알테어가 칩, 인쇄회로기판(PCB) 및 집적회로(IC) 등 전자 부품에서 전체 시스템에 이르기까지 빠르고 정확한 다중 물리 시뮬레이션을 지원하는 '알테어 심솔리드'를 2024년 2분기 중 출시한다고 밝혔다. 심솔리드는 복잡한 형상의 구조 문제를 빠르고 정확하게 예측하는 시뮬레이션 소프트웨어로, 전처리 과정 없이 빠르게 시뮬레이션할 수 있다는 점이 특징이다. 전자 CAD(ECAD)에서 해석 단계로 넘어갈 때 필수인 메시 생성은 매우 복잡하고 오래 걸리는 작업이다. 하지만 심솔리드는 메시 생성을 제거해 시뮬레이션 속도를 기존 대비 최대 25배까지 향상시킨다. 이는 엔지니어들이 더 빠르고 효율적으로 설계 대안을 탐색하고 최적화할 수 있음을 의미한다.     이번 출시로 조선, 항공우주와 자동차 산업에서 대형 구조물 구조 해석에 많이 쓰이던 심솔리드는 이제 전자 산업을 위한 기능까지 확장하게 됐다. 최신 버전은 반도체 칩, PCB와 IC의 구조 및 열 해석을 지원한다. 또한 신호 무결성(SI), 전력 무결성(PI), 전자기 호환성/간섭(EMC/EMI) 등 복잡한 요소들을 반영한 시뮬레이션도 할 수 있고, 단위는 미터에서 나노미터까지 지원해 반도체 칩 설계에도 적용이 가능하다. 알테어는 심솔리드에 향후 전자기 해석 기능도 추가할 계획이다. 이를 통해 전자회로와 전자 부품의 전자기적 특성도 함께 시뮬레이션 할 수 있게 된다. 효율적인 메시리스(meshless) 환경에서 열, 구조, 전자기 등 다양한 해석 기능을 통합적으로 제공해 엔지니어들이 보다 나은 설계 결정을 내릴 수 있도록 지원한다는 목표다. 알테어의 짐 스카파 CEO는 “전자 산업이 점점 복잡해지고, 소형화에 대한 요구가 커지면서 엔지니어들은 종종 시뮬레이션의 정확성과 신속성 사이에서 타협해야 하는 상황에 직면한다”면서, “심솔리드는 PCB와 IC의 복잡한 세부 사항까지도  빠르고 정확하게 분석할 수 있도록 도와주기 때문에 전자부품 설계 및 해석 과정의 효율성과 정확성을 높일 수 있을 것”이라고 말했다.

매스웍스는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2024a(Release 2024a, 이하 R2024a)를 발표했다. 이번 R2024a는 AI 및 무선 통신 시스템을 다루는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 새로운 기능을 포함한다. 현재 약 6000개의 저궤도 위성(LEO)가 궤도를 돌고 있으며 수십억 달러의 민간 부문 자금이 우주 관련 기업으로 유입되면서, 위성 통신에 대한 관심이 높아졌다. 위성 통신 엔지니어는 매트랩/시뮬링크 R2024a의 위성 통신 툴박스(Satellite Communications Toolbox) 업데이트를 통해 시나리오를 모델링할 수 있다. 또한 R2024a는 위성 통신 시스템과 링크를 설계 및 시뮬레이션하고 검증할 수 있는 표준 기반 툴을 제공한다. 이 툴박스는 RF 성분 및 지상국 수신기와 함께 물리 계층 알고리즘 설계와 테스트 파형을 생성할 수 있으며, 골든 레퍼런스 설계 검증을 수행할 수 있도록 지원한다.     이번 업데이트는 매트랩 및 시뮬링크에서 주로 사용되는 ▲컴퓨터 비전 툴박스(Computer Vision Toolbox) ▲딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox) ▲계측기 제어 툴박스(Instrument Control Toolbox)에 대한 주요 업데이트도 포함한다. 컴퓨터 비전 툴박스는 컴퓨터 비전, 3차원 비전, 비디오 처리 시스템을 설계와 테스트를 위한 알고리즘, 함수 및 앱을 제공한다. 이 제품에는 2차원/3차원 비전 작업을 위한 알고리즘 설계, 데이터 레이블 지정, 코드 생성 기능이 포함되어 있다. 딥러닝 툴박스는 알고리즘, 사전 훈련된 모델 및 앱을 사용하여 심층 신경망을 설계하고 구현할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 이 툴박스는 트랜스포머와 같은 아키텍처를 지원하고, 파이토치(PyTorch) 및 텐서플로우(TensorFlow) 모델과 연동 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 계측기 제어 툴박스는 오실로스코프, 함수 발생기, 신호 분석기, 전력 공급장치, 분석 계측기와 같은 기기에 매트랩을 곧바로 연결할 수 있다. 계측기 탐색기(Instrument Explorer) 앱을 사용할 경우, 코드를 작성하지 않고 IVI 및 VXI 플러그 앤 플레이(Plug&Play) 드라이버 지원 기기를 관리할 수 있다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “엔지니어들이 무선 시스템의 빠른 진화에 대처하기 위해 디자인, 시뮬레이션 및 검증을 위한 활용성이 높은 통신 툴을 사용하는 것이 필수적”이라면서, “R2024a 업데이트는 차세대 통신 시스템 구현과 지원을 한층 수월하게 할 것”이라고 말했다.

마이크로소프트가 새로운 생성형 AI 솔루션인 ‘마이크로소프트 코파일럿 포 시큐리티(Microsoft Copilot for Security)’를 공식 출시하면서, AI 보안 생태계 강화에 나선다고 밝혔다. 코파일럿 포 시큐리티는 IT 및 보안 담당자를 위한 생성형 AI 보안 솔루션으로, 조직이 외부의 위협을 신속하게 감지하고 대응할 수 있도록 지원한다. 이 솔루션은 약 78조 개 이상의 보안 신호를 포함한 대규모 데이터와 위협 인텔리전스를 활용해 정보를 처리하고, 대규모 언어 모델(LLM)과 결합해 인사이트를 제공한다. 이를 통해 조직은 대량의 데이터를 효과적으로 처리해 보안 시스템을 더욱 효율적으로 운영할 수 있다. 이번에 출시되는 코파일럿 포 시큐리티는 마이크로소프트의 보안 포트폴리오 6개 제품군 내의 50개 이상의 제품 범주와 통합되는 엔드 투 엔드 솔루션을 제공한다. 이를 통해 ▲보안 ▲규정 준수 ▲ID ▲디바이스 관리 ▲개인 정보 보호에 걸친 환경을 보호한다. 이로써 보안 담당자들은 기술 역량을 강화하고 보다 팀원과 원활하게 협업하며, 위협에 더 빠르게 대응할 수 있게 된다.     코파일럿 포 시큐리티의 주요 기능으로는 ▲사용자가 보안 작업 및 업무를 위한 자연어 프롬프트를 직접 지정해 생성 및 저장할 수 있는 ‘사용자 지정 프롬프트북’ ▲‘코파일럿 포 시큐리티’를 사용자 비즈니스 방식에 맞게 조정하고, 자체적으로 만든 단계별 가이드에 따라 활동을 수행하는 지식 기반 통합 기능(프리뷰) ▲다국어 지원을 통해 사용자가 입력한 8개 언어로 된 명령을 이해하고 처리하며, 25개 언어의 인터페이스 지원 ▲글로벌 파트너사들과 협력해 외부 제3자가 개발하고 있는 다양한 솔루션 및 서비스 통합 ▲디펜더 EASM 연결을 통해 사용자가 지정한 조직의 외부 공격 대상에 연결해 위험에 대한 최신 정보를 식별 및 분석 ▲특정 사용자 또는 이벤트와 관련된 감사 로그를 자연어로 요약해 보안 조사 및 IT 문제 분석에 대한 인사이트를 제공하는 마이크로소프트 엔트라(Microsoft Entra) 감사 및 진단 로그 ▲코파일럿 사용량에 대한 대시보드 인사이트를 제공해 최적의 사용 환경을 파악 등이 있다. 코파일럿 포 시큐리티는 몰입형 독립 포털(Immersive Standalone Portal) 또는 기존 마이크로소프트 시큐리티 제품과 통합되는 두 가지 형태로 출시된다. 보안 담당자는 기존 제품과의 통합을 통해 생산성 분석 연구에서 입증된 속도와 품질로 제품을 사용할 수 있다.  특히 통합 보안 운영 플랫폼은 SIEM 및 XDR용 디펜더 포털에 내장돼 사용자가 외부의 위협을 조사하고 대응할 때 코파일럿을 사용할 수 있도록 지원한다. 코파일럿은 사용자에게 위협 관련 정보를 요약해 제공하며, 특정 상황에서 취해야 할 대응 방법에 대한 가이드된 답변도 제공한다. 이와 함께 NL(자연어)를 KQL(쿠스토 쿼리 언어)로 변환하고 스크립트 또는 파일을 분석하는 등의 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여한다. 마이크로소프트 위협 인텔리전스(Microsoft Threat Intelligence)를 활용해 위험을 평가할 수도 있다.  프리뷰로 제공되는 코파일럿 인 마이크로소프트 엔트라 유저 리스크 인베스티게이션(Copilot in Microsoft Entra user risk investigation)은 마이크로소프트 엔트라에 내장된 기능으로, 사용자의 개인정보 유출을 보호하고, 보안 위협이 발생했을 때 빠르게 대처할 수 있도록 돕는다. 특히 사용자의 위험을 파악해 적절한 가이드를 제공하며, 향후 발생할 수 있는 위협도 예측해 해결 방법을 제시한다. 최근 생성형 AI가 다양한 산업에 도입되면서 데이터 유출 및 신원 도용과 같은 새로운 위험 요소가 증가하고 있다. 이에 따라 마이크로소프트는 보안 기능을 강화해 고객이 안전하게 AI를 사용할 수 있는 환경을 조성하고 있다고 소개했다. 먼저 AI의 잠재적 위험을 발견하고 데이터를 보호하는 기능을 제공한다. 이 기능은 조직이 AI 사용과 관련된 위험을 사전에 파악하고, 잠재적인 위험에 대응할 수 있도록 지원한다. AI 앱과 데이터를 보호하는 기능도 제공한다. 조직이 사용하는 AI 앱에서 생성되는 데이터를 보호하고, 데이터 유출이나 신원 도용 등의 위험을 최소화한다. AI 앱 사용 관리도 수월하게 할 수 있다. 해당 기능은 AI 앱의 사용 현황을 파악해 규제 또는 조직 정책 위반을 탐지한다. 이를 통해 조직은 안전하고 책임감 있게 AI를 활용할 수 있다. 디지털 자산을 보호하기 위한 엔드투엔드 보안을 강화하는 새로운 보안 솔루션도 공개된다. 마이크로소프트의 보안 포트폴리오는 조직이 생성형 AI를 도입할 때 더욱 안전하고 효율적인 보안 솔루션을 구축할 수 있도록 돕는다. 특히 보안 위협에 대한 더 큰 가시성과 제어력을 확보할 수 있으며, 비용을 최적화하고 거버넌스를 강화할 수도 있다. 먼저 마이크로소프트 시큐리티 익스포져 매니지먼트(Microsoft Security Exposure Management)는 조직의 보안 상태를 한눈에 파악하고, 보안 강화를 위한 우선순위를 알려준다. 또한 마이크로소프트 퍼뷰의 기능 중 하나인 어뎁티브 프로텍션(Adaptive Protection)은 마이크로소프트 엔트라 조건부 접근과 연동돼 내부 데이터 유출, 지적 재산 도난, 기밀 위반 등의 위험으로부터 조직을 보호한다. 마이크로소프트의 바수 자칼(Vasu Jakkal) 보안 부문 기업 부사장은 “사일로화된 환경으로 보안 격차가 발생하고 있는 상황에서 이를 해결할 수 있는 통합 보안 솔루션의 중요성이 그 어느때보다 높아지고 있다”며, “이번에 출시되는 코파일럿 포 시큐리티는 엔드 투 엔드 솔루션으로 구성된 전체 마이크로소프트의 보안 포트폴리오의 완성도를 높이는 제품”이라고 강조했다. 이어 “앞으로도 마이크로소프트는 AI 보안 분야를 선도하는 기업으로서 조직들이 안전하고 책임감 있게 AI를 배포하고 사용할 수 있는 보안 솔루션을 지속 선보일 것”이라고 말했다.

인텔은 지난 2015년 인수한 FPGA(프로그래밍이 기능한 반도체) 기업 알테라(Altera)를 다시 신생 기업으로 분사한다고 발표했다.  알테라의 확장된 포트폴리오와 로드맵은 클라우드, 네트워크, 에지 전반을 공략할 FPGA 시장의 성장에 더 효과적으로 대응할 수 있으며, 쿼터스 프라임(Quartus Prime) 소프트웨어와 도입하기 쉬운 AI 역량 향상을 통해 빠르게 성장하는 애플리케이션 분야를 공략할 수 있도록 지원한다. 인공지능(AI)의 등장은 모든 산업 전반에 걸쳐 새로운 복잡성과 기회를 창출하고 있다. 알테라는 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(Pytorch) 등의 표준 프레임워크를 기반으로 최적화된 지적재산(IP)를 생성하는 FPGA AI 스위트 및 오픈비노(OpenVINO)를 통해 이러한 기회를 활용하고 있다. 알테라의 FPGA는 중요 AI 추론 기능의 원활한 통합 등 변화하는 시장 요구 사항에 더 효과적으로 대응하고 PCI 익스프레스(PCI Express), CXL, 이더넷, 6G 무선 등의 진화하는 표준을 더 적절히 활용하는 유연한 솔루션을 제공한다. 알테라의 솔루션은 네트워킹 및 통신 인프라부터 저전력 임베디드 응용 분야에 이르기까지 광범위한 시장과 사용 사례에 맞춰 최적화되었다. 알테라는 다양한 고객 요구 사항을 충족하는 새로운 제품과 서비스도 발표했다. 여기에는 ▲고대역폭 혼합 신호 FPGA가 필요한 레이더 및 군용 항공우주 분야에 적합한 고속의 데이터 변환기를 제공하는 애질렉스 9(Agilex 9) ▲와트당 패브릭 성능이 높아 데이터센터, 네트워킹, 방위 산업과 같은 고대역 컴퓨팅에 적합한  애질렉스 7(Agilex 7) F 시리즈 및 I 시리즈 디바이스 ▲AI가 탑재된 FPGA 패브릭으로 높은 성능과 와트당 성능을 제공하며 임베디드 및 에지 분야에 적합한 애질렉스 5(Agilex 5) 등이 있다. 또한, 곧 공개 예정인 애질렉스 3(Agilex 3)는 복잡성이 낮은 기능에 높은 저전력 FPGA 라인을 제공할 예정이며 클라우드, 통신 및 지능형 에지 분야에 적합하다.     한편, FPGA 비전 웹캐스트에서 알테라의 샌드라 리베라(Sandra Rivera) CEO와 섀넌 폴린(Shannon Poulin) 최고운영책임자(COO)는 550억 달러 이상 시장 기회에서 리더십을 확보할 수 있는 전략을 공개했다. 핵심은 패브릭에 AI가 내장된 FPGA를 비롯해 기업 포트폴리오를 확장하고, 증가하는 고객 문제를 해결하도록 지원하겠다는 것이다.    샌드라 리베라 CEO는 “고객들이 점점 더 복잡해지는 기술 과제에 대응하며 경쟁사와 차별화를 이루고 가치 창출 시간을 단축하고자 노력함에 따라 FPGA 시장이 재활성화할 기회가 생겼다”면서, “통신, 클라우드, 데이터센터, 임베디드, 산업, 자동차, 군용 항공기 시장 등 광범위한 응용 분야에 걸쳐 프로그래밍 가능한 솔루션과 활용 가능한 AI 기술을 제공하기 위해 대담하고 민첩하며 고객 중심적인 접근 방식을 취함으로써 FPGA 시장을 선도하겠다”고 밝혔다.

AI PC와 생성형 AI 스마트폰, 각각 PC·스마트폰 전체 출하량의 22% 차지 전망 PC·스마트폰 시장 성장 전망에도 본격적인 회복세로 보기는 어려워 … 온디바이스 AI의 확실한 이점 증명과 획기적인 애플리케이션 제공 필요   실행 가능한 객관적인 인사이트를 제공하는 가트너(Gartner)가 2023년 2,900만 대였던 전 세계 AI 탑재 PC 및 생성형 AI 탑재 스마트폰 출하량이 2024년 말까지 총 2억 9,500만 대에 이를 것이라는 전망을 발표했다. 가트너에서 정의하는 AI PC란, 디바이스에서 AI 작업을 최적화하고 가속화하도록 설계된 전용 AI 가속기 또는 코어, 신경 처리 장치(NPU), 가속 처리 장치(APU) 또는 텐서 처리 장치(TPU)가 장착된 PC 다. 이는 외부 서버나 클라우드 서비스에 의존하지 않고도 AI 및 생성형 AI 워크로드를 처리하는 데 있어 향상된 성능과 효율성을 제공한다. 생성형 AI 스마트폰이란, 스마트폰에서 생성형 AI 기반 기능 및 애플리케이션을 원활하게 통합하고 효율적으로 실행할 수 있도록 하는 하드웨어 및 소프트웨어 기능을 갖춰 설계된 스마트폰이다. 즉, 새롭게 파생된 콘텐츠, 전략, 디자인, 수단 등을 생성하는 기본 또는 미세 조정된 AI 모델을 로컬에서 실행할 수 있는 스마트폰이다. 관련 예시로는 구글의 제미나이 나노(Gemini Nano), 바이두의 어니(ERNIE), 오픈AI의 GPT-4 등이 있다. 가트너는 2024년 말까지 2억 4,000만 대의 생성형 AI 스마트폰과 5,450만 대의 AI PC가 출하될 것으로 예측했으며, 이는 각각 2024년 일반 및 프리미엄 스마트폰의 22%, 전체 PC의 22%를 차지할 전망이다 (그림 1 참조). 그림 1. 2023-2025년, 전 세계 AI PC 및 생성형 AI 스마트폰 시장 점유율 출처: 가트너 (2024년 2월)   PC에 AI가 통합되더라도 최종 사용자 지출은 예상 가격 인상 수준을 넘어서는 정도로는 늘어나지 않을 것으로 보인다. 비즈니스 디바이스 구매자들은 설득력 있는 투자 이유를 요구하는데, 소프트웨어 공급업체들이 온디바이스 AI의 힘을 동력화하고 이를 통해 향상된 이점을 명확하게 입증하는 데는 시간이 걸리기 때문이다. PC 시장은 8분기 연속 감소세를 보이다가 2023년 4분기에 성장세로 돌아섰다. 가트너는 2024년 전체 PC 출하량이 2023년보다 3.5% 증가한 총 2억 5,040만 대에 이를 것으로 예측했으며, 온디바이스 AI는 2024년까지 PC 마케팅에 활력을 불어넣고 기존의 예상 교체 주기를 유지하여 불안정한 사회경제적 환경의 부정적 영향을 일부 상쇄시킬 것으로 예상된다.   스마트폰 시장, 2024년 성장세 회복 AI PC와 마찬가지로 생성형 AI 스마트폰도 2027년까지는 스마트폰 수요를 견인하지 못할 전망이다. 아트왈 애널리스트는 “스마트폰의 기능 향상은 카메라와 음성 인식을 통해 현재의 경험을 발전시키지만, 이는 새롭고 획기적이기 보다는 사용자들이 기대하는 기능에 가깝다”며, “스마트폰에 탑재된 생성형 AI 기능에 대한 사용자들의 기대감도 이와 비슷하다”고 설명했다. 이어서 그는 “획기적인 애플리케이션이 없다면, 사용자들은 생성형 AI 스마트폰에 추가적인 지출을 하려 하지 않을 것”이라고 덧붙였다. 스마트폰에 특화된 LLM(Large Language Model)의 소형 버전이 발전함에 따라, 사용자 경험에 혁신적인 변화를 가져올 촉매제가 될 것으로 기대된다. 이러한 발전은 스마트폰을 인간의 언어와 시각적 신호를 이해하고 이에 반응할 수 있는 더욱 직관적인 동반자로 변화시켜, 전반적인 사용자 경험을 새로운 차원으로 끌어올릴 것이다. 스마트폰 시장은 9분기 연속 감소 후 23년 4분기에 처음으로 성장세를 기록한 바 있다. 2024년에는 전 세계 스마트폰 출하량이 전년 대비 4.2% 성장하여 총 12억 대에 달할 것으로 예측된다. 아트왈 애널리스트는 “스마트폰 출하량 증가를 본격적인 회복세로 해석해서는 안 된다"고 말하며, "2022년보다 6천만 대 가까이 줄어든 낮은 수준의 출하량이 안정화되고 있다고 보는 것이 더 정확하다"고 전했다.  

  주요 CAE 소프트웨어 소개 전기전자 해석 소프트웨어, ZWSim-EM ■ 개발 : Zwsoft, www.zwsoft.com ■ 자료 제공 : 인피니크, 02-565-4123, www.zw3d-cad.kr ZWSim-EM은 고정밀, 고효율,낮은 메모리 공간 및 강력한 모델링 기능을 갖춘 3D 전파 전자기 시뮬레이터이다. 사용자에게 산업별 RF 관련 올인원 시뮬레이션 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있다. 1. 주요 기능 (1) EIT : 임베디드 통합 기술 ZWSim-EM의 주요 알고리즘인 EIT(Embedded Integral Technique)는 FDTD(Finite-Different Time-Domain)를 기반으로 자체 개발한 기술이다. Conformal Technology 및 Irregular Grid Processing Technology와 같은 일련의 기술과 함께 ZWSim-EM의 시뮬레이션 정확도와 효율성을 높인다. (2) 정확하고 효율적이며 적은 메모리 사용 EIT 알고리즘은 고정밀, 고효율 및 낮은 메모리 공간을 보장한다. (3) 쉬운 사용성 ZWSim-EM은 친숙한 사용자 인터페이스와 명확한 작업순서로 사용하기 쉽다. 사용자 인터페이스는 다른 영역을 드래그하여 사용자 정의할 수 있으며, 시뮬레이션 프로세스는 사용자 인터페이스 디자인과 일치한다. 전체 시뮬레이션 프로세스는 탐색 트리에서 위에서 아래로, 또는 리본 메뉴에서 왼쪽에서 오른쪽으로 설정할 수 있다. (4) 뛰어난 호환성 20 개 이상의 주요 CAD 형식과 완벽하게 호환되며, 다양한 CAD 파일을 자유롭게 가져오고 내보낼 수 있다. (5) 강력한 3D 모델링 ZWSim-EM은 파라메트릭 모델링과 같은 ZW3D의 강력한 모델링 기능을 사용하여, ZWSim-EM에서 직접 모델을 빌드 및 편집하여 모델링 효율성을 개선하고 향후 최적화를 용이하게 한다. 2. 주요 특징 (1) 풍부한 재료 라이브러리 ZWSim-EM은 160 가지 이상의 재료가 포함된 풍부한 재료 라이브러리를 제공하여 할당할 다양한 전자기 재료를 제공한다. 형상 모델의 경우 수백 종류의 재료를 선택할 수 있다. Infinitely Thin Faces의 경우 PEC 재료가 제공된다. 또한 특정 요구 사항에 따라 재료를 사용자 정의하고 새로 만든 재료를 재료 라이브러리에 추가할 수 있으므로 액세스 및 재사용이 편리하다. (2) 매개 변수 스윕 매개 변수 스윕은 특정 매개 변수 범위에서 결과가 어떻게 영향을 받는지 확인하고, 이에 따라 최적화하여 예상 결과를 얻도록 도와준다. 정산된 변수 매개 변수를 스캔 및 시뮬레이션하고, 특정 범위의 매개 변수가 결과에 미치는 영향을 분석하여 모델을 최적화하고, 설계 효율성을 개선하기 위한 참조를 제공할 수 있다. 여러 스위핑 작업을 설정하고 각 작업에 여러 스위핑 매개 변수를 추가할 수 있다. (3) 다중 어레이 패턴 ZWSim-EM은 안테나를 위한 강력한 어레이 기능을 제공하여 어레이 안테나 시뮬레이션의 효율적인 전처리를 실현한다. 어레이 안테나를 형성하고 시뮬레이션 요구 사항을 충족하기 위해 어레이 안테나 장치를 지원한다. 선형 배열, 원형 배열, 다각형 배열, 점 대 점 배열, 곡선 또는 표면을 따른 배열과 같은 다양한 배열 패턴을 사용할 수 있다. 또한 모델, 재료 및 포트를 동시에 배열하여 배열 안테나를 효율적으로 시뮬레이션할 수 있다. (4) 다중 배경 및 경계 옵션 다양한 종류의 배경과 경계가 있으며 안테나 및 도파 관과 같은 다양한 전자기 개체를 시뮬레이션해야 하는 요구를 충족한다. 기본 배경 재질은 진공이거나 재질 라이브러리에서 다른 재질을 선택하거나 직접 정의할 수도 있다. 개방 경계(기본값), PEC, PMC 및 주기적과 같은 다양한 경계가 지원된다. 안테나 시뮬레이션의 경우 배경은 진공이고 경계는 개방이다. 전력 분배기, 필터 등과 같은 도파관 시뮬레이션의 경우 배경은 PEC과 같은 도체일 수 있으며 경계는 PEC여야 한다. (5) 지능형 검사 시뮬레이션이 원활하게 실행될 수 있도록 사전 처리 설정의 유효성을 확인하기 위해, 그에 따라 분석 및 조정하여 프로젝트를 확인할 수 있다. 겹친 객체 검사, 배경 및 경계 검사, 여기 신호 검사, 여기 소스 검사, 프로브 검사, 메시 검사 및 솔버 검사를 포함한 여러 검사 옵션이 있다. 통과된 항목은 ‘√’로 표시되고, 실패한 항목은 메시지 보드에 오류 경고와 함께 ‘×’로 표시된다. 3. 도입 효과 기존의 값비싼 제품들의 오래된 논리들을 떠나 새로운 논리를 사용하여 솔루션을 제공함으로써, 전자기해석을 도입하고자 하는 사용자가 손쉬운 결과를 얻을 수 있도록 한다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

자율주행 시뮬레이션, Virtual Test Drive(VTD)   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : Forming Technologies, www.forming.com ■ 자료 제공 : 한국엠에스씨소프트웨어/031-719-4466/www.mscsoftware.com/kr 1. VTD : 가상환경 시뮬레이션을 위한 Complete Tool-chain  VTD(Virtual Test Drive)는 ADAS 및 자율 주행 차량의 개발 및 검증을 위한 가상 환경 시뮬레이션 플랫폼으로 도로 네트워크, 시나리오, 차량 동역학, 교통 및 음향 시뮬레이션, 센서 시뮬레이션 등을 위한 모듈화된 시스템으로 실제 환경과 동일한 가상환경을 생성한다. 이런 가상환경에서 생성된 자율주행차량의 데이터는 MiL, SiL, HiL, DiL, ViL 애플리케이션에서 사용할 수 있다. VTD는 20년 동안, 광업, 농업 및 운송 애플리케이션을 통해 전 세계 자동차, 항공우주 및 철도 산업의 수많은 설비에서 서비스되고 있다. 최근 VTD는 MS Azure, AWS와 같은 클라우드 시스템에서 수백만개의 시나리오를 생성하고 Edge Case 시나리오를 검증할 수 있는 서비스를 시작했다. 수백만 개의 시나리오를 분석하여 수십억 개의 가상 테스트가 실시간 시뮬레이션보다 훨씬 더 빠르게 수행되도록 병렬 프로세스를 지원하여 ADAS 및 AV 시스템에 대한 연산 속도를 높인다. VTD는 OpenDRIVE, OpenCRG 및 OpenSCENARIO의 Global Standards를 준수한다.  OpenDRIVE는 도로네트워크, 도로시설물, 노면, 표지판등 가상환경 도로 구성을 위한 Global stand-ards이다.  OpenCRG는 도로 표면의 굴곡, 거칠기등 상세한 표현을 위한 규격으로, 도로 표면의 생성, 관리, 평가를 위한 기준 및 툴이다. OpenSCENARIO는 시뮬레이션 도로 네트워크상에서 움직이는 모든 동적 요인을 정의하고 구성하기 위한 Global Standards이다.  VTD의 ROD(Road Designer)는 가상의 도로 네트워크를 생성하기 위한 3D 편집 도구로 OpenDRIVE, OpenCRG 등의 편집이 가능한 도구이다. 사용자의 편의성을 위해 다양한 국가의 3D Modeling 및 도로 형태의 데이터를 라이브러리로 구성, 데이터베이스화 하여 제공한다.   2. 주요 기능 (1) Sensors ■ Simplified perfect sensors는 감지된 오브젝트 정보 및 포인트 클라우드(Point Clouds) 같은 센서의 원시데이터를 고속(Real-time)으로 출력 ■ 노면상 Road Mark를 검지할 수 있는 수준의 고해상도 감지 기능 ■ Sensor Model 커스터마이징을 위한 SDK 제공 (2) Traffic & Pedestrian ■ 사전 정의된 이벤트 혹은 시나리오 경로를 따라 자동차 및 보행자의 행동범위 정의 ■ 다가오는 차량을 주시하는 등의 차량-보행자 상호작용 가능 ■ 도로네트워크 상 수많은 자동차 및 보행자의 개별 움직임 기반 시나리오 구성  ■ 중장비, 보행자, 자전거, 세그웨이, 동물 등 다양한 객체 생성 지원 ■ SCP 명령을 통한 실시간 객체 위치, 행동, 제스처 변경   (3) Scenarios ■ 시나리오 내 200대 이상의 차량, 보행자 생성 및 동시 주행 가능 ■ 실제 차량 및 보행자 궤적을 적용한 시나리오 구성, 혹은 사용자 연구목적에 따른 이상적인 이동 궤적 생성 및 적용   (4) Vehicle Model ■ 고정밀도 기반의 차량 모델 생성(스쿠터, 자전거, 세그웨이, 기차, UAM등 적용) ■ 실사정보를 기반으로 측정 및 모델 메시 정보를 적용한 차량 모델 제작   (5) Weather ■ 다양한 기상현상 표현 및 감지(time-of-day, clouds, visibility, Rain, Snow)   (6) Massive Scaling ■ Edge Case Scenario를 효율적으로 추출하기 위한 수천개의 시나리오 병렬 Computing 기능 지원  ■ PROSTEP OpenPDM 기술을 활용한 PDM 통합 ■ 모든 트랜잭션 데이터 자동 저장 지원 ■ 웹브라우저 기반의 빠른 개발 및 배포 기능 지원  ■ 다중 접속 기술지원 및 실험 환경 구성 가능   3. 적용 효과 ■ Native support for OpenDRIVE, OpenCRG, OpenSCENARIO ■ 영상, 다이나믹, 센서 등 모듈화된 운영 방식(내부 네트워크망을 통한 통합) ■ MiL, SiL, DiL, ViL, HiL 등 다양한 실험구성과 연동 및 통합 가능 ■ 고정밀 센서 모델 제공(object-list 기반 센서 및 physics-based 기반 센서); 사용자화 가능한 SDK 제공 ■ 물질 및 물리현상이 적용된 고해상도 이미지 생성(PBR 기술적용) : 사용자화 가능한 SDK 제공 ■ 다양한 3D Model 라이브러리 및 국가별 표지판, 신호등 데이터 베이스 제공 ■ 매우 복잡한 교통상환 시나리오 구성 가능(3rd party Traffic Simulation Tool 통합 가능 : Vissim, SUMO) ■ 손쉬운 데이터 모니터링 기능 지원, 실시간 SCP 명령을 통한 시뮬레이션 조건 변경 기능 지원 ■ 단일 Workstation에서 풀 스케일 HPC 환경까지 운영 가능(사용자 목적에 따라 변경 가능) ■ 정확한 차량 동역학 기반의 센서모델링을 위해 Adams Real-Time과 같은 Hexagon AB solutions 내 솔루션도구와 통합 ■ Hexagon’s LeicaGeosystems의 솔루션을 통한 정밀지리정보 취득 및 VTD 적용(OpenDRIVE format)      좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

젠하이저가 오디오 프로듀싱, 믹싱, 마스터링 등 음악 작업을 전문적으로 진행하는 엔지니어 및 크리에이터 등을 위해 최신 음향 트렌드를 반영한 레퍼런스 스튜디오 헤드폰 ‘HD 490 PRO’를 출시한다고 밝혔다. 오픈형 프레임으로 제작된 HD 490 PRO는 고조파로 인한 파형의 왜곡 정도를 나타내는 총 고조파 왜곡률(Total Harmonics Distortion : THD)이 낮고 공진을 최소화해 스튜디오 모니터링을 위한 사실적인 사운드를 제공한다. 특히, 드라이버 내부에 특수 제작된 실린더를 탑재하여 오픈형 헤드폰에서 발행할 수 있는 저음의 손실을 최소화하고 음압을 효율적으로 제어해 선명한 베이스를 재생한다.     HD 490 PRO는 전문적인 수준의 입체 음향 제작을 위해 넓은 사운드 스테이지에서 명확한 주파수 응답을 제공하는 것이 특징이다. HD 490 PRO의 드라이버 시스템은 네오디뮴 자석을 탑재해 강력한 자성으로 오디오 신호를 빠르게 출력하며 원음에 충실한 역동적인 사운드를 재생한다. 또 이어컵 내부에는 기울어진 형태로 특수하게 설계된 트랜스듀서를 배치하여 스튜디오에 설치된 모니터 스피커의 청취 환경을 그대로 구현한다. HD 490 PRO는 수작업으로 제작되어 품질과 내구성이 우수하다. 또 젠하이저의 특허 받은 케이블 코일을 적용해 책상에 부딪히거나 옷에 닿아도 소음이 전달되지 않고, 좌우 탈착이 가능하여 작업의 자유도를 높여준다. HD 490 PRO는 지속가능성을 위해 국제산림관리협의회(FSC)의 인증을 받은 패키징으로 제작되며, 구성품인 벨벳 및 천 소재의 이어패드는 세척이 가능해 위생적으로 관리할 수 있다. 젠하이저의 제품 담당자는 “오늘날의 음악은 향상된 컴퓨팅 성능과 복잡한 매개 변수를 기반으로 발전해 10년, 20년 전의 장비로 개별 악기의 소리나 음성을 또렷하게 듣는 것에는 한계가 있을 수 있다”면서, "HD 490 PRO는 최신 음향 제작 트렌드를 반영하여 개별 믹스의 복잡성을 잘 처리하도록 개발되었으며, 고품질의 음원 제작에 필요한 중립성과 명확성을 제공할 것”이라고 말했다. 신제품은 'HD 490 PRO'와 'HD 490 PRO 플러스’로 출시되며, HD 490 PRO 플러스는 3m 케이블과 헤드폰 케이스, 여분의 헤드밴드 패드가 추가로 구성되어 있다. 제품의 가격은 HD 490 PRO가 64만 5000원, HD 490 PRO 플러스는 76만 5000원이다.

물리 법칙을 학습하는 인공지능으로 시뮬레이션을 개선   최근 인공지능(AI)에 대한 관심이 높아짐에 따라 시뮬레이션 분야에서도 딥러닝을 적용하려는 움직임이 크다. 이번 호에서는 시뮬레이션에서 딥러닝을 어떻게 응용하고 있는지 살펴보고, DNN과 PINN 알고리즘을 응용한 두 가지 예시를 소개한다.   ■ 안지수 태성에스엔이 유동 2팀 매니저로 유동해석에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | jsan@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   신경망 기법에 대한 이해 시뮬레이션 분야에 인공지능을 적용하는 다양한 방법 중 하나는 딥러닝을 사용하는 것이다. 딥러닝은 기본적으로 신경망 기법을 기반으로 하며, 초기는 컴퓨팅 장비의 한계로 인해 간단한 구조의 단층 퍼셉트론을 사용하였다. 그러나 최근에는 컴퓨팅 장비 및 병렬 연산 능력의 발전으로 인해 대규모 데이터셋과 고성능 계산을 처리할 수 있는 환경이 조성되면서 생성형 인공지능, 설명 가능한 인공지능, AutoML 모델 등 다양한 알고리즘으로 발전할 수 있었다. 딥러닝의 대표적인 구조를 살펴보면 <그림 1>과 같이 입력층(Input), 은닉층(Function f:), 출력층(Output)으로 나눌 수 있다. 이 구조는 함수와 유사하게 작동하며, 입력층과 출력층에 데이터를 제공하면 은닉층을 스스로 찾아낸다. 은닉층의 구성을 살펴보면 노드와 노드를 잇는 선으로 표현된다. 각 노드에는 신호를 계산하는 활성화 함수가 포함되어 있으며, 이러한 노드들이 여러 층을 형성하여 최종적으로 은닉층을 구성하게 된다. 이 노드들은 서로 데이터를 전달하면서 반복적인 학습을 진행하고, 일정 기준을 달성하면 인공지능 모델이 생성된다. 딥러닝의 장점 중 하나는 입력과 출력에 사용할 원본 데이터 형태가 중요하지 않다는 것이다. 그림, 소리, 문자 등 다양한 형태의 데이터도 학습이 가능하다.   그림 1. 신경망 구조의 예   시뮬레이션 AI 접근 방식 소개 시뮬레이션에서 인공지능을 응용하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 이미 알고 있는 데이터를 기반으로 목표 값을 예측하는 방법이 있고, 두 번째는 데이터 없이 목표 값을 예측하는 방법이 있다. 물론 기술이 발전할수록 이 두 가지 방법은 상호보완적으로 진화하기 때문에 이분법적인 구분은 상대적으로 의미가 줄어든다. 그럼에도 불구하고, 이 두 가지 방법에 대한 이해는 다음 단계로 나아가기 위한 기반을 제공하기 때문에 각각의 방법을 소개한다.  첫 번째로, 데이터 기반 인공지능 예측 모델을 활용한 경우로는 앤시스 옵티스랭(Ansys OptiSLang)의 Adaptive Metamodel of Optimal Prognosis(AMOP) 기능이 있다. AMOP은 고전적 수치해석 및 통계 기법과 인공지능을 결합하여, 최적화를 위해 더 합리적인 기법을 찾아내는 기능을 제공한다. 이 방법이 데이터 기반인 이유는 원하는 정보를 얻기 위해 일부 데이터를 수집해야 하기 때문이다.(그림 2) 따라서 처음부터 알 수 없는 변수를 찾는 것보다는 차수 축소, 차원 축소, 시스템 최적화 등 ROM(Reduced Order Models)과 같은 목적으로 활용된다.    그림 2. AMOP을 사용하기 위한 전처리 데이터   이와 같이 데이터 기반 인공지능 모델의 경우 어느 정도 시뮬레이션 시장에 나타나고 있다. 그러나, 두 번째 경우인 데이터 없이 예측 값을 출력하는 모델은 수치해석의 정확도를 유지하면서 빠른 결과 도출을 목표로 하기 때문에 아직 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 모델의 대표적인 알고리즘으로 PINN(Physics-Informed Neural Networks) 알고리즘이 있다. 기존 신경망 기법은 입력값과 결과값 사이의 물리적 상관관계를 고려하지 못하는데 반해, PINN은 물리적 상관관계를 바탕으로 결과값을 예측하기 때문에 다른 딥러닝 알고리즘에 비해 더욱 타당한 결과를 예측한다는 장점이 있다. 앤시스에서도 PINN 알고리즘을 응용하여 새로운 솔버를 개발 중에 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

전기전자 해석 소프트웨어, SIMetrix/SIMPLIS   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : SIMetrix Technologies, www.simetrix.co.uk / SIMPLIS Technologies, www.simplistechnologies.com ■ 자료 제공 : 인터그래텍, 02-3472-5599, http://igtech.co.kr 전력전자회로 특화 시뮬레이션인 SIMetrix/SIMPLIS(시메트릭스심플리스)는 영국의 SIMetrix에서 개발한 SIMetrix와 미국의 SIMPLIS에서 개발한 SIMPLIS가 결합된 시뮬레이션 프로그램이다. SIMetrix는 Analog/Digital 혼재회로 해석 시뮬레이션으로서, 향상된 성능의 SPICE 시뮬레이터와 회로도면 편집기, 그리고 파형 분석기를 합친 통합 패키지이다. SIMPLIS는 스위칭 전력전자회로 설계에 최적화된 시뮬레이션으로서, SIMPLIS의 PWL(Piecewise Linear) 모델링 방식이 우수한 수렴 동작을 제공하여 높은 정확성으로 타 SPICE 시뮬레이션 대비 10~50배의 빠른 속도로 결과를 얻을 수 있다. 따라서 SIMetrix/SIMPLIS는 쉽고 강력한 해석 환경이 포함되어 광범위한 아날로그 및 혼합 회로뿐만 아니라 스위칭 전원 회로 해석에 대해서도 신속하고 빠른 수렴으로 신뢰도 높은 결과를 제공한다. 1. 주요 특징 SIMetrix/SIMPLIS는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. ■ IC용 통합 회로 해석 및 Test Case 기반 통합 검증 모듈 구축 ■ Logic 내 부여된 Goal 기준으로 문제점 판별 지점 및 해결 방안 제시 ■ 시간 영역 및 주파수 영역 등에 구애 받지 않고 모든 요소를 수행 가능한 검증 체계 ■ Advanced Analysis engine 탑재로 범용 SPICE 대비 최대 10~50배 빠른 시뮬레이션 속도 ■ 과도구간을 생략한 Steady states 해석 전용의 POP 분석을(Periodic Operating Point analysis) 탑재하여 범용 SPICE 대비 최대 20~115배 빠른 시뮬레이션 속도 ■ 등가적인 값이 아닌, 시간영역으로부터 역산하여 결과를 얻어내는 실제적인 주파수 구간 해석 ■ 범용 SPICE model을 변환 없이 직접 등재하여 바로 사용 가능 2. 주요 기능 SIMetrix/SIMPLIS는 비선형 방정식으로 해결하는 대신 일련의 PWL 세그먼트를 적용하여 장치를 모델링함으로써 높은 정확도를 가지며, 타 SPICE보다 10배에서 50배 더 빠르게 수행할 수 있다. 특히 스위칭 전력 시스템의 경우 SIMPLIS에서 사용하는 PWL(piecewise linear) 모델링 및 시뮬레이션 기술은 SPICE에 비해 질적으로 우수한 수렴 동작을 제공한다. 또한 빠른 시간 영역 시뮬레이션과 더불어 AC 루프 분석을 제공하도록 특별히 설계되었다.  그림의 스텝 부하 과도 응답(왼쪽)과 AC 분석 보드 플롯(오른쪽)은 모두 MAX17244 동기식 벅 컨버터의 시뮬레이션 결과와 측정 결과가 잘 일치하는 것을 보여준다.     3. 도입 효과 ■ 정형화된 모델을 사용하지 않고 SIMetrix/SIMPLIS는 실제 소자의 성분들을 입력하여 소자의 특성을 시뮬레이션으로 정확하게 표현이 가능하다. ■ 전력 MOSFET, IGBT, 다이오드 및 제너다이오드 그리고 BJT와 같은 반도체 소자의 특성을 시뮬레이션 내에 입력하여 SPICE 모델을 자동으로 변환시키는 기능이 있다. 한 번 SPICE 모델을 변환시키면 별도의 입력 없이 바로 사용이 가능하다. ■ 반도체 소자를 SPICE 모델로 변환시킬 수 있어, 이상적인 소자를 이용하는 타 SPICE와 달리 실제 회로에서의 과도 상태, DC 스윕, AC 소신호, 소음, 전달 함수, 폴-제로에 대한 분석이 명확하다. ■ SIMetrix 스크립트 및 Verilog 코드를 위한 회로도 편집기, 심볼 편집기, 파형 뷰어 및 텍스트 편집기 등 친숙한 사용자 인터페이스를 내장하고 있어, 전력전자 엔지니어가 스위칭 전원 전자 시스템을 시뮬레이션하기 좋은 환경을 제공한다.   4. 주요 고객 사이트 해외의 경우, 대부분의 고객사에서 DSP에서 FPGA 기반으로 전력전자 시뮬레이션 해석을 진행한다. Texas Instruments,/Atmel, National instruments, On Semiconductor, MKS, RICHTEK, Intersoft, XILINX, Daihen 등이 있다. 국내의 경우 삼성전자 무선사업부, LSI 사업부, 삼성전자(반도체), LG이노텍 등 대기업에서 먼저 도입이 이루어지고 있으며, 최근에는 중견기업 및 학교에서도 관심을 보이고 있다. FPGA 해석 방법이 안정성 및 빠른 해석 결과를 가져옴으로써 국내에도 고객사가 증가하고 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기