개발 및 공급 : 태성에스엔이 주요 특징 : 확률적 머신러닝 알고리즘 접근 방식 사용, 기존 데이터 활용 또는 새로운 데이터 수집 계획으로 샘플과 자원의 효율적 관리, 전문가의 도움 없이도 확률적 머신러닝 작업 수행, 2D 및 3D FEM/CFD 등 다양한 형상과 데이터 형식 학습 가능, 실제 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터의 유연한 처리 등   ▲ DIM-GP 알고리즘   Stochos(스토코스)는 딥러닝(DL)과 가우시안 프로세스(GP)를 독창적으로 결합하여 각 알고리즘의 장점을 최대화하고 단점을 최소화한 혁신적인 머신러닝 솔루션(DIM-GP : Deep infinite mixture of Gaussian Processes)을 제공한다. 기존 머신러닝 기업이 주로 딥러닝에 의존해 많은 하이퍼 파라미터 튜닝을 요구하는 것과 달리, 하이퍼 파라미터 훈련이 전혀 필요하지 않다. 또한 온프레미스(on-premise) 방식으로 학습 및 응용 시에 사내에서 안전하게 처리 및 보관할 수 있어 보안이 강화되며, 비용과 자원이 많이 드는 클라우드 컴퓨팅 솔루션이 요구되지 않는다.  낮은 하드웨어 요구 사항으로 빠른 AI 모델 구축 가능(클라우드 필요 없음) 하이퍼 파라미터 설정 불필요(AI 전문 지식 필요 없음) 다양한 형태의 데이터 사용 가능(1D/2D/3D, 이미지, 실험 데이터, 정해석, 과도해석 등) CAE 해석 프로그램의 종류에 무관하게 적용 가능 적은 데이터 수로 높은 정확도 구현 자동 노이즈 처리 데이터는 고객에게 보관됨 Stochos는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 유형의 머신러닝을 모두 지원한다. 지도 학습에서는 시뮬레이션 솔버를 대체하고 최적화를 수행하는 데에 유용하다. 비지도 학습의 예로는 모델이 센서 데이터에서 이상을 분석하는 예측 유지보수 작업이 있다. 강화 학습 작업은 로봇 공학이나 자율주행과 같은 실시간 제어 작업을 모두 포괄한다. 이 소프트웨어는 CPU, GPU, 마이크로 컨트롤러 등 다양한 하드웨어 플랫폼에서 작동하여 실시간 응답을 제공할 수 있다.   2D 유동 과도 해석, 사용 샘플 5개 변수 : 받음각 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 14분 1 CPU(8 코어), 학습 시간 32분   3D 고주파 해석, 사용 샘플 37개 변수 : 안테나 위치 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 7초, CPU  학습 시간 10초   3D 과도 충돌 해석, 사용 샘플 32개 변수 : 판재 두께 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 21초   3D 열유동 해석, 사용 샘플 34개 변수 : 냉각채널 형상 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 6시간   또한, Stochos의 AI 라이브러를 이용해 업체 맞춤형 AI 제작 프로그램을 만들어, 해석 및 분석 작업의 효율을 최대화할 수 있다.    ▲ Stochos 라이브러리를 이용한 맞춤형 AI 프로그램 제작     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      ■ 같이 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개   이번 ‘CAE 컨퍼런스 2024’에서는 최신 CAE 기술 및 인공지능 기술의 흐름, 산업에서의 적용 사례 등이 소개됐다. 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘로코드 AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례’ 발표를 통해, 제조 도메인 전문가가 설계안을 효과적으로 생성하고 예측하며 최적화하는 데에 도움을 줄 수 있는 로코드(low-code) AI 플랫폼인 AslanX에 대해 설명했다. AslanX는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 비전문가도 쉽게 활용할 수 있다는 점을 특징으로 내세운다. 실제 사례를 통해 AslanX의 유용성을 소개한 강남우 대표는 “로코드 AI 플랫폼은 복잡한 설계 과정을 간소화하여 제조업체가 빠르게 효율적인 설계안을 생산할 수 있도록 지원하고, 데이터 기반 예측 기능을 통해 기업이 설계 효율을 높이면서 잠재적인 위험 요소를 미리 발견해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   HP의 김태화 P3D 매니저는 ‘HP 3D 프린팅 자동화 설루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션’이라는 주제 발표를 통해 “과거 3D 프린팅 기술은 주로 시제품 제작에 쓰였지만, 지금은 최종 부품 생산에도 점점 더 많이 활용되고 있으며 앞으로 그 비중이 더욱 커질 것”이라고 전망했다. 김태화 매니저는 이러한 변화에 대응하기 위해 HP의 젯 퓨전 5600(Jet Fusion 5600) 3D 프린터와 자동화 시스템을 소개했다. 젯 퓨전 5600은 생산 속도와 품질을 동시에 향상시키고, 고객 맞춤형 파라미터 조정 기능을 통해 다양한 요구를 충족시킬 수 있도록 설계되었다. 김태화 매니저는 “젯 퓨전 3D 프린터를 중심으로 한 자동화 시스템은 비용 절감과 생산성 향상을 지원하며, 고객 요구에 맞는 맞춤형 제조 환경을 제공한다”고 전했다.   ▲ HP 김태화 P3D 매니저   피도텍의 최병열 연구위원은 ‘최적설계 대중화를 위한 AADO 기술’을 소개했다. 최적설계의 개념을 ‘최소한의 자원으로 최대의 결과를 도출하는 과정’으로 설명한 최병열 연구위원은 최적 설계 기술의 필요성이 늘면서 많은 기업이 최적화 도구에 대한 필요성을 느끼고 있지만, 접근성을 높이는 것이 해결 과제라고 짚었다. 최병열 연구위원은 “기존 최적설계 기술의 복잡한 접근 방식을 간소화해 모든 엔지니어가 접근할 수 있도록 할 방법을 고민했다”면서, “그 결과 탄생한 AADO(AI Aided Design Optimization)는 AI와 데이터 분석, 비주얼라이제이션 기술을 결합해 최적 설계 도구의 혁신 방안을 제시하고, 이를 통해 엔지니어가 더 효율적으로 설계 문제를 해결할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   케이더블유티솔루션의 변성준 이사는 ‘CAD와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신’ 발표에서 “CFD(전산 유체 역학)가 제품 설계 과정에서 필수 요소로 자리잡고 있으며, CAD와 CFD의 통합은 설계 시간 절약과 데이터 분석의 정확성을 높여 기업 경쟁력에 기여한다”고 설명했다. 변성준 이사가 소개한 SimericsMP for NX는 NX CAD에 통합된 유한 체적법(FVM) 기반의 CFD 소프트웨어로, CAD 환경에서 직접 CFD 해석을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 변성준 이사는 “SimericsMP for NX는 격자 생성 시간을 줄이고 정확도를 높이면서, 복잡한 형상에서 해석의 일관성을 유지하는 것이 특징”이라고 소개했다.   ▲ 케이더블유티솔루션 변성준 이사   LG전자의 박우철 책임연구원은 ‘가전 개발에서 CAE와 AI 활용’에 대해 발표를 진행했다. LG전자는 제품 개발 프로세스에서 동역학 해석과 진동 해석을 통해 제품의 품질을 확보하고, 극한 시나리오에 품질을 검증하는 등에 CAE를 활용하고 있다. “머신러닝은 이점과 함께 실행 과정의 복잡성도 갖고 있다”고 짚은 박우철 책임연구원은 “AI의 적용 가능성을 높이기 위해 설계와 생산 과정에서 신뢰성 있는 데이터를 확보하고, 해석 결과의 일관성을 확보할 방법을 고민해야 한다”고 전했다. 또한 AI를 도입하는 과정에서 초기 투자 비용, 데이터 확장성, 전문 인력의 확보 등을 고려할 필요가 있다고 덧붙였다.   ▲ LG전자 박우철 책임연구원   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이종학 프로는 ‘제품 개발과 검증의 가속화를 위한 심센터 AI 설루션’에 대해 발표했다. 이종학 프로는 “AI 기술을 활용한 자동화 설루션은 제품 설계와 실험 과정에서 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있다”고 전했다. 지멘스의 시뮬레이션 포트폴리오인 심센터(Simcenter) 내에 탑재된 AI 기능을 소개한 이종학 프로는 “반복적인 작업의 자동화를 구현하기 위해서는 제품 개발 프로세스의 단계에서 사용할 데이터의 수집 및 흐름을 체계적으로 구성해야 한다. 또한 AI 모델을 활용해 최적의 디자인을 찾는 과정에서 최적화 알고리즘을 적용해 반복 작업을 효율적으로 관리하고, 그 결과에서 유의미한 인사이트를 도출하는 과정이 중요하다”고 전했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로   현대자동차의 김용대 글로벌R&D마스터는 ‘모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼 개발 프레임워크’에 대해 소개했다. 전기차 타이어의 경우, 배터리와 차량의 무게가 늘어남에 따라 스트레스 및 성능에 있어 새로운 요구사항이 발생한다. 이에 대응해 타이어의 재설계가 필요한데, 김용대 마스터는 “초기 개발 단계에서 가상 모델을 기반으로 하는 새로운 방식이 필요하며, 이를 통해 실물 타이어에 의존하는 전통적인 접근에서 벗어나는 것도 고민해야 한다”고 말했다. 김용대 마스터는 “다양한 미래 모빌리티 환경에 적응하기 위해 시스템 엔지니어링 관점을 통합할 필요성이 있다”면서, “데이터 기반 의사결정을 통해 협력사와의 관계를 더욱 견고히 하고, 통합된 시스템으로 전환해 타이어 및 완성차 개발의 완성도를 높여야 할 것”이라고 덧붙였다.   ▲ 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터   현대모비스의 정원태 책임연구원은 ‘NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례’ 발표를 통해 “기술의 발전이 CAE의 변화와 새로운 접근 방식을 요구하고 있다”면서, 데이터 중심의 AI 및 머신러닝의 활용 가능성과 함께 도전 과제를 극복하기 위한 방법론을 소개했다. 전기차의 복합 시스템 모델링 방법과 자유도 문제 해결, 모달 모델을 통한 복잡한 시스템의 간소화, 머신러닝 기법을 활용한 모터의 품질 예측 등 사례를 소개한 정원태 책임연구원은 “고전적 방법론과 AI, 머신러닝 기술의 결합은 더 빠르고 정확한 모델링을 가능케 하며, 디지털 트윈 기술은 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데에 도움을 준다”면서, 모델링과 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 효과적인 문제 해결을 위해 꾸준히 고민할 것을 당부했다.   ▲ 현대모비스 정원태 책임연구원

‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      CAE 컨퍼런스 2024 준비위원회의 위원장인 KAIST 강남우 교수(나니아랩스 대표)는 개회사에서 “사전 학습된 대규모 모델의 활용이 활발해지면서, AI로 할 수 있는 일이 무궁무진해지고 있는 것 같다. 한편으로 CAE와 제조 분야에서는 어떻게 AI를 활용해야 할 것인지에 대해 아직 의문점이 많다”면서, “최고 전문가들이 현장의 소리를 전하는 CAE 컨퍼런스 2024에서 이런 의문을 풀고 AI와 제조 혁신을 위한 인사이트와 아이디어를 얻을 수 있기를 바란다”고 전했다.   제조 혁신을 위한 통섭의 중요성 에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 판타레이’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “애플이 ‘기술과 리버럴 아트의 교차점’을 강조한 이후, 우리나라에서는 ‘리버럴 아츠’를 인문학으로 해석해 인문학 열풍이 일었다. 하지만 ‘리버럴 아츠’는 중세 대학의 교양 과목인 문법, 수사학, 논리학, 산술, 기하학 등을 포함하며, 단순히 인문학에 국한되지 않는다. 기술 혁신에 대한 이러한 오해를 바로잡을 필요가 있다”고 강조했다. 기술 혁신의 목적은 생산성 향상이며, 이는 공정의 변화를 통해 이루어졌다. 석기 시대에서 청동기, 철기 시대로의 변환, 증기기관을 활용한 대형 철갑선과 방적기의 등장 등은 모두 생산성 차이에 따른 제조 공정의 혁신이 사회와 역사를 근본적으로 변화시킨 사례이다. 민태기 연구소장은 “우리 중소기업에게 제조 혁신은 생존의 문제이기도 하다. AI를 활용하는 것은 기존 편견을 극복하고 새로운 영역을 개척하는 데 초점을 맞춰야 한다”며, “우리 제조산업의 미래는 디지털 기술을 활용한 제조 혁신에 달려 있다. 이를 위해 정밀 공학과 창의적 사고의 융합으로 새로운 성장 동력을 만들어야 한다”고 전했다.    ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   AI/ML과 디지털 플랫폼을 통한 CAE 혁신 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 전완호 본부장은 ‘AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼을 통한 CAE 혁신 전략’을 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 디지털 전환을 “데이터와 프로세스를 디지털화하여 생산성과 창의성을 극대화하는 과정”으로 정의하며, “센서 기반의 실제 데이터를 활용하는 것이 해석 데이터만 사용하는 것보다 더 정확하고 유용하다”고 강조했다. 헥사곤은 센서를 통해 실제 세계의 형상을 디지털 환경으로 가져와 설계와 시뮬레이션을 거쳐 다시 실제 세계로 반영하는 ‘디지털 리얼리티 설루션’을 내세운다. 전완호 본부장은 AI와 머신러닝을 활용한 축소 차수 모델(ROM)을 이용해 데이터를 실시간으로 예측하고 활용함으로써 디지털 트윈의 운영 효율을 높이는 기술과 사례를 소개했다. 그리고 “헥사곤은 다양한 데이터를 통합하는 넥서스(Nexus) 플랫폼을 통해 CAE, 제조, 품질 관리 등 여러 팀이 협업할 수 있는 환경을 제공한다”고 전했다. 통합 플랫폼과 AI/머신러닝을 결합해 실시간 시뮬레이션과 디지털 트윈을 운영하고, 데이터의 수집부터 해석, 최적화, 협업까지 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 관리함으로써 디지털 전환을 더욱 효과적으로 추진할 수 있다는 것이 전완호 본부장의 설명이다.    ▲ 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부   SDV 전환과 소프트웨어 품질 강화 전략 현대오토에버의 박경훈 실장은 ‘SDV 체계 전환 및 차량 소프트웨어 품질 경쟁력 강화 방안’을 주제로 기조연설을 진행했다. 자동차는 이동 수단에서 벗어나 소프트웨어 중심의 차량(SDV)으로 변화하고 있다. 차량의 전자화와 함께 서비스와 사용자 경험을 중시하게 되면서 소프트웨어의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 자동차 업계는 소프트웨어의 품질을 높이고, 출시 시간을 줄이면서, 시장 점유율을 확보하기 위해 핵심 기능을 빠르게 구현하고 테스트하는 애자일(agile) 방식의 개발 체계로 전환하고 있으며, OTA 업데이트를 통해 지속적으로 소프트웨어를 개선하고 있다. 박경훈 실장은 “오토에버는 이러한 산업 변화에 따라 국제 표준 및 컴플라이언스를 준수하는 개발 환경을 구축하고, 가상 검증 및 지속적인 테스트 체계를 도입하고 있다”고 소개했다. 가상 검증은 제어기를 가상화하여 테스트를 앞당기고 품질을 높이는 방식으로, 전통적인 개발 뒷단에서의 문제를 앞단에서 발견하여 해결하는 데에 중점을 두고 있다. 이를 위해 오토에버는 클라우드 기반의 검증 체계를 구축했고, 클라우드 컴퓨팅을 활용한 다양한 테스트 시나리오의 자동화를 통해 시간과 비용 절감을 추진하고 있다는 것이 박경훈 실장의 설명이다.    ▲ 현대오토에버 박경훈 실장   타이어 개발의 디지털 트윈 시스템과 생산 최적화 금호타이어의 김기운 전무는 ‘타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축’에 대해 기조연설을 진행했다. 그는 4차 산업혁명 시대 타이어의 기술 진화 방향으로 IoT 센서, 빅데이터 분석, AI 예측 모델, 로보틱스를 활용한 공장 자동화를 짚으면서, 이를 통해 타이어 개발과 생산 과정을 디지털화하고 최적화하는 것이 목표라고 짚었다. 금호타이어는 설계부터 성능 평가, 최적화까지 전체 과정을 디지털화하고 자동화하는 타이어 디지털 트윈 시스템을 구축 중이다. 이 시스템은 ▲타이어 단면 및 트레드 패턴의 자동 설계 ▲빅데이터와 CAE 기술을 이용한 타이어 성능 예측 ▲AI와 유한 요소 해석(FEM)을 통한 설계 최적화 그리고 ▲시뮬레이션을 통한 타이어 성능 가상 평가 등 네 가지 모듈로 구성된다.김기운 전무는 “디지털 트윈을 통해 개발자가 쉽게 성능 평가 결과를 확인하고 빠르게 제품 개발을 진행할 수 있어, 개발 시간 단축과 비용 절감을 기대할 수 있다”고 설명하며, “앞으로 제조 공정에도 디지털 전환을 적용하고, 차량 동역학 해석을 업그레이드하여 드라이빙 시뮬레이터까지 예측하고자 한다”고 전했다.   ▲ 금호타이어 김기운 전무   ■ 이어 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024 발표 내용 정리     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 11월 19일, CNG TV는 ‘건설·제조업의 설계 혁신 : 클라우드 기반 데이터 리비전과 GIS 통합 설루션’을 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 웨비나에서는 건설, 건축, 기계 및 제조 산업에서 두루두루 활용되고 있는 지더블유캐드의 특징과 장점, 그리고 데모를 통해 실제 활용법이 소개됐다. 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 부장, 지더블유캐드코리아 김현기 파트장   지더블유캐드코리아 김현기 파트장은 “지더블유캐드코리아가 현재 국내에 보급하고 있는 제품은 CAD/CAM/CAE 전 분야”라고 소개하며, “2D 전용 CAD 소프트웨어인 ZWCAD를 비롯하여 3D CAD/CAM 제품인 ZW3D, 그리고 해석 시뮬레이션을 지원하는 ZWSIM이 주요 제품”이라고 설명했다. 또한 “현재 지더블유캐드코리아의 제품은 AEC산업 및 제조 산업을 포괄하고 있으며, 모바일 및 클라우드 시스템 등 추가적인 설루션을 개발하며 ZWSOFT와 협력하고 있다”고 말했다. ZWSOFT는 2D & 3D CAD/CAM/CAE 제품을 자체적인 엔진 커널로 개발하고 있는 글로벌 기업이다. 중국 광저우 및 미국 플로리다 등 총 6개 지역의 연구소를 포함하여 수 백명의 R&D 개발인력을 보유하고, 한국을 포함한 약 800여 개의 지사 및 파트너 등과 함께 제품군을 공급 및 지원하고 있다. 지더블유캐드코리아는 ZWSOFT의 한국 벤더사로서 전체 제품군의 국내 공급 및 기술지원을 진행하고, 국내 프로세스에 알맞게 개발팀을 운영하며 개발 및 지원하고 있다. 김현기 파트장은 ZWCAD의 GIS 모듈이 타사의 GIS 모듈을 대체할 가능성에 대해 소개하며, GeoService를 활용한 지도 가져오기(WMS/WMTS/WFS)를 비롯해 좌표계 변환, 공간 데이터 관리 등 주요 기능에 대해 자세하게 설명했다. 또한 건설 현장 및 제조 공정에서 공간 정보를 효과적으로 관리하고 도면과의 통합 작업을 어떻게 최적화할 수 있는지를 데모 시연과 함께 설명했다.   ▲ 지더블유캐드코리아 김현기 파트장   김현기 파트장은 “ZWCAD 제품은 현재 건설 및 건축, 기계 설계 및 제조 산업 프로세스에서 광범위하게 활용되고 있다. 제조 전문가의 설계 표준화, 효율성 향상에 최적화된 ZWCAD MFG를 통해 ZW3D CAD와 연동해서 표준 부품, 지능형 도면 도구 및 다양한 기능과 광범위한 라이브러리를 제공하여 표준화된 고품질 설계가 가능하다고 말했다. 또한 “제조 분야에 한정된 특화 기능만 선별해 제공하는 ZWCAD LM으로 효율적인 작업 관리와 생산성을 향상시키고 있다”고 설명했다. 이외에도 지더블유캐드코리아는 클라우드 저장소를 활용한 ZWCAD Mobile 제품을 통해 휴대폰 및 태블릿 앱에서 외부에서도 도면을 실시간으로 공유할 수 있도록 지원하고 있다. 안드로이드 및 IOS 등 모든 운영체제에서 사용할 수 있으며, Web DAV 서버 구축을 통해 클라우드 저장소가 아닌 사내 자체 서버 공유 폴더를 이용할 수도 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  한국시뮬레이션기술(코스텍)이 지난 11월 21일 서울 FKI 컨퍼런스센터에서 ‘2024 코스텍 컨퍼런스(2024 KOSTECH Conference)’를 진행했다고 전했다. 이번 행사는 ‘디지털 혁신, 시뮬레이션을 통해 미래를 설계하다’를 주제로, 첨단 시뮬레이션 기술의 실무 활용 사례와 미래 혁신을 위한 접근법을 소개하는 세션으로 구성되었다. 콘퍼런스에는 국내 자동차, 전자, 항공우주, 에너지 등 주요 산업 분야의 전문가 및 관계자 약 400명이 참석했다. 이번 콘퍼런스에서는 앤시스코리아의 박주일 대표가 ‘The Future of Simulation-Driven Product Innovation(시뮬레이션 주도의 제품 혁신)’을 주제로 기조연설을 했고 이후 GMTCK, 에이럽(Arup), 디스리뷰(d3VIEW), JSOL, 소프트인웨이(SoftInWay), 현대자동차, 포스코, 국방과학연구소, 한국원자력안전기술원, 한화에어로스페이스 등 국내외 기업이 CAE 기술 활용 성공 사례를 발표했다. 오후 세션에서는 제조업, 첨단 전자, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 시뮬레이션 기술의 구체적 활용 사례가 공유됐다. 이번 행사에서는 4a 엔지니어링의 IMPETUS가 소개되었는데, 데모 세션을 통해 다양한 재료의 동적 하중 특성을 신속하고 정확하게 분석하는 기술을 선보였다. 특히, 사용 편의성과 자동화된 평가 프로세스를 통해 시간과 비용 효율성을 극대화하며 다양한 분야에서의 활용 가능성을 시연했다. 또한 터보기계 설계 및 최적화 기술을 다룬 AxSTREAM 기술 세미나도 진행되었으며, 참석자들은 최신 해외 엔지니어링 트렌드와 산업별 적용 사례를 접하면서 실무 활용 방안을 논의했다. 이외에 자동차, 반도체, 항공우주 등 여러 산업 분야의 전문가가 경험과 지식을 공유하고 협력 가능성을 논의하는 네트워킹 기회도 마련되었다.  코스텍의 이형주 대표는 “이번 콘퍼런스를 통해 고객들과 직접 소통하며 우리의 비전과 기술력을 공유할 수 있어 매우 뜻깊었다”면서, “앞으로도 지속적인 혁신과 기술로 업계를 선도하겠다”고 전했다.

  18　THEME. 제조·건축 디자인의 미래를 그리는 인공지능과 디지털 트윈 AI 주도의 디자인을 바라보는 관점 : 프로세스와 사례 중심으로 / 고성찬 생성형 AI와 제조 디자인의 현재 그리고 미래 / 유훈식 이미지 생성을 넘어 : 모빌리티 디자인에서 생성형 AI의 동향과 숙제 / 박현준 제조 및 건설 산업의 패러다임을 바꾸는 디지털 트윈의 혁신 / 이문규 디지털 혁신의 시대, 건축가와 엔지니어를 위한 협업 도구 / 이경선 제조 산업의 디지털 트윈을 위한 리얼타임 렌더링 / 진득호   INFOWORLD   Editorial 17　2024년을 되돌아보며 : AI, 산업을 재정의하다   People&Company 45　시각화 콘텐츠 제작을 위한 토털 설루션 제공하는 맥슨　지브러시, 시네마4D, 레드 자이언트로 만나는 새로운 크리에이티브 경험   Case Study 68　항공기 부품 제조 혁신에 기여하는 적층제조　3D 프린팅으로 만들어진 GE의 LEAP 연료 노즐 70　산업 분야에서 효과적인 협업을 돕는 몰입형 3D 기술　몰입형 3D 협업 앱으로 워크플로 및 생산성 개선   Column 86　현장에서 얻은 것 No.19 / 류용효　익숙함을 넘어 편리함으로 90　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 /조형식　스마트에서 혁신으로   Focus 48　CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 53　빌드스마트 콘퍼런스 2024, AI/로봇공학/디지털 도구를 통한 건설의 미래 탐색 56　다쏘시스템, “버추얼 트윈으로 지속 가능한 디지털 전환 이끈다” 58　앤시스, “시뮬레이션과 AI의 결합 및 접근장벽 낮추는 기술 개발 강화할 것” 73　AWS, 인더스트리 위크 통해 산업의 디지털 전환과 클라우드 혁신 전략 제시 76　인텔, AI PC 위한 프로세서와 생태계로 혁신의 문을 열다 78　연세대와 IBM의 양자 혁명 : 한국 첫 양자컴퓨터 설치의 의미와 미래 80　콘진원, ‘AI로 만나는 새로운 콘텐츠 세상’... AI 콘텐츠 페스티벌 2024 개최   New Products 60　제조 및 기계 설계를 위해 최적화된 CAD 설루션　ZWCAD LM 2025 / ZWCAD MFG 2025 64　온프레미스 기반의 AI 알고리즘 솔루션　Stochos 66　통합 디지털 콘텐츠 마켓플레이스　팹   On Air 82　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업에서의 다중소재 접합 및 조립 해석 기술 동향 83　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조산업의 디지털 혁신을 위한 헥사곤 설루션 활용 전략 84　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　클라우드 기반 데이터 리비전과 GIS 통합 설루션 85　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　마커리스 증강 및 자동 라우팅 기술을 통한 미래 BIM 전략   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 93　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　딥러닝 모델 개발 프로세스 기록/분석/가시화 및 모델 튜닝하기 98　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (8) / 천벼리　BIM 도면의 상세 보기 132　디지털 데이터의 정리에 관하여 / 양승규　효율과 생산성을 높이기 위한 파일 관리 팁 136　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (1) / 최영석　최신 버전의 주요 기능 소개   Reverse Engineering 101　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12) / 유우식　안료 데이터베이스   Mechanical 110　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (7) / 김성철　메커니즘 디자인 소개   Analysis 115　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 118　금속 적층제조의 최적화를 위한 앤시스 애디티브 / 박준혁　적층 공정의 파라미터 최적화를 위한 애디티브 사이언스 기능 124　SimericsMP for NX CAD의 해석 과정 소개 / 케이더블유티솔루션　CAD 프로그램 내부에서 유동 해석 직접 진행하기 128　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7) / 임상혁　개념 설계부터 최종 제품까지 다물체 동역학 해석을 위한 심팩       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

알테어가 자사의 설계 및 시뮬레이션 플랫폼인 ‘알테어 하이퍼웍스’에서 엔비디아 그레이스 CPU 및 그레이스 호퍼 슈퍼칩 아키텍처를 지원한다고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 및 그레이스 호퍼 아키텍처는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 워크로드를 위해 설계되었으며 성능, 효율성, 확장성을 향상시킨다. 이를 통해 전력 제약이 있는 데이터 센터에서도 대규모 시뮬레이션을 원활히 실행할 수 있도록 지원한다. 일례로, 레노버는 알테어의 충돌 해석 오픈소스 소프트웨어인 ‘오픈라디오스’를 활용한 테스트에서 엔비디아 그레이스 CPU가 기존 서버 구성 대비 최대 2.2배 높은 에너지 효율성을 기록했다고 밝혔다.     이번 협력을 통해 알테어는 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드의 처리 속도를 높이면서, 복잡한 시뮬레이션과 대규모 데이터 처리 작업에서 더 우수한 성과를 실현할 수 있을 것으로 보고 있다. 알테어의 내부 테스트 결과, 엔비디아 그레이스 호퍼 GPU 시리즈는 이전 세대 대비 최대 2배 빠른 시뮬레이션 속도를 구현했으며, 이를 통해 알테어 솔버의 실행 시간을 단축할 수 있음을 입증했다. 이번 협업으로 하이퍼웍스 사용 고객은 엔비디아의 최신 CPU와 GPU 하드웨어를 활용하여 시뮬레이션과 설계 작업을 더욱 빠르고 효율적으로 수행할 수 있게 되었다. 이는 특히 복잡한 시뮬레이션이나 대규모 데이터 처리가 필요한 작업에서 향상된 성능과 효율을 제공한다. 현재 엔비디아 그레이스와 그레이스 호퍼 아키텍처를 지원하는 알테어 솔루션은 ▲옵티스트럭트 ▲라디오스 ▲오픈라디오스 ▲울트라플루이드엑스 ▲나노플루이드엑스 ▲PBS프로페셔널 ▲그리드엔진 등이 있다. 알테어의 샘 마할링감 최고기술책임자(CTO)는 “그레이스와 그레이스 호퍼 아키텍처에서 알테어 솔루션이 최고의 성능을 발휘한 것은 고객 요구에 부응하기 위해 꾸준히 노력해 온 결과”라면서, “엔비디아의 혁신적인 CPU와 GPU 기술을 활용해 뛰어난 성능과 에너지 효율성을 제공하며 AI 혁신을 선도할 것”이라고 밝혔다. 엔비디아의 팀 코스타 HPC 및 양자 컴퓨팅 담당 이사는 “이번 협력은 엔비디아와 알테어가 CAE 워크로드 가속화를 위해 수 년간 노력해온 성과”라면서, “그레이스 CPU 및 그레이스 호퍼 슈퍼칩 아키텍처에서 알테어의 강력한 소프트웨어를 활용함으로써, 다양한 산업 분야에서 혁신을 촉진하고 설계 가능성을 크게 확장할 수 있을 것”이라고 말했다.

엔비디아가 ‘슈퍼컴퓨팅 2024(SC24)’ 콘퍼런스에서 ‘엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint)’를 발표했다. 이는 소프트웨어 개발업체가 항공우주, 자동차, 제조, 에너지, 기타 산업의 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 고객들이 실시간 상호작용이 가능한 디지털 트윈을 제작할 수 있도록 지원한다. 알테어, 앤시스, 케이던스, 지멘스와 같은 소프트웨어 개발업체는 실시간 CAE 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 고객이 개발 비용과 에너지 사용량을 절감하면서 시장 출시 기간을 단축할 수 있도록 지원한다. 엔비디아는 이 블루프린트가 1200배 빠른 시뮬레이션과 실시간 시각화를 달성하기 위한 엔비디아 가속 라이브러리, 물리-AI 프레임워크, 대화형 물리 기반 렌더링을 포함하는 레퍼런스 워크플로라고 설명했다. 블루프린트의 첫 번째 적용 분야 중 하나는 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션이다. 이는 자동차, 비행기, 선박 등 여러 제품의 설계를 가상으로 탐색하고 테스트하며 개선하는데 있어 중요한 단계이다. 기존의 엔지니어링 워크플로는 물리 시뮬레이션부터 시각화와 설계 최적화에 이르기까지 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있다. 실시간 물리 디지털 트윈을 구축하려면 실시간 물리 솔버(solver) 성능과 대규모 데이터 세트의 실시간 시각화라는 2가지 기본 기능이 필요하다. 옴니버스 블루프린트는 이러한 기능을 달성하기 위해 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리를 활용해 솔버 성능을 가속화한다. 또한, 엔비디아 모듈러스(Modulus) 물리-AI 프레임워크를 사용해 플로 필드를 생성하기 위한 모델을 훈련하고 배포한다. 마지막으로, 엔비디아 옴니버스 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 3D 데이터 상호운용성과 실시간 RTX 지원 시각화를 제공한다.      앤시스는 옴니버스 블루프린트를 채택해 유체 시뮬레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)에 적용해 전산 유체 역학 시뮬레이션을 가속화했다. 앤시스는 텍사스 첨단 컴퓨팅센터에서 320개의 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchip)으로 플루언트를 실행했다. 2,048개의 x86 CPU 코어에서는 거의 한 달이 걸리던 25억 셀의 자동차 시뮬레이션을 6시간 만에 완료했다. 이를 통해 밤새 고충실도 CFD 분석을 수행할 수 있는 실현 가능성을 향상시키고 새로운 업계 벤치마크를 수립했다. 루미너리 클라우드 또한 블루프린트를 채택하고 있다. 엔비디아 모듈러스를 기반으로 구축된 이 회사의 새로운 시뮬레이션 AI 모델은 GPU 가속 CFD 솔버에서 생성된 훈련 데이터를 기반으로 기류장과 자동차 형상 간의 관계를 학습한다. 이 모델은 솔버 자체보다 훨씬 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행해 옴니버스 API를 사용해 시각화된 실시간 공기 역학 흐름 시뮬레이션을 가능하게 한다. 엔비디아와 루미너리 클라우드는 SC24에서 가상 풍동을 시연했다. 이는 터널 내부에서 차량 모델을 변경하더라도 실시간으로 상호작용하는 속도로 유체 역학을 시뮬레이션하고 시각화할 수 있다. 엔비디아는 알테어, 비욘드 매스, 케이던스, 헥사곤, 뉴럴 컨셉, 지멘스, 심스케일, 트레인 테크놀로지스 등이 자체 애플리케이션에 옴니버스 블루프린트 도입을 검토하고 있다고 밝혔다. 옴니버스 블루프린트는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저를 비롯한 주요 클라우드 플랫폼에서 실행할 수 있다. 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)에서도 사용할 수 있다.  리스케일은 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 단 몇 번의 클릭만으로 맞춤형 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 지원한다. 리스케일 플랫폼은 전체 애플리케이션-하드웨어 스택을 자동화하며, 모든 클라우드 서비스 제공업체에서 실행될 수 있다. 조직은 어떤 시뮬레이션 솔버를 사용해도 훈련 데이터를 생성하고, AI 모델을 준비, 훈련, 배포하며, 추론 예측을 실행하고, 모델을 시각화하고 최적화할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “우리는 모든 사물이 디지털 트윈을 가질 수 있도록 옴니버스를 구축했다. 옴니버스 블루프린트는 엔비디아 옴니버스와 AI 기술을 연결하는 레퍼런스 파이프라인이다. 이는 선도적인 CAE 소프트웨어 개발자가 설계, 제조부터 운영에 이르기까지 세계 최대 산업을 위해 산업 디지털화를 혁신할 획기적인 디지털 트윈 워크플로를 구축할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (6)   이번 호에서는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)의 모드심(MODSIM) 기능을 활용하여, 리브 형상을 단순화한 B-필러 어퍼 트림 모델을 통해 간단한 정적 구조해석을 진행하고 자동으로 설계 변수를 손쉽게 변경할 수 있는 설계 탐색까지 수행하는 과정을 설명한다. 이를 통해, 설계 엔지니어도 초기 설계 단계에서 신속하게 다양한 설계안을 검토하고 최적 개념 설계안을 손쉽게 도출하는 방법을 제시한다. 이러한 접근 방식은 초기 설계 단계에서 빠르고 정확한 설계 검토를 가능하게 하여 제품 개발의 효율을 높일 수 있다.    ■ 이아라  다쏘시스템코리아 시뮬레이션-구조팀에서 인더 스트리 프로세스 컨설턴트를 담당하고 있다. 자동 차 및 항공 업체 현업 경험을 기반으로 아바쿠스 및 3D익스피리언스 시뮬리아 기반의 솔루션을 제 안하고 있다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   자동차 B-필러 어퍼 트림(B-pillar upper trim)은 자동차 내부의 주요 구성 부품 중 하나로, 리브(rib) 구조를 가진 부품이다. 보통 차량의 앞문과 뒷문 사이에 위치한 수직 지지 구조로, 차량의 내구성과 안전성에 중요한 역할을 한다. 특히, 교통 사고 시 탑승자의 머리 손상을 방지하기 위해 북미교통안전국(NHTSA)에서 규정한 법규를 준수해야 하며, 이를 위해 설계 시 리브의 두께와 개수와 같은 여러 변수를 조정해 다양한 설계안을 검토하는 과정이 필수적이다. 최근에는 이러한 설계 과정을 자동화하고 최적화를 통해 제품 개발을 가속화하는 것이 중요한 트렌드로 자리잡고 있다.    3D익스피리언스 플랫폼을 활용한 MODSIM 소개  모드심(MODSIM)은 ‘Modeling&Simulation’의 약자로, 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 CAD(모델링)와 CAE(해석)를 통합하여 실행하는 방법론이다. 개념 설계 단계부터 컴퓨터 이용 공학(CAE)을 활용하려는 노력이 수년간 이루어져 왔지만 현실에서는 설계와 해석이 독립적으로 수행되고 있고, 이로 인해 개발 단계에서 개발 기간이나 비용을 절감하는데 한계가 있다.  하지만 3D익스피리언스 플랫폼을 활용한다면 설계 엔지니어는 카티아나 솔리드웍스와 같은 설계 프로그램에서 설계 모델을 작성한 후 플랫폼과 바로 연동해서 구조해석, 열해석 등을 수행하고 위상최적화, 프로세스 자동화를 플랫폼 내에서 진행할 수 있다. 이를 통해 설계 엔지니어는 제품 개발 초기 단계에서 손쉽게 개념 설계를 빠르게 탐색할 수 있다.    모드심을 활용한 자동차 B-필러 개념 설계 적용 사례  이번 사례에서는 카티아 V5에서 작업한 B-필러 어퍼 트림 모델을 3D익스피리언스 플랫폼과 연동해서 구조해석과 설계 탐색을 진행한다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 구성된다.   카티아 V5와 3D익스피리언스 연결  3D익스피리언스 플랫폼의 앱 중 ‘Design with CATIA V5’ 앱을 사용하여 카티아 V5를 자동으로 실행한다.    그림 1. Design with CATIA V5 앱    자동으로 실행된 카티아 V5의 메뉴를 자세히 살펴보면 ‘3DEXPERIENCE’ 메뉴가 생성된 것을 확인할 수 있다. 카티아 V5에서 작업할 B-필러 어퍼 트림 모델을 불러온 후에 3D익스피리언스에 저장하면 3D익스피리언스에서 모델이 연계된다.    그림 2. 카티아 V5에서 파일 저장    연계된 카티아 V5에서 저장한 파일을 3D익스피리언스에서 찾아서 불러올 수 있다.    매개변수 연동 3D익스피리언스에서 'Parametric Bridge'(설계 프로그램에서 생성한 매개변수를 3D익스피리언스에 연계해서 그대로 사용할 수 있는 기능)를 사용해 카티아 V5에서 설정한 매개변수를 3D익스피리언스와 연동한다. 해당 매개변수 중 일부는 추후에 설계 탐색에 활용할 수 있다.   그림 3. 카티아 V5와 3D익스피리언스 연계 화면 : 매개변수 연계 확인     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.