전기자동차 시장은 빠르게 성장하면서 오는 2040년에는 내연기관 자동차 시장 규모를 넘어설 것으로 전망되고 있다. 시장조사기관인 AMR(Allied Market Research)는 2027년까지 전세계 전기자동차 시장이 8000억 달러 규모로 성장할 것으로 예측하기도 했다. 이런 성장세에 주목해 완성차 업계뿐 아니라 자동차 부품 업계, 전기/전자 기술업계, IT업계 등에서 많은 기업들이 전기자동차 시장에 뛰어들고 있다.  지멘스 디지털 인더스트리 코리아의 오병준 사장은 4월 6일~7일 진행한 '지멘스 전기차/자율주행차 기술 온라인 콘퍼런스'에서 전기자동차 시장을 선도하기 위한 기술력을 확보하는 것이 관건이라고 짚었다. 또한 전기자동차 시대를 맞아 제조산업의 주요한 기술 혁신 이니셔티브로 ▲디지털 트윈 ▲MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) ▲CLQ(폐순환 품질 관리) ▲로코드(low-code) 애플리케이션 개발 등을 꼽았다.     지멘스는 제품(product)을 디자인하고 시뮬레이션하는 디지털 트윈뿐 아니라 생산(product)과 제품 작동(performance)까지 포함하는 넓은 범위의 디지털 트윈을 내세우고 있다. 설계-생산-작동의 모든 과정에서 나오는 데이터를 수집하고, 분석한 결과를 다시 제품 개발과 제조 단계로 피드백해 더 나은 설계와 생산체계를 만들어야 한다는 것이 지멘스의 관점이다.  디지털 트윈을 R&D 분야의 혁신에 접목한 것이 MBSE(Model Based System Engineering)이다. 포괄적이고 정확한 시스템 모델은 제품 개발의 초기 단계에서 문제점을 찾고 최적화하고, 생산 단계에서 문제 발생을 줄일 수 있다. MBSE를 위해서는 CAD, CAE, 전기 요소, 소프트웨어 개발 등의 영역이 서로 연결되고 동시에 진행할 수 있어야 한다. 오병준 사장은 "전기자동차 시장에서 타임투마켓(시장에 제품을 내놓는 데까지 걸리는 시간)을 줄이려면 MBSE로 전환하는 것이 무엇보다 중요하다"고 짚었다. 개발, 생산, 퍼포먼스를 아우르는 포괄적 디지털 트윈은 제품의 품질을 높이는 데에도 중요하다. 설계와 생산 준비 과정에서 문제점을 찾고 최소화해 타임투마켓을 줄이면서 비용도 최소화하는 CLQ(Closed-Loop Quality)는 ERP(전사 자원 관리), PLM(제품 수명주기 관리), MES(제조 실행 시스템), 품질 관리 시스템, IoT(사물인터넷) 시스템 등을 연결한다. 이렇게 만들어진 통합 데이터 모델을 기반에서 폐순환 구조로 피드백할 수 있는 프로세스가 CLQ의 기반이 되는 것이다. 오병준 사장은 "국내 제조업계에서는 아직 CLQ 환경을 구축한 사례가 적지만, 향후 가장 높은 우선순위를 갖고 투자해야 할 분야가 CLQ"라고 전했다. 이런 폐순환 프로세스에는 설계와 제조 등 다양한 시스템이 통합되어야 하는데, 단일 아키텍처나 단일 패키지로 통합에 대한 사용자의 요구를 충족하려면 애플리케이션의 개발이 필수이다. 지멘스는 기존의 애플리케이션 개발 방법론으로는 현업이 요구하는 데이터와 애플리케이션을 적기에 제공하기 어렵다고 보고 있다. 대신 지멘스는 애플리케이션 개발에서 코딩 작업을 크게 줄이는 '로코드 플랫폼'을 통해 제조업의 디지털 애플리케이션 환경을 빠르게 구축할 수 있다는 점을 내세웠다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 이번 온라인 콘퍼런스에서 자동차 산업의 디지털 혁신을 뒷받침할 수 있는 자사의 기술과 사례 등을 소개했다. 제품 개발과 시뮬레이션, 협업과 애플리케이션 통합 환경, IoT 및 애널리틱스 등을 아우르는 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오를 바탕으로, IT 리소스와 비즈니스 프로세스의 효율을 높이는 클라우드 및 기존의 소프트웨어 및 IT 환경을 통합할 수 있는 오픈 아키텍처까지 제공한다는 것이 지멘스 전략의 중심이다.

엔비디아와 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 ‘GPU 기반 최적 병렬화와 AI 연구협력 프로그램’의 1차 공모를 진행한다.  이 프로그램은 단기적인 성능 최적화 지원을 넘어서 연구자들의 생산성을 높여 더 큰 규모의 문제에 도전할 수 있도록 돕는 것이 목표이다. 고성능컴퓨팅(HPC)과 AI 분야로 나눠서 진행되며, 최소 3개월에서 최대 6개월 동안 다양한 방안의 성능최적화가 지원된다.  HPC 분야는 CPU 기반 시뮬레이션 코드를 GPU 기반 병렬 프로그래밍으로 최적 병렬화하는 것이 중심이다. 인하우스 코드의 GPU 가속 포팅을 지원해 프로파일링으로 계산병목을 확인하고, 이를 GPU 기반 병렬 프로그래밍으로 개선한다. 그리고 독립소프트웨어개발업체(ISV) 및 오픈소스 프로그램의 GPU 가속여부를 확인하고, GPU 가속이 가능한 경우 이를 활용할 수 있도록 지원하는 것이 내용이다. 그리고 AI 분야는 과학기술분야의 딥러닝 적용 및 딥러닝 모델의 고도화를 위한 병렬화를 지원하는 것이 주된 내용이다. 과학계산 분야의 AI(딥러닝) 적용을 위해 학습 데이터 준비 및 모델링에 대한 포괄적 공동 연구를 지원하는 한편, 기존에 연구 중인 AI 모델의 고도화도 지원한다.     모집 대상은 ▲현재 KISTI 슈퍼컴퓨터 사용자 또는 개발된 코드를 슈퍼컴퓨터에서 사용하려는 잠재 사용자 ▲해당 코드를 직접 개발하거나 충분한 사용을 통해 해당 코드의 기능, 알고리즘, 실행법에 대해 충분히 정보를 제공할 수 있는 신청자 ▲해당 코드의 수정 및 사용에 있어서 라이선스 문제가 없는 신청자이다. 신청자가 제안서를 제출한 후에는 ▲GPU 기반 슈퍼컴퓨터에서의 사용 적합성 ▲GPU 기반 병렬 프로그래밍 환경으로의 포팅 가능 여부 ▲해당 코드의 커뮤니티 영향력 및 활용도를 기준으로 평가하며, 약 3주간의 심사기간을 거쳐 발표된다. 선정된 과제에 대해서는 요구사항 수렴 및 과제 진행 방향과 기간을 협의한 후, 성능최적화 지원 담당 인력을 배정하고 지원을 진행하게 된다. 신청자와 지원을 수행하는 성능최적화 인력은 성공적인 성능최적화 지원을 위해 협력연구 형태로 과제를 수행한다. 프로그램의 신청을 위해서는 성능최적화 프로그램 기술서를 작성한 후 4월 18일까지 제출하면 된다.

기업의 멀티 클라우드 가속화를 지원하기 위해 VM웨어가 멀티 클라우드 서비스를 발표했다. VM웨어 클라우드를 통해 제공되는 신규 서비스는 VM웨어 클라우드 유니버셜(VMware Cloud Universal), VM웨어 클라우드 콘솔(VMware Cloud Console), VM웨어 앱 네비게이터(VMware App Navigator)이다. 이 새로운 서비스는 기업의 비즈니스 목표에 부합한 멀티 클라우드 경험을 선사하고 컨테이너 기반 서비스를 포함한 현대적인 애플리케이션 배포, 관리가 용이하도록 지원한다. VM웨어 제품 및 클라우드 서비스 부문 라구 라구람(Raghu Raghuram) 최고 운영 책임자(COO)는 “오늘날 진화를 거듭하는 클라우드 및 애플리케이션 환경에서 전 세계의 최고 정보 책임자(CIO)들은 더욱 효율적인 멀티 클라우드 활용법을 모색 중이다”며 “새롭게 선보이는 VM웨어 클라우드 유니버셜을 통해 기업은 단 한 번의 구매로 모든 환경에서 애플리케이션 배포가 가능해지고, 비즈니스나 애플리케이션의 변화하는 요구사항에 따른 전환이 용이해져, IT 현대화 여정을 가속화할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.     이번에 출시된 VM웨어 클라우드 유니버셜은 멀티 클라우드 도입 시 요구되는 유연성과 이동성을 제공한다. 고객은 VM웨어의 멀티 클라우드 인프라와 관리를 위한 VM웨어 클라우드 유니버셜 크레딧을 구입해 온프레미스 VM웨어 클라우드 파운데이션(VMware Cloud Foundation)이나 VM웨어 클라우드 온 AWS(VMware Cloud on AWS), VM웨어 클라우드 온 델 ENC(VMware Cloud on Dell EMC)를 구축할 수 있다. VM웨어 클라우드 콘솔은 VM웨어 클라우드 유니버셜의 지원 프로그램으로, 모든 VM웨어 클라우드 인프라에 대한 엔드투엔드(end-to-end) 가시성과 제어 기능을 제공한다. VM웨어 클라우드 상의 모든 리소스를 할당, 관리 및 최적화하는 통합 포털로서 고객은 VM웨어 클라우드 콘솔을 통해 크레딧을 돌려받거나, VM웨어 클라우드 유니버셜의 오퍼링 구축을 프로비저닝하고, 관련 VM웨어 조직에 지원 요청을 할 수 있다. 신규 VM웨어 앱 네비게이터는 애플리케이션 포트폴리오 분석 서비스로, 자동화된 툴과 기술을 바탕으로 고객이 비즈니스 및 IT 목표에 맞춘 현대적인 애플리케이션 환경을 신속하면서도 최소한의 리스크로 구축할 수 있도록 지원한다.

현대엔지니어링이 건설엔지니어링 분야에 AI 기술을 활용한 설계 자동화 시스템 개발에 적극적으로 나서고 있는 가운데, 벤틀리시스템즈과 자동화 AI 설계 개발을 위한 협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약을 통해 두 기업은 철골 및 콘크리트 구조물을 자동으로 설계하고, 인공지능 기술을 도입하여 최적화하는 시스템을 구축할 계획이다. 현대엔지니어링은 2020년 AI 머신러닝을 활용한 플랜트 철골구조물 자동 설계 시스템을 개발하고 국내 특허 등록을 완료했으며, 해외 시장에서의 사업 확장을 위해 미국 특허와 국제특허 출원도 마쳤다. 현대엔지니어링이 개발한 플랜트 철골구조물 자동 설계 시스템은 엔지니어가 직접 입력하는 수작업 방식보다 설계에 필요한 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 업무 효율과 정확성을 높일 수 있는 시스템이다. 또한 AI 머신러닝을 통해 최적의 구조물 형태를 예측할 수 있고, 시공 물량을 최적화하여 공기 단축 및 설계 비용을 절감시킬 수 있는 기술이다. 이번 공동기술 개발에 참여하는 벤틀리시스템즈는 도로, 교량, 공항, 고층 건물, 산업 및 전력 플랜트, 유틸리티 네트워크 등 분야의 세계적인 소프트웨어 개발사이다.     양사는 이번 기술개발 협력을 통해 건설분야 설계에 AI 기술을 선제적으로 적용함으로써 설계 품질의 고도화와 설계기간 단축 및 사업비용 절감에 효과를 거둘 것으로 기대하고 있다. 현대엔지니어링 엔지니어링센터장 한대희 상무는 “업계 최초로 AI 기반 플랜트 철골구조물 자동 설계 시스템을 개발한데 이어 세계적인 엔지니어링 소프트웨어 회사 벤틀리시스템즈와 협업을 통해 설계 자동화 분야에서 더욱 큰 성과를 이룰 것으로 기대된다”며, “설계, 구매, 시공, 운영 등 EPC 전 영역에 걸쳐 AI기술을 접목한 자동화 시스템을 구축할 계획이다”라고 밝혔다. 벤틀리시스템즈 김덕섭 지사장은 “벤틀리시스템즈는 현대엔지니어링과 함께 플랜트 설계 분야에서 자동화, 인공지능화 신기술을 도입하여 개발하는 소중한 경험, 그리고 이번 협약을 바탕으로 해당 기술을 더 많은 설계 분야에 확대 적용하고, 벤틀리시스템즈의 축적된 노하우와 기술을 기업의 실질적인 성과와 새로운 사업모델 개발을 위해서 최선의 지원과 협력하겠다”고 말했다.

최근 전동화 및 자율주행, 연결화, 가상화 등 전방위적인 패러다임의 전환이 진행되고 있는 가운데, 기술개발 기간 단축과 설계 오류를 빠르게 검증하기 위하여 차량 컨셉 단계에서 부터 다양한 CAE 해석 시뮬레이션을 사용하고 있다. 이에 4월 22일 진행되는 CNG TV에서는 한국AVL 박태상 매니저가 AVL Meshless CFD 솔루션인 'PreonLab'에 대해 소개한다. PreonLab은 격자(Mesh) 생성이 필요 없는 새로운 해석방법인 SHP법을 이용한 CFD 솔루션이다.     이번 방송에서는 PreonLab뿐만 아니라 SHP 기법을 활용한 Water Management, 기어 윤활 등 PreonLab의 애플리케이션에 대해서도 소개될 예정이다. 4월 22일 CNG TV는 무료로 진행되며, 캐드앤그래픽스 홈페이지에서 사전등록하면 된다.  

  한국인프라가 4월 21일 CNG TV에서 BIM을 활용한 디지털 트윈이라는 주제로 방송을 진행한다. 이번 방송에서는 한국인프라가 참여한 프로젝트 중 디지털트윈 기술을 적용한 통합 보안 관제 시스템에 적용된 사례를 소개한다. 먼저 현실 세계의 건물을 3D(Revit)로 만들고, 각층과 Room 정보를 Revit에서 입력한 후 작성된 BIM 정보를 기반으로 건물 내외부에 보안 설비를 배치하고 각각의 설비에 시스템과 연동하는 방법에 대해 전한다. 또한 오토데스크 BIM 솔루션을 사용하여, 시간과 기술의 어떤 점들이 이익을 만들 수 있었는지를 짚어보고 유사 관련 사업에 효율적 업무 프로세스를 제안한다. 이외에도 디지털 트윈이 다른 분야에서 활용되는 사례를 소개하고 앞으로 디지털 트윈과 BIM 설계의 유기적 협력 확대 방안에 대해 고민해본다. 4월 21일 CNG TV는 무료로 진행되며, 캐드앤그래픽스 홈페이지에서 사전등록하면 된다.