주요 PLM 소프트웨어 소개 도면 및 기술정보관리 솔루션, TeamPlus(팀플러스)  개발 및 자료 제공 : 에스더블류에스, 02-6954-4700, www.sws.co.kr 1. 주요 특징 ■ 웹 표준 개발 : 웹 표준으로 개발 된 TeamPlus는 다양한 브라우저(Internet Explorer, Microsoft Edge, ChROMe 등)를 지원하여 국내 및 해외의 어떤 지사에서도 빠르게 접근할 수 있으며 보안에 취약한ActiveX를 사용하지 않아 웹 보안취약점을 사전에 방지한다.   ■ 보안 강화 : 자체 보안 기능을 통해 도면 및 문서의 보안성을 강화한다. 시스템 접근제어 및 사용자/조직별 권한제어, 이력 추적 등의 보안기능을 통해 도면 및 기술문서를 안전하게 관리하고 보관할 수 있다.  ■ 시스템 연동 및 확장성 : 기업 內 엔터프라이즈 시스템(ERP, FMS, ALM 등)과 연동이 가능하며, 연동을 통해 다양한 도면 및 기술문서의 활용성과 업무 효율성을 증대 시킬 수 있다. ■ 영구 라이선스 : 영구라이선스를 제공하여 시스템에 대한 지속적인 고정비용이 발생하지 않아서 도입기업의 비용적인 부담을 최소화 할 수 있다.   2. 주요 기능 (1) 자료 관리 ■ 자료 라이프 사이클 관리 : 도면 및 기술문서의 생성부터 폐기까지의 전반적인 라이프사이클을 관리하며, 버전이력 및 작업이력을 자동으로 관리한다.  ■ 검색 : 자료가 가지고 있는 모든 정보를 검색조건으로 활용하여 검색이 가능하며 필터링 방식의 결과내 검색을 통해서 원하는 자료는 손쉽게 찾아 확인할 수 있다.  ■ 도면 유형 및 속성 관리 : 도면의 유형을 분류하고 유형별 속성정보를 구성할 수 있으며, 관리자 기능을 통해 유형 및 속성을 관리할 수 있다. ■ 일괄 등록 : 다량의 도면 및 문서를 개인 PC나 파일 서버에서 편리하게 시스템에 등록할 수 있는 일괄 등록 프로그램을 제공한다. 이를 통해 빠르고 효율적으로 대량의 데이터를 등록할 수 있다. ■ 응용프로그램 연동 : TeamPlus 내에 제공하는 Add-in을 통해 사용자PC에 설치되어 있는 응용프로그램과 연동하여 자동으로 실행되도록 하며 응용프로그램에서 수정한 파일을 간편하게 시스템에 업로드 할 수 있다. (2) BOM 관리 BOM 구조를 생성하고 계층 구조 확인이 가능하며, CAD연계 및 ERP 연동을 통하여 BOM 정보를 추출하고 관리할 수 있으며, 관리되고 있는BOM정보로 목적에 따라 E-BOM, M-BOM, P-BOM 등 다양한 방식으로 변환이 가능하며 타 시스템과의 연동을 통해서 일원화된 BOM 정보 관리가 가능하다. (3) 프로젝트 관리 ■ 프로젝트 일정 관리 : 프로젝트 일정을 등록하고 관리하여 프로젝트의 전반적인 일정과 단계를 계획할 수 있다. 또한, 일정 휴일과 공휴일을 지정하여 작업 진척도를 산출할 수 있다.  ■ Task 및 업무 관리 : 프로젝트의 주요 일정을 설정하고 관리할 수 있으며, Task별 업무 성과를 환경에 맞게 최적화하여 프로젝트 진행을 조율할 수 있다. 또한 프로젝트 진행중 이슈 발생시 처리과정을 추적하고 기록하여 이슈에 대한 정보 공유 및 관리를 할 수 있으며 임원, PM, 작업자 등의 구분에 따라 대시보드의 타입을 다양하게 구성이 가능하다.  ■ 산출물 및 프로세스 관리 : Task별 산출물 을 지정 및 관리하고 산출물 등록에 따른 프로젝트 진척률이 자동 산정되도록 설정할 수 있으며, 프로젝트 특징을 정의하고 가중치를 적용하여 정확한 작업의 진척도를 산출할 수 있다. (4) 전장정보 관리 Operator와 협력사 간의 전장 표준 배포, 도면 승인, 도면 관리 등을 시스템 표준 프로세스 기능을 제공하며, 전장 도면 검도 및 오류체크, 설비 운영 및 보전 파트 Data 공유를 구축하여 Operator 내부 시스템과 I/F 통해 설비 운영 및 보전에 활용할 수 있다. (5) 배포 관리 도면 배포 및 반입/반출 관리를 통해 결재 및 최종 승인된 도면을 업체에 배포 가능하며, 협력사 접속 시 배포한 자료만 접근할 수 있도록 구성하여 보안 및 외부 업체가 중요 정보에 접근하는 것을 통제할 수 있다. 배포 받은 자료를 선택하여 배포권한에 따라 뷰어, 출력, 다운로드 등 활용이 가능하며 모든 활용내역은 작업이력으로 자동 이력이 생성된다. 전문 보안 모듈을 탑재하여 2차 재배포에 대한 보안을 강화할 수 있다. (6) Viewer 뷰어를 통해 시스템에 등록되어 있는 자료에 대한 실시간 확인이 가능하며, 사용자PC에 저장되지 않아서 원본 자료의 유출없이 자료를 활용하도록 구성할 수 있다. 또한 자료 확인용도로 프로그램을 사용하는 사용자의 비중을 감소시켜 프로그램의 라이선스 절감 효과도 가져올 수 있다. (7) 도면 링크 뷰어에서 2D 도면 내 정보를 통해 관련된 다른 도면목록을 조회하고 뷰어로 확인 할 수 있다. P&ID 도면과 같이 연관된 도면을 계속 확인하며 업무수행이 필요한 경우 유용하게 사용할 수 있으며, 뷰어 내 텍스트 검색 조회, 도면에 대한 객체, 형상 비교, 마크업 등록 수정 및 이력관리 기능을 통해 의사 소통 및 명확한 업무 파악이 용이하다. (8) CAD 연계 CAD 내 도면관리 메뉴를 생성하여 편리하게 도면관리 업무를 수행할 수 있다. 또한 도면 내 정보를 자동으로 추출하여 도면을 기준으로 하여 도면과 데이터의 정합성을 확보할 수 있으며, 반대로 외부데이터를 도면에 삽입하여 양방향 관리가 되도록 구성할 수 있다. 3. 도입 효과 급격하게 변화하는 환경에 대응하기 위해 제품 개발에 관련된 모든 정보와 프로세스를 통합함으로써 신속하게 변화에 대응할 수 있으며, 효율적인 협업을 도모하여 의사소통과 협업을 강화할 수 있다. 데이터의 효율적인 관리를 통해 중복 및 오류를 줄이고 일관성을 유지하며 프로젝트 관리를 통해 업무의 효율성 및 개발 기간을 단축하며 제품의 정확성 및 품질을 확보할 수 있고 프로젝트 및 제품의 개발 과정을 체계적으로 관리하며 노하우 축적하여 업무 효율 및 생산성 향상을 증대시킬 수 있다. 4. 주요 고객 사이트 LG에너지솔루션, 코닝정밀소재, SKC, 동국제강, 서울교통공사, 한국가스기술공사, 우진산전, 우정사업본부 등 약 50여 개의 업체에 자체 개발 솔루션인 TeamPlus를 성공적으로 구축하였고, 지속적인 유지관리를 통해 활용성을 확장해가고 있다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

시스코가 기업의 AI 트랜스포메이션을 지원하는 보안 설루션 AI 디펜스(Cisco AI Defense)를 발표했다. AI 기술이 빠르게 발전함에 따라, 기존 보안 설루션으로 대응하기 어려운 새로운 안전 문제와 보안 위협이 전례 없는 속도로 대두되고 있다. 이에 따라 시스코는 최신 보안 설루션을 선보이며 기업 고객들이 안심하고 AI 애플리케이션을 개발, 배포 및 보호할 수 있도록 지원한다는 계획이다. AI로 인해 문제가 발생할 경우, 그 영향은 매우 심각할 수 있다. 2024 시스코 AI 준비지수(2024 AI Readiness Index)에 따르면, 설문조사에 참여한 국내 기업 중 14%만이 AI의 무단 변조를 감지하고 방지할 수 있는 충분한 준비가 되어있다고 답했다. 또한, AI 애플리케이션이 멀티모델과 멀티클라우드 환경에서 운영됨에 따라 보안 취약점도 더욱 새롭고 복잡해지고 있다. 보안 취약점은 모델 또는 애플리케이션 수준에서 발생할 수 있으며, 이에 대한 책임은 개발자, 최종 사용자, 벤더 등 다양한 이해관계자에게 나눠져 있다. 특히 기업이 공공 데이터를 넘어 내부의 민감한 데이터까지 AI 모델 학습에 활용하면서 위험은 더욱 커지고 있다.     기업이 AI 혁신과 도입을 성공적으로 실현하려면, 모든 사용자와 애플리케이션을 보호하는 통합적인 보안 계층이 필요하다. AI 디펜스는 ▲안전한 AI 애플리케이션의 개발 및 배포와 ▲ AI 애플리케이션의 접근 보안 강화 등 두 가지 시급한 위험 요소를 해결함으로써 기업의 AI 트랜스포메이션을 지원한다. AI가 보편화됨에 따라 기업은 수백, 수천 개의 AI 애플리케이션을 활용하고 개발한다. 이에 개발자는 모든 애플리케이션에 적용할 수 있는 일관된 보안 및 가드레일을 필요로 한다. AI 디펜스는 다양한 플랫폼에 걸쳐 AI 시스템과 모델 행동(model behavior)을 보호함으로써 개발자가 보다 빠르게, 더욱 큰 가치를 실현할 수 있도록 지원한다.  보안 팀은 애플리케이션을 개발하는 주체와 그들이 사용하는 트레이닝 소스를 파악해야 한다. AI 디펜스는 공공 및 프라이빗 클라우드에서 승인, 인지 또는 감독 없이 사용되는 AI 애플리케이션을 탐지한다. 한편, 모델 튜닝은 유해하고 예기치 않은 결과를 초래할 수 있다. AI 디펜스는 자동화된 테스트를 통해 AI 모델이 가진 수백 가지의 잠재적 안전 및 보안 문제를 점검하고, AI 기반 알고리즘 레드팀이 취약점을 식별해 보안 팀에 적절한 가드레일을 추천한다. 또한 지속적인 검증을 통해 프롬프트 인젝션(pROMpt injection), 서비스 거부, 민감한 데이터 유출 등 잠재적인 안전 및 보안 위협을 지속적으로 방어한다. 사용자가 생산성 향상을 위해 요약 툴과 같은 AI 애플리케이션을 빠르게 도입 후 사용함에 따라, 보안 팀은 데이터 유출과 기업 데이터 오염을 방지해야 한다. AI 디펜스는 직원이 사용하는 비인가 AI 지원 애플리케이션에 대한 포괄적인 가시성을 보안 팀에 제공하고, 비인가 AI 도구에 직원의 접근을 제한하는 정책을 구현한다. 또한 위협 및 기밀 데이터 손상을 방지하며 규정 준수를 지원한다. 개별 AI 모델에 내장된 가드레일과는 달리, 시스코는 멀티모델 환경에서도 일관된 제어 기능을 제공한다고 전했다. AI 디펜스는 시스코의 독자적인 머신러닝(ML) 모델을 활용해 스플렁크와 시스코 탈로스의 위협 인텔리전스 데이터를 기반으로 끊임없이 진화하는 AI 안전 및 보안 문제를 탐지하며 대응한다. AI 디펜스는 기존 데이터 흐름과 통합되어 향상된 가시성과 제어를 제공한다. 시스코의 통합 AI 기반 보안 플랫폼인 시스코 시큐리티 클라우드(Cisco Security Cloud)에 탑재되어 있으며, 광범위한 시행 지점(enforcement points)을 활용해 네트워크 단에서 AI 보안을 구현한다.  정확성과 신뢰성은 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 보호하는 데 필수이다. 시스코는 미국 비영리 연구개발 단체 마이터(MITRE), 국제웹보안표준기구(OWASP), 미국 국립표준기술연구소(NIST)를 비롯한 글로벌 기관들과 협력해 AI 보안 산업 표준 개발에 적극적으로 참여해 왔다고 밝혔다. AI 디펜스는 2024년 공개된 차세대 보안 아키텍처 시스코 하이퍼쉴드(Cisco Hypershield)에 이어 새롭게 공개된 시스코의 최신 AI 기반 보안 혁신 설루션이다. 2025년 3월부터 기업을 대상으로 제공될 예정이다. 시스코의 지투 파텔(Jeetu Patel) 부회장 겸 최고제품책임자는 “기업이 AI를 도입하는 과정에서 속도를 추구하기 위해 안전을 희생해서는 안 된다. 경쟁이 치열한 환경에서는 속도가 기업의 성공을 좌우한다”면서, “시스코 AI 디펜스는 네트워크 패브릭에 통합되어 있어 AI 애플리케이션을 개발하거나 접근하는 과정에서 발생하는 위협을 효과적으로 탐지하고 방어할 수 있다”라고 설명했다.

애즈락(ASRock)이 인텔 아크(Intel Arc) B580과 B570 GPU를 기반으로 한 신제품 라인업 ‘Steel Legend’와 ‘Challenger’ 시리즈 그래픽카드 3종을 공개했다. 애즈락의 신제품 인텔 아크 B 시리즈 그래픽카드는 Xe2-HPG 아키텍처를 기반으로 1440p와 1080p 해상도에서 고성능 게임 경험을 제공하며, 더 높은 성능과 높은 이미지 충실도를 위한 AI 강화 업스케일링과 게임 경험을 한 차원 높여주는 인텔 Xe 슈퍼 샘플링 기술(XeSS)을 통해 지금까지 선보인 아크 시리즈 그래픽카드 중 가장 진화한 기술이 적용됐다. 핵심 기술별 특징을 살펴보면 Intel XeSS Frame Generation과 Intel Xe Super Sampling(XeSS)는 더 높은 성능과 높은 이미지 충실도를 위한 AI 강화 업스케일링으로 게임 경험을 한 차원 높여주며, Intel Xe Low Latency 기술은 게임을 더욱 매끄럽고 빠르게 플레이할 수 있도록 한다. Intel Xe Matrix eXtensions(XMX) AI 엔진은 AI로 향상된 게임, 제작 및 미디어 생성을 가속화한다. 또한, Advanced Media Engine을 통해 AV1을 포함한 다양한 미디어 포맷의 빠른 트랜스코딩을 지원해 콘텐츠 제작 효율을 가속화한다. 애즈락 인텔 아크 B 시리즈 그래픽카드는 냉각 효율을 높이기 위한 스트라이프 링 팬과 축형 팬과 울트라 핏 히트파이프, 견고한 디자인의 메탈 백플레이트, 화려한 효과를 구현하는 PolychROMe SYNC 조명 기술을 갖추고 있다.     애즈락 인텔 아크 B580 Steel Legend 12GB OC 모델은 사전 오버클럭된 최대 클럭 2800MHz 으로 동작하며, 12GB GDDR6 메모리(19Gbps)를 장착했다. 트리플 팬 디자인의 스트라이프 링 팬, 울트라 핏 히트파이프를 적용해 냉각 효율을 높였다. 후면 메탈 백플레이트는 구조적 강성을 높이고 PCB 휨을 방한다. PolychROMe SYNC를 지원하는 ARGB 팬과 조명 패널을 통해 사용자가 조명 효과를 자유롭게 설정할 수도 있다. 화이트 테마의 PC 빌드를 선호하는 사용자를 위한 화이트 버전도 있다. 애즈락 인텔 아크 B580 Challenger 12GB OC 모델은 최대 클럭 2740MHz 으로 동작하며, 12GB GDDR6 메모리(19Gbps)를 탑재했다. 스트라이프 축 팬과 울트라 핏 히트파이프를 적용한 듀얼 팬 쿨링 설계를 적용 냉각했다. 특히 콤팩트한 듀얼 슬롯 디자인으로 케이스 호환성을 높였다. 프리 오버클럭을 지원하며 후면 메탈 백플레이트와 LED 인디케이터를 탑재해 내구성과 심미성을 모두 충족한다. 애즈락 인텔 아크 B570 Challenger 10GB OC 모델은 그래픽 클럭 최대 2600MHz 으로 동작하며, 10GB GDDR6 메모리(19Gbps)를 탑재했다. 스트라이프 축 팬과 울트라 핏 히트파이프를 적용한 듀얼 팬 설계가 열을 빠르게 제어하며, 견고한 메탈 백플레이트, 콤팩트한 듀얼 슬롯 디자인으로 케이스 호환성도 높다. 프리 오버클럭을 지원하며, 새롭게 디자인한 LED 인디케이터를 적용했다. 애즈락의 한국 홍보 및 마케팅을 담당하고 있는 김성현 실장은 “애즈락은 더욱 진화한 인텔 아크 B 시리즈 그래픽카드를 시장에 선보인다. 진화한 AI 기술에 게이밍을 위한 기술까지 담아낸 아크 B580 스틸 레전드 12GB OC, 아크 B580 챌린저 12GB OC, 아크 B570 챌린저 10GB OC 그래픽카드는 시스템 통합업체와 메인스트림 시장에서 높은 만족을 안겨줄 것”이라고 전했다.

구글이 새로운 에이전트 시대를 위한 ‘에이전트형(agentic) AI 모델’인 ‘제미나이 2.0’을 출시했다. 제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 제공하여 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 코드 등 다양한 형태의 정보를 자연스럽게 이해하고 처리할 수 있다.  구글은 “제미나이 2.0는 지금까지 선보인 모델 중 가장 뛰어난 성능을 자랑한다”면서, “리서치, 보고서 작업 등 다양한 방면의 복잡한 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 기능을 갖춘 AI 시대를 본격적으로 열어갈 것”이라고 밝혔다.  제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 바탕으로 이용자 경험을 혁신할 뿐 아니라, 개발자에게도 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 툴을 제공한다. 전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱과 모바일 웹에서 제미나이 2.0을 사용할 수 있다. 데스크톱과 모바일 웹의 모델 드롭다운 메뉴에서 ‘2.0 플래시 실험 버전’을 선택하면 채팅에 최적화된 제미나이 2.0을 바로 사용해 볼 수 있으며, 이는 제미나이 모바일 앱에도 곧 적용될 예정이다.     제미나이 2.0을 기반으로 새롭게 개선된 ‘프로젝트 아스트라(Project Astra)’는 다국어 대화, 구글 툴(구글 검색, 구글 렌즈, 맵스 등) 사용, 최대 10분 동안의 대화를 기억하는 향상된 메모리, 빠른 응답 속도 등의 기능을 제공한다. 구글은 이러한 기능을 구글의 AI 어시스턴트인 제미나이 앱 등 구글 제품은 물론, 다른 폼 팩터에도 도입할 계획이다.  ‘프로젝트 마리너(Project Mariner)’는 웹 브라우저에서 작동하는 에이전트 프로토타입으로, 픽셀 및 텍스트, 코드, 이미지, 양식과 같은 웹 요소를 포함해 브라우저 화면의 정보를 이해하고 추론한 다음, 실험적인 크롬 확장 프로그램(ChROMe extension)을 통해 해당 정보를 활용해 작업을 완료한다. 개발자를 위한 AI 에이전트인 ‘줄스(Jules)’는 깃허브(GitHub) 워크플로에 직접 통합돼 개발자의 지시와 감독 하에 이슈를 처리하고, 계획을 세우고 실행하는 기능을 제공한다.  구글은 제미나이 2.0을 사용해 비디오 게임의 가상 세계 탐색을 지원하는 에이전트를 구축했다. 이 에이전트는 화면의 동작만을 기반으로 게임에 대해 추론하고, 실시간 대화를 통해 다음에 무엇을 해야 할지 제안할 수 있다. 가상 게임의 동반자 역할은 물론, 구글 검색을 활용해 웹 상의 풍부한 게임 지식을 제공할 수도 있다. 이 외에도 구글은 제미나이 2.0의 공간 추론 기능을 로봇 공학에 적용해 물리적 세계에서 도움을 줄 수 있는 에이전트를 실험하고 있다. 한편, 구글은 제미나이 2.0가 구글 검색의 AI 개요(AI Overview) 기능에도 적용되어, 고급 수학 방정식, 멀티모달 쿼리, 코딩 등 더욱 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하도록 개선될 예정이라고 밝혔다.  전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱 및 모바일 웹에서 제미나이 앱을 통해 제미나이 2.0 플래시(Gemini 2.0 Flash) 실험 버전을 AI 어시스턴트로 사용할 수 있다. 제미나이 2.0 플래시 실험 모델은 구글 AI 스튜디오(Google AI Studio) 및 버텍스 AI(Vertex AI)를 통해 모든 개발자가 사용할 수 있다. 개발자들은 제미나이 2.0을 활용하여 텍스트, 오디오 및 이미지를 포함한 통합 응답을 생성하고, 구글 검색 및 코드 실행과 같은 툴을 활용하는 애플리케이션을 구축할 수 있다.

유니티는 크리에이터에게 소셜 임팩트 프로젝트를 위한 자금 지원 기회를 제공하는 ‘유니티 포 휴머니티 그랜트(Unity for Humanity Grant) 2025’ 신청 접수를 시작한다고 발표했다. 유니티는 실시간 3D 기술을 활용해 더 공정하고 포용적이며 지속 가능한 세상을 만들어가는 크리에이터의 사회적 가치 창출을 지원해오고 있다. 유니티는 “특히 2025년에는 지원자를 위한 새로운 리소스 및 기능 제공과 함께, 유엔의 지속가능발전목표(SDGs)에 부합하는 글로벌 목표를 추진해나가는 크리에이터를 지원하기 위해 총 50만 달러의 상금이 여러 프로젝트에 걸쳐 수여될 예정”이라고 전했다.     이번 공모전에서는 처음으로 신청자가 요청할 경우 본인이 제출한 신청서에 대한 피드백을 받을 수 있는 ‘피드백 요청’ 기능도 신설된다. 피드백 요청 방법은 신청자에게 추후 발송되는 이메일을 통해 확인할 수 있다. 또한, 차세대 소셜 임팩트 크리에이터에게 영감을 주기 위해 ‘학생 부문’도 새롭게 추가된다. 의미 있는 사회적 가치 창출을 목표로 한 게임, 체험(experience), 영화, 모바일 앱이나 기타 실시간 3D 프로젝트를 제작 중인 학생은 누구나 참여할 수 있다. 유니티는 참가를 준비하는 크리에이터를 돕기 위해 두 가지 신규 가이드를 제공한다고 전했다. 우선, ‘유니티 포 휴머니티 : 크리에이터를 위한 가이드(Unity for Humanity : Guide for Creators)’는 공모전을 시작하는 데 필요한 정보를 정리한 짧은 강좌이며, ‘역대 수상자 사례 가이드(Examples fROM Past Winners)’는 과거 수상작들을 통해 영감을 얻고 프로젝트를 준비할 수 있도록 돕는 자료이다. 지원서 제출 마감일은 2025년 2월 7일 오후 11시 59분(태평양 표준시 기준)으로, 자세한 지원 자격, 신청 가이드라인, FAQ 등은 ‘유니티 포 휴머니티 그랜트 2025’ 홈페이지에서 확인할 수 있다.

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‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      CAE 컨퍼런스 2024 준비위원회의 위원장인 KAIST 강남우 교수(나니아랩스 대표)는 개회사에서 “사전 학습된 대규모 모델의 활용이 활발해지면서, AI로 할 수 있는 일이 무궁무진해지고 있는 것 같다. 한편으로 CAE와 제조 분야에서는 어떻게 AI를 활용해야 할 것인지에 대해 아직 의문점이 많다”면서, “최고 전문가들이 현장의 소리를 전하는 CAE 컨퍼런스 2024에서 이런 의문을 풀고 AI와 제조 혁신을 위한 인사이트와 아이디어를 얻을 수 있기를 바란다”고 전했다.   제조 혁신을 위한 통섭의 중요성 에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 판타레이’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “애플이 ‘기술과 리버럴 아트의 교차점’을 강조한 이후, 우리나라에서는 ‘리버럴 아츠’를 인문학으로 해석해 인문학 열풍이 일었다. 하지만 ‘리버럴 아츠’는 중세 대학의 교양 과목인 문법, 수사학, 논리학, 산술, 기하학 등을 포함하며, 단순히 인문학에 국한되지 않는다. 기술 혁신에 대한 이러한 오해를 바로잡을 필요가 있다”고 강조했다. 기술 혁신의 목적은 생산성 향상이며, 이는 공정의 변화를 통해 이루어졌다. 석기 시대에서 청동기, 철기 시대로의 변환, 증기기관을 활용한 대형 철갑선과 방적기의 등장 등은 모두 생산성 차이에 따른 제조 공정의 혁신이 사회와 역사를 근본적으로 변화시킨 사례이다. 민태기 연구소장은 “우리 중소기업에게 제조 혁신은 생존의 문제이기도 하다. AI를 활용하는 것은 기존 편견을 극복하고 새로운 영역을 개척하는 데 초점을 맞춰야 한다”며, “우리 제조산업의 미래는 디지털 기술을 활용한 제조 혁신에 달려 있다. 이를 위해 정밀 공학과 창의적 사고의 융합으로 새로운 성장 동력을 만들어야 한다”고 전했다.    ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   AI/ML과 디지털 플랫폼을 통한 CAE 혁신 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 전완호 본부장은 ‘AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼을 통한 CAE 혁신 전략’을 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 디지털 전환을 “데이터와 프로세스를 디지털화하여 생산성과 창의성을 극대화하는 과정”으로 정의하며, “센서 기반의 실제 데이터를 활용하는 것이 해석 데이터만 사용하는 것보다 더 정확하고 유용하다”고 강조했다. 헥사곤은 센서를 통해 실제 세계의 형상을 디지털 환경으로 가져와 설계와 시뮬레이션을 거쳐 다시 실제 세계로 반영하는 ‘디지털 리얼리티 설루션’을 내세운다. 전완호 본부장은 AI와 머신러닝을 활용한 축소 차수 모델(ROM)을 이용해 데이터를 실시간으로 예측하고 활용함으로써 디지털 트윈의 운영 효율을 높이는 기술과 사례를 소개했다. 그리고 “헥사곤은 다양한 데이터를 통합하는 넥서스(Nexus) 플랫폼을 통해 CAE, 제조, 품질 관리 등 여러 팀이 협업할 수 있는 환경을 제공한다”고 전했다. 통합 플랫폼과 AI/머신러닝을 결합해 실시간 시뮬레이션과 디지털 트윈을 운영하고, 데이터의 수집부터 해석, 최적화, 협업까지 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 관리함으로써 디지털 전환을 더욱 효과적으로 추진할 수 있다는 것이 전완호 본부장의 설명이다.    ▲ 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부   SDV 전환과 소프트웨어 품질 강화 전략 현대오토에버의 박경훈 실장은 ‘SDV 체계 전환 및 차량 소프트웨어 품질 경쟁력 강화 방안’을 주제로 기조연설을 진행했다. 자동차는 이동 수단에서 벗어나 소프트웨어 중심의 차량(SDV)으로 변화하고 있다. 차량의 전자화와 함께 서비스와 사용자 경험을 중시하게 되면서 소프트웨어의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 자동차 업계는 소프트웨어의 품질을 높이고, 출시 시간을 줄이면서, 시장 점유율을 확보하기 위해 핵심 기능을 빠르게 구현하고 테스트하는 애자일(agile) 방식의 개발 체계로 전환하고 있으며, OTA 업데이트를 통해 지속적으로 소프트웨어를 개선하고 있다. 박경훈 실장은 “오토에버는 이러한 산업 변화에 따라 국제 표준 및 컴플라이언스를 준수하는 개발 환경을 구축하고, 가상 검증 및 지속적인 테스트 체계를 도입하고 있다”고 소개했다. 가상 검증은 제어기를 가상화하여 테스트를 앞당기고 품질을 높이는 방식으로, 전통적인 개발 뒷단에서의 문제를 앞단에서 발견하여 해결하는 데에 중점을 두고 있다. 이를 위해 오토에버는 클라우드 기반의 검증 체계를 구축했고, 클라우드 컴퓨팅을 활용한 다양한 테스트 시나리오의 자동화를 통해 시간과 비용 절감을 추진하고 있다는 것이 박경훈 실장의 설명이다.    ▲ 현대오토에버 박경훈 실장   타이어 개발의 디지털 트윈 시스템과 생산 최적화 금호타이어의 김기운 전무는 ‘타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축’에 대해 기조연설을 진행했다. 그는 4차 산업혁명 시대 타이어의 기술 진화 방향으로 IoT 센서, 빅데이터 분석, AI 예측 모델, 로보틱스를 활용한 공장 자동화를 짚으면서, 이를 통해 타이어 개발과 생산 과정을 디지털화하고 최적화하는 것이 목표라고 짚었다. 금호타이어는 설계부터 성능 평가, 최적화까지 전체 과정을 디지털화하고 자동화하는 타이어 디지털 트윈 시스템을 구축 중이다. 이 시스템은 ▲타이어 단면 및 트레드 패턴의 자동 설계 ▲빅데이터와 CAE 기술을 이용한 타이어 성능 예측 ▲AI와 유한 요소 해석(FEM)을 통한 설계 최적화 그리고 ▲시뮬레이션을 통한 타이어 성능 가상 평가 등 네 가지 모듈로 구성된다.김기운 전무는 “디지털 트윈을 통해 개발자가 쉽게 성능 평가 결과를 확인하고 빠르게 제품 개발을 진행할 수 있어, 개발 시간 단축과 비용 절감을 기대할 수 있다”고 설명하며, “앞으로 제조 공정에도 디지털 전환을 적용하고, 차량 동역학 해석을 업그레이드하여 드라이빙 시뮬레이터까지 예측하고자 한다”고 전했다.   ▲ 금호타이어 김기운 전무   ■ 이어 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024 발표 내용 정리     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

안전은 전기자동차(EV)에서 가장 중요한 관심사이다. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해, 배터리 설계 시 상정된 작동 조건에서 벗어날 경우 고장이 날 위험이 있다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 파괴로 이어지는 통제할 수 없는 발열 반응인 열폭주를 비롯한 부정적인 결과를 방지하는 데에 핵심 역할을 한다. BMS의 주요 기능으로는 전류, 전압 및 온도 모니터링, 과충전 및 과방전 방지, 셀 간 전하 밸런싱, 배터리의 충전 상태(SOC) 및 성능 상태(SoH) 추정, 배터리팩의 온도 제어 등이 있다. 이러한 기능은 전기자동차의 성능, 안전성, 배터리 수명, 사용자 경험에 영향을 미치므로 매우 중요하다. 예를 들어, BMS는 전압 한계를 넘는 과충전 및 과방전을 방지함으로써 배터리의 조기 노화를 방지하고, 차량이 수명 기간 동안 성능을 유지할 수 있도록 한다.    그림 1. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리의 높은 에너지 밀도는 배터리 설계 시 상정된 동작 조건에서 벗어나는 경우 고장이 날 위험이 있다.   BMS 개발에서 시뮬레이션의 이점 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다. 그리고 하드웨어 프로토타입을 제작하기 전에 데스크톱 시뮬레이션을 통해 새로운 설계 아이디어를 탐색하고 여러 시스템 아키텍처를 테스트한다. 데스크톱 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 BMS 설계의 기능적 측면을 검증할 수 있다. 예를 들어, 다양한 밸런싱 구성을 탐색해 적합성과 구성 간의 균형을 평가할 수 있다. 시뮬레이션은 요구사항 테스트에도 중요하게 작용한다. 엔지니어는 절연 이상이 있는 상황에서 올바른 접촉기의 거동을 검증할 수 있고, 하드웨어 테스트를 대체하기 위해 시뮬레이션을 통해 결함이 발생한 동안 시스템의 거동을 평가한다.    그림 2. 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다.   데스크톱 시뮬레이션을 사용해 설계가 검증되면, 엔지니어는 신속 프로토타이핑(RP)이나 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 자동으로 C 코드나 HDL 코드를 생성하고, 실시간으로 코드가 실행되는 BMS 알고리즘을 더욱 면밀히 검증할 수 있다. RP를 통해 BMS 알고리즘 모델에서 코드가 생성되며, 이는 프로덕션 마이크로컨트롤러의 기능을 수행하는 실시간 컴퓨터에 배포된다. 자동 코드 생성을 통해 모델에 적용된 알고리즘 변경 사항을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 실시간 하드웨어에서 테스트할 수 있다. HIL 테스트의 경우 BMS 알고리즘 모델이 아닌 배터리 플랜트 모델에서 코드가 생성되어 배터리팩, 능동 및 수동 회로 소자, 부하, 충전기 및 기타 시스템 컴포넌트를 나타내는 가상의 실시간 환경이 제공된다. 이 가상 환경을 통해 엔지니어는 실제 하드웨어 프로토타입을 개발하기 전에 실시간으로 BMS 컨트롤러의 기능을 검증할 수 있다.  시뮬레이션을 통해 엔지니어는 설계부터 코드 생성까지의 시간을 획기적으로 단축하고, 향상된 속도와 효율로 다양한 기술을 빠르게 모델링할 수 있다. 알티그린 프로펄션 랩(Altigreen Propulsion Labs)의 엔지니어들은 칼만 필터링 및 전류 적산법 등의 SOC 추정을 위한 다양한 기술을 모델링하고 반복적으로 테스트하기 위해 시뮬레이션 기반 접근 방식을 사용했으며, 포괄적인 접근 방식을 설계했다.  알티그린의 제어 시스템 책임자인 프라타메시 파트키(Prathamesh Patki) 수석 엔지니어는 “임베디드 코더(Embedded Coder) 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축되었다”면서, “그 어떤 것을 개념화하든, 실제 하드웨어에서 가장 짧은 시간 안에 그것을 실행할 수 있다”고 말했다.    BMS 개발에서 모델링 및 시뮬레이션 활용 사례 셀 특성화는 배터리 모델을 실험 데이터에 맞추는 과정이다. BMS 알고리즘은 배터리 모델을 사용해 SOC 추정을 위한 칼만 필터나 SOC에 따른 전력 제한, 과전압이나 저전압 조건을 피하기 위한 온도와 같은 제어 파라미터를 설정하기 때문에 정확한 셀 특성화가 필수이다. BMS 개발의 후반 단계에서는 엔지니어가 동일한 배터리 모델을 사용해 시스템 수준 폐순환(closed-loop) 데스크톱 및 실시간 시스템 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)와 같은 툴은 등가 회로, 전기화학 및 차수 축소 모델링(ROM : Reduced Order Modeling)을 비롯한 배터리 모델링에 대해 신경망을 사용한 다양한 접근 방식을 제공한다.  충전 속도는 EV 설계 및 도입에 있어서 핵심 성과 지표이다. 고속 충전의 높은 전력 수준은 배터리 재료에 스트레스를 주고 수명을 단축시키기 때문에, 최대 충전 속도와 배터리에 가해지는 스트레스를 최소화하기 위해 고속 충전 중 전력 프로필을 최적화하는 것이 필수이다. 이는 시뮬레이션과 최적화를 통해 달성되며, 이로써 충전 시간이 최소화되고 스트레스 요인을 허용 범위 내로 유지할 수 있다.  양산용 코드 생성은 자동차 산업의 인증 표준을 준수하는 BMS 설계 워크플로를 보완한다. 예를 들어, LG화학(현 LG에너지솔루션)이 볼보 XC90 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS를 개발했을 때 오토사(AUTOSAR)가 필수 표준이었다. LG화학은 BMS 알고리즘 및 거동을 설계 워크플로의 필수적인 부분으로 모델링하고 시뮬레이션하기로 결정했다. 각 소프트웨어 릴리스에서 발견된 소프트웨어 문제의 수는 약 22개에서 9개 미만으로 줄어 프로젝트 목표를 크게 웃돌았다. LG화학이 오토사를 사용하여 볼보를 위해 개발한 BMS는 ASIL C(Automotive Safety Integrity Level C)에 대한 ISO 26262 기능 안전 기반 인증을 취득했다.    맺음말 BMS 설계에서의 모델링과 시뮬레이션은 개발 주기를 단축하고, 비용을 절감하며, 더 안전하고 효율적인 EV를 실현할 수 있도록 지원한다. 엔지니어는 모든 가능한 동작 및 결함 조건에 대해 BMS 알고리즘을 실행함으로써, BMS 소프트웨어가 실제 시스템에서 해당 조건을 처리할 수 있다는 확신을 높이고 고비용 테스트의 필요성을 줄인다. 결국, 이러한 접근방식은 최종 제품이 업계 표준과 소비자 기대치를 뛰어넘도록 한다.    ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사이다. 홈페이지 | https://kr.mathworks.com     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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