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통합검색 "이에이트"에 대한 통합 검색 내용이 31개 있습니다
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[포커스] CAE 컨퍼런스 2023, ‘CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’ 주제로 최신 인사이트 공유
새로운 제품을 개발하는 과정에서 CAE는 설계 변경에 따른 영향을 신속하게 분석하고, 효율적인 생산 시뮬레이션도 가능케 한다. 특히 디지털 트윈, 스마트 공장, 디지털 제조 환경에 있어서 CAE는 ‘최적화’를 실현하기 위해 빼놓을 수 없는 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 지난 11월 10일, 수원컨벤션센터에서는 이러한 트렌드에 맞춰 최신 CAE 기술 및 솔루션 공유를 위한 ‘CAE 컨퍼런스 2023’이 열렸다. ■ 이성숙 기자     산업 디지털 전환 위한 CAE의 역할 짚다 올해로 13회를 맞은 ‘CAE 컨퍼런스 2023’은 CAE 수요-공급업계 관계자를 위한 정보 교류의 장으로, ‘제5회 스마트 공장 구축 및 생산자동화전(SMATEC 2023)’과 동시 개최되었다. 이번 컨퍼런스에서는 HD한국조선해양, 지멘스, 나니아랩스, 마이다스아이티, 앤시스코리아, 이에이트, LS일렉트릭, 페이스, LG전자 등 CAE 수요-공급기업이 대거 참여한 가운데, 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위한 CAE 활용 사례와 최신 CAE 관련 기술 트렌드, 그리고 CAE 기반의 스마트 공장 솔루션이 소개되었다.  CAE 컨퍼런스 2023 준비위원회 위원장을 맡은 KAIST 강남우 교수는 개회사를 통해 생성형 AI 기반의 산업 디지털 전환과 스마트 공장 구축에 있어서 중요한 역할을 해 온 CAE에 관해 소개하며, “이번 컨퍼런스가 디지털 트윈과 CAE의 미래를 연결하는 행사가 될 수 있도록 ‘CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’을 주제로 잡았다”고 전했다.   디지털 트윈을 구현하는 CAE 전략과 사례 소개 이번 컨퍼런스는 2개의 기조연설과 9개의 구축사례 및 최신 CAE 기술 트렌드 소개로 진행됐다. 첫 번째 기조연설에는 HD한국조선해양 류승협 상무가 연사로 나서 ‘자율운항선박을 위한 디지털 트윈 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 류승협 상무는 이번 발표를 통해 차세대 선박을 위한 기상 시운전 기술을 소개하고, 가상 물리 모델의 온라인화와 선박 데이터 연결을 통해 선원 훈련 및 선박 운영까지 확장하는 디지털 트윈 생태계 변화를 참석자들과 공유했다. 두 번째 기조연설자로 나선 KAIST 김탁곤 명예교수는 ‘디지털 트윈 기반 CAE 발전 방안’을 주제로, 디지털 트윈을 통해 얻은 다양한 실 체계 정보를 CAE 모델에 도입하는 방안과 이를 통한 CAE 해석의 다양성과 확장성에 관해 소개했다.    ▲ 조선 분야의 디지털 트윈 생태계 기술을 소개한 HD한국조선해양 류승협 상무   ▲ 디지털 트윈 정보와 CAE 모델의 연계를 설명한 KAIST 김탁곤 명예교수   다양한 분야의 CAE 성공사례 발표 CAE 응용 및 성공사례 발표는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 김현준 본부장이 첫 주자로 나섰다. ‘AI 기반의 화학 공정 디지털 트윈 엔드 투 엔드 솔루션 소개’를 주제로 한 김현준 본부장의 발표에서는, 화학 공정에서 많이 사용되는 교반기를 주제로 지멘스 솔루션의 엔드 투 엔드 연계를 통해 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기법이 어떻게 공정 운영 환경을 변화시킬 수 있는지를 보여주었다.  CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장이자 나니아랩스 대표인 강남우 교수는 ‘생성형 AI 기반 제품 설계 및 성능 예측 혁신’을 주제로 제조업 분야에 적용 가능성이 큰 다양한 딥러닝 활용 방안에 관해 소개했다. 이와 함께 생성형 AI를 활용한 3D 데이터 설계부터 성능 예측과 최적 설계까지 포괄적인 사례를 공유했다. 마이다스아이티의 김종성 프로는 ‘메시프리 기술을 활용한 설계 단계 CAE 구축 방안 및 주요 기업 적용 사례’ 발표를 통해, 요소망(메시) 없이 해석할 수 있는 메시프리(MeshFree) 기술과 이 기술을 기계 분야 설계 단계에 어떻게 적용하고 운영할 수 있는지를 주요 기업 적용 사례를 통해 소개했다. 앤시스코리아의 이정원 매니저는 ‘엔지니어링 시뮬레이션을 위한 AI/ML’을 주제로, 앤시스 제품군을 통해 활용할 수 있는 엔지니어링 시뮬레이션에서 인공지능/머신러닝 기법에 관한 사례 소개와 함께 미래 기술 개발 방향도 공유했다.    ▲ 화학 공정의 디지털 트윈 활용 사례를 소개한 지멘스 김현준 본부장   ▲ 생성형 AI 기반의 최적 설계 기술을 선보인 나니아랩스 강남우 대표   ▲ 기계 설계를 위한 메시프리 기술을 소개한 마이다스아이티 김종성 프로   ▲ 엔지니어링 시뮬레이션을 위한 AI/ML 기술을 소개한 앤시스코리아 이정원 매니저   AI 접목해 CAE의 가능성 넓힌다 이번 컨퍼런스에서는 CAE 활용 사례뿐만 아니라 산업 디지털 전환을 위한 다양한 AI 기반의 신기술이 대거 소개되었다. 이에이트의 김광원 솔루션연구기획그룹장은 ‘NFLOW + AI의 디지털 트윈 적용’을 주제로, 기존 CFD 해석의 시간적 한계를 극복할 수 있는 CFD + AI 기술의 디지털 트윈 적용 사례를 소개했다. LS일렉트릭의 유성열 매니저는 ‘LS일렉트릭의 클라우드 전략과 DX, AI 시뮬레이션 적용 사례’ 소개를 통해 디지털 전환에 빠르게 대응하기 위해 클라우드 컴퓨팅 기반의 개발 환경을 구축하여 CAx, IoT(사물인터넷), AI 등 다양한 디지털 기술을 융합하여 제품 경쟁력을 높이고 있는 LS일렉트릭의 변화를 소개했다. 페이스의 한우주 부사장은 ‘시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 솔루션 및 적용 사례 소개’라는 주제로 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 구축 솔루션인 페이스 트윈(PACE Twin)과 페이스 ROM(PACE ROM)에 관해 소개했다. KAIST의 이승철 교수는 ‘산업 현장에서의 AI 성공 전략과 물리 지식 기반 차수 축소 모델’을 주제로, 산업 AI 기술이 현장에서 성공하기 위한 핵심 전략과 CAE 계산 가속화를 위한 인공지능 기반 차수 축소 모델(ROM)을 소개했다. 마지막 발표를 맡은 LG전자의 김완수 책임연구원은 ‘열유동 서로게이트 모델을 이용한 건조기 성능 예측’을 주제로, 물리적 해석이 어려운 드럼 내부의 유동 및 수분 증발 현상을 모델링하기 위해 AI를 활용한 서로게이트 모델을 구성한 사례를 소개했다.   ▲ CFD와 AI를 결합한 디지털 트윈 활용범을 소개한 이에이트 김광원 솔루션연구기획그룹장   ▲ 클라우드 기반의 CAx 및 디지털 제품 개발 로드맵을 소개한 LS일렉트릭 유성열 매니저   ▲ 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 구축 기술을 소개한 페이스 한우주 부사장   ▲ 빠른 CAE를 위한 AI 기반 모델링 기술에 대해 발표한 KAIST 이승철 교수   ▲ 건조기의 열유동 해석을 위한 AI 모델 구축 사례를 소개한 LG전자 김완수 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2023-12-04
[CAE 컨퍼런스 2023] 발표자료 다운로드 안내
[CAE 컨퍼런스 2023] 발표자료 다운로드 안내입니다. CAE 컨퍼런스 2023이 지난 11월 10일(금) 수원컨벤션센터에서 성황리에 개최됐습니다. 올해로 13회를 맞은 ‘CAE 컨퍼런스 2023’은 CAE 수요-공급업계 관계자를 위한 정보 교류의 장으로, ‘제5회 스마트 공장 구축 및 생산자동화전(SMATEC 2023)’과 동시 개최되었습니다. 이번 컨퍼런스에서는 HD한국조선해양, 지멘스, 나니아랩스, 마이다스아이티, 앤시스코리아, 이에이트, LS일렉트릭, 페이스, LG전자 등 CAE 수요-공급기업이 대거 참여한 가운데, 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위한 CAE 활용 사례와 최신 CAE 관련 기술 트렌드, 그리고 CAE 기반의 스마트 공장 솔루션이 소개되어 많은 관심을 모았습니다.  CAE 컨퍼런스 2023 준비위원회 위원장을 맡은 KAIST 강남우 교수는 개회사를 통해 생성형 AI 기반의 산업 디지털 전환과 스마트 공장 구축에 있어서 중요한 역할을 해 온 CAE에 관해 소개하며, “이번 컨퍼런스가 디지털 트윈과 CAE의 미래를 연결하는 행사가 될 수 있도록 ‘CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’을 주제로 잡았다”고 전했습니다. [관련 기사]  [포커스] CAE 컨퍼런스 2023, ‘CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’ 주제로 최신 인사이트 공유   [아젠다] CAE 컨퍼런스 2023 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.    [CAE 컨퍼런스 2023] 유료결제 완료 후, 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는 CAE 컨퍼런스 2023 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(cae@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [CAE 컨퍼런스 2023] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : cae@cadgraphics.co.kr 문의 : CAE컨퍼런스사무국 (02-333-6900) [CAE 컨퍼런스 2023] 발표 제목 및 발표자 소개 00. [개회사] CAE컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수) 01. [기조연설] 자율운항선박을 위한 디지털 트윈 전략(From DE to DX) / HD한국조선해양 류승협 상무 02. [기조연설] 디지털트윈 기반 CAE 발전 방안 / KAIST 전기 및 전자공학부 김탁곤 명예교수 03. AI 기반의 화학 공정 Digital Twin End-to-End Solution 소개 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 김현준 본부장 04. 생성형 AI 기반 제품 설계 및 성능 예측 혁신 / 나니아랩스 강남우 대표 05. MeshFree 기술을 활용한 설계 단계 CAE 구축 방안 및 주요 기업 적용 사례 / 마이다스아이티 김종성 프로 06. AI/ML in Engineering Simulations at Ansys / 앤시스코리아 이정원 매니저 07. NFLOW + AI의 디지털 트윈 적용 / 이에이트 김광원 솔루션연구기획그룹장 08. LS일렉트릭의 클라우드 전략과 DX, AI 시뮬레이션 적용 사례 / LS일렉트릭 유성열 매니저 09. 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 솔루션 및 적용 사례 소개 / 페이스 한우주 부사장 10. 산업현장에서의 AI 성공 전략과 물리지식기반 차수축소모델 / KAIST 이승철 교수  11. 열유동 써로게이트 모델을 이용한 건조기 성능 예측 / LG전자 김완수 책임연구원
작성일 : 2023-11-20
CAE 컨퍼런스 2023, ‘CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’ 주제로 11월 10일 개최
국내 제조업계 경쟁력 강화를 위해 힘써온 CAE 컨퍼런스가 올해 13회째를 맞아 'CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’을 주제로, 11월 10일(금) 수원컨벤션센터에서 개최될 예정이다.    컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법을 의미하는 ‘CAE(Computer Aided Engineering)’는 제품 개발에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 13회째를 맞은 이번 행사는 캐드앤그래픽스가 주최하고, CAE 컨퍼런스 준비위원회(위원장 강남우)가 주관을 맡았다.    제조 분야에서 디지털 전환과 디지털 트윈은 꾸준히 확산되고 있으며, 특히 CAE를 기반으로 한 시뮬레이션 기술은 디지털 트윈의 구현 및 디지털 전환에서 중요한 역할을 하고 있다. 이에 더해, 빠르게 발전하고 있는 AI(인공지능) 기술이 시뮬레이션과 결합해 새로운 가능성을 제시하고 있다.    올해 행사 기조발표에 나서는 HD한국조선해양 류승협 상무는 ‘자율운항선박을 위한 디지털 트윈 전략’을 주제로, 차세대 선박을 위한 가상 시운전 기술을 비롯해 가상 물리 모델의 온라인화, 선박 데이터 연결을 통한 디지털 트윈 생태계의 확장 등을 소개한다.    KAIST 전기 및 전자공학부 김탁곤 명예교수는 또 다른 기조발표에서 ‘디지털 트윈 기반 CAE 발전 방안’을 주제로, 디지털 트윈을 통해 얻은 정보를 CAE 모델에 도입하는 방안 및 이를 통한 CAE 해석의 다양성과 확장성에 대해 논의할 예정이다.   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 김현준 본부장은 ‘AI 기반의 화학 공정 디지털 트윈 엔드 투 엔드 솔루션’을 주제로, 화학 공정에서 많이 사용되는 교반기를 주제로 지멘스 솔루션의 End-to-End 연계를 통해 AI/ML 기법이 어떻게 공정 운영 환경을 변화시킬 수 있는지를 보여줄 예정이다.   나니아랩스 강남우 대표는 ‘생성형 AI 기반 제품 설계 및 성능 예측 혁신’을 주제로, 제조업 분야에서의 다양한 딥러닝 활용 방안을 비롯해 생성형 AI를 활용한 3D 데이터 설계부터 성능 예측과 최적 설계까지 포괄적인 사례에 대해 공유한다.   마이다스아이티 김종성 프로는 ‘MeshFree 기술을 활용한 설계 단계 CAE 구축 방안 및 주요 기업 적용 사례’를 주제로, MeshFree 기술을 기계분야 설계단계에서 어떻게 적용하여 운영하는지에 대해 주요 기업 적용 사례를 통해 알아본다.   앤시스코리아 이정원 매니저는 ‘AI/ML in Engineering Simulations at Ansys’를 주제로, 앤시스 제품군을 통해 활용할 수 있는 엔지니어링 시뮬레이션에서 AI/ML 기법에 대한 사례와 미래 기술에 대한 개발 방향에 대해 소개한다.   이에이트 김광원 솔루션연구기획그룹장은 ‘NFLOW + AI의 디지털 트윈 적용’을 주제로, AI를 통한 기존 CFD 해석의 시간적 한계를 극복하고, 새로운 CFD + AI 기술의 디지털 트윈 적용 사례에 대해 발표한다.   LS일렉트릭 유성열 매니저는 ‘LS일렉트릭의 클라우드 전략과 DX, AI 시뮬레이션 적용 사례’를 주제로, DX를 가속화하고 비즈니스 프로세스 혁신 및 최적화하기 위해 추진된 사례를 공유한다.   페이스 한우주 부사장은 ‘시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 솔루션 및 적용 사례’를 주제로, 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 솔루션인 PACE Twin과 PACE ROM을 소개한다.   KAIST 이승철 교수는 ‘산업현장에서의 AI 성공 전략과 물리지식기반 차수축소모델’를 주제로, 산업인공지능기술이 현장에서 성공하기 위한 핵심전략과 CAE 계산가속화를 위한 인공지능 기반 차수축소모델에 대해 발표한다.   LG전자 김완수 책임연구원은 ‘열유동 서로게이트 모델을 이용한 건조기 성능 예측’을 주제로, 물리적 해석이 어려운 드럼 내부의 유동 및 수분증발 현상을 모델링 하기 위해 AI를 활용한 써로게이트 모델을 구성한 사례에 대해 소개한다.   CAE 컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수)은 “포스트 코로나 시대를 맞아 제조산업은 대내외의 어려움을 극복하고 재도약하기 위한 노력을 활발히 기울이고 있다. 디지털 트윈과 디지털 전환에 대한 산업계의 관심과 활용 노력이 꾸준히 늘고 있는 상황은 이를 반영한다”며, “특히 다양한 산업에서 더 많은 주목을 받고 있는 인공지능(AI) 기술이 CAE 및 시뮬레이션 분야에도 점차 활발히 접목되면서 새로운 가능성을 제시하고 있다. 올해 CAE 컨퍼런스에서는 국내 제조산업의 도약을 위한 CAE 기술 트렌드 및 솔루션 활용법, 활용 사례 등이 다양하게 소개될 예정이므로 많은 관심과 참여를 바란다”고 전했다.   이번 컨퍼런스에는 HD한국조선해양, LS일렉트릭, LG전자 등 CAE를 활용하는 제조업체를 비롯해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 나니아랩스, 마이다스아이티, 앤시스코리아, 이에이트, 페이스 등 CAE 솔루션 제공 업체들이 참여해 CAE 분야의 기술 개발 현황과 트렌드 변화에 대해서 소개할 예정이다.  CAE 컨퍼런스 2023은 ‘제5회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2023)’ 전시회와 동시에 개최될 예정이다. 이번 컨퍼런스와 연계해 전시회를 통해서도 다양한 CAE 관련 솔루션들을 접할 수 있을 것으로 기대된다.    CAE 컨퍼런스 2023 사전등록은 CAE 컨퍼런스 홈페이지에서 신청할 수 있다.   한편, 지난 10월 16일(월) 오후 4시에는 캐드앤그래픽스 지식방송 ‘CNG TV’에서는 ‘CAE 컨퍼런스 2023 프리뷰’ 방송을 진행했다. 이번 프리뷰 행사에는 연세대학교 이종수 교수, 씨투이에스코리아 이승찬 대표, 한국알테어 이승훈 본부장이 출연하여 CAE 소프트웨어의 방향성과 글로벌 트렌드, 디지털 트윈과 AI의 접목 등에 대해 사전에 조망해 볼 수 있는 자리를 마련했다.
작성일 : 2023-10-25
CAE 컨퍼런스 2023 초대합니다(11/10(금), 수원컨벤션센터)
CAE 컨퍼런스 2023 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!     - CAE 컨퍼런스 2023 발표 아젠다 [개회사] CAE컨퍼런스 준비위원회 / 강남우 위원장(KAIST 교수) 자율운항선박을 위한 디지털트윈 전략(From DE to DX) / HD한국조선해양 류승협 상무 디지털트윈 기반 CAE 발전 방안 / KAIST 전기 및 전자공학부 김탁곤 명예교수 AI 기반의 화학 공정 Digital Twin End-to-End Solution 소개 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 김현준 본부장 생성형 AI 기반 제품 설계 및 성능 예측 혁신 / 나니아랩스 강남우 대표 MeshFree 기술을 활용한 설계 단계 CAE 구축 방안 및 주요 기업 적용 사례 / 마이다스아이티 김종성 프로 AI/ML in Engineering Simulations at Ansys / 앤시스코리아 이정원 매니저 NFLOW + AI의 디지털 트윈 적용 / 이에이트 김광원 솔루션연구기획그룹장 LS일렉트릭의 클라우드 전략과 DX, AI 시뮬레이션 적용 사례 / LS일렉트릭 유성열 매니저 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 솔루션 및 적용 사례 소개 / 페이스 한우주 부사장 산업현장에서의 AI 성공 전략과 물리지식기반 차수축소모델 / KAIST 이승철 교수  열유동 써로게이트 모델을 이용한 건조기 성능 예측 / LG전자 김완수 책임연구원    
작성일 : 2023-10-10
[무료다운로드] 국산 차세대 CFD 소프트웨어의 도전
NFLOW LBM의 특징과 CAE 적용 분야   2012년에 설립된 이에이트는 자체 기술로 NFLOW SPH와 NFLOW LBM 등 두 가지의 전산 유체 소프트웨어를 개발하여 시뮬레이션 시장에 도전장을 내밀었다. 두 소프트웨어 모두 기존에 널리 쓰이는 FVM의 한계점을 새로운 기법으로 해결하기 위해 지속적으로 도전하고 있다. 이 글에서는 기존 해석 방법의 한계에 도전하는 NFLOW LBM의 기능과 CAE 분야의 접목방안에 대해 소개한다.   ■ 류제형 이에이트 솔루션사업부의 부문장이다. KAIST에서 기계공학 박사학위를 취득하였으며, 삼성전자 생산기술연구소 및 무선사업부를 거치면서 휴대폰 개발을 리딩했다. 현재는 전통 CFD와 차별화된 SPH, LBM 접근법의 수치해석기법 및 차세대 GPU 병렬화 기술의 연구개발을 총괄하고 있다. 이메일 | info@e8ight.co.kr 홈페이지 | https://e8ight.co.kr     CFD(Computational Fluid Dynamics) NFLOW LBM을 다루기 이전에, NFLOW가 귀속되는 분야인 전산유체역학에 대한 간단한 소개로 시작하고자 한다. 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics : CFD)은 유체의 거동을 모사하는 비선형 편미분방정식인 나비에-스트록스(Navier-Stokes) 방정식을 유한차분법(Finite Difference Method : FDM), 유한요소법(Finite Element Method : FEM), 유한체적법(Finite Volume Method : FVM) 등의 수치 기법으로 이산화하고, 대수 방정식으로 변환하여 수치해석 알고리즘을 이용하여 유동을 모사하는 유체역학의 한 분야이다. ‘무어(Moore)의 법칙’에 수렴하여 나날이 발전하는 컴퓨팅 자원의 사양과 더불어 지속적인 연구는 CFD의 적용 분야를 유동, 열전달, 확산, 연소, 화학 반응 등으로 확장하였다. 이러한 수치해석 알고리즘은 방대한 필요 계산량의 연산을 소화하기 위해 일반적으로 대규모의 CPU 클러스터(cluster)에서 병렬 분산하여 연산된다. 또한 제한된 계산 자원으로 정확한 결과를 얻기 위하여 물리해석 알고리즘의 정확도와 함께 병렬 연산 기술의 효율성 역시 매우 중요하다. 현재 CFD는 항공, 자동차, 기계설비, 전자 등 다양한 산업 분야에서 제품 디자인, 성능 개선, 공정 설계 등의 목적으로 사용되고 있다.   LBM(Lattice Boltzmann Method) CFD에서는 FVM 등의 수치기법을 보편적으로 사용하고 있지만, 이에이트에서는 좀 더 차별화된 수치해석 기법으로 CFD 시장에 도전하고 있다. LBM(Lattice Boltzmann Method)은 중시(mesoscopic) 혹은 미시(microscopic) 스케일에서의 입자 분포로 유동을 해석한다. 볼츠먼(Boltzmann) 수송 방정식으로 공간과 시간에 대하여 이산화한 연산을 수행하고 각 격자점에서 입자의 물리량에 대한 확률 분포를 계산하는 방식으로, 입자의 충돌과 확산에 따라 변하는 비정상적 물리량(밀도, 속도, 압력 등)의 예측이 가능 하다. Body-fitted 격자계를 사용자가 수작업으로 생성해야 하는 기존의 전산 유체 기법에 비하여, 정육면체 격자로 해석영역을 채우고 구조물의 형상을 경계조건 형태로 격자계에 입히는 LBM은 전처리의 과정에서 사용자의 수작업이 수반되지 않아 과정 자체도 간단하고 빠른 편이다.
작성일 : 2023-01-30
[CAE 컨퍼런스 2022] 발표자료 다운로드 안내
[CAE 컨퍼런스 2022] 발표자료 다운로드 안내입니다. 제12회 CAE 컨퍼런스 2022이 지난 11월 18일(금) 수원컨벤션센터에서 성황리에 개최됐습니다. 제4회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2022)과 함께 진행된 이번 CAE 컨퍼런스에서는 ‘디지털 트윈과 DX 그리고 미래 모빌리티’를 주제로, 다양한 산업분야에 적용되면서 디지털 전환의 핵심 요소로 자리잡고 있는 CAE 및 시뮬레이션 기술의 발전상과 적용 사례가 폭넓게 소개되어 관심을 모았습니다.   CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장인 오재응 한양대학교 명예교수는 개회사를 통해 CAE/시뮬레이션 분야에서 활발히 모색되고 있는 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)와 PHM(건전성 예측 및 관리) 등의 개념을 소개했습니다. 오재응 위원장은 “제조기업의 궁극적인 목표는 제품의 제작성과 신뢰성을 높이는 데에 있다. 이를 위해 CAE를 포함해 다양한 기법을 적용함으로써 생산을 효율화하려는 노력이 진행 중”이라면서, “이번 CAE 컨퍼런스가 제조 분야의 미래를 모색할 수 있는 기회가 되기를 바란다”고 전했습니다. 코로나19로 인한 사회 전반의 어려움을 극복하고 ‘포스트 코로나 시대’로 접어 든 현재, 제조 분야에서도 디지털 트윈과 디지털 전환이 가속화되고 있는 가운데 올해 행사에는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 이에이트, 앤시스 코리아, 페이스, 헥사곤(Hexagon) 등  CAE 관련 업체들이 참여해 다양한 산업 분야에서 적용되고 있는 CAE 기술과 트렌드, 전망에 대해  소개했습니다.   [관련 기사]  [포커스] CAE 컨퍼런스 2022, 제조산업의 디지털 전환을 위한 CAE의 발전과 활용방안 소개 [아젠다] CAE 컨퍼런스 2022 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.    [CAE 컨퍼런스 2022] 유료결제 완료 후, 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는 CAE 컨퍼런스 2022 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(cae@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [CAE 컨퍼런스 2022] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : cae@cadgraphics.co.kr 문의 : CAE컨퍼런스사무국 (02-333-6900)
작성일 : 2022-12-21
[포커스] 입자 기반 유체해석 기술의 발전 기대
CAE 컨퍼런스 2022 발표 내용 정리 (5)   ‘CAE 컨퍼런스 2022’가 지난 11월 18일 수원컨벤션센터에서 열렸다. ‘제4회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2022)’과 함께 진행된 이번 CAE 컨퍼런스에서는 ‘디지털 트윈과 DX 그리고 미래 모빌리티’를 주제로, 다양한 산업분야에 적용되면서 디지털 전환의 핵심 요소로 자리잡고 있는 CAE 및 시뮬레이션 기술의 발전상과 적용 사례가 폭넓게 소개됐다. ■ 정수진 편집장   ▲ 이에이트 류제형 솔루션사업부문장   ‘CAE 컨퍼런스 2022’에서 이에이트의 류제형 솔루션사업부문장은 LBM 기술에 대해 소개했다. 유체해석 기법 중 하나인 LBM(Lattice Boltzmann Method)은 입자 속도에 대한 확률 분포를 계산해 유체의 음직임을 모사하는 기법이다. FVM, FEM, FDM 등 기존의 해석기법에 비해 전처리가 간단하고, 기존 유동해석으로 접근하기 어려운 수치해석을 비교적 손쉽게 수행할 수 있다는 점이 꼽힌다. 또한 GPU 병렬 컴퓨팅을 효과적으로 활용해 계산의 확장성과 수치해석 속도를 높일 수 있는 것도 특징이다. 이에이트는 LBM 해석 기술이 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대하고 있는데, 류제형 솔루션사업부문장은 LBM을 적용한 해석 사례도 소개했다. 항공기나 자동차의 공력 해석에서 LBM은 비정상 유동장을 쉽고 빠르게 해석할 수 있도록 지원한다. 전자기기 내부의 열교환 및 상변화 해석을 통해 상변화의 계면을 추적하면서, 적은 수의 격자로 빠른 계산 속도를 얻을 수 있었다. 토목&건축 엔지니어링 분야에서는 국지적인 빌딩풍을 실시간으로 계산하는 데에 쓰였는데, 류제형 솔루션사업부문장은 “풍속에 따른 해석 결과 데이터를 추출하고 머신러닝에 필요한 데이터를 검증하는 과정에서 LBM이 유용했다”고 설명했다.   같이 보기: [포커스] CAE 컨퍼런스 2022, 제조산업의 디지털 전환을 위한 CAE의 발전과 활용방안 소개 (1) 친환경 선박 엔진의 개발을 위한 CAE와 디지털 전환 (2) 하드웨어와 소프트웨어를 포괄하는 디지털 목업 (3) CAE가 주도하는 제품 개발 프로세스 구축 (4) 제품 개발 라이프사이클을 최적화하는 디지털 트윈 (5) 입자 기반 유체해석 기술의 발전 기대 (6) 다물리 연성 해석으로 제품 개발 역량 강화 (7) 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 플랫폼 개발 (8) 광학 시스템의 효과적인 개발 위한 시뮬레이션 (9) 실현 가능한 UAM 개발을 위한 기술 과제 (10) 배터리의 손상을 다중물리해석으로 검토
작성일 : 2022-12-01