알테어가 항공우주 분야에 특화된 전산유체역학(CFD) 소프트웨어 제조사인 리서치인플라이트(Research in Flight)를 인수했다고 밝혔다. 이번 인수로 알테어는 항공우주 및 방위 산업에서의 입지를 더욱 강화할 수 있을 것으로 보고 있다.   리서치인플라이트의 대표 제품인 ‘플라이트스트림(FlightStrEAM)’은 높은 정확도와 사용 편의성을 내세운 전산유체역학 소프트웨어로 미 공군, 미 육군, 나사(NASA) 에임스 연구센터에서 사용 중이다. 주로 항공기 설계 및 해석에 활용되며 초음속 비행체 개발에도 쓰인다.   알테어는 플라이트스트림의 빠른 계산 속도와 낮은 하드웨어 사양에 주목했다고 밝혔다. 이를 통해 많은 엔지니어와 설계자가 개발 초기에 수많은 설계안의 공기 역학적 특성을 심층적으로 분석할 수 있다는 것이다. 알테어는 플라이트스트림의 기술이 고비용의 실물 테스트 횟수를 줄일 수 있어 항공기 개발 비용과 시간을 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있다.   플라이트스트림의 또 다른 장점은 복잡한 공기역학 현상 해석 능력이다. 플라이트스트림은 아음속부터 초음속에 이르기까지 광범위한 비행 조건에서의 공기 흐름을 정밀하게 예측할 수 있어 최근 개발이 한창인 도심항공교통(UAM)이나 전기 수직이착륙기(eVTOL) 설계에 용이할 것으로 보인다. 또한 경계층에서의 유동 박리현상, 점성 효과 등 공기역학적 현상을 세부적으로 분석해 항공기의 안정성과 성능 확보를 지원한다.     리서치인플라이트의 플라이트스트림은 알테어의 설계 및 시뮬레이션 플랫폼인 하이퍼웍스에 추가될 예정이다. 알테어 유닛 라이선스 시스템을 통해 플라이트스트림을 제공함으로써, 사용자는 개별 제품을 구매하지 않고 여러 제품을 경제적으로 사용할 수 있게 된다. 리서치인플라이트의 비벡 아후자 공동창립자는 “이번 인수를 통해 리서치인플라이트의 CFD 솔루션이 알테어의 기술 포트폴리오에 추가됨으로써 더 많은 사용자들이 사용하고, 이를 통해 항공우주 분야에서 입지를 넓힐 수 있길 바란다”고 전했다.   알테어의 짐 스카파 CEO는 “리서치인플라이트 인수를 통해 항공우주 및 방위 분야 기술력을 더욱 강화하게 되었다. 특히 항공기의 다양한 운용 상태에 대한 공기 역학적 특성을 신속하게 평가하고 최적화할 수 있어 UAM, eVTOL 등 새로운 항공 기술 개발에 큰 도움이 될 것으로 기대된다”고 밝혔다.

오토데스크는 건축, 엔지니어링, 건설 및 운영(AECO) 및 미디어 및 엔터테인먼트(M&E) 산업의 개방형 협업과 효율성 향상을 위해 네메첵 그룹과 상호운용성 계약을 체결했다고 발표했다. 이번 협약을 통해 양사는 클라우드 및 데스크톱 제품 간의 기존 상호운용성을 강화하고, 솔루션 간 원활한 정보 교환을 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 건물과 고속도로 등을 건설하거나 미디어 애셋을 제작할 때 클라우드 연결 도구로 작업하면 자동화를 강화하고 프로젝트의 모든 단계에서 더 나은 결정을 내릴 수 있는 인사이트를 얻을 수 있다. 하지만 소프트웨어와 파일의 비호환성으로 인해 사람, 프로세스, 데이터가 사일로화되어 비효율적인 워크플로를 초래하는 경우가 많다. 오토데스크와 네메첵의 워크플로를 최적화하면 하나의 클라우드 플랫폼 또는 데스크톱 애플리케이션에서 다른 애플리케이션으로 데이터를 보다 쉽게 전송할 수 있으므로 세부 정보를 적시에 적절한 사람에게 전달할 수 있게 된다. 이러한 상호운용성은 개방형 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 웹 서비스 세트인 오토데스크 플랫폼 서비스(APS)를 기반으로 하며, 이를 통해 네메첵의 디트윈(dTwin), 블루빔 클라우드(BluebEAM Cloud), BIM클라우드(BIMcloud) 및 BIM플러스(BIMplus)를 오토데스크의 포마(Forma), 퓨전(Fusion) 및 플로(Flow) 등 산업용 클라우드와 설계 솔루션에 연결할 수 있게 된다. 이를 통해 고객과 파트너는 각 솔루션에서 데이터와 기능을 연결할 수 있으므로 사용자는 자동화, AI 및 인사이트를 통해 프로젝트를 최적화하는 데 집중할 수 있다.     이번 상호운용성 계약은 건축 자산 산업에서 디지털 데이터의 접근성, 유용성, 관리 및 지속 가능성을 개선하여 BIM(빌딩 정보 모델링)의 이점을 확장하는 빌딩스마트의 오픈BIM(openBIM)과 같은 통합 및 개방형 산업 표준에 대한 노력을 보여준다. 사일로 없는 에코시스템을 구축하여 협업함으로써 팀은 엔드 투 엔드 워크플로에서 동일한 디지털 모델로 작업할 수 있다. 이번 계약에 따라 오토데스크와 네메첵 그룹은 양사의 API와 산업 클라우드에 대한 상호 액세스를 제공한다. 개발자는 오토캐드, 레빗, 3ds 맥스, 마야 등 오토데스크 솔루션과 오토데스크 포마, 오토데스크 건설 클라우드에 올플랜, 아키캐드, 블루빔, 맥슨 원, 벡터웍스 등 네메첵의 관련 클라우드 플랫폼과 솔루션과 비슷하게 액세스할 수 있게 된다. 이를 통해 양사는 기존의 데이터 교환을 개선하고 분야와 산업을 아우르는 새로운 데이터 중심 워크플로를 열 수 있을 것으로 기대하고 있다. 오토데스크의 에이미 번젤(Amy Bunszel) AEC 솔루션 부문 수석 부사장은 “오토데스크는 데이터를 활용하고 프로젝트 팀을 연결하는 개방형 통합 클라우드 기반 솔루션을 구축하는 데에 전념하고 있다”면서, “오토데스크의 클라우드 및 데스크톱 솔루션에 네메첵 상호 운용성을 확장하는 것은 고객의 워크플로를 최적화하고 더 나은 프로젝트 결과를 창출하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 전했다. 네메첵 그룹의 마크 네제(Marc Nézet) 최고 전략 책임자(CSO)는 “오픈BIM, 상호 운용성, 개방형 산업 표준을 지원하는 것은 네메첵 그룹의 DNA에 깊이 뿌리내리고 있다. 오토데스크와의 상호 운용성 계약은 고객이 모든 프로젝트 환경과 소프트웨어 에코시스템에서 작업할 수 있는 능력을 제공하여 궁극적으로 더 나은 건설 세계를 만들기 위한 행보”라고 설명했다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   최근 전기자동차의 수요가 증가함에 따라 전기자동차의 성능을 보다 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 모터 분야에서 헤어핀(hairpin) 코일의 적용으로 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이미 여러 양산형 모델에도 적용되어 실사용 중에 있다. 그러나 헤어핀 코일은 복잡한 제조 공정 및 제작 기술이 필요하다는 단점이 있다. 이렇게 기존 생산 공정에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하고 추가적인 성능 향상을 도출하기 위해 금속 3D 프린팅 기술을 적용하여 모터 코일을 제조하는 방법이 연구되고 있다.  이번 호에서는 앤시스에서 제공되는 맥스웰(Maxwell)과 앤시스 애디티브(Ansys Additive)를 활용한 시뮬레이션을 기반으로 헤어핀 코일의 DfAM(Design for Additive Manufacturing) 및 적층공정 해석을 수행하며 전체 제작 프로세스를 제시하고자 한다.    ■ 김선명 원에이엠 DfAM팀의 연구원으로, 적층제조 특화 설계를 담당하고 있다. 이메일 | smkim@onEAM.co.kr 홈페이지 | www.onEAM.co.kr   전기자동차용 헤어핀 모터 코일 헤어핀 코일이란 <그림 1>과 같이 헤어핀의 형상처럼 직사각형 단면의 도선을 구부려서 제작되는 모터 코일이다. 기존의 원형 도선의 권선 형태로부터 성능 개선을 위해 개발되었으며, 성능 향상이 입증되어 이미 상용 전기차량에 적용되어 실사용 중에 있다. 이러한 직사각형 단면의 헤어핀 코일을 사용하는 이유는 기존 원형 코일 대비 높은 점적률(fill-factor)을 갖기 때문이다. 점적률이란 <식 1>과 같이 모터고정자의 슬롯 면적 대비 구리 도선이 차지하는 면적의 비로 계산이 된다. 점적률이 높아지면 <그림 2>와 같이 도선 간 빈 공간 영역이 작아진다. 따라서 상대적으로 권선 저항이 낮아지게 되고 도선간 접촉 면적이 증가함에 따라 열전달 계수가 높아져, 방열 효과도 증가하는 효과가 있다. 이러한 헤어핀 코일의 적용으로 원형도선 대비 모터의 성능을 향상시킬 수 있다.   식 1   그림 1. 헤어핀 코일   그림 2. 원형 도선과 헤어핀 코일의 비교(출처 : MG Motor article : Why 1% efficiency improvement means so much, Hairpin Technology : Hubiz)   헤어핀 코일은 <그림 3>과 같은 공정을 통해 조립된다. 제일 먼저, 원재료인 사각형 단면의 코일을 헤어핀 형태로 성형한 후 모터 고정자의 슬롯에 조립한다. 그 다음 같은 상끼리 연결될 수 있도록 트위스팅(twisting) 공정을 거친 후, 서로 접촉하는 도선끼리 용접하는 과정을 거쳐 완성된다. 추가로 도선에 용접될 부분의 절연재를 제거하는 등의 공정이 필요하다. 이처럼 헤어핀 코일 모터는 복잡한 제작 절차와 제작 공정이 필요하며, 특히 고난도의 용접 기술이 요구된다. 무엇보다 제조 공정 중 제품에 문제가 발생한다면 문제가 되는 부분만 처리가 불가능하기 때문에, 제작 공정이 처음부터 수행되어야 한다.   그림 3. 헤어핀 코일의 조립 공정(출처 : Maximising E-Machine Efficiency with Hairpin Windings, by Shaoshen Xue-Motor Design Limited)   이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 금속 3D 프린터를 사용한 모터 코일의 금속 적층제조에 대한 연구가 진행되고 있다. 금속 적층제조는 다음과 같은 장점이 있다. 제작 공정 간소화 : 헤어핀 코일의 3D 프린팅 공정 적용 시 3D 프린팅 장비만 있다면 기존의 복잡한 제작 공정이 필요 없으므로, 제작 공정을 보다 간소화시킬 수 있다. 일체화 : 개별 파트로 나누어진 헤어핀 코일을 일체화하여 하나의 부품으로 제작이 가능하기 때문에, 용접을 최소화한 공정이 가능하여 제작 중 파트 불량률을 최소화할 수 있다.  설계 자유도 향상 : 헤어핀 코일 형상의 제약이 없으므로 형상 구현의 자유도가 높기 때문에, 성능 향상을 위한 설계가 용이하다.  금속 적층제조를 고려한 헤어핀 코일의 설계를 위해서 시뮬레이션을 기반으로 전자기 성능 분석, 열 특성 분석, 적층 공정 해석의 전체 설계 및 제작 프로세스를 진행한다. 이 글에서는 앤시스 맥스웰과 앤시스 애디티브를 활용한 시뮬레이션을 기반으로 헤어핀 코일의 DfAM 및 적층공정 해석을 수행하며, 전체 제작 프로세스를 제시하고자 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 LLM 모델을 사용하는 방법이 점차 간편해지고 있어 자체적으로 LLM을 구축해 챗봇, 전문가 시스템 등을 자신의 서버에서 제공하는 경우가 많아지고 있다. 이번 호에서는 GPU가 있는 PC에서 직접 실행해 볼 수 있도록, 로컬 호스트 LLM(대규모 언어 모델) 오픈소스 기반의 BIM 전문가 챗봇 서비스를 간단히 개발해 본다.   ■ 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. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   이번 호에서는 기존의 BIM PDF 파일을 검색해 학습하고, LLM에 RAG(Retrieval-augmented generation) 증강 학습한 후, 이를 간단한 UI로 웹 서비스하는 과정을 간략히 따라해 본다. 이번 호의 내용은 로컬 LLM의 편한 개발을 지원하는 올라마(Ollama), LLM 프롬프트 엔지니어링 프레임워크인 랭체인(LangChain), 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마(Chroma), 손쉬운 웹 앱 개발 지원 도구인 스트림릿(StrEAMlit)을 사용한다. 이를 이용해 간단하게 BIM 전문 지식을 PDF로 학습한 챗봇을 개발한다.   그림 1. 로컬 호스트 LLM 챗봇 아키텍처   그림 2. 구현된 BIM 지식 챗봇 서비스   LLM에 관련된 깊은 내용은 다음의 링크를 참고한다. 이 글은 여러 참고 자료를 이용해 작성된 것이다. 상세 내용은 레퍼런스를 참고하기 바란다. Facebook LLAMA-2 paper : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2024/02/llama-2.html Facebook LLAMA-2 installation : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2023/09/llama2.html LLM은 빅테크 업체 간 경쟁이 심한 분야이다. 이와 관련해서 젬마(Gemma), MPT-7B과 같은 LLM 모델이 오픈소스로 공개되고 있어 선택지가 많아지고 있다. 이와 관련해서는 다음을 참고한다.  Google Gemma : https://github.com/google/gemma_pytorch Blooom : https://huggingface.co/bigscience/bloom   설치 설치를 위해서는 엔비디아 드라이버, CUDA, 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 등 기본 딥러닝 개발 환경이 설치되어 있어야 한다.(최소 구동을 위한 GPU RAM은 6GB이다.) TensorFlow 설치 : https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko#windows-native_1 Start Locally | PyTorch 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally/ 설치 순서는 다음과 같다.  1. 기본 패키지를 설치한다. LLM 모델 기반 서비스 개발 지원 라이브러리 랭체인, 웹 앱 UI 개발을 지원하는 스트림릿, 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마 DB 등을 설치한다. pip install langchain strEAMlit strEAMlit_chat pypdf fastembed chardet pip install chromadb==0.4.15   그림 3. 다양한 LLM 모델을 이용한 서비스 개발을 지원하는 랭체인 패키지   그림 4. 간단한 코드로 웹 앱 개발을 지원하는 UI 라이브러리 패키지 strEAMlit.io   혹은 pip와 유사한 패키지 설치 관리자인 poetry를 설치한 후, 다음 사용 패키지들을 pyproject.toml 이름으로 저장하고 설치한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)가 3월 7일 솔리드 엣지 사용자 이벤트인 ‘솔리드 엣지 유니버시티 코리아 2024’를 진행했다. 이번 행사에서 지멘스 DISW는 더욱 지능적인 제품 설계를 추구하는 솔리드 엣지의 변화와 활용 사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장   클라우드로 제품 개발의 속도와 유연성 강화 지멘스 DISW 코리아의 오병준 대표이사는 “엔지니어링 소프트웨어 업계는 디지털 트윈, 디지털 스레드를 중심으로 발전을 거듭하고 있는데, 지멘스는 이 가운데 최근 클라우드 분야에 투자를 집중하고 있다”고 소개했다. 제조산업에서 클라우드 특히 퍼블릭 클라우드는 다른 산업에 비해 확산이 더딘 것으로 평가되고 있는데, IT 인프라 비용 절감과 자산 관리 등의 이점이 주목받으면서 퍼블릭 클라우드에 대한 관심이 점차 높아지고 있는 상황이다. 오병준 대표이사는 “지멘스는 엔지니어링 속도를 높이면서 유연성을 제공하는 플랫폼을 제공하는 것에 초점을 맞추고 클라우드 투자를 이어가고자 한다”고 전했다. 또한 오병준 대표이사는 “지멘스는 설계, 해석, MES(제조 실행 관리), 품질 관리, 물류 등 다양한 솔루션을 퍼블릭 클라우드 기반의 SaaS(서비스형 소프트웨어)로 제공한다는 비전을 추진하고 있다”면서, 솔리드 엣지 또한 어디서든 설계 작업을 할 수 있는 클라우드 버전을 내놓을 것이라고 밝혔다.   ▲ 솔리드 엣지 2024의 주요 개선점   제품 설계 작업을 지능화하는 기능 향상 지멘스 DISW 코리아의 안지훈 팀장은 올해 솔리드 엣지 유니버시티의 키워드로 ‘지능형 제품 설계’를 꼽으면서, “솔리드 엣지 포트폴리오를 통해 대기업, 스타트업, 학생들의 성공적인 디지털 전환을 지원하고자 한다”고 전했다. 특히 인공지능(AI) 관련 기능이 솔리드 엣지에 꾸준히 추가되고 있다는 점을 강조했다. 솔리드 엣지의 AI 기능은 사용자의 다음 작업을 추천하고 반복 작업의 효율을 높이는 ‘적응형 AI’와 설계 및 최적화 작업에 영감을 주는 ‘보조 AI’를 중심으로 개발돼 왔는데, 지멘스는 이에 더해 새로운 제품 개발 방법이나 흐름을 적용할 수 있는 ‘첨가 AI’ 기능의 개발과 추가도 진행할 계획이다. 최신 버전인 솔리드 엣지 2024에서는 어셈블리 작업에서 부품을 교체할 때 AI가 조립 조건을 추천해 주는 기능이 제공된다. 그리고 라소 툴(lasso tool)이 추가돼 형상을 선택하는 작업의 편의성을 높였다. 대형 어셈블리 작업의 속도 향상은 솔리드 엣지의 버전업에서 계속해서 주요 개선사항으로 꼽혔는데, 안지훈 팀장은 “2024 버전은 단일 부품에서 최대 3배, 대형 어셈블리에서는 최대 9배의 뷰 성능 개선이 이뤄졌다”고 설명했다. 모델 기반 정의(MBD)와 관련해서는 도면에서 치수를 자동 정렬하는 기능이 향상됐고, 모델 뷰 팔레트에서 바로 도면 작업을 할 수 있게 됐다. 지멘스의 하이엔드 CAD인 NX와 솔리드 엣지의 데이터 호환이 강화돼 PMI(Product and Manufacturing Information) 정보까지 승계되는 것도 변화점이다. 솔리드 엣지 2024의 디자인 컨피규레이터(Design Configurator)는 기존 어셈블리를 조합해 복잡한 부품 구성을 빠르게 시각화할 수 있도록 한다. 지멘스는 웹 버전의 ‘디자인 컨피규레이터 커넥트’도 제공한다. 시뮬레이션과 관련해서는 솔리드 엣지에 통합되 플로-EFD(FLOEFD)의 열유동 해석 결과를 구조 해석에서 불러와 활용할 수 있게 됐고, 복잡한 메시의 품질을 사전에 검증할 수 있는 기능이 추가됐다.     폭넓은 포트폴리오 통해 제품 개발 프로세스 개선 솔리드 엣지 2024는 CAD 데이터 활용 및 엑셀러레이터 포트폴리오와의 연계 기능도 강화됐다. 다른 포맷의 CAD 데이터를 직접 불러오는 CAD 다이렉트 기능과 함께 대용량 어셈블리를 마이그레이션하는 툴을 제공한다. 그리고 엔터프라이즈 BOM을 활용하기 위한 ‘팀센터 프로젝트 컨피규레이터’를 솔리드 엣지와 연결함으로써, 솔리드 엣지에서 팀센터의 제품 구성을 빠르게 불러와 활용할 수 있다. 한편, 솔리드 엣지는 모든 디바이스에서 설계 내용 공유와 협업을 할 수 있도록 ‘솔리드 엣지 SaaS’를 제공한다. 최신 버전에서는 팀센터 셰어(TEAMcenter Share)가 솔리드 엣지 환경에 통합돼 3D 모델 관리, 클라우드 설계 데이터 동기화, 마크업, 태스크 할당 등을 할 수 있게 지원한다. 팀센터 셰어는 모든 구독형 라이선스에 기본으로 포함된다. 안지훈 팀장은 “지멘스는 토큰 라이선스 정책을 통해 전체 포트폴리오 제품을 유연하게 사용할 수 있는 옵션을 제공한다”고 소개했다. 한편, 이번 ‘솔리드 엣지 유니버시티 2024’에서는 지멘스의 국내 파트너사들이 솔리드 엣지 2024의 다양한 활용 방법을 소개했다. YCDIS에서는 솔리드 엣지 디자인 컨피규레이터를 활용한 변경 설계를, 캐디언스시스템은 솔리드 엣지와 NX-MCD (Mechatronics Concept Designer)를 활용한 설비 가상 시운전 솔루션 개발 내용을 발표했다. 키미이에스는 CAD 다이렉트와 동적 시각화 등 설계 작업을 위한 팁을 소개했고, 지경솔루텍은 가공 관련 기능을 제공하는 ‘솔리드 엣지 CAM 프로’의 활용 방법을 설명했다. 이외에 대학교의 교육 시스템 구축 협력 및 스타트업의 솔루션 활용 사례 등이 발표됐다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.