심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (5)   심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS) 2604 릴리스는 설계 파라미터와 시뮬레이션 워크플로를 유기적으로 연결하여 최적의 설계안을 자동으로 도출하는 역할을 더욱 공고히 하기 위해 계산 리소스의 효율적 관리, AI를 활용한 워크플로 가속화, 그리고 다목적 트레이드오프 스터디의 실시간 가시성 확보라는 세 가지 핵심 방향으로 혁신적인 기능을 담았다.이번 릴리스를 통해 복잡성 모델링(model the complexity), 가능성 탐색(explore the possibilities), 속도 향상(go faster), 통합 유지(stay integrated)라는 네 가지 기둥 아래 엔지니어링 시뮬레이션의 새로운 기준을 제시한다.   ■ 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   전산 자원 관리의 재구상 : 새로운 리소스 카탈로그 기존 방식의 한계 엔지니어링 최적화 스터디는 단 한 번의 시뮬레이션으로 끝나는 작업이 아니다. 수십 번에서 수천 번의 반복 해석을 수행해야 하며, 이를 위해서는 로컬 워크스테이션, 사내 HPC 클러스터, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 등 다양한 전산 자원을 조합하여 활용해야 한다. 기존의 HEEDS(히즈)는 이러한 원격 실행 환경을 프로젝트별로 설정해야 했기 때문에, 팀 내의 여러 엔지니어가 동일한 클러스터를 사용하더라도 각자 동일한 설정 과정을 반복해야 하는 비효율이 존재했다. 특히 HPC 클러스터의 경로, 인증 정보, 작업 스케줄러 파라미터를 매번 수동으로 입력해야 하는 번거로움은 첫 번째 설계 최적화를 시작하기도 전에 엔지니어의 시간을 낭비하게 만들었다.   리소스 카탈로그의 등장 심센터 HEEDS 2604는 원격 실행 기능을 새로운 ‘리소스 카탈로그(Resource Catalog)’로 전면 개편하여 이 문제를 근본적으로 해결했다. 리소스 카탈로그는 전산 자원 정보를 프로젝트에 종속된 설정이 아닌, 전사적으로 공유 가능한 독립적 자산으로 관리하는 방식이다. 이제 로컬 머신, 원격 클러스터, 리스케일(Rescale)과 같은 HPC 클라우드 플랫폼, 또는 작업 스케줄러를 사용하는지의 여부와 관계 없이 프로젝트 전체에서 리소스 구성을 더 쉽게 설정하고 재사용할 수 있다.   그림 1. 리소스 카탈로그 설정 환경   그림 2. 작업 수행을 위해 미리 설정된 리소스 선택   주요 기능 및 이점 원클릭 리소스 생성 : 사용자가 리소스 유형을 선택하면, 해당 유형에 적합한 모든 설정 항목이 기본값으로 미리 채워진 상태로 나타난다. 처음 사용하는 엔지니어도 복잡한 설정 파라미터를 일일이 파악할 필요 없이 빠르게 시작할 수 있다. 관리형 카탈로그(Managed Catalogs) : 조직의 IT 관리자 또는 HEEDS 전문가가 심센터 HEEDS 커넥트(Simcenter HEEDS Connect)를 통해 표준 리소스 프로필을 미리 구성하면, 팀의 다른 구성원이 이를 즉시 다운로드하여 사용하거나 로컬 카탈로그로 복사하여 필요에 맞게 조정할 수 있다. 이는 조직 전체가 동일한 리소스 표준을 따르도록 하는 ‘단일 정보 소스(single source of truth)’ 역할을 수행하여 설정 오류와 불일치를 원천적으로 방지한다. 다중 제출 항목(Multiple Submission Items) : 하나의 물리적 서버에서도 PBS, LSF, SLURM, MSHPC, 또는 다이렉트 서브미션(Direct submission) 등 다양한 방식의 작업 스케줄러를 위한 복수의 제출 항목을 생성할 수 있다. 예를 들어, 빠른 소규모 해석을 위한 인터랙티브 대기열과 대규모 최적화를 위한 배치 대기열을 동일한 클러스터에서 각각 별도의 리소스 프로필로 관리할 수 있다. 리소스 구성 확인 기능 : 복잡한 네트워크 환경에서 원격 리소스가 실제로 접근 가능한지, 또는 올바르게 설정되었는지 확인하는 것은 종종 어려운 문제였다. 새로운 ‘Run test now’ 기능을 통해 사용자는 설정 완료 즉시 리소스의 접근 가능성과 동작 상태를 확인할 수 있다. 테스트 결과는 Not tested(미실행), Passed(성공), Error(오류)의 세 가지 상태로 직관적으로 표시되어 문제 발생 시 신속한 보정이 가능하다. 지속적 구성 : 매핑된 로컬 및 원격 드라이브 설정이 모든 프로젝트에 걸쳐 유지되므로, 프로젝트를 새로 만들 때마다 리소스를 재구성할 필요가 없다. 한 번 설정한 리소스 카탈로그는 이후 모든 프로젝트에서 즉시 재사용 가능하다.   비최적화 스터디를 위한 효율적 데이터 및 리소스 운용 디스크 공간의 숨겨진 병목 실험계획법(Design of Experiments : DOE), 강건성(robustness) 분석, 신뢰성(reliability) 분석, 또는 단순히 특정 설계 후보를 일괄 평가하는 ‘Evaluation Only’ 스터디는 최적화 알고리즘이 동반되지 않는 빠른 유형의 설계 탐색이다. 이러한 스터디는 개별 해석이 비교적 짧게 완료되기 때문에, HEEDS는 실행 스택을 가득 채워 최대한 많은 병렬 해석을 동시에 구동하려 한다.   그림 3. 프로세스의 병렬 해석 진행 상황 예시   그런데 여기서 예상치 못한 문제가 발생한다. 해석이 매우 빠르게 완료되기 때문에 각 해석의 임시 작업 디렉토리와 결과 파일이 시스템에 쌓이는 속도도 매우 빠르다. 짧은 시간 안에 수백 개의 해석 폴더가 생성되어 디스크 공간을 순식간에 소진할 수 있으며, 이는 특히 로컬 워크스테이션이나 디스크 할당량이 제한된 HPC 환경에서 심각한 장애 요인이 될 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

세일즈포스는 구글 클라우드와 파트너십을 강화하고, 양사의 플랫폼 전반에서 업무 흐름을 하나로 잇는 AI 에이전트 통합을 확대한다고 밝혔다. 이번 협력은 기업이 겪어온 데이터 파편화와 시스템 간 단절 문제를 해결하는 데 목적을 두었다. 양사의 협력으로 기업은 업무용 메신저를 넘어 에이전틱 업무 운영체제를 지향하는 슬랙(Slack)과 협업 도구인 구글 워크스페이스(Google Workspace) 환경에 AI 에이전트를 즉시 배치할 수 있게 됐다. 세일즈포스의 AI 에이전트 플랫폼인 ‘에이전트포스(Agentforce)’와 구글의 ‘제미나이 엔터프라이즈(Gemini EntERPrise)’가 유기적으로 연동되어 사용자는 업무 흐름을 끊지 않고도 데이터를 안전하게 활용할 수 있다.     사용자는 슬랙에서 자연어로 요청하는 것만으로 구글 슬라이드, 문서, 시트 등에 흩어진 정보를 정리해 보고서를 만들 수 있다. 제미나이 엔터프라이즈가 슬랙에 직접 통합되면서 구글 미트(Google Meet) 녹취록 생성과 대화 요약, 통합 검색 등 비서 기능도 제공한다. 세일즈포스는 이를 통해 비즈니스 맥락 파악부터 실행까지 전 과정을 아우르는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 전환을 앞당길 수 있을 것으로 보고 있다. 영업 분야에서는 ‘에이전트포스 세일즈’가 제미나이와 협업해 잠재 고객 응대와 회의 브리핑 작성, 계약 리스크 감지 등을 자동으로 수행한다. 이를 통해 영업 담당자는 반복적인 행정 업무 대신 고객 관계 구축에 더 집중할 수 있다. 기술적으로는 데이터를 옮기지 않고 실시간으로 활용하는 ‘제로 카피’ 구조가 핵심이다. 에이전트포스는 세일즈포스의 ‘아틀라스 추론 엔진’을 통해 제미나이 모델을 지원하며 텍스트뿐만 아니라 이미지와 영상 데이터까지 분석해 복잡한 비즈니스 문제를 해결한다. 보안을 위해 구글 레이크하우스 기반의 제로 카피 기술을 적용해 데이터가 저장된 위치에서 직접 정보를 읽어오는 방식을 사용한다. 또한 세일즈포스의 인포매티카(Informatica)를 기반으로 워크데이, SAP 등 외부 데이터에도 일관된 보안 정책을 적용해 구글 빅쿼리에서 통합 관리할 수 있도록 돕는다. 세일즈포스에 따르면 현재 1400개 이상의 고객사가 에이전트포스 내에서 제미나이를 활용하고 있다. 이커머스 기업 웨이페어는 고객 서비스와 물류 부문에 에이전트를 도입했으며 유통기업 펩코는 6400만 개의 고객 데이터를 2400만 개로 통합해 개인화 마케팅 접점을 25% 늘렸다. 구글 클라우드의 카르틱 나라인 최고 제품 및 비즈니스 책임자는 “이번 협력으로 고객은 플랫폼에 흩어진 데이터를 안전하게 연결해 성과를 빠르게 내고 확장 가능한 에이전틱 인프라를 구축할 수 있게 됐다”고 설명했다. 세일즈포스의 스리니 탈라프라가다 사장은 “에이전틱 AI 도입을 위해서는 전사적으로 작동하는 강력한 인프라가 필수이며 구글 클라우드와의 파트너십이 전환 속도를 높이는 발판이 될 것”이라고 강조했다. 세일즈포스 코리아의 박세진 대표는 “이번 파트너십 확대는 국내 기업들이 에이전틱 AI를 실무 혁신으로 연결하는 중요한 전환점이 될 것”이라면서, “한국 기업들이 보다 빠르고 안전하게 자율 운영 체계를 갖출 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.

SAP는 4월 20일~24일 독일에서 열리는 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다. SAP는 이번 박람회에서 ‘신뢰할 수 있는 오케스트레이션과 더 스마트한 실행’을 주제로 에이전틱 AI 기반의 제조 및 공급망 혁신 설루션을 공개한다고 전했다. 비즈니스 AI가 기업의 핵심 운영 프로세스를 어떻게 혁신하는지에 대한 구체적인 비전을 제시한다는 계획이다. SAP의 크리스티안 클라인 CEO는 이번 행사에서 AI 전략적 목표를 실제 비즈니스 실행으로 전환하는 방법론에 대해 발표한다. 그는 제조업계가 마주한 원가 상승과 글로벌 경쟁 심화 등의 문제를 해결하기 위해 AI를 비즈니스 프로세스에 직접 내재화하는 방향성을 강조할 예정이다. SAP는 비즈니스 AI가 포함된 제조, 공급망, 클라우드 ERP 애플리케이션을 통해 기업이 시장 변화를 새로운 성장 기회로 전환하도록 지원한다. 특히 이번 박람회에서 선보이는 에이전틱 AI는 핵심 워크플로에 통합되어 작동한다. AI 에이전트가 변화를 감지하고 운영 제약 조건을 분석해 최적의 행동을 실시간으로 자동 실행하는 방식이다. 이를 통해 기업이 단순한 가시성 확보를 넘어 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 SAP의 설명이다.     SAP는 설계와 계획부터 제조, 물류, 자산 관리에 이르는 전 과정에서 데이터와 프로세스를 통합한다. SAP 공급망 오케스트레이션 설루션은 실시간 지식 그래프와 생성형 AI인 쥴(Joule)의 역량을 결합해 다단계 공급업체 네트워크의 위험을 사전에 감지한다. 또한 디지털 제품 여권과 전자 인보이스 컴플라이언스 등 규제 준수 기능을 비즈니스 프로세스에 내재화해 복잡한 글로벌 규제 환경에서도 지능적인 사업 확장을 돕는다. 글로벌 파트너사와의 협업도 강화한다. SAP는 액센츄어, 삼일PwC, 캡제미니 등과 함께 엔드 투 엔드 제조 및 공급망 설루션을 시연하며, 스노우플레이크와는 데이터 세션을 공동 진행한다. 아울러 제조 가치사슬 전반에서 기업 간 데이터를 안전하게 교환하는 ‘매뉴팩처링-X’ 이니셔티브를 통해 디지털 제조 생태계 구축에서의 역할을 보여준다. 현장 부스에서는 방문객을 위한 가이드 투어와 체험 공간이 운영된다. 독일 공작기계 기업 DMG 모리의 CNC 머신이 부품을 생산하고 울만 패키징 머신에 투입하는 실물 연동 시연이 진행된다. 휴머노이드 로봇이 자율적으로 피킹과 패킹 작업을 수행하는 시연을 통해 디지털 의사결정이 물리적 실행으로 연결되는 미래 제조 현장을 확인할 수 있다. SAP의 도미닉 메쯔거 공급망 관리 부문 최고제품책임자는 “제조 기업은 복잡성을 관리하면서 변화에 민첩하게 대응해야 하는 과제에 직면해 있다”면서, “에이전틱 AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 내재화해 시장 변화를 실시간으로 감지하고 즉각적인 실행으로 연결하도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

세일즈포스가 맞춤형 AI 에이전트인 슬랙봇(Slackbot)을 국내에서 처음으로 선보였다. 또한, 세일즈포스는 슬랙을 중심으로 인간과 AI 에이전트가 유기적으로 협업하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈(Agentic EntERPrise)’ 비전과 혁신 전략을 발표했다. 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 슬랙을 사람과 AI 에이전트, 데이터가 연결되는 ‘에이전틱 업무 운영체제(Agentic Work OS)’로 정의했다. 세일즈포스는 이번 슬랙봇 출시를 기점으로 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 에이전트 역량을 강화해 기업의 에이전틱 엔터프라이즈 전환을 지원할 계획이다. 세일즈포스의 설명에 따르면, 슬랙봇은 데이터 파운데이션을 기반으로 슬랙에 축적된 모든 비즈니스 데이터를 활용한다. 이를 통해 사용자의 조직 내 역할과 특성에 맞춘 비서이자 동료 역할을 수행한다. 슬랙봇은 회의 내용을 자동으로 기록하고 요약하는 미팅 인텔리전스 기능을 제공한다. 이 기능은 세일즈포스 CRM과 연계해 고객 맞춤형 후속 과제를 연결한다. 또한 AI 스킬 기능을 통해 반복 업무를 표준화하고 직무별 워크플로를 효율적으로 운영하도록 돕는다. 데스크톱 어시스턴트는 여러 업무용 애플리케이션에서 필요한 작업을 단일 워크플로 내에서 처리할 수 있게 지원한다. 슬랙봇은 모든 업무를 하나의 대화형 인터페이스로 통합한다. 사용자는 슬랙 내에서 데이터 마이그레이션 없이 영업 기회 업데이트, 연락처 관리, 고객 서비스 담당자 배정 등의 업무를 즉시 처리할 수 있다. 사용자의 업무 방식을 학습하는 메모리 기능과 음성 입력 기능도 더해졌다. 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 MCP 클라이언트 기능도 함께 공개됐다. 사용자는 권한에 따라 세일즈포스의 에이전트포스와 서드파티 에이전트를 포함한 기업 내 모든 앱에 접근할 수 있다. 슬랙 마켓플레이스에 있는 2600개 이상의 앱과 세일즈포스 앱익스체인지의 6000개 이상 앱을 연동해 활용하는 것도 가능하다.     기자간담회에서는 당근마켓과 우아한형제들의 슬랙 활용 사례도 소개됐다. 당근마켓은 배포 알림과 장애 감지 등 모든 비즈니스 맥락을 슬랙에서 관리하고 있다. 특히 사내 AI 에이전트 카비를 슬랙에 도입해 리포트 작성과 메시지 데이터 분석에 활용 중이다. 당근마켓 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 살아있는 기억”이라고 말했다. 우아한형제들은 슬랙 엔터프라이즈 그리드를 통해 글로벌 조직과 협업하며 슬랙 커넥트로 외부 파트너와 사람, 데이터를 연결하고 있다. 우아한형제들 이청규 담당은 “슬랙봇 도입으로 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 비용이 줄어들 것으로 기대한다”고 밝혔다. 박세진 대표는 기업이 이제 AI 도입을 넘어 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 에이전틱 엔터프라이즈로 전환해야 한다고 강조했다. 그는 “강력한 에이전트의 지능은 신뢰할 수 있는 데이터 위에서 완성된다”고 설명하며, “보안 가드레일인 트러스트 레이어와 강화된 데이터 파운데이션을 기반으로 한국 기업의 혁신을 지원하겠다”고 덧붙였다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   해운 산업의 탈탄소화가 가속화되는 가운데, 블루핀(Bluefins)은 고래 지느러미에서 영감을 받은 파력 변환 추진 시스템인 웨이브드라이브(WaveDrive)를 통해 연료비와 온실가스 배출을 20% 절감하는 설루션을 개발했다. 이 시스템은 케이던스의 피델리티 CFD(Fidelity CFD) 소프트웨어를 활용해 실제 해상 조건에서의 운동을 정밀하게 모델링하고 최적화 성능을 검증했다. 특히 오버셋 메시 기법과 피델리티 파인 마린(Fidelity Fine Marine)의 고급 기능을 통해 복잡한 유동 해석과 시스템 동역학 분석을 성공적으로 수행하며, 지속 가능한 해운 기술의 가능성을 제시하고 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   해운 산업의 탈탄소화 해운 산업은 전 세계 무역의 약 90%를 운송할 만큼 글로벌 경제에서 필수적인 역할을 한다. 대형 선박은 하루에 20~70톤의 연료를 소비하며, 이는 연간 약 1500만 유로의 연료 비용으로 이어진다. 이러한 연료 소비는 선박 한 척당 연간 최대 75,000톤의 이산화탄소 환산량(CO₂)을 배출하는 결과를 초래한다. 또한 전 세계 해운 산업은 질소산화물(NOx)과 황산화물(SOx)을 포함해 전체 온실가스(GHG) 배출량의 약 3%를 차지하고 있다. 따라서 해운을 탈탄소화하고 운송을 더욱 지속 가능하게 만들기 위해서는 관련 시스템과 기술을 도입하는 것이 매우 중요하다. 블루핀은 고래의 지느러미에서 영감을 받은 파력(파도 에너지) 변환 기술을 개발하여 온실가스 배출과 연료 운영 비용을 20% 절감하는 것을 목표로 하고 있다.   블루핀과 고래 지느러미에서 영감을 받은 추진 시스템   그림 1   블루핀은 선박의 구조, 안전성 및 기타 특정 요구사항이나 제약 조건을 고려하여 각 선박 유형에 맞춤형 무배출 보조 추진 설루션을 개발한다. 이러한 추진 시스템은 프랑스의 대표적인 해양 연구기관인 Ifremer(프랑스해양개발연구소)와의 협력을 통해 개발되고 있다. 고래에서 영감을 받은 추진 시스템인 웨이브드라이브는 선미에 장착되는 하이드로포일(hydrofoil)로 구성되며, 선박의 종동요(pitching) 운동을 추력으로 변환한다. 이 기술은 신조 선박뿐만 아니라 기존 선박의 개조(refit) 작업 시에도 통합 적용이 가능하다.   피델리티 CFD를 활용한 블루핀 추진 시스템 모델링 블루핀은 피델리티 CFD 소프트웨어를 활용하여 다양한 운항 조건 및 실제 해상 파랑 조건에서 웨이브드라이브 추진 시스템을 설계하고 최적화한다. 이 소프트웨어의 고급 기능을 통해 플랩(flap)의 세부 분석, 시스템 동역학 분석, 그리고 하이드로포일 하중 예측이 가능하며, 이를 통해 추진 성능을 최적화한다. 이러한 시뮬레이션은 다양한 해상 조건에서 시스템의 운동을 센서 기반으로 제어하기 위한 첫 단계에 해당한다. 다음은 사용된 방법론 및 설정 개요이다.   메시 설정 기계 시스템은 다섯 개의 개별 구성 요소로 분해되었으며, 각 구성 요소의 반쪽(body half)은 피델리티 CFD 2025.1 버전에서 개별적으로 메시(mesh) 처리되었다. 선체(hull)는 피델리티 CFD의 C-Wizard 기능을 통해 자동으로 메시가 생성되었으며, 그 결과 880만 개의 셀(cell)을 갖는 고해상도 메시가 구축되었다. 부가 구조물(appendages)은 각각 개별적으로 메시 처리되어 오버셋 메시(overset mesh)로 활용되었다.   그림 2   피델리티는 오버셋 메시(overset mesh) 기법을 활용하여 겹쳐진 격자(overlapping grids)를 사용하고, 격자 간 데이터 보간(intERPolation)을 수행함으로써 복잡한 유동을 정밀하게 시뮬레이션하고 각 구성 요소의 큰 운동을 정확하게 제어한다. 오버셋 메시의 초기 셀 크기(initial cell size : ICS)는 배경 격자의 초기 셀 크기 대비 여섯 번째 세분화(refinement) 레벨로 설정되었다. 한편, 배경 박스(background box) 세분화는 초기 셀 크기보다 한 단계 더 거칠게(coarser) 적용되었다. 이 설정에서는 오버셋 인터페이스(overset interfaces) 구간에 3~4개의 초기 셀 크기를 배치하여 정확한 보간과 서로 다른 메시 구성 요소 간의 원활한 통합을 보장했다. 전체적으로 선체(hull)의 총 메시 크기는 약 1060만 개의 셀로 구성되었다.   그림 3   피델리티 파인 마린 설정 CFD 시뮬레이션은 피델리티 파인 마린에서 수행되었으며, 정상 상태(steady-state) 초기화로 시작한 후 벽 함수(wall functions)를 적용한 k-ω SST 난류 모델을 사용했다. 경계 조건과 수치 설정은 모범 사례(best practices)에 맞게 일관되게 적용되었다. 고체 영역의 경계 조건은 ‘wall-function’으로 설정되었으며, 갑판(deck)에는 ‘slip’ 조건이 적용되었다. 덕트 프로펠러(ducted propeller)는 액추에이터 디스크(actuator disk) 모델을 사용하여 구현되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.