울산과학기술원(UNIST)은 메타리버테크놀러지로부터 총 39억 5000만 원 상당의 반도체 공정 시뮬레이션 소프트웨어를 기증받았다고 밝혔다. 이번 기증은 반도체 소재·부품 분야의 교육 및 연구 역량 강화를 위한 것으로, UNIST 산하 3개 기관에 총 60 카피의 전문 소프트웨어가 제공되었다. 기증된 소프트웨어는 메타리버테크놀러지의 대표 제품인 samadii plasma professional permanent와 samadii dem professional permanent로, 반도체 공정의 물리적·화학적 시뮬레이션을 정밀하게 구현할 수 있는 고급 분석 도구다. 이 제품은 반도체소재부품대학원, 반도체특성화대학지원사업단, 차세대반도체 장비·공정 연구센터 등 UNIST 산하 3개 기관에 각각 10 카피씩 총 60 카피가 제공되었으며, 이를 금액으로 환산하면 약 39억 5000만 원에 이른다. UNIST는 이번 기증을 통해 반도체 분야의 첨단 연구 환경을 구축하고, 실무 중심의 교육을 강화할 수 있는 기반을 마련하게 되었다고 평가했다. 또한 “학부-대학원-연구센터로 이어지는 반도체 중점 체계에 산업 현장에서 실제로 활용되는 시뮬레이션 도구를 교육과 연구에 직접 활용함으로써, 학생들의 실무 역량을 높이고 연구의 정밀도를 향상시킬 수 있을 것”이라고 기대했다. 메타리버테크놀러지의 정성원 대표는 “반도체 산업의 미래를 이끌어갈 인재 양성과 기술 발전에 기여하고자 이번 기증을 결정했다”면서, “앞으로도 교육기관과의 협력을 통해 산업과 학문이 함께 성장할 수 있는 기반을 마련하겠다”고 밝혔다.  

앤시스코리아가 대학생 및 대학원생 대상의 시뮬레이션 경진대회인 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지 2025’를 진행했다고 밝혔다.   ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지’는 장래 엔지니어를 희망하는 대학생 및 대학원생을 위해 앤시스코리아가 기획한 아카데믹 경진대회다. 참가자는 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어 중 하나 이상을 활용해 기술적인 문제를 해결하는 과제를 수행하고, 수상자는 다양한 특전을 제공받는다.   앤시스코리아가 주최한 첫 번째 경진대회인 올해 대회에는 카이스트, 고려대학교, 연세대학교, UNIST(울산과학기술원), 한국공학대학교, 중앙대학교, 한양대학교, 건국대학교, 전북대학교, 국민대학교, 이화여자대학교, 세종대학교, 서울시립대학교, 서강대학교, 숭실대학교, 성균관대학교, 동국대학교 등 국내 여러 대학교에서 참여했다. 최종적으로 사전신청 98팀, 예선 참여 51팀 그리고 본선 진출 12팀을 기록했다.   지난 7월 9일 서울 포스코타워 역삼에서 진행된 본선은 앤시스코리아 박주일 대표와 강태신 전무의 환영사로 막을 올린 뒤 12개의 본선 진출 팀이 각각 15분씩 자신들의 연구 결과에 대한 발표를 이어갔다. 참가자들은 시뮬레이션을 활용해 해결할 수 있는 다양한 주제에 대해 참신하면서도 완성도 높은 해답을 제시했다는 것이 앤시스코리아의 설명이다.     대상은 성균관대학교 기계공학과 에너지공학연구실 SAVE 팀(강우석, 하선교, 구윤하)에게 돌아갔다. SAVE 팀은 난이도 있는 과제에 대해서 다양한 소프트웨어를 적용해 실측과도 부합하는 결과를 만들었으며, 많은 UDF로 개발을 통해 노하우를 녹여낸 우수한 과제를 선보였다. 대상을 수상한 성균관대학교 SAVE 팀에게는 장학금 300만 원과 앤시스코리아 3개월 인턴십, 오는 9월 개최될 시뮬레이션 콘퍼런스 ‘앤시스 시뮬레이션 월드 코리아 2025’에서 발표자로 나설 기회가 주어진다. 이외 최우수 혁신상 수상 세종대학교 Linkers 팀(정유철, 이종현, 김의찬)과 우수 해석상 수상 서강대학교 진동제로 팀(김도영, 김지우, 박준하), 동양미래대학교 팀(최혜원, 김정현, 장연서), 경상국립대학교 DietDrone 팀(고다완, 권동현, 이동원)도 장학금 총 250만 원을 나누어 받게 됐다. 앤시스코리아 박주일 대표는 “처음으로 개최한 대회임에도 불구하고 뛰어난 역량의 대학생, 대학원생 여러분들이 많이 참여해 주신 덕분에 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지 2025’를 성공적으로 마무리할 수 있었다. 관심을 가져 주신 모든 분들께 다시 한번 깊이 감사드린다”면서, “앤시스코리아는 앞으로도 엔지니어를 지망하는 미래의 인재들이 자신들의 역량을 꽃피우고 또 실무 환경에서 활약하는 기반을 마련할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다.

캐디안이 4월 23일~25일 일본 도쿄에서 열리는 ‘2025 일본 도쿄 춘계 IT 전시회(Japan IT Week Spring)’에 참가해 자사의 주요 CAD 설루션을 선보인다고 밝혔다. 캐디안은 이번 전시회에서 ▲전통 목조 건축 전용 설계 툴 ‘TW-Arch’ ▲DWG 기반 범용 설계 CAD ‘캐디안(CADian)’ ▲AI 기반 물량산출 솔루션 ‘AI-CE’ 등 자사의 대표 제품을 출품한다. 특히 캐디안은 국가유산청의 지원을 받아 ETRI(한국전자통신연구원), 고려대학교 건축문화유산연구실, 울산과학기술원(UNIST), 한국플랫폼서비스기술과 공동으로 개발한 ‘TWArch Pro(Traditional Wooden Architecture)’를 일본 시장에 본격적으로 소개할 계획이다.     TWArch Pro는 AAD(AI Aided Design) 기반 전통 목조 건축 설계 도구로, 설계가 까다로운 공포계(지붕 하중 지지 구조)를 포함한 전통 목조 건축물 전체를 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 지원한다. 손으로 그린 전통 목조 건축 도면 이미지를 AI가 자동 분석해 부재를 탐지하고, 위치와 관계를 추론하여 부재 목록을 생성하며, 2차원 도면을 2D·3D 디지털 모델로 자동 변환할 수 있는 것이 특징이다. 또한 TWArch는 CADian 위에서 구동되므로 오토캐드(AutoCAD) 사용자에게 익숙한 DWG 도면 파일의 열람과 편집은 물론 동일한 명령어와 단축키, 인터페이스를 지원해 별도의 학습 없이도 바로 사용 가능한 게 특징이다. 한글, 영어, 일본어, 중국어(간체/번체), 헝가리어 등 다양한 언어도 지원한다. 캐디안의 한명기 상무는 “이번 전시회를 통해 AI 기반 CAD 기술의 새로운 가능성을 일본 시장에 적극적으로 알릴 계획”이라며, “특히 전통 건축 분야에서의 TWArch는 일본 내 목조 건축 설계 시장에서도 높은 관심을 끌 것으로 기대한다.”고 밝혔다.

제조 데이터 스페이스 플랫폼을 통한 AI 자율제조 생태계 조성   데이터 스페이스(Data Space)는 기업 원데이터가 중앙 플랫폼에 저장되지 않으며, 플랫폼은 데이터를 중계하는 통로 역할을 수행한다. 기존의 클라우드에 데이터를 저장하는 방식은 기업의 영업비밀이 보장받지 못할 가능성이 있는 반면, 데이터 스페이스 플랫폼은 개별 기업들이 영업비밀인 데이터 주권을 보장받는 방식으로 주목받고 있다. 산업부는 향후 전 업종·전 산업데이터를 포괄하는 플랫폼으로 확대·발전시킬 계획이다. 그리고 이러한 정부 전략에 기여하는 기업 중 하나가 제조 AI & 자율제조 전문기업 인터엑스이다.   ▲ 인터엑스 박정윤 대표   제조 데이터 표준화에 기여하는 인터엑스 인터엑스는 디지털 트윈 기반 AI 자율제조 솔루션과 제조 데이터 스페이스 플랫폼을 제공하며 빠르게 성장하고 있는 ‘제조 AI & 자율제조’ 전문기업이다. 2018년 UNIST 창업기업으로 시작하여 디지털 기술의 새로운 가치 창출이라는 목표 아래 제조 AI를 중심으로 다양한 프로젝트를 진행해왔다. 현재까지 150건 이상의 현장 적용 구축 실적을 보유하고 있고, 국내를 넘어 독일 프라운호퍼, 지멘스, 미국 IIC, 독일 IDTA, Catena-X 등 글로벌기업, 협회 등과의 네트워킹을 진행, USE CASE 발굴 및 데이터수집 표준 기술 기반 제조 데이터 표준화 관련 공동 협력을 이어가고 있다. 인터엑스는 제조업의 디지털 전환(DX) 및 AI 자율제조 생태계 조성을 위해 ▲생산조건 최적화 AI ▲품질 예측 및 최적화 AI ▲품질 검사 AI ▲산업 안전 AI 등의 ‘AI 자율제조 솔루션’을 제공하고 있다. 그리고 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 통해 각종 데이터를 연계하고 시각화하여 실시간 자동관제를 실현, 현실 세계를 디지털 가상 세계로 재현하고 정보, 시간, 공간, 비용, 안전의 한계를 극복할 수 있는 자율 공장 구축에 앞장서고 있다. 또한, 데이터 표준화 기반 ‘제조 Data Space 플랫폼’을 통해 제조 산업에서의 표준화된 데이터의 공유 및 다양한 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석하고 이를 통해 가치를 창출할 수 있는 환경을 제공한다.    데이터 산업 플랫폼 산업에 특화된 서비스 제공 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준 기반 제품 데이터, 팩토리 데이터, 설비운영 데이터에 대한 ▲데이터 공유 ▲거버넌스(참여자들의 권리와 원활한 데이터 교환 보장) ▲데이터 주권 ▲개방성 ▲연합/상호운용성을 지원해주는 서비스 플랫폼이다. 제조 데이터 표준화는 Industry 4.0의 중요한 요소로서, 제조업의 디지털화와 데이터 활용을 촉진한다. 제조 데이터가 표준화되면, 서로 다른 시스템 간의 데이터 교환이 원활해져 생산 효율성이 극대화되고, 예측 모델 개발과 AI 알고리즘 활용이 가능해진다. 이는 제조 현장의 프로세스를 최적화하고 고장 예측을 통해 예방 유지보수를 가능하게 하기 때문에 제조업의 디지털 전환에 필수적이다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준화부터 시작된다고 할 수 있다. 이러한 표준화된 데이터를 기반으로 제조업에서의 데이터를 안전하게 공유하고 활용할 수 있도록 지원한다. 제조업체들이 데이터 공유를 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있게 하는데, 예를 들어, 기계 데이터를 공유하여 운영 효율성을 높이거나 고객의 요구에 맞춰 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 또한 산업 시스템 간의 실시간 데이터 교환을 지원하고 디지털 자산 표현을 통해 정보 일관성을 유지하며, 분산형 데이터베이스와 블록체인 기술로 데이터 안정성을 강화시킨다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 한다. 특히 글로벌 환경규제에도 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. LCA(전과정평가), DPP(디지털 제품 여권), EU Data & AI Act, 플라스틱 규제 등에 대응할 수 있는 디지털 공급망 서비스를 통해 ‘지속 가능한 제조’를 실현할 수 있도록 돕는다.     데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성 산업 데이터 스페이스가 바라보는 최종 목표는 데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성인 만큼 쉬운 길은 아니지만, 인터엑스는 이러한 변화에 대응하기 위해 R&D 및 다양한 실증과제들을 진행하고 있다. 이를 위해 인터엑스는 크게 ▲모빌리티 산업의 부품 공급망 데이터 및 서비스 협업을 위한 데이터 스페이스 개발과 ▲글로벌 규제 대응을 위한 서비스 개발에 힘을 싣고 있으며, 세계적으로도 독일 Catena-X 및 Gaia-X와 지속적으로 협력하고 있다. 이러한 활동들을 통해 데이터 상호운용성을 확보하여 제조 데이터의 공유와 거래를 원활히 하여 제조업체들이 AI 도입과 자율제조를 현실화하는데 필요한 데이터를 효율적으로 수집하고 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 데이터가 표준화되어 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있게 됨으로써 자율제조로의 전환을 가능하게 한다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 데이터 상호운용성 확보, 실시간 데이터 교환 지원, 디지털 공급망 서비스 제공을 통해 제조업체들의 효율성을 높이고, 생산성 향상, 비용 절감, 규제 준수 등 다양한 성과를 달성하고 있다. 그리고 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하며 발전할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 지원한다.   제조업의 디지털 전환 확장을 통한 자율제조의 실현 인터엑스의 최종 목표는 ‘제조업의 디지털 전환(DX) 확장을 통한 자율제조의 실현’이다. 많은 고객들과 미팅을 하다 보면 AI 도입과 자율제조가 필요한 사실에는 공감하지만, 현실적으로 자율제조를 구축하기 위한 데이터를 수집하는 부분에 있어서 어려움을 겪는다. 기존 데이터 관리 형태가 AI에 적합하지 않은 부분이다. 때문에 제조장비와 현장에 AI를 제대로 적용하기 위해서는 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있는 데이터를 갖춰야 한다.  그리고 이러한 데이터들이 표준화되어 계층이나 장소에 구애받지 않고 자유롭게 데이터를 교환할 수 있게 되었을 때, Industry 4.0이 추구하는 스마트 제조로의 전환을 가능하게 한다. 결과적으로 AI의 적용에서부터 고도화, 제조 현장의 자율화와 흔히 말하는 스마트 제조 혁신, 자율제조 등을 이루기 위해서는 데이터 수집부터 저장, 관리까지 데이터 표준화가 필요하다. 인터엑스에서는 이러한 부분들을 해결하기 위해 제조 데이터 표준모델 기반 제조 데이터 표준화에 집중하고 있다.  인터엑스는 서둘러서 급하게 가기보단, 늦지는 않되, 하나씩 기반을 잘 다져서 제조 산업의 DX를 이루어가고자 한다. ‘천 리 길도 한 걸음부터’라는 말이 있듯이, AI 자율제조 및 제조 Data Space 플랫폼과 디지털 공급망을 위한 생태계가 전국 방방곡곡, 그리고 전 세계에 잘 구축될 수 있도록 최선을 다한다는 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업통상자원부는 민간 중심의 업종별 융복합 디지털 전환 전략을 모색하고, 산업 AI를 현장에 내재화시카는 방안을 전략적으로 추진하고자 기존의 '산업디지털전환연대'를 확대·개편해 '산업 AI 얼라이언스'를 출범하였다고 밝혔다. 2020년부터 2022년까지 운영된 산업디지털전환연대는 미래차, 가전·전자, 헬스케어 등 10대 업종에서 470여 개 기업과 기관이 참여하여 360여 개의 협업 과제를 발굴하였고, 이 중 16개 대표과제를 선별하여 정부 R&D와 연계, 지원 등의 성과를 거뒀다. 새롭게 출범하는 산업 AI 얼라이언스는 산업 간의 융합과 협업을 촉진하고 업종별 경계를 허물어 다양한 기업들이 함께 참여하는 방향으로 추진하는 것을 목표로 삼는다. 대표적인 디지털 전환 공급기업인 삼성SDS, CJ올리브네트웍스, SK C&C와 10대 대표 업종별 수요기업인 현대자동차, LG전자, 두산에너빌리티, 코오롱FnC 등이 산업 AI 얼라이언스에 참여한다. 얼라이언스는 대기업을 중심으로 중견·중소기업이 산업 현장의 디지털 전환 전략을 민간 중심으로 추진하는데 더욱 힘을 얻을 것으로 기대하고 있다. 또한 한국섬유산업연합회, 한국로봇산업협회, 한국산업데이터표준협회, 한국금속재료연구조합 등 업종별 주요 협·단체가 참여하여 기업들의 협력 활동을 지원할 예정이다. 이외에도 디지털 전환 역량을 보유하고 있는 한국전자기술연구원, 한국산업기술시험원, 한국생산성본부, 한국산업지능화협회가 간사기관으로서 참여하고 한국산업기술진흥원이 총괄 운영하여 산업 AI 얼라이언스 추진에 더욱 내실을 다질 계획이다.     한편, 산업 AI 얼라이언스에 참여할 기업 중 28개 대표기업 및 기관이 발족식에 참석하여 산업 AI 얼라이언스 협력 및 활성화를 위한 업무협약도 진행하였다. 산업 AI 얼라이언스는 이번 MOU 체결을 통해 ▲산업 AI 활용 촉진을 위한 선도과제 및 지원시책 발굴 ▲국내 산업 디지털 전환 생태계 활성화를 위한 상호 정보 제공 ▲산업 데이터 활용 촉진 및 법·제도·규제 개선 방안 도출 ▲산업 디지털 전환 촉진을 위한 정보 교류, 기관 간 협업 네트워크 구축 등에 적극 협력하기로 했다. 한국산업지능화협회의 김태환 상근부회장은 “국내 산업이 저성장 산업 구조 고착화 등 성장의 한계에 다다르고 있는 상황에서 업종별 주요 대기업이 연대하여 산업 AI 얼라이언스에 적극 참여하겠다는 뜻을 밝히고 업무협약을 체결했다는 것에 산업계는 상당히 고무적인 분위기이다. 중견·중소기업 등 기존 산업 디지털 전환 연대의 경제주체와 협회 회원사 등은 환영의 뜻을 전했고, 이에 협회도 기업들의 디지털 전환을 위한 지원을 아끼지 않을 예정’이라고 밝혔다.   「산업 AI 얼라이언스」 참석자 명단 구 분 소 속 　 직 함 성 명 비 고 정부 산업통상자원부 1차관 장영진 　 위원장 성균관대 기계공학과 교수 최재붕 　 분과장(Mobility AI) 인터엑스 / UNIST 교수 대표 박정윤 　 분과장(Machinery AI) 성균관대 시스템경영공학과 교수 노상도 디지털트윈·AI 등 분과장(Optimization AI) 인이지 / KAIST 교수 대표 최재식 전환위원회 민간위원 분과장(법/제도/규제) 서울대학교 법학전문대학원 교수 이동진 산업데이터 계약 가이드라인 총괄 분과장(산업데이터) 네이버클라우드 이사 류재준 민간플랫폼 운영기관 공급기업 DX 삼성SDS 부사장 강석립 전환위원회 민간위원 대표 전문기업 CJ올리브네트웍스 대표 유인상 　 　 (토탈솔루션) SK C&C 그룹장 차지원 　 　 AI 마키나락스 대표 이재혁 첨단제조 스타트업 50 　 솔루션 　 　 　 WEF 기술선도기업(‘21) 　 전문기업 엠아이큐브솔루션 대표 박문원 스마트팩토리 솔루션  　 　 　 　 　 전문회사 　 　 위즈코어 대표 박덕근 제조데이터 분석 전문기업 수요기업 자동차 현대자동차 상무 박현성 Mobility AI 대표 로봇 현대로보틱스 전무 노경식 　 　 조선 HD현대 상무 김영옥 　 　 철강 현대제철 상무 김형진 Machinery AI 　 전기전자 LG전자 상무 한은정 　 　 공작기계 DN솔루션 부사장 이병곤 　 　 이차전지 LG에너지솔루션 상무 김규성 Optimization AI 　 에너지 두산에너빌리티 상무 장세영 　 　 화학 에코프로 상무 이수호 　 　 섬유 코오롱FnC 대표 유석진 　 유관기관 한국산업지능화협회 회장 김도훈 얼라이언스 총괄 간사 (총괄지원기관) 한국산업기술진흥원 원장 민병주 총괄 지원기관 　 한국전자기술연구원 원장 신희동 얼라이언스 간사기관 　 한국생산성본부 회장 안완기 　 　 한국산업기술시험원 원장 김세종 　

펜으로 그린 그림을 3차원 입체 구조물로 변환하는 4D 프린팅 기술이 서울대 공대 권성훈 교수팀에 의해 개발됐다. 서울대 공과대학은 전기·정보공학부 권성훈 교수가 울산과학기술원(UNIST) 김지윤 교수와의 공동연구를 통해 4D 프린팅 기술을 개발했다고 밝혔다.   2차원 펜 그림이 3차원 구조로 변환되는 원리   4D 프린팅은 초기 출력된 물체에 외부 자극을 가해 다른 모양으로 변형시킬 수 있는 기술이다. 4D 프린팅 기술은 출력이 쉬운 단순한 형태의 구조를 더 복잡한 형태로 변형시킬 수 있으며, 이를 적용하면 빠르고 간편하게 3차원 구조물을 제작할 수 있어 3D 프린팅을 넘어 차세대 입체 제작 기술로 주목받고 있다. 그러나 현재까지 개발된 4D 프린팅 기술은 형상기억합금과 같은 특수한 지능성 소재를 활용해야 하며 여전히 3D 프린터를 이용하기 때문에 접근성이 낮다. 이에 공동연구팀은 2차원 인쇄 도구인 펜으로 자유롭게 그린 그림을 3차원 구조물로 변환시킬 수 있는 빠르고 간편한 4D 프린팅 기술을 개발했다. 이 기술을 이용하면 누구나 쉽게 펜과 용액만으로 3차원 입체 구조물을 만들 수 있다. 이번 연구에서는 제작된 3차원 구조물을 강화해 실용성을 높이기 위해 흔히 사용되는 보드마카 잉크에 철가루를 첨부하고 이 철가루에 의해 중합반응이 가능한 단량체(monomer, poly(ethylene glycol) diacrylate)와 촉진제(initiator, Potassium persulfate)를 섞어 사용했으나, 순수한 물과 보드마카 잉크만으로도 같은 3차원 구조를 만들 수 있다.   2차원-3차원 구조 변형 과정과 시뮬레이션을 통한 구조 예측   논문의 제1저자인 송서우 박사는 “이번 연구에서 개발된 4D 프린팅 방식은 입체 제작 기술의 획기적인 발전으로, 이미 널리 사용되는 2차원 프린터를 이용해 3차원 구조물을 만들 수 있는 방법을 제시한 것”이라고 밝혔다. 공동1저자인 이수민 석박사통합과정 연구원은 “보드마카로 그린 그림이 물에 떠오르는 현상을 그냥 넘기지 않고 흥미롭게 생각했기에 3차원 구조 제작 기술로 발전시킬 수 있었다”고 말했다. 한편 이번 연구 내용은 최근 중요성이 부각되는 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) 교육 분야 활용에 유용할 것으로 예상된다.

캐드앤그래픽스에서 주최한 'CAE 컨퍼런스 2019'에 보여주신 관심과 성원에 감사드립니다. CAE 컨퍼런스 2019에 등록 및 참여해주신 분들께 감사의 뜻을 전합니다. 발표 자료 다운로드 관련 안내드립니다. 이번 컨퍼런스에서 발표된 자료들 중에서 정보공개에 참여해 주신 발표자료를 모아서 파일로 제공합니다. 행사 당일 배포한 내용도 있으나 일부 자료는 업데이트 된 내용입니다. 아래 아젠다에 PDF 표시가 되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다. 발표자료는 공개 동의한 내용에 한하여 제공됩니다. 1. CAE 컨퍼런스 2019 컨퍼런스 미 참가자 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으실 수 있습니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데는 제약이 있어 결제 후 메일(cae@cadgraphics.co.kr)이나 전화로 연락주시면 대용량 추가 자료를 보내드립니다.   메일 제목 :  [CAE컨퍼런스2019]미참가자 결제완료 추가자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳   cae@cadgraphics.co.kr   2. CAE 컨퍼런스 2019 참가자 행사 당일에 배포해 드렸던 발표자료에서 업데이트 되었거나 추가로 공개자료로 전환된 발표자료입니다. 참석자들에게는 발표자료 메일로 보내드렸습니다. 행사 참석자 분들 중에 구글 드라이브로 보내드린 발표자료 다운로드 받지 못하신다면 메일(cae@cadgraphics.co.kr)을 보내주시기 바랍니다. 메일 제목 :  [CAE컨퍼런스2019] 참석자 발표자료 요청  내용 : 참석자명 / 전화 / 이메일 메일 주신 내용 확인해서 행사에 참가하신 분들께는 발표자료를 받을 수 있는 링크 주소를 별도로 보내 드리겠습니다. 감사합니다.   *** 문의 : CAE 컨퍼런스 사무국(02-333-6900, cae@cadgraphics.co.kr)    주요 발표 내용 1. 기조연설 K-1. 제조 불확실성을 고려한 최적설계의 현황 및 전망 한양대학교 미래자동차공학과 이태희 교수 CAE 기반으로 설계된 제품의 치수, 형상, 물성치 등은 생산공정에서 다양한 불확실성을 갖게 된다. 따라서 생산된 제품의 성능/품질은 시뮬레이션의 예측 값과 다르게 나타난다. 이번 강연은 제조 불확실성을 고려하여 제품 성능/품질의 강건성과 신뢰성을 확보할 수 있는 최적설계 기법과 이의 적용 사례를 공유하고, 관련 기법의 발전방향을 제시한다. 발표자 소개 대한기계학회 CAE 및 응용역학부문 회장 (2012) 한국최적설계학회 회장 (2016) 한국전산역회회 수석부회장 (2018-2019) IACM General Council/ASSMO Executive Committee 국제학술대회 기조강연: ACSMO 2014/WCCM 2016 K-2. 모빌리티의 변화 ESK정보기술 강한수 대표 기존의 자동차 기업을 위협하는 새로운 경쟁자의 등장과 자동차 사용 방식의 변화 때문에 치열한 경쟁이 예상되는데 이러한 움직임에 대해 자동차 업계의 대응과 모빌리티 서비스의 변화에 대해 살펴보고자 한다. 발표자 소개 현대자동차, 현대오토에버 근무 현재 ESK정보기술 재직중 K-3. 디지털 트윈 기술을 이용한 선박용 스마트 엔진 솔루션 한국조선해양 류승협 책임연구원(연구실장) 한국조선해양은 현대중공업그룹의 조선해양사업부문 중간지주회사로서 조선해양사업의 중장기 발전 방향과 성장 전략을 제시하는 중추적인 역할을 수행하는 연구개발 및 엔지니어링 전문회사이다. 디지털 트윈 기반의 선박용 엔진을 비롯한 추진 계통의 통합 시뮬레이션 기술 및 이를 활용한 선박 제어 시스템의 가상시험 환경을 소개한다. 개발, 설계 단계에서 활용되는 시뮬레이션 기술을 제품 생애주기 전반으로 확장하는 디지털 트윈 사례를 소개한다. 발표자 소개 2017 : NI Engineering Impact Awards Winner ‘HPE Edgeline Big Analog Data Award-Winner’(given by the Hewlett Packard Enterprise Co,, USA) ‘Transportation and Heavy Equipment-Finalist’(given by the National Instruments Co., USA) 2018 : IR52 장영실상 (IoT기반 선박용 엔진 상태진단시스템) 2018 : 대한민국 10대 기계기술상 (상동) K-4. 구조 해석 기술의 진화(3D익스피리언스 플랫폼 클라우드 기반의 비선형 해석) 다쏘시스템코리아 이정대 솔루션 컨설턴트 FEM 기반의 솔리드웍스 시뮬레이션과 3D익스피리언스 플랫폼이 제공하는 시뮬리아(SIMULIA) 기반의 Advanced Nonlinear Analysis 기술에 대해 소개한다. 데이터베이스 기반의 해석 데이터 관리와 진정한 협업 방안에 대해 소개한다. 발표자 소개 다쏘시스템 코리아 Professional solutions 근무 SOLIDWORKS 브랜드가 제공하는 시뮬레이션 제품군 솔루션 컨설턴트 2. 트랙 A - 트렌드 / 솔루션 A-1. MSC 코시뮬레이션 - 멀티피직스 현실이 되다 (MSC Co-Simulation – where Multiphysics gets Real) 한국엠에스씨소프트웨어 윤광수 이사 다중물리학(Multiphysics) CAE 해석을 위한 MSC 코시뮬레이션 최신 기술에 대한 소개와 그 다양한 적용 분야를 살펴본다. 발표자 소개 한국엠에스씨소프트웨어 기술사업본부 이사로 NVH, Fatigue, Co-Simulation, AI solution 등을 자동차 분야에 지원하고 있다. A-2. 유연 다물체 동역학과 입자법 CFD를 이용한 다중 물리 해석 기법 및 사례 소개 펑션베이 정재석 책임 다물체 동역학은 이제 단순히 강체 해석을 넘어, 유연체는 물론 유체나 고체입자, 제어와 같은 다양한 다중 물리 현상을 고려한 CAE 해석 플랫폼으로서 활용되고 있다. 이 중 유연 다물체 동역학과 입자법 CFD를 이용한 다중 물리 문제를 중심으로 최신 해석 기법 및 사례를 소개하고자 한다. 발표자 소개 경희대학교 기계공학과 학사 경희대학교 대학원 석사 (다물체 동역학 전공) 펑션베이 RecurDyn 개발팀으로 입사 현재 온라인 마케팅과 테크니컬 마케팅 담당으로, 다물체 동역학 및 CAE 전반에 걸치 기술적인 트렌드나 팁, 사례를 효과적으로 전달하기 위한 업무를 진행하고 있다. A-3. ANSYS의 ROM 기술을 이용한 디지털 트윈의 구현 엔시스코리아 장윤혁 Sr. Application Engineer ANSYS 솔루션을 이용한 디지털 트윈 적용과 구현 방법에 대해 설명한다. 발표자 소개 - 현) ANSYS Korea, FBU Sr. Application Engineer - 한국지엠 공조냉각성능개발팀 – 차량의 공조/냉각성능 개발 A-4. 제조업 혁신의 중심에서 디지털 트윈을 만나다 한국알테어 서다예 팀장  가상 환경에서 실제와 똑같이 시뮬레이션 하는 기술인 디지털 트윈, 알테어는 다양한 분야의 디지털 트윈 기술로 제품의 완성도를 높이고 제조 환경에서 최적화된 솔루션을 제안한다. 더불어 더욱 새로워진 알테어의 솔루션을 소개한다. 발표자 소개 현재 한국알테어 마케팅팀에서 온/오프라인 마케팅을 총괄하며, 학생들의 CAE 교육을 위한 다양한 프로그램을 지원하고 있다. 홍익대학교 기계시스템디자인공학과 학사 홍익대학교 기계공학 석사 A-5. Rescale 클라우드 HPC 플랫폼을 통한 CAE 디지털 트랜스포메이션 Rescale 이보성 솔루션 아키텍트 이보성 박사 Rescale 은 단일 클라우드 HPC 플랫폼을 통해 전통적인 온프레미스 HPC에서 CAE분야 R&D가 겪는 어려움을 해결한다. • 느린 분석 속도 <- 클라우드 기반의 무제한에 가까운 HPC 자원을 통한 해석시간 단축 • Job 대기 시간 <- 병렬해석 및 멀티 아키텍처 기반으로 Job 대기 시간 해소 • 부족한 SW 라이선스 <- 유동적으로 확장 가능한 컴퓨팅 자원과 on-demand 라이선스를 활용한 비용 최적화 (BYOL/On-demand) • 관리 및 협업 <- 단일 플랫폼을 통해 사용자 / 그룹 / 프로젝트 비용 관리와 사용된 SW 라이선스 및 HW 자원에 대한 모니터링, 클라우드 저장소를 활용한 지방 및 해외 연구소와의 빠른 업무 공유 A-6. 사출성형 CAE 및 머신러닝 기법을 활용한 메타분석 및 역설계에 관한 연구 이디앤씨 황순환 이사 최근 모든 자동차 회사들이 연비 향상을 위한 대책으로 경량화를 위한 노력을 기울이고 있다. 플라스틱은 기존의 철강재료에 비해 가볍고, 생산성이 우수하며, 첨가제의 강성, 형태 및 함유량에 따라 재료 강성을 조절할 수 있어, 이미 수 많은 부품들이 철강 재료에서 플라스틱 재료로 변경되었다. 플라스틱 재료는 용융된 상태로 금형에 주입되어 흐르면서 분자 및 첨가재가 배향한다.  첨가제가 함유된 플라스틱 재료는 배향 방향에 따라 수축의 이방성이 나타난다. 흐르는 방향으로는 수축이 억제되지만 흐르는 방향의 직각방향으로는 수축이 많이 발생하여 한 방향 유동을 실현할 경우 방향에 따른 수축률은 달라질 수 있지만 휨은 억제할 수 있다.  그러나 한 방향 유동을 실현할 수 없는 제품의 경우 배향 방향이 복잡해지면서 수축 불균형에 의한 휨이 발생한다. 그래서 배향에 의한 휨 개선을 위해 역설계 기법이 업계에서 다시 주목 받고 있다.  역설계는 휨이 발생하는 방향의 반대로 금형을 설계하여 사출 후 휨이 발생할 때 기대하는 형상으로 돌아오게 만드는 기법이다. 역설계의 핵심은 휨 예측 능력이다. 금형은 매우 복잡한 구조를 가지고 있어 휨 예측이 잘못 될 경우 많은 수정 비용이 발생한다. 역설계를 위한 휨 예측은 정량적 접근이 필요하여 신뢰성이 중요하지만 공정 변수에 따라 휨양이 달라지기 때문에 역설계 신뢰성 향상을 위해 공정 변수의 불확실성이 얼마나 휨에 영향을 주는지 파악하는 것이 중요하다.  본 발표에서는 Autodesk Moldflow 를 사용하여 유리섬유강화플라스틱(GFRP)으로 성형된 Radiator Tank 제품에 대하여 사출 성형 시뮬레이션을 진행하였다. 직교배열 108Case를 이용하여 5가지의 공정 변수에 따른 휨 예측 Big Data를 생성하였다. 그리고 휨 양을 줄이기 위한 금형 수축률을 선정하여 금형 제작 전 설계에 적용할 수 있었다. 또한 인공 신경망(ANNs : Artificial Neural Networks) 의 머신러닝에서 주목 받고 있는 딥러닝 기술로 불리는 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 PIAnO 2018 버전을 이용하여 지도학습을 통한 회귀근사모델을 생성하였다. 그리고 대표적인 회기모델(Regression model)로 RSM(Response Surface Model)로도 불리는 PR(Polynomial Regression) 모델, EDT모델, RBF모델과 비교하여 최적의 근사 모델을 선정 하였다.  기존에는 Radiator Tank 제품을 시뮬레이션하는 시간이 2시간 소요되었으나 MLP 근사모델을 이용할 경우 0.5초 만에 결과물을 도출할 수 있으며 신뢰성도 근사함을 확인하였다. 또한 머신러닝 기법 중 하나인 의사결정나무를 활용하여 불확실한 사출 현장에서 발생할 수 있는 조건을 최적화하는 과정을 공유하고자 한다. 발표자 소개 現 ㈜이디앤씨 기술팀 이사 前 Autodesk Korea 기술팀 근무 前 Moldflow Korea 기술팀 근무 前 상아프론테크 개발팀 근무 前 ㈜제이엠피 기술연구소 근무 現 사단법인 한국 생산 제조 학회 금형 및 공구 부문 이사 前 2018년도 한국 프라스틱 연합회 NCS기반자격 교육훈련 프로그램 개발 전문위원 前 2016년도 한국 기계 산업 진흥회 표준개발 협력 기관 전문위원 前 2015년도 충남대학교 압사출 부문 NCS 학습모듈 집필 3. 트랙 B - 베스트 프랙티스 & 방법론 B-1. 빅데이터와 인공지능 기반 해석 결과 최적화 및 예측 기법 개발 적용 사례 LG전자 김예용 연구위원 최근 제품 개발 영역에서 가상검증이 대두됨에 따라 실물 대신 해석으로 시험을 대체하는 것이 대세가 됐다. 가상시험 할 대상이 늘어나다 보니, 기존 해석 속도로는 제품 개발 진행이 불가능한 상황이 되었고, 빨라진 해석에 따른 엄청난 데이터가 축적되고 있다. 이런 상황에 대응하기 위해 빅데이터와 인공지능에 기반한 해석 결과 예측 기법이 개발됐다. 이를 응용한 사례들을 고찰해 본다. 발표자 소개 소형 휴대폰부터 대형 사이니지 제품까지, 다양한 종류의 전자장비 양산 냉각 설계 및 해석 경험 B-2. 최적설계와 딥러닝 한국원자력연구원 유용균 선임연구원 기계공학 관점에서 딥러닝 기술에 관해서 이야기하고 최적설계 분야에서 딥러닝을 적용한 연구 결과와 향후 발전 가능성에 관해서 이야기하고자 합니다. 발표자 소개 한국원자력연구원 지능형 컴퓨팅 TFT 팀장/ 인공지능 커뮤니티 AI 프렌즈 대표 운영진/ 대한기계학회 사업이사 B-3. 딥 러닝을 이용한 자동차 구조 CAE 모드 예측 현대자동차 R&D Division 버추얼개발허브팀 윤경열 책임연구원 CAE 방법론은 전 세계 자동차 OEM에서 최근 차량 개발의 가장 중요한 열쇠다. 신차의 시장출시 시간과 최적화된 자동차를 충족시키는 혁신적인 접근 방식이 필요하다. CAE와 딥 러닝의 융합은 산업 민주화를 이끌 수 있다는 점에 대해 소개한다. 발표자 소개 Senior Research Engineer of Virtual Development Hub Team Project Manager of Simulation Process/Data Management & HPC AI Research B-4. 전기자동차용 구동모터 벤치마킹을 위한 시뮬레이션 기법 사례 국립한밭대학교 김기찬 교수 상용화가 이루어진 전기자동차의 구동모터를 전자장 시뮬레이션 기법을 이용하여 역설계 분석을 수행하는 과정에 대하여 발표한다. 역설계 대상은 테슬라 모델 3 및 모델 S의 구동모터 등이며, 전자장 시뮬레이션 도구는 Ansys Maxwell을 사용한다. 발표자 소개 현) 국립한밭대학교 전기공학과 교수 대한전기학회 부문이사 INCA 국제학회 학술위원장 자동차안전하자심위위원회 기술위원 한국콘텐츠학회 부학술위원장 B-5. 디지털 트윈 기반 이노베이션과 CAE 시뮬레이션 (Digital Twin Based Innovation and CAE Simulation) 디지털지식연구소 조형식 대표 디지털 트윈 기반 이노베이션을 통한 5차원 디지털 트윈 개념 모델에서의 CAE 시뮬레이션 데이터 적용과 디지털 스레트  역할 소개 발표자 소개 (현)디지털 지식 연구소 대표, (현) CNG TV 방송 진행자 (전)지멘스 소프트웨어 상무, (전)한국항공우주산업 CAE 실장 (전)삼성항공우주연구소 CAE 팀장 B-6. 한국형 초고속 대중교통 '하이퍼루프' CAE 적용 사례 울산과학기술원(UNIST) 기계항공및원자력공학부 이재선 교수 지상에서 음속의 속도로 이동할 수 있는 교통수단으로 소개되고 있는 하이퍼루프 기술의 개념에 대한 소개와 기술을 구현하기 위해 진행되고 있는 CAE적용을 포함한 국내 연구개발 상황을 소개한다. 발표자 소개 2013 – 현재 울산과기원 기계공학과 조교수, 부교수 2007-2013 미국 United Technologies Research Center 선임 연구원 현재 울산과기원 차세대 고속 이송수단 요소기술 개발 과제 연구책임자  

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MSC 코시뮬레이션 - 멀티피직스 현실이 되다 (MSC Co-Simulation – where Multiphysics gets Real) 한국엠에스씨소프트웨어 윤광수 이사 다중물리학(Multiphysics) CAE 해석을 위한 MSC 코시뮬레이션 최신 기술에 대한 소개와 그 다양한 적용 분야를 살펴본다. 발표자 소개 한국엠에스씨소프트웨어 기술사업본부 이사로 NVH, Fatigue, Co-Simulation, AI solution 등을 자동차 분야에 지원하고 있다. ​A-2. 유연 다물체 동역학과 입자법 CFD를 이용한 다중 물리 해석 기법 및 사례 소개 펑션베이 정재석 책임 ​다물체 동역학은 이제 단순히 강체 해석을 넘어, 유연체는 물론 유체나 고체입자, 제어와 같은 다양한 다중 물리 현상을 고려한 CAE 해석 플랫폼으로서 활용되고 있다. 이 중 유연 다물체 동역학과 입자법 CFD를 이용한 다중 물리 문제를 중심으로 최신 해석 기법 및 사례를 소개하고자 한다. ​발표자 소개 경희대학교 기계공학과 학사 경희대학교 대학원 석사 (다물체 동역학 전공) 펑션베이 RecurDyn 개발팀으로 입사 현재 온라인 마케팅과 테크니컬 마케팅 담당으로, 다물체 동역학 및 CAE 전반에 걸치 기술적인 트렌드나 팁, 사례를 효과적으로 전달하기 위한 업무를 진행하고 있다. ​A-3. ANSYS의 ROM 기술을 이용한 디지털 트윈의 구현 엔시스코리아 장윤혁 Sr. Application Engineer ​A-4. 제조업 혁신의 중심에서 디지털 트윈을 만나다 한국알테어 서다예 팀장 ​가상 환경에서 실제와 똑같이 시뮬레이션 하는 기술인 디지털 트윈, 알테어는 다양한 분야의 디지털 트윈 기술로 제품의 완성도를 높이고 제조 환경에서 최적화된 솔루션을 제안한다. 더불어 더욱 새로워진 알테어의 솔루션을 소개한다. 발표자 소개 현재 한국알테어 마케팅팀에서 온/오프라인 마케팅을 총괄하며, 학생들의 CAE 교육을 위한 다양한 프로그램을 지원하고 있다. 홍익대학교 기계시스템디자인공학과 학사 홍익대학교 기계공학 석사 A-5. Rescale 클라우드 HPC 플랫폼을 통한 CAE 디지털 트랜스포메이션 Rescale 이보성 솔루션 아키텍트 이보성 박사 ​Rescale 은 단일 클라우드 HPC 플랫폼을 통해 전통적인 온프레미스 HPC에서 CAE분야 R&D가 겪는 어려움을 해결한다. • 느린 분석 속도 <- 클라우드 기반의 무제한에 가까운 HPC 자원을 통한 해석시간 단축 • Job 대기 시간 <- 병렬해석 및 멀티 아키텍처 기반으로 Job 대기 시간 해소 • 부족한 SW 라이선스 <- 유동적으로 확장 가능한 컴퓨팅 자원과 on-demand 라이선스를 활용한 비용 최적화 (BYOL/On-demand) • 관리 및 협업 <- 단일 플랫폼을 통해 사용자 / 그룹 / 프로젝트 비용 관리와 사용된 SW 라이선스 및 HW 자원에 대한 모니터링, 클라우드 저장소를 활용한 지방 및 해외 연구소와의 빠른 업무 공유 A-6. 사출성형 CAE 및 머신러닝 기법을 활용한 메타분석 및 역설계에 관한 연구 이디앤씨 황순환 이사 최근 모든 자동차 회사들이 연비 향상을 위한 대책으로 경량화를 위한 노력을 기울이고 있다. 플라스틱은 기존의 철강재료에 비해 가볍고, 생산성이 우수하며, 첨가제의 강성, 형태 및 함유량에 따라 재료 강성을 조절할 수 있어, 이미 수 많은 부품들이 철강 재료에서 플라스틱 재료로 변경되었다. 플라스틱 재료는 용융된 상태로 금형에 주입되어 흐르면서 분자 및 첨가재가 배향한다. 첨가제가 함유된 플라스틱 재료는 배향 방향에 따라 수축의 이방성이 나타난다. 흐르는 방향으로는 수축이 억제되지만 흐르는 방향의 직각방향으로는 수축이 많이 발생하여 한 방향 유동을 실현할 경우 방향에 따른 수축률은 달라질 수 있지만 휨은 억제할 수 있다. 그러나 한 방향 유동을 실현할 수 없는 제품의 경우 배향 방향이 복잡해지면서 수축 불균형에 의한 휨이 발생한다. 그래서 배향에 의한 휨 개선을 위해 역설계 기법이 업계에서 다시 주목 받고 있다. 역설계는 휨이 발생하는 방향의 반대로 금형을 설계하여 사출 후 휨이 발생할 때 기대하는 형상으로 돌아오게 만드는 기법이다. 역설계의 핵심은 휨 예측 능력이다. 금형은 매우 복잡한 구조를 가지고 있어 휨 예측이 잘못 될 경우 많은 수정 비용이 발생한다. 역설계를 위한 휨 예측은 정량적 접근이 필요하여 신뢰성이 중요하지만 공정 변수에 따라 휨양이 달라지기 때문에 역설계 신뢰성 향상을 위해 공정 변수의 불확실성이 얼마나 휨에 영향을 주는지 파악하는 것이 중요하다. 본 발표에서는 Autodesk Moldflow 를 사용하여 유리섬유강화플라스틱(GFRP)으로 성형된 Radiator Tank 제품에 대하여 사출 성형 시뮬레이션을 진행하였다. 직교배열 108Case를 이용하여 5가지의 공정 변수에 따른 휨 예측 Big Data를 생성하였다. 그리고 휨 양을 줄이기 위한 금형 수축률을 선정하여 금형 제작 전 설계에 적용할 수 있었다. 또한 인공 신경망(ANNs : Artificial Neural Networks) 의 머신러닝에서 주목 받고 있는 딥러닝 기술로 불리는 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 PIAnO 2018 버전을 이용하여 지도학습을 통한 회귀근사모델을 생성하였다. 그리고 대표적인 회기모델(Regression model)로 RSM(Response Surface Model)로도 불리는 PR(Polynomial Regression) 모델, EDT모델, RBF모델과 비교하여 최적의 근사 모델을 선정 하였다. 기존에는 Radiator Tank 제품을 시뮬레이션하는 시간이 2시간 소요되었으나 MLP 근사모델을 이용할 경우 0.5초 만에 결과물을 도출할 수 있으며 신뢰성도 근사함을 확인하였다. 또한 머신러닝 기법 중 하나인 의사결정나무를 활용하여 불확실한 사출 현장에서 발생할 수 있는 조건을 최적화하는 과정을 공유하고자 한다. ​발표자 소개 現 ㈜이디앤씨 기술팀 이사 前 Autodesk Korea 기술팀 근무 前 Moldflow Korea 기술팀 근무 前 상아프론테크 개발팀 근무 前 ㈜제이엠피 기술연구소 근무 現 사단법인 한국 생산 제조 학회 금형 및 공구 부문 이사 前 2018년도 한국 프라스틱 연합회 NCS기반자격 교육훈련 프로그램 개발 전문위원 前 2016년도 한국 기계 산업 진흥회 표준개발 협력 기관 전문위원 前 2015년도 충남대학교 압사출 부문 NCS 학습모듈 집필 ​3. 트랙 B - 베스트 프랙티스 & 방법론 ​B-1. 빅데이터와 인공지능 기반 해석 결과 최적화 및 예측 기법 개발 적용 사례 LG전자 김예용 연구위원 ​최근 제품 개발 영역에서 가상검증이 대두됨에 따라 실물 대신 해석으로 시험을 대체하는 것이 대세가 됐다. 가상시험 할 대상이 늘어나다 보니, 기존 해석 속도로는 제품 개발 진행이 불가능한 상황이 되었고, 빨라진 해석에 따른 엄청난 데이터가 축적되고 있다. 이런 상황에 대응하기 위해 빅데이터와 인공지능에 기반한 해석 결과 예측 기법이 개발됐다. 이를 응용한 사례들을 고찰해 본다. 발표자 소개 소형 휴대폰부터 대형 사이니지 제품까지, 다양한 종류의 전자장비 양산 냉각 설계 및 해석 경험 ​B-2. 최적설계와 딥러닝 한국원자력연구원 유용균 선임연구원 기계공학 관점에서 딥러닝 기술에 관해서 이야기하고 최적설계 분야에서 딥러닝을 적용한 연구 결과와 향후 발전 가능성에 관해서 이야기하고자 합니다. 발표자 소개 한국원자력연구원 지능형 컴퓨팅 TFT 팀장/ 인공지능 커뮤니티 AI 프렌즈 대표 운영진/ 대한기계학회 사업이사 B-3. 딥 러닝을 이용한 자동차 구조 CAE 모드 예측 현대자동차 R&D Division 버추얼개발허브팀 윤경열 책임연구원 ​ CAE 방법론은 전 세계 자동차 OEM에서 최근 차량 개발의 가장 중요한 열쇠다. 신차의 시장출시 시간과 최적화된 자동차를 충족시키는 혁신적인 접근 방식이 필요하다. CAE와 딥 러닝의 융합은 산업 민주화를 이끌 수 있다는 점에 대해 소개한다. ​발표자 소개 Senior Research Engineer of Virtual Development Hub Team Project Manager of Simulation Process/Data Management & HPC AI Research ​B-4. 전기자동차용 구동모터 벤치마킹을 위한 시뮬레이션 기법 사례 국립한밭대학교 김기찬 교수 ​상용화가 이루어진 전기자동차의 구동모터를 전자장 시뮬레이션 기법을 이용하여 역설계 분석을 수행하는 과정에 대하여 발표한다. 역설계 대상은 테슬라 모델 3 및 모델 S의 구동모터 등이며, 전자장 시뮬레이션 도구는 Ansys Maxwell을 사용한다. 발표자 소개 현) 국립한밭대학교 전기공학과 교수 대한전기학회 부문이사 INCA 국제학회 학술위원장 자동차안전하자심위위원회 기술위원 한국콘텐츠학회 부학술위원장 B-5. 디지털 트윈 기반 이노베이션과 CAE 시뮬레이션 (Digital Twin Based Innovation and CAE Simulation) 디지털 지식연구소 조형식 대표 디지털 트윈 기반 이노베이션을 통한 5차원 디지털 트윈 개념 모델에서의 CAE 시뮬레이션 데이터 적용과 디지털 스레드  역할 소개 발표자 소개 (현)디지털 지식 연구소 대표, (현) CNG TV 방송 진행자 (전)지멘스 소프트웨어 상무, (전)한국항공우주산업 CAE 실장 (전)삼성항공우주연구소 CAE 팀장 ​B-6. 한국형 초고속 대중교통 '하이퍼루프' CAE 적용 사례 울산과학기술원(UNIST) 기계항공및원자력공학부 이재선 교수 지상에서 음속의 속도로 이동할 수 있는 교통수단으로 소개되고 있는 하이퍼루프 기술의 개념에 대한 소개와 기술을 구현하기 위해 진행되고 있는 CAE적용을 포함한 국내 연구개발 상황을 소개한다. ​발표자 소개 2013 – 현재 울산과기원 기계공학과 조교수, 부교수 2007-2013 미국 United Technologies Research Center 선임 연구원 현재 울산과기원 차세대 고속 이송수단 요소기술 개발 과제 연구책임자 * 문의 : CAE 컨퍼런스 사무국 02-333-6900 www.cadgraphics.co.kr/cae cae@cadgraphics.co.kr

ATC2019 상세 아젠다를 공개합니다! 지금 바로 사전등록 하세요!   최고의 기술력으로 CAE를 선도하고 있는 한국알테어에서 알테어 테크놀로지 컨퍼런스 2019에 고객 여러분을 초대합니다. 매년 CAE 리더분들의 혜안을 공유하는 발표의 장으로서 올해는 미래 CAE 발전을 위한 최신 기술 동향과 사례들을 한자리에서 만나보실 수 있는 자리를 마련하였습니다. 2019년 9월 20일, 콘래드 서울 호텔에서 열리는 알테어 테크놀로지 컨퍼런스 2019에 자리하셔서 여러분의 지식과 CAE 발전을 위한 귀한 말씀 함께 나눠주시길 바랍니다.                         Pre/Post/ Automation Processors 현대트랜시스 / 시트해석을 위한 전/후처리 자동화 시스템 개발 KATRI / HyperView를 활용한 사고분석 사례 현대중공업 / HyperMesh 고객사 인하우스 자동화 코드개발 사례   Structural Solutions 현대자동차 / 내구거동 가시화를 통한 내구성능 육성 LG전자 / LGE 세탁기 분야 MotionSolve 활용 동향 삼성전자 / 디스플레이 제품의 스탠드 안정성 예측 기법에 대한 연구 현대위아 / 현대위아 케이스 구조해석 모델링 자동화 프로그램 개발 LG전자 / 자동차 전장제품 NVH Rattle 시뮬레이션과 활용   Structural Optimization 현대자동차 / 차량 성능 컨셉 개발 및 최적화 위한 Altair C123 & MDO 솔루션 적용 KAI / 좌굴 구속조건을 적용한 3차원 위상최적화 연구 현대제철 / 다중성능을 고려한 EV 컨셉카 위상최적화 기법 개발 LG전자 / 시스템에어컨(MultiV5) 전/후방 지지대 경량화 및 강성증대 최적화 해석에 관한 연구 삼성전자 / ESLM을 이용한 로봇 암 최적화 카이스트 / Reliability Based Design Optimization   Impact Solutions 현대자동차 / Pre-post 자동화를 이용한 버스 전복 법규 해석 효율화 KAI / Radioss를 활용한 소형헬기 내추락성 개발 적용 사례 효성중공업 / SPRING 조작기의 LATCH 거동 해석 한국건설기술연구원 / 안전성 평가 및 통행권 부여 방법론을 중심으로 새로운 이동수단 개발에서의 충돌시뮬레이션 해석 활용방법 한국로봇산업진흥원 / 긴급 차량 탈출용 유리창 파쇄 도구 충격 해석 연구 현대로템 / EN15227에 따른 트램의 소형장애물 충돌평가   CFD Solutions LG CNS / AcuSolve를 사용한 디지털트윈 플랫폼의 프로토 타입 개발 삼성중공업 / AcuSolve를 활용한 선박용 디젤 엔진 흡기, 배기관 모사 화신 / 전동식 워터펌프 개발을 위한 유동해석 및 실험적 검증 두산산업차량 / 소음해석을 위한 Fan 유동해석 Romax / Thermal simulation of EV powertrain systems 경일대학교 / MR댐퍼 유동해석을 위한 AcuSolve Bingham 점성 모델 연구 GKN Driveline / CFD Lubrication and Efficiency in ePowerTrain CAE   SimSolid 한온시스템 / 공조시스템 부품의 구조 해석 결과 비교 사례 (SimSolid vs OptiStruct) OBP ENG / 탄약의 설계해석에서 Inspire와 SimSolid의 활용과 비교 화신 / SimSolid를 이용한 CTBA의 meshless 구조해석 효성중공업 / Meshless 소프트웨어를 활용한 기어박스 해석 세종공업 / SimSolid를 이용한 배기계 구조해석   EM High Frequency Solutions KAI / 저항성 주기패턴의 측정/전자기해석 일치화를 위한 Feko 전자기 모델링 방안 국방기술품질원 / 어레이 안테나의 근전계에 대한 이론적인 계산 및 시뮬레이션 비교 모본 / Feko를 이용한 밀리미터파 수동소자 설계 한국항공우주연구원 / 위성에 장착된 안테나 이득 해석 한국기술교육대학교 / 고효율 무선전력전송 공진기 설계 재료연구원 / 복합재료를 이용한 전파 흡수체 설계   EM Low Frequency Solutions LS산전 / Altair Flux를 이용한 초고압 전력기기의 온도상승 예측 효성중공업 / Flux2D를 이용한 동기발전기 AVR 전원 공급용 보조권선 최적 설계 및 해석 기법 KERI / Altair Flux를 이용한 초고압 가스 차단기 소전류 차단 해석 효성중공업 / 절연 파괴 특성 파악을 위한 GIB내 이물 거동 연구 동아대학교 / 공간 고조파 성분을 고려한 고속 응용 동축 마그네틱 기어의 자기손실 분석   Inspire 현대모비스 / Inspire를 이용한 서스펜션 부품 최적설계 UNIST / Inspire를 활용한 대면적 3D Printing의 고무적인 사례 한국교통대학교 / Contribution of Inspire and SLM 3D Printing for performance innovation 퓨전테크 / Mimic of artificial dental implant using Inspire Topology Optimization OBP ENG / 탄약의 설계해석에서 Inspire와 SimSolid의 활용과 비교 노일훈 작가 / 물질의 건축술- Architectonics   Manufacturing Solutions 현대자동차 / 고압주조품 금형 설계 효율 증대 및 최적화 활용 방안 기아자동차 / 압출재 베어링 최적화를 통한 차체 사이드실 인너 개발 네덱 / 고압다이캐스팅 게이트 형상 및 사출 조건에 대한 최적설계 대주코레스 / 고강도 알루미늄 합금의 압출성 향상을 위한 압출금형 최적화 해석 현대트랜시스 / 패드 발포 해석을 통한 시트 컴포트 품질향상   EDA Solutions 현대모비스 / EMC를 고려한 전장 PCB전기적 신호특성 자동검증(DFE) 사례 디젠 / ERP, PLM 연계 회로 개발 관리시스템 UDE 활용 사례 LG디스플레이 / PCB 설계자 관점의 설계 검증 자동화 구축 사례 LG전자 / Effect of Industrial Enviroment changes on Circuit Assembly Technology 한국전자기술교육진흥협회 / 자동차 전장 부품의 PCB 기술 및 설계 검증   *12~13시에는 등록과 함께 간단한 중식이 제공될 예정입니다.*   알테어 테크놀로지 컨퍼런스에서 준비한 특별한 선물 최신 기술 트렌드도, 경품도 놓치지 마세요! 사전등록 후 행사에 참가해주시는 모든 분들께 무선 충전 거치대를 선물로 드립니다! 등록하러 가기 http://store.altair.co.kr/event/index.html?id=10076

인텔이 LG전자, KISTI와 함께 개최한 '2019 인텔 AI 드론 경진대회'가 지난 8월 21일 상암 OGN 게임 아레나에서 진행되었다.  2019 인텔 AI 드론 경진대회는 'LG 울트라 페스티벌'의 일환으로 전국 초/중/고 및 대학생 참가자들이 각 그룹별로 소프트웨어 코딩 작업을 통해 완성한 인공지능 프로그램으로 드론을 주행해 주어진 과제를 해결하는 대회다. 대회에서는 개막식과 함께 본선에 앞서 드론 군집비행, 얼굴 인식 데모 등 다양한 이벤트가 사전행사로 진행됐다.     참가자들은 공통 과제로 드론에 부착된 카메라로 사물의 이미지를 인식해 주행하는 방식은 동일하나, 정해진 동선으로만 움직이는 '프로그래밍 주행', 스스로 동선을 판단해 움직이는 '자율 주행' 등 각 그룹별로 상이한 난이도의 주제를 받아 평가 받았다. 학생들은 8월부터 동명대, 고려대, 울산과학기술원(UNIST)에서 인공지능 코딩 기술 전반에 대한 사전 교육을 받아 왔고 인텔의 미니 PC '누크(NUC)'와 인공지능 소프트웨어가 탑재된 모비디우스 모듈을 활용해 소프트웨어 코딩 작업을 수행했다. 본선에는 초등 10팀, 중등 10팀, 고등 20팀, 대학 27팀으로 총 67개 팀 228명의 학생들이 참가해 다양한 과제를 수행했다. 올해 대회에서는 초등부 망미초 '스펀지', 중등부 용문중 'Bee', 고등부 광주과학고 '광곽정보꿈나무', 대학부 한남대 '킵고잉' 등 총 4개 팀이 1등을 차지했다. 이어서 기장초 '다예파이팅', 정관중 '뵑', 서울로봇고 'SPAM', 한남대 '드론베리파이' 총 4개 팀이 2등을 차지했다. 이와 함께 3등을 차지한 팀은 역촌초-가재울초 'Hint', 문정중 '날아라 태권브이', 인천포스코고 'AC/DC', 가온고 'BRO', 순천대 '쿼드론' 등 5개 팀이 리스트에 이름을 올렸다.   ▲ 고등부 1등을 차지한 고등부 광주과학고 ‘광곽정보꿈나무’ 팀   이 날 대회에서 인텔코리아 권명숙 대표는 환영사를 통해 4차 산업혁명 시대에서 데이터의 중요성과 그 역할에 대해 설명하고, "인텔이 인공지능 분야에서 미래 인재 양성을 위해 지속적으로 기여할 것"이라고 말했다. 인텔은 인텔 AI 드론 경진대회 이외에도 인공지능 인재 양상을 위해 국내 파트너사들과 함께 다양한 프로그램과 교육 커리큘럼을 개발해 제공해 나갈 예정이다.