앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 앤시스 아쿠아(Ansys Aqwa)를 활용하여 해상 환경 조건을 반영한 LNG 운반 선박의 하이드로 다이내믹(hydrodynamic) 해석 방법을 모스형 LNG 운반선 모델을 통해 살펴보고자 한다.   ■ 황정필 태성에스엔이 AE4팀의 수석매니저로, 앤시스 구조 해석 및 Aqwa(Hydrodynamic) 해석에 대한 기술지원, 교육, 프로젝트 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   국제해사기구(IMO : International Maritime Organization)는 2050년 탄소중립 실현을 목표로 국제 해운 분야의 온실가스 배출을 체계적으로 관리하고 있으며, 선박에서 발생하는 대기 오염 물질과 온실가스 저감을 위해 단계적인 감축 목표를 수립하고 있다. 구체적으로는 2008년 대비 국제 해운의 연간 온실가스 배출량을 2030년까지 최소 20%, 2040년까지는 최소 70%까지 줄이는 것을 주요 목표로 삼고 있다. 이러한 규제 강화에 따라 글로벌 해운 산업은 2050년까지 탄소중립 달성 요구를 받고 있으며, 이를 위해 기존 화석연료를 대체할 수 있는 무탄소 또는 저탄소 연료로의 전환이 필수 과제로 떠오르고 있다. 이와 같은 흐름 속에서 해운업계는 기존 석유 기반 연료를 대체할 수 있는 현실적인 중간 단계의 대안으로 액화천연가스(LNG)를 적극 도입하고 있다. LNG는 상대적으로 온실가스 및 대기 오염 물질 배출이 적은 연료로 평가되며, 친환경 선박 연료로 분류되어 관련 기술 개발과 인프라 구축에 대한 투자가 전 세계적으로 확대되고 있다. 한편, LNG 운반 선박은 이러한 에너지 전환 과정에서 매우 중요한 역할을 담당한다. LNG가 친환경 연료로 자리잡으면서 안정적인 공급망 확보와 효율적인 운송 체계 구축의 필요성이 커지고 있으며, 이에 따라 LNG 운반 선박에 대한 수요 역시 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있다.   LNG 운반 선박 LNG(liquefied natural gas) 운반 선박은 액화천연가스를 운반하는 특수 선박으로, 극저온(-162℃) 상태의 가스를 저장하고 운반하는 것이 특징이다.   그림 1. LNG 운반 선박(출처 : 철강금속신문)   LNG 운반 선박의 구조는 크게 선체(hull), 화물창(cargo tank), 단열 시스템(insulation system), 재기화 시스템(regasification system), 추진 시스템(propulsion system), 연료 저장 및 공급 시스템(fuel gas supply system), 화물 처리 시스템(cargo handling system), 안전 시스템과 내비게이션 및 자동화 시스템으로 구성되어 있다.   그림 2. LNG 운반 선박 구조(출처 : Wikipedia)   LNG 운반 선박의 주된 선종은 모스형(Moss type)과 멤브레인형(membrane type)으로 분류된다. 모스형은 탱크가 선체로부터 독립되어 있고 스커트 구조에 의해 선체에 지지되는 방식이며, 탱크 내부에 LNG를 싣기 위한 압력과 LNG 중량을 견디고 탱크 내부 열침입을 최소화하기 위해 구형으로 설계되었다. 입열이 작기 때문에 LNG 증발 가스(BOG)가 적으며, 열 응력 집중을 완화할 수 있고, 슬로싱(sloshing) 충격이 작고 충돌, 좌초 등의 사고 발생 시 멤브레인형 대비 안정성이 좋은 장점이 있다. 하지만, 구형이어서 선창의 공간 이용 효율이 떨어지고 상갑판상의 돌출부에 의해 선체 전방에 사각지대가 존재하고, 풍하 면적이 넓어 운항 성능이 떨어지는 단점이 있다. 반면 멤브레인형은 탱크의 외벽인 방열재가 선창 내벽과 밀착되어 있어 탱크 내부의 LNG 압력과 중량이 선체에 전달되는 구조이다. 선창 공간을 낭비 없이 사용할 수 있고 상갑판의 돌출이 작으므로 풍하 면적이 작아 선박 운항 성능이 좋으나, LNG 운반 선박의 횡요 주기가 화물창 내부의 LNG 유동과 공진하게 되면 매우 큰 슬로싱 하중이 가해져 화물창 손상이 발생하는 단점이 있다. 현재 더 많은 화물을 싣기 위한 대형화에 멤브레인형이 상대적으로 저렴하고 용이하므로 주로 제작 및 사용되고 있다.   그림 3. LNG 운반 선박의 종류(출처 : 삼성중공업 블로그)   LNG 운반 선박은 일반적으로 대형화되는 추세이며, 경제성과 환경적 이점을 고려하여 최신 기술이 적용되고 있다. 이러한 선박은 극저온 상태의 LNG를 안전하게 저장 및 운송할 수 있도록 고급 단열 기술 및 구조 안정성, 운항 안정성 확보를 위한 설계가 필요하다.   LNG 운반 선박의 하이드로 다이내믹 해석 LNG 운반 선박은 대량의 LNG를 안전하게 운송하기 위해 특수 설계된 선박으로, 해양 환경에서의 동적 거동을 정밀하게 분석하는 것이 중요하다. 선박이 해상에서 파랑, 바람, 해류 등의 외부 환경 하중을 받을 때 발생하는 운동 응답을 예측하고, 선박의 안정성을 확보하는 것이 필수이다. 특히 LNG 운반 선박은 내부에 액체 화물이 존재하기 때문에 내부 유체의 운동이 선박의 전체적인 운동 특성에 큰 영향을 미친다. 따라서, 정확한 해석을 하기 위해 선박 내부 탱크 내 유체의 슬로싱 거동을 반영할 수 있는 모델링 기법이 요구된다. 현재 해양 구조물 및 선박의 유체와 구조 상호 작용을 고려한 해석에 다양한 수치해석 기법이 적용되고 있으며, 그 중 앤시스 아쿠아는 해양 및 조선 공학 분야에서 널리 사용되고 있는 강력한 해석 툴 중 하나이다. 이번 호에서는 앤시스 아쿠아를 이용한 LNG 운반 선박의 해석 방법에 대해 알아보도록 하겠다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내    이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   ＊ 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver

앤시스코리아는 중소벤처기업진흥공단 중소벤처기업연수원 및 태성에스엔이와 함께 AI 반도체 분야의 기술 인재를 양성하기 위한 업무협약을 맺었다고 밝혔다. 이번 협약은 AI 반도체 분야에서 세계적 수준의 전문 인력을 길러내 중소벤처기업의 기술 경쟁력을 높이고 국가 산업의 성장을 돕기 위해 마련했다. 민간과 공공기관이 힘을 합쳐 전문 교육 체계를 만들고 반도체 산업 생태계를 활성화한다는 계획이다. 세 기관은 기업 현장에서 필요한 내용을 반영한 실무 중심의 교육 과정을 함께 기획하고 운영한다. 중소벤처기업연수원은 교육 과정 총괄과 중소기업의 교육 수요 파악, 교육 시설 제공, 연수생 모집을 맡는다. 앤시스코리아는 교육에 필요한 앤시스 소프트웨어 라이선스를 지원하고 세계적인 반도체 설계와 해석 분야의 최신 경향 및 기술 자료를 제공한다. 태성에스엔이는 전문 강사진을 활용해 앤시스 소프트웨어를 직접 다뤄보는 실습 중심의 교육을 진행한다. 이번 협약에 따라 세 기관은 2026년부터 AI 반도체 분야 연수 과정을 본격적으로 시작한다. 직접 모여서 배우는 집합연수와 온라인 세미나인 웨비나를 병행해, 현장에 필요한 실무 역량을 높일 예정이다. 또한 기술을 공유하고 관계망을 넓히기 위해 전문 기술 콘퍼런스 같은 협력 프로그램도 단계적으로 추진한다. 교육이 끝난 뒤에는 성과와 만족도를 분석해 다음 해 교육 과정에 반영할 계획이다. 한편, 중소벤처기업연수원은 앤시스 프로그램을 활용해 반도체 패키지 열 유동과 구조 해석, 반도체 패키지 전자 시뮬레이션, 반도체 장비 열 유동 해석, 인공지능을 활용한 설계 검증 및 최적 설계 등 실무 프로그램을 운영한다. 각 과정은 최대 30명 규모로 진행하며 교육비는 받지 않는다. 교육을 듣고 싶은 사람은 중소벤처기업연수원 웹사이트에서 신청하면 된다.   ▲ 앤시스코리아 김시회 상무, 중소벤처기업연구원 이미자 원장, 태성에스엔이 심진욱 대표(왼쪽부터)   앤시스코리아 문석환 대표는 “AI 반도체 분야에서 경쟁력 있는 실무 인재를 양성하기 위해서는 산업 현장과 연계된 교육 체계가 무엇보다 중요하다”고 설명했다. 앤시스코리아는 시뮬레이션 기반의 교육 환경과 기술력을 바탕으로 국내 중소벤처기업의 기술력을 높이고 반도체 산업 생태계에 기여하겠다고 밝혔다. 중소벤처기업연수원 이미자 원장은 “이번 협약을 통해 AI 반도체 분야 실무형 인재 양성을 위한 교육 기반을 한층 강화하게 됐다”고 평가하면서, 산업 수요에 맞춘 교육과정 운영을 통해 중소벤처기업이 디지털로 전환하고 현장 역량을 키우는 데 실질적인 도움을 주겠다고 덧붙였다. 태성에스엔이 심진욱 대표는 “현장 실무 수요를 반영한 실습 중심 커리큘럼을 통해 교육 효과를 극대화할 것”이라며, 중소벤처기업의 AI 반도체 실무 경쟁력을 확보하도록 돕겠다고 말했다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   일반적으로 모델의 특성을 해석할 때 전자기, 구조, 유동 등 각 물리 영역만 해석하는 방법을 사용해왔다. 하지만 실제 모델이 동작함에 따라 하나의 물리 영역으로만 해석한 결과와 실제 결과가 상이한 부분이 있고, 이를 해결하기 위하여 다중 물리 해석을 하고 있다. 이번 호에서는 전자기와 구조의 양방향 연성해석(다중 물리 해석)에 대하여 소개하고자 한다. 전자기(Ansys HFSS)에서 해석한 결과(EM loss)를 구조(Ansys Mechanical) 영역으로 전달하고, 이 데이터를 기반으로 구조에서 열과 열 변형을 확인하게 된다. 이때 단순히 전자기에서 구조로 전달만 한다면 단방향(1-way) 해석이라 하며, 구조에서 열 변형된 정보가 다시 전자기로 적용되어 전자기 특성 해석을 한다면 양방향(2-way) 해석이라 칭한다. 앤시스 워크벤치(Ansys Workbench)를 이용하여 HFSS to Ansys Mechanical Simulation을 사용한 연성해석 사례를 통하여 알아보자.   ■ 박장순 태성에스엔이 ES2팀의 매니저이며, SI/PI/ EMI/RF 해석 엔지니어로 근무하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   HFSS to Mechanical 양방향 해석 오버뷰 HFSS to Mechanical 양방향 해석에 대한 오버뷰(overview)와 유의사항에 대해서 미리 살펴보고자 한다. 양방향 해석은 앤시스 워크벤치에 HFSS, Steady-State Thermal, Static Structural tool을 이용하여 진행한다. <그림 1>은 이번 호의 최종 결과이다. 왼쪽 그림은 다이플렉서(diplexer)를 HFSS에서 본 모습이고, 오른쪽 그림은 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 열 변형 결과를 HFSS로 불러온 모습이다. 여기서 보이는 작은 삼각형들이 컴퓨터가 3D 모델을 해석하기 위해 만드는 사면체 구조로 메시(mesh)라고 부른다. 불러온 메시를 기준으로 HFSS에서 다시 해석을 진행하며 이때 나온 해석 결과가 열 변형이 적용된 결과이다.   그림 1. 다이플렉서 모델과 최종 결과   <그림 2>는 워크벤치에서 HFSS, Steady-State Thermal, Static Structural tool을 연결한 것이다. <그림 2>의 위쪽을 보면 번개 모양이나 물음표 등 일부 체크가 되어 있지 않은 모습을 볼 수 있다. 이는 워크벤치를 사용하면서 가장 유의해야 할 부분이다. <그림 2>의 아래쪽과 같이 모든 항목이 초록색 체크 표시가 되도록 설정을 진행하며 업데이트 확인은 필수이다.   그림 2. 앤시스 워크벤치에서 HFSS to Mechanical 연결   HFSS 설정 <그림 3>은 다이플렉서 해석 파일을 워크벤치에 넣는 방법이다. 만들어 놓은 AEDT 파일을 프로젝트 스키매틱(Project Schematic)에 끌어다 놓으면 활성화되며, ‘Solution’에서 ‘Edit’를 누르면 HFSS가 실행된다.   그림 3. 앤시스 워크벤치에 HFSS 인서트 및 실행 방법   <그림 4>는 HFSS에서 필요한 설정이다. Design명에서 마우스 우클릭해서 Object의 Temperature와 Deformation을 그림과 같이 설정해주고 HFSS를 종료한다. HFSS를 종료한 후 Solution에서 마우스 우클릭 후 ‘Update’를 선택해서 항목 모두 초록색 체크 표시가 되게 해 준다. 이 화면에서 ‘Enable Feedback’을 체크하지 않는다면 앤시스 메커니컬의 정보를 불러올 수 없으니 유의하도록 한다.   그림 4. Temperature & Deformation 설정     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 날개의 구성품 장착 위치와 각 구성품의 복합재 적층 정보를 변수화하고, 해석 모델의 3D CAD 형상까지도 간단한 변수 변경으로 수정하여 자동화 해석을 구성하는 방법에 대하여 소개한다.   ■ 박준수 태성에스엔이 AE3팀에서 구조 해석 엔지니어로 근무하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   비행 중에 항공기가 받는 힘은 <그림 1>과 같이 엔진과 프로펠러로부터 발생하는 추력(thrust), 상대풍으로 인한 항력(drag), 날개의 윗면과 아랫면에 작용하는 압력차이로 인한 양력(lift), 중력으로부터 발생하는 중량(weight)으로 크게 네 가지 힘이 작용한다.   그림 1. 비행 중 항공기에 작용하는 네 가지 힘   <그림 2>의 왼쪽과 같이 항공기가 직진 수평 비행을 하는 경우에는 날개 구조에 작용하는 양력이 항공기의 무게와 평형상태를 이루면 되고, <그림 2>의 오른쪽과 같이 항공기가 수평 선회 비행을 하는 경우에는 선회각도 만큼 양력의 수직 성분이 힘이 낮아지게 된다.   그림 2. 직진 수평 비행(왼쪽), 수평 선회 비행(오른쪽)   예를 들어, 선회각도가 60도인 경우 날개 구조는 항공기의 무게의 2배를 견뎌야 한다. 더불어 인증을 위해선 보통류 항공기의 경우 항공기 최대 무게의 3.8배, 곡예용 항공기의 경우 항공기 최대 무게의 6배를 견디도록 설계하는 것을 요구하고 있다. 따라서 <그림 3>과 같이 비강성, 비강도가 높은 복합소재를 적용하여 날개 구조를 제작하는 것은 필수이다. 그러므로 이번 호에서는 날개 예제 모델을 이용하여 구성품의 장착 위치와 각 구성품의 복합재 적층 및 적층 각도 등에 대한 설계 요소를 변수화하여 자동화 해석을 수행하는 방법에 대하여 소개하고자 한다.   그림 3. 소재별 중량 대비 강성, 강도 그래프   기존의 파라메트릭 자동화 해석과는 다르게 해석 모델의 3D CAD 형상도 변수화하여 자동으로 형상 수정을 하고 유한 요소 모델링을 할 수 있는 차별성이 있으며, 파이썬 스크립트(Python script)를 잘 몰라도 간단한 원리만 터득하면 손쉽게 자동화 해석을 수행할 수 있다.   날개 구조와 배치 설계 날개 구조는 <그림 4>와 같이 다양한 구조물로 구성된다.   그림 4. 세미-모노코크(monocoque) 날개 구조   날개보(spar)는 양력으로 인한 대부분의 하중을 지탱하는 구조물로서, 굽힘 하중을 담당하는 캡(cap) 부분과 전단력을 담당하는 웹(web)으로 구성된다. 또한 일반적으로 날개 구조에는 2~3개 이상의 날개보를 사용한다. 리브(rib)는 날개의 단면을 에어포일(airfoil) 형상으로 유지시키는 구조물이며, 외피에 작용하는 하중을 날개보에 전달하는 역할을 수행한다. 스트링거(stringer)는 날개 외피에 굽힘 강도를 크게 하고 좌굴을 방지하는 역할을 수행한다. 외피(skin)는 날개에 작용하는 굽힘 하중과 비틀림 하중을 보조적으로 지탱하는 역할을 수행한다. 또한 공기역학적인 에어포일 형상으로 날개 구조물을 감싸는 구조 부분이다. 이와 같이 날개 구조 내부의 구성품은 항공기에서 양력을 지탱하는 가장 중요한 구조물이며, 날개 구조 내부에 어떻게 배치하는지에 따라 날개 구조 전체의 강성과 강도 성능이 매우 크게 달라지게 되므로 배치 설계는 매우 중요한 설계 인자이다.   복합재 소재와 기계적 특성 항공기 구조 설계에서 가장 중요한 요소는, 높은 강성과 강도를 갖는 소재로 설계하여 중량을 낮춰야 한다는 것이다. 이에 따라 최근 대부분의 항공기 구조물에는 탄소 및 유리 섬유 강화 복합재를 사용하여 제작하고 있다. 섬유 강화 복합재는 <그림 5>와 같이 섬유 다발을 단방향 또는 직조하여 레진과 같은 기지재(matrix)를 섬유 다발 사이로 함침시켜 제작한다. 이렇게 제작된 얇은 섬유 강화 판재 소재를 프리프레그(prepreg)라고 부르며, 라미나(lamina) 또는 플라이(ply)라고 부르기도 한다.   그림 5. 섬유 강화 복합재의 제작 방법     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 웹 GUI에서 수행한 작업을 실시간으로 파이썬 스크립트로 기록하는 ‘앤시스 플루언트 웹 UI(Ansys Fluent Web UI)’의 활용 방법을 소개한다. 플루언트 웹 UI를 활용하면 사용자는 업무 자동화와 대규모 스터디를 위한 파이플루언트(PyFluent) 기반의 자동화를 더욱 효율적인 방식으로 시작하고 확장할 수 있다.   ■ 안지수 태성에스엔이 AE2팀의 매니저이며, CFD 엔지니어로 근무하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   업무 자동화, 대규모 파라메트릭 스터디, 최적 설계, AI 등 코드 응용의 중요성이 빠르게 증가하고 있다. 이러한 환경 속에서 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 파이썬(Python) 기반으로 제어할 수 있는 파이플루언트(PyFluent)는 분명 매력적인 도구이지만, 코딩에 익숙하지 않은 입문자들에게는 높은 진입 장벽이 존재한다. “GUI로 클릭하면 5분만에 끝나는 설정을 코드로 한 줄 한 줄 언제 작성하지?” 바로 이 간극이 자동화의 필요성을 느낌에도 불구하고 실전 도입이 어려운 이유다. 물론 기존의 로컬 플루언트 환경에서도 GUI 입력을 파이썬 스크립트로 변환하는 저널 레코딩(Journal Recording) 기능¹) 이 존재하지만, 이는 플루언트 메싱 모델(Fluent Meshing Mode)의 워크플로 작업(Workflow Task)에 국한된다는 한계가 있다. 특히 플루언트 솔버 모드(Fluent Solver Mode)에서는 GUI 기반의 레코딩 기능을 공식적으로 제공하지 않기 때문에 물리 모델 설정, 경계조건 입력, 수렴조건 변경, 모니터링 설정 등 설정 작업을 코드로 생성하려면 다음의 세 가지 방법 중 하나를 선택해야 하는 불편함이 있다. 플루언트 콘솔(Fluent Console)에서 직접 TUI 커맨드(Command) 구조를 찾아 파이플루언트 스크립트로 변환 매뉴얼에 제공된 예제 응용 직접 코드 작성 결국 GUI에서 몇 분이면 완료될 작업이 코드 작성 과정에서는 몇 시간 혹은 며칠까지 소요되는 역설적인 상황이 발생한다. 이러한 문제를 실질적으로 해결해 줄 수 있는 기능 중 하나가 바로 앤시스 플루언트 웹 UI(Ansys Fluent Web UI)이다. 앤시스 플루언트 웹 UI는 사용자가 웹 GUI에서 수행하는 작업을 실시간으로 파이썬 스크립트 형태로 기록할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 사용자는 ‘클릭 기반 코드 생성 → 필요한 부분 수정 → 확장’이라는 훨씬 효율적인 방식으로 파이플루언트를 시작할 수 있다.   앤시스 플루언트 웹 UI 실행 방법 앤시스 플루언트 웹 UI는 로컬 PC에서 실행 중인 플루언트 세션을 웹 기반 인터페이스로 외부에 공유하여, 다른 컴퓨터 환경에서도 웹 브라우저만으로 동일 세션을 원격 제어할 수 있도록 지원하는 기능이다. 이를 통해 별도의 설치 없이 접속 주소만으로 로컬 PC에 접근할 수 있으며, 여러 사용자가 동시에 같은 해석 화면을 확인하거나 협업할 수 있다. 2025 R1 버전까지는 플루언트 솔버 모드 웹 서버(Fluent Solver Mode Web Server)만 공식 지원하였으나, 2025 R2 버전부터는 플루언트 메싱 모드 웹 서버(Fluent Meshing Mode Web Server)도 정식 지원하며, 윈도우 10/11 및 리눅스 운영 체제에서 사용할 수 있다. 실행 방법은 다음 두 가지 중 하나를 선택하면 된다. Fluent Launcher 실행 → General Options → Start Web Server(그림 1) Fluent Meshing 또는 Solver Mode 실행 후 File → Application → Web Server → Start(그림 2) 플루언트 실행 후 콘솔(Console) 창에 생성되는 접속 주소를 웹 브라우저(크롬, 에지, 파이어폭스 등)에 입력하여 접속한다.   그림 1. 웹 UI 실행 방법 1   그림 2. 웹 UI 실행 방법 2   그림 3. 콘솔 – 접속 주소 확인   웹 UI는 <그림 4>와 같이 플루언트의 기능 구조에 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 특유의 직관적인 인터페이스 요소가 결합된 형태로 구성되어 있다. 하단 콘솔 영역에는 Python, Output 탭이 함께 제공되며, GUI 작업과 파이썬 스크립트(Python Script) 상태를 함께 확인할 수 있다. 또한 웹 UI에서 변경한 설정은 로컬 플루언트에도 동일하게 반영된다.   그림 4. 앤시스 플루언트 웹 UI     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 엔지니어링 해석의 필수 기초 지식인 열전달 메커니즘을 쉽게 이해할 수 있도록 정리해 본다. 전도, 대류, 복사의 3대 열전달 모드에 대한 정의부터 핵심 공식까지, 복잡한 열 에너지의 이동 원리를 빠르게 파악할 수 있도록 설명하고자 한다.   ■ 이광희 태성에스엔이 FBU-F5팀의 수석 매니저로 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   무더운 여름날, 에어컨이 없는 사무실에서 하루 종일 땀 흘리며 일하는 모습은 상상만으로도 끔찍한 일이다. 그만큼 에어컨은 우리 생활에 없어서는 안 될 필수 가전제품으로 자리를 잡았기 때문이다. 개인적으로 에어컨을 발명한 캐리어는(그림 1) 인류의 생활 수준을 몇 단계는 높인 인물이라고 생각한다.   그림 1. 윌리스 해빌랜드 캐리어   열전달에 대한 이야기는 하지 않고 뜬금없이 캐리어를 찬양하는 흰소리나 늘어놓고 있는지 의아해하는 분들이 있을 것 같다. 그건 우리 생활에서 열전달 현상을 이용하는 다양한 제품들이 있지만 그 중에서 가장 고마운 가전제품이 아닐까 하는 개인적인 생각으로 시작된 것이므로 큰 의미는 없다. 이제 준비가 된 것 같으니, 본격적으로 열전달 이야기를 해보도록 하겠다.   열전달 메커니즘 우리 주변에서 발생하는 열전달 현상은 전도(conduction), 대류(convection), 복사(radiation)라는 세 가지 열전달 모드로 설명이 가능하다.   그림 2. 열전달 메커니즘 개략도(구글의 AI 이미지 생성 모델을 사용하여 제작)   모든 물질은 원자 또는 분자의 결합으로 이루어져 있으며, 그 상태는 분자의 밀집도에 따라 액체, 기체, 고체로 구분할 수 있다. 기체는 분자간 거리가 매우 멀고 고체는 매우 가깝다. 액체는 이 둘의 중간 정도로, 기체보다는 더 가깝게 위치해 있지만 고체처럼 빽빽하게 모여 있지는 않다. 열전달에 대한 주제로 다시 돌아가면 열전달은 에너지의 흐름을 의미한다. ‘열’이라는 에너지가 어떤 방식으로 이동할 것인지에 따라 모드가 달라지게 된다. 기본적으로 열 에너지는 에너지가 높은 곳에서 낮은 곳으로 흐르게 된다. <그림 2>는 이러한 열전달 메커니즘을 쉽게 설명한 그림이다. 전도는 고체에서 지배적으로 발생하는 열전달 현상인데, 고체는 분가간 거리가 매우 가깝고 빽빽하기 때문에 분자들이 제자리에서 진동하며 열 에너지를 이웃한 분자에게 빠르게 전달한다. 대류는 분자간 거리가 비교적 먼 유체(액체, 기체)에서 발생하며, 분자들이 에너지를 가지고 이동하면서 다른 분자와 충돌하여 에너지를 전달한다. 마지막으로 복사는 분자라는 매체 없이도 에너지를 전자기파 형태로 전달하는 방식으로, 태양으로부터 지구로 태양 복사 에너지가 전달되는 과정과 동일하다.   전도 열전달(Convection Heat Transfer) 전도는 상대적으로 열 에너지를 많이 가진 분자에서 에너지를 적게 가진 이웃한 분자로 에너지가 전달되는 분자 상호작용에 의해 전달되는 현상이다. 유체에서 일어나는 전도는 분자의 불규칙한 운동에 의한 에너지 전달이며, 이것을 에너지의 확산(diffusion)이라고도 한다. 전도에 의해 일어나는 단위시간당 열전달량인 Heat flow(Qcond , [W])는 두 점사이의 온도차와 면적에 비례하고 거리에는 반비례한다고 푸리에(Fourier)는 설명하고 있다. <그림 3>은 푸리에의 열전도 법칙을 설명하기에 적합한 그림이다.   그림 3. 푸리에의 열전도 법칙   매질을 통해 전도되는 열의 전도율은 매질의 형상, 두께, 재질 그리고 온도차에 따라 다르다. 뜨거운 물이 담긴 용기를 단열재로 감싸면 용기의 열손실이 감소하는 것은 누구나 알고 있는 사실일 것이다. 그리고 단열재가 두꺼울수록 열손실은 줄어드는 반면, 방안의 온도가 낮을수록 용기를 통한 열손실은 증가한다. 또한, 용기가 클수록 표면적이 증가하므로 열 손실률도 증가한다. 즉,  이며, 이를 공식으로 나타내면 다음과 같다.   　　　　　식 1   여기서, k : 열전도율(Thermal Conductivity), [W/m·K] A : 표면적, [㎡] dT : T1과 T2의 온도차, [K] dx : 두께, [m] 즉, dT/dx : 온도구배(Temperature gradient), [K/m] <식 1>을 푸리에의 열전도 법칙이라고 한다. 여기서 음의 부호는 온도가 감소하는 방향으로 열이 전달되기 때문에, 온도구배는 x가 증가할 때 온도가 감소하는 값을 가진다. 따라서 양의 x 방향에 대한 전도 열전달율의 값이 양수가 되도록 하기 위해 <식 1>에 음부호를 첨가한 것이다.     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   전기 집진기(Electrostatic Precipitator : ESP)는 화력발전, 제철소, 시멘트 공정 등 대규모 산업 설비에서 배출되는 미세입자를 제거하기 위해 널리 활용되는 환경 규제 대응 설비이다. 전기 집진기의 집진 과정에서 전기장(electric field)의 크기와 분포는 입자 충전 효율과 이송 특성, 그리고 절연 안전성까지 좌우한다. 특히 코로나 방전은 첨단부 주변 전계 집중에 의해 시작되기 때문에, 설계 초기 단계에서 전계 분포를 파악하고 관리하는 것이 성능과 신뢰성을 확보하는 핵심 요소이다. 이번 호에서는 앤시스 맥스웰(Ansys Maxwell)을 활용하여 전기 집진기 내부 전계 분포를 분석하고, 파라메트릭(parametric) 해석을 통해 전극 간격이 전계 특성에 미치는 영향을 살펴보고자 한다.   ■ 오승희 태성에스엔이 EBU-LF팀의 매니저로 전자기 해석 기술 지원 및 교육, 컨설팅 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   전기 집진기와 전계 해석의 필요성   그림 1. 전기 집진기의 내부 구조   산업 현장에서 발생하는 미세먼지 및 배기가스 처리 요구가 높아지면서, 전기 집진기는 발전, 제철소, 시멘트 공정 등에서 핵심적인 환경 설비로 자리 잡고 있다. 전기 집진기는 기체 내 미세 오염물을 제거하기 위한 설비로서, 외부로부터 유입된 오염물을 코로나 방전을 이용해 이온화하고 집진판으로 이송·포집하는 방식으로 작동한다. 이 과정에서 전계의 크기와 분포는 집진 효율을 결정하는 핵심 인자이다. 전기 집진기 내부에 높은 전계가 형성될 경우, 이온 생성이 활발해져 포집 효율이 증가하는 이점이 있다. 하지만, 코로나 역전리 확률이 증가하고, 전극 손상 확률이 증가하여 유지보수 난이도를 증가시킨다. 이에 반해 전계가 낮을 경우 입자가 하전되지 않아 포집 효율이 감소한다. 전계 분포적인 측면에서는 불균일한 전계 발생 시 불필요한 절연파괴가 발생할 수 있으며, 전계가 전체적으로 균일하게 분포할 경우 이온화 효율이 감소할 수 있다. 때문에 적절한 전계 형성을 위한 설계가 필수이다.   전기 집진기의 전극 구조 및 전계 특성 전기 집진기는 크게 방전극(discharge electrode)과 집진판(collecting plate)으로 구성된다. 전기 집진기의 기본 원리는 <그림 2>와 같다. 먼저, 분진이 포함된 공기가 전기 집진기 내부로 유입되면 방전극에 의해 분진이 이온화된다. 방전극은 분진을 이온화시키는 역할을 하기 때문에, 일반적으로 고전계가 집중될 수 있는 형상인 와이어 또는 스파이크 형상을 가진다. 방전극의 첨단부에서 국부 고전계가 형성되면 코로나 방전이 발생하고, 이로 인해 분진을 이온화시키게 된다. 이온화된 분진은 음전하를 띄게 되며 전기 집진기 내부 전계에 의해 반대극성을 띄고 있는 집진판으로 이동하게 되고, 집진판에 도달하면 전하를 방출하고 들러붙게 된다. 절연파괴를 방지하기 위한 설계 시에는 기본적으로 균일한 전계를 가지는 형상으로 설계를 진행한다. 하지만, 앞서 소개한 것처럼 전기 집진기에서는 균일 전계가 무조건적으로 좋은 성능을 의미하는 것은 아니다. 균일 전계는 포집 효율을 높이지만 이온화 효율은 감소시키기 때문에, 일부 영역에서는 의도적으로 고전계를 형성하는 형상으로 설계를 진행해야 한다. 따라서 설계 목표는 필요 영역에서 충분한 고전계를 확보하되, 절연부 손상을 방지하는 균형 설계라고 할 수 있다.   그림 2. 전기 집진기의 원리   앤시스 맥스웰 기반 전계 해석 모델 설정 방법 해석은 맥스웰 2D 정전기 솔버(Maxwell 2D Electrostatic Solver)를 사용하였다. 전기 집진기는 Z축 방향으로 구조가 일정한 경우가 많아 2D 단면 모델만으로도 기본 전계 특성 파악이 가능하다. 해석 모델은 <그림 3>과 같이 원형의 방전극과 평판 형태의 집진판, 그리고 공기 영역으로 구성하였다. 방전극에는 음의 고전압을 인가하고 집진판은 접지 조건으로 설정하였다. 전극 주변부는 공기(Air) 재질로 설정하였으며, 전극은 스테인리스 스틸(Stainless steel)로 정의하였다. 전기장 해석에서는 공기와 전극 등 해석 모델을 구성하는 모든 재료에 대해 상대유전율(εr) 및 도전율(σ)과 같은 전기적 물성이 필요하다. 이러한 물성은 전계 분포 및 전하 축적 특성에 직접적인 영향을 미치므로, 재료별 특성을 정확히 반영하는 것이 중요하다. 따라서 이번 호의 해석에서는 사용된 재질의 대표적인 유전 특성을 기반으로 물성을 설정하였으며, 각 물질의 유전율은 <그림 3>에 나타내었다. 메시(mesh)는 <그림 4>와 같이 설정하였으며, 어댑티브 메싱(Adaptive meshing) 기능을 활용하여 수렴 기준에 도달할 때까지 자동으로 정밀도를 높였다.   (a) 전극 배치 및 재질설정   (b) 영역(region) 설정 그림 3. 전기 집진기의 전극 배치 개념도   그림 4. 메시 형상     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   폭발 성형은 이름 그대로 ‘폭발의 힘’을 이용해 금속을 원하는 형태로 만드는 가공법이다. 일반적인 프레스나 펀치 대신 폭발물에서 나오는 강력한 에너지를 활용한다는 점이 특징이다. 작업은 주로 물속에서 진행되며, 폭발 에너지가 물을 매개로 충격파로 전달되어 금속판을 순간적으로 변형시킨다. 이때 금속판은 아래에 놓인 금형의 모양을 그대로 따라가며 성형된다. 이 기술은 처음에는 항공우주와 항공기 산업에서 주로 사용되었지만, 최근에는 자동차 부품 생산에도 적용 범위가 넓어지고 있다. 이번 호에서는 앤시스 LS-DYNA의 S-ALE 기능을 활용해 폭발 성형 과정을 어떻게 해석할 수 있는지 소개해 보고자 한다.   ■ 장형진 태성에스엔이 MBU-M5팀의 수석매니저로, 구조해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   폭발 성형 해석 모델 <그림 1>은 폭발 성형 과정을 해석하기 위해 만든 모델을 보여준다. 우선 금형(die) 위에 접시 형태의 금속판(workpiece)을 올리고, 그 위 공간에는 물이 채워지도록 설정했다. 물의 중앙에는 구 모양으로 모델링한 TNT를 배치했으며, 약 0.027kg의 폭약이 사용되도록 구성했다. 모델의 맨 윗부분은 공기층으로 설정해 실제 환경과 유사하게 만들었다. 또한 해석 효율을 높이기 위해 전체 모델을 절반으로 나눈 ½ 대칭 모델을 적용하고, 잘라낸 면에는 대칭 조건을 부여했다. 각 파트의 재료 물성치는 Ansys Explicit Materials Library에서 제공하는 데이터(Structural Steel, Steel 1006, Air, Water, TNT)를 그대로 활용하였다.   그림 1. 폭발 성형 해석 모델   S-ALE Domain 및 Fill 설정 S-ALE Domain은 말 그대로 가스나 유체가 지정된 재료로 채워지고, 그 안에서 자유롭게 움직일 수 있는 영역을 뜻한다. 구조물과의 상호작용까지 고려하려면 이 영역이 해석 모델 전체를 감쌀 수 있도록 설정해야 한다. 이번 폭발 성형 해석에서는 공기층을 주 도메인으로 설정했으며, <그림 2>와 같이 전체 모델을 포함하도록 모델링을 진행했다. 또한, 상세 설정 창에서 ‘Reference Frame’을 ‘S-ALE Domain’으로 변경하였다.   그림 2. 공기층에 대한 S-ALE 도메인 설정   물과 TNT는 S-ALE 도메인 안을 채우는 재료로 설정된다. <그림 3>에서 보듯이 ‘Reference Frame’을 ‘S-ALE Fill’로 바꿔 지정해 주었다. 이때 모델링은 공기층과 따로 구분하지 않고 서로 겹치도록 진행한다. 이렇게 설정해 두면, 해석 과정에서 각 재료가 자동으로 해당 영역을 채우면서 자연스럽게 시뮬레이션이 이루어진다.   그림 3. 물과 TNT에 대한 S-ALE Fill 설정   S-ALE 영역 설정을 마친 뒤에는 격자 크기를 정해 주어야 한다. 이를 위해 <그림 4>와 같이 ‘S-ALE Mesh’를 추가하고, <그림 5>의 설정 창에서 도메인으로 지정한 공기층을 선택한 뒤 각 방향에 맞는 격자 크기를 입력한다. 격자는 가스나 유체의 움직임을 얼마나 세밀하게 표현할 수 있은 정밀해지지만, 반대로 해석 시간이 크게 늘어날 수 있다. 따라서 정확도와 효율 사이에서 균형을 맞추는 것이 핵심이다.   그림 4. S-ALE Mesh 추가   그림 5. S-ALE Mesh 설정   해석 조건 설정 S-ALE Domain의 가장 바깥쪽 면에는 유체가 밖으로 나가거나 막히도록 경계 조건을 줄 수 있다. 하지만, 이번 폭발 성형 모델에서는 물과 공기가 외곽을 통해 자연스럽게 흘러나가도록 별도의 조건을 두지 않았다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 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.