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빌딩스마트협회와 캐드앤그래픽스에서는 귀사(기관)를 무료(희망시 유료)로 홍보할 수 있는 '스마트 건설 DX 가이드’ 책자 발간을 준비 중에 있습니다. 스마트 건설 DX  분야의 변화하고 있는 트렌드를 담을 수 있도록 다양한 내용으로 구성할 예정입니다. 책자는 2026년 3월 정도 출간 예정하고 있습니다. 이번 프로젝트에 많은 관심과 참여를 부탁드립니다. * 수록 내용은 캐드앤그래픽스 잡지에도 공유될 수 있습니다. 1. 스마트 건설 DX 소개 및 기술/동향에 대한 기고 요청 - 스마트 건설 개요와 DX 인사이트 - BIM & DX 도입 전략과 가이드 - 스마트 건설 신기술 동향 및 발전 방향  - 스마트 건설 DX 적용 사례 - 기타 관련 기술 기고 원고 분량 : A4 용지 2~4매 내외(워드로 작성 권장,  파워포인트 불가, 고해상도 이미지 별도)  *  해당 주제 파트에 관련된 세부 원고들이 들어갈 예정입니다.    2. 기고 원고 및 자료 제출 방법 및 마감일  - 기고 제목 마감일 : 2025년 12월 19일 - 기고 희망시 제목 먼저 보내주세요(조율 예정) 보낼 내용(제목 : 스마트 건설 DX 가이드 참여 요청, 작성자 이름 및 소속, 연락처, 작성할 원고 제목 및 간단 요약) * 기고 승인 받은 원고에 한해 진행 예정 - 원고 마감일 :  1차 12월 30일 /  최종 2026년 1월 16일    <스마트 건설 DX 가이드> 기고 희망 신청 및 업체 홍보 안내 양식 신청하기 3. 문의 : 캐드앤그래픽스 취재부 / 02-333-6900 /  plm@cadgraphics.co.kr 4. 업체 무료 홍보 관련 안내 (솔루션 벤더사) 참여 분야 (예) 구분 소프트웨어(예) 설계 및 모델링 중심 소프트웨어 BIM  (Revit, ArchiCAD, Trimble 등) 　 CAD (AutoCAD, ZWCAD, GstarCAD, BricsCAD 등) 　 토목 설계(Civil): Civil 3D, Bentley OpenRoads, InRoads 등 해석 및 상세설계 ETABS, SAP2000, MIDAS Gen, MIDAS Civil, STAAD.Pro 등 데이터 통합 및 관리, 협업 플랫폼(PLM, CDE) Teamcenter, Autodesk Construction Cloud, Trimble Connect, Bentley ProjectWise 등 시각화/XR Enscape, Twinmotion,  Lumion, Unreal Engine, Unity Reflect, Fuzor 등 OSC·모듈러·프리패브 관리/설계 소프트웨어 Autodesk Forge, Katerra, 서한모듈러 등 국내외 OSC 관리 플랫폼, 생산·공정 최적화 도구 등 AI·데이터 분석·예측 솔루션 　 기타 　 * 솔루션 판매 벤더사의 경우 별도 양식과 안내문을 보내드립니다. (업체 소개 지면 구성 - 업체소개/솔루션 소개/제품리스트 표) - 벤더사는 개별로 메일 보내드릴 예정이며, 받지 못하신 분은 연락주시면 보내드리겠습니다.  - 기본 무료로 홍보 가능하며, 원하실 경우 유료 참여도 가능합니다.  - 유료 참여 및 광고 게재 문의(1차 12월 19일까지,  최종 1월 23일까지, 선착순)   <스마트 건설 DX 가이드> 기고 희망 신청 및 업체 홍보 안내 양식 신청하기 ----------------------------------------------------- 5. 기술 원고 기고문 작성 요령 *기고문 쓰실 분은 사전 신청하고 승인 후 진행해주세요   (1) 제출물 : 원고, 그림이 삽입되어 있는 원본, 그림 별도 파일   (2) 사용 소프트웨어 : 워드, 한글, TXT 파일 등(파워포인트, 엑셀 파일은 불가)   (3) 분량 : A4 기준 2~4장 내외(그림 별도, 고해상도)   (4) 그림 : 원고에 삽입되어 있는 원본 그림 파일을 전달해 주시면 됩니다. 별도 그림 첨부(그림파일명은 1,2,3,4---.jpg 등 순차적으로 써주시거나 원고에 파일명으로 표기) 그림 파일 형식 : jpg, png, bmp 등(gif는 가능하면 사용하지 말아주세요.) 그림 해상도 : 200dpi 이상 또는 가로 사이즈 700px 이상을 권장합니다. 그림 원본이 파워포인트일 경우 파워포인트 파일도 함께 전달해 주시면 좋습니다. 화면 캡처시 이미지(검정색 바탕에 실선이 가늘게 있을 경우 인쇄에서 잘 보이지 않을 수 있습니다. 인쇄를 해도 무난하고 잘 보이는 색으로 선정해서 잘 보일 수 있도록 작업을 해주시면 감사하겠습니다.)   저작권 문제가 없는 이미지를 사용해 주세요.  (5) 원고 작성시 번호 체계 가능하면 번호를 이용해 체계적으로 정렬하여 주시면 정리하는데 도움이 됩니다. 작성 순서는 1.  (1)   1)   가.  ① 순으로 해주시면 좋습니다. (6) 필자 소개 소속, 업무 내용, 경력, 연구분야 등을 2~3줄 분량으로 소개해 주시면 됩니다. 사진, 이메일 주소를 함께 보내주세요.(공개 가능하신 경우)

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엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(SasSIne Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(KeySIght)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

안녕하세요? 캐드앤그래픽스에서는 ZBook X G1i 16”  ZBook Fury G1i 18” 노트북 성능을 체험해 보고 리뷰해 주실 리뷰어를 찾습니다. 리뷰 기사는 캐드앤그래픽스 2026년 2월호 또는 3월호에 실릴 예정이며, 리뷰용 제품을 받으신 후 실제로 사용해 보시고, 12월 24일(수)까지 리뷰 원고를 보내 주시면 됩니다. 잡지에 실리는 리뷰 기사에 대해서는 소정의 원고료를 드립니다. 리뷰를 원하시는 분은 간단한 자기소개 및 사용하시는 소프트웨어에 관한 내용을 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 보내주세요.   모델   사양 추천 market ZBook X G1i 16” HP ZBook X G1iHP IDS DSC RTX PRO 2000 8GB Ultra 7 255H X 16 inch G1i Base NB PC Product Development - Product DeSIgner: Inventor, SolidWorks, Solid Edge M&E 2D artist: Photoshop, Illustrator ZBook Fury G1i 18” HP ZBook Fury 18 G1iNVIDIA RTX PRO 3000 Blackwell 115W+ 12 GB Graphics Product Development - Product DeSIgner: CATIA, NX, Creo - Manufacturing Engineer: Delmia, SolidWorks CAM, Tecnomatix, Creo Manufacturing Rendering: VRED, ICEM Surf, CATIA Rendering, Creo Render Studio, NX Rendering - 제목 :  HP ZBook 노트북 리뷰어 지원 - 보내실 내용 : 간단 약력 등 자기소개, 사용 소프트웨어, 전화/메일/소속 (참고할 만한 기고 이력이나 블로그 링크 등 있을 경우 같이 기재) - 모집 기간 : 리뷰어 선정 시 마감 예정 (이력 검토 후 선정) 문의 : 02-333-6900 / cadgraphpr@gmail.com 리뷰어 모집 대상  :  제조, 건축, 엔지니어링 분야 엔지니어(캐드, CAE, 3D 디자인 및 렌더링 등 사용자)     ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 참고 후기 HP Z2 미니 G1a 리뷰 : BIM 엔지니어의 실무 프로젝트 성능 검증 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (1) - AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (2) - 설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북  

로봇 전문기업인 레인보우로보틱스가 자동화 설루션 전문기업 제이씨티와 협력해 HD현대중공업 중형선사업본부로부터 협동로봇 용접 시스템 총 35세트를 수주했다고 밝혔다. 이번 계약에는 협동로봇 30대로 구성된 용접시스템 35세트가 공급된다. 이번 계약은 레인보우로보틱스의 로봇통합시스템(SI) 파트너사인 제이씨티가 조선소 현장용 ‘포터블 타입 협동로봇 용접 시스템’을 상용화하며 축적한 노하우와, 레인보우로보틱스 협동로봇의 정밀 제어 기술이 결합된 결과다. 제이씨티는 협소 공간, 고열·고습 등 조선소 특수 환경에 최적화된 운영 경험을 바탕으로 시스템을 지속적으로 개선해 왔으며, 다수의 선박 제조 현장에서 실증을 통해 안정성을 검증해왔다. 발주처인 HD현대중공업 중형선사업본부는 설계–생산 일관화를 위한 조선 특화 디지털 제조(digital manufacturing)를 추진하고 있다. 이번 사업에서는 HD한국조선해양(KSOE)이 개발한 ‘공통 운영 소프트웨어(Common Operating Software)’를 적용해 설계 도면 정보를 협동로봇에 자동 연동하도록 구현했다. 이로써 별도의 치수 입력 없이 각장 조건에 맞는 최적의 용접 작업을 즉시 수행할 수 있으며, 기구부 설계 검토를 통해 경제형 타입으로 시스템을 적용해 비용 효율도 확보했다는 것이 레인보우로보틱스의 설명이다.     이번 시스템의 핵심 로봇인 레인보우로보틱스 RB3-730은 콤팩트한 크기와 11kg 경량 설계로 이동·설치가 용이해 조선소 내 협소한 블록 내부나 다양한 곡면 형상에서도 안정적으로 운용이 가능하다는 점을 내세운다. 특히 아크센싱(Arc SenSIng), 터치센싱(Touch SenSIng), 다양한 위빙(Weaving) 프로파일 등 다양한 내장 용접 기능을 기본 제공해 별도의 옵션 구매 없이도 고품질 용접을 구현할 수 있다. 레인보우로보틱스의 이정호 대표이사는 “RB 시리즈 협동로봇은 별도 코딩 없이, MIG·TIG 용접 등 다양한 방식으로 적용될 수 있어 조선소와 같은 복잡한 환경에서도 빠르게 자동화를 구현할 수 있다”면서, “이번 시스템은 HD현대중공업 중형선사업본부의 디지털 제조 전략과 결합돼 조선업의 인력난 해소, 생산성 증대, 그리고 품질 일관성 확보에 실질적인 기여를 하게 될 것”이라고 밝혔다. 이어 “협소 공간이나 복잡한 구조물 용접처럼 난도가 높은 작업에서도 안정적인 결과를 제공해 조선업 자동화의 새로운 기준을 제시할 것”이라고 덧붙였다.

오토데스크는 최근 미국 내슈빌에서 열린 ‘오토데스크 유니버시티(AU) 2025’에서 건축, 엔지니어링, 건설, 운영, 제조, 미디어·엔터테인먼트 등 설계 및 제작(DeSIgn & Make) 산업 전반을 아우르는 AI 기반 혁신 비전을 발표했다. 오토데스크는 이 자리에서 데이터와 자동화를 통해 설계–제작–운영 전 과정의 단절된 워크플로를 연결하고 생산성을 높일 수 있는 고도화된 AI 기능을 함께 공개했다. 오토데스크는 업계의 변화 요구에 대응해 건축가, 엔지니어, 시공사, 발주자를 위해 구축된 엔드 투 엔드 클라우드 기반 AI 네이티브 플랫폼인 ‘오토데스크 포마(Autodesk Forma)’를 소개했다. 포마는 여러 도구를 단순히 모아둔 것이 아니라, 기획–설계–시공–운영을 위한 통합 환경을 제공한다. 또한 ‘오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud : ACC)’가 포마에 통합되면서 설계–시공–운영의 전체 과정을 하나의 연속된 워크플로로 연결한다. 이로써 협업이 강화되고, 시공성과 데이터 일관성도 향상된다는 것이 오토데스크의 설명이다. ‘뉴럴 캐드(Neural CAD)’는 복잡한 설계 형상(geometry)과 엔지니어링 의도를 이해하고 생성하도록 훈련된 생성형 AI 기반 기초모델이다. 반복적인 설계 및 문서 작업을 자동화하며, 지능적으로 설계를 제안하고, 정밀도를 유지하면서 설계 수정·검토 속도를 높인다. 이를 통해 설계자와 엔지니어가 보다 창의적이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 돕는다. ‘오토데스크 어시스턴트(Autodesk AsSIstant)’는 오토데스크 제품과 플랫폼 전반에서 사용할 수 있는 대화형 AI 기반 디지털 어시스턴트다. 자연어 명령을 통해 반복 업무를 자동화하고, 상황별 가이드와 학습 자료를 제공하며, 실시간으로 문제 해결을 지원한다. 이를 통해 다양한 분야의 팀이 보다 빠르고 효율적으로 협업할 수 있다. 오토데스크는 자사의 생성형 AI에 대해 “도시·건축 설계 초기 단계에서 다양한 설계 대안을 생성하고 비교할 수 있도록 지원한다. 일조, 바람, 소음, 일사량, 에너지 성능 등 주요 환경 요소 분석을 통해 최적의 해결책을 제시하며, 초기 설계 과정의 복잡성을 줄이고 탐색 속도를 높인다”고 설명했다. 오토데스크는 AI와 생성형 설계(Generative Deisgn) 기술을 전체 플랫폼으로 확장해 나갈 예정이다. 더불어 고객이 설계 및 제작 전 과정에서 보다 빠르고 지속가능하며 높은 신뢰도로 최적의 결과를 구현할 수 있도록 연결형 데이터 기반 생태계를 강화해 나갈 계획이다.      한편, 오토데스크는 국내 고객의 사례를 통해 글로벌 AI 혁신 추진 과정을 소개했다. 포마의 생성형 AI 기능을 활용 중인 행림종합건축사사무소는 디자인 초기 단계부터 지형 및 일조, 소음, 바람, 태양광 등 다양한 설계 변수를 자동으로 분석하고 수십 가지의 설계 대안을 생성·비교해 최적의 결과물을 도출한다. 이를 통해 초기 설계 검토 시간을 줄였으며, 설계 정확성도 높였다. 또한 관련 데이터를 향후 관련 프로젝트에서 재활용 가능한 자산으로 축적·관리하고 있다. 오토데스크코리아의 오찬주 대표는 “AI 기반 설계 혁신은 국내 건축·건설 산업이 데이터 중심의 워크플로로 전환하는 중요한 분기점”이라고 설명하며, “오토데스크의 글로벌 AI 기술력과 국내 고객의 실제 경험을 결합해 산업 전반의 효율성과 창의성을 높이고, 디지털 전환을 한층 가속화할 것”이라고 전했다. 이와 함께, 오토데스크는 AI 기반 자동화, 시뮬레이션, 제조성 분석 기능이 향상된 ‘오토데스크 퓨전(Autodesk FuSIon)’과 미디어·엔터테인먼트 제작 과정 내 실시간 협업 기능을 강화한 ‘오토데스크 플로우(Autodesk Flow)’ 등 자사 제품 포트폴리오 전반에 걸친 업데이트도 발표했다.

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.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   전기 집진기(Electrostatic Precipitator : ESP)는 화력발전, 제철소, 시멘트 공정 등 대규모 산업 설비에서 배출되는 미세입자를 제거하기 위해 널리 활용되는 환경 규제 대응 설비이다. 전기 집진기의 집진 과정에서 전기장(electric field)의 크기와 분포는 입자 충전 효율과 이송 특성, 그리고 절연 안전성까지 좌우한다. 특히 코로나 방전은 첨단부 주변 전계 집중에 의해 시작되기 때문에, 설계 초기 단계에서 전계 분포를 파악하고 관리하는 것이 성능과 신뢰성을 확보하는 핵심 요소이다. 이번 호에서는 앤시스 맥스웰(Ansys Maxwell)을 활용하여 전기 집진기 내부 전계 분포를 분석하고, 파라메트릭(parametric) 해석을 통해 전극 간격이 전계 특성에 미치는 영향을 살펴보고자 한다.   ■ 오승희 태성에스엔이 EBU-LF팀의 매니저로 전자기 해석 기술 지원 및 교육, 컨설팅 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   전기 집진기와 전계 해석의 필요성   그림 1. 전기 집진기의 내부 구조   산업 현장에서 발생하는 미세먼지 및 배기가스 처리 요구가 높아지면서, 전기 집진기는 발전, 제철소, 시멘트 공정 등에서 핵심적인 환경 설비로 자리 잡고 있다. 전기 집진기는 기체 내 미세 오염물을 제거하기 위한 설비로서, 외부로부터 유입된 오염물을 코로나 방전을 이용해 이온화하고 집진판으로 이송·포집하는 방식으로 작동한다. 이 과정에서 전계의 크기와 분포는 집진 효율을 결정하는 핵심 인자이다. 전기 집진기 내부에 높은 전계가 형성될 경우, 이온 생성이 활발해져 포집 효율이 증가하는 이점이 있다. 하지만, 코로나 역전리 확률이 증가하고, 전극 손상 확률이 증가하여 유지보수 난이도를 증가시킨다. 이에 반해 전계가 낮을 경우 입자가 하전되지 않아 포집 효율이 감소한다. 전계 분포적인 측면에서는 불균일한 전계 발생 시 불필요한 절연파괴가 발생할 수 있으며, 전계가 전체적으로 균일하게 분포할 경우 이온화 효율이 감소할 수 있다. 때문에 적절한 전계 형성을 위한 설계가 필수이다.   전기 집진기의 전극 구조 및 전계 특성 전기 집진기는 크게 방전극(discharge electrode)과 집진판(collecting plate)으로 구성된다. 전기 집진기의 기본 원리는 <그림 2>와 같다. 먼저, 분진이 포함된 공기가 전기 집진기 내부로 유입되면 방전극에 의해 분진이 이온화된다. 방전극은 분진을 이온화시키는 역할을 하기 때문에, 일반적으로 고전계가 집중될 수 있는 형상인 와이어 또는 스파이크 형상을 가진다. 방전극의 첨단부에서 국부 고전계가 형성되면 코로나 방전이 발생하고, 이로 인해 분진을 이온화시키게 된다. 이온화된 분진은 음전하를 띄게 되며 전기 집진기 내부 전계에 의해 반대극성을 띄고 있는 집진판으로 이동하게 되고, 집진판에 도달하면 전하를 방출하고 들러붙게 된다. 절연파괴를 방지하기 위한 설계 시에는 기본적으로 균일한 전계를 가지는 형상으로 설계를 진행한다. 하지만, 앞서 소개한 것처럼 전기 집진기에서는 균일 전계가 무조건적으로 좋은 성능을 의미하는 것은 아니다. 균일 전계는 포집 효율을 높이지만 이온화 효율은 감소시키기 때문에, 일부 영역에서는 의도적으로 고전계를 형성하는 형상으로 설계를 진행해야 한다. 따라서 설계 목표는 필요 영역에서 충분한 고전계를 확보하되, 절연부 손상을 방지하는 균형 설계라고 할 수 있다.   그림 2. 전기 집진기의 원리   앤시스 맥스웰 기반 전계 해석 모델 설정 방법 해석은 맥스웰 2D 정전기 솔버(Maxwell 2D Electrostatic Solver)를 사용하였다. 전기 집진기는 Z축 방향으로 구조가 일정한 경우가 많아 2D 단면 모델만으로도 기본 전계 특성 파악이 가능하다. 해석 모델은 <그림 3>과 같이 원형의 방전극과 평판 형태의 집진판, 그리고 공기 영역으로 구성하였다. 방전극에는 음의 고전압을 인가하고 집진판은 접지 조건으로 설정하였다. 전극 주변부는 공기(Air) 재질로 설정하였으며, 전극은 스테인리스 스틸(Stainless steel)로 정의하였다. 전기장 해석에서는 공기와 전극 등 해석 모델을 구성하는 모든 재료에 대해 상대유전율(&epSIlon;r) 및 도전율(&SIgma;)과 같은 전기적 물성이 필요하다. 이러한 물성은 전계 분포 및 전하 축적 특성에 직접적인 영향을 미치므로, 재료별 특성을 정확히 반영하는 것이 중요하다. 따라서 이번 호의 해석에서는 사용된 재질의 대표적인 유전 특성을 기반으로 물성을 설정하였으며, 각 물질의 유전율은 <그림 3>에 나타내었다. 메시(mesh)는 <그림 4>와 같이 설정하였으며, 어댑티브 메싱(Adaptive meshing) 기능을 활용하여 수렴 기준에 도달할 때까지 자동으로 정밀도를 높였다.   (a) 전극 배치 및 재질설정   (b) 영역(region) 설정 그림 3. 전기 집진기의 전극 배치 개념도   그림 4. 메시 형상     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (10)   지난 호까지 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(SImcenter HEEDS)의 활용 방법을 살펴보았다. 이번 호에서는 연재의 마지막으로, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 될 AI 기반 운영 최적화에 대해 소개한다. AI 기반 ROM(Reduced Order Model, 차수 축소 모델)을 활용한 인프라 분야의 다양한 적용 방법과 최신 기술이 산업 현장에 어떻게 적용되고 있는지, 그리고 실제 비즈니스에서 어떠한 효율과 가치 창출이 이루어지고 있는지 살펴 본다.   ■ 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 최적화제 10회 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   산업적 과제와 인공지능/자동화의 필요성 현재 산업 현장이 직면한 핵심 과제들을 ‘복잡성 증가’라는 관점에서 함께 살펴 보겠다.   그림 1   현대의 제조 공정은 수많은 제어 변수가 존재하고 실시간으로 변화한다. 설비의 미세한 이상 징후, 공정 파라미터의 예상치 못한 변동, 재료 특성의 미묘한 차이 등은 생산 환경에 즉각적인 영향을 미칠 수 있다. 이러한 실시간 상황 변화에 대한 늦은 예측과 대응은 불량률 증가, 생산성 저하, 그리고 예상치 못한 가동 중단으로 이어질 수 있다. 비용 및 효율의 관점에서 보면, 글로벌 경쟁 심화 속에서 비용 절감과 생산 효율 극대화는 모든 제조업체의 최우선 과제이다. 공정 최적화는 불량률 감소, 자원 낭비 최소화로 수익성을 개선하지만, 복잡한 공정에서 최적 조건을 찾는 데는 많은 시간과 시행착오가 따른다. 전통 방식이 가지는 한계는 기존의 시뮬레이션이나 수동 제어 방식이 오늘날의 복잡한 요구사항을 충족시키기 어렵다는 점이다. 방대한 계산 시간과 인적 오류 가능성, 그리고 신속한 대응의 한계는 명확하다. 이제 우리는 이러한 전통 방식의 한계를 넘어설, 빠르고 효율적인 새로운 접근 방식이 필요하다.   그림 2    <그림 2>는 복잡한 현대 산업 플랜트의 모습을 보여준다. 이 거대한 시설 안에서는 수많은 개별 공정이 유기적으로 연결되어 작동한다. 제품 생산의 시작부터 끝까지 모든 과정을 정확히 이해하고 제어하는 것이 생산 효율과 품질을 결정하는 핵심이다. 우리는 가상 모델을 통해 혼합기의 내부 유동 특성을 시각적으로 확인하고, (균일한 혼합이 이루어지는 데 걸리는 시간인 ‘Blend Time’과 혼합에 필요한 에너지인 ‘Power Number’같은) 핵심 성능 지표를 정확하게 계산할 수 있다. 이러 분석은 실제 설비에서 센서를 설치하거나 복잡한 실험을 수행하는 것보다 훨씬 빠르고 비용 효율적으로 그리고 더 안전하게 최적의 설계 및 운영 조건을 찾아낼 수 있게 해준다.   즉각적인 예측과 통찰력 실제 설비를 보면 우리가 직면한 일반적인 문제 상황이 있다. <그림 3>의 믹싱 탱크를 예로 들면, 내부의 유동 특성을 파악해야 하지만 새로운 센서를 설치하기 어렵거나 불가능한 경우이다. 탱크 내부에 센서를 설치하는 것은 비용이 많이 들고, 공정을 중단해야 하며, 위생 문제나 유지보수 문제 등 여러 제약이 따른다. 하지만 혼합 효율이나 반응 속도에 결정적인 영향을 미치는 내부 유동 특성을 모른다면 최적의 공정 운영은 불가능하다. 다행히도 유량, 유입 분율 등 주변의 ‘기존 물리 센서’를 통해 측정 가능한 정보는 있다. 하지만, 문제는 이 정보만으로는 우리가 정말 알고 싶은 내부의 ‘숨겨진 값’을 알 수 없다는 것이다. 이러한 도전을 해결하기 위한 설루션은 두 가지 핵심 단계로 이루어진다. 첫째, 믹싱 탱크와 그 주변 환경을 정확하게 나타내는 시뮬레이션 모델을 만든다. 이 모델은 탱크 내부의 복잡한 유동 현상을 물리 기반으로 정밀하게 재현할 수 있다. 둘째, 이 시뮬레이션 모델을 기반으로 예측 모델(predictive model)을 구축한다. <그림 3>에서 중앙의 믹싱 탱크 위에 인공신경망(neural network) 그림이 바로 이 예측 모델을 상징한다. 이 예측 모델은 기존 물리 센서 값(예 : 유량, 온도)을 입력받아, 우리가 직접 측정할 수 없는 내부 유동 특성(예 : 특정 지점의 농도, 전단율)을 실시간으로 계산하고 예측한다. 즉, 기존 데이터와 시뮬레이션 지식을 학습하여 ‘미지의 값’을 추론하는 것이다. 이러한 접근 방식의 가장 큰 ‘이점(benefit)’은 명확하다. ‘실시간 시뮬레이션 값이 물리 센서의 측정값을 대체할 수 있다’는 것이다. 이는 새로운 센서 설치에 드는 막대한 비용과 시간을 절약할 뿐만 아니라, 물리적으로 접근하기 어렵거나 위험한 공정 내부의 핵심 정보를 실시간으로 얻을 수 있게 해준다. 이것은 마치 탱크 안에 수많은 가상 센서를 설치한 것과 같다.   그림 3   <그림 3>의 오른쪽 위·아래 그림을 보면, 이 예측 모델이 어떻게 실제 산업 현장에서 ‘가상 센서’로 작동하며 PLC 시스템과 연동되는지 보여준다. 오른쪽 위의 그림은 예측 모델이 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러)와 통신하며 실시간으로 데이터를 주고받는 모습을 보여준다. 예측 모델이 계산한 내부 유동 값은 PLC로 전달되어 공정 제어에 활용될 수 있다. 그래프는 ‘계산된(calculated) 압력’과 ‘예측된(estimated) 압력’이 거의 일치함을 보여주며, 가상 센서의 정확도를 입증한다. 오른쪽 아래의 HMI(휴먼 머신 인터페이스) 화면은 이러한 예측된 값이 작업자에게 직관적으로 시각화되어 제공됨으로써, 실시간으로 공정 상태를 파악하고 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다는 것을 나타낸다. 결론적으로, 가상 모델은 단순한 시뮬레이션을 넘어 실제 공정의 ‘가상 센서’로 기능하며, 기존 센서의 한계를 극복하고 PLC 기반의 자동화 시스템과 완벽하게 통합되어 실시간으로 공정을 최적화할 수 있는 강력한 도구임을 보여준다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.