3D 프린팅으로 휴머노이드를 제작한 글룩   한국의 로봇 산업은 괄목할만한 성장을 이루었으며, 제조업에서 1만 명당 약 932대의 로봇이 활용될 정도로 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 보이고 있다. 로봇은 오랫동안 제조업의 핵심 기술이었지만, 이제 그 적용 범위는 다양한 분야로 확대되고 있다. 한때 SF 영화에서나 보던 휴머노이드 로봇은 이제 백화점, 전시회는 물론이고 번화한 도시 거리에서도 볼 수 있게 되었다. 이러한 혁신의 대표적인 예로는 수백만 건의 조회수를 기록한 글룩(Gluck)의 3D 프린팅 서비스가 있다. 글룩은 정교한 디테일로 제작된 휴머노이드를 선보이며 한국 로봇 산업의 새로운 가능성을 보여주고 있다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈   그림 1. 글룩이 3D 프린팅을 활용해 제작한 휴머노이드   3D 프린팅 기술로 실현된 혁신 글룩이 이렇게 정밀한 안드로이드 로봇을 제작할 수 있었던 비결은 그들의 창의성과 기술력, 그리고 레진 3D 프린팅에 최적화된 소프트웨어 덕분이다. 글룩은 머티리얼라이즈의 매직스(Magics)와 이스테이지(e-Stage) 소프트웨어를 사용하여 복잡한 디자인과 대용량 데이터를 효율적으로 처리하였다. 특히 SLA(광조형) 방식의 3D 프린터를 사용해 매끄러운 표면과 정밀한 디테일을 구현하는 데 성공했다. 글룩의 팀은 AM(적층제조) 기술을 기반으로 고객 맞춤형 3D 프린팅 서비스를 제공하며, 재료 선택과 후처리까지 모든 공정을 직접 관리해왔다. 이 휴머노이드 프로젝트에서는 글룩이 10개의 로봇을 제작하는데 24시간의 출력 시간과 3일의 후처리 및 도색 시간을 소요하여, 빠르고 효율적인 제작 과정을 선보였다. 휴머노이드 제작 과정에서 글룩은 머티리얼라이즈의 소프트웨어를 최대한 활용하였다. 매직스 소프트웨어는 데이터 준비 및 빌드 과정을 간소화하여 작업 시간을 단축하였고, 이스테이지는 서포트를 자동으로 생성해 작업 효율성을 높였다. 특히 SLA 기술을 통해 휴머노이드의 고품질 표면을 구현할 수 있었으며, 이러한 기술력은 글룩이 3D 프린팅 산업에서 경쟁 우위를 차지하는 데에 큰 역할을 했다. 글룩의 장광현 팀장은 “SLA 장비를 통해 대형 출력과 높은 표면 조도를 구현할 수 있었고, 이로 인해 복잡한 형태의 로봇을 완벽히 제작할 수 있었다”며 SLA의 중요성을 강조했다.   그림 2. 글룩의 3D 프린터 생산 팩토리   그림 3. 3D 프린팅된 레진 구조물을 제거하는 모습   미래의 확장 가능성 글룩의 휴머노이드 프로젝트의 성공은 시작에 불과하다. 글룩은 현재 생산을 늘리기 위하여 50대의 SLA 장비를 추가하여 총 80대의 장비로 확장해나가고 있다. 이를 통해 더 많은 대규모 프로젝트를 신속하게 처리할 계획이며, 적층제조의 전문가로서 고객에게 시간과 비용 면에서 최적의 솔루션을 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있다. 특히 글룩은 다양한 산업에 3D 프린팅 기술을 적용하여, 기존 제조 방식으로는 구현하기 어려운 복잡한 구조물을 3D 프린팅을 통하여 해결하고 있다. 항공, 자동차, 반도체 검사공정 등에서도 글룩의 3D 프린팅 기술과 머티리얼라이즈 소프트웨어의 결합으로 새로운 혁신을 이루고 있으며, 이를 통해 고객에게 빠르고 효율적인 서비스를 제공하고 있다. 또한, 자동차 및 타이어 산업에서는 새로운 설계 방식을 통해 기존 공정을 단축하고 기능성을 확장시키는 성과를 내고 있다. 글룩의 홍재옥 대표는 “향후 3D 프린팅 기술과 자동화 시스템을 바탕으로 국내외 시장에 진출하여 글로벌 경쟁력을 강화할 것”이라고 밝혔다. 글룩의 휴머노이드 로봇 제작 사례는 3D 프린팅 기술이 다양한 산업에서 어떻게 적용될 수 있는지를 잘 보여준다. 앞으로 글룩은 SLA 장비를 추가 도입하여 생산 능력을 확대하고, AM 소프트웨어를 통한 자동화 프로세스를 구축할 계획이다. 이를 통해 미래의 대량생산 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다.   그림 4. 사람의 손 모양을 본따 3D 프린팅으로 만든 마스크   그림 5. 손 모양의 3D 프린팅 마스크를 착용한 모습   그림 6. 복잡한 형상의 롤러 스케이트를 3D 프린팅으로 제작했다.   그림 7. 3D 프린팅으로 만든 신발 장식     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

3D시스템즈코리아는 지난 9월 5일 ‘적층제조 테크 서밋’ 행사를 진행했다. ‘생산성 가속화를 위한 3D시스템즈의 진화’를 주제로 한 이번 행사에서 3D시스템즈코리아는 생산 제조 분야를 겨냥한 자사의 3D 프린터 신제품과 활용 사례를 소개하면서, 생산 기술로서 3D 프린팅의 가능성과 비전을 선보였다. ■ 정수진 편집장    3D 프린팅 기술로 제조 혁신 지원할 것 3D시스템즈코리아의 정원웅 대표이사는 “3D시스템즈는 40년 전 SLA(스테레오리소그래피) 기술의 특허를 출원했으며 3D 프린터를 처음으로 개발한 기업이다. 현재는 9개의 플랫폼과 130여 개의 소재를 개발하고 있으며, 하드웨어뿐 아니라 산업별 애플리케이션을 위한 소프트웨어 분야에 대한 투자도 꾸준히 진행하면서 적층제조 솔루션 공급업체로 차별화를 추진 중”이라고 소개했다. 3D시스템즈는 산업 분야와 의료 분야를 중심으로 3D 프린팅 기술을 개발/공급하고 있으면서, 인수합병을 통해 다양한 시장을 겨냥한 솔루션 공급에 나서고 있다. 정원웅 대표이사는 적층제조(AM)에 대한 비전으로 ▲필요한 시점에 부품을 생산 ▲복잡성 및 다양성의 극복 ▲공급망의 단순화 및 최적화 ▲인더스트리 4.0과의 결합 및 시너지 등을 꼽았다. 또한 정원웅 대표이사는 “대량생산, 복잡한 형상, 기존 프로세스의 고비용 등 과제를 해결하고자 적층제조를 고민하는 기업이 많다. 아직은 적층제조 기술이 도입 단계로 검증에 시간이 필요한 상황이지만, 많은 기업이 연구와 검증을 시작하고 있으며 성숙 단계로 나아가기 위한 움직임이 활발해 미래가 기대된다”면서, “3D시스템즈는 고객의 프로세스를 최적화하고 효율화하기 위한 혁신 역량을 제공할 것”이라고 전했다.   ▲ 3D시스템즈코리아 정원웅 대표이사   대형 부품의 적층제조를 위한 펠릿 압출 기술 3D시스템즈코리아는 이번 ‘적층제조 테크 서밋’에서 펠릿 압출, 금속, SLA 등 다양한 기술에 기반한 3D 프린터 신제품과 사례를 소개했다. 이번에 소개한 신제품은 모두 제조 현장에서 부품이나 제품을 생산하는 용도에 초점을 맞추었다. 펠릿 압출 방식의 3D 프린터인 ‘EXT 800 타이탄 펠릿(EXT 800 Titan Pellet)’은 3D시스템즈가 인수한 타이탄 로보틱스의 기술에 기반한 제품이다. 레진 파우더와 첨가제를 배합해 알갱이 형태로 가공한 펠릿(pellet) 소재를 사용하는 것이 특징인데, 펠릿 소재는 필라멘트 대비 비용이 낮고 더 큰 프린터 노즐로 사출하기 때문에 빠른 속도와 대형 출력물에 유리하다는 것이 3D시스템즈의 설명이다. EXT 타이탄 제품군은 대형 부품의 출력에 초점을 맞추었다. 강제 열 순환을 위한 챔버 시스템 등 열 관리 시스템을 갖춰 안정성을 높이고, 펠릿/필라멘트 압출/3축 가공 모듈을 탑재해 적층 가공과 절삭 가공을 한 대의 장비에서 진행할 수 있다. 신제품인 EXT 800 타이탄은 기존 제품 대비 빌드 용적을 800mm로 줄이고 펠릿 모듈만 장착해 가격을 낮추는 등 접근성을 높였다. 기존 제품군과 마찬가지로 ABS, PD, 탄소섬유 등 다양한 펠릿 소재를 사용할 수 있다.   ▲ 다양한 펠릿 소재   ▲ EXT 타이탄으로 출력한 열성형 몰드   금속 3D 프린팅의 생산성 강화 ‘DMP 플렉스 350 트리플(DMP Flex 350 Triple)’은 3D시스템즈의 금속 3D 프린터 제품군인 DMP 라인업에 새롭게 추가된 제품이다. 금속 3D 프린터는 적층 용적과 금속 소재를 녹이는 레이저의 수, 준비 시간, 소모품의 수, 공정 관리를 통한 불량률 감소 등이 생산성에 영향을 주는 주요한 요소이다. 3D시스템즈의 DMP 3D 프린터는 진공 챔버를 통해 재료의 적재 밀도를 높이고, 재료의 산화반응을 최소화하면서 적층 준비 시간 및 프린팅 운용 비용을 줄인다. 배기 시스템의 성능을 높이는 동시에 설치 공간의 구성을 고려해 분리 설치가 가능한 것도 특징이다. DMP 플렉스 350 트리플은 지난 2023년 폼넥스트(Formnext) 전시회에서 공개된 제품으로, 세 개의 레이저를 사용한다. 스티치 형상 없이 풀 사이즈의 적층 성형이 가능하고, 275mm와 350mm의 빌드 사이즈를 동시에 사용할 수 있다.  한편, 3D시스템즈는 DMP 금속 3D 프린터를 위한 옵션으로  ▲실시간 공정 모니터링 시스템 ▲금속 적층제조를 위한 3D엑스퍼트(3DXpert) 소프트웨어를 통한 모니터링 이미지 데이터의 3D 시각화 분석 ▲빌드 과정에서 플레이트의 온도를 일정하게 유지해 열처리 비용을 줄이고 생산성을 높이는 히티드 빌드 플레이트 ▲뭉친 금속 파우더를 사전에 분리해 필터의 수명을 늘리는 사이클론 프리 필터 ▲유압식 잠금 시스템인 오토매틱 도어 락킹 등을 소개했다.   ▲ DMP 금속 3D 프린터로 출력한 F1 배기 부품   SLA-DLP 결합한 신개념 3D 프린터 출시 예정 이번 행사에서는 3D시스템즈가 조만간 출시할 예정인 ‘PSLA 270’ 3D 프린터도 소개됐다. PSLA 270은 레이저 기반의 SLA 기술이 가진 정밀도와 프로젝션 기반 DLP(Digital Light Processing) 기술의 특징인 속도를 결합한 신개념의 제품이다. 레이저 대신 4K급 해상도의 듀얼 프로젝터를 사용하는 PSLA 270은 수백 개의 부품을 하루에 출력할 수 있도록 개발됐다. 재료를 빠르게 교체할 수 있고, 듀얼 레일 리코터를 채택해 안정적인 소재 공급과 수평 유지에 도움을 줄 수 있게 했다. 후면과 측면의 패널을 탈착하거나 도어와 터치 패널의 위치를 바꿀 수 있어 다양한 환경에 맞춰 설치가 가능하며, 세 면을 오픈할 수 있어서 로봇과 연계해 생산 자동화를 구현할 수 있게 했다. 3D시스템즈는 “성능과 생산성을 높인 PSLA 270은 지그/픽스처, 중/소량의 부품 생산, 유체 흐름 테스트, 의료 등 다양한 분야에 활용할 수 있으며, 고성능의 피겨 4 소재를 비롯해 향후 더욱 다양한 재료를 사용할 수 있도록 할 예정”이라고 소개했다.   ▲ PSLA 270의 작동방식     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

태성에스엔이는 9월 11일 서울 aT센터에서 'CAE×AI 세미나 2024'를 개최했다. 이날 세미나에는 300명 이상의 업계 전문가들이 참석한 가운데, 앤시스의 해석 프로그램과 AI의 접목을 통한 혁신적인 해석 기법들이 소개되었다. 참석자들은 최신 CAE 해석 기술과 AI의 융합을 통해 향후 제조업과 설계 분야의 발전 가능성에 대한 인사이트를 얻었다. ■ 박경수 기자      AI/ML을 활용한 해석 혁신 이번 세미나에서는 AI/ML 기술의 CAE 해석 적용을 주제로 앤시스 심AI(Ansys SimAI)와 앤시스GPT(AnsysGPT)를 포함한 다양한 AI 트렌드가 소개되었으며, 이를 활용해 더 빠르고 효율적인 해석 결과를 도출할 수 있는 방법이 논의되었다.  태성에스엔이 노은솔 매니저와 김도현 매니저는 ‘기초 이론과 사례로 살펴보는 인공지능’을 주제로, AI 도입으로 해석 부문이 어떤 변화가 생겼는지 설명했다. 이어 윤진환 이사는 '태성에스엔이와 Ansys의 AI 기술과 고객 서비스'를 소개하며, AI 기술이 CAE 해석에 어떻게 실질적으로 적용되고 있는지 설명했다. 권기태 수석매니저는 ‘태성에스엔이가 제공하는 시뮬레이션 데이터 기반 AI/ML 서비스’를 주제로, AI가 시뮬레이션 데이터를 활용해 성능을 최적화하는 방법에 대해 심도 깊은 논의를 진행했다.    Stochos와 AI 응용사례 CADFEM Germany GmbH의 다니엘 수쿠프(Daniel Soukup)는 Stochos라는 온프레미스 기반 AI 프로그램을 소개했다. Stochos는 신경망과 가우시안 프로세스를 결합한 Deep Infinite Mixture of Gaussian Processes(DIM-GP) 알고리즘을 통해 소량의 데이터로도 높은 예측 정확도를 제공하는 기술이다. 특히, 확률론적 머신러닝을 도입해 예측 결과의 신뢰도를 함께 제시하여 엔지니어들이 AI 결과를 더욱 신뢰할 수 있도록 만들어 준다. 이 기술은 복잡한 시뮬레이션 문제 해결에 있어 뛰어난 성능을 발휘하며 관심을 끌었다.   CAE와 AI 융합의 미래 이외에도 이번 행사에서는 앤시스의 최적화 전용 프로그램인 옵티스랭(optiSLAng)에서 AI 사용 방법, 심AI, 앤시스GPT, 트윈AI(Ansys TwinAI) 등 AI를 접목한 앤시스의 최적화 기술이 차례로 소개되었고, 다양한 시각에서 AI 기술이 CAE에 어떻게 접목될 수 있는지 소개됐다.  태성에스엔이는 CAE와 AI의 결합을 통한 미래 산업의 변화 가능성에 대해 참석자들과 함께 토론하는 시간을 가지며 세미나를 마무리했다. AI 기반의 CAE 해석 기술은 향후 설계 및 제조 산업의 혁신을 주도할 중요한 요소로 자리잡을 것으로 기대된다.   ‘CAE×AI 세미나 2024’ 인터뷰  CAE×AI 세미나 2024 행사 관련해 태성에스엔이의 석진 영업본부 이사, 윤진환 기술본부 이사, 권기태 기술본부 AI 팀 수석매니저와 이야기를 나눴다. Q. 이번 세미나에서 발표된 AI/ML 기술 적용 사례 중, 특히 성공적인 사례를 하나 꼽는다면? 해당 사례에서는 어떤 방식으로 해석 프로세스를 개선했는지? ■ 윤진환 : 많은 분들이 AI/ML의 도입은 아직 시기상조이거나, 중견기업 이상의 대형 기업에서만 시험적으로 적용되고 있다고 생각할 수 있다. 하지만, 태성에스엔이의 AI 팀이 개발한 AI/ML 솔루션은 이미 국내 중소기업에서 실사용 되고 있는 사례를 보여드리고자 했다. 이 프로그램은 AI 모델 자동 생성 프로그램으로, 앤시스 일렉트릭 데스크톱(Ansys Electric Desktop)에서 계산된 시뮬레이션 결과를 기반으로 AI 모델을 자동으로 생성한다. 해석자가 앤시스 일렉트릭 데스크톱에서 설계 형상에 대한 변수만 지정해 두면, 본 프로그램은 자동으로 해당 변수를 추출해 실험계획법(DoE)을 기반으로 여러 번의 해석을 진행한 뒤, AI 모델을 구축한다.   ▲ 해석팀 : 해석 변수 자동 추출 및 AI모델 생성 자동화    이후, 설계자는 구축된 AI 모델을 기반으로, 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과값을 확인할 수 있다.   ▲ 설계팀 : AI 모델을 통한 실시간 성능 예측   이후 설계자는 구축된 AI 모델을 바탕으로 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과를 확인할 수 있다. 이 기능 덕분에 해석자는 설계팀으로부터 반복되는 동일 작업 요청을 줄일 수 있었고, 더 높은 수준의 분석이나 추가적인 AI 모델 구축에 시간을 투자할 수 있게 되었다. 설계팀 또한 실시간 예측을 통해 빠른 결과 분석을 반영해 작업 효율을 크게 향상시킬 수 있었다. 이 프로그램은 유사한 환경에서 구조해석, 열해석 등에도 적용 가능하며, 맞춤형 UI와 다양한 AI 기능을 구현할 수 있어 여러 기업으로부터 관심을 받고 있다.   Q. 심AI와 앤시스GPT와 같은 최신 기술 및 제품 트렌드가 CAE 해석 분야에서 어떤 변화를 가져올 것으로 기대하나? 이 기술들이 현장에서 어떻게 적용되고 있으며, 궁극적으로 해석 결과의 품질에 어떤 영향을 미칠 것으로 보는지? ■ 석진 : 심AI와 같은 AI 기반 도구는 반복적인 작업을 자동화하여 사용자가 모델링부터 해석에 이르는 전 과정을 보다 신속하게 수행할 수 있도록 지원한다. 설계 초기 단계에서 최적화를 진행할 수 있는 가능성이 높아지며, 이를 통해 설계 주기가 단축될 것이다. 또한, 인적 오류를 최소화함으로써 실험과 프로토타입 제작에 소요되는 비용과 시간을 절감하여 궁극적으로 시장 출시 주기를 획기적으로 단축시킬 것으로 기대된다. AI 기술을 활용해 대량의 해석 데이터를 분석하고 패턴을 인식함으로써 더 나은 설계 결정을 지원할 수 있으며, 앤시스GPT는 앤시스 공식 웹사이트 내에서 사용자 질문에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하거나 최적의 설계 옵션을 제안하는 데 유용할 것이다. 이러한 기술은 CAE 도구의 사용을 더욱 쉽게 만들어 준다. 예를 들어, 복잡한 해석 과정이나 설정에 대한 자동 안내 및 추천 기능은 비전문가들도 손쉽게 접근할 수 있도록 도와준다. 또한, 다양한 팀과 부서 간 협업도 향상될 것이다. AI 기반 도구는 설계, 해석, 생산 팀 간의 원활한 커뮤니케이션을 지원하여 더 통합된 접근 방식을 가능하게 한다. 결론적으로, 심AI, 앤시스GPT, 앤시스 AI+ 등 앤시스의 AI 솔루션은 CAE 해석의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시킬 것으로 기대하며, 이는 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져올 것이다.   Q. CAE 프로그램에 AI를 접목했을 때 해석 속도와 정확도는 얼마나 향상되었는지? 이런 기술적 통합이 실무 현장에서 얼마나 실질적인 성과를 보여주고 있다고 보는지? ■ 권기태 : 앤시스는 다음 그림과 같이 CAE 프로그램에 순차적으로 AI 기능을 추가하고 있다.  그 중 앤시스 CFD AI+ 기능을 하나의 사례로 소개하겠다. 플루언트(Ansys Fluent)에서 제공하는 Generalized k-ω Model(GEKO) 난류 모델은 사용자가 직접 계수를 설정해야 하며, 도메인 내에서도 각기 다른 계수를 설정해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앤시스 CFD AI+는 Adjoint Solver와 Neural Network/Machine Learning 기법을 결합하여 GEKO 모델의 계수를 자동으로 조정하는 기능을 제공한다.  AI 기술의 효과를 확인하기 위해 S805 Airfoil 문제에 GEKO 모델 계수의 자동 튜닝 기능을 적용한 결과 GEKO 기본 계수를 사용할 때 오차는 기준값 대비 13.2%였지만, AI 기반 자동 튜닝 계수를 적용한 경우 오차가 0.2%로 크게 감소한 것을 확인할 수 있었다. 앤시스 AI+를 통해 CAE 프로그램과 AI 기술을 기술적으로 통합함으로써 해석 속도와 정확도를 개선하고 있다. 또한, 시뮬레이션 결과 데이터에 AI 기술을 적용하여 실무 현장에서 많은 성과를 보이고 있다. 심AI 프로그램은 형상과 시뮬레이션 필드 결과 데이터를 활용해 시뮬레이션 솔버를 대체할 수 있는 인공지능 모델을 제작할 수 있는 사례를 보여 준다. 이 모델을 사용하면 형상을 입력하여 기존 시뮬레이션 솔버에 비해 10배에서 최대 1000배 더 빠르게 필드 결과를 예측할 수 있다.  디지털 트윈 분야에서는 복잡한 물리 기반의 시뮬레이션 모델을 ROM(축소 차수 모델)이라는 머신러닝 기법을 통해 시스템 수준의 해석 모델로 전환하여, 실시간 물리적 예측이 가능하며 빠른 속도와 높은 정확도를 제공한다.  향후 품질 및 생산 관리와 같은 측정 데이터 기반 인공지능 모델이 많이 사용되는 영역에서도 시뮬레이션 데이터 기반 인공지능 모델의 사용이 활발해질 것으로 기대된다. 이를 통해 시뮬레이션 기술은 설계 단계에만 머무르지 않고, 공정 및 품질 개발, 생산 및 품질 관리, 그리고 디지털 트윈과 같은 장치의 효율적인 운용 단계까지 그 활용 범위가 더욱 확장될 것이다.   Q. Stochos와 같은 온프레미스 기반의 AI 프로그램이 다른 클라우드 기반 AI 프로그램과 비교했을 때 어떤 차별화된 장점이 있다고 보나? 특히 보안성과 데이터 처리 측면에서 어떤 이점이 있는지? ■ 윤진환 : CAE 분야에서 클라우드 기반의 AI를 이용하는 이유는 사용자의 접근성을 높이기 위한 목적도 있지만, AI 학습을 위해서는 고가의 고성능 GPU가 필요하며 때로는 여러 대의 GPU를 묶어야 학습이 가능하기 때문에 장비 구축 비용이 매우 높다는 현실적인 이유도 있다. 다시 말해 온프레미스 환경에서 CAE에 대한 AI를 학습할 수 있다는 것은 기존의 AI 알고리즘과 달리 상대적으로 적은 계산 장비 리소스만으로도 정확하고 빠르게 학습할 수 있는 AI 기술을 보유하고 있다는 의미다.  Stochos는 일반적인 신경망 기반의 AI와 Gaussian Process기법을 결합한 DIM-GP 기법을 이용하여 적은 샘플수로도 높은 정확성의 AI모델을 만들어 내며, 저가의 GPU 또는 CPU만으로도 빠른 속도로 학습할 수 있다. 또한 Scalar, Signal, 이미지, 3D 형상, 정상상태, 과도상태 등의 다양한 해석 데이터와 일반 정보에 대한 AI 모델을 만들 수 있어서 활용도도 넓다. 특히 AI 모델 생성 시의 내부변수 설정(하이퍼파라미터)을 별도로 조절할 필요가 없으며, 자동으로 노이즈를 처리하는 기능이 있어 복잡한 AI 설정 과정이 필요 없는 것이 큰 장점이다.  보안성과 데이터 처리 부분에서는 클라우드 기반의 AI와 비교했을 때 사내 장비에서 모든 작업을 할 수 있어 데이터 유출이나 유실의 우려를 원천적으로 차단할 수 있으며, 사내망에서 구동되므로 데이터 전송 및 예측 속도가 빠르다는 장점이 있다. 따라서 보안 문제에 대한 우려가 있거나 사내 AI 장비 구축 비용에 부담을 느끼고 있다면, 이 솔루션이 훌륭한 대안이 될 수 있다고 생각한다.      Q. 태성에스엔이는 향후 AI 관련 기술을 어떻게 발전시켜 나갈 계획인지? 앞으로 예상되는 CAE 해석 관련 기술 발전 방향 및 비전에 대한 설명도 부탁드린다. ■ 윤진환 : 태성에스엔이는 열유동/구조/전기전장/시스템/광학/최적화 등의 분야에 대한 100여명의 전문엔지니어를 보유하고 있으며, 앤시스 AI+, 심AI, 앤시스GPT에 대해서는 모든 엔지니어가 각자의 해석분야와 산업분야에 대한 초기 대응을 수행하고 있다.  이에 더해 태성에스엔이에는 AI를 위한 전문 그룹이 구성되어 있다. 이 그룹은 기술 엔지니어 중에서 AI 분야의 전문성을 가진 인원들로 이루어졌으며, 다양한 산업군에서 필요로 하는 CAE AI 응용 방안을 고객과 논의하여 선제적이고 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.  그리고 상용 AI 프로그램인 Stochos과 오픈소스를 활용해 맞춤형 AI 환경을 구축하거나 AI 모델 생성 서비스를 제공하는 것도 주요 사업 중 하나이며, 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와의 협업을 통해 3차원 실시간 그래픽 플랫폼에 CAE AI를 적용하는 작업도 병행하고 있다. 각종 학회, 기업체 연구소, 프로그램 개발 업체 등에서 CAE에 AI 기술을 접목하고 응용 방안을 연구하는 활동이 그 어느 때보다 활발히 진행되고 있다. CAE 자체의 해석 속도와 전후 처리 속도 향상, 그리고 편의성 증대는 전문 해석자의 업무 부담을 덜어줄 것이다. 또한, CAE AI 모델 구축을 통한 빠른 예측과 실시간 결과 도출은 설계자와 해석자 간의 협업을 더욱 긴밀하게 하여 해석이 실제 업무 현장에 더 활발하게 활용될 것으로 예상된다. 이에 따라 해석자는 CAE를 통해 AI 모델을 구축하고 배포하며, 이를 사내에서 쉽게 활용할 수 있도록 하는 플랫폼 환경 구축 업무가 꾸준히 증가할 것으로 예상된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

세일즈포스의 AI 기반 지능형 생산성 플랫폼인 슬랙(SLAck)이 콘텐츠 클라우드 플랫폼 박스(Box)와의 파트너십을 확장하여, 슬랙 내 박스 AI(Box AI) 기능을 출시하고 통합 기능 업데이트를 발표했다. 이번 파트너십을 통해 박스는 ‘박스 AI 쿼리’ 기능으로 박스 내의 원하는 파일을 슬랙에서 즉시 검색 및 분석하여 종합적인 지능형 콘텐츠 관리 솔루션을 제공할 수 있게 된다. 이를 통해 기업은 신속하게 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있다. 예를 들어 마케팅팀의 경우 슬랙에서 박스 AI를 사용해 박스 내 저장된 시장 분석 보고서에서 핵심 인사이트를 추출하고, 이를 슬랙을 통해 신속하게 팀과 공유하여 빠른 의사 결정을 내릴 수 있다. 영업팀의 경우, 고객 자료에 변동 사항이 생길 시 박스 AI가 이를 감지해 슬랙을 통해 모든 팀원에게 고객의 최신 정보를 전달함으로써 원활한 협업을 지원한다. 이번 파트너십에는 슬랙의 ▲실시간 보안 파일 미리보기 ▲실시간 파일 동기화 ▲워크플로 자동화 ▲통합 배포 간소화 ▲통합 워크플로 기능을 포함한다. 지난 1년간의 슬랙과 박스 간 협업을 바탕으로 이번 파트너십에서 새로운 기능을 추가하여 슬랙과 박스 간의 연동성을 강화했다. 사용자는 슬랙 내에서 PDF, 스프레드시트, 슬라이드 자료 등의 박스 문서를 보안이 강화된 환경에서 실시간으로 확인하고 수정할 수 있으며, 간소화된 로그인과 인증 과정을 바탕으로 더욱 빠른 작업 수행이 가능하다. 또한 박스, 슬랙 그리고 세일즈포스 간의 콘텐츠 워크플로가 강화되어, 모든 파일을 박스에 기본으로 저장하고 세 플랫폼 간 파일의 일관성을 유지할 수 있게 됐다.     슬랙의 데니스 드레서(DENISE DRESSER) CEO는 “이제 박스 AI를 통해 가장 중요한 비즈니스 콘텐츠로부터 인사이트를 도출할 수 있게 되었으며, 슬랙과 박스의 개선된 호환성을 기반으로 조직 전반에 걸쳐 파일을 쉽게 통합하고, 이를 바탕으로 중요한 비즈니스 인사이트를 빠르게 업무에 적용할 수 있다”면서, “박스와의 파트너십은 기업들이 슬랙을 차세대 AI 에이전트로 활용하게 될 완벽한 사례”라고 강조했다. 세일즈포스 코리아의 손부한 대표는 “슬랙은 뛰어난 확장성과 유연성으로, 다양한 툴과 앱에 기반한 업무 수행을 지원하기 위해 약 2600개 이상의 앱을 슬랙에 통합하였으며, 이를 바탕으로 업무경험 및 생산성 향상을 지원하기 위한 혁신을 지속해 나갈 것”이라고 전했다.

태성에스엔이가 9월 11일 aT센터 5층 그랜드홀에서 'CAE x AI 세미나 2024'를 개최했다. 이번 기술 세미나에는 300명 이상의 참석자들이 발표장을 가득 채웠다.  태성에스엔이는 시뮬레이션 기반 AI의 기초이론과 사례를 비롯해  AI 기능을 Ansys 해석 프로그램에 접목시켜 보다 빠르고 효율적인 해석 결과를 도출할 수 있는 방안을 모색해 보는 시간을 마련했다.  특히 Ansys SimAI, Ansys GPT 등 최신 트렌드를 반영한 AI/ML 기술 적용방법, 적용사례 등 CAE 해석 관련 최신 기술을 비롯해 설계 엔지니어가 꼭 알아야 할 활용 팁에 대해서도 다양한 팁들을 소개해 관심을 모았다.  노을솔 매니저와 김도현 매니저는 '기초 이론과 사례로 살펴보는 인공지능'을 주제로 발표했고, 윤진환 이사는 '태성에스엔이와 Ansys의 AI 기술과 고객 서비스'를 주제로 이야기했다.  권기태 수석매니저는 '태성에스엔이가 제공하는 시뮬레이션 데이터 기반 AI/ML 서비스'를 주제로 소개했고, Daniel Soukup는 'On-premise 기반의 AI 프로그램인 Stochos의 기술과 응용사례'를 주제로 발표했다. 이외에도 이동욱 매니저는 'Ansys 최적화 전용 프로그램인 optiSLAng에서 AI 사용방법'을 소개하는 등 총 10개의 세션이 진행됐다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (4)   크레오 파라메트릭 11.0(Creo Parametric 11.0)은 판금 설계 환경에서 다중 보디를 완벽하게 지원하여 설계 생산성과 효율성이 향상되었다. 하나 이상의 판금 보디와 솔리드 보디를 다중으로 생성하고 부울 연산, 분할/트림, 복사/패턴과 대칭복사 등의 일반적인 보디 작업을 모두 진행할 수 있다. 판금 보디에 서로 다른 두께도 정의할 수 있어, 더 다양한 형태의 판금 모델을 생성할 수 있도록 개선되었다.  이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11.0의 향상된 판금 기능을 알아보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   판금 다중 보디 지원 및 워크플로 개선 크레오 파라메트릭 11.0은 판금 설계에서 다중 보디를 구성하여 더욱 다양한 형태의 판금 모델을 빠르게 생성할 수 있다. 다중 보디로 구성된 판금 부품은 각 보디의 두께를 다르게 지정하거나 플랫 상태를 개별로 생성하고 시각화할 수 있으며 보디 간의 부울 연산, 분할, 트림, 제거, 복사 패턴과 대칭복사 등의 일반적인 보디 작업을 모두 지원한다.     보디 그룹에서 ‘새 보디’를 클릭하여 보디를 추가하고 보디 유형을 ‘솔리드’ 혹은 ‘판금’으로 선택하여 생성할 수 있다.     새 보디 생성 대화상자에서 보디 유형을 선택하고 부품에 연결 옵션으로 두께, 벤드 여유와 릴리프 등의 판금 기본 설정을 부품과 동일하게 설정하거나 보디 개별로 정의할 수 있다. 판금 벽 생성에서 밀어내기, 평면, 경계 블렌드 등의 첨부되지 않은 벽을 생성할 때 보디 옵션에서 ‘새 보디 만들기’를 선택하여 새로운 보디를 직접 추가할 수도 있다.     모델 트리나 설계 트리에서 보디를 선택하고 ‘기본 설정’을 클릭하여 판금 부품과 보디에 설정된 판금 설정을 빠르게 확인하고 정의할 수 있다.     판금 기본 설정에는 부품과 구성된 보디가 목록으로 표시되며, 최상위 부품을 선택하고 부품에 설정된 두께, 설계 규칙과 밴드 여유 등의 판금 설정을 확인하고 변경할 수 있다.     목록에서 각 보디를 선택하고 ‘부품에서 연결 해제’를 클릭하면, 부품과 다른 두께를 지정하거나 개별 보디에 대한 설정 값을 변경할 수도 있다.     생성된 다중 판금 보디에서 솔리드 보디는 필요에 따라 빠르게 판금 보디로 변환할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Ansys 주요 특징 : 워크플로 연동과 통합적인 AI 지원, 복잡한 엔지니어링 작업의 최적화를 바탕으로 협업 및 디지털 혁신을 촉진, 통합적이고 진일보한 멀티피직스 시뮬레이션 인사이트 제공을 통해 제품 설계 프로세스를 간소화 공급 : 앤시스코리아   새롭게 선보이는 ‘앤시스 2024 R2(Ansys 2024 R2)’는 오늘날 등장하고 있는 복잡한 제품에 대해, 제품 설계의 경계를 넘나들며 고객들이 다차원적인 인사이트를 얻도록 돕는 멀티피직스(multi-physics, 다중 물리 현상 분석) 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 2024 R2는 해석 시간을 단축하고 해석 처리 용량을 확장하며, 디지털 혁신을 지원하고, 하드웨어 유연성을 제공하는 등 기존 버전보다 한층 쉽고 강력해졌다. 또한 보다 향상된 워크플로 연동성을 통해 사용자들은 협업 효율과 생산성을 다방면으로 향상시킬 수 있다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2024 R2는 앤시스의 시뮬레이션 포트폴리오를 그 어느 때보다 더 깊고 넓고 스마트하게 함과 동시에 연결성을 강화하는 솔루션이 될 것이다. 고객들은 앤시스 R2를 통해 시스템 시뮬레이션에서 디지털 트윈에 이르기까지 보다 넓은 범주에서 광범위한 지원을 받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이처럼 앤시스가 제공하는 시뮬레이션 인사이트와 고객만족 팀이 제공하는 전문성을 바탕으로 진정한 혁신을 이룰 수 있기를 바란다”고 전했다.   복잡한 문제에 필요한 종합 솔루션 앤시스 2024 R2는 멀티피직스 워크플로를 간소화해, 여러 도메인에서 서로 다른 다양한 소프트웨어 기술을 연결하는 복잡한 과정을 간편하게 만든다. 이번 업데이트는 사용자가 복잡한 반도체 칩부터 전기차 파워트레인에 이르기까지 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 비용과 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 지원한다. 차세대 IC의 핵심인 첨단 패키징 기술은 차세대 IC의 성능 향상은 보장하지만, 반대로 IC 설계의 복잡성을 증가시킨다. 새로운 앤시스 HFSS-IC(Ansys HFSS-IC) 솔버는 오늘날의 복잡한 첨단 IC 설계 및 어드밴스드 패키징 기술에 따르는 문제의 해결을 가능하게 한다. 앤시스의 전자 및 반도체 기술을 통합한 새로운 고급 솔버는 전력(PI) 및 신호 무결성(SI) 분석에 사용되며, 테이프아웃(tapeout) 전에 IC의 사인오프(signoff)를 위한 전자기 정밀 분석에 필요한 성능과 기술을 제공한다. 사용자는 설계와 사인오프 분석의 반복(iteration)을 통해 차세대 IC 및 전자 장치에서 요구되는 고성능과 안정성을 제공한다. 점점 더 복잡해지는 멀티피직스 설계에 대한 요구는 자동차를 포함한 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있다. 기업들이 전기자동차(EV) 기술을 발전시키려고 노력하는 가운데, EV 모터의 소음·진동·마찰(NVH)의 최적화는 차량 성능과 안전에 매우 중요한 요소가 되고 있다. 전기 파워트레인(e-powertrain) 워크플로를 위한 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 구조 시뮬레이션 소프트웨어의 향상된 기능은 보다 정확한 음향 시뮬레이션과 테스트의 상관관계를 제공하며, 시뮬레이션 속도 개선을 통해 NVH 분석에 전반적인 생산성을 향상시킨다. 또한 앤시스 2024 R2에는 앤시스 지멕스(Ansys Zemax) 광학 시스템 설계 소프트웨어와 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 성능 분석 솔버 간의 원활한 데이터 호환 및 연동이 포함된다. 이를 통해 복잡한 필드와 파장이 있는 대규모 시스템의 광학 설계를 보다 효율적으로 평가하고 최적화할 수 있다. 예를 들어, 이 통합을 통해 광학 시스템의 미광 분석 워크플로를 간소화하여, 사용자가 광학 시스템의 렌즈 플레어, 빛 누출 및 광산란(light scattering)으로 인한 원치 않는 광효과를 분석하고 제거할 수 있다.   ▲ PCB 어셈블리의 패키지 내 인터포저를 활용해 종합적인 IC부터 시스템 레벨까지 시뮬레이션 및 분석이 가능하다.   다양한 영역에서 솔루션을 강화하는 앤시스 AI 앤시스는 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI) 소프트웨어를 포트폴리오에 추가해 AI(인공지능)에 대한 새로운 활용 사례를 제공하고 있다. 앤시스 트윈AI 소프트웨어는 최첨단 AI 기술을 기반으로, 실제 데이터에서 얻은 인사이트와 멀티도메인(multidomain) 모델을 결합하여 정확성을 높인다. 앤시스 2024 R2에는 클라우드 또는 에지로 확장 배포할 수 있도록 지원하는 개선사항이 포함되어 있어, 고객이 실제 데이터에서 추가적인 인사이트를 확보할 수 있도록 돕는다. 앤시스 미션 AI+(Ansys Missions AI+) 솔루션은 앤시스 디지털 미션 엔지니어링(Digital Mission Engineering : DME) 제품군의 성능 향상을 위한 알고리즘을 제공하는 신기술이다. 엔지니어는 제어 모델을 기반으로 궤도 솔루션의 품질을 자동으로 평가하여 전문가 수준으로 분석할 수 있으며, 비행 루틴의 안정성도 높일 수 있다. 앤시스 DME 솔루션이 AI를 도입함으로써, 다양한 시뮬레이션 전문 지식을 보유한 사용자가 쉽게 기술에 접근하고 배포할 수 있게 되었다. 또한, 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합은 나노미터 규모의 반도체 애플리케이션을 위한 설계 효율성을 창출하고 있다. 전자기 모델링 소프트웨어 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX)는 아날로그 및 무선통신용 초고주파(Radio Frequency IC, RF IC) 설계에서 전자기 커플링 문제를 완화하는 AI 기반의 IC 플로어플랜 최적화 솔루션이 포함되었으며, 이상적인 IC 레이아웃을 도출할 수 있게 되었다. 앤시스 랩터X 솔버의 강력한 성능과 AI의 결합을 통해 사용자들은 회로 면적을 줄이고 설계 시간을 몇 주에서 며칠로 단축할 수 있다.   하드웨어 파트너와 개방형 생태계로 더욱 빠른 시뮬레이션 앤시스 2024 R2는 확장성이 높은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 배포를 다양하고 쉽게 할 수 있는 것도 특징이다. 중앙처리장치(CPU)에서의 실행이 최적화되어 있는 첨단 솔버 기술 및 다양한 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어에 최적화되어 있는 솔루션도 지속적으로 늘어나고 있다. GPU에 최적화된 솔루션 중에 하나인 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어로써, 장거리 물체 감지를 위한 적응형 그리드 샘플링 기능을 갖추었다. 적응형 그리드 샘플링을 통해 사용자는 가상 주행 시나리오 내에서 특정 객체에 초점을 맞춰, 보다 타기팅된 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 주행 시나리오 내에 모든 데이터를 수집해 과샘플링을 초래하는 글로벌 샘플링과 비교할 때, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서의 향상된 기능은 동일하거나 더 나은 수준의 객체 감지 및 예측 정확성을 유지한다. 또한 향상된 GPU 가속 기술은 3배 빠른 시뮬레이션 속도와 6.8배 적은 GPU 메모리 소비를 제공한다. 유체 시물레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)는 AMD GPU와의 새로운 하드웨어 호환성을 제공하며 보다 폭넓은 하드웨어 옵션을 지원한다. 음향, 반응 유동 또는 아음속/초음속(Subsonic/Transonic) 압축성 유동을 연구하는 사용자는 이제 다중 GPU 솔버를 활용해 물리 모델링 기능 확장과 함께 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 내장형 파라메트릭 최적화를 통해 설계 옵션에 대한 추가 탐색을 지원하는 소프트웨어 플랫폼 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLAng)을 통해 더 많은 설게 옵션을 탐색할 수 있도록 지원하기도 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

3D 시스템즈는 오는 9월 5일 양재 엘타워에서 ‘적층제조 테크 서밋(AM Tech Summit)’을 개최한다고 밝혔다. 이번 세미나에서는 ‘생산성 가속화를 위한 3D 시스템즈의 진화’를 주제로 적층제조(AM)를 위한 3D 시스템즈의 신제품 펠릿 압출 3D 프린터인 ‘EXT 800 Titan pellet’과 PBF 방식 금속 프린터 ‘DMP Flex 350 Triple’에 대한 자세한 내용을 소개한다. 또한, 올해 출시되는 ‘PSLA 270’을 소개하고 프린터 활용 사례를 공유할 예정이다. 행사는 3D시스템즈코리아 정원웅 대표의 ‘적층제조 산업에 대한 3D 시스템즈의 기대와 전략’ 발표를 시작으로 ▲산업용 펠릿 압출 기술의 접근성 확대 ▲펠릿 압출 3D 프린터의 적용 및 활용 ▲SLA와 프로젝션 기술의 결합 ▲레진 3D 프린터의 적용 및 활용 ▲금속 부품 제작을 위한 생산성 향상 ▲금속 3D 프린터의 적용 및 활용 등의 발표를 통해 신제품 및 활용 사례를 소개한다. 3D 시스템즈는 행사 웹사이트를 통해 이번 세미나에 무료 사전등록이 가능하다고 밝혔다.  

앤시스코리아가 산업과 엔지니어링 전반에 걸친 디지털 혁신을 촉진할 수 있는 AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션 ‘앤시스 2024 R2(Ansys 2024 R2)’를 발표했다. 새롭게 선보이는 앤시스 2024 R2는 오늘날 등장하고 있는 복잡한 제품들에 대해, 제품 설계의 경계를 넘나들며 고객들이 다차원적인 인사이트를 얻도록 돕는 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 2024 R2는 해석시간을 단축하고 해석 처리 용량을 확장하며, 디지털 혁신을 지원하고, 하드웨어 유연성을 제공하는 등 기존 버전보다 한층 쉽고 강력해졌다. 또한 보다 향상된 워크플로 연동성을 통해 사용자들은 협업 효율과 생산성을 다방면으로 향상시킬 수 있다. 앤시스 2024 R2는 멀티피직스 워크플로를 간소화해, 여러 도메인에서 서로 다른 다양한 소프트웨어 기술을 연결하는 복잡한 과정을 간편하게 만든다. 이번 업데이트는 사용자가 복잡한 반도체 칩부터 전기차 파워트레인에 이르기까지 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 비용과 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 지원한다. 새로운 앤시스 HFSS-IC(Ansys HFSS-IC) 솔버는 오늘날의 복잡한 첨단 IC 설계 및 어드밴스드 패키징 기술에 따르는 문제의 해결을 가능하게 한다. 앤시스의 전자 및 반도체 기술을 통합한 새로운 고급 솔버는 전력(PI) 및 신호 무결성(SI) 분석에 사용되며, 테이프아웃(tapeout) 전에 IC의 사인오프(signoff)를 위한 전자기 정밀 분석에 높은 성능과 기술을 제공한다. 유저는 설계와 사인오프 분석의 반복(iteration)을 통해 차세대 IC 및 전자 장치에서 요구되는 고성능과 안정성을 제공한다.     점점 더 복잡해지는 멀티피직스 설계에 대한 요구는 자동차를 포함한 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있다. 기업들이 전기차(EV) 기술을 발전시키려고 노력하는 가운데, EV 모터의 소음·진동·마찰(NVH)의 최적화는 차량 성능과 안전에 매우 중요한 요소가 되고 있다. 전기 파워트레인(e-powertrain) 워크플로를 위한 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 구조 시뮬레이션 소프트웨어의 향상된 기능은, 보다 정확한 음향 시뮬레이션 의 테스트 상관관계를 제공하며 시뮬레이션 속도 개선을 통해, NVH 분석에 전반적인 생산성을 향상시킨다. 또한 앤시스 2024 R2에는 앤시스 지멕스(Ansys Zemax) 광학 시스템 설계 소프트웨어와 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 성능 분석 솔버 간의 원활한 데이터 호환 및 연동이 포함된다. 이를 통해 복잡한 필드와 파장이 있는 대규모 시스템의 광학 설계를 보다 효율적으로 평가하고 최적화할 수 있다. 예를 들어, 이 통합을 통해 광학 시스템의 미광 분석 워크플로를 간소화하여, 사용자가 광학 시스템의 렌즈 플레어, 빛 누출 및 광산란(light scattering)으로 인한 원치 않는 광효과를 분석하고 제거할 수 있다. 앤시스는 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI) 소프트웨어를 포트폴리오에 추가해 AI에 대한 새로운 활용 사례를 꾸준히 제공하고 있다. 앤시스 트윈AI 소프트웨어는 최첨단 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 인사이트와 멀티도메인(multidomain) 모델을 결합하여 정확성을 향상시킨다. 앤시스 2024 R2에는 클라우드 또는 엣지로 확장 배포할 수 있도록 지원하는 개선사항이 포함되어 있어, 고객이 실제 데이터에서 추가적인 인사이트를 확보할 수 있도록 돕는다. 앤시스 미션 AI+(Ansys Missions AI+) 솔루션은 앤시스 디지털 미션 엔지니어링(Digital Mission Engineering : DME) 제품군의 성능 향상을 위한 알고리즘을 제공하는 신기술이다. 엔지니어는 제어 모델을 기반으로 궤도 솔루션의 품질을 자동으로 평가하여 전문가 수준으로 분석할 수 있으며, 비행 루틴의 안정성도 향상시킬 수 있다. 앤시스 DME 솔루션이 AI를 도입함으로써, 다양한 시뮬레이션 전문 지식을 보유한 사용자가 쉽게 기술에 접근하고 배포할 수 있게 되었다. 또한 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합은, 나노미터 규모의 반도체 애플리케이션을 위한 설계 효율성을 창출하고 있다. 전자기 모델링 소프트웨어 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX)는 아날로그 및 무선통신용 초고주파(Radio Frequency IC : RF IC) 설계에서 전자기 커플링 문제를 완화하는 AI 기반의 IC 플로어플랜 최적화 솔루션이 포함되었으며, 이상적인 IC 레이아웃을 도출할 수 있게 되었다. 앤시스 랩터X 솔버의 강력한 성능과 AI의 결합을 통해 사용자들은 회로 면적을 줄이고 설계 시간을 몇 주에서 며칠로 단축할 수 있다. 앤시스 2024 R2는 확장성이 높은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 배포를 다양하고 쉽게 할 수 있는 것도 특징이다. 중앙처리장치(CPU)에서의 실행이 최적화되어 있는 첨단 솔버 기술 및 다양한 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어에 최적화되어 있는 솔루션들도 지속적으로 늘어나고 있다. GPU에 최적화된 솔루션 중에 하나로, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어로써 장거리 물체 감지를 위한 적응형 그리드 샘플링 기능을 갖추었다. 적응형 그리드 샘플링을 통해 사용자는 가상 주행 시나리오 내에서 특정 객체에 초점을 맞춰, 보다 타게팅된 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 주행 시나리오 내에 모든 데이터를 수집해 과샘플링을 초래하는 글로벌 샘플링과 비교할 때, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서의 향상된 기능은 동일하거나 더 나은 수준의 객체 감지 및 예측 정확성을 유지한다. 또한 향상된 GPU 가속 기술은 3배 빠른 시뮬레이션 속도와 6.8배 적은 GPU 메모리 소비를 제공한다. 유체 시물레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)는 AMD GPU와의 새로운 하드웨어 호환성을 강화하면서 보다 폭넓은 하드웨어 옵션을 지원한다. 음향, 반응 유동 또는 아음속/초음속(Subsonic/Transonic) 압축성 유동을 연구하는 사용자는 이제 다중 GPU 솔버를 활용해 물리 모델링 기능 확장과 함께 기하급수적으로 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 내장형 파라메트릭 최적화를 통해 설계 옵션에 대한 추가 탐색을 지원하는 소프트웨어 플랫폼 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLAng)을 통해 더 많은 설게 옵션을 탐색할 수 있도록 지원하기도 한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2024 R2는 앤시스의 시뮬레이션 포트폴리오를 그 어느 때보다 더 깊고 넓고 스마트하게 함과 동시에 연결성을 강화하는 솔루션이 될 것이다. 고객들은 앤시스 R2를 통해 시스템 시뮬레이션에서 디지털 트윈에 이르기까지 보다 넓은 범주에서 광범위한 지원을 받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이처럼 앤시스가 제공하는 시뮬레이션 인사이트와 고객만족(Ansys Customer Excellence)팀이 제공하는 전문성을 바탕으로 진정한 혁신을 이룰 수 있기를 바란다”라고 말했다.