태성에스엔이는 지난 5월 14일 시뮬레이션 기술 콘퍼런스인 ‘태성에스엔이 테크 서밋 2026’ 을 개최하고, 시뮬레이션 기술과 AI(인공지능)를 활용한 산업별 공학 해석 사례를 소개했다. 오전에는 AI 기반 메모리 혁신과 레이더 설계 등을 주제로 기조연설이 진행되었고, 오후에는 반도체, 모빌리티, 헬스케어, 항공우주, 에너지 등 5개 영역으로 나뉘어 심도 있는 기술 세션이 진행됐다. 태성에스엔이는 이번 행사에서 디지털 트윈, 자동화 프로세스, 다물리 해석을 통해 실제 제조 및 설계 환경의 효율을 극대화하는 방안을 공유했다. ■ 정수진 편집장
태성에스엔이 박인규 대표이사는 환영사에서 “지금 우리는 기술의 변화가 아니라 제조 산업의 방식 자체가 바뀌는 전환점에 서 있다”면서, 제조 산업의 패러다임 변화를 짚었다. 제조 산업의 경쟁력이 단순한 속도와 정확성을 넘어 결과를 예측하고 의사 결정을 내리는 방향으로 이동하고 있으며, 그 변화의 중심에 시뮬레이션과 디지털 엔지니어링이 있다는 것이다. 이어서 이번 행사가 AI와 시뮬레이션 소프트웨어가 만나 현장에서 얼마나 효과적으로 활용되는지 확인하는 자리가 될 것이라고 덧붙였다. 또한, “1988년 설립 이후 고객과 함께 성장해 온 태성에스엔이는 소프트웨어 공급 기업을 넘어 고객의 엔지니어링 문제를 함께 해결하는 파트너로 진화했다. 앞으로도 고객의 빠른 의사 결정을 돕는 기술을 발굴하고 확실한 결과로 증명되는 가치를 제공하겠다”고 전했다.
에이전틱 AI 시대의 메모리 구조 혁신과 엔지니어의 역 할 변화
KAIST(카이스트) 김정호 교수는 ‘에이전틱 AI 인공지능을 위한 HBM−HBF 메모리 구조의 혁신’이라는 주제로 기조발표를 진행했다. 그는 AI가 향후 산업 전반을 이끌어갈 것이며, 기존의 설계 및 시뮬레이션 방법론의 상당수가 AI로 대체될 것이라고 짚었다. “과거의 AI가 정답을 찾는 사전 학습에 머물렀다면 이제는 방대한 개인화 데이터를 바탕으로 사용자 맞춤형 결론을 실시간으로 도출하는 추론의 시대로 진입했다”는 것이다. 이런 변화 속에서 연산을 담당하는 GPU(그래픽 처리 장치)의 독주 시대는 점차 저물고, 추론 중심의 에이전틱 AI가 고도화될수록 대규모 연산과 메모리 인프라에 대한 요구는 폭발적으로 증가할 수밖에 없다.
이를 해결하기 위해 등장한 고대역폭 메모리(HBM)는 단순한 저장 매체를 넘어 자체적인 연산 능력을 갖춘 시스템 반도체로 진화하고 있다. 김정호 교수는 차세대 HBM4 기술이 그래픽 처리 장치의 계산 기능을 일부 흡수하고, 메모리 간의 자율적인 네트워크를 통해 연산량을 효율적으로 분배할 것이라고 설명한다. 동시에 전력 소모와 그로 인한 발열 문제가 AI 하드웨어의 최대 난제로 떠오르고 있으며 이를 해결하기 위해 복잡한 열과 전력 공급 문제를 다루는 멀티피직스(다중 물리) 시뮬레이션이 필수라고 짚었다.
한편, AI의 진화는 엔지니어의 작업 방식과 기업의 성과 평가 기준까지 완전히 뒤바꿔 놓을 것으로 보인다. 김정호 교수는 단순한 챗봇을 넘어 스스로 계획을 수립하고 다양한 소프트웨어를 직접 구동하며 문제를 해결하는 에이전틱 AI 시대가 왔다면서, “기업의 핵심 평가 지표 역시 전통적인 투자 대비 수익률(ROI)에서 AI 토큰을 얼마나 효과적으로 활용하여 성과를 냈는지를 묻는 토큰 대비 수익률(ROT)로 변화하고 있다”고 전했다.
또한, 김정호 교수는 미래의 엔지니어는 직접 코드를 짜거나 수동적인 연산을 수행하는 대신 수많은 AI 에이전트를 평가하고 올바른 방향을 지시하는 총괄 관리자로 변모하게 될 것으로 보았다. 결국에는 단일 작업자가 수백 대의 자율형 AI를 동시에 통제하며 일하는 강력한 1인 기업의 형태로 진화할 것이라는 전망도 제시했다.
▲ AI의 진화가 반도체 개발의 변화를 가져올 것으로 전망한 KAIST 김정호 교수
첨단 무기 체계 개발을 위한 시뮬레이션 활용과 검증
LIG D&A의 신동준 수석연구원은 최첨단 방위 산업 현장에서 시뮬레이션 기술이 어떻게 국방력을 끌어올리고 있는지에 대해 소개했다. 그는 현대전의 양상이 미사일과 스텔스기를 넘어 무인 드론과 사이버전으로 급격히 이동하고 있다고 소개했다. 특히 값싼 자폭 드론이 전장의 판도를 바꾸고 있으며, 미래 K-방산은 휴머노이드 같은 피지컬 AI와 유무인 복합 무기체계(MUM-T) 기술을 중심으로 발전할 것이라고 전망했다. 이렇게 고도화된 무기 체계를 개발하는 모든 과정에는 공기역학부터 구조 해석과 열 관리에 이르기까지 시뮬레이션 기술이 폭넓게 쓰이고 있다. 신동준 수석 연구원은 LIG D&A가 무기 체계 개발 과정에서 시뮬레이션을 활용한 사례를 소개했다.
함정의 최종 방어를 책임지는 근접방어무기체계 핵심 부품의 개발 과정에서는 드론이나 미사일을 정밀 탐지하는 레이더 내부의 고출력 반도체 소자를 식히는 수랭식 냉각판 설계가 필수이다. 냉각판 내부의 높은 압력을 버틸 수 있는 구조를 만들고, 열 변형을 최소화하는 접합 방식을 적용하는 것이 까다로운 기술적 난제로 꼽힌다. 신동준 수석연구원은 “이 문제를 극복하기 위해 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)을 활용한 구조 해석을 선제적으로 도입해, 냉각판의 변형과 응력을 미리 예측했다”면서, 시뮬레이션 예측에 더해 실제 프로토타입을 제작하여 광섬유 센서를 통한 변위 측정과 헬륨 기밀 시험으로 성능을 엄격하게 검증했다고 전했다. 이런 과정을 통해 예측 오차율을 5% 이내로 좁히는 데 성공했으며, 이 무기 체계는 양산을 앞두고 있다고 한다.
▲ 앤시스와 시높시스의 AI 통합 방향을 소개한 태성에스엔이 윤진환 본부장
AI 기반 시뮬레이션의 진화와 현장 엔지니어의 통찰력
태성에스엔이 윤진환 기술본부장은 일상생활은 물론 CAE 분야에서도 AI가 뜨거운 화두로 떠올랐다고 짚었다. 과거 엔지니어들이 복잡한 수식을 직접 다루며 컴퓨터로 문제를 풀었던 것과 달리, 이제는 알 수 없는 블랙박스 형태의 AI가 결과값을 도출하는 시대가 열렸다는 것이다. 윤진환 본부장은 “새로운 도구로서의 AI를 적극 수용해야 한다”면서, “특히 멀티피직스 시뮬레이션의 선두 주자인 앤시스와 반도체 설계 분야 1위 기업인 시높시스의 AI 기술이 통합되면서 소프트웨어가 단순한 보조자를 넘어 처음부터 끝까지 문제를 해결하는 오토파일럿 단계로 진화하고 있다”고 전했다.
윤진환 기술본부장은 제품 설계와 최적화 관점에서 적용되고 있는 앤시스의 설루션을 소개했다. 클라우드에 형상 데이터를 입력하면 빠른 시간에 해석 결과를 예측해 내는 심AI(SimAI)와 새로운 모델링을 자동으로 생성하는 지옴AI(GeomAI)가 대표적이다. 윤 진환 본부장은 “이 두 가지 도구를 결합하면 무게나 공력 조건 등 엔지니어가 원하는 성능을 만족시키는 최적의 제품 형상을 실시간으로 도출해 낼 수 있다”고 설명했다. 또한 앤시스는 엔비디아의 옴니버스(Omniverse)와 협력하여 다양한 데이터를 바탕으로 시각적인 디지털 트윈을 구현하고 있으며, 메시 생성 중 발생하는 오류를 돕거나 입력값의 오류를 진단하는 지능형 어시스턴트 기능도 개발 중이다.
이러한 기술적 진보는 역설적으로 현장 엔지니어의 깊은 통찰력을 더욱 요구하도록 만든다. AI의 도입으로 문제 해결 속도와 제품 개발 주기가 기하급수적으로 빨라지면서, 엔지니어들은 한 차원 높은 난제를 마주하게 되었다. 윤진환 본부장은 “어떤 데이터를 입력하느냐에 따라 결과가 달라지기 때문에, 해석 대상에 대한 깊은 이해와 오랜 경험을 바탕으로 AI의 결과를 걸러내고 보완하는 작업이 필수”라고 짚었다. 또한, “태성에스엔이는 새롭게 구축한 AI 전문 조직을 통해 고객들이 정확하고 효율적인 모델을 생성할 수 있도록 이끄는 든든한 기술 파트너가 되겠다”고 덧붙였다.
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