주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 스마트건설 설계 최적화와 에너지 효율을 높이는 열·유동 시뮬레이션 솔루션, Cradle CFD 개발 : MSC 소프트웨어, www.cradle-cfd.com 자료 제공 : 헥사곤 디자인 & 엔지니어링 사업부 (구 MSC 소프트웨어), 1899-2920, https://hexagonmi.co.kr      헥사곤 디자인 & 엔지니어링 사업부 (구 MSC 소프트웨어)는 엔지니어가 가상 프로토타입을 사용하여 제조된 제품 또는 프로세스 설계를 검증하고 최적화할 수 있도록 하는 예측 시뮬레이션 소프트웨어 기술을 제공하고 있다. 헥사곤 디자인&엔지니어링은 업계에서 신뢰하는 많은 시뮬레이션 기술을 선도하고 있으며, 선형 및 비선형 유한요소해석, 열유동해석, 음향, 유체-구조 연성해석, 다물체 동역학, 최적화 관련 CAE 제품과 서비스를 공급하고 있다. 최근 건축물의 에너지 기준이 강화됨으로 인해 과거와 같은 경험기반 설계 보다는 시뮬레이션을 통해 설계단계에서 사전 검증 및 에너지 효율을 예측하는 절차가 필수적으로 요구되고 있다. 이 과정에서 주로 사용되는 CFD 시뮬레이션은 전문가의 영역이었으나 Cradle CFD는 스마트 건설 DX 분야에서 설계자를 포함한 CFD 비전문가도 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 핵심 솔루션으로 주목받고 있다. 1. 주요 특징 Cradle CFD는 대규모 공간이나 건물을 빠르게 모델링하고 해석하기 위하여 직교구조격자 기능을 제공하며 수천만개의 요소를 갖는 대규모 해석에서도 일반적인 CFD 프로그램에 비해 적은 메모리를 소비하면서  빠른 해석 속도를 제공한다. 또한 업계에서 널리 사용되고 있는Revit 및 ARCHICAD와 같은 주요 BIM 소프트웨어와 데이터를 직접 연동하여 3D 건축 데이터를 해석 모델로 즉각 활용할 수 있는 강력한 호환성을 갖추고 있다. 2. 주요 기능 Cradle CFD는 건축 및 산업 공간의 공기 유동과 열적 거동을 3차원으로 해석하여, 환기·공조 성능과 온열 환경을 설계 단계에서 정량적으로 평가할 수 있는 CFD 해석 기능을 제공한다. 특히 대용량의 해석 모델도 손쉽게 모델링과 시뮬레이션 할 수 있다. 생성된 해석 결과는 다양한 시각화 방식으로 표현하며 복잡한 유동 현상을 직관적으로 이해할 수 있도록 업계 최고의 결과 후처리 기능을 지원하며 이를 통해 설계 대안 간 성능 차이를 명확히 확인할 수 있다. 또한 3차원 시각화 결과와 애니메이션 데이터는 AR/VR 환경으로 확장 활용이 가능하여, 설계 검토 회의나 발주처에 프리젠테이션 시 공간 체감형 시뮬레이션 자료로 활용될 수 있다. 이러한 통합 기능은 CFD 해석 결과를 단순한 수치 분석을 넘어, 설계 판단·커뮤니케이션·몰입형 검토를 지원하는 디지털 설계 자산으로 확장시킨다. 3. 도입 효과 Cradle CFD를 도입하면 기존에 해석 모델을 재구축하는 데 소요되던 시간을 획기적으로 줄여 해석 준비 시간을 최대 50%까지 단축할 수 있는 경제적 이점이 있다. 설계 초기 단계부터 건축물의 열 환경과 환기 효율 등을 사전에 검증함으로써 시공 후 발생할 수 있는 공조 문제나 운영 리스크를 완벽히 차단하고, 최적의 설계를 통해 건물의 라이프사이클 전반에 걸친 에너지 소비를 효과적으로 절감할 수 있다. 4. 주요 고객 스마트건설 분야에서 Cradle CFD의 주요 고객은 고품질의 설비 설계와 에너지 절감 솔루션을 제안하고자 하는 건설사 및 설비 설계 전문 기업들이다. 또한 정밀한 열 관리가 필수적인 데이터 센터 운영사나, 스마트 빌딩 구축을 목표로 쾌적한 실내 환경과 에너지 효율을 동시에 확보하려는 친환경 건축 설계 전문가들이 이 솔루션을 활발히 도입하고 있으며 세계 최대 규모의 설계 사무소인 일본의 N사와 S건설사 등과 국내에서는 G엔지니어링 회사가 대표적이다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

시높시스코리아 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 총괄 문성수 대표   시높시스는 문성수 신임 대표가 지난 7월 6일자로 시높시스 코리아의 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 총괄 대표로 공식 취임했다고 밝혔다. 이번 인사를 통해 시높시스는 국내 엔지니어링 시뮬레이션 및 CAE 시장에서의 비즈니스 성장을 가속화하고 고객 지원을 강화할 계획이다. 20년 이상의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 업계 경력 문성수 신임 대표는 20년 이상 엔지니어링 시뮬레이션 및 CAE 업계에서 세일즈, 고객 성공, 사업 운영 전반을 거친 전문 경영인이다. 문 대표는 기아자동차에서 차체 안전성 엔지니어링 업무를 담당하며 엔지니어로서 커리어를 시작했다. 이후 알테어코리아에서 한국법인 대표를 비롯해 아시아태평양 지역 수석 부사장, 일본 및 한국지역 총괄 수석 부사장 등을 역임하며 10년 이상 지역 비즈니스를 총괄했다. 또한 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 글로벌 시뮬레이션 부문 부사장을 맡아 글로벌 시뮬레이션 사업 전략을 이끈 경력을 가지고 있다. 시높시스와 앤시스 통합 가치 통한 국내 시장 공략 강화 시높시스 아시아태평양 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 문석환 총괄 대표는 "한국은 반도체, 자동차, 조선, 방산 등 핵심 제조업을 기반으로 아시아태평양 지역에서 매우 중요한 전략 시장"이라며, "문성수 신임 대표는 다양한 산업 분야에서 조직 혁신과 디지털 전환을 이끌어 온 검증된 리더로 시높시스와 앤시스의 통합 가치를 고객에게 효과적으로 전달할 적임자"라고 밝혔다. 이어 문 대표의 풍부한 경험과 한국 시장에 대한 통찰을 바탕으로 고객 혁신과 한국 비즈니스 성장을 가속화할 것으로 기대한다고 덧붙였다. 고객 중심의 비즈니스 성장 가속화 다짐 문성수 신임 대표는 "시높시스코리아 시뮬레이션 앤 분석 비즈니스 총괄 대표로서 새로운 여정을 시작하게 되어 기쁘며 앤시스는 엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 확고한 리더십을 유지해 왔다. 시높시스와 앤시스의 합병은 앤시스의 포트폴리오와 시높시스의 전자 설계 자동화 솔루션이 결합되어 엄청난 시너지를 낼 것"이라며, "한국은 글로벌 매출의 상당 부분을 차지하는 핵심 시장인 만큼 고객들과 긴밀히 협력하며 비즈니스 성장을 가속화하겠다"고 포부를 전했다. 시높시스와 앤시스, 알테어 인수 완료와 시장의 재편  시높시스는 2025년 7월 앤시스 인수를 완료하며, 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션·해석 소프트웨어를 함께 보유한 통합 사업자로 재편됐다. 이번 인사는 시높시스가 앤시스 인수 이후 조직과 사업 포트폴리오를 정비하는 흐름과 맞물려 있다. 시높시스는 앤시스 통합을 통해 실리콘 설계, IP, 시뮬레이션·해석 역량을 결합하고, 반도체·자동차·항공우주·산업용 시스템까지 아우르는 통합 설계 전략을 추진하고 있다. 시장 구도 측면에서는 시높시스와 앤시스의 결합이 국내 반도체 설계 및 시뮬레이션 시장에 적지 않은 영향을 줄 것으로 보인다. 특히 삼성전자와 SK하이닉스 등 대형 고객사를 중심으로 설계 복잡도가 높아지면서, 설계와 검증을 하나의 흐름으로 연결하는 통합 솔루션 수요가 확대될 가능성이 크다. 한편 알테어는 2025년 3월 지멘스에 인수되며 산업용 시뮬레이션과 AI 역량이 지멘스 포트폴리오에 편입됐다. 알테어가 데이터 분석, HPC, AI 분야를 축적해 온 만큼, 시높시스는 앤시스와의 결합을 바탕으로 AI 기반 설계 자동화와 시스템 레벨 시뮬레이션을 강화하는 방향으로 사업을 확대해 나갈 것으로 보인다.  

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (6)   반도체 산업은 GAA(gate-all-around), HBM(고대역폭 메모리), 후면 전력 공급망(BSPDN), 유리 기판 등 ‘More-than-Moore’ 기술이 본격화되면서, 공정 자체의 물리적 한계를 극복하기 위한 정밀 시뮬레이션의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있다. 이번 호에서는 아바쿠스(Abaqus)를 중심으로 반도체 전·후 공정에서 발생하는 구조·열·유체 복합(멀티피직스) 문제를 어떻게 가상으로 재현하고 검증하는지, 최근 적용 사례를 통해 현장 엔지니어의 눈높이에서 소개한다.   ■ 구승회 다쏘시스템 코리아 SIMULIA 구조 시뮬레이션 팀의 Senior Consultant이다. CAE 스페셜리스트로서 자동차, 항공우주, 전기전자 외 다양한 산업의 고객과 긴밀한 협업을 통해 가상 공학 업무를 협업에 적용하도록 컨설팅 및 기술 지원 업무를 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko    왜 지금 반도체 공정 시뮬레이션인가? 반도체 산업은 ‘무어의 법칙’에 따라 매 2년마다 집적도를 두 배로 높이며 발전해 왔다. 업계는 2030년까지 1조 개의 트랜지스터를 하나의 패키지에 담는 것을 목표로 하고 있으며, 기술 노드는 이미 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 진입했다. 2026년 1월 CES에서는 18옹스트롬 공정으로 제작된 제품이 공개되며 1.8나노 수준의 정밀도를 다투는 시대가 본격화되었다. 이러한 초미세화는 필연적으로 열, 응력, 신호 간섭 등 물리적 한계를 수반한다. 기존 핀펫(FinFET) 구조의 한계를 넘어선 GAA 트랜지스터, 전력 배선을 웨이퍼 뒷면에 배치해 효율을 극대화한 BSPDN, 범프 없이 구리 배선을 직접 접합하는 하이브리드 본딩 기반 HBM4E, 그리고 열충격에 취약한 유리기판까지 — 신기술이 도입될수록 설계·공정 복잡도를 사전에 검증할 ‘가상 시뮬레이션(virtual simulation)’의 역할은 선택이 아닌 필수가 되고 있다.   반도체 제조 공정과 구조적 응력 문제 12대 핵심 공정과 멀티피직스 반도체 제조는 웨이퍼 제조, 산화, 포토, 식각, 이온주입, 박막증착, 금속배선, CMP(화학기계연마), EDS, 세정, TSV/다이싱/와이어본딩, 패키징에 이르는 일련의 공정으로 구성된다.(그림 1) 각 공정은 열(온도), 화학 반응, 기계적 접촉·마모, 유체 유동이 복합적으로 얽혀 있어 하나의 물리 현상만으로는 정확한 예측이 어렵다. 이 때문에 아바쿠스와 같은 범용 구조 해석 솔버에 열-화학-유체 연성 기능을 결합한 ‘멀티피직스’ 접근이 표준으로 자리잡고 있다.   그림 1. 반도체 12대 핵심 공정과 각 공정에서 다루어야 할 멀티피직스 요소   열 사이클과 잔류응력 반도체 공정은 수백~수천 ℃까지 오르내리는 열 사이클의 반복이며, 구조적 문제는 대부분 여기서 출발한다. Si, SiO₂, Cu, Low-k 등 서로 다른 재료의 열팽창계수(CTE) 차이는 가열·냉각 시 불균일한 변형을 일으키고, 이는 박막 박리(delamination), 크랙, 휨(warpage), 트랜지스터 성능 변화(strain engineering)로 이어진다. 공정 단계별 대표적인 온도 조건은 <표 1>과 같다.   표 1   전공정 사례 : AM 기능을 이용한 식각·증착 해석 FEOL(front-end-of-line, 전공정)에서는 웨이퍼 세정, 산화막 형성, 포토리소그래피, 도핑, 증착, 식각, 어닐링이 반복되며 재료의 추가와 제거가 끊임없이 일어난다. 아바쿠스는 3D 프린팅(적층제조) 해석에 쓰이던 AM(적층제조) 기능의 요소 활성화/비활성화(*ACTIVATE ELEMENT) 개념을 응용해 이 과정을 모사한다. 산화막 증착·제거(산화/식각 공정) : 요소를 순차적으로 활성화·비활성화하여 재료의 추가·제거를 재현 웨이퍼 도핑(이온 주입 공정) : Amplitude와 Field Variable을 이용해 도핑에 의한 물성 변화를 시간에 따라 반영 구리 증착·제거(금속 배선 공정) : 동일한 방식으로 배선 형성 과정의 응력 이력을 추적   그림 2. 요소 활성화/비활성화 기법을 이용한 산화막-식각-도핑-구리배선 순차 공정 재현(*ACTIVATE ELEMENT, *ABQ_AM.MaterialInput/ Removal)   이 방법의 장점은 각 증착 단계에서 발생하는 초기응력(initial stress)을 설정하고, 공정 전체에 걸친 잔류응력의 변화를 연속적으로 추적할 수 있다는 데 있다. 또한 탄성·소성·크리프· 점성 등 비선형 재료 거동을 온도 의존적으로 정의할 수 있어 FEOL과 BEOL을 하나의 멀티스텝 해석 프레임워크로 통합할 수 있다. 다만 요소 생성·제거 위치가 사용자가 정의한 영역에 한정되기 때문에, 실제 공정에서 나타나는 미세한 형상 변화까지 완벽히 반영하기는 어렵다는 점은 유의해야 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (4)   아레스 커맨더(ARES Commander)는 최신 버전인 아레스 커맨더 2027에서 DWG 도면을 STEP(*.stp/*.step) 형식으로 변환할 수 있는 기능을 한층 확장했다. 기존에 지원하던 STEP 가져오기 기능에 더해 새롭게 STEP 내보내기 기능이 추가되면서, 사용자는 이제 완전한 양방향 워크플로를 통해 3D 데이터를 자유롭게 주고받을 수 있게 되었다. 이는 단순한 파일 형식 추가를 넘어, 서로 다른 CAD·CAM·CAE 생태계를 잇는 실질적인 협업 도구로서의 의미를 지닌다. 이번 호에서는 STEP이라는 표준 형식의 의미부터 아레스 커맨더가 이를 지원하게 된 배경, 그리고 현장에서 기대할 수 있는 실질적 가치까지 순서대로 살펴보겠다.   ■ 최하얀 위즈코어 마케팅팀의 전임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   STEP, 3D 데이터 교환의 표준 언어 CAD 데이터는 더 이상 하나의 소프트웨어 안에 머물지 않는다. 하나의 설계가 완성되기까지는 여러 부서와 협력사, 그리고 서로 다른 플랫폼을 거치는 과정이 필요하며, 이 과정에서 파일 형식의 호환성은 업무 효율을 좌우하는 핵심 요소로 작용한다. 특히 3D 모델을 기반으로 제조·설계 데이터를 주고받아야 하는 환경에서는 특정 소프트웨어에 종속되지 않는 표준 교환 형식의 존재가 필수이다. STEP은 국제표준화기구(ISO)가 제정한 ISO 10303 표준에 기반한 제품 모델 데이터 교환 형식으로, 3D CAD 및 PLM(제품 수명주기 관리) 소프트웨어 환경에서 가장 널리 사용되는 교환 형식 중 하나이다. 특정 CAD 벤더의 고유 포맷과 달리 STEP은 기하학적 형상 정보를 플랫폼에 구애받지 않고 전달할 수 있도록 설계되었다. 그 결과 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 조직 간에도 형상 정보의 손실 없이 3D 모델 데이터를 주고받을 수 있다. DWG가 2D 도면 편집과 설계 작업에 최적화된 형식이라면, STEP은 완성된 3D 형상을 다른 시스템으로 전달하는 데 특화된 형식이라 할 수 있다. 두 형식의 성격이 다르기 때문에, DWG를 기반으로 작업하는 CAD 소프트웨어가 STEP을 함께 지원한다는 것은 곧 설계 단계와 제조·협업 단계를 하나의 흐름으로 연결한 다는 의미를 갖는다.   그림 1   가져오기에서 내보내기로, 완성되는 양방향 워크플로 아레스 커맨더는 이전 버전에서 이미 STEP 파일을 가져오는 기능을 도입한 바 있다. 이번 아레스 커맨더 2027 업데이트에서는 여기에 STEP 내보내기 기능이 새롭게 추가되면서, 사용자는 STEP 파일을 가져오는 것은 물론 자신이 작업한 DWG 도면을 STEP 형식으로 내보낼 수도 있게 되었다. 이로써 솔리드웍스, 카티아, 인벤터, PTC 크레오, PTC 온쉐이프 등 업계에서 널리 사용되는 다양한 3D CAD·PLM 설루션과 2D 또는 3D 지오메트리를 자유롭게 주고받을 수 있는 양방향 워크플로가 비로소 완성되었다. <그림 2>는 아레스 커맨더를 중심으로 DWG와 STEP 사이에서 데이터가 어떻게 순환하는지를 정리한 것이다.   그림 2   가져오기와 내보내기가 하나의 애플리케이션 안에서 모두 지원됨에 따라, 사용자는 별도의 변환 프로그램이나 외부 서비스를 거치지 않고도 아레스 커맨더 안에서 곧바로 데이터 교환을 완결할 수 있다. 이는 특히 여러 CAD 환경이 공존하는 프로젝트에서 작업 단계를 단축하는 효과로 이어진다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

대한기계학회 가상제품개발연구회(VPD연구회)가 리스케일과 공동으로 주관한 ‘2026 춘계 심포지엄’이 7월 3일 서울 강남구 포스코타워 역삼 이벤트홀에서 개최됐다. ‘에이전틱 VPD : AI 에이전트가 이끄는 제품개발 혁신’을 주제로 열린 이번 심포지엄에서는 AI 에이전트와 가상제품개발(VPD : Virtual Product Development)의 융합이 제품 설계와 검증, 엔지니어링 프로세스를 어떻게 변화시키고 있는지를 산업계와 학계의 다양한 사례를 통해 조망했다. ■ 최경화 국장     이번 심포지엄은 가상제품개발연구회 박종원 연구회장(한국기계연구원)의 개회사와 대한기계학회 리광훈 회장의 축사로 시작됐다. 참석자들은 단순한 분석과 예측을 넘어 AI가 목표를 이해하고 계획을 수립하며 실행하는 ‘AI 에이전트’ 시대로 접어들면서, 전통적인 시뮬레이션과 제품 개발 방식이 어떻게 변화하고 있는지를 공유했다. 특히 축적된 엔지니어링 데이터와 물리 기반 모델, 디지털 플랫폼, AI 에이전트가 결합한 새로운 제품 개발 패러다임이 주요 화두로 제시됐다.   AI 에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래 기조강연에 나선 경희대학교 임재혁 교수는 ‘에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래’를 주제로 AI 에이전트가 제품개발에 가져올 변화를 소개했다. 임 교수는 VPD를 “실물 중심의 개발을 가상 모델 기반으로 전환해 개발 효율과 완성도를 높이는 기술”이라고 정의하며, 기존 대규모 언어 모델(LLM)과 LLM 에이전트의 차이를 설명했다. 그는 기존 LLM이 단일 응답 생성에 머무르는 반면, LLM 에이전트는 CAD·CAE API 호출, 파이썬(Python) 함수 실행, 서브 에이전트 협업 등을 통해 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있다고 설명했다. 또한 여러 에이전트가 역할을 분담해 병렬로 작업하는 멀티 에이전트 시스템(multi-agent system)이 제품개발 자동화의 핵심 기술이라고 소개했다. 이어 LLM 하네스(harness)에 대해서는 “강력한 LLM을 안전하고 재현 가능하게 활용하기 위한 실행 환경”이라며, 스킬(skill)이 ‘무엇을 수행할 것인가’라면 하네스는 ‘어떻게 안전하게 실행할 것인가’를 담당하는 개념이라고 설명했다. 발표에서는 12U 큐브샛(CubeSat) 개발 사례도 소개됐다. 우 주 모빌리티와 위성 개발은 높은 복잡성과 전문가 부족, 설계 도구의 분산 등으로 개발 난이도가 높다. 이를 해결하기 위해 총괄 에이전트를 중심으로 요구사항 분석, 부품 추천, 형상·배치 설계, 구조 및 열 해석(PINN 기반 가상 센싱 포함)을 담당하는 서브 에이전트를 유기적으로 연결한 설계 시스템을 구축했다고 밝혔다.   데이터와 AI가 만드는 ‘예측하고 발견하는’ VPD 첫 번째 세션에서는 리스케일 김정훈 팀장이 ‘엔지니어링 데이터 기반 가상제품개발과 AI 활용 방향’을 발표했다. 김 팀장은 기존 VPD가 시뮬레이션을 수행하는 데 초점을 맞췄다면, AI 시대에는 데이터를 기반으로 결과를 예측하고 새로운 설계 대안을 발견하는 방향으로 진화하고 있다고 설명했다. 기존 워크플로는 해석 결과가 일회성으로 활용되고 전문가 경험에 의존하는 한계가 있었지만, AI 기반 환경에서는 수천 건의 시뮬레이션을 동시에 수행하고 엔지니어링 데이터를 재사용 가능한 자산으로 축적할 수 있다. 축적된 데이터를 활용해 AI가 성능을 예측하고 최적 설계를 탐색하는 체계가 가능해진다는 것이다. 또한 리스케일은 클라우드 기반 HPC 플랫폼에서 출발해 엔지니어링 데이터 자산화와 AI 물리 기반 기술을 접목한 디지털 엔지니어링 플랫폼으로 진화하고 있다고 소개했다. 그리고 멕라렌, 다이킨, 붐 슈퍼소닉의 적용 사례를 통해 AI 기반 엔지니어링의 실효성도 제시했다.   중공업 및 건설 기계 산업 VPD 현황과 미래 과제 HD현대사이트솔루션 곽성규 상무는 ‘HD건설기계에서의 VPD 현황과 미래 과제’를 발표했다. 이 회사는 굴착기와 휠로더, 지게차 등 다양한 건설 기계를 개발하면서 구조, 유압, 제어, 열, 진동 등 복합 물리 현상을 동시에 검증해야 한다. 이 회사는 2012년부터 VPD 기반을 구축해 최근 5년 동안 건설 기계 179기종과 엔진 44 기종 개발에 적용하며 개발 체계를 지속적으로 고도화해 왔다. 제품 기획부터 상세 설계, 시제품 검증까지 1D 시스템 모델 기반 성능 시뮬레이션을 적용해 목표 성능과 시스템 아키텍처를 검증하고 있으며, AI 기반 지능형 VPD와 XR(확장현실) 기반 Virtual Proto Review 환경도 구축했다. 특히 ‘만들기 전에 보고 검증한다’는 개념 아래 개발자들이 가상 공간에서 시제품을 체험하고 조립성과 시야를 검토할 수 있도록 했다. 또한 웹 기반 VPD(webVPD) 환경과 자동화된 해석 프로세스를 구축해 구조 강도, CFD 기반 열유동, 진동·소음 해석 등을 통합 수행하고 있으며, 이를 통해 개발기간(time-to-market : TTM) 단축과 개발 비용 절감 효과를 거두고 있다고 소개했다.   모빌리티와 전자산업으로 확산되는 버추얼 제품 개발 오후 세션에서는 자동차와 전자산업의 VPD 적용 사례가 이어졌다. 현대자동차 박제승 실장은 ‘차량 아키텍처 단계 버추얼 타이어 개발’을 주제로 발표했다. 전기차는 무거운 배터리와 높은 초기 토크, 반복적인 회생제동 등으로 타이어에 가해지는 부하가 크게 증가한다. 이에 현대자동차는 초기 설계 단계에서 타이어 설계 변수와 차량 성능 KPI를 연계하는 데이터 기반 버추얼 개발 체계를 구축해 실차 시험 이전 단계에서 성능을 확보하는 개발 방식을 추진하고 있다고 설명했다. 이어 현대모비스 송준영 팀장은 ‘제품개발의 AX - 현대모비스 추진 현황’, LG전자 박만수 실장은 ‘LG전자 HS본부의 VPD 추진 방향’을 발표하며 제조업 전반에서 AI 전환(AX)과 버추얼 제품 개발이 품질 향상과 개발 리스크 감소의 핵심 전략으로 자리잡고 있다고 소개했다. 마지막 발표자인 전북대학교 이수민 교수는 ‘데이터 기반 최적 설계를 통한 피지컬 AI’를 주제로 데이터 기반 설계 최적화와 AI 활용 방향을 제시했다.   ▲ 패널토론   에이전틱 AI 엔지니어링 시대 본격화 모든 발표가 끝난 뒤에는 연구회 임원진과 발표자들이 참여한 패널 토론이 진행됐다. 참석자들은 ‘디지털 엔지니어링 고도화와 AI 에이전트 기반 VPD 혁신 방향’을 주제로 의견을 나누며, 산업 분야는 서로 다르지만 엔지니어링 데이터를 표준화하고 디지털 자산으로 축적하는 것이 AI 기반 제품 개발의 핵심이라는 데 공감했다. 또한 AI 에이전트가 축적된 데이터를 기반으로 설계와 해석, 최적화, 의사결정을 지원하는 방향으로 발전하고 있다는 점도 공통된 의견으로 제시됐다. 이번 춘계 심포지엄은 반복적인 해석 업무를 자동화하는 수준을 넘어 AI 에이전트가 설계와 검증, 최적화를 주도하는 에이전틱 엔지니어링(agentic engineering) 시대가 본격화되고 있음을 보여준 자리였다. AI는 단순한 설계 지원 도구를 넘어 엔지니어링 프로세스 전반을 연결하고 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 자리매김하고 있으며, VPD 역시 시뮬레이션 중심에서 데이터와 AI 에이전트가 융합된 새로운 디지털 엔지니어링 단계로 진화하고 있음을 확인할 수 있었다.   ▲ VPD연구회 2026 춘계 심포지엄 참가자 단체사진     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME.  끊김 없는 연결과 지능화, 디지털 제조 AX의 최신 트렌드 Ⅰ 디지털을 넘어 피지컬 AI로 : AI 모빌리티 시대의 패러다임 전환 / 전병욱 제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 : AI 시대의 제조 데이터 혁신 / 엄형욱 가상 동반자 ‘아우라’를 활용한 프로젝트 관리 혁신 / 최현준 부품 탐색 AI 에이전트, CAD 데이터를 엔지니어링 지식으로 연결하다 / 김현우   INFOWORLD   Case Study 36　차량 버추얼 프로덕션의 새로운 방식 제시하는 PXO 아키라　디지털 트윈 루프로 가상 주행과 물리 하드웨어 동기화 40　해빅의 실시간 3D 기반 국방 훈련 혁신　고정형 시뮬레이터를 유연한 XR 콘텐츠로   Focus 45　유나이트 서울 2026 개최… 에디터에서 ‘AI 네이티브 플랫폼’으로 대전환 48　아비바, AI·디지털 트윈 기반의 ‘산업 인텔리전스’로 비즈니스 혁신 가속화 50　가상제품개발연구회, ‘에이전틱 VPD’로 AI 기반 제품 개발 혁신 방향 제시 52　스트라타시스, 적층제조로 지속 가능한 제조 혁신의 미래 제시 54　로봇 하드웨어와 적층제조 기반 미래 전략 제시한 AM 콘퍼런스 56　SAP, “AI가 스스로 업무 실행하는 ‘자율형 기업’ 시대로”   On Air 58　CNG TV 지식방송 지상중계　AWP의 개념, 효과 및 디지털 프로젝트 실행 59　CNG TV 지식방송 지상중계　AI가 공간을 읽는다, 설계 자동화 대변혁 제시 60　CNG TV 지식방송 지상중계　고강성 연속섬유 3D 프린팅, 제조 지형을 바꾸다 61　CNG TV 지식방송 지상중계　아트토이 작품 세계와 3D 프린터를 활용한 피겨 굿즈 제작   Column 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대, 기술이 아닌 새로운 인문학 혁명 65　트렌드에서 얻은 것 No. 34 / 류용효　온톨로지, 제조 데이터에 ‘의미’를 설계하다   68　이달의 신제품 70　New Books 72　News   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (4) / 최하얀　DWG에서 STEP으로, 경계를 넘는 3D 협업 78　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (9) / 최영석　유틸리티 기능 외 Ⅲ 82　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　헤르메스 에이전트 개발 배경, 설치 및 사용 방법   Mechanical 94　개발의 완성도를 높이는 크레오 파라메트릭 13 (1) / 박수민　크레오 파라메트릭 13의 인터페이스 개선사항   Analysis 89　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (6) / 구승회　반도체 제조 공정의 구조·열·유체 멀티피직스 CAE 시뮬레이션 100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 전상우　JEDEC 기반 패키지 열저항 산출 106　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　GPU 가속 CFD를 활용해 HVAC 및 소음 시뮬레이션 시간 단축 110　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (8) / 이종학　다양한 매개변수를 위한 태깅 모드     2026-8-axfrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (7)   이번 호에서는 HEEDS(히즈)의 Run Condition 기능을 활용해 if-else 조건 분기형 워크플로를 구성하는 방법을 설명한다. 해석 자동화와 최적화 프로세스에서는 모든 해석을 항상 동일하게 실행하지 않고, 이전 해석 결과에 따라 후속 해석 경로를 다르게 선택해야 하는 경우가 있다. 단순 기능 소개가 아니라, 조건 분기 설정 시 반드시 고려해야 하는 응답 추출, 중복 태깅, Optional Response 처리까지 함께 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 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 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   HEEDS에서 If-Else 조건 분기를 활용한 자동화 워크플로 구현 방법 CAE 자동화와 설계 탐색 프로세스를 구성하다 보면 모든 해석을 항상 동일한 순서로 실행하는 방식만으로는 부족한 경우가 있다. 특정 해석 결과가 기준값을 만족하면 한 가지 후속 해석을 수행하고, 기준을 만족하지 못하면 다른 해석 경로로 진행해야 하는 상황이 대표적이다. 예를 들어 1차 해석 결과가 안정 영역에 있으면 상세 성능 평가를 수행하고, 그렇지 않으면 보정 또는 대체 해석을 수행하는 방식이다. 이러한 구조는 일반적인 프로그래밍의 if-else 조건문과 유사하다. HEEDS에서는 이와 같은 조건부 실행을 Run Condition 기능을 통해 구현할 수 있다.   조건 분기 워크플로의 기본 개념 일반적인 HEEDS 프로세스에서는 여러 해석을 직렬 또는 병렬로 배치해 실행한다. 직렬 실행은 분석 블록을 가로 방향으로 배치해 왼쪽에서 오른쪽으로 진행되도록 구성하고, 병렬 실행은 분석 블록을 세로 방향으로 쌓아 동시에 실행되도록 구성한다. 하지만 실제 자동화 워크플로에서는 모든 분석이 항상 실행될 필요는 없다. 상위 분석 결과에 따라 일부 분석만 선택적으로 실행해야 하는 경우가 있다. 이때 사용하는 기능은 Run Condition이다. Run Condition은 특정 조건이 만족될 때만 해당 분석이 실행되도록 제어하는 기능이다. 조건은 앞선 분석에서 계산된 응답 값을 기준으로 정의할 수 있다.   그림 1. 조건 분기 워크플로 개념안   <그림 1>에서는 A_1 분석에서 계산된 응답값 S를 기준으로 다음과 같은 조건 분기를 구성한다. S >= 0이면 A_2, A_3, A_6 실행 S < 0이면 A_4, A_5, A_6 실행  즉, A_1의 결과가 후속 분석 경로를 결정한다. A_2와 A_4는 서로 다른 조건에서 실행되는 대체 관계이며, A_3와 A_5 역시 같은 방식으로 분기된다. 반면 A_6는 두 조건 모두에서 실행되는 공통 후속 분석이다.   워크플로 배치 구조 만들기 조건 분기를 구현하려면 먼저 분석 블록의 배치 구조를 적절히 구성해야 한다. 처음에는 모든 분석이 직렬로 배치되어 있을 수 있다. 하지만 if-else 분기 구조에서는 서로 대체 관계에 있는 분석을 세로로 배치해야 한다. 예를 들어 A_2와 A_4는 같은 위치에서 조건에 따라 둘 중 하나만 실행되어야 한다. 따라서 A_4를 A_2 아래에 수직으로 배치한다. 마찬가지로 A_5는 A_3 아래에 배치한다. 이렇게 하면 워크플로는 다음과 같은 개념적 구조를 갖는다.   그림 2. 심센터 HEEDS에서 조건 분기 워크플로 구성   여기서 A_2와 A_4, A_3와 A_5는 각각 조건에 의해 선택되는 분기 경로이다. 이 분석들은 Parallel Group 안에 배치하는 것이 좋다. 이때 Parallel Group은 반드시 동시에 실행시키기 위한 목적만은 아니다. 조건 분기 구조를 안정적으로 만들고, 분기별 응답 처리와 의존 관계를 명확히 하기 위한 구성으로 이해하는 것이 적절하다. 실제로 A_2와 A_4에는 서로 반대되는 조건이 적용되므로, 하나의 설계안에서는 둘 중 하나만 실행된다. 따라서 수직 배치를 사용하더라도 조건 설정에 따라 일반적인 의미의 병렬 실행과는 다르게 동작한다.   Run Condition 정의와 적용 워크플로 구조를 만든 뒤에는 조건을 정의해야 한다. 예제에서는 A _1에서 계산된 응답값 S를 기준으로 두 개의 Run Condition을 만든다. 첫 번째 조건은 S >= 0이다. 이 조건은 A_2와 A_3에 적용된다. 두 번째 조건은 S < 0이다. 이 조건은 A_4와 A_5에 적용된다.   그림 3. 조건 분기를 위한 Run Condition 정의     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 5월 27일 ‘로보틱스의 미래를 여는 시뮬레이션 : 피지컬 AI를 위한 데이터 전략’을 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   로보틱스 시장 트렌드 변화와 피지컬 AI의 도래 케이던스 디자인 시스템즈의 정성원 이사는 로보틱스 산업이 스스로 인지하고 제어하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 진화하고 있으며, 그 핵심은 양질의 데이터 세트 확보라고 서두를 열었다. 현재 국내 로봇 업계는 중소기업 비중이 높아 인력과 기술 부족이라는 현실적 어려움을 겪고 있지만, 최근 휴머노이드 로봇이 연구실을 넘어 실제 산업 현장에 양산 및 투입되는 거대한 패러다임의 변화를 맞이하고 있다고 설명했다. 이러한 흐름 속에서 한계를 극복하고 제품 경쟁력을 갖추기 위해서는 현실 세계를 정교하게 반영할 수 있는 고충실도 시뮬레이션을 적극 활용하여 가상 공간에서 신뢰도 높은 데이터를 구축해야 한다고 강조했다. 정승원 이사는 “결국 양질의 데이터를 확보하는 것이 피지컬 AI에 있어서 가장 큰 핵심이며, 그 데이터 세트를 확보하는 데 시뮬레이션이 가장 강력하고 유용한 툴”이라고 말했다.   ▲ ‘피지컬 AI 시대 : 로보틱스는 어떻게 진화하고 있는가?’를 주제로 소개한 정승원 이사   물리 기반 시뮬레이션 아담스를 통한 고정밀 사전 검증 곽병문 이사는 물류 AGV, AMR부터 초정밀 수술 로봇, 휴머노이드까지 로봇의 활용 범위가 폭발적으로 증가함에 따라 다물체 동역학(MBD) 기반의 물리 엔진이 필수라고 설명했다. 기존의 단절된 설계 프로세스와 달리 아담스(Adams) 기반의 통합 루프를 활용하면 비선형적인 관절 거동, 기어 백래시, 링크의 유연성 등을 가상 공간에서 완벽히 모사할 수 있다는 것이다. 이를 통해 고가의 장비 파손 리스크 없이 시스템의 내구성과 동적 궤적의 안정성을 사전에 검증할 수 있으며, NASA(나사)의 화성 탐사선 착륙 시퀀스 검증 사례처럼 가상과 현실의 격차를 최소화하여 피지컬 AI의 학습 데이터로 활용할 수 있다고 전했다. 곽병문 이사는 “가상 공간에서의 AI 학습 데이터가 현실 세계의 물리적인 환경 기반 데이터를 완벽하게 준수하고 잘 따라야 한다 는 규정이 필요하다”고 이야기했다.   ▲ ‘다물체 동역학 : 로보틱스 성능을 결정짓는 물리 기반 시뮬레이션’에 대해 설명한 곽병문 이사   가상 검증 환경 플랫폼을 통한 로봇 루프 검증 박진호 차장은 자율주행 차량과 로봇의 경계가 흐려지는 최근 트렌드를 짚으며, 가상 환경 검증 플랫폼인 ‘VTDX’를 소개했다. 사족 보행 로봇이나 휴머노이드처럼 자유도와 환경 복잡도가 높은 로봇일수록 가상 환경에서의 검증이 필수이다. VTDX는 복잡한 도심 시나리오 속에서 로봇이 센서(라이다, 카메라 등)를 통해 주변 차량이나 보행자와 상호작용하는 환경을 제공한다. 이를 통해 인지·판단· 제어 루프를 가상에서 안전하게 반복 검증함으로써, 현실 세계에 배포하기 전 발생할 수 있는 위험 상황과 에지 케이스를 최소화할 수 있다고 소개했다. 박진호 차장은 “형태와 환경은 달라도 본질은 동일하기 때문에 이 루프가 가상환경에서 반복 검증할 수 있는 도구가 될 수 있고 VTD가 그 역할을 수행한다고 보면 될 것 같다”고 설명했다.   ▲ ‘자율주행을 위한 가상 검증 환경’을 주제로 소개한 박진호 차장   시뮬레이션 데이터 자산화를 위한 SPDM 전략 윤광수 상무는 피지컬 AI와 머신러닝 기반 로봇 개발의 핵심은 알고리즘보다 고품질 대규모 데이터의 생산과 관리에 있다고 강조했다. 그는 시뮬레이션을 단순 검증 도구가 아닌 ‘합성 데이터 공장(synthetic data factory)’으로 정의하며, 수만에서 수십만 개에 이르는 대용량 시뮬레이션 데이터를 체계적으로 자산화해야 한다고 조언했다. 이를 위해 20년 이상 검증된 SPDM 플랫폼인 ‘심매니저(SimManager)’를 제안하였으며, 표준 데이터 저장소 구축, 대규모 멀티런(multi-run) 자동화, HPC/클라우드 컴퓨팅 연동, 데이터 이력 추적을 통해 기업의 디지털 데이터 경쟁력을 극대화하는 방안을 제시했다. 윤광수 상무는 “CAE는 설계된 로봇을 검증하는 단계의 도구에서 AI를 위한 고정밀 물리 데이터 생성기, 즉 데이터 팩토리라는 개념으로 탈바꿈했다”고 강조했다.   ▲ ‘데이터 주도의 로보틱스 : 시뮬레이션 데이터를 자산으로 만드는 전략’을 주제로 설명한 윤광수 상무   피지컬 AI 시대, 로보틱스 혁신 이끌 시뮬레이션·데이터 전략 로보틱스 산업이 스스로 인지하고 제어하는 ‘피지컬 AI’로 진화함에 따라 신뢰도 높은 데이터 확보가 기업의 핵심 경쟁력으로 부상했다. 국내 로봇 업계는 인력과 기술 부족이라는 현실적 한계를 겪고 있으나, 최근 휴머노이드 로봇의 양산 및 산업 현장 투입이 본격화되면서 거대한 패러다임 변화를 맞이하고 있다. 이러한 변혁기 속에서 실제 현장을 정교하게 반영하는 고충실도 시뮬레이션은 가상과 현실의 격차를 줄이고 제품 경쟁력을 높이는 최선의 돌파구다. 케이던스 디자인 시스템즈가 제시한 다물체 동역학 해석 설루션 아담스는 비선형적 관절 거동과 링크의 유연성 등을 고충실도로 모사해 고가 장비의 파손 리스크 없는 사전 검증을 실현한다. 또한 가상 검증 플랫폼 VTDX는 복잡한 도심 시나리오 속에서 로봇의 센서 인지 및 제어 루프를 안전하게 반복 검증하여 현실 배포 전 위험 상황과 에지 케이스를 최소화한다. 궁극적으로 이러한 시뮬레이션 프로세스는 단순 검증을 넘어 AI 학습용 데이터를 양산하는 ‘합성 데이터 공장’으로 진화해야 한다. SPDM 플랫폼인 심매니저를 도입해 대규모 데이터를 체계적으로 자산화하고 이력을 추적할 때 비로소 독보적인 디지털 데이터 경쟁력이 완성된다. 고충실도 시뮬레이션 기술과 데이터 매니지먼트 전략의 융합은 국내 로봇 기업들이 비용과 시간을 획기적으로 절감하며 피지컬 AI 시장의 패러다임을 주도할 핵심 열쇠가 될 전망이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   Focus 17　AX 시대의 제조 혁신, 피지컬 AI와 지능형 에이전트가 이끈다 25　다쏘시스템, “AI와 모드심 결합으로 제품 개발 패러다임 바꾼다” 49　IBM, 소프트웨어 개발 전반을 관리하는 기업 AI 파트너 공개   Case Study 28　더 광범위한 타깃에게 창작물을 선보이는 방법　타깃 고객이 사용하는 플랫폼에 인터랙티브 3D 배포하기 34　실시간 고품질 시각화로 건설/제조 산업을 혁신하는 PSG　실제 환경을 가상으로 검증하는 디지털 트윈 구현   New Product 39　제조산업을 위한 데이터 기반 운영 AI 설루션　D.A.N.A Work 42　AI 기반으로 CFD 설계 탐색 가속화　심센터 피직스AI 44　NC 프로그램 검증 및 최적화 효율 향상 지원　NCSIMUL 2026.2 46　개인용 AI 시대의 PC를 위한 슈퍼칩　RTX 스파크 52　이달의 신제품   Column 55　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 성공 법칙 : 혁신과 변화를 연결하는 새로운 생각 58　트렌드에서 얻은 것 No. 33 / 류용효　PLM 분야에서 AI의 현주소 : 기업은 AI를 어디에, 어떻게 쓰고 있나   On-Air 62　CNG TV 디지털 지식방송 지상중계　로보틱스의 미래를 여는 시뮬레이션 : 피지컬 AI를 위한 데이터 전략   64　News   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 65　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈클로와 같은 에이전틱 시스템 구조 및 동작 메커니즘 분석 70　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (8) / 최영석　유틸리티 기능 외 Ⅱ 74　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (3) / 최하얀　아레스 커맨더의 최적화된 경로 관리와 지능형 링크   Visualization 76　생성형 AI 영상 제작의 기술과 전략 (2) / 최석영　비디오 생성형 AI 모델의 구조와 실무 비교 분석   Mechanical 80　산업 AI 시대, 전기 설계의 패러다임 전환 / 구형서　도면 제작에서 엔지니어링 오케스트레이션으로 84　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (12) / 김성철　향상된 복합재 설계 및 제조 Ⅱ   Analysis 89　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 우시경　메디니를 활용한 ISO 26262 HARA 분석 및 안전 목표 도출 94　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (7) / 이종학　특별한 워크플로 구성 및 자동화 98　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (5) / 김문성　시뮬레이션 엔지니어를 위한 AI/ML 가상검증 전략 104　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　고충실도 CFD를 이용한 항공기의 고양력 공력 성능 예측     2026-7 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

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