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통합검색 "전자기기"에 대한 통합 검색 내용이 57개 있습니다
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매스웍스, 의료 소프트웨어 개발 가속화 위한 엔비디아 홀로스캔 통합 기능 출시
매스웍스는 의료 기기 구축을 위한 엔비디아의 실시간 AI 컴퓨팅 소프트웨어 플랫폼인 엔비디아 홀로스캔(NVIDIA Holoscan)에서 매트랩(MATLAB)을 사용할 수 있는 통합 기능을 발표했다. 의료기기 엔지니어는 실시간 데이터 처리와 추론을 위해 기존의 매트랩 알고리즘과 함수를 GPU 가속 엔비디아 홀로스캔 오퍼레이터(Holoscan Operator)로 래핑하여, 스트리밍 데이터를 분석하고 시각화 애플리케이션의 개발 및 배포를 가속화할 수 있다. 의료기기 엔지니어는 최첨단 소재와 전자기기 활용 기술의 속도감 있는 혁신과 더불어 복잡하게 변화하는 국제 규제를 준수해야 한다. 이로 인해 많은 기기가 시장에 출시된 지 얼마 지나지 않아 구형이 되었고, ‘소프트웨어 의료기기(SaMD)’의 등장을 촉진시켰다. 소프트웨어 의료 기기는 하드웨어에 종속되지 않고 의료 기기의 사용 목적에 부합하는 기능을 가지며 독립적인 형태의 소프트웨어만으로 이뤄진 의료 기기를 말한다. 엔지니어는 소프트웨어 의료기기가 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지할 수 있도록 소프트웨어 정의 워크플로를 개발하여 초기 배포 이후의 추가 소프트웨어 기능을 통합할 수 있게 해야 한다. 엔비디아 홀로스캔은 센서 처리 플랫폼으로, 실시간 인사이트를 제공하는 AI 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화한다. 또한 에지에서 스트리밍 데이터의 확장 가능한 소프트웨어 정의 처리에 필요한 풀 스택 인프라를 제공해 최신 AI 애플리케이션을 임상 환경에 도입할 수 있도록 지원한다. 의료기기 엔지니어는 홀로스캔과 매트랩의 통합 기능을 통해 영상 및 신호 처리, 필터링, 변환, 딥러닝 알고리즘과 관련된 기존의 내장된 행렬 연산과 복잡한 툴박스 함수를 사용할 수 있다. 매트랩으로 홀로스캔 파이프라인을 구현하려면 매트랩 함수 생성, GPU 코더(GPU Coder)를 통한 가속화된 CUDA 코드 생성, 홀로스캔 오퍼레이터 래퍼 생성 및 새로운 매트랩 오퍼레이터(MATLAB Operator)를 사용한 홀로스캔 애플리케이션 재구축의 4 단계를 거쳐야 한다. 이러한 과정으로 구축된 소프트웨어 정의 워크플로는 매트랩과 홀로스캔의 추가적인 통합 검증 및 확인 기능을 통해 IEC 62304 등의 산업 규정 및 표준을 준수하도록 할 수 있다.     엔비디아의 데이비드 뉴올니(David Niewolny) 의료 기술 부문 사업 개발 책임자는 “의료 기술 산업은 인공지능에 의해 혁신을 거듭하고 있다”며, “엔비디아와 매스웍스는 의료 등급의 엔비디아 홀로스캔 플랫폼 내에서 성장 중인 매트랩 개발 커뮤니티에 호환성 높은 개발 환경을 제공함으로써 의료 기술 분야의 AI 기반 혁신을 가속화하고 있다”고 말했다. 매스웍스의 데이비드 리치(David Rich) 제품 마케팅 부서장은 “이제 엔지니어들은 엔비디아 홀로스캔을 통해 매트랩 함수를 작성하고 수천 배 더 빨리 실행할 수 있다”며, “수백만 명의 고객이 산업 규정과 표준을 준수하는 제품을 설계, 개발 및 테스트하고자 하는 가운데, 업계 리더인 엔비디아와의 협업으로 의료 기기 혁신을 주도할 수 있게 됐다”고 말했다.
작성일 : 2024-05-09
앤시스 2024 R1 : 디지털 엔지니어링 생산성 높이는 AI 기반 시뮬레이션 솔루션
개발 : Ansys, www.ansys.com 주요 특징 : 최신 디자인 언어로 멀티피직스 포트폴리오 전반에서 사용자 경험 향상, 새로운 사용자 인터페이스로 접근성 강화, 소프트웨어의 통합 및 개방형 아키텍처/HPC/클라우드를 통한 확장성 지원, 엔지니어링 팀 간의 협업 워크스페이스 제공, AI 기능을 통해 고급 수치 연산 가속 및 예측 정확도 향상 등 공급 : 앤시스코리아, www.ansys.com/ko-kr     앤시스코리아는 디지털 엔지니어링 생산성 향상을 위해 보다 개선된 사용자 경험(UX)을 제공하는 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션인 ‘앤시스 2024 R1(Ansys 2024 R1)’을 발표했다. 앤시스 2024 R1은 AI를 활용해 디지털 엔지니어링 생산성을 높이기 위한 향상된 사용자 경험을 제공한다. 개방형 아키텍처와 결합되어 엔지니어링 워크플로를 최적화하고, 강력한 협업을 촉진하는 것은 물론 실시간 상호작용을 장려해 최종 프로젝트 결과를 향상시킬 수 있다. 차세대 제품들은 통합 전자기기(integrated electronics), 임베디드 소프트웨어(embedded software), 유비쿼터스 커넥티비티(ubiquitous connectivity)를 포함하는 보다 복잡한 시스템(complex systems)으로 변모하고 있다. 이러한 시스템의 다양한 구성 요소가 함께 잘 작동하려면 열역학, 소음, 공기 흐름 등 다중 물리 현상을 분석하는 통합 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션의 정확한 예측 능력이 요구된다. 또한 다양한 도전 과제를 해결할 수 있는 강력한 공학 도구에 대한 접근은 고객의 고품질, 신뢰성 및 더욱 지속 가능한 제품 요구를 충족시키기 위해 쉽고 직관적일 필요가 있다. 앤시스 2024 R1은 사용자 정의가 가능한 새로운 인터페이스를 제공해 사용자의 접근성과 경험을 향상시킬 수 있다. 또한, 앤시스 2024 R1에 추가된 AI 기반 솔루션은 제품 개발과 창의적인 설계 탐구를 더욱 가속화할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 전기 자동차(Software-Defined Electric Vehicles), 전동 수직 이착륙기(eVTOL : Electric Vertical Take-off and Landing Aircraft), 맞춤형 실리콘, 인실리코(In-Sillico) 헬스케어 실험 같은 산업군에서 엔지니어링의 복잡성이 증가하고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 직면하고 있는 도전 과제다. 앤시스 2024 R1은 디지털 엔지니어링에 대한 접근성을 개선함으로써 이러한 도전을 기회로 바꿀 수 있으며, 사용자들이 엔지니어링 복잡성을 이해하는 데 필요한 기술과 AI를 활용해 시뮬레이션을 보완하도록 기여할 것”이라고 밝혔다.   ▲ 앤시스 2024 R1이 제공하는 화면 모드   원활하고 직관적인 UX로 생산성과 협업 증진 앤시스 2024 R1은 앤시스의 소프트웨어 전반에 걸친 생산성 향상을 위해 룩앤필(look and feel)을 새롭게 정의하는 최신의 앤시스 디자인 언어를 기반으로 한다. 이 유연한 디자인 언어는 이전 버전과 동일한 룩앤필을 제공하는 클래식 모드, 가시성과 심미성을 개선한 라이트 모드, 어두운 조명 환경에서 눈의 피로를 감소시키는 다크 모드의 세 가지 옵션이 제공될 예정이다. 또한, 네이티브 통합 기능을 통해 한 번의 클릭으로 다른 앤시스 소프트웨어에 접근할 수 있게 됐다. 예를 들어, 임베디드 소프트웨어 개발을 지원하는 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One) 모델 기반 설계 환경은 새로운 디자인 언어를 참고해 구축되어서 학습과 사용이 간편하다. 이는 클라우드 컴퓨팅 모델과 시스템 및 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 각종 첨단 기술이 원활하게 통합되도록 설계되었다.   멀티피직스의 우수성과 컴퓨팅 성능 향상에 더해진 가시성 앤시스 2024 R1은 세계적 수준의 멀티피직스 모델 및 제반 기술이 포함된 진보된 솔버/메시의 수치기반(numerics-based) 솔루션에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 이는 향상된 사용자 경험을 넘어 개선된 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 또한, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 확장성을 지원해 온프레미스 HPC, 클라우드 버스팅, 또는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있는 유연성을 제공하게 되었으며, 복잡한 제품 설계 및 개발 과제의 문제 해결에 기여할 수 있다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어의 새로운 기능 업데이트로, 디스커버리 UI에서 직접 클라우드에 연결된 버스트 컴퓨팅 기능을 제공한다. 새롭게 추가된 버스트 컴퓨팅 기능을 이용한 테스트 결과 10분 안에 1000개의 시뮬레이션을 실행할 수 있었다. 이는 로컬 워크스테이션을 점유하지 않고도 대규모로 설계 공간 탐색과 혁신을 가속화하며, 동시에 AI를 훈련시킬 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 속도 개선은 AI 훈련과 결합되어 엔지니어들이 엔지니어링 프로세스 초기에 더 많은 제품 디자인 옵션을 시뮬레이션할 수 있도록 지원하게 되었다.   인공지능과 함께 향상된 최첨단 솔루션 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합의 확대는 기능이 형태를 따르는 또 다른 사례다. 최근 앤시스는 앤시스 심AI(Ansys SimAI) 솔루션과 앤시스 GPT(Ansys GPT)의 베타 버전을 발표했다. 앤시스 심AI는 클라우드를 통해 제공되는 생성형 AI 솔루션으로, 이전의 시뮬레이션 결과를 사용하여 새로운 디자인의 성능을 신뢰성 있게 몇 분 안에 예측할 수 있다. 또한 앤시스 GPT는 생성형 AI를 기반으로 한 24시간 365일 고객 지원 서비스를 제공하는 AI 가상 지원(어시스턴트) 시스템이다. 앤시스 2024 R1에는 앤시스 AI+ 애드온을 제공하며, 애드온 AI 기능을 활용해 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 또한 앤시스 옵티스랭 AI+(optiSLang AI+), 그란타 MI AI+(Granta MI AI+) 및 CFD AI+ 솔루션이 출시되었으며, 사용자는 새로운 UI에서 AI+ 애드온 기능을 클릭 한 번으로 활성화할 수 있다.   통합과 사용자 경험 효율에 중점을 둔 앤시스 2024 R1의 개선 사항 소음·진동·마찰(NVH) 멀티피직스 시뮬레이션 워크플로에서 효율적인 메모리 사용, 빠른 해석 시간, 디스크 공간 최적화로 5~50배 향상된 성능을 제공 전용 어쿠스틱 메싱 워크플로를 이용하여 복잡한 기하학 시뮬레이션의 준비 시간을 최대 12배 단축 애플리케이션별 멀티피직스 개선으로 도심 항공 모빌리티 애플리케이션에서 중요한 가상 블레이드(virtual blade) 모델의 포스트 프로세싱 시간을 개선 단일 시뮬레이션 플랫폼 및 워크플로인 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX), 앤시스 Q3D 익스트랙터(Ansys Q3D Extractor) 등의 솔버가 멀티피직스 기반 전자기 시뮬레이션 워크플로에 최적화 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)의 새로운 웹 애플리케이션인 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager)는 안전 및 사이버 보안 프로젝트에 대한 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-05
앤시스, 앤시스 2024 R1에서 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 지원
앤시스코리아는 디지털 엔지니어링 생산성 향상을 위해 보다 개선된 사용자 경험(UX)을 제공하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션인 ‘앤시스 2024 R1(Ansys 2024 R1)’을 발표했다. 앤시스 2024 R1은 AI를 활용해 디지털 엔지니어링 생산성을 높이기 위해 향상된 사용자 경험을 제공한다. 개방형 아키텍처와 결합되어 엔지니어링 워크플로를 최적화하고, 강력한 협업을 촉진하는 것은 물론 실시간 상호작용을 장려해 최종 프로젝트 결과를 향상시킬 수 있다. 차세대 제품들은 통합 전자기기, 임베디드 소프트웨어, 유비쿼터스 커넥티비티를 포함하는 보다 복잡한 시스템으로 변모하고 있다. 이러한 시스템의 다양한 구성 요소가 함께 잘 작동하려면 통합적인 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션의 정확한 예측 능력이 요구되고 있다. 또한 다양한 도전 과제를 해결할 수 있는 강력한 공학 도구에 대한 접근은 고객의 고품질, 신뢰성 및 더욱 지속 가능한 제품 요구를 충족시키기 위해 쉽고 직관적일 필요가 있다. 앤시스 2024 R1은 사용자 정의가 가능한 새로운 인터페이스를 제공해 사용자의 접근성과 경험을 향상시킬 수 있다.  앤시스 2024 R1에 추가된 AI 기반 솔루션은 제품 개발과 창의적인 설계 탐구를 더욱 가속화기 위한 것이다. 앤시스의 소프트웨어 전반에 걸친 생산성 향상을 위해 앤시스 2024 R1은 앤시스 소프트웨어의 룩앤필(look and feel)을 새롭게 정의하는 최신의 앤시스 디자인 언어를 기반으로 한다. 이 유연한 디자인 언어는 이전 버전과 동일한 룩앤필을 제공하는 클래식 모드, 가시성과 심미성을 개선한 라이트 모드, 어두운 조명 환경에서 눈의 피로를 감소시키는 다크 모드의 세 가지 옵션이 제공될 예정이다. 또한, 네이티브 통합 기능을 통해 한 번의 클릭으로 다른 앤시스 소프트웨어에 접근할 수 있게 됐다.     예를 들어, 임베디드 소프트웨어 개발을 지원하는 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One) 모델 기반 설계 환경은 새로운 디자인 언어를 참고해 구축되어 학습과 사용이 간편하다. 이는 클라우드 컴퓨팅 모델과 시스템 및 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 각종 첨단 기술이 원활하게 통합되도록 설계되었다. 앤시스 2024 R1은 멀티피직스 모델 및 제반 기술이 포함된 솔버/메시의 수치 기반(numerics-based) 솔루션에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 이는 향상된 사용자 경험을 넘어 개선된 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 또한, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 확장성을 지원해 온프레미스 HPC, 클라우드 버스팅, 또는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있는 유연성을 제공하게 되었으며, 복잡한 제품 설계 및 개발 과제의 문제 해결에 기여할 것이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어의 새로운 기능 업데이트로, 디스커버리 UI에서 직접 클라우드에 연결된 버스트 컴퓨팅 기능을 제공한다. 새롭게 추가된 버스트 컴퓨팅 기능을 이용한 테스트 결과 10분 안에 1000개의 시뮬레이션을 실행할 수 있었다. 이는 로컬 워크스테이션을 점유하지 않고도 대규모로 설계 공간 탐색과 혁신을 가속화하며, 동시에 AI를 훈련시킬 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 현저한 속도 개선은 AI 훈련과 결합되어 엔지니어들이 엔지니어링 프로세스 초기에 더 많은 제품 디자인 옵션을 시뮬레이션할 수 있도록 지원하게 되었다. 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합의 확대는 기능이 형태를 따르는 또 다른 사례다. 최근 앤시스는 앤시스 심AI(Ansys SimAI) 솔루션과 앤시스 GPT(Ansys GPT)의 베타 버전을 발표했다. 앤시스 SimAI는 클라우드를 통해 제공되는 생성형 AI 솔루션으로, 이전의 시뮬레이션 결과를 사용하여 새로운 디자인의 성능을 신뢰성 있게 몇 분 안에 예측할 수 있다. 또한 앤시스 GPT는 생성형 AI를 기반으로 한 24시간 365일 고객 지원 서비스를 제공하는 AI 가상 지원(어시스턴트) 시스템이다. 앤시스 2024 R1에는 앤시스 AI+ 애드온(add-on)을 제공하며, 애드온 AI 기능을 활용해 멀티피직스 시뮬레이션을 풍부하게 확장할 수 있도록 지원한다. 또한 앤시스 옵티스랭 AI+(optiSLang AI+), 그란타 MI AI+(Granta MI AI+) 및 CFD AI+ 솔루션이 출시되었으며, 사용자는 새로운 UI에서 AI+ 애드온 기능을 클릭 한 번으로 활성화할 수 있다. 이외에도 앤시스 2024 R1은 통합과 사용자 경험 효율성에 중점을 둔 추가 개선 사항을 제공한다. 소음·진동·마찰(NVH) 멀티피직스 시뮬레이션 워크플로에서는 메모리를 효율적인 사용하고 빠른 해석 시간 및 디스크 공간 최적화로 5~50배 향상된 성능을 제공한다. 전용 어쿠스틱 메싱 워크플로를 이용하면 복잡한 기하학 시뮬레이션의 준비 시간을 최대 12배 단축할 수 있다. 어플리케이션별 멀티피직스가 개선되어, 도심 항공 모빌리티 애플리케이션에서 중요한 가상 블레이드(virtual blade) 모델의 포스트 프로세싱 시간을 개선한다. 그리고, 단일 시뮬레이션 플랫폼 및 워크플로인 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 HFSS (Ansys HFSS), 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX), 앤시스 Q3D 익스트라액터(Ansys Q3D Extractor) 등의 솔버가 멀티피직스 기반 전자기 시뮬레이션 워크플로에 최적화되었다. 또한, 앤시스 메티니 애널라이즈(Ansys medini analyze)의 새로운 웹 애플리케이션인 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager)는 안전 및 사이버 보안 프로젝트에 대한 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 전기 자동차, 전동 수직 이착륙기(eVTOL), 맞춤형 실리콘, 인실리코(In-Sillico) 헬스케어 실험 같은 산업군에서 엔지니어링의 복잡성이 증가하고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 직면하고 있는 도전 과제”라면서, “앤시스 2024 R1은 디지털 엔지니어링에 대한 접근성을 개선함으로써 이러한 도전을 기회로 바꿀 수 있으며, 사용자들이 엔지니어링 복잡성을 이해하는데 필요한 기술과 AI를 활용해 시뮬레이션을 보완하도록 기여할 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2024-02-20
매스웍스-그린힐스소프트웨어, 인피니언 오릭스 MCU 제품군 안전 관련 통합 기능 발표
인피니언 오릭스 MCU 제품군 안전 관련 응용 프로그램 개발 위한 통합 기능 발표   매스웍스와 그린힐스소프트웨어(Green Hills Software)는 시뮬링크(Simulink)로 엔지니어가 인피니언 오릭스 TC4x(Infineon AURIX TC4x) 자동차 마이크로컨트롤러(이하 MCU) 제품군의 안전 관련 응용 프로그램을 설계할 수 있는 통합 기능을 발표했다. 그린힐스소프트웨어가 오릭스를 지원하는 이번 발표를 통해 MUC 제품군을 사용하는 엔지니어들은 임베디드 코더(Embedded Coder)에서 생성된 코드의 컴파일과 코드를 자동화하고, PIL(Processor-in-Loop) 시뮬레이션으로 백투백(Back-to-Back) 테스트를 실행할 수 있다. 기업은 가상 시뮬레이션과 자동화된 배포를 비롯한 최신 소프트웨어 개발 기술을 사용해 하드웨어와 소프트웨어 복잡성을 관리한다. 매스웍스와 그린힐스소프트웨어가 제공하는 툴은 주요 안전 기준을 충족하여 엔지니어는 알고리즘 설계에서 프로덕션 배포로 빠르게 전환할 수 있다. 활용 사례 검증, 알고리즘 테스트, 그리고 임베디드 소프트웨어를 자동으로 생성하는 기능으로 기업은 출시에 걸리는 시간을 단축할 수 있다. 매스웍스와 그린힐스소프트웨어는 이전에도 협업을 진행한 바 있다. 양사가 이번 발표한 기능은 2021년에 나온 임베디드 프로세서에서 시뮬링크와 매트랩 모델을 빠르고 효율적으로 개발하고 배포할 수 있도록 한 임베디드 코더를 위한 멀티 툴박스(MULTI Toolbox for Embedded Coder)에 대한 협업을 더욱 강화한다.  톰 에키넨(Tom Erkkinen) 매스웍스 임베디드 코드 생성 팀 제품 관리자는 "전기차와 자율주행 시스템은 자동차 전자기기 개발 속도와 범위의 세대교체를 가속화했다”며 “그린힐스는 선도적인 글로벌 임베디드 소프트웨어 공급업체로서, 자동차 기능 안전 국제 표준 ISO 26262을 준수하는 자동화 툴과 워크플로를 제공할 수 있다"고 말했다. 롭 레드필드(Rob Redfield) 그린힐스소프트웨어 사업 개발 부문 이사는 "당사의 많은 고객이 매스웍스 제품을 사용해 임베디드 시스템의 알고리즘을 개발하고 있다"며 "이제 고객은 임베디드 프로세서에서 알고리즘을 쉽게 실행하고 검증하는 것은 물론 그린힐스 MULTI IDE 에서 안전성이 검증된 최적화 C/C++ 컴파일러 및 런타임 라이브러리를 통해 코드를 디버깅, 분석하며 최적화할 수 있다"고 밝혔다. 토마스 슈나이드(Thomas Schneid) 인피니언 테크놀로지스 소프트웨어, 파트너 및 에코시스템 관리 수석 부서장은 "매스웍스와 그린힐스소프트웨어의 협업은 오릭스 TC4x 제품으로 안전이 검증된 응용 프로그램의 개발 가속화를 이뤘다"며 "두 기업은 우리 고객의 성공을 지원하고 있다"고 밝혔다. 
작성일 : 2023-03-14
유동 해석, Altair CFD
■ 개발 및 자료 제공 : 알테어, 070-4050-9200, www.altair.co.kr   Altair(알테어) CFD는 유체 역학 문제를 해결하기 위한 포괄적인 솔루션을 포함하고 있다.  건물의 열 해석, 차량의 공기 역학 예측, 기어 박스 오일링 최적화, 냉각 팬 소음 문제 등 다양한 유체 유동을 예측하고 시뮬레이션하는 것을 지원한다.  Altair CFD에는 모든 주요 CFD 기술이 포함되어 있어, 엔지니어가 산업 또는 분야에 관계없이 모든 유체 문제를 해결할 수 있다. 1. Altair CFD 솔버 (1) Altair AcuSolve - 범용 유체 역학 솔버 전체 범위의 유동, 열 전달, 난류 및 비압축성 흐름과 아음속 압축성 흐름에 중점을 둔다. 유체의 유동장을 파악하기 위해 각종 재료 모델들을 사용할 수 있고, 유동 해석에 필요한 난류 모델을 제공한다. 또한 고체 및 유체 모두에서 열 전달을 분석하기 위한 기능들을 포함하고 있다. (2) Altair nanoFluidX - 입자 기반 유체 역학 솔버 입자 기반(SPH : Smoothed Particle Hydrodynamics)의 nanoFluidX는 복잡한 형상에서의 복합적인 유체 유동을 예측한다. 회전축/기어로 이루어진 파워트레인 시스템에서 오일의 거동을 예측하고, 각각의 시스템 구성요소에 가해지는 힘과 토크를 분석할 수 있다. GPU 사용 환경에 최적화되어 있기 때문에 계산 처리 시간을 최소화한다.   (3) Altair ultraFluidX - LBM 기반 공기 역학 솔버 승용차 및 대형차량, 건물 및 환경의 공기 역학적 특성을 초고속으로 예측할 수 있다. 래티스 볼츠만법(LBM : Lattice Boltzmann Method)은 GPU와 같은 대규모 병렬 아키텍처에 적합하기 때문에 처리시간이 매우 빠르다. 최첨단 GPU 최적화 알고리즘을 활용하여, 복잡한 형상의 대형 모델인 경우에도 단일 서버에서 overnight 해석을 통해 빠르게 실행할 수 있다.    (4) ElectroFlo - 전자/열 CFD 소프트웨어 ElectroFlo는 까다로운 전자기기 냉각 및 기타 EDA 열 관리 애플리케이션을 시뮬레이션할 수 있는 CFD 기반 열 해석 시뮬레이션이다. CFD 전문가가 아닌 사용자도 사용하기 쉽고 전도, 자연 및 강제 대류, 복사 및 복합 열 전달 문제를 해결할 수 있다. (5) Altair FlowSimulator - 통합 열 유체 시스템 설계 시뮬레이션  FlowSimulator는 CAD 통합 환경 내에서 유체 및 열 시스템에 대한 여러 학문 분야간의 모델링 및 최적화를 제공하는 3D 설계 도구이다. FlowSimulator는 항공기가 활주로에서 이륙 및 착륙까지 전체 비행 주기가 실제로 어떻게 작동하는지 시뮬레이션하는 것을 비롯해 의료, 기관차 및 재생 에너지 등 다양하고 복잡한 열 시스템 애플리케이션에 대한 모델링을 단순화하는 데 사용하고 있다. 이러한 솔루션은 모두 단일 라이선스 내에서 사용할 수 있으므로, 회사는 소프트웨어 비용을 최소화하면서 광범위한 애플리케이션을 활용할 수 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 
작성일 : 2023-01-11
[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
[포커스] 한국CDE학회, 포스트 코로나 시대의 산업 혁신을 위한 연구 및 산학협력 내용 공유
한국CDE학회가 지난 8월 24~26일 코트야드메리어트 서울보타닉파크에서 2022년도 하계학술대회를 진행했다. ‘포스트 코로나 시대의 CDE 기술 트렌드를 조망하다’라는 주제로 진행된 이번 학술대회에서는 포스트 코로나 시대를 대비해 능동적으로 환경 변화에 대응하는 솔루션으로서 CDE(Computational Design and Enigineering) 기술의 고도화 방향과 적용 사례를 폭넓게 모색하는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장   산업 디지털 전환을 위한 핵심 전략은 기술 융합과 데이터 이번 학술대회의 키노트 연설에서는 LS일렉트릭의 생기/소재연구센터장인 조욱동 상무가 ‘스마트팩토리의 실체적 여정과 등대공장 구축사례’를 소개했다. 등대공장(Lighthouse Factory)이란 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드 등 4차 산업혁명의 핵심 기술을 활용해 제조업의 새로운 모델을 제시하는 공장을 가리킨다. 세계경제포럼(WEF)은 지난 2018년부터 전세계 공장 가운데 매년 두 차례 등대공장을 선정해 발표하고 있는데, LS일렉트릭의 청주공장은 2019년 포스코에 이어 우리나라에서는 두 번째로 작년 등대공장에 선정됐다. LS일렉트릭은 일찍부터 디지털 기업으로의 변화를 고민해 왔고, 2019년에는 디지털 전략 및 인프라를 마련하기 시작했다. 이후 디지털 제조 혁신 및 제품 경쟁력 강화를 위해 스마트 공장을 구축해 왔으며, 올해부터는 업계 최고 수준의 제조 및 제품 경쟁력 확보를 추진 중이다. 또한, LS일렉트릭의 스마트 공장 구축 사례를 기반으로 사업화도 모색하고 있다. 조욱동 상무는 “기업의 신속한 의사결정을 위해서는 실행력이 중시되고 있다. 그래서 디지털 전환은 기술 중심의 톱다운(top-down) 형태가 아니라, 기업의 효율적인 운영에 중점을 두고 진행해야 한다”고 짚었다. 무엇보다 시급한 것은 디지털 전환에 대한 전략적 방향을 설정하는 것이다. LS일렉트릭은 자동화 라인 구축, 제조 전산 시스템 구축, MES 적용 등의 노력이 한계점에 이르렀다는 인식을 바탕으로, LS일렉트릭이 가진 경쟁력과 디지털 기술을 융합해 데이터로 일하고 새로운 가치를 창출하는 스마트 엔터프라이즈 비전을 마련했다. 데이터 기반의 경영 개선 활동을 위한 전략을 먼저 마련하고, 이를 기반으로 ERP부터 협력사까지 시스템 연결, 데이터 운영, 추적, 제어를 가능하게 한다는 전략을 추진한 것이다.   ▲ 키노트 연설에서는 LS일렉트릭의 스마트 공장 구현에 대한 내용이 소개됐다.   스마트 공장의 가치 증대에서 새로운 비즈니스 창출까지 LS일렉트릭이 정의한 스마트 공장은 제품의 기획부터 판매와 고객 전달까지 모든 것이 연결되고, 이 연결을 통해 최고의 가치를 제공할 수 있도록 하는 IT(정보기술)와 OT(운영기술)의 역할을 실현하는 것이다. 개발 계획부터 R&D까지의 연결, 다품종 대량생산 체계 구축, 생산 중 에너지/설비 효율 향상 등을 위해 LS일렉트릭은 자동화뿐 아니라 생산, 공정 운영, 제어, 통신 등 모든 것을 데이터로 연결하고, 데이터를 중심으로 의사소통과 의사결정을 할 수 있는 스마트 공장을 추진했다. 하드웨어, 데이터, 데이터 분석 결과를 하나의 플랫폼에서 제공하는 디지털 트윈도 중요한 요소이다. 조욱동 상무는 “초기에 2개 라인부터 스마트 공장 구현을 시작해 데이터를 연결하고 효과를 검토했다. 이후 데이터의 통합 연계 체계, 엔드 투 엔드 품질 방어 체계, 자율 생산 운영 체계, 스마트 설비 관리 체계 등 미래 공장의 운영 모델에 대한 전략을 수립했으며, 각 전략에 대한 과제를 수행하면서 우수 사례를 확보하고 패키지 상품화하는 과정을 진행 중에 있다”고 스마트 공장의 구현 과정을 소개했다. 또한, “스마트 공장은 대개 ROI가 곧바로 나오지 않지만, 임계점이 지나면 생각보다 큰 가치를 얻을 수 있는 특징이 있다. LS일렉트릭의 경우 스마트 공장 구축을 통해 직접 생산 비용 효과, 품질 비용 효과, 운영비용 효과 등을 얻었으며, 140억 가량의 원가를 절감한 것으로 분석하고 있다”고 전했다. 가시적인 비용 절감뿐 아니라 양질의 데이터가 더 많이 축적되고, 이를 더 빠르게 분석해 실시간 의사결정에 활용할 수 있게 된 것도 성과이다. LS일렉트릭은 오는 2025년까지 스스로 운전 가능한 자율형 공장을 완성한다는 목표를 세웠다. 자동화 기반이 마련된 공장에 스마트화 전략을 도입해, 궁극적으로 사람이 개입하지 않고 24시간 자율 운영할 수 있는 공장을 추구한다는 것이다. 이를 위해 조욱동 상무가 중요한 요소로 꼽은 것은 데이터에 기반한 변화 관리이다. LS일렉트릭이 생각하는 스마트 공장은 기존 사업영역의 도메인 지식을 이용하면서, 여기에 4차 산업혁명 기술을 더해 새로운 가치를 만드는 공장이다. LS일렉트릭은 그간 진행한 스마트 공장 활동을 자산화하고 다른 라인과 공장에 적용할 수 있는 전략을 마련하는 동시에, 이렇게 축적한 기술력과 노하우를 솔루션으로 만들어 새로운 비즈니스를 추진하는 방법도 고민하고 있다. 조욱동 상무는 “LS일렉트릭이 쌓아 온 OT/IT 엔지니어링의 전문성에 엣지 플랫폼, 디바이스 전문성, 인공지능/머신러닝 알고리즘 등을 결합하고, 이를 바탕으로 고객사 공장의 문제를 해결하는 디지털 생산 관리, 데이터 분석, ESG 솔루션 서비스를 제공하고자 한다”면서, “LS일렉트릭은 플랫폼이나 시스템 회사가 아니며, 내부에서 스마트 공장 운영과 커스텀화를 통해 얻은 경험을 제공하고자 한다”고 전했다.   ▲ LS일렉트릭의 조욱동 상무는 스마트 공장의 구축 과정에서 쌓은 노하우를 더 많은 기업에 전달하는 방법을 고민 중이라고 소개했다.   디지털 전환을 위한 고민부터 인력양성까지 다양한 목소리를 듣다 디지털 전환은 다양한 산업과 규모의 기업에서 공통 과제로 자리잡고 있다. 한편으로 기업마다 다양한 환경과 과제를 안고 있어 이를 효과적으로 해결하는 것이 고민거리이기도 하다. ‘디지털 전환의 과제와 산학연 협동’을 주제로 진행된 패널토의에서는 산업계와 학계에서 디지털 전환과 스마트 공장의 과제와 실제적인 추진 방법 및 이 과정에서 산업계·학계·연구기관이 어떻게 시너지를 발휘할 수 있을지에 대한 논의가 진행됐다. LG전자의 송시용 상무는 “스마트 공장은 돈으로 살 수 없고 하루 아침에 완성되지 않는다는 교훈을 얻었다”면서, 올해 초 WEF 등대공장에 선정된 창원 LG 스마트파크의 사례를 소개했다. 냉장고, 오븐 등 주방가전제품의 수요가 기하급수적으로 늘면서 제품 개발에 대한 예측의 불확실성이 높아졌고, 대량 맞춤생산(매스 커스터마이제이션)에 대한 대응도 요구됐다. 송시용 상무는 “가전 공장은 공정에서 인력 중요도가 높아서 자동화부터가 쉽지 않은 과정이다. LG전자는 제품의 구조를 간소화하기 위해 설계 자동화 및 해석 기술로 빠르게 검증하고, 로봇과 자동화 기술로 라인을 구성하는 과정을 진행하고 있다”면서, 회사가 갖고 있는 자산을 최대한 활용하기 위해 자동화, 정보화, 지능화 솔루션을 접목하는 과정에 있다고 소개했다. 삼성SDI의 방선희 상무는 디스플레이에서 배터리까지 사업 영역을 넓히고 있는 삼성SDI의 디지털 전환 노력을 소개하면서, “지난 2000년부터 배터리 양산화를, 2011년부터는 전기자동차 배터리의 양산 준비를 시작했다. 오는 2030년에는 전기자동차 시장이 4~5배 성장할 것으로 보여, 이에 대비해 확장을 진행 중”이라고 전했다. 또한, “최근의 고민은 고도화된 자동화를 넘어 향후 10년을 바라보고 가상화와 지능화를 어떻게 이룰 것인가 하는 것”이라면서, “전기자동차 배터리의 본격 양산을 앞두고 가상화와 지능화 기술을 적용할 계획이다. 또한, 가상화 기술을 활용해 해외 공장의 원활한 셋업과 가동을 진행하고자 한다”고 밝혔다. 국내 클린룸 산업에서 높은 시장점유율을 갖고 있는 신성이엔지는 최근 공조사업에도 진출하면서 신 공장을 준공했다. 신성이엔지의 오동훈 전무는 “처음 디지털 전환을 시작할 때부터 전산화와 데이터 수집 작업을 진행했고 ICT(정보통신기술)를 접목해 디지털화를 일부 적용했다”고 소개했다. 또한, “모든 비즈니스 도메인의 가치사슬을 최적화하는 최종적인 ‘디지털 전환’까지는 아니지만 현재 부분적으로 최적화를 하고 있으며, 이를 종합적으로 연결하고 전사적으로 확대하는 노력을 지속하고 있다”고 전했다.   ▲ 패널토의에서는 디지털 전환, 산학협력, 인력 양성 등에 대한 산업계와 학계의 고민과 노력을 공유했다.   자동차 내외장재 전문기업인 서연이화의 송창석 팀장은 “디지털 전환의 필요성은 공감하지만, 중견기업으로서 자원과 인력의 한계가 있는 것도 현실”이라면서, “특히 중견기업은 영업이익이나 수익성 측면에서 빠른 개선이 이뤄지지 않으면 도태될 수도 있다. 보기 좋은 디지털 전환보다 우리 회사에 맞는 디지털 전환이 필요하다고 느낀다”고 전했다. 디지털 전환을 위한 목표를 새롭게 고민하면서 지능화 제조혁신을 시작하고 있다고 소개한 송창석 팀장은 “대형 제조기업이 기술개발을 꾸준히 진행하면서 협력사에도 제공하고 있지만, 중견기업으로서는 솔루션에 대한 정보공유가 더 활발해지기를 기대한다”고 밝혔다. 와이어링, 하네스, ICU 박스 전자기기 등 자동차 부품을 생산하는 일화의 이상현 부장은 “와이어링이나 하네스의 경우에는 자동화율이 낮은 편이어서, 스마트 공장 및 빅데이터에 접근하면서 자동화보다는 시스템을 중심으로 고민하고 있다”고 소개했다. 정보화에 초점을 두고 15개국 70여 개의 공장을 관리하면서 기존 데이터를 최대한 축적하고 시각화하는 방법을 고민하고 있다는 설명이다. 이와 함께 일화는 제조 현장에 IT를 잘 접목해 사용할 수 있도록 하는 방법을 모색하고 있다. 이상현 부장은 데이터의 가시화와 확인을 위해 태블릿과 AR(증강현실)을 이용하는 것, 그리고 데이터 분석 결과를 이미지로 재학습시키는 방법 등을 고민하고 있다고 전했다. 또한, “스마트 공장은 회사마다 필요한 부분을 해결해서 좋은 결과를 내는 것이 중요하다고 본다”면서, 중견기업의 입장에서 인력 부족과 인력 유출에 대한 어려움도 있다고 전했다. 한국CDE학회장인 성균관대학교 노상도 교수는 “기업에서 겪는 다양한 문제를 연구자가 알기는 어렵기 때문에, 학교와 기업이 많이 교류하고 논의하는 것이 필요할 것”이라고 전했다. 활발한 교류를 통해 기업은 당면한 문제를 해결할 수 있는 가능성을 찾고, 연구자는 전공 지식을 솔루션으로 만들고 지원할 수 있는 범위를 가늠할 수 있을 것이라는 설명이다. 이와 함께 “데이터와 소프트웨어 등 디지털 기술을 갖춘 인력을 양성하기 위해서는 회사에 입사한 후 교육하는 것보다 학교에서 관련 지식을 익히는 것이 더 효율적이라고 본다. 이런 관점에서도 지속가능한 산학협력을 고민해야 할 것”이라고 짚었다. 또한 노상도 교수는 “한국CDE학회는 기술을 중심으로 엮여 있는 융복합 학회로서, 전체적인 부분을 조망할 수 있는 강점을 갖고 있다. 이를 바탕으로 향후 산학협력을 비롯해 다양한 활동에 참여하고 교류를 확대하고자 한다”고 전했다.   포스트 코로나 시대의 산업 경쟁력 위한 기술 연구 내용 소개 이외에도 이번 하계학술대회에서는 인공지능, 사물인터넷, 가상현실/증강현실, 스마트 공장, 디지털 매뉴팩처링 등 다양한 주제에 걸친 학술 프레젠테이션과 포스터 세션, 연구윤리 워크숍 등 프로그램이 진행됐다. 한국CDE학회는 “학회는 기계/자동차/조선/건축 등 다양한 산업 분야의 기술 연구 및 산학 협력 활동을 더욱 활발하게 진행하고 있다”면서, “이번 하계학술대회가 최신 연구성과 공유, 의견 교환과 함께 새로운 연구 주제를 도출하며, 포스트 코로나 시대 4차 산업혁명의 새로운 방향을 모색하는 기회가 될 것”이라고 전했다. 일반 세션 IoT/AI Application VR/AR/BIM Ship & Ocean Engineering Smart Systems/Factory/Car/City Digital Manufacturing 기획/특별 세션 Voronoi Diagram 기반 라이브러리 소개 및 응용문제 해법 티칭리스 협업 매니퓰레이션 기반 지능형 자율 제조 시스템 중견·중소 섬유산업 디지털 트랜스포메이션 설계 생산성 향상을 위한 지능형 상세설계 자동화 기술 개발 정형 건축물의 계획설계 지원 설계자동화 기술 개발 설계 품질 검토 자동화를 위한 지능형 설계 서비스 보급·활용 기술 개발 중견·중소 조선산업 디지털 트랜스포메이션 인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술 개발 설명가능한 AI 기반 디지털 트윈 자율운영 서비스 기술 개발 DX 기반 생산 시스템 설계/검증 방법론     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2022-10-04
유라의 전장 설계 프로그램이 AWS 소프트웨어 패스를 획득
제품·부품 개발 및 생산에 필요한 시스템을 자체 개발하고 있는 유라가 전장(wiring harness) 설계 프로그램인 ‘캐드바이저(CADvizor)’가 아마존웹서비스(AWS)의 ‘AWS 파트너 패스(Partner Path)’ 가운데 소프트웨어 패스(AWS Partner Software Path)를 획득했다고 밝혔다.   ▲ 이미지 출처 : 캐드바이저 유튜브 캡처   캐드바이저는 유라의 설계 노하우를 바탕으로 개발된 Electrical Protoless Platform을 통한 모델 기반 프로그램이다. 설계 환경에 최적화해 여타 CAD 프로그램보다 사용하기 쉬우며 200만개가 넘는 부품 정보를 보유·제공하는 것을 장점으로 내세우고 있다. 또한 클라우드 기반으로 실무자들과 실시간 협업이 가능하며, 모듈러(Modular) BOM 특허 기술을 기반으로 기존 설계 계획과 달리 하나의 기본 설계 계획으로 다중 생산 설계가 가능하다. 설계자는 이상적인 배치 및 경로를 설계해 제품의 비용·무게·길이를 최적화할 수 있다. 한편, AWS 파트너 패스는 다양한 AWS 파트너의 고객 오퍼링을 지원·강화하기 위한 프레임워크이다. AWS 파트너 네트워크(APN) 등록 파트너를 대상으로 ▲전용 파트너 포털 액세스 ▲교육 할인 ▲비즈니스 및 기술 지원 콘텐츠 ▲프로그램 및 해당 제품과 관련된 혜택을 제공하는 것이 주요 내용이다.   ▲ AWS 마켓플레이스에 등록된 캐드바이저   이번에 인증받은 AWS 파트너 소프트웨어 패스는 비즈니스 운영 시 필요한 소프트웨어·데이터·서비스를 구매하고 배포, 관리할 수 있는 자격이다. AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)를 통해 AWS 파트너 업체가 소프트웨어를 제공할 수 있도록 한다. 캐드바이저는 AWS 마켓플레이스에 등재돼 AWS 고객이라면 누구나 손쉽게 설치해 소프트웨어를 사용할 수 있다. 유라는 "자동차, 항공기 전기 부품 설계, 전자기기 회로 설계, 각종 중장비의 하네스 등 설계 작업에 효율성을 제공하는 캐드바이저 프로그램을 국내외 고객에게 AWS가 검증한 소프트웨어로 노출·판매할 수 있게 되었다"면서, "이번 획득을 계기로 브랜드 인지도 강화와 홍보 효과를 함께 얻을 수 있을 것"으로 기대했다.
작성일 : 2022-04-06
엘코퍼레이션, 폼랩의 아시아 최고 3D 프린터 협력업체에 올라
엘코퍼레이션은 폼랩(Formlabs)이 최근 개최한 '2022 폼랩 킥-오프 행사’에서 아시아지역 SLA 3D 프린터 판매율 1위, 최우수 A/S 1위, SLS 3D 프린터 2위를 수상했다고 밝혔다. 이는 아시아 지역 약 15개국의 35개 폼랩 리셀러 중 가장 좋은 성적이다. 엘코퍼레이션은 폼랩의 창업 초기때부터 관계를 맺어 왔고, 2014년부터는 폼랩의 한국 내 독점권을 확보했다. 이후 지금까지 폼랩과 리셀러 및 A/S 분야에서 사업관계를 다져오고 있다. 엘코퍼레이션은 "아시아 지역 최고의 폼랩 리셀러 업체로 올라설 수 있었던 비결은 엘코퍼레이션의 사업 노하우"라면서, "특히 엘코퍼레이션의 판매율 1위는 폼랩에서도 인정할 정도의 전문성과 신속성을 겸비한 A/S팀을 보유하고 있어 가능했다"고 자평했다. 엘코퍼레이션은 이번 수상 실적을 기반으로 올해에도 폼랩의 다양한 3D 프린터 제품군 판매에 집중하면서, 특히 산업용 3D 프린터 사업에 무게를 둘 계획이다. 합리적인 가격대와 고성능을 제공하는 폼랩의 폼3L(Form3L), 폼3BL(Form3BL), 퓨즈1(Fuse1) 등 제품을 국내 주요 교육기관, 정부기관 뿐만 아니라 연구개발(R&D), 제조, 전자기기, 자동차 등의 산업분야까지 확대 공급할 예정이다. 엘코퍼레이션의 임준환 대표이사는 "폼랩의 아시아 35개 리셀러 중 엘코퍼레이션이 판매율과 A/S 부문 등에서 1위를 차지한 것은 9년 이상 폼랩과의 협력관계와 3D 프린팅의 노하우가 빛을 발한 것"이라며, "엘코퍼레이션은 향후에도 폼랩과의 긴밀한 협업을 통해 국내 주요 분야의 기업과 기관들이 3D 프린터로 혁신을 이룰 수 있도록 지원을 아끼지 않을 계획"이라고 전했다.
작성일 : 2022-02-25
[인터뷰] 박노철 연세대학교 기계공학부 교수
구조해석의 이해와 동향   박노철 연세대학교 기계공학부 교수 박노철 교수는 구조진동해석, 충격해석, 전자기해석을 기반으로 자동차, 전자기기, 국방시스템 등의 다양한 산업체 협력 연구와 원자로, 배관, 건식저장기기 등의 기계구조물에 대한 진동 및 동역학 연구를 진행하고 있다. 진동 및 광메카트로닉스 연구실(Vibration and Opto-Mechatronics Lab)을 운영하고 있다. 1. 구조해석이란 무엇인가. 구조해석은 강도, 변형, 진동, 소음, 온도 분포 등의 구조물 특성을 해석하는 방법이다. 사용자가 필요로 하는 구조물의 특성에 따라서 정적해석, 고유진동해석, 낙하충격해석, 피로해석, 좌굴해석 등의 다양한 구조해석을 수행할 수 있다. 구조해석은 선형해석(linear analysis)과 비선형해석(nonlinear analysis)으로 분류할 수 있다. 재료적으로 탄성 범위내의 선형성을 나타내고 기하학적으로 미소변형을 다루는 문제에서 선형해석이 이용된다. 선형 구조해석은 해석 대상으로 하는 시스템의 조건이 비교적 간단하고 해석 비용도 적기 때문에 유한요소해석법이 가장 실용화가 진행된 분야라고 할 수 있다. 반면, 비선형 구조해석은 구조물의 변형 응답이 외력에 비례하지 않는 시스템에 대한 해석이다. 시스템의 비선형 원인은 재료적 비선형, 기하학적 비선형, 접촉의 비선형 3가지가 있다. 비선형성이 높을수록 직관적인 응답 예측이 어렵기 때문에 구조해석의 역할이 크다고 할 수 있다.   2. 구조해석은 주로 어떠한 분야에서 응용되고 있는가. 구조해석은 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 제조업 분야에서는 구조물의 내구성평가, 구조안전진단을 위하여 특히 구조해석을 많이 이용한다. 제조업에서 큰 부분을 차지하는 분야 중 하나인 자동차 분야에서도 진동, 소음, 충격, 내구성 평가를 위하여 구조해석을 다양하게 사용하고 있다. 제조업뿐만 아니라 의학연구 분야에서도 구조해석이 많이 이용되고 있다. 구조해석을 통하여 미세 골절이 생긴 다리 뼈의 균열이 지속적인 하중이 가해질 때마다 어떻게 확장될 것인지 예상할 수 있다. 그리고 요즘에 구조해석은 열유동해석, 전자기해석 등의 다른 해석과 연계하여 유체유발진동 해석, 자기부상열차 해석 등 복합적인 문제에 대한 솔루션을 도출하는데 활용되고 있다.   3. 구조해석을 하게 되면 어떠한 이점이 있는가. 만약 기계를 설계한 후 구조해석이란 과정이 없다면 설계한 기계의 불량을 검토할 때 전적으로 엔지니어의 경험이나 실제 기계를 제작한 후 시험에 의존할 수밖에 없다.  이런 경우 설계 및 개발 기간의 연장과 비용의 증가로 기업에게는 큰 손실을 초래할 수 있다. 설계 단계에서의 구조해석은 제품의 구조 안전성을 충분히 확보하는 기초 설계(형상, 재료, 결합 조건 등)를 할 수 있다. 즉, 구조해석을 활용하는 경우에 제품의 성능이나 특성을 제작 전에 미리 예측하여 개발 기간, 비용을 절감할 수 있는 장점이 있기 때문에 제조업에서 실험 대신 구조해석 기술을 도입하여 생산과정의 비용을 절감하고 있다.   4. 최근 구조해석과 관련한 해석 분야의 트렌드는 어떠한가. 다른 분야의 해석도 마찬가지지만 구조해석 역시 유한요소법을 기반으로 한다. 많은 구조해석 프로그램들이 기존에는 범용성을 목적으로 개발되었다면 최근에는 더욱 복잡하고 전문적인 지식을 요구하는 구조해석에 대한 요구가 높아지고 있다. 가령, 유체-구조 상호작용(FSI)과 같은 멀티 피직스(multi-physics) 문제에 대한 솔루션 도출, 사용자가 의도하는 구조적 특성이 반영되는 유저 서브루틴(user subroutine), 복합 재료의 파괴 모드를 예측하는 확장된 유한요소법(XFEM)이 있다. 그리고 타깃 시스템에 대한 구조해석과 센서로 수집된 물리적 데이터를 결합하여 유지 보수, 향후 설계 방향 등에 대한 피드백을 제공하는 방식으로도 트랜드가 변화되고 있다. 5. 구조해석 관련 향후 전망은 어떠한가. 구조해석의 기술력 향상과 더불어 컴퓨터 성능 향상으로 더욱 복잡한 시스템에 대한 구조해석이 가능하게 됨에 따라 산업계, 학계에서 구조해석의 역할이 점점 커지고 있다. 그리고 다양한 분야에서 활용되고 있는 디지털 트윈 기술에서 구조해석은 기반 기술이라 할 수 있다. 계속 성장할 것으로 예상되는 디지털 트윈 시장과 함께 구조해석의 역할도 확장될 것으로 판단한다. 무엇보다도 사용자의 우수한 전문성과 폭넓은 지식이 높은 자유도를 갖고 있는 구조해석과 적절하게 조화를 이루었을 때 가장 가치 있는 결과를 낼 수 있을 것이다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기   
작성일 : 2021-12-03