알테어가 항공우주 분야에 특화된 전산유체역학(CFD) 소프트웨어 제조사인 리서치인플라이트(Research in Flight)를 인수했다고 밝혔다. 이번 인수로 알테어는 항공우주 및 방위 산업에서의 입지를 더욱 강화할 수 있을 것으로 보고 있다.   리서치인플라이트의 대표 제품인 ‘플라이트스트림(FlightStream)’은 높은 정확도와 사용 편의성을 내세운 전산유체역학 소프트웨어로 미 공군, 미 육군, 나사(NASA) 에임스 연구센터에서 사용 중이다. 주로 항공기 설계 및 해석에 활용되며 초음속 비행체 개발에도 쓰인다.   알테어는 플라이트스트림의 빠른 계산 속도와 낮은 하드웨어 사양에 주목했다고 밝혔다. 이를 통해 많은 엔지니어와 설계자가 개발 초기에 수많은 설계안의 공기 역학적 특성을 심층적으로 분석할 수 있다는 것이다. 알테어는 플라이트스트림의 기술이 고비용의 실물 테스트 횟수를 줄일 수 있어 항공기 개발 비용과 시간을 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있다.   플라이트스트림의 또 다른 장점은 복잡한 공기역학 현상 해석 능력이다. 플라이트스트림은 아음속부터 초음속에 이르기까지 광범위한 비행 조건에서의 공기 흐름을 정밀하게 예측할 수 있어 최근 개발이 한창인 도심항공교통(UAM)이나 전기 수직이착륙기(eVTOL) 설계에 용이할 것으로 보인다. 또한 경계층에서의 유동 박리현상, 점성 효과 등 공기역학적 현상을 세부적으로 분석해 항공기의 안정성과 성능 확보를 지원한다.     리서치인플라이트의 플라이트스트림은 알테어의 설계 및 시뮬레이션 플랫폼인 하이퍼웍스에 추가될 예정이다. 알테어 유닛 라이선스 시스템을 통해 플라이트스트림을 제공함으로써, 사용자는 개별 제품을 구매하지 않고 여러 제품을 경제적으로 사용할 수 있게 된다. 리서치인플라이트의 비벡 아후자 공동창립자는 “이번 인수를 통해 리서치인플라이트의 CFD 솔루션이 알테어의 기술 포트폴리오에 추가됨으로써 더 많은 사용자들이 사용하고, 이를 통해 항공우주 분야에서 입지를 넓힐 수 있길 바란다”고 전했다.   알테어의 짐 스카파 CEO는 “리서치인플라이트 인수를 통해 항공우주 및 방위 분야 기술력을 더욱 강화하게 되었다. 특히 항공기의 다양한 운용 상태에 대한 공기 역학적 특성을 신속하게 평가하고 최적화할 수 있어 UAM, eVTOL 등 새로운 항공 기술 개발에 큰 도움이 될 것으로 기대된다”고 밝혔다.

AI 영상 분석 전문기업인 씨이랩은 5월 1일~3일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2024 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2024)’을 통해 영상분야에 특화된 AI 제품을 선보였다고 전했다. 씨이랩은 이번 전시회에서 ▲AI 영상 분석 서비스 ‘비디고(VidiGo)’ ▲합성 데이터 생성 솔루션 ‘엑스젠(X-GEN)’ ▲쿠버네티스 기반 AI 플랫폼 ‘아스트라고(astrago)’ 등 자사의 비전 AI 기술이 적용된 주요 제품을 출품했다. 특히 씨이랩은 클라우드 기반 AI 영상분석 서비스 비디고의 신규 버전인 ‘비디고 서치엔진(VidiGo Search Engine)’을 공개했다. 비디고 서치엔진은 영상을 시청하지 않고도 검색을 통해 특정 객체나 장면을 AI가 빠르게 찾아낸다. 영상을 요약하거나 숏폼을 제작하는 ‘비디고 하이라이트(VidiGo Highlight)’의 후속 제품이다. 씨이랩의 최원준 리더는 “비디고 하이라이트는 누구나 쉽게 AI 영상 분석을 진행할 수 있도록 카카오톡 채널을 통해 출시한 반면, 비디고 서치엔진은 대규모의 영상을 보유한 기업을 타기팅하고 있다. 이번 행사에서 비디고의 주요 타깃인 미디어 산업 분야의 참관객들에게 높은 관심을 받았다”고 말했다.     한편, 씨이랩은 AI 엑스포의 부대행사로 ‘비전 AI의 현재와 미래’라는 주제의 세미나를 진행했다. 세미나에서 씨이랩의 채정환 부사장은 “현재의 AI 시장은 초거대 언어 모델(LLM) 중심으로 발전해왔고, 머지않아 초거대 비전 모델(LVM : Large Vision Model) 중심으로 확대될 것으로 전망한다”고 밝히며, 엔비디아 옴니버스 플랫폼과의 협력을 통한 LVM 구성 전략을 제시했다.

아비바가 산업 인텔리전스 플랫폼인 ‘커넥트(CONNECT)’를 공개했다. 기존에 ‘아비바 커넥트’에서 ‘커넥트’로 변경된 이 플랫폼은 슈나이더 일렉트릭, RIB, ETAP 및 광범위한 파트너 공급업체의 애플리케이션의 연동을 지원하여 고객이 운영하고 있는 산업 생태계 전반의 인사이트를 통합하고, 지능형 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 고객은 각 분야의 의사결정권자가 신뢰할 수 있고 실행 가능한 인사이트를 기반으로 성과를 높이고 효율성을 최적화하는 동시에 지속가능성을 극대화하여 ROI를 높일 수 있다. 새롭게 출시된 커넥트는 전체 산업 라이프사이클을 실시간으로 아우르는 개방적이고 중립적인 디지털 플랫폼으로, 기본 데이터 서비스, 시각화 서비스, 모델링 및 분석 기능, 애플리케이션 개발 서비스와 더불어 서비스 및 사용 관리 기능을 제공한다. 데이터, 디지털 트윈, 산업 인공지능, 심층적인 도메인 전문 지식을 단일 환경 내에 통합하며, 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드 기반으로 고객이 역량을 손쉽게 확장하고 향상된의 지속가능성을 경험할 수 있도록 지원한다. 커넥트는 원격 자산, 아비바의 애플리케이션, 타사 데이터 소스를 하나의 안전한 단일 플랫폼으로 결합하여 산업 기업이 클라우드에 대한 기술 투자를 최대한 활용할 수 있도록 지원함으로써 고유한 산업 생태계를 구축할 수 있도록 한다. 아비바에 따르면 현재 전 세계에서 수만 명의 월간 액티브 유저가 커넥트를 사용하고 있다. 커넥트에서 지원되는 주요 제품으로는 아비바 파이(AVEVA PI) 시스템, AVEVA Operations Control(운영 제어), AVEVA Unified Engineering(통합 엔지니어링), AVEVA Advanced Analytics(고급 분석), AVEVA Asset Information Managament(자산 정보 관리), RIB CostX 등이 있다.     한편, 아비바는 새로운 산업 애플리케이션 시장의 기반을 형성하기 위해 커넥트 중심의 다양한 파트너십을 확대하고 있다고 전했다. 예를 들어, 아비바와 마이크로소프트는 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트와 마이크로소프트의 제조업 클라우드(Microsoft Cloud for Manufacturing)를 사용하여 생산 실행 데이터와 공급망 생산 계획 데이터를 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)에서 통합하고 컨텍스트화한다. 아비바의 캐스퍼 허즈버그(Caspar Herzberg) CEO는 “연결된 산업 경제 전략은 생태계 전반에서 글로벌 협업의 이점을 실현한다. 업계를 선도하는 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트를 통해 산업 조직에서는 가치 사슬에 대한 총체적인 이해를 바탕으로 모든 단계에서 실시간 혁신을 촉진할 수 있다. 분석과 AI로 강화된 고유의 강력한 데이터 에코시스템은 마찰이 발생하지 않는 단일 환경에서 탁월한 효율성을 제공하여, 더 스마트하게 엔지니어링하고, 더 효율적으로 운영하며, 수익성을 높일 수 있도록 지원한다”고 말했다. 또한 “커넥트는 산업 디지털 트랜스포메이션의 다음 물결(Industrial DX 2.0)을 가속한다. 클라우드에서 서비스되는 AI 기반 플랫폼이 산업 정보를 공유하고 통합하여 기업, 파트너 및 고객의 효율성, 생산성 및 지속 가능성을 향상시킨다. 워크플로 간소화부터 실시간 모니터링 및 제어, 원격 협업 개선, 산업 자산의 엔드 투 엔드 수명 주기 성능 극대화에 이르기까지 업계의 디지털 트랜스포메이션 요구 사항을 해결한다”고 덧붙였다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1)   이번 호부터 산업 분야에서 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위한 다쏘시스템의 솔루션을 살펴본다. 첫 번째로 소개하는 다이몰라(CATIA Dymola)는 모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 위한 툴이다. 다이몰라는 다양한 산업 분야에서 사용되며, 기계, 전기, 열, 유체, 제어 시스템 등 다양한 시스템의 거동(behavior)을 모델링 및 시뮬레이션할 수 있다. 다이몰라를 알기 위해서는 우선 모델리카(Modelica)에 대해 알아야 한다.   ■ 안치우 다쏘시스템코리아의 카티아 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 CATIA Dymola를 활용한 1D 시뮬레이션을 담당하고 있다. 관심 분야는 Modelica, FMI, 1D~3D 코시뮬레이션, SysML 기반의 Modelica 모델 개발이며 LG전자, 삼성전자, SK하이닉스 등 다수의 프로젝트 및 제안을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   1D 시뮬레이션이란 시간의 흐름에 따라 지배 방정식을 1차원으로 한정지어 계산하는 방법을 의미한다. 예를 들어, 스프링-댐퍼 시스템에서 길이 방향인 하나의 차원에서 수학적 모델링을 통해 빠른 시간 내에 결과를 도출해 검토할 수 있다. 장점으로는 모델 구성 및 검토의 시간이 빠르고, 표현의 제약이 적으며, 시스템간 상호 작용을 효율적으로 검토 가능하다. 단점으로는 시스템의 기능을 수식화하기 위해 도메인(domain)에 대한 높은 이해도가 필요하고, 인풋(input) 정보의 품질에 따라 아웃풋(output)이 민감하게 반응한다.   모델리카는 시스템 모델링을 위한 언어이다. 모델리카(Modelica)는 1996년 모델리카 어소시에이션(Modelica Association)에 의해 개발된 시스템 모델링을 위한 언어이다. 무료로 사용할 수 있고, 여러 개발자 및 전문가에 의해 개발되고 있다. 모델리카는 시스템 모델링을 지원하며, 다쏘시스템에서는 시스템 모델링의 원활한 시뮬레이션을 위한 솔버 알고리즘을 개발하고 있다. 다이몰라에는 모델 시뮬레이션을 위한 다양한 솔버가 내장되어 있다. 사용자는 문제 해결을 위한 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현함으로써 시뮬레이션을 위한 모델링은 끝났다고 볼 수 있으며, 이러한 이유 때문에 모델리카는 C, C++, 포트란(Fortran) 등 타 언어에 비해 코드량이 적다는 것을 알 수 있다. 모델리카의 모델링 방법에는 텍스트 타입으로 방정식을 정의할 수 있고, 또한 유저에게 친근한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 활용한 객체 모델링 기반으로 모델을 구성할 수 있다.    모델리카는 비인과적/인과적 해석을 모두 지원한다. 인과적(causal) 모델링과 비인과적(acausal) 모델링은 둘 다 시스템이나 현상을 설명하고 예측하기 위한 방법론이다.   그림 1   비인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과 관계를 명확히 구분하지 않고 시스템의 구성요소 간의 관계를 모델링하는 방법이다. 이 방법은 일반적으로 동적 시스템의 거동을 설명하거나 예측할 때 사용하며, 시스템의 구성 요소와 그들 간의 관계를 수학적 방정식으로 표현하여 시스템의 동작을 설명한다. 각 요소가 다른 요소에 의해 어떻게 영향을 받는지를 보다 전체적으로 이해하는 데에 도움이 된다. 인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과관계를 중심으로 모델을 구성한다. 이 모델링 기법은 일반적으로 인과관계를 고려하여 시스템의 동작을 설명하고 예측한다. 예를 들면 A가 B에 어떻게 영향을 주는지, 또는 어떤 요인이 결과에 어떻게 기여하는지를 분석한다. 주로 원인과 결과 간의 관계를 나타내는 도표나 그래프를 사용해 시각화하며, 시간의 흐름을 고려하여 이전 사건이 이후 사건에 어떻게 영향을 미치는지를 이해한다.  비인과적 모델링은 물리적 시스템의 동작을 설명하는데 유용하다. 예를 들어, 열 전달, 유체 흐름, 전기 회로 등과 같은 시스템에서 원인과 결과 간의 명확한 인과 관계를 파악하기 어려운 경우가 있다. 이러한 시스템은 에너지, 질량 또는 정보의 흐름을 모델링하여 설명할 수 있다.    모델리카는 해석 솔버에 대한 개발이 필요 없다. 실제 모델링 후 유저는 소스코드를 볼 수 있고, 해석 결과를 확인 할 수 있다. 그렇지만 솔버에 대한 구현 방식은 확인할 수 없다. 다이몰라에 솔버가 내장되어 있어 유저는 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현하면, 유저가 모델링한 시스템에 대한 해석 결과를 확인할 수 있다. 이러한 이유로 인해 모델리카의 코드량은 타 언어에 비해 적다. 솔버가 해석 결과를 보여주기 위해 <그림 2>를 참조하면, 모델리카 file(*.mo)를 C 언어로 변환하고 참조할 라이브러리와 함께 컴파일을 수행하기 때문에 유저는 이 과정을 인식하지 못하는 경우가 많다.   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9)   이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스의 밀레니엄 M1 CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰, 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 2022년 전 세계 자동차 생산량은 5.7% 증가하여 8540만 대를 생산할 것으로 예상된다. 그러나 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다. 유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다.      유체의 난류 모델링 난류는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 수년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명하면 다음과 같다.   직접 수치 시뮬레이션(DNS) DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다.   대규모 와류 시뮬레이션(LES) 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도, 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다.   레이놀즈-평균 나비에-스토크스 모델(RANS) RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다.   올바른 선택 - DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다. RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 솔루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2)   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 처음 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램으로, 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다.  이번 호에서는 혁신적인 디자인 경험을 제공할 수 있는 직스캐드 2024의 포인트 클라우드(point cloud, 점군) 기능에 대해 살펴본다.   ■ 이소연 직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 이메일 | tech@zyx.co.kr 홈페이지 | https://zyx.co.kr   그림 1. 포인트 클라우드의 예시   직스캐드 2024 버전에서는 디자인 및 엔지니어링 분야의 혁신이 더욱 확대되었다. 이번에 추가된 포인트 클라우드 기능은 사용자들에게 새로운 차원의 디자인 경험을 제공하며, 디자인 작업을 보다 직관적이고 효율적으로 만들어낸다. 포인트 클라우드 기능은 물체나 환경을 3차원 공간 상에 좌표로 표현한 데이터를 쉽게 가져와서 디자인 작업에 활용할 수 있다. 이는 레이저 스캐너나 카메라를 통해 취득된 데이터를 직스캐드에서 쉽게 작업하여 설계자들이 사진에 담을 수 없었던 현장을 그대로 볼 수 있게 됐다. 이 기능을 통해 사용자들은 건축물의 외형을 분석하고 수정하는데 사용할 수 있으며, 제조 엔지니어는 제품의 형태와 치수를 분석하여 제조 공정을 최적화할 수 있다. 또한, GIS 전문가는 지형 분석 및 지리 정보 시스템에 포인트 클라우드 데이터를 쉽게 통합하여 지형 모델링을 수행할 수 있다. 이 외에도 포인트 클라우드 기능은 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며, 사용자들에게 더욱 직관적이고 효율적인 경험을 제공한다. 직스캐드 2024의 새로운 포인트 클라우드 기능은 디자이너들의 창의성을 끌어올리고 혁신적인 디자인을 만들어내는데 도움이 될 것이다.   포인트 클라우드 사용하기 데이터 취득 포인트 클라우드를 만들기 위해서는 먼저 데이터가 필요하다. 레이저 스캐너, 구조 광 프로젝터, 드론 또는 스테레오 카메라와 같은 장비를 사용해야 된다. 이러한 장비로 물체나 환경을 촬영하고 측정하여 3D 좌표를 생성한다.   데이터 처리 현재 직스캐드 2024 버전에서는 6개의 확장자를 지원한다. (*.rcs, *.rcp, *.e57, *.las, *.laz, *.pts) 취득한 데이터를 변환하는 작업을 거치면 모델을 확인할 수 있다.   그림 2. 포인트 클라우드 변환   포인트 클라우드 시각화 데이터가 처리되면 포인트 클라우드를 시각화하여 확인할 수 있다.    분석 및 편집 시각화된 포인트 클라우드를 통해 색상 및 단면, 점의 크기와 세밀도를 필요에 따라 편집할 수 있다.   그림 3. 포인트 클라우드 편집   시뮬레이션 및 검증 디자인이 완료되면 시뮬레이션을 통해 제품이나 구조물의 특징을 확인할 수 있다. 이를 통해 디자인의 품질과 안정성을 확보할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 엔비디아 주요 특징 : AI 처리를 위한 3세대 텐서 코어 및 레이 트레이싱을 위한 2세대 RT 코어 탑재, 암페어 아키텍처 기반의 CUDA 코어 탑재해 그래픽/컴퓨팅 처리속도 향상, 전문가 작업의 데이터를 처리속도 향상 위한 메모리 대역폭 증가, 효율적인 비디오 처리를 위한 인코딩/디코딩 엔진 탑재 등   엔비디아가 새로운 엔비디아 RTX A400과 RTX A1000 GPU를 통해 RTX 전문가용 그래픽 제품을 확장하고, 디자인을 비롯한 AI 기반 생산성 워크플로를 강화한다고 밝혔다. 디자인과 생산성 애플리케이션 전반에 걸친 AI 통합이 새로운 기준으로 자리잡으면서 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다. 즉, 전문가와 크리에이터들은 프로젝트의 규모와 복잡성 또는 범위에 관계없이 향상된 컴퓨팅 성능을 활용해야 한다. 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반의 RTX A400과 RTX A1000 GPU는 이렇게 증가하는 수요를 충족하기 위해 개발됐으며, AI와 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확대해 전문가들이 일상적인 워크플로를 혁신하는데 필요한 도구를 제공한다.   ▲ 엔비디아 RTX A400   향상된 성능으로 창의성 및 효율 향상 지원 RTX A400 GPU는 RTX 400 시리즈 GPU에 가속화된 레이 트레이싱과 AI를 도입했다. 이 GPU는 AI 처리를 위한 24개의 텐서 코어(Tensor Cores)를 탑재해 기존 CPU 기반 솔루션을 넘는 성능을 제공한다. 이를 통해 전문가들은 지능형 챗봇, 코파일럿과 같은 최첨단 AI 애플리케이션을 데스크톱에서 직접 실행할 수 있다. 또한 GPU는 실시간 레이 트레이싱을 제공하므로 크리에이터는 생생하고 물리적 정확도가 높은 3D 렌더링을 제작할 수 있다. A400은 시리즈 최초로 4개의 디스플레이 출력을 지원해 금융 서비스, 명령과 제어, 유통, 운송과 같은 산업에 필수적인 고밀도 디스플레이 환경에 적합하다. 엔비디아 RTX A1000 GPU는 RTX 1000 시리즈 GPU에 처음으로 텐서 코어와 RT 코어를 도입했다. 이를 통해 전문가와 크리에이터를 위한 가속화된 AI와 레이 트레이싱 성능을 제공한다. A1000은 72개의 텐서 코어를 탑재해 이전 세대에 비해 업그레이드된 성능을 갖췄다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 도구에서 3배 이상 빠른 생성형 AI 프로세싱을 제공하며, 18개의 RT 코어는 그래픽과 렌더링 작업 속도를 최대 3배까지 높여 2D와 3D CAD, 제품과 건축 설계, 4K 비디오 편집과 같은 전문적인 워크플로를 가속화한다. 더불어 A1000은 이전 세대보다 최대 38% 더 많은 인코딩 스트림을 처리하고 2배 더 빠른 디코딩 성능을 제공하는 등 비디오 처리 능력을 높였다.   ▲ 엔비디아 RTX A1000   차세대 기능을 통한 성능 강화 A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W이며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션을 위해 향상된 기능을 제공한다.  2세대 RT 코어 : 건축 도면, 3D 디자인, 콘텐츠 제작 등 모든 전문 워크플로를 위한 실시간 레이 트레이싱, 사실적인 물리 기반 렌더링과 시각화, 정확한 조명과 그림자 시뮬레이션으로 작업 품질을 높일 수 있다. 3세대 텐서 코어 : 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다.  암페어 아키텍처 기반 쿠다 코어 : 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. 4GB/8GB 메모리 : A400 GPU의 4GB와 A1000 GPU의 8GB GPU 메모리는 다양한 전문가용 요구 사항을 충족한다. 여기에는 기본적인 그래픽 디자인과 사진 편집부터 텍스처나 고해상도 편집, 데이터 분석이 필요한 까다로운 3D 모델링 등이 포함된다. 또한 이 GPU들은 이전 세대보다 메모리 대역폭이 증가해 데이터를 더 빠르게 처리하고 대용량 데이터 세트와 장면을 더 원활하게 처리할 수 있다. 인코딩/디코딩 엔진 : 7세대 인코드(NVENC)와 5세대 디코드(NVDEC) 엔진을 탑재한 새 GPU는 효율적인 비디오 처리를 기능을 제공한다. 이를 통해 초저지연으로 고해상도 비디오 편집, 스트리밍, 재생을 지원한다. 또한 AV1 디코드가 포함돼 더 많은 비디오 포맷을 더 효율적이고 원활하게 재생할 수 있다.   RTX 솔루션의 활용 범위 확대 엔비디아는 새로운 GPU가 최첨단 AI, 그래픽, 컴퓨팅 기능 등을 통해 사용자의 생산성을 높이고 창의적인 가능성을 열어준다고 전했다. 레이 트레이싱 렌더링과 AI가 포함된 고급 워크플로를 통해 전문가들은 작업의 한계를 뛰어넘고 놀라운 수준의 사실감을 구현할 수 있다. 기획 담당자들은 강력하고 에너지 효율적인 새로운 컴퓨팅 솔루션을 에지 배포에 사용할 수 있다. 크리에이터는 편집과 렌더링 속도를 높여 더욱 풍부한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있다. 건축가와 엔지니어는 아이디어를 3D CAD 개념에서 실제 디자인으로 원활하게 전환할 수 있다. 스마트 공간에서 작업하는 경우에는 공간 제약이 있는 환경에서 실시간 데이터 처리, AI 기반 보안, 디지털 사이니지 관리 등에 GPU를 사용할 수 있다. 또한 의료 전문가들은 더 빠르고 정밀한 의료 영상 분석을 수행할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   데이터킷(Datakit)은 CAD 데이터 변환 프로그램인 크로스매니저(CrossManager)의 개발사로, 크로스매니저는 파트너사인 몰드케어를 통해 국내 공급되고 있다. 데이터킷의 필리프 블라슈(Philippe Blache) CEO는 다양한 설계 관련 정보의 변환과 상호운영성을 통해 제조·건축 등 산업 영역에서 더 많은 가치를 제공한다는 비전을 제시하고 있다. ■ 정수진 편집장    ▲ 데이터킷 필리프 블라슈 CEO   데이터킷은 어떤 회사인지 1994년 프랑스에서 설립된 데이터킷은 CAD, CAM, CAE, BOM, PLM, 계측, BIM, 건설 등 다양한 소프트웨어 간의 상호 호환 운용성(interoperability) 분야에 집중하고 있는 기업이다.  데이터킷의 데이터 변환 솔루션은 설계, 제조, 검사 및 보관 전반에 걸쳐 연결성을 구축하여, 제품 개발 프로세스의 디지털 전환을 가속화하고 시장 출시에 걸리는 시간을 줄인다. 데이터킷은 수년간 표준화 특히 STEP AP242 표준에 참여했으며, LOTAR(Long Term Archiving and Retrieval) 협회 워크숍 및 MBx 상호 운용성 포럼에 참여하고 있다. 또한 빌딩스마트(BuildingSMART)의 IFC 구현자 포럼 회원으로서 BIM 커뮤니티에도 참여하고 있다.   크로스매니저의 특징에 대해 소개한다면 크로스매니저를 사용하면 모델과 관련된 많은 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환이 가능하다. 크로스매니저는 ▲2D 도면, 3D B-Rep 및 메시(mesh) 표현을 비롯해 ▲부품, 어셈블리 및 색상/질감 등 속성과 ▲PMI(제품 제조 정보), FD&T(Functional Dimensioning and Tolerancing), GD&T(기하공차), 메타데이터, 자재/공급업체/비용 등 속성을 포함한 제품 제조 정보까지 다양한 정보를 변환할 수 있다. 또한 CAD 소프트웨어 별 고유(native) 파일 및 표준 형식 파일로 변환할 수 있는 수백 가지의 기능과 솔루션을 제공한다.   크로스매니저가 다른 솔루션과 차별화되는 점은 무엇인지 데이터킷은 30년 동안 상호 호환 운용성에 초점을 맞추고 있으며, 시장에서 가장 특별하고 폭넓은 경험을 제공하기 위해 R&D에 노력을 기울여 왔다. 크로스매니저 변환기를 사용하면 모델과 관련된 광범위한 데이터를 변환 및 보존할 수 있으며, 최신 버전의 CAD 소프트웨어와의 호환성을 위해 수백 가지 CAD별 고유 파일 및 중립 포맷에 대한 분기별 업데이트를 제공한다. 또한, 확장 가능한 단일 또는 멀티 포맷 라이선스, 컴퓨터나 서버에서 실행되는 고정/원격/플로팅 라이선스, 영구 또는 구독 라이선스 등 다양한 유형의 라이선스를 제공한다. 이외에 크로스매니저 어드밴스 버전에서는 자동화 프로세스 및 일괄 처리가 가능하다. 크로스매니저는 설계회사의 CAD 투 CAD(CAD-to-CAD) 변환에 가장 많이 사용되지만, 제조 또는 제조 부품의 정확성 확인, FEA(유한요소해석) 그리고 사실적인 렌더링, 시각화, 시뮬레이션, 메타버스, 견적 준비 등의 요구를 충족시키기 위한 기반으로도 사용된다.   ▲ 데이터킷의 크로스매니저는 다양한 네이티브 포맷 및 중립 포맷의 CAD 데이터를 변환하는 기능을 제공한다.   CAD 데이터 변환 솔루션의 성장세에 대해서는 어떻게 보는지 모델 기반 엔지니어링과 관련된 광범위한 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환에 대한 요구는 기업 내부 그리고 다른 기업 간에도 계속 늘어날 것으로 본다. 다른 한편으로는 이런 업무는 전문가들의 작업이 되고 있으며, 데이터킷과 같은 기업이 글로벌하면서 세부적으로 필요한 접근 방식을 지원할 수 있다. 또한, 다른 산업과 다른 작업 습관을 가진 BIM(빌딩 정보 모델링) 영역은 데이터 변환 시장에 거대한 성장 잠재력을 제공하고 있다. 형상과 치수뿐 아니라 다양한 정보를 포함하면서 CAD 데이터가 복잡해지고 있다. 이런 상황에서 CAD 데이터를 효과적으로 변환하고 활용하기 위해 필요한 점이 있다면 무엇이라고 보는지 우리는 사용자와 사용자의 의도에 초점을 맞춘다. 사용자의 프로필, 직업, 일하는 방식, 설계/제조/검사 파트나 어셈블리와 관련하여 사용자가 100%의 정확도와 최고의 성능을 기대하고 있는지, 아니면 설계에서 보관에 이르기까지 전체 제품 수명주기의 자동화를 개선하기 위해 기능, PMI 또는 2D 데이터와 같은 특정 데이터를 요구하는지를 알아야 한다.   최근에는 CAD 솔루션들이 자체적으로 데이터 호환에 관한 기능을 강화하고 있는데, CAD 데이터 변환 전용의 솔루션이 필요한 이유에 대해 소개한다면 실제로 많은 CAD 솔루션이 데이터 변환 기능을 제공한다. 데이터킷은 광범위한 시장에서의 경험과 인지도를 바탕으로, 우리의 솔루션 중 일부를 글로벌 소프트웨어 업체에 제공하고 있다. 또한 데이터킷의 솔루션은 최종 사용자에게 직접 제안된다. 최종 사용자를 위한 전용 솔루션이 크로스매니저이며, 임베디드 OEM 구매가 아닌 사용자가 필요로 하는 형식에 대한 파일 간 변환을 제공한다. 사실 설계 회사의 관점에서 보면, 파일을 읽고 선택한 형식으로 쓸 수 있도록 하는 것이 숙제이다. 크로스매니저를 사용하면 선택한 형식의 PMI와 같은 데이터를 포함된 파일이나 어셈블리를 읽고 쓸 수 있다는 점에서 확실한 가치를 가진다고 본다.   ▲ 데이터킷은 다양한 설계 정보의 변환 기능을 독립형 제품 및 CAD 플러그인으로 제공하고 있다.   한국 시장에 대한 전망과 한국 내 크로스매니저 비즈니스 계획에 대해 소개한다면 지난 3월에 한국을 비롯해 아시아 지역 각국의 파트너사를 만나 크로스매니저의 비즈니스를 위한 미팅을 진행했는데, 데이터킷의 기술 데이터 변환 솔루션이 한국 시장의 요구를 충족한다고 믿는다. 우리는 크로스매니저의 한국어 버전을 제공하고 있으며, 소프트웨어 공급업체와의 파트너십에 대해서도 자신감을 갖고 있다. 또한, 한국 파트너사인 몰드케어에서는 한국 내 기업에게 크로스매니저와 솔리드웍스 전용 플러그인을 공급하고 있다. 지난 한국 방문을 통해 몰드케어와 긴밀히 협력하기로 얘기를 나누었고, SIMTOS와 같은 전시회에 참가하는 등 시장 확대를 위해 더 많은 기회를 함께 모색하기로 했다. 우리는 한국 생산 현장의 작업자가 설계 . 생산 . 출시까지의 프로세스를 쉽게 도와주고, 제품의 품질을 보장하는 신뢰할 수 있는 데이터 변환 솔루션을 개발하고 있다고 확신한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.