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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.

설계, 데이터로 다시 쓰다 (3)   데이터 보기를 황금처럼 봐야 할 시대가 왔다. 데이터를 활용해서 상상으로만 그리던 일이 현실이 되어가기에 너도나도 데이터를 모으기 시작했다. 이토록 소중한 데이터이기에 허투루 만들 수 없다. 좀 더 영리하고 전략적으로 접근할 필요가 있다. 이번 호에서는 데이터 생성을 위해 어떤 전략이 필요하고, 전략적으로 생성된 데이터가 어떤 활용 가치가 있는 지 설명하고자 한다.   ■ 최병열 피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다. 홈페이지 | www.pidotech.com   어떻게 확보할 것인가? 데이터는 돈이다 CFD(Computer Fluid Dynamics : 전산유체역학)가 무엇의 약자일까? 한번은 유동 분야의 저명하신 교수님께서 하신 농담이 기억이 난다. ‘ColoRFul Fluid Dynamics’라고 말이다. 유동 시뮬레이션 결과가 시각적으로 화려하다는 의미로 하신 농담이었지만 곰곰히 생각해 보면 시뮬레이션의 효과를 누리지 않는다면 단지 보고서 한 켠을 채우는 컬러풀한 그림이 될 수도 있겠다는 생각이 든다. VP(Virtual Prototyping : 가상 프로토타이핑)를 위해 구조, 열유체, 동역학, 제어 등의 다양한 분야의 CAE 소프트웨어를 도입하고 있다. CAE 소프트웨어를 통해 하나의 데이터를 생성해 내기 위해서는 해석 모델링부터 솔빙(solving), 결과 분석에 이르기까지 소프트웨어와 하드웨어 리소스를 활용해야 함은 물론 해석 전문가의 공수(M/H)도 투입되어야 하기에 상당한 비용이 든다고 볼 수 있다. 학회를 다녀보면 최적설계라는 타이틀의 논문 발표가 종종 있다. 실제로 최적화 알고리즘을 적용해서 최적해 탐색까지 도달하는 사례도 있는 반면, 1개 내지 2개의 설계변수 값을 바꿔가며 성능의 경향을 보고 성능이 가장 좋아지는 설계변수 값을 택하면서 최적설계를 했다고 하는 경우도 있다.(학문적으로는 1D 파라메트릭 스터디라고 부른다.) 하지만, 최적설계를 제대로 했든 안 했든 시뮬레이션으로부터 얻은 데이터로 설계 개선이라는 목적에 맞게 데이터를 활용했다는 점은 가치를 인정받을 만하다. 성능 평가를 위해 필요한 데이터는 한 개(시뮬레이션 1회)이다. 설계변수의 효과를 파악하기 위한 최소의 데이터 개수는 설계변수 개수에 1개의 데이터가 필요하다. 특정 설계변수의 경향을 파악하고 싶다면, 해당 설계변수의 범위를 구간으로 나누어 데이터를 뽑아 볼 수 있다. 현실적으로 설계변수는 여러 개가 존재하고 설계변수의 조합으로 성능이 개선되는 경우가 대부분이라서, 개별 설계변수의 효과를 보는 방식보다 설계변수들의 효과를 동시에 고려할 수 있는 데이터 샘플링 방법이 필요하다.   실험계획법이란 여러 개의 설계변수 효과를 동시에 고려하기 위해 활용되는 것이 실험계획법(DOE : Design of Experiments)이다. 실험계획법은 농업과 통계학의 만남으로 1920년대부터 사용되었다. 영국의 통계학자이나 생물학자인 로널드 A. 피셔가 창시자로 알려져 있다. 작물 수확량을 높이기 위한 실험을 진행하면서 단순한 반복보다 많은 정보를 획득할 수 있게 실험을 설계할 필요가 있었다. 실험계획법에 대한 피셔의 재미있는 일화가 있다. 그 당시 영국 사람들은 밀크티에 차와 우유를 따르는 순서로 맛의 차이가 있다 없다의 논쟁을 펼쳤다. 이에 논쟁의 결론을 내리기 위해 피셔는 다음과 같은 실험을 계획하였다.   그림 1. 실험계획법의 일화 – 차를 맛보는 여인(출처 : ChatGPT)   실험은 이렇다. 피셔는 8잔의 밀크티를 준비하였고 4잔은 차를 먼저, 나머지 4잔은 우유를 먼저 따랐다. 나머지 실험조건은 동일하게 하기 위해 같은 찻잔을 사용했고, 랜덤으로 여인에게 차를 맛보게 했다. 밀크티를 모두 마신 뒤 차를 먼저 따랐다고 판단되는 찻잔 4개를 선택하게 하였다. 이 실험 결과를 토대로 피셔는 차를 먼저 따른 밀크티의 개수(0~4) 별로 확률을 계산해 낼 수 있었다. 참고로, 이 실험의 결과 여인이 정확하게 4잔(차를 먼저 따른 밀크티)을 모두 골라냈다고 한다. 2차 세계대전 이후 품질 관리를 위해 실험계획법이 미국 제조업에 도입되었고, 1950년대 이후부터 다구치 겐이치가 강건설계의 개념과 함께 일본 제조업에 널리 적용하였다. 실험계획법은 경제성의 원칙과 궤를 함께 한다. 최소한의 데이터로 최대 효과를 얻겠다는 것이다. 실험계획법에는 다양한 기법이 존재하며, 대표적으로 FFD(Full Factorial Design : 완전조합법)와 LHD(Latin Hypercube Design)를 예로 들 수 있다. FFD는 주로 실제 실험에 많이 활용되었고, LHD는 시뮬레이션 기술이 발달함에 따라 전산 실험에 널리 활용되었다.   (a) FFD   (b) LHD 그림 2. 실험계획법의 종류   어떻게 활용할 것인가? 옥석 가리기 많은 최적설계 관련 연구나 논문을 검토하면서 공통적으로 파악되는 프로세스가 있다. 데이터도 돈이지만 설계 프로세스가 더 많은 데이터를 필요로 하는 이유는 설계변수 때문이다. 즉, 설계변수도 돈이다. 설계변수는 내가 개선하고자 하는 성능지수를 컨트롤할 수 있는 수단이기 때문에 많으면 많을수록 유리하겠지만, 현실적으로 가성비를 따져보지 않을 수 없다. 결론은 많은 설계변수 중 옥석을 가려내야만 한다. 적으면 적을수록 적은 데이터가 필요하므로 가성비가 올라가기 때문이다. 설계변수의 옥석을 가리기 위해 주로 사용되는 것이 민감도(sensitivity)이다. 민감도는 설계변수 변화에 따른 성능지수(목적함수나 구속조건)의 변화를 나타내는 기울기로 표현된다. 그 기울기가 크면 클수록 설계변수의 민감도가 커진다. 즉 설계변수를 조금만 변경해도 성능지수 값을 많이 변경시킬 수 있다는 의미이다. 민감도를 계산할 수 있는 다양한 방법이 존재한다. 다양한 방법이 존재한다는 의미는 각기 장단점을 가진다는 것이다. 크게는 국부 민감도(local sensitivity)와 전역 민감도(global sensitivity)로 나눌 수 있다. 현재 설계점에서 국한해서 설계변수의 민감도를 보는 것이 국부 민감도이고, 전체 설계 영역에서 성능지수에 미치는 영향을 통계적으로 분석하는 것이 전역 민감도이다. 당연히 전역 민감도가 많은 데이터를 필요로 한다. 통상적으로 어느정도 데이터를 확보할 수 있는 경우라면, 실험계획법으로 확보된 데이터로 전역 민감도 분석을 통해 설계변수의 옥석을 가리는 경우가 많다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (9)   건설 산업의 오랜 난제인 낮은 생산성과 비효율을 극복하기 위해, 이제는 단순한 자동화를 넘어선 근본적인 체질 개선이 필요하다. 이 글에서는 건설 프로젝트를 일회성 작업이 아닌 반복 가능한 ‘제품 생산’의 과정으로 재정의하는 ‘제품화’ 전략을 소개한다. 특히 서로 다른 공종을 하나의 지능형 템플릿으로 통합한 ‘복합공종모듈’이 어떻게 설계를 디지털 자산으로 전환하고, 시공 단계의 효율을 혁신하는지 짚어 본다.   ■ 김선중 다쏘시스템코리아의 AEC 산업 컨설턴트이다. 종합 건설사와 BIM 관련 경력을 바탕으로 다수의 국내 건설 산업 고객에게 디지털 트랜스포메이션을 위한 전략과 설루션의 활용 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   건설 산업의 비효율성과 ‘제품화’ 전략의 필요성 건축 설계자는 매 프로젝트마다 도면을 다시 그리고, 시공 단계에서는 공종 간 충돌(clash)을 피하기 위해 수정을 반복한다. 이런 비효율은 건설 산업의 고질적 문제다. 제조업은 지난 수십 년간 디지털 전환과 자동화를 통해 생산성을 끌어올렸지만, 건설 산업은 여전히 현장 중심의 비표준적 프로세스에 머물러 있다. 이를 개선하기 위한 기술로 BIM(건설 정보 모델링)과 프리패브(prefabrication)가 등장했다. 하지만, BIM은 여전히 설계 정보의 정합성을 확보하는 데 그치고, 프리패브는 공장에서의 품질을 높였지만 현장 연결성과 공종 간 데이터 연속성에는 한계를 보여왔다. 이제는 산업화된 건설(industrialized construction)의 새로운 전환이 필요하다. 그 시작은 단순한 자동화가 아닌, 설계·제조·시공을 하나의 체계로 연결하는 제품화(productization) 접근이 될 수 있다. 이 개념은 복잡한 건설 프로젝트를 ‘단발성 설계’가 아니라, 재사용 가능한 디지털 제품 모듈로 수행하는 것이다. 그리고, 그 중심에는 여러 공종을 통합하여 모듈 단위로 제작된 복합공종모듈(multi–trade module)이 있다. BIM은 건물의 형상과 정보를 3차원으로 표현하는 데 강점을 가진다. 그러나 여전히 설계–시공–운영 단계로 이어지는 일련의 생애주기에서 데이터의 연결성이 사라지고, 프로젝트마다 같은 작업을 반복하는 상황이 발생한다. 이는 유사 프로젝트 경험자의 경험에 의존하게 되는 구조적 한계로 이어져, 리소스 수급의 불균형에 따른 결과물의 품질까지 영향을 받게 된다. 제품화 전략은 이런 문제를 해결하기 위한 방법론이다. 쉽게 말해, 데이터를 한 번 쓰고 버리는 ‘소모품’이 아니라 ’반복 사용 가능한 디지털 자산(digital asset)’으로 관리하는 개념이다. 건설을 프로젝트 단위가 아닌 제품 단위(product unit)로 바라보며, 모델 안에 설계 규칙과 부품 구조를 포함시켜 다음 프로젝트에서도 그대로 활용할 수 있도록 한다. 이때 중요한 것이 제품 구조(product structure)와 설계 규칙 관리이다. 각 부품과 시스템을 위계적으로 정의하고, 그 관계를 데이터로 연결하면 프로젝트 전체가 하나의 논리 구조 안에서 작동할 수 있는데, 그 기술적 틀이 바로 복합공종모듈이다.   그림 1. 복합공종모듈로 설계 및 제작하여 설치 중인 벽체   복합공종모듈의 정의와 핵심 기술 복합공종모듈은 구조, 전기, 기계 등 서로 다른 공종이 하나의 설계 모듈 안에서 함께 정의된 통합 설계 단위다. 이 모듈은 단순한 부품 집합이 아니라, 각 공종 간 연결 규칙과 제약 조건이 미리 설정된 지능형 설계 템플릿(intelligent template)이다. 복합공종모듈의 특징 및 가능성은 다음과 같다. 첫째, 복합공종모듈은 규칙 기반 설계(parametric design)를 활용한다. 설계 요소 간의 관계를 수학적 규칙으로 정의해두면, 치수를 바꾸거나 객체의 위치를 옮기더라도 관련 형상이 자동으로 반응한다. 이 구조의 중심에는 뼈대 구조(skeleton structure), 즉 설계의 기준이 되는 참조 레퍼런스 프레임워크(reference framework)가 있다. 뼈대는 전체 모델의 축 역할을 하며, 하나의 기준점 변화가 관련 부품과 어셈블리에 즉시 반영되도록 한다. 결과적으로 설계자는 반복적인 수정 작업을 줄이고, 프로젝트 전반의 설계 품질과 일관성을 확보할 수 있다. 둘째, 공종 간 실시간 충돌 감지(clash detection)를 가능하게 한다. 기존 BIM 협업은 각 공종이 별도의 모델을 작성하고 마지막 단계에서 충돌 검토를 했다면, 복합공종모듈을 활용한 설계는 초기부터 여러 공종을 통합한 하나의 데이터 구조로 설계한다. 따라서, 공종 간 간섭을 자동으로 탐지하고 조정할 수 있어, 현장에서 발생하는 재작업과 시간 손실을 크게 줄인다. 셋째, 복합공종모듈은 설계, 제작, 시공 또는 조립의 전 과정에서 디지털 연속성(digital continuity)을 실현한다. 템플릿 안에는 형상 정보 외에도 자재 종류, 조립 순서, 제작 방식까지 포함되어 있는데 이는 다수의 프로젝트 참여를 바탕으로 산출된 지식과 노하우를 바탕으로 한다. 따라서 복합공종모듈에 담긴 설계 데이터가 곧 제조 및 시공 지침이 될 수 있다. 이는 기존 BIM 모델이 단순한 시각화 도구에 머무르지 않고, 실제 프로젝트에서 활용 가능한(buildable) 모델로 발전했음을 의미한다. 결과적으로 복합공종모듈은 설계 자동화, 데이터 일관성, 협업 효율성의 세 가지 측면에서 설계자의 생산성을 획기적으로 향상시킨다. 동일한 참조 모델 기반의 협업은 공종 간 의사소통 오류를 줄이고, 표준화된 템플릿 구조는 품질의 편차를 최소화한다. 이는 단순히 설계 효율의 문제가 아니라, 건설 산업을 제품 중심의 디지털 제조 프로세스로 전환시키는 출발점이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (9)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있으며, 이들 모듈은 상호 간 동기화되어 작동한다. 이러한 구성으로 인해 아레스 캐드는 삼위일체형(trinity) CAD로 불린다. 이번 호에서는 별도의 설치 없이 웹 브라우저에서 실행되는 아레스 쿠도의 DWG CAD 환경과 BIM 데이터 기반의 도면 자동화 기능을 소개한다. 또한, 설계부터 최종 문서화까지 전 과정을 끊김 없는 클라우드 워크플로로 완성하는 아레스 쿠도의 혁신적 가치를 짚어본다.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.  홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   최근 건축, 엔지니어링, 건설(AEC) 산업은 인공지능과 클라우드 기술의 거침없는 진보 속에서 필연적인 변화의 물결을 마주하고 있다. 이미 제조업과 산업 설계 분야는 온쉐이프(Onshape)나 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)와 같은 순수 클라우드 기반 플랫폼을 통해 디지털 전환의 선두를 달리고 있다. 그러나 AEC 분야는 오랫동안 고사양 로컬 장비에 설치된 데스크톱 중심의 도구와 파일 기반 협업 방식에 안주해 온 것이 사실이다. 설계 초기 단계에서 클라우드 기반의 협업 도구를 활용하는 사례가 늘고 있지만, 여전히 도면 작성 및 문서화 단계만큼은 강력한 데스크톱 BIM·CAD 프로그램 없이는 불가능하다는 고정관념이 지배적이었다. 웹 환경에서 아무리 심도 깊은 설계 논의를 펼치고 방향을 잡아도 최종 결과물인 도면을 생성하기 위해선 결국 다시 데스크톱으로 회귀해야 하는 이러한 단절은, 프로젝트 전반의 효율성을 저해하는 해묵은 과제로 남아있었다. 바로 이러한 시점에서, 아레스 쿠도는 오랜 숙원이던 해답을 제시한다. 웹 브라우저 하나만으로 DWG 기반의 전문 CAD 환경에 몰입하는 듯한 경험을 제공하며, BIM 데이터를 자동으로 도면화하는 기능까지 탑재하여 설계, 검토, 최종 도면 제작의 전 과정이 단일 클라우드 워크플로 안에서 유기적으로 연결되는 새로운 지평을 열었다.   브라우저에서 실행되는 DWG CAD     아레스 쿠도는 설치 과정 없이 웹 브라우저를 통해 실행되는 DWG CAD 환경을 제공한다. 기존 CAD 사용자에게 익숙한 인터페이스와 명령 체계를 그대로 유지함으로써 학습 곡선을 최소화하였다. 또한 여러 사용자가 하나의 도면을 동시에 편집하거나, 주석을 남기며 실시간으로 협업할 수 있는 기능은 물리적으로 떨어진 공간에서 업무를 해야 하는 상황에서도 유연함을 제공한다.     단순히 도면을 열어보고 확인하는 것을 넘어, 본격적인 설계 작업부터 DWG 생성 및 편집, 그리고 인쇄 출력에 이르기까지 모든 과정을 웹 환경에서 완벽하게 수행할 수 있다는 점은 이 플랫폼의 핵심 강점이다. 더불어, 기업 환경에서 필수인 권한 관리와 충돌 방지 기능은 높은 수준의 보안성과 안정성을 보장하며 클라우드 CAD의 새로운 기준을 제시한다.   BIM 데이터를 활용한 도면 자동화     아레스 쿠도의 특징적인 기능은 바로 BIM–to–DWG 자동화 기술이다. RVT(레빗)나 IFC(Industry Foundation Classes) 파일을 업로드하기만 하면, BIM 객체의 속성 정보를 정확하게 읽어 들여 평면도, 단면도, 입면도는 물론, 치수, 주석, 객체 라벨까지 자동으로 생성해낸다.     이는 기존 데스크톱 소프트웨어에서 수없이 반복해야 했던 도면화 작업을 단축시키며, BIM 데이터가 설계 초기 단계의 정보 저장소에 머무르지 않고 최종 도면 문서화 과정까지 그 가치를 확장시키는 데 결정적인 역할을 한다. 다양한 도면 스타일 템플릿, 배치 실행, 주기적인 자동 출력 등 섬세한 자동화 옵션은 설계 변경이 잦은 복잡한 프로젝트에서도 생산성을 높이며, 설계자의 역량을 한층 끌어올린다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아가 엔비디아 다이나모(NVIDIA Dynamo)를 통해 멀티 노드 추론 성능과 효율을 높이고, 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 등 주요 클라우드 제공업체와 통합해 AI 추론 가속화를 지원한다고 밝혔다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 ‘엔비디아 GTC 워싱턴 D.C.’에서 블랙웰이 엔비디아 호퍼(Hopper) 대비 10배의 성능을 제공해 10배의 수익을 창출할 수 있다고 강조했다. 대규모 전문가 혼합 방식(MoE) 모델과 같은 복잡한 AI 모델에서 높은 성능을 달성하려면, 수백만 명의 동시 사용자에게 서비스를 지원하고 더 빠른 응답을 제공하기 위해 추론 작업을 여러 서버(노드)로 분산시켜야 한다. 엔비디아는 다이나모 소프트웨어 플랫폼이 강력한 멀티 노드 기능을 프로덕션 환경에서 지원해, 기업이 기존 클라우드 환경 전반에서도 동일한 벤치마크 최고 수준의 성능과 효율을 달성할 수 있다고 설명했다.     단일 GPU 또는 서버에 탑재 가능한 AI 모델의 경우, 개발자들은 높은 처리량을 제공하기 위해 여러 노드에 걸쳐 동일한 모델 복제본을 병렬로 실행하는 경우가 많다. 시그널65(Signal65) 수석 애널리스트인 러스 펠로우즈(Russ Fellows)는 최근 발표한 논문에서 이 접근법이 72개의 엔비디아 블랙웰 울트라(Ultra) GPU를 활용해 110만 토큰 처리 속도(TPS)라는 처리량을 달성했다고 밝혔다. AI 모델을 확장해 다수의 동시 사용자를 실시간으로 지원하거나, 입력 시퀀스가 긴 고난도 워크로드를 처리할 때, 분산형 서빙(disaggregated serving) 기술을 활용하면 성능과 효율을 더욱 높일 수 있다. AI 모델 서비스는 입력 프롬프트를 처리하는 프리필(prefill)과 출력을 생성하는 디코드(decode) 두 단계로 구성된다. 기존 방식에서는 두 단계 모두 동일한 GPU에서 실행됐는데, 이로 인해 비효율성과 리소스 병목 현상을 유발할 수 있었다. 분산형 서빙은 이러한 문제를 각각 독립적으로 최적화된 GPU로 작업을 지능적으로 분산함으로써 해결한다. 이를 통해 워크로드의 각 부분이 해당 작업에 가장 적합한 최적화 기법을 활용해 실행되도록 보장해 전체 성능을 극대화한다. 딥시크-R1(DeepSeek-R1)과 같은 최신 대규모 AI 추론과 MoE 모델에서는 분산 서비스가 필수이다. 엔비디아는 다이나모가 이러한 분산형 서빙 기능을 GPU 클러스터 전반에서 프로덕션 규모로 손쉽게 구현할 수 있도록 한다고 전했다. 예를 들어, 베이스텐(Baseten)은 엔비디아 다이나모를 활용해 장문 코드 생성을 위한 추론 서비스 속도를 2배 가속화하고 처리량을 1.6배 증가시켰으며, 이는 추가 하드웨어 비용 없이 이뤄졌다. 이러한 소프트웨어 기반의 성능 향상은 AI 제공업체가 인텔리전스를 생산하는 비용을 절감할 수 있도록 한다. 대규모 AI 훈련에서 그랬던 것처럼, 컨테이너화된 애플리케이션 관리의 업계 표준인 쿠버네티스(Kubernetes)는 엔터프라이즈 규모의 AI 배포를 위해 수십 개 또는 수백 개의 노드에 걸쳐 분산형 서빙을 확장하는 데 최적화돼 있다. 현재 엔비디아 다이나모가 주요 클라우드 제공업체의 관리형 쿠버네티스 서비스에 통합됨에 따라, 고객은 GB200, GB300 NVL72를 포함한 엔비디아 블랙웰 시스템 전반에서 멀티 노드 추론을 확장할 수 있으며, 이는 엔터프라이즈 AI 배포에 요구되는 성능, 유연성, 안정성을 제공한다. 대규모 멀티 노드 추론을 실현하려는 움직임은 하이퍼스케일러(hyperscalers)를 넘어 확장되고 있다. 예를 들어, 네비우스(Nebius)는 엔비디아 가속 컴퓨팅 인프라를 기반으로 대규모 추론 워크로드를 처리할 수 있는 클라우드를 설계하고 있으며, 엔비디아 다이나모와 생태계 파트너로서 협력하고 있다. 분산형 AI 추론은 프리필, 디코드, 라우팅(routing) 등 서로 다른 요구사항을 가진 특수 구성 요소들을 조율해야 한다. 쿠버네티스가 직면한 과제는 더 많은 모델 복제본을 병렬로 실행하는 것이 아니라, 이 다양한 구성 요소들을 하나의 통합된 고성능 시스템으로 능숙하게 운영하는 것이다. 엔비디아 그로브(Grove)는 엔비디아 다이나모에서 사용 가능한 API(application programming inteRFace)로, 사용자에게 전체 추론 시스템을 설명하는 단일 고수준 사양을 제공한다. 예를 들어, 사용자는 단일 사양 안에서 “프리필에는 GPU 노드 3개, 디코드에는 GPU 노드 6개가 필요하며, 가능한 가장 빠른 응답을 위해 단일 모델 복제본의 모든 노드가 동일한 고속 인터커넥트에 배치돼야 한다”고 간단히 요구할 수 있다. 해당 사양을 기반으로 그로브는 모든 복잡한 조율 작업을 자동으로 처리한다. 이때, 관련 구성 요소를 정확한 비율과 종속성을 유지한 채 함께 확장하고, 올바른 순서로 실행하며, 빠르고 효율적인 통신을 위해 클러스터 전반에 전략적으로 배치한다. AI 추론이 점점 더 분산됨에 따라, 쿠버네티스, 엔비디아 다이나모, 엔비디아 그로브의 조합은 개발자가 지능형 애플리케이션을 구축하고 확장하는 방식을 간소화한다.

매스웍스는 국내 대학생들의 인공지능(AI) 실무 역량 강화를 지원하는 ‘제5회 매트랩(MATLAB) 대학생 AI 경진대회’ 시상식을 개최했다. 이번 대회는 국내 대학생의 실용적인 AI 역량 강화에 중점을 두었다. 수상팀은 드론 추적, 로봇 제어, 이상 탐지 등 산업과 실생활의 다양한 문제 해결을 목표로 한 프로젝트를 출품하면서 최신 AI 기술의 실질적 응용 가능성을 보여주었다. 2021년부터 개최되어 5회째를 맞이한 ‘매트랩 대학생 AI 경진대회’는 대학생들이 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용해 창의적이고 실용적인 AI 설루션을 구현할 수 있도록 지원해왔다. 올해 대회 참가자들은 강화학습, 합성곱 신경망(CNN), 장단기 메모리(LSTM), 어텐션(Attention) 메커니즘 등 다양한 AI 기술을 접목해 사회적, 산업적 문제 해결 프로젝트를 선보였다. 프로젝트로는 강화학습 기반 제어기 설계, 생체 신호 기반 드론 제어, 산업용 이상 탐지, 배터리 성능 예측 등 실질적 응용 사례가 출품되었다. 또한 딥러닝 모델링 및 학습 과정에 활용되는 대표적 툴인 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)뿐만 아니라 병렬 컴퓨팅 툴박스(Parallel Computing Toolbox), 심스케이프 멀티바디(Simscape Multibody), 시뮬링크 3D 애니메이션(Simulink 3D Animation) 등 고급 툴까지 활용되었다. 참가자들은 데이터 전처리부터 모델링, 배포까지 AI 워크플로 전반을 구현해 매스웍스가 강조하는 엔지니어드 시스템(Engineered Systems)의 비전을 보여주었으며, 실제 하드웨어 연동, 실시간 데이터 처리, 시뮬레이션, GUI 개발 등을 통해 높은 완성도와 응용력을 입증했다.     국립부경대학교 에어펜스(AiRFence) 팀은 레이더와 카메라 데이터를 결합해 드론 추적의 정확도를 높이는 AI 시스템을 개발해 1등을 차지했다. 이 팀은 데이터 증강, 네트워크 아키텍처 개선, 시계열 분석에 어텐션 매커니즘을 적용하는 등 다양한 시도를 통해 기술적 혁신성과 실용성을 동시에 입증했다. 심사위원단은 매트랩 기반의 전처리부터 하드웨어 구현까지 전 과정을 아우른 점을 높이 평가했다. 2등은 한양대학교 옥수수인턴즈 팀이 차지했다. 이들은 근전도(EMG) 신호 기반의 드론 제어 시스템을 개발해 소방 현장에서 활용 가능한 직관적 제어 방안을 제시했다. 시뮬링크와 앱 디자이너(App Designer)를 활용한 사용자 친화적 인터페이스와 실시간 제어 기능으로 인정받았다. 3등은 아주대학교 fhfr(for human for robot) 팀에게 돌아갔다. 이 팀은 3D 시뮬레이션 환경을 갖춘 강화학습 기반 로봇 제어 시스템을 앱디자이너를 사용하여 구현했다. 로봇이 실시간으로 장애물을 회피하고 경로를 최적화하는 시스템을 선보였으며, 특히 매트랩을 사이버보틱스(Cyberbotics) 등 제3자의 설루션과 연동하여 시스템 통합 역량을 입증한 점에서 호평을 받았다. 매스웍스코리아의 김경록 교육 기관 세일즈 매니저는 “학생들이 매트랩과 시뮬링크를 비롯한 다양한 매스웍스 툴을 활용해 사회적 가치를 창출하고, 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 전문성을 강화한 점이 의미 있었다”면서, “이번 대회의 참가자들은 일상생활의 안전, 편의, 건강을 개선하는 실질적 AI 설루션부터 제조, 모빌리티, 에너지 분야에 적용 가능한 첨단 기술까지 폭넓게 제시했다”고 전했다.