[포커스] CAE 컨퍼런스 2018, 디지털 트랜스포메이션 시대 CAE 역할을 짚다
자율주행자동차 등 새로운 스마트 제품이 속속 등장하고 디지털 트윈과 4차 산업혁명 등 제조산업의 새 패러다임이 주목받는 가운데, 제품 개발 과정에서 CAE 및 시뮬레이션의 역할은 더욱 강화되고 있다. 지난 11월 15일 백범김구기념관에서 열린 ‘CAE 컨퍼런스 2018’에서는 CAE 분야의 최근 동향과 함께 다양한 신기술의 개발 및 활용에 대해 살펴보는 자리가 마련되었다. ■ 정수진 편집장
이번 CAE 컨퍼런스에서 진행된 6편의 기조연설에서는 디지털 트랜스포메이션 시대를 맞아 CAE의 역할 변화와 IT 기술의 발전 방향을 짚는 한편, 자동차 산업을 중심으로 실제 제품 개발 프로세스가 어떻게 달라지고 있는지에 대한 내용이 소개되었다.
제품 개발의 디지털 프로세스 확산과 CAE의 역할 변화
제품 플래닝 - 개념 설계 - 상세 설계 - 생산 준비 등 제품 개발 프로세스에서 효율과 품질을 높이고 시간/비용을 절감하려는 꾸준한 노력은 다양한 디지털 도구의 활용을 확산시키고 있다. 최근에는 각 단계별로 디지털 도구를 도입하는 것뿐 아니라 전체 수명주기를 아우르는 디지털 프로세스에 주목하는 추세이다.
CAE 컨퍼런스 2018의 준비위원장인 건국대학교 강병식 교수는 시뮬레이션 기반 가상 제품 개발의 현재와 미래를 짚었다. 강병식 교수는 “디지털 프로세스의 가장 큰 장점은 한 부서의 작업 데이터가 실시간으로 다른 부서에 공유된다는 것”이라면서, “전체 개발 과정의 각 역할에 대응해 디지털 툴을 접목하는 통합 프로세스가 현재 진행되는 가상 제품 개발(VPD)의 방향”이라고 소개했다.
예를 들어, 자동차 산업에서는 1990년대 말부터 신차 개발 기간을 줄이기 위해 CAS(Computer-Aided Styling)를 활용하고 CAD와 CAE 등 디지털 기술을 접목하기 시작한 이후 많은 자동차 기업들이 디지털 프로세스를 접목하고 있다. 특히 CAE의 역할 변화가 눈에 띈다. 1990년대 CAE의 역할이 도면으로 설계한 차량의 성능을 검증하는 후행 평가였다면, 2000년대 들어 도면을 출도하기 전 CAE로 문제를 검토하고 설계를 수정한 후에 출도하는 선행 평가가 설계 완성도를 높이는 역할을 했다. 강병식 교수는 “2010년대 이후에는 초기 개념 설계에서 CAE가 먼저 개념설계의 방향을 설정하고 최적화하는 흐름이 진행되면서, 자동차 산업의 프로세스가 CAE 중심으로 변화하고 있다”고 전했다.
최근 주목을 받는 CAE 분야의 기술로는 ▲해석 시간을 줄일 수 있는 무요소법 또는 메시프리(meshfree) 기술 ▲해석 비전문가가 설계 단계에서 손 쉽게 제품 을 검증하 는 해석의 대중화(democratization) ▲전기자동차와 자율주행자동차의 성장에 따라 더욱 넓은 범위로 확대되는 멀티피직스 ▲하나의 모델과 솔버로 다양한 해석이 가능한 원 모델 원 솔버(OMOS) ▲시뮬레이션 및 시험 데이터 기반의 메타 모델에 설계 변수만 입력해 최적의 결과를 얻는 메타 모델링 등이 꼽힌다.
강병식 교수는 “시뮬레이션 기반의 개발체계에서는 각 단계서 최적화를 통해 설계를 완성하고 FMI(기능 목업 인터페이스)와 시스템 모델링으로 효율을 높이는 방향을 추진할 수 있다”고 설명하면서, “더 빠르게 전체적인 제품 성능을 검토하기 위해 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)가 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능을 결합하면 데이터만으로 개발을 자동화할 수도 있을 것”이라고 전망했다.
▲ 건국대학교 강병식 교수는 “가상 제품 개발의 발전에 따라 CAE가 개념 설계를 선행 결정하는 쪽으로
역할 변화가 진행된다”고 소개했다.
설계자 중심의 성능 검증 위한 메시프리 기술
마이다스아이티 신대석 CTO는 무요소 해석 기법의 소개와 함께 효과적인 CAE 운영 전략에 대해 짚었다. 최근의 엔지니어링 도전 과제에 대응하기 위해 설계자가 해석을 수행하고자 하는 요구가 늘고 있다. 마이다스아이티는 이에 대응해 제품 설계에서 많이 요구되는 선형해석과 대변형 해석을 중심으로 메시프리(meshfree) 기술을 개발해 제품화했다.
메시프리 기술은 CAE 작업에서 어렵고 시간이 걸리는 메시 생성 과정을 줄여주는 것이 핵심이다. 유한요소법(FEM)은 선형/비선형/열/동해석 등 대부분의 해석에 적용할 수 있지만, 메시의 품질에 따라 정확도에 영향을 받고, CAD 모델을 해석에 맞게 클린업하는 작업이 필요하다. 이에 따라 메시를 배제하는 무요소법에 대한 연구가 이뤄져 왔는데, 절점의 분포에 따라 결과가 달라지는 등의 한계로 선형해석에 적용하는데 한계가 있었다. 신대석 CTO는 “마이다스아이티가 개발한 마이다스 메시프리(midas MeshFree)는 기존 FEM 프레임워크를 사용하면서 백그라운드 메시를 적용해, 안정성과 정확도를 높이고, 형상과 요소에 대한 종속도는 낮추었다”고 소개했다.
마이다스 메시프리는 CAD 모델에 하중 및 경계조건만 부여하면 해석 진행이 가능하고, CAD 설계가 변경되어도 해석 조건을 유지하면서 자동으로 반복해석을 자동으로 진행할 수 있는 것이 특징이다. 로컬뿐 아니라 슈퍼컴퓨터나 클라우드 환경에서 해석할 수 있다는 점도 전체 해석 시간을 줄이는데 기여한다.
신대석 CTO는 “수작업을 상당 부분 제거해 해석 자동화가 가능한 마이다스 메시프리는 기존 기법에 비해 해석 시간을 평균 60% 줄이고, 해석 성공률을 높였다. 또한, 설계자 중심의 성능 검증과 함께 다양한 설계안의 성능 검증 및 최적화를 통해 제품 개발 프로세스의 능률을 높일 수 있다”면서, “위상최적화, 치수최적화 등 최적설계 기능과 함께 메시프리 기술을 실무에 적용하는 과정에서 요구가 많았던 비선형 접촉해석 기능도 개발하고 있다”고 전했다.
▲ 마이다스아이티 신대석 CTO는 설계자가 제품 성능을 검증하고 전체 개발 프로세스를
개선할 수 있는 메시프리 기술을 소개했다.
자동차 산업의 새로운 도전, 가상 개발 전략이 필요하다
현대자동차의 박귀영 이사는 자동차 산업의 패러다임 변화와 이에 대응하기 위한 가상 성능 개발 전략을 소개했다. 자동차 산업에서 최근 이슈가 되고 있는 모빌리티, 전기화, 연결성, 자율주행 등은 생산자 중심의 대량생산을 고려하는 것이 아닌 새로운 개발 체계를 요구하고 있다. 실제로 최근 몇 년새 등장한 리막(RIMAC), 폼(FOMM), 웨이모(Waymo) 등 규모는 작지만 혁신적인 자동차 기업들은 가상 개발 기술을 활용해 선행단계서 성능을 결정하고 데이터 공유 시스템으로 실시간 개발을 진행하는 등, 유연하면서 신속하게 생산할 수 있는 개발 환경을 한 발 앞서 도입하고 있다.
박귀영 이사는 “정형화된 개발 프로세스와 후행 성능개선 중심에서 벗어나 지능적이고 자동화된 가상 개발 환경이 필요하다는 인식이 자동차 업계에서 자리잡고 있다”면서, “4차 산업혁명 환경에서 다양한 고객 요구에 부합하는 자동차를 적재적소에 공급하기 위해서는 설계, 해석뿐 아니라 마케팅, 영업 등 모든 부문이 디지털 데이터를 중심으로 연결될 뿐 아니라 실제 시장 상황의 데이터가 차량 개발에 연동되는 가상 개발 체계가 필수”라고 전했다.
자동차 업체의 경쟁력을 높이기 위해서는 개념 기획 단계에서 성능을 확보하는 것이 중요하다. 이러한 배경에서 메타 모델 및 데이터베이스 모델, 경험 모델, 시험 등 물리 요소 기반의 가상 모델이 중요해지고 있으며, 이러한 가상 모델은 다양한 개념 평가를 통해 설계의 경향성을 제공하고 목표 성능을 제시할 수 있다.
또한, 향후 본격 확산될 것으로 보이는 자율주행자동차 분야에서도 가상 개발은 중요하다. 자율주행자동차의 안전성을 검증하려면 수십 억 마일의 주행 테스트가 필요한데, 이는 실차 테스트로는 불가능하기 때문에 시뮬레이션이 필수이다. 정확한 가상 검증을 위해서는 차량의 모델뿐 아니라 인체 모델과 주행 환경, 주행 시나리오까지 폭넓은 가상 모델이 필요하다.
박귀영 이사는 “제품의 성능 목표와 범위를 설정하고 시스템 레벨의 성능 목표를 충족할 수 있도록 가상 개발을 더욱 앞단계로 가져오면서 효율화하는 것이 CAE의 주요한 역할이 되고 있다”면서, “효과적인 제품 개발을 넘어 제조업체의 생존을 담보할 수 있다는 점에서 CAE 중심의 가상 성능 개발 전략을 고민해야 한다”고 조언했다.
▲ 현대자동차 박귀영 이사는 “CAE 중심의 가상 성능 개발은 변화하는 시장 상황에 대응해
제조기업의 생존을 결정짓는 요소가 되고 있다”고 전했다.
자율주행 생태계를 위한 시뮬레이션 기술
지멘스 PLM 소프트웨어 손민혁 부장은 자율주행 생태계를 구축하기 위한 시뮬레이션 포트폴리오를 소개했다. 그는 자율주행자동차를 성공적으로 개발하기 위해서는 프로세스를 개선해야 한다고 짚었다.
많이 알려진 제품 개발 프레임워크인 V 사이클은 내부 피드백 루크를 포함하는 선형 프로세스이며, 제품을 출시한 후에 시스템이 변경되지 않는다고 가정하고 있다. 그런데, 자율주행자동차의 전체 생태계는 단일 업체나 주체에 의해 제어되지 않으며 변화가 일어나기 때문에 상호 운영성이 중요하며, 지속적인 개발과 배포가 필요하다는 것이다. 손민혁 부장은 “자율주행자동차 전체 개발 생태계는 강건해야 하며, 이는 안전성과 신뢰성, 소비자 수용성을 보장하기 위한 핵심”이라고 짚었다.
지멘스는 개발, 제조, 인증된 자동차가 출시 후에도 모니터링과 평가를 통해 데이터를 수집하고, 이 데이터를 다시 개발 단계에 적용하는 통합 사이클이 자율주행 시스템 개발에 필요하다고 보고 있다. 이러한 전략을 바탕으로 지멘스는 2017년 타스 인터내셔널(Tass International)을 인수하면서 자율주행 시뮬레이션 기술을 강화했고 동역학 시뮬레이션, 전장 설계/시뮬레이션, 승객 시뮬레이션, 디지털 시나리오, 엔지니어링 서비스, 물리 테스트, 엣지 디바이스, 인증 등 개발&검증과 운영&업데이트를 포괄하는 통합 프로세스를 제시하고 있다. 또한 팀센터, 심센터, 마인드스피어를 플랫폼으로 활용해 요구사항, 차량의 디지털 트윈, 환경의 디지털 트윈을 통합하는 가상 차량 개발 환경을 내세운다.
▲ 지멘스 PLM 소프트웨어 손민혁 부장은 개발&검증과 운영&업데이트가 순환하는
자율주행 개발 프로세스 및 강건한 개발 생태계가 필요하다고 전했다.
소리의 시각화, 물리 현상을 데이터로 만든다
소리는 눈에 보이지 않기 때문에 이해하기가 어렵다. KAIST 김양한 명예교수는 소리를 어떻게 시각화하기 위한 다양한 방법을 소개하고, 현실세계의 물리현상을 모사하는 CAE와의 접점을 짚었다.
그는 800점의 유화와 스케치를 포함해 2000여 점의 작품을 남긴 빈센트 반 고흐, 일생동안 다양한 화풍으로 독보적인 작품세계를 남긴 파블로 피카소, 연습의 반복을 통해 추상의 기본이 되는 화법을 찾아낸 폴 세잔 등을 소개하면서, “수많은 관찰, 스케치, 시도를 통해 그림으로 표현하고, 새로운 표현법으로 새로운 세상을 만들어 낸 화가들의 작업은 일종의 트랜스포메이션(transformation)으로 볼 수 있다. 사물이나 인물의 형태를 자신만의 표현으로 2D 도메인에 변환한 것”이라고 설명했다.
이처럼, 관찰한 데이터를 기반으로 어떤 표현 방법을 쓰는지에 따라 다른 결과와 다른 예측이 가능하다. 목적에 맞는 표현법이 필요한 것은 이 때문이다. 소리를 시각화하는 것 또한 방법에 따라 다른 결과를 얻을 수 있고, 소리를 수집하는 마이크로폰을 스피커로 바꾸면 소리를 ‘그리는’ 것도 가능하다. 김양한 명예교수는 소리 데이터의 수집 및 시각화와 관련해 그간 진행한 다양한 연구 내용을 소개하면서, “기존의 자료를 참고하고 모방하는 것은 자신만의 방법을 찾는 좋은 수단이 된다. 가장 중요한 것은 독특하고 가치 있는 데이터의 변환”이라고 짚었다.
▲ KAIST 김양한 명예교수는 “소리를 시각화하는 것은 물리현상을 가치 있는 데이터로 변환하는 과정”이라면서,
효과적인 방법론에 대해 고민할 필요가 있다고 짚었다.
데이터가 중심이 되는 디지털 트랜스포메이션
인텔코리아의 이주석 전무는 “4차 산업혁명은 우리 삶의 많은 곳에서 데이터를 분석하고 최적화하는 디지털 트랜스포메이션이 일어나는 ‘데이터의 시대’이며, 빅데이터와 인공지능을 적용해 생산성을 높이려는 노력이 이어지고 있다”면서, 데이터의 중요성과 인공지능의 활용을 위한 IT 기술에 대해 소개했다.
폭발적으로 늘어나고 있는 디지털 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 것이 많은 기업의 핵심 역량으로 인식되고 있다. 이를 위해 IT 문제를 해결하는 것뿐 아니라 데이터를 분석해 결과를 도출하며, 데이터를 기반으로 정량적인 결과를 얻는데 IT 역량을 집중할 수 있도록 해야 한다. 데이터를 처리하기 위한 기업의 전략 수립과 관련 인재 양성, 기업의 마케팅과 의사결정을 지원할 수 있는 IT 인프라에 대한 관심도 높아지는 것도 이 때문이다.
이주석 전무는 “인텔은 데이터 분석 및 AI 프로세스에서 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 포트폴리오를 제공한다. 이를 통해 사물인터넷(IoT)과 같은 엣지 디바이스에서 클라우드 데이터 센터까지 연결하는 엔드 투 엔드 솔루션 및 데이터 처리에 최적화된 디지털 트랜스포메이션 플랫폼을 구축할 수 있도록 돕는다”고 전했다.
인텔의 제온(Xeon) 프로세서는 데이터의 흐름을 최적화해 딥러닝/인공지능을 포함한 데이터센터의 성능을 극대화할 수 있는 다양한 기능을 제공한다. 최근 출시한 제온 W3175X는 28개 코어와 56개의 스레드를 탑재하고 6채널 DDR4 메모리를 지원하는 워크스테이션용 프로세서로, 레이턴시를 최소화하고 고성능 컴퓨팅 성능을 극대화한다.
코어 X(Core X) 시리즈 CPU는 디지털 콘텐츠 제작을 비롯해 다양한 작업과 사용자 요구에 맞춰 최적화된 성능을 구현할 수 있도록 코어 i9-9980XE에서 i7-9800X까지 7가지의 라인업을 제공한다. 또한, CAD 및 CAE 사용자에게 유용한 옵테인(Optane) 메모리 및 옵테인 900P/905P SSD는 데이터 I/O의 병목을 제거해 컴퓨팅 성능을 크게 높일 수 있도록 돕는다.
이주석 전무는 “데이터 중심의 디지털 트랜스포메이션 시대에서는 새로운 플랫폼에서 새로운 비즈니스를 창출하는 선순환 구조가 중요하다”면서, “인텔은 CPU와 메모리를 시작으로 다양한 엣지 디바이스 및 인공지능과 같은 소프트웨어 솔루션까지 제공하며, 다양한 협력을 통해 생태계를 만들어 나가고 있다”고 밝혔다.
▲ 인텔코리아 이주석 전무는 “디지털 트랜스포메이션의 핵심은 데이터의 효과적인 활용이며,
새로운 플랫폼과 새로운 비즈니스가 생태계를 이루게 될 것"이라고 전했다.
CAE의 미래를 여는 기술과 활용 사례 공유
이번 CAE 컨퍼런스 2018에서는 기조연설 및 세션 발표, 부스 전시 등을 통해 디지털 트윈, 클라우드, 자율주행, 메시프리, 복합소재, 오픈소스 등 다양한 트렌드와 현대자동차, LS산전, 만도, 금호타이어 등 제조업계의 기술 활용 사례 등이 폭넓게 소개되었다.
트랙 A - 트렌드/솔루션
설계 및 3D 시뮬레이션이 가능한 실시간 디지털 탐색 솔루션, Discovery Live 소개(앤시스코리아 김영호 차장)
범용 클라우드 기반 CAE 플랫폼 운영 및 변화관리(LS산전 유성열 책임연구원)
반도체 설계와 시뮬레이션 기술의 발전과 전망(상명대학교 정연철 교수)
가상제조를 위한 소재물성 정보의 중요성(한국화학연구원 김선우 책임연구원)
트랙 B - 베스트 프랙티스
전자 제어 브레이크 개발을 위한 시스템 레벨 시뮬레이션(만도 권봉현 선임연구원)
3D프린팅 특화설계를 위한 CAE 활용(서울과학기술대학교 박근 교수)
Lattice Boltzmann Method를 이용한 타이어 수막현상 해석(금호타이어 박우철 선임연구원)
오픈소스 CAE와 함께 하는 제품 개발 개발 프로세스에서 CAE 활용(김동호 전 대진디엠피 파트장)
▲ 프리스캔 및 심센터 솔루션을 소개한 지멘스 PLM 소프트웨어
▲ 요소법 기반의 메시프리 해석 기술을 선보인 마이다스아이티
▲ 제조혁신 포트폴리오를 소개한 스페이스솔루션
▲ 나스트란 인캐드와 오토데스크 CFD 등 소프트웨어를 소개한 오토데스크, 에스씨케이
▲ 데이터 처리 속도를 높이는 옵테인 제품군을 전시한 인텔, 시스기어, 피씨디렉트
▲ 엔지니어링 SW 기술개발 기반구축 사업을 소개한 한국과학기술정보연구원(KISTI)
▲ 하이퍼웍스 등 디지털 트윈을 위한 솔루션을 내세운 한국알테어
기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2018-12-05
