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통합검색 "항공기"에 대한 통합 검색 내용이 731개 있습니다
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알테어, ‘2025 추계 AI 워크숍’에서 국내 기업의 AI 활용 성과 공개
알테어가 9월 5일 서울 과학기술회관에서 ‘2025 추계 AI 워크숍’을 진행했다고 밝혔다. 2024년부터 매년 춘·추계로 진행되는 이번 행사에는 400여 명의 제조업 실무진과 산업 전문가가 참석해 인공지능(AI) 기술의 실무 적용 방안을 논의했다.   행사는 김도하 한국알테어 지사장의 개회사로 시작했으며, 이어 알테어 케샤브 선다레시 디지털 전환 총괄 시니어 디렉터가 ‘엔지니어링을 위한 라이프사이클 인텔리전스 : 로코드 고효율 접근법’을 주제로 제조업 혁신을 가속화할 수 있는 방안을 발표했다.     이후 국내 기업의 AI 활용 사례가 소개됐다. 한국항공우주산업(KAI)의 김범준 선임연구원은 ‘AI 스튜디오를 활용한 고정익 항공기 조종면 유격 검사 데이터 처리 프로그램 개발’을 발표했다. 그는 “기존에 수작업으로 진행되던 검사 데이터 처리를 자동화·표준화했으며, 노코드·로코드 기반 AI 스튜디오를 통해 코딩 지식이 없는 설계자도 데이터 분석 프로그램을 직접 개발할 수 있다”고 설명했다.   특히 이번 행사에서는 알테어와 지멘스가 제조업 분야에서 축적한 경험과 전문성을 바탕으로 디지털 전환을 가속화하는 방안이 소개됐다. 알테어의 최병희 본부장은 지멘스의 PLM(제품 수명 주기 관리)과 알테어의 AI 기술 결합 방안을 발표했으며, 지멘스 강철 전무는 제조업의 AI 도입 동향과 로코드 기반 개발 환경의 시너지 효과를 강조했다.   이 밖에도 ▲에이전틱 AI 실현을 위한 온톨로지 기반 데이터 패브릭 전략 ▲예측 AI, LLM(대형 언어 모델) 기반 생성형 AI, 지식 그래프, AI 에이전트를 통한 엔지니어링 및 제조 혁신 ▲AI 기반 HPC(고성능 컴퓨팅)로 제품 개발팀의 시장 출시 속도 가속화 등 다양한 발표가 다뤄졌다.   한국알테어의 김도하 지사장은 “올해 춘계에 이어 추계 워크숍을 개최하면서 AI 기술이 빠르게 발전하고 있을 뿐만 아니라, 국내 고객사들의 AI 적용 사례가 실제 현장에서 빠르게 확산되고 있음을 체감하고 있다”면서, “알테어는 이러한 경험을 기반으로 국내 제조업체들이 AI 도입 아이디어를 얻고 실무 혁신을 실현할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 전했다.
작성일 : 2025-09-05
시뮬리아 웨이브6를 활용한 환경 소음 시뮬레이션
산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (6)   이번 호에서는 다쏘시스템의 소음·진동 설루션 웨이브6(Wave6)를 활용해 도심 항공 모빌리티와 수중 방사 소음에 적용한 사례를 살펴본다.   ■ 이현충 다쏘시스템코리아의 소음 진동 해석 담당 기술 컨설턴트이다. 자동차/항공/선박 산업을 포함한 다양한 산업군에 진동해석 설루션을 적용하여 고객에서 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   환경 소음 규제가 점차 강화됨에 따라 소음 저감 기술의 적용이 중요해지고 있다. 특히 차세대 교통 체계 산업인 도심 항공 모빌리티(UAM : Urban Air Mobility) 분야에서는 이착륙장 위치와 항로를 결정할 때 소음이 가장 중요한 고려 요소이다. 또한 해양 생태계 보호를 위해 국제해사기구(IMO)는 선박의 수중 방사 소음(URN : Underwater Radiated Noise) 저감을 위한 규제를 논의하고 있다. 이는 도심형 항공기와 선박 등 운송 수단의 설계 단계에서부터 시뮬레이션을 기반으로 한 정확한 예측을 요구한다. 웨이브6는 다쏘시스템의 소음·진동 설루션으로, 광대역 주파수에서 소음이 방사되는 현상을 시뮬레이션할 수 있다. 특히 환경 소음의 경우 넓은 영역으로 방사되는 소음을 예측해야 하는데, 이는 많은 해석 시간과 리소스를 필요로 한다. 효율적으로 환경 소음을 예측하기 위해 웨이브6의 공간 경사(Spatial Gradient) 통계 에너지 해석(SEA, Statistical Energy Analysis) 방법론을 적용할 수 있다. 이번 호에서는 항공기 프로펠러 소음 해석 예시와 수중 방사 소음 연구 사례를 통해 웨이브6의 활용법을 소개한다.   웨이브6 소음 해석 방법론 소음 해석 방법론을 설명하기 위해 차량 실내 소음을 예로 들어보자. <그림 1>과 같이 차량 실내 공간 내 다양한 위치에서 음압 레벨(SPL : Sound Pressure Level)을 예측하는 것이 목적이다. 투명한 흰색 표면은 내부 음장 공간의 경계이며, 회색 표면은 공간 내 음압 레벨을 시각화하기 위한 가시화용 표면이다. 마지막으로 파란색 표면은 공간 내 소리를 방사하는 사이드 글라스를 나타낸다. <그림 1-b>는 사이드 글라스가 진동에 의해 발생하는 실내 소음을 경계요소법(BEM : Boundary Element Method)과 공간 경사 통계 에너지 해석(SEA : Statistical Energy Analysis) 방법으로 예측한 결과이다. 가진원인 사이드 글라스 근처에서 높은 음압 레벨이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 경계요소법의 경우 주파수가 높아짐에 따라 높은 자유도(DOF : Degree of Freedom)를 필요로 하므로 해석 시간과 메모리 사용량이 크게 증가한다. 반면, 웨이브6의 공간 경사 통계 에너지 해석 기법은 훨씬 적은 메모리를 요구하며, 더 빠르게 해석 결과를 얻을 수 있다. 특히 환경 소음처럼 넓은 영역을 경계 요소법이나 유한 요소법(FEM : Finite Element Method)으로 해석하기 어려운 경우, 공간 경사 통계 에너지 해석 기법을 활용해 예측할 수 있다.   (a) 자동차 내부 공간   (b) 경계요소 해석 결과   (c) 공간경사 통계 에너지 해석 결과 그림 1   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[케이스 스터디] KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템
비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로   최근 몇 년 사이 시뮬레이션 산업은 디지털 트윈, AI(인공지능), VR(가상현실)/AR(증강현실) 등 첨단 디지털 기술 중심으로 빠르게 재편되고 있다. KAI(한국항공우주산업)는 이러한 흐름에 발맞춰 언리얼 엔진을 도입함으로써 항공산업 전반에 걸친 디지털 혁신을 추진하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   KAI는 KT-1 기본 훈련기, T-50 고등훈련기, 수리온 기동헬기, 송골매 무인기 등 다양한 항공우주 시스템을 자체적으로 설계 및 제작하며, 지난 40년간 항공산업 및 국방산업을 선도해 온 종합 항공우주 설루션 기업이다. 최근에는 소형무장헬기(LAH)와 차세대 전투기 KF-21 개발을 비롯해 위성과 발사체 총조립 등 우주 분야로도 사업을 확대하고 있다. KAI는 2024년 ‘언리얼 페스트 시애틀 2024(Unreal Fest Seattle 2024)’에 참가해 자사의 시뮬레이션 전략을 소개하는 세션을 진행했다. 이번 호에서는 이 발표 내용을 바탕으로 시뮬레이션 산업의 급변하는 흐름 속에서 KAI가 어떻게 대응하고 있는지, 언리얼 엔진을 중심으로 한 시뮬레이션 통합 전략과 실제 적용 사례, 그리고 향후 비전 등을 중심으로 KAI의 기술 혁신에 대해 살펴본다.   ▲ 이미지 출처 : ‘KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처   시뮬레이션 산업의 변화와 KAI의 대응 최근 시뮬레이션 산업은 빠르게 발전하며 구조적인 변화를 겪고 있다. 클라우드 기반 시뮬레이션 도입으로 언제 어디서든 고성능 자원에 접근할 수 있게 되었고, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기술의 결합을 통해 시뮬레이션은 단순한 재현을 넘어 예측과 최적화를 수행할 수 있는 툴로 진화하고 있다. 또한 VR/AR/MR(혼합현실) 기술은 훈련의 몰입감과 현실감을 높여 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 가능하게 하고, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 한 소프트웨어 설계는 유연성과 확장성을 높이고 있다. KAI는 이러한 디지털 전환에 적극 대응하기 위해 전통적인 레거시 시뮬레이션 시스템을 언리얼 엔진과 통합하고 있다. 핵심 전략은 세 가지이다. 첫째, 언리얼 엔진을 활용한 빠른 프로토타이핑으로 기술 검증과 적용 속도를 높이는 것이다. 둘째, 표준화된 인터페이스를 통해 기존 시스템과의 원활한 연동을 실현하는 것이다. 셋째, 지속 가능한 콘텐츠 개발을 위한 플랫폼 설계로 장기적인 생태계 구축을 추진하는 것이다. 이를 통해 KAI는 기존 자산의 가치를 극대화함과 동시에 급변하는 기술 환경에 유연하고 효율적으로 대응하고 있다.   언리얼 엔진이 변화하는 시뮬레이션 산업에 주는 영향 언리얼 엔진은 시뮬레이션 산업의 진화에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 우선 고품질의 리얼타임 3D 그래픽을 통해 현실감 있는 몰입형 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있어, 훈련과 테스트의 효율성을 높이고 있다. 또한 VR/AR/MR과의 통합 지원은 다양한 산업에서 실제 같은 체험 기반 학습을 가능하게 한다. 언리얼 엔진의 모듈형 아키텍처와 개방된 생태계는 기존 레거시 시스템과의 통합을 쉽게 하고, 새로운 기술이나 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 특히 디지털 트윈, AI, 머신러닝 등 최신 기술과의 연계가 원활하여 복잡한 시스템의 설계, 유지보수, 운영 효율을 높일 수 있다. KAI와 같은 기업에게 언리얼 엔진은 단순한 툴을 넘어, 지속 가능한 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하고 새로운 시뮬레이션 생태계를 구축하는 핵심 기술로 자리잡고 있다.   ▲ KAI의 시뮬레이터로 본 FA-50의 모습(이미지 출처 : KAI)   기존 시스템에 언리얼 엔진을 통합한 사례 KAI는 항공기 훈련 체계에 언리얼 엔진을 도입해 현실성과 효율을 갖춘 시뮬레이터를 개발하고 있다. 대표적으로 VR 시뮬레이터의 경우, 조종사가 풀 플라이트 시뮬레이터에 들어가기 전 VR 기기를 통해 절차와 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 돕고 있다. 언리얼 엔진으로 실제 항공기와 동일한 가상 조종석을 구현해 이륙/착륙, 비상절차, 항전 장비 조작 등을 별도 교관 없이 반복 학습할 수 있도록 했다. 기존의 시뮬레이터는 실제 항공기 수준의 조작감과 훈련 효과를 제공하지만, 높은 구축 비용과 운영 비용, 전용 시설의 필요 등으로 대량 보급에 한계가 있었다. KAI는 이러한 문제를 보완하기 위해 VR 기술을 도입했다. 언리얼 엔진은 영상 발생 장치, 계기 패널, 입출력 장치 등을 대체한 것은 물론, VR HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하나만으로 기존의 여러 장치를 필요로 하는 대형 시현 시스템의 효과를 구현할 수 있게 했다. 또한 KAI는 독자적인 역학 모델과 항전 시스템을 언리얼 엔진의 실시간 렌더링과 결합해 실제 조종과 유사한 수준의 훈련 환경을 제공하고 있다. GIS(지리 정보 시스템), DEM(수치 표고 모델) 등 초정밀지도 기반의 한반도 3D 지형을 재현해 조종사의 임무 지역 지형 학습까지 지원하고 있다. 정비 훈련 분야에서도 언리얼 엔진은 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. 2024년 I/ITSEC 전시회에서 공개된 FA-50 정비 훈련 시뮬레이터는 VR 환경에서 점검과 부품 교체를 실습할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 교육 과정을 만들 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 문서와 평면형 CBT(컴퓨터 기반 훈련), 반복 시나리오 기반의 실습 중심 교육의 한계를 극복할 대안을 제시했다. 또한 같은 행사에서 선보인 수리온 헬기 비행 시뮬레이터(VFT)는 디지털 트윈과 고해상도 시각화를 통해 실제 기체 성능과 지형 정보를 반영한 몰입형 훈련 환경을 제공했다.   ▲ FA-50 비행 시뮬레이션의 디스플레이 장면(이미지 출처 : KAI)   시뮬레이션·시스템 개발에서 언리얼 엔진의 기여도 언리얼 엔진 도입 이후 KAI의 시뮬레이션 제작 파이프라인에는 큰 변화가 있었다. 데이터스미스를 활용해 카티아 등 설계 도구의 3D 모델을 쉽게 불러올 수 있어, 실제 설계 기반의 가상 조종석과 기체 모델을 빠르게 구축하고 별도의 모델링 없이 제작 시간을 줄일 수 있었다. 또한 자체 개발한 비행역학 엔진과 항공전자 시뮬레이션 소프트웨어를 언리얼 엔진과 실시간으로 연동해, 백엔드 시스템과 시각화 프론트엔드를 효과적으로 통합함으로써 전반적인 생산성이 향상되었다. 특히 조종사가 시각과 청각 정보를 통해 상황을 판단하는 VR 시뮬레이터 개발에서는 언리얼 엔진의 렌더링, 사운드, 애니메이션 기능이 핵심 도구로 사용되었다. 물리 기반 렌더링(PBR)은 금속, 유리, 계기판 등 재질을 사실적으로 구현했으며, 파티클 시스템과 머티리얼 노드를 통해 연기, 공기 왜곡 등의 시각 효과도 유연하게 조정할 수 있었다. 사운드 역시 메타사운드를 통해 엔진 RPM이나 환경 변화에 따라 실시간으로 반응하며, 조종사에게 실제 비행과 유사한 감각을 제공했다. 또한 애니메이션 블루프린트를 활용해 조종간, 계기판, 비행 제어면 간 연동 애니메이션의 비주얼을 직관적으로 구현할 수 있었으며, 스카이 애트머스피어, 볼류메트릭 클라우드, 하이트 포그 등의 기능은 대기 표현과 공간 인식 훈련의 몰입감을 높였다. 지형 구현에서도 언리얼 엔진의 LWC(Large World Coordinates)를 통해 수천 km 단위의 지형에서도 고속 이동 시 정밀도를 유지할 수 있었고, 풀 소스 코드를 활용해 AI 훈련 체계에 맞는 좌표 변환, 시스템 연동, 정밀 지형 구조를 구현할 수 있었다. 이 과정에서 실제 지형 데이터, 항공 사진, 고도 정보를 언리얼 엔진에 통합했고, GIS, DEM 기반의 정밀 지형 정보를 효과적으로 활용해 복잡한 비행 경로, 저공 비행 훈련, 목표 탐색 등 고난도 시나리오도 현실감 있게 구현할 수 있었다. 그 결과 KAI는 초대형 지형 데이터, 초정밀 위치 기반 훈련, 외부 시스템과의 정밀한 좌표 연동을 모두 만족하는 차세대 항공기 시뮬레이터 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있었다. 이외에도 다양한 플러그인, 하드웨어 인터페이스, 형상 관리 툴 연동, 이제는 리얼리티스캔으로 변경된 리얼리티캡처, 마켓플레이스 등을 활용하여 프로젝트 확장성과 콘텐츠 제작 유연성이 높아졌다.   ▲ 애니메이션 블루프린트를 활용해 구현한 조종간(이미지 출처 : KAI)   대규모 전술 훈련을 위한 AI 에이전트를 언리얼 엔진에 도입 KAI는 차세대 전술 훈련 시뮬레이터 개발을 위해 강화학습 기반의 AI 에이전트를 실제 훈련 시나리오에 연동하는 작업을 진행 중이다. 특히, 복잡한 전장 환경에서는 다양한 무기 체계와 플랫폼이 동시에 운용되기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이션 공간에서 유기적으로 연동하는 기술이 매우 중요하다. 기존 상용 시뮬레이터 설루션의 경우 외부 시스템 연동이나 커스터마이징에 제약이 많지만, 언리얼 엔진은 C++ 기반의 풀 소스 코드 접근이 가능해 이러한 한계를 극복할 수 있다. KAI는 이러한 개방성을 바탕으로 자체 개발한 AI 에이전트를 정밀하게 통합해, 복잡한 상호작용이 필요한 전술 훈련 시나리오에서도 실질적인 이점을 확보할 수 있었다. 이와 같은 통합은 단순히 AI를 활용하는 수준을 넘어, 인간 조종사와 AI가 동일한 시뮬레이션 환경에서 훈련하고 상호 작용할 수 있는 구조를 의미한다. 기존의 설루션으로는 구현하기 어려웠지만 KAI는 언리얼 엔진을 도입해 이를 실현할 수 있었다. 결과적으로 언리얼 엔진은 AI, 실시간 시뮬레이션, 데이터 피드백이 통합된 플랫폼을 제공하며, KAI의 차세대 전술 훈련체계 구현에 핵심 역할을 하고 있다.   ▲ 지형 데이터 통합으로 구현한 대규모 도시 지역 디지털 트윈(이미지 출처 : KAI)   향후 시뮬레이션 에코시스템의 방향과 KAI의 비전 향후 시뮬레이션 에코시스템은 개방성, 지속 가능성, 개인화를 중심으로 발전해 나갈 것이다. AI와 빅데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 시스템, 클라우드 환경에서의 지리적 제약 없는 고성능 시뮬레이션 그리고 VR/AR, 웨어러블 기술 등을 활용한 몰입형 실시간 피드백 시스템이 표준이 되어갈 것으로 전망된다. 이러한 변화 속에서 KAI는 기술 통합형 플랫폼과 자체 시뮬레이션 에코시스템을 구축하며, 대한민국 시뮬레이션 산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련할 예정이다. 언리얼 엔진을 단순한 개발 툴이 아닌 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 플랫폼을 중심으로 고퀄리티 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 시뮬레이션 콘텐츠 파이프라인을 개발 중이다. KAI의 비전은 국내를 넘어 글로벌 시뮬레이션 에코시스템과 연결되는 것이다. 언리얼 엔진의 개방성과 기술력을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 공유 가능한 시뮬레이션 플랫폼을 만들고, 이를 통해 다양한 산업, 기관, 개발자가 협력할 수 있는 건강하고 확장 가능한 에코시스템을 조성하는 것이 목표다. 이러한 방향성과 비전을 바탕으로, KAI는 시뮬레이션 기술을 단순한 훈련 도구를 넘어 제품 개발, 유지보수, 운영 효율 개선을 위한 핵심 인프라로 성장시키고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[피플&컴퍼니] 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 D&E 사업부 성 브라이언 사장
시뮬레이션·디지털 트윈·AI 결합해제품 개발의 미래 제시   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하는 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부가 9월 18일 유저 콘퍼런스인 ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 유저 콘퍼런스 코리아 2025’를 진행한다. 이 행사는 D&E 사업부의 기술과 전략을 집중 소개하고, 고객과의 협력을 강화하는 것을 주된 목적으로 한다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 D&E 사업부의 성 브라이언 사장은 이번 행사를 통해 AI 기반 시뮬레이션, 디지털 트윈, SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등 자사의 핵심 기술 역량을 공유하고, 디자인&엔지니어링의 미래 방향과 산업별 적용 사례를 폭넓게 전달할 것이라고 소개했다. 또한, 디자인&엔지니어링 분야에서 국내 시장 공략을 더욱 강화할 예정이라고 밝혔다. ■ 정수진 편집장     헥사곤 및 D&E 사업부에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율화 설루션 분야의 글로벌 기업으로, 데이터를 활용해 산업, 제조, 인프라, 안전, 모빌리티 전반에서 효율과 품질을 높이고 있다. 전 세계 50개국에 약 2만 4500명의 임직원이 근무하며, 매출은 약 54억 유로에 이른다. 그중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 전 과정에서 데이터를 기반으로 스마트 제조 환경을 지원한다. 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 내에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하고 있다. 헥사곤 D&E 사업부는 예측 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 엔지니어들이 가상 프로토타입으로 제품 및 프로세스를 검증·최적화할 수 있도록 지원하며, 물리적 프로토타입의 ‘구축 및 테스트’를 대체하여 제품 개발 효율을 높이고 있다.   헥사곤 D&E 사업부가 보유한 대표 설루션과 핵심 기술은 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 다양한 산업군에서 신뢰받는 CAE 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링 설루션을 제공한다. 주요 기술에는 선형·비선형 유한요소해석(FEA), 음향 해석, 유체-구조 연성해석(FSI), 다물체 동역학, 열 유동 해석, 최적화, 피로·내구성 해석, 전기기계식 드라이브라인 및 제어 시스템 시뮬레이션 등이 포함된다. 또한, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율주행 분석, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(SPDM), 디지털 트윈 구축, AI 기반 최적화 등 최신 기술을 꾸준히 개발하고 있다. 이러한 설루션을 통해 고객은 제품 설계를 최적화하고, 기존 물리적 프로토타입의 ‘빌드&테스트(build&test)’ 단계를 줄이며 개발 효율을 높일 수 있다.   헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션이 가진 차별점과 경쟁력을 소개한다면 가장 큰 강점은 디자인&엔지니어링 사업부와 헥사곤의 다른 계열사 사이의 긴밀한 협업이다. 이를 통해 헥사곤은 산업 전반을 아우르는 폭넓은 기술 포트폴리오와 글로벌 네트워크를 갖추고 있다. CAE 소프트웨어를 기반으로 센서, 측정 장비, 데이터 관리 플랫폼을 통합 제공함으로써 설계부터 생산, 검증까지 전 과정을 연결할 수 있는 엔드 투 엔드(end-to-end) 설루션을 제공한다. 또한, 각 산업 분야의 특화된 요구를 반영한 맞춤형 시뮬레이션 환경과, 전 세계 고객 사례를 기반으로 한 풍부한 기술 지원 역량은 헥사곤만의 독보적인 경쟁력이다. 이를 통해 고객은 단순한 툴 제공을 넘어 혁신적인 제품 개발 프로세스와 지속 가능한 제조 경쟁력을 확보할 수 있다.   ▲ 헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션   디지털 트윈과 시뮬레이션 기술을 중심으로 한 최신 디지털 엔지니어링 트렌드와 향후 시장 전망에 대해 소개한다면 최근 디지털 엔지니어링은 정밀도·속도·지속 가능성이라는 세 가지 축을 중심으로 진화하고 있다. 디지털 트윈은 단순한 가상 모델을 넘어, 실시간 센서 데이터와 AI 분석을 결합하여 예측, 최적화까지 가능한 지능형 운영 플랫폼으로 발전하고 있다. 특히, 클라우드 기반 협업 환경과 AI 자동화 기술이 결합되면서, 개발 속도 단축과 비용 절감 효과가 더욱 가속화되고 있다. 향후 시장은 지속 가능한 설계와 제조, 에너지 효율 향상, 규제 대응 등과 맞물려, 산업 전반에서 디지털 트윈과 고급 시뮬레이션의 도입이 필수화될 것으로 전망된다.   ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 컨퍼런스 코리아 2025’에서는 어떤 내용이 소개되는지 9월 18일 개최되는 헥사곤의 D&E 유저 콘퍼런스는 자동차, 항공, 방산, 조선, 전기·전자 등 주요 산업군의 엔지니어와 전문가들이 모여 글로벌 CAE 기술의 최신 트렌드와 산업별 실무 경험을 나누는 자리이다. 헥사곤의 글로벌 및 국내 임직원, 주요 파트너와 고객사가 발표자로 참여하여, 각자 현장에서 축적한 경험과 성과를 직접 공유한다. 이를 통해 AI 기반 시뮬레이션, SPDM 등 디지털 엔지니어링을 가속화하는 혁신 기술과 산업별 최전선에서의 적용 사례를 심도 있게 다룰 예정이다. 기조연설과 산업별 세션, 전시 부스를 통해 참석자는 최신 기술을 직접 체험하고, 업계 전문가들과 교류하며, CAE 기술의 미래 비전과 제조업 R&D의 혁신 방향을 함께 모색할 수 있다. 또한, 각 산업별로 실제 기술 과제와 시뮬레이션 적용 사례를 통해 헥사곤 디자인&엔지니어링 사업부의 최신 기술 전략이 현장 중심의 문제 해결과 개발 효율성 향상에 어떻게 기여하는지 구체적으로 소개된다. 항공 및 방위 산업 분야에서는 MSC 에이펙스(MSC Apex), 나스트란(Nastran), CAE퍼티그(CAEFatigue), 시뮤팩트 애디티브(Simufact Additive), 제너레이티브 디자인(Generative Design) 등을 활용한 항공기 피로해석, 발사체 구조 해석과 복합재 적용 사례가 소개된다. 자동차 산업 분야에서는 아담스(Adams), 로맥스(Romax), 디지매트(Digimat), VTD 등을 기반으로 NVH 해석, 자율주행 시뮬레이션, 전기차 제어 시스템 연계 구조 모델 개발 등 차량 성능 최적화를 위한 다양한 해석과 검증 사례가 발표된다. 전기·전자 산업 분야에서는 크래들 CFD(Cradle CFD), 액트란(Actran) 등을 이용한 전자기기 냉각 해석, 충돌 기반 진동·소음 해석, 고열 환경 신뢰성 확보 사례가 다뤄지며, 정밀하고 안정적인 제품 설계를 위한 시뮬레이션 기술이 강조된다. 조선 산업 분야에서는 해양 구조물과 배관 시스템 해석을 중심으로 배관 단납부의 기계적 물성 해석, 강관-구조 연계 설계 등 실무에 적용 가능한 구조 해석 사례가 발표된다.   이번 행사를 통해 헥사곤 D&E 사업부가 전달하고자 하는 핵심 메시지는 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 ‘데이터 기반의 연결과 자율화를 통한 지속 가능한 제조 혁신’을 핵심 철학으로 삼고 있다. 이번 유저 콘퍼런스에서는 단순한 기술 소개를 넘어, 고객·파트너·업계 전문가가 한자리에 모여 산업별 과제를 함께 논의하고 실질적인 해결 방안을 모색하는 협력의 장을 만들고자 한다. 또한 AI(인공지능), 디지털 트윈, 시뮬레이션 프로세스 혁신 등 최신 기술이 어떻게 제품 개발 주기를 줄이고 설계 최적화와 예측 정확도를 높이며, 지속 가능한 산업 생태계 구축에 기여하는지에 대한 내용도 공유할 예정이다.   향후 헥사곤 D&E 사업부의 중장기 사업 전략 및 기술 로드맵을 소개한다면 헥사곤 D&E 사업부는 2025년 하반기 및 그 이후에도 디지털 트윈과 AI 기반 시뮬레이션 고도화를 핵심 전략으로 삼고 있다. 이를 위해 ▲산업별 특화 디지털 트윈 플랫폼 개발 및 적용 확대 ▲클라우드 기반 시뮬레이션 및 협업 환경 강화 ▲AI·머신러닝을 활용한 자동화 설계 최적화 기능 확장 ▲지속 가능성(sustainability) 중심의 경량화·에너지 효율 설계 지원 ▲SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리)의 산업 전반 확산 등을 추진하고자 한다. 또한, 기존 제조업뿐만 아니라 반도체·에너지·스마트시티 등 신산업 분야로 설루션 적용 범위를 확대해, 고객이 제품 개발 주기와 비용을 혁신적으로 절감할 수 있도록 지원할 계획이다.   마지막으로 전하고 싶은 메시지가 있다면 헥사곤 D&E 사업부는 단순한 소프트웨어 공급사가 아니라, 산업 전반의 디지털 혁신을 함께 설계하고 구현하는 파트너이다. 고객·파트너·학계와 지속적인 협력과 지식 공유를 통해 설계와 제조의 효율과 품질을 극대화하고, 지속 가능한 미래 산업 생태계를 구축하는 데 기여하고자 한다. 이번 유저 콘퍼런스를 비롯해 다양한 교류의 장을 마련해 헥사곤의 글로벌 역량과 현장 경험을 적극적으로 공유하며, 한국 제조업의 경쟁력 강화와 차세대 엔지니어링 패러다임 전환을 함께 이끌어 나가고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[칼럼] 2025년 하노버 산업박람회가 던진 시사점과 교훈
세계는 지금 기술패권 시대다. 국가와 기업의 명운이 기술에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 인류 사회를 총체적으로 혁신하고 있는 디지털·그린·문명 대전환도 기술 혁신이 핵심이다. 한편으로 위협받고 있는 인류의 지속가능성을 확보하고 인류의 비전을 실현하기 위한 수단으로서, 다른 한편으로 국가의 명운을 좌우하는 패권의 핵심으로서 과학기술의 중요성이 국가 최우선 이슈로 자리 잡고 있다. AI를 비롯한 기술 트렌드를 따라잡지 못하면 기업 경영은 물론 국가 경영도 어렵다. 기술의 미래 트렌드를 제시하는 양대 기술 전시회인 매년 1월초 미국 라스베이거스 CES(소비자전자쇼)와 4월초 독일 하노버 산업박람회에 세계인의 관심이 쏠리는 이유다.    주영섭 / 서울대학교 공학전문대학원 특임교수 전 중소기업청장 하노버 산업박람회, 왜 우리에게 중요한가 미국 CES와 함께 우리나라가 특히 많은 관심을 가져야 할 세계적 기술 전시회가 매년 4월 독일의 북부 도시 하노버에서 열리는 산업박람회다. 세계 산업계의최신 기술과 트렌드를 선보이는 글로벌 산업 기술의 메카로 주목받고 있는 하노버 산업박람회가 우리에 중요한 이유는 대한민국 경제의 중추를 이루고 있는 주력 및 미래 산업의 기술 트렌드를 제시하는 핵심 전시회이기 때문이다. 우리 경제의 근간인 수출의 대부분을 반도체, 자동차, 철강·화학, 선박, 기계 등 제조업이주도하고 있기 때문에 산업 기술 트렌드를 보여주는 하노버 산업박람회는 우리나라에 특히 중요한 기술 전시회라 할 수 있다. 지대한 중요성에도 불구하고 미국CES 대비하여 국내 기업 및 정부의 관심이 상대적으로 낮은 것은 속히 개선해야할 점이다. 산업 AI 대전환, 지속가능성의 열쇠 올해로 78회를 맞은 하노버 산업박람회는 우리 산업의 전략적 방향에 많은 시사점을 제시하여 우리 기업은 물론 정부, 대학 및 연구기관의 많은 관심과 연구가 요구된다. 올해는 지난 3월 31일부터 4월 4일까지 5일간 60개 국가에서 약 4000개 전시업체, 150개 국가에서 12만 7천명의 관람객이 참가해 성황리에 개최되었다. 전시와 컨퍼런스 프로그램에 온라인으로 참가한 관람객을 합치면 수십만에 이를 것으로 추산된다.  하노버 산업박람회는 올해 슬로건으로 “기술로 미래를 만들자”를 내세웠다. 그리고 지난 해 슬로건 “지속가능한 산업에 활력을 불어넣자”에서 강조한 지속가능성을 확보하기 위한 수단으로 기술 혁신을 강조했다. 그 중에서도 올해 최고 화두는 단연 산업 AI 대전환이었다. 사실상 모든 전시업체가 제시한 제품이나 솔루션에 AI를 활용하지 않은 사례가 없을 만큼 이제 산업 AI 대전환은 기본이 되고 있다. 작년부터 CES와 하노버 산업박람회가 공히 제시하기 시작한 ‘디지털 및 AI 대전환을 통한 인류의 지속가능성 확보’가 새로운 패러다임이자 시대정신으로 자리매김하고 있다. 심각한 위험에 처한 환경·사회 및 인류의 지속가능성 확보와 같은 난제 해결과 인류 비전 실현을 위해서는 AI 활용 및 대전환을 통한 인류의 지적·신체적 역량의 확장이 필수적이라는 의미다.  올해 하노버 산업박람회는 산업 AI 대전환에 의한 에너지 효율화, 탄소배출 감축, 자원 최적화를 통해 환경의 지속가능성에 크게 기여하고, 산업의 효율성 및 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델 창출, 산업 인력의 교육 및 지식 관리로 경제적 및 사회적 지속가능성에 획기적 기여를 할 수 있는 많은 가능성을 제시했다.  이러한 맥락에서 하노버 산업박람회가 우리 산업에 던진 가장 중요한 교훈은 무엇보다도 산업 AI 대전환에 민관 협력의 국가적 총력을 경주해야 한다는 것이다. 한 시도 지체할 수 없이 시급한 국가 최우선 과제다. 이를 위해서는 산업 AI 대전환을 위한 미국과 유럽의 불꽃 튀는 경쟁과 협력 구도를 잘 이해하고 대비해야 한다. 세계 AI 및 클라우드 분야를 선도하는 마이크로소프트, 아마존(AWS), 구글 등 미국의 빅테크 기업과 지멘스, SAP, 슈나이더 일렉트릭, 보쉬 등 유럽의 제조 솔루션 기업 간에 피나는 경쟁을 하는 동시에 서로 협력하는 이중적 관계를 가지고 있다. 액센추어, EY, 딜로이트, KPMG 등 세계적 컨설팅 기업들도 AI 역량을 바탕으로 이 경쟁구도에 뛰어들고 있다.  산업 AI 주도권 경쟁과 글로벌 전략 산업 AI 대전환 분야에서 이처럼 독보적 기업이 나타나지 않고 군웅할거의 전국시대가 전개되는 이유는어느 누구도 산업 AI 대전환의 핵심 성공 요인인 AI 역량과 데이터 및 도메인 노하우를 다 가지고 있지 못하기 때문이다.  미국은 세계 최고의 AI 및 클라우드 역량을 가지고 있는 반면에 제조업 등 산업 현장의 해외 이전 심화로 산업 데이터 및 도메인 노하우는 열세를 면치 못하고 있다. 독일이 주도하는 유럽은 상황이 정반대다. 산업 데이터 및 도메인 노하우는 강세를 보이고 있는 반면 AI 및 클라우드 역량은 열세다. 비유하자면 미국은 짜장면 그릇은 잘 만드는데 담을 짜장면이 시원치 않고 유럽은 그 반대인 셈이다. 이번 박람회에서 미국과 유럽의 세계적 기업들이 서로 약속이나 한 듯 하나같이 타 기업들과의 협력 및 연합을 통한 공동 전시에 나선 배경으로 분석된다.  미국 빅테크 기업들은 미국 및 유럽의 대·중소 솔루션 기업들과 함께, 유럽의 메이저 기업들도 미국의 빅테크 기업 및 미국·유럽의 소프트웨어·컨설팅 기업과 함께 전시장을 꾸미고 운영하는 협력 사례가 대종을 이루었다. 미국의 마이크로소프트가 영국의 항공기 엔진 기업 롤스로이스와 협력하여 개발한 AI 기반의 항공기 엔진 검사 솔루션을 제시한 것이 좋은 사례다. 마이크로소프트 전시장에 AI 검사 솔루션을 장착한 롤스로이스 항공기 엔진을 최초로 공개해 참관객의 눈길을 사로잡았다. 내시경 형태의 LED 조명의 검사 시스템과 AI 기반 실시간 영상 분석을 통한 솔루션 개발로 엔진 검사 시간을 기존 12시간에서 5~6시간으로 대폭 단축하여 엔진 가동시간 확대와 수익성 제고에 기여하고 있다. 아울러 롤스로이스는 항공기 엔진 가격이 아니라 항공기 운행시간에 따라 엔진 사용 요금을 청구하는 서비스형 제품(PaaS)을 신규 비즈니스 모델로 추진하여 사업 확대에도 기여하고 있다.  현재로서는 이렇듯 시너지가 큰 협력에 주력하지만 서로의 속내는 오월동주처럼 달라 향후 귀추가 주목된다. 내재적 성장만이 아니라 M&A(인수·합병)를 통한 주도권 쟁탈전이 커질 것으로 전망된다.  올해 박람회 직전 발표된 대로 유럽의 메이저 제조 솔루션 기업인 지멘스가 미국의 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 및 데이터 분석 기업인 알테어를 무려 15조원에 인수한 것이 좋은 사례다. 알테어는 이번 박람회에서 통상 20~30시간 걸리던 자동차 공조시스템 시뮬레이션을 20분으로줄이고 판금 성형 작업의 재료 손실을 15% 이상 줄이는획기적 기술을 제시해 주목을 받았다. 대한민국의 전략 : 경쟁과 협력의 균형 하노버 산업박람회가 보여준 협력과 경쟁 사례는 글로벌 협력이 상대적으로 약한 우리 기업 생태계가 잘 유념하여 참고해야 할 대목이다. 우리의 기회이기도 하다. 산업 AI 대전환의 핵심 성공요소 중 하나인 AI 및 클라우드 역량은 미국보다는 열세이나 유럽 대비 강세로 볼 수 있어 민관이 합심하여 네이버, LG 등 국내 기업의 AI 역량 강화에 주력하는 한편 미국의 빅테크 기업과의 전략적 제휴 및 협력을 모색하면 훌륭한 시너지를 기대할 수 있다.  다른 성공요소인 산업 데이터 및 도메인 노하우에서 미국 대비 강점을 가지고 있기 때문이다. 이 점에서 우리와 유사한 상황에 있는 유럽과는 AI 및 클라우드 역량을 공동 개발하고 산업 데이터 및 도메인 노하우 측면에서 시장 지배력을 확보할 수 있는 데이터 표준화 및 생태계 구축의 협력에 적극 나서야 한다.  특히, 독일이 제조 데이터 생태계 구축을 통한 디지털 주권 및 세계 산업 주도권 확보를 위해 강력히 추진하고 있는 매뉴팩처링-X 프로젝트에 적극 참여하여 협력할 필요가 있다. 자동차 산업의 Catena-X, 화학 산업의 Chem-X, 항공 산업의 Aerospace-X 등 추진 중인 10여개의 산업 특화 데이터 생태계 구축 프로젝트에 대한 개별 또는 전체 참여 및 협력이 대상이다.  우리가 AI 대전환의 핵심인 산업 데이터와 도메인 노하우의 구조화 및 표준화를 국내외로 주도할 수 있으면 산업 AI 대전환 최강국이 될 수 있다는 점도 올해 하노버 산업박람회가 남긴 중요한 교훈이다. AI는 늦었지만 AI 대전환은 앞서 가자!    
작성일 : 2025-08-08
피델리티 LES로 항공 음향 예측의 속도와 정확성 가속화
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (23)   이번 호에서는 항공 음향 시뮬레이션의 다각적인 과제를 살펴보고, 이러한 복잡한 문제를 해결하는 데 케이던스의 피델리티 LES(Fidelity LES)가 도움을 주는 사례 연구를 소개한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1   항공 음향 시뮬레이션은 유체 역학의 복잡성과 음향 현상의 뉘앙스를 혼합하는 지루한 작업이다. 이 이중 영역의 과제는 광범위한 스케일부터 난류 속에서 음향 신호의 미묘한 구분까지 수많은 기술적 장애물로 가득 차 있다. 이러한 기술적 어려움을 극복하고 항공 음향 거동에 대한 이해를 높이려면 엔지니어와 연구자는 피델리티 LES와 같은 정교한 도구를 사용해야 한다.   항공 음향 시뮬레이션의 과제 항공 음향 시뮬레이션에는 상당한 어려움이 있다. 다음은 이러한 단점 중 일부이다. 광범위한 스케일 : 항공 음향 현상은 광범위한 공간적, 시간적 스케일을 포괄한다. 모든 스케일을 캡처하려면 미세한 그리드 해상도와 긴 시뮬레이션 시간이 필요하다. 음향파 진폭 : 항공 음향 신호는 난류 압력 변동보다 미묘한 경우가 많기 때문에 지배적인 흐름 구조와 구별하기가 어렵다. 원거리 전파 : 국부적인 공기역학 소스에 의해 생성된 소리는 먼 거리까지 전파될 수 있으므로 전체 도메인 시뮬레이션은 계산이 불가능할 정도로 복잡하다. 복잡한 지오메트리 : 실제 문제에는 항공기 엔진이나 차량 외관과 같은 복잡한 지오메트리가 포함되어 있어 유체 흐름과 사운드 전파 모델링이 복잡해지는 경우가 많다. 경계 조건 : 허위 반사나 비물리적 동작을 방지하려면 적절한 경계 조건을 선택하고 구현하는 것이 중요하다. 일시적인 특성 : 많은 문제가 불안정하고 과도 시뮬레이션이 필요하므로 계산 노력이 증가하고 통계 분석이 복잡해진다. 비선형 상호작용 : 높은 소음 수준은 비선형 공기역학적 및 음향학적 상호작용을 수반할 수 있어 추가적인 계산 리소스가 필요하다. 다중 물리 상호작용 : 일부 시뮬레이션은 열 전달이나 연소와 같은 다른 물리적 효과를 고려해야 하므로 설정이 복잡해진다. 수치적 소산 : 수치적 방법은 인위적인 소멸을 도입하여 관심 있는 음향 신호를 감쇠하거나 억제할 수 있다.   그림 2. 음속(마하 1)보다 빠르게 이동하는 초음속 제트기 시뮬레이션   더 빠르고 정확한 항공 음향 시뮬레이션을 위한 소프트웨어 올바른 시뮬레이션 소프트웨어를 선택하는 것은 실제 엔지니어링 과제와 항공 음향 분야의 기초 연구를 해결하는 데 있어 중요하다. 피델리티 LES는 항공 음향을 포함한 고충실도 유동 해석을 위한 최고의 툴이다. 이 소프트웨어는 고급 수치 기법과 모델을 통합하여 대형 와류 시뮬레이션(LES)을 활용하여 소산과 분산이 감소된 불안정한 흐름을 시뮬레이션한다. 유한 체적법에 기반한 다양한 솔버 공식을 사용하는 피델리티 LES는 저속, 고속 및 반응 유동을 포함한 다양한 유동 조건을 효과적으로 포착한다. 피델리티 LES는 고급 서브 그리드 및 벽 모델링을 통해 다양한 그리드 해상도에서 높은 성능을 제공한다. 거친 그리드에서도 흐름 현상을 정확하게 포착하여 CPU와 GPU 모두에서 효율과 확장성을 보여준다. 특히, V100 GPU 한 대가 약 400개의 인텔 스카이레이크(Skylake) 2018 CPU 처리 성능과 맞먹는 저 마하(low-Mach) 솔버를 구현한다. 엔지니어는 지오메트리 준비부터 결과 분석까지 모든 작업을 지원하는 사용자 친화적 애플리케이션인 피델리티 LES를 통해 전체 시뮬레이션 워크플로를 원활하게 관리할 수 있다.   그림 3. 인텔 스카이레이크 2018 CPU 코어 당 엔비디아 A100 및 V100 GPU와 같은 동등한 성능으로 다양한 흐름(flow) 시나리오에서 피델리티 LES를 사용할 수 있다.   피델리티 LES는 시뮬레이션 설정의 실시간 조정을 포함하여 복잡한 엔지니어링 모델에 대한 상세한 3D 뷰를 제공한다. 또한 사용자는 자동 제안이 포함된 명령어 용어집과 주요 지표를 추적하는 그래프를 활용할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-07-01
[포커스] 가상제품개발연구회, 춘계 심포지엄에서AI 전환 시대의 제품 개발 방향 논의
대한기계학회 가상제품개발연구회가 지난 6월 12일 2025년 춘계 심포지엄을 개최했다. ‘AI와 VPD의 만남 : Journey to the Digital Transformation’을 주제로 한 이번 심포지엄에서는 제조업 분야의 인공지능 전환(AX) 시대에 발맞춘 가상 제품 개발(VPD) 기술 및 디지털 전환 사례가 소개됐다. ■ 정수진 편집장     디지털 전환에서 AI 전환으로, 새로운 시대가 열린다 지난 2020년 출범한 가상제품개발연구회는 제조업 분야의 가상 제품 개발 기술과 디지털 전환 사례를 공유하고 기술 교류를 통해 산업 분야의 글로벌 경쟁력을 높이는 것을 목표로 삼았다. 2021년부터는 매년 봄·가을 심포지엄과 특별 세션을 열고 있다. 가상제품개발연구회의 오세기 회장은 개회사에서 “빅데이터와 딥러닝으로 시작된 디지털 전환(DX)은 생성형 AI(generative AI)가 등장하면서 기업의 문화, 전략, 비즈니스 모델까지 인공지능 중심으로 재설계하는 인공지능 전환(AX) 시대로 진화하고 있다”면서, 그 동안 연구회 심포지엄의 모토였던 ‘디지털 전환으로의 여정’이 이제는 ‘인공지능 전환으로의 여정’으로 바뀌어야 할 시점이라고 밝혔다. 대한기계학회의 배중면 회장은 축사를 통해 “챗GPT (ChatGPT)나 생성형 AI로 대표되는 현대 인공지능 시대의 개막은 기계공학 분야에서도 예외가 아니며, 물리기반 모델과 인공지능의 융합, 시뮬레이션의 자동화, 그리고 설계 최적화의 지능화가 실현 가능한 시대가 되었다”고 짚었다. 그리고 “가상제품개발연구회는 디지털 기반 제품 개발의 혁신을 선도해 왔으며, 대한기계학회 역시 이 분야의 발전을 적극 뒷받침하겠다”고 전했다.   물리지식 기반 AI와 생성형 AI를 활용한 VPD KAIST의 이승철 교수는 ‘제품 개발 가상화를 위한 물리지식 기반 인공지능의 역할’을 주제로 기조연설을 진행했다. 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 및 공학 문제 해결 방법에 대한 고민을 전한 이승철 교수는 “생성형 AI의 출현 이후 디지털 전환에서 인공지능 전환의 시대로 진화했으며, 기계공학 분야에서도 물리기반 모델과 AI의 융합, 시뮬레이션 자동화, 설계 최적화의 지능화가 가능해졌다”고 강조했다. 생성형 AI는 하나의 입력값에서 많은 수의 결과를 생성하여 설계의 다양성을 확보하는 데에 유용하다. 특히, 위상 최적화에서 문제를 ‘불량 설정(ill-posed)’하여 다양한 최적화 설루션을 생성하고, 이를 전통적인 최적화 방법의 초기 조건으로 활용하여 설계 시간을 줄일 수 있다. 이승철 교수는 “생성형 AI를 제품 설계에 적용하는 과정에서는 정밀도와 다양성의 절충점을 찾는 것이 중요하다”고 짚었다. 또한, 이승철 교수는 VPD에 AI 신경망 학습을 접목하기 위한 방법론을 소개했다. 물리지식 기반 인공지능(PINN)은 물리 지식을 데이터 프레임워크에 결합하여 인공지능 학습에 활용하는 방식으로, 특히 알려지지 않은 물리적 특성을 예측하는 ‘역방향 문제 해결’에 장점이 있다. 딥 오퍼레이터 네트워크(DeepONet)는 입력 매개변수나 형상이 바뀌어도 재학습 없이 거의 실시간으로 해석 결과를 예측할 수 있어서, 입력 파라미터의 변경이 예측 결과에 곧바로 반영되지 못하는 PINN의 단점을 극복할 수 있을 것으로 보인다. 이승철 교수는 “물리지식 기반의 DeepONet은 유동장 및 압력 분포를 실시간으로 예측하고, 복잡한 형상 변화에 따른 유동, 압력, 온도장 등을 실시간으로 예측할 수 있음을 입증했다”면서, “인공지능 기반의 새로운 도구들이 공학 문제를 해결하고 설계 분야를 혁신하는 데에 기여할 것”이라고 전망했다.   ▲ KAIST의 이승철 교수는 물리지식 기반의 AI를 제품 개발에 적용하기 위한 방법론을 소개했다.   AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 이번 심포지엄을 가상제품개발연구회와 공동 주관한 다쏘시스템코리아의 김문성 파트너는 ‘AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략’에 대해 소개했다. 그는 인공지능 기반의 생성형 경험(generative experience)이 창의적이고 자동화된 설계를 가능하게 하며, 인공지능/머신러닝이 제품 개발 과정에서 반복 작업을 줄이고 비용과 시간을 절감하는 데 기여한다고 전했다. 이번 발표에서는 시뮬레이션에 적용할 수 있는 다양한 머신러닝 기법이 소개됐다. 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 특징 추출에, 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM)는 시계열 데이터 예측에, 딥러닝은 복잡한 3차원 필드 데이터 예측에, 그리고 그래프 신경망(GNN)은 유한요소모델(FEM)과 같은 그래프 구조 데이터 처리에 유용하다는 것이 김문성 파트너의 설명이다. 또한, 김문성 파트너는 문제 정의 − 학습 데이터 준비(실험 계획법 및 자동화 스크립트 활용) − 모델 학습 − 신뢰도 검증 − 예측 모델 구축까지 다쏘시스템의 아바쿠스(Abaqus)와 아이사이트(Isight)를 활용하는 머신러닝 프로세스 구현 단계를 소개했다. 김문성 파트너는 AI/ML 기법의 시뮬레이션 적용 사례로 LSTM을 활용한 하중-변위 선도 예측, 디스플레이 스트레인 예측, 전자기 성능 예측 등을 소개했으며, GNN을 사용해 빔과 항공기 랜딩기어 부재의 3차원 응력/변형량 예측이 가능하다고 전했다. 그는 “머신러닝 기술이 시뮬레이션 작업의 효율을 높이고, 데이터 기반의 정확한 의사 결정을 지원하는 강력한 도구가 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김문성 파트너는 AI/ML 기반의 가상 검증 전략과 사례를 소개했다.   VPD와 AI의 융합, R&D 혁신을 이끈다 이외에도 이번 심포지엄에서는 물리지식 기반 인공지능과 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 방안, AI/머신러닝 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 등에 관한 논의를 통해 미래 제품 개발의 방향을 짚어보는 기회가 마련됐다. 주제 발표로는 ▲히타치 야마자키 미키 박사의 ‘AI가 주도하는 MBSE·MBD와 VPD의 융합 : 가상화를 통한 차세대 제품 개발 가속 및 DX 추진’ ▲피도텍 대표인 한양대 최동훈 교수의 ‘VPD 대중화로 가는 길 : Al-Aided Design Optimization’ ▲현대모비스 송준영 팀장의 ‘AI를 이용한 R&D Shift’ ▲LG전자 백영진 팀장의 ‘AI와 VPD 연계를 통한 효율적 제어 시스템 개발 프레임워크’ ▲한화에어로스페이스 윤용상 상무의 ‘디지털 해석 기술을 활용한 항공엔진 개발과 국내 항공엔진의 미래’ 등이 진행됐다. 또한 패널토론에서는 VPD와 AI의 융합을 통해 R&D 혁신을 이끌어낼 수 있는 가능성과 미래 방향에 대해 논의했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 
작성일 : 2025-07-01
헥사곤, 항공산업 대상의 혁신 제조 기술 콘퍼런스에서 항공산업 디지털 전환 및 지속 가능성 전략 제시
헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 한국생산기술연구원에서 ‘항공산업을 위한 혁신 제조 기술 콘퍼런스 2025’를 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 헥사곤을 비롯해 그롭코리아, 블라자 스위스루브 코리아, 졸러코리아, 볼머코리아 등 항공 제조 분야의 글로벌 기업이 공동 주최했다. 행사에서는 각 주최사 관계자가 연사로 참여해 항공 산업의 디지털 전환, 정밀도 향상, 생산성 제고, 자동화를 위한 통합 설루션을 소개하고, 관련 기업 간 협력과 기술 교류를 도모했다. 행사에서는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 메트롤로지 사업부의 홍석관 사장이 ‘헥사곤 기술을 활용한 항공산업의 디지털 전환과 지속 가능성’을 주제로 발표에 나섰다. 홍석관 사장은 전 제조 과정의 디지털 전환을 선도하고 있는 헥사곤의 기술 가운데, 특히 측정 기술을 중심으로 항공 제조 현장에 실제 적용된 사례를 집중 소개했다. 이 발표에서는 헥사곤이 측정 기술을 기반으로 제조 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 품질 모니터링 및 공정 최적화에 어떻게 활용하는지를 중점적으로 다뤘다. 3D 스캐닝, 정밀 계측, 디지털 트윈 등 다양한 설루션이 항공기 부품의 설계 검증과 자동화된 검사 공정에 실제로 적용된 사례도 함께 소개했다. 또한 헥사곤은 최근 차세대 레이저 트래커인 ‘라이카 앱솔루트 트래커 ATS800’을 출시하며 대형 항공 부품 측정의 자동화와 정밀도를 한층 높였다. ATS800은 레이저 트래킹과 다이렉트 스캐닝 기능을 결합한 장비로, 빠르고 안정적인 비접촉 측정을 통해 항공우주 제조 현장의 품질 검사 효율을 향상시킨다. 이번 행사에는 ATS800 및 헥사곤의 다양한 3차원 측정 장비가 전시되어 참가자들이 실제 설루션을 눈으로 확인할 수 있는 기회를 제공했다. 홍석관 사장은 “헥사곤은 항공 제조 산업에서 자사의 측정 소프트웨어와 자동화 측정 설루션을 통해 생산 현장의 정밀도와 품질을 획기적으로 향상시켜 왔다”면서, “이번 콘퍼런스를 계기로 항공우주 산업의 디지털 전환을 더욱 가속화하고, 국내 기업들과 함께 지속 가능한 제조 혁신을 이끌어가겠다”고 말했다.
작성일 : 2025-06-19
헥사곤, ‘파리 에어쇼 2025’에서 디지털 기반 항공 설계 혁신 비전 제시
헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 6월 16일~22일 프랑스 파리에서 열리는 ‘파리 에어쇼 2025’에 참가한다고 밝혔다. 헥사곤은 이틀에 걸쳐 사전 네트워킹 리셉션과 리더십 조찬 세션을 마련하여 차세대 항공우주 설계 혁신과 시뮬레이션 기반 사례를 공유할 예정이다. 올해로 55회를 맞은 파리 에어쇼는 프랑스항공우주산업협회(GIFAS)의 자회사인 SIAE가 주최하는 산업 박람회이다. 이번 행사에는 48개국에서 2500개 이상의 기업이 참가하며 약 30만 명의 방문객이 찾을 것으로 예상된다. 헥사곤은 이번 박람회에서 디지털 기반의 항공 설계 혁신과 품질 중심 최적화 전략을 주제로 다양한 세션을 운영할 예정이다. 이 가운데 리더십 조찬 세션에서는 ‘항공 기술의 미래를 설계하다(Engineering the Skies)’를 주제로, 항공우주 업계의 미래 혁신 방향과 설계 초기 단계에서의 품질 최적화 전략을 집중 조명한다. 이 세션에는 헥사곤 디자인 & 엔지니어링 사업부의 아미르 아사르(Amir Assar) 최고매출책임자, 슈밤 세트(Subham Sett) 헥사곤 디자인 & 엔지니어링 사업부 R&D 부사장, 올리비에 타바스트(Olivier Tabaste) 헥사곤 디자인 & 엔지니어링 사업부 설루션 디렉터가 연사로 참여할 예정이다. 주요 발표 내용으로는 발표를 통해 항공우주 품질 혁신 사례와 워크플로 최적화를 위한 MSC 나스트란(Nastran) 기반 고급 해석 시뮬레이션 기술을 소개될 예정이다. 특히 항공기 구조재, 첨단 소재, 음향, 배터리, 내장재 등 다양한 분야에 걸쳐 적용된 실제 설계 사례를 중심으로, 항공기 개발 초기 단계부터 품질을 내재화하는 전략적 접근법을 공유한다.     또한, 헥사곤 부스에는 항공기 개발 기업을 비롯해 우주항공 및 방위산업 전반의 주요 관계자가 방문할 예정이다. 헥사곤은 특히 국내 주요 항공기 제조사, 방위산업 전문 기업, 핵심 부품 공급업체 및 경북·경남 지역 방산 기업 및 주요 임원이 참석해 헥사곤과의 기술 협력 가능성을 모색하고, 시뮬레이션 기반 설계 혁신에 대한 심도 있는 교류를 이어갈 것으로 기대하고 있다. 헥사곤은 국내외 항공우주 산업이 직면한 기술적 과제에 대응하기 위해, 설계 초기부터 품질을 내재화하는 디지털 전환 전략을 적극 지원하고 있다. 이번 파리 에어쇼 2025 참가를 계기로 국내 항공우주 산업과의 글로벌 협력을 본격화하는 한편, 차세대 항공기 개발을 위한 전략적 파트너로서의 입지를 더욱 탄탄히 다질 계획이다. 그리고 국내외 파트너와 긴밀한 협력을 통해 항공 제조 산업의 미래 혁신을 견인하는 플랫폼으로 자리매김할 방침이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아의 성 브라이언 사장은 “헥사곤은 이번 파리 에어쇼 참가를 통해 디지털 기반 시뮬레이션과 엔지니어링 역량을 적극적으로 선보이며, 항공우주 산업의 지속 가능한 혁신을 가속화하는 데 기여하고자 한다”며, “앞으로도 국내외 항공우주 기업들과의 협력을 통해 설계 초기 단계부터 품질을 내재화하는 디지털 전환 전략을 적극 지원해 나가겠다”고 말했다.
작성일 : 2025-06-17
다쏘시스템,  AI 기반 생성형 경험 통해 항공우주 및 국방 산업 혁신 제시
다쏘시스템은 6월 16일~22일 프랑스에서 열리는 ‘파리 에어쇼’에서 자사의 ‘3D 유니버스(3D UNIV+RSES)’가 항공우주 및 국방 산업의 미래를 위해 설계, 생산 및 운영을 혁신하는 방식을 선보일 것이라고 발표했다. 복잡성, 안전성, 주권, 기술력, 지속 가능성, 시장 출시 속도 등 다양한 도전 과제가 산업 전반에 걸쳐 새로운 작업 방식의 도입을 요구하는 가운데, 다쏘시스템의 3D 유니버스는 ‘경험(EXPERIENCE)’ 중심의 새로운 제품과 서비스를 상상하고 개발할 수 있도록 지원한다. 모델링, 시뮬레이션, 데이터 과학, AI 기반 콘텐츠의 조합은 지적 재산권을 보호하는 것은 물론, 가상과 현실 세계를 안전한 환경에서 실험, 협업, 학습, 발명을 위한 공간으로 융합한다.     다쏘시스템은 파리 에어쇼에서 항공기 수명 주기 전반에 걸쳐 통합된 버추얼 트윈과 AI 기반 생성형 경험의 혁신적 가능성을 선보인다. 이는 설계부터 운영까지의 과정을 가속화한다. 다쏘시스템은 시연을 통해 산업이 현재 직면한 다양한 도전 과제를 다루며, 특히 인력 교육과 새로운 세대를 지원하기 위해 전문 지식의 확보 및 보존에 초점을 맞출 예정이다.  다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼의 AI 기반 생성형 경험을 활용한 항공기 설계, 생산 자동화, 테스트 및 인증을 위한 기체 최적화, 품질 확보, 유지보수 비용 절감 등 다양한 기능을 시연한다. 또한, 버추얼 트윈 기반의 가상 세계가 국방 산업, 공급망, 생산, 항공 이동성, 교육 분야에 걸쳐 패러다임 전환을 이끌고 있는 방식에 대한 패널 토론을 진행하며, 참가자들이 고객의 혁신을 상징하는 버추얼 트윈을 수집하기 위해 모바일 웹 애플리케이션을 사용해 QR 코드를 스캔하여 상금을 획득할 수 있는 경진대회도 개최할 예정이다. 다쏘시스템의 데이비드 지글러(David Ziegler) 항공우주 및 국방 산업 부문 부사장은 “항공우주 및 국방 산업의 미래는 기계, 드론, 위성, 장비 및 지능형 시스템을 구현하는 새로운 방법과 이를 통해 세계가 어떻게 혜택을 받을 수 있는지 재정의하는 것이 필요하다”면서, “다쏘시스템의 3D유니버스는 생성형 AI, 지식 및 노하우를 통해 이 모든 혁신을 주도하며, 성능, 탄력성 및 주권을 제공하는 산업 변혁의 새로운 시대를 촉진하고 있다”고 말했다.
작성일 : 2025-06-16