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가트너, “스마트폰의 생성형 AI가 일상화될 것”

가트너가 전 세계 생성형 AI 스마트폰에 대한 최종 사용자 지출이 2025년 말까지 총 2982억 달러에 이르면서, 전체 AI 최종 사용자 지출의 20%를 차지할 것이라는 전망을 발표했다. 생성형 AI 스마트폰이란 소규모 언어 모델(SLM)을 실행할 수 있는 내장형 뉴럴 엔진(neural engine) 또는 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 기기로, 프리미엄 스마트폰 및 350달러 미만의 기본형 스마트폰을 포함한다. 한편, 유틸리티 스마트폰은 향후에도 NPU 탑재가 예상되지 않아 제외된다. 가트너는 모바일 공급업체가 온디바이스 생성형 AI 모델과 애플리케이션을 통합해, 2026년 생성형 AI 스마트폰 출하량은 올해 대비 51% 증가하고 최종 사용자 지출은 32% 증가해 3933억 달러에 이를 것으로 예측했다. 또한 2029년까지 프리미엄 스마트폰의 100%가 생성형 AI 기능을 탑재할 것으로 내다봤다. 가트너의 란짓 아트왈(RANjit Atwal) 시니어 디렉터 애널리스트는 “현재 대부분의 사용자가 텍스트나 터치 기반으로 작업을 수행하고 있으며, 음성 상호작용은 제한적”이라면서, “점차 대화형 AI가 자연스럽게 스며들며 사용자는 AI를 단순한 반응형 도구가 아닌, 능동적인 디지털 동반자로 받아들이게 될 것”이라고 전했다. 한편, 가트너는 2027년까지 40 TOPS(초당 40조 회 연산) 이상의 연산 성능을 갖춘 온디바이스 NPU가 프리미엄 생성형 AI 스마트폰의 표준으로 자리 잡을 것으로 전망했다. 이를 통해 복잡한 멀티모달 AI 워크로드를 과도한 전력 소모 없이 실시간으로 실행할 수 있을 것으로 보인다. 아트왈 시니어 디렉터 애널리스트는 “새로운 NPU의 확산은 생성형 AI 실행 속도와 효율성을 향상시킬 것이다. 사용자 또한 최적의 경험을 위해 최신 스마트폰 하드웨어 업그레이드를 고려하게 될 것”이라며, “올해 안에 대부분의 프리미엄 생성형 AI 스마트폰에 NPU가 탑재되고, 기본형 모델의 41%도 NPU를 갖게 될 것”이라고 전망했다.

작성일 : 2025-09-11

빌딩스마트협회지 The BIM V31

편집장 노트 Editor’s note 김정인 교수 국민대학교 | Kim, Jungin Professor Kookmin University 5년간의 진척사항 : 개별 사용 사례 표준에서 업계 전반의 상호 운용성까지 Five Years of Progress: From Individual Use-Case Standards to Industry-Wide Interoperability Léon van Berlo Technical Director 빌딩스마트 인터내셔널 | buildingSMART International bSDD 콘텐츠 검증 bSDD content verification Artur Tomczak bSDD Product Manager 빌딩스마트 인터내셔널 | buildingSMART International BIM을 넘어 : IFC와 AAS가 지속 가능하고 지능적인 빌딩 운영을 실현하는 방법 Beyond BIM: How IFC and AAS Unlock Sustainable and Intelligent Building Operations Christian Frey 지멘스 | Siemens BIM 데이터 가치 평가: 디지털 자산 회계 IFC and ISO: Four Tracks for Strategic Collaborations Claire Whittaker & Léon van Berlo 빌딩스마트 인터내셔널 | buildingSMART International IFC와 ISO 전략적 협력을 위한 네가지 방향 IFC and ISO: Four Tracks for Strategic Collaborations Léon van Berlo 빌딩스마트인터내셔널 | buildingSMART International 디지털 디자인으로 호주 멜버른의 스카이라인을 바꾸다: West Side Place Digital design enables city-shaping skyscrapers West Side Place, Cottee Parker Architects, Australia 그라피소프트 | GRAPHISOFT SE DfMA 기반 모듈러 건설을 위한 Archicad 및 XR 기술 활용 BIM 워크플로우 DfMA-Oriented BIM Workflow Using Archicad and XR Technologies for Modular Construction 김인한 교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Inhan Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 김지영 선임연구원 (주)M3Systems | Kim, Jiyoung Senior Researcher M3Systems Co., Ltd. 사디크 레만 석박사 통합과정 연구원 경희대학교 건축학과 | Saddiq Ur Rehman Combined MS-PhD Researcher Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 국토부, 스마트+빌딩 핵심기술 : 경희대 주관 인간중심 로봇 친화형 건축 설계·시공 및 운영기술 개발 Ministry of Land, Infrastructure and TRANsport – Smart+ Building Core Technology Project : Development of Human-Centered, Robot-Friendly Building Design, Construction, and Operation Technologies, led by Kyung Hee University 황경은 조교수 경희대학교 건축학과 | Hwang, KyungEun Assistant Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 김인한 교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Inhan Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 김남미 연구교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Nammi Research Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea Navisworks 사용자 정의 매개변수 사용하기 Using custom parameters in Navisworks 신재용 상무 (주)한국디지털교육원 | Shin, Jae Yong Senior Director Korea Digital Institute Co., Ltd. 새롭게 출시되는 신기술으로 BIM 시장의 미래를 선도하는 그라피소프트 Graphisoft is leading the future of the BIM market with newly launched technologies 그라피소프트 | Graphisoft 스마트건설 얼라이언스 BIM기술위원회 2025년 상반기 활동 . | Fuzor 2026 출시 및 새로운 핵심 기능 Fuzor 2026 Launch Announcement (주)브이디씨테크 제공 | BIM AWARDS 2024 하이라이트 BIM AWARDS 2024 Highlight 빌딩스마트협회 BIM AWARDS 운영위원회 | BIM 기술 트랜드 2025년 상반기 스마트 건설과 BIM 기술 동향 . 강태욱 연구위원, 공학박사 한국건설기술연구원 | Kang, Tae Wook Ph.D, Research Fellow KOREA INSTITUTE of CIVIL ENGINEERING and BUILDING TECHNOLOGY 출판 . | bSK News, bSI News 출처 : 빌딩스마트협회 다운로드 하러 가기

작성일 : 2025-09-08

빌딩스마트협회지 The BIM V30

작성일 : 2025-09-08

AI로 여는 산업 대전환, ‘제1회 산업AI EXPO’ 개막

대한민국 산업 현장의 AI 활용과 확산을 짚는 ‘제1회 산업AI EXPO’가 9월 3일 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 막을 올렸다. 개막식에는 산업통상자원부를 비롯해 HD현대 미래기술연구원 장광필 원장, LG CNS 박상엽 상무, 한국마이크로소프트 조원우 사장, 한국산업기술진흥원 민병주 원장, 한국전자기술연구원 신희동 원장, 한국산업단지공단 이상훈 이사장, 한국산업지능화협회 김도훈 회장, 한국생산성본부 박재영 부회장, 대한상공회의소 이종명 본부장, 한국산업기술시험원 송현규 본부장, NH농협은행 엄을용 부행장 등 정부·산업계 주요 인사가 참석해 산업AI 확산에 대한 협력 의지를 보였다. 이어 기업 수요 기반의 제조 데이터 공유·거래 활성화를 위한 업무협약이 체결됐다. 이번 협약은 데이터 표준 마련과 생태계를 조성하고자 산업부와 국가기술표준원, 14개 주요 업종 협회가 함께 참여했다. 또한 산업 디지털 전환과 AI 활용 촉진에 기여한 개인·단체를 대상으로 ‘2025년 산업 디지털 전환 및 인공지능 활용 촉진 유공자 포상’ 시상식도 열렸다. 이번 포상은 산업 전반의 경쟁력 제고를 위해 개인부문 16점, 단체부문 9점 등 총 25곳에 산업통상자원부 장관 표창이 수여됐다. 이번 엑스포 전시회에서는 제조업 등 산업 중심의 산업 AI(Vertical AI) 기술과 활용 사례가 전시됐다. ▲시장 예측 ▲공급망 효율화 ▲공정 최적화 ▲예지보전 ▲안전 ▲보안 등 산업 현장의 효율적인 AI 활용을 위한 핵심 프레임워크인 12대 산업 AI 태스크 기반 설루션과 적용사례를 선보인다. 전시회에서는 여러 업체가 산업 AI 신규 장비와 설루션을 론칭 및 공개했다. 특히 HD현대는 조선·건설기계 분야의 AI 도입 성공사례를 공유하며, 그룹사의 AIX(AI TRANsformation) 여정을 선보인다. 이밖에도 로봇과 온디바이스 AI 등 피지컬 AI 신기술도 최초 공개된다. 마이크로소프트, 다쏘시스템, HP코리아, 세일즈포스 등의 글로벌 기업이 국내 협력사들과 함께 참여하며 제조, 고객관리, 설계/디자인 등 분야의 글로벌 선도 AI 기술을 한국 시장에 맞춰 소개하며, 국내외 B2B 파이프라인 구축 및 글로벌 협력기회를 확대한다. 한편, 전시회 기간에는 ▲주요 기업의 AI 도입 사례와 비즈니스 모델을 공유하는 산업 AI 콘퍼런스 ▲참가기업의 신기술 발표 및 기술사업화 우수 사례를 소개하는 AI-Tech 세미나 ▲공급기업과 수요기업 간 파트너십 발굴을 지원하는 1:1 비즈매칭 ▲스타트업 IR 피칭, 투자 토크콘서트, 멘토링 프로그램 등으로 구성된 투자 네트워킹 ▲글로벌 네트워크가 참여해 신뢰성·안전·표준 등을 논의하는 산업 AI 국제인증포럼 등 산업 생태계 간 비즈니스 연결과 투자 활성화를 위한 다양한 비즈커넥트 프로그램도 운영된다. 참관객들은 도슨트 투어, LG사이언스파크 투어 프로그램, 참관객 이벤트 등 다양한 현장 프로그램도 참여할 수 있다. 산업 AI 테마별 도슨트 투어는 피지컬 · 온디바이스 AI, 제조 AI, AI 에이전트 등 테마별로 진행되는 전문 투어이며, LG사이언스파크 투어 프로그램은 LG 계열사들의 주요 설루션 및 생성형 AI 고객 맞춤형 산업 시찰 프로그램이다. 이번 행사를 주관한 한국산업지능화협회 이길선 전무이사는 “산업AI EXPO는 국내 최초의 버티컬AI 전시회로써 산업에서의 AI 활용 성공사례들이 대거 선보인다. 이 전시회는 산업의 AI 도입을 위한 공급·수요 간 매칭 플랫폼의 역할을 통해, 산업AI 생태계가 조성되어 산업 전반에 AI 확산이 가속화되고, 우리 산업의 글로벌 경쟁력이 강화될 것”이라고 말했다.

작성일 : 2025-09-03

처리 시간이 10시간 미만인 LES 워크플로

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25) 이번 호에서는 사용자가 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise)와 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver, 이전 명칭 CharLES)를 사용하여 LES 워크플로의 이점을 누릴 수 있는 방법에 대해 설명한다. ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr 대규모 와류 시뮬레이션(LES)은 최근 전산 유체 역학(CFD)에서 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 급증은 주로 제한된 설계 공간, 긴 실행 시간, 물리학 감소 등 기존의 레이놀즈 평균 나비에 스토크(RANS) 기반 CFD에 내재된 트레이드오프 때문이다. 코드 설계 및 컴퓨팅 아키텍처의 발전으로 경계층 분리, 항공 음향, 연소 등 복잡한 산업 문제에 대해 LES(Large-Eddy Simulation, 대형 와류 시뮬레이션)와 같은 고충실도 시뮬레이션을 구현할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰도를 높여줄 뿐만 아니라, GPU 컴퓨팅 아키텍처의 활용을 통해 LES 솔버의 성능을 크게 향상시켰다. 이러한 개선으로 이제 LES 워크플로를 실제 엔지니어링 작업에 적용하여 10시간 미만의 처리 시간을 달성할 수 있게 되었으며, 이를 통해 LES는 생산 수준의 CFD 환경에서 실용적인 선택이 될 수 있게 되었다. ▲ CFD Prediction for High-Lift Aerodynamics(Slotnick, 2019) 피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버가 고충실도 LES 시뮬레이션에서 갖는 장점은 다음과 같이 네 가지로 볼 수 있다. 보로노이 다이어그램 기반 대규모 병렬 메시 환경 강력하고 비선형적으로 안정적인 수치 체계 및 고급 물리 모델 대규모 데이터 세트를 위한 신속한 시각화 및 심문 확장 가능한 GPU 상주 다중 물리 유동 솔버 전처리는 전체 정확도에 큰 영향을 미치고 일반적으로 전체 워크플로 시간의 약 75~80%를 차지하기 때문에 CFD 워크플로에서 매우 중요한 단계이다. 이 단계에서 CFD 사용자를 지원하기 위해 피델리티 LES는 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)라는 고급 메시 툴을 개발했다. 이 툴은 정확도를 개선하고 메시 품질 지표를 향상하는 데 필요한 시간을 단축하여 전처리 워크플로를 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었다. 피델리티 스티치는 LES를 위한 보로노이 다이어그램 기반 볼륨 메시 툴이다. 보로노이 다이어그램은 유클리드 거리를 기반으로 한 고유한 파티션이다. 이 메시 프로세스에는 두 가지 입력이 있다. 첫 번째 입력은 피델리티 스티치가 다이어그램을 클립하는 데 사용할 수밀하고 매니폴드한 표면 메시를 가져오는 것이다. 두 번째 입력은 사이트 생성이다. 토폴로지는 사이트 배치와 해당 사이트 스텐실과 서피스 메시의 교차점을 생성한 결과물이다. 그러면 스티치가 임의의 다면체 셀을 직접 생성한다. 로이드 알고리즘은 반복적으로 메시를 평활화하는 데 사용된다. 이 스무딩 절차는 벽에 가까운 정렬을 유리하게 만들고 고해상도가 필수적인 인터페이스에서 셀 볼륨을 보다 균일하게 분배한다. ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-09-03

[피플&컴퍼니] 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 D&E 사업부 성 브라이언 사장

작성일 : 2025-09-03

가트너, “올해 전 세계 AI PC 출하량 104% 증가할 것”

가트너는 2025년 전 세계 AI PC 출하량이 전년 대비 약 104% 증가해 전체 PC 시장의 31%를 차지할 것이라는 전망을 발표했다. 가트너는 2026년에는 AI PC 출하량이 1억 4300만 대에 이르고, 전체 PC 시장의 55%를 차지할 것으로 예측했다. 또한, 2029년까지 AI PC가 시장의 표준으로 자리 잡을 것으로 전망했다. 노트북 시장에서는 AI 노트북 점유율이 2024년 19.4%에서 2025년 35.7%, 2026년에는 58.7%로 늘어날 전망이다. 데스크톱 PC 시장에서는 AI 데스크톱 점유율이 2024년 3.8%에서 2025년 16.4%, 2026년 42.1%가 될 것으로 보인다. 기업 및 소비자 시장에서는 프로세서 플랫폼에 따른 AI PC에 대한 선호도 차이가 존재했다. 가트너에 따르면, 애플리케이션 호환성 문제가 점차 해소되면서 ARM 기반 노트북은 기업보다 소비자 시장에서 더 큰 점유율을 확보할 것으로 예상된다. 반면, 기업 시장에서는 윈도우 x86 기반 노트북에 대한 선호가 뚜렷해, 2025년 기업용 AI 노트북 시장에서 윈도우 x86 기반 노트북은 71%, ARM 기반 노트북은 24%의 점유율을 차지할 것으로 예측된다. 가트너는 AI PC 보급이 확대됨에 따라 2026년 말까지 소프트웨어 공급업체의 40%가 PC에 AI를 내장하기 위한 투자를 우선적으로 진행할 것으로 전망했다. 이는 2024년의 2%에서 크게 증가한 수치다. 또한, 소형 언어 모델(SLM)이 PC에서 로컬로 실행되는 사례가 2023년에는 존재하지 않았지만 2026년에는 여럿 증가할 것으로 예상했다. SLM은 PC를 비롯한 기기 전반에서 고급 AI 기능을 직접 실행해 응답 속도를 높이고, 에너지 소비를 줄이며, 클라우드 의존도를 낮춘다. 이는 특정 작업에 특화된 인텔리전스를 제공할 뿐만 아니라, AI가 기기에서 직접 실행되기 때문에 사용자와 기업 데이터를 안전하게 보호할 수 있다. 가트너는 PC 공급업체가 하드웨어를 넘어, 특정 역할과 사용 사례에 최적화된 소프트웨어 정의형, 사용자 중심 기기를 제공하는 것이 AI PC의 미래이자 새로운 성장 동력이라고 조언했다. 가트너의 란짓 아트왈(RANjit Atwal) 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI PC가 시장 재편을 주도하고 있지만, 관세의 영향과 시장 불확실성으로 인해 PC 구매가 보류되면서 올해 도입 속도는 다소 둔화될 전망”이라며, “하지만 그럼에도 사용자는 에지 환경에서의 AI 활용 확대에 대비해 AI PC 투자를 이어갈 것”이라고 전했다. 또한 “AI PC의 미래는 맞춤화에 있다. 사용자가 원하는 앱, 특징, 기능을 선택해 기기를 구성하는 것이 중요하다”고 덧붙였다.

작성일 : 2025-08-29

IBM-AMD, 양자·AI·HPC 융합한 차세대 컴퓨팅 개발 협력

IBM과 AMD는 양자 컴퓨터와 HPC(고성능 컴퓨팅)를 결합한 차세대 컴퓨팅 아키텍처인 양자 중심 슈퍼컴퓨팅(quantum-centric supercomputing) 개발 계획을 발표했다. IBM은 고성능의 양자 컴퓨터 및 소프트웨어 개발에서의 리더십을, AMD는 HPC 및 AI 가속기 분야의 리더십을 바탕으로 확장 가능하고 오픈소스 기반의 플랫폼을 공동 개발해 컴퓨팅의 미래를 재정의하고자 한다. 양자 컴퓨팅은 정보를 표현하고 처리하는 방식에서 기존 컴퓨터와 완전히 다르다. 기존 컴퓨터는 0과 1의 비트로 정보를 처리하지만, 양자 컴퓨터는 양자역학의 법칙에 따라 정보를 표현하는 큐비트(qubit)를 사용한다. 이러한 특성은 신약 개발, 소재 탐색, 최적화, 물류 등 기존 컴퓨팅으로는 해결이 어려운 복잡한 문제에 대한 해결책을 탐색할 수 있는 연산 능력을 제공한다. 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 아키텍처에서는 양자 컴퓨터가 CPU, GPU, 기타 컴퓨팅 엔진으로 구성된 HPC 및 AI 인프라와 함께 작동한다. 이 하이브리드 접근 방식에서는 문제의 각 요소를 가장 적합한 컴퓨팅 방식으로 해결한다. 예를 들어, 미래에는 양자 컴퓨터가 원자와 분자의 행동을 시뮬레이션하고, AI 기반의 슈퍼컴퓨터가 방대한 데이터 분석을 수행할 수도 있다. 이런 기술이 결합되면 현실 세계의 문제를 더욱 빠른 속도와 큰 규모로 해결할 수 있을 것으로 기대된다. IBM과 AMD는 AMD의 CPU, GPU, FPGA(프로그래밍이 가능한 반도체)를 IBM의 양자 컴퓨터와 통합해 기존 컴퓨팅 방식으로는 해결할 수 없는 새로운 알고리즘을 효율적으로 가속화하는 방안을 모색하고 있다. 이는 IBM이 2030년까지 실현하고자 하는 오류 내성 양자 컴퓨터(fault-toleRANt quantum computing) 로드맵에도 기여할 수 있다. AMD의 기술은 오류 내성 양자 컴퓨팅의 핵심 요소인 실시간 오류 수정 기능을 제공할 수 있는 가능성을 지니고 있다. 양사는 올해 말 IBM의 양자 컴퓨터와 AMD 기술이 함께 작동하는 하이브리드 양자-클래식 연계 프로젝트 시연을 계획하고 있으며, IBM 키스킷(Qiskit)과 같은 오픈소스 생태계를 활용해 새로운 알고리즘 개발과 채택을 촉진하는 방안도 함께 검토 중이다. IBM의 아빈드 크리슈나(Arvind Krishna) 회장 겸 CEO는 “양자 컴퓨팅은 자연 세계를 시뮬레이션하고 정보를 완전히 새로운 방식으로 표현할 수 있다. IBM의 양자 컴퓨터와 AMD의 고성능 컴퓨팅 기술을 결합함으로써 기존 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘는 강력한 하이브리드 모델을 구축할 수 있을 것”이라고 말했다. AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 “HPC는 세계의 주요 과제를 해결하는 기반이 된다. IBM과의 협력을 통해 고성능 컴퓨팅과 양자 기술의 융합을 모색함으로써, 우리는 혁신과 발견을 가속화할 수 있는 엄청난 기회를 마주하고 있다”고 밝혔다.

작성일 : 2025-08-27

3D CAD 데이터 경량화 및 디지털 트윈 포맷 변환 솔루션, DXE Traslator

3D CAD 데이터 경량화 및 디지털 트윈 포맷 변환 솔루션, DXE Traslator ■ 개발 및 자료제공 : 팀솔루션, www.timsolution.io 최근 많은 기업에서 디지털 전환 과정에서의 3D 모델링 과정에 초기비용 부담과 편집 등의 활용이 어려운 한계를 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 팀솔루션은 3D CAD의 구조를 편집하는 솔루션을 출시했다. 이러한 솔루션을 이용하여 조선선박, 자동차, 반도체, 기계설비 등 제조산업의 고객사들은 초기 디지털 트윈 환경을 구현하는데 과도한 비용을 투자하지 않아도 되고, 실시간 데이터를 역동적으로 볼 수 있으며, 도입 이후 장기적 유지보수에도 효율적인 디지털 트윈 솔루션을 구현할 수 있다. 1. 제품의 주요 특징 팀솔루션의 주요 제품인 DXE TRANslator(딕시 트랜스레이터)의 가장 큰 특징은 고객이 이미 보유하고 있는 기업 자산인 3D CAD 데이터를 활용한다는 것이다. 이를 통해서 고객은 디지털 트윈 진입 장벽을 낮추는 동시에 정밀도 높은 디지털 트윈 구현이 가능하다. 2. 주요 기능 DXE TRANslator는 30여종의 3D CAD 데이터를 5가지 범용적 디지털 트윈 포맷으로 변환하는 한편, 3D CAD의 외형 추출, 구조 경량화, mesh 등의 형상경량화를 노코딩 환경으로 지원한다. 이는 전문지식을 갖춘 프로그래머가 아니더라도 3D 모델과 디지털 트윈에 대한 손쉬운 학습과 유지보수를 가능하게 한다. 3. 도입 효과 DXE TRANslator는 3D CAD 데이터의 구조 중에서 필요한 데이터만 추출하는 동시에 외형은 그대로 유지하여 방법을 채택했는데 이 덕분에 고객은 이 디지털 트윈 자산과 3D CAD 데이터를 여러번 재사용하는 것이 가능하다. 결국 고객은 프로젝트 단위별, 혹은 부서별 예산 지출이 아닌 전사적 디지털 전환 예산 사용을 통해 장기적이고 효율적인 디지털 트윈 운영이 가능하다. 4. 주요 고객 사이트 현대중공업, 한국조선해양, 현대자동차 등 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

작성일 : 2025-08-24

프로세스 자동화Ⅰ - 구조 설계 최적화

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (6) 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)는 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 데에 도움을 준다. 이번 호에서는 토크 암(torque arm)의 설계 최적화를 위해 히즈에서 심센터 3D(Simcenter 3D) 솔버를 연계하여 시뮬레이션 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 예제를 소개한다. ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 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 그림 1 <그림 1>은 실제 토크 암 제품 이미지와 적용된 위치 및 구조적 특성을 보여주는 예시로, 이 최적화 사례에서 다룬 실제 제품 및 설계 환경을 이해하는 데 참고하길 바란다. 이번 예제에서는 질량 최소화 및 구조적 제약 조건 만족이라는 실제 공학 설계 과제를 효율적으로 수행하는 데 히즈의 성능과 활용성을 살펴 볼 것이다. 이 사례에서 설계 최적화의 목표는 토크 암의 질량을 최소화하는 것이다. 단, 구조적 제약 조건을 반드시 만족해야 하는데, 이 때 구조적 무결성(structural integrity)을 유지하기 위해 응력 수준이 재료의 항복 응력(yield stress)을 넘지 않아야 하는 조건을 만족해야 한다. 이를 위해 설계 상에서 사전에 선정한 치수 변수를 범위 내에서 조정하게 된다. 최적화 설계 프로세스는 심센터 3D와 히즈 MDO를 활용하여 자동화된 워크플로 방식으로 진행된다. 즉, 심센터 3D에서 나스트란(NastRAN) 솔버를 이용한 구조 해석 결과를 히즈가 자동으로 처리하고, 해당 결과를 평가하여 최적의 설계안을 찾는 방식이다. 프로세스 자동화(Process Automation) 다분야 설계 최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization) 수행 시, 설계 및 분석 프로세스는 여러 소프트웨어 환경에서 이루어진다. 이런 환경에서 효율적인 데이터 교환 및 프로세스 연동이 필수이므로, 데이터를 신속하고 정확하게 받기 위해서는 직접 인터페이스 포털(Direct Interface Portal)이 필요하다. 히즈에서는 여러 공학 분야에서 흔히 사용하는 CAD 및 CAE 툴(아바쿠스, 앤시스, 카티아, 솔리드웍스, 매트랩, LS-다이나, 심센터, 파이썬 등)을 모두 지원하므로, 사용자는 기존에 보유한 다양한 소프트웨어를 그대로 활용하면서 히즈를 이용하여 최적화 작업을 자동화할 수 있다. 히즈가 제공하는 직접 인터페이스 포털 중 일부를 <그림 2>에 나타내었다. 포털을 사용하여 <그림 3>과 같이 구성하면 사용자가 수동으로 결과를 처리하고 데이터를 전환하는 번거로운 작업을 하지 않아도 된다. 이는 시간 소모 및 인적 오류 가능성을 줄이고, 작업 흐름을 더 효율적이고 빠르게 만든다. 워크플로의 자동화가 가능하기 때문에, 결과적으로 여러 분야의 시뮬레이션 모델이나 분석을 보다 빠르고 신뢰도 높게 수행하여 더 나은 설계 및 최적화 결과를 도출할 수 있다. 그림 2 그림 3 최적화 문제 정의 그림 4 설계 목적은 <그림 4>에 나타낸 토크 암의 질량을 최소화하는 것이다. 주어진 하중 조건은 25kN이며, 이 때 구조물이 교차 방향에서 받는 최대 응력이 항복 강도를 초과하지 않아야 한다.(최대 700MPa) 또한 최대 변형량이 4mm를 초과하지 않는다는 제약 조건도 함께 고려한다. 최적화에 적용할 주요 치수 변수는 <그림 5>와 같으며, 특히 두께(Thickness of Extrude)를 변수(T1)로 설정하여 최적화 문제를 규정했다. 그림 5 ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-08-04