지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 인피니언과 협력을 통해 지멘스의 임베디드 차량용 소프트웨어 플랫폼인 오토사 클래식(AUTOSAR Classic) 플랫폼 R20-11과 인피니언의 오릭스(AURIX) TC4x 마이크로컨트롤러(MCU)를 결합한다고 발표했다. 지멘스는 이를 통해 자동차 제조기업이 소프트웨어 정의 차량(SDV)에 필요한 차세대 기능을 제공할 수 있는 생산 준비 상태를 달성할 수 있을 것으로 보고 있다. 자동차 산업에서 자율 주행, ADAS, 전기화, 승객 편의, 엔터테인먼트에 대한 수요가 증가함에 따라 더 많은 컴퓨팅 성능, 기능 안전, 사이버 보안이 요구된다. 이를 달성하기 위해 시스템 개발 흐름에 맞는 지능형 소프트웨어 플랫폼 및 오릭스 TC4x와 같은 고급 MCU가 필수 요소로 자리잡고 있다. 지멘스의 캐피탈 임베디드 AR 클래식(Capital Embedded AR Classic) 소프트웨어는 고성능 MCU를 지원하는 오토사 소프트웨어 플랫폼이다. 이 소프트웨어는 오릭스 TC4x의 멀티코어, 기능 안전, 사이버 보안 기능을 구현한다. 또한 기능 안전과 사이버 보안에 대한 사전 검증된 증거와 함께 풍부한 기능을 갖춘 소프트웨어를 제공해 OEM의 승인 프로세스를 간소화한다. 오릭스 TC4x와 같은 MCU는 자동차 산업의 핵심 부품으로 전기 파워트레인, 배터리 관리, ADAS, 레이더와 섀시 등 자동차 내 다양한 시스템을 제어하고 모니터링한다. 인피니언의 오릭스 TC4x MCU는 가상화, AI 기반 모델링, 기능 안전, 사이버 보안, 네트워크 기능 분야의 최신 트렌드와 전력, 성능 향상을 결합한다. 이를 통해 새로운 E/E 아키텍처와 차세대 SDV를 위한 길을 개척한다.     지멘스의 임베디드 소프트웨어 팀과 인피니언은 주요 고객인 BMW와 협력해 임베디드 ECU(Electronic Control Unit) 소프트웨어를 개발했다. 또한 지멘스와 OEM은 지멘스의 임베디드 소프트웨어 개발 툴을 사용해 SDV를 위한 클라우드 기반 소프트웨어 개발 프로세스를 구현하기 위해 협력했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “인피니언과의 협력은 오랜 기간 동안 매우 성공적으로 진행돼 왔다. 선도적인 자동차 고객에게 오토사 기반 임베디드 소프트웨어를 실행하는 고급 MCU를 제공해 SDV 산업의 미래를 주도할 수 있도록 지원했다.  최초의 오릭스 TC4x 구현은 보다 통합된 전체론적 접근 방식이 SDV 업계가 고객이 요구하는 고급 기능을 제공을 어떻게 지원하는지 보여준다”고 말했다. 인피니언의 토마스 슈나이드(Thomas Schneid) 소프트웨어/파트너/에코시스템 관리 담당 디렉터는 “인피니언은 2004년부터 오토사 표준에 기여해 왔으며, 오릭스 TC4x와 같은 MCU 포트폴리오에 오토사 솔루션을 제공하고 있다. 지멘스와의 협력은 오토사 기반 임베디드 소프트웨어를 탑재한 첨단 MCU를 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이를 통해 OEM이 SDV의 미래를 주도할 수 있는 역량을 강화한다”고 말했다.

AMD는 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 선정하는 톱500(Top500) 리스트에 AMD 기반 슈퍼컴퓨터가 6회 연속 등재되면서 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 리더십을 입증했다고 밝혔다. AMD 인스팅트(Instinct) MI300A APU로 구동되고 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE)가 구축한 미국 로렌스 리버모어 국립 연구소(LLNL)의 엘 캐피탄(El Capitan) 슈퍼컴퓨터는 최신 톱500 리스트에서 1.742 엑사플롭스의 HPL(High-Performance Linpack) 스코어를 기록하며, 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 선정되었다.  미국 핵안보국(NNSA)의 첫 번째 엑사스케일급 시스템인 엘 캐피탄은 NNSA의 트리랩스(Tri-Labs)인 LLNL과 로스앨러모스(Los Alamos) 및 샌디아(Sandia) 국립 연구소의 최고 컴퓨팅 자원으로 자리잡았다. 엘 캐피탄은 과학적 탐구와 국가 안보를 강화하는데 사용되며, 핵실험 없는 안전한 핵 억지력과 보안 및 신뢰성을 보장하는데 필요한 방대한 컴퓨팅 성능을 제공한다. 이 시스템은 노후 핵 비축물 인증과 같은 NNSA의 핵 비축물 관리 프로그램(Stockpile Stewardship Program)을 비롯해 확산 방지 및 대테러와 같은 주요 핵 안보 임무에 필수적인 모델링 및 시뮬레이션 기능을 지원한다.     LLNL과 NNSA의 다른 연구소들은 엘 캐피탄과 함께 AI 및 머신러닝 기반 데이터 분석을 수행하는 투올러미(Tuolumne) 시스템을 활용하여 빠르고 정확하게 예측 불확실성을 정량화할 수 있는 과학 모델을 생성하기 위한 LLNL의 AI 기반 목표를 더욱 가속화하고 있다. 엘 캐피탄은 AI를 적용하여 관성 봉입 핵융합(Inertial Confinement Fusion) 연구와 같은 고밀도 에너지 문제를 해결하는데 사용되고, 투올러미는 기후 모델링과 방역 및 신약 개발, 지진 모델링 등 비분류 공개 과학(Unclassified Open Science) 응용 분야에 활용될 예정이다. AMD의 최신 에픽 9005 시리즈 프로세서는 엔터프라이즈, AI 및 클라우드 환경을 위한 서버 CPU로, 고성능 컴퓨팅 및 AI 워크로드에서 이전 세대 대비 최대 37% 향상된 IPC(Instruction Per Cycle) 성능을 제공한다. 또한, 이 프로세서는 세계적인 난제를 해결하는 과학 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션에서 경쟁사 대비 최대 3.9배 더 빠른 인사이트 도출 시간을 제공한다. AMD 인스팅트 가속기는 AI 설루션에서 엑사스케일급 슈퍼컴퓨터에 이르기까지 다양한 규모의 데이터센터를 위한 고성능을 제공한다. AMD 인스팅트 MI300X 및 MI325X 가속기는 높은 AI 성능과 메모리 기능을 갖추고 있으며, CPU 및 GPU 코어와 적층형 메모리를 단일 패키지로 통합한 AMD 인스팅트 MI300A APU는 고성능 컴퓨팅 및 AI 워크로드를 위한 향상된 효율과 성능을 제공한다. AMD는 이외에도 오크리지 국립 연구소(Oak Ridge National Lab)의 엘 캐피탄과 프론티어(Frontier) 시스템이 그릭500(Green500) 리스트에서 각각 18위와 22위를 차지하면서, 고성능 컴퓨팅 워크로드를 지원하는 AMD 에픽 프로세서와 인스팅트 GPU의 성능 및 에너지 효율을 다시 한 번 입증했다고 전했다. AMD의 포레스트 노로드(Forrest Norrod) 수석 부사장 겸 총괄 책임자는 “엘 캐피탄이 엑사플롭의 장벽을 깨고, 세계에서 가장 빠른 AMD 기반 두 번째 슈퍼컴퓨터로 선정되어 매우 기쁘다. AMD 인스팅트 MI300 APU의 뛰어난 성능과 효율성을 입증한 이 획기적인 컴퓨터는 AMD와 LLNL 및 HPE 간의 헌신적인 협력의 결과물”이라면서, “AMD는 고성능 컴퓨팅과 AI의 컨버전스를 새롭게 정의하는 선도적인 성능과 기능을 통해 지속적으로 컴퓨팅의 미래를 주도하게 될 것”이라고 밝혔다. LLNL의 리버모어 컴퓨팅 최고기술책임자(CTO)인 브로니스 R. 드 수핀스키(Bronis R. de Supinski)는 “AMD 인스팅트 MI300A APU를 활용하여 절대적 한계치를 넘어서는 컴퓨팅 성능과 이전에는 상상하지 못한 뛰어난 에너지 효율성을 갖춘 시스템을 구축했다. 엘 캐피탄은 더욱 보편화되고 있는 AI를 기존의 시뮬레이션 및 모델링 워크로드와 통합함으로써 다양한 과학적 연구 분야에서 새로운 발견의 가능성을 높일 수 있게 되었다”고 전했다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다고 발표했다. 이 설루션은 독일의 프라운호퍼 연구소(프라운호퍼 ITWM)의 전기화학 시뮬레이션 기술과 헥사곤의 멀티피직스 및 측정 소프트웨어를 결합한 것이다. 헥사곤은 새로 출시한 배터리 설계 설루션이 이 설루션이 새로운 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 이를 통해 국내 배터리 산업의 기술 향상과 글로벌 시장 내 경쟁력 강화를 적극 지원할 계획이다. 헥사곤은 “가상 실험실을 통한 비용 절감, 생산성 향상, 다양한 배터리 전기화학 반응에 대한 시뮬레이션 능력 등을 제공함으로써 국내 기업들의 기술 경쟁력을 한층 높일 것”이라고 전했다. 새로운 배터리 셀 개발은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정이다. R&D 단계에서는 이론 원리에 기반한 실험계획법(DoE)의 과정이 필요하며, 이는 많은 시행착오와 반복작업이 요구되는 실험실에서의 실제 테스트를 통해 검증된다. 또한, 셀 제조 과정의 여러 단계가 불량률과 배터리 성능에 영향을 미칠 수 있어 세심한 관리가 요구된다. 헥사곤의 새로운 전기화학 배터리 설계 설루션은 프라운호퍼 ITWM의 배터리 및 전기화학 시뮬레이션 도구(Battery and Electrochemistry Simulation Tool : BEST) 솔버를 헥사곤의 디지털 재료 제품군 중 하나인 디지매트(Digimat)에 통합한다. 이를 통해 다양한 배터리 유형에 대해 내부 구조와 성분을 자세히 시뮬레이션하고, 제조 공정의 영향을 고려한 효율적인 다중물리 기반 셀 설계 탐색을 지원한다. 또한 배터리 설계에 필요한 다양한 재료 정보를 제공하고, CT 스캔을 통해 배터리 내부를 분석할 수 있는 기능을 통해 배터리의 물리적 특성 분석 및 배터리 설계 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.     새로운 설루션을 활용한 가상 실험실은 ▲입자 크기 분포와 탄소 바인더 분포 등 적절한 재료와 구성 최적화를 통한 에너지 효율, 수명, 최적 충전 프로토콜 등 성능 향상 ▲헥사곤의 산업용 3D 측정 소프트웨어인 ‘VGSTUDIO Max’를 활용하여 제조된 셀의 내부 구조를 CT 스캔하여 역설계하고, 이를 통해 제조 공정이 셀 미세구조에 미치는 영향을 검토 ▲배터리 에이징 및 셀 설계의 안전성 영향 조사를 통한 배터리 관리 시스템의 최적 충전 프로토콜 개발 등과 같은 주요 기능을 제공한다. 배터리 셀의 설계와 개발은 소재, 전기화학반응 설계, 기계적 설계, 제조 공정 간의 복잡한 상충 관계로 인해 상당한 어려움이 있는 영역이다. 헥사곤은 프라운호퍼 ITWM과의 파트너십을 통해 R&D 팀이 더 나은 성능의 배터리 셀을 설계하고, 프로토타입 단계에서 빠른 피드백을 받아 더 신속하게 개발할 수 있도록 도울 수 있게 됐다고 설명했다. 이를 통해 복잡한 과정의 많은 부분을 시행착오에 의존하던 개발 프로세스를 개선할 수 있다는 것이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 수밤 셋(Subham Sett) 멀티피직스 부문 부사장은 “배터리 성능과 품질은 특히 자동차 시장에서의 제품 경쟁력에 큰 영향을 미치는 차별화 요소”라며, “헥사곤은 열 관리 및 열폭주 시뮬레이션에 투자해오고 있으며, 이번 설루션 출시로 인해 많은 제조기업에서 배터리 셀 내 다중물리 상호작용에 대해 전체적인 관점의 분석을 가능하게 한다”고 말했다. 프라운호퍼 ITWM의 요헨 차우슈(Jochen Zausch) 박사는 “우리는 헥사곤의 혁신적인 재료 모델링 소프트웨어에 프라운호퍼 ITWM의 신뢰도 높은 BEST 배터리 전기화학 솔버 기능을 도입하기 위해 훌륭한 기술 협력을 이뤘다”면서, “이러한 포괄적인 시뮬레이션 워크플로를 통해 새로운 배터리 혁신이 빠르게 추진되기를 기대한다”고 말했다.

엔비디아가 ‘엔비디아 AI 서밋 재팬’에서 토요타, 야스카와, 리케이 코퍼레이션 등 일본 기업의 사례를 소개하면서, 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 아이작(Isaac), 메트로폴리스(Metropolis)를 공급해 피지컬 AI와 산업용 AI를 혁신시키고 있다고 발표했다. 산업과 피지컬 AI 기반 시스템은 로봇 AI 모델 훈련, 테스트, 시뮬레이션, 배포를 가능하게 하는 세 가지 컴퓨터 설루션을 통해 가속화되고 있다. 토요타 공장에서 중금속을 운반하는 로봇. 공장에서 인간과 함께 일하는 야스카와의 로봇. 이러한 노력을 가상으로 진행하기 위해 리케이 코퍼레이션은 계획을 지원하는 디지털 트윈 툴을 개발하고 있다.  토요타는 로봇의 모션, 파지를 위한 물리 시뮬레이션에 엔비디아 옴니버스를 활용해 금속 단조 능력을 향상시키고 있다. 이를 통해 로봇이 단조 재료를 운반하는 방법을 훈련하는 데에 걸리는 시간을 단축할 수 있다. 토요타는 로봇의 작업 처리와 로봇 모션을 엔비디아 피직스(PhysX)의 정확도로 재현하는 것을 검증하기 위해 옴니버스를 사용하고 있다. 옴니버스는 현실 세계의 사물과 시스템의 물리적 특성을 정확하게 복제하는 공장과 기타 환경의 디지털 트윈 모델링을 지원한다. 이는 차세대 자율 시스템을 구동하기 위한 피지컬 AI 구축의 기반이 된다. 토요타는 옴니버스를 통해 질량 특성, 중력, 마찰 등을 모델링해 테스트의 물리적 표현과 결과를 비교할 수 있다. 이는 조작과 로봇 모션 작업에 도움이 될 수 있다. 또한 토요타는 고도의 기술이 필요한 문제에 대해 로보틱스로 선임 직원의 전문 지식을 복제할 수 있다. 뿐만 아니라 공장 직원이 금속 단조 생산 라인과 관련된 고온, 열악한 환경에서 작업할 필요가 없어 안전성과 처리량이 향상된다.   ▲ 이미지 제공 : 토요타   야스카와는 60만 대 이상의 로봇을 출하하고 자동차 산업용 로봇, 협동 로봇, 양팔 로봇 등 약 200개의 로봇 모델을 제공하는 선도적인 글로벌 로봇 제조업체이다. 야스카와는 작업 적응, 다용도성, 유연성을 갖춘 적응형 로봇 모토맨 넥스트(MOTOMAN NEXT)를 통해 새로운 시장으로 확장하고 있다. 모토맨 넥스트는 엔비디아 아이작과 옴니버스 플랫폼으로 구동되는 첨단 로보틱스를 기반으로 하며, 식품, 물류, 의료, 농업 산업을 위한 자동화를 제공하는 데에 주력하고 있다. 야스카와는 엔비디아 가속 라이브러리와 AI 모델의 레퍼런스 워크플로인 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Manipulator)를 사용해 산업용 로봇 팔에 AI를 통합해 광범위한 산업 자동화 작업을 완료할 수 있는 능력을 부여하고 있다. 야스카와는 정밀한 6D 포즈 추정, 추적을 위해 파운데이션포즈(FoundationPose)를 사용하고 있다. 이러한 AI 모델은 야스카와 로봇 팔의 적응력과 효율성을 향상시킨다. 아울러 모션 제어로 시뮬레이션에서 현실로의 전환을 가능케 해 다양한 산업 분야에서 복잡한 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 야스카와는 옴니버스 토대로 구축된 엔비디아 아이작 심(Sim) 기반의 디지털 트윈과 로봇 시뮬레이션을 채택했다. 이를 통해 야스카와의 로봇 설루션 개발과 배포를 가속화해 시간과 리소스를 절약하고 있다. 시스템 설루션 제공업체인 리케이 코퍼레이션은 제조 부문을 위한 공간 컴퓨팅과 확장 현실 기술을 전문으로 하는 기업이다. 이 기술 회사는 일본 제조 산업을 위한 디지털 트윈 애셋 라이브러리인 재팬 USD 팩토리(JAPAN USD Factory)를 개발했다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 개발된 재팬 USD 팩토리는 일본 전역의 제조 현장에서 일반적으로 사용되는 자재와 장비를 디지털 형태로 재현한다. 이를 통해 일본 제조업체들은 공장과 물류창고의 디지털 트윈을 보다 쉽게 구축할 수 있다. 리케이 코퍼레이션은 이러한 디지털 자산을 통해 제조 공정의 다양한 설계, 시뮬레이션, 운영 단계를 간소화해 디지털 트윈을 통한 생산성 향상을 목표로 하고 있다. 범용 3D 애셋 교환인 오픈USD(OpenUSD)로 개발된 재팬 USD 팩토리는 개발자가 팔레트와 랙과 같은 애셋 라이브러리에 액세스하게 해 툴과 워크플로 전반에 걸쳐 원활한 통합을 제공한다.

IBM은 ‘제 1회 IBM 퀀텀 개발자 콘퍼런스(IBM Quantum Developer Conference)’를 개최하고, IBM 양자컴퓨터에서 복잡한 알고리즘을 실행할 때 높은 수준의 규모, 속도, 정확성을 제공하는 새로운 양자 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 소개했다. ‘IBM 퀀텀 헤론(IBM Quantum Heron)’은 IBM의 고성능 양자 프로세서로, IBM의 글로벌 양자 데이터 센터를 통해 사용할 수 있다. IBM 퀀텀 헤론은 퀴스킷(Qiskit)을 활용해 특정 클래스의 양자 회로를 최대 5000개의 2큐비트 게이트 연산까지 정확하게 실행할 수 있다. 사용자는 이러한 IBM 퀀텀 헤론의 성능을 활용해 재료, 화학, 생명과학, 고에너지 물리학 등 다양한 분야의 과학적 문제를 양자 컴퓨터로 해결하는 방법을 탐구할 수 있다. IBM은 “이는 IBM 양자 개발 로드맵의 또 하나의 주요 목표를 달성한 것이며, IBM과 비즈니스 파트너가 양자 우위와 2029년으로 예정된 IBM의 오류 수정 첨단 시스템을 향해 나아감에 따라 양자 유용성 시대를 더욱 앞당기는 것”이라고 설명했다.     IBM 헤론과 퀴스킷의 성능 향상으로 사용자는 최대 5000개의 게이트로 구성된 양자 회로를 실행할 수 있는데, 이는 2023년 IBM의 양자 유용성 시연에서 정확하게 실행된 게이트 수의 약 2배에 달하는 수치이다. 이를 통해 IBM 퀀텀의 컴퓨터 성능은 무차별 대입 방식의 기존 시뮬레이션 방식보다 더욱 향상됐다. 네이처지(Nature)에 게재된 2023년 유용성 실험에서는 데이터 당 처리 시간이 총 112시간 소요됐으나, 동일한 데이터를 사용한 같은 실험을 최신 IBM 헤론 프로세서에서 실행한 결과 50배 빠른 2.2시간 만에 완료할 수 있었다. IBM은 개발자가 안정성과 정확성, 속도를 갖춘 복잡한 양자 회로를 보다 쉽게 구축할 수 있도록 고성능의 양자 소프트웨어로 퀴스킷을 발전시켜 왔다. IBM은 제3자 기관의 1 000여 개의 테스트를 통해 퀴스킷이 다른 플랫폼 대비 높은 성능과 안정성을 갖춘 양자 소프트웨어 개발 키트라는 것을 확인했다고 밝혔다. IBM 퀀텀 플랫폼은 생성형 AI 기반 기능 및 IBM 파트너의 새로운 소프트웨어와 같은 신규 퀴스킷 서비스로 선택지를 더욱 확장하고 있으며, 산업 전반의 전문가 네트워크가 과학 연구를 위한 차세대 알고리즘을 구축할 수 있도록 지원한다. 여기에는 AI로 양자 하드웨어를 위한 양자 회로의 효율적인 최적화를 지원하는 퀴스킷 트랜스파일러 서비스(Qiskit Transpiler Service), 개발자가 IBM 그래니트 기반 생성 AI 모델로 양자 코드를 생성하는 데 도움을 주는 퀴스킷 코드 어시스턴트(Qiskit Code Assistant), 양자 및 기존 시스템에서 초기 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 접근법을 실행하는 퀴스킷 서버리스(Qiskit Serverless) 같은 도구가 포함된다. 양자 노이즈의 성능 관리를 줄이고 양자 회로의 복잡성을 추상화해 양자 알고리즘 개발을 간소화하는 등의 기능을 위해 IBM, 알고리즘믹(Algorithmiq), 케드마(Qedma), 큐나시스(QunaSys), Q-CTRL 및 멀티버스 컴퓨팅의 서비스를 이용할 수 있는 IBM 퀴스킷 함수 카탈로그(IBM Qiskit Functions Catalog)가 있다. 고성능 컴퓨팅의 차세대 진화 단계인 양자 중심 슈퍼컴퓨팅에 대한 IBM의 비전은 병렬화된 워크로드를 실행하는 최첨단 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터를 통합해 복잡한 문제를 고성능 소프트웨어로 쉽게 분리하고, 가장 적합한 아키텍처로 알고리즘의 각 부분을 나누어 해결한 후, 문제를 부드럽고 빠르게 다시 서로 결합하는 방법으로 각각의 컴퓨팅 방식으로는 접근이 불가능하거나 어려운 알고리즘을 실행할 수 있도록 설계되고 있다. 대표적으로, 일본의 국립 과학 연구 기관인 이화학연구소(RIKEN)와 학술 의료 센터이자 생의학 연구 기관인 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)은 유용성 단계의 IBM 퀀텀 시스템 원을 통해 화학의 기본이 되는 전자 구조 문제에 대한 알고리즘을 연구하고 있다. 이 프로젝트는 복잡한 화학 및 생물학적 시스템을 현실적으로 모델링하기 위한 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 접근 방식의 첫 단계로, 과거에는 무결함 양자 컴퓨터가 필요할 것이라고 여겨졌던 작업이다. 제이 감베타(Jay Gambetta) IBM 퀀텀 부사장은, “IBM 퀀텀 하드웨어와 퀴스킷의 발전으로 사용자들은 첨단 양자 및 기존 슈퍼컴퓨팅 자원을 결합해 각자의 강점을 결합한 새로운 알고리즘을 구축할 수 있게 됐다”며, “오류 수정 양자 시스템을 향한 로드맵을 향해 나아가는 가운데, 현재 산업 전반에서 발견되는 알고리즘은 QPU, CPU, GPU의 융합으로 만들어지는 미개척 컴퓨팅 분야의 잠재력을 실현하는 데 핵심이 될 것”이라고 말했다.

다쏘시스템은 부산시 기장군과 K-문화타운(K-Culture Town)조성을 위해 ‘버추얼 트윈 기반 도시 개발 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 맺었다고 밝혔다. 기장군은 다쏘시스템과의 전략적 파트너십을 통해 지역 경제 활성화와 함께 글로벌 시장에서 기장군의 경쟁력을 더욱 강화할 예정이다. 이번 업무협약은 기장군을 독창적인 도시로 발전시켜 글로벌 허브로 도약하는 것이 목표다. 기장군은 다쏘시스템의 버추얼 트윈 기술을 활용해 K-문화타운을 가상공간에서 구현하고, 다양한 도시 개발 시나리오를 시뮬레이션하여 검증을 거친 후 실질적인 개발에 착수한다. 기장군은 K-문화타운이 단순한 문화 공간을 넘어, 다른 도시와 차별화되고 성공이 보장된 지역 경제의 핵심 동력으로 자리잡기를 기대하고 있다. 이를 위해 기장군은 도시 개발에 앞서 가상 공간에서 다양한 검증을 진행한다. 버추얼 트윈 기술을 통해 도시를 미리 시뮬레이션하고, 모든 이해관계자들이 참여할 수 있는 개방형 도시 개발 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 다쏘시스템은 AI, 모델링, 시뮬레이션을 결합한 자사의 버추얼 트윈을 사용해 혁신적인 미래 도시 건설이 가능하다는 점을 내세운다. 버추얼 트윈을 활용하면 건물의 전체 프로세스를 포함해 물리적 개체가 존재하는 환경, 전체 도시 인프라를 모델링할 수 있다는 것이 다쏘시스템의 설명이다.     정종복 기장군수는 “우리는 단순한 도시 개발이 아닌, 기장만의 독창적인 K-문화타운을 전 세계가 경험할 수 있는 글로벌 허브로 성장시키고자 한다”면서, “기존의 폐쇄적인 도시 개발 방식에서 벗어나, 누구나 참여할 수 있는 개방형 도시 개발 플랫폼을 통해 기장의 진정한 발전을 이끌어 나갈 것”이라고 밝혔다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “기장군과의 협력은 기존의 방식과는 전혀 다른 새로운 도시 개발 모델을 제시하는 중요한 기회”라면서, “다쏘시스템의 버추얼 트윈을 통해 기장군만의 유니크한 K-문화타운 조성을 성공적으로 구축할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 시뮬레이션을 통해 미래의 변화를 사전에 대비할 수 있는 지속 가능한 도시로 발전할 수 있을 것”이라고 전했다.

펑션베이는 지난 10월 18일 ‘2024 리커다인 유저 콘퍼런스’를 개최했다. 이번 콘퍼런스는 다물체 동역학 소프트웨어 리커다인(RecurDyn) 및 입자법 소프트웨어 파티클웍스(Particleworks)와 관련된 최신 트렌드와 혁신 기술을 공유하는 장으로 마련됐다. 이번 행사에서 펑션베이는 자사의 대표 제품인 동역학 해석 소프트웨어 리커다인의 최신 버전과 입자법 CFD 소프트웨어 파티클웍스의 최신 기능을 선보였다. 특히 리커다인 2025 버전에서는 접촉 및 유연체 해석 관련 솔버의 성능이 강화되어, 복잡한 엔지니어링 문제에 대해 더욱 정확하고 효율적인 해석이 가능해졌다. 펑션베이는 마찰에 의해 발생하는 열을 고려한 시뮬레이션 기능의 추가를 중점 소개하면서, “기존의 리커다인 열해석 기능 및 파티클웍스와의 양방향 열해석과 시너지를 내어 자동차, 항공우주, 로봇공학 등 다양한 산업 분야에서 설계 개선 효과를 강화할 할 것”이라고 기대했다. 또한, 강화된 포스트 프로세스(후처리) 기능인 ‘리커다인 포스트(RecurDyn Post)’의 신기능을 통해 사용자의 데이터 분석 및 시각화 작업이 한층 더 수월해질 것이라고 전했다.     이번 콘퍼런스에서는 제품 소개 외에 실제 사용자가 궁금해하는 실용적인 기술 팁도 공유되었다. 접촉 파라미터 활용법, 리커다인 메셔(RecurDyn Mesher)를 이용한 효율적인 메시 생성 방법, 그리고 수식을 활용한 빠르고 효율적인 케이블 모델링 기법 등이 소개되었다. 또한 토요타 자동차, 현대자동차를 비롯해 세메스, LG전자, HD현대사이트솔루션, 포스코홀딩스, LG마그나, 효성, 공주대학교 등 국내외 기업과 학계에서 리커다인과 파티클웍스를 활용한 혁신적인 사례를 소개했다.  행사를 주관한 펑션베이 마케팅팀의 김상태 팀장은 “이번 콘퍼런스를 통해 우리의 최신 기술이 실제 산업 현장에서 어떻게 혁신을 이끌어내고 있는지 생생하게 확인할 수 있었다. 그리고, 참가자들의 열정적인 반응을 보며 우리의 기술이 미래 엔지니어링의 새로운 지평을 열어가고 있다는 확신을 갖게 되었다”고 밝혔다. 또한 “앞으로도 펑션베이는 고객과 긴밀히 소통하면서 더욱 혁신적이고 실용적인 설루션을 개발해 나갈 것이며, 이를 뒷받침할 교육과 기술 서비스에도 노력을 아끼지 않을 것”이라고 덧붙였다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (6)   이번 호에서는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)의 모드심(MODSIM) 기능을 활용하여, 리브 형상을 단순화한 B-필러 어퍼 트림 모델을 통해 간단한 정적 구조해석을 진행하고 자동으로 설계 변수를 손쉽게 변경할 수 있는 설계 탐색까지 수행하는 과정을 설명한다. 이를 통해, 설계 엔지니어도 초기 설계 단계에서 신속하게 다양한 설계안을 검토하고 최적 개념 설계안을 손쉽게 도출하는 방법을 제시한다. 이러한 접근 방식은 초기 설계 단계에서 빠르고 정확한 설계 검토를 가능하게 하여 제품 개발의 효율을 높일 수 있다.    ■ 이아라  다쏘시스템코리아 시뮬레이션-구조팀에서 인더 스트리 프로세스 컨설턴트를 담당하고 있다. 자동 차 및 항공 업체 현업 경험을 기반으로 아바쿠스 및 3D익스피리언스 시뮬리아 기반의 솔루션을 제 안하고 있다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   자동차 B-필러 어퍼 트림(B-pillar upper trim)은 자동차 내부의 주요 구성 부품 중 하나로, 리브(rib) 구조를 가진 부품이다. 보통 차량의 앞문과 뒷문 사이에 위치한 수직 지지 구조로, 차량의 내구성과 안전성에 중요한 역할을 한다. 특히, 교통 사고 시 탑승자의 머리 손상을 방지하기 위해 북미교통안전국(NHTSA)에서 규정한 법규를 준수해야 하며, 이를 위해 설계 시 리브의 두께와 개수와 같은 여러 변수를 조정해 다양한 설계안을 검토하는 과정이 필수적이다. 최근에는 이러한 설계 과정을 자동화하고 최적화를 통해 제품 개발을 가속화하는 것이 중요한 트렌드로 자리잡고 있다.    3D익스피리언스 플랫폼을 활용한 MODSIM 소개  모드심(MODSIM)은 ‘Modeling&Simulation’의 약자로, 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 CAD(모델링)와 CAE(해석)를 통합하여 실행하는 방법론이다. 개념 설계 단계부터 컴퓨터 이용 공학(CAE)을 활용하려는 노력이 수년간 이루어져 왔지만 현실에서는 설계와 해석이 독립적으로 수행되고 있고, 이로 인해 개발 단계에서 개발 기간이나 비용을 절감하는데 한계가 있다.  하지만 3D익스피리언스 플랫폼을 활용한다면 설계 엔지니어는 카티아나 솔리드웍스와 같은 설계 프로그램에서 설계 모델을 작성한 후 플랫폼과 바로 연동해서 구조해석, 열해석 등을 수행하고 위상최적화, 프로세스 자동화를 플랫폼 내에서 진행할 수 있다. 이를 통해 설계 엔지니어는 제품 개발 초기 단계에서 손쉽게 개념 설계를 빠르게 탐색할 수 있다.    모드심을 활용한 자동차 B-필러 개념 설계 적용 사례  이번 사례에서는 카티아 V5에서 작업한 B-필러 어퍼 트림 모델을 3D익스피리언스 플랫폼과 연동해서 구조해석과 설계 탐색을 진행한다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 구성된다.   카티아 V5와 3D익스피리언스 연결  3D익스피리언스 플랫폼의 앱 중 ‘Design with CATIA V5’ 앱을 사용하여 카티아 V5를 자동으로 실행한다.    그림 1. Design with CATIA V5 앱    자동으로 실행된 카티아 V5의 메뉴를 자세히 살펴보면 ‘3DEXPERIENCE’ 메뉴가 생성된 것을 확인할 수 있다. 카티아 V5에서 작업할 B-필러 어퍼 트림 모델을 불러온 후에 3D익스피리언스에 저장하면 3D익스피리언스에서 모델이 연계된다.    그림 2. 카티아 V5에서 파일 저장    연계된 카티아 V5에서 저장한 파일을 3D익스피리언스에서 찾아서 불러올 수 있다.    매개변수 연동 3D익스피리언스에서 'Parametric Bridge'(설계 프로그램에서 생성한 매개변수를 3D익스피리언스에 연계해서 그대로 사용할 수 있는 기능)를 사용해 카티아 V5에서 설정한 매개변수를 3D익스피리언스와 연동한다. 해당 매개변수 중 일부는 추후에 설계 탐색에 활용할 수 있다.   그림 3. 카티아 V5와 3D익스피리언스 연계 화면 : 매개변수 연계 확인     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

모델 기반 개발의 이점과 진행 과정에서의 해결 과제   점점 늘어나는 스마트 시스템과 함께 다기능 소프트웨어 모델 기반 설계 개발 프로세스가 가속화되고 있다. 스마트 시스템의 증가와 소프트웨어의 고기능화에 따라 ‘모델 기반 설계(MBD)’의 중요성이 높아지고 있으며, 최근에는 많은 기업에서 모델 기반 설계의 적용이 시작되었다.  이 글에서는 제어 설계를 실시하는데 있어서 실제로 일어날 수 있는 과제를 바탕으로 모델 기반 설계가 어떻게 기능하는지를 설명하고자 한다. 매스웍스(MathWorks) 도구를 사용하면 시스템 수준에서 구성 요소 간의 상호 작용을 이해할 수 있으며, 물리적 특성을 모델링하고 펌프의 안전 한계를 매우 효율적이고 신속하게 결정할 수 있다.    ■ 오재응  한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문    모델 기반 개발의 이점 모델 기반 개발은 수정 루프의 단축이나 정보 전달의 오버 헤드 저감 외에도 이점이 있다. 개선 루프를 빠르게 돌릴 수 있다. 실기를 사용하지 않고 설계 검토를 몇 번이라도 할 수 있다. 공급 업체의 소프트웨어 프로토타입이 필요하지 않다. 정보 전달의 부대 작업이나 해석 실수를 줄일 수 있다. 모델이 설계 정보의 매체가 된다.(제어의 도면화) 빠르고 올바르게 제어 설계가 가능하게 되어 제어 개발에 특화된 툴을 활용할 수 있다. 또한 품질이 안정되어 퀄리티(quality) 게이트의 통과 조건이 정량적으로 된다.  특히 <그림 1>에 나타낸 프로세스를 적용하면 연구·선행개발에서는 개발 시간이 종래의 1/5정도로 단축되며, 적합한 환경에서는 매우 짧은 시간에 구축 가능하다. 재사용성이 높고 다른 프로젝트의 성과를 전개 가능하게 하며, 재현성이 매우 높고 상대평가 지표로 활용이 가능하다. 단, 차량으로서 실제 주행하기에는 아직 많은 과제가 존재한다.    그림 1. MBD 응용 개발에 대한 종래와 현재의 프로세스   제어 설계를 수행하는 과정의 다양한 과제  요구 사양에 관한 과제, 실제 기계에 관한 과제, 실제 기계 테스 트와 관련된 과제, 실제 기계 테스트 실현에 대한 과제, 제어 모델 구현에 대한 과제, 실제 제어기 검증의 과제 등이 있다. 제어 설계의 과제 및 요구 사양에 관한 과제는 요구를 잘 전달하는 것이 어렵고, 기대한 물건과 다른 것이 되어버린다. 요구 사양이 애매하여 타당성이 있을까 알 수 없다. 결국 타당성이 있는 요구 사양을 정확하게 전달하는 것이 과제이다.(그림 2)    그림 2   제어 설계의 과제 및 실제 기계에 관한 과제는 요구되는 실기의 성능이 명확하게 되어 있지 않다. 실기를 적절하게 빠르게 추진하는 것이 과제이며, 변경할 때마다 프로토타입을 만들면 돈이 든다. 따라서 실기를 적절하게 빠르게 준비하는 것이 과제이며, 변경할 때마다 프로토타입을 만들면 돈이 든다. 따라서 실기를 적절하게 빠르게 준비하는 것이 과제이다.(그림 3)   그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 펑션베이 주요 특징 : 지속적인 솔버 개발을 통한 접촉 기능 향상, 마찰열을 고려한 유연 다물체 동역학 해석, 열전도 및 열응력을 고려한 동역학 해석 개선, DriveTrain 툴킷 개선 등  사용 환경(OS) : 64비트 윈도우 10/11    2024년 11월, 리커다인 2025(RecurDyn 2025)가 새롭게 출시되었다. 지속적인 솔버 개선을 통해 이번 버전에서도 다양한 솔버 관련 기능이 강화되었다. 접촉 성능이 향상되었으며, 유연체를 포함한 동역학 모델의 열해석이 강화되었다. 또한, 드라이브트레인(DriveTrain)의 지속 개발을 통해 이번에도 기능 개선이 이루어졌다.  이러한 개선 사항들을 좀 더 자세히 소개하면 다음과 같다.    솔버 기능 강화  지오 콘택트 개선  리커다인의 강력한 접촉 요소인 지오 콘택트(Geo Contact)의 다양한 성능이 향상되었다. 특히 접촉점의 수가 자주 변경되는 접촉 모델에 대해 보다 안정적이고 정확한 해석을 수행할 수 있다. 또한, Sliding & Stiction 마찰 옵션을 모든 지오 콘택트에서도 사용할 수 있도록 개선되었다. 이를 통해 지오 콘택트를 이용한 접촉 모델에서도 Stiction 옵션을 이용하여 미끄러짐이 없는 정지 마찰 상태를 시뮬레이션할 수 있다.  그리고 강체의 접촉에 대해서도 컨투어(contour)를 통해 Sliding Velocity와 Pressure Velocity 결과를 확인할 수 있게 되어, 접촉 모델에서 마모 특성을 효율적으로 분석할 수 있다.    그림 1. 접촉점의 수가 자주 변경되는 경우 MPM 옵션 사용 권장    프리미티브 콘택트 개선 각 형상에 대한 전용 접촉 요소로서 빠르고 정확한 접촉 계산이 가능한 프리미티브 콘택트(Primitive Contact)에 대해서도 개선이 이루어졌다. 토러스(torus)와 실린더(cylinder) 형상에 대한 전용 접촉 요소인 Tours In Cylinder Contact가 새롭게 추가되어, Tripod Type CV Joint와 같은 시스템에서 더욱 빠르고 정확한 접촉 해석을 수행할 수 있다.    그림 2. Tours In Cylinder Contact를 이용한 Tripod CV Joint    또한, Cone To Cylinder Contact 사용 시 콘(cone)과 실린더의 면과 면 간 접촉도 고려할 수 있도록 개선되었다. 그리고 모든 프리미티브 콘택트에 대하여 Force Vector, Normal Force, Friction Force에 대한 시각적인 표시가 되도록 개선되었다.    그림 3. Cone To Cylinder Contact    지오 롤 콘택트  롤러(실린더)에 시트를 감는 롤 투 롤(roll to roll) 시스템을 위한 전용 접촉 요소인 지오 롤 콘택트(Geo Roll Contact)가 새롭게 추가되었다. 유연체에 대한 전용 접촉으로 유연체로 구성된 시트의 두께 정보와 감겨 있는 횟수를 활용하여, 시트가 롤러에 감기는 현상을 빠르게 해석할 수 있다.    그림 4. 지오 롤 콘택트를 이용한 시트 적층 해석   이 기능을 이용하면 롤 투 롤 시스템에서 시트 적층 시 발생하는 시트의 장력 변화, 시트의 적층에 따른 두께 증가에 의한 거동 변화 등을 고려한 해석을 빠르게 수행할 수 있다.    MFBD 기능 강화  프릭션 히트  지오 콘택트를 통해 유연체에 접촉 마찰로 인해 발생하는 열을 고려한 해석을 수행할 수 있게 되었다. 지오 콘택트에 추가된 프릭션 히트(Friction Heat) 기능을 이용하여 접촉에 의한 마찰로 인해 발생하는 열과 열전도에 의한 열응력을 고려한 MFBD(Multi Flexible Body Dynamics : 유연 다물체 동역학) 해석을 수행할 수 있다.    그림 5. 프릭션 히트를 이용한 브레이크의 마찰열 해석   열해석 개선 유연체의 열전도에 의한 열응력을 동역학 해석에 실시간으로 적용할 수 있는 FFlex Thermal에 대하여 열해석에 소요되는 시간을 줄이기 위한 기능이 추가되었다. FFlex 보디의 열변형 고려 여부를 선택할 수 있게 함으로써, 열해석 시 해석 시간을 단축할 수 있다. 또한, 새롭게 추가된 서멀 부스트(Thermal Boost) 옵션을 이용하여 온도장의 정상 상태에 빠르게 도달시킴으로써, 보다 효율적인 해석을 수행할 수 있다.    그림 6   Patch Constraint  Patch Constraint 기능이 새롭게 추가되어 두 유연체를 연결할 수 있게 되었다. 이 기능을 통해 두 FFlex 보디가 접합된 것처럼 모델링하고 시뮬레이션할 수 있다.    그림 7. Patch Constraint를 이용한 유연체 접합    제어 기능 강화  코링크의 파이썬 기능 개선  리커다인의 다물체 동역학 해석 환경에 통합된 제어 해석 툴킷 인 코링크(CoLink)의 파이썬(Python) 기능이 개선되었다. 기본으로 내장된 파이썬 패키지에 넘파이(NumPy)가 추가되었으며, 기본 내장된 파이썬 외에도 사용자가 설치한 파이썬 패키지를 지정하여 활용할 수 있게 개선되었다.  또한, 리커다인 리눅스 스탠드얼론 솔버(RecurDyn Linux Standalone Solver)를 사용할 때에도 코링크의 파이썬을 사용할 수 있게 되었다.    툴킷 기능 강화  드라이브트레인 개선  리커다인 드라이브트레인 툴킷의 GearKS로 만든 기어쌍에 대한 Mesh Stif fness를 확인할 수 있게 개선되었다. 또한 BearingKS로 만든 베어링에 대한 Rotational Resistance 기능이 추가되어, 축 방향 회전에 대한 베어링의 구름 저항을 고려한 해석을 수행할 수 있다.    그림 8. 기어쌍에 대한 Mesh Stiffness      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.