가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (5)   이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 핵심 언어인 SysML의 정의와 역할을 설명한다. SysML은 기존 문서 중심 방식의 한계를 극복하기 위해 복잡한 시스템을 시각화하고 설계 일관성을 유지하며, 모델리카(Modelica)와의 연동을 통해 수치 해석 및 검증 능력까지 제공한다. 결과적으로 SysML은 요구사항 정의부터 물리적 검증까지 전체 과정을 유기적으로 통합하여 가상 제품 개발의 생산성을 높이는 데에 기여한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   SysML이란 SysML(Systems Modeling Language)은 시스템을 대상으로 한 그래픽 모델링 언어로, UML(Unified Modeling Language)을 기반으로 확장하여 개발된 것이다. SysML은 OMG(Object Management Group), INCOSE(International Council on Systems Engineering), 그리고 ISO STEP AP233(시스템 엔지니어링 데이터 교환 표준)의 요구사항을 반영한 엔지니어링 RFP(Request for Proposal)에 따라 만들어졌으며, UML 2.0의 하위 집합을 기반으로 하되, 시스템 모델링에 특화된 확장 기능을 포함하고 있다. 즉, UML의 한 프로파일(profile)이면서도 시스템 중심 기능이 강화된 언어이다. SysML은 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 입력/출력, 절차 및 설비 등 복합적인 요소를 포함하는 시스템을 요구, 분석, 설계, 검증, 검증 및 검토(V&V) 등 전 과정에 걸쳐 모델링할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 복잡한 시스템을 시각적으로 표현하고, 다양한 구성요소 간의 관계를 추적할 수 있다. 또한, SysML은 XML 기반 메타데이터 교환(XMI)을 통해 다른 모델 및 데이터 시스템과의 연동을 지원하며, 국제 표준인 AP233의 진화 과정과도 연계되어 있다. 이러한 상호운용성과 표준성은 SysML이 시스템 모델 중심 개발(model-driven SE)을 위한 핵심 언어로 자리매김하게 된 중요한 배경이다. 결론적으로, SysML은 전통적인 문서 중심 시스템 개발 방식에서 벗어나, 시각적 모델 중심으로 시스템을 통합적으로 정의하고 분석하며 검증할 수 있도록 해주는 핵심 도구라 할 수 있다. 이는 특히 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)을 실현하기 위한 기반 언어로 널리 사용된다.   왜 SysML 모델링 언어와 MBSE가 연계되는가 지금까지 기본 시스템 엔지니어링의 시스템 설계 활동에 대해 설명해 왔지만 이들의 활동의 주요 목적은 MBSE에서도 마찬가지이다. 그러나 지금까지의 시스템 엔지니어링은 두 가지 ‘불편’이 있었다. 하나는 자연 언어 그 자체의 기술력으로 인한 불편이다. 예를 들어, 자연 언어로 시스템 엔지니어링 영역에서 널리 사용되는 계층 구조와 병렬 동작을 동시에 설명하는 것은 어렵다. 또한, 입력한 정보의 조감과 여러 원인과 결과를 가진 인과 관계를 설명하기도 어렵다. SysML은 시스템 엔지니어링을 위해 개발된 준 형식적 도식 언어이며 이러한 불편을 해소하기 쉽다. 또 다른 불편은 설명 내용의 일관성 유지라는 문제이다. 자연 언어로 작성된 문서 간에 걸친 정보의 완전성 및 일관성을 유지하는 것은 어렵고 문서에 설명된 정보가 변경될 때 시스템의 수명주기에 미치는 영향을 예측하기가 어렵다. 이들에 대해서도 모델링 툴을 병용하면서 SysML을 사용하면 이러한 불편을 없앨 수 있다. 한편 ‘개발 현장용’ 모델 언어의 의미와 메타 모델로서 추적성을 완비해야 한다. 아직 설계서로부터의 자동 코드 생성은 주류가 아니고, 사람의 손으로 프로그래밍에 의존하는 실태를 감안하면 다양한 능력의 사람이 이해하고 사용할 수 있는 설계 모델 언어여야 한다. 즉, 엄밀하지만 그것을 읽어내는데 수학적인 기능이 필수인 형식 언어나 SysML을 자유롭게 구사해 표현한 모델에서는 많은 리뷰어가 이해하는 데 고생하고, 종합적으로는 생산성을 떨어뜨릴 수 있다. 따라서 모델 간 추적성 정의만 엄격하게 한 모델 표현(언어)을 정의했다. 또한 설계 프로세스로 알려진 크게 복잡하고 세밀한 개발 단계를 결정하는 것만으로 그치지 않고 상품 디자인에 집중할 수 있도록, 모델 레벨에서 설계 순서 및 모델 간의 추적성을 나타내고 있다. SysML은 구조, 동작, 속성 및 요구 사항 측면에서 복잡한 시스템 설명을 캡처하기 위한 표준화된 범용 그래픽 모델링 언어이다. 모델리카(Modelica)는 미분 대수 방정식의 관점에서 복잡한 시스템의 연속 및 이산 시간 역학을 분석하기 위한 표준화된 범용 시스템 모델링 언어이다. SysML 모델의 설명력과 모델리카 모델의 분석 및 계산 능력을 통합하면 SysML 또는 모델리카가 개별적으로 제공하는 것보다 훨씬 더 뛰어난 기능을 제공할 수 있다. 모호함 없이 SysML과 모델리카 모델 간에 모델링 정보를 효율적이고 자동으로 전송하기 위한 구현을 지원하는 두 모델링 언어 간의 표준화된 양방향 변환이 개발되고 있다. 이러한 양방향 변환 접근 방식에 대한 개요 외에도, 이번 호에서는 변환 원리를 명확히 하고 이 두 언어 간의 통합으로 인해 발생하는 중요한 시너지 효과를 설명하는 간단한 예를 제공한다. SysML은 기본 의미론을 갖춘 잘 정의된 그래픽 구성을 사용하여 시스템 모델을 생성하고 관리하는 데 사용할 수 있는 범용 시스템 모델링 언어이다.(Object Management Group, 2008) SysML은 UML 2(Object Management Group, 2009)의 하위 집합을 재사용하고 새로운 모델링 요소와 두 가지 새로운 다이어그램 유형을 추가하여 이를 확장한다. 이러한 SysML 다이어그램은 <그림 1>에 나와있다.   그림 1. SysML 다이어그램 개요 및 UML 다이어그램과의 관계   요구 사항 다이어그램 및 매개변수 다이어그램과 결합된 일련의 동작 및 구조 다이어그램은 시스템의 통합 보기를 제공한다. 그러나 SysML은 단순한 다이어그램 세트 그 이상을 나타낸다. 다이어그램의 기본에는 모든 모델링 구성을 공식적으로 나타내는 추상 구문 모델 저장소가 있다. 그만큼 위에 표시된 대로 SysML의 시스템 동작은 활동 다이어그램, 상태 머신 다이어그램 및/또는 시퀀스 다이어그램과 관련 의미론의 조합을 통해 캡처된다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA Search Framework에 대해 자세히 살펴본다. 기존의 전통적인 최적화 알고리즘과 비교 분석하여, SHERPA(셰르파)만이 가지는 차별화된 탐색 방식과 뛰어난 성능을 조명할 예정이다. 이를 통해 복잡한 설계 공간에서 사용자의 개입을 최소화하고 가장 효율적으로 최적해를 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 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 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 난제와 ‘No Free Lunch’ 이론 엔지니어링 최적화의 현실 현대의 엔지니어링 환경에서 ‘최적화(optimization)’는 선택이 아닌 필수가 되었다. 제품의 경량화, 성능 향상, 비용 절감이라는 상충되는 목표를 동시에 만족시켜야 하기 때문이다. 그러나 설계 변수가 증가함에 따라 설계 공간(design space)은 기하급수적으로 복잡해진다. 비선형성(non-linearity), 다봉성(multimodality), 그리고 수치적 노이즈(noise)가 뒤섞인 예측 불가능한 지형에서 최적해를 찾는 것은 매우 도전적인 과제이다. 엔지니어에게 중요한 것은 이론적으로 완벽한 ‘절대 최적해’를 찾는 것보다, 제한된 시간과 비용 내에서 ‘실현 가능한 더 나은 해(feasible better design)’를 발견하는 것이다.   No Free Lunch Theorem(NFL)의 시사점 최적화 이론에는 ‘공짜 점심은 없다(No Free Lunch Theorem)’라는 유명한 정리가 존재한다. 이는 ‘모든 종류의 문제에 대해 평균적으로 우수한 성능을 보이는 단일 최적화 알고리즘은 존재하지 않는다’는 것을 의미한다. 즉, 특정 문제(예 : 매끄러운 단봉형 함수)에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘이라도, 다른 문제(예 : 복잡한 다봉형 함수)에서는 성능이 현저히 떨어질 수 있다.   그림 1   그림 2   이 이론은 엔지니어에게 큰 부담을 안겨준다. 최적화 문제를 풀기 위해 엔지니어는 자신의 문제 특성을 정확히 파악해야 하며, 이에 적합한 알고리즘을 선정하고, 수많은 파라미터를 튜닝해야 하는 ‘최적화를 위한 최적화’ 과정에 매몰된다.   전통적 최적화 기법의 한계와 파라미터 튜닝의 딜레마 전통적인 최적화 기법들은 각자의 영역에서 훌륭한 성능을 발휘하지만, 비전문가가 다루기에는 ‘튜닝의 어려움(tuning difficulty)’이라는 명확한 진입장벽이 존재한다. <그림 3>과 같이 심센터 HEEDS(히즈)에서 제공하는 전통적인 최적화 기법의 설정 환경을 기반으로 설명하겠다.   그림 3   2차 계획법 2차 계획법(Quadratic Programming : QP)은 목적함수를 2차 함수로 근사하여 최적해를 탐색하는 구배(gradient) 기반 기법이다. 매끄러운 함수에서는 빠른 수렴 속도를 보이지만, 실제 엔지니어링 문제에서는 다음과 같은 튜닝의 어려움과 한계가 있다.   그림 4   튜닝의 복잡성 : 사용자는 ‘Maximum outer iterations(전체 반복 횟수)’, ‘Maximum line search iterations(탐색 방향 결정 후 반복 횟수)’, ‘Gradient STEP size(미소 변위량)’ 등을 직접 설정해야 한다. 특히 스텝 크기(STEP size)가 너무 작으면 노이즈에 민감해지고, 너무 크면 정확도가 떨어지는 딜레마가 있다. 조기 종료(Early Termination) 문제 : 예를 들어 최대 반복 횟수를 50회로 설정했더라도, 탐색 도중 국부 최적해(local optima)에 갇혀 기울기가 0에 가까워지면 알고리즘은 20~25회 만에 탐색을 종료해 버린다. 이는 전역 최적해를 찾지 못했음에도 불구하고 해석 기회를 스스로 포기하는 결과를 낳는다.   다중 시작 국부 탐색 다중 시작 국부 탐색(Multi-Start Local Search : MS)은 이러한 국부 탐색의 한계를 극복하기 위해, 여러 초기점에서 국부 탐색을 수행하여 전역해를 찾으려는 시도이다. 그러나 이 역시 사용자의 파라미터 설정 능력에 크게 의존한다.   그림 5   총 해석 횟수 계산의 번거로움 : SHERPA와 달리 총 해석 횟수(evaluation)를 직접 입력하는 것이 아니라, ‘Number of Starts(시작점 개수)’와 ‘Evaluations per Start(각 탐색별 반복 횟수)’를 곱하여 계산해야 한다. 200회 설정의 함정 : 만약 사용자가 총 200회의 해석 예산(evaluation budget)을 가지고 ‘Max Evaluations’를 200으로 설정하더라도, 기본값인 ‘Number of cycles(Starts)’를 100으로 둔다면 치명적인 문제가 발생한다. 각 시작점(cycle)에서 평균 2회(200/100)밖에 탐색하지 못하기 때문이다. 이는 수렴은커녕 수박 겉핥기식 탐색(shallow search)에 그치게 된다. 제대로 된 탐색을 위해서는 사용자가 사이클을 4~5회(각 40~50회 탐색) 수준으로 직접 대폭 줄여야 하는 번거로움이 있다.   전역 탐색 및 메타 휴리스틱 유전 알고리즘(GA)이나 입자 군집 최적화(PSO), 시뮬레이티드 어닐링(SA)과 같은 전역 탐색(global search) 기법은 국부해 탈출 능력은 뛰어나지만, 파라미터 설정의 난이도는 더욱 높다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (7)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12.0(Creo Parametric 12.0)에서 손상된 중립 파일(STEP, IGES 등)을 IDD (Import Data Doctor) 기능을 사용하여 솔리드화 하는 방법을 알아보자.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   IDD 기능은 이기종 CAD 데이터로부터 받은 IGES나 STEP 파일을 열었을 때 형상이 깨지거나 불완전하게 나타나는 문제를 해결한다. 크레오 12에서는 데이터 교환 기능이 강화되어 STEP AP242 Edition 3와 같은 최신 중립 포맷을 더 안정적으로 가져올 수 있으며, 이로 인해 IDD에서 처리해야 할 초기 오류가 줄어든다. 가져오기 피처를 마우스 우클릭하여 ‘정의 편집’을 선택하면 IDD 전용 리본 탭이 활성화되어 형상을 진단하고 수리할 수 있다. 이러한 개선으로 초보자도 손쉽게 깨진 형상을 솔리드 모델로 변환할 수 있으며, 후속 설계 작업에서 시간과 오류를 줄일 수 있다.   IDD의 솔리드 보디 가져오기 가져온 중립 파일의 형상을 기존 부품에 효율적으로 통합한다. 보디 추가, 형상 추가, 형상 제거, 서피스 추가의 네 가지 옵션을 제공하여 상황에 맞게 선택할 수 있다.      보디 추가 : 가져온 솔리드 보디를 새 멀티보디로 추가하여 독립 편집 가능  형상 추가 : 솔리드 형상을 기존 기본 보디에 병합하여 통합 모델 생성  형상 제거 : 선택된 보디에서 불필요한 형상 빠르게 제거  서피스 추가 : 가져온 피처의 서피스를 기존 부품에 추가   IDD의 아이콘별 기능 형상 문제를 체계적으로 진단하고 수정할 수 있는 도구들이다. 분석, 구조, 구속, 개선, 편집, 생성의 6개 카테고리로 나뉘어 있어 초보자도 단계별로 접근할 수 있다.     분석 결함 있는 형상, 커브의 품질, 거리, 길이 및 2면 각을 분석하고 모델과 함께 저장한다. 서피스의 곡률과 커브 및 서피스 편차를 평가한다.  : 커브의 곡률, 반지름 탄젠트를 분석한다.  : 커브의 음영처리 곡률을 분석한다.  : 커브 또는 서피스의 편차를 분석한다.  : 두 엔티티 사이의 거리를 측정한다.  : 2면 각을 측정한다.  : 커브와 서피스의 길이를 측정한다.  : 형상 결함을 확인한다.   구조 GTS(형상 및 토폴로지 구조) 트리에서 가져온 피처와 노드의 토폴로지 구조를 조작할 수 있다. GTS 트리에서 노드나 노드의 형상을 활성화, 분리, 결합, 축소, 제외 또는 숨기기 등의 기능을 제공한다.  활성화 : 노드 및 서피스 세트 활성화  : 활성 노드 및 서피스 세트 비활성화  분리 : 컴포넌트 또는 결합 노드의 서브 노드 세트 분리  : 컴포넌트 노드 분할  : GTS 트리에서 둘 이상의 노드 결합  : 유효한 퀼트를 표현하는 두 노드 병합  : 결합되거나 병합된 노드 축소  변환 : 원통, 평면, 밀어내기 및 회전으로 변환 결합으로 변환 : 병합된 노드를 결합된 노드로 변환 포함 : 제외된 서피스 노드 포함 제외 : 서피스 노드 제외   구속 가져온 형상에 탄젠트, 와이어프레임 및 동결된 구속을 적용한다. 간격과 슬라이버를 정의하여 와이어프레임에 추가한다. 또한 형상 고치기 중 원치않는 변경과 재 매개변수화를 방지하기 위해 서피스를 동결한다. 와이어프레임에 대한 탄젠트 구속을 추가하거나 제거한다.  간격 정의 : 결합시킬 서피스의 경계 식별  슬라이버 정의 : 제거할 좁은 서피스 식별  고정 : 서피스 동결  고정 해제 : 서피스 동결 해제  와이어프레임 추가 : 선택한 항목을 와이어프레임으로 추가  와이어프레임 제거 : 와이어프레임에서 항목 제거  탄젠트 추가 : 와이어프레임 상에서 서피스 간의 탄젠트 조건 추가  탄젠트 제거 : 와이어프레임 상에서 탄젠트 제약 조건 서피스 제거   ■ 참고 : 탄젠트 조건은 도구모음에서  옵션을 활성화를 한 경우에만 사용 가능하다.     개선 간격과 슬라이버 서피스를 찾아 제거한다. 가져온 퀼트에서 간격을 닫고 원치 않는 슬라이버 서피스를 제거하고, 충족되지 않는 토폴로지 연결 및 탄젠트 조건과 문제의 서피스를 고치고, 서피스를 확장 및 교차하여 경계 루프를 채운다.  고치기 : 충족되지 않은 토폴로지 연결과 탄젠트 조건 수정  일치 : 면이 네 개를 초과하는 문제 서피스, 충족되지 않은 토폴로지 연결 및 관련 탄젠트 조건 수정 닫기 : 와이어프레임 고치기 간격을 닫고 슬라이버 서피스를 제거하는 작업을 한번에 수행   편집 서피스, 모서리 및 커브의 형상을 편집한다. 서피스 정점 이동, 서피스 경계 수정 및 대체, 분석 서피스를 자유형 서피스로 변환, 자유형 서피스의 특성 수정, 외삽을 통해 서피스의 자연 도메인을 확장 또는 축소한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

입자 유동해석 기술과 GPU 컴퓨팅의 도입 필자는 2000년대 초반 전산유체역학(CFD)에 관심이 있어 대학원을 진학하고 관련 연구실에 들어가게 되었다. 연구실에서는 기존에 많이 알려진 해석 기법과는 다르게 입자를 이용한 유동해석에 대해 연구를 하고 있었다. 유체를 격자가 아닌 입자를 활용하여 모델링하는 것은 비정상 상태의 유동해석이나 복잡한 유동을 해석하는데 적합한 방법으로, 해석 결과가 직관적이고 여러 가지 모델을 적용하는데 용이한 방법이다. 다만 각각의 입자에 대해 계산이 이루어지다 보니 연산량이 너무 커서 해석이 불가능한 경우가 많았다. 필자가 속한 연구실에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MPI(Message Passing Interface)를 공부하고 리눅스 클러스터(Linux cluster) 환경에서의 해석에 대해 연구하였다. 2대로 시작한 것이 어느덧 64대의 리눅스 클러스터를 직접 꾸며 사용하였으며, 이후 학교에 470여 노드의 슈퍼컴퓨터가 생기게 되어 이 장비까지 활용하면서 여러 가지 해석을 시도하였다. 하지만 아무리 많은 컴퓨터를 묶어 해석을 하더라도 데이터 통신 시간이 있기 때문에, 일반적인 큰 유동 문제를 풀기에는 부족한 점이 많았다. 그래서 하드웨어와 병행하여 소프트웨어 성능을 올리기 위해서 Domain Decomposition 이나 Fast Algorithm같은 여러 가지 모델에 대해 연구하였으며, 그 때부터는 유동해석보다 HPC(고성능 컴퓨팅)에서의 해석 성능 최적화와 같은 연구를 더 많이 했던 것 같다. 그러던 중 2008년 연세대학교 백주년기념관에서 엔비디아 데이비드 커크(David Kirk) 박사의 강연이 있었다. GPU를 활용하여 연산 처리를 할 수 있는 플랫폼인 CUDA(쿠다)의 개발 책임자인 커크 박사는 기존의 CPU 연산에 비해 백 배~수백 배의 가속이 가능하다는 내용의 세미나를 개최하였다. 이 당시 우연히 천체물리학에서 주로 N-body 문제를 계산하는 분들과도 알게 되었고, 이미 GPGPU 라는 개념으로 GPU를 활용하여 연산 처리를 하고 있었다는 사실을 알게 되었다. 또한 CUDA라는 플랫폼이 개발되면서 C 언어에서 GPU 활용이 보다 용이해져, 다른 분야의 계산에서도 쉽게 접근할 수 있을 것 같다는 판단을 하게 되었다. 우리는 CUDA를 적용하기 위해 용산전자상가에서 20여만 원하는 그래픽 카드를 구매해서 CUDA를 설치하고 개발된 코드를 적용해 보았다. 다행이 병렬 프로그램을 하던 경험이 많아 CUDA 적용에 크게 어려운 점은 없었지만, 초기에는 여러 번 실패를 하였다. 몇 번의 시도 끝에 연산을 실행할 수 있었으며, 기존의 HPC보다 훨씬 좋은 성능을 체감하게 되었다. 이후 2009년 CUDA와 HPC 기술과 뉴턴 물리학을 기반으로 다양한 물리 지배방정식의 수학적 공식화에 대한 연구에 대한 전문성을 바탕으로 메타리버테크놀러지를 설립해 지금까지 이어오고 있다. 이러한 기술적 전문성을 바탕으로 입자 기반 다중물리 해석 소프트웨어를 개발하고, 관련 기술 서비스를 제공하고 있다. 회사 설립 이후 지속적인 연구개발을 통해 입자 기반 설계 및 시뮬레이션 소프트웨어인 samadii 시리즈를 개발 공급하고 있다.     입자 기반 다중물리 해석 설루션 samadii 메타리버테크놀러지가 개발한 samadii 시리즈는 해석하는 분야에 따라 일반적인 환경의 물리 현상을 해석하기 위한 소프트웨어와 디스플레이/반도체 공정과 같이 고진공 환경에서 이루어지는 공정을 해석하기 위한 소프트웨어로 구분할 수 있다. 첫 번째로 고체 입자의 거동을 해석하는 samadii/dem, 유체 거동을 해석하는 samadii/fluid, 고체에 작용하는 응력 및 변형을 해석하는 samadii/solid, 3D 프린터의 적층 공정을 해석하는 vAMpire가 있다. 다른 한 가지는 고진공 환경에서의 유동해석을 위한 samadii/sciv, 복사 및 전도열전달을 해석하는 samadii/ ray, 전자기장 해석을 위한 samadii/em, 플라스마 생성 및 거동을 해석하는 samadii/plasma가 있다.   samadii/dem samadii/dem은 6자유도계 운동방정식을 사용하여 입자의 움직임을 결정하고, 개별 입자의 모든 힘을 고려하는 라그랑주(Lagrangian) 방법에 기반한다. 이산요소법(Discrete Element Method)은 구분요소법(Distinct Element Method)으로도 불린다. 많은 입자의 운동과 효과를 계산하기 위한 수치해석 방법이다. 이 방법의 기본적인 가정은 물질이 별개의 분리된 입자들로 구성된다는 것이다. 이들 입자는 서로 다른 모양과 특징을 가질 수 있으며, 설탕이나 단백질 결정, 곡물과 같은 저장 사일로(silo)의 대량 재료, 모래와 같은 입상물질, 토너와 같은 분말 재료, 덩어리진 암석 등과 같이 세분화된 불연속 물질의 혼합, 분쇄 등의 입자 거동 문제를 해결하는 효과적인 방법이다. 그리고 브라운 운동을 고려해야 할 정도의 작은 입자부터 광석과 같은 큰 입자에 이르기까지, 해석에 고려해야 할 대부분의 물리적 현상을 반영하도록 설계되었다. 기본적인 접촉력과 중력을 비롯하여 마찰력, 전자기력, 쿨롱력, 점착력, 부력과 항력, Van der Waals력 그리고 브라운 운동과 열영동 효과까지 고려할 수 있다. samadii/dem은 작은 시간 스텝(time STEP)을 사용하며 매우 많은 입자를 고려해야 한다. 일반적으로 충분히 많은 메모리와 고도의 연산 성능을 필요로 하기 때문에 GPU와 HPC 기술을 기반으로 해석을 수행하도록 제작되었다. 이를 바탕으로 다양한 대규모 입자계 문제를 고속으로 해석함으로써 신뢰성 높은 해석 결과를 제공한다. 또한 다물체동역학, 구조 변형, 전자기장, 유체유동장 해석을 위한 외부 프로그램과의 일방향 및 동시 연성해석이 가능하다.     samadii/fluid samadii/fluid는 입자 기반의 유체유동해석 소프트웨어이다. 특히, 자유표면이 존재하거나 기체–유체 등의 상호작용이 필요한 유동 현상 또는 다양한 물리 현상을 해석하는 등 외부 해석 프로그램과의 연성 해석이 필요한 문제에 대해 장점을 가진다. samadii/fluid는 일반적인 입자 기반의 유체유동 수치해석방법인 SPH(Smooth Particle Hydrodynamics)의 문제점으로 알려져 있는 수치해의 불안정성과 벽면 처리에서의 해의 부정확성 등 필연적인 수학적 문제점을 극복하기 위하여, SPH의 explicit 기법에 압력장 계산에서 implicit 기법을 적용하여 해의 불안정성 개선하고, 수치해 오류를 증폭시키는 벽면 처리 문제의 개선을 위해 폴리곤 경계처리법 등을 적용하여 기존의 제품에 비해 해의 안정성과 정확도를 개선하였다. 유체의 유동 문제가 다양하게 발생하는 일반 기계 분야는 물론 세탁기, 식기세척기, 공조기기 등 가전 분야의 설계와 제조 공정 분야 그리고 전기자동차를 시작으로 최근 수요가 늘고 있는 재생 에너지 산업, 원자력 재해 안전 분야 그리고 해양, 토목 분야의 거대 유동 문제 및 화학, 석유, 가스산업 분야는 물론 최근 반도체 및 디스플레이 후공정 분야에도 응용 수요가 발생하고 있다.     samadii/sciv samadii/sciv는 DSMC(Direct Simulation Monte Carlo)법을 활용하여 고진공 환경에서의 유동해석을 위한 소프트웨어이다. DSMC는 고진공 유동장의 유체 유동을 해석하기 위해 개발된 확률론적 수치 해석 방법이다. 일반적인 유체 유동 해석은 나비에–스토크스(Navier-Stokes) 방정식을 해석하지만, 희박기체 영역에서는 일반 유체 해석에 사용된 연속체 가정을 적용하지 않는다. 이것은 연속체 유체 역학에서 액체 및 기체 상태는 연속 유체를 가정하는 연속 방정식으로 정의되기 때문이다. 일반적으로 연속체 가정을 만족하는 유체 조건은 분자의 평균 자유 경로가 매우 짧다. 따라서 분자간 충돌로 인한 운동량의 교환을 점성계수로 나타낼 수 있다. 반면에 진공도가 높아지면 기체의 밀도가 낮아지고, 유체 분자의 평균 자유 경로가 길어지기 때문에 연속체 특성이 사라진다. 그러므로 이러한 조건의 흐름은 나비에–스토크스 방정식에 의한 것이 아니라 DSMC에 의해 해석하여야 한다. 정밀 산업 분야의 고 진공 조건(10-⁴~10-⁶ [Pa])이라고 하더라도, 이를 분자의 개수로 나타내면 매우 많은 수가 존재한다. 예를 들어 1㎥ 공간에 온도가 300[K]이고, 이때 압력이 10-⁴[Pa]이라고 한다면 분자의 개수는 약 2.5E+16[EA] 개가 존재하게 된다. 게다가 고진공 조건이라 할지라도 국부적으로 압력이 높아질 수 있고, 분자의 개수 또한 엄청나게 증가하게 된다. DSMC는 이렇듯 많은 입자를 해석하기 위해 대표 입자(representative particle) 방법을 사용하게 된다. 공간 내의 수많은 분자를 하나의 입자로 모델링하고, 확률분포함수를 사용하여 입자간의 충돌과 이동을 계산하고, 이를 통계 처리하여 공간 내의 압력, 유량, 수밀도 등의 다양한 물리 특성을 파악하게 된다.     samadii/ray 외부의 간섭을 최소화하여 높은 수준의 정확성을 이루기 위해 진공 상태에서의 가공 기술이 증가하고 있다. 예를 들어, 디스플레이 OLED 공정은 진공 환경에서 재료를 증발시키고 증착하는 공정을 반복 진행하며, 재료에 가해지는 열은 매질을 필요로 하지 않는 복사 열 전달의 형태로 재료뿐 아니라 모든 장비에 영향을 미친다. 이는 재료의 증발뿐 아니라 완성된 OLED 성능에 영향을 미칠 수 있어서, 정확한 열 관리는 OLED에 중요하다. samadii/ray는 이처럼 복잡한 형상에서 정확한 복사 열 전달을 해석 가능한 제품으로 우주항공, 반도체, 전자 등 다양한 영역에서 최적화된 장비 개발에 활용할 수 있다. samadii/ray는 GPU 컴퓨팅을 기반으로 전도, 대류, 복사 열 전달을 분석한다. 특히, 엔비디아 옵틱스(OptiX)를 활용해 물체의 표면에서 방사되고 흡수되는 복사 열 전달을 모델링한다. 각각의 표면에서 방출되는 복사 열 에너지는 FEM(Finite Element Method)에 반영되어 내부 열전도를 계산하여 온도 분포를 구하고, 계산된 표면 온도는 복사 열 에너지 계산에 사용하며, 이를 반복하는 방식으로 열 전달 해석이 진행된다.     samadii/plasma 반도체 및 디스플레이 PCB 제조 산업에서의 플라스마(plasma)는 고진공 챔버 내부에 발생된 이온과 라디칼을 이용하여 표면 처리를 하는 공정에 응용된다. 플라스마 상태에서 발생된 이온들은 각각의 가스 종류와 반응식에 따라서 표면을 깎기도 하며, 다른 물질과 반응하여 적층시키기도 하고, 불순물을 주입하기도 한다. 이러한 다양한 공정은 마이크로, 나노 스케일의 고집적 회로를 만드는데 있어서 핵심 기술 중 하나이다. 플라스마는 전자와 이온의 거동에 의해 전자기장이 변화하고 다시 그 효과로 입자의 거동에 영향을 미치는 복잡한 현상이다. 중성, 이온, 전자의 밀도와 온도 그리고 운동성 차이가 매우 큰 상태로 각각의 입자가 충돌하여 끊임 없이 반응하는 상태를 플라스마라고 정의한다. 이러한 반응은 이온화, 여기 등의 반응과 각종 화학 반응을 수반한다. 입자법에 기반하는 플라스마의 직접 해석에는 천문학적인 연산량이 요구되기 때문에, 이온과 전자의 성질을 표현하도록 모델링된 두 개 이상의 유체로 간주하여 이들이 혼재된 격자 기반 플라스마 유동해석이 사용되어 왔다. 하지만 플라스마를 이루고 있는 기본 요소는 입자이며, 이들 입자간 충돌에 의한 플라스마 반응을 정확하게 해석하기 위해서는 입자법에 기반하는 해석이 필수이다. samadii/plasma는 GPU에 기반하는 samadii/em의 고속 전자기장 해석 모듈과 입자 기반 희박기체 해석 제품인 samadii/sciv의 연성 해석을 통하여 플라스마 공정을 시뮬레이션할 수 있는 공학용 프로그램이다. samadii/plasma는 플라스마를 활용한 반도체 및 디스플레이 공정 과정을 해석하기 위해 특화된 프로그램 이다. 플라스마 공정 과정의 시각화를 위해 이온과 전자의 입자 거동을 확인할 수 있을 뿐 아니라 공정 결과물의 균일도, 공정 챔버 내부의 플라스마 밀도, 온도, 유량 등을 제공하여 플라스마 공정 설계에 도움을 준다.     ■ 이 글은 2025년 11월 7일 진행된 ‘CAE 컨퍼런스 2025’에서 발표된 내용을 정리한 것이다.   ■ 서인수 메타리버테크놀러지의 이사로 입자 기반 CAE 설루션을 개발하고 있다. HPC나 GPU를 활용한 해석 기술을 바탕으로 희박기체 영역에서의 유동에 대한 연구를 하였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐디안은 스마트 공장·제조 생산 및 자원관리 최적화 설루션 기업인 마이링크의 ‘링크비즈(LinkBiz)’ 플랫폼에 적용되는 웹 기반 2D·3D 모델 뷰어(CADian ViewQ) 기술 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 마이링크는 자사의 주력 설루션인 링크비즈 플랫폼에서 DWG, DXF, PDF, STEP 등 다양한 형식의 2D·3D 도면을 브라우저에서 즉시 조회·측정할 수 있는 디지털 도면 뷰어를 활용하게 된다. 캐디안은 마이링크 고객의 요구에 맞춰 도면 측정, 분석, 레이어 제어 등 엔지니어링 업무에 특화된 기능을 맞춤형으로 제공할 계획이다. 양사는 향후 제조·건설·플랜트 분야는 물론 급부상 중인 물리 AI·AI 팩토리 영역에서도 공동 마케팅, ViewQ 기반 신규 기능 개발, 모바일·웹 통합 엔지니어링 플랫폼 구축 등 다양한 협력 과제를 함께 추진할 예정이다.     마이링크의 박상일 대표는 “우리 회사는 제조·건설·조선 등 납기가 중요한 수주형 기업을 대상으로 생산 일정관리 최적화 중심의 디지털 전환(DX) 설루션을 제공해 왔다”면서, “최근 고객사들이 설계–생산–품질 데이터를 하나의 흐름으로 연결하기 위해 CAD 도면 관리와 웹 기반 뷰어 기능을 요구하는 사례가 크게 증가함에 따라 국산 웹 CAD 기술의 확보는 링크비즈 플랫폼 고도화의 핵심 과제로 대두되었다”고 말했다. 캐디안의 박승훈 대표는 “마이링크는 현장을 누구보다 깊이 이해하는 기업으로, 캐디안 ViewQ와의 협력을 통해 큰 시너지가 기대된다”면서, “브라우저 기반 웹 CAD 기술은 차세대 스마트 공장의 핵심 요소인 만큼, 산업별 요구에 최적화된 기능을 지속적으로 강화하겠다”고 밝혔다.

CAE·PDM까지 라인업 확장… ‘가성비’ 넘어 AI·성능으로 승부   ZWCAD(지더블유캐드)는 최근 AI(인공지능) 기반의 스마트 기능과 성능 향상을 무기로 내세우고 있다. 또한 클라우드 및 PDM/CAE 설루션까지 제품군을 넓히며 시장 확장에 나서는 모양새다. 지더블유캐드코리아의 최종복 대표이사는 CAD를 넘어 올인원 제품 개발 설루션으로 발전하면서 제품 개발의 혁신을 지원할 것이라고 전했다. ■ 정수진 편집장     ZWCAD의 최근 업데이트 내용을 소개한다면 먼저 주목할 점은 성능과 속도다. ZWCAD는 최근 몇 년간 성능이 크게 좋아졌다. 일부 기능은 오토캐드(AutoCAD)보다 빠르다는 평가도 받는다. ZWCAD의 최신 버전은 하드웨어 가속화 기능을 탑재했다. 그래픽 카드의 성능을 최대한 활용함으로써 줌, 화면 이동, 객체 선택 등 전반적인 작업 속도가 빨라졌다. 대용량 데이터 처리 속도도 개선됐는데, 최근 진행한 사용자 콘퍼런스에서도 고객들의 긍정적인 반응을 확인할 수 있었다. 실무자가 자주 쓰는 외부참조(external reference)나 블록(block) 등의 성능 또한 향상됐다. 이런 개선 덕분에 대형 건축 설계 사무소에서도 ZWCAD를 선택하는 사례가 늘고 있다. 핵심 설계 기능과 호환성도 강화했다. 이제 별도의 3D CAD 프로그램이 없어도 STEP 데이터를 2D CAD 환경에서 직접 확인할 수 있고, 실시간으로 이동, 회전 등이 가능해 설계 검토 시간이 줄어든다. 또한, 3D 스캐닝으로 얻은 대용량의 점군 데이터를 효율적으로 불러올 수 있으며, BIM(건설 정보 모델링)의 국제 표준 포맷인 IFC 파일을 직접 가져오고 세부 정보를 확인할 수 있다. GIS(지리 정보 시스템) 모듈을 통해 좌표계 기반의 공간 데이터 연동도 지원한다. 이런 기능을 통해 산업 확장성을 더욱 강화할 수 있게 됐다. 사용자 편의성도 높였다. 사용자 인터페이스(UI) 레벨에서 작업 몰입도를 높이기 위해 패널을 숨기거나 병합할 수 있게 바꿨다. 또한 문서 창을 ‘플로팅 윈도’로 끌어낼 수 있어서, 다른 모니터에서 도면을 비교하며 참조할 수 있게 됐다. 명령어를 입력하지 않고 제스처로 명령을 실행하는 ‘스마트 마우스’ 및 수정 사항을 음성으로 녹음해 전달하는 ‘스마트 보이스’ 등의 기능은 작업 편의성을 높일 수 있게 돕는다.   ZWCAD의 경쟁력 및 차별점은 무엇이라고 보는지 가격 경쟁력, 성능과 속도, 호환성 및 익숙한 사용자 환경 그리고 고객 피드백 기반의 능동적인 서비스가 경쟁력이라고 생각한다. ZWCAD는 구독(서브스크립션)이 아닌 영구 라이선스를 제공한다. 구독 라이선스의 단점이 사용할 수록 비용 지출이 누적된다는 것인데, 5년간 사용한다고 가정할 때 ZWCAD는 오토캐드 대비 약 4분의 1 수준으로 비용 절감이 가능하다고 본다. 이를 통해 국내 대기업과 중소기업, 공공기관의 라이선스 비용 부담을 줄일 수 있다. 과거에는 ZWCAD의 저비용을 강조한 것이 사실이지만, 최근에는 성능과 설계 품질을 많이 소개하고 있다. 앞서 소개한 것처럼, ZWCAD는 하드웨어 가속화 기능을 탑재해 전반적인 작업 속도를 높였다. 데이터 호환성과 관련해서는 최신 DWG/DXF 파일 포맷과 호환되며, 오토캐드와 동일한 UI 및 명령어 체계를 갖췄다. LISP(리스프) 스크립트와 다양한 산업군별 서드파티 응용 프로그램도 그대로 지원해 오토캐드 사용자가 학습 부담 없이 바로 사용할 수 있도록 한다. ZWCAD는 전 세계 140만 유저와 국내 300개 이상의 대기업 고객사를 확보하고 있으며, 국내 도급 순위 10위권 건설 엔지니어링 기업 중 9개사에 납품하였다. 이는 ‘대안 CAD’라고 불리는 오토캐드 호환 제품 중에서 가장 많은 수준이라고 생각한다. 계약 갱신률도 높고, 타 대안 CAD에서 ZWCAD로 옮겨 오는 사례는 ZWCAD가 실무에서 요구하는 성능을 제공하고 있다는 점을 보여준다. 실제로 고객이 우리 소프트웨어를 잘 사용하고 있는지가 중요하다고 보고 있으며, 고객의 요구에 효과적으로 대응할 수 있어야 지속 가능한 시장이 된다고 믿는다. 지더블유캐드코리아는 전체 인력 중 엔지니어 비중이 절반에 이를 정도로 많은데, 제품과 기술에 대해 잘 알아야 전문적인 지원이 가능하기 때문이다. 지더블유캐드코리아는 설치, 오류 해결, 방문 지원, 상주 엔지니어 지원 및 월 6~8회의 무상 교육을 제공한다. ZWCAD의 개발사인 ZWSOFT 또한 국내 고객의 요청에 적극 대응하고 있어며, 본사에서 직접 우리나라를 방문해 컨설팅한 내용이 제품에 반영되기도 한다.   ZWCAD가 AI 기술에 접근하는 방향에 대해 설명한다면 ZWCAD는 설계 시간을 줄이고 및 디자인을 최적화하는 데에 AI 기술 개발의 초점을 맞추고 있다. 현재 개발 중인 ‘AI 설계 에이전트’ 기술은 단순 반복 업무를 줄이고 설계를 더욱 편리하게 만들기 위한 것이다. 예를 들어, 같은 기능이 반복되는 것을 AI가 인식해서 자동으로 처리해 주거나, 라이브러리 변경이 발생했을 때 AI 에이전트 기능이 이를 인식하여 설계 변경을 일괄적으로 처리할 수 있다. 지더블유캐드코리아는 AI를 활용한 리모델링 및 건축 설계 혁신 프로젝트를 진행하고 있다. 이는 도면이 없는 오래된 건물의 청사진을 AI가 인식해 도면으로 그려주는 것이다. AI는 단순히 선을 인식하는 것을 넘어 공간을 인식해서 2D뿐만 아니라 3D까지 그려주며, 객체가 가진 벽, 화장실, 거실 등의 구조나 위치에 대한 정보값을 확인시켜 준다. 이 기술은 리모델링 설계 시간을 크게 줄일 수 있도록 개발되어 3일이 걸릴 작업을 한두 시간 안에 끝낼 수 있는데, 앞으로 건축 설계의 디자인을 최적화하는 방향으로 발전시킬 계획이다. 이외에도 ZWCAD는 사용자가 많이 사용하는 핵심 기능을 자동화하여 설계 무결성을 유지하고 작업 시간을 줄이는 AI 기반 스마트 기능을 지원한다. 여기에는 객체를 인식해 적절한 치수 유형을 제안하는 ‘스마트 치수’, 반복 작업을 줄이는 ‘스마트 선택’, 여러 장의 도면을 한 번에 자동 출력하는 ‘스마트 플롯’ 등이 있다.   향후 ZWCAD의 발전 방향은 ZWCAD는 2D CAD를 넘어 3D CAD,CAE 및 클라우드 분야로 제품군을 적극 확장하고 있으며, 폭넓은 라인업을 통해 올인원 CAx 플랫폼을 지향한다.  3D CAD 비즈니스는 연평균 30% 성장할 것으로 보여 2D CAD보다 높은 성장세를 기대하고 있다. 클라우드 협업 설루션인 ZW365(지더블유365)가 올해 발표됐는데, 내년부터 본격 활성화될 예정이다. ZW365는 실시간 동시 설계와 원격 업무를 지원해 현장 및 외부 프로젝트에서의 유연한 업무 진행을 지원할 수 있다. 지더블유캐드는 구조 해석, 유동 해석, 입자 해석(DEM) 등 CAE 설루션을 꾸준히 개발하고 있다. 구조 해석을 위한 ZW3D Structural(ZW3D 스트럭처럴)과 유동 해석을 위한 ZW3D Flow(ZW3D 플로) 제품군을 출시할 계획인데, 기존의 CAE 설루션에 비해 합리적인 가격을 앞세운다. 또한 BOM(Bill of Materials)과 관련된 PDM(제품 데이터 관리) 설루션 출시가 2025년 말을 목표로 예정되어 있다.   국내 비즈니스 목표와 전략을 소개한다면 매출을 성장시키는 핵심 동력은 제품의 성능과 서비스라고 생각한다. 궁극적으로는 고객들이 우리가 공급하는 소프트웨어로 더 나은 디자인을 만들고, 합리적인 예산 운영을 통해 기업 경영에 도움을 얻는 데에 기여하는 것이 가장 큰 보람이 아닐까 한다. 지더블유캐드는 고객사가 성장하는 과정에 동반자, 협력자가 되고자 한다. 올해 비즈니스 성장 목표치를 25%로 설정했는데, 국내외 시장 여건으로 쉽지는 않은 상황이라고 보인다. 하지만 내년에는 25%~30% 정도의 성장을 기대하고 있다. 오토캐드에서 ZWCAD로 전환하는 대형 고객사의 사례가 늘 것으로 보이고, 실제 사용하고 있는 고객들의 만족도 또한 높여가고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

CAE·PDM까지 라인업 확장… ‘가성비’ 넘어 AI·성능으로 승부   ZWCAD(지더블유캐드)는 최근 AI(인공지능) 기반의 스마트 기능과 성능 향상을 무기로 내세우고 있다. 또한 클라우드 및 PDM/CAE 설루션까지 제품군을 넓히며 시장 확장에 나서는 모양새다. 지더블유캐드코리아의 최종복 대표이사는 CAD를 넘어 올인원 제품 개발 설루션으로 발전하면서 제품 개발의 혁신을 지원할 것이라고 전했다. ■ 정수진 편집장     ZWCAD의 최근 업데이트 내용을 소개한다면 먼저 주목할 점은 성능과 속도다. ZWCAD는 최근 몇 년간 성능이 크게 좋아졌다. 일부 기능은 오토캐드(AutoCAD)보다 빠르다는 평가도 받는다. ZWCAD의 최신 버전은 하드웨어 가속화 기능을 탑재했다. 그래픽 카드의 성능을 최대한 활용함으로써 줌, 화면 이동, 객체 선택 등 전반적인 작업 속도가 빨라졌다. 대용량 데이터 처리 속도도 개선됐는데, 최근 진행한 사용자 콘퍼런스에서도 고객들의 긍정적인 반응을 확인할 수 있었다. 실무자가 자주 쓰는 외부참조(external reference)나 블록(block) 등의 성능 또한 향상됐다. 이런 개선 덕분에 대형 건축 설계 사무소에서도 ZWCAD를 선택하는 사례가 늘고 있다. 핵심 설계 기능과 호환성도 강화했다. 이제 별도의 3D CAD 프로그램이 없어도 STEP 데이터를 2D CAD 환경에서 직접 확인할 수 있고, 실시간으로 이동, 회전 등이 가능해 설계 검토 시간이 줄어든다. 또한, 3D 스캐닝으로 얻은 대용량의 점군 데이터를 효율적으로 불러올 수 있으며, BIM(건설 정보 모델링)의 국제 표준 포맷인 IFC 파일을 직접 가져오고 세부 정보를 확인할 수 있다. GIS(지리 정보 시스템) 모듈을 통해 좌표계 기반의 공간 데이터 연동도 지원한다. 이런 기능을 통해 산업 확장성을 더욱 강화할 수 있게 됐다. 사용자 편의성도 높였다. 사용자 인터페이스(UI) 레벨에서 작업 몰입도를 높이기 위해 패널을 숨기거나 병합할 수 있게 바꿨다. 또한 문서 창을 ‘플로팅 윈도’로 끌어낼 수 있어서, 다른 모니터에서 도면을 비교하며 참조할 수 있게 됐다. 명령어를 입력하지 않고 제스처로 명령을 실행하는 ‘스마트 마우스’ 및 수정 사항을 음성으로 녹음해 전달하는 ‘스마트 보이스’ 등의 기능은 작업 편의성을 높일 수 있게 돕는다.   ZWCAD의 경쟁력 및 차별점은 무엇이라고 보는지 가격 경쟁력, 성능과 속도, 호환성 및 익숙한 사용자 환경 그리고 고객 피드백 기반의 능동적인 서비스가 경쟁력이라고 생각한다. ZWCAD는 구독(서브스크립션)이 아닌 영구 라이선스를 제공한다. 구독 라이선스의 단점이 사용할 수록 비용 지출이 누적된다는 것인데, 5년간 사용한다고 가정할 때 ZWCAD는 오토캐드 대비 약 4분의 1 수준으로 비용 절감이 가능하다고 본다. 이를 통해 국내 대기업과 중소기업, 공공기관의 라이선스 비용 부담을 줄일 수 있다. 과거에는 ZWCAD의 저비용을 강조한 것이 사실이지만, 최근에는 성능과 설계 품질을 많이 소개하고 있다. 앞서 소개한 것처럼, ZWCAD는 하드웨어 가속화 기능을 탑재해 전반적인 작업 속도를 높였다. 데이터 호환성과 관련해서는 최신 DWG/DXF 파일 포맷과 호환되며, 오토캐드와 동일한 UI 및 명령어 체계를 갖췄다. LISP(리스프) 스크립트와 다양한 산업군별 서드파티 응용 프로그램도 그대로 지원해 오토캐드 사용자가 학습 부담 없이 바로 사용할 수 있도록 한다. ZWCAD는 전 세계 140만 유저와 국내 300개 이상의 대기업 고객사를 확보하고 있으며, 국내 도급 순위 10위권 건설 엔지니어링 기업 중 9개사에 납품하였다. 이는 ‘대안 CAD’라고 불리는 오토캐드 호환 제품 중에서 가장 많은 수준이라고 생각한다. 계약 갱신률도 높고, 타 대안 CAD에서 ZWCAD로 옮겨 오는 사례는 ZWCAD가 실무에서 요구하는 성능을 제공하고 있다는 점을 보여준다. 실제로 고객이 우리 소프트웨어를 잘 사용하고 있는지가 중요하다고 보고 있으며, 고객의 요구에 효과적으로 대응할 수 있어야 지속 가능한 시장이 된다고 믿는다. 지더블유캐드코리아는 전체 인력 중 엔지니어 비중이 절반에 이를 정도로 많은데, 제품과 기술에 대해 잘 알아야 전문적인 지원이 가능하기 때문이다. 지더블유캐드코리아는 설치, 오류 해결, 방문 지원, 상주 엔지니어 지원 및 월 6~8회의 무상 교육을 제공한다. ZWCAD의 개발사인 ZWSOFT 또한 국내 고객의 요청에 적극 대응하고 있어며, 본사에서 직접 우리나라를 방문해 컨설팅한 내용이 제품에 반영되기도 한다.   ZWCAD가 AI 기술에 접근하는 방향에 대해 설명한다면 ZWCAD는 설계 시간을 줄이고 및 디자인을 최적화하는 데에 AI 기술 개발의 초점을 맞추고 있다. 현재 개발 중인 ‘AI 설계 에이전트’ 기술은 단순 반복 업무를 줄이고 설계를 더욱 편리하게 만들기 위한 것이다. 예를 들어, 같은 기능이 반복되는 것을 AI가 인식해서 자동으로 처리해 주거나, 라이브러리 변경이 발생했을 때 AI 에이전트 기능이 이를 인식하여 설계 변경을 일괄적으로 처리할 수 있다. 지더블유캐드코리아는 AI를 활용한 리모델링 및 건축 설계 혁신 프로젝트를 진행하고 있다. 이는 도면이 없는 오래된 건물의 청사진을 AI가 인식해 도면으로 그려주는 것이다. AI는 단순히 선을 인식하는 것을 넘어 공간을 인식해서 2D뿐만 아니라 3D까지 그려주며, 객체가 가진 벽, 화장실, 거실 등의 구조나 위치에 대한 정보값을 확인시켜 준다. 이 기술은 리모델링 설계 시간을 크게 줄일 수 있도록 개발되어 3일이 걸릴 작업을 한두 시간 안에 끝낼 수 있는데, 앞으로 건축 설계의 디자인을 최적화하는 방향으로 발전시킬 계획이다. 이외에도 ZWCAD는 사용자가 많이 사용하는 핵심 기능을 자동화하여 설계 무결성을 유지하고 작업 시간을 줄이는 AI 기반 스마트 기능을 지원한다. 여기에는 객체를 인식해 적절한 치수 유형을 제안하는 ‘스마트 치수’, 반복 작업을 줄이는 ‘스마트 선택’, 여러 장의 도면을 한 번에 자동 출력하는 ‘스마트 플롯’ 등이 있다.   향후 ZWCAD의 발전 방향은 ZWCAD는 2D CAD를 넘어 3D CAD,CAE 및 클라우드 분야로 제품군을 적극 확장하고 있으며, 폭넓은 라인업을 통해 올인원 CAx 플랫폼을 지향한다.  3D CAD 비즈니스는 연평균 30% 성장할 것으로 보여 2D CAD보다 높은 성장세를 기대하고 있다. 클라우드 협업 설루션인 ZW365(지더블유365)가 올해 발표됐는데, 내년부터 본격 활성화될 예정이다. ZW365는 실시간 동시 설계와 원격 업무를 지원해 현장 및 외부 프로젝트에서의 유연한 업무 진행을 지원할 수 있다. 지더블유캐드는 구조 해석, 유동 해석, 입자 해석(DEM) 등 CAE 설루션을 꾸준히 개발하고 있다. 구조 해석을 위한 ZW3D Structural(ZW3D 스트럭처럴)과 유동 해석을 위한 ZW3D Flow(ZW3D 플로) 제품군을 출시할 계획인데, 기존의 CAE 설루션에 비해 합리적인 가격을 앞세운다. 또한 BOM(Bill of Materials)과 관련된 PDM(제품 데이터 관리) 설루션 출시가 2025년 말을 목표로 예정되어 있다.   국내 비즈니스 목표와 전략을 소개한다면 매출을 성장시키는 핵심 동력은 제품의 성능과 서비스라고 생각한다. 궁극적으로는 고객들이 우리가 공급하는 소프트웨어로 더 나은 디자인을 만들고, 합리적인 예산 운영을 통해 기업 경영에 도움을 얻는 데에 기여하는 것이 가장 큰 보람이 아닐까 한다. 지더블유캐드는 고객사가 성장하는 과정에 동반자, 협력자가 되고자 한다. 올해 비즈니스 성장 목표치를 25%로 설정했는데, 국내외 시장 여건으로 쉽지는 않은 상황이라고 보인다. 하지만 내년에는 25%~30% 정도의 성장을 기대하고 있다. 오토캐드에서 ZWCAD로 전환하는 대형 고객사의 사례가 늘 것으로 보이고, 실제 사용하고 있는 고객들의 만족도 또한 높여가고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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