최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (8)   이번 호에서는 파이프 유로 형상 설계 최적화를 위해 NX CAD와 심센터 스타-CCM+(Simcenter STAR-CCM+)를 사용하여 CAD 치수 변수를 수정하며 유동해석의 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 과정을 소개한다. ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   이번에 사용할 심센터 스타-CCM+는 2006년에 첫 버전이 공개되었으며, 통합된 환경과 클라이언트-서버 접근 방식은 당시의 CFD 해석 방법에 새로운 패러다임을 제시했다. 첫 출시 이후 주요 기능이 빠르게 확장되었는데, 대표적으로 코드의 기반이 되는 ‘메시 파이프라인(mesh pipeline)’과, 산업용 CFD 최초로 다면체(polyhedral) 메시 기술을 도입한 점이 큰 변화였다. 2010년에는 컴퓨팅 하드웨어의 가격이 저렴해지는 반면, 라이선스 비용이 하드웨어 활용의 제약이 된다는 시장의 목소리를 반영해 ‘파워 세션(Power Session) 라이선스’를 도입하였고, 이를 통해 하나의 고정 비용으로 무제한 코어에서 대규모 병렬 해석을 수행할 수 있게 되어, 소프트웨어 사용 비용과 하드웨어 활용 간의 한계를 완전히 해소하는 사용 환경을 마련하였다. 2012년에는 업계 최초로 ‘오버셋 메시(overset meshes)’ 기능을 도입해 실제 현장에서 움직이는 격자 기반 해석을 더욱 직관적으로 구현할 수 있게 되었고, 2015년에는 산업용 CFD를 넘어 유체-구조 연성 등 진정한 다중물리 해석을 지원하기 위해 유한요소(finite elements) 해석 솔버를 통합했으며 전자기 해석까지 기능을 확장했다. 오늘날 스타-CCM+는 자동화 기능, 설계 탐색 도구, 포괄적인 다중물리 해석, 그리고 산업을 선도하는 데이터 분석 및 협업형 가상현실 환경까지 지원하며 그 성장을 지속하고 있다. 그 외에도 다양한 혁신적 진보를 이루었지만, 이 내용만으로도 지난 짧은 기간 내 스타-CCM+가 얼마나 빠르게 발전했는지 잘 보여준다고 할 수 있다.   그림 1   프로세스 자동화 다분야 설계 최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization) 수행 시 설계 및 분석에서 효율적인 데이터 교환 및 프로세스 연동이 필수이므로, 데이터를 신속하고 정확하게 받기 위해서는 다이렉트 인터페이스 포털(Direct Interface Portal)이 필요하다. HEEDS(히즈)에서는 심센터 스타-CCM+를 위한 포털(Portal)을 제공하므로 빠른 설정이 가능하다. 그림 2는 HEEDS에서 제공하는 다양한 설루션의 다이렉트 인터페이스 포털 목록이다.   그림 2   <그림 3>은 파이프 유로 설계 최적화 자동화 워크플로의 주요 단계와 각 툴의 역할을 요약한다.   그림 3   첫째, NX_CAD 포털에서는 HEEDS가 NX CAD의 파트 파일(*.prt)을 NX Expressions를 활용하여 변수(치수 등)를 자동으로 수정한다. 수정된 파이프 형상이 파라솔리드(parasolid) 형식(*.x_t)으로 내보내지는데, 이 파일에는 해석에 필요한 Named Face(경계면) 정보를 포함한다. 둘째, STAR-CCM+ 포털에서는 스타-CCM+ 해석 파일(*. sim)이 전달받은 신규 형상(*.x_t)을 읽고, 메시 업데이트와 경계조건 수정이 자동으로 적용된다. 이후 유동 해석이 수행된 뒤, 결과값은 HEEDS가 자동 추출한다. <그림 3>은 NX CAD와 스타-CCM+ 간의 입력/출력 파일 흐름, 형상 전송, 변수-응답 데이터 매핑 관계를 시각적으로 정리한다. 이처럼 각 단계를 자동화로 설정하면 설계 변수 변경부터 해석 실행 및 결과 평가까지 전체 최적화 과정을 빠르고 효율적으로 반복할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (26)   이번 호에서는 고속 제트 유동 시뮬레이션에서 마주하게 되는 주요 도전 과제를 설명한다. 또한 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver)의 기능을 소개하고, 이를 활용한 사례 연구를 통해 그 잠재력을 강조하고자 한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   초고속 제트 유동을 시뮬레이션하는 것은 기술적으로 매우 도전적인 과제이자 유체역학 분야의 흥미로운 최전선이다. 특히 초음속 및 극초음속 비행 기술이 발전함에 따라, 이러한 극한 속도에서의 복잡한 유동 거동을 이해하는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 마하 1 이상의 속도에서는 공기역학적 힘의 성질이 크게 변하며, 충격파가 발생한다. 이 충격파는 특정한 유동 패턴을 만들어내며, 이는 항공기의 성능, 안정성 및 기동성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 비행 속도가 마하 3을 넘어 특히 스크램제트 엔진이 작동하는 구간에 이르면, 마찰 및 압축으로 인해 발생하는 온도 변화가 섭씨 1500도 이상에 달할 수 있다. 이러한 극한의 열 환경은 설계 시 제대로 고려되지 않으면 재료 피로와 파손을 초래할 수 있다. 하지만 피델리티 LES 솔버(구 Cascade CharLES)와 같은 전산 유체역학(CFD) 도구의 발전으로, 연구자는 이제 고속 비행의 물리 현상을 과거에는 불가능했던 수준의 정밀도로 탐구할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 극한 조건을 정확히 시뮬레이션하려면 무엇이 필요할까? 수많은 시뮬레이션 과제를 어떻게 해결할 수 있을까?     고속 제트 유동 시뮬레이션의 도전 과제 고속 제트 유동을 시뮬레이션하는 것은 온도, 압력, 난류 간의 복잡한 상호작용으로 인해 상당한 어려움을 동반한다. 높은 레이놀즈 수에서는 난류가 매우 불규칙하게 변하기 때문에, 정확한 결과를 얻기 위해서는 강력한 알고리즘과 고성능 컴퓨팅 자원이 필수이다. 가장 큰 과제 중 하나는 압축성 효과를 포착하는 것이다. 고속 유동에서는 밀도 변화 및 충격파와의 상호작용이 유동의 거동을 극적으로 변화시키므로, 이를 정확히 모델링하는 것이 매우 중요하다. 또한 고속 제트 내부의 복잡한 유동 구조를 고려할 때 효과적인 난류 모델링이 필수이며, 정확성과 계산 효율 간의 균형을 찾는 것은 여전히 큰 도전 과제이다. 또 다른 핵심 요소는 열 전달과 수치적 안정성이다. 급격한 온도 구배(gradient)는 경계 조건의 정교한 정의를 요구하며, 그렇지 않으면 시뮬레이션 내에서 반사 오류(artifact)가 발생할 수 있다. 고해상도 수치 기법은 이러한 구배를 포착하는 데 필수이지만, 그만큼 계산 비용도 증가한다. 소음 예측 역시 중요한 과제이다. 제트 소음을 정확하게 예측하려면 유동 시뮬레이션과 함께 공력음향 모델을 통합하여, 다양한 환경에서의 음파 전파를 효과적으로 재현해야 한다. 여기에 연료 분사를 포함하면 혼합(mixing) 모델링이 추가로 필요하며, 이는 전체 제트 성능에 영향을 주는 핵심 요소로 작용한다. 또한, 실험 데이터와의 검증 문제도 간과할 수 없다. 실험적 기준이 제한적인 경우가 많기 때문에 시뮬레이션은 불완전한 데이터와 상이한 가정을 기반으로 진행되어야 하며, 이는 결과 검증을 어렵게 만든다. 이러한 모든 문제는 정교한 전산 도구와 안정적인 고성능 컴퓨팅 인프라가 필수임을 보여준다. 이를 통해 고속 제트 유동 시뮬레이션의 정확도와 효율을 동시에 향상시킬 수 있다.   해결책 : 피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버는 극초음속 및 초음속 유동 시뮬레이션을 위해 개발된 고충실도 전산 유체 역학(CFD) 분석 도구이다. 이 도구는 Large Eddy Simulation(LES)을 고속 항공우주 분야에 확장하여, 극한 유동 환경에서의 고유한 과제를 해결하도록 설계되었다. 고급 수치 기법, 고품질 격자 생성, 뛰어난 병렬 확장성을 결합하여 복잡한 유동을 정밀하게 예측할 수 있다. 다면체 격자 생성(polyhedral mesh generation) : 고급 클리핑 보로노이 다이어그램(clipped Voronoi diagrams)을 활용하여 복잡한 형상에서도 강력하고 효율적인 격자 생성을 지원한다. 이를 통해 정밀하고 확장 가능한 시뮬레이션이 가능하다. 확장성(scalability) : CPU 및 GPU 기반 고성능 컴퓨팅 환경 모두에서 원활하게 작동하도록 설계되어, 고해상도 결과를 빠르고 효율적으로 제공한다. 예측 중심 고충실도 시뮬레이션 : 최신 알고리즘을 통해 충격파 상호작용부터 음향파 전파에 이르기까지 고속 제트 유동의 복잡한 물리 현상을 정밀하게 재현할 수 있다.   사례 연구 : 비선형 음향파형 분석 피델리티 LES 솔버의 성능을 입증하기 위해, 고속 제트 유동을 시뮬레이션하고 그 음향 특성을 분석하는 사례 연구가 수행되었다. 이 연구의 주요 목적은 출구 마하수 3(Mach 3)의 제트 노즐에서 방출된 비선형 음향파형의 전파 현상을 분석하고, 그 결과를 실험 데이터와 비교·검증하는 데 있었다.   ▲ 고속 제트 유동에서의 누적 비선형 음향파형 왜곡 분석     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다   제품이 복잡해지면서 반도체 설계와 전체 시스템의 구현을 통합하는 엔지니어링이 필수가 됐다. 앤시스는 EDA(전자 설계 자동화) 기업 시높시스와 통합을 통해 제품 개발의 전체 과정을 단일 플랫폼으로 지원한다는 비전을 마련했다. 이와 함께 AI(인공지능) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 적용해, 전문가의 전유물이었던 시뮬레이션의 장벽을 허문다는 전략도 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장   ‘실리콘부터 시스템까지’ 아우르는 엔지니어링 시대 연다 제품이 점차 스마트해지고 복잡해지면서 물리 세계와 전자 세계의 만남이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 앤시스와 시높시스는 지난 7월 통합 완료를 발표했는데, 두 회사는 각자의 전문성을 결합해 반도체 칩 설계(실리콘)부터 최종 시스템에 이르는 전체 과정을 지원하는 통합 설루션을 제공할 계획이다. 앤시스의 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장은 “오늘날의 제품은 단순히 기능을 수행하는 것을 넘어 스스로 사고하고, 협업하며, 환경에 적응하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 이런 변화는 엔지니어링의 복잡성을 가중시키고 있으며, 반도체 설계와 물리적 시스템의 구현을 별개로 볼 수 없게 되었다”면서, “시뮬레이션 분야의 선도 기업 앤시스와 EDA 1위 기업 시높시스가 손을 잡은 것은 이런 시대적 요구에 부응하기 위한 것”이라고 설명했다. 맨들로이 부사장은 “시스템은 실리콘의 요구사항을, 실리콘은 시스템의 요구사항을 정확히 이해해야 한다”고 짚었다. 예를 들면, 자동차 기업이 자율주행 기능을 구현하기 위해서는 AI 반도체 설계를 고려해야 하고, 반도체 기업은 칩이 자동차에 쓰일지 데이터센터에 쓰일지에 따라 다른 접근법을 선택해야 한다는 것이다. 제품 개발을 위해 엔지니어링 시뮬레이션과 EDA의 긴밀한 상호작용이 필수가 되면서, 앤시스는 시높시스와의 통합이 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.   물리 기반 시뮬레이션을 EDA 흐름에 통합 양사 통합의 핵심 전략은 앤시스의 강점인 물리 기반 시뮬레이션을 시높시스의 EDA 설계 흐름에 통합하는 것이다. 이를 통해 차세대 인공지능(AI) 칩, 3D IC 등 고도의 반도체를 설계할 때 필수로 고려해야 하는 열, 구조 변형, 뒤틀림 같은 물리적 문제를 설계 초기 단계부터 해결할 수 있게 된다는 것이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 “특히 고대역폭 메모리(HBM)와 같이 여러 칩을 쌓는 ‘스택 구조’에서 이러한 통합 설루션의 가치가 크다. 앤시스는 이미 HBM의 전력 무결성, 열, 구조적 스트레스 분석 분야에서 삼성전자, SK하이닉스 등과 협력해왔다. 앞으로 시높시스와 함께 칩 설계 단계부터 최종 분석까지 아우르는 단일 플랫폼을 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. 앤시스와 시높시스는 조직을 통합하기보다는 각자의 비즈니스 운영 방식을 유지하며 시너지를 낼 수 있는 분야를 탐색하는 데 집중하고 있다. 시높시스가 소수의 반도체 기업을 깊이 있게 지원하는 반면, 앤시스는 수천 개의 다양한 산업군 고객을 보유하고 있어 사업 운영 방식에 차이가 있기 때문이라는 것이 박주일 대표의 설명이다. 그는 “다만, HBM 설루션처럼 시장의 요구가 높은 분야의 기술 통합은 더 빠르게 진행될 수 있다”고 덧붙였다. 앤시스는 시높시스와의 통합 설루션이 특히 복잡한 요구조건을 가진 첨단 산업에서 강점을 발휘할 것으로 보고 있다. 앤시스의 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장은 “이번 합병이 고객들에게 새로운 기술과 기회를 제공할 것으로 기대한다"면서, “물리 시뮬레이션과 EDA의 결합은 제품 개발의 어려운 과제를 해결하는 최고의 포트폴리오가 될 것”이라고 말했다.   ▲ 앤시스 월트 헌 부사장   AI로 엔지니어링의 문턱 낮춘다 앤시스는 인공지능(AI) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 통합해 시뮬레이션의 효율과 속도를 높이고, 전문가 수준의 지식이 필요했던 기술의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 복잡한 제품 개발 환경에서 더 많은 엔지니어가 시뮬레이션 기술을 쉽게 활용하도록 돕는 것이 앤시스 AI 전략의 핵심이다. 맨들로이 부사장은 “시뮬레이션은 고도의 전문 지식을 갖춘 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 하지만 디지털 전환이 가속화되면서 기업의 비용 절감과 시장 출시 기간 단축을 위해 시뮬레이션의 활용을 확대하려는 요구가 커졌다”면서, “앤시스는 전문 지식에 대한 의존도를 낮추고 더 많은 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 AI 기술이 탑재된 플랫폼을 제공하는 것을 최우선 과제로 삼고 있다”고 설명했다. AI 기술은 초기 머신러닝(ML) 기반의 최적화 도구를 넘어, 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 비서를 거쳐 완전히 자율화된 에이전틱 AI(agentic AI)로 나아가고 있다. 헌 부사장은 크게 네 가지 방향에서 AI를 앤시스 설루션에 적용하고 있다고 소개했다. 스마트 UI(사용자 인터페이스) : UI에 AI를 내장해 반복적인 작업을 자동화함으로써 엔지니어의 작업 효율을 높인다. 앤시스GPT(AnsysGPT) : 오픈AI의 기술을 기반으로 하는 앤시스GPT는 자연어 질의응답을 통해 사용자가 엔지니어링 문제에 대한 답을 더 빠르게 찾도록 돕는다. AI 내장 솔버 : 엔지니어링 해석의 핵심 엔진인 솔버 자체에 AI 기술을 통합해 문제 해결 속도를 이전보다 크게 높였다. 심AI(Ansys SimAI) : 과거의 방대한 시뮬레이션 데이터셋을 학습한 AI 솔버이다. 예를 들어, 기존에 일주일이 걸리던 자동차 외부 공기역학 해석 작업에 심AI를 활용하면 단 하루 만에 완료할 수 있다. 헌 부사장은 “앤시스GPT는 이미 2만여 고객사에서 활발히 사용되고 있으며, ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿’도 개발하고 있다. 이 코파일럿은 지난 50년간 축적된 앤시스의 제품 개발 지식을 LLM에 탑재한 형태이다. 유동, 구조, 전자기학 등 모든 분야의 엔지니어링 콘텐츠를 단일 플랫폼 안에서 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 될 것”이라고 소개하면서, “이런 혁신을 바탕으로 앤시스와 시높시스는 고객이 미션 크리티컬한 과제를 해결하고 AI 기반 제품과 서비스를 성공적으로 개발할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.   솔버 최적화와 클라우드로 컴퓨팅 인프라 부담 해결 시뮬레이션과 AI 기술은 모두 대량의 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 기업에서는 컴퓨팅 인프라의 구축과 운용에 대한 부담이 클 수밖에 없다. 헌 부사장은 “소프트웨어 최적화와 유연한 클라우드 지원을 통해 고객들이 인프라 제약 없이 혁신에 집중할 수 있도록 돕겠다”고 밝혔다. 우선 R&D 차원에서 앤시스는 자사 솔버의 코드를 전면 재작성하고 있다. CFD(전산 유체 역학)와 전자기를 비롯해 모든 분야의 솔버를 GPU(그래픽 처리 장치) 환경에서 구동되도록 최적화하는 것이 핵심이다. 또한, 앤시스는 AWS(아마존 웹 서비스) 및 마이크로소프트 애저(Azure)와 협력해 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 고객사가 대규모 해석과 같이 추가적인 컴퓨팅 성능이 필요할 경우 언제든지 클라우드 자원을 활용해 작업을 확장할 수 있도록 하겠다는 것이다. 헌 부사장은 “시높시스 역시 자체 클라우드를 통해 컴퓨팅 리소스를 제공하고 있는데, 향후 이를 통합하면 더욱 시너지를 낼 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 앤시스코리아 박주일 대표   한국은 가장 복잡한 제품 개발하는 전략적 요충지 앤시스코리아는 최근 몇 년간 두 자릿수의 성장세를 유지하고 있으며, 올해는 예년보다 더 큰 폭의 성장을 예상하고 있다. 박주일 대표는 “이런 성장의 배경에는 국내 시장의 확고한 디지털 전환(DX) 트렌드와 갈수록 복잡해지는 제품 설계 환경이 있다”고 짚었다. 그는 “한국 기업들은 반도체, 자동차, 조선, 항공우주 등 모든 산업 영역에서 최고 수준의 복잡한 제품을 설계하며 글로벌 기업과 경쟁하고 있으며, 그만큼 국내 고객의 기술적 요구 수준 또한 높다”면서, “앤시스 코리아는 높은 수준의 국내 고객 요구를 시뮬레이션 기술로 충족시키는 것을 최우선 과제로 삼고 있으며, 이를 위해 국내 리소스뿐만 아니라 글로벌 조직과의 긴밀한 협업을 통해 한국 시장과 고객을 적극 지원하고 있다”고 설명했다. 앤시스는 HBM, 3D IC와 같은 스택 구조 반도체의 전력 무결성, 열, 구조 변형 문제 해결을 위해 국내 반도체 기업들과 협력하고 있다. 그리고 고밀도 AI 칩을 개발하는 국내 스타트업들과도 협력을 진행 중이다. 우주 산업에서는 국내 스타트업과 협력해 인공위성의 수명과 성능을 위협하는 우주 잔해물 문제 해결을 돕고 있다. 또한, 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 국내 대기업을 중심으로 AI 기술이 탑재된 시뮬레이션 설루션 도입을 빠르게 진행 중이다. 맨들로이 부사장은 “한국 앤시스 고객의 만족도는 96.8%로 역대 최고치를 기록했으며, 이는 지난 몇 년간 꾸준히 상승해 온 결과이다. 앤시스는 이러한 높은 만족도에 큰 자부심을 가지고 있으며, 앞으로도 최고의 기술을 통해 한국 고객들을 지원하는 데 집중할 것”이라고 전했다.    ▲ 앤시스코리아는 9월 17일 연례 콘퍼런스 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2025’를 열고, 최신 기술 트렌드와 함께 자사의 비전, 신기술, 고객 사례를 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 8월 28일 CNG TV 웨비나를 통해 ‘개발 기간 단축을 위한 설계자향 해석 방안(CAD to CAE)’을 주제로, Simcenter FLOEFD(심센터 플로EFD) 기반의 최신 CFD(전산 유체 역학) 접근법을 소개했다. 이날 권중혁 대표, 김택민 대표, 안정근 프로가 발표자로 참여해 설계·해석 통합 프로세스를 중심으로 사례와 시연을 공유했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 권중혁 영업대표, 김택민 영업대표, 안정근 프로   설계자가 직접 활용 가능한 CAD 내장 CFD 이번 웨비나에서는 설계 초기 단계에서 CFD를 활용하는 ‘프런트로딩 CFD(Frontloading CFD)’의 필요성이 강조됐다. 심센터 FLOEFD는 NX, 솔리드 엣지, 카티아, 크레오 등 주요 CAD에 완전 내장되어 별도의 형상 단순화 과정 없이 곧바로 해석을 수행할 수 있다. 스마트셀(SmartCell) 기술과 안정적인 솔버를 기반으로 설계자도 손쉽게 CFD를 활용할 수 있다는 점이 차별화 요소다. 권중혁 영업대표는 “제품 개발에서 설계자향 해석은 이제 선택이 아닌 필수”라며, “CAD에 내장된 FLOEFD를 통해 설계 단계부터 성능을 검증하고 품질과 개발 속도를 동시에 높일 수 있다”고 강조했다. FLOEFD는 방산·항공우주, 자동차, 전자, 냉동공조 등 다양한 산업에 적용되고 있으며, SSD·스마트폰·ADAS 컨트롤러 등 실제 사례도 소개됐다.   파라메트릭 설계와 해석의 연계 김택민 영업대표는 NX 익스프레션(NX Expression)을 활용한 파라메트릭 설계 방안을 발표했다. NX 익스프레션은 변수와 수식을 통해 모델을 지능적으로 제어하며, 팀센터(Teamcenter) PLM과 연계해 제품 옵션과 규칙을 CAD 모델 변수에 직접 연결할 수 있다. FLOEFD와 결합 시 모델 변경이 자동으로 해석 조건에 반영돼 설계와 해석 간 불일치를 최소화한다. 김택민 영업대표는 “설계와 해석을 하나의 연속된 프로세스로 연결함으로써 생산성과 최적화 속도를 크게 높일 수 있다”고 강조했다.   IGBT 냉각 해석 시연 안정근 프로는 IGBT 냉각 해석 데모를 통해 FLOEFD의 실제 활용법을 소개했다. NX CAD 환경에서 곧바로 CFD를 수행할 수 있으며, 자동 체적 검출·위자드 기반 초기 설정·자동 메싱 등 편의 기능이 제공된다. 또한 DOE(실험계획법)와 HEEDS(히즈) 모듈을 통한 최적화 기능으로 다양한 설계안을 빠르게 비교할 수 있다. 안정근 프로는 “FLOEFD는 설계자가 직접 사용할 수 있는 쉽고 빠른 해석 솔루션으로, 초기 설계 단계에서 성능을 검증하는 프런트로딩 CFD의 장점을 극대화한다”고 말했다. 한편, 이번 웨비나는 설계와 해석의 간극을 줄이고, 제품 개발 속도를 높일 수 있는 CAD 내장 CFD의 실제 활용 전략을 제시해 관심을 모았다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 FLOEFD를 통해 설계자가 초기 단계부터 성능 검증과 최적화를 수행할 수 있도록 지원하며, 기업의 제품 경쟁력 강화를 돕고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   빠르게, 그리고 깊게 지난 2년간 필자는 정신없이 AI 지식을 흡수하고 수많은 설루션을 직접 사용했다. 신기함과 불편함이 뒤섞인 체험 끝에, 직감적으로 2025년이 인공지능 기술의 이정표가 될 것이라 확신하게 됐다.   거시 흐름, 지능형 자동화와 에이전트의 부상 인공지능(AI) 기술의 발전은 2024년을 기점으로 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 산업과 사회 전반의 혁신을 촉발하는 핵심 동력으로 자리 잡았다. 여러 분석가는 2024년이 AI 도입의 해였다면, 2025년은 AI가 기존 산업의 경계를 허물고 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 ‘혁신의 해’가 될 것으로 전망하고 있다. 이러한 변화의 물결 속에서 기업들은 막연한 기대감을 넘어, AI 기술을 통해 실질적인 비즈니스 가치(ROI)를 창출하는 데 집중하고 있다. 특히, 반복적이고 명확한 규칙 기반의 작업을 AI로 자동화함으로써 즉각적인 효율성 증대와 함께 투자 성과를 확보하는 전략이 부상하고 있다. 이러한 맥락에서 ‘지능형 자동화(intelligent automation)’는 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 워크플로를 자율적으로 처리하고 의사결정까지 내리는 단계로 진화하고 있다. 이는 ‘AI 에이전트’의 형태로 구현되며, 응용 AI의 차세대 진화로 주목받고 있다.  이러한 거시적 흐름 속에서 AI 기술의 3대 핵심 분야인 언어 모델, 이미지 및 영상 모델, 음성 모델의 최신 기술적 동향과 시장 변화를 심층적으로 분석하고, 나아가 이들 간의 융합 현상인 ‘멀티모달 AI’의 부상을 조망함으로써 비즈니스 리더와 기술 전문가에게 전략적 통찰을 만들어 봤다. 첫 번째, 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신은 대부분 ‘트랜스포머(transformer)’ 아키텍처에 기반을 두고 있다. GPT-4, LLaMA 2, Falcon 등 현재 시장을 선도하는 모델은 이 아키텍처를 활용하여 방대한 데이터 세트에서 인간 언어의 패턴과 구조를 학습한다. 트랜스포머는 언어 모델의 근간을 이루며, 그 영향력은 비단 텍스트에만 머무르지 않고, 오픈AI(OpenAI)의 최신 비디오 생성 모델인 소라(Sora)의 ‘디퓨전 트랜스포머’ 아키텍처에도 확장 적용되고 있다. 최근 LLM 훈련 방법론은 단순히 모델의 규모를 키우는 것을 넘어, 효율과 특화된 성능을 확보하는 방향으로 진화하고 있다. LLM 시장은 ‘규모’를 추구하는 초대형 모델(LLM)과 ‘효율’을 추구하는 소형 언어 모델(SLM)이 공존하는 양면적 발전 양상을 보인다. GPT-4o나 제미나이(Gemini)와 같은 초대형 모델은 뛰어난 범용성과 성능으로 시장을 선도하는 한편, 특정 산업이나 용도에 맞게 최적화된 SLM은 적은 비용과 빠른 속도를 무기로 틈새시장을 공략하고 있다. 이러한 이원화된 전략은 기업이 적용 업무의 성격에 따라 두 모델을 전략적으로 선택하거나 조합하는 하이브리드 접근법을 채택하도록 유도하고 있다. 두 번째, 최근 이미지 및 영상 생성 모델의 핵심 기술은 ‘디퓨전 모델(diffusion model)’이다. 이 모델은 기존의 생성적 적대 신경망(GAN)이 가진 ‘모드 붕괴(mode collapse)’ 문제를 해결하며 고품질의 다양하고 사실적인 이미지 생성을 가능하게 했다. 디퓨전 모델은 이미지에 점진적으로 노이즈를 추가한 뒤, 이 노이즈를 단계적으로 제거하며 깨끗한 이미지를 복원하는 방식을 사용한다. 이 기술은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 달리(DALL-E)와 같은 대표적인 서비스에 활용되고 있다. 대규모 언어 모델과 마찬가지로, 이미지 및 영상 모델 역시 규모의 확장과 효율의 최적화라는 상반된 흐름을 동시에 경험하고 있다. 디퓨전 모델은 모델의 규모가 클수록 더 좋은 성능을 보이지만, 그만큼 막대한 연산 자원과 느린 처리 속도라는 문제에 직면한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 모델 경량화와 처리 속도를 높이는 기술적 접근이 중요하게 다루어지고 있다. 이는 AI 기술의 상용화와 대중화를 위한 필수 단계이다. 영상 생성 기술은 미디어 및 엔터테인먼트 산업의 콘텐츠 창작 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 텍스트 입력만으로 원하는 비디오를 만들 수 있는 능력은 브레인스토밍을 가속화하고, 마케팅 자료, 게임 비주얼, 와이어프레임 및 프로토타입 제작 시간을 획기적으로 단축시켜 기업의 시장 대응력을 높인다. 특히, 전자상거래 기업은 AI 생성 이미지를 사용하여 다양한 제품 쇼케이스와 맞춤형 마케팅 자료를 대규모로 제작할 수 있다. 세 번째, 음성 모델은 크게 음성 신호를 텍스트로 변환하는 ‘음성 인식(ASR : Automatic Speech Recognition)’과 텍스트를 음성으로 변환하는 ‘음성 합성(TTS : Text-to-Speech)’ 기술로 구분된다. 딥러닝 기술의 발전은 이 두 분야에 혁명적인 변화를 가져왔다. 음성 인식(ASR) : 딥러닝 기반의 엔드 투 엔드 모델은 음향 모델링과 언어 모델링 과정을 통합하여 ASR의 정확도를 비약적으로 향상시켰다. 최신 시스템은 배경 소음을 제거하고 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하2025/10여 문맥을 이해함으로써 최대 99%에 가까운 정확도를 달성하고 있다. 이는 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 것을 넘어, 사용자의 의도를 정확히 이해하고 적절하게 대응하는 대화형 AI 시스템의 핵심 기반이 된다. 음성 합성(TTS) : 딥러닝 기반 모델은 기계적인 느낌을 벗어나 사람처럼 자연스럽고 운율이 담긴 목소리를 생성하는 데 큰 발전을 이루었다. 이는 텍스트 분석, 운율 모델링, 그리고 실제 음성 파형을 생성하는 ‘보코더(vocoder)’ 과정을 통해 이루어진다. 현대 음성 합성 기술의 발전 방향은 단순히 자연스러움을 넘어, 인간-기계 상호작용을 더욱 몰입감 있고 개인화된 경험으로 이끄는 데 있다. 감정 표현 TTS : 이는 기계에 감정을 부여하여 인간 언어와 더욱 유사한 음성을 생성하는 것을 목표로 한다. 기쁨, 슬픔, 분노 등 다양한 감정을 표현하는 음성 합성은 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만든다. 개인화된 음성 합성(Personalized TTS) : 이 기술은 약 1시간 분량의 데이터만으로 개인의 목소리를 복제하여 맞춤형 TTS를 만드는 연구 단계에 있다. 이는 부모의 목소리로 동화책을 읽어주는 등 감성적이고 따뜻한 응용 분야에 적용될 가능성을 열어준다.   감성으로 완성되는 기술 올해는 유난히 더운 것인지 아니면, 우리가 에어컨 환경에 너무 노출되어서 더위에 대한 저항력이 없어진 것인지는 모르지만 너무 더워서 정신적 활동이 힘들었다. 그 와중에 개인 자료를 정리하던 중에 개인적으로는 필자의 입사 이력서 사진을 우연히 찾아봤으나, 손상이 많이 되어서 인공지능으로 복원해 보기로 했다.     그림 1. 옛날 사진을 스마트폰으로 촬영한 이미지와 구글 인공지능으로 생성한 이미지   우선 스마트폰으로 이 사진을 찍은 다음 구글의 제미나이로 복원하고 다양한 모습으로 재현해 봤다. 그리고 동영상도 만들어 봤다. 아주 작고 희미한 흑백 사진이라고 우리의 머리속에 있는 이미지와 유사할 때까지 계속 보강된 이미지를 만들 수 있다. 그래서 최근에는 ‘포즈의 정리(Theorem of Pose)’라는 책을 구입해서 인공지능 생성 이미지 프롬프트를 본격적으로 연구해 보기로 했다.     그림 2. 구글 제미나이로 생성된 이미지   돌이켜보면 생각보다 빠른 속도다. 기술은 때로 불안과 경외를 동시에 불러온다. 그러나 확실한 것은, 인공지능이 우리의 감성을 자극하기 시작했다는 사실이다. 오래된 사진이 되살아나고, 목소리가 감정을 띠며, 텍스트가 움직이는 영상으로 변한다. 도입의 해를 지나 혁신의 해로 들어서는 지금, 우리는 효율을 넘어 의미를 설계해야 한다. AI는 결국, 우리 일과 삶의 이야기를 더 풍부하게 엮어내는 도구다. 기술이 감성을 만나 경험을 재편할 때, 진짜 혁신은 비로소 현실이 된다. 기업의 입장에서 2024년이 ‘도입의 해’였다면 2025년은 운영 방식 자체를 재정의하는 ‘혁신의 해’다. 기업은 막연한 기대가 아니라 ROI로 말하기 시작했고, 반복적·규칙 기반 업무를 AI로 자동화하여 즉각적인 효율과 투자 성과를 확보하는 전략이 주류로 부상했다. 그 중심에는 언어, 시각(이미지·영상), 음성이라는 세 가지 축과 이들을 촘촘히 엮어내는 멀티모달 AI가 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD    Editorial 17　AI 기반 스마트홈, 엔지니어링의 새로운 도전과 기회   Focus 18　코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 24　헥사곤, 스마트 제조의 미래 비전 제시… “DX를 넘어 AX로” 26　알테어, 제조 현장의 핵심 기술로 자리 잡는 AI 비전 소개   Case Study 29　포지FX가 VR 훈련 설루션을 만드는 방법　확장현실로 건설 장비의 사용 교육과 운영 효율 강화 32　자동차 HMI 기술 브랜드 실리 아우토　언리얼 엔진으로 향상된 HMI 경험 구현   People&Company 34　앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장, 월트 헌 부사장, 앤시스코리아 박주일 대표　시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다 37　글로텍 이재홍 센터장, 한국철도기술연구원 박영곤 수석연구원　BIM 기반의 철도 인프라 통합 운영 설루션 연구·개발   On Air 49　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　소버린 AI를 주도하는 6가지 코드 50　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　미래를 여는 비즈니스 혁신 : AI 맞춤형 안경과 3D 프린팅 52　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　설계 효율 극대화한 PTC 크레오 12.4 업데이트 54　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　개발 기간 단축을 위한 설계자 해석 방안   New Product 40　BIM 기반 공사비 자동 산출 설루션    NaviQ v2.0 42　HP Z2 미니 G1a 리뷰　초소형 워크스테이션의 AI·3D 실전 성능 46　이달의 신제품   Column 55　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 기술 : 도입에서 혁신으로 58　현장에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅱ – 코드를 이해하는 기획자, 비개발자의 바이브 코딩 입문기   62　News   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 64　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　요구사항 기반 바이브 코딩의 사용 방법 74　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (11) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅸ 78　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (7) / 천벼리　AI로 더욱 똑똑해진 CAD 어시스턴트, A3   Reverse Engineering 84    시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (10) / 유우식　무엇을 볼 것인가?   Mechanical 69　제조업의 미래를 위한 ZW3D 2026 / 지더블유캐드코리아　통합 3D CAD/CAM 설루션의 전략적 가치 90　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (3) / 김주현　크레오 시뮬레이션 라이브를 활용한 제품 설계 최적화   Analysis 97　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 한성훈　터보기기 해석을 위한 플루언트 터보 워크플로 102　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (8) / 이종학　프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 111　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7) / 신효주　스티뮬러스의 모델 기반 요구사항 검증 방법 116　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (26) / 나인플러스IT　고충실도 제트 유동 시뮬레이션으로 항공우주 산업 혁신 120　설계, 데이터로 다시 쓰다 (1) / 최병열　DX 시대, 샌드위치로 살아남기 126　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (3) / 윤경렬, 김도희　데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ   Manufacturing 134　자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (1) / 차석근　제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화     2025-10-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (7)   심센터 히즈(Simcenter HEEDS)는 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 데에 도움을 준다. 이번 호에서는 모터의 성능 최적화를 위해 심센터 E-머신 디자인(Simcenter E-Machine Design)을 사용하여 모터 시뮬레이션의 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 과정을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   심센터 E-머신 디자인(EMD)은 전기기기(e-machine) 설계를 위한 통합 설루션이다. EMD는 모터 및 발전기 설계 과정에서 요구되는 다양한 토폴로지(topology)를 지원하고, 자동화된 전처리/후처리 환경, 전자계-열 연동 해석, 시스템 및 다분야 설계 연계를 위한 확장성을 제공한다.   그림 1   EMD는 대표적으로 <그림 2>와 같은 토폴로지(SM : 동기모터, IM : 유도모터, SRM : 스위치드 릴럭턴스 모터, DCM : 직류모터, AFM : 축 플럭스 모터)를 모두 지원해, 실제 산업 현장에서 필요한 다양한 형태의 전기기기 개발을 한 플랫폼에서 수행한다.   그림 2   설계 과정 전반에 걸쳐 자동화된 전처리(pre-processing)와 후처리(post-processing) 도구를 제공해, 모델 설정에서 결과 해석까지 반복적인 수작업 부담을 최소화한다. 사용자는 빠른 모델링, 자동 메시 할당, 결과 데이터의 즉시 시각화 등 효율적인 설계 프로세스를 구현할 수 있다.   그림 3   전자계 분석과 열 해석을 연동할 수 있으므로, 전자기적 성능뿐만 아니라 실제 운전 조건에서의 온도 및 열적 거동까지 정밀하게 평가한다. 필요에 따라 시스템 해석(Amesim, FMU 등)을 병행해 구동 특성 및 제어 연계 분석도 확장할 수 있다.   그림 4   EMD는 상세 전자기 해석(detailed Emag), 열 및 유동 해석(thermal CFD), 진동 소음(NVH) 해석, 구조 해석 등 지멘스 심센터(Siemens Simcenter) 포트폴리오 내의 다양한 다분야/다중물리 해석 설루션과 직접 연동할 수 있다. 이를 통해 실제 제품 설계 환경에서 요구되는 복잡한 다중물리 연계 및 시스템 수준 평가까지 단일 워크플로에서 처리가 가능하다.   그림 5   종합적으로, 심센터 EMD는 전기기기 설계의 생산성, 신뢰성, 확장성을 극대화하며, 설계 초기 단계부터 상세 검증, 및 시스템 통합까지 모든 프로세스를 통합적으로 지원하는 강력한 모터 설계 검증 설루션이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25)   이번 호에서는 사용자가 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise)와 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver, 이전 명칭 CharLES)를 사용하여 LES 워크플로의 이점을 누릴 수 있는 방법에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   대규모 와류 시뮬레이션(LES)은 최근 전산 유체 역학(CFD)에서 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 급증은 주로 제한된 설계 공간, 긴 실행 시간, 물리학 감소 등 기존의 레이놀즈 평균 나비에 스토크(RANS) 기반 CFD에 내재된 트레이드오프 때문이다. 코드 설계 및 컴퓨팅 아키텍처의 발전으로 경계층 분리, 항공 음향, 연소 등 복잡한 산업 문제에 대해 LES(Large-Eddy Simulation, 대형 와류 시뮬레이션)와 같은 고충실도 시뮬레이션을 구현할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰도를 높여줄 뿐만 아니라, GPU 컴퓨팅 아키텍처의 활용을 통해 LES 솔버의 성능을 크게 향상시켰다. 이러한 개선으로 이제 LES 워크플로를 실제 엔지니어링 작업에 적용하여 10시간 미만의 처리 시간을 달성할 수 있게 되었으며, 이를 통해 LES는 생산 수준의 CFD 환경에서 실용적인 선택이 될 수 있게 되었다.   ▲ CFD Prediction for High-Lift Aerodynamics(Slotnick, 2019)   피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버가 고충실도 LES 시뮬레이션에서 갖는 장점은 다음과 같이 네 가지로 볼 수 있다. 보로노이 다이어그램 기반 대규모 병렬 메시 환경 강력하고 비선형적으로 안정적인 수치 체계 및 고급 물리 모델 대규모 데이터 세트를 위한 신속한 시각화 및 심문 확장 가능한 GPU 상주 다중 물리 유동 솔버     전처리는 전체 정확도에 큰 영향을 미치고 일반적으로 전체 워크플로 시간의 약 75~80%를 차지하기 때문에 CFD 워크플로에서 매우 중요한 단계이다. 이 단계에서 CFD 사용자를 지원하기 위해 피델리티 LES는 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)라는 고급 메시 툴을 개발했다. 이 툴은 정확도를 개선하고 메시 품질 지표를 향상하는 데 필요한 시간을 단축하여 전처리 워크플로를 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었다. 피델리티 스티치는 LES를 위한 보로노이 다이어그램 기반 볼륨 메시 툴이다. 보로노이 다이어그램은 유클리드 거리를 기반으로 한 고유한 파티션이다. 이 메시 프로세스에는 두 가지 입력이 있다. 첫 번째 입력은 피델리티 스티치가 다이어그램을 클립하는 데 사용할 수밀하고 매니폴드한 표면 메시를 가져오는 것이다. 두 번째 입력은 사이트 생성이다. 토폴로지는 사이트 배치와 해당 사이트 스텐실과 서피스 메시의 교차점을 생성한 결과물이다. 그러면 스티치가 임의의 다면체 셀을 직접 생성한다.     로이드 알고리즘은 반복적으로 메시를 평활화하는 데 사용된다. 이 스무딩 절차는 벽에 가까운 정렬을 유리하게 만들고 고해상도가 필수적인 인터페이스에서 셀 볼륨을 보다 균일하게 분배한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시뮬레이션·디지털 트윈·AI 결합해제품 개발의 미래 제시   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하는 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부가 9월 18일 유저 콘퍼런스인 ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 유저 콘퍼런스 코리아 2025’를 진행한다. 이 행사는 D&E 사업부의 기술과 전략을 집중 소개하고, 고객과의 협력을 강화하는 것을 주된 목적으로 한다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 D&E 사업부의 성 브라이언 사장은 이번 행사를 통해 AI 기반 시뮬레이션, 디지털 트윈, SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등 자사의 핵심 기술 역량을 공유하고, 디자인&엔지니어링의 미래 방향과 산업별 적용 사례를 폭넓게 전달할 것이라고 소개했다. 또한, 디자인&엔지니어링 분야에서 국내 시장 공략을 더욱 강화할 예정이라고 밝혔다. ■ 정수진 편집장     헥사곤 및 D&E 사업부에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율화 설루션 분야의 글로벌 기업으로, 데이터를 활용해 산업, 제조, 인프라, 안전, 모빌리티 전반에서 효율과 품질을 높이고 있다. 전 세계 50개국에 약 2만 4500명의 임직원이 근무하며, 매출은 약 54억 유로에 이른다. 그중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 전 과정에서 데이터를 기반으로 스마트 제조 환경을 지원한다. 헥사곤 디자인&엔지니어링(D&E) 사업부는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 내에서 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링을 담당하고 있다. 헥사곤 D&E 사업부는 예측 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 엔지니어들이 가상 프로토타입으로 제품 및 프로세스를 검증·최적화할 수 있도록 지원하며, 물리적 프로토타입의 ‘구축 및 테스트’를 대체하여 제품 개발 효율을 높이고 있다.   헥사곤 D&E 사업부가 보유한 대표 설루션과 핵심 기술은 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 다양한 산업군에서 신뢰받는 CAE 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링 설루션을 제공한다. 주요 기술에는 선형·비선형 유한요소해석(FEA), 음향 해석, 유체-구조 연성해석(FSI), 다물체 동역학, 열 유동 해석, 최적화, 피로·내구성 해석, 전기기계식 드라이브라인 및 제어 시스템 시뮬레이션 등이 포함된다. 또한, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율주행 분석, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(SPDM), 디지털 트윈 구축, AI 기반 최적화 등 최신 기술을 꾸준히 개발하고 있다. 이러한 설루션을 통해 고객은 제품 설계를 최적화하고, 기존 물리적 프로토타입의 ‘빌드&테스트(build&test)’ 단계를 줄이며 개발 효율을 높일 수 있다.   헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션이 가진 차별점과 경쟁력을 소개한다면 가장 큰 강점은 디자인&엔지니어링 사업부와 헥사곤의 다른 계열사 사이의 긴밀한 협업이다. 이를 통해 헥사곤은 산업 전반을 아우르는 폭넓은 기술 포트폴리오와 글로벌 네트워크를 갖추고 있다. CAE 소프트웨어를 기반으로 센서, 측정 장비, 데이터 관리 플랫폼을 통합 제공함으로써 설계부터 생산, 검증까지 전 과정을 연결할 수 있는 엔드 투 엔드(end-to-end) 설루션을 제공한다. 또한, 각 산업 분야의 특화된 요구를 반영한 맞춤형 시뮬레이션 환경과, 전 세계 고객 사례를 기반으로 한 풍부한 기술 지원 역량은 헥사곤만의 독보적인 경쟁력이다. 이를 통해 고객은 단순한 툴 제공을 넘어 혁신적인 제품 개발 프로세스와 지속 가능한 제조 경쟁력을 확보할 수 있다.   ▲ 헥사곤의 디자인&엔지니어링 설루션   디지털 트윈과 시뮬레이션 기술을 중심으로 한 최신 디지털 엔지니어링 트렌드와 향후 시장 전망에 대해 소개한다면 최근 디지털 엔지니어링은 정밀도·속도·지속 가능성이라는 세 가지 축을 중심으로 진화하고 있다. 디지털 트윈은 단순한 가상 모델을 넘어, 실시간 센서 데이터와 AI 분석을 결합하여 예측, 최적화까지 가능한 지능형 운영 플랫폼으로 발전하고 있다. 특히, 클라우드 기반 협업 환경과 AI 자동화 기술이 결합되면서, 개발 속도 단축과 비용 절감 효과가 더욱 가속화되고 있다. 향후 시장은 지속 가능한 설계와 제조, 에너지 효율 향상, 규제 대응 등과 맞물려, 산업 전반에서 디지털 트윈과 고급 시뮬레이션의 도입이 필수화될 것으로 전망된다.   ‘헥사곤 디자인&엔지니어링 컨퍼런스 코리아 2025’에서는 어떤 내용이 소개되는지 9월 18일 개최되는 헥사곤의 D&E 유저 콘퍼런스는 자동차, 항공, 방산, 조선, 전기·전자 등 주요 산업군의 엔지니어와 전문가들이 모여 글로벌 CAE 기술의 최신 트렌드와 산업별 실무 경험을 나누는 자리이다. 헥사곤의 글로벌 및 국내 임직원, 주요 파트너와 고객사가 발표자로 참여하여, 각자 현장에서 축적한 경험과 성과를 직접 공유한다. 이를 통해 AI 기반 시뮬레이션, SPDM 등 디지털 엔지니어링을 가속화하는 혁신 기술과 산업별 최전선에서의 적용 사례를 심도 있게 다룰 예정이다. 기조연설과 산업별 세션, 전시 부스를 통해 참석자는 최신 기술을 직접 체험하고, 업계 전문가들과 교류하며, CAE 기술의 미래 비전과 제조업 R&D의 혁신 방향을 함께 모색할 수 있다. 또한, 각 산업별로 실제 기술 과제와 시뮬레이션 적용 사례를 통해 헥사곤 디자인&엔지니어링 사업부의 최신 기술 전략이 현장 중심의 문제 해결과 개발 효율성 향상에 어떻게 기여하는지 구체적으로 소개된다. 항공 및 방위 산업 분야에서는 MSC 에이펙스(MSC Apex), 나스트란(Nastran), CAE퍼티그(CAEFatigue), 시뮤팩트 애디티브(Simufact Additive), 제너레이티브 디자인(Generative Design) 등을 활용한 항공기 피로해석, 발사체 구조 해석과 복합재 적용 사례가 소개된다. 자동차 산업 분야에서는 아담스(Adams), 로맥스(Romax), 디지매트(Digimat), VTD 등을 기반으로 NVH 해석, 자율주행 시뮬레이션, 전기차 제어 시스템 연계 구조 모델 개발 등 차량 성능 최적화를 위한 다양한 해석과 검증 사례가 발표된다. 전기·전자 산업 분야에서는 크래들 CFD(Cradle CFD), 액트란(Actran) 등을 이용한 전자기기 냉각 해석, 충돌 기반 진동·소음 해석, 고열 환경 신뢰성 확보 사례가 다뤄지며, 정밀하고 안정적인 제품 설계를 위한 시뮬레이션 기술이 강조된다. 조선 산업 분야에서는 해양 구조물과 배관 시스템 해석을 중심으로 배관 단납부의 기계적 물성 해석, 강관-구조 연계 설계 등 실무에 적용 가능한 구조 해석 사례가 발표된다.   이번 행사를 통해 헥사곤 D&E 사업부가 전달하고자 하는 핵심 메시지는 무엇인지 헥사곤 D&E 사업부는 ‘데이터 기반의 연결과 자율화를 통한 지속 가능한 제조 혁신’을 핵심 철학으로 삼고 있다. 이번 유저 콘퍼런스에서는 단순한 기술 소개를 넘어, 고객·파트너·업계 전문가가 한자리에 모여 산업별 과제를 함께 논의하고 실질적인 해결 방안을 모색하는 협력의 장을 만들고자 한다. 또한 AI(인공지능), 디지털 트윈, 시뮬레이션 프로세스 혁신 등 최신 기술이 어떻게 제품 개발 주기를 줄이고 설계 최적화와 예측 정확도를 높이며, 지속 가능한 산업 생태계 구축에 기여하는지에 대한 내용도 공유할 예정이다.   향후 헥사곤 D&E 사업부의 중장기 사업 전략 및 기술 로드맵을 소개한다면 헥사곤 D&E 사업부는 2025년 하반기 및 그 이후에도 디지털 트윈과 AI 기반 시뮬레이션 고도화를 핵심 전략으로 삼고 있다. 이를 위해 ▲산업별 특화 디지털 트윈 플랫폼 개발 및 적용 확대 ▲클라우드 기반 시뮬레이션 및 협업 환경 강화 ▲AI·머신러닝을 활용한 자동화 설계 최적화 기능 확장 ▲지속 가능성(sustainability) 중심의 경량화·에너지 효율 설계 지원 ▲SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리)의 산업 전반 확산 등을 추진하고자 한다. 또한, 기존 제조업뿐만 아니라 반도체·에너지·스마트시티 등 신산업 분야로 설루션 적용 범위를 확대해, 고객이 제품 개발 주기와 비용을 혁신적으로 절감할 수 있도록 지원할 계획이다.   마지막으로 전하고 싶은 메시지가 있다면 헥사곤 D&E 사업부는 단순한 소프트웨어 공급사가 아니라, 산업 전반의 디지털 혁신을 함께 설계하고 구현하는 파트너이다. 고객·파트너·학계와 지속적인 협력과 지식 공유를 통해 설계와 제조의 효율과 품질을 극대화하고, 지속 가능한 미래 산업 생태계를 구축하는 데 기여하고자 한다. 이번 유저 콘퍼런스를 비롯해 다양한 교류의 장을 마련해 헥사곤의 글로벌 역량과 현장 경험을 적극적으로 공유하며, 한국 제조업의 경쟁력 강화와 차세대 엔지니어링 패러다임 전환을 함께 이끌어 나가고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   연결되지 않은 삶의 한계와 LDT의 등장 우리는 매일 새로운 하루를 살아간다. 하지만 삶의 기록을 돌아보면, 그 하루하루는 종종 서로 단절된 채 흩어져 있다. 일기나 메모, 업무 기록, 사진과 영상들이 개별적으로 존재할 뿐, 그 사이의 관계나 맥락은 사라진다. 이로 인해 우리는 배운 것을 잊고, 같은 실수를 반복하며, 기회가 와도 그것이 과거의 경험과 어떻게 연결되는지 인식하지 못한 채 흘려보낸다. 바로 이 한계를 극복하기 위해 생각해 본 개념이 인생 디지털 스레드(Life Digital Thread : LDT)이다. LDT는 제조업과 항공 우주 분야에서 제품의 전 생애 주기를 연결하는 디지털 스레드의 개념을 개인의 삶에 적용한 것으로, 100년의 시간 속 3만 6500개의 ‘오늘’을 디지털 방식으로 연결하는 접근법이다.   그림 1. 인생 디지털 스레드   LDT의 핵심 개념과 철학 LDT는 단순한 데이터 저장 방식이 아니라 연결 중심의 지식 관리 방법론이다. “아무리 오래 살아도 모두는 오늘이 처음이다. 그러나 모든 오늘을 연결할 수 있다면, 우리는 더 현명한 결정을 내리고 더 창의적인 삶을 살 수 있다.” 이 철학의 핵심은, 하루의 경험이 독립적으로 소멸하지 않고 맥락 속에서 재발견되도록 만드는 것이다. 과거의 경험이 현재와 연결되고, 오늘의 생각이 미래의 결정에 영향을 미치게 된다.   세렌디피티를 향한 설계 LDT의 궁극적인 목적은 세렌디피티(serendipity) 또는 예기치 않은 긍정적 발견이다. 이는 단순한 우연이 아니라, 연결된 데이터 네트워크 속에서 우연이 촉발되는 구조이다. 예를 들어, 과거에 읽은 책의 한 문장이 몇 년 뒤 새로운 프로젝트의 아이디어로 연결되거나, 오래 전에 만난 사람과의 기록이 예상치 못한 협업 기회로 이어지는 경우가 이에 해당한다. 이러한 발견은 무작위성이 아니라 의도적으로 설계된 우연이다. LDT는 그 설계도를 제공하는 도구이다.   효율성 향상과 지식의 통합 필자 자신의 지난 수십 년 동안의 기록을 분석한 결과, 80% 이상이 중복이라는 사실을 발견했다. 같은 생각, 동일한 메모, 비슷한 업무 계획이 반복되고 있었던 것이다. LDT는 이런 반복의 정보 노이즈를 줄이는 필터 역할을 한다. 중복이 줄어들면, 새로운 창의 활동과 의미 있는 성찰에 더 많은 시간과 에너지를 쓸 수 있다. 이는 곧 삶의 생산성 최적화로 이어진다. LDT가 단순한 기록 아카이브와 다른 점은 통합성(integrality)이다. 데이터에 맥락(context)을 부여하고, 서로 간의 연관성을 설정하며, 필요할 때 즉시 검색 및 활용이 가능하게 만든다. 이 과정을 통해 개인의 삶은 거대한 지식 네트워크로 재구성된다. 이는 디지털 시대의 개인 지식 그래프라고 부를 수 있다.   적용 영역의 확장성 : 삶의 모든 흔적을 연결하는 기술 인생 디지털 스레드는 특정 분야에 국한되지 않고 삶의 거의 모든 영역에 폭넓게 적용될 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 이는 단순한 기록을 넘어, 우리가 살아가는 모든 순간을 연결하고 의미를 부여하는 기술이기 때문이다. 우선, LDT는 개인의 삶과 인생 전반에 대한 관리를 가능하게 한다. 매일의 생활 패턴부터 시작해, 장기적인 인생 궤적까지 모든 데이터를 연결함으로써 우리는 자신을 더 깊이 이해할 수 있다. 예를 들어, 특정 시기의 수면 패턴이 업무 생산성에 어떤 영향을 미쳤는지, 혹은 5년 전의 독서 기록이 현재의 직업적 선택과 어떻게 이어지는 지를 입체적으로 파악할 수 있게 된다. 또한, 사건과 경험을 관리하는 데에도 매우 유용하다. 진행했던 프로젝트의 과정과 결과, 떠났던 여행에서 느꼈던 감정과 배운 점, 그리고 삶의 중요한 특별한 만남에 대한 기록들이 서로 연결되면, 과거의 경험이 현재의 결정을 돕는 중요한 자산이 된다.   그림 2. 스레드   지식 관리는 LDT의 핵심 기능 중 하나이다. 학습한 내용, 독서하며 남긴 메모, 그리고 진행했던 연구 기록이 흩어져 있지 않고 하나의 거대한 네트워크를 형성한다. 이 네트워크 속에서 새로운 통찰을 얻거나, 과거의 지식이 새로운 아이디어와 결합되는 창의적인 순간을 맞이할 수 있다. 뿐만 아니라 시간 관리 영역에서도 LDT는 빛을 발한다. 하루의 일정, 반복되는 루틴, 그리고 중요한 마감 기록들이 연결되면, 자신의 시간 활용 패턴을 분석하고 비효율적인 부분을 찾아 개선할 수 있다. 인간관계에 있어서도 관계의 변화나 네트워크 기록을 관리함으로써 의미 있는 관계를 더욱 깊게 다져나갈 수 있다. 나아가 LDT는 정서 관리를 위한 도구로도 활용된다. 기쁨, 슬픔, 기대, 불안 등 내면의 기록을 연결하면, 자신의 감정 패턴을 파악하고 심리적 안정감을 찾는데 도움을 준다. 궁극적으로, LDT는 인생의 중요한 변곡점인 혁신과 변화를 의도적으로 설계하고 만들어내는 강력한 도구가 될 수 있다. 이처럼 LDT는 삶의 모든 데이터를 연결하여 우리 자신을 입체적으로 이해하게 하고, 더욱 의도적이고 의미 있는 삶을 설계할 수 있는 길을 열어준다.   맺음말 : 삶을 ‘대화’하게 만드는 기술 인생 디지털 스레드는 단순히 지나온 날을 기록하고 저장하는 도구를 넘어선다. 그것은 과거와 현재, 그리고 미래를 서로 대화하게 만드는 혁신적인 기술이다. 이 대화는 우리의 삶에 깊은 변화를 가져온다. 불필요한 반복을 줄이는 중복 제거를 통해 우리는 에너지를 낭비하지 않게 된다. 시간의 효율적 재분배로 효율 향상을 이루고, 그 여유 속에서 더 깊은 통찰 증진을 얻을 수 있다. 궁극적으로 LDT는 의도적으로 설계된 우연, 즉 세렌디피티의 촉발을 가능하게 한다. 과거의 기록이 현재의 맥락과 연결되면서 우리는 창의적인 아이디어를 발견하고 예상치 못한 기회를 포착하게 된다. 향후 LDT가 인공지능(AI)과 결합하여 개인 디지털 트윈으로 발전한다면, 우리는 단순히 기억을 보존하는 것을 넘어 기억이 스스로 새로운 미래를 제안하는 시대를 맞이하게 될 것이다. LDT는 살아온 날을 보관하는 아카이브가 아니라, 그 날들이 서로 이야기를 나누게 만드는 작업이다. 그리고 그 이야기 속에서, 우리는 미래를 바꾸는 실마리를 발견하게 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.