대한기계학회 가상제품개발연구회가 지난 6월 12일 2025년 춘계 심포지엄을 개최했다. ‘AI와 VPD의 만남 : Journey to the Digital Transformation’을 주제로 한 이번 심포지엄에서는 제조업 분야의 인공지능 전환(AX) 시대에 발맞춘 가상 제품 개발(VPD) 기술 및 디지털 전환 사례가 소개됐다. ■ 정수진 편집장     디지털 전환에서 AI 전환으로, 새로운 시대가 열린다 지난 2020년 출범한 가상제품개발연구회는 제조업 분야의 가상 제품 개발 기술과 디지털 전환 사례를 공유하고 기술 교류를 통해 산업 분야의 글로벌 경쟁력을 높이는 것을 목표로 삼았다. 2021년부터는 매년 봄·가을 심포지엄과 특별 세션을 열고 있다. 가상제품개발연구회의 오세기 회장은 개회사에서 “빅데이터와 딥러닝으로 시작된 디지털 전환(DX)은 생성형 AI(generative AI)가 등장하면서 기업의 문화, 전략, 비즈니스 모델까지 인공지능 중심으로 재설계하는 인공지능 전환(AX) 시대로 진화하고 있다”면서, 그 동안 연구회 심포지엄의 모토였던 ‘디지털 전환으로의 여정’이 이제는 ‘인공지능 전환으로의 여정’으로 바뀌어야 할 시점이라고 밝혔다. 대한기계학회의 배중면 회장은 축사를 통해 “챗GPT (ChatGPT)나 생성형 AI로 대표되는 현대 인공지능 시대의 개막은 기계공학 분야에서도 예외가 아니며, 물리기반 모델과 인공지능의 융합, 시뮬레이션의 자동화, 그리고 설계 최적화의 지능화가 실현 가능한 시대가 되었다”고 짚었다. 그리고 “가상제품개발연구회는 디지털 기반 제품 개발의 혁신을 선도해 왔으며, 대한기계학회 역시 이 분야의 발전을 적극 뒷받침하겠다”고 전했다.   물리지식 기반 AI와 생성형 AI를 활용한 VPD KAIST의 이승철 교수는 ‘제품 개발 가상화를 위한 물리지식 기반 인공지능의 역할’을 주제로 기조연설을 진행했다. 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 및 공학 문제 해결 방법에 대한 고민을 전한 이승철 교수는 “생성형 AI의 출현 이후 디지털 전환에서 인공지능 전환의 시대로 진화했으며, 기계공학 분야에서도 물리기반 모델과 AI의 융합, 시뮬레이션 자동화, 설계 최적화의 지능화가 가능해졌다”고 강조했다. 생성형 AI는 하나의 입력값에서 많은 수의 결과를 생성하여 설계의 다양성을 확보하는 데에 유용하다. 특히, 위상 최적화에서 문제를 ‘불량 설정(ill-posed)’하여 다양한 최적화 설루션을 생성하고, 이를 전통적인 최적화 방법의 초기 조건으로 활용하여 설계 시간을 줄일 수 있다. 이승철 교수는 “생성형 AI를 제품 설계에 적용하는 과정에서는 정밀도와 다양성의 절충점을 찾는 것이 중요하다”고 짚었다. 또한, 이승철 교수는 VPD에 AI 신경망 학습을 접목하기 위한 방법론을 소개했다. 물리지식 기반 인공지능(PINN)은 물리 지식을 데이터 프레임워크에 결합하여 인공지능 학습에 활용하는 방식으로, 특히 알려지지 않은 물리적 특성을 예측하는 ‘역방향 문제 해결’에 장점이 있다. 딥 오퍼레이터 네트워크(DeepONet)는 입력 매개변수나 형상이 바뀌어도 재학습 없이 거의 실시간으로 해석 결과를 예측할 수 있어서, 입력 파라미터의 변경이 예측 결과에 곧바로 반영되지 못하는 PINN의 단점을 극복할 수 있을 것으로 보인다. 이승철 교수는 “물리지식 기반의 DeepONet은 유동장 및 압력 분포를 실시간으로 예측하고, 복잡한 형상 변화에 따른 유동, 압력, 온도장 등을 실시간으로 예측할 수 있음을 입증했다”면서, “인공지능 기반의 새로운 도구들이 공학 문제를 해결하고 설계 분야를 혁신하는 데에 기여할 것”이라고 전망했다.   ▲ KAIST의 이승철 교수는 물리지식 기반의 AI를 제품 개발에 적용하기 위한 방법론을 소개했다.   AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 이번 심포지엄을 가상제품개발연구회와 공동 주관한 다쏘시스템코리아의 김문성 파트너는 ‘AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략’에 대해 소개했다. 그는 인공지능 기반의 생성형 경험(generative experience)이 창의적이고 자동화된 설계를 가능하게 하며, 인공지능/머신러닝이 제품 개발 과정에서 반복 작업을 줄이고 비용과 시간을 절감하는 데 기여한다고 전했다. 이번 발표에서는 시뮬레이션에 적용할 수 있는 다양한 머신러닝 기법이 소개됐다. 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 특징 추출에, 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM)는 시계열 데이터 예측에, 딥러닝은 복잡한 3차원 필드 데이터 예측에, 그리고 그래프 신경망(GNN)은 유한요소모델(FEM)과 같은 그래프 구조 데이터 처리에 유용하다는 것이 김문성 파트너의 설명이다. 또한, 김문성 파트너는 문제 정의 − 학습 데이터 준비(실험 계획법 및 자동화 스크립트 활용) − 모델 학습 − 신뢰도 검증 − 예측 모델 구축까지 다쏘시스템의 아바쿠스(Abaqus)와 아이사이트(Isight)를 활용하는 머신러닝 프로세스 구현 단계를 소개했다. 김문성 파트너는 AI/ML 기법의 시뮬레이션 적용 사례로 LSTM을 활용한 하중-변위 선도 예측, 디스플레이 스트레인 예측, 전자기 성능 예측 등을 소개했으며, GNN을 사용해 빔과 항공기 랜딩기어 부재의 3차원 응력/변형량 예측이 가능하다고 전했다. 그는 “머신러닝 기술이 시뮬레이션 작업의 효율을 높이고, 데이터 기반의 정확한 의사 결정을 지원하는 강력한 도구가 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김문성 파트너는 AI/ML 기반의 가상 검증 전략과 사례를 소개했다.   VPD와 AI의 융합, R&D 혁신을 이끈다 이외에도 이번 심포지엄에서는 물리지식 기반 인공지능과 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 방안, AI/머신러닝 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 등에 관한 논의를 통해 미래 제품 개발의 방향을 짚어보는 기회가 마련됐다. 주제 발표로는 ▲히타치 야마자키 미키 박사의 ‘AI가 주도하는 MBSE·MBD와 VPD의 융합 : 가상화를 통한 차세대 제품 개발 가속 및 DX 추진’ ▲피도텍 대표인 한양대 최동훈 교수의 ‘VPD 대중화로 가는 길 : Al-Aided Design Optimization’ ▲현대모비스 송준영 팀장의 ‘AI를 이용한 R&D Shift’ ▲LG전자 백영진 팀장의 ‘AI와 VPD 연계를 통한 효율적 제어 시스템 개발 프레임워크’ ▲한화에어로스페이스 윤용상 상무의 ‘디지털 해석 기술을 활용한 항공엔진 개발과 국내 항공엔진의 미래’ 등이 진행됐다. 또한 패널토론에서는 VPD와 AI의 융합을 통해 R&D 혁신을 이끌어낼 수 있는 가능성과 미래 방향에 대해 논의했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

      대한기계학회 가상제품개발연구회 2025년 춘계 심포지엄 개최 안내     2009년 본격화된 빅데이터와 딥러닝 기술은 2016년 ‘알파고 모멘트’를 거쳐, 오늘날에는 생성형 AI로 대표되는 Modern AI 시대를 맞이하고 있습니다. 특히 GPT의 출시 이후 최근 2년간 인공지능 기술은 실로 빛의 속도라 할 만큼 눈부신 발전을 이어가고 있습니다. 전통적인 시뮬레이션 분야에도 기계학습 및 딥러닝 기술이 도입되고 있으며, 산업계 전반에서는 인공지능을 통한 획기적인 R&D 생산성 향상을 기대하고 있습니다. 생성형 AI를 활용해 기업 내 R&D 데이터를 학습시키고, 이를 바탕으로 설계를 자동화하려는 시도들이 확산되고 있으며, Agentic AI가 현실화되는 시점에는 현재의 R&D 방식에 근본적인 변화가 찾아올 것으로 전망됩니다. 이번 가상제품개발연구회 춘계 심포지엄에서는 VPD와 AI의 융합을 통해 R&D 생산성 혁신을 이끌어낼 수 있는 가능성과 미래 방향을 함께 모색하고자 합니다. 참석하시는 회원 여러분과 연구자분들께서 귀중한 인사이트와 영감을 얻어 가는 뜻깊은 시간이 되시길 바랍니다.   대학기계학회 가상제품개발연구회 회장 오세기 올림   ◈ 행사일정 사회 : LG전자 황윤제 기술고문        세션 발표자(소속) 시간(분) 주제 등록 및 Network 10:00~10:30 (30) 등록 및 상호 인사, 교류 등 개회사 오세기 연구회장 (LG전자) 10:30~10:40 (10) 연구회 및 심포지엄 소개 축사 배중면 회장 (대한기계학회) 10:40~10:50 (10) 대한기계학회 가상제품개발연구회 격려사 Key Note Speech 이승철 교수 (KAIST) 10:50~11:30 (40) 제품 가상화 설계를 위한 물리지식기반 인공지능의 역할 주제발표 김문성 파트너 (다쏘시스템) 11:30~12:00 (30) AI/ML 기반의 가상 검증 사례와 활용 전략 점심 식사 등 12:00~13:20 (80) 식사 및 상호 인사, 교류, 다쏘시스템 전시 참관 등 (사전/현장 등록 확인 후 식사 비용 1만원/인 제공) 주제발표 Miki Yamazaki (HITACHI / JSME) 13:20~13:50 (30) AI가 주도하는 MBSE·MBD와 VPD의 융합 : 가상화를 통한 차세대 제품 개발 가속 및 DX 추진 최동훈 교수/대표 (한양대/피도텍) 13:50~14:20 (30) VPD 대중화로 가는 길: AI-Aided Design Optimization 송준영 팀장 (현대모비스) 14:20~14:50 (30) AI를 이용한 R&D Shift 백영진 팀장 (LG전자) 14:50~15:20 (30) AI와 VPD 연계를 통한 효율적 제어 시스템 개발 프레임워크 윤용상 상무 (한화에어로스페이스) 15:20~15:50 (30) 디지털 해석 기술을 활용한 항공엔진 개발과 국내 항공엔진의 미래 쉬는 시간 15:50~16:10 (20) 상호 인사, 교류, 다쏘시스템 전시 참관 등 패널 토론 16:10~17:30 (80) 연구회 임원 및 발표자            (참고 : 가상제품개발연구회 홈페이지 http://k-VPD.org/)  

#지브러시 #시네마4D #마루인터내셔널 #맥슨 Maxon User Connect 2024 ZBrush, Cinema 4D, Red Giant로 만나는 새로운 크리에이티브 경험       Maxon이 주최하는 "Maxon User Connect 2024" 세미나에서는 최신 ZBrush, Cinema 4D, Red Giant 도구를 소개하며, 전문가와 함께하는 인사이트 세션과 체험 부스를 제공합니다. 현장에 참여하신 분들께는 기념 티셔츠를 증정합니다.       행사 개요 행사명: Maxon User Connect 2024 일시: 2024년 11월 12일 (화) / 오후 4:00 – 7:00 장소: 서울시 강남구 봉은사로 446 B2 슈피겐홀 참가비: 무료 (사전 신청 필수) 주최: Maxon 대상: 영화, 게임, 영상 및 디자인 업계 전문가, 학생, 열정적인 크리에이터       프로그램 일정 15:30: 접수 시작 16:00: 오프닝 스피치 및 Maxon 소개 발표자: Simon Walker (Maxon Head of Training, Learning and Documentation) Maxon이 지원하는 산업 및 최신 소프트웨어 업데이트 개요 Red Giant 도구를 활용한 주요 워크플로 실시간 데모 17:00: What's New in ZBrush발표자: Ian Robinson (Master ZBrush Trainer) ZBrush Desktop과 ZBrush for iPad의 최신 기능 소개 ZBrush for iPad의 새로운 직관적인 UI와 GoZ 기능 시연 스튜디오와 이동 중에도 활용할 수 있는 스컬프팅 시작 방법 공유 18:00: Cinema 4D 대규모 씬의 데이터 관리발표자: 문영우 (Maxon Certified Instructor, eyeonestudio 대표) 고속 이더넷 및 SMB Direct를 통한 네트워크 드라이브 설정 Storage Spaces를 활용한 대용량 스토리지 관리 전략 소개 18:30: 모션 캡처 데이터와 스키닝 응용 기술발표자: 양정석 (Maxon Certified Instructor, Afun Interactive , 개발 팀장) 모션 캡처 데이터 처리: 모캡 데이터의 노이즈 제거, 리타겟, 모션 수정 방법 소개 (초급~중급 대상) 스키닝 및 포즈 몰프 응용: 웨이트와 포인트 데이터에 직접 접근하는 방식으로 스킨 및 포즈 몰프 데이터를 생성하고 업데이트하는 방법 소개 (중급~고급 대상) 15:30: 체험 부스 및 네트워킹 ZBrush와 Cinema 4D를 직접 체험할 수 있는 부스 운영     경품 안내 1등: 아이패드 프로       2등 : 와콤 타블렛   행사 당일 현장 참여자 중 추첨을 통해 경품을 증정합니다. 많은 참여 부탁드립니다!       특별 혜택 기념 티셔츠 제공 사전 신청 마감일(11월 8일)까지 신청하신 분에 한해 제공됩니다. 녹화본 제공 행사에 참석하지 못한 분들을 위해 행사 후 녹화본이 이메일로 제공될 예정입니다. 모든 발표 세션의 녹화본은 행사 종료 후 일정 기간 동안 제공됩니다. 단, 현장 참석자에게는 모든 발표와 실습 세션의 자료가 제공되며, 현장 부스와 네트워킹 이벤트에 참여할 수 있는 특별 기회가 주어집니다.       유의사항 대중교통 이용 권장: 주차 공간이 협소하니 대중교통을 이용해 주시기 바랍니다. 신청 마감: 참가 인원이 제한되어 조기 마감될 수 있으니 빠른 신청을 권장합니다.       발표자 및 전문가 소개 Simon Walker Maxon의 교육 및 문서 총괄 책임자. Maxon의 산업 지원 현황과 최신 Red Giant 도구 활용 방법을 발표합니다. Ian Robinson ZBrush 마스터 트레이너. ZBrush Desktop과 ZBrush for iPad의 새로운 기능을 시연합니다. 문영우 아이원 스튜디오 대표, Maxon Certified Instructor 고속 이더넷 및 SMB Direct를 활용한 네트워크 드라이브 설정 Storage Spaces를 활용한 대규모 Cinema 4D 씬의 스토리지 관리 전략 소개 양정석 Afun Interactive 개발 팀장, Maxon Certified Instructor 모션 캡처 데이터의 노이즈 제거, 리타겟, 모션 수정 기법 소개 웨이트 및 포인트 데이터 접근을 통한 스키닝과 포즈 몰프 응용 기술 시연     신청 방법 신청 마감: 11월 8일 (금) 참가 신청 폼: 아래 링크에서 신청해 주세요. 녹화본 제공 안내: 녹화본은 행사 종료 후 이메일로 제공됩니다.   [참가 신청하기]

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계    지난 10월 21일, CNG TV는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 웨비나는 11월 8일 수원컨벤션센터에서 개최되는 ‘CAE 컨퍼런스 2024’의 프리뷰 방송으로 마련됐으며 CAE 소프트웨어의 방향성과 향후 전망, 트렌드에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 최경화 국장, 한양대 오재응 명예교수, LG전자 김예용 연구위원, 이즈파크 김건형 상무   이번 웨비나는 캐드앤그래픽스 최경화 국장이 사회를 맡고 한양대학교 오재응 명예교수, LG전자 김예용 연구위원, 이즈파크 김건형 상무가 발표자로 참여했다.  오재응 명예교수는 ‘가상 제품 개발에 1D CAE 적용하여 제조의 혁신’을 주제로, 가상 제품 개발(VPD)에서 초기 콘셉트 설계를 담당하는 1D CAE를 활용한 MBD(모델 기반 설계)에 대해 소개했다. 오 교수는 “기술 분야에서는 최근 디지털 전환을 겪고 1D CAE 기술을 연구하고 있다”고 말했다.  1D CAE는 초기 설계 단계에서 시스템의 성능을 강화하고 검증할 수 있는 기술로, 복합적인 시스템의 거동을 수학적으로 모델링하여 제품 개발 시간을 단축시킨다는 점이 특징이다. 3D CAE는 제품의 구조적 설계를 주로 담당하지만, 1D CAE는 시간에 관한 시스템의 역동적인 거동을 기반으로 분석한다. 이를 통해 초기 설계 단계에서 성능의 상충 관계를 분석하고, 제품 설계의 자유도를 개선하는데 일조하고 있다. 특히, 우주항공 및 원자력과 같은 고도 기술 산업에서 이미 활용되고 있다.    ▲ 가상 제품 개발에 1D 모델은 이전부터 존재했다    LG전자 김예용 연구위원은 ‘물리 지식 기반 인공지능 활용 예측 모델 생산성 증대 현업 사례’를 주제로, 예측 모델 지향 목표를 비롯해 예측 기법 종류, 데이터 및 물리 법칙의 활용에 따른 공학적 설계 기술 등에 대해 설명했다.  김 연구위원은 엔지니어링 애플리케이션에서 예측 모델링을 강화하기 위한 물리학 기반 신경망(PINN) 구현에 대해 설명했다. 그는 “예측 모델링의 주요 목표는 엔지니어링 시나리오에서 예측 모델의 생산성, 사용성 및 적용성을 개선하는 것이다. 이러한 접근 방식은 예측 기능을 강화하기 위해 물리적 지식과 AI 모델을 통합하는데 중점을 두고 있다”고 이야기했다.  이즈파크 김건형 상무는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 제품 개발 시뮬레이션의 3가지 축, 시뮬레이션 환경과 방법의 지속적인 변화, 가치 창출을 위한 시뮬레이션 환경의 진화 등을 발표했다.  그는 “AI와 고급 시뮬레이션 기술의 통합에 초점을 맞춰 가치 중심 시뮬레이션 환경으로의 진화를 살펴보고 있다. 특히 MODSIM, 즉 모델링+시뮬레이션이란 개념은 통합된 환경 내에서 모델링과 시뮬레이션을 통합하는 것”이라고 말했다. 이러한 접근 방식은 협업을 용이하게 하고, 설계 신뢰성을 개선하고, 프로세스를 가속화하며, 공통 데이터와 공유 플랫폼을 활용하여 비용과 위험을 줄일 수 있다 는 것이 특징이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 엔지니어링을 통한 디지털 R&D   가상 엔지니어링(VE)은 컴퓨터 환경에서 분석, 시뮬레이션, 최적화 및 의사 결정 도구 등과 같은 기하학적 모델 및 관련 엔지니어링 도구를 통합하는 것으로, 다양한 분야의 협업 제품 개발을 용이하게 한다. 이번 호에서는 가상 엔지니어링의 시스템 구성 요소를 살펴보고, 디지털 트윈과 가상 제품 개발 프로세스로 전환되어야 하는 이유를 짚어본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   가상 엔지니어링 및 시뮬레이션을 위해서 가상 엔지니어링은 다양한 분야의 협업 제품 개발을 용이하게 하는 컴퓨터 생성 환경 내에서 분석, 시뮬레이션, 최적화 및 의사 결정 도구 등과 같은 기하학적 모델 및 관련 엔지니어링 도구를 통합하는 것으로 정의된다.(그림 1)   그림 1. 가상 엔지니어링의 정의   가상 엔지니어링은 다양한 분야의 협업 제품 개발을 용이하게 하는 컴퓨터 생성 환경 내에서 분석, 시뮬레이션, 최적화 및 의사 결정 도구 등과 같은 기하학적 모델 및 관련 엔지니어링 도구를 통합하는 것으로 정의한다. 또한 가상 엔지니어링은 가상 개발의 일부인 예측 R&D 프로세스이며, 가상 개발 프로세스(가상 엔지니어링)의 장점은 다음과 같다. 보다 빠르고 고품질의 개발 프로세스와 낮은 R&D 비용  중요하고 약점이 있는 부분이나 기술적인 제한 사항을 조기에 발견함으로써 상당한 품질 개선 제품 개발이 완료되기 전 기본 노하우 달성(기술적 특성 예측) 개발 프로세스를 체계화 다양한 엔지니어링 솔루션 비교 및 다양한 구성 평가 사전에 적절한 시기에 대체 개발 단계 활성화 테스트 기간 및 시운전 절차 최소화(테스트 품질 향상과 동시에 테스트 시리즈 축소) 디지털 CAE 모델 및 그에 따른 결과 제공 시 효율적인 팀워크 제공 획득한 경험(측정, 현장 테스트, 계산, 관찰 및 주관적 평가)에 대한 더 나은 이해 및 결과에 대한 객관적인 접근 시스템 동작의 객관적 등급을 위한 특수 평가 기능 생성(OSE : 객관적 시스템 평가) 제품 개발 과정에서 전략적 결정을 위한 합리적인 근거 모델 복잡성을 제한하면서 강력한 시뮬레이션 도구를 적용(과거 경험을 통해 배우고, 미래 프로젝트를 위한 확실한 계획) 협업·통합 제품 및 프로세스 개발에 대한 가상 엔지니어링 시스템 구성 요소는 다음과 같다. 엔지니어링 활동의 통합을 실현하기 위해 고급 컴퓨터 기반 기술의 발전은 물리적 객체와 그에 대한 작업 대신 디지털 모델과 시뮬레이션을 사용하기 때문에, 상호 연결된 가상 엔지니어링 환경에 더 나은 기회를 제공한다. 물리적 객체에 비해 가상/디지털 모델은 서로 다른 위치에 있는 엔지니어 및 기타 이해관계자 간의 의사소통과 협업을 더 쉽게 한다.  따라서 통합 가상 엔지니어링 환경을 통해 지리적 위치에 관계 없이 단일 설계에 대한 작업 협업이 가능하다. 협업 가상 엔지니어링의 통합 제품 및 프로세스 개발에 대한 가상 엔지니어링 시스템 구성 요소 이 단순화된 개요에서 가상 모델은 상호 작용의 기초이며, 제품 수명 주기와 관련된 엔지니어링 기능을 통합하는 데에 중심 역할을 한다.(그림 2) 한편 CAD 모델은 완전한 제품 설명을 디지털 형식으로 가상 모델에 제공하며, 이러한 디지털 데이터는 가상 엔지니어링 기술의 다른 모든 구성 요소에 전달 및 배포된다. 또한 CAD 데이터를 기반으로 한 이러한 형태의 상호관계는 데이터 흐름을 원활하게 하고 정보 교환을 단순화할 것으로 기대된다.(그림 3)   그림 2. 가상 엔지니어링과 가상 모델의 관계   그림 3. 가상 엔지니어링 및 시뮬레이션 프로세스   개발 디지털 전환(DX) 및 디지털 트윈 기술 관점에서 디지털 트윈의 개념은 더 빠르고 더 정확하게 개발/검증/생산/유지/보수 전 단계에서 디지털 기반의 의사결정 툴을 제공하는 것이다. 가상 엔지니어링은 고도화된 디지털 기술을 활용하여 R&D 업무를 효율화하는 것이며, 디지털 기술 기반의 ‘업무 방식 변화’를 가져온다. 대표적인 대상은 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷(IoT), C4(CAD/CAE/CAM/CAT), 가상 엔지니어링(VE), 가상 제품 개발(VPD), 디지털 트윈이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   제품 개발을 시작하기 전에 제품 개발 이니셔티브(Product Development Initiative : PDI)가 중요하다.  이니셔티브(initiative)는 상황에 따라 ‘시작하는 의지나 능력’, ‘자발성’, ‘선도력’ 등으로도 표현될 수 있다. 하지만 가장 널리 인정받고 사용되는 번역은 ‘주도성’이라고 할 수 있다.  디지털 엔지니어링 이니셔티브(Digital Engineering Initiative : DEI)는 디지털 기술을 이용한 제품 개발 혁신을 하기 위한 주도적 전략이라고 할 수 있다. 이 전략의 산출물은 다섯 개라고 할 수 있다. 그것은 제품의 본질에 대한 엔티티(entity), 제품의 물리적 실체, 제품의 디지털 트윈, 제품의 소프트웨어 정의, PLM에 포함된 제품 개발 과정 CAX와 정보 기술로 생성된 모든 제품 정보이다.    그림 1. 가장 복잡한 이중 무한루프 디지털 엔지니어링 이니셔티브의 다섯 가지 산출물   디지털 기술을 이용하여 앞에서 소개한 제품의 다섯 가지 산출물에 대한 생성 전략이 디지털 엔지니어링 이니셔티브라고 할 수 있다.  이전의 정보화 시대의 제품 개발 이니셔티브는 <그림 2>와 같은 순환형이었으나, 현재의 디지털 기술과 4차 산업혁명에서는 무한 루프 형태로 변화하고 있다.   그림 2. 정보화 시대의 순환형 제품 개발 이니셔티브   정보화 시대에는 제품 개발에 필요한 많은 정보 기술 도구가 소개되었다. 특히 CAX와 PDM/PLM의 도입은 제품 개발 환경을 혁신적으로 변화시켰다. 그 이후에는 디지털 목업(digital mockup)과 가상 제품 개발(VPD) 환경으로 발전했으며, 이제는 디지털 트윈이나 제품의 가상화 방향으로 발전하고 있다. <그림 3>은 디지털 전환에서 무한 루프형의 제품 개발 이니셔티브를 보여주며, <그림 1>은 보다 복잡한 이중 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브를 나타낸다. 그러나 모두 제품에 디지털 트윈을 도입하는 것도 아니며, 모든 제품에 소프트웨어 정의처럼 제품의 가상화를 적용하는 것은 아니지만, 일반적은 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브는 적용될 것으로 보인다.   그림 3. 디지털 전환 시대의 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브   보다 복잡한 형태의 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 주로 방위 및 항공우주 분야에서 볼 수 있는 접근법으로, 제품 개발의 모든 단계에서 디지털 기술과 프로세스를 적극적으로 통합하고자 하는 전략이다. 이 이니셔티브는 제품 설계, 개발, 테스트, 생산 및 유지보수의 각 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다. 디지털 엔지니어링 이니셔티브의 주요 구성 요소는 다음과 같다.   모델 기반 시스템 엔지니어링 MBSE(Model Based Systems Engineering)는 복잡한 시스템의 설계와 관리를 위해 모델을 중심으로 하는 접근 방식이다. 이를 통해 설계자는 텍스트 기반 문서 대신 시각적 모델을 사용하여 시스템 요구 사항, 설계, 분석, 검증 및 유지보수를 체계적으로 관리할 수 있다.   디지털 트윈 및 디지털 목업 디지털 트윈(digital twin)과 디지털 목업(digital mockup)은 실제 제품의 가상 모델링(virtual modeling)을 만들어 설계(design), 시뮬레이션(simulation), 테스트(test) 및 운영(operation)을 지원한다. 이러한 디지털 대응물은 제품의 성능을 예측하고, 문제를 조기에 발견하여 해결하는 데에 유용하다.   통합 데이터 환경 IDE(Integrated Data Environment)는 프로젝트의 모든 데이터와 정보를 중앙에서 관리하고, 팀 간의 협업을 촉진하는 플랫폼을 제공한다. 이는 데이터의 일관성과 접근성을 향상시켜 프로젝트 관리의 효율을 높일 수 있다.   가상 및 증강현실 VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 기술은 복잡한 제품의 설계와 테스트 과정에서 현실감 있는 시뮬레이션을 제공하여, 설계자와 엔지니어가 실제 환경에서 제품을 사용하는 것과 유사한 경험을 할 수 있게 한다. 이는 특히 훈련, 사용자 인터페이스 테스트 및 유지보수 계획에서 유용하다.   자동화 및 AI 기술의 통합 자동화(automation) 도구와 인공지능(AI) 알고리즘은 반복적인 작업을 최적화하고, 복잡한 데이터 분석과 의사결정 과정에서 인간의 노력을 줄여준다. 이는 공정의 속도를 높이고 오류를 감소시키는 데 기여할 것으로 예상된다.    소프트웨어 정의와 가상화 기술 소프트웨어 정의 x(software-defined x)는 협의로는 하드웨어로 수행하던 기능을 소프트웨어로 구현하는 것으로부터, 하드웨어에서 소프트웨어를 분리하여 이들을 표준화된 기능으로 연동하여 추상화를 하는 광의의 개념을 다양한 응용 서비스에 적용하는 것을 의미한다고 할 수 있다.    그림 4. 이중 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브   가상화(virtualization)는 컴퓨터 리소스를 물리적 환경에서 분리하여 여러 가상 환경을 만들 수 있게 하는 기술을 한다. 이러한 기술은 하나의 물리적 하드웨어 리소스 위에서 여러 운영 체제나 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있게 해주며, IT 인프라의 효율성, 유연성, 비용 절감을 도모할 수 있다. 이것은 모든 제품 개발 환경과 제품 자체 서비스 등에 모두 적용할 수 있다.  디지털 엔지니어링 이니셔티브는 이러한 기술을 통합하여, 전체 제품 수명주기 동안 지속적인 품질 향상과 비용 절감을 달성하려고 한다. 이러한 접근 방식은 특히 기술적으로 복잡한 제품과 시스템의 설계 및 제조에 있어 중요하다. 이제 우리는 이러한 새로운 디지털 기술과 통합된 인공지능의 세상에서 제품을 개발하고 제품을 사용하는, 새로운 차원의 전환 시대에 진입하고 있다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제품 개발의 새로운 방법론, MBSE (5)   MBSE는 항공우주 및 방위(A&D) 산업의 제품개발 과정과 엔지니어링 부분에서 디지털화 또는 디지털 전환에 대한 답을 제시하는 방법론이다. 이번 호에서는 A&D 산업 관점에서 MBSE의 필요성, MBSE 개요, 다쏘시스템의 MBSE 지원 프레임워크, 고객 사례 및 MBSE 도입 효과 등을 소개하면서 A&D 산업의 MBSE에 대한 전반적인 이해를 돕고자 한다.   ■ 목종수 다쏘시스템코리아의 컨설팅 대표이다. LG전자 생산기술원 연구원으로 재직하였으며, 이후 컨설팅사와 주요 IT 솔루션사에서 제품 개발 혁신, R&D 진단, 사전 영업 지원 및 PLM 관련 컨설팅 등을 수행하였다. 현재는 다양한 산업에서 제조업의 혁신과 경쟁력 향상을 위하여 디지털 혁신과 VPD/MBSE 관련 업무 및 연구 활동도 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 김태현 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 MBSE 도입 및 지속가능성 확산에 기여하고 있다. 자동차/모빌리티, A&D 산업 분야의 MBSE 적용과 관련한 다양한 프로젝트 경험을 보유하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   2020년 코로나19 팬데믹 이후 항공 운송 수요 증가와 경제적 회복 노력으로 항공기의 생산과 구매가 다시 증가하고 있다. 세계경제포럼의 보고서(2022)에 따르면 2015년에 14억 달러였던 우주 관련 기업에 대한 투자액이 2020년에는 52억 달러로 증가하였으며, 2030년이면 시장 규모가 100억 달러에 이를 것으로 예상하고 있다. 2020년대에는 약 7만 개의 위성이 우주로 발사될 것으로 추정되는데, 이는 스푸트니크 1호 이후 64년 동안 발사된 위성 수인 1만 1000 개를 훨씬 능가하는 수치이다.  전 세계 총 국방비 지출은 2022년까지 2조 달러를 넘어설 것으로 예상되며(우크라이나-러시아 전쟁 전 예측치), 2030년에는 전세계 국방비가 3조 달러에 달할 것으로 추정된다.(SIPRI, 2021) 여러 국가의 군대에서 방위력 강화를 위한 새로운 디지털화 계획에 돌입하고 있으며, 가장 최근에 발표된 계획은 2022년 3월에 독일이 발표한 1000억 달러 규모의 새로운 방위 계획이다.(세계경제포럼 보고서, 2022) 러시아의 우크라이나 침공, 중국의 대만 침공 위협 등으로 인해 전 세계적으로 안보 환경이 급변하면서 국내 방산 제품의 경쟁력 부각되어, 수출에 따른 방산업체 전반의 외형 성장과 함께 수익성도 개선되고 있는 상황이다.(2022년 국내외 방위산업 동향, 창원산업진흥원, 2022. 6) 하지만 A&D 산업의 제품 개발 라이프사이클 관점에서 해결해야 할 도전과제가 많이 있다. 제품의 복잡성 증가, 비용 절감 부담의 증가, 엄격한 규제 및 규정 준수, 공급망 및 데이터 관리, 제품 출시 기간 준수 등이다. 해외 선진 기업 및 국내 기업은 이러한 문제를 해결하기 위해 제품 개발 과정과 엔지니어링 부분에서 디지털화 또는 디지털 전환을 추진하고 있으며, 이 주제는 A&D 산업의 모든 기업에게 우선순위가 되었다.   MBSE의 필요성 다분야 통합 시스템의 부상 지금처럼 초연결된 세상에서는 사실상 모든 기업이 기계, 전기, 전자, 소프트웨어 시스템을 단일 제품으로 결합하는 메카트로닉스 회사가 되고 있다. 현재 출시되어 있는 대다수 항공기와 우주선이 가진 특유의 복잡한 특성으로 인해 A&D 산업은 MBSE 개념을 조기에 채택하는 것으로 나타났으며, 첨단 시스템의 물리적 규모 때문에 복잡한 시스템의 통합은 기존의 문서 기반 시스템 엔지니어링에 너무 복잡하다는 것이 증명되었다.   디지털 엔지니어링 A&D 업계에는 이해관계자가 디지털 혁신 이니셔티브에 맞추도록 영향을 미치는 공통의 목적과 목표가 있다. 디지털 엔지니어링은 MBSE, 디지털 모델, 디지털 트윈, 디지털 스레드의 개념을 활용하여 기존 무기 체계 개발과 획득에 관련된 문제를 해결하려는 혁신 어젠다이며, 무기체계 개발 및 획득의 패러다임을 Design → Build → Test에서 Model → Analyze → Build로 전환하는 것을 제시하였다. 즉 무기체계 획득 단계에서 단계별 디지털 모델과 최신 IT 기술을 활용하여 무기체계 개발과 획득의 혁신을 이루는 것으로, 가상의 환경에 모델을 통해 프로토타입을 만들고 시험함으로써 무기체계 개발 및 획득과 관련된 의사결정을 효과적으로 수행하는 것을 포함하고 있다. 이러한 혁신 어젠다는 오래된 국방부(DoD) OEM에서부터 신생 기업에 이르기까지 비즈니스의 모든 수준에 걸쳐 일어난다. <그림 1>은 디지털 엔지니어링의 구성 요소를 설명한 그림이다.(국방획득 방법론의 변화, 체계 공학에서 디지털 공학으로, KNST, 2019. 3)   그림 1. 디지털 엔지니어링의 구성 요소   국내 방산업체의 성장 전 세계적으로 안보 환경이 급변하면서 국내 방산 제품의 경쟁력이 부각되고, 국내 주요 방산기업은 수출로 인해 외형 성장과 수익성 개선을 이루고 있다. 향후에도 이런 기조는 지속적으로 유지 또는 확장될 것으로 예상하고 있다. 특히 미국 국방부 또는 해외 주요 방산기업에 수출을 하기 위해서는 국내 방산기업의 MBSE 기반의 무기체계 개발 역량이 필요하다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다. 한시적으로 무료로 제공됩니다.