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.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   전산유체역학(CFD) 분야는 특히 고충실도 시뮬레이션의 등장과 적용으로 새로운 변화를 겪고 있다. 이러한 첨단 시뮬레이션, 특히 대형 난류 해석(Large Eddy Simulation : LES)을 통해 여러 산업 분야에서 정밀도, 정확성, 효율성에 있어 새로운 기준을 설정하고 있다. 이번 호에서는 고충실도 CFD 시뮬레이션의 이점과 적용 사례를 살펴보며, 가장 어려운 설계 및 최적화 문제를 해결하는 데 있어 이들이 이끌어낸 혁신적인 결과를 조명하고자 한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1   CFD의 새로운 시대를 열다 이 접근법은 ‘시프팅 레프트(Shifting Left)’라고 알려져 있으며, 제품 설계 주기에서 테스트 단계를 앞당겨 제품 성능과 품질을 향상시키는 것을 강조한다. 이러한 복잡한 과정에서 고충실도 CFD가 핵심 역할을 하며, 이는 항공우주뿐만 아니라 에너지 생산과 자동차 분야에서도 빠르고 신뢰할 수 있는 예측 결과를 제공한다.   항공우주 예를 들어, 항공우주 분야에서는 차세대 터보 팬 개발이 야심찬 효율 및 배출 기준을 설정하며 진행되고 있다. 이 산업은 새로운 추진 기술 개발과 전통적인 화석 연료에서 더 지속 가능한 대체 연료로의 전환이라는 중요한 변화의 한가운데에 있다. 이곳에서 성능과 효율을 최적화하는 것은 단순한 목표가 아니라 필수 요소로, 초기 설계 조정의 중요성이 강조된다. 이 접근법은 ‘시프팅 레프트’라고 불리며, 제품 설계 주기에서 테스트 단계를 앞당겨 제품 성능과 품질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 바로 이 복잡한 과정에서 고충실도 CFD가 핵심 역할을 하며, 이는 항공우주뿐만 아니라 에너지 생산과 자동차 분야에서도 빠르고 신뢰할 수 있는 예측 결과를 제공한다.   그림 2. Goc, Moin, Bose, & Clark, 2024   항공우주 분야에서 상업용 항공기의 최대 양력 및 실속 특성을 예측하는 도전 과제는 고충실도 LES가 전통적인 CFD 방법보다 뛰어난 능력을 발휘하는 사례를 보여준다. NASA 고양력 공통 연구 모델의 사례에서 LES는 착륙 중 실제 항공기 구성을 정확하게 모사하는 모습을 보여주며 이를 입증한다. 실험 데이터와 밀접하게 일치하고 양력, 항력, 실속 발생과 같은 중요한 역학을 포착하는 LES는 항공우주 산업이 항공기 인증 과정에서 전통적인 테스트와 함께 또는 이를 대신하여 시뮬레이션을 의존하는 방향으로 나아가게 한다.   자동차 공기역학 자동차 산업이 배터리 전기차(BEV)로 전환함에 따라, 항력 최적화라는 근본적인 도전에 직면하고 있다. 고속도로에서의 추진에 필요한 에너지의 절반은 항력 극복에 소모된다. 전통적인 내연기관에서 전기 모터로 이동하면서, 항력을 최소화하는 중요성이 더욱 강조되고 있다.   그림 3. Nagaoka, 2024   고충실도 CFD 시뮬레이션은 미세한 설계 변경이 미치는 공기역학적 영향을 높은 정밀도로 예측할 수 있는 능력으로 두드러진다. 이러한 능력은 매우 귀중하며, 엔지니어가 여러 가지 설계 조정을 평가하고 각 조정이 제공하는 미세한 항력 이점을 설계 과정에서 반영하여 전반적인 효율과 주행 거리를 향상시킬 수 있게 한다. 고충실도 CFD를 활용한 SUV 공기역학 연구는 이러한 첨단 시뮬레이션의 실용적인 적용 사례를 강조한다. 정확하고 효율적인 CFD 시뮬레이션을 통해 얻은 실행 가능한 설계 지침과 실험과 유사한 통찰은 공기역학, 음향학, 열 전달 등과 관련된 중요한 예측을 용이하게 하여 여러 분야에 응용될 수 있다.   그림 4. Brès, et al., 2023   눈에 띄는 예로는 혼다(Honda)의 전면적 세단에 대한 차량 소음 예측이 있다. 고충실도 CFD 시뮬레이션은 풍동 실험과 놀라운 상관관계를 이루며, 이를 통해 차량의 음향 특성에 대한 더 빠르고 효과적인 조사가 가능해졌다.   밀레니엄 플랫폼으로 혁신 촉진 LES 응용 프로그램의 발전에서 중요한 측면은 GPU에서의 성능 및 가속 통합이다. 이는 케이던스의 ‘밀레니엄(Millennium)’ 플랫폼에서 구현된 성과로, 계산 능력과 높은 정확도를 결합함으로써 LES의 실용적인 응용 분야를 확장할 수 있다. 이러한 발전은 결과의 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라, 고충실도 시뮬레이션을 보다 광범위한 응용 분야에서 더 쉽게 접근하고 실현 가능하게 만든다.     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

오픈소스 CFD 컨설팅 전문 그룹 넥스트폼은 최근 인스타그램에 공개한 FAMUS(Fully Automated Multi-physics Simulator) 기반 비행체 무장분리 시뮬레이션 영상이 50만 조회수를 돌파했다고 전했다. 이 영상은 무장 분리 순간의 충격파, 와류, 압축성 유동, 무장 궤적 안정성 등을 사실적인 수준으로 재현했다는 것이 넥스트폼의 설명이다.  이번 영상은 단순한 시각적 효과를 넘어 초고속 압축성 유동과 다물체 운동(6DoF), 구조물 분리 거동을 동시에 계산하는 고난도 해석 결과다. 특히 무장 분리 구간은 비행 안정성과 직결되는 위험하고 복잡한 영역으로, 실험적 검증이 제한적인 분야다. 넥스트폼은 “이 구간을 고정밀로 재현했다는 점에서 FAMUS의 기술적 완성도를 보여준다”고 전했다.     FAMUS는 무격자 계산 기법을 적용한 압축성 CFD 해석 프로그램이다. 기존 CFD 방식과 달리 공간 격자(메시)의 생성이 필요 없으며, 공간상에 분포된 질점(point cloud)만을 활용해 유한체적법(FVM)과 유사한 방식으로 고정밀 계산을 수행한다. 이 기술은 국방과학연구소(ADD)의 압축성 무격자 원천 기술을 기반으로, 넥스트폼과 서울대학교 극초음속연구실이 공동 개발한 차세대 다물리 시뮬레이션 플랫폼이다. 기존 무격자 기법의 구조적 한계로 지적되던 ‘비보존성 문제’는 GC-LSM(Geometric Conservation-based Least Square Method) 기법을 통해 근본적으로 해결하며, 고정밀 보존 해석을 구현했다. 또한 AUSMPW+ 플럭스 기법과 MLP3 고차 정확도 스킴을 적용해 초음속 및 극초음속 충격파 영역에서도 높은 수치적 안정성과 해석 정확성을 확보했다. FAMUS의 가장 큰 차별점은 ‘격자가 필요 없는 해석 구조’다. 이로 인해 전처리 시간이 단축되며, 형상 변화, 다물체 분리, 6자유도(6DoF) 운동이 포함되는 고난도 해석에서도 격자 재생성  없이 연속 해석이 가능하다. 이는 곧 비행체 무장 분리, 다물체 충돌 및 간섭 유동과 같은 국방·우주 분야 핵심 해석을 더욱 빠르고 안정적으로 수행할 수 있음을 의미한다. FAMUS는 압축성 유동 해석뿐만 아니라 평형·비평형 플라즈마 유동 해석까지 지원한다. NASA Glenn Research Center의 CEA(Chemical Equilibrium with Applications) 기반 2000종 이상의 기체 데이터를 활용할 수 있어, 극초음속 비행체 재진입 공력 가열, 플라즈마 발생, 고온 화학 반응까지 정밀하게 모사가 가능하다. 이는 FAMUS가 전투기·미사일을 넘어 극초음속 비행체, 우주 발사체, 재진입체, 차세대 우주 수송 시스템까지 적용 가능한 다물리 시뮬레이터임을 의미한다는 것이 넥스트폼의 설명이다. FAMUS의 산업 적용과 기술 고도화를 담당하고 있는 넥스트폼은, 국방·항공우주 분야 고급 해석 기술과 더불어 오픈소스 CFD 솔버 ‘바람(Baram)’도 함께 개발·운영하고 있다. 바람은 매회 지속적인 업그레이드를 통해 전 세계 100여 개국에서 다운로드되며 긍정적인 사용자 평가를 받고 있는 글로벌 오픈소스 CFD 플랫폼이다. 넥스트폼의 김병윤 대표는 “한국 기술이 해외에서 먼저 주목받고 다시 국내로 거꾸로 들어오는 구조는 솔직히 씁쓸한 부분이 있다. 국내 산업 현장에서는 여전히 외산 CFD 소프트웨어에 대한 의존도가 매우 높은 것이 현실”이라면서, “FAMUS는 국가 핵심 영역의 고급 해석 기술을 국산으로 구현한 상징적인 사례이고, 바람은 누구나 자유롭게 접근할 수 있는 CFD 생태계를 만들기 위한 또 하나의 도전이다. 앞으로는 특정 기업의 독점이 아닌, 오픈소스를 통한 기술의 대중화가 한국 CFD 산업 경쟁력을 키우는 핵심이 될 것”이라고 전했다.

별에서 영감을 받은 지리 갤럭시 E8의 스마트 콕핏   갈릴레오 갈릴레이부터 에드윈 허블과 미국 항공우주국의(NASA)에 이르기까지 수많은 천문학의 선구자들을 매료시킨 밤하늘의 상상력을 담은 자동차가 있다. 갤럭시 E8(Galaxy E8)은 지리(Geely)의 플래그십 모델이자 브랜드 최초의 순수 전기차로, 인류의 우주에 대한 열정과 문명, 기술 혁신을 하나의 차체 안에 담아내고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   갤럭시 E8은 차량의 내/외부를 통해 유저 중심의 프리미엄 경험을 제공하도록 설계되었다. 공기역학적인 실루엣은 별빛을 연상시키는 반짝임으로 표현되며, 실내에는 경계 없는 8K 해상도를 지원하는 45인치 대형 스마트 스크린이 탑재된 디지털 콕핏 시스템을 갖추고 있다. 또한 퀄컴 스냅드래곤(Qualcomm Snapdragon) 8295 플래그십 콕핏 칩과 언리얼 엔진(Unreal Engine)을 기반으로 2D 및 3D 그래픽이 구현된다.   언리얼 엔진 기반 경험 언리얼 엔진은 이 차량의 인터페이스와 시각적 몰입감을 극대화하는 데 핵심 역할을 수행했다. 예를 들어, 시간의 흐름에 따라 앰비언트 조명이 자연스럽게 변화하도록 설계되었으며, 비가 오거나 눈이 내리는 날 사용자가 문을 열면 시뮬레이션된 별빛이 한쪽에서 다른 쪽으로 흐르며 몰입감 있고 분위기 있는 효과를 연출한다. 디지털 트윈 경험에서는 데스크톱을 통해 갤럭시 E8의 인터랙티브 3D 모델을 확인할 수 있으며, 이를 통해 헤드라이트, 도어, 창문, 트렁크 등의 기능을 직접 제어할 수 있다. 에어컨의 공기 흐름과 같은 세부적인 제어 기능 역시 언리얼 엔진 기반으로 설계되어 실시간 상호작용이 가능하다. 미니멀한 UI 디자인은 사용 편의성과 연속적이고 부드러운 인터랙티브 경험을 완성하며, 몰입감 있는 시청각 경험까지 제공한다.  지리 자동차 연구소(Geely Automobile Research Institute, 이하 GARI)의 스마트 콕핏 팀은 언리얼 엔진을 사용하여 몰입감 있고 지능적이며 안전한 콕핏 경험을 개발할 수 있었다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   지리 HMI의 도전 과제와 설루션 갤럭시 E8의 8K 디스플레이를 개발하는 과정에서 GARI 팀이 직면한 주요 도전 과제는 시스템 리소스를 최소화하면서도 실시간 성능과 뛰어난 비주얼 퀄리티를 동시에 구현하는 휴먼-머신 인터페이스(HMI)를 설계하는 것이었다. 이를 해결하기 위해 GARI 팀은 복합적인 전략을 마련하고 단계적으로 적용했다. 먼저, 다이내믹 프레임 전략을 도입하여 시각적 요소와 인터랙션 유형에 따라 프레임 레이트를 유동적으로 적용했다. 원활한 인터랙션을 위해 전경 요소는 25fps(초당 프레임)로 고정해 부드러운 반응성을 확보했으며, 상대적으로 우선순위가 낮은 시나리오에는 15fps, 5fps, 동결 모드로 구성된 3단계 프레임 전략을 적용함으로써 시스템 리소스를 효율적으로 분배했다. 다음으로 계층적 리소스 관리를 통해 8K 화면의 리소스에 2D 및 3D 애셋을 1:9 비율로 포함했다. 부드럽게 전환되고 지연 없는 경험을 만들기 위해 3D 자동차 모델만 메모리에 저장하고, 다른 모든 애셋은 백그라운드에서 조용히 로드되도록 했다. 마지막으로 인터랙티브 전략을 통해 시스템 반응성과 데이터 흐름의 안정성을 강화했다. HMI 시스템에서 발생하는 신호 소스는 HMI 내부 신호와 터치 입력으로 제한하고, 실시간으로 처리해야 할 신호와 사전에 저장된 데이터 링크를 명확히 구분했다. 또한 신호가 순서대로 도착하지 않거나 반복적으로 입력되는 경우에는 L2 캐싱 및 분류 시스템을 활용해 이를 체계적으로 관리함으로써, 인터페이스의 안정성과 효율을 높였다.   지리가 HMI 제작에 언리얼 엔진을 선택한 이유 지리의 HMI 프로젝트에서는 코드 수준에서의 광범위한 통합이 가능한 커스텀 운영 체제(Galaxy N-OS)의 개발이 필요했다. 이에 따라 GARI 팀은 기존 개발 툴보다 더 향상된 기능과 확장성을 제공할 수 있는 게임 엔진의 가능성에 주목하고, 다양한 상용 엔진을 면밀히 평가했다. 최종적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진을 선택했다. 그 결정의 핵심에는 언리얼 엔진의 리얼타임 렌더링 성능과 커스터마이징 가능성이 있었다. 특히 언리얼 엔진이 오픈소스로 제공된다는 점은 팀원들이 다양한 기능을 직접 개발하고 효과적으로 커스터마이징할 수 있도록 해 주었으며, 성능 최적화 측면에서도 높은 유연성을 확보할 수 있게 했다. 여러 리얼타임 렌더링 엔진을 검토한 결과, GARI 팀은 언리얼 엔진이 통합된 개발 도구 생태계와 렌더링 품질, 그리고 기본 DCC 작업부터 레벨 임포트까지의 과정을 간소화해주는 레벨 디자인 툴 등 포괄적인 개발 환경을 갖추고 있다는 점에서 가장 적합하다고 판단했다. GARI 팀이 특히 주목한 언리얼 엔진의 기능 중 하나는 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템이다. 이를 활용한 비주얼 프로그래밍으로 복잡한 인터랙션 로직을 시각적으로 설계하고 구현할 수 있게 하여, HMI 시스템 개발을 보다 직관적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 레벨, 노멀, 게임플레이, 머티리얼 블루프린트를 포함되어 있으며, 블루프린트 노드를 통해 로직, 머티리얼, 트랜지션 등을 빠르게 구현할 수 있어 POC(개념 검증) 단계는 물론 이후 프로젝트 엔지니어링의 효율성도 크게 향상된다. 또한 언리얼 엔진의 고급 렌더링 기능은 사실적인 사용자 인터페이스와 몰입감 있는 비주얼 효과 구현을 가능하게 하여 고퀄리티의 그래픽을 안정적으로 제공한다. 피직스 시뮬레이션 시스템은 현실의 물리 효과를 정밀하게 재현하여 차량 본체와의 인터랙션을 더욱 사실감 있게 구현하고, 몰입도를 높여준다. 여기에 더해, 언리얼 엔진은 PC, 게임 콘솔, 모바일 디바이스 등 다양한 플랫폼에 폭넓게 대응할 수 있어 개발된 HMI 시스템의 배포와 실행이 용이하다는 장점도 있다. 결론적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진의 도입이 HMI 경험의 혁신을 이끌었다고 평가하고 있다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto    HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능 HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능은 지리의 고유한 커스터마이징 프로세스 전반에 걸쳐 적용되었다. 이 프로세스는 콘셉트 제안, 요구사항 분석, 인터페이스 콘셉트 디자인, 3D 엔진 아트 복원, 엔진 소프트웨어 개발, 차량 기능 통합, 엔진 및 시스템 통합, 온보드 테스트 및 납품 등 여러 단계로 구성되어 있다. 지리는 전체 개발 과정에서 언리얼 엔진의 다양한 기능과 툴을 적극적으로 활용했다. 레벨(Level) 은 신(scene) 간의 매끄러운 전환과 원 테이크 기반의 연속적인 사용자 경험을 지원하며, 베리언트(Variant)는 런타임 중 애셋 관리를 간소화하고 처리 속도를 높이는 데 기여했다. 시퀀서(Sequencer)는 레벨 시퀀스와 함께 활용되어 트랜지션을 효율적으로 제어하고 애니메이션 제작을 보다 간편하게 수행할 수 있도록 도왔다. 또한 애니메이션과 머티리얼 개발에는 블루프린트를 폭넓게 사용했으며, 라이트맵과 포스트 프로세스 이펙트 등 다양한 기능을 통해 완성도 높은 HMI를 구현했다. 특히 8K 디스플레이 환경에서 고해상도 인터페이스를 안정적으로 구현하기 위해 최적화 작업이 중요했다. 초기 구동 시점과 실시간 사용자 인터랙션 중에도 시스템이 원활하게 작동하도록 하기 위해 지리는 언리얼 엔진의 여러 최적화 툴을 함께 사용했다. 언리얼 인사이트(Unreal Insights)를 통해 시작 시간을 단축하고, 언리얼 프론트엔드(Unreal Frontend)를 통해 전반적인 성능을 최적화했으며, 명령줄 기반의 디버깅 툴인 통계 시스템과 Memreport를 활용하여 세부적인 성능 데이터를 분석했다. 또한, 언리얼 엔진의 기본 툴 외에도 스냅드래곤 프로파일러(Snapdragon Profiler)를 병행해 사용함으로써 개발 효율성과 분석 정확도를 높였다. 이와 함께 안드로이드 스튜디오 프로파일러(Android Studio Profiler), 안드로이드 디버그 브리지(Android Debug Bridge, ADB), 렌더독(RenderDoc), 부트차트(Bootchart), 비지박스(BusyBox) 등 Android 및 Linux 기반의 전문 툴도 적재적소에 활용했다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   앞으로의 계획 지리는 이번 프로젝트를 성공적으로 완료한 이후, 새로운 기술을 수용하고 HMI 혁신을 지속적으로 발전시키는 데 더욱 집중하고 있다. 앞으로 지리의 차세대 스마트 드라이빙 시스템에는 갤럭시 어시스트 드라이빙(Galaxy Assisted Driving), 자동 주차, 홈존 주차 지원 등 새로운 기능이 추가될 예정인데, 지리는 이를 통해 사용자 편의성과 주행 안전성을 한층 더 끌어올릴 수 있을 것으로 기대하고 있다. 장기적으로는 대형 AI 모델과 3D 엔진이 통합된 HMI 시스템이 운전 경험을 근본적으로 변화시킬 것으로 전망된다. 이러한 기술 혁신을 실현하기 위해서는 3D 엔진 개발자와 자동차 제조업체 간의 더욱 긴밀한 협업이 필수이다. 언리얼 엔진은 첨단 주행 기능을 시각적으로 구현하는 가상 뷰를 구축하는 데 핵심 역할을 수행하며, 커스텀 운영 체제 시스템의 거의 모든 요소에 긴밀하게 통합되어 HMI의 기능성과 사용자 경험을 동시에 향상시키고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 18일 CNG TV는 ‘시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계의 핵심과 실제 적용 사례’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나에서는 모델 기반 설계(MBD)의 개념과 함께, 시뮬링크(Simulink)를 사용한 제어 시스템 모델 개발 및 적용 방법이 소개됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 매스웍스 유재흥 애플리케이션 엔지니어와 한재훈 애플리케이션 엔지니어   이번 CNG TV에서 매스웍스는 시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계(MBD)의 핵심 원리와 실제 적용 사례를 소개했다. 시뮬링크는 동적 시스템과 제어 알고리즘을 효과적으로 시뮬레이션할 수 있는 모델링 도구로, 실제 물리적 시험보다 빠르고 안전하게 그리고 비용 효율적으로 설계를 검증할 수 있는 장점이 있다. 매스웍스코리아의 한재훈 애플리케이션 엔지니어는 “시뮬레이션을 활용하면 실제 환경에서 수행하기 어렵거나 위험한 시험을 안전하게 반복 수행할 수 있어, 개발 초기에 문제를 조기에 발견하고 수정하는 것이 가능하다”고 강조했다. 이번 웨비나에서 발표된 주요 예제는 태양열 발전 시스템이었다. 이 시스템은 태양광 패널이 태양의 움직임을 정확히 추적할 수 있도록 모터를 통해 제어하여 발전 효율을 극대화하는 방식이다. 시뮬링크를 사용하여 모터 및 패널의 물리 시스템 모델링부터 제어기 설계, 시스템 통합 및 검증까지 전 과정이 진행되었다. 특히 자동 코드 생성 기능을 활용하여 프로토타입 설계 과정을 빠르게 진행할 수 있었다. 이에 대해 한재훈 엔지니어는 “자동 코드 생성으로 인해 개발자가 직접 코딩할 때 발생할 수 있는 인적 오류를 크게 줄일 수 있다”고 설명했다.   ▲ 물리적 프로토타입은 비용이 많이 들고 반복 주기가 느리다.    현실적인 시스템 모델링에 필요한 파라미터 추정 기능에 대한 설명도 이어졌다. 이 과정에서 실제 물리적 시험 데이터를 이용해 모델 응답과의 차이를 줄여나가는 방법이 시연되었다. 한재훈 엔지니어는 “파라미터 추정 과정에서 모델의 정확도를 높이기 위해 적절한 범위를 설정하는 것이 중요하다”고 전했다. 한편 산업 현장에서의 실제 성공 사례도 소개됐다. 대표적인 성공 사례로, 나사(NASA)는 마하 10 속도의 초고속 비행기 제어 시스템 개발에 시뮬링크를 활용하여 첫 시도부터 성공적인 결과를 거둔 바 있다. 한국항공우주연구원(KARI)은 항공 소프트웨어 표준인 DO-178 준수를 위한 소프트웨어 개발 과정 일부를 자동화함으로써, 소프트웨어 품질 향상과 개발 효율성을 동시에 확보했다. 닛산은 자동차 엔진 제어 소프트웨어 개발 기간을 대폭 단축하여 비용 효율을 크게 높이는 성과를 거두었다. 시뮬링크 기반의 모델 기반 설계 방식이 팀 협업 및 유지보수 측면에서 우수한 성과를 보이고 있다. 요구 사항이 빈번하게 변경되는 환경에서도 변경사항을 명확히 추적하고, 자동화된 검증 기능을 통해 보다 신속하고 정확한 대응이 가능하다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

밍지 지음 / 2만 2000원 / 제이펍   이 책은 과학 전문매체 편집장 및 과학 전문기자, 과학 칼럼니스트 등 관련 분야의 전문가 11명이 참여해 11가지 과학 이슈가 우리 삶에 어떤 영향을 미치고 어떻게 발전할지, 우리 미래는 어떻게 바뀔지 전망하는 데 포커스를 맞췄다. 이 책은 한국 우주개발 과정에서 우주항공청이 떠오른 이유와 정부가 추진 중인 ‘우주항공 5대 강국 실현 및 국가 주력 산업화’라는 비전 등 우주항공청이 이끌어갈 한국의 우주개발 계획에 대한 내용을 자세히 소개했다.  또한 체중 감량 효과로 주목받은 비만 치료제 위고비(Wegovy)가 인기를 끌면서 ‘위고비 신드롬’이라는 현상이 나타났는데, 부작용과 윤리적인 문제도 논의되고 있는 점도 다루었다. 유튜브, 인스타그램 등 소셜 미디어의 중독성이 점점 심화되면서, SNS가 뇌에 미치는 영향에 대한 연구가 활발해지고 있는 점과 SNS 사용이 우리의 행동을 어떻게 변화시키는지도 분석했다. 이 책은 한국판 나사(NASA)라 불리는 ‘우주항공청’ 출범부터 SNS로 인한 도파민 중독, 비만치료제 위고비 신드롬, 자동차 급발진의 진실, 뇌 칩 이식기술, 생성형 AI 최신 모델 GPT-4o, 메가 번개 등을 포함해 각 주제에 대한 정보와 기술적 분석 및 미래 전망까지 총정리해 소개했다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2025년 1월 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2025에서 엔비디아의 최고 경영자인 젠슨 황(Jensen Huang)이 ‘물리적 AI(physical AI)’라는 용어를 사용한 것이 화제이다.  물리적 AI에 정확하게 정의된 것은 없지만, 수 년 전부터 사용하는 물리적 AI 개념은 인공지능이 우리 주변의 물리적 세계가 공간과 시간에 따라 어떻게 변화하는 지도 학습할 수 있다는 것을 의미한다. 최근 챗GPT가 그린 그림은 인간의 물리적 경험과 인식을 인지하지 못하는 경향이 있다. 그것은 소프트웨어 알고리즘에 따라서 생성되기 때문이다. 예를 들어서 ‘고수가 들어간 쌀국수를 그려줘’라고 하면 배우 고수가 쌀국수 그릇에 들어간 것 같은 황당한 이미지가 생성될 수도 있다. 이 그림은 인공지능에게 아무런 문제가 없지만, 물리적 세계에 사는 인간은 상상하지 못하는 이미지다. 이런 현상은 인공지능과 디지털 결과에서 자주 본다. 이 그림은 디지털 공간과 시간의 생각과 물리적 공간과 시간의 생각의 차이점을 극명하게 보여주는 예이다. 엔비디아 젠슨 황의 물리적 AI는 비즈니스 용어로 사용될 것이지만, 그 의미는 로봇같은 물리적 실체가 데이터를 물리적 실행(action)으로 변환해 주는 것을 의미한다. 최근 오픈AI의 챗GPT가 엄청난 방향을 가져왔지만, 어떤 실행을 직접 해 주는 것이 아닌 말로만 하는 대규모 언어 모델(LLM)이라고 할 수 있다. 이제 산업계에서는 언어 모델이 아닌 물리적 액션(physical action)이 필요하다. 그것의 대표적인 비즈니스가 자율주행(autonomous driving)과 로봇(robot)이라고 할 수 있다. 그러나 이런 비전(vision)은 비전일 뿐이다. 이것은 최근 메타버스의 사례에도 알 수 있듯이 아무리 전문가라고 하더라도 미래를 확정할 수 없다. 미래는 가 봐야 하는 것이다. 최근에 디지털 트윈을 공부하면서 디지털 트윈에 대해 상당한 의문점을 가지게 되었다. 이제 디지털 트윈의 범위는 한 개인이나 조직이 평생 공부할 수 있는 지식의 범위를 넘어섰다.  아직 존재하지 않는 것에 대한 디지털 트윈부터 기존의 제품을 유지 보수하기 위한 디지털 트윈까지 너무나 다양하며, 그것은 모두 적용할 수 있는 표준이나 프레임워크(framework)는 존재하지 않는다. 현재 주장하는 디지털 트윈의 개념은 시뮬레이션(simulation)에 기반을 두고 있다. 어떤 사람은 디지털 트윈이 아니라 디지털 클론이라고 주장한다. 왜냐면 현재는 미러링 이미지라고 생각하기 때문이다. 진정한 트윈은 서로 비슷하지만, 서로 다른 삶을 살아간다. 원래 디지털 트윈(digital twin)의 개념은 미국항공우주국(NASA)의 우주선 개발에서 나왔다. 여러 가지 리스크로 인해 보통 두 개의 트윈을 제작해서 하나는 우주로 발사하고 하나는 미국항공우주국이 보관하는데, 지구에 남은 트윈의 유지 비용이 비싸기 때문에 디지털 형태로 만들기 시작한 것에서 디지털 트윈이라는 용어가 나왔고 더 자연스러워졌다. 몇 년 전부터 일반인들이 디지털 전환이나 4차 산업혁명에 대해서 약간 진부해지기 시작했다. 더 이상 디지털이 새로운 혁신만은 아니고 성공이나 경쟁에 장점으로만 작용하지 않는다는 것을 인식하기 시작했다. 새로운 무엇인가를 기대하기 시작했다. 처음에는 챗GPT같은 것은 모든 것을 일시에 바꿀 것 같았지만, 또 다른 변화가 우리를 기다리고 있다. 이것은 전문가나 잘 나가는 비즈니스맨이 주장하는 대로 되는 것이 아니라, 생각하지 못한 곳에서 시작된다.   그림 2. 물리적 AI 그리고 물리적 디지털 트윈(physical digital twin)   <그림 2>에 서있는 로봇은 피지컬 트윈(physical twin)일까 아니면 디지털 트윈일까? 나는 ‘물리적 디지털 트윈(physical digital Twin)’이라고 생각한다. 우리의 뇌처럼 물리적이지만, 가상적인 생각을 하는 물리적 가상 시스템이기 때문이다. 이것은 가상 물리 시스템(CPS : Cyber Physical System)과 비슷하지만 약간 의미가 다른 물리 가상 시스템(PCS : Physical Cyber System)이라고 할 수 있다. 이제는 디지털 트윈에서도 새로운 개념을 생각할 때가 온 것 같다. 단순하게 물리적 제품을 개발하기 위한 디지털 트윈이나 기존의 장치를 관리하기 위한 디지털 트윈이 아니라, 주체적으로 인공지능을 실행하는 물리적 디지털 트윈이 출현할 것 같다. 디지털 트윈 역시, 물리적 AI처럼, 일반적 인공지능의 도움 없이는 불가능해지고 있다. 우리가 양자역학을 이해하기 어려운 것은 양자역학의 개념이 어려워서가 아니라, 우리의 사고 방식이 확실한 분류에 익숙해져 있기 때문이라고 한다. 어떤 것이 입자이거나 파동이라고 구분되지 않고 입자이면서 파동이라는 생각을 할 때부터 우리는 혼란스러워진다. 그리고 그것은 설명하는 단어가 존재하지 않기 때문에 사람들이 개념을 정립하기 어렵다고 한다. 이제는 디지털 트윈에서 디지털이냐 물리적이냐를 구분하는 것이 모호해지고, 새로운 용어가 나올 때까지 사람들을 혼란스럽게 만들 것이다. 그리고 임시적 용어로 물리적 디지털 트윈을 생각해 본다.   ■ 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.

엔비디아가 로봇 콘퍼런스인 로스콘(ROSCon)에서 로봇 운영체제(ROS) 개발자를 위한 생성형 AI 설루션을 발표했다. 이번 로스콘은 덴마크 오덴세에서 10월 21일부터 사흘 간 진행됐으며, 엔비디아는 로봇 생태계 파트너들과 함께 ROS 개발자를 위한 생성형 AI 툴, 시뮬레이션, 인식 워크플로를 공개했다. 여기에는 에지 AI와 로보틱스용 엔비디아 젯슨(Jetson) 플랫폼에 배포하는 ROS 개발자를 위한 새로운 생성형 AI 노드와 워크플로가 포함됐다. 생성형 AI를 통해 로봇은 주변 환경을 인식하고 이해하며, 인간과 자연스럽게 소통하고, 자율적으로 상황에 맞는 결정을 내릴 수 있다. ROS 2를 기반으로 구축된 리맴버(ReMEmbR)는 생성형 AI를 사용해 로봇의 추론과 행동을 향상시킨다. 이는 대규모 언어 모델(LLM), 비전 언어 모델(VLM), 검색 증강 생성(RAG)을 결합한다. 이를 통해 로봇이 장기적인 의미 기억을 구축하고 쿼리하며 환경을 탐색하고 상호 작용하는 능력을 향상시킨다. 음성 인식 기능은 위스퍼TRT(WhisperTRT) ROS 2 노드에 의해 구동된다. 이 노드는 엔비디아 텐서RT(TensorRT)를 사용해 오픈AI(OpenAI)의 위스퍼(Whisper) 모델을 최적화해 엔비디아 젯슨에서 지연 시간이 짧은 추론을 가능하게 함으로써 인간과 로봇의 즉각적인 상호 작용을 가능하게 한다. 음성 제어 기능을 갖춘 ROS 2 로봇 프로젝트는 엔비디아 리바(Riva) ASR-TTS 서비스를 사용해 로봇이 음성 명령을 이해하고 이에 응답할 수 있도록 한다. 나사 제트추진연구소(The NASA Jet Propulsion Laboratory)는 ROS용 AI 기반 에이전트인 로사(ROSA)를 독자적으로 선보였다. 이는 네뷸라-SPOT(Nebula-SPOT) 로봇과 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)의 엔비디아 노바 카터(Nova Carter) 로봇에서 작동했다.     개발자는 이제 로봇 기능을 향상하기 위해 엔비디아 젯슨에 최적화된 LLM과 VLM을 제공하는 생성형 AI용 ROS 2 노드를 사용할 수 있다. 시뮬레이션은 배포 전에 AI 지원 로봇을 안전하게 테스트하고 검증하기 위해 중요한 작업이다. 오픈USD(OpenUSD)를 기반으로 구축된 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)은 ROS 개발자에게 로봇을 ROS 패키지에 쉽게 연결해 테스트할 수 있는 가상 환경을 제공한다.  오픈 소스 ROS 2 소프트웨어 프레임워크를 기반으로 구축된 엔비디아 아이작 ROS는 로보틱스 개발을 위한 가속 컴퓨팅 패키지와 AI 모델의 모음이다. 곧 출시될 3.2 버전은 로봇의 인식, 조작, 환경 매핑을 향상시킨다. 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Isaac Manipulator)의 주요 개선 사항에는 파운데이션포즈(FoundationPose)와 cu모션(cuMotion)을 통합하는 새로운 레퍼런스 워크플로가 포함된다. 이는 로보틱스에서 픽앤플레이스(pick-and-place)와 객체 추적 파이프라인의 개발을 가속화한다. 아울러 엔비디아 아이작 퍼셉터(Isaac Perceptor)도 개선됐다. 이는 새로운 시각적 SLAM 레퍼런스 워크플로, 향상된 다중 카메라 감지, 3D 재구성을 특징으로 자율 주행 로봇(autonomous mobile robot, AMR)의 환경 인식과 창고와 같은 동적인 환경에서의 성능을 개선한다.

알테어가 항공우주 분야에 특화된 전산유체역학(CFD) 소프트웨어 제조사인 리서치인플라이트(Research in Flight)를 인수했다고 밝혔다. 이번 인수로 알테어는 항공우주 및 방위 산업에서의 입지를 더욱 강화할 수 있을 것으로 보고 있다.   리서치인플라이트의 대표 제품인 ‘플라이트스트림(FlightStream)’은 높은 정확도와 사용 편의성을 내세운 전산유체역학 소프트웨어로 미 공군, 미 육군, 나사(NASA) 에임스 연구센터에서 사용 중이다. 주로 항공기 설계 및 해석에 활용되며 초음속 비행체 개발에도 쓰인다.   알테어는 플라이트스트림의 빠른 계산 속도와 낮은 하드웨어 사양에 주목했다고 밝혔다. 이를 통해 많은 엔지니어와 설계자가 개발 초기에 수많은 설계안의 공기 역학적 특성을 심층적으로 분석할 수 있다는 것이다. 알테어는 플라이트스트림의 기술이 고비용의 실물 테스트 횟수를 줄일 수 있어 항공기 개발 비용과 시간을 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있다.   플라이트스트림의 또 다른 장점은 복잡한 공기역학 현상 해석 능력이다. 플라이트스트림은 아음속부터 초음속에 이르기까지 광범위한 비행 조건에서의 공기 흐름을 정밀하게 예측할 수 있어 최근 개발이 한창인 도심항공교통(UAM)이나 전기 수직이착륙기(eVTOL) 설계에 용이할 것으로 보인다. 또한 경계층에서의 유동 박리현상, 점성 효과 등 공기역학적 현상을 세부적으로 분석해 항공기의 안정성과 성능 확보를 지원한다.     리서치인플라이트의 플라이트스트림은 알테어의 설계 및 시뮬레이션 플랫폼인 하이퍼웍스에 추가될 예정이다. 알테어 유닛 라이선스 시스템을 통해 플라이트스트림을 제공함으로써, 사용자는 개별 제품을 구매하지 않고 여러 제품을 경제적으로 사용할 수 있게 된다. 리서치인플라이트의 비벡 아후자 공동창립자는 “이번 인수를 통해 리서치인플라이트의 CFD 솔루션이 알테어의 기술 포트폴리오에 추가됨으로써 더 많은 사용자들이 사용하고, 이를 통해 항공우주 분야에서 입지를 넓힐 수 있길 바란다”고 전했다.   알테어의 짐 스카파 CEO는 “리서치인플라이트 인수를 통해 항공우주 및 방위 분야 기술력을 더욱 강화하게 되었다. 특히 항공기의 다양한 운용 상태에 대한 공기 역학적 특성을 신속하게 평가하고 최적화할 수 있어 UAM, eVTOL 등 새로운 항공 기술 개발에 큰 도움이 될 것으로 기대된다”고 밝혔다.