앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   최근, 다양한 실험 및 해석에서 축적된 데이터와 인공지능 기술의 발전으로 데이터 기반 설계(Data-Driven Design)가 활성화되고 있다. 특히 해석 데이터를 기반으로 한 메타모델은 빠른 예측 속도의 장점을 이용해 반복적인 예측이 요구되는 최적 설계와 실시간 예측이 필요한 디지털 트윈 분야에서 주로 사용되며, 부품과 시스템의 통합 최적설계나 생산 품질 관리와 같은 다양한 분야로 활용 범위가 확장되고 있다. 이번 호에서는 간단한 사례를 통해 데이터 기반 설계에서 활용되는 딥러닝 기술과 해석 데이터를 이용한 메타모델을 소개한다. 그리고 딥러닝 프로그래밍 작업 없이 해석 데이터 기반 메타모델을 쉽게 생성할 수 있는 다양한 환경과 제작 방법부터, 생성된 메타모델을 다양한 환경에서 효율적으로 사용하기 위해 FMI(Functional Mock-up Interface) 기술로 제작하는 FMU(Functional Mock-up Unit)의 생성 및 사용법까지 다루도록 하겠다.   ■ 권기태 태성에스엔이의 EBU_LF팀 수석매니저로 해석자동화 업무 및 기술지원을 담당하고 있다. 이메일 | gtkweon@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   메타모델이란 우선, 메타모델의 정의와 활용에 대해 짚고 넘어가보자. 메타모델(metamodel)은 ‘모델의 모델’이라는 의미로, 복잡한 모델을 간소화하여 설명하거나 정의하는데 사용된다. 근사방법(approximation method)을 사용해 원래의 모델을 재모델링함으로써 만들어지는 간결한 형태의 모델을 의미한다. 이러한 메타모델의 정의나 활용은 적용되는 분야에 따라 다르게 사용된다. 우선 기계학습의 메타모델은 다른 기계학습 모델을 이해, 분석, 또는 간략하게 표현하기 위한 목적으로 사용되며, 소프트웨어 엔지니어링 분야에서는 UML을 통해 시스템의 구조와 속성을 추상화하고 표준화하는데 사용된다. 시뮬레이션 및 최적화 분야의 메타모델은 복잡한 시뮬레이션 모델이나 실제 세계의 시스템을 간단한 수학적 모델로 대체하며, 이를 통해 저렴한 비용과 짧은 시간 안에 다양한 시나리오 탐색이나 최적의 해를 찾는 데 활용된다. 시뮬레이션 및 최적화 분야에서도 메타모델은 목적이나 관점에 따라 여러 용어로 불린다. 가장 먼저, 복잡하거나 계산에 많은 비용이 소요되는 모델, 또는 실제 실험을 단순하고 효율적인 형태로 근사화한 모델이란 의미의 대리자 모델(surrogate model)이 있다. 더불어 고차원이나 복잡한 시스템의 동적 거동을 낮은 차원이나 작은 수의 변수를 사용하여 효과적으로 근사화하는 방식의 ROM(Reduced-Order Modeling)이 있다. 또한 데이터를 사용하여 복잡한 시스템의 응답을 모델링하고 최적화하기 위한 통계적 방법이란 의미의 RSM(Response Surface Model)과 최적화 프로그램 안에서 시간이 많이 소요되는 CAE 시뮬레이션을 대신하여 사용되는 대리자 모델인 MOP(Meta-Model of Optimal Prognosis)란 용어도 사용되고 있다.   해석 데이터 기반 메타모델 컴퓨터 하드웨어의 발전과 함께 공학 설계 기술은 실험 중심의 설계에서 시뮬레이션 기반의 설계로 급속도로 전환되었다. 더욱이, 최근에는 실험과 해석에서 축적된 데이터와 인공지능 기술의 발전으로 데이터 기반 설계가 활성화되는 만큼, 데이터 기반 설계에서 사용되는 데이터 기반 메타모델의 중요성도 같이 증가하고 있다. 메타모델은 복잡한 시스템이나 모델을 간단히 표현하기 위해 확보된 데이터를 수학적 기법이나 인공지능 기술로 처리하여 제작한다. 특히, 인공지능과 시뮬레이션 기술의 발전으로 해석 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 메타모델이 주목을 받고 있다. 해석 데이터는 측정 데이터와 비교해 입력과 출력 데이터의 노이즈가 적고, 스크립트 자동화를 이용해 원하는 조건으로 데이터를 쉽게 확보할 수 있다는 장점이 있다. 딥러닝 기술을 이용한 메타모델은 복잡한 수학적 지식 없이 구현이 가능하며, 파이썬(Python) 환경에서 작업하기 때문에 파이썬의 강력한 기능을 효과적으로 활용할 수 있다.   메타모델의 활용 해석 데이터를 활용한 메타모델은 빠른 예측 속도의 장점을 활용하여 반복적이거나 실시간 예측이 필요한 분야에서 주로 사용된다. 그러나 해당 메타모델은 해석 데이터를 생성할 때 사용된 변수로만 입력 값이 제한되기 때문에, 설계인자가 고정된 상황에서만 적합하다는 단점이 있다. 이러한 메타모델의 장단점을 고려하여 활용 가능한 분야를 도출하면 <그림 1>과 같다. 설계 최적화 및 민감도 분석 : 반복적으로 사용되는 빠른 예측 복잡한 시스템의 최적설계 : 요소부품과 시스템의 통합적 최적설계에서 부품 메타모델 생산 품질 관리 : 설계가 확정된 후 생산 과정의 변동 관리 디지털 트윈 : 설비의 운용 효율을 최적화하기 위해 실시간 예측   그림 1. 디지털 엔지니어링의 구성 요소   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Focus 17　유니티, 디지털 트윈/XR/AI로 산업 분야서 실시간 3D 기술의 확대 추진 20　앤시스, 시뮬레이션 경험을 향상시키는 AI와 클라우드 솔루션 제시 23　AWS, “클라우드와 생성형 AI로 산업 분야의 혁신 뒷받침한다” 26　에릭슨엘지, “초저지연 5G 기술로 산업 현장의 디지털 전환 돕는다”   People&Company 28　알테어 밍 저우 전산 역학 및 최적화 총괄 연구위원　다중물리부터 AI까지… 제품 설계의 최적화를 위한 기술 혁신 이어간다   Case Study 30　디지털 트윈으로 도시, 건물, 인프라를 재구성하는 6가지 방법　데이터의 실시간 3D 시각화 통해 설계/운영/교육 등의 경험 개선 34　건설 산업에서 언리얼 엔진을 활용한 플랫폼 구축　BIM 데이터와 실시간 3D 기술 결합해 최적의 의사결정 지원   New Products 42　솔버 성능과 접촉 해석 속도 향상된 다물체 동역학 해석 소프트웨어　리커다인 2024 46　AI 기능 도입으로 설계 작업의 자동화 및 속도 향상　솔리드 엣지 2024 48　결함방지 테스트 및 요구사항 추적 기능 등 추가　매트랩 R2023b, 시뮬링크 R2023b 50　AI 및 HPC 기술 융합한 시뮬레이션 플랫폼　하이퍼웍스 2023 39　이달의 신제품   Column 56　여행에서 얻은 것 No.2 / 류용효　제주 즐기기 - 보고, 담고, 웃고, 걷고   52　New Books 54　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 61　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　생성형 AI 서비스 개발을 위한 라마 2 설치와 사용법 64　새로워진 캐디안 2023 살펴보기 (13) / 최영석　캐디안 2023의 3D 객체 그리기 기능 Ⅳ 67　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (7) / 천벼리　삼위일체 블록 라이브러리 70　토목 분야 BIM 기반 자동, 연동, 수동 수량산출 합산 프로세스 (4) / 이재홍　BIM 기반 자동, 연동, 수동 수량산출 내역 합산 프로세스 구축의 의미와 향후 과제   Cloud Computing 73　산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (7) / 조상만　AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅱ   Reverse Engineering 78　이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (11) / 유우식　정보의 가시화 88　포인트셰이프 디자인을 사용한 역설계 사례 / 드림티엔에스　자동차 서스펜션 스캔 데이터의 역설계 작업 과정   Mechanical 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (6) / 박수민　크레오 파라메트릭 10.0을 사용한 금형 설계 116　국내 E-CAD 시장 분석과 전장설계 활용을 위한 제언 (1) / 구형서　국내 E-CAD 제품 시장 분석   Analysis 98　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (3) / 나인플러스IT　복잡한 선박 형상의 메싱 간소화 102　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 권기태　딥러닝을 사용한 해석 데이터 기반 메타모델 살펴보기 109　제품 개발의 새로운 방법론, MBSE (6) / 김태현, 전형재　MBSE 프레임워크와 플랫폼의 역할   PLM 120　제조기업의 미래를 위한 PLM 이야기 (9) / 김성희　클라우드 기반의 아키텍처를 고려한 PLM     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기>>   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기>>    

액추에이터 개발을 위한 DoSA-Maxwell의 기능과 특징   전산해석(CAE)을 이용한 설계검증은 제품 개발자들의 설계 경쟁력을 높이는데 큰 도움이 된다. 따라서 개발 업체들은 개발자들에게 해석 소프트웨어 교육을 이수하게 하고, 전산해석 기술을 제품개발에 활발하게 적용하도록 독려하고 있다. 하지만 여러 이유로 제품 개발자들의 전산해석 활용에는 한계가 있다. 이번 호에서는 이를 해결하기 위한 목적으로 태성에스엔이에서 개발하고 있는 제품 설계자를 위한 전산해석 소프트웨어를 소개하고자 한다.   ■ 권기태 태성에스엔이의 EBU팀 차장으로 전자기장 분야에 대한 기술지원 및 교육, 프로젝트 업무를 하고 있으며, 특히 소형 전동 액추에이터(Solenoid, Voice Coil Motor)를 담당하고 있다. 이메일 | gtkweon@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr     1. 전산해석과 제품 개발자 상용 전산해석 소프트웨어(이하 해석 소프트웨어)의 기술은 이미 충분히 검증된 수준에 도달해 있어 이미 많은 제품의 개발에 적용되고 있다. 하지만 해석 소프트웨어는 전산해석 전공자의 사용에 맞추어 개발되고 있어 주로 전문인력들에 의해 사용되고 있고, 실제 제품의 설계를 담당하고 있는 제품 개발자는 활발히 사용을 하지 못하고 있다. 따라서 제품개발 업체들은 제품 개발자들의 설계 경쟁력을 높이기 위해 해석 소프트웨어의 교육 이수를 포함하여 제품 개발자가 전산해석 기술을 활발하게 사용하도록 독려하고 있지만 전산해석을 전공하지 않은 제품 개발자들은 담당 제품에 대한 높은 수준의 전산해석까지는 활용하기가 어려운 상황이다. 제품 개발자들이 적극적으로 전산해석을 활용하지 못하는 이유를 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 일반적인 해석 소프트웨어는 해당 물리장의 모든 문제를 풀 수 있도록 개발된 범용 전산해석 소프트웨어이기 때문에, 제품 개발보다는 전산해석의 관점에서 개발이 되어 제품 개발자들에게 익숙하지 않는 <그림 1>과 같은 작업 흐름을 가지고 있다.   그림 1. 해석 소프트웨어의 작업 흐름   그리고 전산해석에 사용되는 용어나 입출력 데이터 값들은 제품 개발에서 사용하는 용어나 데이터 값들과 달라서 전산해석을 시작하는 제품 개발자들에게는 사용에 부담이 되고 있다. 또한 제품의 전산해석을 위해서는 해석 소프트웨어 안에서 이론을 기반으로 여러 가정을 사용하여 해당 제품에 대한 해석모델을 제작해야 하는데, 제품 개발자들이 해석모델을 제작하는 것에 대해 어려워하고 있다.  

  43 Theme. BIM의 현주소와 발전을 위한 제언   상호신뢰가 있는 BIM과 엔지니어링 가치 / 강태욱 국내 BIM 시장 활성화를 위한 생태계 조성해야 / 김호중 건축 설계 현장에서 본 BIM의 전망과 방향 / 김승록 건설산업 변화의 동력으로 BIM의 역할 정립 / 심창수 BIM 소프트웨어 활용 및 보급확산 지원 사업 소개 / 한국생산기술연구원 제조업의 자동화 혁신 기술이 건설 산업에 미치는 영향 / 임민수 BIM 발전 방향성에 대한 고찰 / 김현 건설업계 시공성 향상을 위한 해답, BIM에서 찾아야 / 박완순   Infoworld Focus 20 CAE 컨퍼런스 2018, 디지털 트랜스포메이션 시대 CAE의 역할 짚다 25 AU 코리아 2018, “디지털 혁신의 시작은 설계와 제조의 자동화” 30 솔리드웍스 2019 공식 출시… 디지털 제품 개발의 혁신과 유연성 강화 33 부천국제금형콘퍼런스 2018, 금형산업의 현재를 짚고 혁신 기술 탐색 36 아비바코리아, 데이터와 프로세스 연결하는 플랜트 산업의 디지털 혁신 전략 제시 38 슈나이더 일렉트릭, IoT 구축부터 기술지원까지 인프라 자산 관리를 엔드 투 엔드로 지원한다 40 유니티코리아, 유니티 엔진을 활용한 AEC 분야의 사례와 특장점 소개 70 장비, 소재, 서비스까지… 한눈에 살펴보는 폼넥스트 2018 전시회 트렌드 / 송인보 74 3차 SAMA 3D 프린팅 국제 포럼을 다녀오다 / 주승환 78 스트라타시스 3D 프린팅 포럼, 4차 산업혁명의 필수 요소가 된 적층제조 기술 소개 84 엔비디아, 인공지능의 확산 위해 기술에서 교육까지 폭 넓게 지원한다 86 한국마이크로소프트, 디지털 트랜스포메이션 전략 및 인공지능 비전 공유 88 델 테크놀로지스, 디지털 혁신을 실현하는 IT 전략과 기술 제시 90 VM웨어, 멀티 클라우드 전략 지원하는 포트폴리오 공개 People 62 인텔코리아 이주석 전무 데이터를 얻고 처리하는 엔드 투 엔드 기술로 4차 산업혁명 선도 65 씨지텍 진 그라나타 제품 매니저  3D 프린팅과 CNC의 복잡성에 대응하는 가공 시뮬레이션 기술 강화 68 앤시스 산딥 소바니 글로벌 오토모티브 인더스트리 디렉터 정확한 물리 기반의 시뮬레이션으로 자율주행차 개발의 한계 극복 Case Study 82 DS 오토모빌, 한정판 자동차용 적층제조 티타늄 부품 생산 디자인의 제한 없이 프리미엄 품질로 액세서리 제작 Column 92 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 디지털 PLM과 디지털 트윈이 미래 성장 동력이다 94 현장에서 얻은 것 / 류용효 첫 번째, 디지털 체인지와 변화 관리의 중요성 96 익숙한 설계 절차를 넘어 차세대 설계 기술을 적용하다 / 러셀 브룩스 New Products 17 CAD 엔지니어를 위한 유동해석 솔루션 시메릭스 포 솔리드웍스 106 이달의 신제품 온에어 42 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 디지털 변혁 트렌드 분석 및 전망 Cartoon 81 연구소 들어간 미대생 이야기 (14) / 조영락 목젖 제 1법칙   98 News   108 New Books Directory 155 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA AEC 110 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 블록체인 기반 BIM과 상호신뢰 113 다이나모에 쉽게 접근하고 활용하기 (1) / 장동수 다이나모란? - 특징과 인터페이스 150 새로워진 캐디안 2017 살펴보기 (20) / 최영석 신속 선택(Quick Select) 기능 Reverse Engineering 118 이미지 데이터의 구성과 활용 (12) / 유우식 효율적인 이미지 활용을 위한 과제 Mechanical 122 즐거움을 더하는 솔리드웍스 실무 레시피 Vol.2 (12) / 원동현 솔리드웍스 국제인증 시험 응시 및 대비 Ⅰ Manufacturing 126 PowerMILL CAM 프로그래밍 따라하기 / 이경하 인공 관절 가공 Ⅶ   Analysis 130 제품 개발 프로세스 혁신을 위한 크레오 파라메트릭 5.0 / 이동환 크레오 시뮬레이션 5.0 서멀을 이용한 열전도 분포 해석 135 시뮬리아를 활용한 해석 및 응용 사례 (9) / 김재부 스웰링 감소를 위한 배터리 하우징 플레이트의 최적화 140 타이어 개발에서 CFD의 활용 사례 / 박우철, 정경문, 김재부 LBM을 이용한 타이어 수막현상 해석 146 제품 설계자를 위한 전산해석 소프트웨어 개발 / 권기태 액추에이터 개발을 위한 DoSA-Maxwell의 기능과 특징 3D Printing 152 건축과 3D 프린팅 교육 (3) / 고기봉 Modeling + 01_Printing