가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의  이해와 핵심 전략 (7)   최근의 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) 환경은 개별 도구를 연계하던 전통적 방식에서 벗어나, 요구사항부터 시뮬레이션, 형상 관리까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리하는 ‘디지털 스레드’ 기반의 통합 환경으로 진화하고 있다. 이번 호에서는 모델링 도구인 ‘랩소디(Rhapsody)’와 ‘카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)’의 특징을 살펴보고, 효율적인 설계 환경 구축 전략을 짚어본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   모델링 도구 여기에서는 모델링 도구로서 랩소디(Rhapsody)의 특징과 기능을 간단하게 소개하고 있으며, 특히 시스템 아키텍처 설계와 모델 일관성 유지에 있어 랩소디가 어떤 역할을 수행하는지를 설명한다. IBM의 랩소디는 UML 및 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로, 아키텍처 모델을 통해 시스템 설계 정보를 저장할 수 있는 동적인 데이터베이스 구조를 제공한다. 사용자가 정의한 각 모델 객체(예 : 블록, 컴포넌트 등)는 한 번 정의되면 그것이 표현되는 모든 다이어그램 상에서 동일한 특성과 속성을 유지한다. 이를 통해 전체 모델의 일관성과 추적성이 자연스럽게 보장된다. 또한 랩소디는 요구사항과 직접 연계된 설계 모델을 지원함으로써, 요구사항-설계 간의 정합성 확보를 용이하게 한다. 이를 통해 설계 변경이 요구사항과의 연동 하에 즉시 반영될 수 있어, 시스템 개발 전 과정에서 신뢰성 있는 모델 기반 설계를 실현할 수 있다. 결과적으로, 랩소디는 다양한 UML/SysML 도구 중 하나로, 특히 복잡한 시스템의 모델링, 시뮬레이션, 코드 생성까지 연결 가능한 통합 모델링 환경을 제공한다.   랩소디 보기   그림 1. 랩소디 도구의 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소   <그림 1>은 랩소디 도구 환경을 보여주며, 시스템 모델링 또는 소프트웨어 모델링을 수행할 때 사용되는 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소를 설명하고 있다. 랩소디 보기는 사용자가 랩소디에서 모델을 어떻게 시각적으로 확인하고 조작하는지를 이해하는 데 중점을 둔다. 전체 인터페이스 구성은 랩소디가 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계를 위한 도구로, 브라우저 영역과 그리기 영역 등의 주요 영역으로 구성되어 있다. <그림 1>의 화면 왼쪽에는 브라우저 영역(Browser View)이 위치해 있다. 이 영역은 프로젝트 내에 정의된 모든 요소를 계층적 트리 구조로 정리하여 보여주며, 클래스, 패키지, 상태도, 시퀀스 다이어그램 등 다양한 모델링 요소를 탐색하고 선택할 수 있다. 사용자는 이 영역에서 모델 구조를 확인하고, 필요한 항목을 선택하여 편집 창으로 열 수 있다. 주로 사용하는 항목은 모델 구성요소(예 : 클래스, 컴포넌트, 상태 등)이다. 설계 계층 구조는 각 요소의 속성 및 동작이 연결되어 있다. <그림 1>의 화면 오른쪽에는 그리기 창(Drawing Window)이 위치하며, 사용자가 실제로 다이어그램을 작성하고 편집하는 작업 공간이다. 이 영역은 선택된 모델 요소의 시각적 표현을 위한 공간으로, 예를 들어 상태 다이어그램, 블록 다이어그램, 시퀀스 다이어그램 등을 작성하고 구성 요소 간의 연결 관계를 설정할 수 있다. 사용자의 활동 예는 상태 전이 정의, 신호 흐름 연결, 동작 논리 시각화, 모델 요소 간 연결 구성이 있다. 랩소디는 모델 탐색과 시각적 설계를 동시에 지원하기 위해 좌측 브라우저 영역과 오른쪽 그리기 창을 중심으로 UI(사용자 인터페이스)를 구성하고 있으며, 이를 통해 사용자는 설계 구조와 논리를 직관적으로 접근하고 조작할 수 있다. 이와 같은 인터페이스는 SysML, UML, 자동차 및 항공 우주 분야의 MBD 등 다양한 모델링 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.   랩소디 vs. 카메오 시스템 모델러 비교 IBM 랩소디와 카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)는 모두 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 두 도구는 설계 접근 방식, 사용자 인터페이스, 시뮬레이션 및 협업 방식에서 차별점이 존재한다. 도구의 철학과 접근 방식 : 랩소디는 임베디드 시스템 및 소프트웨어 개발에 특화된 도구로, 주로 상태 기반(state-based) 모델링과 코드 생성(code generation) 기능이 강력하다. UML 기반의 객체지향 소프트웨어 개발, 상태 머신 구현 등에 많이 활용되며, 특히 자동차, 항공, 방위 산업 등에서 많이 사용된다. 반면에 카메오 시스템 모델러(MagicDraw 기반)는 시스템 아키텍처 및 요구사항 중심 설계에 중점을 둔 MBSE 도구이다. RFLP(Requirement, Functional, Logical, Physical) 구조와 트레이스 기능이 강력하며, PLM·SPDM 시스템과의 통합이 잘 되어 있어 디지털 스레드 구축에 적합하다. 대부분의 대기업 MBSE 전환 프로젝트에서 선택되고 있다. 사용자 인터페이스 및 작업 구조 : 랩소디는 전통적인 IDE 스타일의 인터페이스(<그림 1>처럼 왼쪽 탐색기 + 오른쪽 다이어그램 편집기)를 가지고 있으며, 실시간 코드 시뮬레이션 및 상태 전이 구현에 용이하다. 카메오 시스템 모델러는 모델 요소 중심 탐색 트리, 다중 다이어그램 탭, 자동 연결 도우미, 속성 창 기반 작업이 잘 정비되어 있으며, 직관적인 GUI로 인해 다양한 다이어그램 작성이 빠르고 정확하게 이루어진다. 사용자 친화성이 높은 편이다. 시뮬레이션 및 해석 기능 : 랩소디에는 UML/SysML 상태 머신을 기반으로 한 Statechart Simulation이 내장되어 있어, 논리적 동작 검증이나 이벤트 시퀀스 분석에 유리하다. C/C++ 코드 생성 및 디버깅 기능도 내장되어 있어, 소프트웨어 통합 단계까지 연결하기 좋다. 카메오 시스템 모델러는 카메오 시뮬레이션 툴킷(Cameo Simulation Toolkit :CST)을 통해 SysML 모델의 시뮬레이션이 가능하며, 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram) + 수식 기반 계산 + 외부 FMU 연동을 지원한다. 특히 시뮬링크(Simulink), 모델리카(Modelica) 등과의 코시뮬레이션(co-simulation) 및 FMI 기반 연동이 강력하다. 협업 및 형상 관리 연동 : 랩소디는 RTC, ClearCase, GIT 등과 연계가 가능하지만, 협업 기능이 독립적으로 강력하지는 않다. 기업 내부 커스터마이징이 필요한 경우가 많다. 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드(Teamwork Cloud : TWC)라는 중앙 저장소 기반 협업 서버를 통해 모델 단위 버전 관리, 권한 제어, 변경 추적, 분기 관리(branching) 기능을 지원하며, 팀 단위 협업 및 모델 기반 리뷰에 적합하다. PLM, SPDM 및 외부 툴 연동 : 랩소디는 외부 연동이 상대적으로 제한적이며, 별도 게이트웨이 또는 커스터마이징이 필요하다. 카메오 시스템 모델러는 3D익스피리언스(다쏘시스템), 윈칠(PTC), 팀센터(지멘스) 등의 PLM 시스템과 연계가 용이하며, MBSE–PLM–SPDM 간의 디지털 연계(traceability)가 수월하게 이루어진다. 정리하면 랩소디는 코드 생성, 상태 머신 중심이고 카메오 시스템 모델러는 요구사항–기능–물리 구조 연계 중심이다. 사용 분야는 랩소디가 임베디드 소프트웨어, 제어 시스템에 사용되며 카메오 시스템 모델러는 시스템 아키텍처, MBSE를 총괄하는데 사용된다. 시뮬레이션에는 랩소디가 상태 기반 시뮬레이션에 사용되며, 카메오 시스템 모델러는 파라메트릭, 시퀀스, 코시뮬레이션이 가능하다. 협업 관점에서 랩소디는 RTC/파일 기반으로 이용되며, 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드 기반 모델 협업에 활용된다. 외부 툴과 연동은 랩소디는 제한적이며 커스터마이징이 필요하다. 반면에 카메오 시스템 모델러는 FMI, PLM, 시뮬링크 등과 강력하게 연동된다.    ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의  이해와 핵심 전략 (6)   복잡한 시스템 설계를 최적화하기 위해 시스템 모델링 언어인 SysML의 역할이 커지고 있다. 이번 호에서는 블록 정의 및 내부 블록 다이어그램을 통한 설계 애셋의 재사용성과 파라메트릭 모델을 활용한 검증 방법을 살펴본다. 또한 객체지향 시스템 엔지니어링 방법론인 OOSEM의 주요 개발 활동과 모델 요소 간의 연결 구조를 분석한다. 이를 통해 복잡한 요구사항을 체계적으로 관리하고 설계 일관성을 확보하는 통합적인 시스템 엔지니어링 접근법을 제시한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   블록 정의 및 사용   그림 1. BDD와 IBD에 의한 자동차의 ABS 시스템 예시(제동 시스템)   <그림 1>은 블록 정의 다이어그램(Block Definition Diagram : BDD)과 내부 블록 다이어그램(Internal Block Diagram : IBD)의 관계를 SysML 모델링에서의 블록 정의와 사용(Definition and Usage) 개념을 설명하는 것이다. 특히 시스템 모델에서 정의(definition)와 사용(usage)의 구분이 어떻게 나타나는지를 자동차의 ABS 시스템(제동 시스템) 예시를 통해 직관적으로 설명하고 있다. BDD는 시스템 구성 요소를 정의(definition 또는 type)하는 다이어그램이다. 여기서 블록은 하나의 설계 단위 또는 유형으로 간주되며, 그 자체로는 구현이 아닌 속성, 인터페이스, 동작 등을 기술한다. 예를 들어 Anti-Lock Controller는 하나의 중심 블록으로 정의되어 있고, Traction Detector(d1), Brake Modulator(m1), Sensor(s1)와 같은 하위 블록과 구조적 관계를 가진다. 이들 블록은 각각 독립적으로 정의된 타입이며, 다른 시스템에서도 재사용이 가능하다. Definition에서 Block은 하나의 유형(type)이며 속성, 동작, 포트 등을 정의하여 여러 콘텍스트에서 재사용된다. 연결 방식은 관계 선(연결 구조) 위주로 나타낸다. IBD는 정의된 블록을 특정 콘텍스트에서 사용하는 방식을 나타낸 다이어그램으로 정의된 블록의 실제 사용/구현 구조 표현이다. 여기서는 AntiLock Controller 블록의 내부를 구성하는 part(사용 인스턴스)들이 나타난다. Part(인스턴스 또는 역할)로 모델 내부 특정 위치에 배치된다. 연결방식은 포트와 커넥터로 물리적/논리적 인터페이스로 구성한다. 예를 들어 s1:Sensor, d1:Traction Detector, 102 · m1:Brake Modulator는 모두 정의된 블록을 특정 역할(역할/파트)로 사용하는 형태이다. 각 파트는 인터페이스 포트(c1, c2)를 통해 상호 연결되며, 모델 내 실제 연결 구조를 명시한다. Usage에서 Part는 정의된 블록의 사용 인스턴스이며 특정 콘텍스트에서 기능 역할로 배치되며 블록에 의해 타입(Type)이 지정되며 역할(role) 또는 구성요소(instance)로도 불린다. 또한 <그림 1>은 모델 기반 시스템 설계에서 중요한 개념인 정의와 사용의 분리(separation of definition and usage)를 설명하고 있다. 정의된 블록은 단일 설계 요소로서 명세되고, 이를 다양한 콘텍스트에서 조합하여 모듈화, 재사용성, 유연한 시스템 확장이 가능해진다. SysML에서 BDD와 IBD는 각각 설계와 구성, 추상화와 구현을 잇는 핵심적인 다이어그램으로 활용된다.   매개변수 - 구속조건 정의 및 사용   그림 2. 매개변수 간의 수학적 관계와 제약 조건의 정의 및 실제 시스템 모델에 적용 방법   <그림 2>는 SysML 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram)을 활용하여 매개변수(변수) 간의 수학적 관계와 제약 조건(구속조건)을 정의하고, 이를 실제 시스템 모델에 적용(usage)하는 방법을 보여준다. 실제로 매개변수와 구속조건 정의 및 사용으로 시스템의 무게 조건을 예로 들어 설명하고 있다. 구속조건 정의(Constraint Definition)의 BDD 부분은 모델링된 제약 조건을 정의한 것이다. 이 영역에서는 다음 두 개의 제약 블록(constraint block)이 정의되어 있다. Total Weight는 수식 wt = Σw로 정의되어 각 구성 요소의 무게를 모두 더하여 총 무게를 계산하는 수식이다. 입력 매개변수는 wi(각 구성 요소의 무게들)과 결과로 wt(총 무게)를 나타낸다. Max Weight는 수식 result = (wt<2000 Ton)이며 총 무게가 2000톤 미만인지 여부를 판단한다. 결과는 불린(boolean) 타입으로 반환(true 또는 false)된다. 이 두 제약 블록은 상위 분석 블록인 Ship Weight Analysis에 속하며, 전체 시스템에서 무게 제한 분석을 수행하기 위한 논리적 조건으로 사용된다. 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram)은 앞에서 정의한 제약 조건들을 Ship Weight Analysis 블록에 실제 적용한 예시이다. 이 다이어그램에서는 다음과 같은 구성으로 모델이 연결되어 있다. wt는 Total Weight 제약 블록이며 입력 값으로 w1, w2, w3가 연결되며 각각 ship.weight, cargo.weight, ammo.weight와 연결되어 전체 무게를 계산한다. Mw는 Max Weight 제약 블록이며 앞에서 계산된 총 무게 wt를 입력으로 받아 그것이 2000톤 미만인지 여부를 결과로 피드백한다. 이 다이어그램에서 사용된 두 제약 블록은 «usage» 관계로 상단의 BDD에서 정의된 constraint block을 참조하고 있으며, 결과적으로 시스템 설계 모델에 제약을 수학적으로 통합하는 구조이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

매스웍스가 오는 4월 7일 서울 코엑스에서 ‘매트랩 엑스포 2026 코리아’를 개최한다. 올해로 22회를 맞이한 이번 행사는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 사용자들이 최신 기술 트렌드를 확인하고 실제 생산 환경의 활용 사례를 공유하는 기술 콘퍼런스다. 이번 행사는 엔지니어와 연구자 등 기술 리더를 위해 워크플로 개선과 설계 품질 향상을 위한 실용적인 인사이트를 제공한다. 5개 기술 트랙과 30개 이상의 세션으로 구성했으며, 인공지능(AI), 무선, 항공우주 기술을 다루는 마스터 클래스 세션을 통해 참석자의 전문성 향상을 지원한다.     기조연설은 매스웍스의 사미르 M. 프라부(Sameer M. Prabhu) 인더스트리 부문 이사가 맡는다. 프라부 이사는 ‘임베디드 인텔리전스 : 엔지니어링 설계에서 AI의 미래’를 주제로 발표한다. 그는 AI가 모델링, 시뮬레이션, 검증, 배포 등 엔지니어링 전반의 워크플로를 어떻게 변화시키는지 집중 조명할 예정이다. 또한 최신 매트랩과 시뮬링크의 기능을 소개하며, 개발 생산성을 높이는 AI 기반 엔지니어링 워크플로를 라이브 데모로 시연한다. 국내 주요 기업의 프로젝트 경험도 소개된다. 삼성전자, 현대자동차, LG에너지솔루션, HL만도 등은 전동화, 자율주행, 배터리 시스템, 차량 소프트웨어 개발 분야에서 매트랩과 시뮬링크를 활용해 복잡한 과제를 해결한 사례를 발표한다. 한국전자통신연구원(ETRI) 이문식 본부장은 고객 기조연설을 통해 6G 위성 통신 기술 트렌드와 차세대 무선 시스템 전망을 제시한다. 기술 파트너사들과의 협력 체계도 눈여겨볼 대목이다. 퀄컴, 벡터코리아, 이노엑스, PTC, NI, 벡호프, UL솔루션즈 등은 ▲AI 기반 개발 워크플로 ▲배터리 및 전동화 시스템용 예측 모델링 ▲자율주행 분산 시뮬레이션 ▲디지털 트윈 기반 무선 네트워크 검증 등의 주제로 전시 공간에서 통합 설루션을 선보인다. 행사에서는 산학 협력의 성과도 공유한다. 서울대학교와 한양대학교 등 8개 주요 대학의 학술 포스터 세션이 열리며, 한양대 RACE 팀이 제작한 포뮬러 스튜던트(Formula Student) 전기 경주차도 현장에 전시된다. 매스웍스코리아의 박주일 사장은 “이번 행사는 AI가 현대 엔지니어링의 핵심으로 자리 잡는 흐름 속에서 엔지니어를 지원하기 위한 매스웍스의 노력을 보여주는 자리”라면서, “AI 기반 엔지니어링과 모델 기반 설계가 조직의 혁신 속도를 높이고 기술적 과제를 해결하는 데 기여하는 과정을 확인할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (5)   이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 핵심 언어인 SysML의 정의와 역할을 설명한다. SysML은 기존 문서 중심 방식의 한계를 극복하기 위해 복잡한 시스템을 시각화하고 설계 일관성을 유지하며, 모델리카(Modelica)와의 연동을 통해 수치 해석 및 검증 능력까지 제공한다. 결과적으로 SysML은 요구사항 정의부터 물리적 검증까지 전체 과정을 유기적으로 통합하여 가상 제품 개발의 생산성을 높이는 데에 기여한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   SysML이란 SysML(Systems Modeling Language)은 시스템을 대상으로 한 그래픽 모델링 언어로, UML(Unified Modeling Language)을 기반으로 확장하여 개발된 것이다. SysML은 OMG(Object Management Group), INCOSE(International Council on Systems Engineering), 그리고 ISO STEP AP233(시스템 엔지니어링 데이터 교환 표준)의 요구사항을 반영한 엔지니어링 RFP(Request for Proposal)에 따라 만들어졌으며, UML 2.0의 하위 집합을 기반으로 하되, 시스템 모델링에 특화된 확장 기능을 포함하고 있다. 즉, UML의 한 프로파일(profile)이면서도 시스템 중심 기능이 강화된 언어이다. SysML은 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 입력/출력, 절차 및 설비 등 복합적인 요소를 포함하는 시스템을 요구, 분석, 설계, 검증, 검증 및 검토(V&V) 등 전 과정에 걸쳐 모델링할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 복잡한 시스템을 시각적으로 표현하고, 다양한 구성요소 간의 관계를 추적할 수 있다. 또한, SysML은 XML 기반 메타데이터 교환(XMI)을 통해 다른 모델 및 데이터 시스템과의 연동을 지원하며, 국제 표준인 AP233의 진화 과정과도 연계되어 있다. 이러한 상호운용성과 표준성은 SysML이 시스템 모델 중심 개발(model-driven SE)을 위한 핵심 언어로 자리매김하게 된 중요한 배경이다. 결론적으로, SysML은 전통적인 문서 중심 시스템 개발 방식에서 벗어나, 시각적 모델 중심으로 시스템을 통합적으로 정의하고 분석하며 검증할 수 있도록 해주는 핵심 도구라 할 수 있다. 이는 특히 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)을 실현하기 위한 기반 언어로 널리 사용된다.   왜 SysML 모델링 언어와 MBSE가 연계되는가 지금까지 기본 시스템 엔지니어링의 시스템 설계 활동에 대해 설명해 왔지만 이들의 활동의 주요 목적은 MBSE에서도 마찬가지이다. 그러나 지금까지의 시스템 엔지니어링은 두 가지 ‘불편’이 있었다. 하나는 자연 언어 그 자체의 기술력으로 인한 불편이다. 예를 들어, 자연 언어로 시스템 엔지니어링 영역에서 널리 사용되는 계층 구조와 병렬 동작을 동시에 설명하는 것은 어렵다. 또한, 입력한 정보의 조감과 여러 원인과 결과를 가진 인과 관계를 설명하기도 어렵다. SysML은 시스템 엔지니어링을 위해 개발된 준 형식적 도식 언어이며 이러한 불편을 해소하기 쉽다. 또 다른 불편은 설명 내용의 일관성 유지라는 문제이다. 자연 언어로 작성된 문서 간에 걸친 정보의 완전성 및 일관성을 유지하는 것은 어렵고 문서에 설명된 정보가 변경될 때 시스템의 수명주기에 미치는 영향을 예측하기가 어렵다. 이들에 대해서도 모델링 툴을 병용하면서 SysML을 사용하면 이러한 불편을 없앨 수 있다. 한편 ‘개발 현장용’ 모델 언어의 의미와 메타 모델로서 추적성을 완비해야 한다. 아직 설계서로부터의 자동 코드 생성은 주류가 아니고, 사람의 손으로 프로그래밍에 의존하는 실태를 감안하면 다양한 능력의 사람이 이해하고 사용할 수 있는 설계 모델 언어여야 한다. 즉, 엄밀하지만 그것을 읽어내는데 수학적인 기능이 필수인 형식 언어나 SysML을 자유롭게 구사해 표현한 모델에서는 많은 리뷰어가 이해하는 데 고생하고, 종합적으로는 생산성을 떨어뜨릴 수 있다. 따라서 모델 간 추적성 정의만 엄격하게 한 모델 표현(언어)을 정의했다. 또한 설계 프로세스로 알려진 크게 복잡하고 세밀한 개발 단계를 결정하는 것만으로 그치지 않고 상품 디자인에 집중할 수 있도록, 모델 레벨에서 설계 순서 및 모델 간의 추적성을 나타내고 있다. SysML은 구조, 동작, 속성 및 요구 사항 측면에서 복잡한 시스템 설명을 캡처하기 위한 표준화된 범용 그래픽 모델링 언어이다. 모델리카(Modelica)는 미분 대수 방정식의 관점에서 복잡한 시스템의 연속 및 이산 시간 역학을 분석하기 위한 표준화된 범용 시스템 모델링 언어이다. SysML 모델의 설명력과 모델리카 모델의 분석 및 계산 능력을 통합하면 SysML 또는 모델리카가 개별적으로 제공하는 것보다 훨씬 더 뛰어난 기능을 제공할 수 있다. 모호함 없이 SysML과 모델리카 모델 간에 모델링 정보를 효율적이고 자동으로 전송하기 위한 구현을 지원하는 두 모델링 언어 간의 표준화된 양방향 변환이 개발되고 있다. 이러한 양방향 변환 접근 방식에 대한 개요 외에도, 이번 호에서는 변환 원리를 명확히 하고 이 두 언어 간의 통합으로 인해 발생하는 중요한 시너지 효과를 설명하는 간단한 예를 제공한다. SysML은 기본 의미론을 갖춘 잘 정의된 그래픽 구성을 사용하여 시스템 모델을 생성하고 관리하는 데 사용할 수 있는 범용 시스템 모델링 언어이다.(Object Management Group, 2008) SysML은 UML 2(Object Management Group, 2009)의 하위 집합을 재사용하고 새로운 모델링 요소와 두 가지 새로운 다이어그램 유형을 추가하여 이를 확장한다. 이러한 SysML 다이어그램은 <그림 1>에 나와있다.   그림 1. SysML 다이어그램 개요 및 UML 다이어그램과의 관계   요구 사항 다이어그램 및 매개변수 다이어그램과 결합된 일련의 동작 및 구조 다이어그램은 시스템의 통합 보기를 제공한다. 그러나 SysML은 단순한 다이어그램 세트 그 이상을 나타낸다. 다이어그램의 기본에는 모든 모델링 구성을 공식적으로 나타내는 추상 구문 모델 저장소가 있다. 그만큼 위에 표시된 대로 SysML의 시스템 동작은 활동 다이어그램, 상태 머신 다이어그램 및/또는 시퀀스 다이어그램과 관련 의미론의 조합을 통해 캡처된다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (4)   이번 호에서는 모델 기반 아키텍처(model-based architecture)를 통해 시스템을 이해하고 해석하는 과정의 중요성에 대해 살펴보고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   그림 1.모델 기반 아키텍처를 통해 시스템을 이해 및 해석하는 과정   시스템 엔지니어링에서는 요구사항을 충족시키기 위해 시스템 전체의 최적 가치를 도출할 수 있도록, 시스템의 개발이 이루어지기 이전 단계에서 신중한 선택과 분석이 요구된다.(그림 1) 이러한 작업은 시스템 엔지니어의 핵심 역할 중 하나로, 이를 통해 성능, 비용, 신뢰성 등 다양한 설계 목표를 동시에 만족시키는 최적의 시스템 구성을 도출할 수 있다. 하지만 복잡한 시스템에서는 구성 요소 간의 상호작용이 매우 복잡하고, 다양한 요소가 시스템 전체의 성능에 미치는 영향을 정확히 이해하는 것은 매우 어렵다. 이를 해결하기 위해 분석 중심의 아키텍처 모델링이 필요하다. 분석 중심 아키텍처 모델은 기존의 직관적이고 고정된 설계 접근법과 달리, 시스템 요구사항의 충족 여부를 판단할 수 있는 다양한 시나리오와 조건을 모델링하고, 이에 따른 시스템 특성의 변화를 예측할 수 있도록 한다. 이를 통해 명확히 정의되지 않았던 시스템 특성에 대한 분석을 가능하게 하며, 설계 초기 단계부터 전체 시스템의 성능 목표 달성 가능성을 평가할 수 있게 된다. 또한, 이러한 모델 기반 접근법은 요구사항과 시스템 구조 간의 연계성을 강화하고, 설계 및 운영 단계에서 다양한 대안을 분석하여 최적의 시스템 구성을 선택할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 설계 변경이 빈번한 복잡한 시스템 개발에서 비용과 시간을 절감하고, 품질을 확보하는 데 큰 도움이 된다. <그림 1>에는 실제 아키텍처 모델링 도구의 화면이 예시로 제시되어 있으며, 이를 통해 전체 시스템 구조, 시뮬레이션 조건, 분석 결과 등을 시각적으로 확인할 수 있음을 보여준다. 이와 같은 설명은 발표나 보고서에서 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)과 아키텍처 기반 분석의 필요성과 실질적인 이점을 전달할 때 효과적으로 활용할 수 있다.   MBSE 도구 기능 기반 확장   그림 2. 요구사항과 모델, 해석 간의 데이터 연동 기능   <그림 2>는 MBSE 도구 기능의 확장에서 특히 요구사항과 모델, 해석 간의 데이터 연동 기능이 강화되고 있는 추세를 설명하고 있다. MBSE의 도구 환경은 단순히 그래픽 모델링 수준을 넘어 요구사항과 모델, 해석 데이터 간의 통합을 목표로 점점 확장되고 있다. 특히 데이터 흐름과 분석 정보가 시스템 모델(SysML)과 유기적으로 연계됨에 따라, 다양한 분석 도구와의 연동이 가능해지고 있다. 예를 들어, 모델센터(ModelCenter)와 같은 상용 통합 해석 플랫폼은 SysML 모델을 MBSE PAK과 같은 패키지를 통해 해석 모델과 연결할 수 있도록 지원하며, 시스템 요구사항에서 해석까지 연계된 설계 평가를 가능하게 한다. 또한, 랩소디(Rhapsody) 또는 카티아 매직(CATIA Magic) 등의 MBSE 모델링 도구에서는 파라메트릭 다이어그램이나 해석 모델 내에서 매개변수(parameters) 기반 연산을 수행할 수 있으며, 이를 통해 요구사항에 대한 성능 확인과 설계 조건 충족 여부를 모델 기반으로 해석할 수 있다. <그림 2>는 시스템 모델(SysML)이 요구사항, 구조, 행동, 파라미터, 그리고 해석 도구와 어떻게 연결되는지를 보여주고 있다. 특히 해석 결과를 다시 요구사항 검증으로 피드백시키는 폐순환(closed-loop) 구조가 강조되고 있다. 이를 통해 시스템 설계자는 더 빠르고 신뢰성 높은 의사결정을 내릴 수 있다. 예를 들어보면, 최근 건조기 제품의 개발에서는 MBSE의 적용이 점차 확대되고 있으며, 단순한 그래픽 모델링을 넘어 요구사항과 모델, 해석 간 데이터 통합을 핵심으로 삼고 있다. 특히, 다양한 동작 시나리오(예 : 쾌속건조, 절전건조 등)에 따라 요구사항이 달라지는 건조기 시스템 특성상, 모델 간 유기적 연결과 해석 연동이 매우 중요하다. 건조기 설계에서는 SysML 기반의 시스템 모델을 통해 다음과 같은 다양한 요소를 모델링하고 해석에 연결한다. 요구사항 모델은 ‘건조 시간 60분 이내’, ‘소비 전력 700Wh 이하’, ‘잔여 수분율 5% 이하’ 등의 고객 요구사항을 정의한다. 구조 모델은 드럼, 히터, 송풍기, 제습센서 등의 구성요소와 상호 작용을 정의한다. 행위 모델은 센서 신호에 따른 히터 제어, 팬 속도 제어 등의 시퀀스를 모델링한다. 파라메트릭 모델은 ‘드럼 회전 속도’, ‘히터 출력’, ‘공기 유량’ 등의 매개변수를 통해 성능 예측과 해석이 가능하도록 한다. 이러한 모델은 모델센터 등의 해석 플랫폼과 연동되어, 실제 건조기의 에너지 소비량, 건조 시간, 습도 변화 등을 해석할 수 있다. 특히 SysML의 파라메트릭 다이어그램을 통해 해석 파라미터를 모델에 연결하고, 최적의 설계 조건을 도출하는 것이 가능하다. 예를 들어, 카티아 매직 안에서 SysML 파라메트릭 다이어그램을 기반으로 히터 출력과 팬 속도를 조절하여 건조 시간과 에너지 소비를 최소화하는 최적화 해석을 수행할 수 있으며, 이 결과는 요구사항 만족 여부를 자동으로 검증하는 구조로 구성된다. 결과적으로 MBSE는 건조기 개발 전반에서 모델, 해석, 요구사항 간의 통합 기반 의사결정 구조를 제공함으로써, 제품 개발 기간 단축, 성능 검증 강화, 설계 변경 대응 유연성 향상에 기여할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (3)   MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)는 고객 요구사항부터 제품 수명주기 전반을 아우르는 통합 프레임워크로서, 그 중심에 있는 시스템 아키텍처 모델이 핵심 역할을 수행한다. 이번 호에서는 이 아키텍처 모델이 해석, 제조, 검증 등 다양한 도메인과 유기적으로 연계되어 개발의 정합성과 추적성을 보장하는 구체적인 메커니즘을 살펴본다. 또한 SysML을 활용한 체계적인 시스템 분해 과정과 단순 사양서를 넘어선 통합 데이터 세트 관리의 중요성을 통해 성공적인 MBSE 적용 전략을 제시한다,   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   그림 1. 다양한 도메인 간의 MBSE 통합   MBSE가 다양한 도메인 간에 어떻게 통합적으로 적용될 수 있는지를 <그림 1>에 시각적으로 보여준다. 그 중심에는 시스템 아키텍처 모델(System Architectural Model)이 위치하며, 이 모델은 고객 요구사항(Customer Specification)을 바탕으로 여러 관련 분야의 모델과 유기적으로 연계되어 시스템 개발 전체를 통합하는 핵심 역할을 한다. MBSE의 핵심은 시스템 아키텍처 모델로, 이는 고객의 요구사항을 반영하여 전체 시스템의 구성요소, 인터페이스, 기능 흐름 등을 체계적으로 정의하는 모델이다. 이 모델은 다른 모든 분석, 설계, 검증 도메인과 연결되어 있으며, 각 도메인과의 상호작용을 통해 개발 과정에서의 정합성과 추적성을 보장한다. 프로젝트 관리(Program Management) : 시스템 아키텍처 모델은 일정, 자원, 리스크 등의 프로젝트 관리 영역과 연결된다. MBSE는 프로그램 관리 측면에서 요구사항 변동, 기능 분배, 일정 조정 등에 유연하게 대응할 수 있도록 지원한다. 제품 지원(Product Support) : 시스템 개발이 완료된 이후의 유지보수, 고객 지원, 서비스 계획 등의 제품 지원 영역과도 연계된다. 아키텍처 모델을 통해 수명주기 전반에서 일관된 지원 체계를 유지할 수 있다. 해석 모델(Analytical Models) : 성능 분석, 신뢰성(RMA), 비용, 전력(SWaP) 등의 수치 기반 해석 모델과 직접 연결된다. 시스템 아키텍처 모델에서 정의한 구조나 파라미터가 해석 모델의 입력 값이 되어 정량적인 평가가 가능하다. 검증 모델(Verification Models) : 테스트 모델이나 시뮬레이션 기반의 검증 모델과 연계하여 시스템 요구사항이 올바르게 충족되었는지를 확인한다. MBSE는 테스트 계획 및 결과를 구조화된 방식으로 요구사항에 직접 연결하여 추적이 가능하게 한다. 제조(Manufacturing) : 생산 공정 및 제조 관련 데이터와도 연계되어, 설계 모델에서 제조 제약을 고려한 최적화 설계를 도출할 수 있다. 이는 제품의 생산성, 조립 용이성 등을 사전에 예측하고 반영할 수 있도록 도와준다. 기계/전기 모델(Mechanical & Electrical Models) : CAD, 회로도, 열/기계 시스템 설계 모델 등과 연계되어 상세 설계 수준에서도 정합된 데이터 공유가 가능하다. 물리적 시스템과 논리적 아키텍처가 통합되어, 실제 동작과 일치하는 설계를 가능케 한다. 소프트웨어 모델(Software Models) : 소프트웨어 아키텍처, 제어 로직, 상태 전이 등과 관련된 모델과 연계된다. 시스템 아키텍처에서 정의된 기능은 자동화된 방식으로 소프트웨어 요구사항 및 구현 모델로 전달될 수 있다. 따라서 MBSE가 고객 요구사항으로부터 시작하여 전체 제품 수명주기 도메인을 통합하는 구조적 프레임워크임을 강조한다. 중심에 있는 시스템 아키텍처 모델은 다양한 분야의 모델과 데이터를 상호 연결함으로써 복잡한 시스템 개발을 정합성 있게, 추적 가능하게, 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.   시스템 아키텍처 모델과 분석 모델 시스템 아키텍처 모델과 분석 모델은 서로 차이를 가지면서도 상호 보완적 관계에 있다. 두 모델은 시스템 개발 과정에서 서로 다른 목적과 역할을 가지며, 각각의 기능은 다음과 같이 정의된다. 시스템 아키텍처 모델은 시스템을 구성하는 요소 간의 관계와 구조적 흐름을 나타내는 모델이다. 이 모델의 목적은 전체 시스템이 어떻게 구성되고 동작하는지를 이론적으로 일관된 방식으로 정의하고, 이를 통해 상호 운용성(interoperability)을 확보하는 데 있다. 주요 특징은 상호 캡처를 지원하고 요구사항, 기능, 구조, 시나리오 등을 명확히 문서화하고 통합하며, 저장 기반으로 캡처하여 리버스 엔지니어링 없이 설계 초기 단계에서부터 명확히 모델링하는데 사용한다. 캡처 대상은 기능/동작, 구조 요소 및 개체, 정보 흐름, 인터페이스, 포트, 상호 작용, 시나리오 등이다. 분석 제품과의 통합을 고려하여 분석 모델이 제대로 작동하지 않거나 시스템이 ‘hang’ 상태에 빠질 수 있는 부분을 파악하고 이를 사전에 반영한다. 분석 모델은 시스템의 성능이나 신뢰성 등 특정 특성(Performance Characteristics)을 수치적으로 측정하거나 검증하기 위한 모델이다. 이 모델은 아키텍처 모델과 반드시 정합(정렬, alignment)되어야 하며, 정합성이 떨어질 경우 분석 결과의 신뢰성이 떨어진다. 주요 특징은 정합성을 유지하여 아키텍처 모델과 일치하는 구조로 유지되어야 한다. 시뮬레이션 기반 모델링에 활용하기 위해 수학적 계산 또는 다양한 시뮬레이션 기법을 활용한다. 분석 목표는 위험 평가 및 검증, 최적화를 수행한다. 또한 다양한 분석 지표로 MOM(Management Object Model), MOE(Measure of Effectiveness), MOP(Measure of Performance), KPP(Key Performance Parameter), TPM(Technical Performance of Measure) 등을 사용한다. 즉 시간, 비용, 자원을 최적화하여 타이밍, 적중률, 생존 확률, 신뢰성, 가용성, MTBF를 향상시키고 총 소유 비용(Total Ownership Cost)을 예측한다. 결국 주어진 문제에 대해 해결책과 그 타당성을 확인하고 제안하는 데 사용되며, 두 모델은 시스템 개발 전반에서 서로 보완적으로 사용된다.     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

[코리아 그래픽스 2025] 발표자료 다운로드 안내입니다. 올해 11회째를 맞는 코리아 그래픽스 2023은 9월 14일(목) ~ 15일(금)까지 온라인으로 개최되었습니다.   이번 행사에 참여해 주신 모든 분들께 감사드립니다.   [관련 기사]  [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1) [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (2) [아젠다] 코리아 그래픽스 2025 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.  또한 유튜브 마크가 표시되어 있는 영상이 공개된 발표영상입니다. [코리아 그래픽스 2025] 유료결제완료 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는 코리아 그래픽스 2025 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [코리아 그래픽스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : cadgraphpr@gmail.com 문의 : 코리아그래픽스사무국 (02-333-6900) 발표 제목 / 발표자 - 코리아 그래픽스 2025 발표 내용 1일차, 9월 11일(목) 디지털 트윈 & 3D 시각화 [기조연설] 디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인 - 제조의 미래 / 한양대학교 현경훈 교수 리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템 / 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트 AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례 / HP 코리아 차성호 이사 AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술 / 에스엘즈 정재헌 대표 Unity Asset Manager로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업 / 유니티 테크놀로지 코리아 김현민 Senior Solutions Engineer CAD와 Unity의 만남: 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신 / 메가존클라우드 홍동희 Unity 유닛 Tech 그룹장 AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성 방안 및 적용 솔루션(CADian AI-CAD) 소개 / 캐디안 한명기 상무 모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래 / 이노시뮬레이션 이지선 CTO 2일차, 9월 12일(금) AI 비주얼 트렌드 & 응용 [기조연설] AI 시대, 그래픽 디자인 방식의 패러다임 변화와 혁신 사례 / 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수 언리얼 엔진을 활용한 제조 SW 개발의 신속한 프로토타이핑 및 의사결정 / 현대자동차 신종호 책임매니저 Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안 / LG CNS 정용기 선임 이미지부터 3D까지: 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작 / 아이스케이프 조세희 대표 크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용과 바이브 코딩 / AI팩토리 김태영 CEO AI 툴로 구현하는 비주얼 세계: 실무 적용과 아트워크 융합 사례 / IUM SPACE 이윰 대표 [기조연설] XR과 인공지능의 만남: XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래 / 고려대학교 박진호 교수   [코리아 그래픽스 2025] 영상보러 가기 >>  

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (2)   오늘날 제품 개발은 점차 복잡해지고 있으며, 다양한 기능·구조·성능 요구를 동시에 만족시켜야 한다. 이에 따라 전통적인 문서 중심의 시스템 엔지니어링 방식은 한계에 직면하고 있다. 문서 기반 방식은 사양, 인터페이스, 설계, 분석, 테스트 계획 등이 개별적으로 관리되어 추적성과 일관성이 부족하고, 변경 시 수작업이 많아 오류 가능성이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)’이 대두되었다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 연구소장   MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 요구사항, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 측면을 통합 시스템 모델로 표현하고 분석하여 개발 전 과정을 지원한다. SysML과 같은 표준 언어와 랩소디(Rhapsody), 카메오(Cameo), 카티아 매직(CATIA Magic) 등의 도구를 통해 모델은 단순한 도식이 아닌 설계·검증·분석의 핵심 매개체로 활용된다. MBSE는 첫째, 시스템 및 소프트웨어 개선을 지원한다. 요구사항을 명확히 시각화하여 이해도를 높이고, 아키텍처를 구조화해 통합을 용이하게 하며, 시뮬레이션 기반 사전 검증으로 설계 오류를 줄인다. 둘째, 협업과 커뮤니케이션 향상에 기여한다. 이해관계자 간 지식 격차를 줄이고, 교육 및 의사결정 도구로 활용되며, 프로젝트 참여도를 높인다. 또한, 고객·개발자·통합자·공급업체·규제기관 등 다양한 이해관계자가 참여하는 시스템 획득 과정에서 MBSE는 공통 언어로서 상호작용을 원활히 하고 요구사항 관리·검증·규제 대응까지 일관성을 제공한다. 특히 문서 기반과 MBSE 기반 방식을 비교하면, MBSE는 정보 표현의 일관성, 다중 뷰 제공, 자동화된 변경 영향도 분석, 품질 및 무결성 평가의 체계화를 가능하게 한다. 이는 복잡한 시스템의 개발 리스크를 줄이고, 비용 절감과 개발 기간 단축 그리고 신뢰성 확보에 직결된다. 결국 MBSE는 단순한 도구가 아니라, 가상 제품 개발(VPD)의 핵심 엔진으로서 차세대 제품 개발 패러다임을 뒷받침하는 전략적 전환임을 보여준다.   시스템 설명을 위한 SE 사례 과거의 시스템 엔지니어링(SE) 방식은 문서 중심(documents–centric)이었다. 이 방식에서는 시스템 사양(specifications), 인터페이스 요구사항(interface requirements), 시스템 설계(system design), 분석 및 트레이드오프(analysis & trade–off), 테스트 계획(test plans) 등의 주요 활동이 대부분 문서 형태로 작성되고 관리되었다. 이러한 문서들은 서로 연결성이 부족하고 변경 관리를 수동으로 수행해야 하는 한계가 있었다. 문서 간의 일관성을 유지하기 어려우며, 추적성(traceability)도 제한적이었다.   그림 1. 시스템 엔지니어링에서의 변화 모습   미래의 시스템 엔지니어링 방향은 모델 중심(model–centric)으로 전환되고 있다. 이 방식에서는 시스템 설명과 분석, 검증 활동이 모두 모델을 중심으로 수행된다. 모델은 다이어그램 형태로 시스템의 기능, 구조, 행동 등을 시각적으로 표현하며, 분석 도구 및 시뮬레이션 환경과 직접 연계할 수 있어 변경의 영향 분석이나 테스트 계획 수립 등도 자동화할 수 있다. 변화의 핵심은 방법론(methodology), 언어(language), 도구(tool)이며 이 변화의 중심에는 MBSE를 실현하기 위한 다음의 구성요소가 있다. 방법론은 예를 들어 OOSEM(Open-Source Systems Engineering Methodology)과 같은 절차적 방법론, 언어는 SysML(Systems Modeling Language)과 같은 표준화된 모델링 언어, 도구는 IBM 랩소디, 카메오 시스템즈 모델러(Cameo Systems Modeler), 카티아 매직 등의 모델링 도구가 있다. 이러한 구성 요소들이 유기적으로 연결되어 문서 대신 모델을 기반으로 시스템 설계를 설명하고 검증할 수 있도록 한다. 현재 시스템 엔지니어링은 문서 중심에서 모델 중심으로의 전환이 일어나고 있다. 이 변화는 단순히 표현 수단의 변화가 아니라, 시스템 개발의 추적성, 일관성, 자동화, 협업, 재사용성을 획기적으로 향상시키는 전략적 전환이며, 복잡한 시스템 개발을 보다 정밀하고 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 따라서 기존의 문서 기반 설명을 넘어서 모델 기반 설명이 필수인 시대에 들어섰음을 강조하고 있으며, SE 전환 전략의 방향성을 명확히 보여주는 대표 사례로 볼 수 있다.   시스템 모델링 시스템 모델링은 하나의 통합된 시스템 모델을 통해 제품 또는 시스템의 다양한 측면(기능, 구조, 성능, 요구사항 등)을 동시에 표현하고 분석할 수 있는 접근 방식이다. 이러한 통합 시스템 모델은 다음과 같은 여러 하위 모델로 구성된다. 요구사항 모델(requirement model)은 시스템이 충족해야 하는 기능적/비기능적 요구사항을 표현한다. 이는 모델링의 출발점이 되며, 모든 다른 모델은 이 요구사항을 만족시키기 위해 만들어진다. 기능/행동 모델(functional/behavioral model)은 시스템이 수행해야 하는 주요 동작을 시퀀스 형태로 정의한다. 예를 들어 Start → Shift → Accelerate → Brake와 같은 모델은 사용자 또는 시스템의 동작 흐름을 추상화한 것이며, 상태 전이 또는 유스케이스 기반 모델링에 해당한다. 성능 모델(performance model)은 시스템의 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 수식 기반의 모델이다. 예시로, 동력 방정식(power equations)과 차량 동역학(vehicle dynamics) 모델을 통해 제어 입력이 차량의 물리적 반응에 어떤 영향을 주는지 계산할 수 있다. 구조/컴포넌트 모델(structural/component model)은 시스템을 구성하는 하드웨어 또는 서브시스템 구조를 나타낸다. 예를 들어 Engine → Transmission → Transaxle(변속기 → 트랜스 액슬) 모델은 실제 구현 또는 설계를 위한 기반 구조를 제공한다. 기타 공학 해석 모델(other engineering analysis models)에는 상세 기술 모델들이 포함된다.   그림 2. 시스템 모델링의 핵심 개념과 구성 요소   이 외에도 질량 중심, 관성 모멘트 등 물리적 특성을 나타내는 Mass Property Model, 구조 강도 해석 등 Structural Model, 시스템 안전성 분석에 대한 Safety Model, 비용 예측 및 분석 모델인 Cost Model이 있다. 이러한 모델은 제품 개발의 신뢰성과 경제성을 확보하기 위해 중요한 도구이다. 따라서 통합 시스템 모델은 시스템의 여러 측면을 다루어야 한다. 즉, 단일한 관점(예 : 기능적 요구사항이나 하드웨어 구조)만 고려해서는 복잡한 시스템을 정확하게 설계하거나 검증할 수 없으며, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 분석 도메인을 통합적으로 연결한 모델링이 필요하다는 것을 강조한다. 이는 MBSE의 핵심 원리를 반영한 구조이며, 다양한 관점에서 시스템을 이해하고 최적화하기 위해 어떻게 통합 모델이 구성되는지를 시각적으로 잘 보여준다. 이러한 접근은 복잡한 시스템 설계 시 설계 리스크를 줄이고, 변경의 영향도를 분석하며, 개발 비용과 시간을 절감하는 데 필수이다. 모델링에도 도움이 된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국BIM학회가 11월 14일 한국과학기술회관에서 ‘스마트를 넘어 : 지능형 건설의 부상(Beyond Smart : The Rise of Intelligent Construction)’을 주제로 ‘KIBIM 2025 국제 심포지엄’을 개최했다. 이번 심포지엄은 AI, 빅데이터, 디지털 트윈 등 첨단 기술이 융합된 지능형 건설의 현재와 미래 방향을 탐색하고, BIM(건설 정보 모델링)의 초기 단계 적용을 위한 정량적 효과 확보라는 핵심 과제를 논의하는 장이 되었다. ■ 최경화 국장      글로벌 전문가, 지능형 건설의 비전을 공유하다 한국BIM학회 추승연 회장은 “지속가능성, 안전, 생산성 문제를 해결하기 위한 통찰과 전략을 공유하는 뜻깊은 자리”가 될 것이라고 심포지엄의 의의를 밝혔다. 심포지엄에서는 글로벌 전문가의 기조연설이 이어졌다. 타이거 그룹(Tiger Group)의 수하일 알 라이에스 전무이사는 ‘두바이 메가 프로젝트를 위한 지능형 시스템’을, 구글의 버나드 크레스 XR 엔지니어링 디렉터는 ‘스마트 건설을 위한 스마트 안경 및 증강 현실 헤드셋’ 활용 방안을 공유하며 지능형 건설의 첨단 기술 적용 사례를 소개했다. 오토데스크코리아의 오찬주 대표는 ‘AECO(설계·엔지니어링·건설·운영) 산업을 위한 연결된 미래’라는 제목으로 AI와 클라우드 기반의 ‘성과 기반 BIM’을 강조했다.   공공 발주기관, BIM 활성화의 현실적 과제 제시 오후 세션에서는 주요 공공 발주기관 관계자들이 참석한 ‘공공 부문의 BIM 리더십’ 특별 세션에서 BIM 적용의 현실적 과제가 집중적으로 논의되었다. 한국공항공사 문순배 센터장은 공공발주기관의 BIM 적용 추진 현황에 대해 소개하고, 스마트건설 얼라이언스 BIM 발주기관 특별위원회에 대해 소개했다. 이 위원회는 국토교통부와 BIM센터(한국건설기술연구원)가 총괄 및 지원하며, 조달청을 포함하여 한국도로공사, 국가철도공단, 인천국제공항공사, 한국토지주택공사(LH), 한국수자원공사, 항만공사, 한국농어촌공사, 국토안전관리원 등 등 SOC 및 개발 분야의 주요 공공기관과 지방자치단체 등 BIM 발주를 담당하는 기관들이 참여하고 있다. 부장은 “발주기관이 BIM 시행방침을 마련하려 해도 정량적 효과가 없다는 지점에서 막히곤 했다”며, 근거 확보의 어려움으로 인한 담당자의 책임 문제를 지적했다. 국토교통부는 올해까지 1000억원 이상 도로·하천·항만·철도·건축 공사에 BIM 적용을 의무화했고, 2026년 500억원 이상, 2028년 300억원 이상, 2030년에는 300억원 미만 공공 공사까지 대상을 확대할 계획이다. 국토교통부가 2030년까지 공공 공사 BIM 적용 대상을 확대할 계획임에도 불구하고, 발주처에서는 BIM 활성화를 뒷받침할 정량적 근거 부족이 핵심 문제로 지적되었다. 협의회에서는 공통 과제를 도출하고, 성과 공유, 협력 체계 구축,  향후 5년간 BIM 발주 물량 통합 등 발전적인 방안을 만들어 나갈 계획이다. 국가철도공단 조성희 부장은 2026년을 예측하고 사고하는 철도의 원년으로 만들기 위한 철도 건설사업 전 주기 AI-BIM 융합 3대 핵심 과제에 대해 소개하고 설계, 시공 BIM 품질검증 자동화와 공정 리스크 예측 및 최적화, 현장 안전 디지털 트윈 구축 등을 해 나갈 것이라고 밝혔다.   AI 기반 기술과 BIM 거버넌스 구축의 중요성 강조 심포지엄의 다른 세션에서는 지능형 건설을 이끄는 다양한 기술과 전략이 소개되었다. ‘스마트 건설의 기반’ 세션에서는 한양대학교, 인하대학교, 연세대학교 등에서 AI 기반 시뮬레이션, 생성형 AI를 활용한 구조계산 자동화 기술 등 첨단 연구 사례를 발표했다. ‘건축 환경을 위한 AI 및 자동화’ 세션에서는 네이버랩스, BLUA, 대우건설 등이 데이터와 파이썬, AI를 활용한 BIM 데이터 검증 프레임워크 등을 소개하며 자동화의 가능성을 제시했다. ‘건설 분야 디지털 전환’ 세션에서는 옵티콘, 현대건설, 수성엔지니어링 등에서 효율적인 BIM 파이프라인 구축 사례 및 디지털 전환 시대 건설 산업의 역할에 대해 소개했다. 특히, 성균관대 진상윤 교수는 초기 단계에서부터 설계 전 과정에서 BIM을 제대로 활용하는 전면 BIM 설계의 중요성에 대해 강조하고, 가치 극대화를 위해서는 초기 설계 단계부터 대안 검토와 디자인 개발이 이루어져야 효과가 극대화될 수 있으며, 현재는 ‘fake BIM’ 현상과 과도기에 있다고 밝혔다. 또한 BIM이 게임 체인저의 역할을 하려면, BIM 거버넌스 구축, 설계 초기 단계부터 BIM 요구사항 명확화, 차별화된 서비스 기반 대가 산정이 이루어져야 할 것이라고 말했다.   ▲ KIBIM 2025 국제 심포지엄 참석자 및 한국BIM학회 주요 멤버 기념사진    심포지엄의 마지막 순서인 시상식에서는 BIM 기술의 연구와 개발, 산업 활성화에 기여한 공로자 및 기관에 대한 표창이 진행되었다. 공로상은 BIM 관련 정책 지원 및 진흥에 기여한 국토교통진흥원에 수여되었다. 학술상은 BIM 분야의 학문적 발전에 공헌한 성균관대학교 심성한 교수와 국립경상대학교 윤석헌 교수에게 돌아갔다. 기술상은 혁신적인 BIM 기술 개발 및 적용에 기여한 ▲국가철도공단 철도혁신연구원 ▲케이지엔지니어링 ▲선문 ▲이산 ▲에스엘즈 등 5개 기관이 수상했다. BIM을 활용한 우수한 건축 작품을 선보인 작품상은 ▲아키탑케이엘종합건축사사무소 ▲해안종합건축사사무소 등 2개 건축사사무소가 수상의 영예를 안았다. 한편, 이날 행사에는 한국BIM학회와 홍콩BIM학회의 MOU가 이루어졌다. 한국BIM학회는 BIM 및 스마트 건설 기술 발전을 위한 협력 프레임워크를 구축하기 위해 홍콩BIM학회와 MOU를 체결했으며, 주요 협력 분야는 BIM 및 스마트 건설 분야 전반에 걸쳐 교육, 연구, 개발, 그리고 정책 지원 등이 포함될 것으로 보인다.   ▲ 한국BIM학회와 홍콩BIM학회의 MOU      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아가 11월 21일 앤시스의 시뮬레이션을 활용하는 스타트업들을 초청해 진행한 ‘앤시스 스타트업 밋업(Ansys Startup MeetUp)’을 진행했다고 밝혔다. 이번 행사는 도전과 성장을 이어가는 국내 스타트업을 응원하고 시뮬레이션 기반의 기술 혁신 사례 및 실제 비즈니스 경험을 공유함으로써 스타트업 생태계 내 교류를 활성화하고자 마련됐다. 현장에는 앤시스의 소프트웨어를 현재 활용 중이거나 혹은 도입을 검토 중인 스타트업 관계자 약 51명이 참석했다. 앤시스코리아 박주일 대표의 환영사로 막을 올린 이번 행사는 앤시스코리아 강태신 전무의 ‘엔지니어링 혁신의 중심, 앤시스가 만드는 디지털 제조 생태계’ 발표 세션으로 이어졌다. 다음으로 앤시스코리아 김택수, 이가형 프로가 앤시스 커뮤니티 소개 세션을 진행했다. 정부 및 민간 지원 프로그램을 소개하는 세션도 이어졌다. 창업진흥원 조성현 선임부장의 ‘스타트업 정부 지원 정책 안내’, 누비다 시효석 대표의 ‘시뮬레이션을 활용한 인휠 모터 개발 프로세스 혁신’, LS일렉트릭 신범식 매니저의 ‘스타트업 성장 가속화 : 클라우드와 앤시스가 만드는 엔지니어링 혁신’ 등 스타트업 정부 지원 정책과 실제 현장 사례에 대해 공유하는 시간을 가졌다. 다음으로 스타트업 커뮤니티와 리더십에 대한 인사이트가 더해졌다. 코리아스타트업포럼 박정균 팀장은 ‘딥테크 시대의 스타트업 커뮤니티 전략 : 왜 함께 가야 하는가’를 주제로, 업계 간 네트워크와 공동 활동이 기술 사업화와 글로벌 진출에 미치는 영향과 성공 사례를 소개했다. 한양대학교 배대성 교수는 ‘스타트업 CEO를 위한 삶과 경영 철학 – 실수로부터 배운 것들’을 주제로 스타트업 CEO들이 겪기 쉬운 의사결정 실수와 이를 통해 얻은 리더십 인사이트를 공유했다.     공식 세션 이후에는 전체 참가자가 함께하는 그룹 네트워킹 시간이 이어졌다. 참가자들은 각자의 사업 영역과 시뮬레이션 활용 계획, 파트너십 니즈 등을 자유롭게 논의하며 협업 가능성을 모색했다. 특히 앤시스의 설루션을 이미 도입한 스타트업과 도입을 검토 중인 기업 간 경험 공유가 이루어졌는데, 앤시스코리아는 향후 기술 검증 및 사업 확장 단계에서 실질적인 도움을 줄 수 있는 네트워크가 형성되었다고 평가했다. 앤시스코리아 박주일 대표는 “앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 각자의 영역에서 혁신을 만들어가고 있는 스타트업들이 한자리에 모여 서로의 도전과 고민을 나눌 수 있었다는 점에서 매우 뜻깊은 자리였다”면서, “앤시스코리아는 앞으로도 시뮬레이션 기술과 글로벌 네트워크, 커뮤니티 프로그램을 결합해 국내 스타트업이 세계 시장에서 경쟁력을 발휘할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다”고 말했다.