산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3)   이번 호에서는 AX 시대를 맞아 제조 기업이 축적한 방대한 도메인 지식과 3D 설계 데이터를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 ‘자산’으로 전환하는 방안을 제시한다. 그리고, 다쏘시스템의 시맨틱 3D(Semantic 3D) 기술과 데이터 온톨로지(data ontology)를 활용해 중복 설계를 방지하고, 파편화된 정보를 비즈니스 맥락과 연결된 지식 개체로 지능화하는 기술적 원리를 살펴본다. ■ 이종혁 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로, 3DEXPERIENCE(구 NETVIBES) 테크 세일즈를 맡고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   AX 시대, 제조 데이터의 새로운 정의 글로벌 제조 산업은 바야흐로 ‘디지털 전환(digital transformation)’의 단계를 넘어 ‘인공지능 전환(AI transformation : AX)’의 시대로 진입하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 비즈니스 프로세스 전반을 혁신하고 있는 현재, 엔지니어링 도메인에서의 핵심 과제는 명확하다. “어떻게 우리 기업이 지난 수십 년간 축적해 온 방대한 도메인 지식과 엔지니어링 노하우를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 형태의 자산으로 바꿀 것인가?”이다. 대부분의 제조 기업은 수만, 수십만 장의 2D 도면과 3D 모델을 보유하고 있다. 그러나 역설적으로 엔지니어는 필요한 부품을 찾는 데 수많은 시간을 허비하거나, 이미 존재하는 설계를 중복으로 수행하는 ‘디지털 피로(digital fatigue)’에 시달리고 있다. 데이터가 존재함에도 불구하고 그 데이터가 가진 ‘의미(semantics)’와 ‘관계(relationship)’가 구조화되어 있지 않기 때문이다. 이러한 데이터의 파편화는 단순히 설계 효율을 떨어뜨리는 것에 그치지 않는다. 이는 부품 가짓수의 기하급수적 증가로 이어져 구매 단가 상승, 재고 관리 비용 증가, 그리고 급변하는 글로벌 공급망 리스크에 대한 대응력 약화라는 전사적 위기를 초래한다. 이번 호에서는 3D 모델링의 진화가 형상의 정밀함을 구현하는 단계를 넘어, 비즈니스 맥락과 지능이 결합된 ‘시맨틱 3D (semantic 3D)’로 나아가야 함을 제언한다. 다쏘시스템의 원파트(OnePart), 서플리멘탈 커넥터(Supplemental Connector), 그리고 데이터 사이언스 익스피리언스(Data Science Experiences : DSE)를 필두로 한 하이브리드 지능형 플랫폼이 어떻게 데이터 온톨로지를 통해 설계 자산을 지능화하고, 기업의 공급망 회복탄력성(resilience)을 극대화하는지 상세히 고찰해보고자 한다.   그림 1. The Transition to ‘Semantic 3D’ in the AX Era   하이브리드 아키텍처 : 데이터 주권과 클라우드 지능의 공존 국내 제조 기업이 클라우드 기반 AI 설루션 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 ‘데이터 보안’과 ‘데이터 주권(data sovereignty)’에 대한 우려다. 핵심 설계 자산인 3D CAD 데이터는 기업의 기밀 중의 기밀로 간주되며, 이것이 외부 서버로 나가는 것에 대한 거부감은 기술적인 문제를 넘어 기업 생존의 문제로 인식된다. 하지만 클라우드가 제공하는 강력한 분산 연산 능력과 실시간 업데이트되는 AI 분석 엔진을 포기하는 것은 기술 경쟁력 측면에서 매우 위험한 선택이다. 이러한 딜레마를 해결하는 핵심 아키텍처가 바로 서플리멘탈 커넥터를 활용한 하이브리드 모델이다. 이 모델의 핵심은 데이터의 물리적 위치를 ‘통제된 온프레미스’와 ‘고성능 클라우드’로 이원화하는 데 있다. 이 아키텍처의 중심에는 ‘에지 에이전트(Edge Agent)’라는 전용 미들웨어가 존재한다. 에지 에이전트는 기업 내부의 로컬 파일 서버, CSV 기반의 레거시 데이터베이스, 그리고 솔리드웍스 PDM 프로페셔널(SOLIDWORKS PDM Professional)과 같은 엔터프라이즈 시스템과 직접 연동된다. 여기서 중요한 기술적 포인트는 에지 에이전트가 원본 CAD 파일(source file)을 클라우드로 전송하는 것이 아니라는 점이다. 대신, 설계에 포함된 메타데이터와 형상의 특징을 수치화한 ‘3D 서명(signature)’, 그리고 시각적 확인을 위한 가벼운 썸네일(thumbnail)과 CGR 데이터만을 추출하여 클라우드의 ‘시맨틱 그래프 인덱스(Semantic Graph Index : SGI)’로 전송한다. 이러한 하이브리드 접근법은 두 가지 결정적인 이점을 제공한다. 첫째, 데이터 주권은 기업이 완벽하게 통제한다. 원본 설계 데이터는 사내 보안망 내부에 머무르기 때문에 유출 우려가 없다. 둘째, 클라우드는 오직 ‘지능형 인덱스’와 ‘분석 엔진’의 역할만을 수행한다. 클라우드의 Data Science Experience(DSE)는 이 SGI에 축적된 정보를 바탕으로 전사적인 부품 사용 현황을 360도 뷰로 관찰하고, AI 기반의 의사결정 지원 기능을 제공한다. 이는 특히 카티아 V5(CATIA V5)와 같은 온프레미스 기반의 강력한 설계 환경을 유지하면서도, 최신 클라우드 기술의 혜택을 즉시 누릴 수 있는 현실적이고 안전한 가교 역할을 한다.   그림 2. Hybrid Architecture and Edge Agent   원파트와 AI 형상 지능 : 중복 설계의 늪에서 벗어나는 방법 엔지니어링 현장에서 가장 흔히 발생하는 보이지 않는 낭비는 이미 사내에 존재하는 부품을 찾지 못해 다시 설계하는 ‘중복 설계’다. 다쏘시스템의 연구 결과에 따르면, 시장 표준 부품(예 : 단순 브래킷이나 고정용 볼트 등) 하나를 불필요하게 신규 생성할 때 발생하는 전사적 비용은 부품당 약 1만 1000유로(한화 약 1600만 원)에 이른다. 이 비용에는 설계자의 시간뿐만 아니라 부품을 위한 테스트 및 시뮬레이션 비용, 금형 제작 등 제조 공정 셋업 비용, 신규 구매처 등록 및 관리 비용, 그리고 물류 및 창고 재고 유지 비용이 누적된 결과다. 원파트는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 ‘형상 유사도 검색(AI-Powered Component Signature)’ 기능을 제공한다. 이는 전통적인 키워드 기반 검색의 한계를 뛰어넘는다. AI는 3D 모델을 기하학적 특징(shape), 단면 형상(section), 구멍 배치 패턴(hole pattern), 그리고 외곽선(silhouette)이라는 네 가지 핵심 기준을 바탕으로 분석하여 부품별로 고유한 ‘디지털 지문’을 생성한다. 설계자가 새로운 프로젝트를 시작할 때, 백지 상태에서 모델링을 시작하는 대신 간단한 형상 아이디어를 스케치하여 업로드하면 AI가 수초 내에 사내 라이브러리 및 외부 공급업체 카탈로그에서 가장 유사한 부품을 찾아 제안한다. 또한 지능형 클러스터링(clustering) 엔진은 방대한 부품 데이터베이스를 기하학적 유사성에 따라 자동으로 군집화한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

원동현 지음 / 3만 5000원 / 청담북스   실무 설계 역량을 완성하는 중급자를 위한 바이블, ‘PLAY! SOLIDWORKS 2026 MASTER’ 출간 도서출판 청담북스가 3D 설계 분야의 베스트셀러 저자인 원동현의 신간 ‘PLAY! SOLIDWORKS솔리드웍스 2026 MASTER’를 출간했다. 이번 신간은 전작인 ‘플레이! 솔리드웍스 2021 마스터’ 이후 5년 만에 선보이는 중급 단계 학습서로, 실무 현장에서 즉각적으로 활용 가능한 고급 설계 기법을 체계적으로 다루고 있다. 이 책은 단순히 소프트웨어의 기능을 나열하는 방식에서 벗어나 ‘개념 정리 → 예제 풀이 → 연습 문제’로 이어지는 단계적 학습 구조를 채택했다. 이를 통해 학습자는 복잡한 설계 원리를 명확히 이해하고, 실제 프로젝트에 응용할 수 있는 실전 능력을 효과적으로 배양할 수 있다. 주요 특징으로는 첫째, 멀티바디, 수식, 설정 등 설계 현장에서 필수적으로 요구되는 핵심 기능을 다양한 실무 예제와 함께 완벽히 정리했다. 둘째, 기존 베이직 단계에서 다루기 어려웠던 렌더링과 작업 스케줄러 등 고급 기능을 포함하여 학습의 폭을 대폭 확장했다. 셋째, 어셈블리 심화 학습 과정을 강화하여 고급 메이트 및 기계 메이트의 개념을 정립하고, 종합 프로젝트를 통해 완성도 높은 결과물을 도출할 수 있도록 구성했다. 특히 솔리드웍스 글로벌 인증 자격증인 CSWA 및 CSWP 취득을 준비하는 수험생을 위해 2세트의 모의고사를 수록하여 실전 대비가 가능하도록 돕는다. 또한, 저자가 직접 설명하는 총 12강의 유튜브 동영상 강의를 무료로 제공하여 독학으로 학습하는 사용자들의 편의를 극대화했다. 이 책은 솔리드웍스의 기본기를 넘어 숙련된 엔지니어로 도약하고자 하는 학생과 현업 설계자들에게 최적의 지침서가 될 것이다. 단계별 커리큘럼을 따라 학습하다 보면 자연스럽게 실무 수준의 설계 메커니즘을 체득할 수 있다.    

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.

캐디안은 AI 에이전트 및 협업 플랫폼 전문기업인 가온아이와 함께, 웹 기반 도면·문서 협업 플랫폼 ‘캐디안 뷰Q(CADian ViewQ)’ 활성화 및 AI·그룹웨어 융합 기술협력을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 ▲뷰Q 기반 웹 도면·문서 열람 및 검토 환경의 기업 적용 확대 ▲CAD 도면과 PDF, 일반 문서의 통합 열람·공유·주석 협업 프로세스 고도화 ▲가온아이의 업무 시스템 서비스(그룹웨어/협업 설루션/AI 에이전트 등)와의 연동 검증 ▲공동 마케팅 및 영업 협력을 단계적으로 추진할 계획이다. 캐디안은 뷰Q를 기업 실무 환경에 바로 적용 가능한 협업 플랫폼으로 고도화하여, 도면 기반 업무 프로세스를 보다 유연하고 효율적으로 개선한다는 전략이다. 최근 제조·건설·엔지니어링 산업 전반에서 도면과 문서를 빠르게 공유하고, 설치 없이 검토할 수 있는 웹 기반 협업 환경에 대한 수요가 확대되고 있다. 캐디안 뷰Q는 별도의 프로그램 설치 없이 웹 브라우저에서 CAD 도면과 다양한 문서를 신속하게 열람하고, 주석·코멘트 기반 검토 커뮤니케이션을 지원하는 웹 기반 협업 설루션이다. 부서 또는 협력사 간 도면 검토 과정에서 발생하는 커뮤니케이션 지연과 중복 업무를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 한편, 캐디안은 오토캐드 DWG, 솔리드웍스, 인벤터, 카티아 외에도 크레오, 라이노, 파라솔리드, ACIS, NX, 솔리드 엣지, 3D 모델을 빠르게 표시·검토하기 위한 경량 시각화 포맷 CGR 등 주요 CAD 포맷을 추가로 지원할 예정이다. 양사는 고객사를 대상으로 PoC(사전 검증) 프로젝트를 공동 추진하고, 실제 적용 과정에서 확인된 요구사항을 반영해 상용 패키지와 산업별 레퍼런스를 단계적으로 확대할 예정이다. 특히 SSO, 권한·조직 관리, 문서 관리, 프로젝트 관리 등 기업 업무 시스템과의 연동 체계를 중심으로 실질적인 활용성을 검증한다.     캐디안 관계자는 “기업 현장에서는 도면을 얼마나 빠르게 공유하고 정확하게 검토할 수 있느냐가 곧 생산성과 직결된다”면서, “가온아이와의 협력을 통해 뷰Q의 도입 장벽을 낮추고, 도면과 문서를 아우르는 웹 기반 협업의 새로운 표준을 만들어 나가겠다”고 말했다. 이어 “뷰Q는 단순한 뷰어를 넘어, 기업 업무시스템과 연결되는 도면 협업 플랫폼으로 발전해 나갈 것”이라고 덧붙였다. 가온아이 관계자는 “기업 현장에서 도면과 문서는 여전히 핵심 업무 자산이지만, 협업 과정은 분절된 경우가 많다”면서, “이번 협력은 가온아이의 그룹웨어 및 AI 플랫폼 전문성과 캐디안의 CAD 기술을 결합해, 고객이 실제로 필요로 하는 웹 기반 도면·문서 협업 흐름을 현실적으로 구현하는 데 의미가 있다”고 밝혔다. 이어 “우선 적용이 용이한 산업군을 중심으로 레퍼런스를 확보하고, 다양한 고객 환경에 빠르게 확산시켜 나가겠다”고 덧붙였다.

다쏘시스템이 AI 기반의 3D 설계·협업·데이터 관리 애플리케이션 포트폴리오인 ‘솔리드웍스(SOLIDWORKS) 2026’의 정식 출시를 발표했다. 이번 버전은 수백만 솔리드웍스 사용자들이 생성형 경제(generative economy) 시대에 걸맞은 혁신 방식을 구현할 수 있도록 돕는다는 것이 다쏘시스템의 설명이다. 솔리드웍스 2026은 설계, 시뮬레이션, 전장, 제품 데이터 관리(PDM) 영역 전반에 걸쳐 수백 가지 기능 향상을 포함하고 있으며, 이는 효율과 생산성 강화를 요구해온 사용자의 의견을 반영한 결과다. 또한 30년간의 연구개발 역량과 노하우를 기반으로 연중 통합 기술을 지속적으로 탑재하며, 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)과 긴밀하게 연결된다.   ▲ 출처 : 솔리드웍스 유튜브 영상 캡처   솔리드웍스 2026 사용자는 복잡성 증가, 시장 출시 기간 단축, 인력 부족, 지식 탐색 및 생성, 지속가능성과 사용자 경험을 고려한 제품 개발 등 다양한 과제를 효과적으로 해결할 수 있다. 솔리드웍스 2026에서는 ▲생성형 AI 기능 ▲AI 기반 버추얼 컴패니언 ▲대형 어셈블리 기능 강화 ▲개선된 사용자 경험(UX) ▲부품 설계 기능 개선 ▲드로잉 스탬핑 기능 강화 ▲3D익스피리언스 플랫폼에서 컷 리스트 관리 강화 ▲최근 파일 보기 기능 개선 등의 향상이 이뤄졌다. 생성형 AI 기능 : 도면 생성 및 디테일링 속도를 크게 높이고, 육안으로 패스너(볼트·너트 등)처럼 보이는 부품을 자동 인식·조립해 조립 설계 효율과 정확성을 높인다. AI 기반 버추얼 컴패니언 : 커뮤니티 게시물, 위키, 질문·아이디어 등 다양한 정보를 요약해 핵심 내용을 도출하고, 점점 더 정교한 답변을 생성하여 지식 검색·협업·생산성을 높인다. 대형 어셈블리 기능 강화 : 선택적 로딩(Selective Loading) 등 기능을 강화해 더 빠르고 효율적인 대형 어셈블리 워크플로를 지원한다. 개선된 사용자 경험 : 인터넷 연결이 불안정한 상황에서도 작업 연속성을 유지하고, 자주 사용하는 명령을 강조해 생산성을 높이며, 향상된 명령 검색으로 신규 사용자 온보딩 속도를 높인다. 부품 설계 기능 개선 : 물리적 제품 생성 프로세스 간소화, 스케치 속도 향상, 판금 작업 시 플랜지 시작·끝 점 정의 단순화 등을 통해 부품 생성 속도를 높인다. 드로잉 스탬핑 기능 강화 : 새롭게 추가된 사용자 속성(User Attributes)을 활용해 정확한 변경 관리와 향상된 추적성·커뮤니케이션을 가능하게 한다. 3D익스피리언스 플랫폼에서의 컷 리스트 관리 강화 : 엔지니어링 BOM과 제조 BOM을 통합 관리하여 설계–생산 연계성을 강화한다. 최근 파일 보기 기능 개선 : 활성 테넌트와 관련된 파일만 표시해 중복 방지 및 작업 효율성 향상을 지원한다.

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