산업통상자원부(이하 산업부)는 7월 9일 오후 2시 LG사이언스파크에서 디자인 기업 및 전문가들이 참석한 가운데 AI 디자인 현장 간담회를 개최하고, ‘AI 디자인 확산 전략’을 발표했다. 이번 발표는 AI 시대에 맞춘 새로운 산업 정책의 일환으로, 디자인 산업에 AI를 빠르게 도입하여 산업 전반의 경쟁력을 높이기 위한 전략이다.   AI 디자인 확산 전략 개요 이번 전략은 4개월간 디자인 분과위 위원, 디자인 협단체, 디자인 및 AI 기업 등과의 의견 수렴과 논의를 통해 마련되었다. 전략은 ① 플래그쉽 프로젝트 추진, ② 핵심 경쟁력 확보, ③ 신시장 창출, ④ AI 디자인 제도 및 규범 설계 등 네 가지 축을 중심으로 진행된다. 이를 통해 디자인 기업의 AI 도입률을 50%로, AI 디자이너를 1만 명으로, AI 디자인 혁신기업을 500개로 늘리고, 전 산업의 디자인 활용률을 60%까지 끌어올리는 것이 목표다. 7대 분야 AI 디자인 플래그쉽 프로젝트 추진 우선, 디자인 분야 AI 활용률이 5.5%로 저조한 현실을 감안해 7대 분야 ‘AI 디자인 플래그쉽 프로젝트’를 추진한다. 2024년에는 트렌드 분석, 디자인 유사도 검색, 디자인 지식․연구 특화 경량언어모델(sLLM) 등 3대 AI 서비스 개발을 시작한다. 2025년에는 소비재 디자인, 최적 공학 부품 설계, 제조 공정 설계 자동화, 디지털 디자인 자동생성 등 AI 디자인 활용 효과가 큰 4대 분야를 중심으로 20개 AI 디자인 모델 개발을 지원할 예정이다. AI 디자인 핵심 경쟁력 확보 산업부는 AI 디자인 핵심 경쟁력 확보를 위해 기술, 기업, 데이터, 인재 등 4가지 분야에 집중 투자할 계획이다. 2024년 중 디자인컨셉, 디자인생성, 프로토타이핑, 디자인-생산 연동, 디자인 지식․보호 등 5대 분야에 필요한 AI 디자인 기술 로드맵을 발표하고, 2025년부터 본격적으로 R&D를 지원한다. 또한, 6대 권역별로 디자인 창작랩을 구축해 AI 기반 디자인 신상품 및 서비스 기획․개발을 지원하고, 디자인 기업의 AI 전환을 돕는 맞춤형 지원체계를 마련한다. K-디자인 빅데이터 허브 구축 디자인 진흥기관 및 해외 보유기관과 협력해 디자인 아카이브, 한국 전통 디자인, 색채․소재․마감(CMF), 휴먼데이터 등 4대 분야를 중심으로 K-디자인 빅데이터 허브를 구축한다. 인적자원개발협의체 중심으로 AI 디자인 교육 프로그램을 개발․보급하고, 디자인-AI 융합 전공 트랙을 5개 개설하며, 온라인 교육용 ‘디자인 그라운드’를 운영한다. AI 디자인 시장 활성화 제조, 넛지, 엔지니어링, 패키징 등 4대 산업 분야별로 생성형 AI를 활용해 시장 분석, 제품 디자인, 설계 자동화, 서비스 프로토타입 생성 등을 지원하는 협업 프로젝트 150여 개를 선정해 지원한다. 활용․공급기업 간 매칭을 위한 마켓플레이스를 구축하고, 생산기술연구원에 구축된 엔지니어링 빅데이터 플랫폼을 통해 제조기업에게 디자인․설계 소프트웨어, 고성능 컴퓨팅 파워, 설계․해석 데이터 분석 컨설팅 등을 종합적으로 지원한다. AI 디자인 제도 및 규범 설계 AI 디자인 확산의 걸림돌이 될 수 있는 디자인 저작권, 데이터 프라이버시, 윤리 문제 등을 논의하기 위해 금년 하반기에 민관합동 디자인 제도 개편 논의기구를 구성할 계획이다. 또한, 산업디자인법 등 관련 법령을 선제적으로 개정하여 AI 디자인 개념․범위, AI 디자인 혁신기업 지원 근거를 마련한다. 이와 함께 일본, 대만, 싱가포르, 말레이시아 등 세계 각국의 디자인 진흥기관과 AI 디자인 아시아 이니셔티브를 출범해 AI 디자인 정책 및 규범 관련 국제적 공조 방안을 강구한다. 한편, 안덕근 장관은 LG사이언스파크에 소재한 「Gen AI 스튜디오」에서 생성형 AI 최신 기술과 국내외 솔루션 산업 적용 사례를 체험하고, 산업계와 의견을 교환했다. 안 장관은 “AI 시대에 우리 디자인기업과 디자이너들이 누구보다 앞서 AI를 적극 도입하고 활용하여 세계 최고의 기업과 인재로 거듭나기를 기대한다”고 강조하며, “정부는 K-디자인이 AI를 활용하여 새롭게 도약할 수 있도록 오늘 발표한 전략을 차질없이 추진해 나가겠다”고 밝혔다. 이번 발표된 AI 디자인 확산 전략은 우리나라 디자인 산업의 경쟁력을 강화하고, AI 기술을 통해 산업 전반의 혁신을 이끄는 중요한 기틀이 될 것으로 기대된다.   이미지 출처 : 디자인진흥원    AI 디자인 확산 전략의 주요 내용은 첨부 파일에서 확인 가능하다.  

현대오토에버 신규 임원진(왼쪽부터 최원혁 보안총괄임원(CISO) 상무, 지두현 SW개발센터장 상무, 심민정 법무실장 상무)  현대오토에버가 네이버와 쏘카 등 주요 IT 기업에서 주목받는 리더급 핵심 임원 2명을 영입하며 사이버 보안·소프트웨어(SW) 사업 경쟁력 강화에 박차를 가한다. 현대오토에버는 네이버 클라우드 출신 최원혁 상무와 쏘카 지두현 상무를 영입해 각각 보안총괄임원(CISO)과 SW개발센터장에 임명했다. 심민정 법무실장은 상무로 승진하며 현대오토에버 최초의 여성 임원 자리에 올랐다. 보안총괄임원(CISO)에 선임된 최원혁 상무는 22년 동안 정보·데이터 보호 분야에서 혁신적인 시도로 수많은 ‘업계 최초’ 기록을 써내려 온 보안 전문가다. 국내 IT 기업이 글로벌 무대로 서비스를 확장할 때마다 보안 업무를 지휘하는 대표 선수 역할을 맡았다. 네이버의 퍼블릭 클라우드 사업이 시작될 단계부터 클라우드 보안 총괄 및 최고보안책임자(CPO), 데이터보호책임자(DPO) 등 핵심 직책을 역임했고, 라인(LINE)이 대만과 일본에서 선보인 ‘라인 뱅크’, ‘라인 페이’ 등 글로벌 금융 플랫폼의 보안도 책임졌다. 최 상무는 네이버 클라우드 재직 시절 국내 클라우드 제공사 중 처음으로 제로트러스트 기반 보안 서비스를 출시하며 업계의 주목을 받았다. 미국 연방정부와 구글 등이 채택 중인 제로트러스트 기반 서비스는 모든 사용자와 네트워크의 신뢰 수준을 확인하는 최상급 보안 시스템으로, 구현 난이도가 매우 높다. 또한 최 상무는 네이버 클라우드가 국내 최초로 루트CA(RootCA) 사업자 인증을 획득해 고객에 자체적인 암호화 기반 통신 서비스를 제공하는 데 기여하기도 했다. 현대오토에버는 현대자동차그룹에 보안 서비스를 제공하는 ‘데이터 파수꾼’ 역할을 맡은 만큼 괄목할 능력을 인정받은 최 상무가 보안 총괄에 적임자라고 판단했다. 차량의 SDV 전환으로 사이버 위협이 증가하는 상황에서 현대오토에버는 최 상무의 경험을 활용해 융합 보안 역량을 끌어올리고 정보 보호, 해킹 대응 등 그룹 전반의 데이터 보호 수준을 강화할 방침이다. 최 상무는 “모빌리티 혁신을 주도하는 현대오토에버의 사이버 보안을 담당하게 돼 영광”이라며 “보안 수준을 높여 회사의 사업 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 포부를 밝혔다. 지두현 쏘카 서비스 엔지니어링 본부장은 현대오토에버 SW개발센터장으로 임명됐다. 지 상무는 네이버, 라이엇게임즈 코리아, 쏘카 등 IT 기업에서 25년 이상 경력을 쌓으며 개발팀장과 본부장 등 주요 직책을 역임한 베테랑이다. 지 상무는 카이스트(KAIST) 컴퓨터공학부에서 학사, 석사를 거쳐 개발자 경력을 시작했다. 네이버에서 웹툰&웹소설 Cell 수석으로 재직하며 네이버웹툰을 콘텐츠 서비스 선도 기업으로 성장시키는 데 중요한 역할을 했고, 리그 오브 레전드(LOL)를 개발한 라이엇게임즈의 한국 법인에서도 다양한 프로젝트를 주도하며 신규 게임 출시를 성공적으로 이끌었다. 쏘카에서는 서비스 엔지니어링 본부장으로서 모빌리티 서비스 개발을 총괄했다. 현대오토에버는 이번 영입이 회사의 소프트웨어 개발 역량을 끌어올리는 계기가 될 것으로 기대하고 있다. 지 상무는 인공지능(AI), 빅데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅 등 최신 기술 트렌드를 깊이 이해하고 있는 데다 백엔드부터 프론트엔드까지 아우르는 풀스택 설계와 구현 능력, 지속 가능한 소프트웨어 관리체계의 이해 등 기술적 역량을 겸비하고 있다. 또한 지 상무는 일하기 좋은 조직의 중요성을 강조해왔고, 실제로 쏘카에서 자율과 책임에 기반한 협업 문화를 조성한 경험이 있어 현대오토에버의 개발 문화 혁신에도 기여할 것으로 예상된다. 지 상무는 “지속 가능한 서비스와 플랫폼 전략을 현대오토에버 구성원들과 함께 실행하는 기회를 얻게 돼 기대되고 흥분된다”고 말했다. 심민정 법무실장은 상무로 승진하며 현대오토에버 최초의 여성 임원이 됐다. 검사(사법연수원 35기)로 일한 심 상무는 2015년 현대오토에버 법무지원팀에 합류해 10년 가까이 사내 법무 이슈 관리와 컴플라이언스(법규 준수·준법 감시·내부 통제) 활동을 수행한 전문가다. 특히 IT 산업에 대한 높은 이해도를 갖춘 것으로 평가받는다. 이번 인사로 현대오토에버는 ICT와 SW 산업에서의 지적재산권 관리, 글로벌 리스크 관리 역량을 강화하며 회사의 지속적인 성장과 발전을 위한 기반을 공고히 할 수 있을 것으로 전망된다. 현대오토에버는 최근 리더급 임원을 대거 영입하며 핵심인재 수혈과 조직 체질 개선에 속도를 내고 있다. 지난 3월 쏘카 최고기술책임자(CTO) 출신의 류석문 상무를 소프트웨어 개발 및 품질 부문 사업부장으로 영입한 데 이어 4월에는 삼성전자 출신 ERP 전문가 김선우 상무를 신설 ERP센터장으로 영입했다. 류 상무는 현대오토에버의 개발자 문화 혁신을 주도하고 있으며, 김 상무는 새롭게 설립된 ERP센터가 디지털 전환에 필요한 기능을 한데 모아 글로벌 최고 수준의 서비스를 제공할 수 있도록 힘쓰고 있다. 현대오토에버의 연이은 인재 영입은 김윤구 사장이 전략적으로 추진하고 있는 경쟁력 강화 작업의 일환이다. 앞서 김 사장은 현대오토에버가 최고의 기술을 기반으로 대체 불가능한 서비스와 상품을 제공하기 위해 조직 전반의 체질을 개선하고 핵심인재 확보에 나서겠다는 포부를 밝힌 바 있다. 김 사장은 현대자동차그룹 인사실장을 역임하며 IT 비즈니스를 포함한 그룹 전반의 사업에 대한 이해도가 높고 인재 등용 전략에도 정통하다. 현대오토에버가 SW, ERP, 보안업계의 저명한 리더급 전문가를 대거 영입한 성과 역시 김 사장의 추진력과 전략이 있었기에 가능했다는 평가가 나온다. 현대오토에버는 현대차그룹의 중장기 소프트웨어 전략 실현을 앞당기기 위해 디지털 전환(DX) 역량을 질적·양적 측면에서 강화할 계획이다. 향후에도 전략적 관점에서 우수한 인적 자원을 확보하며 ‘S급’ 리더 영입이 실무자급 핵심인재 영입으로 이어지는 선순환 구조를 구축할 방침이다. 동시에 회사의 지속 가능성을 높이기 위해 조직 개편, 오픈 이노베이션을 추진해 혁신의 고삐를 쥘 것으로 예상된다.  

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7)   지난 호에서는 우리나라의 인쇄문화와 인쇄기술사를 이해하는데 고서 자형(字型) 데이터베이스가 얼마나 중요한지에 관해서 살펴보았다. 1448년에 인쇄된 ‘동국정운’, 1377년에 인쇄된 ‘직지’, 1239년에 인쇄된 ‘남명천화상송증도가’의 금속활자 인쇄본과 16세기에 목판으로 번각된 목판인쇄본의 글자의 크기와 모양도 비교해 보았다. 지난 십 수년간 이어진 금속활자를 둘러싼 각종 논란에 관해서도 간단하게 살펴보았다. 고서 자형, 활자의 크기, 모양, 특징 등에 관한 종합적 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산, 역사, 기술사, 인문학 분야에서의 활용 사례 및 활용 가능성에 관하여 살펴 보았다.  이번 호에서는 필사본 고서에 나타난 서체와 필사본 고서에 관한 데이터베이스의 중요성과 인문학 및 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보도록 한다. 한글의 창제와 반포에 사용된 판본체를 시작으로 한글 서체의 변화, 15세기부터 19세기까지의 다양한 한글 글자체를 소개하고 현대 한글 서체의 형성에 이르기까지의 변화를 살펴본다.   ■ 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. 월인석보 권1에 수록된 ‘훈민정음언해’의 판본체(국립한글박물관 소장)   판본체 지난 호에서 소개한 바와 같이, 인쇄술의 발명은 대량의 정보 공유와 지식의 보급을 가능하게 하여 인류 문화사 및 기술사적 측면에서 가히 혁명적인 사건이라고 할 수 있다. <그림 1>에 국립한글박물관이 소장하고 있는 ‘월인석보’ 권1에 수록된 ‘훈민정음언해’의 이미지를 소개하였다. 인쇄 기술로 인쇄하여 기성품처럼 동일한 글자 크기, 모양, 패턴으로 인쇄된 것으로 이러한 글자를 판본체(版本體/板本體)라고 하며, 손으로 쓰거나 이미 쓰여진 글을 손으로 옮겨 적은 필사본(筆寫本)과 구별된다. 한글 판본체는 한자의 전서(篆書)나 예서(隸書)의 획을 본으로 삼아서 쓴 것으로 획의 굵기가 일정하고 사각형에 가까운 틀을 가지고 있으며, 문자의 중심을 가운데에 두고 좌우가 비슷한 특징을 가지고 있다. 개인적인 의견이지만, 훈민정음 반포 당시의 15세기부터 나타난 글자체이지만 시각적으로 무게감과 안정감을 가지고 있다. 한글 판본체는 초성에 사용되는 자음과 함께 쓰는 모음에 따라 자음의 폭이 넓거나 좁게 변하고 받침의 유무에 따라서 초성과 중성의 크기가 달라진다.  ‘판본체’라는 이름은 목판인쇄와 활판인쇄에서 많이 사용하였다고 하여 붙여졌으며, 고체 또는 반포체라고 부르기도 한다. 훈민정음이 고안되고 반포될 당시의 서적에서 많이 사용되었다. 글자가 반듯하고 획이 굵은 서체로, 가독성도 좋고 비석이나 활자를 조각할 때에도 유리한 점이 많으나 붓글씨로 쓰기에는 불편한 점이 있다. 훈민정음 반포 후에 여인들이 붓글씨를 많이 쓰면서 궁서체가 확립되어 갔다.    한글 서체의 변화 지난 2019년 4월 30일부터 두 달간 문화재청 궁능유적본부 세종대왕유적관리소가 세종대왕역사문화관 기획전시실에서 세종대왕 탄신 622돌을 기념하여 ‘조선시대 한글서체의 아름다움’ 기획전을 개최했다. 한글 서체의 변화를 살펴볼 수 있도록 조선 전기·중기·후기로 나누어 시기별 대표 유물을 선보였다. 조선 전기 서체는 판본체 혹은 판각체(板刻體)라고 불리는 정사각형에 가까운 틀 속에서 동일한 두께와 각진 획의 모습으로, 필기보다는 인쇄를 전제로 한 것이었다. 한글 창제 당시 한글의 형태는 당시 일반적인 필기도구인 붓으로 쉽게 쓰기 어려운 기하학적 모양을 가지고 있었다. ‘용비어천가’와 지난 호에 소개한 ‘동국정운’ 등의 고서에는 당시 한글 서체의 특징이 잘 나타나 있다.  조선 중기 한글 서체의 특징은 보물로 지정된 17세기의 편지를 모아 놓은 ‘숙명신한첩’을 통해 알 수 있다. ‘숙명신한첩’의 글씨는 다음 절에서 시대순으로 정리한 한글 문서의 그림에서 볼 수 있다. 임진왜란(1592~1598)과 병자호란(1536~1537)을 거치면서 한글 서체는 궁체를 중심으로 자리잡게 된다. 조선 초기의 판본이나 활자본의 기본 형태에 붓으로 쓴 느낌이 가미되기 시작하여, 17세기 후반에서 18세기 초에는 궁체의 전형(典型)이 만들어지게 된다. 궁체는 주로 왕실의 필사본 서적에서 빼어난 모습을 볼 수 있다. 정조의 부인 효의왕후가 필사한 한글 소설 ‘곽자의전’과 ‘만석군전’의 이미지도 그림으로 소개한다. 붓의 꺾임과 부드러운 흐름이 매우 조화롭게 구현되어 있다.  한글 서체는 조선 후기에 들어서면서 국문학의 융성으로 필사가 늘어나던 영조와 정조 대를 거치며 정제되었고, 이후 순조부터 고종 대에 이르기까지 발전을 거듭하게 된다. 정조의 원손, 세손 시절부터 재위기간에 쓴 한글 편지글, 순조 비인 순원왕후, 순조의 셋째 딸 덕온공주의 글씨, 명성황후의 편지 글은 조선 왕실의 한글 문화를 보여주는 대표적인 자료이다. 이 밖에도 사대부가 아내에게 보낸 편지와 궁체로 거침없이 쓴 글, 민간에서 베껴 쓴 필사본 소설 등에서 획의 변화와 강약이 느껴지는 선을 엿볼 수 있다.   16세기의 한글 손글씨 1998년 경상북도 안동시 정상동에서는 택지 개발이 한창이었다. 이 때 개발 구역 내에 있는 선산의 대대적인 묘지 이전이 이루어지고 있었다. 안동대학교에서도 만일의 발견에 대비해 관련 유물 조사에 나섰다. 그런데 한 문중이 조상의 묘를 찾기 위해 돌아다니던 중 한 무연고 묘지를 발견하게 되었다. 이 무덤이 고성 이씨 집안의 묘라는 것이 확인되어 고성 이씨 문중에게 이를 알리게 된다. 묘지의 이장과 함께 안동대학교 인문과학연구소 발굴팀도 발굴에 들어갔다. 해당 무덤의 피장자는 이응태로 밝혀졌으며 그의 신장은 185cm로 추정되는 거구였다. 1998년 4월 25일, 이 무덤의 발굴에서 75점의 유물과 함께 한글 편지가 출토되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2)   PTC 매스캐드 프라임(Mathcad Prime)은 엔지니어링 계산을 수행하고 분석 및 공유하는 엔지니어링 수학 소프트웨어이다. 매스캐드 프라임은 수학적인 표기법, 호환 기능 그리고 개방적인 구조로 사용하기 쉽고, 엔지니어링 설계와 공학 프로세스에 최적화할 수 있도록 구성되었다. 이번 호에서는 2024년 4월 출시된 PTC 매스캐드 프라임 10.0에서 업데이트된 기능에 대해 살펴보고자 한다.    ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com     매스캐드 프라임은 7.0을 시작으로 매년 새롭게 출시되고 있다. 각 버전 별로 어떤 기능들의 차이가 있는지에 대해서는 표를 통해 소개한다.     응용 프로그램 업데이트 매스캐드 프라임 10.0은 기존 제품 사용자와 새로운 사용자 모두에게 유용한 응용 프로그램이 업데이트되었다. 매스캐드 프라임 10.0에서는 이제 워크시트에 고급 컨트롤을 삽입하고 사용할 수 있게 되었다. 고급 컨트롤은 워크시트에 삽입하여 매스캐드 워크시트와 상호 작용할 수 있도록 하는 컨트롤 구조이다. 고급 컨트롤 유형은 여섯 가지이다. 목록 상자, 확인란, 텍스트 상자, 라디오 버튼, 슬라이더 및 버튼이다.     고급 컨트롤 유형을 워크시트에 삽입해 보자.  입력/출력 탭으로 이동하고 ‘고급’을 클릭한 후 원하는 컨트롤 유형을 선택한다. 예제에서는 먼저 목록 상자를 클릭한다. 워크시트에 그림과 같이 항목이 나오면 정의 값 ‘a’를 입력한다.     빈 공간에 ‘a=’을 입력하면 ‘1’이 자동 입력된다. 텍스트 상자에서 ‘Two’, ‘Three’를 선택하면 a의 값도 변경되는 것을 볼 수 있다.     필요한 경우 텍스트 상자의 내용도 편집할 수 있다. 텍스트 상자를 선택한 후 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 ‘편집’을 클릭한다.     스크립트 편집기에서 ListBox 부분의 값을 변경한다.     변경 후 ‘적용’을 클릭하면 그림과 같이 텍스트 상자의 표시 값이 변경된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 랭체인(LangChain) 아키텍처와 동작 방법을 분석한다. 현재 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 인공지능 챗봇 서비스 개발 등에 대중적으로 사용되는 랭체인은 LLM(Large Language Model : 대규모 언어 모델) 통합과 PDF 등 다양한 데이터 소스를 지원하여 LLM 모델 활용성을 극대화한다. 이 글을 통해 LLM 서비스 개발에 필요한 랭체인의 아키텍처와 동작 원리를 이해할 수 있을 것이다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   랭체인은 LLM에 원하는 결과를 얻을 수 있도록 다양한 프롬프트 입력 및 구조화된 출력, RAG, 튜닝과 같은 기능을 제공하는 라이브러리다. 랭체인 설치는 다음과 같이 진행할 수 있다.  pip install langchain   랭체인의 기본 사용법 랭체인은 모델 입출력, 데이터 검색, 에이전트 지원, 체인, 컨텍스트 메모리 기능을 제공하며, LCEL(LangChain Expression Language)을 이용해 각 구성요소를 유기적으로 연결시킬 수 있다. LCEL은 유닉스 파이프라인 개념을 차용했다. 다음은 LCEL의 예시를 보여준다.  from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.schema import BaseOutputParser # LCEL 예시 chain = ChatPromptTemplate() | ChatOpenAI() | CustomOutputParser() 이와 더불어 목적에 맞는 다양한 프롬프트 템플릿, 구조화된 출력을 제공한다. from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser json_prompt = PromptTemplate.from_template(     "Return a JSON object with `birthdate` and `birthplace` key that answers the following question: {question}" ) json_parser = SimpleJsonOutputParser() # JSON 파서 # 프롬프트, 모델, 파서 체인 생성 json_chain = json_prompt | model | json_parser  # 유닉스 파이프라인 개념 차용함. result_list = list(json_chain.stream({"question": "When and where was Elon Musk born?"})) print(result_list)   그림 2   랭체인 구조 분석 패키지 구조 랭체인 구조를 분석하기 위해, 깃허브(GitHub)의 랭체인 소스코드를 다운로드한 후 UML로 모델링해 본다. 주요 패키지는 <그림 3>과 같다.  랭체인 소스코드 : https://github.com/langchain-ai/langchain   그림 3   cli는 랭체인의 커맨드 라인 인터페이스(command line interface), core는 랭체인의 핵심 구현 코드가 정의된다. 이 부분은 <그림 4>와 같은 패키지로 구성된다.    그림 4   참고로, 이 패키지들은 <그림 5>의 일부이다.   그림 5. 랭체인 v.0.2.0 패키지   LCEL 언어 동작 구조 이 중에 핵심적인 것만 분석해 본다. 우선, LCEL의 동작 방식을 위해 어떤 디자인 패턴을 구현하였는지 확인한다. 이 부분은 runnables 패키지가 담당한다. 이 언어는 유닉스의 파이프라인 처리를 다음과 같이 흉내낸다.  z = a | b | c z.stream('abc') 이를 위해 파이썬(Python) 문법을 적극 사용하고 있다. 우선 ‘|’ 연산자를 오버로딩(overloading)하기 위해, 파이썬 Runnable 클래스를 정의해 ‘__or__’ 연산자를 구현한다. 이 연산자는 self object와 right object 두 객체를 입력받아 리스트를 만든 후 리턴하는 역할을 한다. 앞의 예시에서 보면, ‘a | b’를 실행 가능한 객체 리스트로 만들어 리턴한다. 결론적으로 a, b, c 객체를 리스트로 만들고 이 리스트를 z에 할당한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   디지털 엔지니어링과 관련해 마케팅 측면에서 디지털 트윈(digital twin)이 최고라면, 제품 생산 측면에서는 디지털 스레드(digital thread)가 가장 가치가 있다. 디지털 트윈이 시각적이라면 디지털 스레드는 추상적인 개념이다. 그러므로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드를 시각적으로 표현하는 방법은 시각적 그림을 사용한다. 전통적 엔지니어링의 순환구조에서 무한루프 구조로 진화했으며, <그림 1>에서 보여 주는 것처럼 무한루프는 무수한 디지털 스레드로 연결되어 있다. 마치 우리의 뇌와 신경이 하나처럼 연결되어 있는 것을 상상하면 된다.    그림 1. 디지털 엔지니어링 제품 개발 무한루프와 디지털 스레드   디지털 엔지니어링 이니셔티브의 1 단계는 무한루프이며, 디지털 영역과 물리적 영역으로 되어 있다. 이것은 기존의 순환 제품수명주기와 차별된다. 그리고 이 무한루프 안에서 무수한 디지털 스레드와 연결되어 있다. 2 단계는 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 프로세스가 포함된 이니셔티브이다. 가장 간단한 디지털 제품 수명주기 구조는 디지털과 물리적으로 양분하는 것이다. 모든 디지털 엔지니어링에서 디지털 트윈이 필요한 것은 아니다. 현재 디지털 트윈이 필요 없거나 비용상 만들 필요가 없는 프로세스는 있지만, 디지털 스레드는 모든 디지털 엔지니어링에 중요한 요소이다.   그림 2. 단순한 디지털 제품 수명주기 프로세스(출처 : 조형식)   <그림 2>는 디지털 제품 수명주기 프로세스(Digital Product Lifecycle Process)를 나타내며, 이는 개념(concept)에서 폐기(disposal)까지 디지털 기술(digital technology)을 사용하여 제품을 설계, 개발 및 관리하는 방법을 설명한다. 이 과정은 무한루프로 표현되어 있으며, 이는 지속적이고 반복적인 특성을 나타낸다.   그림 3. 디지털 트윈과 디지털 스레드(출처 : 지멘스)   <그림 3>은 디지털 트윈에서 디지털 스레드에서의 데이터 흐름을 보여준다. 그러나 궁극적으로 디지털 스레드는 데이터의 스트림(data stream)뿐 아니라 지식의 흐름이 된다. 모든 제품 관련 지식과 프로세스의 연결과 흐름이 디지털 스레드의 최종 목적이다. 그러나 이 그림은 너무 추상적이고, 구체적으로 디지털 스레드에서 무엇을 해야 하며 어떤 자료 및 프로세스와 연결되는지에 대해서 불분명하다.   그림 4. 제품 수명주기와 디지털 스레드(출처 : Aras)   <그림 4>는 PLM 회사인 아라스(Aras)에서 오랫동안 주장하는 그림이다. 이 그림은 제품 수명주기에서 각 단계(phase)마다 기준 데이터의 항목을 연결하는 것을 보여 준다. 이전에도 엔터프라이즈 PLM에서는 추적성(traceability)이라는 특성으로 사용해 왔지만, 기존의 추적성과 디지털 스레드의 차이점은 양방향이라는 것이고 디지털 트윈에서는 실시간 양방향 연결이 필요하다.  그러나 이 자료는 자료의 추적성가 유사하며, 실제에서 디지털 스레드는 수많은 데이터, 지식, 정보와 메시 형태나 지식 그래프(knowledge graph)의 형태로 무수히 연결되어 있다. 이런 연결을 수작업으로 연결하기는 현실적으로 불가능하다.   그림 5. PLM과 디지털 스레드 로드맵(출처 : Prostep)   <그림 5>는 독일 프로스텝(Prostep)의 디지털 스레드 로드맵 자료이다. 몇 년 전부터 상용으로 사용할 수 있는 디지털 스레드이며, 장점은 기존의 다양한 CAD, CAE, PLM 등과 연결할 수 있다는 것이고, 단점은 이 회사의 인터페이스를 구입해서 연결해야 하는데 비용이 들 수 있다. 또한 이 모든 분야의 지식과 정보의 사일로 데이터를 누구가 어떻게 연결할 것인가 숙제이다.   <그림 4~5>는 기존의 PLM같은 선형 제품 수명주기를 전제로 발전한 것이기 때문에, 미래의 디지털 엔지니어링 수명주기에서는 발전이 필요해 보인다.  결론적으로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드는 가장 중요한 자산이라고 할 수 있다. 현재 주목받고 있는 디지털 트윈도 디지털 스레드가 없다면 사상누각일 수 있다. 그러나 디지털 스레드는 눈에 보이는 것이 아니기 때문에, 일반인의 관심이나 기업이 거액을 투자하기는 쉽지 않다. 또한 CAD, PLM 공급사도 디지털 스레드의 중요성을 인지하지만 비용이 많이 들고, 표준화하기도 어렵고, 잘못하면 비즈니스 주도권에도 영향을 미치기 때문에 디지털 스레드를 관망하고 있다. 디지털 스레드에 대해 가장 큰 관심을 보이는 분야는 미국 국방성이나 방위산업과 항공산업이다. 그러나 미래에 소프트웨어 정의 제품과 디지털 트윈, 산업용 인공지능같은 디지털 엔지니어링의 발전은 디지털 스레드에 달려 있다. 또한 디지털 스레드와 소프트웨어 정의, 디지털 트윈 작업의 복잡성 때문에 챗GPT나 생성형 인공지능의 도움 없이는 불가능하다.    그림 6. 인생 디지털 스레드    요즘은 나의 개인 지식 관리에 디지털 스레드를 적용해 보고 있다. 이것을 ‘인생 디지털 스레드(Life Digital Thread : LDT)’라고 이름붙였다. 1년 365일 100년이면 3만 6500 개의 ‘오늘’이 있다. 이것을 연결해 주는 것이 인생 디지털 스레드이다. 우리는 그냥 살다가 무엇이 어떻게 연결되어 있는지 모르고 죽는다. 아무리 오래 살아도 오늘은 처음이다. 그러나 모든 오늘을 연결할 수 있으면 우리는 더 현명할 결정을 할 수 있고, 더 좋은 창조적인 삶을 살 수 있다. 디지털 스레드를 우리의 삶, 인생, 이벤트, 경험, 지식 관리, 시간 관리, 인간관계, 감정 같은 정보에 적용할 수 있는 몇 가지 흥미로운 방법이 있다. 이를 통해 개인의 삶에서 더욱 체계적이고 효율적으로 연관성을 관리할 수 있다. 지난 기록을 조사해 보니 나의 일이나 삶에서 80% 이상이 중복이었다. 디지털 스레드는 이런 중복을 제거하는 데에 매우 효과적이라는 것을 깨닫고 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

#아바쿠스교재 #CAE # 구조해석 #브이이엔지 ㈜브이이엔지 지음 / 33,000원 / 이엔지미디어   구입하러가기 4차 산업혁명 시대 컴퓨터 응용 해석(CAE : Computer Aided Engineering)은 단순한 설계 보조 도구를 넘어 새로운 기술과의 통합을 통해 산업 전반의 혁신을 주도하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다.  Abaqus(아바쿠스)는 다쏘시스템의 SIMULIA(시뮬리아) 제품군 중 대표적인 구조해석 소프트웨어로, 사실적인 시뮬레이션을 위한 최고의 통합 해석 솔루션이다.  Abaqus는 자동차, 항공, 국방, 화학, 의료, 가전 등 다양한 제품의 시뮬레이션을 지원하는 유한요소 모델링 및 유한요소해석 소프트웨어로서, 광범위한 산업 부문에서 엔지니어링 상의 문제를 해결할 수 있는 강력한 솔루션을 제공하여, 널리 사용되고 있다. 이번에 새롭게 발간한 이 책은 Abaqus 사용법뿐만 아니라 관련 필수 이론을 단계별로 습득할 수 있는 새로운 교재이다. 이번 교재는 처음부터 한글로 작성되어 개념적으로 이해하기 쉽고, 연습이 쉬운 워크숍 모델을 포함하고 있다. 특히, 실무 현장에서 쉽게 적용할 수 있는 실질적인 분석 방법과 사례를 제공하여 독자들이 Abaqus를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와줄 것이다..  이 책은 구조해석 기본 과정으로, 구조 엔지니어링 분야의 공학자가 CAE의 개념을 쉽게 이해하고, 산업 현장에서 해석을 더 잘 활용하기 위하여 작성되었다. 이 책을 읽고 따라하다 보면 범용 해석 솔루션인 Abaqus를 쉽게 시작하고, 어렵고 복잡한 개념을 하나씩 실무에 적용하여 제조 엔지니어링 분야의 경쟁력을 갖추는데 도움을 줄 것이다. 이 책을 집필한 ㈜브이이엔지는 다쏘시스템의 SIMULIA 전문 파트너로서, 2007년부터 다쏘시스템의 다양한 CAE 솔루션을 공급하며 SIMULIA 전문 교육, 기술 지원 및 엔지니어링 컨설팅 서비스를 제공하고 있다. ㈜브이이엔지는 매년 30회 이상의 Abaqus 기본 교육과 고급 교육을 진행하면서 Abaqus 교재 개발에 대해 끊임없이 고민해 왔으며, 다쏘시스템의 교재를 기반으로 번역, 한글화 한 '초급 및 중급 사용자를 위한 Abaqus 입문서(2013)'와  'Abaqus(아바쿠스)를 이용한 Contact 해석(2014)'을 발간한 바 있다.   지은이 소개 ㈜브이이엔지 ㈜브이이엔지는 다쏘시스템의 SIMULIA 전문 파트너로서 자동차, 전기전자, 에너지, 항공우주, 조선 및 생명공학 등의 산업 전반에서 30년 이상 축적된 노하우와 다양한 경력을 보유한 전문가들로 구성된 CAE 솔루션과 엔지니어링 컨설팅 전문 회사이다.   추천의 글 10여년 전, 언어의 장벽으로 Abaqus 학습에 어려움을 겪는 고객 여러분께 도움이 되고자, 미흡한 영어실력에도 불구하고 최초의 한글 교재를 출판했다. 이후 수많은 도전 과제를 해결하면서, Abaqus 사용법뿐만 아니라 관련 필수 이론을 단계별로 습득할 수 있는, 특히 처음부터 한글로 작성된 교재의 필요성을 오랫동안 절감해 왔다. 이번 교재는 우리의 이러한 갈증을 시원하게 해소해 줄 것이다.  ㈜브이이엔지의 비전은 고객 여러분이 더욱 혁신적이고 효율적인 컴퓨터 응용 해석(CAE)을 수행할 수 있도록 지원하는 것이다. 이 책이 실질적인 도움이 되어 많은 이들에게 유익한 자원이 되기를 진심으로 기대한다.  - ㈜브이이엔지 김창훈 대표   목차 PART 01. 해석(CAE)이란?     1. CAE(Computer Aided Engineering)    8 2. 해석의 목적    9 3. 해석의 효과    11 4. 구조 해석(Structural Analysis)    12 5. 유한 요소법(Finite Element Method)    13 6. 해석 툴의 구성    14 7. 제품 개발에서의 해석    17 함께하기 01. 성형 해석으로 Abaqus 친해지기     19 함께하기 02. C–단면 빔의 횡방향 좌굴    28      PART 02. 응력과 변형률    47 1. 힘    48 2. 응력    51 3. 모멘트    53 4. 변형과 변형률    54 5. 응력 성분    55 6. 변형률 성분    67 7. 구성방정식(Constitutive Law)    69 8. 탄성 계수와 전단 계수의 관계    73 9. Mises 응력    78 10. 체적 탄성 계수    79 함께하기 03. 내압을 받는 실린더 해석(2D)    83 함께하기 04. 1–요소 모델과 프아송 비 비교    94 함께하기 05. 변형 모드별 주 응력 방향 확인    124 함께하기 06. 고무 가스켓(gasket) 씰링 해석    153      PART 03. 유한 요소법    163 1. 요소, 절점 및 자유도(DOF, Degree Of Freedom)    164 2. 주요 요소    166 함께하기 07. 구조 요소를 이용한 C–단면 빔의 횡방향 좌굴 해석    181      PART 04. 해석의 구성 요소    193 1. 해석 신뢰성    194 2. 해석의 구성 요소    194 함께하기 08. 선형 해석과 비선형 해석    211 함께하기 09. 컨트롤암의 좌굴 해석    222      PART 05. 선형 해석과 비선형 해석    239 1. 선형 해석    240 2. 비선형의 요인    243 함께하기 10. 3점 굽힘 시험    250      PART 06. 정적 해석과 동적 해석    271 1. 정적 해석(Static Analysis)    272 2. 동적 해석(Dynamic Analysis)    273 3. 과도 응답(Transient Response)    276 4. 고유 진동수 및 고유 모드의 의미    278 5. 주파수 영역과 복소수 표현    282 6. 고유 진동수 및 고유 모드의 추출    289 7. 주파수 응답 함수    292 함께하기 11. 공진 구조물 (1) – 고유 진동수 해석    296 함께하기 12. 공진 구조물 (2) – 주파수 응답 해석    313 함께하기 13. 공진 구조물 (3) – 동적 과도 해석(Implicit vs Explicit)    318      PART 07. 해석 재질 물성(탄소성 재질)    335 1. 단순 인장 시험    336 2. 진 응력(True Stress)과 진 변형률(True Strain)    341 3. Mises 소성 모델    347 함께하기 14. 단순 인장 시험과 탄소성 재질 변환    350      PART 08. 해석 재질 물성(고무 재질)    365 1. 고무 재질의 특성    366 2. 고무 재질의 응력–변형률 시험    367 3. 고무 재질 모델    370 4. 재질 안정성(Material Stability)    373 함께하기 15. Abaqus/CAE Material Evaluation 기능    375 함께하기 16. 고무 부싱(bushing)의 동적 과도 해석    381  

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)는 자사의 구조광 3D 스캐너인 ‘스마트 스캔 VR800(SmartScan VR800)’이 레드닷 디자인 어워드의 제품 디자인 부문에서 수상했다고 밝혔다. 헥사곤의 스마트 스캔 VR800은 올해 어워드에서 사용자 경험의 품질, 인체공학성, 헥사곤 브랜드의 디자인 언어를 높이 평가받았다. 스마트 스캔 VR800은 전동식 줌 렌즈를 갖추고 스마트 줌을 지원하는 광학 3D 스캐너로, 단 몇 초 만에 부품의 고해상도 스캔을 확보하는 혁신적인 사용자 경험을 제공한다.     고도로 자동화된 제조 공정에서 활용되는 휴대용 스캐너를 설계함에 있어 인체공학적 디자인은 중요한 요소다. 헥사곤의 디자인 팀은 사용자가 필요로 하는 바를 파악하고 문제점을 해결하는데 많은 노력을 기울임으로써 편의성을 최우선시하여 스마트 스캔 VR800을 설계했다. 기존의 구조광 스캐너는 렌즈 교체 시 수동으로 재보정하는 과정을 거쳐야 해서 작업 효율성이 낮은 반면, 헥사곤의 스위스 혁신 허브(Innovation Hub)에서 개발한 스마트 스캔 VR800의 폐쇄형 줌 렌즈 디자인은 렌즈 교체 없이 스캔 작업을 단일 프로세스로 간소화하여 사용자의 조작을 간편화했다. 3D 스캐너에 줌 렌즈를 통합하는 것은 휴대성과 성능을 유지하면서 프레임의 견고성과 보정 기능 등 많은 요소를 고려해야 하기 때문에 상당한 기술적 과제를 수반한다. 스마트 스캔 VR800은 스캔 영역 확대 시 정밀도 저하 없이 보정(calibrate)된 상태를 유지하며 238에서 49미크론의 해상도를 제공한다. 또한 카메라와 렌즈를 수용하기 위해 개발된 맞춤형 탄소 섬유 프레임은 스캐너의 열 안정성을 보장하고, 보정 간격을 늘려 정확한 측정을 지원한다. 스마트 스캔 VR800이 이전 모델 대비 차별화되는 점은 빠른 온디바이스(On-Device) 처리와 스캔 데이터 최적화를 제공하는 통합 컨트롤러 유닛이다. 기존 스캐너에는 스캐너와 함께 설치해야 하는 별도의 컨트롤 박스가 있어 작업 현장에 별도 공간을 마련했던 반면, 스마트 스캔 VR800의 내장형 제어 유닛은 케이블 두 개만으로 작동해 휴대성과 이동성이 향상됐다. 또한 스캐너의 범용 퀵 마운팅 인터페이스는 로봇 팔이나 삼각대에 장착할 때 높은 안정성을 제공한다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 마티아스 비저(Matthias Wieser) 제품 디자인 부문 부사장은 “헥사곤은 직관적이고 효율적인 제품을 개발하기 위해 복잡성을 단순화하고 사용자가 진정으로 필요로 하는 바를 이해하려고 노력했다”며, “스마트 스캔 VR800이 보유한 전문성과 기능성을 헥사곤의 브랜드 언어로 표현하여 제품의 혁신성을 미학적으로 표현했다”고 말했다.

한국에이브이엘은 지난 6월 20일 ‘미래 모빌리티를 위한 AVL의 최신 비전 : 가상 테스트의 새로운 시대’ 기술 세미나를 진행했다고 밝혔다. 이번 세미나에는 현대자동차, 한국GM TCK, KG모빌리티, 르노자동차, 한국자동차연구원, 자동차안전연구원 등 국내 자동차 업계의 분야별 담당자 및 관계자 약 200여 명이 참석했다. 특히, 지난 3월 유럽연합(EU)의 ‘내연기관차 퇴출’ 법안 시행에 따른 다양한 미래 모빌리티 및 전동화 개발 도전과제를 극복을 위한 AVL의 최신 비전과 솔루션 활용 방안과 더불어, 개발의 패러다임을 근본적으로 변화시킬 수 있는 방안인 AVL의 가상 테스트 솔루션을 소개하고자 마련됐다. 이번 기술 세미나는 총 7개의 기조연설, 기술 세션 및 고객 성공 사례 발표로 구성되었으며, 끊임없이 빠르게 변화하는 모빌리티 패러다임 속 ▲가상화 ▲인공지능(AI) ▲디지털 트윈 ▲소프트웨어 정의 차량(SDV) 등을 위한 가상 테스트베드 역량 확보의 중요성이 어느 때보다 커지고 있는 만큼, 고객이 보다 실질적이고 구체적인 방안을 마련할 수 있도록 독려하는데 목적을 뒀다. 세미나는 AVL 본사 잔루카 비탈레(Gianluca Vitale) 상무이사가 ‘혁신의 가속화 : 인공지능(AI) 기반 자동차 공학의 개발론’을 주제로 기조연설을 진행했고, 이어 AVL 본사의 분야별 전문가들이 디지털 트윈, 다양한 검증 환경 (MiL, SiL)의 가상 테스트베드 통합 방안, e-파워트레인 교정을 위한 가상 실험 방법론, 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대의 소프트웨어 구축 가속화 방안 등 최신 모빌리티 트렌드와 미래 청사진을 공유했다. 그리고, 한국AVL의 주요 고객사인 현대자동차의 현민수 책임과 임태웅 책임이 각각 ‘가상 주행 테스트를 위한 다중 물리적 BEV 모델링 및 모델 통합 방법론’ 및 ‘XiLS(X in the Loop Simulation) 기반 열관리 개발 방안’을 주제로 AVL 솔루션을 활용한 현대자동차 개발 성공 사례에 대해 소개했다.     이번 기술 세미나의 주관을 맡은 한국에이브이엘 시험평가 사업부의 배성원 상무는 “AVL은 지난 70여 년 동안 혁신적인 모빌리티 시험평가 시스템을 개발하고 제공해 왔을 뿐 아니라, 급변하는 개발 환경을 연결하는 솔루션을 제공해 고객의 요구사항에 맞는 제품, 시스템 및 소프트웨어를 실 사용자의 워크플로에 맞춰 통합하고 조정할 수 있는 장점을 가지고 있다”면서, “특히 이번 기술세미나를 통해 ‘완전한 전동화 및 전기차 개발’ 및 ‘소프트웨어로 정의하는 자동차(SDV)로의 전환’ 과제에 당면한 고객의 특정 작업에 최적화된 AVL의 고유하고 유연한 개발 환경을 통해, 개발 효율성을 높여 고객과 함께 성장하고 정의하는 것이 AVL 시험평가 사업부의 방향성”이라고 전했다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)가 ‘2024 한국자동차공학회 춘계학술대회’에 참가해 현대자동차와 함께 ‘인공지능과 머신러닝을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발’을 주제로 세미나를 진행했다고 밝혔다. 현대자동차가 주관하고 헥사곤이 후원한 이번 발표에서는 100여 명의 모빌리티 분야 전문가가 참석한 가운데 자동차 산업 분야의 엔지니어링 프로세스에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기반의 예측 모델 도입과 미래 모빌리티의 주행 성능 향상에 대한 연구를 중점적으로 다뤘다. 세션의 세부 프로그램은 ▲AI/ML을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발 ▲AI R&H 자동화 툴을 활용한 엔지니어링 고도화 ▲소음 예측을 위한 차량과 e-파워트레인(e-powertrain)의 모델링 통합과 머신러닝 예측에의 활용 ▲AI/ML을 활용한 EV 구동모터의 방사 소음(radiation noise) 예측 ▲AI/ML을 활용한 PBV(Platform Beyond Vehicle)의 실시간 버추얼 개발 ▲헥사곤의 자동차 산업 AI/ML 연구동향 및 사례로 구성됐다. 세션에서 발표된 연구에는 다양한 주행 상황을 시뮬레이션할 수 있는 아담스(Adams), 다분야 구조해석 솔루션 나스트란(Nastran), 음향 솔루션 엑트란(Actran), 인공지능 및 머신러닝 플랫폼 오딧세이(ODYSSEE) 등 헥사곤 제품이 예측 모델을 개발하는 데에 활용됐다. 헥사곤의 아담스와 오딧세이는 고성능 스포츠카의 다양한 사례 연구에서 공차 범위를 변경하는 반복 작업을 신속하게 수행해 기어 변속의 품질과 효율성에 직결되는 기어박스 메커니즘 최적화에 사용됐다. 아담스는 메커니즘의 동작 검토와 설계 목표 정의, DoE(실험설계)를 지원한다. 아담스에서 입력 데이터로 사용이 가능한 데이터 매트릭스를 생성한 후, 오딧세이에서 데이터 학습을 거쳐 설계 사양에 따른 새로운 설계 변수에 대한 결과를 예측할 수 있다. 헥사곤 MI는 사례 발표를 통해 충돌 성능 예측에 활용된 오딧세이의 글로벌 사례, 헥사곤의 크래들 CFD(Cradle CFD) 솔버에 내장된 3D-ROM 기능, 딥러닝을 사용한 CT 데이터 결함 검사 등 다양한 기술과 활용 예시를 소개했다.     이번 연구 발표의 좌장을 맡은 현대자동차의 김용대 마스터는 “현대자동차와 헥사곤이 함께 진행한 이번 연구를 통해 자동차 제품 설계, 모델링, 해석에 인공지능과 머신러닝 도입의 중요성을 다시 한번 확인하게 됐다”면서, “헥사곤과의 협력을 통해 현대자동차의 버추얼 차량 개발 기간을 단축하고,  비용 절감 효과를 가질 것을 기대하고 있다”고 말했다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아의 성브라이언 사장은 “미래 모빌리티 기술 혁신을 위한 연구에서 헥사곤의 솔루션이 활용되길 바란다”면서, “앞으로도 지속적인 교류를 통해 국내의 연구자들이 제품 연구 및 개발에 생산성 및 효율성을 높일 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 전했다.동차공학회 춘계학술대회는 6월 19일부터 22일까지 진행되며, 행사기간 중 진행된 전문 연구 발표인 ‘AI/ML을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발’ 세미나는 현대자동차가 주관하고 헥사곤이 후원했다.