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통합검색 "차수축소모델"에 대한 통합 검색 내용이 8개 있습니다
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[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
앤시스, AI·클라우드·HPC 기술 강화해 시뮬레이션 혁신 지원한다
앤시스코리아가 연례 행사인 ‘시뮬레이션 월드 코리아(Simulation World Korea) 2023’을 잠실 롯데호텔 월드에서 개최했다. 앤시스코리아의 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2023’에 맞춰 방한한 앤시스의 스티브 파이텔(Steve Pytel) 제품관리 총괄 부사장은 ‘AI 시대, 설계 기술의 진보(Advancing Design in an AI World)’를 주제로 기조 연설에 나섰다.     파이텔 부사장은 “다양한 산업 분야에서 애플리케이션 개발의 복잡성이 증가함에 따라 엔지니어링 과제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 사용하는 추세가 가속화되고 있다”고 짚었다. 앤시스는 글로벌 고객들의 디지털 엔지니어링 요구 사항들을 지원하기 위해 지난 2011년 이후 25개 관련 기업의 전략적 인수에 50억 달러 이상을 투자했다. 또한 10억 달러 이상의 R&D 투자를 통해 구조, 유체, 전자기, 시스템/회로, 광학 등 솔루션 포트폴리오를 확장해 왔다. 파이텔 부사장은 “앤시스 솔루션을 사용하는 모든 고객은 시뮬레이션에서 얻은 인사이트를 기반으로 모든 제품 설계를 철저히 검증할 수 있어, 생산성을 개선하며 민첩성을 높여 혁신을 가속화하고 궁극적으로 ‘시뮬레이션 리더십’을 확보할 수 있다”고 말했다. 이번 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2023’에서 앤시스는 혁신을 위한 5대 중점 분야인 수치 해석, HPC (고성능 컴퓨팅), 인공지능 및 머신러닝, 클라우드 및 디지털 엔지니어링에 대한 기술 지원 전략 및 계획을 발표했다. ▲수치 해석 기술을 위해 앤시스는 솔버의 체계적인 활용 방법, 지오메트리 및 메시, 형상 및 토폴로지 최적화, 진보된 분석론 제시, 멀티피직스 및 멀티스케일 등을 지원한다. ▲HPC 분야에서는 메모리 공유, MPI(매시지 패스 인터페이스)를 이용한 병렬 처리, 세분화된 GPU(Fine-grained GPUs) 처리, FPGA 및 AI 하드웨어나 퀀텀 컴퓨팅 등 새로운 아키텍처를 도입하고 있다. ▲AI(인공지능)/ML(머신러닝) 분야에서 앤시스는 솔버 가속, 솔버 설정, 하향식(톱다운)/상향식(버텀-업) 방법, ROM(차수축소모델), LLM(거대언어모델) 등을 제공한다. ▲클라우드 분야에서는 클라우드 사용 강화, 네이티브 클라우드 제공, 클라우드 플랫폼 및 이를 이용한 협업, 오픈 API 및 개발자 에코시스템, 통일된 사용자 경험 등을 제공하며 ▲디지털 엔지니어링을 위해서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 디지털 엔지니어링의 요구 사항 및 아키텍처 연결, 안전 및 보안과 소프트웨어, 디지털 트윈, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 등을 제공한다.     앤시스는 이와 같은 중점 분야를 지원하는 기술로 시뮬레이션 가속화를 위한 GPU 솔버/HPC/양자 컴퓨터 활용 연구 개발을 지원하고 있으며, AI를 사용한 업무 효율화와 간소화를 위해서 다국어 AI 가상 비서(어시스턴트)인 '앤시스GPT(AnsysGPT)'를 제공한다고 밝혔다. 또한 자사 솔루션 포트폴리오 전반에 적용하여 광범위한 개발 에코시스템을 구축할 수 있는 오픈소스 파이썬(Python) API 소프트웨어 패키지인 ‘파이앤시스(PyAnsys)’와 마이크로 소프트 에저(Microsoft Azure) 및 AWS에서 구동되는 ‘앤시스 클라우드(Ansys Clould)’를 통해 고객이 보다 효과적으로 협업하고 보다 빠르게 혁신을 창출할 수 있도록 제품 업데이트 및 수많은 신규 기능을 추가하여 고객의 업무 환경 개선에 힘쓰고 있다고 소개했다. 특히, 국내 시장에서는 MBSE, 디지털 트윈과 같은 디지털 엔지니어링, AI 및 ML 분야의 수요가 많은 점을 인지하여 다양한 기업 고객이 혁신을 주도할 수 있도록 관련 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션 포트폴리오를 지속적으로 확장하고 있다. 앤시스에 따르면 국내 앤시스코리아 조직에는 100명 이상의 분야별 전문 엔지니어들이 고객을 지원하고 있으며, 2023년 고객 지원 시간은 이미 5150 시간을 넘어섰다. 또한 앤시스 솔루션을 충분히 활용할 수 있도록 고객을 대상으로 1750시간 이상의 대면 교육 및 7750시간 이상의 온라인 교육도 진행되었으며, 이러한 면밀한 고객 지원을 통한 올해 고객 만족도는 93.5%에 이른다. 파이텔 부사장은 “앞으로도 혁신적인 기술을 기반으로 하는 선도적인 시뮬레이션 솔루션 제공은 물론이고, 교육, 컨설팅, 기술 지원 등 고객들과 가장 가까운 곳에서 그들의 어려움을 파악하고, 함께 해결함으로써 한국 기업 고객들이 글로벌 시장에서도 혁신을 이끌어 갈 수 있도록 적극 협업할 계획”이라고 말했다. 앤시스코리아의 문석환 지사장은 “이번 시뮬레이션 월드 코리아 2023에는 역대 가장 많은 고객분들이 등록 및 참석할 정도로, 앤시스 및 시뮬레이션 기술에 대한 높은 관심을 확인할 수 있었다"라고 말하며, "앤시스는 글로벌 트렌드에 발맞춘 새로운 기술 개발 및 투자로 더욱 향상된 고객 경험을 제공하고자 하며, 활용 영역을 더욱 확장하여 의료제약, 항공우주 등 산업군에서의 활용도 적극 지원하고 있다. 내년에도 고객과의 활발한 협업을 통해 시뮬레이션이 혁신을 위한 필수 요소로 자리매김할 수 있도록 하겠다"고 전했다.
작성일 : 2023-10-19
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
[피플&컴퍼니] 앤시스, "제조 경쟁력 위해 시뮬레이션의 역할을 새롭게 정의"
앤시스는 CAE 또는 엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 다져 온 기술력을 경쟁력으로 내세워 왔다. 제품 개발과 제조 프로세스 전반에서 시뮬레이션의 활용이 꾸준히 확대되는 가운데, 앤시스는 시뮬레이션의 역할과 위상을 새롭게 정의한다는 비전을 제시했다. 정확한 시뮬레이션 기술의 발전과 함께 시뮬레이션에 대한 접근 장벽을 더욱 낮추고, 시뮬레이션에서 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있도록 하겠다는 것이 앤시스가 밝힌 주요 전략이다. ■ 정수진 편집장   시뮬레이션 기술 개발부터 생태계 구축까지 ‘컴퓨터를 활용한 공학 계산’이라는 뜻의 CAE(Computer-Aided Engineering)는 ‘엔지니어링 시뮬레이션’이라는 더 광범위하고 보편적인 표현으로 점차 대체되고 있다. 구조, 유동, 전자기, 반도체, 광학 등 다양한 분야에 시뮬레이션 기술과 소프트웨어가 쓰이면서 제품 개발과 생산 효율을 높이는 데에 기여하고 있다. 예를 들어, 자동차 회사에서는 자동차나 사람의 모형(dummy)를 만드는 대신 시뮬레이션 소프트웨어 사용해 가상 환경에서 충돌 시험을 진행한다. 항공우주 분야에서는 인공위성을 발사한 후 지구와 통신하기 위한 전파를 추적하는 데에 시뮬레이션을 활용하고 있다. 전세계적으로 순환경제가 화두로 떠오르는 가운데, 소프트웨어를 활용해 재료 사용량을 최적화하고 전체 생산 사이클을 개선하는 경우도 늘고 있다. 지난 1970년에 설립한 앤시스는 엔지니어링 시뮬레이션 분야에 집중하면서, 지난 52년 동안 로켓, 비행기, 자동차, 건축, 컴퓨터 및 웨어러블 등 모바일 기기까지 다양한 제품 개발에서 CAE 또는 엔지니어링 시뮬레이션의 역할을 키워 왔다. 지금까지 29개의 관련 기업을 인수하고 50억 달러 이상의 투자를 통해 구조, 유체, 전자기, 시스템/회로, 광학 등 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 갖추는 노력을 기울였다. 앤시스의 전체 제품 개발 및 마케팅을 총괄하는 스티브 파이텔(Steve Pytel) 부사장은 앤시스의 핵심 비전에 대해 ‘시뮬레이션을 재정의하는 것’이라고 소개했다. 해석 전문가의 영역으로 여겨졌던 엔지니어링 시뮬레이션을 다양한 분야에서 더 많은 사람들이 활용할 수 있는 기술로 새롭게 자리매김하겠다는 것이다. 이를 위해 3단계의 전략을 추진한다는 밑그림도 소개했다. 이는 ▲엔지니어링 측면에서 제품의 구동 방식을 정확하게 예측할 수 있도록 시뮬레이션의 정확도를 높이는 ‘시뮬레이션 리더십’의 강화 ▲핵심 시뮬레이션 기술을 더욱 간편하게 사용할 수 있게 만들어 사용자 층을 넓히는 ‘시뮬레이션의 보편화’ ▲시뮬레이션 소프트웨어에 인공지능과 머신러닝을 적용해 더 많은 사람이 시뮬레이션 데이터에서 손쉽게 ‘인사이트’를 확보할 수 있도록 하는 것으로 요약된다. 파이텔 부사장은 “이러한 비전과 전략을 실현하려면 정확하고 신뢰도 높은 시뮬레이션 소프트웨어와 함께 개방형 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 및 많은 사람이 동참할 수 있는 생태계가 필요하다”고 설명했다. 그리고 협업을 위한 클라우드와 새로운 통찰력을 얻을 수 있는 인공지능/머신러닝 알고리즘을 엔지니어링 시뮬레이션과 더욱 깊게 결합하는 것이 앤시스의 관심사라고 설명했다. 또한, 사용자나 학생이 코딩을 활용해 시뮬레이션 소프트웨어의 핵심인 솔버(solver) 기술에 직접 액세스할 수 있도록 생태계를 조성하는 데에도 노력을 기울이고 있다고 전했다.   ▲ 앤시스 스티브 파이텔 부사장   산업의 변화를 뒷받침하는 시뮬레이션의 역할 강화 앤시스는 시뮬레이션을 통해 변화에 대응하는 대표적인 산업 분야로 자동차 산업을 꼽았다. 내연기관 대신 모터와 배터리가 핵심 구동장치가 되는 전동화 트렌드에 맞춰 자동차 업계는 전체 설계를 다시 검토해야 하는 상황에 직면했다. 또한 데이터를 모아서 연결성(커넥티비티)을 구현하고 다수의 전자제품과 칩이 들어가면서 다양한 기술이 총집합하는 제품으로 변화하는 등, 자동차는 이동수단을 넘어 ‘모바일 플랫폼’을 지향하고 있다. 전기자동차 개발 과정에서 이전에는 큰 비중을 차지하지 않았던 대용량 배터리의 위치를 결정하는 것부터 구조, 하중, 충돌, 냉각 등 다양한 측면을 검토해야 한다. 전기자동차의 주행거리를 늘리기 위해 공기역학 성능을 검토하는 것도 이전보다 더욱 중요해졌고, 신차 개발에서 외관이나 조명 등을 시각화해 검토하는 것 또한 시뮬레이션의 역할이 되었다. 자동차에 탑재되는 다양한 전자부품과 칩의 전력 효율을 최적화하고, 전자기적인 신뢰성을 높이며, 전자부품간의 통신 및 원활한 작동을 위한 소프트웨어를 검증하는 등 시뮬레이션의 역할이 확대되고 있다. 여기에 더해 자율주행을 위한 무선 연결, 레이더나 카메라 등 센서의 응답성 확인 등 자동차 개발에서 시뮬레이션 활용의 폭과 깊이는 꾸준히 강화되는 흐름이다. 자율주행 자동차의 안전성을 검증하기 위해서 128억 km의 시험운전이 필요하다는 분석도 있는데, 시뮬레이션은 이를 대체할 수 있는 거의 유일한 대안으로 꼽힌다. 앤시스의 아태지역 엔지니어 및 엔터프라이즈 관리 팀을 이끌고 있는 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 이사는 “제로 배출가스(emission), 제로 충돌, 제로 트래픽이 자동차 업계의 화두로 떠오르고 있으며, 이에 대응하기 위한 전략으로 전동화, 연결성, 자율주행, 공유 모빌리티 등이 활발하게 모색되고 있다”면서, “앤시스는 자동차의 개념 설계부터 소재 선정, 부품 및 시스템 개발까지 폭넓은 영역에서 시뮬레이션을 활용할 수 있도록 지원하고 있으며, 이를 통해 4~5년이 걸리던 신차의 개발 기간을 2년 이내로 줄일 수 있도록 돕는다”고 소개했다.   ▲ 앤시스 패드메쉬 맨들로이 이사   클라우드 시뮬레이션 시장은 더욱 커질 전망 시뮬레이션 분야에서 클라우드에 대한 주목도가 높아지는 배경으로는 고성능 HPC를 상대적으로 손쉽게 활용할 수 있고 효율적인 인프라 운영이 가능하다는 점이 꼽힌다. CFD 등 복잡한 엔지니어링 시뮬레이션을 위해서는 많은 수의 컴퓨팅 코어가 필요하며 계산 시간도 오래 걸리는데, 이 부분에서 필요한 인프라를 빠르게 확보하거나 탄력적으로 조절할 수 있는 클라우드가 이점을 준다는 것이다. 앤시스 또한 시뮬레이션 소프트웨어를 더욱 손쉽게 접근하고 간편하게 사용할 수 있도록 하는 데에 클라우드 전략의 무게 중심을 둔다. 최근 앤시스는 AWS 클라우드에서 CAE 및 CAD 소프트웨어에 액세스하고 배포할 수 있는 ‘앤시스 게이트웨이(Ansys Gateway)’를 선보이기도 했다. 앤시스 게이트웨이는 앤시스의 엔지니어링 솔루션에 쉽고 빠르게 액세스하고 유연하게 구성 및 확장할 수 있도록 하는 동시에, 다른 CAE/CAD 소프트웨어와도 연동이 가능하면서 클라우드에서 CAD/CAE 소프트웨어의 사용량 및 비용을 관리할 수 있는 기능을 제공한다. 맨들로이 이사는 “서비스 형태의 시뮬레이션(simulation-as-a-service) 시장은 꾸준히 성장하고 있다. 대기업에서는 비용 효율뿐 아니라 클라우드 시뮬레이션을 활용해 새로운 비즈니스 모델을 만들고, 새로운 제품과 서비스를 제공하는 노력을 기울이고 있다”고 전했다. 그리고 앤시스 코리아의 문석환 대표는 “시뮬레이션을 활용하기 위해서는 엔지니어 및 HPC 관리 인력이 필요한데, 규모가 작은 기업에서는 고급 인력을 확보하기 어려운 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 온디맨드(on-demand) 방식으로 시뮬레이션 서비스를 공급하는 업체가 등장하는 등 다양한 방법으로 시뮬레이션이 도입되면서 앤시스 입장에서 새로운 고객층이 생겨나고 있다”고 소개했다. 또한 문석환 대표는 “기업들은 다양한 목적에 따라 전략적인 클라우드 도입을 진행하고 있다. 클라우드 시뮬레이션 분야는 전체 전체 클라우드 시장과 비슷한 도입 추이를 보이고 있으며, 중소기업(SMB) 및 스타트업에서는 그 속도가 더욱 빠르게 나타나고 있다. 또한 한국 시장은 아태지역 내에서 클라우드 도입 속도가 빠른 편”이라고 짚었다.   ▲ 앤시스 코리아 문석환 대표   제품 개발의 인사이트 강화하는 플랫폼, 인공지능, 생태계 엔지니어링 시뮬레이션이 다양한 도메인과 스케일로 확장되면서, 시뮬레이션 데이터와 프로세스를 통합 관리할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼에 대한 관심도 커지고 있다. 이런 플랫폼은 시뮬레이션을 통해서 얻게 되는 해석 결과와 인사이트, 경험을 공유하고 깊이 있는 데이터 분석을 기반으로 의사결정을 향상시키는 데에 도움을 줄 수 있다. 파이텔 부사장은 “앤시스는 SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 솔루션인 미네르바(Minerva)를 통해 시뮬레이션 데이터에서 더 많은 인사이트를 얻고 PLM(제품 수명주기 관리)과도 연동할 수 있도록 지원한다”고 소개했다. 그리고 SaaS(서비스형 소프트웨어) 솔루션을 확대해 더 많은 데이터에서 제품 개발을 위한 통찰력을 얻을 수 있도록 할 것이라는 계획도 전했다. 시뮬레이션 데이터에서 새로운 통찰력을 얻는 또 다른 방법으로 앤시스는 인공지능/머신러닝(AI/ML) 알고리즘의 활용에도 주목하고 있다. AI/ML은 솔버 기술에 도입돼서 메싱부터 모델링, UX(사용자 경험) 등을 개선하거나, 설계 탐색/최적화의 속도 향상 및 매개변수의 설계를 향상시키는 등에 활용할 수 있다. 그리고 머신러닝과 차수축소모델(ROM)을 결합해 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈을 빠르게 구축하고 활용할 수 있다. 파이텔 부사장은 “AI/ML 기술을 사용하여 시뮬레이션을 개선하는 한편, 시뮬레이션 데이터를 사용하여 AI/ML을 개선할 수도 있다. 이를 통해 생산성 향상, 증강(augmented) 시뮬레이션, 엔지니어링 설계 개선, 비즈니스 인텔리전스 제공 등이 가능해질 것”이라고 전했다. 한편, 파이텔 부사장은 시뮬레이션 생태계의 중요성에 대해서도 소개했다. 핵심은 더 많은 사용자가 코딩을 활용해 앤시스의 핵심 솔버 기술을 활용할 수 있도록 돕는 것이다. 파이텔 부사장은 “수학 공식을 기반으로 예측하는 솔버 기술이 더 정확한 사용자 경험을 제공할 수 있도록, 고객이나 학생이 파이썬 언어를 활용해 솔버에 액세스하고 새로운 애플리케이션을 개발할 수 있게 지원하고자 한다”고 밝혔다.   국내 시뮬레이션 시장에서 입지를 더욱 넓힐 것 문석환 대표는 국내에서 앤시스의 활동과 성장세에 대해서도 소개했다. 그는 “앤시스 코리아는 지난 3년 간 매출이 두 배 늘고 직원 수는 2.5배 증가했다. 그만큼 고객과의 협력에 있어서도 폭과 깊이가 늘어났다. 우리나라는 하이테크와 반도체 산업을 중심으로 글로벌 제조 기업이 많고 역동성도 높아 본사에서 주목하는 시장이다. 이렇게 위상이 커지면서 앞으로 국내 고객의 의견을 제품 개발에 더 많이 반영할 수 있을 것으로 본다”고 전했다. 또한, “앤시스는 2021년 국내 동역학 해석 기술 기업인 버추얼모션을 인수했는데, 이는 국내 기업의 기술력을 본사에서 주목한 사례로서 한국의 위상을 더욱 높이는 계기가 되었다”고 덧붙였다. 시뮬레이션 소프트웨어 시장에서 많은 경쟁사들이 CAD와 PLM 영역에서 CAE로 확장해 온 것에 비해, 앤시스는 엔지니어링 시뮬레이션 분야에 집중해 왔다는 점을 차별점으로 내세우고 있다. 문석환 대표는 “경쟁사도 시뮬레이션이 다른 분야에 비해 크게 성장하고 있는 것으로 알고 있는데, 앤시스 또한 큰 폭의 성장을 이어가고 있다. 엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 높은 점유율을 바탕으로 국내 시장에서는 올해 20%에 근접하는 성장을 거둘 수 있을 것으로 전망한다”고 소개했다. 이와 함께 “산업계와 학계, 정부기관 및 연구기관까지 폭넓은 협력에 꾸준히 관심을 갖고 주요 대학교에 시뮬레이션 솔루션을 기부하는 등 시뮬레이션의 보편화와 국내 산업의 경쟁력 강화에도 기여하고자 한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2022-12-01
선형 문제 해결을 위한 ROM 생성 도구
Model Reduction inside Ansys의 소개와 활용   이번 호에서는 ROM(Reduced Order Model : 차수축소모델)을 생성할 수 있는 ACT(Application Customization Toolkit : 애플리케이션 커스터마이제이션 툴킷)인 Model Reduction inside Ansys를 소개한다. ■ 김도현 | 태성에스엔이 M1팀의 매니저로 구조 해석에 대한 업무를 담당하고 있다. 이메일 | dhkim@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr ROM 생성을 위한 모델차수축소법은 <그림 1>과 같이 초기 시스템의 운동방정식을 축소 시스템으로 근사화하는 기법이다. 이 때, 초기 시스템의 상태변수를 축소 시스템의 상태변수로 나타내는 것이 주된 목표이며, 이를 위해 투영행렬(projection matrix)이 사용된다. 이 투영행렬을 구성하는 기저벡터에 따라 모델의 차수를 축소하는 방법이 달라진다.  현재 앤시스에서 사용할 수 있는 모드중첩법(Mode-Superposition Method : MSUP)은 고유벡터(eigenvectors)를 활용한 축소 방법의 하나다. 이 외에도 Ritz 벡터, POD 벡터 등을 기반으로 하는 다양한 축소 방법이 존재하지만, 이번 호에서는 크릴로프 벡터(Krylov vectors)로 투영행렬이 구성된 크릴로프 부공간 기반 모델차수축소법을 소개하고자 한다.   그림 1. 모델차수축소법의 개념   프로그램 소개 CADFEM의 Model Reduction inside Ansys는 크릴로프 부공간 기반의 모델차수축소법으로 ROM을 생성할 수 있는 프로그램이다. 열, 구조 등 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)을 사용하여 계산할 수 있는 모든 선형 문제에 적용할 수 있으며, 열해석은 ACT를 제공하기 때문에 앤시스 메커니컬 환경에서 GUI로 작업이 가능하다. Model Reduction inside Ansys의 ACT를 활용하여 ROM을 생성하고 시스템 해석 단계에서 ROM을 가져와 열해석을 수행하는 예제를 살펴 보도록 하겠다.   툴바 소개 Model Reduction inside Ansys를 설치하고 ACT를 활성화하면 앤시스 메커니컬에 <그림 2>와 같이 새로운 툴바(toolbar)가 생성된다.   
작성일 : 2022-06-02
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례
ROMs 기술을 활용한 시뮬레이션 기반 디지털 트윈   센서 정보의 수집과 활용을 바탕으로 하는 데이터 기반의 디지털 트윈은 IoT와 AI 등의 발전과 함께 더욱 많은 주목을 받고 있다. 한편 물리 센서의 설치가 불가능하거나 원하는 값을 얻기 위한 센서가 없을 경우, 시뮬레이션 기반 디지털 트윈(simulation based digital twin)의 가상 센서를 이용하면 사용자가 원하는 다양한 정보를 취득할 수 있다. 이번 호에서는 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈을 빠르게 구축·활용하기 위한 차수축소모델(ROMs)과 이를 구현할 수 있는 앤시스 트윈 빌더(Ansys Twin Builder)에 대해 소개한다. ■ 안영규 | Ansys Elite Channel Partner인 태성에스엔이 서울 본사 SBU팀에서 시스템 해석 & 디지털 트윈 업무를 담당하고 있다. 이메일 | ykahn@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   디지털 트윈은 제조업뿐 아니라 다양한 산업·사회 문제를 해결할 수 있는 기술로 주목받는다. 그리고 기본적으로는 다양한 물리적 시스템의 구조, 맥락, 작동을 나타내는 데이터와 정보의 조합으로 과거와 현재의 운용 상태를 이해하고 미래를 예측할 수 있는 인터페이스라고 할 수 있다. 물리적 세계를 최적화하기 위해 사용될 수 있는 강력한 디지털 객체로서, 운용 성능과 사업 프로세스를 대폭 개선할 수 있다. 디지털 트윈은 장비 및 시스템 등의 상태 모니터링을 통한 효율적인 유지 보수 관리와 다양한 상황 예측을 통한 안전 검증, 돌발 사고 예방, 동작 분석 및 맞춤 제어를 통한 생산성 향상 및 장비 최적화 및 시제품 제작 비용과 시간 절감 등의 장점을 가지고 있다. 이를 통해 디지털 트윈을 도입한 기업은 제품 설계, 제조 및 생산 계획에 대한 최적화와 유지 보수 예측 및 관리 최적화를 통해 매출 증대와 수익 비용 관리, 경쟁력 확보/유지를 얻을 수 있다.    시뮬레이션 기반 디지털 트윈 디지털 트윈이 주목 받기 시작한 요인 중 IoT(사물인터넷)와 인공지능(AI)을 빼놓을 수 없다. IoT의 발전으로 인해 손쉽게 센서 정보를 클라우드 등에 수집할 수 있게 되었고, 이렇게 수집된 수많은 정보를 활용하는 빅데이터 처리 기법들의 발전과 함께 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 등의 AI 기술이 등장하며 디지털 트윈의 핵심이라고 할 수 있는 예측을 통한 지능화가 손쉽게 가능해지고, 디지털 트윈이 보다 빠르고 널리 사용되기 시작하였다.  IoT를 통한 센서 데이터를 수집하고 모니터링하는 기법들은 이미 SCADA 등 기존의 공장 관리 시스템에 구축되어 있었다. 하지만 단순히 모니터링을 할 뿐 수집된 데이터를 이용하여 운전 조건을 예측하거나 고장 예측, 남은 수명을 예측하는 등의 지능화에 대한 부분은 미진하였다. 하지만 AI를 통해 기존에 수집된 데이터 등을 학습하여 추후에 일어날 고장이나 남은 기기의 수명을 예측하는 등의 지능화가 비교적 쉽게 가능해지면서 디지털 트윈도 급격히 성장하였고, 현재 사용되고 개발 중인 디지털 트윈의 대부분은 센서의 데이터를 취득하여 AI를 이용한 지능화를 사용하는 데이터 기반 디지털 트윈이다. 이제 해석 기반 디지털 트윈(simulation based digital twin)은 무엇이고, 상대적으로 어떠한 장점들이 있는지 알아보고자 한다.    그림 1. 해석 기반 디지털 트윈과 가상 센서  
작성일 : 2022-02-03
부천국제금형콘퍼런스, 언택트 시대를 위한 디지털 트윈 기술 소개
‘2021 부천국제금형콘퍼런스’가 지난 11월 15일 온라인으로 진행되었다. ‘초연결 언택트 시대의 금형산업 방향’을 주제로 한 이번 콘퍼런스에서는 코로나19로 인한 언택트 시대에 금형 산업이 나아갈 방향으로, 금형의 설계 단계에서 시뮬레이션을 활용해 현장에서의 시행착오를 줄이고 단납기를 실현할 수 있는 디지털 트윈에 주목했다.     이 날 진행된 여섯 편의 발표에서는 디지털 트윈과 시뮬레이션 기술을 중심으로 금형 설계를 최적화하고 생산 시스템을 지능화할 수 있는 기술 개발 내용이 소개됐다. 앤시스코리아의 장윤혁 부장은 제품 성능과 환경을 센서로 데이터화하고, 시뮬레이션 기반 모델로 실제 환경에서 작동하는 것과 같은 피드백을 받을 수 있는 디지털 트윈을 활용해 품질을 유지하면서 금형 및 시제품의 비용을 낮출 수 있다고 설명했다. 한국엠에스씨소프트웨어의 윤광수 상무는 데이터 기반 모델로 빠르게 실시간 시뮬레이션을 할 수 있는 ROM(차수축소모델)을 활용한 머신러닝과 CAE의 결합 사례를 소개했다. 오토폼엔지니어링코리아의 이찬호 이사는 디지털 프로세스 트윈을 기반으로 한 스탬핑 시뮬레이션 기술을 소개하면서, 궁극적으로는 디지털 트윈에 기반한 스마트 프로덕션이 스마트 공장의 완성 단계가 될 것으로 전망했다.  CAETECH의 구만서 대표는 지능형 자율 사출 시스템의 개발과 구축 내용을 발표했고, 피도텍의 최동훈 대표는 공학설계의 메가 트렌드가 될 것으로 전망되는 인공지능을 이용해 사출성형 해석과 최적설계에 대응할 수 있는 기술을 설명했다. 또한, 태성에스엔이의 안영규 수석은 정확한 데이터를 얻을 수 있는 시뮬레이션 기반 디지털 트윈의 구현 방법과 사례를 소개했다. 부천국제금형콘퍼런스를 주최한 한국생산기술연구원의 이낙규 원장은 “상반기에 전세계의 저성장에 영향을 받은 국내 금형산업은 하반기 국내 주력산업의 회복세와 함께 청신호가 기대된다. 이에 대비해 코로나19가 앞당긴 제조업 패러다임의 변화에 맞춰 고도화 및 스마트화로 차별화할 시점”이라고 전했다.
작성일 : 2021-11-25