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통합검색 "CAE"에 대한 통합 검색 내용이 3,227개 있습니다
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[신간] Abaqus와 함께하는 구조해석의 개념과 분석방법
㈜브이이엔지 지음 / 33,000원 / 이엔지미디어 4차 산업혁명 시대 컴퓨터 응용 해석(CAE : Computer Aided Engineering)은 단순한 설계 보조 도구를 넘어 새로운 기술과의 통합을 통해 산업 전반의 혁신을 주도하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다.  Abaqus(아바쿠스)는 다쏘시스템의 SIMULIA(시뮬리아) 제품군 중 대표적인 구조해석 소프트웨어로, 사실적인 시뮬레이션을 위한 최고의 통합 해석 솔루션이다.  Abaqus는 자동차, 항공, 국방, 화학, 의료, 가전 등 다양한 제품의 시뮬레이션을 지원하는 유한요소 모델링 및 유한요소해석 소프트웨어로서, 광범위한 산업 부문에서 엔지니어링 상의 문제를 해결할 수 있는 강력한 솔루션을 제공하여, 널리 사용되고 있다. 이번에 새롭게 발간한 은 Abaqus 사용법뿐만 아니라 관련 필수 이론을 단계별로 습득할 수 있는 새로운 교재이다. 이번 교재는 처음부터 한글로 작성되어 개념적으로 이해하기 쉽고, 연습이 쉬운 워크숍 모델을 포함하고 있다. 특히, 실무 현장에서 쉽게 적용할 수 있는 실질적인 분석 방법과 사례를 제공하여 독자들이 Abaqus를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와줄 것이다..  이 책은 구조해석 기본 과정으로, 구조 엔지니어링 분야의 공학자가 CAE의 개념을 쉽게 이해하고, 산업 현장에서 해석을 더 잘 활용하기 위하여 작성되었다. 이 책을 읽고 따라하다 보면 범용 해석 솔루션인 Abaqus를 쉽게 시작하고, 어렵고 복잡한 개념을 하나씩 실무에 적용하여 제조 엔지니어링 분야의 경쟁력을 갖추는데 도움을 줄 것이다. 이 책을 집필한 ㈜브이이엔지는 다쏘시스템의 SIMULIA 전문 파트너로서, 2007년부터 다쏘시스템의 다양한 CAE 솔루션을 공급하며 SIMULIA 전문 교육, 기술 지원 및 엔지니어링 컨설팅 서비스를 제공하고 있다. ㈜브이이엔지는 매년 30회 이상의 Abaqus 기본 교육과 고급 교육을 진행하면서 Abaqus 교재 개발에 대해 끊임없이 고민해 왔으며, 다쏘시스템의 교재를 기반으로 번역, 한글화 한 <초급 및 중급 사용자를 위한 Abaqus 입문서(2013)>와 을 발간한 바 있다.
작성일 : 2024-06-20
[CAE 세미나]4시간에 CAE 기본기 하루 완성- 유동, 구조, 전자기장 핵심이론, CAE 동향
#태성에스엔이 #CAE교육 #유동, 구조, 전자기장 이론 단 4시간에 CAE 기본기 완성! 유동, 구조, 전자기장 핵심이론과 AI 시대의 CAE 동향까지 만나보세요   이 내용이 보이지 않으신다면 여기를 눌러주세요!   왜 기본기가 중요할까요? 35년 이상 전통을 가진 태성에스엔이에서 오랜 노하우를 녹여 해석의 기본기를 다질 수 있는 세미나를 준비했습니다. 태성에스엔이의 CAE Academy 교육 중 가장 인기 많은 강좌를 아시나요? 바로 기본 교육 입니다. 예비 엔지니어도, 신입 엔지니어도, 10년 이상 경력직 엔지니어도 해석의 기본에 대한 니즈가 있더라고요. 단 4시간에 유동/구조/전자기장 해석의 기본기를 복기하고 싶다면 꼭 참석하세요. CAE에 대한 관심과 레벨업을 위한 갈증이 있으신 분이라면 모두 환영합니다! AI의 시대, 기본만 다루냐구요? AI와 Ansys 유동/구조/전자기장 해석을 접목시켜 새로운 해석을 만들어내는 방법부터 해석의 기본 이론과 실제 현업에서 사용되고 있는 기술사례까지! 엔지니어가 가장 궁금해 하는 내용을 그야말로 All-in-One 코스로 준비했습니다. 국내 유일, 최고 등급 [Ansys Apex Channel Partner] 태성에스엔이가 하루완성 CAE : 유동해석, 구조해석, 전자기장 해석의 기본기 다지기 프로젝트를 시작합니다.     ✔️#세미나별 #핵심 키워드 유동해석 : 6월 12일(수) #실내유동 #열전달 #공력해석 #Meshing #다상유동 #운동해석 #AI와 CFD 동향   구조해석 : 7월 4일(목) #재료 비선형 #진동해석 #피로수명 #해석 실무사례 #설계 #AI와 구조해석 동향   전자기장해석 : 7월 25일(목) #EMI·EMC #모터전자장 #SI·PI·EMC #변압기 #안테나 #방열해석 #AI접목   세미나 장소 : 포스코타워 역삼 3F 이벤트홀 *위 내용은 내부 사정에 따라 변경될 수 있으니 자세한 사항은 홈페이지에서 확인하세요!
작성일 : 2024-06-05
복합재 성형-구조 연계 해석을 위한 시뮤드레이프
시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (3)   아바쿠스(Abaqus)용 추가 기능인 시뮤드레이프(SimuDrape)를 사용하면 기존 소프트웨어 아키텍처(아바쿠스)를 고급 복합재 성형 시뮬레이션에 사용할 수 있다. 시뮤드레이프 ABAQUS/CAE 플러그인을 통해 스탬프 및 멤브레인 성형 과정을 위한 완전 자동화된 모델 설정이 가능하며 이를 기반으로 시간 효율적인 방식으로 모델링 오류 없이 모델을 생성할 수 있다.   ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com 정확한 복합재 성형 시뮬레이션을 위해서는 고급 재료 모델링이 핵심이다. 시뮤드레이프는 Abaqus/Explicit를 통해 엔지니어링 직물, 열가소성 테이프 적층판 및 프리프레그 재료를 사용한 복합재 성형 시뮬레이션의 특수성을 고려한 재료 모델을 제공한다.   시뮤드레이프 해석 흐름도     전처리 작업(Abaqus CAE) 툴 가져오기 다이, 스탬프 또는 멤브레인 자동 모델 셋업을 진행한다. 스탬프 포밍(Stamp Forming) 다단 성형(Sequential Draping) 이중막 성형(Double Diaphragm Forming)   모델 생성 운동학 모델을 기반으로 한 라미네이트의 완전 자동화된 적층 라미네이트의 단일 플라이 요소망 생성 플라이별 재료 및 접촉 속성 지정 운동학을 포함한 소재 고정장치(gripper) 모델링 중력 하중, 대칭면 등 경계조건 지정   해석(Abaqus Solver-Explicit) 아바쿠스 API는 성형 공정에서 복합재의 특성을 모델링하기 위해 사용된다.   후처리(Abaqus CAE/SimuDrape) 정보 내보내기 중립 교환 형식(VTK)으로 섬유 배향, 섬유 부피 함량 및 추가 상태 변수 내보내기를 할 수 있다.   소재 형상 최적화 최종 형상 근접된 포밍(Near-net shaped forming)을 위한 소재 형상을 결정한다.   시뮤드레이프의 주요 기능 다단 성형(Sequential Draping)     다단 성형 개념은 손으로 드레이핑하는 공정을 모방하여 성형 공정을 용이하게 할 수 있다. 시뮤드레이프를 사용하면 임의 개수의 스탬프를 사용하여 자동 모델 설정이 가능하므로 임의 순차 드레이핑 개념을 가상으로 최적화할 수 있다.   진공막 성형(Membrane Forming)     변형 가능한 멤브레인을 이용한 진공 보조 공정을 사용하면 대형 부품을 성형할 수 있다. 시뮤드레이프는 멤브레인 형성 공정과 초탄성 재료 모델링을 사용한 멤브레인 모델링을 위한 자동 모델 설정을 지원한다.   소재 고정장치(그리퍼)     그리퍼(gripper)는 결함 없는 성형을 가능하게 하는 장치이다. 시뮤드레이프는 운동학과 하중 적용을 고려한 정확한 그리퍼 모델링 접근 방식을 제공하므로 그리퍼 설정을 최적화할 수 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-06-03
CDA&Graphics 2024년 6월호 목차
  17 THEME. 제조기업이 말하는 스마트 혁신 전략과 추진 과정   제조 혁신의 미래 : 포스코의 디지털 트윈 추진 사례 설계부터 운영까지 : LG의 스마트 공장 구축 여정과 사례 생산성을 넘어서는 가치 추구 : 현대차/기아의 스마트 공장 추진 현황   INFOWORLD    New Products 29 비주얼 콘텐츠 제작의 퍼포먼스 · 품질 · 생산성 향상 언리얼 엔진 5.4 34 건축 설계-시공 워크플로 개선 및 건설 생산성 강화 올플랜 2024-1 서비스 릴리스 36 하드웨어 기반 반도체 개발 검증 솔루션 벨로체 CS 45 이달의 신제품   Case Study 38 발레오, SXSW에서 차량 내 XR 레이싱 게임 공개 자율주행 시대의 새로운 사용자 경험을 제시하다   Focus 40 폼랩, “제조산업에서 3D 프린팅의 가능성 넓힌다” 42 AWS, 산업 혁신 지원하는 포괄적 클라우드/AI 기술 소개   Column 48 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 디지털 AI 전환 시대의 디지털 엔지니어링 이니셔티브 51 책에서 얻은 것 No. 20 / 류용효 컨셉맵으로 미래 그리기   On Air 56 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 생성형 AI LLM과 스테이블 디퓨전 최신 기술 및 활용 동향 57 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 다양한 산업군에서의 HPC on AWS 58 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 생성형 AI 시대의 BIM 기술과 스마트 건설 59 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 산업별 DX/PLM 전략과 생성형AI 혁신 60 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 미래를 선도하는 혁신 제조 기술의 활용 가능성 61 News 66 New Books   Directory 115 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 68 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 오픈소스 LLaVA 기반 멀티모달 생성형 AI 서비스 만들기 72 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (6) / 최영석 캐디안 2024 SE의 새로운 기능 소개 76 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (2) / 천벼리 아레스 AI 어시스트 112 복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (3) / 이소연 사용성을 강화하는 QPro 및 LANDY 연동   Reverse Engineering 83 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (6) / 유우식 고서 자형 데이터베이스   Mechanical 94 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (1) / 김성철 크레오 11.0에서 향상된 주요 기능 소개 100 산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (2) / 최윤정 자동차 산업에서 3D익스피리언스 카티아의 활용법   Analysis 80 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (10) / 나인플러스IT 전기/기계 엔지니어의 역량을 강화하는 통합 AI 열 해석 104 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김은자 앤시스 플루언트 GPU 솔버의 소개와 활용 108 시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (3) / 씨투이에스코리아 복합재 성형-구조 연계 해석을 위한 시뮤드레이프       캐드앤그래픽스 2024년 6월호 목차 from 캐드앤그래픽스
작성일 : 2024-05-31
대한기계학회 가상제품개발연구회, 2024년 춘계 심포지엄 개최
대한기계학회 가상제품개발연구회는 오는 6월 13일 서울 포스코타워 역삼에서 2024년 춘계 심포지엄을 개최한다고 밝혔다. 제조업에서의 경쟁은 극심해지고 완성도 높은 제품을 개발하기 위한 기술 난이도와 복잡도도 더욱 높아지고 있다. 글로벌 기업들은 완성도 높은 제품을 빠르게 개발하기 위해서 기존의 시험과 실험 위주의 개발을 가상 제품 개발로 전환하고 있다. 이제 가상 제품 개발 기술은 제조업의 생존을 위한 필수 요건으로 대두되고 있다. 대한기계학회 가상제품개발연구회는 산업계의 제품 개발 생산성을 높이기 위한 가상 제품 개발 기술의 산학연 교류를 활성화하기 위하여 2020년 설립되었으며, ‘Journey to the Digital Transformation(from DE to DX)’을 주제로 매년 춘계 심포지엄을 진행하고 있다. 올해 춘계 심포지엄은 1D CAE를 주제로 삼았다. 1D CAE는 전통적인 3D CAE와 결합해서 시스템 레벨의 성능을 모사할 수 있는 중요한 도구로 꼽힌다. 이번 춘계 심포지엄에서는 산학연 1D CAE 사례 공유와 토의를 통해서 가상 제품 개발 기술의 확산 및 고도화 방안을 모색할 예정이다. 키노트에서는 LG전자 고문인 한양대 오재응 교수가 ‘MBSE∙MBD 성공을 위한 가상제품개발 : 1D CAE 개념 및 적용기술’을 주제로 발표한다. 또한 한국기계연구원 이충성 선임의 ‘ROM 기술을 활용한 1D CAE 기반 시스템 신뢰성 예측’, LG전자 황윤제 기술고문의 ‘1D CAE 기반 히트펌프 건조기 시스템 통합 모델 개발’, HL 만도 오선열 책임의 ‘Motor Parametric Design Using an Electro-Hydraulic Model of a Brake System’, 지멘스 코리아 구자건 프로의 ‘Designing HVAC systems for improved passenger thermal comfort with AMESIM and embedded CFD’, 현대자동차 유근수 실장의 ‘차량 선행개발 단계 1D 활용 사례와 확장을 위한 극복과제’ 등 주제발표가 진행된다. 이와 함께 ‘디지털 엔지니어링 고도화 및 추진/적용을 위한 1D CAE 이슈/현황/과제’를 주제로 하는 패널 토론도 이뤄질 예정이다.
작성일 : 2024-05-31
다쏘시스템, 전기 수직 이착륙 항공기 개발 위한 시뮬레이션 솔루션 제공
다쏘시스템과 브라질 항공기 제조업체 엠브라에르는 다쏘시스템의 시뮬레이션 기술이 글로벌 UAM 기업인 이브 에어 모빌리티의 전기 수직 이착륙 항공기(eVTOL)를 가상으로 시뮬레이션, 분석하고 시험하는 데 사용됐다고 발표했다. 다쏘시스템의 시뮬리아 파워플로우(SIMULIA PowerFLOW) 애플리케이션은 유체 역학 시뮬레이션을 통해 실제 작동 조건을 예측하는 기능을 제공한다. 이를 통해 엠브라에르와 이브 에어 모빌리티의 엔지니어들은 항공기의 비행 방식을 평가하고 소음 방출 테스트를 진행할 수 있다. 엠브라에르와 이브 에어 모빌리티는 보다 합리적인 가격으로, 안정적이고 신뢰할 수 있으며 지속 가능하고 통합된 인간 중심의 도심 항공 모빌리티(UAM) 솔루션을 제공하겠다는 약속에 따라 전 세계적인 글로벌 파트너들과 협력해 왔다. 2023년 7월 엠브라에르와 이브 에어 모빌리티는 브라질 상파울루 주 타우바테시에 첫 번째 eVTOL 생산 시설이 들어설 것이라고 발표했다. 이브 에어 모빌리티는 첫 번째 본격적인 eVTOL 프로토타입 조립을 시작했으며, 2024년에 테스트 캠페인을 진행할 예정이다. 이브 에어 모빌리티의 eVTOL은 2026년에 배송을 시작하고 서비스를 시작한다.     엠브라에르의 미카엘 지아니니(MiCAEl Gianini) 인테리어, 소음 및 진동 수석 매니저는 “정확한 수치로 검증된 모델은 실험 결과와 비교했을 때 정확성을 입증하고 제품 정의를 가속하는데 도움이 되었다”면서, “인간 친화적인 디자인은 작동 소음을 최소화하여 승객, 조종사 및 지역사회의 안전, 접근성 및 편의를 보장한다”라고 말했다. 다쏘시스템의 데이비드 지글러(David Ziegler) 항공우주산업 부문 부사장은 “eVTOL 항공기의 주요 장점 중 하나는 전기로 구동되며 연소 동력 항공기보다 더 지속 가능한 옵션이라는 점이지만, 도심 지역에서 운항해야 하기 때문에 소음 감소가 설계의 핵심 요소였다”면서, “엠브라에르와 이브 에어 모빌리티는 다쏘시스템의 시뮬리아 유체 역학 애플리케이션을 통해 가상 환경에서 eVTOL 항공기의 가장 중요한 부품을 경험하고 최적화할 수 있게 되었다”고 말했다.
작성일 : 2024-05-09
[피플 & 컴퍼니] 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장
더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
[피플 & 컴퍼니] 데이터킷 필리프 블라슈 CEO
CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   데이터킷(Datakit)은 CAD 데이터 변환 프로그램인 크로스매니저(CrossManager)의 개발사로, 크로스매니저는 파트너사인 몰드케어를 통해 국내 공급되고 있다. 데이터킷의 필리프 블라슈(Philippe Blache) CEO는 다양한 설계 관련 정보의 변환과 상호운영성을 통해 제조·건축 등 산업 영역에서 더 많은 가치를 제공한다는 비전을 제시하고 있다. ■ 정수진 편집장    ▲ 데이터킷 필리프 블라슈 CEO   데이터킷은 어떤 회사인지 1994년 프랑스에서 설립된 데이터킷은 CAD, CAM, CAE, BOM, PLM, 계측, BIM, 건설 등 다양한 소프트웨어 간의 상호 호환 운용성(interoperability) 분야에 집중하고 있는 기업이다.  데이터킷의 데이터 변환 솔루션은 설계, 제조, 검사 및 보관 전반에 걸쳐 연결성을 구축하여, 제품 개발 프로세스의 디지털 전환을 가속화하고 시장 출시에 걸리는 시간을 줄인다. 데이터킷은 수년간 표준화 특히 STEP AP242 표준에 참여했으며, LOTAR(Long Term Archiving and Retrieval) 협회 워크숍 및 MBx 상호 운용성 포럼에 참여하고 있다. 또한 빌딩스마트(BuildingSMART)의 IFC 구현자 포럼 회원으로서 BIM 커뮤니티에도 참여하고 있다.   크로스매니저의 특징에 대해 소개한다면 크로스매니저를 사용하면 모델과 관련된 많은 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환이 가능하다. 크로스매니저는 ▲2D 도면, 3D B-Rep 및 메시(mesh) 표현을 비롯해 ▲부품, 어셈블리 및 색상/질감 등 속성과 ▲PMI(제품 제조 정보), FD&T(Functional Dimensioning and Tolerancing), GD&T(기하공차), 메타데이터, 자재/공급업체/비용 등 속성을 포함한 제품 제조 정보까지 다양한 정보를 변환할 수 있다. 또한 CAD 소프트웨어 별 고유(native) 파일 및 표준 형식 파일로 변환할 수 있는 수백 가지의 기능과 솔루션을 제공한다.   크로스매니저가 다른 솔루션과 차별화되는 점은 무엇인지 데이터킷은 30년 동안 상호 호환 운용성에 초점을 맞추고 있으며, 시장에서 가장 특별하고 폭넓은 경험을 제공하기 위해 R&D에 노력을 기울여 왔다. 크로스매니저 변환기를 사용하면 모델과 관련된 광범위한 데이터를 변환 및 보존할 수 있으며, 최신 버전의 CAD 소프트웨어와의 호환성을 위해 수백 가지 CAD별 고유 파일 및 중립 포맷에 대한 분기별 업데이트를 제공한다. 또한, 확장 가능한 단일 또는 멀티 포맷 라이선스, 컴퓨터나 서버에서 실행되는 고정/원격/플로팅 라이선스, 영구 또는 구독 라이선스 등 다양한 유형의 라이선스를 제공한다. 이외에 크로스매니저 어드밴스 버전에서는 자동화 프로세스 및 일괄 처리가 가능하다. 크로스매니저는 설계회사의 CAD 투 CAD(CAD-to-CAD) 변환에 가장 많이 사용되지만, 제조 또는 제조 부품의 정확성 확인, FEA(유한요소해석) 그리고 사실적인 렌더링, 시각화, 시뮬레이션, 메타버스, 견적 준비 등의 요구를 충족시키기 위한 기반으로도 사용된다.   ▲ 데이터킷의 크로스매니저는 다양한 네이티브 포맷 및 중립 포맷의 CAD 데이터를 변환하는 기능을 제공한다.   CAD 데이터 변환 솔루션의 성장세에 대해서는 어떻게 보는지 모델 기반 엔지니어링과 관련된 광범위한 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환에 대한 요구는 기업 내부 그리고 다른 기업 간에도 계속 늘어날 것으로 본다. 다른 한편으로는 이런 업무는 전문가들의 작업이 되고 있으며, 데이터킷과 같은 기업이 글로벌하면서 세부적으로 필요한 접근 방식을 지원할 수 있다. 또한, 다른 산업과 다른 작업 습관을 가진 BIM(빌딩 정보 모델링) 영역은 데이터 변환 시장에 거대한 성장 잠재력을 제공하고 있다. 형상과 치수뿐 아니라 다양한 정보를 포함하면서 CAD 데이터가 복잡해지고 있다. 이런 상황에서 CAD 데이터를 효과적으로 변환하고 활용하기 위해 필요한 점이 있다면 무엇이라고 보는지 우리는 사용자와 사용자의 의도에 초점을 맞춘다. 사용자의 프로필, 직업, 일하는 방식, 설계/제조/검사 파트나 어셈블리와 관련하여 사용자가 100%의 정확도와 최고의 성능을 기대하고 있는지, 아니면 설계에서 보관에 이르기까지 전체 제품 수명주기의 자동화를 개선하기 위해 기능, PMI 또는 2D 데이터와 같은 특정 데이터를 요구하는지를 알아야 한다.   최근에는 CAD 솔루션들이 자체적으로 데이터 호환에 관한 기능을 강화하고 있는데, CAD 데이터 변환 전용의 솔루션이 필요한 이유에 대해 소개한다면 실제로 많은 CAD 솔루션이 데이터 변환 기능을 제공한다. 데이터킷은 광범위한 시장에서의 경험과 인지도를 바탕으로, 우리의 솔루션 중 일부를 글로벌 소프트웨어 업체에 제공하고 있다. 또한 데이터킷의 솔루션은 최종 사용자에게 직접 제안된다. 최종 사용자를 위한 전용 솔루션이 크로스매니저이며, 임베디드 OEM 구매가 아닌 사용자가 필요로 하는 형식에 대한 파일 간 변환을 제공한다. 사실 설계 회사의 관점에서 보면, 파일을 읽고 선택한 형식으로 쓸 수 있도록 하는 것이 숙제이다. 크로스매니저를 사용하면 선택한 형식의 PMI와 같은 데이터를 포함된 파일이나 어셈블리를 읽고 쓸 수 있다는 점에서 확실한 가치를 가진다고 본다.   ▲ 데이터킷은 다양한 설계 정보의 변환 기능을 독립형 제품 및 CAD 플러그인으로 제공하고 있다.   한국 시장에 대한 전망과 한국 내 크로스매니저 비즈니스 계획에 대해 소개한다면 지난 3월에 한국을 비롯해 아시아 지역 각국의 파트너사를 만나 크로스매니저의 비즈니스를 위한 미팅을 진행했는데, 데이터킷의 기술 데이터 변환 솔루션이 한국 시장의 요구를 충족한다고 믿는다. 우리는 크로스매니저의 한국어 버전을 제공하고 있으며, 소프트웨어 공급업체와의 파트너십에 대해서도 자신감을 갖고 있다. 또한, 한국 파트너사인 몰드케어에서는 한국 내 기업에게 크로스매니저와 솔리드웍스 전용 플러그인을 공급하고 있다. 지난 한국 방문을 통해 몰드케어와 긴밀히 협력하기로 얘기를 나누었고, SIMTOS와 같은 전시회에 참가하는 등 시장 확대를 위해 더 많은 기회를 함께 모색하기로 했다. 우리는 한국 생산 현장의 작업자가 설계 . 생산 . 출시까지의 프로세스를 쉽게 도와주고, 제품의 품질을 보장하는 신뢰할 수 있는 데이터 변환 솔루션을 개발하고 있다고 확신한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
[포커스] 마이다스아이티, 제조산업을 위한 CAE 기술과 솔루션 로드맵 제시
마이다스아이티가 지난 4월 16일 CAE 기술 콘퍼런스인 ‘MTS SQUARE 24’를 개최했다. ‘사람을 위한 기술, 새로운 세상과 연결’을 테마로 한 이번 이벤트에서 마이다스아이티는 자사의 CAE 기술 로드맵을 소개하는 한편, CAE 기술 연구와 활용 사례 및 첨단 기술의 미래에 대한 인사이트 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     CAE의 진입장벽 낮추는 기술 개발 이번 행사에서 마이다스아이티 김종성 프로는 “시뮬레이션의 목적은 설계 단계에서 많은 문제점을 컴퓨터 소프트웨어를 통해 발견하고 해결하는 것”이라면서, 설계자가 손쉽게 활용할 수 있는 CAE 솔루션과 기술 개발 방향에 대해 소개했다. 디지털 전환, ESG(환경·사회적 책임·거버넌스) 등 시대 변화에 따라 시뮬레이션의 필요성이 늘고, 설계자의 시뮬레이션 활용도 확대되고 있다. 김종성 프로는 “한편으로 CAE가 발전하면서 CAE 소프트웨어가 공부해야 하는 학습의 대상이 되었다”고 짚었다. CAE를 효과적으로 수행하고 결과를 이해하기 위해서는 공학 지식을 바탕으로 해석을 위한 수치해석 모델을 만들어야 한다. 또한, 원활한 해석을 할 수 있도록 해석 대상을 작게 나누는 메시(mesh)를 만들어야 한다는 점도 CAE의 접근성을 떨어뜨리는 한계로 지적되어 왔다. 김종성 프로는 “이를 해소하기 위해 마이다스아이티는 메시프리(meshfree) 기술을 적용한 ‘마이다스 메시프리’를 개발했다”고 소개했다. 마이다스 메시프리는 형상을 불러오고 해석 조건을 설정한 후 해석을 진행해 결과를 분석하는 3단계 프로세스를 제공한다. 또한 설계 변경 내용을 빠르게 반영하는 오토 업데이트를 제공하면서 전반적인 해석 퍼포먼스를 높이는 데에 주력했다. 마이다스아이티는 향후 마이다스 메시프리에서 스폿 용접, 라인 용접, 볼트 정의 등을 자동 연결할 수 있는 연결성을 강화할 계획이다.     기업의 시뮬레이션 문화 정착에 기여할 것 또한, 마이다스아이티는 최적설계를 위한 다분야 통합 솔루션인 ‘마이다스 NFX’를 제공한다. 지난 2008년 공급을 시작한 마이다스 NFX는 유동해석 . 구조해석 . 위상최적화를 연계할 수 있고, 실무에서 많이 쓰이는 핵심 기능의 편의성을 높이는 방향으로 개발되고 있다. 김종성 프로가 소개한 마이다스 NFX의 개발 방향은 편의성, 연결성  기술지원 강화 등이다. 마이다스  NFX는 UI(사용자 인터페이스)와 워크플로를 더욱 직관적이면서 간결하게 만들 예정이다. 파트간 연결 기능이나 열유동 . 열응력 해석 연계 등 해석 분야간 연결성을 높이는 한편, 나스트란, 아바쿠스, 앤시스 등의 CAE 솔루션과의 호환성도 강화할 계획이다. 김종성 프로는 “마이다스 NFX는 지금까지 1000여 라이선스를 공급하면서, 연구자가 아닌 엔지니어 중심의 개발로 블루오션 시장을 공략하고 있다. 마이다스 NFX를 통해 기업의 시뮬레이션 문화 정착과 제품 개발 실무자의 역량 강화에 기여하고자 한다”고 전했다.   신규 패키지 및 AI 가술 지원 등 로드맵 소개 마이다스아이티는 기술지원을 강화할 계획인데, 여기에는 기술지원에 AI(인공지능)를 활용하는 것도 포함된다. 마이다스아이티가 축적한 기술자료와 다양한 분야의 해석 보고서, 기술지원 문건 등을 AI가 학습해 효과적인 고객 지원이 가능할 것이라는 설명이다. 김종성 프로는 “테스트 결과 사용자의 요구에 맞춰 기술문서, 보고서, 동영상 등 다양한 자료를 제공할 수 있어 AI의 가능성을 확인했다”면서, “향후 기존 소프트웨어에 AI 기술지원 기능을 결합할 계획도 있다”고 소개했다. 이외에, 김종성 프로는 마이다스 NFX와 마이다스 메시프리 및 기술 지원을 결합한 ‘마이다스 MTS’ 패키지도 소개했다. 마이다스 MTS는 실무에서 많이 쓰이는 해석 작업을 하나의 라이선스로 활용할 수 있다는 점을 내세운다.     사람을 위한 기술과 함께 살아가는 방법 고민 이번 MTS SQUARE 24 행사에서는 ‘사람과 AI’, ‘사람과 시뮬레이션’, ‘사람을 위한 기술’ 등의 주제로 국내 연구자들의 CAE 기술 개발 내용이 소개되었으며, 발전하는 기술을 어떻게 이해하고 활용해야 할 지에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 기회가 마련됐다. 아주대학교의 이진우 교수는 생성적 설계(제너레이티브 디자인) 기법을 활용해 새로운 음향 특성을 가진 메타구조체를 개발한 내용을 소개했고, 영남대학교의 유기수 교수는 전기자동차 배터리의 열거동과 열폭주 현상을 CAE로 예측하기 위한 방법론을 소개했다. 건국대학교의 김창완 교수는 꾸준히 확대되고 있는 다중물리해석(멀티피직스 해석)이 발전하고 있는 방향에 대해 짚었다. 자동차부품산업진흥재단의 김명섭 전문위원은 국내 제조산업의 지속 성장을 위한 디지털 전환의 필요성과 추진 전략을 설명했다. 경희대학교의 김상욱 교수는 더 이상 피할 수 없는 AI와 사람의 ‘공존’을 위해 어떤 가치를 추구해야 할 지 짚고, UCLA의 데니스 홍 교수는 로봇 기술의 본질은 결국 사람을 위한 것이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
[칼럼] 디지털 엔지니어링의 프레임워크와 네 가지 스피어
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 호 칼럼에서 디지털 수명 주기 프레임워크에 대해서 설명하였다. 일반적으로 프레임워크(framework)는 복잡한 문제를 해결하거나 복잡한 구조를 구축할 때 기반으로 쓰이는 기본 구조를 말한다. 디지털 엔지니어링은 매우 복잡한 문제를 해결해야 한다. 특히 제품 개발과 동시에 제품의 디지털 트윈(digital twin)도 개발해야 한다.  이것은 제품 개발에서 두 가지 트윈인 물리적 트윈과 디지털 트윈을 동시해 개발해야 하는 것을 의미하며, 이것을 모두 충족할 수 있는 디지털 스레드(digital thread) 환경을 구축해야 한다. 또한 최근에 화두로 부상하고 있는 소프트웨어 정의 x 또는 소프트웨어 중심 x(software-defined x)의 프로세스를 포함해야 한다.    그림 1. 디지털 제품/시스템 수명주기 프레임워크    <그림 1>의 프레임워크에서는 지식과 기술의 영역으로 정의한 네 가지 스피어(sphere)로 크게 분류하였다.  각 스피어는 고유의 특성이 있어서 그 분야의 전문 특성과 지식이 있다. 또한 각 스피어 사이에는 보이지 않는 경험과 지식과 패러다임의 벽이 존재한다. 스피어를 사용한 이유는 보이지 않는 장벽을 가지고 있기 때문이다. 첫 번째 영역은 제품 또는 시스템으로 대표되는 물리적 스피어(physical sphere)이며, 제품 부품으로 구성되어 있다. 이것을 가상 스피어와 비교한다면 디지털 트윈이 되는 것으로 공장에서 직접 생산되는 물리적 실체(physical entity)이다. 두 번째는 가상 스피어(virtual sphere)이다. 디지털 트윈은 가상 스피어로 가상세계(virtual world)이며 현실세계(real world)의 제품이나 시스템과 연동된다. 이것은 물리적 스피어의 경험과 지식 그리고 감각과 패러다임이 존재한다. 단지 소프트웨어 코딩 지식이나 제품의 물리적 지식이나 경험이 있다고 자동적으로 가상 스피어의 디지털 트윈을 만들 수 있는 것이 아니다. 세 번째는 정보 스피어(information sphere)로 현재까지 제품 개발에 핵심적 역할을 하고 있는 산업용 소프트웨어(industrial software) 영역이다. 이곳에는 다양한 컴퓨터 지원 개발 기술(CAx : Computer-Aided Everything)이 있으며, 대표적으로 컴퓨터 지원 설계 시스템(CAD), 컴퓨터 지원 제조(CAM), 컴퓨터 지원 해석 시스템(CAE) 등으로 제품의 데이터와 정보를 생성한다. 생성된 데이터는 제품 수명주기 관리(PLM) 시스템 안에서 자동화되고 저장된다.  네 번째는 사이버 스피어(cyber sphere)로 소프트웨어 중심 x의 영역이다. 주로 코딩의 영역으로 물리적 기능을 가상화(virtualization)하는 영역이다.    그림 2. 네 가지 스피어   가상 스피어와 사이버 스피어는 디지털 영역(digital domain)이지만, 정보 스피어는 물리적 영역(physical domain)과 디지털 영역으로 구분된다. 왜냐면 디지털 목업(digital mockup)이나 시뮬레이션(simulation)도 있지만 아직도 이 영역에서 물리적 시험(physical test) 등이 많이 필요하며, 미래에도 완전히 디지털화(digitalization)하기에는 갈 길이 멀다. 앞으로 가장 발전할 분야는 사이버 스피어 분야이다. 현재는 소프트웨어 정의 x로 발전 중이지만, 가까운 미래에는 소프트웨어 플랫폼(software platfom)으로 발전할 가능성이 높다.  그러나 새로운 기술과 접근 방법에는 리스크가 많다. 이런 리스크 관리를 하지 않으면 제품 개발이나 엔지니어링 분야에서 크게 낭패를 볼 수 있다. 다른 비즈니스 분야의 디지털 전환이나 인공지능 분야와 다르게 산업 분야는 리스크(risk)가 소비자나 사용자에게 엄청난 파급효과가 있다.   최근 보잉의 사례에서 보는 것과 같이 과도한 디지털 전환으로 아날로그 지식 엔지니어를 해고하는 바람에 엄청난 위기를 가져오고 있다. 지난 1월 보잉 737 맥스 항공기의 문짝이 비행 중 뜯어져 나가는 사고가 발생했다. 알고 보니 조립 과정에서 아예 나사를 빼먹었기 때문이라는 사실이 드러나 충격을 줬다. 보잉이 지난 20년 동안 비용 절감을 위해 아웃소싱을 대폭 확대하면서 숙련된 엔지니어들이 떠났고, 결국 심각한 항공기 품질 저하로 이어졌다.   지난 4차 산업혁명의 초기에 제너럴 일렉트릭(GE)은 디지털 트윈 사업을 제일 먼저 시작했다. 야심차게 시작한 프레딕스(Predix) 플랫폼은 실패하였고, GE 디지털 회사는 다른 회사에게 팔려갔다. 2000년대 초에도 지엠(GM) 자동차가 CAD와 PLM에 지나치게 의존하다가 기업이 어려워진 적이 있다. 기술은 어디까지 기술적 역량이지, 인간의 다양한 역량을 대체할 수 없다. 이런 사례는 현재 진행 중인 디지털 전환과 인공지능 전환(AI transformation)에 대해서 많은 교훈을 준다. 대부분 실제 경험보다는 연구만 하는 학자나 미디어에서 아직 리스크가 많은 기술에 대해 지나치게 낙관적으로 접근한다. 기술 낙관론이라는 낙관주의 편향(optimism bias)이다. 실제 산업계에서는 이런 것이 커다란 위험요소가 된다.    결론적으로 이런 접근방법에서 가장 중요한 것은 속도보다는 방향성이다.  네 가지 스피어에서 접근방법은 각 스피어의 지식과 경험과 패러다임이 어떻게 연결 및 연동할 것인가에 대한 구체적인 방법과 도구를 발굴해야 한다. 그리고 이에 대한 디지털 전략과 디지털 리스크를 만들어야 한다. 그러므로 이런 프레임워크를 사용해서 구체적인 실행 목록을 만드는데 사용할 수 있다. “완벽한 형태는 공이며, 모든 것은 구체에서 시작한다.(The perfect form is the sphere, and everything originates from the sphere.)” - 플라톤   ■ 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.
작성일 : 2024-05-02