알테어가 지난 8월 23일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 ‘알테어 테크놀로지 콘퍼런스 코리아 2024(ATC 2024)’를 진행했다고 밝혔다. 올해로 22회를 맞이한 ATC 2024는 ‘가능성의 과학(The Science of Possibility)’을 주제로 LG전자, 삼성전자, 현대자동차, HD현대중공업, LS전선, 한국항공우주산업, 롯데중앙연구소 등 여러 산업 분야에서 국내 기업의 엔지니어 및 오피니언 리더 1000여 명이 모여 혁신적인 엔지니어링 솔루션과 최신 디지털 전환 기술을 공유하고 논의했다. 기조연설에서는 각 산업별 고객사의 성공사례와 기술 시연 및 데모 체험 등이 공개되었으며 ▲시뮬레이션 ▲인공지능 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 인공지능 ▲시뮬레이션 기반 설계 ▲전동화 ▲기업 솔루션 ▲유체 역학 ▲다중 물리학 등 총 8개 트랙에서 엔지니어링 및 설계 과정에서의 혁신과 최적화를 추구하는 기술과 방법론이 다양한 세션으로 소개되었다. 알테어의 스테파니 버크너(Stephanie Buckner) 최고운영책임자(COO)는 기조연설에서 “알테어는 디지털 혁신의 최전선에서 오늘날 산업이 직면한 복잡한 과제를 해결하기 위한 포괄적인 솔루션을 선보이고 있다”면서, “인공지능, 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅 등의 기술이 통합되고 이러한 혁신들이 산업 전반에 걸쳐 효율성을 극대화함으로써, 알테어는 고객에게 미래 지향적이고 더 나은 가치를 제공할 것”이라고 말했다.     LG전자에서 전장 사업을 담당하는 VS사업본부의 김용연 팀장은 알테어와 LG전자가 공동으로 개발한 ‘알테어 옵티스트럭트(OptiStruct) 기반 다물리 누적 손상 해석기법’을 발표했다. 김용연 팀장은 “자동차 부품의 높은 신뢰성을 확보하기 위해 충격, 온도, 진동 등 다양한 환경에서의 실험이 필요하지만, 이를 CAE로 종합해 구현하는 것은 여전히 어려운 과제”라면서, “LG전자와 알테어는 이러한 문제를 해결하기 위해 다물리 기반의 단일 모델(one model), 단일 해석기(one solver)를 개발하여, 다양한 물리 현상을 단일 모델에서 포괄적으로 고려함으로써 개발 과정의 정확도와 효율성을 향상시켰다”고 소개했다. 이어서 서강대학교 경제대학원 인공지능경제 교수이자 시멘틱그래프의 황문기 대표가 ‘알테어 래피드마이너 젠(Gen) AI 솔루션과 지식그래프(Knowledge Graph)를 통합한 대규모 언어 모델(LLM) 서비스와 구현 방안’에 대해 발표했다. 황문기 대표는 “기업들이 중요한 애플리케이션에 AI 기술을 도입하려고 하지만, LLM의 예측 불가능성과 설명이 어려운 블랙박스 특성으로 인해 환각 문제가 발생할 수 있다”면서, “이를 해결하기 위해 알테어는 젠 AI와 그래프 스튜디오(Graph Studio)를 결합한 솔루션을 제공하여 LLM과 애플리케이션을 통합하고, 지식그래프를 활용해 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축함으로써 환각을 제거하고 응답 품질을 개선한다”고 전했다. 롯데중앙연구소는 국내 식품업계 최초로 시뮬레이션 기술을 도입해 제조 공정의 문제를 사전에 예방하고 효율성과 품질을 높였다. 롯데중앙연구소 공정기술팀은 “가상 환경에서 제조 공정을 테스트해 실제 생산 과정의 오류를 최소화하고 시간을 단축시킬 수 있었다”면서, “이를 통해 더욱 안전하고 품질 높은 식품을 제공할 수 있게 되었으며, 앞으로도 지속적인 연구와 개발을 통해 추가적인 성과를 이끌어낼 계획”이라고 설명했다. 한국알테어의 김도하 지사장은 환영사에서 “알테어 테크놀로지 콘퍼런스는 매년 혁신적인 기술과 아이디어를 공유하며 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 모색하는 중요한 플랫폼으로 자리매김해 왔다”면서, “이번 주제인 ‘가능성의 과학’은 알테어의 핵심 가치인 혁신과 도전 정신을 잘 반영하고 있다고 생각하며, 콘퍼런스를 통해 새로운 인사이트를 얻고 알테어와 함께 다양한 기술적 도전 과제들을 해결하고 성장해 나갈 수 있기를 기대한다”고 전했다.

1. 조사 목적 및 필요성 메타버스 시장의 선점을 목표로 하는 정책 수립을 위해 메타버스 시장과 최신 동향에 대한 연구가 필요성이 높아지고 있다. 메타버스는 커머스, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있으며, 우리 정부도 메타버스 산업을 육성하기 위한 다각적인 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 메타버스 시장의 초기 단계에서 현황을 파악하고, 새로운 산업 창출과 프로젝트 기획에 필요한 메타버스 동향과 이슈를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 통해 메타버스 관련 정보와 인사이트를 수요자와 공급자에게 제공하고 확산시키고자 한다. 메타버스 산업은 XR, 인공지능 등 기술의 발전과 비대면 생활의 증가로 인해 몰입형 경험에 대한 수요가 급격히 증가하면서 빠르게 확장되고 있다. 메타, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 기업들은 시장 선점을 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, 게임, 교육, 엔터테인먼트, 의료 등 다양한 산업에서 메타버스 관련 플랫폼과 서비스가 새롭게 등장하고 있다. 본 연구는 글로벌 시장조사기관의 메타버스 시장 규모와 전망 데이터를 바탕으로, 국내외 주요 기업들의 동향과 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안을 위한 기초자료를 제공하고, 메타버스 산업 발전에 기여하기 위해 글로벌 동향 정보를 산학연 종사자들에게 제공하는 것을 목표로 하고 있다.   2. 연구의 구성과 범위     본 연구는 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망, 산업 및 권역별 메타버스 시장 현황, 국내외 메타버스 기업 동향, 주요국 메타버스 정책 동향 그리고 최근 메타버스 주요 10대 이슈 동향으로 구성되어 있다. 제1장에서는 본 연구의 개요 및 메타버스의 개념을 정리하였다. 제2장에서는 메타버스 시장에 대한 조사 배경에 대하여 살펴보았다. 제3장에서는 메타버스 시장 동향을 세계 시장 규모에 대한 전망, 산업별 및 주요 권역별로 살펴본 후, 국내 메타버스 시장 규모와 전망을 확인하였다. 시장 통계 자료는 특정 자료 한가지에 의존하는 것을 지양하고 글로벌 시장조사기관인 Emergen Research, Markets and markets, Statista, Grand View Research에서 2023년 발간한 자료를 활용 및 다양한 기관에서 공개한 데이터를 활용하였다. 이밖에 소비자 수요, 산업계 현황 및 전망에 대해 글로벌 컨설팅기관 Accenture, Deloitte, EY등이 수행한 보고서도 자료로 활용하였다. 제4장에서는 2023년 국내외 메타버스 시장의 주요 사업자들의 동향을 살펴보았다. 제5장은 2023년 중국, EU, 미국, 영국, 일본, 중동 등 주요국에서 메타버스 산업 육성을 위해 발표한 주요 정책을 살펴보고, 이어서 한국의 메타버스 관련 정책도 살펴보았다. 마지막으로 제6장에서는 앞선 내용을 통해 도출된 내용을 요약 정리하고, 2023년 메타버스 산업 10대 주요 동향을 제시하고, 메타버스 관련 정책을 위한 시사점을 도출하였다. 3. 연구 내용 및 결과 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망   본 연구에서는 메타버스 시장 규모 및 전망을 분석하기 위해서 글로벌 주요 시장조사기관(Emergen Research, Markets and Markets, Statista, Grand View Research, 360iResearch)의 공개 데이터를 활용하였다.   글로벌 메타버스 시장 규모는 XR, 인공지능, 블록체인 등 디지털 기술의 급속한 발전, 코로나19 이후의 몰입형 세계에 대한 수요 증가, 다양한 산업에 메타버스 도입 증가로 인해 고성장이 전망된다. 특히, XR, HCI(Human Computer Interaction, 인간 컴퓨터 상호작용), 인공지능, 블록체인, 컴퓨터 비전, 엣지 및 클라우드 컴퓨팅, 미래 모바일 네트워크 등과 같은 기술 성장이 글로벌 메타버스 시장을 주도할 것으로 예측된다. 코로나19 팬데믹으로 인한 몰입형 세계에 관한 관심 증가로 XR 기술 기반 애플리케이션 및 디바이스에 대한 지속적인 수요가 확대되고, 기업과 개인이 몰입형 가상경험의 가치와 잠재력을 인식하면서 메타버스 시장의 성장 및 투자가 지속적으로 진행될 것으로 예상된다. 또한, XR 기반 게임 및 엔터테인먼트, 업무, 교육 등 다양한 분야에 가상경험에 대한 수요가 증가하면서 메타버스 시장이 성장할 것으로 예상된다. 특히, 메타, MS, 애플 등의 글로벌 기업들은 메타버스 구현을 위한 기술 개발과 플랫폼 및 서비스 제공에 앞장서며 시장을 견인할 것으로 예측된다. 이에 조사기관별 메타버스 시장 산정 및 방법론의 차이로 전망 수치의 차이는 있으나, 전반적으로 연평균 30%~40% 내외 수준의 지속적인 고성장을 예상한다. 산업별 메타버스 시장 규모 및 전망 산업별 메타버스 동향을 종합적으로 파악하기 위해 2023년 메타버스 관련 주요 시장 조사기관들의 공통 산업의 전망치를 비교·분석하였다. 교육 분야의 메타버스 시장은 아직 초기 단계에 있으나, 위에서 언급한 주요 글로벌 시장조사기관1)들은 공통으로 2022년부터 2030년까지 약 30%~50% 사이의 지속적인 고성장을 예측한다. 최근 메타버스 기술의 발전과 비대면 수요 증가로 메타버스의 교육 분야 활용이 증가하는 추세이다. 향후 교수자와 학생의 메타버스 활용 역량 향상, 메타버스 교육 및 훈련 콘텐츠와 XR 디바이스의 개선 등을 통해 메타버스 교육 시장 역시 꾸준히 성장할 것으로 전망된다.   소셜미디어 기업들은 다양한 형태로 메타버스 플랫폼 내 콘텐츠를 제공하여 수익을 창출하며 성장 중이며, 주요 시장조사기관들은 공통으로 이 시장이 2022년부터 2030년까지 약 35%~42% 사이로 지속적으로 성장할 것으로 예측된다. 메타버스 소셜 시장은 현실과 유사한 몰입감을 제공하며, 소셜미디어 기업이 새로운 수익모델을 모색하고 기업이 마케팅 수단으로 활용하는 등 다양한 성장 동인으로 인해 전망이 긍정적이다. 특히, 새로운 디지털 경험을 추구하는 Z세대의 높은 수요로 높은 시장 성장이 예상된다. 메타버스 엔터테인먼트 분야에 대한 시장 규모 및 전망은 음악, 영화 등 엔터테인먼트 산업 전반에서 메타버스 기술과 서비스가 도입 중이며, 공연, 콘서트, 전시회 등의 이벤트가 가상으로 재현되고 있기에 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 40% 이상의 높은 성장을 할 것으로 예측한다.   메타버스 업무지원 분야에 대한 시장 및 규모 전망은 팬데믹 이후 원격근무 체계가 확산하면서 생산성 높은 몰입형 근무 환경에 대한 필요성 증대로 크게 성장하였으며, 주요 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 30%~40% 사이로 꾸준히 성장할 것을 예측한다.   메타버스 제조 분야에 대한 시장 및 규모 전망은 생산성, 안전성, 효율성, 비용 절감 등을 목표로 제조업체의 디지털 트윈, AR/VR 등 주요 메타버스 기술 활용이 증가하는 추세이며, 주요 세계 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 34%~52% 사이로 꾸준한 성장을 예측한다. 메타버스 유통 분야는 몰입형 기술의 발전으로 메타버스 기반 가상 쇼핑몰 및 쇼룸 플랫폼 증가, 사용자의 디지털 아바타 활용 증가, 개인 맞춤형·상호 작용 경험 증가하고 있다. 이러한 성장요인을 바탕으로 시장조사기관들은 향후 이 시장이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~46% 사이로 꾸준히 성장할 것을 예측한다.   마지막으로 메타버스 금융 분야에 대한 시장 규모 및 전망은 암호화폐 시장의 성장, 탈중앙화 금융(Decentralized Finance, DeFi) 플랫폼 확대, 몰입형 가상 뱅킹 수요 증가 등 성장요인을 기반으로 시장 기반 확대가 예측되며, 시장조사기관들은 향후 이 시장의 연평균 성장률이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~48% 사이에 이를 것으로 예상된다.   권역별 메타버스 시장 규모 및 전망 본 연구에서는 전 세계를 크게 5개 권역으로 나누어 살펴보았다. 북미 지역은 메타버스 기술 개발 및 혁신 분야의 선두 주자이며, 주요 기술 기업의 개발 및 투자 확대로 지속하여 성장 중이다. 주요 시장조사기관들은 향후 이 지역이 2022년부터 2030년까지 연간 약 35%~45% 사이의 고성장을 할 것으로 예측한다. 유럽지역은 독일, 영국, 프랑스 등 기술 개발 분야의 선도 국가들은 제조 산업 응용 분야의 오랜 전통과 창의성을 바탕으로 메타버스 시장에서 강세를 보이고 있으며, 시장조사 기관들은 향후 해당 지역의 CAGR이 2022년부터 2030년까지 연간 약 36%~46%의 고성장을 예측한다. 한국을 비롯한 중국, 일본, 인도 등 아시아 태평양 지역은 적극적인 정부 지원, 주요 제조업체를 비롯한 메타버스 관련 기업 활동의 증가, 소비자의 높은 신기술 수용도, 안정적인 인터넷 인프라 등의 성장 동인을 기반으로 높은 성장률을 보일 것으로 예측된다. 주요 시장조사 기관들은 향후 해당 지역의 CAGR이 2022년부터 2030년까지 연간 약 43%~49%의 고성장을 예측한다 한편, 북미 및 아시아에 비해 상대적으로 중남미 지역의 시장 규모는 아직 작지만, 높은 젊은 인구 비중, 현지 기업의 투자 및 파트너십 확대, 인터넷 보급률 증가, 정부의 다양한 지원 등 시장 촉진 요인으로 인해 2030년까지 연평균 34~43% 사이의 성장을 예측한다. 또한, 아랍에미리트, 사우디아라비아 등 중동 및 아프리카 지역은 국가의 주도로 메타버스 정책 및 투자 확대, 높은 젊은 인구의 비중, 인터넷 보급률 증가, XR 기술 수용도 증가 등의 성장 동인을 기반으로 2030년까지 연평균 36~45% 사이의 성장을 예측한다. 국내의 메타버스 시장 규모 및 전망으로는 글로벌 IT 인프라 및 기술, 정부의 국제 경쟁력 확보를 위한 신기술 개발 지원 정책, 주요 기업 및 스타트업의 메타버스 관련 기술 투자, 소비자의 XR 기술에 대한 높은 관심 등이 성장 동력으로 작용하여 국내 지역의 CAGR은 2022년부터 2030년까지 연간 약 36%~52% 성장할 것이다.   메타버스 기업 동향 본 연구에서는 국내외 메타버스 주요 기업의 2023년 동향에 대해서 살펴보았다. 올해에는 다양한 XR 기기 공개 및 출시, 메타버스와 생성 AI와의 융합, 산업메타버스 추진 등 미래 시장 선도를 위한 투자를 지속 중이다. 한편, 국내 주요 메타버스 기업들은 소셜, 교육, 제조업 등 메타버스 플랫폼 도입, 메타버스 크리에이터 육성, 메타버스x생성AI 접목 등 고객 경험 고도화 및 수익모델 모색 중이다.     주요국 메타버스 정책 동향 주요 국가들은 XR 등의 메타버스 구현을 위한 핵심 기술에 중장기적 투자를 진행 중이며, 메타버스 시대에 대비한 산업 육성 지원을 위한 다양한 정책을 추진하여 사업환경 조성을 지원 중이다.  

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (12)   항공 음향학은 난류 유체 운동 또는 표면과 공기역학적 힘의 상호작용으로 인한 소음 발생을 연구하는 학문이다. 이번 호에서는 항공 음향 시뮬레이션과 관련된 구체적인 과제 및 기법에 대해 살펴본다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   항공 음향을 예측하는 것은 단순히 소리의 근원을 정확히 찾아내는 것만이 아니라 다양한 시나리오에서 소리의 생성, 전파, 수신 뒤에 숨겨진 복잡한 메커니즘을 이해해야 한다. 간소화된 자동차 설계의 고주파 음향 방출부터 제트 추진 시스템의 저주파 소음 시그니처에 이르기까지, 각각은 엔지니어에게 고유한 과제와 통찰력을 제시한다. 항공 음향 시뮬레이션의 중요성은 설계 및 최적화 고려사항 그 이상으로 확장된다. 환경 규정 준수, 사용자 편의성 보장, 산업별 소음 표준 준수에 필수이다. 항공우주 및 자동차 등의 분야에서 급속한 발전이 이루어지면서 정확한 항공 음향 예측에 대한 중요성이 점점 더 강조되고 있다. 이번 호에서는 기초 지식과 고급 시뮬레이션 방법론을 연결하여 항공 음향학에 대한 자세한 개요를 살펴본다. 기본 원리, 항공 음향 소음원, 모델링 과제, 최신 툴과 기법, 시뮬레이션 설정 가이드라인, 포스트 프로세싱 인사이트, 실제 사례 연구 등을 다루고자 한다.   항공 음향학의 기초 항공 음향학(aeroacoustics)은 유체 역학과 음향학의 교차점에 서 있다. 그 동작을 능숙하게 시뮬레이션하려면 이 분야와 가장 관련 있는 기본 원리를 이해하는 것이 필수이다. 운동 방정식 특정 수학적 프레임워크는 유체 운동에 의해 생성되는 소리의 동작을 지배한다. 그 중심에는 선형화된 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 방정식이 있다. 이 방정식의 전체 도출은 여기서 다루지 않지만, 이 방정식은 유체의 교란이 어떻게 음파를 생성하는지에 대한 본질을 파악할 수 있다. 파동 전파 음파는 매질에서 압축과 희박으로 전파된다. 이 전파에는 여러 가지 요인이 영향을 미친다. 매체의 탄성 및 밀도와 같은 속성은 음속과 감쇠에 영향을 줄 수 있다.  또한 온도, 고도, 습도와 같은 환경적 요인은 음파 전파에 다양한 영향을 미쳐 속도와 방향을 변경할 수 있다.  경계면과의 사운드 상호 작용 환경을 시뮬레이션할 때는 음파가 반사, 회절, 흡수를 통해 구조물과 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 것이 중요하다. <그림 1>에서 볼 수 있듯이 반사는 음파가 경계를 만나면 반사되는 것으로, 반사각은 입사각과 같다. 파동이 장애물을 만나면 특히 파장이 장애물 크기에 비해 큰 경우 장애물 주변에서 휘어질 수 있다. 이를 회절이라고 정의한다. 일부 물질은 소리 에너지를 흡수하여 열로 변환하여 소리를 감쇠시킬 수 있는데, 이를 흡음이라고 한다.   그림 1. 방음벽에 의해 반사, 회절 또는 흡수되는 입사음   항공 음향 소음의 발생원 항공 음향 소리의 출처를 파악하는 것은 효과적인 시뮬레이션의 핵심이다. 많은 소스는 소리를 방사하는 방식에 따라 1차 소스(예 : 단극자(monopole), 쌍극자(dipole), 사중극자(quadrupole)) 또는 고차 소스로 분류할 수 있다. 우리가 인지하는 소음은 또한 두 가지 스펙트럼 유형, 즉 톤과 광대역으로 분류할 수 있다. 톤 노이즈는 노이즈 스펙트럼의 특정 주파수에서 뚜렷한 피크가 특징이며, 종종 흐름의 주기적 이벤트 또는 공명과 관련이 있다. 반면 광대역 노이즈는 광범위한 주파수에 걸쳐 발생하며, 톤 노이즈에서 볼 수 있는 뚜렷한 피크가 없는 보다 무작위적이고 난류적인 프로세스에서 발생한다.  항공 음향 노이즈의 주요 소스와 생성되는 소리의 스펙트럼 특성은 다음과 같다.   단극자 소스 단극자 소스(monopole source)는 풍선이 부풀어 오르거나 수축하는 것처럼 모든 방향으로 균일하게 방사된다. 주로 유체의 부피 변화와 관련이 있다. 연소 소음은 단극자 소스의 한 예이다. 연소 소음 : 엔진에서와 같이 급격한 연소 이벤트는 단극자 소스로 방사되는 급격한 볼륨 변화를 일으킬 수 있다.   쌍극자 소스 쌍극자 소스(dipole source)는 유체 흐름과 고체 경계와의 상호 작용에서 발생한다. 쌍극자 소스는 주로 두 개의 반대 방향으로 소리를 내며, 많은 시나리오에서 단극자 소스보다 더 강하다. 쌍극자 소스의 예로는 경계층 및 블레이드 소음과 유동으로 인한 진동이 있다. 경계층 노이즈 : 유체가 표면 위로 흐르면 경계층 난류가 표면에 변동하는 힘을 가하여 쌍극자 노이즈 방사를 유발할 수 있다. 유동 유도 진동 : 공기 탄성 플러터 또는 캐비티 공명과 같은 흐름과 구조물 간의 상호 작용은 쌍극자 소음 방사로 이어질 수 있다. 블레이드 소음 : 회전하는 기계에서 난류 유입과 블레이드 간의 상호 작용으로 인해 쌍극자 소음이 발생할 수 있다.   사중극자 소스 사중극자 소스(quadrupole source)는 난기류-난기류 상호 작용과 관련이 있다. 일반적으로 단극 및 쌍극자 소스보다 약하지만 고속, 난류 혼합 노이즈와 같은 고난류 시나리오에서 중요할 수 있다. 난류 혼합 소음 : 난류가 심한 고속 흐름에서는 서로 다른 난류 구조 간의 상호 작용으로 인해 사중극자 음파가 방사될 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국컴퓨터그래픽스학회가 지난 7월 9일부터 12일까지 소노벨 경주에서 ‘Generative Imagination’을 주제로 학술대회와 여름학교를 개최했다고 밝혔다.  한국컴퓨터그래픽스학회(KCGS)는 1993년 11월 설립된 이래 국내 컴퓨터그래픽스 연구의 질적, 양적 수준을 세계 정상과 견줄 수 있는 단계로 끌어올리는데 기여하고 있으며, 컴퓨터그래픽스 관련 기술을 발전 보급시키고, 연구 수월성 추구와 연구자들 간의 긴밀한 소통을 위한 전문적인 학술 교류 기회 확대를 목적으로 운영되고 있다.      이번 학술대회의 초청강연으로는 2024 Oscar Scientific & Technical Awards를 수상한 클로버추얼패션의 오승우 대표가 클로버추얼패션이 어떻게 패션과 컴퓨터그래픽 산업에서 패션 디자인 프로세스를 혁신시켜왔는지에 대해 소개했다. 오승우 대표는 “클로버추얼패션의 주 목표는 사용자와 함께 성장하는 것이며, 이를 위해 다양한 시도를 하면서 효과적인 제품 개발 방법을 발전시켜 왔다. 이는 최근 사업이나 서비스 개발에 자주 쓰이는 애자일(Agile) 방법론, 린 스타트업(Lean Start-up) 등과 유사하지만 재미있게도 매우 공학적인 방법”이라고 전했다. KAIST 문화기술대학원의 남주한 교수는 ‘인공지능 시대의 음악 창작과 연주’를 주제로 한 강연에서 데이터 사이의 관계를 추론하는 멀티모달 인공지능 기술의 관점에서 음악 인공지능 분야의 최신 기술 동향을 소개했다. 남주한 교수는 “새로운 기술의 등장은 예술가들의 창의력과 감정 표현을 확장시켜 새로운 장르의 음악과 공연 무대를 만들어내고, 대중 음악을 거대 산업으로 발전하는데 중추적인 역할을 해왔다”면서, “최근 급격히 발전하고 있는 인공지능은 인간을 대신 하는 다양한 지능적 음악 기술을 통해 혁신적 변화를 기대하게 하면서도, 기존 창작 및 유통 질서 파괴에 대한 여러 가지 우려도 불러일으키고 있다”고 짚었다. 포항공대 컴퓨터공학과의 최승문 교수는 ‘햅틱 효과 저작’에 대한 강연에서 햅틱스에 대한 소개 및 현황을 짚고, 햅틱 효과 저작 기술에 관한 연구 내용을 소개했다. 최승문 교수는 “햅틱 효과 저작 기술이란 다양한 상황에서 사용자에게 적절한 햅틱 효과를 제공하기 위하여 햅틱 장치에 보낼 명령을 컴퓨터를 사용하여 계산하는 것”이라면서, “전통적인 그래픽 렌더링과 대응되는 햅틱 렌더링, 인간-컴퓨터 상호작용을 위한 햅틱 효과 수동 설계, 멀티미디어의 다중감각 확장을 위한 햅틱 효과 자동 추출 및 계산 등을 포괄한다”고 전했다. 또한, 고려대학교 김승룡 교수의 ‘Towards High-Fidelity Text- and Image-to-3D Generation’, 서울대학교 박재식 교수의 ‘Recent Trends in Radiance Field Reconstruction Methods’, 서울대학교 김영민 교수의 ‘Vision Foundation Model and Applications’ 등 강연이 진행됐다. 정보통신기획평가원(IITP) 특별 세션에서는 IITP의 이준우 PM이 메타버스/방송·디지털미디어 중장기 연구개발 사업 기획에 관해 설명했고, 숭실대학교 김동호 교수는 메타버스 융합대학원에 대해 소개했다. 또한, 관련된 대학 ICT 연구센터(ITRC) 소개로 한국컴퓨터그래픽스학회장인 세종대학교 최수미 교수의 초실감 XR 연구센터 성과 발표와 이화여자대학교 김영준 교수의 Simulated Reality 연구센터 성과 소개 등이 진행됐다.   ▲ 공로패를 수상한 중앙대학교 윤경현 교수(왼쪽)와 한국컴퓨터그래픽스학회 최수미 학회장(오른쪽)   이번 학술대회에서는 다양한 논문 및 포스터 발표와 함께 우수논문상 시상과 공로상 감사패 시상도 진행됐다. 학회 발전을 위해 열정과 노력으로 기여해 온 중앙대학교 윤경현 교수가 공로패를 수상했고, 오랫동안 학회발전에 기여하고 은퇴한 7명에게 감사패가 증정됐다. 창해신진연구자상은 포항공대 김효민 박사가 최우수상, 카이스트 장덕경 박사가 우수상 수상자로 선정됐으며, 석사 논문상은 포항공대 최은수(최우수상), 포항공대 류누리, 카이스트 윤관(이상 우수상)이 선정됐다.  학술대회에서 발표된 구두 및 포스터 발표 중에서 선정된 우수논문상에서는 논문명 : ‘스토리텔링 기반 장면을 이해하는 다중 인간 동작 생성’(임동근, 배진석, 황인우, 김영민)이 최우수상을 수상했다. 이어 ‘적응형 블러 기반 비디오의 수평적 확장 여부 판별 네트워크’(김민선, 서창욱, 윤현호, 노준용), ‘자율주행 차량 시뮬레이션에서의 강화학습을 위한 상태표현 성능 비교’(안지환, 권태수), ‘강화학습을 이용한 나비의 비행 동작 생성’(정은호, 장이권, 이윤상)이 우수상으로 선정됐다. 또한 클로버추얼패션에서 디지털 패션에 관한 우수 논문을 선발하고, 오스템에서는 기하 모델링에 관한 우수 논문을 선발하여 상금과 함께 클로버추얼패션 논문상, 오스템 논문상을 수여했다.  클로버추얼패션 논문상은 ‘ClothCombo : 여러 겹의 3D 의류 가상피팅을 위한 의류 간 상호작용 모델링’(이도해, 강현, 이인권), 오스템 논문상은 ‘다단계 미세구조 구역화 네트워크를 활용한 3D 의료영상 구역화’(김자연, 김지온, 신병석)가 수상했다. 한편, 학술대회와 함께 진행된 여름학교는 학술대회를 참여하는 연구자들이 컴퓨터 그래픽스의 몇 가지 주제들에 대하여 심도 있는 지식을 습득할 수 있는 자리로 마련됐다. 여름학교의 연사로는 고려대학교 김승룡 교수, 서울대학교 박재식 교수, 서울대학교 김영민 교수가 참여했다.  

  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 진보된 최신 반도체 패키징 2.5D 및 3D 기술과 기판을 사용하여 ASIC 및 칩렛의 계획 및 이기종 통합을 위한 빠르고 예측 가능한 경로를 제공하는 소프트웨어인 이노베이터3D IC (Innovator3D IC)를 발표했다.  지멘스의 Innovator3D IC는 설계 계획, 프로토타이핑 및 예측 분석을 위한 통합 데이터 모델을 갖춘 전체 반도체 패키지 어셈블리의 디지털 트윈을 구축하기 위한 통합 콕핏(consolidated cockpit)을 제공한다. 이 콕핏은 물리적 설계, 다중 물리 분석, 기구 설계, 테스트, 사인오프, 제조 출시까지 모든 과정을 지원한다. 지멘스의 Innovator3D IC는 전력과 신호, 열, 기계적 응력 분석 도구를 통합함으로써 세부 설계 구현 전에 문제를 식별, 방지, 해결하는 동시에 신속한 '가정(what-if)' 탐색을 가능하게 한다. 이러한 전환적 접근 방식은 비용과 시간이 많이 소요되는 다운스트림 재작업이나 최적이 아닌 결과를 방지할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 AJ 인코르바이아(AJ Incorvaia)전자 보드 시스템(Electronic Board Systems) 부문 수석 부사장은 "지멘스는 이미 지멘스 엑셀러레이터의 일부로 가장 포괄적인 반도체 패키징 관련 기술 포트폴리오를 보유하고 있었다"라고 말하며, "이러한 기술을 Innovator3D IC와 결합함으로써 고객은 무어(Moore) 이상을 실현할 수 있다"라고 말했다. Innovator3D IC는 지멘스의 Aprisa 소프트웨어 디지털 IC 배치 및 경로 기술, XpeditionPackage Designer 소프트웨어, Calibre 3DThermal 소프트웨어, 기구 설계용 NX™ 소프트웨어, Tessent 테스트 소프트웨어, 인터칩렛 DRC, LVS 및 테이프아웃 사인오프용 Calibre 3DSTACK 소프트웨어를 사용하여 ASIC, 칩렛 및 인터포저(Interposer) 구현을 지원한다. Innovator3D IC는 계층적 디바이스 계획 방식을 사용하여 수백만 개의 핀이 포함된 고급 2.5D/3D 통합 설계의 엄청난 복잡성을 처리한다. 설계는 정교함과 구현 방법을 제어하는 속성을 가진 기하학적으로 분할된 영역으로 표현된다. 이를 통해 중요한 업데이트를 신속하게 구현하는 동시에 특정 영역에 분석 기법을 일치시켜 실행 시간이 지나치게 길어지는 것을 방지할 수 있다. 계층적 인터페이스 배선 경로 계획은 칩렛 인터페이스와 핀 할당을 더욱 최적화한다. Innovator3D IC는 산업용 소프트웨어인 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오와 통합되어 있지만 개방형 아키텍처를 통해 타사 포인트 솔루션과의 통합도 지원한다. Innovator3D IC의 핵심 요소는 3Dblox, LEF/DEF, Oasis 및 인터페이스 IP 프로토콜(예: UCIe 및 BoW)과 같은 산업 표준 형식을 지원한다. ‘Open Compute Projects Chiplet Design Exchange’ 워킹 그룹(OCP CDX)에 적극적으로 참여하여 새로운 상용 칩렛 에코시스템에서 제공할 표준화된 칩렛 모델을 직접 사용할 수 있다. Innovator3D IC는 2.5D 및 3D 통합에 국한되지 않고 인터포저(유기, 실리콘 또는 유리), ABF 빌드업, RDL 기반의 칩 퍼스트 또는 라스트 등 모든 선도적이고 새로운 반도체 통합 방법론과 플랫폼을 계획하고 프로토타입을 제작할 수 있으며, ‘Deca Technologies’ 회사의 적응형 패터닝 프로세스(adaptive patterning process)에 대한 지원도 포함한다. 또한 패널 레벨 패키징(PLP), 임베디드 또는 레이즈드 실리콘 브리지, 시스템 인 패키지(SiP) 및 모듈에 대한 인증도 받았다.   Innovator3D IC 솔루션은 IMEC가 개발한 시스템 기술 공동 최적화(STCO) 방법론 프로세스를 기반으로 설계되었으며 프로토타이핑 및 계획, 설계, 승인/제조 핸드오프 전반에 걸쳐 활용되며 종합적인 검증 및 신뢰성 평가로 마무리된다. 지멘스는 5백만 개 이상의 핀 설계에서 최적의 용량과 성능을 달성하기 위해 광범위한 멀티스레딩 및 멀티코어 기능을 사용하는 차세대 전자 시스템 설계(NGESD) AI 기반 사용자 경험(UX) 기술을 사용하여 Innovator3D IC를 개발했다. 인텔 파운드리의 석 리(Suk Lee) 에코시스템 기술실(Ecosystem Technology Office) 부사장 겸 GM은 "EMIB와 같은 고급 이기종 통합 플랫폼의 경우 예측 분석 기능을 갖춘 통합 플로어플래닝 및 프로토타이핑 콕핏이 필수적이다"라고 말하며, "지멘스 EDA와의 협력을 통해 우리는 Innovator3D IC를 고급 통합 플랫폼의 중요한 설계 기술 구성 요소로 보고 있다"라고 말했다. Innovator3D IC는 2024년 후반에 출시될 예정이다. 지멘스의 Innovator3D IC 소프트웨어에 대한 자세한 내용은 홈페이지에서 확인할 수 있다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)는 지난 6월 4일 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’를 진행했다. 이번 행사에서 지멘스 DISW는 최근 자동차 산업의 주요 이슈인 전기자동차(EV), 자율주행 자동차(AV), 소프트웨어 정의 자동차(SDV), 인공지능(AI) 등에 대한 자사의 비전과 솔루션, 사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     포괄적인 기술로 디지털 엔지니어링 구현 지멘스 DISW 코리아의 오병준 지사장은 “지멘스는 ECU(전자 제어 유닛) 칩부터 스마트 시티까지 아우르는 토털 아키텍처 및 솔루션으로 우리의 삶은 윤택하게 만든다는 ‘칩 투 시티’ 비전을 지향한다”면서, “디지털 엔지니어링 환경은 데이터의 흐름으로 직결된다. 데이터 환경 없이는 디지털 전환이 불가능하다. 지멘스는 통합 개발 환경으로 자동차 산업의 타임 투 마켓을 줄이는 동시에, 인공지능/머신러닝을 통한 자율주행의 완성까지 지원하고 있다”고 덧붙였다. 또한, 오병준 지사장은 NX, 팀센터, 심센터, 테크노매틱스, 폴라리온, 캐피탈, 멘딕스 등 지멘스의 솔루션 포트폴리오를 도입해 BOM을 통합하고 설계부터 생산까지 일관 프로세스 구축을 추진 중인 BYD 및 폴라리온 ALM(애플리케이션 수명주기 관리)을 통해 AI/ML 및 ECU의 통합 개발을 추진하고 있는 니오 등 자동차 업체 사례를 소개했다. 그리고, 자사의 포괄적인 솔루션 포트폴리오와 글로벌 엔지니어링 서비스를 통해 SDV, AI 등 자동차 산업의 이슈에 대응할 수 있는 역량을 제공한다고 전했다.   자동차 개발을 위한 시뮬레이션과 디지털 스레드 지멘스 DISW의 스티븐 돔(Steven Dom) 오토모티브 인더스트리 솔루션즈 디렉터는 ‘EV/AV 시대의 심센터 디지털 스레드 전략’에 대해 소개했다. 전기자동차와 SDV는 자동차 엔지니어링의 복잡성을 크게 늘렸다. 컴포넌트가 통합되고 하드웨어와 소프트웨어가 통합되면서 개발에 더 많은 시간과 리소스가 필요해진 것이다. 돔 디렉터는 “디지털화는 이런 복잡성의 문제를 해결할 수 있는 유효한 수단이며, 엔지니어링의 총체적인 전환을 통해 복잡성을 경쟁력으로 바꿀 수 있다”고 짚었다. 지멘스는 CAD 모델이나 해석 모델 기반의 디지털 트윈에 그치지 않고, 디지털 데이터의 연결된 흐름을 구현하는 디지털 스레드가 이런 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 것으로 보고 있다. 특히 지멘스의 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 엑셀러레이터(Xcelerator) 가운데 심센터(Simcenter)는 시뮬레이션과 테스트의 통합 및 다분야 엔지니어링을 통해 제품 혁신에 도움을 주고, 산업 전문성 및 베스트 프랙티스를 제공하면서 전체 제품 수명주기에 통합돼 프로세스 효율 향상을 지원하는 솔루션 라인업이다. 돔 디렉터는 이런 심센터가 제품 개발과 엔지니어링에 관한 자동차 업계의 문제를 해결할 수 있다고 소개했다. “심센터는 효율적인 협업 엔지니어링을 지원해 디지털 트윈에서 수명주기 전반의 가치를 창출할 수 있게 돕는다. 심센터가 제공하는 MBD(모델 기반 설계) 접근법은 가상 프로토타입 어셈블리(VPA)를 통해 차량의 NVH(소음 진동) 퍼포먼스를 예측할 수 있도록 한다. 또한 지멘스의 ‘실행 가능한 디지털 트윈(xDT)’은 스마트 버추얼 센서, 모델 기반의 시스템 테스트, 인 서비스 데이터 주도의 설계 등을 가능하게 한다”는 것이 그의 설명이다. 한편, 돔 디렉터는 디지털 트윈과 머신러닝의 결합 방법에 대해서도 소개했다. 인공지능/머신러닝은 더 빠른 의사결정을 지원하고, 물리 데이터 및 시뮬레이션 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 사용자 경험(UX) 개선에도 활용이 가능하다. 지멘스의 심센터 스튜디오(Simcenter Studio)는 생성형 엔지니어링을 통한 제품의 개념 평가를 지원하며, 히즈 AI 시뮬레이션 프레딕터(HEEDS AI Simulation Predictor)는 물리 기반 시뮬레이션과 AI/ML을 결합해 설계 대안에 대한 평가와 의사결정을 더욱 빠르게 만들 수 있다.   ▲ 전동 파워트레인의 디지털 스레드 개발 워크플로   자동차 산업에서 AI와 가상 제품 개발의 활용 사례 소개 현대자동차의 한용하 연구위원은 “멀티피직스/멀티스케일/멀티레벨을 고려한 모델 기반의 자동차 개발 요구가 늘고 있으며, AI와 데이터 과학의 연계도 화두가 되고 있다”면서, 자동차 CAE 영역에서 현대자동차가 AI를 적용하고 있는 사례를 소개했다. 현대자동차는 프로덕트 AI/엔터프라이즈 AI/엔지니어링 AI 등 R&D를 위한 AI를 추진하고 있다. 그리고 AI 활용을 활성화하기 위한 핵심 요소로 R&D 데이터 허브 마련, AI 역량 강화, AI 활용 인프라 구축 등을 설정했다. 한용하 연구위원은 CAE/성능 예측 영역에서 AI가 성공하기 위한 요소로 데이터 정의 및 준비, 워크플로 구축, 도메인 지식을 꼽았다. 특히 “AI에서는 데이터가 핵심이다. 데이터의 준비 작업부터 데이터 재정의, 활용 시나리오를 고려한 체계적인 수집 방법론 등 폭넓은 고민이 필요하다”고 전했다. GM테크니컬코리아의 김태헌 상무는 물리 기반의 자동차 개발에서 가상 개발 환경으로의 변화에 대해 소개했다. 자동차 산업에서 가상 제품 개발의 한 가지 사례로는 ADAS(첨단 운전 보조 시스템)를 들 수 있다. ADAS의 개발 과정에서 도로의 데이터를 입력하는 데에 VR(가상현실)을 활용함으로써 개발 시간을 줄이고, 다양한 조건을 생성해 학습할 수 있도록 해 준다. 또한, 기존 데스트의 데이터와 CAE를 결합하면 풍동 실험을 대체할 수도 있다. 김태헌 상무는 “시뮬레이션은 눈으로 확인하기 어려웠던 것을 볼 수 있게 해 줘서 제품에 대해 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공하기도 한다”면서, “이전에는 테스트에 참고하기 위한 CAE 및 테스트 기반의 개발을 진행했다면, 이제는 전체 가상 차량을 만들어 다양한 시뮬레이션으로 자동차를 개발함으로써 프로토타입을 1/10로 줄일 수 있게 되었다. 가까운 장래에는 ‘제로 프로토타입’이 실현될 것”이라고 소개했다. 또한, “가상화의 종착점은 판매 가능한 완성도를 실현하고, 실물 테스트를 완전히 제거하며, 철저하고 엄격한 엔지니어링을 실현하는 것이 될 것”이라고 전했다. 한편, 지멘스 DISW는 이번 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’에서 통합 디지털 개발 프레임워크, EV 전자장비의 열 문제 해결을 위한 시뮬레이션 전략, 자율주행 차량/모터의 설계와 검증 및 NVH 해석을 위한 솔루션과 사례, 모델 기반 개발과 AI ROM(축소 차수 모델)의 활용, EV/AV 엔지니어링 서비스 등의 내용을 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (2)   3D익스피리언스 카티아(3DEXPERIENCE CATIA)는 플랫폼 기반의 차세대 CAD로서, 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위해 필수적인 다쏘시스템의 솔루션이다. 최근 급변하는 자동차 산업의 시장 환경 변화는 지속적인 기업 성장의 도전 요소이며, 이에 따른 기업의 대응 전략 및 제품 개발 방향의 변화가 요구된다.  이번 호에서는 자동차 산업에서 당면한 과제를 살펴보고, 이를 해결하기 위한 3D익스피리언스 카티아의 신기술에 대해서 살펴본다.   ■ 최윤정 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 디자인&엔지니어링 팀에서 3D익스피리언스 카티아 제품을 담당하고 있다. 자동차 산업을 위한 고급 서피스 모델링 및 가상 검증 영역에 관심을 가지고 있으며, 자동차 OEM 및 부품사와 프로젝트를 수행하며 현업의 어려움을 파악하고 3D익스피리언스 카티아 기반의 솔루션을 제안하고 있다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   자동차 산업의 당면 과제 전기/커넥티드/자율주행차 친환경차의 시장 비중이 확대됨에 따라 신규 플레이어와의 경쟁이 심화되고, 전장 및 소프트웨어의 고도화에 따른 개발 복잡성이 증가하고 있다. 이에 대응하기 위해서는 시스템간 통합 및 추적성이 요구된다.   새로운 고객 경험 새로운 비즈니스 모델 및 신규 시장/고객 세그먼트의 확장이 발생하고 있다. 또한 비대면 고객 서비스 및 채널이 증가하고 있다. 고객 경험에 대한 선행 검증이 요구된다.   품질/비용/규제 자동차 환경 규제 기준이 지속적으로 강화되고 있다. 전세계적으로 리콜 수가 급증하였으며 생존을 위한 수익성 확보가 필요하다.   디지털 전환(digital transformation) 디지털 역량에 대한 강화가 요구되며, 데이터 기반 의사결정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 조직의 유연한 개발 환경 및 업무 효율 향상을 위해 클라우드의 도입이 가속화되고 있다.      따라서 미래지향적인 제품 개발을 위해서 현재의 엔지니어링 환경의 혁신적인 변화가 요구되고 있으며, 카티아 또한 이러한 시장 요구사항의 해결을 위해 발맞추어 발전해오고 있다. 3D익스피리언스는 글로벌 OEM과의 경험을 통해 자동차 산업에 특화된 베스트 프랙티스를 축적하였으며, 이를 통해 프로세스 기반의 솔루션을 제공한다. 많은 OEM 및 공급사(supplier)에서 3D익스피리언스를 활용하고 있으며, 데 팍토(de facto, 사실상) 표준으로서 입지를 공고히 하고 있다. 특히 주목할 점은 많은 OEM 및 부품사에서 클라우드로의 전환을 통해 미래 기술의 기반을 마련하고 있다는 것이다.   카티아 모델링 기술의 발전 방향 과거 3D CAD 솔루션의 기능과 사용성은 스펙에 따라 정확히 모델링할 수 있고 설계 효율을 높이기 위한 템플릿(template) 기반 설계를 지원하는 정도에 그쳤다. 하지만, 현재는 설계자가 미쳐 고려하지 못했던 부분도 지원해 주기 위해 생성형 설계(generative design)라는 개념이 등장하여 급부상하고 있다. 이는 모델링과 시뮬레이션을 접목시킨 MODSIM(모드심)이라는 새로운 방법론 및 기능으로 발전했다. 곧 다가올 미래에는 설계자의 개발 의도를 파악하여 사전에 가이드를 제공하는 생성형 AI(generative AI) 기술이 본격적으로 상용화될 예정이다.     플랫폼 기반 설계 협업 효율성 향상 기존의 CAD는 데이터가 파일 형태로 저장되고, PLM(제품 수명주기 관리) 혹은 PDM(제품 데이터 관리)과 연계하여 관리되는 형태가 일반적이었다. 그러나 3D익스피리언스 카티아는 데이터를 서버에 중앙집중 관리하는 플랫폼 형태로 변화하였다. 플랫폼은 모든 유저를 단일 데이터에 디지털로 연결시켜주는 역할을 하기 때문에, 파일이라는 개념을 없애고 모든 데이터를 서버에 관리함으로써 모든 유저가 동일한 최신 모델을 참조할 수 있도록 한다. 또한 데이터 관리 체계가 단순화되어 설계자가 주의해서 관리해야 할 요소(링크, 파일 경로, 품번, 버전 관리 등)가 줄어들고, 휴먼 에러를 대폭 감소시킬 수 있다.  협업 측면에서는 설계 전체 기간을 크게 단축시킬 수 있다는 중요한 장점이 있다. ‘실시간 동시 협업 설계’라는 기존에 상상하지 못했던 작업 방식이 가능해지며, 빠르게 설계 완성도를 높일 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 오는 6월 13일~14일 이틀 동안 온라인으로 개최된다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 ‘PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스’는 지난 2005년 시작된 이래 20회째를 맞아, 올해부터 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’로 명칭을 바꾸고 내용도 확장하여 온라인으로 개최된다. 올해도 제조업계 화두인 디지털 전환(DX)과 디지털 트윈, 스마트 공장, 산업IoT, 인공지능(AI), 클라우드 등이 접목된 PLM/DX 기반의 산업별 베스트 프랙티스와 최신 엔지니어링 기술 트렌드 등이 발표될 예정이다. 특히 생성형AI와 소프트웨어 주도로 변화하는 트렌드에 주목하고자 한다. 올해 기조연설에는 HL 만도 배홍용 CTO가 ‘오토모티브 인더스트리의 새로운 지평선에서’를 주제로 자동차 산업을 재정의하는 한편 자동차에서 모빌리티로의 변화 과정에 대해 소개하고, 이러한 변화를 전기자동차(Electric Vehicle)를 중심으로 EV 확산과 기술 트렌드를 짚어보고자 한다. SK경영경제연구소 김지현 부사장은 ‘AI를 품은 제조업의 서비스 혁신’을 주제로, 생성형 AI의 등장으로 산업용 로봇과 공장의 자동화가 가속화됨으로써 제조 생산 공정의 효율화가 본격화됨에 따라 AI가 제조업에 어떤 혁신의 변화를 가져다줄 것인지 전망한다. 한국항공우주연구원(KARI) 황창전 UAM연구부장은 ‘모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래’를 주제로, 전 세계적으로 모빌리티 혁신을 위해 도입, 개발 경쟁 중인 도심항공모빌리티(UAM)의 현황, 기술개발 이슈 및 미래에 대해 설명할 예정이다.     PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024에서는 엔비디아/한국인프라, 아이지피넷, 다쏘시스템코리아, 스노우플레이크, 아비바코리아, PTC코리아, LG CNS SINGLEX, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 팀솔루션 등 다양한 업체에서 발표자로 참여해 새로운 제품과 기술, 트렌드에 대해 소개할 예정이다. 기조연설 외에도 두 개의 전문 트랙을 통해 다양한 내용이 소개된다. 첫째 날인 6월 13일에는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 및 DX 전략’ 트랙이 진행된다.  LG CNS SINGLEX 정현길 위원은 ‘개발·양산 라이프사이클 품질관리의 발전 방향’을 주제로, 제조 기업의 제품 라이프사이클뿐만 아니라 데이터 연계로 재순환하는 전체 프로세스의 품질을 확보하여 5개의 시스템 연계를 통한 Closed Loop Quality를 실현하는 통합 품질관리 플랫폼에 대해 소개한다.   PTC코리아 이봉기 상무는 ‘PTC 디지털 스레드 전략과 LS 일렉트릭 사례 소개’를 주제로, LS일렉트릭이 어떻게 디지털 스레드를 구축하고 고객 중심 애자일 비즈니스를 만들어가고 있는지, 그리고 궁극적으로 LS일렉트릭의 지속 가능 성장 비전 2030을 달성해 나가고 있는지 발표한다. 아비바코리아 강창훈 상무는 ‘프로세스 산업에서의 디지털 트윈 적용 사례’를 주제로, DX 요소 기술과 제조 솔루션을 통합하여 디지털 트윈을 구축한 사례로서 각각의 DX요소 기술 및 통합 아키텍처를 살펴보고 구축 과정에서의 시사점들과 고객들이 구축 이후 어떻게 활용하는지를 공유한다.  TYM 김대용 CDO는 ‘PLM/DX/디지털 트윈 사례’를 주제로, TYM의 차세대 통합 PLM 구축 결과 및 디지털 인프라 구성과 연계를 강화하여 제품 지능화 및 공정 최적화, 서비스 고도화를 통한 디지털 조직 문화 구축을 위한 로드맵에 대해 소개한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장은 ‘AI 및 클라우드 기술을 활용한 팀센터의 미래 PLM : 디지털 스레드의 역할’을 주제로, 지멘스 팀센터의 미래 개발 트랜드를 통해 미래 PLM에 대한 방향성을 수립할 수 있는 기회를 만들고자 한다.   둘째 날인 6월 14일에는 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션’ 트랙이 진행된다.  씨이랩 이문규 책임리더는 ‘다양한 산업에서 적용되는 비전 AI의 현재와 미래’를 주제로, 비전 AI 기술을 통한 다양한 분야의 혁신적인 변화와 앞으로의 발전 가능성에 대해 소개한다.  아이지피넷 윤정두 차장은 ‘기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현’을 주제로 3DxSUITE에 대해 소개한다. 3DxSUITE 는 상호 운용성을 실현하기 위해 3차원 데이터의 변환, 검증, 수정, 비교, 단순화 등 디지털 엔지니어링에 필요한 데이터의 최적화를 종합적으로 지원한다. 다쏘시스템코리아의 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표는 ‘멀티 CAD 환경에서의 협업 방안’을 주제로, 멀티 CAD 환경에서 다양한 업무를 담당하는 사내외 사람들과의 협업 방안에 대해 사례들올 중심으로 전달할 예정이다. 스노우플레이크 박경호 영업대표는 ‘사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안’을 주제로, AI 시대에 글로벌 제조 기업들이 데이터 클라우드를 선택한 이유와 구축 여정, 구축 효과에 대해 소개한다. 팀솔루션 서경진 상무는 ‘디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안’을 주제로, 3D CAD에서 디지털 트윈 모델로 변환하는 과정을 지능화/자동화하는 방법론 제안 및 사례를 소개하고, 이에 대한 효과 및 향후 산업의 PLM DX 방향성을 제시한다. 연세대학교 송경우 교수는 ‘생성형 AI 동향과 제조엔지니어링 적용 방법’을 주제로, 생성형 AI 동향과 함께 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 신뢰 가능한 문서 기반 질문 답변(Document-based Question Answering)을 위한 최근 기술 트렌드와 적용 사례에 대해 소개한다. PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024는 제조업계의 경쟁력 강화와 관련 시장의 활성화를 위해 제조업체 및 관련 벤더, 학계 등 관련 업계가 함께 모여 업계 현안에 대해 정보를 교류하는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회에서 주관하고 있다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장을 맡고 있는 KAIST 서효원 교수는 “PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024는 ‘산업별 DX/PLM 전략과 생성형AI 혁신’을 주제로, 제조 엔지니어링 분야의 디지털 트윈 및 디지털 전환을 위한 전략과 실천 방안에 대해서 짚어 보는 한편, 생성형 AI의 도입을 통해 제조산업의 경쟁력 강화 및 새로운 혁신의 계기가 마련되길 기대한다”고 말했다. PLM/DX 컨퍼런스 2024의 사전등록은 6월 5일까지 행사 홈페이지에서 가능하다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1)   이번 호부터 산업 분야에서 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위한 다쏘시스템의 솔루션을 살펴본다. 첫 번째로 소개하는 다이몰라(CATIA Dymola)는 모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 위한 툴이다. 다이몰라는 다양한 산업 분야에서 사용되며, 기계, 전기, 열, 유체, 제어 시스템 등 다양한 시스템의 거동(behavior)을 모델링 및 시뮬레이션할 수 있다. 다이몰라를 알기 위해서는 우선 모델리카(Modelica)에 대해 알아야 한다.   ■ 안치우 다쏘시스템코리아의 카티아 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 CATIA Dymola를 활용한 1D 시뮬레이션을 담당하고 있다. 관심 분야는 Modelica, FMI, 1D~3D 코시뮬레이션, SysML 기반의 Modelica 모델 개발이며 LG전자, 삼성전자, SK하이닉스 등 다수의 프로젝트 및 제안을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   1D 시뮬레이션이란 시간의 흐름에 따라 지배 방정식을 1차원으로 한정지어 계산하는 방법을 의미한다. 예를 들어, 스프링-댐퍼 시스템에서 길이 방향인 하나의 차원에서 수학적 모델링을 통해 빠른 시간 내에 결과를 도출해 검토할 수 있다. 장점으로는 모델 구성 및 검토의 시간이 빠르고, 표현의 제약이 적으며, 시스템간 상호 작용을 효율적으로 검토 가능하다. 단점으로는 시스템의 기능을 수식화하기 위해 도메인(domain)에 대한 높은 이해도가 필요하고, 인풋(input) 정보의 품질에 따라 아웃풋(output)이 민감하게 반응한다.   모델리카는 시스템 모델링을 위한 언어이다. 모델리카(Modelica)는 1996년 모델리카 어소시에이션(Modelica Association)에 의해 개발된 시스템 모델링을 위한 언어이다. 무료로 사용할 수 있고, 여러 개발자 및 전문가에 의해 개발되고 있다. 모델리카는 시스템 모델링을 지원하며, 다쏘시스템에서는 시스템 모델링의 원활한 시뮬레이션을 위한 솔버 알고리즘을 개발하고 있다. 다이몰라에는 모델 시뮬레이션을 위한 다양한 솔버가 내장되어 있다. 사용자는 문제 해결을 위한 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현함으로써 시뮬레이션을 위한 모델링은 끝났다고 볼 수 있으며, 이러한 이유 때문에 모델리카는 C, C++, 포트란(Fortran) 등 타 언어에 비해 코드량이 적다는 것을 알 수 있다. 모델리카의 모델링 방법에는 텍스트 타입으로 방정식을 정의할 수 있고, 또한 유저에게 친근한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 활용한 객체 모델링 기반으로 모델을 구성할 수 있다.    모델리카는 비인과적/인과적 해석을 모두 지원한다. 인과적(causal) 모델링과 비인과적(acausal) 모델링은 둘 다 시스템이나 현상을 설명하고 예측하기 위한 방법론이다.   그림 1   비인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과 관계를 명확히 구분하지 않고 시스템의 구성요소 간의 관계를 모델링하는 방법이다. 이 방법은 일반적으로 동적 시스템의 거동을 설명하거나 예측할 때 사용하며, 시스템의 구성 요소와 그들 간의 관계를 수학적 방정식으로 표현하여 시스템의 동작을 설명한다. 각 요소가 다른 요소에 의해 어떻게 영향을 받는지를 보다 전체적으로 이해하는 데에 도움이 된다. 인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과관계를 중심으로 모델을 구성한다. 이 모델링 기법은 일반적으로 인과관계를 고려하여 시스템의 동작을 설명하고 예측한다. 예를 들면 A가 B에 어떻게 영향을 주는지, 또는 어떤 요인이 결과에 어떻게 기여하는지를 분석한다. 주로 원인과 결과 간의 관계를 나타내는 도표나 그래프를 사용해 시각화하며, 시간의 흐름을 고려하여 이전 사건이 이후 사건에 어떻게 영향을 미치는지를 이해한다.  비인과적 모델링은 물리적 시스템의 동작을 설명하는데 유용하다. 예를 들어, 열 전달, 유체 흐름, 전기 회로 등과 같은 시스템에서 원인과 결과 간의 명확한 인과 관계를 파악하기 어려운 경우가 있다. 이러한 시스템은 에너지, 질량 또는 정보의 흐름을 모델링하여 설명할 수 있다.    모델리카는 해석 솔버에 대한 개발이 필요 없다. 실제 모델링 후 유저는 소스코드를 볼 수 있고, 해석 결과를 확인 할 수 있다. 그렇지만 솔버에 대한 구현 방식은 확인할 수 없다. 다이몰라에 솔버가 내장되어 있어 유저는 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현하면, 유저가 모델링한 시스템에 대한 해석 결과를 확인할 수 있다. 이러한 이유로 인해 모델리카의 코드량은 타 언어에 비해 적다. 솔버가 해석 결과를 보여주기 위해 <그림 2>를 참조하면, 모델리카 file(*.mo)를 C 언어로 변환하고 참조할 라이브러리와 함께 컴파일을 수행하기 때문에 유저는 이 과정을 인식하지 못하는 경우가 많다.   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.