앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 반기계적 비등(SMB) 모델을 이용하여 전자기기 2상 액침냉각 해석의 적용 가능성을 검토하였다. 먼저 FC-72를 이용한 문헌 기반 단순 형상에서 실험 결과와 비교하여 SMB 모델의 기본적인 예측 성능을 확인하였으며, 최대 오차는 5.84%로 나타났다. 이후 ESP32 및 Kovan 보드 형상에 적용하여 온도, 증기 분율, 핵비등 열유속 및 벽면 과열도 분포를 분석하였다. 해석 결과, 비등 조건과 발열부 위치, 장치 자세에 따라 증기 분포와 냉각 성능이 달라지는 것을 확인하였다. 이를 통해 SMB 모델은 복잡한 전자기기 형상에서 비등 분포, 발열부 간 상호작용 및 핫스팟 또는 드라이아웃 위험 후보 영역을 평가하는 데 활용 가능함을 확인하였다.   ■ 김진탁 태성에스엔이 기술본부 AE 1팀에서 수석 매니저로 근무 중이며, 고객의 원활한 프로그램 도입을 돕기 위한 프리세일즈 엔지니어로 활동하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   AI 서버와 고성능 전자기기의 시대가 본격화되면서, 냉각 기술의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있다. 예전에는 공기를 이용해 장비를 식히는 공랭 방식만으로도 충분한 경우가 많았다. 하지만 최근의 전자기기는 더 작고, 더 빠르고, 더 많은 열을 발생시킨다. 특히 데이터센터나 고성능 연산 장비에서는 랙당 발열량이 계속 증가하고 있으며, 단위 면적당 열유속 역시 빠르게 높아지고 있다.   그림 1. 고성능 연산 장비의 랙당 발열량 증가(출처 : AI 생성)   이런 환경에서는 기존의 공랭 방식만으로는 한계가 분명하다. 그래서 등장한 것이 액체를 이용한 냉각 기술이다. 액체를 이용한 냉각방식은 직접냉각(콜드플레이트 방식)과 액침냉각 방식으로 나뉘며, 액침냉각 방식은 다시 단상 액침냉각과 2상 액침냉각 방식으로 나뉜다. 콜드플레이트 방식은 발열 부위에 액체 냉각 채널을 직접 연결해 열을 제거하고, 단상 액침냉각은 전자기기 전체를 절연 냉각 유체에 담가 장비를 고르게 식힌다. 여기서 한 단계 더 나아간 방식이 바로 2상 액침냉각이다.   그림 2. 전자기기의 2상 액침 냉각 모습(출처 : www.hvacrj.co.kr)   2상 액침냉각의 핵심은 냉각 유체가 끓으면서 발생하는 비등 잠열을 활용하는 것이다. 액체가 기체로 바뀔 때 많은 열을 흡수하기 때문에, 고발열 전자기기 냉각에 매우 효과적일 수 있다. 쉽게 말하면, 전자기기가 내는 열을 유체가 ‘끓으면서’ 가져가는 방식이다. 하지만 이 과정은 단순하지 않다. 발열면 근처에서 기포가 생기고, 성장하고, 위로 이동하고, 다시 응축되기도 한다. 또 특정 조건에서는 발열면이 증기로 덮이면서 액체가 제대로 접촉하지 못하는 드라이아웃(dryout)의 위험도 생길 수 있다. 이런 복잡한 현상을 이해하려면 실험뿐 아니라 CFD 기반 해석이 중요한 역할을 한다.   왜 SMB 모델인가 비등 해석에는 여러 모델이 있다. 예를 들어 VOF-Lee 모델은 액체와 기체의 계면을 비교적 자세히 추적할 수 있다. 하지만 개별 기포의 생성과 이동을 직접 계산해야 하므로 계산 비용이 매우 크다. 복잡한 전자기기 형상에 적용하거나 여러 조건을 반복 검토하기에는 부담이 될 수 있다. 또한 Lee 모델은 주로 체적 상변화율을 기반으로 액상과 기상 간 질량전달을 계산하는 접근이므로, 벽면에서의 핵비등 열전달 메커니즘을 직접적으로 표현하기 위해서는 추가적인 모델링과 검증이 필요하다.   그림 3. VOF-Lee 모델을 이용한 비등 해석 예   비등해석에 가장 널리 알려진 오일러-RPI 벽면 비등(EulerianRPI Wall Boiling) 모델도 있다. 오일러-RPI 벽면 비등 모델은 벽면 비등 현상을 비교적 상세히 다룰 수 있지만, 전자기기 냉각과 같은 저온·상압 조건에 적용하려면 기포 이탈 직경, 핵생성 사이트 밀도, 퀜칭(quenching) 관련 상관식 등 주요 입력값에 대한 보정과 검증이 필요하다. 반면 앤시스 플루언트의 반기계적 비등 모델(Semi-Mechanistic Boiling Model), 즉 SMB 모델은 조금 다른 접근을 한다. 개별 기포 하나하나를 세밀하게 추적하기보다는, 혼합물 관점에서 평균적인 비등 거동을 계산한다. 기포 상승, 이탈, 국부적인 기포 형상 변화까지 모두 직접 계산하지는 않지만, 벽면 근처에서 비등이 얼마나 활발하게 일어나는지, 기상이 어디에 분포하는지, 발열부 온도가 어떻게 변하는지를 공학적으로 평가하는 데 적합하다.   그림 4. SMB 모델의 유효 범위   즉 SMB 모델은 ‘기포 하나의 움직임’보다는 ‘전체 냉각 성능과 비등 분포’를 보고 싶은 경우에 유용하다. 전자기기 2상 액침냉각처럼 복잡한 형상과 여러 설계 조건을 비교해야 하는 문제에서는 이러한 접근이 꽤 현실적인 선택이 될 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   선박 설계 엔지니어와 조선공학 전문가들은 개발 초기 단계에서 성능을 평가하고, 실물 시험에 대한 의존도를 줄이며, 복잡한 설계 프로젝트 전반의 위험을 관리하기 위해 전산유체역학(CFD)을 점점 더 적극적으로 활용하고 있다. 범용 CFD 소프트웨어도 이러한 작업을 수행할 수 있지만, 해양·조선 분야의 특수한 문제를 해결하기 위해서는 상당한 설정 작업과 워크플로의 맞춤 구성이 필요한 경우가 많다. 피델리티 파인 마린(Fidelity Fine Marine)은 해양 및 조선 분야에 특화되어 개발된 CFD 플랫폼으로, 선박 설계 및 조선 공학에서 요구되는 핵심적인 유체역학(hydrodynamics)과 선박 운동(motion) 해석을 하나의 목적에 최적화된 환경에서 제공한다. 이를 통해 보다 효율적이고 신속한 해석과 설계 의사결정을 지원한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr     피델리티 파인 마린은 아메리카스 컵(America's Cup)에 참가한 에미레이트 팀 뉴질랜드(Emirates Team New Zealand), 이네오스 브리타니아(INEOS Britannia), 아메리칸 매직(American Magic)을 비롯해 방데 글로브(Vendée Globe) 출전 팀에서도 활용되었다. 이러한 프로젝트는 설계 허용 오차가 극히 작은 환경에서 진행되며, 시뮬레이션의 품질이 경기 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 이러한 사례는 피델리티 파인 마린이 엄격한 엔지니어링 검증 환경에서 어떤 수준의 성능을 제공하는지를 보여주는 중요한 기준이 된다. 이와 동일한 해석 역량은 상업용 선박과 해양(offshore) 프로젝트에도 적용할 수 있다. 적용 대상과 해결해야 할 과제는 서로 다르지만, 높은 시뮬레이션 정확도에 대한 요구는 모든 분야에서 동일하게 중요하다.   해양 엔지니어들이 범용 CFD에서 벗어나고 있는 이유 “피델리티 파인 마린은 속도, 힐(heel), 리웨이(leeway) 변화에 따른 세일링 요트 선체의 유체력을 높은 신뢰도로 예측할 수 있다. 또한 이러한 해석은 과도하게 높은 격자 밀도를 사용하지 않고도 유효하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공한다.” 피델리티 파인 마린은 상선과 해양 플랜트부터 고성능 선박 및 첨단 선박 설계에 이르기까지 다양한 해양 분야에 적용할 수 있다. 범용 CFD 소프트웨어처럼 사용자가 여러 기능을 조합하여 해양 해석용 워크플로를 직접 구성할 필요 없이, 피델리티 파인 마린은 해양 분야에 특화된 통합 해석 환경을 제공한다. 이를 통해 해석 준비 시간을 단축하고 프로젝트 간 일관성을 향상시키며, 개념 설계 단계에서 성능 검증 단계에 이르기까지 보다 효율적인 설계 프로세스를 지원한다. 이와 같은 접근 방식은 해석 환경 구축에 필요한 노력을 줄이는 동시에 프로젝트 전반의 일관성을 높여, 설계 초기의 다양한 아이디어 검토부터 최종 성능 검증까지의 과정을 더욱 원활하게 수행할 수 있도록 한다. 그 결과, 엔지니어링 조직은 더 빠른 설계 반복(design iteration)을 수행하고, 더 많은 설계 대안을 평가할 수 있으며, 시뮬레이션 결과를 개발 기간 단축, 성능 예측의 신뢰도 향상과 같은 비즈니스 목표와 더욱 효과적으로 연계할 수 있다.     실제 성능을 좌우하는 연성 물리 현상 해석 첨단 선박 개발 프로젝트에서 시뮬레이션의 가치는 여러 물리 현상이 서로 어떻게 상호작용하는지를 정확하게 재현하는 능력에 있다. 엔지니어는 일반적으로 하나의 성능 지표만으로 설계를 평가하지 않으며, 다양한 운항 조건과 개발 단계에서 선박이 어떤 성능을 발휘하는지를 종합적으로 분석해야 한다. 피델리티 파인 마린은 이러한 요구를 충족하기 위해 실제 운항 성능에 영향을 미치는 다양한 연성(coupled) 물리 현상을 통합적으로 해석할 수 있도록 지원한다. 여기에는 다음과 같은 요소가 포함된다. 선체 유체역학(hull hydrodynamics) 부가 구조물(appendage)의 거동 공기역학적 하중(aerodynamic loading) 공동현상(cavitation) 통기(ventilation) 조종 성능(maneuvering) 접촉 및 착수 거동(touchdown behavior) 파랑 중 성능(wave performance) 이를 통해 엔지니어는 실제 운항 환경에 더욱 가까운 조건에서 선박 성능을 평가할 수 있으며, 설계 의사결정에 대한 신뢰도를 높이고 개발 후반부에서 발생할 수 있는 예상치 못한 문제를 줄일 수 있다.   실제 선체 형상에 최적화된 격자 생성 및 운동 모델링 정확한 해석 결과를 얻기 위해 과도한 수작업이나 복잡한 해석 설정이 반드시 필요한 것은 아니다. 피델리티 파인 마린은 각 선박의 형상과 해석 목적에 맞게 시뮬레이션을 유연하게 구성할 수 있도록 지원하여, 엔지니어가 보다 효율적으로 해석을 수행할 수 있는 환경을 제공한다.     자유수면 효과(free-surface effects), 압력 구배(pressure gradient), 그리고 주요 유동 영역(critical flow regions)과 같이 계산 정확도가 중요한 영역에 계산 자원을 자동으로 집중함으로써, 피델리티 파인 마린은 더욱 효율적으로 고품질의 해석 결과를 제공한다. 이를 통해 해석 소요 시간을 단축하면서도 높은 예측 정확도를 유지할 수 있으며, 엔지니어링 팀이 보다 신속하고 신뢰성 있는 설계 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   세계적인 제조업 위기에도 인공지능(AI) 열풍이 불고 있다. 그러나 제조업에서 반도체 분야 말고는 아직은 이익을 내지 못하고 있다. 한국의 제조업은 소프트웨어 중심 전환(SX : Software-Defined Transformation)에 보다 관심을 가져야 된다고 생각한다.   그림 1. 제조업 경쟁력 진화의 함정   제조업은 지금 또 하나의 거대한 전환점에 서 있다. 지난 100여 년 동안 제조업의 경쟁력은 좋은 제품을 얼마나 정밀하고, 빠르고, 저렴하게 생산할 수 있는가에 의해 결정되었다. 설계 역량, 생산 설비, 공정 기술, 품질 관리, 공급망이 기업 경쟁력의 중심이었다. 제품의 가치는 대부분 물리적 하드웨어에 내재되어 있었다. 그러나 AI, 소프트웨어, 클라우드, IoT(사물인터넷), 디지털 트윈, 디지털 스레드가 결합하면서 이러한 전통적 제조업의 공식이 바뀌고 있다.   그림 2. 하드웨어 중심의 성공 공식   앞으로 제조기업의 경쟁력을 결정하는 질문은 단순히 ‘무엇을 잘 만드는가’가 아니다. ‘제품과 공장, 엔지니어링과 서비스를 얼마나 소프트웨어적으로 정의하고 지속적으로 변화시킬 수 있는가’이다. 필자는 이러한 제조업의 구조적 변화를 SX라고 부르고자 한다. SX는 단순한 소프트웨어 도입이나 IT 시스템 구축이 아니다. 제품(product), 공장(factory), 엔지니어링(engineering), 서비스(service), 기업 운영(enterprise)을 소프트웨어 중심 구조로 다시 정의하는 제조업의 패러다임 전환이다. 전통적인 제조업에서는 하드웨어가 제품을 정의했다. 자동차는 엔진과 차체가 정의했고, 항공기는 기체와 엔진이 정의했으며, 공작기계는 기계 구조와 제어장치가 정의했다. 따라서 경쟁력도 하드웨어 중심이었다.(기계 → 전자 → 소프트웨어 → 데이터 → AI) 그러나 오늘날 제품의 기능과 성능은 점점 소프트웨어에 의해 결정된다. 자동차의 주행 특성, 배터리 관리, 운전자 지원 기능, 인포테인먼트 시스템은 소프트웨어로 변화한다. 산업 장비 역시 소프트웨어 업데이트를 통해 새로운 기능을 추가할 수 있으며, 운영 데이터를 분석하여 고장 가능성을 예측하고 성능을 최적화한다. 결국 제조업의 가치(value) 중심이 하드웨어 가치 → 소프트웨어 가치 → 데이터 가치 → AI 가치로 이동하고 있다. 이것이 SX가 필요한 가장 근본적인 이유다.   그림 3. 소프트웨어 가치   지난 10여 년 동안 제조기업들은 DX(Digital Transformation, 디지털 전환)를 추진했다. ERP, PLM, MES, SCM, IoT, 클라우드, 디지털 트윈, AI 등 다양한 디지털 기술이 도입되었다. 그러나 많은 DX 프로젝트는 기존 프로세스를 디지털화하는 수준에 머물렀다. 종이 문서를 전자문서로 바꾸고, 수작업을 시스템으로 옮기고, 데이터를 클라우드로 이전하는 것만으로 제조업의 본질적인 경쟁 구조가 바뀌지는 않는다. DX가 주로 기존 업무를 디지털 기술로 개선하는 것이었다면 SX는 한 단계 더 나아간다. 제품과 제조 시스템 자체를 소프트웨어적으 로 정의하는 것이다. 따라서 다음과 같이 구분할 수 있다. DX = Digitize the Process SX = Software-Define the Business DX가 디지털화를 의미한다면 SX는 기업 구조 자체의 재정의를 의미한다.   그림 4. 소프트웨어 중심 전환   소프트웨어 중심(software-defined)이라는 개념의 핵심은 단순하다. 물리적 시스템의 기능과 동작을 소프트웨어가 정의하고 변경할 수 있도록 만드는 것이다. 과거에는 기능이 하드웨어에 고정되어 있었다. 제품이 출하되는 순간 기능 역시 거의 확정되었다. 그러나 소프트웨어 중심 제품은 출하된 이후에도 소프트웨어를 통해 기능을 추가하거나 변경할 수 있다. 따라서 제품은 더 이상 완성된 물체가 아니다. 제품 = 하드웨어 + 소프트웨어 + 데이터 + AI + 서비스가 된다. 그리고 더욱 중요한 변화가 발생한다. 제품의 생명주기가 설계(design) → 제조(manufacturing) → 공급(delivery)에서 끝나는 것이 아니라, 설계 → 제조 → 공급 → 운영(operation) → 데이터(data) → 학습(learning) → 업데이트(update)라는 지속적인 순환 구조로 바뀐다. 이것이 소프트웨어 정의 제조업의 본질이다. 소프트웨어 중심 자동차(Software-Defined Vehicle : SDV)는 자동차 산업에서 가장 빠르게 나타나고 있는 소프트웨어 중심 전환이다. 그러나 소프트웨어 중심 개념은 자동차에 국한되지 않는다. 앞으로 제조업에서는 다음과 같은 구조가 확대될 것이다. Software-Defined Product : 제품의 기능과 성능을 소프트웨어가 정의한다. Software-Defined Vehicle : 자동차의 기능과 사용자 경험을 소프트웨어가 지속적으로 변화시킨다. Software-Defined Machine : 산업기계의 동작과 성능이 소프트웨어와 AI에 의해 최적화된다. Software-Defined Factory : 공장의 생산능력과 운영방식이 소프트웨어를 통해 동적으로 재구성된다. Software-Defined Engineering : 설계·해석·검증 프로세스가 모델, 소프트웨어와 AI 중심으로 변화한다. Software-Defined Enterprise : 기업의 업무 프로세스와 의사결정 구조가 소프트웨어, 데이터와 AI를 중심으로 운영된다. 따라서 SX는 개별 제품의 변화가 아니다. 제품 → 엔지니어링 → 제조 → 서비스 → 엔터프라이즈 전체를 연결하는 제조업의 구조적 전환이다.   그림 5. 소프트웨어 중심의 구조적 전환   SX를 구현하기 위해 가장 중요한 기반 가운데 하나가 디지털 스레드(digital thread)다. 제조기업에는 이미 많은 시스템이 존재한다. CAD, CAE, PLM, ERP, MES, SCM, IoT, QMS, CRM 등이다. 문제는 시스템이 부족한 것이 아니다. 데이터와 맥락이 서로 단절되어 있다는 것이다. 설계 데이터와 생산 데이터가 분리되어 있고, 생산 데이터와 품질 데이터가 연결되지 않으며, 운영 데이터가 다시 설계로 돌아오지 않는 경우가 많다. 디지털 스레드는 이러한 단절을 연결한다.   그림 6. 새로운 생명주기의 시작   이렇게 제품의 전 생애주기 정보를 연결하면 소프트웨어 중심 제조업이 작동할 수 있는 데이터 기반이 만들어진다. 따라서 필자는 SX를 다음과 같이 표현하고 싶다. SX = 소프트웨어 중심 아키텍처 + 디지털 스레드 + 디지털 트윈 + AI  디지털 스레드가 정보를 연결하는 구조라면 디지털 트윈은 그 정보를 활용하여 현실 세계를 모델링하고 시뮬레이션하는 공간이다. 물리적 제품과 디지털 제품이 연결되고, 물리적 공장과 디지털 공장이 연결된다. 그리고 현실에서 발생하는 데이터가 디지털 트윈으로 전달된다. 물리적 요소 → 데이터 → 디지털 트윈 → 시뮬레이션 → AI → 의사결정 → 물리적 요소의 순환구조가 만들어지면 제조 시스템은 단순 자동화를 넘어 지속적으로 학습하고 최적화되는 시스템으로 발전한다. 과거의 디지털 트윈이 물리적 자산을 복제하는 개념에 가까웠다면, 앞으로의 디지털 트윈은 점차 의사결정을 지원하고 실행하는 지능형 운영 모델로 발전할 것이다. SX의 다음 단계에서 가장 중요한 변화는 AI다. 기존 소프트웨어는 사람이 정의한 규칙에 따라 움직였다. 그러나 AI가 결합된 소프트웨어 중심 시스템은 데이터를 분석하고 패턴을 발견하며 상황에 따라 의사결정을 지원하거나 일부 의사결정을 자동화한다. 여기에 생성형 AI와 AI 에이전트가 결합하면 또 다른 변화가 시작된다. 앞으로 엔지니어는 모든 시스템을 직접 조작하는 대신 AI 에이전트에게 목표를 제시하고, 필요한 데이터를 검색하게 하며, 시뮬레이션과 분석을 수행하도록 할 수 있다. 즉, 소프트웨어 중심 제조(software-defined manufacturing)에서 AI 중심 제조(AI-defined manufacturing)로 발전할 가능성이 커지고 있다. 하드웨어 중심 제조업에서는 경쟁력의 중요한 척도가 생산성이 었다. 얼마나 빨리 만들 수 있는가, 얼마나 싸게 만들 수 있는가, 얼마나 높은 품질로 만들 수 있는가가 중요했다. SX 시대에는 여기에 새로운 경쟁 변수가 추가된다. 얼마나 빠르게 제품과 시스템을 변화시킬 수 있는가? 자동차를 예로 들면, 과거에는 새로운 기능을 제공하려면 새로운 모델을 개발해야 했다. 그러나 소프트웨어 중심 제품에서는 소프트웨어 업데이트를 통해 새로운 기능을 제공할 수 있다. 따라서 경쟁의 단위가 제품 릴리스에서 지속적인 업데이트로 이동한다. 이는 제조업의 시간 개념 자체를 변화시킨다. 과거 제조업의 혁신 주기가 ‘년’이었다면 앞으로는 ‘월’, ‘주’, 경우에 따라 ‘일’ 단위가 될 수 있다. 결국 SX 시대의 핵심 경쟁력은 변화의 속도(change velocity)가 된다.   그림 7. 생산성과 변화의 속도   많은 기업이 ‘데이터가 자산’이라고 이야기한다. 그러나 AI 시대에는 데이터만으로 충분하지 않다. AI가 제조업에서 제대로 작동하려면 데이터의 의미와 관계를 이해해야 한다. 예를 들어 특정 센서 데이터가 어떤 제품의 데이터인지, 어떤 부품에서 발생했는지, 어떤 설계 요구사항과 관계되는지, 어떤 제조공정에서 생산되었는지, 어떤 소프트웨어 버전에서 발생했는지 알아야 한다. 즉 데이터에는 맥락(context)이 필요하다. 이 때문에 앞으로 제조업에서는 온톨로지(ontology)와 지식 그래프(knowledge graph)의 중요성이 더욱 커질 것이다. 데이터 → 정보 → 맥락 → 지식 → 인텔리전스라는 발전구조가 필요하다. 디지털 스레드가 데이터를 연결한다면 온톨로지는 그 연결의 의미를 정의하고, 지식 그래프는 관계를 표현하며, AI는 그 위에서 추론한다. SX의 가장 중요한 의미는 제품의 정의 자체를 바꾸는 데 있다. 과거의 제품은 공장에서 출하되는 순간 거의 완성되었다. 그러나 SX 시대의 제품은 출하가 끝이 아니다. 오히려 출하 이후 새로운 생명주기가 시작된다. 제품은 데이터를 생성하고, 기업은 데이터를 분석하고, AI가 새로운 인사이트를 발견하며, 소프트웨어 업데이트를 통해 제품에 다시 반영한다. 따라서 새로운 제품 생명주기는 다음과 같다. 설계 → 구축(build) → 운영(operate) → 감지(sense) → 학습 → 업데이트 → 진화(evolve). 여기서 중요한 단어는 마지막의 ‘진화’다. 미래의 제조기업은 단순히 제품을 만드는 회사가 아니라 제품을 지속적으로 진화시키는 회사가 될 것이다.   그림 8. 지속적 진화 생태계   제조업의 역사를 길게 바라보면 경쟁력의 중심은 계속 이동해 왔다. 기계화→ 자동화→ 전산화→ 디지털화→ 연결화→ 소프트웨어 중심 → AI 중심. 이 변화 속에서 SX는 단순한 기술 트렌드가 아니다. 그것은 제조기업이 제품을 정의하는 방식, 공장을 운영하는 방식, 엔지니어링을 수행하는 방식, 고객에게 서비스를 제공하는 방식, 그리고 기업 자체를 운영하는 방식을 바꾸는 새로운 제조업 운영체제(manufacturing operating system)라고 할 수 있다. 따라서 SX의 핵심 질문은 ‘우리 회사에 소프트웨어가 얼마나 많이 사용되고 있는가’가 아니다. 진짜 질문은 다음과 같다. ‘우리의 제품과 공장, 엔지니어링과 기업은 얼마나 소프트웨어적으로 정의되고 있는가?’ 그리고 한 단계 더 나아가야 한다. ‘그 소프트웨어 정의 구조 위에서 디지털 스레드, 디지털 트윈, 온톨로지와 AI가 얼마나 유기적으로 연결되어 있는가?’ 필자는 앞으로 제조업의 경쟁 구도가 결국 이 질문에 대한 답에 의해 결정될 것이라고 생각한다. 하드웨어 중심 제조에서 소프트웨어 중심 제조로. 그리고 다시 소프트웨어 중심 제조에서 인공지능 중심 제조로. 이것이 제조업이 직면하고 있는 다음 대전환이며, 바로 SX의 시대다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식 연구소 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.

  17　THEME. 끊김 없는 연결과 지능화, 디지털 제조 AX의 최신 트렌드 Ⅱ   PLM 데이터는 ‘문서’가 아니라 ‘연결의 망’이다 / 이기호 대규모 점군 처리와 CAD 데이터 최적화를 위한 통합 디지털 엔지니어링 설루션 / 아이지피넷 PLM의 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략 : 디지털 전환 시대의 복잡성 통제 / 김창근 제품 데이터 관리를 넘어, 제품이 구성되는 구조와 규칙을 관리해야 할 때 / 김진회   INFOWORLD   Focus 40　지멘스 EDA, ‘AI 네이티브 디자인’으로 반도체·시스템 설계 혁신 가속 42　에픽게임즈, “언리얼 엔진 6와 실용적 AI 전략으로 차세대 생태계 구축”   Case Study 44　자율주행 기술 접근성에 혁신을 가져오다　티어포의 오픈소스 시뮬레이터 AWSIM 48　실시간 주행 정보 시각화에서 AI 기반 차량 제어까지　디지털 콕핏으로 운전자 경험을 바꾸는 언리얼 엔진 HMI   Column 51　제조 경쟁력을 위한 AI와 시뮬레이션의 결합 / 오병준　AI로 디지털 트윈의 잠재력을 극대화하다 54　데이터를 실행 가능한 의사결정으로 / 이민수　라이프사이클 인텔리전스가 바꾸는 EPC 생산성 57　현장에서 얻은 것 No. 26 / 류용효　데이터 주권으로 다시 설계한 제조기업의 경영 60　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　새로운 제조업의 대전환과 소프트웨어 중심 전환   64　New Product 66　New Books 68　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 72　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　무료 토큰으로 개발 지원하는 바이브 코딩 도구 컨티뉴 78　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (10) / 최영석　유틸리티 기능 외 Ⅳ 82　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (5) / 최하얀　면적 계산과 도면 주석을 하나로 — AREANOTE 85　오토데스크 디자인 & 메이크 서밋 코리아 2026 참관기 / 양승규　도구의 시대를 지나 운영 모델의 시대로   Mechanical 92　제품 개발의 완성도를 높이는 크레오 파라메트릭 13 (2) / 김주현　모델링 및 판금 개선사항   Analysis 99　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (7) / 안치우　AI 모델을 다이몰라 환경으로 이식하는 워크플로와 활용 전략 102　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김진탁　전자기기 냉각의 다음 단계, 2상 액침냉각의 해석적 접근 108　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　더 빠르고 스마트한 선박 설계 의사결정을 위한 CFD 설루션 116　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (9) / 이종학　복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트   Visualization 112　생성형 AI 영상 제작의 기술과 전략 (3) / 최석영　AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

마이다스아이티는 9월 16일 부산과 17일 판교에서 기계 분야 기술 세미나인 ‘맥스(MAX – CAE, THE MAX)’를 개최한다고 밝혔다. ‘엔지니어링의 가능성을 MAX하다’를 주제로 진행하는 이번 세미나는 반도체, 전기전자, 기계, 방산 등 여러 산업의 실제 CAE 해석 사례와 엔지니어의 현장 경험을 공유하는 자리로 마련된다. 세미나는 총 6개 세션으로 진행되며, 격자(메시) 생성 없이 빠르게 설계를 검증하는 방법, 설계 변경과 개발 위험을 줄이는 전략, 배터리·전자장비·공조 설계의 CFD(전산유체역학) 열유동 해석, 측정이 어려운 내부 유동 검증법 등 실무 중심의 내용을 다룬다. 아울러 구조와 유동 해석 통합 프로그램인 ‘마이다스 NFX(midas NFX)’와 CAD 모델을 그대로 해석할 수 있는 ‘마이다스 메시프리(midas MeshFree)’의 적용 사례도 함께 소개할 예정이다.     현장에서는 중소·중견기업의 기술 내재화를 돕기 위한 ‘2026년 국내 기계 분야 R&D 역량 강화를 위한 CAE SW 인프라 지원 사업’ 안내도 진행한다. 이 사업은 기업 매출 규모에 따라 두 가지 유형으로 나누어 각 10개사씩 총 20개사를 지원한다. 매출액 200억원 이하 기업에는 영구 사용권 비용의 50%를 지원하며, 매출액 200억원을 넘는 기업에는 일대일 해석 전수 교육과 800만원 상당의 고성능 워크스테이션을 포함한 해석 프로세스 구축 패키지를 제공한다. 마이다스아이티는 “CAE는 소수 대기업만의 기술이 아니라 모든 엔지니어에게 열려 있어야 하는 기술”이라며, “이번 세미나와 지원 사업을 통해 더 많은 중소·중견기업이 부담 없이 해석 기술을 시작할 수 있도록 돕고자 한다”고 밝혔다. 세미나는 무료로 참가할 수 있으며, 사전 등록과 지원 사업 관련 정보는 마이다스아이티 MTS 웹사이트에서 확인할 수 있다.

케이던스 커넥트 SDA User Conference Korea 2026  MSC Software·BETA CAE·Fidelity CFD 통합 기술 트랙  사전등록하기 아젠다 살펴보기 자동차, 미래 모빌리티, 항공우주·국방, 조선, 전자, 산업기계, 로보틱스 등 다양한 산업 분야의 엔지니어 및 기술 전문가들을 위한 SDA User Conference Korea 2026이 개최됩니다. 케이던스(Cadence)의 일원이 된 MSC Software와 함께, Cadence Physical Systems Design & Analysis (SDA) 포트폴리오의 최신 기술과 실제 적용 사례를 공유하는 이번 행사에 여러분을 초대합니다. View this online Hexagon Design & Engineering (MSC Software) is now part of Cadence. To know more click here. © 2026 Cadence Design Systems, Inc. All rights reserved worldwide. Cadence, the Cadence logo, and the other Cadence marks found at www.cadence.com/go/trademarks are trademarks or registered trademarks of Cadence Design Systems, Inc. All other trademarks are the property of their respective owners. Cadence Design Systems, Inc.  |  2655 Seely Avenue San Jose, CA 95134  

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

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   전기자동차(EV)는 기존 내연기관의 소음을 제거하면서, HVAC(공조) 시스템과 같은 2차적인 소음원이 실내 쾌적성에 더 큰 영향을 미치게 된다. 이에 따라 토요타 모터 유럽(Toyota Motor Europe)은 프로토타입을 제작하기 전에 HVAC 송풍구에서 발생하는 공기 흐름 유도 소음을 시뮬레이션하고 최적화하기 위해 케이던스(Cadence)와 협력했다. 토요타는 밀레니엄 M1(Millennium M1) 플랫폼에서 케이던스 피델리티 LES 솔버(Cadence Fidelity LES Solver)를 활용하여 GPU 가속 대와동 시뮬레이션(LES)을 수행함으로써, 정확도를 유지하면서도 기존 전산유체역학(CFD) 흐름보다 10배 빠른 속도를 달성했다. 이 시뮬레이션 결과는 실제 물리 테스트 결과와 1~5kHz의 주요 주파수 대역에서 ±3dBA 이내로 일치했으며, 개발 초기 단계에서 설계 결정을 이끄는 데 큰 영향을 미쳤다. 이번 호에서 소개하는 사례 연구는 시뮬레이션 중심 설계가 소음 문제 해결에 어떻게 기여하는지를 보여준다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   왜 EV 설계에서 HVAC 소음이 중요한가? 전기차는 기본적으로 매우 조용하기 때문에, 그만큼 남아 있는 모든 소음원이 더욱 두드러지게 들린다. 엔진 소음이 사라진 대신 공조 시스템의 작은 톤 소음이나 광대역 소음조차도 탑승자에게 매우 뚜렷하게 인식된다. 또한, 최근의 대시보드 구조나 모듈형 실내 설계는 복잡한 공기 흐름 경로와 새로운 음향 특성을 만들어낸다. 기존의 공력 음향 테스트 방식은 프로토타입 제작 이후에 마이크 어레이를 사용해 늦게 이루어지므로, 이로 인해 비용이 많이 드는 재설계나 타협이 불가피했다.   토요타 모터 유럽의 새로운 접근 목표 : HVAC 송풍구의 블레이드 설계를 초기 단계에서 시뮬레이션하고 비교 분석하여, 제작 전에 문제 소음을 예측 및 제거할 수 있을 정도로 높은 정확도를 확보하는 것 문제 : 기존 CFD 도구는 복잡한 내부 흐름에서 발생하는 세밀한 공력 음향 현상, 특히 1~5kHz의 중요한 주파수 영역을 포착하기에 너무 느리고, 해상도가 낮거나 기능이 제한적임   CFD 플랫폼을 통한 시뮬레이션 기반 설루션 토요타 모터 유럽은 케이던스와 협력하여 GPU 가속 저마하 대와동 시뮬레이션(LES) 기반의 빠르고 정확하며 확장 가능한 공력음향 워크플로를 구축했다. 이를 통해 HVAC 시스템의 공기 흐름과 소음을 한 번에 동시에 시뮬레이션할 수 있게 되었으며, 실제 제작 없이도 최적 설계를 유도할 수 있었다.   시뮬레이션 주요 내용 지오메트리(Geometries) 실물 크기의 HVAC 덕트 2개를 모델링 송풍구 블레이드 각도는 각각 0°와 32°로 설정하여 비교   메시(Mesh) 약 3,000만 개 셀의 보로노이(Voronoi) 메시 사용 중요한 표면에서는 0.2mm 이하의 해상도 확보 96개의 CPU 코어에서 4분 만에 메시 생성    해석 기법(Solver) 저마하수용 피델리티 LES 사용 내장형 압력 예측 기능 포함 Ffowcs Williams-Hawkings(FW-H) 방법으로 소음 후처리   검증(Validation) 토요타 모터 유럽의 테스트 시설에서 얻은 실험 음향 데이터와 나란히 비교 실제 마이크 배치 및 경계 조건을 시뮬레이션에 반영하여 정밀한 대응 실험 조건을 완벽하게 재현함으로써 — 마이크 어레이 배치와 송풍구 작동 상태까지 포함하여 — 팀은 시뮬레이션과 실제 측정 결과 간의 1:1 비교를 가능하게 했다. 이처럼 고충실도(full fidelity) 환경을 구현함으로써, 시뮬레이션 결과가 실제 물리 테스트와 정밀하게 일치하도록 만들었고, 이는 설계 초기 단계에서 정확한 소음 예측과 설계 최적화를 가능하게 한 핵심 요소이다.   그림 1. 시험 설비 내 송풍구 및 마이크 실험 구성   그림 2. 송풍구 블레이드 0°에서의 마이크 위치   실현을 가능하게 한 기술적 강점 저마하 LES 솔버(Low-Mach LES Solver) 유동 해석과 음향 전파를 동시에 처리 전체 압축성(compressibility)을 고려하지 않아도 되므로 계산 부담을 줄이면서도 고주파 음향 예측이 가능 저속 유동 조건에서 정확하고 효율적인 공력음향 시뮬레이션 수행   보로노이 메시 생성기(Voronoi Mesh Generator) 지오메트리 변경에 빠르게 대응 블레이드, 송풍구 출구 등 소음에 민감한 표면에서 고해상도 메시 구성 가능 약 30M 셀 메시를 4분 만에 생성, 설계 반복을 빠르게 지원하며 정확도와 속도 모두 확보   ■ 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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   오늘날 산업계가 직면한 가장 중요한 문제는 ‘어떻게 인공지능(AI) 시대를 문화적으로 받아들여야 할 것인가’이다. 많은 기업이 AI 플랫폼을 도입하고, 디지털 트윈을 구축하며, 데이터 레이크를 만들고 있다. 그러나 실제 성과를 내는 기업은 생각보다 많지 않다. 이유는 명확하다.   그림 1. 데이터 풍요 속에 혁신의 빈곤   현재의 상황은 단순한 디지털 전환(digital transformation)이나 AI 도입 전략을 넘어선다. 결론적으로 기술이 아닌 인문학의 혁명이다. 문제는 기술이 부족해서가 아니라 문화(culture)가 바뀌지 않았기 때문이다. AI 시대의 패러다임 전환이다. 산업혁명 이후 기업의 경쟁력은 주로 자본(capital), 설비(facility), 노동력(labor) 세 가지에 의해 결정되었다. 그러나 AI 민주주의(AI democracy) 시대에는 새로운 경쟁요소가 등장한다. 그것은 지식(knowledge), 연결(connection), 예측(prediction), 실행(execution)이다. 네 가지 개념은 바로 이러한 새로운 경쟁력을 설명한다.   그림 2. 새로운 경쟁력의 4대 요소   AI 온톨로지 : 인공지능과 도메인 지식을 공유하라 데이터는 많지만 의미는 없다. 대부분의 기업은 이미 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있다. 그러나 실제 현장에서는 다음과 같은 문제가 반복된다. 부서마다 용어가 다르다. 같은 부품을 여러 이름으로 부른다. 설계와 생산이 서로 다른 의미로 이해한다. 경험이 문서화되지 않는다. 결국 데이터는 존재하지만 지식은 공유되지 않는다. AI 온톨로지(AI ontology)의 역할은 단순한 데이터 모델이 아니다. 세상의 개념과 관계를 정의하는 구조이다. 예를 들어, 부품 → 조립체 → 시스템, 문제 → 원인 → 해결책, 고객 요구 → 설계 요구 → 시험 결과이다. AI는 온톨로지를 통해 의미를 이해하고 맥락을 연결하며 추론을 수행할 수 있다. 따라서 온톨로지는 “AI가 이해할 수 있는 기업의 공용 언어”라고 볼 수 있다.   그림 3. AI 온톨로지는 기업의 공용 언어   디지털 스레드 : 디지털로 연결하라 산업의 가장 큰 낭비는 단절이다. 많은 제조기업에서는 설계 → 생산 → 운영 → 서비스의 각 단계가 서로 분리되어 있다. 예를 들어, 설계 변경 정보가 생산에 늦게 전달되고, 생산 현장의 문제는 설계팀으로 돌아오지 않는다. 이러한 단절이 막대한 비용을 발생시킨다. 디지털 스레드(digital thread)의 본질은 제품 생애주기 전체를 연결하는 디지털 신경망이다. 요구사항 → 설계 → 해석 → 제조 →운영→정비 모든 정보를 하나의 흐름으로 연결한다. 사용자의 관점에서 필자가 그동안 주장해 온 LDT(life digital thread), KDT(knowledge digital thread), PDT(product digital thread)는 사실 디지털 스레드의 확장된 철학이다. 즉, 인생의 경험 → 지식의 축적 →제품의 혁신이라는 거대한 연결 구조가 된다. 디지털 스레드는 단순한 IT 시스템이 아니라 ‘맥락(context)의 기술’이다.   그림 4. 디지털 스레드와 맥락의 기술    디지털 트윈 : 가상 공간에서 먼저 경험하고 디지털로 미래를 예측한다 과거의 산업은 보고 나서 대응했다. 전통적인 산업은 문제 발생 → 원인 분석 → 조치 방식으로 움직였다. 즉 사후 대응이다. 미래의 산업은 예측이다. 디지털 트윈(digital twin)은 현실 세계를 디지털 공간에 복제한다. 이를 통해 성능 예측, 고장 예측, 유지보수 예측, 생산성 예측이 가능해진다. 항공 전문 용어인 아이언 버드(iron bird)에서 시작된 철학이다. 항공산업에서는 실제 비행기 제작 이전에 아이언 버드 시스템을 구축한다. 이는 유압 비행제어 전기 시스템을 통합 검증하는 물리 적 시뮬레이션 환경이다. 현대의 디지털 트윈은 아이언 버드 철학이 디지털 공간으로 확장된 모습이라고 볼 수 있다. 즉 ‘실패를 현실이 아니라 가상공간에서 먼저 경험하는 기술’이다.   그림 5. 디지털 트윈과 아이언 버드   SDx : 소프트웨어로 실행하라 예측만으로는 부족하다. 예측은 가치가 아니라 실행이 가치다. SDx(software defined X)는 모든 것을 소프트웨어로 정의하는 철학이다. 예를 들면 SDV(software defined vehicle), SDF(software defined factory), SDM(software defined manufacturing)등이 있다. 과거에 하드웨어 변경 → 생산라인 변경 → 비용 발생이었다면, SDx 시대는 소프트웨어 업데이트 → 즉시 적용 → 지속적 개선이 가능하다. 즉, 온톨로지가 이해하고, 디지털 스레드가 연결하며, 디지털 트윈이 예측하고, SDx가 실행하는 구조가 된다.   그림 6. 실행의 가치   진짜 혁신은 AI 민주주의다. “인공지능 민주주의는 현장의 모든 구성원을 혁신의 주체로 만드는 가장 강력한 전략이다.” 이 문장이야말로 전체 메시지의 핵심이다. 기존 방식은 경영진 → 전문가 → 현장 지시형 구조이다. 반면에 AI 민주주의는 현장 엔지니어 현장 작업자, 현장 관리자, 현장 전문가 → AI → 혁신이다. 참여형 구조 과거에는 전문가만 데이터를 분석할 수 있었다. 그러나 생성형 AI의 등장으로 현장의 엔지니어도 데이터를 이해하고 원인을 분석하며, 시뮬레이션을 수행하고 혁신 아이디어를 제안할 수 있게 되었다. 즉, AI는 인간을 대체하는 기술이 아니라 인간의 역량을 민주화하는 기술이다.   그림 7. AI 민주주의   결론은 4대 게임 체인저와 문화 혁명이다. 필자가 지속적으로 강조해 온 AI 온톨로지, 디지털 스레드, 디지털 트윈, SDx는 사실 각각의 기술이 아니다. 이들은 하나의 통합된 혁신 체계이다. 역할과 핵심 질문은 관점에서 ‘AI 온롤로지는 무엇을 이해할 것인가’, ‘디지털 스레드는 무엇을 연결할 것인가’, ‘디지털 트윈은 무엇을 예측할 것인가’, ‘SDx는 무엇을 실행할 것인가’이다.   그림 8. 4대 게임 체인저의 혁신 체계   그리고 이 모든 것을 가능하게 하는 근본 조건은 기술이 아니라 문화이다. 현장의 엔지니어가 지식을 공유하고, 경험을 연결하며, AI와 함께 예측하고, 즉시 실행할 수 있는 문화이다. 이것이 바로 AI 민주주의 시대의 본질이다. 21세기의 진정한 경쟁력은 더 좋은 AI 모델을 보유한 기업이 아니라, 현장의 모든 구성원이 AI를 활용하여 집단지성을 발휘할 수 있는 문화를 가진 조직이 될 것이다.   그림 9. 기술 대 문화   기술 혁명은 이미 시작되었다. 이제 남은 과제는 인간 중심의 인문화 혁명(cultural revolution)이다. 그리고 그 인문화 혁명의 중심에는 AI 온톨로지, 디지털 스레드, 디지털 트윈, SDx를 기반으로 한 AI 민주주의가 자리하게 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식 연구소 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.