이번 리뷰는 HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)를 활용해 실제 CAE 실무 환경에서의 성능을 검증한 기록이다. 14인치의 컴팩트한 폼팩터에 탑재된 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(AMD Ryzen AI Max PRO) 프로세서와 통합 메모리 시스템이 복잡한 전처리부터 후처리까지의 해석 루틴을 얼마나 안정적으로 수행하는지 분석하였다. 실무자의 관점에서 이동성과 전문가급 시뮬레이션 성능의 조화를 직접 확인해 보았다.   리뷰 배경 HP Z북 울트라 G1a는 14인치의 워크스테이션급 특성을 넣은 노트북이다. AMD 라이젠 AI 맥스 프로 시리즈 프로세서 기반으로, CPU와 GPU가 하나의 메모리 풀을 공유하는 통합 메모리 아키텍처를 전면에 내세운다. 제품 소개 기준으로 최대 128GB 통합 메모리 구성이 가능하며, 이 중 최대 96GB까지를 GPU 전용 메모리로 할당해 그래픽 작업에서 병목을 줄이는 방향으로 설계되었다. 이 노트북을 처음 마주한 인상은 워크스테이션이라는 단어와 외형이 잘 연결되지 않는다는 점이었다. CPU 성능은 AMD 라이젠 AI 맥스 + 395를 기반으로 그래픽은 라데온 8060S(Radeon 8060S)로 확인된다. 이 정도의 성능을 노트북에서 볼 수 있다는 점에서 시뮬레이션을 당장이라도 돌려봐야겠다고 판단하였다.   그림 1. HP Z북 울트라 G1a   HP Z북 울트라 G1a는 14인치급의 얇은 노트북 형태라 이동이 쉽고, 포트 구성도 업무용에 딱 맞춰져 있다. 특히 HDMI 2.1, 썬더볼트 4(USB-C) 등 USB-C 포트를 3개 보유하고 있다. 외부 모니터 연결이나 현장, 회의실 등 이동이 잦은 사용자라면 노트북 자체의 무게 관점에서는 엄청난 점수를 주게 된다. <그림 2>의 왼쪽은 Z북 울트라 G1a의 상판 디자인이다. 그레이 톤에 로고 중심의 미니멀함이 인상이 강하고, 표면 마감도 업무용 워크스테이션답게 차분한 편이다. <그림 2>의 오른쪽 사진은 휴대성 체감을 주기 위해 12.9형 아이패드 프로를 함께 놓고 비교한 장면이다. 태블릿을 키보드 위에 올려두면 느껴지듯, 본체의 면적이 아이패드 프로급과 크게 동떨어지지 않아 가방에서 차지하는 부피 부담이 생각보다 적다. 실제로 태블릿을 넣던 공간에 함께 운용하기 수월했고, 연구실과 세미나실처럼 이동이 잦은 환경에서 편리함을 만들어주는 크기였다.   그림 2. HP Z북 울트라 G1a의 외관(왼쪽) 및 태블릿과의 크기 비교(오른쪽)   CAE 해석 관련 제품 시연 CAE 해석 관련 제품 시연을 보면 대개는 깔끔한 브래킷 한 개, 공기 층이 크게 없는 외부 유동, 혹은 요소 수를 의도적으로 낮춘 모델로 구성된다. 하지만 실제 대학원 연구나 현업 엔지니어가 사용하는 모델은 굉장히 높은 밀도의 요소 수를 가지고 있는 경우가 대부분이다. CAE 해석은 계산 시간만으로는 평가하기 어렵다. 실제로는 모델을 가져오고, 형상을 단순화하고, 메시를 증가시키고, 수렴을 잡고, 결과를 후처리하고, 마지막으로 보고서까지 정리하는 과정이 하나의 루틴으로 이어진다. 이 루틴 중 어느 구간에서든 시스템이 멈추거나 응답성이 크게 떨어지면, 그 순간부터는 업무가 끊기게 된다. 필자는 구조/유동 해석을 병행하는 대학원생 연구원으로서, 이번 대여 장비를 단순 벤치마크가 아닌 실제 연구 및 과제에서 수행하는 순서 그대로 테스트해보기로 했다. 목표는 명확하다. 다음의 두 가지를 중점으로 검토하였다. 전처리부터 후처리까지, 끊김 없이 반복 수행 가능한가? 구조 해석(선형/비선형)과 유동 해석(정상/과도)을 섞었을 때도 안정적으로 유지되는가? 이번 리뷰는 실제 진행했던 해석 프로젝트를 기반으로 진행하였다. 대외비로 인해 전체 형상보다 해석 진행에 맞춘 단순화 모델을 사용하였다. CFD 유동 해석 1건을 먼저 수행해 시스템의 기본 워크플로 안정성을 우선 확인한 뒤, 본 테스트인 XY 스테이지 프로젝트로 넘어가는 방식으로 구성했다. 세 가지 테스트는 해석 솔버 진행 시 해석 엔지니어가 체감하기에 가장 어려움을 겪는 상황에 대해 상세하게 설명하는 것을 목표로 한다. 해석 엔지니어는 대부분 직접 모델링, 전처리에서 후처리까지 모두 진행하기 때문에, 이 모든 과정에서 HP Z북 울트라 G1a의 성능이 성과를 좌우할 수 있다. 이에 따라 대표적인 해석 방법 세 가지(유동, 정적, 열적 해석)을 선정하였다.   그림 3. 분야별 테스트 계획   테스트 1 : 유체 시뮬레이션 전처리(앤시스)   그림 4. 전처리 메시 작업(노트북 자체 화면)   첫 번째 테스트는 유체 해석으로 시작했다. 대상은 다수의 오리피스(Orifice)가 배열된 에어베어링 타입 유동 형상으로, 단순히 솔버만 돌리는 것이 아니라 전처리부터 해석, 후처리까지 모든 워크플로를 수행하였다. 이 유형의 모델은 형상 자체도 복잡하지만, 메시 해상도를 올리는 순간부터 작업감이 급격하게 달라진다. 특히 요소 수가 많아지면 워크벤치(Workbench)에서 해당 프로젝트에 접근하는 ‘클릭 한 번’부터 초기 반응이 늦어지는 경우가 흔하다. 즉, 실제 체감 성능은 메시 창 진입부터 차이가 드러난다. Z북 울트라 G1a의 흥미로운 점은 소음 특성이다. 동일한 워크로드를 워크스테이션급 컴퓨터에서 수행할 때는 팬의 소음이 뚜렷하게 들릴 정도로 동작하는 경우가 있었는데, 이번 테스트에서 수행할 때는 메시 작업창을 여는 순간 짧게 팬이 동작하는 느낌이 있다가, 이후에는 지속적으로 소음이 커지지 않고 비교적 낮은 수준으로 유지되는 느낌을 받았다. 필요한 구간에서만 짧게 소음이 개입하니, 작업하는 엔지니어 입장에서는 안정감을 받으며 작업을 할 수 있었다.   그림 5. 앤시스 워크벤치 프로젝트(유체 해석)   유체 해석 파트는 한 번 돌려서 끝이 아니라, 워크벤치에서 여러 케이스를 동시에 관리하는 형태로 구성했다. <그림 5>처럼 Fluid Flow 시스템을 다수 배치하고, 각 시스템을 Geometry, Mesh, Setup, Solution, Results 순서의 단계로 동일한 구조로 유지한 뒤 케이스별로 필요한 변경만 최소화하여 반복 실행했다. 연구실에서 실제로 유동 해석을 수행할 때는 한 조건으로 끝나기보다 간극, 입력조건, 수치 설정을 바꿔가며 다음 케이스로 넘어가는 일이 일반적이기 때문에, 이번 리뷰에서도 그 흐름을 그대로 가져갔다. 이번 구성의 핵심은 파라미터 기반 분기이다. 간극 조건을 여러 파라미터 케이스로 나누어 두고, 수치 설정을 달리한 케이스도 별도로 두어 같은 프로젝트 내에서 연속적으로 비교할 수 있도록 구성했다. 동일한 방식으로 여러 케이스를 파이프로 연결하여 시뮬레이션했을 때, 데스크톱 워크스테이션에서는 약 5시간, Z북 울트라 G1a에서는 약 7시간 정도가 소요되었다. 실제 솔버에 사용한 코어 수는 동일하게 맞추어 진행했다.(비교에 사용한 데스크톱 워크스테이션 사양은 13세대 인텔 코어 i7-13700KF(16코어/24스레드), RAM 128GB, 엔비디아 RTX A4000(전용 16GB)이다.) 시간 차이는 장비 구성 차이(특히 메모리 용량 등)에서 발생할 수 있으며, 이번 파트에서는 다중 케이스 구성을 프로젝트 단위로 묶어 하나의 파라미터 사이클을 중단 없이 완주했다는 점에 의미를 두었다.   테스트 1-1 : 유체 시뮬레이션(앤시스)   그림 6. 플루언트 해석 단계   이번 테스트는 플루언트 시스템을 구성한 뒤, 실제 설정과 실행은 플루언트 내부에서 진행했다. 실제 유체 해석을 경험하였을 때, CFD 솔버 창 로드가 가장 느리게 뜬다. 이 구간이 실무적으로는 가장 시간을 많이 쓰는 편이다. 이유는 체감 병목이 반드시 솔버에만 있지 않기 때문이다. 큰 메시를 불러오고, 화면에 표시하고, 경계면을 선택하고, 설정 탭을 오가며 저장 및 갱신하는 과정에서 프리징이 발생하면, 계산 시간이 짧더라고 작업은 길어진다. 이 노트북에서는 이 작업이 굉장히 깔끔하다. 예를 들어 Fluid 형상을 Solid로 바꾸는 경우에는 물성 자체를 바꾸기 때문에 체감상 30~50초 정도 지연이 발생했다. 하지만 그 외의 모든 대부분의 기능은 끊김 없이 설정 변경이 가능했다. 팬 소음도 이전과 같이 임포트 시 및 솔버 작동 시를 제외한 부분에서는 거의 들리지 않았다.   그림 7. 유체 해석 결과 컨투어   이번 테스트에서는 해석 대상에서 계산된 압력 분포를 보여준다. 워크스테이션급 노트북에서 이 정도 규모의 모델을 끝까지 수렴시키고, 후처리까지 안정적으로 가져갈 수 있었다는 점에서 굉장히 큰 장점을 느꼈다. 특히 컨투어(contour)가 계단형처럼 깨지지 않고 등압선이 부드럽게 이어지는 점이 비교를 위해 해석을 동일하게 진행한 데스크톱 워크스테이션에서 확인할 수 있는 그래픽과 동일한 수준이다. 압력 분포뿐만 아니라 실제 산업에서 요구하고 검토해야 하는 유동 관련 모든 후처리를 모두 확인할 수 있었다. 노트북 한 대로 연구 및 업무에서 필요한 해석의 한 사이클인 전처리, 해석, 후처리까지를 노트북에서 완주할 수 있었다는데 의미가 있다.   테스트 2 : XY 스테이지 정해석(솔리드웍스 & 앤시스)   그림 8. 시뮬레이션 대상인 XY 스테이지 모델링   시뮬레이션을 수행하기 위해, 연구실에서 실제로 다루는 XY 스테이지의 실물 크기와 구성 방식을 최대한 반영하여 모델링을 진행하였다. 단순한 데모 형상이 아니라, 연구 환경에서 반복적으로 부딪히는 조건을 고려해 임포트, 단순화, 해석용 형상 정리를 여러 번 반복하는 방식으로 접근했다. 모델링 단계에서 가장 먼저 확인한 것은 ‘한 번이라도 흐름이 끊기지 않는지‘였다. 모델링 툴에서 가장 문제가 되는 상황은 복잡한 형상을 다룰 때 화면의 프리징이나 입력 지연인데, 이번 작업에서는 XY 스테이지를 구성하는 형상을 만들고 수정하는 과정에서 눈에 띄는 버벅임이 거의 발생하지 않았다. 단순히 고사양 CPU와 GPU가 있다라는 의미가 아니라, 실제로 커서 이동, 스케치 입력, 피처 생성과 같이 모델링 진행 시 기본적인 동작이 꾸준하게 유지되는지가 체감하는 성능을 결정한다. 이러한 관점에서 작업감이 안정적이었다. 특히, 해석 툴(앤시스 워크벤치)을 완전히 종료하지 않고 백그라운드에 실행해 둔 상태에서 모델링을 병행했을 때다. 일반적으로 해석 툴을 켜 둔 채로 CAD 작업을 하면 메모리나 리소스 점유로 인해서 스케치가 끊기거나 곡선 입력이 느려지는 경험을 하는 경우가 많다. 반면 Z북 울트라 G1a은 워크벤치가 백그라운드에 올라간 상태에서도 솔리드웍스에서 스케치를 그리고 곡선을 생성하는 과정이 딜레이 없이 매끄럽게 이어진다. 하지만 아무래도 해석 솔버를 모든 코어를 사용해서 돌려놓으면 솔버가 돌아가는 동안 솔리드웍스에서 약간의 프리징이 발생한다. 사용자는 해석 솔버 상에서 직접적으로 코어의 개수를 할당해줄 수 있는데, 코어를 조절하여 4코어는 CAD 툴, 4코어는 해석 툴과 같이 나누어 작업을 진행할 때 큰 버벅거림 없이 조작이 가능했다. 코어를 나눴기 때문에 솔버 시간 지연은 발생하지만, 동시 작업이 깔끔하게 진행되는 것 자체로도 해석 엔지니어에게는 큰 장점으로 느껴진다.   테스트 2-1 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 9. 앤시스 워크벤치 프로젝트(정해석, 열해석, 모달해석)   이번 테스트는 여러 파이프로 연결된 워크벤치를 구동하는데, 서로 다른 해석 시스템을 한 프로젝트 안에서 연결한다는 점이 중요하다. 실제 연구나 업무 환경에서는 한 번 만든 CAD를 기반으로 정적 강성, 열 영향, 진동 특성을 연속으로 확인하는 경우가 많고, 이때 프로젝트가 분리되어 있으면 형상 수정이나 단순화가 생길 때마다 각 해석을 따로 업데이트해야 해서 시간이 굉장히 지연된다. 상단의 메인 플로는 세 가지로 구성했다. 정적 구조로 기본 강성과 변위를 확인하고, 같은 지오메트리를 기반으로 열 조건을 부여하였을 때 온도 분포를 점검한 다음, 모달로 고유 진동수와 모드 형상을 확인하는 흐름이다. 이 구조로 구성하면 형상 단순화나 치수 수정이 생겼을 때 업데이트 프로젝트(Update Project) 한 번으로 메인 3개의 해석의 기반 데이터가 함께 따라온다. 실무에서는 굉장히 많은 파라미터를 연속적으로 연결해 두어야 하는데, 이는 노트북으로 해석할 때 중요한 작업 흐름을 끊지 않는 운영 방식으로 직결된다.   테스트 2-2 : XY 스테이지 정해석 메시 작업(앤시스)   그림 10. XY 스테이지 모델링 전처리(메싱)   전처리 작업에서의 메시 작업은 실사용에서는 메시 직후 작업이 끝나는 경우가 거의 없다. 접촉 및 구속을 다시 확인하거나, 특정 부위를 더 촘촘히 쪼개거나, 단순화가 부족한 부분을 다시 CAD로 되돌려 수정하는 등 ‘다시 돌아가는’ 작업이 필연적으로 발생한다. 이때 중요한 건 계산 성능보다도 프로젝트가 계속 이어지는지 여부다. 메시가 늘어난 상태에서 트리 이동, 특정 파트 및 면 선택 같은 동작이 불규칙하게 멈추면 이후 단계에서 재 메시나 후처리로 넘어가는 속도가 눈에 띄게 떨어진다. 이번 구성에서는 메시를 1mm로 굉장히 작게 분할하여도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 형태는 두드러지지 않았다.   테스트 2-3 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 11. XY 스테이지 정해석 컨투어   이번 테스트는 Static Structural의 결과가 Mechanical에서 로드되어, 컨투어로 시각화되었다. 계산 후 결과를 불러와 렌더링하고, 필요한 뷰를 만들고, 캡처 가능한 상태로 정리하는 후처리 루틴이 매끄럽게 진행되었다. 현업과 연구에서 시간은 계산에서만 쓰이지 않는다. 결과를 열고, 표시 항목을 바꾸고, 시점을 정리하고 캡처하는 과정이 반복된다. 특히 조립체 모델에서는 내가 보고 싶은 위치에 대한 시점 찾기 과정에서 버벅임이 심한 경우가 대다수다. 이번 테스트에서는 결과 컨투어를 띄운 이후 확대 및 회전 등 기본 조작을 수행하며 캡처 가능한 상태로 정리하는 흐름으로 진행되었고, Z북 울트라 G1a에서 충분히 프로젝트 관리가 가능하였다. 해석 솔버 작동 시간은 유체 해석급으로 복잡한 메시와 연산량이 요구되지는 않았기에 10분 이내로 해석은 완료되었다.   테스트 3 : XY 스테이지 열해석(앤시스)   그림 12. XY 스테이지 열해석 컨투어   이번 테스트의 경우 정상상태 열 해석의 결과 화면이며, 각각 온도와 열량 결과 항목을 표시하였다. 이번 테스트는 정적, 열 해석을 각각 돌린 것이 아니라 워크벤치에서 하나의 프로젝트를 묶어 반복 업데이트하는 형태로 운영하였다. 실제 해석 업무에서 체감 생산성을 좌우하는 것은 솔버의 단발적인 성능만이 아니다. 경계조건인 열원, 대류, 접촉 등을 수정하고, 다시 업데이트한 뒤, 동일한 뷰에서 결과를 재확인 및 캡처하는 과정을 반복하면서 목표하는 컨투어가 나오고, 분석한 결과와 동일한지 확인하는 과정이 정말 중요하다. 열 해석은 15분 이내 수준에서 비교적 빠르게 완료되었다. 이 정도 솔버 시간이 확보되면 열원 크기나 경계조건 같은 변수를 바꿔가며 파라미터 시뮬레이션 형태로 반복 실행하는 운영도 현실적인 선택지가 된다.   테스트 4 : AMD 소프트웨어를 통한 해석 속도 개선 테스트   그림 13. 아드레날린 에디션 그래픽 설정   Z북 울트라 G1a는 AMD 전용 그래픽 드라이버 및 그래픽 옵션 설정을 통합 관리하는 소프트웨어 아드레날린 에디션(Adrenalin Edition)을 적용할 수 있는데, 이를 통해 <그림 13>과 같이 Gaming → Graphics 메뉴에서 그래픽 옵션을 선택할 수 있다. 이 화면은 본래 게임 환경을 대상으로 한 옵션이 포함되어 있으나, 이번 테스트에서는 해석에 필요한 더 조밀한 메시와 대형 형상들의 결과 표시를 검토하는 상황에서 실무자의 뷰포트 조작이 더 부드러워지는지, 또는 반대로 표시 지연이 발생하는지 확인하는 목적으로 진행된다.   테스트 4-1 : 메시 사이즈 조밀화 구간 작업감 검증 테스트   그림 14. A : 메시 1mm Sizing 적용 시   그림 15. B : 메시 0.5mm Sizing 적용 시   앞선 테스트 2-2(메시 작업)에서 강조했던 포인트는 단순히 메시가 생성되느냐가 아니었다. 실사용에서 메시 작업은 직후에 끝나는 경우가 거의 없고, 모델을 다시 손보거나(형상 수정과 구속 변경), 특정 부위만 더 촘촘히 쪼개거나(Refine), 조건은 바꿔 반복 수행하는 과정이 기본 루틴이 된다. 이때 체감상 생산성을 좌우하는 건 계산 성능만이 아니라 메시가 늘어난 상태에서도 트리 이동, 파트 및 면 선택, 화면 회전과 같은 기본 조작이 끊기지 않고 이어지는지에 있다. 한 번 버벅거림이 시작되면, ‘재메시 – 솔브 – 후처리’로 넘어가는 전체 흐름이 눈에 띄게 느려진다는 점이 있다. 이번 테스트 4에서는 AMD의 아드레날린 에디션 소프트웨어를 설치한 뒤, 그래픽 옵션을 적용한 상태에서 해석 프로그램 메시 조밀화 구간의 작업감을 다시 확인하는 형태로 진행했다. 메시 사이즈를 낮춰 요소 수가 증가하는 상황에서 안정성이 유지되는지 체크하는 것을 목적으로, 테스트는 기존 프로젝트 흐름을 유지하되 메시 사이즈를 다르게 적용하여 비교했다. 비교 조건은 A와 B로 메시를 생성한 후 화면 회전과 줌, 그리고 트리 이동과 특정 파트의 면 선택 등을 반복하였다. 결과적으로 조밀화 자체가 부담인 B 조건에서도 멈춤이 덜한 것을 확인하였다. 이 작업에서 핵심 부담은 결국 작업의 흐름이 끊기는 것이다. 이번 설정에서는 조밀한 메시에서도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 패턴은 보이지 않았다. 메시 사이즈를 0.5mm까지 낮춰도 조작이 꺾이지 않는다는 점과 아드레날린 설정 적용 이후 메시 상태에서의 화면 반응성이 안정적으로 유지되는 방향으로 체감되었다.   테스트 4-2 : 모달해석 테스트   그림 16. 모달해석 결과 화면(모드 형상 컨투어)   아드레날린 설정 후, 기존 XY 스테이지 프로젝트 흐름에 모달해석을 추가로 수행했다. 특히 모달해석은 결과 확인 과정에서 모드 형상 확인, 애니메이션 재생, 값 확인 및 캡처를 반복 수행하게 되는데, 그래픽과 솔버 시간 감소를 확인하기 위해 필수적으로 해석을 진행하였다. 모달해석 결과는 Mechanical에서 바로 로드되어 모드(Mode) 별 주파수 테이블과 함께 표시되었고, 결과 항목을 전환해도 화면 반응이 끊기지 않았다. 특히 모달해석에서는 에니메이션 재생을 수행했을 때 조작이 툭툭 끊기는 것 없이 안정적으로 확인이 가능하였다. 이어서 모달해석은 다른 구조 해석이나 열 해석과는 상이하게 경계 조건에 따라 솔버 시간이 3~4배는 더 걸리게 된다. 아드레날린 설정을 통해 그래픽 끊김이 발생하지 않는 선에서 옵션을 변경하여 솔버를 진행하였을 때 소요되는 결과를 확인하였다.   그림 17. 아드레날린 에디션 적용 전/후 솔브 시간 비교   <그림 17>에서 확인할 수 있듯이 동일 모달해석 케이스에서 약 32분에서 23분으로 솔버 시간이 줄어드는 결과를 확인했으며, 약 9분 31초 수준으로 29% 수준의 시간 단축을 통해 솔버 사용 속도가 눈에 띄게 증가했음을 확인하였다. 이 차이는 단일 요인(그래픽 옵션)만으로 원인을 단정하기는 어렵지만, 단일 해석 설정에서 아드레날린 에디션 적용 이후 동일 케이스를 반복 수행했을 때 솔버 시간이 감소하는 경향이 확인되었다는 점에서 의미가 있었다. 특히 연구 및 실무 환경에서는 모달해석을 단독으로 한 번만 돌리는 경우가 드물고, 메시 조정과 결과 확인이 반복되기 때문에, 5~10분 단위의 차이도 누적되면 전체 작업 흐름에 영향을 준다. 이번 테스트에서는 그 누적이 실제로 체감될 정도로 줄어들었고, 속도 개선 가능성을 확인할 수 있었다. XY 스테이지 테스트는 한 번 만든 지오메트리를 워크벤치에서 계속 돌릴 때, 실제로 프리징 없이 곧바로 다음 루프로 넘어갈 수 있는지를 확인하는 과정이었다. 기본 테스트(테스트 1~3)만으로도 Z북 울트라 G1a은 해석자로서 굉장히 만족스러웠고, 특히 작업 흐름을 끊어버리는 프리징이 거의 없었다는 점에서 큰 점수를 주고 싶었다. 여기에 추가로 테스트 4인 AMD 아드레날린 에디션 적용 후의 작업 흐름도 함께 확인하였다. 조밀 메시에 대한 결과 화면처럼 그래픽적으로 무거워지는 구간에서도 전체 해석 흐름이 무너지지 않는지를 다시 점검하였고, 추가로 수행한 모달 해석에서도 결과 확인 과정이 한 번에 이어지는 형태로 진행됐다. 특히 솔버 시간 측면에서는 동일 케이스에서 소요시간이 감소하는 결과도 확인되어, 단순하게 돌아간다는 수준을 넘어 반복 수행 관점에서 체감 효율을 한 단계 더 끌어올릴 여지가 있다는 인상을 받았다. 결국 해석 실무자 입장에서 중요한 것은 케이스를 최적화하기 위해 나누고 설정을 바꾸고 결과를 정리하는 과정을 포함해 작업자가 하루 동안 수행하는 작업을 노트북에서 유지할 수 있는가에 있다. 이번 리뷰는 그 과정이 끊기지 않는지에 초점을 두고 진행했고, 추가 테스트 적용 결과까지 포함해 그 목적에 맞는 형태로 마무리되었다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 정수진 한국공학대학교 메카트로닉스공학과 석사과정으로, CAE 해석 및 설계 검증, 시뮬레이션 최적화, 멀티피직스 관련 연구과제를 담당하고 있으며, 주로 구조, 열, 유체 시뮬레이션 기반 해석 연구를 진행하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스의 일원인 알테어가 차세대 설계 및 시뮬레이션 플랫폼 ‘알테어 하이퍼웍스 2026(Altair HyperWorks 2026)’을 발표했다. 이번 새 버전은 AI 기반 실시간 피드백, 강화된 멀티피직스 통합 기술을 핵심으로 대규모 제품 개발 과정에서 더욱 정교한 디지털 엔지니어링 환경을 지원한다.     하이퍼웍스 2026은 차세대 AI 기술을 적용해 적은 계산량으로도 고충실도 시뮬레이션 결과를 빠르게 확보할 수 있도록 했다. “특히 GPU 기반 차수 축소 모델링(ROM) 기술은 기존 해석 대비 최대 1000배 빠른 결과를 제공하며, 브라우저 기반 보안 환경에서 물리 기반 AI 모델을 실행할 수 있어 다양한 산업군에서 설계 초기 단계의 의사결정을 가속화한다”는 것이 알테어의 설명이다. 유체, 충돌, 복합 물리 문제에 대한 시뮬레이션 범위도 넓어졌다.   멀티피직스 해석 성능도 향상돼 열–유체, 전자기–구조 등 복합 거동을 단일 워크플로에서 해석할 수 있다. 배터리 안전성 평가, 고온 환경 분석, e-모터 최적화 등 차세대 산업 수요를 반영한 신규 기능이 추가됐으며, 전자기 해석 속도는 최대 40%, 전파 모델링 속도는 최대 20배 향상돼 자율주행, 항공, 국방 등 첨단 분야에서도 높은 성능을 발휘한다.   시각화 및 결과 분석 도구도 개선돼, 엔지니어가 설계 변경의 영향을 직관적으로 파악하고 팀 간 인사이트를 신속하게 공유할 수 있다. 입자, 유체, 재료 거동을 더욱 현실적으로 구현하는 신규 모델링 접근법이 적용됐으며, 동역학 기반 설계 탐색 환경이 개선돼 실시간 지오메트리 수정과 멀티윈도우 비교 기능을 통해 설계자 중심의 직관적 의사결정을 지원한다.   한편 하이퍼웍스는 항공, 자동차, 전자 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 항공 분야에서는 미국 항공기 스타트업 젯제로(JetZero)가 지멘스와의 협력 프로젝트에서 하이퍼웍스 제품군을 활용해 고효율 항공기 개발에 필요한 공력 성능을 빠르게 평가하며 핵심 의사결정을 이전보다 짧은 시간 안에 수행하고 있다. 알테어의 샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 최고기술책임자(CTO) 겸 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 총괄부사장은 “하이퍼웍스 2026은 AI, 자동화, 멀티피직스를 하나의 통합 플랫폼으로 연결해 설계·해석 프로세스를 본질적으로 혁신하는 제품”이라면서, “지멘스와의 기술 결합을 통해 세계적 수준의 AI 기반 시뮬레이션 포트폴리오를 완성하고, 고객이 보다 빠르고 정확한 제품 개발을 수행할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

‘CAE 컨퍼런스 2025’가 지난 11월 7일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. ‘시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로 한 CAE 컨퍼런스 2025에서는 AI(인공지능)와 디지털 트윈(Digital Twin)의 융합을 통한 엔지니어링 혁신 및 가속화의 흐름을 짚었다. 특히 CAE 기술이 AI 및 데이터 기술과 결합함으로써 제조 및 설계 분야의 복잡한 문제를 해결할 뿐만 아니라, 최적 설계를 넘어 자율 설계와 스마트 제조를 구현할 수 있는 가능성에 주목했다. ■ 정수진 편집장     CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장인 연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 개회사에서 과거에는 설계, 해석, 생산 등 공학 영역 사이의 장벽이 허물어지고 기술 융합과 협업이 가속화되고 있다고 짚었다. 한편, AI는 엔지니어링 의사 결정 과정에서 가속화를 돕는 역할을 한다. 특히 물리적 현상을 파악하는 기술인 CAE는 데이터 부족이나 불확실성, 그리고 경험하지 않은 영역의 문제를 해결해야 할 때 AI와 상호보완적인 관계를 갖게 된다는 것이 이종수 교수의 분석이다. 그는 “AI와 CAE는 서로 부족한 부분을 채워주는 친구처럼 협력하고 있다. 이번 CAE 컨퍼런스의 주제인 AI와 디지털 트윈을 통해 이러한 융합이 더욱 촉진되기를 기대한다”고 전했다.   디지털 제조 혁신을 가속화하는 CAE와 AI의 결합 앤시스코리아의 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 앤시스의 엔드 투 엔드 설루션’을 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 그는 최근 제조 트렌드의 변화와 스마트 공장의 필요성, 그리고 시뮬레이션의 핵심 역할을 설명했다. 강태신 전무는 IoT(사물인터넷), AI 등 4차 산업혁명 기술로 인한 리쇼어링(reshoring) 추세를 언급하면서, 스마트 공장의 핵심은 데이터의 연결성(connectivity)과 시뮬레이션을 통한 불량 예방이라고 강조했다. “시뮬레이션 기반 디지털 엔지니어링의 도입은 전체 수명 주기 비용을 줄이는 데 기여하며, 앤시스는 제품 설계부터 제조 공정까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드 시뮬레이션 설루션을 제공해 디지털 전환을 가속화한다”고 전한 강태신 전무는 국내 배터리 제조 공정에 시뮬레이션과 IoT 데이터를 결합한 디지털 트윈을 구축하여 생산성을 약 20% 향상하고 비용을 절감한 실제 사례를 소개했다. 또한 “스마트 공장의 도입은 이제 필수이며, 복잡한 것보다 작은 것부터 시작하여 성공을 확장하는 것이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 앤시스코리아 강태신 전무   연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리 모델 기반 시스템 엔지니어링 & 생성적 산업 인공지능’을 주제로 한 기조연설에서 “공학의 딜레마인 ‘정확성’과 ‘효율성’ 사이의 고민을 해소하고, 데이터가 부족한 ‘경험하지 않은 영역’ 문제를 해결하기 위해 물리 지식을 다루는 CAE와 AI의 협업이 필수라고 강조했다. 이종수 교수는 “물리 지식 기반의 CAE가 AI 모델의 가이드 역할을 함으로써, 빅데이터가 아니라 적은 데이터로도 AI 학습을 가속화하고 정확도를 높일 수 있다”고 설명했다. 이런 기술이 대형 화면 단차 분석의 도메인 적응이나 전기차 냉각 시스템 소음 저감 설계 등에서 복잡한 문제를 해결하고 새로운 설루션을 도출하는 데 적용되고 있다고 소개한 이종수 교수는 AI와 CAE가 서로 협력하는 것이 중요하다고 전했다.   ▲ 연세대학교 기계공학과 이종수 교수   차세대 엔지니어링 패러다임 : AI, 자율화, 클라우드 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI까지 : 자율 설계의 미래’를 주제로 한 발표에서 인구 감소 등으로 어려움을 겪는 제조업의 혁신을 위해 AI 도입이 필수라고 강조했다. 또한, 엔지니어링 설계의 패러다임이 AI를 도구로 쓰는 ‘생성형 설계’를 넘어, AI가 의사 결정권을 갖는 ‘자율 설계(autonomous design)’ 시대로 진화할 것이라고 전망했다. 강남우 대표는 “딥러닝이 복잡한 고차원 설계 문제를 해결하는 핵심 기술이며, 미래에는 AI가 스스로 최적의 워크플로를 생성하여 설계 전 과정을 자동화하는 자율 에이전트 AI(agentic AI) 플랫폼 구축이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   아마존웹서비스(AWS)의 전병승 설루션 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신 : AI로 가속화하는 차세대 엔지니어링 시뮬레이션’을 주제로 발표했다. 그는 전통적인 온프레미스 HPC 환경의 한계를 분석하면서, “클라우드는 무제한의 용량과 유연성, 비용 효율을 제공함으로써 CAE 워크로드의 개발 주기를 단축시킨다”고 설명했다. 또한 “AWS는 HPC 인프라 자원과 클러스터 구축 자동화 설루션을 제공한다. 나아가 클라우드를 통해 가속화된 엔지니어링 환경에 자율 에이전트 AI를 적용하여 시뮬레이션 자동화 및 엔지니어의 생산성을 극대화할 수 있다”면서, “AWS는 인프라부터 AI 개발 도구까지 지원하여 기업의 혁신을 돕는다”고 소개했다.   ▲ AWS 전병승 설루션 아키텍트   한국알테어의 이승훈 기술총괄 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’를 주제로 발표하면서, 엔지니어링 패러다임 변화에 대응하는 알테어의 핵심 전략을 제시했다. 이승훈 본부장은 “알테어는 메시리스 설루션으로 설계자의 시뮬레이션 접근성을 높이고, 멀티피직스 및 엔드 투 엔드 워크플로를 통합한다. 또한, 클라우드 기반의 협업 환경으로 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고, HPC 자원을 유연하게 확장하도록 돕는다”고 설명했다. 또한, “궁극적으로는 시뮬레이션 데이터를 활용하여 물리 AI(physics AI) 기반의 예측 모델을 구축하고, 복잡한 해석 결과를 수십 초 만에 도출하여 엔지니어링 시간을 확보하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ 한국알테어 이승훈 기술총괄 본부장   CAE의 난제 해결하는 첨단 기술 피도텍의 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’를 주제로 발표했다. 최병열 연구위원은 제조 오차나 재료 물성의 불확정성(uncertainty)을 설계 단계부터 반영하는 신뢰성 기반 설계 최적화(RBDO : Reliability-Based Design Optimization) 기술의 적용 필요성을 강조했다. 또한 “이 기술의 핵심 목표는 불확정 요인을 반영하여 최종 제품의 신뢰도를 극대화하는 것”이라면서, RBDO의 개념과 현재 엔지니어링 환경에서 필수인 이유, 그리고 현장에 효과적으로 적용하는 구체적인 방법을 제시했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   메타리버테크놀러지의 서인수 이사는 ‘입자 기반 멀티피직스 CAE 기술 : 유체유동 및 플라스마 응용사례’ 발표에서 격자 생성 없이 비정상 상태 해석에 효과적인 입자 기반 다중 물리 CAE 기술을 소개했다. 또한 CUDA HPC를 활용하여 해석 속도를 가속화했다고 밝혔다. 주요 응용 사례로 믹싱 공정, 프린터 토너 거동 등 고체 입자 해석, 기어박스 오일 거동이나 모터 냉각 시스템 등 유체 유동 해석, OLED 증착 및 반도체 식각 공정 등 고진공 플라스마 해석 분야에서의 적용을 제시한 서인수 이사는 “GPU 기반 자체 설루션이 기존 상용 툴로 풀기 어려운 복잡하고 특수한 CAE 난제를 해결하는 데 기여하고 있다”고 전했다.   ▲ 메타리버테크놀러지 서인수 이사   자동차 및 전자 산업의 디지털 트윈 적용 사례 LG전자의 문강석 책임연구원은 ‘시뮬레이션 기반 파우치형 배터리 동향과 실링 공정 최적화를 통한 신뢰성·안전성 강화 사례’ 발표에서 파우치형 배터리의 실링(sealing) 공정 최적화 사례를 소개했다. 문강석 책임연구원은 “배터리 실링은 열 전달, 상 변화, 구조 변형, 점성 유동 등의 다중물리 현상이 동시에 발생하기 때문에 해석이 어렵다”면서, “신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 실링 공정의 복잡한 물리적 거동을 CAE 기술로 분석했다”고 전했다. LG전자 연구팀은 기존 설루션의 한계를 극복하고자 솔버를 개선하고, 실험 데이터와 CAE 해석을 기반으로 두께 변화에 대한 수학적 모델링 및 최적화를 진행했다. 문강석 책임연구원은 이를 통해 실링 공정의 정량적 예측이 가능해져, 배터리의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있었다고 설명했다.   ▲ LG전자 문강석 책임연구원   LG전자의 장일주 책임연구원은 ‘TV 제품의 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’ 발표에서 “CAE의 핵심인 효율화 및 자동화를 달성하기 위해, 개발자들이 직접 사용할 수 있는 웹 기반의 CAE 자동화 시스템을 구축했다”고 소개했다. 그 한 가지 사례로 TV 스탠드와 헤드 블록의 구조/방열 성능을 예측해서 설계 단계에서 활용할 수 있도록 하는 TV 스탠드 안정성 예측 모델이 있는데, 몬테카를로 시뮬레이션과 딥러닝을 활용해 높은 신뢰도의 예측 결과를 빠르게 도출할 수 있었다. 또한 해석 시간이 3주 소요되던 포장 충격 예측에는 물리 기반 딥러닝 기법(PINNs)을 도입해 정확도를 높였다. 장일주 책임연구원은 “향후 TV 제품에 대해 약 15~20가지의 해석 항목을 모두 자동화해서 엔지니어링의 효율화를 이룰 계획”이라고 전했다.   ▲ LG전자 장일주 책임연구원   현대자동차의 한만용 책임연구원은 ‘고객 중심의 디지털 트윈 기술–승객 모니터링과 인체 모델의 융합’을 주제로 발표했다. 한만용 책임은 SDV(소프트웨어 중심 차량) 시대에 고객 중심 차량을 개발하기 위해서는 승객 데이터의 확보가 필수라고 강조하면서, “기존 디지털 모델과 달리 현실 데이터를 동기화하는 디지털 트윈 모델을 목표로 한다”고 소개했다. 현재는 승객 모니터링 시스템의 정보를 활용해서 관절의 위치를 파악하고, 인버스 다이나믹 모델을 통해 하중 정보를 계산하는 디지털 트윈 인체 모델을 구축하고 있는데, 한만용 책임연구원은 “체형 정보를 반영하여 충돌, 안락성 평가를 최적화하고, 실시간 피드백을 통해 승객 안전과 멀미 지수 예측 등 다양한 버추얼 테스트에 디지털 트윈 인체 모델을 활용할 계획”이라고 전했다.   ▲ 현대자동차 한만용 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27)   현재 시장에서는 정확성(Accuracy), 자동화(Automation), 속도(Acceleration), 인공지능(AI)과의 통합을 제공하는 CFD(전산 유체 역학) 설루션이 필요하며, 이러한 원리는 케이던스 피델리티 CFD(Cadence Fidelity CFD)의 근간을 이루는 원칙이다. 이번 호에서는 케이던스가 ‘CadenceLIVE 실리콘밸리 2024’ 이벤트에서 발표한 내용을 중심으로, ‘4A’로 통칭되는 이 네 가지 요소가 어떻게 차세대 멀티피직스 CFD 설루션으로서 케이던스 피델리티 CFD 소프트웨어의 입지를 다지는지에 대해 설명한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   오늘날 교통, 환경, 건강, 방위, 우주 시스템 등 산업 전반에 걸쳐 직면한 많은 혁신적 과제는 유체 역학에 대한 깊은 이해와 불가분의 관계에 있다. 예를 들어, 자동차 백미러 주변에서 발생하는 음향 소음은 측면 유리창의 재순환 유체 유도 압력 진동으로 인해 실내 소음 수준에 상당한 영향을 미칠 수 있다. CFD 코드를 사용하면 실험적 접근 방식에 비해 훨씬 적은 리소스를 필요로 하면서도 미러의 복잡한 디자인과 공기 흐름 거동을 고려하여 이러한 현상을 정확하게 예측하고 분석할 수 있다. 케이던스 피델리티 CFD는 단순한 솔버 제품군이 아니라 지난 5년 동안 전략적 인수와 유기적인 개발을 통해 발전해 온 광범위한 에코시스템이다. 이 에코시스템은 CFD 및 다중물리 CFD 영역 내에서 모델 구축, 해석 및 학습을 위해 설계된 포괄적인 범위의 도구와 기술을 포함한다. 정확성, 자동화, 가속, AI는 피델리티 CFD의 모든 제품의 원동력이며, 다음에서 몇 가지 예를 들어 간략히 설명한다.   그림 1. 피델리티 CFD의 상품   정확성 엔지니어가 직면하는 고질적인 문제 중 하나는, CFD를 사용하여 설계한 제품을 검증하고 인증하기 위해 물리적 테스트에 의존하는 것이다. 시뮬레이션 기술의 발전에도 불구하고, 최종 제품 검증에 필요한 탁월한 정확도를 달성하기 위해서는 물리적 테스트가 여전히 필수이다. 예를 들어 항공기 설계는 엄격한 안전 및 성능 표준을 충족하기 위해 엄격한 물리적 테스트를 거쳐야 한다. 하지만 대규모 와류 시뮬레이션(LES)과 같은 새로운 고급 방법론이 유망한 대안을 제시하고 있다. 계산이 까다롭기는 하지만 LES는 유체 흐름 현상을 포괄적이고 상세하게 표현한다. 이 방법은 실험에 가까운 수준의 정확도를 제공함으로써 시뮬레이션과 물리적 테스트 간의 격차를 해소하여 광범위한 물리적 테스트에 대한 의존도를 낮추고, 설계 및 인증 프로세스를 가속화할 수 있다.   그림 2. 접근 조건에서 저소음 OGV를 사용하는 SDT 팬의 실험(검은색 기호)과 LES(빨간색 선)의 소음 수준(PWL) 비교(Brès et al. 2023)   자동화 자동화는 CFD에서 없어서는 안 될 필수 요소이며, 특히 케이던스 피델리티 제품군에서 중요한 역할을 한다. 자동화는 파이썬(Python) 기반 스크립팅을 사용하여 CFD 워크플로 전반에 걸쳐 이루어지며, 최소한의 수동 개입으로 시뮬레이션에 대한 일관성과 제어를 보장한다. 이는 특히 반복적인 작업에서 상당한 효율 향상으로 이어진다. 자동차 전처리를 예로 들어보겠다. 자동차 설계에는 CAD 시스템에서 수십만 개의 부품이 포함된 매우 복잡한 지오메트리가 포함되며, 종종 누락된 요소가 있다. 피델리티 제품은 광범위한 자동화를 통해 이러한 워크플로를 간소화한다. CAD 임포트 프로세스는 내부 캐빈 요소를 효율적으로 필터링하고, 자동으로 중복을 감지하며, 중복 개체를 선택 및 삭제하고, 젖은 표면을 식별하고, 실링 표면을 생성한다. 예를 들어 자동 실링 기능을 사용하면 ‘습식 : Wet’(외부) 및 ‘건식 : Dry’(내부) 지점을 지정하여 틈새 및 조인트 충진 프로세스를 자동화함으로써 CFD 시뮬레이션을 신속하게 진행할 수 있다.   그림 3. 기술은 ‘습식’ 및 ‘건식’ 지점을 감지하고 표면과의 간격을 몇 분 안에 자동으로 밀봉한다.   보로노이 기반 그리드 생성은 높은 수준의 자동화를 활용하는 피델리티 CFD의 또 다른 뛰어난 기능이다. 이 기술은 복잡한 지오메트리 주위에 높은 수준의 메시를 생성하여 균일성을 보장하고 시뮬레이션 정확도와 수렴 속도를 높인다. 기존의 메시 생성 방식은 표면 근처에서 고품질 메시를 생성하지만, 레이어가 상호 작용할 때 품질이 낮은 메시를 생성하여 시뮬레이션 수렴 속도와 정확도에 영향을 미친다. 보로노이 기반 그리드 생성은 보다 일관되고 효과적인 설루션을 제공하여 전반적인 시뮬레이션 프로세스를 향상시킨다.   그림 4. 자전거 라이더 모델에 대한 보로노이 다이어그램 메시와 일반적인 RANS 메시의 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

브이이엔지가 ‘VENG Technical Day 2025’를 지난 9월 4일 광교 차세대융합기술연구원에서 진행했다고 밝혔다. 이번 행사는 산업 설계와 해석 기술의 최신 동향을 조망하는 한편, 엔지니어링 시뮬레이션 기술 생태계의 확장을 모색하는 자리로 마련됐다. 이번 행사에서 브이이엔지는 데이터와 시스템 통합의 중요성을 강조하며, 고객과의 협력을 통해 지속적인 기술 혁신을 이어가겠다는 비전을 제시했다.  행사에 참석한 다쏘시스템코리아 정운성 대표는 인사말을 통해 디지털 전환 시대의 핵심 기술로서 버추얼 트윈과 AI의 융합을 강조했다. 그는 “제조업의 지속가능한 혁신을 위해서는 단순한 자동화를 넘어, 현실과 가상을 연결하는 정밀한 데이터 기반의 시뮬레이션이 필수”라며, “다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 제품의 기획부터 설계, 생산, 운영까지 전 과정을 디지털로 통합하고 있다”고 밝혔다. 또한, “AI는 단순히 사람을 대체하는 기술이 아니라, 반복적이고 시간이 오래 걸리는 작업을 줄여주고, 사람은 보다 창의적인 영역에 집중할 수 있도록 돕는 협업 파트너”라고 강조하며, 산업 현장을 지키는 기술로서의 AI의 역할을 재조명했다. 이번 행사는 총 15개 세션으로 구성되었으며, 다양한 산업 분야에서의 시뮬레이션 적용 사례와 최신 기술 트렌드를 소개했다. 브이이엔지의 중장기 기술 전략 및 비전 발표와 함께 ▲자동차 산업에서 CAE 기반 내구 해석 및 엘라스토머 피로 분석 적용 사례 ▲Wave6를 활용한 NVH 해석 접근법 ▲머신러닝 기반 시뮬레이션 최적화와 멀티스케일/멀티피직스 해석 기술 등의 내용이 소개됐다. 각 세션은 해당 분야 전문가가 직접 발표하고 참가 고객과의 질의응답을 통해 기술 논의가 진행되었다는 것이 브이이엔지의 설명이다. 이번 행사의 협찬사인 다쏘시스템코리아는 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼을 기반으로 한 디지털 트윈 및 설계 자동화 기술을 소개하며, 산업 전반의 혁신 방향을 제시했다. 또한 인터아이코리아는 강력한 하드웨어 인프라를 기반으로 브이이엔지와 협력을 통해 시뮬레이션 생태계의 확장에 기여하고 있다고 전했다. 브이이엔지의 김창훈대표는 “이번 행사는 단순한 기술 발표를 넘어 AI를 활용한 시뮬레이션이 열어갈 산업의 미래를 함께 고민하는 의미 있는 자리였다”면서, “참가자들에게 실질적인 영감을 제공하고 AI를 활용한 해석 기술의 새로운 가능성을 제시한 것에 큰 의의가 있다”고 전했다.  

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   포토닉스 소자와 시스템 설계 및 해석이 가능한 광학 및 포토닉스 소자 시뮬레이션 소프트웨어 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical)은 오늘날 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 이번 호에서는 앤시스 루메리컬에 대한 간단한 소개부터 다양한 솔버에 대해 소개하고자 한다.   ■ 박건 태성에스엔이 SBU팀의 매니저로 포토닉스, 파동광학 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 루메리컬 앤시스 루메리컬은 포토닉스 소자, 프로세스 설계 및 재료 모델링을 위한 goldstandard 제품으로, 다양한 응용 분야에서 강력하고 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다. 또한 광학 소자와 시스템을 설계하고 분석하는데 있어 높은 성능을 보여준다. 앤시스 루메리컬은 <그림 1>과 같이 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이, 복잡한 포토닉스 소자 등 다양한 산업에서 활용되고 있다.   그림 1. 앤시스 루메리컬의 응용 분야   표 1. 앤시스 루메리컬 제품 및 솔버   앤시스 루메리컬 제품은 <표 1>과 같이 크게 디바이스 레벨(device level)과 시스템 레벨(system level)의 두 가지로 분류할 수 있다. 포토닉스 소자 설계 및 해석이 가능한 디바이스 레벨에는 광학적 해석을 하는 FDTD, 웨이브가이드(waveguide) 설계 및 해석에 특화된 모드(MODE), 전기적 특성 및 열적 특성 등 다양한 물리적 해석이 가능한 멀티피직스(Multiphysics)가 있으며, 설계한 포토닉스 소자를 회로 레벨에서 시뮬레이션 가능한 인터커넥트(INTERCONNECT)가 있다.   그림 2. 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용한 설계 예시   <그림 2>처럼 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용하여 소자를 설계하면 광학적 특성 해석 뿐만 아닌 광학적으로 생성된 전기, 열 특성 분석도 가능하다. 반대로 전기, 열, 양자적 특성으로 발생하는 광학적 특성도 해석이 가능하다.   앤시스 루메리컬 FDTD 앤시스 루메리컬 FDTD(Finite-Difference TimeDomain)는 시간 영역에서 맥스웰(Maxwell) 방정식을 직접 풀어 전자기파의 전파를 시뮬레이션한다. 이를 통해 전자기장의 시간적 변화를 정확하게 분석할 수 있다. FDTD를 통해 분석할 수 있는 결과는 근거리 전자기장, 원거리 전자기장, 반사 스펙트럼, 투과 스펙트럼, 흡수 스펙트럼, 포인팅(Poynting) 벡터 등이 있다. 앤시스 루메리컬 FDTD에는 FDTD, RCWA, STACK 등 총 세 가지의 솔버가 있다. FDTD는 RCWA와 STACK으로 수행하는 모든 해석이 가능하지만, 특정한 해석 구조와 조건에서 RCWA와 STACK 솔버를 사용한다면 FDTD보다 훨씬 빠른 속도로 해석이 가능하며 데이터 사용량도 줄일 수 있다.   그림 3. FDTD 솔버 선택 방법   <그림 3>처럼 서로 다른 굴절률을 가진 여러 층(다층 구조)에 평면파가 입사되는 조건에 대해 시뮬레이션할 때, 구조의 형태에 따라 적합한 솔버를 선택하면 해석 시간과 컴퓨터 자원을 효율적으로 쓸 수 있다. 다층박막 및 필름 같은 형태의 구조 : STACK 솔버 동일한 형태의 구조가 규칙성을 가지고, 반복적으로 배치된 와이어 그리드(wire grid) 및 창살(grating)같은 형태의 구조 : RCWA 솔버 주기성이 없는 랜덤한 형태의 구조 : FDTD 솔버     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.