• 회원가입
  • |
  • 로그인
  • |
  • 장바구니
  • News
    뉴스 신제품 신간 Culture & Life
  • 강좌/특집
    특집 강좌 자료창고 갤러리
  • 리뷰
    리뷰
  • 매거진
    목차 및 부록보기 잡지 세션별 성격 뉴스레터 정기구독안내 정기구독하기 단행본 및 기타 구입
  • 행사/이벤트
    행사 전체보기 캐드앤그래픽스 행사
  • CNG TV
    방송리스트 방송 다시보기 공지사항
  • 커뮤니티
    업체홍보 공지사항 설문조사 자유게시판 Q&A게시판 구인구직/학원소식
  • 디렉토리
    디렉토리 전체보기 소프트웨어 공급업체 하드웨어 공급업체 기계관련 서비스 건축관련 업체 및 서비스 교육기관/학원 관련DB 추천 사이트
  • 회사소개
    회사소개 회사연혁 출판사업부 광고안내 제휴 및 협력제안 회사조직 및 연락처 오시는길
  • 고객지원센터
    고객지원 Q&A 이메일 문의 기사제보 및 기고 개인정보 취급방침 기타 결제 업체등록결제
  • 쇼핑몰
통합검색 "데이터 마이닝"에 대한 통합 검색 내용이 9,952개 있습니다
원하시는 검색 결과가 잘 나타나지 않을 때는 홈페이지의 해당 게시판 하단의 검색을 이용하시거나 구글 사이트 맞춤 검색 을 이용해 보시기 바랍니다.
CNG TV 방송 내용은 검색 속도 관계로 캐드앤그래픽스 전체 검색에서는 지원되지 않으므로 해당 게시판에서 직접 검색하시기 바랍니다
[칼럼] 대한민국 산업의 미래와 산업데이터 인프라
산업데이터 스페이스와 제조업의 미래   우리나라가 새로운 성장동력을 만들기 위해서는 산업데이터에 주목할 필요가 있다. 우리나라의 산업데이터 활용 잠재력은 매우 크다. 국내에는 이미 다양한 산업분야의 데이터 플랫폼이 구축되어 운영 중이다. 산업데이터의 잠재력을 성장 동력으로 연결하려면 공공기관과 기업 내부에 쌓여 있는 방대한 데이터를 끄집어내고 기관 간에 데이터의 공유와 연계를 이루는 데이터인프라 구축이 무엇보다 필요하다.    (이미지 출처 : 123RF) 기업은 물론 한 국가의 산업경쟁력도 디지털 전환(DX)을 빼놓고는 얘기할 수 없는 시대가 되었다. 디지털 전환은 인공지능, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등 디지털 기술을 모든 사업영역에 적용함으로써 조직문화, 비즈니스 모델과 프로세스 등에 근본적인 변화를 일으켜서 새로운 가치를 만들어내는 것을 의미한다. 디지털 전환을 통해 재화나 서비스의 생산부터 소비에 이르는 일련의 경제활동들이 지능화되고 효율화되고 있다.  보스톤 컨설팅 그룹(Boston Consulting Group)의 연구조사에 따르면 디지털 선도기업들은 디지털 후발기업들에 비해 수익성장률(earnings growth)이 1.8배 더 높고 총 기업가치(total enterprise value) 성장률은 2배 이상이라고 한다. 또한, 세계적 시장조사기관인 Statista에 따르면 전세계 디지털전환기업의 생산액은 2018년 13.5조 달러에서 2023년 53.3조 달러로 증가하면서 전세계 GDP의 절반을 넘어섰다. 한편, 디지털기업은 글로벌 시장을 주도하고 있다. 지난 2008년 전세계 시가총액 10대 기업의 절반은 CNPC, 엑손모빌 등과 같은 에너지기업이었으나 지금은 애플, 마이크로소프트, 아마존, 알파벳(구글), 테슬라, 엔비디아, 메타(페이스북) 등 7개의 디지털기업이 그 자리를 차지하고 있다.  데이터의 90%는 산업데이터이나 60∼80%가 활용되지 못하고 사장 디지털 전환의 중심에는 데이터가 자리잡고 있다. 디지털기술을 적용하여 분산된 데이터를 가치 있게 변환시키는 것이 디지털 전환의 핵심이기 때문이다. 기업내부에 쌓여 있는 경험과 노하우를 데이터화하고 이러한 데이터를 분석하면 비즈니스를 효율적으로 운영하거나 새로운 비즈니스를 만들어낼 수 있다. 구글, 페이스북, 아마존 등은 방대한 데이터를 모을 수 있는 고유 플랫폼을 보유하고 있다. 이들은 플랫폼 이용자들의 거래방식, 소비패턴 등의 데이터를 인공지능으로 분석하여 고객의 요구를 확인하거나 새로운 비즈니스기회를 찾아가며 물류, 금융, 헬스케어, 클라우딩 등으로 사업영역을 확장해왔다. 데이터는 크게 개인정보데이터와 산업데이터로 구분해볼 수 있다. 개인정보데이터는 개인의 취향, 동선, 사회관계, 소비행동 등으로 검색, SNS, 간편지불 등의 과정에서 생성된다.  GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)는 개인정보 데이터를 활용하여 오늘날 시가총액 기준 글로벌 10대 기업으로 성장할 수 있었다. 한편, 산업데이터는 제품개발, 생산, 유통, 소비 등 산업활동 전과정에서 생성되며 전체 데이터의 90%를 차지하고 있다.  산업데이터는 연구개발(R&D)에서 생산, 유통‧마케팅에 이르는 모든 밸류체인에서 생산성과 부가가치를 높이고, 새로운 제품과 서비스를 창출하며, 더 나아가 새로운 산업을 만드는 데 활용될 수 있다. 그러나 아직까지 세계적으로 산업데이터는 활용도가 높지 않으며 산업데이터 분야에 GAFA와 같은 지배적 사업자도 나타나고 있지 않다.  시장조사기관인 forrester research에 따르면 기업내 축적된 데이터중 60∼73%는 사용되지 않고 있다고 한다. EU 집행위원회도 산업데이터의 80%가 전혀 사용되고 있지 않다고 한다. 산업 데이터가 기업의 영업비밀을 포함하고 있는 데다, 각 기업 간의 데이터 형식과 호환성이 없어 데이터를 공유하고 협력하는 데 어려움이 있기 때문이다. 그러나 한편으로 보면 그 만큼 성장잠재력은 크다. 2022년 EU 집행위원회에 따르면 데이터법(Data Act)으로 산업데이터 활용이 제도적으로 보완되면 2028년까지 2,700억 유로(407조원)의 추가 GDP 창출을 기대할 수 있다고 한다.  미국과 중국이 세계 데이터 과점, EU와 일본은 산업데이터에 주력 현재 세계 데이터시장은 개인정보를 중심으로 GAFA가 장악해가고 있다. 미국 정부는 GAFA 등 플랫폼기업이 글로벌 시장에서 데이터를 지속적으로 수집하고 활용할 수 있도록 디지털 통상(Digital Trade)에 발 벗고 나서고 있다.  2017년 미무역대표부(USTR)가 매년 발간하는 국별 무역장벽보고서에 별도의 디지털무역장벽분야가 새롭게 만들어진다. 2018년 11월 체결된 미국·멕시코·캐나다협정(USMCA)에는 처음으로 디지털통상 챕터가 신설되고 데이터이전 자유화, 데이터지역화 금지, 소스코드 공개금지 등의 규범이 담긴다. 2019년 10월에는 최초의 독자적인 국제조약이면서 USMCA보다 더욱 개방된 모습으로 미일간 디지털통상협정(USJDTA)이 체결되었다. 한편, 2019년부터 시작된 WTO 디지털통상협상 과정에서 미국은 모든 서비스에서 데이터이동 자유화를 강력하게 주장하고 있다.  세계의 공장이자 14억 인구를 가진 중국에서는 전세계 데이터의 1/4 이상이 생성되고 있으며 알리바바, 텐센트, 바이두 등이 중국내 데이터시장을 주도해 가고 있다. 중국 정부는 2019년 데이터를 토지, 노동, 자본, 기술과 함께 새로운 국가 생산요소로 규정하고 데이터 활용에 적극적으로 개입하고 있다. 지난 2023년 10월에는 데이터의 유통과 개인정보, 보안 등을 위해 국가데이터국을 설치하여 데이터 통제를 강화한 바 있다. 여기에 네트워크안전법, 개인정보보호법, 데이터안전법 등 법률을 제정하여 자국내 데이터의 해외반출을 엄격하게 규제하고 있다. EU는 미중 IT기업의 데이터 과점에 대응하고 산업의 경쟁력을 확보하기 위한 데이터정책에 집중한다. 특히, 아마존, 구글 등 거대 미국 클라우드 기업으로부터 자신들의 기술 노하우를 지키고 자율성을 확보하는 것을 목표로 삼는다. 이를 위해, EU는 2020년 EU 데이터전략을 발표하고 여기서 유럽 공통 데이터 스페이스(European Common Data Spaces)를 제시한다. 데이터 스페이스는 데이터들이 원래 있던 곳에 있으면서 필요할 때마다 공유될 수 있도록 하는 공간을 의미한다. 구체적으로 가이아-X, 카테나-X, 매뉴팩처링-X 프로젝트 등이 추진되고 있다. 가이아-X는 각 산업 분야를 연결하는 가장 포괄적인 데이터 스페이스이고, 카테나-X는 가이아-X 중 자동차산업의 공급망간에 데이터를 교환·공유함으로써 경쟁력을 높이는데 목표를 두고 있다. 일본은 세계 최고수준 로봇, 센서를 바탕으로 공장자동화 등의 제조현장에서 데이터를 충분히 확보하고 있다. 이에 애플이나 구글 등 미국 디지털기업의 개인정보데이터에는 못 따라가지만, 강력한 제조업을 기반으로 한 산업데이터 경쟁력을 키우기 위해 역량을 집중하고 있다. 2016년 관민 데이터활용 기본법, 2017년 데이터 거래규정, 2018년 생산성향상 특별조치법 등의 제정을 추진하였으며, 지난해 4월 우라노스 에코시스템(Ouranos Ecosystem)을 출범시켜 산업계 전반에 데이터공유와 연계를 꾀하고 있다.  산업데이터의 공유와 활용을 늘리기 위한 인프라 구축 나서야 우리나라는 세계가 주목하는 경제성장을 이룩했다. 1960∼1980년대 정부주도로 철강, 석유화학 등의 산업을 육성하고 1990∼2000년대 세계화와 중국성장을 수출 확대로 연결시켰다. 그러나 최근 대외적 여건을 보면 산업의 성장엔진은 식어가고 수년 내 수출 절벽이 현실화될 수도 있어 우려스럽다. 외적으로는 미중 패권경쟁 격화, 선진국의 산업정책 부활, 보호무역 확산 등으로 글로벌가치사슬(GVC)이 급속하게 파편화, 블럭화되면서 우리의 미래 먹거리와 수출시장을 위협하고 있다. 중국은 첨단산업에서 자급률을 높이고 있고, 미국, 일본, EU 등 선진국들도 반도체, 배터리 등 첨단산업 육성에 열을 올리면서 우리산업이 설자리를 점점 좁혀오고 있다. 대내적으로도 활로가 보이지 않는다. 지난 20년간 주력 수출품목의 변화가 없는 등 산업 역동성이 사라지고 있다. OECD 최하위 출산율과 고령화로 생산가능인구가 줄어드는 가운데, 학생들은 공대를 포기하고 의대로 진로를 바꾸고 있다. 심각한 데이터 규제로 인공지능, 메타버스와 같은 미래 새로운 산업의 발전 기반도 취약한 상태다. 국제경영개발원(IMD)에 따르면 우리나라 기업의 빅데이터 활용순위는 26위로 한참 뒤져 있다. 새로운 성장동력을 만들기 위해서는 산업데이터에 주목할 필요가 있다. 우리나라의 산업데이터 활용 잠재력은 매우 크다. 반도체‧조선 세계 1위, 석유화학‧철강‧로봇 세계 5위, 자동차 세계 7위의 세계적인 제조기반에 5G 등 세계 최고 수준의 ICT 인프라를 보유하고 있어 디지털 기술을 제조업에 접목하기가 수월하다. 연구개발-조달-생산-유통-소비에 이르는 가치사슬(Value chain) 전반에 디지털 전환(DX)을 확산시키면 디지털 제조강국으로 도약할 수 있다.  한편, 우리나라 의료기술과 정보 또한 세계 최고 수준이다. 데이터, 개인정보에 대한 과감한 규제완화가 이루어진다면 원격의료, 디지털 헬스케어 분야에서 제2의 반도체신화를 기대해 볼 수도 있다. 여기에 세계 최고 수준의 ICT 인프라에 혁신역량을 집중한다면 스마트제조, 스마트팜과 같은 새로운 혁신서비스가 수출의 중심이 될 수도 있을 것이다.   국내에는 이미 다양한 산업분야의 데이터 플랫폼이 구축되어 운영 중이다 그러나 플랫폼 참여자는 개인정보, 영업비밀 보호 등 데이터 공유나 거래시 발생할 수 있는 위험부담으로 양질의 데이터 제공에 소극적일 뿐 아니라 표준화, 상호운용성 등 데이터 공유·활용을 위한 토대도 부족한 실정하다. 데이터는 크기가 클수록 그리고 서로 다른 데이터가 융합될수록 더욱 큰 가치를 창출하는 네트워크 효과가 있다. 산업데이터의 잠재력을 성장 동력으로 연결하려면 공공기관과 기업 내부에 쌓여 있는 방대한 데이터를 끄집어내고 기관 간에 데이터의 공유와 연계를 이루는 데이터인프라 구축이 무엇보다 필요하다. 그리고 구축된 인프라가 제대로 작동하기 위해서는 수익을 창출하고 창출된 수익이 모든 참여자에게 돌아갈 수 있고 참여자들이 안전하게 데이터를 공유·거래할 수 있으며 개방적이고 투명한 표준방식으로 데이터가 연계될 수 있어야 할 것이다. 미국과 중국이 거대 플랫폼 기업을 앞세워 세계 데이터 시장을 장악하고 있다. EU는 2014년부터 산업데이터를 중심으로 공유와 연계 플랫폼 구축에 나서고 있으며 일본이 그 뒤를 잇고 있다. 우리나라는 2022년 산업디지털전환촉진법이 제정되고서야 산업데이터 활용기반 구축이 본격화된다. 이 법에 따라 지난 2023년 1월 제1차 산업디지털전환 종합계획이 수립되었고 산업전반에 인공지능(AI)을 내재화시키는 프로젝트가 진행되고 있다. 그러나 다른 나라들에 비해 많이 뒤져 있다. 산업데이터의 공유·활용을 위한 프로젝트를 서둘러야 할 것이다. 이를 통해 대한민국의 산업이 한층 더 도약하고, GAFA를 뛰어 넘는 산업데이터 거인이 우리나라에서 탄생할 수 있기를 기대해 본다.   김용래 교수 경희대학교 첨단기술비즈니스학과 전 특허정장  
작성일 : 2025-05-13
이에이트, AI 디지털 트윈 기술 활용해 전고체 배터리 공정 최적화
이에이트는 신기술 소재 전문기업 아이엘과 전고체 배터리 상용화 개발을 위한 디지털 트윈 기반 AI 기술협력 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 전고체 배터리의 제조 공정 전반을 디지털 트윈 기술로 시뮬레이션하고 최적화할 계획이다.   전고체 배터리는 기존 리튬이온 배터리의 액체 전해질을 고체 전해질로 대체한 차세대 배터리이다. 액체 전해질은 화재나 폭발 위험이 있지만 고체 전해질은 불연성으로 안정성이 높다. 또한 기존 리튬이온 배터리 대비 에너지 밀도가 2~3배 높고, 전고체 배터리는 열화 속도가 느려 충방전 수명이 길다. 이러한 장점으로 전고체 배터리는 차세대 에너지로 급부상하고 있으며 전기차, 에너지 저장 시스템(ESS), 우주산업 등 다양한 분야에서의 활용 가능성이 높아지고 있다. 글로벌 전고체 배터리 시장은 2040년까지 약 740조 원 규모로 성장할 것으로 전망되며, 고부가가치 시장을 선점하기 위한 기업 간 협력이 활발히 이루어지고 있다.   이에이트는 전고체 배터리의 생산 공정을 디지털 트윈으로 구현하여, 전고체 배터리의 설계, 제조, 운영 전반에 걸친 시뮬레이션과 최적화를 실현할 계획이다. 아이엘은 가천대학교 윤영수 교수팀의 10여 년간 연구 성과를 기반으로 리튬메탈 음극 시트를 개발 중이며, 이 기술은 충·방전 시 리튬 덴드라이트 형성을 억제하여 배터리의 안정성과 수명을 높이는 데에 중점을 두고 있다. 아이엘은 이 기술을 전기차, 휴머노이드 로봇, 우주 산업 등 특수 목적 배터리 시장에 적용하고, 향후 전고체 배터리의 상용화와 양산 체계 구축을 통해 시장 선점에 나선다는 계획이다. 이에이트의 김진현 대표는 “전고체 배터리는 차세대 에너지 저장 기술로 주목받고 있는 만큼, 디지털 트윈을 통해 배터리의 설계, 제조, 운영 전 과정을 데이터 기반으로 최적화하는 것이 필수이다. 이에이트는 이번 아이엘과의 협력을 통해 전고체 배터리 공정에 특화된 디지털 트윈 설루션을 개발하고, 배터리 성능의 신뢰성을 높이는 동시에 개발 기간을 단축하는 데 주력할 계획”이라고 밝혔다.  
작성일 : 2025-05-13
마이크로소프트, 연례 개발자 행사 ‘빌드 2025’ 20일 개최
마이크로소프트가 5월 20일부터 연례 개발자 콘퍼런스인 ‘마이크로소프트 빌드 2025(Microsoft Build 2025)’를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 오는 22일까지 하이브리드 방식으로 온라인과 오프라인이 병행된다. 기조 연설을 포함한 온라인 세션은 누구나 사전 신청을 통해 무료로 참가할 수 있다. 매년 5월 열리는 마이크로소프트 빌드는 개발자, 엔지니어 등 IT 전문가를 비롯해 IT 산업 입문자까지 한자리에 모여 새로운 기술과 지식을 공유하는 자리다. 올해는 ▲AI ▲클라우드 ▲데이터 분석 ▲개발자 도구 및 닷넷(.NET) ▲보안 ▲윈도우 등 6개 분야의 최신 기술과 인사이트가 공개된다.     행사 첫날 오프닝 기조연설에는 마이크로소프트의 사티아 나델라(Satya Nadella) CEO 겸 이사회 의장과 케빈 스콧(Kevin Scott) 수석부사장 겸 최고기술책임자(CTO)가 연사로 나선다. 사티아 나델라는 마이크로소프트가 AI 기술을 통해 전 플랫폼에서 어떤 혁신과 기회를 만들어 나가고 있는지 공유할 예정이다. 실제 코드를 다루며 기술을 익힐 수 있는 실습형 세션도 마련된다. 실무 개발자를 위한 프로그램에서는 현장에서 바로 활용할 수 있는 노하우와 함께 실전 중심의 학습 기회가 제공된다. 특히 주어진 과제를 해결하며 AI 에이전트를 설계하는 실전 해커톤 AI 에이전트 오픈 해크(AI Agent Open Hack)도 열린다. 이외에도 스콧 거스리(Scott Guthrie) 클라우드 및 AI 부문 수석 부사장, 아샤 샤르마(Asha Sharma) AI 제품 관리 부문 부사장, 아룬 울라가라차간(Arun Ulagaratchagan) 애저 데이터 부문 부사장 등 마이크로소프트 주요 부문 리더들이 다양한 기술 세션과 시연을 진행한다. 온라인 참석자는 공식 웹사이트에서 세션 유형, 관심 주제, 난이도, 개발 언어를 기준으로 자신에게 맞는 프로그램을 자유롭게 구성할 수 있다. 한편, 이번 행사에는 AMD, 인텔, 엔비디아, 퀄컴 등 주요 파트너사도 참가해 최신 AI 기반 개발 도구와 설루션을 선보인다. 이들은 기술 세션과 데모, 몰입형 랩을 통해 실전 적용 중심의 기술 인사이트를 제공하며, 차세대 AI 애플리케이션 구현을 지원하는 다양한 개발 리소스를 소개할 예정이다.
작성일 : 2025-05-13
매스웍스-에버소스 에너지, 재생에너지 통합을 위한 시스템 계획 협력
매스웍스는 미국 뉴잉글랜드의 에너지 기업인 에버소스 에너지(Eversource Energy)와 협력해 재생에너지 통합을 지원하는 시스템 계획 프로세스를 구축했다고 밝혔다. 전기차, 히트펌프, 태양광 패널 등 친환경 에너지의 확산으로 전력 배전망 계획에 불확실성이 커지는 가운데, 에버소스는 포춘 글로벌 500대 기업이 수백만 개의 전력망 시나리오를 확률과 위험도에 따라 분석하고 우선순위를 정할 수 있는 확률론적 조류 계산(PLF : Probabilistic Load Flow) 시스템을 개발했다. 미국의 에너지 전환 과정에서의 핵심 과제는 재생에너지 발전 설비를 안정적으로 전력망에 통합하는 것이다. 미국 에너지정보청(EIA)에 따르면 2025년에는 26GW(기가와트), 2026년에는 22GW 규모의 태양광 설비가 추가될 것으로 전망하고 있다. 에버소스는 기존의 전통적 시나리오 기반 모델링으로는 미래 전력망 수요에 대응하기 어렵다고 판단하고, 확률론적 조류 계산(PLF) 자동화를 전력 시스템 분석에 통합했다. 이를 통해 에버소스는 수많은 시나리오를 시뮬레이션하고, 배전망 모델링 역량을 향상시키는 한편, 필요한 데이터 분석 역량 강화를 위한 투자도 적극 지원하고 있다.     에버소스는 확률론적 조류 계산(PLF) 시스템 구축을 위해 매트랩(MATLAB)을 주요 개발 환경으로 활용했다. 매트랩은 수치 연산 병렬 처리 기능을 제공해 다중 코어 CPU 및 GPU 클러스터에 효율적으로 작업을 분산시킬 수 있도록 지원했으며, 이를 통해 에버소스는 대규모 시뮬레이션과 데이터 분석을 신속하게 수행할 수 있었다. 또한 매트랩 액티브X(ActiveX) 서버를 활용해 추가 프로그래밍 언어 없이 매트랩과 DNV 시너지 일렉트릭 솔버(DNV Synergi Electric Solver) 간 직접 통신을 구현했다. 확률론적 모델링에 필수적인 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 역시 매트랩을 통해 구현됐다. 이를 통해 입력 변수들의 확률 분포에서 무작위로 값을 선택해 다양한 시나리오를 평가할 수 있다. 또한 매트랩의 데이터 시각화 도구는 PLF 시뮬레이션 결과를 직관적으로 분석하고, 다양한 조건 하에서 전력망 성능을 시각화하여 잠재적인 문제를 발견하고 개선 영역을 식별하는 데 기여했다. 매스웍스의 토니 레논 심스케이프(Simscape) 제품 마케팅 매니저는 “현대 시스템 계획에서 증가하는 요구사항은 도전인 동시에 기회로 작용한다”면서, “에버소스는 매트랩과 매스웍스의 컨설팅 서비스를 통해 인프라 투자 전략을 최적화하고, 잠재적 문제를 선제적으로 대응해 안정적이고 효율적인 에너지 공급 체계를 구축했다”고 말했다. 에버소스의 존 크레소 고급 예측 및 모델링 수석 엔지니어는 “현재 뉴잉글랜드 지역에서 진행 중인 대규모 에너지 전환으로 배전망 계획이 매우 복잡해졌다. 이러한 환경에서 고객에게 안전하고 안정적인 서비스를 제공하는 것이 매우 중요하다”며, “새롭게 구축한 PLF 설루션을 통해 시뮬레이션 시간을 95% 단축하고, 전력망 신뢰도를 정밀하게 평가하며, 데이터 기반으로 최적의 인프라 투자 결정을 내릴 수 있게 됐다. 이를 통해 잠재적 문제를 선제적으로 해결할 수 있는 역량을 확보했다”고 말했다.
작성일 : 2025-05-13
제조기업 디지털 트윈 기반 협업 플랫폼, CP(Collaboration Platform) 
주요 디지털 트윈 소프트웨어   제조기업 디지털 트윈기반 협업 플랫폼, CP(Collaboration Platform)    개발 및 자료 제공 : 디엑스티, contact@dxt.co.kr, https://dxt.co.kr, www.youtube.com/@DXTKoreaInc   클라우드 기반 솔루션 기업인 디엑스티(DXT)는 제조 및 엔지니어링 기업들이 디지털 트윈(Digital Twin) 개념을 기반으로 실험 데이터와 품질 관리 데이터, 엔지니어링 업무 데이터의 통합적 협업 및 관리를 가능하게 하는 클라우드 기반 협업 솔루션, CP(Collaboration Portal)를 제공한다. CP는 엔지니어링 업무, 품질 관리, 연구 및 실험 데이터를 통합적으로 관리하고 축적하여 향후 디지털 트윈(Digital Twin) 환경에서 정확한 가상 검증과 데이터 기반 예측을 수행할 수 있는 기반을 마련한다. 1. 주요 특징 CP는 엔지니어링 업무(CP Eng'r Work), 품질 관리(CP Quality), 연구 및 실험 관리(CP Experiment) 기능을 통합하여 기업이 다양한 업무 프로세스를 하나의 플랫폼에서 효율적으로 관리할 수 있도록 지원한다.  또한 기업의 기준 정보 관리를 통해 데이터 일관성을 유지하고, 업무에 필수적인 워크플로우를 맞춤형으로 제공하여 효율성을 극대화한다. 또한 '협업'을 중심으로 한 업무 프로세스를 설계하고 관리할 수 있는 유연한 협업 플랫폼으로서, 기업의 다양한 비즈니스 환경에 최적화된 협업 체계를 구축할 수 있도록 지원한다. CP는 프로젝트 기반으로 내·외부 협업을 위한 데이터 및 문서 관리 기능을 지원하고, 솔루션 단독으로 사용 가능한 경우와 기 개발된 다양한 Enterprise Legacy 시스템 (PLM, QMS, MES, ERP)과 연동하는 경우 모두를 지원하는 유연한 환경을 제공한다. 2. 주요 기능 (1) CP(Collaboration Platform) 클라우드 기반 협업 및 프로젝트 관리 솔루션으로 제조기업에서 진행되는 협업관련 업무를 명확하고 실행 근거를 확보하면서 진행 할 수 있는 협업 환경을 제공한다. (예: 협업 File 관리, 문의/답변, 협업 기반의 권한 관리 등) CP는 협업 중심의 프로젝트 관리 기능을 통해 내·외부 이해관계자들이 실시간으로 데이터를 공유하며 업무 진행을 관리할 수 있도록 한다 (2) CP Eng'r Work 효율적인 엔지니어링 업무 진행하기 위한 기능을 제공 한다. (예: 업무의뢰 /답변, 도면 배포의뢰/배포, 원격 시스템 연동 등) CP Eng'r Work는 엔지니어링 업무의 정의, 할당, 진행률 추적, 실시간 협업을 지원 하여 엔지니어링 업무의 효율성을 극대화한다. (3) CP Quality 부품 승인원 관리, 수입/출고 검사 및 부적합 관리 기능을 제공한다.  CP Quality는 품질 데이터를 표준화하고 중복 없이 관리하고, 검사 실행 데이터 연계를 통한 부적합 처리를 진행한다. 특히, 고객의 고유한 비즈니스 프로세스에 따라 최적의 업무 워크플로우를 맞춤형으로 설계하고 제공할 수 있다. (4) CP Experiment 연구 및 실험 데이터 관리, AI 기반 데이터 분석 및 최적화 솔루션 연계를 지원한다. CP Experiment는 실험 과제 생성 및 과제별 세부 실험 관리, 기본 실험 조건 표준화 및 데이터베이스 관리 기능을 제공한다. 또한 사용자가 입력한 실험 데이터를 분석 및 시각화하여 연구자들이 손쉽게 결과를 해석하고 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 보고서 자동 생성 기능과 외부 파일 연계 기능을 제공하여 연구 업무의 효율성을 극대화하며, 연구자들이 입력한 데이터를 지속적으로 활용하여 기업 내 지식으로 축적할 수 있는 환경을 제공한다.  3. 도입 효과 ■ 데이터 기반의 협업 환경을 구축하여 기업 내 실시간 데이터 공유 및 협업 강화, 품질 및 연구 데이터의 효율적 축적, 데이터 분석과 예측 기반의 전략적 의사결정을 실현함으로써 향후 디지털 트윈을 통한 정밀한 가상 검증과 예측 능력을 확보한다. ■ 업무 생산성 향상, 업무 프로세스 자동화, 프로젝트 진행의 투명성 확보, 협력사 및 내부 부서 간 효율적인 실시간 협업 가능, 데이터 기반 의사결정 및 AI 기반 업무 최적화를 통해 기업의 연구개발 및 제조 경쟁력을 강화한다. ■ 부품 및 품질 데이터 관리 효율성 증가, 검사 기준의 일관성 유지, 품질 데이터의 체계적인 축적을 통해 향후 AI 기반 품질 분석 및 예측 활용 가능성 확보, 고객 맞춤형 업무 프로세스 제공을 통한 품질 업무의 신속한 대응과 효율성 극대화를 실현한다. ■ 실험 데이터 관리의 효율성 향상, 연구 프로세스의 투명성 및 신뢰성 강화, 데이터 기반의 의사결정 지원, 체계적으로 축적된 데이터를 활용한 향후 AI 기반의 연구 최적화 가능성을 확보하여 연구 및 실험 업무의 생산성과 정확성을 극대화한다.  4. 주요 고객 국내와 반도체, 자동차, 바이오 산업의 제조 기업들과 제품 개발 End-to-End 프로세스 상에서 연구개발(R&D) 업무, 엔지니어링 업무, 협력사 협업 업무를 진행 하면서 발생하는 데이터를 체계적으로 관리하고, AI 기반 학습이 가능한 정보 구조체를 생성하는 프로젝트를 진행중이다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-05-13
뉴타닉스, ‘클라우드 네이티브 AOS’ 통해 데이터 플랫폼을 쿠버네티스 환경 전반으로 확장
뉴타닉스는 하이퍼바이저 없이도 뉴타닉스 엔터프라이즈 스토리지 및 고급 데이터 서비스를 하이퍼스케일러 쿠버네티스 서비스와 클라우드 네이티브 베어메탈 환경으로 확장하는 클라우드 네이티브 AOS(Cloud Native AOS) 설루션을 발표했다. 데이터가 더욱 분산됨에 따라 사용자들은 데이터센터, 베어메탈 엣지 위치 및 클라우드 네이티브 하이퍼스케일러의 쿠버네티스 인프라 전반에서 데이터를 보호, 복제 및 복원할 수 있는 일관된 방법을 찾고 있다. 그동안은 베어메탈, 가상화 및 컨테이너화된 인프라에서 실행할 수 있는 공통 데이터 플랫폼이 부재했다. 클라우드 네이티브 AOS는 클라우드 또는 베어메탈 어디서나 클라우드 네이티브 인프라에서 직접 실행할 수 있는 스토리지 및 데이터 서비스를 통해 이 문제를 해결한다. 해당 설루션은 하이퍼바이저가 필요 없어 사용자가 분산된 하이브리드 클라우드 전반에서 스토리지 관리를 통합할 수 있도록 지원한다. 신규 설루션은 쿠버네티스 애플리케이션과 해당 데이터에 대한 2일 차 지능형 운영을 어디서나 간소화한다. 또한, 데이터, 서비스형 플랫폼 및 AI를 위한 플랫폼의 백본(backbone)인 뉴타닉스의 AOS 소프트웨어를 클라우드와 베어메탈 환경의 상태 유지(stateful) 네이티브 쿠버네티스 클러스터로 확장한다. 클라우드 네이티브 AOS는 가용 영역, 클라우드 및 온프레미스 간의 통합 재해 복구를 통해 컨테이너화된 애플리케이션과 해당 데이터를 보호함으로써 쿠버네티스 인프라에 복원력을 제공한다. 고객은 애플리케이션을 온프레미스 컨테이너 환경으로 다시 이동하는 기능을 포함해 여러 사이트에 걸쳐 애플리케이션과 데이터를 최적으로 마이그레이션함으로써 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있다. 또한, 뉴타닉스의 설루션은 개발자가 쿠버네티스 API를 사용해 애플리케이션 데이터 관리의 모든 측면을 자동화하고 셀프서비스 제어를 제공할 수 있도록 지원한다. 뉴타닉스의 토마스 코넬리(Thomas Cornely) 제품 관리 부문 수석 부사장은 “뉴타닉스는 가상화된 데이터 센터의 고급 데이터 서비스를 통해 엔터프라이즈급 인프라를 위한 완전한 플랫폼을 구축했다”면서, “이제 뉴타닉스는 퍼블릭 클라우드 및 베어메탈의 쿠버네티스 서비스에서 클라우드 네이티브 인프라 사용자에게까지 플랫폼의 범위를 확장해 엔터프라이즈 복원력, 2일 차 운영 및 보안을 제공한다”고 말했다.  클라우드 네이티브 AOS는 현재 아마존 EKS(Amazon EKS)에서 얼리 액세스가 가능하며 올 여름에 정식 출시될 예정이다. 베어메탈 서버의 온프레미스 컨테이너화된 환경에 대한 얼리 액세스는 올해 말에 제공될 예정이다.
작성일 : 2025-05-12
엔비디아, “RTX GPU와 쿠다 12.8로 LLM 실행 도구 성능 향상”
엔비디아가 엔비디아 지포스(NVIDIA GeForce) RTX GPU와 쿠다(CUDA) 12.8을 통해 로컬 대규모 언어 모델(large language model : LLM) 실행 도구인 ‘LM 스튜디오(LM Studio)’의 성능을 향상했다고 밝혔다.  문서 요약에서 맞춤형 소프트웨어 에이전트에 이르기까지 AI 사용 사례가 계속 확장되고 있다. 이에 따라 개발자와 AI 애호가들은 LLM을 더 빠르고 유연하게 실행할 수 있는 방법을 찾고 있다. 엔비디아 지포스 RTX GPU가 탑재된 PC에서 로컬로 모델을 실행하면 고성능 추론, 향상된 데이터 프라이버시, AI 배포와 통합에 대한 제어가 가능하다. 무료로 체험할 수 있는 LM 스튜디오와 같은 도구는 이러한 로컬 AI 실행을 간편하게 구현할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 사용자는 자신의 하드웨어에서 LLM을 탐색하고 구축할 수 있다. LM 스튜디오는 로컬 LLM 추론을 위해 가장 널리 채택된 도구 중 하나로 자리잡았다. 고성능 llama.cpp 런타임을 기반으로 구축된 이 애플리케이션은 모델을 완전히 오프라인에서 실행할 수 있도록 한다. 또한 사용자 지정 워크플로에 통합하기 위해 오픈AI(OpenAI) 호환 API(application programming interface) 엔드포인트 역할도 수행할 수 있다. LM 스튜디오 0.3.15 버전은 쿠다 12.8을 통해 RTX GPU에서 성능이 향상되면서 모델 로드와 응답 시간이 개선됐다. 또한 이번 업데이트에는 ‘툴_초이스(tool_choice)’ 파라미터를 통한 도구 활용 개선, 시스템 프롬프트 편집기 재설계 등 개발자 중심의 새로운 기능도 추가됐다. LM 스튜디오의 최신 개선 사항은 성능과 사용성을 향상시켜 RTX AI PC에서 높은 수준의 처리량을 제공한다. 즉, 더 빠른 응답, 더 신속한 상호작용, 그리고 로컬에서 AI를 구축하고 통합하기 위한 더 나은 툴을 제공한다.     LM 스튜디오는 유연성을 염두에 두고 제작돼 간단한 실험부터 맞춤형 워크플로 통합까지 다양한 용도로 활용할 수 있다. 사용자는 데스크톱 채팅 인터페이스를 통해 모델과 상호작용하거나 개발자 모드를 활성화해 오픈AI 호환 API 엔드포인트를 제공할 수 있다. 이를 통해 로컬 LLM을 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)나 맞춤형 데스크톱 에이전트와 같은 앱의 워크플로에 쉽게 연결할 수 있다. 예를 들어, LM 스튜디오는 마크다운 기반의 인기 지식 관리 애플리케이션인 옵시디언(Obsidian)에 통합될 수 있다. 사용자는 텍스트 제너레이터(Text Generator), 스마트 커넥션(Smart Connections)과 같은 커뮤니티 개발 플러그인을 사용해 콘텐츠를 생성하고, 연구를 요약하고, 자신의 노트 검색을 수행할 수 있다. 이 모든 기능은 LM 스튜디오를 통해 실행되는 로컬 LLM으로 구동된다. 이러한 플러그인은 LM 스튜디오의 로컬 서버에 직접 연결되므로 클라우드에 의존하지 않고도 빠르고 비공개적인 AI 상호작용이 가능하다. LM 스튜디오 0.3.15 업데이트에는 개발자를 위한 새로운 기능이 추가됐다. 그중에는 ‘툴_초이스’ 매개변수를 통한 도구 사용에 대한 세분화된 제어 기능과 더 길거나 복잡한 프롬프트를 처리할 수 있는 시스템 프롬프트 편집기 업그레이드 등이 포함된다. 개발자는 툴_초이스 파라미터를 통해 도구 호출을 강제하거나, 완전히 비활성화하거나, 모델이 동적으로 결정하도록 허용하는 등 모델이 외부 도구와 연동하는 방식을 제어할 수 있다. 이러한 유연성은 구조화된 상호작용, 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation : RAG) 워크플로 또는 에이전트 파이프라인 구축에 특히 유용하다. 이러한 업데이트는 LLM을 사용하는 개발자의 실험과 프로덕션 사용 사례 모두에서 효율성을 높인다. LM 스튜디오는 젬마(Gemma), 라마3(Llama 3), 미스트랄(Mistral), 오르카(Orca) 등 광범위한 개방형 모델과 4비트부터 고정밀까지 다양한 양자화 형식을 지원한다. 또한, 엔비디아는 소형 RTX 기반 시스템에서 효율성을 최적화하든 고성능 데스크톱에서 높은 처리량을 달성하든, LM 스튜디오가 RTX에서 완전한 제어, 속도, 프라이버시를 모두 제공한다고 설명했다. LM 스튜디오 가속화의 핵심은 소비자 하드웨어에서 효율적인 추론을 제공하도록 설계된 오픈 소스 런타임인 llama.cpp이다. 엔비디아는 LM 스튜디오, llama.cpp 커뮤니티와 협력해 RTX GPU 성능을 극대화하기 위해 ▲쿠다 그래프 활성화 ▲플래시 어텐션 쿠다 커널(Flash attention CUDA kernel) ▲최신 RTX 아키텍처 지원 등의 최적화 사항을 통합했다. LM 스튜디오는 윈도우, 맥OS, 리눅스에서 무료로 다운로드해 실행할 수 있다. 최신 0.3.15 버전과 지속적인 최적화를 통해 사용자는 성능, 맞춤화, 사용성에서 지속적인 개선을 기대할 수 있으며, 로컬 AI를 더 빠르고 유연하며 접근 가능하게 만든다. 사용자는 데스크톱 채팅 인터페이스를 통해 모델을 로드하거나 개발자 모드를 활성화해 오픈AI 호환 API를 사용할 수 있다.  LM 스튜디오는 모델 프리셋, 다양한 양자화 형식, 미세 조정된 추론을 위한 툴_초이스와 같은 개발자 제어 옵션을 지원한다. LM 스튜디오의 성능 개선에 관심이 있는 사용자는 커뮤니티와 엔비디아 주도의 성능 개선이 지속적으로 반영되는 llama.cpp 깃허브(GitHub) 리포지토리에 참여할 수 있다.
작성일 : 2025-05-12
공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래 / 에스엔에이치 민태기 - 영상보기 & 내용 요약
에스엔에이치 민태기 연구소장, 공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래  조명   에스엔에이치 민태기 연구소장이 SIMTOS 2024에서 "공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래"라는 주제로 발표했다. 그는 공작기계를 인류 문명 발전에 핵심적인 역할을 한 '마더머신'이라고 강조하며 이야기를 시작했다. 공작기계, 문명의 기반을 만들다 민태기 연구소장은 과거부터 현재까지 공작기계가 어떻게 제조업 발전을 이끌어왔는지 역사적인 흐름을 짚어주었다. 초기 수동식 도구부터 시작해 증기기관, 전기 모터, 그리고 현대의 CNC(컴퓨터 수치 제어) 기술에 이르기까지 공작기계의 혁신적인 변화 과정을 설명하며, 이러한 발전이 대량 생산 시대를 열고 산업 구조를 근본적으로 바꾸어놓았다고 언급했다. 그는 공작기계가 단순한 기계를 만드는 기계를 넘어, 인류의 삶의 질을 향상시키는 데 결정적인 역할을 해왔다고 강조했다. 제조업의 과거: 대량 생산과 효율성의 추구 강연에서는 과거 제조업이 어떻게 공작기계의 발전에 힘입어 대량 생산 체제를 구축하고 효율성을 극대화해왔는지 자세히 설명했다. 표준화된 부품 생산과 자동화된 공정 도입이 가능해지면서 생산성이 크게 향상되었고, 이는 곧 경제 성장과 사회 발전에 큰 영향을 미쳤다. 하지만 동시에 대량 생산 체제의 한계와 환경 문제, 노동 문제 등 다양한 과제에 직면하게 되었음도 지적했다. 제조업의 미래: 스마트 공장으로의 전환 민태기 연구소장은 미래 제조업의 핵심으로 스마트 공장을 제시했다. 스마트 공장은 인공지능(AI), 사물 인터넷(IoT), 빅데이터 기술 등을 활용해 생산 공정 전체를 지능화하고 자동화하는 시스템을 의미한다. 그는 스마트 공장이 생산 효율성을 극대화하고, 맞춤형 생산을 가능하게 하며, 예측 유지보수를 통해 생산 중단 시간을 최소화하는 등 다양한 이점을 가져올 것이라고 전망했다. 또한, 스마트 공장은 환경 친화적인 생산 방식을 구현하고, 노동 환경을 개선하는 데에도 기여할 수 있다고 설명했다. 스마트 공장 구축을 위한 제언 강연 말미에 민태기 연구소장은 스마트 공장으로의 성공적인 전환을 위해 몇 가지 중요한 포인트를 강조했다. 첫째, 기업들은 장기적인 비전을 가지고 단계적으로 스마트 공장을 구축해야 한다. 둘째, 기술 도입뿐만 아니라 조직 문화와 인력 양성에도 투자를 해야 한다고 강조했다. 셋째, 데이터 보안과 시스템 안정성을 확보하는 것이 중요하다고 덧붙였다. 결국 스마트 공장 구축은 단순히 기술적인 변화를 넘어, 기업의 전반적인 혁신을 요구하는 과제라는 점을 시사했다.   * 해당 내용 정리는 AI의 도움으로 작성되었습니다. 상세 내용은 원본 영상을 통해 확인하시기 바랍니다.    [SIMTOS 2024 디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스] 발표자료 다운로드  https://www.cadgraphics.co.kr/newsview.php?pages=lecture&sub=lecture01&catecode=7&num=74989     #SIMTOS2024 #공작기계 #제조업 #스마트공장 #디지털제조 #뿌리산업 #제조기술 #산업자동화 #기술혁신 #미래제조 #민태기
작성일 : 2025-05-11
티맥스소프트, ‘재팬 IT 위크 2025’ 참가 통해 DX 기술력으로 글로벌 시장 공략
티맥스소프트, 클라우드 미들웨어, 메인프레임 현대화 등 DX 솔루션 대거 전시   티맥스소프트가 지난 4월 23일부터 일본 도쿄 빅사이트에서 개최된 일본 최대 규모 IT 전시회 ‘재팬 IT 위크 2025(Japan IT Week Spring)’에 참가하여 혁신적인 디지털 전환(DX) 솔루션을 선보이며 글로벌 시장 공략에 나섰다. ‘재팬 IT 위크’는 IT 산업 전반의 최신 기술과 솔루션을 한눈에 확인할 수 있는 일본 최대 규모의 IT 전문 전시회로, 춘계와 추계 연 2회 개최된다. 올해 춘계 행사는 지난 4월 23일부터 3일간 성황리에 진행되었다. 티맥스소프트는 이번 전시회 참가를 통해 일본 시장 내 고객과의 접점을 확대하고, 새로운 비즈니스 기회를 적극적으로 발굴한다는 전략이다. 최근 일본, 북미, 동남아시아를 핵심 글로벌 거점으로 삼아 사업 확장에 박차를 가하고 있는 만큼, 이번 전시회를 통해 티맥스소프트의 차별화된 제품과 기술력을 현지 고객들에게 널리 알리는 데 주력했다. 특히 전 세계적으로 AI(인공지능)와 데이터 중심의 디지털 전환이 가속화되는 추세에 발맞춰, 티맥스소프트는 AI 환경과 클라우드 전환을 효과적으로 지원할 수 있는 다양한 솔루션을 전시하여 참관객들의 높은 관심을 받았다. 전시 제품군은 클라우드 미들웨어 ‘제우스(JEUS)’와 ‘웹투비(WebtoB)’, 메인프레임 현대화 솔루션 ‘오픈프레임(OpenFrame)’, 그리고 다양한 인터페이스(FEP·EAI·MCI) 통합 및 연계 솔루션 ‘애니링크(AnyLink)’ 등으로 구성되었다. 행사 첫날부터 티맥스소프트 전시 부스에는 메인프레임 현대화 솔루션인 ‘오픈프레임’에 대한 문의가 쇄도하며 참관객들의 뜨거운 관심을 입증했다. 특히 후지쯔와 히타치 메인프레임 시스템을 사용하고 있는 일본 기업 고객들은 티맥스소프트의 ‘오픈프레임’ 제품과 관련 성공 사례에 대해 깊이 있는 상담을 진행했다. ‘오픈프레임’은 기업 및 금융 기관에서 오랫동안 핵심 업무 시스템 운영 환경으로 사용해 온 메인프레임 기반의 비즈니스 자산을 유닉스(UNIX)와 같은 오픈 시스템 환경 또는 클라우드 환경으로 최적화하여 이전할 수 있도록 지원하는 솔루션이다. 일본은 메인프레임 보급률이 높은 국가 중 하나이며, 오는 2030년 후지쯔의 메인프레임 사업 중단이 예정되어 있어 최근 메인프레임 현대화에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 티맥스소프트는 전시회 기간 동안 IT 분야 전문가 및 기업 의사결정권자 등 잠재 고객들과 적극적인 네트워킹 시간을 가졌으며, 일본 시장 내 사업 확장을 위한 역량 있는 디지털 기업들과의 파트너십 구축 또한 모색했다. 또한 일본 내에서 클라우드 도입과 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 연계에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있는 점을 고려하여, 티맥스소프트의 인터페이스 통합·연계 솔루션인 ‘애니링크’의 성공적인 도입 사례를 신한은행 일본 법인 SBJ DNX 고객 인터뷰 영상을 통해 소개하여 참관객들의 이해를 높였다. 티맥스소프트 전략마케팅본부장 변재학 전무는 “팬데믹 이후 일본 시장의 디지털 전환 속도가 빨라지면서 소프트웨어 기업에게는 새로운 도전이자 글로벌 성장의 중요한 발판이 마련되었다”며, “티맥스소프트는 해외 파트너십, 다양한 성공 레퍼런스, 그리고 폭넓은 제품 포트폴리오를 기반으로 일본 시장뿐만 아니라 북미, 동남아시아 시장에서도 새로운 판로를 개척하며 글로벌 기업으로 성장해 나갈 것”이라고 포부를 밝혔다.    
작성일 : 2025-05-11
고성능 멀티피직스 플랫폼, Cadence Fidelity CFD
주요 디지털 트윈 소프트웨어   고성능 멀티피직스 플랫폼, Cadence Fidelity CFD   ■ 개발 : Cadence, www.cadence.com ■ 자료 제공 : 나인플러스아이티, 02-867-8633, www.npit.co.kr 1. Millennium M1 Millennium M1은 기존 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션의 한계를 뛰어넘는 차세대 턴키 CFD 솔루션으로, 업계에 새로운 기준을 제시한다. Cadence(케이던스)의 Fidelity LES Solver(일명 CharLES)와 고성능 GPU 기반 HPC(고성능 컴퓨팅)를 결합한 이 플랫폼은 LES(대형 와류 시뮬레이션)를 중심으로 대규모 시뮬레이션을 압도적인 속도와 정확성으로 수행한다. Millennium M1은 단순히 빠른 성능을 넘어, 고품질 데이터를 신속히 생성하고 생성형 AI를 활용한 설계 최적화 및 디지털 트윈 구축을 가능하게 한다. 며칠이 소요되던 작업을 몇 시간 내로 단축할 뿐 아니라, 항공우주, 자동차, 터보기계 등 다양한 산업에 적용 가능한 실질적이고 혁신적인 해법을 제공한다. 초고속 처리 능력과 Fidelity LES Solver의 정밀한 물리 해석이 결합된 Millennium M1은 혁신적인 설계와 엔지니어링의 패러다임을 바꿀 게임 체인저로, 기술 혁신의 새로운 기준을 제시할 것이다. 2. 주요 기능 및 특징 ■ 안정성과 정확성을 겸비한 해석 기술 : CharLES 솔버의 비선형 안정화 방식은 수치적 진동을 효과적으로 억제하며, 메시 크기를 줄여도 높은 정확도와 안정성을 유지한다. ■ 압도적인 계산 성능 : GPU 기반 LES 솔버와 전용 하드웨어의 조합으로, GPU 1개당 최대 1,000개의 CPU 코어에 상응하는 처리 성능을 제공한다. ■ 업계 최초 Turn-Key CFD 솔루션 : GPU 기반 솔버와 확장 가능한 HPC를 결합하여 별도의 복잡한 시스템 설정 없이 즉시 사용 가능하며, 빠르고 효율적인 데이터 생성을 지원한다. ■ AI 디지털 트윈 구현 : 고품질 데이터를 바탕으로 생성형 AI를 활용해 디지털 트윈을 신속하게 구현한다. ■ 다상 흐름 예측 : Volume-of-Fluid(VOF) 기법과 라그랑주 입자 추적법으로, 다양한 유동 영역에서 액체 및 미세 물방울 등의 복잡한 거동을 정확히 모델링할 수 있다. 3. 도입 효과 ■ 설계-검증 프로세스 단축 : 기존 몇 일이 소요되던 LES 시뮬레이션을 몇 시간 내로 단축해, 더 많은 설계-검증 프로세스를 시도할 수 있다. ■ 높은 신뢰성과 효율성 : 메시 크기가 작아도 안정적이고 정확한 결과를 제공하며, 후처리 작업부담을 크게 줄여준다. ■ 혁신적인 설계 최적화 : 생성형 AI와 디지털 트윈 기술을 활용해, 효율적인 설계로 제품 개발을 지원한다. ■ 경제적 이점 : 별도 시스템 구축이 필요 없는 턴키(Turn-Key) 솔루션으로, 운영 비용을 효과적으로 절감 할 수 있다.   4. 주요 고객 사이트 ■ 자동차(Automotive) : 전기차 주행 거리와 내연기관 차량 연비에 영향을 미치는 공기역학을 풍동 수준의 정확도로 예측하며, 빠른 분석을 제공한다. ■ 항공우주(Aerospace) : 복잡한 형상과 유동 조건에서 항력 변화와 에어포일 실속 현상을 정밀하게 분석하여, 높은 설계 신뢰성을 보여준다. ■ 에너지 및 터보 머신(Energy & Turbomachinery) : 난류 연소와 열 전달을 정확히 예측하며, 열 플럭스 및 Conjugate Heat Transfer 분석으로 에너지 효율성을 극대화한다.       상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-05-10