통해 청음자는 스피커로 듣는 것과 유사한 자연스러운 입체감과 공간감을 느낄 수 있으며 극단적인 좌우 채널 분리에서 오는 피로감을 줄일 수 있다. HDB 630은 전문 음향 엔지니어가 사용하는 ‘파라메트릭 이퀄라이저(Parametric Equalizer)’도 지원한다. 고정된 주파수 대역에서 효과를 조정해야 하는 그래픽 이퀄라이저(Graphic Equalizer)와 달리 파라메트릭 이퀄라이저는 특정 주파수와 그 범위를 사용자가 선택하여 효과를 세밀하게 적용함으로써 각 사용자의 음향적 취향에 최적화된 맞춤형 사운드를 구현할 수 있도록 한다. 또한, ‘어댑티브 노이즈 캔슬링(ANC)’ 기능은 급격한 볼륨 변화나 먹먹함이 없이 주변의 소음 정도에 자동반응 하면서 음질과 음색에 변화를 주지 않아 사용자에게 자연스러운 청취 환경을 유지해 준다. HDB 630은 USB-C와 3.5mm 아날로그 케이블 등 다양한 연결 방식을 지원하며, ‘스마트 컨트롤 플러스(Smart Control Plus)’ 앱을 사용하면 사운드 설정을 공유하거나 노이즈 캔슬링, 착용 감지, 코덱 설정 등을 세부적으로 제어할 수 있다. HDB 630의 헤드밴드는 프리미엄 프로틴 레더(Protein Lether) 소재를 사용하여 고급감을 강조했으며, 한 번의 충전으로 ANC 모드에서 최대 60시간, 10분 충전으로 약 7시간을 사용할 수 있는 고속 충전 기능을 지원한다. 젠하이저의 토비아스 리터(Tobias Ritter) 음향 엔지니어는 “이동 중에도 깊이 있고 균형 잡힌 사운드를 즐길 수 있도록 하는 것이 이번 튜닝의 핵심 목표였다”면서, “음악의 감정과 디테일을 유선과 무선을 자유롭게 오가면서 생생하게 느낄 수 있다”고 말했다. ‘HDB 630’의 가격은 72만 9000원이다. 신제품은 젠하이저의 공식스토어 및 네이버 브랜드 스토어 등에서 구매할 수 있다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 심센터 테스트랩(Simcenter Testlab) 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트에는 AI 기반 워크플로가 새롭게 추가돼, 물리적 충격(임팩트) 테스트 수행 시 필요 인력을 줄이면서 모달(modal) 분석 프로세스를 최대 7배까지 가속화할 수 있다. 또한 자동화된 데이터 수집과 처리 기능이 강화돼 모든 테스트 단계에서 데이터 품질과 일관성을 향상시킨다. 이를 통해 엔지니어는 더욱 빠르고 스마트하게 테스트를 수행할 수 있게 됐다. 새로운 AI 지원 모달 분석은 복잡한 모드 선택과 검증을 자동화해 수동 작업과 작업자 의존도를 줄이고, 궁극적으로 모달 분석 속도를 최대 7배까지 가속화한다. 이러한 테스트 자동화 혁신의 최전선에는 AI 기반 모달 테스트 기능이 있다. 이 기능은 향상된 자동 모드 선택·검증과 전체 모달 테스트 워크플로를 간소화하는 통합 모달 분석 대시보드를 결합해 모달 분석 워크플로를 최대 700%까지 가속화한다. 또한 지능형 센서 배치와 자동 히트(hit) 선택을 통해 충격 데이터 수집 과정을 단순화하고 필요한 인력을 줄여준다.     이와 함께, 심센터 테스트랩은 향상된 테스트/분석 도구를 제공한다. Transfer Path Analysis(TPA)는 심센터 테스트랩의 새로운 자동화 기능과 처리 역량을 통해 전체 분석 시간을 40% 단축한다. 이를 통해 숙련도가 낮은 사용자도 정교한 소음·진동·불쾌감(Noise Vibration Harshness, NVH) 예측을 보다 쉽게 활용할 수 있다. 심센터(Simcenter) 물리적 테스트 하드웨어와 새로운 심센터 테스트랩 오토메이티드 컴포넌트 모델 익스트랙터(Simcenter Testlab Automated Component Model Extractor) 소프트웨어를 활용한 자동화된 컴포넌트 모델 추출 설루션을 통해, 차단력(blocked forces)과 임피던스(impedance) 주파수 응답 함수(Frequency Response Function : FRF)를 자동으로 수집한다. 결과적으로 컴포넌트 특성화에 소요되는 시간을 수 주에서 수 시간으로 단축할 수 있다. 심센터 테스트랩 스케줄 디자이너(Simcenter Testlab Schedule Designer)는 사전 정의된 시퀀스(sequence)로 데이터 처리와 검증을 자동화한다. 이를 통해 데이터 추적성을 제공하고, 불완전하거나 일관성 없는 테스트 데이터 발생 위험을 제거할 수 있다. 이번 업데이트는 스케줄 디자이너에서 정의된 테스트 계획을 심센터 SCADAS RS 데이터 수집 시스템의 Recorder App으로 원활하게 전송한다. 이 통합을 통해 작업자는 무선 태블릿 기반의 명확한 지침을 제공받을 수 있으며, 즉각적인 데이터 검증과 처리가 가능해져 오류를 줄일 수 있다. 지멘스는 심센터 SCADAS RS가 범용 또는 타사 형식으로 데이터를 내보낼 수 있으며, 이를 통해 다른 소프트웨어 플랫폼에서도 데이터 처리와 분석 수행이 가능하다고 소개했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 장클로드 에르콜라넬리(Jean-Claude Ercolanelli) 시뮬레이션 및 테스트 설루션 부문 수석 부사장은 “지멘스는 엔지니어링 수명주기 전반에 걸쳐 AI를 적극 활용해 프로세스와 워크플로를 간소화하고, 수작업을 최소화하며, 제품 출시 속도를 높이는 데 주력하고 있다. 이번 심센터 테스트랩의 최신 개선 사항은 AI를 통합해 팀이 물리적 테스트를 수행·관리·분석하는 방식을 혁신하기 위한 지멘스의 노력을 보여준다. 우리는 설계와 개발에서부터 물리적 테스트의 핵심 단계에 이르기까지 엔지니어링 관행의 중대한 변화를 이끌고 있다”고 말했다.