시스템 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다   아폴로 프로그램에서 시작된 시스템 엔지니어링은 오늘날 항공우주 및 방위 산업의 핵심 방법론으로 자리 잡았다. 하지만 소프트웨어 중심의 기체 구조와 급증하는 상호작용으로 인해 기존 방식은 한계에 직면해 있다. 이제 기업은 시스템 모델링 언어인 SysML v2와 인공지능(AI), 포괄적 디지털 트윈을 결합한 총체적 설루션으로 디지털 전환을 가속해 미래 경쟁력을 확보해야 한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원 등 IT 업계에 30여 년 이상 몸 담으며 쌓아온 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 바탕으로 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 진두지휘하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   ▲ 제공 : 지멘스   우주비행사의 달 착륙과 지구 귀환을 성공적으로 이끈 아폴로(Apollo) 프로그램은 인류 역사상 가장 위대한 성과 중 하나로 평가된다. 아폴로 프로그램을 통해 개발된 다양한 기술은 오늘날 우리의 일상 속에서 널리 활용되고 있는데, 무선 헤드셋, 집적회로, 이메일, 무선 공구 등이 대표적인 예다. 이 글에서는 아폴로 프로그램의 수많은 유산 가운데 한 가지에 초점을 맞추고자 한다. 바로 엔지니어가 종종 간과하곤 하는 ‘시스템 엔지니어링(systems engineering)’이다. 당시 NASA가 개발한 로켓은 전례 없는 규모의 복합 시스템이 결합된, 그 시대 가장 정교하고 복잡한 기계였다. NASA 엔지니어들은 로켓 내 모든 시스템을 유기적으로 작동시키기 위해 새로운 엔지니어링 방법론이 필요하다는 사실을 깨달았고, 그렇게 시스템 엔지니어링이 탄생했다. 시스템 엔지니어링은 아폴로 로켓의 복잡성을 체계적으로 분석하고 각 시스템을 유기적으로 통합함으로써 성공적인 발사를 가능하게 했다. 이후 시스템 엔지니어링은 우주 분야를 넘어 항공우주 및 방위(A&D) 산업 전반에서 혁신을 이끌며, 새로운 항공기와 우주선 개발을 견인하는 핵심 요소로 자리 잡았다.   ▲ 시스템 엔지니어링은 우주 분야에서 시작돼 A&D 산업 전반으로 확대됐다.(제공 : C. Fredrickson Photography/Getty Images)   시스템 엔지니어링은 제품의 복잡성을 낮추는 데 기여해왔지만, 그 자체로는 상당히 복잡한 개념이다. 엔지니어링 영역들은 기업이 인식하는 것만큼 긴밀하게 통합돼 있지 않을 가능성이 있다. 일부 기업은 두 엔지니어링 영역 간 인터페이스에서 문제가 발생하기 전까지 자사의 통합 수준이 어느 정도인지조차 제대로 인식하지 못하기도 한다. 이러한 문제는 전통적인 문서 기반 방법론이 모델 기반 시스템 엔지니어링으로 전환된 이후에도 여전히 이어지고 있다. 이 같은 통합 미비는 설계 오류를 초래하고 일정 지연의 위험을 높인다. 이러한 위험은 오늘날 항공기와 우주선에 새로운 전자 기술과 소프트웨어 시스템이 대거 탑재되고 복잡성이 크게 증가함에 따라 갈수록 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 변화가 없다면, 현재의 시스템 엔지니어링 접근 방식만으로는 항공우주 산업의 급격한 복잡성 증가에 대응하기 어려울 것이다. 따라서 앞으로 시스템 엔지니어링은 보다 총체적인 접근 방식으로 진화해 엔지니어링 영역 간 상호운용성과 협업을 강화해야 한다. 이를 위해 기업은 디지털 전환에 투자하고 SysML v2, AI(인공지능), 포괄적 디지털 트윈과 같은 핵심 기술을 활용해 엔지니어들이 혁신을 가속할 수 있는 새로운 프로세스를 익히도록 해야 한다.   항공우주의 새로운 패러다임 오늘날 생산되는 항공기와 우주선은 아폴로 시대에 개발된 기체와는 완전히 다르다. 민항기와 제트기부터 로켓과 위성에 이르기까지, 모든 것이 점점 더 소프트웨어 중심 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 첨단 기계·전기 시스템은 물론, 새로운 전자 기술과 소프트웨어까지 폭넓게 통합되고 있다. 이러한 첨단 시스템은 이전 세대의 기체에 비해 훨씬 높은 수준의 복잡성을 만들어낸다. 특히 기체 내 다른 시스템과의 상호작용이 늘어나면서 전체적인 복잡성은 더욱 확대되고 있다. 예를 들어, 20년 전만 해도 엔지니어는 하나의 기계 시스템에서 발생하는 100여 개의 상호작용만 관리하면 됐고, 이는 스프레드시트에 손쉽게 정리할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 반도체 칩 하나만으로도 수만에서 수십만 개에 이르는 상호작용이 발생할 수 있다.   ▲ 보다 고도화된 전자 기술과 소프트웨어 통합으로 새로운 항공우주 시스템의 복잡성이 커졌다.(제공 : santofilme/Getty Images)   A&D는 여러 엔지니어링 영역 간 통합이 필수인 산업이다. 한 영역에서 변경이 발생하면 이를 수용하기 위해 다른 영역에서도 추가 변경이 필요할 가능성이 높다. 최근 전자 기술과 소프트웨어의 비중이 커지면서 이러한 변경의 규모와 영향력은 더욱 확대되고 있다. 따라서 영역 통합의 격차를 식별하고 해소하기 위해 시스템 엔지니어링 접근 방식 역시 보다 총체적으로 발전해야 한다.   SysML v2를 통한 격차 해소 총체적인 시스템 엔지니어링 전략을 수립하려면 엔지니어 간 새로운 협업 프로세스를 지원하는 도구가 필요하다. SysML (Systems Modeling Language) v2가 이러한 역할을 수행할 수 있다. 이전 버전인 SysML v1은 엔지니어가 작업을 효율적으로 모델링하고 설명할 수 있는 새로운 방식을 제시했다. 그러나 모델을 구축하고 관리하는 방식이 매우 엄격해 상호운용성 측면에서는 한계가 있었다. 반면 SysML v2는 더욱 직관적인 모델링 접근 방식을 제공하며, 다양한 모델링 방법론을 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터 교환을 훨씬 수월하게 수행할 수 있다. 결과적으로, SysML v2는 엔지니어링 영역 간 정보를 개방적으로 공유할 수 있는 표준 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 일관성을 높이고 통합 시스템 아키텍처 개발을 가능하게 한다. 물론 SysML v2의 효과는 이를 활용할 수 있는 인재 양성이 병행될 때 비로소 실현될 수 있다. 다행히 다양한 모델링 방법론을 수용할 수 있는 특성은 진입 장벽을 낮추고, 엔지니어가 새로운 시스템 엔지니어링 전략을 보다 쉽게 배우고 참여할 수 있도록 한다. 이는 시스템 엔지니어링의 총체적 발전과 민주화에도 기여한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의  이해와 핵심 전략 (7)   최근의 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) 환경은 개별 도구를 연계하던 전통적 방식에서 벗어나, 요구사항부터 시뮬레이션, 형상 관리까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리하는 ‘디지털 스레드’ 기반의 통합 환경으로 진화하고 있다. 이번 호에서는 모델링 도구인 ‘랩소디(Rhapsody)’와 ‘카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)’의 특징을 살펴보고, 효율적인 설계 환경 구축 전략을 짚어본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   모델링 도구 여기에서는 모델링 도구로서 랩소디(Rhapsody)의 특징과 기능을 간단하게 소개하고 있으며, 특히 시스템 아키텍처 설계와 모델 일관성 유지에 있어 랩소디가 어떤 역할을 수행하는지를 설명한다. IBM의 랩소디는 UML 및 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로, 아키텍처 모델을 통해 시스템 설계 정보를 저장할 수 있는 동적인 데이터베이스 구조를 제공한다. 사용자가 정의한 각 모델 객체(예 : 블록, 컴포넌트 등)는 한 번 정의되면 그것이 표현되는 모든 다이어그램 상에서 동일한 특성과 속성을 유지한다. 이를 통해 전체 모델의 일관성과 추적성이 자연스럽게 보장된다. 또한 랩소디는 요구사항과 직접 연계된 설계 모델을 지원함으로써, 요구사항-설계 간의 정합성 확보를 용이하게 한다. 이를 통해 설계 변경이 요구사항과의 연동 하에 즉시 반영될 수 있어, 시스템 개발 전 과정에서 신뢰성 있는 모델 기반 설계를 실현할 수 있다. 결과적으로, 랩소디는 다양한 UML/SysML 도구 중 하나로, 특히 복잡한 시스템의 모델링, 시뮬레이션, 코드 생성까지 연결 가능한 통합 모델링 환경을 제공한다.   랩소디 보기   그림 1. 랩소디 도구의 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소   <그림 1>은 랩소디 도구 환경을 보여주며, 시스템 모델링 또는 소프트웨어 모델링을 수행할 때 사용되는 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소를 설명하고 있다. 랩소디 보기는 사용자가 랩소디에서 모델을 어떻게 시각적으로 확인하고 조작하는지를 이해하는 데 중점을 둔다. 전체 인터페이스 구성은 랩소디가 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계를 위한 도구로, 브라우저 영역과 그리기 영역 등의 주요 영역으로 구성되어 있다. <그림 1>의 화면 왼쪽에는 브라우저 영역(Browser View)이 위치해 있다. 이 영역은 프로젝트 내에 정의된 모든 요소를 계층적 트리 구조로 정리하여 보여주며, 클래스, 패키지, 상태도, 시퀀스 다이어그램 등 다양한 모델링 요소를 탐색하고 선택할 수 있다. 사용자는 이 영역에서 모델 구조를 확인하고, 필요한 항목을 선택하여 편집 창으로 열 수 있다. 주로 사용하는 항목은 모델 구성요소(예 : 클래스, 컴포넌트, 상태 등)이다. 설계 계층 구조는 각 요소의 속성 및 동작이 연결되어 있다. <그림 1>의 화면 오른쪽에는 그리기 창(Drawing Window)이 위치하며, 사용자가 실제로 다이어그램을 작성하고 편집하는 작업 공간이다. 이 영역은 선택된 모델 요소의 시각적 표현을 위한 공간으로, 예를 들어 상태 다이어그램, 블록 다이어그램, 시퀀스 다이어그램 등을 작성하고 구성 요소 간의 연결 관계를 설정할 수 있다. 사용자의 활동 예는 상태 전이 정의, 신호 흐름 연결, 동작 논리 시각화, 모델 요소 간 연결 구성이 있다. 랩소디는 모델 탐색과 시각적 설계를 동시에 지원하기 위해 좌측 브라우저 영역과 오른쪽 그리기 창을 중심으로 UI(사용자 인터페이스)를 구성하고 있으며, 이를 통해 사용자는 설계 구조와 논리를 직관적으로 접근하고 조작할 수 있다. 이와 같은 인터페이스는 SysML, UML, 자동차 및 항공 우주 분야의 MBD 등 다양한 모델링 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.   랩소디 vs. 카메오 시스템 모델러 비교 IBM 랩소디와 카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)는 모두 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 두 도구는 설계 접근 방식, 사용자 인터페이스, 시뮬레이션 및 협업 방식에서 차별점이 존재한다. 도구의 철학과 접근 방식 : 랩소디는 임베디드 시스템 및 소프트웨어 개발에 특화된 도구로, 주로 상태 기반(state-based) 모델링과 코드 생성(code generation) 기능이 강력하다. UML 기반의 객체지향 소프트웨어 개발, 상태 머신 구현 등에 많이 활용되며, 특히 자동차, 항공, 방위 산업 등에서 많이 사용된다. 반면에 카메오 시스템 모델러(MagicDraw 기반)는 시스템 아키텍처 및 요구사항 중심 설계에 중점을 둔 MBSE 도구이다. RFLP(Requirement, Functional, Logical, Physical) 구조와 트레이스 기능이 강력하며, PLM·SPDM 시스템과의 통합이 잘 되어 있어 디지털 스레드 구축에 적합하다. 대부분의 대기업 MBSE 전환 프로젝트에서 선택되고 있다. 사용자 인터페이스 및 작업 구조 : 랩소디는 전통적인 IDE 스타일의 인터페이스(<그림 1>처럼 왼쪽 탐색기 + 오른쪽 다이어그램 편집기)를 가지고 있으며, 실시간 코드 시뮬레이션 및 상태 전이 구현에 용이하다. 카메오 시스템 모델러는 모델 요소 중심 탐색 트리, 다중 다이어그램 탭, 자동 연결 도우미, 속성 창 기반 작업이 잘 정비되어 있으며, 직관적인 GUI로 인해 다양한 다이어그램 작성이 빠르고 정확하게 이루어진다. 사용자 친화성이 높은 편이다. 시뮬레이션 및 해석 기능 : 랩소디에는 UML/SysML 상태 머신을 기반으로 한 Statechart Simulation이 내장되어 있어, 논리적 동작 검증이나 이벤트 시퀀스 분석에 유리하다. C/C++ 코드 생성 및 디버깅 기능도 내장되어 있어, 소프트웨어 통합 단계까지 연결하기 좋다. 카메오 시스템 모델러는 카메오 시뮬레이션 툴킷(Cameo Simulation Toolkit :CST)을 통해 SysML 모델의 시뮬레이션이 가능하며, 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram) + 수식 기반 계산 + 외부 FMU 연동을 지원한다. 특히 시뮬링크(Simulink), 모델리카(Modelica) 등과의 코시뮬레이션(co-simulation) 및 FMI 기반 연동이 강력하다. 협업 및 형상 관리 연동 : 랩소디는 RTC, ClearCase, GIT 등과 연계가 가능하지만, 협업 기능이 독립적으로 강력하지는 않다. 기업 내부 커스터마이징이 필요한 경우가 많다. 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드(Teamwork Cloud : TWC)라는 중앙 저장소 기반 협업 서버를 통해 모델 단위 버전 관리, 권한 제어, 변경 추적, 분기 관리(branching) 기능을 지원하며, 팀 단위 협업 및 모델 기반 리뷰에 적합하다. PLM, SPDM 및 외부 툴 연동 : 랩소디는 외부 연동이 상대적으로 제한적이며, 별도 게이트웨이 또는 커스터마이징이 필요하다. 카메오 시스템 모델러는 3D익스피리언스(다쏘시스템), 윈칠(PTC), 팀센터(지멘스) 등의 PLM 시스템과 연계가 용이하며, MBSE–PLM–SPDM 간의 디지털 연계(traceability)가 수월하게 이루어진다. 정리하면 랩소디는 코드 생성, 상태 머신 중심이고 카메오 시스템 모델러는 요구사항–기능–물리 구조 연계 중심이다. 사용 분야는 랩소디가 임베디드 소프트웨어, 제어 시스템에 사용되며 카메오 시스템 모델러는 시스템 아키텍처, MBSE를 총괄하는데 사용된다. 시뮬레이션에는 랩소디가 상태 기반 시뮬레이션에 사용되며, 카메오 시스템 모델러는 파라메트릭, 시퀀스, 코시뮬레이션이 가능하다. 협업 관점에서 랩소디는 RTC/파일 기반으로 이용되며, 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드 기반 모델 협업에 활용된다. 외부 툴과 연동은 랩소디는 제한적이며 커스터마이징이 필요하다. 반면에 카메오 시스템 모델러는 FMI, PLM, 시뮬링크 등과 강력하게 연동된다.    ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의  이해와 핵심 전략 (6)   복잡한 시스템 설계를 최적화하기 위해 시스템 모델링 언어인 SysML의 역할이 커지고 있다. 이번 호에서는 블록 정의 및 내부 블록 다이어그램을 통한 설계 애셋의 재사용성과 파라메트릭 모델을 활용한 검증 방법을 살펴본다. 또한 객체지향 시스템 엔지니어링 방법론인 OOSEM의 주요 개발 활동과 모델 요소 간의 연결 구조를 분석한다. 이를 통해 복잡한 요구사항을 체계적으로 관리하고 설계 일관성을 확보하는 통합적인 시스템 엔지니어링 접근법을 제시한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   블록 정의 및 사용   그림 1. BDD와 IBD에 의한 자동차의 ABS 시스템 예시(제동 시스템)   <그림 1>은 블록 정의 다이어그램(Block Definition Diagram : BDD)과 내부 블록 다이어그램(Internal Block Diagram : IBD)의 관계를 SysML 모델링에서의 블록 정의와 사용(Definition and Usage) 개념을 설명하는 것이다. 특히 시스템 모델에서 정의(definition)와 사용(usage)의 구분이 어떻게 나타나는지를 자동차의 ABS 시스템(제동 시스템) 예시를 통해 직관적으로 설명하고 있다. BDD는 시스템 구성 요소를 정의(definition 또는 type)하는 다이어그램이다. 여기서 블록은 하나의 설계 단위 또는 유형으로 간주되며, 그 자체로는 구현이 아닌 속성, 인터페이스, 동작 등을 기술한다. 예를 들어 Anti-Lock Controller는 하나의 중심 블록으로 정의되어 있고, Traction Detector(d1), Brake Modulator(m1), Sensor(s1)와 같은 하위 블록과 구조적 관계를 가진다. 이들 블록은 각각 독립적으로 정의된 타입이며, 다른 시스템에서도 재사용이 가능하다. Definition에서 Block은 하나의 유형(type)이며 속성, 동작, 포트 등을 정의하여 여러 콘텍스트에서 재사용된다. 연결 방식은 관계 선(연결 구조) 위주로 나타낸다. IBD는 정의된 블록을 특정 콘텍스트에서 사용하는 방식을 나타낸 다이어그램으로 정의된 블록의 실제 사용/구현 구조 표현이다. 여기서는 AntiLock Controller 블록의 내부를 구성하는 part(사용 인스턴스)들이 나타난다. Part(인스턴스 또는 역할)로 모델 내부 특정 위치에 배치된다. 연결방식은 포트와 커넥터로 물리적/논리적 인터페이스로 구성한다. 예를 들어 s1:Sensor, d1:Traction Detector, 102 · m1:Brake Modulator는 모두 정의된 블록을 특정 역할(역할/파트)로 사용하는 형태이다. 각 파트는 인터페이스 포트(c1, c2)를 통해 상호 연결되며, 모델 내 실제 연결 구조를 명시한다. Usage에서 Part는 정의된 블록의 사용 인스턴스이며 특정 콘텍스트에서 기능 역할로 배치되며 블록에 의해 타입(Type)이 지정되며 역할(role) 또는 구성요소(instance)로도 불린다. 또한 <그림 1>은 모델 기반 시스템 설계에서 중요한 개념인 정의와 사용의 분리(separation of definition and usage)를 설명하고 있다. 정의된 블록은 단일 설계 요소로서 명세되고, 이를 다양한 콘텍스트에서 조합하여 모듈화, 재사용성, 유연한 시스템 확장이 가능해진다. SysML에서 BDD와 IBD는 각각 설계와 구성, 추상화와 구현을 잇는 핵심적인 다이어그램으로 활용된다.   매개변수 - 구속조건 정의 및 사용   그림 2. 매개변수 간의 수학적 관계와 제약 조건의 정의 및 실제 시스템 모델에 적용 방법   <그림 2>는 SysML 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram)을 활용하여 매개변수(변수) 간의 수학적 관계와 제약 조건(구속조건)을 정의하고, 이를 실제 시스템 모델에 적용(usage)하는 방법을 보여준다. 실제로 매개변수와 구속조건 정의 및 사용으로 시스템의 무게 조건을 예로 들어 설명하고 있다. 구속조건 정의(Constraint Definition)의 BDD 부분은 모델링된 제약 조건을 정의한 것이다. 이 영역에서는 다음 두 개의 제약 블록(constraint block)이 정의되어 있다. Total Weight는 수식 wt = Σw로 정의되어 각 구성 요소의 무게를 모두 더하여 총 무게를 계산하는 수식이다. 입력 매개변수는 wi(각 구성 요소의 무게들)과 결과로 wt(총 무게)를 나타낸다. Max Weight는 수식 result = (wt<2000 Ton)이며 총 무게가 2000톤 미만인지 여부를 판단한다. 결과는 불린(boolean) 타입으로 반환(true 또는 false)된다. 이 두 제약 블록은 상위 분석 블록인 Ship Weight Analysis에 속하며, 전체 시스템에서 무게 제한 분석을 수행하기 위한 논리적 조건으로 사용된다. 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram)은 앞에서 정의한 제약 조건들을 Ship Weight Analysis 블록에 실제 적용한 예시이다. 이 다이어그램에서는 다음과 같은 구성으로 모델이 연결되어 있다. wt는 Total Weight 제약 블록이며 입력 값으로 w1, w2, w3가 연결되며 각각 ship.weight, cargo.weight, ammo.weight와 연결되어 전체 무게를 계산한다. Mw는 Max Weight 제약 블록이며 앞에서 계산된 총 무게 wt를 입력으로 받아 그것이 2000톤 미만인지 여부를 결과로 피드백한다. 이 다이어그램에서 사용된 두 제약 블록은 «usage» 관계로 상단의 BDD에서 정의된 constraint block을 참조하고 있으며, 결과적으로 시스템 설계 모델에 제약을 수학적으로 통합하는 구조이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (5)   이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 핵심 언어인 SysML의 정의와 역할을 설명한다. SysML은 기존 문서 중심 방식의 한계를 극복하기 위해 복잡한 시스템을 시각화하고 설계 일관성을 유지하며, 모델리카(Modelica)와의 연동을 통해 수치 해석 및 검증 능력까지 제공한다. 결과적으로 SysML은 요구사항 정의부터 물리적 검증까지 전체 과정을 유기적으로 통합하여 가상 제품 개발의 생산성을 높이는 데에 기여한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   SysML이란 SysML(Systems Modeling Language)은 시스템을 대상으로 한 그래픽 모델링 언어로, UML(Unified Modeling Language)을 기반으로 확장하여 개발된 것이다. SysML은 OMG(Object Management Group), INCOSE(International Council on Systems Engineering), 그리고 ISO STEP AP233(시스템 엔지니어링 데이터 교환 표준)의 요구사항을 반영한 엔지니어링 RFP(Request for Proposal)에 따라 만들어졌으며, UML 2.0의 하위 집합을 기반으로 하되, 시스템 모델링에 특화된 확장 기능을 포함하고 있다. 즉, UML의 한 프로파일(profile)이면서도 시스템 중심 기능이 강화된 언어이다. SysML은 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 입력/출력, 절차 및 설비 등 복합적인 요소를 포함하는 시스템을 요구, 분석, 설계, 검증, 검증 및 검토(V&V) 등 전 과정에 걸쳐 모델링할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 복잡한 시스템을 시각적으로 표현하고, 다양한 구성요소 간의 관계를 추적할 수 있다. 또한, SysML은 XML 기반 메타데이터 교환(XMI)을 통해 다른 모델 및 데이터 시스템과의 연동을 지원하며, 국제 표준인 AP233의 진화 과정과도 연계되어 있다. 이러한 상호운용성과 표준성은 SysML이 시스템 모델 중심 개발(model-driven SE)을 위한 핵심 언어로 자리매김하게 된 중요한 배경이다. 결론적으로, SysML은 전통적인 문서 중심 시스템 개발 방식에서 벗어나, 시각적 모델 중심으로 시스템을 통합적으로 정의하고 분석하며 검증할 수 있도록 해주는 핵심 도구라 할 수 있다. 이는 특히 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)을 실현하기 위한 기반 언어로 널리 사용된다.   왜 SysML 모델링 언어와 MBSE가 연계되는가 지금까지 기본 시스템 엔지니어링의 시스템 설계 활동에 대해 설명해 왔지만 이들의 활동의 주요 목적은 MBSE에서도 마찬가지이다. 그러나 지금까지의 시스템 엔지니어링은 두 가지 ‘불편’이 있었다. 하나는 자연 언어 그 자체의 기술력으로 인한 불편이다. 예를 들어, 자연 언어로 시스템 엔지니어링 영역에서 널리 사용되는 계층 구조와 병렬 동작을 동시에 설명하는 것은 어렵다. 또한, 입력한 정보의 조감과 여러 원인과 결과를 가진 인과 관계를 설명하기도 어렵다. SysML은 시스템 엔지니어링을 위해 개발된 준 형식적 도식 언어이며 이러한 불편을 해소하기 쉽다. 또 다른 불편은 설명 내용의 일관성 유지라는 문제이다. 자연 언어로 작성된 문서 간에 걸친 정보의 완전성 및 일관성을 유지하는 것은 어렵고 문서에 설명된 정보가 변경될 때 시스템의 수명주기에 미치는 영향을 예측하기가 어렵다. 이들에 대해서도 모델링 툴을 병용하면서 SysML을 사용하면 이러한 불편을 없앨 수 있다. 한편 ‘개발 현장용’ 모델 언어의 의미와 메타 모델로서 추적성을 완비해야 한다. 아직 설계서로부터의 자동 코드 생성은 주류가 아니고, 사람의 손으로 프로그래밍에 의존하는 실태를 감안하면 다양한 능력의 사람이 이해하고 사용할 수 있는 설계 모델 언어여야 한다. 즉, 엄밀하지만 그것을 읽어내는데 수학적인 기능이 필수인 형식 언어나 SysML을 자유롭게 구사해 표현한 모델에서는 많은 리뷰어가 이해하는 데 고생하고, 종합적으로는 생산성을 떨어뜨릴 수 있다. 따라서 모델 간 추적성 정의만 엄격하게 한 모델 표현(언어)을 정의했다. 또한 설계 프로세스로 알려진 크게 복잡하고 세밀한 개발 단계를 결정하는 것만으로 그치지 않고 상품 디자인에 집중할 수 있도록, 모델 레벨에서 설계 순서 및 모델 간의 추적성을 나타내고 있다. SysML은 구조, 동작, 속성 및 요구 사항 측면에서 복잡한 시스템 설명을 캡처하기 위한 표준화된 범용 그래픽 모델링 언어이다. 모델리카(Modelica)는 미분 대수 방정식의 관점에서 복잡한 시스템의 연속 및 이산 시간 역학을 분석하기 위한 표준화된 범용 시스템 모델링 언어이다. SysML 모델의 설명력과 모델리카 모델의 분석 및 계산 능력을 통합하면 SysML 또는 모델리카가 개별적으로 제공하는 것보다 훨씬 더 뛰어난 기능을 제공할 수 있다. 모호함 없이 SysML과 모델리카 모델 간에 모델링 정보를 효율적이고 자동으로 전송하기 위한 구현을 지원하는 두 모델링 언어 간의 표준화된 양방향 변환이 개발되고 있다. 이러한 양방향 변환 접근 방식에 대한 개요 외에도, 이번 호에서는 변환 원리를 명확히 하고 이 두 언어 간의 통합으로 인해 발생하는 중요한 시너지 효과를 설명하는 간단한 예를 제공한다. SysML은 기본 의미론을 갖춘 잘 정의된 그래픽 구성을 사용하여 시스템 모델을 생성하고 관리하는 데 사용할 수 있는 범용 시스템 모델링 언어이다.(Object Management Group, 2008) SysML은 UML 2(Object Management Group, 2009)의 하위 집합을 재사용하고 새로운 모델링 요소와 두 가지 새로운 다이어그램 유형을 추가하여 이를 확장한다. 이러한 SysML 다이어그램은 <그림 1>에 나와있다.   그림 1. SysML 다이어그램 개요 및 UML 다이어그램과의 관계   요구 사항 다이어그램 및 매개변수 다이어그램과 결합된 일련의 동작 및 구조 다이어그램은 시스템의 통합 보기를 제공한다. 그러나 SysML은 단순한 다이어그램 세트 그 이상을 나타낸다. 다이어그램의 기본에는 모든 모델링 구성을 공식적으로 나타내는 추상 구문 모델 저장소가 있다. 그만큼 위에 표시된 대로 SysML의 시스템 동작은 활동 다이어그램, 상태 머신 다이어그램 및/또는 시퀀스 다이어그램과 관련 의미론의 조합을 통해 캡처된다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (4)   이번 호에서는 모델 기반 아키텍처(model-based architecture)를 통해 시스템을 이해하고 해석하는 과정의 중요성에 대해 살펴보고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   그림 1.모델 기반 아키텍처를 통해 시스템을 이해 및 해석하는 과정   시스템 엔지니어링에서는 요구사항을 충족시키기 위해 시스템 전체의 최적 가치를 도출할 수 있도록, 시스템의 개발이 이루어지기 이전 단계에서 신중한 선택과 분석이 요구된다.(그림 1) 이러한 작업은 시스템 엔지니어의 핵심 역할 중 하나로, 이를 통해 성능, 비용, 신뢰성 등 다양한 설계 목표를 동시에 만족시키는 최적의 시스템 구성을 도출할 수 있다. 하지만 복잡한 시스템에서는 구성 요소 간의 상호작용이 매우 복잡하고, 다양한 요소가 시스템 전체의 성능에 미치는 영향을 정확히 이해하는 것은 매우 어렵다. 이를 해결하기 위해 분석 중심의 아키텍처 모델링이 필요하다. 분석 중심 아키텍처 모델은 기존의 직관적이고 고정된 설계 접근법과 달리, 시스템 요구사항의 충족 여부를 판단할 수 있는 다양한 시나리오와 조건을 모델링하고, 이에 따른 시스템 특성의 변화를 예측할 수 있도록 한다. 이를 통해 명확히 정의되지 않았던 시스템 특성에 대한 분석을 가능하게 하며, 설계 초기 단계부터 전체 시스템의 성능 목표 달성 가능성을 평가할 수 있게 된다. 또한, 이러한 모델 기반 접근법은 요구사항과 시스템 구조 간의 연계성을 강화하고, 설계 및 운영 단계에서 다양한 대안을 분석하여 최적의 시스템 구성을 선택할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 설계 변경이 빈번한 복잡한 시스템 개발에서 비용과 시간을 절감하고, 품질을 확보하는 데 큰 도움이 된다. <그림 1>에는 실제 아키텍처 모델링 도구의 화면이 예시로 제시되어 있으며, 이를 통해 전체 시스템 구조, 시뮬레이션 조건, 분석 결과 등을 시각적으로 확인할 수 있음을 보여준다. 이와 같은 설명은 발표나 보고서에서 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)과 아키텍처 기반 분석의 필요성과 실질적인 이점을 전달할 때 효과적으로 활용할 수 있다.   MBSE 도구 기능 기반 확장   그림 2. 요구사항과 모델, 해석 간의 데이터 연동 기능   <그림 2>는 MBSE 도구 기능의 확장에서 특히 요구사항과 모델, 해석 간의 데이터 연동 기능이 강화되고 있는 추세를 설명하고 있다. MBSE의 도구 환경은 단순히 그래픽 모델링 수준을 넘어 요구사항과 모델, 해석 데이터 간의 통합을 목표로 점점 확장되고 있다. 특히 데이터 흐름과 분석 정보가 시스템 모델(SysML)과 유기적으로 연계됨에 따라, 다양한 분석 도구와의 연동이 가능해지고 있다. 예를 들어, 모델센터(ModelCenter)와 같은 상용 통합 해석 플랫폼은 SysML 모델을 MBSE PAK과 같은 패키지를 통해 해석 모델과 연결할 수 있도록 지원하며, 시스템 요구사항에서 해석까지 연계된 설계 평가를 가능하게 한다. 또한, 랩소디(Rhapsody) 또는 카티아 매직(CATIA Magic) 등의 MBSE 모델링 도구에서는 파라메트릭 다이어그램이나 해석 모델 내에서 매개변수(parameters) 기반 연산을 수행할 수 있으며, 이를 통해 요구사항에 대한 성능 확인과 설계 조건 충족 여부를 모델 기반으로 해석할 수 있다. <그림 2>는 시스템 모델(SysML)이 요구사항, 구조, 행동, 파라미터, 그리고 해석 도구와 어떻게 연결되는지를 보여주고 있다. 특히 해석 결과를 다시 요구사항 검증으로 피드백시키는 폐순환(closed-loop) 구조가 강조되고 있다. 이를 통해 시스템 설계자는 더 빠르고 신뢰성 높은 의사결정을 내릴 수 있다. 예를 들어보면, 최근 건조기 제품의 개발에서는 MBSE의 적용이 점차 확대되고 있으며, 단순한 그래픽 모델링을 넘어 요구사항과 모델, 해석 간 데이터 통합을 핵심으로 삼고 있다. 특히, 다양한 동작 시나리오(예 : 쾌속건조, 절전건조 등)에 따라 요구사항이 달라지는 건조기 시스템 특성상, 모델 간 유기적 연결과 해석 연동이 매우 중요하다. 건조기 설계에서는 SysML 기반의 시스템 모델을 통해 다음과 같은 다양한 요소를 모델링하고 해석에 연결한다. 요구사항 모델은 ‘건조 시간 60분 이내’, ‘소비 전력 700Wh 이하’, ‘잔여 수분율 5% 이하’ 등의 고객 요구사항을 정의한다. 구조 모델은 드럼, 히터, 송풍기, 제습센서 등의 구성요소와 상호 작용을 정의한다. 행위 모델은 센서 신호에 따른 히터 제어, 팬 속도 제어 등의 시퀀스를 모델링한다. 파라메트릭 모델은 ‘드럼 회전 속도’, ‘히터 출력’, ‘공기 유량’ 등의 매개변수를 통해 성능 예측과 해석이 가능하도록 한다. 이러한 모델은 모델센터 등의 해석 플랫폼과 연동되어, 실제 건조기의 에너지 소비량, 건조 시간, 습도 변화 등을 해석할 수 있다. 특히 SysML의 파라메트릭 다이어그램을 통해 해석 파라미터를 모델에 연결하고, 최적의 설계 조건을 도출하는 것이 가능하다. 예를 들어, 카티아 매직 안에서 SysML 파라메트릭 다이어그램을 기반으로 히터 출력과 팬 속도를 조절하여 건조 시간과 에너지 소비를 최소화하는 최적화 해석을 수행할 수 있으며, 이 결과는 요구사항 만족 여부를 자동으로 검증하는 구조로 구성된다. 결과적으로 MBSE는 건조기 개발 전반에서 모델, 해석, 요구사항 간의 통합 기반 의사결정 구조를 제공함으로써, 제품 개발 기간 단축, 성능 검증 강화, 설계 변경 대응 유연성 향상에 기여할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (2)   오늘날 제품 개발은 점차 복잡해지고 있으며, 다양한 기능·구조·성능 요구를 동시에 만족시켜야 한다. 이에 따라 전통적인 문서 중심의 시스템 엔지니어링 방식은 한계에 직면하고 있다. 문서 기반 방식은 사양, 인터페이스, 설계, 분석, 테스트 계획 등이 개별적으로 관리되어 추적성과 일관성이 부족하고, 변경 시 수작업이 많아 오류 가능성이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)’이 대두되었다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 연구소장   MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 요구사항, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 측면을 통합 시스템 모델로 표현하고 분석하여 개발 전 과정을 지원한다. SysML과 같은 표준 언어와 랩소디(Rhapsody), 카메오(Cameo), 카티아 매직(CATIA Magic) 등의 도구를 통해 모델은 단순한 도식이 아닌 설계·검증·분석의 핵심 매개체로 활용된다. MBSE는 첫째, 시스템 및 소프트웨어 개선을 지원한다. 요구사항을 명확히 시각화하여 이해도를 높이고, 아키텍처를 구조화해 통합을 용이하게 하며, 시뮬레이션 기반 사전 검증으로 설계 오류를 줄인다. 둘째, 협업과 커뮤니케이션 향상에 기여한다. 이해관계자 간 지식 격차를 줄이고, 교육 및 의사결정 도구로 활용되며, 프로젝트 참여도를 높인다. 또한, 고객·개발자·통합자·공급업체·규제기관 등 다양한 이해관계자가 참여하는 시스템 획득 과정에서 MBSE는 공통 언어로서 상호작용을 원활히 하고 요구사항 관리·검증·규제 대응까지 일관성을 제공한다. 특히 문서 기반과 MBSE 기반 방식을 비교하면, MBSE는 정보 표현의 일관성, 다중 뷰 제공, 자동화된 변경 영향도 분석, 품질 및 무결성 평가의 체계화를 가능하게 한다. 이는 복잡한 시스템의 개발 리스크를 줄이고, 비용 절감과 개발 기간 단축 그리고 신뢰성 확보에 직결된다. 결국 MBSE는 단순한 도구가 아니라, 가상 제품 개발(VPD)의 핵심 엔진으로서 차세대 제품 개발 패러다임을 뒷받침하는 전략적 전환임을 보여준다.   시스템 설명을 위한 SE 사례 과거의 시스템 엔지니어링(SE) 방식은 문서 중심(documents–centric)이었다. 이 방식에서는 시스템 사양(specifications), 인터페이스 요구사항(interface requirements), 시스템 설계(system design), 분석 및 트레이드오프(analysis & trade–off), 테스트 계획(test plans) 등의 주요 활동이 대부분 문서 형태로 작성되고 관리되었다. 이러한 문서들은 서로 연결성이 부족하고 변경 관리를 수동으로 수행해야 하는 한계가 있었다. 문서 간의 일관성을 유지하기 어려우며, 추적성(traceability)도 제한적이었다.   그림 1. 시스템 엔지니어링에서의 변화 모습   미래의 시스템 엔지니어링 방향은 모델 중심(model–centric)으로 전환되고 있다. 이 방식에서는 시스템 설명과 분석, 검증 활동이 모두 모델을 중심으로 수행된다. 모델은 다이어그램 형태로 시스템의 기능, 구조, 행동 등을 시각적으로 표현하며, 분석 도구 및 시뮬레이션 환경과 직접 연계할 수 있어 변경의 영향 분석이나 테스트 계획 수립 등도 자동화할 수 있다. 변화의 핵심은 방법론(methodology), 언어(language), 도구(tool)이며 이 변화의 중심에는 MBSE를 실현하기 위한 다음의 구성요소가 있다. 방법론은 예를 들어 OOSEM(Open-Source Systems Engineering Methodology)과 같은 절차적 방법론, 언어는 SysML(Systems Modeling Language)과 같은 표준화된 모델링 언어, 도구는 IBM 랩소디, 카메오 시스템즈 모델러(Cameo Systems Modeler), 카티아 매직 등의 모델링 도구가 있다. 이러한 구성 요소들이 유기적으로 연결되어 문서 대신 모델을 기반으로 시스템 설계를 설명하고 검증할 수 있도록 한다. 현재 시스템 엔지니어링은 문서 중심에서 모델 중심으로의 전환이 일어나고 있다. 이 변화는 단순히 표현 수단의 변화가 아니라, 시스템 개발의 추적성, 일관성, 자동화, 협업, 재사용성을 획기적으로 향상시키는 전략적 전환이며, 복잡한 시스템 개발을 보다 정밀하고 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 따라서 기존의 문서 기반 설명을 넘어서 모델 기반 설명이 필수인 시대에 들어섰음을 강조하고 있으며, SE 전환 전략의 방향성을 명확히 보여주는 대표 사례로 볼 수 있다.   시스템 모델링 시스템 모델링은 하나의 통합된 시스템 모델을 통해 제품 또는 시스템의 다양한 측면(기능, 구조, 성능, 요구사항 등)을 동시에 표현하고 분석할 수 있는 접근 방식이다. 이러한 통합 시스템 모델은 다음과 같은 여러 하위 모델로 구성된다. 요구사항 모델(requirement model)은 시스템이 충족해야 하는 기능적/비기능적 요구사항을 표현한다. 이는 모델링의 출발점이 되며, 모든 다른 모델은 이 요구사항을 만족시키기 위해 만들어진다. 기능/행동 모델(functional/behavioral model)은 시스템이 수행해야 하는 주요 동작을 시퀀스 형태로 정의한다. 예를 들어 Start → Shift → Accelerate → Brake와 같은 모델은 사용자 또는 시스템의 동작 흐름을 추상화한 것이며, 상태 전이 또는 유스케이스 기반 모델링에 해당한다. 성능 모델(performance model)은 시스템의 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 수식 기반의 모델이다. 예시로, 동력 방정식(power equations)과 차량 동역학(vehicle dynamics) 모델을 통해 제어 입력이 차량의 물리적 반응에 어떤 영향을 주는지 계산할 수 있다. 구조/컴포넌트 모델(structural/component model)은 시스템을 구성하는 하드웨어 또는 서브시스템 구조를 나타낸다. 예를 들어 Engine → Transmission → Transaxle(변속기 → 트랜스 액슬) 모델은 실제 구현 또는 설계를 위한 기반 구조를 제공한다. 기타 공학 해석 모델(other engineering analysis models)에는 상세 기술 모델들이 포함된다.   그림 2. 시스템 모델링의 핵심 개념과 구성 요소   이 외에도 질량 중심, 관성 모멘트 등 물리적 특성을 나타내는 Mass Property Model, 구조 강도 해석 등 Structural Model, 시스템 안전성 분석에 대한 Safety Model, 비용 예측 및 분석 모델인 Cost Model이 있다. 이러한 모델은 제품 개발의 신뢰성과 경제성을 확보하기 위해 중요한 도구이다. 따라서 통합 시스템 모델은 시스템의 여러 측면을 다루어야 한다. 즉, 단일한 관점(예 : 기능적 요구사항이나 하드웨어 구조)만 고려해서는 복잡한 시스템을 정확하게 설계하거나 검증할 수 없으며, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 분석 도메인을 통합적으로 연결한 모델링이 필요하다는 것을 강조한다. 이는 MBSE의 핵심 원리를 반영한 구조이며, 다양한 관점에서 시스템을 이해하고 최적화하기 위해 어떻게 통합 모델이 구성되는지를 시각적으로 잘 보여준다. 이러한 접근은 복잡한 시스템 설계 시 설계 리스크를 줄이고, 변경의 영향도를 분석하며, 개발 비용과 시간을 절감하는 데 필수이다. 모델링에도 도움이 된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (1)   현대 자동차 시스템은 기계, 전기전자, 제어, 소프트웨어가 복합적으로 얽혀 있으며, 개발 초기에 잘못된 설계 판단은 품질 저하와 막대한 비용 증가로 이어진다. 이러한 복잡성을 극복하고 설계 품질을 확보하기 위한 해법으로 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)이 주목받고 있다. 이번 호부터 MBSE의 개념과 필요성을 개괄하고, 핵심 도구인 SysML(Systems Modeling Language)을 통한 시스템 설계, 분석, 검증 방법론을 소개한다. 특히, 전통적인 문서 중심 방식과 MBSE 방식의 차이를 명확히 비교하고, MBSE가 실제 산업에서 어떻게 적용되고 있는지를 살펴봄으로써 자동차 개발자 및 설계자들에게 MBSE 도입의 실천적 인사이트를 제공한다. 특히 자동차 산업과 같은 복잡한 메카트로닉스 제품 개발 현장에서 MBSE가 어떻게 제품 품질, 개발 효율성, 협업 구조, 추적 가능성 확보에 기여하는지를 설명하며, 문서 기반 방식과의 비교, 실제 적용 사례를 바탕으로 독자의 이해를 돕고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 연구소장   다분야 통합 시스템, 전기전자화, 자율주행 등으로 대표되는 산업 변화와 함께, 자동차 시스템은 과거보다 훨씬 높은 복잡성과 정밀한 협업이 요구된다. 개발 프로세스의 진화를 위해 기존의 텍스트 기반, 문서 중심 설계 프로세스는 다학제간 통합 설계 및 검증에 한계가 있으며, 이에 따라 모델 중심 설계 패러다임의 도입이 필요하다. 디지털 엔지니어링에 기반한 MBSE는 디지털 엔지니어링 기반 구축의 핵심으로, 설계 초기부터 시뮬레이션, 해석, 테스트, 생산까지 데이터 기반 통합이 가능하다. 자동차 산업 내 적용이 확산되고 있는 GM, 포드, 현대자동차 등 글로벌 OEM과 티어 1 기업들이 MBSE를 개발 표준으로 채택하고 있으며, 학계와 산업계 간의 공통 언어로서 SysML이 쓰이고 있다. 자동차는 더 이상 단일 기능 제품이 아니다. 자율주행, 커넥티비티, 전기 구동 시스템, HMI(휴먼–머신 인터페이스) 등 수많은 서브시스템이 실시간으로 동작하며 차량 전체 성능과 안전성에 영향을 미친다. 이러한 복잡한 시스템을 문서 기반으로만 설계하고 관리하기에는 한계가 있으며, 설계 오류가 뒤늦게 발견될 경우 개발 비용과 일정에 심각한 영향을 준다. 글로벌 OEM과 주요 부품사는 이 문제를 해결하기 위한 전략으로 모델 중심 접근 방식(MBE, MBSE)을 도입하고 있으며, 이는 설계의 디지털 전환(digital transformation)과 직결된다. 특히 자동차는 시스템 오브 시스템즈(System of Systems)의 대표적인 예로, 각 서브시스템의 요구사항, 구조, 인터페이스, 동작이 전체 시스템 설계와 정합성을 유지해야 한다. 이번 호에서는 MBSE의 핵심 원리와 적용 전략을 소개하고, 자동차 산업에의 실질적인 도입 가능성과 기대 효과를 독자와 공유하고자 한다. 특히, 설계자들이 단순한 도식 작성 수준을 넘어, 시스템적 사고에 기반한 설계 전략을 어떻게 구현해야 하는지에 대한 실천적 안내를 제공하고자 한다.   시스템 복잡성 관리를 위한 MBSE 현대의 자동차 시스템은 기계, 전기전자, 제어, 소프트웨어 등 다양한 기술이 융합된 복합 시스템으로, 개발 초기의 설계 오류는 품질 저하와 막대한 비용 증가로 이어질 수 있다. 이러한 시스템 복잡성과 설계 리스크를 효과적으로 관리하기 위해, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)이 핵심 접근법으로 주목받고 있다. 이번 호에서는 MBSE의 개념과 필요성을 개괄하고, 대표적 모델링 언어인 SysML을 활용한 요구사항 관리, 구조 및 행위 모델링, 성능 분석, 검증 및 검증(V&V)의 방법론을 소개한다. 특히 전통적인 문서 기반 개발 방식과 MBSE 방식의 차이를 비교하고, MBSE가 시스템 생애주기 전반에서 제공하는 장점—추적성 확보, 설계 오류의 조기 발견, 다분야 협업, 품질 향상—을 구체적인 사례와 함께 설명한다. 또한 모델 기반 접근을 성공적으로 구현하기 위해 요구되는 모델 목적 명확화, 충실도 설계, 범위 정의, 조직적 역량 강화 전략도 함께 제시한다. 이를 통해 자동차 산업에서의 복잡한 시스템 개발 환경에서 MBSE 도입을 고려하는 연구자와 실무자에게 실천적 인사이트를 제공하며, 디지털 전환 시대의 시스템 설계 패러다임 전환을 위한 이론적 기반과 적용 방안을 제시하고자 한다.   MBSE 접근을 위한 기본 지식 현대의 복잡한 공학 시스템은 다수의 구성 요소와 이들 간의 복잡한 상호작용을 포함하고 있으며, 이를 효과적으로 설계하고 분석하기 위해 추상화된 표현 수단으로서 모델(model)의 활용이 필수이다. 모델은 현실 세계의 개념, 물리적 현상, 구조 또는 시스템을 단순화한 표현으로, 설계 초기 단계에서부터 개발, 검증, 운영에 이르기까지 다양한 용도로 활용된다. 모델은 본질적으로 대상 시스템의 특성을 간결하고 체계적으로 표현하기 위해 고안된 추상화 도구이다. 이는 그래픽, 수학적, 또는 물리적 형식으로 구현될 수 있으며, 현실 세계의 복잡성을 제거하고 핵심 요소만을 반영함으로써 사용자의 이해를 돕는다. 특히 모델은 다음과 같은 목적을 가지고 사용된다. 첫째, 시스템이나 개념에 대한 이해를 촉진하고, 둘째, 다양한 설계 시나리오를 평가하여 의사결정을 지원한다. 셋째, 모델을 통해 실제 사건이나 시스템의 거동을 설명하고 제어하며 예측할 수 있다. 이러한 모델의 기능은 설계자의 직관을 보완하고, 정량적 분석에 기반한 설계를 가능하게 한다. MBSE는 모델 중심의 접근 방식을 기반으로 시스템 엔지니어링 활동을 체계화한 방법론이다. 이는 전통적인 문서 기반 시스템 개발 방식의 한계를 극복하고, 모델을 중심으로 요구사항, 기능, 구조, 성능 및 검증 활동을 연계함으로써 시스템 설계의 일관성과 추적성을 확보한다.   그림 1. 시스템 개발 전반에 걸쳐 모델을 활용하는 중요성과 적용 범위     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 원클릭으로 전문 지식에 접근 가능한 AI 기반 어시스턴트 지원, AI+ 기능이 탑재된 7종 제품을 통한 시뮬레이션 효율 및 접근성 향상, 데이터 관리 및 워크플로 자동화 강화를 통한 AI 통합 효과 향상 등   앤시스는 자사 전 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 속도와 접근성을 크게 향상시키는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높인다. 특히, 초기 설계 단계에서의 스마트한 의사결정을 가능하게 하여, 차세대 위성부터 데이터센터 설계에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 다양한 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원한다.   ▲ 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 워크플로 전반의 생산성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 AI 기반 기술을 새롭게 선보인다.   물리 기반 AI로 직관적인 시뮬레이션 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)’을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 니디 체펠(Nidhi Chappell) AI 인프라 부문 부사장은 “마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합을 통해 엔지니어들은 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 앤시스의 깊이 있는 엔지니어링 전문성을 활용함으로써 생산성을 높이고 혁신을 가속화할 수 있다”고 전했다. 2025 R2는 앤시스 포트폴리오 전반에 AI 기능을 추가했다. 이를 통해 충실도가 높은 시뮬레이션을 자동으로 생성, 검증 및 최적화하여 모델 생성 속도를 높이고, 수동 작업을 줄이며 인적 오류를 줄일 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근 가능 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도는 17배 향상, 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도 개선으로 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션 최적화 이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다.   데이터 처리 및 자동화를 통한 AI 활용 극대화 앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 40개 이상의 파이썬(Python) 라이브러리를 포함한 파이앤시스(PyAnsys) 컬렉션은 신규 도구인 파이에스티케이(PySTK) 및 파이켐킨(PyChemkin)을 통해 앤시스 설루션과의 자동화 연동을 강화 및 다양한 산업 애플리케이션 내 생산성·효율성 강화 웹 기반 협업 플랫폼인 앤시스 메디니 사이버 보안(Ansys medini Cybersecurity) SE는 위협 분석 및 취약점 관리 자동화 통해 사이버 보안 리스크 최소화 SysML v2 기반 웹 플랫폼 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(Ansys System Architecture Modeler : SAM)를 통한 소프트웨어·안전·시뮬레이션 통합, 포괄적 MBSE 구현 지원 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은, 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 대표 사례로, 에너지 효율형 모터 제어 설루션 분야의 글로벌 선도 기업인 댄포스 드라이브(Danfoss Drives)는 앤시스의 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템 설계를 검증하고, 성능 최적화, 에너지 절감, 운영 신뢰성 향상 등 산업 전반의 지속 가능한 혁신적인 드라이브 기술을 구현하고 있다. 댄포스 드라이브의 가상 설계·테스트·최적화 총괄 책임자인 마이클 라우르센(Michael Laursen)은 “파이앤시스는 사용자 맞춤형 자동화, 시스템 통합, 확장성을 구현하는 핵심 도구이다. 개방형 생태계를 기반으로 다양한 툴을 유기적으로 연결하고 AI 기능을 접목함으로써 설계부터 최적화까지의 워크플로를 가속화할 수 있다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 기술은 디지털 설계 프로세스를 고도화하는 동시에 빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 비용 절감과 제품 개발 기간 단축에도 실질적으로 기여하고 있다”고 전했다.   현실을 모사하는 고성능 물리 시뮬레이션 정교한 물리 모델과 시뮬레이션 기술은 복잡한 설계 과제를 해결하는 데 필수이다. 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다. 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 신규 혼합 솔버는 대형 과도 모델의 연산 속도 향상 및 시간에 따른 열 변화 분석 지원 복잡한 적층형 전자 시스템 메싱 작업의 자동화 및 속도·정확도·사용성 향상, 신규 메싱 플로 기능을 통한 수작업 간소화 앤시스 록키(Ansys Rocky) 및 프리플로우(Ansys FreeFlow)를 통한 고급 다물리(multiphysics) 연성 해석 기능 제공, 열·유체-구조·전자기 결합을 포함한 상세 시뮬레이션 및 성능 최적화 지원 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 디버깅 툴을 통한 반도체 전력 소자의 설계 시간 단축, 기생 성분 이슈의 신속한 식별, 설정 간소화 및 효율적인 2D 메싱 작업 지원 RF 전력 분야의 기업인 앰플리온은 앤시스의 고급 시뮬레이션 기술을 활용해 4G LTE 및 5G NR 인프라는 물론 산업, 과학, 의료, 방송, 항법, 안전 무선통신용으로 사용되는 고신뢰·고성능 GaN 및 LDMOS 설루션을 설계하고 있다. 앰플리온의 모델링 및 특성화 그룹 팀장인 비토리오 쿠오코(Vittorio Cuoco, Ampleon) 박사는 “전자기, 열, 기계 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 제어하며 RF 전력 제품을 설계하는 일은 매우 까다로운 과제”라며, “앤시스의 설루션은 이러한 복잡성을 정면으로 해결할 수 있는 정밀한 시뮬레이션을 제공해 설계 리스크를 줄이고 제품 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며, 그 결과는 성능 향상, 에너지 절감, 그리고 더 높은 효율성이라는 측면에서 크다”라고 전했다. 이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 온디맨드 방식의 기술을 적극 활용함으로써, 기업은 디지털 전환을 보다 수월하게 실현할 수 있다.   클라우드 기반 시뮬레이션 통한 디지털 전환 가속 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 극대화한다. 이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있으며, 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다. 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak) 및 플루언트 GPU 솔버(Fluent GPU Solver)를 통한 전자 냉각 시뮬레이션 연산 속도 최대 2.5배 향상, 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 웹 인터페이스에서는 제한적 GPU 솔버 기반의 실시간 모니터링 기능 제공 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 메싱 기능 개선을 통한 시뮬레이션 신뢰도 및 품질 향상, GPU 기반의 셋업 속도 개선으로 더 빠르고 안정적인 해석 환경 구현 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute)의 온디맨드(on-demand) HPC 성능이 앤시스 스피오스(Speos) 및 루메리컬 FDTD(Lumerical FDTD) 포함한 6종 제품에 적용, 별도 설치나 IT 지원 없이 고성능 클라우드 환경 활용 가능     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

무엇을 위해서 모델을 활용하는가?   자동차 뿐만 아니라 다양한 분야에서 모델 기반 개발을 도입하려는 노력이 지난 몇 년 동안 가속적으로 진행되고 있다. 한편, 대처를 시작했지만 설계 개발의 현장에서는 잘 활용할 수 없는, 어느 새 수단이 목적화되어 대처가 형해화되고 있는 과제가 현실화되고 있는 것도 사실이다. 이번 호에서는 MBD(모델 기반 개발)를 활용한 프로세스의 모습과 현상을 대비하면서, 어떻게 ‘현장에 뿌리내린’ 틀을 구축해 가는지 그 포인트와 비결을 설명하고자 한다.   ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   제조 관점에서 MBD에 대한 기대 MBD에 기대되고 있는 것은 제조의 관점에서 두 개의 포인트로 나타나고 있다. 탄력성 – 공급자 체인의 강인화 : 최근의 반도체 부족과 같이, 갑자기 재료나 부품을 입수할 수 없게 되는 리스크에 대해서 어떠한 대응을 취할지 생각해 둘 필요가 있다. 녹색 – 탄소 중립에 대응 : 예를 들어, 애플은 제조에서 폐기, 재활용에 이르는 제품의 라이프사이클 전체에서 탄소 중립을 목표로 하기 위해 각 공급업체에 대해서도 탄소 풋프린트를 제공하도록 요구하고 있다. 또한 2030년~2035년에 사실상 내연기관을 가진 신차의 판매는 금지된다는 규칙이나 규격의 변경에 의한 리스크에도 대비해야 한다. 그렇다면 실제로 어떻게 준비해야 할까? 제조 관점에서 두 개의 관점을 바탕으로 설명한다. 기술적 효율성 – Ordinary Capability : 이것은 설계 개발의 효율성을 찾는 것이다. 기존 모델 기반 개발에서 기대해온 비용 절감, 업무 효율성 및 업무 품질 개선, 설계 품질 향상, 제품 성능 향상이 가능하다. 고객 요구사항 일치 – Dynamic Capability : 변화하는 고객의 요구에 대응하기 위해서는 유연성을 착용하는 것이 중요하다는 것을 보여준다. 이를 위해 필요한 능력은 세 가지가 있다.  위협 기회의 감지 기회를 보충하고 자원을 재구축·재결합하여 경쟁 우위를 획득 경쟁 우위를 지속 가능하게 하기 위해 조직 전체를 변환 이것을 실현하기 위한 하나의 수단으로서 디지털 트랜스포메이션(DX)을 강화하는 것이 필요하다. 즉, 이 ‘Dynamic Capability’는 비즈니스 환경과 고객의 요구 변화에 대해 ‘유연’하고 ‘신속성’에 대응하는 힘이라고 말할 수 있다.  종래의 설계 개발에 비추어, 이 변화에 대한 유연하고 신속한 대응이라고 하는 것은 어떤 것인지, 이미지를 간단하게 정리했다. 예를 들어, 법규제가 엄격화되고 보다 정숙성이 요구되게 된다는 규칙이나 규격이 바뀌는 리스크에 대한 대응에 있어서는, 원래의 시스템의 구조나 설계, 요소를 어떻게 바꾸면 그 요구를 실현할 수 있는지 생각해 볼 수 있다. 또, 반도체 소자의 공급이 부족해 대체품을 검토해야 하는 설계 변경이 행해졌다고 하는, 재료나 부품을 입수할 수 없게 되는 리스크에 대응해서는 원래의 시스템에 요구된 요건이나 성능이 어떻게 바뀌는지, 종래의 성능을 담보하기 위한 대체안은 존재하는지 등을 생각한다. 따라서, 설계 개발 프로세스의 모습으로는 종래의 시스템의 컴포넌트의 최적화라고 하는 모델 기반 개발을 통해 디지털 기술을 적극적으로 사용하는 것에 의해, 우선은 기능적 효율성을 실행하고 이 과정에서 얻은 지식을 축적하고 업무 효율의 개선에 의해 획득한 자원을 활용함으로써 향후 설계 변경에 유연하고 신속하게 대응할 수 있도록 데이터를 활용한다. 고객 요구와의 일치를 연마하는 것이 모델 기반 개발에 요구되는 모습이라고 생각한다.    그림 1. CAE에서 MBD로   MBD 성공을 위한 비결 먼저 모델 기반 개발은 상류 측에서 요구 분석, 아키텍처 설계를 실시해 전반에서는 시스템 설계나 서브 시스템의 설계에 1D CAE를 사용한 기능 설계를 도입한다.(그림 1) 여기에서는 시스템의 거동의 검증이나 최적 제원, 목표 달성도의 예측 등에 모델을 활용한다. 그런 다음 점진적으로 설계를 상세화하고 마지막으로 CAE의 형상 설계 영역으로 들어가 치수 값을 결정한다. 이 프로세스를 한 단계 상위의 계층과 한 단계 하위의 계층으로 작은 루프를 돌리면서 실시해 가는 것이 일반적인 모델 기반 개발의 이미지라고 생각한다. 이런 과정의 실현을 막는 벽이 있는 것도 사실이다. 필자가 평소에 이야기하는 가운데 벽이 되어있지 않다고 생각하는 것을 몇 가지 구체적으로 소개한다.  벽 1 : 요구 분석이나 아키텍처 설계를 실시하기 위해서 기능 변동이나 SysML 툴을 도입해 보았지만, 어떻게 설계에 활용해야 좋을지 모른다.  벽 2 : 1D CAE(1차원 CAE)를 이용한 기능 설계나 시스템 설계를 진행하고 싶지만, 개발 프로세스에 침투시킬 수 없다.  벽 3 : 기능 설계와 형상 설계 과정이 분리되어 있다.  벽 4 : 설계 업무로 CAE나 최적화 기술을 정착시킬 수 없다. 이러한 과제를 극복하려면 어떻게 해야 하는지를 설명한다. 현재 비교적 많은 회사에서 운용하고 있는 모델 활용의 모습으로 기획에서 성능, 품질, 비용 등 제품에 대한 요구가 내려온다. 기능 설계 단계에서 매우 세밀한 거친 1D 모델로 각 구성 요소에 목표를 할당한다. 여기서 사용되는 모델은 원리 원칙에 근거한 수식으로 이루어진 간이 모델이다. 그런 다음 컴포넌트 설계는 이미 할당된 목표 값에 대해 3D CAE를 사용하여 상세한 설계를 수행한다. 이후 완성된 것을 조립해 실기 평가에 의해 그 성능을 검증한다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.