앤시스를 인수한 시높시스가 미국 NASA의 차세대 달 탐사 프로젝트인 아르테미스 프로그램을 지원하기 위해 기술 협력을 확대한다고 밝혔다. 시높시스는 EMA 및 시지엄과 손잡고 달 환경에서 사용할 우주복의 안전성 분석과 통신 시스템 개발을 돕고 있다. 시높시스는 NASA 존슨 우주센터 및 글렌 연구센터와 협력해 달 표면에서 발생하는 전하 축적 현상을 분석한다. 또한 디지털 트윈 기반의 가상 달 환경을 활용해 통신 네트워크 구축을 검증하고 있다. 시높시스에 따르면 이러한 시뮬레이션 기술은 실제 장비를 제작하기 전 단계에서 성능을 검증함으로써 개발 위험을 줄이고 임무의 신뢰성을 높이는 데 기여한다.     EMA와 함께 진행하는 전자기 시뮬레이션은 달 환경의 정전기가 우주유영 시스템과 전자 장비에 미치는 영향을 파악하는 데 중점을 둔다. 달의 토양과 마찰하며 생기는 대전 현상이나 우주 플라스마 환경에서의 정전기 방전은 통신과 생명 유지 장치에 문제를 일으킬 수 있다. 시높시스는 앤시스 차지 플러스 설루션을 사용해 다층 구조로 된 우주복 내부의 전하 흐름을 3차원으로 해석하고 있다. 이 데이터는 EMA 연구소의 실험 결과와 병행하여 정밀한 검증 체계를 갖추는 데 쓰인다. 통신 분야에서는 시지엄과 협력해 달의 3D 지형 데이터를 바탕으로 한 디지털 트윈 환경을 구축했다. 시높시스의 전자기 해석 도구인 앤시스 HFSS 등을 활용해 우주복과 로버에 장착된 안테나의 성능을 분석하고 통신 연결성을 평가한다. NASA 글렌 연구센터는 이 기술을 통해 달의 크레이터나 암석 지형 때문에 생기는 통신 음영 지역을 미리 찾아내고 효율적인 네트워크 설계를 진행하고 있다. 전 NASA 국장이자 시높시스 산하 AGI 어드바이저인 짐 브라이든스타인은 “하드웨어 제작 이전에 가상 환경에서 설계를 모델링하고 테스트하는 디지털 엔지니어링 기술은 혁신을 가속화하는 핵심 요소”라고 밝혔다. 아르테미스 프로그램은 단순한 달 탐사 재개를 넘어 인류가 우주에 지속 가능한 기반을 구축하는 것을 목표로 삼고 있다.

입자 유동해석 기술과 GPU 컴퓨팅의 도입 필자는 2000년대 초반 전산유체역학(CFD)에 관심이 있어 대학원을 진학하고 관련 연구실에 들어가게 되었다. 연구실에서는 기존에 많이 알려진 해석 기법과는 다르게 입자를 이용한 유동해석에 대해 연구를 하고 있었다. 유체를 격자가 아닌 입자를 활용하여 모델링하는 것은 비정상 상태의 유동해석이나 복잡한 유동을 해석하는데 적합한 방법으로, 해석 결과가 직관적이고 여러 가지 모델을 적용하는데 용이한 방법이다. 다만 각각의 입자에 대해 계산이 이루어지다 보니 연산량이 너무 커서 해석이 불가능한 경우가 많았다. 필자가 속한 연구실에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MPI(Message Passing Interface)를 공부하고 리눅스 클러스터(Linux cluster) 환경에서의 해석에 대해 연구하였다. 2대로 시작한 것이 어느덧 64대의 리눅스 클러스터를 직접 꾸며 사용하였으며, 이후 학교에 470여 노드의 슈퍼컴퓨터가 생기게 되어 이 장비까지 활용하면서 여러 가지 해석을 시도하였다. 하지만 아무리 많은 컴퓨터를 묶어 해석을 하더라도 데이터 통신 시간이 있기 때문에, 일반적인 큰 유동 문제를 풀기에는 부족한 점이 많았다. 그래서 하드웨어와 병행하여 소프트웨어 성능을 올리기 위해서 Domain Decomposition 이나 Fast Algorithm같은 여러 가지 모델에 대해 연구하였으며, 그 때부터는 유동해석보다 HPC(고성능 컴퓨팅)에서의 해석 성능 최적화와 같은 연구를 더 많이 했던 것 같다. 그러던 중 2008년 연세대학교 백주년기념관에서 엔비디아 데이비드 커크(David Kirk) 박사의 강연이 있었다. GPU를 활용하여 연산 처리를 할 수 있는 플랫폼인 CUDA(쿠다)의 개발 책임자인 커크 박사는 기존의 CPU 연산에 비해 백 배~수백 배의 가속이 가능하다는 내용의 세미나를 개최하였다. 이 당시 우연히 천체물리학에서 주로 N-body 문제를 계산하는 분들과도 알게 되었고, 이미 GPGPU 라는 개념으로 GPU를 활용하여 연산 처리를 하고 있었다는 사실을 알게 되었다. 또한 CUDA라는 플랫폼이 개발되면서 C 언어에서 GPU 활용이 보다 용이해져, 다른 분야의 계산에서도 쉽게 접근할 수 있을 것 같다는 판단을 하게 되었다. 우리는 CUDA를 적용하기 위해 용산전자상가에서 20여만 원하는 그래픽 카드를 구매해서 CUDA를 설치하고 개발된 코드를 적용해 보았다. 다행이 병렬 프로그램을 하던 경험이 많아 CUDA 적용에 크게 어려운 점은 없었지만, 초기에는 여러 번 실패를 하였다. 몇 번의 시도 끝에 연산을 실행할 수 있었으며, 기존의 HPC보다 훨씬 좋은 성능을 체감하게 되었다. 이후 2009년 CUDA와 HPC 기술과 뉴턴 물리학을 기반으로 다양한 물리 지배방정식의 수학적 공식화에 대한 연구에 대한 전문성을 바탕으로 메타리버테크놀러지를 설립해 지금까지 이어오고 있다. 이러한 기술적 전문성을 바탕으로 입자 기반 다중물리 해석 소프트웨어를 개발하고, 관련 기술 서비스를 제공하고 있다. 회사 설립 이후 지속적인 연구개발을 통해 입자 기반 설계 및 시뮬레이션 소프트웨어인 samadii 시리즈를 개발 공급하고 있다.     입자 기반 다중물리 해석 설루션 samadii 메타리버테크놀러지가 개발한 samadii 시리즈는 해석하는 분야에 따라 일반적인 환경의 물리 현상을 해석하기 위한 소프트웨어와 디스플레이/반도체 공정과 같이 고진공 환경에서 이루어지는 공정을 해석하기 위한 소프트웨어로 구분할 수 있다. 첫 번째로 고체 입자의 거동을 해석하는 samadii/dem, 유체 거동을 해석하는 samadii/fluid, 고체에 작용하는 응력 및 변형을 해석하는 samadii/solid, 3D 프린터의 적층 공정을 해석하는 vAMpire가 있다. 다른 한 가지는 고진공 환경에서의 유동해석을 위한 samadii/sciv, 복사 및 전도열전달을 해석하는 samadii/ ray, 전자기장 해석을 위한 samadii/em, 플라스마 생성 및 거동을 해석하는 samadii/plasma가 있다.   samadii/dem samadii/dem은 6자유도계 운동방정식을 사용하여 입자의 움직임을 결정하고, 개별 입자의 모든 힘을 고려하는 라그랑주(Lagrangian) 방법에 기반한다. 이산요소법(Discrete Element Method)은 구분요소법(Distinct Element Method)으로도 불린다. 많은 입자의 운동과 효과를 계산하기 위한 수치해석 방법이다. 이 방법의 기본적인 가정은 물질이 별개의 분리된 입자들로 구성된다는 것이다. 이들 입자는 서로 다른 모양과 특징을 가질 수 있으며, 설탕이나 단백질 결정, 곡물과 같은 저장 사일로(silo)의 대량 재료, 모래와 같은 입상물질, 토너와 같은 분말 재료, 덩어리진 암석 등과 같이 세분화된 불연속 물질의 혼합, 분쇄 등의 입자 거동 문제를 해결하는 효과적인 방법이다. 그리고 브라운 운동을 고려해야 할 정도의 작은 입자부터 광석과 같은 큰 입자에 이르기까지, 해석에 고려해야 할 대부분의 물리적 현상을 반영하도록 설계되었다. 기본적인 접촉력과 중력을 비롯하여 마찰력, 전자기력, 쿨롱력, 점착력, 부력과 항력, Van der Waals력 그리고 브라운 운동과 열영동 효과까지 고려할 수 있다. samadii/dem은 작은 시간 스텝(time step)을 사용하며 매우 많은 입자를 고려해야 한다. 일반적으로 충분히 많은 메모리와 고도의 연산 성능을 필요로 하기 때문에 GPU와 HPC 기술을 기반으로 해석을 수행하도록 제작되었다. 이를 바탕으로 다양한 대규모 입자계 문제를 고속으로 해석함으로써 신뢰성 높은 해석 결과를 제공한다. 또한 다물체동역학, 구조 변형, 전자기장, 유체유동장 해석을 위한 외부 프로그램과의 일방향 및 동시 연성해석이 가능하다.     samadii/fluid samadii/fluid는 입자 기반의 유체유동해석 소프트웨어이다. 특히, 자유표면이 존재하거나 기체–유체 등의 상호작용이 필요한 유동 현상 또는 다양한 물리 현상을 해석하는 등 외부 해석 프로그램과의 연성 해석이 필요한 문제에 대해 장점을 가진다. samadii/fluid는 일반적인 입자 기반의 유체유동 수치해석방법인 SPH(Smooth Particle Hydrodynamics)의 문제점으로 알려져 있는 수치해의 불안정성과 벽면 처리에서의 해의 부정확성 등 필연적인 수학적 문제점을 극복하기 위하여, SPH의 explicit 기법에 압력장 계산에서 implicit 기법을 적용하여 해의 불안정성 개선하고, 수치해 오류를 증폭시키는 벽면 처리 문제의 개선을 위해 폴리곤 경계처리법 등을 적용하여 기존의 제품에 비해 해의 안정성과 정확도를 개선하였다. 유체의 유동 문제가 다양하게 발생하는 일반 기계 분야는 물론 세탁기, 식기세척기, 공조기기 등 가전 분야의 설계와 제조 공정 분야 그리고 전기자동차를 시작으로 최근 수요가 늘고 있는 재생 에너지 산업, 원자력 재해 안전 분야 그리고 해양, 토목 분야의 거대 유동 문제 및 화학, 석유, 가스산업 분야는 물론 최근 반도체 및 디스플레이 후공정 분야에도 응용 수요가 발생하고 있다.     samadii/sciv samadii/sciv는 DSMC(Direct Simulation Monte Carlo)법을 활용하여 고진공 환경에서의 유동해석을 위한 소프트웨어이다. DSMC는 고진공 유동장의 유체 유동을 해석하기 위해 개발된 확률론적 수치 해석 방법이다. 일반적인 유체 유동 해석은 나비에–스토크스(Navier-Stokes) 방정식을 해석하지만, 희박기체 영역에서는 일반 유체 해석에 사용된 연속체 가정을 적용하지 않는다. 이것은 연속체 유체 역학에서 액체 및 기체 상태는 연속 유체를 가정하는 연속 방정식으로 정의되기 때문이다. 일반적으로 연속체 가정을 만족하는 유체 조건은 분자의 평균 자유 경로가 매우 짧다. 따라서 분자간 충돌로 인한 운동량의 교환을 점성계수로 나타낼 수 있다. 반면에 진공도가 높아지면 기체의 밀도가 낮아지고, 유체 분자의 평균 자유 경로가 길어지기 때문에 연속체 특성이 사라진다. 그러므로 이러한 조건의 흐름은 나비에–스토크스 방정식에 의한 것이 아니라 DSMC에 의해 해석하여야 한다. 정밀 산업 분야의 고 진공 조건(10-⁴~10-⁶ [Pa])이라고 하더라도, 이를 분자의 개수로 나타내면 매우 많은 수가 존재한다. 예를 들어 1㎥ 공간에 온도가 300[K]이고, 이때 압력이 10-⁴[Pa]이라고 한다면 분자의 개수는 약 2.5E+16[EA] 개가 존재하게 된다. 게다가 고진공 조건이라 할지라도 국부적으로 압력이 높아질 수 있고, 분자의 개수 또한 엄청나게 증가하게 된다. DSMC는 이렇듯 많은 입자를 해석하기 위해 대표 입자(representative particle) 방법을 사용하게 된다. 공간 내의 수많은 분자를 하나의 입자로 모델링하고, 확률분포함수를 사용하여 입자간의 충돌과 이동을 계산하고, 이를 통계 처리하여 공간 내의 압력, 유량, 수밀도 등의 다양한 물리 특성을 파악하게 된다.     samadii/ray 외부의 간섭을 최소화하여 높은 수준의 정확성을 이루기 위해 진공 상태에서의 가공 기술이 증가하고 있다. 예를 들어, 디스플레이 OLED 공정은 진공 환경에서 재료를 증발시키고 증착하는 공정을 반복 진행하며, 재료에 가해지는 열은 매질을 필요로 하지 않는 복사 열 전달의 형태로 재료뿐 아니라 모든 장비에 영향을 미친다. 이는 재료의 증발뿐 아니라 완성된 OLED 성능에 영향을 미칠 수 있어서, 정확한 열 관리는 OLED에 중요하다. samadii/ray는 이처럼 복잡한 형상에서 정확한 복사 열 전달을 해석 가능한 제품으로 우주항공, 반도체, 전자 등 다양한 영역에서 최적화된 장비 개발에 활용할 수 있다. samadii/ray는 GPU 컴퓨팅을 기반으로 전도, 대류, 복사 열 전달을 분석한다. 특히, 엔비디아 옵틱스(OptiX)를 활용해 물체의 표면에서 방사되고 흡수되는 복사 열 전달을 모델링한다. 각각의 표면에서 방출되는 복사 열 에너지는 FEM(Finite Element Method)에 반영되어 내부 열전도를 계산하여 온도 분포를 구하고, 계산된 표면 온도는 복사 열 에너지 계산에 사용하며, 이를 반복하는 방식으로 열 전달 해석이 진행된다.     samadii/plasma 반도체 및 디스플레이 PCB 제조 산업에서의 플라스마(plasma)는 고진공 챔버 내부에 발생된 이온과 라디칼을 이용하여 표면 처리를 하는 공정에 응용된다. 플라스마 상태에서 발생된 이온들은 각각의 가스 종류와 반응식에 따라서 표면을 깎기도 하며, 다른 물질과 반응하여 적층시키기도 하고, 불순물을 주입하기도 한다. 이러한 다양한 공정은 마이크로, 나노 스케일의 고집적 회로를 만드는데 있어서 핵심 기술 중 하나이다. 플라스마는 전자와 이온의 거동에 의해 전자기장이 변화하고 다시 그 효과로 입자의 거동에 영향을 미치는 복잡한 현상이다. 중성, 이온, 전자의 밀도와 온도 그리고 운동성 차이가 매우 큰 상태로 각각의 입자가 충돌하여 끊임 없이 반응하는 상태를 플라스마라고 정의한다. 이러한 반응은 이온화, 여기 등의 반응과 각종 화학 반응을 수반한다. 입자법에 기반하는 플라스마의 직접 해석에는 천문학적인 연산량이 요구되기 때문에, 이온과 전자의 성질을 표현하도록 모델링된 두 개 이상의 유체로 간주하여 이들이 혼재된 격자 기반 플라스마 유동해석이 사용되어 왔다. 하지만 플라스마를 이루고 있는 기본 요소는 입자이며, 이들 입자간 충돌에 의한 플라스마 반응을 정확하게 해석하기 위해서는 입자법에 기반하는 해석이 필수이다. samadii/plasma는 GPU에 기반하는 samadii/em의 고속 전자기장 해석 모듈과 입자 기반 희박기체 해석 제품인 samadii/sciv의 연성 해석을 통하여 플라스마 공정을 시뮬레이션할 수 있는 공학용 프로그램이다. samadii/plasma는 플라스마를 활용한 반도체 및 디스플레이 공정 과정을 해석하기 위해 특화된 프로그램 이다. 플라스마 공정 과정의 시각화를 위해 이온과 전자의 입자 거동을 확인할 수 있을 뿐 아니라 공정 결과물의 균일도, 공정 챔버 내부의 플라스마 밀도, 온도, 유량 등을 제공하여 플라스마 공정 설계에 도움을 준다.     ■ 이 글은 2025년 11월 7일 진행된 ‘CAE 컨퍼런스 2025’에서 발표된 내용을 정리한 것이다.   ■ 서인수 메타리버테크놀러지의 이사로 입자 기반 CAE 설루션을 개발하고 있다. HPC나 GPU를 활용한 해석 기술을 바탕으로 희박기체 영역에서의 유동에 대한 연구를 하였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (12)   지난 호에서는 ‘무엇을 볼 것인가?’, ‘무엇을 믿을 것인가?’, ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’의 이야기의 두 번째 이야기로 ‘무엇을 믿을 것인가’에 관해서 다양한 주제를 바탕으로 생각해 보았다. 모든 것에는 다양한 관점이 존재하지만 가장 익숙하고 편안하게 느껴지는 것이 받아들이기 쉬운 것임을 알 수 있다. 믿고 싶은 것만 믿기보다는 실체를 제대로 파악하기 위한 시도가 필요해 보인다. 일상생활에서도 친숙함의 오류에 빠지기 쉽다. 이번 호에서는 생각보다 과학적이지 않은 과학, 과학적 이론과 법칙의 차이, 시작은 관찰부터, 유사성 관찰, 천동설과 지동설에 관해서 소개하고 ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’에 관해서 함께 생각하면서 연재를 마무리하고자 한다.   ■ 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. 원자 모델의 시대에 따른 변화   생각보다 과학적이지 않은 과학 과학이라는 단어를 사전에서 찾아보면 ‘보편적인 진리나 법칙의 발견을 목적으로 한 체계적인 지식. 넓은 뜻으로는 학(學)을 이르고, 좁은 뜻으로는 자연 과학을 이른다’라고 설명하고 있다. 또한, 이러한 설명도 있다. 과학은 사물의 구조, 성질, 법칙 등을 관찰 가능한 방법으로 얻어진 체계적이고 이론적인 지식의 체계를 말한다. 좁게는 인류가 경험주의와 방법론적 자연주의에 근거하여 실험을 통해 얻어낸 자연계에 대한 자식을 의미한다. 과학자들은 자연계에서 관찰되는 현상을 과학적 방법에 따라 자연적인 (초자연적이지 않은) 이론으로 설명하려고 한다. 그렇다면 과학적인 방법이란 무엇일까? 연역과 귀납의 논리학을 바탕으로 관찰이론–실험–재현을 바탕으로 한 과학, 즉 자연과학에서 체계적이고 객관적인 방법으로 검증할 수 있는 질문에 관해 연구하는 방법이라고 소개되어 있다. 결국은 과학을 연구하는 사람들이 주장하는 내용을 이해하고 인정해야 한다는 이야기이다. 진실은 다수결로 결정되는 것은 아닐 텐데, 과연 이런 방법이 과학적인 방법이라고 단언할 수 있을까? 약간 고개가 갸우뚱해지는 설명이지만 심정적으로는 충분히 이해되는 말이다. <그림 1>에 원자 모델의 시대적 변화를 시간순으로 정리해 보았다. 우선 원자 모델이 출현하려면 ‘원자’라는 개념이 먼저 만들어져야 한다. 원자는 일상적인 물질을 이루는 가장 작은 단위이다. 일상적인 물질들은 원소로 구성되어 있으며, 화학 반응을 통해 더 쪼갤 수 없는 단위와 같은 의미로 사용된다. 모든 물질의 네 가지 상태인 고체(solid), 액체(liquid), 기체(gas), 플라스마(plasma)가 모두 원자로 이루어져 있다. ‘atom’이라는 단어는 언어적으로 고대 그리스어에 뿌리를 두고 있고, 그 추상적 개념은 이미 기원 전 5세기에 고대 그리스 철학자 데모크리토스가 사용한 것이다. 1803년 존 돌턴이 제안한 단단한 공의 모양을 한 원자 모델부터 이제까지 수많은 원자 모델이 제안되어 왔다. 현재는 1913년에 닐스 보어가 제안한 우주를 닮은 모델과 약 100년 전인 1926년에 에르빈 슈뢰딩거가 제안한 양자 모델이 주로 사용되고 있다. 많은 원자 모델이 실험 결과를 설명하는데 한계가 오면 실험 결과를 설명하기 위하여 새로운 모델이 제안되어 검증받는 방식으로 변화하여 오늘에 이르고 있다. 오늘의 상식이 언제까지 유효할지는 알 수 없다. 원자의 모습과 성질은 그대로인데 우리의 생각과 이해의 정도가 달라졌을 뿐이다.   과학적 이론과 법칙의 차이 과학 분야에서 이론, 법칙, 모델, 가설이라는 용어가 자주 등장한다. 어렴풋하게 의미는 알 것 같은데 명확하게 구분하는 것은 쉽지 않다. 사람마다 어떤 개념에 관한 생각과 동의 여부가 크게 다르기 때문이다.   그림 2. 과학적 이론과 법칙의 차이는?   <그림 2>에 과학적 이론과 법칙의 차이를 비교적 이해하기 쉽게 정리해 놓은 것이 있어서 소개한다. 이론은 어떤 현상이 어떻게, 왜 일어났는지를 설명하고 법칙은 현상이 무엇인지를 수식으로 설명하고 있다. 이론과 법칙 모두 같은 현상을 설명하고 있지만 이론은 많은 설명 가운데 하나이고, 법칙은 핵심을 정리한 것으로 많은 사람들의 증명을 통해서 동의를 얻은 것이라고 할 수 있다. 처음에는 현상의 관찰이나 단순한 발상에서 시작해서 어느 정도 경향성을 파악하는 단계에 다다르면 가설을 세우고 실험을 통해서 그 가설의 유효성을 검증하게 된다. 실험 결과에 대한 해석이 명확하고 현상의 본질을 간결하게 설명할 수 있다면 법칙으로 발전한다. 실험 결과에 대한 해석을 위하여 여러 가지 이론(모델)을 만들어 실험 결과가 잘 설명될 수 있도록 이론(모델)을 수정해가는 과정을 거쳐 완성도를 높여가게 된다.(그림 3)   그림 3. 과학적 개념의 점진적 변화를 통한 이론(모델)과 법칙의 형성 과정   시작은 관찰부터 우리가 알고 있는 모든 이론과 법칙은 현상의 관찰로부터 시작되었다고 해도 과언이 아니다. 때로는 단순한 논리적 사고로부터 시작된 것도 있지만, 결국은 실험을 통해서 검증되어야만 이론이나 법칙으로 인정받을 수 있기 때문이다. <그림 4>에 포유류 동물의 지역적 분포를 관찰하여 정리한 것을 예로 들었다. 지역별로 특징적인 동물들이 상당히 눈에 띈다. 인위적으로 동물을 이동시킨 것이 아니므로 오랜 시간에 걸쳐 자연스럽게 발생한 현상으로 보아야 할 것이다. 이렇게 관찰된 현상으로부터 왜 이런 특징이 생길 수밖에 없었는가를 추론하여 가설을 세우고, 타당성을 증명할 수 있는 추가적 실험이나 관찰을 통해서 가설을 입증해 가는 노력을 하였다. 호주 대륙처럼 다른 대륙과 멀리 떨어져 있는 경우라면, 오랜 기간 고립된 환경에서 환경에 맞는 독자적인 생태계가 형성된 것으로 추정하는 것이 논리적이다. 실제로 호주 대륙에는 다른 대륙에서는 볼 수 없는 캥거루, 태즈메이니아데빌, 코알라, 키위새 등이 서식하고 있다.   그림 4. 포유류 동물의 지역적 분포     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘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.

유니티로 구현한 핵융합 디지털 트윈, V-KSTAR   핵융합 기술은 미래를 열어갈 수 있는 태양과 같은 에너지이지만 복잡한, 실험 데이터를 분석하고 이해하는 데 많은 시간이 소요된다. 트라이텍과 UNIST는 이러한 문제를 해결하기 위해 V-KSTAR 프로젝트를 추진했다. 이 프로젝트에서는 유니티의 디지털 트윈 기술을 활용해 직관적이고 효율적인 가상 핵융합 실험 플랫폼을 구현할 수 있었다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   가상 핵융합 디지털 트윈 플랫폼 : V-KSTAR 프로젝트 V-KSTAR는 한국핵융합에너지연구원(KFE)의 공동 과제인 핵융합 R&D의 일환으로, 가상 핵융합 기술 개발을 위한 디지털 트윈 플랫폼 개발 프로젝트이다. 이 프로젝트는 3차원 CAD 모델 기반의 가상 핵융합 시뮬레이션을 연산하는 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용하여 최적화된 가상 핵융합 모델 및 시뮬레이션 기술을 개발하고, 최적의 실험 결과를 도출하기 위한 가상 핵융합 시뮬레이션 통합 플랫폼 기술 개발을 목표로 한다. 핵융합 실험의 핵융합로인 토카막(Tokamak) 장치 내부에서 실시간으로 측정된 데이터의 가시화 모니터링, 시뮬레이션 데이터 분석 및 시각화, 데이터 추적 및 데이터 형상 관리 기능 등을 통해서 종합적인 파이프라인 관리 시스템을 구현하기 위한 가상 핵융합 기술 통합 플랫폼 개발 프로젝트이다. 핵융합 실험 과정에서 만들어지는 고온의 플라스마가 안정성을 가지고, 오래 유지되기 위해서는 자기력을 통해 플라스마의 모양과 위치를 고정시키는 것이 필요하다. V-KSTAR는 3차원 가상 핵융합 시뮬레이션의 반복 트레이닝을 통해 최적의 플라스마 형성 조건과 자기력 제어 기술을 확보하고, 실험을 통해서 플라스마 형상 및 장치 상태를 모니터링할 수 있는 통합 시스템 개발에 목적이 있다.   유니티의 시각화를 통한 핵융합 실험 장치의 개선 핵융합 실험 장치에서 실험 시 플라스마가 접촉하는 토카막 내부 타일은 플라스마로부터 열을 받아 온도가 상승하게 된다. 토카막 설비가 손상되는 것을 감지하고 정비해야 하는 문제에 대응하기 위해 각 타일의 온도를 색상과 수치로 표시하고 높은 수준으로 온도가 상승했을 경우에 경고 표시와 로그 기록을 남겨야 하는 필요성이 있었다.   그림 1. 토카막 내부 타일을 디지털 트윈으로 구현해낸 모습. 내부 타일의 온도를 실시간으로 색과 숫자로 확인할 수 있다.   핵융합 실험 장치에서 플라스마는 수억 도(℃)에 이르는 고온을 유지해야 하며, 이를 위해 고속 중성입자 빔을 플라스마에 조사하는 방법이 대표적으로 사용된다. 조사된 중성입자는 뜨거운 플라스마 내부에서 이온화되고, 플라스마와 충돌하며 에너지를 전달하고 전체 온도를 상승시킨다. 그러나 이온화된 후 충분한 에너지 전달을 하지 못한 일부 고속 이온은 플라스마 영역을 빠져나와 토카막 내벽에 충돌하게 되며, 이는 벽면 타일의 급격한 온도 상승과 손상으로 이어질 수 있다. 실제 실험에서는 이러한 손상을 막기 위해 장치 운전을 중단해야 하는 경우도 발생한다. 따라서 토카막 내부 타일의 온도를 실시간으로 색과 숫자로 표시하고, 온도가 일정 수준 이상 상승할 경우 경고를 발생시키며 로그를 기록하는 모니터링 체계가 필요하다. 나아가, 개발 팀은 물리적 트윈(physical twin)인 K-STAR 장치에서 고속 이온의 손실이 발생하는 위치를 실험 전 또는 실험 사이에 미리 파악하고, 내벽 손상을 최소화하기 위해 유니티 기반의 3차원 디지털 트윈인 ‘V-KSTAR’를 구축하였다. 이를 통해 입자 궤적을 추적하고 벽면과 고속 이온의 충돌을 시각화함으로써, 고속 입자 손실 메커니즘을 정밀하게 분석하고 장치 보호 및 실험의 안정성을 강화할 수 있게 되었다.   플라스마 발생 영역을 분석하기 위한 3차원 셰이더 구현 개발 팀은 유니티가 VR(가상현실), XR(확장현실)과 같은 여러 플랫폼과 호환성이 높고, 확장할 수 있는 통합 도구 제공이 잘 되어 있다는 점에 주목했다. 또한, C# 기반에서 프로젝트를 구성하기 때문에 개발 진입 장벽이 낮고 사례가 많아 개발에서 오는 리스크를 최소화할 수 있는 가능성이 많다는 점도 개발 프로젝트에 유니티를 선택하게 된 요인이 됐다. 유니티에서 플라스마는 흔히 도넛으로 알고 있는 토러스(torus, 원환면) 형태로 생성된다. 토러스를 수직으로 자른 단면의 경계를 기저로 하여 360도 회전을 통해 전체 플라스마 형상이 만들어진다. 토러스 내부는 구멍이 있고, 이 공간에 토카막 내벽이 위치하기 때문에 토러스가 내벽을 가리는 구조이다. 개발 팀은 투시가 가능하면서도 그 경계가 명확하게 시각화될 수 있도록 플라스마 셰이더를 구현했다. 또한 이중 노멀을 구현하여 카메라가 플라스마에 포함되어도 플라스마의 형상을 관찰할 수 있도록 하였다.   그림 2. 토러스 형태의 플라스마   핵융합 장치 시각화를 위해 선택한 유니티 플랫폼과 툴 개발 팀은 다양한 유니티 플러그인을 분석적 가시화에 활용했다. 예를 들어, CrossSection 플러그인을 활용하여 모델 내부 단면을 관찰할 수 있도록 하였으며, 토카막 장치를 360도로 회전시키며 원하는 각도에서 내벽과 외벽이 전체 장비와 어떻게 모양을 이루고 있는지를 한눈에 파악할 수 있는 기능을 구현했다.또한, 시간에 따른 부품별 온도 상태를 한 눈에 파악하기 위한 그래프를 그리는 데에도 Vectrosity와 같은 플러그인으로 원하는 기능을 쉽게 구현했다. 코드의 부분적인 교체와 유지 보수를 효율적으로 진행할 수 있도록 프로그램 모듈화를 진행할 때에도 유니티가 제공하는 Assembly Definition 기능을 활용해 손쉽게 프로그램을 체계적으로 모듈 단위로 분리할 수 있었다.   디지털 트윈 도입을 통한 핵융합 실험의 변화 V-KSTAR의 또 다른 기능은 실시간 데이터를 대용량으로 파일 포맷으로 기록하고 실제 실험이 끝나고 난 뒤 스트리밍 방식으로 실험 결과를 재현하는 것이다. 약 2~3분 단위의 실험은 샷넘버라는 고유 번호로 구분이 되고, 그 번호에 해당하는 플라스마 형상이 어떤 모양인지 확인하여 실험 설정의 최적값을 재사용할 수 있도록 돕는다. 설정 값과 그에 따른 실험 결과가 수많은 문서에 표와 숫자로 기록된 것을 연구자들이 읽고 이해해야 하는 일을 디지털 트윈이 빠르고 직관적인 방식으로 만들어 시간을 절약하는 효과가 있다. 실제 캠페인 현장에 가면 플라스마를 관찰할 수 있는 특수 카메라 영상이 흑백 모니터로 표시되고, 그 주변으로 수많은 센서 값에 대한 계기판이 벽면을 가득 채우고 있다. V-KSTAR는 한 눈에 파악하기 어려운 복잡한 수치 데이터를 가상 공간의 3D 모델에 다양한 색상으로 시각화하여, 마치 실제로 가까이서 관찰하는 것과 같은 직관적인 환경을 제공한다. 또한 플라스마 형상을 감지하는 센서 정보를 바탕으로 플라스마를 재구성하여, 특수 카메라의 제한된 시야에서는 관찰하기 어려웠던 전체적이고 동적인 모습을 제공하기 때문에 실험 결과에 대한 이해가 더욱 효율적이다. 따라서, V-KSTAR 프로젝트 도입을 통해 시뮬레이션 결과를 보다 빠른 시간에 분석하고, 연구자 간 시뮬레이션 결과를 공유하고 토론할 수 있는 가상 공간을 통해 연구의 진척도를 높일 수 있는 효과가 있다.   V-KSTAR 시각화 과정에서 유니티 활용의 효과 핵융합 실험의 특성 상 대규모의 그래픽 요소를 고성능을 유지하며 가시화하는 데는 일정한 한계가 있었다. 이로 인해 복잡한 데이터 시각화를 위해 일부 요소를 단순화해야 하는 경우가 발생했다. 하지만 유니티를 사용한 개발은 확실히 쉽고, 가볍고, 직관적인 면이 있다. 그래서 프로젝트 초기에 간단한 사용자 요구가 많을 때는 즉시 반영하여 해결하기에 적합했다. 개발 팀은 “핵융합 연구와 같은 전문 분야를 위한 유니티의 고성능 그래픽 설루션에 대한 자료와 사례가 더 풍부해지기를 기대한다”고 전했다.   V-KSTAR의 향후 기술 발전 방향 향후 프로젝트의 핵심 과제는 폭발적으로 증가하는 방대한 데이터를 기존의 렌더링 성능 수준에서 효과적으로 가시화하는 기술 개발이다. 이를 위해 컴퓨터의 그래픽 성능을 무제한에 가깝게 확장할 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어 측면의 방법을 발굴하여 프로젝트에 접목해야 할 것으로 보인다. 또한 개발 팀은 핵융합 실험을 위한 최적의 CAD 환경을 구현하기 위해, 설계–변환–시뮬레이션–피드백의 자동화된 워크플로를 실현할 수 있도록 V-KSTAR에 모델과 데이터의 자동 관리 시스템을 갖출 수 있도록 노력하고 있다. 개발 팀은 “향후에 진행되는 새로운 핵융합 실험 장치와 ITER 및 DEMO 장치에도 현재 개발되고 있는 플랫폼이 확장 적용될 것이며, AI를 접목하여 학습한 결과를 가시화하고 분석하는 연구가 장기적으로 진행될 것으로 예상된다”고 전했다. 또한, “AI를 도입한 V-KSTAR를 통해 핵융합 실험을 일부 대체할 수 있다면 실험 시간과 운영 비용을 절감하는데 보다 크게 기여할 것으로 기대된다. 유니티를 활용해 V-KSTAR를 원활하게 구현해냈기 때문에, 이 경험을 바탕으로 향후에도 유니티를 지속적으로 활용할 계획”이라고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   앤시스 차지 플러스(Ansys Charge Plus)는 재료의 충전과 방전 현상을 분석하기 위한 시뮬레이션 프로그램으로, 2021년에 국내에 처음 도입되었다. 앤시스 차지 플러스를 이용하면 그동안 해석하기 어려웠던 Air ESD(비접촉 정전기 방전)를 쉽고 간단하게 해석할 수 있다. 이번 호에서는 Air ESD의 영향을 평가하고 방전을 방지하거나 줄이기 위한 앤시스 차지 플러스의 사용법에 대해 간단하게 소개하고자 한다.   ■ 김대현 태성에스엔이 EBU HF팀 매니저로 RF/Antenna 해석 및 Ansys EMC & Charge Plus에 대한 기술지원을 담당하고 있다. 이메일 | dhkim22@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 차지 플러스는 EMA3D Charge의 후속 버전으로, 2021년 9월에 출시되었다. 앤시스 차지 플러스는 앤시스의 다른 전자기장, 유동 제품군과 연동이 용이하고, 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) GUI를 사용하여 프로그램 접근성이 뛰어나다. 앤시스 차지 플러스는 항공우주, 전기전자, 자동차 산업과 같은 다양한 분야에서 대전, 입자 이동, 아크(arc) 등의 문제를 예방하거나 해결할 수 있다. 또한, 멀티피직스 시뮬레이션을 통해 플라스마 및 ESD와 관련된 다양한 현상을 정확하고 빠르게 해석할 수 있고, Air ESD 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.   앤시스 차지 플러스 소개 앤시스 차지 플러스는 과거 ‘EMA3D Charge’라고 불리던 시뮬레이션 툴이 리뉴얼되어 ‘차지 플러스’로 이름이 바뀌었다. 간략하게 소개를 하자면 ‘앤시스 EMC 플러스(Ansys EMC Plus)’와 ‘앤시스 차지 플러스(Ansys Charge Plus)’로 구분된다. EMC 플러스의 경우 플랫폼 단위에서 Electromagnetic Cable을 모델링 혹은 EMC 해석을 진행할 때 유용한 시뮬레이션 소프트웨어이고, 차지 플러스는 다수의 솔버를 이용한 멀티피직스 해석이 가능한 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 차지 플러스는 시간 도메인(time domain) 솔버를 사용하여 공기, 재료의 표면 및 내부 아크를 분석하고, FEM Electromagnetics, Fluid, Particle 솔버를 통해 플라스마 환경을 해석한다. 차지 플러스는 디스커버리 GUI를 사용하여 기존의 사용자들이 쉽고 빠르게 CAD 모델을 단순화하고, 시뮬레이션 환경의 정의 및 해석을 진행할 수 있다. <그림 1>은 앤시스 차지 플러스의 GUI를 나타낸 그림이다. 앤시스 차지 플러스의 GUI는 앤시스 디스커버리와 동일하게 구성되어 있고, 사용자의 편의를 위해 <그림 2>와 같이 어두운 테마(Dark Theme)와 밝은 테마(Light Theme)를 제공하여 사용자는 취향과 환경에 맞게 테마를 선택할 수 있다.   그림 1. 앤시스 차지 플러스 GUI   그림 2. 앤시스 차지 플러스 테마   ESD란 ESD(Electrostatic Discharge)는 정전기 방전이라고 하며 양극과 음극으로 대전된 물체가 접촉하여 일시적으로 전하의 이동이 발생하는 현상을 의미한다. 주로 건조한 환경에서 발생하며, 두 물체 사이의 전압 차이가 크면 공기 또는 다른 매질을 통해 전하가 이동하여 방전 현상이 생길 수 있다. 이 방전은 짧은 시간 동안 매우 높은 전류를 생성할 수 있어 전자 부품이나 회로에 손상을 입히고, 특히 반도체나 집적 회로와 같이 민감한 전자제품에 심각한 손상을 가할 수 있다. ESD는 접촉 방식과 비접촉 방식이 있다. 비접촉 방식 ESD는 물체에 직접적으로 접촉하지 않아도 정전기 방전이 발생할 수 있는 경우를 말하며, 주로 물체가 전하로 충전된 상태로 서로에게 근접할 때 발생한다. 예를 들어, 사람의 손이 전자 부품 근처에 오는 것만으로도 전자 부품 주변의 공기가 충분히 전하를 이동시키고 공기를 통해 정전기 방전이 발생할 수 있다. 비접촉식 ESD는 주로 공기나 다른 매질을 통해 전하가 이동하고 이로 인해 방전이 발생한다. 접촉식의 경우 앤시스 HFSS를 통한 해석이 가능하나, 비접촉식 즉 Air ESD의 경우는 HFSS를 통한 해석이 쉽지 않았다. 그러나 앤시스 차지 플러스가 출시되면서 <그림 3>과 같은 ESD 웨이브폼(Waveform)을 사용하여 Air ESD를 간단한 설정을 통해 해석이 가능하게 되었다.   그림 3. ESD 웨이브폼   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

멀티피직스 해석, 전기전자 해석, 플라스마 해석, VizGlow   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : Esgee Technologies, www.esgeetech.com ■ 자료 제공 : 경원테크, 031-706-2886, www.kw-tech.com VizGlow는 비평형 플라스마 해석을 위한 소프트웨어이다. VizGlow는 전자기장, 유동, 파티클 등의 여러 해석 모듈을 사용하여 복잡한 다중물리(Multiphysics) 문제에 대해 다양한 방법의 해결방법을 제공한다. VizGlow는 수십 mTorr의 저압 영역에서부터 대기압 부근, 고압 스트리머까지 다양한 범위의 압력 영역에서의 플라스마 현상을 해석하는데 사용할 수 있다. VizGlow는 완전한 병렬 연산 모듈을 제공하여 복잡한 형상의 3D 모델 플라스마 해석에도 사용될 수 있다. 1. 제품의 주요 특징 (1) 1-D/2-D/3-D 비평형 플라스마 해석 제공 (2) 완전한 병렬 연산(MPI Parallel) 모듈 제공 (3) 정렬/비정렬 혼합 격자(Mesh) 작성 모듈 제공 (4) 복잡한 격자(Mesh)에서의 가속화된 강력한 솔버 제공 (5) 통합 개발 환경 GUI 제공 (6) 다양한 조건에 따른 플라스마 계산 옵션 제공 1) Self-consistent/quasi-neutral 2) Multi-species, Multi-temperature formulation (7) 공정용 화학반응 데이터 다수 구축 (8) 표면 화학반응인 식각(etching), 증착(Deposition) 제공 (9) 광범위한 압력 영역에서 플라스마 해석(수 mTorr~수 atm) (10) 전자기장, 유동, 파티클 등의 모델이 결합된 다중물리(Multiphysics) 해석 (11) 표면에서의 이온 에너지 및 입사각 분포 확인 기능 (12) 외부 회로 모델(전원 및 전압 제어) 2. 주요 활용 분야 (1) 반도체 비평형 플라스마 해석 툴인 VizGlow를 사용하여 반도체 장비 및 집적회로(IC) 제조 산업의 장비를 분석하고 공정을 개선하며 새로운 장비를 개발하는 업무에 VizGlow를 활용할 수 있다. IC 제조업체는 VizGlow를 사용하여 제조 프로세스를 최적화하고, 프로세스 이상을 식별 및 수정하여 필요에 따라 새로운 장비를 설계할 수 있다. (2) 디스플레이/태양전지 디스플레이/태양전지 분야에서는 VizGlow, VizGrain 등을 사용하여 전자기학, 유체흐름, 입자모델링 등을 해석할 수 있다. 이 분야에서는 기존 장비 설계를 분석하고 공정의 균일성, 필름 품질 등을 개선하고 새로운 장비 개념을 개발하는데 VizGlow, VizGrain 등을 활용할 수 있다. 최근 대형화되는 디스플레이/태양전지 분야의 플라스마 해석에 대응하기 위해, VizGlow에서 제공하는 병렬 연산 모듈을 활용하는 것은 신제품 개발에 커다란 이점이 될 것이다. (3) 자동차 자동차 분야에서는 비평형 플라스마, 열 플라스마, 전자기학, 연소 및 열 반응 등의 분야를 활용할 수 있다. VizGlow, VizSpark 등의 도구를 사용하여 현재 점화장치의 설계 점검 및 차세대 점화장치 설계 등에 활용할 수 있다. (4) 항공우주 항공우주 해석에는 다양한 물리 현상에 대한 해석이 필요하다. VizGlow 시뮬레이션은 이러한 다양한 물리 현상을 다각도로 해석할 수 있는 여러가지 도구를 제공하고 있다. VizFlow를 통해 외부 기류 해석, VizGrain을 통한 희박기체 거동 해석 및 Charge-up 해석, VizGlow/VizSpark를 통한 추진기 해석 등 다양한 각도의 해석을 지원한다. 3. 주요 고객 사이트 ■ 삼성전자, SK hynix, 명지대학교, 충북대학교 등  

플라스마 해석 소프트웨어, K-SPEED   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : 전북대, 부산대, 한국핵융합에너지연구원, 한국표준과학연구원, 경원테크 ■ 자료 제공 : 경원테크, 031-706-2886, www.kw-tech.com K-SPEED는 반도체/디스플레이 플라스마 식각 공정에 영향을 미치는 다양한 물리적 화학적 영향을 고려하여 효과적인 계산을 통해 식각 형상과 Bowing, Necking, Etchstop, Polymer Passivation 등과 같이 수반되는 현상을 예측하기 위한 플라스마 식각 형상 시뮬레이션 소프트웨어이다. 1. 제품의 주요 특징 ■ 자체 개발 GUI : 사용자의 피드백을 반영하여 지속적으로 업데이트 진행하고 있음 ■ 실증적 플라스마 화학반응 데이터 : Fluorocarbon gas chemistry DB(C4F6/C4F8/CH2F2/Ar/O2)  ■ 빠른 계산 속도 : 모듈에 따라 CPU/GPU 구분 및 병렬 계산 알고리즘 도입   2, 주요 기능 ■ Bulk plasma simulation (K-0DPLASMA) ■ Plasma etch profile simulation · Ballistic transport module · Surface reaction module · Sputtering module · Profile evolution module ■ Modification, Branch : 계산 도중 파라미터를 변경하거나 여러 단계를 동시에 시뮬레이션 하는 기능 ■ 사용자 편의성을 갖춘 pre-/post-processor   3. 도입 효과 ■ 유입 가스종에 따른 벌크 플라스마 물성 예측 ■ 플라스마와 웨이퍼 계면에서 발생하는 표면반응 예측 ■ 나노급 3차원 반도체 구조물들에서 이온 및 중성종들의 이동현상 ■ 플라스마 공정에서 반도체 제작 시 발생하는 3차원 자유계면 변화(bowing, necking, etchstop, polymer passivation 등) 예측   4. 주요 고객 사이트 SK하이닉스, TEL Miyagi, KIOXIA     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기   

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   반도체 및 관련 재료 산업에서 자주 이용되는 화학적 기상 증착법(Chemical Vapor Deposition : CVD)은 박막을 생성하기 위한 기법으로, CVD를 활용한 다양한 공정이 있다. 그 중 반도체 산업에서 많이 사용되는 LPCVD(Low Pressure CVD)는 대량의 웨이퍼를 생산할 수 있는 공정으로, 균일한 두께의 박막 생성을 위해 균일한 온도를 갖도록 운전 조건을 갖추는 것이 중요하다. 이번 호에서는 LPCVD 반응기의 형상 정보와 운전 조건, 물성 조건을 반영하여 반응기 내부의 온도 분포를 예측할 수 있는 앤시스 켐킨(Ansys Chemkin)의 LPCVD Thermal Analyzer에 대해 소개하도록 하겠다.   ■ 염기환 태성에스엔이 유동해석팀 매니저로 근무하고 있으며, 화공/플랜트 분야의 유동해석 업무를 담당하고 있다. 이메일 | ghyeom@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   CVD는 화학적 반응을 통해 웨이퍼와 같은 기판의 표면에 박막을 생성하는 공정이다. CVD 공정을 활용한 산업으로는 대표적으로 반도체 제조 공정이나 이와 관련된 재료 산업이 있다. 반도체 산업은 세밀한 작업을 통해 균일한 품질의 제품을 대량으로 생산해야 한다. CVD를 통해 반응기에서 균일한 품질의 제품을 생산하기 위해서는 반응 속도에 대한 제어가 필요하다. 반응 속도는 반응 물질의 농도와 온도에 영향을 받는다.   그림 1. 전산유체역학(CFD)을 이용한 CVD 반응기 해석 사례   CVD를 이용한 여러 공정 중 반도체 산업에서는 LPCVD 공정이 많이 사용되고 있다. LPCVD는 0.1~10 torr 정도의 낮은 압력과 400~900℃의 고온에서 작동하며, 대량의 웨이퍼에 박막을 증착시킬 수 있는 반응기이다. LPCVD에서는 낮은 압력으로 인해 챔버 내부에 기상의 반응 물질이 빠르게 확산하여 균일한 농도를 갖기 때문에, 웨이퍼 표면의 온도가 증착 속도의 제한요소가 된다. 그렇기 때문에 균일한 두께의 박막을 생성하기 위해서는 각각의 웨이퍼가 균일한 온도를 갖도록 운전조건을 갖추는 것이 중요하다.   그림 2. 수평형 LPCVD 장치   앤시스 켐킨의 LPCVD 모델 소개 앤시스 켐킨은 밀폐형 반응기, 개방형 반응기, 관형 반응기, 플라스마 반응기와 같은 다양한 반응기 모델을 제공함으로써, 다양한 분야에서 화학 반응을 정확하고 빠르게 해석할 수 있는 소프트웨어이다. 많은 반응기 모델 중 LPCVD에 특화되어 있는 모델로 LPCVD Thermal Analyzer와 LPCVD Furnace 모델이 있다.   그림 3. 앤시스 켐킨의 LPCVD 해석 모델   LPCVD Thermal Analyzer는 LPCVD 반응기 내부의 온도 분포를 계산하는 모델이다. 이 모델은 <그림 4>의 왼쪽과 같이 LPCVD 반응기의 형상 정보(반응기의 전체 크기, 웨이퍼, 석영관 튜브, 히터의 위치 및 두께 등)와 구성 부품에 대한 열전도와 복사열 해석을 위해 관련된 물성, 히터의 발열조건, 경계면의 온도 등을 입력할 수 있다. 입력된 정보를 바탕으로 반응기 내부에서 복사 효과와 전도 효과를 계산한다. 반응기 내부는 0.1~10 torr 정도의 낮은 압력으로 유지되므로 대류와 기상에 의한 열방출은 고려하지 않는다. 해석된 결과로 웨이퍼 표면의 온도 분포와 반응기 내 각 구성품의 온도를 확인할 수 있다. 그리고 LPCVD Thermal Analyzer에서 해석된 결과는 LPCVD Furnace 모델에서 초기 온도 분포 값으로 사용할 수도 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : Esgee Technologies, www.esgeetech.com ■ 자료 제공 : 경원테크, 031-706-2886, www.kw-tech.com VizGlow는 비평형 플라스마 해석을 위한 소프트웨어이다. VizGlow는 전자기장, 유동, 파티클 등의 여러 해석 모듈을 사용하여 복잡한 다중물리(Multiphysics) 문제에 대해 다양한 방법의 해결방법을 제공한다. VizGlow는 수십 mTorr의 저압 영역에서부터 대기압 부근, 고압 스트리머까지 다양한 범위의 압력 영역에서의 플라스마 현상을 해석하는데 사용할 수 있다. VizGlow는 완전한 병렬 연산 모듈을 제공하여 복잡한 형상의 3D 모델 플라스마 해석에도 사용될 수 있다. 1. 제품의 주요 특징 (1) 1-D/2-D/3-D 비평형 플라스마 해석 제공 (2) 완전한 병렬 연산(MPI Parallel) 모듈 제공 (3) 정렬/비정렬 혼합 격자(Mesh) 작성 모듈 제공 (4) 복잡한 격자(Mesh)에서의 가속화된 강력한 솔버 제공 (5) 통합 개발 환경 GUI 제공 (6) 다양한 조건에 따른 플라스마 계산 옵션 제공 1) Self-consistent/quasi-neutral 2) Multi-species, Multi-temperature formulation (7) 공정용 화학반응 데이터 다수 구축 (8) 표면 화학반응인 식각(etching), 증착(Deposition) 제공 (9) 광범위한 압력 영역에서 플라스마 해석(수 mTorr~수 atm) (10) 전자기장, 유동, 파티클 등의 모델이 결합된 다중물리(Multiphysics) 해석 (11) 표면에서의 이온 에너지 및 입사각 분포 확인 기능 (12) 외부 회로 모델(전원 및 전압 제어) 2. 주요 활용 분야 (1) 반도체 비평형 플라스마 해석 툴인 VizGlow를 사용하여 반도체 장비 및 집적회로(IC) 제조 산업의 장비를 분석하고 공정을 개선하며 새로운 장비를 개발하는 업무에 VizGlow를 활용할 수 있다. IC 제조업체는 VizGlow를 사용하여 제조 프로세스를 최적화하고, 프로세스 이상을 식별 및 수정하여 필요에 따라 새로운 장비를 설계할 수 있다. (2) 디스플레이/태양전지 디스플레이/태양전지 분야에서는 VizGlow, VizGrain 등을 사용하여 전자기학, 유체흐름, 입자모델링 등을 해석할 수 있다. 이 분야에서는 기존 장비 설계를 분석하고 공정의 균일성, 필름 품질 등을 개선하고 새로운 장비 개념을 개발하는데 VizGlow, VizGrain 등을 활용할 수 있다. 최근 대형화되는 디스플레이/태양전지 분야의 플라스마 해석에 대응하기 위해, VizGlow에서 제공하는 병렬 연산 모듈을 활용하는 것은 신제품 개발에 커다란 이점이 될 것이다. (3) 자동차 자동차 분야에서는 비평형 플라스마, 열 플라스마, 전자기학, 연소 및 열 반응 등의 분야를 활용할 수 있다. VizGlow, VizSpark 등의 도구를 사용하여 현재 점화장치의 설계 점검 및 차세대 점화장치 설계 등에 활용할 수 있다. (4) 항공우주 항공우주 해석에는 다양한 물리 현상에 대한 해석이 필요하다. VizGlow 시뮬레이션은 이러한 다양한 물리 현상을 다각도로 해석할 수 있는 여러가지 도구를 제공하고 있다. VizFlow를 통해 외부 기류 해석, VizGrain을 통한 희박기체 거동 해석 및 Charge-up 해석, VizGlow/VizSpark를 통한 추진기 해석 등 다양한 각도의 해석을 지원한다. 3. 주요 고객 사이트 ■ 삼성전자, SK hynix, 명지대학교, 충북대학교 등     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기