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통합검색 "해석"에 대한 통합 검색 내용이 4,057개 있습니다
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다쏘시스템-경남대, 스마트 제조 맞춤형 인재 양성 나선다
다쏘시스템은 경남대학교와 4차 산업혁명 스마트 제조산업을 선도할 핵심인재 양성을 위한 업무양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 양 기관은 이번 MOU를 통해 교육 및 4차 산업혁명에 발맞춰 변화하고 있는 지역 산업의 발전에 기여하기 위해 핵심 인재 양성과 지역 내 대학생의 채용확대 등에서 협력을 추진할 계획이다.   경남대는 지난해 스마트 제조 고급 인력 양성사업을 통해 4차 산업혁명과 새로운 스마트 기계산업 분야의 인재 양성을 목적으로 스마트기계융합공학 전공을 신설했다. 또한 전기, 전자, ICT 분야를 융합하고 제조DNA(데이터, 네트워크, AI)를 아우르는 학제간 융합교육과정을 마련하기도 했다.   이번 협약을 통해 다쏘시스템과 경남대는 스마트기계융합공학전공 재학생을 대상으로 실무형 선도기술에 대한 공동교육 프로그램과 맞춤형 인증 프로그램을 개발하고, 연구개발 및 산학협력을 위해 협력하게 된다. 또한, 양 기관은 스마트 제조 기술의 적용사례와 신기술 개발에 대한 정보를 공유하여 재학생들의 글로벌 경쟁력을 높이고, 더 나아가 지역산업 발전에 기여하는 것을 목표로 한다.   다쏘시스템은 스마트 제조 분야 맞춤형 교육과정인 ‘다쏘시스템코리아트랙’을 운영하게 된다. 여기서는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼을 활용한 3D 기술 체험, 실습 및 과제 등을 수행하며, 실제 제조 현장에 필요한 기술을 익혀 3D 전문 인력으로 양성할 예정이다. 다쏘시스템코리아트랙을 이수한 스마트기계융합공학 전공 졸업생 및 재학생은 관련 직무교육과 지역 내 기업의 취업연계 등 혜택을 받게 된다. 경남대학교는 이 프로그램을 운영하는데 필요한 인프라를 만들고, 2021년 하반기부터 재학생 대상 교육 프로그램을 운영할 예정이다.   또한, 경남대는 스마트제조분야 맞춤형 교육과정을 설치, 운영할 예정이다. 뿐만 아니라, 경남대에서 참여하고 있는 지역 내 기업지원 프로그램과 방위산업 연구개발에서 요구되는 전문 설계 및 해석 역량을 통해 다양한 형태의 제조산업 노하우를 데이터베이스화하여 기업의 생산성을 높인다는 계획이다.     다쏘시스템코리아의 조영빈 대표이사는 “다쏘시스템은 2019년 경남창원스마트그린산단사업단과 업무협약을 맺은 후부터 창원에 소재한 유수 대학교들과 긴밀하게 협력하여 지역 인재 양성에 이바지하고 있다”며, “경남대학교와 협력하게 된 것을 기쁘게 생각하며, 이번 협약이 창원 지역 인재양성과 지역산업 발전에 일조하기를 기대한다”라고 밝혔다.   경남대학교의 강재관 산학부총장은 “다쏘시스템과의 MOU를 통해 3D익스피리언스 플랫폼을 적극 활용하여 스마트제조 인력양성 사업을 위한 설계・해석 전문가 양성을 위한 플랫폼을 활용하기로 했다”며, “이와 더불어 경남대의 지역 내 기업지원 프로그램과 방위산업 관련 산학연 공동연구를 통해 경남스마트제조의 주축으로 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.
작성일 : 2021-06-17
한국자동차연구원, 자율주행차 시뮬레이션 위해 대구광역시를 디지털 공간으로 복제
한국자동차연구원이 대구광역시를 디지털 스캔하고 가상환경에서 자율주행 테스트 플랫폼을 구축해 자동차 분야의 미래를 위한 대비에 나섰다. 자율주행차의 교통 시뮬레이션에 적용된 가상 테스트 플랫폼은 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부의 MSC 소프트웨어 솔루션을 기반으로 한다. 이 테스트 플랫폼에서는 ADAS(Advanced Driver-Assistance System)와 자율 시스템이 의도한 대로 동작하는지 확인할 수 있다. 최신의 ADAS 시스템과 자율주행차가 교통 표지판을 읽거나 지나가는 교통수단을 감지하는 과정에는 복잡한 변수가 존재한다. 차량은 ‘상황인식’ 센서로부터 위치와 물리적 위험을 전달받는데, 도시 환경에서는 예상 못한 위험이 생길 수 있어서 프로세스가 훨씬 복잡해지기 때문이다. 이 때문에 각국 정부는 차세대 차량을 도시 환경에 안전하게 도입할 수 있도록 차량 인증과 병행한 정책 개발을 지원하는 한편, 안정성에 대한 검증을 요구하고 있다. 이런 상황에서 한국자동차연구원은 자동차 제조업체와 공급업체가 필요한 기술을 개발하고 테스트를 수행할 수 있도록 지원에 나섰다. ADAS와 자율주행 자동차 시스템이 개발자가 의도한 대로 동작하는지 확인하기 위해 가상 환경 테스트 플랫폼을 구축한 것이다.     한국자동차연구원이 가상 환경을 만들기 위해 적용한 기술은 MSC소프트웨어의 VIRES VTD(Virtual Test Drive), 헥사곤 라이카 지오시스템즈의 3D 매핑 데이터, 실시간 HIL(Hardware-in-the-loop) 해석을 위한 Adams Real Time(아담스 리얼타임) 등이다. 특히 한국자동차연구원은 차량 여러 대의 동역학 모델, 복잡한 도구 체인 문제 등을 VTD와 아담스 솔루션을 결합해 해결했다. FMU(기능 목업) 인터페이스를 사용하는 아담스가 VTD와 결합하면 실제 환경과 유사한 가상 환경을 구축하는 것이 가능하다. 이로써 보행자가 있는 복잡한 도시 상황은 물론, 날씨 변화, 가시성, 차량 동역학을 함께 시뮬레이션할 수 있다. 추가적으로, Adams Car(아담스 카)는 한국자동차연구원이 사전 제작된 템플릿을 사용해 차량의 가상 프로토타입을 완성할 수 있도록 지원한다. 즉 통상의 테스트 랩 또는 테스트 트랙에서 실행하는 것과 동일한 테스트를 가상으로 수행할 수 있는 것이다. 라이다(LiDAR) 및 레이더(RADER) 센서를 이용한 VTD의 물리 기반 시뮬레이션은 차량의 주변 환경 인식 기능이 손상된 경우에 거짓양성(false positive)을 판정할 수 있도록 한다. 이 같은 센서 모델은 광선 추적 기술을 사용하는데, 시뮬레이션에 필요한 광선의 수에 따라 소수의 고해상도 이미지를 다수의 저해상도 이미지로 확장해 주어진 시스템을 적절히 테스트할 수 있다는 장점이 있다. 한국자동차연구원은 대구 테크노폴리스와 대구 국가산업단지 전역을 모델링해 시뮬레이션 환경으로 옮겼다. 이로써 대구시는 자율주행 자동차 테스트에 적합한 인프라를 갖추게 되었으며, 대구시는 이러한 테스트를 수행하는 허브로 발돋움한다는 구상을 갖고 있다. 한국자동차연구원 차량안전 연구센터의 권성진 센터장은 “자율주행 차량 연구를 위해서는 시뮬레이션 및 실제 차량 테스트와 같은 플랫폼을 구축해야 하는데, 여기에는 자율주행 차량 시뮬레이션 환경을 구축하고 이를 활용해 운전자가 실시간으로 개입 또는 개입하지 않는 조건을 만드는 일이 모두 포함된다”며 “그동안 모든 요소를 연계하려는 시도가 계속 이루어졌지만, 예상치 못한 현실적인 어려움이 있었다”고 전했다. 이어서 “대구시는 자율주행을 위한 정밀지도를 구축하고 있을 뿐만 아니라 차량 및 주변 상황을 실시간으로 모니터링하는 시스템과 데이터 수집·저장·분석 시스템을 갖추고 있다”며 “대구 테크노폴리스와 대구 국가산업단지가 자율주행 연구에 최적화된 도시”라고 강조했다.
작성일 : 2021-06-15
앤시스코리아, 미래 산업 분야의 스타트업 지원하는 ASK 프로그램 진행
앤시스코리아가 중소벤처기업부, 창업진흥원과 함께 미래 유망 산업 분야 스타트업의 성장과 글로벌 시장 진출을 지원하는 ‘ASK(애스크)’ 프로그램을 진행한다고 밝혔다. 앤시스(Ansys)와 창업기업(Startup) 그리고 대한민국(Korea)의 앞 글자를 딴 ASK 프로그램에서는 특히 미래차(자율주행, 전기차, 수소차, 무인항공기 등)를 비롯하여 5G 및 하이테크, 헬스케어, 디지털트윈, 3D 프린팅 분야의 국내 스타트업 기업들을 뒷받침할 예정이다. 이번 프로그램을 통해 선발된 기업은 중소벤처기업부에서 지원하는 최대 3억 원의 창업사업화자금과 함께 앤시스 코리아가 마련한 맞춤형 기회를 제공받을 수 있다. 앤시스코리아는 이번 프로그램을 통해 참여 기업들에게 다물리 기반의 시뮬레이션 기반 제품 개발 환경을 제공한다는 계획이다. 또한, 온디맨드 가상 학습 포털인 ‘앤시스 러닝 허브(Ansys Learning Hub: ALH)’를 수강할 수 있는 바우처도 제공한다. 대기업과 글로벌 기업 엔지니어를 포함해 연 2천여 명이 수강 중인 ‘앤시스 러닝 허브’ 캠퍼스는 구조 해석, 유동 해석, 전자기 해석, 시스템 해석, 재료, 광학, 적층 제조, 반도체, 임베디드 소프트웨어 등으로 구성되어 있다. 이 밖에도 앤시스코리아의 전문성과 인프라를 활용한 ▲온·오프라인 기술 교육 ▲내·외부 전문가 1:1 컨설팅 ▲글로벌 행사 참여 및 데모 시연 지원 등 다양한 기회가 주어진다. 비즈니스 트렌드 세미나, 현지화 수익화 전략, 전문 기술 코칭, 유통망 연계, 마케팅 홍보 및 투자 유치 기회 등과 관련해서도 지원한다. ASK 프로그램은 해당 분야의 업력 7년 이내 창업 기업을 대상으로 약 7개월간 진행되며, 모집 이후 심사를 통해 약 20개 기업이 선정된다. ASK 프로그램에 참여를 원하는 기업은 오는 6월 25일까지 ‘K-Startup’ 공식 홈페이지에 사업계획서를 제출하면 된다. 앤시스코리아 문석환 대표는 “앤시스가 보유한 디지털 시뮬레이션 기반의 고도화된 엔지니어링 기술력을 바탕으로, 제조 산업 전반의 생산성 향상에 기여하고자 중소벤처기업부, 창업진흥원과 함께 ASK 프로그램을 시행한다”면서, “앤시스코리아가 지원하는 ASK 프로그램을 통해 참여기업이 생산성 혁신을 이루어 내고 글로벌 시장 진출에 앞장설 수 있기를 기대한다”고 전했다.
작성일 : 2021-06-04
클라우드 기반 유동 시뮬레이션 솔루션 Fluid Dynamics Engineer
솔리드웍스를 통한 설계 - 해석 - 제조 솔루션 소개 (23)   이번 호에서는 3D익스리피언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)의 유동 해석 롤(role)인 Fluid Dynamics Engineer(플루이드 다이내믹스 엔지니어)에서 가능한 유동 해석 영역 및 특징, 장점에 대해 소개한다. 그리고 해석 비전문가도 손쉽게 사용할 수 있는 사용 방법을 살펴보고자 한다. ■ 김주열 이메일 | jykim@nodedata.com 홈페이지 | http://nodedata.com 노드데이타 솔루션사업본부의 어플리케이션 엔지니어로 유동해석 제품을 담당하고 있다.   Fluid Dynamics Engineer는 클라우드 기반으로 3D 익스피리언스 플랫폼에서 구동할 수 있는 유동 해석 관련 사용자 역할(role)이다. 클라우드 기반의 해석 사용자 역할로 장소와 하드웨어의 제약 없이 인터넷만 연결되면 어디서나 사용 가능하며, 편리한 공유와 빠른 피드백이 가능해 제품 설계 후 검증을 통해 최종 디자인을 신속히 결정할 수 있다. 그림 1. Fluid Dynamics Engineer 사용자   1. 해석 가능 영역 Fluid Dynamics Engineer는 일반적인 CFD(Computational Fluid Dynamics : 전산유체역학) 툴에서 사용하는 기본 이론인 RNAS(Reynolds Averaged Navier-Stokes) 방정식을 활용하여 정확도와 효율성을 동시에 가지는 유동 해석 애플리케이션이다. 단순 반복계산뿐만 아니라 실제 물리적 시간에 따라 해석할 수 유동해석부터 비행기와 같이 음속으로 움직이는 대상, 의료 장비에서 혈액에 대해 표현하여 혈액의 유동을 볼 수 있는 해석, 공기와 같은 압축성 유체부터 물과 같은 비압축성 유체에 대한 유동 해석 및 실제 팬이나 필터, 배플 등을 표현하기 위한 모델링 기법도 활용 가능해 실제 모델링을 하지 않아도 단순 선택만으로 해당하는 기능을 모사할 수 있다. Fluid Dynamics Engineer를 이용하여 가능한 해석은 <그림 2~6>과 같다.   그림 2
작성일 : 2021-06-01
보기 쉽게 하는 것
보이는 것과 보는 것 (6) 지난 호에서는 ‘보여주려고 하는 이유’와 무엇을 어떻게 보여주는 것이 효과적인 방법인지에 관하여 여러 가지 상황을 예로 들었다. 의사전달에 필요한 요소와 반응의 중요성, 소통방법에 따른 친밀감의 차이, 기호화를 통한 정보전달의 고효율화 등에 관하여 소개하였다. ‘보여주려고 하는 이유’를 정보의 전달과 공감대 형성에 있음을 찾아보았다. 상대방의 눈높이에 맞는 표현방법이 공감대의 형성에 도움이 된다. 이번 호에서는 ‘보기 쉽게 하는 것’이라는 주제로 ‘얻고자 하는 정보(신호)’와 불필요 또는 무시하고자 하는 정보(잡음)’에 관한 개념을 이해하고 시각적, 비시각적, 언어적, 비언어적 표현 사례를 통해서 ‘보기 쉽게 하는 방법’을 살펴보고자 한다.    ■ 유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 잡음에 묻혀 있는 신호 찾기(다른 이름은 숨은 그림 찾기) 1. 의도적으로 보기 어렵게 하는 경우 ‘보기 쉽게 하는 것’을 알아보기에 앞서 의도적으로 ‘보기 어렵게 한 경우’의 예를 살펴보자. 그림이나 글씨를 희미하게 하여 눈으로 구별하지 못하게 하는 경우를 우선 생각해 볼 수 있다. 그림이나 글씨를 지워서 보이지 않게 하거나 위에 낙서를 하거나 덧칠을 해서 알아보기 어렵게 한 경우도 있을 수 있다. 그림이나 글씨와 그 주변의 밝기 또는 색상의 대비를 최소화하여 육안으로 식별하기 어렵게 만든 경우이다.  정반대의 발상으로 눈에 잘 띄는 그림이나 글씨 또는 그 주변에 위장하듯 정보를 숨겨 놓은 경우이다. 보물 찾기나 숨은 그림 찾기와 같은 방식이다.(그림 1) 그림으로 위장한 잡음 속에 찾아야 할 신호를 눈에 잘 띄지 않게 숨겨놓은 것이다. <그림 1>에서 눈에 띄는 것은 신호로 위장한 잡음이고 신호는 잡음으로 위장한 보물인 셈이다. 이처럼 경우에 따라서는 신호를 구별해 내기 쉽지 않은 일이 많다. 만약에 그림의 오른쪽에 찾아야 할 신호(그림)를 힌트로 표시해 놓지 않았다면, 그런 그림들이 숨겨져 있는지조차 모르고 잡음으로 꾸며진 그림만 감상하고 지나치지 않았을까?
작성일 : 2021-06-01
[피플 & 컴퍼니] 시뮬레이션 기술 기업, 브이이엔지
산업의 변화에 맞춰 전문화된 CAE 기술과 경험 제공한다   브이이엔지는 2007년 설립 후 지금까지 다쏘시스템의 시뮬리아를 중심으로 CAE 솔루션과 기술 지원에 집중해 왔다. 멀티피직스, 클라우드, 인공지능(AI) 등 숨가쁘게 변화하는 시뮬레이션 분야의 흐름에 맞춰 변화를 두려워하지 않으면서도, CAE 분야에 집중해 꾸준히 기술력을 다져 온 ‘뚝심’은 브이이엔지가 가진 큰 자산이 되고 있다.  ■ 정수진 편집장   솔루션과 기술 역량의 시너지가 성장의 원동력 브이이엔지는 2007년 설립 후 2008년에는 ‘시뮬리아(SIMULIA)’의 국내 파트너 계약을 맺고, 지금은 다쏘시스템의 시뮬레이션 브랜드가 된 시뮬리아 솔루션의 공급과 엔지니어링 컨설팅에 집중하는 CAE 전문 기업이다. 다쏘시스템의 다른 국내 파트너사와 다른 점이라면, CAE 및 시뮬레이션 분야에만 집중하고 있다는 것이다. 브이이엔지의 김창훈 대표는 “물론 어려운 시기도 있었지만, CAE 분야의 전문성을 꾸준히 강화한 것이 지금에 와서 보면 옳은 판단이었다고 생각한다. CAE 시장의 주요 솔루션인 시뮬리아의 기술과 높은 엔지니어 역량이 만들어 내는 시너지가 브이이엔지의 안정적인 성장에 중요한 기반이 되었기 때문”이라고 짚었다. 그는 “기술지원 및 세일즈 인력의 대부분이 기계공학 및 전자공학 분야의 석·박사 학위를 갖고 있으며, 국내 주요 대기업에서 해석 업무를 경험한 엔지니어링 역량을 갖추고 있다”면서, “CAE는 소프트웨어를 사용해 해석하는 것이 끝이 아니라, 해석의 과정과 결과를 이해하는 것이 중요하다. 이런 측면에서 유능한 인력들이 기술과 경험에 기반한 세일즈를 전개함으로써 꾸준한 기업 성장이 가능했다”고 소개했다. 시뮬레이션 분야에 특화된 교육 프로그램과 기술 자료 발간도 브이이엔지가 내세우는 강점이다. 김창훈 대표는 “특히 20개 이상의 시뮬리아 교육 과정은 국내 다쏘시스템 파트너사를 통틀어 가장 폭넓은 내용을 제공하는 것이 특징”이라고 소개했다.   ▲ CAE에 집중해 솔루션 기술과 엔지니어링 역량을 결합해 온 것이 브이이엔지가 꼽는 성장의 원동력이다.   멀티피직스 CAE부터 특화 솔루션까지 폭넓게 제공 다쏘시스템은 CAE 및 시뮬레이션 솔루션을 꾸준히 추가하면서 시뮬리아 브랜드를 확장하고 있다.  자동차 산업에서 많이 쓰여 온 범용 유한요소 해석 소프트웨어 아바쿠스(Abaqus)를 비롯해 최적화 및 자동화 소프트웨어 아이사이트(Isight), 위상최적화 소프트웨어인 토스카(Tosca), 피로해석 소프트웨어인 에프이세이프(fe-safe), 다물체 동역학 해석 소프트웨어 심팩(Simpack), 전자기장 해석 소프트웨어 CST, 유동해석 소프트웨어인 엑스플로(XFlow)와 파워플로(PowerFLOW), 1D 시뮬레이션 및 시스템 모델링을 위한 다이몰라(Dymola) 등 시뮬리아 솔루션 포트폴리오는 꾸준히 확대되어 왔다. 이외에도 브이이엔지는 아바쿠스를 기반으로 하는 다양한 서드파티 솔루션을 공급하고 있다. 서드파티 솔루션에는 압력용기용 복합재 해석을 위한 WoundSim, 용접 시뮬레이션을 위한 CustomWeld, 고무 피로 해석을 위한 Endurica, 열처리 해석을 위한 Dante, 스트레인게이지 활용 해석을 위한 Trueload 등이 있다. 아바쿠스 솔버에 기반한 서드파티 솔루션의 판매 계약을 다수 진행하면서, 틈새 시장을 공략하는 한편 매출 증가에도 도움이 되었다고 한다. 브이이엔지는 시뮬리아 및 다양한 서드파티 솔루션을 통해 CAE 분야의 기술력을 다져 왔다. 현대자동차, 삼성전자, SK 등 대기업을 포함해 만도, 일진, 오스템임플란트 등 200여 개 커머셜 고객사를 확보하고 있으며, 250여 곳의 기업, 대학 연구실, 국가 연구소와 함께 컨설팅 프로젝트를 수행해 왔다. 또한, 복합재·고무·이종접합 관련 부문의 해석에서 Axel Products, Battelle 연구소, 미시간 대학 등  해외의 관련 업체 및 학교와 협업, 컨설팅을 진행하기도 했다.   산업 변화에 대응하는 CAE 기술 활용법 소개 최근 CAE 분야에서는 전기자동차 배터리 시장이 확대되고, 빅데이터를 활용한 AI(인공지능)를 CAE에 접목하는 흐름이 활성화되고 있는 상황이다.  예를 들어, 전기자동차는 단순히 엔진이 전기 모터로 바뀌는 데에서 그치지 않고, 자동차 메커니즘의 개념을 바꿔놓고 있다. 무거운 배터리가 자동차의 아래쪽에 깔리는 구조가 되면서, 전체 하중의 변화를 고려해 서스펜션의 구조도 달라져야 하는 식이다. 또한, 전기자동차의 개발 과정에서 배터리의 냉각이나 배터리 파우치의 팽창, 충격 등에 대한 해석도 필요해진다. 한편, AI를 고도화하기 위한 기계학습을 위해서는 대량의 데이터가 필요한데, CAE는 많은 해석 데이터를 빠르게 만들 수 있어, AI의 고도화에 도움이 될 것으로 보인다. 브이이엔지의 박준 CTO는 “데이터에 따라 AI의 활용도는 달라질 수 있겠지만, 비정형 분야에서는 강점을 가질 것”이라고 전망했다.   ▲ 브이이엔지의 박준 CTO는 “CAE 분야의 특성과 요구에 맞춰 최근 확산되는 클라우드 플랫폼을 잘 활용할 수 있는 방법을 찾고 있다”고 전했다.   이처럼 산업의 변화는 이전보다 더욱 다양한 방향으로 이뤄지고 있으며, CAE 분야에서는 다중물리(multi-physics) 또는 다분야(multi-discipline) 해석의 필요성이 꾸준히 늘고 있다. 사용자의 요구사항도 복잡해지고 있다고 한다. 이에 대응하기 위해 주요 CAE 개발사에서는 구조·유동·전자기장 등 다양한 솔루션에 대한 인수 및 통합이 진행되고 있으며, 플랫폼화가 확장되는 추세이다. 김창훈 대표는 “아바쿠스의 경우 자동차 산업에서 점유율이 높았는데, 최근에는 전기전자, 토목 및 의료 분야에서도 아바쿠스의 도입과 활용이 늘어나는 추세”라고 전했다. 브이이엔지는 전통적으로 자동차 시장이 중심이던 아바쿠스를 하이테크, 토목, 생명과학 등의 산업에 소개하고 적용사례를 만들어나가고 있다. 앞으로 더 많은 성과를 얻을 수 있을 것이라는 기대도 내비쳤다.  특히 하이테크 산업에서 최근 아바쿠스가 선전하기 시작했다는 것이 김창훈 대표의 설명이다. 예를 들어, PCB(인쇄 회로 기판)의 구조 변형을 아바쿠스로 해석하고, 전자기장 해석 소프트웨어인 CST 스튜디오 스위트(CST Studio Suite)와 연계해 멀티피직스 문제를 해결함으로써 전반적인 제품 품질을 높일 수 있다는 것이다. 그는 “아바쿠스는 비선형 해석을 중심으로 복잡한 문제의 해석에 강점을 갖고 있지만 가격이 비싸다는 인식도 있었다. 최근에는 대기업에서 아바쿠스를 활용한 해석 사례가 나오면서 더 많은 전기전자 기업이 시뮬리아에 눈을 돌리기 시작했다”고 덧붙였다. 특히 CST 스튜디오 스위트의 경우 가격과 편의성, 기능면의 장점을 내세우고 있어, 브이이엔지는 향후 시장 성장을 기대하고 있다.   CAE를 위한 클라우드 플랫폼의 활용 확산도 모색 브이이엔지는 시뮬리아의 다양한 소프트웨어 제품군에 대한 공급과 기술 지원을 꾸준히 이어오는 한편으로, 다쏘시스템의 클라우드 플랫폼인 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼에 대한 지원도 늘려나갈 예정이다. 다쏘시스템뿐만 아니라 엔지니어링 소프트웨어 업계에서도 플랫폼에 대한 관심과 개발이 활발한데, 물론 클라우드 플랫폼과 관련해서도 브이이엔지의 관심사는 여전히 CAE에 있다. 박준 CTO는 “3D익스피리언스 플랫폼 전체를 봤을 때 CAE는 일부이지만, 플랫폼의 완성도는 꾸준히 높아지고 있어 CAE 분야에서도 더 많은 가능성이 있다고 본다. 예를 들어, 유동 최적화 문제에서 관로의 유동해석과 중량의 최적설계를 통합적으로 살펴보는 일이 이제는 클라우드 플랫폼 안에서 매끄럽게 진행된다”고 설명했다.  CAE 분야의 플랫폼 및 클라우드 비즈니스는 아직 초기단계에 있어, 향후 본격화되는 과정에서 더 많은 투자와 연구가 진행될 것으로 보인다. CAE 분야에서 클라우드 플랫폼을 활용하는 데에는 조금 특수한 고려사항도 있다고 한다. 박준 CTO는 “CAE에서 클라우드의 비용 문제는 다른 관점에서 봐야 하는 부분이 있다. CAE 소프트웨어는 해석에 걸리는 시간이 긴 경우가 많은데, 워크스테이션에서 해석 작업을 시작한 후 기다리는 것처럼 클라우드를 사용한다면 비용 부담이 커질 수 있기 때문이다. 이런 부분은 CAE 분야의 특수성을 고려해서, 다쏘시스템과 함께 대응방안을 찾을 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 브이이엔지 김창훈 대표는 “앞으로도 CAE 분야의 새로운 가치를 전달하면서, 도전을 극복하고 성장 기회를 잡아낼 것”이라고 밝혔다.   어려운 상황에서도 성장의 돌파구 찾는다 브이이엔지는 지난 2016년에 100억 원의 매출을 달성했지만, 작년 한 해는 코로나19 의 영향을 벗어나기 힘들었다고 한다. 김창훈 대표는 “전년 대비 성장률이 1% 성장에 그쳤지만, 올해는 20% 이상의 성장을 목표로 하고 있다”며 올해 초의 성장세가 이어질 경우 큰 폭의 매출 성장이 가능할 것으로 기대했다. 브이이엔지는 주요 성장 산업인 전기전자, 건축/토목, 바이오 분야를 중심으로 시뮬리아의 디지털 마케팅을 적극 진행할 계획이다. 또한, 아바쿠스를 기반으로 틈새 시장에 특화된 솔루션을 꾸준히 발굴·개발하여 아바쿠스와 함께 제공할 계획도 가지고 있다. 향후 다쏘시스템의 중심축이 솔루션에서 3D익스피리언스 플랫폼으로 옮겨갈 것으로 보이면서, 이 분야에서 지속적인 투자를 통해 새로운 가치를 고객에게 전달하겠다는 의지도 내비쳤다. 클라우드 플랫폼은 브이이엔지에게 새로운 과제와 기회를 함께 안겨주고 있다. 김창훈 대표는 “시뮬리아를 줌심으로 CAE 분야에 집중해 온 브이이엔지에게 플랫폼은 초기에는 고민이 있었다. 하지만, 3D익스피리언스 플랫폼의 해석 모듈도 핵심이 되는 솔버는 아바쿠스, 시뮬리아와 동일하기 때문에, 브이이엔지가 다져 온 기술력을 플랫폼에서도 변함 없이 지원할 수 있을 것이라고 생각한다”고 전했다. 데이터의 통합 관리와 협업이 손쉽다는 측면에서 플랫폼의 이점은 분명히 있다. 이에 더해, 최근에는 외부 애플리케이션의 데이터도 3D익스피리언스 플랫폼 안에서 관리할 수 있게 되면서, 앞으로 시뮬레이션을 위한 3D익스피리언스 플랫폼의 활용도는 더욱 높아질 것으로 보인다. 한편으로, 여러 회사의 솔루션을 사용하는 기업 환경에서는 한 회사의 플랫폼을 도입할 경우 중복 투자에 대한 부담이 있을 수 있고, 플랫폼을 필요로 하는 큰 규모의 기업은 반대로 많은 레거시 시스템을 갖고 있는 경우가 많다는 점은 플랫폼을 본격적으로 도입하는 과정에서 풀어야 할 과제로 보인다. 김창훈 대표는 “CAE 엔지니어링은 결국 사람의 의존도가 높은 비즈니스이다. 기술과 플랫폼도 물론 중요하지만, 좋은 솔루션을 좋은 엔지니어가 제공할 때 CAE 비즈니스가 이뤄진다고 본다”면서, “브이이엔지가 갖춘 최고의 엔지니어들이 고객에게 양질의 서비스를 제공할 수 있도록 투자를 이어갈 것”이라고 전했다.     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-06-01
[포커스] 제조기업의 R&D 혁신을 위한 클라우드 트렌드와 활용방법은?
제조산업에서도 클라우드의 활용에 대한 관심과 시도가 꾸준히 늘고 있다. 유연한 IT 인프라를 제공하는 클라우드의 보편적인 이점에 더해, 제조분야에서는 제품의 개발을 위한 핵심 프로세스인 R&D에 초점을 맞추고 디지털 트윈, 자동화, 보안 등이 이슈로 여겨지고 있다. AWS(아마존웹서비스), 리스케일, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 지난 4월 28일 온라인으로 진행된 ‘클라우드 기반의 R&D 혁신’ 세미나를 통해, 클라우드를 기반으로 디지털 R&D를 구현할 수 있는 기술 트렌드와 활용방안을 폭넓게 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조기업의 지속가능성을 위한 IT 인프라 기업이 얼마나 지속될 수 있을지를 가늠하는 ‘기대수명’이 갈 수록 짧아지고 있다. 기업의 기대수명을 늘리고 지속 성장을 이루기 위해서는 ‘변화’가 필수이며, 변화를 위해서는 사람에 의존하는 업무 방식을 벗어나야 한다. 또한, 생산·판매·구매·개발 등 복잡한 기업의 IT 구성요소가 한데 묶여 있는 경우에는 일부 요소만 개선하거나 변경하는 것이 어렵기 때문에, 새로운 IT 아키텍처가 필요하다. AWS(가 바라보는 미래의 IT 아키텍처는 각각의 서비스가 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해 서로 통신하는 구조이다. 이런 아키텍처에서는 다른 서비스에 영향을 주지 않고 특정한 서비스만 바꾸거나 확장하는 것이 더 쉽기 때문에, 변화를 가속화할 수 있다는 것이다.  기업의 IT뿐 아니라 R&D 프로세스 역시 빠른 변화를 추진할 수 있는 모듈 또는 마이크로 서비스 아키텍처를 갖춰야 한다. 작은 단위의 기술이 모인 플랫폼을 통해 R&D 결과의 일관성을 확보하고, 반복되는 작업은 관리 서비스로 만들어 효율을 높여야 한다는 것이 AWS의 시각이다.    ▲ AWS는 기업의 IT 및 R&D 아키텍처가 요구사항과 변화에 빠르게 대응하는 방향으로 바뀌어야 한다고 보았다.   이를 위해서는 확장하는 데에 제약이 없는 IT 인프라와 핵심 기술을 모은 기술 플랫폼 그리고 관리 서비스가 필요하다. AWS는 투자에 대한 부담과 IT 리소스의 제약을 덜고, 반복작업의 효율을 높이면서, IT 인프라에 대한 관리 대신 R&D 혁신에 집중할 수 있도록 클라우드 인프라와 서비스를 제공한다는 점을 내세우고 있다. 예를 들어, CAD와 CAE 등의 작업을 위한 AWS의 클라우드 HPC(고성능 컴퓨팅) 인프라는 리소스의 확장이나 축소가 쉽기 때문에, 한정된 데이터센터 인프라로 인한 대기열이나 속도 문제를 해결하는데 도움을 준다. 클릭 몇 번으로 클라우드 기반의 R&D 인프라를 만들고, 다양한 신기술을 빠르게 접목할 수도 있다. 또한, 다양한 백본 기술 및 2D/3D 스트리밍 기술도 제공한다. AWS의 DCV(Desktop Cloud Visualization)는 재택근무 등의 환경에서 CAD나 CAE 같은 고사양의 그래픽 작업을 할 수 있는 원격 데스크톱 프로토콜이다. 화면의 스트리밍을 위해 암호화된 픽셀 데이터만 전송하기 때문에, 네트워크로 전달되는 데이터 트래픽을 줄이면서 보안도 강화한 것이 특징이다. 또한 윈도우와 리눅스 등 다양한 환경에서 접속할 수 있다. AWS는 DCV와 HPC를 결합하면 시뮬레이션의 전처리나 후처리를 시각화하는데 도움을 줄 수 있다고 소개했다.   R&D에서도 확산되는 클라우드 활용 다른 IT 분야에 비해 늦은 감은 있지만, 최근 R&D 영역에서도 클라우드의 활용이 늘고 있는 추세이다. CAD·CAE·CAM 등을 한데 묶고 커뮤니케이션 및 공유하는 방법론을 고민하는 과정에서 클라우드가 가진 이점이 점차 주목을 받는 모습이다. 하지만, 기업의 프로세스와 조직 등의 요인이나 지연속도와 보안 등 기술 이슈때문에 한 번에 모든 서비스를 클라우드로 옮기는 것은 쉽지 않은 상황이다. 리스케일은 대량의 데이터를 모으고 가공하는 ‘빅데이터’와 수집한 데이터를 분석하고 의미를 발견하는 ‘빅컴퓨트(big compute)’가 클라우드의 주요한 활용분야가 될 것으로 보고 있다. 향후 5년간 HPC 워크로드의 75%가 퍼블릭 클라우드에서 구동될 것으로 전망되는 가운데, 여러 분야에서 복잡한 문제를 해결하기 위해 클라우드 기반의 HPC를 빅컴퓨트에 활용할 것으로 보인다. 클라우드는 복잡한 마이그레이션이 필요없다는 점이 HPC에 적합하고, 빠르게 셋업한 직후부터 실질적인 R&D에 활용할 수 있다는 점도 이점으로 꼽힌다.   ▲ 리스케일은 클라우드 기반의 R&D가 표준화된 워크플로와 지능형 자동화를 구현하는 데에 이점이 있다고 전했다.   빅컴퓨트에 있어서 제조기업의 주요한 고민은 기업이 갖고 있는 리소스에 맞춰서 R&D 업무를 진행해야 한다는 데에서 나온다. 신제품의 출시 속도가 빨라지면서 R&D에서도 더욱 빠른 연구개발이 필요해졌는데, 하드웨어 사양이나 소프트웨어 버전때문에 업무 속도가 느리거나, 대기시간이 길거나, 소프트웨어의 라이선스가 부족하다는 불편이 생기는 것이다. 또한, 물리적으로 나눠진 리소스를 통합 관리하고 모니터링하기가 어렵고, HPC의 보안 및 규정준수·비용관리를 위해서 많은 노력이 드는 것도 어려운 부분으로 꼽힌다. 리스케일은 CAE, 시뮬레이션, 데이터 학습 등의 분야를 중심으로 소프트웨어와 클라우드 HPC 플랫폼을 연결하는 서비스 및 솔루션 패키지를 클라우드 기반으로 제공한다. 컴퓨팅 기반 혁신을 통해 사용자의 워크플로를 표준화하고, 지능형 자동화를 구축해 디지털 R&D 환경을 빠르게 구축할 수 있도록 도와서 제조기업이 제품 품질을 혁신하는데 집중할 수 있도록 한다는 것이 리스케일의 설명이다.   클라우드와 시뮬레이션 소프트웨어의 시너지 최근의 제품은 작고 복잡해지고 있다. 또한 새로운 기술을 접목한 신제품에 대한 요구도 늘고 있다. 이에 따른 제품과 공정의 리스크를 최소화하기 위해 높은 정밀도와 신뢰도를 갖춘 시뮬레이션이 더욱 요구되는 상황이다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 주목하는 시뮬레이션 소프트웨어의 요구사항은 ▲시뮬레이션 워크플로를 쉽고 이해하고 결과를 확인할 수 있는 사용 환경 ▲시뮬레이션 업무에 맞춘 유연한 리소스 편성 및 활용 ▲인프라뿐 아니라 시뮬레이션 솔루션의 비용을 스마트하게 운영할 수 있는 라이선스 체계 ▲고품질의 시뮬레이션 데이터를 축적하고 자동화된 프로세스를 구축할 수 있는 클라우드의 효율적인 활용 등이다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 시뮬레이션의 역할이 설계 검증에서 최적 설계의 탐색으로 옮겨가고 있다고 보았다.   특히 CFD(전산유체역학)는 다른 CAE 분야와 비교해도 많은 양의 컴퓨팅 리소스를 사용하는 경우가 적지 않아서, 클라우드의 효과를 크게 얻을 수 있는 분야로 꼽힌다. 한편으로, CAE의 활용 영역이 이미 완료된 설계를 검증하는 것에서 나아가 기본적인 요구사항을 만족하는 최적의 설계를 찾는 방향으로 확장되고 있는데, 이를 위해서는 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이런 상황에서 클라우드를 활용한 병렬 계산의 효율이 높을 수록 물리 현상을 실제에 가깝게 모사하면서 정확하게 해석할 수 있는 기반이 마련된다.  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 심센터 STAR-CCM+(Simcenter STAR-CCM+)는 CFD를 중심으로 다중물리 역학 모델을 통합 환경에서 활용할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어이다. 자동화 프로세스를 쉽게 구축하고, 대규모의 병렬 연산 전과정을 원클릭으로 수행할 수 있는 것이 특징이다. 또한, 히즈(HEEDS)나 팀센터(Teamcenter) 등 지멘스의 솔루션과 연계해 최적화 프로세스 및 데이터 관리를 할 수 있다는 점을 내세운다.     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-06-01
[칼럼] 디지털 트윈 수명주기 관리
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   새롭게 부상하는 디지털 트윈 기술의 잠재력은 무궁무진하다. 디지털 트윈 수명주기 관리(digital twin lifecycle management)란 디지털 트윈을 전체 수명주기 관점에서 통합해서 관리하자는 것이다. 현재처럼 필요한 부분마다 부분적으로 적용한다면 비용 대비 효과의 측면에서 시장의 호응을 얻을 수 없다.    그림 1. 디지털 트윈 수명주기 관리   디지털 트윈은 산업 디지털 전환(industrial digital transformation)에서 가장 관심을 받고 있는 기술 중 하나이다. 산업 디지털 전환의 분야는 디지털 트윈(digital twins), 산업 가상현실(industrial VR), 산업 사물인터넷(industrial IoT), 산업 인공지능(industrial AI), 산업 빅데이터(industrial big data), 산업용 소프트웨어 서비스(industrial software service)로 나눌 수 있다. 산업용 소프트웨어 서비스는 기존의 전산설계기술(CAx), 제품 수명주기 관리(PLM), 전사적 자원 관리(ERP), 공급망 관리(SCM), 제조 실행 관리(MES)의 통합 클라우드 환경이 될 것으로 예상된다.  현재 설계개발 분야의 많은 사람들이 디지털 트윈 기술로 CAx나 PLM 기술만 생각한다. 그러나 디지털 트윈은 신 정보기술(new IT) 또는 디지털 기술을 모두 사용해야 한다. 분야도 PLM이 지향했던 제품과 서비스의 전체 수명주기에 모두 적용할 수 있다.  최근에는 스마트 건설 분야와 스마트 시티 분야에도 디지털 트윈의 도입이 활발하다. 어떤 면에서는 건설 분야가 더욱 다양하게 사용할 수 있다.    그림 2. 디지털 트윈 스마트 시티 모델   과거 정보화 시대의 핵심이 데이터 모델(data model)이라면 디지털 시대의 핵심 모델은 디지털 모델(digital model)이다. 디지털 시대의 디지털 트윈은 근본적인 디지털 지식의 이해가 필요하다.    그림 3. 디지털 모델, 디지털 섀도, 디지털 트윈   물리적 개체와 디지털 개체 간에 자동화된 데이터 교환을 사용하지 않는 디지털 모델이다. 디지털 섀도(digital shadow)는 디지털 모델의 정의에 따라 해당되는 경우 기존 물리적 개체의 상태와 디지털 개체 간에 자동화된 단방향 데이터 흐름이 있다. 이것은 건설 단계에서 가능하다. 더 나아가 기존 물리적 개체와 디지털 개체 간의 데이터 흐름이 양방향으로 완전히 통합되면 디지털 트윈(digital twin)이라고 부를 수 있다.  이러한 조합에서 디지털 객체는 물리적 개체에 대한 제어 권한 역할을 할 수도 있다. 디지털 개체의 상태 변화를 유도하는 물리적 또는 디지털 개체가 있을 수도 있다. 물리적 개체의 상태 변경은 디지털 개체의 상태를 변경하도록 직접 연결되며, 그 반대의 경우도 마찬가지이다.   그림 4. 디지털 트윈과 수명주기   디지털 트윈과 함께 디지털 스레드(digital thread)와 디지털 섀도(digital shadow)라고 하는 개념이 시작되고 있다. 디지털 스레드와 결합된 디지털 트윈은 고품질 미러 및 시뮬레이션을 위해 전체 수명주기에서 최상의 데이터를 얻을 수 있다. 스레드에서 가져온 데이터는 설계 모델, 프로세스 및 엔지니어링 데이터, 생산 데이터 및 유지 관리 데이터 등을 비롯해 다양한 정보 시스템뿐만 아니라 제품 체인, 가치 사슬 및 자산 체인의 여러 단계에서 가져온다. 당분간은 기존 IT 시스템을 이용하는 디지털 트윈 환경으로 시작될 것이지만, 결국은 디지털 트윈 수명주기 환경이 중심이고 나머지 모든 시스템은 기반 정보와 디지털 모델만을 제공할 것이다. 이것은 클라우드 환경의 디지털 트윈 수명주기 시스템이 될 수도 있다는 것이다.   그림 5. 디지털 트윈과 기존 IT 시스템의 공존   디지털 트윈의 가장 큰 장점은 시각적이고 직관적이라는 것이다. 그러나 디지털 트윈의 가장 큰 잠재력은 디지털 트윈으로 전체 수명주기(lifecycle)에서 모든 제품에 대한 모든 결정을 신속하고 통합적으로 할 수 있다는 것이다. 모든 제품의 디지털 자료는 시각적이고 직관적이어야만 신속하고 통합적으로 정확한 결정할 수 있기 때문이다. 디지털 트윈 수명주기 관리(DTLM)는 진정한 경영전략이 될 것이고, 이러한 디지털 트윈 환경에서는 엔지니어의 창조적이고 경영 마인드의 인사이트가 더욱 필요할 지도 모른다.  그 동안 제품 정보의 핵심 시스템이지만 최고 경영진의 무관심을 받고 있는 제품 수명주기 관리(PLM)가 디지털 트윈 수명주기 관리와 연동해 새로운 변신을 할 수도 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.   기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-06-01
[온에어] AVL Meshless CFD 솔루션 ‘PreonLab’ 소개 
캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   ▲ 한국AVL 박태상 매니저   최근 자동차 산업에서 전동화 및 자율주행, 연결화, 가상화 등 전방위적인 패러다임의 전환이 진행되고 있는 가운데, 기술개발 기간 단축과 설계 오류를 빠르게 검증하기 위해 차량의 콘셉트 단계부터 CAE 해석 시뮬레이션이 사용되고 있다. 이에 4월 22일 진행된 CNG TV에서는 한국AVL 박태상 매니저가 AVL Meshless CFD 솔루션인 ‘PreonLab’에 대해 소개했다. 박태상 매니저는 “최근 내연기관 중심에서 친환경 자율주행 중심으로 자동차 산업의 패러다임이 빠르게 전환되고 있는 가운데 차량의 전동화, 고효율 자동차의 기술 개발을 위해 다양한 CAE 해석 시뮬레이션이 사용되고 있다”면서 “PreonLab은 편리한 사용성과 효율적인 솔버, 그리고 강력한 후처리 기능을 제공하고 있어 제품 개발 주기 단축에 도움을 줄 수 있다”고 설명했다. 뿐만 아니라 PreonLab은 효율적인 병렬 계산을 수행하여 CPU의 성능을 극대화할 수 있고, 코어 수의 증가에 따라 계산 성능을 향상시킬 수 있다. 이외에도 PreonLab은 내부 렌더링 기능을 제공하고 있어 후처리 작업을 위한 별도의 렌더링 프로그램을 사용할 필요가 없다. 또한 버추얼 센서(Virtual Sensoes) 기능을 통해 다양한 결과를 확인할 수 있다. CNG TV 방송의 자세한 내용은 홈페이지에서 다시보기를 통해 볼 수 있다.
작성일 : 2021-06-01
금속적층제조를 위한 시뮬레이션의 활용 (1)
고부가가치 다물리 바이오닉 형상 구현 사례 : 우주발사체 MOV 하우징 개발   캐드앤그래픽스 2021년 5월호의 특집기획에서 ‘금속적층제조에서 시뮬레이션 도출 설계를 통한 부가가치 창출 방안’에 대해 소개했다. 이에 이어서 이번 호부터 3회에 걸쳐 금속적층제조를 위한 시뮬레이션의 활용에 대해 설명한다. 이번 호에서는 앤시스 통합 플랫폼을 통한 7톤급 우주발사체 ‘Main Oxidizer Valve(MOV) 밸브 하우징’의 DfAM 적용 사례에 대해 소개한다. ■ 유병주 | 태성에스엔이 금속적층제조(DfAM) 연구소 소장이다. 구조해석 분야의 오랜 경험과 통찰력을 바탕으로 금속적층제조 분야의 설계, 해석 및 3D 프린팅 소재, 제품에 대한 연구를 총괄하며 다양한 국책지원사업에 참여하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr ■ 전효승 | 태성에스엔이 DfAM 연구소 선임연구원이다. 다양한 적층제조 관련 교육과 DfAM 및 제조 성공사례를 만들며 DfAM의 표준을 제시하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   1908년 포드 모델 T부터 시작되어 약 100년간 제조산업을 지배하고 있는 소품종 대량생산과 그로부터 파생된 여러 제조방법은 저렴한 가격으로 제품을 생산하여 공급함으로써 획기적인 소비시대를 열었다. 대량생산 방식에는 항상 같은 종류의 제품을 생산하므로 공장은 정하여 놓은 한 가지 작업만을 수행하는 단능적 기계장치가 순차적으로 배치되어 제조가 이루어지며, 이에 따라 작업자의 기능도 단능공적이다. 또한 제품의 모양도 이러한 제조방법에 생산 가능한 형상으로 한정되어 점점 바이오닉한 형상과 멀어져 왔다. ‘규격화된 중간재를 이용하라, 이를 가장 간단하고 효율적으로 가공하라(예 : 상하운동을 하는 프레스 금형), 가공이 가능한 형상으로 설계하라, 기존 가공이 불가능한 형상은 쪼개어 각자 생산한 후 다시 조립하라’가 대량생산이 설계자에게 가르치는 것들이다. 이러한 전통적 기계제조 방법에서 부가가치를 논하고 바이오닉 형상 구현을 논한다는 것은 앞뒤가 맞지 않다. 대량의 단능적 설비와 저렴한 인건비의 단능공을 많이 보유한 개발도상국으로 제조산업이 이전되는 것은 너무나 당연하다. 이러한 상황에서 우리는 북미와 유럽의 제조업체들이 다능적 설비를 이용하여 다품종 소량생산을 통한 고부가가치 제조산업에 눈을 돌리는 것을 주목해야 한다. 다능적 설비의 대표적인 예가 3D 프린팅 장비이며, 이미 한국에서도 세계 유수의 3D 프린팅 장비가 제법 많이 설치되고 있다. 하지만 이를 운용할 작업자와 설계자가 반드시 다능공(Multi Capacity Engineer)이 되어야 한다는 것을 간과하고 있다. 다능공이 다능적 설비를 정확하게 이해할 때 비로소 바이오닉 형상 구현에 따른 고부가가치 제품을 개발할 수 있다는 것을 앤시스 통합 플랫폼을 통한 7톤급 우주발사체 Main Oxidizer Valve(MOV) 밸브 하우징의 DfAM 적용사례를 통해 소개하고자 한다.   1. MOV 밸브 하우징의 DfAM 적용 사례 한국항공우주연구원은 1989년 설립 이래로 발사체에 대한 다양한 마일스톤을 세워왔으며, 최근에는 국내 독자 기술로 개발한 우주발사체인 누리호 및 차세대 발사체의 개발에 박차를 가하고 있다. 이러한 우주발사체를 궤도에 올리기 위해 추력을 발생시키는 부분이 엔진 부분이다. 우주발사체의 엔진은 연소기에 연료와 산화제(산소)를 같이 공급하여 연소를 진행하여 추력을 얻는 Gas-Generator Cycle의 원리를 이용한다. Main Oxidizer Valve(MOV)는 이러한 Gas-Generator Cycle에서 산소가 희박한 고고도에서도 원하는 비추력을 얻기 위해 연소기로의 산화제의 공급을 제어한다.(그림 1) 이때 주로 발사체에서는 액체 산화제(Liquid Oxygen : LOX)를 사용하기 때문에 MOV는 -183℃까지도 내려가는 극저온 환경에서 안정적이어야 한다. 더불어, 우주발사체가 발사되어 추진되는 동안에 엔진에서 발생하는 진동을 견뎌야 한다. 따라서 MOV는 이러한 극저온 및 진동에 대한 극한의 조건에 대한 신뢰성이 필수적이다.   그림 1. 발사체 엔진(왼쪽)에 위치한 Main Oxidizer Valve(왼쪽 하단) 및 엔진을 구성하는 Gas-Generator Cycle(오른쪽)  
작성일 : 2021-06-01