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통합검색 "매트랩"에 대한 통합 검색 내용이 156개 있습니다
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MBD의 성공 비결 및 향후 전망
MBD의 이해와 기업 가치 향상을 위한 전략 (2)   자동차, 항공, 가전 등 산업에서 기업들이 진행해 온 모델 기반 개발(Model Based Development : MBD)이 최근 주목받고 있다. 이번 호에서는 최근 들어 MBD가 주목받는 배경과 성공적인 MBD 활용을 위한 전략을 짚고, 향후 발전 전망에 대해서도 살펴본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   MBD가 지금 주목받고 있는 이유 MBD가 최근 다시 주목을 받는 이유에 대해서 알아보고자 한다. 개개인 단위에서는 지금까지도 개발 부담의 증가를 해결하기 위해 보다 효과적인 디지털 기술의 도입을 모색해 왔다. 한편, 엔지니어링 체인 전체에서 각사가 지견을 공유하고 디지털 개발에 임할 수 있다면 고효율화를 도모할 수 있고, 여기에서 태어난 여유로부터 각사의 개성이나 경쟁력을 발휘하는 것도 가능하다고 할 수 있다. 한편 MBD 방법은 복잡한 요구에 대응하기 때문에 최첨단 개발의 장에서 기술적으로 계속 발전해 온 결과 개발 중의 어느 단계에서도 디지털 모델을 사용하는 것을 가능하게 한다. 이 협조 개발의 기운이 높아지는 것과 기술적으로 성숙하고 있는 모델 베이스 개발 수법의 특성이 매치한 것으로, 자동차 업계 전체가 MBD의 실현을 향해 크게 움직이기 시작했다.   기업이 MBD의 도입 시 현상 과제 - 경영 시스템의 진화 업계 연계를 포함한 각 기업의 노력에 의해 서서히 모델링 데이터의 통일이 진행되어 앞에서 설명한 바와 같이 산.관.학이 연계하는 네트워크가 구축되어 갈 것으로 기대할 수 있다. 각 기업에 있어서는 이것들을 베이스로 하면서 MBD의 실행력을 쌓아 가기 위해서, 다음 세 개의 관점을 가진 구체적인 대처(그림 1)가 필요하다. 자사의 기술력을 답습하여 가상 변환을 진행하는 것 인재를 육성하고 사내의 정착 계몽을 도모하는 것 연계 추진에 필요한 데이터 플랫폼의 구축을 진행하는 것   그림 1. MBD 도입 시 고려해야 할 세 개의 관점   이러한 세 가지 관점을 개별적으로 해결할 뿐만 아니라 밸런스 좋게 추진할 수 있는 매니지먼트 시스템에 각사를 진화시켜 나가는 것이 업계 변혁의 파도에 뒤처지지 않고, 보다 기업 가치를 높이기 위한 열쇠가 된다.(그림 2) 다음에는이 세 개의 관점을 설명한다.   그림 2. MBD 실행력의 획득   기술력의 가상 변환 - 각사 기술의 강점의 파악과 모델화 모델화에 있어서는 자사에서 지금까지 길러 온 기술의 분해(가시화)가 필요불가결하다. 자사 기술의 강점이나 해명할 수 없는 특성을 명확히 하는 것으로 모델이라고 하는 가상으로 변환하기 위한 베이스가 구축된다.(그림 3) 이를 근거로 체인지 매니지먼트의 의사 입력을 실시함으로써, 현장에서의 1D-CAE/3D-CAE의 지식과 실천, 매트랩(MATLAB)/시뮬링크(Simulink) 등 툴 조작 스킬의 습득, MILS/SILS/HILS의 모델 환경 도입이 진행되어 자사 기술의 강점의 파악과 모델화를 통한 자사 기술을 유지한 고정밀 모델의 구현화에 연결된다.   그림 3. 기술력의 가상 변환   인재육성과 정착 계몽 - 모델 개발 스킬 DX 인재의 활약에 의해 MBD는 조직에 정착시킬 수 있다. 이것에는 디지털 인재의 육성뿐만 아니라 변환(transformation) 인재를 육성하는 양쪽이 중요하다.(그림 4) 모델링 기술을 가진 인재가 활약하는 것만으로는 특정 개발에 일시적으로 적용된 대처로 MBD가 끝날 수도 있다. 균형 잡힌 쌍방을 육성하고 조직으로서 지속적으로 평가함으로써, MBD의 효과와 혜택이 올바르게 조직 내로 침투하여 실행력이 정착하게 된다. 효율적인 설계자 육성을 위해서 먼저 부딪히는 도전은 설계자의 교육이다. 현재 설계에 종사하는 모든 멤버를 육성하는 데에는 시간과 비용이 든다. 우선 몇 명에 대해서만 육성을 하면 장애물은 그다지 높지 않다. 매트랩/시뮬링크의 세미나를 정기적으로 개최하고 기초 부분은 조기에 시작할 수 있다. 또 엔지니어링 회사에 설계 모델의 개발을 위탁해 함께 개발을 진행하는 것으로 노하우를 획득하면서 설계자를 육성하는 것도 하나의 방법이다.   그림 4. 인재육성과 정착계몽   데이터 플랫폼 구축 - 사내외의 모델 관리·공유를 신속하게 실시 MBD의 프로세스는 내부 구성 관리 시스템과 외부와의 협력 환경에서 수행된다. 사내외 데이터의 이력 추적을 하면서, 자주 실행되는 시뮬레이션 결과를 온타임으로 저장하는 데이터 플랫폼의 구축도 빠뜨릴 수 없다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-02-02
[무료다운로드] MBD의 발전 배경과 정의
MBD의 이해와 기업 가치 향상을 위한 전략 (1)   자동차, 항공, 가전 등 산업에서 기업들이 진행해 온 모델 기반 개발(Model Based Development : MBD)이 최근 주목받고 있다. 이번 호부터 2회에 걸쳐 R&D 영역에 있어서 향후 피할 수 없는 디지털 전환(DX)의 하나인 MBD에 대한 이해를 정리하고, 기업 조직이 어떻게 임해야 할 것인지에 대해 짚어보고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문 이메일 | ilove.ohkr@gmail.com   MBD 발전의 배경 모델 기반 개발(MBD)이 주목받는 배경에는 자동차 시장의 요구가 CASE(Connected, Automated/Autonomous, Shared & Service, Electric)나 MaaS(Mobility-as-a-Service), 환경 대응으로 전환하고 한 기업이 단독으로 커버할 수 없는 보다 복잡하고 고기능이면서 고품질의 성능이 요구되는 시대에 들어간 것으로, MBD에 대해 새로운 요구가 더해진 것을 들 수 있다. 설계 개발 프로세스 측면에서는 시스템 컴포넌트의 최적화라고 하는 모델 기반 개발을 통해 디지털 기술을 적극적으로 사용하는 것에 의해 우선은 기능적 효율성을 실행하고, 이 과정에서 얻은 지식을 축적하고 업무 효율의 개선에 의해 획득한 자원을 활용함으로써 향후 설계 변경에 유연하고 신속하게 대응할 수 있도록 데이터를 활용한다. 고객 요구와의 일치를 연마하는 것이 모델 기반 개발에 요구되는 모습이라고 생각한다.   그림 1. MBD의 발전사   MBD를 살펴보기 전에 MBD 발전의 역사를 살펴보고자 한다.(그림 1) 1990년대를 전후해 CAD/CAM을 중심으로 한 형상의 디지털화가 추진되었다. 1990년대에는 CAD/CAM/CAE를 기반으로 시뮬레이션의 중요성을 인지하기 시작하였다. 특히 엔진 및 차체 골격 분야의 부분적 모델링에 집중되었다. 한편, 2000년대에 비로소 CAE/MBD 시뮬레이션을 고도화하고 프로토타입 없이 제품을 개발하려는 시도와 더불어 조립이 가속화되었으며, 전체 실차의 모델링과 CAE가 활발하게 추진되었다. 2010년대에 들어서는 MBD와 MBSE(Model Based Systems Engineering : 모델 기반 시스템 엔지니어링)에 대한 가상 엔지니어링과 시뮬레이션이 복합되어 생산 설비의 DX화 및 동시공학 개발이 도입되기 시작했다. 특히 2010년 이후의 MBD 적용은 C 코드를 사용해 제어 개발을 실시하고 있었지만, 디버그에 많은 공수를 필요로 하고 또한 하드웨어측(플랜트)의 반응은 직접 하드웨어를 연결할 때까지 파악할 수 없었다. 이후에 MBD의 첫 번째 개념이 등장한다. C코드 대신 매트랩(MATLAB)/시뮬링크(Simulink)의 ‘모델’을 사용하고 제어 로직은 C 소스가 아닌 매트랩/시뮬링크로 표현함으로써, 하드웨어 측은 시뮬링크에서 작성된 미분 방정식을 기반으로 한 ‘모델’로 과도 상태 등을 간단하게 표현한다. 이를 통해 실제 기기의 테스트 횟수를 줄여 제어 로직을 개발할 수 있어, 개발의 효율화와 함께 조기에 문제를 발견하고 그에 대한 대책이 해결되었다. 2020년대 현재는 MBD 및 MBSE가 기법 개발과 인지 확대를 통해 활발하게 추진되고 있으며, 향후 2030년대에는 MBD/MBSE의 엔지니어링 체인 전체로 고효율의 개발이 추진될 것으로 기대한다. 최근 빠르게 발전하는 전기자동차의 CAE에 의한 성능 예측이 용이해져 디지털 개발이 가속화될 것으로 기대한다. 특히 기업 간의 시뮬레이션 모델을 활용할 수 있는 환경이 조성되어 활발한 개발 경쟁이 가속화되고, 설계기간 단축 및 비용의 절감에서 획기적인 전환이 이뤄질 것으로 확신한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-01-04
매스웍스, 세종대학교 ‘2023 세종 AI 챌린지’ 공식 후원
매스웍스는 세종대학교가 주최한 인공지능(AI) 분야 문제 해결 능력 경진대회 ‘2023 세종 AI 챌린지’를 후원했다고 발표했다. 이번 대회에는 총 196명의 학생들이 참가하여 매트랩(MATLAB) AI 툴을 활용한 아이디어를 구현했고, 최우수상을 비롯해 20명의 학생에 대해 시상이 이뤄졌다. 매스웍스코리아는 2022년부터 세종대학교 ‘세종 AI 챌린지’의 공식 후원사로 참여해 학생들에게 자사의 소프트웨어를 경험할 수 있는 환경을 제공했다. 또한 세종대학교의 ICT혁신인재4.0사업에 참여해 무인이동체 인재 양성을 위한 교육과정 발전에도 기여하고 있다. 올해 대회는 매트랩 트랙과 기타 트랙으로 구분된 해커톤으로 진행됐다. 매트랩은 기업, 대학, 정부기관에서부터 스타트업에 이르는 10만 개 이상의 다양한 규모의 기업에서 사용되고 400만 건 이상의 연구에 인용된 솔루션으로, 학생들은 이번 대회를 통해 매트랩을 사용한 실무 역량을 쌓을 수 있는 기회를 가질 수 있었다. 이번 ‘2023 세종 AI 챌린지’에서는 매트랩 온라인 서버에서 GPU를 사용해 IMU(Inertial Measurement Unit)를 몸에 장착한 환자의 활동 상태를 예측하는 문제가 출제됐다. 학생들은 클라우드 환경에서 매트랩 온라인에 접속하여 머신러닝과 이미지 처리 등에서 빠른 속도로 계산을 실행 및 확장했으며, 매트랩의 GPU 지원 기능을 통해 프로그래밍에 대한 깊은 지식 없이도 GPU 상에서 계산을 수행할 수 있었다. 이번 대회에서 최우수상을 수상한 세종대학교 지능기전공학부의 심재훈 학생은 매트랩의 심층신경망 디자이너 앱을 사용해 센서값의 데이터를 선별한 후, 컨벌루션 신경망(Convolutional Neural Network : CNN) 구조로 레이어를 구성해 문제를 해결했다. 심재훈 학생은 “이번 대회에서 스스로 문제를 분석하고, 데이터 전처리와 튜닝을 거치며 최적화된 모델을 개발하는 전체적인 과정을 깊게 고민해볼 수 있었다”고 말했다.     이번 경진대회는 세종대학교 소프트웨어융합대학 지능기전공학과 김성한 및 최유경 교수가 운영하였으며, 이현석, 김형석, 김세원(지능기전공학과), 전창재(인공지능학과) 교수가 심사했다. 김성한 교수는 “이번 대회에서 학생들은 매트랩 언어를 활용해 자동차, 로봇 등 여러 산업 분야에서 볼 수 있는 실무적인 프로젝트에 적용해 볼 수 있었다”면서, “매트랩의 높은 편의성은 학생들이 한층 고도화된 데이터 분석과 검증을 통해 좋은 결과물을 만드는 데 큰 도움이 됐다”고 말했다. 또한 김성한 교수는 “이번 2023세종AI챌린지에는 6개의 데이터를 이용하여 환자의 상태를 예측하는 문제를 출제했다”며, “일반적으로 전이학습을 통한 컨벌루션 신경망을 활용하기 위해서 3개의 데이터를 선별하는데, 최우수상을 수상한 심재훈 학생은 새로운 신경망을 구성하여 기존 6개의 데이터를 예측모델에 적용해 높은 정확도의 우수한 결과를 선보였다”고 말했다. 매스웍스코리아의 김경록 교육 기관 세일즈 매니저는 “매스웍스는 대학생들이 자사의 소프트웨어를 쉽게 활용할 수 있도록 예제와 교육영상과 같은 다양한 학습 자료를 제공하고 있다”면서, “학생들이 강의뿐 아니라 경진대회와 같은 다양한 기회에서 매스웍스의 소프트웨어를 통해 실무에 필요한 역량을 쌓을 수 있길 바란다”고 말했다.
작성일 : 2024-01-04
 ‘매트랩 대학생 AI 경진대회’에서 서울과학기술대학교 팀이 우승
매스웍스가 국내 대학생들을 대상으로 매트랩(MATLAB)을 활용해 실제 문제에 대한 인공지능(AI) 애플리케이션을 설계하도록 하는 '매트랩 대학생 AI 경진대회'의 수상작을 발표했다.  2021년에 시작해 올해로 3회차를 맞이한 매트랩 대학생 AI 경진대회는 대학생들이 매트랩을 활용하여 모델 개발 및 배포 등 범용 인공지능 모델 개발에 대한 실질적인 경험을 쌓고, 매트랩과 호환이 가능한 텐서플로우, 파이토치 등의 프레임워크 모델을 사용해 다양한 프로그래밍 언어로 모델을 구현하여 경쟁력 있는 프로젝트를 완성해 나가는 대회이다. 지난 6월 20일부터 7월 31일까지 진행된 이번 대회에는 작년 대비 약 2배 이상의 팀이 참여해 인공지능 기술을 실생활에 새롭게 적용하고, 산업에서 기존의 프로세스를 개선할 수 있는 아이디어를 제출했다. 그 결과 최우수상은 서울과학기술대학교 응용확률팀이 수상했으며, 준우승은 인제대학교 헬스케어 IT공학과에 재학 중인 윤태영 학생이 차지했다. 올해 참가팀들은 영상, 신호, 라이다 등 다양한 적용 분야의 프로젝트들을 출품했다. 매스웍스의 김경록 교육 세일즈 매니저는 “단순한 인공지능 모델 개발이 아닌 실제 산업 현장에서 적용 가능한 높은 수준의 프로젝트가 접수됐다”며, “다양한 실험을 통해 최적의 모델을 얻기 위한 노력의 과정이 인상적이었다”고 강조했다. 1등을 수상한 서울과학기술대학교 응용확률팀은 앙상블을 활용한 전기자동차 배터리 충전상태(State of Charge, SoC) 예측 모델 개발 프로젝트를 통해 정확한 초기 값의 큰 의존성, 오차의 누적 등 기존 모델의 한계를 인공지능을 도입해 극복했다. 프로젝트는 순환신경망 구조인 LSTM을 활용하여 SoC 예측 모델을 생성하고 이동 평균(Moving average) 후처리를 통해 결과값을 안정화했다. 또한 가중치 오류(Weighted Error)를 기반으로 한 앙상블 모델을 통해 전통적인 방법의 한계점을 개선하고, 배터리 셀의 전압, 전류 및 온도의 시계열 데이터를 사용하여 배터리의 SoC를 추정하기 위한 머신러닝 모델을 구축했다. 2등상을 수상한 인제대학교 헬스케어 IT공학과 윤태영 학생은 매트랩에서 제공하는 YoLo_v4를 사용하여 이미지에서 알약을 검출할 수 있는 객체 검출 방법을 통해 객체 검출, 분류 및 알약과 관련한 정보를 제공하는 애플리케이션을 개발했다. 매스웍스코리아의 이종민 대표는 “국내 STEM 분야 육성 및 교육에 주력해 온 매스웍스는 매트랩 대학생 AI 경진대회를 통해 국내 인공지능 산업의 미래를 이끌어 나갈 인재를 발굴해왔다”면서 “앞으로도 다양한 활동 및 프로젝트를 통해 이론 및 구현 방식을 이해하고, 이를 실생활에 적용함으로써 국내 학생들의 창의적인 프로젝트 기획에 기여하고 싶다”고 밝혔다.
작성일 : 2023-11-08
매트랩 R2023b, 시뮬링크 R2023b : 결함방지 테스트 및 요구사항 추적 기능 등 추가
개발 및 공급 : 매스웍스코리아 주요 특징 : 항공우주/자동차/무선 통신 업계의 엔지니어 및 연구원을 위한 모델 기반 설계 단순화, 시뮬링크 폴트 애널라이저 및 폴리스페이스 테스트로 체계적인 시뮬레이션 수행 지원 등   매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2023b(이하 R2023b)를 발표했다. 매트랩은 엔지니어 및 과학자를 위한 언어이자 알고리즘 개발, 데이터 분석, 시각화 및 수치 계산을 위한 프로그래밍 환경이다. 시뮬링크는 멀티도메인 및 임베디드 엔지니어링 시스템의 시뮬레이션 및 모델 기반 설계를 위한 블록 다이어그램 환경을 제공한다. 매스웍스는 “전 세계 자동차, 항공우주, 통신, 전자, 산업 자동화 등 다양한 산업의 엔지니어와 과학자가 이러한 제품군을 사용하여 기술 및 과학적 발견, 연구, 개발의 속도를 높이고 있다. 또한 매트랩 및 시뮬링크는 전 세계 여러 대학 및 교육 기관에서 기본 교육 및 연구 도구로 사용되고 있다”고 소개했다. 매트랩과 시뮬링크의 R2023b는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 신기능을 탑재한 신제품과 여러 주요 업데이트를 통해 안정적이고 체계적 설계 및 요구사항 테스트를 지원한다.   ▲ 시뮬링크 폴트 애널라이저 R2023b   R2023b에서 새로 발표된 신제품인 시뮬링크 폴트 애널라이저(Simulink Fault Analyzer)는 시뮬레이션을 통한 체계적인 결함 영향 및 안전성 분석으로 엔지니어링 설계 수정 없이 결함 주입 시뮬레이션을 수행한다. 엔지니어는 특정 시스템 조건에 따른 결함 트리거 및 발생 시간을 측정해 고장 모드, 영향 분석(FMEA : Failure Mode and Effects Analysis)과 같은 안전성 분석을 수행할 수 있다. 이 제품을 요구사항 툴박스(Requirements Toolbox)와 함께 사용할 경우 엔지니어는 결함, 위험, 결함 검출 및 완화 논리, 기타 아티팩트 간의 정형적 연결을 생성하고 문서화할 수 있다. 또한 폴리스페이스 테스트(Polyspace Test)는 엔지니어가 임베디드 시스템에서 C 및 C++ 코드를 개발/관리/실행할 수 있도록 지원한다. 사용자는 폴리스페이스 xUnit API(Polyspace xUnit API)와 그래픽 테스트 작성 편집기로 테스트 중인 구성요소의 격리 및 검증을 위한 스텁과 모의 객체를 제작할 수 있다. 또한, 엔지니어는 폴리스페이스 테스트를 통해 호스트 컴퓨터 또는 임베디드 타겟에서 테스트를 실행 및 자동화하고, 테스트를 요구사항에 연결해 추적할 수 있다.   ▲ 폴리스페이스 테스트 R2023b   이번 R2023b는 매트랩과 시뮬링크 툴에 대한 다음과 같은 주요 업데이트를 포함한다. 항공우주 툴박스(Aerospace Toolbox) : 위성군 궤도 전파 및 시각화, 가시선(LOS) 및 위성식 분석을 수행한다. 데이터피드 툴박스(Datafeed Toolbox) : Bloomberg Hypermedia API를 사용해 과거 및 시장 데이터를 수신한다. DO 인증 키트(DO Qualification Kit) : DO-178C 및 DO-330 표준에 따라 폴리스페이스 테스트를 검증한다. 예측 정비 툴박스(Predictive Maintenance Toolbox) : 모터와 회전 기계에서 물리 기반 특징을 추출한다. 신호 무결성 툴박스(Signal Integrity Toolbox) : 매트랩 명령줄에서 시뮬레이션을 자동화하고 데이터를 분석하고 시각화한다. 시뮬링크 데스크톱 리얼타임(Simulink Desktop Real-Time) : 리눅스(Linux) 데스크톱 컴퓨터에서 실시간 테스트를 실행한다. 웨이블릿 툴박스(Wavelet Toolbox) : 앱을 통한 웨이블릿 및 시간-주파수 분석을 적용해 AI 워크플로에 대해 자동으로 특징을 추출한다. 무선 HDL 툴박스(Wireless HDL Toolbox) : 5G, 위성, WLAN 및 FPGA, ASIC, SoC에 대한 사용자 지정 OFDM 기반 통신 서브시스템을 설계, 구현한다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “설계 모델이 점점 복잡해지면서 시뮬레이션은 필수적인 엔지니어링 툴이 되었다”면서, “매트랩과 시뮬링크 R2023b의 신제품 및 업데이트는 모델 기반 설계를 간소화하고 엔지니어와 연구원이 최고의 성과를 달성할 수 있도록 지원하기 위해 제작되었다”고 밝혔다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2023-11-02
CAD&Graphics 2023년 11월호 목차
  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>>    
작성일 : 2023-10-31
[온에어] 수소연료전지를 포함한 전기 추진 시스템 개발
캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 9월 5일 ‘수소연료전지를 포함한 전기 추진 시스템 개발’을 주제로 진행된 CNG TV에서는 매스웍스코리아 강효석 부장과 신행재 부장이 출연해 다중 스택 연료전지 및 배터리 추진 시스템, 에너지 관리 시스템 설계, 실시간 테스팅 및 프로토타이핑 등에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 매스웍스 강효석 부장, 신행재 부장   기후변화로 인해 전 세계적으로 이산화탄소 배출 규제가 시행되고 있다. 특히 운송 수단에서 발생되고 있는 이산화탄소 규제가 강화됨에 따라 배터리를 이용한 전기차량에 대한 개발 및 생산이 증가하고 있다.  하지만 무거운 중량과 장거리를 운행해야 하는 물류에서 사용되는 트럭이나 선박, 항공기에서는 배터리만으로는 운용하기에는 배터리 용량이 커지는 점과 효율이 떨어진다는 점 때문에 수소연료전지 차량에 대한 관심이 높아지고 있다. 수소연료전지는 높은 에너지 밀도로 화물 및 여객 운송 시스템(해상, 중장비, 철도, 오프로드, 항공 우주)에서 기존의 화석연료엔진에 대한 대안으로도 고려되고 있다.  매스웍스 강효석 부장은 “수소연료전지 차량은 탄소배출량이 없고 배터리 충전 없이 수소연료 주유를 통해서 주유시간이 빠르고 장거리 운행에 용이해 그린수소연료를 포함한 수소연료는 운송수단에 있어서 신뢰성 있는 기술로 주목받고 있다”고 설명했다.  실제로, 누베라(Nuvera)에서는 상용 디젤 엔진에서 발생하는 탄소배출량을 줄이기 위해 수소연료엔진을 개발했는데, 수소연료엔진에 대한 설계와 제어를 위해 매스웍스의 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용했다고 한다.  강효석 부장은 “누베라는 모델 기반 설계를 이용하여 제어 알고리즘에 대한 거동을 시뮬레이션해 최적화할 수 있었고, 실시간 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 통해 전체적인 성능 평가를 수행할 수 있었다”고 소개했다.  매스웍스는 시뮬링크를 이용해 모델 기반 설계를 가속화할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 특히 모델 기반 설계를 활용하면 시뮬레이션 모델로부터 조기에 에러를 수정하여 개발 워크플로 앞단계에서 해결이 가능해 개발 시간과 비용을 절감할 수 있다. 또한 설계 단계에서 많은 테스트를 통해 설계에 대한 확신을 가질 수 있어서 ABB, 에어버스 등에서도 모델 기반 설계를 통해 개발 효율을 향상시키고 있다. 강효석 부장은 “수소연료전지 추진 시스템 개발을 위해 멀티 도메인 모델링 환경인 매스웍스의 심스케이프(Simscape)에서 손쉽게 설계를 할 수 있는데, 트레이드 오프 분석을 통해 배터리와 수소연료전지 구성에 대한 성능 평가를 수행할 수 있었다”고 말했다. 또한 “제어 로직과 코드 생성 검증까지 체계적인 검증을 수행해서 퀄리티가 좋은 워크플로임을 확인할 수 있었다”며, “모델을 재사용하여 손쉽게 실시간 테스팅 환경을 구축할 수 있었고, 실제 환경과 유사하게 구현해서 리스크 없이 테스트를 수행할 수 있었다”고 소개했다.        ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2023-10-04
매스웍스, 결함 방지 테스트 및 요구사항 추적 기능 등 추가된 매트랩 및 시뮬링크 릴리스 2023b 발표
매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2023b(이하 R2023b)를 발표했다. 이번 R2023b는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 신기능을 탑재한 신제품과 여러 주요 업데이트를 통해 안정적이고 체계적 설계 및 요구사항 테스트를 지원한다. R2023b에서 새로 발표된 신제품 시뮬링크 폴트 애널라이저(Simulink Fault Analyzer)는 시뮬레이션을 통한 체계적인 결함 영향 및 안전성 분석으로 엔지니어링 설계 수정 없이 결함 주입 시뮬레이션을 수행한다. 엔지니어는 특정 시스템 조건에 따른 결함 트리거 및 발생 시간을 측정해 고장 모드, 영향 분석(FMEA : Failure Mode and Effects Analysis)과 같은 안전성 분석을 수행할 수 있다. 해당 제품을 요구사항 툴박스(Requirements Toolbox)와 함께 사용할 경우 엔지니어는 결함, 위험, 결함 검출 및 완화 논리, 기타 아티팩트 간의 정형적 연결을 생성하고 문서화할 수 있다.     또한 폴리스페이스 테스트(Polyspace Test)는 엔지니어가 임베디드 시스템에서 C 및 C++ 코드를 개발, 관리, 실행할 수 있도록 지원한다. 사용자는 폴리스페이스 xUnit API(Polyspace xUnit API)와 그래픽 테스트 작성 편집기로 테스트 중인 구성요소의 격리 및 검증을 위한 스텁과 모의 객체를 제작할 수 있으며, 엔지니어는 폴리스페이스 테스트를 통해 호스트 컴퓨터 또는 임베디드 타겟에서 테스트를 실행 및 자동화하고, 테스트를 요구사항에 연결해 추적할 수 있다. 이번 R2023b에서 업데이트된 항공우주 툴박스(Aerospace Toolbox)는 위성군 궤도 전파 및 시각화, 가시선(LOS) 및 위성식 분석을 수행한다. 데이터피드 툴박스(Datafeed Toolbox)는 Bloomberg Hypermedia API를 사용해 과거 및 시장 데이터를 수신한다. DO 인증 키트(DO Qualification Kit)는 DO-178C 및 DO-330 표준에 따라 폴리스페이스 테스트를 검증한다. 예측 정비 툴박스(Predictive Maintenance Toolbox)는 모터와 회전 기계에서 물리 기반 특징을 추출한다. 또한 매트랩 명령줄에서 시뮬레이션을 자동화하고 데이터를 분석하고 시각화하는 신호 무결성 툴박스(Signal Integrity Toolbox), 리눅스(Linux) 데스크톱 컴퓨터에서 실시간 테스트를 실행하는 시뮬링크 데스크탑 리얼타임(Simulink Desktop Real-Time), 앱을 통한 웨이블릿 및 시간-주파수 분석을 적용해 AI 워크플로에 대해 자동으로 특징을 추출하는 웨이블릿 툴박스(Wavelet Toolbox), 5G/위성/WLAN 및 FPGA/ASIC/SoC에 대한 사용자 지정 OFDM 기반 통신 서브시스템을 설계/구현하는 무선 HDL 툴박스(Wireless HDL Toolbox) 등도 업데이트됐다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “설계 모델이 점점 복잡해지면서 시뮬레이션은 필수적인 엔지니어링 툴이 되었다”며, “R2023b의 신제품 및 업데이트는 모델 기반 설계를 간소화하고 엔지니어와 연구원이 최고의 성과를 달성할 수 있도록 지원하기 위해 제작되었다”고 밝혔다.
작성일 : 2023-09-20
매스웍스코리아, ‘매트랩 엑스포 2023 코리아’에서 혁신 가속화 플랫폼으로 미래 기술 방향성 제시
  매스웍스코리아는 서울 삼성동 코엑스 인터컨티넨탈 호텔에서 ‘매트랩 엑스포 2023 코리아(MATLAB EXPO 2023 Korea)’ 기자간담회를 24일 개최했다. 이번 기자간담회는 3년만에 개최된 오프라인으로 개최되어 인공지능, 전기화, 디지털트윈, 로보틱스, 자율주행 솔루션 분야에서 매스웍스 제품과 기능을 활용한 고객 혁신사례와 기술 동향을 제시했다.  '매트랩 엑스포 2023 코리아‘는 업계 관계자 및 과학자, 엔지니어가 지식을 공유하고 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink)의 최신 기능 및 기술 트렌드를 소개하는 종합 기술 컨퍼런스다. 올해는 현대자동차, HL만도, 에이더스(ADUS), 국방과학연구소, 국립과학수사연구원, 한국기계연구원 등 매스웍스 고객사와 산업별 전문가가 참석해 매스웍스의 제품군을 활용한 기술 성과와 인사이트를 공유했다. 기조연설은 사미르 프라부 매스웍스 인더스트리 이사가 진행했다. 사미르 이사는 ‘문샷: 불가능을 가능하게 만든 과학자와 엔지니어의 도전’을 주제로 한 기조연설을 통해 매스웍스의 매트랩과 시뮬링크가 기술 및 사회 발전에 기여하는 바를 강조했다. 매스웍스의 소프트웨어는 미 항공우주국(NASA)의 아르테미스 1호 프로젝트의 오리온 우주선 개발에 사용됐다. 엔지니어들은 매트랩과 시뮬링크로 우주선의 중요 구성 요소와 하위 시스템을 구축했고, 다양한 조직과 팀의 표준 엔지니어링 플랫폼으로서 활용했다. 또한 미국의 로렌스리버모어국립연구소는 최근 역사상 최초로 제어된 핵융합 점화의 과학적 에너지 손익분기점에 도달한 바 있다. 로렌스리버모어국립연구소는 매트랩의 이미지 프로세싱 툴박스(Image Processing Toolbox™)를 자체 레이어링 툴박스와 결합해 점화에 사용되는 극저온 타겟을 만들어낼 수 있었다. 매스웍스의 인더스트리 부문 이사인 프라부 박사는 “컴퓨터, 집적 회로, 냉동 건조된 식품 등 오늘날 우리가 당연하게 여기는 많은 것들은 말 그대로 최초의 달 탐사 미션인 나사의 아폴로 미션이 없었더라면 존재하지 않았을 것”이라며 “매스웍스는 AI, 전기화, 디지털트윈, 로보틱스, 자율 시스템 등 많은 분야에서 창의력을 강화하고 변혁적인 혁신을 가속화하는 플랫폼을 제공한다”고 설명했다. 이종민 매스웍스코리아 대표는 이날 환영사를 통해 “3년 만에 오프라인으로 매트랩 엑스포 코리아를 개최해 서로의 경험을 나누고 네트워크를 구축하는 자리를 마련하게 되어 기쁘다”고 밝혔다.  
작성일 : 2023-05-24
매스웍스코리아, ‘매트랩 대학생 AI 경진대회’ 개최
매스웍스코리아는 국내 대학생들의 인공지능(AI) 기술 활용 및 기술 경쟁력 강화를 위해 ‘매트랩(MATLAB) 대학생 AI 경진대회’를 개최한다고 밝혔다. 대회에 참가하는 모든 학생에게는 엔지니어와 과학자가 AI 기반 시스템을 만드는 데 사용하는 알고리즘 개발, 데이터 분석, 시각화 및 수치 계산을 위한 프로그래밍 환경인 매트랩 임시 라이선스가 무료로 제공된다. 매트랩 대학생 AI 경진대회는 학생들이 매트랩을 사용하여 교통, 산업 자동화 및 바이오 의학을 포함한 다양한 응용 분야에 AI 프로젝트를 구축할 수 있는 대회다. 매스웍스코리아는 국내 대학생에 대한 소프트웨어 교육 지원을 강화하고 우수 AI 인재 발굴을 목표로 지난 3년간 대회를 개최해 왔다. 참가자는 자신의 AI 애플리케이션이 매트랩의 모든 산업에서 실제 문제를 해결하거나 기존의 프로세스를 개선할 수 있는 방법을 보여주는 내용의 영상을 제출하면 된다. 국내 대학교에 등록된 학생이라면 전공에 상관없이 누구나 개인 또는 팀으로 대회에 참가할 수 있다. 출품작에 대한 평가 기준은 ▲주제에 대한 아이디어의 적절성 ▲출품작의 기술 역량 ▲출품 동영상의 창의성과 완성도 ▲매트랩 파일 익스체인지(File Exchange)에 공개한 코드의 확장 가능성이다. 매스웍스 엔지니어팀 소속 심사위원들이 100점 만점으로 평가한다. 최종으로 선정된 세 팀 중 1등에게는 100만원, 2등 50만원, 3등 30만원의 우승 상금이 지급된다. 예선 통과 후 본선에 영상을 제출한 모든 참가자에게는 커피 쿠폰을 증정한다. 매스웍스코리아의 이종민 대표는 “이번 경진대회를 통해 학생들이 실생활에 AI를 손쉽게 접목하고 향후 다양한 산업에서 핵심 인재로 성장하기를 바란다”면서, “매스웍스는 소프트웨어 인재 양성에 아낌없이 지원하겠다”고 밝혔다. 매트랩 대학생 AI 경진대회 참가 접수는 6월 20일 오후 6시까지이며 영상 및 코드 접수는 7월 1일부터 31일까지 한 달 간 진행된다. 최종 수상자는 9월 25일 발표될 예정이다.
작성일 : 2023-04-20