한국BIM학회(KIBIM)가 오는 11월 14일 한국과학기술회관에서 ‘KIBIM 2025 국제 심포지엄’을 개최한다. ‘스마트를 넘어 : 지능형 건설의 부상(Beyond Smart : The Rise of Intelligent Construction)’을 주제로 열리는 이번 심포지엄은 AI, 빅데이터, 디지털 트윈, 로보틱스 등 첨단 기술이 건축·건설 산업에 접목되는 현시점에서 지능형 건설의 현재와 미래 방향을 탐구하기 위해 마련됐다. 한국BIM학회의 추승연 회장은 “지속가능성, 안전, 생산성 문제를 해결하기 위한 통찰과 전략을 공유하는 뜻깊은 자리가 될 것”이라고 전했다. 심포지엄에서는 글로벌 전문가의 기조연설이 진행된다. ▲타이거 그룹(Tiger Group)의 수하일 알 라이에스(Suhail Al Rayes) 전무이사가 ‘두바이 메가 프로젝트를 위한 지능형 시스템’을 소개하고 ▲구글의 버나드 크레스(Bernard Kress) XR 엔지니어링 디렉터는 ‘스마트 건설을 위한 스마트 안경 및 증강 현실 헤드셋’ 활용 방안을 공유한다. ▲오토데스크코리아의 오찬주 대표는 ‘AECO(설계·엔지니어링·건설·운영) 산업을 위한 연결된 미래’라는 제목으로 AI와 클라우드 기반의 ‘성과 기반 BIM’을 소개한다. 오후 행사는 ▲국토교통부, 한국공항공사, 국가철도공단 등이 공공 발주기관의 BIM 적용 전략과 성과를 발표하는 ‘공공 부문의 BIM 리더십’ 특별 세션 ▲한양대학교, 인하대학교, 연세대학교, 성균관대학교에서 AI 기반 시뮬레이션과 생성형 AI를 활용한 구조계산 자동화 기술 등을 소개하는 ‘스마트 건설의 기반’ 세션 ▲네이버랩스, BLUA, 대우건설, COWI에서 데이터와 파이썬, AI를 활용한 BIM 데이터 검증 프레임워크 등을 소개하는 ‘건축 환경을 위한 AI 및 자동화’ 세션 ▲옵티콘, 현대건설, 수성엔지니어링 등에서 효율적인 BIM 파이프라인 구축 사례 및 디지털 전환 시대 건설 산업의 역할에 대해 공유하는 ‘건설 분야 디지털 전환’ 세션 등 네 개의 세션으로 나뉘어 진행된다.  

‘코리아 그래픽스 2025’가 지난 9월 11~12일 온라인으로 진행됐다. ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로 열린 ‘코리아 그래픽스 2025’에서는 급변하는 기술 트렌드 속에서 AI(인공지능)와 3D 시각화가 산업과 문화 전반에 미치는 영향력을 조명했다. 또한 AI 기술의 실질적인 적용 사례와 잠재력을 통해, AI가 단순한 도구를 넘어 창의적 동반자로 진화하는 흐름을 짚었다. ■ 정수진 편집장     캐드앤그래픽스 최경화 국장은 개회사에서 AI와 3D 시각화 기술의 융합이 산업과 문화를 혁신하는 핵심 동력이라고 강조했다. 생성형 AI가 3D 창작을 대중화하는 가운데, 제조·건설 분야에서는 디지털 트윈과 XR(확장현실)이, 엔터테인먼트에서는 실시간 시각화 기술이 새로운 가치를 만들고 있다. 최경화 국장은 “AI를 창의적 동반자로 삼아 기술을 지휘하는 디자이너의 역할이 중요해질 것”이라고 덧붙였다.   AI 시대의 디자인 혁신과 생성형 AI의 미래 행사 첫째 날인 9월 11일, 한양대학교 현경훈 교수는 ‘디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인-제조의 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “생성형 AI는 불과 몇 분 만에 고품질의 시각적 결과물을 만들어낼 정도로 기술 발전 속도가 빠르다. 특히 공간 설계 분야, 즉 건축 설계에서는 많은 인력과 전문 지식이 필요하여 설계 자동화에 대한 관심이 매우 크며, 자동 평면도 생성 및 건물 성능 시뮬레이션 방법이 지속적으로 개발되어 왔다. 그러나 이 분야의 생성형 AI는 주로 정량화된 목표 달성을 위한 수단으로만 활용되는 한계가 있다”고 짚었다. 한편으로 스타일, 의미, 조형성, 선호도와 같은 정성적 지표나 디자인 초기 단계처럼 목표 정의가 어려운 영역에서는 AI 모델을 바로 활용하여 디자인을 자동화하기가 어렵다. 또한, 많은 디자인 요소를 가진 객체에서는 이들 요소의 재조합에 따른 탐색 공간이 더욱 방대해지고, 모든 공간을 탐색하는 데에 오랜 시간이 걸린다. 따라서 인간이 디자인 공간을 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원하는 것이 필요하며, 이는 디자이너를 위한 생성형 AI가 해결해야 할 문제라는 것이 현경훈 교수의 시각이다. 현경훈 교수는 프롬프트만으로 원하는 결과물을 얻기가 어려운 생성형 AI와의 소통 문제를 해결할 수 있는 방법으로 ‘동작 기반 AI 인터랙션’ 개념을 제시했다. 핵심은 디자이너가 아이디어를 구상하는 과정에서 취하는 스케치, 검색, 특정 영역 응시 등 다양한 ‘동작’을 통해 디자이너의 관심 영역과 의도를 추론하고, 이를 바탕으로 정량화하기 어려운 목표를 달성하도록 지원하는 것이다. 현경훈 교수는 “디자이너를 위한 생성형 AI는 동작을 활용하여 디자이너가 의도한 결과를 생성할 수 있어야 하고, 단순한 아이디어 시각화를 넘어 탐색과 활용의 균형을 통해 진정한 AI 기반 탐색이 가능해져야 한다”고 짚었다.   ▲ 한양대학교 현경훈 교수   AI 시대의 디자인 패러다임 변화와 디자이너의 역할 9월 12일에는 두 편의 기조연설이 진행됐다. 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 ‘AI 시대의 그래픽 디자인 패러다임 변화와 혁신 사례’를 주제로 한 기조연설에서 디지털 전환(DX)을 넘어 AI로의 완전한 패러다임 변화가 도래했으며, 기업과 개인 모두가 AI를 통해 업무 방식을 혁신해야 한다고 강조했다. 유훈식 교수는 AI의 기술 발전 속도가 매우 빠르며, 디자인 분야에서도 생성형 AI의 활용이 활발히 이루어지고 있다고 설명했다. 특히 이미지, 텍스트, 동영상 등 고품질의 시각적 결과물을 순식간에 만들어내는 생성형 AI의 능력은 디자인 산업에 큰 혁신을 가져오고 있다고 분석했다. 또한, 생성형 AI를 활용한 가구 공연 영상 제작 경험을 공유하면서, “디자인 패러다임이 시스템 구축 및 프롬프트 엔지니어링 중심으로 변화하고 있으며, AI를 통해 인간의 역량을 증강하는 디자인 방식으로 나아가야 한다”고 전했다. 이런 변화에 맞춰서 디자이너의 역할은 전통적인 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 디자인을 넘어 UX/UI, 제품 및 서비스 경험, 나아가 비즈니스 모델까지 고려하는 형태로 확장되고 있다. 유훈식 교수는 “미래에는 디자이너가 AI 디자인 시스템을 구축하고, 데이터 학습 및 프롬프트 최적화 역량을 갖춘 ‘AI 디자이너’로서 활동해야 한다”고 말했다. AI는 텍스트, 이미지, 영상 생성 분야에서 이미 인간보다 뛰어난 능력을 보여주고 있으며, 인간은 AI와 협업하여 창의적이고 감성적인 ‘휴먼 터치’를 더하는 역할에 집중해야 한다는 것이다. AI 디자이너는 궁극적으로 AI를 디자인하여 자신만의 AI 시스템을 만들고, 이를 통해 최적화된 결과물을 창출하는 철학과 관점을 가져야 한다는 것이 유훈식 교수의 조언이다.   ▲ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수   모빌리티 XR과 AI 융합 기술의 미래 고려대학교 박진호 교수는 ‘XR과 인공지능의 만남 : XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래’를 주제로 한 기조연설에서, XR 기술과 AI의 결합이 산업에 가져올 가능성을 조명했다. 박진호 교수는 VR, AR, MR을 포함한 XR 기술이 메타버스 및 디지털 트윈과 밀접하게 연관되어 있으며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술이 유기적으로 연결되어 있다고 설명했다. 특히 AI가 XR 기술과 융합되어 에이전틱 AI(agentic AI) 및 피지컬 AI(physical AI)로 발전하고 있다고 강조했다. 모빌리티 산업에서는 XR 기술이 주로 교육/훈련 및 엔지니어링 분야에 적용되고 있다. 실제 차량을 이용한 프로토타이핑, 테스팅, 마케팅 등은 많은 비용과 시간이 들지만, 가상현실 기술을 활용한 버추얼 검증을 통해 이를 상당 부분 대체하면서 시간과 비용을 절감하는 추세이다. 박진호 교수는 “또한 모빌리티 분야에서 AI의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 무인화 추세가 가속화된다”고 설명했다. AI는 전투기를 포함해 전차, 농기계 등의 무인 조종 기술 개발에 활용된다. AI 개발 환경 지원 툴을 활용해 가상 환경을 자동으로 생성하고 물리 기반의 합성 데이터를 만들어 AI 훈련에 활용할 수 있다. AI가 탑재된 모빌리티의 가상 주행 데이터를 분석하는 검사 시스템도 개발되고 있다. 박진호 교수는 가상 훈련과 가상 검증을 넘어, AI와 모빌리티가 혼합된 ‘AI In The Loop’ 시뮬레이션 시스템의 기술적 수요가 증가하고 있다고 전했다. 박진호 교수는 “미래 자율주행 시대가 도래하면 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라 콘텐츠 소비 플랫폼이 될 것”이라고 전망하면서, 이러한 모빌리티 콘텐츠의 확장이 미래 산업에서 중요한 방향이 될 것으로 내다봤다.   ▲ 고려대학교 박진호 교수   한편, 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이, 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다.   ■ 이어 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (2)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 8월 18일 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 오는 9월 11일~12일 온라인으로 개최되는 ‘코리아 그래픽스 2025’의 프리뷰 방송을 진행했다. 이번 방송에는 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수가 참여해 AI 기반 3D 시각화 기술의 최신 트렌드를 중심으로, 시각화 기술의 발전 방향을 살펴보았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수   AI가 산업디자인의 전 과정에 깊숙이 스며들며 디자이너의 역할과 사고방식에 큰 변화를 요구하고 있다. 디자인은 더 이상 단순한 ‘예쁜 것’을 만드는 과정이 아니라, AI를 활용해 ‘창의성’과 ‘효율성’을 동시에 극대화하는 방향으로 재편되고 있다.   AI가 바꾸는 산업디자인의 미래 코로나19 팬데믹을 기점으로 디지털 전환이 가속화되면서, AI는 디자인 툴과 워크플로에 혁신적인 변화를 불러왔다. 3D 프린팅, VR, 협업 툴의 급성장으로 디자인 과정이 빠르게 디지털화되었다. 또한 미드저니(Midjourney), 비즈컴(Vizcom), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등의 생성형 AI 툴은 아이디어 발상부터 렌더링, 3D 모델링, 건축 설계 자동화까지 폭넓게 적용되고 있다. 특히 AI는 인간이 직접 처리하기 어려운 방대한 데이터를 신속하게 가공·검증할 수 있어, 디자이너가 아이디어 발상과 선택·조율에 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 더 나아가 기업들은 AI를 활용한 맞춤형 서비스와 초개인화된 제품 생산을 시도하고 있으며, 이는 기존의 대량 생산 방식을 넘어 새로운 제조 패러다임을 제시하고 있다. 산업 전반에서 AI는 단순한 ‘보조 도구’를 넘어 핵심 경쟁력으로 자리잡고 있다. 한양대학교 최종우 교수는 “디자이너는 앞으로 단순 창작자가 아니라 AI를 관리하고 조율하는 시스템 디자이너로 진화해야 한다”며, “무엇을 선택하느냐가 곧 디자이너의 경쟁력이 될 것”이라고 말했다.   AI, 건축 설계 도구에서 동반자로 인공지능(AI)이 건축 분야에도 빠르게 확산되고 있다. 박남용 교수는 “건축에서 AI 활용은 단순한 시각화를 넘어 방법론적 영역으로 확장되고 있다”고 밝혔다. 그동안은 대규모 언어 모델(LLM)이 주로 주목받았지만, 최근에는 대규모 비전 모델(LVM)의 영향력이 커지고 있다는 설명이다. 그는 “건축은 스케치, 도면, 이미지 등 시각 자료가 풍부하기 때문에 비전 모델과의 결합 효과가 크다”고 강조했다. 현재 건축계에서 자주 활용되는 도구로는 달리(DALL·E), 미드저니(Midjourney), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)이 꼽힌다. 특히 건축 설계는 구조적 분석과 단계적 검토가 필요해 스테이블 디퓨전이 더 적합하다고 덧붙였다. AI 활용이 확대되면서 단순 텍스트 입력뿐 아니라 스케치나 간단한 모형 이미지를 기반으로 3차원 모델을 신속하게 구축할 수 있게 됐다. 여기에 GPT와의 결합을 통해 대지 조건, 용도 구분, 층별 계획까지 자동으로 제시되면서 설계 속도가 큰 폭으로 향상되고 있다. 또한 스케치업과 레빗 등 기존 BIM(빌딩 정보 모델링) 툴과의 연동 시도도 활발히 이뤄지고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

국내 대표 컴퓨터 그래픽 컨퍼런스인 ‘코리아 그래픽스 2025’가 오는 9월 11일(목)부터 12일(금)까지 온라인으로 개최된다. 올해로 13회째를 맞이하는 이번 행사는 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 제조·건축·엔터테인먼트 등 산업 현장에서 적용 가능한 AI·XR·디지털 트윈 최신 기술과 활용 사례를 심도 있게 다룰 예정이다. 9월 11일, 행사 첫째 날은 ‘디지털 트윈과 3D 시각화’를 주제로 진행된다. 한양대학교 현경훈 교수는 생성형 AI를 활용한 디자인·제조 혁신 방안을 발표한다. 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트는 언리얼 엔진 리얼타임 기술 기반의 디지털 트랜스포메이션 사례를 소개한다. HP코리아 차성호 이사는 AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 사례를 공유한다. 에스엘즈 정재헌 대표는 AEC 산업의 공간지능 및 증강휴먼 기술 발전을 다룬다. 유니티코리아 김현민 엔지니어는 Unity Asset Manager를 통한 CAD 데이터 관리 및 실시간 협업 혁신을 제시한다. 메가존클라우드 홍동희 그룹장은 CAD와 Unity 결합을 통한 신규 비즈니스 모델과 기회를 설명한다. 캐디안 한명기 상무는 AI-CAD 기반 3D 도면 생성 기술 및 적용 솔루션을 소개한다. 이노시뮬레이션 이지선 CTO는 모빌리티 XR과 AI 융합 사례를 발표한다. 9월 12일, 둘째 날은 'AI 비주얼 트렌드와 응용 사례'를 주제로 AI 기반 비주얼 트렌드와 응용 사례가 집중적으로 다뤄진다. 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 AI 시대 그래픽 디자인 패러다임 변화와 혁신 사례를 발표한다. 현대자동차 신종호 매니저는 언리얼 엔진 기반 제조 소프트웨어 개발과 스마트팩토리 사례를 소개한다. LG CNS 이희재 팀장은 생성형 AI 플랫폼 ‘COP’을 통한 업무 생산성 향상 방안을 공유한다. 아이스케이프 조세희 대표는 생성형 AI 영상 제작 노하우를 공개한다. AI팩토리 김태영 CEO는 노코드 AI 에이전트와 바이브 코딩을 활용한 자동화 및 생산성 향상 방안을 제시한다. 이윰 스페이스 이윰 대표는 세계관 디자인을 중심으로 한 생성 AI 기반 아트워크 사례를 발표한다. 고려대학교 박진호 교수는 XR과 AI 융합을 통한 초연결 콘텐츠의 가능성을 제시한다. 한편 이번 행사에는 에픽게임즈코리아, 유니티코리아, 메가존클라우드, HP코리아, 현대자동차, LG CNS 등 국내외 주요 기업과 연구진이 참여한다. 산업별 AI·3D 시각화 기술의 미래 방향성을 제시하며, 실무 적용 가능한 인사이트를 공유할 예정이다. 이번 행사를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “산학연 전문가가 함께 모여 AI와 3D 시각화 기술의 융합 가능성을 논의하는 자리가 될 것”이라며, “급변하는 산업 환경 속에서 혁신을 이끌어갈 유익한 기회가 될 것”이라고 밝혔다. 현재 코리아 그래픽스 2025 사전등록 이벤트가 진행 중이다. 

코리아 그래픽스 컨퍼런스 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!       코리아 그래픽스 2025 아젠다 AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래 1일차(9월 11일) - 디지털 트윈 & 3D 시각화 1. [기조연설] 디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인-제조의 미래 / 한양대학교 현경훈 교수 2. 리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템 / 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트 3. AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례 / HP코리아 차성호 이사 4. AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술 / 에스엘즈 정재헌 대표 5. Unity Asset Manager로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업 / 유니티코리아 김현민 Senior Solutions Engineer 6 CAD와 Unity의 만남: 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신 / 메가존클라우드 홍동희 Unity 유닛 Tech 그룹장 7. AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성  방안 및 적용 솔루션(CADian AI-CAD) 소개 / 캐디안 한명기 상무 8. 모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래 / 이노시뮬레이션 이지선 CTO 2일차(9월 12일) - AI 비주얼 트렌드 & 응용 1. [기조연설] AI 시대, 그래픽 디자인 방식의 패러다임 변화와 혁신 사례/ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수 2. 언리얼 엔진을 활용한 제조 SW 개발의 신속한 프로토타이핑 및 의사결정 / 현대자동차 신종호 책임 3. Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안 / LG CNS 이희재 팀장 4. 이미지부터 3D까지: 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작 / 아이스케이프 조세희 대표 5. 크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용과 바이브 코딩 / AI팩토리 김태영 대표 6. AI 툴로 구현하는 나만의 비주얼 세계: 실무 적용과 아트워크 융합 사례 / IUM SPACE 이윰 대표 7. [기조연설] XR과 인공지능의 만남: XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래 / 고려대학교 박진호 교수

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 한양대학교 미래자동차학과 및 AI 및 디지털 트윈 기반 설루션 기업인 아이브이에이치(iVH)와 자율주행 시뮬레이션 및 다물체 동역학 기반 차량 해석 분야의 기술 협력 강화를 위한 산학협력 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 헥사곤은 이번 협약을 통해 자율주행 시뮬레이션 설루션 버추얼 테스트 드라이브(Virtual Test Drive : VTD)와 다물체 동역학 기반 시뮬레이션 설루션 아담스(Adams)를 한양대학교에 제공할 예정이다. 양 기관은 이를 기반으로 산업 수요에 부합하는 공동 연구와 학술 행사를 추진하고, 실습 중심의 교육과정 운영과 인재 양성 프로그램 연계를 통해 VTD와 아담스에 대한 실질적 운용 역량을 갖춘 전문 인재를 양성하기 위한 방안을 함께 모색해 나갈 계획이다. VTD는 복잡한 도로 및 철도 기반 인프라를 가상 환경에서 구현하고, 다양한 교통 시나리오와 센서 시뮬레이션을 정밀하게 재현할 수 있는 통합 시뮬레이션 플랫폼이다. 자율주행 시스템의 개발, 테스트, 검증 과정 전반에 필수적인 가상 테스트 환경을 제공하며, 실제 주행 환경을 대체할 수 있는 시뮬레이션 기능을 갖추고 있다. 아담스는 차량 동역학, 내구성, 소음 및 진동 등 다양한 성능 요소를 실시간 시뮬레이션 환경에서 통합적으로 분석할 수 있는 도구로, 협업 기반 설계와 데이터 중심 엔지니어링을 지원한다. 이는 초기 단계에서 시스템 수준의 설계 검증을 가능하게 하여 제품 개발 효율을 높이고 비용을 절감하는 동시에, 고성능 컴퓨팅 환경에서도 대규모 시뮬레이션을 효과적으로 처리할 수 있다. 헥사곤과 한양대학교는 자율주행, 디지털 트윈, 스마트 모빌리티 등 빠르게 변화하는 산업 요구에 선제적으로 대응하기 위해 정기적인 기술 교류 및 프로젝트 기반 협력을 통해 실무 중심의 연구·교육 생태계 조성을 함께 추진해 나갈 방침이다.     한양대학교 미래자동차학과의 윤영두 학과장은 “첨단 자율주행 및 차량 동역학 기술에 특화된 헥사곤의 시뮬레이션 설루션을 교육과 연구 현장에 도입함으로써 학생들에게 글로벌 수준의 실무 환경을 제공할 수 있게 되어 기쁘다”면서, “현장과 연계된 기술 경험을 통해 미래형 모빌리티 인재를 체계적으로 양성해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 헥사곤 D&E 사업부 채널세일즈그룹의 홍흥섭 본부장은 “한양대학교와의 협약은 단순한 기술 공급을 넘어, 연구 및 교육 생태계 속에서 실제 산업 현장의 문제를 함께 해결하는 협업 모델로 이어질 것”이라며, “앞으로도 자사의 시뮬레이션 기술과 산업 전문성을 기반으로 대학 및 교육 기관과의 산학 협력을 지속 확대해 나가겠다”고 전했다.

앤시스코리아가 대학생 및 대학원생 대상의 시뮬레이션 경진대회인 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지 2025’를 진행했다고 밝혔다.   ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지’는 장래 엔지니어를 희망하는 대학생 및 대학원생을 위해 앤시스코리아가 기획한 아카데믹 경진대회다. 참가자는 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어 중 하나 이상을 활용해 기술적인 문제를 해결하는 과제를 수행하고, 수상자는 다양한 특전을 제공받는다.   앤시스코리아가 주최한 첫 번째 경진대회인 올해 대회에는 카이스트, 고려대학교, 연세대학교, UNIST(울산과학기술원), 한국공학대학교, 중앙대학교, 한양대학교, 건국대학교, 전북대학교, 국민대학교, 이화여자대학교, 세종대학교, 서울시립대학교, 서강대학교, 숭실대학교, 성균관대학교, 동국대학교 등 국내 여러 대학교에서 참여했다. 최종적으로 사전신청 98팀, 예선 참여 51팀 그리고 본선 진출 12팀을 기록했다.   지난 7월 9일 서울 포스코타워 역삼에서 진행된 본선은 앤시스코리아 박주일 대표와 강태신 전무의 환영사로 막을 올린 뒤 12개의 본선 진출 팀이 각각 15분씩 자신들의 연구 결과에 대한 발표를 이어갔다. 참가자들은 시뮬레이션을 활용해 해결할 수 있는 다양한 주제에 대해 참신하면서도 완성도 높은 해답을 제시했다는 것이 앤시스코리아의 설명이다.     대상은 성균관대학교 기계공학과 에너지공학연구실 SAVE 팀(강우석, 하선교, 구윤하)에게 돌아갔다. SAVE 팀은 난이도 있는 과제에 대해서 다양한 소프트웨어를 적용해 실측과도 부합하는 결과를 만들었으며, 많은 UDF로 개발을 통해 노하우를 녹여낸 우수한 과제를 선보였다. 대상을 수상한 성균관대학교 SAVE 팀에게는 장학금 300만 원과 앤시스코리아 3개월 인턴십, 오는 9월 개최될 시뮬레이션 콘퍼런스 ‘앤시스 시뮬레이션 월드 코리아 2025’에서 발표자로 나설 기회가 주어진다. 이외 최우수 혁신상 수상 세종대학교 Linkers 팀(정유철, 이종현, 김의찬)과 우수 해석상 수상 서강대학교 진동제로 팀(김도영, 김지우, 박준하), 동양미래대학교 팀(최혜원, 김정현, 장연서), 경상국립대학교 DietDrone 팀(고다완, 권동현, 이동원)도 장학금 총 250만 원을 나누어 받게 됐다. 앤시스코리아 박주일 대표는 “처음으로 개최한 대회임에도 불구하고 뛰어난 역량의 대학생, 대학원생 여러분들이 많이 참여해 주신 덕분에 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지 2025’를 성공적으로 마무리할 수 있었다. 관심을 가져 주신 모든 분들께 다시 한번 깊이 감사드린다”면서, “앤시스코리아는 앞으로도 엔지니어를 지망하는 미래의 인재들이 자신들의 역량을 꽃피우고 또 실무 환경에서 활약하는 기반을 마련할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다.

MBSE를 위한 아키텍처-1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (2)   지난 호에서는 MBD(모델 기반 개발)의 성과를 높이기 위한 아키텍처 모델과 1D 모델의 체계적인 연계 방안을 소개했다. 이번 호에서는 실제 모델 구축 및 설계 사례를 살펴 본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   1D 모델 구축 및 설계 사례 여기에서 소개할 사례는 의료용 기기 침대에 대한 설계 및 모델링 프로세스를 설명하기 위한 것으로, 실제 의료 현장에서 사용되는 환자 이송 및 자세 조절 장치를 대상으로 한다. 핵심 목적은 현재 사용 중인 기기의 성능을 유지하면서 제조 및 운영 비용을 절감하고, 유지 보수가 용이한 형태로 개선하는 것이다. 이를 위해 시스템 아키텍처 구성, 서브시스템 모델링, 제어기 설계 및 가상시험 환경 구성이 유기적으로 통합되어 있다.(그림 1)   그림 1. 기구 및 1D 모델 프로세스를 의료 기기용 침대 설계에 적용한 예   시스템 구성 및 작동 원리는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있다. 침대 위의 사람이 눕는 구조물이며, 움직임은 없지만 시스템의 하중 요소로 작용한다. 침대 본체에 사람을 지지하고 구동장치 및 제어기와 연결되어 상하 혹은 기울기 방향으로 조정 가능하다. 기어 풀링 벨트와 풀리 시스템은 침대의 움직임을 유도하는 메커니즘으로, 전기 모터에 의해 회전되는 벨트가 기어와 연결되어 침대 위치를 조정한다. 가이드 및 가이드 롤러는 침대의 직선 이동을 유도하며 안정적인 동작을 보장한다. 구동 축은 모터의 회전력을 벨트에 전달하는 역할을 수행하며, 전체 시스템의 동적 응답에 큰 영향을 미친다. 1D 모델링 및 제어 시스템에서 1D 모델 구축은 전체 시스템의 성능 예측 및 최적화를 위해 매우 중요하다. 이 사례에서는 물리 기반 모델을 활용하여 다음과 같은 서브 시스템 모델이 구축되었다. 모터 구동부 모델은 전기 모터, 기어 감속기, 벨트 구동 시스템 등으로 구성되며, 목표 위치에 따라 침대의 이동을 정밀하게 제어한다. 서브 블록도에서는 입력되는 타겟 각도와 실제 위치 간의 오차를 계산하고, 이를 보상하기 위한 PID 제어기가 설계되어 있다. 침대 이동 메커니즘 모델은 침대의 기계적 운동은 벨트 풀리 시스템을 통해 직선 운동으로 전환되며, 이에 따른 침대 위치 및 속도 응답을 시간 함수로 시뮬레이션할 수 있다. 모델에서는 각 구성 요소의 질량, 감쇠, 스프링 상수 등의 파라미터가 반영되어 있으며, 실제 작동 중 발생할 수 있는 진동 및 불안정 현상까지도 반영할 수 있다. 제어기 및 인터페이스 모델은 사용자 인터페이스를 통해 목표 위치를 입력하면, 제어기 블록은 이를 기준으로 모터에 신호를 출력하여 실시간 제어가 가능하다. 시뮬레이션을 통해 피드백 루프의 안정성과 응답 속도를 사전에 검증할 수 있다. 이 사례에서 설계 및 개발 목표는 비용 절감을 위해 기존 장비에 비해 구조 및 부품 단순화로 제조 비용과 유지보수 비용을 줄이는 것이다. 또한 성능 유지 및 개선을 위해서 사람의 체중, 운동 속도, 반응 속도 등의 다양한 작동 조건 하에서도 기존 수준 이상의 성능을 확보하는 것이다. 검증 기반 설계에서 실제 제품 제작 이전에 가상 시뮬레이션을 통해 문제점을 사전에 파악하고 설계 품질을 높이는 것을 가능하게 한다. 이 사례는 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)와 MBD의 통합 적용을 통해 실제 의료기기 설계 과정의 효율화와 성능 개선을 동시에 달성할 수 있음을 보여준다. 다양한 시스템 구성요소 간의 상호작용을 정량적으로 모델링하고 이를 기반으로 제어기 설계 및 성능 검증을 수행함으로써, 제품 개발 초기 단계에서부터 신뢰성 있는 설계를 유도할 수 있다.   내부 블록 다이어그램과 파라미터 다이어그램의 연계 시스템 모델링 및 시뮬레이션 기반의 설계 환경에서는 기능적 구성요소 간의 상호작용과 함께, 각 구성요소에 영향을 주는 매개변수(parameter)의 정의와 연계가 매우 중요하다. 이 사례에서는 내부 블록 다이어그램(IBD)과 파라미터 다이어그램을 연계하여, 시스템 구성요소 간의 구조적 연계와 수치적 특성 연계를 동시에 파악할 수 있는 방법을 설명한다.    그림 2. 의료 기기용 침대 설계를 위한 내부 블록 다이어그램과 파라미터 다이어그램   <그림 2>의 내부 블록 다이어그램은 ‘Belt Side Speed Analysis System’이라는 롤러 기반 시스템의 내부 구성 요소 간 상호작용을 시각화한 것이다. 시스템은 다음과 같은 주요 하위 블록으로 구성되어 있다. upport roller/mechanic roller는 롤러 메커니즘으로서, 회전을 통해 동력을 전달하거나 속도를 제어한다. roller/guide/clutch 등은 기계적 서브시스템의 구성요소이며, 각 요소는 물리적으로 연결되어 동작한다. speed_ change 블록은 속도 변화 조건을 반영하는 부분으로, 시뮬레이션에서 조건부 동작을 정의한다. controller는 전체 시스템의 제어 역할을 수행하며, 클러치나 롤러의 동작을 조정한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

MBSE를 위한 아키텍처-1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1)   제조산업에서 설계 효율 향상과 개발 기간 단축을 위해 모델 기반 개발(MBD)을 적극 도입하고 있지만, 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계 부족으로 인해 개발 단계에서 모델의 실질적인 활용과 의사결정 지원이 어려운 경우도 많다. 이번 호에서는 MBD의 성과를 높이기 위한 아키텍처 모델과 1D 모델의 체계적인 연계 방안을 제시하고, 이를 통한 설계 효율 및 개발 정확성 향상의 전략적 방향을 살펴본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   최근 제조산업은 제품의 개발 기간 단축과 다품종 생산이라는 트렌드에 대응하기 위해 개발의 효율성을 극대화하고 반복 설계를 최소화하는 방향으로 변화하고 있다. 이러한 흐름 속에서 모델 기반 개발(Model-Based Development : MBD)은 이미 많은 제조업체가 적극 추진하고 있으며, 이를 통해 설계 초기부터 제품의 동작을 예측하고 최적화할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 그러나 모델 기반 개발을 도입하고 실제로 모델을 구축했음에도 불구하고, 현업에서 모델이 제대로 활용되지 못하는 경우가 많다. 이는 구축된 모델이 단지 형식적으로 존재할 뿐, 제품 개발의 맥락 속에서 아키텍처적, 1D적 연결성을 갖추지 못해 실질적인 의사결정과 개발 단계에서 활용되지 못하고 있기 때문이다. 즉, 원래 의도한 목적이나 아키텍처적 요구와 연계되지 않은 모델이기 때문에, 사용자는 해당 모델이 ‘내 일에 어떻게 쓰이는지’를 이해하지 못하고 거리감을 느끼는 것이다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 아키텍처 모델과 1D 모델을 유기적으로 연계하고, 이를 기반으로 아키텍처 요구사항을 구체화할 수 있어야 한다. 아키텍처 모델이란 제품의 구조, 기능, 물리적 메커니즘 등 아키텍처적 개념을 설명하는 모델이며, 1D 모델은 이러한 개념을 수학적으로 해석하고 시뮬레이션 가능한 형태로 정형화한 것이다. 따라서 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계는 제품 개발의 전체 V자 프로세스에서 핵심 역할을 하며, 상호보완적으로 작용하여 제품 성능 검증 및 요구사항 만족 여부를 평가하는 데 기여한다.   그림 1. 아키텍처 모델 – 1D 모델 연계   <그림 1>은 이러한 개념을 시각적으로 설명한다. 초기의 아키텍처 설계 단계에서 아키텍처 요구와 구조를 정의한 뒤 이를 바탕으로 1D 모델이 생성되고, 시뮬레이션 및 해석을 통해 결과를 도출하며, 이 결과는 다시 상위의 아키텍처 요구사항에 대한 검증으로 이어진다. 이처럼 상향식-하향식 피드백 루프를 통해 아키텍처 모델과 1D 모델이 반복적으로 연계되어야 진정한 의미의 모델 기반 개발이 실현될 수 있다. 특히 설계자와 개발자는 1D 모델은 제품을 해석하고 튜닝하는 강력한 도구라고 인식하지만, ‘왜 이 설계를 했는가’, ‘서브시스템 간 구조는 어떻게 되는가’, ‘요구사항은 어떻게 충족되는가’와 같은 질문에는 답하지 못한다. 그 해답을 주는 것이 바로 아키텍처 모델(MBSE)이며, 이 두 모델을 연결해야만 설계의 정확성, 추적성, 협업성이 동시에 확보된다.   다양한 유형의 아키텍처적 측정 간의 관계   그림 2. ISO/IEC 15288 System Life Cycle Technical Processes & Life Cycle   ISO/IEC 15288(그림 2)은 시스템 수명주기 전반에 걸친 아키텍처 프로세스의 흐름과 체계를 정의한 국제 표준이다. 특히 이 표준은 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE) 관점에서 시스템 개발 활동을 구조화한 것으로, 시스템 수명 주기(V 모델)를 기반으로 요구 분석, 설계, 검증 및 확인, 유지보수 등 각 단계의 아키텍처적 활동과 그 상호 관계를 정립한다. 시스템 엔지니어링 활동을 통해 성공적인 시스템을 구축하기 위해서는 다양한 아키텍처적 성과 지표와 측정 지표가 필요하며, 이를 통해 시스템의 목표 달성 여부를 판단할 수 있다. 대표적인 지표로는 다음과 같은 세 가지가 있다. MOE(Measure of Effectiveness, 효과성 측정지표)는 시스템이 실제 운용 환경에서 얼마나 효과적으로 임무를 수행할 수 있는지를 평가하는 지표로, 주로 고객 요구사항이나 운용 목표 달성 여부에 초점을 맞춘다.  MOP(Measure of Performance, 성능 측정지표)는 시스템의 성능 수준을 수치적으로 정량화한 것으로, 설계 명세나 요구된 성능 기준을 얼마나 충족하는지를 평가한다.  TPM(Technical Performance Measure, 아키텍처 성과 측정지표)은 개발 과정 중 아키텍처 적인 목표 도달 여부를 지속적으로 모니터링하고 예측하는 데 사용되는 지표로, 시스템 개발 리스크를 조기에 식별하고 관리하는 데 활용된다. 이러한 측정 지표는 예측 차이나 실측 차이를 바탕으로 비교 분석할 수 있으며, 시스템 개발 단계에서 시스템의 위험 요인에 대한 조기 탐지와 개선 대책의 선제 적용이 가능하도록 지원한다. 이는 곧 사업의 비용 효율성 제고와 일정 준수에 기여하며, 전체 수명주기 동안 긍정적인 영향을 유도할 수 있다.  <그림 2>는 ISO/IEC 15288의 V-모델과 아키텍처적 측정 지표가 어떻게 연계되는지를 보여준다. 요구사항 도출과 검증, 설계와 확인 간의 대응 관계를 통해 아키텍처적 활동이 체계적으로 연결되며, 수명주기 전체에서 MOE, MOP, TPM이 통합적으로 작동하여 아키텍처적 리스크를 관리하고 시스템의 성공적인 구현을 가능하게 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 프로세스의 변화를 이끄는 MBD   MBD(모델 기반 개발)는 자동차 업계에서 화제가 되고 있는 가상 시뮬레이션이다. 기존의 방식보다 비용 절감과 개발 공정의 단축을 실현할 수 있다. MBD는 자동차 업계를 중심으로 제조 현장에서 주목을 받고 있는 개발 방법이다. 이번 호에서는 MBD의 정의, MBD의 중요성 및 CAE와의 차이, MBD의 장점과 단점을 설명한다.    ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   MBD는 ‘모델 기반 개발’ MBD(Model Based Development)는 컴퓨터에 현실과 동일한 모델을 만들고 개발 및 검증하는 방법이다. 가상 시뮬레이션에 의해 개발의 효율화를 실현할 수 있다. 종래의 개발이나 검증에서는 종이의 사양서를 확인하면서 설계하고 완성 후에 사양서를 보면서 검증하는 사이클이었지만, MBD는 매트랩(MATLAB), 시뮬링크(Simulink) 등의 소프트웨어를 사용해 컴퓨터 상에 ‘움직이는 사양서’라고 불리는 모델을 만들고 개발과 검증을 동시에 진행한다. 매트랩과 시뮬링크의 차이점은 다음과 같다. 매트랩 : 수치 계산이나 데이터 해석 등에 적합 시뮬링크 : 시뮬레이션이나 테스트 환경 구축 등에 적합 MBD에서 제어 장치 및 제어 대상을 모델화하여 그 모델에 기반한 개발을 수행하는 기법으로, 매트랩/시뮬링크를 이용한 모델을 작성하고 검증하는 프로세스를 <그림 1>에 나타낸다.   그림 1. 매트랩/시뮬링크를 이용해 모델을 작성하고 검증하는 프로세스   따라서 지금까지의 개발 방법과 달리 제품을 만들지 않고 검증할 수 있게 되므로, 테스트나 분석을 여러 번 반복하여 품질 향상으로 연결된다. 또한 검증에 소요되는 비용과 비용을 줄일 수 있다는 것도 큰 장점이다.(그림 2)   그림 2. 모델 기반 개발 프로세스   MBD는 주로 자동차 업계 등에서 중요시되고 있는 개발 방법 실제로 자동차를 만들어 검증을 반복하면 막대한 비용이 들기 때문에, MBD로 업무를 진행하고 있는 케이스는 적지 않다. 또한 자동차 업계뿐만 아니라 항공 업계와 우주 산업, 의료 기기, 산업용 로봇 등에서도 도입되고 있다. 요즘에는 자율 운전이나 환경에 대한 배려 등 니즈의 변화나 다양화가 진행되고, 자동차의 제조도 복잡해지고 있다. 경쟁사보다 뒤떨어지지 않도록 개발 사이클을 가속화하는 것도 드물지 않다. 배기가스 규제 등을 클리어할 필요도 있다. 이러한 배경으로 비용 절감과 개발 프로세스의 단축화를 실현할 수 있는 MBD는 주목을 받고 있다. 한편, MBD가 맞지 않는 분야도 있다. 예를 들어, 스마트폰의 앱이나 오피스 워크에서 이용하는 소프트웨어 등 제어를 수반하지 않는 소프트웨어 개발에는 적합하지 않다. MBD는 실제 기계의 품질 향상과 시스템 안전을 위해 효과적이지만, 이러한 소프트웨어는 실제 기계가 필요하지 않기 때문이다.   CAE와의 차이 MBD는 컴퓨터에서 검증을 수행하는 CAE(Computer Aided Engineering)와 유사한 기술이지만, 각각의 사용 목적이 다르다. CAE의 경우 온도나 진동 등에 변화를 더해 시뮬레이션하는 방법이지만, MBD는 모델을 활용해 제품의 타당성을 검증한다. 엄밀히 말하면 개발 시점에서 CAE를 적용하고 품질 향상과 개발 기간을 단축하는 것이 MBD이다. CAE는 시뮬레이션하고 설계에 피드백하기 때문에 설계의 업스트림에 위치하지 않는다.   MBD에는 다양한 이점이 있음 MBD의 주요한 이점은 개발 단계에서 시뮬레이션을 할 수 있고 개발 기간을 줄일 수 있다는 것이다. 여기에서는 MBD의 장점을 자세히 살펴본다.   즉시 시뮬레이션 가능 MBD의 장점은 기존 개발 프로세스보다 조기에 시뮬레이션을 할 수 있다는 것이다. MBD는 종이의 사양서가 아니고, 움직이는 사양서가 되는 모델을 만들어 개발도 검증도 곧바로 행할 수 있다. 모델을 작성함으로써 기존의 방식으로 필요했던 시뮬레이션에 걸리는 공수가 줄어들어 횟수를 늘려 품질 향상으로 이어질 것이다. 또한, 시뮬레이션에 관여하는 인건비를 줄일 수 있는 메리트도 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.