케이던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems)의 일원이 된 MSC Software(구 Hexagon D&E)의 시뮬레이션 기술을 기반으로, 스마트 건설장비의 가상 개발(Virtual Development) 및 설계 검증 사례를 공유하는 자리가 마련된다. 최근 건설장비 산업은 탄소 저감, 소음 규제 등 강화되는 환경 규제와 AI·IoT 기술 발전에 따라 전동화 및 친환경 기술 도입이 가속화되고 있다. 특히 작업 현장의 안전과 생산성을 높이기 위한 자율주행 및 지능화 기술에 대한 요구가 커지면서, 설계 초기 단계부터 실제 작업 조건을 반영해 시스템 거동과 성능을 예측하는 CAE(Computer-Aided Engineering) 기반 검증 환경이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 3월 11일(수) 오후 2시 ~ 3시 30분까지 진행되는 이번 웨비나에서는 시뮬레이션 환경을 활용한 가상 개발 전략을 중심으로 ▲건설장비 시스템 동역학 ▲자율주행 기술 ▲전동화 구동계 설계 검증 ▲CFD 기반 열관리 해석 등 CAE 통합 적용 전략과 구체적인 설계 검증 사례를 상세히 소개할 예정이다. 온라인으로 진행되는 웨비나는 사전등록 후 무료 시청할 수 있다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   상업용 항공기는 이륙 및 착륙 시 높은 받음각에서 운용되므로, 양력을 정확하게 예측하는 것이 매우 중요하다. 이러한 예측은 최대 이륙 중량, 요구 엔진 추력, 활주로 길이와 같은 요소를 결정하는 데 필수이며, 이는 항공기의 안전하고 효율적인 설계 및 운용에 직결된다. 그러나 고양력 장치가 사용되는 이·착륙 단계에서는 순항 비행과는 다른 유동 특성이 형성되기 때문에, 항공기의 양력과 항력을 정확히 예측하는 것은 항상 어려운 과제로 남아 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   고양력 항공기 주위의 유동은 후류(wake), 와류(vortex), 역류 영역(reverse flow region), 경계층(boundary layer), 접합부 유동(juncture flow) 등과 같이 복잡하고 상호작용하는 유동 구조를 포함한다. 케이던스 피델리티 LES(Cadence Fidelity LES, 구 Cascade CharLES)에서의 벽면 모델 대와류 시뮬레이션(Wall-Modeled Large Eddy Simulation : WM-LES)은 고양력 항공기 성능 예측에 효과적인 것으로 입증되었다. 이와 같은 맥락에서, 상대적으로 낮은 충실도의 정상 상태 레이놀즈 평균 나비에–스토크스(Reynolds-Averaged NavierStokes : RANS) 해석은 계산 비용이 낮아 신속한 성능 평가, 설계 비교 및 최적화 연구를 위한 유용한 도구를 제공한다. 최근 케이던스 피델리티 플로(Cadence Fidelity Flow)의 밀도 기반 해석기(Density-Based Solver : DBS)에 적용된 RANS 난류 모델링 기법의 개선을 통해, 수치적 안정성과 정확성이 향상되었으며 이러한 복잡한 유동장을 보다 효과적으로 다룰 수 있게 되었다. 또한 멀티그리드(multigrid) 기법과 CPU 부스터(CPU Booster) 기술과 같은 수렴 가속 방법을 통해 계산 수렴 속도 역시 크게 향상되었다. 이번 호의 사례 연구에서는 Common Research Model High Lift(CRM-HL) 형상에 대해 피델리티 플로 해석기가 갖는 공력 시뮬레이션 능력을 입증한다. CFD 예측 결과는 풍동 실험 결과와 비교·검증되었으며, 이를 통해 예측 신뢰성을 향상시키고 항공기 제조사가 인증을 위한 해석 기반 설계(Certification by Analysis)를 수행하는 데 기여함으로써, 물리적 시험에 대한 의존도를 줄이고 제품의 시장 출시 기간을 단축할 수 있다.   형상 <그림 1>에 나타낸 CRM-HL 모델의 실물 크기 정상 착륙 형상은 40°/37°의 트레일링 에지 플랩 편향각을 가지며, 나셀 상부 표면에 와류 생성을 위한 차인(chine)이 적용된 나셀/파일론(nacelle/pylon)을 포함한다. 외측 슬랫 요소는 12개의 슬랫 브래킷을 통해 주익에 부착되어 있고, 내측 슬랫 요소는 3개의 슬랫 브래킷으로 연결되어 있다. 또한 플랩과 주익 사이의 연결부는 3개의 플랩 페어링에 의해 덮여 있다.   그림 1. CRM-HL 컨피규레이션   격자 생성(Meshing) 격자 생성에는 케이던스 피델리티 포인트와이즈(Cadence Fidelity Pointwise)가 사용되었으며, AIAA Geometry and Mesh Generation Workshop(GMGW-3)의 RANS 기술 포커스 그룹에서 권장하는 모범 사례(best practices)를 따랐다. 이 연구에서 사용된 격자는 중간 수준의 격자 정밀도를 갖는 레벨 B에 해당하며, 약 7500만 개의 복셀-코어(voxel-core) 격자로 구성되어 있다. 이번 연구에 사용된 격자는 최신 포인트와이즈 버전(2023.1)에서 재생성되었으며, 피델리티 CAE 내보내기(export) 설정을 통해 출력되었다. 이보다 더 정밀한 워크숍 격자로는 약 1억 5000만 개와 3억 개의 셀을 갖는 레벨 C 및 레벨 D 격자가 존재한다. 동체(fuselage)의 표면 격자 세분화는 평균 공력 시위(mean aerodynamic chord, 약 7m)의 1.5% 이하로 유지되었다. 유사하게 주익(main wing), 슬랫(slats), 플랩(flaps)에 대한 시위 방향 및 스팬 방향 격자 간격은 각각 국부 시위의 0.15% 이하, 그리고 날개 반경(span)의 0.15% 이하(약 29.38m)로 설정되었다. 트레일링 에지에는 6개의 셀이 배치되었다. 또한 둥근 리딩 에지, 무딘 트레일링 에지, 와류 생성 에지와 같은 영역에서는 최대 70까지의 종횡비(aspect ratio)를 갖는 비등방성(anisotropic) 셀을 적용함으로써, 셀 수와 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다. 벽면에 수직한 방향의 초기 격자 간격은 4×10-⁵m로 설정되었으며, 이는 Y＋≈1.5에 해당한다. 경계층 특성을 정확히 포착하기 위해 성장률 1.16을 적용한 40개 층의 프리즘 레이어가 사용되었다. 이와 같이 생성된 레벨 B 격자는 신속한 성능 평가를 위한 격자로서, 설계 경향(trend) 예측 및 서로 다른 항공기 형상 간 비교에 적합한 합리적인 격자 수렴 수준을 확보한 것으로 판단할 수 있다.   그림 2-(a) Surface mesh with symmetry plane   그림 2-(b) Constant y cut over the wing   그림 3. Surface mesh on the wing and nacelle   수치 해석(Simulation) 압축성 형식의 피델리티 플로 밀도 기반 해석기(DBS)는 지배 방정식을 계산한다. 정상 상태 계산은 마하수 0.2, 레이놀즈 수 5.49M 조건에서 받음각 2.78°부터 22.5°까지의 전체 폴라 범위를 대상으로 수행되었으며, 기본 2방정식 k–ω SST 모델, 유동 박리를 지연시키기 위해 a1 계수를 1.0으로 설정한 수정 k–ω SST 모델, 그리고 QCR2000 회전–곡률(rotation–curvature : RC) 보정이 적용된 1 방정식 SA 모델의 세 가지 서로 다른 난류 모델이 사용되었다. 이 RC 보정은 와도율이 변형률보다 현저히 큰 영역에서 과도한 난류 수준이 발생하는 문제를 해결하기 위해 Dacles-Mariani 등(1995, 1999)에 의해 제안되었다. 프리컨디셔닝을 적용하지 않은 중앙 행렬 스킴(central matrix scheme)은 더 낮은 인공 소산을 보장하고 보다 정확한 해를 제공하는 반면, 높은 받음각(angle of attack) 조건에서는 a1 = 1로 설정된 SST 모델과 결합된 개선된 CPU 부스터가 적용된 중앙 스칼라 스킴(central scalar scheme)을 사용하여 수렴 속도를 가속하였다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   캐터필러(Caterpillar)의 자회사인 솔라 터빈즈(Solar Turbines)는 케이던스와 협력하여, 엔비디아가 지원하는 케이던스 기술을 활용함으로써 가스 터빈을 위한 확장 가능한 고충실도 반응 유동 시뮬레이션을 수행하고 있다. 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU에서 구동되는 GPU 가속 케이던스 피델리티 찰스 솔버(Cadence Fidelity Charles Solver)를 활용하여, 이제 10억 개 이상의 셀 그리드를 갖는 반응 유동 시뮬레이션을 하루 이내에 실행할 수 있게 되었다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   가속 컴퓨팅과 첨단 시뮬레이션 기술은 기존에 실험에 크게 의존하던 발전 산업에서 전례 없는 효율과 정밀성을 제공하며 판도를 바꾸고 있다. 복잡한 설계 특징과 여러 구성 요소를 가진 전체 규모의 산업 모델은 이제 GPU 가속 시뮬레이션을 통해 매우 높은 수준의 세부 사항까지 분석할 수 있게 되었다. 이를 통해 유동 물리, 화염(flame)–유동(flow) 상호작용, 그리고 최적의 설계를 얻기 위한 다양한 설계 구성의 평가가 가능해졌다.     왜 대규모 산업 모델에 스케일러블 고충실도 시뮬레이션이 필요한가? 최근에는 다양한 유동 조건에서 산업용 발전 시스템을 비용 효율적으로 최적화하기 위해 CFD(전산 유체 역학) 도구 사용이 증가하고 있다. 그러나 산업 현장에서 CFD의 활용은 종종 시스템의 개별 구성 요소를 분리된 상태로 시뮬레이션하는 데 제한되어 있다. 이후 이들 구성 요소가 제작·조립되지만, 전체 시스템의 성능이 기대에 미치지 못하는 경우가 종종 발생한다. 이러한 비효율은 시장 출시 시간과 비용을 증가시킨다. 널리 사용되는 RANS(Reynolds-averaged NavierStokes) 접근법은 유동 및 화염의 비정상성을 포착하는 데 본질적인 한계가 있어 복잡한 연소 현상을 처리하기 어렵다. 반면 LES(Large Eddy Simulation)는 시간적으로 변화하는 대규모 난류 구조를 정확하게 포착할 수 있어, 연소 불안정성을 예측하는 데 더 적합하다고 평가된다. 그러나 전체 규모의 산업 모델에 LES를 적용하려면 복잡한 유동 및 화염 구조(flow & flame), 복잡한 형상, 넓은 계산 영역을 해결해야 하므로 계산적으로 큰 도전이 된다. 이러한 한계는 대규모 모델을 효과적으로 처리할 수 있는 GPU 가속 스케일러블 LES 시뮬레이션 소프트웨어의 필요성을 강조한다. 이러한 기술을 사용하면 엔지니어가 물리 현상을 온전히 이해할 수 있으며, 더 나아가 구성 요소 간 상호작용이 전체 성능에 어떤 영향을 주는지도 파악할 수 있다. 시스템 전반의 복잡성을 처리할 수 있는 첨단 시뮬레이션 도구를 활용함으로써, 산업계는 더 나은 의사결정, 설계 주기 단축, 신뢰성 높은 결과를 달성할 수 있다.   대규모 반응 유동 시뮬레이션 수행 케이던스와 솔라 터빈즈가 엔비디아 기술을 활용해 협력한 사례는 대규모 반응 유동 시뮬레이션의 복잡성을 해결하기 위해 첨단 계산 기술을 활용한 예시이다.   아르콘 국립연구소와의 배기가스 재순환 연구 솔라 터빈즈의 토러스 60(Taurus 60) SoLoNOx 연소기에 대해, 아르곤(Argonne) 국립연구소와 협력하여 EGR(배기가스 재순환)이 연소 불안정성과 배출가스에 미치는 영향을 조사하기 위한 고충실도 시뮬레이션이 수행되었다.(Kabil et al., 2025)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

나인플러스IT는 지난 9월 25일 대전 KW컨벤션에서 ‘테크 브리지 2025(Tech Bridge 2025)’ 세미나를 진행했다고 밝혔다. 반도체, 전기, AI, 기계 설계 등 분야의 전문가 100여 명이 참가한 이 행사에서는 혁신 기술의 흐름을 조망하고 실질적인 지식을 공유하는 기회가 마련됐다. 이번 행사는 AI(인공지능)를 중심으로 하는 통합 세션과 EDA(전자 설계 자동화), CFD(전산 유체 역학) 부문으로 나누어 진행되었으며, 전문가들의 최신 기술 동향과 실제 활용 사례가 발표됐다. 특히 ‘기본 원리부터 실제 산업 문제 해결까지 아우르는’ 실용적인 구성으로 참가자들의 호응을 얻었다는 것이 나인플러스IT의 설명이다.     개막 세션에서는 나인플러스IT의 이동은 기술총괄 이사가 ‘2025 케이던스 로드맵’을 발표하며 행사의 시작을 알렸다. 이어진 EDA 세션에서는 Data Driven Design, Celcius Studio Thermal Solution, Clarity를 이용한 반도체 테스트 소켓의 SI 분석 등 실무 중심 주제가 소개되었다. 최신 케이던스(Cadence) 도구의 활용법과 성공 사례를 공유하며, 참석자들에게 실질적인 인사이트를 전달했다. CFD 세션에서는 Fidelity CharLES를 활용한 고충실도 LES 시뮬레이션 소개와 함께, 산업 현장 적용 경험을 중심으로 하는 토론이 진행됐다. 참석자들은 “케이던스의 최신 동향을 알 수 있는 뜻깊은 기회였다"는 소감을 전했다. 나인플러스IT는 “이번 행사를 비롯해 앞으로 EDA와 CFD 등 핵심 기술 분야에서 깊이 있는 정보와 실무 역량을 나누는 세미나를 꾸준히 개최할 예정”이라면서, “고객의 성장과 성공을 돕기 위한 다양한 기술 지원 및 교육 프로그램 개발에 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27)   현재 시장에서는 정확성(Accuracy), 자동화(Automation), 속도(Acceleration), 인공지능(AI)과의 통합을 제공하는 CFD(전산 유체 역학) 설루션이 필요하며, 이러한 원리는 케이던스 피델리티 CFD(Cadence Fidelity CFD)의 근간을 이루는 원칙이다. 이번 호에서는 케이던스가 ‘CadenceLIVE 실리콘밸리 2024’ 이벤트에서 발표한 내용을 중심으로, ‘4A’로 통칭되는 이 네 가지 요소가 어떻게 차세대 멀티피직스 CFD 설루션으로서 케이던스 피델리티 CFD 소프트웨어의 입지를 다지는지에 대해 설명한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   오늘날 교통, 환경, 건강, 방위, 우주 시스템 등 산업 전반에 걸쳐 직면한 많은 혁신적 과제는 유체 역학에 대한 깊은 이해와 불가분의 관계에 있다. 예를 들어, 자동차 백미러 주변에서 발생하는 음향 소음은 측면 유리창의 재순환 유체 유도 압력 진동으로 인해 실내 소음 수준에 상당한 영향을 미칠 수 있다. CFD 코드를 사용하면 실험적 접근 방식에 비해 훨씬 적은 리소스를 필요로 하면서도 미러의 복잡한 디자인과 공기 흐름 거동을 고려하여 이러한 현상을 정확하게 예측하고 분석할 수 있다. 케이던스 피델리티 CFD는 단순한 솔버 제품군이 아니라 지난 5년 동안 전략적 인수와 유기적인 개발을 통해 발전해 온 광범위한 에코시스템이다. 이 에코시스템은 CFD 및 다중물리 CFD 영역 내에서 모델 구축, 해석 및 학습을 위해 설계된 포괄적인 범위의 도구와 기술을 포함한다. 정확성, 자동화, 가속, AI는 피델리티 CFD의 모든 제품의 원동력이며, 다음에서 몇 가지 예를 들어 간략히 설명한다.   그림 1. 피델리티 CFD의 상품   정확성 엔지니어가 직면하는 고질적인 문제 중 하나는, CFD를 사용하여 설계한 제품을 검증하고 인증하기 위해 물리적 테스트에 의존하는 것이다. 시뮬레이션 기술의 발전에도 불구하고, 최종 제품 검증에 필요한 탁월한 정확도를 달성하기 위해서는 물리적 테스트가 여전히 필수이다. 예를 들어 항공기 설계는 엄격한 안전 및 성능 표준을 충족하기 위해 엄격한 물리적 테스트를 거쳐야 한다. 하지만 대규모 와류 시뮬레이션(LES)과 같은 새로운 고급 방법론이 유망한 대안을 제시하고 있다. 계산이 까다롭기는 하지만 LES는 유체 흐름 현상을 포괄적이고 상세하게 표현한다. 이 방법은 실험에 가까운 수준의 정확도를 제공함으로써 시뮬레이션과 물리적 테스트 간의 격차를 해소하여 광범위한 물리적 테스트에 대한 의존도를 낮추고, 설계 및 인증 프로세스를 가속화할 수 있다.   그림 2. 접근 조건에서 저소음 OGV를 사용하는 SDT 팬의 실험(검은색 기호)과 LES(빨간색 선)의 소음 수준(PWL) 비교(Brès et al. 2023)   자동화 자동화는 CFD에서 없어서는 안 될 필수 요소이며, 특히 케이던스 피델리티 제품군에서 중요한 역할을 한다. 자동화는 파이썬(Python) 기반 스크립팅을 사용하여 CFD 워크플로 전반에 걸쳐 이루어지며, 최소한의 수동 개입으로 시뮬레이션에 대한 일관성과 제어를 보장한다. 이는 특히 반복적인 작업에서 상당한 효율 향상으로 이어진다. 자동차 전처리를 예로 들어보겠다. 자동차 설계에는 CAD 시스템에서 수십만 개의 부품이 포함된 매우 복잡한 지오메트리가 포함되며, 종종 누락된 요소가 있다. 피델리티 제품은 광범위한 자동화를 통해 이러한 워크플로를 간소화한다. CAD 임포트 프로세스는 내부 캐빈 요소를 효율적으로 필터링하고, 자동으로 중복을 감지하며, 중복 개체를 선택 및 삭제하고, 젖은 표면을 식별하고, 실링 표면을 생성한다. 예를 들어 자동 실링 기능을 사용하면 ‘습식 : Wet’(외부) 및 ‘건식 : Dry’(내부) 지점을 지정하여 틈새 및 조인트 충진 프로세스를 자동화함으로써 CFD 시뮬레이션을 신속하게 진행할 수 있다.   그림 3. 기술은 ‘습식’ 및 ‘건식’ 지점을 감지하고 표면과의 간격을 몇 분 안에 자동으로 밀봉한다.   보로노이 기반 그리드 생성은 높은 수준의 자동화를 활용하는 피델리티 CFD의 또 다른 뛰어난 기능이다. 이 기술은 복잡한 지오메트리 주위에 높은 수준의 메시를 생성하여 균일성을 보장하고 시뮬레이션 정확도와 수렴 속도를 높인다. 기존의 메시 생성 방식은 표면 근처에서 고품질 메시를 생성하지만, 레이어가 상호 작용할 때 품질이 낮은 메시를 생성하여 시뮬레이션 수렴 속도와 정확도에 영향을 미친다. 보로노이 기반 그리드 생성은 보다 일관되고 효과적인 설루션을 제공하여 전반적인 시뮬레이션 프로세스를 향상시킨다.   그림 4. 자전거 라이더 모델에 대한 보로노이 다이어그램 메시와 일반적인 RANS 메시의 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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케이던스 디자인 시스템즈는 오는 9월 9일 서울 롯데호텔월드에서 반도체 설계 콘퍼런스 ‘케이던스라이브 코리아2025(CadenceLIVE Korea 2025)를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 첨단 반도체 및 전자 설계 자동화(EDA) 기술을 공유하고, 글로벌 및 국내 업계 전문가들과 교류할 수 있는 자리로 마련된다. ‘실리콘/컴퓨터 성장을 주도하는AI(AI driving Silicon/Compute Growth)’를 테마로 케이던스 코리아의 최신 Intelligent System Design 전략과 AI 기반 설계 혁신 사례가 발표되며, 반도체 산업의 미래를 이끌 핵심 주제들이 다뤄질 예정이다. 기조연설은 케이던스 본사의 친치 텡(Chin-Chi Teng) 부사장이 맡아, 반도체 및 시스템 설계의 글로벌 기술 트렌드와 케이던스의 전략 방향을 공유할 예정이다. 이어서 삼성전자를 비롯한 국내 주요 고객사가 참여해, 케이던스 플랫폼을 기반으로 한 3D IC, STCO(System-Technology Co-Optimization), 첨단 패키징 기술 등의 실제 적용 사례를 발표한다. 이와 함께, Digital Full Flow, Custom & Analog, Verification, System Design & Analysis, Silicon Solutions 등 다양한 분야에 걸친 전문 기술 세션이 진행되며, 최신 설계 흐름과 툴에 대한 심층 논의가 이루어진다. 또한 행사장 내 ‘Designer Expo’ 부스에서는 케이던스의 설계 설루션을 직접 확인하고, 기술 전문가와의 1:1 교류를 통해 현장의 니즈를 공유하는 자리가 마련된다. 케이던스 디자인 시스템 코리아의 서병훈 사장은 “케이던스라이브 코리아2025는 한국 반도체 설계의 현재와 미래를 조망하고, 글로벌과 지역을 잇는 협력의 장이 될 것”이라고 전했다.