마이다스아이티가 중소 및 중견기업 소속 설계 엔지니어의 구조·유동 해석 역량 강화를 목표로 ‘CAE 부트캠프 시즌 2’를 진행한다고 밝혔다. 마이다스아이티는 이번 CAE 부트캠프 시즌 2가 지난 2월 진행된 부트캠프의 만족도와 앵콜 요청에 힘입어 추가로 마련되었다고 설명했다. 참가자는 수강료 전액을 지원받아 무료로 교육을 수강할 수 있으며, 점심식사 제공, 주차 지원, 수료증 발급 등의 혜택도 제공된다. 교육은 5월 21일 수원, 22일 안산, 23일 천안 지역에서 열린다. 참가자들은 구조, 유동 해석 기본 이론부터 마이다스아이티 CAE 제품인 NFX를 활용한 실습까지 해석 전반에 대한 지식을 체계적으로 학습할 수 있다. 마이다스아이티에서는 설계 단계에서 제품 성능을 평가하고 잠재적 리스크를 줄이기 위한 CAE 제품을 개발 및 보급하고 있다. 대표적으로 강성, 진동, 열 문제를 검토할 수 있는 NFX STR과 유체흐름과 열을 분석하여 최적 설계를 지원하는 NFX CFD가 있다. ‘CAE 부트캠프 시즌 2’는 사전 등록을 통해 참가 신청이 가능하며, 자세한 일정과 신청 방법은 마이다스아이티 MTS 홈페이지에서 확인할 수 있다. 마이다스아이티 관계자는 “CAE 부트캠프 시즌2를 통해 중소·중견기업 설계 엔지니어가 해석 역량을 한층 끌어올리고, 제품 개발 경쟁력을 높이는 데 실질적인 도움을 받을 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.    

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3)   이번 호에서는 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 사용하여 수집된 외부 데이터를 시각화하고 분석하는 데 초점을 맞추고, 데이터 시각화의 중요성과 분석 기법의 활용 방안을 살펴본다.   ■ 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   데이터 분석의 중요성 오늘날 데이터는 우리의 일상과 비즈니스 운영에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 수집되고 측정된 데이터의 양이 증가하면서 이를 효과적으로 처리하고 분석하는 방법은 더욱 필요해지고 있다. 이러한 변화 속에서, 지멘스의 심센터 히즈는 강력한 데이터 분석 및 시각화 기능을 제공하여 다양한 산업 분야에서 최적의 해결책을 찾는 데 기여하고 있다. 이번 호에서는 히즈의 기능을 효과적으로 활용하여 어떻게 복잡한 데이터를 이해하고 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있는지 살펴볼 것이다.   히즈의 데이터 분석 기능 히즈의 Discover(디스커버) 탭은 사용자가 데이터 사이의 관계 및 최적화 가능성을 탐구할 수 있도록 다양한 도구를 제공한다. Discover 기능은 주요한 데이터 분석 및 이해를 도와주는 여러 방법을 포함하고 있다.    그림 1   다음은 각각의 기능에 대한 설명이다.  Closest : 특정 데이터 포인트에 가장 가까운 변화를 식별한다. 이를 통해 최적화 과정에서의 데이터 민감성을 이해하고 결정에 도움을 줄 수 있다.  Similar : 사용자가 선택한 기준에 따라 유사한 데이터 집합을 찾는 기능이다. 이는 집합의 규칙 또는 모델을 파악하는 데 유용하다. Clusters : 데이터 세트를 서로 연관된 그룹으로 분류한다. 군집화 기법을 통해 데이터의 패턴을 식별하고 알고리즘에 의한 데이터 이해를 개선할 수 있다.  Trade-offs : 다수의 설계 목표 간의 상충 관계를 분석한다. 이를 통해 각각의 설계 대안이 어떻게 특정 목표를 달성하는지에 대해 명확하게 이해할 수 있다.  Patterns : 데이터 내의 반복되는 경향이나 구조를 발견하여 예측 및 모델링에 도움을 주는 기능이다. 패턴 인식은 정보의 신뢰도를 높이는 데 중요하다.  Preview History : 사용자가 수행한 변경이나 실행의 기록을 미리 보면서 데이터 분석의 이력을 관리할 수 있다.  Design Set : 여러 디자인 시나리오를 만들고 비교하여 최적의 설계를 도출하는 데 도움을 준다.  Performance & Plot : 데이터의 성능을 평가하고 시각적으로 플롯하여 분석 결과를 명확하게 표현한다.  Discover 탭의 이러한 기능은 히즈 사용자가 데이터를 깊이 이해하고 시뮬레이션 최적화 과정에서 효과적인 의사 결정을 내리도록 돕는다. 이를 바탕으로 보다 정확하고 신뢰성 있는 설계와 분석 결과를 도출할 수 있다.   데이터 분석을 위한 예제   그림 2    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 히즈의 Discovery Method를 사용하여 분석할 데이터는 우리가 지금까지 계속 예제로 사용한 외팔보의 처짐 문제를 기반으로 Adaptive Sampling Study(어댑티브 샘플링 스터디)에서 500개의 데이터를 생성하여 사용할 것이다. 아니면 독자들이 가지고 있는 데이터를 사용해도 괜찮다.   그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   해석을 하다 보면 사용자의 실수나 다른 외부 문제로 진행 중이던 해석이 중단되는 경우가 발생한다. 이러한 경우, 앤시스 LS-DYNA(엘에스 다이나)의 ‘리스타트(Restart)’ 기능을 활용하면 해석 시뮬레이션을 처음부터 다시 수행하지 않고 해석이 중단된 특정 시점부터 재시작할 수 있다. 또한 이미 완료된 해석에 대해 조건을 변경하여 해석 시뮬레이션을 이어서 진행할 수도 있다. 이번 호에서는 LS-DYNA의 리스타트 기능에 대해 소개하고, 예제를 통해 LS-PrePost(엘에스 프리포스트)와 워크벤치(Workbench) 환경에서 활용하는 방법을 알아본다.   ■ 김혜영 태성에스엔이 MBU팀에서 수석매니저로 근무하고 있으며, LS-DYNA 해석 기술지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   리스타트 해석의 수행 조건 리스타트 해석을 사용하기 위해서는 다음과 같은 조건이 필요하다.  동일한 실행 솔버(Executable)를 사용하는가?(예 : lsdyna_sp.exe)  동일한 CPU 개수인가?  Dump 파일이 생성되었는가? 덤프(Dump) 파일은 리스타트를 위한 바이너리 아웃풋(Binary Output) 파일로 특정 시점의 응력, 변형률, 변형량 등 해석 결과를 완전히 기록한다. LS-DYNA에는 두 가지 유형의 덤프 파일이 있다. 그 중 한 유형인 D3DUMP 파일은 특별히 설정하지 않아도 해석이 정상 종료되면 d3dump01 파일이 생성된다. 이 파일에 대하여 *DATABASE_BINERY_ D3DUMP 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 D3DUMP 파일을 주기적으로 생성할 수 있고, 생성된 파일 뒤에 숫자가 붙어 주기마다 증가하고 해석 폴더 내에서 d3dump01, d3dump02 등으로 확인할 수 있다. 다른 유형의 덤프 파일은 RUNRSF로 *DATABASE_BINERY_RUNRSF 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 파일을 생성하지만, NR 매개변수가 사용되지 않는 한 동일한 파일에 덮어씌워져서 생성된다. 이 두 가지 덤프 파일은 함께 사용할 수 있다. <그림 1>은 D3DUMP 파일을 주기적으로 저장하기 위한 *DATABASE_BINARY_D3DUMP 키워드 예시이다.   그림 1. D3DUMP 저장 간격 키워드 예시   리스타트 타입 LS-DYNA의 리스타트 타입(Restart Type)은 이전 해석에 이어서 수행하는 기능으로, 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 심플 리스타트(Simple Restart) 스몰 리스타트(Small Restart) 풀 리스타트(Full Restart) 그러면, 이전 해석에 이어서 진행해야 하는 몇 가지 상황에 따라 어떤 타입의 리스타트 기능을 사용하는지 알아보자.    실수로 해석창을 닫았어요! – 심플 리스타트 심플 리스타트는 종료시간(Termination Time) 이전에 해석이 중단된 경우에, 사용자가 설정한 주기마다 저장된 d3dump 파일을 사용하여 특정 시점부터 해석을 다시 시작하는 기능이다. 따라서 변경 사항이 없어 입력 파일(Keyword Input Deck)이 필요하지 않고 d3dump 파일만 활용한다.    그림 2. 일반적인 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 3. 일반적인 해석 실행 화면(CMD 창)   <그림 2>와 같이 LS-RUN을 사용하여 해석을 수행한 경우 <그림 3>과 같은 CMD 창이 팝업되고, 해석 진행에 따른 메시지를 바로 확인할 수 있다. <그림 1>의 키워드 예시처럼 사용자가 덤프 파일의 저장 주기를 미리 설정하였다면, CMD 창에 나타난 메시지처럼 지정된 주기인 5000 사이클마다 덤프 파일이 저장되고 있음을 알 수 있다.  만약 1만 사이클 이후 실수로 해석 CMD 창을 닫아 해석이 중단되었다면, d3dump02를 사용하여 리스타트 해석을 수행할 수 있다. <그림 4>처럼 LS-RUN의 Expression 설정에서 i=$INPUT 대신 r=d3dump02로 명령어를 수정하면 덤프 파일을 사용하여 해석을 이어갈 수 있다.   그림 4. 심플 리스타트 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 5. 심플 리스타트 해석 실행 화면(CMD창)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항   이번 호에서는 지난 3월 출시된 오토캐드(AutoCAD)의 40번째 제품인 ‘오토캐드 2026(코드네임 Watt)’에서 새로 추가된 기능과 변경 및 개선된 사항을 살펴보도록 하자.   ■ 양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com    시작 오토캐드 2026의 스플래시 이미지(Splash image)는 이전 버전과 달리 완전히 새롭게 디자인되었다. 2026 버전은 오토데스크의 40주년을 기념하여 특별한 스플래시 이미지와 함께 시작된다.   그림 1   최초 실행 시 시작 탭이 활성화되며, 아래쪽의 메뉴를 선택하여 ‘학습(LEARN)’, ‘작업(CREATE)’ 화면으로 이동할 수 있다. 학습 화면에는 새로워진 사항에 대한 동영상 도움말, 시작하기 비디오, 기능 비디오, 학습 팁, 온라인 지원 메뉴가 표시되며, 작업 화면에서는 시작하기, 최근 문서, 알림, 오토데스크 독스(Autodesk Docs) 연결 메뉴가 표시된다.   그림 2   성능 향상 오토캐드 2026은 이전 버전에 비해 놀라운 성능 향상을 제공한다.  파일 열기 속도 : 최대 11배 향상 애플리케이션 시작 속도 : 4배 향상 대용량 도면 처리 : 50% 더 빠른 렌더링 및 처리 네트워크 환경 : LAN/네트워크 환경에서 DWG 파일 작업 시 특히 더 빠른 속도   DWG 파일 포맷 오토캐드 2026은 오토캐드 2025와 동일한 DWG 파일 포맷인 ‘AutoCAD 2018 Drawing’을 사용한다. DWG 버전 2018 이후에는 계속 같은 포맷을 유지 중이다.    DWG 버전 코드 AC1032 : AutoCAD 2018-2026  AC1027 : AutoCAD 2013/2014/2015/2016/2017  AC1024 : AutoCAD 2010/2011/2012  AC1021 : AutoCAD 2007/2008/2009  AC1018 : AutoCAD 2004/2005/2006  AC1015 : AutoCAD 2000/2000i/2002    AI 기반 기능 오토캐드 2026에는 설계 프로세스를 혁신적으로 변화시키는 여러 AI 기반 기능이 추가되었다.   오토데스크 어시스턴트   그림 3   그림 4   오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 대화형 AI 기반 디지털 어시스턴트로, 오토캐드 작업 중 발생하는 질문에 자연어로 응답한다. 이전 버전보다 더 정확하고 맥락을 이해하는 응답을 제공한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2)   이번 호에서는 VMU(가상 목업)의 개념과 기술적 특성, 주요 산업 사례, 그리고 VMU의 혁신적 가치와 향후 확장 가능성에 대해 살펴본다.    ■ 최윤정 다쏘시스템의 기술 컨설턴트로 디자인&엔지니어링 팀에서 3DEXPERIENCE CATIA 제품을 담당하고 있다. 자동차 산업을 위한 고급 서피스 모델링 및 가상 검증 영역을 전문으로 하고 있으며, 제조업의 VMU 도입 효과성 관련 학술연구 또한 수행 중에 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   가상 시뮬레이션 기술이 점차 고도화됨에 따라, 제품 개발 전 과정에서 디지털 모델을 활용하여 제품 품질과 개발 효율성을 높이려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. VMU(Virtual Mock-Up, 가상 목업) 기술은 3D익스피리언스 카티아(3DEXPERIENCE CATIA)에 기반한 가상 검증 프로세스로, 설계 오류와 품질 상의 문제점을 조기에 식별·개선하고 개발 비용과 시간을 절감하는 혁신적 방식으로 주목받고 있다. 제품의 실물을 제작하지 않고도 고품질 렌더링을 통해 시각적·감성적 요소를 평가할 수 있기 때문에, 다양한 산업 분야에서 VMU의 필요성이 커지고 있다.   그림 1. 카티아 설계 데이터 화면   그림 2. 카티아에서 재질을 적용한 설계 데이터 화면   VMU의 개념과 기술적 특징 VMU는 고품질 렌더링 기술을 활용해 설계 데이터를 가상 환경에서 실물과 유사하게 재현하여, 설계 오류와 품질 상의 문제점을 조기에 식별·개선하는 기술이다. 이 프로세스는 실물 목업을 제작하지 않고도 제품 외관을 정확히 시뮬레이션함으로써 제품 개발 시간과 비용을 단축한다. 기존의 DMU(Digital Mock-up, 디지털 목업)는 주로 설계 과정에서 형상과 구조 검증에 초점을 둔다. 즉, 3D 설계 데이터 상에서 간섭 검사, 조립 순서·공정 시뮬레이션, 각 부품의 형상 적합성 등을 확인하는 용도로 사용된다. 한편, VMU는 DMU에서 한발 더 나아가, 광학 특성(반사·굴절), 질감, 점등 이미지 등 외관 품질을 실사 수준으로 구현하며, 인체공학 기반의 휴먼 모델(human model)을 연계해 실제 사용 환경에서의 조작성, 시야 확보성 등을 종합적으로 검토할 수 있다. XR(확장현실) 기술과의 융합을 통해 몰입형 품평 환경도 제공된다. 자동차 외장 램프처럼 미세한 빛의 반사·굴절을 예측 및 검증해야 하는 제품은 VMU를 활용할 경우 실물 목업 없이 외관 이미지를 높은 정확도로 검토함으로써 개발 리스크를 크게 줄일 수 있다. 기존에 카티아를 기반으로 제품 설계를 하고 있는 다양한 산업군에서 VMU는 이미 필수 프로세스로 자리매김하고 있다. 설계, 렌더링, 검증 및 품평을 하나의 일관된 프로세스로 결합함으로써 제품 개발 방식에 혁신적인 변화를 가져올 수 있다. 데이터 변환이나 별도 인터페이스가 필요 없이 동일 플랫폼에서 모든 단계가 이뤄지므로, 데이터 손실이나 형상 왜곡을 최소화하고 기존에 없던 빠르고 유연한 협업 환경을 구축할 수 있다. 이를 통해 제품의 완성도와 품질을 높이는 긍정적 효과가 입증되었다.    표 1. 실물 목업 및 기존 렌더링 툴과의 비교   3D익스피리언스 카티아 기반의 VMU 프로세스 적용 사례 자동차 외장 램프 품질 검증 사례 자동차 외장 램프는 외관과 점등 이미지가 모두 중요하여, 시각적 품질 검증이 설계 단계에서 핵심 과제로 부각된다. 기존에는 정확도를 높이기 위해 실물 금형과 목업을 제작했으나, 이 방식은 과도한 시간과 비용 투자를 요구했다. 대체 방법으로 3D 프린팅 등의 기술을 이용하기도 했지만, 정밀도가 부족하다는 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 최근 카티아 기반 VMU 프로세스를 적용한 디지털 선행 검증이 주목을 받고 있다. 미세 광학 요소와 복잡한 반사·굴절 특성을 지닌 램프를 고정밀 시뮬레이션할 수 있어, 점등·비점등 시의 실제 이미지를 실물 목업 수준으로 재현한다. 특히 스캔을 통해 확보한 시편 데이터의 정확한 물성을 설계 데이터에 적용함으로써 곡률에 따른 왜곡이나 광원으로 인한 반사를 사실적으로 재현하고, 실차에 장착했을 때 예상되는 품질 이슈까지 가상 환경에서 검토할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11(Creo Parametric 11)에서 도면 기호를 생성하는 기능에 대해 알아보자.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   기호(심벌)는 도면 작업에서 반복적으로 사용하는 형상이나 텍스트를 한 번에 등록해두고 재활용할 수 있다는 점에서 많은 이점을 제공한다. 반복되는 정보를 직접 그릴 필요 없이 기호로 배치하면, 작업 시간을 단축하면서도 도면의 표준화와 일관성을 유지할 수 있다. 또한 매개변수를 이용해 도면 속 정보를 자동으로 연동하면, 설계 변경이 발생하더라도 관련 내용이 신속하고 정확하게 갱신되어 오류 발생을 줄일 수 있다. 특히 기호가 시각적 요소를 간결하게 전달한다는 점은 협업 환경에서 매우 유용하다. 복잡한 어셈블리나 전기 부품도 기호로 정의해두면, 도면을 처음 접하는 사람이라도 해당 요소를 쉽게 파악할 수 있기 때문이다. 결과적으로 기호를 적절히 활용하면 도면의 이해도를 높이고, 작업 효율은 물론 품질 또한 크게 향상시킬 수 있다.   기호(Symbol) 탭 UI 기호(Symbol) 탭은 새로운 기호를 배치하거나, 이미 도면에 배치된 기호를 선택할 때 표시되는 탭이다. 이 탭을 통해 새 기호를 손쉽게 추가하고, 선택한 기호의 속성을 직관적으로 수정할 수 있다.      기호를 배치하거나 이미 배치된 기호를 선택할 때는 여러 가지 옵션을 통해 작업을 보다 직관적이고 효율적으로 진행할 수 있다. 기호 배치 과정에서 사용할 수 있는 주요 기능에 대해 알아보자.   갤러리(Gallery)     기호를 배치할 때 갤러리 아이콘(아래 화살표)을 클릭하면, 최근에 사용한 기호나 고정(Pinned)된 기호, 그리고 사용자 정의·시스템 정의 기호 목록을 한눈에 확인할 수 있다. 필요에 따라 ‘최근 항목 지우기(Clear Recent Items)’ 또는 ‘고정된 항목 지우기(Clear Pinned Items)’ 기능을 이용해 기호 목록을 정리하거나, 특정 기호만 골라 고정을 해제할 수도 있다. 이를 통해 반복해서 사용하는 기호를 효율적으로 관리하며, 불필요하게 쌓이는 기호를 깔끔하게 정돈할 수 있다.   기호 팔레트(Symbol Palette)     전용 *.dwg 시트(DRAW_SYMBOL_PALETTE) 형태로 구성된 기호 팔레트에서는 자주 사용하는 기호 인스턴스를 저장해 두고 쉽게 재활용할 수 있다. 여러 개의 드로잉 시트를 사용할 수 있을 경우 팔레트를 열면 최근에 사용한 시트가 먼저 표시되고, 화살표 버튼을 눌러 다른 시트로 이동할 수 있다. 이렇게 분류된 시트를 통해 필요한 기호를 빠르게 찾고, 여러 도면에서 일관된 형식으로 기호를 배치할 수 있다.   기호 사용자 지정(Symbol Customization)     ‘기호 사용자 지정’을 클릭하면 그룹화(Grouping), 미리 보기(Preview), 가변 텍스트(Variable Text) 등으로 구성된 대화 상자가 열려 기호의 세부 속성을 설정할 수 있다. 그룹화 옵션을 통해 기호에 적용된 그룹화 방식을 확인·수정하고, 미리 보기 영역에서 기호의 확대·축소나 텍스트 변경 사항을 즉시 확인할 수 있다. 또한 사용자 정의(Customization) 메뉴에서는 기호 정의 이름을 복사해, 메모 콜아웃 등에 편리하게 활용할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (5)   지난 호에서는 ‘정적 이미지’와 ‘동적 이미지’에 관하여 정의하고 두 이미지의 차이를 살펴보았다. 이미지 센서의 입장에서 바라본 ‘관찰의 시점과 관점’에 관한 몇 가지 사례를 들어가며 구체적으로 생각해 보았다. 또한 정적 이미지에 시간 요소를 비롯한 새로운 차원의 요소를 추가하는 방법의 고안과 활용의 필요성을 강조하였다. 이번 호에서는 정적 이미지와 동적 이미지의 활용이라는 측면에서 ‘변화와 흐름의 관찰’ 방법과 관찰된 결과를 가시화 및 시각화하는 구체적인 사례를 함께 생각해 보기로 한다. 변화와 흐름의 본질부터 응용에 이르기까지 구체적인 사례를 소개한다.   ■ 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    그림 1. 당구공 움직임 궤적의 가시화   변화와 흐름의 본질‘변화’는 사물의 성질, 모양, 상태 따위가 바뀌어 달라지는 것을 의미하고, ‘흐름’은 흐르는 것, 또는 한 줄기로 잇따라 진행되는 현상을 비유적으로 이르는 말로 일상적으로 사용된다. 두 가지 개념 모두 시간과 관계가 있다. 시간 역시 흐름의 하나이다. 다만 시간은 불가역적으로 과거로 돌아갈 수 없다. 시간이 실재하는 것인가 하는 것은 철학적인 이야기에 가깝다. 다만 시간의 특성을 이해하고 여러 가지 현상을 관찰하면 변화와 흐름을 발견하게 된다. 우리도 시간의 흐름과 더불어 나이를 먹고 늙어 간다. 모든 생명체에게 공통된 현상이다. 눈으로 확인하기도 어려운 현상이나 추상적인 주제에 관해서 설명하기보다는 눈으로 확인할 수 있는 것이 이해하기 쉽다.  당구는 경도가 높은 압축 플라스틱 재질로 만든 공을 사용하는 경기이다. 당구공은 충돌 시의 반발계수가 1에 가까운 완전 탄성체이다. 따라서 당구공끼리 충돌하는 것은 두 물체가 부딪친 후에도 운동 에너지의 합이 변하지 않는 ‘완전 탄성충돌’에 가깝다. 정면에서 충돌할 경우 운동량 보전 법칙이 성립하여 공이 서로의 속도를 교환한다. 물리법칙을 이해하고 공을 치는 방향과 힘을 조절해서 다른 공을 맞히는 게임이다. 공을 치게 되면 공이 움직이게 되니 시시각각으로 위치와 속도가 달라진다. 즉 시간에 따른 위치 변화와 흐름이 발생한다.  <그림 1>은 당구대의 위쪽에 고정된 카메라로 노란 당구공을 쳐서 초록색 당구공을 오른쪽 위 귀퉁이에 넣는 장면을 촬영한 동영상에서 적당한 시간 간격으로 프레임을 발췌하여 합성한 이미지를 소개하였다. 하나의 이미지에서는 같은 시간 간격으로 프레임을 발췌하여 합성한 것이므로, 여러 개의 노란색 공의 위치는 같은 시간 간격으로 촬영된 것이다. 녹색 공 또한 마찬가지이다. 같은 색 공 사이의 간격이 넓은 것은 공의 이동 속도가 빨랐다는 것을 의미하고, 간격이 좁은 것은 그 공의 이동 속도가 빠르지 않았음을 의미한다. 공과 공 사이의 거리를 측정해서 프레임 간의 시차로 나누면 해당 구간의 속도를 구할 수도 있다. 고속으로 촬영해서 이미지를 합성하면 공이 전부 연결되어 공이 지나간 궤적을 그려낼 수 있을 것이다. 이러한 이미지를 합성해서 변화와 흐름을 시각화하는 방법을 포함해서 다양한 방법이 활용되고 있으며, 앞으로도 새로운 개념의 방법도 나타날 것으로 기대한다. 어떤 방법들이 고안되었으며 활용되고 있는지 살펴보도록 한다.   일상적으로 사용되는 흐름을 측정하는 기기 흐름에는 무엇이 있을까? 바람이 불면 공기의 흐름이 있고 강에는 물이 흐른다. 보도에는 사람들의 흐름이 있고 도로에는 차량의 흐름이 있다. 비가 오거나 눈이 내리는 것도 자연스러운 물의 순환(흐름)이다. 일상생활에서도 흐름을 측정하는 기기들이 셀 수 없이 많이 있다. 전류계, 전력량계(적산전력계), 수도 계량기, 도시가스 계량기, 온수 미터 등이다.(그림 2) 실험용 전류계는 실시간으로 흐르는 전하량을 전류로 표시하고 있다. 전체적으로 얼마나 사용했는지는 알 수 없다. 전류가 흐르지 않으면 그 순간 0을 표시하기 때문이다. 전체적인 흐름의 양을 알려고 하면 시시각각의 흐름을 적산해서 표시해야 한다. 전력량계(적산전력계), 수도 계량기, 도시가스 계량기, 온수 미터는 사용량을 적산하는 방식을 채용하여 사용량에 맞춰 요금을 부과하는 방식이다.  흥미롭게도 여기에서 소개한 흐름을 측정하는 모든 기기는 전선이나 배관을 통해서 흐르는 것이다. 전기는 누전되지 않는 한 전선을 벗어나서 흐르는 일이 없다. 물과 가스 또한 누수 또는 가스의 누출이 없는 상태에서 사용한다. 즉 모든 흐름의 측정은 폐쇄회로에서 이루어진다. 그런 의미에서 <그림 1>의 당구대 평면 상의 당구공 위치 변화를 동영상 정보를 바탕으로 추적한 사례는 특이한 경우로 볼 수 있다.    그림 2. 주변에서 흔히 볼 수 있는 흐름을 측정하는 기기     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (6)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian)에서는 사용자의 작업 편의성을 위해서 캐디안에서 구동되는 유틸리티 기능을 새롭게 추가하였다. 이번 호에서도 캐디안 2025 버전의 유틸리티 기능을 계속 이어서 살펴보도록 하겠다.   ■ 최영석 캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian    캐디안 2025 버전의 유틸리티를 설치하는 방법은 다음과 같다. 캐디안 홈페이지에 접속한 후 고객지원 → 기술자료실을 클릭하면 기술자료가 목록으로 표시된다.  3번의 ‘캐디안 리습(lisp) 238개 통합본+메뉴화일 다운로드입니다’ 항목을 클릭하여 안내된 대로 설치하면 캐디안에서 유틸리티 기능을 이용할 수 있다.     유틸리티 - 축에 키홈 단면 그리기(KEY_S) 기계 분야에서 키홈 단면 및 중심선을 그려주는 기능이다. 센터(Center) 도면층이 없으면 자동으로 생성하고 그려준다.   1. 메뉴에서 캐디안 유틸 1 → 축에 키홈 단면그리기(KEY_S)를 실행한다.   2. 명령창에 ‘키홈 단면의 좌측 중심점을 찍어주세요’ 메시지가 표시되면, 왼쪽 중심점을 클릭하여 지정한다.     3. 명령창에 ‘키홈 단면의 가로 전체 길이를 입력하세요’ 메시지가 표시되면, 키홈 단면의 가로 전체 길이를 입력한다.(예 : 15)   4. 명령창에 ‘키홈 단면의 깊이값을 입력하세요’ 메시지가 표시되면, 키홈 단면의 깊이값을 입력한다.(예 : 5)   5. 명령창에 ‘키홈 단면의 중심선 사이의 거리값을 입력하세요’ 메시지가 표시되면, 키홈 단면의 중심선 거리값을 입력한다.(예 : 10)   6. 객체에 키홈 단면이 자동으로 작도된다.     유틸리티 - 원 한 개 중심선 그리기(CL2) 원 및 호의 중심선을 자동으로 그리는 기능이다. 캐디안의 기본 기능에도 중심선 그리기가 있지만, 실행 단계가 대폭 단축되어서 편리하게 이용할 수 있는 기능이다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2)   DWG 호환 CAD인 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(Trinity) CAD라고 부른다.  이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2026 버전(4월1일 출시)의 높은 생산성과 오토캐드에서의 쉬운 전환, 아레스 커맨더에 탑재된 AI 기반 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.  홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   생산성 향상과 오토캐드에서의 손쉬운 전환 새로워진 시작 탭과 UI 구성     아레스 커맨더를 실행하면 가장 먼저 눈에 띄는 변화는 새롭게 구성된 Start(시작) 탭이다. 이제 사용자는 매일 작업을 시작할 때 더욱 직관적이고 편리한 방식으로 업무를 시작할 수 있다. 기존의 복잡한 다이얼로그 창 대신, 핵심 기능들이 한눈에 보이도록 정리된 간결하고 환영하는 분위기의 인터페이스가 사용자를 맞이한다. 새로운 Start 탭은 Home(홈), My Setup(내 설정), Learn More(학습) 의 세 가지 섹션으로 구성되어 있으며, 초보자부터 숙련된 사용자까지 누구나 필요한 기능을 빠르게 찾을 수 있도록 설계되었다. 각 섹션에서는 프로젝트 시작, 개인 설정, 학습 자료 접근 등 다양한 기능을 직관적으로 제공하여, 사용자 경험을 한층 더 향상시킨다. 아레스 캐드를 처음 접하는 국내 사용자도 이 새로운 인터페이스 덕분에 보다 빠르게 적응하고, 효율적으로 작업을 시작할 수 있다.   더욱 직관적으로 개선된 리본 메뉴와 작업 공간 구성     사용자 편의성과 전체적인 작업 경험 향상을 위해, 아레스 커맨더는 리본 메뉴 레이아웃과 작업 공간 옵션을 정교하게 다듬었다. 우선, 리본 메뉴 최적화(Ribbon Optimization)를 통해 각 탭의 구성 방식을 개선했다. 명령어가 보다 체계적으로 분산되어 배치됨으로써, 불필요한 혼잡함은 줄이고 명령 접근성을 높였다. 특히 Home 탭은 자주 사용하는 핵심 명령어들에 집중되어 있어, 일상적인 작업의 효율성을 더욱 높여준다. 새롭게 구성된 리본과 작업 공간 덕분에, 초보 사용자도 쉽게 필요한 기능을 찾고 숙련자 역시 더 빠른 작업 흐름을 경험할 수 있다. 아레스 커맨더는 사용자 중심의 CAD 환경을 지향하며, 한국 사용자에게도 익숙하고 쾌적한 설계 환경을 제공한다.   그래디언트와 패턴을 위한 상황별 리본 메뉴 제공     아레스 커맨더는 선택한 객체나 작업 상황에 따라 관련 도구만을 표시해주는 ‘상황별 리본(Contextual Ribbon)’ 기능을 통해 작업 효율을 한층 더 끌어올렸다. 이 기능은 사용자가 필요한 명령어를 일일이 찾아다니는 시간을 줄여주어, 보다 빠르고 직관적인 작업 흐름을 가능하게 한다. 이번 업데이트에서는 기존의 해치(Hatch) 리본에 이어, 그래디언트(Gradient) 와 패턴(Pattern)에 대한 새로운 상황별 리본 메뉴가 추가되었다. 이들 기능은 각각 그래디언트 채우기와 패턴 디자인을 보다 정밀하고 빠르게 조정할 수 있도록 도와주며, 시각적으로 완성도 높은 결과물을 손쉽게 만들어낼 수 있도록 해 준다. 이처럼 아레스 커맨더는 사용자의 작업 맥락을 이해하고 그에 맞는 도구만을 깔끔하게 보여줌으로써, 초보자부터 전문가까지 모두가 생산성 높은 CAD 환경을 경험할 수 있도록 설계되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로, 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추고 있다. 이번 호에서는 오픈소스 AI 에이전트인 오픈마누스(OpenManus)를 통해 AI 에이전트의 동작 메커니즘이 어떻게 구현되는지 분석해 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   최근 AI 에이전트 기술이 크게 발전하고 있다. 구글의 에이전트 백서를 보면, 생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로 설명한다. 명시적인 지시가 없어도 스스로 판단하고 능동적으로 목표에 접근할 수 있다. 이러한 에이전트는 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추며, 핵심 구성 요소는 <그림 1>과 같이 사용자 입력에 대한 추론 역할을 하는 모델(보통은 GPT와 같은 LLM), 입력에 대해 필요한 기능을 제공하는 도구(tools), 그리고 어떤 도구를 호출할지 조율하는 오케스트레이션의 세 가지로 이루어진다.   그림 1. AI 에이전트의 구성 요소(Agents, Google, 2024)   이번 호에서는 AI 에이전트의 동작 메커니즘을 분석하기 위한 재료로, 딥시크(DeekSeek)와 더불어 관심이 높은 마누스(Manus.im)에서 영감을 받아 개발된 오픈마누스(OpenManus) 오픈소스 AI 에이전트를 활용하겠다. 오픈마누스는 메타GPT(MetaGPT)라는 이름으로 활동 중인 중국인 개발자가 공개한 AI 에이전트이다. 개발자는 오픈마누스가 연결된 다양한 도구를 LLM으로 조율하고 실행할 수 있다고 주장하고 있다. 깃허브(GitHub) 등에 설명된 오픈마누스는 다음과 같은 기능을 지원한다. 로컬에서 AI 에이전트 실행 여러 도구 및 API 통합 : 외부 API, 로컬 모델 및 자동화 도구를 연결, 호출 워크플로 사용자 지정 : AI가 복잡한 다단계 상호 작용을 효율적으로 처리 여러 LLM 지원 : 라마(LLaMA), 미스트랄(Mistral) 및 믹스트랄(Mixtral)과 같은 인기 있는 개방형 모델과 호환 자동화 향상 : 내장 메모리 및 계획 기능을 통해 코딩, 문서 처리, 연구 등을 지원   <그림 2>는 이 에이전트가 지원하는 기능 중 일부이다. 프롬프트 : “Create a basic Three.js endless runner game with a cube as the player and procedurally generated obstacles. Make sure to run it only in browser. If possible also launch it in the browser automatically after creating the game.”   그림 2   오픈마누스는 이전에 중국에서 개발된 마누스에 대한 관심을 오픈소소로 옮기는 데 성공했다. 오픈마누스는 현재 깃허브에서 4만 2000여 개의 별을 받을 정도로 관심을 받고 있다.    그림 3. 오픈마누스(2025년 4월 기준 42.8k stars)   필자는 오픈마누스에 대한 관심이 높았던 것은 구현된 기술보다는 에이전트 분야에서 크게 알려진 마누스에 대한 관심, 오픈소스 버전의 AI 에이전트 코드 공개가 더 크게 작용했다고 생각한다. 이제 설치 및 사용해 보고, 성능 품질을 확인해 보자. 그리고 코드 실행 메커니즘을 분석해 본다.    오픈마누스 설치 개발 환경은 이미 컴퓨터에 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA), 파이토치(PyTorch) 등이 설치되어 있다고 가정한다. 이제, 다음 명령을 터미널에서 실행해 설치한다.   conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus pip install -r requirements.txt playwright install   오픈마누스가 설치하는 패키지를 보면, 많은 경우, 기존에 잘 만들어진 LLM, AI Agent 라이브러리를 사용하는 것을 알 수 있다. 여기서 사용하는 주요 라이브러리는 다음과 같다.  pydantic, openai, fastapi, tiktoken, html2text, unicorn, googlesearch-python, playwright, docker     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.