INFOWORLD   Editorial  17　로봇이 달리는 시대, 인간은 어디로 달려가는가?   Hot Window  18 　캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석 : 디지털 트윈에 대한 기대 속에 실질적 도입과 확산 위한 노력 필요   Case Study  24　노트르담 대성당의 영광스러운 복원을 선보인 언리얼 엔진 라이팅　리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현 27　미래 모빌리티를 위한 자율주행 시뮬레이터, 모라이 심　실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   People & Company  30　AWS 황민선 파트너 세일즈 매니저, 에티버스 김준성 전무　AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   Focus  34　DN솔루션즈, 금속 3D 프린터 'DLX 시리즈'로 제조 혁신 선도한다 37　유니티, “게임을 넘어 다양한 산업으로, 3D 시각화와 AI 통해 혁신 지원” 40　델, ‘AI PC 시대’ 주도 선언… 통합 브랜드 제품 대거 출시   New Products  43　이달의 신제품   On Air 44　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계·시공 프로세스 변화와 대응 전략 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 공급망 관리로 산업 건설 프로젝트의 비효율 해소 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　의료 AI를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개   Column 48　트렌드에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　실용형 AI, 제조의 미래를 바꾸다   54　New Books    Directory  131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    Visualization  84　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2) / 최석영　AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신   AEC 56　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (6) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅳ 60　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈마누스 AI 에이전트의 설치, 사용 및 구조 분석 68　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2) / 천벼리　오토캐드 전환 지원과 AI 기반 생산성   범용 CAD  71　오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항 / 양승규　AI 기반 기능 및 성능이 향상된 오토캐드 2026   Reverse Engineering  78　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (5) / 유우식　변화와 흐름의 관찰   Mechanical  91　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2) / 최윤정　카티아 VMU를 활용한 설계 검증 혁신 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12) / 박수민　도면 기호 생성하기   Analysis  100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김혜영　앤시스 LS-DYNA의 리스타트 기능 및 활용 방법 104　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3) / 이종학　수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 110　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21) / 나인플러스IT　차세대 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션 115　MBSE를 위한 아키텍처–1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1) / 오재응　아키텍처 모델과 1D 모델의 전략적 연계   PLM  126　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (3) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자

태성에스엔이는 4월 24일 대전테크노파크 어울림플라자에서 첨단 항공우주 시뮬레이션 전략강화를 위한 ‘2025 태성에스엔이 위성·발사체 개발 기술 세미나’를 개최한다고 밝혔다. 이번 세미나는 ‘K-우주시대를 선도하기 위한 시뮬레이션 기술’을 주제로, 급변하는 글로벌 우주개발 시장 속에서 기술 경쟁력을 확보할 수 있는 다양한 해석 설루션과 시뮬레이션 전략을 공유하고, 위성 및 발사체, 광학 시스템, 멀티피직스 해석 등 우주 산업 전반의 설계 및 시뮬레이션 기술이 폭넓게 다뤄질 예정이다.  항공우주 산업 분야 위성 및 발사체 업계 종사자를 대상으로 한 이번 세미나에서는 한국항공우주연구원 소속 위성 및 발사체 분야의 전문가 강연을 통해 국내 우주개발의 현황과 발전 방향을 심도 있게 조망한다. 또한, 각 분야별 전문 엔지니어가 참여해 실제 산업 현장에서 활용되는 기술 사례와 설루션을 소개할 예정이다. 주요  발표로는 ▲우주탐사 개발 현황 및 전망 ▲우주발사체에서의 3D 프린팅 부품 개발 현황 ▲우주 산업을 위한 디지털 미션 엔지니어링 ▲우주 공학을 위한 시뮬레이션 설루션 등의 발표가 준비되어 최신 정보와 기술 인사이트가 공유된다. 태성에스엔이 관계자는 “이번 세미나는 우주 산업의 현재와 미래를 잇는 실질적인 기술 인사이트를 제공하는 자리가 될 것이며, 국내 항공우주 분야의 경쟁력 강화를 위한 다양한 기술적 대안이 공유될 것으로 기대한다”고 밝혔다.  

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가트너가 비즈니스 시스템을 변화시킬 12가지 혁신 기술을 발표했다. 가트너는 이러한 기술이 단기적으로는 경쟁 우위를 제공하며, 장기적으로는 비즈니스 표준으로 자리 잡을 것으로 전망했다. 또한, 향후 5년간 기술 리더는 이를 우선적으로 고려할 것을 제시했다. 가트너는 초기 단계에 머물고 있는 12가지 혁신 기술에 대해 개별적으로도 상당한 영향력을 갖지만, 상호 결합될 경우 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 보다 광범위한 신규 설루션을 만들어낼 수 있다고 밝혔다. 예를 들어, 생성형 AI 기술의 발전은 지구 지능과 비즈니스 시뮬레이션 분야에서 새로운 설루션을 탄생시키고, 도메인 특화 언어 모델의 성장을 촉진하며, 더욱 고도화된 도구 개발로 이어질 것이다. 가트너가 제시하는 주요 기술 혁신 중 일부는 다음과 같다.     생성형 AI 기반 코드 아키텍처 : 자유 형식 텍스트 및 멀티미디어 입출력을 활용한 생성형 AI 설루션 시스템은 기존에 기업 애플리케이션에서 사용되던 사용자 인터페이스(UI)를 대체하고, 새로운 사용자 시나리오를 발굴할 것이다. 가트너는 2029년까지 기업 비즈니스 프로세스와 연계된 사용자 상호작용의 50% 이상이 대규모 언어 모델(LLM)을 이용해 기존 기업 애플리케이션의 UI 레이어를 우회할 것으로 전망했으며, 이는 현재 5% 미만에서 크게 증가한 수치다. 허위 정보 보안 : 허위 정보 보안은 기업이 직접 통제하지 않는 네트워크 외부에서 발생하는 위협에 초점을 맞춘 새로운 보안이다. 여기에는 딥페이크 탐지, 사칭 방지, 평판 보호 등 허위 정보로 인한 문제를 해결하는 다양한 기술이 포함된다. 이들 기술을 통해 기업은 신뢰할 수 있는 정보를 식별하고, 브랜드를 보호하며, 온라인에서의 존재감을 유지할 수 있다. 가트너는 허위 정보 보안을 위한 제품 및 서비스를 도입하는 기업이 2024년 5% 미만에서 2030년에는 절반 이상으로 증가할 것으로 예측했다. 지구 지능 : 지구 지능(Earth intelligence)은 위성, 항공, 지상 데이터를 AI로 분석함으로써 지구의 자산 및 활동을 모니터링하고 의사결정에 필요한 인사이트를 제공하는 기술이다. 가트너는 2028년까지 전 세계 주요 지구 표면 자산의 80%가 위성을 통해 실시간으로 파악될 것으로 전망했다. 지구 지능은 광범위한 적용 가능성으로 모든 산업과 기업에서 활용될 수 있다. 초기에는 국방 분야에서 가장 먼저 도입되었지만, 데이터 품질과 분석 기술의 발전에 힘입어 활용 영역이 빠르게 확대되고 있다. 현재 지구 지능 시장은 데이터 수집, 해석 및 분석, 산업별 인사이트 도출 기업으로 구성돼 있다. 가트너의 빌 레이(Bill Ray) 수석 VP 애널리스트는 “기술 리더는 선점 효과를 얻기 위해 12가지 혁신 기술을 활용할 수 있는 즉각적인 행동에 나서야 한다. 생성형 AI 기반 코드 아키텍처, 허위 정보 보안, 지구 지능과 같은 혁신적인 기술은 기업이 데이터 및 제품 제공 측면에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필요한 차별성을 제공할 것”이라고 전했다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (4)   지난 호에서는 ‘관찰의 시점과 관점’이라는 주제로 사물을 바라볼 때 바라보는 위치, 방향, 각도에 따라서 우리 눈에 비치는 사물의 모습이 어떻게 달라지는지를 시점(視點)과 시각(視角)의 차이로 설명해 보았다. 보이는 것 자체는 아무런 의미나 의도가 없지만 보는 이의 관점(觀點)의 차이에서 다양한 해석이 나타날 뿐임을 이야기하였다. 이번 호에서는 ‘정적 이미지와 동적 이미지’의 차이를 살펴볼 예정이다. 정적 이미지와 동적 이미지에서 이미지 센서의 입장에서 바라본 ‘관찰의 시점과 관점’에 관한 몇 가지 사례를 들어가며 구체적으로 생각해 보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   정적 이미지와 동적 이미지 시간이 지나더라도 변화하지 않는다면 정물이다. 시간의 흐름에 따라서 모양이 변화하는 것은 정물이 아니다. 촬영된 이미지는 모두 촬영된 순간의 촬영 조건에서 기록된 정적 이미지이다. 시간에 따라서 변화하는 어떤 사물의 이미지를 촬영하면 언제 어떤 모습을 하고 있을 때 촬영했는지가 중요하다. 빠르게 변화하는 사물을 변화에 비해서 느린 속도로 촬영하게 되면 변화 전과 변화 후의 모습이 중첩되어 보인다. 사물이 변화하더라도 그 변화 속도가 촬영 시간 내에서 거의 변화가 없다면 정물처럼 촬영될 것이다. 촬영 대상의 성질을 고려해서 촬영 조건을 선택해야 한다. 여기에서 말하는 변화는 사물 자체의 변화에 한정되지 않는다. 사물과 촬영 기기의 상대적인 위치, 각도, 조명 조건, 촬영 조건의 변화를 포함한다.   그림 1. 고드름이 생기는 속도는 늦고 녹는 속도는 빠르게 느껴진다.   변화의 속도가 느린 것 지난 겨울은 유난히 눈도 많이 내렸고 강추위도 여러 번 찾아왔다. 눈 내린 지붕에서 햇볕으로 녹은 눈이 물방울이 되어 처마로 떨어지며 차가운 공기로 얼음이 되어 고드름이 형성된다. 고드름 또한 기온이 올라가면 조금씩 녹으면서 고드름 끝에서 물방울이 떨어진다.(그림 1) 고드름의 형성과 소멸 과정은 비교적 천천히 진행된다. 물론 기온이 많이 올라가면 눈이 녹더라도 고드름은 형성되지 않는다. 이미 고드름이 만들어진 경우에도 기온이 올라가면 고드름이 녹는 속도도 빨라져, 고드름 끝에서 떨어지는 물방울의 숫자도 속도도 늘어난다. 그 결과 눈과 고드름은 사라진다. 물이 고체–액체–기체로 변화하면서 물의 순환이 이루어지는 것이다. 고드름은 겨울철에나 볼 수 있는 현상이지만 불과 몇 달 만에 반복되는 과정이다. 이것에 비해서 석회암 동굴에서 볼 수 있는 종유석, 석순, 석주는 석회암이 지하수에 녹아 조금씩 동굴에 스며들어 동굴 천장에서 떨어지면서 생겨나는 매우 속도가 느린 반응이다. 종유석은 동굴의 천장부터 아래 방향으로 자라는 것이고, 석순은 위에서 떨어지는 물방울에 포함된 석회 성분이 석출되어 동굴 바닥에서 위로 자라는 것이다. 종유석과 석순은 서로 마주 보고 자란다. 종유석과 석순이 서로 닿게 되면 석주가 만들어진다.(그림 2)   그림 2. 석회암 동굴에서 오랜 시간에 걸쳐 생성되는 종유석, 석순, 석주   종유석, 석순, 석주는 지하수에 녹아있던 석회 성분이 고체 상태로 석출되면서 수백 년, 수천 년 이상의 오랜 기간에 걸쳐 형성되는 것이다. 이렇게 서서히 일어나는 변화라면 거의 정적 이미지라고 보아도 무방하다. 오늘 촬영하거나 내일 촬영하거나 그 모양이 크게 변화하지 않기 때문이다. 다만 고드름 끝에 달린 물방울처럼 종유석 끝에 달린 석회 성분을 포함한 당장이라도 떨어질 듯한 지하수 방울을 촬영하는 경우라면 다른 이야기가 될 수도 있다.   변화의 속도가 빠른 것 이번에는 변화의 속도가 고드름이나 종유석보다 조금 빠른 것을 살펴보자. 잔잔한 수면에 작은 물방울이 떨어지는 경우를 관찰해보자. 물방울이 떨어지는 속도는 눈 깜짝할 사이에 일어나는 일이어서, 어떤 현상이 생기는지 육안으로는 자세하게 관찰할 수 없다. 고속으로 사진을 촬영할 수 있는 장비의 힘을 빌어야 비로소 어떤 현상이 일어났는지를 알 수 있다. 작은 물방울이 잔잔한 수면에 떨어진 후에 나타나는 물방울과 수면의 변화를 시계열로 정리하면 <그림 3>과 같다.    그림 3. 고속 촬영으로 포착한 ‘물방울과 수면의 힘겨루기’     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (2)   지난 호에서 비즈니스 프로세스 모델링(Business Process Modeling)이 필요한 이유에 대해 살펴보았다. 이는 최근의 제품 개발이 복잡한 절차와 다양한 참여자, 그리고 광범위한 자원의 투입으로 시장의 변화에 빠르고 능동적으로 대응해야 하는 상황이기 때문이다. 이는 결국 주요 참여자들이 정보를 빠르게 추적하고 효율적인 의사결정을 수행하는 환경을 요구하고 있는데, 그동안 익숙하고 편하게 사용해온 오피스(문서) 기반, 특히 엑셀을 활용한 WBS 관리 및 간트(Gantt) 차트 작성으로는 이러한 대응에 한계가 있다는 점을 정리해 보았다. 이번 호부터는 BPMN(Business Process Modeling Notation)에 대해 알아보고, 어떠한 특징과 장점이 있는지 파악해 보고자 한다. 이를 통해 우리에게 요구되는 최근의 제품 개발 환경에 어떻게 적용해 나갈 수 있는지 차근차근 파악해 보도록 하자.   ■ 연재순서 제1회 비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 제2회 BPMN은 무엇일까? 제3회 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자 제4회 간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기 제5회 클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 가브리엘 데그라시 이탈리아 Esteco사의 프로젝트 매니저   BPMN은 비영리 컴퓨터 산업 표준을 연구하고 제정하는 OMG(Obejct Management Group)에서 개발하여 오픈소스로 배포하는 개방형 정보 표준 체계이다. BPMN 1.0은 2006년에 릴리스되었으며 지속적인 업그레이드를 통해 2011년에는 BPMN 2.0이 발표되었다. 현재 활용되고 있는 중요한 기능들의 모습이 이때부터 갖추어지게 되었는데, ISO(International Standard Organization) 및 IEC(International Electotechnical Commisson)는 BPMN 2.0을 2013년 ISO/IEC 19510:2013로 명시하여 국제 표준으로 지정하게 되었다. 이제부터는 BPMN이 무엇인지 하나씩 살펴보도록 하자.    BPMN의 구성 요소   그림 1. BPMN의 기본 구성 요소 1   그림 2. BPMN의 기본 구성 요소 2   우선 BPMN의 구성 요소를 살펴보면 participants(참여자 또는 행위대상의 구별), sub-process(하부 프로세스), task(수행업무), gateways(논리적 선택), data(데이터 객체 및 스토리지), events(이벤트) 등 종류도 많고 다양한데 활용하는 방법 또한 무궁무진하다.  우리는 BPMN의 구성 요소를 하나하나 상세하게 분석하는 것이 목표가 아니므로, BPMN의 간단한 작성 예제를 통해 주요 기능과 특징을 개괄적으로 파악해 보고자 한다.   엔지니어링 프로세스의 BPMN 모델링 간단한 엔지니어링 프로세스(요구사항 – CAD 입수 – 해석 모델링 – 베이스 해석 – 민감도 해석 – 최적화 해석)에 대한 BPMN 모델링을 <그림 3~4>와 같이 구성하였다.    그림 3. 엔지니어링 프로세스의 모델링 1   그림 4. 엔지니어링 프로세스의 모델링 2   이 프로세스는 사용자가 요구사항 태스크(enter requirement)를 처리한 이후 도면 준비 태스크(prepare CAD design)를 수행하고, 해석 모델링 태스크(prepare FEA design)와 비용 계산 모델 태스크(prepare cost model)를 병행 게이트웨이(parallel gateway)로 처리한다. 다음에는 베이스 해석 태스크(run baseline design)를 수행하게 되는데, 이는 시스템 또는 자동화가 수행할 수 있는 서비스 태스크로 정의할 수 있다.     ■ 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.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2)   연재를 통해 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 활용하는 방법에 대해 살펴보고자 한다. 이번 호에서는 최적화 기법 중에서 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화에 대해 짚어보고, 심센터 히즈를 사용하여 근사 및 직접 최적화를 진행하는 과정을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   최적화 기법의 중요성 최적화는 다양한 산업 분야에서 설계의 성능을 개선하고 자원을 효율적으로 활용하는 데 있어 필수 과정이다. 특히, 복잡한 공학 문제나 다목적 설계에서 최적화는 품질 향상과 비용 절감을 동시에 달성하는 핵심 도구로 활용된다. 현대 산업에서는 제품 개발 주기의 단축과 고성능 요구가 증가함에 따라, 신뢰성 있는 최적화 기법의 선택이 더욱 중요해지고 있다. 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화는 이러한 요구를 충족하기 위해 자주 사용되며, 각 접근법은 문제의 특성과 목표에 따라 상이한 성능을 보인다.   근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화의 개요 근사모델 기반 최적화는 복잡한 시뮬레이션이나 계산 비용이 큰 문제에서 실험 데이터를 바탕으로 근사함수를 생성한 후, 해당 함수를 활용해 최적해를 탐색하는 방법이다. 근사함수를 생성하기 위해서는 주로 반응표면법(RSM), 머신러닝 모델 등이 사용되며, 계산 자원을 절감하고 빠른 최적해 도출이 가능하다는 장점이 있다. 반면, 모델 정확도에 따라 해의 품질이 좌우되고, 고차원 문제에서 모델링이 어려울 수 있다. 직접 검색 기반 최적화는 목적 함수의 수학적 형태를 몰라도 입력과 출력 간 관계를 직접 탐색하며 최적해를 구하는 방법이다. 비선형성이나 불연속성이 있는 문제에도 적용할 수 있는 장점이 있지만, 계산 비용이 크고 수렴 속도가 느릴 수 있어서 고비용 시뮬레이션 환경에서는 활용에 한계가 있을 수 있다.   최적화를 위한 예제 지난 호에서 사용한 외팔보의 처짐 문제를 사용하겠다. 외팔보의 체적을 최소화하는 최적화 문제를 다음과 같이 정의하였다. 빠른 계산을 위해 파이썬(Python)으로 계산한다.   그림 1   목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 Mpa 최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm 설계 변수 Length : 5,000 mm Load P : 6,500 N E : 200 Mpa H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm 외팔보의 체적, 응력, 처짐량은 다음의 관계식으로 계산한다. Volume = [2*h1*b1 + (H – 2*h1)*b2]*L Stress = P*L*H/(2*I) Deflection = P*L3/(3*E*I) where : I = 1/12*b2*(H-2*h1)^3 + 2*[1/12*b1*h13 + b1*h1*(H-h1) 2/4]   히즈 기본 설정 파이썬 포털(Python portal)을 사용하여 예제의 Input/Output file을 등록하였다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   다양한 산업에서 제품 설계 및 안정성 평가를 위한 실험에 많은 비용과 노력이 소요됨에 따라, 가상의 공간에서 사용자가 원하는 실험 환경을 구성하여 결과를 도출하는 방식이 증가하고 있다. 또한, 해석을 많이 활용하지 않던 산업군에서도 시뮬레이션을 도입하는 단계에 있다. 그 중 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 해석과 임플란트 해석에 대한 수요가 증가하고 있다. 해석 결과를 바탕으로 안정성과 구조적 성능을 평가하고, 이를 임상 결과 데이터로 보완하는 과정이 이루어지고 있다. 이번 호에서는 3D 슬라이서(3D Slicer)와 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 활용하여 혈관 모델링부터 혈류 해석까지의 워크플로를 소개하고자 한다.   ■ 김지원 태성에스엔이 FBU-F1팀의 매니저로, 열 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   현재 대부분의 기업이 시뮬레이션을 적극 적용하고 있으며, 특히 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 분석은 혈관 협착증 및 인조혈관의 안정성과 구조적 성능을 평가하는 새로운 방법으로 중요한 역할을 한다. CT와 MRI 기술의 발달로 체내 모습을 3D 영상으로 시각화할 수 있게 되면서, 유체역학과 의학 간 융합 연구의 발전이 기대되고 있다. 특히 혈관 질환의 발생 원인을 규명하기 위해 혈류 해석을 기반으로 혈류 역학적 특성을 분석하는 추세다. 또한, 비침습적 방법을 활용하여 환자의 혈관을 진단하고 평가하는 기술이 주목받고 있다. 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 주요 혈관 모델링 툴을 활용한 혈관 추출 방법, 혈액의 물성치 설정, 그리고 경계 조건 설정 과정에 대해 다루고자 한다.   전처리(Pre-Processing) 대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스의 모델링 툴에는 환자의 3D CT 영상을 STL 파일로 직접 추출하는 기능이 존재하지 않는다. 따라서 이번 호에서는 상용 프로그램인 3D 슬라이서를 사용한다. 3D 슬라이서는 의료 이미징 데이터를 시각화하고 분석하는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼으로 영상 분석, 3D 모델링, 디자인 등을 통해 종합적인 의료 영상 처리를 수행하는 전문 소프트웨어다. 이를 통해 DICOM 파일을 기반으로 3D 형상을 추출할 수 있다.    그림 1. 3D 슬라이서에서 혈관 추출   <그림 1>은 3D 슬라이서를 이용하여 혈관을 추출한 과정이다. CT 촬영 시 혈관 조직을 명확하게 구분하기 위해 조영제를 주입하면, HU(Hounsfield Units) 수치로 표현되어 특정 HU 값 범위에서 혈관을 쉽게 추출할 수 있도록 구성된다. 또한, 유동 해석을 위해 격자를 생성하는 과정에서 모델링 단계에서 패싯(facet)을 스무딩(smoothing)하는 옵션을 적용하여 형상을 정리한다. 혈관 모델링이 완료된 후, DICOM 파일을 STL 파일로 변환한다.    대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스 스페이스클레임(Ansys SpaceClaim)에서 변환한 STL 파일을 가져오면 패싯을 확인할 수 있으며, 이를 볼륨(volume) 형태로 변환하는 과정을 진행한다. 볼륨 형태로 변환하기 위해 모델을 확인하면, <그림 2>와 같이 돌출되거나 뚫린 패싯 등 변환이 어려운 영역이 존재한다.   그림 2. Faulty facet areas   그림 3. Converting from facet to volume   솔브(Solve) 혈액 물성치 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 플루언트를 사용하며, 혈액의 거동을 수치적으로 해석하기 위해 혈액의 밀도와 점성 계수를 입력한다. 혈액은 전단 응력에 따라 점도가 변하는 비뉴턴 유체이며, 이러한 특성을 반영하기 위해 Carreau 모델을 적용한다. Carreau 모델은 비뉴턴 유체의 점성 거동을 정의하는 구성 방정식이며, 이는 <그림 4>의 수식과 같이 계산된다.   그림 4. Carreau 모델 수식     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.