개발 : Ansys 주요 특징 : 엔지니어링 프로세스를 하나로 연결하는 통합 시높시스–앤시스 워크플로 제공, 생성형 AI와 에이전틱 엔지니어링 기능으로 설계 탐색 가속/전처리 자동화/시스템 수준 인사이트 확보 지원, 확장된 디지털 트윈 역량 및 연결된 모델링 워크플로로 시스템 전반에 대해 리얼월드 기반의 인사이트 제공 강화 등 공급 : 앤시스 코리아   ‘앤시스 2026 R1(Ansys 2026 R1)’은 시높시스와 앤시스가 보유한 공학 역량을 결합해, 시높시스-앤시스 통합 기능을 본격적으로 선보인다. 앤시스 2026 R1은 시뮬레이션 AI 포트폴리오를 확장해 학습 효율을 높이는 AI 강화 트레이닝 제공과 함께 고급 AI 기능도 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 초기 개발 단계에서 시스템 수준 인사이트를 확보함과 동시에 물리 시험 의존도를 줄이며, 소프트웨어 중심 제품이 고도화되는 환경에서도 성능 최적화를 보다 효율적으로 추진할 수 있게 됐다.   ▲ 출처 : 시높시스   시스템 인지 엔지니어링의 미래를 가속하는 공동 설루션 앤시스 2026 R1은 시스템 복잡성 증가, AI 기반 제품 수요 확대, 그리고 산업 전반의 조기 검증 전환이 맞물리며 변화하는 엔지니어링 환경에서 새로운 흐름의 출발점이 될 것으로 전망된다. 시높시스는 이러한 변화에 대응하기 위해, 시높시스와 앤시스의 주요 기술을 연동해 하나의 통합된 시스템처럼 작동하도록 지원한다. 이를 통해 초기 설계 탐색을 가속하고 도메인 간 협업을 강화하며, 주요 산업 전반에서 더 깊은 인사이트를 제공하는 고효율 워크플로를 제시한다. 이번 앤시스 2026 R1에 포함된 신규 시높시스-앤시스 공동 설루션은 다음과 같다. 시높시스 VC 펑셔널 세이프티 매니저(Synopsys VC Functional Safety Manager, VC FSM)와 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)가 시스템 수준과 실리콘 수준 안전 분석을 연결하는 엔드 투 엔드 기능 안전 워크플로로 연동된다. 이를 통해 시스템 안전 엔지니어와 칩 안전 검증 엔지니어 간 협업이 간소화되며, 시스템부터 칩까지 추적성(traceability)이 자동화된다. 또한 도구 간 수작업 데이터 공유를 줄여 자동차 및 항공우주 안전 등 핵심 적용 분야에서 시간 절감 효과를 기대할 수 있다. 시높시스 퀀텀ATK(Synopsys QuantumATK)와 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta MI) 플랫폼이 소재 워크플로로 통합되어 원자 스케일부터 엔터프라이즈까지 이어지는, 소재 발굴, 신소재 개발, 제조 공정 개선을 지원한다. 검증된 소재 물성치를 그란타 MI로 직접 내보낼 수 있어 소재 과학자와 설계 엔지니어 간 협업 효율이 높아진다. 또한 반복 가능하고 재사용 가능한 워크플로를 통해 정제되고 일관된 소재 레코드를 구축함으로써 초기 단계에서 성능 예측과 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 시높시스 옵토컴파일러(Synopsys OptoCompiler)와 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)가 디바이스 수준 포토닉 설계와 고급 시스템 수준 광학 시뮬레이션을 연결하는 설계 워크플로로 통합된다. 또한 Verilog-A 모델 생성 자동화와 도구 간 광학 거동 일관성 확보를 통해 디바이스 설계자와 시스템 수준 포토닉 엔지니어 간 협업을 강화한다. 이를 통해 설계·시뮬레이션 환경 간 수작업 데이터 변환을 줄이고, 고도화된 포토닉 애플리케이션에서 시간 절감과 신뢰성 향상을 지원한다. 앤시스 스케이드(Ansys SCADE) 모델 기반 소프트웨어 개발 설루션에 더해, 시높시스는 제어 소프트웨어를 위한 테스트 자동화 설루션 TPT를 제공한다. SCADE는 안전 필수 소프트웨어 개발 환경을 제공하고, TPT는 테스트 생성·실행·분석을 자동화해 설계 반복을 가속하고 조기 검증을 강화하며 복잡한 제어 소프트웨어 품질 향상을 지원한다. 두 설루션을 결합하여 ADAS, 전동화 파워트레인, 비행 제어, 엔진 제어, 항공전자 등 미션 크리티컬 제어 시스템 개발에서 수작업 검증 부담을 줄이고 자동화 수준을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   AI 기반 디지털 엔지니어링으로 더 빠르고 스마트한 설계 반복 지원 앤시스 2026 R1은 생성형 AI와 에이전틱 기능을 도입해, 검증을 가속하고 설계 탐색을 확대하며 복잡한 워크플로의 자동화를 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 개발 전체 과정에서 더 빠르고 스마트한 인사이트를 확보할 수 있다. 앤시스 지옴AI(Ansys GeomAI) 지오메트리 플랫폼은 생성형 AI 기반의 개념 설계 탐색을 통해, 지오메트리 콘셉트를 보다 창의적이고 효율적으로 빠르게 생성·평가·개선할 수 있도록 지원한다. 레퍼런스 설계로부터 직접 학습함으로써 초기 혁신을 가속하는 동시에, 엔지니어링 의도를 보존해 AI가 생성한 콘셉트가 예측 가능하고 신뢰할 수 있으며 후속 검증 단계로 자연스럽게 이어질 수 있도록 돕는다. 또한 메시 에이전트는 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)에서 탐색적 사용으로 제공되는 신규 기능으로, 모델 전처리 과정에서 발생하는 메싱 실패 원인을 진단하고 해결하는 데 도움을 준다. 검증된 개선 절차를 기반으로 엔지니어를 안내해 자동화 전처리에 대한 신뢰를 높인다. 현재 초기 고객 평가 단계에 있는 ‘디스커버리 검증 에이전트’는 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)에 탑재돼, 수십 년간 축적된 공학 전문성을 바탕으로 문맥 정보와 산업 모범 사례를 활용해 설정 이슈를 선제적으로 식별한다. 이를 통해 엔지니어가 작업을 더 빠르게 진행하고 비용이 큰 실수를 줄이며, 초기부터 더 높은 성능의 설계를 만들 수 있도록 지원한다. 앤시스 2026 R1의 추가 AI 업데이트 사항은 다음과 같다. 앤시스 SimAI(Ansys SimAI) 시뮬레이션 플랫폼은 두 가지 제공 형태를 지원한다. 기존 제품인 앤시스 SimAI 프리미엄 SaaS와, 로컬 데이터 저장이 필요한 프로젝트를 위해 데스크톱 환경에서 사용할 수 있도록 설계된 앤시스 SimAI Pro가 포함된다. 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)의 SimAI 커넥터를 통해 학습 데이터 생성, AI 학습, 최적화 및 설계 스터디까지 엔드투엔드 워크플로를 구현할 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)이 메디니 애널라이즈, 앤시스 모델센터(Ansys ModelCenter), 앤시스 록키(Ansys Rocky)에서 제공돼 사용자 인터페이스 내에서 지능형 AI 가이드 지원을 제공한다. 옵티스랭과 디스커버리 간 신규 통합으로 민감도 분석과 원클릭 최적화를 지원하는 AI-레디 워크플로가 제공된다. 이를 통해 엔지니어는 메카니컬, 플루언트 또는 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak)에서 개념을 검증하기 전에, 초기 단계에서 더 빠르게 설계 대안을 탐색할 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   리얼월드 디지털 트윈으로 시스템을 연결하고 성능 최적화 앤시스 2026 R1에서 확장된 디지털 트윈 혁신은 물리적 프로토타이핑 이전 단계에서 사용자들이 더 깊은 리얼월드 인사이트를 확보할 수 있도록 지원한다. 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI)는 시뮬레이션 데이터와 센서·테스트 정보를 더 정교하게 얼라인하는 신규 퓨전 모델링 방식과, 대규모 시계열 모델링 및 학습 효율을 강화하는 템포럴 퓨전 트랜스포머를 도입했다. 또한 트윈AI ROM(차수 축소 모델) 위저드는 고정밀 ROM의 생성 및 배포를 제공하여 리얼타임 디지털 트윈 제공을 가속한다. 또한, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 신규 GPU 가속 멀티스펙트럴 광 전파 엔진과 엔비디아 옴니버스와의 통합 확대를 포함한 기능 강화를 통해 통합된 3D 디지털 트윈 파이프라인을 구현한다. 이를 통해 시나리오 전반에서 더 물리적으로 정확한 카메라 동작, 표면 반사 그리고 엣지케이스 재현성을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 웹 GUI에서 수행한 작업을 실시간으로 파이썬 스크립트로 기록하는 ‘앤시스 플루언트 웹 UI(Ansys Fluent Web UI)’의 활용 방법을 소개한다. 플루언트 웹 UI를 활용하면 사용자는 업무 자동화와 대규모 스터디를 위한 파이플루언트(PyFluent) 기반의 자동화를 더욱 효율적인 방식으로 시작하고 확장할 수 있다.   ■ 안지수 태성에스엔이 AE2팀의 매니저이며, CFD 엔지니어로 근무하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   업무 자동화, 대규모 파라메트릭 스터디, 최적 설계, AI 등 코드 응용의 중요성이 빠르게 증가하고 있다. 이러한 환경 속에서 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 파이썬(Python) 기반으로 제어할 수 있는 파이플루언트(PyFluent)는 분명 매력적인 도구이지만, 코딩에 익숙하지 않은 입문자들에게는 높은 진입 장벽이 존재한다. “GUI로 클릭하면 5분만에 끝나는 설정을 코드로 한 줄 한 줄 언제 작성하지?” 바로 이 간극이 자동화의 필요성을 느낌에도 불구하고 실전 도입이 어려운 이유다. 물론 기존의 로컬 플루언트 환경에서도 GUI 입력을 파이썬 스크립트로 변환하는 저널 레코딩(Journal Recording) 기능¹) 이 존재하지만, 이는 플루언트 메싱 모델(Fluent Meshing Mode)의 워크플로 작업(Workflow Task)에 국한된다는 한계가 있다. 특히 플루언트 솔버 모드(Fluent Solver Mode)에서는 GUI 기반의 레코딩 기능을 공식적으로 제공하지 않기 때문에 물리 모델 설정, 경계조건 입력, 수렴조건 변경, 모니터링 설정 등 설정 작업을 코드로 생성하려면 다음의 세 가지 방법 중 하나를 선택해야 하는 불편함이 있다. 플루언트 콘솔(Fluent Console)에서 직접 TUI 커맨드(Command) 구조를 찾아 파이플루언트 스크립트로 변환 매뉴얼에 제공된 예제 응용 직접 코드 작성 결국 GUI에서 몇 분이면 완료될 작업이 코드 작성 과정에서는 몇 시간 혹은 며칠까지 소요되는 역설적인 상황이 발생한다. 이러한 문제를 실질적으로 해결해 줄 수 있는 기능 중 하나가 바로 앤시스 플루언트 웹 UI(Ansys Fluent Web UI)이다. 앤시스 플루언트 웹 UI는 사용자가 웹 GUI에서 수행하는 작업을 실시간으로 파이썬 스크립트 형태로 기록할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 사용자는 ‘클릭 기반 코드 생성 → 필요한 부분 수정 → 확장’이라는 훨씬 효율적인 방식으로 파이플루언트를 시작할 수 있다.   앤시스 플루언트 웹 UI 실행 방법 앤시스 플루언트 웹 UI는 로컬 PC에서 실행 중인 플루언트 세션을 웹 기반 인터페이스로 외부에 공유하여, 다른 컴퓨터 환경에서도 웹 브라우저만으로 동일 세션을 원격 제어할 수 있도록 지원하는 기능이다. 이를 통해 별도의 설치 없이 접속 주소만으로 로컬 PC에 접근할 수 있으며, 여러 사용자가 동시에 같은 해석 화면을 확인하거나 협업할 수 있다. 2025 R1 버전까지는 플루언트 솔버 모드 웹 서버(Fluent Solver Mode Web Server)만 공식 지원하였으나, 2025 R2 버전부터는 플루언트 메싱 모드 웹 서버(Fluent Meshing Mode Web Server)도 정식 지원하며, 윈도우 10/11 및 리눅스 운영 체제에서 사용할 수 있다. 실행 방법은 다음 두 가지 중 하나를 선택하면 된다. Fluent Launcher 실행 → General Options → Start Web Server(그림 1) Fluent Meshing 또는 Solver Mode 실행 후 File → Application → Web Server → Start(그림 2) 플루언트 실행 후 콘솔(Console) 창에 생성되는 접속 주소를 웹 브라우저(크롬, 에지, 파이어폭스 등)에 입력하여 접속한다.   그림 1. 웹 UI 실행 방법 1   그림 2. 웹 UI 실행 방법 2   그림 3. 콘솔 – 접속 주소 확인   웹 UI는 <그림 4>와 같이 플루언트의 기능 구조에 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 특유의 직관적인 인터페이스 요소가 결합된 형태로 구성되어 있다. 하단 콘솔 영역에는 Python, Output 탭이 함께 제공되며, GUI 작업과 파이썬 스크립트(Python Script) 상태를 함께 확인할 수 있다. 또한 웹 UI에서 변경한 설정은 로컬 플루언트에도 동일하게 반영된다.   그림 4. 앤시스 플루언트 웹 UI     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  18　THEME. 2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사 Part 1. 2026년 경제 및 주력산업 전망 Part 2. MDA/PDM 분야 Part 3. CAE 분야 Part 4. AEC 분야 Part 5. 엔지니어링 소프트웨어 업계 인터뷰 오토데스크코리아 오찬주 대표 PTC코리아 김도균 대표   Infoworld   Editorial 17　화면 밖으로 나온 AI, 거품론을 잠재울 실체   Case Study 47　인터랙티브 크레인 시각화 앱을 구축한 팔핑거　실시간 시각화 및 계산으로 크레인 판매 증가에 기여 52　게임으로 이어진 ‘킬 빌’의 다음 이야기　언리얼 엔진을 통해 시네마틱 경험으로 탄생한 복수극   New Products 55　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 박정은　AI 엔지니어가 살펴본 모바일 워크스테이션의 새로운 기준 60　3D 형상 분석과 사용자 행동 학습으로 제조 의사결정 지원　엠피니티 66　이달의 신제품   Focus 63　모두솔루션, “지스타캐드 중심의 CAD 플랫폼 확장과 파트너 상생 강화 추진”   Column 74　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 온톨로지와 디지털 동료 76　트렌드에서 얻은 것 No. 27 / 류용효　CES 2026, 혁신가들의 등장   On Air 80　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　2026 엔지니어링 산업의 대전환 : AX와 피지컬 AI가 주도하는 미래   69　News 72　New Books   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 82　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　팔코DB와 LLM을 활용한 그래프 모델 BIM 기반 AI 에이전트 개발 85　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (11) / 최하얀　아레스 쿠도–온쉐이프 통합이 만들어낸 클라우드 CAD 워크플로의 진화 88　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (3) / 최영석　상세도 작성기, 스마트 공차   Mechanical 92　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (7) / 박수민　중립 파일 솔리드화하기(IDD)   PLM 98　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (11) / 정유선　3D익스피리언스 플랫폼 기반의 환경 전 과정 평가 설루션 소개   Analysis 100　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2) / 이종학　심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 안지수　플루언트 웹 UI를 활용한 효율적인 파이플루언트 코드 생성 방법 108　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　케이던스–엔비디아–솔라 터빈즈의 AI 물리 기반 협력 110　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (4) / 오재응　기반 아키텍처를 통한 시스템 이해 및 해석     2026-2-2025from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

엔비디아가 ‘슈퍼컴퓨팅 2025(Supercomputing 2025, SC25)’ 콘퍼런스에서 산업과 컴퓨팅 공학 가속화를 위한 오픈 모델 제품군인 ‘엔비디아 아폴로(NVIDIA Apollo)’를 공개했다. 엔비디아는 자사의 AI 인프라로 가속화된 새로운 AI 물리 모델을 통해 개발자들이 다양한 산업 분야의 시뮬레이션 소프트웨어에 실시간 기능을 통합할 수 있도록 지원할 예정이다. 엔비디아 아폴로 제품군에는 확장성, 성능, 정확성을 위해 개발된 물리 최적화 모델이 포함된다. ▲전자기기 자동화와 반도체 분야에서는 결함 검사, 컴퓨팅 리소그래피, 전열(electrothermal), 기계 설계 ▲구조 역학 분야에서는 자동차, 가전제품, 항공우주 분야의 구조 해석 ▲기상 및 기후 분야에서는 세계와 지역 예보, 다운스케일링, 데이터 동기화, 기상 시뮬레이션 ▲전산 유체 역학(CFD) 분야에서는 제조, 자동차, 항공우주, 에너지 분야의 시뮬레이션 ▲전자기학 분야에서는 무선 통신, 레이더 감지, 고속 광학 데이터 시뮬레이션 ▲다중 물리학 분야에서는 핵융합, 플라즈마 시뮬레이션, 유체 구조 상호작용 등을 지원한다. 엔비디아의 오픈 모델 제품군은 최신 AI 물리학 발전을 활용해 신경 연산자(neural operator), 트랜스포머, 확산(diffusion) 방법 등의 머신러닝 아키텍처를 도메인별 지식과 결합한다. 엔비디아 아폴로는 사전 훈련된 체크포인트와 훈련, 추론, 벤치마킹을 위한 참조 워크플로를 제공해 개발자가 특정 요구사항에 맞게 모델을 통합하고 맞춤화할 수 있도록 지원한다.     한편, 엔비디아는 어플라이드 머티어리얼즈, 케이던스, 램리서치, 루미너리 클라우드, KLA, 피직스X, 리스케일, 지멘스, 시놉시스 등의 기업이 새로운 오픈 모델을 활용해 자사 AI 기술을 훈련, 미세 조정, 배포할 예정이라고 소개했다. 이들 기업은 이미 엔비디아 AI 모델과 인프라를 활용해 자사 애플리케이션을 강화하고 있다. 어플라이드 머티어리얼즈는 엔비디아 AI 물리를 활용해 제조 공정과 최종 제품의 전력 효율을 개선하는 신소재, 제조 공정을 개발 중이다. 이는 반도체 제조 공정 확장성의 큰 제약 요인을 직접 해결한다. 어플라이드는 엔비디아 GPU와 쿠다(CUDA) 프레임워크를 통해 에이스(ACE)+ 다중물리 소프트웨어 모듈에서 최대 35배 가속화를 달성했다. 이로써 반도체 공정의 신속한 탐색과 최적화를 구현했다. 또한 에이스+ 물리 데이터를 활용해 핵심 소재 수정 기술에 대한 AI 모델을 구축했다. 이를 통해 기존 시뮬레이션에서 얻은 데이터로 훈련돼 새로운 사례를 몇 초 만에 예측할 수 있는 AI 모델인 대리 모델(surrogate model)과 디지털 트윈을 사용한 첨단 반도체 공정 챔버의 유동, 플라즈마, 열 모델링을 거의 실시간으로 수행할 수 있게 됐다. 케이던스는 자사의 피델리티 CFD 소프트웨어의 일부인 피델리티 찰스 솔버(Fidelity Charles Solver)를 활용했다. 피델리티 찰스 솔버는 엔비디아 기반 밀레니엄(Millennium) M2000 슈퍼컴퓨터로 가속화된다. 이를 통해 케이던스는 수천 건의 상세한 시간 종속적 전체 항공기 시뮬레이션으로 구성된 고품질 데이터셋을 생성했다. 이 데이터는 전체 항공기의 실시간 디지털 트윈 구현을 가능케 한 AI 물리 모델 훈련에 사용됐다. 지멘스는 심센터 STAR-CCM+(Simcenter STAR-CCM+)와 같은 주력 유체 시뮬레이션 도구에 엔비디아 AI 물리를 통합하고 있다. 이를 통해 설계자는 고정밀 제1원리 시뮬레이션과 고속 AI 대리 모델을 결합할 수 있다. 결과적으로 기존보다 빠른 속도로 설계 옵션을 탐색할 수 있게 됐다. 시놉시스는 엔비디아 AI 물리를 활용해 GPU 가속을 증폭시키고 컴퓨터 공학 분야에서 최대 500배의 속도 향상을 달성하고 있다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)와 같은 엔비디아 GPU 가속 유체 시뮬레이션 도구의 실행 시간은 AI 물리 대리 모델로 시뮬레이션을 초기화함으로써 크게 단축될 수 있다. 이 접근 방식은 기존 방법으로 시뮬레이션을 초기화하는 것보다 더 빠르다. 리스케일은 자사의 AI 물리 운영체제에 엔비디아 아폴로 모델을 통합해 엔지니어링 혁신을 가속하고 있다. 리스케일의 엔드 투 엔드 기능 강화로 엔지니어들은 고충실도 제1원리 시뮬레이션과 고속 AI 대리 모델을 매끄럽게 결합할 수 있게 된다. 엔비디아 아폴로 모델의 고급 기능을 리스케일 프레임워크 내에서 활용함으로써, 고객은 기존 시뮬레이션 방식의 정확도를 유지하면서도 방대한 설계 공간을 빠르게 탐색하고 실시간에 가까운 추론 결과를 얻을 수 있게 된다.

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.

  INFOWORLD    Editorial 17　AI 기반 스마트홈, 엔지니어링의 새로운 도전과 기회   Focus 18　코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 24　헥사곤, 스마트 제조의 미래 비전 제시… “DX를 넘어 AX로” 26　알테어, 제조 현장의 핵심 기술로 자리 잡는 AI 비전 소개   Case Study 29　포지FX가 VR 훈련 설루션을 만드는 방법　확장현실로 건설 장비의 사용 교육과 운영 효율 강화 32　자동차 HMI 기술 브랜드 실리 아우토　언리얼 엔진으로 향상된 HMI 경험 구현   People&Company 34　앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장, 월트 헌 부사장, 앤시스코리아 박주일 대표　시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다 37　글로텍 이재홍 센터장, 한국철도기술연구원 박영곤 수석연구원　BIM 기반의 철도 인프라 통합 운영 설루션 연구·개발   On Air 49　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　소버린 AI를 주도하는 6가지 코드 50　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　미래를 여는 비즈니스 혁신 : AI 맞춤형 안경과 3D 프린팅 52　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　설계 효율 극대화한 PTC 크레오 12.4 업데이트 54　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　개발 기간 단축을 위한 설계자 해석 방안   New Product 40　BIM 기반 공사비 자동 산출 설루션    NaviQ v2.0 42　HP Z2 미니 G1a 리뷰　초소형 워크스테이션의 AI·3D 실전 성능 46　이달의 신제품   Column 55　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 기술 : 도입에서 혁신으로 58　현장에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅱ – 코드를 이해하는 기획자, 비개발자의 바이브 코딩 입문기   62　News   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 64　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　요구사항 기반 바이브 코딩의 사용 방법 74　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (11) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅸ 78　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (7) / 천벼리　AI로 더욱 똑똑해진 CAD 어시스턴트, A3   Reverse Engineering 84    시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (10) / 유우식　무엇을 볼 것인가?   Mechanical 69　제조업의 미래를 위한 ZW3D 2026 / 지더블유캐드코리아　통합 3D CAD/CAM 설루션의 전략적 가치 90　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (3) / 김주현　크레오 시뮬레이션 라이브를 활용한 제품 설계 최적화   Analysis 97　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 한성훈　터보기기 해석을 위한 플루언트 터보 워크플로 102　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (8) / 이종학　프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 111　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7) / 신효주　스티뮬러스의 모델 기반 요구사항 검증 방법 116　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (26) / 나인플러스IT　고충실도 제트 유동 시뮬레이션으로 항공우주 산업 혁신 120　설계, 데이터로 다시 쓰다 (1) / 최병열　DX 시대, 샌드위치로 살아남기 126　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (3) / 윤경렬, 김도희　데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ   Manufacturing 134　자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (1) / 차석근　제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화     2025-10-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 원클릭으로 전문 지식에 접근 가능한 AI 기반 어시스턴트 지원, AI+ 기능이 탑재된 7종 제품을 통한 시뮬레이션 효율 및 접근성 향상, 데이터 관리 및 워크플로 자동화 강화를 통한 AI 통합 효과 향상 등   앤시스는 자사 전 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 속도와 접근성을 크게 향상시키는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높인다. 특히, 초기 설계 단계에서의 스마트한 의사결정을 가능하게 하여, 차세대 위성부터 데이터센터 설계에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 다양한 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원한다.   ▲ 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 워크플로 전반의 생산성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 AI 기반 기술을 새롭게 선보인다.   물리 기반 AI로 직관적인 시뮬레이션 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)’을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 니디 체펠(Nidhi Chappell) AI 인프라 부문 부사장은 “마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합을 통해 엔지니어들은 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 앤시스의 깊이 있는 엔지니어링 전문성을 활용함으로써 생산성을 높이고 혁신을 가속화할 수 있다”고 전했다. 2025 R2는 앤시스 포트폴리오 전반에 AI 기능을 추가했다. 이를 통해 충실도가 높은 시뮬레이션을 자동으로 생성, 검증 및 최적화하여 모델 생성 속도를 높이고, 수동 작업을 줄이며 인적 오류를 줄일 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근 가능 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도는 17배 향상, 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도 개선으로 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션 최적화 이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다.   데이터 처리 및 자동화를 통한 AI 활용 극대화 앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 40개 이상의 파이썬(Python) 라이브러리를 포함한 파이앤시스(PyAnsys) 컬렉션은 신규 도구인 파이에스티케이(PySTK) 및 파이켐킨(PyChemkin)을 통해 앤시스 설루션과의 자동화 연동을 강화 및 다양한 산업 애플리케이션 내 생산성·효율성 강화 웹 기반 협업 플랫폼인 앤시스 메디니 사이버 보안(Ansys medini Cybersecurity) SE는 위협 분석 및 취약점 관리 자동화 통해 사이버 보안 리스크 최소화 SysML v2 기반 웹 플랫폼 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(Ansys System Architecture Modeler : SAM)를 통한 소프트웨어·안전·시뮬레이션 통합, 포괄적 MBSE 구현 지원 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은, 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 대표 사례로, 에너지 효율형 모터 제어 설루션 분야의 글로벌 선도 기업인 댄포스 드라이브(Danfoss Drives)는 앤시스의 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템 설계를 검증하고, 성능 최적화, 에너지 절감, 운영 신뢰성 향상 등 산업 전반의 지속 가능한 혁신적인 드라이브 기술을 구현하고 있다. 댄포스 드라이브의 가상 설계·테스트·최적화 총괄 책임자인 마이클 라우르센(Michael Laursen)은 “파이앤시스는 사용자 맞춤형 자동화, 시스템 통합, 확장성을 구현하는 핵심 도구이다. 개방형 생태계를 기반으로 다양한 툴을 유기적으로 연결하고 AI 기능을 접목함으로써 설계부터 최적화까지의 워크플로를 가속화할 수 있다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 기술은 디지털 설계 프로세스를 고도화하는 동시에 빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 비용 절감과 제품 개발 기간 단축에도 실질적으로 기여하고 있다”고 전했다.   현실을 모사하는 고성능 물리 시뮬레이션 정교한 물리 모델과 시뮬레이션 기술은 복잡한 설계 과제를 해결하는 데 필수이다. 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다. 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 신규 혼합 솔버는 대형 과도 모델의 연산 속도 향상 및 시간에 따른 열 변화 분석 지원 복잡한 적층형 전자 시스템 메싱 작업의 자동화 및 속도·정확도·사용성 향상, 신규 메싱 플로 기능을 통한 수작업 간소화 앤시스 록키(Ansys Rocky) 및 프리플로우(Ansys FreeFlow)를 통한 고급 다물리(multiphysics) 연성 해석 기능 제공, 열·유체-구조·전자기 결합을 포함한 상세 시뮬레이션 및 성능 최적화 지원 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 디버깅 툴을 통한 반도체 전력 소자의 설계 시간 단축, 기생 성분 이슈의 신속한 식별, 설정 간소화 및 효율적인 2D 메싱 작업 지원 RF 전력 분야의 기업인 앰플리온은 앤시스의 고급 시뮬레이션 기술을 활용해 4G LTE 및 5G NR 인프라는 물론 산업, 과학, 의료, 방송, 항법, 안전 무선통신용으로 사용되는 고신뢰·고성능 GaN 및 LDMOS 설루션을 설계하고 있다. 앰플리온의 모델링 및 특성화 그룹 팀장인 비토리오 쿠오코(Vittorio Cuoco, Ampleon) 박사는 “전자기, 열, 기계 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 제어하며 RF 전력 제품을 설계하는 일은 매우 까다로운 과제”라며, “앤시스의 설루션은 이러한 복잡성을 정면으로 해결할 수 있는 정밀한 시뮬레이션을 제공해 설계 리스크를 줄이고 제품 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며, 그 결과는 성능 향상, 에너지 절감, 그리고 더 높은 효율성이라는 측면에서 크다”라고 전했다. 이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 온디맨드 방식의 기술을 적극 활용함으로써, 기업은 디지털 전환을 보다 수월하게 실현할 수 있다.   클라우드 기반 시뮬레이션 통한 디지털 전환 가속 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 극대화한다. 이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있으며, 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다. 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak) 및 플루언트 GPU 솔버(Fluent GPU Solver)를 통한 전자 냉각 시뮬레이션 연산 속도 최대 2.5배 향상, 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 웹 인터페이스에서는 제한적 GPU 솔버 기반의 실시간 모니터링 기능 제공 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 메싱 기능 개선을 통한 시뮬레이션 신뢰도 및 품질 향상, GPU 기반의 셋업 속도 개선으로 더 빠르고 안정적인 해석 환경 구현 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute)의 온디맨드(on-demand) HPC 성능이 앤시스 스피오스(Speos) 및 루메리컬 FDTD(Lumerical FDTD) 포함한 6종 제품에 적용, 별도 설치나 IT 지원 없이 고성능 클라우드 환경 활용 가능     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.