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    편집장 노트 Editor note 김정인 교수 국민대학교 | Kim, Jung In Professor Kookmin University 2025년에 오신 것을 환영합니다. Welcome to 2025 Ian Howell 의장 빌딩스마트인터내셔널 | Ian Howell Executive Chair buildingSMART International buildingSMART International, 임시 CEO 임명 buildingSMART International Announces Interim CEO Appointment | openBIM의 해 The Year of openBIM Aidan Mercer 마케팅 디렉터 빌딩스마트인터내셔널 | Aidan Mercer Marketing Director buildingSMART International 홍콩 국가공인 BIM 자격제도 및 교육체계 소개 Introduction to BIM Certification and Accreditation Schemes in Hong Kong 서준오 부교수 홍콩이공대학교 | Seo, JoonOh Associate Professor Hong Kong Polytechnic University openBIM Awards 2024 하이라이트 openBIM AWARDS 2024 Highlight 빌딩스마트인터내셔널 | buildingSMART International 글로벌 IFC 의무적용 Global IFC Manates 빌딩스마트인터내셔널 | buildingSMART International 인프라 혁신 : 핀란드 교통 인프라 기관의 디지털 트윈 생태계 로드맵 Transforming Infrastructure : The Finnish Transport Infrastructure Agency Roadmap to a Digital Twin Ecosystem Aidan Mercer and Bart Brink buildingSMART International | Aidan Mercer and Bart Brink buildingSMART International 상호 운용성에는 버전 구분이 없습니다 Interoperability has no version number Léon van Berlo Technical Director buildingSMART International | Léon van Berlo Technical Director buildingSMART International 저는 처음부터 Archicad BIM으로 설계 시작했어요 : 경계없는작업실의 류상호 I Started Designing with Archicad BIM from the Beginning : Sangho Ryu of Boundless 류상호 파트너 경계없는작업실 건축사사무소 | Ryu, Sangho Partner Boundless 더 완벽한 목재 구조 설계와 제조를 위한 솔루션 아키프레임 ArchiFrame . | openBIM Awards 2025 제출 안내 openBIM Awards 2025 Submission Guide | IDS 검증 단계 보고서 IDS Validation phase Report | BIM 기본 정보인도지침서(IDM) . | 스마트건설 얼라이언스 BIM기술위원회 2025년 운영계획 . | bSK 뉴스 bSK News | 빌드스마트 컨퍼런스 2024 buildSMART CONFERENCE 2024 | bSI 뉴스 bSI News   출처 : 빌딩스마트협회 파일 다운로드 링크

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.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 바이브 코딩(vibe coding)이 열풍이다. 이번 호에서는 오픈AI(OpenAI)가 개발한 바이브 코딩을 지원하는 멀티 에이전트 코덱스(Codex)의 사용법을 간략히 소개한다. 얼마 전 챗GPT(ChatGPT) 프로 버전에 무료로 오픈된 코덱스와 오픈소스 코덱스 버전(CLI)의 사용법을 모두 설명한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. Codex | OpenAI   2025년 4월 중순에 OpenAI o3, o4, Codex가 공개되었다. 멀티 AI 에이전트 기능을 충실히 구현한 영상 데모가 업로드되었고, 특히 자동화 코딩을 지원하는 코덱스가 로컬 컴퓨터에서 실행 가능한 형태로 공개된 점이 인상적이었다.   그림 2. 오픈AI o3, o4, 코덱스 공개 영상   코덱스는 단순한 코드 생성에 그치지 않고 버그 수정, 테스트 실행, 코드 리뷰 제안 등 복잡한 개발 업무를 자동화한다. 각 작업은 사용자의 코드 저장소가 사전 로드된 격리된 클라우드 샌드박스 환경에서 독립적으로 실행되며, 작업의 복잡도에 따라 1분에서 30분 이내에 결과를 제공한다. 또한, 코덱스는 작업 수행 과정에서 생성된 터미널 로그와 테스트 출력 등의 증거를 제공하여, 사용자가 변경 사항을 추적하고 검토할 수 있도록 지원한다.코덱스 코드 및 도구는 깃허브(GitHub)에 공개되었다. Codex Lightweight coding agent that runs : https://github.com/openai/codex 6월 초에는 챗GPT 프로 사용자에게 코덱스 기능이 공개되었다. 코덱스는 챗GPT의 사이드바를 통해 접근할 수 있으며, 사용자는 자연어로 코딩 작업을 지시하거나 기존 코드에 대한 질문을 할 수 있다. 또한 코덱스는 사용자의 개발 환경과 유사하게 구성할 수 있어, 실제 개발 환경과의 통합이 용이하다. 보안 측면에서도 코덱스는 격리된 환경에서 실행되며, 인터넷 접근은 기본적으로 비활성화되어 있다. 필요한 경우 특정 도메인에 대한 접근을 허용할 수 있으며, 이를 통해 외부 리소스를 사용하는 테스트나 패키지 설치 등이 가능하다. 코덱스는 현재 챗GPT 프로/팀/엔터프라이즈 사용자에게 제공되며, 플러스 및 에듀 사용자에게도 점차 확대되고 있다. 또한, 코덱스 CLI(Codex CLI)를 통해 터미널 환경에서도 코덱스의 기능을 활용할 수 있어, 다양한 개발 환경에서의 활용이 가능하다.(openai.com)   챗GPT에서 코덱스 사용법 코덱스를 활용한 전체 사용 과정은 단순한 코드 자동 생성 수준을 넘어, 실제 소프트웨어 개발의 전 과정을 자연어 기반으로 자동화하는 방식으로 개발되어 있다. 코덱스는 현재 깃허브를 기본 연결해 사용하도록 되어 있어, 다음과 같이 필자의 깃허브 프로젝트를 연결해 실습을 진행했음을 밝힌다. https://github.com/mac999/AI_agent_simple_function_ call.git 참고로, 필자는 필자의 깃허브 저장소를 이용하였지만, 독자는 각자 깃허브에 로그인한 후 본인의 프로젝트 개발을 진행할 저장소를 선택해야 한다. 아울러, 바이브 코딩 결과물이 제대로 동작하려면 반드시 챗GPT 등을 이용해 미리 PRD(Product Requirement Document)에 요구사항을 명확히 작성한 후, 이를 바이브 코딩 도구에 입력해 프로젝트와 코드를 생성하도록 하는 것이 좋다.   그림 3. 식사 레스토랑 평가용 앱 개발을 위한 PRD 문서 예시(How to vibe code : 11 vibe coding best practices, https://zapier.com)   프로젝트 시작 : 코드 저장소 구성 및 환경 연결 챗GPT 프로의 왼쪽 메뉴에서 <그림 4>와 같이 코덱스를 실행하면, 연결할 깃허브 계정 및 저장소를 요청한다. 코덱스에서 <그림 4>와 같이 본인의 깃허브 계정을 연결한다.   그림 4     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국형 BIM 5D 자동화 솔루션 '나비큐' 상용화, 글로텍 런칭 세미나 8월 28일 개최 한국철도기술연구원(이하 철도연)이 국내 건설 환경에 최적화된 '한국형 BIM 5D 자동화 솔루션'인 'NaviQ'(나비큐)를 개발하고 상용화에 성공했다. 이 솔루션은 국토교통부의 '2030 건설산업 BIM 기반 디지털화' 목표에 발맞춰 2023년부터 의무화된 공공 공사의 BIM 도입 정책에 효과적으로 대응할 수 있도록 개발됐다. 이와 관련하여 'NaviQ 2.0' 론칭 세미나가 2025년 8월 28일 과학기술컨벤션센터에서 개최될 예정이다. 이번 세미나에서는 철도 인프라 BIM 연구과제 소개 및 개발 배경, NaviQ 프로그램 소개 및 시연, NaviQ 활용 시나리오 등 다양한 내용이 다뤄진다. 'NaviQ'는 기존 3D 입체 모델링에 공정시간(4D)과 공사비용(5D) 요소를 추가했다. 기존 BIM 저작도구가 국내 건설산업의 도급 및 기성 시스템과 호환되지 않아 수작업의 어려움이 있었던 문제를 해결하기 위해, 국내 건설 내역체계(CBS)와의 연동성과 기존 2D 내역서와의 호환성을 강화했다. 'NaviQ'의 주요 기능으로는 3D BIM 모델링 객체 정보를 자동으로 적용하고, 기존 2D CAD 방식의 수동 물량 산출도 지원한다. 또한 국내 표준 품셈과 단가를 자동 연동하여 내역서를 생성할 수 있다. 공사 작업분류체계(WBS)에 따라 물량을 나누고 공정 진척률에 맞춰 수량과 공사비를 자동 갱신하여 기성관리를 자동화하는 기능도 구현했다. 철도연은 데이터가 연동된 웹 기반 BIM 뷰어(BIM Viewer)도 한국형으로 개발해 어느 곳에서나 대용량 BIM 객체와 물량 및 비용 내역 정보를 직관적으로 조회하고 검토할 수 있는 환경을 마련했다. 이 기술은 글로텍에 기술 이전되어 8월부터 서비스를 시작했으며, 철도뿐만 아니라 건설 산업 전반의 디지털 전환 과정에서 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 철도연 박영곤 수석연구원은 "NaviQ의 상용화로 국내외 BIM 5D 분야에서 차별화된 경쟁력을 제공할 수 있을 것"이라고 말했다. 사공명 철도연 원장은 "BIM 5D 기술을 디지털 트윈 기반의 유지관리까지 확장해 건설산업의 디지털 전환을 가속화하고 국내 스마트 건설산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다. 세미나 신청은 링크에서 가능하다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어   큐픽스웍스(CupixWorks) 개발 및 자료 제공 : 큐픽스, www.cupix.com   2015년에 설립된 큐픽스는 AI기반 4D 디지털 트윈 플랫폼을 제공하는 글로벌 선도기업이다. 현재 30개국 이상에서 건설, 석유·가스, 제조업, 공공기관 시성관리 등15,000개 이상의 다양한 프로젝트에 적용되어 있다. 360° 영상만으로 건설 현장과 시설물을 디지털화하고 시간에 따른 공간의 변화를 기록, 관리 및 협업할 수 있는 4D 디지털 트윈을 구현하는 AI 기반 클라우드 플랫폼을 제공한다. 주요 특징 (1) 간편한 4D 디지털 트윈 구현 일반 360° 카메라만으로 쉽고 빠르게 완벽한 현장 디지털화 가능 자체 개발 AI 엔진으로 고정밀 3D 맵 자동 생성 시간에 따른 주기적 기록을 통해 4D 데이터로 현장 변화 추적   (2) 유연한 적용성 건설 현장부터 철도, 도로 인프라, 시설관리까지 다양한 환경 적용 가능 대규모 산업 플랜트, 상업 시설 등 복잡한 구조물 디지털화 실내외 구분 없이 모든 공간에 적용 가능   (3) 원격 현장 관리 현장 방문 없이 정확한 공간 정보 파악 클라우드 플랫폼을 통한 일관된 데이터 공유로 의사소통 오류 제거 신속하고 정확한 의사결정 지원   (4) 포괄적 현장 기록 수천 장의 사진을 대체하는 주기적 360° 촬영 시간에 따른 3D 공간 변화의 체계적 기록 현장 진행상황 추적 및 작업 검증 가능   (5) 자동화된 공정 관리 AI 기반 작업 영역/공종/BIM 카테고리별 진척률 분석 자동 생성되는 공정 보고서로 효율적 관리 일정과 예산 관리의 정확성 향상   (6) 통합 데이터 플랫폼 360° 영상, 레이저 스캔, 드론 이미지 통합 관리 BIM360, ACC, Procore 등 주요 건설 플랫폼과 통합BIM 데이터와의 원활한 연계 Revizto, ArcGIS 등 전문 소프트웨어와 연동 다양한 데이터의 단일 플랫폼 통합으로 업무 효율 극대화 2. 주요 기능 ■ 360° 디지털화 360° 카메라 영상을 AI 기술로 디지털 3D 공간으로 자동 변환 ■ 사이트뷰 SiteView - 브라우저 기반 360° 현장 뷰어 3D 맵뷰 (3D Dollhouse)로 전체 공간 파악 시간대별 현장 데이터의 자동 버전 관리 ■ BIM 데이터 통합 및 설치 검증 BIM 도면과 객체를 실제 시공 현황의 직관적인 비교 검증 복수 BIM 파일 동시 로드 및 관리 ■ 사이트 인사이트 - SiteInsights - 스마트 공정 진척률 관리  AI 기반 자동 공정률 산출 작업 구역/공종별 진척률 분석 지연 일정 확인 및 준공 시점 예측 ■ 측정 및 분석 3D 공간상의 정밀 치수 측정 면적, 부피, 길이, 각도 등 다양한 측정 도구 제공 ■ 공간 기반 협업 3D 공간상의 주석 및 이슈 관리 공종별, 협력사별 맞춤형 권한 관리 PDF 형태의 보고서 자동 생성   도입 효과  ■ 70% 시간 절약 및 효율성 향상 현장 방문율, 보고서 작성 시간 평균 70% 감소 ■ 90% 공정 진척률 관리의 개선 정확한 공정률 관리를 통한 공사일정 준수율 평균 90% 향상 ■ 85% 비즈니스 성과 강화 새 고객 유치 및 고객 유지율 평균 85% 개선 ■ 65% 운영 효율성 증가 수작업 절차 감소 및 워크플로우 개선으로 평균 65% 운영 효율성 증가   주요 고객 (1) 해외 Tutor Perini(투터 퍼리니), AECOM(에이콤), Fluor(플루어), Gray Construction(그레이 건설), Structure Tone(스트럭처 톤), PCL Construction(PCL 건설), Clark Construction(클락 건설), Whiting Turner(와이팅 터너), EllisDon(엘리스돈), Mortenson Construction(모르텐슨 건설), Southland(사우스랜드), Gilbane(길베인), Built(빌트), Arcadis(아카디스), W.E. O'Neil(W.E. 오닐), Hensel Phelps(헨젤 펠프스), John Holland(존 홀랜드), Takenaka(다케나카), Obayashi(오바야시), Home Depot(홈 디포), Nestle(네슬레), NSW Government(뉴사우스웨일스 정부), ABS(ABS), Siemens(지멘스), Bayer(바이엘) 등 약 2,000 개 고객사 (2) 국내  국보디자인, 삼성물산, LH, SH, 동원건설, GS 건설, 롯데 건설, 우미 건설, 대우 E&C, SK E&C 등 약 30개 고객사     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (6)   심센터 히즈(Simcenter HEEDS)는 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 데에 도움을 준다. 이번 호에서는 토크 암(torque arm)의 설계 최적화를 위해 히즈에서 심센터 3D(Simcenter 3D) 솔버를 연계하여 시뮬레이션 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 예제를 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   그림 1   <그림 1>은 실제 토크 암 제품 이미지와 적용된 위치 및 구조적 특성을 보여주는 예시로, 이 최적화 사례에서 다룬 실제 제품 및 설계 환경을 이해하는 데 참고하길 바란다. 이번 예제에서는 질량 최소화 및 구조적 제약 조건 만족이라는 실제 공학 설계 과제를 효율적으로 수행하는 데 히즈의 성능과 활용성을 살펴 볼 것이다. 이 사례에서 설계 최적화의 목표는 토크 암의 질량을 최소화하는 것이다. 단, 구조적 제약 조건을 반드시 만족해야 하는데, 이 때 구조적 무결성(structural integrity)을 유지하기 위해 응력 수준이 재료의 항복 응력(yield stress)을 넘지 않아야 하는 조건을 만족해야 한다. 이를 위해 설계 상에서 사전에 선정한 치수 변수를 범위 내에서 조정하게 된다. 최적화 설계 프로세스는 심센터 3D와 히즈 MDO를 활용하여 자동화된 워크플로 방식으로 진행된다. 즉, 심센터 3D에서 나스트란(Nastran) 솔버를 이용한 구조 해석 결과를 히즈가 자동으로 처리하고, 해당 결과를 평가하여 최적의 설계안을 찾는 방식이다.   프로세스 자동화(Process Automation) 다분야 설계 최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization) 수행 시, 설계 및 분석 프로세스는 여러 소프트웨어 환경에서 이루어진다. 이런 환경에서 효율적인 데이터 교환 및 프로세스 연동이 필수이므로, 데이터를 신속하고 정확하게 받기 위해서는 직접 인터페이스 포털(Direct Interface Portal)이 필요하다. 히즈에서는 여러 공학 분야에서 흔히 사용하는 CAD 및 CAE 툴(아바쿠스, 앤시스, 카티아, 솔리드웍스, 매트랩, LS-다이나, 심센터, 파이썬 등)을 모두 지원하므로, 사용자는 기존에 보유한 다양한 소프트웨어를 그대로 활용하면서 히즈를 이용하여 최적화 작업을 자동화할 수 있다. 히즈가 제공하는 직접 인터페이스 포털 중 일부를 <그림 2>에 나타내었다. 포털을 사용하여 <그림 3>과 같이 구성하면 사용자가 수동으로 결과를 처리하고 데이터를 전환하는 번거로운 작업을 하지 않아도 된다. 이는 시간 소모 및 인적 오류 가능성을 줄이고, 작업 흐름을 더 효율적이고 빠르게 만든다. 워크플로의 자동화가 가능하기 때문에, 결과적으로 여러 분야의 시뮬레이션 모델이나 분석을 보다 빠르고 신뢰도 높게 수행하여 더 나은 설계 및 최적화 결과를 도출할 수 있다.   그림 2   그림 3   최적화 문제 정의   그림 4   설계 목적은 <그림 4>에 나타낸 토크 암의 질량을 최소화하는 것이다. 주어진 하중 조건은 25kN이며, 이 때 구조물이 교차 방향에서 받는 최대 응력이 항복 강도를 초과하지 않아야 한다.(최대 700MPa) 또한 최대 변형량이 4mm를 초과하지 않는다는 제약 조건도 함께 고려한다. 최적화에 적용할 주요 치수 변수는 <그림 5>와 같으며, 특히 두께(Thickness of Extrude)를 변수(T1)로 설정하여 최적화 문제를 규정했다.   그림 5     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24)   현재의 컴퓨팅 성능은 전례 없는 수준이다. 덕분에 더 큰 시스템을 시뮬레이션하고 복잡한 현상을 더 정확하게 예측할 수 있는 고급 계산 기법이 개발되었다. 그러나 터보 기계 시스템의 시뮬레이션은 각 구성 요소를 개별적으로 시뮬레이션하는 현재의 관행으로 인해 구성 요소 간의 상호 작용을 고려하지 못하기 때문에 여전히 과제를 안고 있다. 이 문제를 해결하고 효율성, 신뢰성, 저배출 측면에서 항공 엔진 설계를 개선하기 위해 피델리티 플로우(Fidelity Flow) 유동 솔버의 레이놀즈-평균 나비에-스토크스 방정식을 기반으로 새로운 방법론이 개발되었다. 이 접근 방식을 사용하면 단일 코드를 사용하여 전체 엔진의 완전 결합 시뮬레이션이 가능하다. 이번 호에서는 새로운 방법론인 유동 솔버 기술과 그 구현을 통해 얻은 결과에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. KJ66 MGT의 레이아웃 : ① 임펠러, ② 디퓨저, ③ 연소실, ④ HPT 노즐, ⑤ HPT 로터, ⑥ LPT 노즐, ⑦ LPT 로터, ⑧ 디월 베인, ⑨ 배기 후드   방법론 완전한 항공 엔진 및 가스 터빈 시스템에 대해 안정적이고 시간이 정확하며 완전히 결합된 시뮬레이션을 수행하기 위한 새로운 접근 방식이 개발되었다. 이 방법은 비선형 고조파(NLH) 기법을 사용하여 불안정한 효과를 포착하여 계산 시간을 절약할 수 있다. 이 접근법의 연소 프로세스는 효율적이고 신뢰할 수 있는 화염 생성 매니폴드(FGM)에 의존한다. 비활성 시뮬레이션에 비해 연소 과정을 모델링할 때 발생하는 계산 오버헤드는 약 50%에 불과하다. 또한 스마트 인터페이스 접근 방식은 전체 시스템에서 스칼라의 이동을 피하기 위해 구현되어, 흐름이 반응하는 곳에서만 연소 이동 변수를 해결함으로써 계산 오버헤드를 최소화한다.   유동 솔버 이 연구는 압력 기반 및 밀도 기반 설루션 체계로 구성된 케이던스 충실도 유동 솔버를 사용하여 수행된다. 유동 솔버 패키지에는 터보 기계 모델링, 대형 와류 시뮬레이션(LES), 공액 열전달(CHT), 유체-구조 상호작용(FSI), 스프레이용 라그랑지안 모듈, 캐비테이션, 복사, 다상 유동 및 연소 모델을 포함한 광범위한 물리 모델이 탑재되어 있다. 혼합 평면, 프로즌 로터, 슬라이딩 메시와 같은 표준 접근 방식이 터보 기계 모듈에 구현되어 있다. 또한 다음에서 설명하는 터보 기계 애플리케이션의 불안정한 흐름을 효율적으로 계산하기 위해 비선형 하모닉 방법을 사용할 수 있다.   비선형 고조파 방법(NLH) NLH 방법은 시간 평균 흐름에 대한 불안정성의 영향을 고려하는 비선형 접근 방식이다. 이러한 효과는 결정론적 스트레스로, 주기적 변동의 시간 평균 곱으로 나타난다. NLH 방법의 장점은 계산 효율에 있다. 평균 유동장에 대한 정상 상태 해와 사용자가 해결하기로 선택한 각 고조파의 실수 및 가상 부분에 대한 정상 상태 해만 결정하면 된다. 설루션 정확도는 고조파의 수에 따라 달라지지만, 일반적으로 불안정한 효과를 포착하는 데에는 몇 개의 고조파만 필요하다. 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 인접한 행과 인접한 행 사이의 상호작용을 상대 회전 속도에 관계 없이 모델링할 수 있는 랭크 2 효과를 설명한다. 즉, NLH 모듈은 더 복잡하고 불안정한 상호작용을 설명할 수 있다. 랭크 2 설루션을 사용하면 포스트 프로세싱 모드에서 클로킹의 효과를 연구할 수 있다. 또한 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 각 블레이드 행에서 사용할 고조파 수를 유연하게 정의할 수 있어, 시뮬레이션 프로세스를 더욱 맞춤화할 수 있고 효율적으로 만들 수 있다.   그림 2. 혼합 평면과 NLH 방식을 사용한 회전자-회전자 상호작용 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.