앤시스가 인텔의 18A(1.8나노급) 공정 기술로 제조되는 첨단 반도체 설계를 위한 열 및 다중 물리 검증 도구 인증을 획득했다고 밝혔다. 이번 인증은 AI 칩, 그래픽처리장치(GPU), 고성능 컴퓨팅(HPC) 제품 등 고난이도 애플리케이션에 사용되는 반도체 시스템의 기능성과 신뢰성을 확보하는 데 핵심 역할을 한다. 또한, 앤시스와 인텔 파운드리(Intel Foundry)는 멀티다이 기반 3D 집적 회로(3D-IC) 시스템 구현에 활용되는 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge) 기술을 지원하는 포괄적인 다중 물리 검증 분석 플로를 공동 구축했다. 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC) 및 앤시스 토템(Ansys Totem)은 인텔 18A의 GAA(Gate-All-Around) 트랜지스터인 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia) 구조를 기반으로 전력 무결성과 신뢰성 분석 성능을 제공한다. 아울러 확장 가능한 전자기 시뮬레이션을 위해 HFSS-IC 제품군 내에 HFSS-IC Pro를 새롭게 선보였다. HFSS-IC Pro는 인텔 18A 프로세스 노드로 제작된 무선 주파수(RF) 칩, WiFi, 5G/6G 및 기타 통신 애플리케이션의 온칩 전자기(Electromagnetic, EM) 무결성 모델링에 대한 인증을 획득했다.     EMIB 기술은 고성능 마이크로프로세서, 이기종 통합 시스템 등 다양한 고성능 컴퓨팅 시스템에서 3D-IC 구현을 가능하게 하는 한편 다양한 종류의 칩을 유기적으로 연결해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능과 통합 수준을 높인다. 이번 다중 물리 플로에는 앤시스 레드호크-SC 일렉트로우써멀(Ansys RedHawk-SC Electrothermal)을 활용한 열 신뢰성 분석이 포함되어 있으며, 앤시스와 인텔 파운드리의 협력 범위를 확대해 실리콘 관통 전극(TSV)이 적용된 차세대 EMIB-T 기술까지 지원한다. EMIB-T 분석 플로는 HFSS-IC Pro와 앤시스의 에스아이웨이브(Anys SIwave)를 통한 신호 무결성 분석, 그리고 레드호크-SC 및 토템을 활용한 전력 무결성 분석까지 포괄하는 형태로 확장됐다. 레드호크-SC, 토템, HFSS-IC Pro의 인텔 18A 고성능 공정 노드(Intel 18A-P) 대상 인증 절차는 현재 진행 중이다. 고객은 최신 인텔의 공정 설계 키트(PDK, Process Design Kit)를 요청해 조기 설계 작업 및 IP 개발을 시작할 수 있다. 해당 설루션은 인텔 14A-E의 공정 정의 및 설계 기술 최적화(DTCO, Design Technology Co-Optimization)의 일환으로 포함되어 있다. 또한, 앤시스는 인텔 파운드리 액셀러레이터 얼라이언스(Intel Foundry Accelerator Alliance)의 일부인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 합류해, 상호운용 가능한 칩렛 설계 및 제조를 위한 보안 생태계 구축에 기여할 예정이다. 인텔의 석 리(Suk Lee) 파운드리 에코시스템 기술실 부사장 겸 총괄 매니저는 “멀티다이 어셈블리 방식은 칩 적층 및 설계 효율에 대한 업계의 관점을 변화시키고 있다. 앤시스의 시뮬레이션은 고객이 설계를 고정밀로 검증할 수 있도록 지원하며, 복구가 어려운 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 것”이라며, “칩렛 기술 발전을 위한 핵심 협력체인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 앤시스가 참여하고 있어 매우 기대하고 있다”고 밝혔다. 앤시스의 존 리(John Lee) 전자·반도체·광학 사업부문 총괄 부사장은 “앤시스의 다중 물리 시뮬레이션 설루션은 고객에게 높은 수준의 열, 신호, 전력, 기계적 무결성을 보장하며, 최고의 신뢰를 제공한다. 고객의 칩 설계 방식은 다양할 수 있지만, 정확하고 신뢰성 있는 도구에 대한 수요는 항상 존재하며, 이 지점에서 앤시스의 강점이 발휘될 것”이라며, “인텔 파운드리와의 협업을 강화하고 칩렛 얼라이언스에 합류함으로써, 앤시스는 개방형 및 상호운용 가능한 기술을 통해 엔지니어링 완성도 향상이라는 약속을 실천해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어 디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션, Ansys Twin Builder 개발 : Ansys, www.ansys.com 자료 제공 : Ansys Korea, 02-6009-0500, www.ansys.com   Ansys Twin Builder는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용하여 실제 물리 시스템을 가상 환경에서 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 솔루션이다. 멀티피직스 시뮬레이션 기술을 기반으로 물리 모델과 실시간 센서 데이터를 결합하여 예측 유지보수 및 성능 최적화를 지원한다. 제조, 자동차, 항공우주, 전자, 에너지, 의료 등 다양한 산업에서 활용된다.   1. 주요 특징 (1) Physics 기반의 디지털 트윈 구축 IoT 데이터 및 시뮬레이션 모델을 결합하여 정밀한 디지털 트윈 모델 생성 (2) 실시간 시뮬레이션 및 예측 유지보수 지원  센서 데이터를 활용하여 장비의 고장 가능성 예측 및 유지보수 최적화 (3) 멀티피직스 통합 분석  전자기, 유체, 구조, 열 해석을 통합하여 복잡한 시스템 성능 분석 가능 (4) AI 및 머신러닝 연계 가능  OptiSLang을 활용한 AI 기반 최적화 및 데이터 분석 지원 (5) IoT 및 클라우드 플랫폼과 연계  AWS, Microsoft Azure, PTC ThingWorx 등 다양한 IoT 플랫폼과의 호환성 제공 2. 주요 기능 (1) 디지털 트윈 생성 및 실행  시뮬레이션 모델을 물리 데이터와 연결하여 실시간 가상 시뮬레이션 수행 (2) Model-Based Systems Engineering(MBSE) 지원  시스템 레벨 설계를 위한 MBSE 기반 시뮬레이션 제공 (3) 고급 시뮬레이션 및 자동화  MATLAB, Simulink, FMI 모델과 통합 가능하여 복잡한 시스템 해석 (4) PLM 및 데이터 관리 통합  Siemens Teamcenter, PTC Windchill 등 주요 PLM 시스템과 연계하여 제품 수명주기 관리 지원 (5) Predictive Maintenance 기능 내장  실시간 데이터 분석을 통해 유지보수 전략 개선 3. 도입 효과 ■ 설비 가동률 향상: 디지털 트윈을 활용한 사전 예측 유지보수로 시스템 다운타임 감소 ■ 제품 개발 기간 단축: 프로토타입 제작 없이 가상 환경에서 제품 설계 검증 가능 ■ 운영 비용 절감: 최적화된 유지보수 전략을 통해 운영 및 유지보수 비용 절감 ■ 설계 품질 향상: 실제 운영 데이터를 기반으로 제품 설계 개선 및 성능 최적화 4. 주요 고객 사이트 ■ 제조업: 두산 그룹, POSCO  ■ 자동차: 현대자동차그룹, LS Automotive Technologies, HL Mando ■ 항공우주: Korea Aerospace Industries (KAI), Hanwha Aerospace ■ 반도체/전자: Samsung Electronics, SK Hynix, LG Electronics, Samsung Electro-Mechanics, Samsung Display, LG Display, LG Innotek, LX Semicon ■ 에너지: LG Energy Solution, SK On, Samsung SDI, Hyundai Electric & Energy Systems, Doosan Enerbility, Hanwha Solutions   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스코리아가 대학생 및 대학원생을 대상으로 시뮬레이션 경진대회인 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지 2025’를 개최한다고 밝혔다. 올해 처음 치러지는 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지’는 미래의 엔지니어를 꿈꾸는 대학생 및 대학원생을 위해 앤시스코리아가 기획한 아카데믹 경진대회다. 참가자들은 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어 중 하나 이상을 활용해 기술적인 문제를 해결하는 경험과 함께, 수상할 경우 다양한 특전을 받게 된다. 참가 신청은 이공계 및 공학을 전공한 대학생, 대학원생이라면 누구나 가능하다. 공식 홈페이지를 통해 오는 5월 23일까지 개인 또는 최대 3인의 팀 자격으로 지원서를 접수하면 된다. 참가 부문은 ▲구조 해석 ▲전자기 해석 ▲유체 해석 ▲열 해석 및 멀티피직스 ▲광학 해석 ▲최적 설계 및 AI 활용의 6개 부문으로 복수 선택이 가능하다. 신청 시 제목과 설명을 포함 국문 500자 이내의 연구 초록 등록이 필요하다. 접수 마감 이후 5월 26일부터 6월 20일까지는 챌린지 예선 기간으로, 참가자들은 해당 기간 내에 연구에 대한 최종 결과를 PPT 형식으로 작성해 제출해야 한다. 제출된 PPT를 바탕으로 심사가 이루어지며, 본선 진출자에 개별 연락하여 본선에 대해 안내할 예정이다. 본선은 7월 첫째 주에 치러지며 당일 발표 및 수상자 발표가 이어진다. 대상 수상 1팀에게는 장학금 300만 원과 함께 앤시스코리아 3개월 인턴십 기회 그리고 오는 9월 개최되는 시뮬레이션 콘퍼런스인 ‘앤시스 시뮬레이션 월드 코리아 2025’에서 발표자로 설 기회가 주어진다. 이외 최우수 혁신상 수상 1팀은 장학금 100만 원, 우수 해석상 수상 3팀은 장학금 50만 원을 각각 받을 수 있다. 또한, 본선 참가자 전원에게 앤시스 관련 기념품과 앤시스 시뮬레이션 월드 코리아 2025 내 전시 기회를 제공할 계획이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 “장래 엔지니어를 목표로 정진하고 있는 대학생과 대학원생들에게 앤시스의 시뮬레이션을 활용한 연구 기회와 함께 다양한 혜택을 드릴 수 있도록 본 챌린지를 마련하게 됐다”면서, “오늘날 당면한 다방면의 도전을 해결하기 위해 시뮬레이션은 필수로 자리매김한 만큼, 보다 많은 대학생 및 대학원생이 챌린지에 참가해 특별한 경험을 쌓을 수 있기를 바란다”고 밝혔다.  

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   다양한 산업에서 제품 설계 및 안정성 평가를 위한 실험에 많은 비용과 노력이 소요됨에 따라, 가상의 공간에서 사용자가 원하는 실험 환경을 구성하여 결과를 도출하는 방식이 증가하고 있다. 또한, 해석을 많이 활용하지 않던 산업군에서도 시뮬레이션을 도입하는 단계에 있다. 그 중 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 해석과 임플란트 해석에 대한 수요가 증가하고 있다. 해석 결과를 바탕으로 안정성과 구조적 성능을 평가하고, 이를 임상 결과 데이터로 보완하는 과정이 이루어지고 있다. 이번 호에서는 3D 슬라이서(3D Slicer)와 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 활용하여 혈관 모델링부터 혈류 해석까지의 워크플로를 소개하고자 한다.   ■ 김지원 태성에스엔이 FBU-F1팀의 매니저로, 열 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   현재 대부분의 기업이 시뮬레이션을 적극 적용하고 있으며, 특히 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 분석은 혈관 협착증 및 인조혈관의 안정성과 구조적 성능을 평가하는 새로운 방법으로 중요한 역할을 한다. CT와 MRI 기술의 발달로 체내 모습을 3D 영상으로 시각화할 수 있게 되면서, 유체역학과 의학 간 융합 연구의 발전이 기대되고 있다. 특히 혈관 질환의 발생 원인을 규명하기 위해 혈류 해석을 기반으로 혈류 역학적 특성을 분석하는 추세다. 또한, 비침습적 방법을 활용하여 환자의 혈관을 진단하고 평가하는 기술이 주목받고 있다. 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 주요 혈관 모델링 툴을 활용한 혈관 추출 방법, 혈액의 물성치 설정, 그리고 경계 조건 설정 과정에 대해 다루고자 한다.   전처리(Pre-Processing) 대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스의 모델링 툴에는 환자의 3D CT 영상을 STL 파일로 직접 추출하는 기능이 존재하지 않는다. 따라서 이번 호에서는 상용 프로그램인 3D 슬라이서를 사용한다. 3D 슬라이서는 의료 이미징 데이터를 시각화하고 분석하는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼으로 영상 분석, 3D 모델링, 디자인 등을 통해 종합적인 의료 영상 처리를 수행하는 전문 소프트웨어다. 이를 통해 DICOM 파일을 기반으로 3D 형상을 추출할 수 있다.    그림 1. 3D 슬라이서에서 혈관 추출   <그림 1>은 3D 슬라이서를 이용하여 혈관을 추출한 과정이다. CT 촬영 시 혈관 조직을 명확하게 구분하기 위해 조영제를 주입하면, HU(Hounsfield Units) 수치로 표현되어 특정 HU 값 범위에서 혈관을 쉽게 추출할 수 있도록 구성된다. 또한, 유동 해석을 위해 격자를 생성하는 과정에서 모델링 단계에서 패싯(facet)을 스무딩(smoothing)하는 옵션을 적용하여 형상을 정리한다. 혈관 모델링이 완료된 후, DICOM 파일을 STL 파일로 변환한다.    대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스 스페이스클레임(Ansys SpaceClaim)에서 변환한 STL 파일을 가져오면 패싯을 확인할 수 있으며, 이를 볼륨(volume) 형태로 변환하는 과정을 진행한다. 볼륨 형태로 변환하기 위해 모델을 확인하면, <그림 2>와 같이 돌출되거나 뚫린 패싯 등 변환이 어려운 영역이 존재한다.   그림 2. Faulty facet areas   그림 3. Converting from facet to volume   솔브(Solve) 혈액 물성치 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 플루언트를 사용하며, 혈액의 거동을 수치적으로 해석하기 위해 혈액의 밀도와 점성 계수를 입력한다. 혈액은 전단 응력에 따라 점도가 변하는 비뉴턴 유체이며, 이러한 특성을 반영하기 위해 Carreau 모델을 적용한다. Carreau 모델은 비뉴턴 유체의 점성 거동을 정의하는 구성 방정식이며, 이는 <그림 4>의 수식과 같이 계산된다.   그림 4. Carreau 모델 수식     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스가 시뮬레이션 성능 향상을 위해 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 자사 소프트웨어를 통합한다고 밝혔다. 오는 3분기부터 엔비디아 옴니버스와 통합될 소프트웨어는 유체 시뮬레이션 소프트웨어 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)와 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors) 등 2종이다. 앤시스는 “이번 통합을 바탕으로 데이터 수집 자동화와 고정밀 모델을 구현해 시뮬레이션 프로세스를 간소화하고 보다 깊이 있는 인사이트를 제공할 것으로 기대된다”면서, “이를 통해 엔지니어가 시뮬레이션의 결과를 의사 결정권자, 제품 이해관계자 및 잠재 고객에게 전달 시의 부담도 덜게 될 것으로 보인다”고 전했다.     시뮬레이션을 위한 대량의 데이터를 준비하려면 데이터의 품질, 상호운용성, 유연성을 확보해야 한다. 이는 일반적으로 사용자가 하나의 시뮬레이션 모델에 대한 매개변수를 준하기 위해 여러 소프트웨어를 사용함을 의미한다. 또한 모델의 매개변수화 이후 시각화를 위해 추가적인 전문 도구 및 지식이 필요한 경우가 많다. 앤시스의 소프트웨어는 엔비디아 옴니버스를 활용함으로써 3D 신(scene) 데이터의 상호운용성, 확장성 및 모듈성을 강화시킬 수 있는 개방형 생태계를 제공한다. 옴니버스를 통해 고객은 시뮬레이션 데이터를 쉽게 준비할 수 있으며, 이는 특히 앤시스 AV 액셀러레이트 센서에서 유용하게 활용할 수 있다. 사용자는 앤시스의 인터페이스 내에서 몰입감 있고 사실적인 모델을 렌더링할 수 있어 실시간 협업을 지원하고, 결과를 더욱 효과적으로 전달할 수 있다. 이에 더해 사용자가 앤시스 설루션 포트폴리오 전반에 적용해 광범위한 개발 생태계를 구축할 수 있는 오픈 소스 파이썬(Python) API 소프트웨어 패키지인 파이앤시스(PyAnsys)는 시뮬레이션 데이터를 자동으로 포맷하기 때문에, 시뮬레이션 실무자와 개발자는 엔비디아 옴니버스에 구축된 자체 앱 내에서 시뮬레이션을 쉽게 사용자 지정 및 자동화할 수 있다. 일례로 아스팔트 도로 건설, 골재 처리 및 콘크리트 생산을 위한 특수 장비를 제조하는 아스텍 인더스트리스(Astec Industries)는 앤시스 소프트웨어를 사용해 아스팔트 드럼 건조기와 수소 버너를 설계 및 최적화하고 있다. 아스텍 인더스트리스의 첨단 기술 디렉터인 앤드류 홉스(Andrew Hobbs) 박사는 “앤시스 플루언트에 옴니버스가 통합되면서 복잡한 물리 시뮬레이션을 시각화할 수 있게 되어 당사와 고객 모두 장비가 어떻게 작동하는지 직관적으로 파악, 놀라울 정도로 디테일한 인사이트를 얻을 수 있었다”면서, “장비의 내부처럼 실제 관측이 불가능한 환경을 시뮬레이션함으로써 제품이 실제로 어떻게 작동할 것인지에 대한 이해를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 성능과 효율을 극대화해 최적화된 설계가 가능해졌다. 이로써 고객들에게 혁신적인 장비와 경쟁력을 제공할 수 있어 만족스럽다”고 말했다. 앤시스의 셰인 엠스와일러(Shane Emswiler) 제품 부문 수석 부사장은 “지금의 디지털 엔지니어링은 직관적이고 효율적이며 또 혁신적인 제품을 설계하기 위해 기술 간 호환성에 더욱 의존하고 있다. 앤시스는 이에 발맞춰 엔비디아와의 협력을 지속 강화해 고객이 시뮬레이션의 결과를 실제처럼 구현, 기존에는 얻기 힘들었던 인사이트를 확보할 수 있도록 지원하고 있다”면서, “이 모든 과정을 앤시스의 익숙한 인터페이스에서 손쉽게 수행할 수 있다는 점이 프로젝트의 일정을 단축하고 제품을 더 빠르게 시장에 출시하는 데에 큰 도움을 줄 것으로 기대한다”고 말했다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장은 “엔비디아 옴니버스의 강력한 시각화 기능과 앤시스 소프트웨어의 예측 정확도를 결합하면 시뮬레이션 인사이트에 대한 접근성을 확대하는 강력한 디지털 엔지니어링 환경을 구축할 수 있다”고 말했다.

앤시스가 엔비디아, 볼보자동차와 협력해 공기역학 시뮬레이션 분야에서 우수한 성과를 달성했다고 밝혔다. 앤시스는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU 8개를 시뮬레이션 솔버에 활용하고 CPU 코어를 메싱에 적용한 결과, 전체 시뮬레이션 실행 시간을 기존 24시간에서 6.5시간으로 단축했다. 앤시스는 이번 성과를 통해 반복적인 설계 작업을 가능케 하며, 배터리 전기차(BEV) 최적화 연구를 더욱 심도 있게 지원하고 개발 기간 단축과 시장 출시 속도 가속화에 기여할 것이라고 밝혔다. 또한, 이번 협업이 자동차 산업을 비롯한 항공우주, 모터스포츠, 소비자 전자제품 등 정밀한 유체 흐름 시뮬레이션이 요구되는 다양한 산업 분야에서 새로운 기준을 제시할 것으로 기대하고 있다. 볼보자동차는 전기차 배터리 성능 향상을 위해 고성능 컴퓨팅(HPC)과 전산유체역학(CFD)을 적극 활용하고 있다. 특히, 전기차의 주행 거리 향상에 큰 영향을 미치는 공기역학적 항력(aerodynamic drag)을 최소화하는 작업이 중요한 과제로 떠오르고 있는 가운데, 이를 최적화하기 위해 정밀한 시뮬레이션이 필수로 요구된다. 그러나 고정밀도의 CFD 시뮬레이션은 상당한 시간과 연산 자원을 요구하며, 높은 비용이 소요되는 동시에 최적화 기회가 제한되는 한계점이 있다.     앤시스와 볼보자동차는 EX90 전기자동차의 에너지 효율성 및 주행거리 향상을 위해 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 엔비디아 블랙웰 GPU 8개로 확장해 메싱에 1시간, 솔버에 5.5시간이 소요되는 최적화된 엔드 투 엔드 워크플로를 구현했다. 기존에 2016개의 CPU 코어를 사용해 동일한 시뮬레이션을 실행한 경우와 비교하면 솔버 실행 시간이 2.5배 빨라진 것이다. 이러한 기술 결합은 볼보자동차가 CFD 시뮬레이션을 하루에 여러 차례 반복 실행하고, 다양한 설계 변수를 평가해 설계 최적화를 획기적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 시뮬레이션 프로세스 속도가 빨라짐에 따라 볼보자동차는 배출가스 저감, 주행거리 연장, 효율성 향상 등 국제표준시험방식(WLTP)의 핵심 기준을 더욱 효과적으로 충족할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 볼보자동차의 토르비욘 비르둥(Torbjörn Virdung) CFD 기술 총괄 책임자는 “앤시스 시뮬레이션을 활용하면 기존 방식보다 더욱 빠르게 설계를 최적화하고 가상 테스트까지 수행할 수 있다”며, “제품 효율을 높이기 위해서는 우리가 사용하는 툴과 설루션의 성능을 우선적으로 점검해야 한다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 플루언트는 정밀한 분석이 가능한 데다 엔비디아의 인프라를 통해 계산 속도까지 대폭 향상돼 다양한 설계 옵션을 더욱 빠르고 폭넓게 검토할 수 있어, 결과적으로 우리가 최적의 차량 설계를 단기간에 구현할 수 있게 됐다”고 덧붙였다. 앤시스의 셰인 엠스와일러(Shane Emswiler) 제품 부문 수석 부사장은 “이번 사례는 GPU 기반의 시뮬레이션이 혁신을 촉진하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있음을 보여준다”며, “정밀한 모델링과 빠른 연산 속도를 결합한 GPU 가속 시뮬레이션을 통해 고객은 보다 많은 시뮬레이션을 수행하고 최상의 성능을 가진 제품을 개발할 수 있다”고 말했다. 엔비디아의 팀 코스타(Tim Costa) CAE EDA 및 양자 부문 수석 이사는 “앤시스와 볼보자동차의 이번 협력은 엔비디아의 최신 블랙웰 인프라 설루션이 지닌 뛰어난 성능과 확장성을 엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 입증한 것”이라며, “엔비디아는 앤시스와 같은 소프트웨어 파트너와 함께 컴퓨터 기반 엔지니어링의 미래를 선도하고 있으며, 전에 없던 뛰어난 성능과 높은 확장성을 제공해 고객들이 복잡한 엔지니어링 과제를 해결할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

디지털 트윈에 대한 내용을 한 눈에 볼 수 있도록 집대성한 '디지털 트윈 가이드'가 발간되었습니다.  '디지털 트윈 가이드'는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 디지털 트윈에 대한 이해와 트렌드, 디지털 트윈 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 적용 사례, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.  이 책자는 디지털 트윈 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다.   이북 무료 다운로드 이벤트는 종료되었습니다.   디지털 트윈 가이드 도서 구입하기 디지털 트윈 가이드 이북 구입하기   아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!      

디지털 트윈에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었습니다.  <디지털 트윈 가이드>는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 디지털 트윈에 대한 이해와 트렌드, 디지털 트윈 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.    공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외  페이지 : 272쪽 정가 : 30,000원   목차 머리말 - <디지털 트윈 가이드> 발간에 부쳐 / 최경화   Part 1. 디지털 트윈 개론 8    디지털 트윈 개론    한순흥 Part 2. 디지털 트윈 핵심 기술 24    제조 디지털 트윈 표준 모델 및 연동 가이드라인 소개    손지연 32    디지털 트윈 구축을 위한 BIM 기반 3D 개체의 필요성    권순재 Part 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 38    디지털 트윈의 이해와 구현 방법    양영진 45    디지털 트윈 정부 전략 및 로드맵    안창원 50    디지털 트윈을 처음 도입하는 기업을 위한 가이드    박수진 58    디지털 트윈 기술발전에 따른 단계별 구축 가이드    류수영 63    국제 표준 기반 제조 디지털 트윈 스마트 내비게이션 시스템 구축 방안    박양호 70    디지털 트윈 : 엔지니어의 상상은 현실이 된다    강태신 74    기업의 디지털 전환을 위한 총체적 접근 방식    오병준 80    디지털 트윈 가이드: 리얼타임 렌더링으로 살펴보는 디지털 트윈 트렌드    진득호 86    3D CAD 를 활용한 디지털 트윈 도입 가이드    김지인 90    스마트 제조의 분수령, 디지털 트윈의 혁명    문명수 95    디지털 트윈 도입 검토 보고서 작성법    손대식 100    AWS 디지털 트윈 구축 전략과 성공 사례    김준형 106    제조업의 성공적인 디지털 트윈 도입을 위한 여정    신민용 Part 4. 디지털 트윈 최신 트렌드 114    미래의 디지털 트윈에 대해서    조형식 118    AI 시대의 디지털 트윈    김성희 124    AI 기반 디지털 트윈 : 산업 혁신의지능형 미래     류용효 Part 5. 디지털 트윈 적용 사례 130    디지털 트윈 구축을 위한 제조 데이터 표준화 구축 및 사례    차석근 136    가상 제품 개발 및 검증을 위한 디지털 트윈    안영규 142    디지털 전환 성공을 위한 CAE, AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼 기술 제안    전완호 146    가상과 현실의 완벽한 동기화, 디지털 트윈의 산업 재창조    이지수 152    디지털 트윈의 새로운 패러다임: GPU 가속 기반 소프트웨어와 하드웨어의 효과적인 융합    나인플러스아이티 157    디지털 트윈과 몰입형 기술 트렌드와 적용 사례     유니티 162    스마트시티와 건설 디지털 트윈 기술 현황 및 시사점    최창현 168    스마트 공항, OpenBIM 모델링 구축 사례    비아이엠팩토리 172    디지털 트윈과 AI를 활용한 소방 시스템 도입사례: 중국 대련 소방대와의 협력    아브로브소프트코리아 175    산업 안전을 위한 디지털 트윈 활용    김형중, 우종헌 Part 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 180    Ansys Twin Builder    디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션 182    ARAS PLM    오픈소스 PLM 소프트웨어 184    AutoForm Assembly    차체 제작 조립 공정 디지털화 소프트웨어  185    AutoForm Car Body Planner    차체 구매 견적 및 비용 산출 프로세스 186    AutoForm-Sigma    스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상 소프트웨어 188    Cadence Fidelity CFD    고성능 멀티피직스 플랫폼 191    Emulate3D    디지털 트윈 소프트웨어  192    CATIA    제품 설계 및 협업 솔루션 193    DELMIA Digital Manufacturing    제품 설계/생산 전 과정 시뮬레이션 및 최적화 솔루션 194    CP(Collaboration Platform)     제조기업 디지털 트윈기반 협업 플랫폼  197    FlexSim    3D 시뮬레이션 소프트웨어  198    CupixWorks(큐픽스웍스)    AI 기반 4D 디지털 트윈 플랫폼 200    DTDon    실시간 원격 협업 도구운용성 향상을 위한 솔루션 202    DTDsquare    산업용 디지털 트윈 플랫폼 204    guardione turbo(가디언 터보)    산업용 AI 솔루션 206    HxGN EAM    제조기업 차세대 설비자산관리솔루션 208    HxGN SDx    스마트 디지털 리얼리티 209    LinkBiz    제조 IT 솔루션 210    NDX PRO    데이터 기반 디지털 트윈 플랫폼 212    NFLOW    입자 시뮬레이션 소프트웨어 215    mago3D    디지털 트윈 플랫폼 216    Nexus    엔지니어링과 생산 협업을 위한 개방 플랫폼 219    Nextspace    3D GIS 디지털 트윈 제작 및 시각화 플랫폼 220    NVIDIA Omniverse(엔비디아 옴니버스)    3D 애플리케이션 개발 플랫폼  222    NX X    클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션 223    One Total Twin    디지털 트윈 솔루션 225    OCMS    해상공사 통합관리 시스템 226    SynchroSpace    전자·전기·기구 통합 PLM 시스템 228    TROSAR CyberSpace    디지털 블록 기반 확장현실 솔루션 231    Smart Digital Twin    제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼 232    TeamPlus    도면 및 기술정보관리 솔루션  234    TTM 3D TWINS    디지털 트윈 플랫폼 237    Teamcenter X    PLM을 위한 SaaS 솔루션 238    Unity Industry(유니티 인더스트리)    실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼 240    Unreal Engine(언리얼 엔진)    건축, 제조, 영화 등 활용 가능한 게임 엔진 241    Visual Components    3D 시뮬레이션 소프트웨어 242    Universal Plant Viewer    플랜트 운영 및 엔지니어링을 위한 디지털 트윈 244    WAiSER (와이저)    디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼 245    VIZZARDX    대용량 엔지니어링 데이터의 경량 시각화 솔루션 246    OCTOPUS Hub    실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션 248    디지털 작업절차서 통합 시스템    3D 모델링 기반 작업 절차서 지원 250    3DxSUITE, CADdocor    이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션 252    Part 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트     가이아3D / 나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교  / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블유에스 / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브 / 오토데스크 / 오토폼 / 원프레딕트 / 유니티 / 유비씨 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 팀솔루션 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국알테어 / 헥사곤ALI / 헥사곤MI      266    Part 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트       ----------------------------- 이 책자는 디지털 트윈 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다.   도서 구입도 가능합니다. 이북은 첨부 파일 누르시면 결제 후 파일 다운로드 가능합니다.  다운로드가 안될 경우 메일로 요청해 주세요   제목 : 디지털 트윈 가이드 이북 결제 완료 에러 파일 요청 구입자명 :  받으실 메일주소 전화번호 :  보내실 곳 : info@cadgraphics.co.kr   ------------------------- 실물 도서로도 구입 가능합니다.  도서 구입하러 가기      

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 사용자 학습 데이터 기반의 AI로 후처리 과정에서 심층 인사이트 제공, 시스템 아키텍처 모델러에 SysML v2 지원 추가해 협업 촉진 및 제품 설계 최적화 가속, HPC 라이선스 없이 엔터프라이즈급 CFD 기능 제공하는 앤시스 CFD HPC 얼티메이트 출시 등   앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 지원하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트는 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라면서, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   향상된 물리 솔버 제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(multi-physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 써멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도가 10배 향상됐다. 또한 진동음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱을 개선하며 자동화된 워크플로우 기능, 향상된 시뮬레이션 성능 등을 제공한다. 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착하며, 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다.   클라우드/HPC/GPU 클라우드 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며, 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU(multi-GPU) 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원한다. 또한, 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감하며 메싱 시간을 20% 줄인다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공하며, 반복 솔버(iterative solver)는 CPU 전용 솔버 대비 6배 빠른 속도를 구현한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있다. 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메카니컬 (Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다.   인공지능 앤시스는 인공지능(AI) 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구 지원을 통해 SimAI 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화한다. 앤시스 SimAI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스 실행 시간을 정밀하게 예측한다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여, 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   연결된 에코시스템 최첨단 연구개발(R&D) 환경에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 자동화 설계를 도입하여 연구개발 워크플로를 원활하고 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 앤시스 엔지니어링 설루션은 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춰 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 앤시스 모델센터(ModelCenter) MBSE 소프트웨어와 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(System Architecture Modeler : SAM)는 SysML v2 지원을 강화해 엔지니어링 조직 전반에서 제품 요구 사항의 접근성과 확장성을 높이고, 팀 간 협업을 더욱 긴밀하게 연결하여 개발 시간 단축에 기여한다. 앤시스 모델센터(ModelCenter)는 MBSE 연결성이 향상되어 호환성을 높였고, 카펠라(Capella) 커넥터 기능이 강화되었으며, 앤시스 적으로 제공한다. SAM과의 더욱 긴밀한 통합을 통해 검색, 저장 및 수정 기능을 보다 직관적으로 제공한다. 앤시스 미네르바(Ansys Minerva) 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 소프트웨어인 미네르바는 일반 커넥터 개선을 통해 외부 데이터 연동을 표준화하며, 업로드 전 문제점 검증을 가능케 하여 제품 생산 시간 및 비용 절감에 기여한다. 커넥터는 새로운 비동기 작업 실행 기능이 추가돼 엔지니어의 생산성을 개선한다.   기타 앤시스 2025 R1의 주요 특징 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang) 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어로 인터페이스, 분산 컴퓨팅, 고급 알고리즘 등 전반적인 개선으로 설계 워크플로의 유연성과 성능을 강화한다. 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군은 컴퓨터 이용 공학(CAE), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM) 등의 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하여, 그란타(Granta) 최종 사용자 인터페이스와 통합 인터페이스 간 일관된 사용자 경험을 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 내결함성 메싱(FaultTolerant Meshing : FTM)과 수밀 메싱(watertight meshing)에 적용된 작업 기반 성능을 개선해 메싱 속도를 가속화한다.  전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구로 앤시스 파워X(Ansys PowerX)를 제공한다.    ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.