이에이트가 BIM 전문 기업인 연우테크놀러지와 MOU를 체결하고 디지털 트윈 기반 BIM 시장에 본격 진출한다고 밝혔다. 스마트 빌딩, 스마트 시티 등 건설 분야에 디지털 트윈이 본격 적용되면서 BIM(건설 정보 모델링) 분야에서도 디지털 트윈을 접목할 필요성이 늘어나고 있다. BIM은 3D로 건축물의 설계, 시공 등에 필요한 정보를 모델링 하는 기술이지만, BIM 데이터만 활용해서 3D 디지털 트윈을 구현하기가 어렵다는 한계가 있다. 또한 실제 건설 과정에서 발생하는 변동 사항이 BIM에 업데이트가 되지 않기 때문에 BIM에서 제공하는 정보가 실제 건축물의 정보와 달라, 건축물 완공 후 BIM의 활용도가 떨어진다는 점이 지적되고 있다. 이에이트는 “이를 보완하기 위하여 BIM에 디지털 트윈 개념을 접목하여 BIM에서 바로 3D 디지털 트윈 구현이 가능하고, 3D 디지털 트윈에 건축물의 실제 시공 정보를 업데이트하여 건물 완공 후에도 BIM의 활용도를 높일 수 있다는 것이 이번 협업의 가장 중요한 목적”이라고 전했다.     이에이트는 3D 디지털 트윈 기술을 기반으로 세종, 부산 국가시범도시 스마트시티 사업을 진행하고 있으며, 이외에도 에너지의 효율적 관리를 위한 3D 디지털 트윈 기반 BEMS 솔루션을 국내 대기업에 제공하고 있다. 연우테크놀러지는 국내 BIM 도입 초기부터 활동해 온 엔지니어링 기반 통합 BIM 서비스 전문 기업이다. BIM 기반 건설 공정 공사비 관리 시스템인 ABIES(아비스)를 개발하였으며, ABIES를 통해 BIM 데이터, 공정 데이터(공정표) 및 견적 데이터(자재단가 및 노무비 등)를 연계시켜 3D 모델 기반으로 현장의 공사 계획을 수립하고 있다.  전 세계 건설 및 토목 분야에서 3D 디지털 트윈에 대한 수요가 급증하는 가운데, 이에이트와 연우테크놀러지는 협업을 통해 ‘3D 디지털 트윈 기반 BIM’이라는 새로운 서비스로 건설 및 토목 현장에 디지털 혁신을 가속화한다는 계획이다. 이에이트의 김진현 대표는 “이번 MOU 체결을 통해 BIM 관련 비즈니스를 당사의 신규 사업영역으로 확장하게 되었으며, 양사의 독보적인 기술력을 결합하여 국내뿐 아니라 해외 시장에도 적극 진출할 것”이라고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 차세대 집적 회로(IC)의 설계 단계에서 칩의 공정상 결함이 있는지 체크하는 테스트 용이화 설계(Design-for-Test : DFT) 설루션인 ‘테센트 인시스템 테스트(Tessent In-System Test)’ 소프트웨어를 출시했다. 노후화 및 환경 요인으로 유발되는 Silent Data Corruption/Errors(SDC/SDE)와 같은 중요한 문제를 해결하기 위해 설계된 테센트 인시스템 테스트는 지멘스의 테센트 스트리밍 스캔 네트워크(Tessent Streaming Scan Network) 소프트웨어와 함께 작동하도록 설계된 인시스템 테스트 컨트롤러이다. 이러한 호환성을 통해 고객은 제품 수명주기 동안 시스템 내에서 임베디드 결정론적 테스트 패턴을 적용할 수 있으며, 이를 통해 IC와 이를 구동하는 애플리케이션의 안정성과 보안, 완전한 기능을 유지할 수 있다. 지멘스의 테센트 미션모드(Tessent MissionMode)와 테센트 스트리밍 스캔 네트워크 소프트웨어의 성공을 기반으로, 테센트 인시스템 테스트는 지멘스의 테센트 테스트컴프레스(TestKompress) 소프트웨어로 생성된 결정론적 테스트 패턴의 원활한 통합을 가능하게 한다. 이를 통해 고객은 시스템 내 애플리케이션에 기존 IJTAG 및 SSN 기반 패턴을 재사용하는 동시에 전반적인 칩 구조 설계를 개선하고 테스트 시간을 단축할 수 있다. 지멘스의 테센트 인시스템 테스트 소프트웨어를 사용하면 고객은 테센트 테스트컴프레스와 SSN을 사용하여 생성된 임베디드 결정론적 테스트 패턴을 업계 표준 APB 또는 AXI 버스 인터페이스를 통해 인시스템 테스트 컨트롤러에 직접 적용할 수 있다. 시스템 내에서 적용되는 결정론적 테스트 패턴은 사전 정의된 테스트 기간 내에서 최고 수준의 테스트 품질을 제공할 뿐만 아니라, 디바이스의 수명주기에 따라 테스트 내용을 변경할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 결정론적 패턴이 내장된 인시스템 테스트는 기존 테스트 인프라의 재사용을 지원하고 있다. 이러한 기능은 자동차, 항공우주, 의료 기기 등 안전이 중요한 애플리케이션에 중점을 둔 산업에 특히 중요하다.     지멘스 디지털 산업 소프트웨어의 앤커 굽타(Ankur Gupta) 디지털 설계 생성 플랫폼 담당 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 “테센트 인시스템 테스트는 고객이 실리콘 수명주기 관리 목표를 달성하는 데 있어 중요한 진전”이라고 말하며, “노후화 및 환경적 요인이 설계에 큰 영향을 미치고 있다. 테센트 인시스템 테스트는 이러한 문제를 해결하는 스마트 설루션을 제공하여 궁극적으로 고객에게 향상된 성능, 보안 및 생산성을 제공한다”고 말했다. 아마존웹서비스(AWS)의 댄 트록(Dan Trock) 수석 DFT 매니저는 “테센트 인시스템 테스트 기술을 통해 테스트 공정에서 이미 활용하고 있는 광범위한 테스트 인프라와 패턴을 데이터 센터 제품군에 재사용할 수 있다”면서, “테센트 인시스템 테스트 기술을 통해 데이터 센터에 대한 고품질 필드 테스트가 가능해졌다. AWS 고객은 이제 수명주기 동안 실리콘 디바이스를 지속적으로 모니터링하여 최고의 품질과 안정성을 갖춘 인프라와 서비스의 혜택을 누릴 수 있다”고 말했다.

2024년 12월 11일 일본 도쿄 빅사이트(Tokyo Big Sight)에서 세계 최대 규모 반도체 관련 전시회 중 하나인 세미콘재팬(SEMICON JAPAN)이 성황리에 개막했다. 총 1182개사가 참가한 이번 전시회는 오는 13일까지 이어지며 반도체 산업의 최신 기술과 트렌드를 한눈에 볼 수 있는 중요한 행사로, 세계 각국의 산업 관계자들이 모여 첨단 기술을 교류하고 비즈니스 기회를 모색하는 장이 될 예정이다. 1. 기술 혁신과 글로벌 협력의 장 세미콘재팬은 반도체 제조, 장비, 소재, 부품 등 다양한 분야의 기업들이 참가하여 최신 기술을 선보이는 전시회로, 매년 수많은 혁신적인 제품과 솔루션이 공개된다. 이번 전시회는 반도체 생산 공정의 효율화와 소형화, 고속화, 저전력화가 주된 이슈로 다뤄진다. 또한, ‘반도체 산업의 지속적인 혁신‘과 ’글로벌 협력‘ 촉진을 목표로 AI, IoT, 5G, 전기차(EV) 등 산업 발전에 핵심적인 역할을 하고 있는 반도체 기술을 주제로 한 세미나도 함께 진행된다. 이처럼 올해의 세미콘재팬은 반도체 산업의 발전 방향과 혁신적인 기술의 확산을 촉진하고, 각국의 기업들에게 글로벌 시장에서의 입지를 넓힐 수 있는 중요한 기회를 제공할 것으로 기대된다. 2. 한국관을 통한 국내 기업들의 참여와 기대 한국산업지능화협회(이하 협회)는 KOTRA와 협력하여 이번 전시회에 한국관 수행기관으로 참가해 국내 기업의 글로벌 진출을 지원한다. 올해 한국관에는 국내 반도체 선도기업 9개사가 참가하며 참가기업은 다음과 같다. (▲㈜엔텍시스템 ▲㈜에이아이비즈 ▲영진아이앤디㈜ ▲위드시스템㈜ ▲㈜피에스텍 ▲㈜나노텍 ▲㈜삼에스라인 ▲㈜아이엠티 ▲㈜에이피피)  참가기업들은 차세대 반도체 제조 공정을 중심으로 다양한 분야에서 경쟁력을 가진 기술을 소개하며 글로벌 기업들과의 협력 기회를 모색중이다. 특히, 일본 시장은 우리 기업들에게 중요한 타겟 시장으로, 전시회를 통해 일본 및 아시아 시장에서의 입지를 확대할 수 있을 것으로 예상된다.  또한, KOTRA와 협회의 지원으로 한국관 참가기업들은 글로벌 바이어와의 네트워킹과 비즈니스 미팅을 통해 새로운 파트너십을 구축하고, 향후 해외 시장에서의 수출 기회를 넓힐 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대된다. 끝으로 협회 이상진 혁신기획본부장은 “한국의 반도체 산업은 세계 시장에서 큰 영향력을 미치고 있고, 세미콘재팬은 이러한 기술력과 시장 지배력을 더욱 강화할 수 있는 중요한 기회가 될 것이다.”고 알리며 “반도체 산업의 미래를 조망하는 이번 전시회에 참가한 우리 기업들이 우수한 기술력을 소개하고, 글로벌 시장 진출 및 비즈니스 확대의 성과를 얻어가길 기대한다”고 전했다 세미콘재팬 한국관 참여에 관련된 상세한 정보는 글로벌전시플랫폼 홈페이지 또는 한국산업지능화협회 홈페이지를 통해 확인 가능하다.

IBM은 데이터센터에서 생성형 AI 모델의 학습 및 실행 방식을 획기적으로 개선할 수 있는 차세대 광학 기술을 발표했다. 이는 기존의 전선 기반 단거리 통신을 보완하는 새로운 공동 패키지형 광학(co-packaged optics : CPO) 기술로, 데이터센터 내부 연결 속도를 대폭 향상시킬 수 있는 새로운 공정이다. 특히 IBM은 이 기술을 구동할 수 있는 폴리머 광학 도파관(Polymer Optical Waveguide : PWG)을 성공적으로 설계, 조립해 최초로 공개했다. IBM 연구진은 CPO 기술이 칩, 회로 기판, 서버 간 고대역폭 데이터를 전송하는 컴퓨팅 방식에 가져올 변화를 시연했다.  광섬유 기술은 전기 대신 빛으로 장거리 데이터 전송을 빠르게 처리하기 때문에, 현재 전 세계 상업 및 통신 트래픽 대부분에 사용되고 있다. 그러나 데이터센터의 경우, 외부 통신 네트워크에는 광섬유를 사용하는데 반해, 내부 통신 네트워크의 대부분에는 여전히 구리선을 사용하고 있다. 이 전선은 대규모 분산 학습 과정에서 다른 장치의 데이터를 기다리느라 절반 이상의 시간을 유휴 상태로 보내는 GPU 가속기들을 연결하고 있는데 이로 인해 상당한 비용과 에너지가 소모된다. IBM 연구진은 광학 속도와 처리 능력을 데이터센터 내부로 도입할 방법을 제시했다. IBM은 새롭게 발표된 논문을 통해, 고속 광학 연결을 가능하게 하는 새로운 CPO 모듈의 시제품을 소개했다. 이 기술은 데이터센터 통신의 대역폭을 확장하고, GPU의 유휴 시간을 줄이며, AI 처리 속도를 향상시킬 수 있다.   ▲ IBM 리서치의 광학 모듈 시제품   IBM은 이번 연구 혁신을 통해 중급 전기 배선(interconnect) 대비 전력 소비를 5배 이상 줄임으로써 생성형 AI 확장 비용을 낮추고, 데이터센터 간 케이블 연결 길이를 기존 1미터에서 수백 미터로 확장할 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, CPO 기술을 통해 기존 전기 배선(wiring)을 사용할 때보다 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 속도를 최대 5배까지 높일 수 있다고 보았다. 이를 통해 일반적인 LLM 학습 시간이 3개월에서 3주로 단축될 수 있으며, 더 큰 모델과 더 많은 GPU를 활용할 경우 성능 향상의 폭이 더욱 커진다는 것이다. 이외에도 IBM은 AI 모델 학습 시 모델 당 미국 가정 약 5000가구의 연간 전력 소비량에 해당하는 에너지를 절감함으로써, 데이터센터 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 전망했다.   IBM 리서치 연구 개발 총책임자인 다리오 길(Dario Gil) 수석 부회장은 “생성형 AI가 점점 더 많은 에너지와 처리 능력을 요구함에 따라 데이터센터는 진화해야 한다. 공동 패키지형 광학(CPO) 기술은 데이터센터를 미래에 대비하도록 만들 수 있다”면서, “이 획기적인 기술을 통해 미래의 칩은 광섬유 케이블이 데이터 센터 안팎으로 데이터를 전달하는 방식으로 통신하게 될 것이며, 미래의 AI 워크로드를 처리할 수 있는 더 빠르고 지속 가능한 새로운 통신 시대를 열 것”이라고 말했다.

유니티는 크리에이터에게 소셜 임팩트 프로젝트를 위한 자금 지원 기회를 제공하는 ‘유니티 포 휴머니티 그랜트(Unity for Humanity Grant) 2025’ 신청 접수를 시작한다고 발표했다. 유니티는 실시간 3D 기술을 활용해 더 공정하고 포용적이며 지속 가능한 세상을 만들어가는 크리에이터의 사회적 가치 창출을 지원해오고 있다. 유니티는 “특히 2025년에는 지원자를 위한 새로운 리소스 및 기능 제공과 함께, 유엔의 지속가능발전목표(SDGs)에 부합하는 글로벌 목표를 추진해나가는 크리에이터를 지원하기 위해 총 50만 달러의 상금이 여러 프로젝트에 걸쳐 수여될 예정”이라고 전했다.     이번 공모전에서는 처음으로 신청자가 요청할 경우 본인이 제출한 신청서에 대한 피드백을 받을 수 있는 ‘피드백 요청’ 기능도 신설된다. 피드백 요청 방법은 신청자에게 추후 발송되는 이메일을 통해 확인할 수 있다. 또한, 차세대 소셜 임팩트 크리에이터에게 영감을 주기 위해 ‘학생 부문’도 새롭게 추가된다. 의미 있는 사회적 가치 창출을 목표로 한 게임, 체험(experience), 영화, 모바일 앱이나 기타 실시간 3D 프로젝트를 제작 중인 학생은 누구나 참여할 수 있다. 유니티는 참가를 준비하는 크리에이터를 돕기 위해 두 가지 신규 가이드를 제공한다고 전했다. 우선, ‘유니티 포 휴머니티 : 크리에이터를 위한 가이드(Unity for Humanity : Guide for Creators)’는 공모전을 시작하는 데 필요한 정보를 정리한 짧은 강좌이며, ‘역대 수상자 사례 가이드(Examples from Past Winners)’는 과거 수상작들을 통해 영감을 얻고 프로젝트를 준비할 수 있도록 돕는 자료이다. 지원서 제출 마감일은 2025년 2월 7일 오후 11시 59분(태평양 표준시 기준)으로, 자세한 지원 자격, 신청 가이드라인, FAQ 등은 ‘유니티 포 휴머니티 그랜트 2025’ 홈페이지에서 확인할 수 있다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12)   지난 호에서는 1920년대에 발견되어 재활용 참기름병으로 사용되었던 백자가 1997년에 조선을 대표하는 국보가 된 ‘백자청화철채동채초충문병’의 화려한 외출 과정을 소개하였다. 개인의 경험을 바탕으로 한 안목감정에 의한 축적되기 어려운 도자기에 관한 정보를 어떻게 검증하고 체계적으로 정리해 나가야 할 것인가에 관해서 생각해 보았다. 도자기의 분류, 명명법, 각종 분석법의 원리와 한계에 관해서 소개하였다. 도자기 제작 시대, 지역, 재료, 제작방법 등 다양한 관점에서 데이터베이스에 담아내야 할 것인가에 대해서도 고민해 보았다. 이번 호에서는 올해의 주제였던 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례에 관한 기고를 마무리하면서 마지막 분야로 단청, 불화, 초상화, 등에 사용된 전통 안료에 관해서 살펴보고, 안료의 색상을 어떻게 안료 데이터베이스로 표현하고 기록할 것인가에 관해서 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 2008년 2월 10일의 화재 후에 재건된 광화문의 낮과 밤의 모습(2014년 촬영). 단청으로 채색된 광화문의 야경은 조명과 어우러져 어둠 속에서 화려한 색상으로 재탄생한다.   색 색(色)이라는 단어를 사전에서 찾아보면 다음과 같이 정의하고 있다.  빛을 흡수하고 반사하는 결과로 나타나는 사물의 밝고 어두움이나 빨강, 파랑, 노랑 따위의 물리적 현상. 또는 그것을 나타내는 물감 따위의 안료. 일반인이 이해하기 쉽게 간단 명료하게 잘 정리되어 있지만, 빛에 대한 개념이 사람마다 다를 것이므로 같은 문장의 설명을 읽고도 각자 다른 생각을 할 수도 있다. 빛의 밝기와 파장 분포에 관한 정보가 없는 상태에서 빛이라고 하면 각자의 경험에 바탕을 두고 생각하게 되기 때문이다. 같은 옷을 입어도 아침, 점심, 저녁, 밤, 실내, 실내, 날씨, 조명 상태에 따라서 우리 눈에 비치는 색은 전혀 다르게 보이기 때문이다. 만약 형광 성분이 있는 물체라면 우리의 상상을 초월한 색으로 나타날 수도 있다.  <그림 1>에 2008년에 화재로 전소된 숭례문(남대문)을 재건한 것을 2014년의 어느 날 낮과 밤에 촬영한 사진을 소개하였다. 숭례문에는 화려한 색상의 단청이 입혀져 있다. 일반 상식으로 생각하면 낮에 단청이 더 멋지게 보일 것 같지만, 주변이 밝고 햇빛이 위에서 아래로 비추기 때문에 지붕에 가려진 단청은 지붕의 그늘에 가려지기도 하고 햇빛의 간접 조명 효과로 인하여 그다지 화려하게 보이지 않는다. 이와는 반대로 야간에는 주변이 어둡고 조명이 아래에서 위쪽으로 비추고 있어 지붕 아래쪽의 단청이 화려하게 나타난다. 물론 조명의 광원을 다르게 하여 광원의 파장 분포가 달라지면 겉으로 드러나는 색상도 달라지게 된다. 이렇게 조명 조건에 따라서 나타나는 색상이 달라진다면 색을 어떻게 정의해야 할까? 큰 건물의 넓은 면적에 단청을 칠할 때 어떻게 단청 색을 균일하게 칠할 수 있을까? 단청이 마르기 전과 마른 후의 색상은 다르기 마련인데, 경험적으로 마르기 전과 마른 후의 색상 차이를 터득하고 건물 천체를 수 개월간 칠해서 완성한 단청의 색상이 비교적 균일하게 보이는 것도 대단한 기술이라 하겠다.  낮에 촬영한 사진은 석축에 지붕의 그림자가 드리우고 있지만, 밤에는 아래쪽에서 조명이 이루어져 지붕의 그림자는 사라진다. 화재 후 복원된 석축은 오래된 돌과 새로 끼워 놓은 돌이 섞여 있어 얼룩 무늬가 나타난다. 낮에 촬영한 사진과 밤에 촬영한 사진을 비교해 보면 조명 조건에 따른 색상의 영향을 쉽게 이해할 수 있다. 지붕 없이 단청이 자외선이 강한 햇빛에 장시간 노출되면 단청이 변색되고 단청의 수명도 짧아지게 된다. 단청이 오래 유지되는 것은 광물성 천연 안료를 사용한 것 외에도 높은 에너지의 자외선을 포함한 직사 태양광이 지붕에 의해서 가려져 있기 때문이다.    안료 물체는 그 자체가 빛을 흡수, 반사, 산란하면서 빛의 종류에 따라 고유의 색을 띄게 된다. 고유의 색을 다르게 보이게 하기 위하여 다른 색상을 띄게 하는 물질을 덧씌우기 위한 것이 안료이다. 마치 화장품과도 같은 역할을 하는 물체이다.  다음에 안료의 정의와 화학적 특징에 따른 분류를 정리해 보았다. 안료는 크게 무기안료와 유기안료로 구별할 수 있다. 분자 구조에 탄소 원자가 없는 광물이나 금속, 금속 산화물 또는 금속염이 무기안료이고, 색상 범위에 제한이 있으나 안정성과 안전성이 뛰어나다. 유기안료는 탄소, 수소 및 산소 원자를 포함하는 탄소화합물로, 천연 또는 합성 원료에서 추출하게 되며 물감이나 페인트처럼 넓은 범위의 색상을 얻을 수 있다. 유기안료는 무기안료에 비해서 안정성이 낮고 안전성이 문제가 되기도 한다.  안료는 화학 구조에 따른 분류 이외에 색상, 형태, 용도에 따라 분류하기도 한다. 여성이 사용하는 화장품의 종류만 보아도 안료가 색상, 형태, 용도, 효과에 따라서 분류되어 일상생활에서 구별되고 있는지 쉽게 알 수 있다. 여성용 색조 화장품을 예로 들면 BB크림, 파운데이션, 파우더, 컨실러, 립스틱, 아이섀도, 아이브로, 아이라이너, 마스카라, 불러셔 등 다양한 안료를 사용한 제품이 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

금속 적층제조의 최적화를 위한 앤시스 애디티브   이번 호에서는 금속 적층제조 공정의 파라미터 최적화 단계에서 활용할 수 있는 앤시스 애디티브(Ansys Additive)의 다양한 기능에 대해 소개하고자 한다.   ■ 박준혁 원에이엠 DfAM 팀의 선임연구원으로, 적층제조 특화 설계 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.oneam.co.kr   금속 적층제조(AM) 기법에서 공정 최적화 작업은 가변 가능한 파라미터 변수가 많아 최적화에 상당히 많은 시간과 비용이 소요된다. 앤시스 애디티브는 이러한 애로 사항을 개선하고자 직관적으로 적층 중 발생하는 변형 및 블레이드 크래시(blade crash)를 사전 예측하여 적층 실패를 줄여주는 애디티브 프린트(Additive Print) 기능과 single bead, porosity, microstructure 해석을 통해 효율적으로 공정 파라미터 최적화 작업을 수행할 수 있는 애디티브 사이언스(Additive Science) 기능을 제공한다.  이번 호에서는 금속 적층된 Al 합금의 single bead 해석을 통한 single bead 품질 안정영역 확보, porosity 해석을 통한 Hatch Distance 영역 확보, 마지막으로 microstructure 해석을 통한 소재 물성이 우수한 공정 파라미터 영역을 확보하는 방법 등 애디티브 사이언스의 기능에 대해 소개한다. 그리고, 해석 결과를 통해 통해 애디티브 사이언스를 활용하는 방안에 대해 소개하고자 한다.   금속 적층제조의 파라미터 해석을 위한 시뮬레이션 금속 적층제조 시장이 성장함에 따라 금속 적층제조 파라미터를 해석하기 위한 시뮬레이션 시장도 같이 성장하고 있다. 이번 호에서 활용하는 장비는 금속 적층제조 장비 시장의 70% 이상을 차지하는 L-PBF(Laser-Powder Bed Fusion) 방식으로, <그림 1>과 같이 분말을 한층 깔고 그 위로 선택적 레이저 조사를 통해 응고한 뒤 다시 분말을 한 층 더 도포하는 작업을 반복하여 제품을 생산하며, SLM(Selective Laser Melting)이라고도 부른다. 이 공정은 이러한 3차원 적층물 제작에 대해 기구적으로 명확한 메커니즘을 차용하고 있어, 공정 파라미터 최적화 및 변형에 대한 시뮬레이션을 적용하고자 하는 시도가 증가하는 추세이다.   그림 1. PBF(Powder bed fusion) 모식도   앤시스 애디티브는 크게 두 가지의 활용도를 갖는다. 첫 번째로 금속 적층제조에 대하여 미시적인 영역에서 공정 파라미터가 적층 제조물의 single bead, porosity, microstructure에 미치는 영향을 해석하는 애디티브 사이언스 기능이다. 이 해석 툴은 최소한의 실험을 통하여 직접 제조하지 않고도 해당 파라미터에서의 제조 품질을 예측할 수 있어, 적층제조 공정 최적화를 목표로 활용된다. 두 번째는 애디티브 프린트로, 거시적인 영역에서 적층 제조물의 잔류응력, 제조 중의 변형 예측, Blade Crash를 해석하고 이에 따른 보상 모델을 도출 및 서포트 보강을 통한 적층제조 안정성 확보에 목적이 있다. 애디티브 사이언스 기능은 시편 제조, 측정 및 해석 툴 활용 면에서 다양한 팩터(factor)를 제시하므로 전문 엔지니어에게 추천하며, 애디티브 프린트는 빠른 경향 분석 및 서포트 추가 등 한 번의 적층에 대한 안정성을 높이는데 적합하여 필드 엔지니어에게 사용을 권장한다. 기존 금속 적층제조 공정 파라미터 최적화를 수행하기 위한 시험은 <그림 2>와 같이 시편 제작부터 최종 단계인 광학 현미경 분석에 이르기까지 문헌에 의거한 파라미터 범위 선정, 시편 제작, 시편 절단. Polishing, Etching 등 복잡한 전처리 과정이 수반된다.    그림 2. 적층 공정 파라미터 분석 절차     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

▲ 이미지 출처 : KAIST 산업디자인과 Move Lab   인공지능(AI)과 디지털 트윈 기술이 산업 혁신의 중심으로 떠오르고 있다. AI는 설계와 디자인, 공정 최적화 등에서 창의적인 아이디어를 제시하며, 디지털 트윈은 실시간 시뮬레이션과 데이터 기반의 효율적 관리로 생산성과 품질을 높일 수 있다. 이러한 기술 융합이 산업 전반에 걸쳐 변화의 물결을 일으키고 있으며, 실제 산업 현장에서 새로운 기술을 어떻게 접목할지에 대한 관심이 꾸준히 높아지고 있다. 이번 호에서는 지난 9월 27일 진행된 ‘코리아 그래픽스 2024’에서 발표된 내용을 중심으로, 제품 디자인 및 제조/건축 산업에서 인공지능과 디지털 트윈 기술의 적용 방법 및 기술과 사례에 대해 살펴보고자 한다.   AI 주도의 디자인을 바라보는 관점 : 프로세스와 사례 중심으로 / 고성찬 생성형 AI와 제조 디자인의 현재 그리고 미래 / 유훈식 이미지 생성을 넘어 : 모빌리티 디자인에서 생성형 AI의 동향과 숙제 / 박현준 디지털 혁신의 시대, 건축가와 엔지니어를 위한 협업 도구 / 이경선 제조 및 건설 산업의 패러다임을 바꾸는 디지털 트윈의 혁신 / 이문규 제조 산업의 디지털 트윈을 위한 리얼타임 렌더링 / 진득호   ■ 총 27 페이지   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.