스트라타시스는 폴리젯 기술 라인업을 확장하는 ‘J850 코어(J850 Core)’ 3D 프린터를 새롭게 선보였다. 또한, 제조업체들이 적층 제조(AM)를 개념 모델 단계에서 실제 생산 부품 단계로 빠르게 확장할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 기능과 신규 소재, 플랫폼 강화 방안을 함께 공개했다. 스트라타시스는 설계 편의성을 높이고 신뢰성을 개선해 기존 제조 공정에서 적층 제조 워크플로로의 전환을 가속화한다는 계획이다. 이는 공정 속도와 성능을 높이면서도 비용 절감 효과를 줄 것으로 기대받고 있다.  J850 코어 프린터는 기능성 시제품 제작에 집중하는 엔지니어링 팀을 위해 합리적인 가격으로 제공되는 시스템이다. 풀컬러 기능에 대한 비용 부담 없이 폴리젯 기술의 성능과 소재를 활용할 수 있어 성능과 비용 사이의 최적의 균형을 제공한다. 이 시스템은 4월 말까지 예약 구매가 가능하다. 이 장비는 케이싱, 하우징, 지그, 픽스처 등 기능성 부품 제작에 적합하며 리지드, 플렉시블, 투명 소재와 폴리젯 터프원 소재를 지원한다. 대형 빌드 트레이와 고속 인쇄 모드를 통해 빠른 반복 작업과 일관된 결과물을 제공하는 것이 특징이다. 스트라타시스 측은 J850 코어가 매일 빠르게 부품을 검증해야 하는 엔지니어링 팀의 실제 활용 방식에 맞춰 설계되었다고 덧붙였다.     의료 분야에서는 신에쓰와 공동으로 오리진(Origin) 프린터 전용 소재인 P3 메드 실리콘 25A를 소개했다. 이 소재는 환자 맞춤형 의료기기와 소량 생산 부품을 위한 생체 적합성 실리콘 3D 프린팅 소재로 ISO 10993 표준 인증을 획득했다. 탄성, 내구성, 내열성 등 실제 실리콘의 특성을 구현해 기존 3D 프린팅 실리콘의 한계를 극복했다는 평가를 받는다. 이를 통해 고가의 금형 없이도 보청기나 CPAP 마스크, 의족 등 정밀한 기기의 확장 생산이 가능해지며 생산 주기 또한 단축된다. 소프트웨어 분야에서는 트린클(trinckle)이 개발한 애디티브 앱 스위트(Additive App Suite)를 공개했다. 올여름 10개 앱으로 출시되는 이 스위트는 11월까지 15개로 확대될 예정이다. 클램핑 조, 드릴 가이드 등 산업용 애플리케이션을 위한 자동화 설계 앱이 그랩캐드 프린트(GrabCAD Print) 및 그랩캐드 프린트 프로(GrabCAD Print Pro)에 직접 통합된다. 이를 통해 단일 워크플로 내에서 자동 설계부터 출력 준비까지 끊김 없이 진행할 수 있다. 스트라타시스의 빅터 게르데스 소프트웨어 부문 부사장은 “그랩캐드 프린트를 자동화된 생산 준비 워크플로를 안내하는 플랫폼으로 발전시켜 공장 전반에서 적층 제조를 더 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 하고 있다”고 밝혔다. 애디티브 앱 스위트를 사용하면 생산 문제 해결부터 설루션 도출까지 걸리는 시간을 기존 수일에서 수분 단위로 단축할 수 있다는 설명이다. 산업용 분말 베드 방식인 SAF 기술 부문에서는 새로운 SAF PA12를 선보였다. 에보닉 기술을 기반으로 한 이 소재는 기존 대비 총 소유 비용을 최대 14% 절감할 수 있어 생산 수준의 성능을 경쟁력 있는 가격에 제공한다. 강도와 내구성이 우수한 부품을 일관된 품질로 생산할 수 있어 신뢰성 높은 반복 생산을 지원한다. 스트라타시스 리치 개리티 최고 산업 비즈니스 책임자는 “제조업체들이 적층 제조의 적용 범위를 확대하고자 하는 요구에 부응하기 위해 이번 혁신을 설계했다”고 설명했다. 또한 “스트라타시스는 공구 제작 시간 단축과 고성능 부품 생산 등 다양한 영역에서 팀이 적층 제조를 일상적으로 활용할 수 있는 실질적인 방법을 제공하고 있다”고 밝혔다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 3월 11일 ‘Virtual Engineering 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스’를 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 케이던스 디자인 시스템즈 정승원 팀장, 김진식 팀장, 이재욱 매니저, 임태균 팀장   건설 장비 산업의 변화와 도전 과제 이번 웨비나의 사회를 맡은 정승원 팀장은 최근 MSC 소프트웨어와 케이던스 디자인 시스템즈의 합병을 언급하며, 반도체(electronic)와 기계(mechanical) 시스템 설계의 통합 시너지를 강조했다. 최근 건설 장비 산업은 전동화(electrification)와 자율주행, 그리고 디지털 전환이라는 거대한 변화의 물결 속에 있다. 설계 단계부터 가상 환경을 활용하여 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 ‘가상 엔지니어링(virtual engineering)’은 이제 선택이 아닌 핵심 경쟁력이다. 특히 반도체 설계(EDA)와 기계 시스템 해석(CAE) 기술의 통합은 모든 제품이 전자제품화되는 현 상황에서 복합 시스템의 최적화를 가능하게 한다. 정승원 팀장은 “반도체로 대표되는 전자 설계와 기계 시스템 설계의 통합 시너지를 통해, 전기·전자와 기계 시스템을 아우르는 완성도 높은 설루션을 제공할 수 있게 되었다. 건설 장비가 AI와 전동화가 결합된 복합 시스템으로 진화함에 따라, 신뢰성 있는 데이터를 확보하고 가상 개발 기술을 적용하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.   ▲ ‘건설 장비 산업 트렌드 및 도전과제’에 대해 발표한 정승원 팀장   다물체 동역학 기반의 장비 성능 및 안정성 검증 건설 장비는 험지 작업이 많아 하중 변화가 극심하며 전복 등 안전사고 위험이 상존한다. 이를 극복하기 위해 ‘아담스(Adams)’를 활용한 다물체 동역학(MBD) 해석이 중추적인 역할을 수행한다. 가상 환경에서 장비의 작업 시나리오를 구현하고 각 부품에 걸리는 동적 하중을 정확히 산출함으로써, 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증할 수 있다. 이러한 데이터는 구조 해석과 피로 해석의 신뢰도를 결정짓는 기초가 되며, 장비의 안정성과 신뢰성을 확보하는 데 기여한다.   ▲ ‘건설기계 및 중장비 분야에서의 다물체 동역학 사례’를 주제로 발표한 김진식 팀장   김진식 팀장은 “가상 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증하여 안전하고 신뢰성 높은 장비를 개발할 수 있다. 아담스 리얼타임 기술을 활용하면 가상 모델을 하드웨어와 직접 연동하여 제어 로직 검증 및 고장 진단까지 물리적 시제품 없이 완벽하게 수행할 수 있다”고 말했다.   전동화 구동계의 효율과 내구성 최적화 이재욱 매니저는 전동화 건설 장비의 핵심인 구동계 설계 설루션 ‘로맥스(Romax)’를 소개했다. 엔진 소음이 사라지면서 기어와 베어링에서 발생하는 고주파 소음(NVH)이 새로운 문제로 떠오름에 따라, 시스템 전체의 거동을 고려하면서도 개별 부품의 미세한 마찰까지 예측할 수 있는 하이브리드 모델링 방식이 강조된다. 이를 통해 에너지 손실을 최소화하고 장비 수명을 연장할 수 있다. 특히 개념 설계 단계부터 상세 설계까지 하나의 설루션으로 제공되어 개발 기간 단축과 비용 절감을 동시에 실현한다. 이재욱 매니저는 “기어와 베어링의 미세한 정렬 불량까지 정밀하게 시뮬레이션하여 에너지 손실을 최소화하고 장비의 수명을 획기적으로 늘리는 것이 구동계 설계의 핵심이다. 로맥스의 하이브리드 모델링은 전체 시스템의 거동을 신속하고 정확하게 예측하여 구성 요소 간의 상호작용을 명확히 이해하게 돕는다”고 전했다.   ▲ ‘로맥스 소프트웨어 설루션’을 주제로 소개한 이재욱 매니저   배터리 수명과 안전을 위한 열 관리 설루션 마지막 세션에서는 전동화 장비의 동력원인 배터리의 효율과 안전을 위해 ‘크래들 CFD(Cradle CFD)’를 활용한 열 관리 전략이 필수라는 설명이 이어졌다. 배터리는 온도에 매우 민감하여 가혹한 건설 현장에서 큰 힘을 쓸 때 발생하는 열 부하를 제어하는 것이 성공의 열쇠다. 고도화된 CFD 기술은 복잡한 장비 내부의 격자 생성 시간을 획기적으로 단축하며, 열 이동 경로를 직관적으로 파악하여 최적의 냉각 성능을 확보한다. 이는 최근 이슈가 되는 배터리 열 폭주 현상을 예측하고 방지하는 데 결정적인 역할을 한다. 임태균 팀장은 “건설 장비는 가혹한 환경에서 큰 힘을 써야 하기에 배터리 열 부하가 매우 크며, 고도화된 CFD 기술로 최적의 냉각 성능을 확보하는 것이 전동화 성공의 열쇠다. 열 관리에 있어 열 이동 경로를 직관적으로 파악하는 것은 병목 현상을 해결하고 시스템의 안정성을 확보하는 가장 기본적인 기능이다”라고 이야기했다.   ▲ ‘고신뢰성 확보를 위한 열 관리’를 주제로 발표한 임태균 팀장   통합 설루션이 이끄는 스마트 건설의 미래 이번 웨비나는 전동화와 AI라는 거대한 흐름 속에서 건설 장비 개발이 더 이상 기계 설계에만 머무를 수 없음을 명확히 보여주었다. 설계 초기 단계부터 시스템 전체를 아우르는 통합 시뮬레이션 환경을 구축하는 것은 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 핵심 경쟁력이다. 각 분야 전문가들이 강조한 ‘심리스(seamless) 워크플로’는 제품의 품질 향상은 물론, 숙련된 기술자의 노하우를 디지털 자산화하여 미래 기술로 계승하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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K-반도체가 열어갈 AI 강국의 미래 - 반도체 세계 2강 도약을 위한 비전 및 전략 발표 ①세계 최대ㆍ최고 반도체 클러스터 조성, ②팹리스 등 시스템반도체 육성, ③반도체 대학원대학 신설, ④남부권 반도체 혁신벨트 구축 < 반도체산업 전략 > 최근 미국ㆍ일본ㆍ중국 등 경쟁국은 반도체 패권 확보를 위해 막대한 보조금, 세제ㆍ금융지원, 수출통제 등을 총동원하며, AI 시대 반도체 경쟁은 국가대항전 양상으로 전개되고 있다. 우리나라는 HBM(고대역폭메모리)을 생산하는 메모리 최강국(’24년 시장점유율 65.6%)으로서 AI 반도체 붐의 직접 수혜가 기대되나, 메모리에 집중된 산업구조로 인해 AI 확산과 함께 빠르게 성장하고 있는 시스템반도체ㆍ패키징 등 분야의 경쟁력 확보가 시급하다. 따라서, 팹리스ㆍ파운드리 등 시스템반도체 경쟁력 부족, 소부장 해외 의존, 우수 인력 부족 등의 위협 요인을 해소함으로써, AI 확산을 우리 반도체산업의 성장 기회로 활용하는 동시에 구조적 취약성을 보완하여 압도적인 경쟁우위를 확보할 필요가 있다.   비전 및 추진전략    ➊ AI 반도체 기술ㆍ생산 리더십 확보 경쟁국이 넘볼 수 없는 반도체 초격차 기술을 확보한다. (초격차 기술) HBM 이후 시장을 선도할 기술로 메모리 超초격차를 유지하고, AI 특화기술 분야는 新신격차를 창출한다. 절대적 강자가 없는 온디바이스 AI 반도체(NPU), PIM 등 AI 추론에 특화된 반도체에 정부 R&D를 집중 투자하고, 전력효율ㆍ피지컬 AI의 핵심부품인 화합물 반도체와 핵심 기술로 부상한 첨단 패키징(後후공정) 기술개발에도 지원을 확대*한다. * ▲(차세대 메모리) ’25~’32년, 2,159억원, ▲(AI특화반도체) ’25~’30년, 1조 2,676억원, ▲(화합물 반도체) ’25~’31년, 2,601억원, ▲(첨단 패키징) ’25~’31년, 3,606억원 (생산능력 확충) AI 시대에 필요한 생산능력을 적기에 확충하기 위해 구축 중인 반도체 클러스터*에 대한 지원은 차질 없이 이어간다. 기존 생산기반과의 연계, 전ㆍ후방 밸류체인 집적 등의 강점을 통해 글로벌 반도체 생산허브로 구축할 계획이다. 이를 위해 전력ㆍ용수 등 핵심 인프라는 국가가 책임지고 구축하고, 국비 등 공공부문의 지원을 강화한다. * ’47년까지 약 700조원 이상 투자, 반도체 생산 팹 10기 신설, ▲(용인 일반산단) 1호팹 착공(’25.2월) , ▲(용인 국가산단) 토지보상 공고(’25.6월) ➋ 시스템반도체 생태계 강화에 역량 총결집 우리가 취약한 시스템반도체 생태계를 대폭 강화한다. (한국형 팹리스-파운드리 생태계 구축) 우리 팹리스를 글로벌 수준으로 키우기 위해 수요기업이 앞에서 끌고 파운드리가 옆에서 밀착 지원하는 협업 생태계를 조성한다. 우선, 차량제어 MCUㆍ전력관리칩 등 미들테크(middle-tech) 반도체*의 국산화 지원을 통해 팹리스의 안정적인 수익 기반을 창출한다. 또한, 수요기업과 팹리스가 공동으로 온디바이스AI 기술개발ㆍ상용화하는 사업에 착수하고, 팹리스 대상의 공공펀드(국민성장펀드 활용)를 조성해 IPㆍ팹리스 간 전략적 협력에 투자한다. * MCU(Microcontroller Unit), PMIC(Power Management Integrated), 이미지 센서 등 미들테크 팹리스의 국내 제조 지원을 위해 민관 합동으로 국가 1호 ｢상생 파운드리｣*를 설립하고, 국내 팹리스 전용물량 할당, 시제품 제작 지원 등 상생 프로그램을 운영한다. 추가로, 수요를 뒷받침하기 위해, 국내 처음으로 국가안보 핵심 인프라(전력망ㆍ통신망ㆍ공공데이터센터 등)를 중심으로 공공기관의 국산 반도체 우선 구매 제도** 마련을 추진한다. * 4.5조원 규모의 12인치 40나노급 상생 파운드리를 민관 합동으로 구축 검토 ** ｢반도체 특별법｣에 ‘국가안보 인프라에 국산 반도체 우선 구매’ 조항 신설 추진 (국방반도체) 수입 의존도가 높은(99%) 국방반도체의 기술자립 프로젝트 출범을 통해 자주국방의 기틀을 마련한다. ▲방사청-산업부-과기부 등 관계부처 간 협업*을 통한 국방반도체 全전주기(소재-설계-공정-시스템) 기술개발, ▲공공 팹 중심의 초기 양산체계 구축과 ▲민간 파운드리 역량 확대를 추진한다. 내년 초 “국방반도체 국산화 및 생태계 조성방안”에서 구체적인 내용을 발표할 예정이다. * 대통령실(과학기술연구비서관) 주관 ‘국방반도체 발전 TF’ 추진 중(‘25.10월) ➌ K-반도체의 기초체력 소부장ㆍ인재 육성 반도체산업의 튼튼한 버팀목, 소부장ㆍ인재 육성을 강화한다. (공급망 구축) 핵심 첨단 소부장을 ASML의 노광장비*와 같이 세계 최고 수준으로 키우기 위해 ‘반도체 소부장 글로벌 No.1 프로젝트’를 추진한다. 기술ㆍ성장잠재력을 보유한 소부장 품목ㆍ기업을 대상으로 R&D 등을 전폭 지원한다. 국내 최초로 칩 제조기업과 연계한 소부장 양산 실증 테스트베드 ‘트리니티팹’을 금년에 출범하고, 신속 구축(’27년 개소)한다. ‘트리니티팹’은 향후 소자-소부장 기업 간 공동연구 거점(한국형 IMEC)으로 확대할 계획이다. * ASML : 네덜란드의 반도체 제조장비 기업으로, 세계에서 EUV 노광장비를 공급하는 유일한 기업으로 ‘24년 세계 점유율 1위 장비기업(21.1%, 매출 기준) (고급인력 양성) K-반도체 기초체력의 또 다른 축인 반도체 고급인력 양성도 본격 추진한다. 반도체 특성화대학원 및 반도체 아카데미를 2030년까지 단계적으로 확대*하고 특성화대학의 교육과정을 내실화하는 한편, 국내 첫 ｢반도체 대학원대학｣ 설립도 추진한다. 기업이 대학원대학의 설립ㆍ운영에 직접 참여하여, 반도체 밸류체인 전반(설계-SW-소자-소부장)에 걸쳐 석ㆍ박사를 양성(연간 300명 목표)할 계획이다. 지역별 반도체 아카데미ㆍ실증센터와 연계해 지방의 인력양성 거점을 구축한다. 또한, ‘Arm 스쿨’ 유치로 학생ㆍ재직자를 대상으로 한 통합 설계 교육을 운영(5년간 1,400명 양성)하고, 국내에 글로벌 선도기업(IPㆍEDAㆍ장비 등)의 연구거점을 유치해 글로벌 설계ㆍ연구 허브로 조성해 나갈 계획이다. * 반도체 특성화대학원(現 6개→‘30년 목표 10개), 아카데미(現 4개→’30년 목표 6개) ➍ 남부권 반도체 혁신벨트 구축 수도권에 집중된 반도체산업을 전국적 공간으로 확산한다. (지방투자 원칙) 향후 반도체 등 첨단산업 특화단지는 비수도권에 한하여 신규 지정한다. 수도권에서 멀어질수록 인프라ㆍ재정 등 우대지원을 강화한다. 대표적으로 지방 반도체 클러스터 내 연구인력을 대상으로 유연한 노동시간을 활성화한다. 반도체 소부장 기업의 설비투자ㆍ생산 등에 대한 투자지원금 지원비율 확대 등 재정적 지원도 검토한다. 아울러, 반도체 전략 투자 활성화를 위해 지방투자와 연계하여, 기업의 자본조달 방식 다양화를 추진한다. (남부권 혁신벨트) 광주(첨단 패키징), 부산(전력반도체), 구미(소재ㆍ부품)를 잇는 남부권 반도체 혁신벨트를 통해 새로운 반도체 생산거점의 기반을 닦는다. 광주는 글로벌 패키징 선도기업이 자리하고 AI 데이터센터 구축 등으로 신규 패키징 수요가 기대되는바, 앵커 기업과 연계해 소부장 기업이 반도체 패키징 허브도시를 구축할 수 있도록 지원한다. ｢첨단패키징 실증센터｣를 구축해 기업 R&D를 지원하는 한편, 기회발전특구나 재생에너지 자립도시 지정을 통한 인센티브 제공, 반도체 연합공대 구성 등을 통해 산-학-연 역량을 결집한다. 소자기업과 패키징기업 간 합작 패키징 팹도 추진한다. 부산은 전력반도체 소부장 특화단지를 중심으로, 인프라(8인치 SiC 실증팹 구축)를 확충하고, ｢가칭전력반도체지원단｣ 설립을 검토하는 한편, 신규 투자에 대한 패키지 지원(입지ㆍ판로ㆍR&D 등)을 통해 전력반도체 생태계를 육성한다. 구미는 반도체 첨단산업 특화단지를 중심으로, 반도체 소재ㆍ부품 기업에 R&D 및 사업화를 집중 지원하고, 소재ㆍ부품 시험평가센터 등 실증인프라 확충, 관내 대학 간 연합교육과 산학협력을 더욱 활성화한다. 반도체산업 전략에 담긴 사업의 규모와 내용은 재정당국과 협의해 확정할 예정이다.   Ⅰ. 추진 배경 ························································1 Ⅱ. 글로벌 반도체산업 지형 변화 ·····················2 Ⅲ. 우리 반도체산업의 현실 ································3 Ⅳ. 비전 및 추진전략 ·········································6 Ⅴ. 세부 추진과제 ···············································7 [1] AI 시대 반도체 기술･생산 리더십 확보 ········7  [2] 시스템반도체 생태계 강화에 역량 결집 ·······9  [3] K-반도체 기초체력 소부장･인재 육성 ········11  [4] 남부권 반도체 혁신벨트 구축 ·······················13 [참고] 대만 정부의 반도체 지원정책 ·····················16    

개발 및 공급 : 어바스 주요 특징 : 3D 형상과 요구조건을 기반으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 등 제조 공정 추천, 기계적 특성을 통계 레이어로 구조화하고 사용자 행동 데이터를 결합해 최적 소재 추천, 수행사 가중치를 기반으로 견적과 배분 시나리오 자동 산출 등   엠피니티(MPNITE)는 사용자가 업로드한 3D 형상 데이터를 기반으로, 제조 공정 추천, 스마트 레이어(smart layer) 기반 소재 추천, 수행사 가중치 기반 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 제공하는 제조 의사결정 지원 소프트웨어이다. 적용 분야는 3D 프린팅 중심의 시제품 제작 및 소량 생산, 공정 선택이 중요한 제조 외주 업무 전반이며, 공정 후보로 FDM, SLA, SLS, MJF, 등을 추천 대상으로 둔다.   엠피니티의 특징 엠피니티의 핵심은 ‘가능 여부 판정’ 수준을 넘어, 형상과 요구조건을 바탕으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 선택까지 연동한다는 점이다.     형상 분석 기반 공정 추천 3D 형상을 복셀(voxel), EDT, 기하학 피처로 분석해 두께 분포, 형상 복잡도, 부품 용도 특성까지 자동 판정 후 공정을 추천한다.     스마트 레이어 기반 소재 추천 8가지 기계적 특성을 7개 통계 레이어로 구조화한 스마트 레이어에 사용자 행동 데이터를 결합해 최적의 소재를 추천한다.   수행사 가중치 기반 동적 견적 및 배분 MOQ, 일정, 장비 유휴율과 변동성, 수행사 장비 및 소재 특성, 품질 이력, 마진 경쟁력 등을 가중치로 반영해 견적과 배분 시나리오를 자동 산출한다.   엠피니티의 구성 기술 신고서 기준 제품 구성은 네 개의 축으로 정리된다. 사용자 인터페이스 : 3D 도면 업로드, 실시간 뷰어, 견적서 및 분석 리포트 제공 분석 엔진(core) : 3D 파일 정규화, 복셀화 및 EDT 연산, 공정 적합성 판정 모듈 매칭 엔진 : 공정 및 소재 룰 데이터베이스, VPS(위험 조정) 및 정합성 스코어링 모듈 관리자 및 데이터베이스 : 공급사 프로파일, 소재 및 장비 라이브러리, 주문 및 로그 관리   엠피니티의 주요 기능 제품 소개(동작 흐름) 서비스 흐름은 ‘업로드 → 분석 → 후보 도출 → 공급사 랭킹 → 동적 견적 → 발주 및 학습’으로 설계된다. 특히 공급사 랭킹 단계에서 VPS와 설비 적합도를 평가하고, 견적 단계에서 실시간 유휴율을 반영해 최종 견적을 산출하는 점이 강조된다.     타 설루션과의 차이점 현재 타사의 설루션은 이전 데이터를 학습한 딥러닝 기반 실시간 설계 분석을 통하여 자사가 보유한 장비의 역량에 맞는 공정과 소재를 지원 하는 방식으로 ‘자사 장비 중심’의 제작 서비스를 지원하는 온라인 제조 서비스에 초점을 맞추고 있다. 반면 엠피니티는 ‘제조 의사결정 지원 엔진의 통합’ 자체가 차별 포인트로 정리된다. 형상 분석 기반 AI를 통하여 이 형상에 어떤 공정이 적합한지를 추천한다. 스마트 레이어 기반 정적 데이터시트와 사용자 행동 학습에 기반한 알고리즘으로 소재를 추천한다. 수행사 가중치, 장비 유휴율 등을 반영한 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 자동화한다. 이상의 세 가지가 현재까지의 온라인 제조 설루션과의 핵심 차이점이다.   향후 계획 및 지원 전략 학습 고도화 : 주문 결과와 사용자 선택 데이터를 다시 AI 학습에 반영하는 루프를 강화해 추천 정확도와 납기 신뢰도를 높이는 방향 공정 및 소재 라이브러리 확장 : 공정 및 소재 후보군 자동 도출 단계의 폭을 넓혀 적용 산업군을 확대 수행사 네트워크 확대 : 수행사 가중치 모델에 품질 이력과 납기, 부하율 등 운영 데이터를 더 촘촘히 반영   주요 고객 제품 개발 및 R&D 조직, 시제품을 반복 제작하는 기업 및 연구소 3D 데이터는 있으나 공정 및 소재 선택 경험이 부족한 비전문 사용자(스타트업, 개인 개발자 포함) 외주 제작을 운영하는 구매 및 생산관리 담당자(견적 비교, 납기 리스크 관리 수요) 제조 수행사(유휴 장비 활용, 물량 배분을 통한 가동률 개선 수요)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   캐드앤그래픽스가 2025년 12월로 창간 32주년을 맞아 신년 특집방송을 마련했다. 디지털지식연구소 조형식 대표 사회로 1월 12일 진행된 줌 방송에서는 CNG TV 기획 및 진행을 맡고 있는 전문 위원들(강태욱, 류용효, 최성권)과 함께 생성형 AI가 산업에 미친 영향과 스마트 제조, 건축, 제품디자인과 3D프린팅 등 2025년 엔지니어링 업계의 트렌드를 정리하고, 2026년을 전망하는 이야기를 나눴다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   건설 산업 : AI 에이전트와 데이터 중심의 스마트 시공으로의 진화 건설 분야의 기술 혁신을 이야기한 한국건설기술연구원의 강태욱 전문위원은 2025년의 혼란을 뒤로 하고 2026년 건설업계가 직면할 새로운 기술적 지평을 제시했다. 그는 2025년 건설업계가 공급망의 디커플링과 원자재 가격 상승, 그리고 심각한 숙련공 부족 현상으로 인해 전례 없는 위기를 겪었다고 이야기했다. 특히 중대재해법과 관련된 안전 리스크 관리가 업계의 사활을 결정짓는 핵심 요소가 되었다. 강 위원은 이러한 위기 극복의 해답으로 AI 에이전트의 현장 도입을 강조했다. 그는 “AI를 사용하지 않으면 요즘에는 바보가 된다는 느낌도 든다”며, “생산성 자체가 워낙 차이가 나다 보니 이제는 본격적인 AI 에이전트 시대로 변해가고 있다”고 진단했다. 특히 과거의 디지털 트윈이 단순히 데이터를 시각화하는 수준이었다면, 2026년의 스마트 건설은 AI가 수많은 센서 데이터와 LMM(대형 멀티모달 모델)을 결합해 실시간으로 현장의 위험을 예측하고 해법을 제시하는 단계에 이를 것으로 보인다고 전했다. 강 위원은 이에 대해 “사용자가 궁금한 것을 모델에 물으면 예전에는 수동으로 필터링해서 확인해야 했지만, 이제는 AI 에이전트가 LMM과 엮여서 원하는 대답을 즉석에서 해주는 방식으로 발전하고 있다”면서, 데이터 기반의 의사 결정 시스템이 건설 현장의 표준이 될 것임을 예고했다.   ▲ 2026년 AI와 결합한 건설 분야의 혁신   제조 IT : 클라우드 기반의 AX 혁신과 사람 중심의 엔지니어링 제조 IT 및 스마트 엔지니어링 분야를 소개한 디원 류용효 상무는 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환) 시대로 진입하는 제조 기업의 생존 전략에 대해 발표했다. 류 상무는 현재 글로벌 제조 설루션 시장이 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 중심으로 급격히 재편되고 있으며, 이를 통해 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘지능형 비서’로서 설계와 생산 전반에 깊숙이 관여하고 있다고 분석했다. 그는 특히 국내 기업들이 AI 혁신에 성공하기 위해서는 인프라의 근본적인 변화가 선행되어야 함을 지적하며, “우리 기업이 정말 AI를 위해서 혁신을 해야 되겠다고 한다면 제일 먼저 클라우드를 깔아야 한다는 것이 2026년에 고려해야 할 가장 큰 이정표”라고 역설했다. 이는 데이터의 파편화를 막고 AI가 학습할 수 있는 통합된 환경을 구축하는 것이 AX 시대의 핵심이라는 뜻이다. 한편 류 상무는 기술 만능주의에 대한 경계도 늦추지 않아야 한다고 짚었다. 그는 기술의 화려함보다 중요한 것은 결국 현장의 업무 효율을 높이는 실질적인 가치라는 점을 분명히 했다. 그는 “AI 기술에 너무 포커스하기보다는 사람이 어떻게 일을 하는 데 도움을 주는가 하는 쪽으로 기술의 방향이 맞춰지고 있다”고 언급하며 인간과 AI의 조화로운 협업 모델을 강조했다.   ▲ 미래의 엔지니어링은 어떻게 변화할 것인가?   적층제조 : 3D 프린팅의 양산 체제 돌입과 피지컬 AI의 결합 적층제조(AM) 및 디자인 분야를 소개한 홍익대 최성권 교수는 3D 프린팅이 더 이상 시제품 제작에 머무는 기술이 아니라는 점을 강조하며 산업 지형의 변화를 설명했다. 30년 이상의 역사를 가진 3D 프린팅 기술은 이제 항공우주, 국방, 의료 분야에서 최종 부품을 직접 생산하는 양산 체제로 완전히 진입했으며, 특히 파트 통합과 경량화 기술인 DfAM(적층제조를 위한 설계)의 발전이 이를 가속화하고 있다. 최 교수는 “3D 프린팅 산업은 시제품 제작에서 최종 부품 양산이라는 개념으로 체제가 완전히 변했으며, 이제는 과도기를 지나 대량 생산도 가능한 단계에 이르렀다”고 보았다. 특히 2026년에는 AI가 소프트웨어 밖으로 나와 물리적 실체와 결합하는 ‘피지컬 AI’ 트렌드가 3D 프린팅과 강력한 시너지를 낼 것으로 전망된다. 휴머노이드 로봇이나 맞춤형 스마트 가전의 폭발적인 수요는 복잡한 형상을 빠르게 제작할 수 있는 3D 프린팅 기술 없이는 실현 불가능하기 때문이다. 최 교수는 “피지컬 AI 시대는 3D 프린팅이 그 잠재력을 다시 세상에 내놓는 시기가 될 것이며, 가상 세계의 혁신이 실제 물리적인 제품으로 구현되는 시점에 새로운 비즈니스 포인트가 있다”고 설명하며, 적층제조가 미래 제조 산업의 핵심 인프라로 자리 잡았음을 강조했다.   ▲ 엔지니어링 업계 트렌드와 AX 시대 2026 전망   AI를 통한 조직의 변화와 ‘실행’의 시대로 이번 방송을 마무리하며 조형식 대표는 각 분야별 전문가들의 논의를 종합하고 엔지니어링 업계가 가져야 할 태도에 대해 제언했다. 조 대표는 AI가 단순히 인간의 일자리를 뺏는 위협이 아니라, 조직의 구조를 효율적으로 재편하고 인간의 통찰력을 극대화할 수 있는 기회라는 점을 분명히 했다. 그는 특히 그동안의 AI 탐색과 학습 기간을 거쳐 이제는 실질적인 성과를 내야 하는 시점임을 강조하며, “올해는 몇 년 동안 배운 AI 지식에서 ‘Learn(배우다)’의 ‘L’을 떼버리고 ‘Earn(벌다)’의 시대로 가야 한다”는 메시지를 던졌다. 즉, AI를 통해 기업의 가치를 높이고 실제적인 수익을 창출하는 실행력이 2026년 엔지니어에게 가장 필요한 역량이라는 것이다. 끝으로 조 대표는 AI는 확률적으로 답을 내놓을 뿐 맥락(context)을 완벽히 이해하지 못하기 때문에, 파편화된 지식을 하나로 관통하는 ‘디지털 스레드(digital thread)’를 구축하고 이를 관리하는 인간 전문가의 경험과 지혜가 AX 시대에 더욱 값진 자산이 될 것이라고 정리하며 방송을 마쳤다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스를 인수한 시높시스는 1월 6일부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 CES 2026에서 AI 기반 및 가상화 기술을 활용한 자동차 엔지니어링 설루션을 선보이며, 소프트웨어 중심 자동차(Software-Defined Vehicle, SDV) 개발 가속을 위한 다양한 적용 사례와 협업 성과를 공개했다.   시높시스는 이번 CES에서 차량 전자 및 소프트웨어 개발 전 과정을 가상화함으로써, 개발 복잡성과 비용을 줄이는 동시에 시스템 성능과 신뢰성을 사전에 예측 및 검증할 수 있는 통합 엔지니어링 환경을 소개한다. 지능형 시스템 수준 시뮬레이션부터 반도체 설계에 이르기까지 연결된  워크플로를 통해 물리적 시제품 제작 비용을 절감하고, 개발 주기 단축을 지원하는 것이 핵심이다. 자동차 산업에서 수익성과 경쟁력은 점차 소프트웨어에 의해 좌우되고 있으며, 전동화·자율주행·지속 가능성 과제를 동시에 해결해야 하는 완성차 제조사(OEM)와 부품사에게 R&D 효율은 핵심 차별화 요소로 떠오르고 있다. 시높시스는 “차량 전자 시스템의 설계, 통합, 시험, 검증을 가상화함으로써 개발 비용을 20~60% 절감하고 시장 출시 속도를 가속할 수 있도록 지원한다”면서, “이러한 소프트웨어 우선 접근 방식은 커넥티드 서비스, 무선 소프트웨어 업데이트(OTA), 차량 수명 주기 기반 서비스 등 새로운 수익 모델을 창출로 이어진다”고 소개했다.     특히, 시높시스는 국제자동차연맹(FIA)과 협력해 포뮬러 단좌식 레이싱 차량의 안전 기준 고도화를 지원한다. 예측 정확도가 높은 디지털 인체 모델과 첨단 설계 최적화 기술을 활용해 수천 개의 파라미터를 분석함으로써, 모터스포츠 분야의 차세대 안전 혁신을 추진할 계획이다. 또한 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)에는 삼성전자 아이소셀 오토 1H1(ISOCELL Auto 1H1) 차량용 이미지 센서가 새롭게 포함돼, 실제 주행 환경을 반영한 고정밀 센서 시뮬레이션이 가능해졌다. 이를 통해 완성차 제조사(OEM)와 부품사는 하드웨어 제작 이전 단계에서 센서 성능을 검증하고 설계에 직접 반영할 수 있다. 삼성전자의 시스템 LSI 센서 사업팀장인 이해창 부사장은 “삼성은 첨단 이미징 기술을 통해 자동차 시스템이 더 높은 안전성과 지능을 제공하는 미래를 그리고 있다”면서, “삼성 아이오셀 오토 1H1을 앤시스 AV엑셀러레이트 센서에 통합함으로써, 완성차 제조사와 부품사가 하드웨어 통합 이전 단계에서 실제 주행 환경을 예측 정확도로 가상 체험할 수 있도록 했다. 이번 협력은 자율주행 차량 개발을 가속하고 리스크를 줄이며, 더 스마트하고 안전한 모빌리티 생태계를 구축하는 중요한 진전”이라고 말했다.   한편, 시높시스는 SDV 개발을 가속하기 위해 전자 디지털 트윈을 구현하는 가상화 설루션과 함께, 레이더 기반 인지 기술 기업 아브로보틱스(Arbe Robotics), 독일 완성차 제조사 아우디 등 자동차 생태계 전반의 파트너들과 협력한 사례도 소개한다. 또한 시높시스 버추얼라이저 개발 키트(VDK)를 활용하면 실리콘 출시 수개월 전부터 SoC 가상 프로토타입 기반 소프트웨어 개발이 가능하며, 실리콘 확보 후 수일 내 전체 시스템 구동을 구현할 수 있다. 이를 통해 차량 출시 시점을 최대 12개월까지 앞당길 수 있다고 전했다. 아우디의 제프리 부코(Geoffrey Bouquot) CTO는 “아우디는 고객을 개발의 중심에 두고 차량 내 경험을 진화시키고 있다”면서, “가상화 기법을 통해 개발 초기 단계부터 이러한 목표를 반영할 수 있다. 시높시스의 시뮬레이션 설루션을 활용해 AI 기반 모델로 설계 탐색을 가속하고, 프로그램 전반에 걸쳐 가상 검증을 확장함으로써 물리적 시제품을 줄이고 개발 주기를 단축하는 동시에 더 높은 신뢰성과 고객 가치를 확보하고 있다”고 밝혔다.   시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “AI와 소프트웨어 중심 차량의 확산으로 자동차 엔지니어링 환경은 더욱 복잡해지고 있으며, 동시에 개발 속도와 안전성에 대한 요구도 커지고 있다”면서, “시높시스는 설계부터 통합, 검증에 이르는 전 과정을 가상화하는 엔지니어링 설루션을 통해 고객이 개발 효율을 높이고 비용과 리스크를 줄이면서 차세대 성능과 안전 기준을 충족할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 기계/제조 분야에 특화된 올인원 설루션인 ZW3D에 통합된 CAE 소프트웨어, 구조/유체/전자기장 해석 등 다양한 전문 해석 도구 제공. 설계 환경에서 직관적이며 빠른 검증 과정과 데이터 일관성을 통해 제품 개발 과정의 시간 단축과 품질 향상을 실현 공급 : ZWCAD KOREA   해석 전문가를 위한 ZWSIM 해석 플랫폼 ZWSOFT의 ZWSIM은 여러 산업 분야의 문제를 해결하기 위해 개발된 통합 CAE 시뮬레이션 플랫폼이다. ZWSIM은 엔지니어가 제품 개발 초기 단계에서 가상 시뮬레이션을 통해 성능을 예측하고, 잠재적인 결함을 파악하여 설계를 최적화할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발 기간을 단축하고, 시제품 제작 비용을 절감하며, 제품의 전반적인 품질과 신뢰성을 향상시키는 전문 프로그램이다. 초기에는 구조 해석 설루션인 ‘ZWSIM Structural’로 시작했으나, ZWSIM의 포트폴리오를 지속적으로 확장하여 유체(fluid), 음향(acoustics), 광학(optics) 등 더욱 광범위한 물리 영역을 포괄할 수 있는 다중 물리(multiphysics) 해석 플랫폼으로 발전하고 있다. 이는 단일 현상뿐만 아니라 여러 물리적 요인이 복합적으로 작용하는 복잡한 문제를 하나의 플랫폼에서 해결할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.      제품 개발 과정에 필수인 CAE 도구, ZW3D에 통합 복잡한 제품 개발을 지속적으로 영위하는 기업은 3D 모델링을 설계하는 업무보다 그 이후 과정에 더 많은 시간을 투자할 수 밖에 없다. 제작 단계에서 설계 수정이 반영되면서 3D 데이터의 연속성은 필수이기 때문에 2D 도면과 3D 모델링은 연관성이 있고, 구조적 안전성과 열/피로 같은 현실 조건을 설계 단계에서 미리 점검해야 한다. 이러한 문제를 해결하고자 전문 해석자를 위한 ZWSIM 브랜드의 CAE 플랫폼에서 다져 온 역량을 바탕으로, ZW3D 플랫폼에 구조와 유동 해석 소프트웨어를 단계적으로 통합하여 제품 개발의 전 과정을 실현하도록 통합 출시했다.  3D CAD에 통합된 CAE 기능을 통해 설계 환경에서 3D 데이터를 불러온 후, 해석을 위한 모델 전처리 작업과 하중 및 구속조건을 정의하고, 결과를 확인한 뒤 설계 수정을 통해 재검증하는 프로세스를 지원한다. 특히 경향성 파악을 위해 메시 작업도 간결하게 처리할 수 있기 때문에 설계자가 직접 반복 검증을 주도할 수 있게 된다. 여기에 형상 이력과 결과 이력을 함께 축적하면, 변경 사유와 판단 근거가 한 줄기로 이어져 각 제품별 품질 회고가 쉬워진다.    Structural & Flow에서 지원하는 해석의 범위 실무에서 자주 받는 질문은 정형화되어 있다. ‘이 형상이 버틸 수 있는가’, ‘고유 진동수는 어디에 걸리는가’, ‘열 변형이 생기면 체결부는 안전한가’, ‘반복 하중에서 수명은 어떠한가’와 같은 질문이다. ZW3D Structural(ZW3D 스트럭처럴)은 이러한 질문을 정면으로 다룬다. 선형/비선형을 포함한 정적 구조 해석, 고유진동수와 모드를 구하는 모달 해석, 정상/과도 조건의 열전달 해석, 시간 응답을 보는 암시적(implicit) 동역학, 낙하/충격 같은 고변형에 적합한 명시적(explicit) 동역학, 그리고 피로 해석까지 설계 단계에서 필요한 줄기를 폭넓게 지원한다. 피로는 상수/가변/조화/시간 단계/랜덤 진동 등 다양한 케이스를 포괄해 전장/가전/장비처럼 반복 하중이 일상적인 제품에 유용하다. 하중과 구속을 절차대로 적용하는 멀티스텝 해석을 통해 실제 시험 절차를 시뮬레이션에 그대로 옮길 수 있다. 또한 실무에서 자주 쓰는 기능이 빠지지 않고 배치되어 있다는 점이 중요하다. 좌굴, 볼트 프리텐션, 접촉 마찰, 과도 열 등 튜토리얼 성격의 자료가 함께 제공되어 해석 도입의 기초를 마련하는 데 도움이 된다. 여기에 결과 리포트 자동화 기능을 결합하면 스냅샷, 형상 상태, 경계 조건을 일관된 양식으로 남길 수 있어 검토 회의가 간결해진다. 한편 구조해석만으로 해결하기 어려운 냉각, 유동, 온도장 같은 복합적인 문제 영역을 검증하기 위한 설루션인 유동 해석 소프트웨어 ZW3D Flow(ZW3D 플로)를 지원한다.      1974년 영국의 브라이언 스폴딩(Brian Spalding) 교수에 의해 설립된 컨설팅 및 소프트웨어 기업인 CHAM(Concentration, Heat And Momentum) Limited에서 개발한 전산유체역학 분야의 범용 CFD 소프트웨어 피닉스(PHOENICS)를 2023년에 ZW 제품군의 포트폴리오로 추가하면서, ZWSIM Flow를 출시했다.      이를 ZW3D에 네이티브로 통합하여 설계 모델과 동일한 좌표/단위/형상 상태에서 유동과 열을 바로 계산하고, 그 결과를 구조 해석으로 자연스럽게 넘길 수 있게 했다. 예를 들어, 팬 위치나 덕트 단면을 바꾸며 온도 분포가 어떻게 달라지는지, 그 변화가 체결부 응력과 변형에 어떤 영향을 주는지를 한 자리에서 추적할 수 있다. 형상/유동/열/구조의 연계가 끊김 없이 돌아가므로 설계 의도 변화가 결과에 미치는 경향을 빠르게 파악할 수 있다. 초기 콘셉트 단계에서는 단순화한 경계 조건으로 빠른 비교를, 상세 설계 단계에서는 실제 재질/접촉/제약을 반영해 정밀 계산을 수행하는 식의 단계적 접근이 유효하다.   설계자가 주도하는 구조적 실무형 접근 자동차 계기판의 광원 백패널을 예로 들 수 있다.  한여름 갇힘 조건을 가정해 내부 발열과 냉각 조건으로 온도 상승을 해석한다. 결과를 바탕으로 열팽창과 응력 집중을 확인하고 필요 시 체결부 인근의 리브/보스 형태를 조정한다. 수정 모델을 기준으로 속도 변화와 노면 조건을 반영해 모달 해석을 수행하고 취약 주파수 대역을 파악한다. 수명/피로 분석으로 국부 설계 변경의 효과를 검증한다. 사고 시나리오에 따른 충돌 하중을 대입해 최종 설계 사양을 확정한다.     이 모든 과정이 ZW3D의 단일 환경에서 수행된다. 추가 프로그램 없이 설계/해석 평가/설계 변경/재검증까지 같은 문맥에서 진행되므로, 현업에서 빈번한 히스토리 단절과 모델 호환 문제에서 자유로울 수 있다. 팀 협업에서는 동일 모델을 공유하며 검토 내역을 일관되게 축적할 수 있어 관리 효율이 높아진다.   메시 전략과 요소 선택의 체계화 메시는 수렴성과 정확도를 동시에 좌우한다. 곡률 기반 세분화, 접촉부 국부 정렬, 두께 대비 요소 크기 규칙 같은 기본 원칙을 지키면 불필요한 자유도 증가를 피하면서 신뢰 가능한 결과를 얻을 수 있다. 얇은 판/셸 구조는 셸 요소와 두께 오프셋을, 두꺼운 실체는 솔리드 요소와 적절한 적분점을 적용하는 식으로 형상/요소 대응을 표준화하면 셋업 편차가 줄어든다. 초기 단계에서는 자동 메시로 빠르게 경향을 보고, 핵심 부품만 지역 정렬로 보완하는 혼합 전략이 생산적이다.     접촉과 비선형, 수렴성을 높이는 쉬운 해법 해석 난이도는 대개 접촉, 대변형, 재료 비선형에서 결정된다. ZW3D Structural은 이 영역의 수렴을 안정화하기 위해 여러 솔버 선택지를 제공한다. 복잡한 이론을 일일이 지정하지 않아도 자동 해법 선택으로 고유치 계산, 대형 시스템을 위한 해법, 점진적 반복법 등을 상황에 맞게 배치한다. 메시 품질 관리, 접촉 정의, 하중 단계 설계가 함께 맞물리면 설계/해석 반복 속도가 체감될 만큼 빨라진다. 동시에 해석이 ZW3D 커널을 직접 참조하기 때문에 보강 리브 위치 조정이나 두께/재질 변경 같은 수정이 포맷 변환이나 재메시 없이 이어진다. 미세한 차이로 인한 불필요한 잡음을 줄이고 의사결정의 신뢰도를 높일 수 있다. 접촉 안정화를 위한 마찰 계수 스윕, 하중 단계 분할, 요소 품질 검사 같은 절차를 체크리스트로 상시화하면 재작업률을 낮출 수 있다.      다양한 결과 분석 방식과 자동 리포트 해석은 수치만 맞는다고 끝이 아니다. 시험치와의 상호 검증, 경계 조건 민감도, 메시 독립성 검토를 기본 절차로 포함해야 한다. ZW3D Structural에서는 결과 필터, 절단면, 등가응력/주응력 뷰, 변형 과장 보기 등을 일관된 뷰포트로 저장해 재사용할 수 있다. 표준 리포트 서식을 팀에서 공유하면 프로젝트 간 비교가 수월해지고, 승인 사이클이 짧아진다. 색상 범례와 최대/최소 위치, 안전계수 표기를 통일하면 커뮤니케이션 오류가 줄어든다.   해석의 대중화를 향해 : Easy/Affordable/Powerful 지더블유캐드코리아는 해석 제품에서 쉬운 사용성(Easy), 합리적 가격(Affordable), 현업 검토를 통과하는 결과 품질(Powerful)을 일관되게 강조해 왔다. 설계자가 평소 쓰는 도구 안에서 해석을 습관처럼 돌리고, 필요할 때만 전문 해석 팀이나 외부 툴로 심화하는 구조가 더 합리적이라는 관점을 제시했다. 중소 규모 개발 팀일수록 이 균형이 일정과 완성도를 좌우한다. 도입 장벽이 낮을수록 반복은 빨라지고, 반복이 빨라질수록 판단의 질은 높아진다. 교육은 기능 나열보다 실제 부품을 활용한 반복 실습이 효과적이며, 한두 개의 대표 제품군을 선정해 표준 조건과 리포트 양식을 먼저 고정하는 방식이 안정적이다.    ‘기능 수’보다 체감되는 실무 가치 중심 전문 해석자에게는 기능의 세목이 중요할 수 있으나, 일반 설계자에게 더 중요한 것은 폭넓은 범위를 범용적으로 다룰 수 있는가이다. 정적/모달/열/동역학/피로, 그리고 접촉/비선형/단계 해석이 하나의 지도처럼 이어지고, 메시 품질, 결과 가시화와 리포트, 적절한 해법과 수렴 옵션 등 실무형 도구가 설계 품질 향상으로 곧바로 체감되도록 구성했다. 기계적 조작의 부담을 줄이고 설계 의도를 중심에 둔 빠른 가설/검증/수정 루틴을 장착하는 데 초점을 맞췄다. 도입 이후에는 파일 전송과 포맷 변환에 소요되던 시간을 줄이고, 그 시간을 설계 대안 탐색과 리스크 선제 차단에 재투자하는 선순환을 만드는 것이 핵심이다.   통합형 CAD/CAE/CAM 설루션을 통해 기대하는 지점 ZW3D Structural & Flow 제품이 겨냥하는 핵심은 빠른 반복과 데이터 일관성이다. ZWSIM이 축적한 신뢰를 바탕으로 설계자에게 한 화면에서 닫히는 검증 루프를 제공한다. 유동과 구조를 오가며 현실에 가까운 하중 시나리오를 초기부터 반영하고, 그 결과를 도면과 가공까지 끌고 가는 흐름을 정착시킨다.이 흐름이 자리잡을수록 설계 팀은 비용과 시간을 낮추면서 판단의 질을 끌어올릴 수 있다. 현장에서도 해석이 특별한 이벤트가 아니라 매일의 루틴으로 자리 잡을 때 제품 품질과 실행 속도가 함께 높아진다. ZW3D에 추가된 CAE 제품군들은 그 지점을 향해 설계/해석/제조를 단단히 엮는 역할을 수행한다. 결국 중요한 것은 도구 자체가 아니라 팀이 동일한 모델과 동일한 근거로 더 빠르게 합의에 이르는 역량이며, ZW3D 통합 해석 환경은 바로 그 역량을 키우는 기반이 된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송CNG TV 지상 중계   CAE와 AI의 융합, 디지털 트윈, 가상 제품 개발(VPD), 그리고 EDA(전자 설계 자동화) 설루션과의 통합이 제조 엔지니어링 업계의 핵심 화두로 떠오르고 있다. 10월 20일 진행된 CNG TV 방송은 오는 11월 7일 수원컨벤션센터에서 개최되는 ‘CAE 컨퍼런스 2025’의 프리뷰 세션으로, CAE의 현재와 미래 방향을 조명하고 AI가 주도하는 시뮬레이션 기술 변화와 산업 적용 사례를 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 태성에스엔이 김지원 이사, 한국기계연구원 DX전략연구단 박종원 단장   단품에서 시스템까지 : 시뮬레이션의 역할 확장 제조 개발 프로세스는 이제 콘셉트 설계 → 해석(시뮬레이션) → 1차 시제품 제작의 형태로 재편되었다. 시뮬레이션은 개발 초기 단계에서 잠재적인 문제를 선제적으로 파악하고 해결하는 핵심 과정으로 자리 잡았다. 과거에는 부품 단위 해석에 머물렀지만, 최근에는 모듈·PCB·열·전자기 등 물리적 상호작용을 함께 고려하는 시스템 통합 시뮬레이션으로 확대되고 있다. 예를 들어, 5G 스마트폰은 부품 단위로는 문제가 없더라도, 안테나의 빔포밍이 PCB 신호에 간섭을 주는 현상이 발생한다. 이 때문에 개발 단계부터 전체 시스템 관점에서의 시뮬레이션 검증이 필수가 되었다. 또한 HBM 인터포저 라우팅과 같이 복잡도가 높은 설계는 사람의 직관만으로 해결하기 어려워, 전용 최적화 툴과 CAE의 결합이 필수적이다. 최근에는 ROM(차수 감소 모델)이나 POD(고유직교분해) 기술을 통해 무거운 3D 해석을 경량화하여 수개월 걸리던 분석을 수시간 내에 완료할 수 있게 되었다. 태성에스엔이 김지원 이사는 “부품을 잘 만드는 것보다, 합쳐졌을 때의 행동을 예측하는 능력이 진짜 경쟁력”이라며, “CAE는 더 이상 옵션이 아니라 시스템 개발의 중심”이라고 강조했다.   설계부터 유동·구조해석까지 한 번에 한국기계연구원(KIMM)은 중소·중견 제조기업의 디지털 전환(DX)을 지원하기 위해 오픈소스 기반 시뮬레이션 플랫폼 ‘KIMM Cyber Lab’을 개발, 무료로 제공하고 있다. 상용 CAE 소프트웨어의 높은 비용 부담을 해소하고, 제품 설계부터 해석·시뮬레이션까지 통합 지원함으로써 제조 현장의 DX를 실질적으로 뒷받침한다.  KIMM Cyber Lab은 KIMM-CAD, Structure, Flow, CAM, Motion, Sys 등 6종의 오픈소스 소프트웨어 구성되어 있다. 설계 자동화, 구조·유동 해석, CNC 가공, 다물체 동역학 등 다양한 기능을 통합했으며, 상용 설루션과 비교 검증을 통해 신뢰성을 확보했다. 특히 구조해석 모듈(KIMM-Structure)은 아바쿠스와 유사한 정확도를 보였고, 유동해석 모듈(KIMM-Flow)은 오픈폼(OpenFOAM) 기반 윈도우 버전으로 사용자 접근성을 높였다.  KIMM은 이 기술을 자율주행 시뮬레이터 개발에도 확장해, 아이오닉5 모델 기반의 코시뮬레이션(co-simulation)과 AI 주행 인식 기능(YOLOv8)을 구현했다. 최근에는 “볼 베어링 6001을 설계해줘”와 같은 명령만으로 3D 도면을 자동 생성하는 AI 에이전트 설계 자동화 기술을 공개하며, CAD–CAE 연계 설계의 새 가능성을 제시했다. 한국기계연구원 박종원 단장은 “KIMM Cyber Lab은 중소기업이 합리적인 비용으로 시뮬레이션 기술을 활용할 수 있는 길을 열었다”며, “AI 기반 설계 자동화로 제조업의 디지털 혁신을 가속하겠다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

IBM은 자사의 메인프레임 시스템 IBM z17 및 IBM 리눅스원 5(IBM LinuxONE 5)에 적용 가능한 인공지능(AI) 가속기 ‘스파이어 엑셀러레이터(Spyre Accelerator)’를 정식 출시한다고 밝혔다. 스파이어 엑셀러레이터는 생성형 및 에이전트 기반 AI 업무를 지원하는 빠른 추론 기능을 제공하며, 핵심 업무의 보안과 복원력을 최우선으로 고려해 설계되었다. 12월 초부터는 파워11(Power11) 서버용 제품도 제공될 예정이다. 오늘날 IT 환경은 기존의 논리 기반 업무 흐름에서 에이전트 기반 AI 추론 중심으로 전환되고 있으며, AI 에이전트는 저지연(low-latency) 추론과 실시간 시스템 반응성을 요구한다. 기업은 처리량의 저하없이 가장 까다로운 엔터프라이즈 업무와 AI 모델을 동시에 처리할 수 있는 메인프레임과 서버 인프라를 필요로 한다. IBM은 이러한 수요에 대응하기 위해서 생성형 및 에이전트 기반 AI를 지원하면서도 핵심 데이터, 거래, 애플리케이션의 보안과 복원력을 유지할 수 있는 AI 추론 전용 하드웨어가 필수적이라고 판단했다. 스파이어 엑셀러레이터는 기업이 중요한 데이터를 사내 시스템(온프레미스, on-premise) 내에서 안전하게 관리할 수 있도록 설계되었으며, 운영 효율성과 에너지 절감 효과도 함께 제공한다.     스파이어 엑셀러레이터는 IBM 리서치 AI 하드웨어 센터의 혁신 기술과 IBM 인프라 사업부의 개발 역량이 결합된 결과물이다. 시제품으로 개발된 이후 IBM 요크타운 하이츠 연구소의 클러스터 구축과 올버니대학교 산하 ‘신흥 인공지능 시스템 센터(Center for Emerging Artificial Intelligence Systems)’와의 협업을 통해 빠른 반복 개발 과정을 거쳐 완성도를 높였다. 이렇게 기술적 완성도를 높여 온 시제품 칩은 현재는 IBM Z, 리눅스원, 파워 시스템에 적용 가능한 기업용 제품으로 진화했다. 현재 스파이어 엑셀러레이터는 32개의 개별 가속 코어와 256억 개의 트랜지스터를 탑재한 상용 시스템온칩(SoC, system-on-a-chip) 형태로 완성되었다. 5나노미터 공정 기술을 기반으로 제작된 각 제품은 75와트(Watt) PCIe 카드에 장착되며, IBM Z 및 리눅스원 시스템에는 최대 48개, IBM 파워 시스템에는 최대 16개까지 클러스터 구성이 가능하다. IBM 고객들은 스파이어 엑셀러레이터를 통해 빠르고 안전한 처리 성능과 사내 시스템 기반의 AI 가속 기능을 활용할 수 있다. 이는 기업이 IBM Z, 리눅스원, 파워 시스템 상에서 데이터를 안전하게 유지하면서도 AI를 대규모로 적용할 수 있게 되었음을 의미한다. 특히, IBM Z 및 리눅스원 시스템에서는 텔럼 II(Telum II) 프로세서와 함께 사용되어 보안성, 저지연성, 높은 거래 처리 성능을 제공한다. 이를 통해 고도화된 사기 탐지, 유통 자동화 등 예측 기반 업무에 다중 AI 모델을 적용할 수 있다. IBM 파워 기반 서버에서는 AI 서비스 카탈로그를 통해 기업 업무 흐름에 맞춘 종합적인 AI 활용이 가능하다. 고객은 해당 서비스를 한 번의 클릭으로 설치할 수 있으며, 온칩 가속기(MMA)와 결합된 파워용 스파이어 엑셀러레이터는 생성형 AI를 위한 데이터 변환을 가속화해 심층적인 프로세스 통합을 위한 높은 처리량을 제공한다. 또한 128개 토큰 길이의 프롬프트 입력을 지원하며, 이를 통해 시간당 800만 건 이상의 대규모 문서를 지식 베이스에 통합할 수 있다. 이러한 성능은 IBM의 소프트웨어 스택, 보안성, 확장성, 에너지 효율성과 결합되어, 기업이 생성형 AI 프레임워크를 기존 업무에 통합해 나가는 여정을 효과적으로 지원한다. IBM 인프라 사업부 최고운영책임자(COO)이자 시스템즈 사업부 총괄 배리 베이커(Barry Baker) 사장은 “스파이어 엑셀러레이터를 통해 IBM 시스템은 생성형 및 에이전트 기반 AI를 포함한 다중 모델 AI를 지원할 수 있는 역량을 갖추게 됐다. 이 기술 혁신은 고객이 AI 기반 핵심 업무를 보안성과 복원력, 효율성을 저해하지 않고 확장할 수 있도록 돕는 동시에, 기업 데이터의 가치를 효과적으로 끌어낼 수 있도록 지원한다”고 말했다. IBM 반도체 및 하이브리드 클라우드 부문 무케시 카레(Mukesh Khare) 부사장은 “IBM은 2019년 AI 리서치 하드웨어 센터를 설립해, 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 본격적으로 확산되기 이전부터 AI의 연산 수요 증가에 대응해 왔다. 최근 고도화된 AI 역량에 대한 수요가 높아지는 가운데, 해당 센터에서 개발된 첫 번째 칩이 상용화 단계에 진입해 자랑스럽다”면서, “이번 스파이어 칩의 정식 출시로 IBM 메인프레임 및 서버 고객에게 향상된 성능과 생산성을 제공할 수 있게 되었다”고 설명했다.