가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (2)   오늘날 제품 개발은 점차 복잡해지고 있으며, 다양한 기능·구조·성능 요구를 동시에 만족시켜야 한다. 이에 따라 전통적인 문서 중심의 시스템 엔지니어링 방식은 한계에 직면하고 있다. 문서 기반 방식은 사양, 인터페이스, 설계, 분석, 테스트 계획 등이 개별적으로 관리되어 추적성과 일관성이 부족하고, 변경 시 수작업이 많아 오류 가능성이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)’이 대두되었다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 연구소장   MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 요구사항, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 측면을 통합 시스템 모델로 표현하고 분석하여 개발 전 과정을 지원한다. SysML과 같은 표준 언어와 랩소디(Rhapsody), 카메오(Cameo), 카티아 매직(CATIA Magic) 등의 도구를 통해 모델은 단순한 도식이 아닌 설계·검증·분석의 핵심 매개체로 활용된다. MBSE는 첫째, 시스템 및 소프트웨어 개선을 지원한다. 요구사항을 명확히 시각화하여 이해도를 높이고, 아키텍처를 구조화해 통합을 용이하게 하며, 시뮬레이션 기반 사전 검증으로 설계 오류를 줄인다. 둘째, 협업과 커뮤니케이션 향상에 기여한다. 이해관계자 간 지식 격차를 줄이고, 교육 및 의사결정 도구로 활용되며, 프로젝트 참여도를 높인다. 또한, 고객·개발자·통합자·공급업체·규제기관 등 다양한 이해관계자가 참여하는 시스템 획득 과정에서 MBSE는 공통 언어로서 상호작용을 원활히 하고 요구사항 관리·검증·규제 대응까지 일관성을 제공한다. 특히 문서 기반과 MBSE 기반 방식을 비교하면, MBSE는 정보 표현의 일관성, 다중 뷰 제공, 자동화된 변경 영향도 분석, 품질 및 무결성 평가의 체계화를 가능하게 한다. 이는 복잡한 시스템의 개발 리스크를 줄이고, 비용 절감과 개발 기간 단축 그리고 신뢰성 확보에 직결된다. 결국 MBSE는 단순한 도구가 아니라, 가상 제품 개발(VPD)의 핵심 엔진으로서 차세대 제품 개발 패러다임을 뒷받침하는 전략적 전환임을 보여준다.   시스템 설명을 위한 SE 사례 과거의 시스템 엔지니어링(SE) 방식은 문서 중심(documents–centric)이었다. 이 방식에서는 시스템 사양(specifications), 인터페이스 요구사항(interface requirements), 시스템 설계(system design), 분석 및 트레이드오프(analysis & trade–off), 테스트 계획(test plans) 등의 주요 활동이 대부분 문서 형태로 작성되고 관리되었다. 이러한 문서들은 서로 연결성이 부족하고 변경 관리를 수동으로 수행해야 하는 한계가 있었다. 문서 간의 일관성을 유지하기 어려우며, 추적성(traceability)도 제한적이었다.   그림 1. 시스템 엔지니어링에서의 변화 모습   미래의 시스템 엔지니어링 방향은 모델 중심(model–centric)으로 전환되고 있다. 이 방식에서는 시스템 설명과 분석, 검증 활동이 모두 모델을 중심으로 수행된다. 모델은 다이어그램 형태로 시스템의 기능, 구조, 행동 등을 시각적으로 표현하며, 분석 도구 및 시뮬레이션 환경과 직접 연계할 수 있어 변경의 영향 분석이나 테스트 계획 수립 등도 자동화할 수 있다. 변화의 핵심은 방법론(methodology), 언어(language), 도구(tool)이며 이 변화의 중심에는 MBSE를 실현하기 위한 다음의 구성요소가 있다. 방법론은 예를 들어 OOSEM(Open-Source Systems Engineering Methodology)과 같은 절차적 방법론, 언어는 SysML(Systems Modeling Language)과 같은 표준화된 모델링 언어, 도구는 IBM 랩소디, 카메오 시스템즈 모델러(Cameo Systems Modeler), 카티아 매직 등의 모델링 도구가 있다. 이러한 구성 요소들이 유기적으로 연결되어 문서 대신 모델을 기반으로 시스템 설계를 설명하고 검증할 수 있도록 한다. 현재 시스템 엔지니어링은 문서 중심에서 모델 중심으로의 전환이 일어나고 있다. 이 변화는 단순히 표현 수단의 변화가 아니라, 시스템 개발의 추적성, 일관성, 자동화, 협업, 재사용성을 획기적으로 향상시키는 전략적 전환이며, 복잡한 시스템 개발을 보다 정밀하고 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 따라서 기존의 문서 기반 설명을 넘어서 모델 기반 설명이 필수인 시대에 들어섰음을 강조하고 있으며, SE 전환 전략의 방향성을 명확히 보여주는 대표 사례로 볼 수 있다.   시스템 모델링 시스템 모델링은 하나의 통합된 시스템 모델을 통해 제품 또는 시스템의 다양한 측면(기능, 구조, 성능, 요구사항 등)을 동시에 표현하고 분석할 수 있는 접근 방식이다. 이러한 통합 시스템 모델은 다음과 같은 여러 하위 모델로 구성된다. 요구사항 모델(requirement model)은 시스템이 충족해야 하는 기능적/비기능적 요구사항을 표현한다. 이는 모델링의 출발점이 되며, 모든 다른 모델은 이 요구사항을 만족시키기 위해 만들어진다. 기능/행동 모델(functional/behavioral model)은 시스템이 수행해야 하는 주요 동작을 시퀀스 형태로 정의한다. 예를 들어 Start → Shift → Accelerate → Brake와 같은 모델은 사용자 또는 시스템의 동작 흐름을 추상화한 것이며, 상태 전이 또는 유스케이스 기반 모델링에 해당한다. 성능 모델(performance model)은 시스템의 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 수식 기반의 모델이다. 예시로, 동력 방정식(power equations)과 차량 동역학(vehicle dynamics) 모델을 통해 제어 입력이 차량의 물리적 반응에 어떤 영향을 주는지 계산할 수 있다. 구조/컴포넌트 모델(structural/component model)은 시스템을 구성하는 하드웨어 또는 서브시스템 구조를 나타낸다. 예를 들어 Engine → Transmission → Transaxle(변속기 → 트랜스 액슬) 모델은 실제 구현 또는 설계를 위한 기반 구조를 제공한다. 기타 공학 해석 모델(other engineering analysis models)에는 상세 기술 모델들이 포함된다.   그림 2. 시스템 모델링의 핵심 개념과 구성 요소   이 외에도 질량 중심, 관성 모멘트 등 물리적 특성을 나타내는 Mass Property Model, 구조 강도 해석 등 Structural Model, 시스템 안전성 분석에 대한 Safety Model, 비용 예측 및 분석 모델인 Cost Model이 있다. 이러한 모델은 제품 개발의 신뢰성과 경제성을 확보하기 위해 중요한 도구이다. 따라서 통합 시스템 모델은 시스템의 여러 측면을 다루어야 한다. 즉, 단일한 관점(예 : 기능적 요구사항이나 하드웨어 구조)만 고려해서는 복잡한 시스템을 정확하게 설계하거나 검증할 수 없으며, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 분석 도메인을 통합적으로 연결한 모델링이 필요하다는 것을 강조한다. 이는 MBSE의 핵심 원리를 반영한 구조이며, 다양한 관점에서 시스템을 이해하고 최적화하기 위해 어떻게 통합 모델이 구성되는지를 시각적으로 잘 보여준다. 이러한 접근은 복잡한 시스템 설계 시 설계 리스크를 줄이고, 변경의 영향도를 분석하며, 개발 비용과 시간을 절감하는 데 필수이다. 모델링에도 도움이 된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD Editorial 17　2026, AI가 제조 경쟁력을 다시 설계한다   Case Study 18　모텐슨이 VR을 사용해 건설 비용을 낮춘 방법　설계 오류를 미리 해결하고 디자인 협업과 의사결정 속도 높이다 22　APEC에서 선보인 경주 미디어 버스 / 박진호　‘골든 신라 XR 버스’로 천년 신라를 달리다   Focus 26　CAE 컨퍼런스 2025, AI·디지털 트윈 융합 통한 엔지니어링 혁신 전략 짚다 30　펑션베이, 메카트로닉스·AI 융합으로 엔지니어링 과제 해결 지원 32　다쏘시스템, 버추얼 트윈과 AI로 산업 효율·지속 가능성 동시 혁신 34　빌딩스마트협회, ‘빌드스마트 콘퍼런스’에서 AI·로봇·OSC 기반 미래 건설 비전 제시 36　한국BIM학회, ‘지능형 건설의 부상’ 국제 심포지엄 성료… “전면 BIM 확대를 위한 정량화와 활성화 노력 필요” 38　콘택트 소프트웨어, 포괄적인 개방형 PLM 통해 엔지니어링 혁신 비전 소개 40　SAP 코리아, “비즈니스 AI로 국내 기업의 혁신 도울 것”   On Air 51　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI·LLM 시대, 미니 워크스테이션으로 GPU 한계를 넘다 52　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　클래시 마스터·레빗 마스터로 보는 BIM 업무 혁신 포인트 53　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 전환에서 AI 전환으로 54　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조 데이터의 새로운 표준을 세운다   New Product 42　현실감 높은 대규모 월드 구현과 더 강력해진 통합 워크플로　언리얼 엔진 5.7 48　 AI 및 클라우드 기반 기능 강화한 설계 설루션　디자인센터 솔리드 엣지 2026 62　이달의 신제품   Column 55　트렌드에서 얻은 것 No. 26 / 류용효　데이터가 산업이었다면 GPU는 문명이다 58　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　한국형 구조지능 : AI 시대는 지식을 구조화하는 자가 미래를 지배한다   60　New Books   Directory 131 　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA AEC 65　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (1) / 최영석　캐디안 2026의 새로운 기능 70　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　팔란티어 온톨로지 플랫폼 아키텍처 기술 해부 및 구현 방법 76　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (9) / 김선중　건축 설계의 자동화와 생산성 강화를 위한 복합공종모듈 활용 80　생성형 AI를 활용한 건축 분야 이미지 렌더링 / 양승규　AI가 가져온 건축 시각화의 혁신과 건축가의 과제 128　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (9) / 천벼리　아레스 쿠도가 여는 BIM–to–DWG 자동화의 새로운 기준   Reverse Engineering 88　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (12) / 유우식　가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   Analysis 94　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (5) / 김성철　크레오 몰드 분석으로 사출 성형 분석하기 102　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 오승희　앤시스 맥스웰을 활용한 전기 집진기 내부 전계 해석 106　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (10) / 이종학　프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 113　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (28) / 나인플러스IT　고정밀 다중물리 CFD를 위한 피델리티 LES 솔버 116　설계, 데이터로 다시 쓰다 (3) / 최병열　AX 시대를 위한 데이터 전략 123　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (2) / 오재응　가상 제품 개발에서 MBSE의 필요성과 적용 전략     2025-12-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

지멘스는 차세대 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 서비스형 소프트웨어(SaaS)인 폴라리온 X(Polarion X)를 마이크로소프트의 클라우드 및 AI 플랫폼 애저(Azure)에서 제공한다고 발표했다. 이번 협력은 오랜 파트너십의 확장으로, 지멘스의 산업 전문성과 마이크로소프트의 클라우드 및 AI 역량을 결합한 것이다. 애저 기반의 폴라리온 X는 규제 대상 및 안전이 중요한 산업에 맞춰, 안전하고 확장 가능하며 지능적인 ALM 설루션을 제공한다. 폴라리온 X는 전체 소프트웨어 엔지니어링 툴체인을 조율하여 팀이 개발을 가속화하고 규정 준수를 보장하며 확신을 가지고 혁신을 추진할 수 있도록 지원한다. 애저 데브옵스(Azure DevOps)와 지멘스의 PLM 소프트웨어인 팀센터(Teamcenter), 제품 엔지니어링을 위한 디자인센터(Designcenter) 소프트웨어, MES(제조 실행) 소프트웨어인 옵센터(Opcenter), 인사이트 허브(Insights Hub) 등과 통합된다. 이를 통해 폴라리온 X는 소프트웨어 요구 사항, 코드, 빌드, 테스트, 배포 및 규정 준수가 융합되는 통합 환경을 제공한다.     애저에서 제공되는 폴라리온 X의 주요 기능은 ▲애저 오픈AI(Azure OpenAI)를 통한 AI 기반 지원 ▲통합 수명주기 및 추적성 ▲클라우드 기반 협업 및 확장성 ▲통합 엔지니어링 및 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 등이다. 폴라리온 X는 스마트 요구 사항 분석, 자동 추적 링크, 위험 감지 및 예측 통찰력을 위한 코파일럿(copilot)을 제공한다. 사용자는 이를 활용해 오류를 줄이면서 적절한 요구 사항을 더욱 빠르게 작성할 수 있다. 또한 전체 수명주기 추적성, 통합 변경 및 구성 제어, 버전 관리를 포함한 엔드 투 엔드 요구 사항 관리를 통해 감사 준비 상태와 단일 진실 공급원(single source of truth)을 보장한다. 폴라리온 X는 분산된 팀을 위한 클라우드 기반의 실시간 협업과 함께 마이크로소프트 애저를 통한 안전한 글로벌 액세스를 지원한다. 이외에도 애저 데브옵스를 포함한 툴체인의 중앙 조율 및 팀센터와의 통합이 포함된 MBSE를 지원함으로써, 개발 수명주기 전반의 복잡성을 관리한다. 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 서비스형 포트폴리오의 일부인 폴라리온 X는 규정 준수와 보안이 필수인 산업을 위해 설계되었다. 항공우주, 자동차, 의료 기기 분야 등에서 조직이 DO-178C, ISO 26262, ISO/SAE 21434, 21 CFR Part 820과 같은 엄격한 표준을 충족하도록 돕는다. 내장된 소프트웨어 자재 명세서(sBOM) 관리와 자동화된 감사 준비 기능을 통해 고객은 규정을 준수하면서 더 빠르게 혁신할 수 있다. 개방성과 상호 운용성의 원칙을 기반으로 구축된 폴라리온 X는 고객이 혁신을 안전하게 확장하고 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 스레드(digital thread)를 확장할 수 있도록 지원한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프란시스 에반스(Frances Evans) 수명주기 협업 소프트웨어 수석 부사장은 “애저 기반 폴라리온 X는 미션 크리티컬 소프트웨어를 개발할 때 산업 조직이 복잡성, 규정 준수, 협업을 관리하는 방식에서 큰 도약을 의미한다”면서, “마이크로소프트와 함께 우리는 고객이 신뢰할 수 있는 AI와 클라우드 확장성을 활용하여 애플리케이션 개발 프로세스를 혁신할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 마이크로소프트의 다얀 로드리게스(Dayan Rodriguez) 제조 및 모빌리티 부문 기업 부사장은 “지멘스의 애저 기반 폴라리온 X는 제조업체가 안전한 AI 기반 제품 수명주기 관리 및 설계 설루션을 통해 혁신과 출시 시간을 앞당기도록 돕는다. 이는 오늘날 시장에서 필요한 확장성과 규정 준수를 제공한다”고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 HD현대와 ‘미국 조선산업의 활성화 및 현대화를 추진하기 위한 전략적 업무협약’을 맺었다고 발표했다. 지멘스는 이번 협력을 통해 자사의 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)가 미국 조선산업 부흥의 디지털 중추 역할을 수행하게 될 것이라고 전했다. 지멘스는 디지털 트윈, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 제품 수명주기 관리(PLM) 기술을 활용해 미국 전역의 조선소 운영과 선박 생산 방식을 혁신할 예정이다. HD현대(HD한국조선해양, HD현대중공업, HD현대삼호, HD현대미포)는 선박 건조 분야의 글로벌 리더로서 첨단 엔지니어링과 조선소 자동화 분야에서 전문성을 보유하고 있다. 지멘스와 HD현대의 협력 방향은 ▲인력 개발과 교육 프로그램을 통해 미국 조선 산업 분야의 엔지니어링 역량 회복과 지속 가능한 인재 기반 재구축 협력 ▲시범 사업을 통해 디지털 워크플로와 플랫폼 구성을 검증함으로써 미국 조선소의 디지털 전환과 자동화 공동 추진 ▲미국 해양 산업 기반 강화와 신규 비즈니스 기회 창출을 위한 투자·기술 개발 기회 모색 ▲미국 법률 및 전략적 우선순위에 부합하도록 공동 거버넌스 및 작업 그룹을 구축하여 상호 신뢰에 기반한 장기적인 협력 관계 강화 ▲미국 외 동맹국 조선소로의 협력 모델 확대를 통한 글로벌 기술 경쟁력 강화 등이다.     지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 로버트 존스(Robert Jones) CRO는 “이번 협약은 HD현대의 글로벌 조선 기술의 우수성과 지멘스의 검증된 디지털 혁신 기술을 결합해 미국 조선소가 더 스마트하고 빠르게 선박을 건조하며 회복탄력성을 강화할 수 있도록 지원한다. 지멘스의 디지털 백본과 HD현대의 첨단 엔지니어링을 결합함으로써, 미국 조선 산업의 재도약을 실현하고 지속가능하며 준비된 인력 양성을 뒷받침할 예정”이라고 말했다. HD현대의 문상민 글로벌전략부문장은 “디지털과 자동화 기술을 통한 생산 효율 극대화는 미국 조선 산업 재건의 핵심이다. HD현대의 축적된 조선 기술과 지멘스의 디지털 역량은 미국 조선 산업에 새로운 기회를 창출하는 데 기여할 것”이라고 말했다. 이번 협약은 미국 해운 경쟁력 강화와 향후 협력 기회 확대를 위한 전략적 협력 관계도 반영하고 있다. HD현대와 지멘스는 엑셀러레이터 플랫폼을 미국 내 비즈니스 파트너 전반에 걸쳐 촉진하는 한편, 해외 시장에서의 디지털 조선소 전환 확대 기회도 모색할 예정이다. 미국 해운 정책 목표에 따라, 양사는 인력 양성, 사이버 보안, 산업 기반 회복탄력성 구축을 공동 지원함으로써 차세대 조선업 종사자들이 디지털 미래에 대비할 수 있도록 할 것이다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (1)   현대 자동차 시스템은 기계, 전기전자, 제어, 소프트웨어가 복합적으로 얽혀 있으며, 개발 초기에 잘못된 설계 판단은 품질 저하와 막대한 비용 증가로 이어진다. 이러한 복잡성을 극복하고 설계 품질을 확보하기 위한 해법으로 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)이 주목받고 있다. 이번 호부터 MBSE의 개념과 필요성을 개괄하고, 핵심 도구인 SysML(Systems Modeling Language)을 통한 시스템 설계, 분석, 검증 방법론을 소개한다. 특히, 전통적인 문서 중심 방식과 MBSE 방식의 차이를 명확히 비교하고, MBSE가 실제 산업에서 어떻게 적용되고 있는지를 살펴봄으로써 자동차 개발자 및 설계자들에게 MBSE 도입의 실천적 인사이트를 제공한다. 특히 자동차 산업과 같은 복잡한 메카트로닉스 제품 개발 현장에서 MBSE가 어떻게 제품 품질, 개발 효율성, 협업 구조, 추적 가능성 확보에 기여하는지를 설명하며, 문서 기반 방식과의 비교, 실제 적용 사례를 바탕으로 독자의 이해를 돕고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 연구소장   다분야 통합 시스템, 전기전자화, 자율주행 등으로 대표되는 산업 변화와 함께, 자동차 시스템은 과거보다 훨씬 높은 복잡성과 정밀한 협업이 요구된다. 개발 프로세스의 진화를 위해 기존의 텍스트 기반, 문서 중심 설계 프로세스는 다학제간 통합 설계 및 검증에 한계가 있으며, 이에 따라 모델 중심 설계 패러다임의 도입이 필요하다. 디지털 엔지니어링에 기반한 MBSE는 디지털 엔지니어링 기반 구축의 핵심으로, 설계 초기부터 시뮬레이션, 해석, 테스트, 생산까지 데이터 기반 통합이 가능하다. 자동차 산업 내 적용이 확산되고 있는 GM, 포드, 현대자동차 등 글로벌 OEM과 티어 1 기업들이 MBSE를 개발 표준으로 채택하고 있으며, 학계와 산업계 간의 공통 언어로서 SysML이 쓰이고 있다. 자동차는 더 이상 단일 기능 제품이 아니다. 자율주행, 커넥티비티, 전기 구동 시스템, HMI(휴먼–머신 인터페이스) 등 수많은 서브시스템이 실시간으로 동작하며 차량 전체 성능과 안전성에 영향을 미친다. 이러한 복잡한 시스템을 문서 기반으로만 설계하고 관리하기에는 한계가 있으며, 설계 오류가 뒤늦게 발견될 경우 개발 비용과 일정에 심각한 영향을 준다. 글로벌 OEM과 주요 부품사는 이 문제를 해결하기 위한 전략으로 모델 중심 접근 방식(MBE, MBSE)을 도입하고 있으며, 이는 설계의 디지털 전환(digital transformation)과 직결된다. 특히 자동차는 시스템 오브 시스템즈(System of Systems)의 대표적인 예로, 각 서브시스템의 요구사항, 구조, 인터페이스, 동작이 전체 시스템 설계와 정합성을 유지해야 한다. 이번 호에서는 MBSE의 핵심 원리와 적용 전략을 소개하고, 자동차 산업에의 실질적인 도입 가능성과 기대 효과를 독자와 공유하고자 한다. 특히, 설계자들이 단순한 도식 작성 수준을 넘어, 시스템적 사고에 기반한 설계 전략을 어떻게 구현해야 하는지에 대한 실천적 안내를 제공하고자 한다.   시스템 복잡성 관리를 위한 MBSE 현대의 자동차 시스템은 기계, 전기전자, 제어, 소프트웨어 등 다양한 기술이 융합된 복합 시스템으로, 개발 초기의 설계 오류는 품질 저하와 막대한 비용 증가로 이어질 수 있다. 이러한 시스템 복잡성과 설계 리스크를 효과적으로 관리하기 위해, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)이 핵심 접근법으로 주목받고 있다. 이번 호에서는 MBSE의 개념과 필요성을 개괄하고, 대표적 모델링 언어인 SysML을 활용한 요구사항 관리, 구조 및 행위 모델링, 성능 분석, 검증 및 검증(V&V)의 방법론을 소개한다. 특히 전통적인 문서 기반 개발 방식과 MBSE 방식의 차이를 비교하고, MBSE가 시스템 생애주기 전반에서 제공하는 장점—추적성 확보, 설계 오류의 조기 발견, 다분야 협업, 품질 향상—을 구체적인 사례와 함께 설명한다. 또한 모델 기반 접근을 성공적으로 구현하기 위해 요구되는 모델 목적 명확화, 충실도 설계, 범위 정의, 조직적 역량 강화 전략도 함께 제시한다. 이를 통해 자동차 산업에서의 복잡한 시스템 개발 환경에서 MBSE 도입을 고려하는 연구자와 실무자에게 실천적 인사이트를 제공하며, 디지털 전환 시대의 시스템 설계 패러다임 전환을 위한 이론적 기반과 적용 방안을 제시하고자 한다.   MBSE 접근을 위한 기본 지식 현대의 복잡한 공학 시스템은 다수의 구성 요소와 이들 간의 복잡한 상호작용을 포함하고 있으며, 이를 효과적으로 설계하고 분석하기 위해 추상화된 표현 수단으로서 모델(model)의 활용이 필수이다. 모델은 현실 세계의 개념, 물리적 현상, 구조 또는 시스템을 단순화한 표현으로, 설계 초기 단계에서부터 개발, 검증, 운영에 이르기까지 다양한 용도로 활용된다. 모델은 본질적으로 대상 시스템의 특성을 간결하고 체계적으로 표현하기 위해 고안된 추상화 도구이다. 이는 그래픽, 수학적, 또는 물리적 형식으로 구현될 수 있으며, 현실 세계의 복잡성을 제거하고 핵심 요소만을 반영함으로써 사용자의 이해를 돕는다. 특히 모델은 다음과 같은 목적을 가지고 사용된다. 첫째, 시스템이나 개념에 대한 이해를 촉진하고, 둘째, 다양한 설계 시나리오를 평가하여 의사결정을 지원한다. 셋째, 모델을 통해 실제 사건이나 시스템의 거동을 설명하고 제어하며 예측할 수 있다. 이러한 모델의 기능은 설계자의 직관을 보완하고, 정량적 분석에 기반한 설계를 가능하게 한다. MBSE는 모델 중심의 접근 방식을 기반으로 시스템 엔지니어링 활동을 체계화한 방법론이다. 이는 전통적인 문서 기반 시스템 개발 방식의 한계를 극복하고, 모델을 중심으로 요구사항, 기능, 구조, 성능 및 검증 활동을 연계함으로써 시스템 설계의 일관성과 추적성을 확보한다.   그림 1. 시스템 개발 전반에 걸쳐 모델을 활용하는 중요성과 적용 범위     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　AI와 CAE의 융합, ‘지능형 시뮬레이션’ 시대를 연다    Hot Window 18　말하면 설계하는 시대를 향해 – AI로 그리는 설계의 미래 / 한명기 21　리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화 / 권오찬   Focus 26　AWS, 산업 혁신 이끄는 AI 에이전트 비전과 전략 공개 28　AEC/MFG 산업의 미래는? 지더블유캐드코리아, CAD/CAM/CAE 통합 플랫폼 비전 제시 30　유니티, “게임 엔진 넘어 AI·디지털 트윈 시대의 산업 기반 기술로”   Case Study 33　핵융합 실험을 위한 3D 시뮬레이션 플랫폼 개발　유니티로 구현한 핵융합 디지털 트윈, V-KSTAR 36　인더스트리 4.0을 위한 로봇 예측 유지보수의 발전 / 이웅재　디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   People&Company 40 　지더블유캐드코리아 최종복 대표이사　CAE·PDM까지 라인업 확장… ‘가성비’ 넘어 AI·성능으로 승부   New Product 42　HP Z2 미니 G1a 리뷰 / 이민철　BIM 엔지니어의 실무 프로젝트 성능 검증 50　3D 설계 환경에 통합된 전문 CAE 시뮬레이션　ZW3D Structural & Flow 54　접촉·포스 성능 향상 및 MFBD 후처리, 산업별 툴킷 기능 강화　리커다인 2026 57　실시간 3D 시각화 워크플로의 생산성 향상　트윈모션 2025.2 74　이달의 신제품   On Air 62　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI와 BIM의 융합, 건축 설계의 패러다임을 바꾸다 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조 산업에서의 사이버 보안과 위기 상황 대응 방안 65　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신   Column 66　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 서바이벌 노트 : 인공지능 마인드세트와 원칙 69　현장에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅲ – 본질에 집중하는 삶   76　New Books 78　News   Directory 147　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 81　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　코드로 강력한 수학 그래픽 애니메이션을 만드는 매님 84　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (12) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅹ 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (8) / 천벼리　아레스 커맨더의 동적 블록과 트리니티 블록 라이브러리   Reverse Engineering 91　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (11) / 유우식　무엇을 믿을 것인가?   Mechanical 98　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (4) / 박수민　모델 기반 정의 개선사항   Analysis 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 장형진　앤시스 LS-DYNA S-ALE를 활용한 폭발 성형 해석 방법 108　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (9) / 이종학　프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 118　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27) / 나인플러스IT　차세대 다중물리 CFD 설루션의 ‘4A’ 122　설계, 데이터로 다시 쓰다 (2) / 최병열　DX 시대에서 AX 시대로 126　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (4) / 윤경렬, 김도희　로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 132　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (1) / 오재응　디지털 모델 중심 시스템 설계로의 전환 전략   Manufacturing 138　자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (2) / 차석근　산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   PLM 144　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8) / 이희라　부품 공용화 및 표준화를 위한 AI 기반 3D 형상 분석 설루션     캐드앤그래픽스 2025년 11월호 목차 - 산업 디지털 전환을 위한 실시간 시각화 및 AI 설계 기술 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7)   현대 산업 시스템이 복잡해지면서 개발 초기 단계의 정확한 요구사항 검증이 중요해졌다. 특히 안전이 중요한 시스템에서 발생하는 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 하지만 자연어 기반의 전통적인 요구사항 명세는 모호하여 해석 오류를 낳고, 요구사항 간 충돌이나 누락을 발견하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 접근법을 지원하는 다쏘시스템의 요구사항 시뮬레이션 도구 스티뮬러스(STIMULUS)를 통해 개발 초기부터 정확성, 완전성, 일관성을 검증하는 새로운 해결책을 살펴본다.   ■ 신효주 다쏘시스템코리아의 Industry Process Consultant로 모델 기반 시스템 엔지니어링 설루션을 담당하고 있다. 자동차, 항공, 전자제품 등 다양한 산업 분야에서 프로젝트를 수행하며 복잡한 시스템 개발 과정에서의 어려움을 파악하고 이를 해결하기 위한 방법론과 MBSE 기반의 설루션을 제안하고 있다. 특히, 요구사항 검증 및 시스템 아키텍처 방법론을 중심으로 고객의 개발 효율성과 품질 향상을 지원하는 역할을 수행한다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MBSE 접근을 통한 요구사항 검증 현대의 산업 시스템은 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 시스템 개발 초기 단계에서의 정확한 요구사항 정의와 검증의 중요성이 커지고 있다. 특히 항공우주, 자동차, 철도, 의료기기 등 안전이 중요한 산업 분야에서는 시스템 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있어, 개발 초기 단계에서의 철저한 요구사항 검증이 필수이다. 그러나 전통적인 요구사항 관리 방식은 여러 가지 심각한 한계점을 가지고 있다. 가장 근본적인 문제는 자연어를 사용한 요구사항 명세에서 시작된다. 자연어의 본질적 모호성으로 인해 동일한 요구사항에 대해 서로 다른 해석이 가능하며, 이는 개발 과정에서 심각한 오해와 실수로 이어질 수 있다. 예를 들어 “시스템은 빠르게 응답해야 한다”와 같은 요구사항은 ‘빠르게’라는 단어의 모호성으로 인해 개발자와 사용자 간에 기대치의 차이를 초래할 수 있다. 또한, 수백 혹은 수천 개의 요구사항이 존재하는 대규모 시스템에서는 요구사항 간의 상충 관계를 수동으로 발견하는 것이 거의 불가능하다. 시스템의 특정 상태나 조건에 대한 요구사항이 누락되었을 때도 이를 문서 검토만으로는 발견하기 어렵다. 더욱 심각한 문제는 대부분의 요구사항 오류가 설계 단계나 심지어 구현 단계에서야 발견된다는 점이다. 이 시점에서의 수정은 많은 비용과 시간을 필요로 하며, 전체 프로젝트의 지연으로 이어질 수 있다. 현대의 복잡한 시스템에서는 이러한 문제가 더욱 심화된다. 정적인 문서로는 여러 컴포넌트가 동시에 상호작용하는 시스템의 동적 동작을 완전히 이해하고 검증하는 것이 불가능하다. 특히 실시간 시스템에서 중요한 타이밍 제약조건을 문서만으로는 충분히 검증할 수 없으며, 요구사항 변경이 시스템의 다른 부분에 미치는 영향을 파악하고 추적하는 것도 매우 어려운 과제이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 선진 기업에서는 MBSE 접근법을 주목하고 있으며, 그 중에서도 다쏘시스템의 스티뮬러스(STIMULUS)는 혁신적인 요구사항 시뮬레이션 기능을 통해 새로운 해결책을 제시한다. 스티뮬러스의 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션을 통해 요구사항을 형식화 하고 실행 가능한 모델로 변환하여, 개발 초기 단계에서 요구사항의 정확성, 완전성, 일관성을 검증할 수 있다.   모델 기반 요구사항 검증 방법 시스템 개발에서 요구사항의 정확한 명세와 검증은 성공적인 프로젝트 수행을 위한 핵심 요소이다. 이번 호에서는 먼저 스티뮬러스의 핵심 기능인 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션에 대해 살펴보려고 한다.   그림 1. 랜딩기어 시스템 핸들 명령 요구사항 모델링   요구사항 모델링 시스템의 기능을 검증하기 위해서는 두 가지 주요 요구사항 관점을 이해해야 한다. 첫 번째는 ‘What’ 관점으로, 시스템이 수행해야 하는 구체적인 동작이나 특정 기능을 명시하는 요구사항을 의미한다. 예를 들어 랜딩기어(landing gear) 시스템에서 “핸들 명령이 down일 때, 모든 랜딩기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다”와 같은 요구사항이 이에 해당된다. 두 번째는 ‘How well’ 관점으로, 시스템이 기능 요구사항을 얼마나 잘 충족하는지 즉 안전성과 성능, 사용성 등 시스템의 품질 속성을 정의하는 요구사항을 의미한다. 랜딩기어 시스템이 15초 이내에 모든 기어를 확장하고 모든 도어를 닫는 데 성공하는지 여부가 이러한 관점의 예시가 될 수 있다. RIL 시뮬레이션에서는 두 가지 관점 중에서도 ‘What’ 관점의 기능 요구사항을 주로 사용한다. 스티뮬러스는 이러한 기능 요구사항을 형식화하기 위해 일련의 문장 템플릿을 제공하며, 이를 레고 블록처럼 조합하여 정형화된 요구사항을 만들 수 있다. 랜딩기어 시스템에서 ‘핸들 명령이 down일때, 모든 랜딩 기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다’라는 요구사항을 스티뮬러스에서 형식화하기 위해 ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 기본 템플릿을 조합하게 된다. ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 템플릿은 단순한 문장 구조를 넘어 정확한 의미를 내포하고 있다. 예를 들어 ‘When’ 템플릿은 조건이 참일 때 특정 동작을 활성화하는 상태 기계(state machine)로 정의되어 있으며, ‘is’ 템플릿은 수학적 동등성을 의미한다. 이렇게 명확한 의미가 정의되어 있기 때문에 특정 기능 요구사항에 대해 모두가 동일한 방식으로 스티뮬러스 요구사항 모델을 정의하고, 동등한 의미로 해석할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

다쏘시스템은 영국의 혁신 기관인 국립복합센터(NCC)가 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)을 도입하고, 이를 영국 제조연구센터(HVMC) 네트워크 내 다른 혁신 센터로까지 확대 적용한다고 밝혔다. NCC는 이미 10여 년간 다쏘시스템 설루션을 활용해왔으며, 이번 클라우드 기반 전환을 통해 항공 등 다양한 산업의 지속가능성 과제에 대응하고, 연구와 혁신의 핵심 기반으로 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼을 채택했다. 오늘날 산업계는 더 나은 제품을 더 적은 폐기물로, 더 오래 지속할 수 있도록 만들기 위해 복합재와 같은 첨단 소재를 적극 활용하고 있다. 특히 항공우주 분야에서는 차세대 여객기 및 첨단 항공 모빌리티를 변화시키고 있는 경량·고강도·내구성·친환경성을 갖춘 차세대 동체, 엔진 및 추진 시스템 설계를 위한 최첨단 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 신규 항공기의 약 50%가 복합재로 제작되는 것으로 추정된다.     NCC는 제조·산업 고객의 요구에 보다 신속하고 민첩하게 대응하며, 네트워크 내 다른 혁신 센터와 협업해 신기술의 개발·확산·실현을 촉진하고자 했다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼은 협업 환경과 AI 기반 버추얼 트윈 경험을 제공해 설계부터 제조까지 밸류체인의 모든 영역을 가속화한다. 또한 NCC는 전 과정 추적이 가능한 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 역량을 통해 차세대 날개 성능, 소재 재활용 공정, 국방 항공기, 첨단 항공 모빌리티뿐만 아니라 기타 산업 분야 연구에 이르기까지, 대규모 실증 프로젝트, 공동 연구 프로그램 및 고객 프로젝트를 위한 복합재 설루션을 탐색하고 최적화할 수 있다. NCC의 마크 서머스(Mark Summers) 최고기술책임자(CTO)는 “NCC의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼으로의 전환은 협업·혁신·실행 방식을 한 단계 높이는 전략적 조치다”며, “이를 통해 산업계의 요구에 더욱 신속히 대응하고 개발 기간을 단축하며, 신기술을 보다 효과적으로 확산시킬 수 있을 것”이라고 말했다. 그는 이어 “이는 영국 내 생산성 향상, 고부가가치 일자리 창출, 장기적 경제 성장에 지원하는 산업적 성과 창출에서 NCC의 역할을 한층 강화하는 계기가 될 것”이라고 강조했다. 다쏘시스템의 데이비드 지글러(David Ziegler) 항공우주 및 국방 산업 부문 부사장은 “항공우주와 국방 산업은 혁신과 새로운 창조 방식을 요구하는 패러다임 전환을 맞이하고 있다”며, “NCC는 3D익스피리언스 플랫폼을 클라우드에서 도입함으로써 팀·데이터·애플리케이션을 하나의 버추얼 경험으로 연결해 협업과 복합소재 혁신을 강화할 수 있게 됐다”고 말했다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 원클릭으로 전문 지식에 접근 가능한 AI 기반 어시스턴트 지원, AI+ 기능이 탑재된 7종 제품을 통한 시뮬레이션 효율 및 접근성 향상, 데이터 관리 및 워크플로 자동화 강화를 통한 AI 통합 효과 향상 등   앤시스는 자사 전 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 속도와 접근성을 크게 향상시키는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높인다. 특히, 초기 설계 단계에서의 스마트한 의사결정을 가능하게 하여, 차세대 위성부터 데이터센터 설계에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 다양한 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원한다.   ▲ 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 워크플로 전반의 생산성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 AI 기반 기술을 새롭게 선보인다.   물리 기반 AI로 직관적인 시뮬레이션 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)’을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 니디 체펠(Nidhi Chappell) AI 인프라 부문 부사장은 “마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합을 통해 엔지니어들은 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 앤시스의 깊이 있는 엔지니어링 전문성을 활용함으로써 생산성을 높이고 혁신을 가속화할 수 있다”고 전했다. 2025 R2는 앤시스 포트폴리오 전반에 AI 기능을 추가했다. 이를 통해 충실도가 높은 시뮬레이션을 자동으로 생성, 검증 및 최적화하여 모델 생성 속도를 높이고, 수동 작업을 줄이며 인적 오류를 줄일 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근 가능 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도는 17배 향상, 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도 개선으로 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션 최적화 이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다.   데이터 처리 및 자동화를 통한 AI 활용 극대화 앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 40개 이상의 파이썬(Python) 라이브러리를 포함한 파이앤시스(PyAnsys) 컬렉션은 신규 도구인 파이에스티케이(PySTK) 및 파이켐킨(PyChemkin)을 통해 앤시스 설루션과의 자동화 연동을 강화 및 다양한 산업 애플리케이션 내 생산성·효율성 강화 웹 기반 협업 플랫폼인 앤시스 메디니 사이버 보안(Ansys medini Cybersecurity) SE는 위협 분석 및 취약점 관리 자동화 통해 사이버 보안 리스크 최소화 SysML v2 기반 웹 플랫폼 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(Ansys System Architecture Modeler : SAM)를 통한 소프트웨어·안전·시뮬레이션 통합, 포괄적 MBSE 구현 지원 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은, 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 대표 사례로, 에너지 효율형 모터 제어 설루션 분야의 글로벌 선도 기업인 댄포스 드라이브(Danfoss Drives)는 앤시스의 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템 설계를 검증하고, 성능 최적화, 에너지 절감, 운영 신뢰성 향상 등 산업 전반의 지속 가능한 혁신적인 드라이브 기술을 구현하고 있다. 댄포스 드라이브의 가상 설계·테스트·최적화 총괄 책임자인 마이클 라우르센(Michael Laursen)은 “파이앤시스는 사용자 맞춤형 자동화, 시스템 통합, 확장성을 구현하는 핵심 도구이다. 개방형 생태계를 기반으로 다양한 툴을 유기적으로 연결하고 AI 기능을 접목함으로써 설계부터 최적화까지의 워크플로를 가속화할 수 있다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 기술은 디지털 설계 프로세스를 고도화하는 동시에 빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 비용 절감과 제품 개발 기간 단축에도 실질적으로 기여하고 있다”고 전했다.   현실을 모사하는 고성능 물리 시뮬레이션 정교한 물리 모델과 시뮬레이션 기술은 복잡한 설계 과제를 해결하는 데 필수이다. 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다. 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 신규 혼합 솔버는 대형 과도 모델의 연산 속도 향상 및 시간에 따른 열 변화 분석 지원 복잡한 적층형 전자 시스템 메싱 작업의 자동화 및 속도·정확도·사용성 향상, 신규 메싱 플로 기능을 통한 수작업 간소화 앤시스 록키(Ansys Rocky) 및 프리플로우(Ansys FreeFlow)를 통한 고급 다물리(multiphysics) 연성 해석 기능 제공, 열·유체-구조·전자기 결합을 포함한 상세 시뮬레이션 및 성능 최적화 지원 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 디버깅 툴을 통한 반도체 전력 소자의 설계 시간 단축, 기생 성분 이슈의 신속한 식별, 설정 간소화 및 효율적인 2D 메싱 작업 지원 RF 전력 분야의 기업인 앰플리온은 앤시스의 고급 시뮬레이션 기술을 활용해 4G LTE 및 5G NR 인프라는 물론 산업, 과학, 의료, 방송, 항법, 안전 무선통신용으로 사용되는 고신뢰·고성능 GaN 및 LDMOS 설루션을 설계하고 있다. 앰플리온의 모델링 및 특성화 그룹 팀장인 비토리오 쿠오코(Vittorio Cuoco, Ampleon) 박사는 “전자기, 열, 기계 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 제어하며 RF 전력 제품을 설계하는 일은 매우 까다로운 과제”라며, “앤시스의 설루션은 이러한 복잡성을 정면으로 해결할 수 있는 정밀한 시뮬레이션을 제공해 설계 리스크를 줄이고 제품 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며, 그 결과는 성능 향상, 에너지 절감, 그리고 더 높은 효율성이라는 측면에서 크다”라고 전했다. 이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 온디맨드 방식의 기술을 적극 활용함으로써, 기업은 디지털 전환을 보다 수월하게 실현할 수 있다.   클라우드 기반 시뮬레이션 통한 디지털 전환 가속 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 극대화한다. 이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있으며, 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다. 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak) 및 플루언트 GPU 솔버(Fluent GPU Solver)를 통한 전자 냉각 시뮬레이션 연산 속도 최대 2.5배 향상, 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 웹 인터페이스에서는 제한적 GPU 솔버 기반의 실시간 모니터링 기능 제공 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 메싱 기능 개선을 통한 시뮬레이션 신뢰도 및 품질 향상, GPU 기반의 셋업 속도 개선으로 더 빠르고 안정적인 해석 환경 구현 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute)의 온디맨드(on-demand) HPC 성능이 앤시스 스피오스(Speos) 및 루메리컬 FDTD(Lumerical FDTD) 포함한 6종 제품에 적용, 별도 설치나 IT 지원 없이 고성능 클라우드 환경 활용 가능     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스는 자사의 모든 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션의 속도와 접근성을 높이는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높일 수 있게 했다. 또한, 초기 설계 단계에서 스마트한 의사결정을 가능하게 하여 차세대 위성부터 데이터센터 설계까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공하는 데에 초점을 맞췄다. AI 기반의 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원하는 것도 특징이다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 앤시스는 마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합으로 엔지니어가 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 엔지니어링 전문성을 활용할 수 있게 했다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근이 가능하다. 앤시스는 “AI 기반의 엔지니어링 코파일럿을 활용하면 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도를 17배 높일 수 있다. 이외에도 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도를 개선해 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션을 최적화할 수 있다”면서, “이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율성을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다”고 설명했다.     앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 뿐만 아니라, 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다고 소개했다.  이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 강화한다. 앤시스는 “이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있다. 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며, 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다”고 전했다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해 왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다.