최적설계 소프트웨어, PIAnO   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 및 자료 제공 : 피도텍, 02-2295-3984, www.pidotech.com PIAnO(Process Integration, Automation and Optimization, 피아노)는 시뮬레이션을 통해 실시간으로 획득할 수 있는 엔지니어링 데이터 또는 이미 존재하는 데이터를 기반으로 해당 제품의 최적화된 설계안을 도출한다. 이를 통해 제품개발 과정에서 설계비용 절감, 제품의 성능 및 품질 향상을 실현하여 제품의 최대 가치를 이끌어낼 수 있다. 최근에는 자사의 인공지능 플랫폼 Bruce를 기반으로 개발된 다양한 의사결정 도구들을 지속적으로 탑재하는 중이다.  PIAnO는 데이터가 제공될 수 있는 모든 엔지니어링 분야에서 활용될 수 있으며, 제품 및 공정설계뿐 아니라 최적의 파라미터 선정에 대한 의사결정이 필요한 그 어떤 곳에서도 혁신적 가치를 제공할 수 있다. 1. 주요 특징  (1) 필요한 작업 별 최적의 접근성과 사용성 그리고 시너지 효과 PIAnO는 4개의 독립 애플리케이션(Composer, Reviewer, Sampler, Metamodeler)들로 구성되어 있어 사용자가 원하는 작업에 최적화된 접근성 및 사용성을 제공하며, 필요에 따라 유기적으로 연동될 수 있어 높은 시너지를 발휘할 수 있다. (2) 효율성을 강조한 실용적인 최적화 기법 고비용 시뮬레이션 데이터를 이용하는 최적화 과정을 위해서, 비용을 최소화하면서 최적 설계안을 탐색할 수 있는 효율적인 기법들을 제공한다.  (3) 불확실성 평가와 확률 민감도 해석 불확실성을 고려한 설계 최적화를 수행하기 위해서 필요한, 효율적인 불확실성 평가 기법(eDR) 및 확률 민감도 해석(PSA) 기법을 제공한다. (4) 실험계획을 위한 도구 Sampler Sampler는 실험계획을 위한 독립 애플리케이션이다. 전통적인 기법뿐 아니라 공간 충진을 위한 특별한 기법들도 제공하며, 문제에 맞는 기법을 자동 선택해 주는 도구도 포함되어 있다. (5) 인공지능 기반 고급 메타모델링을 위한 Metamodeler Metamodeler는 메타모델링을 위한 독립 애플리케이션이다. 전통적으로 사용되어 왔던 다양한 종류의 메타모델 이외에도 최신의 머신러닝 기법들이 포함되어 있다. 또한 자사의 인공지능 플랫폼 Bruce를 기반으로 개발된 메타모델 자동선정 도구인 BruceMentor가 데이터에 맞는 최적의 메타모델을 추천할 수 있다. (6) 데이터 기반 설계공간 탐색 및 분석을 위한 Reviewer Reviewer는 Composer를 통해 구성된 다양한 스터디들의 실행 결과 데이터들을 목적에 맞게 특화된 기능들을 이용하여 분석하는 독립 애플리케이션이다. 또한 Reviewer는 주어진 데이터들을 이용하여 설계 최적화를 위한 공간 탐색 및 시각화를 수행할 수 있으며, 전역 주요변수 탐색을 위한 인공지능 기반 스마트 스크리닝 도구도 제공한다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

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>>    

최적설계의 이해와 동향 최동훈 명예교수는 한양대학교 기계공학부에서 32년 간 ‘최적설계’분야의 교육, 연구, 산학과제를 수행하여 국내외 전문 학술지에 약 230편을 게재하였으며, 산학과제를 204건 수행하고 2018년 1학기에 정년 퇴임하였다. 현재는 2003년에 설립한 피도텍의 대표로서 국산 소프트웨어 업체로서 입지를 다져가고 있다. 피도텍은 ‘DX(디지털 전환) 구현을 위한 통합최적설계 및 인공지능 서비스 기술을 개발하는 소프트웨어 하우스’로서 기술을 선도하고 있다.     최적설계란 무엇인가.   산업제품 ‘설계’란 ‘제품에 요구되는 모든 설계요구 사항들을 만족하는 설계변수들의 값을 결정’하는 것을 의미한다. 설계요구사항들은 목적함수 및 구속조건으로 구성된다. ‘최적설계’란 모든 구속조건들을 만족하며 목적함수 값을 최소화/최대화하는 설계변수들의 값을 컴퓨터를 이용한 ‘최신 설계기술’을 활용하여 얻는 것을 의미한다. 이러한 설계기술은 ‘최적화 기법을 이용한 설계기술’, ‘메타모델(머신러닝 모델; surrogate) 기반 최적화 기술’, ‘불확실성을 고려한 최적화 기술’을 포함한다. 최적설계는 주로 어떠한 분야에서 적용되는가.   최적설계는 공학 모든 분야에 적용된다. 항공우주 분야, 자동차 분야에서 ‘최적설계’를 수행하는 것은 필수 사항이 되었으며, 에너지, 가전, 건축토목, 전기전자, 유체기계, 조선해양플랜트, 재료공학, 3D프린팅, 제조공정 설계, biomedical(생체의 학), 배터리 등 다양한 분야에서 활발히 적용하고 있다. 각 분야의 전문 학술지에 ‘최적설계’를 적용한 논문들이 게재된 것을 쉽게 찾아볼 수 있다.   최적설계의 이점은 무엇인가. 모든 산업체가 원하는 Q/C/D(Quality, Cost, delivery) 향상 효과, 즉 제품 품질 제고, 원가 절감, 개발기간 단축 효과를 얻을 수 있다. 또한, ‘설계자의 노하우(know-how)에 주로 의존한 기존 trial-and-error 설계 방법 대비, 합리적인 시간에 최선의 설계 결과를 도출함으로 제품의 경쟁력을 높이는 이점이 있다. 그리고 기존 trial-and-error 설계 방법의 경우에는 ‘설계 절차 및 방법론’이 설계자의 경험 및 직관에 주로 의존하므로 PLM과 같은 산업체의 자산으로 보관되고 재활용될 수 없으나, ‘최적설계’를 하면 ‘설계 절차 및 방법론’이 컴퓨터를 이용 한 산업체 자산으로 재활용될 수 있는 이점이 있다.   공학설계 분야의 메가트렌드에 대해 소개한다면.   최근 공학설계 분야의 메가트렌드는 ‘실험 기반 설계’를 거쳐 ‘Simulation 기반 설계’가 대세이며, 최근 ‘AI 활용 데이터 기반 설계’가 대두되고 있다. 신제품을 개발할 때는 ‘Simulation 기반 설계’가 계속 사용될 것이고, 특정 제품에 대한 설계 데이터가 축적되면 ‘AI 활용 데이터 기반 설계’를 적극 활용하게 될 것이다. 이 경우 ‘최적설계’의 수행은 당연히 수반된다.   최적설계 관련 향후 전망은 어떠한가. 대부분의 산업제품 설계는 다양한 분야의 해석 결과들을 동시에 고려하여 설계할 것을 요구하는데, 기존의 ‘주요 분야 순차적 설계’ 대신, 분야 간 상충성을 통합적으로 고려하여 설계하는 ‘통합최적설계’를 적극 활용할 것이다. 공학 시스템 개념 설계를 위한 Model-Based Systems Engineering(MBSE)의 발전에 따라 ‘시스템 개념 설계를 위한 최적설계’가 일반화될 것이다. 인공지능/머신러닝/딥러닝(AI/ML/DL) 기술은 모든 분야에서 혁신적인 적용을 가능하게 한다. ‘최적설계’ 기술에 대한 지식이 없는 일반 설계자들도 제품설계를 위해 사용할 수 있는 ‘AI 기반 최적설계 소프트웨어’가 출시되어, democratization of design optimization을 향유하게 될 것이다.   CAE 분야의 발전을 위한 제언이 있다면.   세계적인 경쟁력을 가지기 위하여 탁월한 한 업체보다 우수한 여러 업체의 협력이 매우 중요한 시대가 되었다. 따라서 상호 존중을 바탕으로 한 유관 업체의 연합이 긴요하다. 매우 빠르게 발전하고 있는 CAE 분야의 신기술 적용을 위하여, 제조업체 엔지니어의 업무량 조정을 통하여 신기술을 탐구하고 파악할 수 있는 시간이 주어져야 한다. 그리고 신기술 도입 시 발생할 수 있는 의미 있는 실패를 용인하는 기업 문화가 정착되어야 중장기적 관점에서 기업의 ROI 신장과 수월성을 담보할 수 있을 것이다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

국내 제조업계 경쟁력을 위한 CAE(Computer Aided Engineering)의 발전을 도모해 온 ‘CAE 컨퍼런스 2017’이 11월 23일(목), 서울 코엑스 3층 E홀에서 성황리에 개최됐다.  7회째를 맞은 올해 CAE컨퍼런스는 한국기계산업진흥회가 주최하고 CAD&Graphics(비비미디어)가 주관을 맡아 ‘디지털 트윈과 4차 산업혁명’을 주제로 다양한 CAE 솔루션과 성공사례 및 최신 기술 트렌드 등이 소개됐다. 또한 4차 산업혁명 시대를 맞아 CAE 비전을 제시하고, 국내 제조업체의 R&D 발전에 대해 고민해 보는 시간도 마련되어 관심을 모았다. -> CAE 컨퍼런스 2017에서 기조연설 사회를 맡은 이승희 아나운서 (연합뉴스 TV) -> CAE 컨퍼런스 행사장 전경   한국기계산업진흥회 정경수 상무이사는 개회사에서 "컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법을 의미하는 CAE(Computer Aided Engineering)는 현재 제조업 분야의 제품개발에서 빼 놓을 수 없는 중요한 도구가 되었다"며 "4차 산업혁명 시대를 맞아 CAE 비중은 점점 더 커질 전망"이라고 소개했다.  -> 한국기계산업진흥회 정경수 상무이사 오전 기조발표에 나선 현대자동차 박종찬 연구위원은 ‘4차 산업혁명 시대의 차량 개발 방향과 CAE의 역할’을 주제로 차량 개발에 CAE 활용도가 증가하고 있다고 설명했다. 한양대학교 최동훈 교수(피도텍 CEO)는 ‘인공지능을 통한 Data Driven Design의 도약: 메타모델 자동 선정 인공지능 모델’을 주제로 인공지능이 CAE 분야에서도 다양한 형태로 활용되고 있다고 소개했다.  -> 기조발표에 나선 현대자동차 박종찬 연구위원   고려대학교 주영섭 석좌교수(전 중소기업청장)는 ‘4차 산업혁명과 중소기업 혁신’을 주제로 "이제 중소기업도 글로벌 시장을 겨냥한 마케팅과 생산성 향상에 노력해야 한다"며 "아직 중소기업이 CAE를 도입에 어려움을 겪고 있지만 제품 생산에 꼭 필요한 만큼 많은 관심을 갖고 있다"고 설명했다. 두산인프라코어 장한기 기술원장은 ‘건설 장비 작업 시뮬레이션 적용 사례’에 대해 소개하고 "실제 굴삭기 제작 등에서 CAE가 활발하게 사용되고 있고 비용 및 시간 측면에서도 상당한 절약이 되고 있다"고 강조했다.  한편 오후에는 두 개 트랙으로 나뉘어 총 12개 트랙이 진행됐다. 트랙 A에서는 구조와 사례를 중심으로, 트랙 B에서는 솔루션과 신기술을 중심으로 CAE 분야의 적용 사례와 최신 기술, 향후 전망 등 CAE 분야를 중심으로 폭 넓은 주제들이 다뤄져 참관객들의 관심을 끌었다.  -> CAE 컨퍼런스 VIP 간담회 모습   이외에도 CAE 분야의 주요 내빈이 참석한 CAE VIP 간담회를 비롯해 한국HP, AMD, 지멘스PLM소프트웨어, 한국정보통신기술협회(HPC 이노베이션허브), 경원테크, SPK(사운드파이프코리아), 엠에프알씨(MFRC), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한국기계산업진흥회 등 다양한 업계와 기관에서 부스를 마련해 참관객들을 맞아 많은 호응을 얻었다.  -> CAE 컨퍼런스 부스 참가 업체 모습

국내 제조업계 경쟁력을 위한 CAE(Computer Aided Engineering)의 발전을 도모해 온 ‘CAE 컨퍼런스 2017’이 11월 23일(목), 서울 코엑스 3층 E홀에서 개최된다.  컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법을 의미하는 CAE(Computer Aided Engineering)는 현재 제품개발에서 빼 놓을 수 없는 중요한 도구가 되었다. 이에 한국기계산업진흥회가 주최하고 CAD&Graphics(비비미디어)가 주관을 맡아 올해도 CAE 분야의 종사자들이 만나 정보 공유의 장으로 활용될 예정이다. 오전 기조발표에서는 ▲현대자동차 박종찬 연구위원이 ‘4차 산업혁명 시대의 자동차 개발 방향과 CAE의 역할과’을 주제로 발표하고 ▲한양대학교 최동훈 교수가 ‘인공지능을 통한 Data Driven Design의 도약: 메타모델 자동 선정 인공지능 모델’을 소개한다. 또한 ▲고려대학교 주영섭 석좌교수가 ‘4차 산업혁명과 중소기업 혁신’을 이야기하고 ▲두산인프라코어 장한기 기술원장이 ‘건설 장비 작업 시뮬레이션 적용 사례’을 다룰 예정이다. 오후에는 2개 트랙으로 나뉘어 ▲한국해양과학기술원 이강수 박사가 ‘해양플랜트 분야 CAE 활용 및 개발현황’을 소개하고, ▲지멘스 PLM 소프트웨어 김호건 차장이 ‘해석 프로세스 자동화 설계 탐색 사례’에 대해, ▲한국생산기술연구원 이성희 공학박사가 ’사출성형에서의 3D프린팅 및 CAE 활용’을 발표하는 등 총 12개 세션이 진행될 예정이다.올해로 7회째를 맞는 이번 CAE컨퍼런스는 ‘디지털 트윈과 4차 산업혁명’을 주제로, 국내외에 소개된 다양한 CAE 솔루션과 성공사례 및 최신 기술 트렌드를 소개할 예정이다. 또한 4차 산업혁명 시대를 맞아 CAE 비전을 제시하고, 국내 제조업체의 R&D 발전에 대해 고민해 보고자 한다.CAE 컨퍼런스 2017의 사전등록은 11월 21일(화) 오후 3시까지 CAE 컨퍼런스 웹사이트(www.cadgraphics.co.kr/cae)에서 신청할 수 있다. 사전등록 시 참가비 할인 혜택이 제공된다. 아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요.                                                                                                                                                                               * CAE 컨퍼런스 2017 사전등록하기 * 문의: 02-333-6900, cae@cadgraphics.co.kr

신기술, 활용사례, 지원정책까지 폭 넓은 CAE 활성화 방안 모색 CAE 컨퍼런스 2014(www.cadgraphics.co.kr/cae)가 10월 8일 서울 전경련회관 컨퍼런스센터에서 열렸다. 올해로 네 번째를 맞은 이번 행사는 대한CAE협회와 한국기계산업진흥회에서 주최하고 캐드앤그래픽스에서 주관하는 행사로, 국내 CAE 활성화를 모토로 새로운 기술 트렌드와 다양한 솔루션, 제조기업을 위한 지원 방안, 실제 CAE 활용 사례 등 다양한 내용이 소개되었다. ■ 정수진 기자 sjeong@cadgraphics.co.kr 국내 CAE 활성화 위한 노력 기대 대한CAE협회 이혁 회장은 개회사에서 “기계산업진흥회를 비롯해 국내 CAE 활성화에 대한 관심과 실제적인 움직임이 본격화될 것으로 기대한다. 협회에서도 CAE 경진대회를 계획하는 등 교육과 인력양성에서 기업과 협력할 수 있는 시스템을 마련하는 노력을 계속 할 것이다. CAE 컨퍼런스 또한 규모와 참여도를 더욱 높여 CAE 활성화에 기여할 수 있는 행사가 되기를 바란다”고 전했다. 한국기계산업진흥회 박준영 상무이사는 축사를 통해 “1969년 발족한 한국기계산업진흥회는 설계 기술이 제조업의 기반이라는 인식을 갖고 2014년 한국생산기술연구원과 함께 ‘제조기반 설계기술 고도화 사업’을 진행하고 있다. 특히 R&D의 핵심인 CAE에 대한 중요성을 느끼고 온/오프라인 교육 운영과 방문 컨설팅 등 다양한 CAE 관련 활동을 확대할 계획”이라고 소개하면서 “제조업 발전에서 CAE가 R&D에 큰 기여를 하면서 그 중요성이 부각되고 있다. CAE 컨퍼런스가 최신 정보와 사례를 공유하는 장으로서 계속 기여할 수 있기를 기대한다”고 전했다. 제품 개발 효과 향상 위한 제조기업의 CAE 활용 기조 연설에서 두산인프라코어 염대준 상무는 자사의 CAE 적용 현황과 사례를 소개했다. 두산인프라코어는 굴삭기와 휠로더 등 건설기계, 발전기나 굴삭기 및 산업용 엔진, 공작기계 등을 개발/생산하면서 인프라스트럭처 비즈니스(ISB) 분야의 글로벌 최고 업체를 목표로 하고 있다. 두산인프라코어에서는 차세대 건설기계 기술, 차세대 연소 기술, 친환경 공작기계 등 핵심 R&D 과제를 위해 VPD(가상 제품 개발) 프로세스를 구축하고 있다. 제품 플래닝-디자인-프로토타입-파일럿까지 포괄하는 VPD 프로세스는 BOM, DMU(디지털 목업), CAE, DPA(디지털 제품 어셈블리) 등의 툴을 사용해 구축되었다. 또한 개념 설계 및 상세 설계가 종료되는 시점에서‘ 가상 게이트’를 수행해 제품을 검증하는 체계를 마련했다. 두산인프라코어는 CAE를 활용해 안전성과 내구성, 수명을 예측하고 시스템 및 서브 시스템의 동역학 해석도 진행하고 있다. 또한 입자 동역학(파티클 다이나믹스)과 같은 새로운 해석 기술도 도입하고 있으며, 중장비 내외부의 노이즈 해석, HVAC(난방/공조) 퍼포먼스, 엔진 룸 냉각 등 다양한 분야에 CAE를 활용 중이다. 디젤 엔진에 대해서도 실린더 헤드의 냉각 해석이나 실린더 블록의 응력 내구 및 변형 해석, 벨브 트레인의 동특성 해석, 기어 트레인의 내구 검토 등 폭 넓게 CAE를 도입하고 있다. 공작기계에서는 공작기계의 열변위 해석과 강건 구조 최적화 등 CAE 활용도 진행하고 있다. 염대준 상무는 “두산인프라코어는 2012년 214가지의 구조 평가 항목에 대한 해석 기술 레벨을 설정했다. 이후 해석 기술의 발전에 따라 추가적인 기술 확보를 진행해 2017년에는 필요한 모든 평가를 가상으로 수행한다는 목표를 가지고 있다”면서 CAE의 실제 효과를 높이는데 중점을 두고 있다고 소개했다. 업프론트 시뮬레이션 위한 메타모델 프로세스 한양대학교 최동훈 교수는 ‘메타모델을 이용한 CAE 기반 제품설계’에 대해 소개했다. VPD에 대한 제품 개발 영역의 변화 요구가 높아지면서 개념설계부터 상세설계에 이르기까지 시뮬레이션 기반 설계(Simulation Based Design)의 사용이 점차 확대되고 있다. 그 중심에는 업프론트 시뮬레이션(Up-front Simulation), CAE 중심의 제품 개발 프로세스, 통합 설계 최적화가 있으며, 디자인 후 평가에서 시뮬레이션 후 디자인으로 제품 개발 패러다임이 바뀌고 있다. CA E 중심의 제품 개발 프로세스는 MDO(다분야 최적화), SLM(시뮬레이션 수명주기 관리), PLM 등의 활동을 통해 제품 출시까지의 시간을 줄이는 것이 핵심이다. 한편으로 CAE 기반의 제품 개발에서 ‘병목 현상’이 일어나 이러한 프로세스 혁신을 더디게 만들기도 한다. 최동훈 교수는 병목 현상을 해결하려면 ▲ 개념 설계를 위해 파라미터화된 시뮬레이션 모델을 구현하고 ▲ 시뮬레이션 모델을 빠르게 생성하며 ▲ 통합 설계 기술을 활용하는 것이 중요하다고 짚었다. 또한 “이러한 변화의 중심에 있는 것이 메타모델(meta model)이다. 메타모델링 프로세스는 데이터 피팅, 디자인 탐색, 최적화 등 메타모델 애플리케이션에 기반하고, 메타모델을 사용한 MDO 절차를 구축함으로써 시스템화된 CAE 기반 디자인 절차(procedure)를 마련하는 것이 중요하다”고 설명했다. 중소제조기업의 CAE 활용 돕는다 한국생산기술연구원 김정태 그룹장은 ‘중소 제조기업을 위한 웹 기반 시뮬레이션 시스템’을 소개했다. CAE의 중요성에 대한 인식이 커지고 있는 상황에서도 비용 등에 대한 부담 때문에 CAE 도입을 어려워 하는 중소기업이 적지 않다. 웹 기반 시뮬레이션 시스템 사업은 웹 기반에서 CAE를 활용할 수 있도록 CAE에 클라우드 개념을 도입한 것으로 가상 성능 검증, 생산방안 검증, 공정설계, 제조용 앱 등을 개발한다는 로드맵에 따라 진행되고 있다. 2013년부터 본격화된 설계 성능 검증 분야에서는 구조/유동 해석, 동역학 해석, 열전달/방열 해석을 중심으로 산업간 공통 기반 기술을 추출하고 분야별 공통 템플릿을 마련하는 방향으로 개발이 진행되고 있으며 마이다스아이티, 펑션베이, 에스앤위즈 등 국내 기업들이 참여했다. 한국기계산업진흥회 정경수 부장은 ‘제조기반 설계기술 고도화 보급 및 확산’을 위한 사업의 내용을 소개했다. 이는 중소 제조기업이 개발 시간과 불량률을 줄이고 생산성을 높일 수 있도록 돕는 제품 설계 관련 콘텐츠 개발, 교육 시스템 구축, 교육 운영 및 지원 등을 주요 내용으로 삼고 있다. 이 사업을 통해서는 ▲ 지역별 또는 소규모 맞춤형의 설계 기술 집체 교육 ▲ 설계 기술 방문 교육 및 컨설팅 ▲ 스마트 러닝 시스템과 모바일 연수원 등 온라인 교육 시스템 ▲ 공정관리 컨설팅 지원 등이 이뤄질 계획이다. 제조산업 위한 다양한 솔루션 소개 인텔코리아의 박종섭 이사는 최근 IT 산업뿐만 아니라 제조업에서도 이슈로 떠오른 사물 인터넷(IoT)을 위한 솔루션을 소개했다. 칩셋과 모듈 등 디바이스, 이동 통신망, 시스템과 솔루션, 서비스를 아우르는 사물 인터넷의 핵심은 폭발적으로 증가하는 디바이스와 센서를 연결하고, 여기서 나오는 방대한 데이터를 효과적으로 수집 및 분석하는데 있다. 인텔은 연결 가능한 사물과 게이트웨이를 위한 아톰(Atom)과 쿼크(Quark) 등 프로세서, 빅데이터와 해석 등의 성능을 향상시키는 제온 E3 프로세서, 코프로세서와 패브릭, SSD 그리고 소프트웨어에 이르기까지 포괄적인 제품을 통해 최적화된 아키텍처를 제공하고, 사물과 게이트웨이, 네트워크, 데이터센터, 서비스, 솔루션화까지 지원한다는 전략이다. 박종섭 이사는 “사물 인터넷의 등장은 제조 산업의 비즈니스와 제품 개발 모두에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 인텔은 디바이스에서 클라우드까지 엔드 투 엔드 솔루션을 제공함으로써 이러한 변화에 대응할 수 있는 역량을 지원할 것”이라고 소개했다. 한국HP의 정운영 상무는 “최신 워크스테이션에서는 고성능의 전문가용 그래픽카드를 활용한 GPU 컴퓨팅을 제공해 CAE 퍼포먼스를 더욱 높일 수 있도록 지원하고 있다”면서 “앤시스나 아바쿠스 등 CAE 소프트웨어에서 CPU 코어뿐만 아니라 GPU 코어까지 활용하면 CAE 작업의 용도나 환경에 맞는 최적의 하드웨어 구성을 찾을 수 있다”면서 CAE 작업의 효율을 위한 워크스테이션 솔루션을 제안했다. 한편 HP는 워크스테이션의 퍼포먼스를 모니터링 및 최적화할 수 있도록 ‘퍼포먼스 어드바이저’ 소프트웨어를 제공하며, PCIe 인터페이스를 지원하는 SSD 제품인 ‘HP Z 터보 드라이브(HP Z Turbo Drive)’를 통해 SATA 인터페이스의 SSD와 큰 차이 없는 가격으로 높은 퍼포먼스를 제공한다. 또한 가상화 기반의 HP DL380z Gen8 랙 타입 워크스테이션을 통해 다양한 vGPU(가상 GPU) 환경을 제공한다. 다양한 신기술과 실제 활용 사례 발표 이번 CAE 컨퍼런스에서는 2개 트랙에서 12편의 CAE 기술 및 활용 사례가 발표되고, 국내 주요 관련업체들의 전시 부스가 마련되어 참가자들의 관심을 모았다. 상세한 발표 주제는 다음과 같다. ■ 반도체 PKG Warpage 예측을 위한 CCL의 기계적 물성 시뮬레이션(두산전자 성락선 책임연구원)■ 선문대학교 3D특성화교육 프로그램 소개(선문대학교 이창순 교수)■ Phase-field 법에 의한 상변화 메모리의 신뢰성 모델 구축(홍익대학교 권용우 교수)■ 타이어 개발 프로세스 혁신을 위한 VPD 개발 환경 활용 사례(금호타이어 박우철 선임연구원)■ DEM 기법을 이용한 유성볼밀 볼 거동 특성(하지이엔지 김성수 대표)■ 조립 중 부품의 변형을 고려하는 공차해석 기술(홍익대 임현준 교수)■ CUDA를 이용한 입자방식 유체 시뮬레이션(디엔에프코텍 조광준 부사장)■ 비주얼 시뮬레이션 프레임워크 및 물리엔진을 활용한 세월호 등 선박 전복과 인양의 가시화(KAIST 해양시스템공학과 김임규)■ KISTI 슈퍼컴퓨팅 중소기업지원실의 산업체지원 프로그램 및 사례 소개(KISTI 김호윤 박사)■ 수치해석을 위한 소프트웨어 최적화 및 CPU 구조(대한컨설팅 최봉영 이사)■ 게임엔진을 이용한 부유식해양풍력발전기의 거동예측 및 안정성 평가(KAIST 해양시스템공학과 김현철)■ 3D 프린팅 기술현황과 CAE와의 관계(스트라타시스 이재우 과장) 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.