HP는 4월 28일 신제품 출시 기자간담회를 열고, 인공지능(AI) 기반의 업무 환경 비전으로 ‘AI가 바꾸는 일의 미래’를 발표했다. HP는 이번 행사에서 폭넓은 차세대 AI PC와 워크스테이션 포트폴리오를 공개하며, AI 기술이 일하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 방향성을 제시했다. HP는 AI의 확산과 하이브리드 근무의 일상화로 업무 환경이 복잡해지는 상황에서 생산성과 관리 효율을 높이는 데 집중하고 있다. 특히 AI가 개별 기능을 넘어 업무 흐름 전반에 영향을 미친다고 보고, 디바이스 간 연결과 경험의 통합을 핵심 화두로 내세웠다. HP에 따르면 이러한 변화의 중심에는 대규모 데이터 처리가 가능한 AI 워크스테이션과 스스로 업무를 이해하고 실행하는 ‘에이전트형 AI’가 있다. 이번 간담회에서 HP는 온디바이스 기반 로컬 AI 플랫폼인 ‘HP IQ’를 처음으로 선보였다. HP IQ는 사용자 업무 흐름을 이해하고 문서 요약, 업무 자동화, 파일 정리 등을 기기 내에서 직접 수행하는 지능형 플랫폼이다. 데이터가 외부로 전송되지 않는 구조를 갖춰 보안성을 높였으며 기기 간 연결을 자동으로 인식해 끊김 없는 업무 경험을 지원한다. HP 코리아의 강용남 대표는 “AI는 이제 단순한 기능을 넘어 일하는 방식 자체를 다시 정의하고 있다”면서, “HP는 PC와 프린터, 협업 디바이스 등 사무 환경 전반을 아우르는 포트폴리오를 기반으로 각 기기가 하나의 지능형 시스템처럼 연결되는 일의 미래를 만들어가고 있다”고 말했다. HP 코리아의 소병홍 전무 또한 PC가 단순한 디바이스를 넘어 업무 경험을 연결하는 플랫폼으로 진화하고 있다고 덧붙였다.     새롭게 공개된 HP 엘리트북(EliteBook) X G2 AI PC는 최대 85 TOPS NPU 성능을 지원하는 차세대 제품이다. 로컬 환경에서 빠른 AI 연산이 가능하며, 최대 28시간 지속되는 배터리를 탑재해 하이브리드 업무 환경에 적합하도록 설계됐다. 이 제품은 다양한 소프트웨어 파트너와 협업해 문서 작성과 콘텐츠 제작에 바로 활용할 수 있는 AI 기능을 제공한다. HP는 사용자의 역할과 업무 방식에 맞춰 제품군을 세분화했다. 협업 중심 사용자를 위한 엘리트북 8 G2 시리즈, 기업 및 공공기관용 엘리트북 6 G2 시리즈, 중소기업을 위한 프로북(ProBook) 4 G2 시리즈, 데스크톱 형태의 엘리트데스크(EliteDesk) 8 G2 시리즈 등을 함께 출시했다. 이들 제품은 AI 기반 업무 자동화 기능을 지원하며 ‘HP 울프 시큐리티(Wolf Security)’를 통해 보안성을 확보했다. 고성능 연산이 필요한 전문가용 워크스테이션 라인업도 강화했다. 데스크톱 워크스테이션인 HP Z8 퓨리(Fury) G6i는 최대 4개의 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰 GPU를 지원해, AI 개발이나 시뮬레이션 등 고난도 작업에 최적화됐다. 모바일 워크스테이션인 HP Z북(ZBook) X G2i와 Z북 8 G2 시리즈는 이동 중에도 3D 설계와 렌더링 작업을 수행할 수 있는 성능을 갖췄다. 특히 HP Z북 X는 최대 128GB 메모리를 탑재해 복잡한 프로젝트 효율을 높였다. 한편, HP는 GPU를 공유해 로컬 디바이스의 한계를 확장하는 ‘HP Z 부스트’ 설루션도 소개했다. HP는 앞으로 AI가 에이전트형으로 진화함에 따라 관련 플랫폼을 고도화해 조직의 디지털 전환을 지원할 계획이다. 또한 제품 설계와 공급망 전반에서 환경 영향을 줄이는 지속가능성 전략도 함께 추진하고 있다고 밝혔다.

스트라타시스는 폴리젯 기술 라인업을 확장하는 ‘J850 코어(J850 Core)’ 3D 프린터를 새롭게 선보였다. 또한, 제조업체들이 적층 제조(AM)를 개념 모델 단계에서 실제 생산 부품 단계로 빠르게 확장할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 기능과 신규 소재, 플랫폼 강화 방안을 함께 공개했다. 스트라타시스는 설계 편의성을 높이고 신뢰성을 개선해 기존 제조 공정에서 적층 제조 워크플로로의 전환을 가속화한다는 계획이다. 이는 공정 속도와 성능을 높이면서도 비용 절감 효과를 줄 것으로 기대받고 있다.  J850 코어 프린터는 기능성 시제품 제작에 집중하는 엔지니어링 팀을 위해 합리적인 가격으로 제공되는 시스템이다. 풀컬러 기능에 대한 비용 부담 없이 폴리젯 기술의 성능과 소재를 활용할 수 있어 성능과 비용 사이의 최적의 균형을 제공한다. 이 시스템은 4월 말까지 예약 구매가 가능하다. 이 장비는 케이싱, 하우징, 지그, 픽스처 등 기능성 부품 제작에 적합하며 리지드, 플렉시블, 투명 소재와 폴리젯 터프원 소재를 지원한다. 대형 빌드 트레이와 고속 인쇄 모드를 통해 빠른 반복 작업과 일관된 결과물을 제공하는 것이 특징이다. 스트라타시스 측은 J850 코어가 매일 빠르게 부품을 검증해야 하는 엔지니어링 팀의 실제 활용 방식에 맞춰 설계되었다고 덧붙였다.     의료 분야에서는 신에쓰와 공동으로 오리진(Origin) 프린터 전용 소재인 P3 메드 실리콘 25A를 소개했다. 이 소재는 환자 맞춤형 의료기기와 소량 생산 부품을 위한 생체 적합성 실리콘 3D 프린팅 소재로 ISO 10993 표준 인증을 획득했다. 탄성, 내구성, 내열성 등 실제 실리콘의 특성을 구현해 기존 3D 프린팅 실리콘의 한계를 극복했다는 평가를 받는다. 이를 통해 고가의 금형 없이도 보청기나 CPAP 마스크, 의족 등 정밀한 기기의 확장 생산이 가능해지며 생산 주기 또한 단축된다. 소프트웨어 분야에서는 트린클(trinckle)이 개발한 애디티브 앱 스위트(Additive App Suite)를 공개했다. 올여름 10개 앱으로 출시되는 이 스위트는 11월까지 15개로 확대될 예정이다. 클램핑 조, 드릴 가이드 등 산업용 애플리케이션을 위한 자동화 설계 앱이 그랩캐드 프린트(GrabCAD Print) 및 그랩캐드 프린트 프로(GrabCAD Print Pro)에 직접 통합된다. 이를 통해 단일 워크플로 내에서 자동 설계부터 출력 준비까지 끊김 없이 진행할 수 있다. 스트라타시스의 빅터 게르데스 소프트웨어 부문 부사장은 “그랩캐드 프린트를 자동화된 생산 준비 워크플로를 안내하는 플랫폼으로 발전시켜 공장 전반에서 적층 제조를 더 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 하고 있다”고 밝혔다. 애디티브 앱 스위트를 사용하면 생산 문제 해결부터 설루션 도출까지 걸리는 시간을 기존 수일에서 수분 단위로 단축할 수 있다는 설명이다. 산업용 분말 베드 방식인 SAF 기술 부문에서는 새로운 SAF PA12를 선보였다. 에보닉 기술을 기반으로 한 이 소재는 기존 대비 총 소유 비용을 최대 14% 절감할 수 있어 생산 수준의 성능을 경쟁력 있는 가격에 제공한다. 강도와 내구성이 우수한 부품을 일관된 품질로 생산할 수 있어 신뢰성 높은 반복 생산을 지원한다. 스트라타시스 리치 개리티 최고 산업 비즈니스 책임자는 “제조업체들이 적층 제조의 적용 범위를 확대하고자 하는 요구에 부응하기 위해 이번 혁신을 설계했다”고 설명했다. 또한 “스트라타시스는 공구 제작 시간 단축과 고성능 부품 생산 등 다양한 영역에서 팀이 적층 제조를 일상적으로 활용할 수 있는 실질적인 방법을 제공하고 있다”고 밝혔다.

입자 유동해석 기술과 GPU 컴퓨팅의 도입 필자는 2000년대 초반 전산유체역학(CFD)에 관심이 있어 대학원을 진학하고 관련 연구실에 들어가게 되었다. 연구실에서는 기존에 많이 알려진 해석 기법과는 다르게 입자를 이용한 유동해석에 대해 연구를 하고 있었다. 유체를 격자가 아닌 입자를 활용하여 모델링하는 것은 비정상 상태의 유동해석이나 복잡한 유동을 해석하는데 적합한 방법으로, 해석 결과가 직관적이고 여러 가지 모델을 적용하는데 용이한 방법이다. 다만 각각의 입자에 대해 계산이 이루어지다 보니 연산량이 너무 커서 해석이 불가능한 경우가 많았다. 필자가 속한 연구실에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MPI(Message Passing Interface)를 공부하고 리눅스 클러스터(Linux cluster) 환경에서의 해석에 대해 연구하였다. 2대로 시작한 것이 어느덧 64대의 리눅스 클러스터를 직접 꾸며 사용하였으며, 이후 학교에 470여 노드의 슈퍼컴퓨터가 생기게 되어 이 장비까지 활용하면서 여러 가지 해석을 시도하였다. 하지만 아무리 많은 컴퓨터를 묶어 해석을 하더라도 데이터 통신 시간이 있기 때문에, 일반적인 큰 유동 문제를 풀기에는 부족한 점이 많았다. 그래서 하드웨어와 병행하여 소프트웨어 성능을 올리기 위해서 Domain Decomposition 이나 Fast Algorithm같은 여러 가지 모델에 대해 연구하였으며, 그 때부터는 유동해석보다 HPC(고성능 컴퓨팅)에서의 해석 성능 최적화와 같은 연구를 더 많이 했던 것 같다. 그러던 중 2008년 연세대학교 백주년기념관에서 엔비디아 데이비드 커크(David Kirk) 박사의 강연이 있었다. GPU를 활용하여 연산 처리를 할 수 있는 플랫폼인 CUDA(쿠다)의 개발 책임자인 커크 박사는 기존의 CPU 연산에 비해 백 배~수백 배의 가속이 가능하다는 내용의 세미나를 개최하였다. 이 당시 우연히 천체물리학에서 주로 N-body 문제를 계산하는 분들과도 알게 되었고, 이미 GPGPU 라는 개념으로 GPU를 활용하여 연산 처리를 하고 있었다는 사실을 알게 되었다. 또한 CUDA라는 플랫폼이 개발되면서 C 언어에서 GPU 활용이 보다 용이해져, 다른 분야의 계산에서도 쉽게 접근할 수 있을 것 같다는 판단을 하게 되었다. 우리는 CUDA를 적용하기 위해 용산전자상가에서 20여만 원하는 그래픽 카드를 구매해서 CUDA를 설치하고 개발된 코드를 적용해 보았다. 다행이 병렬 프로그램을 하던 경험이 많아 CUDA 적용에 크게 어려운 점은 없었지만, 초기에는 여러 번 실패를 하였다. 몇 번의 시도 끝에 연산을 실행할 수 있었으며, 기존의 HPC보다 훨씬 좋은 성능을 체감하게 되었다. 이후 2009년 CUDA와 HPC 기술과 뉴턴 물리학을 기반으로 다양한 물리 지배방정식의 수학적 공식화에 대한 연구에 대한 전문성을 바탕으로 메타리버테크놀러지를 설립해 지금까지 이어오고 있다. 이러한 기술적 전문성을 바탕으로 입자 기반 다중물리 해석 소프트웨어를 개발하고, 관련 기술 서비스를 제공하고 있다. 회사 설립 이후 지속적인 연구개발을 통해 입자 기반 설계 및 시뮬레이션 소프트웨어인 samadii 시리즈를 개발 공급하고 있다.     입자 기반 다중물리 해석 설루션 samadii 메타리버테크놀러지가 개발한 samadii 시리즈는 해석하는 분야에 따라 일반적인 환경의 물리 현상을 해석하기 위한 소프트웨어와 디스플레이/반도체 공정과 같이 고진공 환경에서 이루어지는 공정을 해석하기 위한 소프트웨어로 구분할 수 있다. 첫 번째로 고체 입자의 거동을 해석하는 samadii/dem, 유체 거동을 해석하는 samadii/fluid, 고체에 작용하는 응력 및 변형을 해석하는 samadii/solid, 3D 프린터의 적층 공정을 해석하는 vAMpire가 있다. 다른 한 가지는 고진공 환경에서의 유동해석을 위한 samadii/sciv, 복사 및 전도열전달을 해석하는 samadii/ ray, 전자기장 해석을 위한 samadii/em, 플라스마 생성 및 거동을 해석하는 samadii/plasma가 있다.   samadii/dem samadii/dem은 6자유도계 운동방정식을 사용하여 입자의 움직임을 결정하고, 개별 입자의 모든 힘을 고려하는 라그랑주(Lagrangian) 방법에 기반한다. 이산요소법(Discrete Element Method)은 구분요소법(Distinct Element Method)으로도 불린다. 많은 입자의 운동과 효과를 계산하기 위한 수치해석 방법이다. 이 방법의 기본적인 가정은 물질이 별개의 분리된 입자들로 구성된다는 것이다. 이들 입자는 서로 다른 모양과 특징을 가질 수 있으며, 설탕이나 단백질 결정, 곡물과 같은 저장 사일로(silo)의 대량 재료, 모래와 같은 입상물질, 토너와 같은 분말 재료, 덩어리진 암석 등과 같이 세분화된 불연속 물질의 혼합, 분쇄 등의 입자 거동 문제를 해결하는 효과적인 방법이다. 그리고 브라운 운동을 고려해야 할 정도의 작은 입자부터 광석과 같은 큰 입자에 이르기까지, 해석에 고려해야 할 대부분의 물리적 현상을 반영하도록 설계되었다. 기본적인 접촉력과 중력을 비롯하여 마찰력, 전자기력, 쿨롱력, 점착력, 부력과 항력, Van der Waals력 그리고 브라운 운동과 열영동 효과까지 고려할 수 있다. samadii/dem은 작은 시간 스텝(time step)을 사용하며 매우 많은 입자를 고려해야 한다. 일반적으로 충분히 많은 메모리와 고도의 연산 성능을 필요로 하기 때문에 GPU와 HPC 기술을 기반으로 해석을 수행하도록 제작되었다. 이를 바탕으로 다양한 대규모 입자계 문제를 고속으로 해석함으로써 신뢰성 높은 해석 결과를 제공한다. 또한 다물체동역학, 구조 변형, 전자기장, 유체유동장 해석을 위한 외부 프로그램과의 일방향 및 동시 연성해석이 가능하다.     samadii/fluid samadii/fluid는 입자 기반의 유체유동해석 소프트웨어이다. 특히, 자유표면이 존재하거나 기체–유체 등의 상호작용이 필요한 유동 현상 또는 다양한 물리 현상을 해석하는 등 외부 해석 프로그램과의 연성 해석이 필요한 문제에 대해 장점을 가진다. samadii/fluid는 일반적인 입자 기반의 유체유동 수치해석방법인 SPH(Smooth Particle Hydrodynamics)의 문제점으로 알려져 있는 수치해의 불안정성과 벽면 처리에서의 해의 부정확성 등 필연적인 수학적 문제점을 극복하기 위하여, SPH의 explicit 기법에 압력장 계산에서 implicit 기법을 적용하여 해의 불안정성 개선하고, 수치해 오류를 증폭시키는 벽면 처리 문제의 개선을 위해 폴리곤 경계처리법 등을 적용하여 기존의 제품에 비해 해의 안정성과 정확도를 개선하였다. 유체의 유동 문제가 다양하게 발생하는 일반 기계 분야는 물론 세탁기, 식기세척기, 공조기기 등 가전 분야의 설계와 제조 공정 분야 그리고 전기자동차를 시작으로 최근 수요가 늘고 있는 재생 에너지 산업, 원자력 재해 안전 분야 그리고 해양, 토목 분야의 거대 유동 문제 및 화학, 석유, 가스산업 분야는 물론 최근 반도체 및 디스플레이 후공정 분야에도 응용 수요가 발생하고 있다.     samadii/sciv samadii/sciv는 DSMC(Direct Simulation Monte Carlo)법을 활용하여 고진공 환경에서의 유동해석을 위한 소프트웨어이다. DSMC는 고진공 유동장의 유체 유동을 해석하기 위해 개발된 확률론적 수치 해석 방법이다. 일반적인 유체 유동 해석은 나비에–스토크스(Navier-Stokes) 방정식을 해석하지만, 희박기체 영역에서는 일반 유체 해석에 사용된 연속체 가정을 적용하지 않는다. 이것은 연속체 유체 역학에서 액체 및 기체 상태는 연속 유체를 가정하는 연속 방정식으로 정의되기 때문이다. 일반적으로 연속체 가정을 만족하는 유체 조건은 분자의 평균 자유 경로가 매우 짧다. 따라서 분자간 충돌로 인한 운동량의 교환을 점성계수로 나타낼 수 있다. 반면에 진공도가 높아지면 기체의 밀도가 낮아지고, 유체 분자의 평균 자유 경로가 길어지기 때문에 연속체 특성이 사라진다. 그러므로 이러한 조건의 흐름은 나비에–스토크스 방정식에 의한 것이 아니라 DSMC에 의해 해석하여야 한다. 정밀 산업 분야의 고 진공 조건(10-⁴~10-⁶ [Pa])이라고 하더라도, 이를 분자의 개수로 나타내면 매우 많은 수가 존재한다. 예를 들어 1㎥ 공간에 온도가 300[K]이고, 이때 압력이 10-⁴[Pa]이라고 한다면 분자의 개수는 약 2.5E+16[EA] 개가 존재하게 된다. 게다가 고진공 조건이라 할지라도 국부적으로 압력이 높아질 수 있고, 분자의 개수 또한 엄청나게 증가하게 된다. DSMC는 이렇듯 많은 입자를 해석하기 위해 대표 입자(representative particle) 방법을 사용하게 된다. 공간 내의 수많은 분자를 하나의 입자로 모델링하고, 확률분포함수를 사용하여 입자간의 충돌과 이동을 계산하고, 이를 통계 처리하여 공간 내의 압력, 유량, 수밀도 등의 다양한 물리 특성을 파악하게 된다.     samadii/ray 외부의 간섭을 최소화하여 높은 수준의 정확성을 이루기 위해 진공 상태에서의 가공 기술이 증가하고 있다. 예를 들어, 디스플레이 OLED 공정은 진공 환경에서 재료를 증발시키고 증착하는 공정을 반복 진행하며, 재료에 가해지는 열은 매질을 필요로 하지 않는 복사 열 전달의 형태로 재료뿐 아니라 모든 장비에 영향을 미친다. 이는 재료의 증발뿐 아니라 완성된 OLED 성능에 영향을 미칠 수 있어서, 정확한 열 관리는 OLED에 중요하다. samadii/ray는 이처럼 복잡한 형상에서 정확한 복사 열 전달을 해석 가능한 제품으로 우주항공, 반도체, 전자 등 다양한 영역에서 최적화된 장비 개발에 활용할 수 있다. samadii/ray는 GPU 컴퓨팅을 기반으로 전도, 대류, 복사 열 전달을 분석한다. 특히, 엔비디아 옵틱스(OptiX)를 활용해 물체의 표면에서 방사되고 흡수되는 복사 열 전달을 모델링한다. 각각의 표면에서 방출되는 복사 열 에너지는 FEM(Finite Element Method)에 반영되어 내부 열전도를 계산하여 온도 분포를 구하고, 계산된 표면 온도는 복사 열 에너지 계산에 사용하며, 이를 반복하는 방식으로 열 전달 해석이 진행된다.     samadii/plasma 반도체 및 디스플레이 PCB 제조 산업에서의 플라스마(plasma)는 고진공 챔버 내부에 발생된 이온과 라디칼을 이용하여 표면 처리를 하는 공정에 응용된다. 플라스마 상태에서 발생된 이온들은 각각의 가스 종류와 반응식에 따라서 표면을 깎기도 하며, 다른 물질과 반응하여 적층시키기도 하고, 불순물을 주입하기도 한다. 이러한 다양한 공정은 마이크로, 나노 스케일의 고집적 회로를 만드는데 있어서 핵심 기술 중 하나이다. 플라스마는 전자와 이온의 거동에 의해 전자기장이 변화하고 다시 그 효과로 입자의 거동에 영향을 미치는 복잡한 현상이다. 중성, 이온, 전자의 밀도와 온도 그리고 운동성 차이가 매우 큰 상태로 각각의 입자가 충돌하여 끊임 없이 반응하는 상태를 플라스마라고 정의한다. 이러한 반응은 이온화, 여기 등의 반응과 각종 화학 반응을 수반한다. 입자법에 기반하는 플라스마의 직접 해석에는 천문학적인 연산량이 요구되기 때문에, 이온과 전자의 성질을 표현하도록 모델링된 두 개 이상의 유체로 간주하여 이들이 혼재된 격자 기반 플라스마 유동해석이 사용되어 왔다. 하지만 플라스마를 이루고 있는 기본 요소는 입자이며, 이들 입자간 충돌에 의한 플라스마 반응을 정확하게 해석하기 위해서는 입자법에 기반하는 해석이 필수이다. samadii/plasma는 GPU에 기반하는 samadii/em의 고속 전자기장 해석 모듈과 입자 기반 희박기체 해석 제품인 samadii/sciv의 연성 해석을 통하여 플라스마 공정을 시뮬레이션할 수 있는 공학용 프로그램이다. samadii/plasma는 플라스마를 활용한 반도체 및 디스플레이 공정 과정을 해석하기 위해 특화된 프로그램 이다. 플라스마 공정 과정의 시각화를 위해 이온과 전자의 입자 거동을 확인할 수 있을 뿐 아니라 공정 결과물의 균일도, 공정 챔버 내부의 플라스마 밀도, 온도, 유량 등을 제공하여 플라스마 공정 설계에 도움을 준다.     ■ 이 글은 2025년 11월 7일 진행된 ‘CAE 컨퍼런스 2025’에서 발표된 내용을 정리한 것이다.   ■ 서인수 메타리버테크놀러지의 이사로 입자 기반 CAE 설루션을 개발하고 있다. HPC나 GPU를 활용한 해석 기술을 바탕으로 희박기체 영역에서의 유동에 대한 연구를 하였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

주문형 AI 3D 프린트 플랫폼을 개발·운영하는 어바스가 3D 형상 분석을 기반으로 공정·소재·견적 구성을 자동 추천하는 AI 어시스턴트 엔진을 첫 상용 가동하고, 이를 적용한 3D 프린트 자동 견적 주문 서비스인 엠피니티(MPNITE)를 공식 선보였다.  이번에 공개된 엠피니티는 사용자가 3D 도면 파일을 업로드하면 형상, 두께, 크기, 예상 용도 등을 자동 분석해 FDM, SLA, SLS, MJF 등 적합한 공정과 소재를 추천하고, 내부 구조와 두께 같은 구성 조건까지 제안한다. 추천 결과를 바탕으로 견적과 납기가 자동 산출되며, 플랫폼에 등록된 3D 프린터 가운데 조건에 가장 잘 맞는 장비를 자동으로 매칭해 주문까지 이어지도록 설계된 것이 특징이다.     어바스는 이러한 기능을 통해 중소 제조기업, 메이커, 스타트업 등이 공정과 소재 선택 과정에서 겪는 시행착오와 시간, 비용 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 동시에 3D 프린터를 보유한 수행사 입장에서는 유휴 장비를 줄이고 가동률을 높일 수 있어, 수요자와 공급자 모두에게 효율적인 구조를 만들겠다는 전략이다. 어바스는 향후 CNC 가공, 판금, 사출금형, 시사출 등 중소기업과 산업단지를 중십으로 적용 범위를 넓혀, 종합 스마트 제조 플랫폼으로 엠피니티를 성장시킬 계획이다. 우정석 대표는 “3D 프린트 작업의 가장 큰 장벽 중 하나는 다양한 공정과 다양한 소재에 대한 적합한 구성을 전문가의 도움 없이 진행하기가 어렵다는 점”이라며, “엠피니티는 이 부분을 AI가 학습을 통하여 먼저 정리해 주는 제조 어시스턴트 역할을 하도록 기획됐다”고 설명했다. 그는 이어 “앞으로 축적되는 제조 데이터를 바탕으로 공정 추천 정확도와 납기 예측 성능을 고도화해, 보다 완성도 높은 주문형 AI 제조 설루션으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.

과학기술정보통신부에서 배포한 3D프린터 안전이용 가이드라인 개정안 입니다. 3D프린터 활동 시 환기방법, 안전수칙, 사고예방법 등이 포함되어 있으니 참고하여 주시기 바랍니다.     목차   3D프린터 안전이용 가이드라인이란? ......................................................................... 01 웹툰 : 슬기로운 3D프린터 사용하기 ............................................................................ 02 3D프린터 안전이용 가이드라인 Summary ................................................................ 04 3D프린터 기술방식별 안전이용 체크리스트(MEX(재료압출방식) / DLP(액조광경화방식)) MEX(재료압출방식)과 DLP(액조광경화방식) 차이(안전이용 가이드라인) 3D프린팅 안전센터 이용안내 3D프린팅 안전교육 안내 스텝0 : 3D프린터 사용 중 발생하는 유해물질 ............................................................. 08 0-1. 3D프린터 사용 중 어떤 유해물질이 발생할까요? 0-2. 언제 유해물질이 많이 발생할까요? 0-3. 유해물질이 인체에 어떤 영향을 줄까요? 스텝1 : 3D프린터와 소재 선택 .................................................................................... 10 1-1. 유해물질이 적게 발생하는 소재 : 물질안전보건자료(MSDS) 활용 1-2. MEX(재료압출방식) 3D프린터 소재 선택 1-3. MEX(재료압출방식) 3D프린터 선택 1-4. DLP(액조광경화방식) 3D프린터 선택 스텝2 : 3D프린터 작업실 환기방법 ............................................................................. 13 2-1. 3D프린터 설치공간 요건 2-2. MEX(재료압출방식), DLP(액조광경화방식) 3D프린터별 환기장치(국소배기장치) 유해물질 저감 효과 2-3. 3D프린터 환기장치 작동원리 2-4. 3D프린터 환기장치 종류 2-5. 3D프린터 환기 보조적 수단(자연환기, 환풍기, 공조기) 스텝3 : 3D프린터 안전이용 수칙과 사고예방 .............................................................. 17 3-1. MEX(재료압출방식) 3D프린터 안전이용 수칙 3-2. MEX(재료압출방식) 3D프린터 사고유형과 예방 3-3. DLP(액조광경화방식) 3D프린터 안전이용 수칙 3-4. DLP(액조광경화방식) 3D프린터 사고유형과 예방 스텝4 : 후가공 시 주의사항 .......................................................................................... 21 4-1. MEX(재료압출방식) 3D프린팅 후가공 시 발생하는 유해물질과 인체영향 4-2. DLP(액조광경화방식) 3D프린팅 후가공 시 발생하는 유해물질과 인체영향 4-3. 후가공 시 주의사항 스텝5 : 소모품(소재, 용매제, 세척제 등) 관리요령 ...................................................... 23 5-1. 소재(필라멘트, 레진)의 올바른 관리, 보관, 폐기 5-2. 용매제/세척제(에틸 알코올, 이소프로필 알코올 등)의 올바른 관리, 보관, 폐기 부록 .............................................................................................................................. 27 1. 과학기술정보통신부 3D프린터 및 소재 유해물질 관련 연구 결과 2. 3D프린터 사용 시 발생가능 유해물질 인자 및 인체영향 참고문헌 ...................................................................................................................... 40 1. 해외 3D프린터 안전이용 가이드라인 2. 3D프린팅 유해물질 관련 국내외 연구자료 3. 3D프린팅과 건강영향 관련 해외 연구자료    

‘CAE 컨퍼런스 2025’가 지난 11월 7일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. ‘시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로 한 CAE 컨퍼런스 2025에서는 AI(인공지능)와 디지털 트윈(Digital Twin)의 융합을 통한 엔지니어링 혁신 및 가속화의 흐름을 짚었다. 특히 CAE 기술이 AI 및 데이터 기술과 결합함으로써 제조 및 설계 분야의 복잡한 문제를 해결할 뿐만 아니라, 최적 설계를 넘어 자율 설계와 스마트 제조를 구현할 수 있는 가능성에 주목했다. ■ 정수진 편집장     CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장인 연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 개회사에서 과거에는 설계, 해석, 생산 등 공학 영역 사이의 장벽이 허물어지고 기술 융합과 협업이 가속화되고 있다고 짚었다. 한편, AI는 엔지니어링 의사 결정 과정에서 가속화를 돕는 역할을 한다. 특히 물리적 현상을 파악하는 기술인 CAE는 데이터 부족이나 불확실성, 그리고 경험하지 않은 영역의 문제를 해결해야 할 때 AI와 상호보완적인 관계를 갖게 된다는 것이 이종수 교수의 분석이다. 그는 “AI와 CAE는 서로 부족한 부분을 채워주는 친구처럼 협력하고 있다. 이번 CAE 컨퍼런스의 주제인 AI와 디지털 트윈을 통해 이러한 융합이 더욱 촉진되기를 기대한다”고 전했다.   디지털 제조 혁신을 가속화하는 CAE와 AI의 결합 앤시스코리아의 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 앤시스의 엔드 투 엔드 설루션’을 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 그는 최근 제조 트렌드의 변화와 스마트 공장의 필요성, 그리고 시뮬레이션의 핵심 역할을 설명했다. 강태신 전무는 IoT(사물인터넷), AI 등 4차 산업혁명 기술로 인한 리쇼어링(reshoring) 추세를 언급하면서, 스마트 공장의 핵심은 데이터의 연결성(connectivity)과 시뮬레이션을 통한 불량 예방이라고 강조했다. “시뮬레이션 기반 디지털 엔지니어링의 도입은 전체 수명 주기 비용을 줄이는 데 기여하며, 앤시스는 제품 설계부터 제조 공정까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드 시뮬레이션 설루션을 제공해 디지털 전환을 가속화한다”고 전한 강태신 전무는 국내 배터리 제조 공정에 시뮬레이션과 IoT 데이터를 결합한 디지털 트윈을 구축하여 생산성을 약 20% 향상하고 비용을 절감한 실제 사례를 소개했다. 또한 “스마트 공장의 도입은 이제 필수이며, 복잡한 것보다 작은 것부터 시작하여 성공을 확장하는 것이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 앤시스코리아 강태신 전무   연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리 모델 기반 시스템 엔지니어링 & 생성적 산업 인공지능’을 주제로 한 기조연설에서 “공학의 딜레마인 ‘정확성’과 ‘효율성’ 사이의 고민을 해소하고, 데이터가 부족한 ‘경험하지 않은 영역’ 문제를 해결하기 위해 물리 지식을 다루는 CAE와 AI의 협업이 필수라고 강조했다. 이종수 교수는 “물리 지식 기반의 CAE가 AI 모델의 가이드 역할을 함으로써, 빅데이터가 아니라 적은 데이터로도 AI 학습을 가속화하고 정확도를 높일 수 있다”고 설명했다. 이런 기술이 대형 화면 단차 분석의 도메인 적응이나 전기차 냉각 시스템 소음 저감 설계 등에서 복잡한 문제를 해결하고 새로운 설루션을 도출하는 데 적용되고 있다고 소개한 이종수 교수는 AI와 CAE가 서로 협력하는 것이 중요하다고 전했다.   ▲ 연세대학교 기계공학과 이종수 교수   차세대 엔지니어링 패러다임 : AI, 자율화, 클라우드 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI까지 : 자율 설계의 미래’를 주제로 한 발표에서 인구 감소 등으로 어려움을 겪는 제조업의 혁신을 위해 AI 도입이 필수라고 강조했다. 또한, 엔지니어링 설계의 패러다임이 AI를 도구로 쓰는 ‘생성형 설계’를 넘어, AI가 의사 결정권을 갖는 ‘자율 설계(autonomous design)’ 시대로 진화할 것이라고 전망했다. 강남우 대표는 “딥러닝이 복잡한 고차원 설계 문제를 해결하는 핵심 기술이며, 미래에는 AI가 스스로 최적의 워크플로를 생성하여 설계 전 과정을 자동화하는 자율 에이전트 AI(agentic AI) 플랫폼 구축이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   아마존웹서비스(AWS)의 전병승 설루션 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신 : AI로 가속화하는 차세대 엔지니어링 시뮬레이션’을 주제로 발표했다. 그는 전통적인 온프레미스 HPC 환경의 한계를 분석하면서, “클라우드는 무제한의 용량과 유연성, 비용 효율을 제공함으로써 CAE 워크로드의 개발 주기를 단축시킨다”고 설명했다. 또한 “AWS는 HPC 인프라 자원과 클러스터 구축 자동화 설루션을 제공한다. 나아가 클라우드를 통해 가속화된 엔지니어링 환경에 자율 에이전트 AI를 적용하여 시뮬레이션 자동화 및 엔지니어의 생산성을 극대화할 수 있다”면서, “AWS는 인프라부터 AI 개발 도구까지 지원하여 기업의 혁신을 돕는다”고 소개했다.   ▲ AWS 전병승 설루션 아키텍트   한국알테어의 이승훈 기술총괄 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’를 주제로 발표하면서, 엔지니어링 패러다임 변화에 대응하는 알테어의 핵심 전략을 제시했다. 이승훈 본부장은 “알테어는 메시리스 설루션으로 설계자의 시뮬레이션 접근성을 높이고, 멀티피직스 및 엔드 투 엔드 워크플로를 통합한다. 또한, 클라우드 기반의 협업 환경으로 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고, HPC 자원을 유연하게 확장하도록 돕는다”고 설명했다. 또한, “궁극적으로는 시뮬레이션 데이터를 활용하여 물리 AI(physics AI) 기반의 예측 모델을 구축하고, 복잡한 해석 결과를 수십 초 만에 도출하여 엔지니어링 시간을 확보하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ 한국알테어 이승훈 기술총괄 본부장   CAE의 난제 해결하는 첨단 기술 피도텍의 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’를 주제로 발표했다. 최병열 연구위원은 제조 오차나 재료 물성의 불확정성(uncertainty)을 설계 단계부터 반영하는 신뢰성 기반 설계 최적화(RBDO : Reliability-Based Design Optimization) 기술의 적용 필요성을 강조했다. 또한 “이 기술의 핵심 목표는 불확정 요인을 반영하여 최종 제품의 신뢰도를 극대화하는 것”이라면서, RBDO의 개념과 현재 엔지니어링 환경에서 필수인 이유, 그리고 현장에 효과적으로 적용하는 구체적인 방법을 제시했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   메타리버테크놀러지의 서인수 이사는 ‘입자 기반 멀티피직스 CAE 기술 : 유체유동 및 플라스마 응용사례’ 발표에서 격자 생성 없이 비정상 상태 해석에 효과적인 입자 기반 다중 물리 CAE 기술을 소개했다. 또한 CUDA HPC를 활용하여 해석 속도를 가속화했다고 밝혔다. 주요 응용 사례로 믹싱 공정, 프린터 토너 거동 등 고체 입자 해석, 기어박스 오일 거동이나 모터 냉각 시스템 등 유체 유동 해석, OLED 증착 및 반도체 식각 공정 등 고진공 플라스마 해석 분야에서의 적용을 제시한 서인수 이사는 “GPU 기반 자체 설루션이 기존 상용 툴로 풀기 어려운 복잡하고 특수한 CAE 난제를 해결하는 데 기여하고 있다”고 전했다.   ▲ 메타리버테크놀러지 서인수 이사   자동차 및 전자 산업의 디지털 트윈 적용 사례 LG전자의 문강석 책임연구원은 ‘시뮬레이션 기반 파우치형 배터리 동향과 실링 공정 최적화를 통한 신뢰성·안전성 강화 사례’ 발표에서 파우치형 배터리의 실링(sealing) 공정 최적화 사례를 소개했다. 문강석 책임연구원은 “배터리 실링은 열 전달, 상 변화, 구조 변형, 점성 유동 등의 다중물리 현상이 동시에 발생하기 때문에 해석이 어렵다”면서, “신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 실링 공정의 복잡한 물리적 거동을 CAE 기술로 분석했다”고 전했다. LG전자 연구팀은 기존 설루션의 한계를 극복하고자 솔버를 개선하고, 실험 데이터와 CAE 해석을 기반으로 두께 변화에 대한 수학적 모델링 및 최적화를 진행했다. 문강석 책임연구원은 이를 통해 실링 공정의 정량적 예측이 가능해져, 배터리의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있었다고 설명했다.   ▲ LG전자 문강석 책임연구원   LG전자의 장일주 책임연구원은 ‘TV 제품의 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’ 발표에서 “CAE의 핵심인 효율화 및 자동화를 달성하기 위해, 개발자들이 직접 사용할 수 있는 웹 기반의 CAE 자동화 시스템을 구축했다”고 소개했다. 그 한 가지 사례로 TV 스탠드와 헤드 블록의 구조/방열 성능을 예측해서 설계 단계에서 활용할 수 있도록 하는 TV 스탠드 안정성 예측 모델이 있는데, 몬테카를로 시뮬레이션과 딥러닝을 활용해 높은 신뢰도의 예측 결과를 빠르게 도출할 수 있었다. 또한 해석 시간이 3주 소요되던 포장 충격 예측에는 물리 기반 딥러닝 기법(PINNs)을 도입해 정확도를 높였다. 장일주 책임연구원은 “향후 TV 제품에 대해 약 15~20가지의 해석 항목을 모두 자동화해서 엔지니어링의 효율화를 이룰 계획”이라고 전했다.   ▲ LG전자 장일주 책임연구원   현대자동차의 한만용 책임연구원은 ‘고객 중심의 디지털 트윈 기술–승객 모니터링과 인체 모델의 융합’을 주제로 발표했다. 한만용 책임은 SDV(소프트웨어 중심 차량) 시대에 고객 중심 차량을 개발하기 위해서는 승객 데이터의 확보가 필수라고 강조하면서, “기존 디지털 모델과 달리 현실 데이터를 동기화하는 디지털 트윈 모델을 목표로 한다”고 소개했다. 현재는 승객 모니터링 시스템의 정보를 활용해서 관절의 위치를 파악하고, 인버스 다이나믹 모델을 통해 하중 정보를 계산하는 디지털 트윈 인체 모델을 구축하고 있는데, 한만용 책임연구원은 “체형 정보를 반영하여 충돌, 안락성 평가를 최적화하고, 실시간 피드백을 통해 승객 안전과 멀미 지수 예측 등 다양한 버추얼 테스트에 디지털 트윈 인체 모델을 활용할 계획”이라고 전했다.   ▲ 현대자동차 한만용 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국후지필름비즈니스이노베이션(한국후지필름BI)은 효율과 지속가능성을 높인 A3 흑백 디지털 복합기 신제품 ‘아페오스(Apeos) 3561 시리즈(3561·3061·2561)’를 출시했다. ‘아페오스’는 2021년 5월 출범한 한국후지필름BI의 오피스 통합 브랜드로, 프린터와 복합기를 넘어 하드웨어·설루션·서비스 전반을 아우르며 기업의 디지털 전환(DX)을 지원하고 있다. 이번 신제품은 빠른 처리 속도와 콤팩트한 설계, 저소음·저전력 기술을 결합해 다양한 오피스 환경에서 높은 생산성과 쾌적한 사용성을 제공한다.     신제품 아페오스 3561 시리즈는 핵심 하드웨어 성능을 전면 업그레이드해 더욱 빠르고 효율적인 업무 환경을 구현했다. SSD 메모리를 256GB로 확장해 데이터 처리 속도와 안정성을 높였으며, 최대 2176매까지 지원되는 용지 용량으로 대량 출력 시에도 작업이 끊김 없이 이어진다. 긴 용지 출력과 소형 용지 스캔을 모두 지원해 다양한 문서 작업에 대응하며, 페이퍼리스 오피스 구축을 돕는 설루션도 함께 제공한다. 또한 콤팩트한 디자인으로 공간 활용도를 높였고, 소음 수준을 약 60% 줄여 조용하고 쾌적한 사무 환경을 구현한다. 이번 시리즈는 기업의 ESG 경영성과에 기여할 수 있도록 설계되었다. 절전 모드에서 필요한 부품만 전원을 공급하는 스마트 절전 기술과, 낮은 온도에서도 높은 인쇄 품질을 유지하는 ‘수퍼 EA-에코 토너(Super EA-Eco)’를 적용해 인쇄 과정의 전력 소모를 줄였다. 고효율 LED 프린트헤드는 1200×2400dpi의 고해상도 출력을 구현하면서도 에너지 사용을 최소화한다. 외관과 일부 부품에 재활용 플라스틱을 적용하고, 분해·세척이 용이한 구조로 설계해 자원 순환성을 높여 지속가능한 오피스 환경을 조성한다. 보안성과 관리 효율성도 한층 강화됐다. 아페오스 3561 시리즈는 신규 운영체제를 탑재해 데이터를 보호하기 위한 암호화 방식을 강화했을 뿐만 아니라, 글로벌 표준 보안 인증을 다수 획득하여 기업용 정보 보안 요구 수준을 충족했다. 또한 관리자는 원격으로 동일 네트워크망 내 복합기의 설정 및 관리를 수행할 수 있으며, 관리자 계정 복구 기능을 추가해 기기 접근 제어를 한층 강화했다. 한국후지필름BI의 하토가이 준 대표는 “아페오스 3561 시리즈는 생산성, 공간 효율성, 에너지 절감 등 모든 면에서 효율을 극대화한 실용적인 오피스 설루션”이라며, “한국후지필름BI는 앞으로도 고객행복경험(CHX) 실현을 위한 노력으로, 지속가능한 비즈니스 환경 구축을 지원하는 혁신 제품을 지속 선보이겠다”고 말했다.