K-콘텐츠가 전 세계에서 높은 인기를 얻으면서 더 빠르고 높은 성능을 가진 시스템이 필요하게 되었다. 특히, 최신 콘텐츠는 직접 현장에서 촬영하는 것보다 생성한 배경을 투영하고 그 배경 앞에서 배우가 연기를 펼치거나, 없는 장면을 사실에 가깝게 그래픽으로 생성해내야 하는 경우가 많아지고 있다. 그리고 이를 뒷받침하기 위해 이전보다 훨씬 높은 사양의 시스템이 요구되고 있다. 여기에 시뮬레이션이나 제품 또는 건설/인테리어 등을 위한 CAD는 이전보다 훨씬 큰 규모의 작업물로 인해 작업 효율을 보다 높이기 위해서는 고사양의 시스템을 갖추는 것이 추천된다.  ■ 자료 제공 : AMD 코리아   얼마 전 SWSX 행사에서 연사로 초청받은 AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 웨타 FX(Weta FX)의 데이비드 콘리(David Conley) 수석 VFX 프로듀서를 초청했다. 여기서 콘리 프로듀서는 “VFX 스튜디오가 실시간 처리 및  실시간 렌더링을 할 때 AMD같은 회사가 만든 제품의 도움 없이는 콘텐츠 제작이 불가능하다”고 이야기했다. 그 만큼 고성능을 갖춘 하드웨어는 이미 영화 시장에 큰 영향을 주고 있다고 볼 수 있다. 또한, 영상 제작 등에 이미 AI를 활용하는 사례가 늘어나고 있다는 점도 발표를 통해 확인할 수 있다.   ▲ SXSW의 Dr. Lisa Su Fireside Chat에서 ‘RYZEN AI’ 예시 데모   이 밖에도 오픈AI(OpenAI)가 발표한 ‘소라(Sora)’의 경우 사실에 가까운 동영상을 AI가 그려줄 수 있다는 것을 보여줌으로써, 이제 AI를 영상 분야에 확실히 접목시키는 시대가 도래하고 있음을 알렸다고 볼 수 있다. 이렇게 빠르게 변화하는 시장에 대응하기 위해 AMD에서는 워크스테이션 사용자를 위한 CPU 라인업으로 스레드리퍼(Threadripper) 및 스레드리퍼 프로(Threadripper PRO) 제품군을 수년에 걸쳐 출시해왔다.   ▲ AMD 스레드리퍼 프로 프로세서   현재 가장 최신 제품은 7000 스레드리퍼 시리즈와 7000WX 스레드리퍼 프로 시리즈라고 볼 수 있다. 이들 제품은 각각 4채널/8채널의 높은 메모리 채널 수를 제공하고, 각각 최대 1TB/2TB의 고용량 메모리를 지원한다. 해당 제품군 중 가장 높은 성능을 갖춘 라이젠 스레드리퍼 프로 7995WX(Ryzen Threadripper PRO 7995WX) 제품의 최대 코어 수는 96코어이며, 스레드는 192개에 이른다. 최대 클럭은 5.1Ghz로 멀티코어 이상으로 단일 코어 성능도 높다. 여기에 넉넉한 486MB의 캐시 메모리를 탑재했다. 이 프로세서를 원활하게 사용하려면 라이젠 스레드리퍼 7000 시리즈는 TRX50 메인보드를 사용해야 하며, 라이젠 스레드리퍼 프로 7000 시리즈의 경우 TRX 50 또는 WRX90 칩셋 기반의 메인보드 사용이 요구된다. 이전 세대 제품인 라이젠 스레드리퍼 프로 5000 시리즈는 WRX80 칩셋 기반의 메인보드를 사용해야 한다.   ▲ 스레드리퍼 프로세서 호환 메인보드와 라이젠 스레드리퍼 프로세서   그래픽카드의 경우 전문가용 제품인 라데온 프로 W7000(Radeon PRO W7000) 시리즈가 현재 가장 최신 제품군으로, 칩렛 방식을 적용해 보다 효율성을 높였다. 이 중 가장 높은 성능을 가진 제품은 라데온 프로 W7900 제품이다.   ▲ AMD 라데온 프로 W7900 그래픽카드   최근 전문가용 소프트웨어 및 AI를 통한 콘텐츠를 생성할 때, 큰 규모의 프로젝트 또는 고용량/고해상도 이미지 및 동영상 생성을 위해 고용량 메모리가 탑재된 그래픽카드를 요구하는 경우가 있다. 라데온 프로 W7900 제품의 경우 48GB GDDR6 ECC 고용량 메모리를 탑재했으며 이를 통해 전문가들이 필요로 하는 충분한 사양을 지원한다. 또한, 최신 디스플레이 규격인 DP 2.1 버전을 지원해, 8K 해상도 디스플레이에서도 충분한 대역폭을 통해 높은 주사율까지 지원할 수 있다. 또한, CAD 도면을 볼 때 화면 전환 시 해상도를 조절해 더 빠르고 부드러운 화면 전환을 도와주는 AMD 라데온 프로 뷰포트 부스트(AMD Radeon PRO Viewport Boost) 기능을 제공한다. 화면 전환 시 해상도를 낮춰 하드웨어가 원활하게 시점을 전환할 수 있도록 해 주며, 시점 전환이 멈추면 해상도를 원래 해상도로 자동 복원시킴으로써, 전환 시의 끊김을 최소화하고 더욱 부드러운 시점 전환이 가능하도록 돕는 기능이다. 그렇다면 실제로 워크스테이션급 제품을 사용해 시스템을 구성하고, 주요 벤치마크 프로그램을 사용했을 때 어느 정도의 성능을 발휘할 수 있는지 직접 테스트를 통해 확인해 보았다. 테스트에는 다음과 같은 사양의 시스템이 사용되었다. CPU : AMD RYZEN Threadripper PRO 7995WX, 7965WX, 5995WX, 5965WX 쿨러 : Thermaltake TOUGHLIQUID 360 ARGB TRX40 메인보드 : ASRock WRX90 WS, ASUS Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI RAM : Micron DDR5-4800 RDIMM 64GB x 8ea, Micron DDR4-3200 8GB x 8ea VGA : AMD RADEON PRO W7900 파워 서플라이 유닛(PSU) : Micronics Performance II HV 1000W + SuperFlower SF-750F14MT LEADEX SILVER SSD : Micron Crucial T500 M.2 NVMe 2TB 테스트를 위해 사용된 소프트웨어는 총 6종으로, 다음과 같다. SPECVIEWPERF 2020 v3.1 CINEBENCH R24.1.0 V-RAY 6.0 BLENDER BENCHMARK 4.0.0 KEYSHOT VIEWER BENCHMARK 11.3.2 DAVINCI RESOLVE 18.6.2     각종 CAD 관련 프로그램을 테스트해 주는 SPECviewperf 2020의 최신 버전인 v3.1을 기준으로, CPU로 인한 성능 편차는 거의 느끼기 힘든 수준이라고 볼 수 있다. 대부분의 프로그램이 CPU의 성능이 일정 수준 이상인 경우 그래픽카드 성능이 전체 성능에 더 높은 영향을 미치는데, 사용된 그래픽카드는 라데온 프로 W7900으로 동일했기 때문에 오차범위 수준의 결과를 보인 것으로 판단된다.     CPU 성능을 렌더링하는 성능을 측정하는데 많이 활용되는 시네벤치(Cinebench)의 최신 버전인 R24를 사용한 벤치마크에서, 싱글 코어 기준으로 이전 세대 제품인 스레드리퍼 프로 5000 시리즈 제품보다 스레드리퍼 프로 7000 시리즈 제품이 전체적으로 높은 성능을 보였다. 특히 96코어를 갖춘 7995WX의 경우 멀티코어 성능에서 6400점 이상의 높은 점수를 기록했으며, 싱글코어 점수에서 이전 세대 대비 20% 정도 더 높은 성능을 보였다.     3D 그래픽 제작 및 렌더링을 지원하는 무료 툴인 블렌더(Blender)를 활용해 시스템 성능을 측정할 수 있는 블렌더 벤치마크 4.0.0(Blender Benchmark 4.0.0)으로 시스템 성능을 테스트했을 때, 동일한 코어를 갖추고 있더라도 이전 세대 대비 스레드리퍼 프로 7000 시리즈 제품들이 전체적으로 다소 높은 성능을 보였다. 특히 스레드리퍼 프로 5995WX 대비 스레드리퍼 프로 7995WX의 코어 수는 1.5배 늘어났지만, 실제 성능은 2배에 약간 못 미치는 수준의 성능 차이를 확인할 수 있었다.     렌더링 소프트웨어 중 하나인 브이레이(V-Ray)를 기반으로 하는 V-Ray 벤치마크 기준으로 스레드리퍼 프로 5995WX보다 스레드리퍼 7995WX의 성능이 2배 가까이 높은 것으로 측정되었다. 동일한 코어 수를 가진 스레드리퍼 프로 5965WX와 7965WX간의 성능 차이도 30% 이상으로, 상당히 높은 성능 차이를 보이는 것을 확인할 수 있다.      광선 추적 렌더링이 가능한 키샷(Keyshot)을 기반으로 뷰어를 통해 벤치마크 기능을 제공하는 Keyshot Viewer 11.3.2에서 벤치마크를 구동했을 때, 가장 높은 코어 수를 갖춘 스레드리퍼 프로 7995WX는 18.12의 점수를 기록했다. 앞서 테스트했던 브이레이 및 블렌더 테스트만큼의 차이를 보이지는 않았으나, 여전히 이전 세대 대비 최신 스레드리퍼 프로 7000 시리즈의 작업 효율이 높다는 것이 벤치마크를 통해 증명되었다고 볼 수 있다.      동영상 편집에서 최근 각광을 받고 있는 다빈치 리졸브(Davinci Resolve)를 활용해 PugetSystems에서 제공하는 벤치마크를 활용하여 테스트를 진행했을 때, 코어 수에 따른 유의미한 성능 차이는 발견할 수 없었으나 세대별 성능 차이는 약 15% 정도 있는 것으로 파악되었다. 이 소프트웨어도 테스트 시 그래픽카드 의존도가 높기 때문에 동일한 라데온 프로 W7900 그래픽카드를 사용한 환경임을 감안했을 때 성능 차이가 크지 않았으나, 일부 테스트 항목에서 CPU의 싱글코어 성능 차이에 따른 성능 차이가 있었던 것으로 판단된다.     라이젠 스레드리퍼 프로 제품군은 단일 CPU에 최대 96코어 192스레드를 지원하고 5GHz의 이상의 높은 클럭으로 동작하므로, 가장 높은 성능의 워크스테이션을 구축하는 경우 다른 대안이 마땅치 않다. 여기에 라데온 프로 W7000 시리즈 그래픽카드를 추가한다면 AMD에서 제공하는 대부분의 기능을 활용할 수 있어 더욱 높은 작업 효율을 기대할 수 있을 것으로 보인다.

협회지 보러가기   세계 톱 30위권 건축 회사의 BIM 전환 사례 ― LWK+PARTNERS. BIM implementation Case Study of Top 30 Global Architectural Firms ― Building Together with LWK + PARTNERS 그라피소프트 | GRAPHISOFT SE Unlocking the Full Potential of BIM with Open BIM: Insights from a BIM Enrichment Course in Korea Unlocking the Full Potential of BIM with Open BIM: Insights from a BIM Enrichment Course in Korea Calvin Keung Dr City University of Hong Kong | Calvin Keung Dr City University of Hong Kong BIM: from the office to the site with AR BIM: from the office to the site with AR Alexander Sidorov COO GAMMA Technologies | Alexander Sidorov COO GAMMA Technologies 2022/2023 국내 BIM 도입현황 설문 조사 결과 2022/2023 Survey on the Status of BIM Adoption in Korea 이경하 책임연구원 빌딩스마트협회 | Lee, Kyungha Senior researcher buildingSMART Korea 이강 연세대학교 건설IT연구실 | Lee, Ghang Building Informatics Group, Yonsei University 2020 국내 BIM 도입현황 설문 조사 결과 2020 Survey on the Status of BIM Adoption in Korea 이경하 책임연구원 빌딩스마트협회 | Lee, Kyung Ha Senior researcher buildingSMART Korea 이강 교수 연세대학교 건설IT연구실 | Lee, Ghang Professor Building Informatics Group, Yonsei University 건축설계와 BIM - 사회연결망 분석 기법을 활용한 건축설계 도서 작성 오류 발생 원인 분석 Architectural Design and BIM - Analysis of Errors in Architectural Design Book Writing Using Social Network Analysis Techniques 조태용 전무, 본부장 ㈜디에이건축 DXLab | Cho, Taeyong Executive Director DA GROUP, DXLab 인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발 - 정부 R&D : “연구단 자체실증 Test (3차년도)” Development of Artificial Intelligence baesd Architectural Desigen Automation Technologies-R&D Project : “Research Group Self-verification Test(3rd year).” 조찬원 기술연구소장 ㈔빌딩스마트협회 | Jo, Chanwon Director of Research Center buildingSMART Korea 박소현 ㈔빌딩스마트협회 | Park, Sohyun buildingSMART Korea 디지털 데이터를 활용한 시공현장 사례 및 단계별 기술적용 방안 소개 Case Report: Use of Digital Data on Construction Sites and Its Application by Stage 백대성 선임 연구원 빔스온탑엔지니어링 | Baek, Daesung Senior Researcher BIMSONTOP ENGINEERING 건축설계 자동화와 디지털 트랜스포메이션 Architectural Design Automation and Digital Transformation 양기인 마스터 ㈜삼우종합건축사사무소 | Yang, Kiin Senior Architect SAMOO Architects & Engineers 소규모 건축사사무소 BIM 활용기 : 김국환건축사사무소 BIM use in a small architectural firm : KKH Architects 김국환 소장 김국환건축사사무소 | Kim, Kookhwan Architect KKH Architects 고객 주도의 사무 모듈 설계: 데이터 기반의 권고 사항 수용 Client-Enabled Office Modular Design: Embracing Data- Driven Recommendations 김인한 교수 경희대학교 | Kim, Inhan Professor Kyung Hee University Saddiq Ur Rehman 석박사 통합과정 연구원 경희대학교 | Saddiq Ur Rehman Combined Master’s and Ph.D Researcher Kyung Hee University 2023년 하반기 스마트 건설과 BIM 기술 동향 . 강태욱 연구위원, 공학박사 한국건설기술연구원 | Kang, Tae Woo Ph.D, Research Fellow KOREA INSTITUTE of CIVIL ENGINEERING and BUILDING TECHNOLOGY  

       

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 2023년 11월 27일 CNG TV에서 진행한 줌(ZOOM) 라이브 방송에서는 ‘스마트 건설과 기술 개발 성과와 현황’을 주제로 건설 디지털화에 대해 소개했다. 이번 방송에서는 스마트 건설 기술 개발과 관련해 그동안 성과와 앞으로의 방향에 대해 들어보는 시간이 마련됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자    이날 방송은 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원이 사회를 맡고, 한국도로공사 조성민 단장과 중앙대학교 심창수 교수가 발표자로 참석해 ‘스마트 건설 활성화 방안’과 ‘BIM 기반 건설산업 디지털 전환 로드맵’ 등 국내 건설 디지털화가 어떻게 진행되고 있는지 소개했다.   ▲ 한국도로공사 스마트건설사업단 조성민 단장   한국도로공사 스마트건설사업단 조성민 단장은 ‘스마트 건설기술 개발 국가R&D 사업(2020.4~2025.12)’을 총괄하고 있는데, 현재 관련 사업이 3분의 2정도 진행됐다고 말했다. 조성민 단장은 “디지털 기술은 국내 건설기술에 굉장히 큰 영감을 주고 있고, 건설산업의 돌파구를 찾기 위한 동력으로도 작용하고 있다”고 설명했다. 또한 “언론에서 스마트 건설에 사활을 걸었다는 표현을 쓰고 있는데, 실제 건설현장에서는 기존 시스템이 디지털로 바뀌려면 어느 정도 시간이 필요하다”고 지적했다. 하지만 언론 예측처럼 현재 진행 중인 스마트 건설 사업이 제대로 진행되지 않을 경우, 건설산업에 미칠 파장은 클 것으로 보인다. 스마트 건설이란 기존에 우리가 해왔던 건설기술에 디지털 핵심 요소들을 접목하고 융합함으로써 현장의 자동화, 가상화를 통해 궁극적으로는 생산성을 높이고 안전을 향상시키는데 목적을 두고 있다. 조성민 단장은 “이러한 디지털 전환이 도입되면 단순히 건설단계에만 머무르는 것이 아니라 시설물이 준공된 이후에도 운영과 유지는 물론, 향후 건설산업의 투명성 제고에도 좋은 영향을 줄 것으로 기대하고 있다”고 전했다.   ▲ 중앙대학교 심창수 교수   중앙대학교 심창수 교수는 ‘스마트 건설 기술에서 OSC를 위한 프리팹 기술’을 주제로, 제조업의 기술발전을 통해 건설산업이 어떻게 변화하고 있는지 소개했다. 심창수 교수는 “건설산업에서는 설계가 핵심으로 설계자들은 품질관리와 하자관리에 대한 피드백에 많은 신경을 쓰고 있다”며, “건설산업에서 디지털 기술을 도입한다는 것은 기계화, 디지털화, 최적화, 자동화, 지능화를 한다는 것이다”라고 설명했다. 또한 이런 것이 반드시 좋은 측면만 있는 것은 아니라고 지적했다. “건설산업도 글로벌화를 통해 경쟁하는 한편 기술을 독점한 플랫폼 기업이 지배하는 구조로 발전하고 있는데, 제조업에 비해 디지털 전환이 더디게 진행되고 있다”는 것이다. 특히 건설 산업에서는 데이터에 대한 인지와 재활용에 대한 인식이 적어 엔지니어링 전환이 늦다고 보고 있다고 밝혔다.  최종적으로 스마트 건설이 되려면 OSC(Off-Site Construction)를 통해 데이터 기반의 엔지니어링이 되어야 하는데, 건설산업은 데이터 생산 주체가 일원화되어 있지 않아 아직은 빠른 전환이 어려운 실정이라고 분석했다. 심창수 교수는 “모델링이 기본이 되어 공장에서 부재를 미리 제작해 현장에서 간단하게 조립하는 프리팹 공법 등을 확산하는 한편 타 산업과의 연계를 통해 스마트 건설을 앞당기기 위해 노력하고 있다”고 설명했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.

[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

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.

  Open in your browser Materialise User Day 2023   WHEN 3D PRINTING MAKES SENSE 2023년 11월 16일 (목), EL Tower 지금 등록하세요! Materialise User Day 2023 행사에 여러분을 초대합니다! 적층제조는 큰 도약을 통해 산업에서의 주류기술로 사용되기 직전의 분기점에 서있습니다. 기업들이 다른 방식으로 생산에 임해야 한다는 것을 깨닫기 시작하였고, AM은 기업들에게 차이를 만들 수 있는 힘을 부여하기 시작하였습니다. 이번 행사에서는 적층제조를 통해 비즈니스의 차이를 만들어낸 기업들의 성공사례와 그 과정의 도전과제들을 어떻게 하드웨어, 소프트웨어, 마인드웨어를 통해 해결하여 실현하였는지 공유합니다. 더불어 AM Champion 우승자 수상 및 발표가 진행됩니다. SPEAKER 프로그램 확인하기 Materialise User Day 2023 행사에 참석하여, 산업 전문가들로부터 인사이트를 얻어가세요. 다양한 산업의 분들과 네트워킹 할 수 있는 좋은 기회를 놓치지 마세요! 감사합니다. Materialise 소프트웨어팀

성원에 힘입어 사전등록 조기 마감되었습니다.   CAE 컨퍼런스 2023 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!    

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