매스웍스는 한국전자통신연구원(ETRI)이 매스웍스의 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용하여 직교형 레이더 신호 송수신용 실시간 신호처리 모듈을 개발했다고 발표했다. 이 모듈은 내셔널인스트루먼트(NI) FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반 레이더 에뮬레이션 동작을 가속화한다. ETRI 입체통신연구소의 전파연구본부는 소출력 레이더 시스템에서 동작하는 직교형 레이더 신호 송수신이라는 복잡한 신호 처리 과제를 해결하기 위해, 매트랩과 시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계(MBD) 접근 방식을 도입했다. 이를 통해 알고리즘을 시스템 수준에서 설계하고 검증한 뒤 자동 HDL 코드 생성과 하드웨어 구현까지 가능해졌으며, FPGA 기반 실시간 처리 시스템의 개발 효율성과 구현 정확도를 동시에 향상시켰다. 실시간 신호처리 모듈을 개발하는 과정에서 ETRI 연구팀은 그래픽 프로그래밍 환경을 이용한 기존의 CPU 기반 실행 방식만으로는 정해진 시간 내에 다중 신호를 동시에 분석하고 처리해야 하는 성능 요구사항을 충족할 수 없음을 확인했다. 신호 간섭을 줄이기 위한 정합 필터 뱅크(matched filter bank)와 같은 병렬 처리 알고리즘은 실시간 실행이 필요했고, 직교 신호 수신기는 파이프라인 구조로 구현되어야 했다. 이에 연구팀은 이러한 성능 목표 달성을 위해 NI FPGA로의 전환이 필수라고 판단했다. 그러나 매트랩 알고리즘을 HDL 코드로 변환하는 과정은 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬웠으며, 특히 알고리즘이 변경될 때마다 수동으로 코드를 업데이트해야 하는 문제가 있었다.  또한, 알고리즘과 HDL 코드 간의 구조적 불일치로 인해 디버깅 과정이 복잡해졌다.     이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 알고리즘을 시뮬링크 모델로 변환한 후 HDL 코더(HDL Coder)를 통해 HDL 코드를 자동 생성하는 워크플로를 선택했다. 이러한 접근 방식을 통해 아키텍처, 고정소수점 데이터 타입, 구현 방법 등 FPGA 구현을 위한 다양한 설계 옵션을 쉽게 평가할 수 있었다. 또한 매스웍스의 HDL 베리파이어(HDL Verifier)를 활용해 생성된 HDL 코드와 원본 알고리즘의 동작을 코시뮬레이션을 통해 비교함으로써, 시스템 수준에서의 동작 검증과 성능 테스트를 효과적으로 수행했다. ETRI는 기존의 수동 코딩 워크플로 대비 HDL 코드 구현과 검증에 소요되는 시간과 노력을 약 50% 절감할 수 있었다. 더 나아가, 알고리즘 설계자와 하드웨어 엔지니어 간의 워크플로를 통합하여 반복 작업을 줄이고 인적 오류를 최소화했다. ETRI는 머신러닝 기반 알고리즘이 포함된 향후 프로젝트에서도 동일한 방식으로 HDL Coder를 활용한 자동 코드 생성을 적극 적용할 계획이다. 한국전자통신연구원 전파연구본부의 책임연구원인 김형중 박사는 “매트랩 펑션 블록(MATLAB Function blocks)을 사용하면 주요 알고리즘 코드 대부분을 별도 작업 없이 그대로 사용할 수 있어 특히 유용하다”면서, “HDL 전문 지식이 없어도 HDL 코더를 사용해 알고리즘을 HDL 코드로 쉽게 변환할 수 있었다”고 설명했다. 매스웍스코리아의 정승혁 애플리케이션 엔지니어는 “한국전자통신연구원의 직교형 레이더 신호 개발에서복잡한 신호처리 알고리즘을 FPGA 하드웨어로 효율적으로 구현하는 데 매트랩과 시뮬링크가 핵심 역할을 했다. 이번 성과는 매스웍스의 모델 기반 설계 접근법이 한국의 첨단 연구개발 프로젝트에서 실질적인 혁신을 가능하게 한다는 것을 보여준다”면서, “매스웍스는 앞으로도 한국의 선도적인 연구기관들과 지속적인 협력을 통해 차세대 기술 개발에 적극 지원할 것”이라고 말했다.

매스웍스가 인텔의 자회사인 알테라(Altera)와 함께 알테라 FPGA(프로그래머블 반도체)의 무선 개발 가속화를 위한 협력 계획을 발표했다. 이를 통해 무선 시스템 엔지니어는 AI 기반 오토인코더를 사용해 채널 상태 정보(CSI) 데이터를 압축하고, 프론트홀 트래픽과 대역폭 요구사항을 크게 줄일 수 있게 된다. 또한 5G 및 6G 무선 통신 시스템을 다루는 엔지니어는 사용자 데이터 무결성을 보장하고, 무선 통신 시스템의 신뢰성과 성능 표준을 유지하는 동시에 비용을 절감할 수 있을 것으로 예상된다. 매스웍스는 알테라 FPGA에 특화된 AI 및 무선 개발을 강화하는 포괄적인 툴 제품군을 제공한다. ‘딥러닝 HDL 툴박스(Deep Learning HDL Toolbox)’는 FPGA 하드웨어에서 딥러닝 신경망을 구현하고자 하는 엔지니어의 요구사항을 충족한다. 딥러닝 HDL 툴박스는 ‘HDL 코더(HDL Coder)’의 기능을 활용함으로써, 사용자는 효율적인 고성능 딥러닝 프로세서 IP 코어를 커스터마이즈하고 구축 및 배포할 수 있다. 이는 표준 네트워크와 레이어를 지원함으로써 무선 애플리케이션의 성능과 유연성을 높인다. FPGA AI 스위트는 오픈비노(OpenVINO) 툴킷을 통해 널리 사용되는 산업 프레임워크의 사전 훈련된 AI 모델을 활용하여 알테라 FPGA에서 버튼 하나로 맞춤형 AI 추론 가속기 IP를 생성할 수 있도록 지원한다. 또한 FPGA AI 스위트는 FPGA 개발자가 쿼터스(Quartus) 프라임 소프트웨어 FPGA 플로를 사용해 AI 추론 가속기 IP를 FPGA 설계에 원활하게 통합할 수 있게 한다. 개발자들은 딥러닝 툴박스와 오픈비노 툴킷을 결합해 알테라 FPGA에서 AI 추론을 최적화할 수 있는 과정을 간소화할 수 있다.     알테라의 마이크 피튼(Mike Fitton) 버티컬 시장 담당 부사장 겸 총괄 매니저는 “매스웍스와 알테라의 협력을 통해 기업은 5G RAN(무선 접속 네트워크)에서 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)에 이르기까지 다양한 5G 및 6G 무선 통신 애플리케이션에 AI의 강력한 힘을 활용할 수 있게 됐다”면서, “개발자는 알테라의 FPGA AI 스위트(suite)와 매스웍스 소프트웨어를 활용해 알고리즘 설계부터 하드웨어 구현에 이르는 워크플로를 간소화하고, AI 기반 무선 시스템이 현대 애플리케이션의 엄격한 요구사항을 충족하도록 보장할 수 있게 됐다”고 말했다. 매스웍스의 후만 자린코우브(Houman Zarrinkoub) 수석 제품 매니저는 “AI 기반 압축은 통신 산업에 있어 매우 강력한 기술”이라며, “매스웍스 소프트웨어는 AI 및 무선 개발을 위한 강력한 기반을 제공한다. 무선 엔지니어는 매스웍스 툴과 알테라의 FPGA 기술을 통합해 고성능 AI 애플리케이션과 첨단 5G 및 6G 무선 시스템을 효율적으로 개발할 수 있다”고 말했다.

안전은 전기자동차(EV)에서 가장 중요한 관심사이다. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해, 배터리 설계 시 상정된 작동 조건에서 벗어날 경우 고장이 날 위험이 있다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 파괴로 이어지는 통제할 수 없는 발열 반응인 열폭주를 비롯한 부정적인 결과를 방지하는 데에 핵심 역할을 한다. BMS의 주요 기능으로는 전류, 전압 및 온도 모니터링, 과충전 및 과방전 방지, 셀 간 전하 밸런싱, 배터리의 충전 상태(SOC) 및 성능 상태(SoH) 추정, 배터리팩의 온도 제어 등이 있다. 이러한 기능은 전기자동차의 성능, 안전성, 배터리 수명, 사용자 경험에 영향을 미치므로 매우 중요하다. 예를 들어, BMS는 전압 한계를 넘는 과충전 및 과방전을 방지함으로써 배터리의 조기 노화를 방지하고, 차량이 수명 기간 동안 성능을 유지할 수 있도록 한다.    그림 1. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리의 높은 에너지 밀도는 배터리 설계 시 상정된 동작 조건에서 벗어나는 경우 고장이 날 위험이 있다.   BMS 개발에서 시뮬레이션의 이점 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다. 그리고 하드웨어 프로토타입을 제작하기 전에 데스크톱 시뮬레이션을 통해 새로운 설계 아이디어를 탐색하고 여러 시스템 아키텍처를 테스트한다. 데스크톱 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 BMS 설계의 기능적 측면을 검증할 수 있다. 예를 들어, 다양한 밸런싱 구성을 탐색해 적합성과 구성 간의 균형을 평가할 수 있다. 시뮬레이션은 요구사항 테스트에도 중요하게 작용한다. 엔지니어는 절연 이상이 있는 상황에서 올바른 접촉기의 거동을 검증할 수 있고, 하드웨어 테스트를 대체하기 위해 시뮬레이션을 통해 결함이 발생한 동안 시스템의 거동을 평가한다.    그림 2. 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다.   데스크톱 시뮬레이션을 사용해 설계가 검증되면, 엔지니어는 신속 프로토타이핑(RP)이나 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 자동으로 C 코드나 HDL 코드를 생성하고, 실시간으로 코드가 실행되는 BMS 알고리즘을 더욱 면밀히 검증할 수 있다. RP를 통해 BMS 알고리즘 모델에서 코드가 생성되며, 이는 프로덕션 마이크로컨트롤러의 기능을 수행하는 실시간 컴퓨터에 배포된다. 자동 코드 생성을 통해 모델에 적용된 알고리즘 변경 사항을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 실시간 하드웨어에서 테스트할 수 있다. HIL 테스트의 경우 BMS 알고리즘 모델이 아닌 배터리 플랜트 모델에서 코드가 생성되어 배터리팩, 능동 및 수동 회로 소자, 부하, 충전기 및 기타 시스템 컴포넌트를 나타내는 가상의 실시간 환경이 제공된다. 이 가상 환경을 통해 엔지니어는 실제 하드웨어 프로토타입을 개발하기 전에 실시간으로 BMS 컨트롤러의 기능을 검증할 수 있다.  시뮬레이션을 통해 엔지니어는 설계부터 코드 생성까지의 시간을 획기적으로 단축하고, 향상된 속도와 효율로 다양한 기술을 빠르게 모델링할 수 있다. 알티그린 프로펄션 랩(Altigreen Propulsion Labs)의 엔지니어들은 칼만 필터링 및 전류 적산법 등의 SOC 추정을 위한 다양한 기술을 모델링하고 반복적으로 테스트하기 위해 시뮬레이션 기반 접근 방식을 사용했으며, 포괄적인 접근 방식을 설계했다.  알티그린의 제어 시스템 책임자인 프라타메시 파트키(Prathamesh Patki) 수석 엔지니어는 “임베디드 코더(Embedded Coder) 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축되었다”면서, “그 어떤 것을 개념화하든, 실제 하드웨어에서 가장 짧은 시간 안에 그것을 실행할 수 있다”고 말했다.    BMS 개발에서 모델링 및 시뮬레이션 활용 사례 셀 특성화는 배터리 모델을 실험 데이터에 맞추는 과정이다. BMS 알고리즘은 배터리 모델을 사용해 SOC 추정을 위한 칼만 필터나 SOC에 따른 전력 제한, 과전압이나 저전압 조건을 피하기 위한 온도와 같은 제어 파라미터를 설정하기 때문에 정확한 셀 특성화가 필수이다. BMS 개발의 후반 단계에서는 엔지니어가 동일한 배터리 모델을 사용해 시스템 수준 폐순환(closed-loop) 데스크톱 및 실시간 시스템 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)와 같은 툴은 등가 회로, 전기화학 및 차수 축소 모델링(ROM : Reduced Order Modeling)을 비롯한 배터리 모델링에 대해 신경망을 사용한 다양한 접근 방식을 제공한다.  충전 속도는 EV 설계 및 도입에 있어서 핵심 성과 지표이다. 고속 충전의 높은 전력 수준은 배터리 재료에 스트레스를 주고 수명을 단축시키기 때문에, 최대 충전 속도와 배터리에 가해지는 스트레스를 최소화하기 위해 고속 충전 중 전력 프로필을 최적화하는 것이 필수이다. 이는 시뮬레이션과 최적화를 통해 달성되며, 이로써 충전 시간이 최소화되고 스트레스 요인을 허용 범위 내로 유지할 수 있다.  양산용 코드 생성은 자동차 산업의 인증 표준을 준수하는 BMS 설계 워크플로를 보완한다. 예를 들어, LG화학(현 LG에너지솔루션)이 볼보 XC90 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS를 개발했을 때 오토사(AUTOSAR)가 필수 표준이었다. LG화학은 BMS 알고리즘 및 거동을 설계 워크플로의 필수적인 부분으로 모델링하고 시뮬레이션하기로 결정했다. 각 소프트웨어 릴리스에서 발견된 소프트웨어 문제의 수는 약 22개에서 9개 미만으로 줄어 프로젝트 목표를 크게 웃돌았다. LG화학이 오토사를 사용하여 볼보를 위해 개발한 BMS는 ASIL C(Automotive Safety Integrity Level C)에 대한 ISO 26262 기능 안전 기반 인증을 취득했다.    맺음말 BMS 설계에서의 모델링과 시뮬레이션은 개발 주기를 단축하고, 비용을 절감하며, 더 안전하고 효율적인 EV를 실현할 수 있도록 지원한다. 엔지니어는 모든 가능한 동작 및 결함 조건에 대해 BMS 알고리즘을 실행함으로써, BMS 소프트웨어가 실제 시스템에서 해당 조건을 처리할 수 있다는 확신을 높이고 고비용 테스트의 필요성을 줄인다. 결국, 이러한 접근방식은 최종 제품이 업계 표준과 소비자 기대치를 뛰어넘도록 한다.    ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사이다. 홈페이지 | https://kr.mathworks.com     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 매스웍스코리아 주요 특징 : 신호 처리 애플리케이션 개발 촉진 앱 및 기능 출시, 5G 툴박스/DSP HDL 툴박스 등 주요 툴박스 업데이트, 퀄컴 헥사곤 NPU 하드웨어 지원 패키지 제공, 시뮬링크에서 모델 기반 설계 활용한 DSP 애플리케이션 배포 지원 등   매스웍스는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 ‘릴리스 2024b(Release 2024b)’를 발표했다. 이번 R2024b는 무선 통신 시스템, 제어 시스템 및 디지털 신호 처리 애플리케이션 개발 워크플로를 간소화할 수 있는 주요 업데이트를 포함한다. 이번 업데이트는 매트랩 및 시뮬링크에서 주로 사용되는 ▲5G 툴박스(5G Toolbox) ▲DSP HDL 툴박스(DSP HDL Toolbox) ▲시뮬링크 컨트롤 디자인(Simulink Control Design) ▲시스템 컴포저(System Composer)에 대한 주요 업데이트를 포함하며, 스냅드래곤(Snapdragon) 프로세서 제품군에 내장된 기술인 퀄컴 헥사곤(Qualcomm Hexagon) NPU(신경망 처리 장치)에 대한 새로운 하드웨어 지원 패키지도 제공한다. 이 패키지는 시뮬링크 및 모델 기반 설계를 활용하여 DSP 애플리케이션을 위한 프로덕션 품질 C 코드를 다양한 스냅드래곤 프로세서에 원활하게 배포할 수 있도록 지원한다.   5G 툴박스 NR(New Radio) 및 5G-어드밴스드(5G-Advanced) 시스템의 모델링, 시뮬레이션 및 검증을 위한 함수를 제공하는 5G 툴박스는 6G 파형 생성 및 5G 파형의 신호 품질 평가를 수행할 수 있게 됐다.   DSP HDL 툴박스 DSP HDL 툴박스는 신호 처리 애플리케이션을 개발할 수 있도록 하드웨어에 바로 사용 가능한 시뮬링크 블록 및 서브시스템을 제공한다. 이번 업데이트를 통해 DSP 알고리즘 구성과 HDL 코드 및 검증 컴포넌트 생성이 가능한 대화형 방식의 새로운 DSP HDL IP 디자이너(DSP HDL IP Designer) 앱이 추가됐다.   ▲ DSP HDL 툴박스는 신호 처리 애플리케이션을 개발할 수 있도록 하드웨어에 바로 사용 가능한 시뮬링크 블록 및 서브시스템을 제공한다.   시뮬링크 컨트롤 디자인 시뮬링크 컨트롤 디자인은 시뮬링크에서 모델링된 제어 시스템 설계와 분석 용도로 사용되며, 이번 업데이트에서 슬라이딩 모드와 반복 학습 제어를 비롯한 비선형 및 데이터 주도 제어 기법을 설계하고 구현할 수 있는 기능이 추가됐다.    시스템 컴포저 시스템 컴포저를 사용할 시 모델 기반 시스템 공학 및 소프트웨어 아키텍처 모델링을 위한 아키텍처 지정과 분석이 가능하다. 이번 업데이트를 통해 사용자는 서브셋이 설정된 보기를 편집하고 시스템 거동을 활동 및 시퀀스 다이어그램으로 표현할 수 있게 됐다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2024b(Release 2024b, 이하 R2024b)를 발표했다. 이번 R2024b는 무선 통신 시스템, 제어 시스템 및 디지털 신호 처리 애플리케이션 개발 워크플로를 간소화할 수 있는 주요 업데이트를 포함한다. 이번 업데이트는 매트랩 및 시뮬링크에서 주로 사용되는 ▲5G 툴박스(5G Toolbox) ▲DSP HDL 툴박스(DSP HDL Toolbox) ▲시뮬링크 컨트롤 디자인(Simulink Control Design) ▲시스템 컴포저(System Composer)에 대한 주요 업데이트를 포함하며, 스냅드래곤 프로세서 제품군에 내장된 기술인 퀄컴 헥사곤(Qualcomm Hexagon) NPU(신경망 처리 장치)에 대한 새로운 하드웨어 지원 패키지도 제공한다. 이 패키지는 시뮬링크 및 모델 기반 설계를 활용하여 DSP 애플리케이션을 위한 프로덕션 품질 C 코드를 다양한 스냅드래곤 프로세서에 원활하게 배포할 수 있도록 지원한다. 5G 툴박스는 NR(New Radio) 및 5G-어드밴스드(5G-Advanced) 시스템의 모델링, 시뮬레이션 및 검증을 위한 함수를 제공하는 5G 툴박스는 6G 파형 생성 및 5G 파형의 신호 품질 평가를 수행할 수 있게 됐다.   ▲ 신호 처리 애플리케이션 개발을 돕는 DSP HDL 툴박스   DSP HDL 툴박스는 신호 처리 애플리케이션을 개발할 수 있도록 하드웨어에 바로 사용 가능한 시뮬링크 블록 및 서브시스템을 제공한다. 이번 업데이트를 통해 DSP 알고리즘 구성과 HDL 코드 및 검증 컴포넌트 생성이 가능한 대화형 방식의 새로운 DSP HDL IP 디자이너(DSP HDL IP Designer) 앱이 추가됐다. 시뮬링크 컨트롤 디자인은 시뮬링크에서 모델링된 제어 시스템 설계와 분석 용도로 사용되며, 이번 업데이트에서 슬라이딩 모드와 반복 학습 제어를 비롯한 비선형 및 데이터 주도 제어 기법을 설계하고 구현할 수 있는 기능이 추가됐다.  시스템 컴포저를 사용할 시 모델 기반 시스템 공학 및 소프트웨어 아키텍처 모델링을 위한 아키텍처 지정과 분석이 가능하다. 이번 업데이트를 통해 사용자는 서브셋이 설정된 보기를 편집하고 시스템 거동을 활동 및 시퀀스 다이어그램으로 표현할 수 있게 됐다. 매스웍스의 앤디 그레이스(Andy Grace) 설계 자동화 부문 부사장은 “고품질, 신뢰성 및 보안성을 갖춘 제품을 제공하는 조직의 역량을 위해서는는 시뮬레이션과 모델 기반 설계의 중요한 역할이 뒷받침되어야 한다”면서, “R2024b의 개선 사항은 워크플로의 핵심 요소를 확장, 자동화 및 간소화하여 엔지니어가 시스템 성능과 신뢰성을 최적화할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

매스웍스가 6월 11일 ‘매트랩 엑스포 2024 코리아(MATLAB EXPO 2024 Korea)’를 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한다고 밝혔다. 매년 개최되는 매트랩 엑스포는 매스웍스의 솔루션을 사용한 고객 및 기술 전문가들이 주요 기술 트렌드에 대한 모범 사례와 인사이트를 공유하고 있다. 올해 매트랩 엑스포에서는 5개 트랙의 30개의 세션에 전문 연사가 참여해 그간 연구 성과를 소개한다. 이번 매트랩 엑스포의 기조연설은 ‘자율주행의 미래와 현실’을 주제로 이재관 한국자동차연구원(KATEC) 자율주행기술연구소장이 진행한다. 이어서 매스웍스의 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 인더스트리 디렉터가 ‘디지털 엔지니어링을 위한 모델 기반 설계의 영향력과 방향성’을 주제로 발표한다. 또한 5개의 트랙과 30개의 세션에서 삼성전자, 현대자동차, 퀄리타스 반도체, 한국전기연구원, POSTECH(포스텍) 등 고객 성공 사례를 포함해 여러 산업 분야에 적용 가능한 매트랩과 시뮬링크의 활용 방안을 집중 조명한다. 고객이 발표하는 세션의 수는 지난해보다 3배 늘어, 보다 풍부한 사례를 통해 매트랩 및 시뮬링크의 활용가능성을 확인할 수 있도록 했다.     매스웍스코리아는 ‘딥러닝을 활용한 음성 데이터 인식’, ‘GPU 기반 AI 어플리케이션 개발’ 등 주제별 전문가 세션을 통해 매트랩과 시뮬링크의 새로운 기능과 활용 사례를 소개한다. 또한 테크니컬 컴퓨팅 전문가들이 ‘인공지능’, ‘시스템 설계 및 소프트웨어 개발’, ‘전동화’, ‘무선 및 신호처리’, ‘하드웨어 기술 언어(HDL)’, ‘발전제어시스템(AMS)’에 대한 세션을 진행한다. 행사 기간 동안 참가자들은 고객 사례 발표에서 소개된 매스웍스 솔루션을 직접 사용하거나 전문가들의 데모를 볼 수 있다. 또한 매스웍스의 파트너사인 알테라(Altera), 아마존웹서비스(AWS), 벡터(Vector), 이노엑스 등이 부스로 참가해 프로그래머블 로직 솔루션, 클라우드, 자동차 전자 장치 개발, 가상전력시스템 구축, 전장제어기 개발 등에 대한 발표를 진행할 예정이다. 올해 새로 마련된 스타트업 부스에서는 국내 스타트업을 지원하는 ‘매스웍스 스타트업 프로그램’을 소개한다. 자율주행 기술 분야의 스타트업인 모라이(MORAI)와 가상전력시스템 솔루션 기업 위드비어(WithBEER)는 프로젝트 연구, 프로토타입 개발 및 생산과 관련한 매스웍스와의 협력 사례를 선보일 예정이다. 매스웍스코리아의 이종민 대표는 “매트랩 엑스포는 다년간 국내 공학 시스템 관련한 엔지니어, 과학자, 연구원, 교육자들이 다양한 분야의 기술 동향과 연구 성과를 공유하고 교류하는 행사로 자리잡았다”면서, “올해에도 매스웍스에서 엄선한 세계 유수 기업의 기술 전문가들의 발표를 통해 참가자들이 자신들의 연구에 매트랩과 시뮬링크를 적용하여 연구 결과를 향상시킬 수 있는 방안을 얻어가기를 바란다”고 말했다.

개발 및 공급 : 매스웍스코리아 주요 특징 : 항공우주/자동차/무선 통신 업계의 엔지니어 및 연구원을 위한 모델 기반 설계 단순화, 시뮬링크 폴트 애널라이저 및 폴리스페이스 테스트로 체계적인 시뮬레이션 수행 지원 등   매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2023b(이하 R2023b)를 발표했다. 매트랩은 엔지니어 및 과학자를 위한 언어이자 알고리즘 개발, 데이터 분석, 시각화 및 수치 계산을 위한 프로그래밍 환경이다. 시뮬링크는 멀티도메인 및 임베디드 엔지니어링 시스템의 시뮬레이션 및 모델 기반 설계를 위한 블록 다이어그램 환경을 제공한다. 매스웍스는 “전 세계 자동차, 항공우주, 통신, 전자, 산업 자동화 등 다양한 산업의 엔지니어와 과학자가 이러한 제품군을 사용하여 기술 및 과학적 발견, 연구, 개발의 속도를 높이고 있다. 또한 매트랩 및 시뮬링크는 전 세계 여러 대학 및 교육 기관에서 기본 교육 및 연구 도구로 사용되고 있다”고 소개했다. 매트랩과 시뮬링크의 R2023b는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 신기능을 탑재한 신제품과 여러 주요 업데이트를 통해 안정적이고 체계적 설계 및 요구사항 테스트를 지원한다.   ▲ 시뮬링크 폴트 애널라이저 R2023b   R2023b에서 새로 발표된 신제품인 시뮬링크 폴트 애널라이저(Simulink Fault Analyzer)는 시뮬레이션을 통한 체계적인 결함 영향 및 안전성 분석으로 엔지니어링 설계 수정 없이 결함 주입 시뮬레이션을 수행한다. 엔지니어는 특정 시스템 조건에 따른 결함 트리거 및 발생 시간을 측정해 고장 모드, 영향 분석(FMEA : Failure Mode and Effects Analysis)과 같은 안전성 분석을 수행할 수 있다. 이 제품을 요구사항 툴박스(Requirements Toolbox)와 함께 사용할 경우 엔지니어는 결함, 위험, 결함 검출 및 완화 논리, 기타 아티팩트 간의 정형적 연결을 생성하고 문서화할 수 있다. 또한 폴리스페이스 테스트(Polyspace Test)는 엔지니어가 임베디드 시스템에서 C 및 C++ 코드를 개발/관리/실행할 수 있도록 지원한다. 사용자는 폴리스페이스 xUnit API(Polyspace xUnit API)와 그래픽 테스트 작성 편집기로 테스트 중인 구성요소의 격리 및 검증을 위한 스텁과 모의 객체를 제작할 수 있다. 또한, 엔지니어는 폴리스페이스 테스트를 통해 호스트 컴퓨터 또는 임베디드 타겟에서 테스트를 실행 및 자동화하고, 테스트를 요구사항에 연결해 추적할 수 있다.   ▲ 폴리스페이스 테스트 R2023b   이번 R2023b는 매트랩과 시뮬링크 툴에 대한 다음과 같은 주요 업데이트를 포함한다. 항공우주 툴박스(Aerospace Toolbox) : 위성군 궤도 전파 및 시각화, 가시선(LOS) 및 위성식 분석을 수행한다. 데이터피드 툴박스(Datafeed Toolbox) : Bloomberg Hypermedia API를 사용해 과거 및 시장 데이터를 수신한다. DO 인증 키트(DO Qualification Kit) : DO-178C 및 DO-330 표준에 따라 폴리스페이스 테스트를 검증한다. 예측 정비 툴박스(Predictive Maintenance Toolbox) : 모터와 회전 기계에서 물리 기반 특징을 추출한다. 신호 무결성 툴박스(Signal Integrity Toolbox) : 매트랩 명령줄에서 시뮬레이션을 자동화하고 데이터를 분석하고 시각화한다. 시뮬링크 데스크톱 리얼타임(Simulink Desktop Real-Time) : 리눅스(Linux) 데스크톱 컴퓨터에서 실시간 테스트를 실행한다. 웨이블릿 툴박스(Wavelet Toolbox) : 앱을 통한 웨이블릿 및 시간-주파수 분석을 적용해 AI 워크플로에 대해 자동으로 특징을 추출한다. 무선 HDL 툴박스(Wireless HDL Toolbox) : 5G, 위성, WLAN 및 FPGA, ASIC, SoC에 대한 사용자 지정 OFDM 기반 통신 서브시스템을 설계, 구현한다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “설계 모델이 점점 복잡해지면서 시뮬레이션은 필수적인 엔지니어링 툴이 되었다”면서, “매트랩과 시뮬링크 R2023b의 신제품 및 업데이트는 모델 기반 설계를 간소화하고 엔지니어와 연구원이 최고의 성과를 달성할 수 있도록 지원하기 위해 제작되었다”고 밝혔다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2023b(이하 R2023b)를 발표했다. 이번 R2023b는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 신기능을 탑재한 신제품과 여러 주요 업데이트를 통해 안정적이고 체계적 설계 및 요구사항 테스트를 지원한다. R2023b에서 새로 발표된 신제품 시뮬링크 폴트 애널라이저(Simulink Fault Analyzer)는 시뮬레이션을 통한 체계적인 결함 영향 및 안전성 분석으로 엔지니어링 설계 수정 없이 결함 주입 시뮬레이션을 수행한다. 엔지니어는 특정 시스템 조건에 따른 결함 트리거 및 발생 시간을 측정해 고장 모드, 영향 분석(FMEA : Failure Mode and Effects Analysis)과 같은 안전성 분석을 수행할 수 있다. 해당 제품을 요구사항 툴박스(Requirements Toolbox)와 함께 사용할 경우 엔지니어는 결함, 위험, 결함 검출 및 완화 논리, 기타 아티팩트 간의 정형적 연결을 생성하고 문서화할 수 있다.     또한 폴리스페이스 테스트(Polyspace Test)는 엔지니어가 임베디드 시스템에서 C 및 C++ 코드를 개발, 관리, 실행할 수 있도록 지원한다. 사용자는 폴리스페이스 xUnit API(Polyspace xUnit API)와 그래픽 테스트 작성 편집기로 테스트 중인 구성요소의 격리 및 검증을 위한 스텁과 모의 객체를 제작할 수 있으며, 엔지니어는 폴리스페이스 테스트를 통해 호스트 컴퓨터 또는 임베디드 타겟에서 테스트를 실행 및 자동화하고, 테스트를 요구사항에 연결해 추적할 수 있다. 이번 R2023b에서 업데이트된 항공우주 툴박스(Aerospace Toolbox)는 위성군 궤도 전파 및 시각화, 가시선(LOS) 및 위성식 분석을 수행한다. 데이터피드 툴박스(Datafeed Toolbox)는 Bloomberg Hypermedia API를 사용해 과거 및 시장 데이터를 수신한다. DO 인증 키트(DO Qualification Kit)는 DO-178C 및 DO-330 표준에 따라 폴리스페이스 테스트를 검증한다. 예측 정비 툴박스(Predictive Maintenance Toolbox)는 모터와 회전 기계에서 물리 기반 특징을 추출한다. 또한 매트랩 명령줄에서 시뮬레이션을 자동화하고 데이터를 분석하고 시각화하는 신호 무결성 툴박스(Signal Integrity Toolbox), 리눅스(Linux) 데스크톱 컴퓨터에서 실시간 테스트를 실행하는 시뮬링크 데스크탑 리얼타임(Simulink Desktop Real-Time), 앱을 통한 웨이블릿 및 시간-주파수 분석을 적용해 AI 워크플로에 대해 자동으로 특징을 추출하는 웨이블릿 툴박스(Wavelet Toolbox), 5G/위성/WLAN 및 FPGA/ASIC/SoC에 대한 사용자 지정 OFDM 기반 통신 서브시스템을 설계/구현하는 무선 HDL 툴박스(Wireless HDL Toolbox) 등도 업데이트됐다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “설계 모델이 점점 복잡해지면서 시뮬레이션은 필수적인 엔지니어링 툴이 되었다”며, “R2023b의 신제품 및 업데이트는 모델 기반 설계를 간소화하고 엔지니어와 연구원이 최고의 성과를 달성할 수 있도록 지원하기 위해 제작되었다”고 밝혔다.

매스웍스코리아가 매트랩 및 시뮬링크 제품군의 릴리스 2022b(이하 R2022b)를 발표했다. R2022b는 기업의 제품 혁신과 획기적 발전의 실현을 맡은 엔지니어와 연구원들을 위해 모델 기반 설계를 간소화 및 자동화하는 2개의 신제품과 한층 향상된 여러 기능을 선보인다. 전 세계 배터리 관리 시스템 시장은 2026년까지 134억 달러(한화 약 18조 원) 규모에 달할 것으로 예상된다. 블룸버그 뉴에너지 파이낸스(Bloomberg New Energy Finance)는 이러한 성장세가 EV(전기차) 시장의 성장에서 상당 부분 기인했을 수 있다는 의견을 전했다. 해당 기관의 최신 보고서에 따르면 2040년까지 전 세계 승용차 매출의 58%는 EV에서 발생할 것으로 보인다.    ▲ 이미지 출처 : 매스웍스 웹사이트 캡처   R2022b 릴리스에 포함된 심스케이프 배터리(Simscape Battery)는 이러한 유형의 배터리 시스템을 설계하는 기업을 위한 설계 툴과 파라미터화된 모델을 제공한다. 엔지니어와 연구원들은 심스케이프 배터리를 사용해서 디지털 트윈을 생성하고, 배터리 팩 아키텍처의 가상 테스트를 실행하고, 배터리 관리 시스템을 설계하며, 정상 및 결함 상태에서의 배터리 시스템 거동을 평가할 수 있다. 또한 이 툴은 원하는 팩 토폴로지와 일치하는 시뮬레이션 모델 생성을 자동화하고 냉각 플레이트 연결을 포함하여 전기 응답과 열 응답을 평가할 수 있다. 매스웍스 전기 시스템 모델링 부서의 그래햄 던전(Graham Dudgeon) 수석 제품 매니저는 “배터리 관리 시스템의 혁신이 사상 최고 수준에 도달한 시점에 심스케이프 배터리를 출시하게 되어 기쁘게 생각한다”면서, “이 신제품에는 모델 기반 설계를 간소화 및 자동화하도록 고안된 여러 설계 툴과 엔지니어가 다양한 배터리 팩 아키텍처를 대화형 방식으로 평가할 수 있는 ‘배터리 팩 모델 빌더(Battery Pack Model Builder)’도 포함하고 있다”고 소개했다.   ▲ 이미지 출처 : 매스웍스 웹사이트 캡처   또한, R2022b는 새로운 ‘의료 이미지 툴박스(Medical Imaging Toolbox)’도 제공한다. 이 툴박스는 딥러닝 신경망을 사용하는 진단 및 라디오믹스 알고리즘을 설계, 테스트 및 배포할 수 있는 의료 영상 응용 툴을 제공한다. 의료 연구원, 과학자, 엔지니어 및 기기 설계자들은 의료 영상에 대한 딥러닝 신경망 훈련을 위한 다중 볼륨 3차원 시각화, 다중 모달 정합, 분할, 자동 실측 데이터 레이블 지정에 의료 이미지 툴박스를 사용할 수 있다. 이외에도 R2022b에서는 많이 사용되는 매트랩 및 시뮬링크 툴에 대한 업데이트를 선보인다. 오토스타 블록세트(AUTOSAR Blockset)는 클라이언트-서버 ARA 방법을 사용하여 서비스 지향 응용 프로그램을 개발하고 임베디드 리눅스 플랫폼에 배포할 수 있다. 사용자는 이 툴을 통해 아키텍처 모델의 데이터형과 인터페이스를 정의할 수 있다. 퍼지 논리 툴박스(Fuzzy Logic Toolbox)는 업데이트된 퍼지 논리 디자이너 앱을 사용하여 FIS(퍼지 추론 시스템)를 대화형 방식으로 설계, 분석 및 시뮬레이션할 수 있다. 또한 엔지니어와 연구원들은 한층 향상된 툴박스로 명령줄 함수나 퍼지 논리 디자이너 앱을 사용하여 제2종 FIS를 설계할 수 있다. HDL 코더(HDL Coder)는 HLS(상위 수준 합성)를 위해 MATLAB에서 최적화된 SystemC 코드를 생성하고 프레임으로부터 샘플로의 변환을 통해 모델과 코드를 최적화할 수 있다. 모델 예측 제어 툴박스(Model Predictive Control Toolbox)는 비선형 모델 예측 제어기에 대해 신경망을 예측 모델로 사용할 수 있다. 또한 ISO 26262 및 MISRA C 표준을 충족하는 모델 예측 제어기를 설계할 수 있다. 시스템 식별 툴박스(System Identification Toolbox)는 신경 ODE(상미분 방정식)를 사용하여 딥러닝 기반 비선형 상태공간 모델을 생성할 수 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝 기법으로 비선형 ARX 및 Hammerstein-Wiener 모델의 비선형 동역학을 나타낼 수도 있다.

매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2022a를 발표했다. 이번 릴리스 2022a(R2022a)는 수백 개에 달하는 매트랩 및 시뮬링크의 신규 및 업데이트된 기능 및 함수와 함께 5개의 새로운 제품과 11개의 주요 업데이트를 포함한다. 매트랩의 새로운 기능에는 신규 앱과 앱 디자이너 함수, 그래픽 개선 사항, 라이브 편집기 작업 사용자 지정 기능 등이 있다. 또한, 이번 시뮬링크 업데이트를 통해 사용자는 새로운 마스크 편집기로 마스크 처리 워크플로를 간소화하고, 모델 참조 로컬 솔버를 사용하여 시뮬레이션을 가속화할 수 있다. 이번 R2022a를 통해서는 자율주행, 무선 통신 및 산업용 통신을 지원하는 새로운 제품도 출시한다. 매스웍스 블루투스 툴박스(MathWorks Bluetooth Toolbox)는 블루투스 통신 시스템을 설계, 시뮬레이션, 검증하는 표준 기반 툴을 제공한다. 또한 테스트 파형 생성, 골든 참조 검증 및 블루투스 네트워크 모델링을 지원한다.   ▲ 매스웍스 블루투스 툴박스는 블루투스 통신 시스템의 시뮬레이션, 분석 및 테스트를 위한 표준 기반 툴을 제공한다.   DSP HDL 툴박스(DSP HDL Toolbox)는 무선, 레이더, 오디오 및 센서 처리와 같은 신호 처리 애플리케이션을 개발할 수 있도록, 사전 검증되어 바로 하드웨어에 사용할 수 있는 시뮬링크 블록 및 서브시스템을 제공한다. 이 툴박스는 매트랩 및 시뮬링크와의 상호 작용을 위한 템플릿 및 참조 예제를 포함한다. 산업용 통신 툴박스(Industrial Communication Toolbox)를 사용하면 매트랩 및 시뮬링크에서 실시간 및 저장된 산업 플랜트 데이터에 직접 액세스할 수 있다. 사용자는 분산 제어 시스템, 감독 제어 및 데이터 수집 시스템, 프로그램 가능 로직제어기(PLC)와 같은 기기에서 OPC UA(Unified Architecture) 데이터를 읽고, 쓰고, 기록할 수 있다. 무선 테스트벤치(Wireless Testbench)는 고속 데이터 전송·수집 및 스펙트럼 모니터링을 위해 무선 신호를 사용하는 USRP와 같은 소프트웨어 정의 무선 통신(SDR) 하드웨어에서 바로 실행 가능한 참조 애플리케이션을 제공한다. 로드러너 시나리오(RoadRunner Scenario)는 자율주행 시스템의 시뮬레이션 및 테스트를 위한 시나리오를 설계할 수 있는 대화형 방식의 편집기다. 편집기 내에서 차량과 경로를 배치하고, 로직을 정의하고, 시나리오를 파라미터화 및 시뮬레이션할 수 있다. 사용자는 내장된 차량 액터를 선택하거나 매트랩 및 시뮬링크 또는 칼라(CARLA)를 사용해서 액터를 직접 설계할 수 있다.   ▲ 로드러너 시나리오는 자율주행 시스템 시뮬레이션 및 테스트를 위한 시나리오를 대화형 방식으로 설계하도록 지원한다.   이들 신제품 외에도, R2022a는 매트랩 컴파일러 SDK(MATLAB Compiler SDK), 매트랩 프로덕션 서버(MATLAB Production Server), 로보틱스 시스템 툴박스(Robotics System Toolbox), 시뮬링크 리얼타임(Simulink Real-Time), 신호 처리, 계산 금융, 검증, 확인 및 테스트 분야 기타 제품에 대한 주요 업데이트를 포함한다.